🚗 Acci (액시) - AI 기반 교통사고 영상 분석 플랫폼

Acci는 교통사고 영상을 AI가 분석하여
과실비율, 분석 근거, 관련 판례를 제공하는 분쟁 심의 지원 플랫폼입니다.

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📌 프로젝트 소개

교통사고 처리 과정에서 과실비율 산정은
보험사, 법원, 당사자 간 해석 차이로 인해 분쟁이 발생하기 쉽습니다.

Acci는 블랙박스 영상을 기반으로 AI 분석을 수행하고,
그 결과를 비동기 구조로 처리하여 사용자에게 제공합니다.

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📱 서비스 화면

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🎯 목표

• 🚘 공정한 사고 처리
  → 주관적 판단이 아닌 AI 기반 분석

• ⚖️ 법적 분쟁 감소
  → 판례 기반 근거 제공

• 🧾 정보 접근성 향상
  → 분석 결과 및 관련 정보 제공

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🏗 시스템 아키텍처

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🔄 분석 요청 흐름

영상 분석은 30~60초 이상 소요될 수 있어
동기 처리 시 서버 스레드 블로킹 문제가 발생합니다.

이를 해결하기 위해 비동기 기반 Job 구조로 설계했습니다.

1. 사용자가 영상 업로드
2. Backend는 즉시 202 ACCEPTED 반환
3. Job ID 발급
4. AI Server에서 비동기 분석 수행
5. SSE를 통해 실시간 상태 전송
6. 분석 완료 후 결과 반환

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📌 요청 흐름 다이어그램

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⚙️ 핵심 기술 설계

1️⃣ 비동기 Job 아키텍처 설계

• Executor 기반 Worker 처리
• /analyze → job_id 반환
• /status/{job_id} → 상태 조회
• /result/{job_id} → 결과 조회
• Timeout 및 최대 재시도 로직 구현

✔ 서버 스레드 블로킹 제거
✔ 대용량 분석 환경 확장 가능 구조 확보

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2️⃣ SSE 기반 실시간 상태 알림

• SseEmitter 기반 이벤트 스트림
• 분석 시작 / 진행 / 완료 상태 실시간 전송
• Polling 제거로 네트워크 트래픽 감소

✔ 실시간 UX 개선
✔ 불필요한 API 반복 호출 제거

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3️⃣ 책임 분리 기반 리팩토링

• Command / Query 서비스 분리
• AI 연동 로직 Worker 계층 분리
• S3 저장 로직 File Service 분리

✔ 서비스 간 결합도 감소
✔ 테스트 및 유지보수 용이성 향상

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🛠 기술 스택

영역	기술
Frontend	Next.js, TypeScript
Backend	Spring Boot
AI Server	Python
Storage	AWS S3
Infra	Docker, AWS EC2
Realtime	SSE

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📈 프로젝트 성과

• MVP 배포 및 실사용 환경 운영
• 비동기 기반 영상 분석 구조 안정화
• 외부 AI 서버 장애 상황을 고려한 안전 설계 적용