플러스프로젝트 배경
1) 예상 리스크 및 대응 계획 - 검사지 스캔 품질·기울기 편차가 큰 원본에서도 Vision API 추출 정확도를 유지하는 전처리 로직 설계 필요 - 동일 검사 항목이 검사지마다 표기 방식이 달라 Key-Value 정규화 규칙을 유연하게 설계할 필요 - 의료 데이터 특성상 임시 저장이라도 접근 권한·보관 기간을 엄격히 제어하는 스토리지 정책 설계 필요 - 추출-검증-매핑 3단계 상태 전이에서 중간 이
프로젝트 성과
Split View 원본-추출 대조 UI 설계
PDF/이미지 원본과 Vision 추출 결과를 좌우 동기 스크롤로 배치, 필드 단위 클릭 하이라이트로 교차 검증 UX 구현
Key-Value 구조화 파이프라인 구현
Vision API 응답을 정규화 스키마로 변환하는 파서 설계, 필드 타입별 유효성 검증과 신뢰도 스코어 태깅 구조 구축
기존 CDSS 항목 자동 매핑 엔진 설계
확정 데이터를 기존 시스템 입력 스키마로 변환하는 매핑 테이블 설계, 항목명 불일치 시 수동 재매핑 인터페이스 구현
서버리스 문서 처리 API 구조 구축
Supabase Storage 임시 보관과 Next.js API Routes 비동기 처리로 업로드부터 매핑까지 파이프라인 API 구조 설계
핵심 기능
문서 업로드 및 처리 현황
PDF/스캔/이미지 검사지를 업로드하고 처리 단계별 상태를 목록으로 확인하는 화면입니다. React Dropzone 기반 업로드, Supabase Storage 임시 버킷 저장, 상태 머신 기반 문서 큐 관리
진행 단계
요구사항 분석 및 데이터 스키마 설계
2026.09
기존 Next.js/TS 코드베이스 검토, Supabase 스키마 및 문서 처리 상태 모델 설계
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 의료/헬스케어 도메인의 감염질환 CDSS를 위해, PDF/스캔 검사지를 업로드하면 GPT-4o Vision 기반 AI가 텍스트를 자동 추출해 Key-Value로 구조화하고, 의료진이 원본과 추출 데이터를 Split View로 비교하며 검증·수정한 뒤 기존 임상 시스템 입력 항목으로 자동 매핑하는 워크플로우를 Next.js + Supabase 기반으로 설계·구현합니다. 2) 작업 범
