구축기: 거래처 5곳, 직원 43명 급여 계산을 자동화한 과정

이 글은 성공담이 아니라 구축기입니다. 편의점 프랜차이즈 거래처 5곳, 직원 43명의 월 급여 계산을 자동화하면서 실제로 부딪힌 문제와 해결 과정을 기록했습니다. 자동화를 검토 중인 분이라면, 어떤 종류의 어려움이 기다리는지 미리 보는 데 도움이 될 거예요.

출발점: 정답지부터 만들었습니다

코드를 짜기 전에 가장 먼저 한 일은 '정답지' 확보였습니다. 의뢰인이 손으로 계산해 온 실제 5개월치 결과를 직원 단위로 데이터화하고, 시스템의 계산 결과와 자동으로 대조하는 테스트를 만들었어요. 이 정답지 회귀 테스트가 없었다면, 이후 수십 번의 수정에서 뭔가를 부수고도 몰랐을 겁니다. 자동화 구축에서 가장 값진 자산은 코드가 아니라 검증 기준입니다.

문제 1: 이름에 '분'이 들어가면 사라지는 직원

엑셀 파서는 표의 잡음(합계 행, 안내 문구)을 걸러내는 필터가 필요한데, 이 필터가 한 직원을 통째로 삭제하는 버그가 있었습니다. 이름에 특정 글자가 들어가면 잡음 패턴과 겹쳐서 직원이 아닌 것으로 판정된 거죠. 정답지 대조에서 '직원 수가 한 명 모자란다'는 신호로 잡아냈습니다. 자동화는 이런 식으로, 예상 못 한 지점에서 조용히 틀립니다. 그래서 검증이 두 배로 중요합니다.

문제 2: 근태 사진 인식의 환각

근태표를 사진으로 보내는 거래처가 있어 AI OCR을 썼는데, 초기에는 AI가 가끔 숫자를 지어내는(환각) 문제가 있었습니다. 해결은 이중 검증 구조였어요. 이미지에서 표의 격자를 먼저 검출해 셀 단위로 자르고, 문서 인식 AI로 읽은 뒤, 표의 세로 합계와 셀 값의 합이 맞는지 교차 검증합니다. 합이 안 맞으면 해당 열을 다시 읽죠. 이 구조로 5개 매장 39명 근태 인식 100% 일치를 검증했고, 인식 비용도 크게 낮췄습니다.

문제 3: 주휴수당의 월경계

계산 로직에서 가장 까다로웠던 건 주휴수당이었습니다. 한 주가 두 달에 걸쳐 있으면(월경계) 전월 근무시간을 어떻게 반영할지 경우의 수가 갈라지는데, 실무 관행과 법적 원칙이 미묘하게 다른 지점도 있었어요. 저희는 4가지 케이스로 정리해 구현하고, 담당자 화면에 주차별 산출 근거(몇 주차에 몇 시간, 얼마)를 그대로 노출했습니다. 계산을 믿어달라고 하는 대신, 검증할 수 있게 보여주는 쪽이 신뢰를 만듭니다.

구축하며 배운 것

• •정답지(검증 기준)를 먼저 만들면 이후 모든 수정이 안전해집니다
• •자동화는 조용히 틀립니다. 사람이 검토할 수 있는 근거를 화면에 남기세요
• •예외는 막는 게 아니라 '건너뛰고 보고하게' 설계하는 게 현실적입니다
• •완전 무인화보다 '사람의 판단 시간을 벌어주는 것'이 올바른 목표입니다

이런 과정으로 만들어진 시스템의 전체 구조와 화면은 포트폴리오에서 보실 수 있습니다. 비슷한 반복 계산 업무(급여, 정산, 수수료 등)를 자동화하고 싶다면, 실제 구축 경험을 바탕으로 어디부터 시작할지 함께 설계해 드릴게요.