Works & Insights
Evidence of
what we do.
사례는 문제와 결과를, 인사이트는 거기서 배운 것을 씁니다.
공개를 원하지 않은 고객은 기관 유형으로만 적었습니다.
해당 분류의 사례가 아직 없습니다.
Featured · AI · 2026.09
서·논술형 자동채점,
사람 채점자와 얼마나 일치해야 쓸 수 있나
일치도 0.8만으로는 도입 여부를 정할 수 없습니다. 어떤 문항에서, 어떤 점수대에서 어긋나는지가 실제 도입 가능성을 결정합니다.
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설문 문항 42개를 28개로 줄여도 신뢰도가 유지되는 조건
문항을 덜어내면 응답률은 오르고 정보는 줄어듭니다.
무엇을 잃지 않고 무엇을 버릴지 정하는 순서를 정리했습니다.
공공기관 AX 진단에서 가장 먼저 보는 세 가지
도구보다 데이터 접근 권한, 결재 구조, 반복 업무의 비율을 먼저 봅니다.
이 셋에서 AI 도입의 성패가 가장 자주 갈립니다.
라벨링 가이드라인을 세 번 고쳐 쓰게 되는 이유
첫 가이드는 항상 예외를 놓칩니다.
파일럿으로 예외를 먼저 모으면 본작업의 재작업률이 크게 떨어집니다.
분석이 끝난 뒤 논문이 안 써지는 세 가지 패턴
결과는 있는데 연구 질문이 없거나, 질문은 있는데 결과가 답하지 않거나, 둘 다 있는데 순서가 뒤집혀 있습니다.
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p값 대신 효과 크기를 먼저 보고하면 달라지는 것
유의하다는 말은 우연으로 보기 어렵다는 뜻이지 중요하다는 뜻이 아닙니다.
보고서 독자가 실제로 묻는 질문에 맞춘 서술 순서를 제안합니다.
시장 규모 추정치가 세 배씩 차이 나는 이유
정의가 다르면 숫자도 다릅니다.
공개 자료를 쓸 때 가장 먼저 맞춰야 하는 것은 계산법이 아니라 시장의 경계입니다.
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비슷한 고민이
있다면
위 사례 중 가까운 것 하나만 골라 알려 주시면 검토가 빨라집니다.
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