17가지 고전적 비식별 처리 방법 제공

고전적 비식별 처리 방법으로 가명처리, 총계 처리,데이터 삭제,데이터 범주화,
데이터 마스킹의 비식별 처리기법을 제공합니다. (17개의 세부 처리기술)

K-익명성, L-다양성, T-근접성 평가방법 제공

기본 프라이버시 보호 모델로 K-익명성을 사용하며,
민감정보가 포함된 데이터의 경우 L-다양성 및 T-근접성 모델도 적용할 수 있습니다.

In-Memory 및 데이터 분산 처리 환경 제공

다수의 서버 구성으로 분산처리를 통해 단일 서버 대비 처리속도 향상이 가능합니다.
또한 In-Memory 기반의 처리기술을 적용하여 처리속도를 향상시켰습니다.

다양한 데이터 타입 연계

일반적인 File형식의 데이터(CSV 등), 관계형데이터베이스 (MySQL, Oracle 등),
빅데이터 데이터베이스(Hive) 연계 지원이 가능합니다.

문장 인식 및 토픽 추출 기능

문장을 자동으로 확장하는 기술입니다.
고객 분석 데이터에서 토픽을 추출하는 기능입니다.

빅데이터 기술과 딥러닝 기술의 통합

딥러닝 기반의 최신 A.I 기술이 적용됩니다.
빅데이터 기술을 활용해 대용량의 GPU를 활용한 딥러닝 서버를 병렬처리 방식으로 구성합니다.

빅데이터 기반의 NLP 기술 적용

복합적으로 작성된 문장을 인식합니다.
띄어쓰기에 무관하게 작성된 문장을 올바르게 인식합니다.
작성된 문자에 오타가 있어도 이를 올바른 문장으로 인식합니다.

추가학습 / 강화학습을 통한 챗봇 지능 향상

사용자가 직접 학습 데이터를 추가할 수 있으며, 이는 유연한 학습 상태를 가집니다.
사용자의 질문을 정확하게 파악하지 못하는 경우, 해당 케이스를 재 학습시키는 강화 학습을 적용해
항상 최신 상태의 학습 상태를 유지합니다.

스마트한 관리 시스템 구성

학습, 검색, 모니터링, 사용자 권한 관리, 통계, 시각화를 통한 유연한 관리 시스템을 제공합니다.

클라우드 적용이 쉬운 Docker 기술 적용

Docker 기반으로 서버 기술을 구성하여 쉽게 클라우드 서비스에 적용할 수 있습니다.
Addie의 모듈은 컴포넌트화 되어 있어 Docker 기반의 자유로운 구성이 가능합니다.