기술 블로그

갈림길 → 선택 → 구현 → 결과. "어떻게, 왜 이렇게"를 다룹니다.

Phase 1: 데이터 수집

공공데이터

식약처 API 11종 연동기: 응답 구조가 4개나 되는 이유

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공공데이터

INFO-200은 "성공"이 아닙니다

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공공데이터

104만 건, 매번 전부 다시 받아야 할 때의 ETL 전략

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공공데이터

C002에 없는 데이터를 HACCP 포장지에서 찾다

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Phase 2: 파싱

공공데이터

구분자가 5종류일 때: 원재료 텍스트 파싱 4단계 전략

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공공데이터

괄호 깊이 3단계 파싱기 만들기

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공공데이터

걸러내야 할 것들 — skip_patterns 설계기

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공공데이터

HACCP 포장지 영양성분 파싱: "1g미만"과 "less than 1g"

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Phase 3: 매칭

공공데이터

결정성 매칭 엔진 설계: 퍼지 매칭을 버린 이유

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공공데이터

2-Pass Alias 정제: 데이터가 데이터를 하이재킹할 때

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AI가 만든 매칭 엔진, 2,434건이 전부 틀렸다

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다시는 틀리지 않겠다는 약속 — 데이터 무결성 3원칙

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Phase 4: 보강

공공데이터

영양정보 완전도 0.1% — 다중 소스 병합 전략

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공공데이터

첨가물 고시를 코드로 읽다: PDF 정규식 vs hwpx 파싱

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3,800종 첨가물 번역: 수작업 100개에서 LLM 421개까지

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공공데이터

식약처 고시가 바뀌면 코드도 바뀌어야 한다 — RSS 모니터링

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Phase 5: 안전한 표현

공공데이터

기피성분 4단계 분류: 법정 알레르겐에서 윤리적 선호까지

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공공데이터

"유해합니다"를 쓰면 안 되는 이유 — 표현 가이드라인의 기술적 구현

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공공데이터

대체 제안을 서버가 아닌 브라우저에서 계산하는 이유

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Phase 6: 아키텍처

비개발자가 Django+Next.js를 선택한 과정

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공공데이터

ETL 45개 커맨드를 하나의 패턴으로: BaseEtlCommand 설계

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공공데이터

19개 테이블, 원본은 절대 건드리지 않는다 — 데이터 모델 설계 원칙

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Phase 7: AI 협업

Claude와 Gemini 크로스 리뷰 워크플로우

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"이제 그만하세요" — 99.5%에서 멈추는 용기

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검증 체계가 없으면 AI는 위험하다

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