민감정보와 입력 금지선을 판별하기
AI 입력 전에 개인정보와 업무상 비공개 정보를 찾아 제거·대체·중단할 수 있다.
배우기
적용하기
- 가상의 신고 메모 5건에서 직접·간접 식별자를 표시한다
- 입력 가능·수정 후 가능·사용 금지로 나눈 결정표를 작성한다
산출물
데이터 사용 결정표- 각 항목의 분류와 사용 가능 여부를 근거와 함께 적었다
- 실제 개인정보·실제 신고 원문·비공개 업무자료가 포함되지 않았다
- 잔존 위험과 중단 조건을 기록했다
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학습 로드맵
모두가 먼저 공통 기반에서 데이터 경계·업무 명세·검증·문제 정의를 익힙니다. 그다음 목표에 맞는 분야별 스튜디오를 골라 학습하고, 단계마다 직접 만든 산출물로 역량을 확인하세요.
콘텐츠 역할코스는 이론·근거 사례 · 안내서는 소방 실습 · 프로젝트는 캡스톤
4공통 역량
4전문 스튜디오
31산출물
도구 사용법보다 먼저 데이터 경계, 작업 명세, 검산, 문제 정의를 산출물로 익힙니다.
01
FOUNDATION 01
데이터 경계와 안전 기준 세우기
실제 신고·사건·개인정보를 쓰지 않고도 학습할 수 있도록 공개·합성·최소화 데이터의 경계를 먼저 결정합니다.
선행 조건
- 별도 선수지식 없음
- 실제 민원·신고·사건 원문을 실습에 사용하지 않겠다는 동의
완료 역량
- 데이터를 공개·합성·내부·개인·민감 범주로 구분한다
- 출처·허용 범위·잔존 위험을 기록하고 사용 여부를 결정한다
단계 구성필수 챕터 2 · 근거 사례 0 · 실습 2 · 참고 2 · 산출물 2
첫 모듈 시작하기 →
출처와 합성 데이터 한계를 기록하기
공개 데이터와 합성 데이터의 출처·허용 범위·대표성 한계를 설명할 수 있다.
배우기
적용하기
- 공개 데이터 후보의 제공기관·갱신일·이용 조건을 확인한다
- 합성 표본에 의도적으로 빠진 집단과 재식별 가능성을 적는다
산출물
연습 데이터 카드- 출처·수집 시점·이용 조건을 기록했다
- 실제 현장을 대표하지 못하는 범위와 편향을 적었다
- 학습용 데이터이며 운영 판단 근거가 아님을 표시했다
데이터 안전 게이트
- 승인된 공개·합성·최소화 데이터만 사용했다
- 실제 사건·신고 원문과 개인정보가 없다
- 출처·확인 시점·버전을 기록했다
- AI 결과를 초안 또는 학습 결과로 표시했다
- 사람이 사용 여부를 최종 확인했다
- 공식 판단·운영 지침·현장 투입을 암시하지 않았다
다음: 데이터 사용 결정표와 연습 데이터 카드를 검토한 뒤 작업 명세 단계로 이동한다.
02
FOUNDATION 02
프롬프트를 작업 명세로 설계하기
한 번의 질문이 아니라 목적·자료·제약·출력 형식·실패 조건이 담긴 재사용 가능한 작업 명세를 만듭니다.
선행 조건
- FOUNDATION 01 산출물 통과
- 합성 사례 5건 준비
완료 역량
- 프롬프트와 컨텍스트의 역할을 분리한다
- 검사 가능한 출력 형식과 실패 조건을 명시한다
- 정상·경계·거절 사례로 명세를 시험한다
단계 구성필수 챕터 9 · 근거 사례 0 · 실습 3 · 참고 0 · 산출물 3
첫 모듈 시작하기 →
목적·대상·컨텍스트 분리하기
누가 무엇을 위해 어떤 자료를 쓰는지 한 문장으로 정의하고 필요한 컨텍스트만 제공한다.
배우기
적용하기
- 모호한 요청을 목적·사용자·입력·완료 조건으로 다시 쓴다
- 같은 업무에서 필요한 자료와 제외할 자료를 비교한다
산출물
작업 명세 1차본- 목적·사용자·입력·완료 조건이 분리되어 있다
- 제공 자료와 제외 자료가 명시되어 있다
- 실제 민감정보 없이 합성 사례만 사용했다
출력 형식과 금지 조건 고정하기
사람이 빠르게 검토할 수 있는 형식과 모델이 넘지 말아야 할 경계를 명시한다.
배우기
적용하기
- 민원 답변 초안을 사실·미확정·다음 절차 필드로 구조화한다
- 추측 금지·누락 표시·거절 조건을 추가해 전후 결과를 비교한다
산출물
구조화 출력 계약- 필수 필드·허용 값·누락 표기 규칙이 있다
- 추측·법적 단정·자동 발송을 금지했다
- 사람 검토와 승인 위치가 명확하다
자료와 테스트 사례로 명세 검증하기
자료 제공 방식과 정상·경계·거절 사례를 이용해 명세의 모호함을 줄인다.
배우기
적용하기
- 합성 회의록 5건을 정상·누락·충돌·모호·거절 사례로 구성한다
- 각 사례의 기대 출력과 실패 판정을 먼저 작성한 뒤 실행한다
산출물
합성 테스트 5건과 판정표- 정상·경계·거절 사례가 포함되어 있다
- 기대값과 실제값의 차이를 기록했다
- 실패 사례를 반영해 명세 버전을 갱신했다
작업 명세 게이트
- 승인된 공개·합성·최소화 데이터만 사용했다
- 실제 사건·신고 원문과 개인정보가 없다
- 목적·입력·출력·금지·실패 조건이 명시되었다
- 출처·확인 시점·명세 버전을 기록했다
- AI 초안을 사람이 검토하고 승인 위치를 표시했다
- 자동 발송·공식 판단·운영 사용을 암시하지 않았다
다음: 명세와 테스트 판정표를 동료가 재현한 뒤 근거·검산 단계로 이동한다.
03
FOUNDATION 03
근거를 연결하고 실패를 검산하기
그럴듯한 문장을 믿지 않고 근거 추적, 반복 검산, 사람 승인으로 결과의 한계를 드러냅니다.
선행 조건
- FOUNDATION 02 작업 명세와 테스트 5건 통과
- 출처가 분명한 공개 문서 또는 합성 원문 준비
완료 역량
- 환각과 불확실성을 식별한다
- 주장마다 근거를 추적하고 재현성을 기록한다
- 실패 사례와 사람 인계 조건을 평가한다
단계 구성필수 챕터 7 · 근거 사례 0 · 실습 3 · 참고 0 · 산출물 3
첫 모듈 시작하기 →
한계·환각·불확실성 표시하기
모델이 모르는 내용과 자료에 없는 내용을 구분하고 답변을 보류하게 한다.
배우기
적용하기
- 자료에 없는 질문을 섞어 허위 보강 여부를 확인한다
- 확인 불가·자료 충돌·정보 부족 응답 규칙을 비교한다
산출물
불확실성·거절 사례표- 자료 없음과 모델 추측을 구분했다
- 보류·거절·사람 인계 조건을 기록했다
- 과도한 확신 문장을 수정한 근거가 있다
주장과 근거를 추적 가능하게 만들기
결과의 사실 문장을 원문 위치와 연결하고 같은 입력에서 재검산할 수 있다.
배우기
적용하기
- 법령 브리프의 각 주장에 문서명·조항·확인 시점을 연결한다
- 동일 명세를 두 번 실행해 달라진 문장과 유지된 근거를 비교한다
산출물
주장-근거 대조표- 모든 사실 주장에 원문 위치와 확인 시점이 있다
- 근거가 없는 문장은 미확정 또는 삭제로 판정했다
- 재실행 차이와 버전을 기록했다
평가표와 사람 승인으로 인계하기
정상·경계·실패 사례를 같은 기준으로 평가하고 사람에게 중단·수정·승인을 요청한다.
배우기
적용하기
- 정확성·근거성·형식·안전·인계 항목으로 평가표를 만든다
- 실패 사례를 수정한 뒤 재평가하고 사람 승인 기록을 남긴다
산출물
평가 결과와 사람 승인 기록- 정상·경계·거절 사례를 같은 기준으로 평가했다
- 실패 원인·수정·재평가 결과가 연결되어 있다
- 승인자 대신 학습 검토자의 판정과 인계 조건을 기록했다
근거·검산 게이트
- 승인된 공개·합성·최소화 데이터만 사용했다
- 실제 사건·신고 원문과 개인정보가 없다
- 모든 사실 주장에 출처·확인 시점·버전이 있다
- AI 결과를 초안으로 표시하고 불확실성을 숨기지 않았다
- 실패 사례를 포함해 사람이 승인·수정·중단을 판정했다
- 공식 해석·전문 검토 완료·현장 판단을 암시하지 않았다
다음: 근거 대조표와 평가 기록을 보존한 뒤 현장 문제 정의 단계로 이동한다.
04
FOUNDATION 04
현장 문제를 학습 과제로 정의하기
도구부터 고르지 않고 사용자, 현재 기준선, 성공·실패 조건, 위험과 인계를 먼저 정의해 전문 스튜디오를 선택합니다.
선행 조건
- FOUNDATION 01~03 산출물 통과
- 운영 데이터가 아닌 공개·합성 예시 문제 준비
완료 역량
- 사용자와 현재 업무 흐름을 기준으로 문제를 진술한다
- 성공·실패·중단 조건과 기준선을 정의한다
- 필요 역량에 맞는 전문 스튜디오를 선택한다
단계 구성필수 챕터 5 · 근거 사례 0 · 실습 3 · 참고 1 · 산출물 3
첫 모듈 시작하기 →
사용자·업무 흐름·기준선 관찰하기
가상의 사용자 여정과 현재 처리 절차를 관찰해 해결할 문제와 단순 불편을 구분한다.
배우기
적용하기
- 공개 자료로 현재 업무 흐름과 대기·재작업 지점을 그린다
- 사용자·상황·필요·현재 대안이 포함된 문제 문장을 작성한다
산출물
사용자·현행 흐름 지도- 사용자와 사용 상황이 특정되어 있다
- 현재 대안과 기준선이 숫자 또는 관찰로 기록되어 있다
- AI를 쓰지 않아도 되는 대안을 함께 적었다
성공·실패·중단 조건 설계하기
성과 지표뿐 아니라 잘못된 결과의 비용과 사람이 개입할 조건을 먼저 정의한다.
배우기
적용하기
- 정상·경계·치명 실패 조건을 각각 세 가지 이상 적는다
- 비용·지연·오류의 기준선과 중단·인계 규칙을 만든다
산출물
성공·실패·인계 기준표- 성공과 실패를 관찰 가능한 조건으로 적었다
- 치명 실패는 점수와 관계없이 중단하도록 했다
- 사람 인계 시점과 필요한 증거를 명시했다
전문 스튜디오 선택 브리프 만들기
문제의 핵심 산출물과 필요한 선수 역량을 비교해 하나의 스튜디오와 보충 학습을 선택한다.
배우기
적용하기
- 행정·데이터·AI 시스템·개발 기여 경로의 산출물을 비교한다
- 선택 이유·선수 격차·학습 범위 밖 항목을 한 페이지로 정리한다
산출물
전문 스튜디오 선택 브리프- 문제·사용자·데이터·기준선·산출물이 연결되어 있다
- 선택 경로와 선수 격차를 설명했다
- 학습 프로토타입과 운영 시스템의 경계를 명시했다
문제 정의·분기 게이트
- 승인된 공개·합성·최소화 데이터만 사용했다
- 실제 사건·신고 원문과 개인정보가 없다
- 사용자·현행 기준선·성공·실패 조건을 기록했다
- 출처·확인 시점·문제 정의 버전을 기록했다
- 사람이 경로 선택과 중단·인계 조건을 검토했다
- 학습 과제를 공식 사업·운영 지침·현장 배치로 표현하지 않았다
다음: 선택 브리프에 맞는 전문 스튜디오 하나를 우선 이수한다.
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공통 기반 프로젝트 아이디어
문제 정의→데이터·권한→기준선→학습용 검증 프로토타입→평가→한계·인계의 증거 묶음을 만듭니다. 자기학습 이정표이며 인증이 아니다.
프로젝트 아이디어에서 학습 과제 고르기분야별 학습 코스
분야별 학습 코스는 이 로드맵의 깊이 학습을 담당하는 교과서입니다. 각 모듈의 THEORY 챕터로 원리를 익힌 뒤 LAB 안내서에서 적용하세요. 전체 교과서·필터·검색 →
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Git 완전 정복
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pandas 데이터 분석 입문
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설치 없이 SQLite로 — 데이터를 쌓고 꺼내 묻는 표준 언어 SQL을 처음부터.
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컴퓨터·개발 기초 입문
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주소창에 엔터를 치면 페이지가 뜨기까지 — DNS·HTTP·HTML·CSS·렌더링의 1초.
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병렬화·통신·PD 분리·라우팅·SLO를 근거 기반 기술 브리프로 종합.
LLM 추론·AI 인프라 · 3/3 로드맵 1개 모듈에서 사용 읽기 →L3 심화28개 챕터
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