2. OpenAI와 Azure Text Analytics 활용해 광고 문자 자동 생성 로직 구현

3. Azure Blob Storage에 이미지 저장 기능 구현

4. ERD 설계, Swagger를 활용한 API 명세서 작성, 와이어프레임 작성 | | 문제 해결 | 1. 생성형 AI 이미지 생성 성능 최적화 이슈 • 다중 이미지 생성 요청이 순차 처리되어 응답 시간이 과도하게 증가 • 광고 문구 생성과 이미지 생성이 단일 흐름으로 묶여 전체 지연 발생 → 이미지 생성 요청을 비동기 병렬 처리로 전환 → 모든 작업 완료 후 일괄 반환 구조로 응답 방식 개선 → 광고 문구 생성 로직 분리 및 재시도·백오프 전략 적용 → 이미지 3장 생성 응답 시간 약 40초 → 8초 단축 및 병목 제거로 응답 속도 약 8배 개선

5. 생성형 AI 이미지 생성 결과의 품질 안정화 및 사용자 의도 반영 구조 개선 • 생성형 AI 이미지 내부에 문구 생성으로 텍스트 깨짐·노이즈 발생 → AI는 이미지만 생성하고, 문구·로고·QR 코드는 템플릿 기능으로 사용자가 생성된 이미지 위에 원하는 요소를 직접 배치할 수 있도록 설계 → Azure Text Analytics를 활용해 사용자 입력 문장에서 핵심 키워드를 추출하고, 이를 기반으로 프롬프트를 정규화 | | GitHub 링크 | https://github.com/HSU-SPARKLE/Pre-Capstone-BE | | 자료 | 기업 중간심사: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1nn-Tsn0zAhAgpwlAL61T6TFzuBpaGhqK/edit?usp=sharing&ouid=104382857428857441544&rtpof=true&sd=true

발표 자료: https://docs.google.com/presentation/d/1b3fbE769EsdSu17olbOQh9xI2FILTWYv/edit?slide=id.p1#slide=id.p1

판넬: https://docs.google.com/presentation/d/1ym5PQ3CEQXgFXTu9sYUEGAM4eGppizeC/edit?usp=sharing&ouid=104382857428857441544&rtpof=true&sd=true

와이어프레임: https://www.figma.com/design/m3lABpF8fay84QkItHprxC/sw-프리캡스톤-스파클?node-id=0-1&t=HgSjvoGbJSAj2nWH-1 |