(실습) GPT/Copilot을 이용한 보고서 초안 작성 자동화
1. GPT 프롬프트 예시
- 단계별 접근 방식을 활용
- 보고서의 특정 섹션을 집중적으로 생성하도록 유도
1.1 ‘현황 및 문제점’ 섹션 생성 프롬프트
- 이 프롬프트는 연구 주제의 배경과 현재 직면한 문제점을 MECE 원칙에 따라 분석하고 제시하도록 요청함
당신은 자율주행 및 엣지 AI 분야의 저명한 기술 컨설턴트이다.
다음 프로젝트에 대한 기술 보고서의 '현황 및 문제점' 섹션을 작성하라.
보고서의 최종 독자는 이사급 경영진이므로, 기술적인 내용을 명확하게 설명하되, 비즈니스적 관점에서 중요성을
부각하라.
[프로젝트명]
라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진
[핵심 과제]
라즈베리파이와 같은 저전력 엣지 디바이스에서 고성능 자율주행 세그멘테이션 모델을 실시간으로 구동하는 것
[요청 사항]
'현황 및 문제점' 섹션을 아래 소제목들로 나누어 MECE 원칙에 따라 작성하라.
1. 자율주행 환경 인지 기술의 중요성 증대
- 최신 자율주행 시스템에서 픽셀 단위 환경 인식이 얼마나 중요한지 설명
- 관련 시장 동향(규모, 성장률)을 간략히 언급
- 경쟁사들이 엣지 AI 분야에 투자하는 현황도 언급하여 시장의 중요성을 강조
2. 엣지 디바이스(라즈베리파이) 도입의 전략적 가치
- 라즈베리파이와 같은 엣지 디바이스를 자율주행 시스템에 적용했을 때 얻을 수 있는 장점 설명
- 비용 절감, 실시간 처리, 전력 효율 등
- 이러한 장점이 기업의 비즈니스 모델에 어떻게 긍정적인 영향을 줄 수 있는지 연결
3. 라즈베리파이 환경에서의 딥러닝 세그멘테이션 기술적 한계
- 하드웨어 성능 제약
- 라즈베리파이의 CPU/GPU 자원이 기존 고성능 딥러닝 모델의 요구사항을 충족시키지 못함을 구체적으로 언급
- 예: 연산량, 메모리 대역폭
- 소프트웨어/프레임워크 비최적화
- 데스크톱 환경에 맞춰진 딥러닝 프레임워크가 엣지 디바이스에서 비효율적으로 작동하는 문제점 지적
- 실시간 처리 난점
- 이러한 제약들로 인해 자율주행에 필수적인 '실시간성(예: 초당 30프레임)'을 확보하기 어렵다는 점을
명확히 제시
[작성 조건]
- 각 소제목 아래 2~3개의 단락으로 구성하고, 각 단락은 3~5문장 이내로 작성할 것
- 객관적인 사실과 데이터를 바탕으로 작성하되, 필요시 "So What?" 관점에서 비즈니스 영향을 언급할 것
- 결론부터 제시하는 두괄식 문장 구조를 사용하고, 간결하고 명확한 문체를 유지할 것
- 예상되는 심사위원의 질문(예: '그래서 무엇이 문제라는 건가?', '왜 이렇게 복잡한가?')에 답하는 방식으로 논리를
전개할 것
1.2 ‘분석 및 대안’ 섹션 생성 프롬프트
- 이 프롬프트는 앞서 제시된 문제점의 원인을 깊이 있게 분석하고, 다양한 대안들을 MECE 원칙에 따라 탐색, 비교, 분석하도록 요청함
당신은 현재 직면한 기술적 문제의 핵심 원인을 파악하고, 해결책을 제안해야 하는 R&D 부서의 선임 연구원이다.
다음 프로젝트의 '분석 및 대안' 섹션을 작성하라.
[프로젝트명]
라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진
[앞선 섹션 요약]
라즈베리파이 환경에서 딥러닝 세그멘테이션 모델을 실시간으로 구동할 때, 하드웨어 성능 제약과 소프트웨어
최적화 부족으로 인한 문제가 발생하고 있음
[요청 사항]
'분석 및 대안' 섹션을 아래 소제목들로 나누어 MECE 원칙에 따라 논리적으로 작성하라.
1. 문제의 근본 원인 분석
- 아키텍처 관점
- 기존 SOTA 딥러닝 세그멘테이션 모델들이 가지는 높은 파라미터 수, 연산량(FLOPs)으로 인한 병목
현상을 설명
- 특히 U-Net과 같은 일반적인 아키텍처의 연산 비용이 라즈베리파이에 부담이 되는 이유를 언급
- 연산 정밀도 관점
- 딥러닝 모델의 주류인 부동 소수점 연산(FP32)이 엣지 디바이스의 제한된 연산 유닛에 미치는 영향을
분석
- 런타임 환경 관점
- 라즈베리파이의 OS 및 기본 파이썬 환경이 딥러닝 추론에 최적화되지 않은 이유를 설명
- 예: 하드웨어 가속 미활용
2. 가능한 대안 탐색 및 비교 분석
- 대안 A: 모델 아키텍처 경량화
- 구체적인 방법론
- 백본 네트워크 교체 (예: MobileNet, SqueezeNet), EfficientNet 계열 적용
- 채널 수 조정, Depthwise Separable Convolution 활용
- 장단점 및 예상 효과
- 연산량/메모리 감소, 정확도 트레이드오프
- 대안 B: 모델 양자화 (Quantization)
- 구체적인 방법론
- FP16, INT8 양자화, Post-training Quantization, Quantization-aware Training
- 장단점 및 예상 효과
- 속도/크기 개선, 정확도 손실
- 대안 C: 엣지 전용 추론 엔진 및 형식 활용
- 구체적인 방법론
- PyTorch 모델 ➜ ONNX/TensorFlow Lite 변환
- TensorRT 또는 OpenVINO 같은 최적화 런타임 사용 고려 (라즈베리파이 환경 고려)
- 장단점 및 예상 효과
- 하드웨어 가속, 크로스 플랫폼
3. 최적 대안 선정 및 근거
- 위 대안들을 비교 분석한 후, 프로젝트 목표(라즈베리파이 5에서 실시간 세그멘테이션) 달성에 가장
적합한 최적의 대안 또는 대안들의 조합을 선정하고, 그 논리적인 근거를 명확하게 제시
- 예: 현실적인 정확도 손실 범위 내에서 최대의 속도 확보
[작성 조건]
- 각 소제목 아래 2~4개의 단락으로 구성하고, 각 단락은 4~7문장 이내로 작성하라.
- 각 대안에 대해 `Why So?`와 `So What?`을 명확히 설명하라.
- 수치(예: 30% 감소, 2배 향상 등)를 통해 효과를 정량적으로 표현하되, GPT가 추정하는 수치임을 인지하고
실제 데이터로 반드시 교체해야 함을 염두에 두고 작성하라.
- 명확하고 설득력 있는 논리로 전문가들이 납득할 수 있도록 작성하라.
2. Copilot 프롬프트 예시
- ‘라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진 보고서’를 가정
- Copilot의 강점을 활용
2.1 ‘요약 보고서’ 자동 생성 (열려있는 문서 기반)
- [시나리오]
- Word 문서에 보고서 본문(서론, 현황 및 문제점, 분석 및 대안, 제안 솔루션)을 이미 작성해 둔 상태
- 이제 이 문서의 핵심 내용을 기반으로 Executive Summary를 생성하고자 함
- [Copilot 프롬프트 예시]
#Role: 기술 기획팀 이사에게 보고하는 프로젝트 총괄 매니저
현재 열려있는 [보고서 파일명.docx] 문서 전체 내용을 바탕으로 Executive Summary(핵심 요약) 섹션을 작성해 줘.
다음 지시사항을 반드시 준수해야 해.
1. 보고의 목적
- 라즈베리파이 기반 자율주행 엣지 AI 솔루션의 사업성을 검토하고,
- 핵심 문제점 및 상용화 추진 방안을 간략하게 요약하는 것이 목적임을 명확히 해줘.
2. 핵심 항목 포함
- 배경 (Background): 프로젝트의 동기와 시장 중요성 (1~2문장)
- 핵심 문제점 (Key Challenges): 라즈베리파이 환경에서 기존 모델의 한계점 (1~2문장)
- 제안 (Proposed Solution): 해결 방안(경량화 모델, 최적화 방안) 및 기대 성능 목표 (1~2문장)
- 기대 효과 (Expected Impact): 예상되는 비즈니스 가치와 시장 확장 가능성 (1~2문장)
3. 문체
- 이사급 경영진이 빠르게 내용을 파악할 수 있도록 간결하고, 명확하며, 두괄식으로 작성해 줘.
4. 분량
- 전체 4~5개 문단으로 구성하고, 각 문단은 최대 2문장을 넘지 않도록 해줘.
2.2 ‘분석 및 대안’ 섹션 초안 작성 (기존 자료 참조)
- [시나리오]
- 현재 보고서를 작성 중이며, ‘현황 및 문제점’은 작성된 상태
- 이제 이 문제에 대한 분석과 해결 대안을 제시하는 섹션을 작성해야 함
- 이전에 작성된 내부 기술 검토 문서와 경쟁사 분석 자료를 Copilot이 참고하도록 지시
- [Copilot 프롬프트 예시]
#Role: 자율주행 엣지 AI 솔루션 개발팀의 리더
[보고서 파일명.docx]의 '현황 및 문제점' 섹션을 참고하고, 다음 파일들을 기반으로 '분석 및 대안' 섹션의
초안을 작성해 줘.
참조 파일
- `/기술검토보고서_엣지AI_2025.pdf`
- `/경쟁사분석_자율주행세그멘테이션_2024Q4.xlsx`
작성 요청 사항
1. 문제의 근본 원인 분석
- 현재 문서의 '현황 및 문제점' 섹션에서 언급된 라즈베리파이 환경의 딥러닝 세그멘테이션 한계에 대한
근본적인 기술적 원인을 분석해 줘. (예: 아키텍처 복잡성, 연산 정밀도, 런타임 환경 비효율성 등)
- `/기술검토보고서_엣지AI_2025.pdf`에서 관련 데이터를 활용해 줘.
2.대안 탐색 및 비교 분석
- 문제 해결을 위한 세 가지 주요 대안(모델 경량화, 양자화, 엣지 전용 추론 엔진 활용)을 제안하고,
각각의 장단점, 기술적 실현 가능성, 예상되는 효과 및 한계점을 명확하게 비교 분석해 줘.
- `/경쟁사분석_자율주행세그멘테이션_2024Q4.xlsx`에 언급된 경쟁사들의 접근 방식도 고려해서 우리 대안의
차별점을 언급해 줘.
3.선정된 최적 대안 및 근거
- 분석된 대안들 중에서 본 프로젝트의 목표(라즈베리파이 5에서 실시간 세그멘테이션)에 가장 적합한 최적
대안을 선정하고, 그 논리적인 근거를 명확하게 제시해 줘.
작성 조건
- 각 섹션은 3~5개의 단락으로 구성하고, 기술적인 내용을 정확하게 설명하되, 보고서의 목적에 맞게 간결하게
요약해 줘.
- MECE 원칙을 지켜 대안들이 중복되지 않고 포괄적으로 제시되도록 해 줘.
- 결론부터 제시하는 두괄식 문체와 객관적인 어조를 유지해 줘.
- 세분화된 프롬프트를 통해 GPT/Copilot에 보고서 각 부분을 생성하도록 요청한 다음, 연구자의 깊은 이해와 통찰력을 더해 내용을 다듬고 수정해 나간다면, 완성도 높은 보고서를 만들수 있음
- 보고서 작성은 복잡한 정보를 명확하게 전달하는 기술이므로, 많은 연습이 필요함
2.3 PowerPoint Copilot 예시
- [시나리오]
라즈베리파이_상용화_보고서_초안.docx라는 워드 문서 초안을 가지고 있음- 이를 바탕으로 투자 유치를 위한 PowerPoint 프레젠테이션을 작성
[PowerPoint Copilot 예시 1: 워드 문서 기반 프레젠테이션 개요 생성]
- 현재 상태
- 빈 PowerPoint 프레젠테이션 파일이 열려 있음
- 워드 문서 초안은 이미 존재함
- Copilot 프롬프트
이 프레젠테이션에 대한 개요를 [라즈베리파이_상용화_보고서_초안.docx] 문서를 기반으로 8개의 슬라이드로 작성해 줘. 슬라이드 구성은 다음 내용을 반드시 포함해야 해: 1. 제목 및 발표자 소개 2. Executive Summary (핵심 요약) 3. 시장 현황 및 성장 가능성 (자율주행, 엣지 AI) 4. 현재 기술적 문제점 (라즈베리파이 한계) 5. 핵심 솔루션: 경량화된 U-Net 모델 및 최적화 기술 6. 상용화 전략 및 기대 효과 7. 로드맵 및 투자 제안 8. Q&A 각 슬라이드에는 제목과 함께 3개 이내의 핵심 문구만 넣어줘.- 결과 기대
- Copilot이 워드 문서를 분석하여
- 위에서 요청한 8개의 슬라이드 제목과 각 슬라이드의 핵심 요약 문구(3개 이내)를 포함하는 프레젠테이션 초안을 생성
- 이를 기반으로 슬라이드의 내용을 구체화해 나갈 수 있음
- 현재 상태
[PowerPoint Copilot 예시 2: 특정 슬라이드 내용 상세화 (현재 슬라이드 및 외부 파일 참조)]
- 현재 상태
- 위 예시 1에서 생성된 “핵심 솔루션: 경량화된 U-Net 모델 및 최적화 기술” 슬라이드에 있는 상태
- 슬라이드에는 “U-Net 모델 경량화”, “라즈베리파이 최적화” 등 2~3개의 핵심 문구만 있음
- 추가로
/기술검토보고서_엣지AI_2025.pdf파일이 존재함
- Copilot 프롬프트
#Role: 기술 마케팅 전문가 현재 슬라이드 내용 ('핵심 솔루션: 경량화된 U-Net 모델 및 최적화 기술')을 바탕으로 슬라이드의 본문 내용을 상세하게 작성해 줘. 다음 내용을 반드시 포함하고 강조해 줘: 1. 모델 경량화 전략: PyTorch 기반 U-Net 아키텍처를 어떻게 경량화했는지 (`/기술검토보고서_엣지AI_2025.pdf`의 '[U-Net 경량화 전략]' 섹션 참조) (예: 백본 교체, 채널 수 조정) 2. 라즈베리파이 최적화 과정: 학습된 모델을 라즈베리파이 5에 어떻게 최적화했는지 (`/기술검토보고서_엣지AI_2025.pdf`의 '[엣지 디바이스 최적화]' 섹션 참조) (예: ONNX/TFLite 변환, INT8 양자화) 3. 예상 성능: 라즈베리파이 5에서 기대하는 실시간 성능 (FPS, 정확도) 목표를 포함해 줘. 4. 이 기술이 '저전력, 고정확도, 실시간'을 동시에 달성 가능하다는 점을 강조해 줘. 문장은 5개 이내의 핵심적인 짧은 문장으로 구성하고, 필요하면 기술적인 용어를 사용해 줘.- 결과 기대
- Copilot이 현재 슬라이드의 컨텍스트와 참조 문서의 내용을 바탕으로
- 슬라이드 본문을 구체적이고 기술적인 내용을 담아 작성
- 필요에 따라 이미지나 다이어그램을 추가하여 슬라이드를 완성할 수 있음
- 현재 상태
2.4 Word Copilot 예시
- [시나리오]
- ‘라즈베리파이 기반 엣지 AI 자율주행 세그멘테이션 모델 상용화 추진 보고서.docx’ 워드 문서를 작성 중
- ‘현황 및 문제점’ 섹션까지는 작성 완료된 상태
- 이제 다음 섹션을 작성하려고 함
[Word Copilot 예시 1: ‘분석 및 대안’ 섹션 초안 작성 (현재 문서 및 외부 파일 참조)]
- 현재 상태
- 워드 문서의 ‘현황 및 문제점’ 섹션 아래에 커서가 위치해 있음
/기술보고서_엣지AI_분석.docx및/시장_경쟁사_분석.xlsx파일이 존재함
- Copilot 프롬프트
#Role: CTO (최고기술책임자)에게 기술 전략을 보고하는 선임 연구원 현재 문서의 '현황 및 문제점' 섹션을 고려하여, '분석 및 대안' 섹션의 초안을 작성해 줘. 다음 지침을 준수해야 해 1. 문제의 근본 원인 분석 - 현재 문제점(라즈베리파이에서의 세그멘테이션 모델 한계)의 기술적인 근본 원인을 분석해 줘. - `/기술보고서_엣지AI_분석.docx`의 '[모델 연산 부하 원인 분석]' 섹션을 참조하여 상세하게 기술해 줘. - (예: 모델 아키텍처 복잡성, 부동 소수점 연산 비효율성) 2. 가능한 대안 탐색 및 비교 - 세 가지 이상의 대안(모델 경량화, 양자화, 엣지 전용 추론 엔진 활용 등)을 제시하고, 각 대안의 장단점을 명확히 비교해 줘. - `/시장_경쟁사_분석.xlsx`의 '[경쟁사 기술 동향]' 시트를 참조하여 각 대안의 시장 적용 가능성도 함께 평가해 줘. 3. 최적 대안 선정 및 근거 - 분석을 기반으로 우리 프로젝트에 가장 적합한 최적 대안 또는 대안 조합을 선정하고, 그 기술적, 사업적 근거를 설명해 줘. 각 소제목은 명확히 구분하고, 논리적인 흐름으로 결론을 도출하도록 작성해 줘.- 결과 기대
- Copilot이 현재 문서의 맥락과 참조 파일을 분석하여 ‘분석 및 대안’ 섹션의 초안을 생성
- 문제 원인 분석, 대안 제시 및 비교, 최적 대안 선정 및 근거 제시까지의 논리적인 흐름이 포함될 것
- 현재 상태
[Word Copilot 예시 2: 특정 데이터 요약 및 삽입 (Excel 파일 참조)]
- 현재 상태
- 워드 문서의 ‘상용화 전략 및 기대 효과’ 섹션 아래에 커서가 위치해 있음.
- 예상 매출 및 비용이 정리된
/프로젝트_재무계획.xlsx파일이 존재함.
- Copilot 프롬프트:
현재 워드 문서의 '상용화 전략 및 기대 효과' 섹션에, `/프로젝트_재무계획.xlsx` 파일의 '예상 매출' 시트를 참고하여 다음 내용을 표 형식으로 요약해서 추가해 줘. 포함해야 할 정보 - 초기 3년간의 예상 매출 (연도별 매출액, 성장률) - 주요 매출원 (예: 자율주행 키트 판매, 솔루션 라이선싱, 기술 컨설팅) - 표 제목은 '3개년 예상 매출 및 성장률'로 해 줘. 표가 문서에 자연스럽게 삽입되도록 텍스트도 간략하게 추가해 줘.- 결과 기대
- Copilot이 엑셀 파일에서 지정된 시트의 데이터를 읽어와,
- 워드 문서 내에 ‘3개년 예상 매출 및 성장률’ 표를 생성하고,
- 표 위에 해당 내용을 소개하는 문구를 추가함
- 이를 통해 데이터를 직접 복사하여 붙여넣는 시간을 절약하고,
- 문서의 시각적 통일성도 유지할 수 있음
- 현재 상태
