[꿀팁] GPT Canvas에서 LaTeX 수식 랜더링 문제 및 해결 방법

서쿠·2025년 1월 28일

(복습) GPT Canvas란?

참고 링크: https://velog.io/@euisuk-chung/Day-4-Improvements-in-Canvas

캔버스(Canvas)는 2024년 12days of OpenAI에 ChatGPT에 통합된 혁신적인 협업 도구로, 글쓰기, 코딩, 창작 작업을 더욱 직관적이고 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.

사용자는 캔버스를 통해 실시간으로 문서를 편집하고, ChatGPT와 상호작용하며 텍스트와 코드를 발전시킬 수 있습니다.
Python 실행 통합 기능을 통해 코드를 직접 실행하고 디버깅할 수 있으며, 맞춤형 GPT와 연계하여 특정 작업을 더욱 효과적으로 수행할 수도 있습니다.

이러한 기능을 통해 캔버스는 창의적인 아이디어를 구체화하고, 협업을 강화하는 강력한 도구로 자리 잡고 있습니다.

문제 개요

GPT Canvas는 강력한 문서 작성 도구이지만, 현재 LaTeX 수식 랜더링과 관련하여 몇 가지 문제를 안고 있습니다.

💌 OpenAI Community reference

https://community.openai.com/t/canvas-bot-unable-to-render-latex/1077557/2

https://community.openai.com/t/canvas-for-latex-formatted-math-texts/983018/4

예시로 한번 만들어서 보여드리겠습니다.

아래는 제가 직접 작성한 마크다운을 캔버스로 제작했을 때 렌더링 결과입니다.

보시면 각각 색칠된 부분이 사라진 것을 확인할 수 있습니다.

특히 다음과 같은 버그가 존재합니다:

수식이 올바르게 표시되지 않음:
- LaTeX 문법을 사용하여 입력한 수식이 캔버스 내에서 제대로 랜더링되지 않음.
수식이 손상되거나 사라짐:
- LaTeX 수식을 포함한 텍스트를 작성하면 캔버스에서 수식이 손실되거나, 이상한 형태로 변형됨.
편집 과정에서 수식이 깨짐:
- 일부 경우 수식을 포함한 문서를 다시 불러오면 수식이 손상되거나 공백으로 표시됨.
복잡한 수식의 손실 위험:
- 다단 수식 또는 긴 수식의 경우 더 큰 문제를 야기할 가능성이 높음.
다른 텍스트 요소와 충돌 발생:
- 수식과 텍스트가 함께 포함된 경우 레이아웃이 깨지거나 이상한 기호가 추가됨.

이 문제는 수식을 활용한 문서를 작성하려는 사용자(바로 저)에게 큰 불편을 초래하며, 해결 방법이 필요하다고 항상 느꼈고, 이번 기회에 찾아보았습니다.

(참고) \[ \]와 의 역할 및 차이점

Q . 먼저 \[ \]와 는 무엇인가?

markdown latext를 표기하는데 왜 $ 또는 $$ 표기를 쓰지 않는가를 알아봤습니다.

\[ \]와 는 LaTeX 수식을 표현하는 문법 중 하나로, MathJax 및 KaTeX과 같은 웹 기반 렌더링 엔진에서 주로 사용됩니다. 이는 HTML 환경에서 수식을 렌더링하는 데 자주 활용됩니다.

MathJax:
- LaTeX, AsciiMath, MathML을 지원하는 오픈소스 수식 렌더링 엔진으로, 웹사이트에서 복잡한 수식을 정밀하게 표시할 수 있도록 도와줍니다.
- MathJax는 느리지만 높은 호환성을 가집니다.
  
  Image Source : https://i0.wp.com/science-log.com/wp/wp-content/uploads/2018/07/mathjax.jpg
KaTeX:
- Facebook에서 개발한 빠르고 가벼운 LaTeX 렌더러로, MathJax보다 성능이 우수하지만 일부 LaTeX 명령어는 지원하지 않습니다.
- KaTeX은 빠른 로딩이 필요한 환경에서 많이 사용됩니다.
  
  Image Source : https://github.com/KaTeX/KaTeX

1. \[ \] 와 의 역할

\[ ... \] : 블록 수식(block equation)을 표시할 때 사용합니다.
- 이는 LaTeX에서 $$ ... $$와 같은 역할을 합니다.
$...$ : 인라인 수식(inline equation)을 표시할 때 사용합니다.
- 이는 LaTeX의 $ ... $ 와 동일한 역할을 합니다.

2. 표준 LaTeX 문법과의 차이점

원래 전통적인 LaTeX 문법에서는 블록 수식을 위해 $$ ... $$을 사용하지만, MathJax 및 KaTeX 기반에서는 \[ ... \]도 지원합니다.
$ ... $ 또한 LaTeX에서 $ ... $ 와 동일한 역할을 하며, HTML 환경에서 인라인 수식을 표현하는 데 적합합니다.

3. 어떤 문법을 사용해야 할까?

전통적인 LaTeX 문서를 작성할 때:
- $$ ... $$ (블록 수식)
- $ ... $ (인라인 수식)
웹 기반 LaTeX 렌더링 환경(MathJax, KaTeX 등)을 사용할 때:
- \[ ... \] (블록 수식)
- $ ... $ (인라인 수식)

따라서, 위 이미지에서 본 \[ ... \]와 $ ... $는 GPT가 웹 환경에서 보다 안정적으로 수식을 표현하기 위해 사용하는 문법입니다. 🚀

그러나, 이러한 방식이 웹 환경에서 제대로 적용되지 않을 경우, 수식이 공란으로 표시되거나 일부 요소가 누락될 수 있습니다.

실제로 캔버스 상에 수식이 들어가면 위와 같이 랜더링 실패로 누락되어 나오는 것을 확인 할 수 있습니다.

해결 방법: LaTeX 수식 대체 기호 사용

현재로서는 GPT Canvas가 LaTeX 수식을 정상적으로 랜더링할 수 있도록 하는 공식적인 해결책이 없지만, 다음과 같은 임시 방안을 활용하면 문제를 회피할 수 있습니다.

아래 커뮤니티 답변을 참고했습니다:

링크: https://community.openai.com/t/canvas-for-latex-formatted-math-texts/983018

해당 커뮤니티에서는 다음과 같이 해결방법은 제안합니다:

1. 수식 입력 시 달러 기호($) 대신 해시 기호(#) 사용 (커뮤니티 의견)

GPT Canvas에서 수식을 작성할 때, LaTeX 수식에서 사용하는 $ 기호를 # 기호로 대체하여 입력합니다.

이를 통해 수식이 변형되거나 손실되는 문제를 방지할 수 있습니다.

예제

인라인 수식:
$E = mc^2$ → #E = mc^2#
디스플레이 수식(다단 수식):

  $$
  y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \varepsilon
  $$

  →

  ##
  y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \varepsilon
  ##

이렇게 처리하고 나고 난 뒤에 대한 얘기는 없지만 다음과 같이 처리할 수 있을 것 같습니다:

2. 작업 완료 후 후처리 (저자 의견)

문서를 모두 작성한 후, 텍스트 편집기의 "찾기 및 바꾸기" 기능을 활용하여 #를 $로 다시 변환하면, 원래의 LaTeX 형식이 유지된 채 문서를 복구할 수 있습니다.

이 과정은 자동화할 수도 있으며, Python의 re.sub() 함수를 활용하면 보다 쉽게 변환할 수 있습니다.
또는 간단하게 메모장의 바꾸기 기능을 통해 변환할 수 있습니다.
- 편집(E) > 바꾸기(R)
- 바꿀 내용 입력

변경사항

생각을 좀 해봤는데, 이렇게 하면 markdown의 Heading과 latex함수가 혼동될 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 이에 다른 기호로 대체해야 할 필요성을 느꼈습니다.

🤔 왜 다른 기호가 필요한가?

Markdown 문법에서 #는 제목(Heading)을 정의하는데 사용됩니다.

GPT Canvas에서 $, $$, \[ \], 와 같은 전통 LaTeX 마크업을 그대로 쓰면 랜더링 오류가 발생하거나, 문서 재로드 시 일부 수식이 사라질 수 있습니다.

임시 대체 기호를 사용한 뒤, 원고 작성이 끝나면 문서 편집기(또는 Python 스크립트)의 “찾기/바꾸기” 기능으로 원래의 수식 기호($)로 일괄 변환하여 LaTeX 호환을 복구합니다.
=> 하지만, # 기호는 마크다운 헤더와 충돌 가능성이 있기 때문에 다른 기호가 필요합니다.

💻 기호 후보별 장단점
아래는 임시 기호 후보들과 장단점을 간단히 요약한 표입니다.

기호	장점	단점
` (백틱)	- Markdown 에서는 보통 코드 블록으로 쓰이므로, 비교적 충돌이 적음 - 쉽게 구분 가능	- 백틱이 여러 개 겹치면 긴 코드 블록으로 인식되어 예상치 못한 마크다운 렌더링이 일어날 수 있음
`{ }`	- LaTeX와 시각적으로 유사 - Markdown 헤더와는 충돌 없음	- LaTeX에서도 `{ }`를 많이 사용하므로, 실제 변환 시 구분이 어려울 수 있음
`< >`	- Markdown과 직접 충돌하지 않음	- HTML 태그로 잘못 인식될 가능성이 있음 - 복잡한 수식 내 `<`와 `>`를 사용할 때 혼란 야기
`%`	- Markdown과 충돌 없음 - 간단히 입력 가능	- LaTeX 내부에서는 `%`가 주석을 의미하기 때문에, 변환 전후 주의해야 함
`@`, `&` 등 기타 특수문자	- Markdown과 충돌이 상대적으로 적을 수 있음	- 기호별로 LaTeX 구문과 충돌 가능성 있는지 사전 점검 필요

이에 커뮤니티에서 제안하는 #이 아니라 @을 추천하는 바입니다.

3. 프롬프트 활용 예제

GPT Canvas에서 수식을 포함한 문서를 작업할 때, 다음과 같은 프롬프트를 활용하면 수식이 손상되지 않도록 할 수 있습니다.

📌 추천 프롬프트

아래와 같이 제가 작성한 프롬프트를 캔버스에 제공하여 캔버스를 사용할 때 수식 렌더링이 발생하지 않도록 미리 사전에 제약을 둡니다.

Prompt :

GPT Canvas에서 LaTeX 수식을 작성하려고 합니다. 
수식 렌더링 문제가 발생하지 않도록, 모든 LaTeX 수식에서 `$` 기호 대신 `@` 기호를 사용해 주세요.

예를 들어:
- 인라인 수식 `$E=mc^2$`는 `@E=mc^2@`로 작성
- 디스플레이 수식은 `@@E=mc^2@@`로 작성

작업이 끝난 후, 제가 텍스트 전체에서 `@`를 `$`로 치환해 다시 원래의 LaTeX 형식으로 복구할 예정입니다.

작업을 시작합니다:
1. @E = mc^2@
2. @@\frac{a}{b}@@
3. @@\sum_{i=1}^{n} i = \frac{n(n+1)}{2}@@

위와 같은 방식으로 작성된 수식이 제대로 보존되도록 도와주세요.

프롬프트는 다음 과정을 수행하라고 설명하고 있습니다:

3.1 간단한 인라인 수식 (예: @ E = mc^2 @)

캔버스 작업 시

아인슈타인의 질량-에너지 등가 공식은 @E = mc^2@ 으로 표현될 수 있다.

최종 문서로 내보내기 전

“찾기/바꾸기” 기능으로 @ → $ 변환

결과:

아인슈타인의 질량-에너지 등가 공식은 $E = mc^2$ 으로 표현될 수 있다.

3.2 다단(블록) 수식 (예: @@ ... @@)

캔버스 작업 시

회귀분석에서 선형 모델은 일반적으로 다음과 같이 정의된다:

@@
y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \varepsilon
@@

여기서, y는 종속변수이고 x_i는 독립변수, \varepsilon는 오차항이다.

최종 문서로 내보내기 전

“찾기/바꾸기” 기능으로 @@ → $$ 변환

결과:

회귀분석에서 선형 모델은 일반적으로 다음과 같이 정의된다:

$$
y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x_2 + \dots + \beta_n x_n + \varepsilon
$$

여기서, y는 종속변수이고 x_i는 독립변수, \varepsilon는 오차항이다.

이 과정을 통해 LaTeX 표준 문법( $ ... $ , $$ ... $$)을 최종적으로 유지할 수 있으면서, 캔버스에서 입력할 때에는 랜더링 이슈를 피할 수 있습니다.

4. 변환 자동화 (Python 예시)

파이썬 스크립트가 궁금하신 분들도 있으실 것 같아, 아래에 샘플로 제공드립니다.

import re

# 변환하고자 하는 임시 기호
inline_symbol = "@"
block_symbol = "@@"

# 변환 대상 파일 불러오기
with open("draft_canvas.md", "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

# 1) 블록 수식 변환: @@ ... @@ -> $$ ... $$
content = content.replace(block_symbol, "$$")

# 2) 인라인 수식 변환: @ ... @ -> $ ... $
#   - 주의: 블록 기호(@@)가 먼저 변환된 뒤에는 @@가 @+@로 조합되지 않도록 순서 신경쓰기
content = content.replace(inline_symbol, "$")

# 결과 저장
with open("final_latex.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(content)

print("변환이 완료되었습니다! 'final_latex.md' 파일을 확인하세요.")

Tips:

반드시 “블록 수식 기호”부터 치환하고, 그 다음 “인라인 기호”를 치환해야 중복 충돌을 피할 수 있습니다.

실제 프로젝트에서는 훨씬 정교한 정규식(re.sub())을 쓰거나, 마크다운 파서를 활용해 충돌 없이 변환하는 방안을 모색할 수도 있습니다.

결론

이번 블로그 콘텐츠에서는 커뮤니티에서 제안한 솔루션을 보다 실용적인 방식으로 정리하여 공유하였습니다. 특히 Markdown과 LaTeX의 충돌을 피하면서도 원본 수식을 유지하는 방법을 다루었으며, 이를 GPT Canvas에서 활용할 수 있도록 구체적인 예제와 후처리 방법을 제시했습니다. 😎

🔹 최종 정리: 변환 방식

인라인 수식:
@E = mc^2@ → 최종 변환: $E = mc^2$
블록 수식:

  @@
  y = Xβ + ε
  @@
  → 최종 변환:
  $$
  y = Xβ + ε
  $$

GPT Canvas에서 LaTeX 수식을 올바르게 랜더링할 수 없는 버그가 존재하지만, 위와 같은 방법을 적용하면 수식이 손상되지 않도록 방지할 수 있습니다. 공식적인 해결책이 나올 때까지 이러한 임시 방안을 활용하면 원활한 문서 작성을 진행할 수 있습니다.

이 글이 도움이 되었기를 바라며, 향후 GPT Canvas가 LaTeX 수식을 정식으로 지원하는 업데이트가 이루어지길 기대합니다! 🚀

감사합니다 💌

서쿠

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