ESG-Radar 🚀

test AI-Powered ESG Pre-Assurance Platform - LangGraph 기반 Multi-Agent 검증 시스템

🌟 주요 기능

1. Integrity Engine (데이터 정합성 검증)

• K-ESG 5대 필수 항목 자동 검증

  • ✅ 온실가스 배출량 (Scope 1, 2, 3)
  • ✅ 에너지 사용량
  • ✅ 용수 사용량
  • ✅ 폐기물 발생량
  • ✅ 법규 위반 사항

• Decoupling 분석

  • 매출/생산량 증가 대비 배출량 감소 추이 확인
  • 탈동조화(Decoupling) 설명 여부 검증

2. Green Audit (그린워싱 위험 탐지)

• 환경부 고시 + EU Green Claims Directive 기준

  • 모호한 표현 (Vague Claims) 탐지
  • 미래 목표의 근거 부재 확인
  • 전 과정 평가 누락 (Cherry-picking) 검사

• 위험도 레벨 자동 산정

  • High / Medium / Low

3. Report Generator (종합 리포트)

• 0-100점 척도 점수화

  • Integrity Score (데이터 정합성)
  • Greenwashing Score (그린워싱 위험도)
  • Composite Score (종합 점수)

• Pre-Assurance 인증

  • 두 점수 모두 80점 이상 시 자격 획득
  • 디지털 인증서 배지 발급

🏗️ 기술 스택

Backend

• Flask - 웹 프레임워크
• LangGraph - Multi-Agent 워크플로우 오케스트레이션
• LangChain - RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• OpenAI GPT-4o - LLM 엔진
• FAISS - 벡터 DB (임베딩 검색)
• PyPDF2 - PDF 파싱 (메모리 최적화)

Frontend

• Bootstrap 5 - UI 프레임워크
• Chart.js - 데이터 시각화 (Radar Chart, Doughnut Chart)
• Font Awesome - 아이콘

Deployment

• Render.com - 클라우드 호스팅 (2GB RAM 인스턴스)
• Gunicorn - WSGI 서버 (타임아웃 300초)

📦 설치 및 실행

1. 환경 설정

# 저장소 클론
git clone https://github.com/yourusername/ESG_Detect.git
cd ESG_Detect

# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

2. 환경변수 설정

.env 파일 생성:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

3. 로컬 실행

python app.py

브라우저에서 http://localhost:5000 접속

4. Render 배포

git add .
git commit -m "Deploy ESG-Radar"
git push

Render 대시보드 설정:

• Start Command: gunicorn -c gunicorn_config.py app:app
• Instance Type: Standard (2GB RAM) 이상 권장

🎯 사용 방법

1. 기본 검토 (30초~1분)

• 주요 ESG 항목 간단 확인
• Scope 1, 2, 3 배출량 데이터 검증

2. Pre-Assurance 분석 (2~3분) ⭐ 추천

1. PDF 업로드: ESG 보고서 파일 선택
2. AI 분석 시작:
   • Integrity Engine (정합성 검증)
   • Green Audit (그린워싱 탐지)
   • Report Generator (최종 리포트)
3. 대시보드 확인:
   • 종합 점수 및 위험도
   • K-ESG 체크리스트
   • 그린워싱 위험 사항
   • Pre-Assurance 인증서 (80점 이상)

📊 분석 결과 예시

{
  "composite_score": 85.2,
  "integrity_score": 88.0,
  "greenwashing_score": 81.0,
  "risk_level": "Low",
  "pre_assurance_eligible": true,
  "k_esg_completion": 100.0,
  "total_risks_found": 1
}

🔧 아키텍처

┌─────────────┐
│   PDF File  │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  PyPDF2     │ ─► 텍스트 추출 (페이지 단위)
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  FAISS      │ ─► 벡터 임베딩 저장
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────┐
│   LangGraph StateGraph      │
├─────────────────────────────┤
│  1. Integrity Engine Node   │ ─► K-ESG 검증 + Decoupling
│  2. Green Audit Node        │ ─► 그린워싱 탐지
│  3. Report Generator Node   │ ─► 최종 점수 산출
└──────┬──────────────────────┘
       │
       ▼
┌─────────────┐
│  Dashboard  │ ─► Chart.js 시각화 + 인증서
└─────────────┘

📝 라이선스

MIT License

👥 기여자

• 개발자: jinseok
• 프로젝트: ESG-Radar v1.0

🔗 관련 링크

• 환경부 환경성 표시·광고 관리제도
• EU Green Claims Directive
• K-ESG 가이드라인

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