학술·연구 솔루션
논문, 특허, 기술 보고서의 AI 처리 · 공식 정밀 복원 · 참고문헌 완전 보존 · 실험 데이터 제로 변조
학술·연구 문서에는 학술·연구만의 기준이 있습니다
업계 특화 전략으로 학술·연구 문서에 '딱 맞는' 처리를 제공합니다
학술·연구 문서에는 학술·연구만의 기준이 있습니다
학술 문서의 가치는재현 가능성: Method 단락, 실험 데이터, 공식, 참고문헌——어느 하나라도 왜곡되면 리뷰 결론은 설 수 없습니다.
범용 솔루션만으로 부족한 이유
학술·연구 문서의 급소, 범용 도구는 일률 처리
공식 인식 혼란
적분 상하첨자 어긋남, 그리스 문자 인식 오류, 공식이 알아볼 수 없는 문자로 변함
참고문헌 유실
DOI/PMID 유실, 인용 체인 단절, 리뷰 추적 불가
실험 데이터 왜곡
p값, 신뢰구간이 압축·개작되어 결론 신뢰성 붕괴
다국어 혼재
영어 본문 + 중국어 보충 자료, 파싱 품질이 들쭉날쭉
4채널 특화 전략
텍스트/이미지/표/구조, 각 채널은 학술·연구 특성에 맞춤 설계
| 처리 채널 | 업계 특화 전략 | 설계 사유 |
|---|---|---|
| 텍스트 채널 | Abstract는 경미한 압축 가능; Method 단락 100% 보존(재현성 요구); 참고문헌을 BibTeX로 변환하여 DOI/PMID 보존; 학과 용어 사전 | 서사 흐름보다 방법 재현이 우선 |
| 이미지 채널 | 실험 도표(선/막대/산점)를 구조화 데이터 + 벡터 그래픽으로 변환; 모델 아키텍처 도를 벡터로 변환; 현미경 이미지는 고품질 보존; 공식은 LaTeX 소스 우선 | 실험 데이터는 재사용 가능해야 함 |
| 표 채널 | 실험 데이터 표 Schema 고정, p값/신뢰구간 보존; 하이퍼파라미터 표 완전 보존 | 실험 데이터는 논문의 핵심 |
| 구조 채널 | 챕터 계층 완전 보존(인용 위치 파악에 필요); Appendix 완전 보존; Figure/Table 번호 재배열 없음 | 학술 인용은 번호에 의존 |
효과 약속(SLA)
숫자로 말합니다, 공약이 아닙니다
≥99.8%
수학 공식 LaTeX 복원율
100%
실험 데이터 정밀도 보존
100%
참고문헌 DOI 보존율
<0.5%
학습 코퍼스 퍼플렉시티 상승
대표적인 적용 시나리오
학술·연구 AI 도입에서 가장 실속 있는 몇 단계
문헌 지식 베이스
연구팀 문헌 일괄 입고, 의미 검색으로 방법과 결론에 직접 도달
특허 분석 플랫폼
특허 문서 구조화, 기술 경로와 청구항 비교 가능
연구 어시스턴트
논문 Q&A 및 리뷰 초안 생성, 인용 출처 추적 가능