1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만,  

중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다.  

수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다.  

1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식  

   - 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거  

   - 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류  

   - 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정  

   - 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장  

2. 자동화하고 싶은 업무  

   - 중복 데이터 자동 탐색 및 제거  

   - 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제)  

   - 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별  

   - 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정  

   - 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장  

1.업종 :
 

2.예산 :
 

3.제작 요청사항
 

현재 업무 흐름 및 기존 방식  

- 공지 메일 발송 후 수신자가 열람했는지 여부를 확인할 수 없음  

- 중요 메일을 읽지 않아 업무 지연이나 혼선이 발생하는 경우 존재  

- 수동으로 열람 확인 요청을 하거나 회신 여부로만 판단  

- 열람 현황을 수작업으로 정리하려면 시간이 많이 소요됨  

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자동화하고 싶은 업무  

- 공지 메일 발송 시 발송 대상, 시간, 제목 등의 이력을 자동 기록  

- 수신자의 열람 여부를 실시간으로 자동 추적  

- 미열람자 목록 자동 정리 및 리마인드 메일 발송  

- 열람률 통계를 통해 메일 효과 분석  

- 메일 유형별 열람 패턴을 기반으로 향후 발송 전략 수립