강남 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보10

서울 강남구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 강남구 에는 (주)마크로밀엠브레인, (주) 와이드코어, 티벨 외 125개의 가공기업이 있습니다.

주식회사 크라우드웍스 소개

• 주식회사 크라우드웍스은 2017-04-25에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 309 삼성제일빌딩 5F, 크라우드웍스
• 주요 서비스 : 1.
  데이터 가공서비스의 상품성◎데이터 상품 정보 특징 또는 가공 데이터 기술 특징 ●크라우드소싱 인공지능 학습데이터 플랫폼
  – 인공지능 기술 고도화에 필요한 고품질 학습 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 라벨링에, 국내최초로 다수의 대중이 참여하는 크라우드소싱 방식을 도입한 플랫폼
  – 국내 최초 크라우드소싱 기반 인공지능 학습용 데이터셋 제작 환경 구축
  -3만명 이상의 작업자로 기존 대비 50%이상비용 절감 및데이터 생산성 제공◎자체 수요조사 진행 ●수요기업 대상 고객만족도 조사 실시
  -정기적인 조사 실시를 통해 크라우드웍스의 전반적인 체계 개선에 반영
  -불만족 요인에 대한 원인 분석 및 개선안 적용
  -21, 22년 데이터바우처 사업에서는 모든 프로젝트 일정 준수 및 감리 완료2.
  데이터 가공서비스의 상세정보◎프로젝트 성공을 위한 A to Z 서비스 ●데이터 프로젝트 설계 관리
  -1,000개 이상 프로젝트 경험
  -60종 이상 작업 템플릿
  -최적화된 데이터 수집 가공 솔루션을 제공 ●데이터 수집 및 가공
  -체계적인 관리 기능
  -다양한 영역의 정확한 데이터 수집 가공 지원 ●데이터 바우처 사업
  -사업 특성에 맞춘 데이터 구축
  -중장기 전략이 필요한 프로젝트 성격의 맞춤형 사업 진행 ●데이터 기반 HR 매니지먼트
  -검증된 퍼포먼스 스킬을 보유한 크라우드 인재 Pool 기반
• 보유 솔루션 : 1.
  AI 기반 지능형 품질 관리 기술인공지능 데이터의 품질이 인공지능 모델의 품질을 결정합니다.
  데이터 셋의 통계적 완전성을 확보하고, 데이터 가공 과정 상의 인적 오류를 방지 및 제거함으로써 인공지능 데이터의 품질을 보장하고, 이로써 AI 모델의 품질을 확보하기 위해서는 아래 표와 같은 AI 기반 지능형 품질 관리 기술이 다방면으로 적용되어야 합니다.
  기술적 접근으로 품질 관리에 들어가는 인적 리소스가 절감되기 때문에 프로젝트에 소요되는 제반 시간과 비용도 절약할 수 있습니다.2.
  AI 기반 데이터 라벨링 자동화 기술방대한 양의 데이터가 필요한 프로젝트의 경우에도 온전히 사람에게만 의존한다면 과대한 시간과 비용이 발생하게 됩니다.
  이와 같은 경우 AI 모델 개발을 위한 인공지능 데이터 가공 과정에도 AI 모델이 직접적으로 또는 보조적으로 개입되어 사용 되어야만 합니다.
  아래 표와 같은 AI 기반 데이터 라벨링 자동화 기술은 당사가 보유한 다양한 사전학습된(Pre
  -trained) 머신러닝 모델과 능동 학습(Active Learning) 기술을 활용하여 단 기간에 대규모의 AI 데이터가 구축될 수 있도록 지원합니다.3.
  데이터 라벨링 프로세스 최적화 기술데이터 라벨링 프로세스 최적화 기술은 국내 최대 고객사 수, 최다 데이터 구축 프로젝트 운영 경험 및 노하우가 당사의 빅데이터 및 AI 인프라 기술을 통해서 지능화된 결과물입니다.
  당사는 고객의 복잡한 요구사항을 정확하게 분석하고 프로젝트의 특성에 최적화된 워크플로를 설계하여 태스크의 직렬 연속 처리 및 병렬 분산 처리를 지원함으로써 빠른 시간 내에 고품질의 인공지능 데이터가 가공될 수 있도록 합니다.4.
  빅데이터 기반 작업자
  -프로젝트 매칭 기술고품질의 인공지능 데이터 구축을 위한 첫 걸음은 인력 최적화(Workforce Optimization), 즉 프로젝트의 특성과 요구사항을 충족하는 적절한 작업자를 찾아내어 최적의 인력이 인공지능 데이터 가공 작업을 수행하도록 하는 것입니다.
  경험과 실력을 갖춘 전문적인
• 품질 확보 전략 :
• 유지보수 전략 : ◎ 수요기업 대상 서비스 제공 계획 및 관리계획 ● 전담 프로젝트 운영 직군 육성
  – 수요기업이 원하는 데이터 제공 및 관리를 위한 전담 인력 육성
  – 전담 프로젝트 운영 직군 업무 매뉴얼 작성 및 지속적 업데이트 ● 전 직원 대상 데이터 라벨링 및 PM 교육 실시
  – 데이터 프로젝트 운영 조직 뿐만 아닌, 전 직원 대상으로 라벨링 이론 실습 교육을 실시
  – 전사적으로 데이터 이해와 품질 관리 관심도를 높임◎ 수요 증가에 따른 가공 서비스 제공 방안 ● 프로젝트의 운영 계획서 작업 명세서 작성
  – 데이터 프로젝트 구체화 및 운영 계획
  – 유관부서와 해당 내용을 공유 및 공동 작성하며, 데이터 가공 중 발생할 수 있는 이슈에 대해 사전 대비◎ 유지보수 계획 ●하자보수 및 유지관리 책임자 배정
  – 프로젝트 진행 관련 제반 하자보수 및 유지관리 책임자 배정
  – 경험이 많은 책임자 배정으로 신속한 대처
  – 하자보수에 필요한 내용 파악 및 협의 진행 ● 하자보수 및 유지관리 내용
  – 프로젝트 결과물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원
  – 공급한 결과물에 하자가 있는 경우, 무상으로 하자보수를 진행
  – 무상 제공 범위를 벗어나는 경우, 추가 협의를 통해 진행◎ 고객관리 및 고객 응대 계획 ● 사업별 전담인력 지정
  – 프로젝트 진행 전담인력을 지정하여 사업 수행에서 유지보수 및 감리 진행
  – 숙련된 책임자 배정으로 신속 정확한 대응 가능
  – 중간 점검을 통한 신뢰성 확보 가능
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 구분사 업 명사업 유형사업기간계약금액(단위 : 천원)발주기관비고122년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅22.06 ~ 22.111,279,318KDATA21건2객체 추적 및 추정데이터인공지능 학습 데이터 구축 사업22.04 ~ 22.1160,225한국지능정보사회진흥원3인공호흡기 데이터인공지능 학습 데이터 구축 사업22.05 ~ 22.1187,500한국지능정보사회진흥원4전라남도 전력 소비 패턴 설문인공지능 학습 데이터 구축 사업22.07 ~ 22.1240,754한국지능정보사회진흥원5SNS 한국어 데이터 고도화인공지능 학습 데이터 구축 사업22.07 ~ 22.1245,800한국지능정보사회진흥원621년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅21.06 ~ 21.111,733,284KDATA31건721년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업인공지능 기술 지원 용역 컨설팅21.06 ~ 21.124,281,210한국지능정보사회진흥원5건821년 품질관리체계 고도화 컨설팅 사업인공지능 기술 지원 용역 컨설팅21.07 ~ 21.12568,000한국지능정보사회진흥원9창업도약패키지 지원사업창업도약패키지 지원사업21.06 ~ 22.04290,000창업진흥원10엘리트 선수 다시점 동작 분석 기반양방향 AI코칭 플랫폼 기술 개발스포츠산업 혁신기반 조성사업21.06 ~ 22.12520,000국민체육진흥공단112020년 AI 바우처 지원 추경 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅20.09 ~ 20.12500,000정보통신산업진흥원3건1220년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅20.07 ~ 20.124,421,284KDATA76건132019년 코로나 바우처인공지능 기술 지원 용역 컨설팅20.04 ~ 20.10699,655KDATA11건1420년 데이터활용 바우처데이터 활용 바우처 지원사업20.06 ~ 20.1190,000서울디지털재단2건1520년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업인공지능 기술 지원 용역 컨설팅20.06 ~ 20.113,432,3
• 기업 개요 및 핵심역량 : 국내 최초로 인공지능 데이터 수집가공 프로젝트에 일반 대중을 데이터 라벨러로 참여시키는 크라우드소싱 방식을 도입했습니다.크라우드웍스는 이렇게 모인 데이터 라벨러와 AI 데이터 수요기업을 연결하는 플랫폼 역할을 하고 있습니다.전수검사를 통해 99%의 압도적인 데이터 정확도를 보장합니다.In
  -House 방식보다 크라우드소싱을 활용하여 3배 이상의 생산성을 창출합니다.Customized Project Design / 고객 만족을 위한 최적화 운영전략을 자랑합니다.데이터 라벨링 산업 국내 최다 특허를 보유하고 있습니다.
  (학습데이터 가공, 작업자 및 데이터 크라우드 소싱 기반 HR 테크관련 특허를 130건 출원)
• 활용 사례 : 유스바이오글로벌서비스 개요영유아 건강을 체크하는 챗봇 고도화데이터 수집/가공 요구사항 특정 조건의 영유아 부모님 모집 크라우드웍스 플랫폼 가입 안내 및 설명 수요기업 개발 플랫폼(챗봇)으로 설문 진행피큐레잇서비스 개요컨텐츠 큐레이팅 플랫폼테이터 수집/가공 요구사항 특정 학력 소지자 모집 수요기업 플랫폼 가입 웹페이지 북마킹 및 컨텐츠 큐레이팅 큐레이팅된 컨텐츠와 특정 카테고리 간 연관성 평가우프컴퍼니서비스 개요반려동물 식품 및 영양제 개인형 맞춤 추천 서비스데이터 수집/가공 요구사항 반려동물용 사료 및 영양제 데이터 수집 반려동물과 반려인의 특성을 반영한 식품 및주거 형태 관련 데이터 수집

주식회사가이온 소개

• 주식회사가이온은 2007-04-02에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 322 (한신인터밸리24빌딩) 동관 11층 가이온
• 주요 서비스 : 1.
  비즈니스 컨설팅
  – 수요 기업 비즈니스 방향성 등에 대한 전문가 컨설팅 실시, 가이온과 수요 기업의 협업 포인트를 찾아, 데이터 바우처 사업 지원 전략 구성
  – 대면 또는 비대면 형식으로 데이터 바우처 지원 사업 설명회 실시 2.
  프로젝트 설계
  – 프로젝트 전문 PM과 수요 기업 간 데이터 수집/가공을 위한 프로젝트 상담 설계 진행.
  수요 기업의 요구사항 및 프로젝트 요건을 문서화 3.
  납품 데이터 포맷 및 형식에 대해 협의
  – 구체화되는 프로젝트 내용을 바탕으로 상세 운영 방안 기획 4.
  프로젝트 툴 기획 및 셋팅
  – 문서화 된 수요 기업 요구 사항을 기반으로 데이터 수집/가공 툴 셋팅
  – 가급적 소량의 데이터를 활용하여 파일럿 프로젝트를 운영 함으로써 수요 기업, 공급 기업 간 해석의 오류를 줄이고자 함 5.
  프로젝트 교육
  – 데이터 수집/가공 크라우드소싱 작업자들에게 배포할 가이드라인을 제작하여, 프로젝트에 대한 이해도를 높이고자 함
  – 가이드라인과 더불어 인공지능 데이터에 대한 일반 지식을 교육하여 전문 데이터 라벨러로 육성하고자 함
  – 사설 IIT 전문 교육기관과 협약을 체결, 교육기관에서 커리큘럼을 이수한 숙련된 작업자를 선발하여 교육 시킬 예정임 6.
  프로젝트 운영 및 관리
  – 작업 관리 : 프로젝트 교육을 이수한 작업자를 활용하여 풀을 구성 하고, 프로젝트를 오픈하여 데이터 수집/가공 작업을 진행
  – 검수 관리 : 프로젝트 별 숙련된 검수 인원을 배정.
  작업한 데이터를 전수 검수 함으로써 데이터의 퀄리티를 보장함
  – 운영 관리 ： 프로젝트 운영 중 대시 보드를 통해 데이터 퀄리티를 상시 확인하여 작업자와 검수자와 커뮤니케이션 진행 7.
  최종 결과 데이터 납품
  – 가공된 학습 데이터 최종 결과물을 사전 협의 된 형식에 따라 수요 기업에 납품
  – 납품 된 데이터 퀄리티 확인 후 프로젝트 종료
• 보유 솔루션 : [gSmartTrend] : 빅데이터 기반 실시간 마케팅 플랫폼
  – 옴니채널 연계를 통한 다채널 통합 분석
  – 고객정보 및 온/오프라인 행동 정보 기반 소비 트렌드 분석
  – 고객행동기반 개인화를 통하여 고객 프로파일링 가능 [gSmartVision]o 빅데이터 통합 관제 솔루션
  – OP센터의 통합 대시보드 구축
  – 실시간 서비스 및 시스템 통합 분석 서비스 제공
  – 서비스 현황 및 시스템 장애, 콘센터를 통합 관리하여 전체 서비스에 대한 운영 가시성 확보
  – 시각 인공지능을 위한 대규모 심층 기계학습 기술
  – 사물 및 행동 이해 등 범용적 응용을 위한 경량의 백본 네트워크 기술
  – 다중 객체 검출 및 행동 이해 기술
  – 사람 세부, 상태, 속성의 정밀 이해 기술
  – 영상 데이터 지식화 및 내용 검색 기술
  – 영상 데이터 기반 시공간 상황 분석 및 이해 기술 [gSmartBrain]o 언어 이해 및 지식 학습을 통한 지식 서비스(NLP) 기술
  – 심층 자연어 분석
  – 딥러닝 언어 모델
  – 뉴럴 문장 이해
  – 심층 질의응답 [gSmartAI]o 정형데이터에 대한 인공지능 분석분류 모델 : 데이터 특징벡터 및 클래스 라벨이 있는 데이터에 대한 자동 분류예 : 센서 데이터 계측값,고장/정상 분류예측 모델 : 수치형 데이터에 대한 미래 값 예측예 : 물품 판매량 예측, BOM기반 발주 리드타임 예측 등이상치 탐지 모델 : 수치형 데이터에서 정상 대비 비정상 데이터를 추출예 : 공장 자동화 설비 센싱 데이터에서 이상치 데이터를 추출
  – 심층 자연어 분석
  – 딥러닝 언어 모델 [머신러닝과 딥러닝 기반 추천 시스템]o 머신러닝 기반 추천 알고리즘o 딥러닝
  -DBN기반 추천 알고리즘o 머신러닝
  -회귀모델 기반 예측 알고리즘o 딥러닝
  -LSTM 기반 예측 알고리즘 [실시간 데이터 수집 기술]o 수집설정 기술
  – Root URL, 수집주기, 수집제외 URL, 저장포맷, 설정 기능
  – 설정탬플릿 관리 기능o 웹문서 수집
• 품질 확보 전략 : ㅇ 품질관리 프로세스
  1) 고객 응대/안내
  – 수집/가공 기초 프로세스 응대
  – 가용 데이터 확인
  – 데이터 컨설팅 요구사항 조사
  – 결과 데이터 사전 협의(value, 지속성, 시장성 등)
  2) 컨설팅 제공
  – 데이터 전처리 방법 협의
  – 최적화 수집/가공 방법 컨설팅(가치의 관점 / 기술의 관점) 3) 실무 협의
  – 수집/가공 진행 정도 체크
  – 중간 점검
  – 보완 사항 반영 4) 결과 데이터
  – 결과 데이터 리뷰
  – 수정/보완 필요사항 체크
  – 유지보수 협의
• 유지보수 전략 : 1.
  유지보수 대상
  – 제공한 결과 데이터 대상 지원 2.
  무상하자보수 기간
  – 데이터 바우처 사업 종료 후 6개월 이내 3.
  유지보수내용
  1) 하자보수
  – 검수 완료 후 6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수
  – 문제발생 시 비대면 지원 혹은 현장 방문 지원
  2) 품질개선
  – 에러수정, 문제점 수정/보완, 결과데이터 수정
  – 데이터 재생산이 필요한 경우, 수요기업과 협의한 범위 내에서 데이터를 재생산하여 업무 차질 최소화
  – 결과 데이터 최적화 및 안정화 지원, 정상 업무를 위한 기술 지원 4.
  유지보수범위
  1) 예방점검
  – 무상 유지보수 기간 동안 지속적으로 수요기업 대상 데이터 사용성 조사를 실시하여 데이터 문제를 사전 예방
  – 예방 점검은 정기적으로 실시
  2) 무상하자보수
  – 공급한 결과 데이터에 하자가 있는 경우 무상 하자보수를 원칙으로 함 3) 무상유지보수
  – 무상 유지보수 기간동안 일어나는 유지보수 활동 4) 유상유지보수
  – 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임지지 아니함
  – 무상 하자보수 기간 중 신규 데이터를 추가하는 경우, 상호 협의하여 비용 지급 계약을 체결하는 것을 원칙으로 함
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 1.
  데이터바우처 공급기업
  – 2021 데이터 바우처 지원사업 46개 수요기업 협약 체결 및 프로젝트 운영
  – 2022 데이터 바우처 지원사업 41개 수요기업 협약 체결 및 프로젝트 운영 2.
  통합 보안/운영관제 시스템 구축
  – 제조/공공, 금융/보안, 마케팅/온라인 등 다양한 분야의 기관/민간기업 고객사를 위한 시스템 구축
  – 주요 고객사 : ETRI, 삼성전자, 한국은행 등 100개가 넘는 기관/민간기업 대상 서비스 제공 3.
  정부사업
  – 2022 AI 바우처 지원사업
  – 드론부품 고장예측 gSmart AI 활용 서비스 선정
  – 2022 공공데이터 기업 매칭 지원사업 2개 공공기관 협약 체결 및 데이터 구축 서비스
  – 국토부 공간빅데이터 분석 컴포넌트 기술 개발
• 기업 개요 및 핵심역량 : 가이온은 빅데이터 솔루션 유통 및 개발의 선두주자로서 다수의 운영 및 보안 관제 구축을 통해 특화된 노하우를 보유한 빅데이터 기반 인공지능 서비스 전문 기업입니다.
  Splunk와 IBM의 공식 파트너로 빅데이터 분석 및 보안 분야에서 고객의 환경에 맞는 서비스를 제공하며 다양한 구축 경험을 가지고 있습니다.
  또한 자체 개발한 빅데이터 인프라와 인공지능 분석 플랫폼을 기반으로 한 데이터 분석 정보 서비스를 통해 고객사에 맞는 빅데이터 가치를 제공합니다.
  AI를 기반으로 고객 데이터 분석을 통해 고객의 웹 및 모바일 경험을 이해하고 이에 따른 맞춤형 서비스를 제공하는 Acoustioc의 국내 총판 계약을 체결하여, 마케터가 효율적인 업무 성과를 달성할 수 있도록 특화된 제품들을 제공하고 있습니다.
• 활용 사례 : o 해외시장 분석 및 바이어 정보 파악
  – 국내외 신규 바이어 발굴 및 경쟁업체 분석 서비스
  – 경쟁업체 분석 및 신규 바이어 발굴 서비스o 크라우드소싱 인력을 통한 데이터 수집 및 가공
  – 촬영 및 이미지 라벨링
  – 웹사이트 내 고객 행동 데이터 수집 및 시각화 구현

주식회사엣지온 소개

• 주식회사엣지온은 2018-06-15에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 322 제11층 동관 1110호 (역삼동, 한신 인터밸리24)
• 주요 서비스 : B
  -FlexB
  -Flex는 글로벌 넘버원 상용 빅데이터 엔진인Splunk와 오픈소스 로그 및 풀텍스트 검색엔진인 Elasticsearch를 통합하여 연구 개발된 오픈하이브리드빅데이터 엔진이며오픈과 상용의 탑 클래스엔진 기능들의 장점을 극대화하여 더욱 향상된 시각화, 탐지경고, 스케쥴 검색, 개발자환경, RestAPI, 더욱 다양한 통계기법을 적용하고 머신러닝 및 인공지능 기능을 추가하여 융합 빅데이터 엔진제품으로 어떠한 데이터처리구현에대한 요구에도 유연한 빅데이터 엔진 제품 입니다.
• 보유 솔루션 : *대표적 빅데이터 분석사업 플랫폼 및 SW 기술 보유 Commercial 글로벌 빅데이터 플랫폼 솔루션 (Splunk) Commercial 글로벌 Edge Computing 플랫폼 솔루션 (FogHorn) Open Source 빅데이터 플랫폼 솔루션 (Elastic) Open Hybrid 빅데이터 플랫폼 솔루션 (B
  -Flex) (주식회사 엣지온
  – 연구 개발 솔루션)
• 품질 확보 전략 : 고객 맞춤형 Open 빅데이터 솔루션 및 Open하이브리드 솔루션 기반 기술을 통해 기업에서 요구하는 어떠한 필요데이터들의 가공처리(수집.저장.분석 시각화 포함)의 성공적인 사업구축과 더불어 향후 지속적인 데이터 가공처리의 추가증설 및 고도화 순환관리(수집
  -가공
  -저장
  -분석
  -시각화)가 지속 가능한 DataProcess Control Platform 기반모델로 구축합니다.Open 하이브리드 솔루션은 특허청의 기술특허를 획득한 솔루션으로서 기술고도화를 지속하고 있습니다.일관성 있는 데이터 가공 프로세스 서비스로 진행
  – 컨설팅 → 아키텍처 → 데이터 수집·저장 → 데이터 가공·전처리 → 데이터 분석·시각화 → 보고서
• 유지보수 전략 : 구축 완료후 1년간 무상유지보수 를 지원드립니다
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : ㅇ2021년 데이터바우처사업 (수요기관
  -씨비파이낸셜솔루션) : “금융사 자산 건전성 정보와 이와 결합된 예금 상품정보 가공 플랫폼 구축” ㅇS카드 :통합보안로그 확대분석 시스템 구축ㅇC그룹사 :융합보안센터/사이버통제센터) : 빅데이터 플랫폼 기반 보안로그분석 확대시스템 구축ㅇK공기관: IOT 허니넷 위협데이터 수집 및 분석확대 시스템 구축ㅇK공기관 :공격데이터 수집 및 위협데이터 분석시스템 구축ㅇK공기관: 대용량 공격 데이터 저장 및 분석 구축
• 기업 개요 및 핵심역량 : [주식회사 엣지온]은 데이터 사업기술에 핵심적으로 전문화된 엔지니어팀 및 부설 기술연구소로 구성된 기술 연구인력으로 조직되어 있으산업별.목적별 데이터 가공처리와 관련된 요구사항에 맞춰 각 각의 영역기술 부문 별 기반구축 기술 및 자체 빅데이터 연구개발 기술제품을보유하고 있습니다.
  기업.기관에서 발행하는 원시데이터,정형.비정형데이터 및 레거시 고급데이터 등을 수집가공저장분석시각화 또는 AI처리가가능하도록하는데이터 통합 제어 모니터링 구축 기술에 특화된 ICT전문기업입니다.각 필요 부문별 요구되는 가공처리 및 분석구현 목적에 필요한 모든 종류의 로그 및 데이터를 수집하고 가공하여 목적별 상세 분석 및단일 모니터닝 시스템으로서의 통합 운영을 할 수 있는 종합분석 모니터링 플랫폼서비스를 제공드립니다.
• 활용 사례 : *머신데이타 및 업무운영 인프라에서 발생하는 내.외부 I/F로그, 대규모의 보안로그, 운영 생산 인프라 로그, 기 구축 Legacy 시스템으로부터의필요 고급 데이터의 수집저장.상관관계 분석*정형/비정형/시계열 데이터등의 분류별 정의 및 전처리/태킹/맵핑/가공데이터의 시각화 분석 및 통합 모니터링 제어 *서비스 제공 기업
  – 금융 [은행.카드.보험,금융기관], 대형 게임사, 공공기관,정부기관, 제조사 등 *서비스 수집 데이터
  – 금융사 및 각 산업별 보안관제 로그,운영인프라 로그, 네트워크 로그, OperationIntelligence 로그 등

주식회사 오엠티랩스 소개

• 주식회사 오엠티랩스은 2022-01-10에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 333 13층
• 주요 서비스 : [데이터 구조]
  1)Collection
  -리스크 단위 설정
  -데이터 식별
  -데이터 수집
  -네트워크 설정
  2)Detection
  -유해성 콘텐츠 감지
  -유사 데이터
  -이미지 분석3)Analytics
  -형태분석
  -개체분석
  -텍스트마이닝
  -토픽분석 감성분석4)Respond
  -객체 인식
  -리스크 매뉴얼
  -리스크 대응5)Management
  -실시간 모니터링
  -정보 시각화
  -패턴 분석
  -자연어 처리
• 보유 솔루션 : 1.
  AI 데이터 가공
  -분야별 품질 요구사항 수집
  -분야별 품질목표 수립
  -해당 분야 프로세스 검토 수행
  -산출물 개발시 수시 검토 실시
  -품질평가 시 참여하여 관련 자료의 수집 및 분석 활동 수행
  -형상 항목별 패키지 품질 확인2.
  품질관리
  -품질관리 및 보증계획 수립, 분야별 품질 요구사항 취합 및 분석
  -품질 목표 수립, 품질평가 모듈 개발
  -프로세스/산출물 검토실시, 품질평가 실시
  -품질활동 결과보고, 체계구축 이후 품질향상 방안 수립
  -영상 항목별 패키지 품질보증
• 품질 확보 전략 : -서비스 안내 및 고객응대, 서비스 제공 조직 운영 현황 및 각 관련 부서(파트)별 역할, 기술1.
  대표, 이사 및 각 해당 팀장들의 1차 응대 및 컨설팅2.
  개발팀 : 데이터 가공 및 제작과 가공 S/W 수정 및 유지보수3.
  디자인팀 : 데이터 가공과 시각화 기획 및 UI/UX 제작 편집 유지보수
• 유지보수 전략 :
• 카테고리 구분 : 코딩,시각화,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 소셜미디어 분석을 통한 브랜드(기업)에 발생하는 리스크를 진단하고, 리스크의 크기 확정성을 예측하여 사전에 대응 방안을 마련하는 솔루션을 제공하여 브랜드 인지도를 강화하는 리스크 매니지먼트사이다.브랜드 기업들의 리스크 관리, 유해성 콘텐츠 대응 및 예측을 통하여 브랜드 관리가 필요한 프랜차이즈 기업, 의류 및 기타 브랜드 상품 기업들에게 기업들의 니즈에 적합한 솔루션을 제공하여 브랜드 관리 전문 기업으로 성장을 목표로 한다.
• 활용 사례 : 1.
  SNS에서 언급되는 나의 등록 키워드 실시간 감지2.
  나의 키워드 관련 유해성 콘텐츠 또는 잘못된 정보 전달 콘텐츠 감지 및 대응3.
  광고효율분석

주식회사 네오모듈 소개

• 주식회사 네오모듈은 2014-01-14에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 409 (동신빌딩) 4층
• 주요 서비스 : ○ 주요 서비스
  – 이미지/영상 데이터 수집 및 가공 서비스
  – 음성/소리 데이터 수집 및 가공 서비스
  – 데이터 크롤링하여 데이터셋을 API, CSV 형태 제공
  – 비즈니스 요구에 맞게 데이터모델링 및 데이터베이스 구축
  – 비즈니스 인사이트 도출을 위한 데이터 시각화 및 리포트 서비스
• 보유 솔루션 : ○ 보유 솔루션
  – 다양한 웹사이트에서 데이터를 수집할 수 있는 웹 크롤링 엔진 보유
  – 수요 기업 요구 목적에 맞게 웹 크롤링 커스터마이징 및 API 개발
  – 수요 기업 도메인 특성에 적합한 데이터 정제, 분석 및 시각화 모듈 개발○전문 라벨러
  -데이터 라벨링 정규 교육을 받고 다수의 프로젝트 경험을 가진 전문 크라우드 라벨러 보유○이미지/영상 수집 외부 협업
  -수요 기업의 전문 분야에 부합하는 이미지와 영상 수집 전문가 협업 체계 구축
• 품질 확보 전략 : ○ 품질 제고를 위한 전담 조직 운영
  – 프로젝트 매니저 중심으로 총괄 프로젝트 관리 조직 운영 .데이터 수집, 가공의 전반적인 서비스는 매우 노동 집약적인 작업으로 인력 변동 요소, 작업자의 생산성과 정확도, 품질관리, 이슈관리, 일정 관리 등 총괄 매니지먼트가 중요 .일관성 있는 프로젝트 관리를 위해 가이드라인 관리 및 커뮤니케이션 일원화 필요
  – 라벨링 데이터 스펙 기반으로 작업 리더, 검수 리더들로부터 온 예외 사항 문의 답변, 검수 기준 안내 및 업데이트, 결과물에 대한 퀄러티 관리, 데이터 스펙과 일정에 관해 프로젝트 매니저와 조율의 역할을 하는 퀄러티 매니저 지정
  – 교육을 이수한 숙련된 전문 라벨러, 검수자 그룹 보유로 프로젝트 초반 샘플 프로젝트를 수행하여 데이터의 품질 수준 정확성 및 유효성 확보하고 전체 프로젝트의 일정 관리 계획 수립
  – 프로젝트 관리 기반의 품질 전담 조직 운영○ 품질 관리 프로세스 정립 방안
  – 라벨링 가이드라인 문서 작성 .
  라벨링 가이드라인은 고객 요구 사항 스펙을 정확하게 파악하고 작업자들에게 명확한 데이터 구축 프로세스와 구축 데이터의 스펙을 정리한 문서는품질 관리의 첫 걸음으로 명확하고 일관된 가이드라인 문서 작성 .
  1차 수요 기업과의 협의 작성 후 샘플 프로젝트 진행 후 초기 예측하지 못했던 오류와 엣지 케이스 등을 포함하여 가이드 라인 보완 수정
  – 샘플 프로젝트 진행 .
  원천 데이터 5% 내외로 샘플 프로젝트 진행 .실제 프로젝트를 진행할 때 라벨링 스펙이 애매하거나 스펙 구상할 때 생각지 못 했던 엣지 케이스가 발견될 수 있으므로 실제 프로젝트에서 일관성 있는 데이터 작업을 수행하기 위함 .수요기업과 샘플 데이터의 최종 산출물 기준으로 검수 진행 고객사의 추가 의견 반영 및 1차 라벨링 스펙에 놓쳤던 요소들을 반영하여 보다 구체적이고 상세하게 라벨링 가이드라인을 작성하여 일관성 있는 데이터셋 구축 및 서비스의 품질을 확보할 수 있도록
• 유지보수 전략 : ○ 수요 기업 유지보수 지원 방향
  – 프로젝트 종료 후 30일 이내 수정 사항 및 이슈 사항 처리를 위한 유지보수 담당자 지정
  – 수요기업의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여 신속하게 응대하며, 데이터 품질 안정화 작업 지원
  – 수요기업의 서비스 개발 과정 중 수행된 유지보수 데이터 목록을 지정하고 데이터셋의 유지보수
  – 유지보수 대상에 대한 명확한 가이드라인 수립
  – 수요기업과의 협의를 통한 유무상 유지보수 계획 수립
  – 가이드에 없는 예외 케이스가 발생한 경우 수요기업과 명확한 지침 재정립 후 진행
  – 협의된 보수 기간 내에 납품하며 문제가 있을시 기간에 대한 동의를 득한 후 납품
  – 유지 보수 완료된 데이터는 수요기업의 최종 검수 후 납품
• 카테고리 구분 : 태깅또는라벨링
• 실적 : 사업명사업내용거래처명계약기간사업금액성과온라인 학습 동영상 시청 자세 영상 수집 온라인 학습 자세 6종류(집중,양호,졸음,필기 등) 영상 수집 영상 촬영으로부터 추출된 이미지, 라벨링 json file㈜에듀에이아이2022.11.1.~2022.12.3014,000,00010대~40대, 나이대 별,성별, 편향성 없는 데이터 수집의어려움 해결학습자의 학습 태도 분류AI 모델 구현스포츠 의학 기반의 근골격계 질환을 위한 AI 맞춤 교정 앱 개발 교정 운동 영상 및 이미지, 상세 정보 수집 교정 운동 24 키포인트 라벨링피지컬 체인2022.06.01 ~ 2022.11.3070,000,000 AI 맞춤 교정 운동 앱 서비스를 위한 데이터 수집 기간 단축 키포인트 가공을 통해 자세 교정 서비스 구현 가능식품 패키징정보 문자 데이터화와 O2O 플랫폼 고도화 식품 패키징 및 라벨, 유통기한 이미지 수집 식품 분류 및 유 통기한, 정보 OCR 작업 ㈜우주식품디씨오피2021.06.01 ~ 2021.11.3071,767,080 획득한 데이터를 통한 전년 동기간 대비 매출 20% 포인트 성장 유통기한과 상품상세 정보 기재로 인한 반품율, 고객 문의 및 컴플레인 감소회화작품 데이터 판매 플랫폼 개발과 이미지 기반의 검색 추천 고화질 작품 및 일반화질 작품 이미지 수집.
  회화 작가 및 작품 아카이브를 위한 분류, 데이터 수집 작품 추천을 위한 속성 정보 라벨링 ㈜위즈크리에이티브2021.06.01 ~ 2021.11.3070,139,520 고화질 데이터를 기반으로 다양한 업체(스피커,잡화, 판화 등)와의 콜라보레이션 진행 수집된 데이터의 상품화 (판화)로 홈쇼핑 2억5천 추가 매출 디지털 데이터 판매 플랫폼 개발 진행패션 이미지 데이터 수집과 세부 속성 레이블링 정보를 활용한 쇼핑몰 고도화 패션 착장 이미지 수집 패션 속성 정보.
  트랜드 및 감성 키워드 데이터 수집 패션 카테고리 분류 및 패션
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜네오모듈은 2014년 1월에 창립하여 유통 비즈니스 분야 영업관리, CRM, 쇼핑몰, 물류, 배송, BI 등 다양한 솔루션 구축 및 운영 경험이 있음.
  특히 화장품, 식품, 의류, 모바일 대리점, 배달업에 데이터 모델링, 데이터 수집, 정제, 가공, 분석, 시각화등 수집부터 분석까지 데이터 구축 서비스 역량을 보유 하고 있음 2021년과 2022년 데이터바우처 공급기업으로 선정되어 식품 회사 식자재 패키징 이미지 수집 및 OCR 작업, 대한민국 회화작품 고화질 데이터 수집과 주요 정보 라벨링 작업, 패션 착장 이미지와 검 색을 위한 패션 속성 라벨링, 맞춤 교정 운동 키포인트 라벨링 등의 프로젝트를 성공적으로 수행, 컴 퓨터 비전 분야의 데이터 수집 및 가공 등의 경험과 역량을 보유하고 있음
• 활용 사례 : ○이미지/영상 분야의 데이터 가공 서비스
  – 리테일 : 상품 속성 정보, 키워드 태깅등을 통한 구매 편의성, 추천 서비스
  – OCR : 화장품, 약품, 식품의 상품명, 원료 정보, 유통기한 등의 문자 변환 후 상품 속성 DB
  – 자율 주행 : 차량, 차선, 인물, 도로 표지판 등의 데이터 가공○음성/텍스트 데이터 가공 서비스
  -고객 응대 : 음성 주문, 고객 상담 등 음성을 문자로 바꾸어 음성 언어 처리
  -자연어 처리 분야
  – 챗봇 도메인서비스 분야이미지/영상화장품 패키징, 가격, 원료 정보 OCR이미지/영상메타버스 활용 위한 캐릭터, 아트 이미지, 영상 데이터이미지/영상자율 주행 지역 도로, 차선 이미지, 영상 데이터음성/텍스트고객상담
  -질의 응답 소리 전사음성/텍스트진로 상담, 학습 평가 자연어 처리

(주)비주얼 소개

• (주)비주얼은 2017-02-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 416 (연봉빌딩) 15층
• 주요 서비스 : 1.
  데이터 표준화
  – 주얼리 업종에 적합한 데이터 표준화, 입력 값 정형화 및 정리2.
  데이터 태깅, 라벨링
  -텍스트 데이터 정형화 태깅, AI학습용 이미지 데이터 라벨링3.
  데이터 품질관리
  – Duplicates, 이상치, 결측치 관리 및 null 값 수집4.
  데이터 정보추출 주얼리 누끼컷, 착용이미지 등의 콘텐츠 데이터 및 모델 데이터의 properties를 정의하고 메타 데이터 구축5.
  데이터 전처리 / 분석
  – 빅데이터 분석 후 상품화를 위한 주얼리 전문인력을 동반한 주얼리 컨설팅
  – 주얼리 카테고리별, 유저별 판매량, 인기도 등의 시계열 데이터 유사도 기준의 클러스터링 및 예측6.데이터 시각화
  -주얼리 데이터를 시점별, 유저별, 카테고리별, Cohort 분석 자료그래프, 차트, 대시보드화
• 보유 솔루션 : 1.
  플랫폼가.
  서비스명 : 아몬즈 (영문명: amondz)나.
  서비스 설명: 빅데이터 활용 주얼리 커머스 플랫폼2.
  주요 기술
  – 주얼리 이미지 딥러닝
  – 개인화 AI 추천 엔진
  – 주얼리 디자인 레퍼런스 이미지 데이터 AI 생성
  – AR still image 방식의 주얼리 착장 경험 제공 기술
• 품질 확보 전략 : 1.
  품질제고를 위한 전담 조직가.
  개발활용 측면
  -데이터 수집,정제,가공 프로세스별 개발인력을 필수배치하여 데이터 품질 지속관리나.
  범용성 측면플랫폼 및 패션 관련 전문인력을 배치하여 본 데이터가 범용적으로 활용될 수 있도록 관리다.
  전문성 측면주얼리 업력 8년이상의주얼리 관련 인력을 자문으로 배치하여 주얼리 데이터의 전문성을 강화2.
  품질관리 프로세스가.
  데이터 수집수집 단계에서 발생될 수 있는 논리적 오류를 개발기획팀에서 집중적으로 관리나.
  데이터 정제수집 후 발생되는duplicates,결측치,이상치 등을 패션 관련 전문인력이 집중적으로 관리다.
  데이터 가공시각화 및 가공 부분에서는 범용성과 전문성을 갖출 수 있도록 집중적으로 관리3.
  대외 컨설팅가.
  주얼리 연구 전문기관인 월곡주얼리산업진흥재단과 지속 협업 중이며,본 데이터 샘플에 정성적/정량적 평가진행나.
  당사와 계약된 법무법인으로부터 개인정보보호법 위반 여부등을 세밀하게 검수
• 유지보수 전략 : 1.
  서비스 제공 계획 및 목표가.
  가공된 데이터가API를 통하여 발급될 경우,API키의 현황을 주기적으로 수집하여 지속적인 활용상태 파악
  – 1개의 기업에서API사용량이 과도하게 증가될 경우 빠르게 대처할 수 있도록 경고시스템 개발나.
  API를 제외한 데이터의 경우,원활하게 데이터를 수급받을 수 있도록 데이터 제공 알람시스템 개발2.
  유지보수 및 고객 관리 계획가.
  수요기업 및 고객과원활한커뮤니케이션을 위하여 고객전용 슬랙 채널 개설 후 관리나.
  API인프라 효율화가 가능할 수 있도록 수요기업 및 고객에게 정기적인 개발 관련 교육 진행다.
  월별 수요기업 피드백을 제공받아 수요기업의 니즈에 맞춘 데이터로 개선될 수 있도록 지속적으로 관리라.
  데이터 만족도를 분기별로 파악하여 만족도가 지속적으로 상승될 수 있도록 관리
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1.
  2019시리즈A투자 유치
  – IMM인베스트먼트, F&F,코오롱인더스트리 등2.
  2020 TIPS과제 완료
  -성공3.
  2020서울시 강소기업 선정4.
  2021 LG디스플레이와OMO스토어 개발을 위한MOU체결5.
  2021여성가족부 가족친화기업 인증 획득6.
  2021
  -2022시리즈B투자 유치
  -소프트뱅크벤처스,라쿠텐벤처스, CJ ENM, 두나무앤파트너스, 캡스톤파트너스 등
  -누적투자금액: 220억원7.
  2023 스케일업 TIPS 선정
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  서비스명:아몬즈(영문명: amondz)2.
  서비스 설명:빅데이터 활용 주얼리 커머스 플랫폼3.
  서비스 현황:
  -회원: 100만 명 이상
  -입점사: 2,000곳 이상4.
  주요 기술:
  -주얼리 이미지 딥러닝
  -개인화AI추천 엔진
  -주얼리 디자인 레퍼런스 이미지 데이터AI생성
  – ARstill image방식의 주얼리 착장 경험 제공 기술
• 활용 사례 : 1.
  주얼리 풀필먼트 서비스가.
  주얼리 업체를 위한 토탈 물류 처리 대행 서비스인 ‘주얼리 풀필먼트 서비스‘ 운영나.
  본 서비스를 원활하게 운영하기 위해 데이터 표준화 및 수집, 정제, 가공 진행다.
  완성도 높은 데이터를 구축하며 파트너에게 해당 데이터를 판매, 서비스 품질에 대하여 긍정적인 정량적/정성적 평가 도출라.
  2023년 1월 현재 100여 곳 이상의 입점 브랜드 파트너에게 서비스를 제공2.
  주얼리 생산 AI 컨설팅 서비스가.
  ㈜에프앤에프의 MLB 주얼리 디자인을 위해, 당사는 주얼리 생산 AI 컨설팅 서비스를 활용하여 제품 기획 및 생산 진행나.
  해당 기술은 데이터 전처리 / 분석 영역에 해당되며, 본 성과를 기반으로 이미지 딥러닝 개발을 지속적으로 진행다.
  해당 기술은 당사의 Private Brands 주얼리 디자인 영역에도 적극적으로 활용 중3.
  텍스트 기반 주얼리 이미지 AI 생성 기술가.
  당사는 주얼리 디자인 레퍼런스 이미지 데이터 생성 기술을 올해부터 활용하여 PB상품 개발 진행 (회계 항목 : 브랜드 상품 매출)나.
  해당 기술을 통하여 PB는 2022년 1~9월까지 약 30억원 이상의 매출 증진다.
  또한, 주얼리 디자인을 담당하는 팀의 레퍼런스 이미지 검색 시간을 혁신적으로 줄이며 업무 효율성에 이바지함4.
  Customer Service (고객센터) 고도화를 위한 텍스트 딥러닝가.
  당사는 현재 고객센터 고도화를 위한 텍스트 딥러닝 기술 고도화 진행나.
  약 120만 개의 상품별 후기 데이터와 100만 개의 상품별 문의 데이터는 해당 기술의 고도화에 유용하게 활용 중5.
  주얼리 트렌드 분석 ROAS 개선가.
  당사가 운영하는 주얼리 트렌드 분석은 광고 효율과 구매전환율을 높이는 데 활용나.
  인기순, 클릭 수, 찜 수 등을 지표를 분석하여 광고집행 함에 따라 당사 ROAS는 지속적으로 개선

누벤트 소개

• 누벤트은 2014-10-10에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 501 VPLEX 617호
• 주요 서비스 : [ 주요서비스 상세정보 ]
  1) 서비스 (상품) 개요앳트래커는 실시간 데이터 수집을 통해 매장, 배달 판매정보를 자동으로 분석하는 ’SaaS‘ 서비스입니다.MicroSoft Windows 기반 POS라면 별도의 프린터와 같은 물리적인 장비 설치 없이 데이터 수집 소프트웨어를 설치하고 영수증 출력 신호를 감지하여 데이터를 가공합니다.
  2) 주요기술가 데이터 ) 컬렉터
  – POS 매장 영수증 출력 시 실시간 데이터 수집 및 전송
  – 원격 관제 자동 업데이트 시스템을 통한 안정성 제공나) 클라우드 기반 데이터 분석 ML
  – Data Analytics ML Engine을 통한 데이터 분석3) 우수성 및 차별성도입을 통해 단일 매장뿐만 아닌 프랜차이즈 가맹 전체매장을 실시간 집계하여 현장 · 배달메뉴 판매량비교, 매장별 판매 순위, 메뉴 재판매율을 확인하여 수요기업에서는 매출증대 전략 수립이 가능하게됩니다.배달매출 통계를 제공하는 유사 서비스는 물리적인 장비 설치 필요, 장비 유지 비용지출, 메뉴지표 제공불가, 지도 위 데이터 시각화 불가 등과 같이 정보 제공의 한계점과 불편함이 있으나 ㈜누벤트의 ‘앳트래커’ 서비스는 배달지별 심층분석 및 주문지별 이력 관리 기능을 포함한 다양한 데이터 분석 기능과 편리함을 제공합니다.
• 보유 솔루션 : [ 데이터 가공 솔루션 / SW 소개 ]▶ 가공 프로세스Data Collector클라우드 기반 데이터 분석 ML정보 서비스(PC, Mobile)
  -매장당 3분 내 설치로 통합 분석시스템구축가능
  – 실시간 영수증 데이터 수집 및 배달지 정보 분석 전송
  – Microsoft Windows 기반 POS라면 제조사 상관없이 호환
  – 원격설치지원으로사용자 편의 제고
  – 원격 관제 자동 업데이트 시스템을 통한 안정성 제공
  – Data Analytics ML Engine을통한데이터 분석
  – 배달지 정보 분석
  – 정식 메뉴 설정
  – 메뉴 엔지니어링을 위한 기초 정보 등록
  – 매출 지표 분석/관리
  – 메뉴 지표 분석/관리
  – 배달지 정보 분석 및 시각화
  – 원부자재소비량 측정 및 지표▶ 가공 서비스제공 항목구분업무 내용참여 인력 구분에이전트개발 관리영수증 데이터 수집을 위한 에이전트 관리고급 개발자데이터 개발데이터의 수집/분석을 위한 설치 지원, 표본 데이터검증, 데이터 전송고급 개발자데이터 컨설팅동일 브랜드 내 여러 매장마다 각기 상이한 정보로 POS에 메 뉴 등록, 수집된 비정형데이터 분석을 위한 전처리 작업데이터 분석가
• 품질 확보 전략 : [ 품질 확보 전략 ]
  1) 전담조직 운영
  – 서비스 품질 전담의 개발 및 운영 인력을 운영중이며, 모든 분석 서비스의 상태는 아마존 웹서비스 클라우드 워치의 실시간 모니터링과 내부 업무 협업 툴에 실시간 상황이 공유 알, 람이 되도록 체계가 구축되어 있음
  – 분석 품질 수준을 유지하기 위한 자체 개발된 모니터링 엔진을 통하여 분석 오류 발생 시 전담조직이 파악하고 실시간 대응이 가능한 체계를 운영중임
  2) 품질 전담인력 운영
  – 데이터 수집, 추출, 정제, 분석 전 단계 모니터링 시스템을 구축 운영하고 있으며 품질 전담 인력을통하여 데이터 정합성을 일단위 추가 점검하고 있음
  – 자체 스크랩핑 엔진을 통하여 교차 검증과 품질 체크 업무 효율성을 증대시키는 노력을 하고 있음3) 외부 자문 및 정보보호 관리 체계
  – 개인정보보호법 및 데이터 3법에 대한 교육 및 전파를 월 1회 정기 진행
  – 전담 자문 변호사를 통하여 약관, 개인정보처리방침을 관리하고 데이터 처리 및 접근에 대한 관리체계에 대한 지속적인 자문을 진행하고 있음
  – 대규모 데이터 및 트랜잭션 경험의 데이터사이언티스트 자문을 통하여 데이터베이스 관리, 가명&비식별화, 통계 및 암호화 처리에 대한 점검과 관련 인력 교육을 진행하고 있음
• 유지보수 전략 : [유지보수(후속지원) 전략]
  1) 서비스 제공 계획 및 목표
  – 서비스 제공 기간 및 유지보수 기간 해당 기업의 디지털 트랜스포메이션화를 독려하고 지원사업 종료후에도 지속적인 데이터 관리가 가능하도록 정기 미팅 및 관련 뉴스레터를 제공
  – 관련 시장에서 데이터 기반의 의사결정 체계와 관리 체계의 경쟁력을 갖출 수 있게 업무 프로세스 개선 지원
  2) 관리 계획
  – 24시간, 365일 안정적인 무중단 서비스 모니터링 제공
  – 장애 발생 시 커뮤니케이션 핫라인 운영3) 유지보수 및 고객관리 체계
  – 지원사업 종료 후 6개월 내 데이터 품질 및 검증 요청에 대해서는 무상 지원할 예정이며 추가적인인력 투입 및 개발 지원이 필요한 경우 실비 내에서 지원할 예정
  – 수요기업 전담 고객센터와 실시간 상담 채널 운영하여 빠른 고객 요구사항 대응과 서비스 만족을 제공할 예정
• 카테고리 구분 : 전처리,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : [ 기업개요 및 핵심 역량 ]
  1) 기업 개요㈜누벤트는 데이터 사각지대에 있는 중소규모 프랜차이즈, 소상공인, 자영업점주 등을 대상으로 매장의 판매 데이터를 실시간으로 분석하여 양질의 정보를 제공해드림과 동시에 판매자·공급자 간 정보의 단절 혹은 비대칭 문제를 해결하는 서비스 ‘앳트래커’를 운영합니다.
  2) 시장 환경배달앱의 정보 독과점으로 인해 중소규모 프랜차이즈, 소상공인, 자영업자들은 배달 판매 데이터를 확인하는데 제약이 있었으나 ‘앳트래커’ 서비스를 통해 배달지별, 메뉴별, 배달앱별 판매정보 및 배달 매출확대 전략 수립에 필요한 배달 판매 데이터를 실시간으로 확인할 수 있도록 변화하고 있습니다.3) 사업 실적
  – 60여개 프랜차이즈 브랜드사 및 자영업자에게 서비스 공급.
  약 1,000여개 매장에 서비스 제공 중
  – 2021~2022년도 데이터바우처사업 공급(가공)기업 선정4) 연혁
  – 2014년 10월 설립
  – 2016년 3월 ‘매출 정보 관리 방법 및 시스템’ 특허 출원 (총 등록 4건, 미국포함 출원 중 3건)
  – 2018년 4월 TIPS 팀 선정
  – 2019년 9월 앳트래커 시범서비스 및 공급 협약
  – 2020년 7월 앳트래커 V2.0(배달분석추가) 출시
  – 2021년 7월 앳트래커 주문알림(배달고객관리) 출시
  – 2022년 7월 프리A 투자유치 완료
  – 하나벤처스, 데브시스터즈벤처스, 현대투자파트너스 등 누적 투자유치 49억원5) 사업 영역
  – 매장 데이터 플랫폼 ‘앳트래커’ SaaS 서비스 운영
  – F&B 기업 및 매장 대상 플랫폼을 위한 데이터 공급 제휴
  – 데이터바우처 가공 공급기업6) 주요 서비스
  – 매장별 매출 분석
  – 기간별 매출 분석
  – 매출 채널(출처)별 분석
  – 메뉴 판매 분석
  – 배달지/고객 분석 (지도뷰)
  – 원부자재(식자재) 소비 분석
  – 주문 이력 및 빈도 주문알림
• 활용 사례 : [ 활용 사례 ]가) 프랜차이즈 브랜드 통합 데이터 관리 시스템 구축
  – 2021 핫브랜드 ‘노티드’ POS + 주요배달앱 시스템 연동 및 데이터 통합
  – 노티드 운영사 GFFG 총 8개 브랜드 통합 대시보드 구축나) 프랜차이즈 매출 분석 SaaS 서비스 공급
  – 에그드랍, 빅스타피자, 브롱스, 남다른감자탕 등 60 여개사다) 경기도 청년푸드 창업허브
  – 경기도 시장상권 진흥원에서 진행하는 ‘경기도 청년푸드 창업허브’에 앳트래커 도입
  – 창업 초기부터 실적 데이터 관리를 가능할 수 있는 환경 구축
  – 기사 링크 : https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do

주식회사 디에스랩글로벌 소개

• 주식회사 디에스랩글로벌은 2020-01-21에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 501 패스트파이브 4층 419호 (브이플렉스)
• 주요 서비스 : 제공 가공업무1.
  학습용 데이터셋 구축(라벨링 외)정형화 데이터, 자연어 데이터 등 이미지가 아닌 테이블형 정형화 데이터를 기반으로 하는 인공지능 학습용 데이터셋 구축을 위한 데이터 가공업무 2.
  학습용 데이터셋 구축(라벨링)정형화, 자연어, 이미지 분류, 이미지 내 물체인식, 추천 시스템 5가지의 라벨링을 DS2.ai 솔루션을 통해 제공하여 인공지능 학습용 데이터셋 구축을 위한 데이터 가공 업무 진행 가공업무 방법1.
  데이터 확인 및 설계수요기업의 데이터 상황을 파악하고 수요기업이 구상중인 인공지능을 구현하기 위해 필요한 데이터 항목, 형태 등을 설계다양한 방법론을 바탕으로 학습용 데이터셋 구성안을 설계할 예정 2.
  데이터 전처리 및 가공원천 데이터의 전처리 및 데이터 조합 등 학습용 데이터셋 구축을 위한 데이터 가공업무 수행설계된 구성안에 맞춰 구축된 각 학습용 데이터셋을 인공지능 검증 과정을 거치며 데이터 고도화 가공업무 수행
• 보유 솔루션 : ※DS2.ai는 데이터 준비 단계부터 라벨링,인공지능 개발,배포,유지 및 보수에 이르는 모든 과정을 자동화한 플랫폼으로서인공지능이 생소한 사용자는AI도입부터 배포까지 간단한 클릭만으로도 인공지능을 개발할 수 있는 환경을 제공며,데이터 과학자 및 개발자에게는 단순 작업의 시간을 줄이고 안정적인 서버 관리를 통해 개발 및 인공지능 구축에 전념할수있는 환경을 제공합니다.DS2.ai플랫폼은 인공지능 모델 개발부터 운영,관리까지 인공지능 모델 도입을 위한 모든 프로세스를 제공하고 있음.데이터를 취합하고,라벨링을 통해 학습용 데이터셋을 구축하며,인공지능 자동 개발과 간편한 배포 및 운영까지 가능한서비스로플랫폼으로LABELING AI, CLICK AI, SKYHUB AI, DS2 DATASET4가지 큰 서비스로 이루어져 있음.각 서비스는[데이터 전처리]
  -[학습용 데이터셋 구축]
  -[인공지능 모델 개발]
  -[모델 배포 및 운영]의 프로세스를 각각 담당하며,유기적으로 연결되어 있음.특정 구간의 서비스만을 따로 프로젝트로 만들어 진행하는 자유도를 제공함.기능 명내용DS2 DATASET인공지능 모델 개발의 기초재료가 되는 데이터를 관리하고 학습용 데이터셋의 뼈대를 쉽게 만들 수 있도록 돕는 기능(전처리,파일 병합, DB연동 등)LABELING AI인공지능에게 학습시킬 데이터셋 제작을 위해 필요한 데이터 라벨링을 간편하게 할 수 있도록 돕는 도구(이미지,자연어 데이터 라벨링 지원)CLICK AI고객의 데이터셋을 활용하여 코드 없이 클릭 몇 번으로 인공지능 모델 개발을 시작하는 기능.최대100개의 모델을 한 번에 생성하며,고객은 모델별 비교를 통해 데이터셋에 맞는 최적 모델을 선택할 수 있음SKYHUB AI개발된 인공지능 모델을 배포하고,새롭게 추가된 데이터를 재학습 할 수 있도록 돕는 기능 제공
• 품질 확보 전략 : 가.
  품질확보 전략
  1) 품질 관리 조직 구성 품질 관리 조직을 구성하고 인력 별 업무를 분장하여 품질에 대한 체계적인 관리가 가능하도록 구성
  2) 구축 프로세스 및 구축 데이터 품질 관리 데이터 전문 인력을 각 수요기업 프로젝트 별로 배정하여 데이터 가공 서비스 진행 간 프로세스 수립과 품질에 대한 관리가지속적으로 이루어질 수 있도록 관리3) 학습모델 품질 관리 데이터 가공을 통해 구축된 학습용 데이터셋의 검증 과정에서 유의미한 모델 검증이 이루어 질 수 있도록 자사 SW인 DS2.ai의 품질을 안정적으로 유지하고 관리4) 총괄 책임 및 실무 책임, 실무 협의회의 품질 관리 프로젝트 전반의 관리를 통해 유의미한 결과물의 품질을 확보할 수 있도록 각 담당 인력에 대한 인적 관리와 기획,커뮤니케이션 등의 업무를 수행 2.
  품질 관리 교육 수행 품질 관리 교육을 수행하여 각 품질 관리 업무 별 역할을 인지하고 수행할 수 있도록 지원할 예정 3.
  DS2.ai의 시험 인증을 통한 SW 품질 확보 데이터 가공 서비스를 수행하기 위해 활용되는 SW인 DS2.ai에 대한 시험 인증을 진행하여 품질을 확보나.
  품질 관리 조직도 품질 관리 총괄책임자 품질 관리 실무책임자 품질 관리 실무협의회 구축프로세스품질담당 구축데이터 품질담당 활용 품질담당 3명 1명
• 유지보수 전략 : 가.
  제공계획 및 제공 목표1.
  제공계획 수요기업의 데이터 상황을 확인하여 수요기업이 목표하는 결과물을 만들기 위한 데이터 전반의 검토 및 논의를 1차적으로수행할 예정 검토와 논의를 통해 필요한 데이터 가공 실행 계획을 수립하고, 각 계획 단계별 인력을 배치함 지속적인 커뮤니케이션을 통해 데이터 가공 진행 간 발생하는 이슈에 대응할 예정임.
  2.
  제공목표 본 사업을 통해 수요기업의 목표 결과물(가공을 통한 학습용 데이터셋의 구축과 검증)을 도출하는 것이 데이터 가공 서비스제공의 1순위 목표 수요기업의 데이터 현황에 따른 제약 사항으로 인하여 목표 결과물을 도출하기 위해 다른 데이터의 추가 수집/가공이 필요한 경우, 수요기업과의 논의를 통해 다양한 방법론을 구성하고 실행하여 목표 결과물을 도출할 예정 추가적으로 목표 결과물인 학습용 데이터셋을 활용하여 자체적으로 인공지능을 개발하기 어려운 수요기업의 경우, DS2.ai를 통해인공지능 개발까지 지원하여 수요기업의 사업계획서 상 최종 목표를 수행할 수 있도록 지원할 예정임.
  나.
  유지보수(후속 지원) 데이터 가공 결과물인 학습용 데이터셋 자체에 공급기업의 귀책으로 인한 문제가 발견된 경우 사업 종료 후에도 무상 유지보수를제공할 예정임.
  사업 종료 이후에도 수요기업이 가공 데이터로 모델 개발과 운영을 쉽게 할 수 있도록 자체 MLOps 솔루션을 유지 보수 기간 동안 제공
• 카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : (단위: 백만 원)순번사업명수행기간사업개요계약금액발주처12020년데이터바우처 지원사업20.07.01.
  ~20.11.28딥러닝 기반의 인공지능 계약서 검토 솔루션 ‘Conan AI’70한국데이터산업진흥원2소방용 드론 FireFly(파이어 플라이)70한국데이터산업진흥원3병원환자 진료 교육 및 환자 질병 데이터 기반의 맞춤형 의료, 진단 보조 시스템70한국데이터산업진흥원42020년 AI 데이터 가공 바우처 지원사업20.09.01.
  ~20.12.21헬스케어 DB 수집 및 분석을 통한 솔루션 맞춤 추천 ‘솔닥스랩)’71.75한국데이터산업진흥원5BOM 솔루션 고도화71.16한국데이터산업진흥원6딥러닝 기반의 자전거 시세평가 솔루션 개발71.75한국데이터산업진흥원7아동 코딩 교육을 위한 어플리케이션 및 스마트 교구 개발70한국데이터산업진흥원8인플루언서 마케팅 직거래 플랫폼 ‘리뷰의 힘’70한국데이터산업진흥원9학원 상담서비스 및 학원 정보 제공 플랫폼71.75한국데이터산업진흥원10상담원·장례지도사를 위한 인공지능 기반 장례 종합상담 솔루션71.75한국데이터산업진흥원11주택 수선(수리) 하자 유지보수 진단 및 솔루션 AI 예측 모델 개발70한국데이터산업진흥원122020년AI 바우처 지원사업20.09.01.
  ~20.12.31포스트 코로나의 쓰레기 문제를 해결하는 AI 분리배출 보상 솔루션307.5정보통신산업진흥원132021년 데이터바우처 지원사업21.06.01.
  ~21.11.30음장센서 시스템과 인공지능 기반의 침입 및 사고, 화재감지 시스템71.75한국데이터산업진흥원14돼지 체척 이미지 가반의 AI 체중 예측 시스템 개발70한국데이터산업진흥원15실생활 데이터를 분석한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 AI 학습용 데이터셋 구축71.75한국데이터산업진흥원16비대면 면접 BIg Data 기반 일자리 매칭 엔진 및 서비스 개발70한국데이터산업진흥원17반려동물 습성 데이터를 활용한 질병 예측 AI 인공지능 학습모델 개발70한국데이터산업진흥원18AI 모션인식에 기반 턱관절
• 기업 개요 및 핵심역량 : 디에스랩글로벌은 AI 유토피아라는 비전 아래 전문가와 비전문가가 인공지능 모델을 빠르고 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 AutoMLOps (AutoML + MLOps) 플랫폼 서비스 중 AI 솔루션 전문 기업으로 데이터 기반의 AI 도입 컨설팅을 함께 제공하여 2020년부터 2022년까지 데이터바우처 24개 기업,AI 바우처 2개 기업(기관)과 함께 AI 프로젝트를 수행하였음.
  회사명 주식회사 디에스랩글로벌대표 여승기주소서울특별시 서초구 매헌로 16, 하이브랜드 1208호연락처1670
  -1728(이메일 : contact@dslab.global)설립일2018년 12월홈페이지https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
• 활용 사례 : ex) 활용 사례 예시구분내용금융 카드 발급 심사 고객 맞춤 카드 추천투자 위험 관리대출 심사 자동화투자 포트폴리오 설계로보어드바이저보험보험 가입 심사보험 상품 손해율 예측보험 사기 예측개인 맞춤형 보험 모델보험사 제출 서류 사진 인식의료 보험 비용 예측의료 헬스케어 제품 추천질병 예측 모델 제조외관 불량 판독부품 불량 검축비파괴 검사 인식설비 관리 자동화생산관리 자동화마케팅평판 관리 로열티 프로그램광고 입찰가 최적화쇼핑몰 구매 동선 예측챗봇 알고리즘 개선 은행 마케팅 결과 예측

주식회사 다이닝코드 소개

• 주식회사 다이닝코드은 2014-07-04에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 507 8층
• 주요 서비스 : ○ (개요) 다이닝코드는 국내에서 가장 정확하고 신뢰할 수 있는 맛집 정보 플랫폼으로 단순 정보 제공자의 역할을 넘어 끊임없는 기술개발과 혁신을 통해 트렌드를 이끌어가는 맛집 플랫폼 선도기업 입니다.○ (상품 공통) 다이닝코드는 대한민국 전국의 50만 곳 이상의 맛집 및 식당 빅데이터 DB를 구축하고 있으며, 수요기업의 니즈에 따라 다양한 데이터를 맞춤형으로 제공합니다.
  – 식당의 기본 POI 및 고급 POI 데이터, 식당 리뷰 데이터, 식당 사진으로 세분화되어 있으며
  – 지역, 카테고리, 연령/성별 등 원하는 데이터를 맞춤형으로 구매하실 수 있습니다.
  – 또한, 원하는 지역이나 상권, 카테고리별로 타겟을 구분하여 제공해드리오니 참고 바랍니다.
• 보유 솔루션 : ○ (Information Extraction) Machine Learning 응용기술을 적용하여 웹 상에 비정형 텍스트에서 고도화된 정보 추출○ (AI & Algorithm) 자체 개발한 AI알고리즘을 통해 정보의 최신성 및 정확성을 유지○ (Social Data Mining) 광고성 리뷰를 가려내고, 소수의 사용자에게 영향 받지 않는 공신력있는 맛집 랭킹 및 점수체계 구축○ B2B 데이터비즈니스를 위한 딥러닝 기반 맛집 데이터 가공 및 관리○ POI 정보 자동 매칭 기술 (일 평균 1,000곳의 식당 개폐업 처리)○ 식당 메타데이터 자동 예측을 통한 고급 메타데이터 추출○ 정교한 맛집 필터에 기반한 맛집 통합 검색기술○ 개인의 취향을 고려한 딥러닝 기반 맛집 추천 기술
• 품질 확보 전략 : ○ 다이닝코드는 데이터의 실시간성, 신뢰성, 정확성을 체계적으로 검토함으로써 실효성 있는 데이터만을 제공해드리고 있습니다.­
  – (실시간성) 딥러닝 알고리즘에 기반한 자동화된 맛집 POI 관리 시스템을 통해 최소의 리소스로 매일 1,500여 개 이상의 식당 개·폐업 정보를 갱신하고 있습니다.­
  – (신뢰성) 빅데이터 분석 및 AI 기술에 의해 고품질의 맛집 키워드 데이터를 생성하며, 정성적인 맛집 키워드에 대한 신뢰성을 확보하였습니다.­
  – (정확성) 광범위한 데이터 수집 및 수준높은 정제 시스템을 통해 영업시간, 배달정보, 메뉴/가격 등의 객관적 데이터를 정확하게 제공해드립니다.○ (Daily Update) 다이닝코드는 데이터의 품질 확보를 위해 daily 단위로 업데이트를 진행합니다.
  (협약 진행 시 update 유무 및 주기 협의)­
  – 신규 식당 데이터 추가 등록­
  – 폐업 식당 데이터 삭제­
  – 사용자 요청에 의한 식당 데이터 추가­
  – 사용자 요청에 의한 폐업 식당 처리­
  – 사용자 요청에 의한 식당 정보 변경­
  – POI 빅데이터 업데이트 및 정제
• 유지보수 전략 : ○ 데이터 제공 이후 발생되는 이슈는 *일정관리 절차 및 주요관리 사항에 의거하여 신속히 대응하고 보완대책을 마련하고 있습니다.○ 대표적인 유지보수 사례 및 대응사항은 아래와 같으며, 기타 이슈사항에 대해서는 별도 협의 후 대응해드리오니 참고 바랍니다.­
  – 데이터 라이선스 기간 내 발생하는 데이터의 오송출 및 누락에 대한 유지보수 · (오송출) 필드 값이 존재하나 전달된 데이터 값이 없는 경우 · (누락) 필드 값이 존재하나 전달된 데이터 값이 없는 경우
  – ­ 상호 약속한 형태로 데이터 전달을 해야하나 내부적인 사유로 인해 전달이 불가한 경우 전달 시스템을 수정 · 보완­
  – 개발 중 장애가 발생하여 수요기업이 데이터의 재전달을 요구할 경우 1회에 한하여 무상 전달
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : ○ 다이닝코드는 국내 다양한 대기업 및 중소기업들과 데이터 관점의 제휴실적을 지니고 있습니다.
  – 요기요 (맛집 데이터 공급 계약)
  – SK텔레콤 (AI 스피커 NUGU, 맛집 데이터 공급 계약)
  – 현대오토에버 (현대자동차 전차종, 네비게이션용 맛집 데이터 공급 계약)
  – 삼성멀티캠퍼스 (AI 학습용 데이터 공급 계약)
  – 기타 지자체 및 데이터바우처지원사업을 통해 데이터 공급중 (약 30곳)
• 기업 개요 및 핵심역량 : ○ 기업소개㈜다이닝코드는 빅데이터 및 AI 분석기술을 기반으로 공정한 맛집 정보와 편리한 검색 엔진을 제공하는 국내 최고의 Food Tech 기업입니다.당사가 서비스 중인 다이닝코드는 2014년 런칭 후, 약 50만 곳의 식당정보와 100만 장 이상의 사진정보, 300만 명 이상의 월간 순사용자(MAU)를 보유하는 등 국내 맛집 플랫폼 기업의 선두주자로 성장해왔으며 (`22.
  12 기준)그동안 축적한 기술적인 노하우와 양질의 음식점 데이터를 바탕으로 수요가 있는 중소기업들에게 고품질의 맛집 (가공)데이터를 제공하고자 합니다.다이닝코드의 AI 분석기술은 맛집 뿐만 아니라 여행, 숙박, 교육 등 다양한 영역에도 활용할 수 있사오니 관심있는 기업들의 많은 참여 바랍니다.
• 활용 사례 : 구분업체명주요내용일반기업D사성별, 연령별 선호 식당 빅데이터 분석일반기업P사AI 학습을 위한 음식 카테고리별 이미지데이터바우처 수요기업S사서울 및 경기 주요 도시 음식점 데이터데이터바우처 수요기업N사제주 음식점 위치, 카테고리, 선호도 데이터데이터바우처 수요기업S사제주도 음식점 키워드 및 리뷰 데이터데이터바우처 수요기업I사군 부대 주변 음식점 데이터데이터바우처 수요기업B사서울 내 식당 POI 데이터 및 식당별 사진 1장

딥세일즈(주) 소개

• 딥세일즈(주)은 2021-11-08에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 테헤란로 518 (한국섬유산업연합회) 10층 119호
• 주요 서비스 : o 바이어 리드(Lead)제공 서비스
  – 리드 : 고객의 관심과 그에 대한 정보.
  구체적으로는 우리의 제품이나 서비스에 대한 문의 혹은 그문의를 할 만한 잠재 고객.
  즉, 세일즈 기회의 잠재력을 지니고 해당 컨택에 대한 정보를 얻을 수있는 잠재고객 혹은 세일즈 기회를 의미
  – 데이터 전달 방식 : 리드의 조건을 갖춘 바이어의 정보를 엑셀 형태로 발송
  – 효과 : 딥세일즈의 잠재 고객 발굴 도구는 잠재 고객 발굴 시간을 단축하고 홍보 활동을 간소화.딥세일즈 고객들은 B2B 잠재 고객 발굴 도구를 사용하여 양질의 리드를 찾고 이상적인 고객을대상으로 하는 정확한 목록작성을 통해 시간을 절약하고 더 많은 세일즈 기회 창출 데이터 가공 방식
  – DSDB(딥세일즈 데이터베이스)라고 부르는 자체 리소스 센터 보유
  – 신규 기업이 딥세일즈 사이트에 가입한 후, 기업 정보가 기 저장되어 있으면 통합되고, 없을 경우는새롭게 생성하며 자체 DB를 실시간으로 업데이트
  – 전 세계 3천만개 이상의 수출입 정보를 보유한 데이터 리소스로, 50개 이상의 소스에서 수집되고,표준화 되어 분석 가능한 정보를 공급o 판매 데이터의 상품성
  – 수요기업은 딥세일즈가 구축한 시스템과 수집한 수출입과 관련된 거래, 상품, 기업, 담당자 데이터를이용해 정확한 의사결정을 하도록 함으로 기업의 최소의 리소스로 최대의 이윤을 창출할 수 있음
  – 물리적 거리와 인간의 한계를 뛰어넘는 무역에 필요한 모든 정보를 제공함
  – 수요기업의 물건을 구매할 바이어에 대한 360도 통합 view를 제공함으로 거래성사 가능성 증가
  – 잠재고객확보 및 리드를 취합하는 단계를 뛰어넘어 기회 고객에게 다이렉트로 연결함으로 5단계의비효율적인 비즈니스 파이프라인을 3단계로 줄이며 수요기업의 DB 확보 비용을 최대 95% 절약
  – 지속가능한 신규 세일즈 파이프라인을 구축함으로 글로벌 시장진
• 보유 솔루션 : 딥세일즈: 세일즈 담당자들이 거래 성사 확률이 높은 잠재바이어를 빠르게 발굴 할 수 있도록 지원 해주는 세일즈 인텔리전스 솔루션인간의 역량을 뛰어넘는 딥세일즈 AI가 각 제조사의 상품/기업/담당자 정보를 기반으로, 거래가 이루어질 확률이 높은 잠재 바이어 리스트를 실시간으로제공함으로써, 해외바이어 발굴 시 박람회나 B2B 플랫폼으로는 해결할 수 없는 비효율을 해결 딥세일즈인공지능기반바이어발굴솔루션은영업전문가가대상으로하는조직및담당자에대한매우정확하고포괄적인정보와통찰력을제공 사용자가 최고의 대상 고객을 식별하고, 올바른 의사 결정자를 찾아내고, 지속적으로 업데이트되는 예측 리드 및 회사 점수를 얻고, 대상 회사의 구매 신호및 기타 속성을 모니터링하고, 올바른 메시지를 작성하고, 자동화된 판매 도구를 통해 참여하고, 진행 상황을 추적할 수 있도록 지원딥랭크 알고리즘: 총 3가지 알고리즘을 통해 제조사
  -바이어 매칭을 결정하며, 현재까지 천만개의바이어를 학습한 딥랭크 알고리즘은 제조사의 잠재 바이어를 예측하는 독보적인 기술입니다1.데이터 구성: 딥세일즈의 비즈니스는 단순 추천 시스템을 넘어서 물류/재고/언어/환율 및 기타 글로벌 세일즈와 관련된 여러 영역에서 전례없는데이터 사이언스를 이용해 진행 됩니다.새로운분야의 선구자로서 끊임없는 실험과 알고리즘 개발은 딥세일즈가 하는 모든 일에 깊이뿌리를 두고 있습니다.* 데이터는어떻게 만들어 질까요저희는 사용자들로부터 받은 수많은 데이터 외에도, 50개가 넘는 소스에서 수출/기업/담당자에 대한 많은 초기 데이터를 받고 있습니다.
  DSDB(DeepSales Data Base)는 전 세계 1천만개 이상의 수출입 정보를 보유한 데이터 리소스로, 50개 이상의 소스에서 수집되고, 표준화되어 분석 가능한 정보를 공급합니다2.셀러/바이어 구분: 대
• 품질 확보 전략 : 데이터 품질관리
  – 딥세일즈 데이터 팀에서는 데이터의 지속적인 업데이트와 품질 향상을 담당하고 있으며, 전담 인력이일주일에 한번씩 데이터 품질에 대한 점검을 진행
  – 딥세일즈 DB에 있는 모든 데이터들은 실시간으로 신규 회원들이 작성하는 내용과 합쳐져 업데이트되며, 실시간 인공지능 학습을 통해 최고의 매칭 결과가 나올 수 있도록 관리 이메일 품질 확보 전략
  – 딥세일즈 고객들은 주로 이메일을 통해 바이어에게 영업을 진행하기 때문에, 딥세일즈에서 제공하는데이터 중 가장 중요함, 이에 따라 이메일의 품질 확보 전략이 다른 데이터에 비해 중요
  – 고객들에게 전달하는 모든 이메일은 하기 내용을 포함하는 서버 확인 프로세스를 통해 진행
  – 하기 프로세스를 기반으로 각 이메일의 신뢰도를 확인하며, 신뢰도가 높다는 것은 해당 이메일이반송될 가능성이 매우 낮다는 것을 의미
  – 발송된 이메일 중 유지/보수 요청이 온 이메일 리스트는 신뢰도 낮은 단계의 이메일로 바꾼 후데이터 팀에서 재 확인 및 수정인적·조직적 자원 활용
  – 데이터팀 : 구매 / API 계약 / 공공데이터 분석 등 다양한 방법을 사용해 데이터를 가져오며, 소싱된데이터들은 다시 딥세일즈 DB 규격에 맞춰 전처리 진행.
  데이터팀은 일평균 20만개 데이터를 가져오고 있으며 규모는 지속적으로 확대할 예정
  – 세일즈팀 : 비대면 커뮤니케이션을 통해 수요기업의 니즈를 사전에 파악하고, 클라이언트 요청에따라 데이터 팀에 요청사항 전달.
  세일즈팀 교육을 통해 주니어 세일즈 담당자 당 25개 기업을 관리하며 추가 인력 필요 시 탄력적으로 추가 채용 가능물적 자원 활용
  – 자체 온라인 사이트 deepsales.com을 기반으로 초기 마케팅, 영업 및 서비스가 진행될 예정
  – 비대면 채팅 서비스를 활용해 365일/24시간 고객 니즈 파악 후 대응예정
  – 서비스의 단순한 설계로 고객들은 데이터 선정에 대한 큰 고민을 할 필요가 없으며, 회원가입부터서비스 신청, 결제까지 비대면으로 진행 가능 셀러
  -바이어 매칭 알고리즘 정확도 향상
  – 당사서비스
• 유지보수 전략 : 유지보수 전략
  – 딥세일즈에서 잠재 바이어 정보를 주면, 고객들은 그 정보를 가지고 해외 영업 진행 가능
  – 딥세일즈의 이메일 데이터는 약 95% 확률로 정확하며, 나머지 5% 정도의 유효하지 않은 이메일의경우에는 반송된 분량만큼 신규 바이어 정보를 발송하며 유지보수를 진행 중유지/보수 진행 시 충족 기준
  – 잘못된 이메일의 교환은 딥세일즈에서 잠재 바이어 DB 발송 후 14일 이내에 가능하며, 기준 시간은결과물 메일을 발송한 딥세일즈 이메일 서비스에서 ‘이메일 발송 완료시간’을 기준으로 진행
  – 반송된 이메일에만 데이터 교환이 적용되며, 내부 기술 문제, 보낸 사람의 평판 또는 유사한 기술로인한 반송은 보증 대상 제외.
  – 유지보수 요청은 영업일 기준 5일 이내에 검토되며 승인된 신규 데이터의 유지보수는 즉시 진행
  – 잘못된 이메일 주소를 신고하려면 잘못된 이메일 주소 목록을 이메일(support@deepsales.com) 또는비대면 채팅으로 발송하며, 다음 정보를 포함해야 함(
  1) 반송된 이메일 주소(
  2) 잘못된 이메일 주소가 표시된 날짜(3) 잘못된 이메일 주소가 반송된 날짜(4) 이메일 제공업체로부터 받은 반송 응답
• 카테고리 구분 : 전처리
• 실적 : 전통적인 방식의 무역에서새로운 디지털 무역으로의 전환을 선도하는 딥세일즈는우리기업의 해외진출을 지원하는 각 분야의 전문가집단으로 구성되어데이터와 기술로 여러 기업들의 해외판매 및 해외시장 진출을 지원하고있습니다.
  – 딥러닝 특허 출원 및 딥랭크 알고리즘 저작권 등록 완료
  – 아산나눔재단 정주영 창업경진대회 수상
  – 글로벌 2위 B2B 플랫폼 Tradekey 파트너쉽
  – 충북 글로벌 마케팅 시스템(CGMS) 수행사
  – 1240억 규모 한국데이터산업진흥원 데이터바우처 공식 데이터 공급사
  – 중소벤처기업진흥공단 ‘기업나라’ 디지털트랜스포메이션 우수사례 선정
  – 뉴욕패션위크(NYFW) 2022 F/W 디자이너
  -바이어 매칭 지원
  – 성신여자대학교 가족기업
  – 기업부설연구소 설립
  – SCI 기술평가 우수기업 인증 상위기술기업 T4 등급 획득
  – 10년 이상 데이터 및 인공지능 분야 전문인력과 해외무역 및 세일즈 분야 전문인력 보유*유사서비스 수행실적2022딥세일즈의 해외 무역데이터와 인공지능 알고리즘을 활용한 금오 종합설비의 진단키트 해외영업지원2022플러그인빅데이터 상품 해외 수출 솔루션 판매2022멤버쉽컴퍼니 상품 해외 수출 지원2022디알팩토리 판매중인 동대문 의류 해외 수출 지원2022딥세일즈의 AI 서비스 활용해 국내산 마스크의 해외바이어 탐색 및 수출 진행2022솔게이트 상품 해외 수출 지원2022스타일딜리셔스 상품 해외 수출 지원2022씨리얼 상품 해외 수출 지원2022아이오앤코코리아 화장품 및 건강기능식품 글로벌 바이어 데이터 제공2022세아씨엠 해외 바이어 데이터 활용한 해외영업지원2022Mappemode K
  -POP 응원봉 수출을 위한 해외영업지원2022창업진흥원 창업기업제품 구매상담회 매칭 솔루션 제공2022에어그램 상품 솔루션에 데이터 제공2022플라리트 상품 솔루션에 데이터 제공2022꾼미디어 상품 솔루션에 데이터 제공2022엠케이글로벌 상품 솔루션에 데이터 제공2022유니자르 상품 솔루션에 데이터 제공202
• 기업 개요 및 핵심역량 : o 딥세일즈(DeepSales)
  -해외로 물건을 수출하려는 세일즈 담당자를 위한, 실시간 잠재 바이어 DB 제공 서비스
  – 인간의 역량을 뛰어넘는 인공지능 매니져가 전 세계의 바이어를 실시간 분석하여, 제조사와 수출입 거래가 이루어질 확률이 높은, 최적의 해외 바이어 리스트를 실시간으로 제공
  – 스팸메일 형식의 구매 문의를 모든 바이어들에게 보낼 필요 없이, 제조사와 바이어 사이에서 수출입 거래와 관련된 요소들을 분석 후, 상호 주문 가능성이 제일 높은최단 매칭 동선을 제공함으로써 무역 박람회나 B2B 플랫폼으로는 해결할 수 없는 비효율을 해결
  – 인공지능을 통해잠재 바이어 리스트 확보 비용을 최대 90% 이상 절감
  1), 수출자와 수입자 간 정보 비대칭을 줄여 안전성을 높이고, 물류 흐름을 빠르게 하여 전체적인 수출입 효율을 증대o판매 데이터의 상품성
  – 수요기업은 딥세일즈가 구축한 시스템과 수집한 수출입과 관련된 거래, 상품, 기업, 담당자 데이터를이용해 정확한 의사결정을 하도록 함으로 기업의 최소의 리소스로 최대의 이윤을 창출할 수 있음
  – 물리적 거리와 인간의 한계를 뛰어넘는 무역에 필요한 모든 정보를 제공함
  – 수요기업의 물건을 구매할 바이어에 대한 360도 통합 view를 제공함으로 거래성사 가능성 증가
  – 잠재고객확보 및 리드를 취합하는 단계를 뛰어넘어 기회 고객에게 다이렉트로 연결함으로 5단계의비효율적인 비즈니스 파이프라인을 3단계로 줄이며 수요기업의 DB 확보 비용을 최대 95% 절약
  – 지속가능한 신규 세일즈 파이프라인을 구축함으로 글로벌 시장진출과 매출 상승이라는 기업의 목표 달성o 기존 서비스와 차별점
  – 무역산업 자체가 크기 때문에 산업 내에 수출을 지원해주는 다양한 서비스가 존재함
  – 딥세일즈는 인력 기반으로 하는 전통적인 해외 바이어 개척방식과 양적/질적으로 차별화 됨
  – B2B 쇼핑몰 또한 대형 수출지원 서비스들도 아직 룰베이스 알고리즘
  2)수준에 머물고 있는 상황
  – 데이터를 스스로 학습한 알고리즘으로인간의 직관과 경험 이상의 1:1 맞춤영업을 제공하고,
• 활용 사례 : o 고객 사용사례 : 더뉴셀 화장품
  – 결과 : 입점 후 3개월 만에 아프리카에서 2만불 수출 계약 체결
  – 배경 : 피부 전문가와 화장품 전문 연구원의 전문성을 기반으로 한 병원용 화장품을 제조하는 국내화장품 제조사로 기존 한국에서 연 10억윈의 매출을 달성하였으며, 해외시장 확장을 위해 딥세일즈를통해 해외 바이어 개척 진행
  – 서비스 진행과정 : 카테고리, HS코드, 생산량, 원산지 등 상품/기업 관련 내용을 딥세일즈로 제출,딥세일즈 팀은 인공지능을 이용해 받은 정보를 기반으로 실시간으로 바이어를 매칭 진행
  – 영업 진행 : 바이어의 기업데이터와 담당자정보를 제공받은 더뉴셀 해외영업팀은 재공 받은 정보를토대로 오퍼 메일을 보냈고, 추천 받은 바이어리스트 중 3개월만에 K
  -beauty 상품을 전문으로 취급하는 아프리카 바이어에게 2만불의 주문을 수주, 지금까지 누적 약 250만불의 수출계약을 체결.이외에도 15%가 넘는 회신율의 바이어 리스트를 통해 지속적인 신규 바이어와 관계를 쌓아나가는 중.

데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

한국데이터산업진흥원 데이터바우처 사업을 통해 지정된 공급기업 중 데이터 가공기업 정보를 제공하고 있습니다. 본 데이터는 데이터바우처 지원사업에 참여하는 기업들의 정보를 포괄적으로 다룹니다. 특히, 수요기업이 필요로 하는 다양한 형태의 데이터 가공 서비스에 대한 정보를 제공함으로써, 데이터 활용의 범위를 넓히고, 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이 데이터가 보유한 컬럼은 다음과 같습니다.

기업한글명(문자형) : 해당 기업의 한글 이름
설립일자(날짜형) : 기업이 설립된 날짜
기본주소(문자형) : 기업의 본사 주소
상세주소(문자형) : 기업의 주소에 대한 추가 정보
주요서비스 상세정보(문자형) : 데이터 가공기업이 제공하는 구체적인 서비스 내용
보유솔루션(문자형) : 기업이 보유한 해결책 및 시스템에 관한 상세 정보
품질확보전략(문자형) : 데이터 품질 확보를 위한 기업의 전략
유지보수전략(문자형) : 데이터 가공 서비스 후속 지원 계획
카테고리구분(문자형) : 제공하는 데이터 가공 서비스의 카테고리 분류
등록일(날짜형) : 데이터가 등록된 날짜
실적(문자형) : 기업의 성과와 실적
기업개요 및 핵심역량(문자형) : 기업의 전반적인 설명과 주요 전문성
활용사례(문자형) : 데이터 및 서비스를 활용한 실제 사례
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