논문을 읽다가 포기해본 경험이 한 번이라도 있다면, 아마 당신도 나와 같은 고통을 겪었을 것이다. 특히 영어 논문을 자주 접해야 하는 사람이라면 그 부담은 두 배가 된다. 단순 번역기로는 해결되지 않는 논리 구조와 학문적 용어, 그 사이에 숨어 있는 연구자의 의도까지 읽어내기란 결코 쉽지 않다. 이럴 때 등장한 게 바로 Explainpaper다. 처음 이 툴을 접했을 때, 단순히 논문 요약 도구 정도로 생각했지만 직접 사용해보니 단순한 요약을 넘어서 논문 독해 자체의 패러다임을 바꿔주는 혁신 도구였다. 아래에서 그 이유를 직접적으로 설명하고, 내가 겪은 시행착오와 숨은 기능까지 아낌없이 공유해본다.
처음 마주한 Explainpaper, 그리고 첫 인상
처음 Explainpaper를 접했을 땐 이게 진짜 도움이 될까? 란 의구심부터 들었다. 사이트는 단순했다. PDF를 업로드하고 궁금한 부분을 드래그해서 질문하면, 바로 그 문장에 대한 해설이 제공된다. 사용법은 정말 직관적이었다. 따로 매뉴얼이 필요 없을 정도로 간단한 UI였고, 회원가입 없이 바로 사용이 가능했다. 하지만 단순히 문장을 번역하거나, GPT처럼 전체 내용을 요약하는 서비스가 아니라는 점이 놀라웠다. 이 도구는 문장 하나하나의 의미를 비전공자 수준에서 쉽게 풀어주는 데 초점을 맞추고 있었다. 논문을 읽다가 마주한 수많은 난해한 문장을 Explainpaper에 던져보는 것만으로도 그 의미가 명확해졌고, 이건 단순한 번역기가 제공하지 못하던 진짜 가치를 만들어냈다.
"왜 이게 안 읽히지?" 영어 논문 독해의 근본적 문제
내가 논문을 어려워했던 가장 큰 이유는 단어 자체의 문제보다, 그 문장 속에 담긴 학문적 문법 때문이었다. 예를 들어 "We hypothesize that..."으로 시작하는 문장은 단순히 가설을 소개하는 게 아니라, 그 뒤에 이어질 실험 디자인과 해석의 방향성을 암시하는 구조다. 이런 문장은 영어 자체가 익숙해도 의미 파악이 쉽지 않다. Explainpaper는 이 부분을 정확히 짚어준다. 이 문장은 어떤 개념을 정의하고 있으며, 이 개념이 논문 전체 구조에서 어떤 역할을 하고 있는지 를 알려준다. 이건 단순히 이게 무슨 뜻인가요? 라는 질문 이상의 학습 도구가 된다. 나는 이 기능 덕분에, 단어 하나하나를 해석하지 않아도 문장의 역할을 파악하며 전체 논문의 구조를 훨씬 빠르게 이해할 수 있게 되었다.
단순 요약은 그만, 문맥 이해를 돕는 방식
대부분의 사람들이 논문 요약 도구를 찾을 때 기대하는 건 빠르게 요점 파악하기 다. 하지만 Explainpaper는 요약보다는 맥락 해설 중심의 도구라는 점에서 다르다. 처음엔 이것이 불편하게 느껴지기도 했다. 전체 요약이 아니라 한 문장씩 해설을 받아야 하니, 오히려 시간이 더 걸리는 듯했기 때문이다. 하지만 실제로는 이 방식이 깊이 있는 독해를 가능하게 한다는 걸 나중에 깨달았다. 실제로 내가 읽었던 딥러닝 관련 논문에서는 수식 하나가 중요한 개념을 설명하는 열쇠였는데, Explainpaper를 통해 그 수식의 목적과 활용 맥락을 이해하니, 전체 연구가 어떻게 구성돼 있는지가 눈에 들어왔다. 마치 지도 없이 헤매던 곳에서 길을 찾은 기분이었다.
숨은 기능: 질문을 바꿔가며 얻는 더 깊은 정보
많은 사용자가 Explainpaper의 질문 기능을 한두 번 클릭하고 만족해버리지만, 이 툴의 진가는 질문 방식에 따라 해석이 달라진다는 데 있다. 처음에는 단순히 이게 무슨 뜻이야? 라고만 물었지만, 나중에는 이 문장이 이 논문의 결론에 어떤 영향을 미치나요? 라거나 이 용어는 어떤 논문에서 자주 등장하나요? 처럼 질문을 바꿔가며 해석을 요청했다. 그랬더니 Explainpaper는 마치 살아 있는 조교처럼 그 문장을 논문 전체 맥락에서 재조명해주는 식으로 반응했다. 특히 이 기능은 발표 준비나 리서치 리뷰에 큰 도움이 됐다. 교수님 앞에서 논문을 설명해야 할 때, 단순 번역이 아니라 '왜 이렇게 썼는가'까지 짚을 수 있었기 때문이다.
적용 경험: 내가 만든 리서치 노트와 발표 자료에 미친 영향
Explainpaper를 본격적으로 사용한 건 석사 수업 중 팀 프로젝트 논문 발표 때였다. 우리는 딥러닝 기반 자연어처리(NLP) 논문을 발표해야 했는데, 전공자가 아니었던 나에게는 수많은 용어가 그저 암호처럼 느껴졌다. PDF를 Explainpaper에 업로드한 후, 발표에 필요한 핵심 문장들을 하나씩 질문해가며 정리했다. 그 결과, 단순 요약을 넘어 논문이 말하고자 하는 흐름 을 그대로 리서치 노트에 정리할 수 있었고, 이걸 발표 자료에 반영했더니 논문을 정말 잘 이해했다 는 교수님의 칭찬을 들을 수 있었다. 가장 효과적이었던 건, 수식이 포함된 문장을 Explainpaper로 해설 받고 내가 직접 손으로 그 원리를 정리한 다음, 이를 시각화하여 슬라이드에 포함시켰던 경험이었다. 이건 그 어떤 번역기나 요약 도구도 할 수 없던 작업이었다.
사람들이 잘 모르는 Explainpaper의 관점: 학습 보조 도구로서의 활용
Explainpaper는 단순히 논문 해석 도구로만 인식되지만, 내가 보기에 이건 학습을 돕는 튜터형 AI 도구로 진화하고 있다. 특히 AI에 대한 기본적인 지식이 없는 이공계 외 전공자에게, 전문용어를 해설해주는 교사 역할을 해줄 수 있다. 실제로 나는 Explainpaper를 통해 얻은 설명을 ChatGPT에 던져 추가 질문을 하는 식으로 학습을 확장했다. 예를 들어 어떤 문장이 Transformer 모델의 attention mechanism을 언급 할 때, Explainpaper가 이 문장을 쉽게 해석해준 뒤, 그 내용을 바탕으로 이 메커니즘이 왜 중요한가 를 GPT에 추가적으로 물어보는 방식이다. 즉, Explainpaper는 단독 도구라기보다 AI 학습의 시작점으로 쓰기에 매우 유용한 도구다.
Explainpaper의 한계와 보완법
물론 한계도 존재한다. 기술적으로 논문 내 표나 이미지에는 질문할 수 없고, PDF의 OCR이 잘못 작동하면 문장을 인식하지 못하는 경우도 있다. 또한 질문에 대한 해설이 100% 정확하다고 믿을 수는 없기에, 최종 확인은 본인의 사고력이 필요하다. 그래서 나는 한 가지 방식을 썼다. Explainpaper에서 해설을 본 뒤, 그 내용을 내가 직접 글로 다시 써보며 정리했고, 이를 기반으로 요약 노트를 만들어갔다. 단순히 읽고 끝내지 않고, 재해석 → 정리 → 발표 준비까지 연결되는 방식으로 확장하면서, 이 도구의 한계를 충분히 보완할 수 있었다.
결론: 당신이 논문을 피하지 않고 마주하고 싶다면
결국 Explainpaper는 논문 독해의 고통 을 줄이는 것뿐 아니라, 논문을 자기화 하는 과정의 출발점이 되어준다. 단순한 독해 툴이 아닌, 사고력 기반 학습의 시작 도구라는 점에서 이 서비스는 아직 과소평가되어 있다. 특히 학위 과정 중이거나, 논문을 리뷰해야 하는 실무자에게는 단순 요약 이상의 무기가 될 수 있다. 나 역시 처음엔 귀찮은 논문 요약 도구 로 여겼지만, 지금은 연구와 발표의 내비게이션 으로 완전히 인식이 바뀌었다. 아직도 영어 논문 앞에서 막막하다면, 당신에게 필요한 건 더 많은 시간이 아니라 Explainpaper로 시작하는 한 문장에 대한 질문일지도 모른다.