Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
Tags
- 자바
- 스프링 배치
- CI/CD
- Container
- vm
- HTTP
- 스프링
- Spring Security
- ORM
- 데이터베이스
- Spring
- 영속성 컨텍스트
- 배포
- computer science
- spring batch
- spring cloud
- CS
- 도커
- Java
- virtualization
- 가상화
- 컨테이너
- JPA
- 스프링 부트
- 백엔드
- 웹 서버
- web server
- 스프링 시큐리티
- spring boot
- mysql
Archives
- Today
- Total
개발 일기
[하나 디지털 파워온] 전세 사기 탐지 서비스 - 떼이지마 전세원큐 본문
작년 하반기 내내 하나 디지털 파워온 프로젝트 3기에 참가하였고 본선을 통과하여 12월에 최종 성과 공유회까지 참여했습니다.
본선때 저희는 대한민국에서 큰 문제가 되고 있는 전세사기 문제를 해결해보고자 OCR 및 생성형 AI를 통한 전세 사기 탐지 및 경고 서비스를 기획 및 개발 했습니다.
저희는 크게 두개의 솔루션을 통해 해결하고자 했습니다.
- 원클릭 종합 안전도 리포트 : 거래 전 매물의 전세사기 위험도 분석
- 파인 튜닝 전세 챗봇 : 전세 계약 전반에서 도움을 주는 챗봇 서비스
위의 두 가지 솔루션 중에서 저는 학부생에 백엔드 & 인프라를 담당했다 보니 Solution1의 구현에 포커싱했습니다.
전체적인 파이프라인은 아래와 같이 구축했습니다.
- 프론트로 부터 입력받은 주소를 기반으로 API를 통해 해당 매물에 대한 등기부등본을 PDF로 변환후 서버에 저장
- 그런 다음 Clova OCR을 통해 등기부 등본 PDF로부터 텍스트를 추출했고 약간의 전처리를 진행했습니다.
- 그런 다음 아래 보이는 AI시세 예측 분석으로 부터 해당 매물에 대한 예측 시세를 조회합니다.
- 등기부 등본으로 부터 얻은 임대인 정보를 통해 상습/고액 체납자 & 채무불이행자를 조회합니다
- 2,3,4로 부터 얻은 정보 값을 생성형 AI를 통해 보고서를 추출했습니다. 이때 생성형 AI로는 프롬프트 엔지니어링 된 GP-4o-mini을 채택했습니다.
배포는 기본적인 서비스 자체는 스프링, 위와 같은 데이터 처리 및 AI 라이브러리 활용을 위해 Flask 서버도 활용했으며 React 컨테이너 까지 동작 시켜야했기 때문에 아래와 같이 ECS를 통해 클라우드 파이프라인을 구축했습니다.
그 결과 감사하게도 우수상을 수상할 수 있었습니다.
'공모전 기록' 카테고리의 다른 글
[TECH4GOOD 해커톤] TECH4GOOD AI 해커톤 우수상 (4) | 2024.08.26 |
---|---|
[멋쟁이 사자처럼 중앙 해커톤] 인생 첫 번째 해커톤 본선 진출 (2) | 2024.08.14 |