q-engine

자동 분류 AI 솔루션(Auto Categorizing Solution)
Q-Engine은 사전(Dictionary), 사전 훈련데이터(training data) 없이, 현재 자료에서 발생하는 뉘앙스, 새로운 자료(단어), 철자오류 및 속어 등을 정확히 해석/ 분석하여 비지도 자동 분류 AI 솔루션입니다.

ai 기술

Big Data를 기반으로한 Deep learning을 넘어선 신경망 분석을 통한 단어 인지

비지도 q-ontology

비정형 파일(Text)을 인지하여 비지도 Q-ontology (Q-Engine local dictionary) 생성

의미 파악

단어들 간의 연결을 통한, 텍스트의 이면에 숨겨진 다양한 의미를 파악 (감정선 파악)

비즈니스

사람/회사의 주관적 관점을 떠난 객관적 시각의 데이터 인사이트 도출

데이터 검증 및 중복 정리

대용량 Matrix Multiplication 알고리즘을 적용하여, 데이터를 검증하고 중복 데이터를 정리

유사도 추출 및 데이터 클링징

고객의 DB에 Semantic Category Learning 기술로 정보성에 대한 통계적인 수치를 가지고 유사도를 추출하고, 클러스터링을 통해 데이터 클린징을 수행

technical process

다양한 정형/비정형 Text는 Q-engine을 통해 의미있는 데이터로 새로 탄생합니다.

전세계 69개 법인 150만 고객 DB분석

100만 정비 이력 분석

쇼핑 리뷰 분석

특허 분류/온톨로지 구축

전세계 110개국 경제 보고서 분석

사내 그룹 게시판 분석/추천

HR 컨설팅 200명 리뷰 분석

전세계 타이어 쇼핑몰 70만 상품 목록 분류

“Your technology is very very impressive. I haven’t seen anything like this before. Your taxonomy is quite different. You really have infinite fields of application.”

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활용 분야

통일되지 않은 입력데이터를 통일시킴으로 의미없는 자료를 유의미하게 변경할 수 있다.

예을 들어, 고객사명이 “주식회사위썸”, “위섬”, “위썸”, “(주)위썸”으로 입력되어 있는 것을 “(주)위썸”으로 통일하여 이후 자료처리의 최대 가용성 확보.

명확히 입력되어 있으나, 생각하지 못했던 새로운 분류에 맞는 항목 자동 생성을 할 수 있다.

예를 들면, 자동차 회사에서 구매 부품인 엔진이 있고, 엔진명은 정확히 입력되어 있고 해당 엔진의 종류가 많은 경우, 몇 CC 급인지에 대한 분류가 없을 때 연관성이 없는 비정형 데이터(발주서, 견적서)를 통해서 해당 분류를 자동으로 생성할 수 있다.

현재의 분류 체계에 유사한 자료를 연계 시킬 수 있다.

예를들면, 경쟁사에서 판매하고 있는 제품을 분석하여, 자사 제품과의 매칭을 통해 비교분석 및 경쟁력 우위를 점할 수 있다.

  • 정비회사의 경우 정비이력 분석으로 관련 매뉴얼과 연결하여 유사 정비 시 가이드 제공 및 정비 매뉴얼 개선
  • 상담부서의 경우 상담 이력과 매뉴얼을 분석하여 상담 시 자동화된 답변 제공으로 경력과 상관 없는 일정 수준의 상담 능력 제공 및 제품개선안 도출.