GenAI for Research Support: a case to DMPs pre-filling | Synapse
February 27, 2026Open Access
연구 지원을 위한 GenAI: DMP 사전 채우기에 대한 사례
Key Points
대상은 대규모 언어 모델(LLM)이 연구 제안서를 입력으로 하여 데이터 관리 계획(DMP)을 사전 채우는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 탐구하는 것입니다.
2026년 국제 디지털 큐레이션 컨퍼런스에서 발표를 진행했습니다.
DMP를 사전 채우기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용했습니다.
LLM의 효율성에 대한 TU/e 연구자들의 피드백을 수집했습니다.
LLM이 DMP를 효율적으로 컴파일할 수 있는 능력을 입증했습니다.
DMP 컴파일 프로세스에서 LLM의 효율성에 대한 긍정적인 피드백을 받았습니다.
Abstract
디지털 큐레이션 센터가 주최한 2026년 국제 디지털 큐레이션 컨퍼런스에서 발표된 내용입니다(자그레브 2026년 2월 16-18일). 연구 제안서를 입력으로 하여 LLM을 사용해 DMP를 사전 채우는 방법을 보여주며, LLM을 사용하고 그 효율성을 평가한 TU/e 연구자들의 피드백이 포함되어 있습니다.