플러스프로젝트 배경
입찰공고는 발주기관마다 원문 형식이 다르고, 업종·지역·금액을 정확히 넣어야 회원에게 맞춤 정보가 나갑니다. 그래서 담당자들이 공고를 하나씩 열어 확인하고 확정하는 수작업이 매일 반복되고 있었습니다. 한 기관만 해도 담당자 두 명이 90일 동안 5,300건을 처리하던 상황이었습니다. 전량 자동화를 목표로 잡지 않았습니다. 분류가 틀린 채로 확정되면 회원에게 잘못된 공고가 나가고, 그건 자동화로 아낀 시간
프로젝트 성과
사람이 100% 수동 검수하던 업무를 봇이 인수
한 기관은 담당자 두 명이 90일 동안 5,300건을 전부 수동 검수하고 있었고, 그 업무를 봇이 넘겨받았습니다.
기관별 자동확정 정밀도 97% 검증
한 기관은 자동 확정 커버리지 56%에 정밀도 97%, 다른 기관 물품군은 정밀도 96%에 커버리지 69%로 검증됐습니다.
틀린 건을 버리지 않고 사람에게 넘기는 경로 확보
확신 못 한 건은 사유와 후보 힌트를 달아 담당자에게 넘기고, 방치되면 재배정합니다. 이 경로가 실제 운영을 가능하게 했습니다.
핵심 기능
업종 자동분류 (원문 우선 조합)
원문 면허 제한 → 품명 코드 → 학습 모델 → 의미 유사도 → 단어 빈도 순으로 조합. 원문에 답이 있으면 모델보다 원문을 우선합니다.
진행 단계
업무 분석과 데이터 설계
2026.01.
검수 담당자가 공고를 볼 때 실제로 무엇을 근거로 판단하는지부터 정리하고, 자동화할 수 있는 구간과 사람이 봐야 하는 구간을 갈랐습니다.
프로젝트 상세
[프로젝트 개요] 매일 들어오는 입찰공고 수천 건을 사람이 하나씩 열어 업종·지역·금액을 확인하고 확정하던 업무를 자동화했습니다. 전부 자동으로 넘기는 방식이 아니라, 확신할 수 있는 건만 자동 확정하고 나머지는 사람에게 넘기는 구조로 만든 것이 핵심입니다. [작업 범위] 데이터 설계, 분류 모델 학습·평가, 배치 개발, 검수 대기줄과 관리자 화면, 운영·모니터링까지 전 구간을 맡았습니다. [주
