본 논문은 과학적 아이디어 생성 과정에서 기존 논문의 핵심 측면을 결합하는 'Facet-based ideation' 프레임워크를 지원하기 위한 인간-LLM 인터페이스 Scideator를 소개합니다. Scideator는 사용자가 제공한 논문에서 목적, 메커니즘, 평가와 같은 핵심 측면(facet)을 추출하고, 이를 재조합하여 창의적인 아이디어를 생성하도록 돕습니다. 또한 문헌 검색을 통해 아이디어의 독창성을 평가합니다. Scideator는 Analogous Paper Facet Finder, Faceted Idea Generator, Idea Novelty Checker의 세 가지 LLM 기반 RAG 모듈을 사용합니다. 컴퓨터 과학 연구자 22명을 대상으로 한 연구에서 Scideator는 기존 도구에 비해 탐구 및 표현 측면에서 유의미한 창의성 지원을 제공했습니다.
