당신의 계약 파트너, DoQ - • 팀명: Ankoko
- • 프로젝트 기간: 중앙대학교 예술공학부 캡스톤 디자인 / 2025.09 ~ 2025.12 (약 3개월)
- • 레포지터리: https://github.com/AT-Ankoko
- • 작품 소개 영상: https://youtu.be/JgfBLpiZuZk
2026.07.02 최초 업로드
생각해보니 여태 LLM 어디에 쓰고 있었던건지 프로젝트 소개를 한 번도 한 적이 없어서... 업로드
1. 프로젝트 개요
프로젝트 개요
제목: DoQ(도큐) - 중개형 AI 기반 맞춤 계약서 자동 생성 서비스
기간: 중앙대학교 예술공학부 캡스톤 디자인 / 2025.09 ~ 2025.12 (약 3개월)
팀원: Ankoko - 고예경, 박서현, 박정민, 조은비
소스 코드: https://github.com/AT-Ankoko
작품 소개 영상: https://youtu.be/JgfBLpiZuZk
2. 프로젝트 소개
2-1. 주요 기능
(1) 일상어 입력으로 전문 계약 조항 작성 기능
- Vue.js 기반의 직관적 인터페이스와 FastAPI 백엔드, LLM 모델 연동을 통해 사용자의 불명확하거나 일상적인 요구도 자동으로 법률적 조항으로 변환하는 기술을 구현했다.
- "돈은 이달 말까지 지급하겠습니다."와 같은 일상적인 합의 내용을 "제N조(대금 지급 방식): '갑'은 '을'에게 계약 금액을 202X년 X월 X일까지 지급하여야 한다"와 같은 표준 법률 문구로 치환한다.
(2) 중개형 AI 기반의 실시간 합의 도출 및 초안 설계
- 갑과 을 양측에 대해 과업, 대금, 기한 등 계약에 필수적인 구성요소를 파악하고, 누락된 정보에 대해 질문하여 완결성 있는 계약 초안의 기틀을 마련한다. 복잡한 법률 용어나 서식 대신 자연어 대화와 안내 중심의 UX로 누구나 직관적으로 이용할 수 있다.
- 보수, 마감 기한 등 양측의 의견이 대립하는 지점에서 AI가 시장 평균 데이터와 프로젝트 성격을 고려한 중재안을 제안하여 합의를 유도한다.
(3) 계약서 저장 및 PDF 내보내기 기능
- 진행된 모든 계약 세션과 생성된 문서 이력을 저장하여, PDF로 생성 및 출력이 가능한 형태로 제공한다.
2-2. 서비스 시나리오
세션이 최초 실행되면, 채팅 시작 전 입력된 접속 정보(의뢰인/용역자 정보 등)를 활용해 DoQ가 자동으로 안내 메시지를 발송하며 대화가 시작된다. 예를 들어 "로고 디자인" 의뢰 시나리오는 다음과 같이 진행된다.
이처럼 실제 채팅에서 수집된 계약 정보를 바탕으로 연속된 대화를 이끌어나가며, 최종적으로는 완결된 계약서 초안을 도출한다.
2-3. 전시 운영 및 성과
① 사용자 몰입형 전시 운영
관람객이 DoQ 서비스를 실제 비즈니스 맥락에서 체감할 수 있도록 롤플레잉 기반 실시간 협상 시나리오를 설계하여 운영했다.
(1) 롤카드 배포
관람객에게 구체적인 과업 범위, 예산, 마감 기한이 설정된 역할 카드를 부여하여 낯선 계약 상황에 즉각적으로 몰입할 수 있는 환경을 조성했다.
(2) 대면 협상 부스
부스 내 두 대의 디스플레이를 마주 보게 배치하여, 관람객이 각각 '의뢰인'과 '작업자'의 입장에서 몰입하여 실제 협상을 진행할 수 있도록 구성했다.
(3) End-to-End 프로세스 경험
[세션 접속 → 실시간 협상 및 AI 중재 → 조항 확정 → 계약서 출력]으로 이어지는 전 과정을 현장에서 즉시 체험할 수 있도록 했다.
② 운영 성과 및 피드백
전시 기간 중 확보된 실사용 데이터와 피드백을 분석하여 서비스의 효용성을 확인하고 향후 고도화 방향을 설정했다.
- 정성적 성과: 롤플레잉 방식의 시연을 통해 "모호한 요구사항이 법률 조항으로 실시간 변환되는 과정이 직관적이다"라는 긍정적인 평가를 얻었으며, 중개형 AI의 필요성에 대한 공감대를 형성했다.
- 기술적 과제 도출: Gemini API 기반의 프롬프트 엔지니어링 과정에서 대규모 연산 처리에 따른 응답 지연(Latency)이 발생했다. 이를 통해 "대화의 연속성을 위해 응답 속도 개선이 필수적이다"라는 핵심 개선 요구사항을 확인했다.
3. 담당 역할 | 팀장, 풀스택 개발
백엔드 개발
- FastAPI 기반 레이어드 아키텍처 및 WebSocket/Redis를 활용한 실시간 이벤트 구동형 시스템 구축
- 세션, 채팅 이력 등 임시 데이터 저장 및 상태 관리 기능 개발
AI 엔지니어링
- Google Gemini 연동 및 다층적 프롬프트 구조(System/Contextual) 설계
- 채팅 서비스 시나리오와 User Flow 설계
프론트 개발
- 챗봇 대화창과 계약서 작성 현황을 확인할 수 있는 SPA 아키텍처, 상태 관리 및 라우팅 기반 사용자 인터페이스 설계 및 구현
QA 및 테스트 자동화
- LLM 응답 품질 및 시나리오 이행률 검증을 위한 자동화 파이프라인 구현
협업 관리
- 서비스 User Flow 설계 및 기능 요구사항 정의서(FRD) 작성
4. 기술 스택 및 아키텍처
(1) Frontend
- Vue.js: SPA 아키텍처, 상태 관리 및 라우팅 기반 사용자 인터페이스 구현
- Vuetify: Vue 기반 머티리얼 디자인 UI 컴포넌트 프레임워크
(2) Backend
- Python: 서버 비즈니스 로직 및 AI 연동 구현 언어
- FastAPI: 비동기 RESTful API 서버 프레임워크, 의존성 주입 및 타입 기반 검증 지원
(3) AI
- Google Gemini: LLM Manager를 통한 Google Gemini 대형 언어모델 비동기 호출 및 응답 처리
(4) DB
- Redis: 세션, 채팅 이력 등 임시 데이터 저장 및 상태 관리
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