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퍼플렉시티 딥리서치로 논문 요약하는 법 - 연구자를 위한 완벽 가이드

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들어가며: 논문 100편을 읽는 시간이 10분으로 줄어들었습니다

지난주, 저는 건강 관련 블로그 포스트를 준비하면서 최신 영양학 논문 20편을 검토해야 했습니다.

예전 같았으면 하루 종일 걸렸을 일입니다. 각 논문 PDF 다운받고, 초록 읽고, 방법론 확인하고, 결과 정리하고… 생각만 해도 머리가 아팠죠.

그런데 퍼플렉시티(Perplexity)의 Deep Research 기능을 쓰니까, 10분 만에 끝났습니다.

단순히 “빠르다”는 게 아닙니다. 품질이 제가 직접 읽은 것보다 더 좋았어요.

왜냐하면 AI가 제가 놓칠 수 있는 세부사항까지 잡아내고, 논문들 간의 상반된 의견까지 자동으로 비교 분석해줬거든요.

10년간 IT/건강 블로거로 활동하면서 수백 편의 논문을 읽어왔는데, 이렇게 혁명적인 도구는 처음입니다.

오늘은 제가 2개월간 실제로 써본 퍼플렉시티 Deep Research의 논문 요약 활용법을 낱낱이 공개합니다. 대학원생, 연구자, 논문 쓰는 분들, 꼭 끝까지 읽어주세요.

Table of contents

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퍼플렉시티 Deep Research가 뭐길래?

**퍼플렉시티(Perplexity)**는 AI 검색 엔진입니다. ChatGPT와 비슷하지만, 검색과 출처 제시에 특화되어 있어요.

그중에서도 **‘Deep Research’**는 2024년 말에 추가된 신기능으로, 기존 AI 검색과는 차원이 다릅니다.

일반 AI 검색 vs Deep Research 비교

일반 ChatGPT/Perplexity:

1. 질문 입력
2. 한 번 검색해서 답변
3. 끝

Deep Research:

1. 질문 입력
2. AI가 스스로 조사 계획(Plan) 수립
3. 수십~수백 개 소스 자동 검색
4. 부족한 정보 발견 시 재검색 (반복)
5. 검증 후 보고서 형태로 정리
6. 출처 명확히 표기

저는 이걸 **“AI 리서치 어시스턴트가 대신 일하는 것”**이라고 표현합니다.

제가 석사과정 때 조교가 해주던 문헌 조사를, 이제 AI가 더 빠르고 정확하게 해주는 거예요.

Deep Research의 핵심 강점

실제로 써보니 이 4가지가 정말 강력했습니다:

1. 심층적 추론 (Reasoning Loop)

한 번 검색하고 끝이 아닙니다. “이 부분이 부족한데?” 싶으면 AI가 스스로 다시 검색합니다.

실제 예시를 보여드릴게요.

제가 “비타민 D와 우울증의 상관관계에 대한 최신 논문 요약해줘”라고 물었을 때:

  1. 먼저 관련 논문 10편 검색
  2. “아, 연령대별 차이가 있네?” → 추가 검색
  3. “메타분석 논문도 있어야겠다” → 재검색
  4. 최종 보고서 작성

이 과정을 AI가 혼자서 다 합니다. 저는 그냥 기다리기만 하면 돼요.

2. 긴 분량의 구조화된 보고서

ChatGPT는 보통 5001000자 정도로 요약해줍니다. 근데 Deep Research는 **30005000자짜리 심층 보고서**를 만들어줘요.

구성:

제가 직접 쓴 것처럼 완성도가 높습니다.

3. 정확한 출처 표기 (Citation)

이게 제일 중요합니다. 문단마다 각주처럼 출처를 달아줍니다.

예시:

“최근 메타분석 연구에 따르면 비타민 D 보충이 우울증 증상을 평균 15% 개선시켰다[1].” [1] Smith et al., 2024, Journal of Clinical Psychology

이렇게 표기해주니까 할루시네이션(거짓 정보)을 걱정할 필요가 없어요. 출처 클릭하면 원문으로 바로 갑니다.

4. 학술 데이터베이스 연동

일반 구글 검색과 다르게, PubMed, Semantic Scholar, ArXiv 같은 학술 DB를 우선 검색합니다.

그래서 블로그 글이나 광고가 아니라, 진짜 논문을 기반으로 답변해줘요.

Deep Research 시작하기: 기본 설정

1단계: 퍼플렉시티 접속 및 로그인

  1. Perplexity.ai에 접속
  2. 구글 계정으로 간편 로그인 가능
  3. 무료 버전도 사용 가능 (Pro 권장)

2단계: Deep Research 모드 활성화

검색창 하단에 ‘Deep Research’ 토글 버튼이 보입니다. 이걸 켜주세요.

주의사항:

저는 처음엔 무료로 써봤는데, 효용을 느껴서 Pro로 업그레이드했어요. (한 달 $20, 학생할인 있음)

3단계: 모드 확인

Deep Research 모드가 켜지면 검색창 아래에 “Deep Research 모드 활성화됨” 표시가 뜹니다.

이 상태에서 질문하면, 일반 검색이 아니라 심층 조사가 시작됩니다.

실전 활용법 1: 특정 논문 PDF 요약하기

제가 가장 많이 쓰는 방법입니다. 이미 찾은 논문을 완벽하게 요약하고 싶을 때 사용하세요.

Step 1: PDF 파일 업로드

  1. 검색창 옆 클립(📎) 아이콘 클릭
  2. 논문 PDF 파일 선택
  3. 업로드 완료 대기 (보통 5초 이내)

지원 형식: PDF, DOC, TXT 등 대부분 문서 형식 가능

Step 2: 완벽한 프롬프트 작성

여기가 핵심입니다. 어떻게 물어보느냐에 따라 결과물이 천차만별이에요.

❌ 나쁜 프롬프트

“이 논문 요약해줘.”

너무 추상적입니다. AI가 뭘 중점적으로 요약해야 할지 모릅니다.

⭕ 좋은 프롬프트

“이 논문의 핵심 내용을 상세히 요약해 줘. 다음 순서로 정리해줘:

  1. 연구 목적 (Background & Objective)
  2. 방법론 (Methodology)
  3. 주요 결과 (Key Findings)
  4. 결론 및 함의 (Conclusion & Implications)
  5. 연구의 한계점 (Limitations)

각 섹션은 300자 이상으로 구체적으로 작성해줘.”

이렇게 구조를 명확히 지정하면, 논문 리뷰 수준의 완벽한 요약이 나옵니다.

🌟 고급 프롬프트 (제가 실제로 쓰는 것)

저는 여기에 더 나아가서 이렇게 물어봅니다:

“이 논문을 대학원 세미나에서 발표해야 한다고 가정하고, 다음을 포함한 발표 대본을 작성해 줘:

  1. 연구 배경 (왜 이 연구가 중요한가?)
  2. 핵심 질문 (What is the research question?)
  3. 실험 설계 및 방법론
  4. 주요 결과 (그래프/표 설명 포함)
  5. 이 연구가 기존 연구와 다른 점
  6. 실무적 함의 (실제로 어떻게 활용할 수 있나?)
  7. 비판적 분석 (이 연구의 약점은?)

각 섹션을 소제목으로 나눠서 작성하고, 비전문가도 이해할 수 있게 쉽게 설명해 줘.”

이렇게 하면 저보다 더 꼼꼼하게 분석된 보고서가 나옵니다.

Step 3: 결과물 확인 및 활용

Deep Research가 작동하면 이런 화면이 나옵니다:

🔍 조사 중...
- 논문 전문 분석 중
- 핵심 개념 추출 중
- 방법론 섹션 요약 중
- 결과 데이터 정리 중
- 보고서 작성 중

보통 2~5분 정도 걸립니다. (논문 길이에 따라 다름)

완성되면 3000~5000자짜리 구조화된 보고서가 나옵니다.

실제 활용 사례 (제 경험)

지난달, 저는 건강 블로그에 “간헐적 단식의 과학적 효과”라는 글을 쓰려고 했어요.

Nature에 실린 40페이지짜리 논문이 있었는데, 전문 용어 투성이라 읽기가 너무 힘들었거든요.

Deep Research에 돌렸더니:

이걸 바탕으로 블로그 글을 쓰니까, 독자 반응이 폭발적이었어요. “이렇게 어려운 논문을 쉽게 풀어줘서 감사하다”는 댓글이 수십 개 달렸습니다.

실전 활용법 2: 주제별 문헌 조사 (Literature Review)

논문을 아직 못 찾았을 때, 또는 특정 주제에 대한 전반적인 흐름을 파악하고 싶을 때 사용합니다.

이게 진짜 Deep Research의 꽃입니다.

Step 1: 주제 중심 질문하기

PDF 업로드 없이, 바로 주제를 물어봅니다.

실제 예시 1: 최신 연구 동향 파악

“생성형 AI의 환각 현상(Hallucination) 해결에 관한 2024년 이후 최신 주요 논문들을 찾아서 문헌 조사를 수행해 줘. 각 논문의 핵심 접근법을 비교 분석하고, 어떤 방법이 가장 효과적인지 평가해 줘.”

실제 예시 2: 상반된 의견 비교

“비타민 C 메가도스 요법의 효과에 대해 찬성하는 논문과 반대하는 논문을 각각 찾아서 비교 분석해 줘. 각 입장의 주요 근거와 약점을 정리해 줘.”

실제 예시 3: 연구 방법론 조사

“우울증 치료 효과를 측정하는 데 사용되는 주요 평가 척도(Assessment Scale)들을 논문 기반으로 조사해 줘. 각 척도의 장단점과 신뢰도를 비교해 줘.”

Step 2: AI의 자율 조사 과정 관찰

질문을 던지면, Deep Research는 이렇게 작동합니다:

1. 조사 계획 수립 (Plan)

✓ 검색할 학술 데이터베이스 선정
✓ 키워드 조합 설정
✓ 시간 범위 결정 (예: 2024년 이후)

2. 1차 검색

- PubMed에서 15개 논문 발견
- Semantic Scholar에서 23개 논문 발견
- ArXiv에서 8개 논문 발견

3. 재검색 및 보강 (이게 핵심!)

- "메타분석 논문이 부족하네?" → 추가 검색
- "이 저자의 다른 연구도 봐야겠다" → 재검색
- "반대 의견 논문도 필요해" → 재검색

4. 검증 및 정리

- 중복 제거
- 신뢰도 낮은 출처 제외
- 핵심 논문 선별

5. 보고서 작성

이 모든 과정이 5~10분 안에 자동으로 진행됩니다.

Step 3: 보고서 활용

완성된 보고서는 이런 구조로 나옵니다:

1. 서론
   - 연구 배경
   - 조사 범위

2. 주요 연구 동향
   - 접근법 A (논문 5편 종합)
   - 접근법 B (논문 8편 종합)
   - 접근법 C (논문 3편 종합)

3. 비교 분석
   - 각 접근법의 장단점
   - 실험 결과 비교

4. 결론
   - 현재 합의점
   - 향후 연구 방향

5. 참고문헌 (30~50개)

각 문단마다 [1], [2] 같은 각주가 달려있어서, 클릭하면 원문으로 바로 갑니다.

실제 활용 사례 (제 경험)

한 달 전, 저는 “장내 미생물과 면역력의 관계”에 대한 블로그 글을 준비했어요.

이 주제는 최근 10년간 연구가 폭발적으로 늘어난 분야라, 논문만 수천 편입니다.

Deep Research에 맡겼더니:

이걸 기반으로 블로그 글을 쓰니까, **대학 교수님께서 “이 수준이면 논문 리뷰 섹션으로 써도 되겠다”**는 댓글을 남기셨어요.

프롬프트 작성 꿀팁: AI를 200% 활용하는 법

2개월간 써보면서 발견한 완벽한 프롬프트 공식을 공개합니다.

공식: 5W1H + 구조 + 제약조건

[What] 무엇을 조사할 것인가
[Why] 왜 이 조사가 필요한가 (목적)
[When] 시간 범위 (예: 2020년 이후)
[Where] 어떤 데이터베이스/분야 (예: 의학 논문만)
[Who] 타겟 독자 (예: 비전공자도 이해 가능하게)
[How] 어떤 형식으로 (예: 표 포함, 비교 분석)

실전 예시

❌ 나쁜 프롬프트

“코로나 백신 부작용에 대해 알려줘.”

⭕ 좋은 프롬프트

“mRNA 코로나19 백신(화이자, 모더나)의 심근염 부작용에 대한 2022~2024년 사이의 대규모 코호트 연구 논문들을 조사해 줘.

다음을 포함해 줘:

  1. 발생 빈도 (연령대별)
  2. 중증도 분포
  3. 회복 기간
  4. 기존 심장 질환자와 건강한 사람의 차이

비전공자도 이해할 수 있게 통계는 쉽게 풀어서 설명해 줘. 최종적으로 ‘위험 vs 효용’ 관점에서 객관적인 평가를 제시해 줘.”

🌟 완벽한 프롬프트 (제가 실제로 쓴 것)

“목적: 블로그 포스트 작성을 위한 과학적 근거 마련

주제: 간헐적 단식(Intermittent Fasting)의 체중 감량 효과

조사 범위:

  • 시간: 2020년 이후 출판된 논문
  • 데이터베이스: PubMed, 의학 저널 중심
  • 연구 유형: RCT(무작위 대조 실험) 또는 메타분석만
  • 제외: 동물 실험, 케이스 스터디

분석 요청 사항:

  1. 간헐적 단식의 정의 및 주요 프로토콜 종류 (16:8, 5:2 등)
  2. 체중 감량 효과 (평균 감량 kg, 기간별)
  3. 칼로리 제한 다이어트와의 비교 (어느 쪽이 더 효과적인가?)
  4. 부작용 및 주의사항
  5. 어떤 사람에게 적합/부적합한가?

출력 형식:

  • 각 섹션을 소제목으로 구분
  • 핵심 통계는 표로 정리
  • 논문 인용은 [저자, 연도, 저널명] 형식
  • 결론에서 “과학적 합의” vs “아직 논란 중인 부분” 구분

대상 독자: 과학 지식이 없는 일반인 톤: 객관적이고 균형 잡힌 시각, 과장 없이”

이렇게 하면 제가 원하는 정확한 형태의 보고서가 나옵니다.

제가 2개월 써보고 느낀 실전 팁

팁 1: 처음엔 넓게, 그다음 좁게

1차 질문 (넓은 범위):

“우울증 치료에 대한 최신 연구 동향을 조사해 줘.”

결과 확인 후 2차 질문 (좁은 범위):

“방금 조사한 내용 중 ‘ketamine을 이용한 우울증 치료’ 부분만 더 깊이 파고들어 줘. 관련 논문 10편 이상 추가로 찾아서 상세 분석해 줘.”

이렇게 단계적으로 좁혀가면 더 정확한 정보를 얻을 수 있어요.

팁 2: “비판적 분석”을 요청하세요

그냥 요약만 하면 재미없습니다. 비판적 시각을 추가하면 훨씬 유용해요.

추가 프롬프트:

“이 논문의 한계점을 지적해 줘:

  1. 표본 크기는 충분한가?
  2. 대조군 설정이 적절한가?
  3. 이해 충돌(Conflict of Interest)은 없는가?
  4. 결과를 일반화할 수 있는가?”

Deep Research가 통계학적 약점까지 찾아내줍니다.

팁 3: 상반된 의견을 항상 물어보세요

과학은 논쟁으로 발전합니다. 한쪽 의견만 보면 편향됩니다.

추가 질문:

“이 주제에 대해 반대 의견을 가진 논문도 찾아줘. 왜 반대하는지 근거를 정리해 줘.”

이렇게 하면 균형 잡힌 시각을 얻을 수 있어요.

팁 4: 시간 범위를 명확히 하세요

의학/기술 분야는 3년만 지나도 구식이 됩니다.

좋은 예:

“2023년 이후 출판된 논문만 조사해 줘.”

더 좋은 예:

“2023년 이후 출판된 논문을 우선하되, 인용 횟수가 100회 이상인 중요한 옛날 논문(2020년 이후)도 포함해 줘.”

팁 5: 결과물을 재가공하세요

Deep Research 결과를 그대로 쓰지 말고, 한 번 더 물어보세요.

재가공 질문:

“방금 작성한 보고서를 블로그 포스트 형식으로 바꿔줘.

  • 서론에 독자의 흥미를 끄는 질문 추가
  • 전문 용어는 쉬운 말로 풀어쓰기
  • 핵심 내용은 불렛포인트로 정리
  • 마지막에 ‘실생활 적용 팁’ 섹션 추가”

이러면 출판 가능한 수준의 글이 완성됩니다.

Deep Research의 한계와 주의사항

완벽한 도구는 없습니다. 2개월 쓰면서 발견한 한계점들을 공유합니다.

한계 1: 최신 논문은 2~3주 지연

Deep Research는 인터넷 검색 기반이라, 진짜 막 나온 논문(1~2주 전)은 못 찾을 수 있어요.

해결책: 중요한 최신 논문은 직접 PubMed에서 검색 후 PDF로 업로드하세요.

한계 2: 유료 논문의 전문(Full Text)은 못 읽음

초록(Abstract)은 읽을 수 있지만, 유료 벽(Paywall) 뒤의 전문은 접근이 제한됩니다.

해결책: 대학 도서관 계정이나 Sci-Hub(법적 문제 주의) 등을 통해 PDF를 받아서 직접 업로드하세요.

한계 3: 한국어 논문은 약함

영어 논문에 최적화되어 있어서, 한국어 논문 검색은 상대적으로 약합니다.

해결책: 한국어 논문은 RISS나 DBpia에서 직접 찾아서 PDF 업로드하세요.

주의사항: 출처 검증은 필수

AI가 아무리 똑똑해도, 항상 출처를 직접 확인하세요.

제가 하는 검증 방법:

  1. Deep Research가 제시한 핵심 논문 3~5개는 직접 클릭해서 확인
  2. 통계 수치가 맞는지 초록만이라도 읽어보기
  3. 의심스러운 주장은 구글 스칼라에서 재검색

이렇게 하면 거의 100% 정확성을 보장할 수 있어요.

결론: 논문 읽기의 패러다임이 바뀌었습니다

10년간 블로거로 활동하면서, 수백 편의 논문을 읽어왔습니다.

예전엔 하루에 논문 23편 읽으면 잘한 거였어요. 근데 Deep Research를 쓰기 시작한 후, **하루에 2030편의 핵심 내용을 파악**할 수 있게 됐습니다.

이건 단순히 “빠르다”는 게 아닙니다.

더 깊이 이해하고, 더 넓게 조망하고, 더 정확하게 비판할 수 있게 된 거예요.

제가 확신하는 건 이겁니다:

2025년, 논문 읽기는 더 이상 고통이 아니라 즐거움입니다. Deep Research는 여러분의 리서치 어시스턴트입니다.

대학원생이든, 연구자든, 블로거든, 논문과 씨름해야 하는 모든 분들께 이 도구를 강력히 추천합니다.

당장 오늘, 퍼플렉시티에 가입하고 첫 Deep Research를 시작해보세요.

그게 여러분의 연구 인생을 바꾸는 시작점이 될 겁니다.

요약: 한눈에 보는 Deep Research 활용법

Deep Research란?

핵심 강점 4가지

  1. 심층적 추론 - 부족한 정보 발견 시 자동 재검색
  2. 긴 보고서 - 3000~5000자 구조화된 문서
  3. 정확한 출처 - 문단마다 논문 인용 표기
  4. 학술 DB 연동 - PubMed, ArXiv 등 우선 검색

시작하기

  1. Perplexity.ai 접속 및 로그인
  2. Deep Research 모드 토글 ON
  3. Pro 버전 권장 (무료는 제한적)

활용법 1: PDF 논문 요약

  1. 클립(📎) 아이콘으로 PDF 업로드
  2. 구조화된 프롬프트 입력:
    • 연구 목적
    • 방법론
    • 주요 결과
    • 결론 및 한계점
  3. 2~5분 대기 후 완성된 요약 확인

활용법 2: 주제별 문헌 조사

  1. PDF 없이 주제 질문
  2. AI가 자동으로:
    • 조사 계획 수립
    • 다수 논문 검색
    • 재검색 및 보강
    • 비교 분석 보고서 작성
  3. 5~10분 만에 50개 이상 논문 종합

완벽한 프롬프트 공식

[목적] + [주제] + [조사 범위] + [분석 요청] + [출력 형식] + [대상 독자]

예시:

“2023년 이후 간헐적 단식의 체중 감량 효과에 대한 RCT 논문을 조사해 줘. 칼로리 제한 다이어트와 비교 분석하고, 표로 정리해 줘. 비전공자도 이해 가능하게.”

실전 꿀팁 5가지

  1. 처음엔 넓게, 그다음 좁게 (단계적 접근)
  2. “비판적 분석” 요청 (한계점 지적)
  3. 상반된 의견 항상 물어보기 (균형 잡힌 시각)
  4. 시간 범위 명확히 (최신성 확보)
  5. 결과물 재가공 (블로그, 발표 형식 등)

한계점 및 주의사항

첫 시작

Perplexity.ai → Deep Research ON → 다음 입력:

“비타민 D와 면역력의 관계에 대한 최신 논문 5편을 찾아서 핵심 내용을 비교 분석해 줘.”

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. Deep Research는 무료인가요?

A: 기본적으로 무료 버전에서도 사용 가능하지만, 하루 5회 정도로 제한됩니다.

Pro 버전($20/월)을 쓰면 무제한으로 사용할 수 있어요. 저는 처음 2주 무료로 써보고 효용을 느껴서 Pro로 전환했습니다.

학생 할인도 있으니 대학원생이라면 확인해보세요.

Q2. ChatGPT Plus와 퍼플렉시티 Pro, 뭘 써야 하나요?

A: 목적에 따라 다릅니다.

ChatGPT Plus:

퍼플렉시티 Pro (Deep Research):

저의 선택: 둘 다 씁니다.

예산이 빠듯하다면 논문을 많이 읽어야 하는 사람은 퍼플렉시티를 추천합니다.

Q3. 어떤 논문 파일 형식을 지원하나요?

A: 대부분의 문서 형식을 지원합니다.

확실히 지원:

지원 가능:

파일 크기 제한: 보통 50MB까지 (Pro 기준)

팁: 논문은 대부분 PDF라서 문제없어요. 간혹 스캔 PDF는 인식률이 떨어질 수 있으니, 텍스트 선택 가능한 PDF인지 확인하세요.

Q4. 한국어 논문도 요약할 수 있나요?

A: 가능하지만, 영어보다는 정확도가 떨어집니다.

한국어 PDF 업로드: 잘 작동함 (직접 파일 읽으니까) 한국어 논문 검색: 약함 (영어 논문 위주로 검색됨)

해결책:

  1. 한국어 논문은 RISS, DBpia에서 직접 다운로드
  2. PDF 파일로 업로드
  3. 프롬프트는 한국어로 작성해도 됨

저는 한국어 논문도 여러 번 요약해봤는데, 번역 품질은 괜찮았어요.

Q5. 의학 논문을 잘못 해석하면 위험하지 않나요?

A: 맞습니다. 매우 중요한 지적입니다.

Deep Research는 도구일 뿐, 최종 판단은 사람이 해야 합니다.

제가 지키는 원칙:

  1. 의학적 조언 목적으로는 절대 사용 금지
  2. 블로그에 쓸 때는 “이 글은 의학적 조언이 아니며, 전문의와 상담하세요” 문구 필수
  3. 핵심 통계나 주장은 원문 논문에서 재확인
  4. 의심스러운 내용은 전문가에게 검토 요청

안전하게 쓰는 법:

Q6. 출처로 제시된 논문이 실제로 존재하지 않는 경우가 있나요? (할루시네이션)

A: 초기 버전에는 가끔 있었는데, 최근(2025년)에는 거의 없어졌습니다.

제가 2개월간 수십 번 써본 결과, Deep Research는 일반 ChatGPT보다 할루시네이션이 훨씬 적었어요.

이유:

  1. 실시간 검색 기반 (상상으로 만들지 않음)
  2. 출처 링크 제공 (클릭해서 바로 검증 가능)
  3. 학술 DB 우선 검색 (신뢰도 높은 소스)

그래도 검증은 필수입니다:

Q7. 논문을 읽은 적이 없는 초보자도 쓸 수 있나요?

A: 네, 오히려 초보자에게 더 유용할 수 있습니다!

초보자에게 좋은 이유:

  1. 어려운 논문을 쉽게 풀어서 설명해 줌
  2. 논문의 구조(서론-방법론-결과-결론)를 자연스럽게 배움
  3. 전문 용어를 “쉬운 말로 설명해 줘”라고 요청 가능

초보자를 위한 프롬프트:

“이 논문을 고등학생도 이해할 수 있게 쉽게 요약해 줘. 전문 용어는 괄호 안에 설명을 달아줘.”

저도 처음엔 통계학 논문 읽는 게 너무 어려웠는데, Deep Research로 공부하면서 점점 익숙해졌어요.

Q8. 여러 논문을 한 번에 비교 분석할 수 있나요?

A: 가능합니다! 이게 Deep Research의 가장 강력한 기능 중 하나예요.

방법 1: PDF 여러 개 업로드

방법 2: 주제 기반 비교

저는 블로그 글 쓸 때 항상 이 방법 씁니다. 상반된 의견을 함께 제시하면 독자 신뢰도가 높아져요.

Q9. 논문 외에 다른 용도로도 쓸 수 있나요?

A: 물론입니다! Deep Research는 “심층 조사”가 필요한 모든 작업에 유용해요.

제가 써본 다른 용도:

  1. 시장 조사 - “2024년 AI 챗봇 시장 동향 조사해 줘”
  2. 제품 비교 - “MacBook Pro vs ThinkPad X1, 전문가 리뷰 종합해 줘”
  3. 여행 계획 - “교토 3박 4일 여행 코스, 블로그 후기 30개 이상 분석해서 추천해 줘”
  4. 역사 조사 - “한국전쟁 발발 원인에 대한 학계 주요 해석들 비교해 줘”

논문 말고도 활용도가 무궁무진합니다.

Q10. Pro 버전을 끊으면 이전에 만든 보고서도 사라지나요?

A: 아니요, 사라지지 않습니다.

퍼플렉시티는 검색 기록을 계정에 저장하기 때문에, Pro를 해지해도 이전 검색 결과는 계속 볼 수 있어요.

팁:

저는 중요한 조사 결과는 항상 Notion에 백업해둡니다.

마지막 조언:

Deep Research는 **“완벽한 도구”가 아니라 “강력한 보조 도구”**입니다.

AI가 아무리 똑똑해도, 비판적 사고와 최종 검증은 여러분의 몫입니다.

하지만 이 도구를 잘 활용하면, 논문 읽는 시간을 90% 줄이고, 이해도는 200% 높일 수 있습니다.

당장 오늘, 첫 Deep Research를 시작해보세요.

여러분의 연구 생활이 완전히 달라질 겁니다. 😊

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