2026/07/30

오늘의 이야기

<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Oracle 유사도 검색 방법 정리</title>
  <style>
    body { font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; margin: 20px; }
    h1, h2, h3 { color: #2c3e50; }
    code { background: #f4f4f4; padding: 2px 4px; border-radius: 4px; }
    table { border-collapse: collapse; width: 100%; margin-top: 10px; }
    table, th, td { border: 1px solid #ccc; }
    th, td { padding: 8px; text-align: left; }
    th { background: #f9f9f9; }
  </style>
</head>
<body>

<h1>Oracle에서 유사도 검색 방법 정리</h1>

<h2>1. 문자열 기반 검색</h2>

<h3>LIKE 연산자</h3>
<ul>
  <li>패턴 매칭에 사용</li>
  <li><code>%</code> : 0개 이상의 문자 대체</li>
  <li><code>_</code> : 정확히 1개의 문자 대체</li>
</ul>
<pre><code>SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE '%ohn%';
</code></pre>
<p>→ "John", "Johnson" 등 포함된 결과 반환</p>

<h3>INSTR 함수</h3>
<ul>
  <li>특정 문자열 내에서 부분 문자열의 위치를 반환</li>
</ul>
<pre><code>SELECT INSTR('CORPORATE FLOOR', 'OR', 3) FROM dual;
</code></pre>

<hr>

<h2>2. PURGE 명령어</h2>

<h3>DROP TABLE ... PURGE</h3>
<p>테이블을 <strong>Recycle Bin</strong>에 남기지 않고 즉시 삭제</p>
<pre><code>DROP TABLE employees PURGE;
</code></pre>

<h3>PURGE RECYCLEBIN</h3>
<p>현재 사용자 스키마의 Recycle Bin 전체 비움</p>
<pre><code>PURGE RECYCLEBIN;
</code></pre>

<h3>PURGE DBA_RECYCLEBIN</h3>
<p>DBA 권한으로 데이터베이스 전체 Recycle Bin 비움</p>

<hr>

<h2>3. 글자 유사도 검색</h2>

<h3>기본 검색</h3>
<ul>
  <li>LIKE: 단순 패턴 매칭</li>
  <li>INSTR: 문자열 내 위치 반환</li>
</ul>

<h3>고급 검색 (문자열 유사도)</h3>
<p>Oracle 표준 DB에는 <code>FUZZY_MATCH</code> 함수가 없으며, 대신 <strong>UTL_MATCH 패키지</strong>를 사용해야 함.</p>

<h4>주요 함수</h4>
<ul>
  <li><strong>EDIT_DISTANCE</strong> (Levenshtein 거리 기반)</li>
</ul>
<pre><code>SELECT UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE('Chris', 'Kris') FROM dual;
-- 결과: 2
</code></pre>

<ul>
  <li><strong>EDIT_SIMILARITY</strong> (0~100 점수 반환)</li>
</ul>
<pre><code>SELECT UTL_MATCH.EDIT_SIMILARITY('Chris', 'Kris') FROM dual;
-- 결과: 80
</code></pre>

<ul>
  <li><strong>JARO_WINKLER</strong> (발음/철자 유사성 기반)</li>
  <li><strong>JARO_WINKLER_SIMILARITY</strong> (유사도 점수 반환)</li>
</ul>

<hr>

<h2>4. 요약 비교</h2>

<table>
  <tr>
    <th>방법</th>
    <th>특징</th>
    <th>적합한 상황</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>LIKE</td>
    <td>단순 패턴 매칭</td>
    <td>특정 문자열 포함 여부 확인</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>INSTR</td>
    <td>문자열 내 위치 반환</td>
    <td>텍스트 분석, 위치 기반 검색</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>UTL_MATCH</td>
    <td>Levenshtein, Jaro-Winkler 지원</td>
    <td>오타 교정, 고객 데이터 중복 제거</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>PURGE</td>
    <td>Recycle Bin 비우기/즉시 삭제</td>
    <td>공간 확보, 불필요한 객체 제거</td>
  </tr>
</table>

<hr>

<h2>5. 결론</h2>
<ul>
  <li>단순 검색에는 <strong>LIKE/INSTR</strong> 활용</li>
  <li>철자 오류나 발음 유사성을 고려한 검색에는 <strong>UTL_MATCH 패키지</strong> 사용</li>
  <li><code>FUZZY_MATCH</code>는 표준 Oracle DB에는 없음 → 혼동 주의</li>
  <li>데이터 정제 및 중복 제거 작업에 유용</li>
</ul>

</body>
</html>





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2026/07/27

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2026/07/26

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2026/07/25

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2026/07/24

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2026/07/23

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2026/07/22

오늘의 이야기

네이버 맛집 정보 수집 + 소형 AI JSON 변환 기획서


1. 목표



  • 키워드 성시경 맛집으로 네이버 검색을 수행한다.

  • 검색 결과 목록의 요약문이 아닌, 각 결과의 상세 링크 페이지를 순회한다.

  • 상세 페이지에서 맛집 관련 텍스트를 추출/정제한다.

  • 라즈베리파이에서 구동 가능한 소형 모델(Qwen GGUF)을 사용해 정보를 구조화하고, 최종적으로 JSON 스키마로 출력한다.


2. 현재 문제와 개선 방향



  • 현재 구현은 검색 결과 페이지의 snippet만 읽어서 정보 밀도가 낮다.

  • 개선안은 다음 2단계 수집으로 전환한다.



  1. 검색 결과 페이지에서 상세 링크 목록 수집

  2. 각 상세 링크 페이지 본문에서 텍스트 수집 후 AI 분석


3. 전체 처리 파이프라인



  1. 검색 요청

    • Query: 성시경 맛집

    • User-Agent 포함



  2. 상세 링크 추출

    • 네이버 검색 결과 DOM에서 외부/내부 상세 링크 URL 수집

    • 광고/쇼핑/중복 링크 제거



  3. 상세 페이지 크롤링

    • 링크별 HTML 요청

    • title, 본문 후보(article, main, 블로그 본문 영역 등) 추출



  4. 텍스트 정제

    • 공백/줄바꿈 정규화

    • 메뉴판/가격/주소/전화 패턴 우선 보존

    • 페이지별 길이 제한 (메모리 보호)



  5. AI 구조화

    • 소형 Qwen 모델로 스키마 기반 정보 추출

    • page 단위 1차 JSON 생성



  6. 통합/중복 제거

    • 상호명+주소 기준 유사 항목 병합



  7. 최종 출력

    • restaurants 배열 JSON으로 저장/출력




4. 권장 JSON 스키마


{
  "query": "성시경 맛집",
  "generated_at": "ISO-8601 datetime",
  "restaurants": [
    {
      "name": "상호명",
      "address": "주소",
      "contact": "연락처",
      "menus": ["메뉴1", "메뉴2"],
      "review_summary": "리뷰 요약",
      "source_url": "정보를 추출한 상세 페이지 URL"
    }
  ]
}

5. 라즈베리파이 소형 모델 전략



  • 우선 모델: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF

  • 권장 파일: qwen2.5-0.5b-instruct-q4_k_m.gguf

  • 이유: 낮은 메모리 사용량, 구조화 추출 작업에 충분한 품질


추론 권장 설정(초안)



  • n_ctx: 1024~2048

  • n_threads: 라즈베리파이 CPU 코어 수 기반(예: 4)

  • temperature: 0.0 (형식 안정성 우선)

  • 출력 실패 시 재시도: 프롬프트에 “JSON만 출력” 강제 후 1회 재시도


6. Hugging Face에서 Qwen 모델 설치/다운로드


6.1 Python 패키지 설치


pip install --upgrade huggingface_hub llama-cpp-python requests beautifulsoup4

6.2 모델 다운로드 코드


from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(
    repo_id="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF",
    filename="qwen2.5-0.5b-instruct-q4_k_m.gguf"
)
print(model_path)

6.3 모델 로드 예시


from llama_cpp import Llama

llm = Llama(
    model_path=model_path,
    n_ctx=1024,
    n_threads=4,
    verbose=False
)

7. 크롤링/분석 구현 포인트



  • 링크 수집 개수 제한: 예) 상위 10~20개 상세 링크

  • 요청 간 지연: 예) 0.5~1.0초(과도 요청 방지)

  • 타임아웃/실패 처리: 실패 링크는 스킵하고 로그 기록

  • 본문 선택자 다중 전략:

    • article, main, .se-main-container, #postViewArea 등 순차 시도



  • 페이지별 추출 결과를 먼저 JSON으로 저장(디버깅 용이)


8. 프롬프트 설계 방향



  • System Prompt:

    • “맛집 정보 추출기”

    • “설명문 금지, JSON만 출력”

    • “스키마 외 키 금지”



  • User Prompt:

    • 페이지 URL + 정제 텍스트 전달

    • 필드별 누락 허용 규칙(null 또는 "") 명시




9. 품질 기준(Definition of Done)



  • 상세 링크 기반으로 최소 N개(예: 5개 이상) 식당 후보가 JSON에 채워짐

  • JSON 파싱 100% 성공(실패 시 재시도 로직으로 보완)

  • 각 항목에 name 또는 address 중 최소 1개 이상 유효값 존재

  • source_url 추적 가능


10. 개발 단계 제안



  1. 링크 수집기 구현/검증

  2. 상세 페이지 본문 추출기 구현/검증

  3. Qwen JSON 추출 파이프라인 연결

  4. 병합/중복 제거 및 최종 JSON 생성

  5. 오류 처리/재시도/로그 보강


11. 주의사항



  • 사이트 이용정책/robots.txt/요청 빈도 제한을 준수한다.

  • 개인 정보 또는 민감 정보는 저장/출력하지 않는다.

  • 모델 출력은 신뢰도 한계가 있으므로 원문 URL 추적 필드를 유지한다.





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2026/07/21

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2026/07/19

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    이전 글에서 정리할 것처럼 java에서 kotlin으로 이전을 했습니다.  그러고 나서 보기 시작했는 데,  DefaultSharedPrefernces의 사용할 수 없는 환경으로 변경이 된 것을 알게 되었습니다.    이전 prefs = Prefere...