플러스바카라 배경
(1) 문제 정의: 반도체 Fab 내 전산 시스템이 여러 개의 분산된 DB와 레거시 인터페이스로 구성되어 있어, 담당자 정보 조회나 공정 현황 파악 시 매번 수작업 검색·확인 과정을 거쳐야 함. 이로 인해 응답 지연과 업무 병목이 빈번히 발생하고, 긴급 상황에서의 실시간 의사결정이 어렵다는 한계가 존재.
(2) 해결 방향: 실시간 정보 조회 시스템과 LLM(대형 언어 모델) 기반 자연어 응대 챗봇을 통합한 플랫폼을 구축하여, 단일 인터페이스에서 질문 한 번으로 담당자·공정·설비 정보를 즉시 제공하고 1차 문의 대응을 자동화.
(3) 기대 효과: 정보 조회 시간을 기존 평균 3시간 대에서 0.4초 이내로 획기적으로 단축하고, 반복 수작업을 제거하여 운영자 피로도를 대폭 완화. 이를 통해 Fab 전반의 대응 속도와 의사결정 효율을 제고하고, 향후 알람 기능·대시보드 연동 등 확장성 있는 스마트 팩토리 플랫폼으로 진화 가능.
(2) 해결 방향: 실시간 정보 조회 시스템과 LLM(대형 언어 모델) 기반 자연어 응대 챗봇을 통합한 플랫폼을 구축하여, 단일 인터페이스에서 질문 한 번으로 담당자·공정·설비 정보를 즉시 제공하고 1차 문의 대응을 자동화.
(3) 기대 효과: 정보 조회 시간을 기존 평균 3시간 대에서 0.4초 이내로 획기적으로 단축하고, 반복 수작업을 제거하여 운영자 피로도를 대폭 완화. 이를 통해 Fab 전반의 대응 속도와 의사결정 효율을 제고하고, 향후 알람 기능·대시보드 연동 등 확장성 있는 스마트 팩토리 플랫폼으로 진화 가능.
바카라 성과
오프라인 환경 LLM 모델 개발·배포
(GPT 외 오픈소스 LLM 출시 이전)
사내 오프라인 환경 GPU 서버에서 자체 데이터로 LLM 모델 학습 및 파인튜닝 수행
모델 버전 관리·자동 업데이트
사내 오프라인 환경 GPU 서버에서 자체 데이터로 LLM 모델 학습 및 파인튜닝 수행
모델 버전 관리·자동 업데이트
운영 효율성 향상
문서 조회 시간: 기존 평균 3시간 → 0.4초 이하
직관 및 기존 이력을 포함한 결과 정리 : 수치화 불가
일일 조회 건수 처리량 : 월 1,000건 → 동시 500건 이상 실시간 처리 가능
직관 및 기존 이력을 포함한 결과 정리 : 수치화 불가
일일 조회 건수 처리량 : 월 1,000건 → 동시 500건 이상 실시간 처리 가능
반복 업무 자동화
1차 문의 자동화율: 92% 달성
수작업 문의 처리 건수: 월 800건 → 150건으로 81% 감소
수작업 문의 처리 건수: 월 800건 → 150건으로 81% 감소
핵심 기능
오프라인 환경 LLM 모델 직접 개발
사내 GPU 클러스터 기반 ML 아키텍쳐 직접 설계 및 S/U에 다운로드
파인튜닝 데이터 전처리·토큰화 파이프라인 구축
자체 도메인 데이터로 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝
도메인 지식 매핑 기반 질문
파인튜닝 데이터 전처리·토큰화 파이프라인 구축
자체 도메인 데이터로 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝
도메인 지식 매핑 기반 질문
LLM 모델 직접 서빙
FastAPI + Uvicorn을 이용한 경량화 API 서버 구현
Docker 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인 연동
Redis 캐시 활용으로 실시간 응답 지연 0.5초 이내 보장
Docker 컨테이너화 및 CI/CD 파이프라인 연동
Redis 캐시 활용으로 실시간 응답 지연 0.5초 이내 보장
진행 단계
요구사항 분석 및 기획
2024.06.
반도체 Fab 운영 현황 파악, 주요 사용자군 인터뷰 진행
핵심 문의 시나리오 정의(담당자 조회, 공정 현황 질의 등)
기능 목록 및 우선순위 확정, 전체 일정 수립
핵심 문의 시나리오 정의(담당자 조회, 공정 현황 질의 등)
기능 목록 및 우선순위 확정, 전체 일정 수립
오프라인 환경 LLM 모델 학습·파인튜닝
2024.07.
Fab 로그·문서 데이터 전처리 및 토큰화 파이프라인 구축
자체 GPU 클러스터에서 LLM 초기 학습 → 도메인 질문 답변 데이터로 파인튜닝
모델 검증: 응답 정확도, 지연 시간 측정 및 하이퍼파라미터 조정
자체 GPU 클러스터에서 LLM 초기 학습 → 도메인 질문 답변 데이터로 파인튜닝
모델 검증: 응답 정확도, 지연 시간 측정 및 하이퍼파라미터 조정
시스템 아키텍처 설계 및 DB 최적화
2024.07.
기존 DB 스키마 분석 후 중복 테이블·불필요 조인 제거
MySQL 인덱스 튜닝, Redis 캐시 구조 설계
API 계층( FastAPI )·챗봇 모듈 인터페이스 명세 작성
MySQL 인덱스 튜닝, Redis 캐시 구조 설계
API 계층( FastAPI )·챗봇 모듈 인터페이스 명세 작성
백엔드·프론트엔드 개발
2024.09.
백엔드: FastAPI 기반 질의 처리·LLM 연동 서비스 구현
프론트엔드: Vue.js + Tailwind CSS로 SPA UI 개발 (담당자 조회, 챗봇 인터페이스)
인증·권한 체계, 로그 저장·모니터링 기능
프론트엔드: Vue.js + Tailwind CSS로 SPA UI 개발 (담당자 조회, 챗봇 인터페이스)
인증·권한 체계, 로그 저장·모니터링 기능
통합 테스트 및 배포·운영 자동화 구축
2024.10.
기능별 통합 테스트(유닛·E2E) 및 부하 테스트 수행
Docker 기반 CI/CD 파이프라인 구축, Nginx 리버스프록시 설정
운영 모니터링(알람·로그 대시보드) 기능 적용 후 최종 런칭 준비 완료
Docker 기반 CI/CD 파이프라인 구축, Nginx 리버스프록시 설정
운영 모니터링(알람·로그 대시보드) 기능 적용 후 최종 런칭 준비 완료
바카라 상세
1. 바카라 개요
본 바카라는 반도체 Fab 운영 환경 내 전산 시스템의 병목 해소와 실시간 업무 대응력 향상을 목적으로,
실시간 정보 조회 시스템과 LLM 기반 자동 응대 기능을 통합한 고도화된 전산 플랫폼을 구축한 사례입니다.
복잡한 데이터 흐름과 수작업 응대를 줄이고, 사용자 중심의 빠르고 직관적인 UI/UX, 모듈화된 시스템 구조,
지능형 챗봇 자동화까지 포함하여 Fab 내의 정보 흐름과 의사결정 프로세스를 획기적으로 개선했습니다.
2. 바카라 성격 및 포트폴리오 가치
- Fab 전산 업무의 실질적 생산성 향상을 이끌어낸 실전 바카라
- 실시간 데이터 흐름, 사용자 요청 처리 자동화, 정보 탐색 효율화 등
- 제조 환경의 디지털 전환을 촉진한 대표적 사례
- LLM 기반 기능을 조기에 도입해 산업형 지능형 응답 시스템의 가능성 검증
3. 담당 역할 및 기술 범위
- 전체 기획 및 기술 설계 총괄
- 시스템 구조 정의, 핵심 기능 도출, 사용자 흐름 설계
- Full-Stack 전 영역 개발
- 프론트엔드(UI), 백엔드(API), DB 모델링 및 최적화, 배포 자동화 포함
- 기술 품질 및 운영 안정성 책임
- 성능 병목 분석, 장애 대응 구조 설계, 향후 확장 고려한 아키텍처 구축
4. 주요 기능 및 서비스 구성
(1) 실시간 담당자 조회 시스템
- 공정/설비별 현재 담당자 정보 실시간 조회
- 담당자 검색, 공정 필터링, 설비 기준 정렬 기능 포함
- 담당자 변경 이력 자동 저장 및 로그 기반 이슈 트래킹 가능
(2) LLM 기반 자연어 응대 챗봇
- 사용자의 자연어 질의(예: “Etch 공정 담당자는 누구야?”)에 대한 자동 응답 제공
- 업무 분류, 공정 파악, 담당자 매핑을 통한 정보 반환
- 사용자 질의 히스토리 저장 및 응답 정확도 향상을 위한 지속 개선 구조 적용
5. 시스템 아키텍처 및 설계 특징
- 데이터 구조 최적화
- 기존 DB 내 중복 테이블/불필요 조인 제거
- Index 최적화 및 Query 리팩토링 → 응답 속도 개선 (최대 40% 이상)
- 확장성을 고려한 API 중심 구조
- 기능별 모듈 API 설계로 향후 확장(모바일 앱, 대시보드 연동 등)에 최적화된 구조
- 반응형 UI 설계
- 데스크탑 및 모바일 모두 대응 가능한 SPA 기반 인터페이스 구성 (Vue + Tailwind)
- 배포 및 운영 자동화
- Docker 기반 CI/CD 구성, 장애 복구 및 버전 롤백 체계 마련
6. 기술 스택 및 운영 환경
- Frontend: Vue.js, Tailwind CSS
- Backend: FastAPI (Python), RESTful 구조
- LLM: 자체 개발한 Fine-Tuning LLM 모델 적용
- DB: MySQL + Redis (실시간 캐시), ORM 기반 모델 최적화
- Infra: Docker, Nginx, 사내 리눅스 기반 서버 환경
7. 성과 및 확장성
- 담당자 정보 조회 시간 평균 3Hr → 0.4초 이하로 개선
- 기존 수작업 응대 방식 → 챗봇 기반 1차 대응 자동화 → 운영자 피로도 대폭 감소
- 시스템 도입 후, 업무 흐름 개선에 대한 현장 긍정 피드백 확보
- 향후 공정 자동 보고 시스템, 알람 기능, KPI 대시보드 등 다양한 고도화 기능으로 확장 가능
8. 결론
본 바카라는 단순한 시스템 구축을 넘어, 제조 산업 현장에 특화된 정보 시스템의 실시간화, 자동화, 고도화를
기획-설계-개발-운영까지 일관된 기술 체계를 적용하였습니다.
(회사명 : 삭제됨)은 해당 바카라를 통해
산업 환경에 적합한 실용적 디지털 시스템 구축 능력과, 지능형 응답 자동화 기술을 통합한 스마트팩토리형 플랫폼 역량을 증명하였습니다.
<위시켓 이용 약관에 의해 수정된 내용입니다.
본 바카라는 반도체 Fab 운영 환경 내 전산 시스템의 병목 해소와 실시간 업무 대응력 향상을 목적으로,
실시간 정보 조회 시스템과 LLM 기반 자동 응대 기능을 통합한 고도화된 전산 플랫폼을 구축한 사례입니다.
복잡한 데이터 흐름과 수작업 응대를 줄이고, 사용자 중심의 빠르고 직관적인 UI/UX, 모듈화된 시스템 구조,
지능형 챗봇 자동화까지 포함하여 Fab 내의 정보 흐름과 의사결정 프로세스를 획기적으로 개선했습니다.
2. 바카라 성격 및 포트폴리오 가치
- Fab 전산 업무의 실질적 생산성 향상을 이끌어낸 실전 바카라
- 실시간 데이터 흐름, 사용자 요청 처리 자동화, 정보 탐색 효율화 등
- 제조 환경의 디지털 전환을 촉진한 대표적 사례
- LLM 기반 기능을 조기에 도입해 산업형 지능형 응답 시스템의 가능성 검증
3. 담당 역할 및 기술 범위
- 전체 기획 및 기술 설계 총괄
- 시스템 구조 정의, 핵심 기능 도출, 사용자 흐름 설계
- Full-Stack 전 영역 개발
- 프론트엔드(UI), 백엔드(API), DB 모델링 및 최적화, 배포 자동화 포함
- 기술 품질 및 운영 안정성 책임
- 성능 병목 분석, 장애 대응 구조 설계, 향후 확장 고려한 아키텍처 구축
4. 주요 기능 및 서비스 구성
(1) 실시간 담당자 조회 시스템
- 공정/설비별 현재 담당자 정보 실시간 조회
- 담당자 검색, 공정 필터링, 설비 기준 정렬 기능 포함
- 담당자 변경 이력 자동 저장 및 로그 기반 이슈 트래킹 가능
(2) LLM 기반 자연어 응대 챗봇
- 사용자의 자연어 질의(예: “Etch 공정 담당자는 누구야?”)에 대한 자동 응답 제공
- 업무 분류, 공정 파악, 담당자 매핑을 통한 정보 반환
- 사용자 질의 히스토리 저장 및 응답 정확도 향상을 위한 지속 개선 구조 적용
5. 시스템 아키텍처 및 설계 특징
- 데이터 구조 최적화
- 기존 DB 내 중복 테이블/불필요 조인 제거
- Index 최적화 및 Query 리팩토링 → 응답 속도 개선 (최대 40% 이상)
- 확장성을 고려한 API 중심 구조
- 기능별 모듈 API 설계로 향후 확장(모바일 앱, 대시보드 연동 등)에 최적화된 구조
- 반응형 UI 설계
- 데스크탑 및 모바일 모두 대응 가능한 SPA 기반 인터페이스 구성 (Vue + Tailwind)
- 배포 및 운영 자동화
- Docker 기반 CI/CD 구성, 장애 복구 및 버전 롤백 체계 마련
6. 기술 스택 및 운영 환경
- Frontend: Vue.js, Tailwind CSS
- Backend: FastAPI (Python), RESTful 구조
- LLM: 자체 개발한 Fine-Tuning LLM 모델 적용
- DB: MySQL + Redis (실시간 캐시), ORM 기반 모델 최적화
- Infra: Docker, Nginx, 사내 리눅스 기반 서버 환경
7. 성과 및 확장성
- 담당자 정보 조회 시간 평균 3Hr → 0.4초 이하로 개선
- 기존 수작업 응대 방식 → 챗봇 기반 1차 대응 자동화 → 운영자 피로도 대폭 감소
- 시스템 도입 후, 업무 흐름 개선에 대한 현장 긍정 피드백 확보
- 향후 공정 자동 보고 시스템, 알람 기능, KPI 대시보드 등 다양한 고도화 기능으로 확장 가능
8. 결론
본 바카라는 단순한 시스템 구축을 넘어, 제조 산업 현장에 특화된 정보 시스템의 실시간화, 자동화, 고도화를
기획-설계-개발-운영까지 일관된 기술 체계를 적용하였습니다.
(회사명 : 삭제됨)은 해당 바카라를 통해
산업 환경에 적합한 실용적 디지털 시스템 구축 능력과, 지능형 응답 자동화 기술을 통합한 스마트팩토리형 플랫폼 역량을 증명하였습니다.
<위시켓 이용 약관에 의해 수정된 내용입니다.
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