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[한영자막]오픈AI가 공개한 'DeepResearch' 충격적인 성능 공개!30분만에 전문가급 보고서 작성.

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(2) 분석 및 통찰 도출 단계

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(2) 분석 및 통찰 도출 단계

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작업: 시장 격차, 소비자 니즈, 비효율적인 프로세스 등 문제 영역을 식별

1. 데이터 전처리 (결측치 처리, 이상치 제거).

2. 데이터 분석 (통계 분석, AI 기반 예측 모델 적용).

3. 주요 인사이트 추출 (트렌드, 패턴, 이상 현상 탐지).

4. 시장 격차, 소비자 니즈, 비효율적인 프로세스 등 문제 영역 식별

인지 과정 매핑:

기억(Memory): 내부 및 외부 데이터 연동.

추론(Reasoning): AI 알고리즘으로 데이터 해석 및 예측.

LLM 활용 노하우:

이해:

- 수집된 데이터를 분류하고 주요 트렌드 도출 (NLP 활용).

- LLM 사용: 추론엔진을 사용하여, 주요 키워드와 주제 요약하거나 추가 인사이트를 추론.

- LLM 사용: LLM의 데이터 분석기능(코드 인터프리터, 아티팩터)을 사용하여, 수집한 데이터 분석, 요약, 인사이트 도출.

기억:

- 분석 결과를 데이터베이스에 저장하고, 이후 단계에서 참조.

- LLM 사용: 데이터를 요약해 notebook LM이나 프로젝트 기능을 활용하여 저장.

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(1) 정보-트랜드 수집 단계

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(1) 정보-트랜드 수집 단계

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작업: 최신 시장 동향과 트렌드를 수집

1. 시장 및 트렌드 데이터 수집 (웹 스크래핑, API 활용).

2. 시장 규모, 성장률 분석 (시장 보고서, 소셜 미디어 분석).

3. 경쟁사 분석 데이터 취합 (리포트, 뉴스 기사), 경쟁사 활동 및 차별화 요소 조사 (제품, 가격, 광고 전략 비교).

4. 내부 데이터베이스에서 관련 자료 검색.

인지 과정 매핑:

감지(Sensing): 데이터 수집.

이해(Perception): 데이터 필터링 및 분류.

기억(Memory): 데이터를 구조화하고 저장.

LLM 활용 노하우:

감지:

- 시장 동향, 경쟁사 분석, 소비자 피드백 데이터 수집.

- LLM 사용: 전문 검색 Agent를 사용. API 호출 기술을 활용하여 특수 데이터 요청을 처리하고 생성.

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챗GPT 효과적인 데이터 시각화를 위한 동영상:

https://www.youtube.com/watch?v=9i43bIWh-ZU

추가 동영상 강의들:

https://www.youtube.com/watch?v=ZCwHUe7ZoPs

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챗GPT 데이터 분석, 이 영상으로 끝내세요! (다양한 분석 사례와 활용 팁)

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챗GPT, 어떻게 물어봐야 하나? 생성형AI는 "물어 보는 질문"으로 제어하는 기계다!!!

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챗GPT, 어떻게 물어봐야 하나? 생성형AI는 "물어 보는 질문"으로 제어하는 기계다!!!

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길게 정보를 줄 수록... 답변을 더 잘한다!!!

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제대로 알고 쓰면 약점이 거의 없다 (30년 개발자 박종천)

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I craft strictly professional press releases

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새로운 비전을 수립하는 미래준비학교 워크샵 패드랫

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새로운 비전을 수립하는 미래준비학교 워크샵 패드랫

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AI와 대화하는 법: 프롬프트 엔지니어링의 원리

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AI와 대화하는 법: 프롬프트 엔지니어링의 원리

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1) 지식을 찾는 '방향 명령'(무엇을 언제 어디서 왜, what-who, when, where, why): 패턴, 스타일, 포인트 / 퓨샷 러닝, RAG도 '특수 패턴'을 입력하는 행위다 - 메타 랭귀지

2) 지식을 처리하는 '행위 명령'(어떻게, how to do): 사고의 순서, 행위의 순서 - 메타 랭귀지

3) 최종 결과물의 '출력 명령'(어떤, how to be): 결과물 형태 - 메타 랭귀지

가장 중요한 대화의 원칙들:

챗GPT에게만 아래의 원칙을 주는 것이 아니라, 사용자 스스로도 같은 원칙을 가지고 명령을 입력 해야 한다. LLM은 확률적 탐색을 하기 때문에, 확률의 확률을 연쇄적으로 생각하면서 LLM의 작동을 다스려야(manage) 한다.

Chain of Evidence : 챗GPT가 내가 원하는 답을 '효과적으로' 찾아가도록... 대화를 거듭 하면서... 증거(evidence)를 연속해서(chain) 지시하는 것을 계속 유지해야 한다.

Chain of Thought : 챗GPT가 내가 원하는 답을 '효과적으로' 찾아가도록... 대화를 거듭 하면서... 생각(thought)의 순서(chain)를 지시하는 것을 계속 유지해야 한다.

Chain of Logic : 챗GPT가 내가 원하는 답을 '효과적으로' 찾아가도록... 대화를 거듭 하면서... 대화의 논리(logic)의 관계(chain)를 지시하는 것을 계속 유지해야 한다.

Chain of clarity : 챗GPT가 내가 원하는 답을 '효과적으로' 찾아가도록... 대화를 거듭 하면서... 대화(의도) 표현의 명료성(clarity)을 유지하면서 연속해서(chain) 지시하는 것을 계속 유지해야 한다.

당연히, 피해야 할 대화의 요소들은... 모호함, 불명확, 불특정, 비논리, 과도함 등이다.

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프롬프트 엔지니어링 전문 패드랫

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프롬프트 엔지니어링 전문 패드랫

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마상욱 교수님 패드랫

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AI 활용 기획 주제 탐색하기

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AI 활용 기획 주제 탐색하기

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A type: 기획 관심 영역만 있는 경우(구체적인 주제는 잡지 못한 경우):

ex) "[ 인공지능을 활용한 생산성 향상 ]에 대한 기획 idea를 얻으려고 한다. 관심사 방향은 [ 인공지능을 활용한 생산성 향상 ]라는 것을 정했지만, 구체적인 실제 기획 주제(Idea)를 정하지 못했다. 나에게 필요한 정보를 질문하고 마지막에는 취합하여 실제 기획 주제(Idea)를 완성하자."

B type: 기획 관심 영역에서 구체적인 주제를 정한 경우:

1) 구체적인 주제 '키워드'를 던진다.

ex) "[ 중소기업을 위한 AI 기반 문서 작성 및 보고서 자동화 도구 ]에 대해서 선행연구, 선행사례들을 광범위하게 조사해 달라"

2) 해당 주제에 대한 최신 성공과 실폐 '사례'를 정리하게 한다.

ex) "[ 중소기업을 위한 AI 기반 문서 작성 및 보고서 자동화 도구 ]에 대해 학계, 산업계에서 일어나고 있는 최신 성공 사례와 실폐 사례를 정리해 보자. 2가지로 정리하는데, 하나는 기술영역이고 다른 하나는 경영영역이다."

3) 해당 주제에 대한 내가 선택한 사례를 지지하는 이론, 관점, 주장이 무엇인지 연결해 달라고 한다. 이를 통해 기존의 성공사례를 심층분석하고, 우리 상황에 적용할 실제 기획 주제(Idea)를 얻을 수 있다.

ex) "[ 미네소타 주정부의 번역 업무 자동화 성공 사례 ]에서 주장하는 '근거 이론'에 대해서 정리해 달라"

연구 주제와 연결시킬 수 있는 '유사한 이론들'을 조사해 달라. 범위는 초학제적으로 한다.

기존 이론들의 핵심 개념들의 정의와 선행 연구자들의 관점 정리해 달라.

기존 연구, 이론, 주장들의 한계점을 조사해 달라.

4) 내가 선택한 사례에 반대하는 이론, 관점, 주장이 무엇인지 연결해 달라고 한다. 혹은, 기존 성공 사례나 연구들의 한계점을 조사해 달라고 한다. 이를 통해 기존의 성공사례의 약점을 개선한 실제 기획 주제(Idea)를 얻을 수 있다.

ex) "[ 미네소타 주정부의 번역 업무 자동화 성공 사례 ]를 공격하는 진영에서 주장하는 반박하는 내용과 논리를 정리하자"

반대하는 기존 연구, 이론, 주장들의 한계점을 조사해 달라.

현재까지 충분히 연구되지 않은 영역이 있는지 조사해 달라.

5) AI가 추천하는 연관 질문을 따라서 주제 관련 이슈를 확장하면서 탐색을 해 본다.

ex) "지금까지 한 모든 대화를 기반으로 [ 경영학 박사급 ]의 새로운 실제 기획 주제(Idea)가 될 만한 것들을 10개 추천해 달라"

C type: 퓨샷 러닝 기법으로 기획 주제 다듬기(위 작업을 수행 하고, 관련 선행 연구까지 진행한 후에 마지막으로 논문 주제를 다듬기 원하는 경우):

퓨샷 프롬프트 기법은 AI 모델에게 여러 개의 예시를 제공하여, 모델이 특정 유형의 작업이나 질문에 맞는 응답을 예측하도록 하는 프롬프트 작성 기법이다. 이 방식은 AI 모델이 예시를 참고하여 사용자의 의도를 보다 정확히 이해하고, 그에 맞는 답변 패턴을 학습할 수 있게 돕는다.

ex) [ 중소기업을 위한 AI 기반 문서 작성 및 보고서 자동화 도구 ]에 대한 [ 경영학 박사급 ]의 실제 기획 주제(Idea)을 찾아내려고 한다. 이 주제와 관련된 선행연구, 성공 및 실폐 사례들의 제목과 핵심 내용을 몇 가지 알려 줄 것이다. 해당 예시를 학습하고, [ 중소기업을 위한 AI 기반 문서 작성 및 보고서 자동화 도구 ]에 대한 좀더 발전되고 창의적인 접근을 할 수 있는 [ 경영학 박사급 ]의 실제 기획 주제(Idea)와 그에 따른 몇 가지 핵심 아이디어에 대한 적절한 답변을 생성하라."

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생성형 AI를 행정자동화에 사용하는 기본 규칙

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생성형 AI를 행정자동화에 사용하는 기본 규칙

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AI를 사용할 때는 기대하는 역할에 대한 정확한 규정이 필요하다. AI의 대표적 역할은 지도교수, 협력자, 대리자, 과외교사, 경쟁자(카운터 파트너), 평가자, 친구 등이 있다.

행정 자동화를 시도하는 사람에게...

AI의 제1 역할은 '협력자'이다.

# 업무 지시자의 말을 받아 적은 내용들만으로 담당 행정을 완성할 수 없듯이, AI가 응답한 내용들만으로 행정 결과를 완성할 수 없다.

# AI협력자의 도움을 잘 활용하는 사람은 다음과 같이 행동한다.

* AI협력자에게 자신의 생각을 '정확하게' 표현하는 노력을 한다.

* AI협력자가 응답한 내용을 경청(꼼꼼히 읽고)하고 자신의 생각을 검토하고 발전시킨다.

* AI협력자가 응답한 내용에서 '해당 업무에 대한 영감'이나 '해당업무에 필요한 정보나 지식'이나 '해당업무의 최고의 결과를 만들기 위해 해결해야 할 문제'에 대한 해법(방향, solution 등)에 대한 '힌트(clue)'를 얻는다.

* 위 3가지를 반복적으로 '선순환'하는 행위를 해당 업무가 완료되는 때까지 계속 진행한다.

AI의 제2 역할은 '지도교수 혹은 과외교사'이다.

AI의 제3 역할은 '대리자'이다.

# 행정 업무와 관련된 문서의 맞춤법, 문법, 형식 등을 '전문 편집인'에게 도움을 받을 수 있다. AI는 이런 일에 훌륭한 대리자이다.

AI의 제4 역할은 '평가자'이다.

* AI는 제3자 혹은 상사나 평자가의 입장에서 해당 업무와 관련된 문서나 결과물을 읽고 평가하는 훌륭한 도우미이다. 문서의 글이 읽기 쉬운 문체로 되어 있는지, 의미를 충분하게 전달하는 '문장'과 '글쓰기'인지, 기획안에서 말하고자 하는 내용이 창의적인지 등을 객관적으로 평가하고 개선 방법을 조언해 주는 훌륭한 평가자이다.

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챗GPT에 메모리 기능: (LLM의 망각 약점을 보완하고 일관성 있는 답변을 출력하기 위한 장치 / 같은 LLM에서도 사용자마다 다른 답변이 나오게 할 수 있는 장치)

1) 챗GPT는 사용자와 대화를 진행하면서, 스스로 사용자가 중요하게 생각하고 있는 것을 필터링 하여, 메모리 기능에 자동 저장을 한다.

2) 사용자가 중요한 내용을 챗GPT가 메모리에 저장하게 할 수도 있다. 사용자가 프롬프트 창에서… " ~~ 한 내용은 중요하니… 메모리에 저장하라"고 명령하면 된다.

3) 사용자는 정기적으로 메모리 기능에 직접 들어가서 살펴보고… 필요없는 메모리는 지우는 것도 중요하다.

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챗GPT 도표에서 한국어 사용

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챗GPT 도표에서 한국어 사용

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프롬프트

"code interpreter를 활용해, whl file 다운로드 후, 너의 가상 환경에 설치해, 한국어 사용 환경 설정해.

이 파일은 gpt 가상환경에 한글패치를 할 수 있게 하는 것인데요

그러면 작업하는 동안에는 도표나 차트 등에서 한글이 깨지지 않습니다.

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한국어 너무 잘하니까 느낌 확 다르네요; ChatGPT 고급 음성 모드 사용기  / 오목교 전자상가 Ep.218

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소라 사용방법에 대한 자세한 소개

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소라 사용방법에 대한 자세한 소개

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드디어 AI영상의 끝판왕 소라 공개!! 충격적인 사용후기

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챗GPT o1 최고로 사용하는 기술

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챗GPT o1 최고로 사용하는 기술

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AI시대는 '메타 사고'(내 생각에 대한 생각)을 할 수 있어야 합니다. 그래야, 내 생각을 AI와 연결시킬 수 있습니다. o1은… 메타 사고를 잘 하는 사람에게 놀라운 도구가 됩니다!

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오픈AI 소라-동영상생성 샘플

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오픈AI 소라-동영상생성 샘플

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조각찾기 완료! OpenAI 소라 50개 넘는 영상 10분으로 종결! 현 시점 AI 영상 수준은 이 영상 하나로 파악하세요!

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오픈AI, 글쓰기 공식지침 자료

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오픈AI, 글쓰기 공식지침 자료

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클로드 아티팩트 업데이트 - 말 한마디로 웹앱 만들기

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구글 AI Studio에서 구글의 추론전용 엔진을 선택한다.

원본 글이 "기본적이고, 깨끗하고 편안한 호텔이다. 단기 숙박으로는 나쁘지 않다. 모든 것과의 접근성이 좋다"였을 때, GPT는 온도 설정에 따라 다음과 같이 다른 텍스트를 생성했다.

낮은 온도(0.1)에서는 "저렴하면서도 깨끗하고 아늑한 숙소를 제공하는 호텔이다. 빠른 숙박에 적합하다. 편리한 위치 덕분에 모든 편의시설에 쉽게 접근할 수 있다"와 같이 원본에 충실한 표현을 생성했다. 중간 온도(0.7)에서는 "아늑하고 잘 관리된 호텔로 모든 필수 시설을 갖추고 있다. 짧은 휴가에 딱 좋다. 위치의 편리함이 큰 장점이다"처럼 좀 더 자연스러운 변형이 이루어졌다. 높은 온도(1.5)에서는 "이 부티크 호텔은 기대 이상이었다. 객실은 아늑했고 직원들도 친절했다. 도시를 둘러보기에 완벽한 위치였다. 짧은 여행을 위한 훌륭한 선택이다"와 같이 원본과는 상당히 다른, 더 창의적이고 열정적인 표현이 생성됐다.

구글 AI studio에서 온도 설정이 높아질수록 AI가 더 자유롭고 창의적인 표현을 생성하지만, 동시에 원본의 의도나 톤에서 더 멀어질 수 있음을 보여준다.

Top-p sampling은 '누적 확률' p를 기준으로 가변적인 토큰 수를 선택한다. 가장 높은 확률을 가지는 토큰부터 시작해, 확률 값의 합이 top-p로 설정한 값을 넘을 때까지 샘플링 풀에 토큰을 추가한다. 만약 p가 0.9이면, 확률 합계가 0.9를 넘으면 중단한다. 이 방식은 맥락에 더 적합한 결과를 얻을 때 사용한다. 과도하게 반복되거나 말이 되지 않는 텍스트 생성 위험 감소 효과도 낸다. 예를 들어 '나는 ___에 잠깐 다녀왔다'라는 문장을 챗GPT가 생성할 때 Top-p 값을 낮게(0.1) 설정하면 도서관, 집, 학교, 회사와 같이 정말 현실적인 후보('누적 확률' 10%) 중에서 무작위 선택해 문장을 완성한다. Top-p 값을 높게(0.95) 설정하면 누적 확률 95%에 '~에 다녀왔다'에 상응하는 단어 대부분이 후보로 들어가게 된다. 이렇게 되면 '달에 다녀왔다', '호그와트에 다녀왔다' 같이 현실적이지 않은 문장을 생성할 수도 있게 된다(환각현상, 아무 말 대잔치).

주의점) Top-p sampling(0 < p <= 1)은 확률 임계값을 너무 낮게 설정하면, 적은 확률을 가진 관련 없는 토큰이 샘플링에 포함되어 덜 일관된 출력을 생성할 수 있다.

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평생주식투자/주식투자로100억만들기

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AI가 쓴 글, 사람 글과 정말 다를까…과학적으로 분석했더니

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대규모 통계 분석으로 밝혀낸 AI 글쓰기의 한계 서울시립대학교 통계데이터과학과 연구진이 발표한 최신 연구에 따르면, 챗GPT로 대표되는 대형 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트는 겉보기에 자연스러워 보이지만 인간의 글

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Perplexity Pages: Everything You Need to know (Full Tutorial)

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Napkin-프리젠테이션 만들기

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Napkin-프리젠테이션 만들기

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Get PROFESSIONAL Visuals in Minutes NOT Hours with Napkin AI

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FELO로 파워포인트 만들기

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FELO로 파워포인트 만들기

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AI 겸임교수 이종범 

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FELO 파워포인트 120장 만들어주는 괴물같은 생성형 AI 서비스 펠로

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네이버 블로그 | 봄봄 인문융합창의연구소

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PPT 만들기 AI 감마를 활용한 생산성 100배 높이는 법 감마 사용법 A에서 Z까지

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저는 업무 상 강의, 회의 자료, 제안서 PPT, 사업계획서 등 파워포인트 작업을 많이 하고 있어요. 지난…

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클로드를 내 문체로 글쓰게 만들기

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클로드를 내 문체로 글쓰게 만들기

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AI 겸임교수 이종범 

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클로드 AI로 나만의 글쓰기 스타일 만들기 | 보고서부터 일상 글쓰기까지 완벽 복제하는 방법

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학습동영상보기는 위 영상버튼을 누르세요! 

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클로드 웹사이트 링크

https://claude.ai/

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구글 notebook LM 자료관리(다량의 자료를 통합하여 요약,검색,대화)

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구글 notebook LM 자료관리(다량의 자료를 통합하여 요약,검색,대화)

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젠스파크-Search and Autopilot Agent Integration

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젠스파크-Search and Autopilot Agent Integration

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젠스파크 웹사이트 링크

https://www.genspark.ai

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World’s First Search and Autopilot Agent Integration, Plus More!

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Discover Genspark’s latest innovations with the world first Search and Autopilot Agent integration. Cross-check AI answers, access Recent Searches, and never lose your progress with Sparkpage History. Learn how Genspark is revolutionizing the future of search with AI agents and more!

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구글 제미나이 딥 리서치는 고급 추론 및 긴 컨텍스트 기능을 이용해서 리서치 어시스턴트 역할을 수행한다. 리서치 에이전트처럼, 사용자가 입력한 연구 주제에 대한 효과적인 탐색을 위해, 리서치 계획을 세우고(사용자가 리서치 계획을 수정할 수도 있음), 연구 주제를 웹상에서 탐색하고, 결과를 분석하고, 이 결과를 기반으로 또 다른 검색을 하는 식의 과정을 여러 번 반복후, 주요 결과를 담은 종합적인 리서치 보고서를 만들어 준다.

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Try Deep Research and our new experimental model in Gemini, your AI assistant

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Try Deep Research, a new research assistant in Gemini Advanced, and a chat optimized version of Gemini 2.0 Flash Experimental.

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인지 아키텍처(Cognitive Architecture)를 사용하여 기획 업무를 자동화하기

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인지 아키텍처(Cognitive Architecture)를 사용하여 기획 업무를 자동화하기

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인지 아키텍처는 인간의 지적(知的) 활동을 모사하거나 설명하기 위해 설계된 이론적·실무적 구조를 뜻합니다. 즉, 인간이 학습하고, 기억하고, 추론하고, 문제를 해결하는 과정이 어떤 메커니즘과 프로세스로 구성되는지에 대한 ‘청사진(blueprint)’을 제시하는 것입니다. 다른 말로 하면, 인간의 뇌에서 벌어지는 작업 기억(working memory), 장기 기억(long-term memory), 지각(perception), 주의(attention), 행동(action)과 같은 핵심적인 인지 요소가 어떻게 구조화되어 있는지, 요소들 간의 정보 흐름이 어떠한 규칙에 의해 움직이는지를 설명합니다.

인간이 문제 해결을 위해 ‘어떻게 경험을 저장하고 재활용하는지’, ‘어떻게 새로운 정보를 통합하고 추론해내는지’ 등의 사고 과정 전반을 체계적으로 이해하면, 이를 모사하는 LLM 사용방법을 개발할 수 있습니다. 실제로, 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능이 날로 발전하면서 인간의 여러 인지적 활동을 간접적으로 대체하는 사례가 늘어나고 있습니다.

지금부터 인지 아키텍처를 모방하도록 LLM 기술을 사용하는 방법을 활용해, ‘기획 업무’라는 실제 상황에 어떻게 접목하고 자동화할 수 있는 지를 배워보겠습니다.

인지 아키텍처(Cognitive Architecture)를 사용하여 기획 업무의 행동, 의사결정, 작업 실행 과정을 구조화하려면, 다음 단계를 따를 수 있다:

인간의 주요 인지 과정은 다음과 같이 분리할 수 있다:

감지(Sensing): 업무 환경에서 필요한 정보를 수집하는 과정.

이해(Perception): 수집된 데이터를 상황에 맞게 해석하고 의미를 부여.

기억(Memory): 과거 경험이나 정보를 저장하고 검색.

작업 기억(Working Memory): 현재 실행 중인 작업 관련 임시 데이터.

장기 기억(Long-term Memory): 학습된 정보와 지식.

추론(Reasoning): 업무 목표에 따라 정보를 분석하고 결정을 내림.

계획(Planning): 작업 실행을 위해 단계별로 행동을 계획.

행동(Action): 계획에 따라 구체적인 작업을 실행.

실행 후 성과 분석 및 피드백: 구체적인 작업을 실행하고, 그 결과를 분석하고 피드백하여 추가 개선점을 발견.

다음은 기획 업무에 인지 과정의 구현 및 구조화를 적용한 설계다. 이 설계는 각 단계를 구체적으로 정의하고, 필요한 인지 과정을 매핑하여 LLM 및 AI 도구를 활용한 자동화를 포함한다.

'기획'이라는 행위를 할 때, 인간의 인지 아키텍처는 크게 “목표 설정 → 정보 수집/정리 → 아이디어 생성/추론 → 의사결정 → 행동(실행) → 피드백”과 같은 단계로 이해할 수 있습니다. 이 과정을 대규모 언어 모델(LLM)을 어떻게 활용할 수 있는지 단계별로 살펴보겠다.

(1) 목표 설정(Goal Setting)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 감지(Sensing) → 이해(Perception) → 추론(Reasoning) → 기억(Memory)
인간은 문제 상황을 인식(감지와 이해)하고, 그 문제를 해결하기 위한 목표(Goal)를 설정합니다(추론). 목표가 설정되면 그에 맞추어 주의(attention)와 작업 기억(working memory)이 특정 방향으로 초점이 맞춰집니다.

LLM을 통한 적용

문제 정의/목표 도출: LLM에게 현재 상황(기획 대상, 요구 사항, 환경 조건 등)을 기술하고, “이 상황에서 달성해야 할 핵심 목표는 무엇인가?”라는 질문을 던집니다.

우선순위 설정: 다양한 이해관계자(Stakeholder)의 요구 사항을 종합하여 의사결정이 필요한 대안을 나열하고, 각 대안의 중요도, 시급도 등을 LLM이 분석하도록 합니다.

Prompt 예시:

“이 프로젝트의 목적, 범위, 제한 조건을 종합해서 가장 적합한 프로젝트 목표를 정의해줘.”

“이해관계자들의 요구 사항을 분류하고, 중요도 순으로 우선순위를 매겨줘.”

(2) 정보 수집 / 기억 구조화(Information Gathering & Memory)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 감지(Sensing) → 이해(Perception) → 기억(Memory)
인간은 외부에서 새롭게 감지한 정보, 자신 안에 있는 과거 경험(장기 기억, Long-Term Memory)과 현재 집중하고 있는 정보(작업 기억, Working Memory) 사이를 끊임없이 오가며 필요한 정보를 끄집어내고, 새로운 정보를 학습하고 통합합니다.

LLM을 통한 적용

외부 감지: 기획 업무에 필요한 시장 동향, 경쟁사 분석, 소비자 피드백 데이터 수집(감지).

- LLM 사용: 전문 검색 Agent를 사용. API 호출 기술을 활용하여 특수 데이터 요청을 처리하고 생성.

내부 감지(지식 베이스 연동): 기획 업무에서 필요한 조직내의 과거의 사례, 각종 보고서, 시장 조사 자료 등을 벡터 DB나 검색 GPT와 연동하여 “필요할 때 LLM이 관련 정보를 인출(검색)”하도록 구성합니다.

이해: 내외부에서 수집된(감지한) 데이터를 분류하고 주요 트렌드 도출 (NLP 활용).

- LLM 사용: 추론엔진을 사용하여, 주요 키워드와 주제 요약하거나 추가 인사이트를 추론.

Prompt 예시:

“다음 문서를 요약하고, 핵심 지표와 시사점을 정리해줘.”

“과거 유사 사례에서 문제 해결 방법을 3가지 이상 찾아서 나열해줘.”

- LLM 사용: LLM의 데이터 분석기능(코드 인터프리터, 아티팩터)을 사용하여, 수집한 데이터 분석, 요약, 인사이트 도출.

정리/요약: LLM에게 자료를 요약하고 분류, 라벨링, 인사이트 도출 등을 맡겨 방대한 정보를 신속하게 정리합니다.

기억: 분석 결과를 데이터베이스에 저장하고, 이후 단계에서 참조.

- LLM 사용: 데이터를 요약해 notebook LM이나 프로젝트 기능을 활용하여 저장.

(3) 아이디어 생성 / 추론(Idea Generation & Reasoning)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 이해(Perception) → 추론(Reasoning) → 기억(Memory)
인간의 뇌에서는 기획 목표를 달성하기 위한 다양한 실마리, 대안과 전략을 추론해내고, 그 대안을 평가하고 비교하는 과정(이른바 ‘생성적 사고’와 ‘추론’)이 일어납니다.

LLM을 통한 적용

이해: 수집된 데이터에서 시장 격차 및 주요 문제 영역 파악.

- 예: "중저가 친환경 제품이 부족하다."

- LLM 사용: notebook LM이나 프로젝트 기능을 활용하여, 소비자 불만 사항과 시장 요구 분석.

브레인스토밍: 단순 사실 조회를 넘어, 여러 관점에서 아이디어를 확산시키고, 참신한 방법을 모색합니다.

최초 목표 재검증: 정의된 문제를 바탕으로 최초의 목표가 적합했는지, 그렇지 않다면 목표 재설정.

- 예: "친환경 중저가 제품 출시로 시장 점유율 10% 달성."

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 전략적 목표 제안.

시뮬레이션/시나리오 플래닝: “만약 A 방안을 적용했을 때 결과가 어떠할지, B 방안을 적용했을 때 결과가 어떠할지” 등을 LLM에게 시뮬레이션 또는 시나리오 형태로 생성하게 합니다.

Prompt 예시:

“목표를 달성하기 위해 사용할 수 있는 실행 아이디어를 최대한 많이 제안해줘.”

“아이디어 A, B, C 각각 적용 시의 리소스 요구사항, 예상 효과, 리스크를 시나리오 형태로 비교해줘.”

(4) 생성된 아이디어를 구체적 모델로 개발 계획

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 추론(Reasoning) → 계획(Planning)

LLM을 통한 적용

계획: 각 아이디어를 실행 가능한 모습으로 구체화.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 비즈니스 프로토타입 개발.

(5) 의사결정(Decision Making)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 이해(Perception) → 추론(Reasoning)
의사결정 단계에서, 인간의 뇌는 도출된 비즈니스 아이디어나 대안들을 평가하고, 이 중 어떤 것을 실행할지 선택한다. 인간은 이때까지 얻은 정보와 잠재적 결과를 직관적으로 종합해 결론을 내립니다.

LLM을 통한 적용

평가 기준 확립: 아이디어의 실행 가능성, 비용, 시장성, 시간, 품질, 위험도 등 객관적인 지표와 주관적인 지표를 LLM에게 정의하도록 하거나, 이미 정의된 지표를 기준으로 대안들을 평가하도록 합니다.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, ROI 예측 및 다중 기준 평가.

다중 의사결정 지원: AHP(Analytic Hierarchy Process), SMART(목표 달성도 분석) 등 의사결정 기법을 LLM으로 하여금 간단히 계산하게 하거나, 결과를 스코어로 정리하게 할 수 있습니다.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 의사결정 알고리즘 등을 사용하도록 명령하여, 다중 기준 의사결정을 시행하여 평가.

Prompt 예시:

“다음 평가 기준(비용, 시장 반응, 리스크 등)에 따라 각 대안을 1~5점으로 점수화하고, 최적 대안을 제시해줘.”

“비용 대비 효과를 정량화한 후, 우선 적용해야 할 아이디어 2개를 추천해줘.”

(6) 행동(실행) & 작업 관리(Action & Task Management)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 이해(Perception) → 추론(Reasoning)
의사결정이 내려지면 구체적인 행동 단계(Execution)로 넘어갑니다. 작업을 분할하고, 각 단계별로 진행 상황을 모니터링하면서 필요에 따라 조정합니다.

LLM을 통한 적용

계획(Work Breakdown Structure) 생성: 결정된 아이디어나 대안(프로토타입)을 실제 비즈니스로 만들기 위한 작업(Tasks)을 세분화하고, 담당자와 일정을 배정할 수 있도록 LLM에 지시합니다.

- 프로젝트 일정, 자원 배분, 역할 분담 설계.

- 콘텐츠 제작 및 광고안 만들기.

- 작업 지침 생성 및 팀원별 작업 할당.

작업 일정 관리: 프로젝트 관리 툴(예: Jira, Trello 등)과 API로 연동하여 LLM이 일정 변경, 이슈 트래킹, 알림 등 업무 관리 프로세스를 자동화하도록 할 수 있습니다.

Prompt 예시:

“이 비즈니스를 구현하기 위한 주요 업무 단계와 담당자를 정의해줘.”

“계획된 업무 목록에 따른 우선순위별 일정표(Gantt 차트 형태 등)를 만들어줘.”

실행 전략 관리: 아이디어의 실행 계획을 성공시킬 전략 구체화.

- 예: "제품 출시 및 초기 마케팅 캠페인 설계."

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 최적 실행 전략을 생성.

(7) 실행 후 성과 분석 및 피드백 & 반복(Monitoring & Feedback Loop)

인간 뇌에서 벌어지는 인지 과정: 감지(Sensing) → 이해(Perception) → 추론(Reasoning)
실행 과정에서 발생하는 예외 상황, 진행 현황 등을 끊임없이 모니터링하고, 필요한 경우 목표나 계획을 재조정(재학습, 재추론)합니다.

LLM을 통한 적용

실시간 모니터링(감지): 기획 진행 중 수집되는 데이터를 분석하여 작업 지연, 요구사항 변경, 리스크 발생 여부 등을 자동으로 식별하게 할 수 있습니다.

- LLM 사용: LLM의 데이터 분석기능(코드 인터프리터, 아티팩터)을 사용하여, 실행된 전략의 성과 데이터를 수집(CTR, 매출, 고객 반응 등), 데이터 분석, 요약, 인사이트 도출.

이해: 성과 데이터를 바탕으로 성공 요인 및 문제점 분석.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 실행 결과에서 개선점 도출.

- LLM 사용: 콘텐츠 작성, 보고서 생성

추론을 통한 변경 관리: 피드백을 통해 다음 전략 설계.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 개선된 실행 전략 제안.

- LLM 사용: 프로젝트 범위가 변경되거나 리스크가 커지면, “목표를 재정의하고, 새로운 대안을 다시 제시하라”는 식으로 LLM에 지시하여 전체 프로세스를 반복하게 만듭니다.

Prompt 예시:

“다음과 같은 이슈가 발생했는데, 이것이 최종 목표 달성에 어떤 영향을 미치고, 어떻게 대응해야 할까?”

“발생된 문제를 고려하여 목표, 일정, 비용 예측을 업데이트해줘.”

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마케팅 데이터사이언스 랩

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클로드의 새로운 데이터 분석 기능! ChatGPT 4.0보다 더 강력해졌다?

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GPTs로 나만의 데이터 분석팀 만들기 #2 (유튜브, 네이버, 구글 API 연동 완료)

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[파이썬과 함께 배우는 기초통계학] 2-1강 데이터 전처리, 파이썬, Cursor AI 소개

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빅데이터 분석_데이터 수집 및 전처리

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빅데이터 분석_데이터 수집 및 전처리

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2-2 빅데이터 분석_데이터 수집 및 전처리

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데이터 시각화에서 데이터 스토리텔링으로 넘어가기 위한 핵심 연결 고리는...!

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데이터분석 머신러닝-오렌지

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데이터분석 머신러닝-오렌지

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코딩을 몰라도 할 수 있는 데이터분석, 머신러닝. 초등학생부터 일반인까지 처음부터 하나씩 차근차근 배울 수 있습니다. 강의 문의 : ai.ellielee@gmail.com 엘리쌤의 [Orange3 데이터분석, 머신러닝] 강의 영상 전체 보기 - https://tinyurl.com/…

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작업: 식별한 새로운 문제를 우리의 기획 과제로 전환

1. 문제 정의 (예: 1인가족 증가로 외로운 사람 증가).

2. 목표 정의 (예: 매출 성장, 신규 시장 진출).

인지 과정 매핑:

추론(Reasoning): 문제 파악 및 목표 평가.

계획(Planning): 우선순위에 따른 목표 선정.

LLM 활용 노하우:

이해:

- 수집된 데이터에서 시장 격차 및 주요 문제 영역 파악.

- 예: "중저가 친환경 제품이 부족하다."

- LLM 사용: notebook LM이나 프로젝트 기능을 활용하여, 소비자 불만 사항과 시장 요구 분석.

추론:

- 정의된 문제를 바탕으로 구체적인 목표 설정.

- 예: "친환경 중저가 제품 출시로 시장 점유율 10% 달성."

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 전략적 목표 제안.

기억:

- 문제 정의 및 목표를 기록하여 이후 단계에서 참고.

- LLM 사용: 목표 및 문제를 문서화.

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작업: 문제를 해결할 창의적이고 실행 가능한 아이디어를 생성

1. 목표에 따른 대안 idea 도출.

2. 대안 우선순위 설정 (의사결정 지원 시스템 활용).

3. 비즈니스 목표와 마케팅 목표 정렬 (예: 매출 증가, 브랜드 인지도 확대).

4. 브랜드 USP(Unique Selling Proposition) 재정의.

인지 과정 매핑:

추론(Reasoning): 대안 생성 및 평가.

계획(Planning): 우선순위에 따른 대안 평가.

LLM 활용 노하우:

추론:

- 문제를 해결하기 위한 다양한 아이디어 생성.

- 예: "친환경 소재로 제작된 구독 서비스 제공."

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 아이디어 브레인스토밍 및 SCAMPER 기법 지원.

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(6) 실행계획 설계 단계

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(6) 실행계획 설계 단계

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작업: 선정된 아이디어를 구체화하고 실행 가능한 계획으로 전환.

1. 실행 가능성 분석 (리스크 평가, ROI 계산).

2. 최적 대안 선정 (다중 의사결정 기준 모델 활용).

3. 핵심 성과 지표(KPI) 수립 (예: ROI, CTR, 전환율).

4. 잠재적 리스크 도출 (캠페인 실패 가능성, 예산 초과 등), LLM 추론 및 예측 모델을 사용해 잠재적 문제 탐지.

5. 리스크별 대응 시나리오 작성(LLM 추론 및 예측 모델을 사용)

6. 보고서 자동 생성 (AI 기반 문서 작성).

인지 과정 매핑:

계획(Planning): 실행 계획 상세화.

행동(Action): 최종 의사결정 보고서 작성.

LLM 활용 노하우:

계획:

- 각 아이디어를 실행 가능한 모습으로 구체화.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 아이디어를 단계별 개발 로드맵이나 실행 계획으로 변환.

프로젝트 로드맵 생성: 단계별 작업 계획과 일정 작성.

예: "3개월 내 제품 출시를 목표로 로드맵을 만들어줘."

작업 분배: 역할과 책임을 자동으로 정의.

예: "팀원별로 업무를 분배해줘."

리소스 관리: 필요한 자원을 추정하고 최적화.

예: "이 프로젝트를 완료하기 위해 필요한 자원 목록을 알려줘."

추론:

- 아이디어의 실행 가능성, 시장성, 비용 효율성을 평가.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, ROI 예측 및 다중 기준 평가.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 의사결정 알고리즘 등을 사용하도록 명령하여, 다중 기준 의사결정을 시행하여 평가.

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(8) 성과 검토 및 개선 단계

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(8) 성과 검토 및 개선 단계

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작업: 실행 결과를 평가하여 추가 개선점 도출

1. 실행 결과 데이터 수집 (성과 지표 추적).

2. 성과 평가 및 비교 (목표 대비 분석).

3. 개선점 도출 및 향후 계획 수정.

인지 과정 매핑:

감지(Sensing): 성과 데이터 수집.

이해(Perception): 결과 분석 및 문제 식별.

계획(Planning): 개선 방향 설정.

LLM 활용 노하우:

감지:

- 실행된 전략의 성과 데이터를 수집 (CTR, 매출, 고객 반응 등).

- LLM 사용: LLM의 데이터 분석기능(코드 인터프리터, 아티팩터)을 사용하여, 데이터 분석, 요약, 인사이트 도출.

이해:

- 성과 데이터를 바탕으로 성공 요인 및 문제점 분석.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 실행 결과에서 개선점 도출.

- LLM 사용: 콘텐츠 작성, 보고서 생성

추론:

- 피드백을 통해 다음 전략 설계.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 개선된 실행 전략 제안.

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작업: 기획 대상 고객 세그먼트화 및 우선순위 타겟 설정

1. 기획 대상 고객 세분화 기준 도출 (연령, 지역, 관심사 등).

2. 잠재 고객 행동 분석 (구매 패턴, 클릭 데이터), 잠재고객 니즈 및 동기 파악 (리뷰 분석, 설문 결과 요약), 고객 구매 이력, 행동 패턴 분석.

3. 이상적인 타겟 페르소나 작성 (니즈, 관심사, 채널 선호도).

인지 과정 매핑:

기억(Memory): 고객 데이터 저장 및 관리.

추론(Reasoning): 세그먼트별 주요 특징 추출 및 타겟 페르소나 도출.

LLM 활용 노하우:

추론:

- 정의된 문제를 바탕으로 구체적인 타겟 설정.

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 전략적 타겟 제안.

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(7) 마케팅 전략 수립

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(7) 마케팅 전략 수립

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작업: 실행계획을 성공시킬 마케팅 전략 수립

1. 마케팅 목표 설정 (브랜드 인지도 상승, 매출 증대 등).

2. 경쟁사와 차별화된 가치 제안 개발.

3. 고객 페르소나 기반으로 메시지 톤과 콘텐츠 스타일 설계.

4. 마케팅 채널 선정 (SNS, 이메일, TV 광고 등), 채널별 예산 할당 및 투자 대비 효과 예측.

5. 메시지 개발 (USP, 핵심 메시지).

6. 콘텐츠 주제 및 형식 정의 (블로그, 영상, 이미지, 이벤트 등).

7. 콘텐츠 제작 일정 및 제작팀 구성 계획.

8. 콘텐츠 미리보기 및 품질 점검 기준 설정, 콘텐츠 아이디어 생성 도구 사용 (예: ChatGPT, Jasper AI).

9. 마케팅 일정 및 예산 계획 수립.

인지 과정 매핑:

추론(Reasoning): 마케팅 목표에 따라 적합한 마케팅 전략 도출.

계획(Planning): 채널별 마케팅 전략 세분화.

행동(Action): 콘텐츠 제작 및 일정 배포.

LLM 활용 노하우:

마케팅 전략:

- 아이디어의 실행 계획을 성공시킬 마케팅 전략 구체화.

- 예: "제품 출시 및 초기 마케팅 캠페인 설계."

- LLM 사용: 추론엔진이나 특별히 제작된 GPTs를 사용하여, 최적 실행 전략을 생성.

마케팅 콘텐츠 생성:

콘텐츠 생성: 마케팅 자료, 보고서, 이메일 등 자동 작성.

예: "이 데이터를 기반으로 투자 보고서를 작성해줘."

자동화된 실행: API와 통합하여 반복 작업 자동화.

예: 이메일 캠페인 실행, 소셜 미디어 게시물 업로드.

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세대별 특성 이해 도우미

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세대별 특성 이해 도우미

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Expert on generational differences, based on Gene Twenge’s research. Generational Insight

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비판적 사고로 기획서 평가하기

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비판적 사고로 기획서 평가하기

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비판적 사고를 하고 싶으신 글이나 생각을 입력해 주세요!

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Strategic coach tailoring advice to individual visions and traits.

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옛날사진을 영상으로 만드는 법

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옛날사진을 영상으로 만드는 법

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좋아하는 일로 먹고 살기

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옛날사진 부모님 사진을 영상으로 만드는 법

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오픈AI GPT-TASK 출시! ㄷㄷ 자동화 AI 비서 시작? 5가지 포인트! 실제 사용 후기! 무엇이 가능하고, 안되나? (MAKE 자동화 앞으로 타격줄까?)

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GPTs, 챗GPT 캔버스 - 팀원들의 다면평가시스템(팀원 전체 평가서) 한 번에 제작하기

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GPTs, 챗GPT 캔버스 - 팀원들의 다면평가시스템(팀원 전체 평가서) 한 번에 제작하기

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GPTs - 반복적 양식으로 된 이메일 내용 제작하기

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GPTs - 반복적 양식으로 된 이메일 내용 제작하기

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GPTs - 사내 교육커리큘럼을 기반으로 교육내용, 대상, 목적을 정리하기

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GPTs - 사내 교육커리큘럼을 기반으로 교육내용, 대상, 목적을 정리하기

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챗GPT 캔버스 - 업무문서 오탈자 검사, 문장 교정

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챗GPT 캔버스 - 업무문서 오탈자 검사, 문장 교정

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GPTs - 면접에 필요한 문제,응답 자동제작

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GPTs - 면접에 필요한 문제,응답 자동제작

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챗GPT o1 - 각종 계약문서에서 우리에게 불리한 조항, 문구 찾아내기 

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챗GPT o1 - 각종 계약문서에서 우리에게 불리한 조항, 문구 찾아내기 

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GPTs, 각종 Image 생성형 AI - IR(Investor Relations) 자료에 필요한 회사제품 이미지 업스케일링

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GPTs, 각종 Image 생성형 AI - IR(Investor Relations) 자료에 필요한 회사제품 이미지 업스케일링

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GPTs, 챗GPT 캔버스 - 협력사에 정중하지만 확실하게 의견전달용 메시지 문구, 문장, 전문 만들기

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GPTs, 챗GPT 캔버스 - 협력사에 정중하지만 확실하게 의견전달용 메시지 문구, 문장, 전문 만들기

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클로드 아티팩트 - 복리 계산표 등 반복적인 계산모델 만들기

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클로드 아티팩트 - 복리 계산표 등 반복적인 계산모델 만들기

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Cursor AI, Make - 채용사이트의 특정채용분야 최신 트렌드 파악하기, 특정 키워드와 연관된 기사만을 가져오기

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Cursor AI, Make - 채용사이트의 특정채용분야 최신 트렌드 파악하기, 특정 키워드와 연관된 기사만을 가져오기

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Cursor AI - 여러 개의 영수증 한 번에 처리하기, 수백개의 영수증에서 특정 내용만 엑셀로 가져오기

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Cursor AI - 여러 개의 영수증 한 번에 처리하기, 수백개의 영수증에서 특정 내용만 엑셀로 가져오기

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Cursor AI - 수천 개의 컴퓨터 파일을 내가 원하는대로 한 번에 정리하기

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Cursor AI - 수천 개의 컴퓨터 파일을 내가 원하는대로 한 번에 정리하기

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Cursor AI, Make - 내가 원하는 인터넷 사이트 데이터 크롤링하기

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Cursor AI, Make - 내가 원하는 인터넷 사이트 데이터 크롤링하기

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기본 기능설명

https://www.youtube.com/watch?v=KRJv7YMkjaA

동영상 파일 크기 줄이기

https://www.youtube.com/watch?v=a8IchajSW_g

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인공지능 AI 코딩 에디터 커서의 새로운 인공지능 에이전트 활용법 | 컴포저 에이전트

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챗GPT로 좌석배치 SW만들기

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챗GPT로 좌석배치 SW만들기

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갓쌤TV - AI메타버스연구회

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챗GPT로 원하는 프로그램 바로 만들기 | 쉬움 주의 | 10분 컷 | 좌석 배치 프로그램

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클로드3.5 앱 만들고 직접 실행

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클로드3.5 앱 만들고 직접 실행

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AIAJE의 인공지능아카데미

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클로드3.5 소넷 실행 앱을 만들어 주는 대박 기능 클로드가 글쓰기가 엉망이라고

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챗GPT4o with Canvas 소개 - 글쓰기 및 코딩하시는 분들 꼭 보세요

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GPTs - 이미지를 올리면 해석하고 질의응답을 받는 챗봇 만들기

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GPTs - 이미지를 올리면 해석하고 질의응답을 받는 챗봇 만들기

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Cursor AI - 간단한 딥러닝 모델을 이용한 예측모델 만들기

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Cursor AI - 간단한 딥러닝 모델을 이용한 예측모델 만들기

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클로드 아티팩트, Cursor AI - 미래예측하는 모델 만들기

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Cursor AI - 실시간으로 연동되는 데이터 대시보드 만들기

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Cursor AI - 실시간으로 연동되는 데이터 대시보드 만들기

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특징: 일반적이다.

SearchGPT,퍼플렉시티,Genspark AI를 비교한 동영상 보기

https://www.youtube.com/watch?v=OUFsZCX7oyM

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사이트 주소: https://www.perplexity.ai

특징: "후속조치"라는 기능을 사용하여, 하이퍼링크식 검색이 가능. 웹, 학문모드, 소셜 검색 / 퍼플렉시티 페이지 기능을 사용하여 다차원 검색 효과(섹션삽입을 통해 추가 검색 내용을 수동으로 추가 가능)

프로검색(유료) 맛보기 가능

사이트 주소: https://www.perplexity.ai/page/

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사이트 주소:

https://www.genspark.ai/

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특징: 출처의 중복이 가장 적다

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특징: 한국 스타트업이 만들고 사용 선호도가 높음

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pdf标注工具，pdf标注软件，pdf标记，pdf笔记，浏览器，浏览器上标记，浏览器上标注，浏览器扩展，浏览器软件，网上标记，网上标注

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pdf標註工具，pdf標註軟件，pdf標記，pdf筆記，瀏覽器，瀏覽器上標記，瀏覽器上標註，瀏覽器擴展，瀏覽器軟件，網上標記，網上標註

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ライナーは、pdfファイルからwebページまですべてをカバーする最高のデジタル蛍光ペンです。オンラインで読んだものすべてを強調表示、保存、コメント、共有します。無料で使用でき、すべてのデバイスとプラットフォームで利用できます

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In the flood of information, LINER helps you find and learn reliable information faster. Discover the highlights of the web, filtered by millions of intelligent people around the world.

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구글 제미나이 딥 리서치는 고급 추론 및 긴 컨텍스트 기능을 이용해서 리서치 어시스턴트 역할을 수행한다.

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Try Deep Research and our new experimental model in Gemini, your AI assistant

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Try Deep Research, a new research assistant in Gemini Advanced, and a chat optimized version of Gemini 2.0 Flash Experimental.

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특징: 계획생성 및 변경 가능(챗GPT, 클로드, 구글 제미나이 엔진 융합)

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AI활용 검색,텍스트 작업 패드랫

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AI활용 검색,텍스트 작업 패드랫

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미래예측 시나리오로 주제와 관련된 기획 Idea 탐색 범위를 넓힌다

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미래예측 시나리오로 주제와 관련된 기획 Idea 탐색 범위를 넓힌다

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마케팅 데이터사이언스 랩

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클로드의 새로운 데이터 분석 기능! ChatGPT 4.0보다 더 강력해졌다?

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세상의 모든 양식, 이 챗봇 하나면 됩니다! GEMINI 활용법

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세상의 모든 양식, 이 챗봇 하나면 됩니다! GEMINI 활용법

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세상의 모든 양식, 이 챗봇 하나면 됩니다! GEMINI 활용법 2편