바이브 코딩 시대의 공학적 연구 방법론 상세페이지
출간 정보
- 2026.07.17 전자책 출간
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TTS(듣기) 미지원
파일 정보
- 232 쪽
- 25.7MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791143814081
UCI
-
바이브 코딩 시대의 공학적 연구 방법론
작품 정보
AI로 코드를 작성하고 데이터를 분석하며 모델을 실행하는 일은 점점 쉬워지고 있습니다. 그러나 분석 결과를 연구로 인정받게 만드는 일은 여전히 사람의 몫입니다.
이 책은 AI와 데이터 분석 도구를 활용한 결과를 연구와 논문으로 정당화하는 방법을 다룹니다. 코딩 기술이나 새로운 라이브러리 사용법을 하나 더 소개하는 책이 아니라, 연구 질문을 세우고 가설을 만들며 측정과 설계를 정당화하고 분석 결과를 학술적으로 해석하는 과정을 안내하는 연구 방법론 책입니다.
책에서는 공학적 연구 방법론의 기본 개념부터 문헌 고찰, 리서치 갭 찾기, 가설 수립, 조작적 정의, 연구 설계, 표본과 검정력, 통계 추론, 머신러닝 결과 해석, 재현성, 연구 윤리, 논문 작성과 투고 과정까지 연구의 전체 흐름을 차례대로 다룹니다.
특히 AI 시대에 연구자가 반드시 마주하게 되는 문제도 함께 다룹니다. LLM을 활용한 문헌 고찰과 가설 생성, 환각 인용 검증, LLM 측정의 신뢰도 평가, AI 사용 명시, IRB와 연구 윤리, 재현 가능한 연구 패키지 구성 등 실제 연구와 논문 작성 과정에서 필요한 내용을 담았습니다.
정확도 90퍼센트라는 숫자는 그 자체로 연구의 결론이 아닙니다. 그 숫자가 어떤 질문에 답하고, 어떤 데이터와 방법 위에서 나왔으며, 어떤 조건에서 재현될 수 있는지 설명할 수 있어야 비로소 연구의 근거가 됩니다.
이 책은 코딩, 데이터 분석, 머신러닝을 익혔지만 그것을 연구와 논문으로 어떻게 연결해야 할지 고민하는 대학원생, 연구자, 실무자를 위한 AI 시대의 공학적 연구 방법론 안내서입니다.
이 책은 AI와 데이터 분석 도구를 활용한 결과를 연구와 논문으로 정당화하는 방법을 다룹니다. 코딩 기술이나 새로운 라이브러리 사용법을 하나 더 소개하는 책이 아니라, 연구 질문을 세우고 가설을 만들며 측정과 설계를 정당화하고 분석 결과를 학술적으로 해석하는 과정을 안내하는 연구 방법론 책입니다.
책에서는 공학적 연구 방법론의 기본 개념부터 문헌 고찰, 리서치 갭 찾기, 가설 수립, 조작적 정의, 연구 설계, 표본과 검정력, 통계 추론, 머신러닝 결과 해석, 재현성, 연구 윤리, 논문 작성과 투고 과정까지 연구의 전체 흐름을 차례대로 다룹니다.
특히 AI 시대에 연구자가 반드시 마주하게 되는 문제도 함께 다룹니다. LLM을 활용한 문헌 고찰과 가설 생성, 환각 인용 검증, LLM 측정의 신뢰도 평가, AI 사용 명시, IRB와 연구 윤리, 재현 가능한 연구 패키지 구성 등 실제 연구와 논문 작성 과정에서 필요한 내용을 담았습니다.
정확도 90퍼센트라는 숫자는 그 자체로 연구의 결론이 아닙니다. 그 숫자가 어떤 질문에 답하고, 어떤 데이터와 방법 위에서 나왔으며, 어떤 조건에서 재현될 수 있는지 설명할 수 있어야 비로소 연구의 근거가 됩니다.
이 책은 코딩, 데이터 분석, 머신러닝을 익혔지만 그것을 연구와 논문으로 어떻게 연결해야 할지 고민하는 대학원생, 연구자, 실무자를 위한 AI 시대의 공학적 연구 방법론 안내서입니다.
작가 소개
박수현은 생성형 인공지능과 소프트웨어 공학을 기반으로 다양한 디지털 서비스를 설계하고 개발해 온 개발자이자 교육자이다.
웹 애플리케이션 개발, 클라우드 인프라 설계, 보안, 데이터 처리 등 소프트웨어 전반에 걸친 기술 스택을 바탕으로 실제 서비스 환경에서 활용 가능한 시스템을 구축해왔다. 특히 생성형 AI를 활용한 챗봇, 자동 채점 시스템, 데이터 기반 의사결정 지원 도구 등 실용적인 AI 응용 서비스 개발에 집중하고 있다.
또한 다수의 개발자 부트캠프와 실무형 교육 과정을 설계하고 운영하며, 초급자부터 실무자까지 단계별로 성장할 수 있는 커리큘럼을 구축해왔다. 단순한 이론 전달이 아니라 실제 프로젝트를 중심으로 한 학습 방식을 통해 학습자가 스스로 문제를 정의하고 해결할 수 있도록 돕는 교육을 지향한다.
클라우드 환경에서의 시스템 설계, API 기반 서비스 구현, 데이터 처리와 시각화, 생성형 AI 연동까지 이어지는 통합적인 개발 경험을 강조하며, 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서도 흔들리지 않는 기본기와 문제 해결 사고를 중요하게 여긴다.
이번 책에서는 이러한 개발과 교육 경험을 바탕으로, AI와 데이터 분석 도구를 연구와 논문 작성의 맥락으로 연결하는 방법을 다룬다. 코딩과 모델링을 넘어 연구 질문을 세우고, 가설과 측정을 정당화하며, 재현성과 윤리를 확보하고, 결과를 학술적인 글로 완성하는 과정을 안내한다.
저자는 특정 도구의 사용법보다 중요한 것은 문제를 정확히 정의하고, 적절한 방법을 선택하며, 결과를 책임 있게 해석하는 힘이라고 생각한다. 이 책 역시 그 관점에서 AI 시대의 연구자와 실무자가 도구를 넘어 연구의 사고방식을 익힐 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있다.
웹 애플리케이션 개발, 클라우드 인프라 설계, 보안, 데이터 처리 등 소프트웨어 전반에 걸친 기술 스택을 바탕으로 실제 서비스 환경에서 활용 가능한 시스템을 구축해왔다. 특히 생성형 AI를 활용한 챗봇, 자동 채점 시스템, 데이터 기반 의사결정 지원 도구 등 실용적인 AI 응용 서비스 개발에 집중하고 있다.
또한 다수의 개발자 부트캠프와 실무형 교육 과정을 설계하고 운영하며, 초급자부터 실무자까지 단계별로 성장할 수 있는 커리큘럼을 구축해왔다. 단순한 이론 전달이 아니라 실제 프로젝트를 중심으로 한 학습 방식을 통해 학습자가 스스로 문제를 정의하고 해결할 수 있도록 돕는 교육을 지향한다.
클라우드 환경에서의 시스템 설계, API 기반 서비스 구현, 데이터 처리와 시각화, 생성형 AI 연동까지 이어지는 통합적인 개발 경험을 강조하며, 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서도 흔들리지 않는 기본기와 문제 해결 사고를 중요하게 여긴다.
이번 책에서는 이러한 개발과 교육 경험을 바탕으로, AI와 데이터 분석 도구를 연구와 논문 작성의 맥락으로 연결하는 방법을 다룬다. 코딩과 모델링을 넘어 연구 질문을 세우고, 가설과 측정을 정당화하며, 재현성과 윤리를 확보하고, 결과를 학술적인 글로 완성하는 과정을 안내한다.
저자는 특정 도구의 사용법보다 중요한 것은 문제를 정확히 정의하고, 적절한 방법을 선택하며, 결과를 책임 있게 해석하는 힘이라고 생각한다. 이 책 역시 그 관점에서 AI 시대의 연구자와 실무자가 도구를 넘어 연구의 사고방식을 익힐 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추고 있다.
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