AI Academy 10주 과정 요약본

AI가 처음인 직원도 실습 없이 읽을 수 있도록 업무 사례와 해설을 담았습니다. 구체적인 실행 방법과 실습 파일은 주차별 교안에서 확인할 수 있습니다.

AI 활용은 맡길 업무를 고르고, 원하는 결과를 설명하고, 결과를 확인하는 일에서 시작합니다. 같은 작업을 반복하게 되면 수식이나 업무도구로 만들고, 필요한 데이터를 연결해 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.

한눈에 보는 과정

처음에는 1~3장으로 기본기를 익히고, 이후 자신의 업무와 가까운 장을 읽으면 됩니다. 마지막에는 업무 중 다시 확인할 기준을 모았습니다. 본문의 사례는 교육용이며, 실제 판단에는 해당 업무의 원자료와 적용 기준을 사용합니다.

1. AI 업무의 출발점

AI를 업무에 활용하려면 무엇을 맡기고 무엇을 사람이 확인할지부터 정해야 합니다. 처음에는 평소 만들어지는 자료로 반복 작업의 일부를 처리하고, 결과를 확인할 수 있는 작은 업무가 적합합니다.

AI가 만드는 초안의 특성

생성형 AI는 요청과 주어진 자료를 바탕으로 글이나 표, 코드를 만듭니다. 회의록 양식을 찾는 데서 나아가 내 메모를 회의록으로 정리할 수 있습니다. 다만 문장이 자연스럽다는 사실이 내용의 정확성을 뜻하지는 않습니다. 자료에 없는 정보를 보충하거나, 논의 중인 내용을 확정된 사실처럼 바꿀 수 있습니다. 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만드는 현상을 ‘환각’이라고 부릅니다.

따라서 AI의 결과는 검토할 초안으로 받습니다. “없는 정보는 미정으로 표시해 달라”는 조건은 도움이 되지만 오류를 완전히 막지는 못합니다. 실제 업무에 쓰는 날짜·금액·담당·결정사항은 제공한 자료와 대조할 수 있어야 합니다.

준비와 검토까지 포함한 효율

자동화 후보를 고를 때는 재료, 반복성, 검토비용을 함께 봅니다. 회의 메모나 Excel 표처럼 이미 준비된 자료가 있고, 비슷한 형식의 작업이 반복되며, 결과를 짧게 확인할 수 있다면 좋은 출발점입니다. 핵심 정보가 담당자의 기억이나 현장에만 있다면 먼저 설명할 수 있는 자료로 정리해야 합니다. 그 자료를 사용하는 AI에 제공해도 되는지도 확인합니다.

효율은 AI의 응답 속도로만 판단하지 않습니다. 자료 준비, 요청 작성, 결과 확인과 수정까지 합친 시간이 직접 처리할 때보다 줄어야 합니다. 예를 들어 회의록 작성에 40분이 들던 일을 자료 준비부터 초안 생성까지 10분, 확인과 수정에 15분으로 마쳤다면 절감시간은 15분입니다. 이는 설명용 계산이며 실제 효과는 몇 번 사용해 보며 확인합니다.

반복될수록 요청을 준비하는 수고도 줄어듭니다. 사업은 달라도 공고문에서 제출일·장소·부수를 찾는 방식은 재사용할 수 있습니다. 반대로 결과가 맞는지 알아보려고 원래 업무를 처음부터 다시 해야 한다면 맡기는 범위나 확인 방식을 조정해야 합니다.

작은 단계와 사람의 판단

‘보고서 작성’에는 자료 정리, 쟁점 파악, 기술적 판단, 문장 작성, 최종 승인이 함께 들어 있습니다. 이 중 필요한 항목 추출, 목차 초안, 용어 통일처럼 입력과 결과가 분명한 단계를 먼저 맡깁니다. 어떤 안을 채택할지, 현장 조건에 맞는지, 대외 제출이 가능한지는 담당자가 판단합니다.

처음 만드는 업무도구가 반드시 프로그램일 필요는 없습니다. 회의 메모를 정해진 형식으로 바꾸는 요청문과 결과 확인 순서만 있어도 반복해서 사용할 수 있습니다. 날짜와 참석자 등 입력은 바꾸되 분류와 확인 기준은 유지하는 방식입니다. 이렇게 작은 결과를 실제 업무에서 확인한 뒤 필요한 기능을 더하면 오류의 원인도 찾기 쉽습니다.

내 업무에 적용하기 전에는 맡길 단계, 준비할 자료, 사람이 확인할 항목을 한 문장으로 설명해 봅니다. 세 가지가 분명하면 AI의 도움을 받으면서도 업무 판단의 기준을 유지할 수 있습니다.

2. 원하는 결과를 얻는 요청법

‘프롬프트’는 AI에게 전달하는 요청문입니다. 어떤 자료로 누구에게 필요한 결과를 만들지 분명하게 설명하는 것이 중요합니다.

요청을 점검하는 일곱 가지 관점

다음은 필수 서식이 아니라, 요청에서 빠진 내용을 점검하는 기준입니다. 단순한 문장 수정은 목적과 조건만으로 충분할 수 있습니다.

역할을 ‘전문가’로 지정해도 정확성이 보장되지는 않습니다. 역할은 관점과 문체를 잡는 데 도움을 주며, 실제 품질은 자료와 처리 기준, 결과 확인에 달려 있습니다. ‘모든 내용을 빠짐없이 세 줄로’처럼 충돌하는 조건은 피합니다.

회의록 요청과 결과의 차이

회의록을 ‘정리해 달라’고만 하면 독자와 분류 방식은 AI가 추정하게 됩니다. 공유 대상과 후속 업무에 필요한 항목을 다음처럼 알려줍니다.

아래 메모를 회의에 참석하지 않은 직원도 이해할 수 있는 부서 공유용 회의록으로 정리해줘. 논의와 결정을 구분하고, 할 일은 담당·기한과 함께 표로 보여줘. 메모에 없는 정보는 미정으로 표시해줘.

설명용 메모에 “창호 변경안에 긍정적, 원가 검토 후 재논의. 박 과장이 구조팀에 용량 확인”이라고 적혀 있다고 가정해 보겠습니다. 적절한 결과는 ‘논의사항: 창호 변경안 검토 중’, ‘할 일: 용량 확인, 담당 박 과장, 기한 미정’입니다. 긍정적 의견은 변경 확정이 아니며, 기록에 없는 기한은 채울 수 없습니다. 미정 표시가 있어야 다음에 무엇을 정해야 하는지도 보입니다.

대화의 범위와 구체적인 수정

AI가 변경안을 결정사항으로 적었다면 “원가 검토 후 재논의할 사안이므로 논의사항으로 옮겨줘. 다른 항목은 유지해줘”라고 요청합니다. 문제 위치, 수정 이유, 유지할 범위를 알리는 방식입니다. 표현만 다듬을 때도 숫자·기한·조건은 바꾸지 말라고 덧붙입니다.

같은 문서는 대화를 이어가고, 업무가 달라지면 대화를 나누어 이전 숫자와 조건이 섞이지 않게 합니다. 수정이 길어지거나 원자료가 바뀌면 목적과 현재 파일·버전을 다시 알려줍니다.

잘 나온 요청은 분류와 표 형식 같은 공통 기준을 보관하고 매번 새 자료로 바꾸어 씁니다. 결과를 받은 뒤에는 정한 기준이 실제로 지켜졌는지 확인합니다.

3. 문서 검토와 근거 확인

AI로 문서를 검토하는 목적은 길이를 줄이는 데 그치지 않습니다. 업무에 필요한 조건을 찾아 근거를 확인하고, 변경된 내용을 실제 준비에 반영할 수 있어야 합니다.

요약부터 검증까지 서로 다른 역할

요약은 문서의 핵심을 짧게 설명하는 일이고, 추출은 제출일이나 필요 부수처럼 지정한 정보를 찾는 일입니다. 비교는 이전 자료와 최신 자료의 같은 항목을 대조하는 일이며, 검증은 결과가 원문과 일치하는지 확인하고 업무에 사용할지 판단하는 일입니다. 요약이 잘되었다고 다른 작업까지 끝난 것은 아닙니다.

전체 내용을 파악할 때는 요약부터 읽어도 좋습니다. 제출 준비처럼 중요한 조건을 놓치면 안 되는 업무에서는 필수 항목을 추출하고 확인한 다음 보고용 요약을 만드는 편이 적합합니다. 요약에서 빠졌다는 이유만으로 해당 조건이 없다고 판단해서는 안 됩니다.

기준 문서와 확인 가능한 근거

먼저 문서 안의 번호·날짜·버전과 공식 게시 정보를 보고 기준 문서를 정합니다. 파일명의 ‘최종’이나 내려받은 날짜만으로 최신본을 판단하지 않습니다. 비교할 때도 ‘A는 최초공고, B는 변경공고’처럼 역할을 명시해야 이전 조건과 최신 조건이 섞이지 않습니다.

추출 결과는 값, 짧은 원문, 위치를 함께 받습니다. “평가서 6부”라는 답만 보면 원본 포함 여부나 익명처리 조건을 놓칠 수 있지만, 관련 문구와 쪽수가 있으면 주변 조건까지 확인할 수 있습니다. 먼저 요청한 항목이 빠짐없이 다뤄졌는지 보고, 날짜·수량·단위·예외처럼 준비를 바꾸는 중요 정보를 원문과 대조합니다.

읽기 어려운 스캔이나 누락된 별첨 때문에 찾지 못한 내용도 있을 수 있습니다. ‘찾지 못함’, ‘다른 자료 필요’, ‘읽기 어려움’을 구분하면 다음 행동이 보입니다. AI에게 다시 검토하게 하는 것은 보조 점검이며, 사람이 실제 원문을 확인한 것과 같지는 않습니다. 확인 결과는 ‘일치’, ‘수정’, ‘추가 확인’으로 남기면 됩니다.

변경 내용에서 실제 할 일로

설명용 사례로 최초 안내에는 ‘증빙자료 사본 제출’, 변경 안내에는 ‘증빙자료 원본 제출’이라고 적혀 있다고 가정해 보겠습니다. 같은 자료에 적용되는 조건임을 두 원문에서 확인했다면, 다음 할 일은 사본만 준비한 항목을 찾아 원본 확보 여부를 확인하는 것입니다. ‘조건 변경’이라는 보고가 구체적인 준비 작업으로 이어집니다.

반대로 이전 문구가 최신 문서에서 보이지 않는다고 요건이 없어졌다고 단정할 수는 없습니다. 다른 첨부로 이동했거나 별도 기준이 적용될 수 있으므로 확인할 자료와 질문을 남깁니다. 변경이 없는 제출 장소나 부수 등 중요 조건도 함께 기록해야 바뀐 부분에 집중하다 나머지를 놓치지 않습니다.

확인된 변경은 작업 목록으로 옮기고, 담당자와 내부 완료기한은 사람이 정합니다. 공고의 제출일과 부서의 자료 취합일은 서로 다른 기준입니다. 최종 공유본에는 현재 기준 문서, 확인한 사실, 남은 질문을 구분해 두어야 다음 담당자도 무엇을 바로 적용하고 무엇을 더 확인할지 알 수 있습니다.

4. Excel 정리와 반복 작업 자동화

AI는 표의 문제 점검부터 수식 작성, 반복 문서 생성까지 도울 수 있습니다. 결과의 정확성을 좌우하는 것은 데이터의 의미와 처리 기준입니다.

데이터의 의미와 표기 통일

‘도시계획부’와 ‘도시부’를 사람은 같은 부서로 알아보지만, Excel은 서로 다른 값으로 계산할 수 있습니다. 같은 뜻의 표기를 한 가지 기준으로 맞추는 표준화가 필요한 이유입니다. 부서명과 진행상태를 통일하고, 날짜는 실제 날짜 값으로 인식되는지 확인합니다. 금액은 계산 단위부터 정해야 합니다. ‘2.5억’을 원 단위로 바꾸려면 단위에 맞게 환산해야 하며, 글자 ‘억’만 지워서는 안 됩니다.

빈칸과 0도 구분합니다. ‘계약금액 미정’을 0원으로 채우면 확인되지 않은 값이 확정 금액처럼 보입니다. 모르는 값은 보존하고 확인할 목록으로 관리합니다.

교육과정의 중복 사례에서는 같은 프로젝트가 두 번 입력됐지만 한쪽에만 담당자가 있습니다. 같은 건임을 확인한 뒤 담당자가 있는 행을 남기면 중복과 정보 누락을 함께 해결할 수 있습니다. 뒤쪽 행을 무조건 삭제하면 건수는 줄어도 담당자 정보가 사라질 수 있습니다. 중복 처리는 삭제 개수보다 어떤 정보를 남기는지가 중요합니다.

수식과 매크로의 역할

한 번 받은 표의 문제 점검과 정리는 AI에 직접 요청할 수 있습니다. 계속 값이 바뀌는 시트에서 합계를 갱신하려면 수식이, 여러 시트를 만들고 양식을 채우는 동작을 반복하려면 매크로가 적합합니다. 매크로는 Excel이 정해진 절차를 순서대로 실행하도록 만든 코드입니다.

수식은 함수 이름보다 데이터가 있는 열과 범위, 원하는 조건, 결과를 넣을 셀로 요청합니다. “도시계획부의 진행중 프로젝트 금액을 모두 더하고 싶다”처럼 설명하고, 선택되는 행과 계산 방식을 함께 해설받습니다. 사용하는 Excel 버전도 알려야 실제 환경에서 지원하는 방법을 받을 수 있습니다.

실적증명서를 자동 생성한다면 원본의 각 항목을 양식의 어느 칸에 넣을지 정합니다. 출처와 동작을 확인한 매크로를 사본에서 실행해 한 건의 항목·금액·날짜가 맞는지 본 뒤 전체로 확장합니다. 같은 이름의 결과가 있을 때 중단할지 새 이름으로 만들지도 정해 두어야 합니다.

실행 결과와 업무 기준의 대조

‘5억 이상’에는 정확히 5억원인 건이 포함되지만 ‘5억 초과’에는 빠집니다. 수식이 오류 없이 숫자를 보여줘도 조건은 틀릴 수 있습니다. 이렇게 조건이 갈리는 경계값을 별도로 확인해야 합니다.

AI의 결과는 원본 대조나 별도 Excel 계산으로 확인합니다. 정리 전후 행 수와 식별번호, 전체·부서별 합계, 변경기록을 대조하고 바꾸지 않았다는 항목도 표본으로 확인합니다. 행 수와 총합만 같다고 모든 값이 보존된 것은 아니며, AI가 변경사항을 기록에서 빠뜨렸을 수도 있습니다. 중요한 제출 자료는 주요 항목의 전체 대조처럼 검증 범위를 넓힙니다.

자동 생성 문서는 개수와 내용이 모두 맞아야 합니다. 여러 장이 만들어졌어도 같은 프로젝트 정보가 반복됐다면 실패입니다. 서로 다른 건과 마지막 건, 빈칸이 있는 건을 확인하고 원본과 검증을 마친 결과를 함께 보관합니다.

5. 반복 업무를 도구로 만드는 원리

부서와 진행상태를 바꾸며 실적을 반복 검색한다면, 조건에 따라 목록·건수·합계가 함께 바뀌는 전용 화면이 유용합니다. AI는 이런 작은 업무도구를 만드는 데도 활용할 수 있습니다.

AI의 코드 작성과 브라우저의 실행

웹툴은 브라우저에서 사용하는 업무도구입니다. HTML은 입력창과 결과표 같은 화면 구조, CSS는 색과 간격 같은 모양, JavaScript는 검색과 계산 같은 동작을 담당합니다. 이를 HTML 파일 하나에 담아 내 컴퓨터에서 실행합니다.

AI는 코드를 작성하고, 완성된 도구는 브라우저가 실행합니다. 별도로 AI 연결 기능을 넣지 않았다면 버튼을 누를 때마다 AI가 답을 새로 만드는 것은 아닙니다. 같은 코드와 조건에서 같은 입력에 같은 결과를 내는 특성을 결정적이라고 합니다. 다만 잘못 정한 규칙도 일관되게 실행되므로 같은 결과가 반복된다는 사실이 정답을 보장하지는 않습니다.

자료가 외부로 전송되는지는 실행 위치만이 아니라 코드의 연결·저장 기능에 달려 있습니다. 외부 연결 없이 처리하도록 만든 기본 도구라도 기능을 추가했다면 데이터가 어디로 이동하는지 다시 확인합니다.

입력과 처리 규칙 및 정답 기준

“실적 검색기를 만들어줘”에는 필요한 조건이 빠져 있습니다. 어떤 표를 받을지인 입력, 어떤 행을 고르고 계산할지인 처리, 무엇을 보여줄지인 출력, 잘못된 값에 어떻게 대응할지인 예외를 먼저 정리합니다. AI가 이해한 내용을 설명하게 하면 누락과 오해를 코드 작성 전에 바로잡을 수 있습니다.

예를 들어 수자원부와 진행중을 선택했다면 두 조건을 모두 만족하는 프로젝트만 표시해야 합니다. 수자원부의 완료 건이나 다른 부서의 진행중 건이 섞이면 잘못된 결과입니다. 해당 행을 원본에서 직접 골라 도구의 목록과 대조하고, 그 행들의 금액만 더해 합계까지 확인합니다. 이 사례에서 정답은 숫자 하나뿐 아니라 선택된 대상과 계산 범위가 함께 맞는 상태입니다.

완료 기준도 “잘 작동한다”보다 “조건을 바꾸면 목록·건수·합계가 같은 대상 기준으로 함께 바뀐다”처럼 확인 가능한 문장으로 정합니다. 처음에는 필요한 검색과 집계에 집중하고, 저장이나 다른 데이터 연결은 다음 단계로 분리합니다.

단계별 확인과 정상 파일 보관

표 읽기, 부서 검색, 상태 검색과 합계, 오류 안내 순서로 기능을 확장합니다. 표를 제대로 읽는지 확인한 뒤 검색을 추가해야 문제가 생겼을 때 원인을 좁히기 쉽습니다. 한 번 통과한 기능도 수정 후 다시 확인합니다. 이를 회귀 테스트라고 하며, 새 기능 때문에 기존 기능이 깨졌는지 알아보는 과정입니다.

입력도 바꿔 봅니다. 행 수를 줄이면 실제 건수가 줄어야 하고, 같은 표를 다시 읽어도 이전 자료와 중복 누적되면 안 됩니다. 결과가 없는 조건과 빈 입력도 확인합니다. 계산값은 같은 자료를 Excel에서 별도로 계산한 결과와 대조하되, 비교에 쓰는 범위와 조건도 확인합니다.

읽을 수 없는 금액을 0원으로 바꾸면 불완전한 합계가 정상처럼 보입니다. 문제가 있는 행과 이유를 알려주고, 일부 행을 제외했다면 정상·오류 건수를 구분해야 합니다. 새 입력에 오류가 생겼을 때 직전 결과를 그대로 남겨 새 결과로 오해하게 해서도 안 됩니다.

각 단계에서 확인을 마친 파일을 다른 이름으로 저장합니다. 수정 요청에는 현재 파일, 사용한 입력, 문제를 일으킨 순서, 기대 결과와 실제 결과를 함께 전달합니다. 문제가 길어질 때 돌아갈 기준은 AI 대화기록이 아니라 확인하고 저장한 정상 파일입니다.

6. 공공데이터 연결과 결과 해석

7~9주차는 도구가 제공기관의 자료를 받아 공고를 검색하고 개찰결과까지 조회하도록 연결합니다. 개찰은 제출된 입찰 내용을 열어 확인하는 절차입니다. 핵심은 무엇을 요청했고, 어느 범위의 자료를 받았으며, 그 결과로 어디까지 판단할 수 있는지 이해하는 것입니다.

외부 자료를 요청하는 방식

API는 프로그램이 다른 시스템의 기능이나 데이터를 이용하는 접점입니다. 민원실에 서류와 기간을 적어 신청하듯, 도구도 조건에 맞춰 자료를 요청합니다. 요청을 보내는 일을 ‘호출’, 돌려받은 내용을 ‘응답’이라고 합니다. AI는 도구 제작을 돕고, 도구는 제공기관의 API에서 공고 데이터를 받습니다.

요청에는 정확한 주소인 엔드포인트, 기간·공고명 같은 요청조건, 이용 권한을 확인하는 인증키 등이 필요합니다. 같은 나라장터에서도 용역과 공사처럼 업무구분에 맞는 기능을 골라야 합니다. ‘지난주 공고’도 게시일 기준인지 마감일 기준인지에 따라 결과가 달라집니다. 어떤 자료가 필요한지는 사람이 정하고, AI는 그 뜻을 요청 형식에 맞추도록 돕습니다.

응답은 JSON이라는 형식으로 받을 수 있습니다. JSON은 ‘공고명’, ‘공고번호’처럼 값마다 이름표가 붙은 자료라고 이해하면 됩니다. 도구는 이름표를 찾아 값을 화면의 해당 항목에 표시합니다. 공고기관과 수요기관처럼 이름이 비슷해도 뜻이 다른 값을 바꾸어 연결하지 않아야 합니다.

이름표와 정상 응답 기준은 서비스마다 다릅니다. AI의 정리는 공식 문서와 실제 응답으로 확인합니다. 예시 자료가 보이는 것과 실제 연결 성공도 구분합니다. 조달청 입찰공고정보서비스에서 제공 범위와 기능을 확인할 수 있습니다.

인증키는 실제 값이 담긴 코드·설정 파일·요청주소를 통해 공개되지 않도록 하고, AI 대화나 공유 자료에도 남기지 않습니다.

받은 범위와 자료를 연결하는 기준

8주차의 ‘전체 126건 중 20건’은 조건에 맞는 공고가 126건이지만 이번 요청으로는 첫 20건만 받았다는 뜻입니다. 화면에 20행이 보인다고 해당 기간의 공고가 모두 20건인 것은 아닙니다. 목록 API는 결과를 여러 페이지로 나누어 제공할 수 있고, 교육용 도구는 그중 첫 페이지를 보여줍니다.

현재 목록에 특정 기관의 공고가 없어도 전체에 없다고 판단할 수 없습니다. 전체 분석에는 필요한 자료를 모두 받았는지 확인해야 합니다. 화면에는 전체 건수와 실제 받은 건수를 구분합니다.

여러 자료를 연결할 때는 ‘같은 대상을 찾는 기준’도 중요합니다. 공고번호와 차수는 계산할 수량이 아니라 대상을 구분하는 식별값입니다. 차수 000을 숫자 0으로 바꾸면 원래 표현을 잃을 수 있으므로, 앞자리 0을 포함해 글자 그대로 유지합니다. 공고명이 비슷하더라도 번호와 차수가 다르면 같은 건으로 섞지 않습니다.

9주차에서는 선택한 공고의 번호와 차수로 개찰 상태를 확인하고, 그 응답에서 받은 입찰분류번호와 재입찰번호 등을 다음 조회에 사용합니다. 앞 요청의 결과가 다음 요청의 입력이 되는 구조입니다. 번호를 사람이 다시 옮겨 적는 수고는 줄지만, 올바른 공고와 회차를 이어 보고 있는지 확인하는 일은 남습니다.

조회 결과와 업무 상태의 구분

응답을 받았다는 사실만으로 조회가 성공한 것은 아닙니다. 공고 목록 대신 인증 오류나 잘못된 조건을 알리는 설명이 올 수도 있습니다. 먼저 요청이 정상 처리됐는지 확인하고, 그다음 자료의 유무와 업무 상태를 읽습니다.

빈 결과표만 보고 ‘유찰’이나 ‘참가업체 없음’으로 표시하면 안 됩니다. 공고번호·차수·기간이 틀렸을 수도 있습니다. 원인을 확인하지 못했다면 ‘결과가 확인되지 않습니다’라고 표현합니다. 개찰 상태를 먼저 조회하는 이유도 여기에 있습니다. 교안의 업체별 결과 조회는 개찰완료 건을 대상으로 하므로, 유찰·재입찰과 같은 상태를 구분한 뒤 필요한 정보를 요청합니다.

결과표의 개찰 1순위는 최종낙찰자를 뜻하지 않습니다. 개찰순위를 ‘낙찰업체’로 바꾸어 표시하지 말고, 최종낙찰 여부가 필요하다면 그 목적에 맞는 공식 정보와 진행 상황을 별도로 확인합니다. 조달청 낙찰정보서비스도 개찰순위와 최종낙찰자 정보를 구분해 제공합니다.

공고를 바꾸면 이전 개찰 상태와 업체별 결과도 함께 비워야 합니다. B공고를 선택했는데 A공고의 업체들이 남아 있으면 실제 자료라도 잘못된 판단으로 이어집니다. 필요한 때만 추가 요청하고, 이미 받은 상세값은 재사용하되, 화면의 제목·번호·상태·결과가 모두 현재 선택한 공고를 가리키도록 합니다.

7. 만든 도구의 공유와 관리

완성한 도구를 동료가 사용할 수 있게 하려면 접속 방법뿐 아니라 사용 범위와 확인한 기능을 함께 알려야 합니다. 공유 이후에도 결과의 정확성을 유지하는 일이 필요합니다.

파일 공유와 웹 배포

HTML 파일을 동료에게 보내면 각자 자신의 컴퓨터에서 복사본을 엽니다. 한 사람이 수정해도 다른 사람의 파일은 바뀌지 않습니다. 웹 배포는 같은 주소로 도구를 제공하는 방식입니다. 배포본을 갱신하면 그 주소에서 새 버전을 사용할 수 있습니다.

10주차에서는 GitHub에 파일과 변경 이력을 보관하고, GitHub Pages로 HTML을 웹사이트로 제공합니다. 같은 주소에 접속한다고 입력자료까지 공동 저장되는 것은 아닙니다. 자료 저장이나 이용자별 권한은 별도로 설계해야 합니다.

공개할 내용과 실제 작동 확인

교육과정의 공개 배포 방식에서는 HTML과 함께 올리는 파일에 실제 인증키, 개인정보, 회사 내부자료가 없어야 합니다. 화면에 보이지 않아도 코드나 설정 파일 안에 들어 있으면 확인 대상입니다. 공개 가능 범위는 회사의 운영 기준에 맞춥니다.

설명용 사례

공고 조회 도구에서 인증키를 매번 입력하는 것이 번거로워 config.js라는 별도 설정 파일에 저장했다고 가정합니다. 개인 컴퓨터에서는 편리하지만 이 파일을 공개 사이트에 함께 올리면 키도 노출될 수 있습니다. 파일을 나누어 저장하는 것만으로 접근이 보호되지는 않습니다. 공개본에서는 실제 키 파일을 제외하고, 그 파일에 의존하는 기능도 배포 방식에 맞게 바꾼 뒤 확인합니다.

배포 검증은 화면이 열리는지 확인하는 데서 끝나지 않습니다. 실제 검색이나 계산을 실행해 기준 결과와 대조하고, 다른 브라우저에서도 확인합니다. 외부 API는 제공기관의 접근 허용 조건 등에 따라 배포 주소에서 조회가 달라질 수 있습니다.

사용 범위와 정상 버전 남기기

도구와 함께 용도, 필요한 입력, 지원하는 기능, 아직 지원하지 않는 범위를 짧게 안내합니다. 첫 20건만 조회하는 도구라면 전체 결과로 오해하지 않도록 표시합니다. 버전 이름과 마지막 정상 파일을 보관하고, 수정 후에는 기존 기능도 다시 확인합니다.

인증키 노출을 발견했다면 현재 파일에서 키를 지우는 것으로 끝내지 않습니다. 과거 변경 기록이나 복사본에 남을 수 있으므로 해당 키를 폐기하거나 교체하고, 담당자와 공개 범위를 확인합니다.

적용 기준은 공개 가능한 파일인지, 배포 환경에서 실제로 작동하는지, 사용자가 도구의 범위를 이해할 수 있는지입니다.

업무 적용 전 확인표

AI나 업무도구를 사용하기 전에 아래 기준으로 작업을 한 번 점검합니다. 검토의 깊이는 오류가 실제 업무에 미치는 영향에 맞춥니다.

업무를 설명하는 기본 문장

이 일의 목적은 무엇이고, 사용할 자료는 무엇인지 설명합니다. 자료에 적용할 규칙과 원하는 결과 형식을 정합니다. 없는 정보와 잘못된 입력을 어떻게 다룰지 알리고, 결과를 확인할 원문이나 정답 사례를 제시합니다.

예를 들어 “부서별 프로젝트 실적을 확인하려고 합니다. 첨부한 표에서 부서와 진행상태가 모두 일치하는 행을 골라 목록·건수·금액 합계를 보여주세요. 금액 미정은 0원으로 바꾸지 말고 확인할 항목으로 표시해 주세요”라고 요청할 수 있습니다.

오류를 수정할 때에는 현재 파일, 사용한 입력, 기대한 결과, 실제 결과를 함께 전달합니다. ‘다시 잘해 달라’는 요청보다 어디가 어떻게 다른지 설명하면 수정할 범위가 명확해집니다.

자료 기준과 참고

이 자료는 사내 AI 기초 활용 1~10주차 교안과 4주차 실습 데이터 해설지를 재구성한 핵심편입니다. 사례는 이해를 돕기 위한 교육용 내용이며 특정 공고의 현재 조건이나 최종 결과를 제시하지 않습니다. 서비스의 세부 이용 조건은 실제 사용 시 최신 공식 자료를 확인합니다.

• 나라장터 입찰공고정보서비스 — 공고 데이터의 제공 범위와 요청 조건
• 나라장터 낙찰정보서비스 — 개찰 상태와 순위 및 낙찰 관련 정보
• GitHub Pages 공식 설명 — 파일을 웹사이트로 제공하는 방식
• GitHub의 민감한 데이터 제거 안내 — 인증키 노출과 변경 이력의 처리