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허깅페이스에서 옥석찾기

허깅페이스 spaces에서 내 흥미를 끌 AI모델 서비스를 찾습니다.
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광
광택 있는 빨강 꿈
좋습니다. 아래에 제시된 허깅페이스(Hugging Face)의 AI 모델 카테고리를 기반으로, 귀하의 업무(① 교육 수료 여부 확인, ② 도급사업 안전관리 서류 제출 여부 점검)를 자동화하기 위한 기술 조합과 설명, 그리고 IT 담당자에게 전달할 요청 문안을 문단별로 정리해 드리겠습니다.

✅ 1. 업무 요약 및 자동화 필요성

현재 귀하의 업무는 다음과 같습니다:
•
직원 또는 협력업체의 교육 수료 여부 확인
•
도급사업 안전관리 서류 제출 여부를 정리
•
이 데이터를 엑셀 함수로 수작업 분류, 정리, 통계 처리 중
하지만 수작업으로 진행하다 보니 시간과 인력이 많이 소모되고 있습니다. 이 과정을 AI 모델을 활용해 자동화하면 효율성을 높일 수 있습니다.

✅ 2. 적용 가능한 AI 모델 기술 설명 (쉬운 말로)

① 자연어 처리 (NLP: Text Classification / Token Classification / Text2Text Generation)

•
무엇에 쓰는가?: 문서나 텍스트에서 의미를 파악하고, 수료 여부, 미제출 여부 등을 자동으로 분류합니다.
•
예시:
◦
“안전교육 이수완료”, “수료증 없음” 같은 문장에서 ‘수료/미수료’ 자동 판별
◦
정해진 양식이 아니더라도 문장 속에서 핵심 정보를 자동 추출
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고
고대의 사파이어 체리
좋습니다.
전문 용어나 기술들이 익숙하지 않으실 수 있어서, 최대한 쉽고 실무에 맞게 설명드리고,
IT담당자에게 어떻게 말하면 되는지도 함께 작성해드릴게요.

🎯 업무 목표 다시 정리

•
자격증 심사 시 제출된 문서가 흐릿하거나, 위조된 문서일 가능성이 있을 때
•
사람이 일일이 육안으로 검토하는 걸 줄이고, AI가 먼저 확인해주면 좋겠다

🔍 필요한 AI 기술 1개씩 아주 쉽게 설명

🧩 쉽게 정리한 문서 검토 자동화 흐름

1. 흐릿한 문서가 들어옴

→ AI가 선명하게 보정

2. 문서에서 글자 자동 추출

→ 이름, 발급일, 기관명 같은 정보 자동 인식

3. 문서가 맞는 형식인지 확인

→ 항목이 빠지거나 순서가 이상하면 경고
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김
김경미
공문서 자동 점검 시스템
공문서 자동 점검 시스템.pdf231.78KB
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보
보라색의 주홍 나무
좋습니다! 기존 아이디어에 ‘역산 기반 계약 스케줄링 기능’을 통합하여 최종 구성안을 아래와 같이 정리해드립니다.

📘 계약지원 AI 도우미 시스템 (Contract Assistant AI)

계약 실무 전반을 지원하는 AI 기반 자동화 솔루션

✅ 주요 기능 구성 (최종안)

📆 역산 기반 계약 스케줄링 기능 상세

📌 개요

•
계약 체결 예정일 입력 시, 이를 기준으로 준비 → 검토 → 결재 → 체결 순의 일정을 역산하여 자동 스케줄 생성
•
계약 유형별로 소요 기간 자동 설정 가능 (예: 수의계약은 5일, 일반경쟁은 15일 등)

🧠 AI 활용 방식

•
과거 계약 일정 데이터를 학습해 단계별 평균 소요일 예측 → Time Series Forecasting
•
자연어 입력("다음 달 10일까지 체결해야 해")도 처리 → Text-to-Text Generation

🛠️ 주요 기능

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권
권미정
/✅ 5. 문서 자동 분류/검색 — 자세히 설명
📌 이런 상황에서 유용해요:


“작년 6월 사업 회의 내용 뭐였지?”


“예산 관련 회의 중에 소모품 항목 논의된 거 찾아줘.”


“검수 불량 많았던 보고서들 보여줘.”



이런 질문을 사람 말 그대로 입력하면, 관련 문서들을 AI가 자동으로 찾아주는 기능이에요.


✅ 어떻게 동작하나요?
1. 사용자가 자연어로 질문 입력
예:


“작년 10월 사업 회의 보여줘”


“노트북 구매 관련 품의서 찾아줘”


2. AI가 문서 내용 전체를 읽고 판단
→ 질문에서 핵심 키워드를 뽑고, 전체 문서들과 비교
→ 가장 관련 있는 문서들을 골라냄
→ 필요하면 문서 내용을 요약해서 함께 보여줌

✅ 사용하는 기술 쉽게 설명
기술쉬운 설명Zero-Shot ClassificationAI가 미리 훈련된 상태에서, 문서를 주제 없이도 알아서 분류 가능 (“이건 사업 회의야”, “이건 소모품 관련이야”)Document Question Answering (Document QA)AI에게 질문을 하면 문서에서 답을 찾아주는 기술. 예전 회의록, 보고서 등에서 관련 문장을 뽑거나 요약 가능Text Ranking많은 문서 중에서 질문과 가장 잘 맞는 문서를 순서대로 추천

🧠 예시 흐름


사용자가 입력:
“2023년 9월 회의 중에 예산 삭감 관련된 회의 있었어?”


AI 처리:


예산 삭감, 2023년 9월, 회의라는 키워드 추출


전체 문서에서 관련 회의록 찾아냄


해당 회의에서 예산 삭감 관련 내용이 있는 부분을 요약해서 보여줌




출력 결과 예시:
diff코드 복사[2023-09-12 사업 회의록]
- 회의 주제: 부서별 예산 조정
- 주요 내용: ○○ 부서 예산 15% 삭감, 사유는 예산 집행률 미달 등




🧾 IT 담당자에게 이렇게 말하세요:

“우리 내부 문서가 많아지다 보니, 키워드가 아니라 ‘자연어 질문’으로 문서를 쉽게 찾고 싶어요.
예를 들어, ‘작년 예산 회의 보여줘’, ‘검수 불량 나왔던 보고서 찾아줘’ 같은 말로요.
이걸 가능하게 하려면 문서 전체 내용을 분석해서 관련 문서를 자동으로 분류·검색해주는
Zero-Shot Classification, Document QA 같은 AI 기술을 활용할 수 있다고 하던데, 우리 기관에도 적용할 수 있을까요?”

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보
보라색의 주홍 나무
물론이죠! 복잡했던 내용을 더 쉽게, 실제 업무에 바로 연결해서 설명해볼게요.

🛠 당신의 업무는 이런 거잖아요?

•
정보화 사업(정보시스템 유지관리 같은)을 발주하려면
•
복잡한 규정, 지침, 계약서 등을 이해하고
•
과업지시서나 제안요청서 같은 문서를 작성하고
•
때로는 회의도 기록하고, 유사 사례도 찾아야 하고...
👉 이런 반복적이고 어려운 일들을 AI가 도와줄 수 있는 거예요.

✅ AI가 도와줄 수 있는 예시 5가지

1. 📄 지침서나 계약서 내용을 쉽게 찾고 이해하고 싶을 때

•
AI가 긴 문서를 요약해주고, 질문하면 핵심 내용을 알려줘요.
•
예:
“정보시스템 유지관리 시 보안 요건은 뭐지?”
→ AI가 지침서에서 관련 내용을 뽑아줘요.
사용하는 AI 모델
✔ 문서 요약 (Summarization)
✔ 문서 질문응답 (Document Question Answering)
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권
권만희
좋습니다! 위에 설명한 내용을 쉽고 간단하게 다시 정리해드릴게요.

🎯 문제 상황

•
100개 기관에서 교육 참석자 명단을 각각 보내오는데,
•
형식도 다르고 파일도 많아서 하나로 정리하는 데 시간이 오래 걸림

💡 자동화 아이디어 (한눈에 보기)

👉 “AI가 알아서 모든 명단을 읽고, 필요한 정보를 뽑아서 하나로 모아주는 시스템 만들기”

🛠 어떻게 동작할까?

1.
파일 자동 인식
•
폴더에 있는 여러 파일(PDF, 이미지, 엑셀 등)을 AI가 자동으로 감지해요.
2.
명단 내용 읽기 (AI OCR)
•
글자가 이미지나 PDF에 있어도 AI가 글자를 읽어요.
•
이름, 소속, 연락처 같은 정보를 자동으로 뽑아줘요.
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C
CDSA
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C
CDSA
각 적용된 기술들이 너무 어려워서 무슨 말인지 하나도 모르겠다. 상세하기 해당 기술을 쉽게 설명해주고 내가 IT담당자에게 뭐라고 말해야하는지까지 작성해줘
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C
CDSA
Multimodal Audio-Text-to-Text Image-Text-to-Text Visual Question Answering Document Question Answering Video-Text-to-Text Visual Document Retrieval Any-to-Any Computer Vision Depth Estimation Image Classification Object Detection Image Segmentation Text-to-Image Image-to-Text Image-to-Image Image-to-Video Unconditional Image Generation Video Classification Text-to-Video Zero-Shot Image Classification Mask Generation Zero-Shot Object Detection Text-to-3D Image-to-3D Image Feature Extraction Keypoint Detection Video-to-Video Natural Language Processing Text Classification Token Classification Table Question Answering Question Answering Zero-Shot Classification Translation Summarization Feature Extraction Text Generation Text2Text Generation Fill-Mask Sentence Similarity Text Ranking Audio Text-to-Speech Text-to-Audio Automatic Speech Recognition Audio-to-Audio Audio Classification Voice Activity Detection Tabular Tabular Classification Tabular Regression Time Series Forecasting Reinforcement Learning Reinforcement Learning Robotics Other Graph Machine Learning 위 AI모델 카테고리는 허깅페이스에서 가져온 것들이야. 자 나는 우리 기관과 나의 업무에 이런 AI모델을 조합해서 자동화아이디어를 내보려고해 """ """ ---> 여러분들이 불편한 사항을 한 번 적어보시기 바랍니다.
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불
불안한 분홍 태양
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J
James Kim
modelscope/old_photo_restoration

오래된 흑백 사진에 색을 입히고 개선해주는 모델
👍
K
KYUYONG KIM
georgescutelnicu/license-plate-reader 자동차 번호판 판독기
👍
이
이름 없는 황갈 서리
Pixel3dmm [Image Mode] – Versatile Screen-Space Priors for Single-Image 3D Face Reconstruction.
이미지(사진)를 3D 얼굴로 만들어주는 모델
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허
허허
jbilcke-hf/ai-comic-factory 원하는 만화를 그려주는 모델
👍
보
보라색의 주홍 나무
briaai/BRIA-RMBG-1.4
Background removal model developed by BRIA.AI, trained on a carefully selected dataset and is available as an open-source model for non-commercial use.
사진의 배경을 삭제해주는 모델
👍
고
고대의 사파이어 체리
더운 여름날 듣기 좋은 노래
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C
CDSA
Chain-of-Zoom
Extreme Super-Resolution via Scale Autoregression and Preference Alignment
내가 입력한 이미지에서 특정부분을 확대에서 자세히 볼 수 있게 해주는 모델
Hugging Face에서 공개된 Chain-of-Zoom은 이름 그대로 이미지의 특정 영역을 단계적으로 줌(확대)하면서
디테일을 복원하는 AI 모델입니다.
일반적인 초해상화(Super-Resolution) 모델들과는 달리,
“선택적으로 보고 싶은 부분”만 반복적으로 확대하면서
고해상도로 복원해주는 방식이 특징입니다.
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A
andy
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