시작하기 전에
개인 지식 관리(PKM)는 자신이 가진 정보와 지식(INK)을 활용해서 개인적, 직업적 목표를 달성하는 기술이다. 아래는 PKM을 처음 시작하는 분들을 위한 간단한 가이드다.
%%PKM 계획 세우기
내가 가진 정보와 지식(INK) 파악하기
어떤 종류의 INK 자료들을 가지고 있나? - 이미 가지고 있는 것부터 시작하는 게 쉽다 - 예시: 이메일, 문서, 메모 등
새로운 종류의 정보를 모으기 시작해야 할까? - 수동으로 모으는 방법(예: 일기 쓰기)은 지속하기 어렵다 - 습관 만들기 방법들을 고려해보자 - 자동으로 모으는 방법(예: 음성 녹음기)들도 있다 - 5-1. 항상 기록하는 삶 - Always-on Audio Capture의 가능성
%% What are with doing with these INK? - Retrieval: are you getting back to your previous info? - Creation %%
PKM 목표 설정하기
이런 정보들로 무엇을 할 수 있을까? 무엇을 해야 할까? - 웰빙 목표 - 내 감정에 영향을 주는 요인들을 이해하고 싶다 - 관계 목표 - 가족과의 관계를 개선하고 싶다 - 생산성 목표 - xyz 프로젝트를 완료하고 싶다
연결점 찾기
지금 PKM을 어떤 방식으로 하고 있나? - 예시: 감정 일기 쓰기
주요 어려움은 무엇인가? - 수집 - INK 자료를 충분히 모을 수 없다! - 정제 - 내 INK 자료들의 품질이 너무 떨어진다 - 검색 - 저장한 것을 찾을 수 없다! - 정리 - 정리하기가 너무 어렵다!
AI 활용 수준 확인하기
AI를 어느 정도 사용하고 있나? 1. 기본 활용: AI로 간단한 문서/이메일 작성/수정하기 (예: ChatGPT 사용) 2. 중급 활용: 복잡하거나 여러 문서에 대해 질문하기 (예: NotebookLM 사용) 3. 고급 활용: AI로 코딩 도움받기 (예: Copilot, Cursor 사용) 4. 전문가 활용: AI로 전체 워크플로우/앱 만들기 (예: Cursor, Claude Code 사용)
AI 모델별 특성과 활용법: - Claude: 프로젝트 구조화와 검색 기능이 뛰어남. 복잡한 문제 해결 과정을 단계별로 안내받을 때 유용 - Gemini: 추론 능력과 텍스트 품질이 우수. 구글 생태계(드라이브, 독스 등)와 연동할 때 강점 - ChatGPT: 딥 리서치 시 가장 포괄적인 정보 수집 가능. 100개 이상 웹페이지 참조하여 종합적 분석 제공
AI는 위의 모든 어려움을 해결하는 데 도움이 될 수 있다:
| 어려움 | AI 해결책 |
|---|---|
| 수집 | 음성 전사 (사회적 이벤트 기록용) 심층 리서치 (주제별 깊이 있는 탐구용) |
| 정제 | 초안 개선 |
| 검색 | 키워드 검색 질문 답변 / RAG |
| 정리 | 자동 태깅/폴더링 에이전트 기반 정리 |
| ## PKM 실천하기 | |
| ### Proof-of-Concept 실습 | |
| #### 목표 | |
| 기존 INK로 일회성 실습을 통해 이해하기 | |
| - PKM에서 얻을 수 있는 가치는 무엇인가? | |
| - 나에게 맞는 도구와 방법은 무엇인가? |
과정
- INK 자료들 모으기
- 여러 종류의 자료를 모아보자
- 예시: 음성 메모, 에버노트 백업, 이메일, 문서 파일 등
- 작업 공간[^1]에 불러오기
- 필요하면 다양한 변환 도구들을 시도해보자
- 팁: Cursor나 Claude를 활용해서 배치 변환 스크립트를 만들어보자
- 파일럿 작업 시도하기
- xyz에 대한 에세이 써보기
- 특정 주제에 대한 인사이트 정리하기
- 개인적 패턴이나 트렌드 분석해보기
다음 단계
가장 큰 병목 지점은 무엇이었나?
- 수집이 어려웠나? → 자동화 도구 도입 검토
- 정리가 어려웠나? → AI 기반 분류 시스템 검토
- 활용이 어려웠나? → 검색 및 질의응답 시스템 검토
나의 AI 활용 수준이 충분했나? - 기본 활용 수준이라면 → 초/중급 도구들(NotebookLM, Claude Projects) 시도 - 중급 활용 수준이라면 → Cursor나 Claude Code로 자동화 워크플로우 구축 - 고급 활용 수준이라면 → 멀티모달 데이터 통합이나 에이전트 시스템 검토
[^1]: 마크다운 택스트 형태라면 옵시디언 / 문서 형태라면 NotebookLM을 추천한다.