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AI를 통한 자가진단 프로세스

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신규 제안 요청서

발주기관에서 제안 요청서 작성

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발주기관에서 제안 요청서 작성

HWP로 된 제안요청서내의 문장들을 시스템이 처리하는 단위로 분리 및 구성

문장을 분석하여 문장을 분리, 합치기, 현상태로 구분하여 처리함

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Semantic Rule 진단 모델

2018년~20년 3년치의 조달청 구매업무협의 과정에서 나온 잘못된 위반문장을 수집된 위반문장들을 60개의 자가진단유형으로 분류하고, 이를 기반으로 유형별 룰을 생성

유사한 형태의 문장들도 처리하기 위해서 동의어, 유사어 등 엔티티를 구성함

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Machine Learning
(Bert/Embedding 등) 유사도 모델

2018년~20년 3년치의 조달청에서 공고된 제안요청서내의 문장들을 자가진단 유형별 수집함

수집된 유형별 정상 문자들로 AI모델을 학습/생성 (BERT, Word Emgedding을 비교하여 최적의 결과를 보이는 엔진을 사용)

Semantic rule 진단 과정에서 나온 위반 문장과 유사한 정상의 문장 추천함

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01. 진단정보 및 유형 선택

진단정보 및 유형 선택 캡쳐이미지
자가진단을 위한 진단정보와 진단유형을 순차적으로 선택합니다.
정확한 진단을 위해서 정확한 정보를 선택해야 합니다.

① 진단을 위해 작성한 제안요청서 파일을 업로드 한 후 사업유형을 선택합니다.

② 진단을 위한 유형을 선택합니다.

③ 진단을 위한 준비가 완료 되었으며 ‘진단하기' 버튼을 클릭하여 진단을 진행합니다.

02. 진단결과 확인

진단결과 확인 캡쳐이미지
진단결과를 위반항목별로 선택하여 위반문장을 확인할 수 있습니다.
진단결과에 대해서는 전체 위반사항을 엑셀로 다운로드 받을 수 있습니다.

① 위반항목 목록에서 확인할 목록을 선택합니다.

② 선택한 위반항목을 포함한 내용에서 위반문장이 하이라이트 되어 표시됩니다.

③ 위반문장에 대한 작성가이드와 추천문장을 확인할 수 있습니다.

④ ‘진단결과다운로드’ 버튼을 클릭하여 전체 위반사항을 다운로드 받을 수 있습니다.