강남 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보2

(주)니어스랩은 2015-05-15에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 417 4, 5층
주요 서비스 : 시설물 점검 데이터를 가공, 관리할 수 있는 클라우드 기반의 플랫폼 서비스 Zoomable(주머블)
– 수십 기가바이트(GB)에 달하는 대용량 시설물 촬영 및 안전 점검 데이터를 실시간으로 열람하고, 효율적으로 관리할 수 있는 데이터 솔루션
– 가공된 데이터로부터 결함 도출 및 시설물 안전 점검 결과 제공
– 과거 점검 이력부터 수리 이력까지 관리 기능 보유
– 직관적인 사용자 인터페이스를 통한 높은 접근성, 플랫폼을 통해 손쉽게 운영 데이터를 검토하고 의견 공유 기능 제공자율 비행 드론을 기반으로 한 데이터 확보 및 가공 서비스
– 수행자의 조종을 최소화하여 균등하고 고품질의 시설물 안전 점검 데이터 확보
– 자체 개발한 자율 비행 알고리즘을 통해 드론 스스로가 시설물을 인식하고 경로를 따라 이동하여 시설물 표면의 데이터를 자동으로 취득
– 확보한 데이터를 이미지 프로세싱을 걸쳐 결함 파악 후 보고서 형태로 제공
보유 솔루션 : 보유 솔루션 소개자율비행 드론Nearthwind Pro 시리즈점검 데이터 관리용 온라인 플랫폼Zoomable(주머블)
– 사람이 확보하기 어려운 부분의 데이터를 손쉽게 확보
– 사람이 진행하기 어려웠던 고난도 비행 가능
– 안정적이고 정밀한 초고화질 데이터 확보
-데이터를 플랫폼상에서 자유롭게 조회 및 관리
– 이미지 프로세싱을 통해 재구성된 데이터 기반의 보고서 제공
– 데이터의 시계열 분석을 통해 시간의 흐름에 따른 정보 제공점검 데이터 관리 플랫폼 Zoomable(주머블) 상세 소개
– 수요기업이 보유한 데이터를 가공하여 안전 점검 확인을 위한 형태로 제공 수요기업이 데이터 확보에 어려움을 겪는 경우 데이터 확보 단계 지원
– 데이터 가공을 통해 데이터 후처리와 인공지능을 이용한 결함 유무 파악
– 플랫폼을 거친 데이터는 mm 단위까지 확대되며, 결함에 대한 정확한 위치와 심각성, 노후 정도가 표시됨
– 수기로 작성되는 기존의 안전 점검 보고서를 자동 생성할 수 있고, 촬영 데이터를 기반으로 시간의 흐름에 따른 지속적인 모니터링 제공
– 수리이력과 수리보고서 관리 기능 제공자율 비행 드론 NearthWind Pro를 활용한 시설물 안전 점검 데이터 확보 및 가공 상세 소개
– 자율 비행 드론을 이용하여 수요기업이 보유한 시설물의 촬영 데이터 확보
– 배경 제거 알고리즘과 노출보정 알고리즘을 통해 데이터 가공
– 전문가 검수가 끝난 가공된 데이터를 기반으로 작성된 보고서 제공
품질 확보 전략 : 인공지능 및 외부 전문 인력을 통한 데이터 품질 향상
– 데이터 검수 단계에서 누락 사진 유무 판단 및 보정 진행
– 데이터 가공 후 결함 검출 단계에서 인공지능을 통한 결함 유무 1차 확인
– 전문가 인력을 통해 결함 상세 분석 및 심각도 분석
– 전문인력 및 인공지능을 통해 데이터 라벨링 시간 단축데이터 상품 및 서비스 품질 확보 계획
– 데이터 바우처 전담 조직 구성과 품질 확보 프로세스 구축조직 및 포지션역할 설명데이터 바우처 책임자
-데이터 바우처 사업 총괄공급기업 실무책임자로서 활동수요기업을 위한 데이터 활용 컨설팅 진행수요기업 발굴 및 매칭데이터 확보 및 가공 실무 협의회데이터 확보 및 가공서비스 범위 협의후속지원 및 협업체계 기획조직간 협의사항 조정공급기업/수요기업 실무자 참여데이터 바우처 사업 계획의 적정성 등을 평가 및 보완기업간 의사소통 및 데이터 가공 실무협의데이터 확보 및 가공 서비스 전문가 포함자율비행드론 데이터확보 담당시설물 종류와 규모,데이터 확보 일정에 따라 드론 촬영 진행데이터 촬영 후 이미지 프로세싱 진행결함 여부 파악 및 데이터 라벨링 진행가공된 데이터를 기반으로 한 보고서 작성데이터 관리 플랫폼 담당플랫폼을 통해 제공받은 데이터 가공인공지능을 통한 결함 도출 및 노후도 파악시설물 촬영 데이터의 시계열 분석 제공수요기업에게 플랫폼 사용 매뉴얼 제공 및 교육서비스 진행
유지보수 전략 : 수요기업 후속 지원 계획 및 협업체계 전략
– 데이터 바우처 사업 진행단계별로 상황 대응 및 프로세스 구축사업 진행 단계별 프로세스사업 설계 단계
->사업 수행 단계
->사업 검수 및 마무리 단계사업 목표 설정데이터 관련실무 진행사업 목표 달성여부 확인사업 설계단계
-수요기업과의 목표 협의
-데이터 컨설팅 및 교육 진행사업 수행단계
-시설물 데이터 촬영
-데이터 가공 및 안전 점검
-안전점검보고서 작성사업 검수 및 마무리 단계
-사업 최종보고서 작성
-사업비 정산주요 프로세스 내용 정리시설물 데이터 촬영데이터 가공 및 안전 점검안전점검 보고서 작성시설물 촬영 규모,일정,조건 등을 협의데이터 플랫폼 매뉴얼 및 교육 진행인공지능을 통한 촬영 데이터 가공전문 검수자를 통한 데이터 검수데이터 기반의 안전 점검 진행데이터를 기반으로 한 결함 도출 여부,노후도 파악 및 시설물 상태 전반을 포함한 보고서 작성데이터 유지보수 계획
– 사업 기간 내 보고서 전달 및 완료 후 3개월간 무상 보수 유지제공구분내용유지보수 대상제공한 데이터 서비스에 관련된 모든 요소무상유지보수 기간사업완료 후3개월간 지원유지보수내용데이터컨설팅수요기업의 데이터 확보,데이터 가공 능력 함양을 위한 컨설팅품질개선수요기업과 설정한 기준에 맞는 가공데이터 서비스의 품질관리제공하는 가공된 데이터와 보고서의 퀄리티 관리추가수요수요기업이 기존 협의된 내용과 별도로 추가로 공급기업의 서비스를 원하는 경우데이터 확보 및 가공 서비스의 범위에 따라 추가비용 발생유지보수범위교육 진행제공하는 자체 플랫폼 활용 관련 지속적인 교육훈련 몇 기술지원무상 유지보수 기간 내 지속적인 교육 진행데이터 확보 및 가공 가이드라인 제공무상하자보수공급한 데이터 및 보고서에 하자가 있는 경우 무상 하자보수 진행유상유지보수수요기업에게 귀책사유가 있는 경우 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 않는다.기존 협의된 내용 이외의 새로운 시설물의 안전점검 및 데이터 촬영,데이터 가공 등의 경우 상호 협의하여 수행한다.기상악화로 인해 부득이하게 늘
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 주요 고객사
– 국내 풍력 발전단지 60% 이상 점검 수행
– 댐, 교량 등의 대형 시설물 안전 점검 다수 진행
– 한국전력 산하 발전자회사 및 민간 발전단지에게 지속적으로 솔루션 제공
– 한국서부발전과 3년 연속 시설물 촬영 데이터 기반의 시계열 분석에 따른 결함 이력 관리 연구 진행
– 국토안전관리원과 함께 대형 시설물 안전 점검 수행 및 드론을 통한 시설물 안전 점검 매뉴얼 및 품셈 작업 진행
– 글로벌 탑 3 풍력발전기 제조사인 SIEMENS, Vestas, GE에게 데이터 및 드론 솔루션 제공
– 북미, 유럽, APAC 지역 각국 발전단지에 서비스 납품프로젝트회사명국내데이터 촬영과 플랫폼 제공한국동서발전,포미트 외7개社풍력발전기 점검용 솔루션 납품포미트(한국남동발전)해외데이터 촬영과 플랫폼 제공NAES, SIEMENS Gamesa외3개社풍력발전기 점검용 솔루션 납품Pattern Energy, SoftBank외1개社최근 3개년 기업 주요 연혁시기내 용2022드론산업발전 유공 국토부장관상 수상국제 AI 대회 Kaggle 금메달 획득기성 드론제품에 적용가능한 자율비행 솔루션 NearthWind Mobile 출시2021북미, 유럽, 아시아 15개국 이상 서비스 제공GE와 자율 비행 드론 안전점검 솔루션 계약CES 2022 Innovation Awards 수상2020미국, 대만 풍력발전단지 점검시장 진출SIEMENS, Vestas와 자율 비행 드론 안전 점검 솔루션 계약미래에셋캐피탈 등으로부터 누적 투자금 120억원 달성유사사업 참여 실적실행년도사업명사업 내용주관 부서/기업2021~2023기술혁신형에너지 강소기업육성시설물 점검 플랫폼 통합 솔루션 사업성 개선산업통상자원부2021~2022한국수자원공사 스타트업 육성 지원사업시설물 점검 결함 도출 및 라벨링 자동화 기술 개발한국수자원공사2022드론 규제샌드박스 사업Nearthwind Mobile 고도화항공안전기술원2022중부발전탄소중립 스타트업탄소중립 기술 관련 지원중부발전2021드론 규제샌드박스 사업이미지 검수 자동화 기술
기업 개요 및 핵심역량 : 회사 소개Drone Driven Data
– 자율 비행 드론으로 누구나 쉽게 원하는 데이터를 얻는 환경을 조성
– 안전점검 데이터 관리 솔루션(Zoomable)을 통한 데이터 가공 및 관리 환경 제공안전점검 데이터 기반의 결함 관리 및 분석 플랫폼 Zoomable(주머블)
– 시설물 데이터를 바탕을 결함 정보를 파악할 수 있는 인공지는 솔루션
– 결함 정보를 바탕으로 대시보드, 결함통계, 점검기록, 보고서 등을 제공
– 사람의 눈과 수기 기록에 의존하는 기존의 시설안전 시장을 데이터 기반의 Digital Transformation(디지털 트랜스포메이션)조종을 최소화하는 자율비행 드론을 활용한 시설물 안전 점검
– AI 기술을 통해 고난도의 안전 점검을 효율적으로 수행
– 구조화되고 정밀한 데이터 확보를 통해 시설물 관리의 비용 감소와 효율성 향상
활용 사례 : 활용 사례
– 국내 : 풍력발전기에서 낙뢰로 인한 심각한 결함 발견
– 국내 : 드론을 활용하여 교량 , 댐의 안전 점검 진행
– 국내 : 건축현장, 풍력발전기 등의 대형 시설물 준공검사 진행
– 국내 : 육상, 해상 풍력발전기 외관검사 진행
– 해외 : 기존에 관리되고 있지 않은 점검 데이터를 일괄 관리
– 해외 : 점검 기록을 파악하는 도중 결함 발견 및 점검 진행
– 해외 : 육상, 해상 풍력발전기 외관검사 진행
– 해외 : 자율비행 드론 임대 서비스 제공

(주)씽크포비엘 소개

(주)씽크포비엘은 2008-04-02에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 419 (PMK 빌딩) 8층
주요 서비스 : 1.
가공 서비스 개요
– (데이터 가공) 고객사가 요청한 사진/영상/텍스트/음성/시계열 데이터의 수집 과 가공 후, 품질 검수를 통해 고품질의 데이터 제공
– (서비스 분야) 추론 모델 생성 서비스, 전처리 서비스, 품질 서비스, 시각화 서비스, 정보추출 또는 조합 서비스, 태깅/레이블링 서비스, 분석 서비스, 기 타 서비스2.
가공 서비스 프로세스[표3] 서비스 프로세스 별 수행 업무홍보
-홍보 자료 개발
-대외 홍보수요기업 모집
-잠재적 고객 대상 영업 활동 전개
-수요처Pain및 요구사항 분석
-아이디어 도출 및 서비스 제안계획 수립
-수요기업 비즈니스 분석
-수요기업의 데이터 가공 대상 및 가공 데이터 요건 정의
-상세 업무 협의 수행(범위,일정,딜리버리,보고 등)계약
-사업계획서 작성 지원
-협약 체결설계
-데이터 설계(저장방안,클래스 분류체계,디렉토리 맵 등)
-데이터 밸런스 설계 적용
-요구사항 적합성 검증
-수요기업 피드백 반영하여 데이터 재설계프로젝트 세팅
-작업 환경 구축
-인력 배정 및 담당 프로젝트 교육 수행데이터 가공
-협의에 따른 데이터 가공 수행전처리품질코딩시각화태깅/라벨링정보추출또는 조합분석기타(추론 모델 생성)
-보고/납품 일정에 따른 보고 및 데이터 전달데이터 검수
-가공 데이터에 대한 검수(무결성)Review(신뢰성)Data balance측정딜리버리
-수요기업에 데이터 제공(납품)사후관리
-서비스 개발 시관련 기술지원 및 유지보수3.
가공 업무 세부
1) 가공 계획 수립
– (수요기업 비즈니스 분석) 사용자/시장/제품 관점에서 수요기업의 서비스에 대한 핵심 가치 도출
– 수요기업 보유 데이터 검토 및 특징 분석
– 이를 바탕으로 Desk Research를 통해 시장성 확보를 위한 사업 목표 제시
– 사업 목표 결정 시, 상세 업무에 대한 협의 및 계획 수립 가공 목표, 가공 데이터 요건, 범위, 일정, 보고 등
2) 데이터 설계
– 사업 추진을 위해 필요한 데이터 및 가공 결과 데이터 정의
– 인공지능 개발 시 고려되어야 할 데이터 특징 도출
– 데이터 밸런스를
보유 솔루션 : 1.
Data Balance
– 데이터 가공 시 Data Balancer 활용으로 데이터 설계
– 인공지능 데이터에 대한 편향성 문제 해소, Balanced Data set 확보2.
자동화 도구
– 당사 자체 개발 서비스로 모델의 반복적 학습을 통해 학습/검증 데이터 생성 자동화
– 사람이 직접 개체를 식별하고 레이블링 하는 절차를 솔루션이 자동으로 수행
– 인식 완료된 데이터는 서버에 저장되며, 사람을 통해 2단계에 걸쳐 검수하도록 프로세스 구성
품질 확보 전략 : 1) 본 사업의 핵심 Point는 비즈니스 분석 및 데이터 설계
2) 따라서 본 사업 초기에 비즈니스 분석을 선행하며, 데이터 설계 시 인공지능 기술 전문가 투입으로 신뢰성 확보3) 마지막으로 결과 관점에서 무결성 확보를 위한 Cross Check 및 인공지능 신 뢰성 예상 점수 분석
유지보수 전략 : 1.
서비스 제공 계획 및 목표
– 서비스 제공 방식 및 목표는 가공 계획 수립 시점에 기업과 협의하여 결정
– 협의된 형태로 제공하며, 검수확인서로 상호 간 계약에 따라 결과물이 제공 되었음을 합의2.
서비스 유지보수 및 고객 관리 방안
1) 유지보수 기간
– 무상하자보수 기간: 수행사업 종료일까지
– 유상하자보수 기간: 무상하자보수 기간 후 협의하여 제공
2) 유지보수 내용
– 서비스 종료 후 관련 내용 이메일 및 유선 대응
– 가공 완료 데이터 이용 시 기능상 장애가 발생한 경우, 해당 데이터 항목 수 정/보완 조치
– 데이터 재가공이 필요하다고 협의될 경우, 가능범위 내에서 재가공 수행
– 추가적인 데이터 가공이 필요할 경우, 협의 후 가능범위 내에서 추가 가공 수 행
– 오프라인 지원 필요 시, 해당 지역 다수 기업 통합하여 당일 방문 및 밀착 지원
– 대규모 지원 필요 시 관련 정부 지원 사업 탐색 및 소개3) 유지보수 범위
– 무상하자보수: 공급한 가공데이터에 하자가 있는 경우, 무상하자보수를 원칙으로 함
– 무상유지보수: 무상 하자보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동
– 유상유지보수* 수요기업의 실수 또는 천재지변에 의한 하자 및 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함* 무상하자보수 기간 중 신규 데이터 가공, AI 모델 재설계 등을 요청할 경우, 상호 협의하여 실비 제공을 원칙으로 함* 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 데이터 분석, 설계, 전처리, 태깅, AI 모델 설계 등에서 문제가 발생한 경우에는 유상처리를 원칙으로 함
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : 번호프로그램명(시행부처/기관)과 제 명총개발기간(시작~종료일)총사업비(백만원)비고1AI바우처 지원사업(과학기술정보통신부/ 정보통신산업진흥원)2022 AI바우처 지원사업2022.04.01 ~2022.10.312602데이터바우처 지원사업(과학기술정보통신부/ 한국데이터산업진흥원)2022 데이터바우처 지원사업2022.04.01 ~2022.11.306403데이터바우처 지원사업(과학기술정보통신부/ 한국데이터산업진흥원)2021 데이터바우처 지원사업2021.04.01 ~2021.11.301,9304데이터바우처 지원사업(과학기술정보통신부/ 한국데이터산업진흥원)2020 데이터바우처 지원사업2020.09.01 ~2020.12.311,7705공공데이터 구축·가공 및 데이터 기업 매칭 지원사업(한국정보화진흥원)광산구 주민이 쉽게 접근 가능한 광산구 공공보건의료 통합데이터 구축 및 가공2020.06.01 ~2020.12.312006양돈농가 발전을 위한 모돈 행동데이터 조사 및 분석 용역(화순군청, 화순군)화순군 양돈농가 발전을 위한 모돈 행동데이터 조사/분석 용역2020.06.01 ~2020.12.3149
기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 일반 현황[표1] 기업 일반 현황표회사명씽크포비엘대표이사박지환설립일2008.04.02임직원 수33명(2023.01기준)사업분야빅데이터/인공지능 기반 소프트웨어 개발 및 서비스소프트웨어 공학 제품 개발 및 서비스본사 주소서울특별시 강남구 논현로419 PMK빌딩8층지사 주소(베트남) Y5 Office, Hai Ba TrungStreet, Ben Ngheward, District 1, HoChi Minh City, Vietnam 700000홈페이지http://www.thinkforbl.com[표2] 기업 주요 연혁연 도내 용2020.
12TTAK.KO
-11.0280한국정보통신기술협회(TTA)표준 제정씽크포비엘 본사 서울 이전2020.
06한국산업안전보건공단,위험성평가 우수사업장 인증중소기업청,기술혁신형 중소기업(Inno
-Biz)재인증2020.
05한국발명진흥회,우수발명품 선정(CETA)2019.
03호치민IT지원센터 지점 설립2018.
12TTAK.KO
-11.0250, TTAK.KO
-11.0251한국정보통신기술협회(TTA)표준 제정2018.
07싱가포르IT지원센터 지점 설립2017.
06전주여성새로일하기센터,여성친화 일촌기업 협약 체결중소기업청,기술혁신형 중소기업(Inno
-Biz)인증2016.
12특허청,중소기업 지식재산 경영 인증2016.
09한국소프트웨어공학네트워크(K.SEN),ASQN컨퍼런스 개최한국발명진흥회,전북IP STAR기업 선정2016.
04신용보증기금,Best
-Value서비스기업 선정2015.
12특허청,직무발명보상 우수기업 인증2014.
04여성가족부,가족친화 기업 인증2013.
07기업부설연구소 설립2008.
04(주)씽크포비엘 설립2.
핵심 역량
– 300여 중소기업 컨설팅 경험을 기반으로, 중소기업 여건에 적합한 지원
– AI 신뢰성 분야의 국내 독보적 기술력 확보, 현장 중심의 실용적 접근법인 ‘데이터밸런스’ 기술 및 도구 보유3.
주요 사업 분야(자체 보유 기술 기반 업계 선두주자 역할)최근 인공지능(AI) 기술이 적용된 소프트웨어
활용 사례 :

엠코퍼레이션 소개

엠코퍼레이션은 2016-10-21에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 503 12층
주요 서비스 : 1)㈜엠코퍼레이션 온라인 구매 품목 데이터 활용 가공 서비스ㅇ데이터 형성 과정 및 데이터 서비스소비자 온라인 채널 상품 구매
-> (개인 정보 및 민감 정보 비식별 암호화)
-> 자사 솔루션 가공
– 데이터 제공 서비스 : 경쟁사 매출 비교, 가격 비교 분석, 맞춤형 데이터 제공
– 데이터 컨설팅 서비스 : 데이터 기반 고객마케팅 전략 수립 지원, 고객 세분화 및 상세 프로파일링
– 분석 및 마케팅 플랫폼 서비스 : 데이터 웹진, 트렌드 리포트 제공, Self
-BI등 유연한 분석 환경 제공, 마케팅 자동화 시스템 제공
– AI 모델을 위한 학습용 데이터셋 가공 서비스 : 데이터 분석, 상품 분류 모델, 추천(매칭) 모델, 수요 예측 모델 제공ㅇ 데이터 시각화ㅇ 데이터를 활용한 AI 학습용 데이터셋 가공
2)수요 기업 데이터 활용 가공 서비스㈜엠코퍼레이션의 데이터를 활용 하는 것이 아닌 수요 기업이 보유한 데이터의 가공과 분석 서비스를 진행할 경우 아래와 같은Process로 진행할 계획입니다.ㅇ수요 기업 데이터 활용 가공 서비스Process
-투입인원과 참여율을 고려한 수요 기업별 담당자 배치
-수요 기업과 사전 미팅 후 사업 계획 및 요구 사항 파악
-수요 기업의Data Warehouse에 적재되어 있는 데이터 파악 및 진행 가능성 검토
– 제작 가능한 AI 모델 개발 가능성 검토
-수요 기업의 데이터 가공 최종 목표 청취
-가공 대상 데이터 성격에 따른 분석 프로세스 및 결과물 제공 방안 협의3)데이터(AI) 가공 서비스 전체 계획 수립■가공 및 분석 시나리오 작성
-개인정보 및 민감정보 데이터의 비식별 변환 처리 후 가공 대상 데이터 정의
– Data Warehouse에서 가공에 필요한Data Mart구축
-수요 기업이 보유한 데이터 형태를 고려한 데이터 분석 모델 설계
– 수요 기업이 보유한 데이터 형태를 고려한 AI 모델 설계 (AI 가공 시)■데이터 가공 및 분석,검수, 모델 설계
-다양한 데이터 분석 방법론을 이용한 데이터 가공 및 분석
– R, Python등 오픈소스
보유 솔루션 : ㅇ데이터 가공 솔루션/SW소개
1) DMP (Data Management Platform)
-대용량 정형/비정형 데이터를 가공,분석할 수 있는Data Management Platform보유
-당사 데이터를 활용하거나 수요기업으로부터 데이터를 제공 받아 가공 목적에 적합한 타겟Data Mart구축 경험 보유
-분석 프로그램 및 시각화 프로그램 전문가 확보
-수요기업의 다양한 가공 니즈를 충족시키는 맞춤형 가공 솔루션 제공 가능
2) AI 가공 솔루션 (D:LAKE_AI)
– 데이터 분석 솔루션 제공
– 카테고리 분류 솔루션 제공
– 추천 알고리즘 개발 솔루션 제공
– 수요 예측 모델 개발 솔루션 제공
품질 확보 전략 : ㅇ데이터 수집(엠코퍼레이션 데이터 활용 시)
-최초raw
-data는결제DB를 자사 분석용DB로1차 중계 이관 수집 작업 진행ㅇ데이터 전 처리:구매 품목과Category간Mapping
-日100만건 이상의 구매 품목을3단계로 분류한 상품Category간Mapping
-자연어 처리(NPL : Natural Language Processing)기반 분류 모델ㅇCategorization Hierarchy전체분류대분류중분류소분류7개65개515개3,878개(*)운영 과정에서 추가되거나 삭제될 수 있음ㅇDB전처리 및 분석 작업 완료 후,하기와 같은 조건 경우로 데이터 분류 및 상품화결제 관련D/W/M/YData:수집 데이터 건수Trx :우효결제 건수총 구매액(Total Purchse Amount)품목 수(No.
of Products)결제 건당 평균 구매 금액구매 패턴 분석소비자 관련(익명정보)구매자 특성(Gender/Age)성별(Gender) M/F연령(Age) 5세 단위 구분(조정가능)상품 관련카테고리(대/중/소)별　;구매물품 수,구매 금액,구매자;구매자Top 5 Segments판매처 관련(필요시 추가)쇼핑몰별 전체쇼핑몰 카테고리별;판매금액,판매건수,품목수;판매금액,구매자수,판매건수;구매자의 성별/연령별/판매금액,판매건수,품목수;구매자Top 5 Segmentsㅇ수요 기업과 적극적Communcation을 통한 수요 기업 데이터 만족도 제고
-데이터 상품 품질 제고를 위해 데이터 전문 인력 다수 배치
-수요 기업의 데이터 니즈를정확히 파악하기 위한 사업 계획 수립 및 검토 지원
-수요 기업 맞춤형 데이터 제공을 위한 온,오프라인 사전 미팅 실시(데이터 니즈 파악,데이터 요구 사항 등 논의)
-수요 기업 요구 사항 고려한 데이터 분석 모델 설계
-수요 기업의 요구사항 고려한 데이터 분석 모델 설계
-다양한 데이터 분석 방법론을 적용하여 데이터 가공 및 분석(R, Python등 프로그램 활용)
-가공 및 분석 결과물 검수
-수요 기업 요구 사항에 부합하는 데이터 가공 및 분석 결과물 제공
-수요 기
유지보수 전략 : ㅇ 유지보수구분내용유지보수 대상ㅇ데이터 바우처 사업용으로 공급한 데이터 상품 내 구성 요소를 대상으로 지원무상 유지보수 기간ㅇ데이터 결과물 인수 후6개월 간 무상 유지보수 지원유지보수내용하자보수ㅇ데이터 결과물 후1년 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수ㅇ데이터 결과물 결함발생 시 온라인 지원 및 현장 지원품질개선ㅇ데이터 결과물 결함 발생 시 수정 및 보완ㅇ수요기업이 데이터 결과물 재전달 요구할 경우 무상 전달 (12개월 간)ㅇ데이터 활용 최적화 위한 상담 서비스 지원환경적응ㅇ데이터 분석이 용이한 xlsx, csv파일로 제공유지보수범위예방점검ㅇ무상 유지보수 기간 동안 예방정비 주기 설정 (분기 1회)ㅇ예방정비 활동 중 정기적 커뮤니케이션 실시ㅇ데이터 바우처 사업 TF팀 구성, 효율적인 고객(수요기업) 응대 계획무상유지보수ㅇ무상 유지보수 기간인 결과물 인수 후 6개월 동안 일어나는 유지보수 활동ㅇ공급한 데이터에 하자가 있는 경우 무상 유지보수를 원칙으로 함.ㅇ공급한 데이터에 하자가 없는 경우에도 1회에 한하여 동일 데이터 재전달유상유지보수ㅇ고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니한다.ㅇ무상 유지보수 기간 중 신규 데이터를 추가함으로써 기존의 데이터를 보완하는 경우에는 상호 협의하여 데이터 추가 비용을 제공함을 원칙으로 한다.ㅇ데이터 바우처용 데이터 상품 외 기타 데이터 추가를 원할 경우, 상호 협의하여 가격을 책정하고 유상 유지보수를 실시한다.
ㅇ 수요기업 Follow Up
– 수요기업의 Needs를 정확히 파악하기 위한 사업계획 공동 검토 및 수립지원
– 수요기업의 데이터 필요에 맞는 데이터 요건 정의, 관련 Data Mart 구성
– 데이터 샘플 추출 후 Needs와 대조하여 수정, 추가, 삭제 등 후처리 진행
– 데이터 제공 후 사전 수립한 사업계획과 부합하는 분석 작업 Co
-Work ㅇ 데이터바우처 상품 판매 증가에 대한 대응 및 인력 충원 계획
– 데이터 사업 제휴회사 VP 협업 강화
– 전문 기술 협력을 통한
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 대상상세 내용Kdata과학기술정보통신부 산하 한국데이터산업진흥원 주관 데이터 바우처 지원 사업에‘20년, ’21년2년 연속 데이터 판매/가공 기업 선정KDX‘20년10월 매일경제 주관 유통 데이터 플랫폼KDX한국데이터거래소와 빅데이터 업무 협약 체결 및 데이터 리포트 공동 판매 추진 중LH한국토지주택공사‘20년12월LH한국토지주택공사 카드 가맹 데이터 계약 체결기상청
– ‘21년 날씨 빅데이터 콘테스트에 소셜빅데이터 기업㈜바이브컴퍼니와 공동으로 만간 협력형 데이터 공급 기업으로 참여
-참가자들이 온라인 구매 데이터와 소셜 데이터를 활용하여 날씨에 따른 소비패턴 분석 등 신규 사업과 서비스를 기획하는 공모전경남대학교경남지역 지자체,대학,협력 온라인 공유대학 플랫폼(USG)에 온라인 데이터 납품
기업 개요 및 핵심역량 : o 회사 개요 당사는 2016년 설립되어 데이터 사업, 광고 기반 디지털 마케팅 사업을 주요 비즈니스로 영위하고 있습니다.
데이터 사업부문은 유통소비 데이터를 기반으로 B2B 서비스를 제공하고 있습니다.
민간과 공공, 대학 및 연구기관, 개인을 대상으로 데이터 가공/판매, 리포트 제공, 기타 BI 정보를 제공해왔으며 시스템 통합 구축/컨설팅도 함께 수행하고 있습니다.광고 사업부문은 주요 쇼핑몰을 대상으로 한 매출증대 서비스(CPS:Cost per Sales)를 중심으로 미디어와 제휴를 통한 Display Ads, 사용자가 입력하는 키워드 기반의 Search Ads 등의 플랫폼을 운영 중입니다.
o 사업 부문사업 구분주요 내용비고데이터o 보유 데이터
– 1st party: 광고사업을 통한 자체 수집 온라인 행태 데이터
– 3rd party: 사업제휴(브이피 주식회사)를 통한 온라인 결제 품목 데이터o 데이터 수집/가공/분석 제공o 데이터 판매: 일반기업, 개인, 대학, 공공기관 등o 데이터 서비스
– 사용자가 직접 데이터 분석 및 다운로드 가능
– 대시보드 형태의 온라인 마켓 트렌드 제공*8천만 건/일*10억 건+ *개발 중 광고o 온라인 광고 서비스
– 20여 개 주요 쇼핑몰(쿠팡, 지마켓, 옥션, 11번가 등) 광고
– 기타 중소쇼핑몰 광고 시스템 구축o 데이터 관련 SI 사업
– KB금융지주 빅데이터분석 플랫폼 구축(‘20.12~‘21.5)
– 신한은행 마이데이터 사업 데이터 분석 파트(‘21.3~)
– 국가보훈처 국립묘지 안장자 위치기반 DB 구축(‘21.7~)
활용 사례 : 예시 1.수요기업 : 섬유소재 개발 및 공급기업 A사▶ 신소재 개발을 위한 온라인 트렌드 데이터 활용▶ 온라인 스포츠웨어 및 이너웨어 제품 판매 상품 분류 모델 학습용 데이터셋 개발예시 2.수요기업 : 여행 콘텐츠 제작 및 마케팅 기업 B사▶ 국내 숙박 서비스 온라인 판매 데이터 활용▶ 국내 권역별 숙박 추천 모델 학습용 데이터셋 개발예시3.수요기업 : 오디오북 컨텐츠 제작 기업 C사▶ 문화 콘텐츠 관련 온라인 판매 데이터 사용▶ 온라인 문화/여가/공연/전시/도서의 수요 예측 모델 학습용 데이터셋 개발예시 4.수요기업 : 건강기능식품 판매사▶ 건강기능 식품 판매량 정보와 브랜드 정보가 담겨있는 정부를 추가 구입▶ 추가된 데이터를 기존 데이터와 매칭시켜 이어 붙이는 가공 작업 진행

주식회사 파이데이터 소개

주식회사 파이데이터은 2021-07-01에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 529 마린빌딩 2층
주요 서비스 : 1) 데이터 컨설팅/수집 수요기업의 현황파악 (데이터유형,발생데이터 양 등)데이터 분석 및 시스템 설계 데이터베이스 설계 AI 알고리즘
2) 데이터 가공 (전처리) 표준 데이터 모델 설계 이상치 제거,누락보정 등 원본 데이터 정제 표준 데이터 모델에 따른 전처리 프로세스 모델링 표준 DB에 데이터 적재 3) 분석/ML/AI 모델 개발 데이터의 규모 및 종류에 따른 모델 선정 (AI/ML) 데이터 분석 프로세스 모델링 데이터 분석 모델에 따른 데이터 가공분석 모델 작성 및 최적화 4) 시각화 분석결과에 따른 시각화 목표 선정 API 및 DB를 통한 분석 결과와 시각화 연계 5) 서비스 시스템 구축 분석 결과 활용을 위한 지속적인 서비스 지향도메인에 최적화 된 서비스 인프라 설계 구축
보유 솔루션 : 1) 보유 기술파이썬 등을 활용한 고객 맞춤 솔루션 (시스템) 제공AWS, MS Azure 기반 클라우드 인프라 구축오픈 소스 기반 DevOps (Kubernetes, ELK Stack,Kafka등)
2) 장비AWS , MS Azure 클라우드 플랫폼
품질 확보 전략 : 1) 데이터 분석 프로세스 수립 데이터 분석 프로세의 각 단계인 문제정의, 데이터수집, 데이터전처리, 데이터모델링, 시각화, 탐색 단계 별 목표 및 결과물을 명확하게 기술하고, 그에 대한 리포트를 통하여 적극적으로 소통하여 피드백을 반영
2) 데이터 품질 관리 프로세스 수립 데이터의 품질이 그 유용성을 결정하므로 데이터가 유용하지 않고 통찰력을 제공할 수 없다면 양질의 데이터가 아니므로 양질의 데이터를 확보할 수 있도록 프로세스 수립 데이터 품질 기준인 정확성, 일관성, 유용성, 접근성, 적시성 및 보안성에 대한 평가데이터 품질 전담 인력 채용
유지보수 전략 : 1) 유지보수 인력 배치를 통한 후속 지원 계약에 명시된 기간 및 항목에 대한 유지보수 지원 컨설팅 계약을 통한 지속적인 유지보수 및 개선 진행
2) 수요기업의 역량강화를 위한 프로젝트 참여 및 데이터 분석 방법론에 대한 교육 수요기업이 내부인력을 투입하여 내재화 할 수 있도록 역량강화를 위한 교육진행 데이터 분석에 대한 이해도를 높이기 위한 기본적인 교육 수요기업의 니즈가 있는 경우 데이터 분석 과정에 담당자를 참여하여 진행 3) 협업체계 관련 담당자간의 협업을 원활하게 하기위한 Slack, Confluence 등의 커뮤니케이션 도구 사용
카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,분석
실적 : 1)사업명 : 식물공장 AI 데이터 분석 및 모델 개발기간 : 2021.12.25 ~ 2022.05.15성과 : 데이터 수집, 정제, 분석을 통한 수확율 예측 모델 개발 및 API 제공 주요 지표 시각화 대시보드 개발
기업 개요 및 핵심역량 : (주)파이데이터는 게임,온라인 게임 글로벌 플랫폼, 이러닝, 소셜 보상 서비스, 데이터 분석 등의 분야에서 개발 및 엔지니어링 경험을 가진 개발 전문가로 구성된 회사입니다.많은 사용자들이 이용하는 온라인 서비스 구축 경험 및데이터 분석의 경험을 바탕으로 데이터 기반 비지니스에서 요구되어지는 데이터 가공, 분석 및 모델링에 필요한 기술을 개발하고 새로운 가치를 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다.
모바일 앱, 온라인서비스 플랫폼, AI 빅데이터 분야까지 아우르는 개발 및 엔지니어링 서비스를 제공합니다.■회사 연혁2021.
07.
(주)파이데이터 설립2021.
07.
이미지 기반 유사한 옷 검색 앱 개발2021.
12.
식물공장 AI 모델 및 대시보드 개발2022.
07.
놀이기반 영유아 교육 앱 개발 및 서비스 인프라 구축■ 핵심 역량수요기업의 요구사항에 따른 데이터 분석 및 AI 개발DB 설계, 개발 및 최적화데이터 기반 서비스 플랫폼 개발클라우드 기반 서비스 인프라 구축 (Kubernetes, ELK Stack, Kafka를 이용한 오픈 소스 기반 DevOps 설계)모바일 앱 개발
활용 사례 : 1) 데이터 전처리 (가공) 고객사의 데이터를 기반으로 문제 해결을 위한 데이터 정제 및 전처리
2) 데이터 분석 및 시각화고객사의 요구사항 및 데이터 분석을 통한 적합한 모델링 기법 제안고객사의 데이터를 기반으로 문제를 정확하게 이해하기 위한 시각화3) 데이터 기반 AI 모델 및 서비스 구축고객사의 데이터를 기반으로 문제를 해결하기 위한 데이터 모델링해당 문제를 해결하기 위하여 데이터가 없는 경우 데이터를 확보하기 위한 방법 제시고객 도메인에 최적화 된 시각화 및 서비스 인프라 설계 지원

(주)자이냅스 소개

(주)자이냅스은 2017-02-08에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 557 안덕빌딩 전관
주요 서비스 : ● 데이터 분야 기술▷AI 객체 탐지 모델 개발을 위한 데이터 구축 서비스 및 모델 생성 기술
– 학습용 데이터 수집
– 학습용 데이터 정제
– 학습용 데이터 가공
– 학습용 데이터 품질 검증
– 프로젝트별 AI 객체 탐지 모델 생성● 음성 분야 기술▷AI 가상음성 및 합성 음성 서비스를 위한 모델 생성 기술
– AI 합성음성
– AI 전이음성
– Singing TTS
– Multi
-ingual TTS
– Emotional TTS
– 음성 딥러닝 모델 학습을 위한 학습용 데이터 가공 및 중간화자 생성● 텍스트 분야(챗봇) 기술▷빅데이터 기반 텍스트 분석 및 챗봇 기술
– Topic modeling을 통한 데이터 자동분석
– 생성적 AI 기술을 활용한 인공지능 자동 추천 서비스
– 텍스트 기반 딥러닝 모델 학습을 위한 학습용 데이터 가공
보유 솔루션 : ● Hyperreal Talk(NLU 챗봇 솔루션)다양한 상황의 표현을 사전에 입력해야 하는 기존 챗봇과 달리 상대적으로 적은 데이터 기반의 인텐트를 정확하게 파악하고 올바른 답변을 제공하는 토픽 모델링 기반의 챗봇 솔루션● Hyperreal Labeler(이미지 및 영상 가공 솔루션)대규모의 데이터를 자동화 라벨링할 수 있는 Auto Labeling 기술을 적용하고 가공 스케쥴, 생산성 관리 및 직관적 UI/UX를 통한 결과물 워크플로우 확인 및 프로젝트 참여 확인● Hyperreal Talk(가상음성 생성 솔루션)직접 녹음하지 않아도 텍스트 입력 시 실시간 32,000Hz 고품질 가상음성 생성이 가능한, 주요 기업 대비 높은 기술력 보유(학습문장: 64문장, 학습시간: 30분~, 제공품질: 32,000Hz)
품질 확보 전략 : ●가공서비스 기업 내 전문 인적 자원 활용▷데이터 가공서비스를 전문적으로 지원하고 품질을 향상시킬 수 있는 가공사 내 전문 인적 자원을 활용하여 데이터 가공 품질 관리 팀,데이터 산출 및 활용에 필요한 컨설팅이 가능하도록 인공지능 기술 도입을 위한 기술지원 및 서비스 개발 팀 등 고품질의 가공 서비스를 위한 다수의 체계적 조직 구성을 통해 데이터의 질적 향상●가공서비스 프로세스별 품질 지표 수립 및 관리▷수요처와의 협의를 통해 가공 서비스 프로세스 적용 전 필요 기준을 수립하고 관리가공 전 품질 지표내용품질 요구사항형식/가공방식/수량/정형&비정형&반정형 여부 협의품질 목표품질 요구사항 항목의 정량적&정성적 목표 수립▷수집,정제,가공,품질 관리 등 가공서비스의 프로세스별 내부 품질 지표 수립가공서비스 품질 지표내용수집 프로세스수집 데이터의 독립성,정제 프로세스정제 시 필요한 요구사항 정의 및 체크리스트 도식화가공 프로세스가공 방식,수량,작업자 수준 관리,프로젝트 상태 관리품질관리검수를 통한 데이터 수동 품질 관리 및 표준AI모델을 통한 자동 품질 관리
유지보수 전략 : ●산출물 및 서비스 제공 증가에 따른 대응 및 보수▷품질관리팀과 지정된PM기만으로 지속적 품질관리 및 유지보수 활동을 지원하고 수요자의 피드백에 따른 사용자 대응 및 활용 컨설팅 제공▷수요기업 뿐만 아니라AI관련 데이터를 필요로 하고 사용할 수 있는 다양한 기업과의 협력,데이터 공금 체계의 구성을 통해 발전된 서비스 구축 지원▷공급 기업이 제공한 산출물의 보수는 하단의『요약』을 기준으로6개월 간 하자 및 운영 방법에 대해 무상 지원하며 이후 유지보수는 협의 후 별도 계약에 의해 진행●요약구분무상유지보수유상유지보수보수대상공급 데이터 및 서비스 개발 결과공급 데이터 및 서비스 개발 결과보수기준데이터의 결함 및 수정수요처와의 요구사항 내 정의된 항목의 누락에 대한 추가기존 요구사항 내 정의되지 않은 항목의 추가 및 수정보수기간납품 및 검수 완료 후6개월별도계약보수 활동보수 기준과 범위 하에 협의 요청 시 현안과제 해결연구소 전문 인력&가공 관리 인력의 프로젝트 지원별도계약
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : ▷T
-map 셀럽보이스 서비스▷가창 및 일반TTS생성(김자옥,서지원,김성재,김환성)(갤럭시Corp., 22.07~22.1
2)▷AI기자(IVO)(아리랑, 22.07~22.1
2)▷22년 창업도약프로그램(한국콘텐츠진흥원, 22.05~22.1
1)▷뉴스데이터를 활용한 산업경기분석 시스템 고도화 사업(산업연구원,22.09~22.1
2)▷AI이미지 인식 기술을 활용한 가품 진위 판별 기술(한국데이터산업진흥원, 22.06~22.1
1)▷수식 모델의 인식률 향상을 위한 정답 수식 데이터 수집 및 가공(한국데이터산업진흥원, 22.06~22.1
1)▷환자경험 텍스트 데이터 분석을 위한AI모델 설계(한국데이터산업진흥원, 21.06~21.1
1)▷자체PB상품 돈키트 유통 및 식자재 콘텐츠/라이브 커머스 데이터 구축(한국데이터산업진흥원, 21.06~21.1
1)▷서초구청 챗봇 구축(서초구청,22.07~22.09)▷제주관광정보센터 챗봇 시스템 운영환경 구축 및 서비스 사용(제주관광공사,22.06~22.1
2)▷가맹점주 지원용 챗봇 고도화(서울산업진흥원, 22.04~22.1
1)▷장애인기업지원센터 챗봇 고도화(서울산업진흥원, 22.04~22.1
1)▷역사적 인물 재현(까르띠에)등 다수
기업 개요 및 핵심역량 : ●기업개요▷제안사는 텍스트(NLU엔진,비정형 빅데이터 분석 기술)과 음성(Speech Synthesis),영상(Video Synthesis)까지AI커뮤니케이션에 필요한 제반 기술을 자체 연구,보유,사업화한 국내 소수의 기업▷ 2017년2월 설립 이후,자체 기술력 확보를 통해 다양한 국내/외,공공/민간기관으로부터 꾸준히 가능성과 기술력을 인정받고AI원천기술R&D를 통해 핵심기술을 상용화함▷사람과 유사한 수준의 말하고,보여주고,이해하는 모든 능력에 대한 인공지능 모델 및 관련 모델을 통한 서비스 사업을 진행하였으며,생성적AI기술을 기반으로 하여 인간과 인공지능의 공감을 통한AI커뮤니케이션을 선도하는 고품질의 기술 개발 및AI Human에 포함되는 기술의 고도화를 진행 중▷전반적으로 상향 평준화된 다양한AI기술에 대해 단순 복제가 아닌 합성,전이,감정표현,기타 다양한 부분의 세부적 품질 고도화 기술을 자체 확보하여 타 사업과 연계가 가능할 수 있는 광범위한 부분의 고품질 생성물 산출●핵심역량▷ HYPERREAL VOICE최대65문장(4분여 학습데이터)를30분 학습하는 것만으로도 화자의 발화 특징을 반영한 높은 품질의 가상음성을 생성할 수 있는 국내 최고 수준의 기술력 보유(‘22년 하반기 음성 합성 관련 특허12건 신규 출원)▷ HYPERREAL LABELER(Topic modeling)빅데이터에서 공통된‘주제(Topic)’를 가진 항목끼리 묶어내는LDA (Latent Dirichlet Allocation)과 자체 기술을 결합하여 주제와 주제들간의 관계를 추론한 내용을 시각화 하여 출력하는 기술
– 기존에 사람을 투입하여 처리하던 방식의 경우 투입되는 인력은 해당 도메인별 전문지식이 반드시 필요하였으나Topic modeling은 알고리즘이 판단하기 때문에 도메인별 지식이 없더라도 가능
– 총24만 건의 후기 데이터를 분석, 95%의 감성분석 정확도 기록(Auto labeling)기존에 수기로 진행했던 데이터Labeling작업을Semi
-supervised Lear
활용 사례 : ● 체계적인 데이터 2D, 3D 가공 프로세스를 통한 학습용 데이터 구축▷안구질환 이미지 검출을 위한 모델 개발 (Bounding box 가공)▷실제 주행환경 기반의 운전자 감정 및 상태 탐지(Bounding box 가공)▷자율주행 센서 데이터 결합을 위한 2D기반 학습용 데이터 구축(Bounding box, Polygon, Line)▷열화상 체온정보 AI 솔루션을 위한 학습용 데이터 가공(Bounding box)● 영상 합성 및 음성 합성을 활용한 콘텐츠 제작▷기업의 아이덴티티 생성을 위한 고유 합성음성 생성▷고인을 추모하기 위한 음성 컨텐츠 재생산▷애니메이션, 뉴미디어, 인플루언서 등의 컨텐츠 별 필요한 음성을 복제 기술로 대량 생산● 비정형 데이터 분석 기반 마케팅 전략 수립▷그 밖의 비정형 데이터 가공을 통해 마케팅 전략 수립 및 데이터 구축※ 데이터바우처 지원사업 진행 이력사업년도사업명2019감정 데이터 레이블링을 통한 이모티콘 생성 및 매칭중소 및 개인 온라인 사업자를 위한 e커머스 소비자 행동 빅데이터 분석스마트 광고 매칭 솔루션연구자 주도 대규모 감영병 백신 개발을 위한 글로벌 임상시험 데이터 가공2020환자 경험 텍스트 데이터 분석을 위한 AI모델 설계2021자체 PB상품 돈키트 (캠핑족 타겟 실속 돼지고기 밀 키트 세트) 유통 및 식자재 콘텐츠/라이브 커머스 데이터 구축 2022수식 모델의 인식률 향상을 위한 정답 수식 데이터 수집 및 가공 & 필기 기반 QnAI 서비스 고도화인공지능 감정 시스템

(주)나눔기술 소개

(주)나눔기술은 1990-12-11에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 626 엠빌딩 5층
주요 서비스 : [서비스 개요]
– 수요기업과의 업무협의를 통해 데이터의 규모, 존재유형, 구조 등을 분석하고 WBS수립하며, 이에 따라 가공시스템을 통해 수집, 전처리, 구축, 품질검증을 통해 목표 데이터셋을 구축하고 그 활용 매뉴얼을 제공하여 가공업무를 수행합니다.[서비스 설명]
– 요구사항 정의 (수요기업 미팅 및 업무 협의)
– 데이터 분석 및 모델링 (데이터 구조 및 규모, 존재유형, 결과 데이터셋 모델링, WBS수립)
– 데이터 수집 및 전처리 (표준화, 정규화, 결측치와 이상치 처리)
– 데이터 정합성 및 보정 (결과 데이터셋 품질검사, AI분류 테스터, 수요기업 크로스 체크)
– 데이터 셋 구축 (수요기업 요구 목적 부합한 데이터 생성학습Data, 서비스Data 등)
– 데이터 활용 매뉴얼 제공 (데이터 설계서 및 구조도, 결과 데이터셋 추가 구축방안 등)
보유 솔루션 : 나눔기술의 데이터 가공솔루션 Smart*DataFlow은 웹, DB, IoT기기, Log 등 다양한 원천으로부터 데이터를 수집하여 가공할 수 있는 시스템으로 검증된 오픈소스(Spark, Hadoop, Python, Selenium, Kafka 등)와 언어지능, 빅데이터 관련 자체 특허(제10
-1774834호, 제10
-1870658호) 기술을 적용해 개발한 제품입니다.
품질 확보 전략 : o 가공 데이터 품질 검수수요기업과 협의를 통한 요구사항을 정확히 하여 해당 요구사항이 가공 데이터에 반영 되었는지 교차 검증하여 데이터의 품질을 확보합니다.
또한 사업 이후에도 작성된 유지보수 계약서에 따라 기술 사업부에서 사후 품질 관리를 진행합니다.o 사내 자체 품질점검사내 품질 관리 규정에 따라 가공 데이터의 20%, 50%, 100% 가공 시점마다 해당 데이터에서 표본은 랜덤 추출하여 해당 데이터 및 가공SW에 이상이 없는지 검수합니다.전체 데이터 가공이 완료된 후 컨설팅 사업부와 개발실에서 데이터 검수 인원을 뽑아 해당 데이터가 수요기업의 요구사항과 논리적, 물리적으로 일치하는지 검수하여 가공 데이터의 품질을 관리합니다.
유지보수 전략 : o 가공서비스 수요 증가 대응계획가공업무 증가 시, 가공시스템을 퍼블릭 클라우드컴퓨팅 기반으로 전환하여 다중 수행 조직으로 구성하여 동시에 다수의 수요를 수행할 수 있도록 대응전략을 수립합니다.o 가공서비스 고객관리 계획고객관리와 유지보수, 고객응대를 위해 사내 고객지원 시스템과 기술사업부 조직을 활용하여 다수의 고객을 체계적이고 효율적으로 대응합니다.
카테고리 구분 : 전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : 수요기업 분야 서비스 모델 가공 요구 가공 결과 사이버라인 AI 전자연구노트 시스템에서 연구원에게 연구주제맞춤 논문 추천 외부논문 수집해서 논문 추천AI학습을위한 데이터형식으로 가공 논문사이트에서 웹크롤링및 전처리한자료를 가공한 데이터(논문기본정보,핵심키워드,요약문) 30만건RDB dump및 가공SW전달 모비젠 AI 메일(EML)데이터를 통한 기계학습 가능 고성능 스팸필터개발 수요기업 보유5천만건의email과 스팸sample데이터에서 키워드(형태소분석,태깅), Feature(통계처리)추출 가공 기계 학습을 적용한eMailspam filter데이터와eml파일에서 추출한feature파일5,939개 전달 나눔 커뮤니케이션 일반 기존 소식 앱에서 광고주에게 최적 타겟고객 추출 지역소식 앱게시물 및 메뉴에 대한 고객의 조회/클릭 추적을 통한 고객 관심사 분류 및 추이 분석 게시물별 핵심키워드 추출 가공및 분석차트7종(관심도 추이,회원현황 등),주기적 가공SW전달 렌트플러스 일반 기존 렌터카 플랫폼에서 업체 간 손익추정 중고차거래 추천 플랫폼 데이터에 대한 렌터카 업체 차종별손익추정 알고리즘 개발을 위한 데이터 가공 손익추정 근거 데이터(차종,모델,연식,시점,가격 등) 7.2만건을기간별 가공및 가공SW전달
기업 개요 및 핵심역량 : o 기업 개요(주)나눔기술은 1990년 창사 이래 전자결재 중심의 협업솔루션 국내시장을 약 30% 점유하고 있으며, 빅데이터, 인공지능 융합 사업들을 통해 빅데이터 분석 및 데이터 가공, 언어지능 프레임워크 구축 등의 역량을 갖춘 SW전문기업입니다.
– 빅데이터 분석 시각화 및 리포팅
– 인공지능 학습 데이터 구축
– 협업시스템 구축 및 컨설팅o 사업 실적엑소브레인 및 빅데이터 분석, 협업시스템 개발 사업을 통해 AI 머신러닝, 이통사 이상탐지, 전자기록물 서비스 등의 다양한 목적의 데이터 가공사업을 수행했습니다.
– 2008년 기획예산처 데이터 마이그레이션
– 2011년 서울특별시교육청 전자기록물 이관사업
– 2013년 기록관리와 데이터 개방을 위한 성과물 관리시스템
– 2014년 부산15개 구군 전자문서 자료관 기록물 이관사업
– 2017년 분산 빅데이터 분석 플랫폼 구축사업
-2018년 엑소브레인 지능진화형 플랫폼 구축사업
활용 사례 : 1.
전자연구노트 시스템에서 연구원에게 연구주제맞춤 논문 추천2.
메일(EML) 데이터를 통한 기계학습 가능 고성능 스팸필터개발3.
기존 소식 앱에서 광고주에게 최적 타겟고객 추출4.기존 렌터카 플랫폼에서 업체 간 손익추정 중고차거래 추천

주식회사 자이플래닛 소개

주식회사 자이플래닛은 2020-01-23에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로 722 602호
주요 서비스 : 판매 데이터(또는 가공서비스)의 상품성 ㈜자이플래닛에서 자체 개발한 ’XaiGreen Labelling Ground’는 2020년 개발 완료하여 2021년부터 지금까지 클라우드 상에서 다수의 NIA AI 학습데이터 구축사업에 서비스를 진행하였고, 현재도 진행하고 있음.
따라서 사용자의 편의성이나 계정관리, 작업관리 및 통계관리 등에 뛰어난 성능을 보이고 있음.판매 데이터(또는 가공서비스)의 상세정보 ㈜자이플래닛이 자체 개발한 ’XaiGreen Labelling Ground’의 Workflow 아래와 같음.
(첨부자료 참조)
1) 계정관리
– 사용자 정보변경 (사용자 정보변경, 비밀번호 변경)
2) 프로젝트관리
– 프로젝트 생성, 멤버초대3) 데이터관리
– 작업데이터 업로드, 파일관리4) 작업할당
– 작업자 할당, 검수자 지정5) 작업 및 검수
– 작업자는 할당된 작업을 저작도구를 활용하여 수행, 검수자는 완료된 작업 검수6) 결과추출
– 작업결과를 파일형식 (JASON)으로 생성
보유 솔루션 : 주요 보유솔루션AI 보유기술 주요기술기간제품/솔루션한국어 음성인식Transformer 기반 음향모델Transformer 기반 언어모델2021.1.4.~XAI STT(Xai
-STT)Inference 가속모델 경량화 기반 추론 옵티마이저추론 수행결과 분석을 통한 추론 성능 최적화2021.4.1.~XAI Inference Platform(Xai
-AIOptimizer)X
-ray 영상 내 객체 식별매복 사랑니 식별 및 연령 감정 AI 모델MPL(Meta Pseudo Label)모델을 이용한 반지도 학습 적용2021.4.1.~2021.12.31XAI Dental Object DetectorAI모델 저작 및 학습 웹기반 AI 학습 데이터셋 등록, 모델 선택, 하이퍼패리미터 선택, 학습, 성능평가 기능을 제공하는 AI 모델 저작 및 학습 지원2021.4.1.~ 2021.10.30XAI AI Model Developing Tool비행경로 기반 AI 객체인식GPS 신호기반 비행패턴 학습을 통한 드론 탐지 인공지능 모델LSTM AutoEncoder 알고리즘 적용2020.9 ~ 2020.12비행궤적 기반 AI 객체인식 및 추적 솔루션건설현장 근로자 안전보호구 객체 식별 LH 건설현장 CCTV 안전보호구 착용 데이터셋 구축 및 인공지능 모델 YOLO v4 알고리즘 적용2020.08 ~ 2021.01XAI Safety Manager(Xai
-SafetyManager)학습데이터 저작학습데이터셋 구축을 위한 웹기반 레이블링(경계상자, 폴리곤, 분류) 2020.07 ~ 2020.09XAI Labeling Ground(Xai
-DataService)
품질 확보 전략 : 판매 데이터(또는 가공서비스)의 품질확보 전략 o 데이터 검증소프트웨어 활용 : 데이터 구축 전용 소프트웨어 활용을 통한 고품질 데이터 확보보정 작업 : 전문 가공인력을 활용한 후보정 작업 진행검수 작업 : 검수를 통한 데이터 품질 확보o데이터 품질검증모든 데이터는 프로젝트 단위로 수집되며, 서버에 라벨링 결과를 실시간으로 저장하여, 사업 관리자 또는 프로젝트 관리자가 라벨링의 진행률이나 라벨링 결과의 교차 검증 등 분석이 가능 o단계별 검수 절차 및 방법단계검수 절차방법원천데이터 취득원천데이터의 분류를 목적으로 육안으로 검수검수자 육안 검사학습데이터 선정프레임 연속성을 고려하여 카테고리 기준 수집목표 종에 대하여 선정 유효 학습데이터 선정 등검수자 육안유사 이미지 중복검수중복 영상 및 중복이미지 검수전수검사작업자 검수선정된 데이터의 적합성 검수육안 전수 검사관리자 검수입력된 메타 데이터에 대한 샘플링 검수샘플링에 의한 육안 검사
유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략 ㈜자이플래닛은 인공지능 전문기업으로서 데이터 수집 및 가공 플랫폼 (Xai
-DataService)을 자체 개발하여 서비스를 하고 있으며, 이를 통해 구축된 AI 데이터가 가장 적합하게 학습될 수 있는 AI 모델을 개발하는 전문기업임.
따라서 당사가 가공한 AI 데이터를 수요기업이 가장 잘 활용할 수 있도록 지속적으로 기술과 서비스를 공유하고 제공할 계획임.
이는 가공된 AI 데이터를 사업화하는데 수요기업과 공급기업이 상호 윈윈할 수 있는 기회가 될 것임.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 최근 3년간 사업실적AI 과제명주요기술기간납품처1.
사회재난관리를 위한 정형/비정형 재난 안전정보 관리/분석/활용체계 연구 사회재난 (화재, 공사장 사고)에 대해 BERT, KoBERT 등의 NLP툴로 AI 학습과 추론하고, UI Frontend까지 제작.
2021.4.1.~2024.12.31행정안전부2.
EO/IR 카메라용 드론 탐지 및 식별 AI 소프트웨어 개발 XAI Safety Manager와 Yolo series를 이용하여 비행체들을 탐지, 식별한 소프트웨어를 개발하여 아고스 드론 탐지 시스템과 통합하도록 개발.
2022.4.1.~2022.10.31정보통신산업진흥원3.
치과계 데이터 (스마트 심미 보철 교정 영역의 진단/치료계획을 위한 인공지능 학습용 치과임상사진 이미지 데이터 세트 구축 사업) 치축/안모정중선/대구치 AI 학습모델 개발ResNet121, Mask Point RCNN 사용2022.5.1.~2022.11.30한국지능정보사회진흥원4.
조선 해양 플랜트 P&ID 심볼 식별 데이터 4개 회사 별 심볼 약 560종을 탐지하는 AI 모델 개발.고해상도 이미지에서 작은 객체를 찾는 문제를 전처리 기술과 EfficientDet을 사용.
2022.6.1.~2022.12.31한국지능정보사회진흥원5.
선박 도장 품질 측정 데이터 선박 도장 후 발생하는 불량 10종류에 대한 분류, 탐지 AI 모델의 개발ResNet121, Mask Scoring RCNN 사용하여 불량 이미지 분류와 불량 영역 표시 수행.
2022.6.1.~2022.12.31한국지능정보사회진흥원6.
부품품질검사 영상데이터 선박·해양플랜트·자동차) 선박·해양플랜트·자동차 부품이미지에서 불량 및 양품 식별EfficientDet, ResNet, Swin
-Transformer 모델 적용하여 경계상자/폴리곤 객체식별, 이미지 분류 수행 2021.7.1.~2021.12.31한국지능정보사회진흥원7.
“기상예측 및 재난방지를 위한 기상정보 데이터
기업 개요 및 핵심역량 : 기업 개요 및 핵심 역량 가) 기업개요 ㈜자이플래닛 (이하 동사)은 2020년 1월 인공지능 소프트웨어 개발 및 공급업 등을 목적으로 서울 강남구 소재 사업장에서 설립되었으며 ‘AI 서비스 비용을 낮춰주는 딥러닝 기반 AI 모델 최적화 기술 전문 기업으로 핵심기술은 AI 모델 최적화 기술이며 주력사업은 AI 모델 최적화 서비스, 최적화된 음성인식 AI 솔류션, 최적화된 영상분석 AI 솔류션, AI 데이터서비스 등을 가지고 있음.
나) 핵심기술 AI 모델 최적화 (Xai
-AIOptimizer) AI 모델 사이즈가 커짐에 따라 처리속도는 낮아지고 에러 발생율이 높아지고 있는데 동사의 AI 모델 최적화 기술을 활용하면 이러한 문제점들을 해결하여 처리속도는 높아지고 비용을 낮출 수 있음.이런 플랫폼 기술은 Cloud Services, Mobile AP, Image Sensor 등 다양한 분야에 적용되고 있음.다)　핵심사업 동사의 핵심사업은 음성인식 AI 솔류션, 영상분석 AI솔류션, AI모델 최적화 서비스임.동사는 기술력을 인정받아 벤처캐피탈로부터 투자를 유치했으며 다양한 AI 솔류션을 개발하여 서비스하고 있음.라) 주요시장 동사는 차별화된 AI 솔류션으로 음성관련시장, 산업안전시장, AI데이타 구축시장, AI개발/서비스 시장 등의 목표시장에서 많은 성과를 나타내고 있음.
활용 사례 : 유사사업 참여실적 및 성과 ㈜자이플래닛이 2020년부터 지금까지 수행한 프로젝트들의 대부분은 NIA에서 추진하는 AI 학습 데이터 구축사업 (총 5개) 과 NIPA에서 추진하는 AI 데이터 바우처 사업 (총 3개) 이며, 이들은 본 데이터 바우처 사업과 매우 연관성이 높은 유사사업이라 할 수 있으며 당사는 이에 대한 경험과 기술 그리고 경쟁력을 확보하고 있음.AI 과제명주요기술기간납품처1.
사회재난관리를 위한 정형/비정형 재난 안전정보 관리/분석/활용체계 연구 사회재난 (화재, 공사장 사고)에 대해 BERT, KoBERT 등의 NLP툴로 AI 학습과 추론하고, UI Frontend까지 제작.
2021.4.1.~2024.12.31행정안전부2.
EO/IR 카메라용 드론 탐지 및 식별 AI 소프트웨어 개발 XAI Safety Manager와 Yolo series를 이용하여 비행체들을 탐지, 식별한 소프트웨어를 개발하여 아고스 드론 탐지 시스템과 통합하도록 개발.
2022.4.1.~2022.10.31정보통신산업진흥원3.
1
-24.
치과계 데이터 (스마트 심미 보철 교정 영역의 진단/치료계획을 위한 인공지능 학습용 치과임상사진 이미지 데이터 세트 구축 사업) 치축/안모정중선/대구치 AI 학습모델 개발ResNet121, Mask Point RCNN 사용2022.5.1.~2022.11.30한국지능정보사회진흥원4.
2
-62.
조선 해양 플랜트 P&ID 심볼 식별 데이터 4개 회사 별 심볼 약 560종을 탐지하는 AI 모델 개발.고해상도 이미지에서 작은 객체를 찾는 문제를 전처리 기술과 EfficientDet을 사용.
2022.6.1.~2022.12.31한국지능정보사회진흥원5.
선박 도장 품질 측정 데이터 선박 도장 후 발생하는 불량 10종류에 대한 분류, 탐지 AI 모델의 개발ResNet121, Mask Scoring RCNN 사용하여 불량 이미지 분류와 불량 영역 표시 수행.
2022.6.1.~2022.12.31한국지능

핵클 주식회사 소개

핵클 주식회사은 2020-07-03에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로75길 8 (비드 빌딩) 5층
주요 서비스 : 본 가공서비스는 핵클 SDK를 수요기업 서비스에 직접 연동하여, 핵클 대시보드를 조작하여 테스트를 생성하고, SDK를 통해 사용자 데이터를 수집하여, 자동으로 AI를 통해 가공하여 결과를 제공하는 서비스임.
당사의 A/B 테스트 플랫폼은 11가지의 다양한 개발언어 환경에서 사용할 수 있는 SaaS 플랫폼으로 소프트웨어 개발 사이클에서 필요한 다양한 기능을 제공하고 있음.ㅇ 수요기업의 소프트웨어를 이용하는 사용자들의 데이터를 수집하여 이를 분석하는 서비스를 제공함.
– 전환율, 체류시간, 방문횟수, 평균 구매금액 등의 다양한 유형의 지표를 측정할 수 있음.
– 소프트웨어 내에서의 다양한 사용자의 여정을 원하는 기간에 따라 분석할 수 있으며, 이를 시각화 된 형태의 리포트와 함께 제공하고 있음.
– 사용자를 세분화하여 지역, 연령, 성별, 사용기기 등의 비즈니스 분석에 활용될 수 있는 유의미한 속 성에 해당하는 사용자의 데이터만 추출하여 분석된 결과를 확인할 수 있음.ㅇ 수요기업의 소프트웨어를 이용하는 사용자들을 대상으로 통제된 실험환경을 구성하여 수요기업의 다양한 가설과 아이디어를 데이터로 측정할 수 있는 A/B 테스트를 진행할 수 있는 기능을 제공함.ㅇ 수요기업이 소프트웨어에 적용하는 수많은 기능과 업데이트 사항들이 고객에게 출시되는 것을 쉽게 관리할 수 있는 기능을 제공하여 장애 혹은 부정적인 사용자 경험으로부터 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 하는 기능 플래그 서비스를 제공함.AI기반 A/B테스트 실험플랫폼ㅇ 빅데이터 기반의 실험군 vs 대조군의 비교 결과 데이터 가공 및 통계 분석 데이터 (p
-value, Bayesian 결과값 제공)ㅇ Anomaly Detection 통해 대조군 대비 실험군에 이상징후가 발생하면 AI분석 활용해서 데이터 인사이트 제공ㅇ Live에서 진행되는 고객의 행동에 대해서 1시간 단위로 AI기반의 빅데이터 분석을 해서 자동으로 결과값 업데이트사용자 퍼널분석ㅇ SDK에서 빅데이터 자동 수집을 통해 확보한 사용자의 행동 데이터를 Da
보유 솔루션 : ㅇ 당사는 대용량 분석 트래픽을 수집, 적재, 가공을 하기 위해 AWS 클라우드 플랫폼을 적극 활용하여, 아래와 같은 서비스를 사용하고 있음.
당사에서 연구, 개발한 SW는 AWS 클라우드 플랫폼에 직접 구현한 CI/CD를 통해 안정적으로 배포하고, 자체 관리하고 있음.ㅇ 특히, 대용량 트래픽 처리 경험을 가진 개발자들을 바탕으로 인프라를 설계 및 구축하여, 현재까지 안정적으로 데이터를 처리하고 있음.
– Up
-Time: 99.99% 이상
– TPS : 10,000 이상
– 처리된 누적 데이터: 14억건 이상ㅇ 빅데이터를 분석하고 AI를 기반으로 가공하여 제공하기 위하여, 다양한 기술적 노력과 외부 서비스들을 사용하고 있음.ㅇ AWS 에서 제공하는 Queue 서비스인 SQS, Kinesis를 적극 활용하였고, 개발적인 기술로는 Webflux를 활용하여 Non
-blocking I/O로 적은 리소스로 많은 트래픽을 안정적으로 서비스 할 수 있도록 개발하였고, S3, Athena, EMR, Deep Learning, Sage Maker 등을 활용하여, 사용자가 보낸 데이터를 적재, 추출, 가공, 변환, 예측 등을 할 수 있는 데이터 파이프라인과 AI 솔루션을 개발.
품질 확보 전략 : 서비스 수준 협약 기준(SLA)을 유지하고 안정적인 SaaS 플랫폼으로써의 품질 확보를 위해 모니터링 시스템을 고도화하고 플랫폼 개발 조직을 세분화함과 동시에 신뢰할 수 있는 SaaS 플랫폼으로 도약하기 위해 외부기관으로부터 품질 인증을 취득하고자 함.ㅇ 모니터링: 분당 Request 변화량, 에러율, 처리 지연율, 로깅 등 각종 모니터링 솔루션 및 알림 시스템을 활용하여 모니터링 하고 장애에 민감하게 대응하고 있음.ㅇ 플랫폼 개발 조직 세분화: SRE 팀을 신설하고, 해당 업무 역량이 뛰어난 플랫폼 엔지니어를 현재 채용진행하고 있으며, 데이터 정합성을 확보하기 위해 데이터 사이언스, 데이터 플렛폼 엔지니어도 적극 채용 중에 있음.ㅇ SaaS 품질 인증: 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 클라우드 컴퓨팅 서비스(SaaS) 품질 성능 인증, 한국인터넷진흥원(KISA)에서 주관하는 정보보호 및 개인정보보호 관리체계인증(ISMS
-P), 그리고 한국클라우드산업협회(KACI)에서 주관하는 클라우드 서비스 인증제도 심사를 진행하여 당사 A/B 테스트 플랫폼의 품질, 성능 및 보안성에 대한 검증을 받고자 함.
유지보수 전략 : (
1) 서비스 제공 계획ㅇ 최초로 당사 A/B 테스트 플랫폼을 사용하는 수요기업은 A/B 테스트를 활용한 소프트웨어 개발 사이클을 원활하게 경험할 수 있도록 A/B 테스트 기획, 기술 구현, 실행 및 결과 분석 단계까지 온/오프라인 채널을 활용하여 고객 지원 서비스를 제공하고 있음.ㅇ A/B 테스트 플랫폼을 재사용하고 더 잦은 빈도로 A/B 테스트를 진행하는 수요기업의 경우, 수요기업의 소프트웨어 개선 방향에 맞춘 컨설팅 서비스를 제공하고 있음.
또한, 수요기업의 서비스가 안정적으로 운영되고 있는지 모니터링을 하고 있으며 이상징후 감지 시 알람을 제공하고 있음.(
2) 수요 증가에 따른 고객관리 계획ㅇ 2,000만명 이상의 회원을 보유한 간편결제 서비스 기업에서 고객 기술지원 부문을 담당한 인재를 확보하였으며 당사 A/B 테스트 플랫폼 사용을 위한 기술 대응 프로세스를 자동화/문서화하였으며 고객 문의 채널을 통합하고 고객 문의사항에 대한 처리를 프로세스화하여 수요기업의 증가에 대응하기 위한 체계를 확립하였음.
카테고리 구분 : 시각화,정보추출또는조합,분석,기타
실적 : – 중소벤처기업부 주관 2022년 아기유니콘 200 육성사업 선정 기업
-국내 리딩 OTA 플랫폼 기업에 사용자 빅데이터 분석을 위해 핵클의 AI기반 A/B테스트 플랫폼 공급계약 체결 후 빅데이터 분석 서비스 제공 중
-국내 최대 배달플랫폼 기업에 사용자 빅데이터 분석을 위해 핵클의 AI기반 A/B테스트 플랫폼 공급계약 체결 후 빅데이터 분석 서비스 제공 중
– 국내 리딩 패션플랫폼에 사용자 빅데이터 분석을 위해 핵클의 AI기반 A/B테스트 플랫폼 공급계약 체결 후 빅데이터 분석 서비스 제공 중
– 국내 리딩 프로그래밍 교육 플랫폼에 사용자 빅데이터 분석을 위해 핵클의 AI기반 A/B테스트 플랫폼 공급계약 체결 후 빅데이터 분석 서비스 제공 중
기업 개요 및 핵심역량 : 기업 개요ㅇ 쿠팡에서 함께 근무하던 4명의 제품 개발 인력이 함께 2020년 7월 공동창업함.ㅇ 당사(핵클 주식회사)는 테크기업들이 Scale Up 성장하면서 Traffic과 데이터가 증가하면서 발생하는 다양한 문제점을 ‘AI 기반의 빅데이터 분석 플랫폼 제공’을 통해 해결해서, 테크기업들이 더 빠르고, 안정적이고, 데이터기반 의사결정과 성장을 할 수 있도록 도와주는 것을 목적으로 2020년 7월 회사를 설립함.ㅇ 2020년 하반기 온라인 통제실험 (Online Controlled Experiment) A/B 테스트를 SaaS로서 제공해주는 ‘핵클 A/B테스트 플랫폼’을 출시하고, 2021년에는 대고객 기능 노출을 실시간으로 제어할 수 있는 ‘기능플래그’ 플랫폼, 2022년에는 사용자 행태를 실시간으로 분석/가공할 수 있는 데이터 분석 서비스를 출시하였음 ㅇ A/B 테스트는 구글, 아마존, 페이스북, 쿠팡 등 국내외 글로벌 테크 기업들이 수년 전부터 빅데이터 분석을 위해 도입해서 1년에 수천~수만건씩 활용하고 있는 새로운 빅데이터 활용 방법론이며, 국내 기업들은 그동안 해외 솔루션의 값비싼 가격과 언어 장벽등의 이슈로 도입하지 못하고 있었음.ㅇ 2021년 사용자 퍼널 분석(Funnel Analysis) 기능과 사용자 세그먼트 분석 (Segment Analysis) 기능 출시, 2022년 실시간 데이터 분석 (Data Insight Analysis), 리텐션 분석 (Retention Analysis) 및 코호트 기반 분석 (Cohort
-based Analysis) 기능 출시를 통해 빅데이터 분석을 통한 인사이트 발굴 분야 서비스 강화함.ㅇ 글로벌 가상현실 기반 서비스인 제페토(ZEPETO)를 서비스하고 있는 네이버제트 (NAVER Z) 등 MAU 수백만 이상 테크기업들 대상으로 서비스 제공 중이며, 그 외에도 가상현실/쇼핑/여행/교육/소셜 등 다양한 산업분야에 있는 테크기업들에 서비스를 제공하고 있으며, 출시 2개월만에 누적 데이터 처리량이 1억 건 이상이 될
활용 사례 : ㅇ 당사의 A/B 테스트 플랫폼을 다양한 유형의 소프트웨어를 제공하고 있는 기업에서 활용되고 있음.
2억명 이상의 사용자를 보유한 글로벌 증강현실(AR) 아바타 서비스를 운영중인 고객사는 신규 기능 추가, 앱 내 가입플로우 UX 변경, 컨텐츠 노출 필터 로직 변경 등을 당사의 서비스를 통해 정량적인 개선효과를 확인하였음.ㅇ 온라인으로 코딩 교육 서비스를 운영하고 있는 고객사는 당사 서비스를 활용하여 수십건의 A/B 테스트를 진행하였음.
이를 통해 스파르타코딩클럽의 홈 화면에 진입한 사용자들이 구매를 완료하는 비중을 2배 이상 개선하였으며, 핵클 A/B 테스트 플랫폼은 고객사의 매출을 전년 대비(20억원) 4배 이상 증가하는데 크게 기여했음을 확인할 수 있음.ㅇ 이외에도 반려동물 전문 온라인 커머스 서비스를 운영하는 고객사, 법률 서비스 플랫폼을 운영하는 고객사도 핵클 A/B 테스트 플랫폼을 활용하여 수요기업의 소프트웨어를 데이터 기반의 의사결정을 통해 개선해 나가고 있음.ㅇ 이러한 기존 수요기업들의 높은 A/B 테스트 활용을 바탕으로 서비스 출시 6개월 만에 수억 건의 트래픽을 처리하였으며, 현재는 매월 수억 건의 데이터를 처리하는 플랫폼으로 성장하였음.

(주)프람트테크놀로지 소개

(주)프람트테크놀로지은 2011-04-04에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 논현로81길 12 2층 (역삼동, 조앤리빌딩)
주요 서비스 : ■ 데이터 가공업무 상세 소개가.
데이터 가공을 위한 단계별 내용
1) 고품질 데이터 제공을 위한 데이터 분석 단계바로 활용이 가능한 데이터를 제공하기 위해서 ‘고품질’ 데이터를 확보하고 생성하는데 중점을 두고있으며, AiLMS의 데이터 수집 및 분석 플랫폼을 통해 데이터를 분석하고, AiLMS는 데이터 수집계층으로유입된 원천데이터로부터 분석 목적에 부합하는 고품질 데이터를 자동 생성하여 스토리지 계층으로전달함
2) 가공데이터의 품질 향상을 위한 2차 가공 단계
– 빅데이터 기반 추천, 개인화 서비스를 위한 엔진 적용을 통해 이미지데이터 등 객체 인식으로 가공할 수 있는 데이터를 가공하여 사용자에게 제공함
– 객체 자동 분류 및 인식 기술 적용하여 데이터의 카테고리 분류 제공
– 인공지능 학습데이터 빅데이터 관리시스템을 통해 가공데이터의 품질 향상
– 클라우드 기반의 시스템으로 하드웨어에 구속받지 않고 유연하게 대응이 가능한 구조를 제공 3) 가공데이터의 시각화 제공
– 가공된 데이터를 통한 예제를 제공함으로서 사용자에게 보다 분석에 용이한 시각화 서비스를 제공합 니다.
– 가공된 데이터를 최종적으로 활용할 수요자를 위해 맞춤형 시각화 서비스 제공(데이터맵)합니다.4) 데이터 품질 측정 방안 데이터 품질은 다양한 측면에서 측정되며,고려하는 품질척도는 다음과 같습니다.품질척도의 미정확성(Accuracy)데이터가 실세계 객체를 정확하게 표현하고 있는가완전성(Completeness)데이터가 관련 개체가 표현하는 모든 항목(속성)을 포함하고 있는가일관성(Consistency)데이터가 모순을 내포하고 있지는 않은가신뢰성(Credibility)데이터가 신뢰할 만한 소스로부터 생성되었는가적시성(Timeliness)데이터가 특정 시점의 실제 상황을 빠르게 표현하고 있는가가용성(Availability)데이터가 과거부터 현재까지 항시적으로 접근될 수 있나표준준수성(Conformance)데이터가 요구하는 표준을 잘 준수하고 있나상호운용성(Inte
보유 솔루션 : ■ 가공서비스 맞춤형 솔루션 o AiLMS(Ai Lifecycle Management System) 솔루션 소개당사는 빅데이터 처리 및 객체인식 기술인 인공지능 솔루션 AiLMS를 보유하고 있으며 클라우드 기반서비스 개발 및 운영 경험을 갖고 있습니다.
이를 기반으로 수요기관에서 데이터 가공 요청 시 원천데이터를 받아 요구사항에 맞게 가공 및 시각화하여 제공합니다.
가.
AiLMS는 3개의 단계로 이루어져 있습니다.
1) 데이터 수집 및 분석 플랫폼
– 원천데이터의 수집단계부터 분석 및 가공 단계를 전담
2) 인공지능 빅데이터 관리 플랫폼
– AiLMS의 주요 부분인 1차 가공된 데이터를 2차로 가공하고 학습시켜 목표 데이터를 도출 3) 맞춤형 시각화 서비스
– 앞서 1차, 2차로 가공된 데이터를 활용하여 사용자가 확인하기 쉽도록 그래프, 표, 차트 및 대시보드 등 시각화(데이터 맵) 형태를 제공■ AiLMS(Ai Lifecycle Management System) 상세 소개 가.
R&D 및 사업을 를 통해 입증된 CNN모델을 기준으로 다각도로 검토하고 적용하여 높은 인식률을 제공하는 솔루션입니다.
AiLMS는 인공지능 객체인식에 최적화되어 있고 인식률을 높이기 위해 타 사업을 통해 이미 결과는 검증되어 있으며 데이터 가공의 시간을 단축시키기 위해서 AiLMS는 꼭 필요한 솔루션입니다.
나.
CNN(Convolutional Neural Network) Inception
-ResNet
-V2 기반 모델 활용
1) CNN 기반 모델 Inception
-ResNet
-V2를 기반으로 적용
2) GAN, 전처리, 후처리 기능 적용으로 객체 인식에 최적화된 모델 도출3) Keras, PyTorch 등 TensorFlow library와 TensorFlow 최신버전 Python을 적용하여 개발한 솔루션
품질 확보 전략 : ■ 가공서비스 품질확보 전략 o 데이터 가공서비스 전담팀 운영
– 수요기업의 데이터 활용 목적과 사용 방향성 파악
– 가공 데이터 관련 전문인력 배치 및 컨설팅 자문
– 최신 솔루션 수준높은 데이터 활용으로 제공
– 당사의 데이터 가공 프로세스 활용으로 품질 최적화수행주체역할품질관리 담당자
– 데이터 품질관리 계획 수립
– 품질관리 업무 기획 및 컨설팅 자문품질진단 담당자
– 데이터 비식별 처리
– 가공 및 신규데이터 품질진단 업무품질개선 담당자
– 가공데이터 품질개선 업무
– 신규데이터 품질개선 업무 o 품질관리 프로세스 정립
– 가공 데이터의 구조, 내용, 품질을 파악하기 위해 다양한 형태로 분석
– 데이터에 반영된 규칙을 도출해 데이터에 존재하는 업무규칙 정의
– 정형·비정형 데이터 특성별 표준기준 적용
– 시스템구성도, 테이블정의서, 컬럼정의서, ERD 등 설계 표준이나, 지침서, 콘텐츠 작성 표준 등 데이터 관리문서 수집
유지보수 전략 : ■ 유지보수(후속지원) 전략 o 하자 유지보수 지원
– 가공서비스 종료 후 문의사항 관련하여 이메일 및 유선 응대
– 데이터 재가공이 필요하다고 협의될 경우, 가능 범위 내에서 재가공 수행
– 현장 지원 필요 시, 해당 지역 당일 방문 및 기술 지원 o 수요기업 맞춤형 교육 지원
– 수요기업의 실습형 기업 맞춤 교육으로 빅데이터 분석 교육 진행
– 수요기업의 필요에 따라 기술 경쟁력 확보를 위해 기업 특성에 맞는 맞춤형 교육 과정 수립 o 빅데이터기업 협업체계 구축
– 빅데이터 및 AI 기반의 데이터 수집, 분석, 활용을 통한 공동플랫폼 방안 구축
– 빅데이터 공동플랫폼을 기반으로 정보 공유를 통한 공동사업화 구상
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : ■ 유사사업 참여 실적 및 성과 사업명사업기간계약금액(백만원)발주처금융공공데이터 중 개인사업자정보 개방2022.06.
~2022.11.598금융위원회철도열차 승차권 진위확인 서비스 구축2021.12.
~ 2022.03.746한국지능정보사회진흥원(한국철도공사)해외안전 융합정보 개방 확대2021.08.
~ 2022.01.1,037한국지능정보사회진흥원(외교부)금융표준종합정보DB 개방확대 및 품질개선 사업 2021.07.
~ 2021.11.1,212금융위원회국세청 사업자등록정보 진위확인 서비스 구축2021.03.
~ 2021.05.594한국지능정보사회진흥원(국세청)데이터SOS 체계 및 OpenAPI 통합서비스 제공 기반 구축2020.10.
~ 2021.03.1,748한국지능정보사회진흥원데이터 바우처 사업(AI가공 부문)2020.07.
~ 2020.11.70한국데이터산업진흥원 (삼천리네트웍스)해외안전 융합정보 개방체계 구축2020.07.
~ 2020.12.1,037한국지능정보사회진흥원(외교부)
기업 개요 및 핵심역량 : ■ 기업 개요 o 기업 소개 ㈜프람트테크놀로지는 4차산업 혁명의 핵심인 빅데이터 기반의 시각화 및 빅데이터 운영 및 관리 기술, 인공지능 기술과 노하우를 바탕으로 빅데이터 분석, 운영, 유지관리 및 AI 객체관리 솔루션인 AiLMS(Ai Lifecycle Management System) 보유하고 있는 기술 집약적인 기업입니다.
특히 한국언론진흥재단 및 은평구청(한국지능정보사회진흥원) 프로젝트 경험을 통해 이를 바탕으로 미디어, 제조 및 서비스 분야에 중점적으로 사업 확장을 진행하고 있으며, 또한 당사에서 개발한 오픈소스 형태의 API관리 솔루션인 Data Infuser를 출시하여 데이터 개방 관련 사업을 진행하는 기업입니다.
o 기업 현황회사명㈜프람트테크놀로지대표자전종훈사업 분야소프트웨어 개발 및 판매업, 기술정보 서비스주소서울특별시 강남구 논현로81길 12 (역삼동, 조앤리빌딩)전화번호(0
2)553
-6441FAX(0
2)553
-6442설립년도2011년 04월 o 주요 연혁2022년08한국지능정보사회진흥원 수요자 중심의 공공데이터 활용 체계 및 제공기반 개선 사업(2차)06㈜에스알 SRT 승차권 데이터 확인 서비스 구축 사업06한국조폐공사 지역사랑상품권 가맹점 데이터 개방 사업 06금융위원회 금융공공데이터 중 개인사업자정보 개방 사업04여성가족부 아이돌봄 통합지원 플랫폼 구축사업 1단계 2021년12한국철도공사 철도열차 승차권 진위확인 서비스 구축 사업12한국지능정보사회진흥원 수요자 중심의 공공데이터 활용 체계 및 제공기반 개선 사업(1차)06외교부 해외안전 융합정보 개방 확대 사업05금융위원회 금융표준종합정보DB 개방확대 및 품질개선 사업01한국지능정보사회진흥원 2021년 공공데이터포털 운영 및 유지관리(‘21~’2
2) 사업 2020년10한국지능정보사회진흥원 개방형 응용프로그래밍 인터페이스 연계 및 관리 체계 개선 사업10한국지능정보사회진흥원 데이터SOS 체계 및 Open API 통합 서비스 제공 기반 구축 사업07한국데이터
활용 사례 : ■ 활용사례o AiLMS(Ai Lifecycle Management System)을 통한 학습데이터 생성
– 정책, 경제, 사회, 문화, 국제, 지역, 스포츠, IT/과학 등 다양한 분야

주식회사 스푼디쉬 소개

주식회사 스푼디쉬은 2021-05-10에 설립되었습니다.
주소 : 서울 강남구 도곡로 112 2층 비7호
주요 서비스 : 1.
Business Domain에 대한 이해를 기반으로 효과적인 전처리 및 접근성이 높은 감성어 사전 제공
– 자연어로 표현된 텍스트 데이터를 컴퓨터가 처리 가능하도록 단어를 식별하고 추출하는 전처리 과정에서 Business Domain에 대한 이해가 매우 중요함.
> 같은 의미를 가진 단어와 이모티콘 등을 하나의 Target형으로 변환
– Business Domain 특성에 맞는 사전구축 > 동일한 감성어의 극성 변환 2.
평점이 있는 후기 또는 라벨링을 진행한 후기는 머신 러닝을 통한 감성 분석을 진행하며, 평점이 없거나 SNS 등의 고객 의견은 감성사전을 통한 감성분석을 제공
– 마케팅 대시보드제공 > 자사상품 감성분석 테이블, 경쟁사 상품 감성분석 + 대체 상품 감성분석, 경쟁사대비 상품 속성별 포지셔닝 맵
– 머신러닝 감성분석 > 텍스트 데이터의 차원축소 : 워드 임베딩, 고객평점 + 추가 라벨링
– 감성사전을 통한 감성분석 > 데이터 수집 → 데이터 전처리 → 감성어 사전 구축
– DW 연계 분석 > 수요기업이 보유하고 있는 데이터웨어하우스 정보 연계 분석 3.
감성분석 테이블을 활용한 전략 제언
– 감성분석을 통한 고객이 충족되지 않느 속성 영역을 제언함으로서 머천다이징에활용할 수 있도록 함.
보유 솔루션 : – 데이터 수집/가공 장비 : 데스크 탑 컴퓨터
– 개발 장비: 노트북, 데스크 탑 컴퓨터(GPU 장착)
– 개발용 소프트웨어: Python, Jupyter notebook, VS Code, R Studio,
– 데이터 저장용 스토리지: Synology Diskstation
– 인공지능 학습용 플랫폼:구글 Colab
– 클라우드 플랫폼: AWS, Google Cloud
– 크라우드 소싱 플랫폼: 크라우드웍스 크라우드 소싱 플랫폼, My Crowd 등을 프로젝트 목적에 맞게 활용
품질 확보 전략 : 1.
감성분석 품질 관리 ○ 데이터 수집과 분석을 통한 감성분석 테이블을 활용하는 수요기업의 마케팅 활동과 머천다이징 활 동 목적과 만족도를 지속적으로 충족시킬 수 있는 수준을 위한 품질관리 실행
– 가공서비스 품질관리 원칙 수립
– 가공서비스 품질관리 인력과 조직 운영
-가공서비스 품질관리 프로세스 구축 2.
가공서비스 품질관리 원칙 수립 및 준수 ○ 데이터 수집과 전처리는 감성분석 서비스의 목적과 수요기업의 만족도를 지속적으로 충족시킬 수 있어야 한다.
○ 감성분석을 위한 가공서비스는 지속적을 품질 관리를 수행하여야 한다.
○ 감성분석을 위한 가공서비스는 수요기업과 전과정에서 소통하여 요구사항 관련 PDCA 사이클을 준 수한다.
3.
가공서비스 품질관리 인력과 조직 운영 ○ 품질관리를 총괄하는 총괄 책임자 선정 ○ 품질관리 전담 담당자 지정 ○ 품질관리 담당자와 총괄 책임자는 프로젝트 매니저와 함께 품질 이슈 의사결정 위원회를 구성힌다 4.
가공서비스 품질관리 프로세스 구축 ○ 과제별 PDCA 사이클을 통해 품질관리 기능을 도출하고 세부 기능별 절차를 프로세스로 수립
유지보수 전략 : 1.유지보수 수행 방안 ○ 사업완료 후 해당 과제의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 하자보수 및 유지관리 책임자를 지정하 여, 하자보수 등 장애발생에 대하여 신속하게 대응 ○ 하자보수 및 유지관리 연락 가능한 담당자는 2명 이상을 지정하여 백업이 되도록 하며, 인원 변동 이 발생하면 즉시 수요기업 담당자에게 통지 ○ 데이터 변동시 현행화 데이터 1회에 한하여 무상 제공
– 신규데이터를 추가하고 기존의 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우, 상호 협의하에 실비(투입 공수 기준) 제공 하도록 함.2.유지보수 내용 구분내용유지보수 대상물○ 수요기업 협약한 요구사항을 구현한 모든 구성요소무상하자보수 기간○ 사업 목적물을 인도하고 검수가 끝나고 12개월간 지원유지관리 기간○ 수요기업 담당자와 협의를 통해 결정하고 최종 내용은 수 요기업에서 확인 후 확정유지보수 내용하자보수○ 사업 목적물의 하자발생을 원인으로 발견된 원천적인 오 류 및 결 함을 수정하여 제거하는 활동유지관리○ 사업 목적물의 성능 등 다양한 속성의 향상을 위한 개선 활동, 변화된 환경에 적응하기 위한 수정활동, 오류를 해결하기 위한 수정활동(하자보수 기간 이후), 잠재적 오류를 제거하기 위한 수정 활동 등
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 1.
2022년 데이터바우처 가공영역 수요기업 과제참여○ 과제명 : 취향 저격 특별한 한 끼를 위한 시즌별, 이벤트별 HMR 상품 개발 ○ 공급기업 : 엠브이엠테크놀로지 ○ 데 이 터 : 시즌별 고객 클릭량분석, 시즌 인기검색어, 고객 Review Data
– 제공 받은 데이터를 기반으로 신상품 기획과 시즌별 프로모션에 활용2.
데이터 분석을 통한 경쟁사/플랫폼 분석 수행○ 주요경쟁사/플랫폼 : 요리버리, Thingool, KAVIAR 등
기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업개요○ 전국 ‘노포 및 맛집 음식’을 ‘HMR 상품화’ 하여 온/오프라인 판매채널을 통해 유통하는 사업영위 (21년도 설립)
– 맛집 사장님의 노하우(레시피 등)와 최적 생산공장을 매칭시켜 대량 생산공정 확보와맛과 품질’에서 우수한 경쟁력 보유○ 국내에서 가장 많은 30여개 유명 맛집 음식에 대한 “HMR 상품화 및 판매”에 대한 독점 권한을확보중
– 주요상품 : 원조최네집부대찌개, 원조공주밤찰떡, 용호낙지볶음, 더팔당 오징어볶음,원조속초코다리 냉면, 모스가든 단호박 등
– 판매채널 : 마켓컬리, 오아시스, 현대백화점투홈, 쿠팡, 공동구매 등 ○ 대표이사는 롯데쇼핑몰 F&B MD 20년 수행경력을 바탕으로 국내 우수 맛집 사장님들과의 네트워크를 구축하고 있으며, 사내이사는 SK그룹 마케팅 실무경력 20년을 바탕으로 판매 채널 및다양한 사업 확장 중.
○ 대기업(T멤버십 제휴, 롯데백화점 입점)과 협력하여 성장하고 있으며, K
-FOOD를 필두로 해외수출 모색 등 새로운 수익 영역 개척 중.2.
핵심역량○ 우수한 Soft Skill 보유 : 20년 이상 대기업 마케팅 경력 인재 보유
– 수요기업의 Resource 제약 (채널부족, 마케팅방향 부재)환경 하에서 고객 Needs를 데이터 분석으로 발굴하고, 상품기획 및 최적의 마케팅 전략 수립에 기여
– 수요 기업의 OKR(Objective Key Results) 파악○ 우수한 Hard Skill 보유 :통계학 전공인력, 파이썬 등 프로그래머
– 웹 크롤링, 파이썬 기반의 텍스트 분석, 지도학습(라벨링, 평점), HMR/RMR 리뷰감성 분석, 감성어휘 사전 사용
활용 사례 : [스니커즈의 헝그리즘 마케팅 사례] 1.
감성 분석 마케팅 스니커즈 초콜릿을 만드는 식품회사 마즈는 소셜미디어의 문자 코멘트를 실기간으로 분석해 고객의 감성을 파악하고 그 결과를 스니커즈 가격에 실시간으로 반영하는 마케팅 실시 2.
“배고플 땐 넌 네가 아니야!” 배고프거나 불쾌한 뉴스 등으로 우울함을 느끼게 되는 시간에 스니커즈 가젹인하와 노출을 통하여 초콜릿으로 짜증과 우울을 날려버리자는 마케팅 캠페인 3.
마케팅 캠페인 결과 캠페인 기간 매출 67% 이상 상승, 웹사이트 방문 고객 1000% 이상 증가

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

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

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