주택금융공사, 국민 반응 파악하는 '데이터 머신러닝 시스템' 개발한다
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한국주택금융공사가 국민 반응 데이터를 분석하는 'HF 인사이트 시스템'을 개발한다.
주택금융공사에 따르면 'HF 인사이트 시스템'은 데이터를 분석할 때 머신러닝(또는 딥러닝)을 활용한다.
주택금융공사는 시스템을 활용해 공사 이미지와 상품에 대한 긍·부정 인식을 분석하고 계량화할 예정이다.
이를 활용하면 주택금융공사 관련 키워드가 포함된 문장 문맥을 분석해 긍정과 부정을 판별할 수 있다.
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한국주택금융공사가 국민 반응 데이터를 분석하는 'HF 인사이트 시스템'을 개발한다. 공사에 대한 요구사항과 긍·부정 인식을 파악한다는 취지다.
주택금융공사에 따르면 'HF 인사이트 시스템'은 데이터를 분석할 때 머신러닝(또는 딥러닝)을 활용한다. 현재 이슈가 되고 있는 경제, 금융 키워드와 이슈를 파악하고 언급량과 순위를 분석하는 식이다. 데이터는 최소 10분 단위로 실시간 수집된다.
주택금융공사는 시스템을 활용해 공사 이미지와 상품에 대한 긍·부정 인식을 분석하고 계량화할 예정이다. 주택금융공사 관련 키워드를 수집해 건의사항 내용뿐 아니라 시점별, 주기별 추이를 분석하고 국민 요구사항에 맞는 사업 방향을 마련한다.
정보 수집 범위는 포털에 검색되는 기사, 카페, 블로그, 주요 커뮤니티의 내용과 댓글을 포함해 유명 유튜버 영상의 자막과 댓글까지 인터넷 전반을 아우른다. 영향력이 확대되고 있는 인플루언서나 신규 플랫폼 등장 시 분석 범위를 확장할 계획이다.
HF 인사이트 시스템 핵심은 문장 해석 인공지능(AI)이다. 이를 활용하면 주택금융공사 관련 키워드가 포함된 문장 문맥을 분석해 긍정과 부정을 판별할 수 있다.
공사 관계자 “해당 인공지능을 개발할 때 긍·부정 판별 오류에 대한 정정과 수정 기능을 포함하고 정확도와 신뢰도를 최소 90% 이상 수준으로 맞출 것”이라고 설명했다. AI는 지속적 학습을 통해 성능이 향상될 예정이다.
또 다른 특징은 클라우드 시스템으로 구성한다는 점이다. 클라우드 서버는 하이퍼 컨퍼지드 인프라스트럭처(HCI)로 구성한다. HCI 방식을 도입하면 리소스를 중앙에서 관리할 수 있어 비용, 복잡한 작업, 직원 부담을 줄이는 반면 성능을 높일 수 있다. 분석 내용은 시각화해 공사 내부 업무 시스템에서 구현될 계획이다. 시스템 당 평균 동시 사용자 수도 500명 이상 지원될 예정이다.
주택금융공사 관계자는 “시스템을 구축해 공사가 운영하는 제도관련 국민의 목소리를 경청하고 경제금융 관련 주요이슈를 파악해 업무에 활용할 예정”이라며 “해당 기능 이외 AI 관련 사업을 지속 확장해나며 공사의 디지털 전환에도 힘쓸 것”이라고 말했다.
서정화 기자 spurify@etnews.com
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