안녕하세요!
약 2주간 치열하게 프로젝트를 진행할 기회가 생겨 평소 경제 공부를 해야겠다고 마음 먹은 김에!!
저처럼 쉽게 경제 뉴스를 보고 싶은 분들 & 이제 막 경제 공부 입문하시는 분들을 위한 앱을 만들어봤습니다.
프로젝트 개요
경제 공부를 제대로 시작해봐야겠다고 느꼈지만 방대한 정보량과 어려운 전문 용어 때문에 진입 장벽을 느끼는 2030 대학생 및 사회초년생분들이 많습니다.
저도 주변 친구들과 얘기하다 보면 경제 뉴스를 봐도 제대로 이해하지 못하고 넘기다 보니, 재미를 느끼지 못하고 쉽게 흥미를 잃는 친구들이 많습니다.
타겟 유저 및 시장 분석
- Target : 등하교/출퇴근 시간 등 자투리 시간을 활용해 핵심 이슈를 파악하고 싶은 경제 입문자
- Pain Point : 뉴스는 너무 길고, 용어는 어렵다
- Solution : 생성형 AI (LLM)을 활용해 어려운 경제 뉴스를 '입문자 눈높이'에 맞춰 3줄로 요약하고, 친숙한 카드 뉴스 UI로 제공합니다.
Overall Logic
이 프로젝트는 비용 효율성과 앱 성능 최적화를 위해 하이브리드 데이터 파이프라인(Hybrid Data Pipeline) 구조를 채택했습니다.
- Extraction: Python 기반의 관리 스크립트가 매일 아침 주요 경제 뉴스 링크를 수집합니다.
- Transformation : 수집된 기사 본문을 newspaper3k 라이브러리로 전처리한 후, OpenAI gpt-40-mini 모델을 이용해 카드 뉴스 형태로 요약 및 재가공합니다.
- 데이터 저장 : 가공된 데이터는 Firebase Firestore(NoSQL DB)의 daily_briefings 컬렉션에 날짜별로 저장됩니다.
- 서비스 제공 : Flutter 앱은 별도의 복잡한 연산 없이 DB에 저장된 완성형 콘텐츠를 실시간으로 로드하여 사용자에게 제공합니다.
핵심 기능
실시간 뉴스 검색 및 즉시 요약
- 기능 : 사용자가 관심 있는 키워드(경제, 증권, 부동산 등)를 선택하면 실시간 뉴스를 리스트로 보여줍니다.
- 기술 : Naver Search API를 통해 최신 기사 목록을 호출하고, 사용자가 특정 기사를 클릭하는 순간 앱 내부에서 기사 본문을 파싱(Parsing)하여 GPT API를 통해 즉석에서 요약 리포트를 생성합니다.
오늘의 3분 브리핑
- 기능 : 매일 아침, 그날 가장 중요한 경제 이슈 3 ~ 5 가지를 선별하여 제공합니다.
- UI/UX : 인스타그램 스토리와 유사한 카드 뉴스 형태를 적용하여, 사용자가 직관적으로 정보를 넘겨볼 수 있도록 구현했습니다. 또한 본문 링크를 연결해 본문으로 바로 이동할 수 있도록 구현했습니다.
- 특징 : 서버 사이드 렌더링(SSR)과 유사하게 미리 생성된 데이터를 불러오므로 로딩 속도가 0.1초 수준으로 매우 빠릅니다.
AI 맞춤형 큐레이터
단순한 요약이 아니라, 프롬프트 엔지니어링을 통해 경제 초보자도 이해하기 쉬운 구어체와 이모지 활용을 적용하여 정보 전달력을 높였습니다.
서버 및 데이터 관리 전략
이 프로젝트의 기술적 핵심은 '비용 절감'과 '속도 최적화'입니다.
이를 위해 Serverless Architecture와 ETL Pipeline을 결합했습니다.
왜 python admin script + firebase 조합인가?
일반적인 앱처럼 사용자가 접속할 때마다 AI 요약을 실행하면, 사용자 수(N)에 비례하여 API 비용과 대기 시간(Latency)이 폭증합니다.
기존 방식의 문제
사용자 1,000명이 접속하면 API 호출 1,000회 발생 -> 비용 증가 & 속도 저하
해결책
- python 스크립트가 하루 1회 뉴스를 미리 요약하여 Firebase DB에 저장(Caching)합니다.
- 사용자 1,000명이 접속해도 이미 저장된 데이터를 읽기만(Read) 하므로 API 호출 비용은 1회 분량으로 고정됩니다.
- 이로 인해 서버 유지 비용을 획기적으로 절감하고, 사용자 경험을 극대화했습니다.
기술 스택
- Frontend : Flutter(Cross-platform)
- Backend & DB : Firebase Firestore(NoSQL), Python(FastAPI/Admin Script)
- AI Engine : OpenAI GPT-4o-mini
- Crawling : Python newspaper3k, Dart html parser
진행 소감
이 프로젝트의 기술적인 목표는 처음으로 서버를 다룬 것입니다.
특히 python을 활용해 자동화 파이프라인을 구축하여, 1인 개발자나 소규모 스타트업도 운영 가능한 저비용 고효율 시스템을 증명했다는 점에서 기술적 의의가 있었습니다.
또한, 기능적 목표는 단순한 정보 제공을 넘어, AI 기술을 활용해 정보의 불균형을 해소하는 것을 목표로 합니다.
AI가 발전할수록 정보의 접근성은 낮아지지만 활용하는 능력에 따라 정보의 불균형이 심해진다고 생각합니다.
그리고 경제 교육의 중요성이 높아지는 만큼 저와 사용자 모두 함께 공부하고 함께 똑똑해지는 경험을 나눴으면 좋겠다는 마음에서 시작했습니다.
추후 개인화된 추천 알고리즘을 도입하여 유저별 관심사에 맞춘 <나만의 경제 비서>로 고도화할 계획입니다.
배포할 계획은 아직 없지만, 배포하게된다면 여기저기 많이 손 봐야겠네요..!!
감사합니다 ☺️
