[광역청년센터] LLM 활용 기술 리서치

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• 미션1: LLM 활용 기술 리서치(현재 글)
• 미션2: 생성형 AI 기반의 서비스 기획 실습

 

최근 광역청년센터에서 지원하는 '잇다' 플랫폼을 통해 3주간 진행되는 IT 멘토링 수업에 참여하고 있습니다. 비록 짧은 기간이지만, IT 업계에서 풍부한 경험을 쌓아오신 멘토님과의 만남을 통해 평소 가졌던 취업/이직/실무 등의 의문들을 해소할 수 있으리라는 기대감으로 시작했습니다. 전체 일정이 3주인 만큼 첫 주차의 오리엔테이션을 제외하면 사실상 두 번의 과제가 주어질 텐데, 이어서 할 수 있는 기술적인 과제가 있을지 궁금했습니다.

 

첫 번째 과제는 GPT나 Gemini 같은 LLM을 활용하여 관심 있는 기술을 리서치하고, 이를 해당 기술을 잘 모르는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 정리해서 발표하는 것이었습니다. 이 과제를 수행한 경험에 대해서 블로그에 기록하고자 합니다.

 

주제 선정

과제를 받을 때 제시된 예시로는 블록체인이나 AI 등이 있어서 큰 분야의 기술 주제를 선정해야 할 것 같다는 생각이 들었습니다. 하지만 아무리 LLM의 도움을 받더라도, 스스로 흥미를 느끼지 못하는 주제라면 리서치 과정도, 이후의 발표도 깊이가 떨어질 수 밖에 없다고 판단했습니다. 이왕 주어진 과제라면 평소 혼자서는 차일피일 미뤄두었던 영역을 탐구하는 기회로 삼고 싶었습니다. 이에 선택한 기술 주제는 '프로그래밍 언어 Rust' 입니다.

 

리서치 내용에 앞서, LLM 활용 기술 조사 프로세스에 관심 있으신 분들께 참고가 될 만한 수행 기간을 말씀드리겠습니다.

• 공식 수행 기간: 2026년 7월 1일(수) 21:00 ~ 2026년 7월 7일(화) 18:00
• 실제 투입 기간: 주말(토, 일) 총 2일

다른 일정들과 병행해서 실제로 집중해서 과제를 수행한 기간은 주말 이틀 이었고, 전체 시간을 다 사용하지는 않았습니다.

 

리서치 과정

주제 선정 동기

'프로그래밍 언어 Rust를 왜 리서치 주제로 선정했냐?'에 대해서 다시 정리하면 아래와 같습니다.

• 2020년 Rust를 알게 되었고, 호기심이 있었지만 당시의 목표와 달라서 알아보지 않았다.
• 빠른 취업을 원해서 Java, SpringBoot 기반 개발을 주로 수행했고, 프론트/백/안드로이드 가리지 않고 여러 프로젝트를 수행하면서 근본적인 의문이 들었다.
• 화면에 보여주기 위해서 DB에서 데이터를 옮기는 일만 수행하는 '캐리어' 같다는 생각이 들었다.
• 내가 좋아하는 것을 더 활용할 수 있는 개발을 수행하고 싶다고 생각했다. 내가 좋아하는 것은 '천천히 시간을 쏟아서 탐구하는 것', '메모리를 고려한 코드 작성 등 이론 지식을 느낄 수 있는 것' 이다.
• 위와 같이, 내가 원하는 개발은 AI 시대의 빠르고 트렌디한 개발과 거리가 멀지만, 'Rust라면 다르지 않을까?'라는 생각이 들었고 이 궁금증을 해결하고자 했다.

리서치 목표

원하는 것 없이 질문을 하려니 Rust를 학습하는 방향의 질문들을 하거나, 다른 주제로 넘어가게 된다. 그래서 목표를 잡고 이 목표에 대해 대략적이라도 파악해야겠다고 생각했습니다.

 

Rust 언어를 소개하고 설명하는 것 보다는 아래 궁금증을 해소하는 것이 목표였습니다.

1. Rust를 사용하는 분야는 어떤 곳이 있는가?
2. Rust를 사용하는 분야는 나의 성향과 맞는 개발을 할 수 있을까?
3. Rust를 사용하는 분야에서 근무 환경이 나와 가장 적합한 곳은 어디일까?

리서치

다른 AI를 사용하지 않고 Gemini Flash를 사용했고, 이미지를 출력할 때는 NotebookLM을 사용했습니다. 현재 시점에서 제가 느끼기에 무료로 사용할 수 있는 AI에서는 Gemini가 가장 나은 것 같더라고요.

 

리서치 방법은 전반적인 도움 요청 → 세부 도움 요청 → Rust 사용 도메인 질문 → 나의 성향과의 적합성 → 정리 → 공격 질문 순서로 진행했습니다. 전체적인 내용을 파악하고 그안에서 궁금한 것을 묻고, 목적에 맞는 질문들을 수행한 다음 발표를 위해 정리했습니다. 마지막 공격 질문은 LLM은 제가 원하는 방향의 답을 해주는 경향이 있어서 모순점을 찾기 위해서 짧게 던졌습니다.

 

1. 전반적인 도움 요청

사실 이 단계에선 실수로 enter를 눌러서 원하는 질문을 충분히 못 했습니다. 그럼에도 좋은 답변을 해주었습니다. 

프롬프트 

너는 10년 이상 경력의 개발자야. 내 개발자 진로 찾기에 도움을 줘. 기술 주제는 Rust이고, 네가 도움줘야할 목표는 Rust를 사용하는분야(한국/해외)와  Rust를 사용하는 분야가 AI 시대의 나의 특성과 맞을지 알고 싶어

답변 정리

Rust는 C/C++을 대체할 수 있고, 성능과 메모리 안정성을 동시에 제공한다. 인프라/클라우드, 웹어셈블리(Wasm), 블록체인/Web3, 시스템/OS 등 분야에서 사용된다. 해외 트렌드는 시장이 넓고, 국내는 아직 일자리가 많지는 않지만 블록체인 기업 중심으로 가치를 보인다. 

이 분야가 나의 특성과 맞을지 자가 진단하려면 1) 컴파일러와 싸우는 걸 즐기는 꼼꼼함 2) 동작 원리가 궁금한 탐구심 3) 전문성 세 가지를 고려해야 한다. 

 

2. 세부 도움 요청

위에 나온 답변에서 궁금한 것 및 추가로 궁금한 것들을 물어봤습니다.

질문 및 답변 

• 분야 질문: Rust는 인프라/클라우드, AI 및 데이터엔지니어링 등 분야에서 일할 수 있다는 내용
• 프레임워크 관련 질문: Axum, Actix-web, Loco 등의 프레임워크가 있다는 내용
• 학습 방법: Rust 공식 문서와 Rustlings라는 공식 퀴즈를 통해 학습하고, 나만의 CLI 도구 만들기 Axum 이용 REST API 서버 개발 등을 제안.

3. Rust 사용 도메인 질문

이번 질문에서는 나의 개인적인 자료 조사 정보를 프롬프트에 담았고, 추가적인 내용을 고려해서 표 형태로 정리해달라고 했다.

답변 정리

1. 안정적이고 시각정 성취감이 있는 3D/제조/의료
2. 미래 모빌리티 핵심이 되는자율주행/AI 인프라
3. 자본이 몰리고 전 세계 개발자들과 경쟁하는 블록체인
4. 탄탄한 아키텍처를 설계하는 고성능 AI SaaS 백엔드

4. 나의 성향과 맞는지 확인

나의 성향 몇 가지를 포함해서 맞는지 확인을 요청했다.

답변 정리

빅테크 공통 인프라, 대기업 선행 기술 연구소 등을 추천했다.

 

5. 정리

지금까지 한 대화 내용을 정리해달라고 요청했다.

답변 정리

Rust는 압도적인 성능과 하드웨어 제어 능력을 가지면서 메모리 안정성을 제공하는 모던 시스템 프로그래밍 언어로, 이론-실습-운영에 대한 학습 방법에 대한 이야기를 했다. Rust 주요 도메인 및 산업군에 대해서 7가지 산업군을 말하고, 나의 성향(전문적인 개발과 너무 바쁜 곳은 싫은 점)을 고려해 블록체인/Web3, 초고주파 금융은 제외할 것을 권장 했다.

 

6. 공격 질문

앞서 잠시 말했지만, LLM은 내가 질문한 것에 긍정하는 경향이 있으므로 지금까지 한 대화에 반대되는 방향으로 접근해서 현실적인 답변을 말해달라고 요청했다.

답변 정리

변화가 빠르지 않은 것을 원하면서 Rust 하려고 하는 게 모순이다. 주니어 개발자에게 기회가 적은 시장을 탐구하고 있기도 하는 등에 이야기를 해주며 현실적으로 Java/Spring을 추천했다.

 

Notebook LM 활용 이미지 생성

 

이번 활동을 통해 생긴 궁금증

1. 이번 과제를 자기소개서/이력서 등에 어떻게 적을 수 있을까?
2. LLM을 활용해서 직업 기술서 분석, 기업/산업 분석 등을 통해 자기소개서 등에 어떻게 활용할 수 있을까?
3. 질문을 위해서 부족한 사전 지식을 가지고 LLM을 활용하면 LLM도 답변이 얕은데, 제대로 사용하기 위한 기본 지식을 배우려면 오래 걸리는 모순을 어떻게 해결할수 있을가? 

멘토님 피드백

• RUST 하면 가장 먼저 떠오르는 건 '크라우드 스트라이크발 미국/MS 블랙아웃 사태(2024.07.19)'
• 전문적인 개발을 하면서 변화가 너무 크지 않고, 혁신 의지도 있는 곳 (금융 R&D 윈도우 기반 앱 개발 추천)
• 텍스트를 이미지로 바꾸면, 내가 지금까지 한 것을 한눈에 정리된 형태로 볼 수 있다는 장점에 대해 말씀해주심
• 어떻게 LLM을 활용할 수 있을지에 대해서 경험과 생각, 의지를 담아 스토리텔링 용도로 사용하는 것을 추천

 

후기 및 나의 견해

생성형 AI를 활용해 코드를 작성하거나 자료를 조사할 때면, 불과 1년 전과 비교해도 발전한 성능에 매번 놀라곤 합니다. 기술의 발전 속도는 정말 빠릅니다. 그러나 'AI를 제대로 다루기 위해서는 해당 분야를 깊이 있게 알고 있어야 한다'는 저의 의견은 이번 리서치를 통해 더 견고해졌습니다.

 

단순한 질문을 던졌을 때, LLM은 그저 제 의견에 동조하는 긍정적인 답변만을 주었습니다. 반대로 질문의 뉘앙스를 바꾸어 물으면, 검증 없이 그 반대 방향으로 논조를 바꾸어 가기도 했습니다. 사용자가 중심을 잡지 못하면 AI가 제공하는 정보에서 길을 잃기 십상인 것입니다. 결국 인공지능 시대에 가장 중요한 역량은 기술 그 자체보다, 질문의 본질을 꿰둟는 기본 지식과 정보를 비판적으로 수용하는 '디지털 리터러시'라고 생각됩니다.

 

여러 선배님들께 항상 "아주 작은 활동이라도 반드시 기록으로 남겨야 한다"고 조언해 주셨지만, 기록을 하기 위해 개인적인 것을 많이 드러내는 것엔 어려움이 있었습니다. 결과적으로 어필할 수 있는 경험이 많아도 제대로 활용하지 못해왔습니다. 이번엔 잘 기록해서 언젠가 도움이 되길 바랍니다.