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서비스 안내 DSc는 사용자가 작성한 글의 제목과 본문을 실시간 분석해 가장 적합한 카테고리를 추천하는 AI 기반 분류 시스템, DSc_Veritas+를 도입했습니다. 간편하게 카테고리를 확인할 수 있으며, 필요 시 근거를 확인할 수 있습니다.(DSc_Veritas+는 콘텐츠 추천 서비스에 활용될 예정입니다.) 어떤 카테고리가 있나요?<div class="t2-media-block t2-code-block" contenteditable="false"><div style="width: 100%; margin: 0px auto;"><pre contenteditable="false"><code class="" contenteditable="true" style="outline: currentcolor; display: block; white-space: pre; overflow-wrap: normal;">뉴스 정치 경제·금융 국제 사회 법률·행정 재난·안전 노동·고용 교육·입시 취업·커리어 IT·과학·기술 비즈니스·창업 스타트업·테크비즈 투자·재테크 부동산 의료·건강 환경·기후 지역·로컬 생활·라이프 문화·예술 영화·영상 음악 게임 스포츠 여행 음식·요리 패션·뷰티 자동차·모빌리티 디자인·사진 취미·레저 반려동물 인문·철학 종교 문학 엔터테인먼트 일상·잡담 </code></pre></div></div> 어떤 방식으로 작동하나요?기본 작동:<div class="t2-media-block t2-code-block" contenteditable="false"><div style="width: 100%; margin: 0px auto;"><pre contenteditable="false"><code class="" contenteditable="true" style="outline: currentcolor; display: block; white-space: pre; overflow-wrap: normal;" data-events-setup="true">텍스트 분석: 글의 제목과 본문을 종합적으로 분석합니다 패턴 인식: 과거 학습 데이터를 바탕으로 텍스트의 특성과 패턴을 파악합니다 통계적 추론: 수많은 데이터로부터 학습한 언어적 특징을 활용해 카테고리를 예측합니다 지속적 개선: 사용자 피드백을 통해 분류 정확도를 계속 향상시킵니다 편향 보정: 특정 카테고리(예: 활발한 커뮤니티 분야)에 학습 데이터가 치우쳐 있을 경우, 해당 과대 대표성을 자동으로 감지하고 보정해 공정성을 높입니다. 정확도 가중합: 단순 점수만이 아니라, 각 카테고리의 모델 정확도(학습 성능 및 신뢰도, 가중치)를 함께 반영하여 최종 선택 점수를 계산합니다. 지속적 개선: 사용자 및 여러 종류의 llm 모델의 피드백(수동 수정·정답 표기 등)을 받아 학습 통계를 갱신하고 분류 성능을 지속 개선합니다.</code></pre></div></div> 분류 과정<div class="t2-media-block t2-code-block" contenteditable="false"><div style="width: 100%; margin: 0px auto;"><pre contenteditable="false"><code class="" contenteditable="true" style="outline: currentcolor; display: block; white-space: pre; overflow-wrap: normal;" data-events-setup="true">전처리: 불필요한 요소를 제거하고 핵심 내용만 추출</code></pre>단어 분석: 주요 키워드와 문맥을 파악가중치 계산: 제목은 본문보다 높은 중요도로 처리편향 보정: 데이터가 특정 분야에 치우치지 않도록 자동 조정신뢰도 반영: 카테고리별 정확도를 함께 고려해 점수를 보정최종 결정: 가장 높은 점수의 카테고리를 추천</div></div> 데이터 분류 및 학습에 사용된 llm 모델<div class="t2-media-block t2-code-block" contenteditable="false"><div style="width: 100%; margin: 0px auto;"><pre contenteditable="false"><code class="" contenteditable="true" style="outline: currentcolor; display: block; white-space: pre; overflow-wrap: normal;" data-events-setup="true">openai/gpt-oss-120b qwen/qwen3-32b deepseek-r1-distill-llama-70b llama-3.3-70b-versatile meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct openai/gpt-oss-20b gemma2-9b-it meta-llama/llama-guard-4-12b moonshotai/kimi-k2-instruct-0905 moonshotai/kimi-k2-instruct llama-3.1-8b-instant allam-2-7b </code></pre></div></div>*groq의 api사용 어떻게 사용하면 되나요? 글 작성 후 자동으로 추천 카테고리가 표시됩니다"Powered by AI" 버튼을 클릭하면 상세한 기술 정보를 확인할 수 있습니다"추천 근거 보기"를 통해 AI의 판단 과정을 확인할 수 있습니다 추천 결과 활용추천 수락: AI가 제시한 카테고리를 그대로 사용근거 확인: 왜 이 카테고리를 추천했는지 상세한 분석 과정을 확인 정확도는 어떤가요? 지속적 학습: 실제 DSc의 수천건 이상의 게시글과 수백만개의 단어 데이터로 학습된 모델을 사용신뢰도 표시: 각 추천에 대한 AI의 확신도를 백분율로 표시투명성: 판단 근거와 사용된 키워드, 점수 계산 과정을 공개 개인정보는 안전한가요?글의 내용은 분류 목적으로만 분석됩니다개인정보는 수집하거나 저장하지 않습니다모든 처리는 익명화된 텍스트 데이터만을 사용합니다 이용 시 참고사항- 더 정확한 분류를 위한 팁명확한 제목: 내용을 잘 표현하는 구체적인 제목 작성충분한 본문: 너무 짧은 글보다는 적절한 분량의 내용 작성일관성: 하나의 주제에 집중된 글일수록 정확도가 높아집니다 한계 복합적인 주제의 글은 분류가 어려울 수 있습니다새로운 트렌드나 전문 용어는 학습 데이터 부족으로 정확도가 낮을 수 있습니다짧은 글이나 맥락이 부족한 경우 추천 정확도가 떨어질 수 있습니다 문의 및 피드백AI 분류 결과가 부정확하다고 느끼시거나, 개선 제안이 있으시다면 언제든 관리자에게 알려주세요. 여러분의 피드백은 시스템 개선에 소중한 자료가 됩니다. 본 서비스는 사용자 편의성 향상을 위해 제공되며, 최종 카테고리 선택은 항상 사용자의 판단에 따릅니다. * 2025.09.11 기존 모델에 학습 데이터 편향 보정 기능을 추가하여 정확도를 크게 향상시켰습니다.2025.09.11까지 총 300만 개 이상의 데이터 학습됨<link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet"><link href="https://dsclub.kr/plugin/editor/t2editor/css/content.css" rel="stylesheet">

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