데이터 사이언스

AI기술과 디지털 경험의 융합

AI기술과 디지털 경험을 융합하여 비즈니스의 혁신을 선도합니다.

Recommendation (추천)

당신이 '지금' 원하는 서비스를 제공하다.
사용자의 선호도와 과거 행동을 기반으로 개인에 적합한 관심사를 식별하는 분야로 콘텐츠 추천, 상품 추천, 뉴스 추천, 검색 시스템 등 폭넓게 연구하고 있습니다.

Recommendation 프로세스

사용자의 유형, 방문이력, 선호도, 고객 행동 데이터, 기타 데이터를 통한 추천 시스템

Optimization (최적화)

주어진 제약 조건하에 최적의 해를 찾아가는 과정을 연구하는 분야로 최적 경로, 최적 배치 등의 문제를 해결합니다.
주요 분야는 생산 및 재고관리, 기계 및 설비 배치, 생산 공정관리, 운송망 계획, 자원관리 등으로 폭넓은 분야에서 활용되고 있습니다.

최적화 알고리즘 예시

최적화 알고리즘 예시

데이터 사이언스 기술,
이렇게 사용하세요.

B2B 상품 추천

고객 맞춤형 주문 서비스 제공부터 구매 유도까지 AI로 식자재 상품 주문 기능을 차별화하세요.
AI기반 클러스터링을 통해 B2B 고객의 잠재적인 특성을 발견하고, AI기반 추천 알고리즘을 통해 탄력적인 식자재를 추천합니다

B2B 상품 추천 프로세스

맞춤형 옥외 광고

AI 영업사원을 통해 최적의 광고를 추천 받고 광고 효과를 증대하세요.
성별, 연령, 유동인구 등 객관적인 데이터를 기반으로 광고주와 고객 모두에게 최적화된 광고를 추천합니다.

맞춤형 옥외 광고 송출 프로세스

고객 개인화 추천 서비스

고객의 최종 구매까지 각 단계별로 최적의 추천 솔루션을 제공하여 상품 상세 페이지로 전환되는 고객수를 증가시키고,
각 영역별 구매 전환율 증가와 Cross/Up sell을 유도하여 전체 매출 상승에 기여할 수 있습니다.

고객 개인화 추천 서비스 프로세스

식품 및 레시피 추천엔진 Recipick

식품 데이터에 대한 전문성에 딥러닝을 더하여 고객이 선호하는 요리 레시피를 알려드립니다.
고객 프로필, 음식 취향, 최근 사용한 서비스, 냉장고 내 식재료 등을 학습하여 지금 이 순간에 최적화된식품, 레시피를 제안합니다.

식품 및 레시피 추천엔진 Recipick 프로세스

카트 이동 동선 최적화

쇼핑몰 상품의 신속한 출하를 위해 물류창고 카트(Cart)의 상품 재고 Picking 이동 경로를 최적화 해 드립니다.
카트 별 주문 및 작업 내역, 이동 동선 매핑 정보가 스마트 카트 디스플레이와 연동되어 빠르게 상품 Picking작업을 완료할 수 있도록 도와 줍니다.

카트 이동 동선 최적화 프로세스

논문

  • 전택희 외. 2021. "TF-IDF 및 DeepFM 기반고객 맞춤형 OTT 콘텐츠 추천 서비스". 한국IT서비스학회 2021년 가을 학술대회 

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  • 조수필 외. 2021. "TFT를 활용한 수요 예측 기반 온라인 쇼핑몰 가격 최적화". 한국IT서비스학회 2021년 가을 학술대회 

특허출원

  • 10-2021-018614. "사용자 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치". 출원
  • 10-2021-0181538. "딥러닝 기반의 사용자 세분화를 이용한 식자재 추천 방법 및 이를 위한 연산장치". 출원
  • 10-2021-0142952. "인공지능 알고리즘을 이용한 옥외광고 매체 추천 방법 및 이를 위한 서비스 서버". 출원

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