플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 다양한 해외 뉴스 소스의 형식과 언어가 달라 수작업 수집과 정리에 많은 시간이 필요 - 중복 기사와 불완전한 메타데이터 때문에 자동 발행 품질이 일정하지 않음 2) 프로젝트 목표 - 뉴스 수집부터 정규화, AI 가공, 검수, 발행까지 하나의 파이프라인으로 연결 - 출처와 발행 시각을 유지하면서 읽기 쉬운 콘텐츠 제공 - 반복 운영 비용을 줄이고 실제 서비스로 지속 운영 3)
프로젝트 성과
뉴스 수집·가공·발행 전 과정 자동화
다국어 뉴스 소스를 공통 데이터 구조로 정규화하고 AI 가공과 발행 단계까지 연결한 운영 파이프라인을 구축했습니다.
핵심 기능
다국어 뉴스 자동 수집 및 AI 콘텐츠 가공
여러 뉴스 소스를 수집·정규화하고 AI가 요약과 분류를 수행한 뒤 검수 가능한 콘텐츠로 변환합니다.
진행 단계
수집 설계·AI 가공·웹 구현·운영
2026.01.
소스 분석, 크롤링과 정규화, AI 가공 워크플로, 반응형 웹 구현, 운영 자동화 순으로 진행했습니다.
프로젝트 상세
GuavaNews는 여러 국가와 언어권의 뉴스 데이터를 자동 수집하고, AI를 활용해 핵심 내용을 가공한 뒤 웹사이트에 발행하는 뉴스 서비스입니다. 수집 단계에서는 RSS와 웹 문서를 정규화해 제목, 본문, 출처, 발행 시각, 대표 이미지를 구조화했습니다. 중복 기사와 품질이 낮은 문서를 제거하고, 언어별 콘텐츠를 공통 스키마로 변환해 이후 처리 과정이 안정적으로 동작하도록 구성했습니다. 가공 단계
