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Scopus AI는 생성형 AI(GenAI) 기반의 직관적이고 지능적인 검색 도구로, 기본 정보를 빠르게 이해하고 풍부한 통찰력을 확보할 수 있도록 지원합니다.
학술연구 커뮤니티 및 연구자들과 협력하여 구축한 Scopus AI는 세계 최대의 다학제적 초록 및 인용 데이터베이스인 Scopus로부터 신뢰할 수 있는 명확한 요약과 참고문헌을 제공함으로써 연구자가 신뢰할 수 있는 가이드 역할을 합니다.
Scopus는 전세계 7,000개 이상의 출판사에서 발행하는 29,200여 종의 동료 심사 저널을 확인할 수 있으며, 전문가로 구성된 독립적인 이사회가 꼼꼼하게 검토하고 선정합니다.
Scopus AI는 2013년부터 현재까지 발행된 Scopus 문헌의 메타데이터 및 초록을 기반으로 검색합니다. 고급 프롬프트 엔지니어링과 검증된 최신 데이터를 기반으로 하여 AI가 생성한 정보 오류의 위험성을 최소화하고, 질문에 대한 명확한 답을 제공합니다.
Scopus AI에 쿼리 입력 시 관련 문헌의 초록을 명확하고 이해하기 쉬운 요약으로 단시간에 정리합니다.
Scopus AI는 답변의 검증 및 투명성을 위해 요약에 사용된 참고 문헌을 항상 함께 제공합니다.
Scopus AI는 요약을 넘어 ‘Go deeper’ 질문을 제안합니다. 이는 연구자들이 더욱 유용한 정보를 확인하며 해당 분야에 대한 이해의 폭을 넓힐 수 있도록 도와줍니다.
Foundational papers 옵션은 어떤 주제든 가장 영향력 있는 Scopus 논문을 나열하여 해당 분야의 저명한 연구자를 찾고, 한 주제에 근간이 되는 지식들로 연구자를 안내합니다.
Scopus AI는 초록에 있는 키워드를 사용하여 각 쿼리에 대한 Concept Map을 생성합니다. 이를 통해 주제 영역을 한눈에 파악하고, 주제와 다른 연구 분야, 심지어 잘 모르는 분야와의 관계를 보다 보다 완벽하게 파악할 수 있습니다.
Topic experts 기능은 Scopus에 등재된 1,960만명 이상의 저자 프로파일을 활용하여 사용자의 쿼리와 연결된 최적의 연구자를 찾아내고, 그들의 연구와 업적에 대한 요약을 생성합니다.
또한 엘스비어의 GenAI 핵심 개발 원칙 중 하나인 투명성에 의거하여 각 연구자가 선정된 이유를 함께 제공합니다.
"Scopus AI의 인터페이스는 직관적이고 사용하기 쉬워, 연구자들이 문제에 대한 개요를 파악하고 기존 검색보다 더욱 민첩한 검색 프로세스로 저자와 접근 방법을 식별할 수 있습니다.
이는 문헌 검토, 이론적 프레임워크 구성, 다양한 변수간 관계 검증 등 실제로 범위를 한정하기 불가능한 다양한 용도로 활용할 수 있는 유용한 도구입니다."
EA
Elisenda Aguilera
Pompeu Fabra University in Spain의 Researcher
연구 및 교육에서 생성형 AI를 사용하는 것은 안전성, 정확성, 윤리(새 탭/창에서 열기)라는 중요한 문제가 제기되므로 유네스코에서 2023년 발간한 보고서(새 탭/창에서 열기)와 같은 신중한 지침을 참조하는 것이 중요합니다. Scopus AI는 고등 교육 및 연구 기관이 필요로 하는 인사이트의 투명성, 안전성, 정확성 및 관련성을 제공하기 위해 구축 및 유지관리되고 있습니다.
엘스비어는 10년 이상 AI와 머신 러닝을 책임감 있게 사용해 왔으며, 이를 탁월한 동료 심사 문헌, 광범위한 데이터 세트 및 정교한 분석과 결합해 왔습니다. Scopus AI는 엘스비어의 5가지 AI 원칙에 따라 개발되었습니다. 다음을 제공합니다:
요약에 사용된 초록에는 명확하고 검증 가능한 참고 문헌
Open AI의 퍼블릭 모델 학습을 위해 엘스비어 데이터를 교환하거나 사용하지 않도록 법적, 기술적 보호 보장
사용자의 개인 정보를 보호하고 불필요한 데이터를 유지하지 않도록 유럽 GDPR 준수
Scopus AI의 기반이 되는 기술은 다음과 같은 목적에서 유지관리됩니다:
투명성: Scopus AI가 큐레이팅된 Scopus 데이터베이스에 근거하여 대답하고 참고 문헌을 제공해야 합니다.
품질: Scopus AI는 검색 문헌이 품질, 관련성 및 일관성에 대한 엄격한 기준을 충족하는지 검증하기 위해 당사의 품질 프레임워크에 따라 정기적으로 평가를 받습니다.
신뢰도: Scopus AI의 기반이 되는 프롬프트는 정확하지 않거나 신뢰할 수 없는 결과를 줄이는 데 도움이 됩니다.
현재 부정확한 응답을 완전히 없애는 것은 불가능하지만, 이러한 단계를 통해 부정확한 응답의 위험을 크게 줄일 수 있으며, 이러한 위험을 제한하기 위한 노력을 계속 할 것입니다.
학술연구 커뮤니티는 Scopus AI의 설계 단계부터 아이디어와 피드백을 제공해 왔습니다. 전세계 수천명의 연구자들이 엄격한 테스트에 참여하였으며, 사용자 커뮤니티 또한 Scopus AI의 미래를 만들어 가고 있습니다.
사용자의 목소리와 피드백에 지속적으로 귀 기울여, 학술 커뮤니티의 요구와 구체적인 사용 사례를 충족하는 도구를 개발하였습니다.
Scopus AI가 통찰력을 얻는데 어떻게 도움을 얻을 수 있는지 비디오를 시청해보십시오(새 탭/창에서 열기).
연구 요구 사항에 대해 엘스비어에 문의해 주십시오.
학술연구 커뮤니티에서 가장 자주 묻는 질문 몇 가지를 소개합니다.
Scopus AI는 생성형 AI(GenAI) 기반의 직관적인 지능형 검색 도구로, 전례 없는 속도로 명확한 인사이트를 제공합니다. 학술연구 커뮤니티 및 연구자들과 협력하여, 중립적이고 엄선된 초록·인용 데이터베이스인 Scopus의 메타데이터와 초록에서 인사이트를 제시하며, 인류가 축적해온 지식을 탐색할 수 있도록 합니다.
Scopus AI는 자연어 쿼리를 사용합니다. 특정 키워드나 불리언 연산자에 대한 고민 없이 일상에서 사용하는 언어를 사용하여 질문, 진술 또는 가정을 입력하기만 하면 됩니다. 그러면, 2013년부터 현재까지 출판된 관련 문헌을 찾아 해당 문헌의 초록을 종합하여 사용자가 찾고자 하는 정보에 대해 즉각적이고 따라하기 쉬우며 (중요하게는) 참고할 수 있는 요약본을 생성합니다. 보다 깊은 인사이트를 얻으려면 Expanded summary, Concept Map, Foundational papers 메뉴 또는 Topic Experts와 같은 고유한 옵션을 사용하여 계속 탐색하고 학습할 수 있습니다.
우리는 GenAI 기능을 포함할 때, 엘스비어의 책임있는 AI 원칙 및 개인 정보 보호 원칙(새 탭/창에서 열기)에 따라 이를 수행합니다. Scopus AI는 학술 커뮤니티와의 긴밀한 협력을 통해 개발 및 테스트되어, 주요 요구사항뿐 아니라 우려사항까지도 충족합니다.
Scopus AI는 Microsoft Azure에 호스팅되는 OpenAI의 LLM(Large Language Model) ChatGPT를 사용하고 있으며, 본 서비스를 통해 제공된 정보는 학습 목적으로 저장되거나 사용되어서는 안됩니다. 이는 계약으로 금하고 있습니다. OpenAI의 LLM을 비공개로 사용하기 때문에 OpenAI의 퍼블릭 모델 학습을 위해 데이터를 교환하거나 사용해서도 안됩니다.
Scopus AI는 벡터 검색으로 식별된 고품질의 Scopus 콘텐츠만을 사용함으로써, 검색 오류를 최소화합니다. 이는 응답을 생성할 때 Scopus AI의 근거가 됩니다. 다른 많은 자연어 처리 도구와 달리 Scopus AI는 응답을 생성하는 데 사용하는 저널 및 문서에 대한 명확한 참조를 제공하며 그 작동 방식을 보여줍니다. 또한 Scopus AI는 사용자 개인 정보 보호를 위해 GDPR을 준수합니다. 규정을 준수하면서 제품 개선(분석 및 개인화)을 위해 활용하지 않는 이상, 개인 정보나 채팅 기록을 시스템에 저장하지 않습니다. 또한 공유하지도 않습니다.
Scopus AI가 활용하는 저널은 동료 심사를 거치고, 독립적으로 운영되는 Scopus Content Selection and Advisory Board (SCSAB)가 엄선한 콘텐츠이기에 안심하고 사용하실 수 있습니다.
Scopus AI는 쿼리에 대한 응답을 생성할 때, 2013년부터 현재까지 출판된 다음 콘텐츠 유형의 메타데이터 및 초록을 활용합니다. (컨퍼런스 리뷰, Erratum 및 Retracted 항목 제외):
논문
도서
도서 챕터
리뷰
간단한 설문조사
데이터 자료
최신 콘텐츠에 기반한 응답을 제공하기 위해, 시작 연도를 2013년으로 제한했습니다. Foundational papers 기능 사용 시 제공하는 논문 목록은 Scopus AI가 전체 Scopus 데이터베이스를 마이닝하여 사용자가 선택한 주제에 대한 영향력 있는 종합적인 논문들입니다.
생성형 AI에 대한 참고 사항
Scopus AI는 생성형AI를 기반으로 신뢰할 수 있는 Scopus 콘텐츠를 요약하여 제공하지만, 모든 검색 결과가 정확할 수는 없습니다. 부정확하거나 오해의 소지 있거나 또는 편향적이거나 심지어 모욕적인 결과를 생성할 수도 있습니다. Scopus AI는 법률, 재정, 의학 자문을 제공하기 위한 것이 아닙니다. 사용자는 Scopus AI의 결과물에 의존하는 것이 아닌, 주체적인 연구를 수행해야 합니다. 만약 Scopus AI가 생성한 콘텐츠를 업무에 활용하고자 한다면, 소속 기관 또는 직장의 가이드라인을 참고하십시오. 개인 정보, 기밀 정보 또는 민감한 정보를 Scopus AI에 입력하지 마십시오.
"Scopus AI가 제공하는 검색 결과에는 다양한 참고 자료가 포함되어 있으며, 사용자는 이를 쉽게 확인할 수 있습니다."
Scopus AI로 과학 문헌을 검색한 Bruno의 이야기는 아래 버튼을 클릭하시어 확인하실 수 있습니다.
BA
Bruno Augusto
PhD student at University of Aveiro, Portugal
Scopus AI와 화제성 있는 기술에 관한 최신 문헌을 확인하고 싶다면 아래를 참고해주십시오.
관련 기사 및 리소스
Article: Breaking academic barriers: language models and the future of search(새 탭/창에서 열기), by Adrian Raudaschl, Times Higher Education, October 2023
Article: Guidance for generative AI in education and research(새 탭/창에서 열기), UNESCO, September 2023
Report: Apprehension of Generative AI in Higher Education Overstated(새 탭/창에서 열기), Cengage Survey Finds, Cengage Group, August 2023
"...LLM의 진정한 가치는 정보를 찾는 능력이 아니라, 정보의 주요한 의미를 이해할 수 있도록 정보를 재구성하는 능력에 있습니다."
AR
Adrian Raudaschl
Elsevier Senior Product Manager
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2024년 5월 17일 (금), 2:00 AM 등록하기(새 탭/창에서 열기)
Scopus 데이터를 활용하여 연구자를 지원하는 생성형 AI 솔루션을 탐구합니다. 콘텐츠 선택, 편향 최소화, 콘텐츠 무결성, 품질 및 정확성 보장, AI 교육에 사용되는 Scopus 콘텐츠 등의 주제를 다룹니다.
엘스비어가 Scopus AI를 개발하며 다루었던 윤리적 영향, 품질 관리 및 공정성 문제를 확인하실 수 있습니다.
연구자들이 연구 과정 전반에 걸쳐 사용할 수 있는 생성형 AI의 효과적인 활용 방법과 그 결과를 활용하여 빠르게 검색할 수 있는 방법을 확인하실 수 있습니다.
