1월 7, 2026
신뢰할 수 있는 학술 AI 툴루트, 연구자의 ‘AcademicGPT’로 연구 시간 절약 완벽가이드 소개 핵심 특징 상세 정보 자주 묻는 질문 신뢰할 수 있는 학술 ...

신뢰할 수 있는 학술 AI 툴루트, 연구자의 ‘AcademicGPT’로 연구 시간 절약

스타트업/벤처 전문 정보

신뢰할 수 있는 학술 AI 툴루트, 연구자의 ‘AcademicGPT’로 연구 시간 절약

-자체 개발한 Triple Helix AI 엔진으로 검증된 논문 검색 박사 과정 중에 있는 김연구는 중요한 학회 발표를 앞두고 있다. 발표까지 남은 시간은 단 한 달. “신경가소성 연구 동향”이라는 주제를 정했지만, 최신 자료를 수집하기가 어려웠다. 김연구가 선택한 해결책이 툴루트다. 툴루트의 SaaS 서비스에 “신경가소성 최근 3년 연구의 주요 발견은?”이라고 질문을 던지자, 놀랍도록 빠른 답변이 돌아왔다. 세계 주요 연구 기관의 최신 동향, 새로운 방법론, 학계의 주목할 만한 발견들을 체계적으로

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-자체 개발한 Triple Helix AI 엔진으로 검증된 논문 검색 박사 과정 중에 있는 김연구는 중요한 학회 발표를 앞두고 있다. 발표까지 남은 시간은 단 한 달. “신경가소성 연구 동향”이라는 주제를 정했지만, 최신 자료를 수집하기가 어려웠다. 김연구가 선택한 해결책이 툴루트다. 툴루트의 SaaS 서비스에 “신경가소성 최근 3년 연구의 주요 발견은?”이라고 질문을 던지자, 놀랍도록 빠른 답변이 돌아왔다. 세계 주요 연구 기관의 최신 동향, 새로운 방법론, 학계의 주목할 만한 발견들을 체계적으로 정리할 수 있었다. 김연구는 해당 자료로 연구논문을 작성하고 학회에서 성공적으로 발표할 수 있었다. 최근 AI 기술 발전으로 필요한 자료를 찾고 생성하는 것이 쉬워졌다. 하지만 학술 분야에서는 근본적인 문제가 있다. 일반 생성형 AI는 존재하지 않는 논문을 인용하거나 잘못된 정보를 사실처럼 제시하는 환각(hallucination) 현상이다. 학술 연구에서 이는 치명적이다. 2023년 론칭한 학술 AI ‘툴루트’는 200억 개가 넘는 학술 논문에서 사용자의 질문에 가장 적절한 답변을 찾아내고, 그 근거가 된 논문들을 인용하면서 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다. 연구자들이 방대한 학술 자료를 일일이 검토하는 일을 자동화해 반복적이고 시간 소모적인 작업을 줄여준다. “많은 연구자들이 참고문헌을 찾고 정리하고 요약하는 기계적인 작업에 시간을 낭비하고 있습니다. 툴루트는 이를 해결해주는 AI 엔진입니다.” 툴루트의 MAU(월간 활성 사용자)는 100만 명에 달한다. 사용자의 99%가 영어권이며, 해외 트래픽이 96%에 달한다. 툴루트의 Triple Helix 알고리즘, 학술 논문 데이터베이스의 통합, 신뢰도 기반 답변 시스템 등이 학술 분야에 특화된 기술로 인정받고 있다. 코드크레인은 이러한 기술력을 인정받아 2024년 TechCrunch Disrupt에 한국 대표 스타트업으로 선정되었고, 2025년 CES에서는 R&D 우수기업으로 선정되기도 했다. 지난 8월에는 코드크레인은 SK텔레콤의 ‘AI Startup Accelerator 3기’ 프로그램에 최종 선정되었다

상세 분석

. 학술 분야 특화형 AI 엔진 Triple Helix AI “툴루트를 개발할 때 가장 중요하게 생각한 것이 정확성입니다. 학술 연구에서는 한 줄의 오류도 전체 연구를 무너뜨릴 수 있거든요.” 툴루트의 ‘Triple Helix AI’ 엔진은 200억 개 이상의 학술 논문 데이터베이스에서 사용자의 질문과 관련된 논문들을 검색하고, 이들을 자동으로 분석·종합하여 학술적으로 정제된 답변을 생성, 모든 내용에 신뢰할 수 있는 논문 인용을 첨부하는 알고리즘이다. 단순한 검색 엔진이 아니라, 대규모 학술 데이터를 의미 기반으로 이해하고, 여러 논문의 주장들을 비교·분석하여 종합적인 학술적 통찰을 제공하는 AI 기반의 학술 연구 보조 시스템으로, 검색(Search)·분석(Analysis)·요약(Summarization)·인용(Citation)이 유기적으로 연동하여 연구자들이 신뢰도 높은 학술 정보에 빠르고 효율적으로 접근할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 연구자가 논문 검색과 정보 수집에 소비하던 시간을 획기적으로 단축하고, 그 시간을 비판적 사고와 창의적 연구에 집중할 수 있도록 하는 것이 Triple Helix AI 엔진의 핵심 목표다. 학술 연구에 필요한 자료는 모두 여기서 ‘툴루트 SaaS’는 코드크레인이 제공하는 핵심 서비스로, 개인 연구자, 대학원생, 학부생, 그리고 학문에 관심 있는 일반인들, 기업의 연구팀이 구독 방식으로 이용할 수 있는 서비스로, 월 9.99달러부터 29.99달러까지 가격대가 다양하다. 빠른 논문 검색 Triple Helix AI 엔진이 200억 개 이상의 학술 논문 데이터베이스에서 관련성 높은 논문들을 찾아낸다. Triple Helix AI의 검색은 키워드 매칭이 아닌 의미 기반(semantic search)으로 작동한다. 사용자의 질문의 심층적 의미를 이해하고 같은 의미를 다르게 표현하는 모든 논문을 검색하고 관련도와 신뢰도 순으로 가장 높은 논문들(최상위 저널, 인용도 높은)을 우선 선별한다. AI 종합 분석 선별된 논문에서 각각의 연구 방법론과 발견 사항을 분석하여 통합된 답변을 생성한다. 검색된 논문들이 서로 같은 주장을 하는지 다른 주장을 하는지, 어떤 부분을 강조했는지, 시간에 따라 연구 트렌드는 어떻게 변했는지 등 다층적 관계를 파악한다. 요약 분석된 논문들의 내용을 자동으로 종합하여 사용자의 질문에 대한 명확한 답변을 생성한다. 검색된 논문 전체에서 전체적인 그림을 추출하고 구조화된 답변을 만들고, 논문들이 명시하지 않은 함축적 의미까지 도출하여 새로운 인사이트를 창출한다. 자동 인용 생성된 답변에는 출처가 자동으로 표시되어 사용자는 인용 정보를 그대로 자신의 논문에 복사할 수 있다. 각 문장이 어느 논문에서 온 것인지 명시하고, 그 논문이 최상위 저널인지, 다른 연구자들에게 몇 번 인용되었는지를 함께 표시한다. 사용자는 신뢰도를 한눈에 판단할 수 있고 출처 논문으로 직접 이동할 수 있다. 다양한 출력 형식 요약, 서술, 표, 그래프 등 사용자가 원하는 형식으로 답변을 받아 바로 보고서나 논문에 활용할 수 있다. 저장 및 관리 이전 검색 결과를 프로젝트별로 저장하여 나중에 빠르게 접근할 수 있다. 장기 연구 프로젝트에서 특히 유용하다.

정리

대학 생활에서 필요한 것은 무엇이든 물어보세요 ‘툴루트 Copilot’은 도서관이나 교육기관의 웹사이트에 플러그인 형태로 쉽게 설치할 수 있는 AI 챗봇이다. 현재 20개 대학교 도서관에 도입되었으며, 올해 말까지 50개 대학으로 확대될 예정이다. K대학교 도서관은 툴루트 Copilot 도입 후 웹사이트 이용률과 체류시간이 15% 증가했다. 신 대표는 “기존 도서관은 책을 보관하고 검색하는 기능에 머물렀지만, 툴루트가 탑재되면서 도서관은 단순한 자료 보관소가 아니라 학생과 연구자들의 지적 동반자 역할을 하게 됐습니다.”라고 설명했다. 툴루트 Copilot은 논문 검색뿐 아니라 “도서관이 몇 시에 열어?”같은 학생생활 전반의 질문에 답한다. 대학 홈페이지의 웹 페이지 텍스트, 첨부 파일, 공지사항, 이미지 등 모든 데이터를 자동으로 수집하며, 거의 매일 정보를 갱신해 최신성을 유지하고 있다. 수집한 데이터는 트리플 헬릭스 AI 엔진을 통해 신뢰도 평가, 최신성 검토, 중요도 판별을 거친 후 검색 시스템이 이해할 수 있는 형태로 재구성된다. 신 대표는 “일반 챗봇 서비스는 모든 업종을 다루려고 하기 때문에 홈페이지 자동 수집 같은 기능을 제공하기 어렵습니다. 하지만 코드크레인은 처음부터 대학교만 타깃으로 설계했고, 대학교의 행정 문서와 구조를 깊이 있게 이해하고 있어서 이것이 가능합니다.”라고 설명했다. 현지 학술데이터 확보 및 학술문헌 맵 구축으로 확장 현재 툴루트가 검색하는 200억 개 학술데이터는 영어권의 주류 분야(STEM)에 집중되어 있다. 각 국가의 문화·예술·역사·철학 같은 비주류 분야 학술자료는 현지 언어로만 존재해 글로벌 학계에서 거의 알려져 있지 않다. 코드크레인은 앞으로 각 국가의 대학·도서관·박물관에서 현지 언어 논문을 자동으로 크롤링하고 정제하여 글로벌 데이터베이스에 통합할 계획이다. 그렇게 되면 각 지역의 독특한 학문이 글로벌 무대에서 인정받는 포용적 학술 생태계를 구축할 수 있다. 두 번째는 ‘학술문헌 맵 생성’이다. 코드크레인은 텍스트 기반 검색을 넘어, 논문·저자·키워드 간 관계를 인터랙티브한 네트워크 맵으로 시각화하는 기능을 개발할 계획이다. 연구 주제를 정할 때, 기술 개발 방향을 결정할 때, 정책입안자가 미래 중점 분야를 파악할 때, 현재의 연구 지형을 체계적으로 이해하고 연구 격차를 발견하며 혁신적 아이디어를 도출할 수 있도록 지원하는 도구가 될 것으로 기대된다. 지식 민주화을 위해 코드크레인의 궁극적인 목표는 ‘고급 지식과 일반인의 간격을 줄이는 것’에 있다. AI가 그것을 가능하게 할 수 있다면 매우 의미 있는 일이 될 것이다. 툴루트를 통해 누구나 고급 지식에 접근할 수 있다는 것은, 지식이 진정한 공공재(public good)가 되는 시대를 열 수 있다는 의미다. 앞으로 코드크레인이 글로벌 시장에서 어떻게 성장해 나갈지, 그리고 그 과정에서 얼마나 많은 개인 연구자와 학생들이 혜택을 받을지 지켜봐야 할 것 같다

자주 묻는 질문

Q. 어떤 정보를 제공하나요?

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Q. 신뢰할 수 있나요?

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Q. 더 궁금한 점은?

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