카테고리: 연구 기획, 논문 작성, 데이터 수집, AI 연구
Slug: research-planning-topic-selection-data-collection
태그: 연구기획, 논문작성, 데이터수집, AI, 프롬프트엔지니어링, 정량분석, 정성분석, 데이터 분석, 연구 방법론
📌 과정 개요
대상: 연구를 처음 시작하는 대학원생 및 연구자
목표: 연구 기획에서 주제 선정, AI 활용법, 데이터 수집 및 연구 방법론을 익히고 논문 작성을 위한 준비를 마침
사용 도구: AI 기반 리서치 툴, 프롬프트 엔지니어링, 정량·정성 데이터 분석
🔹 13주 커리큘럼
| 주차 | 강의 주제 (3시간) | 세부 내용 (1시간당 1가지 소재) |
|---|---|---|
| 1주차 | 연구 기획 개요 및 트렌드 분석 | ① 연구 기획이란? 논문 연구 프로세스 ② 연구 트렌드 분석 (AI 시대 연구 변화) ③ 사례 연구(미국·중국 연구 트렌드) |
| 2주차 | 주제 선정 방법론 및 연구 방향 설정 | ① 연구 주제 선정 기준 (정량/정성 분석) ② 연구 질문 및 가설 설정 ③ 연구 주제별 데이터 요구 사항 분석 |
| 3주차 | AI 및 프롬프트 엔지니어링의 역할 | ① AI 연구 보조 도구의 개념과 활용법 ② 프롬프트 엔지니어링 기초 이론 ③ 연구 기획에서 AI 활용 사례 |
| 4주차 | 연구 아이디어 발굴과 AI 활용법 | ① 연구 아이디어 브레인스토밍 기법 ② AI 기반 아이디어 확장 (ChatGPT, Claude 활용) ③ 사례 연구(기업 연구 및 AI 활용 사례) |
| 5주차 | 이론적 프레임워크 설계 | ① 논문 이론적 프레임워크 개념 ② 연구 모델 설정 (독립변수, 종속변수) ③ 사례 연구(미국 vs 중국 연구 프레임워크) |
| 6주차 | 연구 방법론 개요 (정량 vs 정성 분석) | ① 연구 방법론 개요 및 비교 ② 연구 설계 방법 (실험 연구, 사례 연구) ③ 데이터 분석과 연구 디자인 구성 |
| 7주차 | 데이터 수집 및 관리 전략 | ① 데이터 수집 개념 및 데이터 유형 ② 데이터 품질 평가 및 윤리적 이슈 ③ 연구 목적에 맞는 데이터 소스 선정 |
| 8주차 | 정량 데이터 수집 및 AI 활용법 | ① 설문조사 설계 및 응답 데이터 수집 ② 공공 데이터 및 API 활용 (Kaggle, Data.gov) ③ AI 기반 데이터 크롤링과 자동화 |
| 9주차 | 정성 데이터 수집 및 분석 방법 | ① 인터뷰 및 사례 연구 방법론 ② AI 기반 텍스트 분석 (NLP 활용) ③ 사례 연구(미국, 중국 기업 연구 데이터) |
| 10주차 | 빅데이터와 AI 기반 데이터 분석 | ① 빅데이터 개념과 연구 활용법 ② 머신러닝을 활용한 데이터 분석 기초 ③ 실습(AI 기반 데이터 분석 적용) |
| 11주차 | AI 및 프롬프트 엔지니어링 활용 연구 기획 실습 | ① 연구 질문 개발을 위한 AI 활용 ② 프롬프트 엔지니어링을 통한 논문 초안 작성 ③ 사례 연구(논문 기획에서 AI의 역할) |
| 12주차 | 연구 기획서 작성 및 발표 준비 | ① 연구 기획서 기본 구조 ② 연구 기획서 작성 실습 ③ 연구 기획서 발표 및 피드백 |
| 13주차 | 최종 연구 기획서 발표 및 피드백 | ① 연구 기획서 발표 및 피드백 세션 ② 연구 방향 최종 조정 ③ 연구 논문 실행을 위한 로드맵 작성 |
📌 학습 방법 및 특징
- 연구 기획에서 AI 및 프롬프트 엔지니어링 활용
- AI 기반 리서치 툴을 활용하여 연구 주제 탐색
- 프롬프트 엔지니어링을 통해 연구 방향 확장
- 정량 및 정성 연구 기법 학습
- 정량 데이터 분석 및 AI 기반 데이터 크롤링
- 정성 연구 방법론 (인터뷰, 사례 연구) 활용
- 미국·중국 연구 트렌드 및 사례 연구 포함
- 최신 연구 동향 및 글로벌 연구 사례 분석
- 미국·중국 기업 연구 사례 비교 및 연구 방법론 적용
- 실전 연구 기획서 작성 및 피드백 제공
- 연구 기획서를 직접 작성하고 발표
- 교수진 및 동료 피드백을 통한 연구 개선
📌 결론
이 **연구 기획, 주제 선정 및 데이터 수집 과정(13주)**을 통해 연구자는
✔ 연구 기획과 주제 선정 방법론을 체계적으로 익히고
✔ AI 및 프롬프트 엔지니어링을 활용하여 연구 아이디어를 발전시키며
✔ 정량·정성 데이터 수집 및 분석을 수행하여 논문 연구 기반을 확립할 수 있다.
🔥 이 과정은 AI 시대의 연구 전략을 반영하여 연구자가 논문을 효과적으로 기획하고, 데이터를 체계적으로 수집·분석하는 능력을 기르는 데 중점을 둔다.