플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - OpenAI Vision API 응답 지연을 고려한 비동기 처리 구조 설계 및 타임아웃 발생 시 폴백(수동 처리 전환) 로직 구현 - 가맹점별 수수료율·정산 주기 예외 케이스가 복잡해질 때도 정산 집계 로직이 정확히 동작하도록 하는 테스트 전략 수립 - Materialized View 갱신 주기와 실시간성 사이의 트레이드오프를 고려한 KPI 집계 갱신 전략 설계 -
프로젝트 성과
OpenAI Vision API 기반 사진 보정 유형 자동 분류 파이프라인 구현
원본 사진을 Vision API로 분석하여 배경·노출·피부 보정 유형을 자동 분류하고, 신뢰도 스코어에 따라 자동 승인과 수동 검토로 분기하는 하이브리드 파이프라인을 설계합니다.
월별 가맹점 정산 자동화 + Puppeteer PDF 발행 구현
월별 주문 실적 집계·수수료 계산·정산 확정·PDF 정산서 자동 생성·이메일 발송까지 전 과정을 자동화하는 정산 파이프라인을 구현합니다.
Materialized View 기반 대시보드 KPI 집계 최적화 설계
대용량 주문 데이터에서 KPI 집계 쿼리를 Materialized View로 사전 계산하고 스케줄 갱신하는 구조로 대시보드 응답 성능을 유지하는 방법을 설계합니다.
Celery Worker 기반 이미지 처리 비동기 분리 구조 설계
AI 보정 요청·이미지 변환·알림 발송 등 시간이 걸리는 작업을 Celery Worker로 분리하여 API 응답 블로킹 없이 비동기로 처리하는 확장 가능한 구조를 구현합니다.
품질 점수 임계값 알림 트리거 및 보정사 성과 모니터링 구현
보정사별 품질 점수가 설정된 임계값 이하로 하락 시 자동 알림을 발송하고, 기간별 품질 추이를 차트로 시각화하는 성과 관리 구조를 설계합니다.
핵심 기능
통합 대시보드
관리자가 전체 주문 현황·가맹점 현황·AI 보정 처리율·정산 현황을 한 화면에서 모니터링하는 통합 운영 대시보드입니다
진행 단계
확장 도메인 모델링
2026.03.
AI 작업·정산·품질 평가 엔티티 설계 및 Django 모델 정의
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 B2B 사진 보정 주문 플랫폼의 MVP를 넘어 AI 자동 보정·가맹점 정산·통계 분석 기능을 통합한 확장 구현 데모입니다. OpenAI Vision API를 활용한 자동 보정 파이프라인, 월별 가맹점 정산 자동화, 보정 품질 관리 대시보드까지 서비스가 성장했을 때 필요한 기능을 선제적으로 설계하고 구현합니다. 2) 작업 범위 - 통합 대시보드: 관리자가 전체 주문 현황·가맹점 현
