플러스프로젝트 배경
시험 대비 과정에서 강의자료 PDF를 반복해 읽으며 요약하고 예상 문제를 만드는 작업은 시간이 많이 들고, 스캔본 자료는 텍스트 복사조차 되지 않아 활용이 어려웠습니다. 강의자료를 업로드하면 AI가 문서를 근거로 답하고(RAG) 요약·퀴즈를 자동 생성해주는 학습 플랫폼을 만들어, "자료 정리"가 아닌 "학습 자체"에 시간을 쓸 수 있게 하는 것이 목표였습니다. 동시에 학생 개인이 부담 없이 쓸 수 있도록 저사
프로젝트 성과
문서 판별 정확도 100%
일반/스캔 PDF 10건 검증에서 일반 문서 OCR 오발동 0건(0/5), 스캔본 폴백 정상 발동 5건(5/5)으로 판별 로직의 신뢰성을 테스트로 확인했습니다.
일반 PDF 평균 1.7ms 처리
텍스트 레이어 우선 추출 구조 덕분에 전량 OCR 방식(페이지당 약 0.7초) 대비 수백 배 빠른 경로를 유지하면서도 스캔본까지 처리 범위에 포함했습니다.
상시 운영 달성
Docker Compose 기반 셀프호스팅 환경에 HTTPS 적용 상태로 배포해 실서비스로 운영 중이며, 저사양 서버에서 안정 구동되는 경량 구성을 검증했습니다.
교내 공모전 출품
총장배 공모전에 실동작 서비스로 출품했습니다.
전 과정 1인 수행
기획, 설계, 개발(프런트·백엔드·RAG 파이프라인), 배포, 운영까지 단독으로 완결했습니다.
핵심 기능
2단계 문서 처리 파이프라인
텍스트 레이어 우선 추출, 분량 기준 미달 시 OCR(kor+eng) 자동 폴백 — 일반/스캔 문서를 하나의 업로드 흐름으로 처리
진행 단계
기획·설계
2026.05.
기능 정의, 화면 설계, DB 스키마 및 RAG 파이프라인 구조 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 대학생·수험생을 위한 강의자료 기반 AI 학습 플랫폼(RAG) 개발 — 교육 × AI 분야, PDF 강의자료를 업로드하면 문서 기반 질의응답·요약·퀴즈를 자동 생성하는 서비스 (1인 개발, 셀프호스팅 운영 중) 2) 작업 범위 기획, 화면 설계, Front-end 개발(React), Back-end 개발(FastAPI), RAG 파이프라인 설계·구현, 서버/인프라 구축(U
