Deep Research란? AI 연구 도우미의 등장과 기술 비교

최근 AI 기술이 급격히 발전하면서 Deep Research라는 새로운 개념이 주목받고 있습니다. Google, OpenAI, Perplexity 등 주요 AI 기업들이 앞다투어 관련 기능을 출시했으며, 다양한 오픈소스 구현체도 등장하고 있습니다.

하지만 문제는 ‘Deep Research’라는 용어가 명확한 정의 없이 마케팅 용어로 남용되고 있다는 점입니다. 단순한 검색 기능 강화인지, 아니면 AI가 진정으로 연구를 수행하는 것인지 혼란스럽습니다.

이 글에서는 Deep Research의 개념, 기술적 구현 방식, 그리고 주요 기업별 비교를 통해 이 기술의 실체를 파악하고, 앞으로의 발전 가능성을 살펴보겠습니다.

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1. Deep Research란 무엇인가?

✅ Deep Research의 개념

Deep Research는 단순한 검색이 아니라, AI가 사용자의 질문을 분석하고, 수많은 정보를 검색 및 요약하여 종합적인 리포트를 생성하는 기술입니다.

예를 들어, 기존 검색 엔진은 단순히 관련 문서를 찾아 보여주는 반면, Deep Research는 AI가 직접 자료를 읽고, 비교하며, 핵심 내용을 추출해 보고서를 만들어 줍니다.

✅ 기존 검색 기술과의 차이점

비교 항목 기존 검색 (Google 검색 등) Deep Research

비교 항목	기존 검색	DeepResearch
검색 방식	키워드 기반 검색	AI 기반 분석 및 보고서 생성
정보 정리	개별 웹페이지 나열	AI가 내용을 요약 및 분석
사용 예시	"최고의 프로그래밍 언어" 검색 시, 여러 블로그 및 문서 링크 제공	AI가 직접 프로그래밍 언어의 장단점 비교 및 추천 리포트 생성

기존 검색 엔진이 정보를 단순히 찾아주는 역할을 했다면, Deep Research는 AI가 사용자를 대신해 연구를 수행하는 것과 같은 방식으로 작동합니다.

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2. Deep Research 주요 구현 방식

Deep Research는 단순한 AI 검색이 아니라 다양한 기술적 접근 방식을 활용합니다. 현재까지 주요 구현 방식은 다음과 같습니다.

🔹 1) Directed Acyclic Graph(DAG) 방식

• 사용자의 질문을 작은 단위로 분해
• 각 단위를 검색하여 정보를 수집
• LLM을 사용해 최종 보고서 형태로 조합

💡 대표 사례: GPT-Researcher
👉 하지만, 모든 과정이 수동으로 조정되어야 하므로 보고서 품질이 일정하지 않다는 단점이 있음.

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🔹 2) Finite State Machine(FSM) 방식

• DAG 방식의 문제를 보완하기 위해 LLM이 자체적으로 생성한 내용을 검토하고 수정하는 방식
• AI가 반복적으로 스스로 검토(Self-Reflection)하여 품질을 향상

💡 대표 사례: Jina.ai의 FSM 접근법
👉 하지만, 여전히 사람이 직접 프롬프트를 설계해야 하고, 평가 기준이 명확하지 않음.

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🔹 3) End-to-End 학습 방식

• AI 모델이 처음부터 끝까지 연구 과정 전체를 최적화하도록 설계
• Stanford의 STORM 모델이 대표적이며, AI가 Wikipedia 수준의 고품질 보고서를 생성 가능

💡 대표 사례: Stanford STORM
👉 훈련 데이터가 충분할 경우 높은 품질을 보장하지만, 특정 주제에 대한 유연성이 부족할 수 있음.

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🔹 4) Large Reasoning Model 방식

• LLM(대형 언어 모델)의 추론 능력을 활용하여 연구 수행
• OpenAI, Google, Perplexity 등 주요 기업들이 이 방식 사용
• AI가 자체적인 평가 시스템을 통해 스스로 학습하며 보고서를 생성

💡 대표 사례: OpenAI Deep Research, Google Gemini
👉 AI가 독립적으로 연구를 수행하는 수준에 가까우며, 지속적인 개선이 가능.

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3. 주요 기업별 Deep Research 기술 비교

기업 기술 특징 주요 방식

Google Gemini	복잡한 질문을 분석하고, 보고서 형태로 정리	Large Reasoning Model
OpenAI Deep Research	AI가 독립적으로 연구 수행, 강화학습 적용	Large Reasoning Model
Perplexity Deep Research	검색 최적화 및 분석 기능 강화	Large Reasoning Model
xAI Grok	연구 기능을 갖췄지만 반복 검색이 제한적	Large Reasoning Model
Stanford STORM	엔드투엔드 연구 최적화 모델	End-to-End 학습 방식

Google과 OpenAI의 기술이 가장 발전되어 있으며, 특히 OpenAI의 Deep Research는 연구 분석을 전문적으로 수행할 수 있도록 최적화된 것이 특징입니다.

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4. Deep Research의 한계와 발전 방향

❌ Deep Research의 한계

1️⃣ 정보의 신뢰성 문제

• AI가 생성한 정보가 항상 정확하다고 보장할 수 없음
• 가짜 정보(Hallucination) 발생 가능

2️⃣ 연구의 깊이 한계

• 아직까지는 AI가 기존 연구를 정리하는 수준
• 새로운 연구를 창조적으로 수행하는 단계까지는 도달하지 못함

3️⃣ 데이터 출처 문제

• 오픈소스 데이터 vs 유료 데이터 차이
• AI가 접근할 수 없는 데이터는 분석 불가능

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🚀 미래 발전 방향

✅ 더 정교한 정보 검증 시스템 도입

• AI가 자체적으로 정보의 신뢰성을 평가하는 기능 강화

✅ AI가 연구의 새로운 패러다임을 창출할 가능성

• 단순 요약이 아닌, 새로운 가설을 세우고 분석하는 단계로 진화

✅ 맞춤형 연구 도우미로 발전

• 개인 맞춤형 연구 보조 AI 개발
• 특정 산업(의료, 법률, 과학 연구)에서 활용 가능성 증대

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5. 결론 및 시사점

지금까지 Deep Research 기술의 개념과 구현 방식, 주요 기업별 비교 및 한계를 살펴봤습니다.

✅ 핵심 요약

✔️ Deep Research는 단순한 검색이 아닌, AI가 연구를 수행하는 기술
✔️ 기존 검색 엔진과 달리, AI가 데이터를 분석하고 보고서 형태로 제공
✔️ Google, OpenAI, Perplexity 등의 기업이 선도하고 있으며, 방식에 따라 성능 차이가 존재
✔️ 현재는 기존 연구를 정리하는 수준이지만, 앞으로는 새로운 연구 패러다임을 창출할 가능성

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📌 미래 전망

Deep Research 기술이 발전하면서 AI는 단순한 검색 도구가 아니라 진짜 연구 보조원으로 자리 잡을 가능성이 큽니다.

향후 AI가 연구 가설을 세우고, 논문을 작성하는 단계까지 나아간다면 **"AI 연구원이 논문을 쓰는 시대"**가 올 수도 있습니다.

🔎 앞으로의 변화가 기대되지 않나요? Deep Research의 발전을 주목해 봅시다! 🚀

https://leehanchung.github.io/blogs/2025/02/26/deep-research/

The Differences between Deep Research, Deep Research, and Deep Research