1. 시작하기
로그인 및 최초 접속
앱 실행 후 서버 주소 확인(설정 → 중앙 서버 URL) → 로그인 화면에서 계정/비밀번호 입력.
| 기본 관리자 | 아이디 | 비밀번호 |
|---|---|---|
| 최초 로그인 | admin |
admin123 |
대시보드 및 메뉴 구성
로그인 후 메인 대시보드가 표시됩니다. 좌측 사이드바에서 각 기능 메뉴에 접근합니다:
| 메뉴 | 설명 | 접근 권한 |
|---|---|---|
| 📊 대시보드 | 파싱 통계, 시스템 현황, 최근 작업 | 모든 사용자 |
| 📄 파싱 | 성적서 업로드 및 AI 파싱 | user, admin |
| 📋 메타 관리 | 성적서 양식 템플릿 등록 | user, admin |
| 🔗 온톨로지 | Neo4j 그래프 탐색 및 관리 | 모든 사용자 |
| 💬 AI 채팅 | GraphRAG 자연어 질의 | analyst, admin |
| 👥 그룹 관리 | 클라이언트 그룹 및 서비스 프로파일 | admin |
2. 역할별 가이드
👤 관리자 워크플로우
- 그룹 관리: 클라이언트 그룹을 생성하고, 각 그룹에 DB/MinIO/LLM/Neo4j 정보를 독립 할당합니다.
- 사용자 관리: 사용자를 생성하고 역할(admin/user/analyst)을 할당하며 TOTP 2FA 설정을 제어합니다.
👷 입력자 워크플로우
🔬 분석가 워크플로우
3. 메타 템플릿 관리
각 업체/양식별로 성적서 메타 정보를 등록하면, AI 파싱 시 자동으로 필드 매핑이 적용됩니다.
새 템플릿 등록 절차
- 메타 관리 메뉴로 이동하여 신규 등록을 선택합니다.
- 업체명, 소재 유형 및 문서 버전을 명시합니다.
- 필드 Definitions를 정의합니다: 원본 키워드 → 표준화 필드명, 정규 표현식 힌트, 필수 데이터 타입 설정.
- 저장 즉시 중앙 API 및 Neo4j 온톨로지 스키마 노드와 관계가 자동 동기화됩니다.
필드 매핑 예시
| 원본 필드명 | 정규화 필드 (표준) | 타입 | 필수 여부 |
|---|---|---|---|
| Ni 함량 (%) / Nickel Content | ni_pct |
number | ✅ |
| LOT 번호 / Batch No. | lot_number |
text | ✅ |
| 시험일자 / Date of Test | test_date |
date | ✅ |
💡 신속 버저닝 관리
동일 업체의 양식이 소폭 변경된 경우, 기존 양식을 복사하여 새 버전을 등록하십시오. 이전 품질 이력과의 하위 호환성이 안전하게 보장됩니다.
4. AI 파싱 워크플로우
지원 파일 형식
| 형식 | 확장자 | 처리 방식 |
|---|---|---|
.pdf |
텍스트 직접 추출 + Vision/OCR 하이브리드 엔진 | |
| Excel | .xlsx, .xls |
시트 구조 셀 데이터 직접 맵 추출 |
| Image | .png, .jpg |
멀티모달 Vision AI 분석 및 좌표 기하 보정 |
파싱 절차
- 파싱 메뉴에서 파일을 업로드(드래그 앤 드롭 지원)합니다.
- 원하는 AI 엔진(Gemini Pro, Claude Sonnet, OpenAI GPT 등)을 지정합니다.
- 파싱 시작을 실행하면 AI가 비동기 큐를 통해 필드-값 매핑과 정확도 신뢰 점수를 도출합니다.
- 신뢰도 경고 표시(90% 미만) 항목을 확인하고 필요한 경우 값을 수정 후 승인/저장합니다.
5. 레거시 시스템 연동
어댑터 매핑 설정
추출된 JSON 데이터를 사내 기간계 시스템(MES, ERP, LIMS 등) 규격에 맞게 변환하여 자동 발송합니다.
- 관리자 콘솔의 서비스 프로파일 → 아웃바운드 어댑터 탭으로 이동합니다.
- 송신 방식을 설정합니다 (REST API / Database Direct Insert / Local CSV File Out).
- 필드 맵의 타겟 키명(LegacyKey)을 매칭하여 동기화를 활성화합니다.
데이터 전송 확인
승인이 완료된 문서는 상세 보기 창에서 **[레거시 송신]** 버튼 클릭 시 어댑터를 거쳐 1초 이내에 연동 시스템에 자동 반영됩니다. 송신 현황 및 실패 사유는 **감사 로그(Audit Log)**에 상세히 기록됩니다.
6. GraphRAG & 온톨로지
Neo4j 지식 온톨로지 구조
파싱된 품질 정보는 단순 DB 테이블을 넘어 Neo4j의 유기적인 지식 그래프 구조로 적재됩니다:
- Material (소재) ↔ Supplier (공급사) 연결
- Certificate (성적서 LOT) ↔ TestResult (측정치) 연결
- 각 측정치는 TestMethod (검사표준) 및 장비 노드와 의미론적으로 연결
GraphRAG 자연어 분석 인터페이스
온톨로지 Q&A 메뉴에서 자연어 질문을 작성하면, AI가 자동으로 유효한 Neo4j Cypher 쿼리를 구성하여 다차원 그래프를 고속 질의하고 신뢰성 높은 통계를 내놓습니다.
💡 추천하는 AI 질문 형태
- "NCM811 소재 공급사 중 최근 3개월간 평균 수분 함량이 가장 안정적이었던 제조사는 어디야?"
- "이번 전지 셀 테스트에서 쇼트가 난 LOT의 전구체 LOT 정보와 제조 온도 편차 내역을 시각화해 줘."
7. 대시보드 & 모니터링
실시간 대시보드 현황판
현장의 실시간 운영 품질 현황을 요약하는 프리미엄 정보 뷰를 제공합니다:
- 오늘의 처리량 (Total Volume): 금일 성공적으로 파싱된 성적서 개수
- 정확도 지표 (AI Confidence Trend): 추출 정확도 및 신뢰 점수 시계열 추이
- 인프라 생존 지표 (Service Status): PG, Neo4j, Redis, MinIO 연결 상태 정상 상태 모니터링
8. 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. AI 파싱 도중 일부 텍스트가 깨지거나 값이 틀리게 나옵니다.
A. 성적서 문서가 저해상도 스캔 이미지인 경우 OCR 엔진 오차가 발생할 수 있습니다. 템플릿 정의에서 정규 표현식 정제 필터를 보강하거나 보다 고성능의 프라이빗 AI 모델(Gemini 1.5 Pro 또는 Claude 3.5 Sonnet)로 변경하여 파싱하십시오.
Q. 보안 정책상 클라우드 API를 사용할 수 없습니다. 대안이 있습니까?
A. 예. CertBridge는 Ollama, vLLM 등의 로컬 추론 솔루션과 연계할 수 있는 "OpenAI 호환 API" 형식을 완벽히 지원합니다. 사내 인트라넷 환경에 Llama-3-Instruct 등 온프레미스(On-Premise) 모델을 올려 외부망 유출 없이 100% 오프라인 운영이 가능합니다.
Q. 데이터 전송 오류가 지속적으로 발생합니다.
A. 클라이언트의 네트워크 방화벽에서 중앙 서버의 API 포트(기본 8090)에 대한 인바운드 차단 해제 여부와 DB 커넥션 풀 설정을 확인하십시오. 상세 원인은 감사 로그 메뉴의 오류 추적 항목을 참고바랍니다.