90년대 즈음부터 유행해 대중들의 마음에 반쯤 기정사실로 자리매김했던 ‘혈액형 기반 성격분류’의 아성은 지난 10년 사이 사그라들었고, 이제는 MBTI로 완전히 대체된 듯하다. MBTI는 사회성 (외향[Extrovert] vs 내향[Introvert]), 인식방식(감각[Sensing] vs 직관[INtuition]), 판단 방식(사고 [Thinking] vs 감정[Feeling]) 그리고 생활 양식(판단[Judging] vs 인식[Perceiving])으로 4가지 항목에서 각각 대립하는 2가지 유형을 조합해 총 16가지 성격 유형으로 분류한다.

MBTI 검사는 인터넷에 검색만 해도 여러 가지가 나오는데, 문항 수가 많게는 100개를 넘는 경우도 있어 진입장벽이 높은 편이다. 반면 단 4개 문항만으로 간단히 성향을 살펴볼 수 있는 초간단 MBTI 검사도 있다.

(1) 고등학교 때 인기가 많았는가? → 예 (E) vs 아니요 (I)
(2) 스포츠나 운동을 하는가? → 예 (S) vs 아니요 (N)
(3) 수학을 잘 하는가? → 예 (T) vs 아니요 (F)
(4) 당신 방/근무지는 깨끗한가? → 예 (J) vs 아니요 (P)

필자는 이 기준으로 검사하면 INFP이다. 이 네 가지 성향 중 대학원 때부터 가장 걸림돌이 되었던 것은 P를 선택하게 만든 ‘당신 방/근무지는 깨끗한가?’이다. 워낙 정리를 못하는 성격이라 방은 물론 컴퓨터 바탕화면과 논문도 잘 정리하지 못했다. 윈도우 탐색기에 ‘논문’ 폴더를 만들고 그 아래에 주제별 하위 폴더를 만들었지만 그 이후에는 효과적인 정리를 하지 못했고 수십 개의 PDF 파일이 뒹굴 뿐이었다.

연구실 선배들이 서지 관련 소프트웨어 (EndNote, Mendeley, Zotero 등)를 추천해 줬는데, 이런 프로그램들은 PDF 파일을 넣기만 해도 서지 관련 정보 (제목, 저널명, DOI 등)를 자동으로 추출해 줬다. 하지만 필자가 바랬던 것은 단순 서지 정보가 아닌 공부를 위한 정리였다. 특정 주제에 대해 내가 관심 있는 연구들에서 사용된 연구 디자인, 약물, 통계기법, 그리고 그들이 지니고 있는 한계점과 향후 연구 방향 등을 한 번에 정리하고 싶었다. 이를 위한 생성형 AI 기반 도구들이 몇 가지 있지만(SciSpace 등) 자유도가 떨어지거나 비용 등의 문제가 있어 필자가 정리한 ChatGPT와 Notion (메모, 문서 정리용 프로그램)을 사용한 방법을 참고해 보면 좋을 듯하다.

방법은 간단하다. 관심 있는 논문의 PDF를 다운로드 한 뒤 이를 ChatGPT에 업로드해 정보 추출을 요구하고 CSV 확장자 파일로 받는다. 이후 CSV 파일에 있는 내용을 Notion의 논문용 데이터베이스에 붙여 넣는 방식이다.

필자는 ChatGPT에 PDF를 줄 때 사용하는 명령어 예시는 다음과 같다.

“Please extract the following information from pdf files for database generation. I need them in a horizontal tabular form so I can paste it into my Notion database. article name; journal name; conclusion (summarized); names of first author(s); names of corresponding author(s); main institution(s) where the study was performed; study setting (single-center, multi-center, multinational, etc); study design (RCT, cohort, case-control, in vivo, in vitro, etc); patient info (number, median age, sex distribution, etc); major drugs or procedures used; key statistical analysis (PS matching, Kaplan–Meier, etc); primary outcomes; limitations (summarized); future study directions; and DOI. Give me the final product in a CSV file.”

이 명령어에 본인의 필요에 따라 원하는 항목을 추가하거나 기존 항목을 삭제하면 된다. Notion 계정을 만들었다면 https://url.kr/tlpyyw에 접속해 필자가 만든 Notion 논문 Database(게시용)을 참고하자. 해당 DB는 게시용이기 때문에 편집은 불가능하지만 오른쪽 상단의 ‘복제’ 버튼을 클릭하면 본인 Notion으로 논문 DB가 복제되며, 복제된 DB의 내용을 자유롭게 수정할 수 있다.

자세한 사용 방법은 다음과 같다.

1. ChatGPT(무료 버전도 가능)에 관심 있는 논문 PDF를 첨부한 뒤, 위 명령어를 입력한다.
2. 답변에 CSV 파일을 받을 수 있는 링크가 생성된다.
3. CSV 파일을 열어보면 엑셀과 유사한 형식의 파일이 열린다. 여기서 Article name부터 DOI까지 생성된 정보를 드래그해 선택한 후 복사한다.
4. Notion의 논문 DB에 들어가 하단의 ‘+ 새 페이지’ 버튼을 분석을 요청한 논문 개수만큼 클릭해 DB 안에 새로운 행을 만든다.
5. 새로 생긴 행들에서 ‘논문 제목’부터 DOI까지 해당하는 빈칸을 드래그해 선택한 상태에서 붙여넣기를 누르면, 앞서 CSV에서 선택했던 논문 정보들이 그대로 옮겨지는 것을 확인할 수 있다.

논문 DB의 ‘논문 제목’ 열 왼쪽에는 ‘상태’와 ‘Tags’ 열이 있다. ‘상태’는 논문 참조 상태(읽기 전, 읽는 중, 읽기 완료, 참조 완료 등)를 선택해 정리할 수 있도록 한 항목이고 ‘Tags’는 논문들을 어떤 키워드 혹은 태그로 정리할지 설정하는 항목이다. 분야는 다르더라도 같은 키워드로 정리하고   싶은 논문들이 있을 수 있으니 Tags에 원하는 키워드를 입력해 각 논문을 키워드 별로 정리하는 기능도 활용해 보길 바란다.  

키워드 정리 역시 ChatGPT에 맡기거나 Notion에 내장된 AI기능을 사용할 수도 있지만, 연구자가 직접 논문을 짧게라도 읽어보고 직접 키워드를 골라 입력하는 것을 추천한다. 그래야 이후 참조할 때 해당 논문의 내용이 어느 정도 머릿속에 남아 실제로 유용하게 활용할 수 있다. 너무 많은 부분을 자동화하면 결국 머릿속에 남는 것이 적어질 수 있다.

GPT에게 특정 문건을 제공해 정보 추출 및 요약을 요청할 때는 환각 현상이 비교적 적지만 그럼에도 정리된 내용이 정확한지 확인하는 습관은 필수적이다. 이 방법이 많은 수의 논문을 효과적으로 정리해서 공부하고 적재적소에 참조하는 데 도움이 되기를 바란다.

▶ 논문 작성을 위한 인공지능 도구의 소개(1)

임상의학연구소
임준서 박사

임준서 박사는 서울아산병원 임상의학연구소에서 근무하며, 원내 연구진의 논문 작성과 교정을 지원하고 있습니다. 논문 작성과 게재 및 AI 활용에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 연구자들이 보다 효과적으로 연구 결과를 정리하고 발표할 수 있도록 돕고 있습니다. 최신 기술을 접목해 논문의 질을 높이는 방법과 의료 연구에서 AI의 활용 가능성을 뉴스룸 칼럼을 통해 소개할 예정입니다.