플러스프로젝트 배경
고객사는 약 1만 건의 과거 견적서/도면 PDF와 구매 이력을 보유하고 있으나 견적 산출이 수작업 중심이어서 효율과 정확도 검증이 필요했습니다. 사내 IT팀은 있으나 AI 파이프라인 구축 경험이 부족해, 본개발 예산 확보 전 기술 검증과 경영진 보고용 지표가 필요했습니다. 파일럿은 실제 PDF 데이터 투입 전에도 검토 가능한 공개 데모와, 운영 환경에서 연결 가능한 DB/R2/Claude API 경계를
프로젝트 성과
PDF 대량 업로드 작업공간
프로젝트별 PDF 200~300개 일괄 업로드와 배치 처리 상태 표시 흐름을 구현했습니다.
OCR/텍스트 추출 및 1차 분류 경계
도면/견적 PDF에서 부품명, 재질, 치수, 홀 수, 가공 난이도, 원자재 정보를 구조화하는 API 경계를 구성했습니다.
AI 구매 단가 예측
Claude API와 사내 단가 공식 결합을 고려한 예측 결과, 비용 분해, 신뢰도, 예측 근거 표시 구조를 구현했습니다.
실제 단가와 오차율 비교
실제 체결 단가 입력 후 AI 예측 단가 대비 오차율을 자동 계산하고 결과 테이블과 CSV로 확인할 수 있게 했습니다.
배포·검증 산출물 정리
GitHub Actions/GHCR/EC2 배포 계약, 요구사항 50개 전수 추적, 정적 기능 게이트, 포트폴리오 이미지 정책을 남겼습니다.
핵심 기능
PDF 대량 업로드
프로젝트당 200~300개 PDF를 일괄 업로드하고 배치 단위 처리 상태를 표시합니다.
진행 단계
공고 요구사항 전수 추출
2026.06.
PDF 업로드, OCR/분류, AI 단가 예측, 원자재 기준 단가, 오차율, 산출물 조건을 REQ-001부터 REQ-050까지 분해했습니다.
프로젝트 상세
도면 및 견적 PDF를 대량 업로드한 뒤 핵심 텍스트와 치수, 재질, 홀 수, 가공 난이도를 추출하고 Claude 기반 단가 예측 결과와 실제 구매 단가의 오차율을 비교하는 제조 구매 단가 예측 파일럿입니다. 공개 랜딩과 데모 화면, 프로젝트 작업공간, 원자재 기준 단가 관리, PDF 분석 API, CSV 내보내기, EC2 Docker 배포 계약, 요구사항 전수 검증 문서를 함께 구성했습니다.
