AX 실무활용 | 나의 업무 효율을 높여주는 생성형 AI 활용 (KCARBON)

25.08.26 / JUN

  • P1. 나의 업무 효율을 높여주는 생성형 AI 실무 활용 과정 (6+6)
  • P2. AI를 활용한 연구 기획, 데이터 분석, 보고서 작성 실무 과정 (4+4)

P1. 나의 업무 효율을 높여주는 생성형 AI 실무 활용 과정

챗GPT, 노트북LM 등 최신 LLM 기반 지식 관리, 추론, 데이터 분석, 그리고 업무자동화를 위한 실무 중심 교육

대상

  • 탄소소재, 복합재, 연료전지 등 연구개발 및 제조업무에 종사하는 한국탄소산업진흥원 및 회원사 임직원
  • https://www.kcarbon.or.kr

개요

  • 1차 강의 일시: 2025.08.11~12 (12H / 6+6) 성료
  • 2차 강의 일시: 2025.08.25~26 (12H / 6+6) 성료
  • 장소: 한국탄소산업진흥원 (전북 전주시 덕진구 반룡로)
  • 기획: 커넥트앤컴퍼니 박기진 대표 (kjpark@connectn.co.kr)
  • 강의: 넥스트플랫폼 동준상 강사
  • 실습 중심 오프라인 교육 (1인 1PC, 스쿨식 실습 운영)
  • 사용 도구: ChatGPT, NotebookLM, Claude, Gemini, Perplexity +
  • https://stat.kcarbon.or.kr/report/search

교재파일 다운로드


일차별 강의개요

1일차: 연구, 운영, 지원 업무 역량 제고를 위한 AI 도구 실무활용

예시 이미지 1: 챗지피티를 이용한 복잡다단한 시계열 그래프 이미지 분석 및 추론

  • 기본 질문: 아래 그래프의 의미를 설명해줘 (분석, 정리, 요약)
  • 심화 질문: 아래 그래프 다음 단계의 수치 흐름을 예측해줘 (추론, 예측)

2일차: 탄소산업과 AI산업 융합 프로젝트 발굴

2.1 워밍업 | 이미지, 영상, 나레이션, 뮤직 생성

  • 챗지피티는 전문성을 지닌 AI 도구 활용을 위한 AI 허브
  • 챗지피티에게 사진, 그림, 그래프 이미지 업로드하고 의미 물어보기
  • 챗지피티로 실사형 이미지, 그림, 그래프 생성하기
  • AI 기반 음악 생성 도구 | 일레븐 뮤직
    https://elevenlabs.io/app/music
  • AI 기반 이미지, 영상 생성 도구 | 클링AI
    https://app.klingai.com/
  • AI 기반 이미지, 영상 생성 도구 | 미드저니
    https://www.midjourney.com/

2.2 조직 업무 능력 제고를 돕는 최신 AI 도구

금번 과정의 주요 산출물

GPT5 최신 Agent Mode 실무활용 by KCarbon
NotebookLM 실무활용 by KCarbon
GPTs 실무활용 by KCarbon
NotebookLM 실무활용 by KCarbon

2. 본 과정의 차별화 포인트

구분내용
① 산업 특화탄소소재/복합재/화학소재 제조기업의 업무 특성과 데이터 환경에 맞춘 실습 구성
② 실습 중심이론 최소화, 프롬프트 설계 및 자동화 시나리오 중심의 실전 실습
③ 최신 도구Claude, Gemini, Perplexity 등 최신 AI 도구를 GPT와 비교 분석
④ 자동화 시나리오보고서 자동화, 시각화 자동화, 반복 업무 자동화 실습 후 직접 시나리오 설계
⑤ 공정 및 분석 연계R&D, 시험, 품질 데이터 기반의 시각화·보고서 자동화 워크숍 운영


3. 수강 시 기대 효과

  • 탄소기업 실무에서 생성형 AI 도구의 핵심 기능을 실습을 통해 체득
  • 반복적인 업무(시험서 작성, 시트 요약, 보고서 작성 등)의 자동화 능력 확보
  • 복잡한 데이터를 쉽게 분석하고 시각화하는 프롬프트 기반 실무 활용 역량 강화
  • 최신 AI 도구를 비교하고 본인의 업무에 최적화된 도구를 직접 선택·적용
  • 실습 결과를 기반으로 업무 자동화 기획서 및 시나리오 직접 설계


4. 요약 커리큘럼 (2일, 총 12시간)

일자모듈명주요 내용
Day 1생성형 AI로 업무 자동화 시작하기– ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 비교
– 업무자동화용 프롬프트 작성 실습
– 나만의 실무자동화 기획안 작성 및 공유
Day 2AI 기반 데이터 분석 및 시각화– 탄소소재 품질 데이터 요약 및 이상치 탐지
– GPT + 파이썬/Colab 기반 시각화 자동화
– Gemini + Google Sheets 기반 보고서 자동화
– 실무 시나리오 발표 및 피드백

5. 부가 제공 자료

  • 실습용 CNT 품질 측정 예제 데이터셋 (CSV)
  • Colab 실습용 회귀분석/시각화 노트북
  • Claude, Gemini, GPT 활용 프롬프트 템플릿 PDF
  • 자동화 시나리오 보드 양식 + 발표 피드백 시트


6. 참고자료

관심주제

  • 섬유
  • CNT
  • 복합재
  • 그래핀
  • 탄소공업
  • 활성탄소
  • 탄소재료
  • 연료전지
  • 탄소/복합재
  • 인조흑연/카본블랙

교육주제

  • 탄소기초입문 3회차
  • 폐기물 재활용 개론
  • 활성탄소제조 및 응용기술
  • 탄소복합재료성형 3회차
  • 고분자전해질 연료전지 기술
  • CFRP 표면처리 코팅 도장실습
  • 신재생에너지용 탄소재료응용기술
  • 탄소복합재 제품 인퓨전 성형실습
  • 열분해 기반 폐복합소재 재활용 기술
  • 탄소섬유를 적용한 인발성형 공정 실습
  • 탄소산업을 위한 빅데이터 활용과 분석기법
  • 탄소복합소재 적용 Wet Resin 공법 제작 실무
  • 연구 혁신을 위한 생성형 AI 활용_chat GPT[초급]
  • Moldex3D를 활용한 섬유복합재 사출/압축 해석 실습
  • Aniform-PlyMatch를 활용한 복합재 Forming 해석 실습
  • 탄소복합재 연구혁신을 위한 생성형 AI활용 교육[심화]_Chat GPT

참조링크


사전 사후 설문

  • 답변 필수4. 나는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구의 원리와 기능을 이해하고 있다.
  • 답변 필수5. 나는 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 방법을 알고 있다.
  • 답변 필수6. 나는 Gemini 등 다양한 생성형 AI 도구의 차이를 비교하고, 목적에 맞게 선택하여 활용할 수 있다.
  • 답변 필수7. 나는 반복되는 업무에 대해 프롬프트를 구성하여 자동화할 수 있다.
  • 답변 필수8. 나는 Google Sheet와 같은 협업 도구에 AI를 연동하여 자동화할 수 있다.
  • 답변 필수9. 나는 데이터 분석 절차와 흐름을 이해하고 있으며, 이를 업무에 적용할 수 있다.
  • 답변 필수10. 나는 ChatGPT 또는 GPT 기반 도구로 엑셀 데이터를 요약, 분석할 수 있다.
  • 답변 필수11. 나는 AI를 활용하여 차트 코드(예: 파이썬)를 생성하고 데이터를 시각화할 수 있다.
  • 답변 필수12. 나는 생성형 AI를 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있는 자신감이 있다.
  • 답변 필수13. 나는 디지털 도구와 AI 기술을 기반으로 업무 생산성을 높일 수 있는 역량이 있다고 생각한다.

P2. AI를 활용한 연구 기획, 데이터 분석, 보고서 작성 실무 과정

(8시간 실습 중심 교육)


📘 1. 과정 개요

목적
탄소소재, 복합재, 연료전지, 나노소재 등 KCARBON 소속 연구원들이 수행하는 연구 과제를 보다 체계적이고 생산적으로 수행할 수 있도록, 생성형 AI 기반의 무료 도구를 활용한 연구 기획 → 데이터 분석 → 결과 보고서 작성 전 과정을 실습 중심으로 익힌다.

대상

  • 탄소소재, 응용화학, 복합재 등 관련 연구를 수행하는 KCARBON 연구원
  • 기술개발 기획, 실험 설계, 데이터 해석, 보고서 작성 담당자

도입 도구 (무료 기반)

  • ChatGPT (무료 플랜): 기획, 문서 작성, 코드 디버깅
  • NotebookLM (구글 랩스): 참고자료 기반 인사이트 도출
  • Cursor IDE + 코드 생성 AI (Codex/CodeGPT): 분석 코드 작성
  • Python (Colab 환경): 데이터 분석, 예측 모델 실습
  • Gemini (무료), Claude.ai (무료): 보고서 작성 및 검토 지원

🌟 2. 기대 효과

분야기대 효과
연구 기획ChatGPT/NotebookLM을 활용한 배경 조사, 논문 요약, 실험 계획 수립 역량 강화
데이터 분석파이썬 기반 예측 분석 코드를 직접 작성하고 실행하는 실습 역량 확보
코딩 지원Cursor와 코드 생성 AI를 활용한 ‘바이브코딩’ 방식 경험
결과 문서화Claude/Gemini로 빠르게 초안 작성 및 재정리하는 능력 체득
AI 습관화연구자의 일상 업무에 생성형 AI를 접목해 ‘AI 보조 연구 역량’을 내재화

🗂️ 3. 8시간 커리큘럼 (1일 구성)

주제주요 내용 및 도구
1. AI 기반 연구기획 기초– ChatGPT의 역할설정 + 기획 템플릿 활용- 연구주제 설정, 배경지식 탐색 프롬프트 실습
2. NotebookLM 실습– 논문, 기술자료 업로드 후 질의응답 실습- 연구 인사이트 추출 프롬프트 연습
3. 데이터 분석 개요 및 준비– Colab 환경 소개, CSV 데이터 불러오기- 데이터 전처리, EDA, 시각화 기초
4. 예측 모델 실습 (기초)– 선형 회귀, 결정트리 모델 작성- Cursor + ChatGPT 코딩 협업 실습
5. 예측 모델 실습 (심화)– 다변수 회귀 or 간단한 MLP 모델- 모델 평가 및 시각화
6. 연구 보고서 자동 작성– Claude, Gemini, GPT를 활용한 분석 결과 자동 정리 + 요약 실습
7. 실무 활용 정리 + 응용 과제– 각자의 연구에 AI를 접목하는 계획 수립- 실습 결과 공유 및 Q&A

📒 4. 실습용 플레이북 목차

  1. ChatGPT로 연구 기획하기
    • 역할 기반 프롬프트 템플릿
    • 기술 개요서/기획안 초안 생성 실습
  2. NotebookLM로 배경자료 인사이트 추출하기
    • 논문 PDF 업로드
    • 질의응답 예시 및 정리 문장 만들기
  3. Python + Colab으로 데이터 분석하기
    • 실험 데이터 전처리, 시각화 코드 예시
    • 회귀모델, 분류모델 기본 템플릿
  4. Cursor + ChatGPT 바이브코딩 실습
    • 실습 환경 설정법 (무료 IDE)
    • AI코드 작성 → 실행 → 수정 흐름 연습
  5. Claude / Gemini / GPT로 보고서 자동화하기
    • 실험결과 자동 요약 프롬프트 예시
    • 표/문장/그래프 자동화 흐름 실습
  6. AI 도구별 업무 적용 시나리오 정리표
    • 어떤 도구를 어떤 업무에 사용할지 매핑
    • 개인 연구에 적용할 프롬프트 계획서 작성

끝 / 감사합니다. / 문의: JUN (naebon@naver.com)

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