서울 구로구 데이터바우처 사업관리 가공기업
서울 구로구 에는 (주)씨씨미디어서비스, (주)큐빅테크, 에쓰오씨소프트(주) 외 32개의 가공기업이 있습니다.
케이웨어(주) 소개
- 케이웨어(주)은 2011-10-26에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로33길 50 벽산디지털밸리7차 1101호
- 주요 서비스 : □ 데이터 설계 및 수집○ 데이터 구조설계
– 분류체계 계층구조 설계
– 데이터셋 선정 · JPG : Original Image, Overlay Image · GPS 데이터 : 시간, 경도, 위도, 고도 · RDF : Class, Instance, Property, Relation · JSON : 이미지 데이터 속성정보, 객체인식좌표, 객체상세정보
– 메타데이터 속성정의· 환경속성 : 주야구분, 거리구분· 객체속성 : 종 표제/ ID, Caption, Instance, Property, Relation, 인식좌표· 이미지 데이터 속성정보 : 이미지 ID, 환경생성이력, 기록 유형, 이미지 크기, 저작권정보○ 데이터 수집
– 크라우드 플랫폼 활용 : 보유 인력풀 활용을 통한 크라우드 플랫폼 자료 수집
– 웹 크롤링 도구 활용 : 도구 안정성, 지적 재산권 보호, 이미지 자동증강 기능
– 직접 촬영 : 인공지능 학습이 가능한 대량 이미지 촬영 방안
□ 데이터 정제 및 자동증강○ 데이터 정제
– 유사도 이미지 분류 솔루션 활용
– 유사도 이미지 중복 제거○ 데이터 자동증강
– 온톨로지 검색기반을 활용한 자동이미지 확보
□ 데이터 가공○ 메타데이터 입력 : 검증된 메타데이터 입력 도구 활용
– 어노테이션 도구 활용○ 메타데이터 검증 : 메타데이터 적합성 검증/ 메타데이터 유효성 검증
□ 데이터 품질관리 방안○ 학습데이터 가공 Annotation 작업 및 품질검증
– Annotation 작업 시 작업자 간 크로스체크를 통한 전수검사 실시
– 메타데이터 1차 검수 시 입력된 메타데이터에 대한 샘플링 검수
– 메타데이터 2차 검수 시 데이터베이스 카테고리에 대하여 카테고리 정합성확인○ 고정확도 데이터 생성을 위한 데이터 유효성 검증
– Training Data(100%), Validation Data/Test Data(Training Data 중 15%)의분리 운영
– 품질관리(3가지) 유형 적용 : Process와 도구에 의한 품질 관리, Ground Truth와 Test - 보유 솔루션 : ○ 데이터 분석 플랫폼(VERTICA)
– 대용량의 고성능의 AI 분석을 지원하는 플랫폼
– 기존 DW 대비 50배 빠른 성능의 SQL 지원
– DB, 파일시스템 등에서 수행 가능한 퀴리 엔진
– SQL 기반 함수를 통한 머신러닝 알고리즘 지원
– 대용량 End
-to
-End 머신러닝 제공
– 병렬 프로세싱 가능한 분석(시계열, 회귀분석, 지리분석 등)
– R, Python, JAVA, C++ 코드 활용○ 데이터 분석 솔루션
– 클라우드 기반의 웹서비스 형태의 분석 환경 제공
– 다수 사용자가 중앙 집중화된 컴퓨팅 자원을 할당받아 사용자별 독립적 분석환경을 제공
– Python, R 등 빅데이터 분석 도구 지원
– 사용자가 원하는 분석 도구 선택하여 가상머신 분석 환경 (Sandbox) 생성
– 사용자별 자원 할당, 권한 등을 제공하여 보안 이슈 해결○ 데이터 추출 솔루션
– 추출, 변환, 전송, 적재 등 데이터 가공 및 데이터 플로우 관리 기능 제공
– Nifi 기반의 정형, 비정형 데이터 수집, 연계 기능
– 국제 표준 DCAT v2 메타데이터 기반의 데이터 연계 기능
– 이상 값 제거, 데이터 검증/교정 등 데이터 전처리 기능
– 지정된 시간에 따라 데이터를 자동 수집하는 스케줄링 기능○ 재택근무 지원 및 업무관리 솔루션
– 클라우드워커 및 중증 장애인 재택근무 지원 및 업무관리 시스템
– 재택근무자 대상의 업무지시 전달/개인.단체 공지전달/피드백 기능
– 재택 업무현황 기록관리/근태관리/개인 및 업무별 성과관리 기능
– 보고서 자동취합 및 통계추출 기능
– 차별화된 전용Form 및 통합기능
– 소그룹 기능을 통한 현업간 소통강화(채팅 지원)
– 업무별 그룹대화를 통해 협업진행 기능(채팅 지원)
– 고용 장애인 업무지원에 최적화된 솔루션○ 현장관리 솔루션
– 현장의 업무 관리를 위한 정보공유 및 강화 시스템
– 조직도 기반의 통합 커뮤니케이션 관리(대화채널 구성)
– SNS 형태의 쉽고 빠른 현장 모니터링(반응형)
– 한눈에 보이는 실시간 현장 보고 양식 제공
– 모바일을 통한 쉽고 정확한 자료 배포(게시판 - 품질 확보 전략 : ○ 본사는 ‘빅데이터사업본부’ 데이터가공팀 내 품질관리 전담조직을 신설하여 인적자원을 활용 및 강화하여 가공 데이터의 품질 수준 향상
– 빅데이터사업본부: 데이터바우처 사업 품질보증 총괄, 품질전담 인력 채용 등
– 사업지원팀: 품질보증 표준화 지원, 품질관리 인증 획득 지원
– 분석/컨설팅팀: 품질보증 및 품질검사 정책 및 방법론 수립
– 데이터가공팀: 가공 데이터의 품질관리 및 품질검사 전담
– 기술지원팀: 품질검사 도구 개발 및 지원 - 유지보수 전략 : ○ 수요기업 대상 서비스의 연속성 확보와 품질 제고를 위한 가공데이터에 대한 하자보수 활동 실시
– 하자보수 목표 · 데이터 제공 후(사업종료 후) 규칙적으로 실시하는 품질보증활동을 통해 수요기업의 서비스 환경 유지 · 오류 발생 시 수요기업 실무자가 지정한 기간 내 수정
– 하자보수 방안 · 데이터가공팀 실무자를 하자보수 및 유지보수팀으로 편성하여 안정적인 하자보수와 업무지원 수행 · 신속하고 즉각적인 하자보수 처리로 안정적인 수요기업 서비스 운영 지원 · 신속한 오류 처리절차 수립 및 동일 오류 재발 방지를 위한 이력관리 및 내역 공유
– 하자보수 대상 · 최종납품된 가공데이터 전체
– 하자보수 범위 · 하자보수 범위는 사업완료 후 실제 구축량을 기준으로 하며, 하자보수 범위의 변경이 필요한 경우 수요기업과 협의하여 진행
– 하자보수 기간· 하자보수 책임기간은 수요기업의 최종 검수검사 완료일로부터 12개월 실시(협의 필요)○ 하자보수 지원방법(고객응대계획)
– 하자보수 정기 예방정비 실시 · 비상연락망, 유지보수 조직을 확립하여 365일 24시간 고객 응대체계 구성 · 하자보수 접수 처리 및 문제의 유형을 파악 후 즉시 조치 · 하자보수 절차에 대한 상세한 보고 체계 확립 · 납품한 데이터에서 중대한 오류가 발견된 경우에는 신속, 정확한 오류데이터의 수정과 보완 조치 실시 · 파손된 데이터의 원형 복구를 위한 기술 지원
– 운영지원 · 주관기관과 긴밀한 협업 및 의사소통 실시 · 수요기업 요청 시 교육 지원 · 담당자가 바뀌어도 전혀 영향을 받지 않도록 철저한 이력 관리 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : ○ 사업명 / 기관 / 사업기간 / 주요 내용
– 빅데이터 기반 양식 생산성 향상기술 (해양수산부) · 해양수산부 · 2022.04.01~2026.12.31 · 유수식 양식장 빅데이터 플랫폼 구축, 어가 생산 의사결정 소프트웨어 개발 디지털양식 빅데이터 기반 서비스 모델 사업화
– 수리통계 모델을 활용한 감염병 유입 확산 예측 기술 개발(농림축산식품부) · 농림축산식품부 ·2022.04~2023.12 · 해외 ASF 발생 관련 데이터 수집 및 DB 구축, ASF관련 수입물 데이터 수집 및 DB 구축
– 민원 업무 자동화 인공지능 언어 데이터 (한국지능정보사회진흥원) · 한국지능정보사회진흥원 ·2022.06~2022.12 ·인공지능 챗봇의 대화이해도 및 정확도를 향상 시킬 수 있는 대화형 의도파악기술 개발에 활용
-Private 클라우드 기반 컨테이너 검색정보 공유제공 플랫폼 개발 · 해양수산부 · 2020.04~2024.12 ·항만서비스에 특화된 Private Cloud 서비스 구축
– 국가표준 수산물 검역시행장 표준모델 개발 · 해양수산부 · 2020.04~2023.12 · 수산물 관련 해외 질병발생 빅데이터 구성, 스마트 검역시행장 통합운영 시스템 개발
– 빅데이터 인공지능 활용을 통한 개인과 공간 특성 맞춤형 인테리어 컨설팅 및 종합 서비스 제공을 위한 온라인 기반 서비스 플랫폼 기술 및 비즈니스 모델 개발 · 산업통상자원부 · 2019.05~2021.12 · 개인/공간 분석을 통한 맞춤형 인테리어 컨설팅 제공, 수요자/공급자 간 직접연결 서비스 플랫폼 구축, 인테리어 토탈서비스(중계/쇼핑몰) 플랫폼 구축
– 인공지능기술을 활용한 고병원성 조류인플루엔자 국내 유입, 발생 조기 감지 및 확산 대응 시스템 개발 · 과학기술정보통신부 · 2019.05~2021.122018.04~2020.12 · HPAI 유입감시 시스템 구축, HPAI 통합분석 플랫폼 구축 전세계 질병발생 상황 모니터링 및 유입감시 시스템 개발 HPAI 빅데이터 통합분석 및 시각화 시스템 개발
– GI - 기업 개요 및 핵심역량 : “케이웨어(주)는 고객중심의 이해와 공감을 바탕으로 최신 기술을 제공하고,직원들이 연대감과 소유감을 느낄 수 있는 업무 환경 마련이라는 기본적 가치를 추구합니다.ICT 빅데이터 융합 혁신 기업으로 지속적으로 성장하여 「기술을 넘어 가치를 만드는 기업」이 경영 목표입니다.”○ AI+X 생태계에 최적화된 양질의 데이터 제공과 최신의 ICT 기술 지원
– 데이터 생태계 구축의 기본이 되는 양질의 데이터 구축 및 수요자의 활용 목적에 부합된 데이터 구축 제공
– 데이터와 인공지능을 전 산업 분야로 확산할 수 있도록 AI, Cloud, IoT 등의 혁신기술과 융합할 수 있도록 지원
– 케이웨어는 빅데이터와 인공지능을 활용한 전세계 가축질병 발생정보의 실시간 모니터링 및 유입위험과 확산예측 시뮬레이션 개발부터 스마트팜, 스마트검역시행장의 최신 IoT 데이터 통합분석을 통한 자동시설운영, 전세계 철새이동 GPS 데이터 및 GIS 공간데이터 분석을 통한 생태분석, 과거 10여년간의 기상데이터 분석까지 다양한 연구를 진행하며, 데이터의 생산과 가공, 유통과 분석, 활용까지 수많은 경험과 실무 노하우를 보유함
– 케이웨어의 다양한 데이터 생산·가공·관리·분석·활용 기술 및 노하우와 최신의 ICT 기술력을 바탕으로 ‘AI+X(어플리케이션)’ 생태계에 최적화된 양질의 데이터 제공과 기술 지원을 목적으로 함○ 주요 연혁
– 2022년 · 품질경영체제 인증(ISO 9001:2015) · ‘서경대학교 데이터컴퓨팅센터’ 업무 협약 · ‘중앙대학교’, ‘대림대학교’ 문헌정보 업무 협약 · 비디오물제작업 등록
– 2021년 · 데이터바우처 공급(가공)기업 등록 (한국데이터산업진흥원) · 연구개발서비스업체 등록
-공학 및 기술연구개발업 (과학기술정보통신부장관) · 벤처기업 확인 (혁신성장 유형) · 빅데이터·인공지능 서비스 플랫폼 개발 (산업통상자원부)
– 2018년~2020년 · 서울형 강소기업 선정 (서울특별시장) · 가천대학교 인공지능대학원 업무협약 · 세종대학교 인공지능
-빅데이터연구센터 업무협약 · - 활용 사례 : ○ 일반가공
– 이미지 구축 ： 스캔 및 촬영을 통한 실물자료(면, 입체 등) 이미지 데이터 구축
– 메타데이터 구축 : 속성값 정의를 통한 메타데이터 정의 및 구축 라벨링 작업
– 3D/AR 변환 : 이미지 기반(3D 촬영 등) 랜더링 작업 및 AR 변환
– 3D/AR 콘텐츠 구축 : 3D/AR 데이터 기반으로 서비스 콘텐츠 개발
– 데이터 검수 및 정제 : DB품질 제고 및 시스템전환 등을 위한 데이터 정제 작업○ AI 가공
– 데이터 수집 도메인에 대한 실물자료 및 웹상의 원시데이터 수집 및 정리
– 데이터 정제 변환 데이터 분석 및 필터링 라벨링 색인 작업
– 개발 시나리오 구축 및 학습데이터 개발/생성○ 활용사례
– 도서관 원문DB 구축사업 (국회도서관, 국립중앙도서관, 법원도서관)
– 데이터 융복합서비스 전자자원 공유기반 데이터 구축 (국회도서관)
– 빅데이터 기반 양식 생산성 향상기술 (해양수산부)
– 수리통계 모델을 활용한 감염병 유입 확산 예측 기술 개발(농림축산식품부)
– 민원 업무 자동화 인공지능 언어 데이터 (한국지능정보사회진흥원)
– 인공지능 기술을 활용한 고병원성 조류인플루엔자 국내 유입, 발생 조기 감지 및 확산 대응 시스템 개발(과학기술정보통신부)
– 국가표준 수산물 검역시행장 표준모델 개발(해양수산부)
(주)메타소프트 소개
- (주)메타소프트은 2014-08-26에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로33길 50 702호
- 주요 서비스 : StudyGo : On
-Off 통합 교육 서비스 StudyJobs : 직무교육 플랫폼 서비스 MetaHr : 통합인력관리서비스 나라검색서비스 : 공공기관 입찰검색서비스 DeliGo : 도소매 커머스 주문
-재고
-커뮤너티 서비스 ShoppingGo : 쇼핑몰상품 추천
-선정
-업로드 자동화 서비스 - 보유 솔루션 : (
1) 검색솔루션(eXperSearch)
– 다양한 정형/비정형 데이터를 수집
-저장한 후, 다양한 정보를 검색하여 원하는 결과를 찾아내는 것 뿐 아니라, 데이터 자체를 분석하여, 기존 정보 뿐 아니라, 새로운 정보를 제공하는 솔루션
– 15년 이상, 검색엔진 개발 및 사업을 수행한 경험으로 자체 개발한 검색엔진
– 15년 이상의 검색모듈 개발 및 100여 개 이상의 사업수행 경험 및 개발자 보유
– 데이터 수집 기술 : 데이터베이스등의 정형 데이터 뿐 아니라, 웹페이지 및 파일 등의 비정형 데이터를 수집하여 저장하는 기술(WebCrawler 등)
– 데이터 색인 기술 : 데이터(정보)들을 그 특성에 맞게 다양한 색인옵션(형태소분석, 토큰, SubString, N
-Gram 등)을 적용하여, 분석하는 기술
– 형태소분석 기술(사전 포함 : 언어별 특성에 맞게, 의미가 갖는 최소의 단위로 문장을 분석하는 기술.
– 데이터 저장 기술 : 정형/비정형 데이터를 압축하여 자체 저장하는 기술
– 데이터 검색 기술 : 데이터(정보)를 자체 정확도 알고리즘에 따라, 사용자가 찾고자 하는 검색결과를 찾아주는 기술
– 통계 처리 기술 : 사용자가 검색한 로그를 기반으로 다양한 통계 결과를 처리하는 기술(
2) 통합컨텐츠관리솔루션(MetaCMS)
– 다양한 Contents(Text, Image, Video)의 통합관리 솔루션
– 다양한 시스템과 연동가능한 확장형 인터페이스 제공
– 사용자 중심의 편리한 기능 및 화면 인터페이스 제공(3) 정보분석솔루션(MetaAI)
– 소셜 미디어 수집 : 소셜미디어에 대한 SNS연동을 통하여 웹크롤링으로 연관 데이터 수집 및 분류
– 딥러닝 기술 : Deep Neural Network의 학습을 가능하게 하는 MachingLearning 기술
– 관심 주제에 대한 토픽 추출 :사용자의 관심 주제에 대한 소셜 토픽 추출 및 분류, 피드백 준석
– 의미 연관성 분석 : 소셜 Context의 의미 연관성 분석과 온톨로지 구축 기술
– 빅데이터 수집
-저장
-분류
-분석 플랫폼 기술 - 품질 확보 전략 : 개발 업무 진행 전에, 수요기업의 Needs에 맞는 컨설팅 제공을 통한 명확한 개발목표 설정각 개발업무 단계별, 단위 테스트 및 결과물의 수요기업에게 제공을 통한 데이터 검증 진행적용 기술에 대한 Core 개발은 기업부설연구소에서 담당하며, 이의 활용은 서비스 사업부(솔루션 및 서비스사업부) 담당등의 이원화를 통해, 가공서비스 구축의 품질개선을 위한 역할 분담 진행을 통해, 개발(속도) 및 품질(성능) 향상 달성수요기업의 서비스 구축 후, 전담 개발인력 및 소통 채널(C/S 게시판 등) 제공을 통한, 서비스의 TroubleShooting 및 품질 개선 방안에 대한 컨설팅 및 기술 제공
- 유지보수 전략 : □ 고객 기술 컨설팅 및 기술지원
– 각 고객와의 채널 구축을 통한 사업 전/후로 최신 기술 및 솔루션 등에 대한 컨설팅 지원
– 데이터 품질 향상을 위한 다양한 컨설팅 및 기술 지원 등
□ 서비스 전담 유지보수팀 및 고객 지원팀(C/S) 운영
– 각 서비스당 최소 1명 이상의 유지보수/고객지원팀 운영 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : – 2019 연매출 25.6억 달성(10% 성장)법무부 출입국 관리사무소 이민행정시스템 구축국세청 NTIS 운영 및 유지보수공무원연금 종합재해보상시스템 구축서울시청 법인시설물관리시스템 구축삼성병원 시스템 운영삼성증권 홈페이지 운영용평리조트 통합 모바일앱 구축이크레더블 차세대 시스템 구축중외제약 ERP 개발흥국화재 홈페이지 개발KCB API 게이트웨이 시스템 구축KT 지도맵 서비스 개발GS 나만의 냉장고 홈페이지 구축AI컨택센터 구축 TA 프로젝트롯데자산개발 공유오피스 구축롯데렌트카 홈페이지 개발LGU+ 비디오포털 신용카드 간편결제 등 개발LGU+ DEMS 시스템 개발 운영
– 2020 연매출 29.2억 달성(20% 성장)‘소셜 토픽 추출 시스템’ 특허 취득 (특허 제 102096066 호)법무부 사법행정시스템 고도화 사업 구축기획재정부 차세대 예산회계시스템 구축사업의 통합로그 시스템 구축국세청 차세대세정보시스템 구축(1단계) 통합DB 설계 및 품질관리한국교육학술정보원 통합교육평가시스템 / 지능형 교육정보통계시스템 구축서울주택도시공사 홈페이지 포털화 사업한국저작권위원회 회원정보 통합 및 저작권 통합 누리집 기능개선 사업재단법인 한국데이터진흥원 데이터바우처
-머메이드컴퍼니 가공삼성물산 공정관리시스템 구축 / 설계파일 변환 관리시스템 구축홈플러스 express 시스템 구축현대해상 백업시스템 대시보드 개발현대해상 풍수해6보험 가입시스템 개발정공이산 Smart Show Room 구축 / 홈페이지 개발롯데호텔 시스템 구축롯데백화점 통합어드민 개발미래에셋대우 Crontab 개발국민은행 분석시스템 구축LGU+ 초등교육서비스 플랫폼 개발LGU+ AI 기반 NVOC 예지 엔진 개발
– 2021 연매출 41.6억 달성(30% 성장)“학습 동기 부여 및 몰입도 강화를 위한 문제 게임화 시스템” 특허출원(10
-2021
-0145719) “전자책의 탐색적 읽기를 지원하기 위한 지능형 정보 추적 제시 시스템”특허출원(10
-2021
-0145720) “설문 분할 및 다채널 공유를 융합한 마이크로 - 기업 개요 및 핵심역량 : □ 기업 개요 데이터 처리(수집
-저장
-검색
-분석) 기술 및 관련 솔루션(검색엔진,컨텐츠통합관리솔루션, 빅데이터 분석솔루션 등)을 바탕으로 서비스 컨설팅(기획 등)/개발 및 시스템 개발(운영)을 주력하는 데이터 전문기업
□ 주요사업 분야
– 데이터 처리(수집/저장/검색/분석 등)를 활용한 다양한 업무 솔루션 개발
– 데이터 처리(수집/저장/검색/분석 등)를 기반으로, 다양한 서비스 개발
– 자체 솔루션(eXperSearch/MetaCMS/MetaAI)을 활용한 다양한 서비스(시스템) 구축
□ 목표시장
– 기업내부 및 외부에 존재하는 다양한 정보(데이터)를 활용한 솔루션 및 서비스 컨설팅(기획) 시장
– 기업내부 및 외부에 존재하는 다양한 정보(데이터)를 활용한 솔루션 및 서비스 구축 시장
□ 가공업무 인력
– 상시인력 : 12명
– 20년 이상의, 검색엔진 솔루션 개발 및 이를 활용한 통합검색 서비스 구축 경험 및 전문가 보유
– 대내/외 서비스 구축 및 솔루션 개발 경험을 바탕으로, 다양한 서비스(시스템) 컨설팅(기획)
-개발경험 및 전문가 보유 - 활용 사례 : □ 사업 실적 : 가공업무 사업 실적 소개(성공사례)
– 데이터를 활용한 사용자 중심의 온라인 구인구직 서비스 구축(데이터바우처 가공서비스 구축 사례, 수요기업 : (주)머메이드컴퍼니) : 구인을 원하는 업체 및 구직을 희망하는 구직자 매칭 서비스 구축
– 프랜차이즈 서비스 품질 개선 및 체크리스트 표준화를 위한 품질 데이터 분석 구축(데이터바우처 가공서비스 구축 사례, 수요기업 : ㈜외식인) : 외식 프랜차이즈 별(지역별/카테고리별) 품질키워드 추출, 품질키워드 사전제작 및 품질키워드 중요도 분석 서비스 구축
– KBS 미디어 인텔리전스 시스템 구축 : 8,000만건 이상의 미디어 컨텐츠 통합 관리시스템 구축
– KBS 미디어 인텔리전스 시스템 구축 : 8,000만건 이상의 미디어 컨텐츠 통합 관리시스템 구축
– 정공이산 Showroom 시스템 구축 : 기업의 판매 제품의 전시장의 디지털 전시장 시스템 (DID
-IPAD
-CMS) 구축
– 한결PIF CRM 솔루션 개발 : 기업자체의 영업/판매 장비 및 솔루션 정보 및 고객/파트너사의 정보들을 실시간으로 관리하는 솔루션 개발
– LGU+ IPTV 개발 및 운영 : 대량의 IPTV 미디어컨텐츠의 다양한 기기의 연동 시스템 통합 관리시스템 구축 및 운영
– LGU+ IPTV MSA DevOps전환 개발 : IPTV 서비스를 AWS클라우드시스템으로 전환 개발
– 이 외 100여 건 이상 서비스(시스템) 구축
(주)딥노이드 소개
- (주)딥노이드은 2008-02-04에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로33길 55 1305호
- 주요 서비스 : 1.
데이터 가공 서비스㈜딥노이드는 ‘DEEP:LABEL’솔루션을 활용하여 자체 데이터 가공 및 크라우드소싱을 이용하여 다수의 데이터 레이블러가 참여할 수 있는 솔루션을개발하여레이블링 서비스를 제공하고 있습니다.
‘DEEP:LABEL’은산업 전반의 영상 이미지 등 모든 이미지 포맷과 동영상,텍스트, 3D이미지 등을 지원하며,의료영상 표준인 DICOM파일과 병리영상인 SVS파일 포맷을 지원하고있습니다.데이터 가공 서비스는 Bounding Box, Free Hand, Polygon, Line, Circle, Path Label등 다양한형태의 Labeling기능을 제공하고 있습니다.㈜딥노이드는 ‘DEEP:PHI’솔루션을 활용하여 노코딩(No Coding) 기반의 간단한 모듈 조립으로 인공지능 알고리즘을 설계 및 검증하고 어플리케이션으로 배포까지 가능한 All
-in
-One R&D인공지능 플랫폼을 제공하고 있습니다.다양한 AI인공지능 모델 및 전처리 알고리즘을 지원하고 산업, 의료,교육,보안,물류 등 모든 산업(Industry) 분야에서 ‘DEEP:PHI’활용을 하고 있습니다.이미지의 Segmentation, Dectation, Classification을 분류하고, Record Data에 대한 분석을 모두 제공하고 있습니다.2.
데이터유형구분데이터포맷내용비고의료 분야DICOM이미지DCMMeta Data포함된 의료 영상 이미지비식별화CTDCMMeta Data포함된 의료 영상 이미지비식별화이미지 데이터JPG, PNGDCM데이터 포맷 변환 데이터비식별화병리 영상SVS, PNG, JPG병리 슬라이스 영상/고해상도 영상산업 분야CT / X
-RayJPG, PNG산업용 비파괴 데이터, X
-Ray데이터일반이미지JPG, PNG영상,이미지 기반의2D이미지2D 이미지를 기반으로 데이터 수집 및 레이블링기능을 제공하며 데이터의비식별화 솔루션을 개발하여 데이터 레이블 작업시 익명화 작업 수행 및 현재 사용하는 이미지 데이터의 대부분의 포맷을 지원하고 있습니다.※ 상세한 데이터가공서비 - 보유 솔루션 : 1.
시장(Market)별 보유 솔루션구분설명보유 솔루션비고전체시장(Total Addressable Market)(주)딥노이드서비스를 제공 할 수 있는시장DEEP:PHIDEEP:AIDEEP:STORE인공지능 SW 서비스 시장,빅데이터 거래 시장유효시장(Serviceable Available Market)(주)딥노이드비즈니스 모델이 위치한시장DEEP:AIDEEP:PACS인공지능(AI) 의사결정지원 시장,빅데이터 솔루션 시장수익시장(Serviceable Obtainable Market)(주)딥노이드비즈니스 모델 서비스초기에 확보한 시장 DEEP:PHIDEEP:STORE인공지능 플랫폼 시장,빅데이터 거래 시장2.
DEEP:PHI 생산 설비 현황용도생산설비자원 할당인텔 R1304딥러닝 학습 (GPU)TYAN B7119데이터 저장 스토리지인텔 R2308마스터 관리인텔 R1304TEST 자원TYAN B7119 - 품질 확보 전략 : 1.
레이블링 툴 편의성 증진을 통한 최고의 품질 확보데이터 레이블링 작업에 있어서 레이블링 툴의 편의성은 레이블링 작업자의 생산성 향상에 큰 영향을 끼칩니다.㈜딥노이드는 유사 사업 참여 경험을 통해 자체 개발한 레이블링 툴을 보유하고 있으며 타사 제품 대비 사용 편의성이 높다는 장점을 갖고 있습니다.해당 레이블링 툴의 지속적인 편의성 개선, 서비스 품질 향상으로데이터 레이블링 작업자의 생산성 및 정확성이 높은 데이터 품질을 확보하고 있습니다.2.
전문 검수 인력 양성 및 시스템 구축으로 최적의 품질 제공㈜딥노이드는 검수자 전문 교육을 위한 전담 부서를 신설하여 검증된 검수 인력을 통해 서비스품질이 향상되었습니다.크라우드 소싱 기반 데이터 가공 서비스에서 레이블링결과물을 최종 검수 및 승인하는 검수자는 매우 중요한 역할을 담당하고 있습니다.㈜딥노이드는 전문 교육을 이수한 검수자만이 실제 검수 작업에 참여할 수 있는 시스템을 구축하여 수요기업에 최적의 서비스 품질을 제공하고 있습니다.3.
딥러닝 기술 기반 인공지능 검수자 운용딥러닝 기술을 기반으로 한‘인공지능 검수자’기술을 개발하여 데이터 가공서비스를 제공하겠습니다.인공지능 검수자는 딥러닝 기반 자동 레이블링기술을 활용한 인공지능 검수 프로그램으로서 기존의 전문 검수 인력의일부를 대체하는 동시에 전체 작업 소요 시간을 낮추기 때문에,수요기업에제공하는 데이터의 단가는 낮추고 가격 만족도를 높이는 긍정적 효과가 있습니다.㈜딥노이드의 전문 인공지능연구 인력을 활용한 기술 고도화를 통해 타사 대비 경쟁력을 확보하여 서비스의 품질을 높이고 있습니다.4.
의료 임상분야는 MOU 체결 전문 의료기관과의 컨설팅 진행㈜딥노이드는 국내의 다양한 전문 의료기관과 MOU를 체결하여 폭넓은 의료 자문인프라를 보유하고 있습니다.해당 기관들과의 컨설팅을 통해 X
-Ray, CT, MRI,초음파 등 다양한 임상 데이터 처리 노하우를 전수 받을 수 있습니다.또한,㈜딥노이드 전문인공지능 연구 인력을 활용하여 해당 데이터에 대한 처리 및 분석 기 - 유지보수 전략 : 1.서비스 제공 목표수요기업이 요구하는 다양한 데이터 형태(텍스트,이미지,음성 등)와 레이블형태(Bounding Box, Segmentation 등)에 따른데이터 레이블링 프로그램을일반 사용자(레이블러)들이쉽게 참여하여 데이터를 제작 또는 가공할 수 있도록 SaaS플랫폼 서비스 및 크라우드 소싱 플랫폼을 제공하고 있습니다.2.
제공 계획
1) On
-Premise :데이터 가공 레이블링 솔루션에 대하여 On
-Premise 설치 독자 운영 솔루션 판매
2) SaaS Platform :데이터 수집,데이터 가공을 클라우드기반으로 운영 할 수 있는과금형 플랫폼서비스 제공 3)크라우드 소싱:SaaS Platform 연계 및 단독으로 크라우드 소싱으로의뢰 할 수 있는 서비스 플랫폼 제공으로 개발사와 Platform Worker및 데이터 가공 의뢰자의 Win
-Win3.관리 계획다수의 검수자(프로젝트 관리자에 의해 자격을 부여 받은 사람)가 레이블링결과물을 보고 판단 후 해당 레이블러의 자격 박탈 여부 및 등급 측정(정량의작업을 달성했을 경우 검수자로 전환)등의 관리,프로젝트 관리를 하고 있습니다.4.수요 증가에 따른 가공 서비스 제공 방안
1)하드웨어부분:수용 증가 및 서비스 증가에 따라 시스템 성능 저하 발생 시 HW증설을 다운타임 없이 Scale
-In/Out 기반으로구성하여 원활한 서비스를 제공
2)서비스 부분:서비스 수요 증가 및 플랫폼 Worker증가에 따라 관리및 적정 관리 인원을 산정하여 적정한 인력 충원 및 관리 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : 1.
용역 수행 실적#사업명고객사사업 개요수행 기간1AI 바우처 사업정보통신산업진흥원의료 영상 진단 보조 솔루션 공급2022.04.01~2022.10.312AI 융합 불법 복제품 판독 시스템정보통신산업진흥원AI 융합 불법 복제품을 판독하는 시스템 구축 사업2022.05.01~2022.12.3132022년 AI 융합 의료 영상 진료 판독 시스템정보통신산업진흥원군 의료 영상 데이터 기반 인공지능 판독 시스템 고도화 및 실증 사업2022.01.01~2022.12.314레이블링 사업에이로봇미지 데이터 레이블링 구축 사업2020.11.01~2020.12.0152020년 AI 융합 의료 영상 진료 판독 시스템 구축 사업정보통신산업진흥원군 의료 영상 데이터 기반 X
-ray 인공지능 판독 시스템 고도화 및 실증 사업2020.08.01~2020.12.3162021년 AI 융합 불법 복제 판독 시스템 구축관세청2020년 AI 융합 불법 복제품 판독 시스템 구축2021.01.01~2021.12.317공공 데이터 개방 사업한국정보화진흥원,건강보험심사평가원인공지능(AI) 기반 개방 DB 구축2019.10.01~2020.03.318공공 데이터 개방 사업한국정보화진흥원,건강보험심사평가원인공지능(AI) 기반 의료 영상 판독 지원 정보 확대 구축2018.06.01~2018.12.319공공 데이터 개방 사업한국정보화진흥원,건강보험심사평가원인공지능(AI) 기반 의료 영상 (뇌동맥류) 진단 모형 개발2017.08.01~2017.12.312.
R&D 수행 실적#사업명고객사사업 개요수행 기간12021년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업한국정보화진흥원세포 병리 데이터 구축 사업2021.06.01~ 2021.12.3122021년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업한국정보화진흥원골밀도 X
-Ray 데이터 구축 사업2021.06.01~2021.12.3132021년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업한국정보화진흥원질병 진단 이미지 (유방암, 부비동) AI 데이터 구축2021.06.01~20 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
회사 개요㈜딥노이드(https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do - 활용 사례 : ※ 활용 예시 이미지 포함에 제약이 있어 상단 “홍보자료”에 첨부된 “데이터 가공서비스” 내용을 참고하시기를 바랍니다.
주식회사 인피니트헬스케어 소개
- 주식회사 인피니트헬스케어은 2002-12-30에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로34길 27 12층
- 주요 서비스 : ○데이터 가공 도구
– 수집된 데이터를 익명화/가명화하여 대용량으로 내보내기가 가능하며 이를 기반으로 인공지능 연구데이터를 저장, 관리, Labeling 및 학습 데이터 생성을 위한 도구 및 워크플로우 시스템 제공
– 인공지능 훈련 및 기술 개발을 위해 대상이 되는 질환과 영상의 종류에 따라 목적에 맞는 Segmentation과 Annotation 기능의 Labeling 도구를 제공 AI Labeling ViewerManual Labeling ToolsSmart Pen/BrushSurface RenderingUndo/RedoSave as various Formats (DICOM RT, GSPS, NIfTI, nrrd)
– 대용량 데이터 수집을 위한 웹 기반 Content Uploader 제공Patient 메타데이터 입력 화면Sub folder 자동 포함 및 Drag & Drop(크롬브라우저)DICOM 파일 Validation : DICOM 파일 여부 체크대용량 파일 전송 모듈 : Stream 방식 데이터 전송 모듈 - 보유 솔루션 : 1) 데이터 획득
– 정제, 라벨링 단계에서의 요구사항 우선 파악 후 촬영 시나리오 작성
– 영상 촬영 시나리오 검수
– 라벨링 목적에 맞는 데이터 획득 환경 구축
– 데이터 획득과 동시에 추가로 획득해야할 정보 파악
– 획득한 원시 데이터의 적절성 검수
2) 데이터 정제
– 데이터 라벨링에 필요한 정보 확인
– 원시 데이터 내 필수 정보 포함 여부 검수 및 피드백
– 라벨링 단계에 정제 데이터의 품질 검사 요청 및 피드백 수행 3) 데이터 라벨링
– 학습에 필요한 어노테이션 정보 설정 및 정제 단계에 전달
– 라벨링 용어/분류 체계 표준 준수
– 라벨링 지원 도구 사용 및 작업 방식에 따른 품질 자체 검사
– 정제 데이터의 품질 검사 및 피드백 4) 데이터 품질관리 및 검증
– 데이터 사용 목적을 중점으로 진행
– 데이터 활용 목적에 맞는 검사 규격을 명확히 하여 전체적인 절차를 마5) 데이터 제공
– 검수 완료 후 품질 검사까지 완료된 데이터를 수요기업에 전달 - 품질 확보 전략 : 1) 데이터 검사 절차
– 1차 검사 (획득)
– 2차 검사 (정제)
– 3차 검사 (라벨링)
– 3차 검수 (전수)
– 데이터 완료 (학
2) 데이터 검사 기준검사 절차검사 항목검사 내역1차 검사 (획득)법·제도 준수개인정보, 법·제도 관련 검사사실적인 획득 환경 구성원시 데이터를 목적에 맞는 환경 구성 여부 검사데이터 동기화심전도, 임상 의료데이터 등의 동기화 검사편향성 방지심전도 데이터의 경우 특수 상황에서의 데이터 수집(의료 데이터 수집)이므로 데이터 편향성 방지는 고려하지 않음2차 검사 (정제)정제 기준의 명확성데이터 사용 목적에 적합한 정제 기준 수립 여부 검사중복성 방지데이터 정제 후 정보 비교 후 중복도 여부 검사정제 작업 메뉴얼정제 작업을 위한 매뉴얼 작성 및 관리 여부 검사정제 도구정제 작업에 사용될 SW 도구를 확보 및 사용 방법을 숙지정제 작업 방식 데이터 특성 및 활용 목적에 맞는 적절한 정제 방식 선정 여부 및 선정 기준 타당성 여부 검사3차 검사 (라벨링)라벨링 가이드목적에 맞게 작성된 라벨링 가이드에 대한 타당성 여부를 검사 후 라벨링 작업자들에게 내용 가이드 전달라벨링 항목목적에 맞는 라벨 구성인지 여부를 검사 후 확인된 내용을 포함하도록 작업자들에게 전달라벨링 검사 도구자동화 도구를 통해 검사(적합성, 구문정확성 등) 후 검사자가 육안으로 부적합 데이터 여부 2차 확인(의미 정확성)과 촬영된 영상 이미지의 누락, 번짐 및 조건 오류를 점검하기 위한 도구를 활용하여 전수 검사를 통해 중복 없이 빠른 검사를 진행4차 검사 (전수)부적합 판정 데이터 분포 확인데이터의 오류율, 특성 분포 확인을 통한 데이터 수집, 정제, 라벨링, 부문 최적화외부 검사자외부 검사자(TTA 등), 도메인 전문가, 데이터 요청자 - 유지보수 전략 : 인피니트헬스케어는 국내 대학병원 및 병원2,700여개를 포함하여 이미 전 세계55개국, 6,300여 병원 고객을 대상으로PACS및VNA(Vendor Neutral Archive)를 공급한 경험을 보유하고 있습니다.인피니트헬스케어는 약20년에 걸쳐 해외 영업망을 넓혀가며 글로벌 시장을 타겟하고 있습니다.현재9개 법인(INFINITT North America, INFINITT Japan등)을 가지고33개가 넘는 딜러를 통해 주요 국가에서의 영업 및 서비스 가능 체제를 구축하였습니다.특히 미국,일본 등에서의 인지도가 올라가고 있고,동남아 지역에서는 입지를 굳건히 하여 시장점유율1위를 차지하였습니다.이러한 영업망을 바탕으로 축적해온 데이터 자산을 통해 수요기업의 해외 진출과 제품 현지화 등 글로벌 경영 계획에 도움을 줄 수 있을 것이라 판단합니다.인피니트헬스케어는 국내 상급종합병원 기준PACS시장 점유율75%를 확보하고 있습니다.국내1위PACS업체로7개 지역사업부를 두고 확고한 영업망을 구축하였으며 지역 밀착 영업을 진행 중입니다.그동안 확보해온 고객충성도 및 인지도를 활용한다면 데이터 공급 능력에 역시 용이하게 작용할 것이라고 판단합니다.국내의인피니트헬스케어고객 병원(의원,종합병원,대학병원)을 중심으로 수요기업과 더불어 레퍼런스 사이트를 구축하여 제품의 성능 및 실제 진단 과정에서의 효용성 검증을 거친 데이터를 공급할 계획입니다.
1) 인피니트헬스케어 AI 전략과 연계인피니트헬스케어의 플랫폼 전략에 부합하는 업체를 발굴하여 AI 기술 개발을 지원하고 개발된 기술을 탐재하여 사업화까지 연계한 데이터 가공 및 공급
2) AI Validation 지원당사 해외 법인(10개 지역) 및 6,500개 고객 정보 등 사용가능한 네트워킹을 활용하여 수요기업으로부터 개발된 AI 제품 연동 및 임상적 Validation을 지원하는 것이 가능합니다.당사는 이미 여러 국내외 AI 기업과의 연동 경험을 가지고 있으며, 당사의 PACS 솔루션에 해당 AI기술을 탑재하여 병원에 공 - 카테고리 구분 : 정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : ○ AI 바우처 사업주 지원가능 분야(3개 이하)AI 기술 분야세부내용*헬스케어AI 기반 대장 내시경 용종 실시간 자동 검출 (Smart Endo)헬스케어의료 영상 AI 연구용 데이터 관리 플랫폼 (IHP)헬스케어AI 검출 결과 표시 기능 탑재 PACS (AI PACS) ○ 2020년 인공지능학습데이터 구축 사업
1) 과제기간: 2020.09.11.~2021.02.28.
2) 과제요약:
– 간암 담낭암 췌장암 진단 인공지능기술의 개발 확산을 위해 특정 질환의 영상 이미지 및 임상정보와 전문의의 진단정보 등이 포함된 학습용 데이터셋 의료 지식 베이스를 구축(8개 병원 참여
– 간암과 췌장암의 경우 영상으로부터 악성 병변 영역을 분할하는 모델 개발, 담낭암은 영상으로부터 담낭암 확률을 예측하는 진단 예측 모형을 개발 ○ 2021년 인공지능학습데이터 구축 사업
1) 과제기간: 2021.05.01.~2021.12.31
2) 과제요약: (5개 병원 참여)
– 근골격계질환자 운동훈련 동영상 데이터 구축(6개질환)
– 족부질환 및 재활경과 판단을 위한 보행 동영상 데이터 구축 (17개 질환) - 기업 개요 및 핵심역량 : ○ 주요 사업: 의료영상정보 솔루션 사업 인피니트헬스케어의 주요 사업은 PACS* 및 3차원 의료영상 소프트웨어를 개발하여 병원에 판매 및 서비스를 제공하는 것입니다.
PACS는 병원에서 발생하는 의료영상을 저장, 관리하고 전송하는 시스템으로 기존의 필름을 대신하여 컴퓨터 파일로 저장하므로 보관 및 관리가 용이하고, 이전 환자의 영상을 자유롭게 조회하여 판독에 활용할 수 있습니다.
최근에는 병원에서 발생된 다양한 비정형데이터를 통합 저장 관리 및 조회, 배포, 분석 할 수 있게 하는 비정형데이터 헬스케어 통합관리 플랫폼을 구축하여 급격한 IT 환경 변화에 대응하고 있습니다.
이밖에도 다학제 협진, 환자 맞춤형 진료 등 의료 데이터 활용 영역을 확장하여 빅데이터를 활용한 플랫폼 사업, AI 기술 연구에 참여하는 등 첨단 헬스케어 산업 트렌드에 빠르게 대응하고자 합니다.*PACS: Picture Archiving and Communication System (영상 저장 및 전송 시스템)○ 핵심 가치: 글로벌 오픈 이노베이션 인피니트헬스케어는 의료진, 개발자, 파트너가 서로 소통하며 데이터를 공유하는 글로벌 의료 IT 산업의 에코시스템(INFINITT Ecosystem) 구축을 목표로 하고 있습니다.
글로벌 오픈 이노베이션의 가치 아래 헬스케어 산업의 상생 혁신을 지향합니다.○ 핵심 역량
1) 국내 중대형 및 대학병원 PACS 시장 점유율 1위(75%)
– 고객 수 (글로벌) : 6,200개 사이트 (국내 : 2700, 해외 : 3500, 진출 국가: 55개국)
2) IHE, DICOM, HL7 국제 표준 기술 보유
– 표준에 기반한 의료정보시스템의 통합을 위한 기술프레임워크 정의
– 국제 표준을 적용한 이기종 시스템간 상호운용성을 확인하는 조직
– 매년 100개 이상 업체 참여(국내 유일 참가 기업) 3) 국제적인 의료 소프트웨어 품질 확보와 주요 인증 획득
– FDA, CE, MFDS, ISO 13 - 활용 사례 : ○ 의료데이터 기반 AI 서비스
– 데이터 사용 목적에 맞게 정제된 의료영상데이터는 질병 진단·건강 이상 예측 등 의료업무 보조를 위한 AI 서비스 및 제품 개발이 가능하며 특정 제품의 경우 인허가를 완료하여 임상에서 효과적으로 사용하고 있음
– 당사는 국내외 다양한 AI 기업의 인공지능 알고리즘을 당사 PACS 제품에 탐재하여 병원에 서비스를 제공하고 있음
(주) 코어트러스트 소개
- (주) 코어트러스트은 2000-07-25에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로34길 55 코오롱싸이언스밸리 2차 307호 (주) 코어트러스트
- 주요 서비스 : 1.
업무 프로세스
1) 전처리
– 동영상 또는 이미지를 NVR 등의 저장 장치로부터 취득
– 프레임 별로 이미지 취득
– 이미지 카테고리 별 분류
2) 품질
– 이미지 및 메타 데이터 품질 확인
– 자동 프로세스 진행 후 수동 보완 3) 코딩
– AI 딥러닝을 통한 솔루션 보완 및 개발
– 검수를 위한 솔루션 개발 4) 태깅, 라벨링
– Annotation (신호등, 자동차, 사람)
– 메타 데이터(JSON), 태깅 및 라벨링 이미지 생성 5) 마스킹
– 개인 정보 마스킹 (얼굴, 자동차 번호판)
– 마스킹 이미지 생성 - 보유 솔루션 : 1.
보유 솔루션
1) PrivKeeper X
– 개인정보보호 및 영상 보안 관련법에서 정한 규정을 만족할 수 있도록자동 마스킹, 영상 암호화, 포렌식 워터마크 등의 보안 기능제공
2) PrivKeeper M
– 개인영상정보보호를 위한영상 비식별화 및 Annotation 기능제공 3) PrivKeeper P
– Device(CCTV & Server) 비밀번호 자동 관리 기능 제공 4) CoreCrypt
-방송 콘텐츠 보호를 위한 DRM 솔루션으로 IPTV 및 DVB 기반의 방송서비스 지원 5) EuryWatcher
– 방송 서비스 채널의 다양한 입력영상 소스를 받아, 영상의 실시간 분석 및 모니터링을 통해비디오와 오디오의 장애 발생 종류, 시간 등을 파악할 수 있는 솔루션2.
주요 기술
1) 비식별화 처리
– 영상 및 이미지에 대해 얼굴, 자동차 번호판 비식별화 처리
– 비식별처리에 대한 원본 데이터로의 복원 불가
– 비식별처리후 AI 학습의 영향도 최소화
– 비식별처리가 적용된 Frame별 이미지와 영상 생성
2) Annotation
– AI 학습을 위한 사람, 자동차 등 다양한 객체에 대한 라벨링 기능 지원
– 사람, 자동차에 대해서는 딥러닝을 활용한 일부 자동 라벨링 기능 지원
– 다양한 객체에 대한 라벨링 구분을 위한 객체 추가 기능 지원
– 라벨링은 Bounding box type만 우선 지원
– Annotation 결과에 대한 JSON & XML 파일 생성 3) 비식별/Annotation 자동 모드
– 비식별화 처리 (얼굴, 자동차 번호판)
– Annotation (사람, 자동차 : 세단, SUV, 버스, 트럭)
– 비식별화 및 Annotation 작업에 대한 이력 관리 4) 비식별/Annotation 수동 모드
– 자동처리 후 보완 또는 검수를 위해 작업자가 직접 비식별 처리 및 라벨링 추가를 위한 기능 지원
– 이미지에서 정활한 라벨링을 위해 좌표 표시 UI 지원
– 작은 객체의 라벨링을 위한 이 - 품질 확보 전략 : 1.
품질 관리 프로세스 준수
1) 품질 정책 수립
– 프로젝트 별 수요기업의 Needs 확보
– 품질 확보의 프로세스 수립
2) 품질 계획(QP) 수립
– 품질 매뉴얼에 따른 품질 요구 사항 정의
– 품질 활동 프로세스 정의 3) 품질 통제(QC)
– 품질 문제 발생시 원인 분석 및 결함 수정 - 유지보수 전략 : 1.
품질 관리
1) 모든 데이터에 대한 품질 관리 조직 운영
2) 모든 데이터의 품질 보증 활동을 총괄하는 품질관리 담당자 선정 및 이를 중심으로 실질적인 품질 보증 활동 수행 3) 수요기업과 긴밀한 협조를 통한 데이터의 고품질 보장 4) 품질 관리 조직 책임 및 역할PM품질 관리수행팀별 파트 리더/프로젝트 팀원
– 데이터 품질 달성의 모든 책임
– 데이터 품질 책임자의 독립적 활동 보장
– 품질관리 및 보증계획수립, 분야별 품질 요구 사항 취합 및 분석
– 품질목표 수립, 품질평가
– 프로세스/산출물 검토실시, 품질평가 실시
– 정량적 프로세스 수행 데이터 수집 및 분석, 확인 및 검증을 통한 품질 보증 활동
– 항목 별 품질보증
– 분야별 품질 요구사항 수집 및 품질목표 수립
– 산출물 검토회의, 해당분야 프로세스 검토 수행
– 산출물 수시 검토 실시
– 품질평가 시 참여하여 관련자료의 수집 및 분석 활동수행
– 항목별 품질확인
– 산출물 검토회의 수행 시 산출물 제출 및 설명
– 검토회의 결과에 대한 시정조치 활동 수행연구소 팀장고급 기술자중급 기술자, 초급 기술자 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : 1.
2022년 데이터바우쳐 공급기업 사업참여 : 분야
– AI 가공 : 사업명
– 초분광 이미지 데이터 기반의 이산화탄소 배출 탐지 AI 기술연구 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요
1) AI 딥러닝 기반의 솔루션 전문 업체
– AI 딥러닝 기능을 활용한 CCTV의 영상반출관리 솔루션(PrivKeeper X) 및 개인정보보호를 위한 비식별화 솔루션(PrivKeeper M) 보유
2) 영상 보안 전문 업체
– 디지털 콘텐츠 정보보호 솔루션(CoreCrypt 등) 보유
– 방송영상 암호화, 접근 권한제어, 서비스 인증 및 콘텐츠 유통보안을 위한 워터마크 등의 원천 기술 보유2.
핵심 역량
1) 2017년부터 AI 딥러닝 연구를 통한 객체 인식, 비식별처리 기술 확보 및 관련 특허 보유
2) CCTV 영상 내 개인정보보호를 위한 CCTV 영상반출솔루션 출시(PrivKeeper X) 및 관련 솔루션 구축 경험 유(공공/민수) 3) 데이터 3법 활용을 위한 영상 내 비식별화 솔루션 출시(PrivKeeper M) 4) 비식별화 레퍼런스 확보 : 경기자율주행센터 영상 개방 시범사업 비식별화, 경기도 고양시 교통관제센터 데이터 구축 사업 비식별화 5) AI 및 영상 처리 전문 개발부서 운용 및 시스템 구축, 데이터 처리에 대한 전문 엔지니어 보유 6) 대용량 데이터 처리를 위한 H/W 리소스 보유 - 활용 사례 : 1.
프로세스 자동화
– AI 딥러닝 기술을 이용한 개인 정보 검출 및 비식별화 프로세스 자동화
– AI 딥러닝 기술을 이용한 Annotation 프로세스 자동화
– AI 딥러닝 기술을 이용한 신호등, 표지판, 자동차 사람등에 대한 Annotation 처리
– Annotation 에 대한 메타 데이터 포맷(JSON, XML) 출력
– 데이터 구축사업에서 이미지 데이터의 개인 정보 비식별화 및 Annotation 작업에 대한 자동화 처리 솔루션에 활용2.
보완 및 검수를 통한 오류율 감소
– 검수 과정에서의 수정, 추가, 삭제를 통한 수동 작업 비식별화 및 Annotation 처리 기술
– 비식별화 및 Annotation 작업에 대한 이력 관리
– 데이터 구축사업에서 이미지 데이터의 검수 및 보완 처리 솔루션에 활용3.
활용 예시
– 데이터 3법에 의거한 비식별화 영상으로AI 학습 데이터로서 활용
– 비식별화 이미지로 개인정보보호법 준수
솔트웨어(주) 소개
- 솔트웨어(주)은 2019-06-04에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 구로구 디지털로34길 55 901호
- 주요 서비스 : BIPS enView 엔터프라이즈 포털기반의 데이터 관리 통합 플랫폼을 구성하기 위하여 다음과 같은 단계를 통해 가공서비스를 제공합니다.
주요 서비스상세정보비고데이터 가공●데이터 수집모듈 개발을 통해 수집된 데이터를 DB, CSV 파일로 변환작업 진행●수집된 데이터의 전처리 작업데이터 정제작업 진행, 통합된 데이터 포맷으로 변환●누락값 제거, 구분자 입력, 데이터의 불필요한 값을 제거 처리등의 하는 작업을 통해 고품질의 데이터의 요건 구성●전처리 된 데이터를 정규화 및 필터링 작업들을 통하여 수요기업에서 필요로 하는 데이터로 가공 데이터 모니터링●데이터 가공을 통해 전처리된 데이터의 통계와 관리가 가능한 포틀릿으로 구성하여 데이터를 관리할 수 있도록 플랫폼 구성●가공된 정보와 시각화 라이브러리를 통해 수집 및 저장되는 데이터를 볼 수 있는 포털화면 제공 데이터 분석● 대량의 데이터를 훈련데이터와 테스트데이터로 비율구분 수행●데이터 전처리 및 가공을 통해 라벨링 구분●대량의 데이터를 활용한 회귀 분석 및 선형분석의 규칙을 수립하여 머신러닝 알고 리즘을 통한 훈련데이터 학습●훈련된 데이터를 활용하여 선형/회기 분석 모델 정의●생성된 데이터이 오차 분석, 성능 고도화를 통해 재학습을 통한 최종 모델 정의 주요서비스내용주요기술데이터 가공데이터 수집Open API, Clawling, Rest API등데이터 전처리데이터 정제,결측값,이상데이터 처리 등데이터 품질클린징,규격화,필터링데이터 모니터링데이터 집계 및 통계데이터 마이닝 및 데이터 집계데이터 시각화BIPS enView GUI Library활용데이터 분석데이터 분석(회귀)모델을ML적용시켜 데이터 산출회귀 분석 알고리즘 및 머신러닝 기술데이터 분석(선형)모델을ML적용시켜 데이터 산출선형 분석 알고리짐 및 머신러닝 기술 - 보유 솔루션 : 솔루션주요 기술SW 설명BIPS enView 전사적 정보포털● 수많은 소스로부터 광범위하게 널려 있는 정보를 단일 화면으로통합하도록 설계
– 기업 프로그램, 이벤트, 분기별 보고서 등에 관한 공고
– 사용자에게 정보를 제공, 중요한 결정등 공유
– 신디케이트된 데이터로부터 제공되는 정보
– 전자 메일, 달력, 일정 관리 툴 및 기타 빈번하게 사용되는 업무 응용 데이터의 가용성
– 기업 내 독립 부서에서 구축 및 유지 관리하는 소규모 포탈 액세스● 중요한 정보를 빠르게 찾을 수 있는 정교한 엔진을 비롯한 사용자 정의 기능(사용자가 고유 페이지를 지정할 수 있는 기능)과 같은포탈 서비스데이터 관리 포탈● 생성된 데이터 액세스 및 공유 기능을 향상● 데이터 관리 포탈에서는 모든 종류의 데이터나 컨텐츠를 지역적 거리와 관계없이 다른 사용자와 함께 공유 및 게시 ● 데이터 관리 포털 사용자 관리
– 변경 사항을 서로 겹쳐 쓰지 않도록 방지해주는 체크인/체크아웃 기능
– 특정 데이터의 버전 보유또는 제어
– 비 인가자의 보기 또는 조작으로부터 데이터 보호
– 데이터 흐름의 프로세스 정립 워크 플로우
– 쉽게 찾을 수 있는 데이터 구조를 생성하는 조직 매커니즘enPass(SSO)사용자 통합 인증 및 통합 계정관리다양한 인증 방법을 통해 ID/PW, NPKI기반 인증서 등 사용 모든 인증정보 및 데이터는 메모리에서 휘발성으로 관리하며 보안성 강화를 위해 저장 매체에 기록하지 않음 - 품질 확보 전략 : 1.
라벨링 스펙 확정을 위한 ‘샘플 프로젝트’ 수행
– 데이터의 Object를 가공할 형태로 구성하여 라벨링 스펙을 통해 문서화하고, 문서를 기반을라벨러와 검수자가 작업할 때참고할 가이드 문서 작성을 진행합니다.
– 접근성 및 편의성이 강화된 앱/웹 기반 SaaS 플랫폼을 구축(예정)하여 언제 어디서든 장소에구애받지 않고 데이터를검수할 수 있는 작업환경을 구축하고 라벨러, 라벨러를 관리하는매니저, 매니저를 관리하는 수석 매니저의 3단계 작업 체계를구축해 사업 기간 내에 과업을 완료 할 수 있도록 진행하겠습니다.
– 한국 폴리텍 대학, 구인구직 사이트 인크루트 등과 작업자 모집에 협업이 가능하여, 데이터셋라벨러의 모집 작업자 모집에차질이 없게 진행이 가능하도록 지원합니다.
2.
Work Breakdown Structure를 통해 라벨러의 생산성 관리 및 검수 매니저를 통해 완성도 개선
– 라벨러의 생산성 관리를 위해 진행률(%), 시간당 평균 작업량(m/h), 검수량, 예상 종료 일정등의 지표들을 매일 관리하여동일환경에서 최대의 능률을 발휘할 수 있는지 테스트를 통해개선을 진행합니다.또한 라벨링된 데이터의 라벨러, 검수자를 추적할수 있도록 관리합니다.
3.
데이터 분포도 확인
– 라벨링 프로젝트의 모든 Object가 고르게 라벨링되고 있는지를 확인하기 위해 데이터 분포도를 확인하고 특정 데이터 집합의 과소/과대대표는 편향된 학습효과를 발생할 수 있으므로 데이터가 학습에 투입되기 전 분포를 확인하여 문제를 예방합니다.이를 보완하기 위해 라벨링프로젝트를 실시간을 관리하고 동시에 진행되는 데이터 작업현황을 동기화하고 시각화하여 편향문제를 미리 방지하고 대안을 준비할 수 있도록 지원합니다. - 유지보수 전략 : ●유지보수 전략구분지원방안내용맞춤형 유지보수24시간 복구체계 확립
– 하자 발생 시 수요기업에 유기적인 대응을 통해 신속한 복구체계 확립
– SaaS 시스템 활용을 통한 안정적 백업체계구성체계적인 유지보수 체계 구축
– 비상연락망을 통한 유기적인 협조체계 구성
– 시간 제약 없이 신속한 유지보수 실시무상하자보수장애 및 SW 업그레이드
– 준공일로부터 1년, 각종 S/W결함수정, 무상업그레이드 기술지원 활동 실시
– 하자보수 계획 및 지원방안 제시
– 이상 발생시 4시간 이내 신속한 장애조치유상하자보수기술 지원
– 무상유지보수 기간 만료 후 결함 수정
– 기능추가 및 확장은 별도의 계획 수립 후 실시
– 하자 보수 기간 완료 후 응용시스템의 변경, 보완을 위한 유상 유지관리 계획을 수립●유지보수 내용 및 방안구분지원방안내용제품 수정 및 보완유지보수 기술지원팀 운용
– 패치/업데이트/업그레이드 서비스
– 납품된 SW 제품의 패치 및 업그레이드
– 납품된 SW 제품의 보완 개발일상지원/장애처리장애 및 SW 업그레이드
– 일상적인 SW 운영상의 질의/응답 서비스
– 관련 SW 운영환경 점검 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : 구 분상 세사업명카타르 그린하우스 구축사업거래처 명Seoul International W.LL계약 기간2019.12.11.
~ 2020.2.8사업금액USD 200,053사업 성과1.
극한 환경(카타르 사막)에서 설탕함량이 높은 한국 여름 딸기 재배를 위한 시스템 구축하여 온도,물,비료 및 노동력 동안 매 순간 모든 매개 변수 제어하여 생산속도30%감축2.국내에서 재배가 가능한 토마토를 높은 설탕 함량은 카타르의 해수와 영양 화학 물질을 사용하여 생산되도록 하며,식물에 공급되는 영양소는 해수를 분석하고 당사의 개발 기술을 결합하여 생산구 분상 세사업명행정정보포털 서비스 고도화거래처 명우정사업본부 우정사업정보센터계약 기간2021.03.26 ~ 2021.12.15사업금액783,750,000 원사업 성과노후화된 행정정보포털 시스템을 고도화하여 전산 자원의 효율적 운영과 비용(도입 및 운영비용) 절감행정안전부의 G
-클라우드 전환을 통한 노후 서버 및 시스템 소프트웨어에 대한 적기 교체로 안정적 운영환경 제공불필요한 서비스 통합,폐합 및 미사용 게시판에 대한 일제 정비, 신규 서비스 구축 등을 통한 업무 효율성 개선구 분상 세사업명업무포털 고도화 및 그룹웨어 업그레이드거래처 명부산교통공사계약 기간 2021.07.16 ~ 2022.01.14사업금액 780,000,000원사업 성과팬데믹 및 포스트코로나 대비 ICT 고도화를 통한 디지털 업무 혁신윈도우10 등 최신 업무환경 지원 및 최신기술 적용을 통한 보안성 강화사용자 편의성 향상 및 기능개선을 통한 업무생산성 향상 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요 기술력, 성능, 보급률 등 명실상부한 국내 1위 솔루션을 보유한 솔트웨어(주)는 H/W, S/W,솔루션 구축 노하우를 기반으로클라우드 전문 기업으로 확대하고 있습니다.
2003년 설립 이후 초기에는 인프라 사업 기반의 S/W 사업으로 사업을 확대하고, 제품고도화및 사업의 다각화를 통해 클라우드 & 스마트 팜 사업으로 성장 본격화하였으며, 다양한 사업수행 경험을 바탕으로 데이터 전처리 기술 및 가공 애플리케이션을 통해 사용자 친화적인데이터 관련 전문 소프트웨어 기업으로 성장해 나가기 위해 끊임없는 연구와 개발을 통해 매출규모를 확보하고 있습니다.2.
핵심 역량 제안사인 솔트웨어(주)는 R&D 인프라를 기반으로 특허 및 GS인증, 이노비즈, 벤처기업 등 전문인증 보유하고 있으며,기업부설연구소를 보유하고 있습니다.
3.
기업신인도
-기업신용 평가 등급: BBB
–
– 평가기관:주식회사 나이스디앤비
– 등급평가일: 2022.08.26.
– 등급유효기간: 2023.06.30. - 활용 사례 : 구 분상 세명칭Hybrid Cloud 구축·운영 및 시스템 통합서비스사업내용IT 전문기업 솔트웨어의 목표는 ‘모든 고객이 클라우드를 클라우드 답게, 비용 효율적으로, Fit하게 쓸 수 있도록 하자’로, 이를 달성하기 위해 자체 개발한 Fitcloud 솔루션 기반으로 Public Cloud, Private Cloud, On
-Premise 등 고객이 원하는 모든 인프라 환경을 Hybrid Cloud로 사용할 수 있도록 컨설팅, 구성, 구축, 운영, 관리 서비스를 One
-Stop으로 제공 구 분상 세명칭Buniess Intergration Platform Service “enView”사업내용솔트웨어 자체 개발 솔루션인 enView(엔뷰)는 사내의 흩어진 여러 자원을 관리할 효율적인 협업용 통합 솔루션을 제공이로 인해 빠른 업무 지식 공유 및 의사결정으로 생산성이 폭발적으로 증가하며, 국제표준 준수로 국내 시장 보급률 1위 달성 구 분상 세명칭기후 위기와 극한 환경을 극복하는 Saltware NewWayFarm사업 내용지구 온난화로 인해 전 세계적으로 이상기후가 발생하고 있어 이미 미국과 네덜란드와 같은 선진국에서는 40여년전부터 농업생산기술을 개발하고 있어, 이에 솔트웨어는 외산기술이 아닌 국내시장 잠식 방지 및 시장 선도를 목표로 스마트팜 비즈니스를 연구/수행하고 있음.
사업성과로 사우디아라비아 HASAN Hybird 식물공장 컨설팅 수행, 카타르 식물공장 시범 구축 및 구축 사업 제안, 한국, 베트남 약용식물 종자생산 식물공장 구축
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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