안녕하세요. 내일은 1/2주차 과제 마감 그리고 2주차 온라인 세션이 있는 날이에요.
스터디 준비는 잘 되어가고 계신가요?
저는 연휴동안 여행을 다녀왔는데, 시간이 여유롭지가 않더라고요. 그동안 짬짬이 해둔 분량 그리고 어제 오늘 바짝 공부해서 1, 2주차 과제를 방금 제출하고 왔어요. 몰아서 하지 말고 꾸준히 공부하시면 좋겠다고 말한 당사자치곤 막상 하는 게 좀 그렇긴 하죠? 쩝…
방금 멘토 페이지에서 과제 제출한 분들을 확인해봤는데요, 20명 중에 5명이 1주차 과제를, 저 포함 2명이 2주차 과제를 제출해주셨어요. 이미 과제를 하고 계신 분도 있을 거고, 이런저런 이유로 고민 중인 분들도 있을 거라고 생각해요. 어느 쪽이든 뭔가 액션 취하는 데 도움 될 만한 내용을 몇 자 적어봤어요.
과제 제출 + 참여 고민 중인 분들
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1주차 듣고 ‘벌써 이정도면 나중에 많이 어렵지 않을까?’ 싶으신 분들이 많을 것 같아요
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처음 스터디 개설할 때 목표가 ‘DB 딥다이브’도 있지만, ‘난이도 있는 학습을 포기하지 않고 긴 호흡으로 끌고가는’ 경험을 만들어보자는 것도 있었어요
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결국 성장하는 데는 후자가 핵심이니까요
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과제 마감 기한은 스터디 시작 전, 그러니까 6일 오후 8시 59분까지에요
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오늘 절반 정도 공부하시고, 내일 시간 내셔서 나머지 끝내면 충분히 할 수 있는 분량이라고 봐요
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잘 생각해보시고, 결정해보셔요
과제 제출 아직 시작 안한 분들
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1주차, 2주차 과제를 지금 몰아서 공부하기엔 조금 빠듯할 수도 있어요
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일단 2주차 먼저 공부하시고, 제출하는 걸 추천드려요. 그리고 여유 나면 1주차 진행하는 식으로 해보세요.
과제 수행 중인 분들
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내용이 생각보다 어려우실 거라고 생각해요
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시간이 한정되어 있기 때문에, BFS로 러프하게 공부하고 (이런 게 있구나) → 기한 맞춰서 제출해보시는 것도 좋아요
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이해 안가는 부분은 마킹해두었다가 추가로 공부하고, 마감 이후 나중에 커밋하시더라도 제출엔 문제 없어요
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제가 이번에 제출한 2주차 과제 WIL을 첨부해드려요. (과제 길이 약 11000자 정도)
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엄청 친절하게 설명이 되어있진 않지만 참고하시는 데는 문제가 없을 거에요
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OT 때 GPT 적극적으로 활용하시면 좋다고 하셨던 거 기억하시나요?
제가 학습할 때 쓰고 있는 프롬프트 공유해드려요.
# Database Internals 번역 및 해설 가이드라인
## 목표
- 1) 첨부된 도서의 문단을 정확히 번역한다.
- 2) 각 문단의 핵심 개념을 이해하기 쉽게 설명하는 것을 목표로 한다.
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## 번역 범위
- 번역 대상은 사용자가 제시한 **‘번역 문단 시작 문장’부터 다음 문단까지**로 한다.
- ‘번역 문단 시작 문장’은 원문 혹은 한국어 번역 문장으로 주어진다.
- 후자의 경우 이에 대응하는 **영문 원문 문단 전체**를 번역 대상으로 한다.
- 문단의 기준은 **다음 개행이 발생하기 전까지**로 간주한다.
- 번역 문단 시작 문장 : It is also possible to use a hybrid approach and store...
## 번역 기준
1. **원문 문장 순서를 유지하고, 누락 없이 번역**할 것
2. **직역 우선**으로 하며, 축약, 의역, 재배치하지 않음
3. **번역은 인용, 볼드 없이 평문**으로 제공
4. **번역 내용은 개행 없이 출력**할 것
5. 번역 섹션 말투는 **종결형(합니다, 됩니다 등)**을 유지
6. 원문 내용도 출력할 것
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## 설명(해설) 기준
1. 설명은 번역과 **명확히 구분하여 따로 작성**
3. 다음 항목들을 중심으로 구성:
- 문단 내용을 이해하기 쉽게 풀어서 리스트 형태로 설명
- 등장하는 전문 용어, 구조 등에 부연 설명
- 실생활 예시 또는 비유 제공
- 복잡한 개념은 단계적으로 분해하여 설명
- 필요한 경우 전공자 기준의 배경지식 보강
Markdown
복사
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저는 claude와 chatgpt, notebooklm 세 도구를 모두 써봤는데요, 이중에서는 GPT-4o의 만족도가 가장 높았어요.
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claude sonnet 3.7 (+ deep thinking)
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설명이 딱딱하다는 느낌을 받았고, 예시도 그렇게 와닿지 않았어요
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추가 부연 설명 역시도 그닥이었어요
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notebooklm
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직접 원문 위치를 확인할 수 있다는 장점이 있지만, 역시 설명의 퀄리티가 아쉬웠어요.
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다만 원문 PDF를 전부 첨부 가능하다는 장점이 있어요
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chatgpt
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4o가 전반적으로 가장 좋았어요.
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신기하게도 o4-mini나 sonnet 3.7 thinking 같은 사고 모델의 응답 품질이 더 별로였어요.
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chatgpt, claude project 기능 써보시고, pdf 있다면 챕터 단위로 잘라서 첨부파일로 넣으시는 거 추천드려요
++ 2주차에서는 컬럼 / 로우 지향 DBMS, 인덱스, 스토리지 엔진 핵심 속성 3가지가 등장하는데요, 이 중에 ‘인덱스’ 파트는 나중에 기디비에서도 중요하게 등장하는 부분이에요. 학습하실 때 더 꼼꼼하게 보시면 좋을 듯 해요