미드저니는 AI 이미지 생성 도구로 접근성이 뛰어나지만, 원하는 결과물을 얻기 위해 운에 의존해야 하는 경우가 많습니다. 우연히 멋진 이미지를 생성하더라도 그것이 일회성에 그친다는 한계가 있죠. 

그러나 이 한계를 극복하며, 자신만의 스타일을 일관되게 구축해 AI 아트웍을 만드는 아티스트가 있습니다. 지금 만나볼 AI 아티스느는  미드저니의 랜덤성을 창의적으로 활용하며 독창적인 결과물을 만들어내며 놀라운 성과를 보여주고 계신데요!

패스트캠퍼스와 벌써 2번째 강의를 만드신 GSFT 김지현 강사님을 소개합니다!

Q1. 안녕하세요 강사님! 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, AI 아티스트로 활동하고 있는 김지현입니다

저는 브랜딩 스튜디오에서 근무하며 사이드 프로젝트로 시작한 AI 아트웍 작업을

통해 다양한 기회를 만나게 되었고, 이를 계기로 AI 비주얼 프로덕션 그룹 GSFT를 공동 창업하게 되었습니다.

호기심으로 시작된 생성 AI를 활용한 이미지 제작은 뷰티, 패션, 매거진 브랜드와 협업할 기회를 열어주었고, 앞으로 AI 이미지가 실무에 활용될 무한한 가능성을 체험하고 있습니다.

이번 강의에서는 저를 여러 기회로 이끌어 준 저만의 AI 활용법을 공유하며,

AI 창작 과정에서 실질적인 인사이트와 노하우를 나누고자 합니다.

여러분에게도 새로운 가능성과 영감을 드릴 수 있는 시간이 되기를 바랍니다.(웃음)

Q2. 유슈의 글로벌 브랜드와 AI 프로젝트로 협업할 수 있었던 지현님만의 비결이 따로 있으신가요?

기존 AI 작업 스타일과 차별화된 저만의 스타일을 개발한 것이 가장 큰 이유라고 생각합니다. 미드저니 등 AI 창작 도구가 대중화되면서 많은 작업들이 비슷한 결과물을 보여주는 경우가 많은데, 저는 작업 초기부터 제 작업만의 고유한 아이덴티티를 확립하는 데 집중했습니다. 이를 위해 AI 도구를 단순히 사용하기보다는, 창작 과정에서 스토리를 담으려 노력했죠. 이러한 차별화된 접근법이 여러 사람들에게 주목받을 수 있는 계기가 되었고, 유수 글로벌 브랜드와의 협업 기회를 만들어 준 원동력이 되었다고 생각합니다.

동시에, 협업을 위한 유연함도 굉장히 중요하다고 느낍니다. 너무 강렬하거나 고집스러운 스타일을 추구하면 다른 브랜드와의 시너지를 방해할 수 있기 때문에, 제 스타일을 유지하되 브랜드의 정체성과 목표에 자연스럽게 녹아들 수 있는 여지를 항상 열어두려고 노력합니다. 이를 위해 브랜드와의 소통을 통해 각 프로젝트의 방향성을 명확히 하고, 제 작업이 브랜드의 스토리와 자연스럽게 어우러질 수 있도록 적절한 조율을 합니다. 결국, 독창성과 유연함의 균형을 유지하는 것이 글로벌 브랜드와의 성공적인 협업을 가능하게 한 핵심 비결이라고 생각합니다.

Q3. AI 아트웍 작업시 지현님만의 특장점이 있다면?

AI 아트웍 작업에서 저만의 가장 큰 특장점은 단순히 도구를 사용하는 데 그치지 않고, 명확한 스토리를 기반으로 스타일을 만들어 프로젝트를 기획하고 제작한다는 점입니다. 제 작업은 항상 프로젝트의 본질과 목적을 고려하며, 클라이언트의 요구와 저만의 창작 철학을 조화롭게 녹여내는 데 중점을 둡니다. 이러한 과정은 단순히 AI로 이미지를 생성하는 것을 넘어, 결과물에 스토리와 가치를 더하는 작업 방식으로 이어집니다.

이번 강의에서는 6가지 프로젝트 사례를 통해 제가 실질적으로 작업하는 방식을 단계별로 공유합니다. 프로젝트 기획부터 실질적인 제작 과정까지, 저의 작업 워크플로우를 그대로 공개하여, 저만의 AI 아트웍 작업의 특징과 접근 방식을 깊이 있게 공유합니다. 특히, 강의에서는 미드저니 등 제가 작업 과정에서 중점적으로 사용하는 스타일 개발 방법과 이를 구현하기 위해 어떤 노력을 기울이는지에 대해 구체적으로 설명합니다. 이를 통해 수강생들은 자신만의 창작 방향을 설정하고, 실무에서 바로 활용할 수 있는 창작 프로세스를 체계적으로 배울 수 있습니다.

Q4. 이번 패스트 캠퍼스와 강의를 준비하고 계시는데 어떤 내용을 담았고, 어떤 분들께 도움이 되는 강의일까요?

이번 강의에서는 자신만의 스타일을 개발할 수 있도록 미드저니 스타일 레퍼런스 코드 1000개를 공유합니다. 이 스타일 레퍼런스 코드들은 다양한 창작 아이디어를 발견할 수 있는 강력한 도구로, 이를 활용해 독창적인 스타일을 만들어가는 방법과 실질적인 팁을 나누고자 합니다.

단순히 미드저니 AI툴의 사용법을 익히는 데 그치지 않고, 이를 통해 개인의 창작 정체성을 정립하고 실무에 적용하는 구체적인 방향을 제시합니다. 강의 내용은 창작 과정에서 새로운 아이디어를 탐색하거나, 클라이언트의 요구에 맞는 스타일을 개발하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 또한, 자신만의 시그니처 스타일을 정립함으로써 브랜드와의 협업에서 차별화된 가치를 창출할 수 있는 기반이 될 것으로 예상됩니다.

이번 강의는 생성형 AI에 처음 입문하는 초급자와 이미 경험이 있는 중급자 모두에게 추천할 수 있습니다.

초급자

생성형 AI가 처음인 초급자에게는 기본적인 툴 활용법부터 자신만의 창작 방향성을 설정하는 방법까지 단계적으로 안내하는 강의가 될 것입니다. AI 툴 사용법을 빠르게 익히고 자신만의 스타일을 구축하는 첫걸음을 제공하며, AI를 단순히 사용하는 법을 넘어 창작 과정에 자연스럽게 통합하는 방법을 배울 수 있습니다. 이를 통해 자신만의 독창적인 창작 여정을 시작할 수 있도록 돕는 강의가 될 것입니다.

중급자

생성형 AI에 이미 경험이 있는 중급자에게는, 자신의 창작 프로세스를 한 단계 더 발전시키고, 실무에서 적용할 수 있는 전략을 제공하는 강의로 추천합니다. 기본적인 내용을 넘어서 독창적인 스타일 구축, 실무 적용법 등에 초점을 맞춥니다. 특히, 자신의 스타일을 유연하게 조정하는 방법, 다양한 창작 전략 등 실질적인 노하우를 얻을 수 있습니다.

독보적인 AI 아티스트 김지현님만의 워크플로우와 스타일 레퍼런스 활용 방법이 궁금하다면?

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AI 기술의 발전은 이미지 생성 분야에서도 혁신을 일으키고 있습니다. 그 중심에 있는 미드저니는 누구나 쉽게 고퀄리티의 이미지를 생성할 수 있는 놀라운 도구입니다. 복잡한 그래픽 디자인 기술이 없어도 단 몇 초 만에 원하는 이미지를 만들어낼 수 있는 이 도구는 다양한 산업에서 주목받고 있습니다. 이 글에서는 AI 사용법을 익혀 미드저니로 고퀄리티 이미지를 빠르게 생성하는 방법을 소개하고, AI 이미지 생성이 당신의 삶에 어떻게 도움을 줄 수 있는지 살펴보겠습니다.

1. 미드저니? 왜 주목받고 있을까?

미드저니는 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 AI 플랫폼입니다. 사용자가 입력한 텍스트를 분석해 적합한 이미지로 변환하는 이 도구는 일러스트, 실사 사진, 컨셉아트, 심지어 상업용 광고 이미지까지 다양한 유형의 이미지를 생성할 수 있습니다.

AI 사용법을 제대로 익힌다면, 미드저니를 통해 누구나 손쉽게 창의적인 작업을 시작할 수 있습니다.

* 간편함: 복잡한 그래픽 툴 없이 텍스트만으로 이미지 생성

* 다양성: 원하는 스타일, 주제, 분위기를 자유롭게 선택 가능

* 시간 절약: 몇 분 안에 프로페셔널한 결과물 생성

2. 미드저니 프롬프트 활용 사례

2.1 일러스트 제작

미드저니는 감성적이고 독창적인 일러스트를 손쉽게 만들어 줍니다. 예를 들어, “동화 속 숲을 배경으로 한 판타지 캐릭터”라는 프롬프트로 완성도 높은 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 과정에서 AI 사용법을 제대로 활용하면 더욱 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다.

* 사용 사례: 동화책 삽화, 아트 포스터, 캐릭터 디자인 등

* 결과물 예시: 몽환적인 색감과 세부 디테일이 강조된 작품

2.2 실사 이미지

실사 같은 사진을 원하는 경우에도 미드저니는 탁월합니다. 예를 들어, “이탈리아 해변의 일몰 풍경”이라는 프롬프트는 여행 사진 같은 자연스러운 이미지를 제공합니다. AI 사용법을 응용하면 조명, 색감 등 세부 요소까지도 원하는 대로 설정할 수 있습니다.

* 사용 사례: 블로그 배경 이미지, 여행 홍보 자료 등

* 결과물 예시: 사실적인 색감과 조명이 인상적인 사진

2.3 컨셉아트 & 커머셜 이미지

게임 개발자나 영화 제작자들이 즐겨 사용하는 컨셉아트 또한 미드저니로 제작 가능합니다. “사이버펑크 도시 배경” 같은 프롬프트로 독창적인 이미지를 만들어보세요. 이처럼 AI 사용법을 창의적으로 응용하면 한층 더 혁신적인 결과물을 얻을 수 있습니다.

* 사용 사례: 게임 배경, 영화 스토리보드, 광고 비주얼 등

* 결과물 예시: SF 장르에 어울리는 미래적이고 세밀한 디테일

2.4 이모지 및 심볼

간단한 아이콘이나 이모지를 만들고 싶다면 “귀여운 고양이 이모지” 같은 프롬프트로 깜찍한 이미지를 생성할 수 있습니다. 미드저니의 다양한 옵션과 AI 사용법을 익히면 이런 작업도 손쉽게 할 수 있습니다.

* 사용 사례: 소셜 미디어 콘텐츠, 앱 디자인

* 결과물 예시: 감각적인 캐릭터와 심플한 디자인

3. 미드저니로 문제를 해결하고 가능성을 열어보자

AI 이미지 생성은 시간과 비용 문제를 해결하며 창작의 한계를 없앱니다. 미드저니는 디자이너뿐만 아니라 일반 사용자도 창작자로 만들어주는 도구입니다. 특히 AI 사용법을 숙지하면 창작의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

* “고퀄리티 이미지가 필요하지만 시간이 부족하신가요?”

* “비싼 디자이너 없이도 전문가 수준의 결과물을 원하시나요?”

* “미드저니로 창작의 한계를 넘어서세요.”

AI 사용법을 익혀 미드저니와 함께라면 새로운 아이디어를 실현하고, 창작의 장벽을 허무는 데 탁월한 솔루션을 경험할 수 있습니다. 지금 바로 시작해 보세요!

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AI 기술이 직장에서 어떻게 변화를 이끄는지 궁금하신가요? 2025년은 업무 방식이 AI와 긴밀히 결합되는 전환점이 될 것입니다. 특히 GPT 기술은 직장 내에서 효율성과 창의성을 극대화하는 도구로 각광받고 있습니다. 본 글에서는 직장에서 살아남고 더 나아가 성과를 극대화하기 위한 GPT 활용법을 구체적으로 살펴봅니다.

ChatGPT로 본 2025년의 새로운 업무 환경

출처 : 뉴스저널리즘, 뉴스원, 산업종합채널

최근 AI 관련 기사는 2025년 직장 환경의 혁신을 예고하고 있습니다. 많은 전문가들은 ChatGPT와 같은 언어 모델이 직장 내에서 문서 작성, 데이터 분석, 창의적 아이디어 도출 등의 업무를 더욱 효율적으로 만들어 줄 것이라 전망합니다.

또한 다양한 AI 강의가 이를 학습하고 활용할 수 있는 기회를 제공하며, 직장인들에게 새로운 기술 습득의 필요성을 강조하고 있습니다. GPT 활용법은 이러한 변화의 중심에 있으며, 이를 제대로 활용한다면 누구나 미래형 직장인으로 거듭날 수 있습니다.

GPT 활용법으로 성과를 높이는 3가지 실전 팁

1. 문서 작성에서의 AI 추천 활용: 빠르고 정확한 업무 보고서 작성

GPT는 단순히 내용을 자동으로 생성하는 것 이상으로, 직장에서 필요한 핵심 메시지를 강조하고 가독성을 높이는 역할을 할 수 있습니다. 특히 GPT 활용법을 익히면 이메일 작성, 프레젠테이션 준비, 보고서 작성 등에서 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

2. 데이터 분석과 보고: 직관적 인사이트 도출

GPT는 복잡한 데이터를 읽고 이해하며, 이를 쉽게 풀어 설명하거나 필요한 인사이트를 제시할 수 있습니다. 간단히 데이터 입력과 질문만으로도 효과적인 보고서를 작성할 수 있습니다.

* 활용 사례: “2025년 시장 트렌드를 반영한 새로운 기회 5가지를 알려줘”라는 요청으로 트렌드 정보를 받아볼 수 있습니다.

3. 협업과 창의성 증대: 브레인스토밍 도우미

팀 프로젝트에서 아이디어가 막혔다면, ChatGPT를 활용해 다양한 관점에서 새로운 해결책과 아이디어를 제안받을 수 있습니다. 이는 단순한 창의적 도구를 넘어 효과적인 협업 파트너로 자리잡게 됩니다.

* 팁: 아이디어뿐 아니라, 실행 가능한 전략을 요청해 보세요.

AI 강의와 GPT 활용법으로 2025년에 대비하기

AI 강의를 통해 GPT 활용법을 배우는 것은 단순한 기술 습득 이상의 가치를 제공합니다. 이를 통해 업무 능률 향상은 물론, AI 시대에 걸맞는 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

2025년의 AI 기술은 단순한 도구가 아닌 업무 환경 전반을 업그레이드할 핵심 요소가 될 것입니다. 지금부터 차근히 AI 강의를 수강하며 자신만의 활용법을 찾아보세요. 지금 준비하지 않으면 미래를 따라잡을 기회가 줄어들 수 있습니다.

GPT 활용법과 AI 강의를 통한 변화를 직접 경험하며 더 나은 직장인이 되는 길에 함께하세요. 새로운 강의와 함께 성과를 극대화할 수 있는 방법을 만나보세요!

대한민국 모든 직장인을 위한
AI 활용 강의,

지금 시작해야 안 늦습니다.

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상사 설득에 실패하는 이유, 알고 계신가요?
많은 직장인이 프로젝트를 진행하거나 새로운 아이디어를 제시할 때 상사의 컨펌을 받는 데 어려움을
겪습니다. 열심히 준비한 보고서와 프레젠테이션에도 불구하고, “이게 왜 중요한지 모르겠어.” 또는 “이 데이터가 의미하는 게 정확히 뭐야?”라는 피드백을 받으며 설득에 실패하는 일이 반복된다면, 그 이유를 데이터 분석만이 아닌 데이터 해석에서 찾아볼 수 있습니다.

데이터 해석, 과연 어떻게 해야할까? 데이터 분석&해석 전문가인 이상석 강사님을 모시고 그 해답을 여쭤보겠습니다.😊

1. 간단하게 강사님 자기소개 부탁드립니다. 

안녕하세요! 어린 시절부터 사람과 전략시뮬레이션 게임에 관심이 많아서 자연스럽게 HR과 데이터 분야를 융합하는 방향으로 성장해온 이상석 데이터 연구원입니다. 신입사원부터 차장까지 1,000회가 넘는 보고를 해오면서, ‘감’이나 ‘직관’으로 의사결정하는 것의 한계를 체감했고, 그 답을 ‘데이터 기반 보고’에서 찾았습니다. 경험과 ‘라떼’로 무장한 상사(혹은 고객)를 설득할 수 있는 유일한 방법은 데이터였습니다. 많은 강의들이 데이터 분석을 하는 방법에 집중하지만, 데이터 분석은 우리가 설득하는 과정의 일부입니다. 데이터를 더욱 잘 다루기 위해 미국 듀크 대학교 데이터 사이언스 석사 과정을 졸업하고 본격적으로 HR Analytics 팀에서 다양한 프로젝트를 진행했습니다. 입사부터 퇴직까지의 HR 데이터를 데이터 레이크에 담아 채용, 승진, 이동, 평가 등을 종합적으로 분석하여 데이터 기반 HR 정책 효과성 측정 및 개선에 활용했고, 감정 분류 모델, 인재 추천 시스템, HR 면접관 추천 시스템 등을 개발하여 특허를 출원했으며, London Text Analytics, AI Summit Seoul, HR AI Forum 등의 콘퍼런스에서 발표하기도 했습니다. 

2. 많은 직장인이 보고시 상사 설득에 실패해 고통받는데 설득에 실패하는 이유가 무엇이라고 생각하시나요?

첫번째 이유는 ‘본인의 생각’이 아니기 때문입니다. 설득에서 힘을 가지는 것 중에 하나는 화자의 신념과 내용이 일치할 때인데, 조직의 특성상 보고를 위한 문제인식의 최초 단계가 컨펌자로부터 오면서, 애초에 본인 생각으로 시작하지 않은 보고 주제일 가능성이 높습니다. 혹시 나의 고민으로 시작했다고 하더라도, 중간에 보고를 해 나가면서 본인이 제안했던 방향을 수정해 나가면서 누더기처럼 보고내용이  중첩돼 가고, 최종 보고시에는 원래 제안자가 생각했던 방향과는 완전히 변형된 것을 본인이 보고자가 되어 발표하게 되는 경우 설득력이 떨어지는 것은 자명한 일입니다. 

두번째 이유는 경험과 직관을 가진 상사를 설득하는 것은 본인이 더 많은 경험을 가지지 않는 이상 불가능합니다. 현실적으로, 상사보다 경험이 많은 경우는 그렇지 않은 경우보다 드물기 때문에 우리가 보고를 할 때 상사에게 별다른 논리 없이 수긍하게 되는 경우가 대부분입니다. 

두가지 원인을 극복하기 위해서는 데이터를 활용해서, 데이터 기반의 보고하는 방법을 알 필요가 있습니다.

3. 그렇다면 올바른 데이터 해석 방법은 무엇인지 구체적으로 설명 부탁드립니다.

당신이 미슐랭 5스타에서 일하는 주방장이라고 생각해 봅시다. 고객에게 맛있는 요리를 대접하려고 할 때의 과정을 생각해 보면, 고객이 어떤 요리를 주문했는지를 먼저 파악하고, 그에 따라 무슨 재료가 있는지, 썩은 재료나 빠진 재료가 없는지 확인한 다음, 각 재료들을 어떻게 요리할지 (익힐지, 삶을지, 구울지 등) 를 정하는 것도 주방장의 아주 중요한 역량입니다. 요리가 끝나면, 고객의 취향에 맞는 요리를 예쁜 접시에 올려서 가져다 줍니다. 데이터 기반의 보고하는 방법도 마찬가지입니다.

상사 혹은 고객의 요구가 무엇인지를 파악하는 것이 가장 중요합니다. 

1) 목표 설정: Objective
때로는 상사 혹은 고객이 본인이 무엇을 원하는지 모를 때도 있는데 여기서 커뮤니케이션 능력을 통해 컨펌자의 니즈를 명확히 끌어내주는 것이 중요합니다. 그리고 필요한 데이터를 수집하거나, 내가 원하는 분석의 목적에 맞게 데이터를 정리(정제)해 줍니다. 

2) 데이터 선정: Necessary Data
데이터의 유형과 설득하는 방식에 어울리게 분석방법을 결정합니다. 

3) 분석방법 결정: Analytics
상사 혹은 고객이 이해하기 쉽고, 의사결정에 도움이 될 수 있도록 문서 혹은 프레젠테이션을 준비하는 과정이 있고

4) 해석 및 검증: Interpretation
최종적으로 상사 혹은 고객의 목표 설정에 부합하는 최종 보고 및 피드백을 받습니다. 

5) 보고:Report

각 단계의 첫 글자를 따서 ON-AIR 분석절차라고 이름 붙였습니다. 이 때 모든 과정에서 보고 대상자 혹은 의사결정자와 지속적으로 커뮤니케이션하는 것을 절대 잊어서는 안됩니다.

4. 강사님만의 방법으로 실제로 데이터 공유에 민감한 HR 부서에서 “데이터 통합 활용”이라는 결과를 이끌어 내셨는데, 설득의 과정에서 가장 중요하게 생각하셨던 것은 무엇이였고, 이를 통해 어떤 인사이트를 얻으셨나요?

공공기관 특성상 의사결정자의 보직이 장기간 보장되지 않는 상황이었고, 장기 프로젝트를 통해 데이터를 수집하면서 직원들의 행동변화를 보는 프로젝트보다는, 현재 보유된 데이터를 통해 바로 실현가능하면서도 비지니스 임팩트가 있는 것들에 집중했습니다.  당시 타사 HR Analytics팀의 주요 주제였던 ‘이직율 예측 분석’ 관련해서, 평균 이직율이 10%가 넘는 민간기업 대비 평균이직율이 5~6%인 공공기관의 경우 과연 해당 주제의 비지니스 임팩트를 데이터 기반으로 고민해 볼 필요가 있었는데요. 오히려 이직율이 낮기에 재직기간이 길어지는 직원의 생애주기 관점에서 직무순환 혹은 사업소 이동 등에 대해 심층분석하는 것이 의미가 있는 주제였습니다. 또한 공공기관의 특성상 효율성 뿐 아니라 공정성(투명성)에 대한 평가도 정부에서 시행하고 있는 상황이라 아래 그림과 같이 공정성과 효율성 관점의 프로젝트들을 선정하여 시행했습니다. 

여기서 데이터 통합이 가능하게 하는 핵심은 현재 보유한 데이터를 통해 프로젝트를 진행하는 것을 우선시하되, 그 과정에서 사용되는 데이터들을 ‘Data Lake’라는 이름으로 연결하는 것입니다. 각 부서에서 파편화된 데이터들이 자연스럽게 연결되면서 직원들의 데이터들을 입체적으로 분석할 수 있도록 정리가 되기 시작했습니다. 특히, 양적인 데이터 뿐 아니라 텍스트, 이미지 데이터 등 비정형 데이터들도 Data Lake에 연결되면서 추후 멀티모달 데이터 분석이 가능하게 하는 초석을 제공할 수도 있게 되었어요. 

5. 설득 과정에서 힘들었던 점과 어떻게 극복하셨는지 알려주세요.

우리는 의사결정자 혹은 상사만을 설득의 대상으로 생각하지만, 실제는 주변 부서의 동료 및 실무자들도 의사결정에 간접적인 영향을 끼치는 것을 간과하기 쉽습니다. 데이터 통합 이라는 어젠다가 나왔을 때, 대부분의 HR 부서 반응은 데이터 공유에 대해 부정적인 반응인걸 보면 알 수 있죠. 첫번째 보안의 문제. HR 데이터 자체도 대부분 개인정보라 민감하기도 하지만, 특히 그 중에서도 평가 데이터, 상벌, 근태 등의 데이터들은 해당 부서 내에서도 특별히 관리가 되는 부분이라 쉽게 내줄 수 없는 상황이였습니다.

두번째 잠재적 추가업무의 문제. 혹시라도 이 데이터를 통해 추가적인 업무가 생길 것 같은 걱정이었습니다. 해당 부서에서 오랫동안 보유하고 있던 데이터를 정제해야 하는 번거로움도 있었지만, 그것보다 심각한 것은 HR analytics 팀이 모든 성과를 갖고 해당 부서는 옆에서 보조적인 역할만 한다면 협조할 동기부여가 생기기는 힘든 상황이였죠. 

첫번째 보안의 문제는 비식별화된 데이터를 변형한 다음 활용하는 것으로 해결했지만, 두번째 잠재적 추가 업무에 대한 문제가 핵심이었는데, 해당 부서의 문제를 우선적으로 해결하는 것으로 활로를 찾았습니다. 즉, HR Analytics 팀이 원하는 프로젝트가 아니라, 해당 부서에서 고질적으로 고민하던 문제들을 데이터 기반으로 해결해주는 것이었는데요. 이렇게 되면 해당 부서의 성과로도 연결되면서 해당 부서의 데이터를 활용할 수 있고, 그 데이터를 동시에 정제하면서 데이터 통합의 큰 목적에도 부합할 수 있게 된다는 장점이 있습니다. 무엇보다 중요한 것은 데이터 기반으로 일하는 공감대를 확장시키면서 HR Analytics 팀의 필요성과 정체성을 인식시키고, 추후 프로젝트 협업시 긍정적인 회신을 기대할 수 있었습니다. 

6. 강의에서 주로 어떤 내용(이론 및 실습)을 다룰 예정인지 말씀해 주세요.

그간 데이터에 기반한 의사소통과 보고를 하며 느낀 데이터의 힘과 실제로 업무에서 데이터에 기반한 보고를 활용하는 방법을 나누고자 이 강의를 만들었습니다. 데이터 기반 보고를 위한 문제를 정의하는 첫 단계부터, 시각화, 통계 분석, 예측 모델, 텍스트 분석 등의 상황별 분석방법, 최종적으로 상사(혹은 고객)를 만나 설득하는 과정까지의 전 단계를 여러분이 직접 해 볼 수 있도록 가이드해 드립니다.

놀라운 것은 이 모든 분석을 챗GPT (무료버전) 와 함께 노코딩으로 진행할 수 있다는 사실입니다. 이 강의를 통해 직장에서의 일잘러를 넘어, 개인의 프로젝트 포트폴리오를 쌓고, 자신의 분야에 데이터 분석을 탑재한 전문가로서 독립적으로 성장하시는 여러분을 돕겠습니다.

현재 일하는 분야에서 전문성을 고민하시거나 ‘통하는 보고’를 고민하고 계신다면, ‘데이터 기반 보고’로 당신의 엣지를 높여보세요.

7. 상사를 설득해야 하는 상황에 놓인 직장인을 위한 꿀팁 및 조언의 말씀 부탁드립니다. 

1) 중간보고가 핵심이다: 종종 우리는 모든 것을 완벽하게 준비한 다음 상사에게 보고하려 하지만, 사실 상사 입장에서 생각했을 때는 최대한 빨리 보고의 방향성을 잡고 구체적인 디테일을 가져가는 것이 더 중요합니다. 최소한의 노력으로 최대한의 효과를 가져가기 위해서는 상사와의 지속적인 커뮤니케이션과 중간보고가 핵심입니다. 

2) 보고는 내가 하고 싶은 이야기를 전달하는 것이 아니다: 보고는 보고를 받는 사람의 의사결정을 위해 존재합니다. 내가 말하고 싶은 것이 아니라 보고받는 사람이 궁금해하는 것 위주로 설명하는 것이 중요합니다. 

3) 보고가 끝났다고 모든 일이 끝난 것이 아니다 : 준비한 대로 보고를 잘 마쳤다면 큰 목표를 달성한 셈입니다. 하지만, 한 번의 보고로 모든 일이 마무리되는 경우도 있지만, 대부분 이후 추가조치사항 혹은 추가보고가 적절하게 이루어져야 의사결정자에게 신뢰를 줄 수 있습니다. 또한 개인의 성장을 위해서는, 보고를 끝낸 후 다른 과업으로 바로 몰입할 것이 아니라, 여러분의 포트폴리오를 업데이트해서 해당 프로젝트에 대한 지식이 가득한 상태일 때 체계적으로 시간을 들여서 정리해 두는 것이 중요합니다.

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생성형 AI와 LLM의 등장은 새로운 데이터 시대의 탄생을 알리면서 새로운 데이터 엔지니어링 사이클이 생성되었습니다. 생성형 AI 및 LLM 기반 앱을 개발하고 관리해야 하는 과제를 해결하기 위한 MLOps의 발전으로 생성형  AI 운영과 대규모 언어모델 운영 LLMOps 라는 새롭고 전문화된 영역이 등장하게 되었죠. 

LLMOps, 왜 중요할까요? 기업에서 LLM을 도입하고 활용하려면 운영을 위한 사이클을 관리하는 LLMOps가 중요한데요. 

기업은 기밀 정보 유출 위험이 있어 API 기반서비스는 실질적으로 사용하기 힘들다는거 아시죠? 그래서 자체 로컬 서버나 클라우드에 오픈 소스로 제공되는 LLM을 설치하고 자체 데이터로 추가 학습 진행을 고려한다고 해요. 기업 내에서는 수십명부터 수만명까지 다양한 구성원들이 LLM을 활용하는데요. 때문에 LLM을 초기 설정하는 것부터 구성원들이 정보를 요청하고 응답을 받는 등 모든 과정을 효과적으로 관리하기 위해서는 LLM의 교육, 배포, 그리고 재학습 과정을 체계적으로 하는 것이 필수적이에요. (*출처 : SUPERB AI) 

그렇다면 LLMOps와 MLOps,어떤 것을 적용해야 할까요? 처음부터 새로 생성하거나 트레이닝하는 기존 ML 모델과 달리 대규모 언어모델은 세부적인 조정을 통해 더 적은 데이터와 컴퓨팅 리소스로도 특정 애플리케이션의 성능을 극대화 할 수 있어요. 

그래서 오늘은 LLMOps라는 이 새롭고 전문화 된 영역에 대해서 현 쿠팡 데이터 엔지니어 엄현호님과 이야기 나눠볼게요. 

Q. 먼저 이력 및 프로젝트 참여, 저서 등 간단 소개 부탁 드립니다. 

안녕하세요. 현재 쿠팡에서 검색 데이터, 머신러닝 소스 데이터의 파이프라인 유지 보수 및 최적화 작업을 담당하는 데이터 엔지니어로 일하고 있는 4년차 개발자 엄현호 라고 합니다. 패스트캠퍼스의 Spark & Elastic Stack을 활용한 데이터 분산 처리, 실시간 빅데이터 처리를 위한 Spark & Flink & Kafka 강의에서 Spark, Kafka 파트의 강의를 진행한 경험이 있습니다.

Q. 이번에는 패스트캠퍼스에서 LLMOps 실습 강의를 진행하시는 것으로 알고 있는데요. 어떤 것들을 배울 수 있을까요? 

데이터 엔지니어링과 관련한 기술들에는 어떤 것들이 있는지, 각 프레임워크의 기초적인 사용법에 대해 습득하실 수 있습니다. 그리고 현재 핫한 LLM 등의 ML이 실무에서 어떤 방식으로 운영(ML 모델 학습 뿐만 아니라, 만들어진 ML 모델을 어떻게 배포하는지, ML 모델의 성능 등 운영 지표를 모니터링하는지, ML 모델의 소스 데이터 파이프라인들을 어떻게 구축 및 운영해야 하는지 등)되고 있는지에 대한 큰 그림을 알아갈 수 있습니다.

Q. 강의 커리큘럼 내 주제와 내용들은 어떤 기준으로 잡으셨나요?

LLM등 ML 쪽과 관련한 데이터 엔지니어링 분야로 나아가길 희망하시는 취업준비생, 신입 개발자 분들을 강의의 주요 타겟으로 생각하였습니다. 그렇기 때문에 각 기술들에 대해 심도 깊게 공부하기 보다는 LLM등 ML과 관련한 데이터 엔지니어링에는 어떤 기술들이 사용되고 필요한지에 대해 개괄적으로 설명을 드리고자 합니다. 그러므로 여러 기술들에 대해 소개하고 각각의 다소 깊이가 얕을 수는 있지만, 각각의 핵심적인 동작 원리에 대해서는 실무 레벨에서 부족함 없이 설명 드릴 예정입니다.

Q. 해당 강의 기술들이 실무에서 어떻게 활용되고 있나요?

많은 회사에서 데이터 파이프라인을 구축하기 위해 사용합니다. 다른 기술 스택을 사용하더라도 근본 원리는 대략 비슷하다고 생각합니다.

Q. 강의를 수강한 후 어떤 것들을 얻어갈 수 있을까요? 또는 어떻게 달라질 수 있을까요?

데이터 엔지니어링 분야로 준비하는 취업 준비생 분들의 경우, 웹/앱의 프론트엔드, 백엔드 분야와 대비해서는 실무에서 어떤 문제들을 풀어가고 업무를 해야 하는지 감을 잡기 어려울 수 있습니다. 몇 가지 이유를 들자면, 데이터 엔지니어링 분야의 경우 웹, 앱 분야와 대비해서 강의나 자료가 많지 않고,  실무에 대해 잘 이해하기 위해서는 대용량의 데이터, 준-실시간으로 변하는 데이터들에 대해 다룰 수 있으면 좋은데, 이 데이터들을 개인이 구하기는 어렵기 때문입니다. 

수강생 분들께서 이 강의를 수강한 후에는 적어도 실무에서 데이터 엔지니어링이 어떤 문제를 풀기 위해 존재하는지, 어떤 식으로 운영되는 지에 대한 큰 그림을 그릴 수 있게 될 거라 생각합니다. 또한 데이터 엔지니어링과 관련한 각 기술들에 대해 스스로 심도깊게 공부할 수 있도록 하는 기초를 다지실 수 있습니다. 혹시나 실무에서 접하시게 될 기술 스택이 강의에서 소개한 기술과 다르다고 해도, 그 기술의 근본 원리는 비슷하기 때문에 기초를 다지는데에 도움이 될 것이라 기대합니다.

Q. 수업에서 배운 내용으로 현업에서 어떻게 활용할 수 있을까요?

현업에서 데이터 엔지니어링 관련 기술을 도입해야할 때나 개선점이 필요할 때 의사 결정에 도움이 될 수 있다 생각합니다. 각각의 프레임워크의 기본 사용법과 원리에 대해 알아가고자 하실 때도 도움이 될 수 있을 것으로 보입니다.

‘한 번에 끝내는 LLMOps & 데이터 파이프라인 구축’ 강의에서 더 자세한 내용을 확인 해 보세요. 

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요즘 상업적인 용도로 AI 영상 기술이 빠르게 확산되고 있습니다. 왜일까요? 장소를 대여하거나 촬영 전문가를 따로 섭외할 필요 없이, 내가 원하는 그대로 영상을 만들어낼 수 있기 때문입니다. AI 기술은 시간과 비용을 절약하며 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.

하지만 상업적 목적으로 사용되는 영상은 일반적인 개인용 영상과는 다릅니다. 특히 상업적 영상은 퀄리티와 신뢰도가 비례해야만 소비자에게 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 아무리 AI 기술을 활용했다고 해도, 결과물이 부자연스럽거나 허술하다면 브랜드 이미지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 그래서 상업적 영상에서는 AI 기술의 활용 방법과 영상 제작 프로세스를 제대로 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.

1. 퀄리티 높은 영상을 만드는 비결: 디테일의 차이

상업적 영상의 성공은 작은 디테일에서 결정됩니다. AI 영상 제작에서도 마찬가지입니다. 퀄리티 높은 이미지는 단순히 선명하거나 화려한 것을 넘어, 영상 제작의 모든 요소가 조화를 이루어야 합니다.

예를 들어, 이 이미지는 어떻게 보이나요?

 자연스러워 보이지 않나요? 하지만, 이 이미지로 영상을 만들면 어떨까요?

위 이미지를 기반으로 AI를 활용해 영상을 제작했더니, 색감이 어색하고 움직임이 부자연스럽게 나타났습니다.

이유는 무엇일까요? 이는 색감 밸런스가 맞지 않거나, 화각과 빛 조절이 일관되지 않기 때문입니다. 이러한 요소가 제대로 고려되지 않으면 영상은 비현실적이고 어색해 보일 수밖에 없습니다. 따라서 상업적 AI 영상을 제작할 때는 다음의 디테일을 반드시 점검해야 합니다.

여기서 공개하는 자연스러운 AI 영상 제작을 위한 꿀팁!

1. 색감 밸런스를 맞추세요: 색상이 부드럽게 연결되고, 각 장면 간의 색조가 통일감을 이루도록 조정합니다.

2. 화각을 세심하게 선택하세요: 카메라 시점이 일관성을 유지하며, 지나치게 왜곡된 시야각을 피해야 합니다.

3. 빛 조절을 신경 쓰세요: 빛의 방향, 강도, 그림자까지 정확히 설정해야 자연스러운 결과물을 얻을 수 있습니다.

4. 배경과 피사체 조화: 배경과 피사체가 조화를 이루며, 과도하게 부각되거나 튀지 않도록 조정합니다.

2. 상업적 영상 제작을 위한 4가지 프로세스

상업용 AI 영상을 제작할 때는 체계적인 프로세스를 따르는 것이 중요합니다. 다음은 제가 추천하는 4단계 프로세스입니다.

1. Midjourney: 제작하고자하는 영상의 밑바탕이 되는 이미지를 미드저니 툴을 활용하여 제작합니다

2. ComfyUI: 미드저니에서 미처 다 잡지 못한 디테일을 ComfyUI를 활용해서 퀄리티 업그레이드합니다.

3. Runway + Topaz: 구도, 앵글, 카메라 무빙 등을 내가 원하는 방향에 맞게 설정하여 영상을 제작합니다.

4. DaVinci Resolve: 영상의 현실감이 극대화 될 수 있도록, 색감이나 노이즈를 조절하여 마무리합니다.

3. 이 강의에서 다루는 트레디한 AI 툴까지!

1. Flux 1.1 Pro
역대급 퀄리티를 자랑하는 Flux 최신 버전! 고퀄리티 이미지 제작이 가능해지는 활용 노하우를 알려드립니다.

2. Lightroom

자연스러운 이미지 제작 & 영상화를 위한 토대를 쉽게 만들 수 있는 Lightroom 활용법을 배울 수 있습니다.

3. Topaz
영상의 해상도를 높여주는 역할을 하는 상업적인 AI 영상 제작 시 꼭 필요한 AI툴 활용법을 담았습니다.

상업적 AI 영상 제작은 단순히 기술의 활용을 넘어, 디테일한 프로세스와 툴의 올바른 사용법을 이해하는 것이 중요합니다. 색감, 화각, 빛 조절과 같은 디테일을 놓치지 않고 작업해야만 상업적 용도로 적합한 고퀄리티 영상을 만들 수 있습니다.

위에서 소개한 모든 과정과 툴은 경력 40년 이상의 AI 전문가 최돈현 강사와 20년 경력의 영상 제작자 박준상 강사로부터 배울 수 있습니다. 이들은 상업적 AI 영상 제작에 필요한 모든 노하우를 체계적으로 전달하며, 실전에서 바로 적용할 수 있는 기술을 제공합니다. AI와 함께 상업적 영상 제작의 새로운 가능성을 열어가고 싶다면, 지금 바로 강의에 참여해 보세요!

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내가 만든 RAG 평가하고는 싶은데…

🤔 어떤 평가 지표를 써야 할지도 모르겠고

😔 평가 점수는 나왔는데, 이게 높은 건지 낮은 건지도 모르겠다면?

시중의 모든 평가&최적화 방법을 다~ 써봤다는 Auto RAG 제작자가

내 상황별 평가 방법과 RAG별 맞춤 스택 골라드립니다!

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