서울시복지재단

서류 안녕, 사람 만나러 가자! 구글시트를 위한 인공지능 함수 (4)

안녕하세요, 모두를 위한 스마트워크 신용우입니다.

구글시트 기반의 인공지능 함수를 소개하고 활용 방법을 안내하는 연재의 네 번째 글입니다.

오늘은 지난 글에 이어 각 함수별 사용방법을 소개하고자 합니다. 기초적인 사용 방법은 아래 글을 읽어보세요!

모두를 위한 스마트워크 연재 목록 

인공지능 함수가 들어간 구글시트는 아래 링크에 들어가서 복사 후 사용하세요!

링크 : https://bit.ly/gsheet.ai

가. [ai분류] 시트 : 주어진 자료를 주어진 기준에 따라 분류하는 ai_classify 함수를 체험하기 위한 시트입니다. 장문의 텍스트를 몇가지 기준에 따라 단어를 추출하거나 질적 자료를 손쉽게 생성하는데 도움을 받을 수 있습니다.

1. prompt1 : ai_classify 함수를 통해 분류하고자 하는 내용입니다. 링크에서 주어진 예시처럼 상담 내용 같은 것이 해당합니다.

2. prompt2 : 앞의 내용을 어떤 기준으로 분류하고 싶은지 그 기준이 적힌 셀을 선택합니다. 여기서 기준이 되는 셀이 가로로 되어 있다면, 그 결과도 가로로 출력하고, 세로로 되어있다면 세로로 출력합니다.

3. temp : (생략가능) 만약 특정 단어의 빈도수 같이 정확하게 측정해야 한다면 0이나 0에 가깝도록 하는 것이 좋습니다. 0~0.5 사이에서 직접 시도해보시면서 조절하시면 좋겟습니다. 0.5를 넘어가면 아무래도 창작의 여지가 커집니다.

비활성화 되어 있는 예제 함수 [B3] 셀의 = 표시 앞의 공백을 삭제해보시면 바로 아실 수 있습니다. 함수이므로 활성화 후 복사해서 아래 셀에 붙여넣으면 손쉽게 다른 내용도 분류할 수 있습니다.

테스트가 끝나면 F2의 내용도 바꿔보세요. 예를 들어 ‘주요감정 2단어’라고 수정하면 기존에 분류된 모든 내용이 갱신되면서 새로운 기준에 맞추어 수정됩니다.

나. [ai이미지분석] 시트 : 주어진 링크의 이미지를 분석합니다. 그림이나 사진에 대한 설명을 요청할 수도 있고, 글씨가 있다면 읽을 수도 있습니다.

1. url : 이미지의 링크를 적습니다. 직접 이미지를 넣을 수는 없습니다.

2. prompt : 해당 이미지를 어떤식으로 분석할지 구체적으로 적습니다. 어떤 그림인지 묘사해달라, 글씨를 인식해서 그대로 알려달라 등등 제가 드린 예시를 보시고 여러가지로 테스트 해보시면 좋을것 같습니다.

3. temp : (생략가능) 창의도는 기본값을 0.4로 했습니다. 글씨를 그대로 인식하는 것이 중요하다면 0에 가깝도록 하는 것이 좋습니다.

다. [ai이미지+분류] 시트 : 저는 상담일지를 스마트폰으로 촬영하거나 스캔한 것을 자동으로 분석하는 것을 예제로 준비했습니다. 이미지를 분석해서 그것을 주어진 기준에 따라 자동으로 분류해야 한다면 예제 시트가 도움이 될 것입니다.

라. [ai이미지생성] 시트 : 주어진 프롬프트에 따라 이미지를 생성하는 ai_image 함수를 체험하는 시트입니다. 이미지를 직접 볼 수는 없고, 이미지 링크를 주면 해당 링크에 가서 보거나 다운로드를 받아야 합니다. 이미지 생성 기능은 구글의 Gemini 모델로는 안되고, Openai 모델로만 가능합니다.

아무래도 바로 이미지를 생성하는 것보다 제가 예제로 드린 절차를 따라 하는 것을 권장합니다.

우선 어떤 이미지를 생성하고 싶은지 [프롬프트 제시]에 적고, 그것을 기반으로 영어 프롬프트로 변환합니다. 이후 ai_image 함수를 사용하세요.

1. prompt : 어떤 그림을 생성하고 싶은지 적습니다. 제안받은 영문 프롬프트를 사용하는 것을 권장합니다.

2. model : Openai의 이미지 생성 모델은 두가지인데, “dall-e-3” 를 선택하시는 것을 권장합니다. 이미지의 품질이 많이 차이납니다.

3. size : 원하는 크기를 픽셀 수로 적어야 합니다. 다음의 세가지 크기 중 하나를 적어주세요. ["1024x1024", "1792x1024", "1024x1792"]

4. quality : 이미지의 품질인데 “hd”를 추천합니다.

ai_image 함수로 생성된 링크는 유효기간이 있으니 곧바로 들어가서 다운로드 받으시길 권장합니다.

마. [ai목록] 시트 : ai를 통해 생성한 결과를 하나의 셀에 모두 출력하는 것이 아닌 여러 셀에 나누어 출력하는 ai_list 함수의 예시를 모았습니다. 여러 셀에 나누는 기준은 생성된 본문에서 줄을 바꿀때마다 입니다. 이런 점을 참고해서 프롬프트에 줄바꿈 해달라는 요청을 적절히 넣어도 좋습니다.

주어진 예시에 따라 직접 해보시면 바로 이해가 되실 것입니다. 한 번 재밌게 해보세요!!

바. [ai3자동분석] 시트 : ai3 이라는 함수는 프롬프트를 3개까지 입력할 수 있는 함수입니다. 이것은 영역을 지정할 때 하나의 셀이 아닌 여러 셀을 여러번 선택하기 위한 것입니다. 왜냐하면 여러셀(배열)은 하나의 프롬프트에 한 번만 들어갈 수 있기 때문입니다. 2개의 배열을 프롬프트로 하려면 각각 다른 프롬프트에 넣어야 합니다.

실은 ai3 함수를 먼저 만들었는데 프롬프트를 간소화하고자 분류 기능만 자동화 한 것이 ai_classify 함수입니다. 그래서 예제로 사용한 함수나 분류 기준도 동일합니다.

예제 시트를 바탕으로, 두 함수의 장단점은 이렇습니다.

• ai3 : 셀 단위로 돌립니다. 그렇기에 비용은 증가하지만 나눠서 할 수 있고, 중간에 기준이 바뀌더라도 모든 것을 처음부터 할 필요가 없습니다.

• ai_classify : 비용을 줄일 수 있고 더 빠르지만 기준을 바꾸면 처음부터 다시 생성합니다.

지금까지 ai 함수들을 여러분께 소개했습니다. 초반에 말씀드린 것처럼 기관의 정보를 분석하시려면 유료로 사용하셔야 합니다. 그리고 제가 예제나 AI 모델을 꾸준히 업데이트 하고 있으니 가끔 들어와보시면 좋을 것 같습니다.

다음 글에서는 이 시트에 있는 ai 함수를 여러분께서 기존에 사용하시던 구글시트에서 활성화 하는 방법과 [함수 지우기]를 소개해 드리겠습니다.

감사합니다.