🏆 AI스터디 20기 3주차 베스트 사례 큐레이션 - 콘텐츠&지식&비지니스

📚 20기 끌림영상

✍️ 미니어처 영상 만들기(퇴근없는 채널)

Sean

하려던 것 📝

• 시니어 영상 동아리에 AI 도구를 활용하여 유쾌한 영상 콘텐츠를 제작한 사례

• 시니어들을 미니어처 캐릭터로 만들어 영상 제작 과정의 이야기를 스토리로 구성함

• 영상 제작 과정을 시트콤 형식으로 재구성하여 활기차고 유쾌한 콘텐츠를 만듦

• AI 도구를 활용하여 시니어들의 영상 제작 진입 장벽을 낮춤

활용한 툴 ⚒️

• Claude: 기획 및 대본 작성, 시나리오 구성

• Grok Automation 확장 프로그램: 영상 컷 자동 생성 및 전환 타이밍 설정

• 클로바더빙: 캐릭터별 음성 더빙 생성

• Capcut: 최종 영상 편집, 자막 및 효과음 추가

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 초기 기획 도구 선택

• ChatGPT로 먼저 기획을 시도했으나 원하는 형식과 맥락이 제대로 나오지 않음

• Claude로 전환하여 대본 구성과 시나리오 작성을 진행함

• '60~70대 시니어들이 영상 제작을 배워가는 과정을 유쾌한 시트콤처럼 구성해줘. 등장인물은 3명, 각자 다른 개성과 말투를 가지고 있어.' 프롬프트를 활용함

• Claude를 통해 매끄러운 대본과 시나리오를 완성함

2️⃣ 영상 컷 자동 생성

• Claude에서 작성한 시나리오를 Grok Automation으로 전달하여 자동 컷 분할을 진행함

• 컷과 컷 사이 전환 타이밍이 기본적으로 자동화되어 있음

• 자동화 기능으로 편집 진입 장벽을 크게 낮춤

• 기본 컷 구성이 자동으로 생성되어 작업 효율이 향상됨

3️⃣ 음성 더빙 작업

• 실제 음성 녹음이 어려운 시니어 분들을 위해 클로바더빙을 활용함

• 캐릭터마다 다른 목소리 톤을 설정하여 개성을 부여함

• 다양한 음성 톤으로 대사를 생성하여 몰입감을 높임

• 음성 더빙으로 실제 녹음의 어려움을 해결함

4️⃣ 최종 편집 및 완성

• 자동 생성된 컷과 대사 음성을 Capcut으로 통합 편집함

• 자막, 효과음, 배경음 등을 추가하여 완성도를 높임

• 전체 영상의 통일성과 완성도를 최종 점검함

• 시니어 분들의 피드백을 반영하여 마무리함

📚 20기 구글트레이너

✍️ 구글 공인 트레이너 도전기: '영상이라는 벽을 따뜻한 가교로'

勞謙 조세근

하려던 것 📝

• 구글 비즈 활용 교육 콘텐츠 제작 장벽 허문 사례

• 구글 비즈(Google Vids)를 활용하여 교육 콘텐츠 제작의 기술적 장벽을 허무는 과정을 시연함.

• 많은 교육자가 영상 제작에 대한 기술적 부담과 다양한 편집 툴 사용의 어려움을 겪는 배경이 있었음.

• 이러한 기술적 장벽을 즐거운 창작의 기회로 바꾸고, 나아가 우리 사회의 디지털 격차를 해소하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• 구글 비즈(Google Vids) : 교육 콘텐츠 영상 제작

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 구글 비즈 접근 및 기능 활용

• 2️⃣ 강의 영상 제작 및 모니터링

• 3️⃣ 완성 영상 저장 및 공유

📚 20기 전자책

✍️ 전자책 퇴고 완성

배꽃님

하려던 것 📝

• 전자책 퇴고 및 출판 서식 맞춤과 홍보 문구 작성에 AI를 활용한 사례

• 목적: 전자책 출판을 위해 원고를 퇴고하고, 출판 서식에 맞춰 정렬하며, 홍보 문구를 작성함.

• 배경: 챗GPT를 활용한 초기 퇴고 시 독자 페르소나 적용 후 글이 정돈되지 않는 문제를 경험함.

• 해결하고자 한 내용: 전자책 원고의 전체적인 구조와 흐름을 정돈하고, 출판 서식에 맞춰 완성도를 높여 독자에게 명확한 메시지를 전달하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• ChatGPT: 전자책 원고 퇴고 및 편집, 독자 페르소나 적용 시도, 홍보 문구 작성에 활용함.

진행 세부 내용 🔍

• 시도한 방법과 접근 방식: 가장 익숙한 챗GPT를 사용하여 전자책 퇴고를 진행함.

• 사용한 프롬프트나 코드: 독자 페르소나를 적용하여 퇴고를 요청함.

• 발생한 문제와 해결 방법: 독자 페르소나를 적용했으나 글이 정돈되는 느낌이 들지 않아, 챗GPT에게 정확하게 편집해달라고 다시 요청함.

2️⃣ 전자책 전체 구조 및 흐름 점검

• 시도한 방법과 접근 방식: 11개 본문과 에필로그를 포함한 전자책의 전체 구조와 흐름을 점검하고, 중복 이미지 지도를 완성함.

• 얻은 결과나 피드백: '상실 → 방어 → 이동 → 신앙 → 독자에게 건넴'으로 이어지는 제목 흐름이 잘 닫히는 구조임을 확인하였으며, 특히 4-1장에서 '아버지의 이름'이 회복되고 에필로그에서 '독자의 이름'으로 시선이 이동하는 구조가 의도적으로 완성도가 높다고 평가함.

3️⃣ 출판용 서식 및 구성안 확립

• 시도한 방법과 접근 방식: 출판 서식에 맞춰 통합본 구성안을 확정하고, 문단 및 글꼴 정렬 기준을 수립함.

• 얻은 결과나 피드백: 표지, 작가의 말, 4개 장의 목차, 에필로그 등으로 구성된 최종 통합본 구성안을 마련함. 문단 간격 1줄 공백, 들여쓰기 없음, 왼쪽 정렬 등의 문단/서식 기준과 Noto Serif KR, 본명조, KoPub Batang 등 전자책에 최적화된 글꼴 및 크기(장 제목 16-18pt, 본문 11-12pt)를 설정함. 최종 원고 파일 형식은 DOCX로 결정함.

📚 20기 나만의웹서비스

✍️ Gemini 와 Antigravity 를 활용하여 효과적인 길 찾기 웹 서비스 만들기(SK open API 도 활용한)

전인혁

하려던 것 📝

• 택시와 대중교통을 조합한 경로를 추천하는 MaaS 웹서비스를 만든 사례

• 기존 지도 앱의 대중교통 중심 경로 안내의 한계를 보완하고자 함

• 시간대별(낮/밤) 상황에 맞는 최적의 교통수단 조합 경로를 제공하고자 함

• 대중교통만으로는 시간이 오래 걸리거나 택시만으로는 비용이 과다한 상황에서 효율적인 이동 방법을 제안하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• Gemini : 서비스 아이디어 조사, 컨셉 정리, Antigravity용 프롬프트 설계, 다크모드 구현 로직 도출

• Antigravity : 웹 서비스 전체 코드 자동 생성 및 UI 구현

• SK Open API : 택시 요금 기준 정보 연동

• Github + Vercel : 프로젝트 관리 및 웹서비스 배포

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 서비스 아이디어 검증

• Gemini에게 '택시 + 대중교통 조합 경로 서비스'의 존재 여부를 질문함

• 해외의 MaaS(Mobility as a Service) 개념은 존재하나 국내에는 버스+택시 경로를 하나의 흐름으로 추천하는 서비스가 없음을 확인함

• 카카오 T 등 여러 모빌리티 제공 앱은 있지만 통합 경로 추천 기능은 부재함을 파악함

• 시도할 가치가 있다는 확신을 얻고 본격적인 개발 단계로 진행함

2️⃣ 서비스 컨셉 설계

• 사용자의 시간대에 따라 니즈가 다르다고 판단하여 두 가지 모드로 구분함

• 낮 모드: 대중교통을 기본으로 하되 일부 구간에서 택시를 활용해 시간을 절약하는 방식으로 설계함

• 밤 모드: 택시를 기본으로 하되 심야버스가 있다면 이를 활용해 비용을 절약하는 방식으로 설계함

• 시간대별 목적과 니즈 차이를 기준으로 전체 기능 구조를 완성함

3️⃣ Gemini와 Antigravity 협업

• Gemini에게 서비스 컨셉을 설명하고 Antigravity 입력용 프롬프트로 정리 요청함

• Antigravity가 해당 프롬프트를 기반으로 전체 웹서비스 코드를 생성함

• 낮/밤 모드 UI 전환을 위한 다크모드 구현 과정에서 반복적인 문제 발생함

• Gemini와의 대화를 통해 `isNight` 상태값과 `className` 조건부 렌더링 로직을 도출하여 해결함

4️⃣ 기술 스택 구성 및 배포

• SK Open API에서 택시 요금 기준 정보를 연동하기 위해 API Key를 발급받음

• Github를 통해 프로젝트 버전 관리를 진행함

• Vercel을 활용하여 초기 컨셉 버전과 위치 정보+택시 요금 연동 버전 두 가지를 배포함

• 실제 작동하는 웹서비스 형태로 아이디어를 구체화함

📚 20기 AI워크스페이스

✍️ Claude Code Skill로 상급종합병원 재무 분석 리포트 만들기

둘둘

하려던 것 📝

• Claude Code의 Skill 기능을 활용해 병원 재무 데이터를 분석하고 인사이트를 도출한 사례

• Skill Marketplace에서 다운받은 스킬을 활용하여 실무 적용 가능성을 검증함

• 49개 병원의 재무 데이터를 분석하여 기부금 비율이 낮은 병원을 식별하고 개선 방안을 제시함

• 분석 결과를 시각화하고 보고서 형태의 PDF로 자동 생성함

활용한 툴 ⚒️

• Claude Code : 재무 데이터 분석, 경쟁병원 식별, 인사이트 도출, 리포트 작성 및 PDF 출력

• income-statement-analysis 스킬 : 손익계산서 데이터 분석

• financial-charts 스킬 : 재무 데이터 시각화 및 차트 생성

진행 세부 내용 🔍

1️⃣ 데이터 준비 및 스킬 설치

• Skill Marketplace에서 `income-statement-analysis` 스킬을 다운로드하여 설치함

• 총 49개의 병원 재무 데이터 파일을 Claude Code에 업로드함

• Claude가 47개 병원 데이터와 2개의 참고 파일(병상수, 전문의수)을 자동으로 구분하여 분석함

• 사용자의 실수를 Claude가 인지하고 올바르게 처리한 점이 인상적이었음

2️⃣ 탐색적 분석 수행

• '진료수익 대비 기부금이 가장 낮은 병원은?'이라는 질문으로 분석을 시작함

• Claude가 계산 후 A병원을 식별함 (의료수익 5,117억 원으로 권역 1위)

• A병원의 기부금수익은 6억 원으로 전체 수익 대비 0.12%에 불과하여 권역 최하위로 확인됨

• 의료수익 규모와 기부금 비율의 불균형이라는 핵심 인사이트를 발견함

3️⃣ 경쟁병원 비교 분석

• A병원을 분석 대상으로 지정하고 경쟁병원 대비 분석을 요청함

• Claude가 자동으로 해당 권역의 경쟁병원 8곳을 식별함 (실제 경쟁 관계가 정확히 일치함)

• 경쟁병원들의 기부금 비율은 0.05%~4.08% 범위로 A병원의 0.12%보다 대부분 높았음

• A병원의 기부금 비율이 상위 경쟁병원 대비 1/30 수준이라는 핵심 인사이트를 도출함

4️⃣ 시각화 작업

• `financial-charts` 스킬을 추가로 설치하여 차트 생성 기능을 활용함

• 분석 내용의 차트화를 요청하자 Claude가 자동으로 항목을 설정하고 3개의 PNG 차트를 생성함

• `chart_기부금비율_비교.png`로 권역 병원별 기부금 비율을 비교함

• `chart_의료수익vs기부금.png`로 의료수익 대비 기부금 비율 불균형을 시각화함

5️⃣ 리포트 작성 및 PDF 출력

• 보고 가능한 리포트 형태로 만들고 PDF 추출을 요청함

• Claude가 Markdown 기반으로 표지, Executive Summary, 재무 현황, 경쟁병원 비교, 차트, 시나리오, 제안 사항, 기대 효과, 결론으로 구성된 리포트를 자동 생성함

• 기부금 확대 시 +60억~+203억 원의 예상 효과와 지역 특성을 반영한 단기/중장기 전략을 포함함

• 최종 PDF 출력을 완료하고, 익명화 요청 시 디자인까지 개선된 버전으로 재생성함

6️⃣ 데이터 검증

• 원본 파일과 분석 결과의 정합성을 확인하기 위해 Claude에게 검증을 요청함

• A병원 데이터 값에 의문을 제기하자 Claude가 원본을 재확인함

• 사용자가 파일을 잘못 열었음을 확인하고, Claude가 'A병원은 000원입니다. 혹시 S병원과 헷갈리셨나요?'라고 정확히 지적함

• 데이터 검증까지 대화형으로 가능함을 확인함

📚 20기 블로그자동화

✍️ [블로그 자동화] 어떤 글을 쓸까? 소재 추천 및 글 하나를 쓰기 단계 최소화

딸깍몬

하려던 것 📝

• AI 생성 콘텐츠를 네이버 블로그에 최적화하여 자동 포스팅하는 시스템 구축 및 썸네일 자동 생성 기능을 개발한 사례

• 블로그 성장을 촉진할 수 있는 화제성 있는 글을 작성하고 포스팅하는 과정을 자동화하고자 함.

• AI가 생성한 글이 네이버 블로그에서 AI 글임을 명시적으로 인지되어 중요도가 낮아지는 문제를 해결하고자 함.

• AI 생성 글의 마크다운 형식을 네이버 블로그에 적합한 형태로 변환하고, 문맥을 유지하며 불필요한 강조를 제거하고자 함.

• AI 글의 빡빡한 자간 문제를 해결하고, 네이버 블로그의 개행 방식에 맞춰 가독성을 높이고자 함.

• 포스팅 시 많은 시간과 고민이 소요되는 썸네일 제작 과정을 자동화하고자 함.

• 궁극적으로 블로그 발행에 필요한 여러 리소스를 절감하고, 전체 포스팅 과정을 효과적으로 자동화하고자 함.

활용한 툴 ⚒️

• Gemini: 포스팅 글 생성

• Python: 자동화 코드 작성, 박카스님 코드 웹 구현

• canvas: 썸네일 이미지 편집 및 생성 기능 개발

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 마케팅 캡틴 포스팅 글 생성 및 골든 키워드 발굴 기능 웹 개발함

• 박카스님이 제공한 Python 코드를 웹에서 실행할 수 있는 형태로 변경함.

• 마케팅 캡틴으로 포스팅 글을 생성하는 기능과 골든 키워드를 발굴하는 기능을 웹 상에서 빠르게 개발함.

• 2️⃣ AI 생성 글의 네이버 블로그 최적화 시도함

• Gemini가 생성한 글이 네이버 블로그에 입력되었을 때 매력적이지 않고, 네이버가 AI 생성 글임을 명시적으로 인지하는 문제를 발견함.

• AI가 마크다운 형태로 글을 생성하고 네이버 블로그가 이를 직접 지원하지 않아, 의도치 않은 결과물이 생성되고 글의 중요도가 낮아질 가능성을 인지함.

• 문제 해결 시도: 마크다운 형태를 제거하도록 프롬프트를 작성하는 일반적인 방법은 글의 주제와 소주제 등 문맥이 사라지는 단점이 있음을 확인하여 적용하지 않음.

• 소주제로 나뉜 글을 헤딩을 사용해서 적절하게 분류하는 기능을 추가함.

• AI가 빈번하게 사용하는 볼드(강조) 처리를 아예 없애는 기능을 구현함.

• AI가 자주 사용하는 넘버링이나 리스팅은 옵셔널하게 제거할 수 있도록 기능을 제공함.

• 자간 및 개행 문제 해결: AI가 생성한 글의 자간이 빡빡하다는 것을 느끼고, AI에게 개행을 요청해도 효과가 크지 않은 이유가 글의 개행(`\n`)과 네이버 블로그의 개행(`

  `) 처리가 다르기 때문임을 파악함.

• AI로 생성한 글을 미리보기를 통해 블로그에 올리기 좋은 형태로 확인하고, 해당 내용을 복제하여 블로그에 바로 사용할 수 있도록 하는 기능을 구현함.

• 3️⃣ 포스팅 썸네일 자동 생성 기능 개발함

• 블로그 포스팅 시 썸네일 제작에 많은 시간과 고민이 소요되는 문제를 발견함.

• Canva를 활용한 썸네일 제작을 고려했으나, 유료 서비스인 점이 큰 문제임을 확인하고 다른 방법을 모색함.

• 블로그의 특성을 나타내는 포맷팅된 썸네일을 만드는 것이 중요하다고 판단하여, AI를 활용한 썸네일 생성 기능 개발을 시도함.

• canvas를 사용해서 이미지를 편집했던 경험을 바탕으로 'vibe 코딩'을 통해 썸네일 만드는 기능을 개발함.

• 가장 중요한 기능으로 템플릿을 통해 적절한 템플릿을 불러오고 텍스트를 변경하는 방식으로 썸네일을 뽑아내는 것을 목표로 함.

• 여러 번의 프롬프트 시도를 통해 개발을 진행했으며, 여전히 버그는 있지만 결과물을 낼 수 있는 수준으로 개발을 완료함.

📚 20기 부동산투자

✍️ 🏙️ 단계별 프롬프트는 검증의 역할인가? 재계산의 역할인가?

레데_

하려던 것 📝

• 수도권 유망 지역 분석 AI 프롬프트 결과 불일치 원인을 분석한 사례

• 강사가 제공한 수도권 유망 지역 분석 프롬프트를 사용하여 결과를 도출함

• 실습 단계별로 도출된 지역 순위 및 점수의 불일치 원인을 추적하고자 함

• AI가 중간에 평가 기준을 변경했는지 실제 출력물 기반으로 검증하여 문제를 해결하고자 함

활용한 툴 ⚒️

• 내용이 부족하여 요약하지 못했습니다. (강사 제공 프롬프트만 언급)

진행 세부 내용 🔍

• 1️⃣ 초기 문제 인식 및 가설 설정함

• 강사 제공 프롬프트(실습 15~21)를 실행하여 수도권 유망 지역을 분석함

• 실습15에서 도출된 TOP5 지역과 점수가 실습20/21에서 최종 종합된 순위/점수와 다르게 나오는 문제를 인식함

• AI가 중간에 평가 기준을 변경했을 것이라는 가설을 세우고, 교통, 학군, 개발호재, 시세 등 영역별로 실제 출력물을 검증하기로 함

• 실습15 결과표(추천 지역 TOP5 + 점수)와 실습20 결과(종합 점수표)를 활용하여 분석함

• 2️⃣ 영역별 결과 분석 - 교통 데이터를 검토함

• 실습16 교통표에서 대림동(강남 27분), 면목동(강남 37분), 독산동(강남 42분), 개봉동(강남 36~38분), 창동(강남 50~60분)의 핵심 이동시간을 확인했음

• 실습20의 영역별 근거에서도 '창동은 강남 50~60분 변동(초과 리스크)' 경고가 유지되는 등, 교통 데이터가 거의 바뀌지 않았음을 확인함

• 교통이 바뀌어 순위가 뒤집혔다는 가설은 기각함

• 3️⃣ 영역별 결과 분석 - 학군 데이터를 검토함

• 실습17 학군 결과에서 5개 지역 모두 초등/중등/고등이 ★★★☆☆로 동일하게 평가되었음을 확인했음

• 점수 차이가 학원가(사교육 접근성)에서만 발생했으며, 창동은 학원가 ★★★★☆로 14점(상대 1위), 독산동은 학원가 ★★☆☆☆로 11점(최하)을 받았음

• 학교 자체의 질이나 학업성취도 상위%는 반영되지 못하고, 대형 학원가 접근성(특히 창동↔중계권)이 학군 결과의 주요 요인이었음을 파악함

• 4️⃣ 영역별 결과 분석 - 개발호재 데이터를 검토함

• 실습18 개발호재 종합표에서 창동이 GTX-C, 창동역 복합환승, 서울아레나 등 광역교통 및 이벤트성 호재로 높은 평가를 받는 구조임을 확인했음

• 실습20 종합점수표에서 창동은 개발호재 14/15, 학군 14/15, 가격 매력도 20/20 등 강한 영역이 여러 개였음을 확인함

• 창동이 교통 점수(12/20)는 낮았음에도, 교통의 약점을 다른 강점(가격/학군/개발호재)으로 상쇄할 수 있는 점수 구조 때문에 총점 83점으로 1위가 되었음을 확인함

• 5️⃣ 영역별 결과 분석 - 시세 데이터를 검토함

• 실습19는 원작자가 전용 84㎡(국민평형) 기준으로 고점 대비 하락률, 사이클 위치를 비교하도록 설계되었음을 확인했음

• 전체 프레임(실습15/20의 예산 룰)은 예산 5.5~6.0억을 전용 59㎡ 중심으로 맞추는 것이 핵심이었음을 확인함

• 매입 현실성(59㎡)과 시세 사이클 비교(84㎡) 기준이 달라, 예산 충족과 시세 전망이 서로 다른 시그널을 줄 수 있는 구조적인 긴장이 있음을 파악함

• 6️⃣ 가설 검증 및 최종 결론을 도출함

• 실습20은 6개 영역 합산 점수로, 창동은 교통 약점(12/20)에도 불구하고 가격, 학군, 개발호재에서 높은 점수를 얻어 약점을 만회하는 상쇄(보상) 가능한 구조임을 확인함

• 실습15는 창동의 시세가 낮아 예산 여유가 큰데도 종합 점수 78점으로 최하위였으며, '강남 50분' 필수 조건을 초과할 수 있다는 경고가 강하게 페널티로 반영된 형태임을 확인함

• 실습15와 실습20이 같은 지역을 평가했으나 점수 체계가 달랐기 때문에 최종 순위가 달라질 수밖에 없었다는 결론을 내림