심플한 애널리틱스에서 인터랙티브 시각화 데이터까지. 새로 도입된 Web of Science Research Assistant 신규 기능을 활용하여 간편해진 검색과 연구 디스커버리를 경험하세요.
AI 기술이 빠르게 발전하여 학술연구계의 지형 또한 바뀌고 있는 가운데, 클래리베이트는 연구자 여러분이 보다 스마트하고 효율적인 환경에서 연구할 수 있도록 자사 솔루션 개발에 매진해왔습니다. 그 결과 지난 2024년 9월, 연구자의 Web of Science Core Collection 데이터 활용성을 높이기 위한 생성형 AI 솔루션, Web of Science Research Assistant를 첫 출시하게 되었으며 이후 이용 행태 분석과 파트너 기관 피드백을 바탕으로 수 차례의 업데이트를 시행한 바 있습니다.
신규기능으로 보다 단순해진 검색
Web of Science Research Assistant의 본질은 ‘연구자의 자료 검색 효율화, 문헌 핵심내용 추출 신속화’에 있으며, 이는 출시 전 충분한 베타 테스트를 거쳐 주 이용자인 사서와 연구자가 연구 실무에 최적으로 활용할 수 있도록 충분히 기능을 다듬는 과정을 통해 구현되었습니다. 또한, 솔루션 출시 이후에도 이용자 피드백을 적극적으로 반영, 최적화된 문헌 검색 환경을 제공하기 위해 노력했습니다.
특히, 이용자가 검색 쿼리를 주도적으로 정의함으로써 검색 결과의 관련성과 정확성을 높이는 등 보다 유연하게 솔루션을 이용하실 수 있도록 아래와 같은 몇 가지 신규기능을 새로이 추가하였습니다.
- 검색을 여러 차례 반복적으로 시도하는데 있어 이용자가 검색어를 입력하고 검색을 수행하는 일련의 절차를 보다 신속하게 수행, 검색 연관성을 높일 수 있는 Editable Queries 기능
- 개요, 핵심 테마, 결론으로 구성된 답변으로 이용자가 가장 연관성 높은 정보를 식별할 수 있도록 지원하는 Structured Responses 기능
- Web of Science의 Knowledge Graph를 활용, 검색 쿼리를 구성하는 각 용어의 의미를 확장하여 연관성 있는 모든 문헌을 한 번에 검색해 낼 수 있는 Intelligent Semantic Search 기능
- 직전 쿼리의 검색 결과를 기반으로 정보를 확장, 정교화 하는데 활용할 수 있는 Contextual Search Memory 기능
특히 Search Memory 기능은 한 검색 세션에서 이전 쿼리를 계속 누적하는 방식의 대화형 검색경험을 제공하며, 한 세션에서 다양한 대화 스레드를 열어놓고 검색을 수행할 수도 있는 기능입니다.
Search Memory 기능을 구현하는데 있어 저희 클래리베이트는 최상위 수준의 사용자 개인정보 보호 등 보안 기준을 적용하였습니다. 자사 Academic AI 플랫폼에서 참조하는 출판사 고유 컨텐츠, 도서관 보유 자료, 사용자 데이터 등은 어떠한 경우에도 LLM에 반영되지 않고 오직 사용자가 쿼리로 입력하는 데이터만을 LLM에 반영하는 것은 물론, 이 데이터 또한 보안설정을 통과한 자 만이 액세스 할 수 있도록 관리하고 있습니다. 특히 데이터가 LLM에 반영되는 과정 중에 민감정보가 철저하게 보호될 수 있도록, 다른 데이터 공유 체계가 개입하지 않게끔 엄격하게 관리하고 있습니다.
애널리틱스 데이터를 보다 고차원적인 시각화 데이터로
Web of Science Research Assistant은 단순히 검색 작업을 용이하게 하는 것을 넘어, 이용자와 자료 간에 ‘연관성’의 요소를 더함으로써 연구자가 필요로 하는 자료를 보다 손쉽게 얻을 수 있도록 기능을 고도화하였습니다. 같은 데이터라도 시각적으로 표현 되었을 때 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있는 경우가 있다는 점을 인지하여, 일반 애널리틱스 데이터를 레퍼런스와 함께 인터랙티브 맵의 형태로 보여주는 기능을 지원합니다. 이 외에도 이용자에게 최대한 신속하게 인사이트를 전달할 수 있는 다양한 기능을 새로이 출시하였습니다.
- 하나의 주제에 관한 기관, 지역 수준의 연구 성과를 비교하여 연구 지형을 간단하게 파악할 수 있는 Simple Analytics 기능
- 원하는 검색 주제에 대해 Topic map과 Publication trend 그래프를 바로 선택할 수 있는 Visualizations on Demand 기능
- 연구자 간 협업 관계를 시각화 확인할 수 있는 Co-author Maps 기능
- 연구자 별 기여도와 영향도를 구체적으로 확인할 수 있는 Profile Summaries 기능
그림 1: Web of Science Research Assistant의 Co-author Map 기능 예시
여러 연구자가 협업하여 연구를 추진하는 프로젝트에서는 연구를 진행해 나감에 따라 새로운 주제 분야와 아이디어 개발 전략을 마주하게 되므로, 해당 주제 분야를 주도하는 핵심 연구자가 누구인지에 대한 정보를 확인할 수 있어야 합니다. Web of Science Research Assistant의 Web of Science Researcher Profiles 기능과 Highly Cited Researchers 기능을 활용하면 해당 주제 분야에서 활약하는 연구자와 이들의 배경, 주요 논문, 연구 영향도는 물론 전반적인 연구 주제의 트렌드, 현업 분야에서의 연구 활용도 등 다양한 정보를 요약 확인하실 수 있습니다.
적극적인 커뮤니티 피드백 반영
클래리베이트는 솔루션 이용자의 수요를 파악하고 이를 솔루션에 반영하는 과정을 최대한 단축하여 이용자가 보다 스마트한 환경에서 연구를 수행할 수 있도록 지원하여 왔습니다. Web of Science Research Assistant 역시 출시 직후 새로운 연구 기회, 연구 결과를 연구자에게 선사할 수 있었던 성과에 만족하지 않고 연구 커뮤니티에서 발생하는 피드백을 적극적으로 청취하여 솔루션 개발 과정에 반영함으로써 AI 기술이 연구자에게 미칠 수 있는 영향을 극대화, 연구자의 연구 경험을 개선하고 있습니다.
여기에서 Web of Science Research Assistant의 신규기능에 대해 간단히 살펴보실 수 있습니다.
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