노원구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

서울 노원구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 노원구 에는 (주)스탠스, 베러마인드, 주식회사 노리스페이스 외 2개의 가공기업이 있습니다.

(주)스탠스 소개

• (주)스탠스은 2017-03-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 노원구 공릉로 232 서울과학기술대학교 Techno Cube 705호
• 주요 서비스 : ·“3D 모델링 및 경량 가공 기술”은 3D로 생성하고자 하는 사물, 배경,인물 등에 대한 2D 이미지나 동영상을 가지고 요청하면, 작업 후 3D데이터셋을 생성해서 상품 데이터를 제공하는 것을 의미합니다.·수요 측에서 별도의 3D 모델링 전문지식이 없더라도, 3D 스캐너보다소액의 비용으로 수요측이 보유한 이미지 파일들을 가지고 3D 모델을요청하고 생성할 수 있습니다.
  수요측에서는 생성 후 제공받은 3D 이미지를 렌더링해서 원하는 정보나 이미지를 확인할 수 있습니다.·활용가능한 분야는 교육적 측면에서 공간모델링 샘플이나, 산업적 측면에서는 DT 공간 모델 구현에 쓰일 수 있고, 이외에는 3D 홈쇼핑 제품소개, SI, 통합관제의 기초 배경 자료 등으로 다양한 분야에서 사용될수 있습니다.·기존과의 차이점으로는 일반적인 3D 모델의 point cloud 형식이 아닌모델링과 텍스처링을 실제와 가깝게 생성하는 기술인 메쉬 타입을 사용한다는 점에서 완성도가 높으며, 메쉬 타입에도 메쉬를 경량화하여전반적인 용량을 줄여서 서비스 플랫폼에 유용하게 활용할 수 있습니다.·또한, 그래픽 품질 저하를 최소화할 수 있도록 Blender 기술을 사용하여 용량만 감소시키고 품질 저하가 발생하지 않도록 하여 생성하여 만족도가 높습니다.·가공서비스인 3D 모델링 및 경량 가공 기술에 대한 입/출력 데이터 형식, 간략한 프로세스 정보는 아래와 같습니다.
  – 수요 측에서 3D로 생성하고자 하는 사물, 배경, 인물 등에 대한 사진을 제공하면 3D 데이터셋을 생성하고 판매합니다.
  – 입력하는 데이터는 2D 이미지나 동영상 모두 가능하며, 해당 데이터에 모델링, 텍스처링 진행 후 데이터 체크 진행하게 되며, 이후 수정이 필요한 부분에 대한 편집 및 수정을 거친 후 경량화 모드로 생성하여야 합니다.
  해당 과정은 품질의 저하를 최소화하면서 저장 데이터의 용량을 줄여 데이터 관리 효율성까지 고려한 본 기업 판매 데이터의 특징이자 강점입니다.<;3D 데이터셋 정보>입력 데이터 형식2D 이미지
• 보유 솔루션 : ·당사는 스탠스는 업무의 통합화, 지능화, 자동화, 맞춤화가 가능한 기술로 편의성을 높이고 기존의 기술이 지닌 문제에 대응할 수 있는 Autoi3D, AWAS
  -XR, AWAS
  -Insight, AWAS
  -DT와 같이 디지털 트윈 플랫폼 구축을 위한 전주기 제품 및 솔루션들을 보유하고 있습니다.
• 품질 확보 전략 : ·품질 확보를 위해 보유한 기술들의 보완 및 향상을 위한 지속적으로 연구 업데이트는 부설 연구소 내에서 계속 진행되고 있습니다.또한 판매 데이터를 생성하는데 필요한 기술에 KC, ISO 등의 국제/국내 품질인증을 획득할 수 있도록 진행중입니다.·해당 분야에 전문성이 있는 자문 위원을 초빙하여 고품질 데이터 생성 방법이나 성능 향상 방법에 대한 정기적인 자문을 구하고 있습니다.·체계적인 QP(Quality Planning), QC(Quality Control) 프로세스를 통해 품질을 관리하고 안정적인 품질을 확보할 수 있도록 업무 인력 배치하였습니다.·판매 데이터를 생성하는 기술에 대해 특허를 비롯한 지식재산권을 등록하여 차별성을 확보하고 품질을 유지할 수 있도록 추가적인 연구 수행할 예정입니다.
• 유지보수 전략 : ·고객 응대 및 관리를 위해 영업마케팅팀 내 담당자를 지정할 예정이기 때문에 유지보수 시에도 고객별 업무 일정 관리와 요청 사항이 적극적으로 반영될 수 있습니다.·후속적인 기술적인 문제나 문의가 있는 경우, 해당 기술 연구를 담당하는 실무 연구원이 유선상 문제 해결을 기본으로 하며, 기타 상황에 대해서는 현장 방문이나 실무진 회의를 진행하도록 하여 상호 간의 소통과 문제 해결을 최우선 할 수 있도록 합니다.·가공서비스의 경우, 일정 기간 및 자원에 대한 계약으로 정한 것이므로 계약 기간에 맞춰 업무 진행하는 것을 원칙으로 합니다.해당 계약 기간 중 추가적인 수요가 들어왔을 시, 동시에 진행되는 업무 간의 개수는 최대 2개를 넘지 않도록 하여 불가한 업무 분량을 진행하지 않도록 하고 먼저 계약된 업무를 최우선으로 진행합니다.
• 카테고리 구분 : 시각화,분석
• 실적 : 2022·MDS인텔리전스 스탠스 M&A·한국첨단안전산업협회 정회원 가입·구미시 디지털 트윈 산단 3D 생성·산업서비스 메타휴먼 기반 가상공간 협업 서비스 개발·삼성물산, 삼우종합건축사사무소, 부산에코델타시티 디지털 트윈 구축 계약·ISO14001 인증 획득2021·2021년 AI Top 100 기업 선정·NIA, 국가인프라지능정보사업 선정 (1년, 공동)·IITP, 정보통신·방송 기술 개발사업(3D) 선정 (3년, 주관)·IITP, 정보통신·방송 기술 개발사업(가시화) 선정 (4년, 주관)·항공기술연구원, DT드론실증사업 선정 (1년, 공동)·다차원 시각화 디지털 트윈 프레임워크 기술 개발·KISA 지능형 CCTV 성능인증·CAD 기반 XR가시화 / 3D 자동 변환 기술 개발·디지털 트윈 물관리 플랫폼 구축·서산시 드론 실증사업 구축·8호선 노후 모니터링 시스템 개량 사업·고용노동부 청년친화강소기업 인증·메타버스 얼라이언스 회원 가입·K
  -safety EXPO 안전혁신제품상 수상 (AWAS
  -DT)·ISO9001 인증 획득·제 18회 서울지역 창업기업 만남의 장, 서울혁신경제센터장상 수상2020·KISA 바이오 인식 성능 인증·재난안전연구개발우수기관, 행정안전부 장관상 수상·AWAS
  -DT (발전소 AR 정비 콘텐츠) 개발·지하공동구 화재/재난 지원 디지털트윈 통합플랫폼 기술 개발·연구개발서비스업 등록·XR기반 제조설비 디지털 운영 시스템 구축·AWAS
  -Insight S/W(EMLOCK 장치 포함) 개발·AWAS
  -DT 시각화 S/W (PCB 포함) 개발·AWAS
  -DT 관제 소프트웨어 개발·디지털트윈 대청댐 1단계 시범 구축·건설현장 안전장구 착용 인식 솔루션 개발·AWAS
  -Insight 사물인식 엔진 납품·AWAS
  -Insight 영상분석 엔진 납품·디지털트윈 시각화 S/W 납품·창업보육협회 우수상 수상2019·기술보증기금 투자유치·AWAS
  -Insight (Sync Real AR 1.0) 개발·국립중앙과학관 in the map, Biomes 전시·KCA, 스마
• 기업 개요 및 핵심역량 : · 당사는 2017년에 설립된 기술강소기업으로, 수십여 건의 사업실적을 보유하고 있으며 다수의 특허, 인증, 수상실적 또한 보유하고 있는 내실있는 기업입니다.제품 개발 및 연구에 체계적이고 특화된 업무를 수행하기 위해 현재 기업 부설 연구소와 영업 사무소로 분리하여 운영중입니다.·당사는 스탠스는 업무의 통합화, 지능화, 자동화, 맞춤화가 가능한 기술로 편의성을 높이고 기존의 기술이 지닌 문제에 대응할 수 있는 Autoi3D, AWAS
  -XR, AWAS
  -Insight, AWAS
  -DT와 같이 디지털 트윈 플랫폼 구축을 위한 전주기 제품 및 솔루션들을 보유하고 있습니다.·주요 기술은 인공지능 기반의 스마트 영상 분석 엔진 솔루션 개발로, 발전소 및 산업단지 등 위험에 대한 사전 예방과 즉각적인 초동 대응이 필요한 현장에서 인공지능 기반의 영상 분석과 시각화 데이터를 제공하여 관리 편의를 돕는 솔루션을 제공할 수 있습니다.·딥러닝을 적용한 인공지능 기반의 알고리즘을 통해 다양한 형태의 객체를 검출 및 분류하고, 실시간으로 정보를 자동 업데이트하여 산업체의 시스템적 한계를 보완할 수 있는 시각화 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하며, 사물 또는 시설, 상황, 인물 등 다양한 인식 대상을 제한 없이 검출하고 검출한 정보를 분석한 후 의사결정 하는 프로세스를 거쳐, 기존 서비스 대비 훨씬 고도화된 관리 솔루션을 제공이 가능합니다.·특히 다양한 산업 현장에서 사용자의 편의성을 보장함과 동시에 고해상도 데이터 표출을 통한 시각적인 인식 효과를 거두기 위해 엣지 디바이스(Edge Device)에 최적화할 수 있도록 지원하는 기술을 보유하고 있으며 디지털 트윈을 이용한 플랫폼 구축 사업과 프레임워크 기술 개발 사업, 대용량 CAD의 3D 자동 변환 기술 개발 사업을 진행중에 있습니다.·회사 주요 솔루션으로는 주요 전문 데이터를 해석하고 상황을 예측하는 작업자 맞춤형 인공지능 솔루션으로, 분야별 특화 형태로 보유하고있기에 데이터바우처 사업에 적합한 “3D 모델링 및 경량 가공 기술”
• 활용 사례 : ·소방대응력 향상을 위한 연구개발 사업AR 기반의 소방 훈련용 디바이스 및 플랫폼을 제작하기 위해 소방훈련에 필요한 장비/현장에 대한 3D 모델링 작업을 수행하고, 훈련용 디바이스에 최적화된 서비스를 위해 객체에 경량화 작업을 수행하였습니다.·디지털 트윈 대청댐 1단계시범 구축 개발 계약대청댐과 같이 실시간 위험 감지가 필요하고, 현장의 크기가 방대해서 직접 관리가 어려운 국가시설을 위해 디지털 트윈 기술을 적용하였습니다.디지털 트윈 기술을 구현을 위해서는 현실의 건물/장비/인물과 동일하게 3D 모델링 작업이 수행되어야 하므로, 3D 모델링 작업을 수행하였고 이후에 추가적인 경량화 작업을 통해 서비스의 구동 효율을 높였습니다.

베러마인드 소개

• 베러마인드은 2021-11-10에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 노원구 공릉로 232 (서울과학기술대학교) 제1창업보육관 301호
• 주요 서비스 : [대상서비스]
  1) 음성 및 사운드 처리 및 가공서비스
  – AI 모델 구축을 위한 데이터 확보, 시각화 분석, 전처리
  – 데이터 확보는 수요기업 제공을 원칙으로 함.
  필요한 경우 구매 가능
  2) 자연어 처리 및 가공서비스
  – 텍스트 문서 크롤링, 전처리 및 시각화 분석 서비스 제공
  – 데이터 확보는 수요기업 제공을 원칙으로 함.
  필요한 경우 구매 혹은 크롤링 프로그램 개발 가능 [서비스수행방법]
  – 가공서비스는 초기 단계 계획을 수립하고 상호 합의를 진행함.
  계획수립 이후 데이터 확보, 데이터 시각화 분석, 전처리 및 결과 공유 작업을 소규모 작업단위로 실행
  – 산출물은 최초 협의한 계획에 맞추어 정시에 제공하며, 유지보수 계획에 따라 유지보수를 수행함
• 보유 솔루션 : 1) 데이터 전처리 플랫폼
  – 사운드 전처리 모델
  – 음성 전처리 모델
  – 자연어 전처리 모델
  2) 인공지능 모델
  – 사운드 AI 모델
  – 음성 AI 모델
  – 자연어 처리 AI 모델3) 소프트웨어
  – 파이참, 비주얼스튜디오, 구글 콜랩4) 하드웨어
  – 구글 클라우드 플랫폼
• 품질 확보 전략 : 1) 품질 확보 전략
  – 데이터 및 서비스의 품질 확보를 위해서 품질 관리 조직을 유지하며, 해당 조직을 통해서 각 작업 단계별 품질 보증활동과 검증활동을 수행함
  – 품질 보증 및 검증 활동에서 도출된 단기 개선항목은 데이터 가공팀을 중심으로 처리하며, 협의가 필요한 이슈는 기수립한 의사소통 체계를 통해서 협의 보완함
• 유지보수 전략 : 1) 유지보수 전략
  – 수요기업 유지보수 및 후속 지원을 위해서 SPOC(Single Point Of Contact) 조직을 유지함
  – 해당 조직을 통해서 고객 컨택 포인트를 단일화하여 의사소통 체계를 단순화시킴
  – 작업량 증가를 대비하여 Repository를 운영하여 체계화된 방법론 중심으로 작업을 수행할 수 있도록 작업 프로세스를 수립함
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,분석
• 실적 : 1) 자사 제품 및 서비스 개발 실적ㅇ주요 제품 (
  1)인공지능기반 맞춤형 백색소음기(개발 중) (
  2)인공지능기반 맞춤형 명상 앱(개발 중) ㅇ주요 서비스 (
  1)인공지능 모델 구축
  -사운드 인식AI :사운드 및 음성 인식 및 분류AI모델
  -감정 추론AI :목소리,얼굴표정 등을 통한 감정 추론AI모델
  2) 외부 서비스
  -빅데이터 분석 및 플랫폼 구축 컨설팅
  – 빅데이터 분석, 인공지능 기업 교육
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1
  1) 기업 개요ㅇ ‘21년 11월 예비창업패키지 사업을 통해 창업하였음.
  인공지능 기반 수면&마인드케어 서비스를 목표 사업분야로 하고 있으며, 부사업분야로 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영, 빅데이터 교육서비스 제공을 영위하고 있음 ㅇ 기업부설연구소 (2022.12월) ㅇ 벤처기업확인 (2023.1월)
  2) 핵심 가치ㅇ 더 나은 마음이 더 나은 나를 만든다.
  (BETTER MIND, BETTER ME) ㅇ 우리는 인공지능 기술로 마음을 케어한다.
  ㅇ 우리는 고객의 행복을 최우선으로 한다.
  3) 사업실적ㅇ 21년 예비창업 패키지 ㅇ 22년 창업성장 R&D 디딤돌 사업, 데이터바우처 수요기업 ㅇ 22년 LG전자 EDW 운영 서비스, LG U+ DW통합 프로젝트 ㅇ 22년 빅데이터 교육 서비스 제공
  – RMP, 한국 생산성본부, 철강협회 등4) 사업 분야ㅇ 인공지능 모델 구축 ㅇ 빅데이터 플랫폼 구축 및 운영 ㅇ 빅데이터 컨설팅 및 교육5) 주요 제품 및 서비스ㅇ주요 제품 (
  1)인공지능기반 맞춤형 백색소음기(개발 중) (
  2)인공지능기반 맞춤형 명상 앱(개발 중) ㅇ주요 서비스 (
  1)인공지능 모델 구축
  – 사운드 인식 AI : 사운드 및 음성 인식 및 분류 AI모델
  – 감정 추론 AI : 목소리, 얼굴표정 등을 통한 감정 추론 AI 모델 (
  2)빅데이터 분석 및 플랫폼 구축 컨설팅 (3)빅데이터 분석 기업 교육
• 활용 사례 : 1) 사운드 데이터 처리 및 분석
  – 기계설비 사운드 분석을 통한 설비 이상 감지
  – 가전제품 가동 사운드 분석을 통한 가전제품 이상 감지
  2) 음성 데이터 처리 및 분석
  – 음성 인식 및 분석을 통한 심리 상태 감지 .
  경찰청, 소방청에서 범죄 및 긴급 재난에 활용 .
  콜센터 고객 응대에 활용3) 자연어 처리 및 분석
  – 자연어 분석을 통한 긍, 부정 상태 식별 .
  고객 응대, 마케팅 등에 활용 가능

주식회사 노리스페이스 소개

• 주식회사 노리스페이스은 2021-11-05에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 노원구 동일로174길 27 1층 (공릉동)
• 주요 서비스 : 가공업무 개요[데이터 라벨링]
  – 데이터 전처리과정 중 하나로 인공지능이 데이터를 읽고 학습할 수 있도록 돕는 과정
  – 데이터를 각 항목별로 분류, 클래스 할당 후 원하는 데이터 추출
  – OCR을 통해 라벨링으로 지정된 범위의 문자 데이터 인식
  – Labelme(라벨링 프로그램)으로 영역 표시 후 해당 라벨을 입력하고 필요에 따라 영역의 범위 수정 [오토라벨링 모델 구축]
  – 데이터를 자동으로 라벨링하는 자동화(비정형데이터 자동 정형화) 모델 구축
  – 많은 양의 데이터를 기준을 정해 분류함으로써 정확도를 높일 수 있으며 부족한 항목들은 더 자세하게 label을 분류하여 인식 오류를 해결할 수 있음 [라벨링 데이터 대량 처리 및 검수]
  – 오토라벨링 모델로 대량의 라벨링 데이터 처리
  – 자동으로 처리된 라벨링 데이터 전문가 검수 진행
• 보유 솔루션 : 1.NoriS Engine 보유기술 차별성[서브토큰 임베딩 모델]
  – 하나의 단어에 속성부여 시, 해당 단어를 끊어서 학습하여 끊어진 단어 값에도 동일한 속성 부여
  – 오인식된 토큰(단어) 교정으로 단어 검증(Word Verification 가능)
  – 오인식 토큰(단어) 교정률 85%로 지속적인 성능 고도화 진행 중 구분학습 데이터 수학습 문장 수교정률2019년1만 건약 10만 개65%2022년54만 건약 540만 개85% (+20% 상승) [의미사전]
  – NLP(Natural Language Processing:자연어처리)기반 데이터 의미 분석
  – 같은 의미이지만 다양한 방식으로 표현된 단어가 의미사전을 거치며 자동 표준화 진행된 후,하나의 표현으로 변환/출력
  – 의료데이터 특화 워드 임베딩 모델 내재→총 40만건 이상의 의료 관련 데이터(약 400만 문장) 의미 학습→동일한 의미를 보유하고 있지만 다양하게 나타나는 의료 단어표현 방식을 학습하여, 하나의 표현으로 자동 표준화 [비정형데이터 구조인식]
  – 비정형데이터 구조 인식 모델→영수증/청구서/진료내역서 등 각 데이터의 성격과 형태에 따른 단어의 공간 위치 정보를 범주화하고 인식하여 패턴 및 구조학습 진행2.노리스페이스 조직도 및 기업 운영
  – 조직도 :기획팀, 기술연구팀, 기술개발팀으로 전문영역을 분업화하여 운영
  – 기업 운영 현황 : 본사 및 기업부설 연구소 운영 [기획팀]
  – 사업화 전략기획, 지원사업 및 프로젝트 관리
  – 재무/회계 및 전반적인 행정업무 처리
  – 기업 브랜딩 및 UI/UX 디자인 [기술 연구팀]
  – 인공지능 모델 (자연어 처리, 컴퓨터 비전) 연구 및 개발→딥러닝 프레임워크(pytorch, tensorflow)를 활용한 인공지능 모델 실험 및 개발→자동화 서비스 개발을 위한 인공지능 모델 개발 및 인공지능 모델 최적화 연구→인공지능 모델 관련 논문 서치 및 리딩, 연구
  – 프로세스 마이닝(Process Mining) 연구 및 개발→업무 로그 관련 툴 개발 및 분석 [기술 개발팀]
• 품질 확보 전략 : 1.데이터 관리 및 검수팀 운영
  – 최고 책임자 : 신현준 대표
  – 데이터 품질관리 책임자: 이창섭 수석
  – 데이터 품질관리 담당 조직→ 기술 연구팀 : 권호근,이성윤, 박주은→기술 개발팀 : 박주형,윤인석, 강병우, 박지훈 2.
  데이터 보안팀 운영[보안조치 이행계획]
  -데이터 암호화 및 개인정보 비식별화조치사항내용데이터 암호화
  -암호화, 복호화 기법을 사용하여 로그데이터가 생성되는 시점에 암호화를 적용
  -중간 단계에서 데이터를 빼돌려 악용하거나 사용 방지개인정보 비식별화
  -개인정보가 포함될 만한 사이트 또는 프로그램의 윈도우 정보를 가져와입력되는데이터를 정규 표현식을 활용
  -자동 필터링 기능 추가로그인프로토콜 인증보안
  -보안에 가장 중요한 인증성, 기밀성, 무결성 제공
  -웹 서버 통신간 SSL의 도입으로 중간에 송수신되는 데이터의 손실, 유출을 방지AWS Cognito 접근권한
  -모든 유저의 로그데이터를 다루며 발생할 수 있는 보안이슈를 해결하고자AWS Cognito에서 제공하는 자격 증명 풀 사용 [보안관리 체계 구축]
  – 보안 담당자 : 권호근 연구원
  – 보안관리 운영 내용→분기별 기술 보호 교육 및 보안규정 안내 및 업데이트 사항 공유→비밀유지서약서 작성을 통한 기술 및 데이터 유출 방지→망 분리 서버 운영
• 유지보수 전략 : 고객 관리(CS) 전략
  – 정기 뉴스 레터 발송 및 이메일 소통 : 이메일을 통한 지속적인 기술 업데이트 사항 공유
  – 비즈니스 커뮤니케이션 채널 관리 : 노션, 슬랙, 피그마 등의 협업 툴 사용 (맞춤 커뮤니케이션 채널 생성)
• 카테고리 구분 : 정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 유사사업 참여 실적[2022 AI바우처 지원사업 공급기업 선정]
  – 인공지능 기술 기반 데이터 분석 및 업무 자동화 서비스 제공 기업 선정
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  노리스페이스기술 및 사업 아이템 개요[NoriS Engine]
  – 인공지능의 인지 기술을 활용한 데이터 분석 기술 기반으로 업무 자동화 영역을 확대함으로써 업무 프로세스 효율성을 극대화하는 솔루션 개발주요 기술 NoriS Engine(지능형 비정형데이터 분석 자동화 솔루션)주 기능 [비정형데이터 수집/분석/활용]
  – 전문지식 기반 특화 데이터 분석에 필요한 NoriS 의미사전 축적 및 활용
  – 인공지능의 인지기술 활용으로 업무 자동화 및 데이터 예측/분석 서비스 제공기술 사업화분야NoriS 지능형 보험업무 솔루션주 기능
  – 보험 청구심사업무, 보험 서류 위변조 탐지, 보험 가입심사업무 자동화[NoriS Solution(업무 프로세스 분석 기반 지능형 업무 자동화 솔루션)]
  – 업무 프로세스 분석으로 비효율적인 업무 발생 구간을 자동화하는 인공지능 비즈니스 솔루션
  – IP 확보 현황구분내용특허등록문서 정보를 포함한 이미지 파일의 자동문서화 장치 및 방법 발명 (제10
  -2201930호)등록문서 분류 방법 및 이를 위한 문서 관리 장치 발명 (10
  -2020
  -0160517)출원데이터 테이블을 저장하는 방법 및 이를 위한 문서 관리 장치 발명 (10
  -2020
  -0160518)출원업무 프로세스 분석 방법 (10
  -2022
  -0071613)출원업무 프로세스 분석 방법 (해외 PCT출원 : PCT/KR2022/017430)2.
  노리스페이스 사업 영역[업무 자동화(Business Office Automation)]
  – 사무업무 자동화를 위해 NoriS Engine을 개발
  – 단순업무 자동화 뿐만 아니라 업무 데이터 예측분석까지 영역을 확장하여 자동화가 가능한 사무업무 영역을 분석하고 제안까지 가능하게 하고자 함※ 사업 키워드 : 업무자동화, Key
  -Value 선별 및 분석, 업무 데이터 예측 분석 [데이터 컨설팅(Data Consulting)]
  – 비즈니스에서 생성된 데이터의 품질을 관리하고 구축하기 위한 컨설팅을 제공
  – 데이터 전문가들이 축적된 데이터들을 분석하여 표준화하고,
• 활용 사례 : NoriS Engine 적용 프로젝트 결과프로젝트결과반려동물플랫폼[동물병원 EMR 데이터 분석 엔진 개발]
  – 동물병원 영수증 의미사전 축적 및 데이터 분석→ 의료 데이터 별로 다른 표현 방식을 가진 영수증, 처방전, EMR 차트를 분석하여 동물병원 방문 목적을 자동 분석하는 API 엔진 개발→효과 1 : 20만건 데이터 처리 → 42,000시간 절약(사람 : 데이터 처리 건당 최소 약 15분 시간 소요)→효과 2 : 기존 20% 내외였던 동물병원 의료데이터 분석 자동화 범위를 95%까지 확대큐레이션플랫폼[건강기능식품 성분데이터 자동 DB화 엔진 개발]
  – 성분데이터 표준화의미사전 생성 및 DB 구축→사람이 처리할 수 없는 양의 데이터 (8만 건 이상) 수집, 입력, 분석→국내 약학DB 추가 구축 및 모델 학습으로 NoriS Engine 고도화보험[인슈어테크(InsureTech) 전문 솔루션 개발 현황]1.
  청구심사업무 자동화(계약관리 분야)
  – 기술 상용화(TRL7)→보험청구서류 분류 및 심사 자동화 PoC(기술검증) 완료→블라인드 테스트 결과 NoriS Engine의 데이터 분석 정확도 91%(타사 정확도 68%)→본 비즈니스 도입 시작(기술 상용화)을 위한 디테일(수임량 등) 논의 중 2.
  보험사기탐지 (지급 분야)
  – 기술 개발(TRL3)→핀테크 R&D 사업 선정 (이론적인 기술 개발 방안 1차 검증 완료)→OO생명 보험리스크관리지원팀과 PoC(기술검증) 진행 중 ·지난 2년간 발생한 보험사기 14건 데이터 분석 ·OO생명 위변조 검증 데이터 10,000건 전달받아 개발 진행 중 3.
  가입심사업무 자동화 (가입 분야)
  – 기술 개발(TRL3)→OO 이노스테이지 ‘ON’ 기업 선정 (오픈이노베이션)→마케팅 기획팀과 언더라이팅 데이터 분석 PoC(기술검증) 진행 중콜드체인 물류[콜드체인 물류센터의 에너지 관리를 위한 지능형 환경 데이터 분석 솔루션]
  – 신선식품의 유통 및 물류 관리 효율성 상승을 위한 환경(온도, 습도, 가스, 공기질및 전력

(주)하이로컬 소개

• (주)하이로컬은 2020-08-14에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 노원구 동일로174길 27 서울특별시 노원구 동일로174길 27, 3층 309호(공릉동, 서울창업디딤터)
• 주요 서비스 : 1.가공계획 수립1
  -1.외국어 학습 컨텐츠 제작
  1)발화 원문/교정 문장Pair별Tagging
  2)레벨 별 많이 틀리는 문장,어법,단어Tagging3)크라우드 소싱 데이터 수집을 위한 시스템 개발4)각 언어별 데이터 매칭 알고리즘 개발1
  -2.
  SNS추천 키워드 및 자동완성 기능 제작
  1)발화 원문/교정 문장Pair별Tagging
  2)크라우드 소싱 데이터 수집을 위한 시스템 개발3)자주 쓰는 단어,연관단어,연관 키워드 분류 시스템 개발4)추천 키워드,자동완성 기능 알고리즘 개발1
  -3.
  SNS커뮤니티 어뷰징관리AI디텍션 모델 개발
  1)어뷰징 데이터 유저들의 신고를 기반으로 축적
  2)한국어,영어를 기반으로 하되 기타6가지 외국어에 대한 신고 기반 단어 분류3)자주 신고된 단어,문장 기반으로 해당 단어,문장을 사용 감지 모델 개발4)디텍션 모델에 걸러진 케이스를 학습5)학습 후 지속적으로 자동화 모델의 정확도 향상2.가공업무 도식 및 방법
  – STT와 녹음을 통해 휘발되는 대화 내용을 사운드 및 텍스트2가지 형식의 교정용 데이터로기록 및 제공
  -각 화자의 음성을 사운드블럭 단위로 변환하여 화자 별 대화를 쉽게 구분 가능
  -사운드 블록을 통한 교정 대상 문장을 쉽고 간단하게 선택하여 교정 가능
  -인공지능API연동으로 틀린 부분 감지,교정,피드백을 제시,튜터의 교정 피드백 시간 절감2
  -1.가공하려는 데이터의 세부 정보가)국적:한국인,외국인나)언어:영어,한국어다)수집환경:데이터 수집 어플리케이션을 통해서 대화 진행,대화 대본중에 사용자가 발화한 문장을 랭귀지 파트너(영어,한국어 원어민)가 직접교정한 내용라)형식:텍스트 파일.
  json마)인구통계: 20대35%, 30대55%, 40대15%바)성별:여자70%,남자30%사)획득 방법:자사 언어교환 어플리케이션 발화 데이터 기보유(30,000문장)2
  -2.데이터 적용 및 활용 방법
  1)원천 데이터 형식
  -발화 원문/교정 문장Pair데이터
  -레벨 별 많이 틀리는 문장,어법,단어 데이터
  2)가공 데이터 형식
  – 대화 중에 사용자와 랭귀지 파트너가 사용한 토픽 중
• 보유 솔루션 : 1.주요기술
  -자주 사용하는 외국어(한국어,영어,중국어,일본어,스페인어,프랑스어)문장을 실시간으로 저장
  -자주 틀리는 문법,어휘를AI모델(GPT
  -3)로 자동감지
  -감지된 문장을Save하여 빈도수 측정2.
  SNS추천 키워드 및 자동완성 기능 제작2
  -1.데이터를 활용한 사업(창업)목표
  -한국인의 대화 발화데이터를 통해 인구통계학,지역별 맞춤 취미,관심사 데이터를 수집하여 차후 개발할 관심사별 그룹 모임 카테고라이징
  – SNS사용 간편화를 위한 발화데이터 기반 효과적인 자동완성 기능 개발하여 사용자편의성 강화3.
  SNS커뮤니티 어뷰징관리AI디텍션 모델 개발3
  -1.주요기술
  -증가하고 있는SNS플랫폼내 커뮤니티 관리를 위한 어뷰징 디텍션 모델
  -커뮤니티 내 이상한 사람(커뮤니티 룰에 부합하지 않는 사람,불건전 컨텐츠 유포자,욕설,정치이슈 등10만~ 100만건)을 사람이 직접 걸러내는 것에 대한 인력, CS비용이 천문학적으로 발생하는것에 대한AI디텍션 모델 개발
  -자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있는BERT를 활용하여 어뷰저를 감지할 수있는 교육용 커뮤니티 관리를 위한 어뷰저 디텍션 모형 개발
  1)원천 데이터 가공
  – 비정형 데이터인 유저 텍스트(대화)를 분류 모델 학습에 적절한 형태로 가공
  2)문장(대화)어노테이션
  – 어노테이션 작업을 수행할 데이터 셋 설계 및 정의
  – 전처리한 문장에 대해 어노테이션 작업 수행
  – 어뷰저 디텍션 모델 학습을 위한AI데이터 셋 구축3)교육용 커뮤니티 어뷰저 디텍션 모델 개발
  -BERT기반의 어뷰징 유저 디텍션 모델 학습을 위한 커뮤니티 유저 말뭉치,커스텀 토크나이저,분류 알고리즘 개발
  – 모델 학습 및 검증4)최적화 및 고도화
  – 세부 파라미터 조정을 통한 모델 최적화 및 알고리즘 고도화 진행4.물적자원 활용 전략(플랫폼,장비, SW)
  1)당사 하이로컬 언어교환 플랫폼을 통한 데이터 수집
  2)플랫폼 내에서 틀린 문장 감지 기능3)교정완료된 문장을 데이터베이스에서 수집4)크라우드소싱:플랫폼 내에서 수요기업의 특별 요청이 있는 이벤트를 설정하여 유저들에게 제공
• 품질 확보 전략 : 1.제공하는 데이터의 품질 확보를 위한 전략데이터 정보
  -조직 편성
  -품질 진단 절차
  -세부 시행 계획
  -품질 기능 및 진단대상완전성(Completeness) :필수항목에 누락이 없어야 한다.유일성(Uniqueness) :데이터 항목은 유일해야 하며 중복되어서는 안 된다.유효성(Validity) :데이터 항목은 정해진 데이터 유효범위 및 도메인을 충족해야 한다.일관성(Consistency) :데이터가 지켜야 할 구조,값,표현되는 형태가 일관되게 정의되고,서로 일치해야 한다.정확성(Accuracy) :실세계에 존재하는 객체의 표현 값이 정확히 반영이 되어야 한다는 것을 의미한다.2.전담조직 및 인력 채용
  1)현행 품질진단을 수행할 데이터 관리 조직의 규모,인력,역할 구분
  2)데이터 품질진단을 효율적으로 수행하기 위한 품질 전담 조직을 검토하고,현 데이터 운영조직의 여건과 규모에 부합된 진단 수행 조직 구성3)데이터 전담조직과 개발 부서와의 업무 협력,책임감 고취,구체적 업무 내용 협의3.품질관리 프로세스 정립
  1)품질 관리 담당자를 지정하여 품질진단 프로젝트의 목적 설정데이터 관리 조직데이터 품질관리 목표 설정고객사의 데이저 품질 요구사항조직의 품질진단 결과 활용 계획향후 데이터 품질 개선 계획
  2)설정된 목적에 따라 관리 대상 시스템,업무,정형,비정형 데이터 현황을 파악하여 진단을수행할 대상을 선별하고 이를 진단 범위로 확정3)데이터 품질 담당자 및 개발 부서 담당자와 면담을 통해 조직의 품질 진단 여건을 사전파악하고 품질진단 프로젝트에 소요될 자원 파악데이터 품질진단 프로젝트에 책정 예산지원 가능 인력 규모품질진단 대상 시스템의 운영 데이터 규모 및 특성품질진단 도구 및 진단 기법품질진단 수행 인력 구성 계획품질진단 수행 기간:수행 가능한 시작일 및 종료일4.대외 컨설팅을 통한 데이터 품질 향상 노력
  1)전문 데이터 가공 업체와 업무 협약 체결
  2)클라이언트를 보유한 데이터 가공 업체로부터 데이터 주문 계약서 체결(플리토)3)크라우드 소싱 가공 업체와의
• 유지보수 전략 : 1.수요기업 대상 서비스 제공 계획 및 제공 목표서비스 제공 계획수요기업의 데이터 요청에 최대한 맞춘 스펙을 제공하되 샘플 데이터를 제시하고 협의서비스 제공 목표2022년:영어,한국어,중국어,스페인어 각1만문장제공,일본어2천 문장 제공2023년:영어,한국어,중국어,스페인어 각10만txt + audio제공,일본어1만txt+audio제공2024년:영어,한국어,중국어,스페인어 각50만txt + audio제공,일본어50만 문장 제공2025년:영어,한국어,중국어,스페인어 각100만txt+ audio제공,일본어100만 문장제공기타 언어:각 수요에 따라 수집2.관리계획고객 중심 관리
  1)데이터 수요 고객 요구사항 상시 확인
  2)만족도의 변화 확인3)고객의 피드백을 바탕으로 서비스를 개선4)고객의 요구에 재빨리 대응5)고객 응대 시스템을 안정적으로 유지6)불만 사항이 접수 시 겸허히 수용 후 개선7)고객에게 지속적으로 정보 제공(업데이트 되는 데이터,필요 데이터)3.가공 서비스 제공 방안
  1)샘플 데이터와 일치하는 경우,제작해둔 데이터 제공
  2)당사 플랫폼에서 계속 업데이트 되는 데이터 제공3)추가 커스커마이징이 필요한 데이터의 경우 협의하여 데이터 제공4)추가적인 가공이 요구되는 경우 크라우드소싱을 활용하거나 추가 가공을 아웃소싱4.유지보수유지보수 관리
  1)고객에게 인도된 데이터 중 변경이나 품질 이슈가 있는 경우 유지보수를 진행
  2)유지보수 시 고객의 만족을 최우선으로 함3)유지보수 시 미리 내용을 공지하고 가능 부분에 한하여 유지보수를 진행유지보수 유형수정 유지보수:오류의 수정한국어1만 문장10만txt + audio 50만txt + audio 100만txt + audio중국어1만 문장10만txt + audio 50만txt + audio 100만txt + audio스페인어1만 문장10만txt + audio 50만txt + audio 100만txt + audio일본어2천 문장1만txt + audio 50만문장100만 문장기타 언어 기타 수요에따라 수집 수요에따라 수집 수
• 카테고리 구분 : 전처리,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1.
  주요 실적상장사 랭귀지분야 데이터 회사Flitto로부터 언어 데이터PO수주 확보 및 납품 완료(2021.04.14.)<;구매 의향서>커뮤니티관리를 위한 데이터셋이 포함된AI모델 구매의향서㈜더대시,㈜버킷트레블,㈜뉴올린로지스틱스,㈜위밋플레이스,㈜메이크레모네이드<;전략적 업무 제휴 협약서>데이터 수집 및 가공에 관한 업무 제휴 협약㈜더대시,㈜버킷트레블,㈜뉴올린로지스틱스,㈜위밋플레이스,㈜메이크레모네이드2.
  수상 실적
  – 2022.07.29.신한 스퀘어브릿지 서울 인큐베이션 우수상
  – 2022.09.22이러닝,에듀테크 비즈니스 모델 공모전 대상(산업부장관상)
  – 2022.09.23전국민 창업 오디션 우수상(서울특별시장상)
  – 2022.10.11 Y Combinator Express IR Demo Day대상
  – 2022.10.26.스타트업 배틀필드 최우수상
  -2022 Global Accelerating Celebration Day1등3.
  투자 실적
  – 카카오벤처스 프리A 브릿지 투자유치(2022.1
  2)
  – 싱가폴 투자 등 프리A 투자유치 (7억원) (2021.1
  2)4.
  데이터 비즈니스 실적
  – 2022년 AI 가공 서비스 2건 수행완료
  – AI학습용 언어 데이터 전문업체(상장사)로부터 수주 확보 및 납품 완료(2021.0
  1)
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.기업개요
  1)기업체명:주식회사 하이로컬
  2)대표자:윤정호3)본사:서울시 노원구 동일로174길274)번호: 010
  -5539
  -****5)홈페이지: https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
• 활용 사례 : 1.가공서비스의 상품성1
  -1.활용예시 및 예상수요
  -각 언어 출판사,교재제작팀,컨텐츠 제작사에서 자주 사용하는 외국어를 바탕으로 자주사용하는 예문과 흥미로운 교재 제작에 사용됨1
  -2.성과
  -한국어 교재 제작시 기존의 교과서,올드북 보다는 최신 트렌드에 맞춘 어휘,문장을 사용하여 컨텐츠를 제작했을 때의 효과가200%이상 높게 나옴1
  -3.차별성 및 우수성(비교우위)
  -자주 사용하는 어휘와 예문을 감지하기 위해 사람이 직접 체크하는 것은 시간과 비용이천문학적으로 발생함
  -자주 틀리는 문장과 어휘를 표시하고 이를 저장 축적하여 정리하는 것을 사람이 직접 하는것은 천문학적 시간과 비용이 발생함
  – GPT
  -3모델을 커스터마이징하여 자주 쓰는 데이터를 당사의 앱(4000시간/일 통화량, 60만건/월의 텍스트 데이터 축적)을 통해 수집하고 당사의 자체 모델 개발과 해당 데이터가 필요한 파트너사에B2B공급2.
  SNS추천 키워드 및 자동완성 기능 제작2
  -2.데이터 활용 필요성
  1)데이터 활용 개발1
  –
  1)사용자 맞춤 취미,관심사 그룹 개설 및 추천 기능1
  –
  2)하이로컬의 발화데이터는 성별,나이별 관심사와 취미 카테고라이징 가능1
  -3)소셜라이즈 그룹을 세부 카테고리로 나눠 사용자에게 다양한 모임 추천 가능
  2)자동완성 기능2
  –
  1) SNS/채팅 기능 개발 및 제공 예정2
  –
  2)소셜라이징 자연발화데이터인 하이로컬 데이터는 소셜라이징,모임 기반 위밋플레이스채팅 자동완성 기반 데이터 활용 가능3.
  SNS커뮤니티 어뷰징관리AI디텍션 모델3
  -1.활용예시 및 예상수요○개발한 디텍션 모델로 실시간으로 주고받는 음성 환경에서도 빠른 필터링 가능기존에 크라우드소싱 리뷰를 통해서 관리되던 방식에서 개발된 모델을 통해서 유해 콘텐츠를 빠르게 분류 할 수 있게 된다면 윤리 이슈와 같은 사건을 미연에 방지할 수 있음.4.
  유저 맞춤형 추천 솔루션 모델 개발4
  -1.
  활용 사례○국내 거주 외국인들의 주거환경 및 활동데이터를 기반으로 새롭게 입국한 외국인들을 위한 맞춤형 주거공간 추천 솔루션 개발
  – 국내거주 외국인의 거주환경

(주)더블에이파트너스 소개

• (주)더블에이파트너스은 2022-01-17에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 노원구 초안산로 12 인덕대학교 연지스퀘어 018호
• 주요 서비스 : ○ 당사 데이터 수집&가공 서비스의 경쟁우위기술력 : 데이터 라벨링과 AI솔루션에 대한 전문지식 보유집중도 : 많은 수요기업을 발굴하는 것에 집중한다기 보다는, 장기적으로 함께 협업할 수 있는 몇 개 업체를 발굴하여 프로젝트를 성공적으로 마치는 것에 집중할 계획데이터라벨러 : 기교육된 라벨러 양성 및 관리를 통한 데이터 신뢰도를 높임
• 보유 솔루션 : ○ 주요 사업분야
  – AI 서비스 개발 : 사진(이미지)만으로 해결하는 AI 이사플랫폼 서비스 개발중 (22년 12월 Beta / 23년 2월 런칭 예정)
  – AI 데이터 학습을 위한 데이터 가공 서비스 : “좋은데이터가 좋은 결과를 만들어낸다”는 신념으로 텍스트 / 이미지 / 영상 / 음성 등 데이터 라벨링 품질 향상을 위한 기술을 개발하고 있으며, 기교육된 데이터 라벨러를 확보 中
• 품질 확보 전략 : ○ 품질 관리 강화 방안당사가 보유한 “AI학습용 쌍방향 데이터라벨링 시스템 및 이의 제어 방법”은 작업 과정에서 품질을 높일 수 있는 최적화된 방법프로젝트 진행 과정에서 정기적으로 PM 리뷰진행리뷰를 통해 나온 피드백은 바로 수정가능하면 수정 또는 추후 개선○ 서비스 품질 관리 프로세스작업 : 데이터라벨러 모집, 교육, 관리를 통해 데이터를 생성작업자 검수 : 상위 10% 작업자를 선발하여 데이터 검수 진행담당자 검수 : 내부 인력(PM)이 2차 검수 진행수정 작업 : 2차 검수 단계를 통해 확인된 오류데이터 1차 수정 작업 진행고객 검수 : 고객사에 샘플링 검수 및 학습 정확도 진단 요청최종 작업 : 고객사 요구사항을 반영하여 최종 수정 작업완료 : 고객이 원하는 형태로 데이터를 제공
• 유지보수 전략 : ○ 수요기업 협업체계 전략전담 매니저 지정 : 프로젝트별 특성을 고려하여 담당 PM 배정진행상항 공유 : 공급기업 준수사항 : 수요기업의 협의 사항 및 제공 가이드에 부합한 데이터를 가공하는 것이 원칙이며, 가이드에 부합하지 않은 데이터가 납품된 경우 해당 데이터를 무상으로 재가공하여 제공함수요기업 지원사항 : 프로젝트 진행 시 정확한 결과 데이터 가공을 위해 확실한 가이드라인을 제공하여야 함.유지보수 대상에 대해 하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응하고 지원 체계를 유지함 (유지보수의 범위 및 기간은 수요기업과 협의를 통해 정함)○ 수요기업 유지보수(후속 지원) 계획구분내용유지보수 대상ㅇ 제공한 결과물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상하자보수 기간ㅇ 데이터바우처 사업 완료 시점 후 1개월유지보수내용하자보수ㅇ 검수 완료 후 1년 이내에 발생하는 데이터의 결함에 대한 유지보수ㅇ 기본점검 및 설치 전 환경점검, 문제발생 시 비대면 지원/현장 지원품질개선ㅇ 에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 결과물의 수정ㅇ 운용 중 장애 발생 시 수요기업이 재설치를 요구할 경우 무상 설치하여 업무 차질 최소화 (유저분석데이터에 한함)ㅇ 결과물 최적화 및 안정화 지원, 정상운영을 위한 기술지원ㅇ 결과물 최적화 및 업그레이드 지원, 정상운영을 위한 기술지원유지보수범위예방점검ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 예방점검 주기를 설정하여 지속적으로 실시ㅇ 예방정검 활동 중 정기점검 실시ㅇ 예방정검 활동 중 수시점검은 시스템 장애가 예상되는 상황에서 반드시 실시ㅇ 지속적인 교육훈련, 기술지원 실시무상하자보수ㅇ 공급한 결과물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함무상유지보수ㅇ 무상 유지보수 기간동안 일어나는 유지보수 활동유상유지보수ㅇ 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니한다.ㅇ 무상 하자보수 기간 중 신규기능을 추가하고 기존의 시스템을 개선하는 경우와 고도화의 경우 상호 협의 하여 실비 제공함을 원칙으로 한다.
  (유저분석데이터에 한
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,태깅또는라벨링
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 세계 인공지능(AI) 시장 규모는 2018년 198억3,000만 달러로 시작해서, 2025년에는 연평균 38.4% 성장해 1840억 7,000만 달러로 높은 성장성을 보이고 있음더블에이파트너스는 국내 AI 산업 성장에 기여하고자 기업의 생산성 효율화 및 노동자의 근무환경 개선 등을 위한 AI 서비스를 개발하고 있으며, 2023년 2월 AI 기반 이사서비스의 Beta 버전을 론칭할 계획사진(이미지)을 이용한 AI기반의 이사 비용 견적 제공 및 플랫폼 서비스 개발을 진행중이며, 10만건의 데이터 수집 및 가공을 통해 전문성을 보유하게 됨현재 기교육된 10여 명의 데이터라벨러와 NLP(자연어 처리) 및 Vision(이미지 인식) 기술 고도화를 위한 다양한 데이터 가공 프로젝트를 진행 중당사의 전신인 개인사업자 더블에이파트너스로 2020년, 2021년 한국데이터진흥원의 데이터바우처사업 AI 가공부문에 선정됨.
  (현재는 법인 추가 설립으로 신규 신청)
• 활용 사례 : ○가공 서비스 범위텍스트·주어진 문장의 선행사 혹은 번역 문장 분석·상황에 따른 대화set혹은 대화 문장 생성이미지·이미지 내 목표 객체에 대해 범위 지정·이미지 내 목표 객체의 위치별 포인트를 지정하여 좌표값 추출영상·상황 혹은 대상 조건에 맞는 영상을 수집함·영상의 특정 구간을 시간 기준으로 추출하거나 프레임 단위로 추출수집·주어진 문항에 대해 대상 작업자들이 설문 응답·오프라인으로 산재되어 있는 데이터를 작업자를 통해 수집

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
링크(URL) : 데이터에 대한 추가 정보 및 접근 링크

파일 다운받기

주요서비스 상세정보(요약), 보유솔루션(요약), 품질확보전략(요약), 유지보수(후속지원), 전략(요약), 실적(요약) 등의 일부 데이터 값은 데이터 미집계로 인해 공란이 있습니다.