서초구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 6편

서울 서초구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 서초구 에는 (주)세븐솔류션즈, (주)엠일일사, 브레인콜라 외 74개의 가공기업이 있습니다.

(주)타이거컴퍼니 소개

• (주)타이거컴퍼니은 2011-03-24에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 방배로 105 (디엠타워 2관) 6층
• 주요 서비스 : ■일반가공서비스 개발 혹은 분석 요구사항에 따른 데이터 테이블 및 컬럼 표준화수집 규칙에 부합하지 않는 오류 데이터, 값이 없는 항목 보정데이터 활용성 향상을 위한 빈 컬럼 내 데이터 추가 수집데이터 결합 및 컬럼 간 연산가명처리를 위한 개인정보 데이터 일부 혹은 전부 대체■데이터베이스화데이터 수집 및 저장을 위한 데이터 규칙 정의데이터베이스 구조 설계데이터베이스 구축, 디지털화를 위한 코딩■분석 및 시각화인사이트 발굴을 위한 분석 설계 및 통계분석탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA)시각화 대시보드 생성지도, 그래프 등을 활용한 분석 결과 시각화■A.I 가공인공지능 학습 성능을 높일 수 있도록 원본 데이터 가공 및 전처리인공지능 모델 요구사항에 맞는 결측치 및 이상치 처리 및 인코딩최적 모델 도출을 위한 개선 작업AI Hub 등에 등록된 공공데이터 재가공
• 보유 솔루션 : ■데이터 전처리디지털 전환, AI 학습용 데이터 구축을 위한 정형 데이터 전처리음성인식모델 성능 향상을 위한 음성 데이터 전처리■음성 전사 플랫폼음성인식 학습용 데이터 구축을 위한 전사 플랫폼웹 화면에서 음성을 듣고 구간별 전사 가능■자연어 처리AI 자연어 학습 성능 향상을 위한 텍스트 데이터 가공 솔루션
• 품질 확보 전략 : ■위원회 구성품질관리위원회는 총괄PM, 실무책임자, PMO, 외부 수석감리원으로 구성함각 단계에서 관련자와 함께 품질관리 활동을 진행■위원회 운영계획품질보증팀은 해당 프로젝트의 산출물 및 품질평가 자료를 접수받아 품질평가를 진행하며 시정사항에 대한 조치를 이행개발 단계별 품질확보 방안요구사항 단계수요기업과 요구사항 협의 및 사업 진행계획 수립요구사항정의서에 요구번호,근거,수행여부,수행방안 등을 등록하여 관리상세설계 단계요구사항을 기반으로 최종 가공데이터 형식 설계, DB설계 진행상충되는 요구사항에 대해서는 가중치,우선순위 등을 고려하여 대안을 제시요구사항정의서에 등록된 요구사항을 추적 및 검증하고 변경이력 관리데이터 가공 단계가공 담당자는 요구사항정의서에 정의된 내용을 확인하고 수행여부 기록가공 담당자는 오류 확인을 위해 데이터 가공 코드 관리 및 저장,오류 조치품질보증팀에서 가공 오류사항 확인 및 시정 조치검수 및 인수 단계품질보증팀은 데이터 품질 최종 검수수요기업은 요구사항정의서에 기반하여 가공 결과 확인
• 유지보수 전략 : 검수 완료 후 6개월의 무상 하자보증 기간이 만료되면, 상호 협의하여 유상 유지보수 계약을 체결합니다.유상 유지보수 서비스는 인력 비상주(Enterprise or Professional)로 형태로 지원하며, 필요시 인력 상주(SM 별도협의 필요)의 지원이 가능합니다.
  구분EnterpriseProfessional비고일반서비스 형태인력 비상주 (Service Portal)　Critical Issue지원지원　Ticket고객사별 계약금액에 따라 산정[기준] MD기본유지보수버그 수정지원지원　유선 지원제한적
  -Ticket 등록 우선만족도 조사제공제공불만 피드백 제공적응유지보수이전/재설치 지원솔루션 1회 이내
  -　서비스팩지원지원서비스팩 (기능개선, 성능개선 등)보안패치지원지원패치 적용에 따른 오작동은 별도 협의예방유지보수성능 점검년 1회
  -본사 점검 기준에 따라 서비스 제공 (onLine기준, 레포팅제공)용량 점검년 1회
  -운영/개발지원관리자 교육년 1회년 1회본사 고객지원팀 주관추가개발10MD별도 청구　방문 기술지원4회 이내
  -필요시 (1회 0.5MD이내 기준)업무지원월별 레포팅제공제공Service Portal
  – 월별 운영지원보고서업무백업 지원
  –
  -1회 2MD 기준,교육/휴가 10일내 지원Knowledge Search지원지원Ticket / Knowledge DB가격 구성15% (솔루션+구축비)12% (솔루션+구축비)HW 및 SW는 별도
• 카테고리 구분 : 전처리,시각화,분석
• 실적 : ■ 주요 유사사업 내역인공지능 학습용 데이터 구축 사업
  – 의료 음성 데이터시행부처 : 한국지능정보사회진흥원기간 : 2022.05 ~ 2022.12사업비 : 3,957,500,000데이터 기반의 개인 맞춤형 식단 및 식품 추천 알고리즘과 데이터 시각화시행부처 : 한국데이터산업진흥원 (데이터바우처)기간 : 2022.06 ~ 2022.11사업비 : 60,990,0022021년 개방형OS 호환성 확보 지원 사업시행부처 : 정보통신산업진흥원기간 : 2021.05 ~ 2021.11사업비 : 170,000,0002020년 지능형 클라우드 업무환경 확산 및 고도화시행부처 : 한국지능정보사회진흥원기간 : 2020.09 ~ 2020.12사업비 : 145,299,000■ 주요 수상/선정 내역2022 인공지능 학습을 위한 의료 음성 데이터 구축사업 주관기관 선정공공부문 협업툴 NiCloud, 2017년 서비스 개시 이후 ‘공공부문 클라우드 활용 혁신 사례’, ‘공공부문 선도 프로젝트’ 등으로 매년 우수 사례 선정되어 2018, 2019, 2020 2021 한국정보화진흥원 발행 ‘공공부문 클라우드 선도프로젝트 사례집’에 연속 등재
  – 2017년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사례집 (2018년 발행)
  – 2018년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사례집 (2019년 발행)
  – 2019년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사례집 (2020년 발행)
  – 2020년 공공부문 클라우드 선도 프로젝트 사례집 (2021년 발행)김범진 대표, 과학기술정보통신부 주최 ‘그랜드 클라우드 컨퍼런스 2021’ 클라우드 산업발전 유공 표창 수상 2021.12.
  [관련기사]올인원 협업툴 티그리스, ‘2020 K
  -ICT 클라우드 대상’ 협업 및 업무분야 과학기술정보통신부 장관상 수상 2020.12.
  [관련기사]협업툴 티그리스, ‘네이버클라우드 SaaS 기업 육성 프로그램’ 선정 2020.12.[관련기사]협업툴 티그리스, ‘비대면 서비스 바우처 지원사업’ 공급기업 선정 2020.10.[관련기사]
• 기업 개요 및 핵심역량 : ■기업 개요타이거컴퍼니는 2011년, HR 사의 전문 인력들이 주축이 되어 설립된 회사입니다.타이거컴퍼니 대표 서비스 TIGRIS는 SNS 기반 1세대 국산 협업툴로 시작되어 현재는 이메일, 전자결재, 프로젝트 관리, 영업관리 등 다양한 형태의 제반 업무를 공급하는 워크 플랫폼으로서 고객들의 업무 소통으로 인한 생산성 증대 및 신규 비즈니스 창출을 돕고 있습니다.
  창업 이듬해인 2012년 기업 부설 R&D 연구소를 설립하며 중소 R&D 기업으로서 앞으로의 시장 변화 및 프레임 변화에 대한 다양한 연구과제 수행을 통해 전문성을 강화하고 있습니다.타이거컴퍼니 R&D 연구소는 AI, 드라이브 관련 전문 인력을 보유하고 있으며, 고객과의 협의를 통해 높은 수준의 서비스를 정해진 시간 안에 제공하는 것을 목표로 합니다.■주요 연혁연도사업2022NiCloud 민간이양, NIA 인공지능 학습용 데이터 구축사업 주관기관 참여, 클라우드림 인수합병2021서울형 강소기업 선정, 유료고객 1,000 기업 초과달성, 쉬운 업무 플랫폼 티그리스 5.0 출시 20204년 연속 중소기업 클라우드 서비스 적용.확산 공급기업 선정, K
  -비대면바우처 공급기업 선정2019스마트워크 서비스 확산 지원사업 선정, 티그리스 5240 런칭2018소상공인 및 중소기업 클라우드 지원사업 선정, 인간
  -로봇 협업을 위한 스마트팩토리 솔루션 개발2017공공클라우드(NiCloud) 주관 사업자 선정, 텔레콤말레이시아 SaaS 마켓플레이스 입점, (주)굿센 그룹웨어 사업부 인수2016티그리스 4.0 출시, GS인증 1등급 획득2015산업기술대전 중소기업청장상 수상, 중소기업과 함께하는 [밥먹자, 중기야] 컨퍼런스 개최2014전자정부 표준 프레임워크 우수사례 선정, TIGRIS Cloud 런칭2013소셜웨어 티그리스 2.0 출시, 태국 타이생명보험 티그리스 수출2012기업부설연구소 설립, 인터넷에코어워드 SNS분야 대상 수상2011(주)타이거컴퍼니 설립, 국내최초 기업용 SNS 출시, 벤처기
• 활용 사례 : 데이터 기초 분석 및 대시보드로 기업 내 축적되어 온 데이터 활용 능력 향상새로운 서비스 창출 ex) 고객 맞춤형 추천 시스템사업 전반의 효율성 강화 ex) 외식기업 수요 예측을 통한 재고관리 효율화탐색적 데이터 분석으로 AI 구축을 위한 데이터 수집 및 적재 기반 마련전처리 작업 외주로 AI 학습을 위한 비용 부담 완화

한국거래소시스템즈 소개

• 한국거래소시스템즈은 2002-04-09에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 방배로 107 (디엠타워 3관)
• 주요 서비스 : 부동산 빅데이터 구축을 위한 부동산정보 수집, 기획 전문인력과 내부 데이터 관리시스템 구축, 외부업체에서 요구하는 맞춤형 데이터 제공 및 플랫폼을 구축할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다.
  체계적이고 표준화된 기준으로 KMS가 구축한 국내 최대 공동주택 빅데이터는 약 1,200만호 공동주택 정보, 교통 및 학교정보 매칭 데이터, 실거래가와 공시지가, KB시세 매칭 데이터를 보유하고 있으며 사진, 평면도, VR, 동영상 등의 다양한 비주얼 콘텐츠도 구축하고 있습니다.
  이러한 빅데이터와 가공서비스 기술로 분양 전문매체 e분양 서비스 및 마케팅 솔루션을 진행하고 있으며 국내 포털, 금융, 언론사 등 다양한 민간 기업에 부동산정보 서비스를 제공하고 위탁운영을 담당하고 있습니다.
  자사 자체 플랫폼 “e분양” 정보서비스와 이를 비롯해 분양 온라인 마케팅 솔루션을 기업에 맞는 형식으로 제공하고 그 외에도 온라인 정보 매체를 직접 기획, 개발, 위탁 운영하고 있습니다.
• 보유 솔루션 : (
  1) 데이터 수집
  – 부동산&로컬 데이터
  – 체계적, 지속적인 데이터
  – 신뢰, 공신력을 갖춘 데이터 (
  2) 데이터 저장
  – 수집된 데이터의 각 항목별 테이블 및 컬럼 생성
  – 신속하고 정확하게 데이터를 저장할 수 있는 통합관리시스템 보유
  – 대규모 부동산데이터를 유형별로 구분하여 보유
  – 신규 테이블 및 컬럼 추가 가능(3) 데이터 추출가공
  – 부동산데이터를 다양한 형태로 가공한 경험과 축적된 노하우를 바탕으로 수요자 중심의 맞춤 플랫폼 가공서비스 제공
  – 4차 부동산산업의 최적화 콘텐츠제공 가능
  – 부동산 비즈니스 전반에 활용되는 데이터와 코드 매칭 기술력 보유 (4) 데이터 시각화
  – 빅데이터를 기반으로 시각화된 부동산정보 제공 기술 보유
  – 부동산데이터에 담긴 패턴, 가치를 시각화하고 Data 기반 의사결정 지원 (5) 데이터 유지보수
  – 모니터링과 프로그램에 의한 자체 개발 검수 시스템
  – 수요기업별 관리 페이지 운영
  – 정기적인 데이터 업데이트
• 품질 확보 전략 : 1) 데이터 가공 오류개선 요청 프로세스데이터 가공서비스 오류개선 프로세스는 5단계로 구성되어 있으며, 제공된 가공서비스 업무를 이해하고 데이터와 관련된 문제를 해결할 개발부서와 협력하여 처리할 수 있는 네트워크가 구성되어 있습니다.
  <; 데이터 가공서비스 오류개선 프로세스 > 단계 담당부서 처리내용 오류 발생 데이터/콘텐츠사업본부 받은 데이터 오류 발생오류 대상 내용 정리하여 담당자에게 전달▼ 오류 요청 확인 데이터/콘텐츠사업본부 오류 내용 확인오류 내용 관련 담당자 지정▼ 오류 처리 데이터/콘텐츠사업본부 플랫폼개발그룹
  -접수된 오류 내용을 기초로 조치 내용 결정
  -오류 원인 파악
  -오류 작업 수행 ▼ 처리 완료 데이터/콘텐츠사업본부
  -담당자가 오류 내용 처리 호가인
  -처리 결과 검증▼ 오류 해결 완료 데이터/콘텐츠사업본부
  -데이터 가공 S/W 통해 오류 데이터 적용 및 제공
  2) 가공서비스 품질관리 조직 구성 KMS는 안정적인 수준의 가공서비스 품질 수준을 위해 상시적인 품질관리를 위한 전담조직과 인력이 구성되어 있습니다.구분담당조직역할품질관리 책임자데이터/콘텐츠사업본부제공한 가공서비스 솔루션의 품질관리 응대 실무 총괄 책임품질관리 담당데이터/콘텐츠사업본부가공서비스의 품질, 구조에 대한 분야별 활동에 대해 전반적인 실무 수행 담당품질 시스템 담당플랫폼개발그룹가공서비스 품질 오류에 대한 원인분석과 응용프로그램 변경 및 개발/보완 진행실무 협의 담당데이터/콘텐츠사업본부가공서비스 제공 시 데이터 품질과 관련된 실행, 오류 사항, 이슈처리 등 실무 업무 수행
• 유지보수 전략 : 1) 수요기업 유지보수 수행방안 사업 완료 후 해당 사업의 환경적, 기술적 특성을 충분히 이해하는 유지보수책임자를 통해 하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응하며, 문제 해결을 위해 유지보수 절차에 따라 비상 연락망을 구축하여, 사용자 자원창구를 통해 장애 접수 후 유지보수 전담 인원에게 이관함으로써 일관성 있는 항시 지원체계를 아래와 같은 보수 관리조직을 통해 유지할 것입니다.가.
  유지보수 지원체제NO역할보수업무1유지보수책임자총괄 책임21차 보수인원데이터 전처리, 매칭, 개발31차 보수인원데이터 분석, 관리나.
  유지보수 내용구분내용유지보수 대상ㅇ 제공한 가공서비스무상하자보수 기간ㅇ 사업 완료 후 3개월간 지원한다.유지보수내용하자보수ㅇ 가공서비스 제공 후 3개월 이내에 발생하는 데이터의 결함에 대한 유지보수ㅇ 기본점검, 장애 발생 시 온라인 지원품질개선ㅇ 가공서비스 오류에 대한 수정/보완환경적응
  -유지보수범위예방점검ㅇ 무상 유지보수 기간 예방정비 주기를 설정하여 지속적으로 실시ㅇ 예방정비 활동 중 정기점검 실시ㅇ 예방정비 활동 중 수시점검은 가공서비스의 오류가 예상되는 상황에서 반드시 실시무상하자보수ㅇ 제공한 데이터에 하자가 있는 경우는 무상하자보수를 원칙으로 함무상유지보수ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동유상유지보수ㅇ 유지보수 인력 이외의 인력이 실수로 제공된 가공데이터에 중대한 영향을 끼친 경우에는 유상 처리한다.다.
  유지보수 데이터목록파일명용도가공서비스오류 수정/개선
• 카테고리 구분 : 코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1) 기업 개요㈜한국거래소시스템즈(KMS)는 부동산 빅데이터와 AI기술을 바탕으로 한 국내 대표 프롭테크 기업 한국거래소시스템즈입니다.
  체계적이고 표준화된 기준을 통해 수집된 다양한 부동산 기초 DB를 20여 년간의 경험을 바탕으로 가공/정제하여 2,000만 건 이상의 부동산 빅데이터를 구축해나가고 있습니다.국내 부동산 산업의 기반 수립 및 부동산 데이터 표준화를 위해 주요 포털과 금융권, 프롭테크 등 다양한 파트너 대상으로 부동산 빅데이터를 공급하고 있으며 주기적·지속적인 업데이트와 고객관리를 통해 서비스 품질 향상에 기여하고 있습니다.
  부동산은 희소한 공간 자원으로 KMS는 부동산의 개발, 이용, 관리의 효과성을 높이는 데이터 기반의 ICT솔루션 제공을 통해 공간 자원을 보다 지속 가능한 방식으로 이용하도록 혁신에 도전합니다.
  2) 주요 사업 영역부동산 Bigdata 구축 및 유통부동산 정보 콘텐츠 및 통계 데이터 유통부동산 중개 네트워크 및 마케팅 솔루션부동산 중개 솔루션 이실장 (자회사 더비즈)통합 임대주택관리 솔루션 eRoom부동산 거래 알림 서비스 e노트부동산 분양정보 서비스 e분양 3) 주요 연혁200204부동산 데이터 및 솔루션 회사, KMS설립200502부동산뱅크, 부동산써브 등 프랜차이즈 솔루션 제공 12Daum(現카카오)부동산사이트 개발 및 전체운영200905매경부동산 서비스 시스템 구축 및 운영201007Daum부동산(現카카오) 기반 데이터 공급201402NAVER 부동산 기반 데이터 공급 및 솔루션 계약201601신한은행 SOL부동산 기반 데이터 공급201707통합주택임대솔루션 ‘eRoom’런칭201709우리은행원더랜드(부동산플랫폼)부동산 기반 데이터 공급201802KB국민은행 부동산 기반 데이터 제공201902국토부부동산 거래 전자계약 서비스 최초 실시간 연동 04KB국민은행 리브부동산 분양 섹션(ASP)위탁 운영(PC&Mobile) K
  -DATA 바우처사업 공급기업 선정 09
• 활용 사례 : 가공서비스 활용 사례구분제공내용URLe분양플랫폼 구축 및 운영http://www.ebunyang.co.kr/네이버분양 ASP 운영 및 관리https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do

(주)미디어그룹사람과숲 소개

• (주)미디어그룹사람과숲은 2002-04-02에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 방배천로 155 유청빌딩 2층
• 주요 서비스 : 가.
  가공업무 소개
  1) 데이터 설계 및 수집가) 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 나) 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
  2) 데이터 정제 및 자동증강가) 데이터 정제
  – 유사도 이미지 분류 솔루션 활용
  – 유사도 이미지 중복 제거나) 데이터 자동증강
  – 온톨로지 검색기반을 활용한 자동이미지 확보 3) 데이터 가공가) 메타데이터 입력 : 검증된 메타데이터 입력 도구 활용
  – 어노테이션 도구 활용나) 메타데이터 검증 : 메타데이터 적합성 검증/ 메타데이터 유효성 검증 4) 데이터 품질관리 방안가) 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 정합성확인나) 고정확도 데이터 생성을 위한 데이터 유효성 검증
  – Training Data(100%), Validation Data/Test Data(Training Data 중 15%)의분리 운영
  – 품질관리(3가지) 유형
• 보유 솔루션 : ○HF_AT(HF Annotation Tool)
  – 2D, 3D, 영상 라벨링 툴
  – BBOX, 3D Cuboid, Polygon, 2D, 3D Seg 가공 기능/ 안전진단, 차량외관, 객체추적, 추정, 노이즈 제거, CCTV 기반 차량정보 및 교통전보 계측, 스포츠 영상분석 등 AI 알고리즘 적용 ○HF_MD(HF MultiDimension Tool)
  – 6D pose / 3D PointCloud Tool가공, 검수 ○HF_ADC(HF Autonomous
  -Driving Data Calibration)
  – 자율주행 다중센터(LiDAR, 카메라)데이터 캘리브레이션 조정 솔루션 ○HF_V2X(HF V2X Message Data Tool)
  – 노변기지국 송수신 V2X메세지 데이터 장소 출력 기능
  – V2X 데이터 라벨링 기능 ○HF_VT(HF Validator)
  – 비정형데이터 및 Annotation 데이터 품질 검증
  – 구문정확성, 통계적다양성, 유효성, 의미정확성 검증, 최종 품질진단 결과 Report 생성기능 ○HF_SA(HF Sports Data Analysis Tool)
  – Sports Data 전술분석 솔루션(배드민턴, 테니스, 골프, 야구, 배구, 축구 등) 선수상태 분석을 위한 Auto Skeleton data 생성 ○HF_CBT(HF Click Bait Generator Tool)
  – 낚시성(text
  -phishing)기사 / 非낚시성 기사 자동생성 Tool
  – 낚시성기사 / 非낚시성기사 자동생성 기능
  – 낚시성기사 본문작성 및 검수자 편가, 검수기능
  – 인터넷 뉴스 및 블로그 등의 제목과 내용상 불일치하는 원문을 검사하여 실제 내용과 관련없는 Garbege(불필요자료)기사를 추출하는 기능 ○HF_SAI(HF Saas for AI Platform)
  – 클라우드 기반 AI 플랫폼
  – Hadoop Ecosystem 기반의 Big Data 활용, 대량의 데이터를 처리할 수 있는 AI 플랫폼
  – ITS 관제 데
• 품질 확보 전략 : 가.
  다단계 검증과 최적의 품질활동을 통한 품질 목표 달성○체계적인 다단계 검증계획 수립
  – 사업 공정별 검사와 점검
  – 품질점검팀의 최종 전수 점검
  – 전사 품질보증/기술지원 조직의 주기적인 내부 품질 심사 ○다단계 도구를 활용한 품질관리
  – 검증된 프로그램을 활용한 체계적인 품질관리
  – 전체 공정의 실시간 모니터링을 통한 실시간 품질 진단
  – 품질이력관리로 효율적인 품질관리
  – 다단계 검증 절차를 통한 품질향상 ○효율적인 품질조직 구성
  – 수요기업과 사전협의를 통해 데이터 유형별 특성을 반영한 품질목표 설정과품질관리 수행
  – 사업단 내 품질관리를 전담하는 품질관리총괄을 지정하여 품질보증업무 수행 나.
  검증된 품질관리 정책의 엄격한 적용○고려사항
  – 관련법률, 표준, 규정 및 지침에 근거한 체계적인 품질보증활동 방안 마련
  – 품질 목표 달성을 위한 최적의 방안 수립
  – 산출물에 대한 표준화 방안 마련 ○품질보증방안
  – 조기 품질보증계획 수립
  – 자동화 공정을 활용한 품질수준 극대화
  – 유사사업경험으로 수립한 표준화 프로세스 준수 및 내재화
• 유지보수 전략 : 가.
  서비스 제공 일정 관리 계획 수요기업의 담당자와 긴밀히 협력하여, 프로젝트 착수단계와 계획수립단계에 설정된 본 사업의 일정계획에 대하여작업기간, 선후작업관계, 주요경로를 프로젝트의 진척도에 따라 검토 보완함으로써 체계적인 일정관리를 수행합니다.
  ○관리원칙
  – 계획대비 실적의 Gap 발생 시 필요한 시정조치 실시
  – 프로젝트 원가, 일정, 품질, 위험 등의 종합현황 분석 및 평가
  – 프로젝트 종합 진척성화를 파악할 수 있는 진척보고 방법결정 나.
  유지보수 계획 사업의 성공적인 완료를 위하여 시스템과 데이터에 대한 5대 유지보수 원칙을수립하였습니다.원칙에 부합하여 신속하고 안정적인 유지 보수를 통하여 수요기업의 만족도를 높이겠습니다.
  ○예방정비
  – 정기적인 시스템 예방 정기 활동을 통한 장애발생의 사전 예발
  – 장애예방활동으로 인한 시스템 가용성 향상
  – 장애발생 후 원인파악을 통한 2차 장애 제거 ○운영지원
  – 시스템 개선 후 시스템(SW 및 HW)안정 운영 지원
  – 데이터에 대한 오류 수정 ○성능향상
  – 시스템의 효율적 운영과 성능 향상을 위한 기술자문 및 지원
  – 향후 운영 데이터 증가에 따른 성능 최적화 지원 ○장애복구
  – 주기적 모니터링으로 장애 발생 시 신속대응
  – 작업자의 데이터 삭제 시 백업 데이터 복구 지원
  – 프로젝트 종합 진척성화를 파악할 수 있는 진척보고 방법결정○하자보수
  – 시스템 오류, 누락 및 불량 DB수정
  – 장비 고장 및 성능 저하 시 대응
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 연번사업명계약기간계약금액(천원)발주처1AI 학습용 데이터 구축 사업(객체추적 및 추정데이터)2022.06~2022.123,439,000 한국지능정보사회진흥원2AI 학습용 데이터 구축 사업(상용자율 주행차 주행데이터)2022.06~2022.12 3,990,000 한국지능정보사회진흥원3AI 학습용 데이터 구축 사업(승용자율 주행차 주행데이터)2022.06~2022.121,800,000 한국지능정보사회진흥원4AI 학습용 데이터 구축 사업(CCTV기반 차량정보 및 교통정보 계측데이터)2022.07~2022.12 875,000 한국지능정보사회진흥원5AI 학습용 데이터 구축 사업(라켓스포츠 데이터)2022.07~2022.121,358,560 한국지능정보사회진흥원6AI 학습용 데이터 구축 사업(채용면접 인터뷰데이터)2022.07~2022.12262,500 한국지능정보사회진흥원7AI 학습용 데이터 구축 사업(낚시성 기사탐지데이터)2022.07~2022.12380,000 한국지능정보사회진흥원8AI 학습용 데이터 구축 사업(배송로봇 비도로 운행데이터)2022.07~2022.12400,000 한국지능정보사회진흥원9AI 학습용 데이터 구축 사업(문화예술 데이터)2022.07~2022.12500,000 한국지능정보사회진흥원10AI 학습용 데이터 구축 사업(건설현장 위험상태판단 데이터)2022.07~2022.12731,000 한국지능정보사회진흥원11AI 학습용 데이터 구축 사업(기존산업지능화(감귤착과량 학습데이터))2022.07~2022.12393,400 한국지능정보사회진흥원12AI 학습용 데이터 구축 사업(일상생활작업 및 명령수행데이터)2022.08~2022.12 2,696,750 한국지능정보사회진흥원13AI 학습용 데이터 구축 사업(가려진 객체추론데이터)2022.08~2022.12 786,000 한국지능정보사회진흥원14AI 학습용 데이터 구축 사업(자율주행차 센서분석 데이터)2022.08~2022.121,722,000 한국지능정보사회진흥원15자율주행 실차 운행데이터 개
• 기업 개요 및 핵심역량 : 가.
  일반현황1999년 공공주도의 문화유산DB구축 및 아카이브 시스템 개발,멀티미디어 콘텐츠 제작 등을 사업을 수행해온㈜미디어그룹사람과숲은 최근4차 산업분야에서의 한 축을 담당하면서 신사업 문화데이터 구축,개방DB구축 사업 및 인공지능 학습용 데이터 구축사업 등을 주관하며 사업 범위를 확장해 가고 있습니다.회사명㈜미디어그룹사람과숲대표자한 윤 기사업분야AI 학습데이터 제작, SI 개발, 개방DB구축, 멀티미디어 콘텐츠 제작, DB 구축주소본사 : 서울특별시 서초구 방배천로 155(2층)구로캠퍼스 : 서울특별시 디지털로31길 38
  -21.
  1201호(이엔씨벤처드림 3차)전화번호대표번호 02
  -830
  -8583 / 팩스 02
  -830
  -8584회사설립년도1999년 04월해당부문종사기간1999년 04월 ~ 2023년 01월 현재(23년 10개월) 나.
  주요연혁2018
  – 20222022년· 인공지능 학습용 데이터 구축 최다 과제 수행(14개 과제)
  – 한국지능정보사회진흥원 [수상] 대한민국 리딩기업 ICT 대상(3년 연속)
  – AI 데이터셋 부문 · 문화체육관광 연구개발 지원 지정과제 참여 관광취약계층을 위한 지도 및 AR 기반 개방형 무장애 디지털관광 도슨트 기술 개발, 3개년 과제
  – 한국콘텐츠진흥원 · 자율주행 인공지능 데이터 구축사업 ① 자율주행 다차원 통합 데이터셋 세종테크노파크 ② 자율주행 실차 운행데이터 개방사업 한국자동자연구원 ③ 자율주행 인공지능 학습용 데이터 가공사업
  – 한국교통안전공단 · 산업통상자원부 자동차 분야 신규지원 과제 참여 엣지기반 위험환경 데이터 분석 기술 개발 및 자율주행 협업 플랫폼 실증, 4개년 과제
  – 한국산업기술평과관리원 · 항공정보허브(데이터 댐) 구축 사업
  – 국립항공박물관 2021년 · 인공지능 학습용 데이터 구축(5개 과제 수행)
  – 한국지능정보사회진흥원 [수상] 대한민국 리딩기업 ICT 대상
  –
• 활용 사례 : 가.
  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 작업나.
  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/생성다.
  활용사례
  -외규장각의궤 종합DB구축(국립중앙박물관)
  -인공지능 학습용 데이터 구축사업(한국정보화진흥원)
  -판교제로시티 자율주행 데이터 개방서비스 구축(경기도 자율주행 센터)
  – 자율주행 인공지능 인식기술 활성화를 위한 융합DB 서비스 구축사업(한국국토정보공사)
  – 자율주행 실차 운행데이터 개방사업(한국자동차연구원)
  – 자율주행 다차원 통합 데이터셋(세종테크노파크)
  – 자율주행 AI 학습용 데이터 가공사업(자동차안전연구원) 외 다수

올시데이터 주식회사 소개

• 올시데이터 주식회사은 2019-12-23에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 방배천로4길 28 3층
• 주요 서비스 : ● (데이터베이스 구축) ① 국내외 신규 발주 선박 데이터베이스 구축 및 ② 인공위성을 통한 전 세계 운항선박의 위치추적정보 및 해상환경정보를 기반으로 한 실시간 선박의 운항정보, 주요 항구 입출항정보 및 해상환경 등 해운물류관련 정보 데이터베이스 구축● (빅데이터 분석 및 가공) 구축된 데이터베이스를 바탕으로 ① 신규 선박 발주 및 운항선박 관련 주요 기자재 물량 분석 및 기자재 수급 물량 및 시점 예측 시점 ② 선박의 운항경로 및 해상환경 분석을 통한 운항 선박별(종류, 크기 등) 선박의 정보 및 주요 항구별 입출항 정보 분석 및 가공 ③ 인공지능 학습을 위한 데이터 가공 서비스● (시스템 개발 및 구축) 선박 및 기자재관련 데이터를 활용하여 서비스 개발 및 비즈니스를 추진하는 기업의 Needs 및 비즈니스에 최적화된 시스템 개발 및 구축
• 보유 솔루션 : 1.
  데이터 수집 및 데이터 베이스화: 기 보유 데이터베이스 및 수요기업 요구 사항에 최적화된 데이터 수집, 구매및 데이터 베이스화2.
  데이터 분석 Tool 및 관련 데이터 간 알고리즘 개발 프로그램3.
  데이터 가공 및 시스템 구축: 기 보유 빅데이터 분석, 가공 모델 및 시스템구축을 기반으로 수요기업의 요청에 적합한 정보서비스 제공
• 품질 확보 전략 : 1.
  핵심역량을 바탕으로 한 최적의 데이터 분석 및 가공 서비스 제공으로품질의 전문성 확보2.
  데이터 분석 및 가공 정보 서비스와 관련한 과학적이며 차별화된 데이터 분석 Tool 및관련 데이터 간의 알고리즘 개발로 품질의 신뢰성 확보3.
  제공 서비스 관련 빅데이터의 데이터베이스 구축을 기반으로 관련 데이터의 재구성 및 시스템의 고도화를 통해 고객의 Needs에 최적화된 품질의 가공 서비스를 제공하여 수요기업의 데이터 활용의 효율성 극대화
• 유지보수 전략 : 1.
  유지보수기간: 수요기업과의사전 협의를 통해 가공서비스별 유지보수 기간 설정2.
  제공목표: 가공서비스별 수요기업의 요청 및 요구사항에 충족하는 서비스 제공3.
  관리계획: 수요기업의 데이터 실제 활용 및 목표 달성을 위한 지속적인 피드백을 통한최적의 서비스
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1.
  2021년 ~ 2023년 : 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 사업(NIA)2.
  2022년 : 인공지능 학습용 데이터 구축 사업
  -선박 도장 품질(NIA)3.
  2021년 : 용접봉 재질별 용접품질 AI 솔루션 개발(NIPA)4.
  2021년 : 전 세계 LNG 프로젝트의 주요 LNG 기자재 수요 예측 정보 구축(한국데이터산업진흥원)5.
  2020년 : 인공지능 학습을 위한 데이터 가공 서비스(한국데이터산업진흥원)6.
  2020년 : LNG Piping 기자재 수요예측(한국데이터산업진흥원)
• 기업 개요 및 핵심역량 : 조선,해양,물류 산업 및빅데이터 관련 전문분야에 오랜 경험과 핵심역량을 보유한 직원과 외부 전문기업 및 기관과의 인적 network를기반으로 설립된 빅데이터 수집,분석,가공을 통한 데이터베이스및 시스템 구축을 기반으로 관련 정보 제공을 전문으로 하는 회사로 아래와 같은 분야의 핵심역량을 보유하고 있음.1.
  제공 정보 서비스 관련 데이터 수집 및 분석분야2.
  데이터 분석 관련 솔루션 개발 및 데이터베이스 구축을 통한 빅데이터 분석 분야3.
  시스템 구축 및 관련 SW 개발 분야
• 활용 사례 : 1.
  인공지능 영상인식 기술기반 용접품질 분석 및 관리 시스템(SoftonNet)
  – 데이터 추가 확보 및 기존 데이터 셋 고도화 진행 중
  – 사업 진출을 위한 관련 기업 홍보 진행 중2.
  LNG선 기자재(Piping) 수요예측 정보(TalentLNG)
  – 기자재 수요 예측 기반 2021년 사업계획 및 경영전략 수립
  – 조선업체와 기자재(Piping)물량 확보를 위한 영업 활동

코리아리서치인터내셔널 소개

• 코리아리서치인터내셔널은 1988-09-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 사임당로 18 (석오빌딩) 7/8층
• 주요 서비스 : ■서비스개요
  – 인공지능알고리즘을기반으로데이터융합분석을통한통합 리서치 솔루션 제공■주요 기술
  – 다차원 빅데이터 융합분석 및 시각화
  – 데이터 수집 및 전처리
  – 특징 공학(Feature Engineering)
  – 시계열 데이터 이상 감지 및 예측
  – NLP 기술 기반 텍스트 분류 예측■활용 성과
  – 헬스케어 융합 데이터 모델링 위한 데이터 수집/가공(서베이 데이터, 생체 데이터, SNS 데이터 등) 및 진단 AI 설계
  – 부동산 시계열 데이터 활용 AI 기반 맞춤형 아파트 분석*추천 시스템 개발
  – 의류 제조 및 도소매 기업 재무 데이터 기반 의류 시장 현황 분석 플랫폼 구축■가공업무
  – 연구 도메인 설정
  – 원시 데이터 수집
  – 데이터 중복 제거
  – 결측치 탐색 및 대체
  – 이상치 탐색 및 대체
  – 변수 기초통계량 요약
  – 특징(featue) 간 상관관계 시각화
  – 변수 구간화(Binning)
  – 시계열 데이터의 평활화(Smoothing)
  – 특징 추출(Feature Extraction)
  – 파생 변수(Derived Variable)
  – 특징(feature) 선택(래퍼, 필터, 임베딩 방법)
  – 비선형 특징 변환 (로그변환, Box
  -Cox변환)
  – 범주형 변수 변환 (원
  -핫
  -인코딩)
  – 불균형 학습 데이터셋의 균형 조정(SMOTE 오버샘플링)
  – 자연어 전처리(토큰화, 불용어 제거, 어간추출, 정규화)
  – Word Embedding(Word2Vec, FastText, GloVe)
  – 입력 및 출력 레이어 설정
  – 은닉 레이어 설정
  – 배치 크기, 학습률, 확률적 경사 하강법 기울기 최적화 ■가공검수
  -모델의매개변수,초매개변수조정,예측정확도재계산
  -새로운피험자데이터로모델테스트및필드기반시범테스트■가공업무방법
  -알고리즘개발및검증을위해필요한학습용데이터수집
  -일관성있는Annotation데이터를생성할수있게Annotation지원
  -머신러닝에서요구되는학습
• 보유 솔루션 : ■플랫폼:네이버클라우드플랫폼,아마존웹서비스등클라우드활용최적화■장비:인텔Zeon 4215 Workstation 2대의병렬처리클러스터구축을통한컴퓨팅최적화■소프트웨어: R, Python, Alteryx, QGIS구분장비소프트웨어On
  -premiseIntel 4215 CPU, 32GB Mem, 1TB DiskWindow server 2019Intel 4215 CPU, 32GB Mem, 1TB DiskWindow server 2019MS
  -SQL 2017CloudNHN Cloud
  – VPC Server4vCPU, 8GB Mem, 100GB DiskWindows Server 2016NHN Cloud
  – Cloud DB for MSSQL4vCPU, 32GB Mem, 100GB StorageMSSQL 2019
• 품질 확보 전략 : ■품질제고전담조직강화방안
  -가공서비스의품질강화를위해매트릭스조직으로‘품질경영팀’신설
  -가공서비스에대해철저한검증및검수로수요기업이최고의품질을경험하도록데이터품질전담인력의전문성강화■품질관리프로세트정립내용
  1)임무정의,구축계획수립및데이터획득단계
  – (법·제도준수)원시데이터획득시관련법·제도적규정등을반드시준수
  – (사실적획득환경구성)원시데이터를인위적인환경과조건하에획득해야하는경우사실적인획득환경을구성
  – (데이터동기화)다중데이터소스간정교한동기화를위한절차마련
  – (편향성방지)데이터편향을방지하기위한절차마련
  2)데이터정제단계
  – (정제기준의명확성)데이터사용목적에적합한정제기준수립여부검수
  – (중복성방지)데이터정제후정보비교등을통한중복도여부검수
  – (정제작업매뉴얼)정제작업을위한매뉴얼작성및관리여부검수
  – (정제도구)정제작업에사용될소프트웨어(S/W)사용방법을숙지
  – (정제작업방법)데이터특성및활용목적에맞는적절한정제방식선정여부및선정기준타당성여부검수3)데이터라벨링단계
  – (라벨링가이드라인)목적에맞게작성된라벨링가이드라인에대한타당성여부검사후라벨링작업자들에게해당내용의 가이드라인전달
  – (어노테이션항목)목적에맞는어노테이션구성여부검수후확인된내용을포함하도록작업자들에게전달
  – (가공검수도구)자동화도구를통해검수후검수자가육안으로부적합데이터여부에대해2차확인및조건오류 전수검수4)전수검사
  – (부적합판정데이터분포확인)데이터의오류율,특성분포확인을통한데이터수집,정제,가공,부문최적화
  – (외부검수자)외부검수자,도메인전문가,데이터요청자에의한검사를위해검사지표및기준이통일되게전달되었고, 검사방법의동의가이루어졌는지확인■대외컨설팅을통한데이터서비스품질향상도모노력
  -정보보호및개인정보보호와관련된법적의무사항준수에필요한정보보호전문서비스컨설팅기업과협업을통해 AI가공서비스의신뢰성검증및품질재고
• 유지보수 전략 : ■수요기업유지보수제공계획
  -무상하자보수기간:검수후6개월
  -유상하자보수기간:무상하자보수기간만료후6개월역할업무범위담당자명휴대폰이메일피드백시간유지보수책임자데이터 오류·요구사항확인이혜정010
  -4805
  -****hjlee@kric.com09:30~18:30유지보수담당자오류 구간 로그 원인분석및 추출작업 재처리윤정한010
  -2280
  -****jhyoon@kric.com09:30~18:30
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 사업명사업내용사업성과지원기업 역할디지털 포현형 기반 중독 모니터링 및 조기 중대 시스템 개발무/저자각디지털 지표기반 중독모니터링 및 조기 중재플랫폼 개발융합 데이터 모델링위한 데이터수집/가공(서베이데이터, 생체 데이터.
  SNS 데이터 등),중독 클러스터 분석및 프로파일링 진단AI설계데이터 수집을 위한 조사 실시, 데이터 가공 및 융합 데이터 모델링, 클러스터 분석 및 프로파일링, 진단 AI 설계, 구현 및 평가 AI 기반 맞춤형 아파트 분석*추천 시스템 아파트 AI 추천모델 구축을 위한 데이터베이스 구축 및 가공 전국 아파트 DB 구축/가공 (아파트 기본 정보 및 시세 정보), 지역별 아파트 분석 대시보드와 아파트 추천 AI 모델링을 완료하여 아파트 추천 플랫폼 개발 추가적인 아파트 자료 수집, 전국 아파트 DB 구축, 탐색적 데이터 분석 및 데이터 전처리, 특징 공학, 머신러닝 모델링 및 평가 기존 제작 대비 30% 저렴한 공동 생산 방식의 의류 제작 플랫폼 국내외 의류 제작 기업 재무 정보 DB 구축 및 관리 플랫폼 제작 (Dashboard) 국내 의류 제작 및 도소매 기업의 기본 및 재무 정보 DB 구축/가공, 의류 제작 시장 현황 분석 툴 구축, 머신러닝 알고리즘 기반 중요 속성 분석 및 Insight 도출 자료 수집, 의류제작 기업의 기본 및 재무 정보 DB 구축/가공, 업종 별 기업 현황 분석 툴 제작, 머신러닝 모델링 및 Insight 도출
• 기업 개요 및 핵심역량 : ■기업개요인공지능 알고리즘을 기반으로 한 데이터 융합 분석을 통해 통합 리서치 솔루션■주요사업시장조사 및 여론조사출판컴퓨터관련서비스사업경영컨설팅국내외학술연구용역
• 활용 사례 : ■헬스케어 융합 데이터 모델링 위한 데이터 수집/가공(서베이 데이터, 생체 데이터, SNS 데이터 등) 및 진단 AI 설계■부동산 시계열 데이터 활용 AI 기반 맞춤형 아파트 분석ㆍ추천 시스템 개발■ 의류 제조 및 도소매 기업 재무 데이터 기반 의류 시장 현황 분석 플랫폼 구축

지아인홀딩스 주식회사 소개

• 지아인홀딩스 주식회사은 2020-01-03에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 사평대로 68 에스타워 3층
• 주요 서비스 : 지아인홀딩스(주)의 가공서비스는 수요기업의 제조환경에서 수집되는 설비공정/수작업공정/설비운영 데이터를 기반으로 어느 공정(어느 설비)의 데이터가 제조 효율에 영향을 미칠 수 있는지를 분석/가공한 결과를 다시 제조환경에 반영하여 효율을 창출할 수 있도록 활용됩니다.지아인홀딩스(주)의 가공서비스를 통해 확보된 데이터는 analog상태로 휘발되고 있었던 제조데이터에 기반한 정성적인 가치판단 요소들을 정량화시킬 수 있는 데에 큰 가치를 부여할 수 있습니다.이를 통해 지아인홀딩스(주)는 전담 TF 구성을 통해 고객과 어떤 데이터를 분석할 것인지, 그리고 업무의 어떤 부분과 연결지을지 컨설팅을 수행한 이후, 해당 기간의 데이터를 받아 이를 가공하고 자체 검수한 후 고객과 함께 이에 대해 토의하고 정식 가공 데이터로서 제공할 예정입니다.특히 당사가 자체 개발한 빅데이터 통합게이트웨이를 통해 고객의 요구에 맞춤형으로 연동할 수 있는 제조공정데이터를 수집 분석할 수 있도록 할 것입니다.
• 보유 솔루션 : 지아인홀딩스(주)의 가공서비스는 수요기업의 제조환경에서 수집되는 설비공정/수작업공정/설비운영 데이터를 기반으로 어느 공정(어느 설비)의 데이터가 제조 효율에 영향을 미칠 수 있는지를 분석/가공한 결과를 다시 제조환경에 반영하여 효율을 창출할 수 있도록 활용됩니다.지아인홀딩스(주)의 가공서비스를 통해 확보된 데이터는 analog상태로 휘발되고 있었던 제조데이터에 기반한 정성적인 가치판단 요소들을 정량화시킬 수 있는 데에 큰 가치를 부여할 수 있습니다.이를 통해 지아인홀딩스(주)는 전담 TF 구성을 통해 고객과 어떤 데이터를 분석할 것인지, 그리고 업무의 어떤 부분과 연결지을지 컨설팅을 수행한 이후, 해당 기간의 데이터를 받아 이를 가공하고 자체 검수한 후 고객과 함께 이에 대해 토의하고 정식 가공 데이터로서 제공할 예정입니다.특히 당사가 자체 개발한 빅데이터 통합게이트웨이를 통해 고객의 요구에 맞춤형으로 연동할 수 있는 제조공정데이터를 수집 분석할 수 있도록 할 것입니다.◆딥러닝 기반의 객체 인식 및 작업자 추종 기술CNN 모델 엔진을 적용한 Real Time Detection 알고리즘.2D/3D Lidar의 포인트 데이터와 Camera의 Depth 정보를 활용하여 객체의 정확한 위치를 파악.Lidar 및 비전 데이터를 이용한 SLAM 기술 (VSLAM).
  ◆지도작성 및 로봇 위치 확인을 위한 Lidar(2D/3D) 활용 기술저가의 Camera 만을 활용한 3D Mapping 생성 기술 (3D Lidar 대비 저렴한 생산 원가).목적지 이동 기술 (Navigation).생성된 Map을 기반으로 로봇 자신의 위치 추적과 이동 위치 탐색.최적 경로 생성 알고리즘 및 딥러닝 객체 인식 기능을 추가한 강화된 장애물 회피 기능.◆수주 정보를 기반으로 로봇을 연속적으로 물품 위치로 이동하는 기술(Waypoint Navigation)주문 접수 정보에 따라 작업자가 위치한 물품Fulfillment Service에 특화된 피킹 전용 물류 로봇 적용이동속도 최대2m/s로 오
• 품질 확보 전략 : -.품질관리위원회 구성 및 운영 방안 (
  1) 위원회 구성
  – 품질관리위원회는 총괄PM, 실무책임자, PMO로 구성하며, 각 단계별 관련자와 함께 품질관리 활동을 진행함.(
  2) 위원회 운영계획
  – 품질보증팀은 해당 프로젝트의 산출물 및 품질평가 자료를 접수 받아 품질평가를 진행하며 시정사항에 대한 조치를 이행.
  – 개발 단계별 품질확보 방안.
  요구사항 단계 (요구사항 품질 확보 방안) : .
  요구사항의 도출, 분석, 정의는 재작업을 방지하여 비용 및 시간 절약.
  .
  사용자 만족을 위해 SW의 역할 및 기능에 대한 명확한 요구정의 필요.
  .
  요구사항정의서에 요구번호, 근거, 구현여부, 구현방안 등을 등록 관리.
  SW설계 단계 (SW설계 품질 확보 방안) .
  요구사항을 기반으로 화면설계, DB설계, 연동설계, 자료이행설계 진행.
  .
  상충되는 요구사항에 대해서는 가중치/우선순위 등 고려하여 대안 제시.
  .
  요구사항정의서에 등록된 요구사항을 추적 및 검증하고 변경이력 관리.
  구현 단계 (SW코드 품질확보 방안) : .
  시험자는 단위시험시나리오에 정의된 기능을 확인하고 단위시험내역서에결과 기록.
  .
  개발자는 시험결과를 확인하고 문제, 오류사항을 조치.
  .
  코딩표준에 대한 준수여부를 체크하고 시정조치.
  .
  기록된 조치결과에 따라 결함조치율 계산.
  테스트 단계 (테스트 유형별 테스트 방안) : .
  시험자는 통합시험시나리오에 따라 Input/Output 데이타의 흐름이 정상임을 기록.
  .
  개발자는 시험결과를 확인하고 문제/오류사항을 조치하고 결과를 기록.
  .
  기록된 조치결과에 따라 결함조치율 계산.
  -.형상 및 변경관리 방안
  1) 형상관리 방안프로젝트 요구사항을 기반으로 형상항목을 정의하여, 각종 변경요청사항 발생시 이를 승인/기록함.
  2) 변경관리 방안프로젝트가 진행되는 동안 변경사항 발생 시 절차에 의해 변경관리를 수행하여 기준 항목들의 변경 상태를 보증함.
• 유지보수 전략 : 지아인홀딩스(주)는 데이터 가공 서비스 이전, 컨설턴트의 1:1 매칭 사전 컨설팅을 비롯하여 가공 진행 중 도입, 중간, 결과의 세 단계에 맞추어 고객 담당자와의 미팅을 통해 공급 수요기업 간 소통의 폭을 넓힐 계획입니다.
  또한 별도로 지아인홀딩스(주)가 가지고 있는 고객센터 기능을 활용하여 고객이 필요하다면 수시로 질문 및 답변을 통해 전문 상담인력으로 하여금 충실한 응대가 가능하도록 하겠습니다.본 사업을 통해 자사의 데이터가공을 하였던 고객에게는 최초 가공범위를 벗어나지 않는 한에서 최대 3회까지, 최초 가공 범위를 넘어섰다고 하더라도 최대 2회까지는 동일한 데이터 값을 활용한 다른 결과목표에 대한 지원을 수행할 예정입니다.
• 카테고리 구분 : 코딩,정보추출또는조합,분석,기타
• 실적 : 지아인홀딩스는 이들 스마트팩토리공급기업 中 구축 실적 수 기준 전체 160위권이며, 이는 상위 약 8.5%의 순위의 실적으로서, 최근 3년 누적 실적은약 50억원 달성 규모입니다.
• 기업 개요 및 핵심역량 : -.
  기업개요 지아인홀딩스(주)는 제조기업을 대상으로 Smart Factory의 차세대 플랫폼인 Samrt Factory 4.0의 가치를 추구하며, ICBMS(IoT, Cloud, Big Data, Mobile, Security)의 독립적인 기능과 상호 작용하는 플랫폼을 구축하여 기업의 다양한 요구에 맞춘 MES, SCM, ERP, AMR, 그룹웨어 등의 솔루션 표준화 작업을 통해 독자적인 원천기술력을 서비스 제공하고 있습니다.당사가 고객사에게 제공하는 주요 서비스와 제품은 센서, 정밀제어, 네트워크, 데이터수집·분석 등 다양한 요소 기술이 융합된 솔루션으로써, 이를 구현하기 위한 각종 S/W와 H/W를 망라합니다.당사는 기업 부설 기술연구소 설립하여 다양한 연구개발을 통해 자체개발한 솔루션을 저작권 등록하였고, 기술역량 우수기업 / 벤처기업 / 창업패키지 최우수 수상 등 보유 기술 역량의 우수성을 제3의 기관으로부터 인증 받는 등 핵심역량의 기술 우수성에 대한 외부 공인을 바탕으로 중소기업의 요구사항을 총족시키는 사업 활동을 수행하였습니다.
  창업 2년차에 30억원 이상의 계약 실적을 거두었고, 스마트팩토리 전체 공급사 약 2000여개사 중 상위 8.5%의 사업 성과를 이뤄내는 등 민관으로부터 사업 수행 능력과 신뢰를 확보한 것을 그 실적으로 증명하고 있습니다.
  -.
  핵심역량최근 몇 년 동안 정부는 국내 제조 중소기업을 대상으로 스마트팩토리 구축 사업비 지원을 통해 약 3만개의 스마트팩토리 구축 성과를 이뤄낸 바, 향후 이들 기업들로부터 디지털화된 누적 데이터의 분석 및 분석 결과물의 활용방안에 대한 다양한 수요가 증대될 것으로 전망합니다.지아인홀딩스(주)는 이러한 제조 중소기업의 데이터 활용 요구에 대해 최적의 대응 역량을 발휘할 수 있는 준비를 갖추고 있습니다.
  GIS 기반의 AR/VR등의 기술을 결합한 디지털 트윈을 통해 현장과 동기화 운영되며 가시화에 활용되는 CPS 기술 역량을 비롯하여 AI_빅데이터 기술 을 기반으로 수집된 데이터를 가공하여 고객사의
• 활용 사례 : 제조 환경, 공장 설비 및 운영 시스템에 연결된 센서 등과의 통신을 통해 수집된 정보를 자율적으로 분석하고 의사 결정하여 최적의 솔루션을 찾는 방식으로 ‘지능화된 상황 인지’, ‘분석, 판단 및 의사결정’, ‘사전 검증된 수행’을 통하여 설계, 운영에 관련된 최적화된 의사결정을 통합/지원함으로써 빅데이터 분석/가공을 통한 최적의 생산 계획, 공정 설계를 수행할 수 있게 되어 생산효율화를 통한 원가절감/다양한 수요대응/납기단축 등의 효과를 제공할 수 있습니다.
  아울러 클라우드를 기반으로 제조 빅데이터 관리와 분석이 수행되어 현장과 동기화된 디지털 트윈이 구성되어, 운영과 가시화에 활용되며, 이를 바탕으로 지식 관리와 최적화가 달성됩니다.
  이러한 기능들은 서비스 지향 & 개방형 네트워크와 표준 플랫폼, 엔지니어링을 지원하는 제품수명주기관리 시스템(Product Lifecycle Management, PLM)을 바탕으로, 산업 사물인터넷(IIoT)과 산업 서비스 인터넷(IIoS)기반 개방형 네트워크와 상호 운용 플랫폼을 통해 통합되고 상호 연계됩니다.

인그래디언트 주식회사 소개

• 인그래디언트 주식회사은 2020-01-15에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 사평대로55길 33 203호
• 주요 서비스 : 1.영상 데이터 라벨링(세그멘테이션)
  -다양한 영상 데이터를 정제 및 가공합니다.
  특정 영역 라벨링 및 세그멘테이션 작업을 대신 작업해 드리며, 반자동 라벨링 도구를 사용하여 타사에 비해 더 저렴한 가격에 많은 양의 데이터셋을 정제하고 가공합니다.
  -의료영상 데이터 라벨링 뿐만 아니라 다양한 업계의 영상데이터 라벨링 작업을 할 수 있습니다.
  반도체, 가죽제품, 일반생활제품 불량검수 등 최근 다양한 분야, 업계에서 개발되고 있는 인공지능 진단 소프트웨어와 그에 필요한 영상데이터 라벨링 작업을 할 수 있습니다.2.3D 영상 데이터 가공 및 3D시뮬레이션
  -3D영상 데이터 라벨링 및 전처리 작업이 가능합니다.
  -2D 영상 이미지들을 바탕으로 3D 영상으로 시뮬레이션하는 작업도 가능합니다.3.딥럽닝 기반 영상 분석
  -의료, 반도체, 스마트팩토리 등 다양한 분야에서의 영상 데이터 분석이 가능합니다.
  -의료 라벨링 뿐만 아니라 영상 패턴 분석 및 카테고라이제이션 등 다양한 종류의 이미지 전처리 작업이 가능합니다.4.데이터 기반의 마케팅 분석
  -SNS 키워드 분석, 키워드 클라우드 등 크롤링을 통한 키워드 데이터 수집을 통해 마케팅 인사이트 제공합니다.
• 보유 솔루션 : [기술력 핵심]인그래디언트(주)는 서울대병원, 아산병원, 성모병원.
  세브란스병원 등 유수 상급종합병원에서 기기와 분과에 상관없이 소프트웨어를 납품하고 있는 인공지능 회사입니다.
  또한 삼성전기에서도 불량품 검수에 필요한 영상데이터 가공에도 인그래디언트 솔루션을 활용하고 있어 그 기술력과 범용성이 입증되었습니다.1.반자동 라벨링 알고리즘 : 몇번의 클릭만으로 원하는 타켓을 라벨링 할 수 있는 기능<;기존 작업시간을 10분의 1로 획기적으로 감소>기존의 데이터셋들을 준비했던 방법들은 마우스를 통해 색칠하듯이 칠해주거나 데이터 하나하나를 일일이 지정해서 데이터를 하나씩 만들어야 했습니다.
  또한 의료 데이터와 같이 전문가의 지식이 들어가는 데이터셋은 의사들과 같은 전문가들이 투입되어야 합니다.
  그래서 메디라벨 사용으로 사용자들의 시간을 줄여주고, 적은 시간으로 다른 labeling tools 보다 훨씬 빠른 라벨링을 가능하게 합니다.2.Multiple
  -copy Labeling : 적은 수의 데이터 셋으로도 라벨링 패턴을 학습하여 비슷한 유형의 의료영상데이터를 자동으로 라벨링해주는 기능CT나 MRI 이미지를 라벨링하기 위해서는 비슷한 사진들을 반복해서 수 백장을 라벨링해야 하는 어려움이 있습니다.
  하지만 메디라벨을 사용할 경우, 적은 수의 데이터만 직접 라벨링 해주면 해당 라벨링을 학습하여 나머지 영상데이터의 라벨링을 자동으로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
  이러한 기능은 라벨링에 필요한 작업시간을 비약적으로 절감시켜줄 수 있습니다.3.2D와 3D, 그리고 Object Detection이나 Segmentation 등 다양한 종류의 Labeling이 가능의료 연구 목적 혹은 장기의 모양이나 특정 상황에 따라 필요한 데이터와 해당 데이터의 전처리 종류가 매우 다양합니다.
  따라서 연구 목적과 데이터에 맞게 라벨링 방식도 다양하게 제공된다면 연구자들의 시간 및 비용을 많이 단축시켜줄 수 있을 것이라고 예상됩니다.
  메디라벨은 Object Detection, P
• 품질 확보 전략 :
• 유지보수 전략 : 1.
  유지보수 기간
  -무상하자보수 기간 : 사용 계약일 및 만료일로부터 1년
  -유상하자보수 기간 : 사용 계약 만료일로부터 1년2.
  유지보수 제공 계획
  1) 유지보수 제공 계획
  -가공 대상 데이터 전처리
  -다른 형식의 데이터를 라벨링 소프트웨어에 맞게 처리할 수 있도록 데이터형식(format) 변환
  2) 데이터라벨링
  -라벨링 소프트웨어를 이용하여 이미징정보 라벨링 수행3) 시각화 및 정보조합
  -임상정보, 이미징 정보, 유전 정보 데이터의 정보 조합을 통해 시각화 수행3.
  유지보수 및 고객응대 지원체제
  -유지보수 총괄 : 이준호
  -유지보수 실무 : 김주성
  -피드백 방법 : 인그래디언트 CS 이메일(cs@ingradient.ai) 문의
  -피드백 시간 : 요청시 24시간 내로 답변.
  긴급시 이준호 대표에게 유선연락4.유지보수 관리계획
  -한달에 한번 유지보수 실무자가 가공 기업과 화상으로 미팅 진행하여 진행사항 공유
• 카테고리 구분 : 전처리,태깅또는라벨링
• 실적 : 일자주요내용2022년 08월대구가톨릭대학교의료원 MOU 체결2022년 06월디디케어스 (Pevo) 와 공동연구개발계약 및 MOU 체결2022년 05월K
  -Data 데이터바우처 데이터 전처리 공급기업 선정5건 선정2022년 05월의료기기 품질경영 인증 ISO 13485:2016 획득2022년 04월한국보건산업진흥원 투자중계유치지원사업 선정2022년 03월소재부품장비투자협의회 IR컨설팅지원기업 선정2022년 03월NIPA AI바우처 선정2022년 03월삼성메디슨 계약체결2022년 02월메디라벨 상표등록완료2022년 01월서울대병원 계약 체결2022년 01월넥스트앤바이오 계약 체결2021년 12월뉴베이스 MOU 체결2021년 12월삼성전기 전처리 시스템 위탁계약 체결2021년 11월MediLabel 의료기기 제조 인증2021년 11월신용보증기금 퍼스트펭권 프로그램 선정 2021년 11월신촌세브란스병원 계약 체결2021년 10월충북대학교 수의학과 계약 체결2021년 10월이대목동병원 계약 체결2021년 09월Pre
  -Series 투자 17억 유치2021년 07월 인그래디언트(주)로 사명변경 및 사무실 확장 이전2021년 06월 서울아산병원 계약 체결2021년 06월 전북대학교 영상의학과 계약 체결2021년 05월 K
  -Data 데이터바우쳐 대구가톨릭대학교의료원 데이터 전처리 공급기업 선정2021년 04월글로벌 진출을 위한 요즈마그룹과 투자협약 (MOU) 체결2020년 11월분당서울대학교병원 영상의학과 계약 체결2020년 08월K
  -Data 데이터바우쳐 서울대학교병원 데이터 전처리 공급기업 선정2020년 07월서울성모병원 계약 체결2020년 07월K
  -Data 데이터바우쳐 엔포리아 데이터 전처리 공급기업 선정2020년 07월K
  -Data 데이터바우쳐 삼성서울병원 데이터 전처리 공급기업 선정2020년 06월16th E*5 KAIST (’20 상반기) 우수상 수상2020년 06월범부처 의료기기 성능평가 표준화 사업 선정2020년 05월제주대학교 첨단기술연구소 협약 체결2020년 04
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.사업현황 및 주요서비스
  – 인그래디언트는 의료인공지능 기술의 대중화 및 상용화라는 사업비전을 가지고 의료종사자 및 연구자들이 쉽고 빠르게 인공지능 연구를 할 수 있도록 돕는 반자동 영상데이터 전처리 소프트웨어 ‘메디라벨(MediLabel)을 개발하고 운영하고 있습니다.
  – 의료진단소프트웨어 개발에 필요한 다양한 종류의 의료데이터 전처리 작업, 예를 들어 MRI, CT, X
  -ray 등의 세그멘테이션, 라벨링 및 여러 전처리 작업들을 수행하고 있으며, 영상 이미지 전처리와 관련된 기타 업종의 데이터 전처리 작업도 함께 진행하고 있습니다.2.차별점 및 경쟁력
  -기존 국내 전처리 소프트웨어에서 시도하지 않았던 머신러닝 기반 라벨링 및 세그멘테이션 반자동 알고리즘을 사용하는 것이 특징이며 라벨링 및 여러 전처리 작업시간을 대폭 단축시키고 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
  -메디라벨(MediLabel)은 프로그래밍 지식이 없는 일반 의료종사자도 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 UX/UI를 갖고 있다는 차별점이 있습니다.
  기존 의료진 처리 소프트웨어들의 가장 큰 단점을 사용성을 고려하지 않아 진입장벽이 높고 다루기가 어렵다는 데에 있습니다.
  인그래디언트는 별도의 교육 없이도 쉽게 사용할 수 있으며 혼자서도 다수의 프로젝트를 쉽게 관리할 수 있도록 설계되었습니다.3.빅데이터 전문인력 보유
  -인그래디언트는 빅데이터 관련 전문가는 5명입니다.
  모두 각 분야와 업계에서 5~6년 이상의 경력을 지녔으며, 특히 영상데이터 라벨링과 세그멘테이션 분야에 전문성을 갖고 있습니다.
• 활용 사례 : 인그래디언트 라벨링 및 기타 프로젝트 진행사례코로나19 감염증 영상 라벨링(CT)녹내장 영상데이터 라벨링광학현미경으로 촬영한 혈관 데이터 라벨링심흉부 구조 및 병변 라벨링(MRI, CT)삼성전기 제품 불량률 검수

랜드소프트 주식회사 소개

• 랜드소프트 주식회사은 2018-04-30에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 서래로 37 2,3층
• 주요 서비스 : 1.
  데이터명 : 오프라인 데이터 디지털화 ㅇ 개요
  – 기관 및 기업/개인이 소장하고 있는 오프라인 저작물의 디지털화를 통해 지식문화저작물을 보존하고 나아가 공유기반 데이터 구축
  – 기관이 소장하고 있는 오프라인 저작물 디지털화를 통해 창조 자원으로 활용성 제공
  – 디지털화된 자료를 활용하여 연구 활동 지원 및 접근성 확대 ㅇ 주요 기술
  – 차별화된 스캔 기술과 정성을 담은 원본 훼손 없는 안전한 고품질 스캔 공정 수행
  – 스마트한 이미지 자동 보정 기술 활용과 이미지 보정 전문가 투입을 통한 직접 보정 및 검수 작업 진행
  – 자동 목차추출 기술을 활용하고, 한자·일어·옛 한글 등 난이도 높은 고서 목착 작업에 특화된 목차 구축 공정 작업 수행 ㅇ 주요 성과
  – 2022년 고전적·문화예술 자료 디지털화 및 지식정보자원 공유기반 구축 사업 참여
  – 2021년 고전적·문화예술 자료 디지털화 및 지식정보자원 공유기반 구축 사업 참여
  – 2018년 국립중앙도서관 연속간행물 디지털화 구축 사업 참여 ㅇ 차별성
  – 오프라인 데이터에 대한 디지털화 작업에 필요한 스캔 장비 보유
  – 스마트한 이미지 자동보정 기술과 이미지 보정 전문가를 투입하여 오프라인 데이터 디지털화 작업을 진행하여 이미지 보정 결과물에 대한 완벽한 품질 확보
  – 자동 목차추출 기술을 적용한 프로그램 보유(한/영 인식률 99% 이상)
  – 난이도 높은 고서 목차 작업 수행을 위한 한자 전문가 투입 및 목차 데이터 구축2.
  데이터명 : 저작권 메타데이터 ㅇ 개요
  – 저작권 메타데이터란 기관 또는 개인이 소장하고 있는 저작물 중 저작권 여부를 확인할 수 없어 대중적인 이용 및 온라인 서비스제한이 있는 저작물에 대한 저작권 여부 및 저작권 보호기간, 저작자명, 저작자 생몰년 등의 저작권 정보를 확인할 수 있는 데이터
  – 저작권법 및 시행령 개정으로 권리자 불명 저작물에 대한 서비스 활용 절차가 간소화됨에 따라 기관 또는 개인이 소장하고 있는저작물에 대한 저작권 조사가 더욱 중요해지
• 보유 솔루션 : 솔루션명소개주요기능 스마테이션저작권법에 명시된 시스템과 다양한 기관 시스템 연계저작물 및 저작자 검색을 통한 저작권을 조사할 수 있는 국내 유일 저작권 조사 및 권리자불명저작물 조사 프로그램저작물 검색 및 저작권 여부 권리자불명인저작물 여부판단시스템별 검색결과 캡처증빙자료 다운로드 메타테이션도서자료의 온라인 메타라 할 수 있는 다양한 메타데이터 포맷을 보완하기 위해 개발누구나 쉽게 편집하고, 효율적으로 관리할 수 있도록 개발한 MODS 관리 전문 솔루션MODS 편집MARC to MODS반입MODS엑셀화 반입작업자 분배 공정관리 및 보정 TOC 통합업무 솔루션오프라인 데이터 디지털화 구축에 대한 전체 공정을 관리할 수 있는 솔루션스캔된 이미지에 대한 보정과 TOC 구축 업무를 통합적으로 수행할 수 있는 통합 솔루션TOC 입력기능이미지 보정기능저작물별 공정현황 조회기능작업자별 업무 이력 조회기능
• 품질 확보 전략 : ㅇ 구축 데이터 품질관리 및 검증 방안
  -오프라인 데이터 디지털화 및 저작권 메타데이터, 온라인 메타데이터를 구축함에 있어 수행하는 전체 공정 단계를 기획, 설계, 수집,정제, 검수, 제공으로 구훈하여 각 단계 맞춤형 품질관리를 위한 전략 설계 및 활동 수행 ㅇ 품질관리 전담 조직조직 구분역할과 책임품질관리 총괄책임자 전체 데이터의 품질관리 총괄품질관리 실무책임자 전체 데이터의 품질관리 실무 총괄구축데이터 품질관리 담당 구축 데이터의 품질을 품질검사 툴로 검사 검사 결과 오류 및 이상 데이터의 품질 담당자에 의한 재검사 처리를 함구축프로세스 품질관리 담당 데이터별 구축 프로세스 품질 검사 및 개선 활동을 수행 함 ㅇ 품질관리 교육회차교육과정교육내용교육대상비고1회차품질관리 기본교육데이터 품질관리 가이드데이터 구축계획 작성 방법품질관리조직 전원지침서2회차품질관리 Tool사용 교육품질관리 도구 주요 기능모니터링 및 리포트 작성 방법기타 시스템 활용 방법 등품질관리조직 전원매뉴얼3회차품질관리개선 교육자주 발생하는 오류 사항주요 이슈 품질 현안품질관리조직 전원 ㅇ 데이터 품질 검사단계세부 업무 내용담당자주요 산출물품질검사 실시품질검사 실시실무책임자
  – 품질검사결과서검사결과 확인품질 오류 원인 분석개선방안 협의품질개선 조치개선조치 이행실무책임자
  – 품질개선결과서개선조치결과 확인품질 개선결과서 작성
• 유지보수 전략 : ㅇ 보유 솔루션 및 시스템
  -오프라인 데이터 디지털화 결과물 및 저작권 메타데이터, 온라인 메타데이터 품질은 99% 이상을 준수한 데이터로 구축하고, 구축 완료시 수요기업이 요구하는 데이터 형식에 맞춰 데이터 제공
  -구축된 데이터는 다양한 서비스에서 활용할 수 있도록 구축 데이터 목록 및 활용 예시 등을 상세히 작성한 데이터 메뉴얼 제공 ㅇ 유지보수 및 고객 응대 계획
  -데이터 구축 완료 및 제공 후에도 수요기업을 중심으로 기술지원 조직을 구성하고 구축 데이터에 대한 하자 및 유지보수 관련 문의 시 기술지원
• 카테고리 구분 : 코딩,정보추출또는조합
• 실적 : 사업명사업기간발주처2022년 고전적·문화예술자료 디지털화 및 지식정보자원 공유기반 구축22.04.13.~22.12.09문화체육관광부국립중앙도서관2021년 고전적·문화예술자료 디지털화 및 지식정보자원 공유기반 구축21.06.01.~21.12.10문화체육관광부국립중앙도서관국가문헌 원문 DB 이용확대를 위한 고아저작물 조사시스템 구축 및 메타데이터 구축20.09.01.~20.12.30문화체육관광부국립중앙도서관국립민속박물관 소장품 영문 번역 및 자막 데이터 구축19.11.04.~19.11.30문화체육관광부국립민속박물관국가전거, ISNI 보급 및 확산 사업19.07.30.~20.01.26문화체육관광부국립중앙도서관국립중앙도서관 국가문헌 디지털화 자료 활용 서비스 콘텐츠 구축19.12.04.~19.12.30문화체육관광부국립중앙도서관
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 기업 개요
  – 랜드소프트㈜는 2018년 설립되어 국립중앙도서관, 국립현대무용단, 국립민속박물관, 국립중앙과학관 등의 공공기관 및 문화예술 기관의 홈페이지 및 정보시스템 구축과 운영사업을 지속적으로 수행하고 있는 강소기업입니다.ㅇ 보유 솔루션 및 시스템
  – 솔루션 활용 분야 : 홈페이지 구축 부문솔루션명소개주요 기능만파식적(CMS)GS 인증 획득 / 전자정부표준프레임워크 3.9 적용전자정부표준프레임워크 기반의 CMS 솔루션.쉽게 웹사이트 생성부터 운영까지 여러 개의 사이트를 효율적으로 통합 관리할 수 있는 홈페이지 관리 솔루션웹사이트 관리시스템 관리권한관리컨텐츠관리 등
  – 솔루션 활용 분야 : 데이터 구축솔루션명소개주요 기능스마테이션GS 인증 획득저작권법에 명시된 시스템과 다양한 기관 시스템 연계저작물 및 저작자 검색을 통한 저작권을 조사할 수 있는 국내 유일 저작권 조사 및 권리자불명 저작물 조사 프로그램저작물 검색저작권 여부 판단권리자불명저작물 여부 판단시스템별 검색결과 캡처증빙자료 다운로드메타테이션도서 자료의 온라인 메타라 할 수 있는 다양한 메타데이터 포맷을 보완하기 위해 개발누구나 쉽게 편집하고, 효율적으로 관리할 수 있도록 개발한 MODS 관리 전문 솔루션MODS 편집MARC to MODS반입MODS엑셀화 반입작업자 분배 등이미지어노테이션Tool이미지 인식 및 추출 기술과 AI모델을 적용한 시각 이미지 추출 Tool 디지털 자료(도서, 신문 등)에서 시각 이미지를 추출하여 활용가치가 높은 이미지 DB 확보이미지 인식 모델 개발이미지 좌표 설정 기능이미지 보정 기능KMS상담에 필요한 지식을 관리하고 검색엔진 형태소 분석 기술을 통하여 정확한 지식 데이터를 빠르게 구축할 수 있는 시스템상담컨텐츠 관리권한 및 시험관리다양한 통계 제공
  -솔루션 활용 분야 : 업무 관리솔루션명소개주요 기능 아카이브 시스템대용량 동영상, 이미지, 오디오, 문서 등 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 통합 관리하는 아카이브 솔루션메타데이터 관리 디지털자원통합
• 활용 사례 : 1.
  데이터명 : 오프라인 데이터 디지털화 ㅇ 활용사례
  -기관 및 기업/개인이 소장하고 있는 오프라인 저작물의 디지털화를 통해 지식문화저작물을 보존하고 나아가 공유기반 데이터 구축
  -기관이 소장하고 있는 오프라인 저작물 디지털화를 통해 창조 자원으로 활용성 제공
  -디지털화된 자료를 활용하여 연구 활동 지원 및 접근성 확대2.
  데이터명 : 저작권 메타데이터 ㅇ 활용사례
  -기관 또는 개인이 소장하고 있는 저작물에 대한 저작권 조사를 통해 구축된 저작권 메타데이터를 활용하여 비대면 온라인 서비스확대
  -저작권 메타데이터를 통해 저작물에 대한 활용 범위 및 발굴 기회를 확장하여 문화융성과 지식산업 발전에 기여
  -기관 또는 개인이 소장하고 있는 방대한 양의 저작물에 대한 저작권 메타데이터를 구축할 수 있는 인력 양성과 일자리 창출에 기여3.
  데이터명 : 온라인 메타데이터 ㅇ 활용사례
  -온라인 메타데이터를 기반으로 콘텐츠를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 재구성하여 저작물에 대한 활용 가치 확대
  -문화예술 기관별 온라인 메타데이터 공개 및 활용을 통해 빅데이터 기반 문화예술 데이터 공유 환경 조성
  -온라인 메타데이터 구축 시간 및 비용 절감과 이용자 관점의 서비스 제고를 통한 품질 향상
  -대한민국 문화예술의 독자성과 예술적 창조성을 보존 및 발전시키고,양질의 문화예술 정보를 편리하게 활용함으로써 문화예술분야에 대한 글로벌 국가경쟁력 향상

엔터씨스 주식회사(ENTERSEE)008102120160602181000302 소개

• 엔터씨스 주식회사(ENTERSEE)008102120160602181000302은 2016-05-26에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 서운로 11 (서초대우디오빌) 910호
• 주요 서비스 : 지식재산 올인원 서비스① 특허데이터를 이용한 특허정보분석 및 선행기술 데이터 가공서비스
  – 수요기업의 보유 특허에 대한 특허정보를 분석
  – 분석 결과를 토대로 관련 선행기술 데이터를 가공 및 리포트 제공② 특허데이터 분석을 통한 AI기반 특허정보 및 맞춤형 특허정보 가공서비스
  – 수요기업의 보유 기술 관련 특허 빅데이터를 분석 및 가공
  – 추가적으로 필요한 특허정보 및 발전방향성 도출 및 특허맵 가이드라인 제공③ 기술보유기업(판매자) 특허 데이터 분석을 통한 기술수요기업(구매자) 발굴 및 매칭 서비스
  – 수요기업의 특허 데이터와 유사 데이터, 산업군 및 기술분석
  – 수요기업의 지식재산권의 로열티 및 매각을 통한 자산화 가능한 구매자 매칭 및 제안
• 보유 솔루션 : 인적자원물적자원서버 모델: HP DL360GB (CPU:2690V2, RAM32g, HDD 1TB SATA개발플랫폼: Intangible Asset Matching Platform
  -무형자산 중개플랫폼
  – 중개플랫폼 개발완료 후 기술지킴이 서비스 가입예정.
  – BM 유출방지: 서비스 오픈 전 BM 유출을 방지하기 위한 관리대책 실행
• 품질 확보 전략 : 관리활동
  – 문서 표준화 및 표준화 통제
  – 승인권자에 의한 승인 및 문서관리지침에 따른 관리
  – 문서변경관리 절차를 통한 문서 개정관리원칙
  – 공식 산출물은 각 단계 수행절차 단위로 분리
  – 데이터서비스 개발팀과 고객관리팀의 협의를 거쳐 공식산출물 확정
  – 모든 문서는 지정된 장소에 통합관리 정보공유, 변경관리 용이성 확보품질 관리
  – 고객 만족 실현을 위해 품질관리팀(QA)이 프로젝트 준비단계에서 사후 관리까지 전 과정에 걸쳐 결과물에 대한 품질 확보 및 적기 무결점(Zero Defect On Time)제품의 공급을 위해 부적합요소의 배제와 표준 지침, 표준 문서, 프로젝트 목표에 부합하도록 품질 보증 및 품질 관리활동을 수행할 예정
• 유지보수 전략 : 무상 유지관리
  – 무상은 하자보수로 정의하며, 단순 오류수정을 범위로 함
  – 시스템 설계내역과 개발 시스템이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자 보수를 원칙으로 함
  – 무상기간은 최종 검수완료 시점부터 12개월로 하며, 무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음
  – 무상 하자 보수 기간 중 발생된 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 하자 보수 범위 포함여부를 판단하여 상호 별도 협의유상 유지관리
  – 유상 유지관리 대상은 무상 하자보수 범위를 넘어서는 것과 무상 하자보수 만료후의 유지관리 활동으로 함
  – 세부 내용은 상호 협의하여 결정유지관리 대상
  – 유지관리 지원대상은 신청기업이 제공하여 수요기업에 설치한 컴퓨터, 주변기기, 상용소프트웨어 및 응용소프트웨어에 한함유지관리 지원정책
  1) 상용 HW 및 SW는 각 장비별 제작사 또는 원공급사에서 제공하는 무상유지관리 정책에 따라 유지관리를 수행
  2) 상용 HW 및 SW의 유상 유지관리는 공급업체에서 수해하지 않음3) 응용 SW는 1년간 하자보수를 무상으로 수행(기능적인 하자에 한함)4) 추가로 기능을 추가하거나 변경하는 경우에는 별도의 계약등을 통해 유상으로 지원가능
• 카테고리 구분 : 시각화,정보추출또는조합,분석,기타
• 실적 : 1.
  Big Data 기반 데이터 비즈니스 제휴
  – KT2.
  차세대 시스템 개발자문
  – 주식회사 보난자팩토리
• 기업 개요 및 핵심역량 : 당사는 특허 전문가와 IT 개발 전문가로 구성되어, 특허, 기술, 지식재산권 분석 및 기술거래서비스 등 기업의 기술보호와 특허 기반의 전문지식서비스를 제공함과 동시에 데이터 분석 및관리, 보안솔루션 개발 등의 IT분야 개발 서비스를 진행하고 있습니다.당사는 수요기업이 보유한 기술의 지식재산화를 위해 지식재산권 전문가와 IT전문가가모여 전문가의 정성적인 기술 평가와 동시에 빅데이터 기반 지식재산 검색 및 분석시스템을통해 단순한 특허 등록이 아닌, 세분화된 특허 전략을 통해 기업의 이익이 극대화 될 수 있도록 방향성을 도출하여 특허맵을 제시하는 서비스를 제공해 왔습니다.
  이에 더해 원천기술 및지식재산 보유자와 수요기업 간 지식재산을 거래할 수 있도록 하는 기술거래중개 서비스를 제공한 경험을 바탕으로 기술분석, 특허전략, 지식재산권화, 기술거래에 이르는 올인원 서비스를제공한 경험과 인력을 보유하고 있습니다.당사는 다양한 사업경험은 물론, 데이터 분석 및 소프트웨어 개발관련 고도의 기술력을 바탕으로 발명진흥회 현장실사를 거쳐 벤처기업을 확인받았으며, 연구전담부서 설립을 통해 관련분야에 대한 지속적인 R&D에 역량을 집중하고 있습니다.
  또한, 중소벤처기업부를 통해 경영혁신형 중소기업인 MAIN BIZ를 인증받았으며, 핵심기술에 대한 특허를 보유하고 있습니다.
• 활용 사례 :

주식회사엔스마트솔루션 소개

• 주식회사엔스마트솔루션은 2012-02-06에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 서초구 서운로 13 1704호
• 주요 서비스 : 서로 다른 두 빅데이터(기상기후 빅데이터, 농축산 칠병 빅데이터)를 융합하여 솔루션 제공
  1) 농축산 질병 빅데이터 분석을 통한 질병 간 상관 관계 도출
  – 농축산 질병 빅데이터 분석을 통하여 농축산 질병 간 상관관계를 분석하는 기술
  – 농축산 질병 발생에 따른 경제적 및 사회적 피해와의 상관관계 분석
  – 대용량 농축산 질병 빅데이터를 효율적으로 처리하기 위한 빅데이터 처리 기술 적용
  – 대용량 농축산 질병 빅데이터를 효율적으로 다루기 위한 부하 분산 기법, 작업 분배 기법 적용
  2) 기상자료 빅데이터 분석을 통한 유사 기상 현상 추출
  – 기상 자료들 간의 유사성을 파악하기 위해 데이터베이스 및 데이터마이닝 기법 적용
  – 대용량 기상 자료를 효율적으로 관리하기 위해 공간 데이터베이스 기술 적용
  – 서로 다른 영역에서 수집된 두 빅데이터를 융합
  – 두 영역의 빅데이터 융합 분석을 통하여 기상과 농축산 질병 간의 상관관계 파악
• 보유 솔루션 : NAI Solution(N Smart AI Solution)
  – Farming & Manufacturing
  1) 데이터 수집 및 분석 툴
  – 정보수집시스템인 PLC/라즈베리파이와 연동하여 재배 및 제조환경데이터를 수집하여 Big Data 수집
  – 알고리즘 학습을 위해 1차적으로 데이터 분석에 필요한 모든 정보 정의하고 제조에 영향을 주는 핵심 데이터 분석:
  – 수집된 Big Data를 노이즈 제거, 이상치 제거, 상관관계 분석, FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) 기법을 통한 공정 프로세스 분석
  2) 데이터 전처리 기법
  – 설비에서 수집되는 데이터 중 노이즈로 인해 데이터의 품질이 낮을 수 있음 이를 해결하기 위해 데이터 전처리 기법
  – 데이터 전처리 기법의 경우 Regression Tree Series Denoising, Time Series Prediction Deep Learning, LPF, Outline Del, Autoencoder Denoising 중 데이터에 적합한 전처리 기법
  – 이러한 전처리 기법을 통해 AI알고리즘에 입력데이터로 사용하기 전 데이터 의 품질을 향상시키고 분류 및 예지 예측의 성능을 고도화 3) 재배 및제조 데이터 기반 AI 솔루션
  – I/F를 통해 프로세스 데이터를 수집하며, 분석하여, MLP, SVM, RF 등의 알고리즘 들 중 그에 따른 적합한 알고리즘 모델을 선정 및 최적화 작업을 진행
  – AI기술을 통해 라벨링된 데이터를 학습하고 학습한 결과를 기반으로 예측된 결과를 도출하는 솔루션
• 품질 확보 전략 : 다음의 항목을 기준으로 가공 서비스의 품질을 확보한다.
  1) 데이터 신뢰성 데이터나 정보의 손상에 대비하여, 백업, 재난복구 등의 기능을 제공하고 주기, 준수율, 보관기간에 대한 기준 점검
  2) 데이터 정합성
  – 관리 책임자는 데이터 정합성을 분석하고 분석 예측 검토 사항을 정의하고 관리 절차를 수립하며, 정합성의 목표 항목을 설정한다.
  – 관리자는 목표 항목을 모니터링하며, 데이터를 수집 보관한다,
  – 데이터의 분석에 의해 성능 목표를 달성 했는지 검토한다.
  – 목표가 미 달성시 원인을 분석하고 개선안을 도출한다.
  – 코드를 변경하여 최적화하고, 코드 버전을 관리 한다.
  – 개선된 결과는 관리 책임자에게 보고한다.
  3) 모니터링 시스템 운용
  – Dash Board
  – Data In/Data Out Monitoring
  – Requests Monitoring
  – Http Server Errors Monitoring / Http Client Errors Monitoring
  – Log
  -streaming Monitoring
• 유지보수 전략 : 1) 서비스 지원체계
  – 데이터 가공 서비스 이용 편의성을 제공하기 위한 이용자 지원 기능을 확보하고 있는지 점검함
  – 데이터 가공 서비스 이용자의 편의성 제공을 위한 사용자 매뉴얼 및 온라인 고객 지원 체계를 확보
  2) 고객지원 및 대응체계
  – 서비스에 문제가 발생하는 경우, 이용자에게 신속하게 대응하기 위한 체계를 갖추며, 장애 통지 절차, 전화, 이메일, 팝업 등을 통해 장애 통지 정책을 수립하고 운영
  – 데이터 가공 서비스 이용자의 요청사항 및 불만사항에 대한 수집 및 처리절차를 확보
• 카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜엔스마트솔루션은 데이터 가공, AI 솔루션 및 인터렉티브 플랫폼 기술을 개발하는 벤처기업입니다.
  스마트 팩토리 대상 딥러닝 비전 검사 알고리즘 개발, 공정 효율화 솔루션과 기상 데이터 분석 및 환경 대응 솔루션을 제공합니다.
  또한 NIPA의 클라우드 성능 품질 인증을 획득하였으며, 데이터 가공 솔루션을 클라우드 기반으로 UI/UX 플랫폼 서비스를 제공합니다.
• 활용 사례 :

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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