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Motivation

• Known: GPT-3, ChatGPT, GPT-4 등 LLM이 텍스트 생성 및 편집에 강력한 성능을 보이는 것이 알려져 있고, Overleaf는 LaTeX 기반의 협업형 학술 글쓰기 도구로 널리 사용되고 있다.
• Gap: 기존에는 LLM과 Overleaf를 원활히 연동하는 도구가 부재했으며, LLM provider와의 안정적인 통신, 사용자 프라이버시 보호, agent 커스터마이징을 동시에 만족하는 통합 솔루션이 없었다.
• Why: 연구자들이 매번 별도 창에서 ChatGPT 등을 열어 복사·붙여넣기 하는 비효율을 없애고 Overleaf 내에서 바로 LLM 기능을 사용할 수 있게 함으로써 학술 글쓰기 생산성을 실질적으로 높일 수 있는 실용적 도구라는 점에서 의미가 크다.
• Approach: Chrome extension 형태로 Overleaf와 LLM provider(OpenAI 등) 사이를 연결하는 프레임워크를 설계하고, Scoped Event Bus System(SEB)과 Message Switch Center(MSC)를 통해 여러 스크립트 간 통신을 조율하며, Template Directive Engine으로 agent를 커스터마이징할 수 있게 한다.

Achievement

The overall technical framework of OverleafCopi-

1. OverleafCopilot 개발: LLM과 Overleaf를 최초로 연동한 브라우저 확장 프로그램을 만들어 Chrome Extension Store에 배포하고 수천 명의 연구자가 사용 중이다.
2. 효율적 프레임워크 설계: SEB와 MSC 기반의 다중 모듈 협업 아키텍처로 content script, worker script, injected script, popup script 간의 원활한 통신을 구현하여 논문 교정, 문법 검사, 번역 등을 원클릭으로 수행 가능하게 했다.
3. PromptGenius 웹사이트 구축: 연구자들이 고품질 최신 prompt를 찾고 공유할 수 있는 플랫폼을 만들고 코드를 오픈소스로 공개했다.
4. Template Directive Engine 제안: 사용자가 자신만의 agent를 손쉽게 커스터마이징할 수 있는 명령어 체계를 설계했다.
5. 프라이버시 보호: 사용자 요청 내용을 저장하지 않고 LLM provider에 바로 전달하는 방식으로 프라이버시를 확보했다.

How

The overall technical framework of OverleafCopi-

• Chrome extension 기술 스택(Vue, Vuetify)을 기반으로 UI 및 기능 개발
• publish-subscribe 디자인 패턴을 응용해 이벤트 문자열에 점(dot)을 도입한 계층적 Scoped Event Bus System(SEB) 설계
• SEB 위에 Message Switch Center(MSC)를 구축하여 content script, worker script, injected script, popup script 네 가지 스크립트 간 메시지 전달 담당
• 사용자가 입력한 내용을 content script에서 수집 → MSC를 통해 worker script가 LLM(OpenAI 등)에 요청 → 결과를 다시 MSC를 통해 injected script에 전달해 Overleaf API로 렌더링하는 파이프라인 구현
• Agent 개념(Perceive-Think-Act cycle)을 도입하여 Paper Polishing, Grammar Check(영어/중국어), Translation, Writing Suggestions 등 기능별 agent 설계
• PromptGenius 웹사이트를 별도로 구축해 prompt 데이터베이스 제공
• Template Directive Engine을 통해 prompt, 단축키, 인터페이스 레이아웃 커스터마이징 지원

Originality

• LLM과 Overleaf를 직접 연동한 최초의 도구라는 점에서 실용적 독창성이 있음
• 이벤트 문자열에 계층 구조(dot notation)를 도입한 Scoped Event Bus System(SEB)이라는 자체 설계 아키텍처 제안
• prompt 공유를 위한 별도 커뮤니티 플랫폼(PromptGenius)과 agent 커스터마이징을 위한 Template Directive Engine을 결합해 단순 API 연동을 넘어선 생태계를 구축

Limitation & Further Study

• 학술 논문이라기보다 기술 보고서(technical report) 성격이 강해, 정량적 성능 평가나 사용자 연구, 벤치마크 비교가 전혀 제시되지 않음
• 프라이버시 보호가 "요청 내용을 저장하지 않는다"는 수준에 그쳐, LLM provider로 데이터가 전송되는 근본적인 프라이버시 우려는 해결되지 않음
• Chrome 브라우저 및 특정 확장 기술 스택에 종속적이어서 다른 브라우저나 플랫폼(Overleaf 외 도구)으로의 확장성에 대한 논의 부족
• OpenAI API 등 특정 LLM provider에 의존하므로 API 정책 변경이나 비용 문제에 취약할 수 있음
• 향후 연구로는 정량적 사용자 만족도/생산성 향상 측정, 로컬 LLM 지원을 통한 프라이버시 강화, 다양한 LLM provider 지원 확대 등이 필요함

Evaluation

총평: 실용적이고 유용한 도구를 제시하는 기술 보고서로서 실제 사용자 기반을 확보했다는 점은 긍정적이지만, 학술적 엄밀성(정량 평가, 비교 실험)이 부족해 연구 논문으로서의 기여도는 제한적이다.