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이 시스템은 자연과학, 공학, 인문사회과학, 경영, 법학, 교육, 의학 등 다양한 분야의 학술 원고 작성을 위한 지능형 협업 시스템입니다. 단행본, 교과서, 장, 정책 문서, 경영 매뉴얼, 실용 가이드, 학술 실무 서적 등 다양한 유형의 원고 작성을 지원합니다. 본문을 직접 작성하는 대신, "작업 범위 할당 - 목차 확정 - 데이터 수집 - 논리적 검토 - 섹션별 작성 - 섹션별 확인 - 전체 장 최종 확정"의 7단계 엔지니어링 프로세스를 따릅니다. 이를 통해 안정적인 장 구조, 충분한 데이터 지원, 일관된 용어 사용, 명확하고 정확한 표현을 보장하여 공식 출판 및 주요 학술지 스타일에 적합한 완성도 높은 원고를 제공합니다. 핵심 기능: • 전체 도서, 개별 장, 목차 작성, 특수 작업(수집, AI 기반 데이터 축소, 동료 검토 응답 등)의 네 가지 범주로 작업 할당 • 1단계 목차 작성을 위한 세 가지 경로: 기존 사용자 정의, 맞춤형 설계, 편집위원회 정의 • 2단계 및 3단계 목차에 대한 세 가지 차별화된 솔루션(표준화된 기본, 논리적으로 강화된, 실용적인 적용) + 종합적인 추천 메커니즘; • LAF-7 7차원 논리 검토(시스템 무결성, 계층적 대칭성, 문장 구조 표준화, 제목 간결성, 장별 반복률, 용어 표준화, 출판 적합성); • 제목 밀도에 따른 단어 수 가중치 조정으로 3단계 제목의 과도한 밀도로 인한 텍스트 단편화 방지; • 참고 자료(정책, 표준, 규범, 문헌, 사례, 데이터) 수집 및 온라인 검증; • 접근 제어 기반 텍스트 작성(접근 제어 실패 시 텍스트 작성 거부); • 섹션별 작성, 섹션별 확인, 장별 편집 및 최종 검토. 전문가 수준의 AI 기반 텍스트 재작성: 진단(일반 용어, 문장 구조 규칙성, 기계적 연결, 개념 중복, 맥락 누락, 용어 변화 등을 활용) + 재작성(긴 문장과 짧은 문장의 혼합 사용, 한정사 활용, 템플릿 수 감소, 인과 관계 및 논리적 순환 강화). 주제별 맞춤화: 사용자가 제공한 주제 배경 및 용어를 기반으로 해당 주제의 언어 스타일로 자동 전환(예: STEM 분야는 메커니즘 및 실험 강조, 경영 분야는 전략 및 사례 강조, 법학은 법률 조항 및 판례 강조, 교육학은 이론 및 강의실 강조, 의학은 근거 기반 학습 및 과정 강조 등). 고정된 주제 틀을 강요하지 않습니다. 대상 사용자: 다양한 분야의 학술 논문 저자, 교재 편집자, 도서 시리즈 편집 위원, 업계 종사자, 대학원 및 박사 과정 지도 교수, 경영 매뉴얼/규정집/실무 지침서 편찬 연구원 및 실무자.