검토 #739
완료됨
머천다이징 케이크 진열 가이드 기반 매장 사진 점수 판정 검토
100%
설명
배경
- 머천다이징(케이크 진열 가이드) 자료가 있으며, 이를 바탕으로 점주가 촬영한 매장 케이크 진열 사진을 평가할 수 있으면 운영에 도움이 될 수 있음.
- 단순 가이드 열람을 넘어서, 실제 매장 사진을 기준으로 진열 상태를 판정하고 점수화하는 흐름 검토가 필요함.
목적
- 머천다이징 케이크 진열 가이드를 기준으로, 점주가 촬영한 매장 사진의 케이크 진열 상태를 판정하고 점수화할 수 있는 구조를 검토한다.
주요 검토 항목
- 머천다이징(케이크 진열 가이드) 자료를 어떤 기준 데이터로 사용할지 정리한다.
- 필수 진열 규칙
- 권장 배치 규칙
- 감점 요소
- 이미지 비교 가능 요소
- 점주가 촬영한 사진에서 어떤 항목을 판별할 수 있는지 검토한다.
- 제품 배치 위치
- 진열 수량/정렬
- 비어 있는 구간
- POP/머천다이징 요소 존재 여부
- 점수 판정 방식 검토
- 총점 방식
- 항목별 점수 방식
- 필수항목 미준수 시 감점/실패 방식
- AI/비전 처리 방식 검토
- 가이드 이미지와 실사진 비교
- 룰 기반 판정 + AI 보조
- 사람이 최종 검수해야 하는지 여부
- 결과 제공 방식 검토
- 점수
- 잘한 점 / 부족한 점
- 수정 권장사항
- 재촬영/재점검 흐름
- 데이터셋 기반 비교 방식 검토
- 케이크 진열 가이드를 바탕으로 사전에 비교용 데이터셋을 만든다.
- 가이드의 진열 규칙, 제품 배치 기준, 체크 항목을 구조화된 데이터로 정리한다.
- 매장 사진 판정 시 이미지 직접 비교만이 아니라, 사진에서 추출한 정보를 텍스트/구조 데이터로 변환한 뒤 데이터셋과 비교하는 방식도 함께 검토한다.
- 경우에 따라서는 이미지 대 이미지 비교보다 텍스트/구조 비교가 더 정확할 수 있는지 검증한다.
검토 포인트
- 머천다이징 자료가 실제 점수 판정 기준으로 충분히 구조화 가능한지
- 조명/각도/거리 차이가 큰 매장 사진에서도 판정이 가능한지
- 완전 자동 판정보다 보조 점검 도구가 더 적절한지
- 사용자 경험상
점수가 좋은지, 체크리스트형 피드백이 더 좋은지 - 데이터셋을 먼저 만들고 비교하는 방식이 이미지 직접 비교보다 운영상 더 안정적인지
기대 효과
- 매장 케이크 진열 상태의 객관적 점검 기반 마련
- 점주 셀프 점검 도구 가능성 확보
- 머천다이징 자료의 실사용성 확대
- 가이드 기준 데이터셋 축적 기반 확보
시진 노이(가) 4일 전에 변경
[검토 결론 — 최종 채택 프로세스 + PoC 기록]
■ 최종 프로세스(채택)
- 이미지 vs 이미지 직접 비교는 부적합(표준=스튜디오 렌더, 매장=유리반사/각도/재고차이). 배제.
- 채택: 쇼케이스 구성 선택 → 표준 정답키 확정 → 비전으로 구×단 셀 JSON 추출 → 룰/카테고리 비교 → 체크리스트+감점 점수.
- 판정 기준: 4대 원칙(①형태별 7그룹 그룹핑 ②골든존 3
4단=와츄원/쁘띠 ③작은것 위·큰것 아래(5단 예외) ④캐릭터=어린이 눈높이 12단) + 카테고리(7그룹) 관용 채점. - 카테고리 관용: 그룹만 맞으면 제품이 달라도 정답, 불일치 시 감점+설명(가이드의 '재고 없으면 같은 그룹 내 대체진열' 규칙과 일치).
- 포지셔닝: 완전 자동채점이 아닌 점주 셀프 점검 보조도구. confidence 낮으면 '확인필요', 판독불가 시 재촬영 안내.
■ 구현된 PoC(2구 도어형, 미배포)
- 진입: 사용자 화면 메인 퀵메뉴 '진열 점검'(슈퍼어드민 전용: typeGu=HQ, role=SUPER_ADMIN).
- 배선: chat-app → ai-backend Lambda Function URL 직접 호출(신규 AiApi). 사진은 S3 없이 클라이언트에서 1280px JPEG로 축소→base64 전송.
- 백엔드: 신규 command ai_cake_display_review. cake-display-review/(템플릿·룰엔진·제품마스터). 2구 A/B 정답키, 카테고리 사전 34종(엑셀×PDF p2), 감점식 채점.
- 데이터 소스: 엑셀 CAKE 시트=이름·사진(열앵커 자동매핑), PDF p2 그룹표=이름→7그룹 카테고리.
- 검증: ai-backend 288 테스트 통과, chat-app lint/build 통과.
■ 확정된 저장·운영 방향
- 정답과 제품 마스터는 DDB 저장, 매월 RAG 관리 업로드 시 자동 갱신.
- 엑셀(제품 라인업)=누적 upsert(제품명 unique, 단종/신규 반영) → 보조 사전.
- 쇼케이스 진열안 PDF=삭제 후 재등록(혼란 방지) → 정답의 핵심 소스.
■ 후속 일감(등록 완료)
시진 노이(가) 4일 전에 변경
- 완료일을(를) 2026/07/02(으)로 지정되었습니다.
- 상태을(를) 신규에서 완료(으)로 변경되었습니다.
- 진척도을(를) 0에서 100(으)로 변경되었습니다.
검토 완료 — PoC를 최종 채택 프로세스로 구현·릴리즈함.
[결론] 이미지-이미지 직접 비교 배제 → 쇼케이스 구성 선택 → 표준 정답키 → 비전으로 구×단 셀 JSON 추출 → 4대 원칙 + 카테고리(7그룹) 관용 비교 → 체크리스트+감점 점수. 슈퍼어드민 전용 진입, 대상 구성 2구 도어형(타입 A/B). 카테고리 관용: 그룹만 맞으면 제품 달라도 정답, 불일치 감점+설명.
[메인 커밋] #739 케이크 진열 사진 점수 판정 PoC 추가 (2구 도어형, 카테고리 판정) — 7c389ca
https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/codesuite/codecommit/repositories/br_faq_chat/commit/7c389ca2eda4b7d74687e0bd1f24cf25eac0e18f
[검증] ai-backend 288개, chat-app 197개 테스트 통과 + lint/build. code-cleanup/optimization 반영.
[후속] 구현 일감 분리 등록: DDB 스토어+월간 업로드 갱신(#800), 쇼케이스 PDF 구조화(#801), 엑셀 제품마스터 추출(#802), 다구성 확장(#803), 서버측 권한(#804), 정확도/지표 튜닝(#805). 배포(cdk)는 별도.