한국GPT협회

회의록 자동화·음성 자산화 기업교육

회의는 매일 하는데 남는 건 몇 줄짜리 메모입니다. 말로 오간 것을 조직이 다시 찾을 수 있는 형태로 바꿉니다.

교육 시간
7시간 · 7차시
교육 대상
회의·미팅이 많은 직무 · 교육기획 · 지식관리
권장 인원
15~25명
사용 도구
클로바노트 · Whisper · ffmpeg · ChatGPT · Make

WHY

이런 상황이시라면

공통적으로 들리는 현장의 목소리입니다.

회의록을 쓰는 사람만 회의 내용을 압니다

작성자가 이해한 만큼만 남습니다. 뉘앙스와 반대 의견의 배경은 사라집니다.

녹음은 해 두는데 다시 안 듣습니다

한 시간짜리를 다시 들을 시간이 없습니다. 특정 대목을 찾으려면 처음부터 돌려야 합니다.

교육 영상이 수백 시간 쌓여 있습니다

보관은 되는데 검색이 안 됩니다. 교육을 들은 사람만 그 내용을 압니다.

회의 후 정리·공유에 매번 30분이 갑니다

요약하고 할 일을 뽑아 메일로 보냅니다. 매주 반복인데 자동화가 안 돼 있습니다.

DESIGN

이 과정을 이렇게 설계했습니다

같은 주제라도 어떻게 짜느냐에 따라 교육이 끝난 뒤 남는 것이 달라집니다.

01

요약이 아니라 항목 추출입니다

“요약해 줘”로 끝내면 매번 다른 것이 남습니다. 결정사항·할 일·미결·이견처럼 뽑을 항목을 지정해야 모아 볼 수 있는 기록이 됩니다.

02

보안 조건에 맞춰 도구를 고릅니다

클라우드 STT 를 못 쓰는 조직이 적지 않습니다. 로컬에서 도는 방식으로도 진행되며, 사전 조사에서 무엇을 쓸 수 있는지부터 확인합니다.

03

쌓인 영상까지 다룹니다

회의만이 아니라 이미 쌓여 있는 교육 영상을 문서로 바꾸는 것까지 다룹니다. 교육 담당 부서에는 이쪽이 더 큰 효과를 냅니다.

쌓여만 있던 영상·문서를 지식으로완료
입력
사내 교육 영상 · OJT 자료수십~수백 시간 · 보관은 되지만 검색은 안 됨
1
음성 추출
영상에서 소리만 분리
음성 파일
2
STT
말을 글로 옮기기
전사 텍스트
3
표준화
차시별 템플릿에 맞춰 재구성
업무 매뉴얼
4
지식베이스
검색·인용이 되는 형태로 축적
전사 공용 자산
교육을 못 들은 사람접근 불가문서로 학습

5차시에서 다루는 흐름입니다. 보관만 되던 영상이 검색·인용되는 문서 자산으로 바뀝니다.

CURRICULUM

커리큘럼

7시간 · 7차시 · 매 차시 실습 · 1인 1노트북 — 시간·심화 범위·실습 과제는 사전 조사 후 조정합니다.

1차시

60분

말을 글로 — STT 도구 비교

클로바노트 · Whisper

내용

  • 클로바노트 · Whisper 의 정확도 · 화자 분리 · 비용 차이
  • 클라우드와 로컬 — 보안 조건에 따른 선택
  • 녹음 품질이 결과를 좌우하는 지점

사례 및 실습

  • 같은 녹음을 두 도구에 넣어 결과 비교
  • 화자 분리와 전문 용어 정확도 확인
  • 우리 조직에 맞는 도구 정하기

2차시

50분

전사 품질 올리기

Whisper · 용어집 · ffmpeg

내용

  • 사내 용어집을 미리 주면 오인식이 크게 줄어드는 이유
  • 음성 추출과 잡음 제거 전처리
  • 긴 녹음을 나눠 처리하는 방법

사례 및 실습

  • 자주 틀리는 고유명사를 모아 용어집 만들기
  • 용어집을 적용해 다시 돌리고 개선 확인
  • 영상에서 음성만 추출해 처리

3차시

70분

내용

  • “요약해 줘”가 매번 다른 것을 남기는 이유
  • 결정 · 미결 · 이견 · 할 일로 나눠 뽑기
  • 지난 회의록을 퓨샷으로 줘 같은 양식 재현

사례 및 실습

  • 전사 텍스트에서 네 항목을 표로 추출
  • 지난 회의록을 예시로 넣어 양식 맞추기
  • 원문과 대조해 빠진 것 확인 후 보완

4차시

60분

내용

  • 영업 미팅에서 뽑아야 할 항목은 회의록과 다르다
  • 추출 결과를 시트에 쌓아 분기별로 세는 구조
  • 개인정보를 걸러내는 처리

사례 및 실습

  • 미팅 전사에서 니즈·반대·다음 액션 추출
  • 결과를 시트에 쌓고 누적 형태 확인
  • 반복해서 나오는 반대 사유 집계

5차시

70분

교육 영상을 업무 매뉴얼로

ffmpeg · Whisper · ChatGPT

내용

  • 영상 → 음성 추출 → 전사 → 표준 템플릿 재구성
  • 차시별 교재 형태로 재구성하는 프롬프트
  • 영상을 안 본 사람도 이해할 수 있게 만드는 기준

사례 및 실습

  • 교육 영상 하나를 음성 추출부터 처리
  • 표준 템플릿에 맞춰 차시별 매뉴얼로 재구성
  • 영상을 안 본 사람에게 읽혀 이해되는지 확인

6차시

60분

자동 발송까지 잇기

Make · 클라우드 · 메일

내용

  • 파일 업로드를 시작 신호로 삼는 자동화 구조
  • 전사 → 정리 → 문서 저장 → 발송 흐름
  • 중간에 끊겼을 때와 잘못 발송되지 않게 하는 확인

사례 및 실습

  • 클라우드 폴더 감시부터 발송까지 흐름 구성
  • 테스트 파일로 한 바퀴 돌려 확인
  • 실패 지점에 알림 넣기

7차시

60분

조직 지식으로 쌓기

NotebookLM · 폴더 규칙

내용

  • 회의록·매뉴얼을 한 곳에 묶어 검색되게 만들기
  • 파일명·폴더 규칙과 보관 기간
  • 쌓인 기록에 질문해 과거를 되짚는 방법

사례 및 실습

  • 이번 교육에서 만든 문서를 한 곳에 묶기
  • 쌓인 기록에 질문해 답이 나오는지 확인
  • 팀 운영 규칙을 한 장으로 정리

실습 녹음은 참가자가 직접 가져오시게 합니다. 민감한 내용이 있으면 내부 공유 가능한 건으로 고르시고, 녹음이 어려우면 회의 직후 음성 메모로 대체합니다.

차시별 상세 — 무엇을 배우고 무엇을 만드는가

011차시 · 60분

말을 글로 — STT 도구 비교

도구마다 정확도·화자 분리·비용이 다릅니다. 상황에 맞는 것을 고르는 것부터입니다.

클로바노트 · Whisper

LEARNING OBJECTIVES

  • STT 도구를 비교하고 상황에 맞게 고를 수 있다.
  • 보안 조건에 따라 클라우드와 로컬을 판단할 수 있다.
  • 녹음 품질을 개선하는 방법을 안다.
도구 비교클로바노트는 화자 분리가 강하고, Whisper 는 로컬에서 돌아 반출이 안 되는 자료에 씁니다
보안 판단고객 정보나 미공개 사안이 녹음에 있으면 클라우드에 못 올립니다. 로컬이 답입니다
녹음 품질마이크 위치와 잡음이 정확도를 크게 좌우합니다. 회의실 배치만 바꿔도 달라집니다
비용시간당 과금과 무료 한도. 월 몇 시간을 처리할지 계산해 두면 판단이 쉬워집니다

실습

같은 녹음을 두 도구에

  1. 1

    참가자가 가져온 녹음(또는 제공 샘플)을 준비합니다.

  2. 2

    클로바노트와 Whisper 에 각각 넣고 결과를 비교합니다.

  3. 3

    화자 분리, 전문 용어, 숫자 정확도를 항목별로 채점합니다.

  4. 4

    우리 조직 조건에 맞는 도구를 정하고 이유를 적습니다.

산출물도구 비교표 + 우리 조직 선택안

022차시 · 50분

전사 품질 올리기

그냥 돌리면 고유명사가 다 틀립니다. 용어집과 전처리로 크게 개선됩니다.

Whisper · 용어집 · ffmpeg

LEARNING OBJECTIVES

  • 용어집으로 전사 정확도를 개선할 수 있다.
  • 영상에서 음성을 추출해 처리할 수 있다.
  • 긴 파일을 나눠 처리할 수 있다.
용어집 효과제품명·회사명·업계 용어를 미리 주면 오인식이 크게 줄어듭니다. 가장 효과가 큰 한 가지입니다
음성 추출영상 파일은 무겁습니다. 음성만 뽑아 처리하면 빠르고 용량도 작습니다
잡음에어컨·타이핑 소리가 정확도를 떨어뜨립니다. 간단한 전처리로 개선됩니다
긴 파일두 시간짜리를 한 번에 넣으면 실패합니다. 나눠 처리하고 이어 붙입니다

실습

용어집으로 정확도 올리기

  1. 1

    1차시 결과에서 자주 틀린 고유명사를 모읍니다.

  2. 2

    용어집을 만들어 적용하고 다시 돌립니다.

  3. 3

    개선 정도를 확인합니다. 대개 오인식이 절반 이하로 줄어듭니다.

  4. 4

    영상 파일에서 음성만 추출해 같은 방식으로 처리합니다.

산출물사내 용어집 + 개선된 전사 결과

033차시 · 70분

항목 추출 — 회의록 자동화

이 차시가 핵심입니다. 무엇을 뽑을지 정해야 모아 볼 수 있는 기록이 됩니다.

ChatGPT

LEARNING OBJECTIVES

  • 요약이 아니라 항목 추출로 일관된 기록을 만들 수 있다.
  • 지난 회의록을 예시로 줘 양식을 재현할 수 있다.
  • 빠진 것을 원문에서 찾아 보완할 수 있다.
왜 요약은 안 되나요약은 매번 다른 것을 남깁니다. 이번엔 결정이, 다음엔 할 일이 빠집니다
항목 설계결정사항 · 미결 · 이견 · 후속조치(담당·기한). 회의 성격에 따라 조정합니다
퓨샷 적용지난 회의록을 예시로 주면 우리 양식 그대로 나옵니다
빠뜨림 확인근거 발언을 함께 뽑게 하면 원문 대조가 쉬워집니다

실습

회의록 자동 작성

입력 3종을 준비하는 것이 요령입니다 — 전사 텍스트, 작성 지시, 지난 회의록. 세 개를 함께 넣으면 우리 양식대로 나옵니다.

  1. 1

    입력 3종을 준비합니다 — 전사 텍스트, 작성 지시 프롬프트, 지난 회의록.

  2. 2

    지시 프롬프트를 쓰고 “퓨샷 샘플과 동일한 구조·톤”을 명시합니다.

    회의록 작성 지시.md실제 사용하는 프롬프트
    # 역할
    너는 팀의 회의록 작성 담당자다.
    
    # 지시
    첨부한 [회의 전사]를 [지난 회의록]과
    완전히 동일한 구조·톤으로 정리하라.
    
    # 출력형식 (마크다운)
    - 상단: 일시 · 참석자 · 안건
    - 본문: 안건별 논의 요약 → 결정사항 → 후속조치(담당/기한) 표
    - 결정 · 미결 · 이월 안건을 굵게 구분
    - 각 결정사항에 근거가 된 발언을 한 줄 인용으로 붙인다
    
    # 주의
    - 발언이 없는 내용을 추가하지 않는다
    - 담당자가 명시되지 않은 후속조치는 "미지정"으로 표기한다
  3. 3

    세 파일을 함께 넣고 실행합니다.

    회의록 자동 작성답변 완료

    첨부한 회의 전사를 지난 회의록과 같은 양식으로 정리해줘.

    TXT0814_주간회의_전사.txtMD회의록 작성 지시.mdMD지난_회의록.md
    ChatGPT
    지난 회의록 양식대로 정리했습니다. 후속조치 중 한 건은 담당자가 명시되지 않아 미지정으로 표기했습니다.
    # 주간회의 회의록 (2026-08-14)
    · 참석: 6인   · 안건: 3분기 캠페인 검토
    
    【결정】 A안으로 진행, 예산은 재검토 후 확정
      근거 — "A안이 낫겠는데요, 다만 예산이…"
    【미결】 예산 규모 — 재무팀 협의 필요
    【후속조치】
      경쟁사 단가 조사   김대리   8/19
      예산안 재작성      미지정   8/21

    담당자가 없는 항목을 지어내지 않고 미지정으로 남깁니다.

    지난 양식 재현 · 미지정 항목 표시
    메시지를 입력하세요
  4. 4

    원문과 대조해 빠진 것을 찾고 항목 정의를 보완합니다.

산출물회의록 생성 프롬프트 세트 + 회의록 1건

044차시 · 60분

영업·상담 기록 자산화

회의록과 다른 항목이 필요합니다. 고객 니즈·반대·다음 액션을 뽑습니다.

ChatGPT · 엑셀

LEARNING OBJECTIVES

  • 업무 성격에 맞는 추출 항목을 설계할 수 있다.
  • 추출 결과를 누적해 볼 수 있는 형태로 만들 수 있다.
  • 개인정보를 걸러내는 처리를 넣을 수 있다.
영업 기록 항목고객 니즈 · 반대 사유 · 경쟁사 언급 · 결정권자 · 다음 액션. 회의록과 다릅니다
누적 구조한 건씩 문서로 남기면 못 셉니다. 시트에 행으로 쌓아야 분기별 집계가 됩니다
개인정보고객명·연락처는 저장 전에 걸러냅니다. 처리 단계에 넣어 두면 실수가 없습니다
활용반복해서 나오는 반대 사유가 보이면 자료를 그쪽으로 보강합니다

실습

미팅 기록을 시트에 쌓기

  1. 1

    영업 미팅 전사에서 다섯 항목을 표로 추출합니다.

  2. 2

    결과를 시트에 행으로 쌓습니다. 여러 건을 넣어 누적 형태를 봅니다.

  3. 3

    반대 사유를 집계해 무엇이 가장 많이 나오는지 확인합니다.

산출물영업 기록 추출 프롬프트 + 누적 시트

055차시 · 70분

교육 영상을 업무 매뉴얼로

쌓여만 있던 영상을 문서로 바꿉니다. 교육 담당 부서에는 이쪽이 효과가 큽니다.

ffmpeg · Whisper · ChatGPT

LEARNING OBJECTIVES

  • 영상을 문서로 바꾸는 전체 흐름을 실행할 수 있다.
  • 표준 템플릿에 맞춰 재구성할 수 있다.
  • 문서만으로 이해 가능한지 판단할 수 있다.
왜 문서인가영상은 검색·인용·재편집이 안 됩니다. 문서가 되면 지식으로 쓰입니다
재구성전사 텍스트를 그대로 두면 못 읽습니다. 차시·목차·요약이 있는 교재 형태로 바꿉니다
판단 기준영상을 안 본 사람이 읽고 이해되면 통과입니다. 이 기준으로 다듬습니다
효과진행한 교육이 전부 문서 자산이 되고, 다음 해 신규 입사자 교육 재료가 됩니다

실습

교육 영상 한 편을 매뉴얼로

  1. 1

    교육 영상에서 음성을 추출하고 전사합니다.

  2. 2

    표준 템플릿에 맞춰 차시별 매뉴얼로 재구성합니다.

    영상 → 매뉴얼 재구성.md실제 사용하는 프롬프트
    첨부한 강의 전사 텍스트를 업무 매뉴얼로 재구성하라.
    
    # 출력 구조
    1. 학습 목표 (3~4개, "~할 수 있다" 형태)
    2. 목차 (주제 단위로 나눔)
    3. 본문 — 주제별로
       - 핵심 설명 (구어체를 문어체로 다듬는다)
       - 화면·자료가 언급되면 [자료: ○○] 로 표시
       - 강사가 강조한 부분은 인용으로 남긴다
    4. 정리 — 한 문단
    5. 자주 나올 질문 3건과 답
    
    # 규칙
    - 전사에 없는 내용을 추가하지 않는다
    - 잡담·중복 설명은 뺀다
    - 영상을 보지 않은 사람이 읽고 이해되게 쓴다
  3. 3

    결과를 다른 참가자에게 읽혀 이해되는지 확인합니다.

  4. 4

    안 읽히는 부분을 찾아 보완합니다.

산출물영상 기반 업무 매뉴얼 1건

066차시 · 60분

자동 발송까지 잇기

녹음을 올리면 정리된 문서가 관계자에게 가는 것까지. 손이 안 가게 만듭니다.

Make · 클라우드 · 메일

LEARNING OBJECTIVES

  • 파일 업로드를 시작 신호로 하는 자동화를 만들 수 있다.
  • 전사부터 발송까지 한 흐름으로 이을 수 있다.
  • 실패 지점을 파악하고 알림을 넣을 수 있다.
시작 신호클라우드 폴더에 파일이 올라오면 시작. 사람이 버튼을 누르지 않아도 됩니다
흐름 구성전사 → 항목 추출 → 문서 저장 → 메일·메신저 발송. 3차시 프롬프트를 그대로 씁니다
실패 처리전사가 실패하거나 파일이 손상됐을 때. 조용히 멈추면 아무도 모릅니다
발송 확인누구에게 갈지 미리 확인합니다. 회의 참석자만인지 팀 전체인지

실습

녹음 올리면 회의록이 오게

  1. 1

    클라우드 폴더를 시작 신호로 잡고 흐름을 구성합니다.

  2. 2

    3차시에서 만든 추출 프롬프트를 그대로 넣습니다.

    자동화 흐름 구성6개 파일
    ···① 폴더 감시새 녹음 파일 감지
    ···② STT 변환음성 → 텍스트
    ···③ 항목 추출3차시 프롬프트 재사용
    ···④ 문서 저장공유 드라이브
    ···⑤ 메일 발송참석자 + 팀장 참조
    ···⑥ 실패 알림담당자에게 메신저

    실패 알림을 빼면 조용히 멈춰도 아무도 모릅니다. 반드시 넣습니다.

  3. 3

    테스트 파일로 한 바퀴 돌리고 각 단계가 도는지 확인합니다.

  4. 4

    일부러 손상된 파일을 넣어 실패 알림이 오는지 봅니다.

산출물녹음 → 회의록 → 발송 자동화 1건

077차시 · 60분

조직 지식으로 쌓기

개별 문서를 만드는 데서 끝내지 않습니다. 다시 찾을 수 있는 구조로 남깁니다.

NotebookLM · 폴더 규칙

LEARNING OBJECTIVES

  • 기록을 다시 찾을 수 있는 구조로 남길 수 있다.
  • 쌓인 기록을 근거로 과거를 되짚을 수 있다.
  • 팀 운영 규칙을 설계할 수 있다.
묶어 두기개별 문서로 흩어지면 못 찾습니다. 한 곳에 모아 검색 대상으로 만듭니다
파일명 규칙날짜 + 회의명 + 안건. 검색으로 찾을 수 있게
보관 기간원본 음성은 얼마나 둘지. 문서만 남기고 음성은 지우는 조직이 많습니다
되짚기“그때 왜 그렇게 결정했지”를 물어보면 근거와 함께 나옵니다

실습

쌓인 기록에 물어보기

  1. 1

    이번 교육에서 만든 문서를 한 곳에 묶습니다.

  2. 2

    과거를 되짚는 질문을 던져 봅니다.

    쌓인 회의록에 묻기답변 완료

    지난 분기에 예산 관련해서 미결로 남았던 게 뭐였지?

    회의 기록 도우미
    회의록 검색 중…근거 2건
    10814 주간회의미결 항목
    20721 기획회의후속조치
    두 건이 미결로 남아 있습니다. 8/14 회의의 3분기 캠페인 예산 규모(재무팀 협의 필요)와, 7/21 회의의 외주 단가 재협상 건입니다. 두 건 모두 담당자가 지정되지 않은 상태로 넘어갔습니다.미결 항목이 흘러가지 않게 잡아냄
    메시지를 입력하세요
  3. 3

    팀 운영 규칙을 한 장으로 정리합니다 — 누가 언제 올리고 어디에 두고 얼마나 보관할지.

산출물기록 아카이브 + 팀 운영 규칙

OUTCOME

교육이 끝났을 때 남는 것

산출물 목록은 종료 시점에 정리해 교육 담당 부서에 전달합니다. 다음 예산 협의에 그대로 쓰실 수 있습니다.

참가자 전원

회의록·미팅 기록 추출 프롬프트 세트

부서

녹음 → 문서 → 발송 자동화 1건

교육 담당 부서

영상 기반 업무 매뉴얼 1건 + 운영 규칙

HONEST

검토 단계에서 미리 말씀드리는 것

맞지 않는다고 판단되면 그대로 말씀드립니다. 시작하고 나서 알게 되면 서로 손해입니다.

녹음 자체가 불가능한 조직

고객 동의나 내부 정책으로 녹음이 어려우면 회의 직후 음성 메모로 대체합니다. 기억이 살아 있을 때 말로 남기면 텍스트 품질은 충분히 나옵니다.

클라우드 서비스를 못 쓰는 경우

로컬에서 도는 방식으로 진행합니다. 다만 처리 속도가 느리고 준비가 더 필요해 사전에 환경을 확인합니다.

회의가 많지 않은 조직

효과가 작습니다. 대신 쌓여 있는 교육 영상이 많다면 5차시 중심으로 배분을 바꿔 진행합니다.

완벽한 전사 정확도를 기대하시는 경우

고유명사와 숫자는 틀립니다. 그래서 용어집을 쓰고 사람이 확인하는 단계를 넣습니다. 사람 없이 도는 구조는 만들지 않습니다.

FAQ

자주 묻는 질문

Q교육 시간은 어떻게 되나요?

최소 2시간 특강부터 24시간(8시간씩 3일) 과정까지 조정합니다. 다만 실습 산출물까지 가려면 최소 8시간을 권합니다. 4시간 이하로는 도구를 알게 되는 데서 끝납니다.

Q몇 명까지 들을 수 있나요?

실습 중심이면 25명 이내를 권합니다. 그 이상이면 강사가 개별 화면을 봐드릴 수 없어 실습이 시연으로 바뀝니다. 시연 위주 특강은 인원 제한이 덜합니다.

Q우리 회사 자료를 AI에 넣어도 되나요?

보안 정책에 따라 다릅니다. 외부 도구 반입이 어려운 경우 사내에서 가능한 방식으로 커리큘럼을 조정합니다. 사전 조사 때 반드시 확인하는 항목입니다.

Q출장 교육도 가능한가요?

전국 어디든 방문합니다. 온라인 실시간 교육도 가능하고, 두 방식을 섞어 진행한 사례도 많습니다.

Q부서마다 하는 일이 달라도 괜찮을까요?

오히려 그 편이 낫습니다. 실습 과제를 직무별로 나누기 때문입니다. 다만 한 회차에 3~4개 부서 정도로 섞는 것을 권합니다. 너무 많이 섞으면 공통 과제를 잡기 어렵습니다.

Q교육이 끝나고 막히면 물어볼 데가 있나요?

교육 후에도 질문할 수 있는 커뮤니티를 운영합니다. 활용 매뉴얼도 함께 제공합니다.

CONTACT

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부서 구성과 지금 하고 계신 업무만 알려주시면, 저희가 커리큘럼 초안과 견적을 만들어 보내드립니다. 사전 조사부터 함께 진행합니다.

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