큐(자료구조) / 젠스파크 에이전트 기능 사용법

 큐(자료구조)- 큐(Queue)는 선입선출(FIFO, First In, First Out) 방식의 자료구조입니다. 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 방식으로, 은행 창구 줄서기와 같이 순서대로 데이터를 처리할 때 사용됩니다. 데이터 삽입은 인큐(enqueue), 삭제는 **디큐(dequeue)**라고 하며, 삽입은 큐의 한쪽 끝(리어, rear)에서, 삭제는 다른 쪽 끝(프론트, front)에서 이루어집니다. 

https://creativevista.tistory.com/entry/%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%ED%81%90-%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%99%84%EB%B2%BD-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EA%B0%9C%EB%85%90%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EA%B9%8C%EC%A7%80#google_vignette

큐의 주요 특징- https://namu.wiki/w/%ED%81%90(%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0)

https://creativevista.tistory.com/entry/%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%ED%81%90-%EC%9E%90%EB%A3%8C%EA%B5%AC%EC%A1%B0-%EC%99%84%EB%B2%BD-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%EA%B8%B0%EB%B3%B8-%EA%B0%9C%EB%85%90%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B%A4%EC%A0%84-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EA%B9%8C%EC%A7%80

• 선입선출(FIFO): 가장 먼저 삽입된 데이터가 가장 먼저 삭제됩니다.
• 데이터 삽입(Enqueue): 큐의 한쪽 끝(리어)에서 데이터가 추가됩니다.
• 데이터 삭제(Dequeue): 큐의 다른 쪽 끝(프론트)에서 데이터가 삭제됩니다.
• 구조: 데이터가 들어오고 나가는 입구가 분리된 구조로, 양쪽이 뚫려 있는 형태를 가집니다.
• 활용: 순차적으로 처리가 필요한 작업(ex: 프린터 작업 대기열, 운영체제의 작업 스케줄링 등)에 유용하게 사용됩니다. 

큐의 단점

• 중간 데이터 접근: 스택처럼 특정 위치의 데이터에 직접 접근하기 어렵습니다.
• 고정된 크기: 고정된 크기의 큐는 가득 찼을 때 더 이상 데이터를 추가할 수 없습니다.
• 공간 낭비: 배열 기반으로 구현된 경우, 데이터가 삭제되어도 해당 공간이 비어있게 되어 공간이 낭비될 수 있습니다

젠스파크 에이전트 기능 사용법

https://www.genspark.ai/spark/%EC%A0%A0%EC%8A%A4%ED%8C%8C%ED%81%AC-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EA%B8%B0%EB%8A%A5-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95/d28a0157-8f4c-4f12-9dac-a80e60db2646

젠스파크(Genspark) 상세 가이드

젠스파크는 2023년 바이두(Baidu) 출신의 Eric Jing과 Kay Zhu가 공동 창립한 TechCrunch AI 기반 검색 및 작업 수행 플랫폼입니다. 2025년 4월 중요한 전환점을 맞이했는데, 단순한 검색 엔진에서 완전 자율형 에이전트 플랫폼인 'Super Agent'로 전환 OpenAI했습니다.

소개

• 젠스파크 AI는 다양한 AI 에이전트를 통해 복잡한 정보 요구를 해결합니다.

• 각 에이전트는 특정 유형의 질문을 처리하도록 설계되어 있습니다.

• 스파크 페이지 기능을 통해 실시간으로 맞춤형 페이지를 생성합니다.

• 사용자는 검색 쿼리에 기반하여 다양한 웹 소스에서 종합된 정보를 받을 수 있습니다.

• AI 에이전트는 여행 계획, 제품 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

스마트 검색 1

• 기능: 실시간 인터넷 데이터를 기반으로 검색 결과 제공

• 정확도: 높은 정확도로 신뢰할 수 있는 정보 제공

• 키워드 팁: '최신', '트렌드' 등의 키워드 사용 추천

• 출처 표시: 정보의 출처가 명확히 표시됨

• 관련 검색어: 예상 질문 목록 기능 제공

스파크 페이지 1

• 기능: AI와 대화할 수 있는 채팅창 제공

• 사용법: 검색 결과를 바탕으로 AI와 수다 가능

• 예시: '이에 대해 더 자세히 설명해줘'라고 물어보기

• 장점: 사용자와의 상호작용을 통해 정교한 정보 제공

• 특징: 다양한 웹 소스에서 콘텐츠 종합

여행 계획 1

• 기능: AI가 짜주는 완벽한 여행 일정

• 추천: 여행 코스와 상세 정보 제공

• 사용법: 여행 스타일, 예산, 선호 활동 입력

• 장점: 맞춤형 일정 제공

• 예시: '여행 계획 세우기' 기능 활용

제품 검색 1

• 기능: 제품의 상세 정보와 리뷰 분석 제공

• 사용법: '가성비 좋은' 등의 키워드 사용

• 장점: 현명한 소비를 위한 정보 제공

• 예시: 노트북 구매 시 도움

• 특징: 소셜 미디어 및 온라인 상점 리뷰 통합

이미지 검색 1

• 기능: 이미지 검색 및 다운로드 가능

• 사용법: 여행 사진 속 건물이나 장소 검색

• 장점: 보이는 것 이상의 정보 제공

• 예시: 모르는 식물이나 건물 찾기

• 특징: 숨은 명소 발견 가능

핵심 개념: Sparkpage(스파크페이지)

전통적인 검색 엔진이 웹페이지 목록을 보여주는 것과 달리, 젠스파크는 사용자 질문에 대해 실시간으로 맞춤형 페이지인 'Sparkpage'를 생성 Genspark합니다. 이 페이지는:

• 종합적 정보 제공: 여러 출처의 정보를 하나의 페이지로 통합
• 편향 없는 콘텐츠: 광고나 SEO 최적화에 영향받지 않은 정보
• AI 코파일럿 내장: 추가 질문에 즉시 응답하는 대화형 기능
• 출처 표시: 정보의 신뢰성을 위한 참조 링크 포함

주요 기능

1. AI 에이전트 엔진 각 AI 에이전트가 특정 유형의 정보와 쿼리를 전문적으로 처리하는 다중 에이전트 프레임워크 Genspark를 사용합니다. 예를 들어:

• 여행 계획 전문 에이전트
• 제품 리서치 전문 에이전트
• 학술 연구 전문 에이전트

2. Super Agent (2025년 출시) 전화 통화 대행, 슬라이드 디자인, 비디오 생성 등을 수행할 수 있는 완전 자율형 비코드 어시스턴트 OpenAI입니다:

• Call For Me: 실제 전화를 걸어 대화를 나누는 기능 (예약, 배송 일정 변경 등)
• 콘텐츠 생성: 프레젠테이션, 동영상 스크립트, 이메일 등 제작
• 워크플로우 자동화: 복잡한 작업을 처음부터 끝까지 처리

3. 협업 도구 팀 워크스페이스, 프로젝트 관리 통합, AI 지원 공동 편집 기능 Lindy을 제공하여 팀 단위 작업도 가능합니다.

전통적 검색 엔진과의 차이점

구분
전통적 검색 엔진
젠스파크
결과 제공 방식
링크 목록
종합 정보 페이지
사용자 작업
여러 사이트 방문 필요
한 곳에서 완결
광고/SEO
영향 받음
중립적 정보
추가 질문
새로 검색 필요
대화형으로 진행

실제 사용 시나리오

시나리오 1: 여행 계획

• 질문: "도쿄 3박 4일 여행 계획"
• 결과: 일정표, 추천 장소, 예산, 교통편, 맛집 정보가 한 페이지에 정리
• 추가: "예산을 50% 줄이려면?" 같은 후속 질문 가능

시나리오 2: 제품 비교

• 질문: "노트북 추천 (프로그래밍용, 예산 150만원)"
• 결과: 여러 제품의 스펙 비교, 장단점, 리뷰 요약, 가격 정보
• 광고가 아닌 실제 사용자 리뷰 기반 정보

시나리오 3: 비즈니스 자동화

• 요청: "경쟁사 분석 보고서 작성"
• 결과: 데이터 수집, 분석, PPT 형식 보고서 자동 생성

가격 정책 (2025년 기준)

Plus 플랜은 월 $24.99로 10,000 크레딧, Pro 플랜은 월 $249.99로 125,000 크레딧 제공 Lindy합니다. 크레딧은 작업 복잡도와 출력 형식에 따라 소비됩니다.

장단점

장점:

• 시간 절약: 여러 사이트를 방문할 필요 없음
• 정보 품질: AI가 신뢰할 수 있는 출처에서 정보 검증
• 대화형 경험: 추가 질문으로 깊이 있는 정보 탐색
• 자동화: 단순 검색을 넘어 실제 작업 수행

주의사항:

• AI가 생성한 요약이 게시자 트래픽을 감소시켜 콘텐츠 제공자에게 영향 TechCrunch을 줄 수 있음
• AI 결과의 정확성은 계속 개선 중
• 일부 기능은 유료 플랜 필요

시작하기

1. 웹사이트 방문: genspark.ai 접속
2. 간단한 질문부터: "오늘 날씨", "최신 AI 뉴스" 같은 기본 질문으로 시작
3. 점차 복잡한 작업: 익숙해지면 "사업 계획서 작성", "시장 조사 보고서" 같은 작업 요청
4. AI와 대화: 생성된 결과에서 추가 질문으로 원하는 정보 정제

젠스파크는 단순한 검색 엔진을 넘어 AI 비서로 진화하고 있어, 정보 검색뿐만 아니라 실제 업무 자동화까지 가능한 플랫폼입니다. 특히 리서치, 콘텐츠 제작, 계획 수립 등의 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다.

예시로, 다음과 같은 내용을 기반으로하는 사업게획서를 작성해줘 지리산태양광발전소의 발전 현황 https://notebooklm.google.com/notebook/9a891b67-91b8-42ab-bd49-f5a004a93820 - 발전소 위치: 경상남도 산청군 신안면 문대리 93-1 - 발전 용량: 35.0kW- 현재 발전: 0kW (MAX)- 금일 발전량: 128.0kWh - 전일 발전량: 92.0kWh / 2.6h- 누적 발전량: 402.45MWh- CO2 저감량: 170.64톤

이 화면을 통해 태양광 발전소의 실시간 발전 상황과 일일/누적 발전량, 온실가스 저감 효과 등을 확인할 수 있습니다. 태양광 에너지의 활용과 보급 확대를 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.

지리산태양광발전소 사업계획서

문서 

# 지리산태양광발전소 사업계획서 ## 1. 사업 개요 ### 1.1 사업명 **지리산태양광발전소 운영 및 확장 사업** ### 1.2 사업 목적 - 청정 재생에너지 생산을 통한 탄소중립 실현 - 안정적인 전력 판매 수익 창출 - 지역사회 친환경 에너지 전환 선도 ### 1.3 사업장 위치 - **소재지**: 경상남도 산청군 신안면 문대리 93-1 - **지역 특성**: 일조량이 풍부한 지리산 인근 지역 --- ## 2. 현황 분석

지리산태양광발전소의 실제 발전 데이터를 바탕으로 상세 사업계획서를 작성했습니다.

주요 내용 요약:

📊 현황 분석

• 35kW 규모 발전소의 누적 402.45MWh 발전 실적
• 170.64톤의 CO₂ 저감 성과
• 연평균 약 134MWh 발전량 추정

💰 재무 계획

• 연간 예상 수익: 약 2,300만원 (SMP+REC)
• 연간 운영 비용: 약 1,000만원
• 순이익: 약 1,300만원 (이익률 56.5%)
• 투자 회수 기간: 약 5.4년 (보조금 적용시 3.8년)

🚀 확장 전략

1. 1단계 (2026-27): 65kW 증설 → 총 100kW 규모
2. 2단계 (2028-30): ESS 연계 및 영농형 태양광 모델
3. 장기: 지역 에너지 허브 구축, VPP 참여

🌱 사회적 가치

• 연간 약 45가구 전력 공급 가능
• 연간 승용차 24대분 CO₂ 저감
• 지역 고용 창출 및 교육 프로그램 운영

이 사업계획서는 실제 데이터 기반의 실현 가능한 재무 모델과 단계적 성장 전략을 담고 있습니다. 필요하신 부분이 있으면 수정해드리겠습니다!