컴퓨터에 남자

법무법인 넥서스

AI기반 PC 사용자 인터렉션패턴 분석 솔루션

개발기간

10개월

투입인력

전문가 8명

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개요

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언택트 시대의 재택근무 환경에서 개인의 업무 피로도가 증가함에 따라 생산성 향상에 도움이 되고, 직원의 업무 모니터링과 재택 근무 시 보안을 지원하기위해 사용자와 컴퓨터 간의 인터랙션을 분석할 수 있는 핵심 기술 및 서비스의 도입이 활발해지는 추세입니다. 법무법인 넥서스에서는 기존 수동 입력기반의 업무관리 프로그램의 자동화 및 AI 기술을 활용하여 업무처리 패턴을 분석 비교, 후속 작업을 자동으로 알려주는 시스템 구현을 통해 업무 수행 및 생산성 향상을 꾀하고자 AI기반 사용자 인터렉션 분석 솔루션의 개발을 의뢰하였습니다.

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서비스

인터렉션 데이터 수집

에이전트 개발

업무별 데이터 분류

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사용자 인터렉션 수집

기능 개발

시계열 데이터 처리

환경 구축

타임리포트 자동 생성

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기술적 과제

사용자의 별도 명령이 없이도 PC로부터 자동으로 데이터를 축적하고 분석하여 업무패턴을 실시간 분석 예측하여 업무 플로우를 자동화하고 사용자 인터렉션 데이터를 기반으로 사용자의 시간별 프로세스를 분석하여 시각화하여 표출되어야 합니다.

사용자 인터렉션 데이터 수집 및 처리 플랫폼

기존 개발되어 있던 Windows 인터렉션 데이터 수집 에이전트에서 수집되는 데이터의 활용도를 높이기 위해 데이터의 포맷 통합 및 데이터 형식 정리작업 필요. 시스템정보, 프로세스정보, 마우스 이벤트정보, 키입력정보, 화면 캡쳐 등의 통합 수집 에이전트의 개발 필수

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시계열 데이터 클러스터링 / 워크플로우 분석 기반 프로세스 추천

자동화 가능한 점을 식별하고 입력오류를 수집하는 IDEC(향상된 심층 임베디드 클러스터링), DTC(실시간 클러스터링), SOM-VAE, N2D, TSC-CNN 및 DBSCAN, K-Shape, USSL 분석과 같은 전통적인 클러스터링 알고리즘 확장 기반 기술의 광범위한 테스트 및 적용을 통한 PC 상호 작용 데이터에 대한 시계열 클러스터링 알고리즘 적용 확대

대시보드 및 시각화

사용자 인터렉션 데이터 기반 사용자 생산성 및 업무 프로세스 추천 및 보완 알림 시각화

로드맵

  • 업무별/사용자별 클러스터링 개발

  • 타임리포트기능 구현

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  • 인터렉션 수집모델개발

  • 사용자/관리자 대시보드 개발

​주요 기능

  • 사용자 인터렉션 수집 기능: 키보드, 마우스, 화면

  • 사용자 입력오류 수정 추천 기능

  • 워크플로우 기반 후속 작업 알림 기능

  • 인터렉션 데이터 기반 사용자 판별 기능

  • 사용자 타임리포트 자동 생성 기능

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결과

사용자 입력 열 수집에 따른 PC 성능저하 체감율 2% 이하 사용자 입력 오류 수정 추천 정확도 95%

워크플로우 기반 후속 작업 추천알림 기능 정확도 90%이상

인터렉션 데이터 기반 사용자 판별 정확도 95%