🚦 Summary

  • AI 논문을 손쉽게 읽고 정리하는 방법은 없을까?!
  • 옵시디언과 Zotero 를 활용한 논문 정리 방법을 소개합니다.
  • 1편은 옵시디언 소개 및 세팅방법을 소개 합니다.

📌 Intro

최근에 현재 AI를 공부하는 과정인 AIFFEL에서 자신의 지식을 나누고 성장하는 세미나인 쉐벨그투(Share Grow Value Together) 라는 세미나를 진행했습니다.

부족한 지식이나마 다른 분들에게 도움이 되었으면 하는 마음에 세미나를 열심히 준비 했습니다.

총 2주에 걸쳐 약 3시간 분량에 걸쳐 세미나를 진행했는데, 그중 1번째 세션에서는 옵시디언에 대한 소개 및 옵시디언 세팅 방법, 그리고 옵시디언 활용 방법에 대한 세미나를 진행했습니다.

기본 세팅부터 시작하는 옵시디언 사용

보관소(Vaults) 생성

옵시디언을 시작하는 첫 번째 단계는 보관소(Vault) 생성입니다.

보관소(Vault)란?

보관소는 옵시디언에서 작성하는 모든 노트, 플러그인에 대한 정보 등이 보관되는 저장소입니다.

본인이 사용하는 컴퓨터의 특정 폴더에 위치를 지정해서 사용할 수 있습니다.

보관서 설정 방법

※ 이미지의 번호를 참고해주세요.

  1. 옵시디언을 연다.
  2. 새 보관서 생성을 한다.
    • 최초 설치 시 자동으로 오픈
    • 이미 설치해서 사용하고 있다면 좌측 이미지의 1번 버튼 클릭 시 보관서 설정 창 활성화

📌 깃허브와 동기화를 하려고 하는 경우 미리 Repository를 만들어 두고 동기화를 권장합니다.

  • 설정 방법은 바로 아래에 설명

Github와 연동하는 경우

Github와 연동하여 백업 및 동기화를 원하는 경우 다음 단계를 따라하세요.

1단계: GitHub Repository 생성

내 깃허브에 새로운 Repository를 생성합니다.

2단계: Git과 GitHub Desktop 설치

Git과 GitHub Desktop을 내 컴퓨터에 설치합니다.

참고자료:

3단계: Repository를 로컬로 clone


생성한 Repository를 로컬로 clone합니다.

4단계: 보관소 경로 지정


옵시디언에서 보관소 폴더 열기를 클릭해 clone한 보관소의 경로를 지정합니다.

기본 옵션 설정하기

이제 본격적인 옵시디언 사용을 위한 옵션 설정 방법을 살펴보겠습니다.

Obsidian 정보 설정

추천 설정:

  • 자동 업데이트 On
  • 언어: 한국어

편집기 설정


다음 옵션들을 활성화하는 것을 추천합니다:

  • 탭 사용 활성화
  • 줄 번호 표시
  • 실시간 미리보기

그 외에 이미지 상에 enable 된 것들을 같이 활성화 해주시면 됩니다.

💡 참고: 꼭 그대로 따라하실 필요는 없고 본인이 써보면서 조정하시면 됩니다.

파일 및 링크 설정

주요 설정 항목들:

  • [[wikilink]] 사용: 새로운 노트를 만들거나, 노트와 노트간 링크 설정시 대괄호를 2개 둘러서 만들 수 있도록 하는 기능
    • [[생성할 노트명]]: 신규 노트 생성
    • [[기존노트명 or 키워드]]: 입력한 키워드에 해당하는 노트 추천

  • 새 노트를 만들 위치: [[생성할 노트명]]으로 생성된 노트가 어느 경로에 생성될 것인지 정하는 것

  • 새 첨부 파일을 만들 위치: 이미지 등 노트에 붙여넣는 파일들이 어느 경로에 생성되고 저장될것인지 지정

테마 설정

관리 버튼을 클릭하면 다양한 테마를 다운받아서 적용 가능합니다.

원하는 테마가 있다면 커뮤니티 테마에서 다운로드 가능합니다.

옵시디언 플러그인 가이드

옵시디언에는 2가지 종류의 플러그인이 있습니다:

  • 코어 플러그인: 옵시디언이 제공하는 공식 플러그인
  • 커뮤니티 플러그인: 사용자가 만들어서 제공하는 서드파티 플러그인

코어 플러그인 설정


기본적으로 활성화하면 좋은 코어 플러그인들:

  • 파일 탐색기
  • 빠른 전환기
  • 그래프 보기
  • 개요
  • 태그 창

커뮤니티 플러그인 설치 방법

커뮤니티 플러그인은 처음 설치시 비활성화 상태이며, 커뮤니티 플러그인 사용 버튼을 클릭하여 활성화해야 합니다.


설치 단계:

  1. 커뮤니티 플러그인 사용 버튼 클릭
  2. 탐색 버튼을 눌러서 사용하고 싶은 플러그인 검색하여 설치
  3. 설치 후 활성화 버튼을 눌러 플러그인 활성화

필수 플러그인 추천

Auto Note Mover

기능: 태그 기반으로 노트를 자동으로 지정 폴더로 이동

활용법:

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#논문정리 → Papers/ 폴더로 자동 이동
#실습코드 → Code/ 폴더로 자동 이동
#개념정리 → Concepts/ 폴더로 자동 이동

Omnisearch

기능: 강력한 전역 검색 기능

활용법:

  • 논문 제목, 저자, 핵심 개념으로 빠른 검색
  • 다양한 파일 형식에서 통합 검색

Advanced Tables

기능: 마크다운 테이블 편집을 엑셀처럼 쉽게

활용법: 논문 비교표, 실험 결과 정리 등

MAKE.md





기능: Space(프로젝트 공간), 직관적 편집기능, 노트DB화 가능

활용법: 논문 데이터베이스 관리, 프로젝트별 조직화

기타 유용한 플러그인들

생산성 향상 플러그인:

  • Excel to Markdown Table: 엑셀 데이터를 복붙하면 마크다운 테이블로 변환
  • Clear Unused Images: 사용하지 않는 이미지를 자동으로 삭제
  • Better Word Count: 노트 내 글자수를 카운트, 읽기 시간 등 상세 통계
  • Recent Files: 최근에 열어놨던 노트들을 리스트업
  • Editor Syntax Highlight: 코드블록 내 코드에 색상을 입혀주는 플러그인

기본적인 옵시디언 사용법

옵시디언의 기본 개념과 핵심 기능들을 먼저 이해해보겠습니다.

노트 작성과 연결의 기본

옵시디언의 가장 큰 특징은 노트 간의 연결입니다.

이를 통해 지식을 네트워크 형태로 구축할 수 있습니다.

위키링크 활용하기

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[[노트 제목]]  # 기존 노트에 링크하거나 새 노트 생성
[[노트 제목|표시할 텍스트]]  # 링크 텍스트 커스터마이징

태그 시스템 활용

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2

#AI #논문정리 #AIFFEL  # 단일 태그
#카테고리/세부카테고리  # 계층적 태그 구조

백링크와 그래프 뷰

  • 백링크: 현재 노트를 참조하는 다른 노트들을 자동으로 표시
  • 그래프 뷰: 노트 간의 연결 관계를 시각적으로 확인

검색과 탐색 기능

빠른 전환기 (Ctrl/Cmd + O)

  • 노트 제목으로 빠른 검색 및 이동
  • 새 노트 생성도 가능

전역 검색 (Ctrl/Cmd + Shift + F)

  • 모든 노트의 내용을 검색
  • 정규표현식, 대소문자 구분 등 고급 검색 옵션 제공

마크다운 기본 문법

옵시디언은 마크다운을 기반으로 하므로 기본 문법을 익혀두면 좋습니다.

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# 제목 1
## 제목 2
### 제목 3

**굵은 글씨**
*기울임 글씨*
==하이라이트==

- 순서 없는 목록
1. 순서 있는 목록

> 인용문

`인라인 코드`

​```python
코드 블록
​```

더 자세한 기본 사용법은 이 영상을 참고하세요.

옵시디언 활용법을 배우면서 저도 많이 참고하는 채널입니다.

논문 정리를 위한 옵시디언 활용 전략

이제 본격적으로 논문 정리에 옵시디언을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.

단순한 노트 작성을 넘어서 체계적인 지식 관리 시스템을 구축하는 방법을 안내하겠습니다.

논문 정리 워크플로우

논문을 읽고 정리하는 것은 AI 공부의 핵심입니다.

옵시디언을 활용한 효과적인 논문 정리 시스템을 구축해보겠습니다.

논문 노트 템플릿

먼저 Templates 폴더를 만들고 다음 템플릿을 저장해둡니다:

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## 📊 논문 메타데이터
| 항목 | 내용 |
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| **저자** | `` |
| **발표년도** | `` |
| **학회/저널** | `` |
| **링크** | [원문 보기](``) |
| **읽은 날짜** | `` |
| **난이도** | ⭐⭐⭐ (1-5) |

## 🎯 3줄 요약
1. **문제**: 
2. **해결책**: 
3. **결과**: 

## 🔍 상세 분석

### 🚨 해결하고자 하는 문제
- **기존 방법의 한계**: 
- **새로운 도전 과제**: 

### 💡 핵심 아이디어
- **주요 기여점**: 
- **혁신적인 부분**: 

### 🏗️ 제안 방법론
#### 아키텍처
- **전체 구조**: 
- **핵심 모듈**: 

#### 알고리즘
- **핵심 알고리즘**: 
- **수식**: $LaTeX 수식$

### 📈 실험 및 결과
#### 데이터셋
- **사용 데이터**: 
- **실험 설정**: 

#### 성능 비교
| 모델 | 성능 지표 | 결과 |
|------|----------|------|
| Baseline |  |  |
| 제안 방법 |  |  |

### 🤔 개인적 분석
#### 👍 장점
- 
- 

#### 👎 단점/한계
- 
- 

#### 💭 인사이트
- 
- 

## 🔗 지식 연결망
### 📚 관련 개념
- [[개념1]] - 핵심 이론
- [[개념2]] - 관련 기술

### 📄 참조 논문
- [[이전 연구]] - 기반이 된 연구
- [[경쟁 연구]] - 비교 대상

### 🔮 후속 연구
- [[확장 연구]] - 이 논문을 기반으로 한 연구
- [[응용 연구]] - 실제 적용 사례

## 📝 메모 & 질문
### ❓ 궁금한 점
- 
- 

### 📌 나중에 다시 볼 부분
- 
- 

---
**태그**: #논문정리 #`` #`` #`` #``

지식 연결과 발견 시스템

MOC (Map of Contents) 활용 전략

메인 인덱스 노트 구조:

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# 🤖 AI 공부 마스터맵

## 📊 현재 진행 상황
- 읽은 논문: 42편
- 완료한 실습: 15개
- 정리한 개념: 128개

## 🎯 분야별 로드맵

### 🔤 Natural Language Processing
#### 기초 개념
- [[Tokenization]] ⭐⭐⭐
- [[Word Embeddings]] ⭐⭐⭐
- [[Language Model]] ⭐⭐⭐

#### 핵심 아키텍처
- [[RNN & LSTM]] ⭐⭐
- [[Transformer]] ⭐⭐⭐
- [[BERT]] ⭐⭐⭐
- [[GPT]] ⭐⭐⭐

#### 최신 연구
- [[T5]] ⭐⭐
- [[ChatGPT]] ⭐⭐⭐
- [[Claude]] ⭐⭐

### 👁️ Computer Vision  
#### 기초 개념
- [[Convolution]] ⭐⭐⭐
- [[Pooling]] ⭐⭐
- [[Image Classification]] ⭐⭐⭐

#### 핵심 아키텍처
- [[CNN]] ⭐⭐⭐
- [[ResNet]] ⭐⭐⭐
- [[Vision Transformer]] ⭐⭐

### 🤖 Machine Learning Fundamentals
#### 수학 기초
- [[Linear Algebra for ML]] ⭐⭐⭐
- [[Probability & Statistics]] ⭐⭐⭐
- [[Calculus for ML]] ⭐⭐

#### 알고리즘
- [[Gradient Descent]] ⭐⭐⭐
- [[Backpropagation]] ⭐⭐⭐
- [[Optimization]] ⭐⭐

## 📈 학습 트래커
### 이번 주 목표
- [ ] [[CLIP]] 논문 정리
- [ ] ResNet 실습 완료
- [ ] Attention 개념 복습

### 다음 주 계획
- [ ] ViT 논문 읽기
- [ ] Object Detection 실습 시작

체계적 태그 시스템

계층적 태그 구조:

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# 분야별 분류
#NLP/기초 #NLP/Transformer #NLP/LLM
#CV/기초 #CV/CNN #CV/ObjectDetection
#ML/기초 #ML/최적화 #ML/정규화

# 진행 상태
#상태/읽는중 #상태/정리중 #상태/완료 #상태/복습필요

# 중요도
#중요도/★ #중요도/★★ #중요도/★★★

# 난이도  
#난이도/입문 #난이도/중급 #난이도/고급

# 유형
#유형/논문 #유형/실습 #유형/개념정리 #유형/프로젝트

# 출처
#출처/AIFFEL #출처/Coursera #출처/YouTube #출처/논문

코드와 이론의 통합 관리

실습 프로젝트 관리 시스템

프로젝트 폴더 구조:

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📁 AI_Projects/
├── 📁 01_Linear_Regression/
│   ├── 📄 [이론] 선형회귀 개념정리.md
│   ├── 📄 [실습] 선형회귀 구현.md  
│   ├── 📄 [코드] linear_regression.py
│   └── 📄 [결과] 실험 결과 분석.md
├── 📁 02_CNN_Image_Classification/
│   ├── 📄 [이론] CNN 아키텍처.md
│   ├── 📄 [실습] CIFAR-10 분류.md
│   └── 📁 notebooks/
└── 📁 03_Transformer_Implementation/

진행 상황 추적 시스템

대시보드 노트 생성:

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# 🎯 AI 공부 대시보드

## 📊 이번 달 통계
- 읽은 논문 수: 23편
- 완료한 실습: 5개
- 정리한 개념: 45개

## 🔥 연속 학습 기록
- 현재 연속 학습: 23일
- 최장 기록: 45일

## 📋 이번 주 목표 달성률
- [x] Transformer 논문 정리 ✅
- [x] CNN 실습 완료 ✅  
- [ ] BERT 코드 분석 🔄
- [ ] 프로젝트 문서화 ⏳

## 🎯 다음 주 계획
- [ ] Vision Transformer 논문 읽기
- [ ] Object Detection 실습 시작
- [ ] 지난 달 노트 복습

🎈Outro.

  • 옵시디언 세팅하느라 생각보다 시간이 많이 걸렸네요 😅
  • 처음엔 그냥 노트 앱 하나 설치하는거라고 생각했는데, 플러그인 하나하나 찾아보고 설정하다보니 반나절이 훌쩍 지나갔습니다.
  • 그래도 이제 논문 읽을 때마다 “어디에 정리했더라?” 하면서 찾아헤맬 일은 없을 것 같아서 뿌듯합니다.
  • 설정하면서 제일 신기했던건 Graph View인데, 진짜 지식들이 연결되는게 눈에 보이더라구요!
  • 2편에서는 Zotero 연동해서 진짜로 논문 읽어보는 과정을 다뤄볼 예정입니다. 과연 제가 만든 시스템이 실전에서도 잘 동작할지… 기대 반 걱정 반입니다 😂