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소개

목차

AI로 상상하는 연구자, AI에 상상력을 빼앗긴 연구자

01 연구 패러다임의 전환
02 연구 질문 설계
03 선행 연구 분석
04 데이터 리터러시
05 연구 설계 원리
06 데이터 분석과 시각화
07 AI 활용 논문 작성 방법
08 연구 윤리와 검증
09 논문 투고 전략
10 연구자 성장 전략

저자 소개 2

30년 넘게 개발자로 일하며 기술의 변화가 사람의 일과 삶을 어떻게 바꾸는지 가까이에서 지켜봐 왔다. 지금은 그 시간을 바탕으로 글을 쓰고 강의하며, AI 시대에 인간이 어떤 방식으로 일하고 배우고 창작해야 하는지를 탐구하고 있다. 오랫동안 노션, 기록, 글쓰기를 중심으로 지식 관리와 생산성의 문제를 다뤄 왔고, 챗GPT와 생성형 AI의 등장을 계기로 관심의 축을 기록에서 창작으로, 창작에서 실행으로 넓혀 왔다. 개발자의 언어로만 설명되던 기술을 비전공자도 이해할 수 있는 생활의 언어로 풀어내는 데 관심이 많다. 현재는 유튜브 채널 ‘바이브랩스’를 운영하면서 AI 도구를 활용
30년 넘게 개발자로 일하며 기술의 변화가 사람의 일과 삶을 어떻게 바꾸는지 가까이에서 지켜봐 왔다. 지금은 그 시간을 바탕으로 글을 쓰고 강의하며, AI 시대에 인간이 어떤 방식으로 일하고 배우고 창작해야 하는지를 탐구하고 있다.
오랫동안 노션, 기록, 글쓰기를 중심으로 지식 관리와 생산성의 문제를 다뤄 왔고, 챗GPT와 생성형 AI의 등장을 계기로 관심의 축을 기록에서 창작으로, 창작에서 실행으로 넓혀 왔다. 개발자의 언어로만 설명되던 기술을 비전공자도 이해할 수 있는 생활의 언어로 풀어내는 데 관심이 많다.
현재는 유튜브 채널 ‘바이브랩스’를 운영하면서 AI 도구를 활용해 아이디어를 콘텐츠와 서비스로 구현하는 방법을 소개하고 있다. 특히 바이브 코딩, AI 자동화, 에이전트 활용, 실무 생산성 향상 같은 주제를 다루고 있으며, ‘AI를 어떻게 쓸 것인가’를 넘어 ‘AI와 함께 무엇을 만들고, 인간은 어떤 역할을 다시 가져야 하는가’를 묻고 있다.
카카오 브런치북 프로젝트에서 《공대생의 감성 글쓰기》로 금상을 수상했으며, 기술과 글쓰기, 일의 철학을 연결하는 콘텐츠를 꾸준히 만들어 왔다. 퇴사와 독립 이후에는 조직 안의 개발자를 넘어, AI 시대를 살아가는 개인의 생존 전략과 창작자의 태도를 글과 영상으로 풀어내고 있다.
AI가 반복 노동을 대신하는 시대일수록 인간에게 필요한 것은 더 많은 정답이 아니라 더 나은 질문, 더 깊은 판단, 그리고 여러 도구를 엮어 자기만의 가치를 만들어 내는 힘이라고 믿는다. 오늘도 아이스 아메리카노 한 잔과 함께 다음 문장, 다음 실험, 다음 가능성을 향해 나아가는 중이다.

지은 책들로는 《실무에 바로 쓰는 일잘러의 챗GPT 프롬프트 74가지》 저,《바이브 코딩》 저,《1인 앱 개발, 커서 AI와 함께 배우기》 저,《챗GPT, 글쓰기 코치가 되어 줘》 저,《AI, 결국 인간이 써야 한다》 저,《NEW 한 권으로 끝내는 노션》 공저,《프로 일잘러의 슬기로운 노션 활용법》 저,《한 권으로 끝내는 노션》 공저,《단어를 디자인하라》 저 가 있다.

SNS
유튜브: youtube.com/@바이브랩스
블로그: blog.naver.com/booksgourmet
브런치: brunch.co.kr/@futurewave

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세한대학교 AI융합학부 조교수다. 학부에서 미술과 컴퓨터과학을 전공하고, 석사과정에서는 인지과학을 전공했으며, 해부학으로 의학박사, 세포생물학으로 이학박사를 받았다. 이후 킨키대학교 의과대학 해부학교실에서 조교수로 근무하며 신경생물학, 체내시계 연구를 수행했다. 현재는 인공지능, 데이터 리터러시, 웹툰·애니메이션 콘텐츠 제작을 융합한 교육과 연구를 진행하고 있으며, 피지컬 AI를 활용한 공연과 예술 실험도 함께 수행하고 있다. 주요 연구 분야는 의생명과학 시각화, AI 기반 생명과학 영상 분석이다. SCIE 및 KCI 등재학술지에 80편 이상의 논문을 게재했으며, 《골치아픈 논문
세한대학교 AI융합학부 조교수다. 학부에서 미술과 컴퓨터과학을 전공하고, 석사과정에서는 인지과학을 전공했으며, 해부학으로 의학박사, 세포생물학으로 이학박사를 받았다. 이후 킨키대학교 의과대학 해부학교실에서 조교수로 근무하며 신경생물학, 체내시계 연구를 수행했다. 현재는 인공지능, 데이터 리터러시, 웹툰·애니메이션 콘텐츠 제작을 융합한 교육과 연구를 진행하고 있으며, 피지컬 AI를 활용한 공연과 예술 실험도 함께 수행하고 있다. 주요 연구 분야는 의생명과학 시각화, AI 기반 생명과학 영상 분석이다. SCIE 및 KCI 등재학술지에 80편 이상의 논문을 게재했으며, 《골치아픈 논문그림 쉽게 그리기》, 《마야 파이썬 2024》를 비롯하여 AI 시대의 연구 방법과 학술 글쓰기를 다루는 실용서를 집필하고 있다. 또한 대학생을 위한 AI 융합 교육과 연구 방법론 강의를 지속적으로 개발하고 있다.

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품목정보

발행일
2026년 06월 08일
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파일/용량
EPUB(DRM) | 17.12MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 6.6만자, 약 2만 단어, A4 약 42쪽 ?
ISBN13
9791143028259

출판사 리뷰

답보다 질문을 지키는 AI 연구법
연구는 거대한 이론에서 시작되지 않는다. 많은 경우 막연한 호기심을 검증 가능한 질문으로 바꾸는 작은 순간에서 시작된다. 바로 그 출발점에 AI가 들어온 시대의 연구법을 다룬다. AI는 문헌을 요약하고, 연구 주제를 제안하고, 설문 문항을 정리하고, 데이터를 시각화하며, 논문 문장을 다듬는다. 연구 초보자에게 AI는 막막한 첫걸음을 함께 떼어 주는 연습 상대가 될 수 있다. 그러나 AI가 제안한 주제를 그대로 받아들이고, AI가 만든 참고문헌을 확인 없이 쓰고, AI가 정리한 선행 연구를 자신의 판단처럼 믿는 순간 연구는 빨라질 수는 있지만 깊어지지 않는다. 핵심은 도구 사용법보다 연구자의 사고 과정에 있다. 좋은 연구자는 AI에게 더 많은 답을 얻는 사람이 아니라, AI가 내놓은 답을 다시 의심하고 검증하는 사람이다. 문장이 자연스럽다고 사실이 정확한 것은 아니며, 그럴듯한 참고문헌이 실제 논문이라는 보장도 없다. 평균과 표준편차를 설명할 수 있다고 해서 데이터의 편향, 결측값, 이상값, 표본의 한계까지 책임져 주는 것도 아니다. 그래서 AI 시대의 데이터 리터러시는 사용 능력이 아니라 검증 능력이다. 이 책은 연구 질문 설계, 선행 연구 탐색, 데이터 이해와 시각화, 논문 작성, 연구 윤리, 학술지 투고와 재투고까지 연구의 실제 흐름을 따라가며 AI를 어디에 쓰고 어디서 멈춰야 하는지 짚는다. AI는 연구자의 상상력을 대신할 수 없다. 아직 충분히 질문되지 않은 문제를 발견하고, 익숙한 데이터에서 낯선 연결을 찾아내며, 결과를 절제해 해석하는 일은 여전히 연구자의 몫이다. AI를 두려워하지 않되 AI에 끌려가지 않는 연구자를 위한 안내서다.

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