플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 우주·항공용 부품은 ECSS 규격에 따른 업스크리닝 판정을 거쳐야 하나, 판정 근거가 수천 페이지 규격 문서에 흩어져 있음 - 엔지니어가 부품 종류별로 해당 조항과 시험 테이블을 수작업으로 찾아야 해 조회에 장시간 소요 - 부품 데이터시트와 규격 문서가 분리되어 있어 교차 대조가 반복 작업으로 발생 - 담당자 숙련도에 따라 판정 결과와 근거 제시 수준이 달라짐 2) 프로젝트 목표
프로젝트 성과
규격 문서 3,080건 AI 검색 체계 구축
약 1.8GB 규모의 ECSS·QPL 규격 참조 문서 3,080건과 부품 마스터 1만 건을 연동해, 부품번호 입력만으로 판정 근거를 조회하는 체계 구축
근거 조항 명시형 AI 답변 구조 확보
벡터 검색 대신 규격 원문을 직접 참조하는 구조를 채택해, 모든 답변에 문서명·근거 조항·적용 테이블을 명시하고 원문 역추적이 가능하도록 구현
2단 모델 구성으로 AI 응답 비용 절감
요청 분류에 경량 모델, 실제 판정에 고성능 모델을 사용하는 2단 구성으로 전량 고성능 모델 호출 대비 분류 단계 비용과 지연을 대폭 절감
타입 안전 API 24종 및 테스트 19종 구축
단일 스펙 정의로 클라이언트·서버 타입을 컴파일 타임에 강제해 API 불일치를 빌드 단계에서 차단하고, 라우트 단위 테스트 19종으로 회귀 방지
IaC 기반 인프라 자동화 및 문서 9종 인계
AWS CDK로 전체 인프라를 코드화하고 CodeDeploy 자동 배포를 구성했으며, 개발·운영 문서 9종을 작성해 내부 인수인계 가능 상태로 완료
핵심 기능
업스크리닝 필요 여부 판정
부품번호를 입력하면 규격 인증 상태와 우주 적용 가능 여부를 판정하고, 판단 근거가 된 규격 조항과 적용 테이블을 함께 제시
진행 단계
요구사항 정의 및 데이터 확보
2025.04.
업스크리닝 판정 업무 흐름 분석, 부품 마스터 1만 건 및 ECSS·QPL 규격 참조 문서 3,080건 수집·정규화, 데이터 스키마 설계
프로젝트 상세
우주·항공용 EEE 부품은 상용 등급을 그대로 사용할 수 없고, ECSS 규격에 따른 업스크리닝(등급 상향 검증)을 거쳐야 합니다. 이 판정은 부품 데이터시트와 ECSS·QPL 규격 문서를 교차 대조하는 작업이라, 엔지니어가 수천 페이지 규격 문서에서 해당 부품 종류에 맞는 조항과 시험 테이블을 직접 찾아내야 했습니다. 본 프로젝트는 이 과정을 대화형 AI로 대체하는 웹 플랫폼을 기획·개발·인프라까지 풀
