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LaTeX 연구 포스터

beamerposter, tikzposter, baposter를 사용하여 LaTeX에서 전문적인 연구 포스터를 제작합니다. 컨퍼런스 발표, 학술 포스터, 과학적 커뮤니케이션을 지원하며 레이아웃 설계, 색 구성표, 다중 열 형식, 그림 통합 및 시각적 커뮤니케이션을 위한 포스터별 모범 사례를 포함합니다.

LaTeX 연구 포스터란 무엇인가요?

LaTeX 연구 포스터 스킬은 학술 컨퍼런스, 심포지엄, 대학 행사 등을 위한 전문적인 연구 포스터를 LaTeX로 제작하는 데 필요한 종합적인 지침을 제공합니다. beamerposter, tikzposter, baposter의 세 가지 주요 패키지를 지원하며, 사용자는 포스터 요구사항에 따라 적합한 패키지를 선택할 수 있습니다. 특히 AI 기반 시각 요소 생성 워크플로우를 강조하여, 포스터 면적의 60-70%를 AI로 생성된 그래픽으로 채우고 나머지 30-40%를 텍스트로 구성하는 것을 권장합니다. 각 그래픽은 3-4개의 요소와 10단어 이내의 텍스트, 50% 이상의 여백을 유지해야 하며, 생성 전후 필수 검토 게이트를 통과해야 합니다. 주요 기능으로는 다중 열 레이아웃, 고해상도 그림 통합, 색 구성표 및 타이포그래피 설정, QR 코드 추가, 포스터 컴파일 및 출력 품질 검증 등이 포함되며, Scientific Schematics 및 Generate Image 스킬과의 통합을 통해 더욱 풍부한 시각 자료를 제작할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/latex-posters

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문서

LaTeX 연구 포스터은(는) 무엇을 하나요?

개요

연구 포스터는 컨퍼런스, 심포지엄 및 학술 행사에서 과학적 커뮤니케이션을 위한 중요한 매체입니다. 이 스킬은 LaTeX 패키지를 사용하여 전문적이고 시각적으로 매력적인 연구 포스터를 만드는 포괄적인 지침을 제공합니다. 적절한 레이아웃, 타이포그래피, 색 구성표 및 시각적 계층 구조를 갖춘 출판 품질의 포스터를 생성하세요.

이 스킬을 사용해야 하는 경우

다음과 같은 경우 이 스킬을 사용해야 합니다:

  • 컨퍼런스, 심포지엄 또는 포스터 세션을 위한 연구 포스터 제작
  • 대학 행사나 논문 심사를 위한 학술 포스터 디자인
  • 대중 참여를 위한 연구의 시각적 요약 준비
  • 과학 논문을 포스터 형식으로 변환
  • 연구 그룹이나 부서를 위한 템플릿 포스터 제작
  • 특정 컨퍼런스 크기 요구사항(A0, A1, 36×48" 등)을 준수하는 포스터 디자인
  • 복잡한 다중 열 레이아웃의 포스터 구축
  • 포스터 형식으로 그림, 표, 방정식 및 인용 통합

AI 기반 시각 요소 생성

표준 워크플로우: LaTeX 포스터를 만들기 전에 AI를 사용하여 모든 주요 시각 요소를 생성하세요.

시각적으로 매력적인 포스터를 만드는 권장 접근 방식입니다:

  1. 필요한 모든 시각 요소 계획 (제목, 소개, 방법, 결과, 결론)
  2. scientific-schematics 또는 Nano Banana Pro를 사용하여 각 요소 생성
  3. 생성된 이미지를 LaTeX 템플릿에 조합
  4. 시각 자료 주변에 텍스트 콘텐츠 추가

목표: 포스터 면적의 60-70%는 AI 생성 시각 자료, 30-40%는 텍스트로 구성.


하드 제한 (초과 금지)

이것은 지침이 아닌 제한 사항입니다. 이를 위반하는 것은 포스터 실패의 가장 흔한 원인입니다. 그래픽 유형별 전체 추론, 표 및 자세한 예제는 references/ai_graphics_for_posters.md를 참조하세요.

제약 조건제한
AI 생성 그래픽당 요소 수최대 3-4개 (3개가 이상적)
그래픽당 단어 수최대 10개
그래픽당 여백최소 50% (60%가 더 좋음)
핵심 숫자/지표120pt 이상
레이블80pt 이상
포스터 본문 텍스트24pt 이상
콘텐츠 섹션 (A0)최대 5-6개
포스터 총 단어 수300-800개
그림 너비0.85\linewidth, 절대 1.0 안 됨

모든 그래픽 프롬프트에는 POSTER FORMAT for A0, 명시적 요소 또는 단어 수 (ONLY 3 icons, 3 words total), 글꼴 크기 (GIANT (120pt+)), 60% white space 및 시청 거리 (readable from 10-12 feet)가 포함되어야 합니다.

두 가지 필수 검토 게이트. 하나라도 건너뛰면 읽을 수 없는 포스터가 만들어집니다:

  • 생성 전 — 계획된 각 그래픽에 대해 3-4개 항목, 하나의 메시지, 10단어 미만이며 5단계 이상의 워크플로우가 아닌지 확인하세요. 그렇지 않으면 여러 그래픽으로 분할하세요.
  • 생성 후, 조립 전 — 각 그림을 25% 확대/축소로 엽니다. 모든 텍스트를 읽을 수 있고, 4개 이하의 요소, 50% 이상의 여백, 2초 안에 이해 가능해야 합니다. 실패하면 다시 생성하거나 분할하세요. 실패한 그림으로 포스터를 조립하지 마세요.

항상 실패하는 패턴: 7-stage workflow, timeline with annual milestones, 3 case studies in one graphic, comparison of 5+ methods, architecture with all layers. 각각을 3개의 상위 수준 항목으로 축소하거나 여러 개의 별도 그래픽으로 만드세요.

오버플로우는 경고가 아닌 오류입니다. 컴파일 후 grep -i overfull poster.log를 실행하고 100% 확대/축소에서 네 모서리를 모두 검사하세요. references/compilation_and_quality_control.md를 참조하세요.

Scientific Schematics 통합

개략도 생성에 대한 자세한 지침은 scientific-schematics 스킬 문서를 참조하세요.

주요 기능:

  • Nano Banana Pro가 다이어그램을 자동으로 생성, 검토 및 개선
  • 적절한 서식으로 출판 품질의 이미지 생성
  • 접근성 보장 (색맹 친화적, 고대비)
  • 복잡한 다이어그램의 반복적 개선 지원

핵심 기능

세 가지 포스터 패키지가 지원됩니다 — beamerposter (Beamer 구문, 기관 테마), tikzposter (현대적, 다채롭고 유연), baposter (구조화된 다중 열). 패키지 비교, 레이아웃 및 그리드 시스템, 디자인 원칙, 표준 크기, 패키지별 템플릿, 그림 및 이미지 통합, 색 구성표, 타이포그래피 및 QR 코드는 모두 references/latex_poster_reference.md에 문서화되어 있습니다.

재사용 가능한 섹션별 콘텐츠 패턴, 접근성 요구 사항 및 발표 당일 지침은 references/poster_patterns_and_presentation.md에 있습니다.

포스터 제작 워크플로우

1단계: 계획 및 콘텐츠 개발

  1. 포스터 요구사항 파악:

    • 컨퍼런스 크기 사양 (A0, 36×48" 등)
    • 방향 (세로 vs 가로)
    • 제출 마감일 및 형식 요구사항
  2. 콘텐츠 개요 개발:

    • 1-3개의 핵심 메시지 식별
    • 주요 그림 선택 (일반적으로 3-6개의 주요 시각 자료)
    • 각 섹션에 대한 간결한 텍스트 초안 작성 (글머리 기호 선호)
    • 총 300-800단어 목표
  3. LaTeX 패키지 선택:

    • beamerposter: Beamer에 익숙하고 기관 테마가 필요한 경우
    • tikzposter: 유연한 현대적이고 다채로운 디자인의 경우
    • baposter: 구조화되고 전문적인 다중 열 레이아웃의 경우

2단계: 시각 요소 생성 (AI 기반)

중요: 최소 콘텐츠로 단순한 그림을 생성하세요. 각 그래픽 = 하나의 메시지.

콘텐츠 제한:

  • 그래픽당 최대 4-5개 요소
  • 그래픽당 총 최대 15단어
  • 최소 50% 여백
  • 거대한 글꼴 (레이블 80pt 이상, 핵심 숫자 120pt 이상)
  1. 그림 디렉토리 생성:

    mkdir -p figures
    
  2. 단순한 시각 요소 생성:

    # 소개 - 아이콘/요소 3개만
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE visual with ONLY 3 elements: [icon1] [icon2] [icon3]. ONE word labels (80pt+). 50% white space. Readable from 8 feet." -o figures/intro.png
    
    # 방법 - 최대 4단계
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE flowchart with ONLY 4 boxes: STEP1 → STEP2 → STEP3 → STEP4. GIANT labels (100pt+). 50% white space. NO sub-steps." -o figures/methods.png
    
    # 결과 - 막대/비교 3개만
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. SIMPLE chart with ONLY 3 bars. GIANT percentages ON bars (120pt+). NO axis, NO legend. 50% white space." -o figures/results.png
    
    # 결론 - 거대한 숫자가 있는 정확히 3개 항목
    python scripts/generate_schematic.py "POSTER FORMAT for A0. EXACTLY 3 key findings: '[NUMBER]' (150pt) '[LABEL]' (60pt) for each. 50% white space. NO other text." -o figures/conclusions.png
    
  3. 생성된 그림 검토 - 오버플로우 확인:

    • 25% 확대/축소로 보기: 모든 텍스트를 읽을 수 있습니까?
    • 요소 수 세기: 5개 초과? → 더 간단하게 다시 생성
    • 여백 확인: 40% 미만? → 프롬프트에 "60% white space" 추가
    • 글꼴 너무 작음?: "EVEN LARGER" 추가 또는 pt 크기 증가
    • 여전히 오버플로우?: 4-5개 대신 3개 요소로 축소

3단계: 디자인 및 레이아웃

  1. 템플릿 선택 또는 생성:

    • assets/에 제공된 템플릿으로 시작
    • 브랜딩에 맞게 색 구성표 사용자 지정
    • 페이지 크기 및 방향 구성
  2. 레이아웃 구조 디자인:

    • 열 구조 계획 (2, 3 또는 4열)
    • 콘텐츠 흐름 매핑 (일반적으로 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로)
    • 제목(10-15%), 콘텐츠(70-80%), 바닥글(5-10%) 공간 할당
  3. 타이포그래피 설정:

    • 다양한 계층 수준에 대한 글꼴 크기 구성
    • 최소 24pt 본문 텍스트 보장
    • 4-6피트 거리에서 가독성 테스트

4단계: 콘텐츠 통합

  1. 포스터 헤더 생성:

    • 제목 (간결하고 설명적이며 10-15단어)
    • 저자 및 소속
    • 기관 로고 (고해상도)
    • 필요한 경우 컨퍼런스 로고
  2. AI 생성 그림 통합:

    • 2단계의 모든 그림을 적절한 섹션에 추가
    • 적절한 크기로 \includegraphics 사용
    • 각 섹션에서 그림이 우세하도록 함 (시각 자료 우선, 텍스트는 그 다음)
    • 시각적 효과를 위해 블록 내에서 그림 중앙 정렬
  3. 최소한의 지원 텍스트 추가:

    • 텍스트를 최소한으로 유지하고 훑어보기 쉽게 (총 300-800단어)
    • 문단 대신 글머리 기호 사용
    • 능동태로 작성
    • 텍스트는 그림을 보완해야 하며 복제하지 않아야 함
  4. 보조 요소 추가:

    • 추가 자료용 QR 코드
    • 참고 문헌 (핵심 논문만 인용, 일반적으로 5-10개)
    • 연락처 정보 및 감사의 말

5단계: 개선 및 테스트

  1. 검토 및 반복:

    • 오타 및 오류 확인
    • 모든 그림이 고해상도인지 확인
    • 일관된 서식 확인
    • 색 구성표가 잘 어울리는지 확인
  2. 가독성 테스트:

    • 25% 축소 인쇄하여 2-3피트 거리에서 읽음 (8-12피트 거리 포스터 시뮬레이션)
    • 다른 모니터에서 색상 확인
    • QR 코드가 올바르게 작동하는지 확인
    • 동료에게 검토 요청
  3. 인쇄 최적화:

    • PDF에 모든 글꼴 포함
    • 이미지 해상도 확인
    • PDF 크기 요구 사항 확인
    • 필요한 경우 재단 여백 포함

6단계: 컴파일 및 전달

  1. 최종 PDF 컴파일:

    pdflatex poster.tex
    # 또는 더 나은 글꼴 지원을 위해:
    lualatex poster.tex
    
  2. 출력 품질 확인:

    • 모든 요소가 보이고 올바르게 배치되었는지 확인
    • 100% 확대하여 그림 품질 검사
    • 색상이 예상과 일치하는지 확인
    • PDF가 다른 뷰어에서 올바르게 열리는지 확인
  3. 인쇄 준비:

    • 필요한 경우 PDF/X-1a로 내보내기
    • 백업 복사본 저장
    • 먼저 일반 용지에 테스트 인쇄
    • 마감 2-3일 전에 전문 인쇄 주문
  4. 보충 자료 생성:

    • 소셜 미디어용 PNG/JPG 버전 저장
    • 유인물 버전 생성 (8.5×11" 요약)
    • 이메일 공유용 디지털 버전 준비

다른 스킬과의 통합

이 스킬은 다음 스킬과 효과적으로 작동합니다:

  • Scientific Schematics: 중요 - 모든 포스터 다이어그램 및 순서도 생성에 사용
  • Generate Image / Nano Banana Pro: 양식화된 그래픽, 개념적 일러스트레이션 및 요약 시각 자료용
  • Scientific Writing: 논문에서 포스터 콘텐츠 개발용
  • Literature Review: 연구 맥락화용
  • Data Analysis: 결과 그림 및 차트 생성용

권장 워크플로우: LaTeX 포스터를 만들기 전에 항상 scientific-schematics 및 generate-image 스킬을 사용하여 모든 시각 요소를 생성하세요.

피해야 할 일반적인 실수

AI 생성 그래픽 실수 (가장 흔함):

  • ❌ 하나의 그래픽에 너무 많은 요소 (10개 이상) → 최대 3-5개로 유지
  • ❌ AI 그래픽에서 텍스트가 너무 작음 → "GIANT (100pt+)" 또는 "HUGE (150pt+)" 지정
  • ❌ 프롬프트에 너무 많은 세부 정보 → "SIMPLE" 및 "ONLY X elements" 사용
  • ❌ 여백 지정 없음 → 모든 프롬프트에 "50% white space" 추가
  • ❌ 8단계 이상의 복잡한 순서도 → 최대 4-5단계로 제한
  • ❌ 6개 이상 항목의 비교 차트 → 최대 3개 항목으로 제한
  • ❌ 5개 이상 지표의 주요 결과 → 상위 3개만 표시

AI 그래픽 오버플로우 수정: AI 생성 그래픽이 넘치거나 텍스트가 너무 작은 경우:

  1. 프롬프트에 "SIMPLER" 또는 "ONLY 3 elements" 추가
  2. 글꼴 크기 증가: "80pt+" 대신 "150pt+"
  3. "50%" 대신 "60% white space" 추가
  4. 하위 세부 정보 제거: "NO sub-steps", "NO axis labels", "NO legend"
  5. 더 적은 요소로 다시 생성

디자인 실수:

  • ❌ 너무 많은 텍스트 (1000단어 이상)
  • ❌ 글꼴 크기가 너무 작음 (본문 텍스트 24pt 미만)
  • ❌ 대비가 낮은 색상 조합
  • ❌ 여백 없이 어수선한 레이아웃
  • ❌ 섹션 간 스타일 불일치
  • ❌ 품질이 낮거나 픽셀화된 이미지

콘텐츠 실수:

  • ❌ 명확한 이야기나 메시지 없음
  • ❌ 너무 많은 연구 질문 또는 목표
  • ❌ 정의 없이 전문 용어 남용
  • ❌ 맥락이나 해석 없이 결과 제시
  • ❌ 저자 연락처 정보 누락

기술적 실수:

  • ❌ 컨퍼런스 요구 사항에 맞지 않는 잘못된 포스터 크기
  • ❌ CMYK 프린터로 보낸 RGB 색상 (색상 변이)
  • ❌ PDF에 포함되지 않은 글꼴
  • ❌ 제출 포털에 비해 파일 크기가 너무 큼
  • ❌ QR 코드가 너무 작거나 테스트되지 않음

모범 사례:

  • ✅ 최대 3-5개 요소로 단순한 AI 그래픽 생성
  • ✅ 그래픽의 핵심 숫자에 거대한 글꼴 (100pt+) 사용
  • ✅ 모든 AI 프롬프트에 "50% white space" 지정
  • ✅ 컨퍼런스 크기 사양을 정확히 따름
  • ✅ 최종 인쇄 전에 축소된 크기로 테스트 인쇄
  • ✅ 고대비, 접근 가능한 색 구성표 사용
  • ✅ 텍스트를 최소한으로 유지하고 훑어보기 쉽게
  • ✅ 명확한 연락처 정보 및 QR 코드 포함
  • ✅ 주의 깊게 교정 (오류는 포스터에서 더 커짐!)

패키지 설치

필요한 LaTeX 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요:

# TeX Live의 경우 (Linux/Mac)
tlmgr install beamerposter tikzposter baposter

# MiKTeX의 경우 (Windows)
# 패키지는 일반적으로 첫 사용 시 자동 설치됨

# 추가 권장 패키지
tlmgr install qrcode graphics xcolor tcolorbox subcaption

스크립트 및 자동화

scripts/ 디렉토리에서 사용 가능한 도우미 스크립트:

  • review_poster.sh: 포스터 검토 및 검증
  • generate_schematic.py: 과학 다이어그램 및 개략도 생성

참고 자료

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

adaptyv

How to use the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK for protein experiment design, submission, and results retrieval. Use this skill whenever the user mentions Adaptyv, Foundry API, protein binding assays, protein screening experiments, BLI/SPR assays, thermostability assays, or wants to submit protein sequences for experimental characterization. Also trigger when code imports `adaptyv`, `adaptyv_sdk`, or `FoundryClient`, or references `foundry-api-public.adaptyvbio.com`.

aeon

This skill should be used for time series machine learning tasks including classification, regression, clustering, forecasting, anomaly detection, segmentation, and similarity search. Use when working with temporal data, sequential patterns, or time-indexed observations requiring specialized algorithms beyond standard ML approaches. Particularly suited for univariate and multivariate time series analysis with scikit-learn compatible APIs.

alphagenome

Look up precomputed AlphaGenome Atlas effects for any GRCh38 single-nucleotide variant (AVI score with Phred and 18 SHAP feature attributions, plus raw and quantile scores for RNA-seq, DNase, ATAC, ChIP-TF, ChIP-histone, CAGE, PRO-cap, splicing, polyadenylation and contact-map tracks), score variants or scan windows on demand with the AlphaGenome model for human and mouse (variant scoring, in silico mutagenesis, REF-versus-ALT track prediction), and build Atlas website deep links. Use when the user mentions AlphaGenome, AlphaGenome Atlas, AVI or AlphaGenome Variant Impact, DeepMind variant effect prediction, or wants to prioritise or mechanistically interpret non-coding, regulatory, splicing, enhancer, promoter, or chromatin-accessibility effects of SNVs from a VCF, credible set, or region. Research use only; not a clinical tool.

analytical-method-validation

Plan, execute, and document validation, verification, and transfer of analytical procedures under the governing framework - ICH Q2(R2) and Q14, USP <1220>/<1225>/<1226>, ICH M10 bioanalytical, CLSI EP, or ISO/IEC 17025. Use for HPLC, LC-MS/MS, GC, CE, ICP-MS, dissolution, qNMR, qPCR, NIR, and ligand binding or cell-based assays whenever the question is whether a procedure is fit for its intended purpose. Triggers include

anndata

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

arbor

Autonomously improve a real artifact (code, training recipe, agent harness, data pipeline, prompt) against an objective and an evaluator, using Hypothesis Tree Refinement (HTR) from the Arbor paper. Use this whenever someone wants to iteratively optimize something over many experiments without overfitting — e.g.

arboreto

Infer gene regulatory networks (GRNs) from gene expression data using scalable algorithms (GRNBoost2, GENIE3). Use when analyzing transcriptomics data (bulk RNA-seq, single-cell RNA-seq) to identify transcription factor-target gene relationships and regulatory interactions. Supports distributed computation for large-scale datasets.

astropy

Core Python library for astronomy and astrophysics workflows that need Astropy APIs, including units/quantities, coordinates, FITS I/O, tables, time systems, WCS, and cosmology. Use when implementing or debugging astronomical data analysis code with Astropy.

autoskill

Observe the user

benchling-integration

Benchling Python SDK and REST API integration for registry entities, inventory, ELN entries, workflows, Benchling Apps, and Data Warehouse queries. Use when automating lab data with benchling-sdk or the v2 API.

bgpt-paper-search

Search scientific papers and retrieve structured experimental data extracted from full-text studies via the BGPT MCP server. Returns 25+ fields per paper including methods, results, sample sizes, quality scores, and conclusions. Use for literature reviews, evidence synthesis, and finding experimental details not available in abstracts alone.

bids

>

biopython

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

bioservices

Unified Python interface to 40+ bioinformatics services. Use when querying multiple databases (UniProt, KEGG, ChEMBL, Reactome) in a single workflow with consistent API. Best for cross-database analysis, ID mapping across services. For quick single-database lookups use gget; for sequence/file manipulation use biopython.

bulk-rnaseq

End-to-end bulk RNA-seq orchestrator — takes raw FASTQ reads through QC and trimming (FastQC, fastp/Trim Galore), alignment and quantification (STAR, Salmon, featureCounts), assembles a gene-level counts matrix, then hands off to differential expression (pydeseq2), pathway/GSEA enrichment (pathway-enrichment), and publication figures (scientific-visualization). Use whenever the user has bulk RNA-seq reads or quant output and wants a complete, reproducible differential-expression workflow — e.g.

cellxgene-census

Query the CZ CELLxGENE Census programmatically for versioned public single-cell and spatial transcriptomics data. Use when you need population-scale cell metadata, gene expression slices, Census summary counts, source H5AD URIs/downloads, embeddings, spatial Census data, or reference atlas comparisons across organisms, tissues, diseases, assays, and cell types. For analyzing your own local single-cell data use scanpy, anndata, or scvi-tools.

cirq

Google quantum computing framework. Use when targeting Google Quantum AI hardware, designing noise-aware circuits, or running quantum characterization experiments. Best for Google hardware, noise modeling, and low-level circuit design. For IBM hardware use qiskit; for quantum ML with autodiff use pennylane; for physics simulations use qutip.

citation-management

Comprehensive citation management for academic research. Search OpenAlex, PubMed, and Google Scholar for papers, extract accurate metadata, validate citations, and generate properly formatted BibTeX entries. This skill should be used when you need to find papers, verify citation information, convert DOIs to BibTeX, or ensure reference accuracy in scientific writing.

clinical-decision-support

Prepare and validate research-only clinical decision-support evaluation, evidence-profile, cohort, survival, biomarker/model, privacy, and governance artifacts. Use for aggregate or synthetic research documentation and traceability—not patient care or live clinical operation.

clinical-reports

Create safety-bounded draft structures and run local deterministic checks for clinical case, diagnostic, trial, safety, and aggregate research reports. Use only with synthetic, de-identified, or aggregate inputs and verified source-fact manifests; every output requires qualified review.

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