“허위논문, 임상오류 등 사회적으로 연구과정의 투명성 이슈가 불거지면서 국내에서도 체계적으로 작성된 연구노트에 대한 요구가 커지고 있습니다.”

김지원 레드윗 대표(사진)는 최근 머니투데이와 만나 “연구기록을 모은 연구노트는 성공적 결과뿐 아니라 과정에서 생긴 실패사례와 아이디어까지 포함한 원천자료로 가치가 크다”며 이같이 말했다.

지난해 7월 설립된 레드윗은 ‘폐쇄형(Private) 블록체인’ 기술 기반의 간편 연구노트 ‘구노’를 개발한 스타트업이다. 연구노트는 여러 연구과정에서 생성된 모든 내용을 담은 기록이다. 정부 R&D(연구·개발) 과제를 수행할 때는 의무적으로 제출해야 한다.

이같은 연구노트의 중요성에도 정작 대학·연구기관·기업연구소에서 연구노트 작성은 기피 1순위 업무로 꼽힌다. 복잡한 수식 등을 손으로 하나하나 입력해야 하거나 연구자 본인의 서명과 제3자의 서명, 타임스탬프(시간 인증 정보) 등 요건에 맞춰 인증까지 일일이 받아야 해서다.

김 대표는 “현실적으로 작성과정의 불편함 때문에 연구노트 제출을 요식행위로 여기는 게 현실”이라며 “정작 연구노트가 제대로 갖춰지지 않으면 사후에 불필요한 실험과정을 되풀이하거나 기술자료를 반복해서 입증해야 하는 일들이 생길 수 있다”고 강조했다.
연구노트 작성시간 '90분→2분' 단축

레드윗의 구노는 작성·관리의 편의성에 중점을 뒀다. 수기로 하던 기록이 사진으로 찍기만 하면 자동으로 묶여 연구노트가 생성된다. 기록 저장부터 연구노트 자동작성, 위변조 방지, 서명인증, 자료수집·관리·제출까지 한번에 가능하다. 연구노트 형식도 제출기관별 요건에 맞춰 자동변경된다. 모든 기록은 블록체인 기반으로 위변조가 불가능하다.

카이스트 연구원들을 대상으로 지난해부터 3차례에 걸쳐 진행한 시범운영 결과 평균 90분 넘게 걸린 연구노트 작성시간이 1~2분 안팎으로 단축됐다. 하루평균 0.41개에 불과하던 작성률도 4.41개로 높아졌다.

실제 연구원들의 의견을 반영해 자료관리·검색기능을 더했다. 연구원 본인이 과거 기록을 빠르게 찾아보거나 다른 사람들과 중요한 부분을 공유할 수 있도록 했다. OCR(광학식문자인식) 기술과 AI(인공지능) 기술을 활용해 중요표시 부분 자동분류 ‘하이라이터’ 기능, ‘키워드 메타데이터’ 자동생성 기능 등을 갖췄다.

레드윗은 다음달 구노의 정식 서비스를 앞뒀다. 현재 누적 4만건의 서면 데이터를 활용, 26만건의 표지분류(레이블링) 데이터를 확보했다. 김 대표는 “연구노트를 작성하기 위해 들이는 시간을 줄여 연구 자체에 더 집중할 수 있도록 돕는 게 목표”라며 “장기적으로 연구노트를 IP(지식재산권)로 활용한 플랫폼사업까지 확장할 계획”이라고 말했다.



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