집합 9 예시 · VS 채택률이 낮은 검색 집합

집합 9 — 여러 줄 원문(grade 1) ∧ 첫 칸이 묶음(group) · grade:1 ∧ first.entrykind:group

채택 실패 검색에서 고정 시드로 뽑고, 개인정보가 없는 원문만 남긴 검토 표본
대치 그림은 로그의 YAML 과 노출 첫 칸 DO 로 다시 만든 재현본(실제 화면과 크기 · 서체가 다를 수 있음)

예시 1 / 5 · 검색일 11/07 · 시각화 종류 recommend

L1 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout → 같은 유형의 첫 칸에 대치

원문 422자 · 3줄

사례: Fiverr(파이버) 파이버는 2010년 이스라엘에서 설립된 온라인 프리랜서 마켓플레이스로, 처음에는 모든 작업을 5달러에 거래해 이름도 여기서 따왔다. 작업자가 디자인 · 번역 · 영상 편집 · 프로그래밍 같은 서비스를 '긱(gig)' 단위 상품으로 올리면 기업이 골라 구매하고, 파이버는 별점 · 리뷰와 결제 중…

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사례: Fiverr(파이버) 파이버는 2010년 이스라엘에서 설립된 온라인 프리랜서 마켓플레이스로, 처음에는 모든 작업을 5달러에 거래해 이름도 여기서 따왔다. 작업자가 디자인 · 번역 · 영상 편집 · 프로그래밍 같은 서비스를 '긱(gig)' 단위 상품으로 올리면 기업이 골라 구매하고, 파이버는 별점 · 리뷰와 결제 중개로 거래를 관리하며 수수료를 받는다. 2024년 매출은 3억 9,150만 달러, 연간 활성 구매자는 약 363만 명이며, 거래액의 27.6%를 수수료로 가져간다. 최근에는 간단한 작업을 AI가 대체하면서 2025년 9월 ‘AI 우선' 회사로 전환하겠다며 직원의 약 30%를 해고했다. → 파이버는 외부 인재의 전문성을 업무 단위로 연결함으로써, 기업이 내부 인력에 의존하지 않고 필요한 역량을 유연하게 확보할 수 있음을 보여준다.

예시 1: 원문을 첫 칸 컴포넌트에 대치한 재현 그림 — 대치 재현 — 이 원문의 YAML 을 첫 칸 DO 에 넣어 다시 구운 그림

예시 1: 첫 칸 컴포넌트의 원본 그림 — DO 원본 — 같은 컴포넌트의 대치 전 모습

L1 YAML

유형 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout

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version: "0.5"
title: Fiverr(파이버) 사례
components:
  - type: TextBasedCommunication.LongFormTextLayout
    structure:
      entities:
        - label: Fiverr(파이버)
          items:
            - "2010년 이스라엘에서 설립된 온라인 프리랜서 마켓플레이스로, 처음에는 모든 작업을 5달러에 거래해 이름도 여기서 따왔다."
            - "작업자가 디자인 · 번역 · 영상 편집 · 프로그래밍 같은 서비스를 '긱(gig)' 단위 상품으로 올리면 기업이 골라 구매한다."
            - "파이버는 별점 · 리뷰와 결제 중개로 거래를 관리하며 수수료를 받는다."
            - "2024년 매출은 3억 9,150만 달러, 연간 활성 구매자는 약 363만 명이며, 거래액의 27.6%를 수수료로 가져간다."
            - "최근에는 간단한 작업을 AI가 대체하면서 2025년 9월 ‘AI 우선' 회사로 전환하겠다며 직원의 약 30%를 해고했다."
            - "파이버는 외부 인재의 전문성을 업무 단위로 연결함으로써, 기업이 내부 인력에 의존하지 않고 필요한 역량을 유연하게 확보할 수 있음을 보여준다."

첫 칸 DO 의 property

분류	`TextBasedCommunication.LongFormTextLayout`
DO	번호 14980262 · 노출 1위 칸 · 묶음(group) · 1/2장
루트 노드	맞춘 노드는 루트 아님 · 루트 분류 없음
자리 1개	자리 1: items 1개 · 360자·9줄 / label 1개 · 60자·2줄
params	title=true
dataset	없음
relations	0개
satellites	설명 0개

대치 지도 · 글 자리 2개 (원래 글 → 대치 글)

원래 글	대치 글
이미지와 함께 더욱 깊이있고 풍성한 내용으로 보완할 수 있습니다	Fiverr(파이버)
이미지는 내용의 이해를 돕고 프레젠테이션의 흐름을 더욱 풍부하게 만들어 줍니다.제품 사진, 서비스 화면, 공간 이미지 등 다양한 시각 자료를 활용해 보세요.이 영역에는 주제와 관련된 핵심 내용을 조금 더 구체적으로 …	* 파이버는 2010년 이스라엘에서 설립된 온라인 프리랜서 마켓플레이스로, 처음에는 모든 작업을 5달러에 거래해 이름도 여기서 따왔다. * 작업자가 디자인 · 번역 · 영상 편집 · 프로그래밍 같은 서비스를 '긱(g…

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집합 9 — 여러 줄 원문(grade 1) ∧ 첫 칸이 묶음(group) · grade:1 ∧ first.entrykind:group

채택 실패 검색에서 고정 시드로 뽑고, 개인정보가 없는 원문만 남긴 검토 표본
대치 그림은 로그의 YAML 과 노출 첫 칸 DO 로 다시 만든 재현본(실제 화면과 크기 · 서체가 다를 수 있음)

예시 2 / 5 · 검색일 11/04 · 시각화 종류 recommend

L1 Enumeration.List → 같은 유형의 첫 칸에 대치

원문 149자 · 8줄

지도자와 스포츠심리 전문가의 역할 분리 필요 지도자 단독 진행시 발생할 수 있는 문제 -선수에 대한 편견 -개인정보 및 비밀보장 문제 …

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지도자와 스포츠심리 전문가의 역할 분리 필요 지도자 단독 진행시 발생할 수 있는 문제 -선수에 대한 편견 -개인정보 및 비밀보장 문제 전문가 자격제도 국외: AASP의 CMPC(공인 멘탈 퍼포먼스 컨설턴트)자격 부여 국내: 한국스포츠심리학회 스포츠심리상담사 자격제도

예시 2: 원문을 첫 칸 컴포넌트에 대치한 재현 그림 — 대치 재현 — 이 원문의 YAML 을 첫 칸 DO 에 넣어 다시 구운 그림

예시 2: 첫 칸 컴포넌트의 원본 그림 — DO 원본 — 같은 컴포넌트의 대치 전 모습

L1 YAML

유형 Enumeration.List

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version: "0.5"
title: 스포츠심리 지원 체계의 역할 분리와 자격제도
components:
  - type: Enumeration.List
    structure:
      entities:
        - label: 지도자와 스포츠심리 전문가의 역할 분리 필요
        - label: 지도자 단독 진행시 발생할 수 있는 문제
          items:
            - 선수에 대한 편견
            - 개인정보 및 비밀보장 문제
        - label: 전문가 자격제도
          items:
            - "국외: AASP의 CMPC(공인 멘탈 퍼포먼스 컨설턴트)자격 부여"
            - "국내: 한국스포츠심리학회 스포츠심리상담사 자격제도"

첫 칸 DO 의 property

분류	`Enumeration.List`
DO	번호 14670761 · 노출 1위 칸 · 묶음(group) · 1/2장
루트 노드	맞춘 노드는 루트 아님 · 루트 분류 없음
자리 2개	자리 1: label 1개 · 31자·1줄 자리 2: items 1개 · 93자·3줄 / label 1개 · 24자·1줄
params	없음
dataset	없음
relations	0개
satellites	설명 0개

대치 지도 · 글 자리 3개 (원래 글 → 대치 글)

원래 글	대치 글
Topic: next lecture's title or focus	지도자와 스포츠심리 전문가의 역할 분리 필요
Read before next class	지도자 단독 진행시 발생할 수 있는 문제
Author, Title (Year) — Pages or chapter Author, Title (Year) — Pages or chapter, optional	* 선수에 대한 편견 * 개인정보 및 비밀보장 문제

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집합 9 — 여러 줄 원문(grade 1) ∧ 첫 칸이 묶음(group) · grade:1 ∧ first.entrykind:group

채택 실패 검색에서 고정 시드로 뽑고, 개인정보가 없는 원문만 남긴 검토 표본
대치 그림은 로그의 YAML 과 노출 첫 칸 DO 로 다시 만든 재현본(실제 화면과 크기 · 서체가 다를 수 있음)

예시 3 / 5 · 검색일 11/07 · 시각화 종류 recommend

L1 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout → 첫 칸 TextBasedCommunication.HighlightedMessage 에 대치

원문 433자 · 4줄

그리고 여기서 AI 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 플랫폼에는 이용자의 검색 기록, 구매 이력, 위치 정보, 거래량 등 방대한 데이터가 축적됩니다. AI와 데이터 분석 기술은 이러한 정보를 활용해 소비자의 수요를 예측하거나, 개인별 맞춤 상품을 추천하고, 서비스 운영을 효율화하는 데 활용됩니다. 예를 들어 배달 플…

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그리고 여기서 AI 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다. 플랫폼에는 이용자의 검색 기록, 구매 이력, 위치 정보, 거래량 등 방대한 데이터가 축적됩니다. AI와 데이터 분석 기술은 이러한 정보를 활용해 소비자의 수요를 예측하거나, 개인별 맞춤 상품을 추천하고, 서비스 운영을 효율화하는 데 활용됩니다. 예를 들어 배달 플랫폼은 시간대별 주문량과 지역별 수요를 분석해 배달 수요를 예측할 수 있고, 쇼핑 플랫폼은 이용자의 검색 및 구매 이력을 바탕으로 관심을 가질 만한 상품을 추천할 수 있습니다. 이처럼 플랫폼이 경제활동을 연결하고 조직하는 구조를 제공한다면, AI는 그 안에서 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 기술로 활용될 수 있습니다. 두 기술의 결합은 플랫폼 경제의 규모와 영향력을 확대하고, 경제활동이 이루어지는 방식을 더욱 빠르고 정교하게 변화시키고 있습니다

예시 3: 원문을 첫 칸 컴포넌트에 대치한 재현 그림 — 대치 재현 — 이 원문의 YAML 을 첫 칸 DO 에 넣어 다시 구운 그림

예시 3: 첫 칸 컴포넌트의 원본 그림 — DO 원본 — 같은 컴포넌트의 대치 전 모습

L1 YAML

유형 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout

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version: "0.5"
title: 플랫폼 경제에서 AI와 데이터 분석의 역할
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  - type: TextBasedCommunication.LongFormTextLayout
    structure:
      entities:
        - label: AI와 데이터 분석 기술의 활용
          items:
            - 플랫폼에는 이용자의 검색 기록, 구매 이력, 위치 정보, 거래량 등 방대한 데이터가 축적된다.
            - AI와 데이터 분석 기술은 소비자의 수요를 예측하고, 개인별 맞춤 상품을 추천하며, 서비스 운영을 효율화하는 데 활용된다.
            - 배달 플랫폼은 시간대별 주문량과 지역별 수요를 분석해 배달 수요를 예측할 수 있다.
            - 쇼핑 플랫폼은 이용자의 검색 및 구매 이력을 바탕으로 관심을 가질 만한 상품을 추천할 수 있다.
            - 플랫폼이 경제활동을 연결하고 조직하는 구조를 제공한다면, AI는 그 안에서 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 기술로 활용될 수 있다.
            - 두 기술의 결합은 플랫폼 경제의 규모와 영향력을 확대하고, 경제활동이 이루어지는 방식을 더욱 빠르고 정교하게 변화시키고 있다.

첫 칸 DO 의 property

분류	`TextBasedCommunication.HighlightedMessage`
DO	번호 13799655 · 노출 1위 칸 · 묶음(group) · 1/2장
루트 노드	맞춘 노드가 루트
자리 1개	자리 1: label 1개 · 54자·3줄
params	없음
dataset	없음
relations	0개
satellites	설명 0개

대치 지도 · 글 자리 1개 (원래 글 → 대치 글)

원래 글	대치 글
꿈이 좌절되거나 잠시 지칠 때의극복법이 있으신가요?	그리고 여기서 AI 기술이 중요한 역할을 할 수 있습니다.

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집합 9 — 여러 줄 원문(grade 1) ∧ 첫 칸이 묶음(group) · grade:1 ∧ first.entrykind:group

채택 실패 검색에서 고정 시드로 뽑고, 개인정보가 없는 원문만 남긴 검토 표본
대치 그림은 로그의 YAML 과 노출 첫 칸 DO 로 다시 만든 재현본(실제 화면과 크기 · 서체가 다를 수 있음)

예시 4 / 5 · 검색일 11/06 · 시각화 종류 table

L1 Enumeration.ListingTable → 같은 유형의 첫 칸에 대치

원문 454자 · 18줄

라네즈 연간 매출액 및 성장 전망 2025년 매출액은 약 7,300억 원 / 2026년에는 약 8,000억 원 수준에 이를 것으로 전망; 약 +9.6% 매출의 약 90%가 해외에서 발생 …

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라네즈 연간 매출액 및 성장 전망 2025년 매출액은 약 7,300억 원 / 2026년에는 약 8,000억 원 수준에 이를 것으로 전망; 약 +9.6% 매출의 약 90%가 해외에서 발생 미국은 라네즈의 핵심 시장 2024년 [아마존 BFCM] 라네즈 매출 전년 대비 +127%, 립 글로이 밤 1위, 립 슬리핑 마스크 2위 2025년 말 보도 북미 아모레퍼시픽 매출 중 라네즈 비중 60% 이상 추정 2026년 [아마존 프라임데이 립밤 순위] 립 글로이 밤 1위, 립 슬리핑 마스크 2위 아마존 BFCM은 블랙프라이데이와 사이버먼데이 판매 행사 특히 립 제품은 색상/향/사용감이 다양하여 SNS 콘텐츠에 활용하기 쉽고, 선물용이나 한정판 상품으로 확장하기 좋음. -> 이 때문에 라네즈 × 마뗑킴 협업도 북미 소비자를 대상으로 패션 스타일링과 화장품을 연결한 마케팅 전략을 설계할 수 있다고 판단

예시 4: 원문을 첫 칸 컴포넌트에 대치한 재현 그림 — 대치 재현 — 이 원문의 YAML 을 첫 칸 DO 에 넣어 다시 구운 그림

예시 4: 첫 칸 컴포넌트의 원본 그림 — DO 원본 — 같은 컴포넌트의 대치 전 모습

로그에 남은 노출 칸 13칸 가운데 11칸만 재검색의 같은 순위에 있다. 대치한 첫 칸은 재검색에도 같은 순위에 있다.

L1 YAML

유형 Enumeration.ListingTable

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version: "0.5"
title: 라네즈 연간 매출액 및 미국 핵심 시장 전망
components:
  - type: Enumeration.ListingTable
    structure:
      entities:
        - label: 라네즈 매출 및 미국 시장 주요 지표
          items:
            - 매출의 약 90%가 해외에서 발생
            - 아마존 BFCM은 블랙프라이데이와 사이버먼데이 판매 행사
            - 립 제품은 색상·향·사용감이 다양해 SNS 콘텐츠에 활용하기 쉽고, 선물용·한정판 상품으로 확장하기 좋음
            - 라네즈 × 마뗑킴 협업은 북미 소비자를 대상으로 패션 스타일링과 화장품을 연결하는 마케팅 전략으로 설계 가능
      dataset:
        shape: matrix
        columns:
          - label: 시점
            role: category
          - label: 매출액
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            unit: 억 원
          - label: 성장률
            role: value
            unit: "%"
          - label: 미국 시장 성과 및 관련 보도
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        rows:
          - - 2024년
            - null
            - null
            - 아마존 BFCM 라네즈 매출 전년 대비 +127%, 립 글로이 밤 1위, 립 슬리핑 마스크 2위
          - - 2025년
            - 7300
            - null
            - ""
          - - 2025년 말 보도
            - null
            - null
            - 북미 아모레퍼시픽 매출 중 라네즈 비중 60% 이상 추정
          - - 2026년
            - 8000
            - 9.6
            - 아마존 프라임데이 립밤 순위에서 립 글로이 밤 1위, 립 슬리핑 마스크 2위

첫 칸 DO 의 property

분류	`Enumeration.ListingTable`
DO	번호 14506145 · 노출 1위 칸 · 묶음(group) · 1/2장
루트 노드	맞춘 노드가 루트
자리 1개	자리 1: label 1개 · 27자·1줄
params	header=false
dataset	matrix · 7행 × 2열
relations	0개
satellites	설명 0개

대치 지도 · 글 자리 2개 (원래 글 → 대치 글)

원래 글	대치 글
会社概要	라네즈 매출 및 미국 시장 주요 지표
	\| 미국 핵심 시장 \| \| \| 미국은 라네즈의 핵심 시장 \| \| --- \| --- \| --- \| --- \| \| 2024년 \| \| 127 \| [아마존 BFCM] 라네즈 매출 전년 대비 +127%, 립 글로이 밤 …

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집합 9 — 여러 줄 원문(grade 1) ∧ 첫 칸이 묶음(group) · grade:1 ∧ first.entrykind:group

채택 실패 검색에서 고정 시드로 뽑고, 개인정보가 없는 원문만 남긴 검토 표본
대치 그림은 로그의 YAML 과 노출 첫 칸 DO 로 다시 만든 재현본(실제 화면과 크기 · 서체가 다를 수 있음)

예시 5 / 5 · 검색일 11/06 · 시각화 종류 recommend

L1 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout → 첫 칸 TextBasedCommunication.HighlightedMessage 에 대치

원문 147자 · 2줄

그렇다면 이러한 유전적 위험을 실제 보전 현장에서 어떻게 평가하고, 우선 보호할 집단을 선정할 수 있을까요? Hoban 등은 2024년 연구에서 유효집단크기와 같은 지표를 활용해 유전적 손실 위험을 평가하고, 이를 보전 우선순위 결정에 반영하는 방법을 제시했습니다

예시 5: 원문을 첫 칸 컴포넌트에 대치한 재현 그림 — 대치 재현 — 이 원문의 YAML 을 첫 칸 DO 에 넣어 다시 구운 그림

예시 5: 첫 칸 컴포넌트의 원본 그림 — DO 원본 — 같은 컴포넌트의 대치 전 모습

L1 YAML

유형 TextBasedCommunication.LongFormTextLayout

YAML 펼치기

version: "0.5"
title: 유전적 위험 평가와 보전 우선순위
components:
  - type: TextBasedCommunication.LongFormTextLayout
    structure:
      entities:
        - label: "그렇다면 이러한 유전적 위험을 실제 보전 현장에서 어떻게 평가하고, 우선 보호할 집단을 선정할 수 있을까요?"
          items:
            - "Hoban 등은 2024년 연구에서 유효집단크기와 같은 지표를 활용해 유전적 손실 위험을 평가하고, 이를 보전 우선순위 결정에 반영하는 방법을 제시했습니다"

첫 칸 DO 의 property

분류	`TextBasedCommunication.HighlightedMessage`
DO	번호 15994212 · 노출 1위 칸 · 묶음(group) · 1/2장
루트 노드	맞춘 노드가 루트
자리 1개	자리 1: label 1개 · 58자·2줄
params	없음
dataset	없음
relations	0개
satellites	설명 0개

대치 지도 · 글 자리 1개 (원래 글 → 대치 글)

원래 글	대치 글
미리 유치원의 모든 선생님들이 응원해요!얘들아 꽃길만 걷자!	유전적 위험을 실제 보전 현장에서 어떻게 평가하고 우선 보호할 집단을 선정할 수 있을까요?