AI 웹 스크래핑 완전정복

프롤로그: 당신의 스크래퍼는 왜 어제 또 멈췄는가?

PART 1. AI 시대, 스크래핑의 패러다임 전환
PART 1-1. 웹 스크래핑의 역사와 현재의 한계
PART 1-2. SPA·동적 로딩·봇탐지 시대의 스크래핑 난이도 증가 원인
PART 1-3. 크롤링 vs 스크래핑 vs AI 분석: 개념의 재정의
PART 1-4. LLM·Vision 기술이 스크래핑을 혁신하는 방식
PART 1-5. 왜 AI 스크래핑이 기존 방식보다 강력한가 ? 핵심 7가지 이유

PART 2. AI 스크래핑 핵심 기술 이해하기
PART 2-1. LLM이 DOM을 이해하는 방식 (HTML 구조 의미 분석)
PART 2-2. Vision 모델로 UI 요소를 직접 인식하는 기술
PART 2-3. 페이지 구조 변화 자동 감지 알고리즘(Self-Healing)
PART 2-4. AI 기반 CSS Selector/XPath 자동 생성·복원 기술
PART 2-5. 동적 페이지 처리: 무한 스크롤·클릭·로그인 흐름 자동화
PART 2-6. AJAX·Fetch·GraphQL 요청 패턴 자동 탐지

PART 3. AI 스크래핑 실습 기초

PART 3-1. BeautifulSoup + LLM: 전통 방식과 AI의 결합
PART 3-2. Selenium/Playwright + AI 시나리오 제어 기초
PART 3-3. HTML → AI 분석 → JSON 구조화까지의 전체 흐름 실습
PART 3-4. AI가 ‘추출 규칙’을 스스로 만드는 프롬프트 전략
PART 3-5. 실패·오류 사례 10가지와 해결 패턴
PART 3-6. 캡차·IP 차단·난독화 대응 초급 전략

PART 4. 자동화 스크래핑 파이프라인 구축
PART 4-1. 크롤링 → 스크래핑 → AI 분석 → DB 저장 전체 파이프라인
PART 4-2. 정규화·요약·감성 분석 등 AI 기반 후처리 자동화
PART 4-3. RAG(검색 기반 생성)와 스크래핑 데이터의 통합 활용
PART 4-4. 스케줄링·잡 큐(Celery/Kafka)·버전 관리 시스템
PART 4-5. 웹 구조 변경 자동 대응(Self-Healing Engine) 구축
PART 4-6. 대규모 분산 환경 구성(AWS/GCP/Azure)

PART 5. 대규모 실전 프로젝트 구축
PART 5-1. 쇼핑몰 가격/재고 실시간 트래커
PART 5-2. 뉴스·검색 트렌드 자동 분석 시스템
PART 5-3. 커뮤니티·SNS 댓글 감성 분석 파이프라인
PART 5-4. SNS 인기 콘텐츠 자동 수집 시스템 (X/TikTok/Instagram)
PART 5-5. 부동산/중고거래 매물 자동 알림 시스템
PART 5-6. 학술논문/리포트 메타데이터 AI 자동 수집
PART 5-7. 실전: 하나의 대형 프로젝트를 처음부터 끝까지 구축

PART 6. 안정성과 법적·윤리적 이슈
PART 6-1. robots.txt와 서비스 약관 해석법
PART 6-2. 저작권·개인정보·민감 데이터 처리 규정
PART 6-3. 합법적 AI 스크래핑을 위한 체크리스트
PART 6-4. 기업에서 요구하는 보안·컴플라이언스 기준
PART 6-5. 안티-봇 대응: 프록시/VPN/헤더 위장 전략
PART 6-6. 대규모 운영 환경의 성능 모니터링·장애 대응

PART 7. 고급 기술 & AI 스크래핑의 미래
PART 7-1. Auto-GPT·Agent 기반 자동 스크래핑 에이전트
PART 7-2. UI 변화를 ‘예측’하는 AI 모델 연구 동향
PART 7-3. API Reverse Engineering 자동화 기술
PART 7-4. Edge Computing + AI 스크래핑 아키텍처
PART 7-5. 자연어 지시형 스크래핑 (LLM 기반 제어)
PART 7-6. AI 크롤러 vs 검색 엔진: 미래 산업 전망