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Ollama와 Gemma를 활용하여 뉴스 기사 등 텍스트 데이터를 다양한 프레임워크로

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본 문서는 제공된 자료들을 바탕으로, 대규모 언어 모델(LLM)인 Ollama와 Gemma를 활용하여 뉴스 기사 등 텍스트 데이터를 다양한 프레임워크(특히 Fishbone Diagram)로 시각화하고 편집할 수 있는 도구 개발에 대한 핵심 내용을 요약합니다.

주요 목표 및 아이디어:

LLM을 활용한 자동 시각화: Ollama (Gemma 3.4b LLM 사용)를 이용하여 뉴스 기사 등의 텍스트 데이터를 입력하면, Fishbone Diagram과 같은 다양한 다이어그램 형태로 자동으로 분석하고 시각화하는 것을 목표로 합니다. 소스 1: “올라마라고 아실 거예요 그래서 뭐 기사를 가지고 이렇게 넣으면네 올라마라는 그 본인 컴퓨터에다가 이제 설치할 수 있는 lm이 있어요 지금 잼마라고 구글에서 만든 걸 지금 사용을 하고 있는데 어 뭐 생각보다는 잘 정리해서 예 문서를 만들어 주거든요 네 그 문서 만들어진 것을 이제 PC본이라고 보시면” 소스 2: “Ollama Gemma3:4b LLM을 사용해서 뉴스기사를 각종 프레임워크로 디자인 편집할 수 있는 기능을 만들었습니다.” 편집 및 디자인 기능: 생성된 다이어그램을 화면 상에서 직접 편집하고 디자인할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 인디자인이나 기타 편집 프로그램으로 내보내기 위한 레이아웃 데이터 생성의 목적도 포함합니다. 소스 1: “그래서 어 뭐 지금 PC본을 머리가 위쪽에 있게 만드는 방식으로 구성을 좀 바꿨어요 이게 드래그 앤드랍으로 지금 요렇게 나오는데… 이동을 할 수가 있거든요… 편집 모드도네 간단하게만 만들었는데 요렇게 해서 만들어진 거를 제이손 파일로 내보낼 수도 있고 또 레이아웃을 이렇게 저장해 놓으면 요게 지금 디자인 파일로 예 사용하실 수가 있거든요” 소스 2: “디자인 편집이 화면 상에서 가능합니다. (결론은 인디자인이나 편집프로그램으로 보내기 위한 레이아웃 데이터 생성이 목적입니다.)” 다양한 프레임워크 및 다이어그램 지원: Fishbone Diagram 외에도 만다라트, 4분면 등 다양한 다이어그램 형태를 지원하여, 텍스트 데이터를 여러 방식으로 분석하고 시각화할 수 있도록 합니다. 소스 1: “PC본도 있지만 사실 다이어그램 굉장히 많거든요 그래서 기본적인 다이어그램하고 그다음 거기에 맞는 키워드들을 뽑아내서네 요런 형태에네 뭐 PC번이라든지 아니면은 뭐 4분면이라든지뭐 이런데 다 맞춰 가지고 쓸 수 있게 그래서 요거를 지금 저희가 만다라트도 만들었고 그다음에 PC번도 있지만 사실 이거 외에도” 출력 및 연동 기능 강화: 생성된 결과물을 SVG, JSON 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있으며, Canva, Adobe Express 등 상용 디자인 도구와의 연동을 고려하고 있습니다. 소스 2: “인포그래픽이나 어떤 그래픽 작업도 가능하게 기본 출력물을 svg, json, 상용 LLM 및 Canva, AdobeExpress 에 보내서 다시 기계가 그리기 쉽게 바꾸고 있습니다.” 소스 1: “요렇게 해서 만들어진 거를 제이손 파일로 내보낼 수도 있고 또 레이아웃을 이렇게 저장해 놓으면 요게 지금 디자인 파일로 예 사용하실 수가 있거든요” 지식 공유 및 위키 기능: 생성된 시각화 결과물을 다른 사용자와 공유하고, 공동으로 수정 및 업데이트할 수 있는 위키와 같은 기능을 구상하고 있습니다. 이는 텍스트 형태의 문서를 다양한 형식으로 구성하는 서비스를 통해 새로운 지식 콘텐츠를 생성하고 공유하는 것을 목표로 합니다. 소스 1: “이걸 지식 체계로 만들어서 생성해서 그 생성한 데이터를 다른 사람들하고 공유할 수 있는 그런 형태의 컨텐츠를 한번 만들어 보려고 지금 하고 있고요 그리고 어 다른 사람들이 또 수정해 주면 업데이트된 내용을 내가 다시 볼 수 있는 위키 같은게 되게 하려고 해요… 이걸 다른 형식으로 구성하는 서비스를 만들고 있어요” 소형 LLM의 활용성: Ollama와 같은 소형 LLM이 본인 컴퓨터에서도 잘 작동하며, 이를 통해 새로운 지식 콘텐츠를 만드는 데 유용하게 활용될 수 있다는 점에 주목합니다. 소스 1: “그 올라마를 사용한 이유는 사실 그 작은 모델은 굉장히 잘 돌아요 본인 컴퓨터에서도 잘 돌릴 수 있고 잘 돌리면 그걸 가지고 할 수 있는 거는 어 새로운 지식 콘텐츠를 만드는게 어 쓸모가 아닐까 생각하고 있거든요” Fishbone Diagram (이시카와 다이어그램) 관련 정보:

Fishbone Diagram은 “이시카와 다이어그램”, “물고기뼈 다이어그램”, "생선뼈 다이어그램"으로도 불립니다. 소스 3: “이시카와 다이어그램 (Ishikawa diagrams), 물고기뼈 다이어그램, 생선뼈 다이어그램 (Fish bone diagram)” 소스 4: “Fishbone Diagram 은… 이시카와 다이어그램 (Ishikawa diagrams), 생선뼈 다이어그램 (Fish bone diagram)” 일본의 품질 관리 통계학 박사 카오루 이시카와가 발명한 자료 분석 도구입니다. 소스 3: “일본의 품질 관리 통계학박사 카오루 이시카와가 발명했다.” 소스 4: “일본의 품질 관리 통계학박사 카오루 이시카와가 발명했다.” 생선뼈와 유사한 모양을 가지며, 문제가 커다란 가시를 이루고 원인, 해결, 영향 등이 작은 가시 형태로 붙어있는 형상입니다. 소스 3: “생긴모양이 생선뼈처럼 생겼다하여 붙여진 이름으로… 문제가 커다란 가시를 이루고, 해결 또는 원인, 영향 등이 가시에 살처럼 붙어있는 형상이다.” 소스 4: “생긴모양이 생선뼈처럼 생겼다하여 붙여진 이름으로… 문제가 커다란 가시를 이루고, 해결 또는 원인, 영향 등이 가시에 살처럼 붙어있는 형상이다.” 주요 용도는 원인과 결과 확인, 프로세스 초기 단계 문제점 파악, 예상과 결과치 분석 등입니다. 최근에는 스타트업에서 시장성 및 수익성 파악 도구로도 사용됩니다. 소스 3: “원인과 결과를 확인하기 위한 용도, 프로세스 초기 단계에 있는 문제점들을 파악하기 위해서 사용하기도 하며, 예상과 결과치를 분석하기 위해서도 사용한다. 대부분 자료분석툴로 사용하지만 최근 스타트업에서도 시장성 및 수익성 파악을 위한 도구로서 사용하기도 한다.” 소스 4: “원인과 결과를 확인하기 위한 용도, 프로세스 초기 단계에 있는 문제점들을 파악하기 위해서 사용하기도 하며, 예상과 결과치를 분석하기 위해서도 사용한다. 대부분 자료분석툴로 사용하지만 최근 스타트업에서도 시장성 및 수익성 파악을 위한 도구로서 사용하기도 한다.” Fishbone Diagram은 사안을 시각화하여 한눈에 파악하고, 요소별 분석을 통해 해결 방안이나 아이디어 도출에 용이하다는 장점이 있습니다. 소스 4: “Fishbone Diagram- 생선뼈 방법의 좋은 점은 사안에 대해 시각화를 통해 한 눈에 알아볼 수 있다는 점, 요소 별로 분석해 볼 수 있어 해결 방안이나 추가 아이디어 도출 등에도 쉽게 활용할 수 있는 점인 것 같아요” 개발 현황 및 고려사항:

현재 Ollama (Gemma LLM 사용)를 활용하여 뉴스 기사를 Fishbone Diagram으로 생성하는 기본적인 기능은 구현되었습니다. 소스 1: “지금 잼마라고 구글에서 만든 걸 지금 사용을 하고 있는데 어 뭐 생각보다는 잘 정리해서 예 문서를 만들어 주거든요 네 그 문서 만들어진 것을 이제 PC본이라고 보시면” www.youtube.com/watch?v=yfFnq8TdXwY 소스 2: “옵시디언 플러그인으로도 생각은 하고 있으며” 회사 서버를 AI 서버로 바꾸는 방안도 고려했으나 비용 문제가 있습니다. 소스 2: “회사 서버를 줄이고 AI가 빨리 돌아가는 서버로 바꿀까 했는데 비용이 만만치 않네요 ^^;” 초기 샘플 생성 시 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다. 소스 1: “지금 샘플을 바로 전까지 잘 만들었는데 샘플이 갑자기 엉망이 됐죠 네” 향후 계획:

하루에 하나씩 새로운 기능을 개발하고 공유할 플랫폼을 모색하고 있습니다. 소스 2: “하루에 하나씩 이런거 만들고 어디에 올려야 하나 지금 고민중입니다.” 사용자들이 쉽게 응용하고 접목할 수 있도록 한눈에 보기 좋은 새로운 지식 콘텐츠 형태를 계속 개발할 예정입니다. 소스 1: “한눈에 보기 좋아야 사람들이 어 응용하고 그다음에 거기에 접목할 수 있기 때문에 그런 걸 만들고 있습니다 이게 한 권의 책이 될 거예요” 결론:

본 프로젝트는 LLM의 강점을 활용하여 텍스트 데이터를 시각화하고, 사용자가 이를 쉽게 편집하고 공유할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히 Fishbone Diagram과 같은 분석 도구를 자동 생성하여 정보의 이해도를 높이고, 다양한 출력 형식과 연동 기능을 통해 활용 범위를 넓히는 데 중점을 두고 있습니다. 앞으로 지식 공유 및 공동 편집 기능 강화를 통해 사용자 참여를 유도하고, 새로운 형태의 지식 콘텐츠 생태계를 구축하려는 비전을 가지고 있습니다.

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본 문서는 제공된 자료들을 바탕으로, 대규모 언어 모델(LLM)인 Ollama와 Gemma를 활용하여 뉴스 기사 등 텍스트 데이터를 다양한 프레임워크(특히 Fishbone Diagram)로 시각화하고 편집할 수 있는 도구 개발에 대한 핵심 내용을 요약합니다.

주요 목표 및 아이디어:

LLM을 활용한 자동 시각화: Ollama (Gemma 3.4b LLM 사용)를 이용하여 뉴스 기사 등의 텍스트 데이터를 입력하면, Fishbone Diagram과 같은 다양한 다이어그램 형태로 자동으로 분석하고 시각화하는 것을 목표로 합니다.
소스 1: "올라마라고 아실 거예요 그래서 뭐 기사를 가지고 이렇게 넣으면네 올라마라는 그 본인 컴퓨터에다가 이제 설치할 수 있는 lm이 있어요 지금 잼마라고 구글에서 만든 걸 지금 사용을 하고 있는데 어 뭐 생각보다는 잘 정리해서 예 문서를 만들어 주거든요 네 그 문서 만들어진 것을 이제 PC본이라고 보시면"
소스 2: "Ollama Gemma3:4b LLM을 사용해서 뉴스기사를 각종 프레임워크로 디자인 편집할 수 있는 기능을 만들었습니다."
편집 및 디자인 기능: 생성된 다이어그램을 화면 상에서 직접 편집하고 디자인할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 인디자인이나 기타 편집 프로그램으로 내보내기 위한 레이아웃 데이터 생성의 목적도 포함합니다.
소스 1: "그래서 어 뭐 지금 PC본을 머리가 위쪽에 있게 만드는 방식으로 구성을 좀 바꿨어요 이게 드래그 앤드랍으로 지금 요렇게 나오는데... 이동을 할 수가 있거든요... 편집 모드도네 간단하게만 만들었는데 요렇게 해서 만들어진 거를 제이손 파일로 내보낼 수도 있고 또 레이아웃을 이렇게 저장해 놓으면 요게 지금 디자인 파일로 예 사용하실 수가 있거든요"
소스 2: "디자인 편집이 화면 상에서 가능합니다. (결론은 인디자인이나 편집프로그램으로 보내기 위한 레이아웃 데이터 생성이 목적입니다.)"
다양한 프레임워크 및 다이어그램 지원: Fishbone Diagram 외에도 만다라트, 4분면 등 다양한 다이어그램 형태를 지원하여, 텍스트 데이터를 여러 방식으로 분석하고 시각화할 수 있도록 합니다.
소스 1: "PC본도 있지만 사실 다이어그램 굉장히 많거든요 그래서 기본적인 다이어그램하고 그다음 거기에 맞는 키워드들을 뽑아내서네 요런 형태에네 뭐 PC번이라든지 아니면은 뭐 4분면이라든지뭐 이런데 다 맞춰 가지고 쓸 수 있게 그래서 요거를 지금 저희가 만다라트도 만들었고 그다음에 PC번도 있지만 사실 이거 외에도"
출력 및 연동 기능 강화: 생성된 결과물을 SVG, JSON 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있으며, Canva, Adobe Express 등 상용 디자인 도구와의 연동을 고려하고 있습니다.
소스 2: "인포그래픽이나 어떤 그래픽 작업도 가능하게 기본 출력물을 svg, json, 상용 LLM 및 Canva, AdobeExpress 에 보내서 다시 기계가 그리기 쉽게 바꾸고 있습니다."
소스 1: "요렇게 해서 만들어진 거를 제이손 파일로 내보낼 수도 있고 또 레이아웃을 이렇게 저장해 놓으면 요게 지금 디자인 파일로 예 사용하실 수가 있거든요"
지식 공유 및 위키 기능: 생성된 시각화 결과물을 다른 사용자와 공유하고, 공동으로 수정 및 업데이트할 수 있는 위키와 같은 기능을 구상하고 있습니다. 이는 텍스트 형태의 문서를 다양한 형식으로 구성하는 서비스를 통해 새로운 지식 콘텐츠를 생성하고 공유하는 것을 목표로 합니다.
소스 1: "이걸 지식 체계로 만들어서 생성해서 그 생성한 데이터를 다른 사람들하고 공유할 수 있는 그런 형태의 컨텐츠를 한번 만들어 보려고 지금 하고 있고요 그리고 어 다른 사람들이 또 수정해 주면 업데이트된 내용을 내가 다시 볼 수 있는 위키 같은게 되게 하려고 해요... 이걸 다른 형식으로 구성하는 서비스를 만들고 있어요"
소형 LLM의 활용성: Ollama와 같은 소형 LLM이 본인 컴퓨터에서도 잘 작동하며, 이를 통해 새로운 지식 콘텐츠를 만드는 데 유용하게 활용될 수 있다는 점에 주목합니다.
소스 1: "그 올라마를 사용한 이유는 사실 그 작은 모델은 굉장히 잘 돌아요 본인 컴퓨터에서도 잘 돌릴 수 있고 잘 돌리면 그걸 가지고 할 수 있는 거는 어 새로운 지식 콘텐츠를 만드는게 어 쓸모가 아닐까 생각하고 있거든요"
Fishbone Diagram (이시카와 다이어그램) 관련 정보:

Fishbone Diagram은 "이시카와 다이어그램", "물고기뼈 다이어그램", "생선뼈 다이어그램"으로도 불립니다.
소스 3: "이시카와 다이어그램 (Ishikawa diagrams), 물고기뼈 다이어그램, 생선뼈 다이어그램 (Fish bone diagram)"
소스 4: "Fishbone Diagram 은.. 이시카와 다이어그램 (Ishikawa diagrams), 생선뼈 다이어그램 (Fish bone diagram)"
일본의 품질 관리 통계학 박사 카오루 이시카와가 발명한 자료 분석 도구입니다.
소스 3: "일본의 품질 관리 통계학박사 카오루 이시카와가 발명했다."
소스 4: "일본의 품질 관리 통계학박사 카오루 이시카와가 발명했다."
생선뼈와 유사한 모양을 가지며, 문제가 커다란 가시를 이루고 원인, 해결, 영향 등이 작은 가시 형태로 붙어있는 형상입니다.
소스 3: "생긴모양이 생선뼈처럼 생겼다하여 붙여진 이름으로... 문제가 커다란 가시를 이루고, 해결 또는 원인, 영향 등이 가시에 살처럼 붙어있는 형상이다."
소스 4: "생긴모양이 생선뼈처럼 생겼다하여 붙여진 이름으로... 문제가 커다란 가시를 이루고, 해결 또는 원인, 영향 등이 가시에 살처럼 붙어있는 형상이다."
주요 용도는 원인과 결과 확인, 프로세스 초기 단계 문제점 파악, 예상과 결과치 분석 등입니다. 최근에는 스타트업에서 시장성 및 수익성 파악 도구로도 사용됩니다.
소스 3: "원인과 결과를 확인하기 위한 용도, 프로세스 초기 단계에 있는 문제점들을 파악하기 위해서 사용하기도 하며, 예상과 결과치를 분석하기 위해서도 사용한다. 대부분 자료분석툴로 사용하지만 최근 스타트업에서도 시장성 및 수익성 파악을 위한 도구로서 사용하기도 한다."
소스 4: "원인과 결과를 확인하기 위한 용도, 프로세스 초기 단계에 있는 문제점들을 파악하기 위해서 사용하기도 하며, 예상과 결과치를 분석하기 위해서도 사용한다. 대부분 자료분석툴로 사용하지만 최근 스타트업에서도 시장성 및 수익성 파악을 위한 도구로서 사용하기도 한다."
Fishbone Diagram은 사안을 시각화하여 한눈에 파악하고, 요소별 분석을 통해 해결 방안이나 아이디어 도출에 용이하다는 장점이 있습니다.
소스 4: "Fishbone Diagram- 생선뼈 방법의 좋은 점은 사안에 대해 시각화를 통해 한 눈에 알아볼 수 있다는 점, 요소 별로 분석해 볼 수 있어 해결 방안이나 추가 아이디어 도출 등에도 쉽게 활용할 수 있는 점인 것 같아요"
개발 현황 및 고려사항:

현재 Ollama (Gemma LLM 사용)를 활용하여 뉴스 기사를 Fishbone Diagram으로 생성하는 기본적인 기능은 구현되었습니다.
소스 1: "지금 잼마라고 구글에서 만든 걸 지금 사용을 하고 있는데 어 뭐 생각보다는 잘 정리해서 예 문서를 만들어 주거든요 네 그 문서 만들어진 것을 이제 PC본이라고 보시면"
https://www.youtube.com/watch?v=yfFnq8TdXwY
소스 2: "옵시디언 플러그인으로도 생각은 하고 있으며"
회사 서버를 AI 서버로 바꾸는 방안도 고려했으나 비용 문제가 있습니다.
소스 2: "회사 서버를 줄이고 AI가 빨리 돌아가는 서버로 바꿀까 했는데 비용이 만만치 않네요 ^^;"
초기 샘플 생성 시 예상치 못한 결과가 나올 수 있습니다.
소스 1: "지금 샘플을 바로 전까지 잘 만들었는데 샘플이 갑자기 엉망이 됐죠 네"
향후 계획:

하루에 하나씩 새로운 기능을 개발하고 공유할 플랫폼을 모색하고 있습니다.
소스 2: "하루에 하나씩 이런거 만들고 어디에 올려야 하나 지금 고민중입니다."
사용자들이 쉽게 응용하고 접목할 수 있도록 한눈에 보기 좋은 새로운 지식 콘텐츠 형태를 계속 개발할 예정입니다.
소스 1: "한눈에 보기 좋아야 사람들이 어 응용하고 그다음에 거기에 접목할 수 있기 때문에 그런 걸 만들고 있습니다 이게 한 권의 책이 될 거예요"
결론:

본 프로젝트는 LLM의 강점을 활용하여 텍스트 데이터를 시각화하고, 사용자가 이를 쉽게 편집하고 공유할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히 Fishbone Diagram과 같은 분석 도구를 자동 생성하여 정보의 이해도를 높이고, 다양한 출력 형식과 연동 기능을 통해 활용 범위를 넓히는 데 중점을 두고 있습니다. 앞으로 지식 공유 및 공동 편집 기능 강화를 통해 사용자 참여를 유도하고, 새로운 형태의 지식 콘텐츠 생태계를 구축하려는 비전을 가지고 있습니다.