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지능형 Data 검색 엔진 개발

분야
머신러닝
자연어처리
no
2
세부 설명
■ 연구 내용 · 자연어 처리 기술을 활용한 지능형 검색기 개발(특정 NLP 모형으로 한정하지 않음) · 사용자 의도 파악 및 의도에 최적한 검색 쿼리 생성 모델/Application 개발 · Application 유형 제한 없음 예) 서울 대치동 인근과 을지로 인근 최근 3일간 무선 품질 수준 비교분석 → 결과 : [4월 14일 기준] 4/14: (내용), 4/13: (내용), 4/12: (내용) ■ 연구 목적 · Data Warehouse에서 적시에, 필요한 data만 정확히 획득하는 정보 검색 기능 구현 · 통신 data 바탕으로 고객이 경험하는 통신 품질 개선 ■ 활용 계획 · SKT 내부 통신 데이터 분석 서비스에 적용 ■ 관련 경험/역량 · 딥러닝 기반 자연어 처리 모형 구현 경험 / 검색기 경험

01 멘토 소개

홍태희

김영훈

안녕하세요. Infra AI/DT추진Cell에서 Data Eng. 를 담당하고 있습니다. 더 나은 문제 해결을 위해 Data 관점에서 Fellow분들과 함께 고민하고 싶습니다. 🙂

박천욱

안녕하세요. Infra AI/DT추진Cell에서 데이터분석과 AI모형 개발을 하고 있습니다. 이번 SKT AI Fellowship을 통해 멋진 동료들과의 만남을 기대합니다. 😀

최이지

안녕하세요. Infra AI/DT추진Cell에서 Data Engineering 등을 담당하고 있습니다. Data 측면에서 Fellow분들을 적극 지원하겠습니다! 😇

02 프로젝트 소개

개발 배경 SK텔레콤의 통신 데이터는 하루에도 수 백억 건의 다양한 데이터가 수집/저장 됩니다. 최고의 통신 서비스 품질을 유지하기 위해서 이런 다양한 데이터로부터 정보 획득과 분석을 수행해야 하는데, 수많은 데이터로부터 내가 필요한 정보를 쉽게 획득할 수 있는 검색 시스템은 업무를 진행하는 과정에 매우 중요한 역할을 합니다. NUGU 와 같은 인공지능 솔루션에서는 보다 일반적인 정보와 데이터를 바탕으로 사용자와 소통을 하지만, 우리가 만들고자 하는 지능형 Data 검색 솔루션에서는 그 대상을 SK텔레콤 통신 데이터로 한정하여 필요한 정보를 찾아주는 역할을 하게 됩니다.
개발 목적
자연어 처리 기술을 활용하여 사용자 의도 파악 및 의도에 최적한 검색 쿼리 생성 모델/Application 개발합니다.
예) 서울 대치동 인근과 을지로 인근 최근 3일간 무선 품질 수준 비교분석 → 결과 : [4월 14일 기준] 4/14: (내용), 4/13: (내용), 4/12: (내용)
최신 기술 동향과 창의적인 접근을 통해 사용자 Context 인지 및 Data targeting
(특정 모형으로 한정짓지 않음. 다양한 창의적인 접근법 환영합니다!)
SKT 내부 통신 데이터 분석 서비스에 적용 예정
아래 예시를 통신 Data Set으로 적용

03 이런 fellow를 찾습니다

SK텔레콤 통신 분야의 빅데이터를 경험해 보고 싶으신 분
자연언어처리 기술을 다양한 현장 업무에 적용해보고 싶으신 분
노동 집약적인 라벨 기반의 Supervised Learning 기술이 아닌 Self-supervised Learning 기술 학습을 원하시는 분