매칭 진행 중
연구개발(R&D)
AI 기반 태스크 중요도 및 일정 최적화 모델 개발
프로젝트 개요
본 연구는 태스크(Task) 데이터에 포함된 자연어(제목, 설명, 첨부파일, 이메일 송신자 등)를 분석하여 중요도, 데드라인, 소요시간을 자동으로 추출하는 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 사용자의 사후 수정 패턴을 학습하고, 최적화된 일정 추천 시스템을 구축합니다.
기업 소개 및 사업 영역
오프라이트는 AI 기반의 스마트 일정 및 태스크 관리 비서를 제공하는 기업입니다. 다양한 업무 도구(이메일, 슬랙, 노션, 리니어 등)에서 태스크를 자동 수집하고, 사용자의 중요도 및 기한 설정을 돕는 일정 최적화 솔루션을 개발하고 있습니다. 향후 AI 기반 자동 분석 및 일정 추천 기능을 고도화할 예정입니다.
대표 제품 및 서비스
AI 기반 스마트 일정 및 태스크 관리 비서
연구 역량 및 경험
- 대표는 카카오 택시에서 배차 최적화, 서지 프라이싱 모델, 호출 수 예측 모델(LSTM) 개발 경험 보유
- Kakao, Sendbird, SAP 출신 개발팀
- 프로덕트 헌트에서 제품 출시 후 4위 기록, 국내외 사용자 보유
연구 배경
기존 일정 관리 시스템은 사용자의 입력을 기반으로 태스크의 중요도 및 일정을 조정하지만, 본 연구에서는 자연어 처리 및 AI 모델을 활용하여 태스크의 속성을 자동으로 분석하고, 사용자 맞춤형 스케줄링을 제공합니다. 사용자의 일정 변경 및 수정 패턴을 학습하여 지속적으로 최적화하는 기능을 개발하고자 합니다.
협력 희망 분야
자연어처리(NLP), 강화학습, 예측모델링, AI 기반 업무 자동화, 일정 최적화 알고리즘
세부 목표
1. 태스크 데이터에서 중요도, 데드라인, 소요시간, 타임프레임을 추론하는 알고리즘 설계 및 프로토타입 개발
2. 사용자의 사후 수정 패턴을 학습하여 개인 맞춤형 일정 추천 모델 고도화
3. 유저 피드백 기반 지속적인 개선 및 최적화
4. 로컬 머신에서도 구동 가능한 경량화 모델 개발
펀딩 방식
정부 지원 과제(지원 예정)
연구 희망 기간
3년 (예비 연구 완료 후 본 연구 진행)
연구 키워드
AI스케줄링
태스크자동화
자연어처리
생성형AI
업무자동화