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사진 보정 플랫폼 확장판
B2B 사진 보정 주문 플랫폼의 MVP를 넘어 AI 자동 보정·가맹점 정산·통계 분석 기능을 통합한 확장 구현한 프로젝트입니다.
OpenAI Vision API 기반 사진 보정 유형 자동 분류 파이프라인 구현원본 사진을 Vision API로 분석하여 배경·노출·피부 보정 유형을 자동 분류하고, 신뢰도 스코어에 따라 자동 승인과 수동 검토로 분기하는 하이브리드 파이프라인을 설계합니다.
월별 가맹점 정산 자동화 + Puppeteer PDF 발행 구현월별 주문 실적 집계·수수료 계산·정산 확정·PDF 정산서 자동 생성·이메일 발송까지 전 과정을 자동화하는 정산 파이프라인을 구현합니다.
Materialized View 기반 대시보드 KPI 집계 최적화 설계대용량 주문 데이터에서 KPI 집계 쿼리를 Materialized View로 사전 계산하고 스케줄 갱신하는 구조로 대시보드 응답 성능을 유지하는 방법을 설계합니다.
Overview
프로젝트 개요
B2B 사진 보정 주문 플랫폼의 MVP를 넘어 AI 자동 보정·가맹점 정산·통계 분석 기능을 통합한 확장 구현한 프로젝트입니다. OpenAI Vision API를 활용한 자동 보정 파이프라인, 월별 가맹점 정산 자동화, 보정 품질 관리 대시보드까지 서비스가 성장했을 때 필요한 기능을 선제적으로 설계하고 구현합니다.
요구사항 정의
프로젝트 핵심 과제
프로젝트 진행 시 해결한 핵심 기술 과제입니다.
OpenAI Vision API 응답 지연을 고려한 비동기 처리 구조 설계 및 타임아웃 발생 시 폴백(수동 처리 전환) 로직 구현
가맹점별 수수료율·정산 주기 예외 케이스가 복잡해질 때도 정산 집계 로직이 정확히 동작하
하는 테스트 전략 수립
Materialized View 갱신 주기와 실시간성 사이의 트레이드오프를 고려한 KPI 집계 갱신 전략 설계
AI 보정 결과 신뢰도 임계값 설정 기준과 오탐(잘못된 자동 승인) 방지를 위한 검증 로직 설계
Puppeteer PDF 생성 작업이 서버 리소스를 과점하지 않
동시 실행 수를 제어하는 큐 설계
핵심 기능 1
통합 대시보드
관리자가 전체 주문 현황·가맹점 현황·AI 보정 처리율·정산 현황을 한 화면에서 모니터링하는 통합 운영 대시보드입니다
핵심 기능 2
AI 보정 파이프라인
업로드된 원본 사진을 OpenAI Vision API로 자동 분석하고 보정 유형을 제안한 뒤, AI 보정 결과를 관리자가 검토·승인하는 하이브리드 보정 플로우입니다
핵심 기능 3
가맹점 정산
월별 가맹점 주문 실적을 집계하고 수수료를 차감한 정산 금액을 자동 계산하여 정산서를 발행하는 정산 관리 화면입니다
핵심 기능 4
보정 품질 관리
보정 완료 결과물에 대한 품질 평가 점수를 관리하고, 보정사별 품질 추이와 재작업 발생률을 모니터링하는 품질 관리 화면입니다
구현 과정
프로젝트 진행 단계
STEP 1
확장 도메인 모델링
AI 작업·정산·품질 평가 엔티티 설계 및 Django 모델 정의
STEP 2
AI 보정 파이프라인 구축
OpenAI Vision API 연동, 신뢰도 분기, Celery 비동기 처리 구현
STEP 3
정산 자동화 구현
월별 정산 집계, PDF 정산서 자동 생성, 이메일·알림톡 발송 구현
STEP 4
품질 관리 및 통계 구현
품질 피드백 수집, 보정사별 성과 집계, 차트 시각화 구현
STEP 5
대시보드 및 통합 QA
Materialized View 기반 KPI 집계, 대시보드 차트 완성, 엔드투엔드 QA
프로젝트 성과
OpenAI Vision API 기반 사진 보정 유형 자동 분류 파이프라인 구현원본 사진을 Vision API로 분석하여 배경·노출·피부 보정 유형을 자동 분류하고, 신뢰도 스코어에 따라 자동 승인과 수동 검토로 분기하는 하이브리드 파이프라인을 설계합니다.
월별 가맹점 정산 자동화 + Puppeteer PDF 발행 구현월별 주문 실적 집계·수수료 계산·정산 확정·PDF 정산서 자동 생성·이메일 발송까지 전 과정을 자동화하는 정산 파이프라인을 구현합니다.
Materialized View 기반 대시보드 KPI 집계 최적화 설계대용량 주문 데이터에서 KPI 집계 쿼리를 Materialized View로 사전 계산하고 스케줄 갱신하는 구조로 대시보드 응답 성능을 유지하는 방법을 설계합니다.
Celery Worker 기반 이미지 처리 비동기 분리 구조 설계AI 보정 요청·이미지 변환·알림 발송 등 시간이 걸리는 작업을 Celery Worker로 분리하여 API 응답 블로킹 없이 비동기로 처리하는 확장 가능한 구조를 구현합니다.
품질 점수 임계값 알림 트리거 및 보정사 성과 모니터링 구현보정사별 품질 점수가 설정된 임계값 이하로 하락 시 자동 알림을 발송하고, 기간별 품질 추이를 차트로 시각화하는 성과 관리 구조를 설계합니다.
Review
기술적 주안점
- Materialized View로 무거운 집계 쿼리를 사전 계산하고 스케줄 갱신하는 구조로 대용량 주문 데이터에서도 대시보드 응답 속도를 유지하는 구조를 설계합니다
- AI 보정 결과의 신뢰도 스코어를 기준으로 고신뢰 건은 자동 승인, 저신뢰 건은 사람 검토로 분기하는 하이브리드 처리 구조를 설계합니다
- 정산 확정 시 Puppeteer로 정산서 PDF를 자동 생성하고 이메일·알림톡으로 발송하는 완전 자동화 정산 파이프라인을 설계합니다
