KR
위시켓
전문가
외주
버스 사고 데이터 AI 분석을 위한 기술 자문 전문가
예산
15,000,000원
예상 기간
1일
지원 마감
2026년 05월 07일
난이도
전문가
기술 스택
Python
TensorFlow
PyTorch
OpenCV
AI 분석 요약 기회점수 95/100
이 프로젝트는 버스 사고 영상 및 운전기사 데이터를 활용한 AI 기반 사고 분석 시스템 구축을 위한 기술 자문을 구합니다. AI 모델 개발 가능성 검토, PoC(Proof of Concept) 진행 방안, 그리고 구체적인 개발 계획 수립에 대한 전문 컨설팅이 핵심 과업입니다. AI 데이터 분석 및 모델링 경험이 풍부하고 영상 데이터 처리 및 보험/모빌리티 도메인 지식을 갖춘 전문가에게 적합합니다.
핵심 요구사항
- AI 데이터 분석 및 모델링 프로젝트 수행 경험
- 영상 데이터 처리 및 분석 전문성
- 보험 또는 모빌리티 도메인 이해
- PoC 진행 방안 및 예상 개발 계획 수립 능력
- 기술 자문 결과 보고서 작성
산출물
- 기술 자문 결과 보고서
- PoC 진행 방안
- 예상 개발 기간 및 비용 견적
매력 포인트
- 매우 높은 일당 (1,500만원)
- 명확한 자문 범위 및 산출물
- 대규모 AI 시스템 구축 초기 참여 기회
프로젝트 유형컨설팅
적합 개발자10년차 이상 AI/ML 컨설턴트 (영상 데이터 처리 및 보험/모빌리티 도메인 전문성 보유)
프로젝트 원문 설명
[프로젝트 개요]
- 버스 사고 데이터 AI 분석 및 활용을 위한 기술 자문
[프로젝트 배경 및 목표]
당사는 버스 보험을 전문으로 취급하는 보험 대리점으로, 다년간 축적된 약 5,000건의 버스 사고 영상 데이터와 운전기사 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 데이터를 활용하여 '효율적인 사고 관리 시스템'을 구축하고자 AI 기술 도입을 검토하고 있습니다. 시스템은 사고 발생 시 과실 비율 예측, 예상 보험금 산출, 소송 시 판결 예측 등의 기능을 포함하는 것을 목표로 합니다.
본 프로젝트는 본격적인 시스템 개발에 앞서, 아이디어의 실현 가능성을 검토하고 구체적인 개발 계획을 수립하기 위한 전문가의 기술 자문을 구하는 것을 목표로 합니다. AI 전문 기업과의 미팅을 통해 AI 모델 개발의 현실성, PoC(Proof of Concept) 진행 방안, 예상 개발 기간 및 비용 등에 대한 전문적인 의견을 얻고 싶습니다.
[과업 범위]
1. 수행 범위
- 기술 자문 및 컨설팅
2. 상세 기능 요구 사항
2-1. AI 기반 사고 분석 모델: 보유 중인 사고 데이터를 기반으로 AI를 학습시켜, 유사 사고 발생 시 분석 결과를 제공하는 모델의 개발 가능성 및 방향성에 대해 자문합니다.
- 손해보험협회 도표 기준 과실 비율과 자체 전문가 분석 기준의 과실 비율 비교 분석
- 사고 유형에 따른 예상 보험금 및 자체 처리 비용 산출
- 과다 청구 사례 분석 및 소송 진행 시 예상 판결 예측
2-2. 운전자 채용 및 관리 시스템: 운전기사 데이터를 활용한 효율적인 채용 및 관리 시스템 구축 아이디어에 대한 기술적 검토를 진행합니다.
2-3. 표준 요율 산출 시스템: 사고 및 운전자 데이터를 종합하여 내부적인 표준 위험 요율을 산출하는 시스템에 대한 기획 자문을 구합니다.
[클라이언트 준비 사항]
1. 문서 및 자료
- 사고 관련 영상 데이터 (약 5,000건)
- 운전기사 프로필 데이터 (약 5,000건)
2. 투입 인력
- 프로젝트 담당자 (의사결정권자)
- 내부 개발 인력 (프로그래머 출신) 1인
[주요 일정]
1. 희망 착수일: 2024년 5월 15일 이후 협의 (자문 미팅 희망일)
[지원 자격 및 우대 사항]
1. 지원 자격
- AI 데이터 분석 및 모델링 프로젝트 수행 경험
2. 우대 사항
- 영상 데이터 처리 및 분석 관련 기술 보유 업체
- 보험 또는 모빌리티 도메인 프로젝트 경험 우대
[산출물]
- 기술 자문 결과 보고서 (PoC 진행 방안, 예상 견적, 기술 검토 내용 포함)
- 버스 사고 데이터 AI 분석 및 활용을 위한 기술 자문
[프로젝트 배경 및 목표]
당사는 버스 보험을 전문으로 취급하는 보험 대리점으로, 다년간 축적된 약 5,000건의 버스 사고 영상 데이터와 운전기사 데이터를 보유하고 있습니다. 이러한 데이터를 활용하여 '효율적인 사고 관리 시스템'을 구축하고자 AI 기술 도입을 검토하고 있습니다. 시스템은 사고 발생 시 과실 비율 예측, 예상 보험금 산출, 소송 시 판결 예측 등의 기능을 포함하는 것을 목표로 합니다.
본 프로젝트는 본격적인 시스템 개발에 앞서, 아이디어의 실현 가능성을 검토하고 구체적인 개발 계획을 수립하기 위한 전문가의 기술 자문을 구하는 것을 목표로 합니다. AI 전문 기업과의 미팅을 통해 AI 모델 개발의 현실성, PoC(Proof of Concept) 진행 방안, 예상 개발 기간 및 비용 등에 대한 전문적인 의견을 얻고 싶습니다.
[과업 범위]
1. 수행 범위
- 기술 자문 및 컨설팅
2. 상세 기능 요구 사항
2-1. AI 기반 사고 분석 모델: 보유 중인 사고 데이터를 기반으로 AI를 학습시켜, 유사 사고 발생 시 분석 결과를 제공하는 모델의 개발 가능성 및 방향성에 대해 자문합니다.
- 손해보험협회 도표 기준 과실 비율과 자체 전문가 분석 기준의 과실 비율 비교 분석
- 사고 유형에 따른 예상 보험금 및 자체 처리 비용 산출
- 과다 청구 사례 분석 및 소송 진행 시 예상 판결 예측
2-2. 운전자 채용 및 관리 시스템: 운전기사 데이터를 활용한 효율적인 채용 및 관리 시스템 구축 아이디어에 대한 기술적 검토를 진행합니다.
2-3. 표준 요율 산출 시스템: 사고 및 운전자 데이터를 종합하여 내부적인 표준 위험 요율을 산출하는 시스템에 대한 기획 자문을 구합니다.
[클라이언트 준비 사항]
1. 문서 및 자료
- 사고 관련 영상 데이터 (약 5,000건)
- 운전기사 프로필 데이터 (약 5,000건)
2. 투입 인력
- 프로젝트 담당자 (의사결정권자)
- 내부 개발 인력 (프로그래머 출신) 1인
[주요 일정]
1. 희망 착수일: 2024년 5월 15일 이후 협의 (자문 미팅 희망일)
[지원 자격 및 우대 사항]
1. 지원 자격
- AI 데이터 분석 및 모델링 프로젝트 수행 경험
2. 우대 사항
- 영상 데이터 처리 및 분석 관련 기술 보유 업체
- 보험 또는 모빌리티 도메인 프로젝트 경험 우대
[산출물]
- 기술 자문 결과 보고서 (PoC 진행 방안, 예상 견적, 기술 검토 내용 포함)
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