전북 전주시 덕진구 데이터바우처 사업관리 가공기업
전북 전주시 덕진구에는 (주)피플러스, 알고스, 데이타몬드 외 2개의 가공기업이 있습니다.
(주)피플러스 소개
- (주)피플러스은 2017-09-28에 설립되었습니다.
- 주소 : 전북 전주시 덕진구 반룡로 109 테크노빌 B동 307호
- 주요 서비스 : 수요 기업인 의무생산자가 보유한 제품의포장재 데이터 수집, 분석/가공, 시각화를 수요기업에 제공하여빅데이터 AI 기반의 재활용용이성 관리시스템 (Cloud 환경)을 중소기업에 제공포장재 데이터 가공 서비스 주요 기능포장재 데이터 수집 BigData 저장소, 오픈소스 DB, 실시간 이미지 수집, 포장재 데이터 수집을 위한 분석기반 구축 컨설팅 분석/가공 다양한 경험과 노하우로 재활용 용이성 등급 분석 및 가공하여 기업마다 독립적으로 관리 분석하는 솔루션 제공시각화 및 재활용 용이성 진단보고서 환경 분담금 보고를 위한 근거 데이터 관리 및 BI화면 제공으로 기업의 ESG 경영을 위한 서비스 확대
- 보유 솔루션 : 친환경 포장재 개발 및 다수의 특허를 보유하며 난제를 해결하는포장재 데이터 관리 기업 친환경 포장재 구조 분석 서비스 환경 분담금을 계산하기 위한 포장재의 재활용 용이성 등급 분석 및 관리 재활용용이성평가 솔루션 서비스 클라우드 기반에 의무 생산자의 포장재관리를 위한 솔루션 보유 시각화 서비스 환경분담금 및 포장재관련 KPI의 시각화포장재 데이터베이스구축 의무 생산자가 생산하는 포장재의 종류 및 수량관리를 위한 DB 구축
- 품질 확보 전략 : 공급사의 프로젝트 관리 사내품질관리 프로세스 품질교육 > 프로세스 개선 > 고객만족 조사 > 방법론 개선 프로젝트 통합관리 공정관리 > 의사소통관리 > 지원관리 > 공정표준 > 인수인계 > 유지보수 친환경 포장재 개발 노하우 반영
– PET친환경 신선육 포장용 필름 개발
– 한국 인삼공사 포장규격관리시스템
– 자동개방 증기 파우치 개발 - 유지보수 전략 : 후속 지원 방안 수요기업으로 부터 가공된 데이터 품질에 대한 피드백 수집 차년도 추가 사업을 위한 논의 장기적인 관계를 통한 맞춤형 데이터 가공 처리 제공 확보된 데이터를 이용하여 수요회사의 재활용용이성 등급관리에 대한 전반적인 컨설팅 서비스 제공전문업체 협력 방안데이터 바우처 지원사업 가공기업, 협력업체 담당자 비상연락망평상시 전문업체 협의회간 활발한 의사소통비상시 전문업체간 대응방안, 절차, 지원인력 사전정의비상시 장애 정도에 따라 유지관리 사업자 및 협력사 긴급연락
- 카테고리 구분 : 전처리,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : 실적(주)한살림 사업연합 재활용용이성 평가 구축농업법인 올리 농산물 포장재질구조 관리시스템
- 기업 개요 및 핵심역량 : [기업개요]기 업 명 : (주)피플러스대표이사 : 이 상 진본 사 : 전북 전주시 덕진구 반룡로 109(본사) / 서울 성동구 왕삽리로 10길6 (지사)설 립 일 : 2017.
9.
28사업영역 :1.
친환경 포장재 및 PCR 개발 및 제작2.
재활용 용이성 등급 관리를 위한 DB구축3.
포장재 관리를 위한 솔루션 제공[핵심역량]”재활용 용이성 등급 최우수를 만드는 기업”친환경 + 재활용 + 창의적 도전친환경 포장의 창의적으로 도전하는 기업포장의 친환경,재활용,새로운 생태계를 위한 창의적인 도전을하는 기업피플러스입니다.피플러스는다양한 식품 포장에 친환경 키워드를 접목하여 재활용이가능한 포장재를 설계하고 개발하는데 앞장서고 있습니다.끝없는 창의적인 도전을 통하여 새로운 포장 생태계를 창조하여지속 가능한 산업발전에 이바지 합니다. - 활용 사례 : EPR에 따라 의무생산자들은 포장재질구조를 파악할 수 있는 전문가가 없어어려움 호소 재활용 용이성 관리 시스템 제공 필요포장 재질 구조 평가 대행 서비스 업체들의 포장전담 인력을 운영하고 있지 않으며 복잡하고 어려워진 포장재질구조 분석의 어려움 해소 잘못된 포장재 재활용 등급평가는 환경분담금 징수하는 형평성 이슈 발생 친환경 제품 개발 가이드 및 DB 구축 다양한 난제의 포장재 개발을 통한 경험과 노하우로 포장재 데이터 관리 및 재활용 용이성 등급이 우수가 되도록 제품 개발 가이드 및 DB 구축
알고스 소개
- 알고스은 2019-06-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 전북 전주시 덕진구 백제대로 567 전북대학교 창업보육2센터 304호
- 주요 서비스 : 데이터 분석 프로세스
1) 문제 정의
– 분석대상 이해
– 객관적이고 구체적으로 분석대상 정의
2) 데이터 수집
– 필요한 데이터의 요건 정의
– 데이터 소재파악 및 확보 3) 데이터 전처리
– 오류사항 점검 및 조치
– 데이터 구조 및 특성 변경
– 중복값 제거, 결과값 보정, 데이터 연계/통합, 데이터 구조 변경 4) 데이터 모델링
– 다양한 관점을 반영한 데이터 설계
– 관련 테이블간 관계 설정 5) 시각화 및 탐색
– 다양한 유형의 데이터 시각화
– 문제 해결을 위한 인사이트 도출 ㅇ 데이터 처리 프로세서
1) 계획 및 설계
– 판매기업과 가공기업 간 협의를 통해 구축할 데이터를 세분화 및 그룹화 계획 수립.
– 요구사항 및 개발환경에 맞추어 데이터 가공 설계.
2) ETL (Extraction : 추출, Transformation : 변환, Load : 저장)
– step 1 Staging ETL : stage 0에 따라 변환된 데이터 획득 후 staging table에 저장
– step 2 Profiling ETL : 스테이징 테이블에서 데이터 특성을 식별, 품질을 측정
– step 3 Cleansing ETL : 프로파일링 된 데이터들을 보정함
– step 4 Intergration ETL : 클렌징 된 데이터를 통합하여 ODS에 적재
– step 5 Denormalizing ETL : 운영보고서 생성/데이터 웨어하우스 등에 적재를 위해 비정규화 수행 3) ODS(Operational Data Store) 구성
– ODS : 데이터에 추가작업하려고 모아놓은 데이터들.
데이터베이스
– ODS 내의 데이터는 타 정보시스템, 데이터웨어하우스로 이관된다.
– 데이터소스 > 인터페이스 > 스테이징 > - 보유 솔루션 :
- 품질 확보 전략 : 당사는 자체개발한 스마트팩토리 시스템을 보유하고 있어 수주부터 생산관리, 원부자재관리, 구매관리,물류관리, 생산 모니터링, 설비 모니터링, 설비 제어 등 제조업에 필요한 업무를 패키지 형태로 보유하고 있음또한 plc와 연계한 다양한 IOT 디바이스와도 연결돼 압력, 진동, 온도 , 습도등의 데이터를 무선으로 수집할 수 있는 기술역으로 스마트팩토리 구축을 서비스하고 있음.이에 보다 전문적이고 기술 집약적인 분야에 참여하여 사세확장과 기술력 축적을 도모하고자 합니다.
- 유지보수 전략 : 자체 MES(생산관리 시스템)시스템을 보유하고 있어 제조업에 생성되는 생산관련 데이터와 설비에서 발생하는 PLC 및 센서정보를 연계 분석하는 시스템을 보유하고 있음자체 SCM(Supply Chain Management)시스템 보유하고 있어 유통관리 분석 시스템으로 물품의 입고, 출고, 재고, 수요 ,공급정보등을 IOT 센서를 이용하여 출고 및 입고품목과의 연계 분석을 통한 최적의 재고관리 정보를 제공하는 설루션을 보유하고 있음
- 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : 1.중기부 디지털제조혁신
-스마트공장구축보급사업참여
– 2019년
-농업회사법인 주식회사 라라스*
– 2020년
-고*자연식품(주)/㈜*이엠/㈜두손*드/*유*타코스메틱/신기*선(주)
– 2021년
-㈜디*인농부,(유)이젠*65/*코테크
– 2022년
-줌바이오텍(수질정화시스템 및 데이터구축)/친한에프앤비(육가공제조생산데이터),투지(자동차 부품
-매트류 제조생산데이터구축)2.
중기부 디지털제조혁신
-스마트공방 사업
– 2021년
-봉강요(도자기 수공예 공방 봉강요의 소성로, 건조장 제어시스템 개발)
– 2022년
-미르기계(전용조립선반구축),엠아이알(금속가공MES 및 데이터취득) 3.
스마트조선 사업 (중소조선스마트생산혁신지원사업)
– 2022년
-이원마린(자동라벨마킹 시스템 구축 및 데이터취득 및 가공)
-(주)삼원중공업(스마트용접기 데이터 취득 및 가공)
-(주)삼주(자동벤딩기 데이터 취득 및 가공) 4.
데이터진단 및 활용지원 연구개발
-2022(명일해양잭업(주)
-스마트 용접기 구축 위한 데이터진단 및 활용지원 연구개발 - 기업 개요 및 핵심역량 : 당사의 기업명칭은 ‘Algorithm
-Solution’ 즉, 고객이 잘 알고 쓸 수 있을 때 까지라는 의미를 담고 있습니다.
항상 고객 우선주의의 알고리즘 솔루션 개발 공급사가 되겠다는 다짐과 의지의 표현을 의미합니다.당사는 ICT기업 경영 시스템 대표자와 다수의 S/W개발자, 현장자동화, 공정 제어등의 전문 엔지니어가 모였습니다.
글로벌적 디지털산업의 전환, 코로나 팬데믹에 기인한 경제적 변화와 혁신적요구 물결이 우리에게도다가오고 있습니다.
당사는 이러한 변화와 혁신에 능동적으로 대처하기 위하여 고객 니즈와 현장의 디지털전환에 필요한 문제들을 해결하고자 하며 나아가 지구환경 문제에 공헌하고자 합니다.
자사는 다양하고 풍부한소프트웨어개발 및 빌딩자동제어 구축경험, 경영 시스템 자문 역량을 갖추고 있습니다.
고객이 신뢰할 수 있는 기업 솔루션 개발, 운영 및 유지 보수, IT 서비스를 제공해드릴 수 있도록 무한한 노력을 하겠습니다.
ALGOS는 고객의 만족과 감동을 최고의 가치로 생각하며 기술에 대한 열정과 끊임없는 혁신을 통해 글로벌SW 개발 공급 기업이 되고자 노력하겠습니다. - 활용 사례 : 식료품 생산업체는 공정의 중심에 있는 보일러의 운용상태가 결정적인 역할을 하며 관계된 배관의 압력이나 온도 시간등의 품질에 직접적인 영향을 미치고 있으나 현재의 생산현장에서는 초단위로 변하는 온도데이터의 수집이 불가능하고 그로인해 분석도 불가능한 상황입니다.
식품생산업체에서의 데이터 가공 서비스는 꼭 필요한 공장운영의 판단기준을 제공할 것 입니다.중소 조선업의 경우 생산공정이 광범위하게 산제해 있어 중앙관제 시스템의 도입이 절실하며영상자료의 자동분석 시스템을 통해 작업자의 안전성 확보 및 전체공정의 파악 및 통제가 가능한시스템 구축 서비스를 제공할 수 있습니다.CNC, MCT 공정이 주축인 중소기업의 경우 각종 공구관리 및 공구의 마모도 관리가 관건입니다.길이 및 두께 센서를 장착하여 공구의 마모도를 관리하여 제품의 품질향상을 기대할 수 있으며 부수적으로 도면관리등의 솔루션을 지원할 수도 있습니다.
데이타몬드 소개
- 데이타몬드은 2021-06-17에 설립되었습니다.
- 주소 : 전북 전주시 덕진구 여의동2가 748 미래기술혁신센터 306호
- 주요 서비스 : [ 서비스 개요 ]1.
빅데이터 및 개인 성향 데이터 수집 o 국내 유일의 개인 성향 데이터를 수집/분석할 수 있는 솔루션 보유 o 자체 개발한 웹 크롤러 엔진을 이용한 자연어와 이미지 데이터 수집 가능성향 데이터미션 리워드 기반의 데이터 수집 플랫폼 (포인트몬스터)
– 사진, 설문, 리뷰, 퀴즈 등 6가지 미션 기능 보유
– 다양한 주제의 설문 데이터 및 이미지, 텍스트 데이터 수집 가능
– 플랫폼 미션을 통해 사용자의 성향/심리 데이터 수집 가능일반 데이터웹/포털/SNS 데이터 크롤링 수집 및 분류
– 자연어(텍스트) 데이터 / 이미지(사진, 동영상) 데이터외부 오픈 API를 활용한 데이터 수집2.
빅데이터 전처리 및 가공 서비스 o 자연어와 이미지 데이터 전처리 및 가공 서비스 제공정형 데이터
– 통계적 분석을 통한 결측치 보완
– 데이터 정규화 및 표준화, 데이터 스케일링
– 데이터 샘플링 등비정형 데이터
– 자연어 전처리 (불용어 제거, 중복 제거, 형태소 분석 등)
– 이미지 데이터에 normalize 및 augmentation 기법 활용 후 필터링 (엠보싱, 디보싱)과 윤곽선 검출 기법인 Contour Detection를 활용하여 전처리 진행
– 클라우드 시스템을 활용한 바운드리 박스, 레이블링 등
– 딥러닝 기반 모델 학습 후 특정 이미지 객체 탐지 및 분류 모델 제작3.
빅데이터 시각화 및 분석 서비스ㅇ 클라우드 기반의 데이터의 통계적 분석 및 시각화 서비스 제공 ㅇ 자체 보유한 인공지능 모델을 기반으로 데이터 분석 서비스 제공데이터 시각화
– 정형 및 비정형 데이터 시각화 / 단어 네트워킹 및 워드 클라우드 기반 시각화
– 통계적 기법(집단 비교분석 및 유사도 히트맵 등) 및 클라우드를 활용한 다양한 시각화 기법 활용 후 제공데이터 분석
– 통계적 분석 기법을 활용한 정형 데이터 내부 인사이트 도출
– 딥러닝 모델 기반 얼굴 이미지 인식 및 표정 분석 후 결과 값 도출
– 텍스트 마이닝 및 형태소 추출 기법을 활용한 자연어 데이터 내부 인사이트 도출
– 딥러닝 기 - 보유 솔루션 : [ 데이터 수집 플랫폼 ]
– 국내 유일의 개인 성향 데이터를 수집할 수 있는 솔루션
– 다양한 주제의 설문 데이터 및 이미지, 텍스트 데이터 수집 가능
– 사용자의 성향/심리 데이터 수집 가능[ 크롤러 엔진 ]
– 이미지, 텍스트, 수치 데이터 등 기업의 목적에 따라 실시간 데이터 수집이 가능한 약 30여종의 크롤러 엔진 보유[ 텍스트 감성 분석(긍/부정) 솔루션 ]
– 순환 신경망 기반의 딥러닝 모델 (LSTM) 을 활용하여 각 문장이 가지고 있는 긍/부정의 수치값을 측정 [텍스트 유사도 및 연관성 분석을 통한 고객 성향/소비심리 분석 솔루션 ]
– BERT 모델을 활용하여 임베딩 모델 구축
– 데이터(단어)간의 유사도 및 연관성 분석 [ 얼굴 인식 및 표정 감정 분석 솔루션 ]
– Mediapipe를 커스터마이징 하여 실시간 영상에서도 얼굴 인식 및 안면 데이터 수치화 가능
– ResNet50 모델을 활용하여 사람의 얼굴 표정 및 감정 상태 분석 가능
– 본 모델을 통해 개인 비식별화를 위한 안면 모자이크 등으로 활용 가능
– Object Detection 기반의 딥러닝 모델(yolov5)을 활용하여 이미지와 영상 내부의 특정 객체 분석 및 탐지 가능 - 품질 확보 전략 : 1.품질 확보 조직
1)품질 총괄 관리자
-품질 목표 및 추진 방향 설정
-품질 기준 및 품질 지수 관리
-품질 측정 프로세스 구축 및 항목 관리
2)실무 책임자
-데이터 분석가,개발자와 함께 산출물 품질 검수
-사후 관리(유지 보수 등)및 고객사 품질 만족도 조사
-요구,불만 사항 등을 파악하여 개선대책과 문제점,해결방안 모색 3)정보 보안/시스템 관리자
-시스템,개인정보 등 데이터 보안 관리 4)품질관리 지원 조직 구축
-외부 전문가 집단의 자문조직 구축하여 기술 및 데이터 품질 관리2.품질 확보 프로세스 및 가이드라인ㅇ 정부 기관의 공공데이터 품질관리6단계 절차를 준용한 품질 진단 실시 ㅇ 고객의 요구 데이터 형태에 따른 가공 계획 수립 ㅇ 데이터 가공에 따른 품질 검사 및 데이터 검수 후 정제 데이터 전달구분내용데이터 품질 진단 계획 수립
-데이터 품질 진단 프로젝트 정의
-수행 조직 정의
-품질 진단 프로세스 정의
-세부 시행 계획 확정데이터 품질 기준 및진단 대상 정의데이터 품질 기준 선정품질 이슈 조사데이터 관리 문서 수집
-진단 대상 중요도 평가
-품질 진단 대상 선정
-핵심 품질 항목 선정
-데이터 프로파일링
-업무 규칙 도출데이터 품질 측정품질 측정 계획 수립품질 측정 체크리스트 준비데이터 품질 측정 수행데이터 품질 측정 결과 보고데이터 품질 종합보고서 작성데이터 품질 측정 결과 분석품질 오류 원인 분석품질 개선 방안 도출데이터 품질 개선품질 개선 계획 수립개선 활동 수행개선 결과 보고 - 유지보수 전략 : 1.유지보수 지원 전략ㅇ 데이터 및 데이터 구조를 일관성 있게 관리하고 업무 생산성을 높일 수 있도록 프로세스 구축 ㅇ 정보 요구사항의 추적관리를 위해 요구사항 발생부터 데이터베이스 반영 및 데이터 검증 프로세스까지 고려하여 설계 ㅇ 안정적인 운영을 위하여 데이터 및 데이터 구조 변경에 따른 영향도 분석 수행2.유지보수 제공 계획
1)제공 대상:수요 기업에 공급한 데이터
2)범위:사업수행계획서 및 사전 협의서에 명시된 요구사항과 부합하지 않는 데이터에 대하여 계약 종료 이후 하자보수 및 품질 개선 3)기간:무상 하자보수(사업 종료일로부터6개월),유상 하자보수 비용 및 기간은 별도 협의구분내용유지보수 대상
-공급한 데이터 일체
-재가공이 필요한 데이터에 대해 하자보수(재가공)지원무상유지보수대상사업 종료 후6개월 이내에 공급기업이 수요 기업에 제출한 데이터의 수량과 품질에 하자가 있는 경우 재작업 진행내용공급 데이터의 수량과 품질에 대한 오류 발생 시,데이터의 재생산이 필요한 경우 수요 기업과 협의한 범위 내 데이터 재생산결과 데이터 최적화 지원유상 유지보수대상무상제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 사항내용무상 유지보수 기간 중 신규데이터를 추가하거나 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우,상호 협의 후 실비 제공을 원칙으로 함.수요 기업의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임 지지 아니함.비용유지보수 내용에 따라 산정하며,상세 비용은 수요/공급 기업 간 협의.3.유지보수 관리 계획ㅇ 사업 완료 후 해당 사업의 환경적,기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여,하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응하기 위해 아래 지원 체계를 구축
1)유지보수 책임자:수요 기업과 데이터에 대한 수량,오류 확인 및 유지보수에 대한 업무 총괄
2)유지보수 담당자:유지보수 책임자로부터 전달받은 내용을 기반으로 작업 지시 및 검수,수요 기업 커뮤니케이션 진행 3)응대 시간:평일10:00~17:00,수요 기업의 문의 사항에 대해 영업일 기준2일 이내 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : 1.유사 사업 참여 실적ㅇ 자체 보유한 데이터 수집 플랫폼(포인트몬스터)과 크롤링 엔진,데이터 가공/분석,응용S/W개발 등의 기술을 통해 관련 실적과 매출을 증대시키고 있음.
ㅇ 특히,마케팅 인사이트 및 학술 연구에 필요한 설문 데이터와 사진 촬영을 통한 다양한 이미지 데이터(냉장고 브랜드,음료,음식 등)수집/가공 기술을 고도화하여추가적인 매출 증대를 꾀하고 있음.사업명한일 관계 개선을 위한 한국인 인식 연구사업내용만18세~69세 한국인 남녀의 정치 성향 및 한일 관계 가상 시나리오별 인식 변화 데이터 수집/가공거래처명와세다대학교계약기간2022년10월26일~ 2022년11월03일주요성과만18세~69세 한국인 남녀2,000명에 대한 인식 및 통계 데이터 총12만건의 데이터 수집/가공사업명메타버스형 작업공간이 사용자에게 영향을 미치는 요인 연구사업내용메타버스 플랫폼 경험이 있는2050연령대 남녀500명에 대한 사용자 영향도 설문 데이터 수집/가공거래처명경희대학교 빅데이터응용학과계약기간2022년10월18일~ 2022년10월24일주요성과2050연령대 남녀500명에 대한 데이터 총43,650건의 데이터 수집/가공사업명소셜 데이터 수집 및 가공사업내용소셜 데이터 기반의 페르소나 분석 이론 연구에 필요한 소셜 데이터 공급거래처명㈜페타소나계약기간2021년10월01일~ 2021년11월30일주요성과페르소나 분석에 필요한 소셜 데이터를 크롤링 후 가공,시각화하여 제공사업명디지털 광고 효율 분석에 필요한 데이터 수집 및 가공사업내용디지털 광고 효율 분석을 위한 이미지 및 리뷰 데이터 수집 및 가공거래처명㈜에이치투컴퍼니계약기간2021년11월01일~ 2021년12월15일주요성과광고 소재별 효율 분석을 위해 사전 협의된 채널로부터 필요 데이터 수집 및 가공 후 데이터 제공사업명빅데이터 기반의 촬영 장소 대관 플랫폼 개발사업내용플랫폼 앱,관리자 및DB서버 구축거래처명이공간 컴퍼니계약기간2021년12월01일~ 2022년01월30일주요성과빅데이터 기반 촬영 장소 자동 추천 플랫폼 개발 완료2 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.기업 개요ㅇ㈜데이타몬드는 현대자동차 그룹 사내 스타트업으로 시작하여‘21년6월 분사 ㅇ 미션 리워드 기반의 데이터 수집 플랫폼 [포인트몬스터 ]’22년2월 출시 ㅇ 고객의 성향,심리,행동 등 데이터를 수집하고 분석하여 초개인화 서비스에 필요한 데이터를 창출하고 판매하는 플랫폼 회사2.핵심 가치ㅇZero
-Party Data를 수집·분석·판매할 수 있는Zero
-Party Data생태계 구축 * Zero
-Party Data :고객이 기업에게 의도적이고 적극적으로 공유하는 데이터로 소비 성향,소비 심리,성격,취미,콘텐츠 이용 현황,선호도,만족도 등을 포함3.조직 현황ㅇ 공동대표 포함20명의 조직으로 데이터전략실,개발실,마케팅실,경영관리실4개 실을 운영하고 있으며,연구소 기업으로 메타페르소나랩이 있음.4.주요 연혁시기내용2021.06현대자동차그룹 사내 스타트업 분사,데이타몬드법인 설립2021.07현대자동차/기아 지분 투자,글로벌 벤처 창업 지원 사업 선정2021.08포스코‘ IMP 1호 펀드’투자 유치(포스텍홀딩스)창업진흥원 사내벤처 육성 프로그램 선정2021.10벤처기업 인증TIPS 프로그램 선정2021.11특허출원3건(개인 성향 빅데이터 수집 분석 관련)2021.12Pre
-A 투자 유치(전북혁신창업투자조합1호 펀드 외)2022.01데이터 바우처 공급기업 선정2022스타트업 인베스트어워드 최우수상 수상2022.02포인트몬스터 앱 출시2022.04마곡벤처링 사업 선정2022.08TIPS창업사업화 선정중소기업기술정보진흥원, TIPA ValueUP10기 선정2022.09창업진흥원 사내벤처 육성 프로그램 포스트(실증)선정2022.10서울투자청CORE 100기업 선정5.사업 분야ㅇ 포인트몬스터를 통해 데이터 수집 및 분석,설문,광고 플랫폼 사업을 진행 ㅇ 데이터 수집,전처리,가공,분석,시각화, AI모델링 등 데이터 전주기 관리 ㅇ 데이터 컨설팅 및 의사 결정 체계를 구축하는 데이터 분석 서비스 제공 ㅇDB설계/구축 및 데이터 기반의 웹/앱 플랫폼, AI모델링 등의 응용S/ - 활용 사례 : [ 데이터 수집 플랫폼“포인트몬스터”를 통한 데이터 수집 ]
-신제품,서비스,트렌드 등 다양한 주제의 설문 진행 가능
-객관식,텍스트,이미지 등 다양한 형태의 데이터 수집 가능 [데이터 크롤링 ]
– AI모델 학습 목적에 적절한 댓글,리뷰,좋아요,평점 등의 소셜 데이터 수집
-전국 소상공인 매장 리스트,메뉴,가격,연락처,주소 수집 후 위도,경도 값으로 변환
-쇼핑몰,오픈마켓,중고 거래 등의 제품 리스트(이미지 포함)및 가격,구매 후기 등의 데이터 수집 [정형 데이터 가공 서비스 ]
-통계 분석을 위한 결측치 보완(null값 처리) /크론바흐알파계수/상관분석
-클라우드를 활용하여 정형 데이터 내 인사이트 도출 및 시각화 제공
-데이터 샘플링(under sampling, over sampling)
-군집화를 위한 데이터 클러스터링 [비정형 데이터 전처리 서비스(자연어,이미지) ]
-이미지 전처리 ·이미지 필터링 기법인Contour Detection과adaptiveThreshold를 활용하여 윤곽 및 외곽선 검출 · gaussian blur기법을 이용한noise제거 및 이미지 프로세싱(normalize)
-자연어 전처리 ·각 언어(한국어,영어)타입에 맞는 텍스트 정규화 및 불용어 처리 진행 · AI모델 학습 목적에 맞는 자연어 데이터 가공 및 자연어 전처리 ·워드 임베딩 구축을 위한 단어 치환 및 특정 목적의 단어 사전 구축 · BERT모델을 활용한 단어 연관성 및 유사성 분석 [데이터 시각화 서비스 ]
-인공지능 모델 정확도를 높이기 위한 데이터 품질 검증
– 데이터 시각화를 통한 비즈니스, 트렌드 분석 등의 의사 결정 도출
– 기업이 보유한 DB 데이터 시각화를 통한 데이터 분석 및 인사이트 도출 [데이터 분석 서비스 ]
– 상품, 서비스, 소셜 리뷰 데이터의 감정 분석을 통한 제품, 서비스 긍정/부정 값 도출 및 유사도 분석을 통한 추천 시스템 구현
– 챗봇
[주]좋은정보기술 소개
- [주]좋은정보기술은 2007-10-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 전북 전주시 덕진구 오공로 123 전북테크비즈센터(TBC) 6층 606호, 607호
- 주요 서비스 : 일반 가공과 AI 가공으로 구분하여 서비스를 제공합니다.ㅇ 고용 시장 분석 데이터셋
– 일자리 정책 수립을 위한 통계 수요의 지속적인 증가에 비해 제공되는 데이터는 부족한 상황
– 기존의 광역시도 단위의 고용 관련 조사 활동의 결과를 지자체 단위에서의 분석 및 통계 데이터 제공 가능
– 시의성, 실용성 및 효율성, 구체성, 유일성을 가진 국민연금공단의 데이터를 활용 기존의 통계성 표본 조사를 국민연금 가입자에 대한 전수화 가능
– 유사 사업 경험을 통해 요구 사항에 맞는 데이터 수집 및 가공 가능ㅇ 경제·산업 지표
– 지역발전에 대한 관심도의 증가로 인하여 지역별 경제지표(생산, 소비, 수출 등)의 비교자료 와 동향분석에 대한 수요 증가
– 주요 경제지표를 종합분석하여 지역경제에 대한 이해 증진
– 지역 정책 수립 및 추진에 기여 수요에 따라 지자체 단위의 지표와 광역 단위의 자료 제공 가능
– 타지자체의 데이터와 비교 분석 가능ㅇ 관광 분석 데이터셋
– 스마트 관광 시대의 도래에 따른 지자체의 관광 데이터 분석 및 플랫폼 구축에 대한 수요 증가
– 지자체의 주요관광지, 축제기간 등 지역에 특화된 항목으로 분석 설계
– 지속적인 분석 및 모니터링을 위한 데이터셋 제공 가능
– 지역 관광의 현황 파악을 통해 시정 현안 해결 및 정책 수립에 대한 자료로 활용 가능ㅇ 농업 데이터 AI 학습용 DB* 구축
– 최근 AI가 급부상함에 따라 데이터 수집과 전처리에 막대한 비용과 시간, 인력소모 등의 문 제가 대두
– 최근 크라우드 소싱 방식으로 수집하고 가공하는 플랫폼이 개발되며 이를 극복할 수 있을 것으로 전망됨
– 농작물 생장에 있어 시기별 데이터를 수집하는 것이 매우 중요
– 환경 데이터는 시스템을 통한 자동 수집 및 적재가 이루어지고 있는 반면 생육 데이터는 관측자가 직접 입력하는 방식으로 수집되고 있음
– 데이터 획득, 가공, 라벨링 작업 결과를 App을 통한 클라우드센터로 자동 적재 및 검수 환경 제공*AI 학습용 DB
– 인공지능 학습 모델에 적용하여 의미 있는 수준의 정확도를 확보하고 - 보유 솔루션 : ㅇ 자녀 케어 서비스 시스템
– 자녀 안심 모니터링 서비스, 자녀 안심 귀가 서비스, 성장기록 서비스ㅇ 지능형 아동권리 진단 및 토탈 케어 플랫폼
– 아동권리(학대) 예측 및 진단을 통해 안심하고 성장할 수 있는 보육환경 조성
– 지능형 아동권리(학대) 진단 및 토탈 케어 플랫폼 구축
– 아동 심리/정서 빅데이터를 활용한 아동권리(학대) 예측 시스템 개발ㅇ 지능형 상황인식 기술을 이용한 라이프로깅 응용 시스템
– Smart Device & intelligent Robot 정보수집 Agent App
– 생체인식 기반 상황인식 기술(Auto
-Tagging)
– Lifelog DB 구축 및 응용 소프트웨어ㅇ GIT Crawler
– 웹 크롤링 도구
– 실시간 데이터 수집 및 저장
– 텍스트 데이터 / 이미지 데이터 수집ㅇ GIT CMS v2.0(콘텐츠관리시스템)
– 사이트 관리, 콘텐츠 관리, 관리자 관리ㅇ GIT BPlatform v1.0(빅데이터 플랫폼)
– 빅데이터(정형/비정형/반정형) 수집
– 빅데이터 저장소(Hadoop)ㅇ GIT BPortal v1.0(빅데이터 포털)
– 대국민 서비스, 협업형 서비스, 관리자 서비스 구성
– 전자 업무협약(MOU) 체결, 협업과제 신청/재신청
– 표준형/맞춤형 서비스(대시보드, 파일, 리포트, API)ㅇ GIT BAnalysis v1.0(빅데이터 분석 플랫폼)
– 사용자 서비스, 분석 서비스, 관리자 서비스 구성
– 데이터 안심구역 대응
– 개인화 분석 환경 제공(Docker기반)
– 다양한 분석 도구 지원(R, Python, Orange 등)
– 자료반입/반출, 능동형 API 서비스 - 품질 확보 전략 : 중복 및 불일치 관리, 품질관리 가이드라인 설립, 품질 인증 방안 연구 등 정확성 및 신뢰성 향상을 위해 지속적으로 노력하겠습니다.[단계별 검증]단계별 검증을 통해 체계적으로 품질 관리 프로세스 제공ㅇ 1차 검사법·제도 준수 / 데이터 동기화 / 편향성 방지ㅇ 2차 검사정제 기준의 명확성 / 정제 작업의 매뉴얼 / 정제 도구ㅇ 3차 검사라벨링 가이드 / 어노테이션 항목 / 라벨링 검사 도구ㅇ 4차 검사부적합 판정 데이터 분포 확인 / 외부 검사자
- 유지보수 전략 :
- 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : – 빅데이터시스템 고도화(2020년)
– 빅데이터 분석·공유 통합 플랫폼 구축(2021년)
– 관광거점도시 빅데이터 분석 모델링(2021년)
– 크라우드소싱 플랫폼(2021년)
– 모두의 빅데이터 포털 시스템 구축(2021년)
– 금융혁신 빅데이터 플랫폼 시스템 구축(2021년)
– 농업 빅데이터 수집 및 데이터 인프라 구축(2022년)
– 스마트팜 데이터 수집/저장/가공/시각화 플랫폼(2022년) - 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜좋은정보기술은 빅데이터 분석 전문 기업으로 빅데이터 시스템(수집/처리/분석/시각화), 개인화 분석 솔루션, 빅데이터 분석 및 AI 모델 개발(Machine Learning), 금융(핀테크), 농식품(스마트팜), 관광, 공공/행정 분야 데이터 분석 서비스 등을 제공합니다.ㅇ 주요 사업 내용
1) SI / E
-Business 분야
– 빅데이터 / 가상화 / 클라우드 시스템 / 관광서 및 기업의 시스템 통합
2) 빅데이터 및 인공지능 분야
– 빅데이터 시스템 / 개인화 분석 솔루션 / 빅데이터 분석 및 AI 모델 개발 / 금융(핀테크) / 농식품(스마트팜) / 관광 / 공공·행정 분야3) R&D 분야
– RFID / USN / Barcode / M2M / IoT / Mobile Device 분야 / 영상처리 / 패턴인식 / 제스쳐 인식 / 입술 및 얼굴 인식 분야 / 클라우드 / 빅데이터4) 인터넷 및 디지털 콘텐츠 분야
– 비대면(공공시설 이용요금 즉시감면서비스 / 전자민원서류관리서비스)
– 디지털 컨텐츠(웹표준 / 반응형 웹 / 웹 접근성 / 크로스 브라우징 / 개인정보 보안 / XR 등)ㅇ 주요 연혁2018.10 중소벤처기업장관 표창 수상2017.11 경영혁신기업(MAIN
-BIZ) 인증2015.11 회사이전 (전주혁신도시)2012.09 중소기업기술혁신대전 기술혁신상 수상 (중소기업청장상)2011.10 2011년 대한민국 벤처창업대전 창업기업부분 지식경제부장관상 수상2011.08 기업부설연구소 설립2011.06 중소기업청, 기업부설연구소 연구 과제 선정2010.04 연구개발전담부서 설립2010.04 2010 국제 보석시계 전시회 참가2008.04 2008 국제 보석시계 전시회 참가2008.03 기술혁신형 중소기업(INNO
-BIZ) 인증2007.10 회사설립, ㈜좋은정보기술 - 활용 사례 : ㅇ 고용 시장 분석 데이터셋
– 지자체 단위의 일자리 현황 통계 분석 및 모델링
– 지역 일자리 현황 파악 및 지속적 모니터링ㅇ 경제·산업 지표
– 지역별 경제지표(생산, 소비, 수출 등)의 비교 자료를 활용한 동향 분석
– 주요 경제지표를 종합분석하여 지역경제에 대한 이해 증진ㅇ 관광 분석 데이터셋
– 지자체의 관광 데이터 분석 및 플랫폼 구축
– 지자체의 주요관광지, 축제기간 등 지역에 특화된 항목으로 분석
– 지속적인 분석 및 모니터링을 위한 대시보드 구현
– 지역 관광의 현황 파악을 통해 시정 현안 해결 및 정책 수립에 대한 자료로 활용 가능ㅇ 농업 생육 데이터 AI 학습용 DB 구축
– 농작물 생장에 있어 시기별 데이터를 수집하는 것이 매우 중요
– 환경 데이터는 시스템을 통한 자동 수집 및 적재가 이루어지고 있는 반면 생육 데이터는 관측자가 직접 입력하는 방식으로 수집되고 있음
– 데이터 획득, 가공, 라벨링 작업 결과를 App을 통한 클라우드센터로 자동 적재 및 검수 환경 제공ㅇ 디지털 농업 생산성 향상을 위한 고품질 데이터 수집
– (시설농업)기초/환경/생육/경영(수확량) 데이터 수집, 정제, 가공, 분석 및 시각화
– (노지농업)기초/환경/생육/경영(수확량) 데이터 수집, 정제, 가공, 분석 및 시각화
주식회사 애드아임 소개
- 주식회사 애드아임은 2021-11-17에 설립되었습니다.
- 주소 : 전북 전주시 덕진구 유상로 67 전주혁신창업허브 606호
- 주요 서비스 : 금속절삭공정에서 발생하는 가공부하, 진동 데이터를 수집하여 데이터 전처리(노이즈 제거, 데이터 동기화, 파형특성 분석),제조공정 상태 시각화, 제조품질 분석, 공정 최적화를 위한 데이터 가공 서비스 제공
– 데이터 수집
– 데이터 전처리
– 데이터 분석
– 데이터 최적화 - 보유 솔루션 : [보유기술]㈜애드아임이 제공하는 데이터 가공서비스는 절삭가공 시스템 스마트화를 구현하기 위한 핵심기술로CNC양방향 통신인OT와 절삭가공의 물리적 상태 모니터링 기술인IoT(진동과 전류)를 동기화하여 인과관계로 구성된 데이터셋을 획득하고 데이터기반 가공공정과 가공장비에 대한 모니터링/진단/최적화 제어를 수행하는 서비스를 제공.[물적자원] 제조공정 디지털 전환을 위한 데이터 가공 시스템
– 엣지디바이스(HW):공작기계 내에 설치되어 CNC장비와 실시간 양방향통신하며 생산성 향상을 위한 적응제어 수행과 공구파손검출을 동시에 진행
– 데이터학습시스템(HW):엣지 데이터를 학습하여 적응제어와 공구 불량 진단을 위한 기준(Reference)을 자동 설정으로 최적의가공을 수행하는 등 데이터기반 서비스를 제공 함
– 데이터활용 SW : Cutting Edge , Machine Total Monitoring , Data Analysis - 품질 확보 전략 : 제조공정으로부터의 데이터 수집과 수집된 데이터 가공서비스(공정혁신데이터)의 품질을 확보하기 위해 ㈜애드아임이 독자 보유한 소프트웨어 및 데이터 수집장치를 활용하며, 서비스된 데이터(공정혁신 데이터)는 해당 공정에 적용한 후 성과에 대하여 모니터링하는 검증 절차를 실시하여 가공서비스의 품질을 확보함.
- 유지보수 전략 : 1.수요기업에 제공된 제조공정데이터의 활용도를 제고하기 위해 사용자 및 관리자를 대상으로 적기에 가장 효율적인 방법 (수요기업 현황 적용)으로 데이터 사용법에 대한 교육과 매뉴얼을 제공.
2.교육범위는 데이터 활용 전반에 관한 것으로 사용자 관점의 교육으로 해당 공정에 대한 이해, 가공공정 모니터링 항목의 이 해,모니터링 기법, 공정데이터의 분석 및 활용 등 각 공정별로 실시하고 관리자는 데이터 관리를 위한 기초교육을 교육대상 범위로 하여 가공서비스의 효과가 극대화 되도록 협업체계를 유지.
3.수요기업의 신규공정 및 신규제품제조라인 도입이 따른 제조공정모니터링과 데이터 가공서비스 제공을 위한 후속 지원서비 스 프로그램 운영. - 카테고리 구분 : 전처리,분석
- 실적 : 최근 3년간 유사사업 실적(창업: 2021.11월)
– 2021년 : 68백만원 / (주)한국야금 등
– 2022년 : 620백만원 / (주)케이2테크 및 한국전자기술연구원, 한국전기연구원등 - 기업 개요 및 핵심역량 : – 사업분야: 지능형 절삭가공 및 장비관리를 위한 엣지 디바이스와 클라우드 등 데이터 수집 및 학습시스템
– 보유기술 1.
초음파 가진을 이용한 공구의 진동특서 분석 기술 2.
가공좌표계상 가공시간에 따라 가공위치와 물리적 가공절삭 특성값을 매핑하는 절삭 특성맵을 활용하여 절삭상태를 능동적으로 감시 및 진단하고 절삭조건을 제어 할 수 있느 지능형 CNC공작기계 제어기술 3.
다축 스핀들 들릴링 장비에 있어 개별 스핀들에 작용하는 가공부하를 측정하는 기술 - 활용 사례 : [가공서비스의 상품성]㈜애드아임이 제공하는 데이터 가공서비스는 절삭가공 시스템 스마트화를 구현하기 위한 핵심기술로 CNC 양방향 통신인OT와 절삭가공의 물리적 상태 모니터링 기술인 IoT(진동과 전류)를 동기화하여 인과관계로 구성된 데이터셋을 획득하고 데이터기반 가공공정과 가공장비에 대한 모니터링/진단/최적화 제어를 수행하는 서비스를 제공.[효과]모니터링 정보 및 예측정보의 정확도 향상공구마모/파손 진단 및 제어 정확도 향상Chatter 등 비정상 가공상태 모니터링 및 가공최적화 가능공작기계의 상태정보 기반 CBM(Condition Based Maintenance) 가능공정데이터를 활용한 지능적인 스마트팩토리 구현 가능
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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주요서비스 상세정보(요약), 보유솔루션(요약), 품질확보전략(요약), 유지보수(후속지원), 전략(요약), 실적(요약) 등의 일부 데이터 값은 데이터 미집계로 인해 공란이 있습니다.