기공지된 관심테마 중 '클레임 데이터 기반 고장발생예측 기술개발 (딥러닝/기계학습)' 에 대한 문의가 접수되었습니다.

해당 문의에 대한 연구개발본부 담당자의 답변을 아래와 같이 공지하오니 해당 테마 접수 시 참고 부탁드립니다.

1. 클레임 데이터의 형태 (ex. 비정형 or 정형)

→ 클레임 데이터의 기본 형태는 정형 데이터 임.

다만, 클레임 데이터 한변수가 비정형 (텍스트 데이터) 데이터 임. (고객불만내용 및 조치내용이 있는 비정형 변수 포함)

※ 고장발생 예측 시 비정형 데이터 사용 여부는 추후 판단 필요

2. sample 데이터 제공 가능 여부

→ 과제 최종 채택 후 마스킹데이터 제공 예정, 채택 이전에는 제공 불가

※ 주요변수 (차종, 생산일, 고장일, 판매일, 주행거리, 고장현상, 고장원인, 특이사항(비정형 텍스트) 등 )

3. 고장발생의 정의 및 목적 문의 (ex. 차량 or 부품, 고장 종류 등)

→ 고장 발생의 정의는 필드 클레임 기준 (고객 고장 의견 제의) 이며 분석은 부품단위 분석임

고장의 종류는 전체임 (soft failure, hard failure)