CASE STUDY
FinHi AI R&D
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현대자동차 미국법인
SAS 대체 개방형 플랫폼 개념 POC 수행
SAS를 PYTHON과 같은 개방형 플랫폼으로 대체하기 위한 개념 POC 프로젝트를 수행하였습니다. 목표는 SAS보다 더 높은 성능과 더 낮은 유지관리 비용을 증명하는 것이었으며, 주어진 기간에 매장을 방문할 가능성이 높은 고객을 타겟팅하는 것과 정비이력 자연어 분석을 수행하는 것이 타겟이었습니다. LIGHTGBM과 CATBOOST를 포함한 8개 머신러닝 알고리즘과, 자연어 처리를 위한 NLTK, SPACY를 적용한 다음 가장 적합한 모델을 찾아 SAS를 대체할 수 있는 방법론을 제공하였습니다.
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현대자동차
판매 수치 및 고객 선호도 예측을 위한 마케팅 플랫폼 구축
현대자동차는 날로 늘어가는 마케팅 비용을 최적화하여 최소한의 비용으로 최대의 잠재고객 판촉 효과를 가져올 수 있기를 기대하였습니다. 또한 시계열을 기반으로 한 판매 수치의 예측과 자동차 유형 별 고객의 선호도 예측도 함께 원하였습니다. 프로젝트 수행을 위해서 랜덤포레스트, 로지스틱 회귀, GBM, 신경망 등 8가지 알고리즘을 적용했으며 현대자동차 한국 본사는 개발된 알고리즘 기반 모델들을 활용하여 매달 대 고객 마케팅에 적극 활용하고 있습니다.
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행정안전부
전기차 충전소 최적 입지 선정 및 수요량 예측 프로젝트
전국에 분포한 여러 입지들 중에서 전기차 충전소를 설치하기에 가장 적합한 입지를 선정하고 입지 별 수요량을 예측하는 분석 프로젝트를 수행하였습니다. 이를 위해 다중 선형 회귀 및 다항식 회귀를 사용하여 각 입지에 대한 최적도 점수를 산정할 수 있었습니다. 본 프로젝트의 성과를 인정받아 해당 부처는 행안부 장관상을 벋았으며, 해당지자체는 투명하고 공정한 정부예산을 투자할 수 있는 전략을 세울 수 있었습니다.
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현대 트랜시스
자동차 변속기 소음 감소를 위한 AI 분석 프로젝트
본 프로젝트는 자동차 변속기의 소음을 줄여 품질을 높이기 위한 인사이트를 찾기 위해 수행되었습니다. 현대트랜시스는 기어 소음을 줄이기 위한 최상의 작업 조건을 찾고 싶었습니다. 머신러닝 클러스터링 기법과 기어 이미지(PDF) 및 소음테스트 결과를 결합하는 알고리즘을 독자적으로 구축하여 소음최소화 목표를 달성했습니다. 현대는 본 시스템을 운영하면서 이를 기반으로 현재도 해당 부속품의 품질관리에 적극 활용하고 있습니다.