1) 문제점
- BIM(Building Information Modeling) 관련 입찰 문서는 기술적 용어와 복잡한 업무 프로세스로 구성되어 입찰자의 이해가 어렵고, 카지노 사이트 순위에 많은 시간이 소요되었습니다.
- 특히, hwp 형식의 입찰 문서가 많아 기존의 카지노 사이트 순위 도구로는 전처리와 해석에 한계가 있었습니다.
- 용어의 의미와 업무 프로세스에 대한 이해가 부족한 경우, 문서 카지노 사이트 순위에 오류가 발생하며 입찰 성공률이 저하되었습니다.

2) 프로젝트 목표
- AI 기반 카지노 사이트 순위 시스템을 통해 BIM 입찰 문서의 문장별 난이도를 자동으로 평가하여 입찰자의 이해도를 높이고, 카지노 사이트 순위 시간을 단축
- 온톨로지 카지노 사이트 순위을 통해 주요 키워드와 연관된 업무 프로세스 및 관련 법령, 지침을 빠르게 찾아 대응력을 강화
- 빈도수, 유사도, 네트워크 카지노 사이트 순위을 도입하여, 문서 내 핵심 키워드 파악과 구조적 이해를 돕는 데이터 시각화 제공

3) 주안점
- 문서 전처리 자동화: hwp 파일을 텍스트로 추출하고 주요 키워드와 의미 있는 단어를 카지노 사이트 순위
- AI 난이도 카지노 사이트 순위: 문장의 복잡도를 AI가 자동으로 상·중·하로 분류하여, 이해하기 어려운 부분을 빠르게 식별
- 온톨로지 카지노 사이트 순위: 키워드와 관련된 업무 프로세스를 시각화하고, 법적 지침과 연계된 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 설계

* 프로젝트 개요
AI 입찰문서 카지노 사이트 순위 시스템은 BIM(Building Information Modeling) 관련 입찰 문서의 문장별 난이도를 AI를 통해 카지노 사이트 순위하는 플랫폼입니다.
BIM에 대한 이해가 부족한 입찰자들이 문서의 복잡한 기술 용어나 요구 사항을 쉽게 파악할 수 있도록, 문서 카지노 사이트 순위 및 난이도 평가, 관련 지침 검색 기능을 제공합니다.
특히, hwp 형식의 입찰 문서에 특화된 전처리 및 카지노 사이트 순위 기능을 통해 빠르고 정확한 정보를 제공합니다.

* 주요 기능
1. 프로젝트 관리
- 입찰 프로젝트 생성 및 관리
- 프로젝트별 카지노 사이트 순위 문서 등록 및 진행 상태 관리
2. 카지노 사이트 순위 문서 관리
- 업로드된 BIM 관련 문서(HWP) 관리
- 문서 카지노 사이트 순위 이력 저장 및 카지노 사이트 순위 결과 조회
3. 문서 전처리 기능
- 주요 단어 추출: 문서에서 핵심 키워드 자동 추출
- 용어 사전 관리: BIM 관련 용어를 사전에 등록하여 카지노 사이트 순위 시 정확도 향상
- 불용어 사전 관리: 카지노 사이트 순위 시 의미 없는 단어를 제외하여 결과의 신뢰도 강화

4. 기본 카지노 사이트 순위 3종
- 빈도수 카지노 사이트 순위: 특정 키워드의 등장 횟수를 카지노 사이트 순위하여 주요 요구 사항 파악
- 유사도 카지노 사이트 순위: 다른 문서와의 유사도를 측정하여 유사 입찰 사례 카지노 사이트 순위
- 네트워크 카지노 사이트 순위: 문서 내 키워드 간의 관계를 시각화하여 구조 이해
5. AI 난이도 카지노 사이트 순위
- 3분류 카지노 사이트 순위: 문장의 난이도를 상·중·하로 분류
- 2분류 카지노 사이트 순위: 이해하기 쉬움 / 어려움으로 단순화하여 판단
- 사용자 학습 기능: 사용자가 피드백한 학습 데이터를 반영하여 카지노 사이트 순위 정확도 향상
- LLM 기반 카지노 사이트 순위: 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 심화 카지노 사이트 순위으로 문장 의미를 정확히 파악
6. 온톨로지 카지노 사이트 순위
- 키워드별 업무 프로세스 카지노 사이트 순위: 특정 키워드가 포함된 문서의 업무 절차를 자동으로 추출하고 시각화
7. 관련 지침 검색
- 온톨로지 기반 검색: BIM 키워드와 연결된 법령, 지침, 규정 문서를 빠르게 검색
- 키워드 기반 검색: 카지노 사이트 순위된 주요 단어를 기반으로 관련 법적 문서와 기술 자료를 자동 매핑

* 기술 스택 및 개발 환경
- 프론트엔드: React.js
- 백엔드: Springboot, Python (AI 모델 처리, 온톨로지 모델 처리), TensorFlow
- AI 모델: TensorFlow 기반 LSTM 분류 모델, Ontology Mapping
- DB: PostgreSQL
- AI카지노 사이트 순위 전 처리: HWP → JSON 변환기, MeCab형태소카지노 사이트 순위기, Kiwipiepy 문장추출
- 문장난이도 카지노 사이트 순위기술: scikit-learn (TF-IDF, CountVectorizer, cosine_similarity 활용), LSTM 분류 모델, GPT 기반 Fine-Tuning
- 온톨로지: Neo4j(Plugin : APOC, GDS), neo4j-driver, neovis.js

* 특장점
- BIM 입찰 문서 전용 카지노 사이트 순위: hwp 파일 전처리부터 문장별 난이도 평가까지 완전 자동화
- 실시간 카지노 사이트 순위 결과 제공: 프로젝트 등록 시 빠르게 문서 난이도를 파악하고 관련 지침 검색 가능
- 온톨로지 기반 업무 흐름 카지노 사이트 순위: 특정 BIM 키워드가 문서 내 어떤 역할을 하는지 시각적으로 이해

* 적용 효과
- 입찰자가 이해하기 어려운 BIM 관련 문서의 난이도를 빠르게 파악하여, 프로젝트 진행의 리스크를 최소화
- 반복적인 용어 검색 및 업무 흐름 카지노 사이트 순위 시간을 단축하여, 준비 시간을 30% 이상 절감
- 온톨로지 기반 카지노 사이트 순위을 통해 실시간 관련 법령 및 규정 검색으로 대응력을 높임