DongEun

01업무 자동화2026.09

BTS 리드타임 경과 티켓 알림 자동화

리드타임(SLA)이 지난 미해결 BTS 티켓을 매일 담당자별로 묶어 Slack으로 알리는 Airflow 파이프라인

• 약 1만 건미해결 티켓 매일 점검
• 21% 감소영업일 기준 적용 후 경과 건수
• 21개유닛 테스트, 뮤테이션 검사

• 원본 대시보드 SQL의 티켓 테이블 조회 권한이 없어 티켓은 JIRA REST(JQL)로 읽고 SLA 기준·스토어 정보는 Trino로 조인하도록 재구성
• 경과일수를 캘린더가 아닌 영업일 기준으로 계산하고 주말·공휴일에는 발송을 건너뛰어 중복 알림 방지
• JIRA 이메일과 Slack 유저네임이 같다는 규칙을 활용해 사용자 조회 API 호출 없이 담당자 멘션 연결
• 담당자별 경과 건수 편차(중앙값 4건, 최대 597건)로 Slack 글자 수 한도를 넘던 문제를 부모 메시지와 스레드 답글 구조로 해결
• core·task·DAG 계층을 분리하고 배포 코드를 그대로 호출하는 유닛 테스트 21개와 뮤테이션 검사로 검증
• 첫 운영 실행의 발송 실패 원인(PR 검토 기간에 이뤄진 팀 Slack 봇 교체)을 분석해 배포 전 다른 DAG의 설정 변화 점검을 체크리스트에 추가

• Python
• Airflow
• JIRA REST API
• Trino
• Slack API
• pytest

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02업무 자동화2026.03 ~ 2026.05

어뷰저 소명 메일 응답 자동화

고객 조회부터 문의 분류, 템플릿 매칭, 회신까지 소명 메일 처리를 자동화

• 주 70건반복 처리 건수 자동화
• 주 7시간업무 시간 절감

• Zendesk 메일, EOC 고객 상태, 어뷰징 이력을 연동해 조회부터 회신까지 자동화
• 문의 유형 11종과 우선순위 기반 고객 상태 분류 로직 설계, 회신 횟수별 단계 템플릿 매칭 구현
• 담당자가 Slack에서 승인·반려·수정한 뒤 회신하는 Human-in-the-loop 구조 적용
• SQLite 이력 관리, 중복 발송 방지, 단위·E2E 테스트로 운영 안정성 확보

• Python
• Zendesk API
• Slack API
• SQLite
• pytest

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03데이터 파이프라인2026.06

CSAM 이용금액 자동 집계 및 답변 생성

이용금액 문의를 조회 기간별로 집계하고 상담원 검수용 답변 초안까지 생성

• Zendesk, SharePoint, Trino/Hive, Google Sheets를 연결한 이용금액 문의 처리 파이프라인 설계·구현
• 티켓에 명시된 조회 기간을 월별·연도별 구간으로 나눠 집계하고 답변 문구 자동 생성
• SQLite 캐시와 사전 조회로 반복 쿼리 비용을 줄이고 재실행 결과의 일관성 확보
• 결과를 Zendesk 내부 메모로 등록해 상담원이 최종 검수하는 구조로 정확도 리스크 관리
• 수기 답변과 자동 집계 결과를 대조해 불일치 사례와 데이터 소스의 한계 확인

• Python
• Zendesk API
• Trino/Hive
• Google Sheets
• SQLite

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04업무 자동화2026.04 ~ 2026.05

기상 판단 시스템 & BW Caster

7명이 매일 4시간씩 하던 악천후 판단과 공지 이미지 제작을 1분 이내로 단축

• 4시간 → 1분일일 수작업 시간
• 6종 / 8개공지 템플릿 / 트리거

• 공공데이터와 외부 API 기반의 지역별 기상 데이터 수집·판단 시스템 구축
• 기상청 예보·특보와 Windy, ApiFlash를 연동해 대상 지역 선정, 템플릿 선택, 이미지 생성 자동화
• Google Drive 캐시, 트리거 8개, 신선도 검증, 자동 백필과 재시도로 불규칙한 API 갱신 주기에 대응
• 운영 데이터를 바탕으로 API 쿼터, 전국 판정 임계값, 대표 권역 선정 로직을 조정하고 팀 AI Dashboard에 통합

• Python
• 기상청 API
• Windy API
• ApiFlash
• Google Drive API

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05AI 검증2026.03

BW Toggle LLM 판단 검증

고정 임계값 기반 악천후 판단을 LLM으로 대체할 수 있는지 정량 실험으로 검증

• 90.4%ON 판단 편향, 원인 규명
• 4개 지표Accuracy, Precision, Recall, F1

• 임계값 판단과 LLM 판단을 같은 데이터로 비교하는 실험 설계
• Pydantic structured output, 배치 처리, 재시도, 중간 저장, 토큰 로깅을 갖춘 LLM 호출 파이프라인 구현
• Accuracy, Precision, Recall, F1과 불일치 사례로 LLM 판단 품질 평가
• 시간 단위 집계에서 ON 판단이 90.4%로 치우치고 Accuracy가 약 53%에 그친 원인 규명
• 집계 단위와 입력 데이터 표현이 판단 품질에 미치는 영향을 확인하고 후속 실험 방향 제시

• Python
• LLM
• Pydantic

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06모니터링2026.01 ~ 2026.02

CP-TO Watchdog 선행 지표 & 모니터링

후행 지표인 Backlog보다 먼저 운영 이상을 감지하는 선행 지표와 알림 파이프라인

• 13분기존 트리거 대비 조기 감지
• 100회 → 1회N+1 쿼리 축소
• 3.5%False Alarm Rate

• Backlog보다 먼저 이상을 감지하기 위한 Target On Duty 지표 공식 설계
• 강남 지역 데이터 백테스트에서 평균 13분 빠른 감지, AD10 diff +28.98% 확인
• Grafana 메트릭 수집, Google Sheets 임계값 비교, 20분 쿨다운, 로그 기록으로 이어지는 파이프라인 구축
• SQLite 복합 인덱스와 배치 조회로 지역별 N+1 쿼리를 100회에서 1회로 축소
• False Alarm Rate 3.5%를 측정하고 1% 미만 달성을 위한 후속 튜닝 과제 정의

• Python
• Grafana
• Google Sheets
• SQLite

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07대시보드2026.02

CX 실시간 업로더 & 운영 대시보드

단일 스크립트에 섞여 있던 조회, 이미지 생성, 전송 로직을 Airflow DAG로 재설계

• 10분자동 배포 주기
• 수십 개 → 4개핵심 그래프로 단순화

• Selenium 단일 스크립트의 데이터 조회, 이미지 생성, Slack 전송 로직을 기능별 모듈과 Airflow DAG로 분리
• 주문 그래프 4종, 도시별 패널, 배달 파트너 토글 알림을 병렬 생성해 10분 간격으로 자동 배포
• Google Drive 임시·큐 폴더와 실패 정리 절차로 산출물 생명주기와 재실행 시나리오 정의
• BW 이력 데이터의 스키마와 지역 정보를 정비하고 Superset Virtual Dataset, 필터, 차트 설계
• 수십 개 운영 지표를 핵심 그래프 4개로 줄여 현업의 판단 속도 개선

• Python
• Airflow
• Selenium
• Slack API
• Superset
• Google Drive API

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08규칙 엔진2026.06 ~ 2026.07

OnePiece Mission 검증 & SOP 규칙 엔진

자연어로 된 SOP를 임계값과 AND/OR 조건으로 정형화해 Python 규칙 엔진으로 구현

• Mission·Segment SQL을 용도별로 재구성하고 대시보드의 leakage 필터 누락과 JOIN 모호성 수정
• 실측값과 대시보드 수치를 대조하는 parity protocol과 KPI 카탈로그로 지표 신뢰도 검증
• 안돈, BW/GW 토글, 부스터, 디스패치 기준을 임계값과 AND/OR 조건으로 정형화
• Pydantic 입력 스키마와 단일 규칙 엔진을 구현하고 독립 프로토타입 검증 후 테스트·시연 UI와 함께 OnePiece에 통합
• SOP 용어와 의사결정 흐름을 용어집, 표, Mermaid 다이어그램으로 문서화해 현업 검증과 신규 인원 온보딩 지원

• Python
• SQL
• Pydantic
• Mermaid

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09지식베이스2026.07 ~ 2026.08

OnePiece 지식베이스 & Answer Viewer

여러 Wiki에 흩어진 정책을 사람과 MCP가 함께 쓰는 지식베이스로 구조화

• 11개BPM 세부 로직 통합

• 여러 Wiki에 분산된 배달 파트너·3PL 가격 정책과 BPM 세부 로직 11개를 트리거-액션 구조로 통합
• 신규 인원과 MCP가 재사용할 수 있도록 용어, 공식, 이슈, 관련 프로젝트를 구조화
• 답변을 로컬 Markdown으로 저장하고 HTML로 열람하며 GitHub 이슈로 피드백하는 Answer Viewer 구현
• 온프레미스 환경으로 구성해 개인정보·보안 리스크를 낮추고 피드백 루프 구축

• MCP
• Markdown
• HTML
• GitHub Issues

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10서비스2026.08 ~ 2026.09

Disaster Map 재난 정보 서비스

재난문자, CCTV, 뉴스, 배달 운영 상태를 한 화면에서 확인하는 지도 서비스

• 행정안전부 재난문자 수집, 지오코딩, Folium 지도 시각화 프로토타입을 Python으로 구현
• 여러 운영 정보를 하나의 Web View로 통합해 상시 제공하고, 증분 수집과 중복 실행 방지로 안정적으로 갱신
• CCTV, 관련 뉴스, 배달 운영 상태, Slack 알림을 연결한 통합 화면 설계
• 재난 발생일 전후 3일 뉴스 필터로 검색 정밀도를 높이고 관련 기사가 없는 경우를 정상 케이스로 처리
• 외부 API 접근 제약을 로컬과 GAS 환경에서 검증하고 전국 CCTV 대체 데이터 경로 조사

• Python
• Folium
• Google Apps Script
• Slack API

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