소개
한국딸기농부혁신학교(KOSFIA) Taxonomy를 Research-survey방식과 비교해본 이야기
지난 3년간 딸기농부 멘토링 자료를 AI에게 맡기는 대신, 자료를 착기 쉽게 나누는 기준표(Taxonomy)를 먼저 만들면 어떤 장점이 있는지 KOSFIA 지식플랫폼과 AI연구자료 정리사례를 비교해 모았다.
다른 한국어 이름이 있는 테이블
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
1.왜 이 과제를 시작했나?
한국딸기농부혁신하교에는 PPT,PDF,동영상,교육자료, 현장기록등 많은 자료가 쌓여 있다.
문제는 자료가 많아질수록"자료가 없는 것"보다 "자료가 있는데 찾지 못하는 것"이 더 큰 문제가
된다는 점
예를 들어 같은 자료가
가.병해충에 대한 자료이기도 하고
나.환기에 대한 자료이기도 하고
다.특정 재배시기의 자료이기도 할 수 있다.
폴더 이름만으로 한 곳에 넣어버리면 나중에 다른 관점에서 찾기가 어려워질 수 있다.
그래서 AI에게 자료를 읽게 하기전에 먼저"우리 자료를 어떤 기준으로 나눌것인가?"를 정해 보기로 했다. 이것이 이번 과제에 말하는 Taxonomy 즉"자료 분류 기준표"다
2.첨부된 AI 연구사례에서는 어떻게 했나?
첨부사례의 Research-survey에서는 논문을 수집하기 전에 먼저 Taxonomy를 정했습니다.
예시에서는 논문을 크게
가.연구를 함께 수행하는 AI
나.특정 작업을 대신 수행하는 AI 라는 2갈래로 나눴습니다.
그리고, 이 분류 기준을 토대로 논문을 모으고, 분류하고, 요약하고, 검증하고, 지식창고에 올리는 과정을 진행했습니다.
제가 이 사례에서 가장 중요하게 본 문장은 다음 의미였습니다.
"분류기준을 처음에 잘못 정하면 뒤에 들어오는 자료도 계속 잘못 정리될 수 있다.
농업자료 똑같다고 생각했습니다.
3.한국딸기농부혁신학교(KOSFIA)에서는 어떻게 다르게 적용했나?
한국딸기농부혁신학교(KOSFIA)는 연구 논문을 정하는 시스템이 아니라 농부의 경험과 과학적 자료를 연결하여 현장에서 활용하기 위한 지식 플랫폼 입니다.
현재 한국딸기농부혁신학교(KOSFIA) 자료에서는 다음과 같은 구조가 제시되어 있습니다.
KOSFIA 기존 분류
농부용어
비전과 운영기준
우리가 무엇을 위해 하는가
농부경험·현장사례
농장에서 실제 있었던 일
과학적 검증·근거자료
그 내용이 맞는지 확인하는 자료
현장실천·표준재배지침
농장에서 어떻게 할 것인가
프리미엄딸기 생산기술
품 질을 높이는 재배자료
다수확·고수익 성과분석
실제로 결과가 좋아졌는가
찾아서 읽는 지식책
교육·현장확산
다른 사람에게 가르치는 자료
LLM·방제AI
AI가 활용하는 지식
세계딸기농부 공유
외부와 공유할 수 있는 자료
학교운영·보관
운영 및 기록자료
이 표를 만들면서 한가지 알게 됐다.
Taxonomy는 단순히 폴더 이름을 정하는 작업이 아니었다.
" 이 자료가 무엇에 관한 자료인가?"를 여러 방향에서 설명할 수 있어야한다.
4.가장 중요한 차이:'폴더"와 "분류기준"은 다르다
처음에는 저도 Taxonomy를 폴더 구조와 거의 같은 것으로 생각했다.
하지만 지금 비교해보니 둘은 달랐다.
예를 들어 어떤 자료의 내용이
"습도가 높은 환경에서 병 발생을 줄이기 위해 환기를 관리하는 방법"이라고 해보자.한 개의 폴더만 사용한다면 다음 중 하나를 선택해야 한다. "병해충" 또는 "현장관리" 하지만 Taxonomy를 사용하면 이렇게 할 수 있다.
주소록에는 "병해충","환경관리","환기","양액관리"라는 꼬리표를 함께 붙인다.
KOSFIA 구축자료에서도 이 원칙을 명시적으로 제시하고 있습니다."파일은 한곳에 보관하되, 색인표는 여러 테그를 붙인다"는 방식입니다. 이것이 제가 이번 비교에서 얻은 가장 큰 차이입니다.
5.정부기관 딸기재배 비교
분류 기준을 AI가 마음대로 만드는 것도 좋은 방법은 아니라고 생각했다.
그래서 대한민국 정부기관 전문가가 만든 딸기 재배 매뉴얼의 목차도 참고했다.
예를 들어 농촌진흥청과 충남농업기술원의 설향 재배 매뉴얼은 크게
품종특성 → 육묘관리 → 본포관리 → 재배 주의사항 → 병해충 → 작업일정 → 작업일지
순으로 구성되어 있습니다. 이것은 중요한 참고사항
AI에게 "딸기 분류체계를 만들어줘"라고 처음부터 맡기는 것보다, 전문가가 오랜 기간 사용해 온 분류구조를 먼저 참고하고 KOSFIA현장자료에 맞게 보완하는 방식이 더 안전하다고 판다.
6.농부가 실제 사용하는 분류는 더 쉽게 작성
정부기관의 문서는 전문가용으로 매우 유용하지만, 그대로 농부 화면에 보여주면 어렵게 느껴질 수 도 있다. 그래서 내부 분류는 정확하게 유지하되, 사람에게 보여주는 말은 쉽게 바꾸는 방식이 좋다고 생각했다.
전문적인 표현
딸기농부
생육단계
지금 딸기는 어느 단계인가
환경관리
온도·습도·햇빛은 어떤가
관수관리
물은 잘 주고 있는가
양액관리
영양 공급은 적절한가
병해충관리
병이나 벌레 문제가 있는가
생육이상
딸기에 무엇이 이상한가
작업일정
오늘 무엇을 해야 하는가
현장사례
다른 농장에서는 어떻게 했는가
과학적 근거
왜 그렇게 해야 하는가
이렇게 하면 AI에는 정확한 분류체계를 주고, 농부에게는 쉬운 말로 보여줄 수 있습니다.
7. research-survey와 KOSFIA를 비교
한국어 연구조사 한국어 연구조사 한국어 연구조사 한국어 연구조사 kor
KOSFIA에서도 원본·지식베이스·색인·WIKI를 각각 다른 역할로 관리하려는 구조.
8. 이번 과제를 통해 발견한 것
처음에는 자료가 잘 정리되어 있으면 AI가 알아서 찾아줄 것이라고 생각했다.
AI에게 많은 자료를 주 는 것보다, 자료가 무엇인지 알려주는 기준을 먼저 만드는 것이 중요하다.
특히 같은 자료가 여러 의미를 가질 수 있기 때문에 한 자료 = 한 폴더 방식만으로는 부족했다.
그래서 KOSFIA에서는 앞으로 다음 구조가 중요하다고 생각한다.
흰색 바탕에 한글 명함 템플릿
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
(내용 입력)
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
사례에서는 “무엇을 셀지 기준을 먼저 문장으로 정해야 한다”는 점을 강조한다. 기준을 넓게 잡았을 때와 좁게 잡았을 때 결과가 크게 달라질 수 있기 때문이다. 또 기준을 여러 개 만든다고 모두 실제 판정에 도움이 되는 것은 아니며, 어떤 기준이 실제로 구분에 기여하는지도 확인해야 한다.
이 원리는 KOSFIA Taxonomy에도 그대로 적용할 수 있다. 분류 항목이 많다고 좋은 분류체계가 아니라, 실제 사용자가 필요한 질문에 답할 수 있어야 한다.
· 지금 작물은 어느 단계인가?
· 무엇이 문제인가?
· 왜 이런 일이 생겼는가?
· 무엇을 확인해야 하는가?
· 지금 무엇을 해야 하는가?
· 그 판단의 근거는 무엇인가?
이 질문에 자료를 연결할 수 있다면, 실제 현장에서 쓸 수 있는 Taxonomy에 가깝다고 볼 수 있다.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
내용에 대한 이해부족으로 /deep-reserarch 작업으로 많은 토큰 비용 발생
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