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가인 이
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1 Insight Korea Big Data Solution: Insight Deep MininG Service

2 Insight Korea Big Data Solution : Insight Deep MininG Solution System

한국전자통신연구원 (ETRI) 의뛰어난음성인식특허기술적용 ( 국내특허 11 건, 국제특허 6 건 ) Deep Learning 기반 Big

3 Insight Korea Big Data Solution System Deep Learning 기반 Mining(STT, TTT) Technology Partner 한국전자통신연구원 (ETRI) 의뛰어난텍스트마이닝특허기술적용 ( 국내특허 10 건, 국제특허 6 건 ) 한국전자통신연구원 (ETRI) 의뛰어난음성인식특허기술적용 ( 국내특허 11 건, 국제특허 6 건 ) Deep Learning 기반 Big Data Solution Platform & SI System Partner Marketing Research & Consulting - 3 -

Neural Network 빅데이터분석인프라 Analysis Model STT/TA 결과소셜빅데이터정형데이터 Python R Solr Machine Learning Impala/Spark Hadoop Web 게시판상담채팅상담이메일상담 사용자 UI 분석가 의사결정자 SNS Legacy

4 Insight Korea Big Data Solution System Framework 비정형데이터를정형데이터와결합하여빅데이터인프라를통해사용자요구에맞는서비스결과를제공합니다. Customer Call ARS 전화상담 Virtual Agent ( 가상상담원 ) 대화관리 대화생성 음성합성 녹취서버 Batch Realtime STT ( 음성인식 ) 음성인식 음성학습 TA ( 텍스트분석 ) NLP Text Mining Detection Deep Neural Network 빅데이터분석인프라 Analysis Model STT/TA 결과소셜빅데이터정형데이터 Python R Solr Machine Learning Impala/Spark Hadoop Web 게시판상담채팅상담이메일상담 사용자 UI 분석가 의사결정자 SNS Legacy 고객 DB 상품 DB 거래 DB 사용자주도분석 Dashboard Crawling ( 정보수집 ) Analysis ( 텍스트분석 ) Insight 도출 ( 데이터가공 ) User-Driven Analysis ( 데이터분석 ) 설정 NLP 목적 / 관점 목적 / 관점 수집 Text Mining 키워드정제 키워드기준 저장 Issue/Risk Detect 데이터추출 데이터추출 시각화 Client 의사결정활용 - 4 -

5 Insight Korea Big Data Analysis Process 원천 Data 수집 / 전처리 분석 활용 내부 Data Pre-Processing Text Mining (Unstructured) Risk 대응 1) Taxonomy 2) Speech to Text 3) 자연어처리 (NLU) 4) Keyword 추출 위기감지 불만요인분석 경영층보고서 이슈분석 Contact Center, A/S Center 메일, 제품정보, 고객리뷰등 외부 Data Web Crawling 5) Classification 6) 감성분석 ( 긍정 / 부정, 선호도 ) Data Mining (structured) Marketing 활용 제품개선 마케팅효율화 SCM 운영개선 신제품개발 기업이미지개선 7) Statistics 제공방법 Text 8) Association 9) Risk Scoring 트위터, 페이스북블로그, 뉴스, 인스타그램 10) Predictive Analysis Dashboard Report - 5 -

6 프로젝트과정 M1 M2 M3 M4 1. Infra & Engineering 장비설치 Engineer 지원 System 구현전략 2. STT 학습 속기사전사학습성능테스트기존음성파일텍스트전환 3. TA Text data 수집 자연어처리 사전구축 (TAXONOMY,HMD) 탐지 최종보고 4. Biz 분석 분석목적정의 현업인터뷰 탐지결과해석 5. Modeling 현황파악정형 Data Modeling 비정형 Data 포함 Modeling - 6 -

7 Insight Korea Big Data Solution: Insight Deep MininG Service 분야

8 산업별 Big Data 활용분야? 산업 빅데이터기반광고 소비재산업마케팅 금융기관리스크관리 콜센터효율화빅데이터분석 헬스케어빅데이터 IoT 홈오토메이션 비즈니스활용영역 음성인식자연어처리감성분석이미지분류데이터마이닝빅데이터딥러닝질의응답 - 8 -

9 Insight Deep MininG Service 의마케팅활용분야

Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야

고객들의라이프스타일변화는? 해외 / 국내신상품 / 서비스의동향은? 자사신상품의수용도및개선점은무엇인가?

트랜드변화에따라새로이부각되는상품과서비스는무엇인가? 신상품들의핵심경쟁요인들은무엇인가?

10 Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 트랜드변화요인과트랜드방향은? 국내 / 해외신상품동향및향후벤치마킹은? 신상품의초기반응과대응책은? 고객들의라이프스타일변화는? 해외 / 국내신상품 / 서비스의동향은? 자사신상품의수용도및개선점은무엇인가? 라이프스타일변화에따른고객들의니즈변화와추구하는핵심가치는무엇인가? 트랜드변화에따라새로이부각되는상품과서비스는무엇인가? 신상품들의핵심경쟁요인들은무엇인가? 새로도입및벤치마킹할수있는상품 / 서비스 아이디어는? 신상품의고객은누구이며어떻게포지셔닝되고있는가? 초기신상품의핵심성장요인과장애요인은? 초기커뮤니케이션효과는어느정도이고, 향후확대방향은무엇인가?

Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 기존상품의개선점및

소재나제품요소들은어떻게소비자효익으로전달해야하는가? 기존상품에대한반응과매출증감변화의원인은무엇인가?

경쟁상품들의온라인채널에서의판매전략은무엇인가? 가장매출효과가있는온라인유통채널은?

11 Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 기존상품의개선점및 Innovation 방향은? 경쟁상품의경쟁력및판매전략은? 소재나제품요소들은어떻게소비자효익으로전달해야하는가? 기존상품에대한반응과매출증감변화의원인은무엇인가? 향후확장가능한점들이나 Renovation 방향은무엇인가? 경쟁상품의경쟁력은? 강점과약점은무엇인가? 경쟁상품들의온라인채널에서의판매전략은무엇인가? 가장매출효과가있는온라인유통채널은? 건강식품이나각종제품소재중심인제품들의고객가치를전달하기위한소비자언어는무엇이고어떻게 communication 해야하나? PR, Campaign을위한소비자핵심언어는무엇인가?

Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 광고 / 홍보효과는?

광고상품의효과는어느정도이고전달되는메시지는무엇인가? 광고상품의광고모델은효과적인가? 더적합한광고모델은없는가?

어떤세부품목들이온라인유통채널에서성장또는감소하며어떤품목을집중해서 sales 해야하는가? 고객들이선호는품목추세는?

12 Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 광고 / 홍보효과는? 온라인몰, 홈쇼핑, 소셜커머스등유통에서의성장가능한품목은? 상담의업무효율화는어떻게할수있는가? 광고상품의효과는어느정도이고전달되는메시지는무엇인가? 광고상품의광고모델은효과적인가? 더적합한광고모델은없는가? 광고로인해상품의포지셔닝변화는있는가? 어떤세부품목들이온라인유통채널에서성장또는감소하며어떤품목을집중해서 sales 해야하는가? 고객들이선호는품목추세는? 향후성장이나쇠퇴가예측되는품목은? 상담사교육은누구를어떻게시켜야하고각상담사의역량과성과는어느정도인가? 상담사들이고객유형별로어떻게응대해야하는가? 상담사들의전문성을키워고객만족도를높이는방법은무엇인가?

Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 TM

고객들의불만원인을감지하고즉각대처할수있는방안은? 고객들의요구와소리를통합해서총괄관리는어떻게해야하나?

설득력을높여매출을증대하는 분류해서생산성향상을위해 어느정도이고대처최적방안은? 모든정보들을하나로통합해서 방법은무엇인가?

대화중에필요한정보나주의를기해야할요인들을감지하고대비하게할수있는가? 고객별불만정도예측과불만의근본원인은무엇이고해결책은?

13 Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 TM 의업무효율화와매출증대를위한방법은? Q/A, TM, A/S 의생산성을높이는방안은? 고객들의불만원인을감지하고즉각대처할수있는방안은? 고객들의요구와소리를통합해서총괄관리는어떻게해야하나? 고객유형별대처를통해고객 모든기록을녹취하고즉각 고객별이탈가능성실시간으로 다양한고객접점에서접수되는 설득력을높여매출을증대하는 분류해서생산성향상을위해 어느정도이고대처최적방안은? 모든정보들을하나로통합해서 방법은무엇인가? TM들의불완전판매원인은무엇이고무엇을개선해야하는가? 전문상담원의코칭및시너지 활용할수없는가? 대화중에필요한정보나주의를기해야할요인들을감지하고대비하게할수있는가? 고객별불만정도예측과불만의근본원인은무엇이고해결책은? 고객들의불만과고객들의수익성기여정도에영향력과그에따른 일괄관리및해당부서에서대응할수있게하는시스템은없는가? 기능강화를시킬수있는관리 상담인력감축을통해비용을줄여 고객들을대처해야하는정도는? 시스템은없는가? 수익성을높이는방법은무엇인가?

14 Deep Learning 기반 Data Minging 을통한활용분야 개별고객맞춤상품 / 서비스추천 이탈 / 유입고객예측및비율추정 상품 / 서비스가입 / 구입율추정 가격시뮬레이션 /Dynamic Pricing Optimal Media Planning Fraud Detection, Customer Retention, Pricing 소비 Trend/ 사용패턴추정 환자초기진단 Early Detection of Impending Physiological Disorder (EDIP) 거시환경변화에따른총수요시장변화추정 Sales Promotion 고객군파악

15 Insight Deep MininG Service 를활용한통합 VOC Management 서비스

Integrated VOC Management VOC 관리체계에 Big data 가활용된배경 과거대부분의기업들은수집된 VOC 데이터를제대로활용하지못하고 VOC 해소여부만을모니터링하였으나이제는 Big data 분석, 가공및활용방안을도입하여진정으로고객이원하는것이무엇인지확인할수있게됨 통합 VOC 관리의의미 Ⅰ 콜센터중심 VOC 관리 Social Data 통합

16 Integrated VOC Management VOC 관리체계에 Big data 가활용된배경 과거대부분의기업들은수집된 VOC 데이터를제대로활용하지못하고 VOC 해소여부만을모니터링하였으나이제는 Big data 분석, 가공및활용방안을도입하여진정으로고객이원하는것이무엇인지확인할수있게됨 통합 VOC 관리의의미 Ⅰ 콜센터중심 VOC 관리 Social Data 통합 VOC Blog 커뮤니티 Blog 커뮤니티 SNS 콜센터 VOC Portal 검색 소셜데이터포함, 기업내 외부 VOC 통합관리 SNS 콜센터 VOC Portal 검색 홈페이지 Q&A 홈페이지 Q&A 통합 VOC란 Call Center 등경로로유입된고객의직접적 Voice 뿐만아니라 Social Network상에서교환되고있는간접적 Voice까지 통합 관리하는모델을말합니다

17 Integrated VOC Management 통합 VOC 관리의성공요소 통합 VOC 관리의성공의열쇠는 Technology 측면의접근만이아닌정보를어디에활용할수있는지명확하게정의하는것 Insight 추출 통합 VOC 관리의의미 Ⅱ 신상품개발 마케팅전략 상품 / 서비스개선포인트도출 고객응대개선 조기경보 담당부서로의적극적인피드백및활용프로세스구축 관련부서활용 제품 / 서비스개발 마케팅 고객관리 리스크관리 서비스불만요인및추가필요기능정의 캠페인 ROI 평가체계구축 Customer Experience 체계연계 부정적평판조기대응 통합 관리의두번째측면은 Insight 추출후관련부서로의피드백프로세스까지 포함한다는것입니다

18 Integrated VOC Management Our Service Category_ 서비스유형 고객사의규모와요구사항, VOC 활용목적에따라통합 VOC 관리체계및데이터분석플랫폼을고객사에직접도입하거나분석서비스형태로제공받는크게두가지방식으로서비스유형을선택하시거나, 두가지방식을결합한하이브리드방식의도입도가능 VOC 분석서비스제공 (Analysis as a Service) VOC 분석체계도입지원 (Embedding) Deep Mining이보유하고있는 VOC 분석엔진과 Tool을활용한분석및인사이트리포트제공서비스 Deep Mining이보유하고있는 VOC 분석엔진과 Tool을활용하여콜데이터또는 SNS상의데이터를분석하여찾아낸인사이트를리포트로제공하는서비스. 월별또는분기별등다양한주기로정기적인분석서비스를제공 + 고객사의자체적인 VOC 분석체계구축을지원하는서비스 VOC를수집 / 가공 / 분석 / 활용하는체계를자체적으로구축하고자하는고객사를종합적으로지원하는서비스 진단및마스터플랜, 개별고객사맞춤형통합 VOC 분석체계설계, 분석엔진및툴도입지원, 시스템구축지원

19 Insight Deep MininG Service Analysis Tools

20 Data Mining 을분석 Tools

Categorical Continuous Machine Learning Algorithms Unsupervised Supervised Clustering & Dimensionality Reduction - SVD - PCA - K-means Regression - Linear - Polynomial

21 Categorical Continuous Machine Learning Algorithms Unsupervised Supervised Clustering & Dimensionality Reduction - SVD - PCA - K-means Regression - Linear - Polynomial Decision Trees Random Forests Association Analysis - Apriori - FP-Growth Hidden Markov Model Classification - KNN - Trees - Logistic Regression - Naïve-Bayes - SVM

22 H2O Modeling 과정및 Output

23 Text Mining Analysis Tools

24 Data & Text Mining Analysis Contents 언어분석 텍스트마이닝 DATA 마이닝 문장분리 어휘중요도분석 고객분석 형태소분석 연관어분석 Risk 탐지 어절단위구문분석 감성 / 속성분석 상품 / 서비스반응분석 개체명인식 이슈군집분석 마케팅효과분석

25 실시간결과제공 End User-UI Main 화면내용 Activate 고객이탈방지리스크관리서비스개선잠재고객발굴신규상품개발 Analyse CONTEXT EMOTION AUDIENCE ROOT-CAUSE PREDICTIVE Data Processing 음성인식 음성인식학습 감성분석 TextMining 자연어처리 산업별트렌드이벤트 / 리스트키워드 / 연관어분석 지도학습 비지도학습 Management 사용자사전 키워드 TEXONOMY HMD COLLECT CONNECT Voice ( 음성 ) Social (SNS) Web Crawling Log ( 로그 ) Structured Date ( 정형데이터 ) EXTERNAL DATA INTERNAL DATA

빅데이터분석 > Keyword Category 업무유형 해지처리 보상금신청 계약 고객요구사항없음 RC교체 보험 _ 대출 보험 _ 계약 고객불만사항없음불만 고불만 선택한부분만화면에표시됨 - 업무유형은 Default로 1개이상체크되어야함 Period 2016.03.

26 빅데이터분석 > Keyword Category 업무유형 해지처리 보상금신청 계약 고객요구사항없음 RC교체 보험 _ 대출 보험 _ 계약 고객불만사항없음불만 고불만 선택한부분만화면에표시됨 - 업무유형은 Default로 1개이상체크되어야함 Period ~ 화살표를이동하여기간조정가능 업무유형 업무유형별키워드비율 고객요구사항 / 불만사항 2 5 문서리스트 해지처리 30% 보험금신청 24% Volume of the Calls for the current selection 업무유형클릭시키워드수표시 12 차트 or Count 수를클릭했을때해당문서리스트를표시 Count Category 업무유형별고객요구사항과불만사항표시 - 업무유형클릭시달라짐 키워드기준업무유형별전체 Count, 업무유형별고객요구사항, 업무유형별고객불만사항표시 Calls Count # PID DID Date File 유형 Sentence 1 hli_data U^KGIQ _CONV RC 교체 고객요구사항 고객불만사항 해지처리 보상금신청 계약 여보세요. 네여보세요. 네고객님여기아까. 방금전에통화했던한화생명김현정인데요. 네도현진님되실까요. 네네고객님다름이아니고고객님아까. 외환은행으로약관대출이자변경해드렸는데네부분고객님이십오일날까. 구월달이십오일부터이자부분출금이되세요. 그러세지금네확인해보니까. 고객님아까. 가상계좌말씀해주셨는데요. 네약관대출은고객님그가상계좌가있습니다. 우리은행요. 네네예알겠습니다. 고객님근데우리은행계좌번호하구요. 금액도같이문자로좀보내드릴까. 알겠습니다. 네김현정었습니다. 늘건강하세요. 2 hli_data UW$TK$ _CONV 자동이체 행복을전하는상담원김은영입니다 3 hli_data MQL2KA _CONV 카드수납 행복을전하는상담원아라입니다문서리스트를클릭했을때팝업형태로표시 4 hli_data G$HH($ _CONV 서비스불만고객과함께하는상담원조희주입니다 고객요구사항 1 2 고객불만사항 Volume of the Calls for the current selection 고객요구사항 or 고객불만사항 Count

27 빅데이터분석 > Solr 검색

28 QA 효율화 > 이슈 Call 분석 Category 상담그룹 기간별이슈추이 전체 상담원 김상담 1. 김상담 2. 이상담 3. 박상담 유상담 상담원이슈 Call 빈도수 10 7 김상담이상담박상담 날짜별 / 누적 Issue Score 이슈건수 : 10 / 녹취수 : 12 선택상담원이슈건수누적 상담원 : 김상담 상담일 : Cumulative Sum: 37: 선택상담원이슈건수 상담일 : Day Sum: 15: Period 상담원 TOP 목록 이슈 녹취 선택상담원이슈추이 ~ 순위상담그룹상담원명이슈건수녹취수 모든상담원이슈평균 선택상담원이슈 1 그룹 1 김상담 그룹 2 이상담 그룹 3 박상담

29 Insight Korea Big Data Solution Technology Partner: MINDs Lab. Solution 차별점

30 MINDs Lab. Solution 차별점 1 최고의 STT 인식률 6 최고성능한국어 NLP 2 음성톤분석통합 7 실시간음성인식및텍스트분석 3 강력한탐지력을가진다중탐지사전 8 빅데이터분석인프라 4 딥러닝감성분석및분류엔진 9 자연어검색엔진 Solr 내장 5 자동사전보강프로세스 10 최신머신러닝분석툴 H2O 내장

31 1. 최고의 STT 인식률 현재까지달성한인식률분석결과도메인별분리학습을실시할경우평균인식률이음절단위 85% 이상, 키워드단위 95% 이상도달. DNN 의로직으로볼때인식률의한계선은없으며학습에의해서계속개선. 인식률 STT 新버전 (DNN) 현재시점키워드최고기록 95% 평균키워드인식률 95% 이상평균 음절인식률 현재시점 90% 이상 85% 음절최고기록 94.78% STT 키워드기준 77.3% STT 음절기준 舊버전 100 시간학습 新버전 100 시간학습 normal 新버전 100 시간학습최고기록 300 시간학습

32 2. 음성톤분석통합 Raw Data (pcm) 음성의 Volume / Pitch 분석등을추가해서고정밀감성분석가능 Pitch 산정위한가공데이터 Spectrum Analyzer ( 저 / 중 / 고음 ) Pitch & Volume Data by Time Volume 최종판정

33 3. 강력한탐지력을가진다중탐지사전 다중탐지어사전 (HMD) 은마인즈랩의 Text Analytics 엔진인 i-voc TA 에의해서지원됩니다. 마인즈랩 i-voc 를활용한다중탐지어구현 Hierarchical Multiple Dictionary ( 다중탐지어사전 ) i-voc 중요어휘도기술 + 세부감성분석 + 내용기반자동분류기술

34 4. 딥러닝감성분석및분류엔진 기존의알고리즘대비높은성능을보이는딥러닝감성분석엔진과분류엔진을내장 92 SVM Iatent SVM CNN(relu,k3) CNN(relu,k5) Data Set Model Accuracy SVM (word feature) Mobile Train : 4543 Test : 500 RAE (word feature) + Word Embedding CNN (relu, karnel3, hid50) + Word embedding (word feature) CNN (relu, karnel3, hid50) + Random init

35 5. 자동사전보강프로세스 데이터가쌓일수록정확해지는딥러닝 & 탐지사전간자동사전보강프로세스내장됨 3. 딥러닝학습 국민연급 딥러닝 (Deep Learning) 엔진 다중탐지어사전 (HMD) L1 국민연금 국민연금 $ 보험료 국민연금보험료인상시기를놓치면국채발행이라는최후의수단을통해연명할수밖에없다는우려가제기됐다. Classifier Output Feature Extractor Input Data, Label 국민연금 $ 국채발행 놓치 어휘분류체계 (Taxonomy) L1 재해 L2 화산폭발 2. 사전기반탐지 재해 일본화산폭발 ' ' 아소산분화 ' 일본각지에서자연재해가잇따르고있다. 4. 학습이미지획득 종합사전방식과기계학습방식이결합된종합분석결과 국민연금 레저 부과방식 수상스포츠 고갈 한강홀릭 쇼핑 백화점 홈쇼핑 1. 사전 작업 원문 국민연금보험료인상시기를놓치면국채발행이라는최후의수단을통해연명할수밖에없다는우려가제기됐다. 일본화산폭발 ' ' 아소산분화 ' 일본각지에서자연재해가잇따르고있다. 재해 5. 분류엔진실행 일본기상청은 15 일이분화가땅속의마그마에닿은지하수등이수증기가돼폭발하는 ' 마그마수증기폭발 ' 일가능성이높다고발표했다. 6. 엔진실행결과사전반영

36 6. 최고성능한국어 NLP( 자연어처리 ) 마인즈랩 NLP 는국책연구기관인한국전자통신연구원 (ETRI) 에서 30 여간연구 / 개발한한국어처리핵심기술로서한국어처리를위한대용량의분석사전과정확성향상을위한기계학습기반의기술이포함되어있음. 1. 문장분리 2. 형태소분석 대한은행이인터넷을통해중도금대출서류작성을편리하게할수있는서비스를마련했다. 복잡한중도금대출을온라인으로신청 접수할수있는중도금대출온라인신청서비스를시행한다고 25 일밝혔다. 수집문서를기계학습에기반한문장분리모델을통해문장단위로분리 대한은행이인터넷을통해중도금대출서류작성을편리하게할수있는서비스를마련했다 복잡한중도금대출을온라인으로신청 접수할수있는중도금대출온라인신청서비스를시행한다고 25 일 밝혔다 수집문서를가장작은의미단위인형태소단위로분할 대한 /nc+ 은행 /nc+ 이 /jc 인터넷 /nc+ 을 /jc 통하 /pv+ 어 /ec 중도금 /nc 대출 /nc 서류 /nc 작성 /nc+ 을 /jc 편리 /nc+ 하 /xsm+ 게 /ec 하 /px+ ㄹ /etm 수 /nb 있 /pa+ 는 /etm 서비스 /nc+ 를 /jc 마련 /nc+ 하 /xsv+ 었 /ep+ 다 /ef 제안 NLP 특장점 국립국어원의세종계획말뭉치, 국내외대학 / 연구소의다양한언어자원및언어처리기술성과를바탕으로연구 / 개발된 ETRI의한국어언어처리기술및노하우반영 3. 개체명인식 4. 구문분석 문장에포함된인물명, 기업명, 장소, 숫자표현등의개체명 (Named-entity) 인식 <<OGG_Economy: 대한 /nc+ 은행 /nc>>+ 이 /jc 인터넷 /nc+ 을 /jc 통하 /pv+ 어 /ec 중도금 /nc 대출 /nc 서류 /nc 작성 /nc+ 을 /jc 편리 /nc+ 하 /xsm+ 게 /ec 하 /px+ ㄹ /etm 수 /nb 있 /pa+ 는 /etm 서비스 /nc+ 를 /jc 마련 /nc+ 하 /xsv+ 었 /ep+ 다 /ef 문장에서주어, 목적어, 서술어등의수식관계문장구조식별 (((((( 대한은행이 /NP_SBJ 인터넷을 /NP_OBJ 통해 )/VP ((( 중도금 /NP 대출 )/NP 서류 )/NP 작성을 )/NP_OBJ 편리하게 /VP_AJT 할 )/VP_MOD 수 )/NP_SBJ 있는 )/VP_MOD 서비스를 )/NP_OBJ 마련했다 )/ROOT 170 여분류의개체명인식 성능제공 ( 개체명분류관련 세계최다분류체계구축 ) 각단계에걸쳐, 전처리 / 후처리를위한각종사전, 규칙등이적용가능하여 신조어등에효과적으로대응 가능

37 6. 최고성능한국어 NLP( 자연어처리 ) 산업도메인및고객특성에유연한대처가가능하도록대용량기본사전및사용자사전을제공 기본사전 30 만어휘 형태소분석사전 기분석사전 ( 부분어절에대한형태소분석결과를미리구축하고다양한복합명사에대한복합어분해사전포함 ) 160 만어휘 인명및기타분석사전으로약 10 만어휘구축 개체명사전 15 개대분류 : PERSON, STUDY_FIELD, THEORY, ARTIFACTS, ORGANIZATION, LOCATION, CIVILIZATION, DATE, TIME, QUANTITY, EVENT, ANIMAL, PLANT, MATERIAL, TERM 170 여유형에서약 360 만어휘에대하여개체유형을부착한사전을구축 이형태인식사전 축약형 ( 건국대학교 -> 건대 ), 혼용형 ( 국민학교 -> 초등학교 ), 약칭형 ( 미래창조과학부 -> 미창부 ), 별칭형, 이동형, 생략형등다양한이형태표현에대하여원형복원사전을통해일관성있는어휘관리를지원함 약 8 만어휘에대한분석사전구축

38 7. 실시간음성인식및텍스트분석 마인즈랩 ivoc 는실시간 STT 뿐만아니라실시간 TA 까지완벽히지원됨 Real-Time STT-TA : 실시간 Text 전환, Keyword 분석, 패턴분석, 감성분석및콜분류와요약 녹취파일 수집 / 분배서버 음성인식서버 TA 서버 결과처리 분석서버 Web/WAS Dashboard STT NLP 수집 분배 STT STT STT 키워드 패턴 감성분석 콜분류 요약 Impala Solr Hadoop 실시간이슈 Keyword VOC 전사 QA 평가상담요약분류

39 Cluster Classify Regression Trees Boosting Forests Solvers Gradients 8. 빅데이터분석인프라 i-voc 는비정형 ( 음성 / 텍스트 ) 과정형데이터, 내부와외부 VOC 를아우르는통합플랫폼입니다. 내부 시스템 내부 데이터 I/F 정형 데이터 고객사정형 DW 정형분석 STT/TA 영역 배치분석 외부 시스템 외부 데이터 I/F 비정형 데이터 STT 음성인식결과 언어모델학습 음성모델학습 NLP 구문분석 개체명인식 형태소분석 문장분리 TM 내용기반자동분류 감성분석 연관어분석 어휘중요도분석 H D F S H2O Prediction Engine Rapids Query R-engine In-Mem Map Reduce Distributed fork/join Memory Manager Columnar Compression SDK/API Nano Fast Scoring Engine Deep Learning Ensembles 시 각 화 사용자 Streaming 영역 Impala R Spark 실시간분석

40 9. System Infra & 자연어검색엔진 Solr 내장

41 10. 최신머신러닝분석알고리즘제공 선형모델 (GLM) Cox Proportional Hazards Naïve Bayes K-Means Random Forest Distributed Trees GBM R 패키지- Super Learner Ensembles Multi-layer Feed-Forward Neural Network Auto Encoder Anomaly Detection Deep Features Principal Component Analysis Generalized Low Rank Models Generalized ADMM Solver L-BFGS (Quasi Newton Method) Ordinary Least-Square Solver Stochastic Gradient Descent Integrated R-Environment Slice, Log Transform

42 Insight Korea Big Data Solution: Technology Partner MINDs Lab. 소개

Minds Lab 소개 마인즈랩은머신러닝과빅데이터기술을기반으로다양한솔루션과서비스를제공하는 ETRI 연구소기업입니다 회사명 마인즈랩대표자유태준 사업분야 주소 전화번호 031-625-4340 회사설립년도 음성인식, 텍스트분석소프트웨어및빅데이터분석컨설팅서비스제공 [ 본사 ] 대전광역시유성구가정북록 96,

12 현대카드 ' 콜센터음성인식율검증 POC 프로젝트 2015. 11 건강보험심사평가원 ' 지식기반심사시스템고도화사업 ' 텍스트분석부문수주 2015. 11 ' 딥러닝기반의스마트홈음성인식장치기술개발 ' 연구소기업 R&BD 프로젝트수주 2015.

8 VC 로부터투자유치성공 2015. 8 ING 생명 Big Data PoC 프로젝트 2015. 8 삼성화재 STT 솔루션 PoC 프로젝트 2015. 6 국민권익위원회행정심판내용분석프로젝트 2015. 4 스타벅스코리아트렌드센싱프로젝트 2014.

43 Minds Lab 소개 마인즈랩은머신러닝과빅데이터기술을기반으로다양한솔루션과서비스를제공하는 ETRI 연구소기업입니다 회사명 마인즈랩대표자유태준 사업분야 주소 전화번호 회사설립년도 음성인식, 텍스트분석소프트웨어및빅데이터분석컨설팅서비스제공 [ 본사 ] 대전광역시유성구가정북록 96, 307 호 ( 장동, 대전경제통상진흥원 ) [ 기술센터 ] 경기도성남시분당구대왕판교로 660 유스페이스 1-B 동 12 층 2014 년 1 월 해당부문종사기간 2014 년 1 월 ~ 2015 년 7 월 (1 년 7 개월 ) 삼성화재 Data 분석기반혁신과제추진프로젝트수주 현대카드 ' 콜센터음성인식율검증 POC 프로젝트 건강보험심사평가원 ' 지식기반심사시스템고도화사업 ' 텍스트분석부문수주 ' 딥러닝기반의스마트홈음성인식장치기술개발 ' 연구소기업 R&BD 프로젝트수주 LG 전자콜센터효율화프로젝트 ( 실시간 STT) CJ 쇼핑음성분석시스템구축프로젝트참여 GS 쇼핑콜센터 STT PoC 프로젝트 인사이트코리아소셜빅데이터분석플랫폼구축프로젝트 ETRI 맞춤형기술지원지정기업 국가연구개발우수성과선정 VC 로부터투자유치성공 ING 생명 Big Data PoC 프로젝트 삼성화재 STT 솔루션 PoC 프로젝트 국민권익위원회행정심판내용분석프로젝트 스타벅스코리아트렌드센싱프로젝트 한화생명빅데이터 Assessment 수행 POC MINDs Seminar II 성과창출의 New Agenda 빅데이터로찾아내는고객의소리 한국환경정책평가연구원보도자료를활용한우리나라과거기후변화관측영향자료구축및분석 미래창조과학부국가연구개발우수성과 100 선선정 덴츠코리아소셜빅데이터를통한토요타캠리 KBF 분석프로젝트 HS 애드 LG 전자페이스북분석리포트용역

과제의목표는 자연어를이해하여지식을자가학습하며, 전문직종에취업가능수준의인간과기계의지식소통이가능한지식과지능이진화하는 SW 인엑소브레인 SW 를개발하는것으로현재엑소브레인연구과제참여기업으로연구중임.

44 Minds Lab 소개 한국전자통신연구원과기술협력파트너십을통해엑소브레인 SW 개발프로젝트에공동참여하여상시적인 핵심연구의공동협력체계를구축하고있습니다. 국가중장기연구과제엑소브레인참여기업 엑소브레인연구 엑소브레인과제는 세계최고인공지능기술선도 라는비전을달성하기위하여미래창조과학부소프트웨어분야의국가혁신기술개발형 R&D 과제임. 과제의목표는 자연어를이해하여지식을자가학습하며, 전문직종에취업가능수준의인간과기계의지식소통이가능한지식과지능이진화하는 SW 인엑소브레인 SW 를개발하는것으로현재엑소브레인연구과제참여기업으로연구중임. 단계별목표 연구결과 단계별연구목표와연구결과 단계 2단계 3단계 ( 혁신기술개발 ) ( 응용기술개발 ) ( 글로벌기술개발 ) 일반지식융합응답분석형엑소브레인 SW 개념검증도전과제콘테스트 [ 예 : 퀴즈, 시험 ] 전문지식융합협업기반응답추론형엑소브레인 SW 전문분야실용화 [ 예 : 의료, 법률, 금융 ] 다중도메인글로벌지식융합문제해결형엑소브레인 SW 글로벌문제해결형, 상용화 [ 예 : 예측 ] 엑소브레인 SW 개발프로젝트마인즈랩공동참여 세부과제별역할 < 관련기사 > 지능진화형 WiseQA 개념도

45 Minds Lab 소개 마인즈랩은 Big Data 와 Deep Learning 을결합한첨단 Solution 과 Service 를제공하고있습니다

46 ETRI 특허기술 한국전자통신연구원 (ETRI) 의뛰어난음성인식특허기술적용 ( 국내특허 11 건, 국제특허 6 건 ) K 채널정규화장치및방법 K 발화검증기반대용량음성데이터자동처리장치및방법 K 한국어연속음성인식을위한컨퓨젼네트워크리스코어링장치및이를이용한컨퓨젼네트워크생성방법및리스코어링방법 K 언어모델군집화기반음성인식리스코링기술 실내측위기술을사용한잡음제거방법및장치화자변이정규화방법에기반한강인한음성인식시스템연속어음성인식장치및방법자동음성인식을위한새로운동적특징추출방법 엔베스트인식단어계산량감소를위한 2단계발화검증구조를갖는음성인식장치및방법음성인식장치및방법음성인식방법및이를위한시스템음성인식에있어유사어휘및어휘패턴을사용하는화자군에기반하는언어모델적응방법 Weighted Finite State Transducer 기반의끝점검출 US K 다중음향공간 GMM 을이용한 음향모델생성방법 음성인식을위한실시간채널정규화 방법 자동음성인식을위한 새로운동적특징추출방법 US K 불확실성을이용한잡음환경에서의 음성인식방법및장치 US : 국제 ( 미국 ) 특허 K : 국내특허

47 ETRI 특허기술 한국전자통신연구원 (ETRI) 의뛰어난텍스트마이닝특허기술적용 ( 국내특허 10 건, 국제특허 6 건 ) US K US K US K 감성어휘정보구축방법및장치 K 이슈템플릿추출기반의 웹동향분석방법및장치 이슈일지를제공하는단말기, 이슈일지를생성하는서버및 이슈일지제공및생성방법 언어처리장치및그방법 토픽별오피니언과소셜 US K K 소셜미디어에서영향력있는사용자를 소셜미디어분석을기반으로 US K 영향력자를기반으로토픽을탐지하고 검색하기위한장치, 시스템및그 복합이슈를탐지하기위한장치, 추적하는시스템및방법 방법 시스템및그방법 US 상품정보자동추출방법및장치 K K 텍스트기반감성분석결과를 K 소셜웹콘텐츠에서의예측기반리스크 관리장치및그방법 제공하기위한장치, 시스템및그방법 US : 국제 ( 미국 ) 특허 K : 국내특허

48 Insight Korea Ltd 서초구반포4동 96-8 대선빌딩 2층 / 3층 2F/3F Daesun B/D 96-8 Banpo4-Dong, Seocho-Gu, Seoul , Korea T (82 2) F (82 2)

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PowerPoint Presentation Insight Korea Big Data Solution Insight Korea Big Data Solution System Framework 비정형데이터를정형데이터와결합하여빅데이터인프라를통해사용자요구에맞는서비스결과를제공합니다. Customer Call e-mail Web ARS 전화상담 Virtual Agent ( 가상상담원 ) 대화관리 대화생성 음성합성