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제4절 · 제작 사례

제작 사례

클라이언트 제작 사례와 자체 구축·운영 시스템을 함께 기재합니다. 자체 시스템은 제안 기술을 사전에 검증하는 실운영 환경으로, 모든 사례는 과업 배경 · 수행 내용 · 사용 기술 · 산출물 구조로 기술합니다.

C-01 클라이언트 수행 교육기관 (2026)

교육기관 AI 검색 최적화 진단·웹사이트 재구축

과업 배경

웹빌더로 제작된 기존 사이트가 교육과정 안내 등 핵심 콘텐츠를 이미지로 처리하고 있어, 검색엔진과 AI가 내용을 읽을 수 없는 상태였습니다. AI 검색 답변에서 기관이 인용되지 않는 원인을 진단하는 과업으로 시작되었습니다.

수행 내용

AI 검색 노출 진단으로 문제 지점을 특정한 뒤, 기존 디자인·톤앤매너는 유지한 채 내부 마크업 구조를 전면 재구현했습니다. 8개 페이지 규모의 정적 렌더링 사이트로 재구축하고, 교육과정·수강 후기·FAQ를 구조화 데이터(JSON-LD)로 노출했습니다.

성과

이미지에 잠겨 있던 교육과정·후기·FAQ 콘텐츠가 검색엔진과 AI 크롤러가 읽고 인용할 수 있는 텍스트와 구조화 데이터로 전환되었습니다.

사용 기술

  • Next.js
  • Tailwind CSS
  • JSON-LD (Organization·Course·FAQPage·Review)
  • Vercel

산출물

  • AI 검색 노출 진단 보고서
  • 재구축 웹사이트 (8페이지)
  • AI 크롤러 대응 robots.txt·sitemap 구성
C-02 클라이언트 수행 온라인 서비스 기업 (2026)

AI 검색 노출도 진단 보고서 (기업 브랜드)

과업 배경

자사 브랜드가 ChatGPT 등 AI 검색 답변에서 어떻게 언급되는지, 경쟁사 대비 어느 위치에 있는지 확인할 수단이 없는 상태에서 진단을 의뢰받았습니다.

수행 내용

ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude·Grok 5개 AI 엔진에 업종 관련 질의 프롬프트 50개를 실행하여 브랜드 노출도를 측정하고, 경쟁사 대비 언급 순위와 AI가 인용하는 소스 URL을 분석했습니다.

성과

엔진별 노출도 점수(0~100점)와 경쟁사 비교 근거를 담은 진단 보고서, 우선순위가 정리된 30일 개선 액션플랜을 납품했습니다.

사용 기술

  • Algotraction (자체 진단 플랫폼)
  • 5개 AI 엔진 질의 자동화
  • LLM 응답 분석

산출물

  • 엔진별 노출도 진단 보고서 (0~100점 스코어)
  • 경쟁사 비교 분석
  • 30일 개선 액션플랜
S-01 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~)

나라장터 입찰공고 수집·적합도 분석 시스템

과업 배경

나라장터에는 매일 다수의 신규 입찰공고가 올라오지만, 사람이 전부 읽고 수행 적합성을 판단하기는 어렵습니다. 참여 가능한 공고를 놓치지 않기 위해 자체 시스템으로 구축했습니다.

수행 내용

조달청 나라장터 입찰공고 API에서 매일 신규 공고를 자동 수집하고, LLM으로 공고별 수행 적합도와 낙찰 가능성을 평가하여 우선순위를 산출합니다. 평가 가중치는 설정 파일로 분리해 기준이 바뀌어도 코드 수정 없이 조정할 수 있는 구조입니다.

성과

일 단위 자동 수집·평가·텔레그램 발송 체계로 운영 중입니다. 클라이언트 과업에 제안하는 수집·분석 기술을 사전에 검증하는 실운영 환경이기도 합니다.

사용 기술

  • Python
  • 나라장터 OpenAPI
  • Anthropic Claude API
  • PostgreSQL
  • 텔레그램 Bot API

산출물

  • 일 단위 자동 수집 파이프라인
  • LLM 적합도 스코어링 엔진
  • 랭킹 대시보드·텔레그램 다이제스트
S-02 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~) gigamapai.com ↗

국가 전략산업 투자 추적 플랫폼 GigaMap

과업 배경

반도체·AI 데이터센터 등 국가 전략산업의 투자 동향은 기업 공시, 경제 통계, 정부 발주 정보가 기관별로 흩어져 있어 한눈에 파악하기 어렵습니다.

수행 내용

DART 전자공시, 한국은행 ECOS 경제통계, 통계청 KOSIS 국가통계, 나라장터 발주 데이터 4종을 통합 수집하고, 단일 모멘텀 지수로 가공하여 공개 대시보드로 제공합니다.

성과

서로 다른 4개 공공 데이터 소스를 하나의 지수와 대시보드로 통합해 운영 중인, 복수 소스 통합 가공 과업의 실운영 레퍼런스입니다.

사용 기술

  • Next.js
  • DART OpenAPI
  • ECOS API
  • KOSIS API
  • 나라장터 OpenAPI
  • PostgreSQL (Neon)

산출물

  • 4개 공공 API 통합 수집 파이프라인
  • 모멘텀 지수 산출 로직
  • 공개 웹 대시보드
S-03 자체 구축·운영 자체 개발·운영 SaaS (2026~) algotraction.com ↗

AI 검색 노출 진단 플랫폼 Algotraction

과업 배경

AI 검색이 브랜드를 어떻게 언급하는지 측정하는 작업은 수작업으로 반복 수행하기 어렵습니다. AEO 컨설팅의 진단 과정을 동일 기준으로 반복할 수 있도록 SaaS로 개발했습니다.

수행 내용

ChatGPT·Perplexity·Gemini·Claude·Grok 5개 AI 엔진에 대한 질의 실행, 응답 분석, 95개 항목 AEO 체크리스트 감사, 개선 가이드 생성까지 전 과정을 자동화했습니다.

성과

AEO 컨설팅 과업의 진단 엔진으로 사용 중이며, 개선 전후를 동일한 질의 세트와 기준으로 재진단해 수치로 비교할 수 있습니다.

사용 기술

  • React
  • FastAPI
  • Supabase (PostgreSQL)
  • 5개 AI 엔진 API
  • Railway·Vercel

산출물

  • AI 노출도 자동 진단 엔진
  • 95항목 AEO 감사 체크리스트
  • 엔진별 스코어 대시보드
S-04 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~)

스테이블코인 시장 인텔리전스 터미널 Stable Terminal

과업 배경

USDT·USDC 등 스테이블코인의 시가총액, 페그(1달러 고정) 안정성, 체인별 유통량 정보는 여러 사이트에 흩어져 있고, 시점별 이력을 같은 기준으로 축적해 비교할 수단이 없습니다. 실시간 시장 지표와 자체 이력 아카이브를 한 화면에서 보는 터미널로 구축했습니다.

수행 내용

CoinGecko·DefiLlama 공개 API에서 스테이블코인 시가총액·거래량·체인별 유통량·RWA(실물자산 토큰화) 규모를 수집하고, 시간 단위 수집기로 스냅샷을 PostgreSQL에 누적합니다. 1달러 대비 30bps를 넘는 페그 이탈은 심각도 등급으로 자동 감지하며, 준비금·수익률·CBDC·국경 간 자금 흐름까지 11개 분석 화면으로 구성했습니다.

성과

실시간 외부 지표와 자체 축적 이력을 교차 확인하는 터미널로 운영 중입니다. 외부 API 수집, 시계열 적재, 임계값 기반 이상 감지로 이어지는 시장 모니터링 시스템 구축 과업의 실운영 레퍼런스입니다.

사용 기술

  • Next.js
  • CoinGecko API
  • DefiLlama API
  • PostgreSQL (Neon)
  • Vercel

산출물

  • 시간 단위 스냅샷 수집 파이프라인
  • 페그 이탈 자동 감지 (30bps 기준 심각도 분류)
  • 11개 섹션 터미널 대시보드
S-05 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~)

전력계통 탄소집약도 실시간 추적 Energy Atlas

과업 배경

한국 전기 1kWh를 만들 때 나오는 탄소량은 시간대별 발전믹스(원자력·석탄·LNG·재생에너지 비중)에 따라 계속 달라지지만, 이를 실시간 수치로 확인할 수 있는 화면은 찾기 어렵습니다.

수행 내용

전력거래소(KPX)가 공개하는 발전원별 발전량 데이터를 5분 단위로 수집하고, IPCC AR5 수명주기 배출계수를 적용해 1kWh당 탄소집약도를 실시간 산출합니다. 발전믹스 구성과 탄소집약도 추이를 계통 라이브 대시보드로 제공합니다.

성과

5분 단위 수집과 지표 산출을 자동으로 반복하는 실시간 대시보드로 운영 중입니다. 에너지·환경 분야 공공 데이터의 고빈도 시계열 처리 과업을 사전 검증하는 레퍼런스입니다.

사용 기술

  • Next.js
  • 전력거래소(KPX) 발전량 데이터
  • IPCC AR5 배출계수
  • Vercel

산출물

  • 5분 단위 발전믹스 수집 파이프라인
  • 실시간 탄소집약도 산출 로직
  • 계통 라이브 대시보드
S-06 자체 구축·운영 자체 운영 (2026~)

전기차 충전 인프라 이용률 시계열 대시보드

과업 배경

전국 전기차 충전기의 상태는 공공 API로 공개되지만 조회 시점의 스냅샷만 제공되어, 지역·충전기 유형별 이용률과 고장률이 어떻게 변하는지 보려면 이력을 직접 적재해야 합니다.

수행 내용

한국환경공단 전기차 충전소 정보 API(공공데이터포털)에서 전국 충전기 상태를 30·60분 단위로 수집하고, 시도와 충전기 타입 단위로 집계해 시계열로 누적합니다. 점유율·가용률·고장률과 함께 시도별 전기차 등록대수 대비 인프라 밀도를 산출합니다.

성과

스냅샷만 제공되는 공공 데이터를 축적 가능한 시계열 지표로 전환해 운영 중입니다. 원천 데이터에 없는 지표를 수집 설계로 만들어내는 가공 과업의 레퍼런스입니다.

사용 기술

  • Next.js
  • 한국환경공단 EvCharger API
  • 공공데이터포털(data.go.kr)
  • Vercel

산출물

  • 30·60분 단위 상태 수집 파이프라인
  • 시도×충전기타입 집계 시계열
  • 이용률·가용률·고장률 대시보드
S-07 자체 구축·운영 자체 운영 서비스 (2026~) weliveapt.com ↗

아파트 실거주 가능 판정 서비스 우리집각

과업 배경

내 소득과 자기자본으로 실제 살 수 있는 아파트 단지가 어디인지는 호가나 추정가가 아니라, 실거래가와 현행 대출 규제(DSR·LTV·스트레스 금리)를 함께 계산해야 알 수 있습니다.

수행 내용

국토교통부 아파트 매매 실거래가(공공데이터포털)와 한국은행 ECOS 대출 가중평균금리를 수집하고, DSR 3단계·스트레스 금리·LTV·규제지역 금액상한 등 현행 대출 규제를 계산 로직으로 구현해 소득·자본 기준으로 단지별 실거주 가능 여부를 판정합니다.

성과

weliveapt.com으로 공개 운영 중입니다. 실거래가·금리 실측 데이터와 규제 계산 로직을 결합해 일반 사용자용 서비스로 만든, 소비자향 데이터 서비스 구축의 실운영 레퍼런스입니다.

사용 기술

  • Next.js
  • 국토교통부 실거래가 API
  • 한국은행 ECOS API
  • Vercel

산출물

  • 실거래가·금리 수집 파이프라인
  • DSR·LTV 대출 규제 계산 엔진
  • 단지별 실거주 가능 판정 화면·계산기

클라이언트 사례는 계약상 비밀유지 조건에 따라 기관·기업명을 익명 처리하여 기재하였습니다. 발주 검토 목적의 상세 확인은 사업 문의로 요청해 주시기 바랍니다.