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개인 프로젝트로 진행한 “포뉴”는 '짧은 형식의 콘텐츠를 선호하는 시대적 흐름'과 '가짜뉴스'라는 문제에 착안해 개발한 뉴스 요약 챗봇입니다. 길고 복잡한 뉴스 본문을 요약하여 간결한 정보와 함께 인사이트를 제공하는데 목적을 둔 이 프로젝트에서 다양한 문제점에 부딪힌 경험이 있습니다. 그 중 하나는 바로 편향성 문제로 인한 잘못된 뉴스 요약이었습니다.
GPT 기반 요약 결과를 분석한 결과, 초기 모델의 요약에서 30% 뉴스가 중립성을 잃은 편향적 표현을 포함하고 있다는 것을 발견했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 요약 검증 알고리즘과 편향 탐지 룰셋을 설계하여 모델을 지속적으로 개선했고 그 결과, 초기에는 전체 요약의 약 30%가 중립성을 잃은 편향적 표현을 포함했지만, 개선 이후 10%대로 감소시켰습니다. 그 결과,
📈사용자 설문조사에서 뉴스 신뢰도 점수는3.5점에서 4.7점으로 상승했으며,
📉재검색 요청 비율 역시 20%에서 9%로 감소하는 결과를 얻었습니다.
이렇게 저는 수치를 기반으로 문제를 분석하고, 구체적이고 측정 가능한 개선 성과를 내기 위해 매달립니다. 저의 이러한 강점을 활용해 실질적인 변화를 이끌어내고, 지속 가능한 성과를 창출하는 것을 최종 목표로 삼아 나아가겠습니다.
기한 내 최적의 결과를 도출하는 실행력을 갖춘 개발자!!
저는 주어진 시간과 자원을 효과적으로 활용하여 최적의 결과를 도출하는 실행력을 갖춘 개발자입니다. 하지만 처음부터 이러한 접근 방식을 가졌던 것은 아닙니다.
이전 프로젝트에서는 초기 기획 단계에서 핵심 기능 설계에만 집중한 나머지, UI/UX 설계, 개발 일정 관리, 팀원 간 소통이 원활하지 못해 프로젝트가 제대로 진행되지 못하는 경험을 했습니다. 처음부터 핵심 기능에만 치중한 목표가 오히려 프로젝트 진행을 방해했던 것입니다.
이러한 실패를 바탕으로 포뉴(FocusNews) 프로젝트에서는 MVP(Minimum Viable Product) 방식을 적용하여 작은 단위의 기능을 빠르게 구현하고 검증하는 방식을 택했습니다. 주 단위 목표를 설정해 지속적으로 데이터를 쌓고 기능을 개선하는 선순환 구조를 만들었으며, 명확한 일정 관리와 원활한 소통을 통해 팀워크를 강화했습니다.
그 결과, 단순한 뉴스 요약 기능을 넘어 AI 윤리 문제를 해결하는 알고리즘까지 고민해 볼 수 있었고, 프로젝트의 방향성과 결과물의 완성도를 달리할 수 있었습니다.
AI 기반 서비스 개발 경험을 통해 얻은 기술적 통찰
포뉴 프로젝트에서는 AI 기반 뉴스 요약 서비스를 개발하며, AI가 생성하는 데이터의 신뢰성과 품질을 높이기 위한 검증 알고리즘을 설계했습니다. AI 기술을 활용할 때 단순히 생성하는 것에서 그치는 것이 아니라, 결과물의 신뢰성을 높이는 것 또한 중요한 요소라는 점을 깨달았습니다. 미리디에서도 AI를 활용한 이미지 생성 및 편집 기능을 개발하는 만큼, AI 결과물의 신뢰성을 보장하는 기술적 고민이 필요하다고 생각합니다.