① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

연구·개발(R&D) 업무에서는 공공데이터와 기관 내부 데이터를 활용하여 대용량 엑셀 자료를 분석하고, 결과를 보고서와 시각화 자료로 작성하는 업무를 반복적으로 수행하고 있습니다.

업무를 진행하면서 다음과 같은 어려움이 있었습니다.

▪ 데이터 형식이 서로 달라 분석 방향을 설정하는 데 많은 시간이 소요됨
▪ Python 자동화 코드 작성 및 수정이 반복적으로 발생함
▪ 공공기관 보고서는 정확성과 일관성이 중요하여 AI 결과를 그대로 사용할 수 없음
▪ 결과를 다시 검토하고 수정하는 과정에도 많은 시간이 필요함

이러한 문제를 해결하기 위해 ChatGPT를 단순한 질의응답 도구가 아닌 업무 파트너로 활용하기 시작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT를 데이터 분석부터 보고서 작성까지 업무 전 과정에 활용했습니다.

주요 활용 내용은 다음과 같습니다.

▪ 공공데이터와 엑셀 자료의 데이터 구조 분석
▪ 변수 간 관계 분석 및 분석 방향 검토
▪ Python 및 Selenium 자동화 코드 작성과 오류 수정
▪ 보고서 목차 구성, 문장 수정, 표 작성 및 HTML 결과물 제작
▪ AI가 생성한 내용을 그대로 사용하는 대신 사실 여부와 출처를 검증하는 절차 적용

또한 다음과 같은 프롬프트를 직접 설계하여 반복적으로 활용했습니다.

▪ 사실과 추론을 구분하는 프롬프트
▪ AI 추론 제한 프롬프트
▪ 보고서 작성 표준 프롬프트

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

기존 업무는 다음과 같은 순서로 진행되었습니다.

▪ 데이터 구조 파악
▪ 분석 방향 결정
▪ Python 코드 작성
▪ 오류 수정
▪ 보고서 작성
▪ 최종 검토

AI를 활용한 이후에는 다음과 같이 업무 프로세스가 개선되었습니다.

▪ 데이터 구조 분석
▪ 분석 방향 설계
▪ 코드 작성 및 수정
▪ 보고서 초안 작성
▪ 결과 검토
▪ 최종 검증

그 결과 다음과 같은 변화가 있었습니다.

▪ 반복적인 코드 수정 시간이 감소함
▪ 보고서 작성 과정이 체계화됨
▪ 분석 절차가 표준화됨
▪ AI 결과를 검증 후 활용하여 결과물의 신뢰성을 높일 수 있었음

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

가장 큰 차별점은 AI에게 결과를 맡기는 것이 아니라 '검증 가능한 업무 도구'로 활용했다는 점입니다.

이를 위해 다음과 같은 원칙을 직접 만들어 적용했습니다.

▪ AI가 사실과 추론을 명확히 구분하도록 프롬프트 설계
▪ 실제 데이터 외에는 수치와 참고문헌을 임의로 생성하지 않도록 제한
▪ 결과물을 제출하기 전 원본 자료와 비교하여 수치, 법령, 참고자료를 재확인
▪ 반복적으로 사용하는 프롬프트를 표준화하여 데이터 분석, 코드 작성, 보고서 작성 업무에 재사용

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

충분히 가능합니다.

특별한 시스템을 구축하지 않아도 ChatGPT와 Python만으로 동일한 업무 방식을 적용할 수 있습니다.

활용 절차는 다음과 같습니다.

▪ 데이터를 준비한다.
▪ AI에게 데이터 구조 분석을 요청한다.
▪ 분석 방향을 설계한다.
▪ 필요한 자동화 코드를 작성한다.
▪ 결과를 검증한다.
▪ 보고서와 시각화 자료를 작성한다.

이 방식은 공공기관뿐 아니라 일반 기업, 연구기관, 대학 등에서도 쉽게 적용할 수 있으며, 반복적인 데이터 분석과 문서 작성 업무의 효율을 높이는 데 활용할 수 있습니다.

(첨부파일)
1. 화학사고의 대해 쉽게 공부하기 위한 교육자료 생성 : https://suk6764584.github.io/Chemistry/
2. 분석 능력 및 시각화 능력을 기르기 위한 한국농어촌공사에서 개최한 KRC AI 디지털 혁신 공모전 참여 : https://suk6764584.github.io/circle/
3. 분석능력 향상을 위한 ai를 이용한 가중치모델(안) 작성