PORTFOLIO
실무 중심의 디지털 핵심 역량 프로젝트
'허공답보' 팀
- AI 기반 집수리 견적·리스크 분석 및 시공자 매칭 플랫폼
- 수강과정
- [ IBM x RedHat ]
- 수강기간
- 26.02.03~26.08.04
- 팀원
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백O우(산업공학부 ITM),반O호(고고학과),김O민(소프트웨어융합)
전O원(호텔관광경영과) - 주요 기술
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- Frontend : React,Vite,Tailwind CSS,PWA,WebSocket
- Backend : Python,FastAPI,REST API,SQLAlchemy Async,JWT,WebSocke
- Databese : MySQL,ChromaDB,AWS S3
- Infra : AWS
- DevOps : Docker,CI/CD
- External API : Google Identity Service(GIS),Naver Map API,주소 기반 산업 지원 서비스-도로명주소 검색 API,Vision LLM API
- AI 견적 분석 : LangGraph 기반 Flow,OpenCV(컴퓨터 비전 라이브러리),CLIP(멀티모달 Vision-Language Transformer 기반 모델),KLUE-RoBERTa(한국어 NLP 모델),Vision LLM,견적 산정 엔진
- AI 리스크 분석 : LangChain 기반 RAG,BGE-M3(다국어 텍스트 임베딩 모델),ChromaDB,LLM - 프로젝트 소개
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TukTak은 수리가 필요한 부분의 사진과 설명을 입력하면 AI가 수리 대상과 문제 유형을 분석하여 예상 비용, 작업 시간, 필요 작업 항목을 제공하는 AI 기반 견적 서비스를 제공합니다.
또한 RAG 기반 리스크 리포트를 통해 추가 비용, 안전 사항, 계약 전 확인 항목도 함께 안내합니다. 사용자가 매칭 요청을 등록하면 해당 지역의 여러 시공자가 견적을 제안하는 역경매 방식으로 매칭이 진행됩니다.
이를 통해 사용자에게는 합리적이고 신뢰할 수 있는 수리 선택 환경을, 시공자에게는 효율적인 고객 확보 기회를 제공하는 서비스입니다.
- Part1 프로젝트 목록 확립
- Part2 프로젝트 개발 사항
- Part3 기능 개발
- Part4 문제점 개선
