[ChatGPT 4o 활용] 
일반인도 가능한 ‘지브리풍 뮤직 영상' 리메이크 제작기 (나의 忙中閑)

취미로 시도해 본 AI 감성 창작 프로젝트

 

프로젝트 소개

 

🎬 프로젝트 소개: 노래를 만들 줄 몰라도, AI가 함께한다면?

요즘 세상,
AI가 그림도 그리고 글도 쓰고, 이제는 ‘노래’까지 만든다고 하잖아요.
어느 날,

"나도 AI랑 같이 노래 한 곡 만들어볼 수 있지 않을까?" 하는 생각이 문득 들었습니다.

 

📍 그래서 시작한 SUNO 실험
친구가 알려준 AI 프로그램인 SUNO! 음악은 문외한인 제가 직접 작사한 가사로
AI 작곡 서비스인 SUNO를 이용해 처음으로 노래를 만들어 봤습니다.(무료 버전 이용)


마침 뉴스나 TV를 보면,
요즘은 젊은이들도, 중장년들도 다들 힘든 시기를 겪고 있다는 이야기가 많더라고요.
그래서 이왕 만드는 거,
조금은 따뜻한 위로와 희망을 담은 노래였으면 좋겠다고 마음을 먹었죠.

 

📍 가사는 ChatGPT와 함께
내가 가사의 주제와 초안, 방향을 먼저 정한 뒤,
ChatGPT의 도움을 받아 문장을 다듬고 가사를 완성했습니다.
제가 처음부터 쓴 문장을 GPT가 예쁘고 감성적으로 다듬어주니,
정말 든든한 작사 파트너가 생긴 느낌이었어요.

 

📍 처음 만든 영상엔 아쉬움이 가득
노래가 완성되고, Vrew와 영상 편집툴을 이용해 영상도 만들었지만
문제는 이미지였습니다.
가사 분위기에 어울리는 일러스트를 이곳저곳에서 구해다 쓰다 보니,
이미지풍도 제각각이고,
전체적인 영상이 거칠고 아마추어 느낌이 날 수밖에 없었죠.

 

📍 GPT-4o와 지브리풍이 불러온 전환점
그러던 중, 최근 발표된 GPT-4o의 일관된 이미지 생성 기능
요즘 유행하는 지브리풍 감성 일러스트를 결합하면
“이거다!” 싶은 생각이 들었어요.
그래서 이번에는 아예 처음부터
각 가사 구절에 맞춰 지브리풍 감성의 이미지들을 AI로 생성하고,
기존 영상 전체를 리메이크해 보기로 결심했습니다.

 

📍 누구나 할 수 있는 시대 – 그래서 해봤습니다
결국 이 프로젝트는 저와 같이,
노래나 음악, 영상을 전혀 몰라도,
디자인을 전공하지 않아도,
기획부터 작사, 일러스트, 영상 편집까지
모두 AI와 함께하며 한 편의 뮤직비디오를 완성할 수 있음을 실험한 여정이었어요.

 

✨ 전문가들이 제작한 것에 비하면 한없이 부족하겠지요. 하지만 저는 가끔 제 노래를 찾아 듣습니다.

누가 뭐래도 제가 만든 것이기에 더욱 좋습니다.

AI 덕분에 이미지도 더욱 예뻐졌구요!

 


 

📝 목차

  1. 🎬 프로젝트 소개 – 음악도 모르지만, AI로 뮤직비디오를 만들다
  2. ✍ 작사 과정 – 마음을 담은 한 줄의 위로
  3. 🎵 노래 제작 – SUNO AI와 함께한 음악 실험
  4. 🎨 영상 이미지 제작 – GPT-4o로 완성한 지브리풍 비주얼
  5. 🛠 영상 편집 – 감성을 연결한 장면 구성과 자막
  6. 💭 제작 후기 – AI는 내 감정을 대신 표현할 수 있을까?
  7. 📽 최종 영상 – 《Still, You Shine》 감상하기

 

작사

 

📍작사: 순간적 생각과 마음을 담은 문장들

세상이 점점 버겁게 느껴질 때,
누군가의 말 한마디가
나를 다시 일으켜 세운 경험,
혹시 있으신가요?

이 노래의 가사는
누구든 언젠가는 길을 잃고,
주저앉고,
괜찮다고 말해주는 누군가를 기다리는 순간이 있다는 마음에서 출발했습니다.

그래서 이 곡에는
“당신은 여전히 빛나고 있어요”라는
조용하지만 강한 위로를 담고 싶었습니다.

🎵 가사는 영상 속에서 직접 흐르지만,
이곳에 함께 남겨두고 싶어요.
천천히, 감상해 주세요.


🎶 [Still, You Shine – 내면의 빛]

작사: 꿈공장장

어둠 속에 길을 잃은 밤  
멈춰서도 괜찮아 잠시만  
희미하게 비치는 작은 빛  
그 빛이 너를  
그 빛이 너를 이끌 테니  

넘어져도 괜찮아  
다시 일어나  
네 안에 숨은 힘을 깨워봐  
세상은 너를 기다리고 있어  
꿈을 향해 가, 빛을 따라가  

무거운 짐 어깨에 얹힌 날  
홀로 걷는 길이 힘들 때  
하늘을 봐, 구름 너머 저 멀리  
희망이 너를 부르고 있어  

넘어져도 괜찮아 다시 일어나  
네 안에 숨은 힘을 깨워봐  
세상은 너를 기다리고 있어  
꿈을 향해 가, 빛을 따라가  

바람이 차가워도 멈추지 마  
폭풍 속에서 더 강해질 테니  
너의 이야기는 아직 시작이야  
새로운 날이 다가오고 있어  

넘어져도 괜찮아 다시 일어나  
네 안에 숨은 힘을 깨워봐  
세상은 너를 기다리고 있어  
꿈을 향해 가, 빛을 따라가  

언젠가 네가 걸어온 그 길  
꽃들이 피어나길 기도해  
희망은 항상 너와 함께 있어  
너의 빛을 세상에 비춰줘

노래 제목

 

이 노래가 어려운 상황에서 위로와 희망을 전하는 메시지라면, 세대에 관계없이 깊은 울림을 줄 수 있는 제목이 필요해요.
젊은이에게는 "지금 힘든 이 시간이 지나갈 것"이라는 용기,
중장년에게는 "여전히 나아갈 수 있다"는 따뜻한 격려가 담긴 제목이 가장 이상적입니다.


🌟 목적: 위로와 희망, 다시 걷게 하는 따뜻한 제목

1. ✅ 영어 제목 제안

제목 의미 및 추천 이유

Still, You Shine “그래도, 당신은 빛나요” – 현실의 고난 속에서도 존재 자체로 빛나는 희망
The Light That Remains “남아 있는 빛” – 꺼지지 않은 내면의 희망을 상징
A Quiet Hope “조용한 희망” – 소리 없이 마음을 다독이는 치유의 제목
You Are Not Lost “당신은 길을 잃은 게 아니에요” – 가사 첫 구절과 연결되며 위로 전달
Even Now, You Rise “지금도, 당신은 다시 일어나요” – 감정의 깊이를 강조

2. ✅ 한국어 제목 제안

제목 의미 및 추천 이유

그래도, 빛은 있다 삶이 어두워도 여전히 희망은 있다는 위로
당신은 길을 잃지 않았어요 길을 잃은 듯한 이들에게 정서적 응답을 주는 제목
희망은 멀어지지 않아요 희망이 늘 곁에 있다는 사실을 부드럽게 전달
다시 걷는 길 “다시”라는 단어 자체가 중장년에게 강한 메시지
당신의 빛을 기억해요 존재 자체의 소중함을 말하는 위로형 제목

💬 ChatGPT의 개인 추천

🎖 영문: “Still, You Shine”
👉 세대를 초월해 마음을 어루만지는 따뜻한 문장. “너는 아직도 빛나고 있어”라는 메시지는 상실감, 자존감 저하, 무기력에 빠진 이들에게 강한 희망을 줍니다.

🎖 국문: “그래도, 빛은 있다”
👉 현실의 고단함을 인정하면서도, 삶은 계속되고 희망은 존재한다는 정직한 제목. 중장년층에게도 깊은 울림을 줄 수 있어요.


 

🎵 노래 제작: AI 이용(SUNO)

 

  • AI 음악 생성 도구 SUNO를 이용해 노래 제작
  • 음악 지식 없이도 가사와 분위기 설명만으로 멜로디+보컬 완성
  • 따뜻하고 감성적인 스타일이 가사의 메시지(희망·위로)와 잘 어울림
  • 작곡 프로그램 없이도 누구나 쉽게 나만의 곡을 만들 수 있음
  • 이번 프로젝트의 출발점이자 핵심 도구 중 하나


더 짧은 버전이나 설명 추가 버전도 원하시면 맞춰드릴게요! 😊

 

🎨 영상 프롬프트 및 이미지 생성 (ChatGPT 4o)

 

 

📍0. 인트로/썸네일용 이미지 (오프닝 및 유튜브 대표 이미지)

해당 가사 없음 (인트로 화면)

 

프롬프트:

a serene field at night under a star-filled sky, a silhouette of a young person standing alone at the center of the field, soft glowing aurora above, gentle mist on the ground, peaceful and dreamlike atmosphere, subtle light around the figure's outline, Ghibli-style anime illustration, watercolor textures, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 노래 시작 전, "The Light Within"이라는 제목과 작사자 ("Dream Factory (작사: 꿈공장장)") 자막으로 들어갈 썸네일 및 도입부 이미지

 

프롬프트 한글 번역:
별이 가득한 밤하늘 아래 고요한 들판, 들판 중앙에 혼자 서 있는 젊은 인물의 실루엣, 머리 위로 부드럽게 빛나는 오로라, 땅 위엔 옅은 안개, 평화롭고 꿈같은 분위기, 인물의 윤곽을 따라 은은한 빛이 퍼짐, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍1. 어둠과 길잃음

해당 가사:
“어둠 속에 길을 잃은 밤 / 멈춰서도 괜찮아 잠시만”

 

프롬프트:

a foggy forest at night, a young character standing still on a narrow path, looking unsure and alone, dark blue and gray tones, trees fading into the mist, faint moonlight barely shining through branches, quiet and melancholic mood, Ghibli-style anime illustration, watercolor texture, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 노래 도입부 – 길을 잃고 방황하는 인물의 정적이고 고요한 감정 표현

 

프롬프트 한글 번역:
안개 낀 밤의 숲, 좁은 길 위에 멈춰 선 젊은 인물, 불안하고 외로워 보이는 모습, 어두운 파란색과 회색 톤의 배경, 나무들은 안개 속으로 점점 사라지며 흐려지고, 나뭇가지 사이로 희미하게 비치는 달빛, 조용하고 우울한 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍2. 작은 빛의 등장

해당 가사:
“희미하게 비치는 작은 빛 그 빛이 너를 / 그 빛이 너를 이끌 테니”

 

프롬프트:

the same forest path with a small glowing light in the distance, the young character looking toward the light with hope, the light is warm yellow and gentle, casting soft illumination on surrounding mist, background still dark but with growing warmth, Ghibli-style anime illustration, watercolor textures, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 어둠 속에서 희망의 첫 등장을 시각적으로 표현하는 장면

 

프롬프트 한글 번역:
같은 숲 속 길, 멀리서 희미하게 빛나는 작은 광원, 그 빛을 희망 어린 눈으로 바라보는 젊은 인물, 따뜻한 노란빛의 은은한 빛이 주위 안개를 부드럽게 비춤, 배경은 여전히 어두우나 온기가 서서히 퍼지기 시작하는 느낌, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍3. 다시 일어섬 (1차)

해당 가사:
“넘어져도 괜찮아 / 다시 일어나 / 네 안에 숨은 힘을 깨워봐”

 

프롬프트:

a young character kneeling in the same forest clearing, slowly rising with determination, a faint glow emerging from their chest, light particles floating around, the environment starts to brighten slightly, symbolizing inner strength awakening, Ghibli-style anime illustration, soft brush strokes, watercolor feel, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 주인공이 처음으로 내면의 힘을 인식하고 다시 일어서려는 순간 표현

 

프롬프트 한글 번역:
같은 숲 속 공터, 무릎 꿇은 채 서서히 일어나는 젊은 인물, 가슴에서 희미한 빛이 피어오르고, 작은 빛의 입자들이 주위를 떠다님, 배경은 조금씩 밝아지며 내면의 힘이 깨어나는 느낌을 시각화, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 부드러운 붓터치, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍4. 희망과 세상

해당 가사:
“세상은 너를 기다리고 있어 / 꿈을 향해 가, 빛을 따라가”

 

프롬프트:

a wide open field at dawn, the sky glowing with a red and orange sunrise, the young character walking toward the horizon where light gathers, tall grass gently waving, vast and hopeful atmosphere, Ghibli-style anime background, rich natural colors, watercolor textures, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 주인공이 자신의 길을 향해 희망 속으로 나아가는 장면

 

프롬프트 한글 번역:
해가 뜨는 새벽, 넓게 펼쳐진 들판, 하늘은 붉고 주황빛으로 물들며 빛나는 아침, 빛이 모이는 지평선을 향해 걸어가는 젊은 인물, 부드럽게 흔들리는 키 큰 풀들, 광활하고 희망적인 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 배경, 풍부한 자연 색감, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍5. 고통과 외로움

해당 가사:
“무거운 짐 어깨에 얹힌 날 / 홀로 걷는 길이 힘들 때”

 

프롬프트:

a lonely young character walking on a muddy path under a gray cloudy sky, carrying a heavy bag or bundle on their back, slight rain falling, puddles reflecting the dull light, trees or fences lining the path in the background, expression of exhaustion and solitude, Ghibli-style anime illustration, soft watercolor textures, muted colors, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 인물의 고통과 외로움을 상징하는 정적인 감정 장면

 

프롬프트 한글 번역:
회색 구름 낀 하늘 아래 진흙 길을 걷는 외로운 젊은 인물, 무거운 가방이나 짐을 어깨에 메고 있음, 가볍게 비가 내리고, 물웅덩이가 흐릿한 빛을 반사함, 배경에는 나무나 울타리가 늘어서 있음, 지친 표정과 외로운 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 부드러운 수채화 질감, 채도가 낮은 색감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍6. 하늘과 희망

해당 가사:
“하늘을 봐, 구름 너머 저 멀리 / 희망이 너를 부르고 있어”

 

프롬프트:

[이미지 생성 요청 6] a young character standing still, looking up at the sky, the clouds parting slightly to reveal bright sunlight breaking through, light beams shining down through the sky, a few birds flying above, soft blue and golden tones, feeling of hope and divine guidance, Ghibli-style anime illustration, watercolor texture, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 절망에서 벗어나 희망의 빛이 처음 명확히 드러나는 장면

 

프롬프트 한글 번역:
하늘을 올려다보며 가만히 서 있는 젊은 인물, 구름이 갈라지며 그 사이로 밝은 햇빛이 쏟아짐, 하늘 위로 새 몇 마리가 날아감, 부드러운 하늘색과 금빛 조화, 희망과 인도받는 느낌이 전해지는 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍7. 다시 일어섬 (2차)

해당 가사:
“넘어져도 괜찮아 / 다시 일어나 / 네 안에 숨은 힘을 깨워봐”

 

프롬프트:

the same young character standing tall with a confident expression, surrounded by gentle wind and light particles, a soft golden light radiating from within, background showing a brighter and more open environment like the edge of a forest clearing, symbolizing renewed strength and determination, Ghibli-style anime illustration, vivid yet soft colors, watercolor style, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 주인공이 두 번째로 힘을 깨닫고 당당히 일어서는 장면 (결의 강조)

 

프롬프트 한글 번역:
자신감 있는 표정으로 우뚝 선 같은 인물, 부드러운 바람과 빛의 입자가 인물을 감싸며 퍼짐, 몸 안에서 퍼져나오는 듯한 은은한 황금빛, 배경은 숲 가장자리처럼 밝고 열린 공간으로 변화, 새롭게 다짐하고 강해진 내면을 상징, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 선명하면서도 부드러운 색감, 수채화 스타일, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍8. 세상과 전진

해당 가사:
“세상은 너를 기다리고 있어 / 꿈을 향해 가, 빛을 따라가”

 

프롬프트:

a young character running toward the sunrise over a vast open plain, the sky filled with warm orange and golden tones, birds flying, mountains or city silhouette in the far distance, full of motion and freedom despite the still image, dynamic pose and wind in hair and clothes, Ghibli-style anime background, watercolor texture, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 주인공이 힘차게 새로운 세상으로 나아가는 역동적 이미지

 

프롬프트 한글 번역:
넓게 펼쳐진 평야 위로 해가 떠오르는 장면, 따뜻한 주황색과 황금빛 하늘, 멀리 산이나 도시의 실루엣, 해를 향해 달려가는 젊은 인물, 머리카락과 옷자락이 바람에 휘날림, 이미지가 정지되어 있어도 움직임이 느껴지는 포즈, 자유로움과 에너지 표현, 지브리 스타일 애니메이션 배경, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


이어서 9번부터 12번까지 마지막 컷들을 정리해드릴게요.
**"계속"**이라고 입력해 주세요!

 

좋아요! 이제 마지막 구간인 9번부터 12번까지, 클라이맥스와 엔딩 장면을 요청하신 형식에 맞춰 작성해 드릴게요.


📍9. 시련과 극복

해당 가사:
“바람이 차가워도 멈추지 마 / 폭풍 속에서 더 강해질 테니”

 

프롬프트:

a young character walking forward through a fierce wind, clothes and hair blowing dramatically, stormy sky above with dark clouds and flashes of light breaking through, their eyes focused and determined, dust and leaves swirling in the wind, powerful and dramatic atmosphere, Ghibli-style anime illustration, painterly texture, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 폭풍 같은 시련을 정면으로 마주하며 나아가는 강인한 장면

 

프롬프트 한글 번역:
강한 바람을 뚫고 전진하는 젊은 인물, 옷과 머리카락이 격렬하게 휘날림, 머리 위로 먹구름 낀 하늘에 번개처럼 빛이 잠깐씩 비침, 눈빛은 단호하고 집중되어 있음, 바람 속에서 먼지와 낙엽이 소용돌이침, 힘 있고 극적인 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 회화적인 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍10. 새로운 시작

해당 가사:
“너의 이야기는 아직 시작이야 / 새로운 날이 다가오고 있어”

 

프롬프트:

a cozy sunlit room with a journal or open book on a wooden desk, sunlight streaming through a window, pages glowing slightly as if ready to be written, outside the window is a blooming spring landscape, warm and gentle color palette, sense of peaceful renewal, Ghibli-style anime illustration, watercolor feel, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 시련을 넘어온 후의 고요한 새 출발, 평화와 회복의 장면

 

프롬프트 한글 번역:
햇살이 드는 아늑한 방, 나무 책상 위에 펼쳐진 일기장이나 책, 창문을 통해 빛이 부드럽게 들어오고, 페이지는 마치 이제 글이 쓰일 것처럼 은은하게 빛남, 창밖엔 봄꽃이 피어있는 풍경, 따뜻하고 부드러운 색감의 조화, 평온한 새 출발과 정서적 회복을 상징, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 느낌, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍11. 길의 의미

해당 가사:
“언젠가 네가 걸어온 그 길 / 꽃들이 피어나길 기도해”

 

프롬프트:

a winding path through a field or forest with blooming flowers trailing along where footsteps once were, the young character seen from behind walking toward the distance, a few petals floating in the air, soft and magical atmosphere, Ghibli-style anime illustration, poetic and emotional tone, watercolor texture, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 과거의 여정이 의미 있는 발자국으로 남는 회고적 장면

 

프롬프트 한글 번역:
들판이나 숲을 가로지르는 구불구불한 길, 그 길을 따라 발걸음이 닿은 자리에 꽃들이 피어남, 멀어져 가는 인물을 뒤에서 바라보는 구도, 공중엔 꽃잎 몇 개가 떠다님, 부드럽고 몽환적인 분위기, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 시적이고 감성적인 톤, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


📍12. 희망과 빛의 확산 (엔딩 장면)

해당 가사:
“희망은 항상 너와 함께 있어 / 너의 빛을 세상에 비춰줘”

 

프롬프트:

a young character standing on a hilltop at sunrise, holding out their hands as light radiates from them into the sky and landscape, the environment glowing with warm golden tones, the surrounding world gradually becoming brighter, symbolic and emotional finale, Ghibli-style anime illustration, dreamy atmosphere, watercolor textures, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 희망과 내면의 빛이 세상으로 확산되며 마무리되는 상징적 피날레

 

프롬프트 한글 번역:
해 뜨는 언덕 위에 서 있는 젊은 인물, 두 손을 앞으로 내밀자 그 손에서 빛이 퍼져 하늘과 대지로 확산됨, 주변 환경이 따뜻한 황금빛으로 서서히 물들며 밝아짐, 상징적이면서 감정적인 결말, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 꿈같고 몽환적인 분위기, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


✅ 이로써 전체 13컷이 완전히 정리되었습니다.
각 컷은 하나의 정지 이미지로, 영상에서 정서적 연결성과 스토리라인을 전달하는 데 최적화된 프롬프트입니다.

이후 필요하신 것이 있다면 예를 들어:

  • 자막 타이밍 또는 스타일 제안
  • 유튜브 업로드용 제목/설명 작성
  • PPT 구성 흐름 제안
    등 어떤 것이든 도와드릴 수 있어요. 어떻게 이어갈까요? 😊

물론이죠! 요청하신 형식에 맞춰 선택형 13번: 여운의 이미지(에필로그/크레딧용) 장면을 정리해드릴게요. 자막 삽입을 염두에 둔 구도까지 고려했습니다.


📍13. 여운의 이미지 (에필로그/크레딧용)

해당 가사 없음
(자막: “Thanks for watching”, “작사: 꿈공장장 | 영상: OOO” 등 마무리용 문구 활용 가능)

 

프롬프트:

a quiet landscape at sunset, with soft golden light over distant hills, a single small flower or lantern glowing gently in the foreground, no people, peaceful and reflective mood, end-of-journey atmosphere, Ghibli-style anime illustration, watercolor style, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution

 

용도: 영상의 여운을 남기고 자연스럽게 크레딧 자막이나 엔딩 멘트를 띄울 수 있는 정적 이미지 컷

 

프롬프트 한글 번역:
해질 무렵의 조용한 풍경, 멀리 언덕 위로 부드럽게 퍼지는 황금빛 석양, 화면 앞쪽에는 은은하게 빛나는 작은 꽃 한 송이 또는 랜턴 하나, 인물은 등장하지 않음, 고요하고 사색적인 분위기, 여정이 끝난 뒤의 감정을 담은 장면, 지브리 스타일 애니메이션 일러스트, 수채화 느낌, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


활용 팁

  • 자막 배치를 고려하여 중앙 상단 또는 하단 여백이 있는 구도 추천
  • "The End", "Thanks for watching", "작사: 꿈공장장 | 영상: OOO" 같은 엔딩 텍스트 자막을 자연스럽게 삽입
  • 음악이 5~10초가량 더 이어진다면 이 장면으로 자연스럽게 감정선을 유지하면서 마무리 가능

 


 

썸네일용 프롬프트 및 이미지 제작


《Still, You Shine (그래도, 당신은 빛나고 있어요)》 는 감성과 메시지 모두를 담을 수 있는 강력한 제목입니다.

이제 이를 바탕으로 시청자들이 감정적으로 끌릴 수 있는 유튜브 썸네일용 이미지 생성 프롬프트를 지브리풍으로 아래와 같이 최적화해 드릴게요.
물론 영상 전체 스타일과 통일되도록, 16:9 비율 / 1920x1080 해상도 기준으로 구성하였습니다.


📍유튜브 썸네일용 이미지 프롬프트

제목: Still, You Shine
한글 병기 자막: (그래도, 당신은 빛나고 있어요)


🎨 프롬프트 (영문):

a peaceful night field under a starry sky, warm golden light gently shining from a small glowing flower in the foreground, the silhouette of a young person quietly gazing at it from a distance, soft glowing mist surrounding the flower, subtle aurora lights in the sky, dreamy and emotional tone, room for text in the sky or lower third, Studio Ghibli-style anime illustration, watercolor textures, 16:9 aspect ratio, 1920x1080 resolution


📌 프롬프트 한글 번역 (참고용):
별빛이 가득한 밤하늘 아래 평화로운 들판, 화면 앞쪽에는 부드럽게 빛나는 작은 꽃이 있으며, 그 빛을 멀리서 조용히 바라보는 젊은 인물의 실루엣이 있음. 꽃 주변에는 은은한 안개가 퍼져 있고, 하늘엔 잔잔한 오로라 빛이 흐름. 전체적으로 꿈같고 감성적인 분위기이며, 하늘 또는 화면 하단에 텍스트를 넣을 수 있는 여백이 있도록 구성. 지브리 스타일의 애니메이션 일러스트, 수채화 질감, 16:9 비율, 1920x1080 해상도

 

📷 생성이미지


✨ 시각 연출 포인트

  • 중앙 하단 또는 상단 중앙에 텍스트 배치 추천
  • 텍스트 구성 예:
  • Still, You Shine 그래도, 당신은 빛나고 있어요
  • 폰트 제안:
    • 영문: 부드러운 Serif 계열 (예: Cinzel, Playfair Display)
    • 한글: 손글씨 느낌의 나눔손글씨 붓체, 배민체 등 감성적 폰트
  • 컬러 톤: 전체적으로 밤의 고요함과, 꽃의 따스한 황금빛 대비가 중심이 되며 감정 몰입도가 높아짐

 

🛠 영상 편집 - 영상 S/W 활용 (이미지 +음악 구성)

  • ChatGPT 4o로 생성한 지브리풍 이미지를 기반으로 각 가사 파트에 맞는 장면 구성
  • 영상 편집 S/W( Vrew 등) 활용한 노래와 영상, 자막 작업
  • 영상 전환 효과와 자막 애니메이션으로 감성적 흐름과 몰입감 강화
  • 배경음악은 SUNO로 제작한 AI 노래 원곡을 그대로 삽입
  • 전문 영상 편집 도구가 아니어도 직관적인 UI로 영상 구성 가능
  • 전체 과정이 텍스트 기반의 AI 프롬프트 → 이미지 생성 → 영상 편집으로 연결됨

 

💭 작성 후기

 

• AI가 내 마음을 담아낼 수 있을까?

  • 처음에는 단순한 호기심으로 시작한 작업이었지만,
    결과물을 완성하고 보니 꽤 진심이 담긴 노래와 영상이 되었다는 느낌이 들었습니다.
  • 음악을 만들 줄 몰라도, 그림을 그릴 줄 몰라도
    이제는 AI가 내 마음을 담아내는 데 훌륭한 도구가 되어준다는 것을 새삼 느꼈습니다.
  • ChatGPT와 SUNO, Vrew 등 AI의 조합만으로도
    "전문가가 아니어도", "생전 음악이나 영상을 배우지 않은 일반인도"
    진짜 누군가에게 전할 수 있는 메시지를 담은 작품이 가능하다는 것이
    무척 흥미롭웠습니다.
  • 앞으로도 AI는 창작의 대체가 아니라, 확장의 도구
    우리의 마음을 더 많은 방식으로 표현할 수 있게 도와줄 것 같습니다.

참고

https://youtu.be/HLpCzp5VdbU

 

https://dreamfactory100.tistory.com/172

 

🎨 [GPT 4o 완전 분석 실습] 말 한마디면 그림이 뚝딱! 놀랍게 변신한 GPT 4o 이미지 생성 진짜 실전

대화로 이미지 만드는 시대가 시작됐다!"한글"도 이미지에서 완벽 재현!  이글은 최근 더 진보된 GPT 4o의 이미지 생성의 기능을 중점으로 봅니다. 예를 들어 최근 유행하는 '지브리풍 그림'도 아

dreamfactory100.tistory.com

 

📽 최종 작성 뮤직 영상 - Still, You Shine

 

https://youtu.be/8mRTFNyqJSA

 

 

** 본 내용 동영상

https://youtu.be/jwYGwTp8dno

 

대화로 이미지 만드는 시대가 시작됐다!

"한글"도 이미지에서 완벽 재현! 

 

이글은 최근 더 진보된 GPT 4o의 이미지 생성의 기능을 중점으로 봅니다. 예를 들어 최근 유행하는 '지브리풍 그림'도 아래 기능의 극히 한가지 사례로 아래 사례를 하시면서 단순히 '지브리풍'으로 요청하면 됩니다. 특히 아래의 (5) 사용자 이미지 기반 생성 방법입니다. 사실 지브리풍은 그저 하나의 사례일 뿐 더 큰 변화와 발전이 있어 저는 만족하게 더 많이 사용할 것 같습니다.


✅ 개요: "언어 모델이 그림도 그린다고?"

OpenAI는 오랫동안 이미지 생성이 언어 모델의 핵심 능력 중 하나라고 강조해왔습니다. 그리고 2025년 3월, 드디어 그 철학이 현실화되었습니다.

GPT-4o는 단순한 텍스트 생성기를 넘어, 음성, 이미지, 텍스트를 모두 이해하고 만들어내는 진정한 ‘Omni-modal AI’로 진화했습니다.

그 중심에는 바로 여기에서 소개할 “4o 이미지 생성 기능”이 있습니다.

“이제는 그냥 설명만 하면, 그림이 그려집니다.”
그것도 실제 같은 고해상도 이미지부터, 만화, 메뉴판, 간판까지 모두 포함해서요.


🧠 GPT-4o 이미지 생성의 주요 특징

GPT-4o의 이미지 생성은 이전 세대인 DALL·E 3에 비해 확연히 발전했습니다. 단순히 보기 좋은 그림이 아니라, 실제로 사용할 수 있는 이미지를 생성합니다.

기능 설명
정확한 텍스트 표현 표지판, 메뉴, 초대장 등 텍스트 중심 이미지도 깨끗하게 구현
포토리얼리즘 실제 사진처럼 사실적인 질감과 구도 생성
대화형 수정 가능 “배경을 밤으로 바꿔줘”, “조금 더 귀엽게” 같은 수정이 자연어로 가능
다중 객체 생성 10~20개의 서로 다른 요소를 논리적으로 조합해 표현 가능
사용자 이미지 기반 생성 업로드한 이미지를 분석해 변형하거나 영감을 받아 재창작
지식과 이미지 통합 “뉴턴의 프리즘 실험 다이어그램 그려줘”처럼 배경지식 기반 이미지 생성 가능

🖼️ 주요 기능별 대표 시연 사례 모음

GPT-4o 이미지 생성 기능의 강점을 실감할 수 있도록, 각 기능별로 대표적인 시연 프롬프트와 기대 포인트를 정리했습니다.

✅ ① 정확한 텍스트 표현

🟡 기능 설명: 표지판, 메뉴, 초대장 등 텍스트 중심 이미지도 깨끗하게 구현

 

🎨 프롬프트 예시:

“뉴욕 브루클린 거리의 표지판에 ‘Broom Parking for Witches Not Permitted in Zone C’와 ‘Magic Carpet Loading Only (15 minutes)’ 등 재미있는 문구가 적혀 있고, 두 마녀가 간판을 바라보는 장면. 현실적인 거리 사진 스타일로 그려줘.”

 

✨ 기대 포인트:

  • 복잡한 텍스트가 표지판에 제대로 표현되는지
  • 오탈자 없이 균형 있게 배치되는지
  • 인물/배경/텍스트 간 구도 조화

🪧 [실전 예시] 간판 속 텍스트도 정확하게 들어갈까?
📷 마녀들이 바라보는 뉴욕 거리 표지판 이미지

 

 

🎨 (추가) 한글 프롬프트:

"뉴욕 브루클린의 거리 풍경.

가로등 기둥에 다음과 같은 재미있는 표지판이 붙어 있다:

• ‘마녀 빗자루 주차 금지 – C구역 제한’

• ‘마법 양탄자 하차 전용 (15분 제한)’

그 앞에서 두 마녀가 표지판을 바라보고 있는 장면.

현실적인 거리 사진 스타일로, 표지판의 글씨가 또렷하게 보이도록 그려줘."

 

📷 (추가: 표지판이 한글인 경우) 마녀들이 바라보는 뉴욕 거리 "한글" 표지판 이미지

 


✅ ② 포토리얼리즘

🟡 기능 설명: 실제 사진처럼 사실적인 질감과 구도 생성

 

🎨 프롬프트 예시:

“햇살이 비치는 창가의 카페.
나무 테이블 위에 커피 한 잔과 열린 노트북, 작은 화분이 놓여 있음.
벽에는 따뜻한 조명이 켜져 있고, 조용한 분위기.
DSLR 스타일의 고화질 포토리얼 사진으로 그려줘.”

 

 기대 포인트:

  • 포토카메라 질감, 아웃포커스, 고급스러운 조명
  • 테이블과 주변 소품들의 세밀한 표현력
  • 현실적이고 따뜻한 분위기, 자연스러운 색감

📸 [실전 예시] 진짜 사진처럼 보일까? – 카페 속 한 장면
📷 햇살이 비치는 창가의 카페 이미지


✅ ③ 대화형 수정 가능

🟡 기능 설명: "배경을 밤으로 바꿔줘", "조금 더 귀엽게" 같은 수정이 자연어로 가능

 

🎨 프롬프트 흐름 예시:

1️⃣ "따뜻한 햇살이 비치는 창가에서 책을 읽는 고양이의 그림을 그려줘. 스타일은 수채화처럼 부드럽게 해줘."
2️⃣ "고양이에게 둥근 안경을 씌워줘."
3️⃣ "창밖 배경을 밤하늘로 바꿔줘. 별이 반짝이게 표현해줘."
4️⃣ "고양이가 미소 짓게 해줘. 눈도 살짝 감긴 느낌으로 부탁해."
5️⃣ "이 이미지를 일본 애니메이션 스타일로 바꿔줘."
6️⃣ "이 이미지를 투명 배경으로 다시 그려줘. PNG 형식으로 만들어줘."
7️⃣ "하늘을 나는 고양이와 로봇이 손잡고 구름 위에서 춤추는 장면을 상상해서 그려줘. 미래적인 배경으로 해줘."

 

✨ 기대 포인트:

  • 컨텍스트 유지 능력
  • 이미지 구성 요소의 자연스러운 변경
  • ‘재생성’이 아닌 ‘맥락 유지형 수정’인지 확인

💬 [실전 예시] 대화하듯 이미지 수정해보기 – 고양이

 

📷 1단계

본 이미지: 따뜻한 햇살이 비치는 창가에서 책을 읽는 고양이의 수채화 스타일 그림


📷 2단계

  • 소품 추가: 고양이에게 둥근 안경을 씌운 이미지

📷 3단계

  • 배경 변경: 창밖 배경을 밤하늘로 바꾸고 별이 반짝이게 표현한 이미지

📷 4단계

정 표현 변경: 고양이가 미소 짓고 눈을 살짝 감은 모습


📷 5단계

  • 스타일 변경: 일본 애니메이션 스타일로 바꾼 이미지

 


📷 6단계

  • 투명 배경: 투명 배경으로 고양이를 다시 그린 이미지

📷 7단계

  • 창의적 생성: 하늘을 나는 고양이와 로봇이 손잡고 구름 위에서 춤추는 장면 (미래적인 배경)


이렇게 각 단계별로 이미지를 자연스럽게 수정하고 추가하여 대화형 수정 기능을 실험할 수 있습니다. 위와 같은 흐름을 따라가면서 고양이의 모습, 배경, 감정 표현 등을 자유롭게 수정할 수 있습니다.


✅ ④ 다중 객체 생성

🟡 기능 설명: 10~20개의 서로 다른 요소를 논리적으로 조합해 표현 가능

🎨 프롬프트 예시:

“4행 4열로 배열된 16개 오브젝트의 이미지: 파란 별, 빨간 삼각형, 초록 사각형, 분홍 원, 오렌지 모래시계, 보라색 무한대 기호, 흑백 도트 나비넥타이, 타이다이 숫자 42, 오렌지 고양이, 보물지도, 눈알 스티커, 따봉 이모지, 가위, 파란 기린, OpenAI라는 필기체 글자, 무지개 번개.”

✨ 기대 포인트:

  • 각 객체가 식별 가능하게 분리되어 있는지
  • 의미 혼동 없이 다양한 모양/색상이 구분되는지
  • 배열 구조와 배경의 정렬력

🧩 [실전 예시] 다양한 요소, 한 화면에 담을 수 있을까?
📷 4x4 오브젝트 배열 이미지 삽입 위치

 

🧩 [추가 실전 예시] 한글 로고 요청

“4행 4열로 배열된 16개 오브젝트의 이미지: '꿈공장장'이라는 로고, 파란 별, 빨간 삼각형, 초록 사각형, 분홍 원, 오렌지 모래시계, 보라색 무한대 기호, 흑백 도트 나비넥타이, 타이다이 숫자 42, 오렌지 고양이, 보물지도, 눈알 스티커, 따봉 이모지, 가위, 파란 기린, OpenAI라는 필기체 글자.”
📷 한글로고 요청 (약간 오류 발생) - 오류 예: 위치, 모래시계, 화분, 42 등


✅ ⑤ 사용자 이미지 기반 생성

🟡 기능 설명: 업로드한 이미지를 분석해 변형하거나 영감을 받아 재창작

 

🎨 예시 흐름:

  • 원본 이미지: 손그림 자동차 도면 업로드
  • 프롬프트:

“이 도면을 바탕으로 뉴욕 거리에서 주행 중인 모습으로 바꿔줘. 포토리얼 스타일로.”

✨ 기대 포인트:

  • 원본 이미지에서 도출한 구조/구도를 이미지에 반영했는지
  • 업로드 이미지의 ‘창의적 전환 능력’ 평가
  • 맥락 있는 재구성 능력

📷 자동차 도면 업로드 → 주행 중 이미지 


✅ ⑥ 지식과 이미지 통합

🟡 기능 설명: 배경지식을 활용한 시각화

 

🎨 프롬프트 예시:

“아이작 뉴턴이 프리즘을 이용해 햇빛을 분해하는 장면을 다이어그램 스타일로 그려줘. 프리즘, 빛의 경로, 색상 스펙트럼이 모두 포함되어야 함.”

 

✨ 기대 포인트:

  • 과학적 개념을 시각적으로 얼마나 정확히 표현하는지
  • GPT-4o가 ‘지식’을 이미지에 어떻게 반영하는지
  • 교육용 자료로서의 신뢰도

🔬 [실전 예시] 과학 개념도 시각화할 수 있을까?
📷 뉴턴의 프리즘 실험 다이어그램 이미지

 

* 이 결과 우측 하단에 이상한 영문이 나타나, 다시 요청함


 

🎯 무엇이 가능할까? 활용 분야 예시

GPT-4o 이미지 생성은 단순한 예술적 창작을 넘어, 실제 업무와 일상 속에서 유용하게 활용 가능한 이미지 제작 도구로 확장되고 있습니다. 아래는 대표적인 활용 분야입니다:

  • 📚 교육자료: 과학 실험 다이어그램, 역사적 장면 재현, 수학 공식 시각화
  • 💼 실무 디자인: 프레젠테이션 인포그래픽, 포스터, 워크숍 초대장
  • 🎮 게임 및 캐릭터 디자인: 인게임 UI, NPC 콘셉트 시안, 설정화
  • 📣 마케팅/광고: SNS 카드뉴스, 이벤트 배너, 고급 메뉴판
  • 🎨 창작 예술: 일러스트, 풍자 만화, 철학적 개념 이미지화

“아이디어만 있으면, GPT-4o가 그림으로 실현해줍니다.”

 

🧙‍♂️ [실전 예시] 게임 콘셉트 디자인도 말로 된다!

🎨 프롬프트 예시: 게임 콘셉트 시

🎨 추천 프롬프트: 게임 콘셉트 시안 (재미 요소 포함)

“미래의 디지털 마법사가 등장하는 RPG 게임의 캐릭터 설정화.
전신이 보이는 구도, 배경은 네온이 흐르는 디지털 마법 도시.
마법사는 한 손에 고양이 모양의 홀을 들고 있고, 머리에는 전자 회로 무늬가 있는 망토를 쓰고 있다.
오른쪽 상단에는 'HP / MP' 막대가 표시되어 있고, 아래에는 마법 아이콘 4개가 UI처럼 배치되어 있음.
스타일은 고퀄리티 콘셉트 아트 느낌으로.”

 


📷 GPT-4o로 만든 '디지털 마법사 RPG' 콘셉트 이미지


⚠️ 아직은 이런 점이 아쉽다

완벽하진 않습니다. GPT-4o 이미지 생성도 몇 가지 기술적 한계를 안고 있습니다.

항목 문제 설명

이미지 자르기 포스터나 세로형 이미지에서 하단이 잘리는 현상
환각 (Hallucination) 문맥이 부족하거나 모호한 경우, 실제에 없는 요소를 생성
다국어 표현 한글이나 아랍어 등 비라틴 문자의 정확도가 떨어질 수 있음
정밀 수정 어려움 특정 부위만 바꾸려는 경우, 주변까지 변형되는 사례 발생
작은 텍스트 표현 글자가 작거나 많으면 흐려지거나 왜곡될 수 있음

🔄 OpenAI는 사용자 피드백을 반영해 지속적인 개선을 예고했으며, 특히 "텍스트 렌더링 정확도", "정밀 편집 기능"은 우선순위로 강화 중.


🔐 안전한 이미지 생성을 위한 정책

GPT-4o 이미지 생성 기능은 단순한 AI 창작 도구가 아닌, 책임 있는 생성 시스템으로 설계되었다고 합니다. OpenAI는 다음과 같은 강력한 안전장치를 도입했다고 합니다.

  • C2PA 메타데이터 자동 삽입
    → 생성된 이미지에 "AI 생성 이미지"라는 디지털 워터마크 포함 (추적 가능)
  • 실존 인물 보호 정책 강화
    → 미성년자, 민감 인물에 대한 포토리얼 생성 제한
  • 유해 콘텐츠 차단
    → 폭력, 혐오, 성적 묘사 등은 생성 전 단계에서 차단됨
  • 입력-출력 동시 모니터링 시스템
    → LLM 기반 정책 해석으로 부적절한 요청 감지 및 차단

안전성과 창의성의 균형을 맞추는 것이 GPT-4o의 핵심 전략이라고 함.


🛠️ 어떻게 사용할 수 있을까?

GPT-4o 이미지 생성은 지금 바로 ChatGPT에서 사용할 수 있습니다. 다음은 사용자별 접근 경로입니다.

사용자 유형 접근 가능 여부
ChatGPT Plus / Pro / Team / Free 사용자 GPT-4o 기본 이미지 생성기로 사용 가능 (웹/앱)
Enterprise / Edu 계정 순차적 적용 예정
개발자 (API) 2025년 봄부터 이미지 생성 API 지원 예정
기존 DALL·E 사용자 별도 GPT 또는 인터페이스로 병행 사용 가능

 

📌 사용 방법 요약

  1. 텍스트로 원하는 이미지를 설명
  2. 색상(hex 코드), 해상도, 비율, 배경 등 세부 요청 가능
  3. 이미지 생성에는 약 30초~1분 소요

💬 예시:

“조용한 시골 기차역의 플랫폼. 벤치 위에 여행 가방과 종이컵 커피, 책이 놓여 있고, 배경에는 지나가는 기차가 흐릿하게 보인다. 전체 색감은 부드러운 아이보리 톤(#F5F5DC), 비율은 3:2, 해상도는 1920x1280. DSLR 느낌의 포토리얼 이미지로 표현해줘.”


📌 요약

GPT-4o의 이미지 생성 기능은 더 이상 ‘재미용 그림 그리기 AI’가 아닙니다.
이제는 “대화형 비주얼 사고 도구”로 완전히 진화했습니다.

  • 대화만으로도 복잡한 이미지를 생성할 수 있고,
  • 직관적인 수정이 가능하며,
  • 업무, 교육, 창작 등 실질적 영역에서 활용 가능성이 열려 있습니다.

🖌️ “누구나 디자이너가 될 수 있습니다. 단, 말로!”

 

 

마지막으로 위의 '요약'을 주제로 다음과 같은 프롬프트로 이미지를 생성해 보았습니다.

(프롬프트 예시)

“커다란 디지털 화이트보드 앞에 서 있는 사람.
그 사람은 손에 펜 대신 마이크를 들고 있고,
화이트보드에는 ‘말풍선’에서 나온 설명이 이미지로 실시간 변환되고 있다.
왼쪽엔 프롬프트 예시가 텍스트로 떠 있고, 오른쪽엔 포스터, 게임 캐릭터, 다이어그램, 만화 같은 시각 자료들이 떠오르고 있음.
상단에는 문구처럼: ‘말로 그리는 세상’, 하단에는 ‘GPT-4o 이미지 생성 – 누구나 디자이너가 될 수 있습니다.’
전반적으로 따뜻한 톤, 현대적인 디자인 감각, 16:9 비율의 개념 일러스트 스타일로.”

→ 약간의 한글 오타(예: 세상, 만화)는 있으나 이 정도면 정말 좋아졌네요!

 


🎬 유튜브 동영상

📺 관련 유튜브 콘텐츠입니다!

https://youtu.be/HLpCzp5VdbU

 

본 유튜브 동영상 썸네일도 완전히 GPT 4o로 만들었습니다.

 

감사합니다.😊


  •  

 

📌 실시간 데이터, 정량 분석 도구, AI를 결합한 혁신적 금융 분석 시스템


abstract

📉 기존 LLM의 한계: 주식 분석의 깊이 부족과 평가 기준 부재

금융 시장에서 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 주식 분석이 증가하고 있지만, 기존 모델들은 두 가지 핵심적인 한계를 가지고 있습니다.

전문적인 수준의 주식 분석 능력 부족
기존 AI는 일반적인 금융 데이터 해석에는 유용할 수 있지만, 정량적 분석 도구를 활용한 심층적인 주식 분석을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 즉, 투자자나 금융 전문가가 기대하는 고급 분석과 투자 인사이트를 제공하는 데 어려움이 있습니다.

주식 분석 보고서의 평가 기준 부재
AI가 생성하는 주식 분석 보고서의 품질을 객관적으로 측정할 평가 프레임워크가 존재하지 않음에 따라, AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 확보하는 데 어려움이 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 FinSphere라는 AI 기반 대화형 주식 분석 에이전트가 제안되었습니다.


🔎 FinSphere의 주요 기여: 실시간 데이터, 정량 분석, 평가 체계 결합

FinSphere는 기존 LLM의 한계를 보완하는 세 가지 핵심 요소를 기반으로 작동합니다.

📊 1️⃣ Stocksis: 전문가가 큐레이션한 금융 데이터셋

FinSphere는 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 Stocksis 데이터셋을 활용하여 LLM의 주식 분석 능력을 강화합니다.

  • 5,000개의 고품질 학습 데이터를 포함하여 주식 시장 분석을 보다 정교하게 수행할 수 있도록 지원합니다.
  • 기존 LLM 대비 정량적 금융 데이터와 시장 트렌드를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 훈련되었습니다.

📏 2️⃣ AnalyScore: AI 기반 분석 보고서의 품질 평가 프레임워크

FinSphere는 AI가 생성한 주식 분석 보고서의 품질을 평가하기 위한 체계적인 평가 프레임워크 AnalyScore를 제공합니다.

  • 기존에는 AI 기반 금융 분석의 신뢰도를 평가할 수 있는 표준화된 기준이 부족했지만, AnalyScore를 통해 주식 분석의 품질을 정량적으로 측정할 수 있습니다.
  • 이를 통해 AI 분석의 객관성을 확보하고, 금융 시장에서 보다 신뢰할 수 있는 투자 분석 보고서를 제공할 수 있습니다.

🤖 3️⃣ 대화형 AI 분석 에이전트: 실시간 대응과 고품질 보고서 생성

FinSphere는 단순한 정보 제공을 넘어, 사용자 질의에 즉각적으로 대응하는 대화형 AI 분석 에이전트로 설계되었습니다.

  • 사용자의 질문을 이해하고, 실시간 금융 데이터 및 정량 분석 도구를 활용하여 맞춤형 주식 분석을 생성할 수 있습니다.
  • 이를 통해 투자자들은 더 신속하고 정교한 투자 의사 결정을 내릴 수 있는 고품질 주식 분석 보고서를 확보할 수 있습니다.

🔬 FinSphere의 성능: 기존 AI 모델 대비 높은 분석력 입증

실험 결과, FinSphere는 기존의 일반 LLM 및 금융 특화 LLM, 그리고 기존 에이전트 기반 시스템보다 뛰어난 성능을 보였습니다.
FinSphere의 핵심 기술인 실시간 데이터 피드, 정량적 분석 도구, 명령 조정(instruction-tuned) LLM을 결합한 통합 프레임워크분석의 품질과 실제 활용 가능성을 크게 향상시켰습니다.

📌 기존 LLM 및 금융 특화 모델과 비교했을 때, FinSphere는 실전 주식 분석에서 높은 실효성을 보이며, AI 기반 금융 분석의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

 


1. 서론

📈 LLM과 금융 시장의 변화

대형 언어 모델(LLM)은 자연어를 처리하는 강력한 능력을 바탕으로 금융을 비롯한 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 초기에는 감성 분석(예: 투자 심리 분석)이나 비정형 금융 데이터(뉴스, 기업 공시 등)에서 유용한 정보를 추출하는 역할을 수행해 왔습니다. 이후, FinBERT, BloombergGPT, PIXIU와 같은 금융 특화 LLM이 등장하면서 금융 데이터를 더욱 정교하게 분석할 수 있는 능력이 강화되었습니다.

이러한 AI 기술의 발전은 전문가 수준의 금융 분석을 자동화하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 개인 투자자도 고급 분석을 활용할 수 있도록 금융 인사이트의 접근성을 확대하고 있습니다. 과거에는 기관 투자자들만 활용할 수 있던 정교한 금융 데이터 분석이 이제는 AI를 통해 일반 투자자들도 쉽게 접근할 수 있는 시대가 된 것입니다.


🔍 자동화된 주식 분석의 발전과 한계

AI 기술이 발전하면서 LLM을 금융 도구와 결합한 '도구 확장형 에이전트(tool-augmented agents)'가 등장하여 자동화된 금융 분석의 수준을 한층 높이고 있습니다. 그러나 현재의 LLM 기반 주식 분석 시스템은 여전히 고품질의 분석을 수행하는 데 몇 가지 한계를 가지고 있습니다.

💡 LLM 기반 주식 분석의 주요 한계

1️⃣ LLM의 금융 분석 능력을 향상시킬 특화된 데이터셋 부족

  • 기존 LLM은 일반적인 자연어 처리에는 뛰어나지만, 주식 시장의 복잡한 패턴을 학습할 데이터셋이 부족하여 심층적인 분석을 수행하는 데 한계가 있습니다.

2️⃣ 주식 분석의 성과를 정량적으로 평가할 체계적인 기준 부재

  • AI가 생성하는 주식 분석 보고서의 품질을 평가할 객관적인 기준이 없어 신뢰성을 확보하기 어려움

3️⃣ 실시간 금융 데이터 부족

  • 기존 LLM은 과거 학습된 데이터에 기반하여 응답을 생성하므로 실시간 시장 변화를 반영하지 못하는 문제가 있습니다.

특히, GPT-4o와 같은 기존 LLM은 실시간 금융 데이터에 접근하지 못해 시장의 변동성을 제대로 반영할 수 없는 구조적 한계를 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면, AI가 제공하는 금융 분석이 실제 투자 의사 결정에 실질적으로 활용되기 어려울 수 있습니다.


🚀 FinSphere의 해결책: 실시간 데이터 + 정량 분석 + 평가 체계

FinSphere는 위의 문제를 해결하기 위해 세 가지 주요 기여점을 제시합니다.

 

Stocksis 데이터셋

  • 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 고품질 금융 데이터셋
  • 기존 LLM보다 더욱 정밀한 주식 분석 수행 가능

AnalyScore 평가 프레임워크

  • AI가 생성한 주식 분석 보고서의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 체계적인 기준 제공

FinSphere AI 에이전트

  • 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 명령 조정된 LLM을 결합하여 기존 LLM 및 금융 특화 모델보다 우수한 성능을 발휘

실험 결과, FinSphere는 기존의 일반 LLM과 금융 특화 LLM뿐만 아니라 기존의 에이전트 기반 시스템보다도 뛰어난 성능을 보였습니다. 특히, 기존 LLM이 퓨샷(few-shot) 학습을 적용하더라도 FinSphere의 성능을 따라잡지 못했다는 점FinSphere의 통합 접근 방식이 효과적이라는 강력한 증거가 됩니다.

📌 즉, FinSphere는 금융 시장의 실시간 변화를 반영하는 AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시하고 있습니다.

 


2. 관련 연구 (Related Work)

📊 LLM 기반 주식 분석과 투자 전략

대형 언어 모델(LLM)은 최근 주식 분석과 트레이딩 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다. 연구에 따르면, LLM은 주가 예측과 시장 분석에서 유의미한 성과를 내고 있으며, 이를 기반으로 한 금융 특화 모델들이 지속적으로 개발되고 있습니다.

InvestLM(Yang et al., 2023b), GPT-InvestAR(Gupta, 2023)과 같은 도메인 특화 모델이 투자 분석을 위한 목적으로 연구되고 있습니다.
✅ LLM을 활용하여 이상 금융 거래 탐지(Park, 2024), 포트폴리오 평가(Wu, 2024), 재무제표 분석(Kim et al., 2024) 등의 다양한 금융 분석 작업이 수행되고 있습니다.

이러한 연구들은 AI가 전통적인 금융 분석 방식을 보완하는 데 기여하고 있으며, 금융 시장에서 AI의 역할이 확대되는 중요한 전환점을 보여줍니다.


📂 금융 데이터셋 및 평가 지표

LLM이 금융 분석에서 효과적으로 활용되기 위해서는 고품질의 학습 데이터셋과 신뢰할 수 있는 평가 지표가 필요합니다. 하지만 현재 사용되는 데이터셋은 일반적인 금융 문제 해결에 초점을 맞추고 있어, 주식 분석에 특화된 데이터셋이 부족한 한계가 있습니다.

📌 대표적인 금융 데이터셋

  • FinQA(Chen et al., 2021)
  • TAT-QA(Zhu et al., 2021)
  • FLARE(Xie et al., 2023)

이와 함께, BloombergGPT(Wu et al., 2023)과 FinRL(Liu et al., 2021a)은 주로 트레이딩 전략을 다루며, CFBenchmark(Lei et al., 2023)는 광범위한 금융 업무를 포함하는 벤치마크로 활용됩니다. 하지만, 주식 분석을 위한 전문적인 데이터셋은 여전히 부족한 실정입니다.

 

또한, AI 기반 금융 분석을 평가하는 기준도 일반적인 자연어 처리(NLP) 지표에 의존하고 있어 한계가 있습니다.
BLEU(Papineni et al., 2002) 및 ROUGE(Rouge, 2004) 같은 기존 자연어 처리 평가 지표가 사용되지만, 도메인 특화된 금융 분석을 정량적으로 평가하는 데는 부족함이 있습니다.
✅ 따라서, 금융 전문가의 관점을 반영한 보다 정교한 평가 방법의 필요성이 제기되고 있습니다.


⚙️ 명령 조정(Instruction Tuning) 및 금융 도구 통합

금융 특화 LLM의 성능을 향상시키기 위해 명령 조정(Instruction Tuning) 기법이 적용되고 있으며, 이를 통해 AI가 금융 데이터의 맥락을 더욱 정확하게 이해할 수 있도록 훈련되고 있습니다.

 

📌 금융 특화 LLM의 발전 사례

  • InvestLM(Yang et al., 2023b) 및 BloombergGPT(Wu et al., 2023) → 금융 도메인 맞춤형 LLM 개발
  • FinGPT(Yang et al., 2023a) → 금융 API와 연동하여 시장 데이터를 실시간으로 분석
  • XBRL-Agent(Han et al., 2024) → 재무 계산기와 통합하여 분석 능력 강화
  • FinOps 프레임워크(Li et al., 2023a) → 운영 분석을 지원하는 LLM 기반 금융 분석 시스템

이러한 연구들은 금융 AI의 발전을 촉진하고 있지만, 여전히 과거 데이터에 의존하는 한계를 가지고 있습니다.


📌 FinSphere의 차별점: 실시간 데이터와 정량 분석 도구 통합

기존 연구들은 AI를 활용한 금융 분석의 가능성을 확장해 왔지만, 과거 데이터에 의존하거나 제한적인 정량 분석 도구만을 활용하는 문제가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스와 고급 정량 분석 도구를 통합하여 보다 정확하고 실용적인 주식 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다.

📢 FinSphere는 기존의 금융 특화 LLM과 차별화된 접근 방식으로, 보다 신뢰성 높은 AI 기반 주식 분석을 가능하게 합니다.

 


3. Stocksis와 AnalyScore

📊 AI 기반 주식 분석의 필수 요소: 데이터와 평가 기준

주식 시장 분석은 점점 더 복잡해지고 있으며, AI가 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 정확한 데이터와 신뢰할 수 있는 평가 체계가 필수적입니다. 그러나 현재 대형 언어 모델(LLM)이 금융 분석에서 마주하는 주요 문제는 다음과 같습니다.

1️⃣ LLM이 주식 분석을 수행할 수 있도록 학습할 고품질 데이터 부족
2️⃣ AI가 생성한 주식 분석 보고서를 객관적으로 평가할 수 있는 표준화된 프레임워크 부재

 

이러한 한계를 해결하기 위해 FinSphere는 두 가지 핵심 요소를 개발했습니다.

Stocksis → LLM의 주식 분석 능력을 향상시키기 위한 고품질 학습 데이터셋
AnalyScore → AI가 생성한 주식 분석 보고서를 평가하는 체계적인 프레임워크

이 두 가지 요소는 AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.


📂 3.1 Stocksis: LLM을 위한 금융 특화 데이터셋

Stocksis는 주식 분석 모델의 성능을 높이기 위해 금융 업계 전문가들이 직접 큐레이션한 데이터셋으로, 총 5,000개의 학습 데이터 쌍으로 구성되어 있습니다. 연구 및 개발 목적으로 50개 샘플이 오픈소스로 공개되었습니다.

 

📌 Stocksis 데이터셋의 구성 요소
1️⃣ 프롬프트 및 배경 정보 (Input)

  • 주식 분석을 위한 완전한 프롬프트 제공
  • 평균 6개 이상의 정량 분석 도구의 출력 데이터 포함
  • 거래량-가격 분석, 기술적 지표, 시장 지표 등 포괄적 데이터 반영
  • 평균 4,000단어로 구성

2️⃣ 전문가 편집 분석 (Label)

  • AI가 분석을 수행할 수 있도록 제공된 고품질 주식 분석 보고서
  • 프롬프트의 요구사항을 충족하며, 배경 정보를 활용한 심층 분석 제공
  • 평균 3,000단어 분량으로 작성

📌 Stocksis 데이터 구축 과정

Stocksis는 철저한 검토 및 품질 관리 프로세스를 거쳐 구축된 금융 특화 데이터셋입니다.

 

📍 데이터 구축 과정
🔹 1단계: 프롬프트 및 배경 정보 생성

  • 금융 분석 전문가들이 특정 주식 분석 질의에 적합한 정량 분석 도구를 선정
  • 해당 도구를 활용하여 정확한 정량 분석 데이터를 생성
  • 이를 포함한 맞춤형 프롬프트 설계

🔹 2단계: 종합 분석 보고서 생성

  • 10명의 주식 애널리스트가 협력하여 심층 분석 보고서 작성
  • 배경 정보를 바탕으로 일관된 인사이트 도출
  • 철저한 검토와 약 3개월간의 품질 관리 과정을 거쳐 최종 데이터셋 구축

📌 Stocksis의 공개는 AI 기반 금융 분석의 신뢰성을 높이는 중요한 진전이며, 보다 정교한 주식 분석을 수행하는 AI 모델 개발을 지원하는 것을 목표로 합니다.

 

📌 Stocksis 데이터셋의 요약된 예시: 본 데이터셋은 LLM이 정량 분석 도구를 활용하여 종합적인 분석을 수행하도록 유도하는 목적으로 제작됨. 전문가가 작성한 종합 분석의 평균 비용은 질문당 $10임


📏 3.2 AnalyScore: AI 기반 주식 분석 평가 프레임워크

AI가 생성한 주식 분석 보고서의 신뢰성을 보장하려면 체계적인 평가 기준이 필요합니다. 기존에는 금융 AI의 성능을 측정하는 객관적인 평가 시스템이 없었지만, AnalyScore는 이를 해결하기 위해 개발되었습니다.

📂 AnalyScore 평가 체계

AnalyScore는 AI가 생성한 주식 분석의 품질을 평가하는 이중 평가 시스템을 적용합니다.

 

📍 1단계: 사전 적격성 심사 (Preliminary Eligibility Check)

  • 분석 보고서가 기본적인 품질 기준을 충족하는지 평가
  • 보고서가 다음 6가지 필수 기준을 100% 충족해야 함

기본 품질 기준
1️⃣ 결론 구조 (Conclusion Structure)
2️⃣ 논리적 일관성 (Logical Consistency)
3️⃣ 사실적 근거 (Factual Support)
4️⃣ 데이터 최신성 (Data Timeliness)
5️⃣ 분석 차원 (Analytical Dimensions)
6️⃣ 중립적 언어 사용 (Neutral Language)

 

📍 2단계: 세부 평가 (Detailed Evaluation)

  • 보고서의 분석 품질을 100점 만점으로 평가

세부 평가 기준

평가 항목 배점 평가 기준

결론 (Conclusion) 20점 투자 추천의 명확성 및 개인화 수준
내용 (Content) 45점 분석의 전문성과 논리적 일관성
표현력 (Expression) 15점 보고서의 구조적 구성 및 언어적 명확성
데이터 활용 (Data Usage) 20점 데이터 활용 범위 및 깊이

 

🔹 현재는 인간 전문가가 직접 평가하지만, 향후에는 AI가 AnalyScore를 활용하여 자동 평가를 수행할 수 있도록 설계될 예정입니다.


📌 Stocksis와 AnalyScore의 의미

📌 Stocksis 데이터셋을 통해 AI의 주식 분석 능력을 향상시키고,
📌 AnalyScore 평가 프레임워크를 통해 분석 보고서의 신뢰성을 검증할 수 있습니다.

이 두 가지 요소는 LLM이 단순한 금융 데이터 해석을 넘어, 실제 투자에 활용할 수 있는 고품질의 주식 분석을 수행할 수 있도록 돕는 핵심 기술입니다.

📢 FinSphere는 Stocksis와 AnalyScore를 결합하여 AI 기반 주식 분석의 수준을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 합니다. 🚀


4. FinSphere 에이전트

 

FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 그리고 명령 조정된 AI 모델을 결합하여 보다 정교한 주식 분석을 수행하는 AI 에이전트입니다. 기존 AI 기반 주식 분석이 과거 데이터에 의존하거나, 정량 분석 도구와의 연계성이 부족했던 문제를 해결하면서, 최신 시장 데이터를 반영한 고품질 투자 분석 보고서를 제공합니다.


📊 4.1 실시간 데이터베이스 기반의 강력한 정량 분석 도구

FinSphere의 가장 큰 강점은 실시간 금융 데이터베이스와 정량 분석 도구의 원활한 통합입니다.

 

구조화된 금융 데이터 + 비구조화된 데이터 활용
FinSphere는 주가 변동, 거래량, 재무 지표와 같은 구조화된 데이터뿐만 아니라, 기업 공시, 애널리스트 보고서, 시장 뉴스와 같은 비구조화된 데이터까지 활용하여 보다 포괄적인 분석을 수행합니다.

실시간 데이터 분석 및 자동 연계

  • FinSphere는 특정 정량 분석이 필요하다고 판단되면, 즉시 해당 분석 도구를 호출하여 최신 데이터를 조회합니다.
  • 분석 도구는 실시간 금융 데이터베이스에서 최신 데이터를 추출하여, 이를 바탕으로 기술적 분석, 기본적 가치 평가, 시장 심리 분석 등의 결과를 생성합니다.
  • 최신 시장 상황을 반영한 컨텍스트 정보가 자동으로 제공되므로, 항상 최신 데이터에 기반한 주식 분석이 가능합니다.

이러한 통합 시스템 덕분에 FinSphere는 단순한 과거 데이터 기반의 AI 모델을 넘어, 실시간 금융 시장을 반영하는 AI 주식 분석 시스템으로 작동할 수 있습니다.


⚙️ 4.2 명령 조정 (Instruction Tuning)

FinSphere는 Qwen2-72B 모델을 기반으로, Stocksis 데이터셋을 활용한 명령 조정(Instruction Fine-Tuning)을 수행하여 금융 분석 능력을 최적화했습니다.

 

Stocksis 기반 학습
Stocksis(📂 섹션 3.1 참조)는 5,000개의 고품질 학습 데이터로 구성된 금융 특화 데이터셋입니다.
각 샘플에는 정량 분석 도구의 출력과 전문가가 직접 작성한 분석 보고서가 포함되어 있어, AI가 보다 신뢰할 수 있는 금융 분석을 수행할 수 있도록 도와줍니다.

LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법 적용
Fine-Tuning 과정에서는 LoRA(Hu et al., 2021) 기법을 활용하여, 모델의 일반적인 언어 처리 능력을 유지하면서도 금융 분석 성능을 향상시켰습니다.

 

🔹 FinSphere의 명령 조정 결과
1️⃣ 다양한 정량 분석 도구의 출력을 정확히 해석
2️⃣ 여러 분석 관점을 통합하여, 보다 종합적인 투자 인사이트 제공
3️⃣ 전문가 수준의 금융 분석 보고서 패턴을 따르는 구조화된 결과 생성

이러한 명령 조정 과정을 통해 FinSphere는 단순한 정보 제공을 넘어, AI 기반 금융 분석의 수준을 한 단계 끌어올렸습니다.


📌 4.3 FinSphere의 전체 작동 흐름 (Workflow)

FinSphere는 3단계 프로세스를 통해 주식 시장을 분석하고, 투자 보고서를 생성합니다.


🔎 Step 1️⃣: 질문 분석 및 하위 작업 분해

📌 사용자의 질의를 분석하고, 여러 개의 하위 작업으로 나누는 과정

🔹 예시 질문: "TF 증권은 지금 투자할 만한가?"
🔹 처리 방식:
CoT(Chain-of-Thought) 추론 기법을 활용하여 주식 분석을 위한 여러 개의 하위 작업으로 분해
✅ 분석을 위해 필요한 정량 분석 도구를 자동으로 선택

➡️ 분석 작업 분해 예시
🔹 기술적 분석 (Technical Analysis) → 최근 주가 패턴 및 거래량 확인
🔹 기본적 분석 (Fundamental Analysis) → 기업의 재무 상태 점검
🔹 시장 심리 분석 (Market Sentiment Analysis) → 투자 심리와 업종 동향 고려


📊 Step 2️⃣: 실시간 금융 데이터 조회 및 분석 수행

📌 실시간 데이터를 활용하여 주식 시장을 다각도로 분석

각 분석 도구는 독립적으로 실시간 금융 데이터베이스에 접근하여 최신 데이터를 수집합니다.
분석된 결과를 활용하여 개별적인 투자 인사이트를 생성합니다.
✅ 기술적 분석, 기본적 분석, 시장 심리 분석을 종합적으로 수행하여, 시장 변화를 다차원적으로 분석합니다.


📑 Step 3️⃣: 최종 보고서 작성 및 사용자 응답 제공

📌 Stocksis 데이터셋을 기반으로, 분석 결과를 하나의 종합적인 투자 보고서로 통합

✅ FinSphere는 분석된 데이터를 바탕으로, 구조화된 주식 분석 보고서를 자동 생성합니다.
✅ 명령 조정된 LLM이 각 분석 결과를 통합하여 일관성 있는 투자 전략을 제시합니다.

📌 최종 보고서 예시:

TF 증권(TF Securities)은 최근 비정상적인 시장 변동성을 보이고 있습니다.  
- 기술적 분석 결과, 단기적으로 강세 패턴이 관찰되며, 단기 투자 기회가 존재할 가능성이 높습니다.  
- 기본적 분석 결과, 장기적인 펀더멘털이 약하여 중·장기 투자는 신중한 접근이 필요합니다.  
- 시장 심리 분석 결과, 증권 업종 전체의 상승 모멘텀에 힘입어 단기적으로 주가가 상승할 가능성이 있습니다.  

📌 투자자들은 시장 트렌드와 기업 실적 변화를 지속적으로 모니터링할 필요가 있습니다.

FinSphere는 단순한 데이터 요약이 아니라, 정량 분석을 기반으로 한 전문가 수준의 투자 인사이트를 제공합니다.


📌 FinSphere의 차별점과 의미

📊 기존의 AI 기반 금융 분석 모델들은 과거 데이터에 의존하거나, 금융 도구와의 통합이 제한적이었습니다.

📢 FinSphere는 실시간 데이터와 정량 분석 도구를 결합하여 기존 한계를 극복하며, 보다 정확한 AI 주식 분석을 가능하게 합니다.

실시간 금융 데이터에 즉각 접근하여, 보다 신뢰할 수 있는 분석 제공
기술적·기본적·시장 심리 분석을 통합하여 다차원적인 인사이트 제공
명령 조정된 LLM을 통해, 전문가 수준의 주식 분석 보고서 생성 가능

📌 FinSphere는 AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시하며, 투자자들에게 보다 정밀하고 실용적인 금융 분석을 제공합니다. 🚀


5. 평가 (Evaluation)

FinSphere는 실시간 금융 데이터베이스, 정량 분석 도구, 명령 조정된 AI 모델을 결합하여 기존의 LLM 기반 주식 분석 모델보다 뛰어난 성능을 보입니다. 하지만 일반적인 LLM(GPT-4o, GPT-3.5 등)과 직접 비교하기 어려운 이유는 기존 LLM이 실시간 금융 데이터에 접근하지 못한다는 본질적인 한계를 가지고 있기 때문입니다.

 

📌 예를 들어, GPT-4o는 다음과 같은 답변을 제공합니다.
"저는 2023년 10월까지의 지식을 기반으로 학습된 AI 언어 모델이므로, 실시간 주식 정보에 접근할 수 없습니다."

이러한 차이를 고려하여, FinSphere의 성능을 객관적으로 비교할 수 있도록 다양한 AI 모델과 에이전트 기반 시스템을 포함한 평가 실험을 설계했습니다.


📊 5.1 비교 실험 (Baseline Evaluation)

FinSphere의 성능을 비교하기 위해 세 가지 카테고리의 모델을 평가했습니다.

1️⃣ 단일 LLM (Single LLMs)

  • proprietary models (독점 모델): GPT-4o, GPT-3.5
  • 오픈소스 모델: Qwen2-72B
  • 도메인 특화 모델: InvestLM, FinGPT
  • 평가 방법: Chain-of-Thought(CoT) 추론 + Few-Shot 예제 + 배경 정보 제공

2️⃣ 에이전트 기반 시스템 (Agent-based Systems)

  • FinMem, FinRobot
  • Stocksis 입력 데이터와 유사한 프롬프트 및 Few-Shot 예제를 활용

3️⃣ FinSphere 평가

  • 실제 사용자 질의에 대한 실시간 데이터 기반 분석 수행

📌 5.2 FinSphere vs. 기존 AI 성능 비교

📊 AnalyScore 평가 프레임워크를 사용한 결과, FinSphere가 모든 평가 항목에서 최고 성능을 기록했습니다.

모델 총점(100점 만점)

FinSphere 70.88 🎯 (최고 성능)
FinMem 67.55
GPT-4o 66.61
FinRobot 61.05
GPT-3.5 53.45
FinGPT 40.05

💡 FinSphere의 통합 접근 방식(실시간 데이터 + 정량 분석 도구 + Stocksis 튜닝 모델)이 기존 모델보다 더 효과적이라는 것이 입증되었습니다.

 

📢 주요 성능 분석
FinSphere는 일반 LLM뿐만 아니라, 다른 에이전트 기반 시스템보다도 뛰어난 결과를 보였습니다.
도메인 특화 AI(InvestLM, FinGPT)는 일반적인 LLM보다는 나은 경우도 있지만, 여전히 FinSphere보다는 성능이 낮았습니다.
GPT-4o는 중간 수준의 성능을 보였으며, FinSphere가 이를 능가함을 확인할 수 있었습니다.


📌 5.3 FinSphere의 효율적인 아키텍처: 비용과 성능 비교

일반적인 LLM은 적절한 주식 분석을 위해 매우 많은 예제(Exemplar)를 프롬프트에 포함해야 하며,
이로 인해 입력 토큰 개수가 증가하여 운영 비용이 상승
맥락 창(Context Window)이 작은 모델에서는 처리 제한 발생

💡 반면, FinSphere는 최적화된 아키텍처를 통해
길고 복잡한 프롬프트 없이도 높은 성능을 달성
적은 입력 토큰으로 효율적인 분석 수행 가능

📌 FinSphere는 2024년 12월 무료 공개 예정이라고 되어 있으나 아직 미공개?

  • 🚀 더 많은 투자자들이 AI 기반 주식 분석의 혁신을 직접 경험할 수 있을 예정입니다.
  • 🔍 세부 공개 일정은 부록 H에서 확인 가능

📈 5.4 데이터 학습량에 따른 성능 변화 (Ablation Study)

FinSphere의 성능이 Stocksis 데이터셋의 학습량에 따라 어떻게 변하는지를 분석하기 위해 소거 연구(Ablation Study)를 수행했습니다.

 

📊 훈련 데이터 규모 증가에 따른 성능 변화

훈련 데이터 비율 모델 성능 (100점 만점) 점수 증가량

20% 데이터 학습 58.90 -
50% 데이터 학습 62.68 +3.78
80% 데이터 학습 66.67 +3.99
100% 데이터 학습 70.88 +4.21

 

📢 주요 발견점
훈련 데이터가 증가할수록 성능이 향상됨
데이터 학습량이 많을수록 증가율이 점진적으로 커지는 비선형 패턴 확인

  • 20% → 50%: +3.78점 증가
  • 50% → 80%: +3.99점 증가
  • 80% → 100%: +4.21점 증가

💡 이는 더 많은 학습 데이터가 AI 주식 분석 성능을 극대화하는 데 필수적이라는 점을 입증합니다.
또한, 훈련 데이터가 줄어들어도 일정 수준 이상의 성능을 유지하여, FinSphere의 확장성과 안정성을 확인할 수 있었습니다.


🎯 FinSphere의 평가 결과 요약

실시간 데이터 + 정량 분석 도구 + AI 최적화 = 기존 모델보다 강력한 성능
GPT-4o보다 높은 평가 점수 기록 (70.88 vs. 66.61)
주식 분석에 특화된 AI 시스템으로, 기존 LLM 대비 효율성과 정확성 입증
학습 데이터가 증가할수록 성능이 향상되며, 모델 확장성이 뛰어남

📌 결과적으로, FinSphere는 기존 LLM 및 에이전트 기반 시스템을 능가하는 성능을 보이며, AI 기반 주식 분석의 새로운 기준을 제시합니다. 🚀

 

 

결론

FinSphere는 기존 LLM 및 에이전트 시스템보다 훨씬 강력한 주식 분석 성능을 입증하였습니다. 실시간 금융 데이터, 정량 분석 도구, Stocksis 데이터셋을 활용한 명령 조정(Instruction-Tuned) AI 모델을 결합한 통합 접근 방식이 기존 방법보다 효과적임을 검증하였습니다.

 

📌 FinSphere의 핵심 성과
실시간 데이터에 접근 가능 → 기존 LLM(GPT-4o 등)과 달리, 실시간 주가, 거래량, 기업 공시 데이터를 반영한 분석 수행
정량 분석 도구와의 연계 → 단순한 텍스트 분석이 아닌, 기술적·기본적·시장 심리 분석을 모두 활용
짧은 프롬프트로도 전문가 수준의 분석 가능 → 기존 LLM이 복잡한 예제 입력이 필요했던 것과 달리, 최적화된 AI 구조로 더 빠르고 정확한 보고서 생성
훈련 데이터 증가 시 비선형적인 성능 향상 → Stocksis 데이터셋을 100% 활용할 경우 기존 모델 대비 12점 이상의 성능 향상 확인


📊 향후 연구 방향 및 기대 효과

FinSphere는 주식 분석 AI의 새로운 기준을 제시하며, 향후 다음과 같은 발전이 예상됩니다.

🔍 1️⃣ 실시간 평가 메커니즘 개선 → AI가 생성하는 분석 보고서를 자동 평가하여 더 높은 신뢰성을 제공
📊 2️⃣ 추가적인 도메인 특화 데이터셋 적용다양한 시장 및 산업별 맞춤형 주식 분석 모델 개발
🤖 3️⃣ LLM 기반 금융 평가 자동화 시스템 구축기업 평가, 리스크 분석, 투자 전략 수립 등 더 넓은 금융 분석으로 확장

FinSphere는 단순한 주식 분석 AI를 넘어, 금융 AI의 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대됩니다. 🚀

 

 

논문 참고:

https://arxiv.org/pdf/2501.12399

 

https://youtu.be/N_aAXR1aAco

 

Master Excel with ChatGPT: Your AI-Powered Spreadsheet Assistant!

Excel과 Google Sheets는 강력한 데이터 분석 및 관리 도구이지만, 제대로 활용하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 하지만 걱정하지 마세요! ChatGPT가 여러분의 엑셀 스킬을 한 단계 업그레이드해 줄 AI 도우미가 되어드립니다.

 

ChatGPT를 활용하면 복잡한 수식을 쉽게 작성하고, 데이터를 효과적으로 분석하며, 자동화 기능까지 활용할 수 있습니다. ChatGPT를 이용해 Excel과 Google Sheets를 더 스마트하게 사용하는 방법을 소개하겠습니다!

 

이 글에서는 ChatGPT를 이용하여 엑셀 사용시 도움 받을 수 있는 분야를 선정해 보았습니다. 

 


1. 복잡한 수식도 ChatGPT와 함께!

엑셀에서 수식 작성이 어렵다면? ChatGPT가 도와드립니다!
복잡한 수식 생성 – 원하는 계산을 설명하면 ChatGPT가 적절한 수식을 생성해 줍니다.
수식 로직 설명 – 기존 수식이 어떻게 작동하는지 상세하게 분석해 줍니다.
수식 오류 해결 – 오류가 발생한 수식의 문제점을 파악하고 해결 방법을 제시합니다.

💡 예제:
"IF, AND, OR 함수를 조합하여 특정 조건을 만족하는 경우 'Pass', 그렇지 않으면 'Fail'을 표시하는 수식을 만들어줘."


2. 데이터 분석을 더 쉽게!

데이터가 많아도 ChatGPT를 활용하면 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다.
적절한 분석 방법 추천 – 어떤 데이터 분석 기법이 적합한지 ChatGPT가 제안합니다.
데이터 트렌드 해석 – 숫자만 보면 이해하기 어려운 데이터 패턴을 쉽게 설명해 줍니다.
피벗 테이블 활용 – 대량의 데이터를 정리하고 요약하는 피벗 테이블을 생성하는 방법을 안내합니다.

💡 예제:
"이 매출 데이터에서 월별 평균 매출을 구하는 가장 좋은 방법은?"


3. 차트와 시각화로 데이터 표현력 높이기

데이터를 효과적으로 전달하려면 적절한 차트를 사용하는 것이 중요합니다.
차트 유형 추천 – 데이터에 맞는 최적의 차트를 제안합니다.
차트 디자인 개선 – 가독성을 높이는 서식 설정 방법을 알려줍니다.
동적 대시보드 만들기 – 실시간 업데이트되는 대시보드 생성 팁을 제공합니다.

💡 예제:
"엑셀에서 데이터가 변할 때 자동으로 업데이트되는 대시보드를 만드는 방법을 알려줘."


4. 자동화 & 매크로로 업무 효율 UP!

반복적인 작업을 줄이고 자동화를 활용해 시간을 절약하세요.
엑셀 VBA 코드 작성 – 원하는 기능을 자동으로 실행하는 매크로를 쉽게 생성합니다.
Google Apps Script 활용 – Google Sheets에서 자동화된 스크립트를 작성하는 방법을 안내합니다.
자동화 개념 설명 – VBA나 Apps Script를 처음 접하는 사용자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.

💡 예제:
"엑셀에서 특정 데이터가 입력되면 자동으로 색상이 변경되도록 하는 VBA 코드를 만들어줘."


5. 엑셀 오류 해결하기

엑셀을 사용하다 보면 예상치 못한 오류가 발생할 때가 많습니다.
일반적인 오류 식별 – 자주 발생하는 오류의 원인을 분석해 줍니다.
효율적인 해결 방법 제공 – 실수로 발생한 오류를 쉽게 수정하는 팁을 제공합니다.
오류 메시지 설명 – 이해하기 어려운 오류 메시지를 쉽게 풀이해 줍니다.

💡 예제:
"#VALUE! 오류가 나는데, 해결 방법을 알려줘."


6. 학습 자료 추천!

엑셀을 더 깊이 배우고 싶다면 ChatGPT가 학습 자료를 추천해 드립니다.
추천 튜토리얼 제공 – 온라인에서 유용한 학습 자료를 찾아줍니다.
온라인 강의 추천 – 체계적인 학습을 원한다면 관련 온라인 강좌를 소개합니다.
유용한 유튜브 채널 추천 – 무료로 학습할 수 있는 유튜브 강의를 추천해 줍니다.

💡 예제:
"엑셀을 처음 배우는 초보자를 위한 무료 온라인 강의 추천해줘."


7. 생산성 향상을 위한 팁!

작은 차이가 큰 효율성을 만듭니다!
유용한 단축키 소개 – 업무 속도를 높이는 엑셀 단축키를 알려줍니다.
시간 절약 기술 제공 – 데이터 입력과 분석을 빠르게 수행하는 방법을 추천합니다.
업무 효율성 향상 팁 – 업무를 더 스마트하게 수행하는 노하우를 제공합니다.

💡 예제:
"엑셀에서 자주 사용하는 유용한 단축키 10개를 알려줘."


8. 데이터 정리 및 클리닝

정돈되지 않은 데이터를 효과적으로 정리하는 방법도 ChatGPT가 도와줍니다.
중복 데이터 제거 – 중복된 항목을 찾아 제거하는 방법을 안내합니다.
데이터 형식 표준화 – 날짜, 숫자, 텍스트 데이터를 일관된 형식으로 변환하는 방법을 제공합니다.
누락된 데이터 처리 – 결측값을 채우는 다양한 방법을 제안합니다.

💡 예제:
"이 데이터에서 중복된 항목을 제거하는 가장 좋은 방법은?"


9. ChatGPT를 활용할 때 기억해야 할 점

ChatGPT를 엑셀과 함께 사용할 때 효과를 극대화하려면 다음을 기억하세요.
구체적으로 질문하기 – 원하는 기능이나 문제를 명확하게 설명할수록 더 좋은 답변을 받을 수 있습니다.
ChatGPT의 답변 검증하기 – ChatGPT가 제공하는 답변을 직접 테스트하고 적용해 보세요.
최신 기능 학습하기 – 엑셀과 Google Sheets는 계속 업데이트되므로 최신 기능을 체크하세요.
공식 문서 활용하기 – Microsoft와 Google의 공식 문서도 함께 참고하면 더욱 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.


ChatGPT와 함께 엑셀 실력을 레벨 업하세요!

엑셀과 Google Sheets를 더 잘 활용하고 싶다면? ChatGPT를 적극 활용해 보세요. 복잡한 수식 작성, 데이터 분석, 자동화까지 ChatGPT와 함께하면 더 쉽고 빠르게 익힐 수 있습니다.

💡 이제 여러분의 차례입니다!
ChatGPT와 함께 엑셀을 마스터하고, 데이터 관리의 새로운 차원을 경험해 보세요! 🚀

 

 

📌 목차


    1. DeepSeek-VL2 소개
    2. DeepSeek-VL2 모델의 핵심 기술
    3. DeepSeek-VL2 사용 방법
    4. DeepSeek-VL2 데모 실습(Hugging Face Space)
    5. 비교 실습
    6. 동영상

💡 실습과 관련 내용은 2025.2월 현재로 사용하는 시점에 따라 성능은 달라질 수 있습니다.


1. DeepSeek-VL2 소개

최근 멀티모달 AI의 발전 속도가 빠르게 증가하면서, 이미지와 텍스트를 동시에 처리하는 Vision-Language 모델(VLM)에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
DeepSeek 팀에서 발표한 DeepSeek-VL2는 이러한 흐름을 반영하여 개발된 Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 대규모 Vision-Language 모델입니다.
 
DeepSeek-VL2는 기존 DeepSeek-VL 모델을 개선한 버전으로,
이미지-텍스트 질의응답 (Visual Question Answering, VQA)
광학 문자 인식 (Optical Character Recognition, OCR)
문서, 표, 차트 이해 (Document/Table/Chart Understanding)
시각적 지시 이해 및 응답 (Visual Grounding)
등 다양한 멀티모달 태스크에서 뛰어난 성능을 보입니다.

DeepSeek-VL2 모델 구성

DeepSeek-VL2는 다음과 같은 세 가지 버전으로 제공됩니다.

모델명 활성화된 파라미터(억 개) 주요 특징
DeepSeek-VL2-Tiny 10 경량화 모델
DeepSeek-VL2-Small 28 밸런스 모델
DeepSeek-VL2 45 고성능 모델

특히, DeepSeek-VL2는 기존 공개된 MoE 기반 VLM 모델들과 비교해 유사한 또는 더 적은 활성화된 파라미터를 사용하면서도 뛰어난 성능을 보인다는 점에서 주목받고 있습니다.


2. DeepSeek-VL2 모델의 핵심 기술

🔹 Mixture-of-Experts (MoE) 구조

DeepSeek-VL2는 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 채택하여, 특정 입력에 따라 활성화되는 전문가 네트워크를 조합하는 방식으로 작동합니다.
이를 통해, 모델이 더 적은 파라미터를 사용하면서도 대규모 모델 수준의 성능을 유지할 수 있습니다.

🔹 멀티모달 이해 및 고급 추론 능력

DeepSeek-VL2는 단순한 이미지-텍스트 매칭을 넘어,
문서 내 논리적 관계 파악
표와 차트에서 수치 및 의미 분석
손글씨 인식 (Bad Handwriting OCR)
연속적인 이미지 비교 및 판단
과 같은 고급 비주얼-언어 이해 능력을 갖추고 있습니다.
이러한 특성 덕분에, 자율주행, 의료 데이터 분석, 금융 데이터 시각화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
 

더보기

[참고] Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 대규모 Vision-Language 모델이란?

📌 1. 기존 AI 모델과의 차이점

기존의 AI 모델은 하나의 거대한 신경망(Neural Network)을 사용하여 모든 입력 데이터를 처리합니다.
즉, 모든 작업에 대해 같은 모델이 전체 네트워크를 사용하므로,

  • 연산량이 많아 GPU/TPU 성능이 좋아야 하고
  • 모든 입력에 대해 동일한 수준의 계산이 적용되므로 비효율적인 경우가 많습니다.

💡 하지만 Mixture-of-Experts(MoE) 방식은 다릅니다!

📌 2. MoE 방식이란?

Mixture-of-Experts (MoE) 는 **"여러 개의 전문가(Experts) 네트워크를 조합하여 학습하는 방법"**입니다.
즉, 하나의 거대한 모델이 아닌 여러 개의 작은 전문가 모델(Experts)들이 존재하며,
각 입력 데이터에 따라 가장 적절한 전문가 모델이 선택되어 실행됩니다.

✔ 하나의 모델이 모든 문제를 해결하는 것이 아니라,
입력된 데이터의 특성에 따라 가장 적절한 전문가(Expert) 모델을 선택하여 계산하는 방식입니다.

예를 들어,
📌 Vision-Language 모델(VLM)에서 MoE가 적용되는 방식

  • **OCR(광학 문자 인식)**이 필요한 경우: OCR 전문가 네트워크 활성화
  • 이미지 속 객체 분석이 필요한 경우: 이미지 분석 전문가 네트워크 활성화
  • 표와 차트 해석이 필요한 경우: 표/차트 분석 전문가 네트워크 활성화

💡 즉, 필요한 부분만 연산을 수행하므로 연산량을 줄일 수 있으며, 최적의 성능을 발휘할 수 있습니다.

 

 


3. DeepSeek-VL2 사용 방법

DeepSeek-VL2 모델을 직접 실행하는 방법은 두 가지가 있습니다.

✅ 1) Hugging Face 데모 페이지 활용 (권장)

DeepSeek-VL2는 모델 크기(32GB)가 커서, Google Colab에서 실행하기 어렵습니다.
따라서, Hugging Face에서 제공하는 웹 데모 페이지를 직접 활용하는 것이 가장 좋은 방법입니다.
👉 🔗 DeepSeek-VL2-Small Demo (Hugging Face)
https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/deepseek-vl2-small

 

Chat with DeepSeek-VL2-small - a Hugging Face Space by deepseek-ai

Running on Zero

huggingface.co

 
📌 사용 방법:

  1. 위 링크를 클릭하여 Hugging Face 데모 페이지로 이동
  2. "Upload Image" 버튼을 클릭하여 테스트할 이미지를 업로드
  3. 텍스트 입력창에 질문 입력 (예: "What is written in this image?")
  4. "Run" 버튼 클릭 → 모델이 이미지를 분석하고 답변 생성

Colab 환경 없이도 바로 실행 가능
무료로 사용할 수 있으며, 강력한 GPU를 필요로 하지 않음


✅ 2) Hugging Face API를 활용한 실행 (Google Colab)

Hugging Face API를 활용하면, Colab에서 직접 실행하지 않고도 DeepSeek-VL2 모델을 사용할 수 있습니다.
📌 Google Colab에서 실행하는 코드:

# 1. 필수 라이브러리 설치
!pip install --upgrade requests

import os
import requests
import json
from google.colab import userdata
from google.colab import files

# 2. Hugging Face Token 불러오기 (Google Colab Secrets 활용)
HF_TOKEN = userdata.get("HuggingFace_Token")

if HF_TOKEN:
    print("✅ Hugging Face Token Loaded Successfully!")
    os.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"] = HF_TOKEN
else:
    print("❌ Hugging Face Token Not Found! Please check the Colab secrets.")

# 3. Hugging Face API URL 설정
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/deepseek-ai/deepseek-vl2-small"
headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"}

# 4. 사용자 노트북에서 이미지 업로드
print("📤 이미지 파일을 업로드하세요...")
uploaded = files.upload()

# 업로드된 파일 확인 후 첫 번째 파일 선택
image_path = list(uploaded.keys())[0]
print(f"📂 업로드된 파일: {image_path}")

# 5. Hugging Face API로 이미지 분석 요청
with open(image_path, "rb") as image_file:
    image_data = image_file.read()

response = requests.post(API_URL, headers=headers, files={"file": image_data})

# 6. 결과 출력
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("📝 AI의 응답:", json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))
else:
    print("❌ API 호출 실패:", response.text)

⚠ 주의:
현재 Hugging Face API는 10GB 이상 모델을 실행할 수 없기 때문에, DeepSeek-VL2 API는 사용할 수 없습니다.
따라서, 일반 무료 사용자들은 Hugging Face 데모 페이지를 활용하는 것이 가장 현실적인 방법입니다.
 

✅ 3) DeepSeek V3나 ChatGPT 모두 가능

현재는 사실 ChatGPT의 Multimodal이 더 편리하고 강력. 그러나, 후발주자의 발전은 결국 소비자의 효용 증대로 연결된다는 사실!!!


4. DeepSeek-VL2 데모 실습(Hugging Face Space)

(1) 실습 손글씨 데이터
- 영문
"Deep learning models like DeepSeek-VL2 are improving rapidly. Let's see how well it recognizes handwritten text."

 
- 한글
"DeepSeek-VL2 같은 딥러닝 모델은 빠르게 발전하고 있습니다. 손글씨를 얼마나 잘 인식하는지 확인해 봅시다."

 
(2) Hugging Face Space Demo
- 데모 화면: Chat with DeepSeek-VL2-small

 
(3) 실습
 
- 영문 데이터: "Deep learning models like DeepSeek-VL2 are improving rapidly. Let's see how well it recognizes handwritten text."

 
- 한글 데이터: "DeepSeek-VL2 같은 딥러닝 모델은 빠르게 발전하고 있습니다. 손글씨를 얼마나 잘 인식하는지 확인해 봅시다."
-
한글은 현재 처리를 못하고 있습니다 ~

 
DeepSeek-VL2는 차세대 Vision-Language 모델 중 가장 강력한 MoE 기반 모델 중 하나로 평가됩니다.

 

5. 비교 실습

(1) DeepSeek V3 실습 
 
- 영문과 한글 
- 한글은 실습일 현재 (2025.2월) 제대로 되지 않고 있음
- 영문의 경우: 상기 DeepSeek-VL2 와 비교할 때 거의 동일함. (단, 이 실습에서 재미있는 것은 "VL2"라고 씌여 있는 것을 DeepSeek-VL2 에서는 정확히 읽고 있으나 DeepSeek V3는 "UL2"라고 되어 있네요.) 

 
(2) ChatGPT 4o
- 영문

 
 
- 한글

 

6. 동영상

https://youtu.be/4oC45e1GPr4

 

- YouTube

 

www.youtube.com

 
참고:
https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-vl2-small

OpenAI o3-mini: 비용 효율적 AI 추론의 새 시대를 열다

2025년 1월 31일, OpenAI는 새로운 인공지능 모델 o3-mini를 공식 출시했습니다. ChatGPT 및 API에서 즉시 사용 가능한 이 모델은 뛰어난 비용 효율성과 강력한 추론 능력을 결합하여 AI 기술의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 특히, 과학(STEM), 수학, 코딩 등 기술적 도메인에서 탁월한 성능을 발휘하면서도, 기존 모델보다 더 빠르고 저렴하게 제공된다는 점에서 주목받고 있습니다.


1. OpenAI o3-mini의 핵심 특징

① 강력한 STEM 능력과 합리적인 비용

o3-mini는 특히 과학, 수학, 코딩과 같은 기술 분야에서 강력한 성능을 자랑합니다. 기존 OpenAI o1-mini 대비 더 높은 수준의 추론 능력을 제공하면서도, 지연 시간(latency)이 줄어들고 비용이 낮아졌습니다.

2024년 12월 프리뷰 당시부터 주목받았던 이 모델은, 작은 모델이 도달할 수 있는 성능의 한계를 확장하는 데 집중했습니다. 실제로, OpenAI의 테스트 결과에 따르면 o3-mini는 고난도의 실전 문제에서도 기존 모델보다 더 정확하고 명확한 답변을 생성하는 것으로 평가되었습니다.

② 프로덕션 준비 완료: 새로운 개발자 기능 지원

o3-mini는 OpenAI의 소형 추론 모델 중 최초로 아래와 같은 기능을 지원합니다.

  • 함수 호출 (Function Calling): 개발자가 AI와의 상호작용을 보다 정교하게 제어 가능
  • 구조화된 출력 (Structured Outputs): JSON 등의 구조화된 데이터 형식으로 결과 제공
  • 개발자 메시지 (Developer Messages): 프로덕션 환경에서 보다 실용적인 AI 사용 가능

이를 통해, o3-mini는 단순한 AI 챗봇을 넘어 실제 비즈니스 및 소프트웨어 개발 환경에서 즉시 활용할 수 있는 모델로 자리 잡을 준비가 되었습니다.

③ 스트리밍 및 사용자 맞춤형 추론 강도 선택

o3-mini는 스트리밍(streaming)을 지원하며, 개발자는 상황에 맞춰 추론 강도(Reasoning Effort)를 조절할 수 있습니다.

  • 낮음(Low): 빠른 응답이 필요한 경우
  • 중간(Medium): 속도와 정확성의 균형을 유지
  • 높음(High): 복잡한 문제 해결 시 깊이 있는 추론 가능

이 옵션을 통해, 개발자는 응답 속도와 정확도 사이에서 최적의 균형을 찾을 수 있습니다. 특히, 고난도 문제를 해결해야 하는 경우 o3-mini의 고추론(High reasoning) 모드를 활용하면 더욱 강력한 성능을 발휘합니다.

④ 비전 기능 미지원, 하지만 검색 기능 추가

o3-mini는 이미지 인식(비전) 기능을 지원하지 않으므로, 시각적 데이터를 분석하려면 기존 OpenAI o1 모델을 사용해야 합니다. 그러나, 새롭게 추가된 검색 기능을 통해, o3-mini는 최신 정보를 찾아 관련 웹 링크와 함께 제공할 수 있습니다. 이는 OpenAI가 추론 모델에 검색 기능을 통합하려는 초기 단계로, 향후 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.


2. OpenAI o3-mini의 성능: 기존 모델과의 비교

① 수학 및 과학 문제 해결 능력 향상

o3-mini는 수학 및 과학 시험에서 기존 모델보다 더 높은 정확도를 기록했습니다.

📌 경쟁 수학 (AIME 2024)

  • o3-mini(High) 버전의 정확도: 83.6% (기존 모델 대비 대폭 향상)

📌 박사 과정 수준의 과학 문제 (GPQA Diamond)

  • o3-mini(High) 버전의 정확도: 77.0% (기존 모델보다 우수한 성능)

📌 고급 수학 문제 (FrontierMath)

  • Python 도구 활용 시, 32% 이상의 문제를 첫 시도에서 해결
  • 도전적인 문제(T3)의 28% 이상 해결

이러한 성과는 o3-mini가 고급 수학과 과학 분야에서도 경쟁력 있는 성능을 발휘한다는 점을 보여줍니다.

② 경쟁 프로그래밍 및 소프트웨어 엔지니어링

o3-mini는 경쟁 프로그래밍(Codeforces) 및 소프트웨어 엔지니어링(SWE-bench) 평가에서도 뛰어난 성과를 보였습니다.

📌 경쟁 프로그래밍 (Codeforces)

  • o3-mini(High)의 Elo 점수: 2073 (기존 모델 대비 대폭 향상)

📌 소프트웨어 엔지니어링 (SWE-bench)

  • SWE-bench Verified 테스트에서 48.9% 정확도로 최고 성능 달성

이러한 결과는 o3-mini가 단순한 대화형 AI를 넘어, 실제 소프트웨어 개발 환경에서도 활용 가능함을 보여줍니다.


3. ChatGPT 및 API에서의 접근 가능성

① ChatGPT Plus, Team, Pro 사용자 대상 즉시 제공

ChatGPT Plus, Team, Pro 사용자는 오늘부터 즉시 o3-mini를 사용할 수 있으며, Enterprise 사용자에게는 2월부터 제공됩니다.

특히, 이번 업데이트를 통해 Plus 및 Team 사용자들의 메시지 한도가 50개에서 150개로 증가했습니다.

② 무료 사용자도 체험 가능

무료 사용자도 메시지 작성기에서 ‘Reason’ 모드를 선택하거나 응답을 다시 생성하면 o3-mini를 체험할 수 있습니다. 이는 OpenAI가 무료 사용자에게 추론 모델을 공개한 최초의 사례입니다.


4. OpenAI o3-mini의 미래와 의미

o3-mini의 출시는 AI 모델의 성능을 유지하면서도 비용을 줄이는 새로운 혁신 방향을 제시합니다. OpenAI는 GPT-4 출시 이후 토큰당 비용을 95% 절감했으며, 이번에도 고품질 AI를 더욱 저렴하게 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

🔹 앞으로 기대할 점

  • AI 추론 모델에서 검색 기능이 점점 더 강화될 가능성
  • 비용 대비 효율적인 AI 도입이 점점 더 쉬워질 것
  • 기술 도메인(STEM, 코딩 등)에서 AI의 역할 확대

o3-mini는 단순한 AI 모델이 아니라, 비용 효율성과 고성능을 동시에 제공하는 AI의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 앞으로 OpenAI가 어떤 혁신을 이어나갈지 기대됩니다.

📌 여러분은 o3-mini를 어떻게 활용할 계획인가요? 의견을 댓글로 남겨주세요! 🚀

 

📌 DeepSeek-R1: 강화 학습을 활용한 대형 언어 모델의 추론 능력 향상 연구 분석

     - 논문: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

📌 강화 학습(RL)만으로 GPT-4급 AI 모델을 만들 수 있을까?


1. 서론 (Introduction)

최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르며, AI가 문제를 해결하는 방식도 점점 더 정교해지고 있다. 특히, 대형 언어 모델을 훈련하는 후속 학습(Post-Training) 과정에서 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT) 외에도 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 이 중요한 역할을 하게 되었다.

이번 논문에서 연구한 DeepSeek-R1 시리즈는 강화 학습을 활용하여 추론 능력을 향상시키는 방법을 제안한다.
이를 위해 두 가지 모델이 개발되었다.

  • DeepSeek-R1-Zero: 기존 모델(DeepSeek-V3-Base)의 기본 능력을 활용한 후, RL만을 사용해 추가 학습을 진행
  • DeepSeek-R1: Cold-Start 데이터(소량의 지도 학습 데이터)와 RL을 병행

이 연구의 중요한 특징 중 하나는 대형 모델에서 추론 능력을 소형 모델로 증류(Distillation)하여 작은 모델에서도 강력한 성능을 발휘하도록 한 점이다.
즉, GPT-4급 AI 모델을 SFT 없이 강화 학습만으로 만들 수 있는지 실험한 연구라고 할 수 있다.


2. 연구의 주요 기여 (Key Contributions)

이번 연구의 핵심 기여는 다음과 같다.

1️⃣ 지도 학습 없이 강화 학습(RL)으로 추론 능력 향상

  • 기존 연구들은 지도 학습(SFT) 을 선행 단계로 활용했지만,
    이번 연구에서는 기본적인 언어 및 이해 능력을 가진 모델을 출발점으로 삼아, 순수 RL만을 사용해 학습하는 접근법을 제안
  • 강화 학습을 통해 Chain-of-Thought(CoT) 추론 능력을 자연스럽게 학습

2️⃣ DeepSeek-R1 모델 개발

  • 모델 개발을 위해 두 단계의 RL 학습과 두 단계의 SFT 학습을 포함한 파이프라인을 설계
  • DeepSeek-R1-Zero (순수 RL 모델) → DeepSeek-R1 (Cold-Start 데이터 추가) 과정을 거쳐 성능 개선

3️⃣ 대형 모델의 추론 능력을 소형 모델로 증류 (Distillation)

  • DeepSeek-R1의 지식을 소형 모델(1.5B~70B 파라미터 크기)로 증류
  • 단순한 지도 학습(SFT)만으로도 기존 대형 모델을 뛰어넘는 성능을 달성

3. 모델 개발 과정 및 학습 방법

DeepSeek-R1 연구는 크게 두 가지 모델을 중심으로 진행되었다.
각각의 학습 과정과 접근 방식을 살펴보자.

3.1. DeepSeek-R1-Zero: RL을 통한 자율 학습 모델

💡 기본적인 언어 이해 능력을 가진 모델에서 출발하여 RL로 추가 학습된 모델

📌 (1) 강화 학습 알고리즘 (RL Algorithm)

  • 기존 Proximal Policy Optimization (PPO) 대신 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 기법 사용
  • GRPO는 모델이 추론하는 방식을 개선하면서도 계산량을 줄이는 효과

📌 (2) 보상 모델 (Reward Modeling)

  • 정확도 보상 (Accuracy Reward): 수학 문제 정답 여부 등 명확한 기준 제공
  • 형식 보상 (Format Reward): 답변의 가독성과 구조를 평가

📌 (3) 자기 진화(Self-Evolution) 과정

  • 훈련이 진행될수록 모델이 점점 더 긴 Chain-of-Thought(CoT)를 생성
  • 즉, 모델이 생각하는 시간을 늘리면서 점진적으로 추론 능력이 향상
  • 이러한 현상을 연구진은 "Aha Moment(깨달음의 순간)" 라고 명명

📌 (4) 거부 샘플링 (Rejection Sampling) 활용

  • RL 훈련 과정에서 특정 문제에 대한 모델의 다양한 응답을 수집하여 정확한 답변만을 선별하는 과정을 추가
  • 이를 통해 학습 데이터를 지속적으로 정제하고 향상시킴

📌 (5) DeepSeek-R1-Zero의 성능

  • AIME 2024에서 pass@1 성능이 15.6%에서 RL 학습을 거쳐 71.0%까지 상승했으며, 다수결(Majority Voting) 적용 시 86.7%까지 성능이 향상됨

3.2. DeepSeek-R1: Cold-Start 데이터를 활용한 향상된 모델

💡 DeepSeek-R1-Zero의 한계를 보완하기 위해 소량의 지도 학습 데이터를 추가한 모델

📌 (1) Cold-Start 데이터 활용

  • 초기 학습 안정성을 높이기 위해 소량의 고품질 Chain-of-Thought 데이터 제공
  • 가독성이 좋고 일관성 있는 답변을 생성하도록 학습

📌 (2) 지도 학습(SFT) 추가

  • RL 훈련 후, 새로운 지도 학습 데이터를 생성하여 모델을 한 번 더 미세 조정
  • 단순한 지도 학습만으로도 성능이 더욱 향상됨

📌 (3) 최종 RL 적용 및 모든 시나리오 학습

  • DeepSeek-R1은 RL 학습을 거치면서 인간 친화적인 응답을 생성하도록 최적화됨
  • AIME 2024에서 pass@1 79.8% 기록 → OpenAI-o1-1217과 동등한 수준
  • Codeforces 알고리즘 문제 해결 능력 96.3%의 인간 참가자보다 우수

3.3. 소형 모델로의 추론 능력 증류 (Distillation)

💡 DeepSeek-R1을 소형 모델로 압축하더라도 강력한 추론 능력을 유지할 수 있을까?

DeepSeek-R1은 대형 모델로 학습한 후, 소형 모델에서도 강력한 추론 능력을 유지할 수 있도록 지식을 증류(Distillation)하는 방식을 실험했다.
이를 통해 더 적은 계산 자원으로도 효율적인 AI 모델을 만들 수 있는지 검증하였다.

📌 (1) 증류 모델 성능 분석

  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 모델은 GPT-4o 및 Claude-3.5-Sonnet보다 수학 벤치마크에서 뛰어난 성능을 기록
    • AIME 2024에서 28.9%, MATH-500에서 83.9%
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델은 OpenAI-o1-mini보다 뛰어난 성능을 기록
    • AIME 2024에서 72.6%, GPQA Diamond에서 62.1% 기록
  • DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 모델은 70B 크기의 대형 모델에서도 강력한 성능을 유지

📌 (2) RL 없이도 높은 성능을 발휘하는 이유

  • DeepSeek-R1은 강력한 추론 패턴을 학습했으며, 이를 단순한 지도 학습(SFT)만으로도 소형 모델에 효과적으로 전이 가능
  • 그러나 RL을 추가하면 성능이 더욱 향상될 가능성이 있으며, 이는 향후 연구 방향으로 제시됨

📌 (3) RL을 적용한 모델과 SFT 모델의 비교

  • Qwen-32B 모델에 대해 RL을 적용한 DeepSeek-R1-Zero-Qwen-32B는 QwQ-32B-Preview와 유사한 성능을 보였지만,
    DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 모델이 RL 모델보다 더 높은 성능을 기록
  • 즉, 소형 모델에서는 강화 학습 없이도 증류된 데이터를 활용하는 방식이 더욱 효과적일 수 있음을 시사

4. 실패한 시도와 한계점 (Unsuccessful Attempts & Limitations)

💡 DeepSeek-R1을 개발하는 과정에서 효과적이지 않았던 방법들도 존재했다. 연구진은 이를 공유하며 한계를 분석하였다.

4.1. 실패한 시도 (Unsuccessful Attempts)

📌 (1) 과정 기반 보상 모델 (Process Reward Model, PRM)

  • PRM은 모델이 더 좋은 추론 방식을 따르도록 유도하는 접근법이지만, 여러 한계를 가짐
    • 세밀한 단계 정의의 어려움: 일반적인 문제 해결 과정에서 "올바른 중간 단계"를 정하기 어려움
    • 자동 주석 생성 문제: AI가 자동으로 중간 단계를 평가하는데 한계가 있으며, 수작업은 확장성이 떨어짐
    • 보상 해킹(Reward Hacking): 모델이 목표를 달성하는 것이 아니라, 보상을 최대화하는 방향으로 학습할 위험

📌 (2) 몬테카를로 트리 탐색 (Monte Carlo Tree Search, MCTS)

  • AlphaGo 및 AlphaZero에서 활용된 MCTS를 적용하여 테스트 시간 계산을 확장하려 했으나,
    자연어 처리(NLP) 모델에서는 비효율적이었음
    • 탐색 공간이 너무 큼: 체스 같은 게임은 수가 제한적이지만, NLP는 무한한 가능성을 가짐
    • 가치 모델(Value Model) 학습이 어려움: AI가 스스로 더 나은 답을 찾아가는 과정이 예상만큼 효과적이지 않음
  • 결론적으로, MCTS는 자연어 처리 모델에서는 실질적인 성능 향상에 기여하지 못함

4.2. DeepSeek-R1의 한계점 (Limitations)

📌 (1) 일반적인 대화 능력 부족

  • DeepSeek-R1은 추론 및 문제 해결에 초점을 맞춘 모델이므로,
    일반적인 대화(task-oriented dialogue) 및 자연어 이해(NLU) 성능이 DeepSeek-V3보다 낮음
    • 예: 함수 호출(Function Calling), 멀티턴 대화(Multi-turn Conversation), 역할 연기(Role-Playing), JSON 출력 등에서 한계

📌 (2) 언어 혼합 문제 (Language Mixing)

  • DeepSeek-R1은 영어와 중국어에 최적화된 모델이므로,
    다른 언어를 입력할 경우 응답이 영어와 중국어가 혼합되는 문제가 발생할 수 있음
    • 예: 한국어 입력을 해도 영어로 답변하는 현상 발생

📌 (3) 프롬프트 민감성 (Prompt Sensitivity)

  • DeepSeek-R1은 Few-shot Prompting에서 성능이 저하되는 경향이 있음
    • Zero-shot Prompting(문제를 직접 입력하는 방식)에서 더 높은 성능을 발휘
  • 이로 인해 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 중요한 모델

📌 (4) 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 관련 성능 개선 필요

  • DeepSeek-R1은 수학 및 논리 문제에서는 뛰어난 성능을 보였지만,
    소프트웨어 엔지니어링(SWE) 작업에서는 DeepSeek-V3와 큰 차이를 보이지 않음
  • 이유:
    • SWE 관련 RL 데이터 부족
    • 코딩 문제 해결을 위한 RL 학습 과정이 비효율적
  • 향후, 비동기적 평가(Asynchronous Evaluation) 및 거부 샘플링(Rejection Sampling) 적용이 필요

5. 향후 연구 방향 (Future Work)

📌 (1) 일반적 대화 능력 개선

  • DeepSeek-R1은 특정 문제 해결에는 뛰어나지만 멀티턴 대화 및 역할 연기 성능이 부족
  • 심층적인 Chain-of-Thought (long CoT)활용하여 다양한 작업을 향상시키는 방법을 연구

📌 (2) 다국어 지원 확대

  • 현재 DeepSeek-R1은 영어와 중국어에 최적화
  • 한국어, 프랑스어, 독일어 등 다양한 언어에서도 추론 능력을 발휘하도록 확장 연구 필요

📌 (3) 프롬프트 엔지니어링 연구

  • DeepSeek-R1은 Few-shot Prompting에서 성능 저하 문제 발생
  • 이를 해결하기 위한 최적의 프롬프트 구조 연구 필요

📌 (4) SWE 작업에서의 RL 효율성 개선

  • 현재 RL 학습이 코드 관련 작업에서 효과적이지 못했기 때문에,
    비동기적 평가(Asynchronous Evaluation) 및 거부 샘플링(Rejection Sampling) 적용 연구

6. 결론 (Conclusion)

📌 (1) 지도 학습 없이도 RL만으로 강력한 AI 모델 개발 가능
📌 (2) DeepSeek-R1은 OpenAI-o1-1217과 비교할 만한 성능 달성
📌 (3) 대형 모델에서 학습한 지식을 소형 모델로 효과적으로 증류 가능

이 연구는 강화 학습만으로도 대형 언어 모델의 추론 능력을 극대화할 수 있음을 입증했다.
특히, 대형 모델에서 학습한 지식을 소형 모델로 효과적으로 증류할 수 있음을 보여주었으며, 이는 AI 모델 경량화 및 최적화에 중요한 시사점을 제공한다.

 

📌 DeepSeek-R1 연구가 향후 AI 모델 훈련 방식에 어떤 변화를 가져올지 기대된다! 🚀


https://youtu.be/Spy_lScjPwo?si=CoCE8bT-jw3S_RVw


논문(Paper)

DeepSeek-R1 Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning.pdf
1.27MB

 

DeepSeek 싸이트

https://www.deepseek.com/

 

 

DeepSeek 모델

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

 

GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3

Contribute to deepseek-ai/DeepSeek-V3 development by creating an account on GitHub.

github.com

 

중국 AI의 도전, 글로벌 기술 시장의 판도를 바꾸다

지난 월요일, 글로벌 금융시장에서 주식이 크게 하락하며 투자자들의 불안감을 자극했습니다. 이번 하락의 배경에는 다름 아닌 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 기술 혁신이 자리 잡고 있습니다. 이 신생 기업의 등장은 AI 시장의 경쟁 구도를 흔드는 한편, 미국 기술 대기업들의 미래 전략에도 중요한 질문을 던지고 있습니다.


딥시크, 효율적인 AI 기술로 주목받다

딥시크는 고성능 챗봇 기술을 기존의 고비용 컴퓨팅 환경을 혁신적으로 간소화하며 구현했습니다. 특히, 선도적인 AI 기업들이 의존하는 특수 컴퓨터 칩의 사용을 최소화해 주목받았습니다.
이러한 기술 발전은 AI 분야에서 독보적인 위치를 차지해온 Nvidia와 같은 칩 제조업체의 밸류에이션에 대한 투자자들의 신뢰를 흔들었습니다. Nvidia는 개장 전 거래에서 5% 이상의 하락을 기록하며 약 1,000억 달러의 시장 가치를 잃었습니다.

Saxo Bank의 수석 투자 전략가 차루 차나나(Charu Chanana)는 이 현상에 대해 "딥시크의 등장은 글로벌 AI 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 보여준다"고 평가하며, Nvidia가 항상 선두에 있지는 않을 수도 있음을 시사했습니다.


미국 기술 대기업들의 도전 과제

딥시크의 돌풍은 Nvidia뿐만 아니라 AI에 막대한 자원을 투자하고 있는 Meta, Microsoft, Oracle 같은 미국 기술 대기업들에게도 직접적인 영향을 미쳤습니다.

Meta는 데이터 센터 투자 계획을 대폭 확대했지만, 이번 소식 이후 주가가 개장 전 3% 이상 하락했습니다. Microsoft 역시 AI 기술에 대한 공격적인 투자를 지속하고 있음에도 불구하고 5% 가까운 하락세를 보였습니다. Oracle은 OpenAI 및 소프트뱅크와 협력하며 새로운 AI 프로젝트를 발표했지만, 8% 이상 하락하며 어려움을 겪고 있습니다.

특히, 이번 주 Meta와 Microsoft는 최신 분기 실적을 발표할 예정입니다. 과거의 성공적인 수익 기록에도 불구하고, 분석가들은 글로벌 경쟁이 심화된 상황에서 기업의 장기적인 재정 전망에 대한 날카로운 질문을 던질 가능성이 큽니다.


AI 경쟁 속 미국 정부의 대응

트럼프 대통령은 미국 AI 기술의 리더십을 유지하겠다는 강한 의지를 보여주었습니다. 그는 지난주 미국산 AI 생산 가속화를 목표로 한 행정 명령에 서명하며, AI 기술 개발의 장벽을 제거하겠다는 계획을 발표했습니다. 또한, Nvidia와 같은 고성능 칩이 중국으로 유출되는 것을 제한하려는 규제를 강화하고 있습니다.

그러나 이러한 조치가 미국 기술 기업들에게 긍정적으로 작용할지는 여전히 미지수입니다. 딥시크의 기술이 보여주듯, 중국 AI 기업들은 효율성과 혁신을 바탕으로 빠르게 성장하며 미국 기업들을 압박하고 있습니다.


냉정한 시각이 필요한 시점

투자자들과 분석가들은 이번 상황을 단순한 위기가 아니라 글로벌 AI 시장의 변화 신호로 해석하고 있습니다. Bernstein의 분석가들은 "더 효율적인 AI 기술로 인해 절약된 컴퓨팅 용량은 빠르게 증가하는 수요에 의해 흡수될 것"이라며, 여전히 고성능 칩에 대한 수요는 지속될 것으로 전망했습니다.

결론적으로, 딥시크의 성공은 글로벌 기술 시장의 판도가 변하고 있음을 보여줍니다. 이 변화는 Nvidia와 같은 전통적인 기술 강자들에게는 도전이 될 수 있지만, 동시에 AI 기술의 효율성을 높이는 데 있어 새로운 기회를 제공할 수도 있습니다.


주석:
이 글은 뉴욕타임스의 ‘Stocks Sink as Investors Worry About China’s A.I. Advances’ 기사 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 글로벌 기술 시장의 변화를 분석하고, 독자들에게 AI 산업의 미래를 이해하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.
https://www.nytimes.com/2025/01/27/business/us-stock-market-deepseek-ai-sp500-nvidia.html?smid=url-share

 

Stock Markets Drop as Investors Worry About DeepSeek and China’s A.I. Advances

Stiffer competition for the tech giants at the forefront of the artificial intelligence boom prompted investors to reassess the companies’ sky-high valuations and aggressive spending plans.

www.nytimes.com

아래 글은 BBC World Service의 ‘The Engineers – Intelligent Machines’ 대담을 토대로 작성한 포스팅입니다. 원 대담은 2024년 8월 10일에 공개되었으며, 지금 시점으로는 조금 시간이 지난 자료입니다. 하지만 인공지능(AI) 분야가 워낙 빠르게 변화한다 해도, 그 시점에서의 논의와 핵심 성과는 지금도 참고할 가치가 충분하다고 판단되어 소개해 드립니다. 다음 내용을 읽으시면, 2024년 당시 AI 전문가들이 어떤 이슈와 전망을 다뤘는지 생생하게 살펴볼 수 있을 것입니다.


인공지능이 바꾸는 현재와 미래: 의료부터 로봇까지

인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래 기술이 아닌, 이미 우리 일상 곳곳에서 영향력을 발휘하고 있는 핵심 혁신 동력입니다. BBC World Service의 ‘The Engineers – Intelligent Machines’ 대담에서는 세 명의 전문가가 모여 의료, 로봇공학, 범용 인공지능 등 다양한 AI 분야의 발전상과 전망을 2024년 8월 10일 기준으로 심도 있게 논의했습니다. 비록 지금 시점에서 다소 시간이 흘렀지만, 그들이 제시한 인사이트와 사례는 여전히 흥미롭고 유의미합니다.


1. 의료 AI의 비약적 진전

(1) 암 조기 진단과 맞춤형 치료
MIT의 레지나 바질레이(Regina Barzilay) 교수는 유방암을 진단받은 계기로 의료 현장에서 AI 활용을 본격화했습니다. 당시 소개된 시스템은 유방조영술(Mammogram) 영상에서 인간의 눈으로 구분하기 어려운 미세 암세포까지 찾아내 조기 진단을 돕습니다. 바질레이 교수는 자기 경험을 통해 조기 발견의 중요성을 직접 체감했으며, 2년 전 영상에서도 AI가 암 징후를 놓치지 않고 포착해냈다고 언급했죠.
이 같은 접근법은 환자별 데이터(영상, 유전자, 임상 기록 등)를 AI가 통합 분석함으로써 진단의 정확도의료 효율을 크게 높일 수 있습니다. 다만 규제 절차나 보험 수가 문제 등 다양한 장벽으로 인해 아직 보편화가 더딘 상황도 함께 지적되었습니다.

(2) 30년 만의 새로운 항생제 발굴
2024년 당시에도 주요 화제였던 내용 중 하나가, 바질레이 교수팀이 AI를 활용해 새로운 계열의 항생제를 찾아냈다는 사실입니다. 기존 항생제에 내성을 갖는 박테리아(예: MRSA, E.coli)에 대해 대규모 분자 스크리닝을 통해 가능성 있는 분자를 좁혀나갔고, 그렇게 얻은 후보 물질이 ‘인간이 일일이 탐색하기 어려웠던’ 구조를 보유하고 있음을 확인했습니다. 이후 실험실에서도 효과가 검증되어, 신종 항생제 연구에 돌파구를 마련한 셈입니다.


2. 인간의 직관과 결합한 강화학습

(1) 데이비드 실버(David Silver)와 알파고(AlphaGo)
구글 딥마인드(DeepMind)의 데이비드 실버 박사는 인공지능이 강화학습(Reinforcement Learning) 방식을 통해 시행착오 속에서 스스로 학습하는 과정을 중점적으로 다뤘습니다. 바둑 분야에서 세계 최고 프로기사를 꺾은 AlphaGo 사례는 이미 전 세계적인 반향을 일으켰고, 2024년 당시에도 여전히 인상 깊은 사례로 자주 언급되었지요. 바둑은 체스보다 경우의 수가 훨씬 많아, 단순 계산 능력만으로는 승리를 보장하기 어렵습니다. 그럼에도 AI가 방대한 시뮬레이션을 통해 얻은 “인간도 설명하기 어려운 직관적 수”를 펼쳐낸 점이 AI 기술 발전의 전환점으로 평가됩니다.

(2) 범용 인공지능(AGI)을 향한 도전
실버 박사가 그리는 최종 목표는 특정 영역만 잘하는 ‘좁은 AI’를 넘어, 여러 과업을 두루 해결할 수 있는 AGI(Artificial General Intelligence)를 실현하는 것입니다.

  • 2024년 당시에도 AGI가 언제쯤 가능할지에 대한 의견이 분분했는데,
  • 실버 박사는 적절한 학습 환경과 알고리즘의 발전, 컴퓨팅 자원의 비약적 확대를 통해 그 시기가 점차 가까워질 수 있다고 언급했습니다.
    지금(2025년) 시점에서 돌아보면, 이 분야는 여전히 활발히 연구 중이며, 여러 대규모 언어모델(LLM)이 이끄는 패러다임 전환이 가속화되는 추세입니다.

3. 정서적 로봇: 기술과 감정의 경계

(1) 파올로 피르자니안(Paolo Pirjanian)의 로봇 친구
파올로 피르자니안은 감정적으로 교감하며 인간의 발달을 돕는 로봇을 소개했습니다. 그가 이끄는 Embodied사는 자폐 스펙트럼 아동이 로봇과의 상호작용을 통해 눈 맞추기, 순서 지키기, 감정 표현 등 사회적 기술을 익히도록 지원합니다. 아이들은 로봇과의 상호작용에서 상대적으로 거부감이 적고, 심리적 부담 없이 반복 학습을 할 수 있어 치료 효과를 높여주죠.
이는 정서적 로봇(Emotional Robot)의 잠재력을 보여주는 대표적 예시로, 노인 돌봄 등 앞으로의 고령화 사회에서도 활용처가 크게 늘어날 것으로 기대됩니다.


4. 규제와 윤리, 그리고 함께하는 미래

지금도 여전히 뜨거운 감자인 AI 규제와 윤리 이슈는, 당시 대담에서도 크게 주목받았습니다.

  • 의료 AI를 적용하려면 환자 안전과 데이터 보호가 중요하고,
  • 로봇이 인간의 정서적 영역에 들어올수록 윤리적 기준과 책임 소재가 더욱 복잡해질 수 있습니다.
    하지만 대담에 참석한 전문가들은 “기술을 무작정 막기보다는 적절한 가이드라인을 설정하고 이점을 최대화하는 방향이 중요하다”는 데 의견을 모았죠.

5. 마치며

비록 2024년 8월 10일 대담이라 현재 시점과는 다소 시차가 있지만, 그때 이미 논의되었던 AI의 활용 사례와 전망은 여전히 유효해 보입니다. 의료, 게임, 로봇, 그리고 범용 인공지능이라는 다양한 분야에서 인공지능이 어떤 문제를 해결하고, 또 어떻게 미래를 바꿀지에 대해 구체적이고 생생한 통찰을 제공하기 때문입니다.

“AI는 인간의 경쟁자가 아니라 가장 강력한 파트너가 될 수 있다”

라는 메시지는 시간이 지나도 변함없이 유효한 듯합니다. 어떤 과제를 AI에게 맡기고, 또 어떤 지점에서 인간이 주도권을 쥘지에 대한 균형점을 찾는 일은 앞으로도 계속될 테지요. 그 과정에서 적절한 제도와 안전장치가 마련된다면, 우리는 지금도 그렇듯 미래에도 AI와 함께 더 넓은 가능성을 탐색하게 될 것입니다.

*참고:
BBC World Service, “The Engineers – Intelligent Machines” 대담, 2024년 8월 10일 공개.
(본 포스팅은 해당 대담 스크립트를 토대로 작성되었으며, 실제 인터뷰 내용 일부를 요약·재구성하였습니다.)
https://youtu.be/Oa0ZHfcalCM?si=j_QuauwgTTwaKM4G

 

앞으로 AI 분야에 더 많은 변화와 발전이 일어나겠지만, 2024년의 이 대담이 담고 있던 예측과 통찰은 여전히 흥미롭고 배울 점이 많습니다. 오늘날 AI의 빠른 진화 속도를 생각하면, 이 시점의 기록을 돌아보는 것 또한 기술의 발걸음을 추적하는 좋은 방법이 될 것입니다.

 

 

 

AI 에이전트란 무엇인가?

최근 인공지능(AI) 분야에서는 “에이전트(Agent)”라는 개념이 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 말하는 에이전트란, 단순히 미리 학습된 모델에 그치지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 필요한 작업을 실행하며 계속해서 피드백을 반영하는 지능형 시스템을 의미합니다. 일반적인 AI 모델이 “주어진 입력을 받아 출력을 생성”하는 데 그친다면, 에이전트는 “출력을 생성하는 과정에서 다양한 도구(툴)나 외부 정보원에 접근하고, 추가적인 의사결정을 수행”한다는 점에서 차별화됩니다.


단일 모델에서 복합 AI(Compound AI)로의 변화

기존의 AI 모델을 흔히 “모놀리식(monolithic) 모델”이라고 부르는데, 이 모델은 거대한 하나의 뉴럴 네트워크가 광범위한 데이터를 학습하여 작동합니다. 이 방식은 강력해 보이지만, 다음과 같은 한계를 갖습니다.

  1. 지식의 한계: 모델은 훈련 데이터에 기반하므로, 새로운 정보나 변화된 환경에 대한 적응이 어렵습니다.
  2. 개인화의 어려움: 모델이 사용자의 민감한 정보특정 조직의 데이터를 모르면, 제대로 된 답변을 하거나 분석을 하지 못합니다.
  3. 튜닝(재학습)에 대한 부담: 모델을 재학습하려면 대량의 데이터연산 리소스가 필요해, 즉각적인 대응이 어렵습니다.

이를 보완하기 위해 등장한 개념이 복합 AI(Compound AI)입니다. 복합 AI는 큰 언어 모델(LLM), 데이터베이스 검색 모듈, 코드 실행 모듈, 계산기 등 여러 컴포넌트를 결합한 모듈식 시스템입니다.

  • 예를 들어, 기업 휴가 정책을 묻는 질문에 답변하려면, 모델은 인사 시스템 데이터베이스에서 남은 휴가 일수를 조회해야 합니다. 단일 모델로는 불가능했던 작업이지만, 복합 AI에서는 모델이 외부 검색 모듈(혹은 API)을 호출하여 필요한 정보를 받아온 후 최종 답변을 생성합니다.

에이전트(Agent)는 어떻게 작동할까?

복합 AI 시스템이 “에이전틱(agentic) 접근”을 취한다는 것은, 시스템의 동작 순서(제어 로직)를 사람이 일일이 코딩하지 않고, 모델이 스스로 어떤 도구를 써야 하는지, 어떻게 문제를 나눠서 해결할지를 결정한다는 의미입니다.

1) 추론(Reasoning)

에이전트는 문제를 이해하고, 여러 단계를 계획(Plan)하여 해결 경로를 구상합니다. “어떤 정보를 찾아야 하는가?”, “어떤 계산이 필요한가?” 등을 머릿속(모델 내부)으로 정리합니다.

2) 행동(Act)

에이전트가 “검색이 필요하다”, “수학적 계산이 필요하다”라는 판단을 하면, 외부 도구(툴)를 호출합니다. 예를 들어,

  • 데이터베이스 검색: 남은 휴가 일수 조회
  • 웹 검색: 지역 날씨 정보 확인
  • 계산기: 복잡한 수치 연산 처리
  • 코드 실행: 특정 함수를 수행하여 결과 도출 이처럼 에이전트가 필요할 때마다 도구에 액세스해 문제 해결에 필요한 정보를 획득하거나 연산을 수행합니다.

3) 메모리(Memory)

에이전트는 해결 과정에서 발생하는 중간 단계대화 이력을 저장했다가 필요 시 다시 참조합니다. 이를 통해 회고계획 수정이 가능해져, 문제 해결의 정확도를 더욱 높일 수 있습니다.


ReACT: 대표적인 에이전트 아키텍처 예

ReACT는 “Reasoning + Acting”의 줄임말로, 에이전트가 추론과 행동을 오가며 문제를 해결하는 전형적인 방법론 중 하나입니다.

  1. 사용자 질문 → 2. 에이전트 계획 → 3. 도구 호출 → 4. 도구의 결과 확인 → 5. 계획 조정 → 6. 최종 답변

이 과정에서 에이전트는 필요하다면 여러 번 도구를 호출해가며 단계별로 문제를 풀어갑니다. 예컨대, “다음 달에 플로리다로 휴가를 가는데, 며칠 동안 햇볕을 쬘지 계산하고 필요한 선크림 용량이 얼마인지 알려줘” 같은 복잡한 질문에 대해서도, 에이전트는:

  • 남은 휴가 일수를 확인하고,
  • 그 기간 동안 예상되는 햇볕 노출 시간을 확인하고,
  • 권장되는 선크림 사용량을 계산한 다음,
  • 최종적으로 “2온스짜리 선크림 X개가 필요하다”라는 식의 답변을 제시할 수 있습니다.

에이전트 vs. 프로그램 방식: 언제 무엇을 쓸까?

  • 좁은 문제(Narrow Problem): 문제 범위가 명확하고 변화가 많지 않은 경우(예: 사내 휴가 정책 질의), 프로그램 방식이 오히려 간단하고 빠릅니다. 이미 정해진 절차가 있으며, 복잡한 계획 과정 없이도 답변의 정확도가 높습니다.
  • 복잡하고 광범위한 문제(Complex Problem): GitHub 이슈 자동 해결, 광범위한 조사 업무 등 다양한 변수가 얽혀 있는 문제라면, 에이전틱 접근이 유연하고 효과적입니다. 사람이 일일이 모든 시나리오를 코딩하기 어렵기 때문에, 모델이 그때그때 스스로 판단해 경로를 바꿀 수 있어야 합니다.

2025년, 에이전트의 시대가 온다

글로벌 테크 업계는 2025년을 “AI 에이전트의 해”로 전망합니다. 이유는 간단합니다.

  1. 대형 언어 모델(LLM)의 급속한 발전: 모델이 점점 더 복잡한 추론계획을 할 수 있게 되면서, 에이전트 구동의 핵심 지능이 강화되었습니다.
  2. 합성(Compound) 접근의 확산: AI 모델만으로는 한계가 있으나, 외부 도구와 데이터를 결합하면 이제까지 불가능했던 수준의 문제 해결이 가능해집니다.
  3. 효율적 자동화 니즈: 기업과 개인 모두 더 높은 생산성과 효율성을 원하며, 에이전트는 이를 강력하게 지원합니다.

여전히 정확도윤리적 문제, 보안 측면에서 풀어야 할 과제들이 남아 있긴 합니다. 그러나 인간의 감독(Human-in-the-loop)을 거치면서 점차 안정적이고 유용한 AI 에이전트가 늘어나고 있습니다.


마무리

AI가 발전함에 따라, 우리는 점점 더 “지시만 내리면 스스로 문제 해결을 위한 경로를 찾아가는” 똑똑한 시스템을 마주하게 될 것입니다. 이런 시스템을 가장 잘 구현한 형태가 바로 AI 에이전트이며, 그 배경에는 복합 AI 시스템과 에이전틱 접근이 자리 잡고 있습니다.

기존에는 “AI가 시키는 대로 결과만 내놓는 도구”였다면, 이제는 “AI가 무엇을 해야 할지 스스로 결정하는 조력자”의 시대가 열리고 있습니다. 2025년을 기점으로 더욱 진화할 AI 에이전트의 미래가 기대되지 않으신가요?

정리하자면,

  • 에이전트는 추론·행동·메모리를 결합해 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 지능형 시스템
  • 복합 AI는 대형 언어 모델과 다양한 도구들이 모듈식으로 결합된 구조
  • ReACT 등 에이전트 아키텍처를 통해, 모델은 도구를 적절히 호출하고 계획을 보정하면서 최적의 답을 찾는다
  • 프로그램 방식 vs. 에이전틱 방식적용할 문제의 범위유연성 요구도에 따라 선택

앞으로 에이전트 기반의 AI가 우리의 업무와 일상을 얼마나 편리하고 창의적으로 바꿔놓을지, 지금부터 주목해 보시길 바랍니다!


참고

  • 본 글은 대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력과 도구 연동을 중심으로 에이전트(Agent)가 어떻게 설계·작동되는지를 개략적으로 설명하였습니다.
  • 더 자세한 구현 방법과 사례는 “ReACT”와 같은 대표 아키텍처를 검색해보시거나, 오픈소스 라이브러리(예: LangChain, AgentGPT 등)를 참조하시면 큰 도움이 됩니다.

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참고

 

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models  (arXiv:2210.03629 [cs.CL] ) https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629

 

https://www.youtube.com/watch?v=F8NKVhkZZWI

 

 

 

 

 

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