용산구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

서울 용산구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 용산구 에는 (주)디씨온(DICON)00206802022022320485845, (주)엘지유플러스, CJ올리브네트웍스 외 6개의 가공기업이 있습니다.

(주)디씨온(DICON)00206802022022320485845 소개

• (주)디씨온(DICON)00206802022022320485845은 2022-02-16에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 서빙고로51길 52 3층 (주)디씨온
• 주요 서비스 : 1.
  데이터 가공을 위한 계획 수립ㅇ 데이터 가공을 위해서는 수요고객의 니즈를 먼저 파악하고, 그에 맞는 원천 데이터와 가공 방법 및 가공 데이터의 형태와 전달 방법 등을 정의하여 데이터 가공 프로젝트 계획서를 작성함2.
  데이터 가공 ㅇ 데이터 가공은 수령한 데이터를 수요기업의 니즈에 맞도록 가공하기 위한 환경을 조성하고, 작성한 계획서대로 데이터 가공을 진행함.3.
  가공 검수 ㅇ 가공된 데이터를 데이터 검증 프로그램으로 검수 후, 보정이나 수정이 필요한 데이터를 도출하여 재가공하고, 가공된 데이터가 상호합의한 품질 수준을 확보했는지 측정함4.
  가공 데이터 전달 ㅇ 가공된 전체 데이터를 수요 기업에 전달하고, 데이터 가공 완료보고서를 작성 ㅇ 전달한 이후, 수요 고객의 가공데이터에 대한 요청이나 추가 니즈 등을 관리 ㅇ 가공 데이터를 전달한 후, 품질관리 개선 활동을 통해 데이터를 정비하고, 품질 목표 수준을 높일 수 있도록 지속적인 데이터 가공 품질관리 활동 수행
• 보유 솔루션 : 1.
  R ㅇ R은 오픈소스로 데이터의 처리, 통계 계산 및 분석과 그래픽스를 위한 프로그래밍 언어임 ㅇ 다양한 통계, 시각화 패키지들이 존재하며, 복잡한 데이터들을 다양하게 그래픽으로 표현할 수 있음.
  ㅇ 어떤 OS에서도 설치가 가능하며, 무료임 ㅇ 특히, 빅데이터 부분에서 Hadoop과 연계하여 사용이 가능함.2.
  파이썬 ㅇ 파이썬은 스크립트 언어로서 실행결과를 바로 확인하고 손쉽게 코드를 작성할 수 있음 ㅇ 동적 타입 언어로 변수의 자료형을 지정하지 않고, 단순히 선언하고 사용이 가능함 ㅇ 문법이 간결하고 플랫폼 독립적이며, 확정성과 이식성이 좋고, 통계분석 시 R과의 연계가 원활함.
  ㅇ 특히, 인공지능 분야에서도 많이 사용하고 있는 언어로 향후, 빅데이터 분석 시 활용3.
  태블로(Tableau) ㅇ 태블로는 데이터의 시각화에 특화되어 있는 소프트웨어임 ㅇ 드래그 앤 드롭, 필터링, 색상, 마크 등을 통해서 빠르고 효율적으로 데이터를 시각화 할 수 있음.
  ㅇ 데이터도 파일과 서버를 연결하는 2가지 방식을 제공하며, 엑셀, 텍스트(csv)부터 PDF까지 다양한 파일 형태를 업로드 할 수 있음.
• 품질 확보 전략 : 1.
  데이터 가공서비스의 품질 확보 전략 ㅇ 데이터 가공 서비스의 품질 확보는 수요 기업이 목표로 하는 비즈니스에 필요한 데이터를 높은 품질로 적합하게 가공하여 제공합니다.
  ㅇ ㈜디씨온은 목적에 맞게 데이터 자산을 지속적으로 구축하고 수정 및 관리하기 위한 데이터 관리 조직의 역할 및 책임을 정의하고 관리 프로세스를 정리합니다.2.
  데이터 품질 관리 체계 ㅇ 데이터의 품질을 관리하기 위해 우선, 데이터 관리를 위한 원칙 및 데이터 관리 가이드 라인을 수립하고, 데이터를 가공 및 처리하는 관리 프로세스를 수립.3.
  데이터 품질 관리 구성별 세부 내용구성세부활동 내용데이터 관리 정책데이터의 효과적인 확보, 유지, 관리를 위해 수립된 규정이나 계획, 지침 등에 포함된 데이터 관리 방향 및 원칙데이터 관리 기능데이터의 품질을 확보하기 위한 이해관계자들의 제반 활동데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터 표준, 모델, 품질 등의 관리 기능 구현 내역에 대하여 분석데이터 관리 프로세스데이터 관리 기능별로 데이터 관리를 위해 수행되고 있는 절차데이터 관리 프로세스의 표준관리, 모델 관리, 품질 관리에 대한 데이터 관리 프로세스 분석데이터 관리 조직데이터 관리 기능을 담당하여 수행하는 이해관계자들과 R&R표준관리자, 구조관리자, 품질관리자 등 데이터 관리 조직에 대하여 분석데이터 관리 도구데이터 품질을 선제적으로 관리할 수 있는 관리 도구 활용 내역데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터 표준, 모델, 품질 등의 관리 기능 구현 및 운영 현황 분석4.
  데이터 품질 확보 기준 ㅇ ㈜디씨온은 데이터의 품질 확보를 위한 프로세스를 수립하여 관리 기준에 의해 데이터 품질 관리 조직(데이터 가공팀)에서 운영 및 담당기준세부 활동 내용데이터 품질 기준 정의데이터 값의 품질 측정을 위한 데이터 품질 기준, 핵심 정보 항목을 정의하고 품질 관리 대상 업무 및 시스템을 선정프로파일링
• 유지보수 전략 : 1.
  수요 기업 대상 서비스 제공 전략 ㅇ ㈜디씨온은 데이터 가공 후 수요 기업이 제공된 가동 데이터를 사용하여 안정적으로 목표로한 사업인 데이터 분석에 활용하고 있는지 지원하기 위해 데이터 가공팀이 상황실을 운영하면서 수요 기업의 요청에 즉각적인 대처를 할 수 있도록 함.
  ㅇ 데이터 가공팀 뿐만 아니라 전사적 지원 체계를 가동하여 데이터의 품질 향상을 통해 수요 기업에 인계하고자 함.2.
  수요 기업 대상 고객 관련 및 고객 응대 전략 ㅇ 가공된 데이터를 수요 기업에 전달한 후 수요기업에서 가동 데이터의 품질에 대한 유지보수 요청을 한 경우, 전담 데이터 가공팀에서 1차 접수를 한 후, 단순 조치가 가능한 경우 즉시 처리하고, 그렇지 않은 경우에는 요청 사항에 대한 세부 분석을 통해 2차 처리를 진행하여 수요 기업의 요청에 대응하고 함.
  ㅇ 또한, 수요 기업의 요청에 대한 처리를 기록으로 남겨 데이터 가공 서비스에 대한 이력 관리 뿐만 아니라, 교훈 지식으로 남겨 향후 데이터 가공 서비스 품질 향상 프로세스에 포함하고 함.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  기업개요ㅇ ㈜디씨온은 뉴노멀 시대의 삶을 위한 리모트 라이프 환경으로의 디지털 전환을 통해 고객 비즈니스의 IT를 현대화하고, 일과 삶의 균형을 위한 리모트 비즈니스의 혁신을 만들어가는 클라우드 전문 기업입니다.2.
  핵심역량ㅇ㈜디씨온은 데이터 가공 및 서비스를 위한 전문 조직 체계를 구축하여 운영합니다.
  CTO 산하 조직에서 데이터바우처 지원사업 관련하여 업무지원을 하고자 합니다.
  ㅇ(주)디씨온은 클라우드 및 데이터 전문기업으로 클라우드 사업을 포함하여 IT전략수립, 정부연구과제 수행, 비즈니스 기획 시스템 구축 및 운영 유지관리를 포함하여 데이터 가공까지 그 사업 영역의 강자로 발돋움하고 있습니다.
• 활용 사례 : 1.
  악의적인 네트워크 침입 데이터 분석 결과를 이해하기 쉽고 간결하고 사용자가 편리하게 파악할 수 있는 데시보드
  – 기업의 시스템에 악의적으로 침투하는 해커들의 행위를 기록한 로그를 가지고, 해커들의 침입 탐지 솔루션을 개발하는 업체에서 필요로 하는 데이터의 형태로 가공하고, 이 과정에서 나오는 feature값, 위협행위정보, 탐지 정보들을 종합적으로 분류하고 그 결과를 가시화시는 형태로 활용이 가능함.
  – 수요 기업에서는 가공된 원시데이터를 토대로 자신의 솔루션 엔진의 입력값으로 활용이 가능하며, 가공된 데이터를 기준으로 하여 로그 데이터의 표준화 엔진을 만들 수 있음.

(주)엘지유플러스 소개

• (주)엘지유플러스은 1996-07-11에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로 32 (주)엘지유플러스빌딩
• 주요 서비스 : 가.
  서비스 개요ㅇ(배경)오프라인 매장의 고객 리포트 통계 수치를 위해서는 상주 인원 보고 프로세스에 의존하여 수고스럽고 비용이 발생하고 데이터에 대한 정략적인 신뢰도가 부족함.
  매장에 설치된 CCTV를 통해 AI영상 엔진을 통해 고객의 행동을 인지하고 그 바탕으로 메타데이타 및 통계를 산출하여 신뢰성을 확보 할수 있음나.
  데이터 상품 차별성ㅇ(수요조사) 매장에 설치된 다수의 카메라 분석한 방문객의 동선과 히트맵 데이터를 수치화 함으로써 매장 전체의 흐름을 직관적으로 한눈에 파악하게 해주는 동선 분석 서비스를 여러 업체에서 제공하고 있다ㅇ(Painpoint) 하지만 현재 출시되고 있는 매장 동선분석 솔루션은 소매장 ( 15평이하)에 어안카메라 1ea에 해당 기능을 제공하고 있어서 20평이상 중대형 매장 및 여러 층에 걸쳐서 있는 매장에서는 동선분석에 한계가 있다.
  ㅇ(주요 기술) 이에 LGU+는 중대형 매장의 전 곳을 시야 확보가 가능하도록 설치된 하나이상의 cctv 에서 전체에서 방문객의 동선 분석이 가능하케 하는 솔루션이다.
  매장 평면도 (지도 , 위치기반) 에 각 cctv의 노출된 영상을 좌표와 매핑하여 카메라간에 중첩 구간을 두어 방문객의 동선을 handover 방식으로 전체의 동선을 기록 분석하는 방식이다.
• 보유 솔루션 : 가.
  영상인식 기반 BI솔루션 제공ㅇ(서비스구성) 매장 BI솔루션은 오프라인 매장에서 영상 분석 후, 메타정보 DB를 WEB서버에 전달하고 전달된 메타정보는 저장 및 가공되어 매장 관리자가 해석하기 쉬운 대시보드 형태로 제공함나.
  영상인식 데이터 활용 방안ㅇ(방문자 분석) 방문 고객수 분석 데이터를 활용한 운영비용 절감
  -기간/시간/날씨 별 방문자 수 분석을 통한 영업 시간 및 직원수 조절
  -층/영역별 방문객수 분석을 통한 효율적인 직원 배치 변경ㅇ(동선분석) 이동경로 및 체류시간 분석 데이터를 활용한 매장 배치 최적화
  -방문객이 선호하는 동선 파악을 통해 매장 레이아웃 및 직원 배치 변경
  -층/영역별 체류 시간과 매출을 연동하여 제품 선호도 및 구매 전환율 분석ㅇ(단골 고객 관리) 얼굴분석 데이터를 활용한 타겟 마케팅 및 단골 고객 관리
  -방문객의 성별/연령/감정 데이터를 통한 개인화 마케팅 기획
  -재방문 횟수가 높은 단골고객 데이터 기반 리텐션 마케팅 기획
• 품질 확보 전략 : 가 가공서비스 품질 관리 체계ㅇ BI 서비스를 위한 시나리오 및 요구사항 충족을 위한 최대한의성능의 확보를 목표로 현장시스템(카메라 화각과 환경)과 그를 통해 입력되는 영상을 분석하는 AI 엔진의 성능 측정, 개선을 통해 서비스를 원활히 제공하도록 함.나 서비스 안정성 검증ㅇ 제공하는 서비스에 대한 안정성 확보를 위해 각 매장의 영상을 분석하는AI 엔진의 오작동, IDC에 서버 오작동에 대한 관리 방안을 구축하여 빠른오작동 인지 및 대처를 하고 있음.다.
  품질관리 조직ㅇ 원천 정보에 대해서 별도의 데이터 관리 조직 체계를 확립하였고 담당부서 운영을 통해 지속적으로 데이터 품질을 관리하고 있음
• 유지보수 전략 : 가.
  수요기업 대상 서비스 제공 계획ㅇ (전문 교육) 영상 분석에 필요한 기술에 대한 교육 및 서비스 이용에 필요한 자료제공과 운영자 교육 실시ㅇ (기술지원) 커뮤니티 채널을 개설하여 제공한 서비스 매뉴얼을 제공하는 등커뮤니케이션 채널로 활용함으로써 수요기관의 데이터 수요 파악 및 서비스 ,활용증대를 지원함 (거래 기업에게 상시 운영)나.
  수요기업 유지보수 고객관리 응대 계획ㅇ(유지보수) U+ AI/DATA사업개발팀은 수요기업과 1:1 대면 채널 일원화를 통해 데이터 상품기획부터 유지보수 후속지원까지 밀착 관리를 할 예정임ㅇ(고객관리) U+ AI/DATA사업개발팀은 내부 데이터 품질관리 조직과 체계적인 분업화를 통해내부 커뮤니케이션을 원활히 주도하여 수요기업의 요구조건 수용 등 데이터유지보수 시 커뮤니케이션에 불편을 느끼지 않도록 할 예정
• 카테고리 구분 : 분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 가.
  기업개요ㅇ LG유플러스는 LG그룹의 대표 통신 회사로 다양한 통신, 미디어 서비스를 제공하며 최적화된 네트워크를 바탕으로 고객의 삶에 의미있는 변화를 가져올 서비스와 콘텐츠를 만들고 있습니다.
  남보다 한발 앞서 생각하고 움직임으로써 끊임없는 변화를 일으켜오고 있고 그 변화와 혁신의 중심엔 언제나 고객이 있으며, 고객의 삶을 더 편리하게, 고객의 시간을 더 가치 있게 만드는데 집중해왔습니다.
  뛰어난 기술력과 오랜 노하우로 시장을 선도하고 있고 2019년에 세계 최초로 5G 상용화를 달성하였으며 글로벌 시장에 성공적인 발을 디딘 한해였습니다.ㅇ 고객의 삶에 즐거움을 더하는 다양한 서비스를 만들었고 세계 최초로 LTE전국망을 구축한 노하우로 5G서비스를 시작하였고 산업 평균 성장률을 뛰어넘는 성과를 달성하였고.
  모바일, IPTV, 인터넷, 전화 등 통신 인프라 기반사업을 영위하고 있고 기반사업 운영을 통해 생성되는 다양한 데이터를 토대로 고객을 이해하고, U+ 프로야구, 아이들나라 등 고객의 삶에 의미 있는 변화를 가져올 차별화된 서비스를 제공하고 있습니다.나.
  사업분야ㅇ(Mobile)모바일사업의 경우, 19년 4월 세계 최초로 5G 상용화에 성공하며 데이터 중심으로 빠르게 전환하고 있는 시장을 선도하고 우선 5G 시대에 걸맞은 서비스를 선보이기 위해 5G 주력 서비스인 U+아이돌Live, U+AR/VR 등 실감형 콘텐츠를 선제적으로 제공하여 지난 해 국내 통신사 최초로 1,000만 달러가량의 콘텐츠를 세계로 수출하는 유의미한 성과를 이루어 냈습니다.
  고객이 향유할 수 있는 차별화된 콘텐츠 뿐 아니라, 고품질의 유무선 상품을 결합상품 기반의 경쟁력 있는 요금제로 제공함으로써 4년 연속 모바일 가입자 순증 1위를 기록하며 모바일 시장점유율을 점진적으로 확대해 나가고 있습니다.ㅇ(Home)스마트 홈서비스는 초고속인터넷을 시작으로, IPTV와 홈IoT/AI서비스의 영역 에서 고객의 삶에 편의를 더하고 있습니다.
  IPTV 서비스의 경우 다양한 콘텐츠를 셋톱박스를 통해
• 활용 사례 :

CJ올리브네트웍스 소개

• CJ올리브네트웍스은 1995-03-15에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로 366 10층
• 주요 서비스 : ■분석/컨설팅: CJ ONE데이터를 기반으로 식품,유통,엔터테이먼트&미디어 등 다양한 분야에 속한B2C기업의 기업을 고객으로 하고 있습니다.주요 업무는 소비자 분석,브랜드 분석,시장 분석을 통해 비즈니스 인사이트를 제공하고,더 나아가 운영/마케팅/CRM효율화와 관련된 컨설팅을 진행합니다.:고급분석 기반의 고객 밸류체인 혁신 컨설팅을 수행하고 관련 인프라를 구축하여 새로운 인사이트 확보와 경영성과 창출을 지원합니다.빅데이터를 활용하여 고객의 밸류체인(제품·서비스 기획,제조,물류,마케팅,판매, CS등)을 혁신하는 핵심과제 발굴,실행,성과 창출을 위한 컨설팅 서비스와 관련 인프라를 구축을 수행합니다.■머신러닝 분석:머신러닝 알고리즘을 활용한 실시간 추천 알고리즘,수량/가격 예측 알고리즘,텍스트 분류,이미지 분류 알고리즘을 개발하고 사업에 적용하고 있습니다.■DATA저장/전처리:소셜 분석 플랫폼,빅데이터 분석 인프라 플랫폼,라이프스타일 데이터 가공·유통 플랫폼,디지털 타깃 마케팅 플랫폼,디지털 웹·앱 로그분석 플랫폼 등을 클라우드 방식으로 제공하여,고객의 손쉬운 빅데이터 활용과 비즈니스 인사이트 확보를 지원합니다.:오픈 소스 기반의Hadoop Eco System을 구축하여 로그 데이터 등 대용량 데이터의 수집/처리가 가능 합니다.
• 보유 솔루션 : ■ Data Ingestion
  – REST API/Stream(Kafka/NiFi)
  – Crawl(Python)
  – JDBC/FTP(NiFi,Sqoop)
  – Hive, Impala, Kudu, YARN, Oozie, Ranger ■ Data Storage
  – File Storage (Hadoop HDFS)
  – Object Storage(S3)
  – YellowBrick, Netezza
  – Data Virtualization(Promethium Cluster, Apache Presto)
  – HBase■ ML/AI Ops
  – ML/AI Ops(SageMaker Studio, Jupyter Lab, H2O, SAS)■ Data Service
  – ML/AI Model(Docker)
  – Data Mart(PostgreSQL)
  – Feedback Log
• 품질 확보 전략 : 1) 데이터 값 품질진단은 프로파일링(데이터의통계적 분석)진단방법 통해 오류(추정)데이터를 추출
  2)데이터의 통계적인 분석(Data Profiling)을 통하여 오류 추정 데이터,가용 범위 데이터를 분석하고,이를 통해 오류 데이터로 판명될 경우 업무규칙으로 전환하여 생성3)데이터에 대한 오류 개선 요청을빅데이터사업팀접수를받고,데이터분석팀과 원인 및 개선을 위한 해결책을 찾아 고객 피드백을처리
• 유지보수 전략 : 사업 완료 후 서비스의 환경적,기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여,하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지한다.역할업무분장유지보수책임자ㅇ 빅데이터사업팀 부장:유지보수 요구사항 협의 및 내용의 기술적 명료화유지보수담당자ㅇ 실무자:협의된 유지보수 요구사항의 기술적 규현 및 산출물화
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : CJ올리브네트웍스는식품&식품서비스,생명공학,신유통,엔터테인먼트&미디어 등 그룹의4대 산업군을주축으로 시스템 구축(SI)및 운영(SM)에서의 내실을 다져왔습니다.또,이를 바탕으로 동종업계는 물론 공공분야로 활발히 진출하여,고객사의IT기반 혁신을 극대화하는데 기여하고 있습니다.특히 빅데이터사업과 관련하여 빅데이터분석 컨설팅 및 관련 인프라 구축, 360˚소비자 빅데이터기반의 통합 마케팅,라이프스타일 데이터/인덱스 가공유통,빅데이터분석 기반의 플랫폼 서비스 등 종합적 서비스를 제공합니다.
• 활용 사례 : ● 화장품 구매 데이터 분석을 통해시장분석 및 신상품 전략 수립●COVID
  -19대상 컴퓨팅 기반 신약 후보 물질 탐색 및 검증을 하여신약 후보군 탐색●중고자동차 시세정보 크롤링과 시각화대시보드 구현,AI모델을 통한 시세예측 모델● AI비전 기술을 활용한 인테리어 제품 이미지 검색●화장품 소비자 구매 특성AI기반 군집분석을 하여화장품 마케팅 전략 수립,연관상품 추천 및 신규 상품 기획●커머스데이터를 활용한 신용평가모델 및 금융상품 추천 개발을 통해신용평가 모델 고도화 및 금융상품 추천 고도화●화장품 소비자 클러스터별 화장품 속성 선호도 분석을 통해피부타입별 화장품 추천 시스템 개발 지원●필기체 신체치수 AI 인식을 구현하여신체사이즈 자동 획득 및 정확도 개선,패션의류 추천서비스 개발 기반 마련●식품 소비자 구매 특성AI기반 군집 분석을 하여워킹맘 주 구매 품목 판매 상점 추천 앱 개발 지원●실시간 뉴스 데이터 수집,분석,시각화을 구현하여모빌리티 인사이트 서비스 신뢰성 및 정보제공 신속성 확보

주식회사 스피링크 소개

• 주식회사 스피링크은 2015-04-21에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로 366 (트윈시티 남산) 807호, 812호
• 주요 서비스 : 텍스트 데이터 설계 및 구축 전문 TEXTNET(텍스트넷) 주요 서비스○ AI 대화 설계
  – 페르소나 모델링 : 디지털휴먼 또는 챗봇 캐릭터 페르소나 기획 및 설계, 문체 설계○ 대화 시나리오 설계
  – 전략적 대화 설계, Intent 설계○ 언어 데이터 구축
  – Text 정제 및 가공 : 문장 분할/병합, 띄어쓰기/맞춤법 교정, 윤문, 구문 분석, 생략 복원, 윤리 이슈를 고려한 데이터 구축○ 대화 데이터 생성
  – 인공지능 학습용 데이터 구축 전반 : MRC, 일상대화, 상담대화, 업무지원 챗봇 등○ 문서 요약 및 추출
  – 특허 및 논문 요약, 기술 문서 요약○ 태깅 및 레이블링
  – 어휘~문맥 단위 태깅 : 형태소/품사/의미역/화행 태깅, 감정 태깅, 혐오 및 비윤리적 표현 태깅○ 콘텐츠 레이블링
  – 콘텐츠 분류, 스팸 필터링 및 정제
• 보유 솔루션 : ○ 원활한 실무를 위해 병목 구간을 최소화하는 조직 구조 구축
  – 고객사 프로젝트에 적합한 전문 PM 배정으로 원활한 실무 운영
  – 대표이사 직속 실무 운영으로 신속한 의사결정과 적절한 자원 배분 프로세스를 구축
  – 모델링 팀 구성을 통해 데이터 정합성을 확인하고 더 적합한 데이터를 공급할 수 있도록 구성○ 데이터 품질을 보장하는 가공서비스 제공 조직 운영
  – 작업과 동시에 검수를 진행함으로써 검수 단계에서 발생하는 적체 현상을 해소함은 물론, 작업 과정에서 발생하는 이슈들을 초기에 파악하고 수정할 수 있음
  – 당사는 대화설계부터 학습용 Corpus 구축까지 턴키(turn key) 방식의 계약 경험을 갖고 있으며, 이를 토대로 서비스 설계단계부터 고객사의 요청에 맞춤화 된 기획과 개발이 가능함○ 텍스트 데이터 가공에 최적화된 NLP annotation 및 가공 SW 역량
  – TEXTNET은 교착어적 특성으로 유독 가공 프로세스를 자동화하기 어려운 ‘한국어’ 가공에 최적화된 자체 SW를 보유하고 있음
  – 다양한 프로젝트에 공통적으로 필요한 가공 단계 일부를 언어학 전문가와 SW 엔지니어의 협업을 통해 자동화하였음
• 품질 확보 전략 : ○ 품질 관리 전담 조직 운영
  – 검수 파트 리더(PL)과 숙련된 검수자로 구성된 품질 관리 전담 조직 운영
  – 검수 파트 리더(PL)는 산출 데이터에 대한 정량적(규격), 정성적(목적 및 내용) 검사 기준 및 가이드라인 수립
  – 일관된 검수 기준을 유지하도록 지속적인 검수자 교육 진행○ 데이터 모델링
  – 데이터 전문가 및 모델러로 구성된 데이터 모델링 전담 조직 운영
  – 산출 데이터의 정합성 확인 및 기획 목적에 적합한 데이터 공급
• 유지보수 전략 : ○ 유지보수 내용 및 범위
  – 품질 개선: 공급 데이터의 오류로 인한 수정/보완, 목적물의 수정
  – 예방점검: 예방정비 활동 중 데이터 규격 점검 실시, 지속적인 훈련, 기술 지원 실시
  – 무상 하자보수: 사업 기간 중, 원시 데이터의 오류로 인한 경우를 제외한 공급 목적물의 하자 발생 시 무상 하자보수를 원칙으로 함○ 프로젝트 종료 후 지원
  – 유상 유지보수 * 고객사의 실수 또는 천재지변에 의한 데이터 소실 및 오류 발생의 경우 * 무상 하자보수 기간 중 신규기능을 추가하고 기존의 시스템을 개선하는 경우 상호 협의하여 실비 제공함을 원칙으로 함 * 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 시스템 개조, 첨가, 조정 및 수시로 시스템에 중대한 영향을 끼친 경우 * 신규 데이터 발생에 따라 추가 가공작업이 필요한 경우
• 카테고리 구분 : 전처리,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
• 실적 : ○ 참여실적 특징
  – 대부분 국내 최고 수준의 기술을 확보한 대기업 AI 팀을 대상으로 한 계약
  – 수행 프로젝트의 70% 이상이 재계약 진행 중
  – table MRC, 대화 설계 등 고난도 설계 역량이 수반되는 프로젝트 비중이 70% 이상을 차지
  – 계열사 추천 등을 통한 그룹사 용역 수행과 컨소시엄 영업 등을 통해 수주잔고는 지속적으로 증대○ 유사사업 참여내역
  – 챗봇 시나리오 설계/구축프로젝트명수주년월완료년월원격교육 관련 전문업체 챗봇 대화 설계 및 문장 생성2022년 9월2022년 12월시중은행 금융플랫폼 앱 내부 챗봇 신규 구축2022년 8월2022년 12월AI 활용 고객응대 콜봇 시나리오 구축2022년 8월2023년 1월글로벌 가전기업 고객지원 챗봇 대화품질 개선 용역2022년 7월2022년 12월가상상담 콜봇 시나리오 구축2022년 6월2022년 12월챗봇 시나리오 기획 및 운영 1·2차2022년 1월2022년 12월사내 인사 지원 챗봇 대화 모델링 2차2022년 3월2022년 6월RPA 업무 처리를 위한 챗봇 데이터 설계 및 구축2022년 3월2022년 4월글로벌 생활문화기업 업무지원 챗봇 구축 지원 및 모니터링2021년 10월2021년 12월사내 인사지원 챗봇 대화 모델링 1차2021년 7월2021년 11월시중은행 모바일뱅킹 앱 내의 챗봇 고도화를 위한 AI 대화 설계2021년 4월2022년 2월
  – 언어 데이터 구축프로젝트명수주년월완료년월직무교육 서비스를 위한 용어정의형 QA 데이터셋 구축&멀티라벨링2022년 7월2022년 8월초대규모 한국어 AI 언어모델 개발을 위한 데이터 구축2022년 7월2022년 8월혐오 표현 분류기의 기능 테스트를 위한 발화 패턴 구축2022년 7월2022년 9월상담 데이터 생성
  -요약 구축 1·2차2022년 2월2022년 6월육아 상담 대화
• 기업 개요 및 핵심역량 : AI/챗봇을 위한 텍스트 데이터 구축 가공 전문 서비스, TEXTNET○TEXTNET은 주식회사 스피링크가 운영하는사용자 중심의 AI 서비스 구현을 위한 텍스트 데이터 설계 및 구축 서비스입니다.
  언어/대화 전문가의 수작업을 필요로 하는 텍스트 정제 및 가공, AI 대화 설계 등의 서비스를 제공하고 있습니다.○ 국어국문학, 문예창작학, 전산언어학, 상담심리학 등 전문 역량을 바탕으로 단순 텍스트 데이터 정제부터 고도의 설계 역량이 필요한 챗봇 분야까지 텍스트 데이터가 필요한 전 영역의 레퍼런스를 보유하고 있습니다.○ 삼성SDS / LG CNS / LG전자 / LG에너지솔루션 / LG AI 연구원 / 카카오 / 네이버 / NC / KT / KB국민은행 / 현대카드 / CJ올리브네트웍스 / 한글과컴퓨터 / SK브로드밴드 / SK텔레콤 / 보건복지부 / 한국전력공사전력연구원 등 유수의 대기업과 금융사, 공공기관과의 협업을 활발하게 진행하고 있습니다.○ 3년 연속 데이터바우처 공급기업 선정, 다년간의 사업 수행으로 서비스 기획 / 금융 / 의료 / 교육 / 심리 상담 / 육아 / 연구 / 게임 / 영화 / 마케팅 등 다양한 도메인을 경험했습니다.챗봇 시나리오 설계 및 구축
  – 고난도 대화전략 설계 : 대화의 양상을 다차원으로 분석(주체/주제/목적/목표/상황/형식 등)하고 이를 기존 대화 시나리오의 개선에 활용
  – Client 니즈와 사용자 이용 맥락에 맞는 Intent 체계 수립을 포함하여, 다차원 Tagged 발화 코퍼스 구축을 성공적으로 수행언어 데이터 구축
  – 전문지식의 반영: 형태/음운/구문/통사/화용론을 포괄하는 어학적 전문지식을 문서특징에 맞게 설계하여 반영
  – Domain 특징에 맞춤화된 가이드라인 구축 : Domain의 특성에 맞는 Tone&Manner의 변형과 축약어 사용 등 명확한 가이드라인을 도출하고 이를 작업자 교육에 활용
  – AI 윤리 기준을 적용한 ‘올바른’ 설계페르소나 설계
  – 서비스나 브랜드가 추구하는 뚜렷한 캐릭터 형성을 위한
• 활용 사례 : 분야프로젝트 의의수행 내용NLU 태깅Client가 보유중인 텍스트 데이터의 추가 정제 및 가공
  – 텍스트 정제: 문장분할/병합, 띄어쓰기 교정
  – 언어자원(용어사전) 구축AI 교육용 대화설계및 코퍼스 구축언어학습 관련 대화모델을 설계하고 AI대화 시나리오의 구현과 코퍼스 구축을 담당
  -기존 챗봇 시나리오 개선: 학습 효과 및 동기 강화를 목적으로 한 개선안의 도출
  -Bot 발화코퍼스 구축: 자연스런 대화 흐름을 위한 대화 구조의 개선과 발화문 구축AI 자유발화대화설계 및코퍼스 구축모바일 메신저 사용 환경에 부합하는 10턴 대화 코퍼스 구축
  -모바일 환경에 맞는 띄어쓰기/표현단어/시나리오 전개 등 실제 대화양상을 반영
  -대화 상대방과의 친밀감 수준을 고려한 뉘앙스 반영AI 멀티턴감성대화 모델 설계 및 코퍼스 구축밀레니얼 사용자와의 감성대화 진행을 목표로 시나리오를 설계하고 12턴 대화 코퍼스를 구축
  -사용자의 실제 발화를 토대로 대화 주제와 토픽을 선정
  -밀레니얼 세대의 문체와 페르소나를 수집/정의 하고 다양한 표현형 어휘들을 구축
  -대화set별 미션을 정의하고 이에 부합하는 시나리오를 설계
  -서비스 맥락에 맞는 Bot 페르소나와 문체를 규정하고 가이드라인을 설계패러프라이즈데이터 구축사용자의 문화적 배경, 성격적 특성 등에 따른 변형 문장 생성 및 가공
  -고객사 원문 생성 자료를 바탕으로 문장 추출 후 해당 문장을 규칙에 따라 변형 구축
  – 원문 기반으로 형태 변형, 의미 변형 등의 문장 데이터 구축
  – 카피라이팅 문구를 타겟이 되는 대상의 성격 특성에 맞추어 변형

화이트스캔 소개

• 화이트스캔은 2016-04-18에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로30길 25 (아스테리움 용산) 업무동 11층 2호
• 주요 서비스 : ① AI 예측 모델링
  – 통신카드공공소셜 빅데이터 융합 및 분석
  – 학습 데이터셋 생성 및 AI 예측 모델링(LSTM, XGBoost, LightGBM 등)② SNS 분석
  – 브랜드 모니터링 및 전략 도출, 이슈 및 현안 관련 온라인 반응 점검
• 보유 솔루션 : ① 공간 빅데이터 통합 의사결정 지원 AI 플랫폼 ‘지오스캔(GeoScan)’
  – 카드, 통신, 공공, 소셜 빅데이터를 결합한 지능형 의사결정 지원 플랫폼② 국내외 포털 및 소셜미디어 데이터 수집분석 플랫폼 ‘소셜스캔(SocialScan)’
  – 포털 및 소셜미디어 상에서의 소셜 데이터를 수집·분석·시각화하여 의사결정에 필요한 인사이트 제공③ 자연어 처리 및 감성분석 플랫폼 ‘오픈한글(OpenHangul)’
  – 2014년 한글날 국내 최초로 공개한 집단지성 기반의 감성어사전으로, 온라인 및 소셜 데이터의 실시간 긍·부정 분류에 활용④ 사이버 정첩보 데이터 통합 사이버 위협 인텔리전스 플랫폼 ‘시큐리티스캔(SecurityScan)’
  – 국내외 안보/수사 기관의 사이버 안보 대비 태세 강화를 위한 사이버 위협 데이터 수집·분석 플랫폼
• 품질 확보 전략 :
• 유지보수 전략 :
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜화이트스캔은 화이트해커들이 만든 데이터 인텔리전스 전문 기업으로, 연구 역량을 기반으로 데이터 연계 분석 및 예측 모델링을 통해 차별화된 인사이트를 제공합니다.
• 활용 사례 :

(주)디엠티랩스 소개

• (주)디엠티랩스은 2018-02-20에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로40길 18 404호 디엠티랩스
• 주요 서비스 : 1) 클라우드 기반 데이터 구축 및 가공 플랫폼 서비스
  – 전문적인 프리랜서는 교육과 테스트를 거쳐 누구나 데이터 구축 작업에 참여할 수 있음.
  – 기업 및 개인은 누구나 데이터 구축 및 가공을 의뢰할 수 있음
  – 도메인 및 분야별 다국어 번역, 고문서(한의학 포함) 번역, 다국어 음성 구축, 대화 데이터 구축, 자막 번역 및 편집 등 다양한 데이터를 구축 및 가공 가능함
  – 데이터 가공은 작업자 참여, 교육, 테스트, 가공, 검수 등 단계를 철저히 준수하여 가공하며 이로 인해 고품질의 데이터 구축 및 가공을 보장함
  – 본 플랫폼에서는 작업자가 직접 온라인으로 자사에서 개발한 온라인 데이터 가공 도구를 통해 가공함으로써, 데이터 외부 유출을 방지함
  – 본 플랫폼에서 제공하는 다국어 번역 도구는 자사에서 개발한 도메인/분야별 인공지능 자동번역 엔진을 기반으로 한 MTPE(Machine Translation Post Editing)과 CAT(Computer Assistant Tool)을 결합한 하이브리드 방식을 제공함
  2) 8개 국어 양방향 인공지능 자동번역 기술 솔루션 제공도메인 및 분야별 인공지능 자동번역 특화 기술을 보유하고 있으며 관련 솔루션을 제공 및 판매하고 있다.
  – 한국어를 중심으로 한국어, 중국어, 영어, 일본어, 불어, 독일어, 스페인어, 베트남어 8개국 언어 간 양방향 인공지능 자동번역 기술
  – 도메인 및 분야는 일반 뉴스 분야; 여행 및 영화 드라마와 같은 구어체 분야; IT 정보통신, 산업기술, 의료, 화학/바이오와 같은 전문 기술 및 특허 분야; 법률 분야; 인문, 사회, 미디어컨텐츠 분야, 식품 안전 및 정보 분야; 국방 분야; 고문서 분야로 나눈다.3) 인공지능 기반 자동번역, 음성인식, 문자인식 클라우드 서비스 제공제공되고 있는 인공지능 기반 클라우드 서비스이며 언어처리 중심인 도메인/분야별 자동번역, 명령어 및 연속발화 음성인식, 텍스트/고어체/표테이블 OCR 문자인식 서비스이다.
  – 타사 대비 저렴한 가격에 이용 가능함
  – 한국어뿐만 아니라 영어,
• 보유 솔루션 : 1)보유 기술 및 연구개발 역량 기술 분야 보유 기술 대표 성능 문서 수집 200+ 웹사이트 동시 수집 기술 및 docker 기반 동적 노드 할당 관리 기술 색인 및 검색 기가 바이트 단위 한중일영 문서 색인 및 검색 기술 텍스트 마이닝 PDF 학술논문 메타데이터 및 전문 추출 기술 93% 정확률 다국어 자동번역 8개 국어 도메인/분야별 특화 자동번역 기술 한중 일반 BLEU: 0.53 한영 특허 BLEU: 0.33 음성 인식 한국어 명령어 인식 및 연속발화 인식 기술 연속: CER 12% 이하 이미지 인식 한국어 및 중국어 이미지 인식 기술 한: 89%; 중: 94%
  2)특허 및 프로그램 등록 현황
  – 특허 출원 및 등록 현황 발명의 명칭 출원번호 출원일자 음성 및 텍스트 데이터 생성시스템 10
  -2022
  -0091328 2022.07.22 영상메일 플랫폼 시스템 10
  -2022
  -0097243 2022.08.04 투명 디스플레이를 이용한 자동 통번역 및 대화 보조 시스템 출원 중 출원 중
  – 프로그램 등록 현황
• 품질 확보 전략 : 가.
  품질 제고를 위한 전담 조직 및 인력품질 전담조직: 가공 서비스별 전담 검수팀 조직품질 전담인력: 검수 팀장과 검수 작업자로 구성, 가공팀에 수시 피드백 제공,빈출 오류에 대한 내용 작업 지침에 업데이트, 오류 검사 프로그램을 사용하여 검수 시 참고 자료로 활용
  1) 조직 구성 및 역할 분장프로젝트 진행 경험이 있는 내부 인력 매칭, 기존 프로젝트에 참여했던 작업자 투입, 필요 데이터에 맞는 내·외부 인력 추가 채용하여 팀 구성
  – 프로젝트 관리자(PM): 사업계획 수립, 검수자 모집 및 관리, 프로젝트 진행 총괄, 인건비 관리, 필요 서류 관리
  – 검수자: 업무 지침 준비, 작업자 모집 및 교육, 작업자 문의 사항 답변, 작업 파일 검수 및 피드백
  – 작업자: 정제 및 가공 작업 수행, 작업 관련 의견 제시
  – 개발자: 구축 도구 개발, 오류 검사 프로그램 개발, 작업 플랫폼 환경 개선
  2) 교육 및 역량 강화
  – 사전 테스트를 통해 수행할 작업에 대한 제반 사항 숙지 여부를 확인하며, 테스트 통과 여부에 따라 작업에 참여하도록 함
  – 참여자는 사전에 작업 가이드라인을 숙지하도록 교육 실시
  – 수시로 추가 지침과 피드백 사항 공유나.
  품질관리 프로세스 정립
  1) 작업 프로세스: 수집 정제 가공 검수 최종 수정 및 납품 유지 보수
  2) 품질 관리 프로세스: 인공신경망 기계번역
  – 전문 번역가 포스트 에디팅
  – 검수팀 품질 검토
  – 최종 검증
  – 요구사항을 정확히 파악하고 품질관리 계획 수립
  – 수행계획서 작성 및 세부 내용 협의 후 품질 관리사항 정리
  – 품질 검증 방안 및 검증 체계 수립
  – 참여 인력을 확정하여 검수팀 업무 분장하고 연락망 공유
  – 작업 파일을 검수하여 품질 관련 피드백 및 수정 작업
  – 프로그램을 통한 맞춤법 검사, 오류 검사 진행
  – 검수 과정에서 발견되는 오류를 분석·관리하여 반복적인 오류 방지를 위한 작업자 교육 방안 및 데이터 고품질화 방안을 제시
  – 최종 산출물에 중대한 오류가 발견되는 경우 수요기업은 보완 등을 요구할 수 있으며, 공급기업
• 유지보수 전략 : 가.
  서비스 제공 계획 및 목표
  1) 데이터 구축 및 가공 플랫폼과 검증 도구를 소개
  2) 객관적인 데이터 검증 및 데이터 정확성 보장 (국제공인 검증 평가 방법을 활용)3) 가공 데이터 활용 가이드라인 제공나.
  유지보수 및 고객관리
  1) 유지보수: 하자 또는 추가 요구 사항이 있을 경우, 사업 종료 후 1년 이내 유/무상 수정본 사업의 산출물에 대해 검수 완료 및 납품 이후에도 1년 이내 그 어떤 하자가 있을 경우 지체 없이 해당 분량에 대한 하자보수를 무상으로 진행하자 분량 중 수정 가능한 데이터는 수정을 진행하며, 수정이 불가한 하자 분량에 대해서는 필요 분량만큼 신규로 구축하여 제출
  2) 추가 사항: 그 외에도 본 사업의 요구사항이나 사업 수행 과정 중 협의된 사항이 아니지만, 사업 완료 후 1년 이내에 수요기업에서 추가로 요청하는 사항이 있을 시 적극적으로 협조할 것이며, 요구사항에 따라 유상 또는 무상으로 진행3) 고객관리 및 고객 응대 계획: 사업 담당자가 수요기업과 소통, 내부 현황을 고려하여 일정 조율, 전담 PM 배정 후 연결, 작업 진행 상황 공유4) 수요 증가에 따른 제공 방안: 상황에 따라 추가 인력(작업자/검수자/PM) 채용, 참여하지 않았던 내부 인력 업무 지원 가능다.
  협업체계를 위한 방안
  1) 효과적인 데이터 학습 모델 제안
  2) 데이터 활용 서비스 모델을 구상하여 협업 추진3) 추가 데이터 수집, 가공, 개발에 대한 수요 파악4) 추후 자사 서비스 이용 시 우대 혜택 제공
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
• 실적 : 가.
  과제 수행Kdata 데이터바우처 공급기업(22년)
  – 선박 무선통신 음성 인식 기반 선박 운항 및 관제 지원 솔루션 개발을 위한 선박 통신 음성 라벨링 데이터 구축NIA 인공지능 학습용 데이터 구축사업(20년~22년)
  – 한중일 번역 말뭉치 AI 데이터 구축 / 2020.09.17.
  ~ 2021.02.28
  – 다국어 구어체 번역 말뭉치 데이터 구축 / 2021.06.01.
  ~ 2021.12.31
  – 방송콘텐츠 한국어
  -영어 통번역 데이터 구축 / 2022.05.01.
  ~ 2022.11.30.
  – 방송콘텐츠 한국어
  -유럽어 통번역 데이터 구축 / 2022.05.01.
  ~ 2022.11.30.ETRI 대화 및 번역 관련 연구 과제(18년~22년)
  – 목적지향 대화처리 연구용 DB 구축
  – 지식기반 주제대화 연구용 코퍼스 구축
  – 종단형 대화처리 요소기술 연구용 코퍼스 구축
  – 한국어 종단형 목적지향 대화모델 개발을 위한 대화코퍼스 수집 및 구축
  – 컨시어지 목적지향 대화모델 개발
  – 대화형 외국어 독해 교육 시스템 개발용 대화 모델링
  – 실시간 중한 통역을 위한 중한 전문분야 번역 DB 구축
  – 신경망 자동번역 학습을 위한 영중 번역 DB구축
  – 실시간 통역용 한중 자동번역 지식 DB 구축KISTI 논문 추출 및 입력 시스템 개발(20년)
  – 논문 메타데이터/전문 추출 및GUI 기반 입력 시스템 개발나.
  국내외 기업안내용 로봇 원거리 다채널 대화체 음성 데이터 구축 및 가공 / 2019.02~03 / 모닝 테크놀로지 / 2인 자유 발화 350시간, 3인 자유 발화 50시간원어민과 비원어민 간 한국어 음성 대화 DB 구축, 전사, 및 문장 단위 segment / 2019.09~11 / 모닝 테크놀로지 / 외국인 한국어 음성 데이터 구축실시간 동시통역 기술 개발을 위한 한중 병렬 말뭉치 구축 / 2019.04~11 / 에버트란 / 한중 번역말뭉치 구축한영중(간체, 번체) 자막 번역 및 영상 자막 편집 / 2020.06~10 / 애터미 / 제품 소개 및 홍보 영상 자막 번역 및 편집강의 동영상
• 기업 개요 및 핵심역량 : 가.
  기업개요디엠티랩스는 2018년 2월에 설립된 인공지능(AI) 기반 다국어 음성 언어 처리 전문 기업입니다.
  다국어 통역 및 번역, 언어 데이터 DB 구축, 데이터 처리 SW 개발, 음성언어 기술 개발을 꾸준히 진행하고 있습니다.기계 번역 후 편집(MTPE) 번역 관련 솔루션,8개 국어 실시간 AI 자동번역 시스템,음성 인식 자동 AI번역기,인공지능(AI) 기반 영상 자막, AI 더빙, 음성 대 음성(VTV) 자동 통역 시스템을 제공합니다.나.
  핵심역량
  1) 클라우드 기반 데이터 구축 및 가공 플랫폼 서비스
  2) 8개 국어 양방향 인공지능 자동번역 기술 솔루션 제공3) 인공지능 기반 자동번역, 음성인식, 문자인식 클라우드 서비스 제공4) 다양한 분야 대화 데이터 구축 및 대화 지식 가공 서비스 제공5) 문서 영역 인식 기반 메타데이터 추출 기술 제공6) 음성 전사 및 영상 자막 번역 및 생성 서비스 제공7) 번역 전문 플랫폼 운영
• 활용 사례 : – 번역 말뭉치 데이터의 상품성 및 특징:(
  1) 번역 말뭉치는 언어쌍별, 도메인별, 분야별 인공지능 번역 모델 생성, 모델 성능 향상에 활용할 수 있음.(
  2) 번역 응용뿐만 아니라 형태소분석과 같은 언어 분석 데이터로도 활용 가능(3) BERT, BART, GPT2 또는 GPT3와 같은 대형 인공지능 언어 이해 모델 학습에도 활용 가능
  – 음성 데이터의 상품성 및 그 특징(
  1) 음성 말뭉치 데이터의 경우, 해당 언어 음성인식(Speech To Text) 모델 생성, 성능 향상에 활용할 수 있음.(
  2) 음성 데이터 역시, 전사된 텍스트는 위와 같이 다양하게 활용할 수 있고, 음성도 지역, 성별, 나이 등에 따라 다양하게 모델 학습 및 활용이 가능하다.
  – 대화 데이터의 상품성 및 그 특징(
  1) 대화 데이터의 경우, 목적 지향 대화 시스템의 대화 시스템 구축, 성능 향상에 활용할 수 있음(
  2) 대화 데이터는 원시 구축 대화 데이터, 맞춤법 검사와 대화 오류 검수를 거친 대화 데이터, 대화 지식 부착한 대화 등으로 가공한다.
  – 자막 데이터의 상품성 및 그 특징(
  1) 자막 데이터의 경우, 영상 원시어 자막, 타언어 자막 생성에 활용할 수 있음.(
  2) 자막 파일 역시 인공지능 기반 자막 번역 시스템 모델 생성 및 성능 향상에 활용될 수 있다.
  – 이미지 인식 데이터의 상품성 및 그 특징(
  1) 이미지 데이터의 경우, 이미지 중 텍스트 인식, 인식된 텍스트 번역을 통해 이미지 번역 인공지능 모델 생성에 활용할 수 있음
  1) 번역 말뭉치 활용 사례: 외국인을 위한 행정문서 자동번역 시스템본 사례는 구축된 병렬 말뭉치를 이용하여 행정문서에서 많이 쓰이는 워드 파일, 한글 파일, pdf 파일을 외국인이 알아볼 수 있는 모국어로 번역하여 행정문서 형식을 그대로 유지하면서 그 내용과 의미를 알 수 있도록 하는 서비스이다.본 활용은 기 구축한 병렬 말뭉치를 이용하여 그 활용의 가치가 있으며, 본 데이터 활용 사례는 2020년 NIA 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 중 중일 번역 말뭉치 A

(주)매지스 소개

• (주)매지스은 2016-08-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로46길 11 3층
• 주요 서비스 : ■ 빅데이터 및 GIS DB 구축
  – 인문 사회 통계DB, 기업활동 지원을 위한 민간DB 구축
  – 통계 데이터를 활용한 매출, 인구 분석 및 추정 알고리즘 구현■ 빅데이터 플랫폼
  – 빅데이터 시각화 솔루션(VMAP)을 통한 서비스
  – GIS 기반 시설물 관리 솔루션
  – 빅데이터 플랫폼 운영 사업■ WEB SI 개발
  – GIS 기반 빅데이터 플랫폼 구축
  – GIS 기반 빅데이터 시각화 개발
• 보유 솔루션 : ■ VMAP
  – 위치기반 모바일 빅데이터 분석 및 시각화
  – 보안 및 사용자 소통 채널
  – 다양한 배경지도 제공
  – 인구/소비/관광 등의 다양한 분석
  – 다양한 차트와 맞춤 보고서
  – Open API 연동으로 비즈니스 가치 향상
  – 편리한 지도 조작 도구 지원
  – 지오코딩 / 리버스 지오코딩 지원
  – 사용자 레이어 지원■ 빅데이터
  – 통신정보: 존재인구와 활동인구, 유동인구/ 관광객 및 내/외국인의 이동 동선 정보 도입
  – 신용카드정보: 업종 별 매출액 및 구매자의 성/연령, 거주지역, 소비 동선 정보 도입
  – 융복합: 각 업종 별로 집계된 데이터를 지역, 업종, 성/연령 등을 기준으로 결합, 지역 및 동선 형태 융복합 분석 방안 제시
  – 관광 이동 구분, 관광통계 용 유동인구 제공
  – 연계관광 등 분석을 위한 동선 정보 제공
  – 안전시설 및 안전망 구성에 필요한 심야 유동인구 정보, 병원이용 정보 등 제공
  – 상권분석에 필요한 존재인구, 활동인구 및 업종 별 매출 데이터 공급, 구매자 특성 및 잠재고객 유입지 정보 제공
• 품질 확보 전략 : ㈜매지스는 데이터공급 이전에 다양한 방법으로 데이터의 품질을 확보하는 프로세스를 진행 후 데이터공급을 수행합니다.통신데이터는 통계청, 민간 기업, 자체 통신 로그를 통한 검증 등 다양한 검증 실시하며 카드사 데이터는 표준산업분류체계,한국은행 산업연관분류표 등 다양한 업종 분류 실시, 활용 기관에서 결과 검증 실시하여 데이터의 품질을 확보합니다.
• 유지보수 전략 : ㈜매지스는 공급데이터의 대한 수요기관에게 기술 이전, 데이터의 특성 및 활용 방안에 대한 교육 등 하자보수를 포함한사후 관리 지원을 수행 합니다
• 카테고리 구분 : 전처리,시각화,정보추출또는조합,분석
• 실적 : ■ 2022년
  – 전국해수욕장 방문인구 데이터 구매 용역
  – 상업용 건축물 표준가격 산정 기초데이터 구매
  – 앱데이터 활용 부산 관광객 특성 분석
  – 서울특별시 카드소비데이터 수집/가공/공급 용역
  – 감염병 유행 예측 연구를 위한 모바일 인구이동 데이터 구매
  – 광산구 관광 빅데이터 분석용역
  – 충남형 지역계획 모니터링 클라우드 시스템 개발
  – 22년 지오비전 신용평가 요약정보 제공 서비스(NICE용) 운영
  – 22년 Geovision
  -Puzzle 관광/운집지역 등 Polygon 구축
  – 22년 Geovision 서비스 & GIRAF 시스템 운영
  – 22년 통계청 BI 유지보수
  – 22년 Geovision 서비스 & GIRAF 시스템 운영
  – 옥외광고 효과분석 솔루션 구축 용역 계약
  – 감염병 분야 빅데이터 플랫폼 센터 구축 사업
  – 여수시 글로벌 스마트 관광 조성 사업
  – 소상공인 자립 및 정책 지원을 위한 업종별 창/폐업 현황 및 생존율 공공데이터 개방
  – 2022 국립공원 여가·휴양 실태조사
  – 재정분석시스템 운영을 위한 데이터 구매 용역
  – 유동인구 및 카드소비 데이터 구매
  – 빅데이터 활용 부산관광 이슈분석 용역
  – 보행어린이 교통안전 종합 분석 및 시각화시스템 활용 데이터 구매
  – 2022 해수욕장 방문객 인파 상정 용역
  – 양평군 유동인구 데이터 구입
  – 문경시, 포항시 행정동간 OD 데이터
  – 2022년 양산시 유동인구 민간데이터 연간 구매
  – 22년 크레파스 CB플랫폼 구축
  – 민간데이터(모바일, 카드) 구입
  – 민간 빅데이터(신용카드) 구입
  – 양산시 유동인구 맞춤형 클라우드 라이선스 구입■ 2021년
  – 모바일 데이터를 활용한 관광지 방문인구 데이터 추출 알고리즘 설계 용역
  – 세종시 행정동 단위 및 국회의사당 인근 기종점(OD) 데이터 공급
  – 광역권 시간대별 통신인구(유동인구) 데이터 공급
  – 2021년 유동인구 및 카드소비 데이터 공급 외 12건■ 2020년
  – 어촌뉴딜300사업 성과관리를 위한 기초 실태조사(2차)
  – 코로나19 사회적 거리두기에 따른 유동인구 및 지역경
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜매지스는 GIS S/W 개발 및 공급 빅데이터 시스템 개발 및 운영 전문업체로서 매년 빅데이터 분석과데이터 공급경험을 통해 전문적인 노하우와 기술인력을 보유하고 있으며, GIS 및 빅데이터 공급 사업을성공적으로 완수하기 위한 조직 체계를 구성하고 있습니다.㈜매지스는 GIS 전문 기업으로 출발, 다양한 프로젝트 수행을 통해 고객과의 신뢰를 쌓아 왔습니다.GIS DB, 웹/모바일 시스템 구축을 시작으로 유동인구와 카드사 빅데이터 기반의 빅데이터 분석 / 관련 플랫폼 및 시스템 구축(분석 및 시각화) 그리고 컨설팅 분야로 사업 영역을 고도화 하고 있습니다.
• 활용 사례 : ㈜매지스의 주요 데이터(가공서비스)는 통신사와 카드사 데이터를 이용한 공공정책 모델 개발 및데이터의품질 및 활용 모델 별 맞춤형 데이터를 제공 함으로서 통신/카드 데이터의 도입으로 데이터의 품질과 융복합 분석이가능하게 하고 공공정책 모델 및 서비스의 맞춤형 지원으로 지속가능한 데이터의 공급과 활용 및 고도화에 그 목적이 있습니다.

식스투에잇 소개

• 식스투에잇은 2021-12-27에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한강대로80길 15 4층 401호
• 주요 서비스 :
• 보유 솔루션 : Processing technology
  – 전처리 (깔끔한 음성/가창 학습용 데이터 제작 및 가공)
  – 맞춤식 가창 데이터 제작 및 가공Manpower resources
  – 프로젝트 맨투맨 커뮤니케이션
  – 지역 별 PM(프로젝트 매니저) 담당자 상시 대기
  – 가공 물량 증가에 따른 인력 확충 가능
  – 과업 범위 내 고품질 데이터 자체 제작 및 가공 가능
  – 가창 분야 현역 종사자를 두어 뛰어난 협업 체계 구성
  – 프로젝트 성공률 100%
  – 데이터 가명처리 (코드화, 비식별화)SW
  – 가공 전처리 툴 보유장비
  – 녹음에 필요 한 전반적인 장비 및 DAW(Digital Audio Workstation)
  – 다양한 Plug
  -in 보유
• 품질 확보 전략 : ’식스투에잇‘ 은 데이터의 품질 향상을 위해 다양한 장비 사용으로 최적화 된 형태로 거듭났습니다.각기 다른마이크로 다양한 음성 데이터 제작 후 샘플링을 업로드 하여요청하시는 데이터로 제작 및 공급 하고 있습니다.
  품질 관리(검수) : 검수자를 두어 옵션에 따라 전처리 진행을 병행하며 최고의 아웃풋을 내고 있습니다.
• 유지보수 전략 : – 요청한 데이터량 대비 5%~10% 오버부킹 진행 (추가 확보 되는 데이터의 경우 서비스 제공 가능)
  – 과업 협의를 통하여 납품 및 보수(리터치) 기한 설정
  -리터치 횟수 제한 없음에 따른 기한 존재 (최종 납품 이후 3개월 이내)
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,기타
• 실적 : 회 사 명 : N* **** (게임사)사업 내용 : 국내 단일/다 가수학습용 가창 데이터 공급계약 기간 : 2021.
  10 ~ 12 / 2022.
  02 ~ 06 / 2022.
  09 ~ 12수 량 : 약 700개 회 사 명:㈜수*톤사업 내용 : 미국 원어민학습용 가창 데이터 공급계약 기간: 2022.
  02 ~ 02 (약 2주 간 진행)수 량 : 560개
• 기업 개요 및 핵심역량 : * 기업개요‘식스투에잇’ 은 인공지능AI 학습 능력 향상을 위한 고품질학습용음성/가창 데이터를 제작하며,고객 니즈에 맞춰 진행되는 맞춤 제작 서비스를 제공 하고 있습니다.‘식스투에잇’은고객과 협력사, 공급자 관계가 아닌 함께 성장할 수 있는 ‘파트너쉽’ 관계를 지향 합니다.* 핵심역량
  – 프로젝트 맨투맨 진행 방식
  – 대기업 공급 업력 (2022년 학습용 가창 데이터 1000개 이상 공급)
  – 자체 품질 검수 및 수정 피드백 반영을 통한 품질 확보 (맞춤 전략)
  – 다양한 장비 사용을 통해 최적화 한 고품질 데이터 공급
  – 전처리를 통해 깨끗한 학습용 음성/가창 데이터 가공
  – 요청에 따라 원시/원천 데이터 공급 (견적 상이)
  – 각 지역 별 현장 PM(프로젝트 매니저) 상시 대기
• 활용 사례 : * SVS (Singing Voice Synthesis)
  – 음성 분리 기술
  – 음성 합성 기술
  – MetaVerse 내 활용

(주)파오스파트너스 소개

• (주)파오스파트너스은 2004-05-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 용산구 한남대로21길 17 5층
• 주요 서비스 : 다양한 모든 형태의 원시 자료(raw data)를 분석하여, 직접적 활용이 가능한 형태의 데이터로 가공하고, 기업과의 상호 협력 안에서 비즈니스 목적에 맞는 결과물을 도출하여 성공적인 사업 완수를 목표로 함.
  계획수립 요구사항 분석 기업이 보유한 다양한 Format의 정형, 비정형, 반정형 데이터의 분석을 통해 데이터 현황에 대한 정확한 판단을 하여 가공 프로세스를 기획 ⓐ 요구사항 수집 :
  – 기업 및 데이터 생성과정을 이해하는 단계
  – 고객 리뷰, 질의 및 서면 인터뷰를 통해 ‘분석 요구사항’ 도출.
  – 분석 항목 및 내용, 효과 및 중요도, 예상 사용 빈도, 적용 희망 시기, 관련데이터 유무, 기대 수준 등 정리 ⓑ 업무 범위 결정 :
  – ‘분석 요구사항’의 각 항목을 우선순위로 정렬 (‘분석 요구사항’에 우선순위 항목 추가)
  – ‘분석 요구사항’ 내 몇 개의 항목을 언제까지 완료할지에 대한 계획이 담긴 ‘분석 범위 및 계획’ 도출 ⓒ 데이터 현황 도출
  – ‘분석 범위 및 계획’에 따라 해당 분석 항목에 맞는 ‘데이터 현황’ 도출 ⓓ 가공 방법론 확정 가공업무준비 요구사항 분석이 완료된 가공 대상 데이터에 대한 준비, 협의 ⓐ 데이터 요청
  – 정의된 문제 해결에 필요한 데이터 요청 : 추가적으로 더 연관된 데이터가 없는지, 신뢰할 수 있는 데이터인지 확인ⓑ 데이터 가공 환경
  – 데이터 가공 시스템의 담당자 지정 및 교육(작업 지시)
  – 데이터 가공 시스템의 개발 및 업그레이드, 관리 스케쥴 정의
  – DBA(Database Architecture)지원’ : MySQL를 포함한 DBMS 내 table 혹은 data frame 저장 데이터 가공 방법론 가공 업무 설계
  – 다양하고 크고 작은 데이터의 현황과 요구사항을 분석하고 데이터 항목을 정의 Referen
• 보유 솔루션 : SLMS(Sales Leads Management System)
  □ 개요
  – 기업에서 보유한 고객정보 및 마케팅·영업이력정보 등의 내부 데이터를 통합하여, 클라우드 컴퓨팅 기술과 데이터 분석 기술을 통해 각종 레퍼런스DB(데이터 가공 서비스에서 도출한 다양한 데이터 자산)와 융합하고, 시스템의 커스터마이징을 통해 고객 맞춤형 데이터를 도출하여 비즈니스 전략 및 영업과 연계되어 이익 창출을 지원하는 시스템
  □ 사업 전략
  – 새로운 요구사항에 따로 커스터마이징이 가능하여 어떠한 형태나 규모의 데이터도 변환, 정제, 통합이 가능한 시스템으로 Function & Procedure를 개발하여 사용할 예정.
  □ 가공솔루션 주요 기능데이터 가공 시간 단축
  – 온,오프라인 데이터의 배치 및 실시간 다양한 소스로부터 데이터를 80%이상의 통합시간 단축 정형, 비정형 데이터 관리다양한 규모 및 형태의 데이터를 Case에 맞게 선별하고 수집, 정제, 통합 등 데이터 가공일련의 과정을 소화 데이터 신뢰성지속적인 모니터링, 시각화가 가능한 보고 및 알림 기능을 통해 사용자의 신뢰도를 향상레퍼런스의 활용(주)파오스파트너스의 축적된 노하우와 기준 및 유사데이터를 보유.
  업계 선도적인 분석과 통합을 통해 시간적, 물리적 분석 촉진
  □ 스펙OS : Windows Server 2008 R2 64Bit개발언어 : JAVA / JSPDBMS : MS
  -SQLWAS : tomcat 7.0Web 서버 : IIS SLMS의 고객데이터(Customer Data Integration) 통합은 전체 시스템의 주요 기능이며, 프로젝트를 수행함에 있어 모든 출처의 데이터를 이해할 수 있게 구조.
  Tableau Online (Visualization)
  □ 개요 클라우드에서 공유 및 협업
  – Tableau Online은 클라우드에서 완벽하게 호스팅되는 분석 플랫폼.
  대시보드를 게시하고 분석한 내용을 기업 고객과 공유 가능하며, 대화형 Visualization과 정확한 데
• 품질 확보 전략 : ■ 데이터 서비스 품질확보 및 품질 향상고객의 새로운 요구사항에 따로 커스터마이징이 가능하여 내/외부의 어떠한 형태나 규모의 데이터도 변환, 정제, 통합이 가능한 시스템에 적용하고 Function & Procedure를 개발하여 사용합니다.
  ■ 데이터 서비스 품질 향상Advanced Market Intelligence를 통해 리서치의 정확한 결과 값 도출, 고객 Survey 및 기업 인스톨 정보 분석을 통한 데이터의 Quality를 높힐 뿐 아니라 PAOS만의 DB로 누적되어 향후 유사 프로젝트 진행시 뛰어난 데이터 품질을 향상 시켜 고객에게 제공합니다.■ 데이터 품질 관리Project Manager：전체 프로젝트의 Activity 中 품질관리 및 운영 일정 및 범위 설정Account Manager : 품질관리 Planning을 중심으로 품질관리 주기적 관리데이터가공업무 관련부서 : 가공 데이터의 품질을 관리하고 프로젝트 別로 전담인력 배치 및 운영
• 유지보수 전략 : ■ 수요기업 대상 데이터 가공 상담, 컨설팅 제공 계획(인력 및 절차) * 데이터 가공 상담 및 고객 관리
  – Project Management 팀의 Project Leader(고객 컨설팅 및 기획) 담당 하에 초기 업무 파악 및 데이터 활용 방향에 대한 인지하고 각 사업별 1:1 매칭 시스템 적용 * 컨설팅 제공을 통한 향후 유지보수 관리
  – Consulting 팀에서 요구사항 범위 및 활용가능성에 대한 컨설팅 및 사업 완료 후 사후 관리 및 확장 가능성에 대한 컨설팅 진행 ■ 매칭 후 수요기업과 데이터 가공 업무 추진을 위한 역할 분담(데이터 가공을 위한 설계, 계획 수립의 협력 방안, 업무 협력 프레임워크 등 제시)<;수요기업과의 가공 업무 프로세스> ⓐ PM 및 PL을 통한 사전 미팅을 통해, 요구사항을 판별 및 인지하고 데이터 가공 서비스 팀 전원 협의 하에 단계별 Activity를 구성.
  ⓑ PL의 전체 스케쥴 작성 및 Consulting팀의 자문 하에 데이터 가공서비스 방향제시 ⓒ PL은 위 사항을 고객과 협의하여 변경 내용이 있는지 확인하고 내용 업데이트 및 확정 ⓓ 팀 전원이 참여하여 확정된 데이터 가공 서비스 내용으로 전체 프레임워크 작성 ⓔ 고객과의 공유 및 가공서비스 작업 실시<;수요기업과의 유지보수 프로세스> ⓐ PM 및 PL을 통한 결과물 회의 및 미팅을 통해, 업데이트 요구사항을 판별 및 인지하고 유지보수 범위를 설정 ⓑ 팀 전원 협의 하에 유지보수 단계별 Activity를 구성.
  ⓒ PM은 위 사항을 고객과 협의하여 유지보수 일정 및 범위를 확정ⓓ 단계별 Activity를 통해 수요기업과의 실시간 유지보수 업데이트 확인 ⓔ 유지보수 진행 및 유지보수 결과 공유■ 상품 증가에 따른 가공서비스 제공, 유지보수, 고객관리 및 고객응대 부문 대응 계획 * 데이터 가공 전문가 보유
  – 가공서비스 제공은 담당 PM 진행 하에 일정 및 범위 조율을 통해 고객협의를 통해 확정되며, 데이터 가공 전문가를 통해 가
• 카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
• 실적 : Seq계약명계약개요가공업무수량기관명1Data Enrichment ProjectDB Enrichment Project 수행 (DB Profiling, DB Cleansing, Market Research) 요구사항 분석, Preprocess, Coding, Matching, Cleansing, Integration, Reduction, Transformation약 70,000건(주)오토데스크코리아2DB Maintenance Service수집되는 기업/고객/캠페인 정보에 대한 가공 및 관리 용역(DBCleansing, DBEnrichment, IntengratedDBManagement, CRMSystem(SLMS)이용, 개인정보유효기간관리)요구사항 분석, Preprocess, Coding, Matching, Cleansing약 20,000건델인터내셔널㈜3Data Enrichment ProjectDB Enrichment Project 수행 (DB Profiling, DB Cleansing, Market Research) 요구사항 분석, Preprocess, Coding, Matching, Cleansing, Integration약 60,000 건델인터내셔널㈜4DB Maintenance Service고객사에서 보유하고 있는 다종의 데이터를 통합하는 클린징 프로젝트요구사항 분석, Preprocess, Matching, Cleansing약 13,000건엠퍼니인터렉티브㈜
• 기업 개요 및 핵심역량 : 다양하고 선진화된 통합마케팅 경험과 노하우를 기반으로 열정적인 프로젝트를 운영하는 ㈜파오스 파트너스는 2004년 5월 설립된, 통합 마케팅 대행사입니다.
  19년간의 DB마케팅 전략 수립부터 실행까지, 고객 요구사항에 따른 맞춤형 데이터 및 서비스를 제공하고 있고 약 300회의 DB가공 업무 경험이 있는 DB마케팅 전문 기업입니다.Quality Before Quantity많은 양을 찾는게 아닌, 진짜 필요한 데이터를 찾아줍니다.㈜파오스파트너스는 Autodesk 18년, SAS 15년 등 여러 외국계 기업 고객의 다년간의 신뢰 속에 매년 연간/분기/월/주 별 등의 DB가공 서비스를 제공해 왔으며, DB가공 전문 조직을 보유하여 다년간 다양한 Industry 別 사업 수행 경험으로 인해 레퍼런스를 쌓아오고 있으며, System(SLMS) 기반으로 데이터 가공 관리 및 검수가 이루어지며, 의미적인 연관 관계 분석을 통한 융합 모델인 SLMS(Sales Lead Mining System)를 개발하였습니다.
  ■ 가공 서비스 체계㈜파오스파트너스의 데이터 가공서비스는 다양한 채널 및 소스의 실시간 및 온,오프라인 데이터를통합하여 가공된 데이터의 Insights를 이해하고 가공 데이터를 전략적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.데이터 가공 서비스는 위와 같은 PAOS Marketing Solution의 형태로 적용하여, 유기적인상호작용의 일부인 Customer Data Integration의 과정에서 이루어지며, 고객이 원하는 방향으로의 컨설팅과 마케팅을 지원하고 있으며, 데이터 가공 후 Insights를 도출하여Go to Market Strategy를 수립할 수 있는 유의미한 데이터를 제공하고 있습니다.■ 참여 목적 및 연계성CDP(고객 데이터 플랫폼(Customer Data Platform)의 필요요즘 시대에는 다양한 채널에서 수집되는 방대한 데이터를 경험할 수 있습니다.거기에 수반하는 개인정보보호법의 이슈를 해결하는 문제와 다양한 채널에서 유입되는 데이터의
• 활용 사례 : DBEnrichment Project 수행 (DB Profiling, DB Cleansing, Market Research) ■ DBSource를 활용해 고객사의 DB Message를 정확히 전달1.
  DB Source (DB Profiling, DB Cleansing)PAOS DB, 외부가용 DB,보유 고객 DB(MKTG+SalesPool),고객 DB(InstalledDB)2.
  데이터 가공 서비스DatabaseAnalysis,DatabaseIntegration3.Dashboard로활용■요구사항 별데이터가공 프로세스고객의 새로운 요구사항에 따로 커스터마이징이 가능하여 내/외부의 어떠한 형태나 규모의 데이터도 변환,정제, 통합이 가능한 시스템에 적용하고, Function & Procedure를 개발하여 사용합니다.

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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