🏡 AI가 만드는 편안한 안식처 - "안주"

노후 주택 안전 AI 프로젝트 - KT AIVLE School 6기 빅프로젝트
노후 건축물 안전점검을 위한 AI 기반 결함 탐지 및 자동 보고 시스템

📅 개발 기간: 2025년 1월 2일 ~ 2월 17일

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🌟 프로젝트 소개

안주는 건물의 구조적 결함을 신속하게 탐지하고, 이를 자동으로 문서화하여 보고서를 생성하는 AI 솔루션 서비스입니다.
노후 건축물의 유지보수를 돕고, 입주민의 안전 보장과 점검자의 업무 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다.

🔍 주요 서비스 내용

1. 입주민 서비스

• AI 결함 모델 체험 : 입주민이 AI 결함 모델을 체험함으로써 그에 대한 정보를 얻고, 노후주택 관리에 대한 관심과 자발적 참여 유도.
• AI 결함 탐지 및 신고 : AI 기술을 활용하여 건축물의 균열, 박리, 철근 노출 등의 결함을 자동으로 탐지하고, 입주민이 이를 확인하고 신고할 수 있는 시스템을 제공.

2. 점검자 서비스

• 신고에 대한 분석 결과 저장 및 위험 점수 표기 : 점검자가 결함 분석 시 AI 분석 결과를 참고하여 더욱 정확한 분석 가능. 위험 점수를 확인하여 결함 위험도 파악.
• 대시보드 및 실시간 현황 관리 시스템 : 웹 및 모바일 대시보드를 통해 점검 예약과 보고서를 자동화. 결함 통계와 예약 일정 등을 시각적으로 제공하며 지도와 연동하여 위치 기반 점검 관리 지원.
• LangChain 기반 AI 자동 보고서 생성 : 점검자가 작성한 점검 체크리스트를 기반으로 보고서를 생성하여 문서 업무 부담을 줄이고 효율성을 높임.

🎯 활용 데이터

노후 건물 결함 이미지 데이터 (AIHub 건물 균열 탐지 이미지, AIHub 건물 균열 탐지 이미지(고도화)), 점검 체크리스트 데이터

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🛠️ Tech Stack

Category	Tech Stack
CV (Defect Detection)
LLM & RAG (Document Processing & Search)
Data Processing & Analysis
Data Visualization & Image Processing
Report Automation
Backend
Frontend
Database
DevOps
Security
Tools

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🏗️ System Architecture

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📖 Documentation

📌 Notion: Project Documentation

📌 Project Review: Testimonials

📌 PPT: Slides

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🤝 Team Members

	이건호	김경훈	남지윤	문소연	이예찬
담당	PM / DevOps	Backend Lead	PL / Tech Lead	Co-AI Lead	Co-AI Lead
역할	- 애플리케이션 컨테이너화 및 배포 - CORS 설정으로 요청 문제 해결 - 클라우드 환경에 DB와 저장소 구축 - Docker와 Azure Webhooks로 CI/CD 구현 - 네이버/구글 지도 API를 통한 결함 위치 시각화	- FastAPI 기반 RESTful API 구현 및 통합 - Azure Storage Container에 데이터 업로드 및 다운로드 기능 구현 - CRUD 작업을 위한 엔드포인트 구현 및 최적화 - 점검자 체크리스트 DB 설계 및 생성 - 입주민/점검자 커뮤니티 API 구현 - 웹 에러페이지 개발 및 CSS 스타일링 최적화	- 결함 탐지 모델 성능 개선 (튜닝, 최적화) - RESTful API 설계 및 JPA를 활용한 DB 최적화 - JWT 기반 인증 및 RBAC 구현 - FastAPI 기반 결함 탐지 및 신고 기능 API 구현 - 대시보드 통계 및 일정 관리 API 구현 - React, GSAP, Three.js 사용한 실시간 대시보드 및 애니메이션 UI 설계 및 구현	- 건축물 결함 탐지 AI 모델 개발 (YOLO) - 이미지 전처리 및 데이터셋 구축 - 결함 탐지 모델 성능 개선 (튜닝, 최적화) - LangChain을 활용한 보고서 구성 - FastAPI를 활용한 CV 모델 배포	- LLM 기반 보고서 자동 생성 (GPT-4, LangChain) - 데이터 검색 및 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 구현 - 결함 탐지 모델 성능 개선 (튜닝, 최적화) - LangChain을 활용한 문서 요약 및 보고서 구성 - LLM 프롬프트 최적화 및 성능 개선
GitHub	GitHub	GitHub	GitHub	GitHub	GitHub

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