매칭 진행 중
AI/데이터 분석 연구개발
상품 구매 데이터 기반 AI 유저 군집 추론 시스템 개발
프로젝트 개요
본 프로젝트는 상품 단위의 구매 이력과 구매 위치 데이터를 활용하여, AI 기반의 유저 군집 추론 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 기존의 일방향 추천 시스템을 넘어서, 다양한 환경 조건 속에서 개인 유저를 추론할 수 있는 지능형 시스템을 구현하고자 합니다. 개발된 모델은 실제 플랫폼에 적용하여 성능을 검증하고, 반복적 개선을 통해 상용화 가능성을 확인합니다.
기업 소개 및 사업 영역
본 기업은 데이터 기반 마케팅 솔루션 기업으로, 소비자 리테일 구매 데이터를 확보·분석하여 타겟 마케팅에 활용 가능한 서비스를 제공합니다. 자체 플랫폼 ‘영끌’을 통해 30만 건 이상의 오프라인 영수증과 쿠팡 구매 내역을 수집하고 있으며, 설문조사, 대시보드 서비스 등 다양한 데이터 기반 서비스를 운영 중입니다.
대표 제품 및 서비스
안드로이드, iOS에서 운영 중인 영수증 크라우드 소싱 플랫폼 ‘영끌’
연구 역량 및 경험
영수증과 vision LLM 연계한 분류 기능 개발 경험
200만건 이상 로그 데이터 및 30만장 이상 영수증 분석 경험
자체 데이터 풀 구축 및 유저 성향 대시보드 개발 경험
연구 배경
본 기업은 '영끌' 서비스를 운영하며 방대한 상품 구매 데이터와 구매 위치 정보를 얻었고, 이를 분석하여 유저 성향을 정밀하게 예측하는 기술이 필요해졌습니다. 데이터량의 증가와 함께 분류 및 모델링, 고도화된 AI 모델의 활용이 절실한 상황입니다. 이에 따라, 사용자 행동 예측을 위한 유저 군집 추론 기술의 연구가 요구됩니다.
협력 희망 분야
AI 모델링, 비정형/정형 데이터 처리, 유저 행동 예측, LLM 및 GNN 기반 군집화
세부 목표
상품단위 데이터 및 구매 위치 기반 데이터 분류 및 상관관계 분석
정형/비정형 데이터 모델 분류 및 구조화
지도/비지도 학습 혼합형 AI 모델 개발
'영끌' 플랫폼 내 실제 적용 및 피드백 기반 재학습
펀딩 방식
무관 (협의 가능)
선호 요건
석사급 이상의 연구인력 2명 이상 투입 가능
실증 테스트가 가능한 연구 환경
연구 희망 기간
성사된 사업 요건에 따른 논의 필요
연구 키워드
데이터 분석
AI
강화학습
LLM
GNN