플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 매주 발행되는 정책 이슈 리포트가 누적되면서, 과거의 유의미한 연구 자료가 쉽게 사장되고 재활용되지 못함 - 특정 현안 발생 시 관리자가 연관 문헌을 일일이 수작업으로 찾아 큐레이션해야 하므로 과도한 업무 리소스 발생 - 단순 제목이나 키워드 검색만으로는 내용과 맥락이 유사한 과거 정책 자료를 정확히 찾아내기 어려움 2) 프로젝트 목표 - AI 기반 연관 추천: 신규 발간물의 본문
프로젝트 성과
AI 큐레이션 도입으로 주간 자료 탐색 및 관리 리소스 대폭 절감
신규 발간물 등록 시 AI가 본문을 분석해 자동으로 연관 문서를 매핑하고 핵심 해시태그를 추출하도록 구축하여, 매주 발생하던 수작업 큐레이션 업무량을 획기적으로 단축했습니다.
관리자 수동 개입(Override) 기능으로 추천 결과의 신뢰도 확보
AI 유사도 추천 결과에만 의존하지 않고, 관리자가 핫토픽을 강제 지정하거나 부적절한 연관 문서를 직접 삭제할 수 있는 제어 환경을 마련해 실무 도입 리스크(할루시네이션 등)를 차단했습니다.
핵심 기능
AI 유사도 기반 연관 발간물 및 해시태그 자동 추출
신규 발간물 등록 시 AI가 본문을 분석하여 핵심 키워드를 자동 추출하고, 기존 DB와 텍스트 유사도를 계산해 연관성이 높은 과거 발간물을 자동으로 추천합니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 - 카테고리: AI 기반 콘텐츠 큐레이션 플랫폼 및 공공 정책 서비스 웹 - 메인 타깃: 수원특례시 및 시의회 정책결정자, 공공기관 실무자 - 소개: 매주 발행되는 정책 이슈 리포트(SRI Weekly)를 배포하고, AI 텍스트 유사도 분석을 통해 최신 핫토픽과 연관된 과거 발간물을 자동 추천해 주는 시스템 2) 작업 범위 - 개발 범위: 화면 기획 및 UI/UX 디자인, F
