생각까치 | AI IT Repository

사랑하는 사람이 세상을 떠난 뒤에도 다시 대화할 수 있다면 어떨까?사진을 보고, 목소리를 듣는 것에서 끝나는 것이 아니라 내가 말을 걸면 그 사람이 생전에 사용하던 말투로 대답해주는 것이다. 몇 년 전까지만 해도 영화에서나 볼 것 같은 이야기였다.그런데 생성형 AI가 빠르게 발전하면서 이제는 완전히 허무맹랑한 이야기도 아니게 됐다. 사람이 남긴 문자와 이메일, SNS 글, 사진, 음성 같은 데이터를 바탕으로 고인의 말투와 목소리, 행동 패턴을 모방하는 AI를 만들 수 있기 때문이다. 이런 기술을 Griefbot(그리프봇), Deathbot, 또는 조금 넓은 의미에서 Digital Afterlife(디지털 사후세계)라고 부른다. 최근 연구에서도 그리프봇은 고인의 기록을 바탕으로 말투와 행동을 모방하고, 남..

안녕하세요. 생각까치를 운영하는 zeucise입니다.금융회사에서 IT와 정보보호 업무를 하고 있는 평범한 직장인 입니다. AI와 IT 도구를 업무와 일상에서 어떻게 활용할 수 있을지 살펴보고, 사용하면서 알게 된 점을 기록하는 개인 블로그입니다. 새로운 기술을 접하면 신기하기도 하지만, 막상 사용하려고 하면 어디서 시작해야 할지 막힐 때가 있습니다. 이곳에서는 그 과정에서 생기는 질문과 어려움을 하나씩 풀어보려고 합니다.생각까치를 시작한 이유대학원에 다닐 때부터 AI가 이미지를 인식하고 새로운 그림을 만들어내는 기술에 관심이 있었습니다. 이후 여러 AI 도구를 사용하면서 보고서를 작성하고, 코딩을 시도하고, 이미지를 만들어보게 됐습니다.직접 써보니 설명만 읽었을 때와는 다른 점이 많았습니다. 간단해..

대학원에 다닐 때부터 AI가 이미지를 인식하거나 새로운 그림을 만들어내는 기술이 신기했다.특히 이미지를 단순히 그리는 것이 아니라, 확산(Diffusion) 과정을 통해 새로운 이미지를 생성한다는 점이 흥미로웠다.그래서 Claude, ChatGPT, Midjourney 등 여러 AI 도구를 이용해 직접 이미지를 만들어보기도 했다. 그런데 계속 사용하다 보니 한 가지 아쉬운 점이 있었다. 이미지를 생성할 때마다 크레딧이나 사용량을 소모하기 때문에 마음에 드는 결과가 나올 때까지 마음껏 생성해보기는 어려웠다. 그래서 사용하기 시작한 것이 ComfyUI다. ComfyUI는 그래픽카드가 있는 PC라면 로컬에서 AI 모델을 실행해 이미지를 생성할 수 있다. 물론 사용하는 모델과 그래픽카드 성능에 따라 시간이 걸리..

Codex를 계속 사용하다 보니 비슷한 내용을 반복해서 입력하고 있었다.기존 기능은 최대한 유지해줘.요청하지 않은 부분은 수정하지 마.수정한 뒤 테스트를 실행해줘.사용 방법이 바뀌면 README.md도 수정해줘. 한두 번은 괜찮지만 같은 프로젝트를 계속 수정한다면 꽤 번거롭다.예전에 비슷한 고민을 하면서 CLAUDE.md의 4가지 원칙을 정리한 적이 있다.☞ 관련 글 : AI에게 코딩을 맡겼더니 일이 커진다면? CLAUDE.md의 4가지 원칙 당시에는 Claude Code를 중심으로 설명했지만 핵심은 특정 AI에만 적용되는 내용은 아니었다.AI에게 코딩을 맡길 때 어떤 방식으로 작업해야 하는지 미리 알려주는 것이 중요했다. Codex에서도 비슷한 역할을 하는 파일이 있다.바로 AGENTS.md다. 이번..

AI를 사용하다 보면 가끔 놀랄 때가 있다.문제해결을 위한 아이디어를 몇 개만 달라고 했는데 생각하지 못했던 답을 내놓기도 하고,같은 문제를 전혀 다른 방식으로 풀기도 한다. 이젠 AI도 창의적이라고 할 수 있는 걸까? 예전에는 AI가 기존 데이터를 조합해서 답을 만드는 것이라고 생각했다. 그런데 최근에는 AI는 직접 문제를 분석하고, 코드를 만들고, 실험하고, 결과를 보고 다시 방법을 수정하는 단계까지 발전하고 있다.그렇다면 이제 AI가 정말 새로운 것을 만들어낸다고 말할 수 있을까? 이 질문을 직접 실험한 논문이 있다."Can LLM Agents Discover? Evaluating Creativity on ML Engineering Tasks"2026년 8월 공개된 논문으로, AI Agent가 머신..

옵시디언을 처음 사용할 때는 노트를 만드는 것 자체는 어렵지 않았다. 새 노트를 만들고 Markdown으로 내용을 작성하면 된다. Markdown 작성이 아직 익숙하지 않다면 이전 글에서 자주 사용하는 문법을 먼저 정리해두었다. ☞ 관련 글 : 2026.09.02 - [Obsidian/입문] - 옵시디언 Markdown 사용법 — 이것만 알면 글쓰기는 충분하다 그런데 노트가 하나둘 늘어나기 시작하니 다른 고민이 생겼다. “이 노트는 어디 정리해야 하지?” 처음에는 폴더를 계속 만들면 될 것 같았다. 하지만, 폴더로 나누는데는 한계가 있었고, 정리를 하다가 보니 하나의 노트가 여러 주제와 연결되는 경우가 많았다. 옵시디언에서는 이런 노트를 정리할 때 폴더, 링크, 태그​를 사용할 수 있다.처음에는 비슷해 ..

지난 글에서는 Codex로 만든 프로그램을 GitHub에 저장해봤다.☞ 이전 글 : 2026.09.13 - [Codex] - OpenAI Codex 사용법 4편｜Codex를 쓴다면 GitHub를 써야 하는 이유 이제 정상적으로 동작하는 프로그램의 첫 번째 버전이 Git과 GitHub에 저장되어 있다. 그렇다면 이제 Codex에게 다시 코드를 수정시켜보자.그런데 여기서 중요한 것은 코드를 수정하는 것보다 무엇이 바뀌었는지 확인하는 것이다. 이번에는 Codex가 수정한 코드를 GitHub Desktop의 Changes와 Diff로 확인하고,Codex Review로 다시 검토한 뒤 Commit과 Push까지 진행해보려고 한다.Codex에게 기능을 하나 추가해보자3편에서 만든 파일 분석 프로그램은 폴더 안의 파..

회사에서 생성형AI를 사용하다 보면 한 번쯤 이런 순간이 생긴다.보고서가 길어서 요약하고 싶거나, 회의록을 정리하거나, Excel 데이터를 분석하고 싶은데 직접 하려니 시간이 오래 걸린다. “그냥 파일을 생성형AI에 올리면 금방 끝날 것 같은데?” 파일을 첨부하려는 순간 또 다른 생각이 든다. “그런데 회사 자료를 생성형AI에 올려도 괜찮을까?” 예전에는 생성형AI에 간단한 질문 정도만 했다면 이제는 PDF, Excel, 보고서까지 직접 올려 분석하는 경우가 많아졌다.나 역시 이전 글에서 원본 자료를 AI에 넣고 보고서 작성을 자동화하는 방법을 소개했다.☞ 관련 글 : 2026.09.11 - [AI Research/읽을 만한 자료] - AI 보고서 작성 자동화｜8단계 프롬프트 한 번에 사용하는 방법(템..

요즘 AI를 사용하다 보면 이런 생각이 든다.데이터가 충분히 많아지면 AI가 미래도 예측할 수 있지 않을까? 영화에서도 오래전부터 자주 등장하는 소재다.《미션 임파서블: 데드 레코닝》(2023) 과 《파이널 레코닝》(2025)에 등장하는 엔티티(Entity)는 인간의 행동과 수많은 가능성을 계산해 가장 가능성 높은 미래를 예측하는 AI로 묘사된다.미션 임파서블 : 데드 레코닝미션 임파서블 : 파이널 레코닝 엔티티는 사람이 어떤 선택을 할지 계산하고 → 그 선택을 이용하고 → 현재를 조작해 자신이 원하는 미래가 일어날 가능성을 높인다. 최근 이와 관련해 흥미로운 책을 하나 읽었다. AI Snake Oil 이다.처음 제목을 봤을 때는 ‘Snake Oil’ 이라는 표현이 조금 낯설었다. 영어에서 Snake O..

지난 글에서는 Codex에게 직접 프로그램을 만들어보게 했다.프롬프트만 입력했는데 Python 코드부터 테스트까지 수행해줬다. 그런데 앞으로 Codex에게 이런 요청을 계속한다고 생각해보자.이 기능을 추가해줘.이 코드를 수정해줘.오류를 찾아서 고쳐줘. Codex가 알아서 수정을 해주니까 처음엔 편하다.Codex을 통해 계속 수정하다 보면 어느 순간 이런 생각이 든다.원래 코드가 뭐였지? 또는Codex가 잘못 수정하면 이전 상태로 어떻게 돌아가지? 이럴 때 필요한 것이 Git이다.이번에는 Git의 기본 개념을 알아보고, GitHub Desktop을 이용해 지난 글에서 만든 프로젝트를 실제로 관리해보려고 한다.Git은 무엇일까?Git은 프로그램의 변경 이력을 관리하는 도구다.쉽게 말하면 프로그램의 상태를 중..