Labnote Scholar 필터 시스템: 연구 시간 단축의 핵심

연구 맥락 필터: 현재 진행 중인 연구 프로젝트의 맥락을 AI가 이해하고, 관련성 높은 논문을 우선 표시합니다.
다차원 필터링: 발행 연도, 인용 횟수, 연구 방법론, 실험 조건 등 다양한 기준으로 동시에 필터링합니다.
유사 연구 탐지: 내 연구와 유사한 선행 연구를 자동으로 탐지하여 중복 연구를 방지합니다.
트렌드 분석: 특정 연구 분야의 최신 트렌드와 핵심 논문을 자동으로 파악합니다.

연구 특화 AI의 지능형 필터로 논문 검색 시간을 90% 줄이는 방법을 소개합니다.

기존 검색의 한계

PubMed나 Google Scholar에서 논문을 검색할 때, 수천 개의 결과 중에서 실제로 필요한 논문을 찾는 것은 매우 어렵습니다. 키워드 검색만으로는 연구 맥락을 반영하기 어렵기 때문입니다.

"PubMed에서 검색하면 수천 개가 나오는데, 실제로 읽어야 할 논문은 10개도 안 됩니다. 나머지를 걸러내는 데 시간을 다 씁니다." — 연구자 인터뷰

Labnote Scholar는 바이오/화학 연구에 특화된 필터를 제공합니다.

필터 유형	상세 내용
화합물 구조 필터	화합물 구조 기반 유사 논문 자동 검색
실험 방법론 필터	in vitro / in vivo / in silico 구분 필터링
질환 영역 필터	종양학, 신경과학, 심혈관 등 영역별 분류
규제 가이드라인 필터	FDA, EMA 가이드라인 관련 논문 자동 분류