문서 품질 향상 기법 습득

1. LLM 기반 문서 품질 향상 기법과 이론적 배경

1.1 LLM 기반 문서 품질 향상 기법

  • LLM(Large Language Model)은 단순히 글을 쓰는 것을 넘어, 이미 작성된 문서의 품질을 다각도로 개선하는 데 활용될 수 있음

  • 주요 기법

    • 명확성 및 응집성 개선
      • 애매모호한 문장을 명확하게 다듬고,
      • 문단 간의 논리적 연결성을 강화함
    • 간결성 및 가독성 향상
      • 불필요한 단어나 구문을 제거하고,
      • 문장 길이를 조절하여 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 만듦
    • 문체 및 어조 조정
      • 보고서의 목적과 독자에 맞춰 전문적, 설득적, 공손함 등 원하는 문체와 어조로 수정
    • 문법 및 오탈자 수정
      • 기본적인 문법 오류, 구두점, 오탈자를 교정하여 문서의 신뢰도 향상
    • 핵심 정보 요약 및 추출
      • 긴 텍스트에서 중요한 정보를 압축하여 요약하거나,
      • 특정 관점에서 필요한 정보를 추출
    • 확장 및 상세화
      • 간략하게 언급된 아이디어를 특정 주제에 맞춰 상세하게 설명
    • 구조 및 목차 제안
      • 문서의 전체적인 흐름을 구성하거나,
      • 각 섹션의 하위 목차를 제안하여 논리적 구성을 지원함
    • 용어 통일성 유지
      • 문서 내에서 특정 용어가 일관성 있게 사용되도록 제안

1.2 이론적 배경

  • 방대한 데이터 학습을 통한 언어 이해
    • LLM은 인터넷상의 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습하면서 다양한 언어 패턴, 문법 구조, 의미론적 관계를 파악
    • 이는 문장의 의미를 파악하고, 의도에 맞는 다른 표현으로 전환하는 기초가 됨
  • 트랜스포머 아키텍처와 어텐션 메커니즘
    • 현대 LLM의 핵심인 트랜스포머 아키텍처는 어텐션(Attention) 메커니즘을 통해
    • 입력 텍스트의 각 단어가 출력 텍스트의 각 단어 생성에 얼마나 중요한 영향을 미치는지 학습함
    • 이는 LLM이
      • 긴 문서에서도 일관된 맥락을 유지하고,
      • 복잡한 문장의 특정 부분에 집중하여 개선할 수 있게 함
  • 생성 모델
    • LLM은 단순히 규칙에 따라 오류를 교정하는 것을 넘어,
    • 입력된 프롬프트를 기반으로 새로운 텍스트를 생성하는 능력(Generative Capability)을 가짐
    • 이는 문장을 완전히 재구성하거나,
    • 새로운 문단으로 확장하는 등 창의적인 개선 작업이 가능하게 함
  • 프롬프트 엔지니어링
    • 사용자가 제공하는 프롬프트는 LLM이 특정 작업을 수행하는 데 필요한 ‘지시’ 역할을 수행
    • 명확하고 구체적인 프롬프트는 LLM의 성능을 최적화하여 원하는 품질의 결과물을 얻는 데 필수적
    • 이는 LLM의 방대한 언어 지식과 생성 능력을 특정 목적에 맞게 ‘조향’하는 기술이라고 볼 수 있음

2. GPT와 Copilot 각각에 대한 프롬프트 예시

  • 예시: 라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진 보고서

2.1. GPT 프롬프트 예시

  • GPT는 웹 기반 인터페이스에서 작동하므로, 개선하고 싶은 텍스트를 프롬프트에 직접 입력하거나 웹 링크를 제공해야 함

  • 예시 1: 기술 보고서의 명확성과 응집성 향상
    • 목표
      • 작성된 기술 설명을 일반적인 비즈니스 독자(예: 투자자)가 더 명확하게 이해하고, 논리적 흐름이 매끄럽도록 개선
    • 프롬프트
      #Role: 명확하고 설득력 있는 글쓰기 전문가

  아래 기술 설명 문단을 읽고, '기술 보고서의 명확성'과 '논리적 응집성'을 향상시켜 다시 작성하라.
  독자는 '비기술 분야의 투자자'이며, 우리 모델의 기술적 강점을 명확하고 간결하게 이해하도록 돕는 것이 목표이다.
  특히, 문장 간의 연결을 부드럽게 하고, 전문 용어는 쉽게 풀어서 설명하라.

  [원본 문단]
  우리가 개발한 U-Net 모델은 경량화해서 라즈베리파이 5에 넣었습니다.
  왜냐하면 일반적인 모델은 GPU에서만 잘 돌아가고, 엣지 장치에서는 너무 느려서 쓸 수 없기 때문입니다.
  그래서 양자화도 하고, ONNX로 변환해서 파이에서 돌렸더니 빨라졌어요.
  BDD10K 데이터로 훈련했습니다.
    • 예상 GPT 출력
      저희가 개발한 경량화된 U-Net 모델은 라즈베리파이 5와 같은 저전력 엣지 디바이스에서도 고성능을 발휘합니다.
  기존의 고도화된 딥러닝 모델들이 고성능 GPU 환경에 최적화되어 엣지 장치에서는 속도 저하를 겪는 한계를 극복하기
  위함입니다.
  이를 위해 모델 양자화(데이터 처리 단위 경량화)와 ONNX 형식 변환(최적화된 실행 환경 구축)을 통해 라즈베리파이
  환경에서의 효율성을 극대화했습니다.
  이 모델은 BDD10K 데이터셋(자율주행 환경 이미지 데이터)으로 학습되어 실제 도로 환경 인식에 최적화되어 있습니다.
    • 설명
      • GPT에게 명확성과 응집성 향상이라는 목표와 독자층을 제시함
      • 원문을 제공하고, 전문 용어를 쉽게 풀어달라는 구체적인 지시를 추가하여, AI가 비기술 배경의 독자도 이해하기 쉬운 문장으로 재구성하도록 유도함
  • 예시 2: 요약된 보고서 내용의 어조 및 스타일 조정
    • 목표
      • 길게 작성된 보고서의 핵심 요약 부분을 ‘영업 제안’에 적합한 설득적이고 자신감 있는 어조로 수정
    • 프롬프트
      #Role: 유망 스타트업의 영업 및 투자 유치 전문가

  아래 요약된 보고서 내용을 '잠재 투자자'를 대상으로 한 '영업 제안'에 적합한 스타일로 수정하라.
  핵심 기술의 혁신성과 시장 성공 가능성을 강조하며, 자신감 있고 설득적인 어조를 사용하라.
  각 문단을 2문장 이내로 줄여 간결하게 만들도록 하라.

  [원본 요약]
  저희 프로젝트는 라즈베리파이 기반으로 엣지 AI를 만들어서 자율주행 세그멘테이션을 하는 것입니다.
  기존 방식이 라즈베리파이에서는 안 돼서 우리가 경량화 모델을 만들었습니다.
  그리고 이게 교육 시장이나 작은 로봇에도 쓰일 수 있을 것 같습니다. 투자하면 잘 될 겁니다.
    • 예상 GPT 출력:
      저희 프로젝트는 라즈베리파이 기반 엣지 AI 기술을 활용, 혁신적인 자율주행 세그멘테이션 솔루션을 시장에
  선보입니다.
  기존 엣지 디바이스의 한계를 뛰어넘는 독자적인 경량화 모델 개발로, 실시간 고성능 환경 인지를 현실화했습니다.

  이 기술은 자율주행 교육 시장부터 소형 로봇, 스마트 모빌리티에 이르기까지 다양한 분야에서 폭넓은 상업적
  성공을 약속합니다.
  지금의 전략적 투자는 급성장하는 엣지 AI 시장의 리더로 발돋움할 결정적인 기회가 될 것입니다.
    • 설명
      • ‘영업 및 투자 유치 전문가’라는 역할을 부여함
      • ‘잠재 투자자’를 대상으로 ‘영업 제안’ 스타일로 수정하라는 명확한 지시를 내림
      • ‘혁신성’, ‘시장 성공 가능성’, ‘자신감’, ‘설득적’이라는 키워드를 통해 GPT가 특정 톤앤매너를 반영하도록 유도함

2.2. Copilot 프롬프트 예시 (Word 기준)

  • Copilot은 Word, PowerPoint, Excel 등 Microsoft 365 애플리케이션 내에서 작동하며, 현재 작업 중인 문서의 내용을 직접 컨텍스트로 활용함

  • 예시 1: Word 문서 내 특정 문단의 어조 및 명확성 개선
    • 목표
      • Word 문서 내 특정 문단을 선택하고,
      • 해당 문단을 공식적이고 객관적인 비즈니스 보고서 톤으로 다듬으면서,
      • 정보 전달의 명확성을 높임
    • 프롬프트 (Word 문서 내 문단 선택 후 Copilot 창에서 입력)
      #Role: 기업 분석 리포트 작성 전문가

  선택된 이 문단을 '객관적이고 공식적인 비즈니스 보고서' 스타일로 다시 작성해 줘.
  불필요한 주관적인 표현을 제거하고, 핵심 기술 내용을 명확하게 설명해 줘.
  [라즈베리파이_상용화_보고서_초안.docx]의 서론 부분을 참고해서, 내용이 전체 보고서의 톤과 일관성을
  유지하도록 해 줘.
    • 예상 Copilot 출력 (제시된 문장에 따라 다름)
      제시된 모델은 라즈베리파이 5 환경에서 실시간 세그멘테이션 성능을 확보하기 위해 개발되었습니다.
  기존 고성능 딥러닝 모델의 연산 및 메모리 요구사항은 엣지 디바이스 환경에서 효율적인 적용에 한계를 노출했습니다.
  따라서 본 개발은 모델 경량화 및 최적화 기술을 핵심 전략으로 채택하여, 저전력 환경에서의 고성능 자율주행 인식을
  목표로 합니다.
    • 설명
      • Word 내에서 문단을 선택한 후,
      • Copilot에게 해당 문단과 현재 보고서 파일(.docx)의 서론 부분 컨텍스트를 활용하여 수정하도록 지시함
      • ‘객관적이고 공식적인’ 문체와 ‘명확한 기술 설명’을 요청하여 특정 목적에 맞는 개선을 유도함
  • 예시 2: 보고서 초안의 특정 섹션 요약 및 간결화
    • 목표
      • 보고서의 긴 ‘현황 및 문제점’ 섹션을
      • ‘최고 경영진’을 위한 보고에 적합하도록 핵심 위주로 간결하게 요약
    • 프롬프트 (Word 문서 내 ‘현황 및 문제점’ 섹션 전체 선택 후 Copilot 창에서 입력)
      #Role: 최고 전략 책임자(CSO)

  선택된 '현황 및 문제점' 섹션을 '최고 경영진'에게 보고할 수 있도록 핵심적인 문제점만 간결하게 요약해 줘.
  주요 수치(만약 섹션 내에 있다면)를 포함하여 300단어 이내의 보고서 스타일로 재구성해 줘.
  이 보고서는 [라즈베리파이_상용화_보고서_초안.docx] 문서에 삽입될 예정이므로, 전체 문서의 비즈니스적 톤을
  유지해야 해.
    • 예상 Copilot 출력 (제시된 보고서 내용에 따라 다름)
      최근 자율주행 기술의 발전과 함께 엣지 AI 솔루션에 대한 시장의 관심이 고조되고 있으나, 라즈베리파이와 같은
  저전력 디바이스에서 고성능 자율주행 세그멘테이션 모델을 실시간으로 구동하는 것은 여전히 심각한 기술적 도전
  과제로 남아 있습니다.

  핵심적인 문제점은 현재 대중적으로 활용되는 딥러닝 세그멘테이션 모델들이 요구하는 높은 연산량과 메모리 자원이
  라즈베리파이의 하드웨어 사양을 현저히 초과한다는 점입니다.
  이로 인해 시스템의 실시간 처리 능력 저하와 빈번한 메모리 오류가 발생하며, 이는 자율주행의 필수 요건인 신속하고
  정확한 환경 인지를 방해합니다.

  이러한 기술적 한계는 저비용, 고효율의 엣지 자율주행 솔루션 개발을 제약하고 있으며, 관련 시장에서의 경쟁 우위
  확보를 위한 시급한 해결 과제로 인식되고 있습니다.
    • 설명
      • ‘최고 전략 책임자’ 역할을 부여하여 전략적 관점에서 문제점을 요약하도록 지시함
      • ‘최고 경영진’을 대상으로 한 ‘300단어 이내의 보고서 스타일’이라는 분량 및 스타일 제한을 통해 명확하고 간결한 결과물을 얻고자 함
      • Copilot은 현재 문서의 전체 톤과 내용을 고려하여 요약을 생성함

3. 고급기능 활용 시 GPT와 Copilot의 공통점 및 차이점

3.1. 공통점

  • 높은 언어 이해 및 생성 능력
    • 두 도구 모두 LLM을 기반으로 하여 복잡한 문장의 의미를 이해하고,
    • 사용자의 의도에 맞춰 유연하게 새로운 텍스트를 생성하거나 기존 텍스트를 수정할 수 있음
  • 프롬프트 품질의 중요성
    • 두 도구 모두 명확하고 구체적인 프롬프트가 고품질 결과물을 얻는 데 필수적
    • 역할 부여, 독자 설정, 목표 명시 등의 프롬프트 엔지니어링 원칙은 공통적으로 적용됨
  • 반복 개선 필요
    • 첫 번째 생성물로 완벽한 결과를 기대하기 어려움
    • 반복적인 대화와 피드백을 통해 원하는 수준의 문서 품질을 달성해야 함
  • 사실 검증의 책임
    • AI가 생성하거나 수정한 모든 정보(특히 숫자, 통계, 출처)에 대한 사실 검증은 전적으로 사용자의 책임
    • AI의 ‘환각’ 현상은 늘 염두에 두어야 함

3.2. 차이점

구분GPTMicrosoft Copilot
작업 환경웹 기반 인터페이스 또는 APIMicrosoft 365 애플리케이션(Word, PowerPoint 등) 내에서 직접 작동
컨텍스트 활용 - 프롬프트에 입력된 텍스트와 이전 대화 맥락만 활용
- 긴 문서 참조 시 직접 붙여넣거나 웹 URL 제공 필요		 - 현재 작업 중인 애플리케이션의 내용(문서 전체, 선택된 부분) 자동 활용
- 지정된 Microsoft 365 파일(`/[파일명]`) 참조 가능
정보의 출처사용자가 프롬프트에 제공한 정보 + 모델의 학습 데이터 사용자가 프롬프트에 제공한 정보 + 현재 작업 중인 파일
+ 조직 내 승인된 M365 데이터(OneDrive, SharePoint)
문서 품질 개선
워크플로우		 - "텍스트 복사 ➜ GPT 인터페이스 붙여넣기 ➜ 프롬프트 입력
➜ GPT 결과 복사 ➜ 원본 문서에 붙여넣기"
- 수동 서식 작업 필요		 - 애플리케이션 내에서 "선택 ➜ Copilot 호출 ➜ 프롬프트 입력 ➜ 결과"를
현재 문서에 바로 삽입 및 편집 가능
- 부분적인 서식 유지 가능
고급 기능 제약 긴 문서 전체를 한 번에 다루기 어려울 수 있으며, 외부 데이터에
대한 직접적인 접근 한계		 애플리케이션의 기능을 활용하여 데이터 분석(Excel), 시각화(PowerPoint)
등과 연계된 개선 제안 가능성. (점차 발전 중)
사용자 경험독립적인 AI 도구로서 활용기존 업무 환경에 통합되어 생산성 향상 도구로 기능

3.3. 고급 기능 활용 시 주의해야 할 사항

  • GPT
    • 컨텍스트 스파게티 주의
      • 여러 번의 대화나 복잡한 정보를 한 프롬프트에 담으려 할 때, GPT가 맥락을 잃거나 혼란스러워할 수 있음
      • 각 프롬프트는 최대한 독립적이면서도 명확하게 구성하는 연습이 필요함
    • 긴 텍스트 처리 한계
      • 모델의 토큰(단어) 제한 때문에 너무 긴 문서를 한 번에 다듬거나 요약하기 어려움
      • 주요 섹션별로 분할하여 처리해야 함
  • Copilot
    • “참조”의 정확성 확인
      • Copilot이 /[파일명]으로 참조한다고 해서, 해당 파일의 모든 내용이 프롬프트에 정확히 반영되는 것은 아님
      • Copilot이 참조하는 내용의 범위와 방식(예: 핵심 내용 추출)을 이해하고, 중요한 정보는 직접 프롬프트에 추가하는 것이 좋음
    • 기업 데이터의 편향
      • Copilot이 내부 데이터를 참조할 경우, 해당 데이터가 가진 편향성이 결과물에 반영될 수 있음
      • 특히 분석이나 제안 섹션에서 이러한 점을 유의해야 함
  • AI는 사용자의 작업을 대체하는 것이 아니라, 사용자의 통찰력을 더욱 빛내주는 강력한 도구임