플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 파레토 최적 해집합 크기(200~500개 포인트) 증가 시 ScatterChart 매트릭스 렌더링 성능 저하 리스크가 있으며, React.memo + Canvas 렌더러 전환으로 대응할 계획입니다. - Claude API 응답 스트리밍 중 네트워크 단절 시 보고서 일부만 생성되는 리스크가 있으며, 세션 스토리지 임시 저장 + 재생성 버튼 제공으로 대응할 계획입니다.
프로젝트 성과
배터리 공정 12개 파라미터 multivariate ML 추론 + Recharts 6종 차
FastAPI multivariate 추론 엔드포인트와 Recharts 게이지·파레토 산점도를 연결하여 공정 예측 결과를 직관적으로 탐색하는 대시보드 구조를 설계합니다.
파레토 최적 해집합 인터랙티브 탐색 UI를 설계합니다
파레토 최적 공정 조건 후보군을 ScatterChart 매트릭스로 렌더링하고, 클릭 이벤트로 파라미터 상세를 탐색하는 인터랙티브 UX를 설계합니다.
Claude API SSE 스트리밍 공정 개선 보고서 자동 생성 파이프라인을 설계합니다
공정 세션 데이터를 구조화 Markdown 프롬프트로 변환하여 Claude API를 호출하고, SSE 스트리밍 응답을 실시간 렌더링하는 LLM 파이프라인을 구현합니다.
핵심 기능
공정 파라미터 예측 대시보드
전극 코팅 두께·건조 온도·프레스 압력 등 12개 공정 파라미터를 입력하면 ML API가 셀 용량·내부저항·불량률 예측값과 신뢰구간을 반환하고, 게이지 차트와 KPI 카드로 시각화합니다
진행 단계
설계 및 환경 구성
2026.04.
FastAPI + React 18 모노레포 초기화, PostgreSQL 스키마(공정 세션·예측 이력·보고서) 설계, Docker Compose 구성
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 이차전지 셀 제조 공정(전극 코팅·건조·프레스)의 핵심 파라미터를 입력하면 scikit-learn API로 셀 용량·불량률을 예측하고, 공정 파라미터 최적화 결과를 인터랙티브 차트로 시각화하며, Claude API로 공정 개선 보고서를 자동 생성하는 B2B 제조 인텔리전스 플랫폼을 설계합니다. 2) 작업 범위 - 공정 파라미터 예측 대시보드: 전극 코팅 두께·건조 온도·프레스 압
