1–4교시

LLM의 이해

내 주제로 조사하고, 자료를 읽고, 기획을 만들어 보기

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01 / LLM의 원리

오늘의 4시간 · 3대 산출물과 집중 실습

교시배울 핵심 도구직접 완성할 3대 포트폴리오 산출물
1교시토크나이저 & VAE 잠재공간LLM 언어 원리 체감 & 프로젝터 탐색
2교시Gemini Deep Research[산출물 1] 미디어아트 작가 3인 기술비교표
3교시NotebookLM 소스 분석[산출물 2] 한국어 Audio Overview 청취 비평 메모
4교시ChatGPT Canvas 덱[산출물 3] 발표용 5장 인터랙티브 슬라이드 기획덱

각 교시 50분 실습·설명(25분 집중 실습 블록 포함) + 10분 정리. 총 240분. 개인 작업 중심 진행.

실습지·복사용 프롬프트 열기 · 연습 자료 내려받기

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1교시

LLM
(Large Language Model)

토큰 · 관계 · 확률을 눈으로 확인하기

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01 / LLM의 원리

규칙 기반(하드코딩) vs 인공지능(데이터 학습)

규칙 기반 판단과 데이터 학습의 차이 비교
규칙 기반 판단과 데이터 학습의 차이 비교
규칙 기반 (하드코딩)사람이 “귀가 뾰족하면 고양이”처럼 일일이 조건문을 손으로 작성합니다. 귀가 뾰족한 여우가 나타나면 규칙이 깨지므로 매번 새 코드를 추가해야 합니다.
인공지능 (데이터 학습)사람이 규칙을 일일이 적지 않습니다. 수많은 고양이와 여우 사진을 보여주면, 컴퓨터가 픽셀의 패턴을 스스로 분석하여 구별 규칙을 학습하고 예측합니다.
규칙을 사람이 직접 작성하는 하드코딩과 달리, 인공지능은 데이터 속에서 스스로 패턴을 발견해 새로운 대상을 예측합니다.
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01 / LLM의 원리

AI · 머신러닝 · 딥러닝 · 생성형 AI

AI
머신러닝
딥러닝
오늘의 생성형 모델
AI인간의 지능적 행동(인식·판단·추론)을 컴퓨터로 구현하는 기술 전체
머신러닝규칙을 일일이 짜는 대신, 데이터에서 패턴을 찾아 스스로 학습하는 기술
딥러닝여러 층(Layers)의 심층 인공신경망으로 복잡한 특징을 스스로 추출하는 기술
생성형 모델학습한 패턴을 바탕으로 글·이미지·소리 등 새로운 창작물을 만들어내는 기술

포괄적 개념(AI)에서 시작해 심층 학습(딥러닝)과 창작(생성형 AI)으로 이어지는 계층 구조

핵심 이해

머신러닝은 데이터에서 예측에 쓸 패턴을 찾는 방법이다. 딥러닝은 여러 계산 층을 가진 신경망을 쓰는 방법이고, 생성형 AI는 그 기술로 글·이미지 같은 새 결과를 만드는 작업을 가리킨다.

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01 / LLM의 원리

머신러닝의 3가지 학습 방식

머신러닝의 3가지 학습 방식
지도학습 · 비지도학습 · 강화학습의 비교
지도학습사진과 정답 이름표(라벨)를 함께 주고 예측을 정답과 대조합니다. 예: 작품 이미지의 범주 분류.
비지도학습정답 이름표 없이 데이터 자체의 유사한 특징이나 구조를 묶습니다. 예: 방대한 자료의 군집화.
강화학습행동에 주어지는 보상을 바탕으로 더 나은 전략을 찾아갑니다. 예: 인간 선호도 반영(RLHF).
핵심 이해

LLM은 문장 자체에서 다음 토큰을 학습 신호로 삼는 '자기지도학습'을 기반으로 방대한 글을 익히고, 인간 피드백을 반영한 강화학습(RLHF)으로 답변 품질을 다듬습니다.

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01 / LLM의 원리

딥러닝 · 신경망의 층(Layer)과 '블랙박스'

인공신경망의 다층 구조와 블랙박스
입력층 → 깊은 은닉층(Hidden Layers) → 출력층 구조
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01 / LLM의 원리

짧은 영상 · LLM은 무엇을 하는가?

3Blue1Brown 영상 · 클릭해서 재생
3Blue1Brown 공식 영상 · 클릭해서 재생

영상에서 주목할 두 가지

① 학습 (Training)수많은 문장 데이터를 보며 모델 내부의 매개변수가 정교해지는 과정
② 생성 (Inference)주어진 프롬프트 뒤에 가장 적절한 다음 말을 하나씩 확률적으로 이어 붙이는 과정
핵심 이해

학습은 많은 문장으로 예측을 개선하는 과정이고, 생성은 학습한 모델로 지금의 질문에 답하는 과정이다. 검색 기능을 함께 쓰더라도 최종 답변은 생성되므로 원문 확인이 필요하다.

“데이터베이스에서 검색 결과를 꺼내는 것”과 “문맥에 맞는 응답을 생성하는 것”은 완전히 다른 작동 방식입니다.
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01 / LLM의 원리

LLM · 문맥에 이어질 말을 생성하기

“텅 빈 전시장에 들어서자 나는 …”

멈췄다둘러봤다누군가를 떠올렸다
문맥에 따라 단어를 이어 생성하는 LLM
문맥에 따라 이어질 다음 말을 확률적으로 예측하는 과정

LLM은 앞의 문맥을 바탕으로 다음 토큰을 예측하고, 그 결과를 다시 문맥에 붙이며 응답을 이어 간다.

핵심 이해

LLM은 Large Language Model, 즉 대규모 언어 모델이다. 문장의 패턴을 학습해 요약·번역·질문·비평을 수행한다. 자연스러운 문장을 만들 수 있다는 사실이 내용의 정확성을 보장하지는 않는다.

같은 시작에도 이어질 수 있는 말은 여러 가지다.
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01 / LLM의 원리
직접 해 보기 · 2분

토큰 · 글을 계산할 수 있는 조각으로

실행 · 단어를 쪼개는 OpenAI 토크나이저
OpenAI Tokenizer 실제 분할 화면
platform.openai.com/tokenizer — "안녕하세요, 미디어아트"는 7토큰이다.
한글 분할 예시"안녕하세요" → ["안녕", "하세", "요"] (3토큰)
"안녕하세요, 미디어아트" → 7토큰
영문 분할 예시"Hello world" → ["Hello", " world"] (2토큰)
한글은 영문보다 2~3배 많은 토큰 소모
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01 / LLM의 원리

임베딩과 잠재공간 (Latent Space)

원리 · 글씨 그림들이 모이는 잠재 공간 (MNIST 시각화)
TensorFlow Embedding Projector MNIST 잠재 공간 시각화
projector.tensorflow.org — 0부터 9까지 글씨 그림들이 형태별로 모이고, 클릭하면 해당 부위와 이웃이 표시된다.
의미의 벡터 계산왕 − 남자 + 여자 = 여왕
공간에서 방향과 거리가 곧 의미가 된다.
VAE와 잠재공간 탐험1은 1끼리, 2는 2끼리 모이며 좌표를 이동하면 숫자가 유기적으로 변형(morphing)된다.
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01 / LLM의 원리

컴퓨터가 이미지를 보는 법 · 픽셀과 숫자 패턴

사람의 시각 인지와 컴퓨터의 픽셀 숫자 행렬
사람이 보는 형태 vs 컴퓨터가 보는 칸칸이 픽셀의 0~255 RGB 숫자 행렬
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01 / LLM의 원리

어텐션 · 무엇과 연결되는가?

문맥 속 단어 간 상호 연결과 어텐션 가중치
문맥 속 단어 간 상호 연결과 어텐션 가중치
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01 / LLM의 원리

트랜스포머 · 문장 전체를 한눈에 보는 혁신

과거 순차 처리 vs 트랜스포머 병렬 어텐션
순차 처리(RNN)의 한계 vs 어텐션으로 문장 전체를 한눈에 조망하는 트랜스포머
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01 / LLM의 원리
직접 해 보기 · 2분

다음 토큰의 확률

실행 · 요청문과 순서
다음에 이어질 수 있는 토큰들의 확률 분포
다음에 이어질 수 있는 토큰들의 확률 분포
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01 / LLM의 원리

학습과 지금의 대화는 다르다

모델의 사전 학습과 추론 대화의 차이
사전 학습(가중치 업데이트)과 추론 대화(문맥 전달)의 구분
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01 / LLM의 원리

환각 · 그럴듯함과 근거는 다르다

그럴듯해 보이지만 출처 검증이 필요한 환각 현상
그럴듯해 보이지만 출처 검증이 필요한 환각 현상
응답작품명·연도·링크가 정돈되어 보인다
확인링크를 열었을 때 실제 작품이 있는가?
판단그 문장이 정말 그 출처에 있는가?
핵심 이해

환각은 존재하지 않는 정보나 근거와 다른 내용을 사실처럼 생성하는 현상이다. 모르는 작품의 연도까지 빈칸 없이 채우면 더 완성돼 보이지만, 조사 자료로는 오히려 위험하다.

자료가 없는 부분을 채워 넣게 하지 말고, “확인되지 않음”으로 남긴다.
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01 / LLM의 원리

편향 · 자료의 빈자리도 결과에 남는다

학습 데이터의 편향과 결과물의 편중
학습 데이터의 편향과 결과물의 편중
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01 / LLM의 원리

원리를 실습의 기준으로 바꾸기

문맥이 필요하다나의 주제와 원하는 도움을 적는다
생성은 틀릴 수 있다출처를 열어 주장과 대조한다
결과는 여러 가지다비교하고, 고치고, 선택 이유를 남긴다
핵심 이해

좋은 요청은 목적·배경·원하는 결과 형식·확인 기준을 함께 전달한다. “작가 추천” 대신 “내 주제와 연결되는 작가 3명을 매체와 관객 경험 기준으로 비교하고 출처를 달라”고 적는다.

이제 같은 주제를 가지고 자료 조사부터 기획까지 직접 해 본다.
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2교시

Deep Research

질문을 좁히고 · 조사 계획을 고치고 · 출처를 확인하기

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02 / Gemini · 조사

Deep Research · 선행 작품 & 기술 심층 조사

왜 써야 하는가? · 미디어아트 선행 작가와 기술 탐구
Gemini Deep Research 메뉴 위치
Gemini 입력창의 Deep Research — 단편적 검색을 넘어 여러 웹 원문을 다각도로 탐구한다.
선행 작가 & 기술 탐구내 주제와 관련된 작가 3인, 사용 센서, 알고리즘 매핑 구조를 깊이 파고든다.
공식 출처 내보내기조사 보고서와 원문 URL을 3교시 NotebookLM 아카이빙으로 그대로 연결한다.
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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 3분

Deep Research 켜기

실행 · 요청문과 순서
Gemini 입력창 도구 메뉴의 Deep Research 선택
Gemini 입력창 도구 메뉴의 Deep Research 선택
① 열기Gemini → 새 채팅
② 선택+ / 도구 → Deep Research
③ 소스이번에는 웹 검색을 사용한다

계정·연령·요금제에 따라 메뉴와 한도가 다르다. 메뉴가 없으면 실습지의 공식 자료 3개로 다음 검증 활동을 진행한다.

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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 4분

조사 요청 보내기

실행 · 요청문과 순서
미술학과 학생으로서 [내 주제]를 조사하려고 해.
이 주제와 연결되는 미디어아트 작가 3명과 대표작을 비교해 줘. 작가·미술관·전시기관의 공식 자료를 우선해 줘.
비교 항목은 작품명·연도·탐구하는 질문·사용 매체·관객 경험·출처 URL이야.
작품의 사실과 너의 해석을 구분하고, 확인 못 한 정보는 표시해 줘. 먼저 조사 계획을 보여 줘.
내 주제에 적용하면

입력 예: [내 주제] → “재개발로 사라진 장소를 사진과 생활 소리로 기억하는 방법”. 나머지 비교 항목은 그대로 두고 조사 범위를 확인한다.

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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 4분

조사 계획 수정하기

실행 · 요청문과 순서
계획에서 볼 것수정 요청 예
너무 넓은가?기억 전체보다 사라진 장소의 기록에 집중해 줘.
사례가 비슷한가?영상·설치·관객 참여처럼 표현 방식이 다른 사례를 포함해 줘.
근거가 약한가?블로그 요약보다 작가와 미술관의 원문을 우선해 줘.
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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 8분

조사 중 · 공식 자료를 먼저 읽기

실행 · 요청문과 순서

보고서를 기다리는 동안, 원문 하나에서 직접 사실을 찾아 둔다.

보기실습지의 작가·미술관 공식 링크 한 개를 연다
적기작품명 / 매체 / 관객이 하는 일
비교 준비나중에 보고서의 설명과 대조한다
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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 7분

인용 두 개를 원문과 대조하기

실행 · 요청문과 순서
01보고서 문장 선택
→
02인용 링크 열기
→
03원문 위치 찾기
→
04맞음·수정·미확인
주장원문에 있는 내용판정
작품이 관객의 심박에 반응한다작가 설명에서 센서와 점멸 방식 확인확인
모든 관객의 감정을 읽는다감정 인식이라는 설명은 찾지 못함수정 필요

Pulse Room 공식 설명을 이용한 검증 예. 심박과 감정은 같은 정보가 아니다.

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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 4분

비교표에 내 판단 추가하기

실행 · 요청문과 순서
작가·작품탐구 질문기술 구조 & 인터랙션내 작업과의 차별점
로자노헤머
〈Pulse Room〉
개인의 생체 리듬과 집단 기념비금속 심박 센서 → 백열전구 100개 순차 점멸심박 대신 관객의 호흡과 체온 데이터 매핑
로렌 리 맥카시
〈SOMEONE〉
스마트홈 AI와 인간 돌봄의 경계커스텀 IoT 가구 + 24시간 인간 원격 개입상업 AI 스피커의 프라이버시 침해를 비판적 연출
레픽 아나돌
〈Unsupervised〉
미술관 아카이브와 기계의 꿈MoMA 소장품 → VAE/GAN 실시간 잠재공간 시각화거대 기관 아카이브 대신 소멸하는 지역 골목 소리 아카이빙
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02 / Gemini · 조사
직접 해 보기 · 4분

조사 결과를 다음 도구로 가져가기

실행 · 요청문과 순서
① 저장공유·내보내기에서 Docs로 내보내기 또는 텍스트 복사
② 별도 보관검증한 원문 URL 2~3개를 따로 적기
③ 표시보고서는 AI 조사 초안, 공식 원문은 근거 자료로 구분
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02 / Gemini · 조사

2교시 확인 · 자료가 준비되었는가?

주제한 문장으로 설명할 수 있다
조사작가 3인 비교표가 있다
검증출처에서 사실 두 개를 확인했다
이 자료를 그대로 NotebookLM에서 다시 읽는다.
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3교시

NotebookLM

내 자료에 질문하고 · 인용을 확인하고 · 관계를 정리하기

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03 / NotebookLM · 자료 읽기

NotebookLM · 나만의 소스 기반 아카이빙 & 비평

왜 써야 하는가? · 원문 + 메모 통합 아카이빙과 비평 오디오
NotebookLM 기본 화면 구조
NotebookLM — 소스 기반(Grounded)으로 환각 없이 원문을 독해하고 오디오 비평을 생성한다.
01 소스 아카이빙 (왼쪽)공식 URL + PDF + 내 비교표 3종 소스를 넣어 나만의 연구 아카이브 구축
02 마인드맵 & 03 Audio한국어 비평가 팟캐스트(Audio Overview)를 듣고 내 작업의 통찰 추출
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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 4분

주제별 노트북 만들기

실행 · 요청문과 순서
NotebookLM 작업 공간 및 소스 관리 화면
NotebookLM 작업 공간 및 소스 관리 화면
② 생성새 노트북 → 이름을 “내 주제_자료읽기”로 변경
③ 준비다음 화면에서 소스 추가
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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 6분

원문과 내 메모 넣기

실행 · 요청문과 순서
NotebookLM 소스 추가 인터페이스
NotebookLM 소스 추가 인터페이스
① 원문검증한 웹 URL 또는 PDF 2개 추가
② 내 메모주제 메모 텍스트 1개 추가
③ 이름“공식 자료 A”, “공식 자료 B”, “내 주제”로 구분

웹페이지는 가져온 텍스트를 확인한다. YouTube는 지원되는 영상의 자막을 중심으로 읽으며 화면의 모든 장면을 보는 것과 다르다.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 6분

자료 안에서 답 찾기

실행 · 요청문과 순서
선택한 공식 자료만 근거로 답해 줘.
각 작품에서 관객이 하는 행동과 그에 따라 바뀌는 것을 정리해 줘.
직접 상호작용이 없다면 그 점도 구분해 줘. 각 항목에 인용을 붙여 줘.
하기공식 자료 A·B를 선택하고 질문한다
확인답변의 인용 번호를 눌러 근거 문장을 읽는다
내 주제에 적용하면

정리 예: 관객의 행동 = 센서를 잡음 / 작품의 변화 = 심박 리듬에 따라 전구가 점멸함. 각각을 뒷받침하는 원문 인용을 연다.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 6분

두 작품을 같은 기준으로 읽기

실행 · 요청문과 순서
두 작품을 [기억 / 시간 / 관객 참여]라는 관점에서 비교해 줘.
표의 열은 공통점, 차이점, 근거, 내 주제에 던질 질문으로 해 줘.
작가가 직접 말한 내용과 네 해석을 분리해 줘.
단순 요약비교 질문
A는 이런 작품, B는 저런 작품같은 “기록”을 왜 서로 다른 매체로 보여 줄까?
작품 정보 복사내가 이어서 물을 수 있는 질문은 무엇일까?
내 주제에 적용하면

후속 질문 예: 두 작품 중 관객의 참여가 없으면 달라지는 것은 무엇이야? 작품 설명에 있는 사실과 네가 추론한 부분을 나눠 줘.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 4분

자료에 없는 질문 던지기

실행 · 요청문과 순서
이 작품의 정확한 제작비와 작가가 그 비용을 결정한 이유는 무엇이야? 자료에 없다면 추정하지 말고 없다고 해 줘.
확인정말 자료에 제작비가 있는지 소스에서 찾는다
기록없는 정보는 “자료에 없음”으로 남긴다
다음 조사필요하면 별도 자료를 더 찾아야 한다
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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 4분

마인드맵으로 관계 보기

실행 · 요청문과 순서
01소스 확인
→
02마인드맵 생성
→
03가지 펼치기
→
04질문 하나 고르기

Studio 또는 채팅의 마인드맵 기능을 연다. 항목을 펼쳐 보고 관심 있는 가지를 선택한다.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 5분

오디오로 다시 읽기

실행 · 요청문과 순서
① 만들기Studio → 오디오 오버뷰 → 맞춤설정(Customize)에서 '한국어' 및 대화 초점 지정
② 듣기생성된 오디오의 첫 60~90초를 이어폰으로 듣기
③ 대조들리는 주장 하나를 원문 인용과 비교
한국어로 두 명의 전문가가 대화하듯 설명해 줘. 두 작품이 관객의 경험을 어떻게 다르게 만드는지 미술학과 학생의 눈높이에서 비교해 줘.

생성이 늦으면 재생을 나중으로 두고, 지금은 채팅 요약과 원문을 비교한다.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 4분

내 생각을 메모로 남기기

실행 · 요청문과 순서
자료에서 확인한 것출처와 함께 사실 한 문장
내가 해석한 것그 사실이 내 주제에 중요한 이유
새로 생긴 질문Canvas 기획에서 발전시킬 질문
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03 / NotebookLM · 자료 읽기
직접 해 보기 · 4분

Canvas에 넘길 재료 묶기

실행 · 요청문과 순서
내가 확인한 메모를 바탕으로 기획에 가져갈 요약을 만들어 줘.
① 주제 1문장 ② 관련 작품에서 확인한 사실 2개와 출처
③ 내가 더 탐구할 질문 ④ 시도해 보고 싶은 매체
자료의 사실과 나의 제안을 구분해 줘.
내 주제에 적용하면

전달할 문장 예: 사실은 “심박에 따라 전구가 점멸한다”. 내 질문은 “사진에 없는 소리도 장소의 기억을 남길까?”이며, 사진과 생활 소리를 매체 후보로 삼는다.

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03 / NotebookLM · 자료 읽기

3교시 확인 · 자료와 내 생각을 구분했는가?

자료원문 2개 + 내 주제 메모
읽기인용을 확인한 답변과 비교표
다른 형식마인드맵 또는 오디오
내 생각기획으로 가져갈 질문 한 가지
자료를 많이 넣는 것보다, 어떤 근거로 무엇을 생각했는지 설명할 수 있어야 한다.
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04 / Canvas · 기획과 수정

4교시 · Canvas 기획안 & 구글 슬라이드 내보내기 과제 제출

3교시 아카이빙 자료를 바탕으로 1페이지 기획안과 5장 발표용 인터랙티브 슬라이드덱을 만들고, Google Slides(구글 슬라이드)로 내보내어 제출합니다.

기획 작성1페이지 초안 생성 후 3단계 공간 시나리오표 구체화
5장 슬라이드덱발표용 5장 인터랙티브 덱 정제 및 비평 피드백 반영
과제 제출Canvas에서 Google Slides로 내보내기 실행 후 링크/파일 제출
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04 / Canvas · 기획과 수정

Canvas · 대화 옆에 놓인 작업물

개념 시각화 도식
개념 시각화 도식
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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 3분

Canvas 열고 자료 붙이기

실행 · 요청문과 순서
Gemini Canvas 문서 편집 모드 활성화
Gemini Canvas 문서 편집 모드 활성화
① 선택Gemini 새 채팅 → + / 도구 → Canvas
② 입력NotebookLM에서 정리한 메모를 붙이기
③ 요청다음 장(19번)의 기획안 요청문과 함께 보내기
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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 8분

한 페이지 기획안

실행 · 요청문과 순서
아래 메모를 바탕으로 미디어아트 기획안 초안을 Canvas 문서로 만들어 줘.
항목: 가제 / 탐구 질문 / 나의 경험 / 관객이 겪을 일 / 매체 선택 이유 / AI가 도울 부분 / 더 확인할 점.
내 경험을 지어내지 말고, 참고작의 사실에는 출처를 남겨 줘. 자료에 없는 계획은 “내 작업의 제안”으로 구분해 줘.
[내가 정리한 메모 붙이기]
내 주제에 적용하면

기획 문장 예: 사라진 장소의 사진 옆에 생활 소리를 배치해, 보이는 기록과 들리는 기억이 어긋나는 경험을 만든다. 실제 기록과 내가 상상한 소리는 구분해 표시한다.

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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 6분

한 부분을 직접 고치기

실행 · 요청문과 순서
고를 부분“몽환적인 기억의 공간”처럼 막연한 표현
바꿀 요청“관객이 무엇을 보고 듣고 움직이는지 세 문장으로 써 줘.”
확인주제와 무관한 장치나 연출이 추가됐는지 읽기
선택한 문단만 수정해 줘. 내 의도는 [의도]야. 수정 전후의 차이를 짧게 설명해 줘.

텍스트를 선택해 수정하거나 채팅에서 해당 문단을 지정한다. 직접 입력으로 고쳐도 된다.

내 주제에 적용하면

수정 예: “몰입감 있는 공간” → “관객이 사진 가까이 다가가면 작은 생활 소리를 듣는 공간”. 추상적인 평가를 실제 경험으로 바꾼다.

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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 6분

세 장면으로 구체화하기

실행 · 요청문과 순서
기획을 세 장면 또는 세 공간으로 나눠 표로 만들어 줘.
열: 관객이 보는 것 / 듣는 것 / 하는 행동 / 장면이 바뀌는 조건 / 제작에 필요한 재료.
상호작용이 필요 없는 작업이면 관객 행동과 변화 조건을 억지로 만들지 마.
장면 예구체적인 경험
도입흐릿한 동네 지도와 작은 생활 소리를 만난다
전개기록된 사진과 상상한 장면의 차이를 본다
마무리내가 기억하는 장소를 떠올릴 시간을 갖는다
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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 5분

내 기획에 비평 요청하기

실행 · 요청문과 순서
너는 미술학과 작업 기획을 검토하는 비평가야. 아래 기획에서 주제·매체·관객 경험의 연결을 살펴봐.
칭찬을 나열하기보다 ① 가장 모호한 문장 ② 근거가 부족한 주장 ③ 서로 맞지 않는 계획을 하나씩 짚어 줘.
각 지적에는 내 글의 해당 문장을 붙이고, 내가 답할 질문을 하나씩 제안해 줘.
내가 할 일비평 중 동의하는 것 하나와 동의하지 않는 것 하나를 고른다
다시 답하기내 의도를 설명하고, 받아들일 지적만 반영해 달라고 한다
내 주제에 적용하면

답변 예: 공간이 불분명하다는 지적은 반영할게. 다만 관객의 참여를 추가하라는 제안은 내 의도와 달라. 정적인 감상 방식을 유지하며 공간 설명만 고쳐 줘.

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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 5분

Canvas 5장 슬라이드덱 & Google Slides 내보내기

실행 · 요청문과 과제 제출 순서
① 요청기획안과 3단계 시나리오 표를 바탕으로 5장 발표용 슬라이드덱 요청
② 검토Canvas 우측 창에서 슬라이드 5장 완성 및 텍스트/대본 정제
③ 내보내기 (오늘의 과제!)우측 상단 [Google Slides로 내보내기] 버튼을 눌러 구글 슬라이드로 저장 후 공유/제출
지금까지 작성한 기획안과 3단계 시나리오표를 바탕으로, Canvas에서 5장짜리 발표용 인터랙티브 슬라이드덱을 만들어 줘.
구성: ①표지/가제 ②기획의도 & 탐구질문 ③선행작가 3인 차별점 ④3단계 공간 시각화 시나리오 ⑤관객 경험 & 비평적 질의.
슬라이드 작성이 끝나면 Google Slides(구글 슬라이드)로 내보낼 수 있는 호환 서식으로 정제해 줘.
🎯 오늘 3주차 최종 과제 제출 안내

Canvas 슬라이드 우측 상단의 [내보내기] → [Google Slides로 내보내기]를 클릭하면, 구글 프레젠테이션 파일로 생성됩니다. 이 구글 슬라이드 링크/파일을 제출하는 것이 오늘의 최종 과제입니다!

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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 3분

기획과 수정본 저장하기

실행 · 요청문과 순서
문서복사 또는 Docs 내보내기 → 파일명에 주제와 날짜
장면표·검토문작업 폴더에 저장하고 AI 초안과 내 수정 구분
수정 기록바꾸기 전 / 바꾼 뒤 / 내가 바꾼 이유
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04 / Canvas · 기획과 수정
직접 해 보기 · 3분

선택 실습 · 나의 기획 점검 Gem

실행 · 요청문과 순서
Gemini 맞춤형 Gem 설정 화면
Gemini 맞춤형 Gem 설정 화면
너는 내 미디어아트 기획 점검 도우미야.
기획을 받으면 주제·매체·관객 경험의 연결을 살펴봐.
근거가 없는 사실은 표시하고, 모호한 부분은 한 번에 하나씩 질문해 줘.

Gem 만들기 → 이름·요청 사항 입력 → 미리보기에서 기획 일부로 시험 → 저장. 메뉴가 없으면 요청문을 메모로 보관한다.

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04 / Canvas · 기획과 수정

오늘의 작업 폴더

결과스스로 확인할 것
조사표 + 출처사실 두 개를 원문과 대조했는가?
NotebookLM 메모자료의 사실과 내 해석을 나눴는가?
Canvas 기획·슬라이드덱기획안과 5장 웹 슬라이드덱이 완성되었는가?
비평 + 수정 기록내가 받아들인 지적과 수정 이유가 남았는가?
시간이 부족하면 조사 근거·기획안·수정 이유를 우선 남긴다.
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다음 시간 · 이미지로 표현을 발전시키기

오늘 정리한 질문과 글 기획을
다음 시간의 이미지 제작에 가져간다.

가져갈 것기획 한 페이지 / 5장 슬라이드덱 / 비평과 수정 이유
이어 할 일구도·빛·색·재료의 차이를 실제 이미지로 비교

AI에게 맡긴 과정과 내가 결정한 부분을 구분하며 작업을 이어 간다.

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