공공 SI 시장에서 경쟁이 치열해지는 가운데, 유앤피플이 데이터 기반 추천 솔루션으로 새 돌파구를 제시했다.
유앤피플은 22일 AI 추천 시스템 ‘U-AIPICK v1.’을 공식 선보이며, 기관별 맞춤 데이터 분석을 통해 경쟁력 있는 추천 서비스를 제공하겠다고 밝혔다.

추천 시스템의 차별화

U-AIPICK v1.의 가장 큰 특징은 **“AI 진단부터 시작하는 추천”**이다. 채용에서는 이력서와 공고 조건을, 교육에서는 학습자의 정답률과 진도율을, 커머스에서는 클릭 및 구매 로그를 각각 분석해 도메인별로 최적화된 추천 전략을 설계한다.

유앤피플은 그동안 동일한 모델을 일괄 적용했던 기존 방식의 한계를 지적하며, 추천이 필요한 영역마다 데이터 성격과 목표가 다르다는 점에 집중했다.

AI와 사람의 전략 결합

U-AIPICK v1.은 사용자 정보·아이템 정보·상호작용 데이터를 자동으로 분리 및 구조화하고, JSON 생성과 의미 태깅을 통해 비정형 데이터까지 분석한다. 이후 AI가 도출한 리포트를 바탕으로 운영자와 기관 담당자가 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.
즉, AI가 데이터 해석과 방향성을 제시하고, 사람은 이를 기반으로 최종 전략을 수립하는 구조다.

Cold Start 해결

대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 의미 기반 분석은 추천 시스템의 대표적인 난제인 Cold Start 문제를 극복하는 데 효과적이다. 사용자-아이템 간 초기 데이터가 부족해도 AI가 맥락을 해석해 첫 추천을 제시할 수 있으며, 이후 반응 데이터가 학습에 반영되면서 성능이 점차 고도화된다.

현장 성과 사례

이 시스템은 이미 공공기관에서 성과를 입증했다.

WISET(한국여성과학기술인육성재단): AI가 구직자의 이력서를 구조화한 뒤 운영자가 전략적으로 공고를 매칭해 지원 전환율을 높였다.

한국교육개발원: 학습자의 진도율과 정답률 데이터를 분석해 개인별 학습 상태를 진단하고, 담당자가 맞춤형 교과 전략을 수립해 몰입도와 성취도를 개선했다.

단순 납품을 넘어 협력 모델 지향

유앤피플은 이번 출시가 단순 소프트웨어 납품에 그치지 않고, 고객의 문제 해결 과정에 함께 참여하는 파트너십 모델이라고 강조한다. 자동화된 분석으로 데이터 활용도를 높이는 동시에, 기관이 실질적인 성과를 낼 수 있도록 전략 수립에 필요한 인사이트를 제공한다는 것이다.

김석영 유앤피플 대표는 “U-AIPICK v1.은 데이터를 자동 분석해 현 상황을 빠르게 진단하고, 고객의 전략이 반영된 추천 모델을 완성하는 솔루션”이라며 “우리는 단순 공급자가 아니라 문제 해결의 동반자가 되겠다”고 말했다.

유앤피플의 ‘U-AIPICK v1.’은 AI 분석과 사람의 전략적 판단을 결합한 새로운 추천 시스템이다. 도메인별 맞춤 분석, Cold Start 극복, 공공기관에서의 성과 입증을 통해 향후 채용·교육·커머스 등 다양한 영역에서 활용도가 확대될 것으로 기대된다.

추천 시스템의 성패는 데이터 분석의 정밀성과 전략적 활용에 달려 있다. 유앤피플의 ‘U-AIPICK v1.’은 단순 알고리즘을 넘어 AI와 인간의 협력을 기반으로 한 진화된 추천 모델로, 향후 시장 판도에 변화를 가져올 가능성이 크다.
 

유앤피플

첨부자료

U-AIPICK v1.0 제품소개서_202509167- v1.0.pdf

웹사이트: http://www.unpl.co.kr

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