설문 결과 보고서 자동화 시스템

1. 프로젝트 개요

본 프로젝트는 설문 데이터와 설문지를 입력하면 문항 구조 파악, 데이터 정제, 통계 분석, 주관식 AI 분석, 보고서 레이아웃 구성, PDF 보고서 생성까지 자동으로 수행하는 설문 보고서 자동화 시스템 구축 프로젝트이다.

2. 기존 업무 문제

• 설문 문항과 원자료 열을 사람이 직접 대조해야 해 작업 시간이 길었다.

• 척도형·단일선택형·복수선택형·주관식 등 문항 유형별 집계 방식이 달라 오류가 발생하기 쉬웠다.

• 평균, 표준편차, 긍정·부정 응답률, 교차분석 등을 반복 수행해야 했다.

• 주관식 응답은 일일이 읽고 분류해야 해 분석자의 판단과 숙련도에 따라 결과가 달라졌다.

• 분석 결과를 차트와 보고서 형태로 다시 편집하는 과정에서 중복 작업이 발생했다.

• 데이터 정합성 검증, 개인정보성 열 분리, 누락 응답 확인이 수작업에 의존했다.

3. 자동화 목표

• 설문 데이터 입력부터 최종 보고서 생성까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결한다.

• 문항 유형과 척도 속성을 자동 분류하고 사용자가 검수할 수 있게 한다.

• 객관식·척도형·수치형·주관식 문항의 분석 방식을 표준화한다.

• AI를 활용해 주관식 응답의 핵심 주제, 대표 의견, 개선 요구를 자동 도출한다.

• 데이터 검증 결과와 분석 근거를 중간 산출물로 남겨 추적 가능성을 확보한다.

• 템플릿 기반 보고서를 생성해 반복 프로젝트의 제작 시간과 편차를 줄인다.

4. 구축한 시스템 구조

• 입력 계층: CSV/XLSX 설문 원자료, PDF·URL 설문지

• 프론트엔드: 정적 HTML·JavaScript 기반 프로젝트 관리, 진행 상태, 검수 화면

• 백엔드: FastAPI·Uvicorn 기반 API와 SSE 실시간 진행 상태 전송

• 분석 계층: pandas·openpyxl·pdfplumber 기반 정제·통계·문항 매핑

• AI 계층: OpenAI 호환 방식의 DeepSeek API를 이용한 문항 분류 및 주관식 분석

• 보고서 계층: Jinja2 템플릿을 이용한 차트·표·인사이트 포함 HTML 보고서 생성

• 저장 계층: 프로젝트별 입력 파일, 단계별 JSON, 정제 CSV, 분석 XLSX, 검수 정보, 최종 보고서 보관

5. 자동화 처리 흐름

1. 설문 원자료와 설문지를 업로드한다.

2. 파일 형식, 응답 수, 열 구조와 결측 상태를 검증한다.

3. 설문 문항과 데이터 열을 자동 매핑한다.

4. 문항 유형, 척도 방향, 척도 수, 선택지를 규칙과 AI로 분류한다.

5. 사용자가 분류 결과를 검수·수정한다.

6. 객관식 빈도·비율, 척도 평균·표준편차·긍정률, 수치형 요약통계를 산출한다.

7. 인구통계 문항을 기준으로 교차분석을 수행한다.

8. 주관식 응답의 주제, 빈도, 대표 의견과 개선 요구를 AI로 분석한다.

9. 데이터 정합성과 분석 결과를 검증한다.

10. 보고서 레이아웃을 자동 구성하고 사용자가 JSON과 미리보기로 검수한다.

11. 승인된 구성에 따라 최종 보고서를 생성한다.

6. 프로젝트 배경

설문 보고서는 데이터 정리, 문항 해석, 통계 처리, 주관식 코딩, 시각화, 편집이 연속적으로 이어지는 노동집약적 업무이다. 설문마다 문항 구성과 응답 형식이 달라 단순 매크로만으로는 대응하기 어렵고, 분석자의 경험에 의존하는 구간도 많다. 이에 규칙 기반 처리로 수치의 일관성과 재현성을 확보하고, AI로 비정형 문항과 주관식 분석을 보완하며, 핵심 검수 지점에는 사람의 승인을 유지하는 반자동화 구조를 구축했다.

성과 측정 기준

아래 수치는 해당 사례의 업무 환경과 조건을 기준으로 산정한 것으로, 동일한 효과를 모든 프로젝트에 보장하지 않습니다. 담당자 검수 시간이 포함된 수치이며, 비정형 예외 대응은 별도 처리합니다.

적용 효과

• 보고서 1건 처리 약 5일 → 약 1시간으로 단축, 담당자는 검수만 수행

• 작업 공수/비용 95% 감경

• 교차분석·NPS·주관식 AI 카테고리 분석 포함, 건당 AI 비용 100원 미만