강원 춘천시 데이터바우처 사업관리 가공기업
강원 춘천시 에는 주식회사 에어텍, (주)카탈로닉스 외 0개의 가공기업이 있습니다.
주식회사 에어텍 소개
- 주식회사 에어텍은 2014-12-23에 설립되었습니다.
- 주소 : 강원 춘천시 국사봉길 7 우성상가동 102호(퇴계동 우성아파트)
- 주요 서비스 : 노지 농업기상 가공 및 생산
– 본사는 창업기반인 농업기상분야 연구사례를 통해 기상변화에 민감한 노지 작물의 생육과 병충해, 생산량 등의 정보를 수집하고 가공·생산하고 있으며, 감자, 사과, 대추, 오미자 등 식량 작물과 고부가가치 작물에 대한 데이터를 수집 및 가공하여 분석한 바 있다.
– 감자의 경우 생산량과 품질에 직접적인 영향을 미치는 역병에 대한 알고리즘을 구축하여 노지 기상자료 분석을 통한 농약살포시기 등의 경영정보를 제공하였다.
또한, 사과 및 대추(과수)의 경우 생육주기에 나타날 수 있는 기상 관련 냉해, 서리해, 동해, 풍해 등의 기상재해 임계치를 분석 데이터를 통해 제공하며, 착색 및 일소 피해 정보 등을 학습 알고리즘을 통해 분석할 수 있다.
– 이외에도 양봉에 필요한 지역별 밀원식물의 개화시기 등을 분석하여 유목 양봉인들에 도움을 주는 양봉 기상정보를 기상청으로부터 기술이전하여 분석 시스템을 구축하였다.응용기상 가공 및 생산
– 본사는 1차원적인 기상정보(온·습도, 풍향, 풍속, 강수 등)와 환경정보(이미지, 미세먼지, CO2, VOC 등)를 측정할 수 있는 기기를 제작하여 수요자가 원하는 지점의 기상 및 환경정보 자료를 수집하고 융합하기 위한 데이터 생성이 가능하며, 수집된 자료 처리를 위한 프로그램 R, Python 등을 운용하고 있다.
– 대표적인 응용기상정보 중 관광관련 정보인 피톤치드는 정보로써 수요자(기관)가 원하는 지점 및 기간의 응용 기상정보를 가공하여 제공(시각화) 할 수 있는 시스템이 구축되어 있다.
이외 기상모델과 대기질 모델의 실행 결과를 기반으로 생활·보건기상(체감온도, 더위·추위 스트레스, 미세먼지 등)정보의 분석이 가능하다.3차원 기상모델 가공 및 생산
– 본사는 사업장 내 구축한 서버시스템을 통하여 기상청에서 생산한 지역 규모 기상장(GDAPS)을 기반으로 관심 지역에 대한 상세 바람장을 재분석하거나 예보할 수 있는 시스템을 구축하고 있다.
사용 가능한 기상모델은 WRF와 CALMET 등이며 도시 규모 바람길 해석 및 환 - 보유 솔루션 : 데이터 가공 솔루션의 특징
– 주식회사 에어텍은 데이터 수집 마트와 가공 및 모델링 시스템을 독립적으로 운영하고 있으며, 자체 구축한 DB를 통해 수집된 자료는 정기적인 가공 및 모델링을 통해 분석 자료로 생산되며, 필요에 따라 이미지 및 txt, 동영상 등으로 저장된다.
– 데이터는 수집 및 정제과정을 거쳐 가공되며, DB화 되며 API 형태로 사용자가 활용할 수 있도록 관리된다.농업기상 및 응용기상분야
– 최근 ICT 기술의 발달 및 보급으로 농업분야의 교외 지역 농업종사자도 실시간 정보 교류를 통하여 시공간의 격차를 해소하고 있지만, 지역별 상이한 기상정보의 모니터링과 자료 축적 및 활용은 도입 단계이다.
지역별 농업 경쟁력을 갖추기 위한 다양한 노력 중 지리적 표시제 등은 지역 내 특산작물의 기상 및 환경조건과 연관이 높으며, 이에 따른 영농 의사결정 서비스를 위해서는 해당 지역의 기상정보 축적은 매우 중요하다.
하지만, 노지 현장의 기상정보 활용은 아직 단편적이며, 수동적일 뿐만 아니라 기상정보에 대한 농가와 지역 내 관계 기관의 이해도는 낮은 편이다.
이에 농진청뿐만 아니라 기상청은 지역 특성에 맞춘 농업기상정보를 개발하여 농가의 경영에 의사결정을 돕는 정보를 생산하고 있으며, 본사는 농업기상 정보 수집은 물론 작물별 생산량 및 품질에 영향을 미치는 기상의 임계값을 분석하고, 알고리즘을 개발하여 서비스화하고 있다.
– 또한, 국민 소득과 생활수준이 높아지며, 여가 시간을 관광 및 휴양활동으로 활용하는 수요가 늘어나며 관광 및 산림휴양 서비스 등의 산업은 수요자의 니즈를 맞추기 위한 융복합 정보가 늘어나고 있다.
날씨정보의 경우 수요자의 의사결정에 매우 민감하여 관광지 및 아이템을 찾는 고객에 대한 날씨 의존도가 높은 편이다.대기환경분야
– 국내외 대기 환경에 대한 이슈는 미세먼지 발생일의 증가에 따라 시민건강 및 생활에 불편함을 주며 동시다발적인 수요가 발생하고 있다.
국내의 경우 미세먼지 특별법 등을 제정하여 중앙정부 및 지자체 단위의 미세먼지 저감, 바 - 품질 확보 전략 : – 수요기업은 데이터 수집, 전처리 및 학습 데이터 생성을 위해 보유한 데이터를 제공하거나 신규 데이터를 생성하는 역할을 담당하고, 필요에 따라 관심지역에 대한 상세정보(지역정보, 제품 제원 등)을 제공한다.
또한, 개발된 알고리즘이나 분석결과를 현장에서 검증한다.
– 가공 및 모델링, 분석된 데이터는 품질관리 과정을 거처 최종 검수전 수요기업과 결과를 공유하며, 공유된 결과는 최종 검수의 증빙 자료로 활용한다. - 유지보수 전략 : – 사업 종료 후 가공 데이터의 유지보수 및 수요기업과의 지속적인 협력체계 구축을 위해 사업 간 수요기업과의 협의하에 유지보수 계획서를 작성하며, 사업 종료 후 1년 무상 유지보수를 원칙으로 진행한다.
– 또한, 수요기업의 문의 및 보완사항 등이 발생할 시 가공 기업 담당자를 통해 관련 내용 전달을 통해 식별~처리를 진행하며, 관련 진행 내용은 수요기업과 공유한다.
그 외 전반적이 가공 데이터의 경우 가공기업에서 데이터 관리 및 품질 확보를 위해 주기적인 모니터링을 진행한다. - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : 2019.06 데이터바우처 지원사업 가공기업 등록 (총 9건 수행)
– 2022년 3건 (일반 가공 2건, AI 가공 1건)
– 2021년 2건 (일반 가공 1건, AI 가공 1건)
– 2020년 1건 (일반 가공 1건)
– 2019년 3건 (일반 가공 3건)2022.06 스마트팜 기업혁신 R&BD 지원사업에 관한 기술개발 (안동형일자리사업단)2022.04 날씨경영 솔루션 구축 지원 사업 (한국기상산업기술원)2022.04 경북지역 대표 과수 기상융합서비스 고도화 (대구지방기상청)2022.04 지역 취약거주·산업 특성을 지역기상융합서비스 발굴 기획 연구 및 시범지역 융합정보 개발(기상청)2022.04 무인카메라 기반 산림식물계절 및 적설 탐지 기술 개선 및 검증(국립산림과학원) 2021.11 산악지역 수치예보모형 분석 기능 개선 (국립산림과학원)2021.06 스마트팜 기업혁신 R&BD 지원사업에 관한 기술개발 (안동형일자리사업단)2021.04 경북지역 대표 과수 기상융합서비스 개발 (대구지방기상청)2021.03 충북 과수 맞춤형 기상융합서비스 활용기술 개발 (청주기상지청)2021.03 농업분야 기상융합서비스 활용효과 실증 연구 (기상청)2021.03 무인카메라 기반 적설 변화 탐지 기술 개발 (국립산림과학원)2020.04 상주·의성 대표 과수 기상융합서비스 개발 (대구지방기상청)2020.04 충북 과수(복숭아) 브랜드 육성 영농기상서비스 개발(청주기상지청)2020.04 전북지역 축산농가 맞춤 기상정보서비스 제공방안 연구 (전주기상지청)2020.03 복잡 산악지형 특성을 고려한 산림미기상 모의 기술 개발 (국립산림과학원)2020.01 보은대추 영농지원 기상플랫폼 유지보수(~2022.1
2) (보은군청) - 기업 개요 및 핵심역량 : – 주식회사 에어텍은 기상산업 컨설팅 및 응용기상 서비스에 특화된 전문기업으로 강원도 최초 기상컨설팅업(2015.03)을 등록하며, 강원대학교 환경연구소의 기술창업을 통해 설립(2014.1
2)되었고, 2021년 3월 기업부설연구소를 인정받았다.
또한, 2022년 9월 강원도청에 환경컨설팅업 회사로 등록되었다.
– 현재 농업기상(노지 작물의 생육 및 예찰)과 응용기상(기상정보를 활용한 복합정보 생산) 분야에 다양한 정보 생산 및 가공기술과 경험이 있으며 기상산업 컨설팅 기업으로서 날씨에 민감한 산업군(농·축산, 관광, 대기질 분야)에 대한 전문 컨설팅을 진행하고 있다.
– 또한, 3차원 기상모델 및 대기확산모델을 이용하여 상세 바람장 예측을 통한 관심지역의 상세 기상 및 대기질 생산이 가능하며, 예측된 모델 결과를 활용한 다양한 분야(도시, 미세먼지, 바람길, 확산 등)의 데이터 가공 및 분석을 수행하고 있다. - 활용 사례 : (주) 에어텍의 가공서비스를 통해 진행한 최근 사업 실적구분사업기간사업명사업개요발주처참여형태응용기상2022.06~2022.12고품질 홍천딸기 재배 의사결정 지원을 위한 기상데이터 수집·가공 및 시각화 시스템 구축고품질 딸기 생산을 위한 기상자료 DB 구축 및 시각화 시스템 개발한국데이터산업진흥원주관응용기상2022.06~2022.12이상기후 대비와 원예작물 (파프리카)의 체계적인 시설관리 지원을 위한 데이터 수집 및 분석 시스템 구축파프리카 재배 시설을 위한 주요 병해충 대응 및 시설 관리를 위한 의사결정 지원 시스템 개발한국데이터산업진흥원주관축산기상2022.06~2022.12YH Dairy 날씨기반 목장 의사결정 데이터 가공 및 표출 시스템 고도화AI 고도화 학습을 통한 젖소 산유량, 헐떡임 등의 행동패턴과 기상간 분석 및 의사결정 지원을 위한 시스템 고도화한국데이터산업진흥원주관농업기상2022.04~2022.11경북지역 대표 과수 기상융합서비스 고도화경북 7개 지역 대표과수 6종의 생육시별 기상융합서비스 제공 및 기술이전(경북도청)대구지방기상청주관응용기상2022.04~2022.11농업분야 기상융합서비스 활용효과 실증 연구기상청 주요 기상융합서비스 제공 및 효과 검증기상청공동축산기상2021.06~2021.12YH Dairy 서비스 확장 사업모델을 위한 날씨 기반 목장 의사결정 데이터 가공 및 표출 시스템 개발AI 학습을 통한 젖소 스트레스와 행동패턴 분석 및 의사결정 지원 정보 제공을 위한 AI 가공한국데이터산업진흥원주관축산기상2021.06~2021.12날씨 기반 조합원들의 축사관리 효율화를 위한 데이터 가공 및 학습, 의사결정 정보 가시화 체계 구축횡성한우협동조합원 대상 혹한기 및 혹서기 맞춤형 축산영농기상서비스 제공을 위한 데이터 가공한국데이터산업진흥원주관농업기상2021.04~2021.11경북지역 대표 과수 기상융합서비스 개발경북 4개 지역 대표 과수 6종에 대한 주요 생육시기별 기상융합서비스 제공대구지방기상청주관농업기상2021.03~2021.11농업분야 기
(주)카탈로닉스 소개
- (주)카탈로닉스은 2017-09-06에 설립되었습니다.
- 주소 : 강원 춘천시 향교옆길13번길 22 1층 카탈로닉스
- 주요 서비스 : 가.
서비스 소개
1) 서비스개요 : 기초/지방자치단체 행정구역별 기상/유동인구/카드매출데이터를 융합한 상권분석 서비스나.
우수성 및 차별성
1) 통계적 분석 기법을 활용하여 주관성을 배제한 객관적 수치자료 제공으로 결과 신뢰도 향상
2) 기상, 미세먼지, 유동인구 등 매출에 영향을 미치는 변수간의 관계를 직관적 분석이 가능토록 최대한 단순화시킨 결과물을 제공하여, 전문성이 부족한 소상공인, 일반인들도 활용 가능한 결과 제공 3) 시각화 자료 제공을 통한 자료 활용도 향상다.
분석대상
1) 지역 : 각 기초/지방자치단체 관내 행정구역 또는 상권
2) 업종 : 숙박, 요식업, 서비스, 유통 등 카드 매출 발생되는 각 업종 3) 분석 기간 : 1년 이상 6개월단위 기간라.
최종 산출물 및 산출기법
1) 최종 산출물 : 독립변수(기상상황, 미세먼지, 유동인구 등)
– 매출 간 상관분석 및 회귀분석 결과 자료, 시각화 자료
2) 산출기법 가) 다중 상관관계 분석 : 업종별 이용률
-기상현황
-유동인구
– 3변수 다중 상관관계 분석을 활용 Pearson 계수를 도출
– 부분 상관관계 분석에서 도출된 Pearson 계수와 비교하여 업종별 기상 및 유동인구와의 연관도를 분석 * Pearson 계수는 선형 상관관계 여부를 분석하는 기법으로, 필요시 증감 Trend를 분석하는 Spears 기법을 추가 또는 대체하여 활용 나) 상권별 회귀분석(Regression Analysis)
– 산개된 변수간 함수관계를 정의하여 특정 변수값에 대한 결과 값을 예측하기 위한 일종의 보간기법 다) 기상상황 및 미세먼지 분석 지표 정의
– 기상상황을 나타내는 지표는 다수 존재하나, 본 분석에서는 인간 활동에 직접적인 연관이 있다고 판단되는 기온, 습도, 풍속, 강수여부의 4가지 지표로 분류하여 분석
– 미세먼지는 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)로 분류하여 측정되며, 두 종류 중 어느 하나라도 농도가 높을 시 인간 활동에 영향을 주게 되므로 분석시 지표는 미세먼지 - 보유 솔루션 : 가.
인적/조직적 자원
1) 상품화 전략 가) 당사는 데이터를 전담하는 데이터팀을 구성하여 각 분야의 전문 가가 데이터 업무에 동참함으로써 신규 상품 개발 및 기존 상품 의 상품성 개선에 최대의 효과를 도모하고 있음 나) 공공 데이터 및 당사 보유 자산으로부터의 고유 획득 데이터 등 광범위한 데이터를 기반으로 연결이 가능한 각 분야의 데이터를 융합 과학적 기법을 적용하여 분석함으로써 데이터가 가지는 기 존의 가치를 배가시킴
2) 커뮤니케이션 가) 당사는 임직원 상호 존중과 배려를 바탕으로 수평적 기업 문화를 정착시켜 의사소통의 효과성을 극대화함 나) 다양한 분야의 지식 및 연구결과를 공유 확장함으로써 신규 상 품 및 서비스 연구 개발에 시너지 창출 3) 역량 강화 전략 가) 석/박사급 개발 인력 (
1) 기상 환경 공공사업 연관 분야로 확장하여 연구 진행 (
2) 기존 전문분야와 공공사업 분야를 응용 연계한 융합 상품의 지속 개발 노력 경주 가) 학사 인턴급 인력 (
1) 데이터 가공 역량 향상을 위한 등 다양한 플랫폼 적극 활용 Python, Matlab, Mathematica 등 다양한 플랫폼 적극 활용 (
2) 데이터 시각화 분석 기법 연구 지속 (3) 각종 외부 교육 프로그램 적극 참여 나.
물적 자원
1) 데이터 가공 플랫폼 가) Python : 오픈 API 활용 및 데이터 시각화 나) Matlba : 대량 데이터 가공 및 데이터 시긱화 다) Fortran : 대량 데이터의 복잡한 수학적 계산 수행
2) 기타 플랫폼 및 SW 가) AWS : 당사 보유 무인스테이션 서버 운영 및 데이터 획득 나) Tecplot / Paraview : 시뮬레이션 데이터 시각화 다) QGIS : 각종 지리/위치정보 데이터 시각화 - 품질 확보 전략 : 가.
품질관리 시스템/방침
1) 인원간 교차점검을 통한 오류 오차 최소화 가) 원천 데이터 확보 단계부터 산출 데이터 생성에 이르기까지 각 단계별 담당 인원 및 관리자급 인원이 교차점검을 실시하여 오류/오차 색출/수정
2) 연산 전 공정에 걸쳐 Double Precision 적용 가) Machine Error 최소화를 위한 Double Precision 연산 실시 3) 산출 데이터 Accuracy Matching(Float) 가) 고객사 요구사항에 맞는 산출 데이터 표기 나) 개별 데이터 에 적합한 산출 데이터 출력 나.
품질관리 절차
1) 원천 데이터 확보 단계 가) 원천 데이터 확보 후 검수 명 이상 교차점검 실시 나) 원천 데이터 차 가공 후 재검수 실시
2) 코드 작성 실행 단계 가) 코드에 사용될 프로그램 언어, Subroutine, Function, Governing Equation 등 각종 연산 요소에 대한 유효성 확인/검증 나) 코드 각 단계별로 작동성 점검을 통하여 데이터 읽기 및 쓰기 시 입출력 오류 연산 오류 등을 색출/수정 3) 최종 데이터 납품 전 검수 가) 실무자 관리자 연계 단계 중첩 검수 실시 나) 오탈자 및 Crash 또는 Null 확인 다) 칼럼 배치 적절성 및 Accuracy 확인 라) 파일 분할 적절성 확인 - 유지보수 전략 : 가.
서비스 제공 목표
1) 수요기업에 대한 유지보수는 수요기업의 요구사항에 따라 제작 납품된 당사의 제품이 요구사항에 부합할 수 있도록 함을 목표로 함
2) 판매 계약 시 정해진 요구사항의 범위를 초과하는 사항에 대해서는 양사 대표의 합의를 통하여 서비스 제공 여부를 결정하며 결정된 서비스는 합의된 기한 내에 제공함 나.
서비스 제공 세부계획
1) 유지보수 지원체제 확립 가) 데이터 분야 선임급 이상 인원을 각 제품별 인씩 선정하여 담당자로 지정 나) 유지보수 담당 인원직급성명시간비고대표이사석 민납품시 결정상근 POC기술이사한경도센터장도기석총괄팀장민재기매니저정희영비상시 POC 다.
서비스 관리 계획
1) 상품 납품 시 유지보수 계획서 첨부하여 납품 가) 대상 제품 유지보수 기간 무상 유상 유지보수 지원체계 유지 보수 내용 및 범위 등을 명시 나) 기타 범위를 초과하는 서비스 내용에 관하여 양사 대표가 합의 토록 계약서에 명시
2) 상품 성격에 따른 무상서비스 범위 탄력 적용 가) 상품이 데이터셋일 경우 데이터 셋에 한정하여 서비스 실시 나) 상품이 데이터셋 생성을 위한 코드 또는 응용프로그램일 경우 작동 여부 및 기술지원까지 서비스 실시 3) 유지보수 서비스 제공은 고객사의 업무 지장을 최소화할 수 있도록 가능한 한 신속하게 실시 라.
수요 증가 시 가공 서비스 제공 및 유지보수 방안
1) 수요 증가 시 가공 서비스 가) 다수의 고객사와 인접한 기간에 납품을 해야할 시 되도록 계약 시작일자가 빠른 순으로 납품이 되도록 납기를 정함을 원칙으로 함 나) 또한 데이터 상품의 특성상 산출물의 정확성이 품질에 직결되므로 계약시 양사 상호간 업무 일정을 고려하여 적절한 시기에 납품 될 수 있도록 납기를 조율함
2) 유지보수 방안 가) 유지보수 인원 확대 (
1) 관리자급 1명, 실무자급 1명 개조로 총 3개조 투입 (
2) 인원 추가 채용 시 유지보수에 투입 (3) 비상시 2명으로 확대 나) 유지보수 제공 (
1) 유 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,분석,기타
- 실적 : 가.
2019년 실적
1) ㈜ 보라스카이의 미세먼지 유동량 분석 가공 가) 사업 개요 드론 수집 미세먼지 유동량 데이터 분석 및 시각화 자료 작성 나) 총 금액 : 30,00,000원 다) 계약기간 : ‘19.
6.
1.
~ 10.
31.
라) 공급내용 (
1) 미세먼지 시계열 데이터 컬럼별 분석 자료 (
2) 미세먼지 데이터 시각화 플롯 나.
2020년 실적
1) 기상 환경 변이 요소를 고려한 지도기반 사용자 맞춤형 스마트 관광 서비스 가) 사업 개요 기상 환경 변화에 따라 맞춤형 정보를 제공하는 스마트 관광 앱 제작을 위한 기상 유동인구 데이터 가공 나) 총 금액 : 20,000,000원 다) 계약기간 : ’20.
7.
1.
~ 11.
28.
라) 거래형태/고객사 : 데이터 바우처 사업 / 김영준(개인사업자) 마) 공급 내용 (
1) 서울, 경기, 강원지역 최근 연간 기상 자료 작성 및 지오태깅 (
2) 공간기반 관광정보 GIS 매핑 (3) 서울지역 기상 유동인구 종합 데이터
2) 지역 일조량 및 건조물 방향별 일조자료 빅데이터 구축 가) 사업 개요 패시브 하우스 건축 활용을 위한 춘천지역 일조/일사량 분석 나) 총 금액 : 20,000,000원 다) 계약기간 : ‘20.
9.
1.
~ 12.
31.
라) 거래형태/고객사 : 데이터 바우처 사업 / ㈜정인그린빌 마) 공급내용 (
1) 일별 관측 일조시간 평년 일조시간 평년 운량 시계열 자료 (
2) 산출 일사량 및 일조시간 시계열자료 (3) (
1), (
2) 자료에 대한 그래프 시각화 자료 생성 파이선 코드 3) 드론을 활용한 미세먼지 유동량 시각화 ML 솔루션 및 드론 디바이스 서비스 가) 사업 개요 드론에서 수집된 미세먼지 데이터와 기상청 기상현황 데이터를 활용한 시각화 자료 작성 및 기계학습(Machine L - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요
1) 카탈로닉스는 고도의 인재와 뛰어난 기술력을 바탕으로 미래 데이터 분야에서 혁신을 선도할 기술 중심 기업입니다
2) 핵심 가치 가) 전문성 : ㈜카탈로닉스는 각 분야 최고의 전문성을 가진 인재들이 모여 데이터 산업 성장에 기여합니다.
나) 혁 신 : ㈜카탈로닉스는 창의적인 아이디어와 응용력으로 데이터 산업 혁신을 주도합니다.
다) 팀워크 : ㈜카탈로닉스는 각 분야 전문가들의 역량을 한데 모아 최고의 시너지를 창출합니다.2.
핵심 역량
1) 노지 수목 및 작물관리 솔루션
2) 노지 작물 관리 종합 솔루션 고도화3) 공간 데이터 구축 및 분석 - 활용 사례 : 1) 기초/자치단체 지역경제 활성화 정책 수립
2) 소상공인/자영업자 매출 분석 및 유사업종 매출 변동자료 제공 3) 기상 상황에 맞는 재고 및 상품관리로 상권 내 업소의 고객 신뢰도 향상
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.