[NotebookLM 사용법 1] 연구 아티클 10편으로 만드는 ‘한 페이지 리서치 브리프’
들어가며: 연구의 바다는 넓고, 우리의 시간은 얇다
바다는 넓습니다. 그러나 우리가 가진 배는 조그맣죠. 보고서 마감은 파도처럼 몰아치고, 자료는 해류처럼 흩어집니다. 이 글은 10편의 연구를 단 1페이지 ‘브리프’로 모아 의사결정을 당기는 닻을 내리는 방법을 다룹니다. 도구는 NotebookLM. 핵심은 단순합니다. 근거가 있는 문장만 남기기. 그러면 바다는 더 이상 무섭지 않습니다. 지도와 나침반이 생기니까요.
전체 로드맵 한눈에
수집 표준화: 파일명/메타노트/신뢰도 표시
요약 표 만들기: 모든 주장을 출처와 함께 표준 열에 정리
1페이지 브리프: 현황→패턴→핵심 수치→액션
검증 루틴: 무작위 크로스체크, 모순 병렬표
확장: 보드 보고용 슬라이드 골격 5장
준비물: 도구보다 규칙이 먼저다
자료: PDF 10편(최근성 다양화), 기사/리뷰는 보조
파일명 규칙:
YYYYMM_도메인_키워드_v#(예:202510_NLP_RAG_v3.pdf)메타노트: 각 문서의 의도/범위/신뢰도(★1–5)/저작권
노트북:
A_ResearchBrief_2025Q4생성 후 소스 업로드
팁: 출처 신뢰도는 정확성의 프록시 입니다. 초반에 조금 번거로워도, 후반 의사결정 속도가 기하급수로 빨라집니다.
실습: NotebookLM에서 ‘요약 표’ 만들기(복붙 스크립트 포함)
![[NotebookLM 사용법 1] 연구 아티클 10편으로 만드는 ‘한 페이지 리서치 브리프’ image 1](https://server.tilnote.io/images/pages/edc3e4ab-fb60-4183-8665-aa37dd14128f.png)
STEP 1 — 전처리 요약(표)
아래 스크립트를 NotebookLM에 그대로 붙여 넣으세요.
[역할] 연구비서
[작업] 업로드된 각 PDF를 5줄로 요약해 표로 정리
[열] Title | Year | Method | Dataset | Key Findings(≤2줄) | Limitations(≤1줄) | SourceRef
[규칙]
1) 모든 수치/주장은 SourceRef(문서명+페이지)로 표시
2) 중복 개념은 병합 제안(Comment)
3) 최신 3편은 가중치 ↑
[출력] 마크다운 테이블왜 표인가? 표는 MECE의 물리적 틀입니다. 열을 잘 고르면 중복이 튀어나오고, 빈칸이 위험을 알려줍니다. 표는 당신의 ‘두 번째 단기 기억’입니다.
| Title | Year | Method | Dataset | Key Findings(≤2줄) | Limitations(≤1줄) | SourceRef |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Can't Find a Working Sora 2 Invite Code? Try These Proven Methods - Apidog | 2025년 10월 9일 | Sora 2 접근 전략 및 API 통합 | N/A | Sora 2는 2025년 9월 30일에 출시된 향상된 모델로, 물리적으로 더 정확하고 최대 1080p 해상도, 수 분 길이의 비디오 생성이 가능합니다. 초대 코드는 Discord, Reddit, X, 개인 네트워크, 공식 대기자 명단을 통해 확보할 수 있습니다. | 초대 코드는 제한된 사용 후 만료되며, iOS 18.0 이상을 요구하고 지역 제한이 적용될 수 있습니다. | Can't Find a Working Sora 2 Invite Code? Try These Proven Methods - Apidog- |
| How to Write Great Prompts for AI Video Generators (YouTube Transcript) | N/A | 효과적인 텍스트-투-비디오 프롬프트 엔지니어링 지침 및 VIDEO MAGIC 약어 | N/A | VIDEO MAGIC은 Vision, Illustration, Details, Essence, Objective(CTA), Mood, Audio, Groove, Innovation, Camera movements 등 프롬프트에 포함해야 할 10가지 세부 사항을 요약합니다. Kyber와 같은 플랫폼은 텍스트 외에 이미지, 비디오, 음악 파일도 업로드하여 AI 비디오를 생성할 수 있습니다. | AI 비디오에서 움직임이 어색하거나 배경 인물이 이상하게 보이는 등의 작은 결함(defects)이 관찰될 수 있습니다. | How to Write Great Prompts for AI Video Generators- |
| How to Write Sora 2 Prompts for AI Video Generation (Young Urban Project) | 2025년 10월 27일 | Sora 2용 시네마틱 프롬프트 작성 단계별 가이드 (7단계) | N/A | Sora 2는 Sora 1의 한계를 넘어선 도약이며, 시각적 사실성, 모션 일관성, 시네마틱 이해 및 무드 감수성이 강점입니다. 효과적인 프롬프트는 "Drone shot," "Golden hour"와 같은 시네마틱 언어를 사용하여 Sora 2가 영화 감독처럼 장면을 구성하도록 유도해야 합니다. | 프롬프트는 1–3 문장 정도로 간결해야 하며, 너무 길면 모델이 혼란스러워질 수 있고, "아름다운" 같은 추상적 단어는 피해야 합니다. | How to Write Sora 2 Prompts for AI Video Generation (with Examples) - Young Urban Project- |
| SORA 2 Prompt Guide: How to Create Viral Videos Like a Pro - Higgsfield | 2025년 10월 12일 | Sora 2 프롬프트 작성 방법론 (Director-level instructions) | N/A | Sora 2는 강력한 추론 모델을 기반으로 작동하여 간결한 디렉터 수준의 지침을 놀라운 연속성으로 변환합니다. Production Brief는 감성적인 단일 장면에, Time-Coded Shotlist는 빠른 속도의 광고나 몽타주에 적합한 구조입니다. | 저작권 보호 대상 IP(캐릭터, 로고) 모방 및 실제 인물의 모습 무단 사용은 피해야 합니다. | SORA 2 Prompt Guide: How to Create Viral Videos Like a Pro - Higgsfield- |
| Sora 2 Is an INSANE AI Video Generator (YouTube Transcript) | N/A | Sora 2의 이미지-투-비디오 기능 활용 | N/A | Sora 2는 대규모 비디오 데이터에 훈련되어 있어 생성물이 바이럴될 만한 프레임을 만드는 방법을 알고 있습니다. Pro 모델은 Fast 모델보다 눈에 띄는 품질 차이를 제공하며, ChatGPT 봇을 사용하여 상세한 프롬프트를 생성할 수 있습니다. | 저작권이 있는 제3자 캐릭터나 실제 인물(카메오가 아닌 경우)을 사용하는 것은 엄격히 금지됩니다. | Sora 2 Is an INSANE AI Video Generator- |
| Sora 2 Prompt Engineering: The Complete Guide to Professional AI Video Generation | N/A | N/A (제목만 제공) | N/A | N/A | N/A | Sora 2 Prompt Engineering: The Complete Guide to Professional AI Video Generation |
| The 15 best AI video generators in 2025 - Zapier | 2025년 8월 7일 | AI 비디오 생성/편집 도구 테스트 및 평가 | N/A | AI 비디오 도구는 AI 편집 도구, 생성 앱, 비디오 생산성 앱의 세 가지 범주로 나뉩니다. Google Veo 3는 네이티브 오디오 생성 및 립싱크를 지원하여 엔드투엔드 비디오 생성에 최고로 평가되며, Sora는 스토리보드 및 리믹싱 도구를 제공합니다. | Sora는 가장 낮은 유료 요금제에서 워터마크가 있으며 객체 영속성에 여전히 어려움을 겪습니다. | The 15 best AI video generators in 2025 |
| Writing Effective Prompts for Sora 2 AI Videos (Sora2GPT) | 2024년 12월 19일 | Sora 2용 효과적인 프롬프트 작성을 위한 5가지 요소 구조 | N/A | 프롬프트는 주제, 설정, 행동, 시각적 스타일, 기술 사양의 5가지 요소를 포함하는 구조를 따라야 합니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI의 언어 해석 방식을 이해하고 명확성과 정확성을 극대화하기 위해 설명을 구성하는 것이 핵심 기술입니다. | 프롬프트 작성은 첫 시도에 완벽한 결과를 기대하기보다 반복적인 프로세스 (분석 및 수정)가 필요합니다. | Writing Effective Prompts for Sora 2 AI Videos- |
| 소라 (텍스트-비디오 모델) - 위키백과 | 2024년 12월 9일 | N/A (위키피디아 문서) | N/A | 소라는 OpenAI가 개발한 텍스트-비디오 모델로, 2024년 2월 15일에 처음 공개되었으며 2024년 12월 ChatGPT Plus 및 Pro 사용자를 대상으로 공개적으로 출시되었습니다. 소라 팀은 "무한한 창의적 잠재력"을 의미하는 일본어 단어에서 이름을 따왔습니다. | OpenAI는 모델의 위험을 줄이기 위해 잘못된 정보 및 편견 전문가로 구성된 소규모 "레드 팀"에게 제한된 액세스를 제공했습니다. | 소라 (텍스트-비디오 모델) - 위키백과, 우리 모두의 백과사전- |
| 텍스트-비디오 모델 - 위키백과 | N/A | 딥 러닝 (순환 신경망, 커넥터 합성곱 신경망) | 변분 오토인코더 및 생성적 적대 신경망(GAN) | 텍스트-비디오 모델은 자연어 설명을 입력으로 사용하여 비디오를 생성하는 기계 학습 모델입니다. 비디오 예측은 딥 러닝을 사용하여 수행되며, 순환 신경망을 통해 각 프레임을 픽셀 단위로 인코딩 및 디코딩합니다. | N/A | 텍스트-비디오 모델 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전- |
Comment (중복 개념 병합 제안)
Sora 2 Prompt Engineering: The Complete Guide to Professional AI Video Generation ( 페이지)는 내용이 부족하여 의미 있는 요약이 불가능하며, Sora 2 프롬프트 엔지니어링에 대한 다른 심층 가이드들(-,-,-)과 주제가 중복되므로, 표에 포함하되 발견 사항은 N/A로 처리했습니다.
STEP 2 — 1페이지 브리프 생성
요약 표가 완성되면 다음을 실행합니다.
[목표] 표를 바탕으로 ‘한 페이지 리서치 브리프’ 작성
[섹션]
1) 연구현황(2문장)
2) 공통 방법론 패턴 3가지(각 1문장+근거)
3) 성능/한계 핵심 수치 5개(근거)
4) 비즈니스 적용 아이디어 5개(난이도/효과/근거)
[톤] 간결·객관·행동 지향핵심은 ‘근거’입니다. 떠도는 ‘업계 정설’이 아니라 문서와 페이지가 찍힌 문장만 들어갑니다. 그 한 줄이 당신의 시간을 지켜줍니다.
Sora 2 AI 비디오 생성 모델 리서치 브리프
1) 연구현황
Sora 2는 2025년 9월 30일에 OpenAI가 출시한 최신 텍스트-투-비디오 모델로, 시각적 사실성, 모션 일관성 및 시네마틱 이해를 통해 이전 세대 모델들의 한계를 넘어선 도약으로 평가됩니다. 현재 연구는 단순히 텍스트를 비디오로 변환하는 것을 넘어, 시네마틱 언어(cinematic language)와 구조화된 지침을 활용하여 AI가 단순한 단어의 나열이 아닌 영화 감독처럼 장면을 구성하도록 유도하는 프롬프트 엔지니어링에 집중되고 있습니다.
2) 공통 방법론 패턴 3가지
시네마틱 언어 및 감독 수준 지침 사용: 효과적인 프롬프트는 "Drone shot," "Golden hour," "shallow depth of field"와 같은 영화 제작 용어를 사용하여 AI가 단순한 단어의 나열이 아닌 감독의 의도(Director-level instructions)를 해석하도록 유도해야 합니다.
구조화된 프롬프트 포맷 채택: 일관된 결과와 정확한 통제를 위해 프롬프트는 주제, 설정, 행동, 시각적 스타일, 기술 사양의 5가지 핵심 요소 구조를 따르거나, 감성적인 단일 장면 생성을 위해 '프로덕션 브리프(Production Brief)' 구조를 따르는 것이 권장됩니다.
반복적 개선(Iterative Refinement) 프로세스: 프롬프트 작성은 첫 시도에 완벽한 결과를 기대하기보다 초기 결과를 분석하고(Analyze Results) 조명, 샷 유형, 혹은 감정과 같은 특정 변수를 수정하여 반복적으로 프롬프트를 개선하는(Test, iterate, refine) 프로세스가 핵심입니다.
3) 성능/한계 핵심 수치 5개
최대 해상도 및 잠재적 길이: Sora 2는 최대 1080p 해상도를 지원하며, 잠재적으로 수 분 길이의 비디오 생성이 가능하다고 보고되었습니다.
유료 요금제 사양: ChatGPT Plus 사용자는 720p 품질, 최대 10초 길이의 워터마크 비디오를, Pro 사용자는 1080p, 최대 20초 길이의 워터마크가 제거된 비디오를 제공받습니다.
API 시간당 비용: 개발자에게 Sora 2 Pro API는 생성 시간당 $0.10~$0.50/초의 비용이 발생할 수 있습니다.
기술적 호환성 제약: Sora 2 앱을 사용하려면 최소 iOS 18.0 이상의 운영체제가 요구됩니다.
잔존하는 AI 결함: Sora는 객체 영속성(object permanence) 및 동적 움직임(dynamic movements) 처리에서 여전히 어려움을 겪고 있으며, 움직임이 어색하거나 배경 인물이 이상하게 보이는 등의 작은 결함(defects)이 관찰될 수 있습니다.
4) 비즈니스 적용 아이디어 5개
| 아이디어 | 난이도 | 효과 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 시네마틱 컨셉 시각화 (Filmmaking Concept Art) | 중 | 상 | 영화 제작자, 마케터, 교육자에게 프로덕션 품질의 시각 자료를 제공하는 창의적 평등 장치(creative equalizer)로 기능합니다. |
| 자동화된 소셜 미디어 광고/릴 생성 | 하 | 상 | Sora 2가 방대한 비디오 데이터로 훈련되어 바이럴될 만한 프레임을 만드는 방법을 알고 있으므로, 간결한 지침을 통해 UGC(사용자 제작 콘텐츠)와 같은 영상을 빠르게 생성할 수 있습니다. |
| API 기반 대량 콘텐츠 배치 처리 | 상 | 상 | 개발자들은 Sora 2 API 엔드포인트를 활용하여 프로그램 방식의 비디오 생성을 실현할 수 있으며, 이는 광고나 가상 현실 애플리케이션 등 엔터프라이즈 통합에 이상적입니다. |
| 교육/설명 영상 (Explainer Video) 제작 | 하 | 중 | "3D animation," "Infographic-style animation," "clear captions"와 같은 요소를 프롬프트에 사용하여 복잡한 정보를 명확하게 전달하는 교육 및 브랜드 설명 영상을 신속하게 제작할 수 있습니다. |
| 이미지-투-비디오를 활용한 캐릭터 일관성 유지 | 중 | 상 | 텍스트 프롬프트와 참조 이미지(reference image)를 함께 사용하여 시각적 스타일이나 프레이밍에 대한 통제력을 높이고, 연속적인 샷에서 캐릭터의 일관성을 유지할 수 있습니다. |
STEP 3 — 리스크 점검(모순 사냥)
마지막으로 크로스체크:
[점검]
- 인용 없는 문장 제거
- 서로 모순되는 주장은 병렬 비교표 생성(주장A vs 주장B, 출처, 실험조건)
- 날짜/버전 불일치 정정
[출력] 수정된 1페이지 브리프 + 모순표비유하자면, 브리프는 집의 구조, 모순표는 내진 설계입니다. 흔들려도 무너지지 않는 문서를 만드세요.
Sora 2 AI 비디오 생성 모델 리서치 브리프 (수정본)
1) 연구현황
Sora 2는 2025년 9월 30일에 OpenAI가 출시한 향상된 텍스트-투-비디오 모델입니다. 이 모델은 시각적 사실성, 모션 일관성 및 시네마틱 이해 능력을 통해 이전 세대 모델의 한계를 넘어선 도약으로 평가됩니다. 현재 프롬프트 엔지니어링은 단순히 텍스트를 변환하는 것을 넘어, 시네마틱 언어와 구조화된 지침을 활용하여 AI가 단순한 단어의 나열이 아닌 영화 감독처럼 장면을 구성하도록 유도하는 데 집중되고 있습니다.
2) 공통 방법론 패턴 3가지
시네마틱 언어 및 감독 수준 지침 사용: 효과적인 프롬프트는 "Drone shot," "Golden hour," "shallow depth of field"와 같은 영화 제작 용어를 사용하여 AI가 감독의 의도(Director-level instructions)를 해석하도록 유도해야 합니다.
구조화된 프롬프트 포맷 채택: 일관된 결과와 정확한 통제를 위해 프롬프트는 주제, 설정, 행동, 시각적 스타일, 기술 사양의 5가지 핵심 요소 구조를 따르거나, 감성적인 단일 장면 생성을 위해 '프로덕션 브리프(Production Brief)' 구조를 따르는 것이 권장됩니다.
반복적 개선(Iterative Refinement) 프로세스: 프롬프트 작성은 첫 시도에 완벽한 결과를 기대하기보다 초기 결과를 분석하고 조명, 샷 유형과 같은 특정 변수를 수정하여 반복적으로 프롬프트를 개선하는(Test, iterate, refine) 프로세스가 핵심입니다.
3) 성능/한계 핵심 수치 5개
최대 해상도 및 잠재적 길이: Sora 2는 최대 1080p 해상도를 지원하며, 잠재적으로 수 분 길이의 비디오 생성이 가능하다고 보고되었습니다.
유료 요금제 사양: ChatGPT Plus 사용자는 720p 품질, 최대 10초 길이의 워터마크 비디오를, Pro 사용자는 1080p, 최대 20초 길이의 워터마크가 제거된 비디오를 제공받습니다.
API 시간당 비용: 개발자에게 Sora 2 Pro API는 생성 시간당 $0.10~$0.50/초의 비용이 발생할 수 있습니다.
기술적 호환성 제약: Sora 2 앱을 사용하려면 최소 iOS 18.0 이상의 운영체제가 요구됩니다.
잔존하는 AI 결함: Sora는 객체 영속성(object permanence) 및 동적 움직임 처리에서 여전히 어려움을 겪고 있으며, 움직임이 어색하거나 배경 인물이 이상하게 보이는 등의 작은 결함(defects)이 관찰될 수 있습니다.
4) 비즈니스 적용 아이디어 5개
| 아이디어 | 난이도 | 효과 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 시네마틱 컨셉 시각화 (Filmmaking Concept Art) | 중 | 상 | 영화 제작자, 마케터, 교육자에게 프로덕션 품질의 시각 자료를 제공하는 창의적 평등 장치(creative equalizer)로 기능합니다. |
| 자동화된 소셜 미디어 광고/릴 생성 | 하 | 상 | Sora 2는 방대한 데이터에 훈련되어 있어 바이럴될 만한 프레임을 만드는 방법을 알고 있으며, 간결한 지침을 통해 UGC(사용자 제작 콘텐츠) 같은 영상을 빠르게 생성할 수 있습니다. |
| API 기반 대량 콘텐츠 배치 처리 | 상 | 상 | 개발자들은 Sora 2 API 엔드포인트를 활용하여 프로그램 방식의 비디오 생성을 실현할 수 있으며, 이는 광고나 가상 현실 애플리케이션 등 엔터프라이즈 통합에 이상적입니다. |
| 교육/설명 영상 (Explainer Video) 제작 | 하 | 중 | "3D animation," "Infographic-style animation," "clear captions"와 같은 요소를 프롬프트에 사용하여 복잡한 정보를 명확하게 전달하는 교육 및 브랜드 설명 영상을 신속하게 제작할 수 있습니다. |
| 이미지-투-비디오를 활용한 캐릭터 일관성 유지 | 중 | 상 | 텍스트 프롬프트와 참조 이미지(reference image)를 함께 사용하여 시각적 스타일이나 프레이밍에 대한 통제력을 높이고, 연속적인 샷에서 캐릭터의 일관성을 유지할 수 있습니다. |
모순 및 차이점 병렬 비교표
| 주장 A (버전/권장사항) | 주장 B (버전/권장사항) | 출처 | 실험 조건 및 맥락 |
|---|---|---|---|
| Sora 2의 실제 출시일은 2025년 9월 30일입니다. | Sora 2 프롬프트 엔지니어링 가이드가 2024년 12월 19일에 이미 발행되었습니다. | , | Sora 2는 2025년 9월 30일에 향상된 모델로 출시되었으나, 이에 대한 상세한 프롬프트 가이드는 그보다 약 9개월 전인 2024년 12월에 발행되었습니다. 이는 버전 2가 공식 출시되기 전, 제한된 액세스 또는 초기 모델을 기반으로 기술 문서를 준비했음을 시사합니다. |
| 프롬프트는 간결해야 한다: 모델이 혼란스러워지는 것을 피하기 위해 1–3 문장 정도로 간결하게 유지하는 것이 좋습니다. | 프롬프트는 전략적으로 길이를 선택해야 한다: 짧은 프롬프트는 창의적 협력을 유도하지만, 긴 프롬프트 (Production Brief 또는 Time-coded Shotlist 구조)는 감독 수준의 정밀한 통제력을 제공합니다. | ,,, | 주장 A는 일반적인 콘텐츠 제작자에게 권장되는 최적의 길이를 제시합니다. 주장 B는 프롬프트 길이 자체가 통제력(Long Prompt) 또는 창의적 해석(Short Prompt)을 결정하는 전략적 선택임을 강조하며, 특히 정밀한 구성이나 시간에 맞춘 몽타주(Time-coded Shotlist)에는 긴 구조가 필요하다고 설명합니다. |
| AI 비디오의 결함 평가: Sora는 객체 영속성 및 동적 움직임 처리에서 여전히 어려움을 겪습니다. | AI 비디오의 성능 평가: Sora 2는 이전 모델에 비해 물리적으로 더 정확한 시뮬레이션, 사실적인 렌더링, 고급 제어 가능성을 통합하여 개선되었습니다. | , | 주장 A는 2025년 8월 기준 Sora 모델이 갖고 있는 잔존하는 근본적인 한계를 지적합니다. 주장 B는 2025년 9월 Sora 2 출시 시점에 기술적인 도약과 개선이 이루어졌음을 강조하며, 이전 모델 대비 향상된 일관성을 언급합니다. |
예시 워크플로우: RAG 연구 10편을 다룬다면
패턴: (1) 임베딩 품질이 리콜에 미치는 영향, (2) 재랭킹 조합 규칙, (3) 지식 베이스 청결도
핵심 수치: “BM25+Cross-Encoder 재랭킹에서 nDCG@10 평균 +7–12% … (Smith 2024, p.5)”처럼 수치+페이지
액션 아이디어: “사내 FAQ를 하이브리드 인덱스로 재구성(난도:중, 효과:상, 근거: Kim 2025 p.7)”
이처럼 결론→근거 순으로 말하세요. 임원이 첫 문장만 읽어도 방향이 보이게.
품질 보증 루틴: 빠르고 단단하게
정확도: 무작위 3개 문장 근거 페이지 확인(3/3이면 합격)
압축도: 원문 총 페이지 대비 1페이지 유지(필요 시 링크로 세부 전가)
재현성: 동일 프롬프트 2회 실행 후 교/차집합 비교 → 차이가 큰 항목은 프롬프트 모호성 제거
재현성 점검 프롬프트(옵션)
[실험] 동일 자료로 2회 실행, 핵심 10항목 추출
[비교] 교집합/차집합 표 + 차이 원인(랜덤성/모호함) 분석
[개선] 수정 프롬프트 제시흔한 실패와 해결
근거 없는 문장 남발 → 시스템 메시지에 “모든 주장에 SourceRef 필수” 고정
숫자 왜곡 → 수치·연도·단위를 ‘원문 검증’ 규칙으로 별도 체크
중복 개념 과다 → 요약 표에서 상위 카테고리(메타 태그) 먼저 정의
최신성 미확보 → 표에 Year 열을 두고 최근 논문 가중치 ↑
확장: 보드 보고용 5장 슬라이드 골격
슬라이드1: 문제정의 & 최근 동향(2문장, 출처 2개)
슬라이드2: 패턴 3가지(아이콘+한 줄)
슬라이드3: 핵심 수치 5개(막대/점 그래프 자리 표시)
슬라이드4: 적용 아이디어 5개(난도·효과 배지)
슬라이드5: 다음 단계(데이터/리스크/일정)
브리프는 종착지가 아니라 허브입니다. 이후 실험·제품·콘텐츠로 뻗어나갑니다.
TL;DR
표가 근거를 정돈하고, 브리프가 결정을 끌어낸다.
NotebookLM에는 복붙 가능한 스크립트 3단계(요약표→브리프→검증).
모든 문장에 SourceRef. 그 한 줌의 엄격함이 팀의 시간을 지킨다.
FAQ
Q1. 논문이 아니라 보고서/블로그여도 되나요? A. 됩니다. 다만 신뢰도(★)와 작성 기관을 메타노트에 기록하세요.
Q2. 1페이지에 정말 다 들어가나요? A. 핵심만. 세부는 링크/부록으로 전가하세요. 의사결정은 밀도가 이깁니다.
Q3. 자동화만 믿어도 되나요? A. 아니요. 모순표와 무작위 근거검증은 반드시 수동으로.
체크리스트(출력 전 마지막 1분)
모든 문장에 SourceRef
연도/수치/단위 재검증
모순표 포함
1페이지 유지
다음 단계(액션 3–5개) 명확