담당 역할
- 백엔드 구조 설계
- AI 판정 연동
- 고객사 DB 연계 구조 설계
- 환경 변수 및 배포 구조 정리
대표 이미지 준비 예정
개요
작업자 보호구 착용 여부를 검사하고 결과를 저장·조회할 수 있도록 구성한 사내망 배포형 산업안전 AI 시스템입니다. 고객사 내부 환경에서 운영 가능한 설치형 구조를 목표로 구성했습니다.
핵심 구현
- 웹캠 및 영상 입력 기반 검사 처리
- AI 판정 결과 저장 및 조회 기능
- 백엔드를 통한 DB 접근 제어
- 사내망 배포를 고려한 Docker 실행 구조
기술 스택
Flask, Python, OpenCV, Docker, MariaDB
시스템 구조
프론트엔드 요청을 Flask API가 수신하고, AI 판정과 결과 저장을 백엔드가 통제하는 구조로 구성해 보안성과 운영 통제성을 확보했습니다.
구조 이미지 준비 예정
기술 의사결정
- 프론트엔드가 고객사 DB에 직접 접근하지 않고 백엔드 API를 통하도록 설계했습니다.
- 내부망 환경을 고려해 설치형 Docker 실행 구조를 기본 배포 방식으로 선택했습니다.
- AI 판정 결과 저장 구조를 분리해 조회와 감사 이력을 관리하기 쉽게 만들었습니다.
- 환경별 설정을 `.env`로 분리해 운영 변경 시 코드 수정 범위를 줄였습니다.
트러블슈팅
- 고객사 DB 연동 방식 차이를 백엔드 매핑 계층으로 흡수했습니다.
- 웹캠 입력과 파일 입력의 처리 흐름 차이를 공통 판정 파이프라인으로 맞췄습니다.
- 환경변수 누락으로 인한 배포 오류를 설정 템플릿 정리로 줄였습니다.
- 결과 저장 시 필드 정합성 문제를 저장 스키마 고정으로 해결했습니다.
성과
- 웹캠과 영상 입력 기반 PPE 판정 흐름을 구현했습니다.
- 판정 결과 저장과 조회 기능을 운영 가능한 형태로 정리했습니다.
- 고객사 내부망 배포를 고려한 설치형 구조를 마련했습니다.
- 백엔드를 통한 DB 접근 제어 구조를 적용했습니다.