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정리 / 정의 / 보조정리형식적으로 증명 가능한 명제를 기술합니다

입력

:::theorem 수렴성
조건 X 하에서 알고리즘 A는 O(n)에 수렴한다.
:::

출력

Theorem 1 (수렴성). 조건 X 하에서 알고리즘 A는 O(n)에 수렴한다.

증명정리의 증명 과정을 기술하며, QED(□)로 마칩니다

입력

:::proof
귀류법에 의해 가정에서 모순이 발생한다.
:::

출력

Proof. 귀류법에 의해 가정에서 모순이 발생한다. □

알고리즘번호가 매겨진 의사코드(pseudocode) 단계

입력

:::algorithm 학습 절차
Input: 데이터셋 D, 파라미터 k
Output: 모델 M
1. 가중치 w 초기화
2. 각 에폭 t에 대해:
   a. 그래디언트 계산
   b. w 업데이트
3. 학습된 M 반환
:::

출력

Algorithm 1 (학습 절차).

Input: 데이터셋 D, 파라미터 k
Output: 모델 M
1. 가중치 w 초기화
2. 각 에폭 t에 대해:
  a. 그래디언트 계산
  b. w 업데이트
3. 학습된 M 반환

수식$$로 감싸면 번호가 자동 매겨집니다

입력

$$
\mathcal{L} = \sum_{i} \ell(f(x_i), y_i)
$$

출력

$$\mathcal{L} = \sum_{i} \ell(f(x_i), y_i)$$

(1)

표캡션은 표 위에 배치합니다 (학술 관례)

입력

*Table 1. 방법별 성능 비교.*
| 방법 | 정확도 | F1 |
|------|--------|-----|
| A    | 0.95   | 0.88|

출력

Table 1. 방법별 성능 비교.

방법	정확도	F1
A	0.95	0.88

그림캡션은 그림 아래에 배치합니다 (학술 관례)

입력

![시스템 구조](figures/arch.pdf)
*Fig. 1. 제안 시스템의 전체 아키텍처.*

출력

[이미지]

Fig. 1. 제안 시스템의 전체 아키텍처.

위협 모델자산, 공격자 능력, 공격 표면, 가정을 구조화합니다

입력

### Threat Model
**Assets**
- 모델 가중치, API 키
**Adversary**
- **Goal:** 안전 정렬 우회
- **Access:** black-box

출력

Threat Model
Assets - 모델 가중치, API 키
Adversary - Goal: 안전 정렬 우회 / Access: black-box

인용[cite:N]으로 번호 참조. Refs 패널에서 문헌 추가

입력

선행연구 [cite:1]에서 보인
바와 같이...

출력

선행연구 [1]에서 보인 바와 같이...

혼동 행렬분류 결과를 표 형식으로 정리합니다

입력

|  | Pred + | Pred - |
|--|--------|--------|
| Actual + | TP | FN |
| Actual - | FP | TN |

출력

	Pred +	Pred -
Actual +	TP	FN
Actual -	FP	TN

아키텍처 다이어그램Mermaid 문법으로 시스템 구조를 그립니다

입력

```mermaid
graph LR
  A[입력] --> B[처리]
  B --> C[출력]
```

출력

[입력] ---> [처리] ---> [출력]

각주 (Footnote)본문에 번호를 달고 하단에 설명을 추가합니다

입력

제로트러스트 가정은 자주 위반된다[^ot].

[^ot]: 레거시 PLC는 평면 L2 신뢰를 사용.

출력

제로트러스트 가정은 자주 위반된다¹.

레거시 PLC는 평면 L2 신뢰를 사용.

교차참조 (Cross-reference)그림/표/수식에 라벨을 달고 본문에서 참조합니다

입력

*Fig. N. 시스템 구조.*
\label{fig:arch}

그림 \ref{fig:arch}에서 보듯이...

출력

Fig. 1. 시스템 구조.
그림 Fig. 1에서 보듯이...

서브피겨 (Subfigure)여러 이미지를 (a)(b) 라벨로 나란히 배치합니다

입력

```figgrid caption="Fig.3" cols=2
![A](a.png){sub="a" cap="Baseline"}
![B](b.png){sub="b" cap="Proposed"}
```

출력

[이미지A]
(a) Baseline[이미지B]
(b) Proposed

Fig.3

이미지 크기/정렬{width=50%}로 이미지 크기를 제어합니다

입력

![설명](image.png){width=60%}
*Fig. 1. 캡션.*

출력

[60% 너비 이미지]

Fig. 1. 캡션.

타임라인 / 흐름도Mermaid로 공격 타임라인이나 프로토콜 흐름을 그립니다

입력

```mermaid
sequenceDiagram
  C->>S: Request
  A->>S: Injection
```

출력

Client --Request--> Server
Attacker --Injection--> Server

조문 매핑규제 조문과 통제항목을 매핑하는 표

입력

| 규제 | 조문 | 요구사항 | 통제항목 |
|------|------|---------|---------|
| EU AI Act | Art.6 | 고위험 분류 | ISO A.5 |

출력

규제	조문	요구사항	통제항목
EU AI Act	Art.6	고위험 분류	ISO A.5

위험 매트릭스영향도 x 발생가능성으로 위험등급을 산정합니다

출력

위험	영향(1-5)	발생(1-5)	등급	대응
데이터 유출	5	3	15(높음)	완화

단축키

1. 초록 (Abstract)

목적: 논문 전체를 150-300단어로 요약. 독자가 읽을지 결정하는 핵심.
필수 포함 (CGSRC):
- Context: 연구 배경 (1-2문장)
- Gap: 기존 연구의 한계 (1문장)
- Solution: 제안 방법 (1-2문장)
- Result: 핵심 수치 결과 (1문장, 숫자 필수)
- Contribution: 의의 (1문장)
금지: 인용, 수식, 그림 참조, "본 논문에서는"으로 시작

배경. 그러나 기존 연구는 [한계]. 본 연구는 [방법]을 제안하여 [지표]를 [수치]% 개선하였다. 이는 [의의]에 기여한다.

제안 기법은 BERT 기반 탐지기 대비 F1을 4.2%p 향상시켰다.

우리 방법이 기존보다 더 좋은 성능을 보였다.

2. 서론 (Introduction)

목적: 왜 이 연구가 필요한지, 무엇을 기여하는지 설득.
필수 구조:
- 1단락: 문제 영역 + 왜 중요한가 (실제 피해/비용 근거)
- 2단락: 기존 접근법의 한계 (구체적 gap)
- 3단락: 본 연구의 접근법 + 핵심 아이디어
- 4단락: 기여 목록 (C1, C2, C3)
- 5단락: 논문 구성 안내
금지: "중요하다"만 반복, 기여 없이 구조만 나열

기여. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같다: - C1: [새로운 기법/프레임워크] - C2: [이론적/실증적 분석] - C3: [실험을 통한 검증]

"2024년 LLM 기반 피싱 공격으로 인한 피해액은 전년 대비 340% 증가하였다 [cite:1]."

"AI 보안은 매우 중요한 분야이다."

3. 관련 연구 (Related Work)

목적: 기존 연구를 체계적으로 분류하고, 본 연구와의 차별점을 명확히.
필수 포함:
- 분류 축 설정 (방법론/가정/데이터셋/위협모델)
- 각 범주별 대표 연구 비교
- 비교표 (Table) 포함 권장
- 기존 연구의 공통 한계 -> 본 연구의 차별점
금지: "A는 ~했다. B는 ~했다." 나열식 서술, 비교 없는 요약

"기존 방어 기법은 크게 필터링 기반 [cite:2-4]과 모델 수정 기반 [cite:5-7]으로 분류된다. 전자는 우회가 용이하고, 후자는 성능 저하가 크다는 공통 한계가 있다."

"Kim [cite:1]은 ~했다. Lee [cite:2]는 ~했다. Park [cite:3]은 ~했다."

4. 위협 모델 (Threat Model)

목적: 공격자의 능력과 가정을 명확히 정의하여 연구 범위를 한정.
필수 5요소:
- 자산 (Assets): 보호 대상
- 공격자 (Adversary): 목표, 접근 수준(black/gray/white-box), 능력
- 공격 표면 (Attack Surface): 진입점
- 가정 (Assumptions): 전제 조건
- 범위 외 (Out-of-scope): 고려하지 않는 것
금지: 가정 없이 "모든 공격 고려", 비현실적 공격자 모델

"공격자는 모델 API에 블랙박스 접근이 가능하며, 쿼리 예산은 1,000회로 제한된다."

"다양한 공격자를 모두 고려한다."

5. 방법론 (Methodology)

목적: 제안 기법을 재현 가능하게 기술.
필수 포함:
- 전체 시스템 개요도 (Figure)
- 입력-처리-출력 흐름 명시
- 핵심 수식 + 직관적 설명
- 알고리즘 의사코드 (재현 가능 수준)
- 하이퍼파라미터 + 선택 근거
금지: 코드 복붙, 구현 세부사항만 나열, 설계 근거 없는 선택

:::algorithm 제안 기법 Input: [입력 데이터] Output: [출력 결과] 1. [전처리 단계] 2. [핵심 처리 단계] 3. Return [결과] :::

"$\epsilon$=0.1로 설정한 이유는 예비 실험(Appendix A)에서 정확도-프라이버시 균형이 최적이었기 때문이다."

"$\epsilon$=0.1로 설정하였다." (근거 없음)

6. 실험 및 평가 (Evaluation)

목적: 제안 기법의 효과를 객관적으로 입증.
필수 순서:
- 실험 환경: HW/SW, 데이터셋, 전처리
- 평가 지표: 정의 + 선택 근거
- 비교 대상: 최신 baseline (2년 이내)
- 주요 결과: 표 + 수치 비교
- Ablation: 각 구성요소의 기여도
- 통계 검정: mean +/- std, 반복 횟수
금지: cherry-picking, 불공정 비교, 오차범위 미표시

"동일 GPU 예산(V100 24h) 하에서 5회 반복 실험한 결과, F1 92.3 +/- 0.8로 baseline 대비 4.2%p 향상."

"우리 방법이 전반적으로 우수하다." (수치 없음)

7. 논의 (Discussion)

목적: 결과의 의미, 한계, 영향을 분석.
필수 포함:
- 한계점 2개 이상 (솔직하게)
- 실패 사례 분석 (왜 실패했는지)
- 실제 배포 시 고려사항
- 오남용 가능성 + 방지 방안
금지: 한계 회피, "향후 연구로 남긴다"로만 넘김

"위협모델 가정이 깨질 경우(물리 접근) 탐지율이 62%로 하락하며, 이는 6.3절에서 정량 분석하였다."

"한계는 있으나 전반적으로 우수하다."

8. 결론 (Conclusion)

목적: 기여를 재확인하고 향후 방향 제시.
필수 포함:
- 연구 목적 재진술 (1문장)
- 핵심 기여 요약 (C1, C2, C3)
- 주요 수치 결과 재언급
- 향후 연구 방향 (구체적)
금지: 새로운 실험 결과, 서론 복붙, "지면 관계상 생략"

"향후 연구에서는 멀티모달 입력에 대한 방어를 확장하고, 실제 SOC 환경에서의 필드 테스트를 수행할 예정이다."

"향후 더 연구할 예정이다." (비구체적)

참고문헌 작성법

필수 항목: 저자, 제목, 연도
권장 항목: 저널/학회명, 권호, 페이지, DOI
스타일별 형식:

IEEE: 저자, "제목," 학회명, pp.페이지, 연도. APA: 저자 (연도). 제목. 저널, 권(호), 페이지. 한국: 저자, "제목," 학회명, 권(호), pp.페이지, 연도.

주의: 인용한 모든 문헌은 참고문헌에, 참고문헌의 모든 항목은 본문에서 인용.

학술 문체 규칙

시제:
- 서론/배경: 현재 시제 ("~이다", "~한다")
- 방법론: 현재/과거 ("제안한다", "설계하였다")
- 실험결과: 과거 시제 ("향상되었다", "보였다")
- 결론: 현재 ("기여한다")
태: 능동태 우선, 수동태 남용 금지
종결어미: 한 편 내에서 통일 (합니다체 또는 이다체)
약어: 첫 등장 시 풀어쓰기 (예: LLM(Large Language Model))

연구질문(RQ) / 가설(H) 설계

서론 끝에서 RQ/H를 번호로 명시하세요.

RQ1: [대상]에서 [요인]이 [결과]에 미치는 영향은? H1: [요인]이 증가하면 [결과]가 [방향]으로 변한다.

규칙: RQ는 탐색형, H는 검증형으로 구분. 각 가설은 측정 가능한 변수로 작성. 방법론/평가의 지표와 1:1 매핑.

실험설계 / 표본수 / 타당도

평가 섹션 필수 4블록:
1) 설계: 통제군/비교군, 독립/종속변수
2) 표본수 근거: 파워분석 또는 선행연구 기준
3) 무작위화/블라인드 여부
4) 타당도 위협: 내부/외부/구성/결론 타당도

표본수는 효과크기 d=..., 검정력 0.8, 유의수준 0.05 기준으로 산정하였다.

통계 결과 보고 표준

필수: 검정종류, 통계량, 자유도, p값, 효과크기, 신뢰구간

t(df)=값, p=값, d=값, 95% CI [하한, 상한] F(df1, df2)=값, p=값, eta^2=값

규칙: p<.001은 허용, 그 외 p=.023처럼 소수점 3자리. 효과크기 병기 필수. 유의하지 않은 결과도 보고.

통계 해석 (과장 금지)

원칙: 통계적 유의성 != 실질적 중요성

"유의한 차이가 관찰되었다. 다만 효과크기는 중간 수준이다."

"완벽히 증명되었다", "혁신적으로 개선되었다"

규칙: 유의하지 않은 결과는 "확인하지 못했다"로 표현. 사후해석은 탐색 결과로 명시.

연구윤리 / IRB / 데이터 고지

인간 대상/민감 데이터 포함 시 필수:
- IRB 승인번호 또는 면제 사유
- 개인정보 비식별화 절차
- 데이터 라이선스/약관 준수
- 이해상충(COI) 선언
- 연구비 지원 및 기여도(CRediT) 공개

본 연구는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 받았으며, 개인정보는 비식별화 후 분석하였다.

리뷰어 예상 질문 TOP 5

Q1. 무엇이 새로운가? -> 기여 목록에 수치로 답변
Q2. 왜 지금 중요한가? -> 실제 위협/피해 사례 포함
Q3. 재현 가능한가? -> 코드/데이터/환경 명시
Q4. 공정한 비교인가? -> 동일 조건 baseline
Q5. 한계를 인지했는가? -> 실패 케이스 분석

재현성 패키지 작성법

6항목 고정 순서:
1) 데이터 출처/라이선스/접근일
2) 전처리 단계(결측치, 이상치, 제외 기준)
3) 실험 환경(OS, GPU, 라이브러리 버전)
4) 하이퍼파라미터/시드값
5) 실행 명령(학습/평가/재현)
6) 산출물 위치(모델, 로그, 표, 그림)

표/그림 캡션 작성 규칙

캡션 = "무엇을 + 어떤 조건에서 + 어떤 지표로"
- 표: 변수 정의 + 단위 + 표본수(n)
- 그림: 비교 대상 + 실험 조건 + 핵심 해석
- 축: 단위 필수 (%, ms, MB)
- 오차막대: SD 또는 95% CI 명시
- 흑백 인쇄 대비: 패턴/마커 병행

"결과 그래프", "성능 비교" (의미 없는 캡션)

양식 선택

상단 드롭다운에서 양식을 선택하면 해당 학회/저널의 논문 구조가 자동 삽입됩니다.
AI/ML: NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI
보안: CCS, NDSS, IEEE S&P, USENIX
저널: TDSC, TIFS, 정보보호학회논문지
학위: 박사학위논문(국/영문)
법/정책: 법학, 컴플라이언스, 거버넌스, 정책

저장 / 불러오기 / 잠금

저장: GitHub repo에 _drafts/사용자명/제목.md로 저장
불러오기: 저장된 문서 목록에서 선택
자동 저장: 30초마다 자동 (변경 감지)
잠금: 저자만 잠금/해제 가능, 잠긴 문서는 다른 사용자 편집 불가

내보내기 (Export)

Markdown (.md): CMS에 발행 또는 .md 다운로드
LaTeX (.tex): IEEEtran/acmart/article 클래스 선택, .tex 다운로드
발표자료 (.pptx): 슬라이드 자동 생성, AICRA 브랜딩

초록 자동 생성

본문 섹션에서 핵심 문장을 추출하여 구조화 초록을 생성합니다.
배경/목적/방법/결과/결론 5개 필드 + 실시간 미리보기
복사, 인쇄, 국영문 이중 초록 지원

참고문헌 검색 + 자동 포맷

검색: Semantic Scholar API / CrossRef / Google Scholar
국내 DB: RISS, KCI, DBpia, KISS, ScienceON
자동 포맷: 저자/제목/저널/연도 입력 -> IEEE/APA/Chicago/Vancouver/한국학술지 스타일 자동 생성
가이드: 스타일별 예시 + 필수 항목 안내

저자 관리

주저자(1저자): Collaborator 드롭다운
공동저자(2,3저자): 드롭다운 추가
교신저자: 복수 선택 가능 (미리보기에 † 표시)
외부 저자: 수동 입력 (편집권한 없음)
저자 정보: GitHub ID에 실명/소속/이메일 매핑
교신저자 이메일: 저자 정보에서 이메일 입력시 미리보기에 자동 표시

단축키

투고 옵션

논문 유형: 소논문/학술지/학회/학술대회
표지: 체크 시 표지 페이지 삽입
커버레터: 투고 시 편집장에게 보내는 편지
영문 초록: 국문 초록 뒤에 영문 초록 추가

심사 대응 (리비전)

심사의견 대응은 코멘트-수정위치-답변 3열로 관리하세요.
1) 심사의견 원문 붙여넣기
2) 수정된 섹션/문단 위치 기록
3) 수정 전/후 차이 1문장 요약
4) "수정 완료/부분 반영/미반영" 상태 표시

의견: ... 조치: ...로 수정 수정 위치: 4.2절, 2번째 문단 답변: 소중한 지적 감사드립니다.

제출 전 최종 체크리스트

내보내기 직전 순서대로 점검:
- 초록/결론 수치가 본문 표/그림과 일치
- 모든 그림/표가 본문에서 최소 1회 참조
- 약어 첫 등장 시 풀네임 표기 완료
- 참고문헌 누락/중복/형식 오류 없음
- 저자명/소속/교신저자 정보 최신
- 투고 양식(블라인드 여부) 재확인
- 파일명 규칙 준수
검증 버튼으로 자동 점검 후 내보내기

협업 워크플로우

권장 순서:
1) 1저자: 양식 선택 + 초안 작성
2) 저장 + 잠금
3) 공동저자: 불러오기 -> 담당 섹션 편집
4) 저장 (1저자가 잠금 해제 후)
5) 교신저자: 검증 + 최종 검토
6) 내보내기 + 투고
주의: 동시 편집 시 충돌 발생. 한 번에 한 사람씩 편집하고 잠금 활용.

TeX 내보내기 주의사항

손실 가능: HTML 스타일, Mermaid, 커스텀 문법
수동 점검:
- 그림 경로 + 확장자 대소문자
- 표 폭 초과 여부
- 수식 번호/참조 일치
- 참고문헌 키 충돌
권장: .tex 생성 후 1회 컴파일, 경고 로그 확인 후 제출

검토자(리뷰어) 기능

심사 체크리스트: 심사 버튼 -> 8항목(독창성, 방법론, 명확성, 참고문헌, 재현성, 윤리, 작성품질, 그림/표) 평가 + 심사의견(승인/수정/불가)
인라인 코멘트: 미리보기에서 문단 클릭 -> 7종 카테고리(코멘트/수정제안/질문/오류/오타/참고문헌누락/불명확) 선택
수정 제안 수락: 리뷰 확인 -> 수락 클릭시 본문에 자동 반영 (fuzzy match)
리뷰 내보내기: 심사 패널 하단 -> .txt 파일로 체크리스트+의견+메타데이터 내보내기

신규 기능 (v2)

벤뉴 규격 체크: 규격 버튼 -> IEEE/ACM/NeurIPS/KCI별 페이지수, 참고문헌 수, 필수 섹션 자동 점검
BibTeX 가져오기: 참고문헌 패널 하단 -> .bib 파일 업로드시 자동 파싱 + refs 등록
교차참조: \label{'{'}fig:arch{'}'}로 라벨 지정, \ref{'{'}fig:arch{'}'}로 참조 -> 클릭 가능한 앵커
그림/표 자동 번호: *Fig. N. / *Table N. -> Fig. 1, Table 1 순차 부여
DOCX 내보내기: 내보내기 -> Word (.docx) -> 학술 스타일 Word 문서 생성
검색/치환: Ctrl+H -> 정규식/대소문자 지원, 전체 치환 (Undo 가능)
스냅샷 이력: 5분마다 자동 저장, 이력 버튼으로 이전 버전 복원
초보자 모드: 간편 버튼 -> 핵심 6개 버튼만 표시
미저장 경고: 저장하지 않고 페이지 떠날 때 경고
스크롤 동기화: 에디터-미리보기 양방향 스크롤 자동 연동
목차 자동 생성: 미리보기 상단에 클릭 가능한 목차
워드카운트 목표: 상태바에서 목표 단어수 설정 -> 진행률 바
인용 hover 팝오버: [N] 위에 마우스를 올리면 참고문헌 전체 내용 표시
각주 양방향 링크: 본문 각주 번호 클릭->각주 위치, 화살표->원문 위치로 이동
DOI 자동 링크: 참고문헌의 DOI가 자동으로 클릭 가능한 링크로 변환
코드 구문 강조: Python/JS/C 등 코드 블록 자동 색상 하이라이트 (highlight.js)
인용 순서 정렬: 미리보기 도구 -> 정렬 버튼으로 본문 등장순 재정렬
미리보기 확대/축소: +/- 버튼으로 50%~200% 조절
그림/표 목록: LOF 버튼으로 전체 그림/표 캡션 목록 표시
부록 번호: ## Appendix 이후 섹션이 A, B, C로 자동 번호
인쇄 1단/2단: 드롭다운으로 1단(기본) 또는 2단(IEEE) 인쇄 선택
이미지 드래그앤드롭: 이미지 파일을 에디터로 드래그하면 자동 삽입
저자 소속: 메타데이터에 소속 입력시 미리보기에 이탤릭으로 표시
저자 이름 매핑: GitHub ID가 저자 정보에서 매핑한 실명으로 표시
샘플 논문: 5편의 AI 보안 논문을 불러와 전 기능 테스트 가능
데이터셋 검색: 참고문헌 패널에서 AI/보안 데이터셋 검색 + 클릭으로 삽입. 51개 로컬 카탈로그 + Papers With Code + HuggingFace 실시간 검색
데이터셋 도메인 필터: LLM/Adversarial/Malware/IDS/Code/Vuln 카테고리 버튼으로 빠른 필터링
관련 논문 추천: 키워드/초록 기반으로 Semantic Scholar API가 관련 논문을 자동 추천. 클릭시 참고문헌 자동 등록
참고문헌 기반 추천: 이미 등록된 참고문헌을 기반으로 유사 논문 탐색
Evidence Layer: 참고문헌 패널 상단에 증거 제안 카드 자동 표시. 키워드 기반으로 papers.json+datasets.json에서 매칭. 증거 갭 4규칙 자동 탐지 (데이터셋 미사용, 인용 없는 주장, 참고문헌 부족, Related Work 없음)
블라인드 모드: Anonymous 체크박스 -> 미리보기/내보내기에서 저자 정보 완전 숨김. Double-blind 학회 (S&P/CCS/NeurIPS) 필수
익명화 린터: 본문/초록/참고문헌에서 저자명/소속/셀프인용/URL/ORCID/감사의글 자동 감지
투고 프리플라이트: IEEE S&P/CCS/NeurIPS/TDSC/TIFS 학회별 체크리스트 (페이지/참고문헌/필수섹션/윤리/블라인드)
CRediT 기여도: 14역할 저자 기여도 체크박스 -> Author Contribution Statement 자동 생성
실험 차트: 막대차트/선차트 (Mermaid xychart-beta) 삽입 버튼
인용 스타일: [N] 번호 또는 (Author, Year) 스타일 전환
커맨드 팔레트: Ctrl+P -> 명령어 직접 입력 (save, diagnose, blind, dataset 등)
툴바 접이식: 카테고리 라벨 클릭시 해당 버튼 그룹 접기/펼치기
본문+부록 분리: 내보내기 -> 본문과 Appendix를 별도 파일로 분리
튜토리얼 기본/고급: 기본(Ch.1-9 작성 기초) / 고급(Ch.10-13 도구+투고) / 역할별 선택 가능
데이터셋 리포 저장: 데이터셋 워크스페이스에서 "리포지터리에 저장" 클릭 -> GitHub에 사용 기록 저장
DOCX 수식: Word 네이티브 수식 객체로 내보내기 (KaTeX->OMML 변환)
Mermaid->TikZ: LaTeX 내보내기 시 flowchart가 자동으로 TikZ 코드로 변환

단축키

문제 해결

저장 실패: 네트워크 확인 -> 자동 재시도(2회). 여전히 실패시 '다른이름저장'
충돌 발생: 덮어쓰기/새로 불러오기/사본 저장 선택
미리보기 깨짐: 닫는 기호($, :::) 누락 확인
인용 번호 불일치: 검증 버튼으로 정합성 확인
이미지 안 보임: 경로/확장자/대소문자 확인
각주 안 됨: Alt+N 사용 (Ctrl+Shift+F는 충돌)
대용량 느림: 30,000자 이상시 자동으로 섹션 캐시 모드 적용

0자 0단어 섹션:0 수식:0 참고:0 ~0쪽

접근 권한 확인 중...

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