인용해야 하는 요점을 직접 말로 설명하면 실제 논문을 받아볼 수 있습니다. Crossref와 Semantic Scholar 같은 신뢰할 수 있는 공개 과학 데이터베이스에서 검색되고, 주장에 얼마나 잘 부합하는지에 따라 순위가 매겨지며, 7가지 인용 스타일로 형식화됩니다. 여기의 AI는 설명을 읽고 기록의 순위를 매길 뿐, 참고문헌을 작성하는 일은 허용되지 않으므로 인용문헌을 만들어낼 수 없습니다.
Your description is turned into search queries against trusted scholarly databases.
0 / 50 words
Trusted by researchers publishing in
무엇을 주장하거나, 연구하거나, 소개하는지에 대해 최소 50단어로 쓰세요. 주장, 대상 집단 또는 자료, 해당 분야의 용어를 포함하세요. 근거, 반증, 배경, 방법 중 무엇이 필요한지 덧붙이고, 연도 범위와 자료 유형도 설정하세요.
설명은 여러 데이터베이스 검색으로 바뀌어, 수억 건의 기록을 포괄하는 신뢰할 수 있는 공개 과학 데이터베이스에서 실행됩니다. 반환된 논문은 실제 질문에 얼마나 잘 부합하는지 기준으로 순위가 매겨지며, 각 항목에는 무엇에 기여하는지 한 줄 메모가 붙습니다.
기록 링크를 따라가서 인용하려는 내용을 읽은 뒤, APA, MLA, Chicago, Harvard, IEEE 또는 Vancouver 형식으로 개별 참고문헌이나 전체 목록을 복사하세요. Word나 Google Docs에 붙여넣어도 이탤릭체가 유지됩니다.
결과는 Crossref와 Semantic Scholar 같은 신뢰할 수 있는 공개 과학 데이터베이스에서 가져오며, 생성하지 않습니다. AI는 데이터베이스가 반환한 내용을 순위화할 뿐, 자체적으로 논문을 추가할 수 없으므로 만들어진 참고문헌이 목록에 들어갈 경로가 없습니다.
주장을 뒷받침하는 자료, 반박하는 자료, 배경을 제공하는 자료, 또는 방법을 설명하는 자료가 필요한지 알려주세요. 결과에는 입장 라벨과 각 논문이 무엇에 기여하는지에 대한 한 줄 메모가 함께 제공되어, 오후 한나절 대신 몇 초 만에 선별할 수 있습니다.
50단어 설명에는 3개의 키워드로는 담을 수 없는 내용, 즉 주장, 대상 집단, 필요한 증거의 종류가 들어갑니다. Finder는 여러 각도에서 검색하고 질문에 맞춰 순위를 매기므로, 키워드 입력창으로는 놓칠 논문까지 찾아냅니다.
각 결과는 우리의 citation generator와 같은 엔진으로 기록 자체의 메타데이터에서 형식화됩니다. 7가지 스타일, 올바른 이탤릭체, 행별 복사, 전체 목록 복사 기능이 제공됩니다.
2026년에 읽기 목록을 가장 빨리 만드는 방법은 챗봇에 묻는 것이지만, 그와 동시에 만들어진 항목이 섞인 참고문헌 목록을 얻는 가장 빠른 방법이기도 합니다. 자료를 요청받은 언어 모델은 자료처럼 보이는 텍스트를 쓰지만, 각각이 실제로 존재하는지는 모델 자신도 알지 못합니다. 검색 엔진은 반대 문제를 가집니다. 모든 결과가 실제이긴 하지만, 키워드 입력창은 어떤 주장에 대한 반증이 필요한지, 특정 대상 집단에 대한 연구가 필요한지, 빌려 쓸 수 있는 방법이 무엇인지 이해하지 못합니다. 두 방식을 제대로 결합한다는 것은 각자 잘하는 일만 맡기는 것입니다.
이 Finder는 바로 그 방식으로 설계되었습니다. 언어 모델은 당신의 설명을 읽고 두 가지 일만 합니다. 주제 담당 사서라면 작성할 법한 데이터베이스 검색 쿼리를 만들고, 그 검색이 반환한 기록의 순위를 매깁니다. 실제 검색은 Crossref, 출판사가 메타데이터를 제공하는 DOI 등록소로서 160+ million works를 포함하고 있는 곳, 그리고 AI의 Allen Institute for 200+ million papers 색인 같은 신뢰할 수 있는 공개 과학 데이터베이스에서 이루어집니다. 모델이 참고문헌을 작성하지 않기 때문에, 만들어진 인용문헌 문제가 사후에 걸러지는 것이 아니라 구조적으로 발생할 수 없습니다.
50단어 최소 기준은 설계의 다른 절반입니다. 관련도 순위는 질문이 얼마나 분명한지에 달려 있으며, 해당 분야 고유 용어로 요점을 충분히 설명하면 Finder가 한 번에 여러 각도에서 검색할 수 있습니다. 핵심 주장, 메커니즘이나 대상 집단, 그리고 반증을 요청할 때는 비판까지도 함께 다룹니다. 각 결과의 입장 라벨은 논문의 제목과 초록에서 가져오므로, 선별용으로만 보고 실제로 인용할 것은 직접 읽으세요. 인용은 논문의 존재만이 아니라 당신의 읽기에 대한 주장입니다.
목록이 정리되면 두 가지 보조 도구가 마무리를 돕습니다. AI citation checker는 모든 도구에서 나온 참고문헌 목록을 같은 공개 데이터베이스와 대조해 검증하고, citation generator는 DOI 또는 제목 조회로 개별 자료를 형식화합니다. 우리의 hallucinated-citation audit는 이 3가지 기능 뒤에 있는 수동 검토 과정을 설명합니다.
챗봇이 참고문헌을 hallucinate하는 이유는 모델이 직접 그것을 쓰기 때문입니다. 여기서는 그 작업에서 모델을 아예 배제합니다.
이 도구의 언어 모델에는 정확히 2가지 일만 있습니다. 당신의 설명을 데이터베이스 검색 쿼리로 바꾸고, 그 검색이 반환한 기록의 순위를 매기는 것입니다. 모델이 자체적으로 논문을 추가할 방법이 없으므로, 챗봇의 hallucinated-citation 문제는 사후 필터링이 아니라 설계 단계에서 제거됩니다.
제목, 저자, 연도, 게재처, DOI, 인용 횟수는 Crossref와 Semantic Scholar 같은 신뢰할 수 있는 공개 과학 데이터베이스에서 있는 그대로 가져옵니다. 해당 색인에 없는 논문은 여기 나타날 수 없으며, 결과의 어느 부분도 생성된 텍스트가 아닙니다.
각 결과는 출처가 된 기록으로 연결되며, DOI가 먼저 표시되어 출처 확인이 한 번의 클릭으로 가능합니다. 그리고 참고문헌 목록이 완성되면, 이 사이트의 AI citation checker가 같은 데이터베이스와 대조해 모든 항목을 검증하는 마무리 점검을 수행합니다.
ProofreaderPro는 수정 추적 기능으로 전체 원고를 교정하며, 참고문헌에는 전혀 손대지 않습니다. 문법, 명료성, 학술적 문체를 한 줄씩 검토할 수 있습니다. 연구자를 위해 만들어졌고, 무료로 사용해 볼 수 있습니다.
내 글을 무료로 교정하기