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AI·머신러닝
과학 연구 플랫폼 구축하기
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 원하는 과학 연구 플랫폼을 설명하면, 연구에 맞는 데이터베이스와 업무 흐름, 공동연구자 권한, 검증 규칙, 자료실 기반 에이전트까지 만들어 드립니다.
텍스트 상자에 아이디어를 입력하기만 하면 AI가 아이디어를 만들어줍니다.
What is Kliv?
Kliv는 전자 연구노트나 정해진 데이터 제품이 아닙니다 — 여러분을 위해 소프트웨어를 직접 만들어 주는 AI입니다.
연구에 필요한 앱을 평범한 말로 설명하면 Kliv가 만들어 줍니다: 데이터베이스, 화면, 검증 규칙, 공동연구자 권한, 자료실, 타입이 지정된 엔드포인트까지 전부요. 만든 앱은 여러분 소유이며, 여러분의 계정에서 직접 운영하고, 나중에 요청만 하면 바꿀 수 있습니다. 정해진 템플릿이 아닙니다.
이 페이지에서 그 앱은 AI 기반 과학 연구 플랫폼입니다. Kliv는 온갖 종류의 웹 앱을 만들지만, 이 페이지는 연구 데이터, 프로토콜, 장비, 공동연구자, 자료실 기반 답변에 초점을 맞춥니다.
연구실에 공유 드라이브만으로는 부족한 이유
여러 현장 시즌을 거친 담수 생태 연구실이라면 수십 곳의 조사지점에 대한 기록이 계속 쌓여 있을 것입니다. 문제는 대개 그 기록이 어디에 있느냐입니다: 폴더 여기저기, 오래된 디렉터리, 제각각인 파일명, 그리고 사람들 머릿속에만 남아 있는 프로토콜 세부사항.
Kliv는 연구 설계에 맞춘 플랫폼을 만듭니다. 조사지점, 캠페인, 시료, 장비, 프로토콜 버전, 공동연구자가 규칙을 갖춘 기록이 됩니다. 자료실은 검색 가능해지고, 어느 폴더가 중요한지 누가 기억하느냐에 더 이상 의존하지 않습니다.
한 연구의 기록들
현장 연구 그룹이 관리하는 기록들과 각 기록이 강제하는 규칙입니다.
조사지점과 캠페인
호수 하나하나가 좌표와 이력을 가진 조사지점이고, 계절마다 계획을 가진 캠페인입니다. 모든 측정값은 이 둘을 모두 가리키므로 「소양호, 8월, 전체 연도」도 하나의 조회가 됩니다.
시료와 측정값
모든 측정값에는 조사지점, 장비, 프로토콜 버전, 기록자가 함께 기록됩니다. 단위는 입력 시점에 검증되므로 불가능한 값은 분석 단계에 닿기 전에 거부됩니다.
프로토콜 서가
SOP, 방법론 논문, 회의록은 버전별로 관리됩니다. 2019년에 얻은 데이터는 그 해에 적용되던 프로토콜에 계속 연결되어 있으며, 에이전트는 그 서가에서 답을 찾습니다.
장비와 교정
모든 프로브에는 교정 기록이 있습니다. 교정 기한이 지난 장비로 기록된 측정값은 입력되는 즉시 표시됩니다.
역할과 공동연구자
책임연구자, 박사후연구원, 현장 기술자, 협력 대학은 각기 다른 권한으로 로그인합니다. 미공개 캠페인은 프로젝트 팀에게만 보입니다.
Kliv가 실험실에 더하는 것
분석 소프트웨어가 아닙니다. 이미 사용 중인 분석 도구를 둘러싼 기록 시스템입니다.
자료실을 읽은 에이전트
「2019년 동물플랑크톤 조사에서는 어떤 고정액을 사용했나요?」와 같은 질문에, 그 시즌에 적용되던 버전의 SOP 구절을 근거로 답을 돌려줄 수 있습니다.
인력이 바뀌어도 살아남는 검색
연구실 자체 자료실에 대한 시맨틱 검색은 파일명이 도움이 안 되는 경우에도 정확한 현장 노트를 찾아줍니다.
파이프라인을 위한 타입 엔드포인트
데이터로거와 R 파이프라인은 타입이 지정된 서버 측 함수로 결과를 전송할 수 있습니다. 형식이 잘못된 배치는 이유와 함께 거부됩니다.
제한 기간을 지키는 행 단위 권한
협력 대학 계정은 공유된 캠페인만 볼 수 있고 그 이상은 볼 수 없습니다. 이 제한은 링크 소유 여부가 아니라 행 단위로 강제됩니다.
운영과 연구비 보고를 위한 대시보드
캠페인 완료율, 장비 가동 중단 시간, 시즌별 조사지점당 시료 수는 연구에 쓰이는 것과 동일한 행에서 나오며, 모든 수치는 기록까지 추적할 수 있습니다.
예시: 이서연 박사의 담수 생태 연구실
Kliv로 만든 연구 플랫폼을 한 연구실이 어떻게 활용할 수 있는지 보여드립니다. 어디까지나 예시이며, 실제로는 여러분만의 연구 설계, 기록, 역할, 검증 규칙을 직접 설명하시면 됩니다.
연구 구조가 데이터베이스가 됩니다
이서연 박사는 호수 조사지점 40곳, 연례 현장 캠페인, 시료, 장비, 프로토콜 버전, 공동연구자 역할을 설명합니다. Kliv는 이 기록들을 중심으로 앱을 만듭니다.
현장 데이터는 들어오는 즉시 검증됩니다
측정값에는 조사지점, 장비, 프로토콜 버전, 단위, 기록자가 함께 담깁니다. 값이 불가능하거나 장비 교정 기한이 지났다면 앱이 즉시 표시합니다.
자료실이 프로토콜 질문에 답합니다
새로 들어온 대학원생이 2019년 동물플랑크톤 조사에 어떤 고정액을 썼는지 묻습니다. 에이전트는 그 시즌에 연결된 SOP 버전을 근거로 답하고 해당 구절을 인용합니다.
공동연구자는 공유된 작업만 볼 수 있습니다
협력 대학이 로그인하면 자신들에게 공유된 캠페인만 보입니다. 다른 프로젝트의 미공개 캠페인은 나타나지 않습니다.
분석은 원래 있던 자리에 그대로 있습니다
연구실은 R과 Python을 그대로 사용합니다. 파이프라인은 타입 엔드포인트로 결과를 전송하고, 출처 정보는 도출된 수치를 원래 시료까지 연결해 줍니다.
연구비 기록은 인력 교체보다 오래갑니다
학생이 졸업해도 시료, 교정 기록, 프로토콜 이력, 자료실은 연구실이 관리하는 데이터베이스에 그대로 남습니다.
필요한 연구 플랫폼을 설명해 보세요
Kliv는 설명한 내용을 바탕으로 만들어지므로, 필요한 기록, 검증 규칙, 역할, 자료실 문서, 외부 파이프라인을 포함해 주세요. 예시 세 가지를 소개합니다:
현장 생태 연구실
조사지점, 캠페인, 프로토콜 태그가 붙은 측정값.
“저희 담수 생태 연구실을 위한 연구 데이터 플랫폼을 만들어 주세요. 호수 조사지점 40곳, 현장 조사, 시료, 측정값, 장비, 교정 일자, 프로토콜 버전, SOP 문서를 관리하고 싶습니다. 공동연구자는 역할별 권한으로 로그인하고, R 파이프라인이 검증된 결과를 타입이 지정된 엔드포인트로 전송할 수 있게 해주세요.”
재료 시험 자료실
시편, 시험 장치, 방법, 절차.
“저희 재료 시험실을 위한 플랫폼을 만들어 주세요. 시편, 시험 장치별 인장시험 결과, 교정 기록, 방법 버전, 작업자 메모를 관리하고, 업로드한 절차서를 근거로 답하며 출처 문서를 인용하는 에이전트도 넣어 주세요.”
코호트 연구 추적기
참여자, 방문 기록, 조사지점, 도구 버전.
“종단 연구 플랫폼을 만들어 주세요. 참여자, 방문 기록, 도구 버전별 설문 점수, 조사지점별 데이터 입력, 각 연구 기관을 위한 역할별 권한, 통계 파이프라인용으로 내보낼 수 있는 표를 관리하고 싶습니다.”
공유 드라이브에서 기록 시스템으로
자료실이 검색 가능해집니다. SOP, 방법론 논문, 연구실 회의록을 지식 베이스에 업로드하세요. 에이전트는 근거로 삼은 구절과 함께 답하고, 모든 문답은 감사를 위해 저장됩니다.
데이터는 갇혀 있지 않습니다. 측정값은 연구실이 관리하는 데이터베이스의 행이며, 필요할 때 표를 내려받을 수 있고, 앱의 소스코드는 연구실 소유의 저장소와 동기화됩니다.
분석 코드는 있던 자리에 그대로 있습니다. Kliv는 통계 분석을 대신 실행하지 않습니다. R, Python을 비롯한 분석 도구는 그대로 두고, Kliv는 그 주변에 기록 시스템을 만듭니다.
비공개 자료를 근거로 삼는 에이전트라는 패턴은 한 연구실을 훨씬 넘어서는 활용 범위를 가집니다 — AI 앱 개요에서 그 밖에 무엇을 다룰 수 있는지 확인해 보세요.
자주 묻는 질문
Kliv는 정확히 무엇인가요?
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 필요한 연구 플랫폼을 설명하면 Kliv가 그에 맞는 데이터베이스, 화면, 접근 규칙, 검증, 자료실, 에이전트를 만들어 드립니다.
실제 앱을 받게 되나요, 아니면 템플릿인가요?
실제 앱입니다. 흔한 연구노트 양식이 아니라 여러분 연구의 조사지점, 시료, 프로토콜, 역할, 파이프라인을 중심으로 만들어집니다.
만들어진 후에도 수정할 수 있나요?
네. 요청만 하면 필드를 추가하거나, 검증 규칙을 바꾸거나, 공동연구자를 추가하거나, 대시보드를 수정하거나, 새 엔드포인트를 추가할 수 있습니다.
에이전트가 답을 지어내지는 않나요?
에이전트는 프로토콜 서가와 질문자가 열람 가능한 행을 근거로 답하며, 사용한 구절을 인용합니다. 자료실에 답이 없다면 그렇다고 말해야 합니다.
다른 대학의 공동연구자도 참여할 수 있나요?
네. 자신의 계정으로 로그인해서 여러분이 공유한 캠페인을 볼 수 있습니다. 이 제한은 링크가 아니라 행 단위로 강제됩니다.
연구비 지원이 끝나면 데이터는 누구 소유인가요?
연구실 소유입니다. 측정값은 여러분의 데이터베이스에 있고, 내려받은 자료도 여러분 것이며, 앱의 소스코드는 여러분 소유의 Git 저장소에 있습니다.
Kliv가 저희 통계 분석을 대신 실행하나요?
아니요. 분석 코드는 지금처럼 R, Python 등 있던 자리에 그대로 둡니다. Kliv는 타입 엔드포인트로 결과값을 받고, 출처 정보를 시료에 계속 연결해 둡니다.
잘못된 데이터를 입력되기 전에 거부할 수 있나요?
네. 타입이 지정된 서버 측 함수가 들어오는 배치를 검증하여, 형식이 잘못된 행을 표에 도달하기 전에 이유와 함께 거부할 수 있습니다.
대시보드가 연구 데이터와 동일한 기록을 사용할 수 있나요?
네. 완료율, 가동 중단 시간, 시료 채취 범위를 보여주는 대시보드는 연구 기록과 동일한 행에서 데이터를 읽어옵니다.
나중에 Kliv에서 벗어날 수도 있나요?
네. 코드는 여러분 소유의 Git 저장소와 동기화되고, 데이터는 여러분이 관리하는 데이터베이스에서 내보낼 수 있습니다.
크리에이터가 빌드
가능성을 살펴보세요
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