종로구2 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

서울 종로구2 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 종로구 에는 서울시스템(주), (주)한국갤럽조사연구소, 애틱 주식회사 외 13개의 가공기업이 있습니다.

(주)에이다플렛폼 소개

• (주)에이다플렛폼은 2019-10-22에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 종로구 창경궁로 123-10 502호
• 주요 서비스 : BI/AI Framework : 주식회사 에이다플렛폼의 데이터 분석 BI/AI Platform당사 가공서비스의 차별화 요소 주요 Task 기술 Activity 주요기술 차별성 기술우위 Data Preparation Data Catalog 구축 Data Lake 구축 분석동인 Mapping Data Interface 구축 Data API 구축 Big data Data Lake, Data Mart 구축 기술 데이터 추출 ETL 기술 데이터 추출 API 기술 내부의 판매이력 정형데이터, 외부 Text 데이터, 이미지 데이터를 통합하는 Bigdata Platform 형태로 통합됨.
  Data Analysis CSF, KPI Consulting Analysis Model 개발 수학적 통계 모델 구현 BI/AI Consulting Modeling 기술 Algorithm 개발 기술 자사 판매데이터와 외부 Text 데이터의 교차분석에 의한 분석 시너지 효과 증대 Visualization 분석모델 구축 Chart/Dashboard 구현 In Memory 기술 연관분석 기술 In Memory 기술에 의한 분석속도의 그대화 및 연관 분석에 의한 인사이트 도출이 극대화 가능
• 보유 솔루션 : ?
• 품질 확보 전략 : ☞ 품질향상을 위한 도모노력 : ADA Platform의 지속적인 고도화 Version up을 통해 새로운기능 표준을 반영하고 항상 새로운 버전을 고객사에 제공하여 최신의 버전을 유지할 수 있도록 관리합니다☞ 기존사업과의 연계성 :데이터 분석의 핵심역량 기업으로 데이터 바우처 사업의 공급기업으로 선정된다면, 최고의 데이터 분석솔루션 및 경험을 가진 컨설턴트가 더 많은 중소 기업에 가깝게 다가가서 상품에 대한 다양한고객 소비패턴을 기반으로 상품디자인 전략을 수립하고 이를 경험할 수 있는 경쟁력을 제공함으로써, AI(지능적.예측력) 기반의 상품디자인으로 시즌 종료시 재고의 최소화를 통한 경영성과 극대화를 위한 기반 마련에 기여할수 있는 기회입니다.
• 유지보수 전략 : 현재 다수의 고객사를 대상으로 진행하는 유지보수 서비스와 동일한 수준의 후속지원을 제공하고자합니다.
  당사는 유지보수를 위한 조직, 프로세스, 기술을 이미 보유하고 있습니다.
  항목 구분 지원대상 지원 기간 응용 소프트웨어 무상하자보수 §운영시스템 지원 §개발 완료 후 운영인력 지원 (설치, 환경구성,운영점검)
  – 무상지원 기간 내(최종 검수 이후 12개월간) §하자보수 §소프트웨어 결함수정 및 시스템 변경에 따른 지원
  – 무상지원 기간 내(최종 검수 이후 12개월간) 유상유지보수 §무상하자보수 기간 중 발생되는 개발된 산출물의 개선, 수정, 추가, 신규
  – 별도 협의 후 유상 지원 (년 단위 지원계약) §시스템 개선 및 튜닝, 새로운 기능 추가 §환경변화에 따른 시스템 변경 및 시험 활동
  – 무상지원 기간 이후 12개월간
  – Qlik Sense 라이선스 공급금액 기준 20%를 기본으로 하며 개선, 추가, 변경등은 별도 협의합니다.
  상용 소프트웨어 § §소프트웨어 버전 업그레이드 및 패치
  – 검수 이후 12개월간 무상지원 (단, 벤더에서 제공하는 소프트웨어 업그레이드에 한함) 구분 내용 원격 지원 §소프트웨어에 관한 사항이나 운영/상주 인력이 해결할 수 있는 사항들은 이메일, 전화,
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
• 실적 : 프로젝트 명 고객사 프로젝트 기간 주요성과 사업금액(백만) 글로벌 영업분석 현대코어모션 2019.10 ~2020.04 글로벌 상품별 판매예측 90 VC부문 전사 BI 시스템 LG전자 2020.02 ~2020.06 VC부문 전사 BI 120 ERP &BI 시스템 남양유업 2019.03 ~2019.10 전사 경영분석 대쉬보드 70 VC부문 프로젝트관리 BI 시스템 LG전자 2019.02 ~2019.05 프로젝트 진척 대쉬보드 50 VC부문 전사 BI 시스템 LG전자 2019.06 ~2019.12 VC부문 전사 BI 70 VC부문 구매부문 BI 시스템 LG전자 2018.01 ~2019.04 VC부문 구매 BI 85 Global BI 구축 현대모비스 2019.10 ~2020.10 Global BI 구축/전 부문 502 Global BI 구축 고도화 현대모비스 2019.11 ~2020.12 경영정보 분석 고도화
• 기업 개요 및 핵심역량 : 당사는 Big Data, Business Intelligence Solution(AI포함) 구축 전문회사로써 데이터 활용 측면의 전문 기술력을 바탕으로 업종별 업무별KPI 도출 및 이를 측정할 수 있는 BI/AI 시스템 구축을 통해 Business Insight 도출에 의한 새로운 사업기회를 제공합니다.
  -비전/미션 : 고객이 보유하고 있는 데이터를 가장 잘 이해하고 데이터를 잘 활용 할 수 있도록컨설팅을 제공하는 데이터 활용 측면의 솔루션 제공 및 구축 전문가 조직.
  -최고의 가치 :BI/AI 구축 컨설턴트로써 고객에 데이터의 가치제공하며, 개인적으로 자긍심을 가지고 “열린 마음”을 통해 고객 및 내부 동료를 대하며, 프로젝트 수행 및 내부 회사 생활의 기본 방향을”자율”을 기본으로 함.참여 목적및 취지(Goal)현대사회 소비층의 핵심으로 떠오른Z세대소비의 신선함과 소비패턴을 상품디자인에 반영하여 그들에게 자신의 소비가치를 안정적으로 제공하여, 소비자가원하는 최신 트렌드를 제공하여 상품 개발에 인사이트를 제공하고자 함.
• 활용 사례 : 자사데이터를 이용한 디자인 동인의 변화 트렌드분석디자인선의 변화 트렌드분석디자인 실루엣의변화트렌드분석디테일(네크라인,칼라,소매,커프스,포켓)의변화트렌드분석장식을위한 디테일의 변화트렌드분석트리밍의변화트렌드분석색채의 변화트렌드분석소재(섬유,실,소재,질감,문양)의변화트렌드분석디자인테마의 변화트렌드분석고객(성별,연령대,직업,소득등)트렌드

(주)서이아키텍츠 소개

• (주)서이아키텍츠은 2019-08-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 종로구 필운대로 61 단독
• 주요 서비스 : ㅇ 디자인 프로세스를 통한 데이터 가공 ㅇ 디자인을 캐드(2D) 파일로 구현ㅇ 캐드 파일을 SKP(3D)으로 구현_ 3차원에서도 디테일한 디자인 표현ㅇ SKP(3D) 파일을 투시 랜더링으로 구현_ 이미지의 퀄리티를 올리기 위한 CG 보정 과정
• 보유 솔루션 : – 데스크탑 PC 3대
  – 모니터 5대
  – 노트북 2대
  – 레이저 프린트 1대
  – NAS 1대
  – 아이패드 1대
• 품질 확보 전략 : 신애리 소장을 비롯하여 전 직원은 건축디자인 분야에서 한국을 대표하는 선두에 있는 아뜰리에 출신의 건축가들과 다수의 작업을 진행하였고 다양한 수상경력이 있는 전문성을 가진 건축가 집단이다.
  모든 직원은 CAD, Sketchup, Rhino, Lumion, Enscape 등의 프로그램을 사용하여 건축, 공간 데이터를 제작 및 가공 가능하며 수요기업의 요구에 따라 데이터를 가공할 수 있는 역량을 보유하고 있다.
• 유지보수 전략 : 서비스 제공 계획 및 목표서비스 제공 동안 가공 전문인력을 연결, 수요기업이 요구하는 데이터를 제공할 수 있도록 함
  – 서비스 제공 기간 및 유지보수 기간 해당 기업의 디지털 데이터화를 유지할 수 있도록 시스템을 갖추고 지원사업 종료 후에도 지속적인 데이터 관리가 가능하도록 함
  – 관련 시장에서 데이터 기반의 관리 체계의 경쟁력과 독창성을 갖출 수 있도록 함 관리 계획
  – 365일 안정적인 무중단 서비스 제공
  – 장애 발생 시 핫라인으로 대처할 수 있도록 운영 유지보수 및 고객관리 체계
  – 지원사업 종료 후 3개월 내 가공한 데이터에 대한 데이터 품질 및 검증 요청에 대해서는 무상 지원할 예정이며, 추가적인 인력 투입 및 개발 지원이 필요한 경우 지원할 예정
  – 수요기업 전담 고객센터와 실시간 상담 채널 운영하여, 빠른 고객 요구사항 대응과 서비스 만족을 제공할 예정
• 카테고리 구분 : 시각화
• 실적 : A사 : 회화를 기반으로 하는 아트 공간 기획 그룹
  – 그림 작가의 평면회화, 일러스트 작업을 구체적인 공간과 매치, 벽화나 출력물의 형태로 시안 제작 회화, 일러스트 작가의 작품을 실생활의 공간에 건축 인테리어 개념으로 적용하여 소비자에게 제시하고, 장기적으로 판매 시공을 목적 아티스트의 작품 홍보 및 판매 B사 :
  – 조경 데이터의 이미지화를 통한 조경디자인사
  – 기존 자사의 조경 정보를 건축모델링에 접목, 일반 소비자가 공간에 따라 시각적으로 조경의 이미지를 인지할 수 있도록 데이터를 이미지화하여 제공
  – 조경의 체계화 :이미지화한 조경데이터를 공간별, 수목별, 위치별로 체계화
  – 장기화된 코로나 사태로 인해 정원을 통한 힐링 프로젝트에 대한 수요가 증가함에 따라 일반 고객 들도 쉽게 접근하고 의뢰할 수 있는 조경의 초기 선택모형을 개발하고자 함
  – 공급사가 제공하는 건축모델링에 자사의 조경데이터를 접목, 이를 수목별, 장소별, 규모별로 나누어 이미지를 제공하여 쉽게 조경의 설치 모습을 인지할 수 있도록 제작.C사: 다양한 장르의 배경 셋트 디자인사
  – 기존의 자사 세트 데이터를 건축 모델링에 접목, 세트의 이미지를 시각적으로 볼 수 있도록 데이터 축적
  – 세트디자인의 유형화 : 제공받은 데이터를 활용하여 촬영유형별, 세트 타입별로 이미지를 유형화.
  – 새로운 세트디자인 개발 : 해당 서비스를 통해 축적된 고객의 니즈 및 이미지 자료들을 통해 트렌드를 분석하여 새로운 세트 디자인
• 기업 개요 및 핵심역량 : 기업개요
  – 건축, 인테리어 디자인 및 시공을 전문으로 하는 기업.
  – 장르의 경계를 넘어 다양한 영역의 콜라보레이션(융합)으로 건축적 가치를 구현할 수 있음을 추구하는 기업.
  핵심가치 디자인적 가치구현, 인간 중심, 도전정신, 융합(콜라보) 주요사업 건축, 인테리어, 가구 디자인/ 시공 / 건축 관련 확장사업 (제품_에너지 디자인 창호 스타트업(2021 초기창업 패키지선정) / AR, VR을 이용한 가상현실 / 전시사업 / 공간 연관 콘텐츠사업 등 핵심역량건축가, 디자이너, 기획자, 연구원, 현장소장 등 건축을 기반으로 하는 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 결과물들을 도출하기 때문에 전문성과 현실성, 완성도가 높은 기술력을 보유
• 활용 사례 : – 현실화된 디자인 성과물(데이터)실제 현장에 시공된 건축물 데이터는 2D의 디자인도면, 실시도면, 구조도면, 3D 건축 모델링, 랜더링 등의 데이터로 같은 분야의 전문가들에게는 실제 시공된 현장의 도면을 통해 자극과 기술협력이 될 수 있으며 해당 데이터를 가공하여 다른 비슷한 여건의 현장을 구현할 수 있다.
  – 다양한 서비스의 컨설팅을 위해 데이터 활용서비스 및 제품이 공간에 설치되기 전까지의 도면만을 통한 컨설팅은 실제 건축공간의 실황을 한 눈으로 파악하기 어려워 서로 간의 이해 차이가 발생하는데 이를 공간 데이터를 활용하여 일반인을 대상으로 이해를 도움.
  – 가상공간 구현 건축 모델링 및 랜더링 데이터는 가공되어 웹툰, 게임, 메타버스, AR/VR과 같은 콘텐츠에서의 공간을 구현할 수 있다.
  -신규 장르 기업과의 콜라보건축 분야에서는 수많은 건축 이미지, 도시의 이미지, 실내 공간의 디자인 등과 같은 데이터들이 디자인되고 제작된다.
  이 데이터들은 2D 도면뿐만 아니라 3D 모델링, 렌더링으로 가상공간에서 실제 건물과 같이 구현되며 메타버스, 웹툰, AR/VR, 게임과 같은 콘텐츠가 생기고 발전함에 따라 건축 분야를 넘어서 다양한 분야로 그 활용도가 확장되고 있다.
  그러므로 당사는 본 데이터바우처 사업을 통해 자사의 데이터를 필요로 하는 신규 장르 기업을 발굴하고 해당 기업과의 협업을 통해 데이터를 새롭게 가공, 확장할 기회를 얻고자 한다.

상명대학교산학협력단 소개

• 상명대학교산학협력단은 2013-03-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 종로구 홍지문2길 20 상명대학교 미래백년관 301호
• 주요 서비스 : (데이터 전처리 및 품질관리) 수집된 데이터에 대한 전처리 과정과 데이터 클린징, 표준화 등을 통한 품질관리 업무
  – 수요기업 내부에 존재하는 정형 데이터는 로그수집기를 통해 수집하며 수요기업 외부에 존재하는 비정형 데이터는 크롤링, RSS Reader, 또는 소셜 네트워크 서비스에서 제공하는 Open API 를 이용한 프로그래밍을 통해 수집
  – 조직내부와 외부의 분산된 여러 데이터 소스로부터 필요로 하는 데이터를 검색하여 수동 또는 자동으로 수집하고, 단순 데이터 확보가 아닌 검색 수집 변환을 통해 정제된 데이터 확보
  – 해당 기술 : ETL, 크롤링 엔진, 로그 수집기, 센싱, RSS, Open API 등 (데이터 분석 및 시각화) 데이터에 대한 탐색적 분석, 통계적 분석, 파생변수 생성, 예측모형 개발 등의 업무는 총괄책임자 중심으로 운영
  – 대량의 데이터로부터 숨겨진 패턴과 알려지지 않은 정보간의 관계를 찾아내기 위해 통계분석, 데이터마이닝, 텍스트마이닝, 소셜네트워크분석 등 수행
  – 불확실한 상황에서 현명한 의사결정을 하기 위한 자료 수집 분류 분석 및 해석 체계 제공
  – 통계적 컴퓨팅에 사용되는 R, SAS, SPSS 등을 통하여 다양한 통계기법으로 분석
  – 텍스트마이닝 제공: 텍스트 안에서 단어들을 분해해 단어의 출현 빈도나 단어들 간의 관계성을 파악하여 의미 있는 정보를 제공
  – 과거 자료와 변수 간의 관계를 이용하여 관심이 되는 변수를 추정하고, 통계분석, 데이터 마이닝 및 텍스트 마이닝 기술들을 기반으로 예측 분석 수행
  – 소셜네트워크 분석 제공: SNS 에서 언어분석 기반 정보추출을 통해 이슈를 탐지하고, 시간의 경과에 따라 유통되는 이슈의 전개과정을 모니터링하여 향후 추이 분석
  – 시각화 제공: 광범위하게 분산된 방대한 양의 자료를 분석해 한눈에 볼 수 있도록 도표나 차트 등으로 정리하여 제공 (데이터 가공 가공 프로세스) 정부기관에서 적용하는 공공데이터 품질관리의 6단계 절차를 준용, 가공대상을 정의하고 품질 진단을 실시, 수요 기업의 요구 데이터
• 보유 솔루션 : – 데이터 수집체계 소프트웨어(Fox Crawler)
  – 데이터 시각화체계 소프트웨어(Qlik Sense)
  – 데이터처리 툴(R, Python, Tableau, mySQL)
  – 비정형 데이터 분석 모듈(Fox TA)
  – 대시보드: 49 inch panel을 활용한 데이터 가공 및 시각화
  – 데이터 분석 및 예측 소프트웨어(DecisionTools Suite 7.5, SPSS)
  – 클라우드 서비스 환경 구축(AWS Elastic Map Reduce 서비스)
  – 인공지능 데이터 학습을 위한 GPU(RTX 2080, RTX 3080) 탑재 PC 6대 상명대학교에서 보유한 데이터 가공 연구실(빅데이터 Lab 실)
  – AWS 활용한 데이터 가공 및 분석 공간 구축 및 운영중(56㎡)
  – 데이터 가공 및 실습 교육공간 구축 및 운영중(100.8㎡)
  – 빅데이터 무한상상공간 구축 및 운영중(118㎡)
  – 인공지능 데이터 학습 서버 및 연구원 개발 연구실 운영중(70㎡)
• 품질 확보 전략 : 제공하는 가공 데이터 상품 및 서비스의 품질 확보를 위한 전략
  – 데이터 품질관리 활동은 계획, 구축, 운영, 활용으로 구성되는 단계별 데이터 품질관리 활동과 이를 지원하기 위한 규정, 조직, 품질관리 도구 및 시스템 등의 품질관리 인프라로 구성하여 운영 예정
  – (계획단계 품질관리) 계획 단계의 데이터 품질관리는 상명대산학협력단 차원의 데이터 품질관리 활동을 수행하기 위한 매년 단위의 품질관리 계획을 수립하고, 품질목표 정의, 품질진단·개선 계획 수립, 데이터베이스 표준화 방안, 연계데이터 품질확보 방안, 데이터베이스 품질관리를 위해 필요한 사항 등에 대해 사전에 파악하여 관리하고 있음
  – (데이터 구축단계 품질관리) 구축 단계의 데이터 품질관리는 사전 예방적 품질관리를 목표로 하며, 데이터 구축 단계에서 고려해야 할 주요 품질관리 활동으로는 코드, 데이터사전, 도메인, 명명규칙 등의 표준화, 연계 데이터 표준화 (연계 대상 데이터 및 연계 절차, 규칙 등), 데이터 구조의 일관성 확보 및 오류 데이터의 입력 방지, 연계 데이터 정합성 관리 등을 수행함
  – (데이터 운영 단계 품질관리) 운영 단계의 데이터 품질관리는 품질 이슈 중 심의 선택·집중형 품질관리를 통한 품질 수준 제고를 목표로 하며, 데이터 품질 진단 및 개선, 데이터 품질관리 관련 산출물 점검, 데이터 변경에 따른 문서 최신성 확보 및 이해관계자 통지 등을 수행함
  – (데이터 활용단계 품질관리) 활용 단계의 데이터 품질관리는 데이터 사용자들의 데이터 품질 오류 신고에 관한 사항을 관리하고, 데이터 활용에 대한 성과 평가를 통해 기관의 품질관리 목표 등을 재조정함.
  특히, 데이터 품질 오류 신고 관리, 품질 오류 신고 접수 및 처리, 품질 오류 조치 결과 통보, 품질 오류 현황 및 보고 관리 등으로 나누어 수행하고 있음
• 유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계를 위해서는 먼저 대상물에 대해 파악하고, 유지보수 범위를 정의하여 관리하고 있음
  – 특히 유지보수 기간은 무상하자보수 기간 1년, 유상하자보수 기간 1년을 보장하고 있음 유지보수를 위한 업무분장
  – ‘상명대학교산학협력단’은 사업 완료 후 ‘데이터바우처 가공서비스 프로젝트’의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응하고 있으며 아래와 지원체계를 유지하고 있음
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ■ 기업개요빅데이터 분석, 지능정보 분야 등 4차 산업혁명 요소분야 전문성을 바탕으로 산학협력을 촉진하고, 산업발전에 필요한 지식과 기술을 개발 및 확산하여 지역사회와 국가발전에 기여하기 위해, 다양한 연구 개발 및 학술연구용역, 데이터 분석, 소프트웨어 개발 및 공급 등을 수행하는 기관■ 핵심역량o 가공업무 인력: 데이터 전처리 및 품질관리, 데이터 분석 및 시각화 분야 전문인력 보유o 사업실적 및 가공 역량:
  – 악성코드 유포 탐지데이터를 가공하여 악성코드 유포 탐지·대응의 편익 추정,탐지대응의 경제적 효과를 측정, 악성코드 감염 분포(포아송분포, 지수분포,Weibull 분포, 감마분포 등)를 예측하고 대응방안 도출(2015)
  – 온라인 쇼핑몰 데이터에 대한 가공을 통해 온라인쇼핑몰의 트래킹 연결망 분석을 실시한 경험 보유(2018)
  – 민간기업으로부터 확보한 데이터를 활용하여 정부의 정보보호지수 개선 과제를 진행(2018)
  – 은행(정기예금 가입자 예측), 보험 분야(보험사기자 예측) 데이터 가공 관련 내용으로 빅데이터 분석을 수행(2019)
  – 지폐계수기 업체에서 확보한 지폐영상을 인공지능 기술을 통해 가공하여 일련번호를 자동으로 인식하는 광학문자인식 기술 개발 및 학습용 일련번호 위치및 레이블링 과제를 진행함 (202
  1)
  – 멸종위기종의 인공지능 영상인식 기반 지능형 객체 인식 기술 개발 완료 (2020)
  – 무인판매기 제품 인식 인공지능 학습용 데이터 생성을 위한 3차원 모델 기반학습용 이미지 데이터 생성 및 데이터 증강 소프트웨어 기술 개발 (202
  1)
  – 마스크 착용자 얼굴인식 데이터에 대한 인공지능 기반 인식률 산출 및 비교분석 완료 (202
  1)
  – 과학수사 인공지능/영상분석 기반 차량 번호판 이미지 개선 및 번호인식 기술을 대검찰청 지원으로 개발 완료 (202
  1)
  – 인플루언서 가치 중개 플랫폼 운영을 위한 콘텐츠 가치평가, 인플루언서 등급평가 모델 개발 (202
  2)o 상명대학교에서 보유한 데이터 가공 연구실(빅데이터 Lab 실)
  – AWS 활용한 데이터 가공
• 활용 사례 : (사례
  1) 개인맞춤형 차량종합관리서비스를 위한 고객가치 측정 모델 개발
  – 데이터 가공기술 및 빅데이터 분석 기법을 활용하여 서비스 이용자의 행동패턴(사고접수, 긴급출동, 주행거리 등)을 분석하여 해당 이용자에게 최적화된 서비스를 제공
  – 차량의 주행거리 정보를 분석하여 오차범위가 최소화된 범위 내에서 정비 알림을 적시에 제공
  – 활용 데이터의 종류: 자동차보험 가입정보(계약자 정보, 피보험자 정보, 연락처, 주소, 운전자 정보, 차량정보, 보장항목), 사고접수 정보(사고일자, 사고장소, 사고경위 등), 주행거리 정보 등
  – 차량관리 어플리케이션 유저들의 포인트 정책을 새롭게 수립하여 고객 충성도(Royalty)가 높은 고객들에게 더 많은 혜택을 제공할 수 있도록 서비스 설계
  – 타이어 교체, 엔진오일 교체, 타이밍벨트 교체 등 정비에 대한 상세내용을 유저에게 알려주고, 주행거리에 따른 정비알림을 제공하여 적시에 차량 정비를 받을 수 있도록 Push형태의 알림 제공
  – 자동차보험 고객 DB를 통한 서비스 차별화: 제휴 보험대리점(GA)의 자동차보험 고객들의 차량정보, 주행거리 정보 데이터 등을 활용하여 고객을 세그멘테이션(Segmentation)한 후 어플리케이션 내에서 지급받을 수 있는 포인트 정책을 수립 (사례
  2) 다국가권 지폐 일련번호 인식을 위한 데이터 가공 및 인식 모델 개발
  – 지폐 일련번호의 OCR 인식을 통해 지폐의 유통 흐름 및 위조 지폐 검출 등의 사용목적의 폭이 넓어져 높은 인식률의 OCR 알고리즘 필요
  – 지폐의 Serial 문자의 경우 국가 및 권종마다 문자 폰트가 다양하고, 지폐의 프린트가 정교하지 않아 Serial 문자열의 Shift의 변화량이 크며, 지폐를 사용함에 따라 손상 및 오염으로 인해 문자 영역이 선명하지 않다는 어려움이 있음
  – (데이터 레이블링) 20개 국가권(AED, SAR, MAD, NOK, SEK, MYR, CLP, CRC, KHR, NZD, GBP, BRL, CHF, IDR, CNY, HKD, IRR, IQD, QAR,

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
링크(URL) : 데이터에 대한 추가 정보 및 접근 링크

파일 다운받기

주요서비스 상세정보(요약), 보유솔루션(요약), 품질확보전략(요약), 유지보수(후속지원), 전략(요약), 실적(요약) 등의 일부 데이터 값은 데이터 미집계로 인해 공란이 있습니다.