03화. 작업 환경 세팅: AI와 데이터 시트 구조

부제: Gemini, Claude, Grok의 역할 분담과 보안 원칙

Dec 17. 2025 brunch_membership's

03화. 작업 환경 세팅: 3대장 AI와 데이터 폴더/시트 구조

부제: Gemini, Claude, Grok의 역할 분담과 보안 원칙

1. 이제 철학을 멈추고 안전모를 쓸 시간

지난 1화에서 우리는 왜 기존의 AI 번역이 실패했는지, 그 처참한 원인을 데이터의 관점에서 진단했습니다. 그리고 2화에서는 '하안용식 키워드 기반 세계관 제작 기법'을 통해 데이터를 설계하고 연산하는 거대한 청사진을 그렸습니다.

이제 철학 강의는 끝났습니다. 안전모를 쓰고 작업장으로 들어갈 시간입니다.

데이터 엔지니어에게 필요한 것은 수천만 원짜리 슈퍼컴퓨터나 복잡한 코딩 능력이 아닙니다. 목수가 작업을 시작하기 전 연장을 가지런히 정리하듯, 프로그래머가 개발 환경(IDE)을 자신의 손에 맞게 세팅하듯, 우리에게 필요한 것은 '잘 정돈된 작업대'입니다. 이 30분의 세팅 과정이 앞으로 우리가 진행할 30화의 여정을 지탱할 단단한 주춧돌이 될 것입니다.

이번 화에서는 어떤 AI를 언제, 어떻게 사용해야 하는지 명확히 구분하고, 구글 드라이브에 프로젝트의 중앙 통제소를 구축하며, 39개 언어를 다루기 위한 데이터 표준과 보안 규칙을 세울 것입니다.

이것은 단순한 준비 과정이 아닙니다. 여러분의 콘텐츠를 전 세계로 쏘아 올릴 발사대를 만드는 과정입니다.

2. 3대장 AI: 당신의 작업 팀원 구성하기

많은 분들이 "AI 번역" 하면 ChatGPT 하나만을 떠올립니다. 물론 ChatGPT는 훌륭한 도구입니다. 하지만 못 하나를 박기 위해 망치 대신 비싼 현미경을 쓸 필요는 없듯이, 데이터 엔지니어링에는 각 단계에 최적화된 도구, 즉 '적재적소의 AI'가 필요합니다.

MEJE Works는 수많은 테스트 끝에 Gemini, Claude, Grok이라는 세 가지 AI를 최적의 팀원으로 선정했습니다. 우리는 이들을 '3대장'이라고 부릅니다. 이들의 역할 분담을 이해하는 것이 작업 효율을 10배 높이는 비결입니다.

① Gemini: 성실하고 힘센 메인 엔진

URL: aistudio.google.com

모델: Gemini 1.5 Flash (또는 Pro)

역할: 대량 번역 실행 (Execution)

Gemini, 그중에서도 Google AI Studio에서 구동되는 Gemini는 우리 프로젝트의 '메인 엔진'입니다. 왜 ChatGPT가 아니라 Gemini일까요? 이유는 명확합니다. '압도적인 컨텍스트 윈도우(Context Window)'와 '비용 효율성' 때문입니다.

Gemini 1.5 Pro 모델은 최대 100만 토큰에서 200만 토큰을 한 번에 기억합니다. 이것이 얼마나 거대한 용량인지 감이 오시나요? 일반적인 웹소설 단행본 10권 분량을 단 한 번의 입력창에 쏟아부어도, Gemini는 첫 페이지의 사소한 복선까지 모두 기억하고 있다는 뜻입니다. 기존의 AI들이 긴 글을 번역할 때 앞부분의 내용을 까먹어 '백룡'을 '화이트 드래곤'으로 바꿨다가 다시 '백용'으로 바꾸는 실수를 저지르는 것과 달리, Gemini는 전체 맥락을 통째로 장악합니다.

게다가 Gemini 1.5 Flash 모델은 이름 그대로 처리 속도가 매우 빠릅니다. 그리고 결정적으로 저렴합니다. 100만 토큰을 입력하는 데 드는 비용은 약 $0.075(한화 약 100원) 수준입니다. 웹소설 한 편을 39개 언어로 번역하는 데 커피 한 잔 값도 들지 않는다는 계산이 나옵니다. 우리는 PART 4의 본격적인 번역 실행 단계에서 원고 전체와 글로서리를 한 번에 밀어 넣고 39개 언어 결과물을 동시에 뽑아낼 때 이 녀석을 사용할 것입니다. 시키는 대로 정확하고, 빠르고, 저렴하게 해내는 든든한 공장장입니다.

② Claude: 똑똑하고 논리적인 참모

URL: claude.ai

모델: Claude 3.5 Sonnet

역할: 전처리, 논리적 분석, 글로서리 초안 설계

만약 Gemini가 힘센 노동자라면, Claude(클로드)는 서울대 의대를 수석 졸업한 것 같은 똑똑하고 섬세한 참모입니다. Claude의 가장 큰 장점은 '조종 가능성(Steerability)'과 '문맥 파악 능력'입니다.

한국어는 주어와 목적어를 생략하는 '고맥락 언어'입니다. "밥 먹었어?"라는 문장에는 누가(너), 무엇을(밥을) 먹었는지가 생략되어 있습니다. 기계 번역이 가장 어려워하는 부분이죠. Claude는 이 생략된 행간을 읽어내는 능력이 타의 추종을 불허합니다.

우리는 한국어 원문을 AI가 오역할 수 없는 형태로 다듬는 '전처리(Pre-processing)' 단계에서 Claude를 활용할 것입니다. "이 문장에서 생략된 주어를 복원해줘", "이 중의적인 표현을 명확하게 바꿔줘"라고 요청하면, Claude는 딴소리 없이 정확히 그 작업만 수행합니다. 또한 Claude의 'Project' 기능을 활용하면, 우리 세계관의 글로서리 파일을 지식(Knowledge) 베이스에 한 번만 올려두고 매번 업로드하지 않아도 되는 편리함을 누릴 수 있습니다.