관심 있는 AI 기술이나 개념을 조사할 때, 인터넷 검색이나 ChatGPT에 질문하는 것만으로는,

용어의 의미는 알더라도 「분야의 전체상」을 파악하기 어려울 때가 있습니다.

예를 들어, 확산 모델 (Diffusion Model), 양자화 (Quantization), RAG, LLM 에이전트 (LLM Agent) 등을 조사한다고 가정해 봅시다.

개별 해설 기사를 읽으면 개요는 알 수 있습니다.

ChatGPT 등에 물어보면 모르는 용어도 친절하게 설명해 줍니다.

반면, 다음과 같은 질문에는 답하기 어려울 수 있습니다.

• 이 분야에는 어떤 연구 방향성이 있는가
• 대표적인 기법은 무엇인가
• 어떤 분류가 정석인가
• 어떤 과제가 아직 남아 있는가
• 개별 논문을 읽기 전에 무엇을 파악해야 하는가

그래서 도움이 되는 것이 서베이 논문 (Survey Paper)입니다.

서베이 논문이 무엇인지 모르거나, 논문은 어려울 것 같다고 느끼는 사람이라도 괜찮습니다.

이 기사에서는 서베이 논문을 찾는 방법부터,

NotebookLM을 사용한 정리 방법까지 순서대로 설명합니다.

이 기사에서는 서베이 논문을 단순한 요약 대상이 아니라,

AI 분야의 특정 기술을 배우는 입구로 사용하는 방법을 소개합니다.

특히, Google Scholar, arXiv, Semantic Scholar에서 서베이 논문을 찾아,

NotebookLM에 넣고 분류, 대표 기법, 과제, 향후 방향성을 정리하는 흐름을 다룹니다.

AI를 공부하는 사람이나, 앞으로 졸업 논문·석사 논문·연구 주제를 조사할 학생이,

개별 논문에 들어가기 전 전체상을 파악하기 위한 기사입니다.

• 서베이 논문은 특정 연구 분야의 분류, 대표 기법, 역사, 과제를 정리한 「지도」로 사용할 수 있다
• 논문 검색은 먼저 영어로 survey + 조사하고 싶은 분야명이라고 검색하면 시작하기 쉽다
• Google Scholar에서는 피인용 수, 연도, 우측의 PDF 링크, 초록 (Abstract)을 보고 후보를 선택한다
• NotebookLM은 서베이 논문을 바탕으로 분류나 대표 기법을 정리하는 보조 도구로 사용한다
• NotebookLM이나 ChatGPT의 답변은 반드시 원문 논문이나 출처 부분으로 돌아가 확인한다

이 기사에서는 다음 용어를 사용합니다.

용어	이 기사에서의 의미
서베이 논문	특정 연구 분야의 선행 연구를 정리한 논문
...

엄밀한 논문 조사에서는 학회, 심사 (Peer Review), 출판사 버전, 저자 버전, 인용 관리 등도 중요합니다.

이 기사에서는 우선 학습자가 분야의 전체상을 파악하는 것에 집중합니다.

서베이 논문은 특정 연구 분야에 대해,

대표적인 기법, 연구 역사, 분류, 과제, 향후 방향성 등을 정리한 논문입니다.

어떤 문제에 대해 새로운 방법이나 실험 결과를 제안하는 일반적인 논문과는 역할이 조금 다릅니다.

AI·머신러닝 (Machine Learning) 분야는 기술 발전이 매우 빠릅니다.

몇 년 만에 정보가 낡아버리는 일이 흔합니다.

새로운 용어를 하나씩 조사하면 단편적인 지식은 늘어납니다.

반면, 분야 전체 속에서 그 용어가 어디에 위치하는지는 보기 어렵습니다.

서베이 논문을 읽으면 다음 정보를 종합적으로 확인할 수 있습니다.

• 연구의 대분류
• 대표적인 기법
• 역사적인 흐름
• 자주 사용되는 평가 지표나 데이터셋 (Dataset)
• 현재의 과제
• 향후 연구 방향
• 중요한 키워드
• 다음에 읽어야 할 개별 논문 후보

이는 연구 주제를 고민하는 학생에게도 편리합니다.

「무엇이 아직 미해결 상태인가」

「어떤 분류가 나의 관심사와 가까운가」

「어떤 논문부터 읽으면 좋은가」

를 생각하는 재료가 되기 때문입니다.

연구와 관계없이 AI를 배우고 싶은 직장인에게도 도움이 됩니다.

AI 분야의 개념을 체계로서 이해하기 쉬워집니다.

서베이 논문을 찾을 때는 영어로 검색합니다.

일본어로 검색하면 해설 기사나 강의 자료에는 도달하기 쉽습니다.

반면, AI·머신러닝 분야의 서베이 논문 자체는

영어로 검색하는 것이 더 찾기 쉽습니다.

조사하고 싶은 분야명을 영어로 어떻게 표현해야 할지 모를 경우에는

ChatGPT 등에 물어보면 좋습니다.

첫 검색어는 다음과 같은 형태로 충분합니다.

survey + 조사하고 싶은 분야명

예를 들어, AI 분야라면 다음과 같이 검색합니다.

survey large language models
survey LLM
survey graph neural networks
...

단, AI 이외의 의미로도 사용되는 단어에는 주의해야 합니다.

예를 들어, transformer, diffusion, attention, distillation, quantization은

AI 이외의 분야에서도 사용됩니다.

그 경우에는 다음과 같이 AI를 추가합니다.

survey attention AI
survey AI quantization

먼저 Google Scholar에서 검색하면 후보 논문의 전체적인 흐름을 파악하기 쉽습니다.

기본적인 흐름은 다음과 같습니다.

• 영어로 survey + 조사하고 싶은 분야명이라고 검색한다
• AI 이외의 의미도 있는 단어라면 AI를 추가한다
• 연도로 필터링한다 (필수는 아님)
• 피인용 수 (Cited by)를 확인한다 (반드시 확인)
• 제목에 survey가 포함된 것을 고른다
• 검색 결과 오른쪽에 [PDF]가 있다면 우선 그곳을 확인한다
• Abstract (초록)를 읽고, 자신이 알고 싶은 범위와 맞는지 확인한다
• 괜찮아 보이는 서베이 논문이 여러 개 있다면, 한 편으로만 한정하지 않는다

Google Scholar에서는 피인용 수를 보기 쉽습니다.

Google Scholar에서 제목을 클릭하면,

IEEE Xplore, Springer, Elsevier, ACM Digital Library 등의 출판사 페이지로 이동하는 경우가 있습니다.

대학이나 소속 기관의 구독 계약이 없는 경우, 본문을 읽지 못할 수도 있습니다.

따라서 검색 결과 오른쪽에 [PDF]라고 표시된 링크가 있다면,

우선 그곳을 확인하는 것이 읽기 시작하기에 수월합니다.

단, 오른쪽의 PDF 링크가 항상 정식 버전(Version of Record)인 것은 아닙니다.

다음 사항에 주의해야 합니다.

• arXiv 버전 또는 기관 리포지토리 버전일 수 있음
• 출판사 버전과 페이지 번호나 표기가 다를 수 있음
• 저자가 동일한지 확인해야 함

서베이 논문을 고를 때는 하나의 지표만으로 결정하지 않는 것이 좋습니다.

다음과 같은 관점에서 선택하세요.

관점	확인 포인트
최신 논문인가	발전이 빠른 분야에서는 새로운 서베이도 확인한다
...	survey가 포함된 것을 우선한다
Abstract (초록)	다루는 범위가 자신의 목적과 맞는지 확인한다
그림이나 표	분류표, 전체 구조도, 비교표가 있으면 이해하기 쉽다
입도 (Granularity)	너무 넓거나 너무 좁은 서베이에 주의한다
...

단 한 편의 완벽한 서베이 논문을 찾으려고 하면 오히려 진행이 더뎌질 수 있습니다.

우선 후보를 2~3편 모아서, 역할을 나누어 읽는 것이 현실적입니다.

최근의 서베이 논문은 최신 동향을 파악하는 데 적합합니다.

LLM, RAG, 확산 모델 (Diffusion Model) 등,

수년 사이에 상황이 크게 변하는 분야에서는 특히 중요합니다.

단, 새로운 논문은 아직 피인용 수가 적을 수 있습니다.

피인용 수가 높은 서베이 논문은 분야의 기초나 정석적인 분류를 파악하는 데 적합합니다.

많은 연구에서 참조되기 때문에 중요한 개념을 파악하기 쉽습니다.

단, 최신 기법을 반영하지 못하고 있을 수 있습니다.

따라서 다음과 같이 구분하여 사용합니다.

• 기초를 알고 싶다면 피인용 수가 많은 서베이 논문을 우선한다
• 최신 동향을 알고 싶다면 최근의 서베이 논문을 우선한다
• 가능하다면 최근의 서베이 논문과 피인용 수가 높은 서베이 논문을 모두 확인한다

같은 분야에 서베이 논문이 여러 개 있다면, 한 편으로만 한정할 필요는 없습니다.

최근의 서베이 논문, 피인용 수가 높은 서베이 논문,

특정 테마에 집중한 서베이 논문을 조합하면 분야를 입체적으로 바라볼 수 있습니다.

NotebookLM에 넣을 때도 여러 개의 서베이 논문에 체크 표시를 해도 좋습니다.

단, 다음 사항에 주의해 주세요.

• 논문마다 분류 방법이나 용어가 다를 수 있음
• 오래된 논문과 새로운 논문에서 중요하게 여기는 과제가 다를 수 있음
• 여러 소스를 섞을 때는 어떤 주장이 어떤 논문에 근거하는지 확인해야 함

NotebookLM을 사용하는 목적은 서베이 논문을 단순히 요약하는 것이 아닙니다.

목적은 해당 분야의 전체상을 파악하는 것입니다.

NotebookLM은 업로드한 자료를 바탕으로 질문할 수 있습니다.

따라서 서베이 논문처럼 분류, 표, 참고문헌, 과제 등이 정리된 자료와 궁합이 좋습니다.

대략적인 흐름은 다음과 같습니다.

연구를 수행하는 사람이 아니라,

개념을 체계적으로 이해하고 싶은 경우에는 다음 프롬프트를 사용하세요.

프롬프트는 특정 기술에 의존하지 않는 형태로 작성되었습니다.

AI 분야의 서베이 논문에 폭넓게 사용할 수 있습니다.

심지어 조금만 바꾸면 다른 분야의 논문에도 사용할 수 있을지도 모릅니다.

저는 AI·머신러닝을 학습하고 있는 초급~중급자입니다.
업로드한 서베이 논문을 바탕으로, 이 분야의 개념을 체계적으로 이해하고 싶습니다.
연구 주제를 결정하는 것보다,
...

여러 개의 서베이 논문을 NotebookLM에 넣는 경우에는,

추가로 다음과 같이 입력하여 비교를 명시합니다.

여러 개의 서베이 논문 (Survey Paper)을 업로드했습니다.
이것들을 비교하여, 이 분야의 전체상을 정리해 주세요.
다음 관점에서 정리해 주세요.
...

AI 연구를 수행하는 사람이나, 자세히 알고 싶은 사람은 이것을 사용하세요.

저는 AI·머신러닝 (Machine Learning)을 학습하고 있는 학생입니다.
업로드한 서베이 논문을 바탕으로, 이 연구 분야의 전체상을 이해하고 싶습니다.
단순한 요약이 아니라, 연구 분야의 "지도"를 만든다는 생각으로 정리해 주세요.
...

NotebookLM의 답변은 그 자리에서 읽고 끝내면 나중에 다시 보기 어렵습니다.

중요한 답변은 NotebookLM 상에서 메모로 저장합니다.

저장한 메모는 Google Docs로 내보내어(Export) 정리할 수 있습니다.

기본적인 흐름은 다음과 같습니다.

• NotebookLM에서 서베이 논문에 대해 질문한다
• 좋은 답변을 얻으면, 그 답변을 메모에 저장한다
• 남기고 싶은 답변을 여러 개 저장한다
• 저장한 메모를 Google Docs로 내보낸다
• Google Docs의 "파일" 메뉴에서 PDF로 저장한다

브라우저 확장 기능이나 인쇄 기능을 통해 페이지를 PDF로 만드는 방법도 있습니다.

단, 비공식 확장 기능은 자기 책임하에 사용해야 합니다.

서베이 논문을 NotebookLM에 넣으면 분야 전체를 정리하기 쉬워집니다.

한편, 답변 중에 모르는 용어나 관심 있는 대표 논문이 나올 수 있습니다.

그럴 경우에는 거기서 멈추지 말고 심층적으로 파고듭니다 (Deep Dive).

심층 탐구의 흐름은 다음과 같습니다.

• 모르는 용어나 기법을 NotebookLM에 추가로 질문한다
• NotebookLM의 인용·출처 부분을 확인한다
• 중요해 보인다면, 서베이 논문 내에서 인용된 대표 논문을 찾는다
• Google Scholar나 arXiv에서 해당 논문을 확보한다
• 그 개별 논문을 NotebookLM에 추가하여 질문한다
• 그래도 이해되지 않는다면, ChatGPT 등에 초보자용 설명을 요청한다
• 중요한 주장은 원 논문(Original Paper)이나 서베이 논문으로 돌아가 확인한다

NotebookLM의 답변에서 모르는 용어·기법·논문명이 나왔을 때는,

다음과 같이 다시 질문합니다.

방금 전 답변 중에서 다음 내용이 잘 이해되지 않았습니다.
【여기에 이해되지 않은 용어·기법·논문명을 작성】
업로드한 자료를 바탕으로, 다음 관점에서 설명해 주세요.
...

서베이 논문에서 소개된 대표 논문을 추가했다면,

그 논문이 분야 전체에서 어느 위치에 있는지 묻습니다.

서베이 논문에 더해, 관련 개별 논문을 추가했습니다.
이 개별 논문이 서베이 논문 내에서 어떤 위치를 차지하고 있는지 이해하고 싶습니다.
다음 관점에서 정리해 주세요.
...

NotebookLM은 업로드한 자료를 바탕으로 질문할 수 있다는 점이 강점입니다.

반면, 초보자에게 맞춘 쉬운 설명이 필요할 때는

ChatGPT 등을 보조적으로 활용하는 것도 유효합니다.

단, ChatGPT 등의 답변은 업로드한 논문에 기반하지 않을 수도 있습니다.

다음 AI 개념에 대해 초보자용으로 설명해 주세요.
【여기에 모르는 용어·기법을 작성】
설명에는 다음 내용을 포함해 주세요.
...

확산 모델 (Diffusion Model)을 조사할 경우, 먼저 다음과 같이 검색합니다.

survey diffusion

diffusion은 AI 이외의 분야에서도 사용되는 단어입니다.

AI 이외의 결과가 많이 나온다면, 다음과 같이 보완합니다.

survey diffusion deep learning
survey diffusion generative models

Google Scholar에서 검색하면 확산 모델의 서베이 논문을 여러 개 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 다음과 같은 실제 존재하는 서베이 논문들이 있습니다.

• [1]
  Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications

• [2]
  Diffusion Models in Vision: A Survey

• [3]
  A Survey on Generative Diffusion Models

• [4]
  Efficient Diffusion Models: A Survey

여기서 중요한 것은 단 한 권의 논문만을 정답으로 삼지 않는 것입니다.

기초를 알고 싶다면 피인용 수가 높은 포괄적인 서베이를 봅니다.

가속화나 효율화에 관심이 있다면 Efficient Diffusion Models를 봅니다.

위와 같은 특정 테마형도 살펴봅니다.

NotebookLM에 여러 편을 넣을 경우에는 다음과 같이 질문합니다.

여러 개의 확산 모델 (Diffusion Models) 서베이 논문을 업로드했습니다.
기초적인 분류, 대표적인 기법, 효율화에 관한 최근의 방향성을 나누어 정리해 주세요.
어떤 설명이 어떤 논문에 근거하는지 알 수 있도록 해주세요.

초보자를 위한 NotebookLM 프롬프트 결과

서베이 논문과 NotebookLM을 사용하면 분야의 전체상을 파악하기 쉬워집니다.

하지만 만능은 아닙니다.

주의사항을 정리합니다.

• 서베이 논문만으로 연구를 할 수 있는 것은 아니다
• NotebookLM이나 ChatGPT의 답변을 무비판적으로 믿지 않는다
• 개별 논문을 읽을 필요가 없어지는 것은 아니다
• arXiv 논문은 피어 리뷰 (Peer Review) 전의 것을 포함한다
• Google Scholar 우측의 PDF 링크가 정식 버전이 아닐 수도 있다
• 구체적인 피인용 수나 최신성은 변할 수 있다
• 연구·기사·리포트에 사용할 경우에는 정식 인용 정보를 확인한다
• 영상이나 슬라이드 생성은 이해를 돕기 위한 보조 수단이며, 논문을 대신할 수는 없다

NotebookLM으로 정리한 내용은 반드시 원본 자료로 돌아가 확인해야 합니다.

특히 수치, 비교, 평가 결과, 논문의 주장 등은 원문 논문을 확인합니다.

NotebookLM에는 소스(Source)를 바탕으로 해설 영상이나 슬라이드 자료를 만드는 기능이 있습니다.

서베이 논문을 이해한 후의 복습, 발표 준비, 교재 제작 보조용으로 사용할 수 있습니다.

단, 이 기사의 주인공은 서베이 논문으로 연구 지도를 만드는 것입니다.

영상이나 슬라이드 생성은 부가적인 기능으로 취급합니다.

예를 들어, 확산 모델 (Diffusion Models) 서베이 논문을 바탕으로 만든 해설 영상의 예시입니다.

확산 모델 해설 영상의 예

업로드한 서베이 논문을 바탕으로,
AI·머신러닝 (Machine Learning)을 공부하는 학생을 위한 해설 영상을 만들고 싶습니다.
단순한 논문 소개가 아니라,
...

업로드한 서베이 논문을 바탕으로,
AI·머신러닝 (Machine Learning)을 공부하는 학생을 위한 슬라이드 자료를 만들고 싶습니다.
목적은 이 분야의 전체상, 연구의 분류, 대표 기법, 과제,
...

AI의 새로운 개념을 알고 싶을 때,

인터넷 검색이나 AI에게 질문하는 것만으로는 정보가 단편적이기 쉽습니다.

서베이 논문을 읽으면 연구의 분류, 대표 기법, 역사, 과제, 향후 방향성을 정리할 수 있습니다.

NotebookLM에 서베이 논문을 넣으면,

그 정리된 내용을 표나 비교 형식으로 추출하기 쉬워집니다.

단, NotebookLM이나 ChatGPT는 논문 이해를 돕는 보조 도구입니다.

중요한 주장, 수치, 비교, 인용은 반드시 원문 논문이나 서베이 논문으로 돌아가 확인하는 것이 좋습니다.

처음부터 개별 논문을 읽는 것이 어렵다고 느끼는 사람일수록,

먼저 서베이 논문으로 분야의 전체상을 이해하면 학습을 진행하기가 더 수월해집니다.

[1] Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications

[2] Diffusion Models in Vision: A Survey

[3] A Survey on Generative Diffusion Models

[4] Efficient Diffusion Models: A Survey