본 논문은 학술 인용 무결성 문제를 해결하기 위해 AI 기반의 방법론을 제시한다. 20%의 인용 오류가 발생하고 수동 검증에는 오랜 시간이 소요되는 문제점을 해결하고자, 에이전트형 AI를 활용하여 모든 인용문을 독립적으로 검증하는 시스템을 개발했다. Semantic Scholar, Google Scholar, CrossRef 등 여러 학술 데이터베이스를 기반으로 30개의 학술 문서를 대상으로 검증한 결과, PLOS 논문에 대해 91.7%의 평균 검증률을 보였다. 또한, 조작된 인용, 철회된 논문, 고아 인용, 포식성 저널 등을 성공적으로 탐지했으며, 대규모 논문의 검증 시간을 획기적으로 단축했다.
