[러닝랩] 과학기술 혁신 리빙랩(생활실험실) 방법론 3.0 연구회

(정기 8차) 리빙랩 3.0 AI 추천 로직 고도화 실무 작업

▣ 일시 : 2026년 9월 9일(수) 18:00~21:00

▣ 장소 : 대전창업허브 1층 회의실 (대면)

▣ 주제 : 리빙랩 3.0 AI 추천 로직 고도화 실무 작업

▣ 참석자 : 총 6명 (강성일, 이철주, 김인수, 정종백, 안진용, 이종현)

▣ 주요 내용

1. 학습개요

⚪ 주제: 리빙랩 3.0 AI 추천 로직 고도화 실무 작업

⚪ 핵심 키워드: LLM 입력 파라미터, 프롬프트 엔지니어링, 단계별 추천 로직, 할루시네이션 저감, 타당성 검증, 플랫폼 화면 설계, 개념검증(PoC)

⚪ 활동 개요: 기존 회차에서 도출한 LLM 입력 파라미터와 단계별 추천 프롬프트를 실제 입력 사례에 적용하여 정합성을 재검토하고, 지시어 구조와 출력 규격을 정교화함. 고도화 전후 프롬프트의 추천 결과를 동일 조건에서 비교 검증하여 정확도와 타당성을 확인하고, 검증 결과를 플랫폼 화면 설계 요소 및 개념검증(PoC) 추진 계획과 연계하여 점검함.

2. 학습 모임 내용

2.1 학습 목표

⚪ 기 구조화된 LLM 입력 파라미터 체계의 정합성을 점검하고, 입력 단위 및 값 범위의 표준화 기준을 마련한다.

⚪ 리빙랩 4단계 프로세스별 추천 프롬프트를 템플릿화하여 산출물의 일관성과 추천 정밀도를 높인다.

⚪ 고도화 전후 프롬프트의 추천 결과를 비교 검증하여 로직의 정확도와 신뢰성을 확보한다.

⚪ 검증된 로직을 플랫폼 설계 요소로 연계하고, 개념검증(PoC) 추진 계획과 회원별 역할 분담을 구체화한다.

2.2 학습 내용

2.2.1 기 구조화된 LLM 입력 파라미터 체계의 정합성 재검토 및 고도화

⚪ 내용: 사용자 상황 맞춤형 입력 변수(목표, 팀 구성, 자원 등)의 실효성을 점검하고 항목 체계를 재정비함.

⚪ 활동: 기존에 구조화한 파라미터를 실제 입력 사례에 적용하여 누락·중복 항목을 확인하고, 비전·목표·팀 상황(인원 및 예산 등) 등 필수 기초 데이터의 입력 단위와 값의 범위를 표준화함. AI 전문가 자문을 통해 도출된 구조적 변수를 반영하여 파라미터 간 상호 영향관계 및 우선순위(가중치) 설정 방향을 검토함.

⚪ 학습 포인트: 입력 데이터의 표준화 수준이 LLM의 인식 오류를 좌우하므로, 항목을 추가하는 것보다 값의 단위와 범위를 통일하는 작업이 선행되어야 함을 확인함.

2.2.2 단계별 최적 활동 추천 프롬프트의 정교화 및 재설계

⚪ 내용: 리빙랩 4단계 프로세스(문제 탐색, 공동 창조, 실행, 평가)별 프롬프트 명령어를 고도화함.

⚪ 활동: 기존 초안 프롬프트 적용 시 단계별로 출력 편차가 발생하는 지점을 분석하여 지시어 구조를 단계별 템플릿 형태로 재정비함. 입력된 팀 상황과 목표에 따라 데이터 분석, 시뮬레이션 등 최적 도구(Tool)를 매칭하는 규칙을 프롬프트 내 조건 형태로 구체화하고, 산출물의 양식·분량·서술 형식을 고정하는 출력 규격을 정의함.

⚪ 학습 포인트: 프롬프트를 단계별 템플릿과 조건문 구조로 분리하면, 사용자 입력 상황이 달라지더라도 일정 수준 이상의 결과물을 안정적으로 확보할 수 있음.

2.2.3 고도화 프롬프트의 추천 결과 테스트 및 타당성 재검증

⚪ 내용: 기존 프롬프트와의 비교 검증을 통해 고도화된 추천 결과의 정확도를 확인함.

⚪ 활동: 동일한 가상의 비전 및 자원 상황을 설정하여 기존 프롬프트와 고도화 프롬프트를 각각 적용하고, 추천 프로세스 및 도구 매칭 결과의 적합도를 비교 분석함. 근거가 불명확한 답변(할루시네이션)이 발생하는 구간을 유형화하고, 입력 데이터 보강 및 제약조건 추가를 통해 오답률을 낮추는 방향으로 프롬프트를 수정·보완함. 리빙랩 수행 기대효과 및 성과 예측 로직이 산출하는 결과값의 근거와 타당성을 재검토함.

⚪ 학습 포인트: 동일 조건에서의 비교 테스트가 프롬프트 개선 효과를 확인하는 가장 실효적인 검증 방법이며, 할루시네이션은 유형화되어야 제약조건 설계로 대응이 가능함.

2.2.4 고도화 결과의 플랫폼 반영 및 개념검증(PoC) 추진 계획 점검

⚪ 내용: 검증된 로직을 플랫폼 구현으로 연계하는 방안을 구체화함.

⚪ 활동: 확정된 파라미터 및 프롬프트 체계를 플랫폼 입력 화면과 결과 화면(대시보드, 관리 화면 등)의 설계 요소로 연계하는 방안을 점검함. 실제 리빙랩 수행자(시민, 기업, 기관 등)를 대상으로 한 개념검증(PoC) 시나리오와 피드백 수집 항목을 구체화하고, 차기 회차까지의 추진 일정과 참여 회원별 역할 분담을 점검함.

⚪ 학습 포인트: 로직 검증 결과가 화면 설계 요소로 바로 연결되어야 개발 단계의 재작업을 줄일 수 있으며, PoC 피드백 수집 항목은 설계 단계에서 함께 정의하는 것이 효율적임.

3. 학습 성과

⚪ LLM 입력 파라미터의 항목 체계를 재정비하고, 입력 단위 및 값 범위에 대한 표준화 기준을 도출함.

⚪ 리빙랩 4단계 프로세스별 프롬프트 템플릿과 도구 매칭 조건, 출력 규격을 정립하여 산출물의 일관성을 확보함.

⚪ 고도화 전후 비교 테스트를 통해 추천 결과의 정확도 개선을 확인하고, 할루시네이션 발생 유형별 보완 방안을 마련함.

⚪ 플랫폼 입력·결과 화면 설계에 반영할 데이터 요소를 확정하고, 개념검증(PoC) 시나리오 및 피드백 수집 항목을 구체화함.

⚪ 차기 회차까지의 추진 일정과 참여 회원별 역할 분담을 확정하여 후속 작업의 연속성을 확보함.

ㅡ 학습활동사진