비서가 스프레드시트를 다룰 때 필요한 규칙과 해석 기준을 정리하는 페이지입니다.

• 시트 구조를 빠르게 파악하기 위한 기준을 정리합니다.
• 헤더, 데이터 범위, 시트명 규칙을 일관되게 관리합니다.
• 여러 개의 표가 혼재된 시트에서도 표 단위를 분리해 정확도를 높입니다.

• 첫 행을 헤더로 가정하되 예외가 있으면 문서에 명시합니다.
• 병합셀, 빈 행, 메모 행은 구조 파악 시 별도 확인합니다.
• 숫자/날짜/통화 형식은 원본 의미를 우선 보존합니다.
• 하나의 시트 안에 여러 표가 섞여 있으면 표를 분리해서 개별적으로 해석합니다.
• 여러 표를 한 번에 읽는 것보다 표를 낱개로 잘라 하나씩 정리하는 방식이 정확도가 높습니다.

여러 개의 표가 혼재된 Google 스프레드시트를 인공지능이 한 번에 읽기 좋게 정리하기 어려운 경우가 많습니다. 따라서 아래 특수 문자를 기준으로 표를 분리하고, 각 표를 개별 단위로 해석합니다.

기준 문자: ◆

의미:

• 큰 표의 제목을 나타내는 문자입니다.

인식 규칙:

• ◆ 문자가 나온 위치를 하나의 큰 표 시작점으로 인식합니다.
• 다음 ◆ 문자가 나오기 전까지를 같은 표로 봅니다.
• 다음 ◆ 문자가 없으면 문서 끝까지를 하나의 표로 봅니다.

실무 해석:

• 하나의 스프레드시트 안에 여러 개의 큰 표가 있을 수 있으며,
• 이 경우 ◆ 기준으로 우선 표를 분리한 뒤 각각 따로 읽습니다.

기준 문자: ▶

의미:

• 병합된 셀 형태의 표 헤더를 나타냅니다.
• 사람이 읽기 쉽게 만든 구조이지만, 프로그램이 일반 row/column 구조로 읽으면 의미를 잘못 해석할 수 있습니다.

인식 규칙:

• ▶ 문자가 있는 셀은 병합 헤더의 시작으로 인식합니다.
• 해당 ▶가 있는 행에서, 다음 같은 수준의 구분 문자가 나오기 전까지를 하나의 헤더 영역으로 봅니다.
• 다음 같은 구분이 없으면 해당 행의 오른쪽 끝까지를 한 칸으로 취급합니다.

실무 해석:

• 이 구조는 일반적인 raw 테이블보다,
• 병합된 제목 아래에 줄글, 설명, 내부 표, 복합 정보가 함께 들어가는 형태에서 사용됩니다.
• 따라서 단순한 셀 단위 분해보다 하나의 헤더가 점유하는 영역 전체를 함께 읽어야 합니다.

기준 문자: ■

의미:

• 큰 표 내부에서 세부 주제(내부 토픽)를 나타내는 문자입니다.

인식 규칙:

• ■ 문자가 나온 지점부터 다음 ■ 문자가 나오기 전까지를 하나의 내부 토픽으로 봅니다.
• 다음 ■ 문자가 없으면 해당 범위의 끝까지를 하나의 내부 토픽으로 봅니다.

실무 해석:

• 내부 토픽 안에는 줄글 설명, 내부 표, 메모, 하위 항목이 함께 들어갈 수 있습니다.
• 따라서 ■는 단순 줄 제목이 아니라, 하나의 의미 단위 시작점으로 해석합니다.

기준 문자: ▷

의미:

• ▶로 구분된 하나의 데이터 영역 안에서 다시 나타나는 내부 표의 제목입니다.

인식 규칙:

• ▷ 문자가 나타나면 해당 위치부터 내부 표가 시작된 것으로 봅니다.
• 같은 세로 흐름 안에서 다음 ▷ 문자가 나오기 전까지를 같은 내부 표로 봅니다.
• 다음 ▷ 문자가 없으면 해당 표의 끝까지를 하나의 내부 표로 봅니다.

실무 해석:

• 하나의 데이터 영역 안에 내부 표가 여러 개 들어갈 수 있습니다.
• 따라서 ▶ 기준으로 먼저 큰 데이터 영역을 잡고,
• 그 안에서 다시 ▷ 기준으로 내부 표를 분리해 읽어야 합니다.

• 1단계: ◆ 기준으로 큰 표를 분리합니다.
• 2단계: 각 큰 표 안에서 ▶ 기준으로 병합 헤더 영역을 찾습니다.
• 3단계: 각 영역 안에서 ■ 기준으로 내부 토픽을 구분합니다.
• 4단계: 필요 시 ▷ 기준으로 내부 표를 추가 분리합니다.
• 5단계: 최종적으로 표를 한 번에 하나씩 읽고 정리합니다.

• 어떤 시트가 기준 시트인지
• 입력 시트와 보고 시트가 분리되어 있는지
• 수식 셀과 수동 입력 셀이 혼재하는지
• 정렬/필터 상태가 결과 해석에 영향을 주는지
• 큰 표와 내부 표가 동시에 존재하는지
• 병합 셀 헤더를 일반 셀처럼 잘못 해석할 가능성이 있는지

여러 개의 표가 섞여 있는 스프레드시트는 한 번에 전체를 해석하지 않고, ◆ → ▶ → ■ → ▷ 순서로 구조를 나누어 읽는 것을 기본 원칙으로 합니다. 이 방식은 표를 낱개 단위로 정리할 수 있어 인공지능 해석 정확도를 높이는 데 유리합니다.