안녕하세요. 딴지입니다.

연구 데이터를 정리하고 논문을 검색하며, 실험을 효율적으로 수행하는 데 도움을 주는 컴퓨터 프로그램과 웹사이트들은 이제는 연구의 필수 요소가 되었습니다. 실험과 논문 작성 등 연구의 다양한 과정에서 효율성을 높이고 결과의 질을 개선하는 데 큰 도움을 주는 AI 툴과 연구 도구들이 점점 많아지는데 그 종류가 너무 다양하다 보니, 어떤 것을 선택해야 할지 고민되는 경우가 많습니다.

이 연재를 통해 연구자와 대학원생들이 연구 과정에서 실질적으로 도움이 되는 도구들을 한 곳에 정리하고, 각 툴의 장점과 활용법을 소개하려고 합니다. 앞으로 여러 연구 도구들을 소개하고, 각각의 기능과 활용 방법을 정리해 볼 예정입니다.

*저는 바이오메디컬공학을 전공하고 있는 대학원생으로, 앞으로 다룰 내용들이 이공계 전반, 특히 생명공학 및 의료공학 분야에 집중될 가능성이 높다는 점을 미리 말씀드립니다.

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연구에서 도식(figure)은 단순한 ‘그림’이 아니라, 연구의 핵심 메시지를 가장 직관적으로 전달하는 수단입니다. 실험 설계, 메커니즘, 결과 비교, 그리고 연구의 차별점까지 하나의 그림 안에 담아낼 수 있기 때문에, 잘 만든 도식 하나가 수십 줄의 설명보다 더 큰 설득력을 가지기도 합니다. 특히 논문, 학회 포스터, 발표용 PPT에서는 도식의 완성도가 곧 연구의 인상으로 이어지는 경우가 많아, 연구자에게 도식 제작은 선택이 아닌 필수 작업이 되었습니다.

기존에 도식을 제작할 때 가장 많이 사용되는 도구로는 PowerPoint를 기반으로 한 수작업 편집이 있으며, 여기에 BioRender, mind the graph와 같은 전문 일러스트 툴을 병행하는 경우가 많습니다. 저 역시 기본적인 도식이나 실험 스킴은 PowerPoint와 BioRender를 중심으로 제작해 왔고, 3D 구조나 공간감을 표현해야 하는 경우에는 드물게 Blender를 사용하기도 했습니다. 다만 이러한 방식은 원하는 결과물을 얻기까지 시간이 상당히 오래 걸리고, 수정이 반복될수록 피로도가 높아진다는 한계가 있습니다. 반면 최근에는 AI를 활용한 제작 도구들이 빠르게 발전하면서, 전문성과 퀄리티를 충분히 확보하면서도 훨씬 빠르게 시각 자료를 완성할 수 있는 환경이 마련되고 있습니다. 이번 글에서는 연구자가 실제로 활용할 수 있는 도식 제작 AI 도구 3가지를 소개하고, 각 도구의 특징과 간단한 활용 방법을 함께 정리해보고자 합니다.

1. 나노바나나 – 고성능 이미지 생성 AI

 Nano Banana 홈 화면

나노바나나는 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 새로운 이미지 생성 및 편집 모델로 제미나이 앱의 모든 사용자가 이용할 수 있도록 공개된 이미지 생성 AI입니다. 텍스트 기반 프롬프트만으로도 구조가 명확한 도식과 개념도를 생성할 수 있어, 연구용 그림 초안을 빠르게 제작하는 데 유용합니다.

나노바나나의 가장 큰 장점은 프롬프트 이해력이 뛰어나다는 점으로, 이미지 생성 AI분야의 주요 벤치마크 테스트에서 다수의 항목에서 1위를 차지하고 있어 성능이 우수하고 사용자 평가 점수도 높은 순위를 유지하고 있어 실제 사용성 측면에서도 우수함을 보여줍니다.

또 하나 주목할 만한 특징은 이미지의 일관성 유지 능력입니다. 일반적인 이미지 생성 AI의 경우 요청을 반복하면, 이미지마다 세부 요소가 조금씩 달라지는 경우가 많은 반면, 나노바나나는 이런 변동이 상대적으로 적습니다. 따라서 AI가 생성한 이미지에서 수정하고 싶은 부분이 있다면 추가적인 지시를 통해 AI로 이미지를 단계적으로 보완 및 수정까지 수월하게 진행할 수 있다는 점에서 유용한 도구라고 할 수 있습니다.

2. Figure Labs AI – 손그림 스케치를 변환해 주는 도구

Figure Labs 홈 화면

Figure Labs AI의 가장 큰 차별점은 손으로 끄적거린 스케치 이미지를 업로드하면 이를 정제된 figure 형태로 변환해 주는 sketch-to-figure 기능입니다. 연구 아이디어를 구상하는 단계에서 대충 그려둔 메모 수준의 그림도, 이 도구를 활용하면 발표나 논문에 사용할 수 있을 정도의 구조화된 이미지로 재구성할 수 있습니다.

특히 실험 흐름도나 전체 연구 컨셉을 빠르게 정리해야 할 때, '일단 그려보고 나중에 다듬는' 방식이 가능하다는 점에서 큰 장점이 있습니다.