생성형 AI 활용 연구소

  🤖 두 AI가 본 한국 관광 50년 데이터 분석 비교 핵심 요약:  한국관광공사의 50년간 관광 데이터를 두 AI가 분석한 결과를 비교해보니, 각각 다른 관점과 강점을 보여주었습니다. Claude AI는 경제적 통찰에, Genspark AI는 정량적 분석과 미래 전망에 뛰어났습니다.  최근 AI를 활용한 데이터 분석이 대세입니다. 과연 AI는 50년이라는 방대한 시간의 한국 관광 데이터를 얼마나 깊이 있게 분석할 수 있을까요? 여기 두 AI,  클로드(Claude) 와  젠스파크(Genspark) 가 같은 데이터를 놓고 벌인 흥미로운 분석 대결이 있습니다. 두 AI는  공공데이터포털의 '한국관광공사_관광 연도별 통계' (1975~2024년) 데이터를 기반으로 각각 분석 보고서를 내놓았습니다. 이들의 분석을 심층 비교하며 어떤 인사이트를 제공하는지, 강점과 약점은 무엇인지 살펴보겠습니다. 📊 분석 개요 이번 분석에서는 1975년부터 2024년까지 50년간의 한국 관광 통계 데이터를 바탕으로 두 AI가 생성한 분석 보고서를 심층 비교했습니다. 데이터는 한국관광공사에서 제공한 공식 통계를 활용했으며, 각 AI가 어떻게 같은 데이터를 다르게 해석하고 분석하는지 살펴보았습니다. 📈 데이터 출처:   한국관광공사_관광 연도별 통계 (공공데이터 포털) 26배 관광객 증가 (63만→1,637만명) 50년 분석 기간 (1975-2024) 6.86% 연평균 성장률 (CAGR) 🔍 두 AI 분석 결과 살펴보기 Claude AI의 접근법 📋 Claude AI 분석 결과 보기 Claude AI는  "관광수지 패러독스" 라는 독창적인 개념을 도입했습니다. 이는 방한 관광객은 꾸준히 증가했지만, 한국인의 해외여행이 더 급속히 늘어나면서 50년 중 33년(66%)이 관광수지 적자를 기록한 현상을 말합니다. 💡 Claude AI의 핵심 발견: • 3단계 성장 사이클: 초기 성장(1975-1990) → 급성장...

코딩 없이 공공 데이터 분석하기: Claude로 분석한 용인시 도서관 데이터로 본 인사이트 #Claude   #데이터분석   #공공데이터   #데이터시각화 데이터가 중요하다고들 하지만, 막상 데이터를 마주하면 어디서부터 시작해야 할지 막막할 때가 많습니다. 특히 코딩이나 복잡한 분석 툴에 익숙하지 않다면 더욱 그렇죠. 하지만 생성형 AI 덕분에 이제 누구나 데이터 분석가가 될 수 있는 시대가 열렸습니다. 이런 흥미로운 사실들을 코딩 한 줄 없이, 단 몇 번의 질문만으로 어떻게 발견할 수 있었을까요? 오늘 이 글에서는 '경기도 용인시 도서관 대출 순위' 공공 데이터를 활용해,  Google Gemini 와 대화하며 데이터 속 숨은 인사이트를 찾고, 이를 멋진 인포그래픽으로 시각화하는 전 과정을 생생하게 보여드리겠습니다. 1단계: 데이터 준비 및 질문 던지기 모든 분석의 시작은 데이터입니다. 저는  공공데이터포털 에서 '경기도 용인시_도서관 도서대출 순위 정보' CSV 파일을 내려받았습니다. 이 파일에는 어떤 책이, 어떤 도서관에서 얼마나 대출되었는지에 대한 정보가 담겨 있습니다. 과거에는 이 데이터를 분석하려면 엑셀의 피벗 테이블을 돌리거나, 파이썬(Python) 같은 프로그래밍 언어로 코드를 작성해야 했습니다. 하지만 이제는 Claude 에게 파일을 그냥 '업로드'하고, 한국어로 질문하면 됩니다. 업로드한 CSV 파일을 분석해서 경기도 용인시 도서관 대출 트렌드를 알려줘. 2단계: Claude의 즉각적인 데이터 분석 놀랍게도, Gemini는 파일을 즉시 이해하고 주요 내용을 요약해주었습니다. 어떤 책, 저자, 출판사가 인기가 많은지, 그리고 어느 도서관의 대출이 가장 활발한지 등을 정리된 텍스트로 보여주었죠. 코딩 한 줄 없이 데이터의 전반적인 그림을 파악할 수 있었습니다. Claude 가 찾아낸 주요 인사이트 (초기 분석) -  인기 도서:  '흔한남매', '추리 천재 엉덩이 탐정' 등 ...

  Gemini 활용 전문가 팁 Gemini Deep Research 200% 활용법 AI에게 '알아서' 리서치를 시키는 것을 넘어, '최고의 결과물'을 받아내는 2단계 프롬프트 전략 Google Gemini의 'Deep Research' 기능, 정말 강력하죠. 하지만 "어떻게 질문해야 이 기능을 제대로 쓸 수 있을까?" 고민해 본 적 없으신가요? 원하는 답변 대신 너무 광범위하거나 초점이 맞지 않는 결과를 받아보고 실망한 경험도 있으실 겁니다. 오늘은 이 고민을 한 번에 해결해 드릴, 정말 간단하면서도 강력한  ' 2단계 메타 프롬프팅'  전략을 소개합니다. 이 방법은 AI 전문가가 아닌 일반 사용자 누구나 따라 할 수 있으며, 여러분을 단순한 '질문자'에서 AI의 잠재력을 이끌어내는 '프로젝트 감독'으로 만들어 줄 것입니다. 핵심 아이디어는 이렇습니다. "최고의 리서치 프롬프트를 내가 직접 쓰는 대신,  Gemini에게 '최고의 프롬프트를 만들어달라'고 먼저 요청 하는 것" 입니다. AI가 자기 자신을 가장 잘 아는 원리를 이용하는 거죠! 2단계로 완성하는 '전문가급 리서치' 이제부터 딱 두 단계만 따라 해보세요. 놀라운 결과물을 얻게 될 겁니다. 1  프롬프트 '설계도' 요청하기 먼저, 우리가 어떤 정보를 원하는지 Gemini에게 알려주고, 그에 맞는 완벽한 'Deep Research 실행용 프롬프트'를 만들어달라고 요청합니다. 아래 템플릿을 복사해서 여러분의 주제에 맞게 내용을 채워보세요. # 페르소나 당신은 Google Gemini의 'Deep Research' 기능에 대해 완벽하게 이해하고 있는 최고의 프롬프트 엔지니어입니다. 당신의 임무는 사용자의 연구 목표를 기반으로, Deep Research 기능의 성능을 극한까지 끌어낼 수 있는 가장 효과적이고 정교한 ...