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Home AI/테크/기어

[2026 최신] 리서치의 혁명, ‘NotebookLM 소스 라벨링’ 업데이트 및 활용 가이드

드디어 자동으로 분류하고 정리할 수 있게 되었다.

HIP by HIP
2026-04-27
in AI/테크/기어, 리뷰/가이드
Reading Time: 2 mins read
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NotebookLM 소스 라벨링

NotebookLM 소스 라벨링, 자료를 자동으로 정리해준다

이제 NotebookLM 소스 라벨링 기능으로 복잡한 수동 관리의 스트레스로부터 벗어나게 되었다. 연구를 위한 도구, NotebookLM을 사용해본 이라면 자료가 얼마나 빠르게 쌓이는지 잘 알고 있을 것이다. 특히 10개 이상의 항목이 담긴 노트북에서 이를 수동으로 관리하는 것은 많은 사용자에게 짜증을 유발하는 주요 이슈 중 하나였다. 하지만 구글은 이에 대한 해결책을 마련하였고, HIPxHIP의 필자가 직접 활용한 실전 가이드를 통해 알아보도록 하자.


NotebookLM의 자동 소스 라벨링 및 분류기능

AI 기반의 연구 도우미인 NotebookLM은 새로운 자동 소스 라벨링 및 카테고리화 기능을 론칭하였다. 이 기능은 사용자가 5개 이상의 소스를 노트북에 추가할 경우 활성화되며, 해당 자료를 자동으로 정리해준다. 이제는 ‘소스가 많아질수록 문제가 많아지는’ 상황은 더 이상 존재하지 않는다.

“이제 NotebookLM은 당신이 5개 이상의 소스를 가지고 있을 경우 소스를 자동으로 라벨링하고 분류할 수 있다.”

노트북의 콘텐츠를 읽고 관련된 소스를 자동으로 그룹화하는 이 기능은, 각각의 그룹에 대해 주제를 기반으로 라벨을 부여한다. 만약 단일 소스가 여러 주제를 다루는 경우, NotebookLM은 해당 소스에 복수의 라벨을 부여할 수 있어서 조직화의 유연성과 정확성을 유지한다.

이 기능은 정보의 무질서 속에서 원하는 자료를 찾는 데 소요되는 시간을 대폭 줄여준다. 또한 사용자는 라벨을 자유롭게 변경할 수 있으며, 이모지를 활용한 개인화도 가능하다. 만약 NotebookLM이 소스를 잘못 분류했다고 느낀다면, 사용자 스스로 새로운 라벨을 부여하여 이를 수정할 수 있다.

NotebookLM의 이러한 새로운 기능들은 현재 론칭되고 있으며, 곧 모든 사용자에게 제공될 예정이다. 구글은 NotebookLM과 Gemini의 관계를 더욱 강화하고 있으며, 이제 웹에서 모든 Gemini 사용자에게 제공되므로 보다 많은 사용자가 이를 일상적인 업무 프로세스에 결합할 수 있게 되었다.


입문자를 위한 초밀착 실전 가이드

필자가 화면에 표시한 부분을 보면서 쉽게 따라 할 수 있다.

먼저 NotebookLM에서 ‘새 노트’를 만들고 ‘새로운 소스를 검색’한다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

검색(리서치)한 소스를 좌측 소스 패널의 ‘가져오기’ 버튼을 통해 가져온다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

가져온 소스 리스트 상단 좌측에 위치한 ‘라벨링 아이콘 버튼’을 클릭한다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

아래 화면의 표시처럼 AI가 자동으로 분류하고 정리한 라벨을 확인할 수 있다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

분류된 라벨을 펼쳐서 필요한 소스만 선택적으로 활용할 수도 있다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

라벨에 마우스 커서를 올려 ‘옵션 더보기’를 통해 이름을 바꾸고 이모티콘을 추가하고 삭제까지 가능하다.

NotebookLM-user-guide-by-HIPxHIP

사용법이 어렵지 않은 간단한 기능이라고 할 수 있지만, 미래를 생각하면, 리서치에 가장 핵심적이고 필수적인 기능이라 무엇보다 중요하다. 그동안의 갈증을 해소해 주는 역대급 업데이트라 필자는 빠르게 활용하면서 편리함을 바로 체감할 수 있었다.


결론: 변화하는 연구 환경

NotebookLM의 최신 기능들은 연구 환경을 혁신적으로 변화시키고 있다. 특히 연구 자료의 관리 방식이 AI의 도움을 통해 효율적이고 편리하게 바뀌고 있으며, 이는 궁극적으로 사용자들이 더 많은 시간을 사고하고 학습하는 데 집중할 수 있도록 해준다.


필자의 단상

필자는 NotebookLM의 발전된 기능이 연구의 속도를 높이고, 결과적으로 더 깊은 사고와 학습으로 이어질 것이라고 믿는다. AI의 도입이 작업의 질을 향상시키는 요소로 작용할 것이며, 이는 결국 연구성과로 연결될 것이다. 따라서 사용자는 기술 발전을 통해 더 나은 연구 활동을 할 수 있도록 준비할 필요가 있다.

이러한 노력이 더 많은 사람들에게 도움이 되고, 보다 나은 연구 문화를 구축하는 데 기여하길 기대한다.


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참고 및 출처: Google NotebookLM
HIP

HIP

Geek Storyteller and Curator


⬆️ 구매 시 소정의 수수료를 제공받으며, 운영에 큰 도움이 됩니다. 🙏

Tags: AI ProductivityAuto-labelingNotebookLMNotebookLM 소스 라벨링구글 AI노트북LM 업데이트생산성 도구스마트 리서치자동 소스 라벨링
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