💡 시리즈 안내
이 글은 “옵시디언으로 AI 논문 읽기” 시리즈의 2편입니다. 1편 - 옵시디언 기초 세팅에서 기본 설정을 먼저 확인해주세요.

🚦 Summary

• 논문 수집부터 정리까지 완전 자동화 시스템 구축
• Zotero와 옵시디언 연동으로 효율성 극대화
• 실제 논문 읽기 워크플로우 단계별 실습

---

📌 시작하며

지난 1편에서 옵시디언의 기본 설정을 완료했다면, 이번에는 실제로 AI 논문을 수집하고 읽고 정리하는 전체 워크플로우를 구축해보겠습니다.

🎯 완성될 워크플로우 미리보기

1. 📚 논문 수집 → 웹에서 Zotero로 원클릭 수집
2. 📁 논문 분류 → 가볍게/심도있게/읽지않을 논문 분류
3. 📖 논문 읽기 → Zotero에서 하이라이트와 메모 작성
4. 🔄 자동 연동 → 옵시디언으로 모든 내용 한 번에 가져오기
5. 📝 체계적 정리 → 템플릿 기반 구조화된 노트 완성

💡 핵심 포인트

Zotero로 논문을 읽으면서 메모하고, 밑줄친 정보를 옵시디언에 플러그인으로 자동 연동하는 것입니다.

---

Zotero 완전 정복 가이드

Zotero란?

Zotero는 논문 연구자들의 필수 도구입니다.

• 원클릭 수집: 웹에서 논문 정보와 PDF를 자동 저장
• 동기화: 로컬 프로그램과 웹 라이브러리 실시간 동기화
• 협업 지원: 팀원들과 논문 라이브러리 공유 가능

Zotero 설치 완전 가이드

메인 프로그램 설치

설치 순서:

1. Zotero 공식 사이트 접속
2. Download 버튼 클릭하여 본인 OS용 설치파일 다운로드
3. 설치 후 회원가입 필수 (동기화를 위해 반드시 필요)

⚠️ 중요: 회원가입을 하지 않으면 여러 기기 간 동기화가 불가능합니다!

브라우저 확장 프로그램 설치

웹에서 논문을 발견했을 때 원클릭으로 Zotero에 저장하기 위한 필수 도구들입니다.

Zotero Connector (필수)

설치 링크:

• Chrome 확장
• Edge 확장
• Firefox 확장

설치 후 확인:

• 브라우저 도구막대에 Zotero 아이콘이 나타나는지 확인
• 논문 사이트(예: arXiv, Google Scholar)에서 아이콘이 PDF 모양으로 변하는지 테스트

Zotero 핵심 플러그인 설치

Better BibTeX for Zotero (필수)

이 플러그인은 옵시디언 연동의 핵심입니다. 반드시 설치해야 합니다.

설치 과정 (상세 가이드)

1단계: 플러그인 다운로드

Better BibTeX 설치 페이지 접속:

2단계: GitHub 릴리즈 페이지 이동

latest release 링크를 클릭하면 GitHub으로 이동됩니다.

3단계: 설치 파일 다운로드

zotero-better-bibtex-6.7.xxx.xpi 파일을 다운받습니다.

4단계: Zotero에서 플러그인 설치

Zotero 프로그램에서 도구 → 확장 기능 클릭:

5단계: Add-ons Manager에서 설치

Install Add-on From File... 선택:

6단계: 파일 선택 및 설치

다운받은 .xpi 파일을 선택:

7단계: 설치 완료

Install Now 클릭하여 설치 완료:

PDF Translate (선택사항)

영어 논문을 읽을 때 번역이 필요한 부분을 바로 번역할 수 있는 유용한 플러그인입니다.

설치 과정

1단계: GitHub 릴리즈 페이지 접속

PDF Translate 릴리즈 페이지로 이동:

2단계: 설치 파일 다운로드

zotero-pdf-translate.xpi 파일을 다운받습니다.

3단계: Zotero에 설치

Better BibTeX 설치와 동일한 방법으로 설치합니다.

4단계: 사용법 확인

설치 후 PDF에서 텍스트를 선택하면 번역 기능을 사용할 수 있습니다.

Zotero 기본 설정

Citation Key 설정 (중요!)

옵시디언에서 노트 제목으로 사용될 형식을 설정합니다.

이 설정이 잘못되면 나중에 정리할 때 불편합니다.

설정 과정

1단계: 환경설정 접속

Zotero에서 편집 → 환경설정 선택:

2단계: Better BibTeX 설정

Better BibTeX → Open Better BibTeX preferences 클릭:

3단계: Citation Key Format 입력

다음 코드를 정확히 입력합니다.

title+(year)+authors(n=1,etal=EtAl)

Citation Key 형식 설명

이 설정으로 다음과 같은 형식의 제목이 생성됩니다.

• Attention Is All You Need (2017) VaswaniEtAl
• BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers (2018) DevlinEtAl

💡 팁: 영어 논문이 아닌 경우 제목이 깨질 수 있으니, 수동으로 수정하는 것을 권장합니다.

---

옵시디언 Zotero 연동 완전 정복

Zotero Integration 플러그인 설치

플러그인 설치

옵시디언에서 설정 → 커뮤니티 플러그인 → 탐색 순서로 이동:

“Zotero Integration” 검색 후 설치 및 활성화합니다.

⚠️ 주의: Better BibTeX for Zotero가 먼저 설치되어 있어야 정상 작동합니다.

Integration 옵션 세부 설정

Output Path 설정

Integration된 노트가 저장될 경로를 지정합니다.

권장 설정:

Notes/Papers/

• Notes/Papers/ 폴더에 논문 노트들이 자동으로 정리됩니다
• ``는 앞서 설정한 Citation Key 형식을 사용합니다

Import Format 템플릿 설정

이 템플릿이 논문 노트의 구조를 결정하는 핵심 부분입니다.

신중하게 설정해주세요.

완전 템플릿 코드

Add Import Format에 다음 템플릿을 추가합니다.

---
cssclass: research-note
type: "{{itemType}}"{% for type, creators in creators | groupby("creatorType") -%}{% if loop.first %}
{% endif %}{{type | replace("interviewee", "author") | replace("director", "author") | replace("presenter", "author") | replace("podcaster", "author") | replace("programmer", "author") | replace("cartographer", "author") | replace("inventor", "author") | replace("sponsor", "author")  | replace("performer", "author") | replace("artist", "author")}}: "{%- for creator in creators -%}{%- if creator.name %}{{creator.name}}{%- else %}{{creator.lastName}}, {{creator.firstName}}{%- endif %}{% if not loop.last %}; {% endif %}{% endfor %}"{% if not loop.last %}
{% endif %}{%- endfor %}{% if title %}
title: "{{title}}"{% endif %}{% if publicationTitle %}
publication: "{{publicationTitle}}"{% endif %}{% if date %}
date: {{date | format("YYYY-MM-DD")}}{% endif %}{% if archive %}
archive: "{{archive}}"{% endif %}{% if archiveLocation %}
archive-location: "{{archiveLocation}}"{% endif %}
citekey: {{citekey}}
---
{{bibliography}}
[online]({{uri}}) [local]({{desktopURI}}) {%- for attachment in attachments | filterby("path", "endswith", ".pdf") %} [pdf](file://{{attachment.path | replace(" ", "%20")}})
{% if loop.last %} 
{% endif %}{%- endfor %}
 
{% if tags.length > 0 -%}{% for t in tags -%}#{% if t.tag == "secondary" %}source/secondary{% if not loop.last %}{% endif %}{% elif t.tag == "primary" %}source/primary{% if not loop.last %}{% endif %}{% elif "-project" in t.tag %}project/{{t.tag | lower | replace(" ", "-") | replace("-project", "")}}{% else %}subject/{{t.tag | lower | replace(" ", "-")}}{% endif %}{% if not loop.last %}
{% endif %}{%- endfor %}{%- endif %}

### 📝 논문 메모 및 하이라이트

{% macro calloutHeader(color) -%}
{%- if color == "#ff6666" -%}
🔴 Important
{%- endif -%}
{%- if color == "#5fb236" -%}
🟢 Reference
{%- endif -%}
{%- if color == "#2ea8e5" -%}
🔵 Formula
{%- endif -%}
{%- if color == "#a28ae5" -%}
🟣 Key Sentences
{%- endif -%}
{%- endmacro -%}

{% persist "annotations" %}
{% set annotations = annotations | filterby("date", "dateafter", lastImportDate) -%}
{% if annotations.length > 0 %}
{%- for annotation in annotations %}
{% if annotation.color !== "#ffd400" %}
>[!quote{% if annotation.color %}|{{annotation.color}}{% endif %}] {{calloutHeader(annotation.color)}}
>{%- endif -%}{% if annotation.imageRelativePath %}
![[{{annotation.imageRelativePath}}]] {% endif %}{% if annotation.annotatedText %}
{{annotation.annotatedText}} [(p. {{annotation.pageLabel}})](zotero://open-pdf/library/items/{{annotation.attachment.itemKey}}?page={{annotation.pageLabel}}&annotation={{annotation.id}}){%- endif %}{%- if annotation.comment%}
%%{{annotation.comment}}%%{%- endif %}{%- endfor %}{% endif %} {% endpersist %}

---

## 📋 논문 분석 템플릿

### 🎯 핵심 내용

#### Abstract 요약


#### 주요 기여점
1. 
2. 
3. 

#### 방법론 핵심


#### 실험 결과 요약


#### 개인적 평가


### 📚 상세 분석

#### Introduction
- **배경**: 
- **문제 정의**: 
- **제안하는 해결책**: 

#### Related Work
- **기존 연구의 한계**: 
- **이 연구의 차별점**: 

#### Methodology
- **핵심 아이디어**: 
- **기술적 접근**: 
- **알고리즘/구조**: 

#### Experiments
- **데이터셋**: 
- **평가 지표**: 
- **주요 결과**: 
- **비교 분석**: 

#### Conclusion
- **주요 발견**: 
- **한계점**: 
- **향후 연구 방향**: 

---

## ✅ 논문 이해도 체크리스트

- [ ] **목적**: 저자가 해결하고자 한 문제를 이해했는가?
- [ ] **방법**: 이 연구의 핵심 접근법을 파악했는가?
- [ ] **결과**: 실험 결과와 그 의미를 이해했는가?
- [ ] **활용**: 이 논문의 내용을 내 연구/프로젝트에 적용할 수 있는가?
- [ ] **확장**: 참고할 만한 다른 연구들을 찾았는가?

---

## 🔗 관련 연구 및 키워드

### 핵심 키워드
-

### 관련 논문
-

### 후속 연구 아이디어
-

템플릿 구성 요소 설명

이 템플릿은 다음과 같은 구조로 구성되어 있습니다.

1. 메타데이터: 논문의 기본 정보 (저자, 제목, 날짜 등)
2. 링크: 온라인, 로컬, PDF 바로가기 링크
3. 태그: 자동 태그 시스템
4. 하이라이트: 색상별로 구분된 메모와 하이라이트
5. 분석 템플릿: 체계적인 논문 분석을 위한 구조
6. 체크리스트: 논문 이해도 점검

CSS 스타일 설정

색상별 하이라이트를 시각적으로 구분하기 위한 CSS 설정이 필요합니다.

CSS 파일 생성

옵시디언 보관소의 .obsidian/snippets/ 폴더로 이동하여 research-note-colors.css 파일을 생성합니다.

CSS 코드 입력

다음 코드를 입력합니다.

/* Zotero 하이라이트 색상 설정 */

/* 빨간색 - Important */
.research-note .callout[data-callout-metadata="#ff6666"] {
  --callout-color: 255, 59, 48;
  --callout-icon: lucide-alert-triangle;
}

/* 초록색 - Reference */
.research-note .callout[data-callout-metadata="#5fb236"] {
  --callout-color: 40, 205, 65;
  --callout-icon: lucide-book-open;
}

/* 파란색 - Formula */
.research-note .callout[data-callout-metadata="#2ea8e5"] {
  --callout-color: 0, 122, 255;
  --callout-icon: lucide-calculator;
}

/* 보라색 - Key Sentences */
.research-note .callout[data-callout-metadata="#a28ae5"] {
  --callout-color: 125, 84, 222;
  --callout-icon: lucide-star;
}

/* 노란색 - General Notes */
.research-note .callout[data-callout-metadata="#ffd400"] {
  --callout-color: 255, 204, 0;
  --callout-icon: lucide-lightbulb;
}

CSS 활성화

옵시디언 설정 → 테마 → CSS snippets에서 생성한 파일을 활성화합니다.

결과 확인

설정 완료 후 색상별 하이라이트가 다음과 같이 표시됩니다.

---

논문 찾기와 수집 전략

효율적인 논문 검색 사이트

메인 검색 플랫폼

arXiv.org

• 특징: 최신 프리프린트 논문의 보고
• 장점: 출판 전 최신 연구 동향 파악 가능
• 활용법: 매일 업데이트되는 새 논문 모니터링

Google Scholar

• 특징: 모든 학술 자료 통합 검색
• 장점: 인용 횟수 확인, 관련 논문 추천
• 활용법:
  • 키워드 알림 설정으로 자동 모니터링
  • 저자 팔로우로 신규 논문 알림

Semantic Scholar

• 특징: AI 기반 의미론적 검색
• 장점: 논문 간 관계 시각화, 영향력 분석
• 활용법: 연구 트렌드 파악, 핵심 논문 발굴

AI 특화 플랫폼

Papers With Code

• 특징: 논문 + 구현 코드 연결
• 장점: State-of-the-art 성능 비교, 실습 가능
• 활용법: 성능 벤치마크 확인, 코드 구현 학습

Connected Papers

• 특징: 논문 간 관계 그래프 생성
• 장점: 연관 연구 발굴, 연구 흐름 파악
• 활용법: 핵심 논문 하나로 관련 연구 네트워크 탐색

논문 분류 시스템

Zotero에서 논문을 다음과 같이 체계적으로 분류해보세요:

분류 체계

읽기 우선순위별 분류

• 📁 Quick Read: 가볍게 훑어볼 논문 (15-30분)
• 📁 Deep Dive: 심도있게 분석할 논문 (1-2시간)
• 📁 Reference: 필요시 참고할 논문
• 📁 Archive: 보관용 논문

분야별 분류

• 📁 Computer Vision: CV 관련 논문
• 📁 Natural Language Processing: NLP 관련 논문
• 📁 Machine Learning: 일반 ML 논문
• 📁 Reinforcement Learning: 강화학습 논문

중요도별 분류

• 🔴 High Priority: 반드시 읽어야 할 논문
• 🟡 Medium Priority: 시간이 있을 때 읽을 논문
• 🟢 Low Priority: 참고용 논문

---

실제 논문 읽기 실습

Zotero에서 하이라이트 색상 체계

논문을 읽으면서 다음 색상 규칙을 일관성있게 사용하세요:

색상별 의미 정의

• 🔴 빨간색: 핵심 내용, 중요한 발견, 결론
• 🔵 파란색: 수학 공식, 알고리즘, 기술적 세부사항
• 🟣 보라색: 인용할 만한 핵심 문장, 정의
• 🟡 노란색: 일반적인 메모, 나중에 정리할 내용
• 🟢 초록색: 참고문헌, 관련 연구 언급

효과적인 메모 작성 팁

페이지별 요약법

각 페이지나 섹션의 핵심을 한 줄로 요약해두세요:

p.3: Transformer 아키텍처의 전체 구조 설명
p.5: Multi-Head Attention의 수학적 정의
p.8: 실험 결과 - BLEU 스코어에서 기존 모델 대비 2.0 향상

질문 기록하기

이해되지 않는 부분이나 궁금한 점을 메모:

- Why use layer normalization before attention instead of after?
- How does positional encoding preserve sequential information?
- What's the computational complexity compared to RNN?

연결점 발견하기

기존 지식과의 연관성을 메모:

- Similar to CNN's attention mechanism in spatial domain
- Reminds me of database query-key-value concept
- Could this apply to computer vision tasks?

옵시디언 연동 실습

Integration 실행하기

옵시디언에서 Ctrl+P (Command Palette)를 누르고 “Zotero Integration”을 입력:

논문 선택하기

Zotero에 저장된 논문 목록이 나타나면 원하는 논문을 선택:

자동 생성된 노트 확인

Integration이 완료되면 다음 내용이 자동으로 생성됩니다.

메타데이터 섹션

• 논문 제목, 저자, 발행년도
• 학회/저널 정보
• PDF 및 온라인 링크

하이라이트 섹션

• 색상별로 구분된 콜아웃
• 각 하이라이트의 페이지 번호 링크
• 작성한 메모 내용

분석 템플릿

• 비어있는 템플릿 구조
• 체크리스트 항목
• 관련 연구 연결 공간

수동 정리 작업

템플릿의 각 섹션을 체워나갑니다.

Abstract 요약 작성

논문의 핵심을 3-5문장으로 정리

주요 기여점 정리

논문이 제시하는 새로운 점들을 나열

방법론 핵심 파악

기술적 접근법과 알고리즘의 핵심 아이디어

실험 결과 분석

정량적 결과와 그 의미를 해석

개인적 평가

논문의 강점, 약점, 개선점 등 비판적 분석

---

마무리 및 다음 단계

이번 글에서 완성한 것들

축하합니다! 이제 완벽한 AI 논문 읽기 시스템을 구축하셨습니다.

구축된 시스템

• 🔄 원클릭 논문 수집: Zotero Connector로 웹에서 즉시 저장
• 🎨 체계적 하이라이트: 색상별 구분된 메모 시스템
• 🔗 자동 연동: Zotero → 옵시디언 seamless 연결
• 📝 구조화된 정리: 템플릿 기반 체계적 분석

달성된 효과

• 시간 절약: 논문 정리 시간 50% 단축
• 일관성: 모든 논문을 동일한 체계로 정리
• 연결성: 관련 논문들 간의 관계 명확화
• 검색성: 필요한 논문과 개념을 빠르게 찾기
• 지속성: 체계적인 지식 축적 가능

다음 단계 예고

3편에서는 논문 읽기 방법론과 고급 활용법을 다룰 예정입니다.

3편 미리보기

• AI 논문의 구조와 특징 완전 해부
• Andrew Ng식 3단계 논문 읽기 방법론
• 분야별 논문 특성 이해 (NLP vs CV vs RL)
• 효율적인 논문 검색 전략과 큐레이션
• 초심자를 위한 단계별 학습 로드맵

실용적 활용법

• 논문을 3단계로 나누어 읽는 구체적 방법
• 시간 효율성을 극대화하는 읽기 전략
• 비판적 사고로 논문을 평가하는 법

마지막 당부

이 시스템은 하루아침에 완성되지 않습니다.

처음에는 설정이 복잡하고 익숙하지 않을 수 있지만, 꾸준히 사용하다 보면 없어서는 안 될 도구가 될 것입니다.

완벽을 추구하지 마세요.

처음에는 템플릿의 일부만 채워도 괜찮습니다. 중요한 것은 꾸준히 논문을 읽고 정리하는 습관을 기르는 것입니다.

이제 실전에서 이 시스템을 활용하여 AI 분야의 깊이 있는 지식을 쌓아나가시길 바랍니다!

---

💬 다음 글 미리보기: 옵시디언으로 AI 논문 읽기(3) - 효율적인 논문 읽기 방법론

🔗 시리즈 전체 보기
1편: 옵시디언 기초 설정과 필수 플러그인
2편: Zotero 연동과 실제 적용 (현재 글)
3편: 효율적인 논문 읽기 방법론