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6. Workflow Lifecycle: 지식 정리 루틴 자동 최적화

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Process Mining → DAG 생성 → 실행 → 자가개선 Closed-Loop로 개인 지식 관리 워크플로우 자동 최적화

시나리오: PKM 워크플로우 자동 최적화​

As-Is: 수동 PKM 루틴​

To-Be: ONESHIM Workflow Lifecycle​

📄 PKM 루틴 DAG YAML 예시​

# pkm-daily-routine.yaml
apiVersion: oneshim/v1
kind: Workflow
metadata:
  name: personal-knowledge-routine
  version: 3.1.0
  owner: user_profile
  learning_style: visual_learner  # AI가 파악한 학습 스타일

spec:
  triggers:
    - type: event
      source: browser.article_saved
    - type: event
      source: kindle.highlight_created
    - type: schedule
      cron: "0 9 * * *"    # 아침 복습
    - type: schedule
      cron: "0 21 * * *"   # 저녁 정리

  steps:
    # === 정보 캡처 트리거 시 ===
    - id: capture_content
      name: 콘텐츠 캡처
      handler: capture.extract_content
      trigger_only: [browser.article_saved, kindle.highlight_created]

    - id: auto_tag
      name: 자동 태그 생성
      handler: ai_intelligence.generate_tags
      depends_on:
        - capture_content
      config:
        # 🔄 자가개선으로 학습된 태그 선호도
        preferred_tags:
          - productivity
          - ai
          - knowledge_management
        max_tags: 5  # AI 조정: 3 → 5

    - id: find_connections
      name: 연결 탐색
      handler: knowledge_graph.find_related_notes
      depends_on:
        - auto_tag
      config:
        min_similarity: 0.6   # AI 조정: 0.7 → 0.6
        max_suggestions: 5

    - id: suggest_links
      name: 링크 제안
      handler: notification.suggest_bidirectional_links
      depends_on:
        - find_connections

    # === 아침 복습 루틴 ===
    - id: morning_review
      name: 아침 복습
      trigger_only: [schedule.morning]
      handler: spaced_repetition.get_due_cards

    - id: show_flashcards
      name: 플래시카드 표시
      handler: ui.show_review_cards
      depends_on:
        - morning_review
      config:
        # 🔄 자가개선으로 조정된 복습량
        max_cards: 10         # AI 조정: 20 → 10 (완료율 기반)
        time_limit: 10min

    # === 저녁 정리 루틴 ===
    - id: daily_summary
      name: 일일 요약
      trigger_only: [schedule.evening]
      handler: ai_intelligence.generate_daily_summary

    - id: orphan_notes_check
      name: 고아 노트 체크
      handler: knowledge_graph.find_orphan_notes
      depends_on:
        - daily_summary

    - id: suggest_weekly_review
      name: 주간 복습 제안
      handler: notification.suggest_review_topics
      depends_on:
        - daily_summary
      condition: "{{ day_of_week == 'Sunday' }}"

  self_improvement:
    enabled: true
    min_executions: 30  # 30일 데이터
    metrics:
      - note_utilization_rate
      - link_density
      - review_completion_rate
      - knowledge_retention_score

자가개선 시나리오: 복습 완료율 향상​

Before vs After​

항목기존 (수동)ONESHIM (자동)개선율
복습 완료율40%85%+113%
노트 활용률10%65%+550%
연결 밀도1.2 links/note4.8 links/note+300%
고아 노트 비율60%15%-75%
지식 유지율20% (1개월 후)70%+250%

PKM 자가개선 항목​

개선 유형설명예상 효과
복습 최적화개인 패턴에 맞춘 복습량/시간 조정완료율 2배↑
태그 학습자주 사용하는 태그 우선 제안태깅 시간 80%↓
연결 임계값개인 선호에 맞춘 유사도 조정관련 노트 발견↑
알림 타이밍집중 시간대에 알림 최소화방해 감소
콘텐츠 유형선호 형식(글/영상/오디오) 학습캡처 효율↑

관련 문서​

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