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MBTI Persona Priming prompt research

Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000

개요

K-Pop 가상 아이돌 앱 프로젝트의 일부로 진행한 챗봇 persona 사전조사 입니다. LLM에 일관된 성격을 부여하기 위한 출발점으로, 심리 프로필 priming 방식의 framework — arXiv 논문 Psychologically Enhanced AI Agents ( ) 와 그 official 구현 를 검토하고, 검증 흐름·prompt 변종 비교를 정리했습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 가상 아이돌에 사용될 priming 전문·생성 결과·내부 도식은 공개하지 않습니다. 본 페이지는 적용한 공개 framework와 실험 설계를 중심으로 기술합니다.

1. Framework

1.1 검증 방법 — 사용 모델

검증 단계 LLM: GPT-4o-mini

1.2 Flow (예: ENFJ)

priming.json — 16개 MBTI 유형 각각에 대한 priming prompt가 정의돼 있다. 챗봇에 system prompt로 주입한다.
한 유형(예: ENFJ)에 대해 16Personalities 공식 설문 기반 60문항을 던진다. 60문항은 E/I, S/N, F/T, J/P 네 축을 결정짓는 항목들로 구성.
각 문항에 대해 동일한 priming + 동일한 질문을 15회 반복 한다 (응답 일관성 검증).
- Temperature = 1.0이라 매번 약간씩 다른 응답이 나올 수 있음.
- 일관성이 높으면 priming 성공, 낮으면 실패.

1.3 Likert 환산

15번 응답을 7점 척도(score)로 환산한다 — 16Personalities 공식 테스트가 7점 척도를 사용하기 때문.

score_dict = {
 "agree": -3,
 "generally agree": -2,
 "partially agree": -1,
 "neither agree nor disagree": 0,
 "partially disagree": 1,
 "generally disagree": 2,
 "disagree": 3,
}

15회의 score를 평균해 한 문항의 응답값으로 삼고, 60문항에 대해 같은 절차를 수행.

1.4 결과 시각화

60문항 중 E/I 축을 결정하는 약 10개 문항을 모아 그 sample 평균을 좌표에 찍고 BoxPlot으로 분포를 본다.
ENFJ로 priming한 LLM이 E축 문항에서 외향적인 응답(예: 평균 −3 근처)을 일관되게 보이는지 검증.

결론: 이 priming을 prompt로 썼을 때 LLM이 MBTI 특성을 분명히 구분해 응답한다 는 가설을 BoxPlot으로 시각적으로 검증.

2. Prompt 변종 — 3종 비교

priming 구조의 어느 부분이 효과를 내는지 확인하기 위해 3종의 변종을 비교했다.

A. Only MBTI

You are an {MBTI_TYPE}.

→ MBTI 유형 라벨만 주는 가장 짧은 형태.

B. MBTI + Description (Structured Priming)

MBTI 라벨 + 다음 6개 카테고리로 구조화된 description 을 함께 부여한다.

Communication Style (소통 방식)
Leadership and Management Style (리더십)
Problem-Solving Approach (문제 해결)
Interpersonal Relationships (대인 관계)
Handling Change and Stress (스트레스 대처)
Application in Various Contexts

description 은 MBTI 공식 문헌 (Myers and Myers, 1980, “Gifts Differing”) 기반으로 LLM 요약을 거쳐 작성.

C. Only Description

위 6개 카테고리만 두고 MBTI 라벨은 제거. 라벨이 priming 효과를 내는지, 설명이 효과를 내는지 분리해 보기 위함.

3. 추가 검증 — WritingPrompt 태스크

성격 priming이 창작 응답에서도 일관되게 나타나는지 확인하기 위한 별도 검증.

Flow

priming(예: INFJ prompt)을 LLM에 주입.
Reddit r/WritingPrompts 에서 100개 글쓰기 프롬프트를 LLM에게 제공 → 각 prompt에 대해 짧은 스토리 생성.
- Story generator: Qwen3-235B-A22B
생성된 스토리를 LLM-as-judge 가 1–5점으로 평가.
- Judge: Qwen2.5-14B-Instruct
- 평가 기준: PersonaLLM 등 선행 연구의 persona consistency 지표.

→ 동일한 LLM이 다른 MBTI priming 하에서 글쓰기 스타일이 일관되게 달라지는지를 정량 평가.

Stack

Python — 실험 파이프라인
LLMs — GPT-4o-mini (검증), Qwen3-235B-A22B (story generation), Qwen2.5-14B-Instruct (judge)
Prompt Engineering — system prompt 설계, priming 구조화, score 환산

참고

Psychologically Enhanced AI Agents —
Reference code —
Myers, I. B., & Myers, P. B. (1980). Gifts Differing: Understanding Personality Type.
16Personalities 공식 설문 (60문항, 7점 Likert)

Casting Image Generation

Sat, 02 May 2026 00:00:00 +0000

개요

K-Pop 가상 아이돌 앱의 캐릭터를 캐스팅하기 위한 이미지 생성 프로젝트. 얼굴·스타일·분위기 일관성 을 만족하는 트레이니 후보군을 prompt 설계 + 반복 생성 + 정성 평가로 좁혀나갔습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 prompt 전문·생성 이미지·캐릭터 식별 정보는 공개하지 않습니다. 본 페이지는 실험 단계와 방법론 중심으로 정리합니다.

단계별 진화

Step 1 — 초기 캐스팅 prompt 설계

목표: 가상 아이돌 트레이니의 변수 축을 prompt 변수로 정의하고, 그 격자로 후보 군을 만드는 것.

변수 축 (공개 가능 범위):

인종 (Race)
성별 (Gender)
분위기 (Mood)
(그 외 축은 비공개)

각 조합을 prompt template에 끼워 여러 조합을 만들고, trial 2회씩 반복해 안정성을 봤습니다.

Prompt 구조 (요약):

핵심 묘사: 변수 축 조합
스타일 지침: photorealistic K-pop trainee profile photo
구도: chest-up, front-facing

Step 2 — ID 사진 정제

Step 1 결과에서 발견된 문제 (배경 색감이 인물 식별을 방해, 메이크업 표현 일관성 부족) 를 해결하기 위해 prompt 변종을 비교하고, 정체성을 깨는 요소를 막기 위한 negative constraints 를 추가했습니다.

→ 흰 배경 + 메이크업 무관 + 부정 제약으로 ID 사진의 정체성 일관성 확보.

Step 3 — Visual Upgrade

Step 2의 ID 사진을 reference로 두고, 같은 인물성을 유지하면서 사진 품질을 끌어올리는 prompt 변종을 비교. 채택된 best 버전이 후속 단계의 기본 reference로 사용됨.

대규모 캐스팅 런 (Casting Runs)

Prompt 설계가 어느 정도 안정화된 후, 후보 다양성 확보를 위한 대규모 반복 생성 — 총 12회 캐스팅 런으로 약 800장 생성. 각 런마다 약간씩 다른 prompt seed / 변수 조합 / 모델 파라미터로 결과 분포를 확장하고, 결과를 정성 검수해 최종 prompt 를 확정.

결과 분석 관점 (정성 요약)

prompt 변수 축의 분리도 — 인상·분위기는 잘 구분되지만, 헤어 (특히 색상) 와 메이크업이 서로 영향을 주고받는 경향 이 있었음 (예: 헤어 색만 바꿨는데 메이크업 톤도 같이 변함). 두 축을 독립적으로 제어하려면 명시적 negative constraint 가 필요.
스케일 효과 — 여러 번의 반복 실험을 거쳐 안정적인 후보를 확보. prompt 설계만으로는 한계가 있고, 양적 탐색이 동반돼야 함.

자동화 파이프라인

각 런은 다음 자동화 위에서 실행:

Prompt template + 변수 격자 — Python으로 모든 조합을 펼침
API 호출
HTML report 자동 생성 — combo·trial 단위로 시각적으로 비교 가능한 리포트 자동 출력 (정성 검수용)

Stack

Python
Gemini Flash Image Preview
Prompt Engineering — 5축 변수 정의, system prompt, negative constraints

다음 단계 / 관련

확정된 companion profile 을 reference로 → (다양한 scene 의 콘텐츠 컷)
특정 포즈 정제 →
챗봇 persona 결합 →

OPT2I — Iterative Prompt Refinement

Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

개요

가상 아이돌 캐릭터의 특정 자세 컷을 prompt 만으로 안정적으로 생성하기 어려워, iterative prompt refinement 알고리즘을 적용한 실험. 베이스 알고리즘은 Mañas et al. (2024) 의 OPT2I — LLM을 prompt optimizer로 두고 반복적으로 prompt를 다듬어 vision-language metric을 끌어올리는 방법.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 prompt 전문·생성 이미지·캐릭터 식별 정보는 공개하지 않습니다. 본 페이지는 알고리즘 구조와 실험 설계 중심으로 정리합니다.

1. OPT2I 알고리즘 (요약)

OPT2I는 text-to-image 생성에서 prompt-image alignment 를 끌어올리기 위한 LLM-as-optimizer 루프.

Input: user_prompt (초기 prompt)
Output: best_prompt (최적화된 prompt)

for round r = 1..R:
 1. LLM이 현재 best prompt를 변주해 K개의 variant 생성
 2. 각 variant로 이미지 생성 (T2I model)
 3. 각 이미지의 alignment score 측정 (e.g., CLIPScore, ImageReward, DSG)
 4. 가장 높은 점수의 prompt를 다음 round의 seed로 채택
 5. 점수가 더 이상 개선되지 않으면 조기 종료

핵심 가정: LLM이 좋은 prompt 생성기일 뿐 아니라 좋은 prompt 비평가 도 될 수 있다 → 이전 round의 점수와 prompt 변종 패턴을 LLM context에 넣어 더 나은 변주를 유도.

→ 논문:

2. 구현 — Round × Variant 격자

본 실험에서 사용한 OPT2I 변형 파이프라인:

차원	표기	값
Round	`R2 – R5`	최대 5 라운드
Variant	`V1 – V5`	라운드 당 후보 변종 수

각 round마다 variant 별 이미지 를 모두 저장해 사후 정성 검수 + 정량 비교 가능하도록 했습니다.

3. 평가 Metric — DSG (Davidsonian Scene Graph)

평가 metric으로 DSG (Davidsonian Scene Graph) 를 결합.

DSG는 prompt를 scene graph atomic question 들로 분해하고, VQA 모델로 각 question에 대한 응답 정확도를 평가.
단일 score보다 prompt의 어떤 측면이 충족/실패 했는지 지시적 (interpretable).

→ R-V 격자 결과를 DSG 점수로 비교해, “이 prompt 변주가 얼굴 형태는 잘 맞췄지만 헤어 길이 묘사가 약하다” 같은 진단을 자동화.

4. 결과 분석 관점 (정성 요약)

DSG 도입 효과 — DSG atomic 평가는 prompt의 어떤 부분이 부족한지 가리켜주어 다음 round prompt 변주의 방향성 이 명확해짐.
Round 수 trade-off — round R≥4부터는 점수 상승이 둔화되는 경향. R=5 cap 으로도 충분.
비용 — round 수 × variant 수 × character 수 만큼 image API 호출이 늘어 비용이 빠르게 증가. 변종 1회당 약 $25–30 수준 (대략 추정).

Stack

Python — OPT2I 루프 구현, round/variant 격자 관리, 결과 집계
Gemini Flash Image Preview
LLM-as-optimizer — prompt 변주 생성용 LLM (variant 후보 생성)
DSG (Davidsonian Scene Graph) — alignment evaluation metric

참고

Mañas et al., Improving Text-to-Image Consistency via Automatic Prompt Optimization, 2024 —
Cho et al., Davidsonian Scene Graph: Improving Reliability in Fine-grained Evaluation for Text-to-Image Generation, ICLR 2024
Implementation — (OPT2I + DSG core + side/fullbody runners)

Content Image Generation

Mon, 06 Apr 2026 00:00:00 +0000

개요

K-Pop 가상 아이돌 앱 프로젝트의 일부로 진행한 콘텐츠 이미지 생성 실험입니다. 가상 아이돌에게 다양한 scene을 입히면서도 캐릭터(얼굴) 정체성은 변하지 않도록, prompt 설계·reference conditioning·격자 탐색을 결합해 검증했습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 prompt 전문·생성 이미지·캐릭터 식별 정보는 공개하지 않습니다. 본 페이지는 실험 설계와 방법론 중심으로 정리합니다.

실험 목적

“같은 캐릭터(얼굴)를 유지하면서, 다양한 scene의 콘텐츠 컷을 일관되게 생성할 수 있는가?”

일관성 (consistency) — 캐릭터의 얼굴이 scene이 바뀌어도 같은 사람으로 인식되어야 함
다양성 (variety) — 같은 캐릭터라도 scene·구도·의상이 자연스럽게 변주되어야 함
콘셉트 표현 — 각 scene의 분위기 (일상의 자연스러움, 상황감, 아이돌 포즈) 가 prompt만으로 전달되어야 함

실험 설계

신(Scene) 3종

신 ID	콘셉트	목적
Scene #1	일상, 자연스러움	자연스러운 표정 자세로 친근감 형성
Scene #2	시그니처 포즈	팬 인터랙션용 정형 포즈 일관성 검증
Scene #3	특정 장소 배경	콘셉트가 강한 narrative 컷의 prompt 표현력 검증

Reference-Image Conditioning

각 콘텐츠 컷 생성 시 유저가 생성한 캐릭터 ID 사진을 reference로 함께 입력해, 얼굴 정체성 유지 를 강제합니다. Prompt 앞단에 다음과 같은 지침을 둡니다 (요약):

Keep the person’s facial features exactly the same as the reference image. This is the same person, not a look-alike or approximation.

이를 통해 gemini의 image-to-image 모드에서 동일 인물성을 안정적으로 보장.

Combo 변주

각 신 안에서 combo (조합) 단위로 prompt 변종을 둡니다 — 의상 / 헤어 등 hyperparameter를 격자 탐색 형태로 변형. 동일 character × 동일 combo에서 trial 반복 으로 생성 안정성도 같이 본다.

생성 규모

실험	생성 이미지 수
Scene #1	≈ 1,249 장
Scene #2	≈ 937 장
Scene #3	≈ 1,041 장
총합	≈ 3,200 장

각 이미지는 384×688 해상도, 평균 약 9–11초 / 장 소요, 장당 비용 약 $0.045 수준.

결과 분석 관점

얼굴 일관성 — 헤어 색·길이는 prompt에 명시적 제약 (Do NOT alter the hairstyle color or length) 을 둬야 안정적이었다.
포즈 정확성 — 손가락 위치·구도가 변동성이 큼. 별도 negative prompt (e.g., no extra fingers) 로 보완.
콘셉트 강도 — 장소 디테일은 prompt에 명시적으로 포함시킬수록 narrative가 살아나지만, 그만큼 얼굴 영역의 픽셀 비율이 줄어 정체성 손실 위험 증가 → reference 가중치 / 카메라 거리 prompt를 같이 조정.

실험 흐름 (자동화)

각 sprint는 다음 자동화 파이프라인 위에서 돌렸습니다.

Prompt template 정의 — scene별 system prompt + character 변수 슬롯
Combo grid expansion — Python으로 character × combo × trial 격자 생성
API 호출 — image+text → image
HTML report 자동 생성 — combo 단위로 시각적으로 묶어 검수 가능한 리포트

Stack

Python — 실험 파이프라인 (combo grid, API 호출, HTML report 생성)
Gemini Flash Image Preview — 이미지 생성 모델
Prompt Engineering — system prompt + reference conditioning + negative constraints

LLM Model Benchmark

Fri, 30 Jan 2026 00:00:00 +0000

개요

K-Pop 가상 아이돌 앱 프로젝트의 일부로 진행한 LLM 모델 비교 / 선정 단계. 챗봇 응답 품질·비용·지연시간을 동시에 만족하는 모델을 찾기 위해 다수의 후보 (GPT, Claude, Gemini, Kimi, Qwen 계열) 를 동일한 조건으로 벤치마크했습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 일부 대외비 작업이 포함되어, 실제 벤치마크 질문 전문·모델 응답·내부 시스템 prompt는 공개하지 않습니다. 본 페이지는 평가 기준 전환과 모델 선정 프레임워크 중심으로 정리합니다.

1. 평가 방법 — EQ-Bench

LLM의 감정 이해 능력 을 측정하는 벤치마크. 우리 task에 직접 부합.

방법론 (요약)

감정적으로 복잡한 대화 한 토막을 LLM에게 보여준다.
그 대화 속 한 캐릭터의 감정 강도를 4가지 감정으로 LLM이 예측 (각 0–10).
4 점수의 합이 10이 되도록 normalize.
Reference (저자 주석값) 와의 차이를 계산 — 차이가 작을수록 잘 맞춘 것.
한 문제 점수 = 10 - 차이의 절댓값 합.
60개 문제의 평균 × 10 → EQ-Bench 점수 (0–100 스케일).

감정 4개는 명백히 틀린 것 + 명백히 맞는 것 + 미묘한 것 을 섞도록 큐레이션.

→ Public leaderboard:

2. 모델 풀 + 경량 모델 체크리스트

EQ-Bench 리더보드 상위권 50+ 모델을 일단 풀로 두고, 그 중 서비스 비용으로 운영 가능한 경량 모델 을 체크리스트로 골라냈습니다.

풀 (예시)

프리미엄 / 대형: Kimi-K2-Instruct, GPT-5.2, o3, Gemini-3-pro-preview, GPT-5.1, Claude-Opus-4.5, Hermes-4-405B, Llama-3.1-405B-Instruct, …
중형: Claude-Sonnet-4.5, GLM-4.7, GPT-4.1, Mistral-Large, …
경량 (서비스용 후보): GPT-4.1-mini, Gemini-2.5-flash-preview, o4-mini, GPT-4.1-nano, Qwen3-8B, Mistral-Small-3.x, Llama-4-Scout/Maverick, Gemma-3-4b/27b, GPT-OSS-20b, …

→ 총 약 24개의 경량 모델 을 후보로 추렸음.

3. 서비스용 추천 Top 5 (× 2 카테고리)

프리미엄 Top 5

순위	모델	추천 이유
1	Kimi-K2-Instruct	1T 파라미터 (32B 활성 MoE), 가성비 매우 좋음
2	GPT-5.2	프리미엄 안정성
3	o3	프리미엄 reasoning
4	Gemini-3-pro-preview	프리미엄
5	Claude-Opus-4.5	프리미엄

경량 Top 5

순위	모델	추천 이유
1	GPT-4.1-mini	가성비 최고, 안정적
2	Gemini-2.5-flash-preview	빠름, 무료 티어
3	o4-mini	경량 reasoning
4	GPT-4.1-nano	초저가
5	Qwen3-8B	오픈소스, 로컬 가능

4. 비용 비교 프레임워크

벤치마크 한 건당 토큰 사용량을 기준으로 모델별 단가 를 계산:

Input: ~900 tokens (system prompt + user message)
Output: ~100 tokens (1–2문장 응답)

프리미엄 (1건당 비용 / 10건 기준)

모델	1건	10건	대비
Kimi-K2-Instruct	$0.00079	$0.0079	1×
GPT-5.2	$0.00298	$0.0298	3.8×
o3	$0.00260	$0.0260	3.3×
Gemini-3-pro-preview	$0.00300	$0.0300	3.8×
Claude-Opus-4.5	$0.00700	$0.0700	8.9×

경량 (1건당 비용 / 10건 기준)

모델	1건	10건	대비
Qwen3-8B	$0.000070	$0.0007	1×
GPT-4.1-nano	$0.000130	$0.0013	1.9×
Gemini-2.5-flash-preview	$0.000520	$0.0052	7.4×
GPT-4.1-mini	$0.000520	$0.0052	7.4×
o4-mini	$0.001430	$0.0143	20.4×

가격 형성 배경 (예시)

Kimi-K2 가 저렴한 이유:

중국 기업 (Moonshot AI) 의 시장 점유 전략 — 공격적 가격
MoE 아키텍처 (1T 파라미터 중 32B 활성) → 추론 비용 절감
DeepSeek 등 중국 모델들과의 가격 경쟁
중국 내 GPU/서버 비용이 상대적으로 저렴

→ DeepSeek R1, Kimi 등이 경쟁사 대비 약 90% 저렴한 가격 으로 시장 진입.

5. 벤치마크 실험 — 통제 조건

조건	값
Temperature	0.7 (다양성 ↔ 안정성 절충)
System prompt	MBTI description + “[중요] 1–2문장으로 간결하게 답변하세요.”
벤치마크 질문	우리 도메인에 맞춰 큐레이션한 3개

각 모델 × MBTI × question 조합으로 응답을 수집하고, 응답 길이·지연시간·비용·정성 품질을 같이 적재.

실서비스 도입 전 정성 검수 + 비용 시뮬레이션 을 진행했습니다.

6. 의사결정 영향

본 벤치마크 결과는 후속 단계 모델 선택의 베이스라인 으로 활용됩니다.

Stack

Python — 벤치마크 파이프라인 (모델 호출)
LLMs
EQ-Bench — 감정 이해 평가 framework

참고

Paech, EQ-Bench: An Emotional Intelligence Benchmark for Large Language Models, 2024 —
Reference code —
Implementation — (벤치마크 노트북)
Public leaderboard —

Customer Satisfaction Index Modeling with SEM (Amos)

Wed, 14 Jun 2023 00:00:00 +0000

개요

병원 내 서비스 혁신팀의 의뢰로 진행한 통계 컨설팅 프로젝트입니다. 환자/고객 설문지 응답 데이터를 활용해 서비스 품질의 잠재 구조를 모형화하고, 그로부터 고객만족지수(Customer Satisfaction Index, CSI) 를 산출하는 것이 목표였습니다.

보안 안내. 본 프로젝트는 대외비로, 구체적인 설문 항목·결과 수치·도식은 공개하지 않습니다. 본 페이지는 적용된 방법론과 분석 과정 중심으로 정리합니다.

데이터

출처: 병원 서비스 혁신팀이 자체 시행한 고객 설문 결과 (수치/항목 비공개)
전처리: 결측치 제거 (NA exclusion), 셀별 가중치 부여, 가중치 적용 셀 단위 데이터셋 구성
변수 구조: 서비스 품질의 다양한 측면을 측정한 다수의 관측 항목 → 잠재 변수(서비스 품질 차원)에 매핑

방법론

Structural Equation Modeling (SEM)

본 분석에는 구조방정식 모형, 그중에서도 잠재변수 1개에 여러 관측 지표를 두는 다지표(multi-indicator) 측정 모형을 적용했습니다.

잠재변수에 대해 reference indicator를 무작위로 1로 고정 (model identification)
관측 변수 간 직접 path는 설정하지 않고, 측정 모형(measurement model)에 충실하게 구성
잠재변수 자체에는 error term이 부착되지 않도록 주의 (모형 형태 점검)

적합도(Fit) 지표

표준 SEM 적합도 지표를 통해 모형의 데이터 부합 정도를 진단:

$\chi^2$, df, $\chi^2$/df
CFI (Comparative Fit Index)
TLI (Tucker-Lewis Index)
RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
SRMR

수렴 타당성 (Convergent Validity)

잠재변수 자체의 신뢰성·타당성을 확인하기 위한 추가 검증:

개념신뢰도 (Construct Reliability, CR)
분산추출지수 (Average Variance Extracted, AVE)

CSI (고객만족지수) 산출

최종 채택된 측정 모형의 표준화 회귀 계수(standardized regression weights) 와 가중치 셀을 결합해 고객만족지수를 산출했습니다. 이 지수는 의뢰 부서가 정성적 보고에 활용할 수 있도록 표준화된 단일 점수 형태로 제공되었습니다.

도구

Amos — SEM 모형 추정·적합도 산출
SPSS — 데이터 전처리, 가중치 적용, 보조 분석

효과 / 임팩트

비즈니스 문제 → 통계 문제 변환 — “고객만족도를 단일 점수로 보고하고 싶다"는 요구를 SEM 측정 모형으로 정의
외주 비용 절감 — 구조방정식 전문 모델링은 외부 컨설팅으로 의뢰 시 비용 부담이 상당함. 원내 의학통계지원센터에서 직접 수행함으로써 의뢰 부서의 외주 비용을 절감하고, 분석 흐름을 부서 일정에 맞춰 유연하게 진행

산출물

고객만족지수(CSI) 단일 점수 + 항목별 표준화 가중치
분석 결과 보고서 — 의뢰 부서 내부 의사결정용 (대외비)