1) 문제점
- 단순 텍스트만 추출하는 기존 OCR 기술의 시각적 스타일(제목, 본문 등) 정보 손실로 인한 문서 구조 이해의 한계 존재
- 고품질 스타일 OCR 데이터셋 제작을 위한 전문 도구 부재 및 수작업의 낮은 생산성과 비일관적 결과물 초래
- 대량의 문서 이미지 처리 시 발생하는 렌더링 성능 저하와 복잡한 UI로 인한 작업자 피로도 가중 및 효율 저하

2) 프로젝트 목표
- 직관적인 UI/UX: 최소한의 동작으로 빠르고 정확하게 텍스트 스타일을 그룹화할 수 있는 사용자 중심 인터페이스 개발
- 작업 효율 극대화: 드래그 선택, 단축키 기반 조작, 대용량 데이터 안정적 처리 등 생산성 향상을 위한 핵심 기능 구현
- 데이터 확장성 확보: 다양한 OCR 데이터 형식(JSON)을 입력받고, 그룹화된 결과물을 표준화된 형식(JSON, ZIP)으로 출력하는 유연한 데이터 파이프라인 구축

3) 주안점
- Canvas 렌더링 최적화: 수천 개 텍스트 박스 동시 렌더링 시에도 지연 없는 프론트엔드 성능 최적화
- 사용자 경험(UX) 중심 설계: 단축키 및 직관적 워크플로우를 통해 라벨링에 필요한 클릭과 마우스 이동을 최소화하여 작업 속도 향상에 집중
- 대규모 데이터 처리: 폴더 단위 일괄 업로드 및 전체 결과 ZIP 다운로드가 가능한 배치 처리 기능 구현으로 확장성 확보

1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리(ex. 커머스, AI 등)와 메인 타깃(ex. 주부, 청소년) 등을 포함한 간략한 소개
- 예시 : 주부들을 위한 생활용품 커머스 개발

2) 작업 범위 : 개발에 참여한 범위 및 지원환경
- 예시) 화면 설계, UI/UX 디자인, 서버 구축, Front-end 개발, 관리자 페이지 개발 등
- 예시) 반응형 웹, Android, iOS 등

3) 주요 업무 : 해당 서비스의 주요 기능 및 주요 페이지
- 예시) 회원등급제 기능, 숙소 추천 로직 구성, GPS 기반 숙소 리스트, 실시간 예약 및 결제 페이지 등

4) 주안점 : 서비스 구축 시 중점이 되었던 사항
- 예시) 개인 정보에 대한 보안, 트렌디한 디자인 등