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구현 목적

• 본인이 청년월세지원사업을 신청하려고 알아보다가, 부모님한테도 받아야 하는 서류들이 있었는데 이런 서류를 온라인으로 발급 받는 것을 어려워 하셔, 관련 프로그램을 제작하게 되었다.
• 처음에는 어떤 걸 신청하는데 필요한 서류 정보 조회 도구에서 시작했다. 후에 기능을 점점 추가하면서 실시간 데이터 분석과 AI 추론 능력까지 갖춘 지능형 비서로 진화했다.

개발 및 구현 순서

1. 핵심 로직 설계(CLI 버전)
   • 구현 : 파이썬 딕셔너리에 주요 서류와 발급 URL을 저장하고, 사용자가 입력한 키워드와 대조하여 결과를 출력
   • 특징 : ‘대출’, ‘취업’ 등 특정 상황별 필요 서류 묶음 기능을 처음으로 도입
   • 한계 : 검색 범위가 딕셔너리에 한정되어 있어 조사되는 양이 적었고, 결국에는 처음 구현하고자 하는 목적에 달성하지 못했다.
2. 사용자 인터페이스(GUI) 도입
   • 라이브러리를 사용하여 콘솔이 아닌, 윈도우 창이 있는 앱 형태로 변환
   • 특징 : 검색창과 결과창, 퀵 버튼을 배치3
3. 하이퍼링크 및 자연어 대응(v2)
   • 구현 : 결과창의 URL를 클릭하면 웹 브라우저가 열리는 기능 구현, “나 대출 필요해” 같은 일상적인 문장을 이해하는 기초적인 키워드 분석 로직 추가
4. 실시간 정보 검색 도입(v3 ~ v4)
   • 구현 : 내부 DB에 없는 최신 정책 정보를 찾기 위해 네이버 실시간 검색 크롤링 기능 연동
   • 시행착오 : 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 정보를 못 읽어오는 문제가 발생. 특정 위치를 찾는 방식에서 페이지 전체 텍스트를 분석하는 방식으로 로직 수정
5. 데이터 정제 및 가독성 고도화(v5 ~ v6)
   • 구현 : 불필요한 단어를 걸러내는 2단계 필터링 구현, 명칭 정규화 기능 추가(ex. ‘임대차계’ → ‘임대차계약서’)
   • 특징 : 공식 서류(URL 포함)와 일반 서류(신분증 등)을 카테고리별로 분리하여 가독성을 높임
   • 한계 : 단순 키워드 매칭으로 범위가 적음
6. AI API를 통한 지능형 사고(v7)
   • 구현 : 단순 키워드 매칭의 한계를 넘기 위해 GPT API를 연동
   • 특징 : 이제 앱이 공고문 전체 내용을 이해하고, 사용자의 구체적인 상황에 맞춰 서류를 추론 및 보고서 형태로 제공

추가구현

• 클라우드 DB 연동 : 서류 목록과 URL을 앱 내부가 아니라 온라인 서버에 저장 → 사용자 서버에서 URL을 바꿔도, 앱 다시 다운로드 없이 실시간으로 정보 업데이트
• 검색 채널 추가 : 네이버뿐만 아니라 구글(Google), 정부 공식 포털(공공데이터포털 API) 정보를 직접 가져오도록 확장 → 더 방대한 검색범위
• // 사용자 맞춤형 프로필 기능 : 사용자가 자신의 연령대, 거주 지역, 관심 분야를 설정
• 모바일 앱으로 확장
• 디자인 추가