플러스프로젝트 배경
(1) 외주 견적 산정 업무의 비효율 및 견적 불일치 - 문의가 유입될 때마다 담당자가 텍스트를 읽고 화면 수와 기능을 수작업으로 계산하여 응답까지 1~2일이 소요되는 초기 대응 병목이 발생했습니다. - 동일한 프로젝트 요구사항임에도 산정 담당자와 시점에 따라 금액이 달라져 클라이언트에게 명확한 가격 근거를 설명하기 어려웠습니다. - 생성형 AI에 견적 산출을 전적으로 일임하는 방식은 호출할 때마다 금액
프로젝트 성과
견적 산출 리드타임 대폭 단축 체계 확립
문의 분석부터 규격화된 견적서 PDF 발행까지 전 과정을 단일 파이프라인으로 통합하여, 기존 1~2일 소요되던 견적 업무를 즉시 처리 가능한 구조로 전환했습니다.
AI 신뢰성 확보 및 결정론적 가격 계산 아키텍처 수립
LLM은 비정형 요구사항 범위 추출만 담당하고 금액은 순수 함수 코드가 계산하도록 분리하여, 동일 문의에 항상 일관된 견적이 산출되는 신뢰성을 확보했습니다.
자동화 테스트 91개 케이스 구축으로 회귀 결함 방지
가격 계산 엔진, 데이터 매핑, 문서 렌더러에 대해 다트 50건 및 파이썬 41건의 단위 테스트를 구축하여 단가 정책 변경 시에도 과거 견적 보존을 검증했습니다.
리스크 프로젝트 사전 필터링 게이트 구현
가격 산정 전 프로젝트 실현 타당성을 먼저 검증하여 정책 위반 소지나 기술적 위험이 있는 건을 사전에 분류하고 리스크 고지 화면으로 자동 분기시켰습니다.
핵심 기능
LLM 기반 4단계 요구사항 범위 추출 파이프라인
4단계 프롬프트 체인과 14종 허용 토큰으로 문의 텍스트에서 플랫폼, 화면, 기능 스펙을 정형 JSON 데이터로 자동 추출합니다. 3단 방어 파싱을 적용해 AI의 비정형 출력을 안전하게 정규화합니다.
진행 단계
요구사항 정의 및 가격 정책 설계
2026.06.
견적 산정 기준 수립(인일 단가, 난이도 구간, 플랫폼 배수), 요구사항정의서 작성
프로젝트 상세
[프로젝트 개요] 소프트웨어 외주 개발 문의 텍스트를 입력하면 AI가 프로젝트의 범위를 구조화하여 분석하고, 결정론적 계산 엔진이 작업 공수를 기반으로 금액을 산출하여 정식 견적서 PDF를 즉시 발행하는 업무 자동화 SaaS 시스템입니다. 시스템 기획부터 프론트엔드(Flutter Web), 서버리스 백엔드, AI 파이프라인, PDF 렌더러까지 전 과정을 단독으로 구축했습니다. [1. 프로젝트 배경 및
