🟦 서론: 정보 과잉 시대, '선별된 정보'가 곧 권력이다
직장 생활 12년 차, 경제 동향 파악을 위해 매일 아침 여러 사이트를 돌아다니는 것은 생각보다 에너지가 많이 드는 일입니다. 특히 한국은행 보도자료는 우리나라 경제의 향방을 결정짓는 핵심 지표들이 담겨 있어 놓칠 수 없는 소스죠.
하지만 매번 사이트에 접속해 자료를 다운로드하고, 수십 페이지에 달하는 PDF를 읽는 것은 여간 번거로운 일이 아닙니다. 그래서 결심했습니다. "AI가 매일 아침 한국은행 사이트를 방문해, 새로운 자료를 가져와 핵심만 요약해 준다면?" 오늘은 그 첫 번째 단계로, 파이썬(Python)과 AI를 활용한 '경제 지표 자동 요약 비서'의 전체 설계도와 수집 자동화 과정을 공유합니다.
1️⃣ 전체 아키텍처: 어떻게 작동하게 만들 것인가?
단순히 코드를 짜기 전에, 전체적인 흐름을 설계하는 것이 중요합니다. 12년 차 직장인의 꼼꼼함으로 설계한 4단계 프로세스는 다음과 같습니다.
- 데이터 수집(Scraping)
- 파이썬의 BeautifulSoup이나 Selenium을 이용해 한국은행 보도자료 게시판의 최신 글을 확인합니다.
- 데이터 처리(Parsing)
- 첨부된 PDF 파일을 다운로드하고, PyPDF2나 pdfminer를 활용해 텍스트 데이터로 변환합니다.
- AI 요약(Intelligence)
- 추출된 텍스트를 ChatGPT(OpenAI API)나 Gemini API에 전달하여 개조식 요약과 핵심 키워드를 생성합니다.
- 결과 전송(Notification)
- 요약된 내용을 텔레그램이나 카카오톡, 혹은 나만의 대시보드로 전송합니다.
2️⃣ Step 1: 보도자료 수집 자동화 (파이썬 크롤링)
가장 먼저 해결해야 할 과제는 "어떤 자료가 새로 올라왔는가?"를 판단하는 것입니다. 한국은행 홈페이지의 보도자료 게시판 구조를 파악하여 코드를 작성합니다.
🤖 파이썬 크롤링 핵심 프롬프트 예시
"한국은행 홈페이지 보도자료 게시판에서 최신 게시물의 제목과 PDF 다운로드 링크를 가져오는 파이썬 코드를 작성해줘. BeautifulSoup 라이브러리를 사용하고, 마지막으로 확인한 게시물 번호를 저장해서 중복 수집을 방지하는 로직도 포함해줘."
- 포인트: 한국은행 사이트는 보안상 유저 에이전트(User-Agent) 설정을 꼼꼼히 해줘야 차단당하지 않습니다.
- 저장 로직: last_id.txt 같은 파일에 마지막 수집 번호를 기록해두면 매번 중복된 자료를 요약하는 불필요한 API 비용 지출을 막을 수 있습니다.
3️⃣ Step 2: PDF에서 텍스트 뽑아내기
보도자료는 대부분 PDF 형식입니다. AI에게 이 파일을 그대로 던져줄 수도 있지만, 비용 절감과 정확도를 위해 텍스트만 깔끔하게 추출하는 과정이 필요합니다.
- 도전 과제: PDF 내의 표(Table) 데이터는 텍스트로 추출할 때 순서가 뒤섞이기 쉽습니다.
- 해결 전략: 표 형태가 중요한 자료라면 pdfplumber 라이브러리를 활용해 표 구조를 유지하며 텍스트를 가져오는 것이 좋습니다.
🤖 PDF 텍스트 추출 최적화 팁
"추출된 텍스트에서 불필요한 공백, 페이지 번호, 머리말 등을 제거하는 정규표현식(Regex) 클리닝 코드를 함께 작성해달라고 AI에게 요청하세요. AI가 읽기 좋은 상태로 데이터를 다듬어야 요약 품질이 올라갑니다."
🟦 결론 및 다음 예고: 자동화의 초석을 다지다
오늘은 한국은행 보도자료 자동 요약 비서의 전체적인 설계와 수집 단계까지 알아보았습니다. 여기까지 성공했다면, 이제 우리는 매일 아침 수동으로 사이트를 뒤지는 수고로움에서 50%는 해방된 셈입니다.
하지만 진짜 마법은 다음 단계에서 일어납니다. "이 방대한 텍스트를 AI가 어떻게 읽고, 상사에게 보고하듯 핵심만 콕 찝어 요약하게 만들 것인가?"에 대한 내용입니다.
다음 포스팅에서는 Prompt Engineering을 활용해 수십 페이지의 경제 지표를 단 5줄로 압축하는 'AI 요약 엔진' 구축 과정을 상세히 다뤄보겠습니다.
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