# data[].attributes.headline
고객사가 혹할만한 부분일까요? 

# data[].attributes.subject
고객사가 혹할만한 부분일까요? 

# data[].attributes.body
고객사는 단가 낮춰서 계약만 하면 되지 않을까요?
오분류로 인한 손해배상은 뭐.... 그쪽에서 내알바 아니야 할까 싶기도....

# data[].attributes.headline
물동량이 늘어나는 추세를 보면...! 

# data[].attributes.subject
물동량이 늘어나는 추세를 보면...! 

# data[].attributes.body
물동량이 늘어나는 추세를 보면 초기 비용이 많이 들더라도 SW를 업데이트 하면서 오분류비율을 줄이는 것이 장기적 관점에서 비용절감에 도움이 될 것 같습니다.

# data[].attributes.body
SW업데이트 비용과 기존에 인건비 간 차이는 많이 날까요?

기술을 고도화 하기 위해서는 지속적으로 비용이 많이드는데 기존 인력을 활용하는 게 비용이 더 적게 들지 않을까요?

# data[].attributes.body
카메라 인식에 맞춰서 속도를 조절할 경우, 센터/허브 Capa가 떨어집니다.
현재 카메라 인식은 택배물품의 용적을 개선하기 위해서

# data[].attributes.body
오분류가 많은지요?
오분류로 인해 발생하는 인건비가 원가에서 차지하는 비중이 큰가요?
오분류를 없애고 인력 의존도를 낮추기 위해 택배회사가 궁극적으로 자동 분류를 시도하는게 맞아보이긴 합니다.

각도가 틀어질경우 인식률이 떨어지나요? -> 떨어졌는데 최근에 SW 업데이트 하면서 개선중인 것으로 알고 있습니다

# data[].attributes.body
<아무말 대잔치>
막연해도 좋다! 이런 AI프로젝트 해보고싶다/해봤다/ 해볼만하다
- 운송장 데이터를 통한 고객별 구매(빈도, 주기 등) 패턴 예측
- 배송기사별 최적 배송 Route 최적화 작업(좌회전 최소화)
- 택배 배송지 전송시 오류 최소화
- 시간대별 배송대상 물량 예측을 통한 배송권역 최적화
-
-
-
-
-

# data[].attributes.body
1. 소모임 방에 초대가 되시면 조장님 주도하에 교육생들간 소속과 하고 계시는 업무에 대한 소개를 합니다.

2. 참여자간 소개를 마치면 자유롭게 교육을 들으면서 "인공지능 서비스 '무엇 What?'을 해보는게 어떨까 하는 생각이 들었다" 라는 이야기를 자유롭게 이야기 합니다

3. 참여자간 공통된 관심사 하나를 프로젝트 기획안 명칭으로 선정해서 도입 이유와 추진방안을 구체화 합니다.

4. 구체화 과정에서 다양한 고려사항과 이해관계자의 피드백을 프로젝트 기획안에 담아서 반영합니다.

# data[].attributes.body
- 실제 현업에서 업무를 하는 택배기사(SM)의 의견을 듣는 것이 중요합니다
- 대한통운같은 경우 카메라 인식을 통한 물품분류를 하나, 실제로 오류률이 많이 높지 않다.
-택배물량은 요즘 월 137~140천개정도

# data[].attributes.body
| 고형일 :
| 문동지 :
| 박형진 :
| 서정우 :
| 유나영 :
| 김민성 :
| 김태훈 :
| 정현기 :
| 조주형 :
★ | 주민보 :
| 김기흥 :
| 장현진 :

# data[].attributes.body
대내와 확산 및 리스크 관점에서 바라봅니다.

1. 효과성이 입증된 이후에는 홍보팀 등 커뮤니케이션 채널을 활용하여 당사 경쟁력으로 홍보, 영업 등에 활용 가능합니다.

# data[].attributes.body
리스크 관점에서 바라봅니다.
1.  택배 물류 화재 위험성(온도체크 확인하는 중)

# data[].attributes.body
도입비용과 효과 관점에서 바라봅니다.
- 현재 휠소터를 통한 자동 분류 방식은 AI와 거리가 멀지만
(단순 BCR을 통한 분류 작업 수준) 개선을 위해 AI를 도입할 때 비용 대비 효과 검증 필요함
- 오류율을 최소화 하기 위해 컨베이어 속도, ITS 카메라의 각도, 조명의 lux, 화물간 간격 등의 최적값을 산출
→ 단순 데이터 분석으로도 산출 가능

# data[].attributes.body
1. 사업부에서 필요로 하는 기능이 있는가?
개발 추진 또는 계약업체에 대한 일정 또는 계약
2. 사업부에서 기안자의 기능을 필요로 하는가?

# data[].attributes.body
1. 데이터 파악
- 현 데이터 담당자를 통한 현 데이터 파악
2. 현 시스템의 오분류율 파악
- 보유하고 있는 데이터를 기반으로 오분류율 파악
3. 실행 가능한 방법론 정리
4. 추가적으로 필요한 데이터 파악
4-1. 인식율을 높이기 위한 조건 정리, 장비파악
- 조명의 세기, 화물의 간격, 카메라 각도, C/V속도 등
5. 필요한 리소스(자원) 정리
- 사내서버/클라우드 서버 사용 유무

6. 소규모데이터로 베타 테스트 실행, 효율증대 실현여부 파악

# data[].attributes.body
도입효과와 리스크 관점에서 바라봅니다. (매트릭스 기준으로 판단을 합니다.)

1. 의견 : @## 관점에서 바라보면 좋겠습니다. (사업부)

2.

# data[].attributes.body
수업시간에 배웠던 내용들을 기준으로 논의 중인 프로젝트를 검토해 봅니다.

# data[].attributes.body
1. 프로젝트 명칭
-  택배 분류 고도화 (오류율 감축)
2. 프로젝트 목표 및 기대효과
- 기존 분류에서 오류율 감축을 통한 인건비 절감
- 기존 분류방식에서 오류율 감축을 통한 인건비 절감
3. 추진 방안
- 각 회사에 맞는 사진-분류기준 매칭을 통해 딥러닝을 사용한 해당 회사의 솔루션 제작. 딥러닝 관련 외주 또는 회사 내 부서 요청.
- 카메라로 인식할 경우 물품이 카메라로 지나갈때 속도를 조절한다 같은 방법 어떠나요?
- 각 회사에 맞는 사진-분류기준 매칭을 통해 딥러닝을 사용한 해당 회사의 솔루션 제작. 딥러닝 관련 외주 또는 회사 내 부서 요청.