유성구3 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

(주)엠투브은 2013-11-28에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 가정로 218 융합기술연구생산센터 315호
주요 서비스 : [데이터가공서비스상세정보]실내외모빌리티환경맞춤영상데이터수집및데이터모델링을통한AI예측가공서비스업무분류업무구분업무내용데이터가공/기획설계데이터분석가공설계데이터수집시스템분석데이터수치자료형식및통계분석기술예측및추정데이터가공/기획설계데이터수집및전처리자동화도구개발차량통신프로토콜커넥팅차량PID연동,차량PID분류및정형화영상및이미지수집자동화시스템설계데이터가공/ AI신기술학습데이터생성및AI모델링개발데이터융합을위한학습데이터개발(텍스트,이미지,동영상)학습데이터기반AI모델링및데이터검증(CNN, RNN, YOLO etc.)데이터가공/ AI신기술최적안내예측알고리즘개발최적경로안내추천알고리즘개발디지털맵/경로생성자동화모델개발실내공간개수통계예측및안내모델개발영상인식안내자동화모델개발데이터가공/ AI모델연구상태정보예측모델링차량의배터리상태예측모델개발및검증차량의주행패턴분류모델개발및검증내/외부상태인식및예측모델개발데이터가공/ AI모델연구데이터시각화가공데이터활용통계그래프,차트,플롯시각화통계분석정보인사이트시각화데이터사업/전략관리리스크관리및전략리스크관리및케이스분석모델설계정책및사업전략관리데이터사업/전략관리품질검증유지보수QA분석 지원제품 품질 검증 및유지보수 관리
보유 솔루션 : [데이터 가공 예시]*데이터가공서비스종류별가공방식및절차
– AI모델연구1.차량상태데이터수집및시스템설계를통한차량상태예측안내:커넥티드디바이스연동모빌리티데이터video, image, text, JSON, XML데이터정형화작업2.운전자의주행패턴파악기술적용을통한안전주행AI예측안내:데이터가공설계및클러스터링패턴파악.데이터탐색및정제과정후DB스키마설계진행.
R,엑셀, Python기반VMCU, BMS데이터클러스터링*데이터가공서비스종류별가공방식및절차AI신기술3.영상데이터분석가공및Object detection기반차량자동인식기술:머신러닝,딥러닝을활용한데이터학습및유형별예측모델개발4.디지털매핑자동화및최적경로추천알고리즘적용AI예측기술:디지털맵핑자동화및최적경로추천알고리즘적용.이미지데이터활용디지털및유형별예측알고리즘개발[기술역량]지식재산권및인증서보유현황:스마트주차장실내내비게이션솔루션,지능안전주행솔루션을위한차량통신,데이터분석등스마트카관련유수의핵심기술보유*지식재산권(국내외특허기술30건이상보유)위치및이벤트기반데이터베이스관리기술무선애드혹네트워킹기술(Wireless Ad
-hoc Network Tech.)차량
-인프라네트워킹기술(Vehicle
-to
-Infra Tech.)초고속데이터전송기술(WAVE2, IEEE802.11ac/ax
-based mesh)*인증서(기술,발명,소프트웨어등10건이상보유)공인인증시험(TTA), GS(Good software) 1등급인증제품,특허청등
품질 확보 전략 : [품질 확보 전략]우수한 개발 인력무선통신 및 데이터 사이언스 전공 연구진 및 카셰어링, 차량관제 서비스 개발 경력이 있는 인력 보유핵심 특허30개 이상의 커넥티드카, 자율주행 기술 관련 핵심 특허 (한국, 미국) 보유데이터 수집 및 가공모빌리티 데이터 수집 및 가공 글로벌 완성차와 자동차 표준 데이터 호환 95% 가능데이터 신뢰도 보장엠투브가 수집 및 가공하는 모든 데이터는 검수자의 검수 공정을 거친 것으로 높은 신뢰도 보장API 연동 제공공인된 기관(예: 환경부)의 API를 활용해 사용자 편의 중심의 솔루션을 개발커스터마이징 제공자사의기술및솔루션을사용자의니즈에맞게커스터마이징가능
유지보수 전략 : [유지보수 전략]
– 당사는 수요기업의 가공 서비스 구축 완료 후, 해당 서비스의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여하자보수 및 이슈발생에 대하여 신속하게 대응
– 당사는 수요기업과 협의하여 무상 유지보수 기간 설정 가능
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : [데이터 가공 실적]수요기업서비스유형서비스내용공급시점주차장 관리 기업(P사)데이터가공주차출입데이터및주차면이용데이터가공주차장혼잡도모델2022년모빌리티핀테크기업(T사)데이터가공차량PID연동,차량PID분류및정제차량고장코드추출및고장진단예측모델,차량컨시어지시스템2021년모빌리티핀테크기업(T사)데이터가공차량PID연동,차량PID분류및정제차량고장코드추출및고장진단예측모델,차량컨시어지시스템2021년기구설계기업(K사)데이터가공전기차데이터학습및데이터가공전기차량주행거리,속도데이터기반주행거리예측AI모델링2021년주차장관리기업(P사)데이터가공주차출입데이터및주차면이용데이터가공실내교통상태예측시스템2021년병원매니지먼트솔루션기업(H사)데이터가공실내교통상태예측시스템주차장혼잡도모델2021년자동차ICT기업(C사)데이터가공차량PID연동,차량PID분류및정제차량고장코드추출및고장진단예측모델,차량컨시어지시스템2020년교통전문기업(B사)데이터가공도로교통데이터정제및정형화도로노드별도로교통통계분석,미래교통예측시스템2020년공간DB기업(A사)데이터가공실내공간DB구축데이터확인 Object tracking객체좌표데이터자동할당시스템2019년
기업 개요 및 핵심역량 : [핵심 역량]* 교통 : 최적 경로, 도로 혼잡도, 주차 정보, 사고 데이터, 자율주행* 영상 : 차량 번호판 인식, 이동 객체 추적, CCTV, 블랙박스* 자동차 : 차량 ECU 데이터, OBD2 데이터, 각종 센서 데이터, 전기차 특화 데이터당사는 고객사가 요청한 사진/영상/IoT센서/통신/자동차(내연기관, 전기차)의 데이터 수집/가공 업무를 자체 석박사급 개발자, 데이터분석가 인력을 통해 수행하고, 모든 작업을 검사하여 고품질 데이터를 제공합니다.
통계기반 분석 및 딥러닝 경험과 지식을 바탕으로 고객사를 위한 명확한 데이터 설계 및 가이드라인을 도출하고, 모바일 서비스 기획/개발 역량을 통해 모바일에 최적화된 플랫폼을 운영합니다.[기업개요](주)엠투브는 모빌리티 데이터를 가공하는 AI 가공 솔루션 전문 기업으로, 자동차 및 모빌리티 데이터에 특화된 가공 기술을 강점으로 갖고 있습니다.(주)엠투브는 전 세계 약 13억대의 차량을 연결하여 세계에 기여하는 비전을 갖고 있습니다.
이를 위해 모빌리티 진보에 기여하는 데이터 가공 솔루션을 만들어 드라이빙 라이프를 혁신하고, 미래 모빌리티(Future Mobility) 인프라 환경을 구축하고자 합니다.당사는 석박사급 데이터 분석 연구원 및 개발 인력으로 구성된 빅데이터 센터를 보유하고 있습니다.
수석연구원과 선임연구원으로 구성된 연구부서, 특급기술자와 고급기술자로 구성된 개발부서가 빅데이터 전 처리부터 AI 기술학습을 통한 최적 알고리즘 및 데이터 모델링 가공까지 도출 가능합니다.당사는 크게 4가지 솔루션을 가공하여 서비스를 제공합니다.* 첫째, OBD
-II 진단장치를 개발하여 운전자의 주행 데이터 및 차량 상태 데이터를 수집 및 가공 할 수 있는 제품을 판매합니다.* 둘째, 3D 시각화 맵 기술이 적용된 FMS(Fleet Management System)은 실제 도로 위에서 차량의 위치, 움직임 등을 실시간으로 데이터를 가공하여 나타내는 3D 가공 시각화 솔루션으로, 다수차량관제, 법인 운전자 관리 등에 사용 가
활용 사례 : [활용사례]1.
차량용 IT 솔루션(S/W): 크라우드 소싱 기반 블랙박스, 비콘 연동 실내 내비게이션 솔루션, 전기차 충전소 안내 서비스, Android auto 안내 서비스, 주행 패턴 분석 안전운행 코칭 서비스2.
차량용 IT 솔루션(H/W): OBD Scanner(차량데이터 수집 하드웨어), 차량용 블랙박스 서비스(차량 간 네트워크/통신기술 기반 도로 위의 정보 공유)3.
데이터 처리 기술, 클라우드 기반 빅데이터 분석 및 visualization 기술, 무선 통신 기술 보유: 전기차 OBD2 데이터(BMS, VMCU) 수집 테스트 및 기능 설계, 디지털 맵 생성, 좌표값 할당 시스템 등

엠브이엠테크놀로지 소개

엠브이엠테크놀로지은 2020-12-29에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 가정북로 96 403-2호(장동,대전경제통상진흥원)
주요 서비스 : 1.계획 수립가공서비스에서 가장 중요한 부분을 차지하는 것은 수요기업이 필요로 하는 것이 무엇인지를 정확하게 파악하는 것입니다.따라서 당사는 수요기업의 요구사항 분석에 많은 시간을 할애하고,가공서비스 계획 수립에 수요기업 요구사항을 최우선으로 두고 있습니다.가.수요기업 요구사항 분석
– 데이터 전문기관의다양한 경험에 기초한 수요기업 요구사항 분석나.데이터 품질진단
-수요기업 요청 데이터의 품질 진단 및 개선방안 수립다.데이터 전처리 전략 수립
-데이터 품질 및 요구사항에 부합하는 데이터 정제 가공 기법 확정라.데이터 분석
-비즈니스 이슈에 맞춘 데이터 분석 알고리즘 확정 및 분석 시행2.가공 업무 프로세스가.감정 분석
-데이터 전처리: Stopwords결측값 처리
-형태소 분석:단어 품사 구분 및 원형을 찾음
-감정분석: Bert 또는 NLTK 모델을 활용,단어별 긍·부정 점수 책정,감성어 사전 구축
-세부 분석:리커트 척도를 활용하여 이모티콘 해석 처리나.연관 분석
-데이터 전처리: Stopwords결측값 처리
-형태소 분석:단어 품사 구분 및 원형을 찾음
-키워드 분석:명사형 키워드를 추출하여 연도별 키워드 빈도수 추이 분석
-연관 분석: A Priori알고리즘으로 키워드별 연관성 분석다.시계열 회귀 분석
-데이터 전처리:보간,차원 증가, Stopwords결측값 처리
-시계열 분석: EMA/EMS시계열 데이터 분석
-회귀 분석:회귀모델을 활용한 이상 탐지3.가공 산출물 검수신뢰도 높은 고품질 데이터 확보를 위한3단계 검수 시스템 도입가.내부 검수 솔루션 활용
– 1차 검수를 위해 개발한 검수 솔루션을 활용하여 통계 기반 자동 전수 검사 진행나.크라우드 소싱 검수자 검수 단계
-크라우드 소싱 작업자를 모집 및 교육하여2차 검수 진행다.전문 검수자 최종 검수
– 당데이터 전문 검수자가 수요기업의 요구사항과 가공 산출물을 비교하는 최종 검수 진행
보유 솔루션 : 1.
AI기반 감염병 대응 루션
– 의료 취약계층 사망 가능성 예측
– 의료기록을 분석하여 기저질환, 처방, 특성(성별, 나이 등)별 사망률 분석
– 확진자 동선, 접촉자, 방역 우선 대상지 등 시각화 정보 제공
– 방역 현장용 모바일 지원 서비스 제공2.
데이터 자동 수집 솔루션(RPA)
– 데이터 자동 수집
– 산출물 Database화
– 수집 대상 지속적 추가3.
클라우드 음성인식 데이터 분석 솔루션(STT)
– 녹취 데이터의 텍스트 변환 및 분석
– 분석된 텍스트 기반 고객 만족도 대상 콜 선정(AI)
– 고객 맞춤형 최적의 고객 만족도 설문 사항 작성(AI)
– 문자 서비스를 통한 자동화 해피 문자 서비스 제공4.
AI 데이터 품질 진단 Tool
– 메타데이터의 구조 정확도, 형식 정확도에 대한 품질 진단
– 고품질 AI 데이터 생산5.
빅데이터 플랫폼(KAID)
– 데이터 분석 및 인공지능 서비스 구동을 위한 인프라 역할
– 오픈소스 기반의 수집 플랫폼과 분석 플랫폼으로 구성
– 수집 플랫폼은 Crawling, RPA, OpenAPI 등 자동화 기술을 이용하여 수집
– 분석 플랫폼은 실시간 분석 플랫폼(Spark) 기반으로 분석/처리/시각화 지원6.
AI 감사지원 시스템
– 감사 관련 데이터를 활용하여 위법/부당사항에 대한 연관 조치사항 및 감사 기준 제시
– 인적자원을 재배치하여 감사 사각지대 감소
– 기존 내부 감사 자료를 활용하여 감사에 대한 신뢰성 향상 가능
품질 확보 전략 : 1.품질 제고를 위한 전담 조직가.품질 업무 전문가 투입
-품질 업무 전문가 투입
-공인 품질 인증 획득TF참여 경력나.프로젝트 전 팀원 품질 활동 참여
-팀 별 품질 활동 담당자 선정
-팀원의 경우 역할 별 품질 활동 수행다.품질 관리 그룹의 완벽한 지원
-영역 별 전담자 배정을 통한 즉시 지원2.품질관리 프로세스 정립당사는 품질관리 프로세스로 품질개선을 위한 방법인 PDCA(Plan
-Do_Check_Action) 사이클을 활용하고 있습니다.
PDCA 사이클은 서비스와 제품의 개선을 위한 반복적 4단계 접근 방식으로 구성됩니다.Plan(계획) : 실적에 근거한 계획 수립Do(실행) : 수립한 계획에 따른 실행Check(평가) : 실행 상황이 계획에 맞게 진행되는지 평가Act(개선) : 평가 결과에 따른 개선 관리기능관리대상세부 관리 기능Plan(계획)Do(실행)Check(모니터링 및 통제)Act(개선)품질 관리 기준품질관리지표핵심품질항목업무규칙[데이터품질이슈 조사]
– 내/외부 품질 이슈 파악
– 품질 이슈 분석
– 품질관리기준 대상 파악
– 품질관리기준 도출 계획 수립[품질관리기준]
– 품질관리지표 수립
– 핵심품질항목 도출
– 업무규칙도출
– 품질관리기준 배포[품질관리기준점검]
– 점검 대상 데이터 추출
– 점검조건 도출 및 검증
– 점검 결과 분석
– 품질관리기준 개선요소 도출[품질관리기준변경]
– 품질관리기준 개선 요소 확인
– 품질관리기준 개선계획 수립
– 품질관리기준 개선 수행
– 품질관리기준 개선 결과 확인 및 평가품질 진단 및 개선수집데이터활용데이터[품질관리 대상 정의]
– 품질관리 계획 수립
– 이해관계자 협의
– 품질진단 계획 배포[품질진단 수행]
– 품질진단 계획 수립
– 품질진단 대상 정의
– 품질진단 실시[품질 통제]
– 품질진단 결과 분석
– 품질 목표 관리
– 품질 목표 모니터링[품질 개선]
– 품질개선 계획 수립
– 품질개선 준비
– 품질개선 수행
– 품질개선 결과 확인 및
유지보수 전략 : 1.
유지보수수행 방안엠브이엠테크놀로지㈜는 사업 완료 후 해당 시스템의 기술적, 환경적 특성을 잘 이해한 유지보수 책임자를 지정하여 하자보수 및 장애 발생에 대해 신속하게 대응할 것이며, 당사는 하기 표와 같은 지원 체계를 보유하고 있습니다.역할업무분장유지보수책임자엠브이엠테크놀로지㈜에서 납품한 데이터에 관한 전반적인 유지보수 관리유지보수담당자데이터에 대한 질의, 응대, 활용방안에 대한 전반적인 지원2.
유지보수 내용구분내용유지보수 대상공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상하자보수 기간사업 완료 후 12개월간 지원유지보수내용하자보수유지보수 기간 이내에 발생하는 데이터의 결함에 대한 유지보수품질개선에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완유지보수범위무상하자보수공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상하자보수를 원칙으로 함무상유지보수무상유지보수 기간 내 일어나는 유지보수 활동유상유지보수고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임지지 않음무상하자보수 기간 중 신규데이터를 추가하고 기존의 데이터를 개선하는 경우 상호 협의하여 실비 제공함을 원칙으로 함유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 개조, 첨가, 조정으로 중대한 영향을 끼친 경우 유상 처리항목비용최신 데이터 제공(분기별)솔루션 비용의 8%사용자 부주의로 인한 장애솔루션 비용의 8%( * 수요기업별로 상이) 3.
유지보수 기간무상하자보수 기간 : 사업 종료 후 12개월유상하자보수 기간 : 사업 종료 후 12개월
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : NO.사업명사업기간사업금액발주처1코로나 블루에 빠진 현대인을 위한 맞춤형 茶 여행 추천 서비스2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원2폐배터리 리사이클 사업을 위한 유통 전략 도출2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원3유니크 베뉴 관련 데이터 수집 및 가공2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원4여행 사진 및 이미지 데이터 가공 서비스2022.06~2022.1146,125한국데이터산업진흥원5AI 학습용 폐플라스틱 선별 이미지 데이터 가공 서비스2022.06~2022.1170,000한국데이터산업진흥원6라벨링 활성화를 위한 이미지 데이터 수집 및 가공 서비스2022.06~2022.1171,750한국데이터산업진흥원7IT 기업 정보 및 취업연계 데이터 가공 서비스2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원8보이스피싱 음성 및 기타 데이터 정보 수집 및 가공 서비스2022.06~2022.1170,000한국데이터산업진흥원9메타버스 플랫폼 비교 데이터 및 전시회 작품 데이터 가공2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원10소셜 미디어 데이터 가공 서비스2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원11음성/동영상, 위치 등 독거노인에 대한 정보 데이터 가공 서비스2022.06~2022.1170,000한국데이터산업진흥원12각 테마별 데이터 및 메타버스 플랫폼 데이터2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원13코로나로 지친 현대인들의 마음을 달래줄 개인/학교/기업 대상 여행 상품 개발2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원14취향 저격 특별한 한 끼를 위한 시즌별, 이벤트별 HMR 상품 개발2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원15한·일 문화 교류 투어 및 다문화 가정 중심의 국내여행 가이드 인력 육성2022.06~2022.1145,000한국데이터산업진흥원16데이터 마케팅을 위한 상품 리뷰 분석 및 가공 서비스2022.06~2022.1171,7
기업 개요 및 핵심역량 : 1.기업 소개엠브이엠테크놀로지㈜는2020년 설립된 정부 정책 연구,빅데이터 가공 및 분석,인공지능(AI)전문기업입니다.데이터 가공 및 분석으로 고객에게 맞춤 솔루션을 제공하고 있으며,나아가STT솔루션 등을 통해 인공지능 전문기업으로 발돋움하고 있습니다.·2.사업 분야정보화,성과,예비타당성조사 등 정부 정책 연구,정보화 관련 지침,가이드 개발 연구,데이터 가공 및 활용 사업,인공지능 및 데이터 컨설팅 사업,인공지능 및 빅데이터 플랫폼 사업,솔루션 개발 및 공급등을 사업분야로 두고 있습니다.3.
핵심 가치”Perfect Communication”의 비전을 가지고 ‘사람과 사람’, ‘사람과 사물’, ‘사람과 세상’간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 제공합니다.4.
연혁회 사 명엠브이엠테크놀로지㈜대 표 자이석한사 업 분 야정보화, 성과, 예비타당성조사 등 정부 정책 연구, 정보화 관련 지침, 가이드 개발 연구, 데이터 가공 및 활용 사업, 인공지능 및 데이터 컨설팅 사업, 인공지능 및 빅데이터 플랫폼 사업, 솔루션 개발 및 공급주 소대전광역시 유성구 가정북로 96, 403
-2호(장동, 대전경제통상진흥원)전 화 번 호070
-4163
-0933회사설립연도2020년 12월해당부문 사업기간2020년 12월 ~ 2023년 1월(2년)5.기업 솔루션 및 제품당사는 코로나19, 취업난, 독거노인 등 다양한 사회적 이슈에 활용할 수 있는 데이터 가공 및 활용 솔루션을 보유하고 있습니다.또한 타사 마케팅에 활용할 수 있는 판매 전략 도출 솔루션, 산업에 활용할 수 있는 건축물 유지보수 솔루션 등 다양한 도메인에 활용할 수 있는 제품을 개발 및 고객에 제공하고 있습니다.가.
AI기반 감염병 대응 솔루션나.데이터 자동 수집 분석 솔루션(RPA)다.클라우드 음성인식 데이터 분석 솔루션(STT)라.
AI데이터 품질 진단 솔루션마.
빅데이터 수집 플랫폼 (KAID)바.
AI 감사지원 시스템
활용 사례 : 1.
코로나19 환자의 사망 확률 예측 솔루션
– 의료 취약계층 사망 가능성을 예측하여 사전 건강 가이드 제공
– 의료기록을 분석하여 기저질환별, 처방별, 특성(성별, 나이 등)별 사망률 분석2.
코로나19 방역 우선대상자 결정 지원 솔루션
– 확진자 동선, 접촉자, 방역 우선 대상자 등 시각화 정보 제공
– 방역 현장용 모바일 지원 서비스를 제공하여 현장에서 즉시 감염병 대응3.
음성분석기반 보이스피싱 탐지 솔루션
– 통화 내용을 실시간으로 수집하여 텍스트로 변환 솔루션 제공
– AI 모델을 통한 보이스피싱 여부 알림 제공4.
멀티모달 인공지능 독거노인 응급상태 알림서비스
– 노인 위험감지 분류를 위한 이미지 수집 및 라벨링 데이터 가공
– AI 모델을 통한 낙상 등 위험감지 시스템 구축5.
펫 저널 홈페이지 및 e
-book 구축
– In
-Design 형식의 저널을 e
-book용 PDF 파일로 변환하여 데이터 구축 및 태그 기입
– 구축한 데이터를 통해 펫 저널 홈페이지 내 e
-book 제공6.
IT 기업 맞춤 인재 양성 서비스 플랫폼
– 구인 구직 데이터를 자동으로 수집하여 축적
– AI 모델을 통해 고객사에 직무에 적합한 인력을 추천7.
미래 전시 그래픽 디자인 제공 서비스
– 소셜미디어의 전시관련 데이터를 수집하여 이미지, 정보 데이터로 가공
– 이미지, 트렌드 분석을 통한 미래 디자인 전략 도출8.
찾아가는 비대면 박물관 서비스
– 메타버스 플랫폼 정보 수집을 통한 통계 플랫폼 비교서비스 제공
– 고객사 실물 작품의 디지털 변환 작업을 통한 메타버스 전시회 구축 지원9.
현대인을 위한 맞춤형 茶 여행 추천 서비스
– 공공데이터 및 포털사이트의 차(茶) 데이터를 API를 통해 자동 수집
– 추천 서비스 구축을 통한 홈페이지 고도화 지원10.
여행이미지 DB구축 및 메타데이터 자동 태깅 서비스
– TB 단위의 이미지 DB 구축 및 메타데이터 자동 태깅 구축
– 부트스트랩을 통한 이미지 관리 시스템 운영

주식회사 제이어스 소개

주식회사 제이어스은 2019-01-02에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 가정북로 96 302호(장동,대전경제통상진흥원)
주요 서비스 : 1.
패션 빅데이터 수집 도구
– 개인의 스타일링 도구를 통해 개인 취향 빅데이터 수집
– 의상 이미지 라벨링(비전, 분류기술)과 스타일링 연결성을 고려한 취향 알고리즘 개발 가능
– 관련 특허, 제품 및 노하우 기술이전 가능 (전용실시권)
– 자체 사업 ‘랜선옷장’ 구축 및 운영2.
이미지 라벨링 사업 수행
– CCTV 이미지 라벨링 사업 수행3.
관광 빅데이터 관리 도구
– 한국관광공사, 구글 및 네이버 빅데이터 매쉬업
– 음식관광, 텍스트마이닝, 사진분류(비전)기술 활용한 맞춤형 큐레이션 기술 제공
– 자체 사업 ‘힙플’ 구축 및 운영4.
다양한 이미지 제작 기술
– 3D 콘텐츠, 카드뉴스 및 콘텐츠마케팅
보유 솔루션 :
품질 확보 전략 : ㅇ 초기 수요기업의 요구사항을 기초로 협의를 통해 확정된 데이터 품질에 대한 목표치를 설정하고 사업화 테스트를 포함한 공정단계별 점검을 진행하여 구체적인 실행지침 및 품질확보 계획(3단계)을 마련하여 관리하고자 함1단계2단계3단계품질관리를 위한 계획수립픔질검토테스트 및 보완데이터 정확성, 사용성, 가용성을 고려한 품질 목표 설정품질목표별 관계자간 검토절차 및 협의가공데이터 기반 사업화 테스트 진행 및 보완 조치ㅇ 사업 수행 및 제공데이터의 품질확보를 위해 프로젝트관리자(PM)는 사업수행기간 중 100% 투입하여 수요기업이 제시한 데이터가공 및 3D콘텐츠 개발 관련 요구사항에 전념할 수 있도록 조직을 구성ㅇ 프로젝트 관리자(PM)는 수업수행에 대한 전반적인 사업관리 및 품질관리를 지원하며, 수요기업과의 협조체제를 유지하여 협약사항을 준수ㅇ 사업 주요단계별 협의를 통해 신속, 정확한 의사결정과 사업 중간단계에서의 요구사항 변경발생시 내부인력을 통한 이력관리를 통해 진행상황 모니터링 진행
유지보수 전략 : ㅇ사업 종료 후 가공데이터를 효율적으로 유지·관리할 수 있는 유지보수 업무체계를 제시하고 원활한 운영 및 서비스 개발을 위한 데이터 관련 무상 유지보수 방안을 제시하고자 함ㅇ 유지보수 책임자를 지정하여 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응하며, 유지보수 관리조직은 문제 해결을 위해 유지보수 절차에 따라 비상연락망을 구축하여, 사용자 지원창구를 통해 장애 접수 후 유지보수 전담인원에게 이관함으로써 일관성 있는 항시 지원체계를 유지역할업무분장유지보수책임자업무수행의 전반적인 운영 지원1차 유지보수인원업무수행 지원 및 하자지원, 장애발생시 즉각 대응2차 유지보수인원수행 기술자 직접파견 및 예방 정기점검 진행
카테고리 구분 : 시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
실적 : * 패션 및 관광 빅데이터 활용 큐레이션 서비스개발(서비스) 스타일링 커뮤니티 모바일 서비스, 로컬투어 모바일 서비스(기술 및 특허) 패션 이미지 분류 및 연결성을 고려한 AI 스타일링 알고리즘 외 다수(기술 및 특허) 관광 빅데이터를 통한 AI 여행일정 개발 및 추천 서비스 외 다수(상용화실적 및 활용사례) 개인화 스타일링 서비스 “랜선옷장”, 백화점 입점 브랜드 소개 및 스타일링 키오스크,(상용화실적 및 활용사례) 음식관광 빅데이터 활용 로컬 여행 서비스 “힙플”, 축제 및 페스티벌 전용 모바일 서비스 (주변 관광빅데이터 자동 추천)(홈페이지) https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 19년 1월 법인 설립하여, ICT기반의 문화콘텐츠 유통 비즈니스를 연구하는 스타트업으로, 시대가 관심이 있고 흥미로워하는 문화콘텐츠 및 데이터를 재해석하여 다양한 사용자층이 함께 할 수 있는 플랫폼을 개발하고 있음ㅇ 패션 스타일링 도구를 통한 개인패션 취향 빅데이터 수집 도구 개발 (랜선옷장, 제품 및 기술특허, 노하우 전수 가능, https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
활용 사례 : 1.패션 스타일링 도구를 통한 개인패션 취향 빅데이터 수집 도구 개발 (랜선옷장, 제품 및 기술특허, 노하우 전수 가능, https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do

(주)인사이트마이닝 소개

(주)인사이트마이닝은 2016-03-07에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 노은로 151 가나파로스빌2차 208호
주요 서비스 : 1.
데이터 전처리(Data Pre
-Processing) 서비스입력오류 탐지 및 처리범주형 자료 : 자료의 특성을 이해하고, 범주 이름의 잘못 기입, 가질 수 없는 범주의 기입, 범주의 빈도 등을 이용하여 입력오류를 탐지하고, 도메인 전문가와 협의하여 조치수치형 자료 : 자료의 특성을 이해하고, 최소값이나 최대값을 이용하여 가질 수 없는 값의 기입, 최빈수를 도출하여 입력오류를 탐지하고, 도메인 전문가와 협의하여 조치 2.이상치 탐지 및 처리 시계열 자료 : Shewhart 관리도 기법, 누적합, 지수가중이동평균, Hidiroglou
-Berthelot 기법을 이용하여 이상치 탐지비시계열 자료(일변량) : 표준화 점수, 수정된 표준화 점수, 통계적 가설검정, 사분위수범위, 수정된 사분위수범위, 준사분위수범위를 이용비시계열 자료(다변량) : 회귀진단, 마할라노비스 거리, LOF, iForest 기법을 이용 3.
결측치 탐지 및 처리행 또는 열 삭제중위수, 평균 등으로 대체(imputation)최빈수로 대체(imputation)Hot
-Dec회귀분석 기반의 대체XGBoost, LightGBM 기반의 대체k
-NN 알고리즘을 이용한 대체MICE(Multivariate Imputation by Chained Equation) 4.
특성공학(Feature Engineering)범주형 자료에 대한 One
-Hot Encoding수치형 자료의 변환 : Box
-Cox Transformation(로그, 루트, 역수 변환)수치형 자료의 변환 : Mi
-Max Normalization, Z
-Score Normalization 5.
메타 데이터 제공 서비스범주형 자료 : 변수 설명, 범주명, 범주의 개수, 결측치 유무, 결측치 개수수치형 자료 : 변수 설명, 단일값 개수, 최소값, 최대값, 범위, 결측치 유무, 결측치 개수 6.
탐색적 데이터 분석 서비스데이터의 요약 : 범주형 자료는 빈도표나 분할표, 수치형 자료는 기술통계량(평균, 절사평균, 중위수, 최빈수, 분
보유 솔루션 : □ 공급기업 조직 구성 및 인력 운용 방안데이터 수집, 가공, 상품화 조직/인력 구성 업무조직인적 역량정형 데이터의 전처리데이터 가공탐색적 데이터 분석통계 기반의 데이터 분석빅데이터분석실(박사4,석사과정3,학사4)수요기업에서 요구되는 데이터 가공 결과 및 가시적 수치 도출을 위한 통계 기반의 데이터 분석 역량을 보유하고 있고, 오픈소스 기반의 R과 Python 능력도 뛰어남비정형 데이터의 전처리인공지능 기반의 데이터 분석인공지능 AI실(박사1, 석사
1)자연어처리(NLP)이미지 데이터 분석머신러닝, 딥러닝데이터 상품화 / 커뮤니케이션연구지원실(학사
1)수요기업 물색, 가격 정보 관리 등 비즈니스 관점에서의 데이터 상품화 추진 계획을 수립하고, 커뮤니케이션을 활성화한다.
품질 확보 전략 : 데이터 품질 측정은 데이터 품질개선을 위한 선행작업으로, 현행 데이터의 품질 이슈를 분석해 계량화하는 것을 의미합니다.
기준정보는 다양한 속성들의 조합으로 구성되어 있으므로, 품질 측정도 속성 단위로 수행됩니다.
기준정보 품질관리 측면에서 완전성, 유효성, 유일성, 정합성은 생성시스템인 MDM 정보를 대상으로 측정하고, 일치성과 적시성은 MDM에서 정보를 수신 받는 전사 시스템 및 EAI Hub와 MDM 데이터를 비교 분석하여 측정합니다.
기업 및 업종별로 위에 정리한 예시 외에도 추가적인 품질 측정 기준을 정의해서 활용할 수 있습니다.
예컨대, 업무 프로세스에서 정의한 특정 운영기준 준수율, 계획 이행률 등과 같은 지표도 품질개선을 위해 정의가 가능합니다.
다음에는 품질관리 대상과 품질지표를 연결하여 품질 측정을 위한 세부 측정규칙을 정의해야 합니다.
측정규칙이 정의되어야 정기적이고 상시적인 품질모니터링 및 품질개선 활동이 가능해집니다.
유지보수 전략 : 4.1 가공 서비스 제공 계획 및 목표 데이터 전처리, 품질, 코딩, 분석, 시각화 등을 통한 가공 서비스 지원다양한 산업 분야에서의 가공을 통해 수요기업 맞춤형 서비스 창출주요 가공 데이터 제공원천 데이터 융합 및 분석을 통한 분석모델 개발, 시각화 제공수요기업 요구사항에 부합하는 분야별 분석 서비스 제공으로 수요기업 데이터의 활용 방안을 극대화 4.2 가공 서비스 관리 방안 엔코아의 데이터 가공 서비스 플랫폼과 유사한 플랫폼을 개발하여 가공 서비스를 관리하도록 한다.
4.3 서비스 제공 후 사후 관리계획 제공된 서비스에 대해 오류 요청서 작성을 받고, 오류요청을 확인하고, 조치 방법을 결정하고, 조치를 완료하고, 오류해결 완료를 하는 전체적인 프로세스로 사후 관리를 한다.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 내용코로나 전후의 온라인 학습 데이터 분석고장률과 고장확률의 트랜드, 변동성, 빈도분석1급 정교사 자격연수 만족도 설문 데이터 분석난연성성능/연소특성/연소생성물 데이터 분석스마트팜 데이터 분석농산물 가격 예측 생물의약품 국가표준품 안정성 평가를 위한 통계분석아동/부모 스트레스 데이터 분석가공식품 판매량 예측데이터 분석 관련 동영상 콘텐츠 개발상권정보시스템 기능 고도화(매출 분석)수치 검색 알고리즘 개발환경 빅데이터 분석수치검색 알고리즘 개발우주환경 측정데이터 기반 우주부품 검증 예측시뮬레이션 연구를 위한 데이터 생성아동정서행동 및 부모 육아 스트레스 분석**** 유지관리 변수별 상관분석을 통한 최적 예측모형 구축**청 민원데이터 분석생물의약품 국가표준폼 안정성 평가를 위한 R기반 역가 산출 통계 분석 프로그램 개발 및 GUI 개발**쓰레기 발생량 알고리즘 모델 검토 및 제안인력 운영 프로세스 분석 및 업무량 배정 시뮬레이션 모델 수립*** 통계 작성 및 관리 지원******* 빅데이터 분석
기업 개요 및 핵심역량 : 1.1 기업의 일반 현황 ㈜인사이트마이닝은 데이터의 정확하고 통찰력이 넘치는 분석서비스를 통하여 좀 더 나은 세상에 이바지 하는 것을 목표로 함
– 정부기관 및 공공기관, 지방자치단체, 정부출연연구소, 기업 및 부설연구소, 병원, 은행, 학교, 그리고 개인에 이르기까지 다양한 문제를 데이터에 기반하여 분석하고 있음
– 데이터의 가공, 데이터의 품질, 데이터의 전처리, 탐색적 데이터 분석, 가설검정 기반의 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝, 인공지능(AI) 등의 다양한 알고리즘을 적용하여 여러 산업에서 요구되는 데이터 관련 전반적인 업무를 지원하고 있음 회 사 명㈜인사이트마이닝대 표 자이부일사 업 분 야데이터 분석 및 가공주 소대전시 유성구 노은로 151 가나파로스빌 2차 208호전 화 번 호042
-822
-9760회사설립년도2016년인 력 현황13명(2023.01 기준) 1.2 기업의 주요 사업 분야 데이터의 가공, 데이터의 품질, 데이터의 전처리, 탐색적 데이터 분석, 가설검정 기반의 데이터 분석, 머신러닝/딥러닝, 인공지능(AI) 등의 다양한 알고리즘을 적용하여 여러 산업에서 요구되는 데이터 관련 전반적인 업무를 지원하고 있음1.3 조직도 및 인력 현황 인공지능 AI실 : 비정형 데이터 전처리, 머신러닝(딥러닝) 기반의 데이터 분석(예측, 분율)빅데이터분석실 : 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 시각화, 탐색적 데이터 분석, 통계 기반의 데이터 분석(가설검정)연구지원실 : 수요기업 탐색 및 가공서비스 가격 정보 관리 지원, 수요기업 데이터 상품화 계획수립과 품질 관리 지원 1.4법인 연혁 2016년 03월 ㈜인사이트마이닝 설립2020년 01월 교육빅데이터연구소와 MOU 체결2020년 05월 연구개발전담부서 설립2020년 12월 ㈜더모아젠과 MOU 체결2021년 02월 대동대학교와 MOU 체결2021년 02월 ㈜띵킹파트너와 MOU 체결2021년 04월 기업부설연구소 설립 2021년 05월 ㈜나무와
활용 사례 : 활용 1.
철도 레일유지관리 변수별 상관분석을 통한 최적 예측 모형KP의 누적통과톤수와 마모량 관계 분석레일 마모량 예측 갱환 시기 예측연마 효과 분석활용 2.
R 기반 역가 산출 GUI 개발대시보드 형태의 분석 시스템 제공활용 3.
쓰레기 발생량 알고리즘 모델 검토 및 제안사업지별 어항에서 발생 및 수거하는 해양쓰레기에 대한 정량적, 정성적 분석해양쓰레기 발생량에 미치는 요인들의 영향 정도의 파악해양쓰레기 수거량과 항구의 입출항 데이터를 활용하여 쓰레기 수거량 예측 알고리즘을 통한 해양쓰레기 발생량 예측활용 4.업무 프로세스 개선방안 제안각종조사의 조사원 업무량 배정에 대해 데이터에 근거한 객관적인 기준 마련조사원 업무량 배정에 적용할 수 있는 알고리즘 개발활용 5.
데이터를 활용한 분석이상치 탐지머신러닝 알고리즘을 이용한 이진/다중 분류자연어처리를 이용한 민원 데이터 분석활용 6.가격 예측 알고리즘 개발입찰 가격 예측, 상품의 가격/수요 예측 등

주식회사 올인어스 소개

주식회사 올인어스은 2010-04-05에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 노은서로86번길 52 비3호
주요 서비스 : 가공 서비스명가공 내용상세 정보개체명 인식(NER) 학습데이터주어진 문장에 대하여 개체명 분석, 추출 및 태깅① 원문 분석(수요기업 원문제공)(ㄱ) 원문의 성격 및 도메인 파악(ㄴ) 수요기업의 요구 tag set 파악 및 협의(ㄷ) 원가 산정 및 계약② 1차 가공(tagging)(ㄱ) 가능한 “공공 인공지능 오픈 API 서비스” 활용(ㄴ) 오픈 API서비스 활용이 불가능한 tagset일 경우 곧바로 수작업 tagging 작업.③ 2차 가공(tagging)(ㄱ) 오픈 소스(brat rapid annotation tool) 활용 수작업 태깅 (a) brat 활용을 위한 데이터 변환.
(b) brat 어노테이션 툴을 이용한 태깅 (c) brat to text 데이터 변환.④ 검수(ㄱ) 주기적 검증 (a) 일정 기간의 결과물에 대하여 주기적 검증
1) 작업자 간 Cross check.
2) 동일한 개체에 대한 tagset 검증 등…
(b) 검증 내용에 따른 재반영.(ㄴ) 최종 검증 (a) 작업자 간 Cross check.
(b) 동일한 개체에 대한 tagset 검증 등…
(c) 최종 검증 내용 재반영.질의
-응답 학습데이터 구축 단순 질의
-응답 데이터 구축.
다중 근거(multi evidences)질의
-응답셋 구축.
복합 근거(multi
-hop evidences) 질의
-응답셋 구축.▶ 질의
-응답 데이터셋 구축 내용: 질문/근거단락/정답/정답위치▶ 다중 근거(multi evidences)셋: 정답을 포함하는 서로 다른 단순 단락들을 포함.
각각의 단순 단락은 독립적으로 정답의 추론이 가능한 경우를 의미함.▶ 복합 근거(multi
-hop evidences)셋: Multi
-hop 질의응답에서 단순 단락은 독립적으로는 정답 추론이 불가능하며, 모든 단락을 이용해 단락 간 연관성에 기반한 reasoning path를 추론하여야 정답제시가 가능함.
– bridge entity형: 정답 추론을 위한 두 단락을 ‘bridge enti
보유 솔루션 : 1.
조직 및 인원직책인원비고자문위원1명대학교수(자연어처리분야)개발 업무가용 인력이사(책임급)1명실무가능 임원전문인력(책임급)1명내부계약직(S/W개발)실무관련(연구원)4명외부인력(다언어자원 DB구축)계7명2.
생산 시설Num생산시설명모델명비고1서버 1식조립 서버(CPU@3.4GHz / RAM 32GB / SSD 256GB, HDD 1TB)2데스크탑PC 3식조립 PC(CPU@3.4GHz / RAM 8GB / SSD 128GB, HDD 1TB) 등3노트북 1식LG그램(14Z970)4복합기 2대삼성SCX
-4622FK 외 1대5전화/팩스한국통신전화: 070
-4154
-7109팩스: 042
-477
-7109
품질 확보 전략 : 해당 사업의 특성을 고려한 품질보증 전략 수립 및 품질보증 체계 구축.
데이터 구축의 기본 워크플로우를 철저히 준수하여 데이터 품질 확보.
1.
수요기업 요구사항 분석 및 협의.
2.
데이터 구축 지침서 작성 및 워크 플로우 도출.
3.
작업자 교육.
4.
테스트셋 구축.
5.
피드백(수요기업) 및 지침서 수정 6.
본격 데이터 구축.
7.
검수 a) 주기적 검수 및 납품:
1) 수요기업과 협의하여 일정 기간 또는 일정 수량 단위로 주기적 검수 및 납품
2) 데이터 성격에 따라 검수.
– 샘플링 또는 전수 리뷰
– Cross check.
– 기술적 내용에 따른 반자동 검수 등…
3) 검수 내용에 따른 수정 반영.
b) 최종 검수
1) 납품전 수요기업과 최종 체크
2) 미비점 보완 납품 결과물의 품질 보장을 위해, 본사에서는 초기 1개월은 매주 1회, 그 후 매 1개월마다 중간 결과물 및 자체 평가결과를 발주처에 중간 납품하며, 발주처는 이에 대한 평가 및 피드백을 보내기로 한다.○ 당사는 각 사업을 수행함에 있어 기술적 문제에 직면했을 때, 수요기업에 적극 협조를 요청하고 부득이 한 경우, 자문교수 등 전문가를 초청하여 수요기업과 당사간의 기술적 문제를 해결한다.○ 필요한 경우 당사 수행인력이 수요기업을 방문하거나 수요기관 담당자를 초빙하여 교육을 실시한다.
유지보수 전략 : 기본적으로 품질 확보 전략에 따른 철저한 품질 관리로 하자보수를 최소화한다.
수요기업의 유지/보수 요청이 있을 시에는 수요기업과 협의하여 유지보수 성격을 정의(사업수행 완료 후 3개월 이내).
1) 하자발생시.
– 수요기업과 하자내용 협의 및 유지보수 기간을 설정하여(1년 이내) 결과물에 대한 유지/보수를 시행한다.
– 기존의 워크플로우 재가동.
2) 추가내용 요청시.
– 요구사항 분석을 통한 추가 업무 계약 체결.
– 기구축 인원을 바탕으로 최대한 후속 지원에 협조한다.
카테고리 구분 : 태깅또는라벨링,기타
실적 : 계약명 계약금액 계약일자 계약완료일 발주처 이행률 설명가능한 함의문장 추론을 위한 학습데이터 구축 46,000,000 2022
-11
-08 진행중…
한국전자통신연구원 진행중…
설명가능 질의응답을 위한 비교형 및 테이블 학습데이터 구축 47,500,000 2022
-06
-23 2022
-09
-16 한국전자통신연구원 100% 복합형 질의응답 및 정답 단락 인식을 위한 통합 평가데이터 구축 47,100,000 2020
-07
-21 2020
-11
-30 한국전자통신연구원 100% 일반분야 및 전문분야 대상 검색/질의응답 시스템을 위한 통합 평가데이터 구축 50,450,000 2019
-05
-22 2019
-11
-30 한국전자통신연구원 100% 태국어 및 베트남어 음성인식 지식 구축, 태국어, 베트남어, 영어, 중국어 및 일본어 발음 사전 검증, 한국어 형태소 분석기 개선 용역 41,560,000 2018
-09
-10 2018
-11
-30 한국전자통신연구원 100% 오픈API 서비스를 위한 단답형 및 서술형 질의응답 학습데이터 구축 49,896,0
기업 개요 및 핵심역량 : 1.
일반현황 및 연혁회 사 명㈜올인어스(ALLINUS Co.,Ltd)대 표 자권 선 대사 업 분 야DB구축 및 S/W개발주 소대전광역시 유성구 노은서로 86번길 52, 비3호전 화 번 호070
-4154
-7109, fax: 042
-477
-7109회 사 설 립 일2010년 04월 05일해 당 부 문종 사 기 간2010년 4월 ~ 2022년 12월 현재 (12년 9개월)주 요 연 혁2010.04대표이사 오연석에 의해 설립대표이사에 오연석 취임(전문경영인)2010년 4월5일 법인 등록.2010.05한국전자통신연구원과 협력업체 등록 사업시작2012.07SK텔레콤과 협력업체 등록2021.01대표이사 권선대 취임2.
기업의 특성 및 장점 자연어처리 업력.
– 12년 이상 자연어처리 및 자연어 학습데이터 구축 업력을 가지고 있음.
– 정부출연연구원(ETRI)과의 다년간의 협업 경험을 가지고 있음.
자언어처리 전문인력 구성.
– 본 업체는 자연어처리 및 자연어 학습데이터 구축 분야에서 다년간 종사한 임직원으로 구성되어 있음.
– 작업 인원이 대부분 15년 이상 자연어 처리 분야에서 학습데이터 및 정답셋 구축 경험을 가진 인재로 구성되어 있음.
– 기술자문을 담당할 자문교수 또한 해당 분야의 개발경력이 풍부함.
소규모의 정확한 학습데이터 구축.
– 품질확보가 어려운 대규모의 크라우드 소싱 방식보다는 정확성을 요하는 소규모의 학습셋, 평가셋(정답셋) 구축에 초점을 맞춤.3.
보유 기술 다양한 목적의 자연어 처리, 음성언어 정보처리 기술에 필요한 정보DB 및 코퍼스 구축 기술 언어처리용(음성, 텍스트) 다언어 대화체 또는 전문 문서의 분석기술 언어분석 단계별 정답셋 구축 및 평가 기술 시스템 사용성 평가기술
활용 사례 : ◈ 형태소 분석(POS Tagging)”text” : “고려(高麗) 제25대 왕이면서 원나라 세조(世祖) 쿠빌라이의 사위는 “,”morp” : [{“id” : 0, “lemma” : “고려”, “type” : “nc”, “position” : 0},{“id” : 1, “lemma” : “(“, “type” : “s”, “position” : 4},{“id” : 2, “lemma” : “高麗”, “type” : “nc”, “position” : 5},{“id” : 3, “lemma” : “)”, “type” : “s”, “position” : 9},{“id” : 4, “lemma” : “제”, “type” : “xp”, “position” : 11},{“id” : 5, “lemma” : “25”, “type” : “nn”, “position” : 13},{“id” : 6, “lemma” : “대”, “type” : “nb”, “position” : 15},{“id” : 7, “lemma” : “왕”, “type” : “nc”, “position” : 18},{“id” : 8, “lemma” : “이”, “type” : “co”, “position” : 20},{“id” : 9, “lemma” : “면서”, “type” : “ec”, “position” : 22},{“id” : 10, “lemma” : “원나라”, “type” : “nc”, “position” : 27},{“id” : 11, “lemma” : “세조”, “type” : “nc”, “position” : 34},{“id” : 12, “lemma” : “(“, “type” : “s”, “position” : 38},{“id” : 13, “lemma” : “世祖”, “type” : “nc”, “position” : 39},{“id” : 14, “lemma” : “)”, “type” : “s”, “position” : 43},{“id” : 15, “lemma” : “쿠빌라이”, “type” : “nc

(주)네오포스 소개

(주)네오포스은 2009-02-19에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 대덕대로 582 옥토빌딩 704호
주요 서비스 : 2.
가공서비스의 상세정보 ■ AI 데이터 가공 및 모델 개발 내용o AI를 이용한 스마트팩토리 설비 센서데이터 분석 및 가공o 설비(주요부품) 고장진단 머신러닝 및 딥러닝 모델 개발o 생체신호 센서 데이터 AI 분석가공 및 질병진단 AI 모델 개발 ■ AI 데이터 가공 프로세스 ■ AI 기술을 적용한 데이터 분석가공 및 모델 개발 절차 사례 ■ 데이터 가시화 등 AI SW 개발 프로세스
보유 솔루션 : ■ 공급사 보유 데이터 가공 솔루션 및 SWo PDSC
– 개인정보 익명화 및 정합성 검증 솔루션 (자체개발)o 생체신호 센서 데이터 정제 솔루션 (자체개발)o Smart PCMS
– 우편주소 표준화/정제/도로명주소변환 솔루션 (자체개발)o NeoML
– 데이터 분석 및 AI 알고리즘(전처리, 패턴분석, 감독/비감독학습, 성능평가) (자체개발)o 센서 데이터 가시화 모니터링 솔루션 (자체개발) ■ 공급사 AI데이터 가공 및 SW 개발 영역o 데이터 전처리
– IoT 센서 데이터 정제 기능, 우편주소 정제 및 도로명 주소 변환 기능, 개인정보 보호를 위한 식별 데이터 익명화 및 검증 o 분석
– AI(마이닝, 머신러닝, 딥러닝) 기반 대용량 빅데이터 가공(전처리, 피처엔지니어링) 및 분석(특징벡터 추출) 능o 시각화
– 실시간 센서 데이터 모니터링, 고장진단 및 건전성 모니터링, 각종 챠트/그래프 가시화, 디지털 트윈 모니터링(3D 모델링, 모니터링, 시뮬레이션) o 코딩
– 빅데이터 DB 구축, 모바일/웹 서비스, 모니터링 SW 개발
품질 확보 전략 : 가공서비스의 품질확보 전략 ■ 품질관리 체계 및 조직 구성 계획o AI데이터가공 바우처 사업과 수요기업의 업무환경 이해를 바탕으로 요구사항을 명확히 파악하여 이에 적합한 품질보증전략을 수립o 전문성을 갖는 품질보증 지원 조직을 통해 프로젝트 이행 전 과정에 걸쳐 사업수행팀의 품질보증활동을 지원하고 통제하여 최적의 품질을 확보o 품질관리 프로세스 체계 정립 및 ISO 등 대외 품질인증 획득에 노력o 대외 전문가의 컨설팅을 통한 데이터 또는 서비스 품질 향상 도모 ■ 품질보증 절차
유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략 ■ 가공데이터 제공 및 관리 계획o AI 가공데이터의 정확성 확보 및 목표시스템의 안정성 유지, 업무연속성 확보, 장애상황 및 추가요구사항 대응체계를 수립하여 사업 수행 이후 수요기업의 서비스 개발과 데이터 운영을 위해 노력o AI 가공데이터의 정확성을 확보하기 위해 자체 품질관리팀의 사전 점검과 수요기업의 검수 지원, 재가공 체계 확보o 사업 수행 결과로 발생한 AI 모델을 활용하여 수요기업이 서비스 시스템을 개발할 수 있도록 기술 지원하며, 추가 개발 요구가 있을 경우 우선적으로 참여하여 업무연속성을 확보 ■ 유지보수 전략o 제공 서비스의 운영 중 하자 발생에 즉시 대응할 수 있는 연중무휴 콜센터 구축o 콜센터를 통해 접수된 고객의 서비스 요구에 실시간 대응하기 유지보수팀 및 관련 기술 전문가의 비상연락체계 구축o 하자보수 체계를 확립하여 수요기업의 요구를 충족할 수 있도록 노력o 수요기업의 하자보수 뿐만 아니라 추가 요구사항을 충족할 수 있도록 수시로 의사소통하고 고객관리 체계 구축
카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,분석
실적 : 4.
유사사업 참여 실적 및 성과(단위: 천원)사 업 명거래처명계약기간계약금액성과수출 중소셀러를 위한 해외 시장정보분석 시스템 개발산업통산부2021.04.~2023.12.721,423국가별 상품 및 가격AI추천시스템고령자 뇌졸중 판별을 위한 AI 모델및 가공한국데이터산업진흥원2021.06.~2021.11.87,500AI 뇌졸중 진단학습데이터 및 모델AI 기반 우편물류 무인화 자동화 BPA한국전자통신연구원 2021.06.~2021.11.44,600AI 기반 무인자동화물류시스템 설계추종배송로봇 운영관제시스템한국전자통신연구원2021.04.~2021.09.64,900로봇 운영관제시스템X
-ray 영상 학습데이터 관리 SW업그레이드 제작한국전자통신연구원2020.12.~2021.05.50,000학습데이터생성관리SW물류자동화 설비 및 드론 상태 데이터를 활용한 핵심부품 AI손상진단 모델 한국데이터산업진흥원2020.06.~2020.10.87,500AI 물류설비 고장예지학습데이터 및 모델헬쓰케어 빅데이터 플랫폼 분석, 설계터보소프트2020.03.~2020.08.110,000빅데이터 플랫폼생체신호 데이터 가시화 및 모바일 앱가이온2020.03.~2020.08.30,000생체신호 가시화 SW빅데이터 분석 툴키트 개발또르르2020.10.~2020.08.27,500빅데이터 분석 SWX
-ray 영상 학습데이터 관리 SW 개발한국전자통신연구원2020.07.~2020.12.29,400학습데이터생성관리SW2차원 영상 특징점을 활용한 3차원관절 위치 정보 추정 기술 개발한국전자통신연구원2020.06.~2020.11.49,0003차원 관절위치추정AI SW전기차 충전인프라 및 주요부품정보모니터링한국전자통신연구원2019.06.~2022.11.74,000,000전기차 센서 데이터모니터링 SW고령자 질환 모바일 어드바이저가이온2019.06.~2019.10.30,000생체신호 센서데이터 수집 및 질환 분석발달장애인 가상 직업훈련 효과강화를위한 장애특화 몰입 콘텐츠 기술 개발과기정통부2019.04.~202
기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요 및 핵심 역량 ■ 기업 개요㈜네오포스는 IT Convergence 분야의 기술 개발을 목표로 설립되어 국가 서비스 시스템 구축, ICT 기술 개발, 데이터베이스 구축, 빅데이터 분석, 데이터 가시화, AI 솔루션 개발 등의 사업을 수행하고 있는 IT 기술 전문기업입니다.
■ 주요 사업 분야o 빅데이터 분석 및 AI 모델 개발 o AI 기반 설비 및 부품 고장예지 시스템 개발o 디지털 트윈 기반 모니터링 시스템 개발 o 디지털 물류 솔루션 개발 및 컨설팅o 서비스 시스템 개발 및 유지관리
활용 사례 : ■ AI 고장예지 AI 진단 기술o 머신러닝 및 딥러닝 모델을 이용한 고장진단 ■ 보유 기술을 적용한 물류자동화 설비 고장예지 서비스 모델

주식회사 씨브이쓰리 소개

주식회사 씨브이쓰리은 2021-01-29에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 대덕대로512번길 20 1층 시청자미디어재단 대전시청자미디어센터 청년 취창업 지원 공유 공간2호
주요 서비스 : ■맞춤형 이커머스 매출 보고서
– 이커머스 13개 플랫폼(네이버, 쿠팡, 카카오, 11번가, 지마켓, 옥션, 티몬, 위메프, SSG, GS SHOP, Hmall, 인터파크, 롯데온) 데이터 분석
– 카테고리 TOP 100 상품 매출 모니터링 및 핫딜상품 매출 모니터링
– AI 알고리즘을 활용한 신규 상품 추천
보유 솔루션 : ■맞춤형 이커머스 매출 추정 솔루션
-국내 13개 쇼핑몰의 판매상품 URL을 등록하면 해당 URL의 판매량을 알고리즘으로 분석하고 매출액을 산출해줍니다.■이커머스 상품정보와 판매량 및 매출액 데이터로 구성
– 구매자가 원하는 상품 URL을 가지고 원하는 형태의 보고서 제작 가능
-플랫폼, 핫딜여부, 랭킹, 상품명, 카테고리, 상품명, 가격 등 상품정보 제공
– 상품별 판매량, 방송별 매출액, 조회수, 전환률 등 판매정보 제공
품질 확보 전략 : ■ 커머스 판매량,매출 산출 모형을 지속적으로 업데이트하여 높은 정확도의 데이터를 생산합니다.① 라이브커머스,홈쇼핑 데이터의 수시 모니터링 프로세스 구축② 관계 법령 준수를 통해Risk free데이터 제공③FDS시스템의 주기적인 업데이트와 데이터 정확도 모니터링으로 고품질의 데이터 제공
유지보수 전략 : ■ 서비스 제공 계획
-라이브커머스,홈쇼핑 데이터를 월단위로CSV파일로 제공
-제공기간 변경 또는API이용시 별도 협의 필요
-제공한 데이터 컨설팅 및 교육 진행■ 데이터 상품 후속지원 프로세스
-데이터 전문 연구원과Hot
-line제공
-자체F/D알고리즘 보유중이며 필요시 원전 데이터 품질 검증 진행
-고객과 데이터 보정에 대한 협의 진행 후 보정 처리
-사업 종료 후6개월 무상 유지 보수 진행,
-유지보수 기간 중 신규 항목 추가,기간 변경 등의 경우 상호 협의하여 실비 제공
카테고리 구분 : 분석
실적 : ■ 2021년 TIPS R&D 사업 선정, 정부 지원금 5억원 유치
– 라이브커머스 통계정보 시스템, AI 매출추정 알고리즘 개발 과제■ 대기업과 라이브커머스 의사결정 데이터 제공및 컨설팅 진행
– 국내 대형 홈쇼핑 및 제조기업과 2.5억원 규모 의사결정 데이터 제공 계약 체결■ 자체 라이브커머스 제작 및 광고 MIX 진행중
– 라이브커머스 메타정보를 기반으로 한 신규 마케팅플랫폼 ‘라방플러스’ 운영■ 데이터바우처 판매기업 선정 2022.1
– 라이브커머스/홈쇼핑방송 및 상품 판매정보 판매진행
기업 개요 및 핵심역량 : ■TIPS R&D지원금 수신,대기업과 협업 진행중씨브이쓰리는 신한카드 사내벤처에서 시작한 기업으로국내 최대의 매출정보를 보유한 신한카드와 데이터분야에서 협력을 진행중입니다.매출추정은공개된 정보를 조합하고 이를 독자적인 알고리즘을 통해 매출 추정정보를 제공합니다.씨브이쓰리는 개별 방송의 매출추정에 그치지 않고 이를 데이터셋으로 제작한 후 머신러닝, AI기술을 통해 향후 이커머스의 주요 의사결정을 최적화하는 방안을 연구하고 있습니다.해당 연구는 중소벤처기업부의TIPS사업에 선정되어R&D지원을 통해 진행중입니다.■ 커머스와 데이터를 연결하는 기업 씨브이쓰리씨브이쓰리(CV3)는 커머스 데이터 전문 기업으로 라이브커머스, 홈쇼핑 메타정보서비스인라방바를 서비스하고 있습니다.
라방바를 서비스하며 얻은 데이터로 라이브커머스, 홈쇼핑 매출 추정알고리즘을 제작하고 매우 높은 정확도의 매출 추정 데이터를 생산합니다.
씨브이쓰리는 해당 데이터로 국내최초의 라이브커머스 데이터 솔루션 라방바 데이터랩을 운영하고 있습니다.
향후 데이터 수집 채널과 알고리즘을 더욱 고도화하고 AI기반의 매출추정알고리즘을 도입하여 판매자들의 의사결정과 비즈니스 전략 수립에 도움을 주는 서비스를 제공할 계획입니다.
활용 사례 : ■브랜드 애그리게이터
– 브랜드를 인수 하기 전 해당 카테고리의 사업성과 매출 추정내역을 분석한 보고서를 활용하여 사업성 평가■이커머스 마케터
– 경쟁사 또는 카테고리의 시장규모를 확인 후 목표에 맞는 마케팅 비용/믹스 진행
-타 상품 대비 당사의 고객구성, 매출액, 전환률 분석을 통해 플랫폼 운영 방안 도출■이커머스 MD
-방송시간별 접속자 및 경쟁강도를 분석하여 최적의 방송시간 선정, 동일 카테고리 매출데이터 분석을 통해 당사의 포지셔닝 전략 수립, 우수 판매사례 스터디 진행

주식회사 레드윗(ReDWit)008105920220429381002141 소개

주식회사 레드윗(ReDWit)008105920220429381002141은 2019-08-01에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 대학로 291 E19 나노종합기술원 9층
주요 서비스 : 가공 서비스명 : 연구 데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스연구 데이터 가공기업 내 비정형 연구데이터를 각 산업/연구 분야에 규정에 맞는 전자연구노트로 가공블록체인 TSA, OCR, 전자서명/블록체인 전자연구노트 구노전자연구노트 데이터 파일, 연구 데이터 관리 가이드라인①③④⑤데이터 보안 지원기업 내 연구데이터 생성/관리 환경을 분석하고, 데이터 유출 방지 및 모니터링 가능한 환경을 지원PC보안 및 DLP(Data Leakage Prevention)/엑소스피어보안 모니터링 기록 및 관리 지침서①②④연구 데이터 기반특허 출원 지원가공/변환된 전자연구노트를 기반으로 제휴 특허법인과의 연계를 통한 지식재산권 출원 지원OCR/특허 임시명세 출원 지원임시명세 출원①⑥① 기관, 조직 내 비정형 연구 데이터 현황 파악 및 수집 : 조직의 연구데이터 생성 형태(데이터 형태, 생성 채널, 보안 환경 등)을 분석하고, 요구사항에 맞는 연구 데이터 자산을 수집.
수집된 데이터 자산의 중요도를 분석하고이에 맞는 대응 가공 체계 수립, 유사 연구 지식재산권 동향 분석② 기업 내 보안 위험 요소 파악 및 진단 : 데이터 특성 및 근무 환경 등에 따른 보안 취약 요소를 파악하고, 사용PC를 기반으로한 보안 현황 진단.
조직 내부의 데이터의 유출입 현황을 파악하고 데이터의 관리 체제 협의.③ 연구데이터 진단 및 산업/분야별 규제 사항 파악 : 산업/연구분야에 맞는 규제 요소와 해당하는 데이터 규정/형식을 파악.
데이터 변환 범위를 협의하고 이에 맞는 결과 데이터 셋에 대한 정의 진행④ 연구데이터 연관 규정 및 보안 가이드라인 제공 및 교육 진행 : 해당 산업/분야에 맞는 연구데이터/보안 규정안내 자료 및 가이드라인을 제공.
필요에 따라 사내 임직원 대상 온/오프라인 교육 수행⑤ 규제 요구사항에 맞는 연구데이터 변환/가공 : 협의 사항 및 요구사항에 맞는 연구데이터 변환/가공 수행.
별도의 요구사항이 없다면, 원칙적으로 [국가연구개발사업 연구노트 지침] 내의 전자연
보유 솔루션 : 보유 서비스 : 전자연구노트 구노연구노트란 조직의 연구개발(R&D) 중, 연구자가 수행하는 연구, 실험 등 모든 과정을 기록하는 문서이다.
연구노트는 조직에서 개별 연구자가 협력 상황에서 연구의 수행이력을 관리하는 연구개발활동 관리의 핵심 문서이자, 지식재산권을 증명하는 강력한 법적 증거 자료이므로, 조직의 핵심 자산으로써 까다로운 인증 조건과 높은 수준의 보안이 요구된다.
전자연구노트 구노는 연구 분야의 협업툴로써, 연구 분야에 특화된 기능(블록체인 시점 인증)과 강력한보안 기능을 제공한다.
연구과정에서 생성되는 다양한 형태의 파일 (서면, 워드, ppt등)을 시점인증과 전자서명으로 인증하며, 블록체인 네트워크와 암호화 기술을 통해 위변조가 방지되는 보안을 갖추고 있다.
이렇게 인증, 관리된 데이터를 통해 기업은 자산화하거나, 원격 특허 가출원 기능을 통해새로운 지식재산권 출원을 진행 할 수 있다.
전자연구노트 구노는 2021년 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 선정한 공식전자연구노트로, 서비스 개발 및 품질 관리의 경우 ISO 9001 및 27001의 각 항목에 따라 수행된다.주요 적용 기술① 블록체인 시점인증블록체인에서 타임스탬프(timestamp)는 전자문서가 특정한 시점에 존재하고 있었다는 ‘존재 증명’과 그이후 데이터가 변경되지 않았다는 ‘내용 증명’을 해주는 일종의 전자 도장 역할을 한다.
레드윗 블록체인은 1.
연구노트 발행 유저 ID, 2.
연구노트 발행 유저 전자 서명, 3.
연구노트 데이터에 대한 해쉬값, 4.트랜잭션 발생시간 관련 정보 를 기반으로 Transaction을 생성하고, 이에 맞는 연구노트 시점 인증 기능을 제공합니다.② 한국전자인증 연계 시점인증레드윗은 블록체인 시점인증 이외에 공인 시점인증 기관인 한국전자인증의 시점인증(CrossCert TSA)을추가 제공하며, 이를 통해 연구노트의 법적 효력을 더욱 강화하였다.③ 문서 위변조 검증 기능 : 연구노트 인증서 및 시점 인증 위변조 검증 기능연구노트
품질 확보 전략 : (주)레드윗은 바우처 사업 프로세스별 세부 점검 요소를 설정하고,이에 맞게 고객사의 서비스 수행 및 올바른 사후 관리를 실행하고 있다.
또한, 해당 점검 요소에서 이상 발생시,”앱/웹 내 알림
->담당자 유/무선 컨택
->(고객사 요청시) 전문가/담당자 온라인 미팅 진행”을 통해 실시간/즉각적인 대응으로 올바른사업 수행을 유도하고 있으며, 사후평가를 통해 이를 관리/체계화하고 있다.가.
서비스 전담 프로젝트 팀 구성성공적인 데이터 바우처 사업 관리를 위해 별도의 데이터 바우처 TF팀을 구성하여 운영한다.
과제 책임
– 22
-자는 전반적인 데이터 바우처 사업을 총괄하며, 각 수요기업별 1명의 A/S 담당자를 배정한다.나.
품질 관리 프로세스데이터의 품질 관리 프로세스는 ISO 27001(정보보호경영인증) 및 ISO 9001(품질경영인증)을 기반으로운영/관리되며, 프로젝트 전담팀내의 CS 인력이 해당 데이터의 검수를 진행한다.
추가적으로 서비스 품질 관리를 위한 매뉴얼을 구성하고, 수요기업별로 별도의 전담 인력을 고용할 예정이다.
유지보수 전략 : 가.
고객 지원(CS)팀 인력 구성
– 서비스내 채팅 상담(채널톡)연동을 통한,즉각 피드백 수령
– 상시 서비스(9:00AM6:00PM)응대 전담 인력 보유
– 지속적 고객 소통을 통한 고객 지원나.
서비스 관리데이처 바우처 사업의 관리는 전담 TF팀을 통해 관리되며, 수요기업별로 별도의 업무 분장을 작성하고관리된다.
별토의 간트차트를 구성하고 진척도를 관리하며, 세부적인 의사소통은 Slack 채널을 개설하고소통하고 있으며, 추가적인 CS는 채널톡을 통해 수령하고 있다.
카테고리 구분 : 정보추출또는조합
실적 : TIPS프로그램 블록체인 인프라 개선을 위한 LIMS시스템 개발 중소기업벤처부 2020년전자연구노트 서비스 제공기업군 선정 사업중소기업 R&D 전자연구노트 서비스 제공기업 선정 중소기업기술정보진흥원 2021년육군사관학교 DID출입시스템개발 사업 DID출입시스템 개발 육군사관학교 2021년K
-비대면바우처플랫폼 공급기업 모집K
-비대면바우처플랫폼 공급기업 선정중소기업벤처부 2022년이노폴리스 공공테스트 베드사업혁신기술 R&D데이터 관리 시스템구축연구개발특구진흥재단 /대전테크노파크 2022년데이터사업 전문기업 협의체 대전 데이터사업 전문기업 협의 네트워크 형성 대전테크노파크 2022년연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 주식회사 뉴로핏 2021.07연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 주식회사 셀리턴 2021.12연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 한국뇌연구원 2022.02연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 기상청 수치모델링센터 2022.03연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 서울시립대학교 2022.04연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 순천향대학교 2022.04연구데이터 전자연구노트화 및 지식재산권 지원 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 주식회사 젠틀에너지 2022.06연구데이터 전자연구노트화 및 공유플랫폼 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 순천대학교 2022.10연구데이터 전자연구노트화 및 공유플랫폼 서비스 연구데이터 가공 및 데이터보안 환경 지원 한림대학교 2022.11연구데이터 전자연구노트화 및 지식
기업 개요 및 핵심역량 : ㈜레드윗은 2019년 KAIST 석박사급의 연구원들이 설립한 블록체인 스타트업으로, 기업용 블록체인 및AI 기술력을 토대로 기업의 데이터/콘텐츠를 전문적으로 관리하고 이를 자산화할 수 있는 서비스를 개발및 제공하고 있다.
대표자 김지원은 카이스트 문화기술원 석사 졸업하고, 블록 오디세이를 Co
-founder를 역임하였으며,‘Forbes 30 Under 30 Asia 2021’ 선정, 2021 여성창업경진대회 중기부 장관상을 수상하는 등 그 사업적역량을 인정받고 있다.레드윗은 2022년 다수의 중소기업 뿐만아니라, 국내 4년제 대학과 정출연연구소 전체 사용에 대한 계약을진행하였으며, 해당 레퍼런스를 기반으로 공공 조달시장 진출시 연구중심대학, 출연(연), 국공립(연)을 주고객사로 더 수월한 영업이 가능할 것이라 예상된다.
현재 시장 진출을 위한 인증절차들을 진행 하였으며, 기존의 구축형 서비스 대비 합리적인 가격과 즉각적인 서비스 수정사항 응대를 통해 안정적인 서비스 운영이 가능한 상황이다.
활용 사례 : “효율적이고 빠른 연구데이터 관리”｜고객사: 순천향대학교 법의미생물학연구실｜직함: 연구원안녕하세요.
연구원님 기존에 연구노트와 관련한 어려움을 겪으신 경험이 있으신가요기존에는 이전에 작성해두었던 연구 데이터를 찾고 재현하기까지의 과정이 순조롭지 않았습니다.
연구결과를 찾기 위해 불필요한 시간을 소요해야 했고, 연구 과정 공유에 어려움을 느꼈습니다.구노를 만나고 어떤 점이 달라지셨나요전자연구노트 구노를 만난 이후에는 연구의 전 과정을 쉽게 공유할 수 있게 되었고 해시태그 입력을 통해 주요 키워드를 등록하여 원하는 연구내용을 쉽게 찾을 수 있어 불필요한 시간이 많이 감소되었습니다.구노를 잘 활용하고 계신 것 같은데, 연구원님만의 활용 꿀팁이 있을까요해당되는 연구에 대한 파일을 업로드 하여 공유하고 있으며, 키워드 입력에 집중해서 활용하고 있습니다.구노의 가장 만족스러운 기능은 무엇일까요단순 업로드를 통해 정부과제 및 기타 사업 관련 제출 시 증빙 자료로 활용할 수 있다는 것이 가장 만족스럽습니다.
일반 연구노트 데이터는 연구노트의 요건을 충족하지 못해 공신력이 발휘되지 않았고 공신력을 갖추기 위해 다소 번거로운 과정이 많았는데 구노는 빠르게 요건을 충족하여 인증된 데이터로 활용할 수 있어 좋습니다.마지막으로 구노 추천 한마디 부탁드립니다.찾고자 하는 과거의 연구 데이터를 효율적이고 빠르게 찾을 수 있다는 것은 그만큼 현재의 연구에 더 집중할 수 있는 환경을 자연스럽게 만들어줍니다.
구노를 추천합니다:)

주식회사 드림투리얼 소개

주식회사 드림투리얼은 2022-09-30에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 대학로 291 한국과학기술원 본원 교육지원동(W8) 3층 주식회사 드림투리얼
주요 서비스 : 「시뮬레이션 기반 인공지능 학습용 데이터 종합관리 솔루션」 AUTODATA.고객사의 데이터 구축 비용은 절감하고, 시간은 아끼고, 데이터 유지보수에 대한 부담은 저희가 책임집니다.AUTODATA 의 세가지 특징1.
시뮬레이션 기반: 현실과 가장 유사한 시뮬레이션 가상환경에서의 학습데이터 추출을 통해 기존 솔루션인 Real Data 기반의 휴먼 라벨링 방식의 한계를 극복합니다.2.
고객사 맞춤형 인공지능 학습용 데이터 : 가장 좋은 데이터는 고객사의 AI 서비스가 원하는 성능의 수준이 나올 수 있도록 하는 데이터라고 생각합니다.
데이터 제공 전, 고객사의 니즈를 파악하는 데이터 컨설팅 뿐만 아니라, 데이터 제공 이후에도 지속적인 유지 보수를 고려하기 때문에 진정한 ‘고객사 맞춤형 데이터’ 제공이 가능합니다.3.
데이터 케어 솔루션 : AI 서비스 개발 전체 프로세스 중 단순히 학습데이터 생성 단계에만 그치는 기존 솔루션의 방법과는 달리, 고객사의 AI 서비스 개발부터 공급까지의 학습데이터 문제를 지속적으로 관리합니다.
보유 솔루션 : Data Gen고객사의 요구사항을 분석 및 정의하여 고객사의 도메인에 최적화된 AI 학습 데이터를 가상 시뮬레이터를 통해 생성 및 제공.
– 리얼 데이터 업체들과 비교했을 때, 5배 저렴하고, 2
-10배 빠르게 데이터 제공 가능
– 대규모 데이터 제공 가능
– 다양한 시나리오 컨트롤 가능
– 물체, 배경 등을 쉽게 변형 가능
– 데이터 복잡도가 높은 데이터에 대한 확실한 가격 경쟁력(Ex.
6D Pose labeling, 3D Medical Segmentation, UAM 등)
– 기존의 휴먼 라벨링을 통해 제공 받을 수 있는 라벨 정보 뿐만 아니라 훨씬 다양한 라벨 정보와 다양한 속성 정보까지도 제공 가능Data Clinic물리엔진을 기반으로 ‘학습 데이터의 생성 구조와 통계치’를 수치 및 시각화하고, 그 분석을 바탕으로 학습 결과의 문제점을 진단.
이후, 정량적 분석을 바탕으로 고객사의 도메인에 맞게 지속적으로 학습 데이터를 업데이트 및 관리.
– 데이터에 대한 해석 가능성 제고
1) 기존 고객사가 가지고 있던 리얼 데이터에 대한 분석 및 시각화,
2) 자사가 제공하는 합성 데이터의 경우, 데이터에 대한 통계치와 생성 구조에 대한 역추적이 가능하며, 조작 가능한 변수가 많기 때문에 더욱 빠른 실험 및 개발 사이클이 가능해짐.
– 데이터 피드백 루프
1) 데이터 수치화 및 시각화를 통해 문제점에 대한 정확한 파악
2) 분석 내용을 바탕으로, 시뮬레이터를 활용하여 취약점에 대한 빠르고 정확한 데이터 보강 가능
품질 확보 전략 : 품질 계획 및 준비품질 요구사항 정의 및 품질 기준 합의품질 체크리스트 준비품질 담당 관리자 배정(품질 관련 대응 및 품질 일정 관리)가공 가이드라인 및 품질지표 기준서 작성데이터 검수 및 품질 보완10% 데이터에 대한 데이터 검수 실시결함 수정 및 가공 가이드라인 및 품질지표 개선/보완품질 검증가공 가이드라인 및 품질지표에 따른 품질 검증 시행품질 결과 보고
유지보수 전략 : 유지보수 담당자 배정유지보수 범위 설정 및 기간 논의
카테고리 구분 : 시각화,태깅또는라벨링,분석
실적 : 2023년 AI 바우처 가공기업 선정MTMC(Multi
-Tracking, Multi
-Camera)실제 건물 구조 및 내부 프로퍼티를 가상화하고 실제 환경과 흡사하게 보일 수 있는 셰이더 제작HDRP Rendering pipeline 상에서 Depth, Surface normal 정보를 추출하는 기술 개발최종 카메라에 Projection 되는 pixel 들을 역 추적하여 2D/3D bounding box, Semantic/Instance segmentation 등에 활용될 수 있는 label 정보 추출 기술 개발2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 : 「 3D 에셋
– 이미지 쌍 데이터 」#컴퓨터 비전 #이미지3D 에셋 10,000장 , 2D 이미지 데이터 에셋 960,000장 데이터 구축 담당2022 AI 데이터 품질 개선 OpenLab합성데이터 품질관리 프레임워크 제안연구 논문 2건 진행 및 수상「3D 객체 데이터셋의 품질 평가 및 개선 프레임워크 제안」 (Quality Assessment and Improvement Framework for 3D Object Datasets)「시각화를 통한 데이터 취약점 분석과 데이터 시각화 프레임워크 제안」(Analyze data vulnerabilities through visualization and propose a data visualization framework)스마트 팩토리 고도화를 위한 Bin Picking 학습용 데이터 구축주식회사 플라잎 협업학습데이터 검증 결과, 가상 시뮬레이션 학습데이터와 단 10%의 리얼 데이터만으로도 AI모델 성능 향상 확인(최대 46%까지 성능 향상)2021년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 : 「 멀티센서 동선 추적 데이터 」# 교통/모빌리티, #컴퓨터 비전, #비디오멀티센서(네트워크로 연결된 CCTV) 환경에서 특정 대상 동선 추적 인공지능 학습모델 개발 및 데이터셋 구축2019년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 : 「 인도보행 영상 」#교통물류, #이미지, #도
기업 개요 및 핵심역량 : 기업개요(주)드림투리얼은 기존의 학습용 데이터 구축 방식인 리얼 데이터 기반의 휴먼 라벨링 방식에서 벗어나, 시뮬레이션 기반의 합성 데이터 방식을 통해 기존 라벨링 방식의 여러 문제 및 병목사항(학습에 충분한 데이터의 양과 높은 난이도의 라벨링을 제공 받는 데에 드는 시간, 금전적 비용, 정확도 등)을 해결하고자 합니다.
또한 AI 서비스 개발 전체 프로세스 중 단순히 학습데이터 생성 단계에만 그치는 것이 아닌, 고객사의 AI 서비스 개발부터 공급까지의 학습데이터 문제를 지속적으로 관리하고자 합니다.주요 사업 분야인공지능 학습용 데이터 생성 및 가공 시장머신 비전 시장비정형적 데이터인 2D 및 3D 이미지 데이터주요 7개 분야Smart City(Security & Surveillance, Detection and tracking)Robotics(Smart factory)Human Services( Body & Faces)Smart Port(Synchronising cargo, Anchor management)Autonomous Vehicles(Autonomous driving, Autonomous delivery)Satellite(Aerial photography)Retail(Inventory management, Crowd analysis)기업 핵심 역량회사 주요 연혁2023.
01 AI 바우처 공급기업 선정2022.
12 AI 데이터 품질 개선 오픈랩 프로그램 연구 논문 수상2022.
10 2022년 Seed TIPS 선정2022.
09 K
-Tech 스타트업 왕중왕전 우수상2022.
05 2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 수주2022.
02 KAIST 창업어워드 우수상2021.
11 X
-IST 과기원창업경진대회 우수상2021.
06 21년도 상반기 KAIST E*5 최종 우승자체기술 특허(3건)「딥러닝 기술 기반의 컴퓨터 비전 솔루션을 위한 디지털 트윈 가상 데이터 업데이트 서비스」「실내 공간 3D 종합 데이터를 활용한 합성 데이터
활용 사례 : [공개가능부분]스마트 팩토리 고도화를 위한 Bin Picking 학습용 데이터 구축주식회사 플라잎 협업학습데이터 검증 결과, 가상 시뮬레이션 학습데이터와 단 10%의 리얼 데이터만으로도 AI모델 성능 향상 확인최대 46%까지 성능 향상MTMC실제 건물 구조 및 내부 프로퍼티를 가상화하고 실제 환경과 흡사하게 보일 수 있는 셰이더 제작HDRP Rendering pipeline 상에서 Depth, Surface normal 정보를 추출하는 기술 개발최종 카메라에 Projection 되는 pixel 들을 역 추적하여 2D/3D bounding box, Semantic/Instance segmentation 등에 활용될 수 있는 label 정보 추출 기술 개발*이후 자세한 활용 사례는 문의 주시면 전달 가능합니다.[활용 분야]Smart City(Security & Surveillance, Detection and tracking)Robotics(Smart factory)Human Services( Body & Faces)Smart Port(Synchronising cargo, Anchor management)Autonomous Vehicles(Autonomous driving, Autonomous delivery)Satellite(Aerial photography)Retail(Inventory management, Crowd analysis)

유펜솔루션 소개

유펜솔루션은 2018-06-04에 설립되었습니다.
주소 : 대전 유성구 대학로 99 (충남대학교) 대전팁스타운 408호
주요 서비스 : [가공 업무 상세 사항]협의를 통해 수요 기업의 데이터 니즈를 규정하고 (
1) 스파이더킴 크롤링 솔루션의 커스터마이징 (추출, 수집에 주로 활용) (
2) 개별 가공 업무에 부합하는 엔진의 개발 (전처리, 조합, 품질, 태깅/라벨링, 분석, 시각화에 주로 활용) 을 통해 데이터 수집과 가공 업무 진행[가공 업무의 절차]수요 기업과의 상시 의사소통 및 수시 보고 체계를 마련하고 기획
-개발
-작업
-검수
-유지보수의 절차에 따라 가공 업무 진행
보유 솔루션 : 스파이더킴 (SpiderKim) : 웹 크롤링 솔루션랭클러킴 (WranglerKim) : 데이터 전처리 솔루션
품질 확보 전략 : [당사 솔루션의 공인 (TTA) 시험성적서 획득 (2021.06)]당사의 웹 크롤링 솔루션인 스파이더킴에 대해 (
1) 트래픽 처리량 (
2) 동시 접속자 수 (3) API서버 메모리 점유율 (4) 웹 페이지 소스 렌더링 속도 (5) 데이터 선택 자동화 정확도 (6) 브라우저 지원 (7) 데이터 수집 성공률 (8) 데이터 수집 속도 관련 공인 시험인증을 획득하였으며, 데이터 정제 솔루션인 랭글러킴(WranglerKim)에 대해 (
1) 데이터 파일 결합 정확도 (
2) 데이터 필드 변환 정확도 (3) 이상값 제거 정확도 (4) 결측값 예측 정확도 관련 공인 시험인증을 획득하여 데이터 수집과 가공에 대한 품질 인증 시행[품질 관리 프로세스 확립]
– 1단계 : 파이프라인 데이터를 수집하기 전에 수집해야 할 데이터를 정리하고 정의.
테스트를 거쳐 수집할 데이터가 잘 수집되는지 확인.
수집할 데이터를 어떻게 구조화할지 정의.
파이프라인은 수집부터 DB까지 어떻게 하면 빠르고 정확하게 도달할 지 정의하고 테스트 하는 작업.
-2단계 : 웹 크롤링 엔진 모니터링 시스템 가동 웹크롤링 엔진을 모니터링 하는 프레임워크 채택.
수집한 데이터의 항목, 수집에 성공한 데이터 양, 수집에 실패한 데이터 양, 데이터 수집 재시도 횟수, 데이터 수집을 완료하는데 걸린 시간, 총 로그의 양을 수집하고 모니터링 하는 시스템의 가동
– 3단계 : 자동 품질 관리 2단계 웹크롤링 엔진 시스템이 모니터링하는 데이터를 자동으로 분석.
이상이 있는 경우라고 판단할 경우 데이터 품질 관리 담당자에게 메시지를 전송.
수집 실패 양이 일정 수준 이상이거나 최종 상태가 실패일 경우 데이터 품질 관리 담당자에게 메시지 전송.
– 4단계 : 수동 품질 관리데이터 품질 관리 담당자가 직접 수집된 데이터와 미리 정의된 데이터 수집 웹사이트의 구성 요소를 수동으로 확인.
수집 즉시 데이터 품질관리 담당자에게 메시지가 전송되어 데이터 수집 일정에 차질이 없도록 데이터 품질 관리 시스템을 운영.[QA 조직 신설
유지보수 전략 : [무상 유지 보수의 제공]데이터바우처 지원사업의 사업 기간 내 사전 규정된 작업에 대해, 6개월간 무상 유지 보수 제공 [유상 유지 보수의 제공]데이터바우처 지원사업의 사업 기간 내 사전 규정되지 않은 작업에 대해서도, 수요 기업과 협의하여 합리적인 비용으로 유상 유지 보수 제공.
데이터바우처 지원사업의 사업 기간 종료 및 6개월 무상 유지 보수 기간 종료 후에도, 수요 기업과 협의하여 수요 기업이 요청하는 데이터 수집과 가공에 대해 합리적인 비용으로 유상 유지 보수 제공.데이터 가공 외 솔루션 개발, 서비스 개발, DB 및 서버 시스템 구축 등의 연관 작업에 대해서도, 수요 기업과 협의하여 합리적인 비용으로 후속 지원 및 협업 체계 제공.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : 2022년 : <;JNP글로벌>데이터베이스 기반 기업 성장 컨설팅 서비스(DBSC)2021년 : <;블랙탠저린>AI 퍼스널 쇼퍼 패션 플랫폼2020년 : <;헬스프렌즈>AI를 활용한 운동 보조제 맞춤형 추천 외 4건
기업 개요 및 핵심역량 : [기업개요]웹 크롤링 기술을 통해 웹 데이터를 수집하고, 이를 고객사의 다양한 활용 목적에 맞게 가공하는 서비스를 수행하는 데이터 전문 스타트업[핵심역량]python, MySQL, Java, redis, node js, CSS3/HTML5, AWS 역량을 보유한 인하우스 개발팀 보유
– 데이터 수집 : 웹 크롤링 엔진의 개발과 적용
– 데이터 전처리 : 정제 및 가공 엔진의 개발과 적용
– 데이터 분석 : 분석 엔진의 개발과 적용
– 데이터 시각화 : 시각화 엔진의 개발과 화면 구현
활용 사례 : [AI 퍼스널 쇼퍼 패션 플랫폼]
– 네이버 쇼핑에서 의류 상품 이미지 약 1만장 이상 수집
– 의류 부분 박스 바운딩 처리 및 색상 추출[AI를 활용한 운동 보조제 맞춤형 추천]
– 8개 이커머스 사이트에서 단백질 보충제 상품 정보 총 849,501건 수집 및 전처리
– 이미지 데이터를 처리하는 OCR 엔진의 개발 및 이미지 데이터 추출
– 단백질 보충제 성분 및 유해물질 자동 분류 알고리즘 개발[WhatCar 자동차(신차/중고차) AI 검색 엔진]
– KB 차차차 중고차 정보 125,883건 수집 및 전처리
– SK엔카 중고차 정보 110,138건 수집 및 전처리
– 네이버 차량 제원 24,341건 수집 및 전처리
– 다나와 차량 제원 11,639건 수집 및 전처리[AI 데이터 가공 빅데이터 구축을 위한 유해 물질 문헌 데이터 활용 프로젝트]
– 검색 결과 논문 수집 : PDF 파일 3,083건
– 논문 데이터화 : 엑셀파일 (검색 키워드, 제목, 저자, 키워드, 초록, 검색된 순위, 파일명, 하이라이트, URL)
– 논문 자동 요약 알고리즘 개발
– 논문 요약 내용의 시각화 엔진 개발

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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한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보_20231219 다운로드

대전 유성구3 데이터바우처 사업관리 가공기업

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