1주차: 코스 오리엔테이션

Phase 11주차 입문 강의일: 2026-03-04

이론 (Theory)

AI 시스템의 패러다임 전환

2025–2026년 AI 산업은 근본적인 전환점을 맞이했다. LLM을 단순한 텍스트 생성 도구로 활용하던 시대가 끝나고, 자율 에이전틱 시스템이 소프트웨어 개발의 주류가 되었다.

Before (2023–2024)

• LLM = 코드 제안 도구 (Copilot)
• 인간이 모든 코드를 검토·승인
• AI는 수동적 “오라클”

After (2025–2026)

• LLM = 자율 실행 에이전트
• 인간은 전략적 감독자
• AI가 파일 수정·테스트·배포 직접 수행

HITL vs HOTL 거버넌스 아키텍처

구분	Human-in-the-Loop (HITL)	Human-on-the-Loop (HOTL)
인간 역할	순차적 게이트키퍼	전략적 감독자
AI 실행	인간 승인 후 실행	자율 실행, 인간은 모니터링
속도	낮음 (병목 발생)	높음 (병렬 처리 가능)
활용 예	프로덕션 DB 수정	CI/CD 파이프라인, 코드 생성
규제 요건	EU AI Act 고위험 시스템	텔레메트리 + 감사 로그 필수

Human-in-Command (HIC)

HOTL보다 상위 개념으로, AI가 실행하는 동안 인간이 전체 전략과 경계 조건을 설정하는 아키텍처. 이 강의의 궁극적 목표는 HIC 엔지니어를 양성하는 것이다.

이 강의에서 만드는 것

15주 후, 여러분은 다음 시스템을 완전히 구현하게 된다:

Human (HIC)
    ↓ 전략 설정
Planner Agent → 명세서(spec.md) 생성
    ↓
Coder Agent (Ralph Loop) → 코드 작성 + 자동 테스트
    ↓
QA Agent → 독립 검증 + 회귀 테스트
    ↓
Deploy Agent → 자동 배포

실습 (Practicum)

오늘의 실습 목표

AI 코딩 CLI 도구를 설치하고, DGX H100 서버에 접속하여 첫 번째 에이전틱 루프를 실행한다.

로컬 환경 준비

1. Node.js 20 LTS 설치

   # macOS (Homebrew)
   brew install node@20
   
   # Ubuntu/Debian
   curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
   sudo apt-get install -y nodejs

2. AI 코딩 CLI 도구 설치

   Claude Code (권장)

   npm install -g @anthropic-ai/claude-code
   claude --version

   Gemini CLI

   npm install -g @google/gemini-cli
   gemini --version

   Codex CLI

   npm install -g @openai/codex
   codex --version

   OpenCode

   brew install opencode

   노트

   도구별 상세 비교는 AI 코딩 도구 선택 가이드 참조.

3. API 키 설정

   Claude Code

   export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
   # ~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가

   Gemini CLI

   export GEMINI_API_KEY="..."
   # 또는 첫 실행 시 브라우저 OAuth 인증

   Codex CLI

   export OPENAI_API_KEY="sk-..."

   OpenCode

   # 사용할 모델 제공자에 따라 설정
   export OPENAI_API_KEY="sk-..."  # OpenAI 모델 사용 시

4. 첫 번째 실행 테스트

   Claude Code

   mkdir ~/test-project && cd ~/test-project
   claude "Hello! 이 디렉토리에 간단한 Python hello world 파일을 만들어줘."

   Gemini CLI

   mkdir ~/test-project && cd ~/test-project
   gemini
   # 대화형 모드에서: "이 디렉토리에 간단한 Python hello world 파일을 만들어줘."

   Codex CLI

   mkdir ~/test-project && cd ~/test-project
   codex "이 디렉토리에 간단한 Python hello world 파일을 만들어줘."

   OpenCode

   mkdir ~/test-project && cd ~/test-project
   opencode
   # TUI에서: "이 디렉토리에 간단한 Python hello world 파일을 만들어줘."

DGX 서버 접속

SSH 접속

ssh [학번]@dgx.chu.ac.kr
# 초기 비밀번호는 학번과 동일 — 첫 접속 시 반드시 변경!

JupyterHub

브라우저에서 https://jupyter.chu.ac.kr 접속 후 학번으로 로그인

VS Code Remote

# VS Code Remote SSH 확장 설치 후
# Ctrl+Shift+P → Remote-SSH: Connect to Host
# → dgx.chu.ac.kr

과제 (Assignment)

Lab 01: 개발 환경 설정

제출 마감: 2026-03-11 23:59

제출 방법: assignments/week-01/[학번]/ 폴더에 PR

요구사항:

1. AI 코딩 CLI 도구 설치 후 버전 출력 스크린샷
2. DGX 서버 SSH 접속 성공 스크린샷
3. hello_agent.py — AI 코딩 CLI로 생성한 간단한 Python 파일
4. README.md — 설치 과정에서 겪은 문제와 해결 방법 기록

평가 기준:

• 환경 설정 완료 (50점)
• DGX 접속 확인 (30점)
• 트러블슈팅 기록 (20점)

다음 주 예고

2주차에서는 HOTL 거버넌스의 구체적 구현 방법과 EU AI Act 컴플라이언스 요구사항을 다룬다. 특히 “Governance-as-Code” — 코드로 거버넌스 정책을 강제하는 방법을 실습한다.