Research Data & AI

  ⚙️ AI 도구 도입 - 반복 작업의 80%를 자동화 [실천 포인트] “창의적인 분석보다 반복 작업이 더 많다”는 자각에서 출발하라 하나의 도구로 시작하라 (예: ChatGPT for SQL) 하나의 반복 작업을 자동화하라 시간을 회복하고 분석 본연의 일에 집중하라

  AI 시대 = 닷컴 시대의 데자뷔? 1990년대 후반, 세상은 새로운 기술의 물결에 휩싸였다. ‘닷컴(.com)’이라는 단어가 붙은 기업이면 수익 모델이 있든 없든, 실체가 있든 없든 투자자들의 러브콜을 받았다. 너도나도 인터넷을 외쳤고, 마치 모든 산업이 재편될 것 같은 분위기였다. 하지만 결과는 어땠는가. 수많은 기업이 사라졌고, 거품은 꺼졌다. 그리고 지금, 우리는 그때와 묘하게 닮은 시대를 다시 마주하고 있다. 이름하여 ‘AI 시대’다. 기대의 데자뷔 요즘 AI를 둘러싼 열기는 당시 닷컴 열풍을 떠올리게 한다. 생성형 AI, 자율주행, 인공지능 비서, AI 에이전트 등… 마치 무엇이든 가능할 것만 같다. 기업들은 앞다투어 AI 전략을 내놓고, 스타트업들은 ‘AI’를 이름에 붙이기만 해도 투자자들의 관심을 끌 수 있다. 이미 포화 상태인 AI 도구 시장은 매일 같이 새로운 서비스가 등장하고 사라지는 과정을 반복한다. 기술을 선도한다는 빅테크 기업들은 연일 새로운 모델을 발표하며 경쟁의 속도를 높이고 있다. 이처럼 기대와 과잉 투자, 묻지마 창업 이라는 면에서, 우리는 분명 90년대 후반과 유사한 ‘거품의 시간’을 지나고 있는지도 모른다. 그러나 본질은 다르다 그럼에도 불구하고, AI 시대는 단순한 데자뷔에 그치지 않는다. 기술의 성숙도와 실제 활용 수준 에서, 지금의 AI는 당시 인터넷 기술보다 훨씬 앞서 있다. 대규모 언어모델은 실제 사람과 거의 구별되지 않는 수준의 대화를 수행하고, 기업들은 업무 자동화, 콘텐츠 제작, 연구 보조, 고객 응대 등 다양한 분야에 AI를 실질적으로 활용하고 있다. 닷컴 시대에는 상상만 무성했지만, AI는 이미 현실에서 작동하고 있다는 점 에서 차별적이다. 예를 들어, 소규모 기업들도 AI 챗봇을 통해 고객서비스를 운영하고, 개발자들은 AI 코딩 도우미를 일상처럼 사용한다. 학교, 병원, 연구소, 공공기관 등 각종 조직에서 AI의 영향력이 가시화되고 있다. 반복될 교훈 물론 이 흐름이 모든 기업에...

ChatGPT는 단순한 지식 검색 도구가 아니라 목표 달성, 창의성 증진, 삶의 시스템화 까지 가능한 확장형 도구입니다. 아래의 것들은 일상과 업무에 직접적 도움을 줄 수 있는 고급 활용법입니다. 이중에서 두어가지를 먼저 시도해 보고 점차 자신만의 활용법으로 확장해 보세요. 1. 판단하지 않는 학습 코치 퀴즈를 통해 학습 내용을 검토하고 해설해 줌    →  단순 정보 습득을 넘어, 이해도와 자기 점검 능력 향상 “I’m learning productivity techniques. Can you quiz me and explain the answers?” 학교에서 시험 보는 걸 싫어하던 학생은 이제 ChatGPT에게 퀴즈를 요청한다. 예를 들어 “생산성 기술을 공부 중인데 퀴즈를 내주고 정답도 설명해 줘”라고 하면, 단순한 정보 제공이 아니라 이해를 도와주는 학습 도우미가 된다. 마치 나를 진심으로 응원해 주는 똑똑한 친구를 만난 느낌이다. 2. 당신의 스타일을 이해하는 편집장 초안 글을 다듬되, 필자의 스타일을 유지    →  지루한 서론 정리, 문단 간결화 등 원고 품질 향상 “Here’s my blog draft. Please make it clearer, more engaging, and keep my voice.” 글을 썼는데 누군가에게 편집을 부탁하기 민망할 때, ChatGPT는 완벽한 편집장이 되어준다. “내 블로그 초안이야. 더 명확하고 흥미롭게 다듬어 줘. 내 말투는 유지해 줘”라고 부탁하면, 장황한 서론은 줄이고 문단을 세련되게 정리해 준다. 게다가 내 글의 ‘목소리’는 그대로 살려준다. 3. 일정을 솔직히 말해주는 친구 일정 분석과 시간 낭비 포인트 파악    →  업무·휴식 균형 개선, 생산성 진단 가능 “Here’s my weekly calendar. Where am I losing time, and how can I fix it?” 주간 일정을 분석...

"AI 코딩 에이전트, 이들의 차이?"의 내용은 아래 링크의 내용을 요약한 것입니다. https://www.cio.com/article/4030150 코딩 에이전트는 소프트웨어 개발 생명주기의 거의 모든 측면에 관여하며 일상적인 존재가 됐다. 현재 사용 가능한 제품만 해도 12종이나 된다. 1. Amazon Q Developer /dev , /test , /review , /doc , /transform 총 5가지 에이전트 제공 코드 생성, 단위테스트 자동 생성, 문서화, 코드 리뷰, 자바 프로젝트 변환 등 다양한 역할 지원 프롬프트 컨텍스트에 워크스페이스·파일·저장된 프롬프트 등 5가지 정보 포함 2. Cline (클라인) 오픈소스 기반 협업형 에이전트 터미널, 파일, 오류 로그 등을 감시하고 자동 감지 및 수정 Anthropic Claude와 연동 우수, 사용자 승인 기반 채팅 지시 방식 3. Cursor (커서) VS Code의 포크 버전으로 자체 에이전트 내장 Agent / Ask / Manual / Background 모드 구분 코드베이스 이해, 터미널 명령 작성 및 실행, Lint 오류 자동 수정, MCP 모델 실행 지원 4. Devstral (데브스트럴) Mistral AI + All Hands AI 공동 개발한 오픈소스 에이전트형 LLM SWE‑Bench 기준 오픈소스 모델 중 최고 성능 주장 경량화되어 로컬 머신에서도 실행 가능, 복잡한 코드 생성에 대해 정교하게 반응 5. GitHub Copilot (코파일럿) 2025년 5월 마이크로소프트 빌드에서 발표된 공식 코딩 에이전트 이슈 할당 시 자동 구성 → 풀 리퀘스트 생성, 리뷰 → 병합 전 인간 승인 필요 코드 리뷰 에이전트로 초기 및 심화 리뷰 제공, 클릭 한 번으로 제안 반영 가능 6. Google Jules (구글 줄스) Gemini 2.0 기반 파이썬·자바스크립트 에이전트 GitHub 저장소에 설치해 비동기 작업 수행 (버그 수정, 기능 추가, 문서 작성 등) 7...

다음은 《ITW Deep Dive Real AI Guide (2025.7.21)》 보고서의 핵심 내용을 요약 정리한 것입니다. 이 보고서는 생성형 AI, 특히 LLM 이후의 대안과 현실적 과제를 중심으로 다루며, RAG, 메모리 관리, 모델 보안, AI 코딩 실전 전략 등을 포괄적으로 분석합니다. https://www.techlibrary.co.kr/techlibrary/355302 1. 생성형 AI와 LLM의 구조적 한계 ● 혁신을 가로막는 LLM의 피드백 루프 LLM은 학습된 데이터만을 기반으로 응답하기 때문에 새로운 기술을 추천하지 못하고 , 기존 기술을 계속 강화함. 결과적으로 혁신을 저해 하고 기존 프레임워크에 대한 의존 을 강화. ● 인기 기술만 반복 재생산 AI 코딩 어시스턴트는 널리 사용되는 기술만 더 추천하게 되며, 이는 승자독식의 기술 생태계 를 만들고 새로운 기술의 도입을 어렵게 함. 2. 추출 모델(Knowledge Distillation)의 위험 ● 소형 모델이라도 보안 위협은 동일 큰 LLM을 압축하여 만든 ‘학생 모델’도 개인정보 유출 , 모델 반전 공격 , 지적 재산권 침해 에 취약. 훈련 데이터의 결함이나 편향, 환각 등도 고스란히 물려받음. ● 공격자는 소형 모델을 악용해 원본 기능을 복제 모델 추출 공격 은 가드레일을 우회하거나 유사한 악성 모델을 재현할 수 있는 방법으로 악용됨. 정제된 모델은 내부 구조가 불투명해 보안 사고의 근본 원인 파악이 어려움 . 3. RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 역할과 한계 ● RAG란? 검색 기반 생성으로, 외부지식(DB, 문서 등)을 LLM과 연결해 응답정확도를 향상시킴. 특히 LLM의 환각(hallucination)이나 컨텍스트 한계 를 보완하는 데 효과적. ● 주요 RAG 아키텍처 그래프 RAG : 관계 중심 정보에 적합. 에이전틱 RAG : 외부 도구나 API와 연결 가능. 멀티모달 RAG : 텍스...

끝나지 않은 스케일링의 법칙 AI 성능을 이끄는 세 가지 동인과 무한 확장 경쟁의 본질 스케일링의 법칙은 인공지능(AI)의 성능이 훈련 데이터의 규모 , 모델 매개변수의 수 , 컴퓨팅 자원의 양 에 따라 예측 가능하게 향상된다는 경험적 원칙이다. 이 법칙은 단순한 기술적 트렌드가 아니라, 오늘날 AI 산업과 빅테크 투자를 이끄는 전략적 법칙 으로 자리잡고 있다. 이 글에서는 AI의 스케일링 법칙이 어떻게 진화하고 있으며, 어떤 새로운 국면으로 확장되고 있는지를 살펴본다. 1. 사전 훈련 스케일링 (Pretraining Scaling) 2020년경부터 본격적으로 자리 잡은 이 법칙은 더 큰 데이터셋 , 더 많은 파라미터 , 더 강력한 컴퓨팅 자원 을 투입하면 예측 가능한 성능 향상 이 가능하다는 것을 실증적으로 보여주었다. 이는 GPT-3, PaLM, LLaMA 등 대규모 모델들이 급성장할 수 있었던 근본 원리 로 작용했다.            “Compute + Data + Parameters = Smarter Models” 2. 사후 스케일링 (Post-training Scaling) 2023년 GPT-4 시대에 들어 확립된 이 법칙은, 사전 훈련이 끝난 모델도 이후 다양한 기술을 통해 성능을 더욱 끌어올릴 수 있다 는 개념이다. 주요 방법으로는,  미세조정(Fine-tuning),  강화학습(RLHF),  사용자 피드백 기반 적응 즉, 스케일링은 학습 이전뿐 아니라 학습 이후에도 유효하다 는 관점이다. 3. 테스트 시간 추론 (Inference-Time Scaling) 2024년 오픈AI의 o1 모델로 대표되는 이 법칙은, 모델이 실제로 작동할 때(테스트 단계) 추가적인 컴퓨팅 자원을 투입하면 더 나은 출력 을 얻을 수 있다는 것이다. 예를 들어, 단일 응답 대신 여러 경로의 추론을 수행 (chain-of-thought prompting) 계...

AI 용어 해설 (ABC순 정리) 1. AGI (Artificial General Intelligence) 인간처럼 광범위한 지적 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 고차원 AI. 현재는 이론적 수준에 머물러 있으며, 오픈AI는 이를 "대부분의 경제적 작업에서 인간을 능가하는 자율 시스템"으로 정의. 2. AI Agent (AI 에이전트) 주어진 목표를 향해 자율적으로 행동하는 AI 프로그램. 예: 고객 상담 챗봇, 음성 비서, 로봇 조작 AI. 3. AI Bias (AI 편향) 학습 데이터의 불균형으로 인해 특정 집단에 대해 편견을 드러내는 AI의 성향. 예: 채용 알고리즘이 특정 성별을 선호하거나 소수 인종을 배제하는 경우. 4. AI Diet (AI 다이어트) 데이터나 모델 크기를 줄여 효율성과 친환경성을 확보하려는 전략. 유사 개념: Data Diet 는 중복·불필요 데이터를 제거하여 모델 학습을 최적화. 5. AI Governance (AI 거버넌스) AI의 개발, 운용, 규제, 윤리 등을 종합적으로 관리하는 체계. 투명성, 공정성, 책임성을 확보하기 위한 법·정책적 대응 포함. 6. AI Legacy (AI 레거시) 기존 시스템과 AI 기술 통합 중 발생하는 기술적 부작용이나 호환성 문제. 예: 오래된 데이터베이스가 최신 AI와 맞지 않아 성능 저하. 7. AI Sovereignty (AI 주권) 자국 또는 조직이 AI 기술과 데이터를 자율적으로 통제하고 보호하려는 전략. 예: 유럽연합의 AI법안 및 데이터 국지화 정책. 8. AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management) AI 시스템의 신뢰성, 위험 요소, 보안을 통합적으로 관리하는 접근. 기업과 정부 기관의 AI 활용에 있어 필수 전략. 9. Artificial Intelligence (AI) ...

AI 사용률 차이 및  AI 격차(Inequality) 현황 * 영국 유고브(YouGov)의 2025년 조사 기반으로 요약한 내용입니다. https://www.dropbox.com/scl/fi/ecs9hioaoxxw75czyhq1u/AI-Perception-UK-short-v2-Stoeckel-et-al.-2025.pdf

 생성형 AI 도구 시장  ( 2025년 7월 기준, 시밀러웹) https://www.similarweb.com/corp/wp-content/uploads/2025/07/attachment-Global-AI-Tracker-17.pdf

AI의 이중적 기능 : 역량 확장의 패러다임 서론 : 인간 능력의 재정의와 기술 패러다임의 전환   인공지능(AI)은 21세기 인류가 직면한 가장 심층적인 기술적 전환 중 하나로, 단순한 자동화 도구를 넘어 인간의 능력과 활동의 범위를 근본적으로 재정의하고 있다. AI는 단순 반복 작업의 자동화에 그치지 않고, 인간의 인지 능력, 창의성, 판단력 등 고차원적인 기능과의 결합을 통해 새로운 협업 구조를 형성하고 있다. 이 연구는 이러한 AI의 역할을 '바닥을 끌어올리는(Raising the Floor)' 기능과 '천장을 밀어올리는(Pushing the Ceiling)' 기능이라는 두 가지 상보적 관점에서 분석한다. 이 이중 기능은 단순한 기술 도입을 넘어 사회 구조, 교육, 노동, 창의성 등 다양한 영역에서 인간 역량의 수평적 확장과 수직적 심화를 동시에 가능케 하는 핵심 기제로 작동한다. 1. '바닥을 끌어올리는' 기능 : 기술 민주화와 접근성 혁명 1.1 전문성의 대중화   과거에는 고도의 전문성을 요구하던 작업들이 AI의 도입으로 일반 사용자도 수행할 수 있는 과제가 되었다. 이는 '기술민주화'(Technological Democratization)의 구체적 구현이라 할 수 있으며, 기술 접근성의 확대는 사회 전반의 생산성과 효율성 향상으로 이어진다. 그에 대한 일부 예시는 다음과 같다. 통계 분석 : 전통적으로 통계 소프트웨어(SPSS, R 등)를 다루는 데는 복잡한 문법과 수학적 이해가 필요했지만, 현재는 자연어 기반의 AI 도구(ChatGPT, Claude 등)를 통해 단순 질의만으로도 고급 통계분석을 수행할 수 있다. 언어 번역 : Google Translate, DeepL 등의 AI 번역기는 전문 번역가의 역할 일부를 대체할 정도로 정교해졌으며, 일반 사용자도 국경 없는 소통이 가능해졌다. 콘텐츠 제작 : Canva, Runway, Midjourney와 같은 생성형 AI 도구는 그래픽 디자인...

AI 에이전트 vs 에이전트 AI: 실제 차이점 이해하기 https://medium.com/@speaktoharisudhan/ai-agent-vs-agentic-ai-understand-the-actual-difference-4580a4b01dd4 * 아래 내용은 https://medium.com/의 글을 일부 요약한 것입니다. 상세내용은 본문 확인 바랍니다. AI  Agent 는 반복적인 프로세스를 자동화하는 데 적합한 작업별 규칙 기반 도구인 반면, Agentic AI는 향상된 자율성, 적응성, 복잡하고 역동적 작업을 처리하는 기능을 제공한다. 구분 AI 에이전트 (AI Agent) 에이전틱 AI (Agentic AI) 정의 단일 소프트웨어 프로그램으로, 정해진 작업을 수행하는 자동화 도구 여러 AI 에이전트를 협업하도록 설계된 시스템 전체; 복잡한 목표를 자율적으로 달성 범위(scope) 제한적이고 단일 작업 중심 (예: 비밀번호 재설정, 챗봇 응답) 멀티스텝·다영역 워크플로우 처리; 종합적·전략적 업무 수행 자율성 주어진 프레임 내 동작, 예측 가능 목표 식별→계획 수립→실행 및 학습까지 자율적으로 처리 학습능력 주로 업데이트나 재학습 통한 개선 강화학습, 피드백 기반으로 실시간 학습 및 적응 구성 요소 단일 에이전트 또는 간단한 툴 연결 여러 에이전트 공조, 오케스트레이션 계층 포함 위험 및 제어 예측 가능하고 안정적, 리스크 낮음 예측 불가성, 데이터 유출, 책임 소재 불명 등 리스크 존재 활용 사례 이메일 분류, 단순 챗봇, 예약 도우미 등 반복·정형화된 작업 스케줄링, 연구 조율, 로지스틱, 의료 진단 지원, 스마트 팩토리 등 복합 업무 미래 전망 즉시 사용 가능하며 이미 광범위 채택됨 초기 단계지만, 2028년까지 업무 의사결정 15% 담당 예상 비유 표현 축구 경기의 ‘선수’ 경기 전체를 지휘하는 ‘코치와 선수들’ 팀 워크

  AI 시대, 승부는 결국 ‘데이터’에 달려 있다 -  가용성과 품질이 결정하는 AI의 진짜 가치 AI가 세상을 바꾸고 있다는 말은 더 이상 뉴스가 아니다. 기업과 정부, 연구기관 모두가 앞다퉈 AI 전략을 세우고 있지만, 정작 그 성공을 좌우하는 핵심 요소는 소외되기 쉽다. 바로 ‘데이터’다. 정확히 말하면 ‘가용한(highly available) 데이터’와 ‘고품질(high-quality) 데이터’다. 1️⃣ AI의 본질은 ‘데이터를 잘 쓰는 기술’ 많은 이들이 AI를 마치 마법처럼 생각한다. 하지만 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 입력 데이터가 부정확하거나 편향되어 있다면 신뢰할 수 없는 결과를 낼 수밖에 없다. AI는 결국 ‘데이터 기반의 추론 시스템’이다. Garbage in, garbage out. 여전히 유효한 진리다. AI 시스템을 도입한 곳에서 ROI(투자수익률)가 낮은 이유 중 하나는 데이터의 준비 부족 때문이다. 구조화되지 않았거나, 중복·결손·노이즈가 많은 데이터로는 AI가 의미 있는 예측을 할 수 없다. 2️⃣ 가용성과 품질: 두 축이 무너지면 AI는 무용지물 가용성(Availability) : AI는 단순히 데이터를 보유 하는 것이 아니라  즉시 활용 가능한 상태 로 관리해야 한다. 기업 내 사일로(silo)로 분산된 데이터는 AI 프로젝트의 병목이 된다. 통합되지 않은 시스템, 실시간 접근이 불가능한 환경, 비표준 포맷은 모두 ‘AI의 먹이’를 차단하는 셈이다. 품질(Quality) : 데이터 품질은 AI가 내리는 판단의 ‘신뢰도’를 좌우한다. 오류, 누락, 비일관성은 예측 정확도를 떨어뜨리고, 결국 AI 도입 효과 자체를 무력화시킨다. 데이터 정제(cleaning)은 기본이고, 표준화, 메타데이터 정비, 데이터 계보 추적 등의 품질관리 체계가 필요하다. 3️⃣ 데이터 준비는 기술이 아니라 ‘조직 전략’이다 AI 프로젝트는 기술 이전에 조직문화의 문제다. “데이터는 특정부서 몫”...

AI 시대 콘텐츠 가공 전략 :  생성이 아닌 ‘정제’, ‘편집’, ‘재해석’의 시대 *  " What AI really means for content production"(CIO.com) 의 내용중 일부를 요약 정리한 것임. “AI는 콘텐츠를  대신 써주는  도구가 아니라  콘텐츠를  다시 바라보게 하는  프리즘이다.” 1. 콘텐츠 생산의 중심축 이동 :  ‘생성(Create)’ → ‘가공(Curate & Compose)’ 과거 : ‘처음부터 끝까지’ 직접 써야 했다면 현재 : 이미 존재하는 자료를 찾고, 요약하고, 연결하고, 새롭게 배열하는 작업 이 중심이 됨. “ 콘텐츠는 쓰는 것이 아니라, 만들고 엮는 것 ”이라 표현함. “1차 생산자보다, 의미를 짜맞추는 2차 창작자 가 중심에 선다.” 2. 콘텐츠 가공의 3대 핵심 전략  (1) 정제 – 콘텐츠의 ‘원석’을 가다듬기 LLM을 활용한 요약, 문체 변화, 독자 수준별 조정 등 중복 콘텐츠, 불필요한 수사 제거 → 핵심만 남기기 AI는 ‘정보를 덜어내는 데’ 탁월함 → 과잉정보 시대의 필터 역할 AI의 요약 및 재구성 능력이 웨비나 → 하이라이트 요약 같은 콘텐츠 정제에 강점을 가진다고 분석  (2) 재구성 – 같은 재료로 다른 의미 만들기 콘텐츠 조각들을 연결하여 새로운 의미 맥락 을 구성 예: 기사 + 연구결과 + SNS 반응 → 트렌드 인사이트 리포트 “ 고유 관점 과 큐레이션의 힘 이 콘텐츠의 희소가치를 결정한다” 기존 콘텐츠에 나만의 시선과 문맥을 입혀야 고부가가치 콘텐츠가 됨  (3) 확장 – 콘텐츠의 멀티채널 재활용 하나의 콘텐츠를 영상, 카드뉴스, 슬라이드, 음성 등 다양한 포맷으로 파생 ‘ 재조합(Recomposition) 전략’으로 언급 핵심은 “1개의 아이디어 → 10개의 변주 콘텐츠” 3. AI 시대, 고부가가치 콘텐츠의 조건 ...