① 입법·정책 현안 선행연구 조사AI AGENT / DEEP RESEARCH
“공공부문의 생성형 AI 도입과 관련한 국내 연구의 주요 쟁점과 정책적 시사점은?”
기대 결과 — 관련 연구를 먼저 좁히고, 연구별 주장·근거·차이를 확인한 뒤 필요한 원문으로 이동합니다.
선행연구정책 쟁점원문 확인
국회도서관 디지털정보센터 · DBpia AI 제안
국회도서관의 다음 AI는,
국회도서관의 다음 AI는,
더 많은 답변보다 더 빠른 근거여야 합니다.
국회도서관의 강점은 자료의 양만이 아니라, 필요한 순간에 신뢰할 수 있는 정보를 찾아 연결해 주는 능력에 있습니다. DBpia AI는 기존 정보검색·Web-DB·입법지원 환경 위에 국내 학술연구를 탐색하고 비교하고 원문까지 확인하는 ‘학술 근거 레이어’를 더하는 제안입니다.
제안의 핵심은 AI 기능을 하나 더 추가하는 것이 아닙니다. 국회도서관의 실제 정보서비스 업무에서 “근거를 찾는 시간이 줄어드는가, 확인 과정이 더 명확해지는가”를 기준으로 학술정보 활용 방식을 확장하는 것입니다.
검색 결과를 더 많이 보여주는 AI가 아니라,
검토해야 할 근거를 더 빨리 좁혀주는 AI.
검토해야 할 근거를 더 빨리 좁혀주는 AI.
Search학술자료 탐색
Review원문 요약·비교
Verify출처·인용 확인
01 · WHY NOW
국회도서관은 이미
‘AI를 쓸 것인가’를 고민하는 단계가 아닙니다.
국회도서관은 공식적으로 소장정보·전자자료 검색, Web-DB, 입법지원서비스, AI시사분석 등 폭넓은 디지털 정보서비스를 운영하고 있습니다. 다음 질문은 “AI를 도입할 것인가”가 아니라, “어떤 신뢰 가능한 데이터와 업무 흐름으로 AI를 확장할 것인가”에 가깝습니다.
DBpia AI가 더하려는 것은 또 하나의 AI가 아니라,
국내 학술연구라는 근거층입니다.
국내 학술연구라는 근거층입니다.
근거: 국회도서관 공식 홈페이지의 정보검색·입법지원서비스·정보봉사·디지털정보센터 안내. 공식 페이지 ↗
01
정보는 충분하지만, 검토할 시간은 제한적입니다.
자료가 많아질수록 첫 검색보다 ‘무엇을 먼저 읽을지’ 결정하는 시간이 커집니다.
02
정책·입법 이슈에는 설명보다 근거가 필요합니다.
AI가 요약한 결론보다 어떤 연구에서 나온 주장인지, 원문에서 확인 가능한지가 중요합니다.
03
AI는 기존 전문정보서비스를 대체하기보다 보강해야 합니다.
정보전문가의 판단을 대신하는 것이 아니라, 선행연구 탐색·원문 확인·비교 정리의 반복 작업을 줄여야 합니다.
04
도입은 ‘설명’보다 실제 업무 검증이 빠릅니다.
국회도서관의 대표 질의 몇 가지로 직접 테스트하고, 체감 효율과 출처 확인성을 보는 것이 가장 현실적인 판단 방법입니다.
02 · THE ROLE
범용 AI와 경쟁하지 않습니다.
국회도서관에 필요한 ‘학술 근거 영역’을 맡습니다.
범용 생성형 AI는 폭넓은 설명과 초안 작성에 강점이 있습니다. DBpia AI의 제안 가치는 국내 학술자료를 중심으로 질문을 좁히고, 관련 연구를 확인하고, 원문으로 되돌아가는 과정에 있습니다. 두 도구는 대체 관계보다 역할 분담에 가깝습니다.
GENERAL GENERATIVE AI
폭넓게 생각하고 빠르게 초안을 만드는 영역
- 아이디어 발산과 일반 설명
- 문장 작성·정리·형식 변환
- 다양한 공개정보를 폭넓게 활용
- 최종 사용 전 출처·사실 확인 필요
+
DBpia AI
학술자료를 중심으로 근거를 찾고 검토하는 영역
- 자연어 질문에서 관련 학술연구 탐색
- 논문 핵심내용·연구방법·결과 확인
- 여러 연구의 공통점·차이점 정리
- 답변에서 참고 연구와 원문 확인
국회도서관에 맞는 포지셔닝: “AI가 답을 대신하는 서비스”가 아니라, 정보전문가가 검토해야 할 학술자료를 더 빨리 좁히고 근거를 확인하도록 돕는 조사 보조도구입니다.
03 · NATIONAL ASSEMBLY LIBRARY USE CASE
국회도서관에서는 ‘이 기능’보다
‘이 업무’에서 먼저 써보는 것이 중요합니다.
국회도서관 공식 업무에서 확인되는 정보검색 상담, 주제별 자료실·Web-DB 활용, 입법지원, 국가전략·글로벌 이슈 자료 제공과 연결해 현실적인 시나리오로 구성했습니다.
② 정보검색·참고서비스 질의 대응AI AGENT
“초고령사회 지역 돌봄정책의 효과와 한계를 다룬 국내 연구를 찾아주세요.”
기대 결과 — 키워드를 다시 조합하는 반복을 줄이고, 이용자의 질문을 학술검색 관점으로 구체화해 탐색 출발점을 만듭니다.
질의 구체화자료 안내검색 보조
③ 해외 논문·PDF 빠른 검토AI READER
“이 자료의 연구대상·방법론·핵심결과·한계를 한국어로 정리하고, 정책 활용 시 주의점을 알려줘.”
기대 결과 — 긴 PDF의 구조와 핵심을 빠르게 파악하고, 실제로 정독해야 할 부분을 먼저 선택합니다.
PDF 분석번역문서 Q&A
④ 국가전략·글로벌 이슈 근거 보강DEEP RESEARCH / VIEWER
“탄소중립 산업정책의 기업 경쟁력 효과에 관한 국내 연구는 어떤 결론을 보이나?”
기대 결과 — 시사·정책자료와 함께 볼 수 있는 학술연구 근거를 보강해, 이슈를 단기 정보와 장기 연구 시각으로 함께 검토합니다.
국가전략연구 비교근거 보강
04 · DBpia AI FUNCTION
기능은 다섯 개지만,
핵심은 “근거 확인 흐름”입니다.
DBpia의 현재 공식 안내를 기준으로 AI 아이디어·AI 에이전트·AI 리더·AI 뷰어를 제공하며, AI 에이전트 딥 리서치와 AI 리더는 Beta 기능 안내가 이루어지고 있습니다.
01
AI 에이전트
자연어 질문을 바탕으로 관련 학술자료를 찾고, 연구 기반 답변과 참고자료를 확인합니다.
질의 → 연구 탐색02
딥 리서치 Beta
주제에 맞춰 리서치 계획을 세우고 다량의 자료를 검색하여 보고서 형태의 결과를 구성합니다.
복합 이슈 조사03
AI 리더 Beta
업로드한 PDF를 목적에 맞게 요약·번역하고, 문서와 대화하며 내용을 분석합니다.
PDF 검토04
AI 뷰어
논문 상세에서 AI가 분석한 연구 핵심을 확인해 원문 검토의 우선순위를 잡습니다.
논문 핵심 확인05
AI 아이디어
초기 주제를 구체화하거나 새로운 연구·조사 관점을 탐색할 때 출발점을 만듭니다.
주제 구체화DBpia 공식 안내: 딥 리서치·AI 리더 Beta 출시 안내 ↗ · AI 서비스 이용 위치 안내 ↗
05 · EVIDENCE WORKFLOW
DBpia AI의 가치는 “답을 얼마나 그럴듯하게 쓰는가”보다,
출처까지 얼마나 빠르고 명확하게 도달하는가에 있습니다.
업무형 질의 입력키워드 나열이 아니라 자연어 질문으로 탐색을 시작합니다.
관련 학술연구 탐색AI 에이전트를 통해 참고 연구와 근거 연결을 우선 확인합니다.
쟁점 구조화·연구 비교딥 리서치를 통해 복수 연구의 주장과 차이를 구조적으로 파악합니다.
원문·PDF 핵심 검토AI 리더로 연구방법·결과·한계를 빠르게 확인하고 정독 우선순위를 정합니다.
인용·참고문헌 흐름 연결Citeasy를 통해 찾은 근거를 실제 보고서·검토 문서 작성 단계까지 연결합니다.
DBpia AI · 업무형 질의 예시
공공부문 생성형 AI 도입의 주요 정책 쟁점과 국내 연구 근거는?
AI가 정리한 핵심 쟁점
도입 효과·업무 생산성·책임성·데이터 거버넌스·정확성 검증 등의 관점으로 관련 연구를 정리하고, 각 주장과 연결되는 참고자료를 확인합니다.
참고 연구 A · 연구 목적 / 결과 / 원문 보기
참고 연구 B · 연구 방법 / 주요 쟁점 / 원문 보기
참고 연구 C · 한계 / 시사점 / 원문 보기
핵심 확인 기준: “답이 그럴듯한가?”보다 “이 답을 뒷받침하는 연구가 무엇인지, 원문에서 바로 확인할 수 있는가?”를 우선합니다.
06 · FROM EVIDENCE TO DOCUMENT
자료를 찾는 데서 끝나지 않고,
실제 문서에 근거를 쓰는 마지막 단계까지.
Citeasy는 DBpia가 제공하는 서지관리 솔루션으로, 웹에서 참고자료를 관리하고 한글·Word에서 인용과 참고문헌 삽입을 지원합니다. 정보검색 결과를 실제 보고서·검토자료 작성으로 이어갈 때 반복적인 서지 정리를 줄이는 역할을 합니다.
01
자료 확보DBpia 등에서 검토할 국내외 참고자료를 수집·정리
02
문서 작성한글·Word 환경에서 필요한 위치에 인용 정보 삽입
03
참고문헌 정리작성 문서의 참고문헌 목록 생성과 서지양식 관리
Citeasy 공식 안내: 서비스 소개 ↗
POLICY / RESEARCH NOTE
생성형 AI의 공공부문 활용과 정책적 과제
“…공공부문 AI 활용은 효율성뿐 아니라 책임성·검증 가능성을 함께 고려해야 한다…” [인용 삽입]
Reference workflow · 자료 수집 → 인용 → 참고문헌
07 · 활용 가능성 검토
국회도서관의 실제 업무를 기준으로
활용 가능성을 검토할 수 있습니다.
서비스 검토는 기능 자체보다 실제 업무에서의 적용 가능성을 확인하는 과정이 중요합니다. 국회도서관의 주요 업무를 기준으로 DBpia AI의 활용 흐름과 기대 효과를 살펴볼 수 있습니다.
활용 검토 기준
단순 이용횟수보다 실제 업무 과정에서 나타나는 변화를 중심으로 살펴봅니다.
M1
초기 탐색 시간첫 번째 유의미한 학술 근거를 찾기까지 걸리는 시간
M2
원문 확인성관련 논문·원문으로 이동해 근거를 확인하기 쉬운가
M3
검토 범위관련 연구를 폭넓게 탐색하고 비교하기 쉬운가
M4
업무 활용성유사한 정보검색·조사 업무에 지속적으로 활용할 수 있는가
활용 검토 예시
대표 업무를 중심으로 적용 가능성을 살펴볼 수 있습니다.
정보검색 상담, 정책·입법 현안 조사, PDF 검토처럼 성격이 다른 업무를 선정해 실제 질문과 자료를 기준으로 활용 흐름을 확인합니다.
Step 1 · 업무 선정반복 빈도가 높거나 자료 검토에 시간이 많이 필요한 업무를 선정
Step 2 · 실제 업무 적용선정한 업무의 질문과 자료를 바탕으로 DBpia AI 활용
Step 3 · 활용성 확인탐색 시간·근거 확인·검토 범위 등을 기준으로 적용 가능성과 활용 범위 검토
중요한 것은 기능의 수보다,
실제 정보검색과 자료 검토 과정에서 어떤 도움을 줄 수 있는지를 확인하는 것입니다.
실제 정보검색과 자료 검토 과정에서 어떤 도움을 줄 수 있는지를 확인하는 것입니다.
08 · 활용 방향
국회도서관의 정보서비스 환경과 연계한
활용 방향을 제안드립니다.
DBpia AI는 별도의 범용 AI를 추가하는 개념보다는, 기존 디지털 정보서비스 환경에서 국내 학술연구를 보다 효율적으로 탐색·검토·확인할 수 있도록 지원하는 도구로 활용될 수 있습니다.
01기존 정보서비스와 연계해 국내 학술연구 탐색 범위를 넓힐 수 있습니다.정보 탐색
02정보검색·정책 현안·PDF 검토 등 주요 업무에서 활용 가능성을 살펴볼 수 있습니다.업무 활용
03탐색 시간·원문 확인성·검토 범위의 변화를 통해 업무 지원 효과를 확인할 수 있습니다.활용 효과
04확인 가능한 근거와 원문 연결을 중심으로 정보전문가의 자료 검토를 지원합니다.근거 확인
AI의 역할은 답을 대신하는 데 있지 않습니다.
학술정보 탐색과 검토 과정에서 신뢰할 수 있는 근거에 더 빠르게 접근하도록 지원하는 것이 DBpia AI가 제안하는 활용 방향입니다.
학술정보 탐색과 검토 과정에서 신뢰할 수 있는 근거에 더 빠르게 접근하도록 지원하는 것이 DBpia AI가 제안하는 활용 방향입니다.
국회도서관의 정보서비스 환경에
학술 근거 기반의 탐색·검토 기능을 더할 수 있습니다.
DBpia AI는 정보전문가의 역할을 대체하기보다, 국내 학술자료 탐색과 원문 확인, 관련 연구의 비교·정리 과정을 지원하는 보조 도구로 활용될 수 있습니다.