구독 중인 AI 모델 그대로
GPT, Claude, Gemini 등 익숙한 모델과 작업 방식을 피우다에서 그대로 이어가세요. 여기에 논문 근거 연결, 연구 설계, 프로젝트별 맥락 축적 등 연구자 특화 기능을 더합니다.
연구에 대해 무엇이든 물어보세요
피우다 에이전트● 준비됨연구 컨텍스트를 먼저 준비합니다
나의 연구와 관련된
논문을 등록해 주세요
등록한 논문을 바탕으로 연구 맥락을 파악하고, 목적에 맞는 다음 작업을 제안할게요. 아직 시드 논문이 없다면 검색부터 시작할 수 있어요.
논문 등록 후 이렇게 진행해요
01논문 요약 & 분석
02연구 맥락 파악
03다음 작업 제안
피우다 에이전트● 준비됨● 파이프라인 실행 중홈 · 새 대화프로젝트 · 새로운 프로젝트
피우다 에이전트● 준비됨등록된 논문 3편을 바탕으로 시작합니다
어떤 연구를
시작할까요?
목적에 맞는 연구 유형을 선택하면, 등록된 논문을 읽고 필요한 도구와 진행 순서를 제안할게요.
범용 AI로는 부족합니다.연구엔 전용 AI 환경이 필요합니다
연구 기능을 담은 기본 파이프라인
논문 요약·분석부터 새로운 아이디어 추천, 내 아이디어 검증까지. 연구에 필요한 기능을 기본 파이프라인에 담아 단계별로 진행할 수 있습니다.
- 논문 요약·분석핵심 논리와 근거를 구조화01
- 아이디어 추천교차 분석으로 연구 공백 발견02
- 아이디어 검증근거·검증 예측을 점수화03
- 논문 추천내 아이디어 보강에 필요한 논문 추천04
연구 자료를 프로젝트 구조로
에이전트와 대화하며 활용한 자료와 프로젝트 문서·데이터를 연구별로 자동 아카이빙합니다. 흩어진 자료를 한곳에서 구조화해 필요한 순간 바로 활용하세요.
연구 프로젝트 · 아카이브
엔터프라이즈 UI 연구
관련 논문3
Adaptive UI in EnterprisePDF
Human–AI CollaborationPDF
데이터 파일5
survey_responsesCSV
인터뷰 자료2
interview_P01DOCX
실험 데이터4
trial_metricsXLSX
Piuda pipeline흩어진 논문이,
흩어진 논문이,
하나의 연구 설계로
논문을 등록하면 piuda가 연구 질문·변수·방법론을 읽어 구조화합니다. 논문 사이의 공백을 교차 분석해, 아이디어 검증부터 연구 설계까지 하나의 워크스페이스에서 이어갈 수 있습니다.
01 · Your Library
논문을 등록하면 자동으로 구조화됩니다
PDF를 등록하면 연구 질문, 이론적 배경, 독립·종속 변수, 방법론, 주요 발견까지 piuda가 자동으로 읽고 구조화합니다. 분석 결과는 사용자가 설정한 언어로 보여줍니다.
02 · Discovery
교차 분석으로 연구 인사이트를 추천합니다
등록된 논문들을 교차 분석해 유의미한 조합과 연구 공백을 찾고, 검증 가치가 높은 연구 인사이트를 근거·검증 예측과 함께 점수화해 추천합니다.
03 · Validate & Enrich
아이디어를 근거 위에서 검증하고 발전시킵니다
등록된 논문들의 교차 분석 증거로 차별성과 근거 강도, 실현 가능성을 평가하고, 더 날카롭게 다듬을 방향을 제안합니다.
검증 결과를 펼쳐놓고,
늘 쓰던 AI와 대화하세요
논문을 대신 쓰지 않습니다. 익숙한 GPT·Claude 그대로, 파이프라인의 결과를 전부 기억한 채 연구를 보조합니다.
데이터 프라이버시
연구 데이터는 연구자의 것입니다
연구 데이터는 기본적으로 내 컴퓨터에 로컬로 저장됩니다. 원본 파일과 분석 결과는 연구자의 기기에 남습니다.
내 컴퓨터LOCAL
연구 문서
노트
논문 PDF로컬에만 보관
분석 결과
내 컴퓨터 저장소저장 위치
복사 방식 입고 — 원본 파일 이동·삭제 없음
piuda 서버
유료 플랜은 동기화하며, 민감한 자료는 Local Vault로 제외할 수 있습니다.
활용 사례
어떻게 사용하나요
다양한 연구 맥락에서 piuda를 활용할 수 있습니다.
새로운 연구 주제 탐색
논문은 읽었는데 어떤 연구를 해야 할지 감이 안 올 때. 논문 간 교차 분석으로 아직 연구되지 않은 공백을 자동 탐색하고, 유망한 연구 방향을 제안합니다.
적용 분야
내 아이디어 검증
연구 아이디어는 있는데 기존 연구와 얼마나 차별적인지, 근거가 충분한지 확인하고 싶을 때. 차별성·근거 강도·실현 가능성을 평가하고 발전 방향을 제안합니다.
적용 분야
선행연구 체계적 분석
관심 논문을 연결하면 에이전트가 변수·방법론·결과를 구조화하고, 논문 간 관계와 연구 공백을 교차 분석해 선행연구의 지형을 한눈에 정리합니다.
적용 분야
연구계획서 점검·보완
검증된 아이디어를 연구계획서로 발전시킬 때, piuda가 방법론의 허점과 논리적 비약을 짚어줍니다. 코멘트를 반영하면서 초안을 점점 더 단단하게 만들 수 있습니다.
적용 분야
요금
기능은 모두에게, 사용량은 연구에 맞게
에이전트와의 대화부터 논문 분석, 인사이트 발견, 연구 설계까지 모든 핵심 기능을 무료로 시작하세요. Pro는 기능을 잠그지 않습니다. 더 많은 사용량과 폭넓은 AI 모델 선택지가 필요한 연구자를 위한 플랜입니다.
자주 묻는 질문
궁금한 점이 있으신가요?
피우다는 논문을 대신 써주는 도구인가요?
아닙니다. 피우다는 논문을 대신 쓰는 도구가 아니라 연구를 설계하고 검증하는 워크스페이스입니다. 논문을 프로파일링해 주장·근거·연구갭을 구조화하고, 교차분석으로 연구 아이디어를 추천·검증합니다. 최종 판단과 글쓰기는 연구자의 몫입니다.
논문을 올리면 어떤 일이 일어나나요?
PDF나 DOI를 첨부하면 원본을 그대로 보존한 채 텍스트·메타데이터를 추출하고, 연구 목적·방법·데이터·주장·근거·연구갭을 구조화(프로파일링)합니다. 이 결과로 프로젝트를 만들어 후속 연구를 이어갈 수 있습니다.
아이디어 추천(Discovery)은 어떻게 동작하나요?
프로젝트에 모인 논문들을 교차분석해 연구갭을 찾고, 검증 가능한 연구 아이디어 조합을 추천합니다. 각 아이디어는 근거·예측과 함께 제시되며, 아이디어를 보강하는 데 필요한 논문까지 이어서 추천받을 수 있습니다.
어떤 AI 모델을 사용하나요?
대화 중에 Claude·GPT·Gemini 등 최신 모델을 직접 선택할 수 있습니다. 모든 분석은 데이터를 학습에 남기지 않는 ZDR(Zero Data Retention) 계약 엔드포인트로만 처리됩니다.
내 연구 데이터는 어디에 저장되나요?
연구 데이터는 기본적으로 내 컴퓨터에 로컬 저장됩니다. 유료 플랜에서 클라우드 동기화를 켜면 기기 간 이어서 작업할 수 있고, 민감한 자료는 Local Vault로 지정해 동기화에서 제외할 수 있습니다.
어떤 연구 분야를 지원하나요?
특정 분야에 종속되지 않습니다. HCI·사회과학·컴퓨터과학 등 다양한 분야의 논문을 프로파일링하며, 논문 검색은 OpenAlex·Semantic Scholar·CrossRef·PubMed·DBpia 5개 소스를 병렬 조회합니다.
대학·연구실 단위로 도입할 수 있나요?
네. Business 플랜으로 팀·기관 단위 도입을 지원합니다. 규모에 맞는 좌석과 맞춤 온보딩을 문의로 안내해 드립니다.