AI Writing

Writing in the ChatGPT AI Era

Korea R User Group | Kwangchun Lee, Director

2025-11-08

목차

전반부


1. 문서편집기 중요성
문서 작성 도구의 진화와 역할


2. 문서 패러다임의 변화
전통적 방식에서 현대적 방식으로


3. FOSS 경주에서 승리
오픈소스 생태계 성장

후반부


4. 위지윅 문서 편집기
GUI 기반 문서 작성


5. AI 글쓰기 시대
FOSS와 함께하는 문서 작성


6. 마무리
미래의 문서 작성 방향

문서편집기: 디지털 시대 핵심 인프라

왜 지금 문서편집기가 중요한가?

과거, 현재, AI 미래 중요성

2025년 글로벌 지형도

문서 세계 전쟁

FOSS 전략적 가치

FOSS 생태계 역할

문서 코딩 융합

문서 패러다임 전환
문서와 소프트웨어 수렴

📝 글쓰기 과거와 현재

📜 과거 (HWP 중심)

전통적 글쓰기

🚀 현재

디지털 글쓰기

History of Document Languages and Tools

Document Authoring Paradigms

문서 5단계 진화

종이 문서 (고전): 수작업 타이핑
• 인쇄 → 복사 → 배포
• 선형적 작업 과정
• 수정의 어려움
• 물리적 제약

디지털 문서 (1980s-1990s): 워드프로세서 등장 (한글, MS Word)
• WYSIWYG 편집
• 디지털 저장 및 수정 용이
• 템플릿 활용 가능
• 글꼴과 서식 다양화

웹 문서 (1990s-2000s): 하이퍼텍스트 (링크를 통한 지식 연결)
• 멀티미디어 통합
• 전역 접근성
• 검색 가능성
• 지식의 민주화

인터랙티브 문서 (2010s): 실행 가능 코드 (R Markdown, Jupyter)
• 재현 가능한 연구
• 반응형 인터페이스
• 탐색 가능한 설명
• 문학적 프로그래밍 실현

AI 지능형 문서 (2020s~): 자가 진화하는 문서
• 대화형 인터페이스
• 멀티모달 통합 (텍스트, 음성, 비디오)
• 실시간 팩트체크 및 검증
• 개인화된 맞춤형 콘텐츠
주요 사례: NotebookLM (문서→팟캐스트/비디오) • Claude Artifacts (자연어→웹앱) • ChatGPT Canvas (대화형 편집)

문서 코드화 사례: 코로나19 대시보드

The Great Race: FOSS vs Commercial

Microsoft Word WYSIWYG : From Keyboard to Screen

Inside MS Word File : Anatomy of MS word file

MS Word / HWP Problems : Double Lockin

Word Processing: Two Different Approaches

How Reports Were Made: 1980s to 2030s

The FOSS Victory: Report Creation Evolution (1980s-2030s)

WYSIWYG 문서 편집기

WIMP 패러다임

WYSIWYG 기술 아키텍처

워드 프로세서 특성

WYSIWYG 문제점과 한계

AI 글쓰기

🔮 미래 글쓰기

🤖 인공지능과 함께하는 글쓰기

.

AI가 도구가 되어 창의성를 확장하는 새로운 글쓰기

🤖 AI 글쓰기 3단계 프로세스

Step 1: 아이디어 & 초기 작성 Human-AI 협력

Step 2: 콘텐츠 생성 & 최적화 효율성 및 개인화

Step 3: 윤리적 검토 & 최종 확인 인간의 감독과 AI 지원

문서 코드화 3단계

1단계: 문서 ≈ 코드

  • 순수한 텍스트: Markdown으로 작성
  • 버전 관리: Git으로 변화 추적
  • 플랫폼 독립: OS 가리지 않음

2단계: 문서 ≈ 프로그램

  • 실행 가능한 코드: R Markdown, Jupyter
  • 살아있는 데이터: 실시간 계산
  • 재현 가능한 연구: 투명한 과정

3단계: 문서 ≈ 소프트웨어

  • 상호작용: 슬라이더, 드롭다운 메뉴
  • 실시간 반응: 사용자 조작에 즉시 변화
  • 웹 배포: URL로 전 세계 접근

문서 구성요소

디지털 AI 글쓰기

FOSS Quarto + WYSIWYG

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title: "데이터 분석 보고서: 2024년 판매 실적 분석"
subtitle: "Quarto → ODT 출력 예제"
author: "데이터 분석팀"
date: "2025-01-15"
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# 서론

본 보고서는 2024년 판매 실적을 분석하여 주요 트렌드와 인사이트를 도출하고자 합니다. 데이터 기반 의사결정을 위해 **R**과 **Python**을 활용한 재현가능한 분석 방법론을 적용했습니다.

<이하 코드 계속 ...>

감사합니다

🙏

감사합니다


AI 글쓰기


공익법인 한국R사용자회
이광춘


📧 victor@r2bit.com 🌐 https://r2bit.com


2025년 11월 8일