DeepResearch를 활용한 자료 조사하기
ChatGPT, Perplexity, Gemni DeepResearch
들어가며
최근 자료조사에서는 AI 기반 DeepResearch 기능이 시간을 단축하고 정확도를 높이는 혁신적 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 방대한 정보를 빠르게 분석하고 체계적으로 정리할 수 있어 실무자와 연구자 모두에게 필수적인 역할을 하고 있습니다. 본 글에서는 대표적인 세 가지 AI 도구인 ChatGPT, Perplexity, Gemini를 활용하여 DeepResearch를 수행하는 방법과 각 도구의 특징, 장단점을 비교해보고자 합니다. 이를 통해 독자 여러분이 목적과 상황에 맞는 최적의 리서치 전략을 세우는 데 도움이 되기를 기대합니다.
1. ChatGPT: DeepResearch
먼저, 아래 화면에서 확인할 수 있는 바와 같이, ChatGPT에 접속을 합니다. 유료 사용자의 경우 화면 좌측 상단을 클릭하면 사용하고 싶은 GPT 모델(예: GPT-4o, GPT-4.5 등)을 선택할 수 있습니다. 해당 메뉴에서는 사용하고자 하는 GPT 모델을 선택하고, DeepResearch를 활용하기 위해 채팅창 아래 있는 '심층 리서치' 버튼을 클릭합니다. ChatGPT DeepResearch의 경우 무료 사용자는 사용이 제한되어 있습니다. 유료 사용자의 경우 Plus, Team, Enterprise 플랜의 경우 월 10회의 Deepresearch를 사용할 수 있으며 Pro 사용자의 경우 월 120회 사용하실 수 있습니다.
GPT 모델 선택하고'심층 리서치' 버튼을 활성화한 이후에는 조사 또는 작성하고자 하는 내용을 프롬프트로 넣어줍니다. 아래와 같이 '우리 기업을 전략적 HR 업무 수행을 위한 제조업 부문 2025년 시장 현황을 조사해줘'라고 프롬프트를 입력하였습니다.
프롬프트를 입력하면 DeepResearch는 추가 질문을 제시합니다. 이는 사용자가 원하는 방향으로 자료를 조사하고 보고서를 도출하기 위한 작업입니다. 제조업 중 어떤 분야를 세부적으로 원하는지 관심 있는 지역 또는 국가가 어디인지, 전략적 HR 업무 수행과 관련하여 구체적으로 알고 싶은 내용이 무엇인지 질문을 줌에 따라 그에 대한 피드백을 추가 프롬프트로 제시해 주었습니다. 자료를 제공받으면 DeepReseach는 본격적으로 자료조사를 실시하며, 자료조사에는 조사의 정도에 따라 조사 시간이 달라지지만 보통 몇 분의 시간이 소요됩니다.
조사가 완료되면, 아래와 같이 보고서가 제시됩니다. 보고서 상단의 버튼을 클릭하여 보고서 전체 내용을 미리보기 할 수 있습니다. 또한 '링크공유' 버튼을 클릭하면 링크가 복사되며 해당 링크를 다른 사람에게 제공하면 다른 사람도 해당 보고서를 열람할 수 있습니다. 문장별로 근거로 사용된 자료를 클릭하여 확인할 수 있으며, 가장 하단에는 보고서의 레퍼런스도 정리되어 제시됩니다.
다만, 이와 같은 ChatGPT: DeepResearch를 사용할 때에도 할루시네이션 현상은 항상 경계해야 합니다. 성능이 많이 개선되어 그 빈도는 크게 줄었지만, 간혹 할루시네이션이 생길 수 있으니, 해당 내용을 복사하여 Perplexity, Gemini에게 전달하고 '해당 내용은 너의 라이벌 ChatGPT가 작성한 콘텐츠야 해당 내용 중 틀린 내용을 반드시 잡아줘'라고 요청하고 다른 AI프로그램 DeepResearch를 시행하면 이러한 가능성을 최대한 낮출 수 있습니다.
2. Perplexity: DeepResearch
Perplexity는 무료 사용자는 하루 5회까지 DeepResearch 기능을 사용할 수 있습니다. 프로 사용자의 경우는 무제한으로 활용할 수 있습니다.
Perplexity DeepResearch는 프롬프트를 입력하는 즉시 빠른 속도로 관련 정보를 검색하고 요약해서 제공해 줍니다. Perplexity DeepResearch도 각 문장마다 출처 링크를 제시해 주기 때문에 해당 문장에 대한 팩트 체크를 직접 수행할 수 있습니다.
속도면에서는 ChatGPT, Gemini의 DeepResearch 보다 상대적으로 빨랐습니다. 따라서 빠르게 DeepResearch 기능 사용이 필요한 경우에는 Perplexity DeepResearch가 가장 적합한 선택일 수 있습니다. 속도는 가장 빠른 반면에 ChatGPT, Gemini DeepResearch 대비 콘텐츠의 내용 깊이는 상대적으로 요약형 자료를 제공하는데 주력하기 때문에 복합적인 주제나 통합적인 콘텐츠를 도출할 때에는 상대적으로 한계가 있을 수 있습니다. 따라서, 기초 자료조사 단계에서는 가볍게 Perplexity를 사용하고 심층분석을 ChatGPT나 Gemini DeepResearch를 활용하는 것이 좋은 서택일 수 있습니다.
3. Gemini: DeepResearch
Gemini는 DeepResearch를 유료사용자는 하루 20회, 무료사용자는 한달에 약 10회 정도 사용할 수 있습니다. 아래 화면과 같이 Gemini 메인화면에서 'Gemini와 채팅하기'를 클릭하여 Gemini 메인 화면에 접속합니다. 메인화면에서 좌측 상단에 모델 선택 메뉴를 열고 'Deep Research' 옵션을 선택한 뒤, 조사하고자 하는 주제나 질문을 입력합니다.
전략적 인사관리 수행을 위해 "우리 기업을 전략적 HR 업무 수행을 위한 제조업 부문 2025년 시장 현황을 조사해줘"와 같은 질문을 입력하면 Gemini는 해당 질문을 처리하기 위한 '연구 계획(plan)을 제시합니다. 사용자는 이 계획을 검토하고 세부 항목을 추가·수정하거나 바로 승인할 수 있습니다.
연구계획을 승인하면 조사 단계에서는 구글 검색 기반의 자료 수집과 AI 추론 과정을 결합하여, 결과를 도출합니다. 특히 모든 조사 및 추론 과정을 투명하게 보여주기 때문에 사용자는 조사 흐름을 한눈에 파악할 수 있으며, 신뢰성 검증이 수월합니다.
최종적으로 생성된 보고서는 단락별로 참고 문헌이 정리되어 있으며, 보고서 하단에는 '사용된 소스', '읽었으나 사용하지 않은 소스', '사고 과정'까지 상세하게 기록되어 있습니다. 또한 'Doc로 내보내기' 기능을 통해 워드 파일로 손쉽게 저장할 수 있어, 공식 문서 작성이나 제안서 제출 시 매우 유용합니다.
다만, Gemini는 자료조사와 정리, 사고과정 공유 등 모든 절차를 꼼꼼히 거치기 때문에, 다른 AI 도구에 비해 조사 완료까지 시간이 다소 더 소요되는 편입니다.
나가며
위에서 살펴본 바와 같이, ChatGPT는 대화형 방식으로 맞춤형 심층 리서치에 강점을 보이며 조사 방향을 세밀하게 조정할 수 있습니다. Perplexity는 빠른 속도와 명확한 출처 제공을 통해 기초 조사나 실시간 검색에 최적화되어 있습니다. Gemini는 조사 과정의 투명성과 보고서 완성도 면에서 가장 뛰어나, 특히 학술적 리서치나 정책 보고서 작성에 적합합니다. 실제 실무에서는 목표와 상황에 따라 세 도구를 적절히 선택하는 것이 중요합니다. 시간이 촉박할 때는 Perplexity, 맞춤형 심화 조사가 필요할 때는 ChatGPT, 체계적 결과물이 필요할 때는 Gemini를 활용하는 것이 이상적입니다. 특히 주요 프로젝트에서는 Perplexity로 빠르게 1차 조사 → ChatGPT로 심층 조사 → Gemini로 최종 정리하는 멀티 툴 조합 전략을 추천합니다.
Reference
조이환. (2025년 2월 26일). 오픈AI, '딥리서치' 개방…챗GPT 프로 전용→'20달러' 사용자로 확대. ZDNet Korea. https://zdnet.co.kr/view/?no=20250226084829
Perplexity AI. (2025, February 24). Introducing Perplexity Deep Research. Retrieved April 27, 2025, from https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research
Google. (2024). Deep Research Overview. Retrieved April 27, 2025, from https://gemini.google/overview/deep-research/
OpenAI. (2025, February 2). Introducing deep research. Retrieved April 27, 2025, from https://openai.com/index/introducing-deep-research/
