1. 금주 진행사항

• 기능정의: 실제 편의점 M3 스캐너 기기와 동일한 수준의 ‘초고속 연속 스캔 모드’ 를 도입하고, 직관적인 시청각 피드백 및 개별 항목 삭제 시스템을 구축하여 현장 작업자의 검수 효율과 정확도를 극대화함.
• 핵심 기술 적용:
  • 논블로킹(Non-blocking) 스캔 및 스마트 쿨다운 제어: 기존의 UI 흐름을 끊는 confirm 팝업과 카메라 pause 로직을 완전히 제거함. 대신 변수 상태 추적을 통해 ‘동일 바코드’에만 2초의 쿨다운을 적용하고, ‘다른 상품’ 스캔 시 딜레이 없이 0.1초 만에 즉각 인식되도록 비동기 처리 구조를 전면 개편함.
  • 시청각 피드백(Toast & Audio) 시스템 구현: 바코드 인식 성공 시 브라우저 내장 Audio 객체를 활용한 비프음(Beep) 피드백과, 동적 DOM 제어를 통한 비동기 토스트(Toast) 메시지 애니메이션을 구현하여 작업자의 시선 분산을 완벽히 방지함.
  • 검수 리스트 수정 UX 개선 (개별 삭제 기능 도입): 팝업창을 없애고 연속 스캔 속도를 높임에 따라, 작업자가 실수로 원치 않는 상품을 스캔했을 때 이를 취소할 방법이 없다는 치명적인 한계를 식별함. 이를 해결하기 위해 검수 목록 내에 ‘개별 항목 삭제(X) 버튼’을 새롭게 추가하였으며, 자바스크립트 배열 splice 연산과 동적 DOM 렌더링을 연동하여 쓰레기 데이터가 DB에 저장되기 전에 즉각적으로 삭제할 수 있는 안전망을 구축함.

2. 실무 시나리오 테스트 결과

• 시나리오 구성: 여러 종류의 신선식품(FF)이 대량으로 섞여 있는 입고 박스를 연속으로 빠르게 스캔해야 하는 실제 편의점 물류 하차 및 검수 환경을 모사하여 테스트 진행.
• 시스템 피드백 및 검증:
  • 작업자가 화면 팝업 터치 없이각기 다른 상품 3개를 1초 이내에 연속 스캔하고 리스트에 자동 추가되는 것을 확인.
  • 스캔 영역을 제한하던 UI 상자(qrbox)를 제거하여 풀스크린 인식 모드로 전환한 결과, 바코드를 카메라에 정밀하게 조준하지 않고 대략적으로 향하기만 해도 즉시 인식되어 작업 피로도가 대폭 감소함을 검증.
  • 잘못된 상품을 스캔하거나 오인식이 발생했을 때, 새롭게 도입된 [ X ] 삭제 버튼을 클릭하여 해당 항목만 리스트에서 깔끔하게 제거할 수 있음을 완벽하게 검증 완료함.

3. 향후 계획

• 텍스트 위주의 알림 시스템을 시각적으로 고도화하기 위해 ‘상품 이미지 DB 매칭 기술’을 도입할 예정. 이를 통해 알바생이 폐기 대상 상품을 글자로 읽는 것이 아니라, ‘타겟팅 수거 지시’ UI(해당 상품의 실제 이미지 표시)를 통해 직관적으로 찾을 수 있도록 시스템을 진화시킬 계획.