학술 출판은 고품질의 시각적 콘텐츠를 요구하지만, 전문적인 과학 일러스트레이션을 만드는 것은 전통적으로 값비싼 소프트웨어, 전문적인 디자인 기술, 그리고 상당한 시간 투자를 필요로 했습니다. 단일 다중 패널 그림 하나를 완벽하게 만드는 데 몇 시간 또는 심지어 며칠이 걸릴 수 있으며, 저널 표지 아트는 상당한 비용으로 전문 과학 일러스트레이터를 고용해야 하는 경우가 많습니다.
AI 기반 과학 일러스트레이션의 등장은 이러한 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 한때 며칠이 걸리던 작업이 이제는 몇 분 안에 이루어지며, 디자인 전문 지식의 장벽이 극적으로 낮아졌습니다. 이제 연구자들은 과학적 정확성과 스토리텔링에 집중할 수 있고, AI는 전문적인 수준의 그래픽 기술적 실행을 담당합니다.
이 포괄적인 가이드는 AI 일러스트레이션이 학술 출판을 혁신하는 다섯 가지 필수 애플리케이션을 탐색합니다. 최고 수준의 저널에서 요구하는 그래픽 초록부터 복잡한 다중 패널 연구 그림에 이르기까지, 출판 준비 완료를 위해 AI를 활용하는 방법을 정확히 알게 될 것입니다.
이 튜토리얼에서 배우게 될 내용은 다음과 같습니다:
- 몇 분 안에 저널 품질의 그래픽 초록을 만드는 방법
- 경쟁력 있는 저널 표지 아트를 생성하는 기술
- 일관된 다중 패널 연구 그림을 제작하는 방법
- 복잡한 실험 워크플로를 시각화하는 전략
- 보충 자료를 신속하게 생성하는 접근법
각 애플리케이션을 자세한 예시와 즉시 사용할 수 있는 실행 가능한 프롬프트 템플릿과 함께 살펴보겠습니다.
애플리케이션 1: 그래픽 초록 및 TOC 그래픽
이것들은 무엇이며 왜 중요한가요?
그래픽 초록(목차 그래픽 또는 TOC 그래픽이라고도 함)은 전체 연구 논문의 단일 그림 시각적 요약입니다. Elsevier, Springer Nature, Cell Press, American Chemical Society를 포함한 주요 출판사들은 이제 모든 제출물에 그래픽 초록을 요구하거나 강력히 권장합니다. 이러한 그래픽은 저널 목차, 검색 결과, 소셜 미디어 공유에서 눈에 띄게 나타나 독자들이 귀하의 논문에 참여할지 여부를 결정하는 경우가 많습니다.
전통적인 과제
효과적인 그래픽 초록을 만드는 것은Several challenges를 제시합니다:
- 디자인 기술 장벽: 복잡한 연구를 단일의 매력적인 시각 자료로 압축하려면 대부분의 연구자들이 부족한 그래픽 디자인 전문 지식이 필요합니다.
- 소프트웨어 비용: Adobe Illustrator와 같은 전문 도구는 값비싼 구독료와 상당한 학습 곡선을 요구합니다.
- 시간 투자: 저널 사양을 충족하면서 디자인을 반복하는 데 8-12시간 이상이 소요될 수 있습니다.
- 형식 요구 사항: 다른 저널은 다른 가로세로 비율(1:1, 4:3, 16:9) 및 치수 사양을 요구합니다.
AI가 이러한 문제를 해결하는 방법
AI 일러스트레이션 플랫폼을 통해 자연어 설명을 통해 출판 준비가 완료된 그래픽 초록을 생성할 수 있습니다. 디자인 요소를 수동으로 조작하는 대신, 연구 서사를 설명하고 시각적 요소를 지정한 다음 AI가 구성, 스타일링 및 레이아웃을 처리하게 합니다. Illustrator에서 몇 시간이 걸릴 수정 작업도 간단한 프롬프트 수정으로 몇 분 안에 완료할 수 있습니다.
그래픽 초록의 주요 요구 사항
시각적 계층: 연구 진행 상황을 보여주는 명확한 좌우 또는 상하 흐름 단순화: 복잡한 방법을 필수 요소로만 압축 라벨링: 적절한 과학 용어를 사용한 간결한 영어 텍스트 라벨 가로세로 비율: 저널 요구 사항에 따라 일반적으로 4:3 가로 또는 1:1 정사각형 정보 밀도: 포괄적인 범위와 시각적 명확성 사이의 균형
예시 프롬프트 템플릿
Scientific graphical abstract for nanoparticle drug delivery system, 4:3 landscape format,
modern flat illustration style with vibrant gradient colors (blue to purple theme).
Left-to-right workflow with 4 connected stages:
Stage 1 "Synthesis": Elegant spherical gold nanoparticles (AuNP) with glossy metallic
texture, size label "50 nm", floating in space with subtle glow effect.
Stage 2 "Drug Loading": Same nanoparticles now decorated with red doxorubicin molecules
(shown as small hexagonal shapes) attaching to surface, chemical structure hints visible,
label "DOX conjugation".
Stage 3 "Targeted Delivery": Stylized purple cancer cell with surface EGFR receptors
(Y-shaped proteins in green), nanoparticles approaching and binding to receptors,
dynamic motion arrows, label "EGFR+ tumor cell".
Stage 4 "Release": Cross-section of cell interior showing acidic lysosome (light blue
vesicle) with "pH 5.5" indicator, nanoparticle releasing red drug molecules with small
burst effect, nucleus visible in background.
Connect stages with elegant curved arrows in gradient color. Use soft shadows for depth,
clean sans-serif labels in white/dark text, minimalist modern aesthetic similar to
Cell Press or Nature Nanotechnology journals. Professional vector-style illustration,
high contrast, publication-ready quality, no cluttered details.
결과: 적절한 과학적 라벨, 적절한 가로세로 비율, 저널 제출에 적합한 전문적인 스타일링을 갖춘 완전한 약물 전달 워크플로를 보여주는 깔끔하고 출판 준비가 완료된 그래픽 초록입니다.
애플리케이션 2: 저널 표지 아트 제출
표지 특집의 명성
Nature, Science, Cell 또는 기타 권위 있는 저널의 표지에 연구를 게재하는 것은 귀하의 작업의 가시성과 인용 영향력을 크게 높이는 경력의 이정표를 나타냅니다. 그러나 표지 아트 제출은 치열한 경쟁에 직면합니다. 저널은 종종 각 호마다 수백 건의 제출물 중에서 선택합니다. 선정되는 이미지는 과학적으로 정확할 뿐만 아니라 뉴스 스탠드에서 주목을 끌 만큼 예술적으로도 매력적이어야 합니다.
전통적인 장벽
예술적 기술 요구 사항: 표지 아트는 일반적인 과학 그림을 뛰어넘는 시각적 정교함을 요구합니다. 전문 일러스트레이터 비용: 의료 또는 과학 일러스트레이터를 고용하는 데 이미지당 $1,000-$5,000가 소요될 수 있습니다. 의사소통 문제: 외부 예술가에게 과학적 비전을 전달하려면 상당한 왕래가 필요합니다. 빡빡한 마감일: 표지 제출은 종종 수락과 출판 사이에 좁은 기간을 가집니다. 불확실성: 선정에 대한 보장 없는 높은 투자
AI의 경쟁 우위
AI 일러스트레이션은 표지 품질의 예술 작품에 대한 접근을 민주화합니다. 여러 디자인 개념을 신속하게 생성하고, 편집 피드백을 기반으로 반복하며, 전통적으로 전문 일러스트레이터가 필요했을 예술적 스타일을 얻을 수 있습니다. 이 모든 것이 비용과 시간의 극히 일부로 가능합니다. 추가 비용 없이 다양한 구성, 색 구성표 및 시각적 은유를 실험할 수 있는 능력은 진정으로 경쟁력 있는 제출물을 가능하게 합니다.
저널 표지의 주요 요구 사항
세로 방향: 잡지 크기에 맞게 일반적으로 3:4 또는 9:16 가로세로 비율 시각적 영향: 썸네일 크기에서 작동하는 대담하고 시선을 사로잡는 구성 과학적 정확성: 예술적 해석은 기술적 정확성을 유지해야 합니다. 최소한의 텍스트: 일반적으로 저널 브랜딩 및 호 정보만 포함됩니다. 고해상도: 출판 품질 출력 (최소 300 DPI) 개념적 명확성: 연구 중요성에 대한 즉각적인 시각적 전달
예시 프롬프트 템플릿
Nature journal cover design, 3:4 portrait format, featuring neuroscience breakthrough,
detailed human brain cross-section center stage, neural networks glowing with bioluminescent
blue and purple, synaptic connections visible as golden sparks labeled "Synaptic Plasticity",
optogenetic fiber optic probe labeled "Optogenetic Stimulation, 473nm", memory engram neurons
highlighted in bright green labeled "Memory Engram Cells", anatomical accuracy with
hippocampus and prefrontal cortex regions identifiable, deep dark blue gradient background
transitioning to purple, labels in clean white sans-serif font, ultra-detailed 8K resolution,
photorealistic medical illustration quality, dramatic scientific photography lighting,
premium Nature cover aesthetics, minimalist text placement
결과: 기술적 정밀함과 예술적 매력을 결합하여 기술적 정밀함과 예술적 매력을 결합한 시각적으로 매우 뛰어나고 과학적으로 정확한 표지 이미지로, 세로 표지 형식을 가진 최고 수준의 저널에 제출하기에 적합합니다.
애플리케이션 3: 다중 패널 연구 그림
과학 논문의 기반
다중 패널 그림은 연구 논문의 핵심 시각적 콘텐츠를 구성하며, 일반적으로 표준 논문의 Figure 1-6을 차지합니다. 이 복합 그림은 실험 데이터, 구조 다이어그램, 통계 분석 및 기계론적 그림을 응집력 있는 패널로 결합하여 연구의 서사를 뒷받침합니다. Cell, Nature Methods, PNAS와 같은 저널은 일관된 글꼴, 명확한 패널 라벨(A, B, C, D), 적절한 스케일 바 및 통계 주석을 포함하여 다중 패널 그림에 대한 엄격한 형식 요구 사항을 가지고 있습니다.
전통적인 제작 과제
소프트웨어 복잡성: Adobe Illustrator 또는 유사한 벡터 그래픽 소프트웨어는 숙달하는 데 몇 달이 걸립니다. 일관성 유지: 4-8개 패널 전체에 걸쳐 균일한 스타일링을 보장하려면 세심한 주의가 필요합니다. 수정 부담: 검토자 피드백은 종종 응집력을 유지하면서 여러 패널을 다시 생성해야 합니다. 조립 워크플로: R/Python의 데이터 플롯을 개념 다이어그램과 결합하려면 여러 도구가 필요합니다. 파일 크기 관리: 벡터 그래픽은 복잡한 생물학적 그림으로 인해 다루기 어려워질 수 있습니다. 색상 접근성: 색맹 친화적인 팔레트를 보장하는 것은 또 다른 복잡성을 추가합니다.
AI가 다중 패널 그림 생성을 간소화하는 방법
AI 일러스트레이션을 통해 단일의 포괄적인 프롬프트에서 모든 패널을 지정할 수 있으므로, 스타일, 색상 팔레트 및 라벨링 규칙에서 자동 일관성을 보장합니다. 서로 다른 소스에서 패널을 조립하는 대신, 그림의 전체 개념/메커니즘 구성 요소를 응집력 있는 단위로 생성한 다음 실험 데이터 플롯을 오버레이할 수 있습니다. 이 접근 방식은 조립 시간을 극적으로 줄이고 시각적 조화를 보장합니다.
다중 패널 그림의 주요 요구 사항
패널 라벨링: 일관된 위치(일반적으로 왼쪽 상단)에 명확한 A, B, C, D 라벨 균일한 스타일링: 모든 패널에 걸쳐 일관된 글꼴, 선 두께 및 색 구성표 적절한 레이아웃: 논리적인 2×2, 1×4 또는 3×2 그리드 배열 스케일 표시기: 적절한 스케일 바, 축 라벨 및 측정 단위 통계 표기법: P-값, 오류 막대 및 유의성 표시 범례 배치: 중요한 정보를 가리지 않는 명확한 범례
예시 프롬프트 템플릿
Multi-panel research figure for cell signaling paper, 4:3 landscape orientation, 2×2 grid
layout with labeled panels. Panel A (top-left): "A. Receptor Activation" showing GPCR
protein structure with ligand binding, labels "Agonist, GPCR, G-protein α/β/γ subunits".
Panel B (top-right): "B. Signal Cascade" displaying sequential pathway "Ras→Raf→MEK→ERK"
with phosphorylation sites marked "P", arrows indicating activation. Panel C (bottom-left):
"C. Nuclear Translocation" showing ERK moving from cytoplasm to nucleus, labeled compartments
"Cytoplasm, Nuclear Membrane, Nucleus", transcription factors "c-Fos, c-Jun". Panel D
(bottom-right): "D. Gene Expression" with DNA double helix and mRNA transcription, genes
labeled "c-myc, cyclin D1", output "Cellular Proliferation". Consistent blue-purple color
scheme, clean white background, professional cell biology textbook style, Arial font for
all labels, publication-ready quality
결과: 일관된 스타일링, 명확한 패널 라벨, 전문적인 생물학적 일러스트레이션 품질을 갖춘 응집력 있는 다중 패널 그림으로, 원고 제출에 직접 포함하기에 적합합니다.
애플리케이션 4: 방법 워크플로 다이어그램
복잡한 프로토콜 시각화
방법 워크플로 다이어그램은 쓰여진 실험 프로토콜을 독자들이 한눈에 이해할 수 있는 시각적 로드맵으로 변환합니다. 이러한 다이어그램은 Nature Protocols, PLOS ONE, Scientific Reports와 같은 방법 중심 저널에서 점점 더 많이 요구되고 있습니다. 잘 설계된 워크플로 다이어그램은 세포 배양, 동물 연구, 생화학적 분석 또는 전산 파이프라인과 관련된 복잡한 다단계 절차를 텍스트 설명만으로는 훨씬 더 효과적으로 명확히 할 수 있습니다.
전통적인 장애물
프로토콜 복잡성: 분기 결정 지점을 포함하는 다주 실험은 시각화하기 어렵습니다. 아이콘 생성: 실험실 장비, 시약 및 절차에 대해 일관된 아이콘을 생성하려면 디자인 기술이 필요합니다. 타임라인 통합: 명확성을 유지하면서 시간적 진행(Day 0, Day 7, Day 14)을 표시합니다. 의사 결정 트리: 실험 결과에 따라 조건부 단계를 설명하는 것은 복잡성을 더합니다. 공간 제약: 포괄적인 워크플로를 저널 그림 크기 제한에 맞춥니다. 업데이트 부담: 프로토콜 수정은 광범위한 다이어그램 수정을 요구합니다.
AI 기반 워크플로 생성
AI는 실험 프로토콜에 대한 자세한 설명을 해석하고 적절한 아이콘, 타임라인 마커 및 결정 지점을 포함하는 명확하고 순차적인 워크플로 다이어그램을 생성할 수 있습니다. 특정 시점 및 절차 세부 사항이 포함된 자연어로 프로토콜을 설명함으로써 전통적으로 아이콘 라이브러리 검색 및 레이아웃 개선에 몇 시간이 걸렸을 출판 준비가 완료된 워크플로 다이어그램을 생성할 수 있습니다.
방법 워크플로의 주요 요구 사항
순차적 흐름: 명확한 좌우 또는 상하 진행 단계 번호 매기기: 명시적인 숫자 순서(1, 2, 3, 4...) 타임라인 마커: 일, 주 또는 시간이 명확하게 표시됩니다. 장비 아이콘: 실험실 기기 및 재료에 대한 인식 가능한 표현 샘플 추적: 워크플로를 통한 샘플 유형 및 수량의 명확한 표시 결정 지점: 프로토콜 변형을 위한 시각적 분기 결과 지표: 최종 판독값 또는 측정값 강조 표시
예시 프롬프트 템플릿
Experimental workflow diagram for CRISPR gene editing study, 16:9 horizontal format,
left-to-right progression with 6 numbered steps connected by blue arrows. Step 1:
"1. sgRNA Design (Day 0)" with computer icon and target gene sequence "Target: BRCA1 exon 5",
Step 2: "2. Plasmid Construction (Day 1-3)" showing circular plasmid with Cas9 and sgRNA
elements labeled, Step 3: "3. Cell Culture Preparation (Day 4)" with flask icon and cells
labeled "HEK293T, 80% confluence", Step 4: "4. Transfection (Day 5)" with electroporation
device labeled "Nucleofection, 2×10⁶ cells", Step 5: "5. Selection & Expansion (Day 6-12)"
with antibiotic selection marker "Puromycin 2μg/mL", Step 6: "6. Genotype Verification
(Day 14)" with DNA sequencing output showing "Indel Analysis, Sanger Sequencing". Timeline
bar at bottom showing day numbers, sample size "n=3 biological replicates" noted, modern
flat design style, purple and blue color scheme, clean white background, professional
scientific workflow aesthetics
결과: 적절한 타임라인, 장비 표현 및 절차적 명확성을 통해 독자가 실험 프로토콜을 시각적으로 안내하는 포괄적이고 따라하기 쉬운 워크플로 다이어그램으로, 방법 섹션 또는 프로토콜 논문에 적합합니다.
애플리케이션 5: 보충 그림
보충 자료의 중요성 증가
현대 연구 논문은 포괄적인 데이터 검증, 대체 분석 및 상세한 방법론적 지원을 제공하기 위해 광범위한 보충 자료에 점점 더 의존하고 있습니다. 본문 그림은 엄격한 숫자 제한(일반적으로 6-8개)에 직면하지만, 보충 섹션에는 수십 개의 추가 그림이 포함될 수 있습니다. 그러나 이러한 보충 그림은 여전히 전문적인 품질을 요구합니다. 이들은 동료 검토를 거치며 논문의 중요한 주장을 뒷받침합니다.
시간 및 자원 제약
볼륨 문제: 10-20개의 보충 그림을 생성하려면 상당한 시간 투자가 필요합니다. 품질 기대치: 검토자들은 보충 그림이 본문 품질 표준을 유지할 것으로 기대합니다. 일관성 요구 사항: 보충 그림은 본문 그림의 스타일링 및 규칙과 일치해야 합니다. 반복 요구 사항: 추가 분석에 대한 검토자 요청은 신속한 그림 생성을 요구합니다. 자원 할당: 저자는 모든 그림에 걸쳐 제한된 시간과 예산을 우선 순위화해야 합니다. 문서화 부담: 각 보충 그림에는 상세한 캡션 및 방법 설명이 필요합니다.
AI의 효율성 우위
AI 일러스트레이션은 주된 그림과 일관성을 유지하는 보충 그림을 신속하게 생성하는 데 탁월합니다. 주된 그림을 통해 시각적 스타일과 라벨링 규칙을 설정하면 일관된 프롬프트 형식을 통해 수많은 보충 그림에 해당 스타일을 복제할 수 있습니다. 이를 통해 전통적으로 보충 콘텐츠를 제한했던 시간 투자 없이 포괄적인 지원 데이터를 제공할 수 있습니다.
보충 그림의 주요 요구 사항
스타일 일관성: 주된 그림의 글꼴, 색상 및 레이아웃 규칙과 일치 명확한 참조: 본문에서 쉽게 참조 가능(Figure S1, Figure S2...) 독립적 명확성: 보충 그림은 독립적으로 이해할 수 있어야 합니다. 포괄적인 라벨링: 추가 데이터를 표시할 때는 주된 그림보다 더 상세한 라벨 파일 형식 준수: 보충 파일 형식에 대한 저널 요구 사항 충족 해상도 표준: 보충 상태에도 불구하고 출판 품질 유지
예시 프롬프트 템플릿
Supplementary figure showing alternative pathway analysis, 4:3 landscape format,
comparison layout with two parallel pathways side-by-side. Left pathway labeled
"Canonical Pathway: mTORC1 Activation" showing insulin receptor, PI3K, Akt, TSC1/2
complex, Rheb, and mTORC1 with phosphorylation sites marked "Ser2448", arrows indicating
activation cascade, ATP production outcome. Right pathway labeled "Alternative Pathway:
AMPK-Independent Activation" showing glucose deprivation sensor, REDD1 protein, direct
TSC1/2 regulation, alternative mTORC1 activation, different phosphorylation pattern
"Ser2481", autophagy outcome. Both pathways use matching blue-purple color scheme,
consistent protein shape styles, identical arrow styling, annotations in Arial font,
gray box backgrounds for each pathway, comparison arrows showing "vs." in center,
title "Figure S3: Comparison of mTORC1 Activation Mechanisms" at top, professional
molecular biology illustration quality matching main figure style
결과: 본문 그림과 시각적 일관성을 유지하면서 동료 검토를 통해 논문의 주장을 뒷받침하는 데 적합한 상세한 비교 분석을 제공하는 전문적인 보충 그림입니다.
출판 준비 AI 그림을 위한 실용적인 팁
이제 다섯 가지 주요 애플리케이션을 이해했으므로, AI 생성 그림이 출판 표준을 충족하도록 보장하는 필수 팁을 소개합니다.
보편적 품질 체크리스트
AI 생성 그림을 제출하기 전에 다음을 확인하십시오:
1. 해상도 및 형식 요구 사항
- 인쇄 출판물의 경우 최소 300 DPI
- TIFF 또는 고품질 PNG 형식 (최종 제출용으로 JPG가 아님)
- 인쇄 저널의 경우 CMYK 색상 모드 (온라인 전용의 경우 RGB)
- 저널 제한 내 파일 크기 (일반적으로 최대 10-25 MB)
2. 가로세로 비율 준수
- 저자 지침에서 저널의 특정 요구 사항 확인
- 일반적인 비율: 4:3 가로, 3:4 세로, 16:9 와이드스크린, 1:1 정사각형
- 공간 계산에 그림 범례 고려
- 단일 열 및 이중 열 너비 옵션 모두 확인
3. 과학적 정확성 확인
- 데이터베이스(PDB, ChemSpider)에 대해 모든 분자 구조 검증
- 참조 해부학 지도와 함께 해부학적 정확성 확인
- KEGG 또는 Reactome에 대해 경로 관계 검증
- 공식 데이터베이스(HUGO, UniProt)와 명명법 교차 확인
4. 접근성 고려 사항
- 색맹 친화적인 팔레트 사용 (빨강-초록 조합 피하기)
- 흑백 인쇄를 위한 충분한 대비 보장
- 색상 외에 질감 또는 패턴 차별화 추가
- 가독성을 위해 축소된 크기에서 그림 테스트
5. 라벨 및 주석 품질
- 작은 크기에서 명확성을 위해 sans-serif 글꼴(Arial, Helvetica) 사용
- 최종 인쇄 그림의 경우 최소 8포인트 글꼴 크기
- 일관된 대문자 사용 (모두 대문자, 제목 대문자 또는 문장 대문자)
- 적절한 위첨자, 아래첨자 및 특수 문자 (그리스 문자)
피해야 할 일반적인 실수
과도한 정보: 너무 많은 정보를 하나의 그림에 담으려고 하면 명확성이 떨어집니다. 프롬프트가 혼란스러운 결과를 생성하면 여러 패널 또는 그림으로 나눕니다.
일관성 없는 스타일링: 같은 논문의 그림 사이에 다른 색 구성표 또는 라벨 형식을 사용합니다. 일찍 스타일 가이드를 설정하고 일관된 프롬프트 형식을 통해 유지합니다.
부적절한 스케일 표시기: 스케일 바, 축 라벨 또는 측정 단위가 없거나 잘못된 경우. 항상 프롬프트에 정확한 측정값을 지정합니다.
모호한 용어: 설명이 없는 "단백질 A" 또는 "1단계"와 같은 일반적인 라벨. 저널은 특정 명명법을 기대합니다.
저널 스타일 무시: 다른 저널은 명확한 시각적 선호도를 가지고 있습니다. 최근 호를 검토하여 자체 스타일과 일치시킵니다.
반복 전략
AI 일러스트레이션은 반복적인 세련화를 통해 가장 잘 작동합니다:
첫 번째 생성: 모든 핵심 요소를 포함하는 포괄적인 프롬프트로 시작 초기 검토: 저널 요구 사항 및 과학적 정확성 대비 평가 프롬프트 개선: 성공적인 측면을 유지하면서 개선이 필요한 특정 요소를 조정 버전 비교: 다른 시각적 접근 방식을 가진 2-3가지 변형 생성 최종 선택: 시각적 매력과 과학적 정밀함의 균형을 가장 잘 이루는 버전 선택 전문가 검토: 공동 저자 및 분야 전문가가 제출 전에 정확성 검증
문서화 모범 사례
그림 생성 프로세스에 대한 조직적인 기록을 유지하십시오:
- 날짜 및 수정 노트와 함께 모든 프롬프트 버전 저장
- 고해상도 버전을 즉시 내보내기 (플랫폼 저장에 의존하지 않기)
- 메서드 섹션에 모든 수동 후처리 문서화
- 제출 준비가 완료된 버전과 소스 파일 분리 유지
- 다른 제출 단계 (초기 대 수정)를 위한 대체 형식 준비
전문 과학 일러스트레이션 제작 시작
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