AILSS(Adaptive Intelligent Learning System)는 어떤 난이도의 지식도 원자 단위로 분해하여 학습하고, 개념 간 관계를 시각화하는 Obsidian 플러그인입니다.
인간 두뇌의 시냅스 연결 방식과 유사하게 정보를 관리하여 진정한 '두 번째 두뇌(Second Brain)'를 구축합니다.
2023년 5월부터 비선형적인 지식 연결과 지식의 효율적인 재활용을 목표로 이 프로젝트를 시작했습니다.
전통적인 선형적 학습 방식(챕터, 목차 등)은 종종 개념 간의 유기적 연결을 포착하지 못한다는 한계가 있었습니다.
우리의 지식도 네트워크 형태로 구조화되어야 한다는 믿음에서 AILSS가 탄생했습니다.
인간의 뇌는 약 860억 개의 뉴런이 시냅스를 통해 연결되어 있으며, 헵의 법칙("함께 발화하는 뉴런은 함께 연결된다")에 따라 학습이 이루어집니다. Obsidian의 그래프 뷰는 이러한 뇌의 연결 방식을 디지털 환경에서 구현합니다:
- 노트는 뉴런처럼 지식의 기본 단위로 작동
- 링크는 시냅스처럼 개념 간 연결을 형성
- 반복적인 참조는 신경 연결 강화처럼 중요 노트를 시각적으로 강조
- 노트 생성: 원자적 지식 단위 생성 및 연결
- 노트 리팩토링: 지식 구조 최적화 (통합/분할/조정)
- 노트 재구조화: AI를 활용한 내용 체계화
- 텍스트 재구성: 복잡한 정보를 명확한 구조로 정리
- 시각화 지원: 다이어그램, 마인드맵, 플로우차트 생성
- 태그/별칭 분석: 지식 네트워크의 효율적 분류
- 로컬/글로벌 그래프 설정: 지식 네트워크 시각화 개선
- 관계 강화 시각화: 연결 강도에 따른 표현
원자적 노트는 하나의 개념만을 담아 필요에 따라 재구성할 수 있습니다. 이는 지식을 유연하게 조직화하고 새로운 통찰을 발견하는 기반이 됩니다.
그래프 뷰는 선형적 구조가 아닌 네트워크 구조로 지식을 표현하여 인간의 자연스러운 사고 과정과 유사하게 작동합니다. 특히 로컬 그래프 기능을 통해 예상치 못한 개념 간 연결을 발견할 수 있습니다.
- 최적화: 타입스크립트와 옵시디언 API를 활용
- 핵심 인프라: 레지스트리 패턴을 활용한 서비스, 명령어, UI 관리
- AI 통합: 다양한 AI 제공업체(OpenAI, Claude, Gemini 등) 지원
- 모듈식 구조: 기능별로 분리된 명확한 책임 영역
- 원자적 노트 작성: 하나의 노트에 하나의 개념만 담기
- 노트 연결: [[]] 문법을 사용하여 관련 개념 연결하기
- 그래프 뷰 최적화: 태그와 필터를 활용하여 연결 구조 개선
- 지식 네트워크 자동 최적화: AI를 활용한 지식 구조 개선 제안
- 멀티모달 학습 지원: 텍스트, 이미지, 오디오 데이터의 통합적 처리
- 개인화된 학습 경로: 사용자의 학습 패턴에 맞춘 맞춤형 콘텐츠 추천
- 실시간 지식 업데이트: 외부 소스와 연동한 자동 지식 갱신
지식의 원자화, 연결의 시각화를 통한 학습 혁신