Skimle은 비정형 문서(인터뷰, 데이터룸 파일, 고객 의견, 공개 의견 수렴 자료, 법률 문서 등)를 정리되고 분석 가능한 데이터셋으로 구조화하는 AI 기반 정성 데이터 분석 플랫폼입니다. 무작위 구절을 찾아오는 챗봇과 달리, Skimle은 문서 집합 전체를 체계적으로 처리합니다. 각 부분을 분석해 인사이트를 추출하고, 완전한 추적 가능성을 갖춘 계층적 주제 체계로 정리합니다. 전체 개요는 Skimle의 작동 방식을 참고하십시오.
단순한 AI 분석 도구 대부분은 RAG(검색 증강 생성)를 사용해 질문할 때마다 관련 구절을 검색합니다. 그래서 같은 질문을 해도 매번 다른 답을 받게 됩니다. Skimle은 데이터셋 전체를 미리 체계적으로 처리해, 모든 주제가 검증된 인용문과 연결된 안정적인 구조를 만듭니다. 블랙박스 같은 답변 대신 빠짐없는 범위, 일관된 결과, 완전한 추적 가능성을 얻을 수 있습니다. RAG 기반 도구가 본격적인 분석에 부족한 이유를 자세히 읽어 보십시오.
아니요. Skimle은 프로그래머가 아니라 연구자와 분석가를 위해 설계되었습니다. 인터페이스가 직관적이며(스프레드시트와 문서 뷰어를 합친 형태라고 생각하시면 됩니다), 모든 AI 처리는 자동으로 이루어집니다. Google 문서와 Excel을 사용할 수 있다면 Skimle도 사용할 수 있습니다.
대부분의 사용자는 15분에서 30분이면 능숙하게 사용합니다. 파일을 데이터 소스로 추가하고, 분석을 실행한 다음, AI가 생성한 주제를 검토하고 다듬으면 됩니다. 과정이 간단합니다. 익히는 데 몇 주가 걸리기도 하는 기존 정성 분석 소프트웨어(NVivo, ATLAS.ti)와 달리, Skimle의 인터페이스는 바로 성과를 낼 수 있도록 설계되었습니다.
Skimle은 PDF, .docx, TXT, RTF, 오디오 파일(MP3, M4A, WAV), 동영상 파일(MP4, MOV)을 지원합니다. 각 유형을 데이터 소스로 추가하면 됩니다. 오디오와 동영상은 분석이 시작되기 전에 Skimle이 자동으로 전사하므로 전체 작업을 한곳에서 처리할 수 있습니다. 한 프로젝트에서 여러 형식을 함께 사용할 수 있습니다.
네. Skimle에 내장된 전사 기능은 MP3, M4A, WAV, MP4, MOV 파일을 처리합니다. 녹음을 오디오 또는 동영상 데이터 소스로 추가하면 Skimle이 분석 전에 전사하며, 원하면 전사본을 먼저 검토하고 수정하는 단계를 거칠 수 있습니다. 인용문은 원본까지 추적할 수 있으므로 별도의 전사 서비스가 필요 없습니다.
프로젝트당 수천 건의 문서를 다룰 수 있습니다. 대부분의 활용 사례는 10건에서 200건 정도의 문서(일반적인 연구, 컨설팅 프로젝트, 정책 의견 수렴)를 다루지만, Skimle은 데이터룸 검토나 포괄적인 문헌 분석처럼 큰 문서 집합도 처리할 수 있도록 확장됩니다.
100개 이상의 언어를 지원합니다. 어떤 언어로 된 문서든 업로드하십시오. Skimle은 문서를 원래 언어로 분석하면서 하나의 통합된 주제 구조를 만듭니다. EU 전역의 의견 수렴, 글로벌 시장 조사, 다국어 학술 연구에 특히 유용합니다. 번역이 필요 없습니다.
네. 영어 인터뷰, 독일어 보고서, 스페인어 설문 응답을 같은 프로젝트에 업로드할 수 있습니다. Skimle은 언어를 아우르는 주제 카테고리를 만들고, 검증할 수 있도록 인용문은 원래 언어로 보존합니다.
Skimle 테이블은 각 행이 하나의 문서(예: 인터뷰 1건)를, 각 열이 하나의 주제 카테고리(예: “가격에 대한 우려”)를 나타내는 대화형 표입니다. 셀에는 추출된 인사이트가 들어 있으며 원본 인용문으로 바로 연결됩니다. 이 구조 덕분에 문서 전반의 패턴을 파악하고, 세그먼트를 비교하고, 특정 주제를 깊이 살펴보기가 쉽습니다.
물론입니다. Skimle의 AI가 데이터를 바탕으로 초기 카테고리를 제안하지만, 통제권은 전적으로 사용자에게 있습니다. 카테고리를 병합, 분할, 이름 변경, 삭제하거나 처음부터 새로 만들 수 있습니다. 인터뷰 가이드나 이론적 틀을 바탕으로 자체 카테고리 구조를 미리 제공하고, Skimle이 그에 맞춰 인사이트를 추출하도록 할 수도 있습니다.
양방향 투명성이란 양쪽 방향으로 탐색할 수 있다는 뜻입니다. (1) 주제를 클릭하면 모든 문서에서 그 주제를 뒷받침하는 인용문을 전부 볼 수 있고, (2) 문서를 클릭하면 그 문서에서 추출된 모든 주제를 볼 수 있습니다. AI의 모든 판단을 추적할 수 있으며 블랙박스는 없습니다. 바로 이 점 덕분에 Skimle을 활용한 분석은 학술, 비즈니스, 규제 환경에서 근거를 갖출 수 있습니다.
Skimle의 채팅 인터페이스는 구조화된 데이터(주제, 카테고리, 메타데이터)를 파악하고 있습니다. “기업 고객은 가격에 대해 어떻게 말합니까?”나 “지역별로 의견이 어떻게 다릅니까?” 같은 질문을 할 수 있습니다. AI는 구조화된 주제 데이터와 원본 문서를 모두 활용해 답변하므로, 일반적인 RAG 챗봇보다 더 정확하고 맥락에 맞는 답변을 얻을 수 있습니다.
Skimle Ask는 정성 데이터를 대규모로 수집할 수 있는 AI 기반 인터뷰 도구입니다. 프로젝트에 Skimle Ask 데이터 소스로 추가하고 인터뷰 가이드를 정하면, Skimle이 참여자와 비동기 방식으로 구조화된 대화를 진행합니다. 각 응답은 같은 프로젝트의 문서가 되므로 데이터 수집과 주제 분석이 한 환경에서 이루어지며, 도구 사이에서 복사해 붙여 넣을 필요가 없습니다.
네. Skimle은 https://skimle.com/api/mcp 에서 Model Context Protocol(MCP) 엔드포인트를 제공합니다. Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude Code 등 MCP와 호환되는 모든 도구가 연결해 문서 탐색, 인사이트 검색, 카테고리 재구성 등 읽기와 쓰기 도구 전체를 사용할 수 있습니다. 인증은 OAuth(토큰 불필요) 또는 계정 설정에서 생성한 API 키로 합니다. 공개할 프로젝트는 직접 선택할 수 있습니다. 크레딧은 Skimle의 다른 기능과 공유되며 별도 청구가 없습니다.
네. Claude Code와 Cowork는 모두 MCP를 지원하므로 https://skimle.com/api/mcp 엔드포인트를 통해 Skimle에 연결할 수 있습니다. 연결하면 에이전트가 코딩이나 글쓰기 환경 안에서 바로 프로젝트 목록 조회, 문서 전체 검색, 카테고리 계층 탐색, 인사이트 생성 및 수정, 노트 저장을 할 수 있습니다. 단계별 안내는 MCP 설정 페이지를 보시거나 에이전트 기반 워크플로 단계별 가이드를 읽어 보십시오.
네. Skimle Anonymise는 파일 간 일관성, 여섯 가지 식별자 카테고리(이름, 직함과 역할, 장소, 조직, 날짜, 기타), 설정 가능한 변환 모드, PDF 감사 보고서를 갖춘 AI 기반 가명 처리 및 익명화 기능입니다. 프로젝트 안에서 작동합니다. 데이터 소스에서 켜기만 하면 익명화된 문서가 별도 도구 없이 바로 분석으로 넘어갑니다. GDPR과 HIPAA 요건을 충족하며 윤리위원회와 IRB가 요구하는 문서를 생성합니다.
네. Skimle은 학계 연구자들이 학술용으로 만들었습니다. 공동 창업자 Henri Schildt는 정성 연구 방법을 활용한 논문을 30편 넘게 발표한 교수입니다. Skimle의 접근 방식은 주제 분석(Braun & Clarke), 근거 이론(Glaser & Strauss; Strauss & Corbin), Gioia 방법(Gioia, Corley & Hamilton) 같은 확립된 방법론에서 영감을 받았으며, 체계적이고 투명하며 재현 가능합니다. 학술 연구자 활용 사례와 학술 정성 연구의 AI 활용 가이드를 참고하십시오.
적절히 밝힌다면 점점 더 받아들여지고 있습니다. 방법론을 투명하게 기술하십시오. 예: “Skimle을 활용한 AI 지원 정성 코딩, 수작업 검증 및 보완 포함.” Skimle의 완전한 감사 기록으로 주제가 어떻게 도출되었는지 정확히 문서화할 수 있어, 방법론적 엄밀성에 대한 동료 심사 요건을 충족할 수 있습니다. 학술 정성 연구의 AI 활용 가이드에서 방법 섹션과 윤리 심의 신청서에 어떻게 기술할지 안내합니다.
요청하시면 권장 인용 문구를 제공해 드립니다.
네. 코딩 매트릭스를 내보내고, 두 번째 코더가 문서 일부를 직접 검토하게 한 뒤 일치도(코헨의 카파 등)를 계산할 수 있습니다. 연구자는 초기 코딩(작업의 90%)에 Skimle을 사용하고, 이후 직접 검토(10%의 품질 점검)로 검증할 수 있습니다.
네. Skimle은 주제를 미리 정하지 않고 데이터에서 도출하는 귀납적 코딩을 지원합니다. 개방 코딩(Skimle이 초기 카테고리를 제안)으로 시작해 축 코딩(카테고리 병합 및 재구성)으로 점차 다듬고, 이론적 틀을 발전시키십시오. 이 과정은 수작업 근거 이론과 같은 흐름이지만 기계적인 부분을 빠르게 해 줍니다.
AI가 생성한 모든 인용문은 원본 문서와 대조해 검증됩니다. 문서에 글자 그대로 존재하지 않는 텍스트를 AI가 만들어 내면, 시스템이 이를 표시하고 검증된 인용문이 나올 때까지 다시 처리하도록 요청합니다. 또한 구조가 체계적이므로 어떤 주제든 그 근거가 되는 인용문을 검토해 표본 점검할 수 있습니다.
Skimle의 체계적인 처리는 모든 문서의 모든 부분을 분석하므로, 피로와 편향이 범위에 영향을 주는 수작업 코딩에 비해 주제를 놓칠 위험이 줄어듭니다. 그래도 AI가 생성한 주제는 비판적으로 검토하시기를 권장합니다. AI는 제안하고, 확정은 사용자가 합니다.
네. Skimle은 REFI-QDA 내보내기를 지원합니다. 이는 NVivo, MAXQDA, ATLAS.ti가 인정하는 상호 운용 표준입니다. Skimle에서 분석을 시작해 기존 QDA 도구에서 수작업 코딩을 이어 가거나, NVivo를 사용하는 팀에 넘기기 전에 Skimle로 데이터셋을 사전 코딩할 수 있습니다.
네. 무료 요금제로 최대 400페이지까지 분석하며 플랫폼을 시험해 볼 수 있습니다. 유료 플랜을 선택하기 전에 파일럿 프로젝트로 Skimle을 써 보기에 안성맞춤입니다. 모든 플랜 보기.
문서 분석은 문서 길이에 따라 크레딧을 소모합니다. 1크레딧으로 약 2,000자, 대략 한 페이지 분량의 텍스트를 업로드할 수 있습니다. 구독에는 월간 또는 연간 크레딧이 포함되며, 필요하면 추가로 구매할 수 있습니다.
요금은 체험용 무료 요금제부터 시작합니다. 전체 요금 보기. 기업 및 기관 라이선스는 맞춤형 요금으로 제공되니 자세한 내용은 문의해 주십시오.
네, 계정 설정에서 언제든지 변경할 수 있습니다. 업그레이드하면 일할 계산된 차액이 청구됩니다. 다운그레이드하면 다음 결제 주기부터 적용됩니다.
언제든지 크레딧을 추가로 구매하거나 상위 요금제로 업그레이드할 수 있습니다. 기존 프로젝트는 계속 이용할 수 있으며, 크레딧을 추가하기 전까지 새 문서를 분석할 수 없을 뿐입니다.
네. 대학, 연구소, 컨설팅 회사, 정부 기관을 위한 사이트 라이선스를 제공합니다. 팀 라이선스에는 협업 기능, 통합 청구, 데이터 처리 계약, 대량 할인이 포함됩니다. 기관 요금은 문의해 주십시오.
네. 모든 유료 플랜은 송장이 자동으로 발행됩니다. 구매 주문서나 특별한 결제 방식이 필요한 기관 구매의 경우 영업팀에 문의하십시오.
네. 액세스는 인증을 거치며 기록됩니다. 업계 표준 보안 관행을 따르고 있으며, 기업 고객을 위한 보안 설문 작성도 기꺼이 도와드립니다.
모든 데이터는 유럽 연합(EU 리전의 클라우드 서버)에 저장됩니다. 데이터가 EU 밖으로 나가는 일이 없으므로 유럽 고객의 GDPR 준수와 데이터 주권이 보장됩니다.
네, 완전히 준수합니다. 적법한 처리, 데이터 최소화, 목적 제한, 보관 제한, 정보 주체의 권리 등 GDPR의 모든 요건을 준수합니다. 기관 고객에게는 데이터 처리 계약(DPA)을 제공합니다. 참여자 데이터가 포함된 프로젝트에서는 Skimle Anonymise로 분석 전에 가명 처리나 익명화를 하여 규정 준수 위험을 더욱 줄일 수 있습니다.
아니요. 문서와 데이터는 AI 모델 학습에 절대 사용되지 않습니다. 데이터는 비공개로 유지되며 오직 사용자의 분석 목적에만 사용됩니다.
네. 설정에서 언제든지 개별 프로젝트나 계정 전체를 삭제할 수 있습니다. 삭제는 영구적이며 즉시 이루어집니다. 삭제 후에는 어떤 사본도 보관하지 않습니다(송장 같은 법적 및 회계 기록 제외).
네, 특정 보안 또는 규정 준수 요건이 있는 기업 고객에게 제공합니다. 전용 클라우드 환경에 Skimle을 배포하거나 온프레미스 옵션을 논의할 수 있습니다. 자세한 내용은 문의해 주십시오.
연구자는 SPSS나 NVivo를 언급하듯 IRB나 윤리 심의 신청서의 “데이터 분석 도구” 항목에 Skimle을 기재할 수 있습니다. 신청을 지원할 수 있도록 데이터 처리, 보안, AI 프로세스에 관한 문서를 제공해 드립니다. Skimle Anonymise는 적용된 모든 변환을 기록한 서명된 PDF 감사 보고서도 생성하며, 윤리위원회는 철저한 익명화의 증거로 이를 점점 더 요구하고 있습니다.
기존 도구는 모든 구절을 수작업으로 코딩해야 합니다. 체계적이지만 시간이 많이 듭니다(몇 주에서 몇 달). Skimle은 동일한 체계적이고 투명한 방법론을 유지하면서 AI로 코딩 과정을 자동화합니다. AI의 속도로 NVivo 수준의 엄밀성을 얻을 수 있습니다. 또한 Skimle의 인터페이스는 더 직관적인 클라우드 네이티브 방식이며, REFI-QDA로 내보낼 수 있어 프로젝트를 도구 간에 옮길 수 있습니다. QDA 도구 전체 비교 보기.
Dovetail은 AI 기능을 덧붙인 가벼운 UX 리서치를 하는 제품 팀을 위해 설계되었습니다. Skimle은 학술 수준의 방법론을 갖춘 엄밀한 정성 분석을 위해 처음부터 만들어졌습니다. 동료 심사에서 결과를 방어해야 하거나, 회의적인 경영진에게 보고해야 하거나, 기밀 데이터를 GDPR에 맞게 다뤄야 한다면, Skimle이 그런 상황에 필요한 구조와 투명성을 제공합니다. Skimle과 Dovetail 전체 비교 읽기.
가능하지만 곧 한계에 부딪힙니다. 일관성 없는 답변(같은 질문을 두 번 하면 다른 답이 나옴), 체계적 범위의 부재(질문과 의미상 맞지 않는 인사이트를 놓칠 수 있음), 추적 불가(결론의 출처를 보여 줄 수 없음), 그리고 문서가 20건을 넘으면 버거워지는 제한된 컨텍스트 창입니다. 문서 한두 건을 빠르게 요약하는 데는 범용 AI 도구로도 충분합니다. 체계적인 분석에는 Skimle을 사용하십시오. LLM 기반 분석이 통하는 경우와 실패하는 경우를 자세히 읽어 보십시오.
작은 프로젝트(인터뷰 10건 미만)라면 직접 읽는 것으로 충분합니다. 하지만 규모가 커지면 (1) 시간이 폭증합니다. 인터뷰 20건이면 40시간 이상의 수작업 코딩이 필요합니다. (2) 일관성이 떨어집니다. 피로와 편향은 초반 문서와 후반 문서에 다르게 작용합니다. (3) 패턴 파악이 어려워집니다. 인터뷰 50건을 한꺼번에 머릿속에 담기는 어렵습니다. Skimle은 규모가 커져도 품질을 유지하며, 사용자의 시간을 기계적인 코딩이 아닌 실제 분석에 쓸 수 있게 해 줍니다.