처음 보시는 분도 5단계만 따라가시면 핵심 기능을 모두 체험하실 수 있습니다.
PDF 요구사항 + 다른 참여자 의견 + 위지스 검증 패턴(kdnews/crm4hotel)을 통합 설계.
슬라이더를 움직이면 500ms 후 순위가 자동 재정렬. DB는 변경 없음 — 충분히 검토 후 [자동 선정 실행] 클릭 시 확정.
가중치 자동 추천 / 매칭 사유 자연어 / 위험 감지 / 이상 탐지 — ML 모델 없이도 즉시 운영 가치 제공. Phase 2 ML 자연스럽게 진화.
모든 운영자 작업이 audit_logs + selection_history에 영구 기록. 수동 조정 사유는 ML 학습 라벨로 자동 누적 (별도 라벨링 비용 0).
신청자가 들어와서 결과가 확정되기까지의 5단계 흐름.
시스템에는 3가지 역할이 있습니다.
시연 전에 확인하시면 좋은 내용입니다.
6개 지표(SNS팔로워/후기/참여율/카테고리적합성/활동성/과거이력)를 각각 0~100점으로 정규화한 뒤 운영자가 설정한 가중치를 곱해서 평균을 냅니다. 정규화는 min-max/z-score/percentile 중 선택 가능 — 팔로워 수십만과 참여율 0~100%가 같은 스케일에서 비교되도록 보장.
자격 룰(최소 팔로워/참여율/카테고리적합성/블랙리스트 등)에 미달하면 점수 계산은 하되 결과가 "disqualified"로 표시되어 자동 제외됩니다. 룰은 화이트리스트 방식으로 SQL 인젝션이 원천 차단됩니다.
현재(Phase 1)는 ML 모델 없이 통계 + 룰 기반으로 작동합니다. 예: 캠페인 카테고리별 기본 프리셋 + 신청자 분포의 변동계수가 큰 지표에 가중치 가산 = AI 가중치 추천. 이런 방식으로도 운영자에게 즉시 가치 제공. Phase 2에서는 누적된 수동 조정 이력을 라벨로 LightGBM 학습.
Cloudflare D1 (분산 SQLite). 15개 테이블로 운영자/캠페인/멤버/신청/가중치/룰/선정결과/이력/감사/동기로그/시스템설정/웹훅/알림/플래그 모두 영구 저장. 새 캠페인 만들거나 가중치 변경, 자동 선정 실행, 수동 조정 — 모두 즉시 D1에 반영.
두 가지 방식: ① Read Replica/CDC (Debezium 등)로 운영플랫폼 DB 변경분만 가져오기 ② REST API 동기화. 본 시스템은 별도 D1을 가져 운영플랫폼 본체에 부하 0. 결과 확정 시 웹훅으로 운영플랫폼에 통보 → 운영플랫폼이 실제 발송 처리.
로그인 → 사이드바 [설정] → [시스템] → 페이지 하단 빨간색 [시연 데이터 리셋] 버튼. selections / runs / history / manual_adjustments / sync_logs 만 삭제하고 멤버/캠페인/프리셋/운영자는 유지.
현재 D1 백엔드 그대로 운영 가능. 운영플랫폼 DB 연동(1~2주) + 외부 SNS API 수집(인스타/유튜브) + 실 알림 채널(텔레그램 봇 토큰) + 운영자 비밀번호 정책 강화 정도 추가 → 본 개발 60일 견적 1,000~2,000만원 범위.
로그인 → 대시보드 → 선정 화면 순으로 진행하시면 5분 안에 핵심 기능 모두 체험
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