통계연보 검수 보조

통계연보 파일과 원천 통계 Excel을 구조화하고, 합계·비율·증감률·오탈자·번역·메타정보·이상치 등을 검수하는 React + FastAPI 웹앱입니다.
발표에서는 이 프로젝트를 연보 업로드 → 표 구조화 → 자동 검수 → 결과 확인 → 원장 기반 다음 연도 연보 생성까지 이어지는 검수 보조 시스템으로 설명하면 됩니다.

프로젝트가 해결하는 문제

통계연보는 한 문서 안에 수백 개의 표가 있고, 각 표마다 합계·비율·증감률·단위·출처·국영문 표기가 다릅니다. 기존 방식은 사람이 엑셀이나 HWP 문서를 열어 값을 대조해야 해서 시간이 많이 걸리고, 같은 오류를 반복해서 놓치기 쉽습니다.

이 프로젝트는 다음 작업을 자동화합니다.

HWPX, Markdown, Excel 연보 파일을 업로드해 표·셀·메타정보로 구조화합니다.
표별 계산 프로파일을 만들고 합계, 비율, 증감률, 이상치를 자동 검수합니다.
공식 번역 사전, 지역명 사전, 캐시, 선택적 LLM 검수를 사용해 오탈자와 번역 후보를 검토합니다.
기존 연보와 동일한 표는 검수 결과를 재사용하고, 변경된 표만 다시 검수합니다.
원천 시스템의 표정보, 표항목, 표데이터 Excel을 원장으로 적재하고 기준 연보 형식에 맞춰 다음 연도 연보를 생성합니다.
검수 결과를 표 위치에 하이라이트하고, 필요한 경우 웹에서 표 내용을 수정할 수 있습니다.

전체 구조

.
├── backend/                  FastAPI 백엔드
│   ├── app/
│   │   ├── api/              HTTP API 라우터
│   │   ├── application/      API 요청을 서비스로 연결하는 애플리케이션 계층
│   │   ├── core/             환경 설정, 숫자 파싱, LLM 클라이언트
│   │   ├── db/               SQLite/PostgreSQL 연결, 스키마, 마이그레이션
│   │   ├── domain/           파싱 결과와 검수 도메인 모델
│   │   ├── ingest/           HWPX/Markdown/Excel 파서
│   │   ├── models/           API 응답 Pydantic 모델
│   │   ├── services/         연보 조회, 업로드, 수정, 비교, 원장 생성 서비스
│   │   ├── storage/          업로드 원본 보존 로컬/S3 스토리지 추상화
│   │   ├── validation/       검수 프로파일, 규칙 엔진, 언어 검수 파이프라인
│   │   ├── workflows/        업로드·검수 작업 오케스트레이션
│   │   └── yearbook_data/    원천 통계 원장 적재와 연보 재현 로직
│   └── tests/                백엔드 단위/통합 테스트
├── frontend/                 Vite + React 프론트엔드
│   ├── src/
│   │   ├── api/              백엔드 API 클라이언트
│   │   ├── components/       화면 컴포넌트
│   │   ├── hooks/            업로드, 검수, 조회 상태 관리
│   │   ├── styles/           전역 CSS
│   │   └── utils/            검수 결과 표시, 그룹화, 다운로드 유틸
│   └── package.json
├── docs/                     상세 설계와 운영 문서
├── generated/                시뮬레이션·비교 산출물
├── Dockerfile                Railway 백엔드 배포용 이미지
├── railway.json              Railway API 서비스 설정
├── railway.worker.json       Railway worker 서비스 설정
└── vercel.json               루트 Vercel 설정

기술 스택

Frontend: React 18, TypeScript, Vite, Vitest, lucide-react
Backend: FastAPI, Pydantic, Uvicorn
Data: SQLite 로컬 개발, PostgreSQL 운영 배포
Excel/HWP 처리: openpyxl, xlrd, 자체 HWPX/Markdown 파서
Storage: 로컬 파일 또는 S3 호환 객체 저장소
Deployment: Vercel 프론트엔드, Railway 백엔드/worker, Railway Postgres

실행 방법

백엔드 실행:

python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install -r backend/requirements.txt
.venv/bin/python -m uvicorn app.main:app --app-dir backend --reload

프론트엔드 실행:

cd frontend
npm install
npm run dev

접속 주소:

프론트엔드: http://127.0.0.1:5173
백엔드 API: http://127.0.0.1:8000
API 문서: http://127.0.0.1:8000/docs
상태 확인: http://127.0.0.1:8000/health
DB 준비 확인: http://127.0.0.1:8000/ready

주요 화면과 기능

1. 통계 연보 화면

연보 목록과 표 목록, 선택한 표의 미리보기, 검수 요약을 한 화면에서 확인합니다.

주요 기능:

연보 선택
표 번호, 제목, 영문 제목 검색
정상, 확인 필요, 오류 의심, 이슈 있음 필터
검수 유형별 표시/숨김
검수 실행
연보 삭제
표 상세 열기

2. 표 상세 화면

표 하나를 깊게 확인하는 화면입니다. 표 데이터, 메타정보, 검수 결과, 시각화, 수정 기능이 연결됩니다.

주요 기능:

표 데이터를 그리드로 표시
검수 결과를 셀·행 단위로 하이라이트
같은 계산 방식으로 반복된 검수 결과를 그룹화
오류 의심, 확인 필요, 정상 상태를 배지로 표시
메타정보 확인
표 내용 수정 화면으로 진입
표 단위 다운로드 메뉴 제공

관련 파일:

frontend/src/components/DetailView.tsx
frontend/src/components/DataGrid.tsx
frontend/src/components/detail/ValidationResultPanel.tsx
frontend/src/components/detail/MetadataGrid.tsx
frontend/src/components/TableEditView.tsx

3. 연보 업로드

상단의 연보 업로드 버튼에서 두 가지 업로드 방식을 제공합니다.

방식	입력 파일	설명
완성 연보 새로 업로드	`.hwpx`, `.md`, `.xlsx`	이미 완성된 연보 문서를 새 스냅샷으로 저장합니다.
기준 연보에 새 연도 원장 추가	`표정보`, `표항목`, `표데이터` Excel	기준 연보의 표 형식에 원장 값을 반영해 새 연도 연보를 생성합니다.

업로드 후 프론트엔드는 작업 ID를 받아 /api/imports/{job_id}를 폴링하고, 완료된 연보를 자동 선택합니다.

관련 파일:

frontend/src/components/AppHeader.tsx
frontend/src/hooks/useReportImport.ts
backend/app/api/routes.py
backend/app/application/imports.py
backend/app/workflows/report_processing.py

4. 검수 실행

검수 진행 창에서 실행할 검수 항목을 직접 선택합니다.

지원 검수 항목:

항목	설명
합계 검수	계, 합계, 소계, 명시 산식의 산술 결과를 확인합니다.
비율 검수	비율, 비중, 잔액율 등 분자/분모 기반 값을 확인합니다.
증감률 검수	전년 대비 증감액과 증감률을 확인합니다.
오탈자 검수	국문·영문 철자 오류, 문자 깨짐, 숫자 구분기호 오류를 후보로 잡습니다.
번역 검수	국문과 영문의 의미 대응과 공식 번역 사전 일치 여부를 확인합니다.
메타정보 검수	단위, 기준일, 출처 등 필수 메타정보 누락을 확인합니다.
이상치 검수	같은 열 또는 시계열 안에서 통계적으로 튀는 값을 표시합니다.
파란색 표기 확인	HWPX 원문에서 파란색으로 표시된 검토 대상을 확인합니다.

검수 실행 옵션:

기존 검수 결과 재사용: 기준 연보 또는 사용자가 선택한 이전 검수 실행에서 구조와 셀 값이 완전히 같은 표의 결과만 복사합니다.
언어 후보 LLM 자동 판정: 오탈자·번역 검수가 선택된 경우, 대기 중인 언어 후보를 LLM으로 판정합니다.
선택 검수: 모든 항목을 돌리지 않고 필요한 검수만 실행할 수 있습니다.

관련 파일:

frontend/src/components/ValidationRunDialog.tsx
frontend/src/hooks/useReportValidation.ts
backend/app/application/validation_operations.py
backend/app/services/validation_execution_service.py
backend/app/validation/catalog.py
backend/app/validation/selection.py

백엔드 처리 플로우

1. 애플리케이션 시작

backend/app/main.py가 FastAPI 앱을 생성합니다.

환경 설정을 읽습니다.
앱 lifespan에서 기본 DB 마이그레이션을 초기화합니다.
CORS 설정을 적용합니다.
일반 API 라우터와 운영 API 라우터를 등록합니다.
/health, /ready 상태 확인 엔드포인트를 제공합니다.

2. 완성 연보 업로드 플로우

브라우저
  → POST /api/imports
  → ReportImportApplicationService
  → ReportProcessingWorkflow.create_job
  → ReportProcessingWorkflow.run
  → parse_report
  → ReportImportRepository.replace_parsed_report
  → DB 저장

핵심 로직:

파일 확장자로 xlsx, hwpx, markdown 파서를 선택합니다.
표 번호, 제목, 행렬 크기, 셀 좌표 중복 여부를 검증합니다.
셀 텍스트와 숫자 값을 함께 저장합니다.
업로드 원본은 로컬 또는 S3 호환 스토리지에 보존할 수 있습니다.
같은 파일·연도·제목·옵션 조합은 SHA-256 해시로 판별해 작업 재사용이 가능합니다.

3. 작업 오케스트레이션

ReportProcessingWorkflow는 업로드 후속 작업을 단계로 관리합니다.

import
  → calculation_validation
  → language_validation
  → completed

특징:

각 단계의 성공·실패·결과를 DB에 저장합니다.
실패한 작업은 성공한 단계 다음부터 재시도할 수 있습니다.
worker lease와 heartbeat를 사용해 중단된 작업을 다른 worker가 이어받을 수 있습니다.
JOB_EXECUTOR_BACKEND=inprocess면 API 프로세스가 백그라운드 작업을 실행합니다.
JOB_EXECUTOR_BACKEND=worker면 별도 worker 프로세스가 큐에서 작업을 처리합니다.

관련 파일:

backend/app/workflows/report_processing.py
backend/app/workflows/report_job_repository.py
backend/app/workflows/report_worker.py
backend/app/workflows/job_executor.py

4. 계산 검수 플로우

CalculationValidationWorkflow
  → ValidationProfileRepository.ensure_profiles
  → ValidationEngine.evaluate
  → ValidationRepository.save_run

계산 검수는 외부 API 없이 재현 가능한 규칙 엔진으로 실행됩니다.

주요 로직:

표 구조를 분석해 검수 프로파일을 생성합니다.
사전에 관리되는 curated profile을 우선 사용합니다.
필요하면 합계, 비율, 증감률, 이상치 규칙을 자동 생성합니다.
선택된 검수 항목만 결과에 남길 수 있습니다.
결과는 validation_runs, validation_checks 계열 테이블에 저장됩니다.

관련 파일:

backend/app/validation/calculation_workflow.py
backend/app/validation/profile_repository.py
backend/app/validation/profile_generation/
backend/app/validation/engine.py
backend/app/validation/rules.py

5. 언어 검수 플로우

LanguageValidationWorkflow
  → LanguageReviewPipeline
  → 후보 생성
  → 사전/캐시 재사용
  → 선택적 LLM 판정
  → 검수 결과 동기화

언어 검수는 비용과 재현성을 고려해 후보 생성과 LLM 판정을 분리합니다.

판정 순서:

공식 번역 사전과 지역명 사전 확인
동일 문맥 캐시 재사용
LLM 자동 판정 옵션이 켜진 경우 외부 모델 호출
미판정 후보는 대기 상태로 저장

관련 파일:

backend/app/validation/language_workflow.py
backend/app/validation/language_pipeline/
backend/app/validation/translation_glossary.py
backend/app/validation/region_glossary.py
backend/app/validation/llm_translation_review.py
backend/app/validation/blue_review.py

6. 검수 결과 재사용 로직

연보가 매년 반복되는 구조라는 점을 활용해, 바뀌지 않은 표는 기존 검수 결과를 복사합니다.

재사용 조건:

기준 연보 계보에 속하거나 사용자가 명시적으로 선택한 검수 실행이어야 합니다.
표 번호가 대응되어야 합니다.
메타정보와 셀 값이 완전히 같아야 합니다.
같은 연도라는 이유만으로는 재사용하지 않습니다.
현재 연보에서 검수 후 수동 수정된 표는 이전 결과를 그대로 재사용하지 않습니다.

이 로직 덕분에 새 연도 연보에서 변경된 표만 집중적으로 검수할 수 있습니다.

관련 파일:

backend/app/services/validation_execution_service.py
backend/app/services/report_update_service.py
backend/app/validation/report_lineage.py

원장 기반 연보 생성

원천 시스템에서 내려받은 세 종류의 Excel을 별도 원장 테이블에 적재합니다.

표정보: 통계의 기본 정보와 메타데이터
표항목: 행·열 항목 구조
표데이터: 기준시점별 값

기준 연보에 새 연도 원장 추가를 실행하면 다음 흐름으로 처리됩니다.

표정보/표항목/표데이터 Excel
  → RelationalSourceDataImporter
  → 원장 테이블 적재
  → LedgerYearbookService.generate
  → 기준 연보 레이아웃과 갱신 정책 적용
  → 새 연도 연보 스냅샷 생성

생성 상태 예시:

원장값 반영
기존 값 승계
변경 없음
확인 필요
신규 통계 임시 표
삭제 명세 반영
자료 누락

관련 파일:

frontend/src/components/SourceStatisticsPage.tsx
backend/app/services/source_statistics_service.py
backend/app/services/ledger_yearbook_service.py
backend/app/services/yearbook_reproduction_service.py
backend/app/yearbook_data/

연보 비교

상단의 연보 비교 기능은 두 연보 스냅샷을 선택해 표와 셀 차이를 계산합니다.

비교 결과:

일치 표 수
변경 표 수
추가 표 수
삭제 표 수
변경 셀 수
표별 차이 목록

관련 파일:

frontend/src/components/AppHeader.tsx
backend/app/services/report_update_service.py
backend/app/models/report_updates.py

수정 권한과 웹 수정

수정 권한 메뉴에서는 연보별·통계표별 수정 비밀번호를 관리합니다. 상세 화면에서 인증을 통과하면 표 번호, 제목, 열, 셀 값을 수정할 수 있습니다.

수정 로직의 특징:

비밀번호는 PBKDF2 기반 해시와 salt로 저장합니다.
인증 성공 시 bearer token 방식의 편집 세션을 발급합니다.
표 번호 중복을 막습니다.
수정된 표에는 edited_after_run_id가 남아 기존 검수 결과가 오래된 결과인지 판단할 수 있습니다.
수정 후에는 다시 검수를 실행해 최신 결과를 만들 수 있습니다.

관련 파일:

frontend/src/components/PasswordSettingsPage.tsx
frontend/src/components/TableEditView.tsx
backend/app/services/yearbook_edit_service.py
backend/app/models/yearbook_edits.py

주요 API

Method	Path	설명
`GET`	`/health`	API 프로세스 상태 확인
`GET`	`/ready`	DB 연결까지 포함한 준비 상태 확인
`GET`	`/api/report/overview`	연보 요약, 표 목록, 선택 가능한 연보 조회
`GET`	`/api/tables/{table_id}`	표 상세 조회
`POST`	`/api/imports`	완성 연보 업로드 작업 생성
`GET`	`/api/imports/{job_id}`	업로드 작업 상태 조회
`POST`	`/api/imports/{job_id}/retry`	실패한 업로드 작업 재시도
`POST`	`/api/validation/run`	선택 검수 실행
`GET`	`/api/validation/catalog`	검수 항목 카탈로그 조회
`GET`	`/api/validation/reuse-runs`	재사용 가능한 검수 실행 조회
`GET`	`/api/source-statistics`	원장 통계 목록과 요약 조회
`POST`	`/api/source-statistics/import`	원장 Excel 3종 적재 및 연보 생성
`GET`	`/api/source-statistics/{external_id}`	원장 통계 상세 조회
`POST`	`/api/report-comparisons`	두 연보 스냅샷 비교
`GET`	`/api/reports/{report_id}/edit-access`	수정 권한 상태 조회
`PUT`	`/api/reports/{report_id}/tables/{table_id}`	인증된 표 수정

데이터 저장 구조

대표 테이블 역할:

annual_reports: 업로드되거나 생성된 연보 스냅샷
stat_tables: 연보 안의 통계표 메타정보
stat_table_cells: 표의 셀 텍스트·숫자 값
validation_runs: 검수 실행 단위
validation_checks: 검수 결과와 표시 정보
linguistic_review_candidates: 오탈자·번역·파란색 표기 후보
report_processing_jobs: 업로드/검수 작업 상태
report_processing_stages: 작업 단계별 실행 이력
source_*: 원천 통계 원장 데이터
yearbook_table_update_policies: 표별 갱신 정책
yearbook_edit_passwords: 수정 비밀번호 정보
yearbook_edit_sessions: 웹 수정 인증 세션

로컬 개발은 SQLite를 사용하고, Railway 운영 환경에서는 DATABASE_URL이 있으면 PostgreSQL을 사용합니다.

LLM 설정

LLM 검수는 비용이 발생할 수 있으므로 기본 자동 실행이 아닙니다. .env에 키를 넣고, 화면의 검수 창에서 언어 후보 LLM 자동 판정을 선택해야 실행됩니다.

LLM_PROVIDER=bizrouter
LLM_REVIEW_ENABLED=1
BIZROUTER_API_KEY=발급받은_키
BIZROUTER_MODEL=openai/gpt-5-mini

# 새 표 또는 구조 변경 표의 계산 프로파일 보강
PROFILE_LLM_ENABLED=1
PROFILE_LLM_MODEL=gpt-5-mini

LLM_PROVIDER=auto는 BizRouter 키가 있으면 BizRouter를 우선하고, 없으면 OpenAI 설정을 사용합니다.

인터넷 없이 Ollama로 실행

LLM_PROVIDER=ollama로 두면 모든 LLM 호출(언어 검수, 파싱·증분 보조, 프로파일 보강)이 이 PC의 Ollama 서버로만 갑 8A1C 니다. API 키가 필요 없고 외부로 자료가 나가지 않습니다.

LLM_PROVIDER=ollama
LLM_REVIEW_ENABLED=1
OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434
OLLAMA_MODEL=qwen3-coder:30b
OLLAMA_NUM_CTX=32768
LLM_REVIEW_TIMEOUT=600
LLM_REVIEW_CONCURRENCY=1

인터넷이 될 때 미리 ollama pull qwen3-coder:30b로 모델을 받아 두고, 백엔드 pip install과 프론트엔드 npm install도 끝내 둡니다. 그 뒤로는 오프라인에서 실행됩니다.
요청은 OpenAI Responses 형식으로 만든 뒤 backend/app/core/llm_client.py에서 Ollama /api/chat 형식(JSON 스키마는 format)으로 바꿔 보냅니다.
로컬 모델은 클라우드 모델보다 느리고 판정 품질이 낮을 수 있으므로, LLM 판정 결과는 반드시 사람이 확인합니다.

CLI 작업

최신 연보를 규칙과 사전 기반으로 검수:

PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m app.validation.run_validations

특정 연보를 지정하고 LLM까지 포함:

PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m app.validation.run_validations \
  --report-id 2 --refresh-profiles --with-llm

2025 기준 초안 레시피와 셀 비교 재생성:

PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m app.yearbook_data.bootstrap_recipes \
  --report-id 42

PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m app.yearbook_data.run_reproduction \
  --report-id 42

테스트 DB 생성:

PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m app.db.prepare_test_database \
  --source backend/app/db/annual_statistics.sqlite \
  --destination backend/app/db/annual_statistics_test.sqlite

검증 방법

백엔드 테스트:

cd backend
../.venv/bin/python -m unittest discover -s tests -q

프론트엔드 빌드:

cd frontend
npm run build

프론트엔드 테스트:

cd frontend
npm run test

배포 개요

현재 배포 기준은 Vercel 프론트엔드 + Railway 백엔드 + Railway Postgres입니다.

Railway 백엔드 필수 환경 변수 예시:

DATABASE_URL=${{Postgres.DATABASE_URL}}
DATABASE_BACKEND=postgres
UPLOAD_DIR=/data/uploads
ALLOWED_ORIGINS=https://your-vercel-project.vercel.app
AUTO_IMPORT_INCLUDE_LLM=0
PROFILE_LLM_ENABLED=0
SOURCE_STORAGE_BACKEND=local
JOB_EXECUTOR_BACKEND=inprocess

Vercel 프론트엔드 필수 환경 변수:

VITE_API_BASE_URL=https://your-railway-backend.up.railway.app

API와 검수 worker를 분리하려면 두 서비스가 같은 PostgreSQL과 객체 저장소를 바라보게 설정합니다.

SOURCE_STORAGE_BACKEND=s3
OBJECT_STORAGE_BUCKET=annual-reports
OBJECT_STORAGE_ENDPOINT=https://<account>.r2.cloudflarestorage.com
OBJECT_STORAGE_REGION=auto
OBJECT_STORAGE_ACCESS_KEY=...
OBJECT_STORAGE_SECRET_KEY=...
JOB_EXECUTOR_BACKEND=worker
JOB_LEASE_SECONDS=300

worker 시작 명령:

python -m app.workflows.report_worker

자세한 운영 내용은 docs/deployment-operations.md를 참고하면 됩니다.

발표에서 강조할 포인트

문서 파싱부터 검수까지 한 시스템 안에서 이어집니다.
계산 검수와 언어 검수가 분리되어 재현성과 비용 통제가 가능합니다.
동일한 표의 검수 결과를 재사용해 매년 반복되는 연보 검수 시간을 줄입니다.
원천 통계 원장을 별도로 관리해 기존 연보 스냅샷을 훼손하지 않습니다.
표 상세 화면에서 문제 위치를 바로 확인할 수 있어 담당자 검토가 쉬워집니다.
SQLite와 PostgreSQL을 같은 저장소 계층으로 지원해 로컬 개발과 운영 배포가 연결됩니다.

참고 문서

docs/PROJECT_HANDOVER_GUIDE.md: macOS·Windows 설치, 실행, 수정, 테스트, 배포, 백업, 장애 대응을 포함한 상세 인수인계 가이드
exports/통계연보_검수_보조_시스템_프로젝트_인수인계_가이드.pptx: 인수인계 회의와 신규 담당자 교육용 PowerPoint
docs/automated-validation-workflow.md: 자동 검수 작업 단계와 재시도 구조
docs/excel-series-yearbook-architecture.md: Excel 시계열 원장 기반 연보 생성 구조
docs/deployment-operations.md: Railway/Vercel 운영과 모니터링
docs/2026_increment_connection_audit.md: 2026 증분 원장 연결 감사

Name		Name	Last commit message	Last commit date
backend		backend
deploy/mac		deploy/mac
docs		docs
exports		exports
frontend		frontend
generated		generated
references		references
scripts		scripts
tools		tools
workspace_inputs		workspace_inputs
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
README.md		README.md
railway.json		railway.json
railway.worker.json		railway.worker.json
vercel.json		vercel.json

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통계연보 검수 보조

프로젝트가 해결하는 문제

전체 구조

기술 스택

실행 방법

주요 화면과 기능

1. 통계 연보 화면

2. 표 상세 화면

3. 연보 업로드

4. 검수 실행

백엔드 처리 플로우

1. 애플리케이션 시작

2. 완성 연보 업로드 플로우

3. 작업 오케스트레이션

4. 계산 검수 플로우

5. 언어 검수 플로우

6. 검수 결과 재사용 로직

원장 기반 연보 생성

연보 비교

수정 권한과 웹 수정

주요 API

데이터 저장 구조

LLM 설정

인터넷 없이 Ollama로 실행

CLI 작업

검증 방법

배포 개요

발표에서 강조할 포인트

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4. 검수 실행

백엔드 처리 플로우

1. 애플리케이션 시작

2. 완성 연보 업로드 플로우

3. 작업 오케스트레이션

4. 계산 검수 플로우

5. 언어 검수 플로우

6. 검수 결과 재사용 로직

원장 기반 연보 생성

연보 비교

수정 권한과 웹 수정

주요 API

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LLM 설정

인터넷 없이 Ollama로 실행

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