한국일보 미디어경영 TF · 3차 교육 실습 가이드

01

협찬제안서·기획서 자동화 광고사업본부

"이런 자동화를 만들어 줘" · ChatGPT/Gemini에게 도구를 설계하게 하는 법

💡 핵심 인사이트

"AI를 도구로 쓰지 말고, 도구를 만들어 달라고 하세요."

오늘 배울 것은 25개 공문이 아닙니다. AI에게 자동화 도구 자체를 설계하게 만드는 4단계 방법론입니다. 한 번 익히면 협찬제안서, KPI 보고서, 행사 보고서, 사내 공지 등 어떤 반복 업무에도 같은 패턴으로 적용됩니다.

🎯 실습 목표

제공된 강북구청 공문 .docx를 가지고, "이걸 25개로 자동화하는 시스템을 만들어 달라"는 요청을 ChatGPT/Gemini에 던지고, AI가 제안한 방법을 평가하고 실행하는 흐름을 직접 체험합니다. 마지막에는 같은 방법론을 협찬제안서/KPI 보고서에도 적용해 봅니다.

📄

제공된 실습 자료

① 강북구청 공문 .docx (변환 대상 템플릿)
② 25개 자치구 .csv (자치구명·수신자명·수신부서·담당자명·팀장명·연락처)
③ 보도자료 작성 예시 (한국일보 기사 URL)
④ 주간업무·월차회의 KPI 보고서 양식

구청 25개 CSV →

🔑 자동화 설계 4단계 방법론

아래 4단계는 이 워크숍 이후에도 평생 쓸 수 있는 패턴입니다. 강북구청 공문 작업으로 익혀 두면, 다음에 협찬제안서를 만들든 행사 보고서를 만들든 똑같은 순서로 적용됩니다.

STEP 1

패턴 인식

"이 업무에서 매번 바뀌는 부분과 고정되는 부분이 뭐야?" AI에게 업무 분석을 시킵니다. 사람이 직접 패턴을 찾을 필요가 없습니다.

STEP 2

도구 설계 요청

"이런 자동화 시스템을 만들어 달라" 식의 요청. 결과물이 아닌 시스템 자체를 요청하는 것이 핵심입니다.

STEP 3

도구 선택·실행

ChatGPT(코드 실행 강점) vs Gemini(Workspace 연동 강점). 작업 성격에 맞는 도구를 선택해서 실제로 돌려 봅니다.

STEP 4

검증·일반화

"이 방법을 다른 업무에도 적용할 수 있나?" AI에게 묻고, 협찬제안서/KPI/행사 보고서로 확장합니다.

📝 STEP 1 · 패턴 인식 프롬프트

먼저 AI에게 이 업무가 어떤 구조인지 묻습니다. 우리가 답을 알고 있어도, AI에게 분석시켜야 다음 단계 설계가 더 정교해집니다.

ChatGPT ↗ Gemini ↗

ChatGPT / GeminiSTEP 1 · 업무 패턴 분석 요청

[첨부] 강북구청_공문.docx [질문] 이 공문을 서울 25개 자치구에 발송하려고 합니다. 각 구청별로 보낼 때 어떤 부분이 매번 바뀌고, 어떤 부분이 그대로 유지되는지를 다음 표로 정리해 주세요. 표 형식: | 구분 | 항목 | 변동/고정 | 예시 (강북구 기준) | 추가로 다음 질문에도 답해 주세요: 1. 이 작업을 사람이 직접 하면 25개에 약 몇 시간이 걸릴까요? 2. 자동화 가능한 비율은 어느 정도인가요? (텍스트 치환만? 표·서식도?) 3. 자동화 도구 후보 3가지를 추천하고, 각각의 장단점·예상 소요시간을 비교해 주세요.

⚡ 예상 응답

변동 필드 6개 발견: 자치구명, 수신자명, 수신부서, 담당자명, 팀장명, 팀장연락처
고정 부분 95%: 본문 · 발신부서 · 문서번호 체계 · 서식
자동화 추천: ChatGPT Code Interpreter (10분), Gemini + Apps Script (15분), Word 메일머지 (20분)

📝 STEP 2 · 도구 설계 요청 프롬프트

"이 결과물 만들어 줘"가 아니라 "이런 시스템을 만들어 줘"라고 요청합니다. 한 번 만들면 매월 재사용할 수 있는 워크플로우가 나옵니다.

ChatGPT / GeminiSTEP 2 · 자동화 시스템 설계 요청

[배경] 한국일보 광고사업본부의 반복 업무를 자동화하려고 합니다. 강북구청 공문 1개를 템플릿으로 사용해서, 25개 자치구별로 맞춤 공문을 한 번에 만드는 시스템이 필요합니다. [현장 제약] · 사용자: Word/Excel만 다룰 수 있는 일반 직원 · 환경: ChatGPT Plus 또는 Gemini Advanced · 빈도: 분기 1회 정도 사용 예정 · 보안: 한국일보 대외 공문 (외부 클라우드 업로드 OK) [질문] 1. 이 자동화 시스템을 만드는 가장 적합한 방식은? (그 방식을 선택한 이유도 설명해 주세요) 2. 초보자가 따라할 수 있도록 단계별 사용법을 알려 주세요. (스크린샷이 필요한 부분은 어디인지도 함께) 3. 시스템을 처음 한 번 만들 때 vs 매번 반복 사용할 때 필요한 작업을 분리해서 설명해 주세요. 4. 가장 자주 발생할 실수 3가지와 예방법도 알려 주세요. [중요] 실제 25개 파일을 지금 생성해 달라는 게 아니라, "이런 시스템을 만드는 방법론"을 먼저 정리해 주세요.

💡 왜 이렇게 묻는가?
"25개 만들어 줘"라고 하면 AI는 이번 한 번만 만들어 줍니다. "시스템을 만들어 줘"라고 하면 AI는 매뉴얼·체크리스트·재사용 가능한 워크플로우를 줍니다. 같은 데이터를 가지고 매월·매분기 반복할 때 효율 차이가 10배 이상 납니다.

⚖️ STEP 3 · ChatGPT vs Gemini · 도구 선택

두 도구는 같은 일을 할 수 있지만, 강점이 다릅니다. 자동화 작업의 성격에 맞춰 골라야 시간이 덜 듭니다.

기준	ChatGPT (Plus 이상)	Gemini (Advanced)
핵심 강점	Code Interpreter로 파이썬 직접 실행 · .docx/.xlsx 파일 입출력	Google Workspace 통합 · Docs/Sheets에서 바로 작동 · Apps Script 자동화
이번 작업 적합도	⭐⭐⭐⭐⭐ 파일 업로드 → 24개 .docx 생성 → ZIP 다운로드까지 한 번에	⭐⭐⭐⭐ Google Drive에 템플릿이 있으면 강력 · Word 파일은 변환 필요
학습 곡선	"이 파일들로 ~~ 해 줘" 자연어만으로 OK	Workspace에 익숙하면 OK · 처음 사용 시 Drive 권한 설정 필요
매월 재사용	대화창에 같은 프롬프트 재사용 · 또는 GPTs로 저장	Gem으로 저장 · 또는 Apps Script로 완전 자동화 가능
이번 워크숍 추천	✓ 메인 도구 · .docx 파일을 그대로 다루므로 첫 시도에 가장 빠름	병행 도구 · "Google Sheets에 25개 구청 리스트가 이미 있다면" 강력

🛠️ STEP 3 실행 · 실제로 만들어 보기

STEP 2에서 받은 매뉴얼대로 ChatGPT에 실제 파일을 넣고 돌립니다. 아래는 실행용 프롬프트입니다.

ChatGPT Code InterpreterSTEP 3 · 25개 공문 일괄 생성 실행

[첨부 파일] 1. 강북구청_공문.docx (원본 템플릿) 2. 01_seoul_25gu_list.csv (25개 자치구 데이터) [작업] 업로드된 .docx 파일을 템플릿으로 사용해서, CSV에 있는 25개 자치구별로 6개 필드를 자동 교체한 새 .docx 파일을 만들어 주세요. 교체 대상 필드: {자치구명}, {수신자명}, {수신부서}, {담당자명}, {담당팀장명}, {팀장연락처} [출력 규칙] 1. 파일명: 한국일보_관내_소외계층_지원_요청_공문_[자치구명]청.docx 2. 원본 서식(글꼴·표·여백) 100% 유지 3. 25개 파일을 .zip으로 묶어서 다운로드 링크 제공 [검증 요청] 1. 강북구청 파일은 원본과 100% 동일한지 확인해 주세요. 2. 임의 1개(예: 서초구청) 파일을 열어서 모든 필드가 올바르게 교체됐는지 보여 주세요. 3. 만약 교체 실패한 셀이 있다면 어느 파일·어느 위치인지 알려 주세요.

⚠️ Gemini를 쓰고 싶다면
위 프롬프트를 Gemini Advanced에 넣어도 작동합니다. 다만 Gemini는 .docx를 Google Docs로 변환해서 다루기 때문에 일부 서식이 약간 변형될 수 있습니다. Google Sheets에 자치구 리스트가 이미 있다면 "이 시트에서 데이터를 가져와서 자동화해 줘"라고 요청하면 더 효율적입니다.

📝 STEP 4 · 일반화 프롬프트 (이 방법을 다른 업무로)

한 번 만든 자동화 패턴이 다른 업무에도 적용되는지 AI에게 평가하게 합니다. 이 단계가 가장 중요합니다. 협찬제안서, KPI 보고서, 행사 보고서 등으로 확장 가능 여부가 결정됩니다.

Claude / ChatGPT / GeminiSTEP 4 · 패턴 일반화 평가

[배경] 방금 강북구청 공문 → 25개 자치구 자동 변환 시스템을 만들었어. 사용한 패턴은 다음과 같아. [적용한 패턴] 1. 고정 템플릿 1개 (강북구청 .docx) 2. 변동 데이터 표 1개 (25개 자치구 .csv, 6개 필드) 3. AI가 템플릿 + 데이터를 결합해서 N개 결과물 일괄 생성 [질문] 이 패턴을 한국일보 광고사업본부의 다음 업무에도 적용할 수 있는지 각각 평가하고, 적용 가능하다면 어떻게 구성할지 알려 줘. 업무 1 · 협찬제안서 작성 (광고주별 맞춤) 업무 2 · 주간업무·월차 KPI 보고서 (매월 같은 양식, 데이터만 바뀜) 업무 3 · 행사 결과 보고서 (행사별 동일 구조, 수치만 바뀜) 업무 4 · 사내 공지 발송 (부서별 맞춤 한 문장) 각 업무별로: - 적용 가능한가? (예/아니오/조건부) - 템플릿이 될 만한 자료는? - 변동 데이터 표는 어떤 항목들로 구성할까? - 예상 시간 단축 효과는? - 추가 주의사항은?

📊 응용 · 협찬제안서 자동화 예시

STEP 4에서 도출한 패턴을 실제로 적용한 예시입니다. 협찬제안서는 광고주마다 맞춤이 필요하지만, 구조는 매번 비슷합니다.

ChatGPT / Gemini협찬제안서 시스템 · 대상그룹 × 봉황대기 예시

[배경] 한국일보의 협찬제안서 작성을 자동화하고 싶어. 구조는 같고, 광고주·행사·협찬규모만 매번 바뀌어. [고정 템플릿 항목 · 매번 같음] 1. Executive Summary (1페이지) 2. 행사의 가치 · 역사·미디어 노출가치 3. 협찬 패키지 4단계 (메인/공식/공급/현물) 4. 협찬 기업이 얻는 ROI · 미디어·브랜드·CSR·복지 5. 과거 협찬 사례 6. 협찬 신청 절차 [이번 변동 데이터] - 행사명: 봉황대기 전국고교야구대회 - 광고주: 대상그룹 - 광고주 특성: 식품·조미료 1위, 가족 친화 브랜드 - 협찬 규모: 3억원 메인 스폰서 - 행사 일정: 2026년 8월 5일~15일 · 잠실야구장 - 광고주 히스토리: 1977년 에베레스트 등반 협찬 이력 → 봉황대기 70년 전통 + 가족 브랜드 = '정통 + 가족' 시너지 [작업 요청] 1. 위 템플릿 6개 섹션을 이번 변동 데이터로 채워서 한국일보 사보 양식의 격조 있는 협찬제안서를 작성해 줘. 2. 톤: 표·인용·수치 포함, 약 3,000자 3. 다음에 다른 광고주로 적용할 때 어디만 바꾸면 되는지 템플릿 형태로 표시해 줘.

📊 응용 · KPI 월차 보고서 자동화

ChatGPT / GeminiKPI 보고서 자동화 · 매월 같은 양식

[자동화 목표] 매주/매월 반복되는 KPI 보고서를 5분 만에 완성하는 시스템. [입력 데이터 · 매주/매월 새로 채움] - 광고 수주 건수: [이번주 신규 12건 / 누계 87건] - 광고 매출: [이번주 4.2억 / 누계 38억 / 목표 대비 92%] - 공고 영업: [이번주 28건 / 누계 312건] - 행사: [봉황대기 D-45 / 거북이마라톤 D-90] - 협찬 진행: [협상 5건 / 임박 2건 / 계약 1건] - 부서별 이슈: [강북팀 · 25개 구청 공문 발송 완료] [보고서 구조 · 고정] 1. Executive Summary (3줄) 2. 영업 실적 정량 · 전년·전주 비교 자동 3. 진행 중 협상·계약 4. 부서별 이슈와 다음 주 액션 5. 도움 요청 사항 (Help Wanted) [작업] 1. 위 구조로 약 1,500자 보고서 작성 2. 다음 달에는 [입력 데이터] 칸만 바꾸면 그대로 사용할 수 있도록 템플릿 형태로 정리해 줘. 3. 이 양식을 GPTs(또는 Gem)로 저장해서 부서원 모두가 쓰려면 어떻게 만들면 좋은지 단계별로 알려 줘.

⚠️ 자주 하는 실수

결과물만 요청: "25개 공문 만들어 줘"는 1회용. "이걸 자동화하는 시스템을 만들어 줘"로 묻기
제약 조건 누락: 사용자 수준·환경·빈도·보안을 함께 알려야 적절한 도구를 추천받음
검증 단계 생략: AI 결과물 25개 중 최소 3개는 직접 열어서 확인
외부 클라우드 보안: 대표이사명·내부 연락처가 포함된 문서는 ChatGPT Team 이상 사용 권장

🚀 다음 단계 (정착)

광고사업본부 GPTs/Gem "공문 변환 봇" 사내 공유
"협찬제안서 봇" "KPI 보고서 봇" 별도 운영
구청별 담당자·특성 DB를 Google Sheets에 누적
발송 후 회신율·열람율 데이터 추적 → 효과 분석

02

비주얼 콘텐츠 변환 광고사업본부

행사 기획안 → 카드뉴스 · 숏폼 · 홍보 문구 자동 변환

🎯 실습 목표

제공해 주신 8개 제안서 예제 케이스를 활용해, 행사 기획서를 카드뉴스 / 숏폼 스크립트 / 홍보 문구로 자동 변환하는 워크플로우를 익힙니다. 봉황대기 인스타그램 5개 링크를 분석해 한국일보 스타일의 패턴도 도출합니다.

📂 제공된 8개 제안서 케이스 (실제 업무 자료)

CASE 1

인천시 '반려동물의 날' 기념 행사 기획

한국일보가 인천시와 함께 진행할 행사 기획서. 인천시 설득용 스토리라인 필요.

CASE 2

세종시 '외국인 한글 문학상' 신설

국내 거주 외국인이 한글로 쓴 시·소설을 응모 → 10월 9일 한글날 시상. 사전 준비 우선순위.

CASE 3

'전국 어린이 줄넘기 왕중왕전' 대회 기획

한국일보 × 줄넘기협회 × 문화체육관광부 협업. ① 협회·정부와 합의 사항 ② BM 설계.

CASE 4

'한중일 명인전' 확장 기획

명인전 확장 미션. '한중일 명인전' + 이벤트 기전 형태로 1차 기획안 작성.

CASE 5

봉황대기 전국고교야구대회 기업 협찬 어필 포인트

고교야구 인기 저하 상황 + 사명감 운영 + 기업 협찬 어필 전략.

CASE 6

대상그룹 협찬 미팅 아젠다 설정

거북이마라톤 / 한중어린이명인전 / 반려동물 / 봉황대기 / 에베레스트50주년(1977년 협찬이력) 활용.

CASE 7

봉황대기 협찬 제안서 리뷰 (기업 관점)

팀원이 작성한 협찬 제안서를 기업 마케팅팀 입장에서 리뷰.

CASE 8

'(가칭) 펫블리런' 행사 기획서

한국일보×DB손해보험×한국동물병원협회 / 남산북측순환로 / 백범광장 집결. 풍성한 프로그램.

🔬 봉황대기 인스타그램 5개 사례 분석 (벤치마킹)

@phoenix_ball1971 (봉황대기 공식 인스타) 카드뉴스 5건을 분석해 한국일보 스타일을 도출합니다.

ChatGPT (이미지 분석)봉황대기 인스타 카드뉴스 5건 패턴 도출

아래 5개 인스타그램 게시물 스크린샷을 분석해 봉황대기 카드뉴스의 디자인·콘텐츠 패턴을 도출해 주세요. [5개 URL] 1. instagram.com/phoenix_ball1971/p/C_SEnY5pTOc/ 2. instagram.com/phoenix_ball1971/p/C_XcOfwhg1A/ 3. instagram.com/phoenix_ball1971/p/DNncoqbhl7i/ 4. instagram.com/phoenix_ball1971/p/DNz4K8OUkTq/ 5. instagram.com/phoenix_ball1971/p/DOBMPeLiQQc/ 분석 항목: 1. 색상 팔레트 (Primary·Secondary·Accent) 2. 폰트 패턴 (제목·본문·강조) 3. 레이아웃 구조 (단일/그리드/타임라인 등) 4. 텍스트 분량 (제목 자수·본문 자수) 5. 컷 구성 (1컷, 다컷) 6. 핵심 메시지 패턴 (5W1H 중 어느 것 강조?) 7. CTA(Call to Action) 위치·문구 도출 결과: - 한국일보 봉황대기 스타일의 "디자인 시스템" 한 페이지 - 새 카드뉴스 제작 시 참고할 체크리스트 10개 - 가장 효과 좋은 1개 게시물 추천 이유

🎨 행사 기획안 → 카드뉴스 자동 변환 (8케이스 응용)

1

기획안 입력

8케이스 중 1개 또는 새 행사 기획안 .docx 첨부

2

카드뉴스 구조 설계

5~8컷 시나리오
각 컷 카피 + 비주얼

3

GPT Images 2.0 생성

한글 텍스트 직접 렌더링 가능
일관 스타일 8장

4

Canva 최종 보정

브랜드 로고·CTA 합성
인스타 1:1 비율 익스포트

ChatGPT Images 2.0 (Thinking 모드)행사 기획안 → 8컷 카드뉴스 시나리오

아래 행사 기획안을 인스타그램 카드뉴스 8컷으로 변환해 주세요. [기획안 첨부 또는 본문] 인천시 '반려동물의 날' 기념 행사 - 주최: 한국일보 × 인천시 - 일정: 2026년 10월 4일 (반려동물의 날) - 장소: 인천 송도 센트럴파크 - 프로그램: 반려견 마라톤 / 입양 캠페인 / 동물병원 무료 검진 / 사진 콘테스트 - 목표 참가자: 5,000명 [카드뉴스 8컷 시나리오] 1컷 - 표지 (행사명 + 임팩트 비주얼) 2컷 - 왜 이 행사가 필요한가 (사회적 메시지) 3컷 - 행사 핵심 정보 (일시·장소·참가비) 4컷 - 메인 프로그램 1 (반려견 마라톤) 5컷 - 메인 프로그램 2 (입양 캠페인) 6컷 - 부가 프로그램 (검진·콘테스트) 7컷 - 참여 방법 (QR + 링크) 8컷 - 마무리 + CTA 요구사항: - 봉황대기 카드뉴스 디자인 시스템 참고 (앞서 분석한 결과) - 모든 텍스트는 한글, 1:1 정사각형 비율 - 색상: 따뜻한 파스텔 (반려동물 친화적) - 각 컷에 들어갈 한글 텍스트는 30자 이내 - 폰트는 굵은 고딕 (Pretendard 느낌) 먼저 8컷 시나리오 + 컷별 한글 텍스트를 출력해 주세요. 시나리오 확정 후 이미지를 생성합니다.

📱 행사 기획안 → 숏폼 (15초/30초) 스크립트

ChatGPT / Claude행사 기획안 → 인스타 릴스·틱톡 숏폼 스크립트

아래 행사 기획안을 30초 숏폼 영상 스크립트로 만들어 주세요. [기획안] (CASE 8 펫블리런) 한국일보×DB손해보험×한국동물병원협회 주최 - 남산북측순환로 왕복 코스 - 백범광장 집결지 - 반려가족 대상 [숏폼 구조 · 30초 = 6컷] 00:00-00:03 (3초) 후킹: 자극적 비주얼 + 한 줄 카피 00:03-00:08 (5초) 행사 정체: "이게 뭐냐" 00:08-00:18 (10초) 프로그램 하이라이트 3가지 00:18-00:25 (7초) 참여 베네핏 (왜 가야 하나) 00:25-00:30 (5초) CTA + QR [출력 형식] 각 컷마다: - 화면 묘사 (시각적으로) - 자막 (한글 20자 이내, 큰 글씨) - 보이스오버 (선택사항, 캐주얼 톤) - BGM 분위기 추천 [추가] - 인스타 릴스·틱톡·유튜브 쇼츠 모두 호환 9:16 비율 - 한국일보 로고 워터마크 위치 - 해시태그 7개 추천

📢 행사 기획안 → 홍보 문구 패키지 (8종 동시)

Claude / ChatGPT멀티 채널용 홍보 문구 일괄 생성

아래 행사 정보를 기반으로 8개 채널용 홍보 문구를 한 번에 만들어 주세요. [행사 정보] - 행사명: (가칭) 펫블리런 - 주최: 한국일보 × DB손해보험 × 한국동물병원협회 - 일정: 2026년 10월 4일 (반려동물의 날) - 코스: 남산북측순환로 왕복 (3km) - 모집: 반려가족 1,000팀 (선착순) - 참가비: 가족당 1만원 (DB손해보험 후원 기념품 포함) [8개 채널용 문구] 1. 보도자료 헤드라인 (15자 이내) + 부제 (30자) + 리드문 (200자) 2. 인스타 캡션 (200자 이내, 이모지 포함, 해시태그 5개) 3. 트위터/X 포스트 (140자 이내, 1줄 강렬) 4. 페이스북 포스트 (300자, 친근한 톤) 5. 카카오톡 채널 메시지 (100자 + 버튼 텍스트) 6. 유튜브 영상 설명문 (300자 + 챕터 5개) 7. 옥외 광고 카피 (한 줄 메인 + 한 줄 서브) 8. 협찬 기업 보도자료용 인용구 (50자, 협찬사 대표 명의) 각 채널의 톤·길이·청자가 다르다는 점을 반영해 주세요. 같은 메시지라도 채널별로 미묘하게 다르게.

🎯 8개 케이스 응용 실습

위 8개 케이스 중 본인 부서가 가장 자주 다루는 1개를 골라 · 카드뉴스 + 숏폼 + 홍보문구 3종 세트를 한 번에 만들어 보세요. 같은 행사를 3가지 채널 형식으로 변환하는 워크플로우 체화가 목표입니다.

⚠️ 주의사항

AI가 만든 협찬 기업명·금액·일정은 반드시 사실 확인
봉황대기 70년 등 한국일보 자산 표현은 정확하게
긴 한글은 GPT Images 2.0도 일부 깨질 수 있음 → 핵심 키워드만
인스타·페이스북 광고 정책 준수 (의료/금융 등 민감 카피 주의)

🚀 다음 단계

광고사업본부 "행사 콘텐츠 GPTs" 운영 (8개 케이스 학습 완료 버전)
봉황대기 / 거북이마라톤 / 명인전 각각 스타일 GPTs 제작
카드뉴스 채택률 추적 → 성공 패턴 데이터화
Canva 연동: AI 시안 → Canva 자동 변환 워크플로우

03

온라인·지면 배너 소재 제작 광고사업본부

광고 규격별 자동 변환 + ChatGPT Images 2.0으로 한글 텍스트 직접 렌더

🆕 2026.04.21 출시 · 게임체인저

ChatGPT Images 2.0 · "한글 텍스트 오타" 문제 사실상 해결

제공해 주신 디지털마케팅팀 사례에서 보고된 "ChatGPT가 한글에서 '파토치드, 힐팅, 하둥군' 등 오타 계속 발생" 문제가 4월 출시된 GPT Images 2.0에서 한국어 90%+ 정확도로 해결됐습니다. 제미나이의 "Gemini 표시 워터마크" 문제는 ChatGPT 2.0로 회피 가능. 누끼·투명 PNG 작업도 한층 안정적입니다.

📂 제공된 실제 작업 사례 (디지털마케팅팀)

사례	도구	작업 내용	발생 문제	해결책 (2026.06 기준)
사례 1	ChatGPT	250x250px 비율 배너	한글 오타 (파토치드, 힐팅, 하둥군)	GPT Images 2.0 → 한글 90%+ 정확
사례 2	제미나이	250x250px 비율 배너	'Gemini' 워터마크 삭제 어려움	유료 Gemini Pro 사용 또는 GPT 2.0 사용
사례 3	제미나이	텍스트 누끼 + 투명 PNG	배경 투명 처리 안 됨	remove.bg / Adobe Express 무료

📐 광고 규격 표준 (한국 디지털 광고 규격)

규격명	크기 (px)	사용처	비율
스퀘어	250 × 250	웹 인라인·인스타 피드	1:1
리더보드	728 × 90	웹 상단 배너	8:1
모바일 배너	320 × 50 / 320 × 100	모바일 웹·앱	6.4:1 / 3.2:1
스카이스크래퍼	160 × 600 / 300 × 600	웹 사이드바	1:3.75 / 1:2
인스타 스토리	1080 × 1920	인스타 스토리·릴스	9:16
유튜브 썸네일	1280 × 720	유튜브 영상	16:9
지면 광고 (1단)	전5단 × 1단 = 가로×세로 다양	한국일보 신문 지면	맞춤

ChatGPT Images 2.0 ↗ Gemini ↗ Canva ↗ Remove.bg ↗

🛠️ 워크플로우: 1개 시안 → 6개 규격 자동 변환

1

마스터 시안 생성

GPT 2.0으로 1024x1024 마스터 1개
한글 텍스트 직접 렌더

2

규격별 재구성

GPT 2.0에 "동일 디자인 720x90 변환" 요청
요소 재배치

3

누끼·투명 처리

remove.bg에서 배경 제거
PNG 투명 익스포트

4

Canva 최종 마감

한국일보 로고·CTA 정확 배치
각 규격별 PNG 익스포트

ChatGPT Images 2.0250x250 정사각형 배너 (한글 텍스트 직접)

한국일보 디지털 배너를 만들어 주세요. [규격] - 크기: 250 × 250 픽셀 (정사각형) - 비율: 1:1 - 용도: 웹 인라인 배너 [배너 내용] - 메인 카피: "한국일보 70년" - 서브 카피: "변하지 않는 신뢰" - CTA: "구독하기 →" - 한국일보 로고는 우측 하단 [디자인] - 색상: 한국일보 브랜드 컬러 (남색 #1A1A2E + 흰색 + 포인트 청록) - 폰트: 굵은 고딕체 (한글), Pretendard 느낌 - 배경: 미니멀한 그라데이션 또는 단색 - 텍스트는 모두 한글로 정확히 렌더링 [필수] - "한국일보 70년" 한글 텍스트가 깨지지 않게 - 한국일보 워터마크나 다른 브랜드 표시 없이 - 인쇄 가능한 깔끔한 PNG로 출력 마지막으로 디자인 의도 한 줄 설명도 추가해 주세요.

ChatGPT Images 2.01개 시안 → 6개 규격 일괄 변환

방금 만든 한국일보 70년 배너를 아래 6개 광고 규격으로 변환해 주세요. [기본 디자인 유지 사항] - 색상 팔레트 동일 (남색 + 흰색 + 청록) - "한국일보 70년" 메인 카피 동일 - 한국일보 로고 위치만 규격별 최적화 [6개 규격] 1. 250 × 250 (스퀘어, 웹 인라인) 2. 728 × 90 (리더보드, 웹 상단) 3. 320 × 50 (모바일 배너) 4. 300 × 600 (스카이스크래퍼, 사이드) 5. 1080 × 1920 (인스타 스토리, 9:16) 6. 1280 × 720 (유튜브 썸네일, 16:9) [규격별 조정 사항] - 가로 긴 규격 (728x90, 320x50): 텍스트를 한 줄로 - 세로 긴 규격 (300x600, 1080x1920): 메인 카피 크게, 서브 카피 추가 - 정사각형: 균형감 있게 - 16:9: 좌측에 텍스트, 우측에 시각 요소 각 시안에 디자인 변경 이유 한 줄씩 함께 출력해 주세요.

✂️ 누끼 작업 (배경 제거 + 투명 PNG)

제공된 사례 3 (제미나이 누끼 실패)의 해결책 · 전용 도구를 사용하는 것이 가장 안정적입니다.

방법	난이도	품질	비고
① remove.bg	⭐ 클릭 1회	⭐⭐⭐⭐⭐	가장 안정적. 무료 50회/월, 결제 무제한
② Adobe Express (무료)	⭐⭐ 가입 필요	⭐⭐⭐⭐⭐	Adobe ID로 무료 사용. 한 번에 배경 제거
③ Canva 배경 제거 (Pro)	⭐⭐ 유료	⭐⭐⭐⭐	이미 Canva Pro 사용 중이면 클릭 1회
④ Photoshop AI 선택	⭐⭐⭐ 중급	⭐⭐⭐⭐⭐	가장 정밀하지만 시간 오래 걸림
⑤ ChatGPT/Gemini 직접 누끼	·	⭐⭐	비추천: 사례 3처럼 투명 처리 실패 잦음

📐 지면 광고 변환 (디지털 → 인쇄)

디지털 배너를 신문 지면 광고로 변환할 때 주의사항 · 색상 모드와 해상도가 가장 큰 차이입니다.

Claude / ChatGPT디지털 배너 → 신문 지면 광고 변환 체크리스트

방금 만든 디지털 배너를 한국일보 신문 지면 광고로 사용할 수 있도록 변환 체크리스트를 작성해 주세요. [지면 광고 규격] - 한국일보 5단 광고 / 7단 광고 / 전면 광고 - 가로 단수 × 세로 단수 좌표 시스템 [변환 시 점검 사항] 1. 색상 모드: RGB → CMYK 변환 필요 - RGB 청록 #06B6D4 → CMYK 변환 시 색상 차이 있음 - 한국일보 브랜드 컬러 CMYK 값 확인 2. 해상도 - 디지털: 72 dpi (또는 96) - 인쇄: 300 dpi 이상 필수 3. 폰트 - 디지털: 작은 글씨 OK - 인쇄: 9pt 이상 권장 (5단 광고 기준) 4. 안전 영역 (Safety Margin) - 잘림 방지 마진 3mm 이상 5. 신문 인쇄 특성 - 비코팅 신문지 → 색 채도 감소 - 어두운 배경에 흰 글씨 = 가독성 떨어질 수 있음 6. 파일 포맷 - PDF/X-1a 또는 고해상 TIFF (300 dpi CMYK) 위 체크리스트를 표로 정리하고, 각 항목별 인쇄소에 전달할 표준 사양을 명시해 주세요.

⚠️ 도구별 한계 (2026.06 기준)

GPT 2.0: 긴 한글 30자+는 일부 깨질 수 있음. 핵심 키워드 1-3단어 위주
Gemini 워터마크: Pro 유료 사용 또는 ChatGPT로 회피
누끼 작업: AI 채팅 도구로는 안정적 투명 PNG 어려움
지면 광고: RGB→CMYK 변환 시 색상 차이 → 인쇄소 사전 협의

🚀 디지털마케팅팀 표준 워크플로우

"규격 변환 GPTs" 사내 운영 (6대 규격 자동)
광고주별 브랜드 컬러·로고 가이드 라이브러리
지면→디지털 동시 출고 표준 매뉴얼
광고 효과 측정 (CTR, 노출 수) 자동 리포트

04

채용 이력서·자소서 AI 검토 경영기획실

이력서 분석 + 자소서 검증 + 면접 질문 생성 통합 워크플로우

📄

실습 샘플 (개인정보 이슈 없는 가상 데이터 3종)

실제 한국일보 지원자 자료 대신 가상의 이력서·자소서 3건을 미리 작성했습니다. ① 신입 기자직 (사회부) ② 경력직 디지털 PD ③ 신입 광고기획 · 워크숍 중 실습용으로 활용하세요.

샘플 다운로드 →

🔒 가장 먼저: 개인정보 보호 원칙

구분	안전	주의	금지
가상 샘플	✅ 무료 ChatGPT·Claude 사용 가능	·	·
실제 지원자 자료	ChatGPT Team/Enterprise Claude Team/Enterprise (학습 옵트아웃)	익명화 후 무료 버전	❌ 무료 ChatGPT/Claude 그대로 ❌ 비공식 외부 AI 서비스
지원자 동의	AI 활용 사실 사전 고지	·	·

🛠️ 3단계 통합 워크플로우

1

1차 스크리닝

N명 이력서 동시 분석
직무 적합·정량 성과 점수

2

자소서 검증

사실관계·일관성 점검
AI 작성 가능성 평가

3

면접 질문 생성

직무·인성·검증 3트랙
좋은 답변 기준 포함

4

통합 보고서

채용 검토 보고서 자동
임원 보고용 1페이지 요약

📝 실습 ① · 이력서 1차 스크리닝 (3명 동시)

Claude (긴 문서 처리 우수)이력서 N명 일괄 1차 스크리닝

🔍 실습 ② · 자소서 검증 (사실관계 + 일관성 + AI 작성 가능성)

Claude자소서 검증 (3단계 평가)

[지원자명]의 자기소개서를 다음 관점에서 검증해 주세요. 【1단계 · 사실관계 검증 (Verifiability)】 - 검증 가능한 주장(수치·수상·학력·경력) 모두 추출 - 각 주장에 대해 면접에서 확인할 구체적 질문 작성 - 검증 가능성: 매우높음·높음·중간·낮음 4단계 【2단계 · 일관성 검증 (Consistency)】 - 이력서와 자소서 사이 모순 확인 (시간선·인물·수치) - 같은 자소서 내 자기모순 확인 (앞 부분 vs 뒷부분) - Q1과 Q2 사이 톤·가치관 차이 확인 【3단계 · AI 작성 가능성 평가 (Authenticity)】 다음 지표로 판단: - 어휘 다양성 (단조로움 점수) - 개인 경험 구체성 (디테일 수준) - 클리셰 표현 빈도 ("열정", "도전", "성장" 등 남용) - 문장 구조 패턴 (AI는 문장 길이가 균일한 경향) - 한국 사회·문화 맥락의 자연스러움 - AI 작성 가능성: 매우낮음(10%↓)·낮음·중간·높음·매우높음(80%↑) 【종합 의견】 - 면접 통과 권장 여부 (강력추천·추천·중립·보류·비추) - 면접에서 집중 검증할 5가지 보완 질문 - 자소서에서 가장 인상적인 문장 3개와 그 이유 엄격하되 균형 잡힌 톤으로 평가해 주세요.

💬 실습 ③ · 면접 질문 자동 생성 (3트랙 22개)

ChatGPT / Claude면접 질문 세트 (1차·2차·심층 22개)

[지원자명]의 이력서·자소서를 기반으로 다음 면접 질문 세트를 만들어 주세요. 【1차 면접 · 직무 역량 검증】 10개 질문 - 이력서 정량 성과 검증 질문 3개 (예: "X 프로젝트의 매출 4억 달성이 어떤 의미였나요?") - 직무 시나리오 기반 질문 4개 (예: "광고주가 갑자기 협찬 철회를 통보하면?") - 한국일보 매체 이해도 질문 3개 (예: "한국일보의 최근 6개월 화제 기획은?") 【2차 면접 · 인성·조직 적합도】 7개 질문 - 가치관 및 동기 질문 2개 - 갈등 해결·협업 경험 질문 3개 - 한국일보 5년 계획 검증 질문 2개 【심층 검증 질문】 5개 (위험요소 점검) - 자소서 모순점 검증 - 단기/장기 경력 공백 확인 - 이직 사유 검증 (경력직) - 레퍼런스 동의 여부 - 연봉·복지 기대치 각 질문마다: - 좋은 답변의 기준 (한 줄) - 우려스러운 답변 패턴 (한 줄) - 후속 꼬리질문 1개 출력: 면접관용 1페이지 체크리스트 형태

📊 실습 ④ · 통합 채용 검토 보고서 (임원 보고용)

ClaudeN명 지원자 통합 검토 보고서

위 N명 지원자에 대한 통합 채용 검토 보고서를 작성해 주세요. 【보고서 구조】 1. Executive Summary (3줄) - 채용 풀 전반 평가 - 핵심 후보 1-2명 - 권장 다음 단계 2. 채용 풀 개요 - 지원자 N명의 공통점·차이점 - 직무 적합도 분포 (그래프 요약) - 약점·강점 패턴 3. 지원자별 1페이지 요약 - 이력 핵심 (3줄) - 강점 (3개) - 우려점 (3개) - 면접 권장 (Y/N + 이유) 4. 채용 우선순위 매트릭스 - X축: 직무 적합도 / Y축: 즉시 투입 가능성 - 각 지원자 위치 시각화 (좌표 + 이름) 5. 면접관용 체크리스트 - 1차 면접용 핵심 질문 (지원자별 3개) - 2차 면접용 핵심 질문 (지원자별 2개) 6. 입사 후 온보딩 권고 - 입사 첫 1개월 학습 항목 - 멘토 매칭 권고 - 첫 프로젝트 추천 [톤·형식] - 한국일보 사보 양식 - 객관적·균형 잡힌 톤 - 정량 데이터 위주 - 임원 회의 자료로 즉시 활용 가능한 수준

⚠️ 법·윤리 고려사항

AI는 보조 도구: 최종 결정은 반드시 사람
편향 점검: 학벌·성별·지역 등 보호변수 차별 결과 확인
지원자 고지: AI 활용 사실 채용 공고에 명시 권장
개인정보 보호법: 자동화 처리 거부권 안내
레퍼런스 동의: AI 분석과 별개로 사전 동의 절차

🚀 인사총무팀 자체 운영 방향

채용 검토 GPTs (직무별 5종 라이브러리)
한국일보 인재상 학습 시킨 전용 GPTs
면접 후 결과 데이터 누적 → 평가 정확도 향상
지원자 답변 후 즉석 꼬리질문 추천 봇

05

경영기획실

특파원 체제비 물가 확인 자동화

워싱턴/실리콘밸리/도쿄/베이징/하노이/베를린 6개 도시 + 환율 동향 + 타사 비교

📊 현재 작업 vs AI 자동화 후

❌ AS-IS (현재)

Numbeo, IMF, World Bank 사이트 직접 방문
6개 도시 × 5개 지표 = 30개 데이터 수동 검색
환율은 한국은행/네이버 별도 조회
타사 비교는 채용공고/IR 자료 검색 1~2일
엑셀 셀 하나하나 수기 입력
전체 소요: 2~3일

✅ TO-BE (AI 자동화)

Perplexity Deep Research로 6개 도시 일괄 조사
ChatGPT가 5가지 지표 동시 추출
환율 API 또는 ChatGPT 웹 검색 자동
Claude가 타사 처우 패턴 분석
엑셀 자동 채우기 (Python 또는 Code Interpreter)
전체 소요: 2~3시간 (10~20배 단축)

🛠 4가지 데이터 소스 + 적합한 AI 도구

🏠

Numbeo

생계비·임차료·외식비

▶ Perplexity (실시간 크롤링)

numbeo.com/cost-of-living/

📈

IMF WEO

소비자물가·GDP 디플레이터

▶ ChatGPT (DB 학습됨)

imf.org/en/Publications/WEO

🍔

The Economist

빅맥지수 (구매력 비교)

▶ ChatGPT 웹 검색

economist.com/big-mac-index

💰

World Bank

구매력 평가지수 (PPP)

▶ Claude (장기 분석)

data.worldbank.org/PPP

⚡ 워크플로우 (4단계)

1

데이터 일괄 조사

Perplexity Deep Research
6개 도시 동시 조회

2

5개 지표 추출

ChatGPT가 5개 항목별
표 형태로 정리

3

엑셀 자동 채우기

Code Interpreter로
기존 양식 자동 입력

4

결재 보고서 작성

Claude가 분석 결론
+ 인상 권고안 도출

🎯 실습 프롬프트 (복사해서 바로 사용)

PERPLEXITY DEEP RESEARCH [Step 1] 6개 도시 임차료 일괄 조사

[조사 대상] 6개 도시의 4인 가족 기준 임차료 (3BR 아파트, 시내/외곽 평균) - 워싱턴 DC (USD) - 실리콘밸리, 캘리포니아 (USD) - 도쿄, 일본 (JPY) - 베이징, 중국 (CNY) - 하노이, 베트남 (USD) - 베를린, 독일 (EUR) [조사 기간] 2023년, 2024년, 2025년 (3년) [필요 데이터] 1. 각 연도 평균 월 임차료 (현지 통화) 2. 전년 대비 인상률 (%) 3. 3년 평균 인상률 [출처 우선순위] 1차: Numbeo Cost of Living 2차: 현지 부동산 사이트 (Zillow, SUUMO, Lianjia, Batdongsan, ImmoScout24) 3차: 한국 외교부 공관 정보 [출력 형식] - 표 형식 (도시 × 연도) - 출처 URL을 각 데이터마다 표기 - 환율 변동 영향 별도 명시

CHATGPT (웹 검색 ON) [Step 2] 5개 경제지표 동시 추출

다음 7개 도시의 5개 경제지표를 표로 만들어줘. 도시: 서울, 워싱턴 DC, 실리콘밸리, 도쿄, 베이징, 베를린, 하노이 지표: (a) 소비자물가지수 인상률 2025 (출처: IMF WEO) (b) GDP 디플레이터 인상률 2025 (출처: IMF WEO) (c) 빅맥 가격 2025 (현지 통화) (출처: The Economist Big Mac Index) (d) 구매력 평가지수 (서울=100 기준) (출처: World Bank PPP) (e) 4인 가족 월 생계비 KRW 환산 (출처: Numbeo Family of 4) [작성 규칙] - 각 셀에 데이터 + 출처 URL 표기 - 환율은 2025년 평균 적용 (USD/KRW 1,395 / JPY/KRW 9.32 / CNY/KRW 193.4 / EUR/KRW 1,510) - 데이터가 불확실하면 "추정치" 라벨 명시 - 마지막에 종합 분석 5줄 추가

CHATGPT CODE INTERPRETER [Step 3] 엑셀 양식 자동 채우기

[첨부 파일: 05_correspondent_cost_empty_template.xlsx] 위 엑셀은 우리 회사 특파원 처우 검토용 양식이야. - 첫 번째 표 (임차료): 6개 도시 × 3년 (2023~2025) + 인상률 - 두 번째 표 (경제지표): 5개 지표 × 7개 도시 (서울 포함) 내가 아래 데이터를 줄 테니, 양식의 정확한 위치에 채워 넣고 완성된 엑셀 파일을 다운로드 가능하게 만들어줘. [임차료 데이터] 워싱턴: 2023=$3,200 / 2024=$3,450(+7.8%) / 2025=$3,680(+6.7%) / 평균 +7.25% 실리콘밸리: 2023=$4,100 / 2024=$4,350(+6.1%) / 2025=$4,580(+5.3%) / 평균 +5.7% 도쿄: 2023=¥380,000 / 2024=¥405,000(+6.6%) / 2025=¥422,000(+4.2%) / 평균 +5.4% 베이징: 2023=¥22,000 / 2024=¥23,100(+5.0%) / 2025=¥24,200(+4.8%) / 평균 +4.9% 하노이: 2023=$1,800 / 2024=$1,950(+8.3%) / 2025=$2,100(+7.7%) / 평균 +8.0% 베를린: 2023=€1,900 / 2024=€2,050(+7.9%) / 2025=€2,180(+6.3%) / 평균 +7.1% [경제지표는 위 ChatGPT 출력 결과 그대로 복붙] [추가 요구] - 셀 서식: % 표시, 천단위 콤마, 가운데 정렬 - 한국일보 컬럼은 옅은 노란색으로 강조 - 변경된 셀은 파란색으로 표시 (수정 추적용) - 우측에 적용 환율 표 추가

CLAUDE [Step 4] 결재 보고서 자동 작성

[첨부: 위에서 완성된 엑셀 파일] 이 데이터를 바탕으로 임원 결재용 보고서를 작성해줘. [보고서 구조] 1. 제목: "2026년 특파원 처우 조정 검토안" 2. Executive Summary (5줄) 3. 분석 결과 - 도시별 임차료 인상률 동향 - 경제지표 종합 비교 - 환율 변동 영향 4. 타사 비교 시사점 5. 조정 권고안 - 도시별 인상률 차등 적용 - 시행 시기 제안 - 예산 영향 (인당, 연간) 6. 리스크와 대응 - 환율 헤지 방안 - 임차료 추가 인상 시나리오 [작성 톤] - 간결한 임원 보고서 톤 (서술형 금지) - 핵심은 굵게 - 수치는 표로 - 결론은 한 줄로 명확히 [분량] A4 2~3페이지

💡 추가 활용 - 환율 자동 트래킹 + 알림

📌 매일 자동 환율 체크 → Slack 알림

방법 1 (코딩 X): ChatGPT Tasks 기능으로 매일 오전 9시 환율 체크 자동화
방법 2 (간단): Google 알리미 + IFTTT로 환율 1% 변동 시 메일
방법 3 (고급): Python + ExchangeRate API + Slack Webhook 연동
기대 효과: 환율 급변동 시 특파원 송금 타이밍 최적화 → 연간 수백만원 절감 가능

📥 실습 파일 다운로드

📊

빈 양식 (원본)

실습 시작용 - 직접 채워보기

다운로드

✅

AI 조사 결과 예시 (3개 시트)

임차료 / 경제지표 / 타사 비교 + 갭 분석

다운로드

⚠ 한계와 주의

Numbeo는 사용자 입력 기반 → 표본 편향 가능
현지 부동산 사이트는 언어 장벽 (현지어 검색이 더 정확)
IMF/World Bank는 1년 시차 (실시간 X)
1차 자료 직접 검증 단계 절대 생략 금지
최종 결재 전 현지 공관·특파원 본인 확인 필수

🚀 향후 시스템화

매월 자동 데이터 갱신 (Python 스크립트 + Slack 알림)
특파원 도시 추가 시 양식 자동 확장
환율 헤지 시뮬레이터 (시나리오별 예산 영향)
현지 공관 연계 1차 자료 자동 수집 봇

06

독자마케팅국

부서별 전화번호 자동 안내 페이지

구독 문의·광고 문의·고객 응대 → 정확한 부서로 한 번에 연결

🎯 페이지 형태로 만들면 좋은 이유

1

검색 가능

"광고" 검색하면 광고사업본부 산하 전체 표시

2

한 번에 전화

모바일에서 번호 누르면 바로 통화 연결

3

갱신 쉬움

엑셀만 수정하면 페이지 자동 갱신

4

사내 공유

인트라넷 등록 → 전 직원이 즐겨찾기

📥 실습 결과물 (완성본 미리보기)

🌐 한국일보 부서별 전화번호 안내 페이지

🔍 실시간 검색 📂 카테고리 필터 📱 원클릭 전화 📋 번호 복사 📊 7개 본부 · 43개 부서

미리보기 ↗ HTML 다운로드 JSON 다운로드

⚡ 구축 단계 (4단계)

1

엑셀 정리

부서·카테고리·번호
표 형태 정리

2

JSON 변환

ChatGPT가 자동으로
JSON 데이터 생성

3

HTML 페이지

Claude가 검색·필터
기능 포함 HTML 생성

4

사내 배포

인트라넷 등록
또는 단축 URL 공유

🎯 실습 프롬프트

CHATGPT [Step 2] 엑셀 → JSON 자동 변환

[첨부: 부서별 전화번호.xlsx] 위 엑셀을 JSON으로 변환해줘. [입력 컬럼] 부서명 | 카테고리 | 전화번호 | 설명 | FAX [출력 JSON 구조] { "categories": [ { "id": "카테고리ID", "name": "카테고리명", "icon": "이모지", "color": "#hex", "departments": [ { "name": "부서명", "phone": "02-XXX-XXXX", "fax": "선택", "desc": "한 줄 설명" } ] } ] } [규칙] - 카테고리 7개: 대표/구독·독자/광고/뉴스룸/콘텐츠/경영/인사·총무 - 각 카테고리에 어울리는 이모지 + 색상 자동 부여 - 부서명에서 자동으로 카테고리 분류 - 전화번호 포맷 통일 (02-XXX-XXXX) - 한국일보 실제 부서명 사용 (구독센터, 광고팀, 편집국 등)

CLAUDE (또는 Claude Code) [Step 3] JSON → 검색 가능한 HTML 자동 생성

[첨부: phonebook_data.json] 위 JSON 데이터를 받아서 한국일보 부서별 전화번호 안내 페이지를 만들어줘. [필수 기능] 1. 상단 검색창 - 부서명/카테고리/번호 실시간 검색 2. 카테고리 칩 필터 - "전체/대표/구독/광고/뉴스룸/콘텐츠/경영/인사" 토글 3. 카테고리별 카드 그리드 - 각 부서가 카드 형태 4. 각 카드에 [전화걸기] 버튼 - tel: 링크로 모바일 즉시 통화 5. [번호 복사] 버튼 - 클립보드 복사 6. 검색 결과 개수 실시간 표시 7. 모바일 반응형 [디자인 요구] - 한국일보 시그니처 (네이비 #1A1A2E + 청록 #4ECDC4) - 카드 14px 둥근 모서리, 미세 그림자 - 폰트: Noto Sans KR - 각 카테고리마다 좌측 컬러 바 - 깔끔한 신문사 느낌 (광고 같지 않게) [필수 조건] - 단일 HTML 파일 (CSS·JS 내장) - 외부 의존성 최소 (Google Fonts만 허용) - IE11 제외, 최신 브라우저만 지원 - 인쇄 시 깨끗하게 출력

🤖 확장 1 - 챗봇 형태로 만들기

📌 사내 GPTs "한국일보 부서 안내봇"

같은 JSON 데이터를 ChatGPT GPTs Knowledge에 업로드하면 챗봇으로도 만들 수 있습니다.
"광고 협찬 어디에 문의하지?" → GPTs가 정확한 부서 + 담당자 + 번호 안내
"구독 해지하고 싶은데" → 고객센터 번호 + 운영시간 + 해지 절차 안내
외부 고객용은 위험하지만, 사내용 GPTs는 신규 입사자 / 타부서 협업 시 매우 유용합니다.

🔗 확장 2 - 사내 인트라넷 연동

🏢

인트라넷 메인 위젯

자주 찾는 부서 TOP 5 자동 표시
(검색 로그 기반)

📞

통화 클릭 추적

어떤 부서가 가장 많이 검색되는지
월간 리포트 자동 생성

🔄

실시간 갱신

인사이동 시 엑셀만 업데이트
→ 페이지 자동 반영 (Google Sheets API)

⚠ 한계와 주의

본 페이지는 가상 데이터 기준 - 실제 번호로 교체 필수
외부 공개용은 개인정보 마스킹 필요
인사이동 시 즉시 업데이트 체계 필요
대표 번호와 직통 번호 구분 명확히
FAX 번호는 부서별 운영 여부 확인

🚀 향후 시스템화

사내 인트라넷 정식 등록
Google Sheets 연동 → 자동 갱신
한국일보 공식 홈페이지 "회사 안내" 페이지 적용
구독자 ARS 음성 안내와 연동 (IVR 시스템)

📋

6가지 한눈에 정리

오늘부터 가능한 것 → 팀 단위 정착 → 향후 시스템화

주제

부서

오늘부터 가능

팀 단위 정착

향후 시스템화

01 협찬제안서

광고사업본부

Word 메일머지 / Code Interpreter 1회 변환

25개 자치구 자동 변환 워크플로우 정착

제안서 GPTs + KPI 보고서 자동화

02 비주얼 콘텐츠

광고사업본부

1회 행사 → 카드뉴스 8컷 + 숏폼 + 8채널 문구

행사 콘텐츠 GPTs (8개 케이스 학습)

Canva 연동 자동 변환 + 채택률 분석

03 배너 소재

광고사업본부

GPT Images 2.0 한글 직접 / remove.bg 누끼

1개 시안 → 6개 규격 자동 변환 정착

광고 가이드라인 학습 GPTs / Figma 연동

04 이력서·자소서

경영기획실

Claude로 자소서 5단계 검증 + 면접 질문

채용 GPTs (가상 샘플 학습) + 평가표

지원자 답변 즉석 꼬리질문 봇

05 특파원 체제비

경영기획실

Perplexity 1회 조사 → 엑셀 자동 채우기

월간 자동 갱신 (Python + Slack 알림)

환율 헤지 시뮬레이터 + 공관 자료 자동 수집

06 전화번호 안내

독자마케팅국

JSON → HTML 페이지 1회 구축

인트라넷 등록 + 사내 GPTs 챗봇

Google Sheets 자동 갱신 + IVR 연동

🎯 부서별 우선순위 추천

광고사업본부

3개

주제 01 · 02 · 03

제안서/콘텐츠/배너 - 일상 업무 직결. 1주차에 1개씩 정착 권장

경영기획실

2개

주제 04 · 05

채용/특파원 - 주기적 업무. 주제 05는 1개월 내 도입 효과 큼

독자마케팅국

1개

주제 06

한 번 만들면 전사 자산. 인트라넷 정식 등록 권장

📅 4단계 도입 로드맵

1주차

오늘 배운 1개

각 부서별 가장 자주 쓰는 1개 주제만 매일 시도. 실패해도 OK.

1개월

팀 표준 정착

팀별 자주 쓰는 프롬프트 3~5개 공유 문서로 정리. 신입에게도 전수.

3개월

전용 GPTs 구축

반복 패턴을 GPTs로 캡슐화. 광고 GPTs, 채용 GPTs, 특파원 GPTs 등.

6개월

시스템 연동

한국일보 CMS / 인트라넷 / Slack / Google Sheets API 자동화 단계.

"AI는 1개 시도 → 1개 정착 → 1개 시스템화의 반복이다."

· 오늘 6개 중 1개라도 가져가시면 성공입니다

실제 업무에 적용하는 6가지 AI 활용

협찬제안서·기획서 자동화 광고사업본부

🎯 실습 목표

제공된 실습 자료

🔑 자동화 설계 4단계 방법론

📝 STEP 1 · 패턴 인식 프롬프트

📝 STEP 2 · 도구 설계 요청 프롬프트

⚖️ STEP 3 · ChatGPT vs Gemini · 도구 선택

🛠️ STEP 3 실행 · 실제로 만들어 보기

📝 STEP 4 · 일반화 프롬프트 (이 방법을 다른 업무로)

📊 응용 · 협찬제안서 자동화 예시

📊 응용 · KPI 월차 보고서 자동화

⚠️ 자주 하는 실수

🚀 다음 단계 (정착)

비주얼 콘텐츠 변환 광고사업본부

🎯 실습 목표

📂 제공된 8개 제안서 케이스 (실제 업무 자료)

🔬 봉황대기 인스타그램 5개 사례 분석 (벤치마킹)

🎨 행사 기획안 → 카드뉴스 자동 변환 (8케이스 응용)

📱 행사 기획안 → 숏폼 (15초/30초) 스크립트

📢 행사 기획안 → 홍보 문구 패키지 (8종 동시)

🎯 8개 케이스 응용 실습

⚠️ 주의사항

🚀 다음 단계

온라인·지면 배너 소재 제작 광고사업본부

ChatGPT Images 2.0 · "한글 텍스트 오타" 문제 사실상 해결

📂 제공된 실제 작업 사례 (디지털마케팅팀)

📐 광고 규격 표준 (한국 디지털 광고 규격)

🛠️ 워크플로우: 1개 시안 → 6개 규격 자동 변환

✂️ 누끼 작업 (배경 제거 + 투명 PNG)

📐 지면 광고 변환 (디지털 → 인쇄)

⚠️ 도구별 한계 (2026.06 기준)

🚀 디지털마케팅팀 표준 워크플로우

채용 이력서·자소서 AI 검토 경영기획실

실습 샘플 (개인정보 이슈 없는 가상 데이터 3종)

🔒 가장 먼저: 개인정보 보호 원칙

🛠️ 3단계 통합 워크플로우

📝 실습 ① · 이력서 1차 스크리닝 (3명 동시)

🔍 실습 ② · 자소서 검증 (사실관계 + 일관성 + AI 작성 가능성)

💬 실습 ③ · 면접 질문 자동 생성 (3트랙 22개)

📊 실습 ④ · 통합 채용 검토 보고서 (임원 보고용)

⚠️ 법·윤리 고려사항

🚀 인사총무팀 자체 운영 방향

특파원 체제비 물가 확인 자동화

📊 현재 작업 vs AI 자동화 후

🛠 4가지 데이터 소스 + 적합한 AI 도구

⚡ 워크플로우 (4단계)

🎯 실습 프롬프트 (복사해서 바로 사용)

💡 추가 활용 - 환율 자동 트래킹 + 알림

📥 실습 파일 다운로드

⚠ 한계와 주의

🚀 향후 시스템화

부서별 전화번호 자동 안내 페이지

🎯 페이지 형태로 만들면 좋은 이유

📥 실습 결과물 (완성본 미리보기)

⚡ 구축 단계 (4단계)

🎯 실습 프롬프트

🤖 확장 1 - 챗봇 형태로 만들기

🔗 확장 2 - 사내 인트라넷 연동

⚠ 한계와 주의

🚀 향후 시스템화

6가지 한눈에 정리

🎯 부서별 우선순위 추천

📅 4단계 도입 로드맵