플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 기존 지문인식·카드 태그 방식은 디바이스 설치비 과다 - 원격/재택 근무 환경에서 출퇴근 증명 불가 - 수기 근태 집계로 매월 인사팀 공수 낭비 2) 프로젝트 목표 - 설치 없이 네트워크 접속만으로 출퇴근 자동 감지 - AI 강화학습으로 개인별 업무패턴 학습 및 자동 판정 - 실시간 대시보드로 관리자 현황 파악 3) 주안점 - Thompson Sampling 알고리즘으로
프로젝트 성과
하루 23,000건 근태 자동 판정, 인사 집계 공수 90% 절감
AI 강화학습 기반 자동 판정으로 월 40시간 소요되던 근태 집계 업무를 완전 자동화. 판정 정확도 95% 이상 달성.
핵심 기능
네트워크 기반 자동 감지
별도 디바이스 설치 없이 Wi-Fi/네트워크 접속 패턴으로 출퇴근 자동 인식. 재택·사무실 혼합 환경 모두 지원.
프로젝트 상세
=== 프로젝트 설명 === 네트워크 기반 AI 근태관리 시스템. 설치 없이 자동 출퇴근 감지, 하루 23,000건 판정. Thompson Sampling 강화학습으로 개인별 업무패턴을 지속 학습하여 정확도 향상.
