코딩 인터뷰 중 “접근 방식을 설명해 보세요”라는 질문에 머릿속이 하얘진 경험, 누구나 있을 겁니다. 문제를 풀 순 있는데 왜 막히는지, 어떻게 설명해야 할지 모르겠는 순간 말이죠. 만약 인터뷰 문제를 업로드하면 팟캐스트 설명, 마인드맵, 플래시카드, 퀴즈까지 자동으로 만들어주는 도구가 있다면? 구글의 NotebookLM이 바로 그런 일을 합니다.

데이터 과학자이자 StrataScratch 창업자인 Nate Rosidi가 Meta의 실제 코딩 인터뷰 문제를 NotebookLM으로 학습하는 전 과정을 공개했습니다. 하나의 문제를 오디오, 비디오, 마인드맵, 리포트, 플래시카드, 퀴즈로 변환해 다각도로 이해하는 방법을 보여주죠.

출처: Using NotebookLM to Tackle Tough Questions: Interview Smarter, Not Harder – KDnuggets

하나의 문제, 6가지 학습 형식

NotebookLM의 핵심은 같은 콘텐츠를 여러 형식으로 재가공한다는 점입니다. Rosidi는 Meta의 ‘추천 시스템’ 문제와 Python 솔루션을 NotebookLM에 업로드한 뒤, 6가지 학습 도구를 모두 실험했습니다.

오디오 오버뷰는 두 명의 AI 진행자가 문제를 토론하는 팟캐스트를 생성합니다. 단순 낭독이 아니라 “이 접근법의 시간 복잡도는 어떻게 될까요?” 같은 질문을 던지고 답하는 자연스러운 대화죠. 더 놀라운 건 2024년 12월 추가된 ‘대화 참여’ 기능입니다. 팟캐스트를 듣다가 궁금한 점이 생기면 실시간으로 질문할 수 있어요. “좀 더 쉽게 설명해 주세요”라고 말하면 AI 진행자가 다른 방식으로 풀어서 설명합니다.

비디오 오버뷰는 6분짜리 영상을 만들어냅니다. 단계별 코드 설명뿐 아니라 추천 시스템의 개념적 배경까지 짚어주죠. 화면에 보이는 내용을 단순 반복하는 게 아니라 “왜 이 데이터를 먼저 병합해야 하는가”처럼 원리를 깊이 파고듭니다.

마인드맵은 문제의 전체 구조를 한눈에 보여줍니다. 추천 목표가 최상단에 있고, 필요한 데이터셋이 중간에, 솔루션 단계가 하단에 배치되죠. 특정 노드를 클릭하면 해당 단계의 세부 설명이 펼쳐집니다. 복잡한 알고리즘의 흐름을 시각화하는 데 특히 유용합니다.

리포트는 문제 풀이 과정을 문서화합니다. “Problem Walkthrough” 옵션을 선택하면 단계별 설명과 함께 각 코드 블록이 왜 필요한지 논리적으로 정리된 문서가 생성됩니다. 면접 전날 리뷰하기 좋은 형식이에요.

플래시카드는 핵심 개념을 Q&A 형식으로 추출합니다. “이 코드에서 left_join을 사용한 이유는?”같은 질문과 답변이 자동 생성되죠. 답을 모르겠으면 “Explain” 버튼을 누르면 Gemini 모델이 자세한 설명을 덧붙입니다.

퀴즈는 실제 시험처럼 객관식 문제를 만들어냅니다. 힌트 기능도 있고, 틀린 문제는 즉시 해설을 볼 수 있어요. 능동적으로 복습하고 싶을 때 효과적입니다.

단순 요약을 넘어선 학습 시스템

NotebookLM의 진짜 강점은 단순 요약이 아니라 학습 방식 자체를 바꾼다는 점입니다. 같은 내용을 여러 감각으로 접근하면서 이해가 깊어지는 거죠. 출퇴근 중엔 팟캐스트로 듣고, 집에선 비디오로 보고, 잠들기 전엔 플래시카드로 복습하는 식입니다.

2025년 10월 업데이트는 이런 학습 경험을 더욱 강화했습니다. 컨텍스트 윈도우가 8배 커지고(100만 토큰), 대화 기억력이 6배 늘어나면서 더 긴 코드도 한 번에 분석할 수 있게 됐어요. 무엇보다 ‘맞춤형 목표 설정’ 기능이 추가됐습니다. “나를 박사과정 학생처럼 대하고, 모든 가정을 엄격하게 도전하세요”라고 설정하면 NotebookLM이 논리적 허점을 찾아내고 날카로운 질문을 던집니다. “마케팅 전략가처럼 행동하세요”라고 하면 즉각 실행 가능한 액션 플랜을 제시하죠.

Rosidi는 이렇게 말합니다. “기술 인터뷰 준비는 문제를 많이 푸는 게 아니라 깊이 이해하고, 명확히 시각화하고, 자신 있게 설명하는 겁니다.” NotebookLM은 이 세 가지를 모두 돕는 시스템이에요.

학습 도구의 새로운 기준

NotebookLM의 등장은 “AI가 공부를 대신해준다”가 아니라 “AI와 함께 더 효율적으로 공부한다”는 방향을 보여줍니다. 코딩 인터뷰뿐 아니라 논문 리뷰, 업무 문서 분석, 새로운 기술 학습 등 어떤 자료든 비슷한 방식으로 활용할 수 있죠.

무료 버전도 충분히 강력하지만, 더 많은 노트북과 오디오 오버뷰가 필요하다면 NotebookLM Plus 구독도 고려할 만합니다. 팀 공유 기능과 기업급 보안도 제공하니까요.

다음번에 어려운 인터뷰 문제를 만나면 당황하지 마세요. 업로드하고, 탐색하고, 마스터하면 됩니다.

참고자료:

• NotebookLM announces NotebookLM Plus and other new features – Google Blog
• NotebookLM adds custom goals, upgrades performance – Google Blog

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