{"@context":"https://schema.org","@type":"HowTo","@id":"https://bkamp.ai/es/recipes/514784e6-5582-475a-a0b1-fe34e0049ea3","name":"[Maratón de la Universidad de Sogang] ReadMap","description":"ReadMap no es una herramienta que simplemente resume y recomienda artículos, sino un agente de IA que crea un \"mapa de lectura\" para ayudar a comprender los temas de investigación.","url":"https://bkamp.ai/es/recipes/514784e6-5582-475a-a0b1-fe34e0049ea3","image":"https://media.bkamp.ai/uploads/recipe_thumbnail/2a8ffdc8-bd3f-49e9-a824-ab36ad23c5ad/c0105500-5cdf-48f1-ac1d-8cca6a5fe98e.png","inLanguage":"es-ES","datePublished":"2026-01-30T12:12:59.953954Z","dateModified":"2026-03-28T19:01:12.290165Z","author":{"@type":"Person","name":"이수아_cd2f45","url":"https://bkamp.ai/es/users/이수아_cd2f45"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"bkamp","url":"https://bkamp.ai"},"educationalLevel":"초급","category":"개발","step":[{"@type":"HowToStep","position":1,"name":"기획안","text":"

💡 아래 양식에 맞춰 프로젝트 내용을 상세하게 작성해주세요.

🚩 팀 이름
👉 ReadMap
※ 프로젝트의 개성과 포부를 담은 재치 있는 이름를 작성해주세요.

👥 구성원
👉 이수아
※ 개인 참여일 경우, 본인 이름만 작성해주세요.
※ 팀 참여일 경우, 구성원 이름을 작성해주세요.

🛠️ 구성원 역할
****👉

기획 / PM:
논문 탐색 과정에서 발생하는 ‘읽기 순서 결정 문제’를 핵심 병목으로 정의하고, 인용 수 중심 추천 방식의 한계를 분석하여 논문 간 구조적 의존성에 기반한 읽기 순서 설계 문제로 재정의
AI / 백엔드 로직 설계:
논문 본문 내 인용 위치, 참조 표현, 개념 전이 패턴 등을 활용하여 논문 간 의존성 점수를 산출하고, 이를 기반으로 읽기 경로를 생성하는 알고리즘 설계
데이터 처리 및 분석:
논문 메타데이터 및 인용 관계를 그래프 구조로 모델링하고, 중심 논문과 주변 논문을 구분하는 구조 기반 마인드맵 생성 로직 구현
UI/UX 기획:
사용자가 논문 전체 지형과 읽기 흐름을 직관적으로 이해할 수 있도록, 지도(Map) 형태의 시각적 구조와 단계별 읽기 가이드를 중심으로 한 사용자 경험 설계
※ 👑 PM/기획, 🎨 프론트엔드/디자인, ⚙️ 백엔드/AI, ☁️ 인프라/배포 등 구체적 분담

📝 프로젝트 주제
👉 논문 간 구조적 의존성을 분석하여, 연구 주제를 이해하기 위한 최적의 읽기 순서를 제안하는 AI 에이전트: ReadMap
※ 프로젝트 주제를 작성해주세요.

🚀 프로젝트 선정 배경
👉 [연구 초입에서의 구조적 혼란]
새로운 연구 주제에 접근할 때 가장 큰 어려움은 정보가 부족하다는 점이 아니라, 어떤 논문을 먼저 읽어야 하는지 판단하기 어렵다는 점입니다. 핵심 개념을 건너뛴 채 최신 논문부터 읽다 보면, 전체 구조를 놓치고 이해에 실패하는 경험이 반복됩니다.

👉 [기존 논문 추천 시스템의 한계]
기존의 논문 추천 서비스는 인용 수나 키워드 유사도를 중심으로 작동하여, 실제로 논문을 ‘이해하는 순서’나 ‘학습 흐름’을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있습니다. 인용 수가 적더라도 핵심 논문에 필수적으로 의존되는 논문은 오히려 먼저 읽어야 할 필요가 있습니다.

👉 [구조 기반 읽기 가이드의 필요성]
이에 논문을 개별 문서가 아닌 연결된 지식 구조로 바라보고, 논문 간 의존 관계를 바탕으로 한 읽기 순서와 지도를 제공하는 도구의 필요성을 느껴 본 프로젝트를 기획하게 되었습니다.
※ 본 프로젝트 주제를 선정하게 된 배경을 자유롭게 작성해주세요.

🎯 프로젝트 구현 목표

👉 [핵심 기능 1: 의존성 기반 논문 구조 분석]

ReadMap은 논문 간 관계를 단순 인용 수가 아닌 구조적 의존성 으로 정의합니다.
각 논문 간 의존성은 다음과 같은 정량적 요소를 조합하여 산출됩니다.

인용이 발생한 본문 위치 (Method, Proof, Introduction 등)
‘following’, ‘using’, ‘as defined in’과 같은 의존 표현 패턴
정리·정의·기호를 직접 참조하는 형식적 전이 여부
동일 개념을 대체할 수 있는 다른 논문의 존재 여부

이 요소들을 가중 합산한 의존성 점수를 기반으로, 논문 전체를 방향성 그래프 구조로 모델링하여 연구 주제의 중심과 주변을 구분합니다.

👉 [핵심 기능 2: 구조 기반 읽기 경로 생성]

ReadMap은 생성된 의존성 그래프를 바탕으로, 논문을 읽는 순서를 다음과 같은 명확한 규칙에 따라 설계합니다.

선행 논문 없이 이해가 불가능한 논문은 읽기 순서상 앞에 배치되지 않도록 제한
핵심 논문에 강하게 의존되는 논문은 인용 수와 무관하게 우선적으로 배치
동일한 구조 깊이에서는 개념 정의 논문 → 방법론 논문 → 확장 및 응용 논문 순으로 정렬

이를 통해 사용자는 최신 논문이나 주변부 논문부터 헤매는 것이 아니라,
중심 개념에서 출발해 자연스럽게 확장되는 읽기 경로를 제공받게 됩니다.

👉 [핵심 기능 3: 마인드맵 형태의 시각화]
논문 간 관계를 지도 형태로 시각화하여, 사용자가 현재 읽고 있는 논문의 위치와 전체 연구 지형에서의 역할을 직관적으로 파악할 수 있도록 합니다.

👉 [기술적 목표: 규칙 기반 + AI 보조 분석]
논문 전체를 정성적으로 요약하는 방식이 아닌, 명확한 규칙과 정량 지표를 중심으로 하되, AI는 패턴 인식 및 보조 분석 역할로 제한하여 일관성과 재현성이 높은 에이전트 설계를 목표로 합니다.
※ 핵심 기능 및 본 프로젝트에서 시도할 특별한 기술적 목표 등 자유롭게 작성해주세요.

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💡 프로젝트의 진행 상황을 공유해 주세요.

🏗️ 현재 구현 진척도
👉 전체 기획 대비 약 70% 구현 완료 ( AI 설명, UI 미흡)
※ 예: 전체 기획 대비 약 60% 구현 완료 (메인 페이지 및 회원가입 로직 완성)

📐 설계 및 구조도 (Architecture)
👉

1️⃣ Frontend (Vite + React + TypeScript)

사용자 입력
- 논문 제목 / 주제 / DOI 입력
주요 컴포넌트
- SearchBar : 논문 검색
- RouteView : beginner / core / fast 경로 표시
- PaperCard : 개별 논문 정보 + (향후) AI 설명 표시
Backend API 호출
- /api/search
- /api/route

2️⃣ Backend (FastAPI, Python)

검색 계층
- SemanticScholarClient : 논문 메타데이터 검색
- OpenCitationsClient : 인용 관계 보조 수집
Route Engine
- RouteModeV0
- 시드 논문 기준 인용/피인용 관계 수집
- heuristic 기반 읽기 경로 생성
AI Agent 계층
- agent_v0.py
- Gemini API 호출
- 경로 전체 설명 + 논문별 역할(role_line)·이유(reason) 생성
Cache
- FileCache 로 API 호출 및 route 결과 캐싱

[User]\n  ↓\n[Frontend (React)]\n  ↓  /api/search\n[FastAPI Backend]\n  ↓\n[RouteModeV0] ── [Semantic Scholar / OpenCitations]\n  ↓\n[AI Agent (Gemini)]\n  ↓\n[Route JSON + AI Explanation]\n  ↓\n[Frontend RouteView]

📸 주요 화면 스크린샷 / 시연 (Work in Progress)
👉

$\"image\"$ $\"image\"$ $\"image\"$

※ 현재까지 개발된 프론트엔드 화면이나 백엔드 API 작동 결과 등을 캡처하여 올려주세요.

🛠️ 기술 스택 및 라이브러리
👉

Frontend

Language: TypeScript
Framework: React (Vite)
State 관리: React Hooks (useState, useEffect)
HTTP 통신: Fetch API

Backend

Language: Python 3.10
Framework: FastAPI
HTTP Client: httpx
Environment 관리: python-dotenv
Cache: File-based Cache (custom)

External APIs / Services

Semantic Scholar API
OpenCitations API
Google Gemini API (gemini-3-flash-preview)
※ 프로젝트 구현을 위해 실제 사용 중인 기술(언어, 프레임워크, DB 등)을 나열해 주세요.

🚨 해결 중인 고민 (Troubleshooting)
👉

지금은 논문 제목/연구 주제/doi 모두 top-N 후보 리스트 → 선택 → route 방식으로 이루어져 있는데, 검색어가 논문 제목이나 doi 일때 바로 그 논문의 route를 생성하는 게 좋을 지 현재 방식대로 하는 게 좋을 지 고민이 됩니다.
※ 구현 과정에서 겪고 있는 기술적 이슈나, 멘토님의 조언이 필요한 부분을 작성해 주세요.

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