기본 콘텐츠로 건너뛰기

[생성형 AI 모델(Gemini Advanced, Claude 3 Opus, GPT-4o)들에 대한 스프레드시트 데이터 분석 능력 비교]

생성형 AI 모델 (Gemini Advanced, Claude 3 Opus, GPT-4o) 데이터 분석 능력 비교

1930년부터 2014년까지의 월드컵 경기 데이터 (아래 시트) 를 3가지 생성형 AI 모델 (Claude AI, GPT-4o, Gemini Advanced)을 사용하여 분석하고, 그 결과를 비교 분석해보았습니다. 각 모델별로 스프레드시트 데이터를 어떻게 분석하고 시각화하여 월드컵 경기의 추세와 특징을 어떻게 설명을 하고 있는지 비교 평가 해보았습니다.

테스트용 스프레드시트 데이터는 1930년부터 2014년까지 월드컵 경기에 대한 데이터 (개최연도, 개최지, 승리국가, 준우승 국가, 평균 관중 수, 총 경기수, 골 수, 평균 골 수) 입니다.


Google Spreadsheet 데이터 원본 링크

월드컵

연도

개최지

승리국

준우승

평군관중

참가팀

경기수

골 스코어

평균 골수

1930 World Cup Uruguay

1930

Uruguay

Uruguay

Argentina

32,808

13

18

70

3.9

1934 World Cup Italy

1934

Italy

Italy

Czechoslovakia

21,353

16

17

70

4.1

1938 World Cup France

1938

France

Italy

Hungary

20,872

15

18

84

4.7

1950 World Cup Brazil

1950

Brazil

Uruguay

Brazil

47,511

13

22

88

4

1954 World Cup Switzerland

1954

Switzerland

Germany

Hungary

29,562

16

26

140

5.4

1958 World Cup Sweden

1958

Sweden

Brazil

Sweden

23,423

16

35

126

3.6

1962 World Cup Chile

1962

Chile

Brazil

Czechoslovakia

27,912

16

32

89

2.8

1966 World Cup England

1966

England

England

Germany

48,848

16

32

89

2.8

1970 World Cup Mexico

1970

Mexico

Brazil

Italy

50,124

16

32

95

3

1974 World Cup Germany

1974

Germany

Germany

Netherlands

49,099

16

38

97

2.6

1978 World Cup Argentina

1978

Argentina

Argentina

Netherlands

40,679

16

38

102

2.7

1982 World Cup Spain

1982

Spain

Italy

Germany

40,572

24

52

146

2.8

1986 World Cup Mexico

1986

Mexico

Argentina

Germany

46,039

24

52

132

2.5

1990 World Cup Italy

1990

Italy

Germany

Argentina

48,389

24

52

115

2.2

1994 World Cup United States

1994

United States

Brazil

Italy

68,991

24

52

141

2.7

1998 World Cup France

1998

France

France

Brazil

43,517

32

64

171

2.7

2002 World Cup Korea & Japan

2002

Korea & Japan

Brazil

Germany

42,269

32

64

161

2.5

2006 World Cup Germany

2006

Germany

Italy

France

52,491

32

64

147

2.3

2010 World Cup South Africa

2010

South Africa

Spain

Netherlands

49,670

32

64

145

2.3

2014 World Cup Brazil

2014

Brazil

Germany

Argentina

53,592

32

64

171

2.7

2018 World Cup Russia

2018

Russia

France

Croatia

47,371

32

64

169

2.6

(** 이 통계는 https://en.wikipedia.org/wiki/FIFA_World_Cup 에서 발췌한 것입니다 **)

각 모델별 질문 “질문: 평균 관중수 추이 분석해주세요. 필요하면 차트도 그려서 설명” 에 대한 각 모델별 분석 결과 요약

  • Claude AI: 표 형태로 데이터를 제시하고, 시대별 특징을 요약하는 텍스트 설명을 제공했습니다. 하지만 시각적인 자료가 없고, 설명이 다소 장황하다는 단점이 있었습니다.
  • GPT-4o: 차트를 통해 연도별 평균 관중 수 변화를 시각적으로 보여주고, 간결한 텍스트 설명을 제공했습니다. 하지만 차트의 시각적인 요소가 부족하고, 1994년 이후 감소 추세에 대한 설명이 없었습니다.
  • Gemini Advanced: Altair 라이브러리를 사용하여 인터랙티브한 시각화를 제공하고, 상세한 텍스트 설명과 함께 상관계수를 제시하여 통계적인 근거를 뒷받침했습니다. 

종합 평가

세 가지 모델 중 Gemini Advanced가 가장 우수한 분석 결과를 제공했습니다. 시각적인 자료와 텍스트 설명의 조화, 구체적인 수치 언급, 분석 결과에 대한 근거 제시 등이 균형 있게 이루어져 사용자가 정보를 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 했습니다. 다만, 

결론


이번 비교 분석을 통해 생성형 AI 모델이 월드컵 경기 데이터와 같은 스포츠 데이터 분석에 유용하게 활용될 수 있음을 확인했습니다. 특히, Gemini Advanced 모델은 뛰어난 분석 능력과 시각화 기능을 바탕으로 데이터에 대한 깊이 있는 이해를 돕는 결과를 제공했습니다.

여기서 한가지 놀라웠던 점은, Gemini Advanced 가 분석한 결과 내용중에는 2002년 한일 월드컵때에 관중수가 1994년 대비 거의 반토막 나고 1998년 보다 다소 감소한 결과에 대해서 다음과 같이 분석 설명을 했다는 사실에 놀라울 따름입니다.

‘다만, 2002년 한일 월드컵에서는 평균 관중 수가 다소 감소하는 모습을 보였는데, 이는 개최국의 지리적 위치나 경기 시간 등이 현지 관중의 참여에 영향을 미쳤을 수 있습니다.”

이 결과로 인하여 모든 스프레드시트 데이터 분석에서 Gemini Advanced 가 가장 우수한 것으로 일반화할 수는 없습니다. 단편적인 월드컵 경기 데이터만으로 평가한 결과임을 참고하여 주시기 바랍니다. 

—---------------------------------------------------------------------------------------

Claude 3 Opus :

질문: 평균 관중수 추이 분석해주세요. 필요하면 차트도 그려서 설명

답변:

평균 관중수 추이를 분석해 보겠습니다. 데이터를 연도순으로 정렬하고, 평균 관중수의 변화를 살펴보면 다음과 같습니다.

이를 그래프로 나타내면 다음과 같습니다:

분석 결과:

  • 1930년대부터 1950년대까지 평균 관중수는 2-3만 명 수준이었습니다.
  • 1950년 브라질 월드컵에서 평균 관중수가 크게 증가한 후, 1960년대부터 1980년대 중반까지 4-5만 명 수준을 유지했습니다.
  • 1994년 미국 월드컵에서 평균 관중수가 약 69,000명으로 크게 증가했지만, 이후 다시 4-5만 명 수준으로 감소했습니다.
  • 2000년대 들어 평균 관중수는 소폭 증가하는 추세를 보이며, 2014년 브라질 월드컵에서는 약 53,600명을 기록했습니다.

전반적으로 평균 관중수는 1950년대 이후 꾸준히 증가해 왔으며, 1994년 미국 월드컵에서 정점을 찍은 후 다소 감소했지만, 최근 다시 증가 추세에 있습니다. 이는 월드컵의 인기와 규모가 지속적으로 성장해 왔음을 보여줍니다. 다만 개최국의 스타디움 규모, 경제 상황, 축구 인기도 등 다양한 요인에 따라 평균 관중수에는 등락이 있었던 것으로 보입니다.

GPT-4o

연도별 월드컵 평균 관중수 추이를 분석한 결과입니다. 아래 차트는 각 대회가 열린 연도에 따른 평균 관중수의 변화를 시각적으로 나타냅니다.

분석 결과 요약:

  • 1930-1960년대: 초기 월드컵 대회에서는 평균 관중수가 비교적 낮았으나, 1950년 브라질 월드컵에서 관중수가 급증한 것을 볼 수 있습니다.
  • 1970-1990년대: 이 시기 동안 평균 관중수는 지속적으로 증가했으며, 특히 1994년 미국 월드컵에서 가장 높은 관중수를 기록했습니다.
  • 2000년대 이후: 최근 월드컵 대회에서도 여전히 높은 관중수를 유지하고 있으며, 2014년 브라질 월드컵과 2010년 남아프리카 공화국 월드컵에서도 많은 관중이 경기를 관람했습니다.

이러한 추이는 월드컵의 인기가 지속적으로 증가하고 있으며, 전 세계적으로 많은 팬들이 경기를 관람하러 온다는 것을 보여줍니다. 추가적으로 궁금한 사항이나 다른 분석이 필요하시면 말씀해 주세요. ​​

—---------------------------------------------------------------------------------

Gemini Advanced (Gemini 1.5 Pro)

월드컵 개최 연도(Year)별 평균 관중 수(Average attendance)의 추이를 분석하고 시각화하여 보여드리겠습니다.

이미지로 표시된 차트



연도별 월드컵 평균 관중 수 추이를 나타내는 그래프를 보면, 대체로 시간이 지남에 따라 평균 관중 수가 증가하는 추세를 보입니다. 특히 1994년 미국 월드컵에서 크게 증가한 이후로 높은 수준을 유지하고 있습니다.

이는 월드컵이 전 세계적으로 인기를 얻으면서 더 많은 사람들이 경기장을 찾게 된 것으로 해석할 수 있습니다. 또한, 경기 수와 참가 팀 수의 증가 또한 평균 관중 수 증가에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다.

다만, 2002년 한일 월드컵에서는 평균 관중 수가 다소 감소하는 모습을 보였는데, 이는 개최국의 지리적 위치나 경기 시간 등이 현지 관중의 참여에 영향을 미쳤을 수 있습니다.

전반적으로 월드컵은 시간이 지남에 따라 더 많은 관중을 끌어모으는 스포츠 행사로 성장해왔으며, 이는 월드컵의 세계적인 인기와 위상을 반영한다고 볼 수 있습니다.

참고로 연도와 평균 관중 수 간의 상관계수는 0.708로, 비교적 강한 양의 상관관계를 나타냅니다. 즉, 연도가 증가함에 따라 평균 관중 수도 증가하는 경향이 통계적으로 유의미하다는 것을 의미합니다.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

GPT-5, 제대로 활용하는 프롬프트 완벽 가이드 (실용 예제 포함)

  GPT-5, 제대로 활용하는 프롬프트 완벽 가이드 (실용 예제 포함) 새로운 AI 시대의 게임 체인저, GPT-5의 잠재력을 120% 끌어내는 방법을 알아봅니다. 참고 자료:  이 포스트는 OpenAI의 공식  'GPT-5 prompting guide'  문서를 바탕으로, 독자들의 이해를 돕기 위해 예시와 설명을 추가하여 재구성되었습니다. 최근 공개된 OpenAI의 새로운 플래그십 모델,  GPT-5 는 단순히 똑똑한 챗봇을 넘어섰습니다. 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 복잡한 코딩 작업까지 수행하는 '에이전트(Agent)'로서의 능력이 비약적으로 발전했죠. 하지만 이런 강력한 도구도 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과는 천차만별입니다. 이 글에서는 GPT-5의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는 핵심적인 프롬프트 작성법을 구체적인 상황별 예시와 함께 알기 쉽게 설명해 드립니다. 이제 막 GPT-5를 시작하는 분부터, 더 높은 수준의 활용을 고민하는 분들까지 모두에게 유용한 가이드가 될 것입니다. 🤔 "AI가 똑똑해졌는데, 왜 아직도 프롬프트 가이드가 필요한가요?" 좋은 질문입니다. 많은 분들이 '최신 AI는 알아서 잘 해주는데, 굳이 복잡한 프롬프트 기법을 배워야 하나?'라고 생각하실 수 있습니다. 결론부터 말하자면,  고급 추론이 가능하다는 것 과  항상 내가 원하는 최적의 결과를 주는 것 은 다르기 때문입니다. GPT-5에게 프롬프트 가이드가 여전히 중요한 핵심 이유는 다음과 같습니다. 다양한 시나리오 대응:  GPT-5는 매우 복잡하고 긴 맥락을 처리할 수 있지만, 같은 질문이라도 어떻게 구조화하고 조건을 제시하느냐에 따라 결과물의 품질이 크게 달라집니다. 가이드는 특정 목적(보고서 작성, 코드 생성 등)에 맞춰 최적의 지시 구조를 제시합니다. 모델의 모든 기능 활용:  GPT-5는 멀티모달, 확장된 토큰 길이 등 새로운 기능이 많습니다. 사용자가 이런 기능을 의식적...

일반 사용자가 체감하는 GPT-5 vs GPT-4, Gemini Deep Think 심층 비교

🚀 AI 혁신의 새 시대 GPT-5 vs GPT-4 완전 비교 가이드 - 당신이 알아야 할 모든 것 🎯 들어가며: AI의 대학생이 박사가 되었다 ChatGPT를 사용해보신 분들이라면 이런 경험이 있으실 겁니다. "이메일 한 문장만 수정해달라고 했는데 왜 전체를 다시 써주지?" 또는 "분명히 구체적인 조건을 줬는데 왜 일부는 무시하고 자기 마음대로 하지?" 이런 답답함이 바로 GPT-4의 한계였습니다. 🏫 쉬운 비유로 이해하기 GPT-4 는  똑똑하지만 자기 고집이 센 대학생 과 같았습니다. 유창하게 대화하고 창의적이지만, 때로는 선생님(사용자)의 지시를 자기 방식대로 해석하곤 했죠. GPT-5 는  경험 많은 박사급 전문가 처럼 행동합니다. 당신의 요구사항을 정확히 이해하고, 신뢰할 수 있는 답변을 제공하며, 복잡한 업무도 체계적으로 처리합니다. 🔄 GPT-4에서 느꼈던 아쉬운 점들 1. 지시 불복종 문제 📝 실제 예시 사용자 요청:  "이 보고서에서 '매출 증가율' 섹션만 한국어로 번역해주세요" GPT-4 반응:  전체 보고서를 번역하거나, 매출 증가율 외에 다른 섹션도 함께 번역 문제점:  명확한 범위 제한을 무시하고 "도움이 될 것 같아서" 추가 작업 수행 2. 환각(Hallucination) 현상 환각이란?  AI가 그럴듯하지만  완전히 틀린 정보를 자신 있게 제시 하는 현상입니다. 마치 모르는 것을 아는 척하는 사람과 같죠. ⚠️ 위험한 예시 질문:  "2023년 대법원 판례 중 개인정보보호와 관련된 중요한 판결은?" GPT-4의 잘못된 답:  실제로는 존재하지 않는 판례를 구체적인 사건명과 함께 제시 위험성:  법률, 의료 등 정확성이 중요한 분야에서 심각한 문제 야기 가능 ✅ GPT-4의 장점 • 유창하고 자연스러운 대화 • 뛰어난 창의성과 스토리텔링 • 이미지, 음성 등 다양한 형태 처리 • 폭넓은 지식 기반 ❌ GPT-4의 한계 • ...

[알아두면 쓸모 있는 구글 문서 팁] 문서 공유시- 사용자 이름 대신에 익명의 동물이 표시 되는 이유와 동물 종류

구글 드라이브에는 다른 유사 서비스에서는 제공하지 않는 구글 만의 유니크한 기능들이 있다 구글 문서를  불특정 다수에게 전체 공개로 공유할 수 있습니다. 불특정인이 구글 문서에 접속한 경우 익명의 동물로 표시됩니다.  ' 웹에 공개' 또는 '링크가 있는 사용자' 공유 설정을 선택하면 인식할 수 없는 이름이나 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 파일에서 인식할 수 없는 이름을 볼 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다. 메일링 리스트와 파일을 공유합니다. Google 계정이 없는 사용자와 파일을 공유하며, 그 사용자가 다른 사용자에게 공유 초대를 전달했습니다. 내 파일을 수정할 수 있는 누군가가 파일을 다른 사용자와 공유했습니다. 다른 사용자가 자신의 Google 계정 이름을 변경했습니다. 공유 설정 페이지에서 해당 사용자 이름 위로 마우스를 이동하여 이메일 주소를 확인하세요. 익명의 동물 다른 사용자에게 개별적으로 보기 또는 수정 권한을 부여하거나 메일링 리스트에 속해 있는 경우에만 사용자 이름이 표시됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정하면 파일을 보고 있는 사용자의 이름이 표시되지 않습니다. 대신 다른 사용자가 익명으로 라벨이 지정되어 표시되고 각 익명 사용자는 다양한 익명의 동물로 나열됩니다. 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정했지만 특정 사용자와 파일을 공유하는 경우 파일을 공유한 사용자의 이름이 표시됩니다. 그 외 다른 사용자가 파일을 볼 때는 익명으로 나타납니다. 비공개 파일의 익명 동물 파일 권한을 '링크가 있는 사용자'로 설정한 다음 이를 '특정 사용자'로 변경하면 다음과 같은 경우 여러 익명의 동물이 표시될 수 있습니다. 누군가 파일을 여러 번 여는 경우에는 익명의 동물 목록에서 오래되고 연결이 끊긴 세션을 강제 종료하는 데 조금 시간이 걸릴 수 있습니다. 누군가 온...

[팁] Google Slide 프리젠테이션시 모든 한글폰트가 '굴림체' 로 바뀌는 현상을 해결한 크롬 확장 프로그램 소개

구글 문서도구인 구글 슬라이드를 이용하여 프리젠테이션을 많이 하는 분들을 위한 희소식 현재 구글 슬라이드에서는 슬라이드 편집시 사용한 고유 한글 폰트들은 프리젠테이션 모드로 전환할 경우는 모두 '굴림체' 로 바뀌어 표시가 되는 불편함이 있었습니다. 예). 슬라이드 편집에서 사용한 '궁서체' 한글 폰트는, 프리젠테이션 모드에서는 '굴림체'로 바뀌어 디스플레이됨 예). 슬라이드 편집 모드 - '궁서체' 폰트 사용 프리젠테이션 모드에서 '굴림체' 로 변경됨    따라서, 이러한 현상을 해결하는 크롬 확장 프로그램이 개발 되었습니다.  크롬 확장 프로그램 명 - ShowAsis 입니다. 크 롬 웹스토어 링크 -  https://goo.gl/PVPkZz 이 확장 프로그램을 사용하여 슬라이드 프리젠테이션을 하면, 편집 모드의 폰트 그대로 프리젠테이션시에도 그대로 한글 폰트로 디스플레이 됩니다. 단, 단점은 슬라이드가 애니메이션 슬라이드가 있는 경우는 애니메이션이 동작하지 않습니다. ----------------------- G Suite/Google Apps 전문 블로그 -  charlychoi.blogspot.kr 도서 '기업과 학교를 위한 구글크롬북'

[알아두면 쓸모 있는 구글 Meet 팁] 구글 Meet에서 컴패니언 (Companion) 모드가 무엇이고 왜? 필요한가요?

  구글 Meet 에서 컴패니언 (Companion) 모드란 무엇이고 왜? 필요한가 지난 1월13일자  구글 영문 공식 블로그 에서  구글의 화상회의 도구인 Google Meet 에 컴패니언 (Companion) 모드 기능이 추가 되었다는 발표가 있었습니다. 이 모드가 무엇이고 왜? 필요한지 알아보도록 하겠습니다. 여러분들은 구글의 대표적인 화상회의 도구인 Google Meet 로 화상 회의를 얼마나 자주 하나요? Google Workspace 에 기본 기능으로 포함되어 있는 Google Meet 는 코로나19 펜데믹 이후로 많은 기업에서 활용하고 있을 것입니다. 그동안 한 회의실에서 여러명이 모여 화상 회의를 하는 경우 대부분은 하나의 노트북을 대표로 지정하고 나머지 참석자들은 노트북 주변에 모여서 회의 (비디오+음성)를 하거나, 아니면 각자의 노트북으로 화상 회의에 연결한 후 마이크를 mute 를 하여 참여해야만 하는 불편함이 있었습니다. (이유는 한 회의실안에서 화상회의시 여려명이 마이크를 On 하면 소위 하울링 또는 Audio Feedback 현상이 발생하기 때문)   구글은 Google Meet 로 화상 회의시 이러한 불편함을 없애기 위해서 소위 컴패니언 모드 기능을 추가하였습니다. 즉, 한 회의실에서 여러명이 회의에 참여할 경우 하나의 컴퓨터 또는 Google Meet 전용 하드웨어인 화상회의 기기를 메인으로 연결하고 나머지 참여자들은 각자의 노트북에서 컴패니언 모드로 접속 할 수 하도록 한 것입니다. 즉, 컴패니언 모드로 접속한 사용자는 자동으로 오디오와 비디오는 Off 가 나머지 기능들만 활성화 (화면공유, 손들기, 다른 참여자와 채팅, 자막 사용) 되어 회의에 참여 할 수가 있게 되었습니다. 이 기능은 개인 gmail 사용자 뿐만아니라 Google Workspace 의 모든 사용자들이 사용할 수 있게 업데이트 되었습니다. Google Meet 로 화상 회의에 참여 할 경우 컴패니언 모드로 접속을 하는 방법에는 ...