인천서구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

인천 서구 데이터바우처 사업관리 가공기업

인천 서구 에는 주식회사 포에스텍, (주)위드라이브, 한국정밀농업(주) 외 3개의 가공기업이 있습니다.

주식회사 포에스텍 소개

• 주식회사 포에스텍은 2013-12-11에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 가석로 30 709호
• 주요 서비스 : o 주요 서비스
  – SMART IOT/RFID 미들웨어 플랫폼
  – 포에스텍의 핵심기술인 SMART IoT/RIFD 미들웨어 플랫폼은 새로운 고객가치를 창조하는 IoT/RFID 플랫폼입니다.
  다양한 IoT/RFID 서비스를 구현하기 위해 물리적 현실세계를 디지털 가상세계로 연결시키는 과정, 디바이스로부터 데이터를 수집하고 안전하게 저장하며 서비스로 활용되도록 전달하는 이 모든 과정에 포에스텍의 SMART IoT/RFID 미들웨어 플랫폼이 있습니다.
  – 하나의 플랫폼만으로 IoT 서비스 뿐만 아니라 바코드, QR코드, 웨어러블 장치, 블루투스 등 여러 가지 센서들의 데이터를 통합 관리 할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가될 커넥티드 장치들도 프로토콜을 통일은 물론 서버 증설 없이 쉽게 추가 확장 시킬 수 있도록 합니다.
  또한 포에스텍의 AI/BIGDATA 플랫폼과 결합하여 빅데이터 분석 서비스의 제공도 가능합니다.
  – 도시, 교통, 공장, 생활 등 IoT 서비스가 필요한 모든 곳에 4STEC의 SMART IoT/RFID 미들웨어 플랫폼을 적용할 수 있습니다
  – 현재 영위하고 있는 주된 서비스 분야는 크게 RFID/IoT 미들웨어 SW사업 및 응용소프트웨어 개발 사업, IoT 장비 및 센서 데이터 수집/분석 기술을 활용한 AI머신러닝 기술 개발 사업 및 서버 장비 유통 사업으로 구분할 수 있습니다.
• 보유 솔루션 : 데이터 수집부터 관리까지 종합서비스 제공데이터 수집/분석/표준화/연계1.
  글로벌NO.1 RFID 시스템2.
  모든 장비의 데이터 수집 기능 (PLC, IoT센서, 기계, FACTORY DB등)3.
  빅데이터 분석 및 필터링을 통해 효율적인 데이터 전달4.
  데이터 표준화로 각 솔루션에 맞게 데이터 연계5.
  데이터 수집부터 관리솔루션(MES,SCM,ERP등)까지 토탈 솔루션 제공맞춤형 추천솔루션 사용자 로그를 활용하여 최적의 결과물 추천 알고리즘 구축 노하우로 정확한 추천 제안 병렬분산 처리 방식으로 대규모 데이터 처리 가능생산설비 관리 시스템 공정데이터를 실시간으로 수집하고, 분석하여 데이터 관리 및 모니터링 기능을 제공합니다.
  각각의 포지션에서 발생하는 데이터의 통합관리가 가능하도록 하고 분석 가능 강화로 맞춤형 시스템을 제공하여 업무시간은 단축시키고 정확도는 증가시킵니다.노후위험 시설안전관리 시스템 재난위험시설물 등 중요시설물에 센서 설치 및 관리 위험시설 사고예방을 위한 데이터 정보 제공으로 선제적인 안전관리 체계 마련 빅데이터 통합플랫폼을 활용하여 노후·위험시설물 대한 데이터를 공유, 도시 회복력 강화 및 시스템 안전관리를 통한 안전한 스마트도시 구현물품 관리시스템 물품에 RFID 태그를 부착하여 생성, 보관, 사용, 소멸까지 물품의 수명기간 동안 실시간 물품을 추적 관리하는 시스템입니다.
  물품에 RFID태그를 부착하여 자동인식을 통해 물품의 이동이나 관리 부분을 데이터화 하여 손쉽게 관리할 수 있고, 이동 재고관리가 용이하며, 관리비용의 절감 효과를 가져올 수 있습니다.예지보전시스템 산업현장의 다양한 장비 및 설비의 안정적인 가동을 제공하며 장비의 가동수명을 연장하여 기업의 수익을 극대화 합니다 생산 현장에서 가동되고 있는 다양한 설비의 안정적인 가동을 위해 수많은 센서들과 빠르게 통신하며 데이터를 수집하고 가동 상태를 모니터링하여 안정적인 장비의 가동환경을 제공합니다.지능형 환경제어시스템각종 센싱장비를 이용해 시설의 환경을 측정 분석하
• 품질 확보 전략 : ㅇ 품질확보 전략
  – 업무 절차 (
  1) 실시계획수립 프로젝트 관리자는 검토자, 검토항목, 필요한 자원(장소, 시설, 하드웨어, 소프트웨어 및 도구)에 대한 계획을 개발계획서 일정에 따라 부표1(합동검토)를 참조하여 수립한다.
  (
  2) 검증 및 확인 프로젝트 관리자는 소프트웨어 수명 주기 단계별로 부표2 (검증 및 확인을 위한 세부 작업)을 기준으로 검증 및 확인을 합동 검토 회의 실시 전에 실행한다.
  (3) 합동검토 회의실시 ① 프로젝트 관리검토
  □ 프로젝트의 관리 검토는 적용 가능한 프로젝트 계획, 일정, 표준 및 지침과 비교하여 다음과 같은 사항에 대해 검토한다.
  프로젝트 상태의 기 수립된 계획과의 부합 여부 고려되지 않았던 내/외부 요인에 의한 프로젝트의 제약 여부 관리 차원에서 거론된 권고사항이나 쟁점 현 시점에서 취해져야 할 활동 추가적인 검토나 감사 권한의 부여
  □ 프로젝트 관리 검토를 통해 다음 사항이 제공되도록 한다.
  활동 및 산출물의 상태 평가에 근거하여 계획에 따른 활동 진행 자원의 적절한 할당을 통한 프로젝트 관리 유지 프로젝트 방향 변경 및 계획의 변경 필요성 결정 프로젝트의 위험요소 평가 및 관리 ② 기술검토 기술검토는 산출물이나 서비스에 다음과 같은 사항에 대하여 평가 및 검토 산출물의 요구명세서와의 부합 여부 계획, 표준, 지침에 따른 산출물 개발 여부 산출물 변경 시 적합한 처리 절차에 따른 변경 구현 여부 기술적 쟁점사항 및 관련 권고 사항 개발 일정과의 일치 다음 활동에 대한 준비 개발, 운영 또는 유지보수의 프로젝트의 계획, 일정, 표준 및 지침에 따른 수행 여부 ③ 검토자 선정 기준 검토자 선정은 회의의 효율을 높이기 위하여 검토자 자격을 제한하여 필요한 적정 인원만 참여하게 하고 검토항목과
• 유지보수 전략 : 유지보수계획유지보수 개요시스템의 조기 안정화 및 효율적인 운영을 위해서는 신속한 장애복구 및 문제점 개선 등의 유지보수 대책 수립이 필요합니다.
  포에스텍은 고객만족을 위한 유지보수를 수행하겠습니다소프트웨어 및 하드웨어안정적인 구축을 위해 필요한 소프트웨어 및 하드웨어, RFID장비의 변경과 개선을 위해 신속한 유지보수를 수행하고 철저한 변경이력 관리로 무결성을 유지하겠습니다유지보수 계획에 따라 유지보수총괄 담당자를 통해 장애를 접수한 후, 장애처리 인원을 투입하여 일관성 있는 장애처리체계를 유지하겠습니다.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 포에스텍은 전문인력들이 모여 디지털 트윈 기반에서 IoT, 클라우드, 빅데이터가 연계된 새로운 데이터 통합 관리 서비스를 제공하는 전문 IT 기업입니다.
  4차 산업 시대를 맞이하여 변화하는 새로운 환경을 구축하기 위해 솔루션 구축사업, 웹서비스 사업, 컨버젼스 사업, 정보화 컨설팅, 서버 및 제품 판매 등 다양한 분야에 걸쳐 그 영역을 넓혀가고 있으며 풍부한 경험들을 통하여 포에스텍만의 기술력을 고도화 하고 있습니다.
  디지털 전환시대를(DX/DT) 맞이하여 기존 문서화 된 데이터들을 디지털화 하고 수많은 IoT의 센싱 데이터들을 수집하여 표준화 형태로 변환시키고 통합하여 메인 시스템과 연계하는 것이 어느 때 보다 필요해 지고 있습니다.
  이 기능을 수행하고 원하는 서비스로 구현할 수 있도록 데이터를 융합/일원화 해주는 유일한 프로그램을 제공하고 있습니다.
  ※ 2022년 ICT 미래 유니콘 육성기업 선정 ※ 2022년 국가생산성대상 특별상 / 4차 산업혁명 선도기업 ※ 2022년 대한민국 ICT 대상 / 디지털 확산 / 과학기술정보통신부
• 활용 사례 : 스마트시티 노후위험시설 안전관리 시스템 재난위험시설물 등 중요시설물에 센서 설치 및 관리 위험시설 사고예방을 위한 데이터 정보 제공으로 선제적인 안전관리 체계 마련 빅데이터 통합플랫폼을 활용하여 노후·위험시설물 대한 데이터를 공유, 도시 회복력 강화 및 시스템 안전관리를 통한 안전한 스마트도시 구현도시 환경관리 시스템 도시 시설물에서 생성된 데이터를 네트워크 인프라 기반으로 지능형 빅데이터 분석 및 SW기반의 시뮬레이션을 통해 문제 해결방안을 도출하여 체계적인 관리가 가능한 플랫폼을 갖추도록 합니다.스마트 제조 생산설비 관리 시스템 공정데이터를 실시간으로 수집하고, 분석하여 데이터 관리 및 모니터링 기능을 제공
  – 데이터 기반 실시간 자율 판단과 수행
  – 모델링 및 가상 물리시뮬레이션을 통해 최적화 정보 제공제조업체설비안전 관리 시스템 제조공장의 위험 설비 및 장치에 대해 실시간 상태 분석을 통해 위험 예측 및 예지 보전 시스템 제공
  – 설비에 대해 실시간 상태 제공 및 위험 발생시 사전 알람
  – 센싱 데이터 분석을 통해 위험 예측 및 보전 방안 제공

(주)위드라이브 소개

• (주)위드라이브은 2017-09-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 로봇랜드로 155-11 로봇타워 904호
• 주요 서비스 : O.
  가공 서비스 종류가공 서비스(6)교통 빅데이터 기반 융복합 데이터 분석구분설명서비스 특징자사 보유 플랫폼을 활용한 실시간 교통 정보 수집 및 연계 분석도로, 지점과 GPS 정보, 공공데이터를 활용한 융복합 정보 생성서비스 수요지역별 교통 방송 : 도로, 지역별 제보된 돌발 교통 이벤트에 대한 GPS 정보 확인교통 연구를 위해 도로 정보와 GPS 정보 확인이 필요한 연구소 및 지자체가공 서비스(7)크라우드소싱을 통한 데이터 태깅, 라벨링구분설명서비스 특징자사 운영 중인 서비스를 활용하여 데이터 태깅/라벨링 진행거주지, 성별 등 수요처 요구에 맞는 크라우드 소싱 인원 선정서비스 수요빅데이터 분류 및 북성을 위한 데이터 태깅, 라벨링 수요처인공지능 학습 데이터 구축을 위한 데이터 태깅, 라벨링 수요처가공 서비스(8)크라우드소싱을 통한 설문조사 분석 및 시각화구분설명서비스 특징자사 운영 중인 서비스를 활용하여 크라우드 소싱 설문 조사 수행설문조사 결과의 통계 분석 결과 시각화거주지, 성별 등 설문 수요에 맞는 조사 진행서비스 수요사업, 연구, 서비스 제공 등을 위한 설문이 필요한 개인, 기업, 연구소, 지자체설문 수요가 있으나 운영 플랫폼이 없어 설문 대상 선정이 어려운 개인, 기업, 연구소, 지자체가공 서비스(9)인공지능 기반 데이터 오피니언 마이닝구분설명서비스 특징주제, 연도별 기사 검색 및 분류머신 러닝을 이용한 기사별 오피니언(예:긍정/부정) 판별기사내 키워드별 통계 정보 분석서비스 수요기사 수집을 통해 특정 키워드별 통계 분석이 필요한 수요처기사의 키워드 분석을 통해 각 키워드에 대한 여론 분석이 필요한 수요처
• 보유 솔루션 : 1.
  인력 현황 및 역량순번성명담당업무주요경력비고1여명호데이터 분석 및 가공정보통신공학과 박사 졸업,국방과학연구소 선임연구원2박형순데이터 분석 및 가공정보통신공학과 석사 졸업,보안솔루션 개발 경력 8년3김선영데이터 서비스 기획경영 정보학과 졸업4김태영데이터 서비스 기획바이오시스템의과학부 졸업5이현종데이터 처리 시스템 개발S/W 개발 경력 6년이상6정종찬데이터 처리 시스템 개발게임 개발 경력7한준희데이터 처리 시스템 개발8김현근데이터 처리 시스템 개발9임수아데이터 시각화 (총괄)UI/UX 개발 경력 4년이상10이미송데이터 시각화 (보조)디자인 경력 10년이상11김지현데이터 시각화 (보조)12윤수영데이터 단순 가공 업무13최유진데이터 단순 가공 업무14강필균데이터 단순 가공 업무경영 정보학과 졸업2.
  보유 플랫폼 : 자체 개발을 통한 빅데이터 수집 및 활용서비스 개발 [데이터 수집] O.
  위드라이브, 위드라이브톡 서비스를 통한 교통 빅데이터 수집
  – 별도의 장치 없이 일상의 모든 주행 정보 기록
  – 15만명 사용자 확보, 4억km 데이터 수집, 매일 200만km 데이터 수집
  – 전국 차량 사용자 및 실주행 데이터 확보 : 약 2404만건(일 평균 8만건)
  – 차종별, 연료별, 종류별 분석 가능 [데이터 가공] O.
  POI(Point of Intereset) 기반 교통 유입량 분석 도구
  – 전국 주요 지점을 지정하고, 실주행 데이터를 기반으로 유입되는 차량 유형을 표시
  – 활용사례 : 한국타이어 TBX(상용차 대상 타이어 판매 전문점) 수요 분석 O.
  출발
  -도착 기반 클러스터링 분석 도구
  – 도시, 지역 기반 내부, 외부 유입 차량의 클러스터링 알고리즘을 통한 교통 수요 표시
  – 활용사례 : 국토연구원, 전주시 관광지 분석, 인천 지역 교통량 변화 조사 O.
  위드라이브 수집 데이터를 활용한 도로 속도 표시 서비스
  – 위드라이브 데이터 기반 도로 속도 표시
  – 과거 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 속도 예측 서비스
• 품질 확보 전략 : 1.
  데이터 품질관리 개요 O.
  품질관리 목표
  – 한국정보과학진흥원(NIA) 품질관리 매뉴얼 적용
  – 데이터 품질 진단 및 개선에 대한 절차 이해
  – 각 절차별 주요 활동과 품질 진단 및 개선 활동 수행 체계 확립 O.
  품질관리 점검
  – 데이터 판매, 가공을 위해 수집 및 분석된 전체 데이터에 대한 품질 진단 실시
  – 총 5단계 (
  1) 진단대상 정의, (
  2) 품질진단 실시, (3) 진단결과 분석, (4) 개선 수행, (5) 품질 통제 단계를 통해 품질관리 실시2.
  데이터 품질관리 절차 O.
  진단대상 정의
  – 품질진단 수요 조사 : 품질관리 계획 내용, 품질 오류 신고 내역 등 분석
  – 품질진단 현황 분석 : 데이터 관련 업무와 정보화 측면의 현황 분석을 통해 데이터 진단 방향 정의
  – 품질진단 추진계획 수립 : 정의된 잔당 방향에 따라 진단일정, 진단 수행 절차, 관계자 역할 및 책임 등의 계획 수립 O.
  품질진단 실시
  – 품질진단 준비 : 품진진단 추진 계획에 따라 전담인력 지정, 협조체계 구성, 데이터 접근 권한 등 진단 환경 준비
  – 품질진단 수행 : 진단 대상 데이터에 대해 수행 절차에 따라 구조 진단, 업무규칙 진단, 진단 체크리스트 등을 적용하여 품질 측정 O.
  진단결과 분석
  – 오류 원인 분석 : 전 단계에서 조사된 추정 오류에 대한 진위 여부 확인
  – 업무 영향 분석 : 품질 오류가 업무에 미치는 영향 분석
  – 개선 기회 도출 : 데이터 값의 오류를 유발하는 원천적 근본 원인 제거 개회 도출을 통해 개선 계획 수립단계에서 활용 O.
  개선 수행
  – 개선 계획 수립 : 진단결과 분석 내용을 기반으로 개선과제 도출하고 개선 범위, 목표, 수행 조직 및 역할, 일정 등 개선 사업 추진 계획서 작성
  – 개선 수행 : 작성된 사업 추진 계획서를 바탕으로 품질 관리체계 수립, 표준화 수립, 데이터 보정 등 영역별 실제 개선 수행 O.
  품질 통제
  – 결과 평가 : 실제 개선한 영역에 대해 비용 편익 분석을 통하여 개선 효과를 정략적
• 유지보수 전략 : 1.
  수요기업 대상 서비스 제공 계획 및 목표“수요 분석 및 패턴 분류를 통한 데이터 분석 및 가공 자동화 플랫폼 구축” O.
  수요 분석 : 데이터 바우처 사업을 통해 데이터 수집 및 가공 수요에 대한 패턴 분석 및 분류 O.
  데이터 분석 및 가공 서비스 개발
  – 데이터 수집, 분석 및 가공 과정에서 발생한 결과물 분류
  – 데이터 수집, 분석 및 가공을 위해 개발된 시스템 분류
  – 수요
  -시스템
  -결과물을 종류별로 그룹핑하여 재사용 가능 시스템 분류
  – 수요별 재사용 가능 시스템 기능 연동이 가능한 서비스 플랫폼 개발 O.
  서비스 고도화
  – 신규 분석 및 가공 요청시 서비스 활용한 결과물 도출
  – 결과물 데이터 품질 확인 및 요구사항 만족 여부 분석
  – 수요별 시스템 기능 추가를 통한 고도화 수행2.
  수요 증가에 대한 대응 계획 O.
  데이터 수요 패턴을 분석하여 요청된 사항별로 데이터 상품을 분류 O.
  데이터 수집, 분석 기능 모듈화 및 자동화를 통한 업무 효율 향상 O.
  매 요청 건별로 데이터 상품을 생성하지 않고 사전 분류된 데이터 상품을 활용 O.
  데이터 수요가 집중되는 테이블을 분산 처리하여 데이터베이스 과부하 방지3.
  데이터 판매 증가에 따른 유지보수, 고객관리 및 고객응대 대응 계획 O.
  수요기업과 기간 협의를 통해 유지보수 부하 분산 O.
  추가 유지보수 인력 확충을 통한 인력 부족 현상 대비 O.
  중소기업 공동 A/S지원 사업을 통한 고객관리 및 고객응대 대응 업무 위탁
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : O.
  데이터 가공 및 판매 관련 실적연도실적2022(데이터 판매) 개인특성별 통행 패턴 연구용 데이터(데이터 판매) 활동
  -통행 데이터(데이터 가공) 병의원 구인 구직 이력 데이터 가공 분석을 통한 서비스 경쟁력 강화(데이터 가공) 패널형 모빌리티 빅데이터를 활용한 감염병 대응 정책 효과 연구(데이터 가공) 인공지능 기반 제로 에너지 빌딩 모니터링 솔루션 개발2021(데이터 가공) 세종시 유입 차량의 OD(Origin
  -Destination) 데이터 분석(데이터 가공) 도시재생 언론동향 및 텍스트마이닝 분석(데이터 가공) 스마트시티 빅데이터 센터 구축 및 운영(데이터 가공) AI 기반 수요 데이터 분석을 통한 출장 세차 서비스 고도화(데이터 가공) 모바일 ESS 운영 중 습득한 BMS 데이터 학습을 통해 AI기반 개별 수명예측 알고리즘 및 모니터링 시스템 개발(데이터 가공) AI 기반의 고객 및 의류 실측 데이터 분석을 통한 사이즈 추천 솔루션 고도화(데이터 가공) 교통량 분석을 통한 지역별 홈트레이닝 고객 수요 조사(데이터 가공) 효율적인 건물 에너지 관리를 위한 에너지원별(전기/연료/열 등) 데이터 시각화(데이터 가공) 교통 상황에 따른 경로 우회 유도를 위한 교통 정보 서비스 개발(데이터 가공) 노약자, 어린이를 위한 맞춤형 교통 안전 정보 제공 API 구축(데이터 가공) 토지에 관한 국민의식 변화 빅데이터 분석(데이터 판매) GPS 기반 트립 단위 주행 경로 교통 데이터(데이터 판매) 도시 모빌리티 패턴 연구용 데이터2020(데이터 가공) 클라우드 기반의 도로 교통량 데이터 Open API 서비스 개발(데이터 가공) 전주시 유입, 이동 교통 데이터 분석(데이터 가공) 교통 정보 사각지대 해소를 위한 시민 참여형 교통 수집 플랫폼 개발2019(데이터 판매) 인공지능 실습용 데이터 : 실차량 운행 교통 빅데이터(데이터 수집) 크라우드소싱 기반 스마트 교통 정보 수집 및 공유 시스템 개발
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  일반 현황회사명㈜위드라이브대표자여명호사업분야소프트웨어 개발 및 공급, 인터넷서비스, 모바일 앱,빅데이터 포털 및 데이터 시각화, 디지털 마케팅주소인천 서구 로봇랜드로 155
  -11 로봇타워 904호전화070
  -4149
  -0165FAX032
  -565
  -0165회사 설립연도2017년 9월 13일2.
  주요 연혁연도내용2022AI바우처 지원사업 공급기업 선정그린뉴딜 유망기업 100 프로젝트 지원사업 선정전기식건설기계용 충전인프라 및 기반기술개발 신규지원 대상 연구개발 과제 선정창업도약패키지 창업기업 선정SW융합클러스터 2.0 선정2021한국데이터산업진흥원 데이터바우처 지원사업 공급기업 선정공공데이터 기업매칭 지원사업 공급기업 선정비대면 스타트업 육성사업 선정2020TBN 경인교통방송, 교통 정보 수집 시스템 용역 계약 체결스타트업파크 품 실증 사용화 지원사업, “교통 정보 사각지대 해소를 위한 시민 참여형 교통 수집 플랫폼”한국데이터산업진흥원 데이터바우처, 데이터 판매 및 가공 업체 등록교통 빅데이터 활용 공모전, 한국전자통신원 원장상 수상2019벤처기업 인증국토교통기술촉진연구사업, “세계시장 진출을 위한 구글맵 기반의 증강현실 적용 실내공간용 내비게이션 플랫폼 개발”창업성장기술개발사업, “크라우드소싱 기반 스마트 교통 정보 수집 및 공유 시스템 개발”2018기업부설연구소 커넥티드카연구센터 설립2017위드라이브 법인 설립3.
  주요 서비스 [위드라이브]
  – 운전을 하면 포인트가 쌓이는 즐거운 안전 운전 “위드라이브” O.
  국내 최초 보상형 모바일 교통 정보 수집 서비스(2019년 8월 베타서비스 런칭) O.
  별도의 장치 없이 일상의 모든 주행 정보 기록(내비게이션 독립 서비스) O.
  운전 등급에 따라 포인트 지급 / 커피숍, 편의점 등 20개 이상 제휴처 사용 가능 O.
  20만명 사용자 확보, 4억km 데이터 수집완료, 매일 200만km 데이터 수집 [위드라이브톡]
  – 무전기형 돌발 교통 정보 제보 서비스 “위드라이브 톡” O.
  음성 제보를 텍스트로 자동 변환(Speech
• 활용 사례 : O.
  가공 서비스 예시
  – 전국 주요 도로별 이동 경로 시각화
  – 지역별 이동량 분포, 지역별 속도 분석 시각화
  – 시민참여형 데이터를 활용한 도로별 속도 도시화
  – 주요 목표 지점으르 대상으로 교통 유입량 분석

한국정밀농업(주) 소개

• 한국정밀농업(주)은 2020-02-18에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 백범로 681 (스마트테크노타워) 3층 304호
• 주요 서비스 : □ GIS 보간법 중 IDW, 크리킹을 통한 데이터 보정서비스 예시는 좌측의 그림과 같이 제주 지역의 기상정보 기반 IDW를 통한 데이터 보정 기술 적용QGIS를 통하여 화면 가시화 가능
  □RCA 기반의 원인 분석 서비스Root Cause Analysis를 통하여 측정된 데이터와 결과의 연관 분석 가능농가의 측정된 환경정보와 노지 별 생산량을 비교하여 생산량에 원인 줄 요소 분석 가능
  □딥러닝 기반의 데이터 예측 서비스시계열 데이터 기반의 데이터 예측 진행Spark
  -dl4j의 LSTM Deeplwarning을 통하여 데이터 예측최종 API를 통하여 결과 값 제공 가능GMTY언어를 감지영어일본어한국어영어일본어한국어 음성 기능은 200자로 제한됨옵션 : 역사 : 피드백 : Donate닫기
• 보유 솔루션 : No가공명판매대상1GIS 보간법을 통한 데이터 보정 서비스GIS 기반의 데이터 추론2RCA 기반의 원인분석 서비스과정 데이터와 결과 데이터의 분석을 통한 원인 추정 및 이를 통한 수정방안 제시3딥러닝 기반의 데이터 예측 서비스보유(예정) 데이터의 예측이 필요한 경우
• 품질 확보 전략 : □ 서비스 개발 관리
  – 본 기업은 소기업으로 인력 및 비용의 한계로 핵심업무 이외의 모든 업무를 자체적으로 소화하기 어려워 서비스 품질 향상 및 개발능력 보강을 위한 외부 협력 체계 구축을 통한 서비스 개발 관리 진행
  – 품질향상을 위하여 농림식품관련 외부 관련기관 및 현재 업무를 진행하고 있는 조합 및 기업의 자문을 통한 서비스 품질 향상 진행개발능력 보강을 위한 H/W, S/W 전문 업체화의 협업을 통한 개발을 진행하여 업무 부화 및 소기업간의 상생의 기회 마련
  □가공 서비스 품질확보 전략
  – 지속적인 가공 서비스 발굴 및 서비스 대상 업체를 위한 외부 자문기관의 활용 체계 구축하여 서비스 대상 기업에 꼭 필요한 가공 서비스 제공 노력
  – 현재 협력체계를 구축하고 있는 각종 연구 기관 및 업체화의 협의를 통하여 가공서비스의 품질 향상 노력 진행
• 유지보수 전략 : □ 수요기업 서비스 제공 및 관리 계획
  – 서비스는 클라우드 기반으로 개발하여 투명한 개발 과정 공유
  – 개발된 결과물은 편리하게 변경 및 활용 할 수 있도록 정해진 산출물 및 API를 통하여 제공하여 업체 내에서 2차 가공물 제작이 가능하도록 제공
  – 산출물 관리를 위한 상호 간의 계약서에 명시
  – 상세 업무 협의 관리 계획을 통한 서비스 관리
  □고객응대 방안
  – 별도의 부서 운영 계획
  – 전담 부서를 신설하여 고객에 대한 신속한 대응 체계 마련
  – 고객관리를 위한 신규 인력 고용 및 연락 체계 구축
  – 이메일, 메신저 또는 별도의 홈페이지를 통한 소통 채널 마련GMTY언어를 감지영어일본어한국어영어일본어한국어 음성 기능은 200자로 제한됨옵션 : 역사 : 피드백 : Donate닫기
• 카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,분석
• 실적 : 2020년㈜아이들노지 작물 품질관리 모델 개발㈜에이비씨랩스토양센서(지온,지습,EC,PH)모듈제어유닛, 밸브 및 모터프로토타입(CAM, 3D기구물)크로마흐㈜인삼 재배지 환경데이터 공급㈜스토리포유테라센서(지중부)TSRK502
  -02테라센서(지중부)ORION SMART R232크로마흐㈜작물재배 기술 데이터 및 경작지 환경 데이터 구입 계약금㈜엥엔지글로벌스마트팜환경연계정보(7월3일자입금)경기도농업기술원카드매출(9월7일자)크로마흐㈜작물재배 기술 데이터 및 경작지 환경 데이터 구입 중도금2021년농촌진흥청국립원예특작과학원스마트팜시스템, 마스팜 UI 1.0국립식량과학원스마트밸브 및 유량계세인바이오사이언스작물기반 시약의 보관 안정성 데이터 가공 및 알고리즘 설계국립식량과학원블록체인 기반 콩
  -밀 작부체계 플랫폼 업그레이드 구축 용역국립식량과학원데이터 모니터링 시스템 제작
• 기업 개요 및 핵심역량 : □기업 개요 및 주요사업 분야[창업 전 실적]
  – 2016년 자사의 기업에서 노지재배(바깥 포장에서 작물을 재배하는 일.
  가온이나 보온을 하지 않고 밭의 자연적인 조건에서 재배하는 방법) 작물 대상의 환경정보 수집을 위한 장치 개발 및 수집된 정보 기반의 경영활동 지원을 위한 “테라서비스” 개발
  – 2016년 중소기업부 기술혁신과제 진행 완료
  – 2017년 SW융합과제 진행 완료
  – 2018년 인삼, 감귤, 딸기 등 전국 8권역 10종 이상의 작물에 적용 데이터 수집[창업 후 실적]
  – 2020년 자사 기업의 농업전문 기술을 이관 받아 2월에 창업
  – 2020년부터 경기도, 제주도 중심의 노지 작물 대상의 환경정보 데이터 수집 중
  – 2021년 중소기업부 디딤돌 첫걸음 “과수원 토양관리를 위한 토양개량 포인트 측정 장치 및 GIS 보간을 통한 안내서비스” 완료
  – 2021년 밀양, 식량과학원 작물 생산·유통이력관리 서비스 개발
• 활용 사례 : □GIS보간법 중IDW,크리킹을 통한 데이터 보정
  – 적은 측정장치를 통하여 주변의 데이터 추정이 가능
  – 측정된 데이터를 지도 기반으로 표시 가능
  – 측정 데이터 주변의 데이터 추정 가능
  □RCA기반의 원인 분석 서비스
  – (결과 예시)생산량 증가 농가A는 결구기 적정기간의 수분이 배추에 공급되어 수확량 증가
  – (결과 예시)생산량 감소 농가B는 지속적인 관수로 토양 과습,물빠짐이 나뻐 수확량 감소
  □딥러닝 기반의 데이터 예측 서비스
  – (활용 예시)시계열 데이터 중 온도를 기반으로6
  -72시가 이후의 작물 별 피해 예측 안내 가능
  – 수집데이터의 시계열 분석을 통한 미래 데이터 예측 서비스

주식회사 스마트앤플레이 소개

• 주식회사 스마트앤플레이은 2017-01-06에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 청라커낼로260번길 7-11 606호
• 주요 서비스 : 1.
  주요서비스가) 개별 데이터 수집
  – 사용자에 대한 면밀한 평가를 위해 퍼스널 데이터에 대한 메타데이터를 기반으로 한 데이터 수집
  – 사용자 맞춤형 서비스에 개발하여, 대상자가 조작하는 동안에 사용자의 정보, 조작 정보, 환경 정보 등의 요소 데이터를 측정 및 저장
  – 필요한 자료에 대한 가이드라인 제시나) 사용자 수행 데이터 분석
  – 사용자의 결과를 지속해서 카테고리를 늘려가며 저장하고 분석할 수 있는 프로그램으로 인과관계를 분석
  – 측정된 결과는 RBF(Radial Basic Function) Network 알고리즘 시스템을 사용하여 인지적 특성 분석 및 추출
  – 데이터는 JSON 또는 CSV 등의 형태로 저장되어 DB에 보관다) 데이터 가공
  – 사용 결과를 지속해서 카테고리를 늘려가며 저장하고 분석 가능하는 프로그램으로 인과관계 분석
  – 데이터를 이용해 통계, 분류, 연관 등 다양한 기법을 통해 고객 의사 결정에 바탕이 되는 지표 도출라) 데이터 예외처리
  – 정확하고 신빙성 있는 데이터 표본의 확보를 위해 숫자 기록란의 문자, 문자 기록란의 숫자 등 데이터 분석에서의 오류가 발생하는 항목들 제거
  -표본의 오류를 만들어 내는 과대 값과 최소 값 등을 제거하여 과적합, 부적합 등의 사례 최소화
  -입력되지 않은 값이 많은 레이블은 표본의 오류를 발생시키므로 제거
  -기타 데이터 분석에서 발생하는 무효 값, 에러 값 등은 제거마) 분석 결과 분석
  – 해외 논문, 국내 논문 등을 비롯하여 관련된 통계자료와 인지 프로세스의 효용성 등을 분석
  – 새로운 측정 방식과 orthogonal한 방법과의 융합바) 결과 제공 및 피드백
  – 지속해서 수집된 데이터를 분석하여 높은 정확도의 결과를 제공2.
  특장점 및 차별성가) 수요기업의 시스템에 맞는 맞춤형 데이터 컨설팅
  – 개발 경력 10년 이상 베테랑의 기업 맞춤형 컨설팅 제공
  – 서비스·제품 개발, 문제 해결 등 다양한 비즈니스에 대응할 수 있는 데이터 가공 프로세스 보유나) 데이터 품질 검사
  – 데이터 수집, 라벨링, 전처리, 학습, 모델링 데이터에
• 보유 솔루션 : 1) 인지능력 측정 알고리즘 기반의 빅데이터 분석 플랫폼 ‘SNP_BDAP’
  – 퍼스널 데이터와 서비스 시뮬레이팅 데이터를 정의하고, 데이터베이스를 설계하여 인지능력 측정 알고리즘 적용을 위한 맞춤형 서비스를 제공
  – 인지능력 평가 알고리즘과 콘텐츠 피드백 알고리즘이 상호 피드백을 업데이트하도록 설계되어 지속해서 고도화 서비스0 제공
  – 맵 tool 기반의 편집 기능을 포함한 UI 기획
  – 사용자(Data analyst)를 위한 분석 FORM 및 visual data 개발
  – 플랫폼에서 데이터의 선정 범위 및 다양한 분석 양식을 도입하여 분석 성능향상과 분석 시스템의 UI/UX 개선을 수행
  – 강력한 데이터 편집 기능 제공
• 품질 확보 전략 : 1) 서비스 품질 확보 전략
  – 체계적인 3단계의 품질관리 프로세스를 기반으로 하여 데이터 가공서비스 품질확보
  – 1단계 : 수요기업의 요구사항을 항목별 분류 및 레벨링 하여 요구 수준에 대한 객관적 데이터화
  – 2단계 : 데이터의 품질 지표를 측정, 객관적 범주에 도달할 때까지 지속적 품질개선 및 향상
  – 3단계 : 단기사용성 및 지속사용성을 고려한 데이터 가공서비스 복합설계로 사용성 품질확보
  – 단계별 2차 검증을 통하여 품질의 지속적 관리 진행
  – 1차 검증은 담당자 검증으로 데이터 가공서비스를 진행하는 담당자는 개발이 진행되는 개발 일지 외에 월간 검수 일지를 통하여 월에 2회씩 가공데이터 개발 검수를 진행하여 절대적 품질관리 진행
  – 2차 검증은 책임자 검증으로 데이터 가공서비스를 진행하는 관리자는 개발이 진행되는 개발 일지 외에 월간 검수 일지를 통하여 월에 1회씩 담당 개발자와 외부 검수자 1인을 동반하여 객관적 품질관리 진행
  – 데이터 가공서비스의 초기 설계단계부터 최종 개발 완료 시점까지 특급개발자의 개발 설명 영상을 첨부하여 어떤 의도로 데이터 가공서비스가 설계되고 개발되었으며, 향후 어떤 방향으로 추가적인 개선 및 변경이 가능한지 확인할 수 있도록 영상 제공
  – 단계별 수요기업과 업무미팅을 진행하여 데이터 가공서비스의 품질관리 단계에 대한 세부적인 설명을 진행하고 해당 내용을 충분히 이해하고 활용 가능하도록 오프라인 및 온라인 교육 진행
  – 데이터 가공서비스를 통해 제공하는 데이터에 대한 품질관리 기준을 최소 4가지 이상으로 마련하여 해당 기준을 백분위 하여 도식화된 데이터 품질관리 정보 제공
  – 데이터 가공업무가 진행될 때는 단계별로 수요기업에 중간결과물을 제공하며, 수요기업의 검증 후 검토의견을 반영하여 수요기업의 목적에 정확하게 부합하는 데이터 제공
  2) 전담 조직 운영
  – 서비스 품질 전담의 개발 및 운영 인력을 운영하여, 모든 분석 서비스의 상태는 클라우드의 실시간 모니터링과 내부 업무 협업 툴에 실시간 상황이 공유, 알람이 되도록 체계가 구축됨
  – 분석
• 유지보수 전략 : 1) 유지보수(후속 지원) 전략
  – 사업 완료 후 데이터 분석 및 가공데이터 제공의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정
  – 하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응하며 유지보수 책임자 및 유지보수 담당자 지원체계 유지
  – 유지보수 대상 : 공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원
  2) 유지보수 책임자
  – 유지보수 범위의 선정 및 업무 할당
  – 유지보수 회의체 운영 및 결과 점검3) 유지보수 담당자
  – 대상물에 대한 정기점검 및 수시점검
  – 교육 및 기술 지원4) 하자보수
  – 검수 완료 후 1년 이내에 발생하는 대상의 결함에 대한 유지보수
  – 기본점검 및 환경점검, 장애 발생 시 온라인 지원 및 현장 지원 품질개선
  – 에러 수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정
  – 데이터 사용 중 장애 발생 시 수요기업이 재가공을 요구할 경우 업무 차질 최소화 협조
  – 가공데이터 최적화 및 업그레이드 지원
  – 가공데이터 정상 운영을 위한 기술 지원
• 카테고리 구분 : 시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 2020년
  1)모바일 게임 ‘몬스터낚시’ 개발 (구글 플레이 스토어 등록)
  2)교육용 드론 시뮬레이터 개발 (구글 플레이 스토어 등록)3)유치원 및 어린이집 렌탈IT 체험 교육 프로그램 개발2021년
  1)3개 협력사와 기술 제공 및 콘텐츠 개발 MOU 체결2022년
  1) 데이터바우처 AI 가공 업체 지정 및 8개 수요기업 수주 개발 완료
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  기업 개요
  – 스마트앤플레이는 에듀테크(Edu
  -Tech) 전문기업으로 AI
  -빅데이터 기술을 기반으로 인지능력 데이터를 수집하고, 가공하여 사용자별 맞춤 솔루션을 제공을 위한 플랫폼을 개발하여 서비스하는 업체입니다.
  – 코딩, 영어, 드론 등의 에듀테크 서비스에 인지능력 평가 알고리즘과 콘텐츠 피드백 알고리즘을 적용하여 사용자의 상태를 분석하고 결과를 시각화하여 나타냅니다.
  또한, 학습 효과를 향상하는데 최적화된 맞춤형 문제들을 구성하여 제공함으로써 효과를 극대화합니다.
  – 플랫폼 생태계 구성을 위한 약 30개 지역 지사를 통한 전국단위 에듀테크 콘텐츠 유통 서비스 네트워크를 구축하였으며, 협력사와 기술적 제휴를 통한 교육 분야별 서비스 개발을 진행합니다.2.
  핵심 역량
  1) 지속 가능한 빅데이터 기반 서비스
  – 자사의 빅데이터 기반 서비스 기획 및 운영 경험 기반의 컨설팅 제공
  – 빅데이터 및 인공지능 기반 비즈니스에 대한 단기·장기적 전략 기획
  – 데이터 수집·가공·분석·활용의 선순환 구조 적용
  2) 빅데이터 매니지먼트 역량
  – 수요기업의 AI 기반 서비스·제품 개발, 문제 해결 등 다양한 비즈니스에 대응할 수 있는 데이터 가공 프로세스 보유
  – 데이터 품질 검수, 유지보수 제공 등 품질확보를 위한 전략 보유3) 성공적인 가공 서비스 경험
  – 2022년 8개 수요 기업에게 성공적인 AI 가공 경험을 바탕으로 만족할 만한 개발품과 서비스 제공
• 활용 사례 : 1) ‘SNP_BDAP’기반의 코딩 교육 서비스 옴니셀
  – 영어와 코딩을 동시에 학습 가능한 사이버네티스의 에듀테크 서비스 ‘옴니셀’
  – SNP_BDAP를 적용하여 사용자의 데이터를 수집하여 가공하고, 각 평가항목별 라벨링 된 문제들을 편집하여 사용자에게 제공
  – 사용자의 데이터를 분석하고, 라벨링 된 문제를 단계별로 제공하여 평가한 결과를 바탕으로 성취도 향상을 위한 맞춤형 솔루션을 제공
  2) ‘SNP_BDAP’기반의 캐릭터 감성 교육 서비스 더 헤더스
  – 캐릭터 감성 교육을 위한 어라운드 이펙트의 AR 에듀테크 서비스 ‘더 헤더스’
  – SNP_BDAP를 적용하여 캐릭터와 감성 교류를 통한 효과를 향상을 위해 적용3) ‘SNP_BDAP’기반의 스토리텔링 교육 서비스 사운드두들
  – 스토리텔링 학습을 위한 두들러의 에듀테크 서비스 ‘사운드 두들’
  – SNP_BDAP를 적용하여 사용자의 스토리텔링 수준의 깊이를 더하기 위하여 적용

(주)이누리 소개

• (주)이누리은 2014-02-27에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 파랑로 495 1동 404호(청라동, 에이스하이테크시티청라)
• 주요 서비스 : 1.가공서비스 진행 절차
  -고객 요청시AI모델 개발 컨설팅 진행(별도 협의에 의함)
  – AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)솔루션에 맞는 고객사별 데이터 수집 및 가공 가이드 제작
  – 데이터 수집 및 가공방법:작업자를 모집하여 사전 교육 후 수집과 가공
  – 제공된 가이드에 따라 가공여부를 지정된 검수자가 전수 검수
  -보증기간1년 이내에 데이터 하자는 재작업 및 재전달AI기술도입의뢰접수가공 업무 설계가공업무 수행데이터 학습으로AI모델 고도화사후관리
  -고객요수사항 정의
  -필드환경 분석
  -공급 가능한 솔루션범위 확정
  -업무 체계 구축 및분담
  -데이터 설계
  -데이터 가공 및검수 가이드 작성
  -라벨러 인력에데이터 분배
  -검증업무수행으로산출물 품질확보
  -구축 데이터학습 및AI모델기능 개선
  -지속적인데이터 관리2.가공서비스 차별성
  – AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)솔루션은AI기반 영상인식 솔루션을 도입하고자하는 기업에게 데이터 가공 서비스와AI모델 개발 서비스를 함께 제공할 수 있습니다
  – AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)솔루션 기반으로 데이터 수집 단계부터 체계적인 가이드를 제공하여 양질의Data를 제공할 수 있습니다
  – 차량인식 시스템 응용 분야 및 얼굴인식 등
  1)정부기관의 주정차위반 관리시스템
  2)건물의 자동 출립/주차 관리 시스템 3)도로의 과속 차량 단속 시스템 4)무인 세차장/주유소 관리 시스템 5)얼굴인식 기반 화장품 및 마스크팩 시스템3.데이터 가공서비스 제공 조직 운영현황(
  1)수요기업 데이터 보유 현황 파악 및 요구사항 분석인터뷰 통한 진단(
  2)가공 서비스 범위 정의 및 가동서비스 설계(대상특성파악)(
  1)를 기초로 함(3)데이터 전처리(알고리즘연구,데이터설계, AI기술검증)(4)분석 모델 선정 및 적용(데이터셋구축,데이터라벨링,AI모델링)(5) 분석 모델 검증 / 테스트(6)진행사항 검토하여(4) ~ (6)반복과 최적화 진행최적화 이후 현장 적용
• 보유 솔루션 : 1.보유솔루션
  – AI차량번호판 OCR엔진기반 CRM서비스와 AI얼굴인식기반 고객맞춤형서비스, 전자상거래 판매기술등을 보유하고 있습니다.2.
  (주)이누리는‘AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)“솔루션에 적용할 데이터를 지속적으로 연구하여, AI기술을 도입하고자 하는 기업들에게 맞춤형 데이터를 제공할 수 있는 웹기반 데이터 가공 서비스를 개발하였습니다.우리회사 가공 플랫폼을 통해“AI
  -DataNURI”소싱이 가능하며OCR엔진 개발 및 다양한 AI 데이터 가공을 컨설팅할 수 있도록 서비스 영역을 확장해 가고 있습니다
• 품질 확보 전략 : 1.
  컨설팅을 통한 데이터 분석2.
  ㈜이누리는 수요기업 방문 및 인터뷰를 통해 현장의 데이터를 실제로 보고 진단,분석을 진행한다.컨설팅을 통해 현장에서 발생할 수 있는 제품의 결함 및 수집할 수 있는 데이터를 분석해 수요기업에서 놓칠 수 있는 데이터의 가치를 발굴.분석한 데이터를 내부 전문 데이터 검수 인력을 통해 검수하기 때문에 일정한 품질의 데이터 제공이 가능.3.
  품질관리 조직 및 역할과 책임
  – 품질관리조직
  1) 데이터 책임 관리자 : 데이터 품질 관리 업무를 총괄하며, 데이터 값에 대한 품질 확보를 위해 계획 및 목표 수립
  2) 데이터 품질 담당자 .
  데이터 품질을 진단하고, 상시 발생하는 오류를 개선하며 품질관리 이슈 발생 시 관련 조직과의 의사소통 채널 역할 .
  데이터 값 진단 및 개선 계획 수립, 프로파일링, 업무규칙 진단 등 데이터 품질 진단, 품질 관리 관련 의사소통, 접수된 데이터 오류 개선 방안 수립 및 개선 3) DBA .
  데이터 값 진단을 위한 기술적인 부분을 담당 .
  데이터 품질 담당자와의 협업을 통해 데이터 값 진단 수행 및 업무 규칙 등록 및 모니터링 업무3.
  품질관리 조직 및 역할과 책임
• 유지보수 전략 : 1.
  도출된 문제점 등 사전 확인 2021년 수요기업, 2022년 공급기업 수행 경험을 최대한 활용하여 수요기업의 전락정 파트너쉽 역할2.
  유지보수 주요내용
  – 전화 및 원격
  1) 수요기업 문의 응대 서비스
  2) 신속한 실시간 원격장애처이 서비스 3) 유지보수 지원 모든 상황 분석 등 A/S, B/S
  – 정기점검 : 사업 진행 중 정기 점검을 통해 성능관리 , 장애관리, 운영상태 등을 확인 또는 관리
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1.
  2021년 데이터바우처 수요기업
  – AI차량번호판OCR엔진 기반 자동차 종합정보 조회를 통한 맞춤형 CRM서비스
  – 산출물
  1) AI데이터 가공S/W한국저작권위원회 저작권 등록 .저작물의 제호(명칭) : AI데이터 가공S/W AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리) .저작물의 종류:컴퓨터프로그램저작물>응용프로그램>산업용S/W .등 록 번 호:제C
  -2021
  -030137호
  2)AI데이터 가공S/W한국저작권위원회 저작권 등록 .
  저작물의 제호(명칭) : AI차량번호판OCR 엔진기반 자동차 종합정보 조회 고객맞춤형 CRM시스템 Nuri CRM2.
  2022년 데이터바우처 공급기업
  – 수요기업발굴
  – AI얼굴인식.AI차량번호판 OCR엔진원천기술 개발 얼굴과 차량 번호 인식기반 택배 車 트렁크 배달 서비스 개발2.한국세차업협동조합”방문서비스플랫폼“ Application개발
  – 2022년1월1일 상용화 예정
  -전체 구성도
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  (주)이누리는“AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)“솔루션으로OCR엔진 기반의 데이터 수집 및 분석 솔루션을 활용한 기술개발,시장조사,비즈니스 개선, Application서비스를 제공하고 있습니다.2.
  우리회사가 보유하고 있는‘AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)“ 를 통해, AI학습용 데이터 수요기업과 데이터 라벨러를 연결하는 플랫폼을 준비중에 있습니다.3.
  “AI
  -DataNURI(에이아이
  -데이터누리)“는 장기적 비전 아래 편리한 인공지능(AI) 개발을 위한생태계를 조성하고 플랫폼 사업의 새로운 패러다임을 제시하고자 합니다.(주)이누리는 데이터 과학,통계,사업확장 등, 기술 중심의 회사로 끊임없는기술개발과 인력양성 및 국가경제발전에 힘쓰고 있습니다.
• 활용 사례 : 1.
  AI차량번호판OCR엔진차량 사진을 입력하면,차량 번호판을 인식하고,차량번호를 식별하는 엔진이다.스마트폰,태블릿PC에서 사진을 촬영해 서버에 전송하고,서버는 입력받은 사진을AI차량번호판OCR엔진을 통해 고객의 차량을 식별한다.2.
  고객 차량의 자동차 종합정보 데이터기반 맞춤형CRM서비스방문한 고객에게 맞춤형 정비대상(엔진오일 교체 여부 등)을 추천하는 서비스이다.정비 기록을 기반으로 점검 및 교체 시기를 추천해주며SMS수신을 동의한 장기 미 방문 고객에게도 문자를 통해 자동으로 알려준다.3.
  차량 번호판 이미지 데이터 가공 개요도이미지에서 문자 데이터를 가공하는 프로세스로 이미지를 입력하면,전처리하여 문자영역을 추출하고,추출한 문자영역을 위치정렬,회전정렬,왜곡정렬하여 데이터 라밸링을 통해 결과물을 산출함

(주)제스텍 소개

• (주)제스텍은 2013-06-08에 설립되었습니다.
• 주소 : 인천 서구 파랑로 495 1동 622~628호(청라동,에이스하이테크시티청라)
• 주요 서비스 : AI
  – 스트렝게이지 센서를 통한 데이터 수집후, 수집한 데이터를 활용 모델을 생성 제품을 식별해줌
• 보유 솔루션 : FAS
  – 공장 관리 시스템PAS
  – 프레스예지 보전 서비스, 프레스 모니터링 서비스, 프레스 소모품 관리 서비스PMS
  – 프레스 공정 분석, 프레스 통계FEMS
  – 프레스 전력데이터 분석, 프레스 전력관리SPMS
  – 소형 프레스 범용 제어 파라미터 설정 기능 200ch ICT Protocol지원
  – Ethernet M2M 모듈 지원 10.1 inch touch Monitor(1024*480) Spare Cam 확장 : 8 ch 이상SLMS
  – 스트랭게이지 센서를 통한 파형 데이터 수집 모듈
• 품질 확보 전략 : 수집 영역클라우드 형태로 전국 프레스의 데이터를 취합해 유효도 및 파형 데이터의 신뢰성 및 다양성을 확보모델 학습 영역1.교차검증산업 제조 데이터의 특성상 주력 생산 제품은 데이터가 많고 비주력 제품을데이터가 적어 데이터 불균형 문제가 발생함 주력 제품은 많은 데이터가 있어 모델이 학습 시 데이터가 많은 쪽으로학습이 편중될 수 있기 때문에 이를 방지하기 위해 교차 검증을 시행함2.모델 학습 및 구현머신러닝 알고리즘 기법 중 앙상블 기법을 활용하여 모델 구현 앙상블 기법 중 소프트 보팅 기법을 활용하여 모델을 구현기존 하나의 모델만 두고 사용하기 보다 여러 모델의 예측 결과와 그에따른 확률을 기반으로 제품 별로 평균을 내어 가장 수치가 높은 제품으로 예측하는 모델3.모델 평가산업 제조 현장에서 활용성 및 관점에서 고려해볼 때 F1 Score가가장 적합한 평가지표로 판단하여 모델 평가에 사용함잘못 판별한 경우도 모델의 오차범위 내 포함되어 잘못 판별한 경우, 실제 파형에 문제가 있어 잘못 판별한 경우,실제 다른 품목일 경우, 새로운 품목일 경우 등을 분석하여 잘못 판별한 경우를 분석 후 재 학습 및 보정산업 제조 특성상 불량 등의 이유에서 잘못 판별한 경우가 매우 중요하기 때문에 이를 동시에 고려하고 데이터의불균형을 고려하여 F1 Score로 모델을 평가 후 보정F1 Score는 Precision 과 Recall을 조화평균으로 계산한값
• 유지보수 전략 : 클라우드 서비스로 추가 업데이트 및 지속적 모델 학습을 위한 알고리즘 업데이트 지원타사(프레스 업계)에서 취합 되는 데이터로 적극적인 공정 개선 활동 추천모델이 실시간으로 작업하는 제품을 판별하고 이를 기반으로 생산수량과 연동하여 SaaS 형태의 모듈 제공 타사 MES 및 프로그램에 적용을 쉽게 할수있음(DB 제작 or RestAPI 제공)MES
  – 작업 일보를 자동으로 작성해줌으로써 현장 작업자는 작업에만 집중하여 생산성 향상 및 안정에도 큰 기여가 가능함또한 신규 직원이 시스템에 적을 하는 시간을 줄여줌으로써 생산성에 기여추후 불량도 실시간으로 분석하여 알림을 주어 불량 관리에 기여할 수 있도록 불량 데이터 수집작업자는 작업에 집중하고 관리자는 관리에 집중하게 되어 서로간의 업무분할이 명확해짐
• 카테고리 구분 : 코딩,정보추출또는조합,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 주식회사 제스텍은 2013년 설립되었으며, 프레스 제어 시스템 기술 개발 및 관련 제품을 개발하고 판매하는 회사입니다.4차 산업혁명(Industry 4.0) 시대에 발맞춰 모든 제품군을 ICT 융합을 통해 응용할 수 있는 제품군을 지속해서 개발 및 업데이트를 진행하고, 꾸준한 R&D 투자로 시대의 흐름에 앞서기 위해 최선을 다하고 있습니다.자사는 프레스 부분에서는 국내 프레스 제조회사 70% 이상 점유하여 직접적으로 제어 부분을 담당하고 있으며, 그 밖에 오버홀(프레스 수리) 사업까지 확장하여 시장 점유를 지속해서 늘려가고 있습니다.산업계의 자동차 및 전자 제품 부품 생산 업체를 대상으로 스마트 팩토리 구축을 위한 비즈니스 모델을 지속해서 신규 개발하여 현시대의 스마트팩토리를 현실화시킬 수 있도록 노력하고 있으며, 현재는 프레스 공정에 관련된 스마트 팩토리 구축 부분에 대해 선두주자로 자리매김하고 있습니다.ICT 개발을 위한 전문적인 H/W, F/W 연구인력 확보, 100% 국내 개발 프레스 컨트롤러, 테스트 베드 환경 구성, 연구시설장비(3D Printer, 3D Scanner, Press, 시험용 장비)클라우드 시설 구축 완료 ( 세종 IDC 판교 센터) HP GreenLeak 서비스로 하드웨어 소프트웨어 및 서버 아키텍쳐 24시간 관리 운용, HP 애즈매랄 서비스 이용중, AI 컴퓨터 구축완료
• 활용 사례 : 산업제조 인공지능 모델의 필요성실제로 MES를 도입하였지만 사용하는데 어려움을 겪거나 사용법을 익히는것이 오래 걸리기 때문에 기존 수기로 전산 등을 관리함젊은 나이층의 신규 직원이 매우 적고 대부분 외국인 작업자도 많기 때문에 전산 체계를 익히는 것이 어려움 또한작성하였어도 전산자료에 대한 신뢰성이 떨어짐불량이나 재고, 생산 현황을 파악하기가 힘들고 파악하였어도 정확성이 떨어지므로직접 정기적으로 파악해야함정기적으로 프레스에 대한 모니터를 수집하여 데이터셋 구축기존 ICT 장비로부터 수집한 데이터를 기반으로 분석하여 인공지능 모델 구축PMS에 축적된 데이터로 학습된 실시간으로 분석하는 모델을 탑재하여 실시간 공정 현황 분석 및 생산계획 관리에문제가 없는지 실시간으로 파악하는데 도움을 주어 여러 납기 준수나 각종 휴먼 에러등에 보다 빠른 대처학습된 모델을 통해 실시간으로 공정 확인에 도움을 주기도 하지만 기존작업자가 작성 했었던 작업 일보나 작업 지시서 등을 모델을 기반으로 한 시스템에서 자동으로 작성 및 불량의 수도 체크하고 프레스나 금형의 타수등을 관리하여 예지 보전의 강화

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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