은퇴 후 3개월 만에 완성한 개인 연구 자료 관리 자동화 시스템

은퇴 후 맞닥뜨린 예상 밖의 문제

올해 65세에 대학을 정년퇴직한 나는 처음으로 ‘시간이 남았다’는 경험을 했습니다. 그러나 기쁨도 잠깐, 곧 큰 문제에 직면했습니다. 40년간의 교직 생활 동안 쌓아놓은 연구 논문, 강의 자료, 학생 과제, 각종 참고 문헌이 하드드라이브 곳곳에 산재해 있었던 것입니다.

엑셀 파일도 있고, PDF도 있고, 워드 문서도 있었습니다. 폴더 구조도 일관성이 없었습니다. 2010년도에 만든 폴더명과 2023년도에 만든 폴더명의 규칙이 완전히 달랐거든요. 은퇴 후 평온한 학문 생활을 꿈꿨던 나의 계획은 ‘디지털 정리’라는 예상 밖의 과제 앞에서 좌절하고 있었습니다.

그렇게 한 달간 진퇴양난했습니다. 손으로 하나하나 정리하자니 40년의 자료를 몇 년이 걸려도 부족할 것 같았고, 그냥 둘 수는 없었습니다. 정년이 되면서 대학 시스템도 사용할 수 없게 되었기 때문입니다.

기술의 도움을 구하다: n8n과의 만남

문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티를 찾아다니다 우연히 ‘n8n’이라는 자동화 도구를 발견했습니다. 처음에는 이름도 낯설고, 개발자용 도구라고 생각해 건너뛰려 했습니다. 하지만 ‘코드 없는 자동화(No-Code Automation)’라는 문구가 눈에 들어왔습니다.

n8n은 마치 레고 블록을 조립하듯이 여러 서비스를 연결하는 도구였습니다. 유튜브 튜토리얼을 보며 하루 종일 놀아봤습니다. 중학교 때 컴퓨터실에서 처음 마우스를 잡던 때의 그 설렘이 다시 돌아왔습니다.

그리고 깨달았습니다. n8n 혼자로는 부족했습니다.

내가 원했던 것은 단순한 파일 이동이 아니었습니다. 파일의 ‘내용’을 읽고, 그 내용이 무엇인지 이해하고, 자동으로 분류하는 지능형 시스템이었습니다. 예를 들어 “이 PDF는 경제학 논문이고, 2015년 발표본이며, 행동경제학 분야”라는 식으로 자동 인식하는 것 말입니다.

Claude AI와 Notion API의 조합

그때 Claude AI를 떠올렸습니다. 요즘 유명한 생성형 AI인데, 특히 파일을 읽고 분석하는 능력이 뛰어나다고 들었습니다.

n8n의 기본 설정을 마친 후, 나는 다음과 같은 워크플로우를 구성했습니다:

1단계: 특정 폴더에 새 파일이 올라오면 감지 2단계: 해당 파일을 Claude AI API로 보내 내용 분석 3단계: Claude가 반환한 분류 정보(주제, 연도, 키워드 등)를 정리 4단계: Notion API를 통해 내 Notion 데이터베이스에 자동 기록

처음 시도했을 때는 실패가 대부분이었습니다. API 호출 형식이 맞지 않았고, Claude의 응답을 제대로 파싱하지 못했습니다. 그러나 n8n의 커뮤니티 포럼과 ChatGPT의 도움을 받으며, 2주일 후 드디어 첫 성공을 거뒀습니다.

제 하드드라이브의 한 PDF 파일이 자동으로 분석되어 Notion 데이터베이스에 다음과 같이 기록된 것입니다:

• 제목: 2015년 행동경제학과 의사결정
• 주제: 경제학
• 소분류: 행동경제학
• 연도: 2015
• 저자: (자동 추출)
• 요약: (Claude가 작성한 50자 요약)

3개월 만에 이룬 작은 기적

그 이후는 빠르고 재미있었습니다.

시스템을 조금씩 개선했습니다. 단순 PDF뿐만 아니라 엑셀, 워드, 이미지까지 처리하도록 확대했습니다. Claude의 프롬프트도 다듬었습니다. 예를 들어 “이 자료가 내 어떤 연구 분야와 관련 있는지 평가해달라”는 식의 구체적인 지시를 주었습니다.

놀랐던 점은 Claude가 저의 연구 스타일과 관심사를 점점 더 잘 이해하기 시작했다는 것입니다. 처음에는 엉뚱한 분류를 하기도 했지만, 프롬프트를 반복적으로 개선하고 피드백을 주다 보니 정확도가 95% 이상으로 올라갔습니다.

Notion 데이터베이스는 내가 원하던 그대로 완성되었습니다. 필터링, 정렬, 관계 연결 등 모든