공공서비스 추천시스템 개발 사례
안녕하세요
인공지능 개발 전문가 그룹, 디피니트입니다.
오늘 소개해드릴 디피니트의 포트폴리오는
먹깨비 프렌즈라는 심부름 서비스 앱의
AI 추천시스템 적용 사례입니다.
먹깨비 프렌즈 혹시 들어보셨나요?
충청북도 스마트시티 사업으로 선보이게된
생활 앱 서비스인데요.
생활의 불편함이나 문제점을 지역주민의 도움을 받아 해결하고
헬퍼로 등록된 이웃은 다양한 심부름을 대신 수행함으로써
수입을 얻는 상생형 일자리 창출 플랫폼이라고 합니다.
그럼 디피니트에 어떤 추천시스템 개발을
의뢰하셨는지 살펴보겠습니다.
바로 심부름 요청을 올린 사용자에게
최적의 헬퍼를 리스트화해 추천해주는
API 개발을 의뢰해주셨습니다.
다시말해, 해당 심부름을 가장 잘 수행할 수 있는
헬퍼를 인공지능이 분석하여 추천해주는 것이죠!
여기서 잠깐!
추천시스템의 개발원리를 잠깐
설명해드릴게요.
추천시스템은 아래와 같이
3가지로 분류할 수 있습니다.
이렇게 추천시스템의 기술을 활용해
아래의 요구사항을 충족시키는
최적의 추천 API를 개발하는 것이 목표였습니다.
특정 심부름을 가장 잘 수행할 수 있는
헬퍼를 리스트 형태로 추천하기 위해서는
아래와 이미지와 같이 구현 계획을 세웠습니다.
즉, 심부름 요청시 작성하게 되는
항목 데이터를 분석하고
지원한 헬퍼에 대해 평가 및 가중치를
부여하여 가장 높은 평가를 받은 헬퍼순으로
리스트화하는 것입니다.
좀 더 구체적으로 추천알고리즘의
작동 방식을 보여드리면
아래와 같습니다.
이렇게 헬퍼 추천 API가 아래와 같이
구현이 되었습니다.
Helper List를 보시면
가장 맨 위에 노출된 헬퍼가
최적의 헬퍼입니다.
이렇게 개발된 API는
먹깨비 프렌즈에 적용이 될 예정입니다.
오늘은 공공앱 기반 생활 컨시어지 서비스,
먹깨비 프렌즈의 AI 추천시스템 개발 사례를
소개해드렸습니다.
앞으로 더욱 더 다양한 공공앱 서비스에
추천시스템이 적용될 것으로
예상이 됩니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
