Working System · 안태근

내가 일하는 방식,
전체 지도

25년의 현장 경험 위에 AI를 얹어 평생교육 강의를 한다. 그 강의를 떠받치기 위해 집필·도구·실험이 함께 돌아간다. 이 페이지는 그것들이 어떤 구조로 굴러가는지를 한 장에 편 것이다.

01

일의 지형 — 여섯 갈래

작업 저장소가 마흔 개 남짓 된다. 갈래로 묶으면 여섯이고, 강의가 목적이고 나머지는 강의를 먹여 살리는 구조다.

① 강의·교육 평생교육 · 특강 · 정규과정 · 공모 ② 집필·출판 저서 다섯 권 ③ 채널 운영 사이트 · 블로그 · 시연 키트 맥 판단 · 집필 재료 창고 카드 한 장 = 파일 하나 · 실화와 판단 기록 데이터 레이크 수집한 자료 · 공유 드라이브 우분투 수집 · 밤샘 크론 ④ 수익 실험 제휴 리뷰 · 해외 정보 · 글 윤문 ⑤ 연구·인프라 로컬 실측 · 판단 창고 · 사용 감사 ⑥ 앱 개발 X32 학습앱 · 영어 스피킹 · 견적 앱
화살표가 양쪽으로 흐르는 것이 이 그림의 요지다. 아래 세 칸은 돈이나 결과물만을 위한 자리가 아니라 겪을 거리를 만드는 자리다. 앱을 만들며 부딪힌 것이 카드로 쌓이고, 그 카드가 다음 앱을 만들 때 다시 꺼내진다. 실험에서 잰 수치가 강의 사례가 되고, 강의에서 정리된 프레임이 책이 된다. 창고를 거치지 않고 곧장 강의로 가는 길은 없다. 가운데 칸 양 끝에 붙은 것이 그 창고를 채우는 두 컴퓨터다 — 맥이 판단해 카드를 만들고, 우분투가 밤새 모은 것을 레이크에 넣는다.
갈래무엇이 있나성격
① 강의·교육
중심
AI 기본교육 9강 + 심화 3강 · 교육자 대상 · 연구원 특강 · 사회복지 실습생 특강 / 평생교육 정규과정 12주·특강·축제부스 / 공모 제안 / 평생교육사 과정 공통 재료 창고 하나에서 대상별로 파생시킨다
② 집필·출판 1권 반셀프 인테리어(출판 완료) · 2권 AI 파트너 · 3권 상업공간 · 4권 AX 마인드셋 · 5권 실무베이스 AI 개발자 저장소 하나에 책 폴더 다섯. 책마다 상태 문서 한 장
③ 채널 운영 강의 사이트(Next.js·Vercel) · 블로그 원재료 창고 · 로고와 인쇄물 · 강의 라이브 시연 키트 강의를 알리는 통로
④ 수익 실험 제휴 리뷰 트랙 · 해외 정보사이트 트랙 · 재능마켓 AI 글 윤문(크몽) 기한과 판정 기준이 걸린 검증
⑤ 연구·인프라 로컬 분담 실측 · 판단 창고 셋 · 보고서 시스템 · 주간 사용 감사 일하는 방식 자체를 고치는 층
⑥ 앱 개발 X32 믹서 학습앱(macOS 배포) · 영어 스피킹 연습 도구 · 견적·상담·자재산출 앱 현장 경험이 제품이 된 것들

도구를 만들며 얻은 실측(⑤·⑥)이 강의 사례가 되고, 강의에서 정리된 프레임이 책(②)이 된다. 한 갈래에서 나온 것이 다른 갈래의 재료가 되도록 짜여 있다.

02

일이 시작되고 끝나는 방식

AI와 어떻게 일하는지를 그린 것이다. 앞뒤 끝은 내가 잡고, 가운데는 AI가 맡는다. 고리는 둘이다 — 만든 것을 보고 고치는 짧은 왕복이 대부분이고, 방향 자체가 틀렸을 때만 크게 되돌아간다.

내가 하는 것 AI가 하는 것
아이디어 던져놓고 본다 나 따져본다 선택지 · 반대 둘이 조사한다 자료 · 전례 · 근거 AI 제안서 리포트로 보낸다 AI → 태블릿 확인한다 승인 · 반려 나 만든다 구축 · 자체 검증 AI 고친다 다시 만든다 AI 내가 보고 말한다 여러 바퀴 방향 자체가 틀렸으면 여기까지 되돌아간다
앞뒤 끝이 호박색인 것이 이 그림의 요지다. 무엇을 할지 정하는 것과 이대로 가도 되는지 정하는 것, 그 둘은 넘기지 않는다. 사이의 조사·작성·구축은 AI가 맡는다. 그리고 오른쪽 짧은 왕복이 실제로 가장 많이 도는 곳이다 — 대개 만들어놓고 봐야 무엇이 틀렸는지 보이기 때문에, 빨리 만들어 보여주는 것이 길게 설명하는 것보다 낫다. 점선으로 크게 도는 고리는 드물지만 있다. 고칠 게 아니라 방향이 틀렸을 때다.

대개 만들어놓고 봐야 무엇이 틀렸는지 보인다.
그래서 길게 설명하는 것보다 빨리 만들어 보여주는 편이 낫다.

AI와 일할 때

03

각자의 기기가 하는 일이 다르다

성능으로 나누지 않았다. 판단이 필요한 일과 그렇지 않은 일로 나눴다.

집 데스크톱 · RTX 3070 8GB 우분투 · 주력 수집 · 로컬 LLM 밤샘 수집 크론 윈도우 · 주 2~3회 GPU 작업 · 전용 공유 드라이브 작업 큐 · 수집 결과 저장소 번들 주력 맥 판단 · 설계 · 집필 · 개발 틀리면 되돌리기 어려운 일 여기서 결정한다 iCloud 사본 읽기용만 한 방향 읽기 전용 아이패드 · 아이폰 원고 · 제안서 · 보고서를 읽는다 현장 상담 · 견적 쓰는 곳과 읽는 곳을 나눈다 SSH · 지시
가운데가 호박색인 이유는 거기서 정하기 때문이다. 양옆은 맥이 못 하거나 굳이 할 필요 없는 일을 맡는다. 두 컴퓨터는 사이에 둔 드라이브를 큐 삼아 자료를 주고받는다 — 네트워크 설정이 필요 없고, 어느 쪽이 꺼져 있어도 작업이 끊기지 않는다. 지시는 따로다. SSH로 맥이 우분투에 직접 명령을 내린다 — 이쪽은 둘 다 켜져 있어야 한다. 오른쪽은 화살표가 한 방향뿐인 것이 요지다. 아이패드로는 읽기용 사본만 나간다. 데스크톱은 물리 멀티부팅이라 한쪽을 켜면 다른 쪽을 못 쓴다 — 이 제약이 역할 분담을 강제했다. 한때 초안 생성을 데스크톱에 맡겼던 정기 배치는 2026-08-28에 맥 단독으로 되돌렸다 — 나눠 놓는 것이 오히려 불편했다. 옛 경로는 되돌릴 안전판으로 남겨뒀다. 데스크톱에서 수집은 단순한 것까지만 해봤다 — 평가가 들어가는 수집은 아직 시작 전이다.

지금 재고 있는 질문 — “내 일의 몇 %를 내 기기가 가져갈 수 있는가”

6주 실측 중이며 2026-10-08에 판정한다. 결과에 따라 맥미니를 살지 정한다. 막힌 이유를 하드웨어 한계 / 모델 한계 / 구조 문제로 갈라 적는 것이 이 실험의 핵심 장치다 — 구조 문제라면 장비를 사도 풀리지 않는다.

다만 넘길 수 있느냐만 재지는 않는다. 나눠 놓는 비용이 나눠서 얻는 것보다 클 수 있다 — 위 이관이 그랬다. 로컬로 초안을 뽑는 이득은 분명히 있었는데, 두 기계에 걸쳐 두는 불편이 그보다 컸다.

04

모으고, 쌓고, 꺼내 쓴다

자료와 경험이 도는 한 흐름이다. 모으는 곳 · 쌓는 곳 · 꺼내는 곳을 갈라 두면 각각이 따로 돌아간다 — 한쪽이 멈춰도 나머지가 멈추지 않는다.

①

들어오는 길 — 세 갈래로 나뉜다

수집은 성격이 다른 세 갈래로 나뉜다. 시작하기 전에 어느 갈래인지 정하는 것이 설계의 첫 갈림길이다.

수집 세 갈래 ① 대량 추출 블로그·아카이브 전수. 한 번 크게 훑고 끝 ② 정밀 타겟 조사 공식 문서·검색결과를 직접 확인 ③ 넓은 웹서치 RSS·검색 감시. 과거는 자르고 반복 검증 기존과 대조 데이터 레이크 공유 드라이브 묶어서 올린다 맥 로컬 DB 스스로 만든다 우분투 로컬 DB 스스로 만든다 쓰임 강의 재료 원고 · 판정 통과분만 AI가 만든 수집기 · 정작 돌 때는 AI를 부르지 않는다 · 몇 편을 받든 비용 0 DB 파일은 드라이브에 두지 않는다 — 클라우드 동기화 중 손상 위험. 원본만 공유하고 각 컴퓨터가 자기 것을 만든다
검증이 호박색인 것은 여기가 가장 자주 틀리는 자리이기 때문이다. 한 번은 검사가 전부 통과하는데도 본문 2,265자가 27자로 줄어 들어가 있었다. 기존에 모아둔 자료와 하나씩 맞대보고서야 드러났다 — 그래서 일을 넘길 때 무엇과 대조할지를 함께 넘긴다.
②

쌓이는 곳 — 둘이 같은 자료를 본다

두 컴퓨터가 같은 자료를 봐야 하는데, 서로 켜져 있는 시간이 다르다. 그래서 공유 드라이브를 가운데 두고 양쪽이 각자 마운트한다.

맥 구글 드라이브 앱으로 마운트 로컬 DB 드라이브에 두지 않고 자기 안에 만든다 공유 드라이브 하나의 데이터 레이크 프로젝트별 폴더 — 쓸 프로젝트가 최상위 목록 · 본문 묶음 · 이미지 저장소 번들 (원격 없는 저장소의 이동 수단) 낱개 파일로 올리지 않는다 · 묶어서 올린다 우분투 ocamlfuse로 마운트 로컬 DB 드라이브에 두지 않고 자기 안에 만든다 읽고 쓴다 읽고 쓴다
DB가 양 끝 박스 안에 들어 있는 것이 요지다. 원본 자료는 가운데 드라이브에 두지만, DB는 각 컴퓨터가 자기 안에 따로 만든다 — 클라우드가 동기화하는 도중에 DB 파일이 깨질 수 있기 때문이다. 수집도 로컬에서 끝내고, 검증까지 끝난 것만 올린다. 중간에 끊긴 상태를 공유 저장소에 남기면 다음에 어디까지 받았는지 알 수 없게 된다.
③

꺼내 쓰는 곳 — 한 번 겪은 것을 여러 곳에

강의도 책도 직접 쓰지 않는다. 겪은 일을 카드 한 장으로 남겨 창고에 넣어두고, 필요할 때 꺼내 쓴다. 한 번 겪은 것이 강의로도 책으로도 글로도 도구로도 나가는 구조 — 이게 이 시스템의 엔진이다.

하역장 겪은 일을 던진다 관문 카드 한 장 = 파일 하나 + 장부에 한 줄 재료 창고 강의 재료 프레임 · 사례 · 청중 인테리어 경험 현장 실화 · 실패담 개발 판단 안 고른 것을 담는다 홍보물 제작 도구 지형 · 검사 항목 강의 저서 · 블로그 전단 · 포스터 도구 · 실험 만드는 동안 또 겪는다 그래서 겪을 거리가 마르지 않는다
창고에서 나가는 화살표가 하나인 것이 요지다. 강의 하나를 짤 때 강의 재료만 쓰는 게 아니다 — 인테리어 현장 실화도, 개발하다 부딪힌 판단도 같이 꺼낸다. 그래서 창고를 나누되 꺼낼 땐 묶어서 꺼낸다. 맨 아래 칸이 왼쪽 끝으로 돌아가는 것도 함께 봐야 한다 — 도구를 만들고 실험을 돌리는 일은 결과물이면서 동시에 다음 재료를 캐는 일이다.

이 창고들이 생긴 이유

한 프로젝트에서 얻은 교훈이 그 폴더 안에 갇혔고, 같은 실수가 다른 곳에서 되풀이됐다. 기록이 없어서가 아니라 기록이 프로젝트 경계를 못 넘어서 생긴 문제였다. 그래서 원칙을 3계층으로 두고, 두 영역 이상에서 반복되면 위층으로 올린다.

빈칸은 나중에 알아볼 수 있다.
그럴듯하게 채워진 틀린 값은 아무도 알아보지 못한다.

자료를 다룰 때

05

블로그를 운영하는 방법

앞에서 본 것들이 한 곳에서 만난다. 먼저 어떻게 굴리는지 보고, 왜 그 모양이 됐는지를 그다음에 본다. 셋을 따로 보면 흩어져 보이지만, 실제로는 하나가 다음을 결정한 결과다.

①

공정 — 사람은 세 곳에 선다

이렇게 굴린다. 02절에서 본 방식이 실제 운영에서 어떻게 나타나는지의 사례다. 단계가 여럿이지만 손이 들어가는 곳은 셋이다. 왜 이 모양인지는 아래 ②에 있다.

주제 선정 확인해둔 후보에서 AI 리서치 세 편 몰아서 AI G1 사실 검증 나 집필 · 자체비평 검수 · 도구 제작 전부 자동 AI G2 최종 확인 나 빌드 · 배포 색인 요청 AI 모니터링 · 하루 두 번 유입과 색인을 자동으로 적립 SNS 게시 나
호박색 칸이 셋뿐인 것이 요지다. 고르고 조사하고 쓰고 검수하고 배포하는 일은 AI가 맡는다. 내가 서는 자리는 사실이 맞는지, 내보내도 되는지, 그리고 직접 올리는 것 셋이다. 이 셋도 넘기려면 넘길 수 있다. 기술이 모자라서 남은 자리가 아니라, 내 이름으로 나가는 자리이고 틀리면 되돌릴 수 없어서 남겨둔 것이다. 특히 SNS 게시는 자동화가 충분히 가능한데 일부러 손에 쥐고 있다 — 무엇을 언제 내보낼지까지 기계가 정하면, 쌓이는 것이 내 것이 아니게 된다. 그래서 셋 다 줄일 대상으로 보지 않고 위치만 정했다. 언제 물어볼지를. 배치 둘이 한 주씩 어긋나 흘러서, 한 번 앉을 때 서로 다른 배치의 게이트 두 개를 함께 처리한다.
②

제약 — 혼자서는 자기 글을 못 본다

위 공정이 왜 저 모양인지가 여기 있다. AI와 함께 글을 써서 계속 내보낸다. 편하지만 세 가지가 걸린다 — AI가 쓰면 티가 나고, 사실이 틀리면 신뢰가 끝나고, 자기 글의 문제는 자기 눈에 안 보인다.

AI와 함께 쓴다 초안을 맡기고 계속 내보낸다 그래서 따라오는 제약 셋 ① AI가 쓰면 티가 난다 ② 사실이 틀리면 끝이다 ③ 내 글은 내가 못 본다 쓴 사람 눈에는 안 보인다 그래서 만들어 둔 장치 공정을 배치로 묶는다 위 ① 검수를 세 층으로 세운다 아래 ③
가운데가 호박색인 이유는 그것이 사람의 한계이기 때문이다. 글을 빨리 쓰는 것보다 내가 못 보는 것이 무엇이냐가 이 공정의 모양을 결정했다. 쓴 사람 눈에 안 보이는 것을 잡으려면, 눈 대신 거를 장치가 있어야 한다.
③

검수 — 세 층으로 거른다

①공정의 다섯째 칸을 펼친 것이다. 초안을 AI가 쓰니 G2에 올리기 전에 여기서 걸러야 한다 — 층마다 잡는 것이 다르고, 못 잡는 것도 다르다.

원고 초안 1층 · 규칙 검사 직접 만든 사전 조사 겹침 · 약한 표현 기계적 패턴 지적의 절반이 오탐 거르는 기준이 따로 있다 2층 · 지표 대조 접속사 문두 비율 기계 문투 지표 문체 일관성 수치를 목표로 삼지 않는다 어디를 볼지만 알려준다 3층 · 교차 검토 여러 모델이 각자 읽고 같은 자리를 지적한 것을 먼저 본다 사실 지적은 원 출처로 되돌아가 확인한다 판정 사람 세 층을 다 통과해도 자동 반영하지 않는다 — 지적마다 원문 줄을 찾아 읽고 사람이 판단한다
층을 나눈 이유는 “무엇을 못 잡는지”가 층마다 다르기 때문이다. 규칙 검사는 어휘 오용을 못 잡고, 지표는 무엇이 옳은지 말해주지 않고, 모델은 사실을 틀린다. 한 번은 지표를 목표로 삼아 표현을 바꿨더니 다른 표현이 도리어 늘었다 — 그 뒤로 수치는 어디를 볼지에만 쓴다.
06

지금 사람 없이 도는 것들

세 층으로 나뉜다. 위로 갈수록 손이 빠진다. 기준선은 하나다 — 사람이 매번 같은 판단을 내리고 있으면 문서로 만들 신호, 아예 판단을 안 하고 있으면 AI에게 넘길 신호.

층무엇이 도나주기어디서
① 스스로사이트 트래픽·유입 통로·색인 점검하루 2회 · 10시 / 22시맥
AI 도구 소식 수집매시우분투
사례 후보 수집수시우분투
AI 사용 감사·채점매주 월 11:15맥
② 명령 한 번기사 배치 생성 → 검증 → 예약주 1회맥
글 검수 3층 돌리기원고마다맥
보고서 만들고 태블릿으로 보내기문서마다맥 → 아이패드
③ 사람만게이트 승인 · 게시 · 방향 결정——

사람이 매번 같은 판단을 내리고 있으면 문서로 만들 신호,
아예 판단을 안 하고 있으면 AI에게 넘길 신호다.

무엇을 자동으로 돌릴지 정할 때

—

여기까지 나온 것들

위의 방식으로 만들어 온 것들이다. 지금도 굴러가는 것과 끝난 것을 섞어 적었다.

강의 · 교육

  • 대상이 다른 AI 강의 네 가지를 설계해 진행했다. 공통 재료 하나에서 대상에 맞게 다시 짓는 방식이다.
  • 평생교육 프로그램 라인업을 기획했다 — 정규과정 12주 · 특강 · 축제 부스의 3단 깔때기.
  • 평생교육사 2급 실습 과정을 수행했다. 그 산출물이 정규과정의 원본이 됐다.
  • 지자체 공모 제안을 준비하고 있다.

저서

  • 전자책 《AI와 함께하는 반셀프 인테리어》를 냈다.
  • 이어지는 네 권을 쓰고 있다 — AI 파트너 · 상업공간 · AX 마인드셋 · 실무베이스 AI 개발자.

사이트 · 앱

  • 강의 사이트를 직접 만들어 운영한다. 글 17편을 쌓았고 예약 발행이 자동으로 돈다.
  • 믹서 학습 앱 — 방송 15년 경험을 교육 콘텐츠로. 테스트 136개, macOS 앱으로 배포.
  • 영어 스피킹 연습 도구를 만들어 쓰고 있다.
  • 인테리어 실무 앱 셋 — 견적 · 상담(191항목) · 자재 산출.
  • 정보 사이트 하나를 열어 운영 중이다.

시스템 · 도구

  • 판단 창고 셋을 세웠다 — 개발 · 현장 경험 · 홍보물. 프로젝트 경계를 넘어 판단이 쌓인다.
  • 보고서 체계를 만들어 컴퓨터에서 쓰고 태블릿에서 읽는다.
  • AI 사용 감사를 자동화해 주간 사용량을 60% 줄였다.
  • 두 기계에 걸쳐 돌던 정기 배치를 한 기계로 모았다 — 초안 생성을 맡기려고 데스크톱에 뒀던 것인데 나눠 놓는 것이 오히려 불편했다. 이제 그쪽을 켜지 않아도 끝난다. 옛 경로는 되돌릴 안전판으로 남겼다.
  • 밤샘 무인 구동에 성공했다 — 사람이 자는 일곱 시간 동안 여덟 번 연속, 에러 0건.
  • 글을 다듬는 절차를 71가지 패턴으로 문서화했다. 감으로 하던 일이 넘길 수 있는 일이 됐다.

그 전에

  • 크라우드펀딩 기획·운영으로 목표 대비 276% 달성. 총판 연결까지 전 과정을 맡았다.
  • DARPA 로봇 챌린지 서울대 팀의 공식 영상을 수주·제작했다.
  • 해외 프리미엄 식품의 국내 판매·마케팅을 전담했다.
  • 방송·영상 15년 — 보도 · 행사 · 다큐. 그 경험이 지금 강의와 앱의 재료다.

맺음

여기 적은 것은 제 방식이지 정답이 아닙니다. 다만 어디서 사람이 판단할지 정해두면 AI를 훨씬 멀리까지 쓸 수 있다는 것은 확인했습니다. 그 이야기를 강의에서 더 자세히 나눕니다.

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안태근 · 태근쌤 mail@tagoon.kr 갱신 2026-09-01