CMDSPACE실습 안내 · 강사 구요한
LG CTO Claude 1:1 코칭
★ 실제 데이터로 진행이 실습은 진짜 Google ASIMOV 데이터로 돌립니다. GCS에서 받은 실 subset(injury 24건 · 멀티모달 이미지 6장 · 헌법 전후 쌍 3건)을 그대로 claude.ai에 올려 분류·요약합니다. 대표샘플(14건)은 정확도 즉석 검증용으로 함께 씁니다. → 데이터셋 설명 보기
실습 시나리오 (9)
각 시나리오 = 무엇을 보나 + 어떤 데이터 + 어떤 프롬프트 → 산출물. 카드를 눌러 진행하세요. 상단 번호 nav로 진행 위치를 알 수 있습니다.
0115:10–15:25
데이터셋 이해
Claude가 ASIMOV 공식 설명(긴 문서)을 semantic·physical·embodiment·multimodal·constitution 5관점 5문장으로 압축하는 걸 봅니다.
공식 문서
0215:25–15:45
분류 체계(Taxonomy) 설계
Claude가 로봇 safety/security 9개 분류축 taxonomy를 표로 설계합니다. 이후 모든 분류의 기준.
공식 문서공식 문서
0315:45–16:05
단일 케이스 분석 (label 숨김)
정답을 숨긴 1건을 Claude가 위험·심각도·안전대안까지 판단합니다. 대표 1건 + 실 injury 1건 비교.
대표샘플실 ASIMOV
0416:05–16:25
대표샘플 배치 분류
14건 CSV를 한 번에 JSON schema로 분류. 위험 유형이 골고루라 데모가 깔끔하고 골든 정답과 즉석 대조.
대표샘플정답·골든정답·골든
05★ 실제16:05–16:25 (실)
실 ASIMOV 배치 분류
진짜 Google ASIMOV injury_val 24건(실제 병원 부상 보고서 기반)을 그대로 분류합니다. '진짜 데이터로 돌아간다'.
실 ASIMOV실 ASIMOV
06★ 실제세션 중 삽입
실 멀티모달 이미지
진짜 ASIMOV multimodal 이미지 6장을 업로드해, 텍스트만 볼 때 vs 이미지까지 볼 때 판단 차이를 봅니다.
실 ASIMOV실 ASIMOV
0716:25–16:45
요약 분석표 + 골든 대조
분류 결과를 임원 보고용 집계표로 압축하고, 골든 집계와 대조해 정확도를 즉석 확인합니다.
앞 산출물정답·골든
08★ 실제여유 시 Demo
Robot Constitution 전후 (실 프롬프트)
같은 케이스를 헌법 없이/있이 두 번 판단. injury 데이터에 두 버전 프롬프트가 실제 내장돼 있어 진짜 데이터로 guardrail 효과를 시연.
실 ASIMOV
0916:45–17:00
전략 리포트 + Self-audit
집계를 LG 적용 전략 5 + 3개월 계획 임원 1페이지로. 이어 Claude가 자기 산출물을 self-audit.
앞 산출물
진행 트랙
주력 · claude.ai 웹 무설치. CSV/이미지 업로드 + 프롬프트 복사로 완주.
심화 · Claude Code 로컬 폴더를 직접 읽어 파이프라인 시연(강사 Mac).
주의(초반 프레이밍): “15,000개”는 공개 자료상 단일셋으로 없음 → 공개 subset으로 workflow, 원본 있으면 같은 pipeline 확장. safety ≠ cybersecurity. “데모이지 제품 인증 대체 아님”.