ATI Labs (Autonomous Terminal Intelligence) · Incheon International Airport Corporation
AI 업무 위키
AI로 만드는 나만의 업무 위키
매번 설명하지 말고, AI에게 기억하게
업무 자료가 쌓일수록, AI도 함께 똑똑해집니다. 회의·보고서·아이디어를 한 번 정리해 두면, AI가 그 맥락을 근거로 더 정확하게 일을 도와줍니다.
원데이 클래스 · 인천공항공사 전 직원 · 2026. 7. 15 (수) 12:00–13:00 · 청사 내 회의실
02
Presenter · ATI Labs

발표자 소개

AI로 공항 운영을 자동화하는 일을 합니다
김승원
AI자동화 T/F 팀리더
사내벤처 3기 · ATI Labs
ATI = Autonomous Terminal Intelligence
이력
  • Georgia Tech 컴퓨터과학 석사AI 전공 — 자연어처리·LLM·강화학습 연구
  • 국제 AI 학회 워크샵 1저자 논문 2편ACL 2021 (Best Paper) · EMNLP 2020
    Meta AI 공동연구
  • IIAC 여객흐름 예측 · 시뮬레이션 개발·운영현재 4개 운영팀 활용 · 하루 500+편
ATI Labs · 공항 운영 AI 솔루션
① 계류장 운영 자동화 — 캐로셀·주기장 자동 운영(auto pilot)·최적화
② 터미널 CCTV 영상분석혼잡·흐름 실시간 측정
③ 여객흐름 시뮬레이션예측·레이아웃 최적화
AI자동화 T/F팀 · 사내벤처 3기업무 위키
03
Before we explain — a live look

저는 이미 매일 이렇게 씁니다

작업은 대부분 터미널에서 — 넣고 · 묻고 · 그 자리서 고쳐 쌓습니다
Obsidian은 가끔 그래프를 눈으로 볼 때만 — 작업은 주로 터미널에서
회의 녹음 · 아이디어 · 할 일 · 문서까지 다 넣고 → 언제든 꺼내 묻습니다. 교정은 그 자리서 적립돼 다음엔 같은 실수를 안 합니다.
주로 터미널에서 넣고(ingest)·묻고(query)·고침 — Obsidian은 시각화 확인용업무 위키
04
The idea · Andrej Karpathy

그럼, 업무 위키가 뭔가요?

아무 파일이나 두면 AI가 서로 연결된 '지식 그래프'로 정리합니다
업무위키 회의록보고서 프로젝트고객 인터뷰 아이디어참고자료
Andrej Karpathy
'LLM Wiki' 제안 · 前 Tesla AI · OpenAI
  • 매번 다시 찾지 않음업로드·RAG와 달리 지식이 누적·복리
  • 교차참조·모순은 이미 정리새 자료를 넣으면 위키가 스스로 갱신
  • 한 번 만들면 계속 최신물을수록 · 쓸수록 풍부해짐
"…the wiki is the codebase."
— Karpathy, LLM Wiki 포스팅
Karpathy LLM Wiki 패턴 — 사람이 코드 짜듯, AI가 위키를 읽고 씁니다업무 위키
05
The shift · search → accumulate

왜 '위키'로 만들까요?

매번 처음부터 찾지 말고 — 한 번 정리해두고 계속 키웁니다
지금매번 다시 찾기
예) 『주간 보고서 써줘』 → 지난 파일 10개 첨부 + 지켜야 할 규칙까지 매번 프롬프트로
질문 + 파일 왕창 첨부
↓
AI가 파일 하나하나 다 읽음
↓
규칙 세워 조합 → 답
↓
아쉬워서 계속 왔다갔다
↓
새 세션 열면 → 또 처음부터
100번 물어도 매번 백지에서 다시 시작
위키한 번 정리 → 계속 쌓기
예) 『위키 참고해서 — 저번 회의·양식대로 이번 주 보고서 정리해줘』
질문 (내가 한 일만)
↓
AI가 정리된 위키만 열람
↓
바로 훨씬 좋은 답
↓
세션 끝 — 오늘 실수·완성물 적립
↓
새 세션 = 같은 실수 없이 더 잘
오늘의 실수·완성물이 위키에 남아 — 피드백 루프로 계속 더 잘
매번 처음 보는 사람에게 하나하나 다시 설명하는 대신 — 내 일을 이미 다 아는 조수와 계속 일하는 것
업로드·검색형과의 차이 — 지식이 사라지지 않고 쌓입니다업무 위키
06
Why it's needed · how an LLM works

AI는 어떻게 답을 만들까요?

AI는 기억하지 않습니다 — 그때 '준 것'만 보고 다음 말을 예측할 뿐
전부 합쳐 하나의 '글 뭉치'
시스템 프롬프트AI의 규칙·역할 · 안 보임예) "당신은 OpenAI가 만든 대화형 AI입니다. 오늘 날짜는 2026-07-15. 정책을 벗어나지 말고 존댓말을 유지하세요…"
대화 내역지금까지 주고받은 말예) (나) "주간 보고서 초안 써줘" → (AI) "네, 지난주 양식으로 정리했습니다"
내 프롬프트방금 내가 친 질문예) "이번 주 개발 실적 표도 추가해줘"
→
LLM
다음 토큰 예측
→
답변
학습하지 않음
→ 내가 알려줘도 모델은 그대로
기억은 매번 리셋
→ 새 대화 = 백지에서 다시 설명
컨텍스트 한정
→ 한 번에 주는 양도 한계 (유료 ~100만, 무료는 더 짧음)
※ 요즘 챗봇의 '메모리' 기능도 대화를 저장하지만 — 무엇을·어떻게 요약할지 AI가 알아서 정하고 부분적입니다. 내가 직접 관리하는 위키가 더 확실합니다.
매번 파일 업로드 = 리셋의 반복 · 지식 그래프 = 한 번에 좋은 맥락업무 위키
07
With a wiki · context engineering

좋은 위키를 붙이면 — '주는 맥락'이 달라집니다

질문에 맞는 페이지를 위키가 자동으로 앞에 조립 → 같은 AI라도 답이 훨씬 좋아집니다
📚
내 위키
query — 내 질문 보고
관련 페이지 검색
→
위키가 조립한 '글 뭉치'
시스템 프롬프트규칙·역할
📚 위키 참조질문 관련 페이지를 위키에서 찾아 앞에 자동 주입예) 「지난 계류장 회의」 「배정 규정」 등 관련 페이지 자동 첨부
내 질문방금 친 질문
→
LLM
다음 토큰 예측
→
즉시 훨씬 좋은 답 ✓
① 위키가 검색
내 질문 보고 관련 페이지 자동으로 찾음
② 맥락으로 주입
찾은 페이지를 앞(시스템·컨텍스트)에 붙임
③ 즉시 좋은 답
좋은 맥락이 붙으니 — 왔다갔다 없이 한 번에 품질 ↑
Prompt · Context engineering — 좋은 맥락을 위키가 대신 조립합니다업무 위키
08
Three payoffs

그래서 뭐가 좋은가요?

한 번 쌓아두면 — 쓸수록 똑똑해지고, 오래 남습니다
보고서 한 편,
왕복 10여 번 → 1~2번
쌓일수록 AI가 맥락을 한 번에 잡아, 왔다 갔다가 확 줍니다 — 실제 사용 체감
피드백 루프
교정을 그 자리서 적립 → 다음엔 같은 실수 안 함
어떤 AI가 와도
내 그래프가 좋은 맥락 제공 — 도구 바뀌어도 그대로
오래갈수록 나처럼
내 글 스타일이 쌓여 나보다 나같이 작성
피드백 루프 · 도구 비종속 · 장기적으로 내 방식 재현업무 위키
Live Demo

직접 써보겠습니다

How it works
명령어 3개 · 웹 — 이렇게 넣고 · 묻고 · 공유합니다
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Feed anything · ask anytime

무엇이든 넣고, 언제든 묻습니다

회의 녹음 · 아이디어 · 할 일 · 문서 — 다 지식 그래프로 쌓입니다
회의 녹음녹음만 하면 자동으로
아이디어떠오른 것 그때그때
할 일 · 결정업무 분장 · 로드맵
문서 · PPT · 엑셀내가 만든 자료
→
지식 그래프자동 적립 · ingest
→
언제든 질문 · 초안근거와 함께 · query
명령 한 번(ingest)이면 — 흩어진 회의·자료가 하나의 그래프로 쌓입니다.
회의는 녹음만 하면 자동 적립 — 아이디어·업무 분장·로드맵이 다음 좋은 프롬프트가 됩니다업무 위키
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Web · browse & ask

웹에서도 조회하고 질문

원하는 위키를 열어(둘러보기), 그 안에서 근거와 함께 답을 받습니다
  • 위키 목록에서 위키 찾기첫 화면(허브)에서 [팀 위키에 질문하기] → 팀·개인 위키 열람
  • 위키 안에서 질문우측 하단 채팅 · 근거 인용해 답변
  • 체험 테마 위키손흥민·르브론과 1인칭 대화 · 해리포터 세계관
데모 사이트 — wiki.airportflow.xyz업무 위키
What's next

이제, 여러분 차례

Your turn
사내 전용 버전은 준비 중 — 오늘은 먼저 체험해 보세요
13
In-house version · coming soon

사내망 전용 버전은 준비 중

자료가 외부로 한 글자도 안 나가는 폐쇄망 전용 AI — 오늘은 데모로 먼저 체험
1
지금 · 개발·검증
외부 데모 사이트로
먼저 체험
오늘 여기
2
예정 · 사내 구축
폐쇄망 전용 AI로 구축
외부로 한 글자도 안 나감
3
계획 · 전사 배포
서버 배정 후 배포
사번으로 전 직원 사용
오늘은 '어떤 도구인지' 먼저 경험 — 사내 배포는 곧업무 위키
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Try it today

오늘 직접 체험해 보세요

파일 없어도 바로 질문 · 있으면 웹에 올려 내 위키 · 터미널은 심화(다음 페이지)
①파일 없어도 — 바로 체험
준비물 없이, ATI Labs 팀 위키를 열어 바로 질문. 일반 AI가 모르는 실제 업무 지식이 나와요.
Google 로그인 → 팀 위키 열기
→ 우측 하단 채팅으로 질문
사내벤처 소개해줘요즘 무슨 일 하고 있어?
체험 테마도 있어요 — 같은 원리로 만든 위키에 1인칭으로 대화합니다.
⚽ 손흥민🏀 르브론⚡ 해리포터
②파일 있으면 — 웹 업로드
웹에서 자료를 올리면 내 위키·내 페이지가 생겨요. 터미널 없이 웹으로. (공개 가능한 자료로)
'내 위키 만들기'에 자료 올리기
→ 내 페이지 생성
→ 물어보기
③심화 — 터미널
명령어가 익숙하면, 내 노트북에 내 위키를 직접. 오늘 안 해도 돼요.
→ 다음 페이지에서 안내
wiki.airportflow.xyz
공개 가능한 지식은 누구나 · 민감한 내용은 팀원만 — Google 로그인 · Gmail 없으면 아이디 사번 / 비밀번호 iiac사번
파일 없어도 바로 · 있으면 웹 업로드 · 심화는 터미널(다음 페이지)업무 위키
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Advanced · optional

심화(선택) — 터미널로 내 노트북에 '내 위키' 직접

Claude 계정 + 터미널이 있다면 — 프롬프트 한 번으로 제 셋업을 그대로 복제할 수 있어요
① 준비
계정 + 터미널
본인 Claude 계정과 터미널(Mac · Windows 모두 가능)만 있으면 됩니다.
② 설치
한 줄이면 끝
npm i -g …claude-code — 명령어 한 줄로 도구 설치.
③ 붙여넣기
프롬프트 한 번
셋업 프롬프트를 한 번 붙여넣으면 폴더 · 규칙 · 명령어가 자동 생성.
wiki.airportflow.xyz/track-c
전체 가이드 · 복붙 프롬프트 1개면 끝 — 오늘 이 자리에서 바로 내 노트북에 만들어 보세요
선택 트랙 — 오늘 안 해도 됩니다. 관심 있으면 T/F팀에 문의업무 위키

업무 자료가 쌓일수록,
AI도 함께 성장합니다.

매번 설명하지 말고, AI에게 기억하게.
궁금한 점은 AI자동화 T/F팀으로 · 다음 단계 : 10주 완성 개발 클래스 (7/16 시작)