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- 총 21개 PlantUML 파일 생성 (Meeting 10개, AI 6개, STT 2개, Notification 3개) - 서브 에이전트를 활용한 병렬 설계로 효율성 극대화 - 모든 시나리오는 유저스토리 및 외부 시퀀스와 1:1 매칭 - Controller → Service → Repository 계층 구조 명확히 표현 - Redis Cache, Azure Event Hubs 등 인프라 컴포넌트 표시 - 동기(→)/비동기(-->) 구분 명확 - 외부 참여자 <<E>> 표시 적용 - PlantUML 문법 검사 및 오류 수정 완료 (13개 파일 수정) - par/and 블록 문법 오류 수정 - return 형식 적용으로 참여자 없는 화살표 오류 해결 설계 특징: - 캐시 전략: Cache-Aside 패턴, TTL 관리, 즉시 무효화 - 비동기 처리: Azure Event Hubs 기반 이벤트 구독 - 실시간 협업: WebSocket 기반 동기화, 변경 델타 전송 - 데이터 일관성: 버전 관리, 양방향 연결, 트랜잭션 처리 추가 파일: - claude/sequence-inner-design.md: 내부시퀀스설계 가이드 - tools/check-plantuml.ps1: PlantUML 문법 검사 스크립트 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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3.0 KiB
Plaintext
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@startuml
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!theme mono
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title STT Service - 음성텍스트변환 내부 시퀀스
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participant "Frontend<<E>>" as Frontend
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participant "TranscriptController" as Controller
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participant "TranscriptService" as Service
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participant "RecordingRepository" as RecordingRepo
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participant "TranscriptRepository" as TranscriptRepo
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participant "AzureSpeechClient" as AzureClient
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database "STT DB" as DB
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database "Azure Blob Storage<<E>>" as BlobStorage
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queue "Azure Event Hubs<<E>>" as EventHub
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== 음성 데이터 스트리밍 수신 (5초 간격 배치) ==
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Frontend -> Controller: POST /api/transcripts/stream\n(audioData, recordingId, timestamp)
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activate Controller
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Controller -> Service: processAudioStream(audioData, recordingId)
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activate Service
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== 음성 인식 처리 ==
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Service -> AzureClient: recognizeAudio(audioData)
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activate AzureClient
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AzureClient -> AzureClient: 음성 인식 수행
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note right
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- 실시간 STT 처리
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- 화자 식별 (Speaker Diarization)
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- 타임스탬프 자동 기록
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- 신뢰도 점수 계산
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end note
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AzureClient -> BlobStorage: 음성 파일 저장\n(chunk 단위 저장)
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activate BlobStorage
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BlobStorage --> AzureClient: 저장 완료
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deactivate BlobStorage
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AzureClient --> Service: RecognitionResult\n(text, speakerId, confidence, timestamp)
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deactivate AzureClient
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== 정확도 검증 및 처리 ==
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Service -> Service: 정확도 점수 검증
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note right
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confidence >= 60%: 정상 처리
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confidence < 60%: 경고 플래그 설정
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end note
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== 변환 결과 저장 ==
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Service -> TranscriptRepo: createTranscript(recordingId, text, metadata)
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activate TranscriptRepo
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TranscriptRepo -> DB: INSERT INTO transcripts\n(transcript_id, recording_id, speaker_id,\ntext, confidence, timestamp, warning_flag,\ncreated_at)
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activate DB
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DB --> TranscriptRepo: transcriptId 반환
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deactivate DB
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TranscriptRepo --> Service: TranscriptEntity 반환
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deactivate TranscriptRepo
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== 화자 정보 업데이트 ==
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Service -> RecordingRepo: updateSpeakerInfo(recordingId, speakerId)
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activate RecordingRepo
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RecordingRepo -> DB: INSERT INTO speakers\n(recording_id, speaker_id, segment_count)\nON CONFLICT UPDATE segment_count
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activate DB
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DB --> RecordingRepo: 업데이트 완료
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deactivate DB
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RecordingRepo --> Service: 완료
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deactivate RecordingRepo
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== 이벤트 발행 ==
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Service -> EventHub: TranscriptReady 이벤트 발행
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activate EventHub
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note right of EventHub
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이벤트 데이터:
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- transcriptId
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- recordingId
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- meetingId
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- text
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- speakerId
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- timestamp
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- confidence
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end note
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EventHub --> Service: 발행 완료
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deactivate EventHub
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Service --> Controller: TranscriptResponse\n(transcriptId, text, confidence, warningFlag)
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deactivate Service
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Controller --> Frontend: 200 OK\n(transcriptId, text, speakerId, timestamp, confidence)
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deactivate Controller
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note over Frontend, EventHub
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처리 시간:
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- Azure STT 처리: 1-3초
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- DB 저장: ~100ms
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- Event 발행: ~50ms
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- 총 처리 시간: 1-4초
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정확도 경고:
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- 60% 미만: 수동 수정 권장
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- 60-80%: 검토 권장
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- 80% 이상: 정상
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end note
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@enduml
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