FlashCardify 소개
공부한 모든 것을 잊어버리는 데 지친 AI 연구자가 만들었습니다.
Gurkan Soykan
AI 연구자 & 소프트웨어 엔지니어
박사과정, 바헤닝언 대학교 · 석사, 코치 대학교
저는 문제가 있어서 FlashCardify를 만들었습니다: 끊임없이 읽고 있었지만(논문, 교과서, 온라인 강좌) 거의 아무것도 기억하지 못했습니다. 과학은 명확했고(에빙하우스 망각 곡선은 1885년부터 기록되어 있었습니다), 하지만 사용 가능한 도구들은 너무 많은 수작업이 필요하거나 제 실제 학습 방식에 맞지 않았습니다.
AI 연구자로서 저는 더 나은 것을 만들 수 있는 배경을 가지고 있었습니다. FlashCardify는 대규모 언어 모델을 사용하여 모든 소스(텍스트, PDF, YouTube 동영상, 이미지, 오디오)에서 핵심 개념을 추출하고, 간격 반복을 사용하여 적절한 시점에 적절한 카드를 학습할 수 있도록 복습을 예약합니다.
제 배경은 머신러닝과 자연어 처리(NLP)입니다. 코치 대학교 석사 과정에서 멀티모달 AI(비전과 언어의 결합)를 연구했으며, 이는 FlashCardify가 이미지와 구조화된 콘텐츠를 처리하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다. 바헤닝언 대학교에서의 박사 연구는 적응형 AI 시스템에 초점을 맞추고 있으며, 동일한 개인화 원칙이 FlashCardify의 간격 반복 엔진에 적용되어 있습니다.
미션
기억의 과학을 모든 사람이 이용할 수 있도록 합니다. 간격 반복은 수백 건의 연구를 통해 벼락치기에 비해 장기 기억 유지를 50~60% 향상시키는 것으로 입증되었지만, 대부분의 사람들은 이를 들어본 적조차 없고, 이를 제대로 구현한 도구를 사용해 본 적은 더더욱 없습니다.
FlashCardify는 마찰을 제거합니다: 직접 카드를 작성하거나, 일정을 관리하거나, 알고리즘을 이해할 필요가 없습니다. 콘텐츠만 제공하면 됩니다: 강의 녹음, 챕터 사진, YouTube 동영상. 나머지는 앱이 처리합니다.
작동 방식
AI 생성
대규모 언어 모델이 모든 콘텐츠 유형에서 핵심 개념을 추출하고 질문-답변 쌍을 생성합니다.
간격 반복
에빙하우스 망각 곡선을 기반으로 복습이 예약됩니다. 성공적인 회상마다 다음 간격이 연장됩니다.
멀티모달 입력
텍스트, PDF, YouTube, 이미지(OCR), 오디오(전사) 모두 지원되는 소스입니다.
개인화
난이도, 언어, 카드 길이, 복습 빈도가 사용자의 선호도와 성과에 맞게 조정됩니다.
배운 것을 더 많이 기억할 준비가 되셨나요?