Agentic AI를 활용한 지역아동센터 수요 예측 서비스
페이지 정보
작성자 시스템운영팀 작성일26-02-02 10:36 조회5,740회 댓글0건-
- 프로젝트 제목
-
- 목차
-
- 기획의도
-
- 개발목표
-
- 사용기술목록
-
- 개발스케줄
-
- 요구사항명세서
-
- 화면설계서 - 메인
-
- 화면설계서 - 생성형 AI 모델선택
-
- 화면설계서 - 생성형 AI 챗봇
-
- UML - usecase diagram
-
- 주요기능 및 서비스 코드
-
- 프로젝트 시연
-
- 향후 개발 계획
-
- 프로젝트 수행 소감
| 프로젝트 제목 | Agentic AI를 활용한 지역아동센터 수요 예측 서비스 | ||
|---|---|---|---|
| 과정명 | 생성형 AI 기반 서비스 개발자 양성 | ||
| 발표일 | 2025.07.14 ~ 2026.01.07 | 담당강사 | 김성호 강사 |
| 팀원&담당파트 | 김진혁 | 서비스 메인/ML UI 구현, Flask 연동, LLM Fine-tuning 및 성능 검증 | |
| 김세준 | 머신러닝 수요 예측 모델 설계, Flask 연동, LLM Fine-tunning 및 성능 검증 | ||
| - | - | ||
| 주제 및 목적 | 저출산 및 다양한 가정형태로 인해 불안정한 지역아동센터의 자원 배분을 최적화하고자, 과거 이용 데이터를 기반으로 미래 수요를 예측하는 서비스 | ||
| 내용 | - 회귀분석을 통한 아동센터 이용 수요 수치 예측 - 지역별 수요 밀집도 및 예측 결과를 차트와 지도로 시각화 - 파인튜닝된 모델을 통해 아동센터 정보 제공 |
||
| 특장점 | - 파인튜닝 학습 단계별 모델을 직접 선택하고 답변 성능을 비교할 수 있는 챗봇 제공 - 지도 클릭만으로 자치구별 상세 데이터를 차트로 시각화하여 정보 접근성 향상 - 최종 파인튜닝 모델을 통해 일반 모델 대비 구체적 정보 및 분석 제공 |
||
| 사용기술 및 개발환경 | - 언어/프레임워크: Python 3.11, Flask, JavaScript, HTML/CSS - DB: Oracle 11g, Chroma DB, Sql Developer - ML: Linear Regression, Random Forest, XGBoost - 기타: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Hugging Face, GitHub |
||
과정 통합검색
K Digital
내일배움카드
취업지원