ERF
(도메인 특화 추천 엔진)
ERF(Enterprise Recommendation Framework)는 기업의 업무 구조, 사용자 역할, 콘텐츠 특성, 목적 기반 시나리오 등
도메인고유의 맥락을 반영하여 추천을 생성하는 엔터프라이즈 맞춤형 알고리즘 프레임워크입니다.
다양한 산업의 기업 니즈에 따라 최적화된 도메인 특화 추천 시스템을 설계 및 구축할 수 있는 기술 역량을 보유하고 있습니다.
도메인 지식을 반영해 더 정교한 추천을 생성하는
엔터프라이즈 맞춤형 추천 프레임워크, ERF
01
Domain-Adaptive Recommendation Logic
다양한 산업의 고유한 데이터 구조를 Domain Knowledge Modeling 방식을 통해 도메인별 맞춤 추천 로직을 유연하게 적용할 수 있는 구조
02
Multi-Role Personalization Engine
조직 내 역할, 권한, 맥락을 반영하여
개별 사용자에게 최적화된 추천을 제공하는 Role-Aware Personalization 엔진
03
Hybrid Recommendation Architecture
콘텐츠 기반, 행동 기반, 규칙 기반, ML 기반 Ranking Models 등을 목적에 따라 조합한 Hybrid Recommendation Pipeline
04
Context-Aware Real-Time Adaptation
사용자, 시스템의 실시간 변화 신호를 분석해
상황별 최적의 추천을 생성하는 Context-Aware Recommendation 엔진
05
Explainable Recommendation Engine
Reason Tags, Feature Contribution Score, Decision Path를 통해 추천 근거를 제시하는 Explainable AI(XAI) 기반 구조 적용
06
Graph-based Relationship Modeling
Graph Neural Network(GNN)과 Knowledge Graph 기반 구조를 활용하여 도메인 내 다양한
엔티티 관계를 반영한 고정밀 추천 제공
ERF는 실제 다양한 산업 프로젝트에 적용되어
도메인 특화 추천 기능을 성공적으로 구현해왔습니다.
What We Do
01
서비스 전략 및 구조 고도화
서비스 방향성과 요건을 기반으로
플랫폼 전반의 운영 구조를 재정의하고 실행 전략 수립
02
엔터프라이즈 UX/UI 디자인 구축
-
복잡한 교육 프로세스를
간결하게 수행할 수 있도록 UI/UX 구축 -
관리자 중심의 대규모 데이터 처리 화면을 포함한
기업용 인터페이스 디자인 시스템 구축
03
플랫폼 개발 및 기술 구현
-
React 및 FastAPI 기반의 핵심 기능 개발
및 클라우드 운영을 고려한 구조 최적화 -
AWS 기반으로 확장성과 안정성을 갖춘 아키텍처 구성
04
실제 운영 환경 기반의 개선 및 확장
-
Abridge는 구축 이후, 삼성 등 대기업에서
2025년에만 50회 이상 교육 운영에 활용 -
실사용 환경에서 수집된 인사이트를 기반으로
기능 개선, 성능 고도화, 운영 편의성 확대를 지속 수행