AI 프롬프트와 토픽 모델링(AI 문고)

프롬프트는 명령어가 아니라 분석 구조다
데이터는 넘쳐나지만, 그 안의 의미를 읽어내는 일은 여전히 어렵다. 특히 뉴스, 리뷰, 소셜 미디어 같은 텍스트 데이터는 단순한 정보의 집합이 아니라 사람들의 감정과 사회적 흐름까지 담고 있기 때문에 더 복잡하다. 바로 그 복잡성을 생성형 AI와 프롬프트 기반 분석이 어떻게 바꾸고 있는지를 탐구한다. 지금까지 데이터 분석은 통계와 프로그래밍 중심의 전문 영역이었다. 토픽 모델링 역시 전처리와 모델 설정, 해석과 시각화까지 높은 수준의 기술적 이해를 요구했다. 그러나 생성형 AI의 등장 이후 분석의 중심은 점차 '구현'에서 '설계'로 이동하고 있다. 이제 중요한 것은 복잡한 코드를 작성하는 능력이 아니라, 무엇을 어떤 흐름으로 분석할 것인가를 구조화하는 능력이다. 토픽 모델링을 중심으로 자연어 기반 분석 환경이 어떻게 변화하고 있는지를 체계적으로 설명한다. 특히 프롬프트를 단순한 질문이 아니라 분석 목적과 절차, 결과 형식을 함께 설계하는 구조적 도구로 바라본다. 또한 시각화와 해석 자동화, 분석 파이프라인, AI 에이전트 기반 시스템까지 연결하며 데이터 분석이 하나의 지능형 흐름으로 확장되는 과정을 보여 준다. 동시에 생성형 AI 기반 분석이 가진 환각과 신뢰성 문제도 함께 다루며, 분석 결과를 어떻게 검증하고 보완할 것인지에 대한 기준도 제시한다. 데이터 분석의 핵심이 기술 숙련이 아니라, 의미를 구조화하고 문제 해결의 흐름을 설계하는 능력이라는 사실을 설득력 있게 드러내는 책이다.

AI 분석 패러다임: 자연어 분석의 혁신

01 데이터 분석 패러다임의 변화
02 자연어 분석과 프롬프트 설계
03 토픽 모델링 원리와 한계
04 프롬프트 기반 분석 설계
05 시각화와 해석의 자동화
06 분석 자동화 파이프라인 구현
07 환각과 분석 신뢰성
08 뉴스 토픽 분석 실전 사례
09 AI 에이전트와 지능형 분석의 확장
10 자연어 분석의 미래 전망

정동균 국립부경대학교에서 전산학 학사, 공학 석사, 경영학 석사(MIS), 경영컨설팅 박사를 취득하며 인공지능과 데이터 분석, 경영정보 분야를 융합적으로 연구해 왔다. 산업 현장에서는 다수의 글로벌 기업에서 근무하며 글로벌 ERP 구축, IT 전략 수립, 정보안체계 구축을 수행하였고, IT팀장 및 정보보호최고책임자(CISO)를 역임하였다. 연구 분야는 인공지능 기반 예측 모델, 토픽 모델링 자동화, 생성형 AI 분석 시스템 설계 등으로, 머신러닝과 딥러닝의 다양한 모델을 활용한 연구를 수행하였다. 특히 프롬프트 엔지니어링 기반 생성형 AI 토픽 모델링 자동화 연구를 포함하여 다수의 학술지 논문을 발표하였으며, 지능형 데이터 분석과 멀티 AI 에이전트 구조 설계에 관한 연구를 지속하고 있다. 현재 국립부경대학교 소프트웨어융합혁신원 겸임교수로 재직하며 AI·SW 과목을 강의하고 있다.