Methodology
AI 파이프라인 기반 데이터 수집 및 리포트 생성 방법론
Overview
mynameis.page는 AI 기반 자동화 파이프라인을 통해 정체성 생태계 관련 리서치 리포트를 생성합니다. 최신 트렌드 분석, 데이터 기반 인사이트, 실용적인 가이드를 자동으로 발굴하고 정리합니다.
Research Pipeline
1. Data Collection
Brave Search API를 주요 데이터 소스로 활용합니다. Tavily를 fallback으로 사용하여 안정성을 확보합니다.
- 주제별 최적화된 검색 쿼리 자동 생성
- 24시간 캐시 시스템으로 API 비용 최적화
- 블로그, 광고성 콘텐츠 자동 필터링
- 출처 신뢰도 평가 및 다양성 확보
2. Analysis Phase
Gemini 3 Flash (gemini-3-flash-preview)를 사용하여 수집된 데이터를 분석합니다. 비용 효율적이면서도 빠른 분석이 가능합니다.
- 트렌드 패턴 식별
- 핵심 인사이트 추출
- 데이터 간 상관관계 분석
- 신뢰도 점수 산정
3. Report Generation
GPT-5.2를 사용하여 최종 리포트를 생성합니다. 고품질의 자연스러운 한국어 콘텐츠를 작성합니다.
- 구조화된 리포트 템플릿 적용
- 출처 인용 자동 삽입
- SEO 최적화된 메타데이터 생성
- 가독성 검증 및 교정
Note: Model Selection
GPT-4o는 사용하지 않습니다. 분석에는 Gemini 3 Flash의 빠른 처리 속도를, 최종 생성에는 GPT-5.2의 우수한 한국어 품질을 활용하는 하이브리드 접근법을 채택했습니다.
4. Automation
Cron 스케줄러를 통해 매일 자동으로 파이프라인이 실행됩니다.
- 매일 오전 10시 (KST) 자동 실행
- Git 커밋 및 Vercel 자동 배포
- 변경사항이 없으면 스킵
- 에러 발생 시 알림 (선택적)
Quality Assurance
- 출처 검증: 모든 주장에 신뢰할 수 있는 출처 첨부
- 사실 확인: AI 생성 콘텐츠의 factual accuracy 검토
- 편향 방지: 다양한 관점의 데이터 수집
- 최신성: 24시간 이내 데이터 우선 활용
Research Domains
Korean Naming
한국 이름의 트렌드, 한자 조합 원리, 글로벌 비즈니스 네이밍 등을 연구합니다. makekoreanname 서비스와 연계하여 실용적인 인사이트를 제공합니다.
Senior Digital Literacy
시니어 세대의 디지털 프레즌스, 온라인 정체성 구축, 사용자 친화적 디지털 서비스 설계 방법론을 연구합니다.
Transparency
모든 AI 생성 리포트에는 다음 정보가 명시됩니다:
- 사용된 분석 모델 (Analysis Model)
- 사용된 생성 모델 (Generation Model)
- 생성 일시 (Generated At)
- 참조 출처 목록 (Sources)