2024-11-20 (수)
LLM 핵심 기능
- 텍스트 요약 : 대학논문, 소설, 비평문, 뉴스 등등을 장문의 문장을 빠르게 요약하여 정리해주는 기능
- 추출적 요약 : 원문에서 가장 중요한 문장이나 구를 그대로 뽑아서 요약문을 만드는 형식
- 생성적 요약 : 원문의 내용을 이해하고 새로운 문장을 만들어서 요약문을 작성하는 방식
ChatGPT
최근 미국에서 미확인 비행 물체(UFO)에 대한 새로운 보고서와 증언이 발표되었습니다. 2024년 11월 14일, 미국 하원에서 열린 청문회에서는 전직 국방부 관계자들이 비밀리에 진행된 UFO 연구 프로그램과 외계 지능과의 소통 가능성에 대해 증언했습니다. 이들은 정부가 관련 정보를 공개하는 데 소극적이었다고 비판하며, UFO 현상에 대한 투명성을 촉구했습니다.
또한, 2024년 11월 16일에는 전직 펜타곤 관계자인 루이스 엘리존도가 필라델피아에서 열린 비공개 행사에서 거대한 '외계 모선'의 고해상도 사진을 공개했습니다. 이 사진은 루마니아에서 촬영된 것으로 알려졌으며, 공중에 떠 있는 미니 도시와 같은 형태를 하고 있습니다. 그러나 이 주장에 대해 일부 회의적인 시각도 존재하며, 사진의 진위 여부에 대한 논란이 이어지고 있습니다.
이러한 발표들은 UFO와 외계 생명체에 대한 관심을 다시 불러일으키고 있으며, 정부의 정보 공개와 투명성에 대한 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다.
나의 말:
ChatGPT의 말:
- UFO
- 미확인 비행 물체
- 미국 하원 청문회
- 비밀 연구 프로그램
- 외계 지능
- 정보 공개
- 루이스 엘리존도
- 외계 모선
- 고해상도 사진
- 정부 투명성
- 회의적 시각
- 진위 논란
나의 말:
ChatGPT의 말:
- 미국 하원 청문회에서 전직 국방부 관계자들이 비밀리에 진행된 UFO 연구 프로그램과 외계 지능 가능성에 대해 증언하며, 정부의 정보 비공개를 비판하고 투명성을 요구했습니다.
- 전직 펜타곤 관계자인 루이스 엘리존도는 외계 모선으로 추정되는 고해상도 사진을 공개했는데, 사진은 루마니아에서 촬영된 것으로, 떠 있는 거대한 구조물을 보여줍니다.
이러한 발표는 UFO와 외계 생명체에 대한 관심을 다시 불러일으키는 한편, 사진의 진위 여부와 정부의 정보 공개 문제를 둘러싼 논란도 이어지고 있습니다.
ChatGPT의 말:
- 과학적 접근
UFO가 실존한다는 주장이 사실이라면, 이는 현대 과학에 커다란 도전이 될 것입니다. 특히, 우리가 알고 있는 물리학, 우주론, 생물학에 대한 재평가가 필요할 수도 있습니다. 다만, UFO와 관련된 사진 및 증언의 신뢰성은 철저한 검증이 필요합니다. - 사회적 영향
만약 UFO가 실제로 외계 생명체와 관련 있다면, 이는 정치적, 경제적, 종교적, 심리적 영향을 초래할 수 있습니다. 사람들은 외계 생명체의 존재가 인류의 위치와 역할에 대해 재고하게 될 것입니다. - 정부의 투명성
정부가 UFO와 관련된 정보를 은폐했다는 의혹은 신뢰 문제를 불러일으킵니다. 투명성과 정보 공개는 대중이 과학적 사실과 허구를 구분하고 진실을 받아들일 수 있도록 돕는 중요한 요소입니다. - 회의적 시각과 검증 필요성
UFO 관련 발표는 과거에도 여러 번 있었으나, 많은 경우 증거가 불충분하거나 조작된 사례로 밝혀졌습니다. 이번 발표 역시 신중히 검토되어야 합니다. 특히, 고해상도 사진이나 증언이 실제로 과학적 기준을 충족하는지 확인해야 합니다. - 인류의 상상력 자극
UFO와 외계 생명체 논의는 현실 여부와 상관없이 인류의 상상력을 자극하고, 더 나아가 우주 탐사와 기술 발전에 대한 관심을 촉진시킬 수 있습니다.
결론적으로, UFO 논의는 흥미로운 가능성을 제기하지만, 이를 검토하고 받아들이는 과정에서는 과학적 검증과 이성적인 접근이 필수적입니다.
묻고 답하기
ChatGPT의 말:
2023년 기준으로 한국의 평균 근로시간은 연간 1,874시간으로, 이는 경제협력개발기구(OECD) 평균인 1,752시간보다 122시간 더 많습니다.
월평균으로 환산하면 약 156시간에 해당합니다.임금 측면에서, 2022년 기준 한국 직장인의 평균 연봉은 약 4,214만 원으로 보고되었습니다.
이는 월평균 약 351만 원에 해당합니다. 그러나 연령대별로 차이가 있으며, 30대의 경우 평균 연봉이 약 4,857만 원으로, 월평균 약 405만 원에 이릅니다.이러한 수치는 전체적인 평균을 나타내며, 개인의 경력, 업종, 기업 규모 등에 따라 실제 근로시간과 임금은 다를 수 있습니다.
나의 말:
ChatGPT의 말:
2023년 기준으로 한국의 월평균 근로시간은 약 156.2시간입니다.
20대의 평균 연봉은 연령대에 따라 다음과 같습니다:
- 20세~24세: 평균 연봉 약 2,994만 원, 월평균 약 225만 원
- 25세~29세: 평균 연봉 약 3,678만 원, 월평균 약 273만 원
이는 전체 평균을 나타내며, 개인의 경력, 업종, 기업 규모 등에 따라 실제 급여는 다를 수 있습니다.
ChatGPT의 말:
2023년 한국의 혼인 건수는 19만 4천 건으로, 전년 대비 1.0% 증가하였습니다.
같은 해 이혼 건수는 9만 2천 건으로, 전년 대비 0.9% 감소하였습니다.이를 바탕으로 해당 연도의 혼인 대비 이혼율을 계산하면 약 47.4%로 나타납니다. 이는 한 해 동안의 혼인 건수 대비 이혼 건수를 비교한 수치로, 전체 결혼한 부부 중 이혼한 비율을 의미하지는 않습니다.
한편, 인구 1,000명당 혼인 건수를 나타내는 조혼인율은 3.8건, 이혼 건수를 나타내는 조이혼율은 1.8건으로 보고되었습니다.
이러한 통계는 결혼과 이혼의 전반적인 추세를 파악하는 데 유용하지만, 개인의 결혼 성공률이나 이혼 가능성을 직접적으로 예측하는 지표로 사용하기에는 한계가 있습니다.
이혼 사유중에서 가장 많은 원인은 무엇인가? 5개 순위로 정리해줘
ChatGPT의 말:
한국에서 이혼 사유에 대한 공식 통계는 공개되지 않았지만, 법률 전문가들의 경험과 연구에 따르면 주요 이혼 사유는 다음과 같습니다:
- 성격 차이: 부부 간의 성격 차이로 인한 갈등이 가장 흔한 이혼 사유로 지목됩니다.
- 경제적 문제: 재정적인 어려움이나 경제관념의 차이로 인한 갈등이 이혼의 주요 원인 중 하나입니다.
- 배우자의 부정: 배우자의 외도나 부정행위로 인한 신뢰 상실이 이혼으로 이어질 수 있습니다.
- 가정 폭력: 신체적, 정신적 폭력 등 가정 내 폭력 문제로 인해 이혼을 선택하는 경우가 있습니다.
- 가족 간 갈등: 시댁이나 처가 등 가족 간의 갈등이 부부 관계에 영향을 미쳐 이혼 사유가 되기도 합니다.
이러한 사유들은 부부마다 복합적으로 작용하며, 개별 상황에 따라 이혼 결정에 영향을 미칩니다.
대화 및 역할극 : AI에게 상황을 부여하여 적재적소에 맞는 대화를 할 수 있다.
- 상황 인식 : 대화의 맥락을 이해하고 유지
- 역할 기반 대응
- 자연어의 이해
- 대화 관리
- 응답 생성
텍스트 분류 : 텍스트를 분석하여 특징과, 이를 통한 학습, 결과물을 추출하는 특징
- 데이터 전처리
- 특징 추출
- 모델 학습
- 분류 및 평가
소개팅 시뮬레이션
요청에 따라 미소녀 한국인 모델의 단정한 의상을 반영한 사실주의 일러스트를 완성했습니다. 만족스러운지 확인해보세요! 추가 수정이 필요하면 말씀해주세요.
나의 말:
ChatGPT의 말:
(환하게 웃으며 먼저 인사)
"안녕하세요! 만나서 반가워요. 저는 서윤이라고 해요. 30살이고, 현재 쇼핑몰을 운영하고 있어요. 일하는 것도 정말 재밌지만, 사실 이렇게 새로운 사람 만나는 것도 좋아해요. 오늘 분위기 너무 좋네요, 그쵸?"
(눈을 반짝이며 질문)
"근데, 제가 보기엔 조용하면서도 깊은 매력을 가진 분 같은데… 혹시 평소에 어떤 취미를 즐기세요? 저도 재밌는 취미 하나쯤 배우고 싶어서요!"
나의 말:
ChatGPT의 말:
(눈이 반짝이며 감탄하며)
"와, 정말 멋지네요! 음악에서 영감을 받아 시를 쓰고, 그걸 또 AI 아트로 표현하다니… 진짜 창의력이 대단하세요. 요즘 그런 아트는 단순히 취미를 넘어선 예술이라고 생각하거든요. 인스타에 공유하신다니, 꼭 한 번 보고 싶어요!"
(살짝 호기심 가득한 미소로 질문)
"그럼 가장 최근에 만든 작품이나 쓴 시 중에서 특별히 애착 가는 게 있을까요? 어떤 음악에서 영감을 받았는지도 궁금해요. 저도 그런 감성을 좀 느껴보고 싶어서요."
나의 말:
ChatGPT의 말:
(미소 지으며 기대하며)
"정말요? 와, 즉석에서 시를 쓰시는 거예요? 진짜 대단한데요! 그럼 저는 조용히 들을 준비하고 있을게요. 어떤 이야기를 들려주실지 너무 기대돼요."
(편안한 자세로 집중하며 당신을 바라봅니다.)
나의 말:
ChatGPT의 말:
(깊은 감동을 받은 듯, 조용히 박수를 치며)
"정말 아름다워요. 별빛과 호수를 연결한 표현이 너무 감성적이고 따뜻하네요. 그리고 '그 세상이 그대를 닮았다'는 부분은 듣는 사람의 마음을 정말 울리는 것 같아요. 제가 그 세상 속에 초대된 것 같아서 너무 행복하네요."
(눈을 반짝이며)
"혹시 이 시를 쓸 때 어떤 느낌이나 생각을 떠올리셨는지 물어봐도 될까요? 이게 즉흥적으로 나온 거라니 정말 놀랍네요!"
나의 말:
ChatGPT의 말:
(미소 지으며 고개를 끄덕이며)
"아, 그러셨군요. 별빛 호수를 상상하며 느낀 감정을 그대로 옮기셨다니… 정말 순수한 창작의 순간이네요. 제가 그 호수 위를 거닐고 있는 듯한 기분이에요."
(살짝 장난스러운 웃음과 함께)
"그런데 말이에요, 이렇게 감성적인 시를 쓰시는 분이라면 혹시 제가 별빛 호수의 주인공이 되는 상상을 해도 될까요? 저도 조금은 시의 일부가 된 것 같은 기분이 들어서요."
나의 말:
ChatGPT의 말:
(환하게 웃으며 손을 흔들며)
"아, 그런 말을 듣다니 정말 기분 좋네요! 저 ESTP도 감수성 있을 수 있다구요~!"
(살짝 장난스러운 표정으로)
"사실 제가 T지만, 감정을 잘 느끼는 건 P 덕분일지도 몰라요. 분위기 좋은 사람과 함께 있으면 저도 감성이 퐁퐁 솟아나요. 혹시 저처럼 활발한 성격이랑 조용하고 깊은 성격이 잘 맞을까요?"
(눈을 반짝이며 덧붙임)
"왠지 오늘 대화해보니까 서로 많이 배울 수 있을 것 같아서요!"
나의 말:
ChatGPT의 말:
(살짝 아쉬운 미소를 지으며)
"알겠어요. 짧은 시간이었지만 정말 즐거웠어요. 다음에 또 이런 대화 나눌 수 있으면 좋겠네요."
(밝게 웃으며)
"그럼, 오늘 남은 시간도 행복하게 보내세요! 다음에 만날 때는 더 많은 이야기를 들려주세요."
1. LLM의 편향성 원인
- 학습 데이터의 편향: LLM은 인터넷에서 수집한 방대한 데이터를 학습하며, 이 데이터에는 이미 사회적 편견이 포함되어 있을 수 있습니다. 예를 들어, "간호사"는 여성, "의사"는 남성이라는 고정관념은 과거의 사회적 인식에서 비롯된 편향적 데이터로 인해 모델에 반영될 수 있습니다.
- 대표성 부족: 특정 그룹이나 시각이 학습 데이터에서 과소대표되거나 과잉대표될 경우, 모델의 응답도 그에 따라 왜곡됩니다.
- 컨텍스트 부족: 모델은 특정 문맥에서 데이터를 처리하더라도, 그 문맥이 일반화되어 다른 문맥에서도 잘못된 결론을 내릴 가능성이 있습니다.
2. LLM이 성별 고정관념을 강화하는 방식
- 직업과 성별 연관성 학습: 학습 데이터에 간호사=여성, 의사=남성과 같은 빈번한 연관성이 있을 경우, 모델이 이를 "사실"로 학습합니다.
- 기술적 중립성의 부족: 언어 모델은 특정 질문에 대해 중립적이거나 공정한 답변을 제공하는 대신, 데이터를 기반으로 가장 "일반적"으로 보이는 답변을 제공합니다. 이로 인해 편향이 재생산됩니다.
3. 편향을 완화하는 방법
- 더 나은 데이터 수집 및 필터링: 학습 데이터를 구성할 때, 다양한 성별, 직업, 문화적 배경을 포괄하도록 설계해야 합니다.
- 페널티 적용: 특정 단어 간의 편향적 연관성을 줄이기 위해 학습 알고리즘에 페널티를 적용하는 방식으로 편향을 줄일 수 있습니다.
- 후처리 및 조정: 모델이 생성한 결과에 대해 사람이 후처리를 통해 수정하거나, 편향성 탐지 알고리즘을 사용하여 수정할 수 있습니다.
- 사용자 교육: LLM이 응답할 때, 그 결과가 편향적일 가능성을 사용자에게 교육하고 비판적으로 사용할 수 있도록 유도합니다.
4. LLM 사용자로서의 역할
사용자가 모델의 편향성을 인지하고 질문을 구성할 때, 더 중립적이고 다양한 표현을 사용하려는 노력이 필요합니다. 예를 들어, "간호사"를 특정 성별과 연결하지 않고, "간호사의 성비는 어떻게 변화하고 있는가?"처럼 질문을 재구성하는 방식이 도움이 됩니다.
결론적으로, LLM은 인간 사회의 편향을 반영할 수 있으므로 이를 완화하기 위한 기술적, 윤리적 노력이 지속적으로 필요합니다. AI를 사용하는 사람들 또한 모델의 한계를 이해하고, 이를 보완하는 방법을 찾아야 합니다.
나의 말:병원을 보조하는 간호사를 그려보아라
Here is the illustration of a nurse assisting in a hospital setting. The environment highlights professionalism and care. Let me know if you want any adjustments!
오류 및 정확성 문제 (할루시네이션 현상)
EX) 한개의 사건에 대하여 자료조사를 위해 100개의 링크를 전부 입력합니다.
98개의 링크를 사건과 관련되거를 입력, 2개는 실수를 아무 관련없는
A,B라는 사람의 신상정보와 관련된 링크를 입력
-> 가짜뉴스 : A,B가 해당사건을 일으켰다
대표적으로 : 날씨
2024년 12월 25일 날씨
ChatGPT
2000년부터 2023년까지의 서울 12월 25일 날씨 데이터를 분석한 결과, 평균 기온은 약 -2.5℃에서 3.0℃ 사이로 나타났습니다. 이 기간 동안 강수량은 대체로 적었으며, 눈이 내린 해도 있었습니다.
이러한 과거 데이터를 바탕으로 2024년 12월 25일의 날씨를 예측해보면, 평균 기온은 -2.5℃에서 3.0℃ 사이로 예상되며, 강수량은 적을 것으로 보입니다. 그러나 기후 변화와 기타 변수를 고려할 때, 정확한 예측은 어렵습니다. 따라서 2024년 12월 25일에 가까워질수록 최신 기상 예보를 참고하시기 바랍니다.
(할루시네이션 현상)
a. 훈련 데이터상의 문제
-> 데이터가 한정적이고 평향되어 있어 LLM은 왜곡된 사실을 학습해버린다.
b. 확률적 추론 문제
-> 기존의 데이터를 기반으로 확률에 의존하거나 명확한 답을 제시하지 않음
c. 진실 데이터 부재
-> 추출된 패턴이나 예측이 사실인지에 대한 여부는 LLM 판독할 수 없음.
d. 최적화의 어려움
-> 현지의 특징이나 지역별 문화에 대하여 LLM이 미리 학습되어있지 않아 최적화되기가 어려움.
(한국에서의 돼지고기 값, 미국에서의 돼지고기 값은 엄청차이가 난다.)
(한국에서 돼지고기와 소고기값을 제시하여 비싸다고 얘기하는 경향이 있음)
e. 모델의 복잡성
-> 수많은 LLM이 존재하기 때문에 변수와 파라미터가 상호작하기 어려울 수 있다.
할루시네이션(hallucination) 현상은 LLM(대형 언어 모델)이 생성한 출력물이 실제 데이터와 일치하지 않거나 사실이 아닌 경우를 말합니다. 위에 나열된 원인에 대해 조금 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다:
a. 훈련 데이터상의 문제
- 문제점: 훈련 데이터가 제한적이거나 편향되어 있다면, 모델은 왜곡된 사실을 학습하게 됩니다.
- 예시: 특정 지역의 문화적 맥락이 반영되지 않거나, 한정된 소스에서만 데이터를 수집한 경우.
- 해결 방안: 다양한 출처에서 데이터를 수집하고, 데이터 균형성을 확인하며, 편향을 줄이기 위한 알고리즘 개발.
b. 확률적 추론 문제
- 문제점: LLM은 입력 데이터의 확률적 분포를 기반으로 출력물을 생성하기 때문에, 명확한 정답이 아닌 그럴듯한 추론을 할 수 있습니다.
- 예시: 질문에 대해 '가장 가능성 높은' 답변을 생성하지만, 그것이 틀릴 수도 있음.
- 해결 방안: 모델이 고정된 정답이 있는 질문에서는 더 높은 정확성을 보이도록 특정 도메인에서 추가적인 Fine-tuning을 수행.
c. 진실 데이터 부재
- 문제점: 모델은 텍스트 데이터에 기반하여 학습하지만, 학습한 데이터가 사실인지 검증할 수 없습니다.
- 예시: "한국 돼지고기 값이 미국보다 훨씬 비싸다"고 말할 때, 이는 데이터의 진위 여부를 확인하지 않고 생성된 결과.
- 해결 방안: 사실 검증(Fact-checking) 시스템을 추가로 적용하거나, 지식 기반 시스템(Knowledge Graph)과 연동하여 진위를 판단.
d. 최적화의 어려움
- 문제점: 특정 지역이나 도메인에 대한 세부 사항은 모델이 사전에 학습하지 않았을 경우 정확성이 떨어질 수 있습니다.
- 예시: "한국의 돼지고기와 소고기 가격은 매우 비싸다"는 문화적 맥락에 의존한 주관적 진술이 많아, 정확히 최적화되기 어렵다.
- 해결 방안: 지역별 데이터를 추가 학습하거나, 특정 도메인에서 모델을 Fine-tuning함으로써 더 높은 맥락 이해를 도모.
e. 모델의 복잡성
- 문제점: LLM은 수많은 매개변수와 복잡한 구조를 가지고 있어 특정 상황에 맞는 최적의 출력을 내기 어렵습니다.
- 예시: 다른 LLM이 서로 다른 출력물을 생성하며, 이를 상호 조율하거나 일관성을 유지하기 어려움.
- 해결 방안: 다양한 LLM을 통합하거나 비교 분석하는 메타 학습(Meta-learning)을 도입하여 최적의 출력 선택.
추가 해결 방안
- 후처리 단계에서 필터링: 생성된 텍스트를 사람이 검토하거나, 특정 알고리즘을 사용해 진위 여부를 평가.
- 컨텍스트 기반 강화 학습: 모델이 특정한 도메인 지식 또는 문화적 맥락에 대해 더 잘 학습하도록 설계.
- 모델 구조 개선: 파라미터 수를 조정하거나, 모델을 단순화하여 지나친 복잡성을 줄임.
- 지속적 업데이트: 최신 데이터를 주기적으로 반영하여 모델의 학습 데이터를 갱신.
할루시네이션 현상은 단순히 모델의 문제가 아니라 데이터, 추론 과정, 그리고 환경적 요인들이 복합적으로 작용한 결과입니다. 이를 해결하기 위해서는 기술적 접근과 함께 윤리적, 사회적 고려가 병행되어야 합니다.
최적의 식단 및 운동 계획: 철저한 분석과 감독
1. 맞춤형 식단 설계
기본 원칙
- 총 칼로리 계산: 기초대사량(BMR) + 활동 대사량(TDEE)을 기준으로 목표 설정:
- 체중 감량: TDEE - 10~20% (칼로리 적자)
- 근육 증가: TDEE + 10~20% (칼로리 흑자)
- 3대 영양소 비율:
- 단백질: 체중(kg)당 1.6~2.2g
- 탄수화물: 총 칼로리의 40~50%
- 지방: 총 칼로리의 20~30%
2. 일일 식단 예시 (체중 70kg 기준, 체지방 감량 목표)
아침 (칼로리: 400kcal)
- 삶은 달걀 3개 (210kcal, 단백질 18g, 지방 15g)
- 귀리 오트밀(40g) + 아몬드 우유(200ml) (150kcal, 탄수화물 27g, 단백질 5g)
- 블루베리 한 줌 (40kcal, 탄수화물 10g)
점심 (칼로리: 500kcal)
- 닭가슴살 150g (165kcal, 단백질 31g, 지방 3.5g)
- 현미밥 100g (165kcal, 탄수화물 36g, 단백질 3g)
- 브로콜리/아스파라거스 100g (35kcal, 탄수화물 7g)
- 아보카도 50g (135kcal, 지방 12g)
저녁 (칼로리: 400kcal)
- 연어구이 150g (230kcal, 단백질 25g, 지방 13g)
- 고구마 100g (90kcal, 탄수화물 21g)
- 케일/시금치 샐러드 100g + 올리브 오일 1티스푼 (80kcal, 지방 9g)
간식 (칼로리: 300kcal)
- 프로틴 바 1개 (200kcal, 단백질 20g, 탄수화물 15g)
- 견과류(아몬드 10개) (100kcal, 지방 9g)
3. 운동 추천 (운동 시간이 부족한 경우)
A. 주 3일 1시간 프로그램
- 풀바디 근력 운동 (40분):
- 스쿼트: 3세트, 10~12회
- 벤치 프레스: 3세트, 8~12회
- 데드리프트: 3세트, 8~10회
- 풀업 또는 레티시머스 랫풀다운: 3세트, 10~12회
- 고강도 인터벌 트레이닝 (HIIT, 15분):
- 버피 테스트 30초 + 30초 휴식 (5라운드)
- 사이클 스프린트 30초 + 30초 휴식 (5라운드)
B. 집에서 20분 운동 (시간 부족 시):
- 점프 스쿼트: 15회
- 푸쉬업: 15회
- 마운틴 클라이머: 20초
- 플랭크: 30초 → 3~5라운드 반복
4. 평가 및 감독
일일 수행평가 체크리스트
- 식단
- 하루 총 섭취 칼로리: 적정 수준(±100kcal)
- 3대 영양소 비율: 단백질/탄수화물/지방이 균형적
- 가공식품 섭취 여부(없도록 관리)
- 운동
- 운동 강도: 계획에 따라 수행
- 피로도 확인: 과훈련 방지
- 컨디션
- 수면: 7시간 이상
- 수분 섭취: 하루 2리터 이상
- 목표 달성 여부
- 체중 변화: 주 단위 기록
- 근력 변화: 무게나 반복 수 증가 확인
5. 식단 문제 발생 시 교정
예시: 과도한 탄수화물 섭취
- 문제: 체지방 증가 가능성
- 해결: 탄수화물 섭취량을 줄이고, 단백질을 늘림. 고구마 대신 삶은 달걀 추가.
예시: 단백질 부족
- 문제: 근육 유지 및 성장 저하
- 해결: 닭가슴살, 프로틴 쉐이크 추가.
6. 장기 계획
- 식단 변동: 4~6주마다 칼로리 및 운동 강도 재조정.
- 체성분 측정: 체중, 근육량, 체지방률 주기적 기록.
- 목표 조정: 체중 감량 후 리컴포지션(근육 유지, 지방 감소)로 전환.
이 계획을 기반으로 매일의 활동과 수행 결과를 체크하면 최적의 성과를 얻을 수 있습니다! 필요한 점이 있다면 언제든 피드백 주세요. 💪
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