[내일배움캠프] 사전캠프 (3일차)

오늘 한 일

 

• AI Literacy (1-3 ~1-4)

1-3 생성형 AI와 LLM의 원리

1. LLM이란?

 LLM : Large Language Model (거대 언어 모델)

 - 언어를 이해 X, 예측 O

 - 문장을 수치화(벡터화) : 임베딩

 - 임베딩을 완료한 정보를 바탕으로 트랜스포머 연산을 통해 이해

 

2. 파인튜닝과 RAG

파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정) : LLM의 특정 매개변수를 수정하는 작업

 - 새로운 DATA SET 학습, LLM의 답변 자유도 값 수정 등등

 - 장점 : 작업속도가 빠름 (매개변수만 조정하면 됨)

 - 단점 : 결과를 보는데까지 시간이 오래걸림

 

RAG(검색증강생성) : LLM이 참고해서 답변을 만들 수 있는 새로운 정보의 장을 활용하는 방법

 - 기존의 학습된 내용 + 추가적인 정보

 - Web에 있는 내용/서버 문서의 내용/핸드폰 그림 등을 참고하게 하는..

 - 단순 스크래핑 XXXX

 - 스크래핑 한 정보를 가공해야 RAG임

 - 장점 : 별도의 학습 X

 - 단점 : 설계, 구축, 적용, 유지보수 작업 필요. 정말 많은 비용이 듦

 

[과제] LLM을 활용해서 내 직무관련 업무의 문서 만들어보기

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📁 1. 품질관리 계획서 (Quality Control Plan)

문서명: 2026년 1분기 공정 품질관리 계획서
작성부서: 품질팀
작성자: ○○○
작성일: 2026.02.11

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1. 목적

본 계획서는 생산 공정의 품질 안정화 및 불량률 감소를 목표로 한다.

2. 적용 범위

• 생산라인 A 전 공정
• 원자재 입고 ~ 최종 출하 검사

3. 품질 목표

항목목표치

공정 불량률	1.5% 이하
고객 클레임	월 0건
공정 Cpk	1.33 이상

4. 관리 항목

• 공정 온도, 압력, 반응시간 관리
• LOT별 샘플링 검사
• 설비 점검 주기 관리

5. 개선 활동

• 주 1회 공정 데이터 분석
• 월 1회 품질 회의
• 불량 발생 시 24시간 이내 원인 분석

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📁 2. 공정 점검 체크리스트

문서명: 생산라인 A 일일 품질 점검표

점검 항목기준점검 결과이상 여부조치사항

반응 온도	80±2℃	79℃	정상	-
압력	1.2 bar	1.5 bar	이상	설비 점검 요청
외관 검사	기포 없음	기포 발견	이상	LOT 격리

✔ 점검 주기: 일 1회
✔ 이상 발생 시 즉시 품질팀 보고

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📁 3. 불량 보고서 (Defect Report)

문서명: 불량 발생 보고서
보고일: 2026.02.11
제품명: 반도체 세정액 A
LOT No.: 260211-A

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1. 불량 내용

• 표면 기포 발생
• 기준 대비 0.5% 농도 초과

2. 발생 공정

• 혼합 공정 2단계

3. 원인 분석 (5 Why 분석)

1. 왜 기포가 발생했는가? → 교반 속도 과다
2. 왜 교반 속도가 과다했는가? → 설정값 오류
3. 왜 설정값 오류가 있었는가? → 작업자 입력 실수
4. 왜 검증되지 않았는가? → 이중 확인 프로세스 부재
5. 왜 프로세스가 없었는가? → SOP 미개정

4. 개선 조치

• 설정값 자동 제한 시스템 도입
• 작업자 교육 재실시
• SOP 개정 완료 (2026.02.12)

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📁 4. 개선 보고서 (Quality Improvement Report)

개선 주제: 교반 공정 불량률 감소

개선 전

• 불량률: 3.2%
• 주요 원인: 교반 조건 편차

개선 활동

• 교반 속도 자동화
• 작업자 재교육
• SPC 관리 도입

개선 후

• 불량률: 1.4%
• Cpk: 1.45

📉 불량률 56% 감소

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📁 5. 품질 회의록

회의명: 2월 품질 정기회의
일시: 2026.02.11
참석자: 생산팀, 품질팀, 설비팀

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1. 1월 품질 현황

• 평균 불량률 1.8%
• 클레임 0건

2. 주요 이슈

• 교반 공정 조건 편차 발생

3. 결정 사항

• 자동 설정 시스템 도입
• 월간 품질 KPI 공유

 

1-4 프롬프트 기초 - AI에게 잘 묻는법

1. 프롬프트란?

LLM한테 입력하는 모든 문장. = LLM에게 던지는 지시문

 

프롬프트 요소

지시(Instruction)	LLM이 수행해야 하는 명령
입력 값 (Input Data)	LLM이 받아 들일 값, 그림, 글 등등
문맥 (Context)	추가적인 정보, 어조, 말투
출력 지시자 (Output Intidator)	출력 틀, 양식
예시 (Example)	사용자가 원하는 추가적인 예시

 

매개변수 요소

자유도(temperature)	LLM의 답변 자유도를 설정하는 값
최대 토큰 수(token)	LLM이 소화할 수 있는 최대 토큰 수

자유도가 너무 높으면 환각 발생, 너무 낮으면 추론능력 낮아짐

LLM의 용량이 클 수록 토큰 수를 늘릴 수 있다.

 

 

2. 프롬프트 기법 종류

Prompt Engineering : 프롬프트를 조정하는 활동

 

Zero-Shot Prompting : 모델에 예시 없이 원하는 작업을 지시하여, 사전 학습된 일반적인 지식만으로 문제 해결

 - 장점 : 별도의 학습을 수행하지 않고 지시문만 명료하게 작성하면 됨. 사용자 입장에서 직관적, 간편

 - 단점 : LLM의 기존에 학습된 내용에 의존

 

Few-Shot Prompting : 프롬프트 내에 소수의 관련 예시를 포함시켜서 AI모델의 성능을 향상시키는 프롬프트 엔지니어링 기법

 - 장점 : 예시를 포함하여 다음 출력 결과를 예상할 수 있음

 - 단점 : 예시가 명확해야 하며, 정확한 답변을 원할 수록 더 많은 예시와 예외처리가 필요함

 

Chain-of-Thought Prompting(생각의 사슬) : 복잡한 문제를 해결할 때, 정답을 바로 제시하는 대신 사고 과정을 단계별로 거쳐 추론하도록 유도하는 방식

 - 장점 : LLM이 추론해나가는 과정을 볼 수 있어서 만약 잘못 추론한 부분이 있으면 피드백하기 쉬움

 - 단점 : 필요 없는 내용까지 방대해질 수 있으며, 답변을 후처리 가공이 필요할 수 있음

 

Tree of Thoughts(생각의 나무) : 복잡한 문제 해결 과정을 나무처럼 여러 가지 가능성을 탐색하고 최적의 경로를 찾는 방식

 - 장점 : 여러 해결책을 구할 수있

 - 단점 : 어느 답이 제일 적절한지, 환각은 없는지 검증을 해야 하거나 검증이 어려움

 

Structured prompting(구조화 지시) : 구조를 갖춰서 절차지향적으로 프롬프트를 작성하는 방법

 - 장점 : LLM이 절차를 수행하는데 가장 직관적인 방법

 - 단점 : 사람보다 기계의 입장에서 프롬프트를 이해하도록 작성하는데 초점을 둬야..

 

Generated Knowledge Prompting(지식 생성) : 응답 정확도와 추론 능력을 향상시키기 위한 프롬프트 엔지니어링 기법

 - 장점 : 모델이 지식을 정리하고 사고 기반을 만들기 때문에 정확도와 추론력 향상에 도움

 - 단점 : 생성된 지식이 부정확할 경우 잘못된 정보를 기반으로 답이 더 크게 틀릴 위험

 

 

[과제] 오늘 배운 프롬프트 기법의 예시들을 내 직무 관련 업무와 연관지어서 TIL에 작성

Few-Shot Prompting

다음은 불량 유형 예시입니다.

예시1:
현상: 표면 스크래치
원인: 이송 롤러 마모
분류: 설비 요인

예시2:
현상: 농도 편차
원인: 작업자 설정 오류
분류: 인적 요인

이제 아래 사례를 같은 형식으로 분류하세요.

현상: 특정 구간 두께 불균일
원인: 노즐 압력 변동

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현상: 특정 구간 두께 불균일
원인: 노즐 압력 변동
분류: 설비 요인

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📌 분류 근거

노즐 압력은 설비 조건(Equipment Parameter)에 해당하며, 압력 변동은 장비의 제어 불안정·밸브 이상·압력 센서 오차 등 설비적 요인에서 기인할 가능성이 높습니다.

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혹시 과제라면, 이렇게 한 줄 더 덧붙이면 더 좋아 보여요 👇

노즐 압력은 공정 설비의 제어 변수이므로, 해당 불량은 설비 요인으로 분류하는 것이 타당하다.

 

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• SQL (2-1 ~ 2-7)

2-1 2주차 오늘 배울 것

1주차 복습

SQL문이란 :  DB에서 데이터를 조회하기 위한 언어. SQL 문법을 이용하여 DB에 명령을 내리는 것을 Query한다고 함

비교연산자 (<,>,=,<>)

구문 (IN, BETWEEN, LIKE)

조건 (AND, OR, NOT)

 

2-2 엑셀 대신 SQL로 한번에 계산하기 (SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX)

숫자 연산 기호도 SQL에서 사용가능!

 

숫자 연산 종류

+	더하기
-	빼기
*	곱하기
/	나누기

 

SUM(컬럼) : 합계

AVG(컬럼) : 평균

select sum(food_preparation_time) total_food_preparation_time,
       avg(delivery_time) avg_food_delivery_time
from food_orders

 

 

COUNT(컬럼) : 데이터 갯수 (※ 컬럼명 대신 1 혹은 * 사용가능)

DISTINCT : 몇개의 값을 가지고 있는지 구할 때 (ex. 주문건은 10개인데 주문 한 사람은 5명인 경우 -> 5가 출력됨)

select count(1) count_of_orders,
       count(distinct customer_id) count_of_customers
from food_orders

 

 

MIN(컬럼) : 최솟값

MAX(컬럼) : 최댓값

select min(price) min_price,
       max(price) max_price
from food_orders

 

2-3 WHERE 절로 원하는 데이터를 뽑고, 계산해보기

[실습]

1. Query를 적기 전에 흐름을 정리해보기

2. 구문으로 만들기

3. 전체 구조로 합치기

 

ex. 주문 금액이 30000원 이상인 주문건의 갯수 구하기

select count(order_id) count_of_orders
from food_orders
where price>=30000

 

ex. 한국 음식의 주문 당 평균 음식가격 구하기

select avg(price) as average_price
from food_orders
where cuisine_type='Korean'

 

2-4 GROUP BY로 범주별 연산 한 번에 끝내기

Group by : 여러번의 Query 없이 카테고리를 지정하여 수식 함수로 연산 가능

 

Group by 기본 구조

select 카테고리컬럼(원하는컬럼 아무거나),
       sum(계산 컬럼),
from
group by 카테고리컬럼(원하는컬럼 아무거나)

 

ex. 음식 종류별 주문 금액 합계

select cuisine_type,
       sum(price) sum_of_price
from food_orders
group by cuisine_type

 

2-5 Query 결과를 정렬하여 업무에 바로 사용하기 (ORDER BY)

Order by : 정렬문

 

Order by 기본구조

select 카테고리컬럼(원하는컬럼 아무거나),
       sum(계산 컬럼),
from
group by 카테고리컬럼(원하는컬럼 아무거나)
order by 정렬을 원하는 컬럼 (카테고리컬럼(원하는컬럼 아무거나), sum(계산 컬럼) 둘 다 가능)

 

 

ex. 음식 종류별 주문 금액 합계를 '주문 금액 합계' 기준으로 오름차순 정렬

select cuisine_type,
       sum(price) sum_of_price
from food_orders
group by cuisine_type
order by sum(price)

 

 

정렬의 종류

- 오름차순 : 생략

- 내림차순 : desc

 

2-6 SQL 구조 마스터 - WHERE, GROUP BY, ORDER BY로 완성되는 SQL 구조

SQL문의 기본 구조

select
from
where
group by
order by

 

2-7 실습문제

 

음식 종류별 가장 높은 주문 금액과 가장 낮은 주문금액을 조회학, 가장 낮은 주문금액 순으로 (내림차순) 정렬하기

select cuisine_type,
	   min(price) min_price,
	   max(price) max_price
from food_orders 
group by cuisine_type 
order by min(price) desc

---

• 퀘스트 풀기

2) 이제 좀 벌었으니 flex 한 번 해볼까요?!

5번
select product_name, price
from products

6번
select *
from products
where product_name in ('프로')

7번
select *
from products
where product_name like ('갤%')

8번
select sum(price) 
from products

 

3) 상품 주문이 들어왔으니 주문을 처리해봅시다!

9번
select customer_id
from orders
where amount>=2

10번
select *
from orders
where amount>=2
and order_date>'2023-11-02'

11번
select *
from orders
where amount<3
and shipping_fee>15000

12번
select *
from orders
order by shipping_fee desc

4) 이제 놀만큼 놀았으니 다시 공부해봅시다!

13번
select name, track
from sparta_students

14번
select *
from sparta_students
where track<>'Unity'

15번
select *
from sparta_students
where enrollment_year in (2021, 2023)

16번
select enrollment_year
from sparta_students
where track='Node.js'
and grade='A'