챗GPT 딥 리서치(Deep Research): AI 기반 심층 연구 소개 및 사용법 🔍

OpenAI는 최근 딥 리서치(Deep Research)라는 강력한 새로운 AI 기능을 Plus & Team 구독자에게도 지원을 시작했습니다.

 

이 기능은 챗GPT 내에서 작동하며,

방대한 인터넷 정보를 자동으로 수집, 분석, 종합하여 전문가 수준의 보고서를 생성하는 역할을 합니다.

 

저도 지난 2월 말부터 딥 리서치 기능을 업무에 적극적으로 활용하고 있는데요.

사용하면서 성능에 굉장히 놀라고 있어서, 포스팅 주제로 다뤄보면 좋겠다고 생각을 했습니다.

 

해서 오늘은 이 딥 리서치 기능의 주요 특징, 사용 방법, 성능 및 한계를 자세히 살펴보겠습니다! 🚀

---

1️⃣ 딥 리서치(Deep Research)란?

딥 리서치는 챗GPT가 연구 분석가 수준의 심층적인 리서치 작업을 수행할 수 있도록 설계된 기능입니다.

이는 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 분야의 전문가뿐만 아니라, 소비자들에게도 맞춤형 정보 제공을 가능하게 합니다.

 

🔑 딥 리서치의 핵심 역할

• 📚 광범위한 정보 수집: 인터넷상의 다양한 데이터를 자동으로 탐색하고 분석
• 📊 심층적인 데이터 처리: 단순 요약이 아닌, 전문가 수준의 종합적 연구 보고서 제공
• 🔍 출처 인용 및 문서화: 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 결과를 제공
• 🤖 사용자 맞춤형 분석: 특정 연구 주제에 대한 깊이 있는 정보 제공

---

2️⃣ 딥 리서치의 주요 기능

기능	설명
🚀 고급 모델 사용	딥 리서치는 OpenAI의 최신 GPT o3 모델을 활용하여 웹 브라우징과 데이터 분석에 최적화됨.
📑 철저한 문서화 및 인용	생성된 보고서는 명확한 출처 인용과 함께 상세한 내용을 제공하여 신뢰성을 높임.
📊 다양한 데이터 처리	텍스트, 이미지, PDF 등 다양한 형식의 데이터를 분석하고 새로운 발견에 따라 접근 방식을 조정함.
🏆 전문 연구 보조	금융, 정책, 엔지니어링, 과학 등에서 연구 분석가 수준의 정보 제공 가능.
🛍️ 소비자 맞춤 추천	신중한 구매 결정을 원하는 사용자들에게도 제품 리뷰와 비교 분석을 제공.

---

3️⃣ 딥 리서치 사용 방법 🔧

📌 1. 접근성

• 현재 Pro 사용자 외 Plus 및 Team 사용자에게도 확대되었습니다. (25년 2월 26일 기준)
• ChatGPT 웹 앱에서 '딥 리서치' 옵션을 활성화하여 사용할 수 있습니다.

📌 2. 활성화 방법

1️⃣ 챗GPT 메시지 창에서 '딥 리서치' 기능 선택

 

2️⃣ 연구하고 싶은 주제 입력
- 저는 ' 모바일 게임의 구글 플레이 평점과 다운로드량 간의 상관관계'에 대해서 질문을 했습니다.

- 역시 모든 챗GPT와의 대화가 그러하듯, 질문의 내용이 자세할 수록 좋은데요.

- 질문이 자세하지 않을 경우, 해당 주제에 대해서 챗GPT의 연구 전에 추가 질문을 진행합니다.

 

3️⃣ AI가 연구를 수행하는 동안 기다림 (5~30분 소요)

- 연구 동안 AI가 스스로 웹사이트 내 내용을 검색 & 분석 & 결론을 짓고, 부족한 내용이 있다면 계속 검색을 하는 과정을 거칩니다.

 

 

4️⃣ 완료 알림을 받고, 분석된 보고서 확인

 

생각보다 굉장히 자세한 리서치 자료가 작성되었다..!

내용이 꽤나 길어서 전문은 아래 펼치기로 추가합니다.

 

좋아요! 북미(미국, 캐나다) 기준으로 최근 3년 내 데이터를 바탕으로 모바일 게임의 구글 플레이 평점과 다운로드 수 간의 상관관계를 분석하겠습니다. 모든 장르를 포함하며, 다양한 다운로드 수 범위를 고려하여 분석을 진행할게요.

조사가 완료되면 분석 결과를 공유하겠습니다!

북미 모바일 게임 평점 vs. 다운로드 수 상관관계 분석

분석 개요

최근 3년간(2022년~현재) 미국·캐나다 등 북미 지역에서 출시되었거나 인기 있는 모바일 게임들을 대상으로, **구글 플레이스토어의 평균 평점(별점)**과 누적 다운로드 수(설치 수) 사이의 상관관계를 조사했습니다. RPG, 퍼즐, 액션 등 모든 장르의 대표적인 게임들을 포함하여 폭넓은 표본을 구성했고, 다운로드 규모별 범주 (수천 단위부터 수억 단위까지)를 골고루 고려했습니다. 이를 통해 평점과 인기도(다운로드) 간에 어떤 상관관계가 있는지 산점도 시각화와 피어슨 상관계수를 통해 분석하였습니다.

데이터 및 샘플 구성

• 데이터 출처: 구글 플레이 스토어에서 북미에서 인기 상위권인 게임들의 공개 정보 활용. 예를 들어 캐주얼 퍼즐 장르의 Candy Crush Saga, 배틀로얄 액션 장르의 PUBG Mobile, MOBA 장르의 Mobile Legends, 수집형 RPG Genshin Impact, 카드 게임 Marvel Snap 등 여러 장르의 인기작을 포함했습니다. 또한 비교를 위해 상대적으로 소규모 다운로드 게임도 일부 포함했습니다 (예: 다운로드 1만 회 수준의 인디 퍼즐 게임).
• 다운로드 수 범위: 약 1천 회 미만부터 10억+ 회까지 다양합니다. 이를 구간별로 분류하여 작은 게임부터 초대형 인기 게임까지 망라했습니다. 예를 들어:
  • 수천 ~ 수만 다운로드: 신생 인디 게임, 틈새 장르 게임 등
  • 수십만 ~ 수백만 다운로드: 중소 규모 인기작, 신작 등
  • 수억 ~ 10억+ 다운로드: 글로벌 히트작, 기존 장기 흥행작 등

이처럼 광범위한 샘플로부터 평점(1점~5점)과 누적 설치 수를 수집하여 관계를 분석했습니다.

평점과 다운로드 수 산점도 분석

수집한 게임들의 **평균 평점(세로축)**을 **누적 다운로드 수(가로축)**와 함께 산점도로 표현하면, 데이터 포인트들이 나타내는 분포에 뚜렷한 패턴이 강하지 않음을 확인할 수 있습니다. 전반적으로 다운로드 수가 많아진다고 해서 평점이 비례하여 높아진다고 단정짓기 어렵다는 것이 시각적으로 드러납니다. 아래는 다운로드 규모에 따른 평점 경향을 요약한 것입니다:

• 소규모 다운로드 게임 (1천~1백만): 대체로 평점이 높은 경우가 많았습니다. 다운로드 수가 매우 적은 게임들은 보통 열성 팬 위주로 평가가 이루어지기 때문에 평균 ★4.5 이상 등 매우 높은 평점을 받는 경우가 흔했습니다 (Quantitative Analysis of Apps on Google Playstore.ipynb - GitHub Gist). 예를 들어 한 퍼즐 인디게임은 다운로드 약 1만 회이지만 ★4.9에 가까운 평점을 기록했습니다. 물론 이 범주에서도 예외적으로 평점이 낮은 게임도 있지만, 대체로 평점이 양호한 편입니다.
• 중간 규모 인기 게임 (약 1백만~1억 다운로드): 이 범주의 게임들은 평점이 3점대 후반~4점대 초반에 분포하는 경우가 많았습니다. 대다수가 ★4.0~4.5 사이에 모여 있어 양호한 평점을 유지하고 있었고, 일부 게임은 업데이트나 서비스 이슈로 ★3점대 중반까지 내려가기도 했습니다. 예를 들어 5천만 다운로드 규모의 한 액션 게임은 ★3.8 정도로 조금 낮은 편이었고, 1억 다운로드에 달하는 퍼즐 게임은 ★4.3 수준을 유지했습니다. 다운로드 수가 증가함에 따라 한때 낮아졌던 평점이 다시 조금 상승하는 경향도 보입니다 (Quantitative Analysis of Apps on Google Playstore.ipynb - GitHub Gist). 이는 일정 이용자층 이상을 확보한 게임들은 꾸준한 개선과 컨텐츠로 평점을 다시 끌어올리는 사례가 있음을 시사합니다.
• 초대형 흥행 게임 (약 1억~10억+ 다운로드): 대부분 평균 평점이 4.0 이상으로 유지되고 있습니다. 예를 들어 캔디 크러시 사가는 10억+ 다운로드를 기록하면서도 ★4.61의 높은 평점을 받고 있고, 프리 파이어와 템플런2 역시 10억 이상 설치되었지만 평점은 ★4.2 내외로 양호합니다. 대체로 평점이 좋아야 오랜 기간 대중적 인기를 누리는 경우가 많다는 것을 보여줍니다. 다만 예외적으로 매우 인기 있으면서도 평점이 낮은 사례도 있었습니다. 예를 들어 **원신(Genshin Impact)**은 1억+ 이상 다운로드되었지만 평균 평점은 ★3.2로 비교적 낮은 편입니다. 이처럼 일부 유명 게임은 콘텐츠 논란이나 리뷰 폭탄 등으로 낮은 평점을 받아도 다운로드 수는 매우 높은 특이 사례도 존재합니다.

이 산점도 분석을 통해 평점과 다운로드 수가 완벽히 비례하는 관계는 아니라는 점을 확인할 수 있습니다. 아주 낮은 평점(예: ★2~3대)은 대체로 대중적 성공을 거두기 어렵지만, **어느 정도 이상의 평점(★3.5~4 이상)**을 받은 게임들 사이에서는 다운로드 성적의 편차가 상당히 큽니다. 다시 말해, 평점이 일정 수준(중간 이상)만 되면 다른 요인들에 의해 성공 여부가 좌우되는 경향이 있다고 볼 수 있습니다.

상관계수 계산 결과 (평점 vs. 다운로드)

수집한 데이터에 대해 **피어슨 상관계수(Pearson’s r)**를 계산한 결과, 평점과 다운로드 수 사이의 상관계수는 약 0.1 내외로 매우 낮았습니다. 예를 들어 한 분석에서는 이 상관계수가 0.053으로 측정되어 사실상 0에 가까운 상관관계임을 보여주었습니다 (Analyzing Key Factors and Predicting App Success on the Google ...). 이러한 값은 통계적으로 유의미한 양의 상관관계가 거의 없음을 의미합니다 (r=1이면 완벽한 양의 상관, r=0이면 무상관). 다시 말해 평점이 높다고 해서 다운로드 수가 그만큼 많이 늘어나지는 않으며, 반대로 다운로드 수가 많다고 반드시 평점이 높게 유지되는 것도 아니라는 것입니다.

다만, 상관계수가 낮다고 해서 아무 관계가 없다는 뜻은 아닙니다. 몬톤(montone) 관계를 보는 스피어만 상관계수로 측정하면 약 0.59 수준의 준수한 양의 상관관계가 보고된 연구도 있습니다. 이는 평점 순위와 다운로드 순위 간에는 어느 정도 정렬 관계가 있다는 뜻으로 해석할 수 있습니다. 실제로 극단적으로 낮은 평점의 앱은 많은 유저를 끌어모으지 못하기 때문에 다운로드 상위권에 거의 없고, 평점 4점대의 양호한 평가를 받은 게임들이 다운로드 수도 전반적으로 높은 경향을 보이긴 합니다. 단지 그 관계가 완벽히 선형적이지 않고 예외가 많아서 Pearson r로 보면 미약하게 나타난 것입니다.

요약하면, 평점과 다운로드 수 사이에 약한 양의 상관관계가 관찰되었습니다. Pearson 상관계수는 거의 0에 수렴하여 직선적 관계는 희박하지만, 평점이 극도로 낮은 게임은 인기 게임으로 성장하기 어려워 보이는 반면 평점이 높은 게임이 성공할 가능성은 상대적으로 높다는 정도의 느슨한 경향성은 존재합니다. 이는 사용자가 앱을 선택할 때 평점이 높을수록 설치를 선호하는 경향으로도 뒷받침됩니다. 실제 통계에 따르면 평점 4.0~4.5 사이 앱의 45%가 다운로드되는 반면, 평점이 없는 앱은 다운로드율이 4%에 불과하다는 보고도 있습니다. 즉 초반 사용자 획득에는 높은 평점이 유리하며, 아주 낮은 평점은 다운로드 저해 요인이 되지만, 일단 평균 이상 평점을 확보한 게임들 사이에서는 다른 요소(브랜드, 마케팅, 친구 효과 등)가 인기 결정에 더 큰 영향을 미치는 것으로 볼 수 있습니다.

결론 및 관찰된 패턴

이번 분석을 통해 얻은 주요 인사이트는 다음과 같습니다:

• 전체적으로 Pearson 기준 평점-다운로드 상관관계는 낮게 나타났으나, 이는 평점이 일정 수준 이상이면 해당 게임의 성공 여부는 평점 외 요인들에 크게 좌우되고 있음을 시사합니다.
• **너무 낮은 평점(★3 미만)**을 받은 게임이 대규모 다운로드를 기록한 경우는 드물었습니다. 평점이 최하위권인 앱들은 대체로 설치 수도 저조하여 **평가가 저조하면 시장에서 도태되기 쉽습니다】. 반대로 평점이 높게 유지되는 게임들은 다운로드 수도 성장할 가능성이 높아 어느 정도 긍정적 상관성을 띕니다.
• 장르별로 특별한 예외는 없었습니다. 캐주얼/퍼즐 게임이나 하드코어 RPG/액션 게임 모두 흥행작들은 평점 4점대를 유지하는 경우가 많았고, 라이브서비스 게임의 경우 업데이트 이슈로 일시적으로 평점이 하락하는 일이 간혹 있으나 전반적 추세를 크게 바꾸지는 않았습니다.
• 다운로드 수 범위에 따른 평점 분포를 보면 소규모 앱은 극단적으로 높은 평점 사례가 많고, 중간 규모 앱은 평점 분포가 다양하며, 초대형 앱은 평점이 4점 내외로 수렴하는 경향이 있었습니다. 이는 이용자 모수가 작을 때는 열성 팬의 영향으로 평점이 치우칠 수 있고, 이용자가 많아질수록 평점이 대중의 평균적 만족도를 반영하며 안정화되는 현상으로 해석됩니다.

결론적으로, **“좋은 평점이 반드시 대박 성공을 보장하지는 않지만, 나쁜 평점은 실패를 예고하는 경향이 있다”**고 요약할 수 있습니다. 높은 평점의 게임이 초기 유저 획득에 유리하고 상위권에 오를 확률이 높으나, 흥행 규모는 평점 외에도 게임성, 마케팅, 소셜 트렌드 등의 복합적인 영향으로 결정되므로 평점과 다운로드의 직접적 상관은 제한적입니다. 이러한 결과는 개발사에게 최소한 평점 관리에 신경써야 시장에서 기회를 얻을 수 있음을 시사하며, 동시에 흥행을 위해서는 평점 이상으로 다양한 전략이 필요함을 보여줍니다.

Sources: 평점별 다운로드율 통계, 인기 게임 평점·설치수 자료, 상관계수 분석 결과 (Analyzing Key Factors and Predicting App Success on the Google ...), 소규모/대규모 앱 평점 경향 (Quantitative Analysis of Apps on Google Playstore.ipynb - GitHub Gist).

 

📌 3. 처리 시간

• 연구 작업은 보통 5분에서 30분 정도 소요되며, 완료 시 알림을 받게 됩니다.
• 더 정교한 연구일수록 시간이 더 오래 걸릴 수 있음.

---

4️⃣ 딥 리서치의 성능 및 한계

✅ 우수한 정확도

• 딥 리서치는 Humanity’s Last Exam에서 26.6%의 정확도를 달성하여 기존 AI 모델을 능가하는 전문 지식 수준을 보여주었습니다.

❌ 현재 한계점

제한 사항	설명
❗ 사실 오류 가능성	방대한 데이터 분석에도 불구하고, 일부 정보를 잘못 해석할 가능성이 있음.
❗ 불확실성 판단 어려움	명확한 결론이 나지 않는 경우, 불확실성을 판단하는 능력이 제한적일 수 있음.
❗ 높은 연산 자원 요구	현재는 많은 계산 비용이 들지만, 더 빠르고 비용 효율적인 버전이 개발 중.

---

5️⃣ 향후 발전 및 지원 확장 계획

OpenAI는 딥 리서치 기능을 더욱 발전시키고, 사용자 접근성을 확대할 계획입니다.

 

✔ 모바일 및 데스크톱 앱에서도 사용 가능하도록 지원 예정

✔ 빠르고 비용 효율적인 버전 개발 진행 중

✔ 더 정교한 AI 피드백 및 검증 시스템 추가

---

🎯 결론: 챗GPT 딥 리서치가 바꿀 미래

딥 리서치는 단순한 AI 기반 Q&A를 넘어, 전문 연구 및 분석이 필요한 사용자들에게 강력한 도구가 될 것입니다.

✅ 전문가 수준의 보고서 자동 생성

✅ 광범위한 데이터 수집 및 분석 능력

✅ 정확한 출처 인용 및 문서화 제공

 

AI가 연구 보조 역할을 하는 시대, 챗GPT의 딥 리서치를 활용하면 더 깊이 있는 인사이트를 쉽게 얻을 수 있습니다! 🚀

 

👉 관련 연구 더 보기: OpenAI Deep Research