매칭 진행 중
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ID
654339
AI 기반 태스크 중요도 및 일정 최적화 모델 개발
정부 지원 과제
을 함께 진행할
대학 연구실
을 찾는 공고입니다.
본 과제는 태스크(Task)에 포함된 자연어 데이터(제목, 설명, 첨부파일, 이메일 송신자 등)를 분석하여 중요도, 데드라인, 소요시간, 타임프레임을 자동으로 추론하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 사용자의 일정 수정 및 조정 패턴을 학습하여 개인 맞춤형 일정 추천이 가능한 스케줄링 최적화 모델을 구축하고, 업무 효율을 향상시키는 AI 기반 태스크 관리 시스템을 구현하고자 합니다.
게시자 유형
기업
핵심 키워드
AI스케줄링
태스크자동화
자연어처리
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
미정
기업 소개
기업 소개 및 사업 영역
오프라이트는 AI 기반 스마트 일정 및 태스크 관리 비서를 제공하는 기업으로, 이메일, 슬랙, 노션, 리니어 등 다양한 업무 도구에서 태스크를 자동 수집하고 일정 관리를 지원하는 솔루션을 개발하고 있습니다. 사용자의 업무 흐름을 분석하여 중요도 및 기한 설정을 보조하고, 향후 AI 기반 자동 분석 및 일정 추천 기능을 고도화하는 것을 주요 사업 영역으로 하고 있습니다.
대표 제품 및 서비스
- AI 기반 스마트 일정 및 태스크 관리 비서 - 다중 업무 도구 연동 태스크 자동 수집 기능 - 개인 맞춤형 일정 추천 및 최적화 솔루션
정부과제 / 산학협력 경험
- AI 기반 일정 최적화 및 업무 자동화 연구 진행 - 글로벌 및 국내 사용자 대상 서비스 운영 경험 보유
관련 자료
과제 개요
연구 희망 주제
본 연구는 자연어 처리 및 생성형 AI 기술을 활용하여 태스크의 핵심 속성을 자동 추론하고, 사용자 행동 데이터를 기반으로 일정 및 우선순위를 최적화하는 AI 모델 개발을 목표로 합니다. 강화학습 및 예측 모델링을 적용하여 개인별 업무 스타일에 적응하는 지능형 스케줄링 시스템을 연구하고자 합니다.
연구 과제 개요
기존 일정 관리 시스템은 사용자의 명시적 입력에 의존하여 태스크 중요도와 일정을 설정하는 구조로 인해 관리 부담이 크고 최적화에 한계가 존재합니다. 사용자의 실제 업무 패턴과 사후 수정 이력을 반영한 자동화된 일정 조정 기술의 필요성이 증가하고 있으며, 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 기획되었습니다.
세부 목표
1. 태스크 자연어 데이터 기반 속성 추론 모델 개발 - 중요도, 데드라인, 소요시간, 타임프레임 자동 추출 - 다양한 입력 채널(이메일, 메신저, 문서) 대응 모델 설계 2. 사용자 행동 기반 일정 최적화 모델 고도화 - 일정 변경 및 수정 패턴 학습 - 개인 맞춤형 일정 추천 알고리즘 개발 3. 피드백 기반 지속 학습 시스템 구축 - 유저 피드백 반영 모델 업데이트 - 장기 사용 시 성능 개선 구조 설계 4. 경량화 및 로컬 환경 적용 - 로컬 머신 구동 가능한 경량 AI 모델 개발 - 실서비스 적용을 위한 성능 최적화
협업 요건
협력 가능 분야
- 태스크 속성 자동 추론 AI 모델 구현 - 개인 맞춤형 일정 추천 정확도 향상 - 사용자 개입 최소화 기반 업무 자동화 실현 - 실서비스 적용 가능한 경량화 모델 확보
파트너 기대 역할
기업 역할 - 실제 서비스 데이터 및 태스크 관리 요구사항 제공 - 프로토타입 실증 환경 및 사용자 피드백 제공 - 연구 결과의 제품 적용 및 상용화 검토 연구실 역할 - 태스크 속성 추론 및 일정 최적화 알고리즘 연구 - 강화학습 및 예측 모델 설계 및 고도화 - 성능 평가 및 알고리즘 개선 연구
협업 파트너 희망 요건
- 자연어 처리, 강화학습, 예측 모델링 연구 경험 보유 연구진 - AI 기반 스케줄링 또는 업무 자동화 연구 수행 경험 - 인공지능, 컴퓨터공학, 통계학 관련 전공 연구팀