SCI 리뷰를 작성하려면 문헌 수집, 선별 및 읽기, 연구 흐름 정리, 글 구조 설계, 원고 다듬기, 투고 및 수정 대응 등 여러 단계에서 많은 시간이 소요됩니다. 많은 대학원생과 연구자는 문헌 검색 효율이 낮아 분야의 연구 공백을 정확히 파악하기 어렵고, 방대한 문헌을 정독하고 정리하는 데 많은 에너지가 들며, 리뷰의 논리적 구조를 세우기 어렵고 해외 학술지 규범에 맞는 표현을 갖추기 힘들다는 어려움을 겪습니다. 또한 그림과 표 인용, 학술지 선택, 투고 편지 작성부터 심사 의견 답변까지 전 과정에 걸쳐 단계가 많고 시행착오도 많습니다.
Codex로 0부터 1까지 SCI 리뷰 논문 완성하기 2026 은 AI 에이전트 도구와 리뷰 연구 논문 작성을 완전히 결합한 강의입니다. GPT 계정 설정, Codex 설치 및 로그인 배포부터 시작해 실제 SCI 리뷰의 전체 연구 흐름을 따라 프로젝트 초기화, 검색식 생성, 문헌 대량 검색 및 내보내기, 연구 공백 발굴, 문헌 벤치마킹 라이브러리 구축, Zotero 연동을 통한 PDF 대량 확보, 문헌 정독, 리뷰 프레임워크 구축, 장별 전문 생성, 그림과 표 배치 및 인용, 학술지 매칭, 원고 심층 교정, 이미지 저작권 신청, Cover Letter 작성, 투고 작업, 심사자 의견 답변까지 한 편의 리뷰를 0에서 구상해 수정 자료를 완성하는 전 과정을 실습 중심으로 가르칩니다.
이 강의는 단순히 AI로 글을 생성하는 방법을 가르치는 것이 아니라, AI 에이전트를 연구 보조 도구로 활용해 연구자가 주제 선정 논리, 문헌 품질, 학술적 엄격성을 통제하도록 훈련합니다. 체계적으로 학습하면 재사용 가능한 AI 보조 리뷰 워크플로를 습득해 문헌 처리와 원고 작성에 드는 시간을 크게 줄이고 연구 생산성을 두 배로 높일 수 있습니다. 리뷰 작성으로 고민하는 석박사 과정 학생이든 연구 효율을 높이고 싶은 청년 교수든, 이 강의는 완전하고 실행 가능한 해결책을 제공합니다.
💡 학습 팁:튜토리얼 내용은 발표 당시의 업계 관행을 기반으로 하며, 학습 시 현재 플랫폼의 최신 규칙을 함께 확인하는 것을 권장합니다.