AI 기반 과제 제출 양식 자동 검증 시스템
Completo는 "Complete it, Perfect it, COMPLETO it!"이라는 비전으로 시작된 AI 기반 문서 포맷 검증 서비스입니다. 완벽한 핫도그를 만들기 위해 모든 재료가 필요하듯이, 완벽한 과제를 위해서는 내용뿐만 아니라 양식도 중요합니다.
핵심 가치
- 학생들의 사소한 양식 실수로 인한 감점 방지
- 교수들이 내용 평가에 집중할 수 있도록 지원
- 부산대학교 PLATO 등 학교 LMS와 연동된 실시간 양식 검증
학생은 제출 전 파일명, 확장자, 문서 내 항목 등 세부 조건을 실시간으로 확인하고 오류를 즉시 수정할 수 있습니다.
문제 상황
- 학생들의 양식 실수로 인한 빈번한 감점
- 교수자의 반복적인 양식 검토 부담
- 늦은 피드백으로 인한 실수 반복
Completo의 해결책
- 제출 전 오류 사전 차단 - 제출 전 스스로 조건 준수 여부를 점검해 학생은 불필요한 감점을 방지
- 평가 품질 향상 - 조건 검토 자동화로 사람이 평가하면서 있을 수 있는 실수 방지
- 학생, 교수자 모두의 효율성 향상 - 늦거나 부족한 피드백으로 인해 반복되는 문제 해결해 업무 효율성 향상
수익 모델
- 대학 라이선스: 연간 구독 방식 B2B 모델
- SaaS 서비스: 사용량 기반 과금 체계
- 기업 확장: 문서 검증 솔루션과 보안 기능 확장
시장 분석
- TAM: 국내 대학 400개교, 재학생 약 약 300만명
- 핵심 가치 : 교수 및 채점 조교의 양식 채점 부담 제거, 인건비 절감
성과 목표
- 양식 실수 감점 50% 감소
- 양식 검토 시간 80% 단축
- 시스템 정확도 95% 이상(100개 과제+정답지 테스트 기준)
핵심 차별화 요소
- 기존: 프롬프트 기반 단순 템플릿 체커 vs Completo: 자연어 이해 기반 검증
- LLM + Document Parser + Agent Workflow 통합 파이프라인
- 실시간 맥락 기반 조건 해석
Upstage API 활용
Upstage Document Parser
- 교수자가 작성한 한글이나 영어 과제 제출 조건을 LLM이 이해할 수 있는 포맷으로 변환.
- 학생이 작성한 과제 파일도 구조화된 데이터로 변환해 멀티모달 요소 종합 분석. 멀티모달 처리: 텍스트, 이미지, 표 등 다양한 문서 요소 분석
Solar LLM
- 커스텀 프롬프트 엔지니어링을 통해 추출된 조건을 바탕으로 판단
- 실제 제출물이 조건과 부합하는지 정교하게 피드백 생성
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✨ 과제 조건 자동 파싱 및 구조화
- PLATO 등 LMS에 업로드된 제출 조건을 Document Parser가 자동 분석
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자연어 조건을 구조화된 검증 기준으로 변환
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지원 형식: PDF, DOCX 등
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✨ 제출물 자동 검증
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학생 제출 파일을 Document Parser로 구조 분석 후 Solar LLM이 조건 부합성 실시간 판단
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검증 항목: 표지 유무, 이름/학번 명시, 페이지 수 제한 등
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즉시 피드백으로 제출 전 오류 수정 가능
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✨ 조건 해석 불확실성 안내
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조건 해석이 모호한 경우 추가 확인 필요 사항을 명확히 안내
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오해석으로 인한 제출 오류 사전 예방
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✨ 피드백
-
부족한 조건과 충족한 조건 순서로 어느 부분이 틀렸는지 구체적으로 제시
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사용자가 과제를 개선하거나 채점하는데 구체적인 기준으로 삼을 수 있음
실제 테스트 케이스
- 과제명: "Introduction to Computer Vision: Assignment 4"
- 검증 항목: 표지 유무, 학번/이름 명시, 섹션별 설명 완성도
- 결과: 6개 부족 사항 발견 및 구체적 개선 방안 제시
시나리오 1: 학생 관점
- 과제 파일 업로드
- 실시간 검증 결과 확인
- 오류 수정 후 재검증
- 완벽한 과제 제출
시나리오 2: 교수 관점
- 과제 조건 업로드
- 자동 구조화 확인
- 학생 제출물 자동 사전 검증
- 내용 평가에 집중
확장 가능성
- 기존 도메인 유지 시, Chain of Thought을 도입해 학생 맞춤형 개선 방안 및 채점 근거 기능 제공
- 도메인 확장시, RAG를 도입해 지식을 더욱 확장하여 컨텍스트로 활용. NGO/NPO 기관, 의료문서 등 전문적인 문서 및 보고서 양식 검증
단계별 발전 계획
| Phase | 기간 | 목표 | 주요 내용 |
|---|---|---|---|
| Phase 1 | 6개월 | 기술 고도화 | CoT 시스템 도입으로 검증 정확도 98% 달성, 멀티언어 지원 (한/영/일/중) |
| Phase 2 | 1-2년 | 시장 확장 | PLATO 공식 연동, 부산대 서비스 도전, RAG 도입(도메인 확장) |
| Phase 3 | 3-5년 | 생태계 구축 | 한단계 나아가 공공기관 문서 검증 시스템 발전, AI 기반 문서 품질 개선 플랫폼 구축 |
- Document Parser(document-parse-250508)
- Solar LLM(solar-pro2-preview)
- 사용 언어: TypeScript, Python
- 프레임워크: React, FastAPI, Vite
- cd frontend
- npm run dev
- API_KEY=... 입력 (backend/.env/data.env)
- cd backend
- uv run fastapi run main.py
/
├── frontend # 프론트엔드 코드
│ ├── public/ # 정적 파일
│ ├── src/ # 소스 코드
│ │ ├── assets/ # 이미지 및 기타 정적 자산
│ │ ├── components/ # 재사용 가능한 UI 컴포넌트
│ │ ├── pages/ # 페이지별 React 컴포넌트
│ │ ├── types/ # TypeScript 타입 정의
│ │ ├── App.tsx # 메인 앱 파일
│ │ ├── index.css # 글로벌 스타일
│ │ ├── main.tsx # React 앱 진입점
│ │ └── vite-env.d.ts # Vite 환경 타입 정의
│ ├── package.json # 패키지 설정 및 의존성 관리
│ ├── tailwind.config.js # Tailwind CSS 설정
│ ├── tsconfig.json # TypeScript 설정
│ ├── vite.config.ts # Vite 설정 파일
│ └── index.html # HTML 템플릿
├── backend # 백엔드 코드
│ ├── .env/ # 환경 변수 파일
│ ├── app/ # FastAPI 애플리케이션 모듈
│ │ ├── controllers/ # API 컨트롤러
│ │ ├── models/ # 데이터 모델 및 관련 파일
│ │ ├── routes/ # API 라우트 정의
│ │ ├── services/ # 비즈니스 로직 및 서비스
│ ├── temp/ # 임시 파일 저장소
│ └── main.py # FastAPI 애플리케이션 진입점
└── README.md # 프로젝트 설명 문서| 이름 | 역할 | GitHub |
|---|---|---|
| 정성우 | 팀장 | https://github.com/qda-sw |
| 안나연 | 팀원 | https://github.com/annaaa4701 |
| 정재원 | 팀원 | https://github.com/wolfura-ark |
| 임승우 | 팀원 | https://github.com/ChopinBag |