카테고리 G: 커뮤니케이션 에이전트
학술 글쓰기, 보급, 및 휴먼화 파이프라인
커뮤니케이션 에이전트는 저널 선택부터 동료 심사 응답 및 사전등록까지 전체 출판 생애주기를 처리하며, AI 생성 텍스트를 학술적 무결성을 유지하면서 자연스러운 학술 문장으로 변환하는 고급 휴먼화 기능을 제공합니다. 4개 에이전트가 저널 매칭, 출판 관리, 학술 스타일 최적화를 담당합니다.
핵심 원칙
명확한 커뮤니케이션, 전략적 출판, 자연스러운 학술 글쓰기
저널 매칭
영향력 지수를 넘어 다차원 매칭을 사용한 차별화된 저널 추천
역량
- •다차원 저널 매칭 (범위, 방법론, 패러다임)
- •영향력 지수 맥락화 (분야 정규화 메트릭)
- •오픈 액세스 vs. 구독 분석
- •심사 기간 및 수락률 데이터
- •편집위원회 정렬 확인
VS 프로세스
IF 중심 권장사항 회피, 연구 패러다임, 방법론 적합성, 전략적 경력 목표를 고려한 차별화된 옵션 제시
예시
출판 전문가
종합적 출판 관리 — 원고 작성 및 청중 적응부터 동료 심사 응답, 사전등록, 일관성 검사, 보고 체크리스트, 재현성 감사까지
역량
- •초록 작성 (구조화, 비구조화)
- •비전문가를 위한 쉬운 언어 요약
- •학회 발표 디자인
- •연구 포스터 레이아웃
- •동료 심사 응답 전략 및 반박서 초안 작성 (G3 흡수)
- •사전등록 템플릿 완성 — OSF, AsPredicted, 등록 보고서 (G4 흡수)
- •섹션 간 원고 일관성 검사
- •보고 체크리스트 (CONSORT, STROBE, COREQ 등)
- •재현성 감사 및 문서화
VS 프로세스
1단계: 커뮤니케이션 요구사항 및 청중 분석 | 2단계: 일관성 검사와 함께 콘텐츠 초안 작성 | 3단계: 보고 지침 및 재현성 기준에 대한 검증
예시
학술 스타일 감사자
확률 점수 및 위험 분류를 통한 24개 카테고리의 AI 글쓰기 패턴 감지
역량
- •24개 카테고리 AI 패턴 감지 (Wikipedia AI Cleanup 기반)
- •확률 점수 (높음/중간/낮음 위험)
- •맥락 보존을 통한 구문 수준 세분성
- •학술 vs. 일반 AI 패턴 구분
- •인용 무결성 검증
VS 프로세스
1단계: 24개 패턴 카테고리 스캔 | 2단계: 확률 점수 할당 | 3단계: 우선순위화된 권장사항이 있는 위험 보고서 생성
예시
감지 패턴 (일부)
학술 스타일 휴먼화
학술적 무결성과 인용을 유지하면서 AI 패턴을 자연스러운 학술 문장으로 변환
역량
- •패턴별 변환 전략
- •세 가지 모드: 보수적, 균형, 공격적
- •인용 보존 및 검증
- •의미 무결성 검증
- •모든 변경사항에 대한 차이 추적
VS 프로세스
1단계: G5 감사 보고서 파싱 | 2단계: 변환 대안 생성 | 3단계: 인간이 모드 선택 | 4단계: 변환 적용 | 5단계: F5 검증
예시
변환 모드
높은 위험 패턴만 • 저널 투고
높음 + 중간 위험 • 대부분의 학술 글쓰기 (권장)
모든 패턴 • 블로그 게시물, 비공식 글쓰기
휴먼화 파이프라인 (G5 → G6 → F5)
AI 생성 텍스트 변환을 위한 3단계 프로세스:
감사
AI 패턴 감지, 위험 점수 할당
변환
모드별 휴먼화 적용
검증
변환 무결성 검증
체크포인트 통합
커뮤니케이션 에이전트는 출판 준비 상태를 강제합니다:
CP_HUMANIZATION_REVIEW
G5AI 패턴 감사 완료
CP_HUMANIZATION_VERIFY
G6무결성을 위한 변환 검증됨
일반적인 출판 워크플로
목표 저널 선택
원고 작성, 사전등록, 보고 체크리스트 준비
초안 감사 및 휴먼화
동료 심사 응답 및 재현성 검증
윤리 참고사항: 책임 있는 AI 사용
휴먼화는 아이디어를 자연스럽게 표현하는 데 도움이 되지만, AI 사용을 "감지 불가능"하게 만들지는 않습니다. 연구자는 기관 및 저널의 AI 공개 정책을 따라야 합니다. Diverga는 기만이 아닌 투명한 AI 지원 연구 커뮤니케이션을 촉진합니다.