문장 다듬기, 요약, 출처 자동 생성 등 고급 기능

  • ‘라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진’ 보고서 프로젝트를 가정

1. 문장 다듬기

  • 목표
    • 작성된 문장을 독자의 이해도를 높이면서도 전문성을 유지하도록 수정하고 싶음
  • GPT 예시
    • 설명
      • GPT는 주어진 텍스트를 입력받아 요청된 스타일과 톤에 맞춰 수정함
      • 컨텍스트 정보를 프롬프트에 명확히 제공해야 함
    • 프롬프트
      #Role: 과학 기술 전문 잡지 에디터

  다음 문장을 '정부 기관 심사위원'을 독자로 하여 전문적이면서도 명확하게 다듬어 줘. 특히 '측정'과
  '평가'의 차이를 명확히 하고, 기술적인 의미를 살려줘.

  [원본 문장]
  "우리가 만든 모델은 라즈베리파이에서 얼마나 잘 되는지 봤어요. 느리면 안 되니까 빨리 되는지 확인
  했습니다."

  [보고서의 배경]
  이 모델은 라즈베리파이 5 기반 자율주행 세그멘테이션 모델이며, 실시간성이 매우 중요함. FPS(초당 
  프레임 수)와 IoU(픽셀 정확도)가 핵심 지표임.
    • 예상 GPT 출력
      제안된 경량화된 U-Net 모델은 라즈베리파이 5 환경에서 실시간 동작 성능을 측정하고, 자율주행 시스템에
  요구되는 정확도를 평가하였습니다.
  특히, 모델의 추론 속도(FPS)를 핵심 지표로 측정하여, 주행 환경에서의 적용 가능성을 면밀히 평가했습니다.
    • 프롬프트 설명
      • GPT에게 ‘에디터’ 역할을 부여하고, 독자를 지정하여 톤앤매너를 설정함
      • 수정하려는 원문과 함께 보고서의 배경을 제공하여 AI가 더 정확한 맥락에서 문장을 다듬도록 유도함
      • 특히 ‘측정’과 ‘평가’라는 특정 단어에 대한 요구사항을 명시함
  • Word Copilot 예시
    • 설명
      • Word 문서 내에서 직접 문장을 선택하고 Copilot을 호출하여 수정 요청함
      • 현재 문서의 내용을 자동으로 인지하고 이를 바탕으로 수정함
    • 프롬프트 (Word 문서 내 문장 선택 후 Copilot 창에서 입력)
      #Role: CTO에게 기술 보고하는 선임 연구원

  선택된 이 문장을 더 전문적이고 간결하게 다듬어 줘. 현재 문서의 내용을 참고하여 '측정'과 '평가'의 의미를
  명확히 구분하여 사용해 줘. 실시간 성능 지표를 강조해 줘.
    • 예상 Copilot 출력 (제시된 문장에 따라 다름)
      제안된 모델은 라즈베리파이 5 환경에서 실시간 추론 속도를 측정하고, 자율주행 시스템의 핵심 요구사항인
  객체 및 주행 가능 영역 인식 정확도를 평가했습니다.
  특히 초당 프레임 수(FPS) 측정을 통해 실제 운영 환경에서의 적용 가능성을 평가하고 검증했습니다.
    • 프롬프트 설명
      • Word에서 특정 문장(들)을 선택한 후 Copilot에 해당 프롬프트를 입력함
      • Copilot은 선택된 문장과 함께 현재 열려 있는 Word 문서 전체의 내용을 컨텍스트로 활용하여 문장을 다듬어줌
      • ‘선임 연구원’이라는 역할과 ‘CTO’라는 독자 설정을 통해 전문적이면서도 보고스러운 톤을 유지하도록 함

2. 요약

  • 목표
    • 긴 텍스트에서 핵심 정보만을 추출하여 간결하게 요약하고 싶음
  • GPT 예시
    • 설명
      • 긴 문서를 GPT에 직접 붙여넣거나, 웹 URL을 제공하여 내용을 요약
      • 특정 기준에 맞춰 요약을 요청할 수 있음
    • 프롬프트
      #Role: 내부 투자 심사역

  다음 연구보고서 내용을 '핵심 기술', '시장 경쟁력', '예상 성과' 세 가지 관점에서 각각 3문장 이내로
  요약해 줘.
  특히 우리 회사의 '신사업 투자 검토'에 유용한 정보를 위주로 추출해 줘.

  [연구보고서 내용]
  (여기에 길게 작성된 연구보고서 전문을 붙여넣기 또는 웹 URL 제공)
  "라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진 보고서 전문" (가정)
  ... (중략) ...
    • 예상 GPT 출력
      [핵심 기술]
  본 프로젝트는 PyTorch 기반의 경량화된 U-Net 모델을 개발하여 라즈베리파이 5와 같은 엣지 디바이스에서
  실시간 세그멘테이션을 구현합니다.
  모델 최적화를 위해 TensorFlow Lite/ONNX 변환 및 양자화 기술을 적용하여 고성능을 확보합니다.

  [시장 경쟁력]
  기존 고가 자율주행 시스템 대비 저전력/저비용 환경에서도 실시간 처리가 가능하여, 자율주행 교육 키트 및
  로봇 등 새로운 엣지 AI 시장에서 독점적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
  경쟁사들이 진입하기 어려운 틈새시장을 공략합니다.

  [예상 성과]
  연간 10억원 이상의 매출증대와 함께 엣지AI 기술 리더십을 강화하여 기업 가치를 상승시킬 것으로 예상됩니다.
  이는 스마트 모빌리티 솔루션 포트폴리오를 확장하는 핵심 동력이 될 것입니다.
    • 프롬프트 설명
      • ‘투자 심사역’이라는 역할을 부여하여 AI가 비즈니스 관점에서 핵심 정보를 요약하도록 함
      • ‘세 가지 관점’, ‘각각 3문장 이내’라는 구체적인 형식과 분량 제한을 주어 간결한 요약을 유도함
  • Word Copilot 예시
    • 설명
      • 현재 열려있는 Word 문서의 특정 섹션을 선택하거나, 전체 문서를 지정하여 요약을 요청
      • 내부 문서 참조 기능이 강점
    • 프롬프트 (Word 문서 내 특정 섹션 선택 또는 문서 내 Copilot 창에서 입력)
      이 보고서 전체 내용을 바탕으로 '경영진을 위한 요약(Executive Summary)'을 작성해 줘. 엣지 AI 시장의
  잠재력, 기술적 난이도 극복 방안, 그리고 예상되는 재무적/비재무적 효과를 중심으로 5문단으로 요약해 줘.

    또는 (선택한 텍스트에 대해)

      선택된 이 문단의 내용을 '기술적 의의'에 초점을 맞춰 한 문장으로 줄여줘.
    • 예상 Copilot 출력 (제시된 보고서 내용에 따라 다름)
      **경영진을 위한 요약:**
  글로벌 엣지 AI 시장은 자율주행 기술과의 융합으로 폭발적인 성장이 예상되며, 특히 라즈베리파이와 같은
  저전력 플랫폼에 대한 수요가 증대하고 있습니다.
  본 보고서는 이러한 시장 기회를 선점하기 위한 '라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델'의
  개발 및 상용화 추진 방안을 다룹니다.

  현재 기존 고성능 딥러닝 모델은 엣지 디바이스의 제한된 연산 자원 때문에 실시간 적용이 불가능하다는
  기술적 난관에 직면해 있습니다.
  이는 자율주행 시스템의 핵심인 정확하고 신속한 환경 인지를 저해하는 요소입니다.

  우리의 솔루션은 PyTorch 기반 U-Net 모델의 경량화와 TensorFlow Lite/ONNX 변환, 양자화 등의 최적화 기술을
  결합하여 이 난이도를 성공적으로 극복합니다.
  이를 통해 라즈베리파이 5 환경에서 초당 30프레임 이상의 실시간 세그멘테이션 성능을 확보할 수 있습니다.

  본 프로젝트가 성공적으로 상용화될 경우, 자율주행 학습 키트, 교육용 로봇, 스마트 모빌리티 등 다양한
  엣지 AI 애플리케이션 시장에서 독점적 지위를 확보할 수 있을 것입니다.
  이는 단순한 기술 개발을 넘어 신규 사업 기회 창출에 기여할 것입니다.

  궁극적으로 본 프로젝트는 연간 10억 원 이상의 매출 증대와 기업의 엣지 AI 기술 리더십 강화를 통해
  비재무적 가치까지 창출하며, 미래 모빌리티 시장에서의 지속 가능한 성장 동력을 제공할 것으로 기대됩니다.
    • 프롬프트 설명
      • Copilot은 현재 Word 문서 전체 내용을 자동으로 컨텍스트로 활용함
      • ‘경영진을 위한 요약’이라는 목적과 함께 ‘시장 잠재력’, ‘기술적 난이도 극복’, ‘예상 효과’라는 핵심 키워드를 제시하여 특정 정보를 중심으로 요약하도록 함
      • ‘5문단으로’라는 분량 제약을 통해 가독성을 높이도록 유도함

3. 출처 자동 생성

  • 주의사항
    • GPT와 Copilot은 ‘출처를 직접 탐색하여 생성’하는 기능이 없음
    • 즉, AI가 임의로 만든 가상의 출처를 제시할 수 있음(Hallucination)
    • 따라서 AI에게는 ‘주어진 정보를 특정 스타일로 포맷팅’하거나 ‘어떤 종류의 출처를 찾아야 할지 제안’하는 용도로만 활용해야 하며,
    • AI가 생성한 출처는 반드시 실제 출처 여부와 내용 일치 여부를 직접 확인하고 수정해야 함
  • GPT 예시
    • 설명
      • GPT는 특정 출처 정보를 제공하면, 요청된 레퍼런스 스타일(APA, MLA 등)에 맞춰 포맷팅할 수 있음
      • 또한, 보고서 내용에 따라 어떤 종류의 자료를 참조해야 할지 제안하는 데 도움을 줄 수 있음
    • 프롬프트 1 (주어진 정보 포맷팅)
      다음 정보를 APA 7th 에디션 스타일에 맞춰 참고문헌 리스트 형식으로 정리해 줘.

  [정보]
  - 저자: 김철수, 박영희
  - 연도: 2024
  - 논문 제목: 엣지 컴퓨팅 기반 자율주행 센싱 기술 동향 연구
  - 학술지명: 한국 인공지능 학회지
  - 권(Volume): 15
  - 호(Issue): 2
  - 페이지: 123-145
    • 예상 GPT 출력
      김철수, 박영희. (2024). 엣지컴퓨팅 기반 자율주행 센싱기술 동향연구. 한국 인공지능 학회지, 15(2), 123-145.
    • 프롬프트 설명
      • 저자, 연도, 제목 등 기본적인 출처 정보를 GPT에 제공하고,
      • ‘APA 7th 에디션 스타일’이라는 구체적인 형식을 지정하여
      • AI가 해당 스타일에 맞게 포맷팅하도록 요청함
    • 프롬프트 2 (필요한 출처 종류 제안)
      #Role: 연구 계획서 작성 조력자

  다음 문단 내용에 인용될만한 '타당한 외부 출처'를 어떤 종류의 자료에서 찾아야 할지 제안해 줘.
  실제 출처 내용을 직접 만들어내지는 말고, 어떤 종류의 자료(예: 학술지, 시장 보고서, 정부 통계 등)를
  참고해야 할지 5가지 이상 제안해 줘.

  [문단 내용]
  "라즈베리파이 5 기반 엣지 디바이스에서 실시간으로 자율주행 환경 세그멘테이션을 구현하는 것은 기술적
  도전 과제입니다.
  현재 대부분의 딥러닝 세그멘테이션 모델은 높은 연산량과 메모리 요구사항 때문에 저전력 환경에서는 성능
  저하를 겪고 있습니다.
  하지만, 엣지 AI 시장의 성장률과 자율주행 기술의 발전 속도를 고려할 때, 이러한 경량화 기술 개발은
  필수적입니다."
    • 예상 GPT 출력
      해당 문단의 내용을 뒷받침하기 위해 다음 종류의 외부 출처들을 찾아보시는 것을 권장합니다.

  1. AI 반도체 및 엣지 AI 시장 분석 보고서:
      - 엣지 AI 시장의 성장률, 시장 규모, 미래 전망에 대한 객관적인 데이터 제공
      - (예: IDC, Gartner, Statista 등의 시장 조사기관 보고서)

  2. 자율주행 기술 동향 학술 논문:
      - 딥러닝 기반 세그멘테이션 모델의 기술발전 현황 및 임베디드 환경에서의 적용한계점을 다루는 연구논문
      - (예: IEEE Transactions, AAAI, CVPR 등)

  3. 임베디드 시스템 및 라즈베리파이 성능 벤치마크
      - 라즈베리파이 5의 실제 연산능력, 메모리 대역폭, 전력 소비량 등에 대한 기술사양 및 성능테스트 결과 자료

  4. 관련 특허 분석 자료
      - 엣지 AI 또는 경량화된 딥러닝 모델 관련 기술 특허 동향을 통해 기술 개발의 필요성 강조

  5. 정부 및 산업 백서
      - 자율주행 산업 정책, 기술 표준, 또는 특정 분야(예: 스마트 시티, 로봇)에서의 엣지 AI 활용 사례를 다루는
      정부 발행 보고서
    • 프롬프트 설명
      • ‘연구 계획서 작성 조력자’ 역할을 부여하고,
      • 명확히 ‘실제 출처 내용을 만들어내지 말고 어떤 종류의 자료를 찾아야 할지 제안’하도록 지시함
      • 특정 문단 내용을 제공하여 GPT가 컨텍스트에 맞는 출처 종류를 제안하도록 함
  • Word Copilot 예시
    • 설명
      • Word 문서 내에서 직접 텍스트를 선택하고,
      • Copilot에게 해당 내용과 관련된 출처를 포맷팅하거나 제안해달라고 요청할 수 있음
      • Copilot은 현재 문서의 내용을 컨텍스트로 활용함
    • 프롬프트 1 (주어진 정보 포맷팅 - Word 내 텍스트 선택 후)
      선택된 이 문단에서 언급된 "김철수, 박영희의 2024년 엣지 컴퓨팅 연구" 내용을 바탕으로, APA 7th 에디션 스타일의
  참고문헌 리스트 형식으로 정리해 줘. (단, 내가 제공한 정보만 활용해 줘.)
    • 예상 Copilot 출력
      김철수, 박영희. (2024). 엣지컴퓨팅 기반 자율주행 센싱기술 동향연구. 한국인공지능학회지, 15(2), 123-145.
    • 프롬프트 설명
      • 선택된 텍스트에서 GPT가 출처 정보를 유추하도록 하고,
      • 구체적인 스타일과 함께 ‘내가 제공한 정보만 활용해 줘’라고 명시하여
      • 임의의 정보 생성을 방지함
    • 프롬프트 2 (필요한 출처 종류 제안 - Word 문서 전체에 대해 Copilot 창에서 입력)
      #Role: 리서치 어시스턴트

  현재 열려있는 이 보고서(라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진 보고서)에 인용될만한
  '타당한 외부 출처 종류'를 5가지 이상 제안해 줘.
  각 출처 종류가 보고서의 어느 부분을 보강하는 데 유용한지 함께 설명해 줘.
    • 예상 Copilot 출력 (보고서 내용에 따라 다름)
      본 보고서의 신뢰도를 높이고 논리를 강화하기 위해 다음 종류의 외부 출처들을 찾아보시는 것을 제안합니다.

  1. 시장 조사기관의 엣지 AI 및 자율주행 시장 보고서
      - '현황 및 문제점' 섹션에서 언급된 시장 규모, 성장률, 주요 트렌드, 그리고 잠재적 수요를 뒷받침할
        수 있습니다.
    
  2. 임베디드 시스템 및 AI 하드웨어 성능 벤치마크 데이터
      - '문제의 근본 원인 분석'에서 라즈베리파이의 기술적 한계를 구체적인 수치로 제시하여 주장의 객관성을
        높일 수 있습니다.
    
  3. 경량 딥러닝 모델 및 최적화 기법 관련 학술 논문
      - '분석 및 대안', '제안 솔루션' 섹션에서 제안하는 경량화 U-Net 모델 및 양자화 기술의 이론적 배경과
        최신 연구 동향을 보강할 수 있습니다.
    
  4. 자율주행 법규 및 표준화 관련 정부 백서/보고서
      - '상용화 전략' 부분에서 법규 준수 및 시장 진입 전략의 타당성을 뒷받침할 수 있습니다.
    
  5. 경쟁사 기술 분석 및 특허 동향 자료
      - '시장 경쟁력' 및 '타당성 분석' 섹션에서 우리의 차별성과 독점적 우위를 강조하는 근거로 활용될 수
        있습니다.
    • 프롬프트 설명
      • Copilot이 현재 Word 문서의 내용을 컨텍스트로 활용하여,
      • 문서 전체에 대한 필요한 출처 종류를 제안하도록 함
      • ‘리서치 어시스턴트’ 역할을 부여하여 자료 조사의 방향을 제시하도록 유도함