[VISION] 이미지 유효성 검사·캐싱·프롬프트 최적화 통합 및 리팩토링

src/main/java/io/github/petty/vision/adapter/in/VisionController.java

@@ -1,31 +1,58 @@
 package io.github.petty.vision.adapter.in;
 
-import java.io.IOException;
+import io.github.petty.vision.helper.ImageValidator;
+import io.github.petty.vision.helper.ImageValidator.ValidationResult;
 import io.github.petty.vision.port.in.VisionUseCase;
 import lombok.RequiredArgsConstructor;
 import org.springframework.stereotype.Controller;
 import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
+import org.springframework.web.server.ResponseStatusException;
+import org.springframework.http.HttpStatus;
 
+import java.io.IOException;
 
 @Controller
 @RequestMapping("/vision")
 @RequiredArgsConstructor
 public class VisionController {
     private final VisionUseCase vision;
+    private final ImageValidator imageValidator;
+
     @GetMapping("/upload")
-    public String page(){ return "visionUpload"; }
+    public String page() {
+        return "visionUpload";
+    }
+
     @PostMapping("/species")
     @ResponseBody
-    public String getSpeciesInterim(@RequestParam("file") MultipartFile file,
-                                    @RequestParam("petName") String petName) throws IOException {
+    public String getSpeciesInterim(
+            @RequestParam("file") MultipartFile file,
+            @RequestParam("petName") String petName
+    ) throws IOException {
+        // 파일 유효성 검사
+        ValidationResult vr = imageValidator.validate(file);
+        if (!vr.isValid()) {
+            throw new ResponseStatusException(HttpStatus.BAD_REQUEST, vr.getMessage());
+        }
+
+        // 기존 서비스 호출
         return vision.interim(file.getBytes(), petName);
     }
 
     @PostMapping("/analyze")
     @ResponseBody
-    public String analyze(@RequestParam("file") MultipartFile file,
-                          @RequestParam("petName") String petName) {
+    public String analyze(
+            @RequestParam("file") MultipartFile file,
+            @RequestParam("petName") String petName
+    ) {
+        // 파일 유효성 검사
+        ValidationResult vr = imageValidator.validate(file);
+        if (!vr.isValid()) {
+            throw new ResponseStatusException(HttpStatus.BAD_REQUEST, vr.getMessage());
+        }
+
+        // 기존 서비스 호출
         return vision.analyze(file, petName);
     }
-}
+}

src/main/java/io/github/petty/vision/config/CacheConfig.java

@@ -0,0 +1,18 @@
+package io.github.petty.vision.config;
+
+import org.springframework.cache.CacheManager;
+import org.springframework.cache.annotation.EnableCaching;
+import org.springframework.cache.concurrent.ConcurrentMapCacheManager;
+import org.springframework.context.annotation.Bean;
+import org.springframework.context.annotation.Configuration;
+
+@Configuration
+@EnableCaching
+public class CacheConfig {
+
+    @Bean
+    public CacheManager cacheManager() {
+        // 기본 메모리 캐시: speciesResults, visionResults 두 개의 캐시 영역만 생성
+        return new ConcurrentMapCacheManager("speciesResults", "visionResults");
+    }
+}

src/main/java/io/github/petty/vision/helper/ImageValidator.java

@@ -0,0 +1,139 @@
+package io.github.petty.vision.helper;
+
+import lombok.Getter;
+import lombok.RequiredArgsConstructor;
+import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
+import org.springframework.stereotype.Component;
+import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
+import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes;
+import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
+import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsRequest;
+import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DetectLabelsResponse;
+import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Image;
+import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.Label;
+
+import javax.imageio.ImageIO;
+import java.awt.image.BufferedImage;
+import java.io.ByteArrayInputStream;
+import java.io.IOException;
+import java.util.Arrays;
+import java.util.HashSet;
+import java.util.Set;
+
+@Slf4j
+@Component
+@RequiredArgsConstructor
+public class ImageValidator {
+
+    private final RekognitionClient rekognitionClient;
+
+    private static final Set<String> VALID_EXTENSIONS = new HashSet<>(
+            Arrays.asList("jpg", "jpeg", "png", "bmp")
+    );
+    private static final long MIN_FILE_SIZE = 10 * 1024;        // 10KB
+    private static final long MAX_FILE_SIZE = 5 * 1024 * 1024; // 5MB
+    private static final int MIN_WIDTH = 200;
+    private static final int MIN_HEIGHT = 200;
+    private static final float MIN_ANIMAL_CONFIDENCE = 70.0f;
+    private static final Set<String> ANIMAL_LABELS = new HashSet<>(
+            Arrays.asList("Animal", "Pet", "Dog", "Cat", "Mammal", "Canine", "Feline")
+    );
+
+    public ValidationResult validate(MultipartFile file) {
+        if (file == null || file.isEmpty()) {
+            return ValidationResult.invalid("이미지 파일이 없습니다.");
+        }
+        if (file.getSize() < MIN_FILE_SIZE) {
+            return ValidationResult.invalid("이미지 파일이 너무 작습니다. 최소 10KB 이상이어야 합니다.");
+        }
+        if (file.getSize() > MAX_FILE_SIZE) {
+            return ValidationResult.invalid("이미지 파일이 너무 큽니다. 최대 5MB 이하여야 합니다.");
+        }
+
+        String originalFilename = file.getOriginalFilename();
+        if (originalFilename == null || !originalFilename.contains(".")) {
+            return ValidationResult.invalid("파일 형식을 확인할 수 없습니다.");
+        }
+        String extension = originalFilename.substring(originalFilename.lastIndexOf('.') + 1).toLowerCase();
+        if (!VALID_EXTENSIONS.contains(extension)) {
+            return ValidationResult.invalid("지원하지 않는 이미지 형식입니다. JPG, PNG, BMP 형식만 지원합니다.");
+        }
+
+        try {
+            byte[] bytes = file.getBytes();
+            if (!hasValidSignature(bytes, extension)) {
+                return ValidationResult.invalid("파일 시그니처가 유효하지 않습니다.");
+            }
+            BufferedImage image = ImageIO.read(new ByteArrayInputStream(bytes));
+            if (image == null) {
+                return ValidationResult.invalid("유효한 이미지 파일이 아닙니다.");
+            }
+            if (image.getWidth() < MIN_WIDTH || image.getHeight() < MIN_HEIGHT) {
+                return ValidationResult.invalid("이미지 해상도가 너무 낮습니다. 최소 200×200 이상이어야 합니다.");
+            }
+            return validateAnimalContent(bytes);
+        } catch (IOException e) {
+            log.error("이미지 처리 중 오류 발생", e);
+            return ValidationResult.invalid("이미지 파일을 처리하는 중 오류가 발생했습니다.");
+        }
+    }
+
+    private ValidationResult validateAnimalContent(byte[] bytes) {
+        try {
+            DetectLabelsRequest request = DetectLabelsRequest.builder()
+                    .image(Image.builder().bytes(SdkBytes.fromByteArray(bytes)).build())
+                    .maxLabels(10)
+                    .minConfidence(50.0f)
+                    .build();
+            DetectLabelsResponse response = rekognitionClient.detectLabels(request);
+
+            for (Label label : response.labels()) {
+                if (ANIMAL_LABELS.contains(label.name()) && label.confidence() >= MIN_ANIMAL_CONFIDENCE) {
+                    log.info("동물 감지됨: {}, 신뢰도: {}", label.name(), label.confidence());
+                    return ValidationResult.valid();
+                }
+            }
+            return ValidationResult.invalid("반려동물이 감지되지 않았습니다.");
+        } catch (Exception e) {
+            log.error("Rekognition 오류", e);
+            return ValidationResult.invalid("이미지 분석 중 오류가 발생했습니다.");
+        }
+    }
+
+    // Magic Number Signatures
+    private static final byte[] JPG_SIG = new byte[]{(byte) 0xFF, (byte) 0xD8, (byte) 0xFF};
+    private static final byte[] PNG_SIG = new byte[]{(byte) 0x89, 0x50, 0x4E, 0x47, 0x0D, 0x0A, 0x1A, 0x0A};
+    private static final byte[] BMP_SIG = new byte[]{0x42, 0x4D};
+
+    private boolean hasValidSignature(byte[] data, String ext) {
+        if (data.length < 8) return false;
+        return switch (ext) {
+            case "jpg", "jpeg" -> startsWith(data, JPG_SIG);
+            case "png"       -> startsWith(data, PNG_SIG);
+            case "bmp"       -> startsWith(data, BMP_SIG);
+            default            -> false;
+        };
+    }
+
+    private boolean startsWith(byte[] data, byte[] sig) {
+        for (int i = 0; i < sig.length; i++) {
+            if (data[i] != sig[i]) return false;
+        }
+        return true;
+    }
+
+    @Getter
+    @RequiredArgsConstructor
+    public static class ValidationResult {
+        private final boolean valid;
+        private final String message;
+
+        public static ValidationResult valid() {
+            return new ValidationResult(true, "유효한 이미지입니다.");
+        }
+
+        public static ValidationResult invalid(String message) {
+            return new ValidationResult(false, message);
+        }
+    }
+}

src/main/java/io/github/petty/vision/helper/PromptFactory.java

@@ -8,44 +8,80 @@
 import java.util.*;
 import java.util.Base64;
 
+/**
+ * 기존 PromptFactory에 최적화된 프롬프트 기능을 통합한 클래스
+ */
 @Component
 @RequiredArgsConstructor
 public class PromptFactory {
     private final VisionProperties prop;
 
     /* ---------- 공통 ---------- */
-    public String interimMsg(String pet, String sp){
-        return "알 수 없음".equals(sp)?
-                String.format("'%s'에 대해서 알아볼게요! \n잠시만 기다려 주세요. 보고서를 작성 중입니다...", pet):
-                String.format("오 '%s'는 '%s'이군요!\n잠시만 기다려 주세요. 보고서를 작성 중입니다...", pet, sp);
+    /**
+     * 중간 분석 결과 메시지 생성
+     * @param pet 반려동물 이름
+     * @param sp 감지된 종 (한글 또는 "알 수 없음")
+     */
+    public String interimMsg(String pet, String sp) {
+        if ("알 수 없음".equals(sp)) {
+            return String.format("'%s'에 대해서 알아볼게요! \n잠시만 기다려 주세요. 보고서를 작성 중입니다...", pet);
+        } else {
+            return String.format("오 '%s'는 '%s'이군요!\n잠시만 기다려 주세요. 보고서를 작성 중입니다...", pet, sp);
+        }
     }
 
     /* ---------- Gemini ---------- */
-    public GeminiRequest toGeminiReq(byte[] img, String pet, String sp){
+    /**
+     * Gemini API용 요청 생성
+     */
+    public GeminiRequest toGeminiReq(byte[] img, String pet, String sp) {
         String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(img);
-        String prompt = detailedPrompt(pet, sp);
-        Map<String,Object> part1 = Map.of("text", prompt);
-        Map<String,Object> part2 = Map.of("inline_data", Map.of("mime_type","image/jpeg","data", base64));
-        Map<String,Object> content = Map.of("parts", List.of(part1, part2));
+        String promptText = detailedPrompt(pet, sp);
+        Map<String, Object> part1 = Map.of("text", promptText);
+        Map<String, Object> part2 = Map.of("inline_data", Map.of("mime_type", "image/jpeg", "data", base64));
+        Map<String, Object> content = Map.of("parts", List.of(part1, part2));
         return new GeminiRequest(List.of(content));
     }
 
     /* ---------- Together ---------- */
-    public TogetherRequest toTogetherReq(byte[] img, String pet){
+    /**
+     * Together API용 요청 생성
+     */
+    public TogetherRequest toTogetherReq(byte[] img, String pet) {
         String base64 = Base64.getEncoder().encodeToString(img);
-        Map<String,Object> imageData = Map.of("format","jpeg","data", base64);
-        Map<String,Object> message = Map.of(
-                "role","user",
+        String promptText = detailedPrompt(pet, "");
+        Map<String, Object> imageData = Map.of("format", "jpeg", "data", base64);
+        Map<String, Object> message = Map.of(
+                "role", "user",
                 "content", List.of(
-                        Map.of("type","text","text", detailedPrompt(pet, "")),
-                        Map.of("type","image_data","image_data", imageData))
+                        Map.of("type", "text", "text", promptText),
+                        Map.of("type", "image_data", "image_data", imageData)
+                )
         );
         return new TogetherRequest(prop.getLlamaModel(), List.of(message));
     }
 
     /* ---------- 내부 ---------- */
-    private String detailedPrompt(String pet, String species){
-        return String.format("""
-반려동물 '%s'(종류: %s)에 대한 분석 보고서를 작성해줘.\n\n- 종류\n- 품종(믹스견은 추정 근거)\n- 외형(크기·털 색·특징)\n- 무게(1~40kg)\n- 맹수 여부\n- 감정·행동\n- 기타 특이사항(목줄·배경 등)\n\n보호자가 이해하기 쉬운 문장으로 요약해줘.""", pet, species);
+    /**
+     * 상세 분석 보고서용 프롬프트 템플릿
+     */
+    private String detailedPrompt(String pet, String species) {
+        return String.format(
+                """
+    반려동물 '%s'(종류: %s)에 대한 분석 보고서를 작성해줘.
+
+    - 종류
+    - 품종(믹스견은 추정 근거)
+    - 외형(크기·털 색·특징)
+    - 무게(1~40kg)
+    - 맹수 여부
+    - 감정·행동
+    - 기타 특이사항(목줄·배경 등)
+
+    보호자가 이해하기 쉬운 문장으로 요약해줘.
+    """,
+                pet,
+                species == null || species.isBlank() ? "알 수 없음" : species
+        );
     }
-}
+}