오토코더_RPA 및 업무자동화

출처: NotebookLM 「오토코더의 인공지능 및 업무 자동화 완벽 가이드」 라벨 'RPA 및 업무자동화' (영상 34개, 중복 제외 34개) · 2026.10.04 생성

선택하신 34개 영상 소스의 내용을 바탕으로 작성한 요약본입니다.

챕터 1: RPA - AI에 질문하고 이미지 판독까지 한번에 다 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 프로젝트 개요: MS Power Automate Desktop(PAD)과 생성형 AI(코파일럿/Bing Chat)를 연동하는 자동화 프로세스의 전체적인 구조를 설명합니다.
• 코파일럿(Copilot) 개념: MS 365 생태계 및 브라우저에 탑재되어 사용자의 프롬프트 질의를 바탕으로 문서와 대답을 자동 생성하는 AI 기능입니다.
• 시나리오 구성: AI 질의 전송 \\(\rightarrow\\) 답변 결과 스크린샷 캡처 \\(\rightarrow\\) 이미지 파일 저장 \\(\rightarrow\\) OCR 텍스트 추출로 이어지는 4단계 업무 자동화를 설계합니다.
• RPA의 차별적 장점: 파이썬 등의 코딩 방식 대비 핸들링하기 까다로운 GUI 창 및 응용 프로그램 요소를 노코드/로우코드 드래그 앤 드롭으로 손쉽게 제어합니다.
• 브라우저 실행 세팅: PAD의 '새 마이크로소프트 엣지 시작' 액션을 활용하여 AI 코파일럿 웹 페이지에 자동 접속하는 초기 환경을 구축합니다.
• 크롤링 차단 우회 편의성: 일반 셀레니움 코드 작성 시 발생하는 유저 에이전트 차단 문제를 PAD의 내장 브라우저 제어 기능으로 간편하게 회피할 수 있음을 강조합니다.

챕터 2: RPA - AI에 질문하고 이미지 판독까지 한번에 다 보여드리겠습니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• AI 질의 전송 및 엔터 처리: 엣지 브라우저 내 '키 보내기' 액션을 사용해 질의 문장("RPA란 무엇인가")을 입력하고 엔터(Return) 연산을 전송합니다.
• 답변 대기 시간 설정: 생성형 AI가 전체 답변 문장을 완성할 수 있도록 '대기' 액션을 사용해 60초간 로직 실행을 대기시킵니다.
• 화면 스크린샷 캡처: '웹페이지의 스크린샷 캡처' 액션을 활용하여 화면에 표시된 AI의 답변 영역을 이미지 클립보드 데이터로 수집합니다.
• 그림판(MS 페인트) 자동 실행: '응용 프로그램 실행' 액션을 사용하여 그림판 앱을 실행하고 화면 창을 최대화로 세팅합니다.
• 클립보드 이미지 붙여넣기: 그림판 UI 요소를 클릭한 후 컨트롤+V 키 전송을 실행하여 캡처한 답변 이미지를 그림판에 정상적으로 붙여넣습니다.

챕터 3: RPA - AI에 질문하고 이미지 판독까지 한번에 다 보여드리겠습니다. (3) (Feat. 업무자동화)

• 이미지 파일 자동 저장: 그림판 내에서 컨트롤+S 단축키와 파일명(RPA 결과) 입력 및 엔터 키 전송을 연속 실행하여 PNG 이미지 파일로 저장합니다.
• 윈도우즈 OCR 엔진 연동: PAD 내장 '윈도우즈 OCR 엔진' 액션을 불러와 디스크에 저장된 답변 이미지 파일 경로를 지정합니다.
• OCR 언어 및 엔진 설정: 판독 언어를 한국어로 지정하고 윈도우 기본 광학 글자 인식 모듈을 결합하여 이미지 내 텍스트를 자동 추출합니다.
• 텍스트 변수 결과 검증: OCR 판독 결과가 할당된 텍스트 변수 값을 확인하여 이미지 속 AI 답변 문장이 정상 추출되었는지 검증합니다.
• OCR 활용 유의사항: 기본 윈도우 OCR 엔진의 정확도 특성을 설명하며 필요에 따라 테서렉트(Tesseract) 등 외부 엔진으로 확장하는 방안을 안내합니다.

챕터 4: RPA - PAD로 이 달의 마지막 날을 구하는 방법을 쉽게 알려드립니다! (1) (Feat. 업무자동화)

• 말일 구하기 자동화 필요성: 월별로 28일, 30일, 31일 등 다르게 끝나는 달력의 마지막 날짜를 동적으로 구하는 RPA 로직의 필요성을 다룹니다.
• 현재 날짜 수집: '현재 날짜 및 시간 가져오기' 액션을 프로세스 상단에 배치하여 실행 시점의 기준 날짜 변수(CurrentDateTime)를 생성합니다.
• 월 정보 추출: 변수 설정에서 %CurrentDateTime.Month% 속성을 추출하여 현재 달(Month)에 해당하는 숫자를 변수(NewVar)에 저장합니다.
• 반복 루프 구상: 1일부터 시작하여 최대 31일까지 1씩 증가하며 날짜를 가산하는 반복(Loop) 알고리즘을 설계합니다.
• 기초 로직 숙지 강조: AI 도구가 코드를 대신 짜주는 시대에도 자동화 결과물을 직접 검증하고 응용할 수 있는 기초 제어 로직 숙지가 필수적임을 설명합니다.

챕터 5: RPA - PAD로 이 달의 마지막 날을 구하는 방법을 쉽게 알려드립니다! (2) (Feat. 업무자동화)

• 날짜 가산 연산: 반복 구문 내부에서 '날짜 시간 추가' 액션을 사용해 현재 날짜 변수에 1일씩 누적 가산하는 연산을 수행합니다.
• 가산 날짜의 월 추출: 가산된 날짜의 월 값(%ResultDate.Month%)을 추출하여 새로운 변수(NewVar2)에 할당합니다.
• 월 변경 조건 감지: IF 조건문을 배치하여 기존 월(NewVar)과 가산 날짜의 월(NewVar2)이 달라지는 첫 번째 시점(다음 달 1일)을 감지합니다.
• 말일 역산 연산: 월이 바뀐 날짜에서 -1일을 차감 연산함으로써 이번 달의 정확한 마지막 날짜를 도출합니다.
• 루프 탈출 및 결과 출력: 이 달의 말일이 계산되면 반복 종료(Break Loop)를 실행해 루프를 탈출하고 최종 날짜 변수 결과값을 출력합니다.

챕터 6: RPA - Power Automate로 IF 조건문 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• IF 조건문의 역할: 흐름 제어의 핵심인 IF 구문을 사용하여 지정된 조건에 따라 데이터를 필터링하고 실행 경로를 분기합니다.
• 입력값 수신: '입력 대화 표시' 액션을 띄워 사용자로부터 성적 점수(User Input)를 수신합니다.
• 다중 조건 분기 구성: IF, Else If, Else 구문을 차례로 연결하여 90점 이상, 80점 이상 등 점수 구간별 학점 판정 로직을 구성합니다.
• 결과 메시지 출력: 조건 판정 결과에 맞춰 사용자 화면에 해당 학점(A, B, C 등)을 알리는 '메시지 표시' 팝업을 노출시킵니다.
• 예외 처리 안내: 수치가 아닌 문자 입력이나 미입력 상황을 대비하는 예외 처리 구문 구성의 필요성을 제안합니다.

챕터 7: RPA - Power Automate로 Switch 조건문 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• Switch(전환) 조건문의 장점: 여러 조건 판단 시 모든 구문을 순차 검사하는 IF문 대비 지정값으로 즉시 이동하여 처리 속도와 가독성이 뛰어납니다.
• 검사 변수 지정: '입력 대화 표시'로 입력받은 학점 문자 변수를 전환(Switch) 구문의 기준 검사 값으로 세팅합니다.
• Case 분기 작성: A, B, C 등 개별 Case 항목을 생성하고 해당 케이스에 일치할 때 실행될 메시지 표시 액션을 각각 배치합니다.
• 기본 케이스(Default) 설정: 지정된 어느 Case에도 해당하지 않는 예외 값이 들어왔을 때 실행할 기본 케이스 로직을 추가합니다.
• 조건문 선택 가이드: 단순 단일값 비교나 다중 분기 시에는 Switch문을, 범위 연산 및 복합 조건 시에는 IF문을 사용하는 선택 기준을 안내합니다.

챕터 8: RPA - Power Automate로 논리연산자 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• 논리연산자 개념: 조건을 조합하는 AND(모두 참), OR(하나 이상 참) 논리연산자의 작동 원리와 RPA 내 활용법을 설명합니다.
• OR 조건식 세팅: 변수 설정 내에서 OR 조건문 형식(User_Input = 'A' OR User_Input = 'B' ...)을 적용하여 다중 문자 동시 판정을 구성합니다.
• 조건 성립 분기: 입력된 학점 문자가 지정된 범위(A, B, C, D)에 포함되어 참(True)이 될 경우 "잘하셨습니다" 메시지를 출력합니다.
• 조건 불성립 예외 분기: 지정 범위를 벗어난 학점(예: F)이 입력될 경우 Else 구문으로 넘어가 "재수강이 필요합니다" 메시지를 노출합니다.
• 업무 응용성: 복잡한 조건 검사를 단일 논리식으로 간소화하여 프로세스 흐름을 효율적으로 다듬는 방법을 강조합니다.

챕터 9: RPA - Power Automate로 반복 Loop를 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• Loop(반복) 구문의 특성: 단순 횟수 카운팅 기반으로 지정된 시작값부터 종료값까지 1씩 증가하며 동작하는 루프 제어 구조입니다.
• 리스트 변수 초기화: '새 목록 만들기' 액션을 사용하여 데이터를 순차 수집할 빈 목록 변수(List)를 생성합니다.
• 입력값 수치 변환: '입력 대화 표시' 수신 텍스트를 '텍스트를 숫자로 변환' 액션을 거쳐 루프 종료 수치 변수로 사용합니다.
• 반복 조건 세팅: 시작값(1), 끝값(변환된 수치), 증가값(1)을 지정하여 지정 횟수만큼 동작하는 루프를 실행합니다.
• 목록 데이터 누적: 루프가 돌아가는 동안 생성되는 루프 인덱스(LoopIndex) 수치를 리스트에 차곡차곡 추가하며 순회 결과를 검증합니다.

챕터 10: RPA - Power Automate로 반복 조건을 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• 반복 조건(Do While) 개념: 특정 조건이 만족(True)될 때까지 내부 동작을 무한히 반복 수행하는 제어 구조입니다.
• 레이블 및 이동 활용: 입력 위치로 되돌아가는 '레이블(Label)'과 '레이블로 이동' 액션을 조합하여 재입력 루프를 구현합니다.
• 퀴즈 정답 검증: "1+1의 정답은?" 질의 시 사용자가 오답을 입력하면 반복 조건에 의해 다시 질문 입력창으로 복귀합니다.
• 조건 탈출 처리: 사용자가 올바른 정답(2)을 입력하는 순간 반복 조건을 만족하여 루프를 탈출하고 프로세스를 정상 종료합니다.
• 파이썬 구조 비교: 파이썬의 while True 조건문 및 break 탈출 명령과 동일한 RPA 로직 구조를 비교 설명합니다.

챕터 11: RPA - Power Automate로 반복문 가장 쉽게 알려드립니다! (Feat. RPA업무자동화)

• 각각의 경우(For Each) 소개: 목록이나 배열 데이터 집합 내 모든 원소를 하나씩 순차 추출하여 반복 처리하는 구문입니다.
• 샘플 목록 데이터 구성: '새 목록 만들기' 후 '목록에 항목 추가' 액션으로 A, B, C, D, F 학점 문자열 원소를 리스트에 저장합니다.
• 원소 순회 추출: For Each 구문의 대상 리스트를 지정하면 각 루프마다 순차적으로 단일 원소가 CurrentItem 변수에 할당됩니다.
• 메시지 연속 출력: 루프 내부에서 '메시지 표시'를 호출해 CurrentItem 변수 값을 화면에 하나씩 팝업으로 노출시킵니다.
• 자동 완료 및 순회 종료: 리스트 내 마지막 원소(F)까지 출력이 완료되면 별도 조건문 없이도 루프가 자동으로 종료됩니다.

챕터 12: RPA - UI 자동화 방법 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• UI 자동화의 필요성: 소스 코드나 API가 제공되지 않는 일반 데스크톱 프로그램의 화면(GUI) 요소를 직접 제어하기 위한 RPA 핵심 기능입니다.
• 노코드/로우코드 핸들링: 마우스 위치나 픽셀 좌표에 의존하지 않고 프로그램 내부 UI 개체(버튼, 텍스트 상자 등)를 인식하여 손쉽게 제어합니다.
• 운영체제별 PAD 환경: 윈도우 11에는 디폴트 앱으로 내장되어 있으며, 윈도우 10은 공식 설치 파일을 통해 다운로드하여 사용할 수 있습니다.
• 클라우드 vs 데스크톱 구분: MS 365 서비스 제어 중심의 Power Automate Cloud와 내 PC 화면 제어 중심의 PAD(Desktop) 간 차이를 정리합니다.
• 실무 적용 가이드: 수작업으로 반복 클릭하던 시스템 입력 업무를 UI 자동화 프로세스로 교체하여 작업 효율을 끌어올리는 방안을 제시합니다.

챕터 13: RPA - UI 자동화 방법 보여드리겠습니다. (3) (Feat. 업무자동화)

• 메모장 대상 실전 실습: 기본 데스크톱 앱인 메모장(notepad.exe)을 실행하고 본문 영역에 텍스트를 자동 작성하는 UI 제어를 수행합니다.
• 프로세스 자동 실행: '응용 프로그램 실행' 액션을 사용하여 메모장 실행 파일 경로를 지정하고 화면을 크게 띄웁니다.
• UI 요소 선택(Capture): '양식 채우기 - 창에서 텍스트 필드 채우기' 액션을 사용해 메모장 본문 입력창 UI 요소를 컨트롤+마우스 클릭으로 포착합니다.
• 자동 텍스트 기입: 포착된 UI 요소 영역에 원하는 문장("안녕하세요 오토코더입니다")을 지정하여 자동으로 본문을 채웁니다.
• 세련된 업무 자동화 정의: 코드(Python) + RPA(PAD) + AI(LLM) 세 도구를 상황에 맞게 조합하여 최적의 해답을 도출하는 자동화 접근법을 강조합니다.

챕터 14: RPA - 다른 흐름 호출하는 방법은 가장 쉽게 알려드립니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 독립 흐름 간 호출(모듈화): 하위 흐름(Sub-flow)과 달리 메인으로 존재하는 별개의 데스크톱 흐름을 불러와 실행하는 모듈화 기법입니다.
• 입출력 변수 세팅: 호출받을 독립 흐름 내에 데이터를 넘겨받을 '입력 변수'와 결과를 반환할 '출력 변수'를 생성합니다.
• 입력 변수(NewInput) 속성: 디폴트 값 및 변수 유형을 지정하여 외부 흐름 호출 시 파라미터 전달 통로로 활용합니다.
• 출력 변수(NewOutput) 속성: 흐름 연산 결과 데이터를 저장하여 호출한 원본 흐름으로 전달하는 반환 통로 역할을 부여합니다.
• 파이썬 모듈 호출과 비교: 프로그래밍의 import 또는 함수 파일 호출 방식과 동일한 구조적 이점을 설명합니다.

챕터 15: RPA - 다른 흐름 호출하는 방법은 가장 쉽게 알려드립니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 데스크톱 흐름 실행 액션: 메인 흐름에서 '데스크톱 흐름 실행' 액션을 불러와 사전에 만들어둔 대상 흐름(AutoCoder)을 선택합니다.
• 입력 파라미터 전달: 호출 액션 내 입력 변수 항목에 전달할 문장("Hello World...")을 기입하여 인자값을 전달합니다.
• 호출된 흐름 실행: 실행 시 대상 흐름으로 넘어가 전달받은 입력 변수 문장을 메시지 상자로 노출합니다.
• 출력 변수 값 반환: 대상 흐름 내부에서 출력 변수(NewOutput)에 결과 문장("Nice to meet you")을 할당하여 저장합니다.
• 최종 연동 검증: 메인 흐름으로 복귀하여 반환된 출력 변수 값을 메시지 표시로 최종 확인하며 모듈 간 연동을 검증합니다.

챕터 16: RPA - 모든 파일들의 이름을 1초 만에 변경해드립니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 파일 일괄 변경 프로젝트: 특정 폴더 내 다수 파일들의 이름을 규칙에 맞게 일괄 수정하는 파일 제어 자동화를 기획합니다.
• 하위 흐름 구조화: 메인 흐름에서 '하위 흐름 실행' 액션을 활용해 파일 변경 전용 하위 흐름(AutoNaming)을呼び 냅니다.
• 대화 상자로 폴더 선택: '폴더 선택 대화 표시' 액션을 사용하여 작업 대상 파일들이 위치한 디렉토리를 사용자가 직접 선택하도록 유도합니다.
• 필터링 파일 수집: '폴더의 파일 가져오기' 액션을 배치하고 확장자 필터(*.txt)를 적용해 메모장 파일 리스트만 수집합니다.
• 차회 수순 예고: 추출된 파일 리스트 데이터를 바탕으로 다음 시간 파일명 변환 로직 적용을 예고합니다.

챕터 17: RPA - 모든 파일들의 이름을 1초 만에 변경해드립니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 파일 리스트 순회: '각각의 경우(For Each)' 구문을 사용하여 수집된 파일 객체 리스트를 하나씩 순차적으로 읽어옵니다.
• 순수 파일명 추출: %CurrentItem.NameWithoutExtension% 변수 속성을 지정해 확장자(.txt)가 제거된 원본 파일 이름만 추출합니다.
• 접미사 결합 변수 세팅: 변수 설정 액션으로 추출된 원본 파일명 뒤에 지정 텍스트(_pad)를 결합하여 신규 파일명 변수를 생성합니다.
• 파일 이름 바꾸기 실행: '파일 이름 바꾸기' 액션을 호출해 대상 파일 원본 경로와 새로 조합된 파일명 변수를 연결합니다.
• 1초 일괄 변경 검증: 프로세스 실행 시 폴더 내 모든 .txt 파일명이 정해진 규칙대로 1초 만에 일괄 변경되는 결과를 검증합니다.

챕터 18: RPA - 엑셀 문서 내용을 전부 자동 번역시키기 (1) (Feat. 구독자 요청사항)

• 엑셀 대량 번역 시나리오: 엑셀 시트 내 행 단위로 기입된 한글 문장들을 네이버 파파고를 이용해 영문으로 일괄 자동 번역하는 프로젝트입니다.
• 엑셀 시작 및 활성화: '엑셀 시작' 액션으로 대상 엑셀 문서 파일(Test.xlsx)을 열고 시트를 활성화합니다.
• 범위 자동 파악 구상: 엑셀 데이터의 첫 번째 행/열과 마지막 행/열 위치를 동적으로 파악하여 추출 범위를 지정할 준비를 합니다.
• RPA 크롤링의 우수성: 파이썬의 HTML 태그 분석(HTML/DOM 파싱) 과정 없이 UI 요소 제어만으로 손쉽게 웹 크롤링 및 번역을 완성하는 메리트를 설명합니다.
• 구독자 요청 반영: 실무에서 번역할 대상 데이터가 대량일 때 반복 제어를 통해 자동화하는 적용 방안을 제시합니다.

챕터 19: RPA - 엑셀 문서 내용을 전부 자동 번역시키기 (2) (Feat. 구독자 요청사항)

• 엑셀 데이터 테이블 로드: '엑셀 워크시트에서 읽기'를 실행해 시트 데이터 전체 범위를 ExcelData 데이터 테이블 변수로 수집합니다.
• 번역 문장 열 추출: '데이터 테이블 열 검색'을 사용해 번역 대상 한글 문장들이 포함된 칼럼을 리스트로 변환합니다.
• 파파고 웹 대입 반복: 반복문(For)을 통해 엑셀 행을 순회하며 파파고 입력창에 한글 문장을 순차 전송합니다.
• 번역 결과 클립보드 수집: 파파고 우측 번역 완료창의 '복사하기' 버튼 UI를 클릭하고 '클립보드 텍스트 가져오기'로 영문 번역문을 수집합니다.
• 결과 메시지 노출 및 확장: 수집된 영문 번역문을 메시지 상자로 노출하며, 응용 시 엑셀 옆 열에 번역 결과를 입력하도록 확장하는 방법을 공유합니다.

챕터 20: RPA - 엑셀 자동화를 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 엑셀 자동화의 중요성: 기업 현업에서 가장 널리 쓰이는 MS 엑셀 문서를 PAD로 제어하는 기초 자동화의 개념과 의의를 설명합니다.
• 클라우드 vs 데스크톱 엑셀: 웹 기반 엑셀 온라인 제어와 PC 로컬에 설치된 엑셀 애플리케이션 제어 방식의 특징을 비교합니다.
• 엑셀 시작 옵션: '엑셀 시작' 액션 실행 시 새로 빈 문서를 열 것인지, 기존 파일 경로를 지정해 열 것인지 선택하는 기준을 안내합니다.
• 인스턴스 변수 생성: 엑셀 제어 시 상단에서 생성되는 %ExcelInstance% 변수를 통해 이후 모든 시트/셀 연산이 연결되는 구조를 설명합니다.
• 프로그래밍적 사고 강조: 코딩 없는 RPA 툴을 사용하더라도 조건문, 반복문, 인덱스 등 프로그래밍의 논리 구조 이해가 핵심임을 재확인합니다.

챕터 21: RPA - 엑셀 자동화를 보여드리겠습니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 사용 가능한 모든 셀 읽기: '엑셀 워크시트에서 읽기' 액션의 범위를 '워크시트에 사용 가능한 모든 값'으로 지정해 시트 전체 표를 읽어옵니다.
• 데이터 테이블 인덱스 구조: 읽어온 엑셀 데이터 변수(ExcelData)는 행과 열 모두 0부터 시작하는 2차원 배열 인덱스로 관리됩니다.
• 특정 셀 데이터 지정: %ExcelData%와 같이 대괄호 형태의 대수 표현식을 사용하여 특정 위치(3행 2열)의 셀 값을 정확히 지정합니다.
• 지정 셀 데이터 출력: '메시지 표시' 상자 내에 해당 셀 변수를 배치하여 엑셀 표 내부의 특정 텍스트(예: 이름, 이메일)를 팝업으로 노출합니다.
• 인덱스 조절 실습: 대괄호 내부의 행/열 인덱스 수치를 조절하여 시트 속 원하는 위치의 값을 자유롭게 추출하는 방법을 시연합니다.

챕터 22: RPA - 웹크롤링 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• RPA 웹크롤링의 직관성: HTML 태그 코드 분석과 복잡한 파싱 라이브러리 없이 UI 선택만으로 데이터를 추출하는 웹크롤링 기초를 다룹니다.
• 개발 시간 단축 효과: 파이썬 크롤링 코드 작성 대비 단 몇 개의 액션 블록 배치만으로 크롤링을 완성하는 생산성을 보여줍니다.
• MS 엣지 브라우저 권장: PAD와의 호환성이 가장 뛰어난 MS 엣지(Edge) 브라우저 사용을 권장합니다.
• PAD 브라우저 확장 프로그램 설치: 브라우저를 RPA로 제어하기 위해 엣지 도구 메뉴에서 PAD 전용 브라우저 확장(Extension)을 설치합니다.
• 크롤링 환경 구축: 확장 프로그램이 활성화된 브라우저 환경을 준비하고 날씨 정보 수집을 위한 사전 세팅을 완료합니다.

챕터 23: RPA - 웹크롤링 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 네이버 메인 자동 접속: '새 마이크로소프트 엣지 시작' 액션을 이용해 네이버 메인 URL로 브라우저를 자동 실행합니다.
• 검색어 자동 입력: '웹페이지의 텍스트 필드 채우기' 액션으로 네이버 검색창 UI를 지정하고 "제주도 날씨" 텍스트를 입력합니다.
• 검색 버튼 자동 클릭: '웹페이지 버튼 누르기' 액션을 사용해 검색 돋보기 아이콘 UI 요소를 지정하고 클릭 연산을 실행합니다.
• 날씨 기온 데이터 추출: '웹페이지 요소의 세부 정보 가져오기' 액션을 호출해 제주도 현재 기온 텍스트 UI 요소를 선택하고 수치를 수집합니다.
• 추출 결과 팝업 노출: 수집된 기온 수치 변수(AttributeValue)를 '메시지 표시' 상자에 담아 화면에 즉시 노출시킵니다.

챕터 24: RPA - 최근 파일 자동 추출을 보여드리겠습니다 (Feat. 업무자동화)

• 최신 생성 파일 자동 식별: 특정 폴더에 누적되는 수많은 파일 중 가장 최근에 생성되거나 수정된 파일 1개를 자동 판별하는 로직을 구축합니다.
• 폴더 파일 가져오기 고급 옵션: '폴더의 파일 가져오기' 액션을 배치하고 하단 고급 내비게이션 바에서 정렬 기준을 세팅합니다.
• 수정일자 내림차순 정렬: 정렬 기준을 '마지막 수정(Last Modified)', 정렬 순서를 '내림차순'으로 지정하여 최신 파일을 리스트 가장 첫 번째(0번)에 배치합니다.
• 최신 파일 변수 추출: 수집된 파일 리스트 변수의 0번 인덱스(%Files%)를 지정하여 가장 최근에 수정된 파일 경로 객체를 가져옵니다.
• 최종 결과 검증: '메시지 표시' 상자로 최신 파일명을 노출하여 파일 수정 일자 정렬이 올바르게 적용되었음을 확인합니다.

챕터 25: RPA - 코스피 시가총액 정보 한번에 다 추출하기 (1) (Feat. 웹크롤링)

• 시가총액 데이터 수집 기획: 네이버 증권 사이트의 코스피 시가총액 상위 종목 표 데이터를 일괄 추출하여 엑셀로 저장하는 프로젝트입니다.
• 웹 표(Table) 자동 인식: 개발자 도구로 태그를 일일이 분석하던 방식 대신 RPA의 웹 표 자동 인식 알고리즘을 활용합니다.
• 노코드 크롤링 파워 시연: 단 4~5개의 액션 흐름만으로 웹 페이지 전체 표 데이터를 한 번에 데이터 테이블 형태로 추출하는 구조를 설계합니다.
• 하위 흐름 및 클라우드 저장: PAD 작업 흐름을 MS 클라우드 계정에 자동 저장하며 차회 실습 환경을 준비합니다.
• 파이썬 라이브러리 비교: 파이썬의 Requests, BeautifulSoup 조합 대비 작업 공수를 획기적으로 줄여주는 RPA의 이점을 제안합니다.

챕터 26: RPA - 코스피 시가총액 정보 한번에 다 추출하기 (2) (Feat. 웹크롤링)

• 네이버 증권 시세 페이지 접속: '새 마이크로소프트 엣지 시작'으로 코스피 시가총액 정보 웹 페이지에 접속합니다.
• 웹페이지에서 데이터 추출 실행: '웹페이지에서 데이터 추출' 액션을 활성화하고 웹 화면의 표 항목을 우클릭하여 HTML 테이블 전체를 선택합니다.
• 시가총액 1위~50위 데이터 수집: 삼성전자부터 상위 50개 종목의 순위, 종목명, 현재가, 등락률 표 데이터 전체를 한 번에 데이터 프레임 변수로 추출합니다.
• 엑셀에 표 데이터 쓰기: '엑셀 시작'으로 빈 통합문서를 열고 '엑셀 워크시트에 쓰기'를 호출하여 추출된 표 데이터를 1행 1열 위치에 통째로 기입합니다.
• 자동 엑셀 파일 저장: '엑셀 저장' 액션을 사용하여 지정된 폴더 경로에 시가총액 데이터 엑셀 파일(.xlsx)을 저장하고 프로세스를 완성합니다.

챕터 27: RPA - 파파고 자동 번역 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 파파고 자동 번역 프로젝트: 네이버 파파고 웹 인터페이스를 PAD로 자동 제어하여 입력 문장을 영문으로 번역하는 흐름을 설계합니다.
• 웹태그 파싱 없는 GUI 제어: 파이썬 크롤링에서 쓰이던 HTML 태그 추출 없이 오직 화면 상의 UI 요소 클릭 및 키 입력만으로 번역을 수행합니다.
• 엣지 브라우저 접속 세팅: MS 생태계 호환성을 위해 엣지 브라우저로 파파고 메인 사이트(papago.naver.com)를 실행합니다.
• 전체 시나리오 구상: 문장 입력 \\(\rightarrow\\) 자동 번역 \\(\rightarrow\\) 결과 복사 버튼 클릭 \\(\rightarrow\\) 메모장 실행 및 저장으로 이어지는 자동화 단계를 안내합니다.
• 디스플레이 좌표 유의점: 창 상태 최대화(Maximize) 설정을 통해 PC 디스플레이 해상도 차이에 따른 UI 좌표 미스매치를 예방합니다.

챕터 28: RPA - 파파고 자동 번역 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 한글 번역 문장 입력: '키 보내기' 액션을 사용해 파파고 한글 입력창 영역에 번역할 문장을 자동 타이핑합니다.
• 번역 결과 복사 UI 클릭: 파파고 우측 결과창 하단의 '복사하기' 아이콘 UI를 포착하여 마우스 클릭 연산을 실행합니다.
• 클립보드 텍스트 추출: '클립보드 텍스트 가져오기' 액션을 배치해 클립보드에 저장된 영문 번역 텍스트를 변수로 수집합니다.
• 메모장 자동 연동: '응용 프로그램 실행'으로 메모장(notepad.exe)을 띄우고 컨트롤+V 키 보내기를 실행해 영문 번역문을 메모장 본문에 입력합니다.
• 파일 자동 저장 및 종료: 컨트롤+S 키 전송으로 메모장 저장 창을 열어 파일명을 입력 및 저장하고, 알트+F4 키를 전송해 메모장 앱을 완전히 종료시킵니다.

챕터 29: RPA - 폴더 자동으로 복사 붙여넣기 보여드리겠습니다. (1) (Feat. 업무자동화)

• 폴더 구조 자동 복사 개요: 지정 폴더 내에 존재하는 하위 폴더 트리 구조를 대상 디렉토리로 동일하게 자동 복사·생성하는 자동화입니다.
• 배치/파워셸 대비 RPA 접근성: 파일 시스템 명령어를 직접 타이핑하는 스크립트 방식 대비 Visual 흐름도로 폴더 제어를 구현하는 용이성을 설명합니다.
• For Each 구문의 작동 원리: 단순 횟수 반복문(For)과 목록 원소를 직접 추출하는 For Each(각각의 경우) 구문의 기능적 차이를 비교합니다.
• 실습용 원본 폴더 구축: C드라이브 디렉토리 내에 원본 폴더(Coder1)와 하위 디렉토리 구조(Auto1, Auto2)를 미리 준비합니다.
• 운영체제 파일 제어 확장: 폴더 및 파일 이동, 복사, 명칭 변경 등 OS 파일 관리 전반으로 확장 가능한 RPA 기초를 제시합니다.

챕터 30: RPA - 폴더 자동으로 복사 붙여넣기 보여드리겠습니다. (2) (Feat. 업무자동화)

• 하위 폴더 목록 가져오기: '폴더의 하위 폴더 가져오기' 액션을 사용해 원본 디렉토리(Coder1) 내부의 폴더 리스트를 수집합니다.
• 상위 경로 및 명칭 수집: '각각의 경우(For Each)' 구문으로 하위 폴더 리스트를 순회하며 %CurrentItem.Parent% 상위 경로를 파악합니다.
• 경로 문자열 대체: '텍스트 대체' 액션을 호출해 경로 문자열 속 원본 폴더명(Coder1)을 복사 대상 폴더명(Coder2) 문자로 변경합니다.
• 신규 폴더 생성 경로 세팅: 변수 설정을 통해 바뀐 경로 텍스트와 하위 폴더명을 결합하여 새 폴더 생성 경로를 세팅합니다.
• 동일 폴더 구조 자동 복사 완료: '폴더 만들기' 액션을 호출해 대상 디렉토리에 동일한 명칭의 하위 폴더들을 자동 생성하고 복사를 완성합니다.

챕터 31: RPA로 챗GPT를 자유롭게 제어하는 방법을 보여드리겠습니다. (1) (Feat. ChatGPT)

• 챗GPT RPA 제어 프로젝트: PAD를 이용해 브라우저상의 챗GPT 웹 인터페이스를 제어하고 질문 전송 및 답변을 자동 수집하는 프로젝트입니다.
• 챗GPT 웹 UI 분석: 질의 입력창, 전송 버튼(SVG 아이콘), 답변 출력 마크다운 태그 영역의 구조를 확인합니다.
• 질의 팝업 창 생성: '입력 대화 표시' 상자를 프로세스 초반에 띄워 사용자로부터 챗GPT에 물어볼 프롬프트를 직접 수신합니다.
• 챗GPT 웹페이지 자동 실행: '새 마이크로소프트 엣지 시작' 액션으로 챗GPT 메인 접속 URL(chat.openai.com)을 실행합니다.
• 초기 변수 및 흐름 준비: 수신된 사용자 질의 변수를 바탕으로 챗GPT 웹 화면에 자동 입력할 준비를 마칩니다.

챕터 32: RPA로 챗GPT를 자유롭게 제어하는 방법을 보여드리겠습니다. (2) (Feat. ChatGPT)

• 챗GPT 질의 자동 입력: '웹페이지의 텍스트 필드 채우기' 액션으로 프롬프트 입력창 UI 요소를 지정하고 수신한 질의 변수를 입력합니다.
• 전송 아이콘 자동 클릭: '웹페이지 버튼 누르기' 액션을 사용해 입력창 우측의 전송 버튼(SVG UI 요소)을 마우스 클릭합니다.
• AI 답변 생성 대기: 챗GPT가 답변 문장을 모두 작성하여 출력할 수 있도록 '대기' 액션(30초)을 부여합니다.
• 답변 텍스트 자동 수집: '웹페이지 요소의 세부 정보 가져오기' 액션으로 답변 출력 마크다운 태그 UI의 innerText 수치를 수집합니다.
• 텍스트 가공 및 결과 팝업 노출: '텍스트 나누기' 및 인덱스 배열 지정을 거쳐 가공된 챗GPT의 최종 답변을 '메시지 표시' 상자로 노출합니다.

챕터 33: 챗GPT와 RPA를 함께 사용하여 문서 자동화를 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (1) (Feat. ChatGPT)

• 워드-PDF 일괄 변환 및 병합: 폴더 내 워드(.docx) 문서들을 PDF로 자동 변환하고, 생성된 PDF 파일들을 하나로 병합하는 자동화입니다.
• 챗GPT 활용 VBScript 코드 생성: 챗GPT 프롬프트에 "워드 문서를 PDF로 변환하는 VBScript 코드를 작성해 줘"라고 질문하여 스크립트 코드를 교부받습니다.
• VBScript 실행 액션 연동: PAD의 'VBScript 실행' 액션을 불러와 챗GPT가 작성해 준 코드 텍스트를 그대로 삽입합니다.
• 워드 문서 자동 PDF 변환: 프로세스를 실행하면 VBScript가 백그라운드에서 동작하여 폴더 내 워드 문서가 PDF 파일로 즉시 변환 생성됩니다.
• AI와 RPA의 시너지: RPA 단독으로 구현하기 까다로운 파일 포맷 변환 로직을 챗GPT 코드 생성 능력과 결합하여 해결하는 방법론을 제시합니다.

챕터 34: 챗GPT와 RPA를 함께 사용하여 문서 자동화를 가장 쉽게 보여드리겠습니다. (2) (Feat. ChatGPT)

• 다중 파일 일괄 변환 완료: 폴더 내부의 모든 워드 문서(Test1, Test2, Test3)가 VBScript를 통해 각각의 PDF 파일로 일괄 변환 저장됩니다.
• 변환된 PDF 파일 수집: '폴더의 파일 가져오기' 액션을 세팅하고 파일 필터(*.pdf)를 적용하여 새로 만들어진 PDF 파일 목록만 가져옵니다.
• PDF 파일 병합 액션 호출: PAD 내장 'PDF 파일 병합' 액션을 불러와 수집된 PDF 파일 리스트 변수를 입력 파라미터로 넘겨줍니다.
• 단일 병합 PDF 파일 생성: 지정된 저장 경로에 모든 PDF 페이지가 순서대로 합쳐진 단일 병합 문서(Merged.pdf)를 자동 저장합니다.
• 문서 자동화 완성: 워드 문서 가공부터 PDF 일괄 변환 및 단일 병합 문서 생성까지 전체 프로세스를 완벽히 자동화합니다.

라벨 종합 정리

• 핵심 목적: 본 영상들은 Microsoft Power Automate Desktop(PAD)을 활용하여 코딩 지식이 부족한 사용자도 UI 자동화, 엑셀/웹 크롤링, 파일 및 폴더 제어를 손쉽게 구현하는 업무 자동화 기법을 다룹니다.
• 생성형 AI 결합: 네이버 파파고, 챗GPT, MS 코파일럿 등 인공지능 도구와 VBScript, OCR 기술을 결합하여 복잡한 다국어 번역, 문맥 질의응답, 문서 포맷 변환 및 병합까지 자동화 범위를 고도화했습니다.
• 업무 생산성 혁신: 반복적인 수작업 오피스 업무를 노코드/로우코드 기반의 실무 RPA 프로세스로 전환함으로써 작업 오류를 방지하고 업무 생산성을 극대화할 수 있습니다.