바이브 코딩
도입 전략

학위 및 교육

서울과학종합대학원 「AI공학 박사 과정」 KAIST 「CAIO(Chief AI Officer)」 수료 국가정보원·KAIST 「사이버안보 최고위 정책과정(K-CSPP)」 수료 연세대학교 「AI리더십 최고위 과정」 수료

주요 직책

재정경제부 부총리실 인공지능자문관 세종특별자치시 AI정책특별보좌관 대전광역시 AI(인공지능)특별보좌관 InnocurveAI CEO 재정경제부 교육훈련심의위원회 위원(AI윤리) 세종특별자치시 AI 혁신 TF 부단장 세종특별자치시 가장 먼저, 가장 빠른 세종 구현 TF AI 자문 (재)세종창조경제혁신센터 AX위원회 위원 (재)대전창조경제혁신센터 AX위원회 위원 / 기술·학계 분과장

주요 활동

정부 · 공공 재정경제부 「AI 전사 육성 프로젝트」 기획예산처 「AI 교육 프로젝트」 과학기술정보통신부 「AI 역량 강화」 ㅇㅇ원 「AI-Ready Data Pipeline Raw to RAG & Ontology」

공공기관 · 국제기구 AMRO(ASEAN+3 거시경제연구기구) 「한국의 AI 도입과 바이브 코딩」 발표 — 싱가포르 한국수출입은행 · KIC(한국투자공사) · KOTRA — 싱가포르 현지 AI 도입 세션

기업 삼성전자 DX 신임부사장 「AI Agent 실습」 SK 하이닉스 「AI 역량 강화」

의료 한양대학교병원 「AI EXPERT BOOTCAMP」

대학 KAIST OverEdge 「창업인 100명 육성 교육」 고려대학교 「Hands-on AI Training, Research and Service Development」

특허

AI 기반 전자명함 제작 방법 및 AI 명함 기술 특허 디지털 월렛 기능이 통합된 AI 명함 기술 특허 출원

Global Insight
& Network

NVIDIA GTC (2025, 2026) with KAIST — 미국 산호세 Singapore Fintech Festival 2025 with Visa — 싱가포르 Manufacturing World Fukuoka with Yonsei — 일본 ASEAN AI 정부혁신 비교 조사 해외출장 (2026) with MOFE — 싱가포르

Large Language Model — 거대 언어 모델

인터넷의 방대한 글을 학습해서, "이 문장 다음에 올 가장 자연스러운 단어"를 확률로 계산하는 프로그램입니다. 이 단순한 원리를 수천억 번 반복하면 대화, 번역, 코딩까지 가능해집니다.

빈칸에 뭐가 올까요? 버튼을 눌러 모델이 계산한 확률을 확인해 보세요.

토큰(Token) — 모든 대화에는 계량기가 달려 있습니다

LLM은 글을 '토큰'이라는 조각으로 잘라 처리합니다. 한글은 대략 1~2글자가 1토큰. 그리고 토큰 하나를 처리할 때마다 연산이 돌고, 연산은 전기고, 전기는 돈입니다. 직접 잘라 보세요.

✅ 이런 건 정말 잘합니다

⚠️ 이런 건 조심해야 합니다

「장님 코끼리 만지기」 — 직접 만져 보십시오

여섯 사람이 코끼리를 만졌습니다. 한 사람은 코를, 한 사람은 다리를 만졌습니다. 그리고 각자 “코끼리란 이런 것”이라고 단언했습니다. 아무도 거짓을 말하지 않았지만, 아무도 코끼리를 말하지 못했습니다. — 인도 우화 「장님 코끼리 만지기」, 군맹무상(群盲撫象)

무엇을 가르칠 것인가 — 이름은 계속 바뀌었습니다

같은 목적(모델에게 일을 제대로 시키기)을 두고, 설계의 초점이 계속 바깥으로 이동해 왔습니다.

바이브 코딩 (Vibe Coding)

소프트웨어의 ‘의도(Intent)’와 ‘맥락(Context)’을 자연어로 전달하면 AI가 코드를 생성하는 상위 수준의 추상화 개발 방식. 비개발자도 업무 자동화 도구를 직접 제작할 수 있습니다.

2026년 봄~가을 — Mythos의 탄생에서 GPT-6 Astra까지

이 강의를 준비하는 사이에도 판이 바뀌었습니다. 지난 반년의 타임라인입니다.

2026년 9월 4일, OpenAI의 응수 최신

Anthropic만 달리는 게 아닙니다. Fable 5.1이 나온 지 사흘 만에 OpenAI가 플래그십 GPT-6 Astra로 맞받았습니다. 두 모델 모두 코딩 · 수학 · 추론에서 인간 최고 전문가의 지능을 넘어서기 시작했고, 이제는 열흘도 아닌 사흘 간격으로 신형을 주고받습니다.

이제 병목은 인간이다 — '지도는 영토가 아니다'

Anthropic Claude Code 팀의 테크니컬 스태프가 쓴 글이 280만 명에게 읽혔습니다. 결론은 하나 — 이제 품질의 병목은 AI가 아니라 그것을 다루는 사람이라는 것. 우리가 내리는 지시는 머릿속에 있는 깔끔한 지도(Map)입니다. 하지만 AI가 그 일을 실제로 해내려면 진짜 코드베이스 · 현실 · 제약조건이라는 영토(Territory)를 직접 통과해야 합니다. 영토에는 지도에 없던 장애물 — 레거시 코드, 엣지 케이스, 팀 컨벤션, 보안 정책 — 이 가득합니다. 지도는 영토가 아닙니다. 그 틈을 AI가 혼자 추측으로 메우면 결과가 어긋나죠. 그래서 병목은 AI의 능력이 아니라, 영토를 얼마나 정확히 담은 지도를 그려주느냐입니다.

🐎 비유로 이해하기 — 야생마에 고삐 얹기

좋은 모델은 야생마와 같습니다 — 힘세고 영리하지만 통제되지 않아 어디로 튈지 모릅니다. 여기에 고삐·안장·편자·마구 같은 장비(=하네스)를 하나씩 얹으면, 점점 '일하는 말'로 길들여집니다. 아래 '장비 얹기 ▶'를 눌러, 각 장비가 어떤 AI 하네스 요소에 해당하는지 따라가 보세요.

하네스가 돌리는 '에이전트 루프'

하네스는 모델을 이 순환 고리 안에 넣고 계속 돌립니다. 일이 끝날 때까지.

왜 '엔지니어링'이라고 부르나

같은 모델이라도 하네스를 어떻게 설계하느냐에 따라 결과물이 완전히 달라지기 때문입니다. 이것이 하나의 전문 분야가 됐습니다.

같은 Claude Code, 3가지 입구

Claude Code는 이제 터미널(CLI)만의 도구가 아닙니다. 편한 곳에서 시작하면 됩니다.

자유 vs 쉬움 — 어디서 켜느냐의 차이

IDE·CLI는 회사에 묶이지 않는 작업대입니다 — Claude Code든 OpenAI의 Codex든 원하는 하네스를 골라 켤 수 있는 자유가 있습니다. 반면 데스크탑 앱은 그 자유는 없지만(Claude 전용), 설치하고 클릭만 하면 되는 쉬움이 있습니다.

① 문제를 문서로 만든다 — PRD

PRD(Product Requirements Document)는 개발 문서가 아니라 합의된 문제 정의서입니다.

② 조직에 퍼뜨린다 — PoC에서 전사 확산까지

PoC 모델 구축 이후 AI 동아리 및 TF팀을 중심으로 지속적인 실험·검증을 수행하고, 보안·정책·업무 적합성 검토를 거쳐 우수 모델을 조직 전반에 단계적으로 확산합니다.

실제 수행 사례

PoC 제작에서 실제로 벌어지는 일 — 문서부터 앱까지, 전부 AI와

참가자는 코딩을 배우지 않습니다. 아래 세 번의 클릭이 Vibe Camp에서 참가자가 하는 일의 순서 그대로입니다. 직접 눌러 보세요.

이 프로그램이 지키는 원칙

상시 AI TF — 네 부류가 한 조직에 (4층 장치)

캠프에서 나온 사람과 결과물을 네 부류가 모인 상시 조직으로 받아야 만들고 → 규정에 맞추고 → 실제로 도입하는 순환이 돌아갑니다. 한 부류라도 빠지면 어디선가 멈춥니다.

한 기수로 끝나지 않는다 — 교육 체계 3단계

캠프 한 번으로는 조직이 바뀌지 않습니다. 공감대 → 실무 역량 → 실제 적용으로 단계를 쌓아 올리는 설계가 필요합니다.

그래서 지금, 어느 층에 있는가

AI 전환에는 층이 있습니다. 그런데 근거가 단단한 층과 돈이 나오는 층이 서로 반대쪽에 있습니다. 층마다 올라가는 방법이 다르기 때문입니다.

오늘의 요지