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4771.온라인 교육 참여율 및 성취도 분석
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 # 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 온라인 교육 참여 기록을 수기로 정리하거나 개별 엑셀 파일로 관리 - 수강 완료 여부 및 진도율, 시험 성적 등을 개별 확인 후 분석 - 특정 학습자의 이탈 가능성을 예측하거나, 학습 성취도를 종합적으로 평가하는 것이 어려움 - 교육 담당자가 데이터를 일일이 취합하여 보고서를 수작업으로 생성 # 자동화하고 싶은 업무 - 교육 참여 여부 및 진도율 자동 집계 (출석률, 학습 완료율 분석) - 시험 성적, 과제 제출 여부 등 성취도를 자동 분석하여 종합 점수화 - 학습자별 이탈 위험 예측 (예: 낮은 참여율 또는 성적 하락 경향 분석) - 대시보드를 통해 실시간으로 교육 참여율 및 성취도 확인 가능 - 월별 보고서 자동 생성 및 담당자 공유 기능 추가 -
4772.작업장 안전 점검 데이터 수집 및 분석
1.업종 : 안전관리 2.예산 : 3.제작 요청사항 현재 작업장에서 진행되는 안전 점검 내역을 수기로 작성하고 있으며, 점검 결과를 엑셀에 정리하여 관리하고 있습니다. 하지만 데이터가 체계적으로 관리되지 않아 위험 요소를 사전에 감지하기 어렵고, 반복적으로 발생하는 문제점을 분석하기가 쉽지 않습니다. 이를 자동화하여 안전 점검 내역을 체계적으로 기록하고, 위험 요소를 분석하여 관리자에게 알림을 주는 시스템이 필요합니다. 1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 현장에서 안전 점검 체크리스트를 종이나 엑셀 파일로 작성 - 점검 결과를 담당자가 취합하여 수작업으로 정리 - 특정 위험 요소가 반복되거나 기준치를 초과해도 즉각적인 조치가 어려움 - 점검 내역이 쌓이면서 과거 데이터 검색 및 분석이 비효율적 2. 자동화하고 싶은 업무 - 안전 점검 내역을 입력하면 자동으로 데이터 저장 및 정리 - 특정 위험 요소가 반복되거나 기준치를 초과할 경우 담당자에게 자동 알림 발송 - 기간별 점검 내역을 분석하여 위험 발생 패턴 및 개선 필요 사항 도출 - 작업장별 안전 점검 통계를 대시보드에서 시각적으로 확인 가능 - 주간/월간/분기별 자동 보고서 생성 및 이메일 발송 기능 추가 -
4773.AI 학습 데이터 자동 정리 및 필터링
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 현재 AI 모델 학습을 위한 데이터를 수집하고 있지만, 중복된 데이터, 불필요한 샘플, 편향된 데이터가 포함되어 있어 이를 정리하는 과정이 필요합니다. 수작업으로 데이터를 정리하는 시간이 많이 소요되므로, 자동으로 정제 및 필터링하는 시스템이 필요합니다. 1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 여러 출처에서 데이터를 수집한 후 수작업으로 중복 데이터 제거 - 특정 기준에 따라 필요한 데이터와 불필요한 데이터를 분류 - 데이터셋 내 불균형을 수동으로 확인하여 조정 - 정제된 데이터를 다시 AI 학습용 포맷으로 저장 2. 자동화하고 싶은 업무 - 중복 데이터 자동 탐색 및 제거 - 데이터 노이즈 필터링 (예: 불완전한 문장, 특정 패턴 포함 데이터 삭제) - 특정 기준을 설정하여 모델 학습에 적합한 데이터만 선별 - 데이터셋 내 라벨 분포를 분석하고 불균형 자동 조정 - 정제된 데이터를 AI 학습이 가능한 포맷으로 자동 저장 -
4774.업무 마감 기한 초과 시 자동 알림
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 # 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 업무별 마감 기한을 엑셀 또는 수기로 관리 - 마감 기한을 넘긴 업무를 일일이 확인하여 담당자에게 수동으로 통보 - 지연된 업무에 대한 기록이 체계적으로 관리되지 않음 - 일정 초과 업무가 쌓일 경우 즉각적인 대응이 어려움 # 자동화하고 싶은 업무 1. 마감 기한 자동 추적 - 업무별 마감 기한을 사전에 입력하면, 자동으로 일정 관리 - 특정 날짜가 지나면 지연 업무 목록 자동 업데이트 2. 마감 초과 업무 자동 알림 - 마감일이 지나면 해당 업무 담당자에게 자동 알림 발송 - 관리자에게도 지연 업무 현황 보고 3. 우선순위 설정 및 경고 시스템 - 기한이 임박한 업무를 미리 경고하여 지연을 방지 - 우선순위를 설정해 긴급한 업무를 강조 표시 4. 업무 진행률 분석 및 보고서 자동 생성 - 마감 기한 초과 빈도 및 주요 원인 분석 - 부서별, 직원별 업무 기한 준수율 보고서 자동 생성 5. 업무 연계 및 담당자 변경 기능 - 지연된 업무가 발생하면 재할당 옵션 제공 - 협업 부서 간 일정 조정 기능 추가 -
4775.시험 성적 및 과목별 취약점 분석
1.업종 : 2.예산 : 300 3.제작 요청사항 # 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 학생들의 시험 성적을 개별적으로 입력하고 성적을 분석 - 특정 과목에서 낮은 점수를 받은 학생을 직접 찾아 취약 과목을 파악 - 성적 향상을 위해 학생별 맞춤 학습 계획을 수작업으로 작성 - 데이터 분석이 비효율적이며, 성적이 낮은 과목을 정확히 파악하기 어려움 # 자동화하고 싶은 업무 - 학생별 시험 성적을 입력하면 자동으로 과목별 성적 분석 - 성적이 낮은 과목을 자동으로 분류하여 취약점 도출 - 평균 점수 대비 부족한 과목을 기준으로 학습 추천 - 학생별 성적 변화를 추적하여 시각화된 리포트 제공 -
4776.프로젝트별 비용 정산 자동화
1.업종 : 2.예산 : 300 3.제작 요청사항 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 프로젝트별 비용을 개별적으로 수기로 입력 및 정산 - 영수증 및 지출 내역을 수집한 후 엑셀로 직접 입력하여 관리 - 항목별로 합계를 계산하고, 각 프로젝트별 지출 대비 예산 초과 여부를 확인 - 데이터 입력 오류 및 정산 누락 가능성이 존재 자동화하고 싶은 업무 - 프로젝트별 지출 내역을 입력하면 자동으로 정리 및 정산 - 카테고리별 지출 합계를 실시간으로 집계 - 예산 대비 지출 초과 여부를 자동 알림 - 특정 프로젝트별 월별/연간 지출 패턴 분석 및 시각화 - 정산 보고서 자동 생성 및 담당자 이메일 전송 -
4777.인사평가 프로그램 개발 요청
1.업종 : 공공 2.예산 : 오백만원 이하 3.제작 요청사항 1)업무흐름 및 기존 업무방식 인사평가 및 부서평가의 종합평가 업무 를 현재 엑쉘로 수기로 관리 중 2)자동화하고 싶은 업무 * 개인별 인사평가 및 부서평가를 자동화 * * -
4778.직원 교육 효과 분석
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 교육 후 시험 성적과 만족도 조사를 수작업으로 수집 및 정리 - 교육 효과를 평가하는데 필요한 데이터를 개별적으로 분석하고, 수작업으로 결과를 도출 - 성과 분석에 시간이 오래 걸리고, 실수가 발생할 수 있음 - 교육 효과 분석 결과를 종합적으로 관리하는 시스템이 부족하여 효율적이지 않음 자동화하고 싶은 업무 - 시험 성적과 만족도 조사 결과를 자동으로 수집하고 분석 - 교육 효과를 자동으로 평가하고, 결과를 시각적으로 제공 - 교육 성과를 학습 유형별, 직원별로 분석하여 맞춤형 교육 개선안 도출 - 교육 효과에 대한 보고서를 자동 생성하여 관련 부서에 발송 - 특정 교육 과정의 효과를 기준으로 추가 교육이 필요한 직원 자동 추천 -
4779.창고 공간 최적화 및 보관료 계산
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 현재 창고 공간이 비효율적으로 운영되고 있어, 불필요한 보관료가 발생하는 문제가 있습니다. 창고 내 공간을 보다 효율적으로 활용하여 보관료를 절감하고, 물류 이동 동선을 최적화할 수 있도록 자동화된 관리 시스템이 필요합니다. 1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 창고 내 상품 배치가 체계적이지 않아, 불필요한 공간 낭비 발생 - 보관료가 면적 단위로 책정되지만, 어떤 상품이 얼마나 공간을 차지하는지 정확한 분석이 어려움 - 수작업으로 재고 위치를 조정하며, 특정 상품이 이동되면 수동으로 기록 - 창고 공간 최적화 및 비용 분석을 수작업으로 진행하는 데 한계가 있음 2. 자동화하고 싶은 업무 - 창고 내 상품별 공간 사용량 자동 분석 - 상품 크기, 회전율을 고려한 최적 보관 위치 자동 추천 - 창고 내 보관료 계산 및 비용 절감 방안 자동 분석 - 월별/연간 보관료 및 창고 사용률 보고서 자동 생성 - 특정 상품의 보관 기간이 길어질 경우, 자동 알림 발송 -
4780.대학 입시 합격률 예측 시스템
1.업종 : 2.예산 : 3.제작 요청사항 현재 대학 입시를 준비하는 학생들은 자신의 성적이 목표 대학에 합격할 가능성이 얼마나 되는지 정확히 알기 어려운 상황입니다. 학교에서는 과거 합격자들의 성적 데이터와 현재 지원자의 성적을 비교해 어느 정도 예측을 하지만, 체계적인 분석 시스템이 없어 학생들이 직접 여러 자료를 찾아 분석해야 하는 번거로움이 있습니다. 이를 해결하기 위해 학생 개별 성적과 과거 합격 데이터를 기반으로 합격 가능성을 예측하는 시스템이 필요합니다. 1. 현재 업무 흐름 및 기존 방식 - 학생들이 자신의 성적을 기반으로 개별적으로 대학별 입시 정보를 조사 - 학교 또는 학원이 수집한 이전 합격자 데이터와 비교해 대략적인 예상 - 지원 전략을 세울 때 정확한 분석보다는 감에 의존하는 경우가 많음 - 학생별 맞춤형 추천이 어려움 2. 자동화하고 싶은 업무 - 과거 합격 데이터와 현재 지원자의 성적 비교 후 합격 가능성 자동 분석 - 대학별 최저 학력 기준 및 경쟁률 반영 - 지원 대학 리스트 입력 시 합격 가능성이 높은 대학 추천 - 특정 과목 비중이 높은 대학의 경우 가중치를 적용하여 분석 정밀도 향상 - 학생별 최적의 지원 전략 자동 추천
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