이번주 프로젝트 진행하면서 내가 진행한 부분에 대한 정리

직원 계정 관리(관리자)

[직원 목록 조회] (GET) /admin/employees

@승혁 조

Parameter

이 API는 별도의 Body 없이 아래의 쿼리 파라미터들을 조합하여 필터링된 결과를 반환합니다.

호출 예시
- GET /admin/employees?page=0&size=10&dept_id=2&status=ACTIVE&keyword=홍길동

key type 위치 설명

page	integer	query	페이지 번호 (0부터 시작)
size	integer	query	한 페이지에 표시할 데이터 개수 (기본 10)
dept_id	integer	query	부서 ID 필터링
job_role_id	integer	query	직무/권한 ID 필터링 (예: 1-상담사, 2-관리자)
status	string	query	계정 상태 필터링 (ACTIVE, INACTIVE)
keyword	string	query	이름 또는 이메일 포함 검색어

Request

{
}

Response

{
  "content": [
    {
      "empId": 0,
      "loginId": "string",
      "name": "string",
      "email": "string",
      "phone": "string",
      "isActive": true,
      "deptName": "string",
      "roleName": "string",
      "joinedAt": "string",
      "createdAt": "2026-03-08T17:10:22.495Z"
    }
  ],
  "totalElements": 0,
  "totalPages": 0,
  "page": 0,
  "size": 0
}

Error

error number error code 설명

403	Forbidden	권한없음

[직원 상세 조회] (GET) /admin/employees/{id}

담당자 : @승혁 조

Parameter

호출 예시
- /api/admin/employees/1

key type 위치 설명

int

path

직원 고유 ID (empId)

Request

{
}

Response

{
  "empId": 0,
  "loginId": "string",
  "name": "string",
  "email": "string",
  "phone": "string",
  "birth": "string",
  "gender": "string",
  "isActive": true,
  "createdAt": "2026-03-08T17:17:26.012Z",
  "deptId": 0,
  "deptName": "string",
  "jobRoleId": 0,
  "roleName": "string",
  "joinedAt": "string"
}

Error

error number error code 설명

403

Forbidden

권한없음

매뉴얼 관리(관리자)

[매뉴얼 신규 작성/교체] (POST) /api/admin/manuals

담당자 : 조승혁

Parameter

호출 예시
- /api/admin/manuals

Request

{
  "categoryCode": "string",
  "title": "string",
  "content": "string"
}

Response

{
}

Error

error number error code 설명

403	Forbidden	관리자 권한이 없는 경우
404	CATEGORY_POLICY_NOT_FOUND	존재하지 않는 카테고리 정책
404	MANUAL_NOT_FOUND	존재하지 않는 매뉴얼
400	INVALID_INPUT	제목/내용이 비어있거나 100자 초과 시

[매뉴얼 내용 수정] (PUT) /api/admin/manuals/{manualId}

담당자 : 조승혁

Parameter

호출 예시
- /api/admin/manuals/1

key type 위치 설명

manualId

integer

path

수정할 매뉴얼의 고유 ID

Request

{
  "title": "string",
  "content": "string"
}

Response

{
}

Error

error number error code 설명

400	INVALID_INPUT	수정할 제목/내용이 비어있는 경우 또는 제목 100자 이상
404	MANUAL_NOT_FOUND	해당 ID의 매뉴얼이 존재하지 않는 경

[매뉴얼 이력 및 목록 조회] (GET) /api/admin/manuals/history

담당자 : 조승혁

Parameter

호출 예시
http://localhost:8080/api/admin/manuals/history?categoryCode= //카테고리 코드 1만 조회
http://localhost:8080/api/admin/manuals/history //메뉴얼 목록 전체 조회

key type 위치 설명

categoryCode

string

query

(선택) 특정 카테고리만 필터링

Request

{
}

Response

[
  {
    "manualId": 0,
    "categoryCode": "string",
    "categoryName": "string",
    "title": "string",
    "content": "string",
    "isActive": true,
    "empName": "string",
    "updatedAt": "2026-03-08T17:43:39.033Z"
  }
]

Error

error number error code 설명

404

CATEGORY_POLICY_NOT_FOUND

입력한 categoryCode가 시스템에 등록되지 않은 코드인 경우

[매뉴얼 수동 비활성화] (PATCH) /api/admin/manuals/{manualId}/deactivate

담당자 : 조승혁

Parameter

호출 예시
- /api/admin/manuals/1/deactivate

key type 위치 설명

manualId

integer

path

활성화할 매뉴얼 ID

Request

{
}

Response

// 200 OK (Body 없음)

[매뉴얼 수동 활성화] (PATCH) /api/admin/manuals/{manualId}/activate

담당자 : 조승혁

Parameter

호출 예시
- /api/admin/manuals/1/activate

key type 위치 설명

manualId

integer

path

활성화할 매뉴얼 ID

Request

{
}

Response

{
// 200 OK (Body 없음)
}

error number error code 설명

404	NOT_FOUND	없음
404	NOT_FOUND	데이터 없음
500	INTERNAL_SERVER_ERROR	서버 오류

그외에 내가 개발한 핵심 기능 및 개발할 기능

[Project] Gemini AI를 활용한 상담 분석 시스템 고도화 기록

LG U+ 프로젝트에서 고객 상담 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Gemini AI를 도입했다. 단순한 텍스트 저장을 넘어 AI가 상담의 맥락을 이해하고, 정해진 비즈니스 로직에 따라 데이터를 추출하며, 관리자의 채점 기준에 맞춰 상담 품질을 평가하는 시스템을 구축한 과정을 정리한다.

1. AI 핵심 데이터 추출 및 상담 요약 (기존 구현)

첫 번째 단계는 방대한 상담 원문에서 비즈니스에 필요한 핵심 지표를 뽑아내고, 이를 한 줄로 요약하는 엔진을 만드는 것이었다.

핵심 기능 및 로직

해지 의도 및 방어 데이터 추출: 상담 카테고리가 '해지(CHN)' 관련일 경우, AI가 상담원의 방어 시도 여부, 방어 성공 여부, 구체적인 방어 액션 리스트를 JSON 형태로 정밀하게 추출함.
상담 흐름 요약: 상담의 전체 흐름을 상황 → 조치 → 결과 형태의 화살표(→) 구문으로 연결하여 단 한 문장으로 요약함. 상담원이 나중에 기록을 확인할 때 가독성을 극대화함.
기술 스택: * Model: Gemini 2.5 Flash Lite (비용 효율 및 속도 최적화)
- Interface: Spring RestClient를 활용한 비동기 API 통신 및 @Retryable을 이용한 장애 복구 로직.

배치(Batch) 처리 전략

상태 관리: result_event_status 테이블을 두어 REQUESTED → PROCESSING → COMPLETED/FAILED의 생명 주기를 관리함.
트랜잭션 분리: Propagation.REQUIRES_NEW를 사용하여 개별 상담 분석 실패가 전체 배치 작업에 영향을 주지 않도록 설계함.
안정성: AI 응답의 불확실성을 고려하여 cleanJsonString 로직을 통해 정형화된 JSON 데이터만 파싱하도록 구현함.

2. AI 활용 우수 상담 자동 채점 및 선정 (신규 개발)

두 번째 단계는 관리자가 설정한 매뉴얼(채점 기준)을 바탕으로 AI가 상담 품질을 직접 평가하고 우수 사례 후보를 선별하는 시스템이다.

핵심 설계 및 프로세스

동적 매뉴얼 주입 (Dynamic Prompting): DB에 저장된 '활성화된 매뉴얼' 내용을 AI 프롬프트에 실시간으로 주입함. 관리자가 관리자 페이지에서 매뉴얼을 수정하면 배치가 돌아갈 때 즉시 새로운 기준이 적용됨.
정밀 채점 로직: 단순히 점수만 매기는 것이 아니라, 매뉴얼 준수 여부에 따른 구체적인 채점 근거(evaluation_reason)를 함께 생성함.
우수 사례 후보 분류: AI 점수가 90점 이상일 경우 is_candidate 플래그를 true로 설정하여 관리자가 수만 건의 상담 중 검토해야 할 대상을 좁혀줌.

3단 테이블 구조 (DB Architecture)

데이터 정합성과 확장성을 위해 기능을 분리하여 설계함.

이벤트 테이블 (excellent_event_status): AI 채점 작업의 스케줄링 및 상태(성공/실패/재시도)를 관리.
결과 테이블 (consultation_evaluations): AI가 산출한 실제 점수와 사유를 저장. 상담 결과서(consult_id)와 직결하여 데이터 추적성 확보.
스냅샷 테이블 (weekly_excellent_cases): 관리자가 최종 선정한 우수 사례를 연도/주차별로 저장. 관리자의 선정 사유(admin_reason)를 포함하여 명예의 전당 형태로 운영.

[TIL] 유레카 sw교육과정 백엔드 26주차 내용 정리

직원 계정 관리(관리자)

[직원 목록 조회] (GET) /admin/employees

Parameter

Request

Response

Error

[직원 상세 조회] (GET) /admin/employees/{id}

담당자 : @승혁 조

Parameter

Request

Response

Error

매뉴얼 관리(관리자)

[매뉴얼 신규 작성/교체] (POST) /api/admin/manuals

담당자 : 조승혁

Parameter

Request

Response

Error

[매뉴얼 내용 수정] (PUT) /api/admin/manuals/{manualId}

담당자 : 조승혁

Parameter

Request

Response

Error

[매뉴얼 이력 및 목록 조회] (GET) /api/admin/manuals/history

담당자 : 조승혁

Parameter

Request

Response

Error

[매뉴얼 수동 비활성화] (PATCH) /api/admin/manuals/{manualId}/deactivate

담당자 : 조승혁

Parameter

Request

Response

[매뉴얼 수동 활성화] (PATCH) /api/admin/manuals/{manualId}/activate

담당자 : 조승혁

Parameter

Request

Response

[Project] Gemini AI를 활용한 상담 분석 시스템 고도화 기록

1. AI 핵심 데이터 추출 및 상담 요약 (기존 구현)

핵심 기능 및 로직

배치(Batch) 처리 전략

2. AI 활용 우수 상담 자동 채점 및 선정 (신규 개발)

핵심 설계 및 프로세스

3단 테이블 구조 (DB Architecture)

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