👥팀원

서현원	김택곤	이원진	이인화	조상원	최정우
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📚 목차

1. 프로젝트 개요
2. 요구사항 명세서
3. 기술 스택
4. 시스템 아키텍처
5. 데이터베이스 설계 (ERD)
6. 테이블-명세서
7. 기능 흐름 및 API 설계
8. 기여 가이드
9. 향후 개선 계획

1. 프로젝트 개요

1.1 프로젝트 소개

SpecGuard는 기업의 인사 담당자가 이력서 및 포트폴리오의 정합성을 자동으로 검사하고, 신뢰도 있는 채용 결정을 지원하는 B2B SaaS 플랫폼입니다.

• 지원자는 폼 기반으로 이력 정보를 입력
• 시스템은 자동으로 내용 요약, 키워드 추출, 일치율 점수 계산
• 기업은 신뢰성 높은 지원자 평가를 통해 채용 리스크 최소화

1.2 프로젝트 배경

• 허위/과장 기재로 인한 검증 리스크
  일부 지원자는 실제로 보유하지 않은 기술을 이력서에 기재하거나, 형식적으로만 구성된 포트폴리오를 첨부하는 사례가 존재합니다. 이는 채용 후 업무 적응 실패, 기업 평판 저하 등의 문제로 이어질 수 있습니다.

• 포트폴리오 정보의 비표준화 문제
  다양한 형태의 포트폴리오(개인 블로그, 깃허브, 노션 등)가 존재하므로, 이를 일관된 기준으로 평가하기 어렵습니다.

• 검증 피로도 및 시간 낭비
  수많은 이력서를 검토하는 HR 담당자나 실무진은, 포트폴리오나 자격 정보를 하나씩 확인하는 데 많은 시간을 소모하며, 그 과정에서 중요한 핵심 역량을 놓치기도 합니다.

(출처 : https://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0003053666)

(출처:https://www.hankyung.com/article/202507224138i)

2. 요구사항 명세서

기능 요구사항

2.1 요약

요구사항 ID	대분류	중분류	소분류	상세 설명	중요도
FR-01	이력서 제출	폼 입력	기본 정보 입력	지원자가 이름, 연락처, 학력 등을 입력	★★★
FR-02	정합성 분석	Gemini 활용	요약	자기소개서 요약 생성 (3~5문장)	★★☆
FR-03	정합성 분석	Cos 유사도 계산	일치율 판단	자소서 vs 포트폴리오 간 유사도 측정	★★★
FR-04	크롤링	URL	포트폴리오 수집	Notion, Velog 등 외부 포트폴리오 수집	★★☆
FR-05	검증 리포트	PDF 형식	검증 결과 제공	검증 점수 및 사유 포함 리포트 자동 생성	★★★

2.2 전문

요구사항 명세서 링크

요구사항 명세서

3. 기술 스택

영역	기술
Frontend	Vue.js
Backend	Spring Boot, JPA, JWT, REST API
크롤러	Python (FastAPI), BeautifulSoup
NLP 분석	Python (KoNLPy, transformers)
Database	MariaDB

4. 시스템 아키텍처

4.1 예시

사용자 → 프론트엔드 → Spring Boot API
                          ↓
                  [크롤러] + [NLP 모듈] → DB 저장

5. 데이터베이스 설계 (ERD)

ERD

6. 테이블 명세서

테이블 명세서

7. 기능 흐름 및 API 설계

7.1 기능 흐름 요약

사용자 → 이력서 폼 작성

백엔드 → 포트폴리오 크롤링 및 NLP 요약

백엔드 → 정합성 점수 산출 및 저장

관리자/기업 → 결과 조회 및 보고서 확인

7.2 API 명세서

API 명세서

8. 기여 가이드

이슈 등록

feature/이슈명 브랜치 생성

커밋 메시지 규칙: feat: ..., fix: ..., docs: ...

Pull Request 템플릿 기반 작성 후 리뷰 요청

9. 향후 개선 계획

분석 정확도 개선을 위한 모델 업그레이드

B2B 고객사를 위한 SaaS 대시보드 고도화