MEDCODE — 개발 현황 대시보드

MEDCODE 전체 현황 4개 서비스 + 1 외부

서비스 수

+ BRITZMEDI (외부 레포)

소스 파일

437

.ts + .tsx + .astro 합계

크롤링 완료

49 / 2,700

병원 수집률 1.8%

위반 패턴

161

32개 카테고리 / 100% 정확도

DB 마이그레이션

sales 28 + check 27

월 운영비

$25

Contabo $10.75 + AI ~$15

시스템 아키텍처 & 데이터 흐름

┌──────────────────────┐ │ hospitals 마스터 DB │ │ 12,530 병원 레코드 │ └──────────┬───────────┘ │ ┌────────────────┴─────────────────┐ │ MADMEDSCV (Layer 1) │ │ Firecrawl → Playwright → Gemini │ │ scv_crawl_snapshots / pages │ │ scv_site_profiles │ └────────┬────────────────┬─────────┘ │ │ ┌────────────┴───┐ ┌────┴───────────────┐ │ MADMEDSALES │ │ MADMEDCHECK │ │ (Layer 2-A) │ │ (Layer 2-B) │ │ sales_* 테이블 │ │ check_* / D1 테이블 │ │ │ │ │ │ web / admin │ │ service / dashboard │ │ engine (Hono) │ │ engine (Hono) │ └─────────────────┘ └─────────────────────┘ │ │ ┌────────────┴────────────────┴──────┐ │ MADMEDVALIDATE (Helper) │ │ 4-Layer 검증 / A+B 91% / PASS 판정 │ └─────────────────────────────────────┘

서비스별 요약

MADMEDSCV

분리 진행

Layer 1 — 공용 크롤링 + OCR 엔진

병원 웹사이트 크롤링 → 스크린샷 → Gemini OCR 텍스트 추출. 도메인별 자동 전략 선택.

24 소스파일4,532 LOCNode.js + TS

Step 1-2 / 440%

MADMEDSALES

v5.7+

Layer 2-A — 병원 영업 자동화 플랫폼

AI 병원 분석 → 제품 매치 스코어링 → 자동 리드 생성 → 이메일/카카오 시퀀스 → CRM.

382 파일3 apps + scriptsAstro + React + Hono

49 / 2,700 병원35%

MADMEDCHECK

Phase 2

Layer 2-B — 의료 광고 적법성 분석

의료법 56조 기반 161개 위반 패턴 매칭. 가격 모니터링. 자동 개선 시스템. 3-서비스 분리.

202+ 파일19 탭 / 43 APIReact + Hono + D1

Phase 2 / 555%

MADMEDVALIDATE

PASS

Helper — 데이터 품질 검증 (2-Layer)

스키마/범위/교차/추적 검증. 8개 오류 분류. 33병원 검증 A+B 91% → 2,700 확장 가능 판정.

15 파일1,338 LOCNode.js + TS

검증 완료 / PASS 판정90%

작업 우선순위 로드맵

medcheck-service 유저 흐름 완결

고객 포털: 가입 → 무료 분석 → TossPayments 결제 → 리포트. Auth v2 + 6개 대시보드 탭.

진행 중

medcheck-dashboard 유저 관리 + 미완성 탭

Auth v2 RBAC 기반 유저 관리. HITL 큐, 성능 추적, 자동 학습 19개 탭 완성.

Phase 1 완료

madmedsales 가격 수집 → API 전환

시술 가격 데이터를 medcheck-engine이 수집. madmedsales는 API 소비만.

대기

madmedscv 독립 분리 완료 (Step 3-4)

madmedsales 연동 → 스케줄 관리. 2,700 병원 대규모 크롤링 준비.

Step 1-2 완료

2,700 병원 대규모 크롤링

S/A/B 등급별 배치 스케줄링. 예상 소요: 248시간 (20.7일 × 12h/day).

대기

인프라 & 비용

Supabase PostgreSQL

프로젝트madmedsales (ap-southeast-2)

테이블 수60+

마이그레이션28 SQL 파일 / 1,798줄

비용Free Tier

Cloudflare

Workers2 (sales + check engine)

Pages4 사이트 배포

D1 (SQLite)medcheck 분석 캐시

비용Free Tier

Contabo VPS + AI

Firecrawl 셀프호스팅Tokyo / $10.75/mo

Gemini 2.5 FlashOCR + 분석 / ~$8/mo

Claude API스코어링 / ~$7/mo

총 월 비용~$25

핵심 이슈 (전체)

가격 추출 0% — madmedsales 이벤트 가격 파싱 실패. medcheck-engine으로 전환 필요.
이미지 사이트 커버리지 34-39% — 목표 50%+. OCR 배치 최적화 추가 필요.
장비 사전 미완성 — 262/400+ 항목. v1.4.1 매칭률 86.7%.
madmedsales.com 도메인 미구매 — 서비스 런칭 전 확보 필요.
AI 하이브리드 분석 미벤치마크 — medcheck 패턴만 100% 검증.
Auth v2 Phase 2-4 미완성 — 폰인증, OCR, NTS, 초대/리워드, 조직 과금.

MADMEDSCV Layer 1 — 크롤링 + OCR 공용 엔진

소스 파일

src/ 전체

코드 라인

4,532

TypeScript

병원당 처리

5.5분

10분→5.5분 (45% 개선)

성공률

85%

39/46 PASS

전체 스케일

20.7일

2,700 병원 (12h/day)

크롤링 파이프라인 (6단계)

Step 0 Site Profile 로드 → buildStrategy() (first_crawl / from_profile) │ Step 1 collectUrls() ── Fallback Chain: │ ① mapUrl (Firecrawl /map, limit:100, retry:2) │ ② DOM Link 추출 (Playwright <a href>) │ ③ Markdown Link 추출 (메인페이지 재활용) │ → filterRelevantUrls() + prioritizeUrls() │ Step 2 scrapePageWithActions() × 3 병렬 │ ① Actions Scrape (scroll 4회 + screenshot) │ ② Basic Scrape (fallback) │ ③ Hash 중복 감지 (SPA 탐지) │ ④ Playwright Rescue (<200자 시 JS 렌더링) │ Step 3 captureScreenshots() — Playwright │ viewportWidth:1280, maxScreenshots:50 │ 팝업 닫기 (10개 셀렉터) → 스크롤 캡처 → sharp 최적화 │ Step 4 extractTextFromImageBatch() — Gemini 2.5 Flash │ 4장씩 배치 / temperature:0.1 / maxOutputTokens:65536 │ delay:4500ms / timeout:90s │ Step 5 DB 저장 → scv_crawl_snapshots + scv_crawl_pages (content_hash) │ Step 6 upsertSiteProfile() → 관찰 데이터 프로필 업데이트 │ + MedCheck Engine 자동 트리거 (POST /v1/analyze-from-scv)

소스 파일 구조 & LOC

Core Modules

`src/index.ts`	764줄	CLI 진입점, 4 모드 (single/batch/enrich/scheduled)
`src/crawl/firecrawl.ts`	412줄	Firecrawl API, URL 수집, 페이지 스크래핑
`src/ocr/screenshot.ts`	344줄	Playwright 브라우저, 스크린샷, 팝업 처리
`src/ocr/gemini-ocr.ts`	279줄	Gemini API OCR (API Key + Service Account JWT)
`src/crawl/strategy.ts`	254줄	사이트 분류, 적응형 전략 빌드
`src/extract/doctor-extractor.ts`	241줄	의사 정보 구조화 추출
`src/db/entity-dictionary.ts`	241줄	엔티티 사전 / KOL 필드 매핑

Support Modules

`src/crawl/playwright-crawler.ts`	162줄	SPA 폴백 크롤러
`src/db/schedule.ts`	147줄	크롤링 스케줄 관리
`src/search/enrich.ts`	122줄	URL 발견 (Google + Naver)
`src/crawl/smart-sort.ts`	112줄	URL 필터링 + 페이지 분류
`src/utils/checkpoint.ts`	89줄	배치 체크포인트 (--resume)
`src/utils/logger.ts`	86줄	파일/콘솔 로깅 (UTF-8)
`src/crawl/page-filter.ts`	85줄	콘텐츠 정리, 중복 제거
`+ 10개 유틸리티 파일`	~600줄	retry, hash, json-repair 등

Site Crawl Strategy 시스템

SiteType 분류 (7종)

static HTML 정적 사이트
spa_light 경량 SPA (약간의 JS)
spa_heavy 중량 SPA (networkidle 실패)
iframe_site iframe 기반 콘텐츠
fully_dynamic Firecrawl 완전 실패
blocked 크롤링 차단됨
unknown 첫 크롤링 전

CrawlStrategy 설정값

skipFirecrawlfully_dynamic 시 true

alwaysPlaywrightText50%+ PW 텍스트 시

expectPopupspopup_count > 0

extraSpaWaitMs0 / 1500 / 3000

urlCollectionOrdermapUrl → DOM → MD

DB 테이블 (scv_* prefix)

scv_crawl_snapshots병원별 스냅샷

scv_crawl_pages개별 페이지 데이터

scv_site_profiles도메인 전략 프로필

scv_crawl_validations크롤링 검증 기록

분리 작업 진행

Step 1: 코드 복사

recrawl-v5.ts → madmedscv/src/ 분리. 24개 파일 독립.

Step 2: 독립 테스트

madmedscv 단독 실행 검증. single / batch / scheduled 3모드.

Step 3: madmedsales 연동

madmedsales가 scv_crawl_pages 읽기로 전환. 기존 scripts/ 코드 제거.

Step 4: 스케줄 관리

next_crawl_at 기반 자동 재크롤. 서비스별 빈도 분리.

성능 벤치마크 (2026-02-27)

처리 시간 분포

분석 방법 비율

성공/실패 분포

이슈

이미지 사이트 커버리지 34-39% — 동안중심의원 등 이미지 중심 병원 데이터 부족. 목표 50%+.
/clinicInfoPrima/ 필터 — Prima Clinic 특화. 범용 적용 검증 필요.
page_type 오분류 — hairRemoval/lesion → event 잘못 분류 사례.
Gemini rate limit — delay 4500ms. 더 공격적 배치 시 429 위험.

MADMEDSALES v5.7+ — 영업 자동화 플랫폼

크롤링 완료

/ 2,700 (1.8%)

성공률

85%

39 PASS / 6 INSUF / 1 REV

평균 커버리지

93%

데이터 추출 비율

가격 추출

미구현

장비 사전

262

v1.4.1 / 86.7% 매칭

DB 마이그레이션

1,798 SQL 줄

모노레포 구조 & 파일 수

apps/web — 고객 포털

madmedsales.com

파일 수7

스택Astro 5 + React 19

페이지index, product, demo, evaluate, unsubscribe

도메인 미구매

apps/admin — CRM 대시보드

admin.madmedsales.com

파일 수67

컴포넌트47개

커스텀 Hooks10개

운영 중

apps/engine — API 서버

api.madmedsales.com

파일 수52

API 라우트17 + CRM 5

스코어링 서비스11개 파일

Cloudflare Workers

Admin 컴포넌트 상세 (47개)

Dashboard (12)

KpiCards	PipelineSummary
EmailStats	RecentActivity
PipelineFunnel	MonthlyCostCard
GradeDistributionChart	DataCollectionChart
DataKpiCards	MatchDetailTable
CrawlHistoryTable	RecentActivityFeed

CRM (13)

CrmDashboard	CrmHospitalFilters
CrmHospitalList	CrmHospitalDetail
CrmHospitalInfoTab	CrmHospitalEquipmentTab
CrmHospitalContactsTab	CrmHospitalForm
CrmProductList	...

기타 (Lead 4 + Email 3 + Hospital 7 + ...)

LeadFilters / List / Detail	LeadTimeline
HospitalList / Detail	HospitalDataTab
HospitalAnalysisTab	ProfiledHospitalTab
EmailList / EmailStats	DemoList / DemoDetail
Cost 4개 (Summary, Gauge, Daily, Breakdown)	PipelineBoard

API 라우트 (22 엔드포인트)

경로	기능	Phase
`/api/hospitals`	병원 마스터 CRUD	P1
`/api/scoring`	매치 스코어 계산	P2
`/api/emails`	이메일 발송 & 추적 (Resend)	P3
`/api/sequences`	이메일 시퀀스 자동화	P3
`/api/webhooks`	Webhook 핸들러 (이메일 이벤트)	P4
`/api/kakao`	카카오톡 비즈 메시지	P4
`/api/demos`	데모 스케줄링	P5
`/api/public`	비인증 퍼블릭 API	P5
`/api/reports`	리포트 생성 (DOCX)	P5
`/api/costs`	AI API 비용 추적	Infra
`/api/networks`	네트워크/프랜차이즈 검증	Infra
`/api/crm/*`	CRM 5개 서브라우트 (hospitals, contacts, equipment, products, franchises)	CRM

2단계 스코어링 시스템

Stage 1: Hospital Profiler (제품 무관)

Medical (장비·의사·시술)25%

Marketing (이벤트·온라인)25%

Location (지리·접근성)25%

Reputation (리뷰·평판)25%

파일: scoring/profiler.ts + marketing-scorer.ts

Stage 2: Product Matcher (제품별)

Equipment (보유 장비 매칭)동적 가중치

Procedure (시술 메뉴 매칭)동적 가중치

Price (가격대 적합성)0% (미구현)

Volume (고객 수요)동적 가중치

Readiness (도입 의향)동적 가중치

파일: scoring/matcher.ts + scoring_criteria DB 테이블

병원 데이터 수집량 (49개 샘플)

크롤링 진행률

장비 사전 (v1.4.1)

~40

써마지, 인모드, 올리지오, 포텐자, 토르RF

HIFU

~20

울쎄라, 슈링크, 온다리프팅

Booster

~25

쥬베룩, 리쥬란

기타 5 카테고리

~177

Surgery, Lifting, Body, Toxin, Filler

Scripts 현황 (256 파일)

카테고리	파일 수	주요 파일
V5 서브시스템	12	contact, doctor-modal, merge-dedup, torr-detector, site-fingerprint (3,541줄)
크롤러	13	crawl-hira, crawl-naver, crawl-web, geocode, firecrawl-analyze
리포트 생성	7	generate-reports v1/v2, doctor-data-report (DOCX 출력)
데이터 처리	18	normalize-address/area, import-hospitals, sync-equipment
스코어링 테스트	6	test-scoring v2/v31, v57-sales-scoring
업로드/파이프라인	6	upload-to-db, run-batch-pipeline, step1~4
테스트/디버그	40+	_test-, _debug-, _check-, _clear-

이슈

가격 추출 0% — 이벤트 가격 파싱 미구현. medcheck-engine API 전환 대기.
장비 사전 262/400+ — 매칭률 86.7%. 크롤링 확대 시 보강 필요.
데이터 중복 리스크 — 세인트의원 장비 123개 / 시술 354개 (5-7× 평균).
도메인 미구매 — madmedsales.com 미확보.
시술 매핑 86.7% — 75개 중 11개 미매핑. 추가 규칙 필요.

MADMEDCHECK Phase 2 — 3-서비스 분리 아키텍처

위반 패턴

161

32개 카테고리

정확도

100%

23 테스트 / FP 0 / FN 0

대시보드 탭

UI 컴포넌트 38개

API 라우트

엔진 엔드포인트

D1 마이그레이션

30+ 테이블

엔진 파일

114

TypeScript

3-서비스 아키텍처

medcheck-service (고객 SaaS)

madmedcheck.com

스택Astro 5 + React 19

소스 파일50+

Auth 컴포넌트8개

대시보드 뷰9개

결제TossPayments SDK v2

유저 흐름 구현 중

medcheck-dashboard (관리자)

dashboard.madmedcheck.com

스택React 19 + Vite 7

탭 컴포넌트19개

UI 컴포넌트11개

차트Recharts 3.7

폴링5초 실시간

UI 완성

medcheck-engine (분석 엔진)

api.madmedcheck.com

스택Hono v4 + CF Workers

라우트 파일43개

코어 모듈violation-detector, ai-analyzer, price-saver 등

DBD1 (SQLite) + Supabase

Phase 2 진행

대시보드 19개 탭 상세

#	탭 ID	컴포넌트	기능	상태
1	`overview`	OverviewTab	전체 통계, 가격, 알림	완료
2	`violations`	ViolationsTab	위반 탐지 결과	완료
3	`analyze`	AnalyzeTab	텍스트 분석 (AI 옵션)	완료
4	`hospitals`	HospitalsTab	병원 데이터 관리	완료
5	`reports`	ReportsTab	리포트 생성	완료
6	`crawler`	CrawlerTab	실시간 크롤 모니터링 (5초)	완료
7	`false-positives`	FalsePositiveTab	FP 리뷰 & 예외 승인	완료
8	`hitl-queue`	HitlQueueTab	Human-in-the-loop 큐	완료
9	`learning`	LearningTab	학습 후보 & 자동 적용	완료
10	`performance`	PerformanceTab	패턴 정확도 추적	완료
11	`history`	HistoryTab	개선 히스토리 타임라인	완료
12	`ocr`	OcrTab	OCR 이미지 분석	완료
13	`pricing`	PricingTab	시술 가격 데이터	완료
14	`price-alerts`	PriceAlertsTab	가격 변동 알림	완료
15	`price-analytics`	PriceAnalyticsTab	가격 트렌드 분석	완료
16	`mapping`	MappingTab	시술명 매핑 승인	완료
17	`users`	UsersTab	유저 관리	진행
18	`verification`	VerificationTab	콘텐츠 검증	진행
19	`settings`	SettingsTab	엔진 설정	완료

위반 패턴 카테고리 (32개 / 161 패턴)

카테고리별 패턴 수

Phase 진행률

코드	카테고리	패턴 수	예시
01	치료효과보장	7	"100% 완치", "효과 보장"
02	부작용부정	7	"부작용 없는", "무통"
03	최상급표현	6	"최고", "최초", "유일"
04	비교광고	4	"타사 대비", "더 나은"
05	환자유인	6	"무료 상담", "선착순 할인"
06	전후사진	4	동의 없는 before/after
19	꼼수패턴	10	유니코드 치환, 이모지 대체
21-31	진료과목 특화 (11개)	3-5	성형·피부·치과·한의원·정신과·비뇨·산부·안과·척추·다이어트·탈모
32	금지어	8	명시적 금지 표현

자동 개선 시스템 (v1.4.0 ~ v2.0.0)

[분석 결과] ↓ [사용자 피드백 수집] ── analysis_feedback_v2 (TP/FP/FN/severity_adjust) ↓ [성능 추적 서비스] ←→ [자동 학습 모듈] │ │ ├─ pattern_performance ├─ 예외 규칙 생성 ├─ context_performance ├─ 신뢰도 조정 └─ department_performance └─ 매핑 패턴 학습 ↓ ↓ └───────→ [자동 적용 엔진] ←──────┘ │ ├─ 예외 규칙: 신뢰도 95%+ & 10건+ → Auto ├─ 신뢰도: ±10% 이내 변동 → Auto ├─ 매핑: 일치 5건+ → Auto └─ 새 패턴: → 항상 수동

Auth System v2 — 조직 모델

가입 3경로

doctor 의사 면허 인증 → LicenseUpload
hospital 사업자등록 인증 → BizRegUpload
invited 초대 링크 → InviteAcceptForm

Phase 진행

Phase 1: 기본 구조

user_profiles + organizations + org_members + RBAC 4단계

Phase 2: 본인인증

폰 인증 + OCR + NTS API

Phase 3: 초대/리워드

팀 초대 링크 + 추천 보상

Phase 4: 조직 과금

쿼터 관리 + TossPayments

MADMEDVALIDATE PASS — A+B 91% / 2,700 확장 가능

검증 병원

최종 검증 대상

Grade A

70% — 깨끗

Grade B

21% — 경미한 이슈

Grade C

6% — 다수 이슈

Grade F

3% — 심각 (이에스청담)

A+B 비율

91%

≥ 80% → PASS 판정

등급 판정 기준

등급	조건	의미
A	flags < 3 AND halRate ≤ 5%	깨끗. 문제 없음.
B	flags 3-5 OR halRate 5-10%	경미한 이슈. 수동 확인 불필요.
C	flags 6-10 OR halRate 10-20%	다수 이슈. 검토 권장.
D	flags ≥ 11 OR halRate 20-30%	심각. 재크롤 필요.
F	halRate > 30% OR critical ≥ 3	실패. 파이프라인 수정 필요.

2-Layer 검증 시스템

Layer 1: Rule-Based (4개 규칙)

Schema Validator (133줄)필드 유효성

doctor name 2-10자, equipment 2-50자, price ≥1000 & ≤1억, treatments 마크업 검사

Duplicate Finder (220줄)중복 탐지

정규화 → 완전일치 + Levenshtein ≤1 유사도. 의사 경력 10+명 동일 시 CRITICAL.

Range Checker (79줄)이상치 탐지

장비 >70, 시술 >150, 의사 >20, 이벤트 >15, 학술 >50. v4→v5 50%+ 감소 시 경고.

Cross-Category (83줄)논리 모순

시술 있는데 장비 0? 의사명이 시술명에? 가격 패턴 있는데 추출 0?

Layer 2: Source Tracing (원본 대조)

Text Tracer (241줄)3단계 검색

① 정규화 부분일치 → ② 토큰 60%+ 매칭 → ③ 한글 3자+ 블록 30%+ 매칭

Source PriorityMarkdown → OCR Raw

텍스트 → 마크다운 먼저 검색. 없으면 OCR 원문. 이미지 기반 추출은 SKIP (벌칙 X).

Hallucination Detector (41줄)환각 탐지

텍스트 기반 NOT_FOUND / 전체 텍스트 기반 아이템 × 100%. <5% PASS, 5-15% WARNING, >15% CRITICAL.

결과 병합Layer 1 우선

Layer 1 FLAG가 있으면 Layer 2 증거로 보강. Layer 2만 NOT_FOUND면 HAL/CRITICAL.

오류 분류 (8종)

코드	유형	설명	심각도	발생 빈도
`HAL`	환각	원본에 없는 정보를 생성	critical	42건 (시술+장비)
`DUP`	중복	동일/유사 항목 반복	warning	36건
`MIS`	오분류	잘못된 카테고리 배정	warning	중간
`MRG`	마크업 잔류	*, \n, HTML 태그 잔존	warning	중간
`OMT`	누락	존재하는 데이터 미추출	warning~critical	중간
`MCL`	불일치	A 의사 경력이 B에 귀속	warning	낮음
`NUM`	숫자 오류	가격 자릿수/연도 오류	critical	낮음
`OBS`	만료	종료된 이벤트 포함	minor	낮음

등급 분포 (33 병원)

오류 유형별 발생 빈도

시스템 판정

PASS

A+B 91% ≥ 80% 기준 충족

2,700개 병원 대규모 크롤링 확장 가능 판정

수동 검토 필요: 디에이성형외과(C), 세인트의원(C), 이에스청담(F)

오류 유형별 권장 수정

유형	권장 수정
`HAL`	프롬프트에 "원본에 없는 정보 생성 금지" 강조. few-shot 예시 추가.
`DUP`	정규화 후 중복 제거 후처리 로직 추가. 가격+카테고리 동일 시만 제거.
`MIS`	카테고리 분류 프롬프트 개선. attending ≠ 학회발표 규칙.
`MRG`	HTML/마크다운 태그 제거 후처리 강화. *, \n, 연속 공백 정리.
`OMT`	장비/가격 추출 프롬프트 보강. 누락 패턴 분석 후 타겟 수정.