기술 모르는 대표가 AI 3개 돌려서 정부 R&D 과제 제안서 6일 만에 완성한 후기

📝 한줄 요약

RAG, VLM, 절차 지식 등 기술 용어를 모르는 상태에서 AI 코딩 도구 3개를 번갈아 쓰며 정부 과제 제안서를 완성했다. 혼자 2주일 이상 걸릴 작업을 6일 만에 끝냈고, 기술을 학습하면서 동시에 문서화까지 했다.

🎯 이런 분들께 도움돼요

• AI 기술 제안서를 써야 하는데 기술 배경이 부족한 스타트업 대표/PM

• 정부 과제 제안서 작성 시 기술 난이도 파악, 정량 추론이 어려운 분

• AI 코딩 도구를 문서 작업에 활용하고 싶은 분

😫 문제 상황 (Before)

AX 혁신기업창의기술개발 정부 과제에 지원하게 됐다. 우리 서비스 CurateBot은 AI 활용법을 개인 맞춤형으로 추천해주는 SaaS인데, 제안서에 들어갈 기술 스택이 RAG, 절차 지식 변환, VLM/OCR, BGE-M3, SimGRAG... 솔직히 뭔 소린지 모르겠었다.

이전에 초창패-딥테크 제안서를 쓸 때는 기술을 모르는 채로 "그럴싸하게" 썼다. 근데 이번엔 달랐다. 공동연구기관(벨루가)과 역할을 나눠야 했고, 서로 최소한의 업무만 하면서도 기술 개발처럼 보이게 해야 했다.

문제는 기술 난이도 파악, 베이스라인 대비 성능 향상 정량 추론, 세계 수준 비교 같은 작업을 혼자 하면 일주일은 걸린다는 거였다. 게다가 기술을 이해하면서 제안서를 쓰고 싶었는데, 학습과 문서화를 동시에 하는 건 더 어려웠다.

🛠️ 사용한 도구

• Claude Code: 기술 리서치, 문서 구조화, 규정 분석

• OpenCode: 예산 테이블 수정, 문서 축약

• Codex CLI: 기술 개요 정리, 성능 추론

• 모델: Claude Opus 4.6, GPT-5.3

• 특이사항: 상황에 따라 3개 도구를 번갈아 사용 (토큰 아끼기 위해서)

🔧 작업 과정

Day 1-2: "이게 뭐야?"부터 시작한 기술 학습

제안서를 쓰려면 먼저 우리가 뭘 만드는지 알아야 했다. BGE-M3가 뭔지, SimGRAG이 왜 필요한지, 절차 지식이 뭔지부터 물어봤다.

우리 프로젝트에 Context sparse model인 BGE-M3을 사용한다고 들었어. 우리 프로젝트는 AI 활용법 텍스트를 마구 모아서 개인 맞춤형 AI 활용법을 만들어 주는 프로젝트야. 이 모델이 어떻게 기여할 수 있는 거야?

그럼 BGE-M3는 RAG 중 하나야? GraphRAG하고는 어떤 관련이 있어?

AI가 기술 개념을 설명해주면, 그게 바로 제안서 문장이 됐다. 학습하면서 동시에 문서화가 되는 느낌이었다.

특히 인상적이었던 건 성능 향상에 대한 정량적 추론이었다. "베이스라인 대비 얼마나 올라갈지", "세계 수준은 어떤지"를 AI가 논문과 GitHub 프로젝트를 검색해서 근거와 함께 정리해줬다.

Day 2: 난이도 낮추기 전략 — 가장 중요한 작업

기술을 이해하고 나니 문제가 보였다. 제안서대로 다 구현하면 정말 힘들 것 같았다. 그래서 AI한테 물어봤다.

연구 개발의 난이도가 너무 높으면, 나중에 힘들것 같아. 난이도는 매우 낮추고, 성과는 낼 수 있는 그런 방안으로 새롭게 전체 계획을 수정하려해. 어떤 부분이 어떻게 수정되면 쉬워질지에 대해서 정리해줘.

AI가 제안한 핵심 전략이 있었다:

"외부 프로젝트로 어차피 구현할 것을 과제 일부로 쓴다"

예를 들어 Qwen3-VL 한국어 튜닝은 다른 프로젝트에서 할 예정이라, 제안서에 포함시켰다. 결과적으로 제안서 내용도 무게감이 생겼고, 실제 우리 업무량은 최소화됐다. 제안서 내용과 사업의 방향이 일치되어서 얻는 장점이었다.

또한, 당장에 성과를 봐야 하기 때문에, 길고 복잡한 기술 개발보다 빠르게 Iteration할 수 있는 방안을 찾고 있었다.

1차년도는 빠르게 핵심 구현하여 성과를 보고, 2차년도는 세부 사항을 다 만들어서 성과를 높이는 것으로 전체 방향을 잡고 그 전제하에 글을 다듬어줘. 지금처럼 "전부 구현하면 어렵다"가 아니라, "1차년도는 빠르게 성과, 2차년도는 강력한 경쟁 기술력 확보"로 프레이밍을 바꿔줘.

이렇게 해서 난이도 낮추면서도 설득력은 오히려 올라갔다.

Day 3-5: 규정 분석부터 예산까지

제안서에는 기술 말고도 챙길 게 많았다.

PDF 규정 문서를 마크다운으로 변환

연구개발비 사용 기준 PDF가 있었는데, 이걸 AI가 읽을 수 있게 변환해야 했다.

@연구개발비-사용-기준.pdf 를 mineru 사용해서 .md 파일로 변환해줘.

Claude Code가 MineRU를 실행해서 PDF를 마크다운으로 바꿔줬다. 이제 AI가 규정을 이해하고 질문에 답할 수 있게 됐다.

하지만 나중에 알게되었지만, PDF 파일이 복잡하고, 이를 파싱하면서 한글은 위치를 잘못파악하거나 해서, 예를 들면, "규칙/" 을 "규/칙"으로 파싱해서 의미가 잘못 전달 된다던가 하는 일이 발생했다.

이걸 너무 나중에 알아서 ... 해결책을 여러 다른 시도를 해 봤는데, HWP로 제공되는 지침 문서를 docx로 변환하여 저장하고 pandoc으로 .md 파일로 만드는 것이 훨씬 정확하게 한글 마크다운 문서를 얻을 수 있는 방법이었다.

복잡한 규정 교차 분석

기술료 납부의무기관인지 헷갈렸다. 공고문이랑 연구개발비 사용 기준을 둘 다 봐야 하는데, 혼자 읽기엔 너무 방대했다.

@공고.md 와 @연구개발비-사용-기준.md 파일을 읽고, 중소기업 2곳이 주관 기관 및 공동연구기관으로 AX 창의 과제에 지원할 때, 이 두 기관이 기술료 등 납부의무기관인지 여부를 파악해줘.

AI가 두 문서를 교차 분석해서 명확하게 정리해줬다.

예산 테이블 일괄 수정

기관부담 현금 비율을 5%에서 10%로 바꿔야 했다. 문제는 예산 테이블이 여러 곳에 연동되어 있어서 숫자를 하나 바꾸면 전체를 다 맞춰야 한다는 거였다.

OpenCode에 요청하니 53줄을 한 번에 재계산해서 수정해줬다. 사람이 했으면 실수 날 수 있는 작업이었다.

Day 6: 최종 요약문 생성

30페이지 넘는 제안서를 7개 섹션별로 400자씩 요약해야 했다.

@27-proposal-v1.md 을 읽고, 이 정부 과제 제안서를 요약한 파일을 만들어줘. 한눈에 읽을 수 있는 불릿 리스트 형태의 요약, 과제 심사 위원의 흥미를 유발시킬 수 있는 핵심 내용이 들어가게 해줘.

AI가 전체 맥락을 이해하고 있어서 요약이 정확했다. 심사위원 관점에서 핵심 포인트를 뽑아줬다.

✅ 결과 (After)

Before vs After

결과물

• 30페이지 이상의 기술 제안서 (연구개발 계획, 예산, 추진체계 포함, 총 50페이지 길이)

• 기술별 세부 문서 5개 (절차 지식, RAG, 검증, 평가 등)

• 섹션별 요약문

💬 이 과정에서 배운 AI 활용 팁

효과적이었던 것

1. "이게 뭐야?"부터 시작하기 — 기술을 모르면 일단 물어보고, 그 답변이 바로 제안서 문장이 됨

2. 난이도 낮추기 전략을 AI와 함께 짜기 — 실제 업무량은 줄이면서 설득력은 높이는 프레이밍

3. PDF 규정을 마크다운으로 변환 — AI가 규정을 읽고 교차 분석할 수 있게 됨

4. 도구 3개 번갈아 쓰기 — Claude Code(리서치), OpenCode(숫자 작업), Codex CLI(개요 정리)

이렇게 하면 안 돼요

1. 마크다운 → 구글 문서 복붙 넣기가 고통 — AI가 작성한 마크다운 문서를 구글 독스로 옮기는 게 정말 힘들었다. 처음부터 최종 포맷을 정해두는 게 좋음. 이걸 도와주는 AppsScript를 짜 봤지만, ... 이것은 별도로 최적화 해야함.

2. 한 도구에만 의존하지 말 것 — 도구마다 잘하는 게 다름. 확실히 Codex가 제일 똑똑함. 하지만 느림. OpenCode는 아주 철저하게 일을 하지만, 토큰을 정말 5-6배 먹는 느낌.

🌍 다른 업무에 적용한다면?

• 투자 IR 자료 작성: 기술 스택 설명, 시장 규모 추정, 경쟁사 분석을 AI와 함께

• 기술 블로그/백서 작성: 기술 학습하면서 동시에 문서화

• 복잡한 계약서/규정 분석: 여러 문서 교차 분석이 필요할 때

🚀 앞으로의 계획

이번 제안서가 선정되면, AI 코딩 도구를 실제 개발에도 적극 활용할 예정이다. 제안서 작성 경험으로 "AI한테 물어보면서 학습 + 문서화 동시에" 패턴이 효과적이란 걸 알았으니까.

📋 재사용 가능한 프롬프트

프롬프트 1: 기술 개념 학습 + 문서화

[기술명]이 뭔지, 우리 프로젝트([프로젝트 설명])에서 어떻게 기여할 수 있는지 설명해줘. 제안서에 바로 쓸 수 있는 문장으로 정리해줘.

프롬프트 2: 난이도 낮추기 전략

연구 개발의 난이도가 너무 높으면 힘들 것 같아. 난이도는 매우 낮추고, 성과는 낼 수 있는 방안으로 전체 계획을 수정하려 해. 어떤 부분이 어떻게 수정되면 쉬워질지 정리해줘.

프롬프트 3: 규정 교차 분석

@[문서1] 와 @[문서2] 파일을 읽고, [구체적인 질문]에 대해 파악해줘.

프롬프트 4: 제안서 요약

@[제안서 파일]을 읽고, 심사 위원의 흥미를 유발시킬 수 있는 핵심 내용으로 [글자 수] 정도로 요약해줘.

🖼️ 추천 이미지

• "문제 상황" 섹션: 기술 용어들(RAG, BGE-M3, SimGRAG)이 나열된 화면 — "이게 다 뭐야?" 느낌

• "작업 과정" 섹션: 터미널에서 AI와 대화하는 화면 (Claude Code 또는 OpenCode)

• "결과" 섹션: 완성된 제안서 목차 또는 섹션별 요약문 화면