CAD 도면 이미지를 업로드하면 OpenAI Vision API로 배관·구조를 자동 분석하고, 소방 법규 거리 계산 알고리즘으로 내진 버팀대 위치를 Canvas 기반 뷰어에 자동 마킹하는 MVP를 React + Express + PostgreSQL 기반으로 설계·구현합니다.
CAD 도면 이미지를 업로드하면 OpenAI Vision API로 배관·구조를 자동 분석하고, 소방 법규 거리 계산 알고리즘으로 내진 버팀대 위치를 Canvas 기반 뷰어에 자동 마킹하는 MVP를 React + Express + PostgreSQL 기반으로 설계·구현합니다. 건축설계사무소·소방설비 설계 엔지니어가 수작업 검토 시간을 줄이고 법규 준수 리포트를 즉시 다운로드할 수 있는 플랫폼 구조를 구축합니다.
작업 범위
주요 업무




도면 전처리(대비 보정) 및 재분석 요청 플로우 설계 필요
CAD 도면 이미지(PNG/JPG/PDF)를 업로드하면 OpenAI Vision API가 배관 규격, 구조 요소, 공간 배치를 자동 인식하고 분석 결과를 구조화된 JSON으로 반환합니다.
OpenAI Vision API Function Calling 스키마로 배관 직경·좌표·연결 타입을 구조화된 JSON으로 추출하고, Pydantic 모델 기반 응답 검증으로 파싱 정확도를 보장하는 분석 파이프라인을 설계합니다.


소방 법규 거리 계산 알고리즘이 분석된 배관 데이터를 기반으로 내진 버팀대 설치 위치를 자동 산출하고 Canvas 뷰어에 마킹을 오버레이합니다.
배관 좌표 배열을 순회하며 법규 거리 조건을 Rule 패턴으로 적용하는 버팀대 위치 산출 엔진을 구현하고, Fabric.js 오브젝트 레이어로 마킹을 렌더링하여 사용자가 마킹 위치를 직접 조정 가능한 대화형 뷰어 구조를 설계합니다.


배관 재질·직경·길이·지지 방식을 입력하면 하중 계산 알고리즘이 각 버팀대의 허용 하중 초과 여부를 검토하고 결과를 시각화합니다.
배관 물성 데이터(재질·직경·허용 하중)를 PostgreSQL 참조 테이블로 관리하고, Express 계산 서비스 레이어에서 AISC 허용 응력 기준을 적용한 하중 적정성 판정 로직을 구현하여 검토 결과를 버팀대 단위로 추적 가능한 구조를 설계합니다.


분석 완료된 도면의 버팀대 마킹·하중 검토 결과를 포함한 소방 법규 준수 리포트를 PDF로 자동 생성하고 다운로드합니다.
Bull Queue 리포트 워커가 Puppeteer PDF 렌더링 → AWS S3 업로드 → presigned URL 발급을 순차 파이프라인으로 처리하고, 실패 시 3회 재시도 후 에러 상태를 Prisma에 기록하는 신뢰성 있는 리포트 생성 구조를 설계합니다.


NFPA 13 기반 버팀대 설치 규칙 정리, 배관 물성·마킹·하중·리포트 도메인 PostgreSQL 테이블 12개 정의, Prisma 스키마 및 ERD 작성
OpenAI Vision API 연동 도면 분석 모듈 구현, Multer + AWS S3 파일 업로드 처리, RESTful API 30개 엔드포인트 구현, JWT 인증 미들웨어 적용 버팀대 설치 간격 Rule 패턴 알고리즘 구현, 배관 재질별 단위 중량 참조 테이블 구축, 허용 하중 적정성 판정 계산 서비스 설계
Fabric.js 기반 도면 뷰어·마킹 오버레이 구현, React 18 기반 18개 화면 구현, Recharts 하중 비교 차트, Bull Queue + Puppeteer PDF 파이프라인 연동
법규 규칙 엔진 케이스 테스트 38개 작성, PDF 리포트 레이아웃·마킹 스크린샷 정합성 검증, API 통합 테스트 및 S3 업로드 파이프라인 엔드투엔드 검증