HDATF
한국어
도입 상담하기
메뉴

LabChin연구 특화 모듈 개발 중

큰 시간을 쓰기 전에, 연구 방향부터 확인합니다.

LabChin은 연구자가 잘못된 방향에 쓰는 시간을 줄이기 위해 개발 중인 연구 시스템입니다. 확인하지 않은 가정과 같은 실패의 반복을 줄이는 것이 목표입니다. ATF Works의 자료와 기록을 바탕으로 무엇부터 확인할지 정하고, 그 근거를 연구자의 다음 판단으로 연결합니다.

LabChin의 연구 판단 흐름 보기
연구자들이 AI 동료와 함께 시료와 원본 기록을 비교하는 연구실 장면

함께 쓰는 기반 위에, 연구에 맞는 도구를.

LabChin은 ATF Works의 자료와 파일 이력을 바탕으로 설계합니다. 왜 그 방향을 골랐는지, 어떤 조건에서 실패했는지, 아직 무엇을 모르는지 다시 확인해 다음 판단에 쓰도록 하는 것이 목표입니다.

ATF Works 살펴보기

큰 시간을 쓰기 전에

이 연구에 시간을 더 쓰기 전에, 무엇부터 확인해야 할까요?

연구자의 목표와 이미 해본 시도, 자료와 장비, 시간 제약에서 시작합니다. 새로운 사실을 알려주는 실패는 남기고, 미리 확인할 수 있었던 문제와 배움 없는 반복에 쓰는 시간을 줄이는 것이 목표입니다. 틀리면 방향이 크게 달라질 가정부터 비싼 계산이나 본실험 전에 확인합니다.

연구 판단을 돕는 흐름 개발 중

  1. 방향을 바꿀 가정을 찾습니다

    기대 효과가 가능한지, 우리 조건과 맞는지, 부작용이 이득을 상쇄하는지 살핍니다. 현재 실험으로 차이를 구분할 수 있는지도 확인합니다.

  2. 작게 확인할 방법을 고릅니다

    원문과 기록, 간단한 계산, 작은 코드, 시뮬레이션, 예비실험 중 필요한 방법을 고릅니다. 실제 측정이 필요한 질문은 AI 설명만으로 끝내지 않습니다.

  3. 근거에 따라 다음 판단을 바꿉니다

    계속, 수정, 보류, 중단 권고를 적용 조건과 함께 정리합니다. 근거가 부족하면 후보를 버리지 않고, 판단 보류와 추가 확인 조건을 남깁니다.

  4. 같은 판단을 다시 검토할 수 있게 남깁니다

    원본 자료, AI의 해석과 코드, 실행 결과, 사람의 수정과 승인을 구분합니다. 실패한 조건과 남은 질문을 기록해 다음 업무에서 다시 확인할 수 있게 합니다.

빠른 확인이 잘못된 확신이 되지 않도록.

계산을 거칠게 하거나 짧게 끝내면 느린 현상과 중요한 차이를 놓칠 수 있습니다. 특정 조건의 부정적 결과만으로 연구 전체의 가치가 없다고 판단하지 않습니다. 모델의 한계와 남은 불확실성, 추가로 필요한 근거를 함께 남깁니다.

연구자가 검토할 판단 기록

현재 판단, 이를 뒷받침하는 원문과 계산 또는 측정, 남은 불확실성, 다음 행동을 함께 전달하는 것이 목표입니다. 어떤 결과가 나오면 방향을 바꿀지도 남깁니다. 파일 이력은 그 판단의 출처를 찾고 다시 쓰게 하는 기반입니다.

후보 비교에 참고하는 RPM

RPM은 연구 후보를 비교해 제한된 실행 자원을 어디에 먼저 쓸지 고르는 방법입니다. 논문은 머신러닝 연구 과제에서 평가했습니다. LabChin에서는 후보 비교의 참고 방법으로 검토하며, 다른 과학 분야에 적용할 효과는 별도 검증이 필요합니다.

RPM 논문 원문 보기

개발 방향을 설명한 내용입니다. 실제 엔진 연결과 연구 시간 절감 효과는 아직 검증하지 않았습니다. 실제 측정과 중요한 실행은 연구자가 판단합니다.

연구 판단의 평가 기준 보기

지금 맡길 연구부터 살펴보세요.

세 가지 연구 과제의 판단 근거, 작업 파일, 남은 질문을 순서대로 살펴보세요.

01

질문에서 조사 보고서까지

이번 연구의 요청

학습 데이터가 적을 때 결함을 탐지하는 방법을 비교하고, 원문 근거가 있는 조사 보고서를 만들어줘.

보고서 문장 옆에 그 문장이 나온 원문을 둡니다.

보고서 문장 옆에 그 문장이 나온 원문을 둡니다.

  1. 01

    목표 확인

    질문과 작업 범위, 완료 기준을 먼저 확인합니다.

    • 조사 범위: 라벨이 적은 이미지의 결함 탐지 방법.
    • 필수 결과: 방법 비교, 원문 근거, 아직 확인하지 못한 질문.
  2. 02

    근거 수집

    원문 자료와 관련된 이전 작업을 모읍니다.

    • 학습 자료 요구량, 검증 방법, 실제 적용 조건을 비교합니다.
    • 논문이 보고한 성능과 우리 팀이 측정한 결과를 구분합니다.
  3. 03

    검토

    현재 근거와 오래된 가정을 구분합니다. 아직 모르는 것은 남겨둡니다.

    • 특정 데이터셋의 성능만으로 우리 생산 이미지의 성능을 판단하지 않습니다.
    • 다음 확인: 방법을 고르기 전에 별도 평가 자료를 준비합니다.
  4. 04

    결과 정리

    보고서, 출처 기록, 다음 할 일을 함께 정리합니다.

    • 결과물: 방법 비교 보고서와 연결된 출처 기록.
    • 다음 할 일: 연구 책임자와 평가 자료의 분리 방식, 합격 기준을 정합니다.
이 과제의 파일 보기
02

이전 기록으로 실험 준비

이번 연구의 요청

이전 절차와 현재 장비 설정을 바탕으로 센서 교정 실험을 준비해줘.

실행 전에 승인된 절차와 오늘의 조건을 확인합니다.

실행 전에 승인된 절차와 오늘의 조건을 확인합니다.

  1. 01

    목표 확인

    질문과 작업 범위, 완료 기준을 먼저 확인합니다.

    • 작업 범위: 센서 교정 계획 준비. 장비는 작동하지 않습니다.
    • 필수 입력: 승인된 절차, 현재 설정, 측정 환경.
  2. 02

    근거 수집

    원문 자료와 관련된 이전 작업을 모읍니다.

    • protocol-v2.md에서 승인된 절차를 가져옵니다.
    • 지난 실행의 설정 대신 equipment-current.md의 현재 설정을 사용합니다.
  3. 03

    검토

    현재 근거와 오래된 가정을 구분합니다. 아직 모르는 것은 남겨둡니다.

    • 바뀐 조건을 담당 연구자가 검토하기 전에는 실행하지 않습니다.
    • 교정 전 기준 측정값과 허용 범위를 먼저 정합니다.
  4. 04

    결과 정리

    보고서, 출처 기록, 다음 할 일을 함께 정리합니다.

    • 결과물: reviewed-plan.md와 필수 입력 목록.
    • 상태: 담당자 검토 대기. 실제 장비 동작은 수행하지 않았습니다.
이 과제의 파일 보기
03

중단한 작업 이어가기

이번 연구의 요청

지난달 과제 보고서를 이어서 작성해줘. 승인된 형식은 유지하고, 수치는 이번 달 측정값을 사용해줘.

승인된 형식은 그대로 두고, 사실만 이번 달 입력으로 바꿉니다.

승인된 형식은 그대로 두고, 사실만 이번 달 입력으로 바꿉니다.

  1. 01

    목표 확인

    질문과 작업 범위, 완료 기준을 먼저 확인합니다.

    • 재개 지점: 보고서 형식은 승인됐고, 측정 자료는 바뀌었습니다.
    • 이미 끝난 작업은 보존하고 남은 항목을 확인합니다.
  2. 02

    근거 수집

    원문 자료와 관련된 이전 작업을 모읍니다.

    • report-approved.md의 형식과 measurements-current.csv의 사실을 읽습니다.
    • 지난달 파일은 이력으로 남기고 현재 측정값과 구분합니다.
  3. 03

    검토

    현재 근거와 오래된 가정을 구분합니다. 아직 모르는 것은 남겨둡니다.

    • 보고서의 수치를 이번 달 입력과 대조합니다.
    • 작업을 재개해도 이미 완료한 파일 쓰기는 반복하지 않습니다.
  4. 04

    결과 정리

    보고서, 출처 기록, 다음 할 일을 함께 정리합니다.

    • 결과물: 갱신한 보고서, 출처 목록, 남은 검토 사항.
    • 재사용할 기억 후보: 출처가 연결된 승인 보고서 형식.
이 과제의 파일 보기

결과물 옆에, 그 결과가 나온 이유까지.

원본 자료, AI의 해석과 코드, 실행 결과, 사람의 검토를 구분해야 판단의 출처를 찾고 다시 쓸 수 있습니다. 과제별 파일 내용을 아래에서 읽고 마크다운 문서로 내려받을 수 있습니다.

과제 결과물

질문에서 조사 보고서까지

예시 패키지 내려받기
LabChin / 예시 판본 1개인 파일

먼저, 답해야 할 질문

research-brief.md

작업을 시작하기 전에 목표와 범위, 완료 기준을 기록합니다.

LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

결론보다 먼저 확인할 근거

source-records.md

원문 자료에 그 자료가 뒷받침하는 주장과 한계를 연결합니다.

LabChin / 예시 판본 1개인 파일

근거가 바꾸는 판단

analysis-notes.md

이번 과제에 맞춰 방법을 비교합니다. 부족한 근거는 후속 확인 사항으로 남깁니다.

LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

다음 작업이 이어받을 결과

research-report.md

결론과 근거, 해결하지 못한 질문, 다음 행동을 함께 정리합니다.

연결된 출처

논문 원문

제안 방법과 실험, 저자가 밝힌 한계를 확인합니다.

검토 필요

과제 결과물

이전 기록으로 실험 준비

예시 패키지 내려받기
LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

이미 승인된 절차

protocol-v2.md

승인된 절차를 재사용하고, 전제 조건이 여전히 맞는지 확인합니다.

LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

지난 실행이 아닌 오늘의 설정

equipment-current.md

지난 실행의 설정 대신 현재 설정 파일을 사용합니다.

LabChin / 예시 판본 1개인 파일

사람의 검토를 기다리는 계획

reviewed-plan.md

필수 입력과 허용 범위를 적어 둡니다. 실제 장비 동작은 수행하지 않았습니다.

연결된 출처

승인된 실험 절차

승인된 절차를 재사용합니다. 전제 조건이 여전히 맞는지 확인합니다.

검토 필요

과제 결과물

중단한 작업 이어가기

예시 패키지 내려받기
LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

이어받는 보고서 형식

report-approved.md

승인된 보고서 구성을 그대로 재사용합니다.

LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

이번 달 측정 자료

measurements-current.csv

수치는 이번 달 입력을 씁니다. 지난달 파일은 현재 사실이 아니라 이력으로 남깁니다.

LabChin / 예시 판본 1조직 공유 파일

처음부터가 아니라 이어서

research-report.md

완료한 부분은 유지하고 남은 항목만 이어 씁니다. 남은 검토 사항도 함께 적습니다.

연결된 출처

이번 측정 자료

이번 작업의 입력 자료를 현재 사실의 기준으로 사용합니다.

검토 필요

방법을 고르고, 데이터로 확인합니다.

연구에는 데이터 분석과 모델 개발도 포함됩니다. LabChin은 분석 과제를 먼저 정하고, 유사한 머신러닝 문제의 해결 사례인 ML Use Case를 참고하도록 설계합니다. 선택한 방법을 코드와 실험, 검증 기록으로 연결하는 것이 목표입니다.

ML 작업 흐름 개발 중

연구 책상 위 다섯 장면입니다. 01 분석 질문, 02 데이터와 유사 사례, 03 학습 자료와 평가 자료 분리, 04 코드와 실험 기록, 05 검증 보고서와 후속 질문을 보여줍니다.

  1. 분석 과제 정의

    무엇을 분석하거나 예측할지 정합니다. 결과의 사용 목적과 평가 기준을 함께 확인합니다.

  2. 데이터와 유사 사례 검토

    누락과 불균형, 시간에 따른 차이를 살핍니다. 유사 사례의 방법과 적용 한계도 확인합니다.

  3. 모델링과 실험 설계

    데이터 처리와 모델 입력을 설계합니다. 비교 기준이 될 모델을 정하고, 학습 자료와 평가 자료를 나눕니다.

  4. 모델 구현과 실험

    코드를 실행하고 시도별 결과를 비교합니다. 바꾼 설정과 오류, 결과를 함께 남깁니다.

  5. 결과 검증과 후속 연구

    따로 둔 평가 자료에서 결과를 확인합니다. 실패한 조건과 다음에 필요한 데이터, 실험을 정리합니다.

결과를 만든 과정을 함께 남깁니다.

분석 과제와 데이터, 참고한 사례, 처리 코드, 실험 조건, 평가 보고서를 같은 연구 기록에 연결하는 것이 목표입니다.

평가 계획 보기

연구자의 판단이 중심에 있습니다.

근거와 연구자의 검토, 이전 기록을 함께 다루는 세 가지 설계 원칙입니다.

기반 기술 살펴보기

주장 옆에 원문 근거를.

방법을 비교할 때 원문 구절과 실험 조건, 한계를 함께 남깁니다. 근거가 부족한 부분은 확인할 질문으로 남기는 설계입니다.

실행보다 먼저, 검토할 계획을.

AI 실행 시스템은 연구 목표를 입력 자료, 도구, 검토 지점이 있는 단계로 나누도록 설계합니다. 장비 연결과 연구자 승인 뒤 실행하는 기능은 개발 중입니다.

방법은 이어 쓰고, 사실은 새로 확인합니다.

검토된 절차와 보고서 형식은 재사용합니다. 이전 측정값은 이력으로 남기고, 이번 결론에는 현재 입력을 씁니다. 출처와 판본, 유효 시점을 함께 다루는 연구 기억을 설계하고 있습니다.

밤사이의 조사부터, 다음 실험까지.

LabChin은 연구자가 자리를 비운 동안 자료를 읽고 아이디어를 준비하는 연구 동료를 지향합니다. 연구노트와 인사이트를 쌓고, 사람이 선택한 제안을 다음 작업으로 연결합니다.

LabChin 기능 설계 / 개발 중

  1. 밤새 조사하고 아침에 브리핑

    맡기는 일
    관심 주제와 탐색 범위, 실행 시간과 예산을 정합니다. 자리를 비운 동안 읽을 자료와 조사 계획을 맡깁니다.
    받는 결과
    새로 찾은 근거, 제안할 아이디어, 사람이 결정할 항목을 아침 브리핑으로 받습니다.

  2. 다음 연구 아이디어 제안

    맡기는 일
    기존 결과와 관련 논문을 비교해 새로운 가설과 접근 방법을 찾도록 맡깁니다.
    받는 결과
    제안별 근거와 반대 근거를 비교하고, 채택하거나 보류할 아이디어를 고릅니다.

  3. 관련 논문과 자료 정리

    맡기는 일
    주제에 맞는 논문과 내부 자료를 모으고, 중복을 정리하며 필요한 방법과 변수를 찾도록 맡깁니다.
    받는 결과
    주제별 자료 묶음과 원문 출처, 비교할 방법과 조건을 함께 확인합니다.

  4. 연구노트에 과정 남기기

    맡기는 일
    질문, 실험 조건, 관찰 내용과 원본 파일을 같은 연구 기록에 연결합니다.
    받는 결과
    무엇을 바꿨고 무엇을 관찰했는지 당시의 조건과 함께 다시 확인합니다.

  5. 기록에서 인사이트 찾기

    맡기는 일
    지난 실험과 새 결과를 비교해 차이, 공통점, 아직 설명되지 않는 부분을 정리하도록 맡깁니다.
    받는 결과
    확인된 사실과 해석이 구분된 정리, 남은 의문과 후속 조사 항목을 받습니다.

  6. 가설을 실험 설계로 바꾸기

    맡기는 일
    시험할 가설과 제약을 주고 변수, 대조 조건, 필요한 시료와 성공 기준을 검토합니다.
    받는 결과
    서로 비교할 수 있는 실험 후보와 조건을 받아 연구자가 선택하고 수정합니다.

  7. 승인할 수 있는 실행 계획

    맡기는 일
    선택한 실험을 단계별 작업으로 나누고, 입력과 출력이 맞는지 점검하도록 맡깁니다.
    받는 결과
    검토 가능한 실행 순서와 필요한 도구를 받습니다. 장비 실행은 연구자 승인 뒤 진행하도록 설계합니다.

  8. 시료와 장비를 연구에 연결

    맡기는 일
    실험에 사용할 시료, 장비, 예약과 설정을 해당 작업에 연결합니다.
    받는 결과
    어떤 시료를 어떤 장비와 조건으로 다루는지 실험 계획에서 확인합니다.

  9. 결과의 근거와 변경 추적

    맡기는 일
    원본 파일, 실행 기록, 조건과 결과를 실험 자료 묶음으로 남깁니다.
    받는 결과
    보고서의 결과를 원본까지 따라가고, 이전 판본과 달라진 이유를 확인합니다.

  10. 다음 날에도 연구 이어가기

    맡기는 일
    지난 기록, 채택한 제안과 미완료 작업에서 다시 시작하도록 맡깁니다.
    받는 결과
    유효한 방법은 재사용하고 오래된 사실은 갱신하며, 다음 할 일을 이어갑니다.
설계의 근거가 된 판단 보기

우리 팀의 연구로 시작해 보세요.

다음 연구자가 다시 처음부터 찾지 않도록. 팀의 근거와 절차, 작업 파일을 연결하는 파일럿을 함께 설계합니다.

시범 도입 상담