AI 웹 스크래핑 완전정복: 변화하는 웹 구조에도 끄떡없는 AI 스크래핑 실전 아키텍처

김성모 지음

콩콩컴퍼니 2025년 11월 28일 출간

작품소개

책소개

이제 스크래핑에 ‘지능’을 부여할 때가 왔습니다.
웹사이트 개발자가 버튼 하나를 옮기는 순간, 당신의 코드는 길을 잃습니다. 수많은 예외 처리와 끝없는 디버깅. 데이터 수집은 어느새 창의적인 작업이 아닌, 깨진 파이프라인을 수리하는 고된 노동이 되어버렸습니다.
이것은 당신의 실력이 부족해서가 아닙니다. 웹이라는 전쟁터의 규칙이 완전히 바뀌었기 때문입니다. 동적으로 변하는 구조와 정교한 봇 탐지 시스템 앞에서, 기존의 방식은 더 이상 유효하지 않습니다.

이 책은 단순히 코드를 알려주지 않습니다. AI라는 강력한 무기로 변화하는 웹 구조에 스스로 적응하고, 심지어 깨진 코드를 스스로 고치는 ‘살아있는 시스템’을 설계하는 방법을 이야기합니다.
당신은 이 책을 통해 더 이상 웹사이트의 변화를 두려워하지 않게 될 것입니다. 지루한 유지보수에서 벗어나, 데이터를 어떻게 활용할지 고민하는 본질적인 즐거움을 되찾게 될 것입니다. 개인 PC에서 돌리는 작은 스크립트가 아닌, 클라우드 위에서 24시간 잠들지 않는 거대한 데이터 공장을 지휘하는 아키텍트로 거듭나게 될 것입니다.
이 책은 코딩을 처음 시작하는 사람에게는 새로운 시대의 지도를, 현업 개발자에게는 낡은 무기를 대체할 강력한 신무기를, 그리고 데이터를 다루는 모든 이에게는 미래를 읽는 통찰을 제공할 것입니다.
지긋지긋한 새벽의 장애 알림은 이제 과거의 유물로 남겨두십시오.
스스로 생각하고, 스스로 진화하는 AI 웹 스-크래핑의 새로운 시대를 여는 여정에 당신을 초대합니다.

목차

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

인물정보

저자(글) 김성모