1) 문제점
• 수동 적산의 비효율성: 설계 도면에서 수종과 수량을 일일이 확인하여 엑셀에 옮기는 과정에서 많은 시간 소요 및 휴먼 에러 발생
• 단가 관리의 파편화: 과거 견적 데이터와 표준 단가가 체계적으로 관리되지 않아 견적 담당자별로 산출 금액이 상이함
• 현장 변수 반영의 어려움: 조경 특유의 환경 할증(옥상 조경, 혹서기 식재 등) 계산이 복잡하여 견적의 정확도가 떨어짐

2) 프로젝트 목표
• 적산 자동화: AI Vision 기술을 도입하여 수동 입력 단계를 90% 이상 제거
• 견적 표준화: 사내 DB 기반의 가중 평균 단가 산출 로직을 통해 일관된 견적 체계 구축
• 디지털 전환(DX): 종이 도면이나 이미지 형태의 데이터를 즉시 활용 가능한 디지털 자산으로 변환

3) 주안점
• 유사 명칭 매핑 정확도: 도면마다 제각각인 수종 표기법을 표준화하기 위한 문자열 유사도 분석 로직 최적화
• 실무 환경 고려: 단순 수량 산출을 넘어 노무비, 물류비, 환경 할증이 포함된 '실행 견적' 수준의 결과물 도출

1) 포트폴리오 소개
• 서비스 카테고리: AI (Vision, 업무 자동화), 건설/조경 ERP
• 메인 타깃: 조경 식재 및 시설물 시공사, 적산 전문 사무소, 건설사 견적 담당자
• 소개: 설계 도면 및 수량표 이미지를 AI(Gemini)로 분석하여 수종과 수량을 자동 추출하고, 사내 표준 단가 데이터베이스와 지능적으로 매칭하여 전문 PDF 견적서까지 원스톱으로 생성하는 Windows 기반 지능형 자동화 솔루션

2) 작업 범위
• 개발 참여 범위:
o UI/UX 디자인 및 Front-end 개발 (PyQt6 기반 Modern Dark UI)
o AI Vision 엔진 구축 (Google Gemini API 연동 및 프롬프트 엔지니어링)
o 지능형 단가 매칭 및 견적 산출 로직(Fuzzy Matching) 개발
o SQLite 기반 자재/노무 단가 관리 시스템 구축
o ReportLab 기반 전문 PDF 리포트 생성 모듈 개발
• 지원 환경: Windows (PC 설치형 프로그램)

3) 주요 업무
• AI 도면/이미지 수량 분석 엔진: Google Gemini API를 활용하여 설계 도면 내 비정형 수량표를 인식하고, 이를 즉시 편집 가능한 JSON 데이터 구조로 변환하는 파이프라인 구축
• 지능형 수종 매칭 및 보정 시스템: difflib 기반의 유사도 검색(Fuzzy Matching) 알고리즘을 적용하여, 도면상의 약어/오타가 포함된 수종명을 표준 DB 명칭과 자동으로 연결
• 환경 계수 반영 정밀 연산: 지역(내륙/도서), 난이도(평지/옥상), 시기(적기/혹서기) 등 조경 현장의 특수성을 반영한 가중치 연산 로직 구현
• 가중 평균 기반 단가 산정: 표준/평균/최저 단가에 가중치($5:3:2$)를 적용한 전략적 자재비 산출 기능 개발
• 전문 PDF 견적 리포트 자동화: 수량, 단가, 물류비, 최종 합계가 포함된 표준 양식의 견적서를 생성하고 한글 폰트 깨짐 방지 처리

4) 주안점
• 데이터 무결성 확보: AI가 분석한 원본 데이터와 표준 DB 매칭 데이터를 동시에 보여주어 사용자가 최종 검토 및 수정할 수 있는 인터페이스 설계
• 비전공자 친화적 UX: 복잡한 적산 과정을 '이미지 업로드 - AI 분석 - 견적 산출 - PDF 저장'의 4단계 탭 구조로 단순화하여 업무 숙련도와 관계없이 사용 가능하도록 구현