ARGUS · AI+OpenData 챌린지
혁신성장산업 영위기업 자동판별 체험
업종·제품·용도·기술 정보를 입력하면 3-엔진 교차검증이 혁신성장 공동기준 240개 품목 중 상위 후보를 몇 초 안에 추천합니다. 회원가입도, 기업정보 입력도 필요하지 않습니다.
🔒 본 체험 서비스는 기업 식별정보를 사용하지 않습니다
대국민 사용자체험평가 방식에 따라 기업명·대표자명·사업자등록번호 등 식별정보는 수집·저장·활용하지 않습니다. 입력값은 업종·제품·용도·기술 정보와 매출 발생 여부이며, 결과는 세션 내에서만 확인됩니다.
이 서비스의 검증된 성능을 확인하시겠습니까? 과제 기재 기준선 대비 실측 결과 · 산출 조건 포함
과제 기준선 대비 성능
240개 품목 중 하나를 고르는 문제입니다. 무작위로 찍으면 0.42%이고, 과제에 기재된 기준선은 Top-1 18.9%였습니다.
과제가 지목한 2대 목표
"240개 대상 품목 코드 중 가장 적합한 1개 코드로 자동 분류 및 매핑 (Top-1 Accuracy 및 F1-Score 극대화)"
수치를 표로 보기
| 지표 | 기준선 | ARGUS | 차이 |
|---|
기업정보 입력
아래 정보를 입력하면 ARGUS 3-엔진 교차검증이 혁신성장 240개 품목 중 상위 3개를 자동 추천합니다.
평가기간에는 개인정보보호를 위해 개별 기업정보 입력 대신, 사전 준비된 엑셀 파일로 다건을 한 번에 업로드하여 일괄 판별합니다.
업종코드·업종코드명·제품명·용도및특성·기술명·기술분류코드·기술분류코드명 7개 컬럼 · XLSX
※ 컬럼 순서·헤더명은 제공 데이터셋 서식과 동일합니다. 정답 컬럼(혁신성장공동기준코드·명칭)은 예측 대상이므로 양식에서 제외되며, 포함되어 있어도 입력으로 사용하지 않습니다.
준비 중…
분석 진행중
결과①(기보 제공 Data)·결과②(공개 품목정의서)를 동시 산출하고 있습니다.
- 입력 검증 · 키워드 추출
- E1 지도학습 분류 · E2 신경 분류
- E3 의미검색 (공식 품목카드 240개)
- 후보 20개 보존 재정렬 · 일치도 산출
판별 결과
기보 제공 데이터 7,503건으로 학습한 지도학습 앙상블(E1 TF-IDF+LinearSVC, E2 KLUE-RoBERTa)의 결과입니다.
공식 혁신성장 공동기준 6차 매뉴얼의 240개 품목정의서를 KURE-v1 의미검색으로 대조한 결과입니다. 학습 신호가 결과①과 겹치지 않는 독립 경로입니다.
결과① 기보제공 Data
결과② ARGUS 추가 공개Data
최종 추천 (후보 보존 재정렬)
후보 집합은 결과①의 상위 20개로만 정하고, 결과②는 그 안에서 순서만 바꿉니다. 후보 밖 품목이 새로 진입하는 일은 구조적으로 발생하지 않으며, 매 요청 검증합니다.
대량건 판별 결과
| 체험번호 | 기술명 | 결과① 1순위 | 결과② 1순위 | 최종 | 일치도 | 상태 |
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전체 처리 현황 모니터링
체험번호는 세션 발급 시 자동 채번되며 기업식별정보를 포함하지 않습니다.
| 체험번호 | 기술명 | 신청일시 | 1순위 추천 | 일치도 | 상태 |
|---|
이용 안내 · 도움말
- STEP 01 정보입력
기업 식별정보 없이 기술명·제품명·용도 및 특성만 입력합니다.
- STEP 02 AI 자동판별
서로 독립된 3개 엔진이 240개 품목을 채점하고 교차검증합니다.
- STEP 03 결과 확인
결과①·②를 비교하고 일치도로 검토 필요 여부를 확인합니다.
자주 묻는 질문
결과①과 결과②는 무엇이 다른가요?
결과①은 기보가 제공한 데이터로 학습한 지도학습 앙상블이고, 결과②는 공식 혁신성장 공동기준 매뉴얼의 240개 품목정의서를 의미검색으로 대조한 결과입니다. 두 경로는 학습 신호가 겹치지 않아 일치도가 신뢰도 지표로 작동합니다.
일치도가 낮으면 어떻게 되나요?
일치도 75% 미만이면 검토대기로 분류됩니다. 일치도는 1순위 일치 여부(60%)와 상위 3개 겹침 비율(40%)로 산출하므로, 자동승인은 두 경로가 1순위에 동의하고 후보 대부분이 겹칠 때만 발생합니다.
정확도는 어느 정도인가요?
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기업명·사업자번호를 입력하지 않는 이유는?
대국민 사용자체험평가 대상 서비스이므로 기업이 식별되는 정보는 수집·활용하지 않습니다. 기술명·제품명·용도 및 특성만으로 품목을 추천하도록 설계되었습니다.
품목 기준이 개편되면 어떻게 되나요?
결과② 경로는 품목정의 문서만 교체하면 모델 재학습 없이 반영됩니다.
대량 업로드 건수 제한이 있나요?
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