연락처: 언제든 문의주세요.메일: spreadeffect99@mockingbird.co.kr
전화: 070-4571-4085
1. 모킹버드 Dev Team 운영 철칙
(1) 고객사의 의뢰를 무작정 받지 않습니다.
돈 때문에 무작정 프로젝트 의뢰를 받지 않습니다.
꼼꼼히 검토 후 모킹버드 Dev Team이 제대로 완수할 수 있는 프로젝트만 받습니다.
프로젝트 검토비도 심지어 받지 않습니다. 결정만 빠르게 해주시면 신속하게 진행됩니다.
(2) 고객사의 의뢰를 제대로 만족스럽게 처리합니다.
계약서의 내용대로 완수했어도 고객사에게 만족스러운 product가 아니라면 실패라고 생각합니다.
이를 염두에 두고 꼼꼼하게 기획, 소통, 개발 등을 진행합니다.
(3) 검토비, 계약금, 선수금을 받지 않습니다.
프로젝트 검토비, 계약금, 선수금 등을 일절 받지 않습니다. 견적은 투입된 인원수, 시간 등을 기준으로 합리적으로 계산됩니다.
월 분할로 프로젝트 진행상황을 보고 후 후불로 비용을 청구합니다.
이는 모킹버드 Dev Team이 고객사의 의뢰를 제대로 처리할 수 있다는 자신감입니다.
2. 모킹버드 개발 포트폴리오
.jpg&blockId=1185ed7e-c5a3-809f-928d-de1e01f29db7)
서울대 컴퓨터 공학부, 카이스트 전산학부 출신 개발자로 구성되어 있습니다.
모킹버드는 자체 문제은행을 운영하며 7년 이상의 수능 컨텐츠 제작 이력이 있습니다.
따라서 모킹버드는 교육기업을 잘 이해하고 필요한 모든 개발을 다 해보았습니다.
(1) 모킹버드 B2C 문제은행
•
•
•
협력사
◦
CSM17, 잇올, 김과외
주요 기술
•
HWP DB화
◦
한글 파일 HWP에 저장된 문제지/해설지 DB화 솔루션 (자체 기술)
◦
서식, 스타일 보존까지 가능
◦
희망하는 문항 선택후 문제지/해설지 출력
•
사용자 학습 데이터 분석
◦
학습자의 정답률, 풀이 시간, 오답 패턴 등 데이터를 실시간으로 수집 및 분석.
◦
머신러닝 모델(SVM, Decision Tree 등)을 활용한 학습 성향 파악.
•
맞춤형 문제 추천 시스템
◦
협업 필터링(Collaborative Filtering)과 콘텐츠 기반 추천(Content-Based Recommendation) 알고리즘 결합.
◦
학습자의 수준 및 선호 과목에 맞는 개인화된 문제 추천.
•
난이도 조정 및 점진적 학습 설계
◦
문제 난이도를 자동으로 평가하여 쉬운 문제에서 어려운 문제로 진행되는 학습 경로 제공.
◦
AI를 통해 학생의 실시간 학습 성과를 반영하여 난이도 조정.
•
문항 카테고리 및 태깅 시스템
◦
문제 유형(주관식, 객관식 등), 주제, 난이도 등 다양한 태그로 분류.
◦
정교한 태그를 기반으로 유사 문항 추천.
•
AI 기반 시험 생성
◦
특정 학습 목표에 맞는 문항 집합 생성.
◦
과목별, 주제별, 시간제한 조건에 따라 맞춤형 시험지 제작.
•
게시판 시스템
◦
사용자 간 소통을 위한 게시판 및 댓글 기능.
◦
텍스트 및 이미지 업로드 지원.
•
온라인 상점 기능
◦
학습 자료 구매/다운로드 기능.
◦
포인트 및 쿠폰 사용 기능.
◦
결제 모듈(PG 시스템) 통합으로 안전한 결제 환경 제공.
•
구독 서비스
◦
정기 구독 기능으로 사용자가 지속적으로 서비스 이용 가능.
◦
다양한 요금제 및 학습 패키지 제공.
◦
결제 및 구독 상태 자동 알림 기능.
•
자동 채점 및 학습 분석
◦
객관식/단답형 문항 자동 채점 기능.
◦
채점 데이터를 기반으로 학습 성과를 분석하여 그래프 및 대시보드 제공.
◦
학습 기록 및 트렌드를 보여주는 학습 리포트 생성.
•
개인화된 학습 경로 설계
◦
학습 목표에 따른 추천 콘텐츠 및 학습 경로 제공.
◦
유저 레벨 기반 목표 설정 및 진척도 시각화.
•
반응형 UI/UX
◦
다양한 디바이스(PC, 태블릿, 스마트폰)에서 최적화된 사용자 경험 제공.
◦
간단한 인터페이스로 사용자 친화적인 학습 환경 구현.
(2) 모킹버드 B2B SaaS 문제은행 데모
•
•
고객사
◦
CSM17, 개념원리
주요 기술
•
HWP DB화
◦
한글 파일 HWP에 저장된 문제지/해설지 DB화 솔루션 (자체 기술)
◦
서식, 스타일 보존까지 가능
◦
희망하는 문항 선택후 문제지/해설지 출력
•
PDF DB화
◦
이미지 → OCR → Latex → Hantex (자체 기술)
◦
머신비전, AI를 통한 문항 인식 후 한컴 변환 가능
◦
희망하는 문항 선택후 문제지/해설지 출력
(3) 모킹버드 브레인 for 교육기업
주요 기술
•
온라인 상점 기능
◦
프리랜서 열람권 구매
◦
결제 모듈(PG 시스템) 통합으로 안전한 결제 환경 제공.
◦
카드등록 이후 간편결제 지원
•
관리자 대시보드
◦
프리랜서 관리 기능 제공
•
노션 api 활용 로우 코드 플랫폼
◦
구축기간 2주
◦
노션 설문을 통한 기업 가입
◦
노션 설문을 통한 프리랜서 DB 구축
◦
노션 api 활용한 프리랜서 DB 검색 및 필터링
◦
노션 api 활용한 프리랜서 DB 정보 접근
(4) 모킹버드 AI 자막 생성기 데모
주요 기술
•
음성-텍스트 변환(STT: Speech-to-Text)
◦
Whisper API 활용: 다양한 언어와 억양에서 음성을 텍스트로 변환.
◦
고정밀 음성 인식 기술로 자막 생성 정확도 95% 이상 달성.
◦
영상 업로드 후 평균 1분 이내에 자막 생성 완료.
•
대형 언어 모델(LLM) 기반 후처리
◦
LLM을 활용하여 자막의 문법, 구두점, 문맥 개선.
◦
학습자의 이해를 돕기 위한 의미 단위 분할 처리.
•
자동 요약 및 핵심 정보 추출
◦
영상의 주요 개념 및 핵심 포인트를 요약 노트로 생성.
◦
대화형 AI: 영상 관련 질문에 답변 제공.
◦
학습자의 복습 효율을 높이는 기능 제공.
•
타임스탬프 생성
◦
AI 기반으로 영상 내용을 분석하여 주요 주제별 시작 시점 표시.
◦
사용자가 원하는 구간을 쉽게 탐색 가능하도록 설계.
•
멀티포맷 지원
◦
생성된 자막을 SRT, TXT 형식으로 제공.
◦
다양한 비디오 편집 도구와 호환 가능.
(5) 일러 자동 제작 플러그인
주요 기술
•
수식 및 도형 자동화
◦
사용자가 입력한 수식과 도형 데이터(길이, 각도, 좌표 등)를 기반으로 벡터 그래픽 자동 생성.
•
플러그인 개발
◦
Figma 플러그인 제작 완료
◦
Adobe 일러스트레이터 플러그인 가능
(6) 시대인재 컨텐츠 ERP
•
스케줄링 및 작업 관리
◦
작업 할당 및 일정 관리 모듈.
◦
콘텐츠 제작/검토 프로세스의 효율적 관리를 위한 워크플로우 시스템.
◦
작업 기록 및 히스토리 관리 기능 제공.
•
데이터베이스 관리 기술
◦
콘텐츠 및 문제 데이터를 체계적으로 저장, 검색, 관리하는 DB 설계.
•
사용자 권한 관리
◦
사용자별 데이터 접근 제한 및 권한 설정.
◦
사용자 로그인 이력 및 활동 로그 기록.
•
알림 및 작업 히스토리
◦
작업 완료 및 상태 변경 알림 시스템.
(7) CSM17 문제은행 MCAT
•
HWP DB화
◦
한글 파일 HWP에 저장된 문제지/해설지 DB화 솔루션 (자체 기술)
◦
서식, 스타일 보존까지 가능
◦
희망하는 문항 선택후 문제지/해설지 출력
•
사용자 맞춤형 시험 생성
◦
특정 주제, 난이도에 따라 맞춤형 시험 생성 기능.
◦
문제 셔플 및 섹션별 난이도 조정 옵션.
•
관리자 페이지
◦
문제및 유형 등록, 수정, 삭제 기능.
•
사용자 권한 관리
◦
사용자별 데이터 접근 제한 및 권한 설정.
◦
사용자 로그인 이력 및 활동 로그 기록.
.jpg&blockId=1185ed7e-c5a3-807e-851a-cf2661feccd3)
.jpg&blockId=1185ed7e-c5a3-8082-9fd7-d1b9d65cf549)
.jpg&blockId=1185ed7e-c5a3-8018-b436-f0cfb2a28ead)
