AI 자연어처리, 딥러닝, 음성인식 및 지식베이스 챗봇 기능을 처리

Artificial Intelligence

VOC/QC

- Automatic transcription
- Real-time detection
- Speech recognition

AI chatbot

- Mobile voice chatting
- Dialog model

RS

- Real-time agent support
- Virtual assistant

Scalability for
various apps and
services

Commercialization The IMC AI AI knowledge accumulation

Brain module

AI engines - STT, NLU, TTS
- Word embedding
- Unified classifier
- Question answering
- Machine reading comprehension

Deep learning - STT, NLU, TTS
- Word embedding
- Unified classifier
- Question answering
- Machine reading comprehension

VOC/QC

- Automatic transcription
- Real-time detection
- Speech recognition

AI 활용 사례

The IMC AI를 기반으로 다양한 분야의 서비스를 개발 및 제공합니다.

컬러풀대구
음성인식 민원예측 서비스

대구시에서 서비스하는 민원 상담 콜센터 음성 데이터, 민원 데이터 및 매뉴얼을 텍스트로 변환시켜
데이터를 분석하고, 딥러닝 엔진을 적용해 미래에 발생할 민원을 선제적으로 대응합니다.

  • 민원 데이터 수집 대구시에서 보유한 콜센터 음성 데이터, 민원 데이터, 각종 매뉴얼 수집
  • 데이터 분석 및 저장 수집된 민원데이터에 대한 통계분석을 통하여 민원현황 파악
  • 검색 및 자동상담 수집된 민원데이터에 대한 통계분석을 통하여 민원현황 파악
농림축산식품부
지능형 채소류 수급예측시스템

생산유통통계, 관측 정보, 기상정보, 병충해 정보, 해외수급정보, 유통업체 POS 데이터 및 기타 수급관련 모든 정보를 집적하여
농가의 노동력 절감 및 경영 효율성, 수익 증대는 물론, 이용자의 다양한 니즈에 맞춘 서비스제공으로 채소류 수급안정을 도모합니다.

  • 공공/민간 빅데이터 분석 생산유통통계, 관측 정보, 기상정보, 병충해 정보, 해외수급정보, 유통업체 POS 데이터 및 기타 수급 정보 집적
  • 채소류 수급 예측 기상변동, 병해충 발생, 소비트렌드, 해외수급변화 등 거시경제 및 단기 변동요인에 따른 수급예측 모델 개발
  • 경영 효율성 증대 및 수급안정 효과 통계청, 농림축산식품부, 농진청, 농경연 등 관계 기관 통계의 정확성 및 적합성 분석 및 개선 방안 제시
교통사고예보서비스
인공지능 기반 교통안전 예보 서비스

다양한 기관들이 보유하고 있는 실시간 교통데이터, 공공데이터, 웹&SNS데이터, 교통 통계정보(TAAS) 등을 분석해
교통사고를 예측 하고 교통방송, 웹, 스마트폰을 통해 교통사고예보 방송을 제공하는 서비스입니다.

  • 데이터 마이닝 교통사고 통계정보, 한국교통방송 시민 제보 데이터, 대구시의 교통소통정보, 기상청의 날씨정보 및 소셜네트워크서비스 등 데이터 수집
  • 채소류 수급 예측 수집된 빅데이터에 텍스트마이닝 기법을 활용하여 교통사고 발생 패턴 분석 → 사고와 상관성이 높은 데이터를 찾아 시각화
  • 경영 효율성 증대 및 수급안정 효과 교통 빅데이터 활용하여 조기에 사고발생 위험징후를 발견하고, 신속한 의사결정을 지원
대구테크노파크
소방안전 예측 서비스

소방본부, 국민안전처의 화재 구조-구급활동정보, 날씨정보, 교통사고 정보, 민원데이터에
유동인구, 건물 인원계수 등의 LTE 데이터를 결합해 GIS 기반의 사고예보

  • 소방안전 데이터 수집 소방본부, 국민안전처
    (호재, 구조/구급활동정보)
    기상청, 도로교통공단 (날씨, 교통사고정보)
    국민신문고, 웹 (민원 데이터)
    통신사업자 LTE 데이터
    (유동인구, 건물 인원계수)
  • 사고예보모형 정형데이터
    (통계분석/기계학습, 지역별 위험 지수)
    비정형데이터
    (텍스트마이닝, 소방안전 관심도)
  • GIS 기반의 시각화
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