단원구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

경기 안산시 단원구 데이터바우처 사업관리 가공기업

경기 안산시 단원구에는 (주)미래아이앤티, 주식회사이지원, (주)드림이앤씨 외 3개의 가공기업이 있습니다.

(주)미래아이앤티 소개

• (주)미래아이앤티은 2022-10-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 광덕3로 145-5 306-32호
• 주요 서비스 : ■ 주요서비스
  – 데이터 가공기술을 활용한 AI가공서비스 비즈니스 모델 개발 * 자체적으로 생산된 다양한 데이터를 기반으로 정부 기관의 품질 관리 6Step을 준용하여 가공 대상을 정의하고 품질 진단 실시 후, 고객 요구사항을 반영한 가공 계획 수립함 * 최종적으로 데이터 가공 수행을 마친 뒤 검증 프로세스를 통해 정제된 데이터와 비즈니스 모델 (서비스)를 전달하는 과정 수행 경험
  – 빅데이터 분석·가공 등 개발에 최적화 된 조직구성 및 핵심인력 보유 * 제공된 데이터 자체의 가치향상 및 부가가치 창출을 위해 사전 수요조사부터 제공데이터 관련 활용성 검토, 피드백 및 유지보수 진행
• 보유 솔루션 : 1) MES 기반 스마트공장 솔루션○ 개요수요기업의 디지털화를 성공하기 위해서는 수요기업의 요구사항을 정확하게 분석하는 것이 매우 중요함.
  전문 IT 기획팀이 수요기업의 상황, 요구사항 등을 정확하게 파악하고 분석함.
  이를 통해 수요기업의 니즈에 맞는 MES 기반의 스마트공장 솔루션을 제공함.○ 장점
  – 수요기업의 현황을 정확하게 분석하여 요구사항을 명확하게 분석 가능
  – 수요기업의 의견을 적극적으로 수렴하고 컨설팅
  – 수요기업과의 데이터 처리 관련 협약을 통해 데이터를 수집
  – 당사가 보유한 SW 전문 인력의 역량을 활용 가능
  2) MES 기반 AI 솔루션○ 개요MES 기반 스마트공장 솔루션을 도입한 수요기업은 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어 AI 솔루션을 통해 새로운 정보를 얻을 수 있음.
  이를 통해 업무를 수행하는데 있어 새로운 방법을 고안할 수 있고, 신속한 의사결정을 기대할 수 있음○ 장점
  – 수요기업의 디지털화된 데이터를 정보화 가능
  – 수요기업의 데이터를 시각화 가능
  – 수요기업의 데이터를 분석하여 통계분석, AI 분석 가능
  – 장기적으로는 데이터를 수집하여 수요기업 맞춤형 AI 솔루션 적용 가능
  – 필요한 경우 AI 전문가와의 협업으로 보다 구체화된 결과를 창출할 수 있는 여건 마련되어 있음3) 모니터링시스템○ 개요생산된 다양한 데이터를 기반으로 정부 기관의 품질 관리 6Step을 준용하여 가공 대상을 정의하고 품질 진단 실시 후, 고객 요구사항을 반영한 가공 계획 수립함.○ 장점
  – 데이터 수집 / 생성 / 전송 모듈 관리 기능
  – 데이터 수집 시 발생하는 현황 및 장애 로그 상세 내역
  – 데이터 전송 시 발생하는 현황 및 장애 로그 상세 내역
  – 일자별 수집로그 현황 및 전송로그 현황 통계
  – 데이터별 수집 및 전송 현황 통계
  – 빅데이터 센터 효율적 운영을 위한 업무 공유 및 처리 게시판
  – 데이터 정의, 품질관리, 운영관리, 개발관리, 기타 등 업무 별 카테고리 세분화
  – 주간 분석 보고서, 일간 분석 보고서 등 분석 보고서 데이터 도출
• 품질 확보 전략 : ○ 품질확보 전략서비스 개선을 위한 데이터 수집 체계 수립서비스 개선을 위한 데이터 전처리 체계 수립서비스 개발 및 개선을 위한 우수 인력 확보서비스 개발 및 개선을 위한 위더스 AI 솔루션 지속적 학습서비스 품질 향상을 위한 세부 방법론 개발을 위한 정기적 미팅 실시○ 기본적인 시스템 장애에 대한 대처방안시스템의 HW와 SW의 이상 상황이 발생되는 경우 적극적이고 효율적으로 대처하기 위하여 다음과 같은 장애처리지침으로 운영됩니다.
  시스템 운영 시 예상치 못한 문제점이 발생하여 추가 조치사항이 필요하게 되는 경우, 즉시 고객지원팀으로 통보되며 고객사로부터 문제의 내용이 파악된 후 CG팀으로 문제점에 대한 보완 요청이 전달됩니다.
  각 해당 팀에서는 문제점을 해결 후에 보완 결과를 다시 개발운영팀으로 피드백하게 됩니다.○ 업무 수행 시 응용프로그램 오류 유형하드웨어 : 과도한 업무처리 및 불안정한 시스템 관리로 인한 하드웨어 자체의 장애 발생, 각 시스템간의 연동 오류네트워크 : 네트워크망 자체의 결함으로 인한 통신장애, 통신 프로토콜의 결함으로 인한 일부 데이터의 손실시스템오류 : 시스템 어플리케이션 프로그래밍의 오류 및 시스템 간 상호연동, 오류로 인한 데이터의 부분 손실 및 연산 기능의 장애○ 비상 시 연락대책하드웨어, 네트워크, 시스템 오류 : 070
  -4036
  -8450
• 유지보수 전략 : ○ 유지보수 구분1.
  무상 유지보수
  – 무상은 하자보수로 정의하며, 단순 오류수정을 범위로 함.
  – 시스템 설계 내역과 개발 시스템이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자보수를 원칙으로 함.
  – 무상기간은 최종 검수 완료 시점부터 12개월로 하며, 무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음.
  – 무상 하자보수 기간 중 발생된 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 하자보수 범위 포함 여부를 판단하여 상호 별도 합의2.
  유상 유지보수
  – 유상 유지보수 대상은 무상 하자보수 범위를 넘어서는 것과 무상 하자보수 만료 후의 유지보수 활동으로 함.
  – 세부 내용은 상호 협의하여 결정
  – MES SW의 경우 유지보수 관리요율은 상호 협의하여 결정○ 후속지원 전략
  – 수요기업의 서비스 개선을 위한 분기별 도입 서비스 점검
  – 수요기업의 서비스 개선을 위한 추가 교육 지원
  – 수요기업의 서비스 개선을 위한 지속적인 수요기업과의 의사소통 체계 구축○ 수요기업 만족도 향상을 제고함
  – 시스템 점검 및 분석을 통해 시스템 성능 향상을 도모함
  – 전담 유지보수 인력을 배정하하며, 365일 24시간 모니터링 체제를 구축함
  – 장애지원 시스템을 운영 및 예방점검 서비스로 시스템 장애를 사전에 차단함○ 유기적인 유지보수 지원 체계를 구축함
  – 전문 기술력을 보유한 유지보수 인원 배치 및 비상연락망을 운영함(One
  -Call 서비스)
  – 장채처리 표준방안을 마련하고, 단순장애/복합장애별 처리방안을 수립함
  – 장애 이력관리, 분석 및 예측을 통해 사전 예방체계를 구축함
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 2022.
  10 ㈜미래아이앤티 법인전환2022.
  04 한국생산기술연구원 “뿌리기업확인서”획득2019.
  12 뿌리센터 스마트뿌리공정시스템 개발 : ㈜에스케이씨2020.
  05 미래산업기술(MIT) 공급망관리 프로그램 등록2019.
  05 미래산업기술(MIT) 제조실행시스템 프로그램 등록2017.
  10 미래산업기술 설립■ 기업개요㈜미래아이앤티는 2017년 미래산업기술로 제조업 생산관리 소프트웨어 개발을 시작으로 다양한 제조업종의 공정/생산관리의 스마트화를 위해 개발연구를 진행하였으며 2022년에 ㈜미래아이앤티로 법인화하여 IT전반에 걸친 다양한 사업분야에 진출하고 있음■ 핵심 역량
  – C, C#, Java, Python 등 다양한 언어 사용 가능한 개발진 보유
  – 다양한 분야의 경험을 가진 IT PM팀 보유
  – 다양한 제조업 분야의 스마트공장 구축 경험 보유■ 주요서비스
  – 데이터 가공기술을 활용한 AI가공서비스 비즈니스 모델 개발■ 자체적으로 생산된 다양한 데이터를 기반으로 정부 기관의 품질 관리 6Step을 준용하여 가공 대상을 정의하고 품질 진단 실시 후, 고객 요구사항을 반영한 가공 계획 수립함■ 최종적으로 데이터 가공 수행을 마친 뒤 검증 프로세스를 통해 정제된 데이터와 비즈니스 모델 (서비스)를 전달하는 과정 수행 경험
  – 빅데이터 분석·가공 등 개발에 최적화 된 조직구성 및 핵심인력 보유■ 제공된 데이터 자체의 가치향상 및 부가가치 창출을 위해 사전 수요조사부터 제공데이터 관련 활용성 검토, 피드백 및 유지보수 진행
• 활용 사례 : (
  1) 비정형 데이터 ① 이미지 및 동영상 처리 : 데이터 어노테이션(Bounding box, Semantic segmentation 등)기법을 사용하여 객체에 주석을 달아주는 작업
  – 사내 보유하고 있는 라벨링 프로그램을 통해 라벨링 작업 수행
  – 다양한 기법을 통해 이미지 특징 추출 ② 텍스트 데이터 : 텍스트 토큰화, 불용어 처리, 어간 추출, 표제어추출 등 다양한 기법들을 통해 추후 딥러닝에서 잘 학습할 수 있게끔 가공
  – 텍스트를 토큰(형태소) 단위로 나누기
  – 불필요한 토큰(형태소) 제거
  – 정수 인코딩, 원
  -핫 인코딩, Byte Pair Encoding(단어 분리하기)등 과 같이 텍스트를 수치형으로 변환 ③ 음성 데이터 : 아날로그 데이터인 음성데이터를 디지털 신호로 변환
  – 음성 데이터를 특정 시간 간격으로 자른 후 해당 간격에 있는 파형에 대해 퓨리에 변환(Fourier Transform)을 적용 * 퓨리에변환 : 시간 영역의 신호를 입력으로 받아 주파수로 분해하여 출력
  – 퓨리에 변환이 적용된 음성 데이터를 어떻게 가공할지 주파수 분석 시행
  – Mel
  -Scale을 통해 전체 주파수 스펙트럼을 가져와 균등한 간격의 주파수로 분리
  – Mel
  -Spectrogram을 통해 신호의 크기를 Mel
  -Scale의 주파수에 해당하는 구성요소로 분해
  – MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 통해 음성데이터들의 주요 특징을 추출 여기서 추출된 요소는 노이즈가 제거된 상태 즉 깨끗한 음성데이터로 가공(
  2) 반정형 데이터 ① 설비, 센서데이터
  – 수기로 작성된 데이터를 전산화
  – 널(null)값 대체 및 제거 ② 스크립트 파일
  – JSON, xml 파일 파싱(parsing)하여 원하는 데이터를 데이터프레임 형태로 가공(3) 정형 데이터 : 데이터 널(null)값 대체 및 제거, 이상치(outlier) 제거, 정규화, 이산화, 파생변수 생성 등 다양한 전처리 기법을 통해 잘 갖추

주식회사이지원 소개

• 주식회사이지원은 2016-02-05에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 다리간로 14 3층 (고잔동)
• 주요 서비스 : 1.영상 데이터 기반 AI 서비스는추출한 특징들로부터 유의미한 정보를 산출하는 AI 기술들을 활용하여미디어, 보안, 의료, 불량검출, 범죄인지, 상황인지 등 서비스의 인식률과 정확도를높이는 AI 서비스에 적용2.영상에서 객체의 종류, 크기, 방향, 위치 등 공간정보를 실시간으로 알아내는 학습된 지식정보를기반으로 딥러닝 기술을 활용하는 AI 영상처리 기술에 활용3.AI 영상처리 기술은 영상분석 및 다양한 센서를 통해 수집된 센서 데이터를 포함하여 상황정보를 인식, 해석, 추론과 같은 처리 과정을 거친 후, 서비스 분야별로 필요한 도메인 지식을포함하는상황 인식 모델을 구성하고 관리해 상황 정보를 추론하여 객체, 모션, 상황 등을 인식하는 서비스에적용
• 보유 솔루션 : 1.
  E
  -STT2 .E
  -TTS3..E
  -LMS
• 품질 확보 전략 : 1.품질관리 계획 수립 고려사항2.안전한 보안체계3.획득 단계 품질관리 고려사항 점검4.정제 단계 품질관리 고려사항 점검5.가공 단계 품질관리 고려사항 점검
• 유지보수 전략 : 1.수요기관 후속 지원 방안2.전문업체 협력 방안3.유지보수 방안
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 한국지능정보사회진흥원의 “인공지능 학습용 데이터 구축 사업”_포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터”[데이터1
  -1] 픽셀 단위 장면 인지 멀티모달 데이터
  – 영상 내 모든 객체를 감지, 분할, 추적하기 위해 주류/비주류 객체 정보 수집 및 자연어 묘사 데이터가 포함된 멀티모달 데이터 수집 [데이터1
  -2] 비디오 전환 경계 추론 데이터
  – 포괄적인 비디오를 이해하기 위해, 사람의 행동/시간정보/물체 등 다양한 측면에서 비디오의 경계 및 사건 간 인과관계를 추론하기 위한 데이터 수집 [데이터1
  -3] 비디오 장면 설명문 생성 데이터
  – 인간의 행동을 가장 작은 단위의 동작으로 쪼개어, 그 쪼개진 단위마다 알맞은 자연어 캡션을 붙여 행동을 추론하기 위한 데이터 수집
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  당사는HRD, 에듀테크와 컨설팅, 교육 문화 컨텐츠 개발 노하우를 가진 교육, 문화, 예술, 스포츠 분야에 영상 프로그램과 문화 컨텐츠 제작,메타버스 개발 및 운영을 통한 실감형 컨텐츠와 온라인 플랫폼 구축, 분야별 LMS 구축, AI, 메타버스 등을 통해 축적한 사업영역의 전문성과 역량을 갖춤2.영상/비디오를 통해 추출되는 이미지 및 음성 정보를 바탕으로 객체뿐 아니라 상황을 인식하고 추론/파악할 수 있는 멀티모달AI 플랫폼 서비스 제공3.
  기업개요회 사 명 주식회사 이지원대 표 자 박준성, 박정우사업자등록 803
  -88
  -00260법인번호 131411
  -0360744사업분야 에듀테크, 교육서비스, 연수, 진로, 문화체험학습, 교육(콘텐츠) 기획 개발, 홍보마케팅, 온라인 콘텐츠(영상미디어)제작, 메타버스, AI, SW개발주 소 경기도 안산시 단원구 다리간로 14, 3층(고잔동, 신우빌딩)연 락 처전화 : 031
  -407
  -0208 FAX : 031
  -407
  -0209주요 연혁연 월내 용2016년 2월이지원법인 설립2016년 2월취업역량 강화 캠프 개시2016년 4월관광사업등록증2018년 1월[지식 인력개발사업관련] 평생교육시설 신고2018년 1월국외 유료직업소개사업 등록2018년 1월국내 직업소개사업 등록2018년 6월통신판매업 신고2018년 6월직업정보제공사업 신고2020년 3월기업부설연구소 인정2020년 4월비디오물제작업신고증2020년 5월한국소프트협회 회원가입2021년 6월창업도약 패키지 지원사업2021년 11월기술역량 우수기업 인증2021년 11월ISO 9001:2015 인증2021년 12월경영혁신형 중소기업(Main
  -Biz) 인증2022년 4월2022년도 AI 바우처 지원사업2022년 5월과학기술분야 R&D 대체인력 활용 지원사업2022년 5월인공지능 학습용 데이터 구축 사업 2022년 7월2022 메타버스 플랫폼내 게임 제작지원 사업2022년 8월방송영상 독립 제작사 신고2023년 12월2023년
• 활용 사례 : 소개자료 참고

(주)드림이앤씨 소개

• (주)드림이앤씨은 2004-04-20에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 동산로 60 418호(원시동, 반월공단종합상가)
• 주요 서비스 : No데이터사례 구분데이터 제공 가능 항목1표면처리 업체 제조혁신 AI 실증 사례표면처리 특화 기업 현장 애로기술 AI 실증 사례표면처리 특화 기업 주요 생산품 사례현장 애로 해결 개선 활동 사례현장 애로 해결AI 실증 사례2표면처리 특화 기업 기술 체계화 컨설팅 사례현장 핵심기술 체계화 주제, 개AI 실증 사례현장 핵심기술 체계화 추진배경 및AI 실증 사례현장 핵심기술 체계화 수행계획 및AI 실증 사례현장 핵심기술 체계화 성과, 기대효과,AI 실증 사례현장 핵심기술 체계화 추진 문제점 및AI 실증 사례3표면처리 업체 스마트공장 구축 컨설팅 사례스마트공장 구축 개요 및AI 실증 사례스마트공장 구축 기대효과 사례스마트공장 시스템 사례스마트공장 구축 문제점,AI 실증 사례스마트공장 수준평가 결과 사례
• 보유 솔루션 : 솔루션구현의예Recency :1.
  ‘그룹 연산’ 블록으로 고객별 마지막 구매일을 계산함.2.
  ‘데이터 조인’ 블록으로 기존 데이터에 마지막 데이터를 조인함.3.
  파생 변수 블록으로 생성한 기준 날짜 컬럼과 마지막 컬럼의 차를 구함.4.
  ‘그룹 연산’ 블록으로 도출함Frequency :빈도는 횟수로 대신한다.
  ‘그룹 연산’ 블록으로 수를 계산한다.Monetary :‘파생 변수’ 블록으로 총 계산한 후 ‘그룹 연산’ 블록으로 계산한다.위에서 각각 계산한 R,F,M 컬럼을 ‘데이터 병합’ 블록으로 병합한 후 ‘컬럼 변경’ 블록으로 CustomerID, Monetary, Frequency, Recency 컬럼을 선택.[K
  -means Clustering]이상치 처리 :‘박스 플롯’ 블록으로 이상치 분포를 확인한다.
  ‘이상치 처리’ 블록으로 각 컬럼별 이상치를 제거한 후 ‘박스 플롯’ 블록으로 분포를 재확인한다.스케일링 :컬럼 간 상대적인 크기를 보완하기 위해 ‘스케일링’ 블록으로 최소
  -최대 변환 작업을 진행한다.K
  -means :‘K
  -means’ 블록으로 클러스터링을 진행한다.
  실루엣 그래프를 확인하여 최적의 k(군집수)를 정하여 고객 그룹을 3그룹으로 분류한다.
  기술체계화 수행절차AI 실증 사례기술체계화AI 실증 사례목표 대비AI 실증 사례
  – 현장 핵심기술 체계화 주제 선정에 대한 데이터 판매를 통하여 기업의 현장 핵심기술 체계화를 위한 주제, 추진배경, 목적, 추진 개요 등 기초 AI 실증 사례
  – 표면처리 특화 업체 별 기업 진단내용, 수행계획 및 목표, 세부추진내용 AI 실증 사례
  – 사업성과, 기대효과, 특장점, 개선사항 등의 데이터 판매를 통하여
• 품질 확보 전략 : 1) 지역기반, 제조업 특화 데이터 컨설팅 경력을 활용한 AI실증 수요기업 발굴 및 매칭 전략 반월 시화공단에 입주한 전반적인 기업 컨설팅을 17년간 진행해온 컨설팅 업체이며, 100여 곳의 소재부품 장비기업, 제조기업, 뿌리기업을 대상으로 데이터 바우처 사업 수요기업 발굴 진행.
  또한, 서부산업단지 기업인 협의회, 반월 시화 도금조합 회원사, 서부융합 기업인 협의회, 경영 기술지도사회, ISC, SPEC, ACE 등 관련 기관 회원사, 안산대 가족기업, 경기 TP CEO 및 산업기술대학 동문 회원사 등 그 외 (주)드림이앤씨 고객사들을 통한 수요기업 발굴 추진이 가능함 (
  2) 사전 공지 및 데이터 바우처의 높은 이해도를 통한 AI 교육을 통하여 수요기업 발굴 (주)드림이앤씨는 IDX 컨설팅 전문 업체로 스마트 전환 사업 및 데이터 바우처 사업에 대한 이해도가 높은 기업이며 기존 컨설팅 업체에서 데이터 바우처 사업 행정지원 및 교육을 진행한 실적이 있음.
  이를 활용하여 사전공지, 예정기업 리스트작성, 전문위원 사전교육, 일정 확인, 전문위원 워크숍, 기업 사전 상담 등의 툴을 활용하여 데이터 바우처 수요 기업을 파악하고 수요기업으로 발굴할 예정임.
  3.
  데이터의 품질확보 및 디지털 전환의 성공으로 AI실증 전략
• 유지보수 전략 : (
  1) 사후관리 방안
  – 본 사업이 종료된 이후 담당 컨설턴트를 후견인으로 위촉하여 분기 1회 방문 또는 진행 상황 모니 터링을 통하여 사업진행과 운영을 지원함, 부족한 부분에 대해서는 A/S차원의 추가 컨설팅 실시.
  – 데이터를 민간 제조데이터 센터 나 KAMP에 제공 및 관리함.
  – 데이터의 사용 관점에서 일정 수준 범위 내에서는 지원 기업이 원하는 추가 데이터 제공 연계사업 소개 및 연계사업 지원 (
  2) 유관기관 지원제도 소개 및 AI 교육 훈련 실시
  – 데이터 사업과 산업디지털 전환, 산업 지능화 관련 유관기관의 지원프로그램을 지속적으로 뉴스레터 형식으로 수요기업에 전달(일반 내용 공지 및 해당 기업에 맞는 내용을 별도 공지)하여 스마트 경쟁 력 확보에 기여
  – 관리자 및 사용자를 대상으로 기술이전과 자체적인 운영 능력 확보를 위한 후속 교육 실시.
  – 지속적인 교육 훈련 및 기본적인 운영체계를 바탕으로 한 교재를 작성하여 기업체에 제공하여 사용 하도록 안내.
  (3) 유지보수 방안(데이터 활용 및 AI실증의 안정화 지원)
  – 공급 데이터 기반의 시스템 운영 초기의 운영 단계 안정화와 무정지, 무장애 운용 지원을 실시.
  – 데이터 운용의 정기적인 예방 점검 지원.
  – 데이터 바우처 완료 후 유지보수 계약을 통한 지속적인 관계 유지.
  – 필요시 온라인 원격 서비스를 실시하여 신속하게 실시간으로 문제 해결.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 데이터 상품 종류표면처리 업체 제조혁신 데이터 활용 AI실증주요 제공 내용1.
  표면처리 특화 기업 주요 생산품 사례2.
  현장 애로 해결 개선 활동 사례3.
  현장 애로 해결 계획 사례4.
  현장 핵심기술 체계화 주제,AI 실증 사례5.
  현장 핵심기술 체계화 추진배경 및 AI 실증 사례6.
  현장 핵심기술 체계화 수행계획 및 목표 사례7.
  현장 핵심기술 체계화 성과, 기대효과, 사후관리 사례8.
  현장 핵심기술 체계화 추진 문제점 및 개선사항 사례9.
  스마트공장 구축 개요 및 필요성 AI 실증 사례10.
  스마트공장 구축 기대효과 사례11.
  스마트공장 시스템 사례12.
  스마트공장 구축 문제점, 가치, 해결 사례13.
  스마트공장 수준평가 AI 실증 사례등데이터 제공방식(EXCEL, PPT, HWP, WORD형식) 데이터 전달 외 협의주요 과금 방식고정 이용료 + 컨설팅 비용이용료 결제방식계좌 이체 등판매 및 할인 정책데이터 변경내역 업데이트 제공협의를 통해 학생, 연구기관, 협력사 할인
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  기업 개요 및 핵심 역량 (
  1) 기업개요 데이터바우처 데이터 분석을 통한 AI실증 공급 역량 보유 기관
  – 기존 제조 현장 컨설팅 데이터를 기반으로 제조데이터(Ex 전압, 전류, 생산량 등)를 통한 기업의 수요 데이터 확보 및 분석, 가공 역량 보유
  – 불량률, 공정별 불량유형, 생산량 등 제조데이터의 객관적인 분석을 통하여 기업 운영의 효율을 높일 수 있는 데이터 공급 IDX 관련 다양한 업무 실적과 제조 현장을 이해하는 AI 전문가 보유 기관
  – 정부지원사업과 민간컨설팅 사업실적으로 누적 기준 800여개 업체의 프로젝트를 수행.
  – 정부지원사업으로 수행한 “현장 핵심기술 체계화사업”을 통하여 중소기업의 핵심기술도출, 기술체계화, 자동화 및 첨단화, 전수체계 완성 등에 전문적인 노하우 보유 기관.
  한국산업지능화협회 경기서부지회(장)
  – 산업디지털 전환을 위한 산업지능화 생태계 조성 및 산업 관련 협업 시스템을 응용한 스마트공장 고도화 추진 역량 보유.
  (
  2) 핵심역량 데이터 바우처 유치 및 제조데이터르 기반한 AI실증 자문지원 컨설팅 실적
  – 경기도 기업을 대상으로 데이터 바우처 유치 자문지원 컨설팅 실적 보유
  – 데이터 바우처 사업소개, 수요기업 진단, 데이터 활용방안 도출
  – 수요기업 진단을 통한 개요, 추진계획, 기대효과 사업비 구성, 수행인력 구성, 공급기업 협의 등 데이터 바우처 사업계획서 작성 지도
  – 총 7개 수요기업 실적을 보유중이며 표면처리 전문기업 4업체 등 뿌리기술 기업 및 표면처리 전문기업 컨설팅 진행 제조 산업표면처리 전문 업체 데이터 가공 실적 보유
  – 표면처리 전문업체 생산 데이터(공정별 전압/전류) 일반 가공 실적 보유
  – 전압/전류 데이터 전처리 및 시각화, 생산 데이터 기반 설비관리 컨설팅 진행
• 활용 사례 : 분류운영 현황역할 설명사전 컨설팅 및 사업 AI 실증 관리AI컨설팅 기획 전문 인원 배치사전컨설팅을 위한 사전 컨설팅(업체 진단 및 표면처리 데이터 분석 특화)사업 관리 및 행정처리 지원을 위한 전담 부서 운영데이터 바우처사업 컨설팅 기획를 따로 운영하여 수요기업 발굴, 수요기업 AI교육 진행사업 관리 및 행정처리 전담 부서를 운영하여 사업 일정관리, 사업계획서 작성 지도 등 데이터바우처 사업의 전반적인 행정지원 진행데이터 구조 분석 및 전처리표면처리 업체 별 다른 수요와 제조 데이터를 분석하기 위하여 표면처리 업체 특화 전문 위원단 구성데이터 구조 분석을 위하여 데이터 전문가 배정 진행표면처리 업체 수요 데이터에 대한 전문 컨설팅 위원을 배치하여 업체 별 수요 및 목적에 맞는 데이터 구조 분석구매 데이터의 활용 교육컨설팅 데이터 기반 활용 교육 진행활용 방안 및 매뉴얼 작성 지원데이터 특화 교육 진행데이터 활용 방안 교육 진행추후 데이터 수집 방안 교육 진행데이터 바우처 사업 사후 관리 진행사업관리를 위한 전담 부서 운영사업 이후 진척 관리 진행연계사업 및 지원사업 소개사업관리를 위한 전담 부서 운영을 통하여 사업 이후 기업의 애로사항 해결사업이후 진척관리를 통하여 향후 데이터 활용을 통한 기업의 성장 지원연계사업 및 지원사업 소개를 통하여 기업의 홀로서기 발판 마련

주식회사 무인화 소개

• 주식회사 무인화은 2019-08-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 만해로 205 B동 603호
• 주요 서비스 : [시각화 솔루션]자사는 데이터 활용을 위해 분석과 시각적 스토리텔링에 중점을 두고 있으며,수요기업의 요구에 맞춰 결과를 나타낼 데이터를 수집하고 목적에 맞는 가공과 분석 기술을 통해 분석된 데이터를 기반으로 시각화 보드를 표현하기 위한 데이터 형태,레이아웃 디자인 등과 같은 전반적인 시각화 스토리보드 스토리텔링 능력을 보유하고 있습니다.자사가 보유한 시각화 솔루션은 수요기업의 요구에 맞춰 여러 가지 형태의 시각적 요소로 나타내고 사용자 환경을 고려한 직관적이고 명확한 디자인을 목표로 하고 있으며,단순한 수치의 시각화가 아닌 추가적인 데이터 활용을 접목할 수단으로 생각하여 수요기업의 가치를 높이는데 목적을 두고 있습니다.[세부 추진계획]데이터 시각화를 위한 추진계획은 계획수립 단계, 데이터 분석 단계, 데이터 모델링 단계, 데이터 시각화 단계로 가공을 진행합니다.계획수립 단계는 가장 기초적인 단계지만 모든 과정 중 가장 중요한 단계로,수요기업 현행업무 파악 및 요구사항을 확인하여 시각화를 위한 가치 있는 핵심데이터를 찾아야 하고,데이터의 제약사항과 앞으로 있을 분석/설계/시각화 단계에서 소비되는 시간과 자원을 파악하는 과정입니다.또한,자사 및 타사에서 진행한 유사 사례들을 조사/분석을 통해 실현 가능한 계획을 구체적으로 설계합니다.데이터 분석 단계는 수립단계에서 확인된 핵심데이터를 토대로 연관 데이터들의 관계와 형태 등의 정보를 수집하는 단계이며 필요할 경우 수요기업에서 사용 안 하는 정크 데이터부터 원시 데이터를 분석하여 데이터의 가치를 최대한으로 끌어내기 위한 단계입니다.데이터 모델링 단계는 분석 후 정립된 데이터들의 수집방식을 결정하고 시각화 형태로 구현하기 위해 분석 대상을 쪼개고 해당 결과를 지도,도표,그래프 등으로 나타내기 위해 분석에서 얻어지는 데이터들을 가공하는 단계입니다.데이터 시각화 단계는 모델링 단계에서 정의된 결과를 제시하는 단계로 대량의 데이터를 요약하고 사람이 이해하기 쉬운 형태들로 구현함으로써 데이터 안에 숨겨진 가치를 이끌어내는 단계
• 보유 솔루션 : [인적/조직적 자원]구 분업무내역비 고총괄PM프로젝트 총괄 및 적절한 의사결정 유도개발PM기술개발 총괄,개발 이슈관리품질관리 담당수요기업 데이터 품질진단 및 품질보증응용SW개발자수요기업핵심데이터 제공,데이터 제한사항 전달공급기업데이터 정제,수집방식 결정,모델링UI/UX개발자수요기업데이터 시각화 방식 결정 및 피드백디자인 형태 결정을 위한 기초자료 제공 및 시각화 최종형태 결정공급기업시각화보드 제작핵심 인사이트 도출 및 시각화 구현기존 데이터를 시각화한다는 것은 크롤링(Crawling)과 시각화보고서(Visualization Report)위주의 활용이었으나,자사는 데이터 활용기술에 초점을 맞춰 분석과 조합을 통한 시각화 솔루션을 수요기업에 제공하고있으며,기업의 니즈를 충족시키기 위해20년 차IT기획 전문가 및15년 차 데이터 시각화 개발자로 핵심인력을 구성하고 있습니다.그리고 단순 데이터 나열이 아닌 고객의 시각적 요소를 충족시키기 위해 사용자 중심의 시각화 형태와 디자인을 제공 하는데 최선을 다하고 있습니다.[물적 자원]자사는 데이터 분석/모델링/시각화를 위해 고성능 워크스테이션을 보유하고 있으며 고객의 특정 데이터베이스 관리를 위한 소형 서버룸과 정전 등과 같은 비상상황 발생 시UPS등과 같은 안전 설비를 보유하고 있습니다.[Work Station]
  – CPU : Intel Xeon W
  -2113 3.6GHz, 6Cores, 12Threads
  – Memory : DDR4 64GB Quad Channel(16GB x4)
  – GPU : NVIDIA Quadro RTX 5000, 16GB
  – Storage : SAMSUNG NVMe SSD 256GB, Intel SATA SSD 256GB
• 품질 확보 전략 : 품질진단 프로젝트정의
  – 품질진단 절차 정의
  – 세부 시행 계획 확정품질기준 및 진단 대상정의
  – 품질기준 선정
  – 품질 이슈 조사
  – 품질진단 대산 선정
  – 핵심 품질 항목 선정
  – 데이터 프로파일링데이터 품질측정
  – 품질측정 체크리스트 준비
  – 품질측정 수행결과 측정 및 개선방안 도출
  – 품질오류 원인 분석
  – 품질 개선 방안 도출자사 품질관리담당자는 품질진단에 대한 세부 계획을 수립하고,단계별 검증 및 피드백을 통해 데이터를 점검하며,감리 외 독자적인 결과테스트를 통해 개발범위에 따른 평가항목을 도출하고 체크리스트를 이용한 검증으로 수요기업에 최상의 데이터를 제공하도록 노력하고 있습니다.
• 유지보수 전략 : [공급기업
  -수요기업 간 협업체계 확보]자사 솔루션은 단순히 기존 데이터를 활용하는 것으로 끝나는 것이 아니라 분석된 데이터 결과물을 활용하여 추가적인 기회를 모색하는 것을 목표로 두고 있습니다.따라서 개발 이후 단발성으로 끝나는 것이 아닌 수요기업 성장에 도움이 될 데이터들을 재조명하여 다시한번 필요한 서비스를 제안하고,최종적으로2차, 3차 데이터 활용의 기회를 제공하도록 노력하고 있습니다.[유지보수 전략]시각화 솔루션의 유지보수는 무상 유지보수와 유상 유지보수로 시행되며,시스템을 구성하는 요소에 대한 유지보수는 문제 발생 원인에 대한 지원 또는 문제 해결방식으로 수행합니다.구 분정의무상유지보수
  – 무상은 프로그램에 대한 하자보수로 정의하며,단순 오류수정을 범위로 함
  – 시스템 설계내역과 개발 시스템이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자보수를 원칙으로 함
  – 무상기간은 최종 검수완료 시점부터12개월로 하며,무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음
  – 무상유지보수 기간 내에는 매월1회 이상의 예방점검 및 수시점검을 실시
  – 장애접수사항,조치사항 등 이력관리를 통한 체계적인 관리 지원
  – 무상 하자보수 기간 중 발생된 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 하자보수 범위 포함여부를판단하여 상호 별도 협의유상유지보수
  – 유상 유지보수 대상은 무상 하자보수 범위를 넘어서는 것과 무상 하자보수 만료 후의 유지보수 활동으로 함
  – 세부 내용은 수요기업
  -공급기업 간 상호 협의하여 결정[유지보수 내용]구분내용유지보수 대상
  – 본 사업과 관련된 모든 데이터무상유지보수대상
  – 개발내용이 상이 하거나 하자가 있는 경우내용
  – 발견된 하자의 원인을 찾아 문제 해결을 하는 경우,무상유지보수 기간에는 무상지원
  – 가공 데이터를 활용한 시스템 이용 시 하자로 인해 장애가 발생될 경우 필요시 추가 가공 수행
  – 발생된 장애 조치 후 추후 발생되는 데이터 결함을 예방하기 위해 발생에 대한 원인 및 해결사항을 수요기업에 조치상황보고서를
• 카테고리 구분 : 시각화,분석,기타
• 실적 : 실적명내용거래처명계약기간소규모 유연모듈화 화장품 생산장비 시제품 제작장비 제작 및 분석 알고리즘 개발이아이피커뮤니케이션(주)2020.5.27~2020.11.31저작권명내용등록번호등록일안드로이드 앱을 활용한 도심형 맞춤 유연 생산 제어 프로그램이미지 분석을 위한 제어 및 분석 앱C
  -2020
  -0333762020.09.28
• 기업 개요 및 핵심역량 : 데이터 시각화 전문기업 주식회사 무인화는 수요기업의 니즈를 파악하여 센서 데이터값, IoT데이터 등의 유효 데이터를 특정 목적에 부합되도록 분석하고 그 결과를 사용자 환경에 적합한 지도,그래프,도표 등과 같은 시각화 형태로 변환하여 시각적으로 표현할 수 있는 솔루션을 제공하고 있습니다.시각화 솔루션뿐만 아니라 개인정보,초상권,저작권 등 법규 준수를 위한 데이터 마스킹 및 범주화 기술을 지원하여 정보통신 및 개인정보 보호법과 관련된 가이드라인을 준수하며 사업을 영위하고 있습니다.이러한 기술력을 토대로 데이터 분석 및 시각화를 바탕으로 기존 업체와는 차별화된 고품질의 솔루션을 공급하고 있습니다.[장/단기적 추진계획]자사는 수요기업으로부터 전달받은 데이터를 토대로 분석/모델링 과정을 거쳐 데이터 활용의 기반을 다지고 수요기업의 니즈와 환경에 맞는 시각화 및 레이아웃을 개발합니다.시각화 데이터 산출물들은 재조립과 결합 과정을 거쳐 데이터 기반의 의사결정 근거로 이용이 가능하며 산업 및 기업 차원에서 보유한 데이터 활성화 방법을 제공함으로써 새로운 가치의 데이터를 활용할 수 있는 솔루션을 제공하고각 수요기업의 데이터 시각화 레퍼런스들은 중/장기적으로 보다 효율적인 시각화 방식을 채택하는데 중요한 근간자료로 활용할 예정입니다.
• 활용 사례 : [두피 데이터 분석 알고리즘 개발]자사는 사용자의 두피 데이터를 산출/분석하여 맞춤형 샴푸를 제조하는 화장품 장비를 개발한 이력이 있으며Open CV기반의 이미지 분석 알고리즘을 통해 수집되는 이미지 데이터를 토대로 모발의 형태와 상태를 분석/조합하여 사용자의 두피 건강을 앱에서 스테이터스 유형으로 시각화하고 재조합/변환 작업을 통해 화장품 장비에 전달 및 생산하는 제조 시스템을 구현하였습니다.

(주)광명전기 소개

• (주)광명전기은 1983-07-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 목내로 160 (주)광명전기
• 주요 서비스 : ㅇ 1단계 : 요구사항 분석 (공동)
  – 수요기업은 데이터 가공을 통해 해겨하고자 하는 애로사항과 이슈사항을 도출하고 가공기업은 이를 해결하기 위한 프로세스를 설계하는 단계로써 비즈니스 이슈 도출, 분석 요건 정의, 데이터 설계 순으로 진행ㅇ 2단계 : 데이터 가공 (가공기업)
  – 실시간 데이터 및 관련 외부 데이터 수집 :가공기업의 무선 센서 네트워크를 통해 실시간 데이터 수집 및 저장할 수 있게 수집 환경 구축 및 목표 데이터 수집,공공데이터 및 웹크롤링을 통한 관련 외부 데이터의 수집
  – 데이터 병합 : 내부 데이터와 수집된 데이터 간의 병합을 위한 데이터를 표준화 하고 데이터 설계 기준에 따른 데이터 테이블 병합 및 맵핑 결과 기록
  – 데이터 정제 : 병합된 데이터 테이블에서 이상치, 불필요 관측치를 제거하고 클렌징하여 분석을 위한 전처리를 수행하고 데이터 품질을 검증ㅇ 3단계 : 데이터 사전분석 (가공기업)
  – 데이터 셋 생성 : 데이터의 일관성과 향후 확장성을 위한 메타데이터 표준화 설계 및 표준화를 진행하고 안정성 검증
  – 탐색적 분석 (EDA) 및 기술 통계분석 : 데이터의 탐색적 도출과 통계분석을 통한 데이터 구조 분석 및 요인 도출, 영향도 분석
  – 요인 간 시계열 분석 : 데이터의 시간 주기를 일 또는 시간 단위로 변환 후 요인의 시간흐름에 대한 추이 변화 또는 패턴을 통해 강관성 파악ㅇ 4단계 : 데이터 심층분석 (가공기업)
  – 모델링 분석 : 데이터 분석을 위한 솔루션을 활용하여 데이터 간의 유의미한 결과를 도출할 수 있도록 다양한 AI 분석 기법을 적용하여 수행 및 결과 제공
  – 결과 도출 및 보고 : 데이터 가공 및 분석에 대한 결과를 수요기업에게 제공하고 상호 협의를 통해 수정내용을 반영하여 재분석을 진행하며, 사업종료 한달 전에 분석 완료 및 결과 제공ㅇ 5단계 : 결과 활용 (공동)
  – 검수 확인 : 가공된 데이터를 수요기업의 현황에 맞게 변환하여 USB에 저장하고 데이터 가공 결과서 및 분석 보고서를 제출하여 검수 확인
  – 서비스 개발 및 기술지
• 보유 솔루션 : 1.
  센서 네트워크 및 추론 모델
  – 용도 : 디지털 트윈 기반의 환경설비 운영, 유지보수, 스마트 팩토리 등의 구성을 위한 백 데이터 제공용 시스템
  – 장치 구성 : 센서 및 무선 센서노드(무선 노뎀), 게이트 웨이(다수대 무선 모뎀으로 부터의 데이터 수집 후 DB(Data Base)로 전달 기능), 리눅스 기반 DB, 회귀/신경망 기반 추론 예측 및 추론 모델2.
  데이터의 발생 가공을 위한 S/W & H/W
  – SW : Python, Labview, PSIM(Power Simulation)&visual
  -C, EMTP(Electro Magnetic Transient Program) 등
• 품질 확보 전략 : 품질 관리 프로세스의 규범화 1단계) 대상 데이터 선정2단계) 데이터 분류 및 유형 확인3단계) 데이터 품질요소 선정4단계) 데이터 품질측정 메트릭 선정5단계) 데이터 품질 지표 선정6단계) 품질 평가데이터 품질 평가 항목 품질요소품질측정 메트릭품질 지표정확성유효성 확인수요자 협의 및 평가 명칭의 오류1% 이내무의미한 데이터수요자 평가데이터 누락1% 이내완료성불완전한 데이터1% 이내특수문자 사용정의 제공축약어 사용정의 제공최신성오래된 데이터3년 이내를 기본일자의 오류1% 이내일관성데이터의 일관성수요자와 협의 및 평가데이터의 일치성수요자와 협의 및 평가대외적 노력
  – 외부교육 및 온라인 교육 참여
  – 외부 컨설팅 사업을 통한 역량 강화조직적 측면
  – 현재 데이터 바우처 사업 수행 조직력 강화에 필요한 사항 .
  시각화 및 전처리 관련 인력의 확대 (사업 1차년 시점에서는 외주 형 태로 구성 예정) .
  대외 사업 발굴 인력의 확대센서네트웍 신뢰성 확대
  – 안정성 확대 측면 .
  실증 개소의 확대를 통한 H/W 안정성 고도화 .
  당사 자체 사업 적용을 통한 안정성 고도화
  – 생산 설비 KS 인증 획득
• 유지보수 전략 : – 실시간 데이터 수집을 위해 설치한 센서 네트웍 및 DB(Data Base) 장치는 수요자의요청이 있을 경우 최대 3개월 까지 무상 사용권리 부여 함.
  – 사업 종료 후 취득된 데이터에 대해서 수요자가 본 과제를 통해 수립한 데이터 가공 체계를 바탕으로 가공·분석 시 기술적 백업 지원함(종료 후 6개월 간)
  – 6개월 경과 후 기술적 지원은 실비로 제공
• 카테고리 구분 : 품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
• 실적 : ㅇ 시스템 분석 및 진단 기술 개발을 위해 공공 데이터 포털의 데이터 및 시스템 모델링을 통한 가공 데이터 확보 사례
  – 본 사업 책임자 SCI급 논문 실적 : Design of a Predictor Based on ANN(Artificial Neural Network) for Diagnosis of DC Junction Block of PV System Using Its Internal Temperature, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, vol.
  69, no.
  6, pp.
  937~946, 2020 (SCOPUS 등재지) *SCI급 : SCI, SCIE, SSCI, A&HCI, SCOPUS
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 기업설립일 : 1955년 7월ㅇ 사업 개요
  – 사업 영역 1 (제조업) : 수배전반, 친환경가스절연개폐장치 (EGIS, EC
  -GIS)
  – 사업 영역 2 (시스템) : Data 플랫폼을 활용한 모니터링/운영/제어 시스템, 센서 네트웍 플랫폼을 활용한 전력시스템 진단ㅇ 제안기관의 보유 기술번호특허/프로그램명국가명출원등록일출원 등록순번 /출원 등록자수비 고1복수의 수용가의 경제적 수요관리를 위한 개별 피크 저감량 도출 방법 대한민국등록:2021.01.26 4등록번호: 10
  -22101652에너지 저장 장치와 태양광 발전을 이용한 전력 공급 제어 시스템 및 방법 대한민국등록:2019.01.293등록번호:10
  -19455013환경기초시설용 다이렉트 동적감시관리장치 및 방법대한민국2013.10.218등록번호:10
  -13223394수질관리를 위한 통합관리 시스템대한민국2011.03.315등록번호:10
  -10276495태양전지판넬의 모니터링 장치대한민국2014.03.136등록번호:10
  -376309
• 활용 사례 : 1.
  공급기업 활동을 위한 자원 활용 전략진행단계단계별 역무투입자원산출결과물인력S/W 및 H/W1.
  요구사항 분석
  – 기업의 배경 및 목적
  – 기업현황특급, 책임,개발자
  – 요구사항정의서
  – 실시간 데이터설계서
  – 외부데이터설계
  – 실시간 데이터 취득 시스템 설치 가능 기간, 설치 범위2.데이터 가공
  – 실시간 데이터 수집 시스템 설치 및 튜닝(현장 설치인력은 외주 인력 활용)
  – 수치 모델링
  – 외부 데이터 수집을 위한 조치특급, 선임개발자
  -센서네트웍 시스템
  – 전용 LTE
  – 시스템 설치를 위한 외함등 H/W
  -DB 구축
  -오실로스코프 등
  – 실시간 데이터
  – 외부 데이터
  – 요구사항 분석서 기반 수요자 확인3.데이터 사전분석
  – SPSS등을 활용한 EDA
  – 상세 분석 방향 설정특급, 책임, 선임개발자
  – R, Phython외
  -EDA 결과물
  – 상세 분석 방향
  – 수요자와 방향 협의4.데이터 분석
  – AI 분석 기법의 적용
  – GUI framework 설계 특급, 선임개발자
  – AI 적용 툴(파이썬 이용)
  – 문제 해결적 결과물5.결과활용
  – GUI 구성
  – 매뉴얼 작성선임개발자, 개발자
  -투입 H/W시스템 철거 협의 및 철거
  -데이터 활용방법 인계
  -신규 데이터 생성 및 재생산 방법 인계
  – 프로젝트 완료 후 지원 방안 제시

그란코 소개

• 그란코은 2018-08-16에 설립되었습니다.
• 주소 : 경기 안산시 단원구 별망로 458 101동 (주)그란코
• 주요 서비스 : 당사는 수요기업이 요구하는 데이터 결함 분석,수요 데이터 색출,데이터 전처리,데이터 시각화 등의 데이터 가공업무를 수행하고 있습니다.특히 데이터 가공 업무의 핵심이 되는(
  1)데이터 시각화, (
  2)데이터 전처리 등의 업무를 수행하기에 앞서IT총괄PM이 우선적으로 데이터의 처리 방법 및 방향성을 당사 내 데이터 관련 인력들에게 제시하고 데이터 전처리 과정을 기획합니다.이후 기획된 내용을 바탕으로 수요기업에게 정리된 내용을 실시간 공유하며 작업을 진행할 예정입니다.데이터전처리 프로세스로는 순서대로 데이터 정제,데이터 취합 및 병합,데이터 변환,데이터 정리이며 먼저 데이터의 정합성과 가치를 높이는 공정 데이터 분석을 위해 데이터를 적합한 형식으로 전처리하고 데이터 정제를 위해 레코드 집합,테이블 또는 데이터 베이스에서 손상되거나 부정확한 레코드를 검색 및 수정하고 모순점과 메타데이터를 확인합니다.또한 데이터 이상/결측 값 처리를 위해 데이터 변환을 진행하고 여러 소스에 데이터를 통합하기 위해 기반 데이터를 통합,축소시켜 각 파라미터에 대한 데이터 셋을 구축합니다.그리고 데이터 수집 과정에서 긍정적,편향적 데이터에 대한 미스 요소를 제거하고 유효기간 데이터를 선별하며 데이터 정제과정에서 이상치,중복, NULL데이터 및 특수 값을 제거합니다.또한 변환과정에서 문제가 되지 않도록 문자와 숫자를 구분하여 데이터를 전처리 합니다.데이터 시각화는 초기,중간,마무리 단계의 세 단계의 업무를 거칩니다.초기단계에는IT총괄PM이 전처리 된 데이터의 시각화와 관련된 세부 기획안을 고객사와 함께 의논한 뒤 결정된 사안을 바탕으로UI UX기획 및 디자인 시안을 도출하는 작업을 거칩니다.중간단계에는 시각화 디자인 시안에 대한 레퍼런스를2종 이상 준비하여 수요기업과 시각화 디자인 시안을 결정합니다.마무리단계에서는 업체에게 마무리된 결과물을 전달 후 요구한 기간 내 피드백 요소를 취합하여 수정 후 최종 보고서 및 매뉴얼과 함께 고객사에게 인도합니다.
• 보유 솔루션 : [인적 조직적 자원] 총괄 PM이상일 소장 개발 PM최일석 팀장 데이터 전처리/시각화 UI/UX 디자인 ·공급기업 이철희 선임연구원 ·수요기업 담당자 ·공급기업 육상호 책임연구원 ·수요기업 담당자 구 분업무내역비 고총괄 PM프로젝트 총괄 및 적절한 의사결정 유도 개발 PM기술개발 총괄, 개발 이슈관리 데이터 전처리공급기업데이터 정제, 데이터 취합 및 병합, 데이터 변환, 데이터 정리를 통한 데이터 전처리 수요기업전처리 대상 데이터 제공 및 필요 전처리 항목 구성 데이터시각화공급기업그래프, 차트, 그리드, 표 등을 활용한 데이터 시각화 수요기업데이터 시각화 방식 결정 및 피드백 UI/UX디자인공급기업유저의 사용환경에 맞춘 프로그램 레이아웃 및 디자인 (텍스트, 이미지, 동영상) 수요기업디자인 시안 작업을 위한 기초 자료 제공
• 품질 확보 전략 : 당사가 가공 서비스의 품질을 확보하기 위한 방안으로는 데이터를 가공하기 전부터 명확한 분류기준에 맞도록 데이터를 구분지어 정리해 저장하고 있습니다.특히 품질 제고를 위해서IT팀 내 전담 데이터 품질관리 인력을 두어 데이터를 관리하는데 힘쓰고 있습니다.
  (
  1)데이터 표준화
  -데이터를 가공하기 이전에 이미 데이터 표준화 작업을 통해 데이터 구조의 일관성을 확보하고 오류 데이터의 입력을 방지하고 있습니다.
  (
  2)데이터 산출물 진단 및 점검
  -데이터의 품질을 수시로 진단하면서 데이터 품질을 향상시키기 위해서 가공된 데이터들의 산출물을 당사의 규격 양식에 맞도록 점검해나가고 있으며 데이터 변경사실에 대한 문서의 최신성을 유지해 나가고 있습니다.
  (3)데이터 품질 오류 피드백
  -데이터를 사용하는 수요기업에게서 품질과 관련된 이슈사항이 있을 경우 이를 신고 및 처리하고 오류와 관련된 사항을 분석하여 결과로 통보해줌으로써 보다 체계적인 데이터 품질 유지가 가능하도록 데이터 품질향상에 대한 관심을 사용자 관점에서 이해하려고 노력하고 있습니다.
• 유지보수 전략 : [관리 계획]구 분세 부 사 항정기점검· 구축시스템을 운영함에 있어 최적의 상태를 유지하고 기록 관리를 위하여 매월 1회 이상 수요기업에 인력을 파견하여 전산시스템에 대한 정기예방점검을 실시수시점검· 구축시스템에 예측하지 않은 장애가 발생하였을 경우, 장애통보 및 유지보수요청 통보를 받은 후 4시간 이내에 정상 가동상태로 복구, 완료성능점검 및 분석· 서버 연동시스템과 관련하여 세부 점검 대상 및 일정을 협의하여 성능개선을 위한 방안을 제시하여야 하며, 시스템점검 현황을 보고서로 제출함· 분기마다 구축시스템 운영관련 취약점 점검, 분석하여 개선방안을 제시하고, 개선방안에 대한 보고서를 제출 [고객응대 계획]역 할업 무 분 장유지보수책임자· 최일석 팀장 : 구축시스템 유지보수 및 기술지원유지보수담당자· 이철희 선임 연구원 : 정기점검 및 긴급장애 조치구 분세 부 사 항매뉴얼· 공급 응용소프트웨어에 대한 운영매뉴얼을 작성 비치 및 활용함교육 지원· 공급응용소프트웨어의 운영, 관리, 유지보수 등의 교육을 무상으로 실시기타 지원· 구축시스템과 관련된 신기술 및 사용법이 변경되었을 경우 즉시 그 사실을 통보하고, 장비를 효과적으로 사용할 수 있도록 최대한 지원 실시함· 유지보수대상 응용소프트웨어의 재설치 및 설정변경 등을 지원하여야 하며, 시스템 환경의 변경, 확장시 정상적인 운용을 위한 기술적인 지원을 실시· 전산실 또는 건물전체의 전원관련 작업 등으로 인한 전체시스템의 전원을 ON/OFF 할 경우 관련 기술자를 사전에 대기시켜 재가동시 정상가동 될 수 있도록 지원 [가공서비스 무상 유상 유지보수 계획]구 분정 의무상유지보수· 무상은 프로그램에 대한 하자보수로 정의하며, 단순 오류수정을 범위로 함· 시스템 설계내역과 개발 시스템이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자보수를 원칙으로 함· 무상기간은 최종 검수완료 시점부터 12개월로 하며, 무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음· 무상유지보수
• 카테고리 구분 : 전처리,시각화
• 실적 : 사업명사업내용거래처명계약기간데모공장 실습용 키트데모공장 실습용 키트 설계 및 프로그램 제작전자부품연구원2018.10.16~2018.10.31OPC UA 실시간 테스트 환경구축용 레퍼런스 키트OPC UA 지원, 오픈플랫폼 기반전자부품연구원2018.10.23~2018.11.30연속공정 모델 시생산 라인연속공정 모델 시생산 라인 구축전자부품연구원2020.09.25~2020.12.28연속공정분야 모듈형 검사공정연속공정분야 모듈형 검사공정 제작전자부품연구원2020.09.25~2020.12.18임베디드IIoT 교육용 키트임베디드IIoT 교육용 키트 제작전자부품연구원2019.07.22~2019.08.30데모공장 실습장비 업그레이드데모공장 실습장비 업그레이드한국산업기술대학교2020.07.30~2020.09.04스마트공장 구축 및 고도화 사업(고도화)세라믹매트 품질관리 및 제조 자동화㈜에스앤에스2020.11.12.~2021.08.11스마트팩토리 교육용 데모키트 ver2스마트팩토리 교육용 데모키트 제작㈜다온오토메이션2021.11.19.~2021.12.06.스마트팩토리 교육용 데모키트 관제 시스템데모키트 관제 시스템 개발㈜다온오토메이션2021.11.23.~2021.12.06.
• 기업 개요 및 핵심역량 : 2018년 설립된㈜그란코는 제조/사무 자동화 및 디지털 트랜스포메이션 컨설팅을 통한 솔루션 엔지니어링 기업으로 수요기업에 맞는 맞춤형 시스템 구축을 위한 데이터 수집,가공,시각화를 통해 수요기업들에게 데이터 솔루션을 제공하고 있으며기업부설 연구소 내 자동화 제어/설계/IT/디자인 분야의 인재풀을 바탕으로 자동화 및 디지털 전환에 필요로 하는 설비구축 및 프로그램 개발이 가능합니다.또한 당사는4차산업혁명에 걸맞는 제조혁신 모델과 응용프로그램을 구축하기 위하여 공공연구기관들과 국책과제를 수행하고 있으며 자사의 핵심 기술개발을 통해 사용자 중심의 서비스와 높은 신뢰도를 보장하고 있으며 주요 연혁으로는 제조공정 자동화의 핵심요소가 되는 산업용 로봇을 비롯한 협동로봇 및 자동화 설비에서 발생되는 데이터를 수집 및 시각화하고 이를 연구기관 및 영리기관에 지속적으로 납품해왔습니다.[장,단기목표 및 단계별 추진계획]단기적인 목표로는 수요기업으로부터 가공을 요청받는 데이터를 당사 내부IT개발인력을 통해 각종 정크데이터를 필터링하고 수요기업이 원하는 시각화 형태와 레이아웃을 커스터마이징 구현함으로써 수요기업의 만족도를 상승시킬 것이며,데이터가공 경험을 통해 얻어지는 소스를 바탕으로 업종 및 데이터형태별 라이브러리를 지속적으로 구축함으로써 추후 발생되는 데이터 시각화 및 데이터 전처리업무에 대한 개발기간 단축/신뢰성 확보 등의 기반을 다지고자 합니다.중장기적인 목표로는 데이터 시각화 및 데이터 전처리 상용소프트웨어방식의SDK를 개발하고 해당 소프트웨어를 사용하는 다수의 고객사의 피드백 데이터를 바탕으로 프로그램의 안정화와 지속적인 시각화 차트 형태 개발 및 보다 효과적인 데이터 전처리 알고리즘을 도출하여 사용자 환경을 개선함으로써 자사 솔루션의 경쟁력을 확보하고 나아가 국내외 데이터 관련 기업들과의 컨소시엄을 구축으로 다양한 판로를 개척해 나가도록 하겠습니다.
• 활용 사례 : 당사는2019년부터2020년까지 과제명‘연속공정을 위한 개방형 표준기반 모듈타입 통합 테스트베드 개발‘국책과제 수행이력이 있으며 대표 연속공정 산업군 중F&B식음료제조 공정의 품질검사 과정에서 얻어지는 검사데이터를 분석,조합,변환 과정을 통해 식음료 데이터 핵심요소를 전처리하고 셀카드 및 그래프 타입으로 제조 진행률,식음료 종류,온도,압력에 대한 데이터를 시각화하고 식음료 검사에 대한 주요 파라미터의 경우 도표 및 차트 형태로 표현하였습니다.
  또한 스마트공장구축지원 고도화사업을 통해 현대/기아자동차 밴더사로써 매연저감 세라믹필터매트를 제조하는 수요기업의 생산품 품질검수라인 구축 및MES도입/데이터시각화 모니터링 개발을2021년8월부로 완료 하였으며 기구축된ERP연동을 통한 품질보증체계를 확보와 생산실적 및 품질데이터 실시간 모니터링 시스템을 구현하였습니다.또한 각 검사공정에서 생성되는 데이터를 유실없이 수집하여 기업이 보유한 데이터를 전처리/시각화를 통해 수요기업 생산품의 품질 및 생산량을 향상시켰습니다.

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

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