Human Researcher — From papers to a proposal you can defend.

좋은 논문은, 좋은 질문과 탄탄한 연구 계획에서 시작됩니다.
연구자의 질문과 판단을 중심에 둔 연구 스킬 7개와 사용 안내 1개.

English · 사용 가이드 · 시각화 갤러리 · 연구 철학 · 만든 사람

Human Researcher는 연구자가 자신의 문제의식을 검증 가능한 proposal로 발전시키도록 돕는 스킬 모음입니다. AI와 함께 논문을 탑다운으로 읽고, 후속 인용을 따라가며, 가설과 검증 계획을 구체화합니다. 기존 Codex·Claude Code 환경에서 필요한 스킬을 골라 사용할 수 있습니다.

논문 이해 → 관련 연구의 구조 → 나의 질문 → 검증 계획 → 검토와 수정.

왜 Human Researcher인가요?

이 프로젝트는 좋은 논문을 위한 출발점으로 무엇을, 왜, 어떻게 연구할지 판단하는 과정에 집중합니다. 왜 풀어야 하는 문제인지, 기존 연구에서 무엇이 부족한지, 어떤 근거가 있어야 내 주장을 받아들일 수 있는지를 proposal에 담습니다.

이름의 Human은 연구의 주도권과 책임이 연구자에게 있다는 뜻입니다. AI는 질문과 가설을 제안하고, 근거와 반론을 찾고, 검증을 설계하는 데 함께합니다. 연구자는 선택의 이유를 이해하고, 새로운 근거에 따라 판단을 수정하며, 연구의 방향을 결정합니다.

우리가 지향하는 결과는 연구자가 스스로 설명하고 방어할 수 있는 연구 계획입니다. 완성도 높은 proposal을 향해 초안을 쓰고, 빈틈을 드러내고, 피드백으로 다듬어 갑니다.

바로 시작하기

1. 에이전트에게 설치를 요청해 주세요.

아래 설치 안내를 읽고 Human Researcher의 연구 스킬 7개와 사용 안내 스킬 1개를 설치해 주세요.
https://raw.githubusercontent.com/taewan2002/human-researcher/v0.1.0/docs/installation.md

2. 논문·메모를 첨부하고 원하는 결과를 알려 주세요.

write-proposal로 이 논문들과 제 아이디어를 연구 proposal로 발전시켜 주세요.
관심 질문은 [알아보고 싶은 것]이고, 가용 자원은 [장비·시간·데이터]입니다.
제가 선택한 방향을 유지해 주세요. 선행연구와 검증 계획을 확인하고,
현재 자료로 해결할 수 있는 빈틈은 수정해 주세요. 남은 가정도 표시해 주세요.

아이디어만 있어도 시작할 수 있습니다. 논문 한 편은 read-paper, 기존 초안은 review-proposal로 시작해 보세요. 7개를 순서대로 호출할 필요는 없습니다.

첫 사용부터 결과 검토까지 따라 하기 → · 설치·업데이트 안내

어디서 시작할지 모르겠다면 using-human-researcher에 현재 논문·메모와 막힌 지점을 알려 주세요. 필요한 다음 작업과 이유를 제안합니다. 명확한 요청은 해당 연구 스킬로 바로 시작하시면 됩니다.

지금 필요한 일부터

논문과 근거를 이해하고, 질문과 검증을 구체화하고, proposal을 작성·검토하는 세 묶음. 연구자의 판단이 전 과정에 연결되며 필수 실행 순서는 아닙니다.

지금 원하는 일	스킬	받게 되는 결과
논문 한 편을 제대로 이해하기	read-paper	큰 그림, 핵심 주장, 근거 위치, 깊이 읽을 부분
다음에 읽을 논문과 연구 흐름 찾기	trace-research	후속 인용·저자·연구실 흐름과 Literature Survey
분야 전체와 내 아이디어의 위치 보기	map-field	근거가 연결된 계층형 taxonomy와 비교
막연한 생각을 연구 질문으로 만들기	develop-idea	질문·가설·가까운 선행연구·강한 반론
어떻게 검증할지 정하기	design-research	방법·비교군·측정·자원·일정·결과별 판단
하나의 연구 계획으로 완성하기	write-proposal	목표 학회·저널을 반영한 proposal과 시각적 설명
초안을 점검하고 개선하기	review-proposal	핵심 결함, 근거 기반 점수, 적합성 검토와 요청한 수정

연구의 논리가 보이는 결과물

이 아이디어로 연구를 시작한다면 · RetoVLA proposal. 경량 VLA에 register 기반 장면 요약을 연결하는 연구를 제안합니다. 선행연구 13편, VLA taxonomy, 가설·비교 실험과 RTX 5090 1개 기준의 조건부 견적까지 한 문서로 보여드립니다.

HTML 읽기 화면 · 예제 안내와 사용 요청 · 수정용 Markdown · 선행연구와 작성 범위

실험 전의 연구 제안서 형식으로 작성했습니다. 성능 향상은 검증할 가설이고, 비교 기준·예산·일정은 제안한 계획입니다. RetoVLA의 완료된 결과로 효과를 미리 결론 내리지 않습니다. 프로젝트 ZIP을 내려받아 압축을 푼 뒤 examples/retovla/proposal-reader.html을 열면 전체 문서를 브라우저에서 읽을 수 있습니다. GitHub에서는 위 미리보기와 taxonomy를 바로 볼 수 있습니다.

01 · 연구의 구조를 그립니다. 실제 PEFT 논문 7편을 주요 적응 메커니즘으로 분류하고, 각 방법의 위치와 별도로 봐야 할 축을 보여줍니다.

분류 근거와 논문 출처 · 편집 가능한 SVG

02 · 연구 계획을 한 장에 설명합니다. LoRA·QLoRA에서 출발한 질문을 근거·공정한 비교·측정·결과별 판단으로 연결한 A3 포스터입니다.

PDF · 편집 가능한 HTML · 전체 proposal

03 · 실험에서 다음 결정으로	04 · 초안에서 연구 미팅으로

무엇을 관측하면 계획을 바꿀지 보여줍니다.	미해결 쟁점과 조언을 구할 질문을 연결합니다.

공개 논문 또는 합성 자료를 바탕으로 검토·편집한 예제입니다. 계획과 실제 결과를 구분하며, 논문 보고값은 출처와 함께 표시합니다. 스킬의 성능 측정치로 제시하지 않습니다. 이미지를 누르면 확대하거나 근거와 함께 확인할 수 있습니다.

시각화 갤러리 전체 보기 → · 혼합형·미확인 문헌을 다루는 taxonomy

전체 proposal도 브라우저에서 읽을 수 있습니다. 필요성 → 바꾸는 부분 → 검증과 판단을 따라 읽고, 인용된 논문 제목을 눌러 원문 링크와 근거를 확인합니다. 화면에 맞는 HTML, 수정용 Markdown, 한 장 포스터 중 필요한 형식을 요청해 주세요.

HTML 읽기 화면 예제 · 요청 방법과 파일 여는 법

좋은 proposal을 만드는 세 가지 연결

문헌에서 질문으로. Literature Survey는 기반·최근·가장 가까운 연구와 반대 근거를 함께 읽고, 무엇이 알려졌으며 어떤 질문이 남는지 설명합니다. 실제 후속 인용과 주제상 관련 논문을 구분하고, 근거로 돌아갈 수 있는 위치를 남깁니다.

질문에서 검증으로. 방법만 제안하지 않고, 어떤 비교가 가설을 구별하며 어떤 결과에서 방향을 바꿀지 계획합니다. 예상 효과와 이미 확인된 결과를 구분합니다.

연구에서 독자로. 목표 학회·연도·트랙 또는 저널·논문 유형의 공식 기준을 확인하고, 기여·검증·일정에 연결합니다. 연구 자체의 준비도와 제출처 적합성은 따로 판단합니다. 목표가 정해지지 않았다면 질문부터 진행합니다.

목표 학회·저널 반영 · Proposal 완료 기준

시작 전에 연구의 견적을 잡습니다

필요한 연구인지, 풀 가능성이 있는지, 무엇부터 확인할지를 함께 따집니다. 가장 위험한 가정과 작은 판별 검증을 먼저 정하고, 사람의 작업 시간·장비 사용 시간·외부 대기를 구분합니다. 다음 단계로 계속할지, 범위를 줄일지, 멈출지 판단할 기준을 남깁니다.

연구의 스토리도 독자가 공감할 필요성 → 기존 접근의 한계 → 질문 → 제안한 통찰 → 필요한 근거 → 결과에 따른 기여로 연결합니다. 결과를 보기 전에 해석 기준을 정하고, 지표가 질문의 개념을 실제로 측정하는지 확인합니다.

연구 주장과 견적 표 · 연구 철학과 출처

좋은 연구 조언을, 실제 연구 습관으로

『대학원생 때 알았더라면 좋았을 것들』 1권과 2권의 공개 발췌에서 연구의 주도권, 새로운 질문의 탐구, 질문하고 피드백받는 태도를 참고해 지침을 다듬었습니다.

내 질문과 판단을 지킵니다. AI의 추천과 연구자의 결정을 구분합니다.
무엇을 배울지 계획합니다. 문헌과 실험이 어떤 불확실성을 줄이고 다음 판단에 어떻게 연결되는지 설명합니다.
논의할 수 있는 초안을 만듭니다. 미팅을 준비할 때 현재 근거·미해결 쟁점·조언을 구할 질문을 간결하게 정리합니다.

완성도 높은 proposal은 근거와 한계를 설명하고 다음 검증을 결정할 수 있어야 합니다. 모르는 것을 드러내고 피드백받을 수 있는 상태도 중요합니다.

책의 조언과 스킬 적용, 쪽수·출처 · 미팅 준비 요청 예시

점수보다, 다음에 고칠 것이 보이도록

요청하시면 proposal을 다음 다섯 기준으로 평가합니다. 각 점수에는 근거 위치·판단 이유·다음 개선 조치가 함께 제시됩니다.

기준	확인하는 것
Timely	왜 지금 풀어야 하는 문제인가요?
Practical	어떤 실용적·학문적 가치를 주나요?
Analytical	질문·가설·작동 원리와 반론을 설명할 수 있나요?
Implementable	주어진 자원으로 실행할 구체적인 경로가 있나요?
Measurable	지표가 질문의 개념을 측정하며, 의미 있는 차이와 판단 부족을 구별하나요?

항목별 0–4점, 모두 평가할 수 있으면 20점 만점이며 100점 환산도 가능합니다. 자료 부족은 미평가로 남기고 전체 총점을 보류합니다. 핵심 결함은 총점과 별도로 표시합니다. 문서 점수와 연구자 본인의 이해도도 구분합니다.

평가 요청 예시와 결과 읽는 법 · 세부 채점 기준

자주 묻는 질문

논문이나 목표 학회가 아직 없어도 되나요?

관심 분야와 제약부터 알려 주세요. 문헌을 찾으려면 trace-research, 질문을 구체화하려면 develop-idea로 시작해 보세요. 미정인 사항은 미정으로 남겨도 괜찮습니다.

스킬을 전부 설치하고 순서대로 써야 하나요?

필요한 스킬만 설치해도 됩니다. 각 패키지는 독립적으로 사용할 수 있고, write-proposal에는 자체 검토와 수정 과정이 포함되어 있습니다. 짧은 요약이나 문장 수정에 전체 연구 과정을 강제하지 않습니다.

별도 서버나 API 키가 필요한가요?

Human Researcher 자체의 계정·서버·DB·API 키는 필요하지 않습니다. 사용하시는 에이전트의 모델과 검색·파일 도구를 활용합니다. 에이전트와 외부 서비스의 비용·데이터 처리 방식은 각각의 설정을 따릅니다.

한글로 쓰거나, 검색 없이 내 자료만 사용할 수 있나요?

가능합니다. 요청하신 언어를 따르며, “외부 검색 없이 첨부 자료만 사용해 주세요”라고 범위를 정할 수 있습니다. 이때 최신 문헌 전체를 확인했다고 주장하지 않고, 접근 가능한 자료 안에서 근거와 한계를 표시합니다.

만든 사람

Human Researcher는 **조태완 · Taewan Cho**가 만들고 다듬는 개인 오픈소스 프로젝트입니다. KAIST AI 박사과정에서 시각·언어 모델과 지능형 로봇을 연구하고 있습니다.

연구에서 중요한 판단은 무엇을 왜 풀어야 하는지, 주어진 자원으로 해결할 수 있는지, 어떤 근거가 있어야 주장을 받아들일 수 있는지를 정하는 일이라고 생각합니다. Human Researcher는 그 과정을 연구자가 직접 설명할 수 있는 proposal로 연결하기 위해 만들었습니다.

RetoVLA 예제는 제가 공동 제1저자로 참여한 연구의 아이디어를 시작 단계의 proposal로 작성한 사례입니다. 실제 과거 제안서는 아니며, 논문의 성과는 전체 저자의 공동 작업입니다. 질문을 검증 가능한 계획으로 구체화하는 과정을 보여드립니다.

개인 홈페이지에서 연구와 소개 보기 →

더 알아보기

한국어 사용 가이드 · English guide · 설치 · 워크플로 · 연구 철학 · 기여 · 변경 기록 · 버전 관리

구조·설치 검증과 모델 행동 평가는 구분합니다. 저장소에는 49개 합성 행동 사례가 정의되어 있으며, 이는 전체 통과율이나 실제 연구 효용을 뜻하지 않습니다. 자세한 내용은 검증 범위와 한계에서 확인할 수 있습니다.

코드와 지침은 MIT License를 따릅니다. 외부 논문·데이터·모델에는 각 출처의 조건이 적용됩니다. 이미지 제작 기록