플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 사진 분류에 하루 1~2시간 낭비: 현장에서 촬영한 수백 장의 시공 사진을 전주 번호판을 육안으로 확인하며 폴더별로 수작업 분류 - 엑셀 기반 관리의 한계: 여러 현장의 진행 상황을 파악하려면 각 엑셀 파일을 일일이 열어봐야 하고, 동시 편집이 불가능하여 데이터 불일치 발생 - 보고서 작성 부담: 준공 보고서 작성에 프로젝트당 수일이 소요되며, 작업지시서(HWP)와 시공 기록을 대조하
핵심 기능
AI OCR 전주 번호 자동 인식
현장 촬영 사진에서 PaddleOCR이 8자리 전산화 번호를 자동 추출. 다중 모델 버전을 지원하며 AWS Lambda 서버리스로 비용을 최적화했습니다.
진행 단계
기획 및 설계
2025.05.
고객사 현장 방문 및 업무 프로세스 분석. 사용자 페르소나 정의, DB 스키마 설계, Clean Architecture 기반 시스템 아키텍처를 설계했습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 전기 전문건설사의 현장 작업자와 관리자를 위한 AI 기반 시공관리 SaaS 플랫폼입니다. 매일 수백 장의 시공 사진을 수작업으로 분류하고, 엑셀로 대장을 관리하며, 보고서를 수기로 작성하던 비효율적인 현장 업무를 하나의 플랫폼으로 디지털 전환했습니다. 2) 작업 범위 - 백엔드: REST API 서버 설계·구축 (Spring Boot 3, Java 17, Clean Arc
