20년 PM이 Palantir에서 배운 Obsidian PKM 자동화 (2025)

예상 읽기 시간: 8분 | 난이도: ⭐⭐⭐ | 필요 도구: Obsi`dian, Ollama (무료)

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📋 목차

• 1. 죽은 노트의 비극
• 2. Palantir 온톨로지를 Obsidian에 이식하기
• 3. 30분 만에 따라하는 SD 시스템 구축
• 4. RAG로 자동 연결 완성하기
• 5. 3개월 후 실제 성과
• FAQ

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1. 죽은 노트의 비극: 1,247개 회의록, 재사용 0회

30년 PM 경력에 1,247개의 회의록이 있었지만, 신규 프로젝트에서 “이거 전에 했던 건데…”라는 말을 반복했습니다. 문제는 노트가 죽어있었기 때문입니다.

🚨 당신의 노트도 죽어있나요? 체크리스트

• [ ] 검색해도 원하는 노트가 안 나온다
• [ ] MOC(지도 노트)를 6개월 이상 업데이트 안 했다
• [ ] 전체 노트의 30% 이상이 링크 없는 외톨이다
• [ ] 새 프로젝트에서 과거 노트를 참조한 적이 없다

3개 이상 체크되면 이 가이드가 필요합니다.

실패 사례: 똑같은 실수 3번 반복

프로젝트	연도	스프린트 기간	결과
프로젝트 A	2022	2주 시작 → 3주 변경	✅ 성공
프로젝트 B	2023	2주 시작 → 3주 변경	✅ 성공 (과거 노트 못 찾음)
프로젝트 C	2024	2주 시작 → 3주 변경	✅ 성공 (또 못 찾음)

왜 이런 일이 반복될까요? 노트 시스템이 창고였지, 시스템이 아니었기 때문입니다.

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2. 전환점: Palantir 온톨로지를 보다

2025년 초, 클라이언트 데모에서 Palantir Foundry를 봤습니다. 그 순간 깨달았습니다.

Palantir가 다른 이유

일반 데이터베이스는 정적인 데이터를 저장합니다. Palantir 온톨로지는 살아 움직이는 지식을 만듭니다:

핵심 차이 3가지:

1. 상태 전이: 가설(Hypothesis) → 검증됨(Confirmed) → 휴면(Dormant)
2. 실행 강제: 모든 객체에 “다음 액션” 필수
3. 자동 연결: 의미론적 검색으로 관련 지식 자동 추천

💡 핵심 인사이트

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3. 30분 만에 따라하는 SD 시스템 구축 {#sd-시스템-구축}

SD(Session Documents) = Palantir 온톨로지 개념을 옵시디언에 적용한 살아있는 노트 단위

Phase 1: 폴더 구조 만들기 (2분)

📁 Vault
├── 📁 0_LiveOntology_Core
│   └── 📁 SD          ← 모든 SD 저장
├── 📁 7_Templates
│   └── SD-template.md ← 템플릿 파일
└── 📁 Daily           ← 일일 노트

왜 이런 구조?

• 0_LiveOntology_Core: 알파벳 정렬 시 최상단 표시
• SD: Session Documents의 약자 (Palantir 용어 차용)

Phase 2: SD 템플릿 작성 (5분)

파일 경로: 7_Templates/SD-template.md

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status: Hypothesis
next_action: ""
deadline: 2025-10-30
tags: [pkm, obsidian]
related: []
created: {{date:YYYY-MM-DD}}
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##  핵심 아이디어
[한 문장으로 이 노트의 핵심을 요약하세요]

##  왜 중요한가?
[이 지식이 필요한 배경과 맥락을 설명하세요]

##  현재 상태
- **가설**: [검증하려는 아이디어]
- **근거**: [왜 이것이 맞다고 생각하는가?]

## ✅다음 액션
- [ ] [구체적인 행동 1개] (마감: YYYY-MM-DD)

##  관련 노트
[Smart Connections 추천을 여기에 추가]

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**변경 이력**
- {{date:YYYY-MM-DD}}: 생성

핵심 요소 해설:

필드	용도	Palantir 대응
status	지식의 생명주기 관리	Object State
next_action	실행 강제 (비어있으면 안 됨!)	Action Item
related	수동 + AI 자동 추천 혼합	Semantic Links

Phase 3: Dataview 자동화 설치 (10분)

1) Dataview 플러그인 설치

• Settings → Community Plugins → Browse
• “Dataview” 검색 → Install → Enable

2) Daily 노트에 쿼리 삽입

파일: Daily/{{date:YYYY-MM-DD}}.md

##  이번 주 마감 임박 SD

```dataview
TABLE status as "상태", next_action as "다음 액션", deadline as "마감"
FROM "0_LiveOntology_Core/SD"
WHERE deadline <= date(today) + dur(7 days) 
  AND status = "Hypothesis"
SORT deadline ASC
LIMIT 5
```

##  SD 통계

```dataview
TABLE rows.file.link as "파일"
FROM "0_LiveOntology_Core/SD"
GROUP BY status
```

효과: 매일 아침 Daily 노트를 열면 자동으로 표시됩니다.

첫 SD 작성하기 (10분)

예시: SD-001-스프린트기간.md

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status: Confirmed
next_action: "다음 프로젝트에 3주 스프린트 적용"
deadline: 2025-11-01
tags: [프로젝트관리, 스프린트, 애자일]
related: []
created: 2025-10-21
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##  핵심 아이디어
2주 스프린트는 너무 짧다. 3주가 최적이다.

##  왜 중요한가?
프로젝트 A, B, C에서 모두 2주 → 3주로 변경 후 성공률 향상

##  현재 상태
- **검증 완료**: 3개 프로젝트에서 검증
- **근거**: 
  - 2주: 기획 5일 + 개발 5일 = 버퍼 0일
  - 3주: 기획 7일 + 개발 10일 = 버퍼 4일

##  다음 액션
- [x] 프로젝트 D 킥오프에 3주 스프린트 제안 (2025-10-25)

## 🔗 관련 노트
- [[20220315-프로젝트A회고]]
- [[20230420-프로젝트B회의록]]

축하합니다! 첫 SD 완성 🎉

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4. RAG로 자동 연결 완성하기 (2시간)

RAG(Retrieval-Augmented Generation) = AI가 관련 노트를 자동으로 찾아주는 기술

Step 1: Ollama 설치 (30분)

Mac/Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows: ollama.com 에서 설치 프로그램 다운로드

모델 다운로드 (3분 소요):

ollama pull nomic-embed-text

확인:

ollama list
# nomic-embed-text가 보이면 성공

Step 2: Smart Connections 플러그인 설치 (30분)

1) 플러그인 설치

• Obsidian Settings → Community Plugins
• “Smart Connections” 검색 → Install → Enable

2) 설정

• Smart Connections Settings 열기
• Embedding Model: nomic-embed-text 선택
• API URL: http://localhost:11434
• Auto-index: Enable

Step 3: 첫 임베딩 실행 (1시간)

Command Palette (Ctrl/Cmd + P):

• “Smart Connections: Index Vault” 실행

진행 상황:

• 200개 노트 기준: 5-10분
• 1,000개 노트 기준: 30-40분

성공 확인:

1. 아무 SD 노트 열기
2. 우측 사이드바 → “Smart Connections” 패널
3. “Related notes” 섹션에 추천 목록 표시됨

예시 결과:

SD-001-스프린트기간.md를 열었을 때:

📎 Related Notes
- SD-012-애자일회고 (유사도 87%)
- 20230405-프로젝트B회의록 (72%)
- MOC-프로젝트관리 (68%)

Step 4: 자동 추천 활용하기 (10분)

워크플로우:

1. SD 노트 작성 후 저장
2. Smart Connections 패널에서 관련 노트 확인
3. 유용한 노트를 YAML related에 추가:

related: 
  - "[[SD-012-애자일회고]]"
  - "[[20230405-프로젝트B회의록]]"

팁: Claude 연동으로 더 강력하게!

• Obsidian Claude 연동 가이드에서 5분 만에 AI 제2의 두뇌 만들기

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5. 3개월 후 실제 성과

정량적 변화

지표	Before	After	변화율
연결 밀도 (노트당 링크)	2.3개	6.1개	+165%
고립 노트 비율	37%	9%	-76%
검색 정확도	10%	68%	+580%
재사용률	0%	31%	새 프로젝트 3건 활용
주간 유지 시간	–	1.5시간	부담 적음 ✅

정성적 변화: 구체적 사례

프로젝트 D (2025.07)

• Before: “스프린트 기간 어떻게 하지?” → 2주로 시작 → 3주 차에 변경
• After: “스프린트” 검색 → SD-001 발견 → 킥오프부터 3주 적용 → 바로 성공

프로젝트 E (2025.09)

• Smart Connections가 과거 회의 방식 SD 자동 추천
• 비동기 회의 도입 → 회의 시간 30% 감소

ROI 계산

투자:

• 초기 설정: 2시간 15분
• 주간 유지: 1.5시간 × 12주 = 18시간
• 총 투자: 20시간

효과:

• 중복 작업 방지: 프로젝트당 5시간 절약 × 3건 = 15시간
• 검색 시간 단축: 주 2시간 × 12주 = 24시간
• 총 절약: 39시간

순이익: 39 – 20 = 19시간 절약 (95% ROI)

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FAQ

Q1. Obsidian 말고 Notion/Roam에서도 가능한가요?

A: 부분적으로 가능하지만 제약이 있습니다.

• Notion: Dataview 대신 Database View 사용 가능, 하지만 Smart Connections 대체 불가
• Roam Research: 양방향 링크는 강력하나 임베딩 기반 RAG 불가
• LogSeq: Obsidian과 유사하게 구현 가능 (쿼리 문법만 다름)

추천: 옵시디언이 가장 적합합니다 (로컬 파일, 플러그인 생태계)

Q2. Claude 없이도 RAG 구현이 가능한가요?

A: 네, Ollama만으로도 충분합니다.

• Smart Connections: 임베딩(유사도 계산)만 사용 → Claude 불필요
• Claude 연동: 요약, 태그 생성 등 추가 기능에만 필요
• 추천 구성: Ollama(필수) + Claude(선택)

Q3. 첫 SD를 뭐로 만들어야 할까요?

A: “내 PKM 문제점”으로 시작하세요.

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status: Hypothesis
next_action: "고립 노트 5개 찾아서 연결하기"
deadline: 2025-10-28
tags: [pkm, 메타]
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## 🎯 핵심 아이디어
내 Obsidian 볼트에서 가장 큰 문제는 [구체적 문제]이다.

## 📌 왜 중요한가?
[이 문제가 생산성/학습에 미치는 영향]

## ✅ 다음 액션
- [ ] 고립 노트 5개 찾기 (Dataview 쿼리 사용)

Q4. 영어 노트와 한글 노트가 섞여 있어도 되나요?

A: 네, nomic-embed-text는 100개 이상 언어 지원합니다.

• 한글-영어 혼합 노트도 잘 연결됨
• 다만 검색어와 노트 언어가 같을 때 정확도 더 높음

Q5. 기존 노트 1,000개를 전부 SD로 바꿔야 하나요?

A: 아니요! 점진적 전환이 핵심입니다.

추천 전략:

1. 1주차: 새 SD 5개만 작성
2. 2주차: 자주 참조하는 옛 노트 3개를 SD로 변환
3. 3주차: Smart Connections 추천 중 유용한 노트 변환
4. 목표: 3개월 후 전체의 20-30%만 SD로 전환

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🎯 오늘 시작하는 체크리스트

⏰ 오늘 (30분)

- [ ] 폴더 생성: `0_LiveOntology_Core/SD`
- [ ] SD 템플릿 다운로드 및 저장
- [ ] 첫 SD 작성: "내 PKM 문제점"
  - status: Hypothesis
  - next_action: "기존 노트 5개 선정 (내일까지)"
- [ ] Dataview 플러그인 설치
- [ ] Daily 노트에 쿼리 삽입

📥 템플릿 다운로드: SD-template.md 받기 (복사해서 바로 사용)

📅 1주일 후 (2시간)

- [ ] SD 5개 작성 완료
- [ ] Ollama 설치 완료
- [ ] Smart Connections 설치 및 첫 임베딩
- [ ] 자동 추천 노트 3개 이상 발견

📊 2주 후 체크포인트

- [ ] 연결 밀도 측정 (Dataview 쿼리 사용)
- [ ] 재사용 사례 1건 이상 발생
- [ ] 주간 리뷰 습관 확립 (Keep the Rhythm 플러그인)

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⚠️ 실패 방지 팁 3가지

1. 완벽주의 버리기

❌ 실패 패턴: “모든 노트를 SD로 변환해야 해!” ✅ 성공 패턴: “일주일에 2-3개만 만들자”

이유: 100개 완벽한 SD보다 10개 연결된 SD가 낫습니다.

2. next_action을 구체적으로

❌ 나쁜 예: “검토하기” ✅ 좋은 예: “30분 동안 관련 논문 3개 요약하기 (10/25)”

템플릿:

[동사] + [대상] + [시간] + (마감일)

3. 주간 리뷰 필수

Keep the Rhythm 플러그인 설정:

• 매주 일요일 저녁 알림
• 체크 항목:
  • [ ] 이번 주 생성한 SD 검토
  • [ ] Hypothesis → Confirmed 전이 검토
  • [ ] 마감 지난 SD 처리

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🚀 다음 단계: 고급 기능

시스템이 안정되면 (3개월 후) 추가할 수 있는 기능:

1. MI(Modality Issues) 시스템

용도: 모순하는 지식 관리

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type: MI
related_SDs: 
  - "[[SD-001-스프린트기간]]"
  - "[[SD-045-스프린트변형]]"
contradiction: "SD-001은 3주 권장, SD-045는 2주 권장"
resolution: "팀 규모에 따라 다름"
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후속 글 예고: “모순하는 지식을 관리하는 법” (11월 발행)

2. Schema 자동 생성

조건: SD 300개 이상 누적 시 도구: Python + NetworkX 효과: 온톨로지 시각화 및 구조 분석

3. OpenAI Embeddings 업그레이드

비용: 월 $5-10 정확도 향상: 68% → 85% 적용 시점: 볼트 크기 1GB 이상

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💡 핵심 인사이트 요약

1. Palantir의 100% 구현은 불필요

50%만으로도 충분합니다:

• ✅ 상태 전이 (YAML status)
• ✅ 실행 강제 (next_action)
• ✅ 자동 추천 (Smart Connections)
• ❌ 실시간 스트리밍 (기술적 한계)
• ❌ 완벽한 모순 감지 (수동으로 충분)

2. 자동화가 지속 가능성의 핵심

수동 작업 최소화 전략:

• MOC는 Dataview가 자동 생성
• 관련 노트는 AI가 추천
• 마감 알림은 쿼리가 처리

결과: 주 1.5시간 투자로 시스템 유지

3. “완벽한 노트”보다 “연결된 노트”

패러다임 전환:

• Before: 각 노트를 100% 완성
• After: 80% 완성 후 연결에 집중

이유: Smart Connections가 불완전한 노트도 유용하게 연결

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🔗 관련 글

• Obsidian Claude 연동으로 5분만에 AI 제2의 두뇌 만들기
• Obsidian 플러그인 필수 20선 (예정)
• PKM 입문자를 위한 7일 챌린지 (예정)

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📚 참고 자료

<details> <summary><strong>기술 출처 (클릭하여 펼치기)</strong></summary>

Obsidian 플러그인 (2025년 10월 기준)

• Dataview: v0.5.66 (GitHub)
• Smart Connections: v3.0.1 (공식 페이지)
• Keep the Rhythm: v0.2.4 (GitHub)

Palantir Foundry 개념

• Foundry Ontology 소개
• Branch Protection (2025.03)

RAG 구현

• Ollama 공식 문서
• nomic-embed-text 모델

</details>

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작성자: 삵 (20년 PM, PKM 실험가)
최종 수정: 2025년 10월 21일
라이선스: CC BY-SA 4.0

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