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Application & Purpose작품의 목적
The ocean absorbs 30% of global CO₂ -- a vital process invisible to most. This infographic makes the carbon cycle tangible through an emotionally resonant, scientifically accurate visual narrative. By framing the ocean as Earth's 'living carbon memory bank,' I aim to inspire climate awareness through beauty and hope, not fear.
바다는 전 세계 CO₂의 30%를 흡수합니다. 대부분의 사람에게는 보이지 않는 중요한 과정입니다. 이 인포그래픽은 감성적으로 와닿으면서도 과학적으로 정확한 시각 서사로 탄소 순환을 손에 잡히게 만듭니다. 바다를 지구의 '살아 있는 탄소 기억 은행'으로 그려, 두려움이 아니라 아름다움과 희망으로 기후 인식을 일깨우고자 합니다.
AI Tools & WorkflowAI 도구와 작업 흐름
DeepSeek for brainstorming and prompt refinement. Notebook LM, grounded with uploaded sources (Wikipedia, IPCC, scientific articles), generated the infographic. I guided layout, verified every element, and made manual design edits for clarity and flow.
DeepSeek로 브레인스토밍과 프롬프트 개선을 했습니다. Wikipedia, IPCC, 과학 논문 등 업로드한 출처에 근거한 NotebookLM이 인포그래픽을 생성했습니다. 레이아웃은 제가 이끌었고, 모든 요소를 검증했으며, 명료성과 흐름을 위해 디자인을 직접 수정했습니다.
Process & Iterations제작 과정과 반복
I started with DeepSeek to brainstorm visual metaphors for the ocean carbon cycle. Once I had a clear concept, I moved to Notebook LM, uploading Wikipedia articles and scientific papers to ground the AI in real science. The first few generations were visually stunning but lacked structure—information felt scattered. I refined my prompts to emphasize hierarchy, flow, and readability. I also manually adjusted layout elements and verified every statistic against my sources. The final version took about five rounds of iteration, each one getting closer to a clear, compelling narrative. The biggest lesson: AI gives you pieces, but you still have to assemble them into a story.
먼저 DeepSeek로 해양 탄소 순환의 시각적 은유를 브레인스토밍했습니다. 개념이 명확해지자 NotebookLM으로 옮겨 Wikipedia 문서와 과학 논문을 업로드해 AI가 실제 과학에 근거하도록 했습니다. 처음 몇 번의 생성물은 시각적으로 놀라웠지만 구조가 부족했습니다. 정보가 흩어져 보였죠. 위계, 흐름, 가독성을 강조하도록 프롬프트를 다듬었습니다. 레이아웃 요소도 직접 조정하고 모든 통계를 출처와 대조해 검증했습니다. 최종본까지 약 다섯 차례 반복했고, 매번 더 명확하고 설득력 있는 서사에 가까워졌습니다. 가장 큰 교훈: AI는 조각을 주지만, 그것을 이야기로 조립하는 것은 여전히 사람의 몫입니다.
A Researcher's Perspective연구자의 관점
As a high school student, what surprised me was how accessible AI made visual communication and story-telling. I used Notebook LM with my own sources, so the AI never made up facts. However, it did have its limitations. It generated nice visuals, but organizing them into a logical, clear infographic took a lot of human input. The AI is powerful, but it doesn't think like a communicator. That part still has to come from the person using it. A note to other researchers: you should not worry about AI making things up if you feed it good sources. But don't expect it to think like a communicator. The science communication part still needs a human.
고등학생으로서 놀라웠던 점은 AI가 시각 소통과 스토리텔링을 얼마나 쉽게 만들어 주는가였습니다. NotebookLM에 제 출처를 넣어 썼기 때문에 AI가 사실을 지어내지는 않았습니다. 하지만 한계도 있었습니다. 좋은 시각물은 만들었지만, 이를 논리적이고 명확한 인포그래픽으로 정리하는 데는 많은 사람의 입력이 필요했습니다. AI는 강력하지만 소통가처럼 생각하지는 않습니다. 그 부분은 여전히 사용하는 사람에게서 나와야 합니다. 다른 연구자들에게: 좋은 출처를 주면 AI가 지어낼까 걱정하지 않아도 됩니다. 하지만 소통가처럼 생각하리라 기대하지는 마세요. 과학 소통 부분은 여전히 사람이 필요합니다.