플러스프로젝트 배경
1) 문제점 입시 정보가 대학별·전형별로 흩어져 있고, 요강이 PDF·표 등 비정형이라 원하는 정보를 찾기 어려움 키워드 검색으로는 "내신 3등급으로 갈 수 있는 수도권 공대" 같은 복합 조건 질문에 답을 얻기 어려움 매년 전형·용어가 바뀌어 학생·학부모의 해석 부담이 크고, 사교육 컨설팅 의존으로 정보 비대칭·비용 문제 발생 2) 프로젝트 목표 통합 자연어 검색: 30+ 대학 입시 데이터를 자연
프로젝트 성과
30+ 대학 입시 데이터 자동 수집 체계 구축
수시 요강·모집단위를 RSS·웹 스크래핑으로 자동 수집·정제·색인. 수작업 대비 갱신 주기를 OO일 → 일 단위로 단축
현재는 collecter 프로젝트로 대학별 입시요강을 연도별, 대학 그룹별 분석 개발중
현재는 collecter 프로젝트로 대학별 입시요강을 연도별, 대학 그룹별 분석 개발중
입시 콘텐츠 자동 생성 파이프라인 운영
Claude LLM 기반 블로그 콘텐츠 자동 작성·발행 파이프라인 구축, 월 OO건 발행 / 다국어(ko·en·zh·ja·ru) 확장
지식 그래프 시각화 (Rust WASM)
Rust WASM + ForceAtlas2 레이아웃으로 대규모 노드 그래프를 브라우저에서 60fps 렌더 — 개념·대학 연결 탐색 제공
멀티 도메인 통합 아키텍처 운영
서브도메인별 독립 프론트 + 통합 NestJS 백엔드 + JWT SSO를 8GB 홈서버에 Docker Compose로 안정 운영
수능 수학 풀이 영상 자동화 poc 진행중
Manim 렌더링 + YouTube 자동 업로드 연동으로 풀이 영상 제작을 OO시간 → 자동 생성으로 전환, 콘텐츠 생산성 향상
핵심 기능
입시 데이터 자동 수집·정제
RSS·웹 스크래핑(Playwright)으로 대학별 요강을 자동 수집, 텍스트 추출·임베딩·중복 제거 후 색인
진행 단계
GSEEK 프로젝트 기반 구축
2026.03.
2026-03-15
Docker/Nginx 인프라 리팩토링 + 5폴더 문서 체계 확립, ADR 도입
Docker/Nginx 인프라 리팩토링 + 5폴더 문서 체계 확립, ADR 도입
프로젝트 상세
■ 프로젝트 배경 대학 입시 정보는 대학별·전형별로 흩어져 있고, 요강 대부분이 PDF·표 형태의 비정형 문서라 원하는 정보를 찾기 어렵습니다. 특히 "내신 3등급으로 지원 가능한 수도권 공대"처럼 여러 조건이 결합된 질문은 키워드 검색으로는 답을 얻을 수 없어, 학생·학부모가 사교육 컨설팅에 의존하게 되고 정보 비대칭과 비용 부담이 발생합니다. GSEEK은 이 문제를 RAG 기반 자연어 입시 검색엔진으로
