[세미나] 제주 AI 컨퍼런스 2025 - 1일차 후기

https://jejuai.kr/

제주 AI 컨퍼런스

 

 

- 참여 프로그램 강의 메모 -

트랙룸

13:00~13:50
AI 시대 SW 교육과 커리어

김종현, 이민석, 이호준, 황민호(섬이다, 국민대, 위니브, 카카오)

 

기존의 SW교육체계가 이제 무의미해짐, 매주 새로운게 나오므로 계속 대처가 필요해  
이호준 AI로 여러개 만든 사람이 아니라, 진짜 제대로 된 뾰쪽함이 필요해. 회사차원에 C-AI 전략 필요, 교육체계 밖에서 움직임
황민호 AI팀, 클로드코드 사용, 2025 에이전트시대, AI TOP 100 (https://aitop100.org/)

김종현 악필은 직업을 얻을 수 없어 했던 과거
이민석 AI Native로만 할 수 있는건 뭔지 / 개혁이 혁명보다 어렵다. 조금씩 바꾸는게 더 어렵다.

펀치룸

14:00~14:50
바이브코딩을 더 효과적으로 하기 위한 방법

오동진제주AI클럽

커서, 클로드로 바이브 코딩할 때 도움이 되는 MCP 이용하기

주요 3개 MCP 서비스 : Vooster AI(부스터), Serena(세레나), Playwright(플레이라이트)

Vooster AI - 초기 개발 셋업 도와주는 AI (무/유료)

생산성 향상을 위해 문서 제공 : PRD(Product Requirements Document), TRD(Technical Requirements Document), User journey, 디자인가이드 등

Serena MCP- 코드를 구조적으로 파악해서 토큰 절약해주는 AI

Playwright MCP- 웹 스크랩으로 다른 UI 디자인 컨셉을 가져와 쓰도록 해주는 AI ("Url 테마 데이터를 크롤링해서 json 형식의 파일로 컴포넌트를 만들어줘")

 

펀치룸

15:00~15:50
개발의 새로운 패러다임, 바이브 코딩

이호준위니브

 

2025.4월 Claude Code 출시 이후, 바이브 코딩은 새로운 개발 패러다임

개발은 기획자, PM, 디렉터의 역할 / 아키텍처 깊이까지 / 
소프트뱅크 - 1인 100개 앱 만들기

위니브 - 2025.9월 바이브코딩(Claude Code) 공식화, 회사는 직원의 토큰 사용량을 보기 시작함

위니북스 도입된 머메이드, 아이디어 대신 제품을 배포해서 그냥 보여줌,

https://vibe.weniv.co.kr/ 바이브코딩 부트캠프

https://camp.weniv.co.kr/ 프론트엔드 부트캠프 
https://canvas.weniv.co.kr/  

https://weniv.link/ 

바이브코딩으로 외주 웹페이지(프론트, 백엔드) 만드는 프로세스를 만들어서 단가가 낮춘 사례
ㄴ (웹 제작 비용 - 기본적 웹 최소 몇 백, 제대로 된 웹은 몇 천, 억 단위 다양함) 

바이브 코딩은 별도 학습 필요 - 프롬프트 디자인 시스템, 요구사항 명세서, 바이브 코딩 프롬프트 엔지니어링, 바이브 코딩 명령어

유지보수 측면, 프로젝트 내부의 상태를 모르는 데로 냅둘 수가 없으니 SW 개발자의 역량이 필요함

기타 : AI Full Stack Developer 시대, Firebase Studio, Github 코드 리뷰 해줌

자료 : https://weniv.github.io/mdpre/ -> 발표자료 선택 -> 5_AI_컨퍼런스_바이브코딩

 

 

펀치룸

16:00~16:50
출판 업계에 들어온 AI: 솔로프리너 시대의 새로운 기회

전정아리코멘드

https://www.linkedin.com/in/%EC%A0%95%EC%95%84-%EC%A0%84-77a432318

 

1인창업자 : 

솔로프리너 : 

 

2022.11 chatgpt 출시 이후, AI LLM 200여 종 책 출간

출판사 8만개, 1인 6만개(76%)

기존 | 기획 3~6달, 집필 6~12달(2~3년), 편집 3~6달 => 전체 기간 : 최소12개월

AI사용 | 기획 2주, 집필 2달, 편집 1달 => 전체 기간 : 3.5개월

 

기획 : 독자 니즈 발굴 > 아이템 선정 및 검증 > 기획안(편집자 네비게이션 역할) > 출판 계약

집필 : 저자 집필 > 완전 원고(텍스트 외 이미지, 표 등 모든 구성 요소들) > 1/3, 2/3, 3/3 원고개발(30%씩) 리뷰,피드백

편집 : 본문 디자인, 표지 디자인, 초교, 재교, 삼교(오류 제로의 최종 점검) > OK리뷰(체크리스트)

어려움 : 전문성의 벽 (저작권, 편집, 디자인의 다방면 지식 필요) / 협업의 복잡성 / 

완벽 가까운 품질 요구(IT서적 3교, 교과서 10교) / 경제적 리스트(예상 손익 분석(12월 이내, 초판 부수)

원고 쓰기 : 목차, 개요, 용어/개념, 예시/그림/설명, 팁을 세워서 초안 쓰기(AI 80%, 사람 20%)

 

펀치룸

17:00~17:50
AI 데이터 분석과 MCP 데이터 분석 자동화

김진환위니브

 

통계학과 대학원, 박사과정, 금융업 종사 

기존 학습 : 데이터 통계분석 툴(SAS, SPSS, R), 방법론(머신러닝), 태블로 대시보드 학습

과정 : 문제 정의 > 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 데이터 모델링 > 시각화 및 탐색

기존 문제 : 2~5단계에 많이 소요됨. 데이터 분석이  결론의 뒷받침을 위한 되버림 
AI : 시간 단축 용이, 딥러닝까지 깊은건 아직 못함
인간 : 1단계 '문제 정의'에 초점을 맞출 수 있음

Tip. Claude '심층사고 모드' 사용

- 대시보드 만들기

- ERD 벤치마킹 : 웹페이지 사진 캡쳐해서 "이 사이트의 데이터 구조를 알고 싶어.ERD 구조 작성해주고 데이터 흐름 파악하게 해줘. 다이어그램 그려줘. 테이블 구조 그려줘" 

- 논문 포스터 같은 정리 : 시각화 리포팅

 

MCP : AI모델과 외부 데이터 연결하는 프로토콜

기존 AI 개발 : 데이터 집어넣고 용량 제한이 되고 매번 요청해서 다른 결과로 비효율성

 

 

- 소감 - 

 

총 평 : 전체적인 프로그램을 들으며 느낀건, 결국은 전문 분야의 깊이는 깊이대로 쌓고 AI의 탐구도 끊임없이 해야 한다는 것이다. 

 

내가 뽑은 베스트 
전정아 연사님의 출판 업계의 이야기가 재미있고 신선했다. (발표자료도 말도 너무 잘 하신다!)

좋은 IT강의를 빠르게 캐치해서 서적으로 출간하는건 정말 소비자의 니즈에 맞는 감사한 일이다.
각 단계 별로 AI를 매우 잘 활용해서 유의미한 결과를 만드는 과정을 만드는게 정말 멋있었다.

출판업도 AI도 그간 얼마나 노력하셨을지 그리고 운이 좋다고 표현하신게 멋있고 대단하다.