315개의 후기를
탐색 가능한 신뢰 자산으로
폴더에 흩어진 이미지 후기는 많았지만 방문자가 필요한 강의의 증거를 찾기 어려웠습니다. 후기 자료를 기관·일정 기준으로 다시 구조화해 검색 가능한 게시판으로 전환했습니다.
문제
후기가 이미지 폴더에 쌓여 있어 강의 품질을 증명하는 공개 자산으로 활용하기 어려웠습니다.
설계와 실행
- 기관 → 강의 일정 → 후기 구조 설계
- 기관명·강의명 검색 적용
- 확대 보기와 반응형 화면 구현
검증과 보호
- 이름·프로필·이메일 모자이크
- 공개본만 별도 관리
- 모바일과 PC 작동 확인
비정형 자료를 정보 구조로 바꾸는 능력, 개인정보를 고려한 공개 설계, 실제 배포까지 끝내는 실행력을 보여줍니다.
막막한 창업 질문을
진단과 실행 흐름으로
예비창업자가 자신의 상황에 맞는 지원사업을 찾고 사업계획서 초안을 시작할 수 있도록, 상담 경험을 단계형 AI 서비스로 설계했습니다.
문제
사용자는 어떤 공고가 맞는지, 사업계획서를 어디서 시작할지 모르는 상태에서 긴 질문부터 마주했습니다.
핵심 판단
- 초기 질문을 선택형으로 단순화
- 규칙 기반 분기와 AI 역할 분리
- 최종 보고서에 AI 사용 집중
현재 개선
- 추천 정확도와 응답 속도 점검
- 리드·유입 측정 구조 검증
- 호출 비용과 보안 위험 축소
현장 상담 노하우를 디지털 서비스로 구조화하고, 사용자 경험·측정·비용·보안을 함께 고려하는 제품 사고를 보여줍니다.
기능 나열이 아니라
내 업무의 결과물을 만드는 수업
학습자가 강사가 정한 예시를 따라 하는 대신, 자신의 실제 업무 소재를 찾아 네 가지 결과물을 완성하도록 실습의 흐름을 다시 설계했습니다.
문제
도구 기능을 많이 보여줘도 교육생이 자기 업무에 연결하지 못하면 강의가 끝난 뒤 실행이 멈춥니다.
설계 원칙
- 기획 도우미로 개인 소재 발굴
- 하나의 소재가 전체 실습을 관통
- 도구별 강점을 역할로 분리
학습 결과
- 수업 안에서 결과물 4종 완성
- 질문과 탐색을 학습 행동으로 설계
- 마지막에 현업 적용 1개 선택
AI 도구 이해, 성인학습 설계, 결과물 중심 퍼실리테이션을 하나의 교육 경험으로 연결하는 역량을 보여줍니다.
한 번 만든 지식을
여러 채널의 콘텐츠로
강의안, 긴 글, 메모처럼 이미 가진 원재료를 분석해 블로그·스레드·카드뉴스에 맞게 재조립하는 OSMU 콘텐츠 시스템을 기획했습니다.
문제
채널마다 처음부터 다시 만들면 대표자의 시간과 판단이 반복 소모되고 콘텐츠의 일관성도 약해집니다.
시스템 설계
- 입력 원재료 유형별 분석 분리
- 채널별 글 포맷과 규칙 정의
- 분석 결과를 학습 자산으로 보존
중요한 판단
완전 자동 게시보다 사람이 분석 결과를 확인하고 선택하는 반자동 흐름을 우선해 품질과 통제력을 확보했습니다.
콘텐츠 제작을 개별 작업이 아닌 재사용 가능한 시스템으로 보고, 사람과 AI의 역할을 현실적으로 나누는 자동화 설계 역량을 보여줍니다.