KR-20260061526-A - System and Method for Automated Generation of AI-Optimized Website

Abstract

본 발명은 웹사이트 자동 생성 기술에 관한 것으로서, 구체적으로는 비정형 데이터로부터 추출된 지식 그래프를 기반으로 인간 사용자를 위한 가시적 레이어와 AI 크롤러를 위한 시맨틱 레이어를 단일 웹 도메인 내에서 동기화하여 생성함으로써 인공지능 답변 엔진(Answer Engine Optimization, AEO)에 최적화된 웹사이트를 자동 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.

Inventors

• 안범주

Assignees

• 안범주

Dates

Publication Date

20260506

Application Date

20260324

Claims (1)

1. 사용자로부터 입력된 비정형 데이터를 기반으로 인공지능 답변 엔진(AEO)에 최적화된 웹사이트를 자동 생성하는 시스템에 있어서, 상기 입력된 비정형 데이터로부터 핵심 엔티티(Entity) 및 엔티티 간의 관계(Relationship)를 추출하여 지식 그래프(Knowledge Graph) 구조로 변환하고, 변환된 지식 그래프를 저장·관리하는 데이터 매핑 엔진; 상기 지식 그래프를 기초로 인간 사용자가 식별 가능한 시각적 디자인 요소를 포함하는 가시적 레이어(Visual Layer)를 생성하는 UI 생성 모듈; 상기 지식 그래프를 기초로 AI 크롤러가 해석 가능한 기계 판독형 메타데이터 및 구조화된 텍스트 파일을 포함하는 시맨틱 레이어(Semantic Layer)를 생성하는 AEO 최적화 모듈; 및 상기 지식 그래프의 노드 또는 엣지에 변경이 발생하는 경우, 상기 UI 생성 모듈 및 상기 AEO 최적화 모듈 각각에 갱신 신호를 전파하여 상기 가시적 레이어와 상기 시맨틱 레이어가 상기 지식 그래프와 일관성을 유지하도록 동기화하는 레이어 동기화 관리자(Layer Synchronization Manager);를 포함하며, 상기 가시적 레이어와 상기 시맨틱 레이어는 단일 웹 도메인 내에 듀얼 레이어 구조로 병렬 배치되는 것을 특징으로 하는 AI 최적화 웹사이트 생성 시스템.

Description

AI 최적화 웹사이트 자동 생성 시스템 및 방법{System and Method for Automated Generation of AI-Optimized Website} 본 발명은 웹사이트 자동 생성 기술에 관한 것으로서, 구체적으로는 비정형 데이터로부터 추출된 지식 그래프를 기반으로 인간 사용자를 위한 가시적 레이어와 AI 크롤러를 위한 시맨틱 레이어를 단일 웹 도메인 내에서 동기화하여 생성함으로써 인공지능 답변 엔진(Answer Engine Optimization, AEO)에 최적화된 웹사이트를 자동 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 검색 환경은 전통적인 키워드 기반 검색 엔진 중심의 패러다임에서, ChatGPT, Google AI Overviews, Perplexity와 같은 AI 기반 답변 엔진이 질의에 직접 답변을 생성하는 패러다임으로 급격히 전환되고 있다. 이와 같은 답변 엔진들은 검색 결과 링크를 나열하는 대신, 검색 인덱스에서 관련 문서를 검색한 후 LLM이 합성하여 단일 답변을 제공하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 파이프라인을 채택하고 있다. 이 파이프라인에서 답변 엔진은 (i) 질의를 시맨틱 표현으로 변환하고, (ii) 개념적 유사성에 기반하여 문서를 검색하며, (iii) 관련성·권위성·신선도·구조적 품질에 따라 문서를 순위화한다. 따라서 AI 답변 엔진으로부터 인용되기 위해서는 단순히 키워드를 반복하는 것이 아니라, 콘텐츠가 기계적으로 해석 가능한 구조화 형식으로 제공되어야 한다. 그러나 종래 기술에서는 가시적 콘텐츠(인간 사용자가 보는 HTML 페이지)와 시맨틱 메타데이터(스키마 마크업, 구조화 텍스트)가 개별적으로, 수작업에 의존하여 작성된다. 웹 개발자가 HTML과 디자인을 구성하고, SEO 전문가가 별도로 JSON-LD 스키마를 추가하는 방식이 일반적이며, 이 두 레이어는 서로 독립적으로 관리된다. 결과적으로 콘텐츠가 갱신될 때마다 두 레이어 각각을 별도로 수정하여야 하므로, 레이어 간 정보 불일치가 빈번하게 발생한다. AI 답변 엔진은 가시적 콘텐츠와 시맨틱 메타데이터가 불일치하는 경우 해당 페이지의 신뢰도를 낮게 평가하므로, 이러한 불일치는 AEO 성능을 직접적으로 저하시킨다. 또한 종래의 자동화 웹사이트 빌더들(예: Wix, Squarespace 등)은 시각적 UI 생성에만 초점을 맞추고 있어, AI 답변 엔진이 파싱하는 시맨틱 레이어의 자동 생성·관리 기능을 제공하지 않는다. 비정형 데이터로부터 지식 그래프를 구축하는 기술(US7730085B2 등)은 존재하나, 해당 지식 그래프를 기반으로 가시적 레이어와 시맨틱 레이어를 동시에, 자동으로, 동기화된 상태로 생성하는 기술은 알려진 바 없다. 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 한계를 극복하기 위한 것이다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 최적화 웹사이트 생성 시스템(100)의 전체 구성도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지식 그래프(200)의 구조를 나타내는 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 단일 웹 도메인(500) 내 듀얼 레이어 구조를 나타내는 도면이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 레이어 동기화 관리자(140)의 동작 흐름도이다. 이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일부 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise, include)" 및/또는 "포함하는(comprising, including)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및 /또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 또한, 발명의 이해를 돕기 위하여, 첨부된 도면을 실제 축척 대로 도시된 것이 아니라 일부 구성요소의 치수가 과장되게 도시 될 수 있다. 또한, 서로 다른 실시예에서 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조번호가 부여될 수 있다. 2개의 비교 대상이 ‘동일’하다는 언급은 ‘실질적으로 동일’한 것을 의미한다. 따라서 실질적 동일은 당업계에서 낮은 수준으로 간주되는 편차, 예를 들어 5% 이내의 편차를 가지는 경우를 포함할 수 있다. 또한, 소정 영역에서 어떠한 파라미터가 균일하다는 것은 평균적 관점에서 균일하다는 것을 의미할 수 있다. 비록 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것으로, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 제1 구성요소는 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다. 명세서 전체에서, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 각 구성요소는 단수일 수도 복수일 수도 있다. 구성요소의 "상부(또는 하부)" 또는 구성요소의 "상(또는 하)"에 임의의 구성이 배치된다는 것은, 임의의 구성이 상기 구성요소의 상면(또는 하면)에 접하여 배치되는 것뿐만 아니라, 상기 구성요소와 상기 구성요소 상에(또는 하에) 배치된 임의의 구성 사이에 다른 구성이 개재될 수 있음을 의미할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 상기 구성요소들은 서로 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 다른 구성요소가 "개재"되거나, 각 구성요소가 다른 구성요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있는 것으로 이해되어야 할 것이다. 또한, 어떤 부분이 다른 부분과 전기적으로 연결(electrically coupled)되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우 뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 연결되어 있는 경우도 포함한다. 명세서 전체에서 "A 및/또는 B"라고 할 때, 이는 특별한 반대되는 기재가 없는 한, A, B 또는 A 및 B를 의미한다. 즉, "및/또는"은 열거된 복수의 항목들의 모든 조합 또는 임의의 조합을 포함한다. "C 내지 D"라고 할 때, 이는 특별한 반대되는 기재가 없는 한, C 이상이고 D 이하인 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시의 실시 예를 기술하기 위한 것이며, 본 개시의 제한을 의도하지 않는다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지된 기능 또는 구성에 대한 설명은 발명의 요지를 명료하게 하기 위하여 생략한다. 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 AI 최적화 웹사이트 생성 시스템(100)은, 데이터 매핑 엔진(110), UI 생성 모듈(120), AEO 최적화 모듈(130), 및 레이어 동기화 관리자(140)를 포함한다. 데이터 매핑 엔진(110)은 비정형 데이터(600)로부터 엔티티 및 관계를 추출하여 지식 그래프(200)를 구성하고 그래프 데이터베이스(113)에 저장·관리한다. UI 생성 모듈(120)은 지식 그래프(200)를 기초로 가시적 레이어(300)를 생성하며, AEO 최적화 모듈(130)은 지식 그래프(200)를 기초로 시맨틱 레이어(400)를 생성한다. 레이어 동기화 관리자(140)는 그래프 데이터베이스(113)의 변경을 감지하여 양 레이어(300, 400)에 갱신 신호를 전파한다. 생성된 두 레이어(300, 400)는 단일 웹 도메인(500) 내에 듀얼 레이어 구조로 병렬 배치된다. ◆ 발명의 성립성 관련 사전 설명 본 발명은 단순한 수학적 개념, 자연 법칙 또는 추상적 아이디어의 청구가 아니라, 구체적이고 특정한 기술적 수단들의 조합에 의해 특정 기술적 문제를 해결하는 컴퓨터 구현 발명이다. 데이터 매핑 엔진(110)의 NLP 기반 NER 처리부(111) 및 관계 추출부(112)는 특정 알고리즘을 실행하는 하드웨어 프로세서상의 소프트웨어 모듈로서 구체화되며, 그래프 데이터베이스(113)는 실체적인 데이터 저장 장치에 구현된다. UI 생성 모듈(120)의 페이지 구조 결정부(121) 및 HTML 렌더링부(122)는 웹 서버의 특정 소프트웨어 프로세스로서 실행되어 인간이 인식 가능한 시각적 웹 페이지라는 실체적 결과물을 생성한다. AEO 최적화 모듈(130)의 JSON-LD 직렬화부(131) 및 청크 생성부(132)는 AI 크롤러가 파싱 가능한 특정 포맷의 파일을 디스크에 기록하는 구체적 소프트웨어 수단이다. 레이어 동기화 관리자(140)의 변경 감지부(141), 이벤트 큐(142), 갱신 신호 발송부(143)는 서버 사이드에서 지속적으로 실행되는 프로세스로서, 데이터베이스 변경 이벤트를 감지하고, 이를 우선순위 큐에 기록하며, 등록된 콜백 인터페이스를 통해 각 모듈에 갱신 신호를 발송하는 구체적인 기술적 수단이다. 즉, 본 발명의 각 구성 요소는 추상적 개념이 아니라 특정 기계(컴퓨터 하드웨어, 서버, 데이터베이스)상에서 실행되는 구체적인 소프트웨어/하드웨어 수단이며, 각 수단의 결합에 의해 "비정형 데이터를 AEO 최적화 웹사이트로 자동 변환"이라는 특정 기술적 과제를 해결하므로 발명의 성립성을 충족한다. 1. 전체 시스템 구성 (도 1 참조) 본 발명의 AI 최적화 웹사이트 생성 시스템(100)은, 도 1에 도시된 바와 같이, 데이터 매핑 엔진(110), UI 생성 모듈(120), AEO 최적화 모듈(130), 레이어 동기화 관리자(140), 그래프 데이터베이스(113), 가시적 레이어(300), 시맨틱 레이어(400), 및 단일 웹 도메인(500)을 포함하여 구성된다. 본 시