요 약  i

I. 서론  1
  1. 연구 개요 1
    1.1 연구의 배경 및 필요성 1
    1.2 연구의 목적 1
  2. 연구 내용 및 기대 효과 2
    2.1 연구의 내용 2
    2.2 연구의 기대 효과 3

II. 국내 · 외 선행 연구 및 사례 조사 · 분석  4
  1. 학술정보서비스 관련 연구 동향 4
    1.1 선행 연구의 전반적인 경향  4
  2. 국내 선행 연구 및 사례 5
    2.1 국내 지능형 학술정보서비스 및 LLM 관련 연구 5
    2.2 국내 지능형 학술정보서비스 사례  8
  3. 해외 선행 연구 및 사례 16
    3.1 미국 16
    3.2 유럽 19
    3.3 일본 20
    3.4 중국 21
    3.5 싱가포르 23
  4. 연구지원서비스 관련 국내 · 외 연구 및 사례 24
    4.1 연구지원서비스의 국제적 동향 24
    4.2 연구 · 데이터 수명주기와 지능화 관련 연구 및 사례 24
    4.3 RISS 활용 실태 조사 및 효과 분석 연구 (KERIS, 2024) 31
  5. 선행 연구 및 사례: 시사점 및 제언 33
    5.1 국내 · 외 사례의 특징 및 시사점 33
    5.2 학술정보서비스의 변화 35
    5.3 인공지능의 발전에 따른 학술정보서비스의 고도화 36
    5.4 RISS 고도화를 위한 전략적 요구사항 37

III. AI 기술 동향 및 활용 가능성 조사 및 분석  39
  1. 지능형 학술서비스의 개념, 특징 및 인공지능 윤리 39
    1.1 지능형 학술서비스의 정의  39
    1.2 지능형 학술서비스의 주요 특징 39
    1.3 인공지능 윤리 40
  2. 지능형 학술서비스 구현을 위한 AI 관련 기술 분석 41
    2.1 데이터 구축 기술 분석  41
    2.2 데이터 관리 기술 분석  43
    2.3 인공지능 기술 분석  45
    2.4 인공지능 기반 학술서비스 도구  49
  3. 지능형 RISS 구축을 위한 AI 활용 가능성 분석 62
    3.1 용어의 정의 62
    3.2 연구 수명주기 단계별 지능화 적용 방안 63
    3.3 연구 수명주기 단계별 AI 기술 및 도구 활용 방안 66

IV. 현장 의견 수렴 및 전문가 자문 · 검토 71
  1. 이용자 설문 조사  71
    1.1 데이터 수집 및 분석 71
    1.2 설문 분석 결과 73
    1.3 이용자 설문 조사: 요약 및 시사점 151
  2. 집단심층면접(FGI) 조사 158
    2.1 FGI 조사 설계 158
    2.2 FGI 결과 분석 167
    2.3 FGI: 요약 및 시사점 174
  3. 전문가 자문 (1차) 177
    3.1 조사 방법 177
    3.2 주요 내용 178
    3.3 요약 및 시사점 181
  4. 전문가 자문 (2차) 183
    4.1 조사 방법 183
    4.2 주요 내용 184
    4.3 요약 및 시사점 189
  
V. 클라우드 기반 지능형 RISS 구축을 위한 기획(안) 191
  1. 비전 및 목표  191
    1.1 지능형 RISS 비전: ‘AI 기반 연구 파트너 & 어시스턴트’로의 전환 191
    1.2 전략 목표 및 핵심 원칙 191
  2. 인프라 전략 194
    2.1 클라우드 네이티브 전환 전략 194
    2.2 지능형 AI 엔진 구축 전략 195
  3. 핵심 서비스 기획(안) 197
    3.1 개요 197
    3.2 공통 핵심 기능 197
    3.3 연구 자동화 기능 201
    3.4 확장 고급 기능 204
  4. 이용자 그룹별 특화 서비스 기획(안) 207
    4.1 개요 207
    4.2 연구자(교수/연구원) 그룹: 지능형 연구 어시스턴트 208
    4.3 대학(원)생 그룹: 지능형 학습 어시스턴트 211
    4.4 사서 그룹: 지능형 정보 컨설턴트 212
    4.5 교사 그룹: 지능형 교육 · 연구 어시스턴트 214
  5. 데이터 확보 및 거버넌스 전략 216
    5.1 데이터 확보의 필요성과 전략적 가치 216
    5.2 데이터 수집 전략 217
    5.3 데이터 품질 관리 및 표준화 221
    5.4 AI 학습 데이터 구축 확대 222
  6. 단계별 이행 로드맵 223
    6.1 지능형 RISS 전환 추진 로드맵 223
    6.2 1단계: 기반 구축 및 핵심 기능 개발 223
    6.3 2단계: 서비스 확장 및 데이터 지능화 224
    6.4 3단계: 생태계 확장 및 초개인화 226
    6.5 클라우드 기반 지능형 RISS 구축 1차 시범사업 계획(안) 227

VI. 이용자 유형별 서비스 시나리오 229
  1. 지능형 RISS 이용자 서비스 시나리오 229
    1.1 공통 핵심 서비스 시나리오 229
    1.2 이용자 그룹별 지능형 RISS 사용 시나리오 231

VII. RISS 시스템 현황 분석 236
  1. 학술연구정보서비스(RISS) 개요  236
    1.1 개요 236
    1.2 콘텐츠 및 서비스 현황 236
    1.3 이용 방법 242
  2. RISS 시스템 현황 244
    2.1 시스템 아키텍처 244
    2.2 데이터 관리 및 연계 현황 248
  3. 지능형 RISS 구축을 위한 시사점 252
    3.1 클라우드 전환 수반 주요 이슈 252
    3.2 AI 기술 도입 주요 이슈 252
    3.3 연계  확장 측면의 현황 진단 253

VIII. 프로토타입 설계 및 구축 254
  1. 프로토타입 방향  254
    1.1 프로토타입 방향 설정 254
    1.2 AI 서비스 제공 방안 255
  2. AI 학습 데이터 구축 방안 256
    2.1 RISS 활용 데이터 조사 256
    2.2 최종 선정 학습 대상 데이터 257
    2.3 데이터 구축 방안 258
  3. 서비스 구축 방안 260
    3.1 전체 구성도 260
    3.2 처리 단계별 설명 260
  4. 프로토타입 구현 261
    4.1 자연어 기반 질의 응답 261
    4.2 논문 핵심 내용 요약 및 설명 263
    4.3 연구 주제 탐색 및 추천 265
  5. 성능 테스트 267
    5.1 구축 서비스 성능 테스트 267
  6. 이용자 테스트 276
    6.1 이용자 테스트 방법 276
    6.2 이용자 테스트 결과 276
    6.3 이용자 테스트 결과의 시사점 283

IX. 결론 및 제언 284

참고 문헌  295

부록 1 「수요 조사」 설문지 300

부록 2 「집단심층면접 (FGI)」 질문지 310

부록 3 「지능형 RISS 서비스 프로토타입 이용자 테스트」 안내문, 시나리오, 설문지 316

✅ 총괄책임자: 정광훈(한국교육학술정보원)
✅ 연구책임자: 김진묵(강남대학교)
✅ 공동연구자: 이석형(충남대학교), 곽찬희(강남대학교), 서지훈(강남대학교), 이준석(강남대학교), 변회균(주식회사 퓨쳐누리), 박해수(주식회사 퓨쳐누리), 이명렬(주식회사 퓨쳐누리), 김상호(주식회사 퓨쳐누리)
✅ 과제책임자: 권지연(한국교육학술정보원), 장상현(한국교육학술정보원), 길원진(한국교육학술정보원)