강남 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보8

서울 강남구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 강남구 에는 (주)마크로밀엠브레인, (주) 와이드코어, 티벨 외 125개의 가공기업이 있습니다.

(주)예스나우 소개

• (주)예스나우은 2019-05-29에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 175 7층 디호실
• 주요 서비스 : 1.
  판매 가공서비스의 개요핏데이터(핏파인더)핏데이터(핏파인더)는 패션 상품 데이터와 소비자 데이터를 융합하여 패션기업의 데이터 기반 의사결정을 도와주는 DX솔루션입니다.핏데이터(핏파인더)의 기능핵심기능 1: 상품 속성 데이터 수집이미지, 영상을 기반으로 세부 상품 속성을 자동으로 태깅하여 상품 분류 및 등록에 필수인 속성값을 쉽게 관리할 수 있습니다.핵심기능 2: 방문 소비자 데이터 수집방문 소비자의 온라인 사이트 내에서의 접속 이력, 구경/구매한 상품 등 행동 데이터를 수집합니다.
  또한, 나이 성별 외 체형 취향 등의 고객 세부 속성도 파악할 수 있습니다.핵심기능 3: 손쉬운 통계기능상품속성 데이터와 소비자 데이터의 빅데이터 분석을 통하여 객관적 근거에 의한 의사결정을 할 수 있습니다.서비스 제공방식수요기업 API 연동과 핏파인더에 대한 ID/PW 제공가공업무패션상품 이미지, 영상에서 상품 속성추출자사가 사용하는 상품속성 라벨링 데이터 플랫폼을 통하여 AI가 한번 데이터 라벨링 전담인력이 한번 총 두 번의 과정을 거쳐서 정확한 99% 정확한 데이터 가공추출된 데이터 예시상품 기본정보상품 상세정보상품 상세 치수상품 특징idcategorysizecolorthickness…fitshoulder length…waist lengthpoint 1point 215431381skirtfreebluetenuity…hline50…40flowercheck12546811pantssblacktenuity…skinny65…50privateflower12546811pantsnblacktenuity…skinny65…50privateflower12546811pantslblacktenuity…skinny65…50privateflower방문 소비자 데이터 추출수요기업의 온라인 쇼핑몰에 추적 코드를 심어서 소비자 방문 정보를 추출합니다.
  해당 데이터를 시간순으로 정리하여 수요고객에게 제공합니다.추출된 데이터의 예시방문자 id상품 id행동 정보소비자 취향 데이터customer keycustom
• 보유 솔루션 : 1.
  인적/물적 자원인적 조직적 지원제품 상품화 및 수요고객과의 커뮤니케이션 전략대표가 직접 수요기업과 커뮤니케이션 함으로써 수요기업의 니즈를 실시간으로 상품화 시킵니다.외부 인력 활용 전략유연한 데이터 라벨링 Capa확보를 위히여 프리랜서 데이터 라벨링 사원을 운영하고 있습니다.물적자원데이터 라벨링 플랫폼 활용자체 제작한 패션 상품 라벨링 플랫폼을 보유하고 있습니다.
  해당 라벨링 플랫폼에서는 1차적으로 AI가 라벨링한 데이터를 라벨링 전담 인력이 다시 한번 검수하는 형태로 업무가 진행됩니다.
  해당 과정을 통하여 99% 정확한 데이터를 가공합니다.2.
  서비스의 기술성핏데이터(핏파인더) 의 기술성서비스자사는 핏파인더라는 자체 서비스를 제작, 판매하며 자료수집, 가공에 대한 전문성을 확보했습니다.
  상용화된 서비스 제공 내역은 아래와 같습니다.신체 치수 예측 모델 제작: 개인의 신체 특성에 대한 설문 데이터, 실측 데이터, 신체를 촬영한 데이터 수집하였습니다.
  이 과정에서 데이터 수집을 위한 수집 설계, 크라우드 소싱, 전처리, 가공을 통하여 신체 치수를 예측하는 모델을 제작하였고 이는 약 40만 명이 사용하는 핏파인더의 사이즈 추천 서비스에 활용되고 있습니다.이미지 기반 의류 특성 추출 및 AI 실측 모델 제작: 패션 기업들의 안정적인 빅데이터 구축 및 활용을 위하여 이미지 데이터를 기반으로 상품의 세부 속성 데이터를 자동으로 추출하는 모델을 제작하였습니다.이 과정에서 안정적이고 균일한 데이터를 수집할 수 있도록 자체 라벨링 프로그램을 구축하여 데이터를 수집하였습니다.
  경력 단절 여성 인력을 활용 및 표준 작업 매뉴얼 등의 내부 프로세스는 크라우드 소싱을 희망하는 고객에게 안정적인 데이터 수집을 지원할 수 있습니다.상품, 고객, 매출 데이터 분석: 서로 다른 클라이언트에서 수집된 데이터를 연동하여 하나의 데이터 셋으로 통합 가공하는 기술을 확보하고 있습니다.
  산재 되어있는 데이터를 제공 받아 통합 가공하고 이를 차트 형태로 표현하는 기술을 확보하고 있습니다.특허현
• 품질 확보 전략 : 1.
  전문인력 출신의 창업자 보유황예슬 CEO이력前 주식회사 HnP공동대표빈티지 패션 쇼핑몰 피키유즈드 운영데이터 기반 가격 / 수요량 예측 전문가서울대학교 경제학석사(2019)서울대학교 경제학사, 경영학사(2016)수상경력2021년 패션비즈선정 온택드시대 이끌 ‘뉴 리더’ 21人에 선정2018 글로벌기업가정신 정보통신기술진흥센터장상2018 농림축산식품 공공데이터 및 빅데이터 활용 창업경진대회 우수상연구이력Hwang, Y.
  and Y.
  Choe(2016).
  The consumption pattern of convenience food: A comparison of different income levels in South Korea.
  2016 Annual Meeting, July 31
  -August 2, 2016, Boston, Massachusetts, Agricultural and Applied Economics AssociationHwang, Y.
  and Y.
  Choe(2016).
  “Effects of SNS Data from Food Show on Food Purchase: Centered on Recipe Information from Korean Cookbang.”Post International Conference on Information Systems(KrAIS)Hwang, Y., et al.
  (2016).
  “Study on Factors for Improving the Effectiveness of ERP within Korea Agricultural Products Processing Center.” 2016 Conference paper of World Congress on Computers in Agriculture.Hwang, Y.
  and Y.
  C.
  Choe(2016).
  “A comparison of convenience food consumption among different income levels in South Korea.” A
• 유지보수 전략 : 1.
  수요기업 온보딩 전략수요기업이 핏디스커버리(핏파인더)를 도입하고 잘 활용할 수 있도록 주기적인 도움을 제공합니다.이를 통하여 수요기업이 핏디스커버리(핏파이더)에 대한 만족도를 높이고 데이터바우처 사업 이후에도 계속적으로 핏파인더를 사용할 수 있도록 할수 있습니다.2.
  유지보수(후속전략)후속 지원 종류상세내용기반 인프라 및 서비스 후속 지원
  -사업 기간 내 수집 분석된 데이터의 추후 지속적 활용을 위한 데이터 보관
  -보관된 데이터를 활용할 수 있는 SaaS 형태의 Web Service 유지보수
  -보관된 데이터를 활용하기 위한 제품의 계정 유지 1년간 유지가공 속성 추가 또는 기능 업그레이드 지원
  -사업 기간 내 신규지원 속성 추가시, 해당 속성 지원 무상 지원
  -사업 기간 내 SaaS 제품 개선 시, 개선된 제품 무상 지원기타 지원 체계
  -기간 : 가공 데이터에 대한 1년간 DB 보관
  -인원 : 프로젝트 참여 PM, 과제책임자, 개발 엔지니어
  -범위 : 가공 데이터 검수(수요 기업 요청시 공급데이터의 5% 이내 점검), API 서비스 장애, 처리 속도, 성능 이슈
  -지원방법
  -전화 이메일 메신저를 통한 실시간 기술 지원 대응체계 구축
  -API 장애 원인 분석, 이메일 통한 결과 보고
  -장애 이력 관리, 동일 이슈 방지 방안 마련3.
  협업체계 수립 전략일회성으로 제공되는 가공 데이터에 그치지 않고, 수요기업의 근본적인 니즈를 해결할 수 있도록 데이터 바우처 사업을 통해 제공된 가공 데이터를 충분히 활용할 수 있도록 아래와 같은 협업체계를 수립하여 수요기업의 사업 목표를 달성할 수 있도록 합니다.핏디스커버리(핏파인더) 프로젝트 참여 PM을 주축으로 개발자, AI 엔지니어 등과 수요기업의 서비스 기획, 개발자 등 실무자들 간의 direct communication 채널을 개설하여 수요 기업이 가공 데이터를 사업에 적용하는데 발생하는 이슈의 해결을 돕습니다.핏디스커버리(핏파인더)다양한 고객사들을 대상으로 데이터 및 서비스를 제공했던 경험
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1.
  고객사H사국내 패션 TOP 10 패션 브랜드 사로 ***백화점의 계열사입니다.
  H사는40여 개 이상의 브랜드를 가지고 있습니다.사이즈 추천 AI를 납품하였습니다.사이즈 추천 AI는 온라인 쇼핑몰 소비자가 자신의 옷 사이즈를 모를 때 사이즈를 추천해 주는 AI로 구매전환율 상승과 반품률 감소 효과를 가져옵니다.W사국내 TOP급 패션 브랜드 사입니다.
  대표적인 브랜드로는 유명 골프웨어 브랜드가 있습니다.사이즈 추천 AI와 핏파인더(상품 속성추출, 고객 행동 데이터, 손쉬운 통계분석)를 납품하였습니다.2.
  정부 지원 사업TIPSTIPS프로그램(민간투자주도형 기술창업지원, 이스라엘式)은 세계시장을 선도할 기술 아이템을 보유한 창업팀을 민간주도로 선발하여 미래유망 창업기업을 집중 육성하는 프로그램입니다.
  글로벌시장을 지향하는 기술력을 갖춘 유망한 창업팀에게 과감한 창업 도전 기회를 제공하기 위하여 성공벤처인 중심의 엔젤투자社, 초기전문 VC, 기술 대기업 등을 운영사로 지정하여 엔젤투자·보육·멘토링과 함께 R&D 자금 등을 매칭하여 일괄 지원합니다.인공지능 인간협업분야로 TIPS에 선정되었으며 해당 사업을 통하여 데이터 라벨링 플랫폼을 구축할 수 있었습니다비대면 서비스 기업 특성 사업비대면 서비스 육성사업은 비대면 서비스/ 데이터 가공사업을 영위하고 있는 업체를 육성하기 위한 사업입니다.해당 사업에 핏파인더의 우수성을 인증받아서 해당 사업에 참여하게 되었습니다.중소기업 스마트서비스 지원 사업중소기업 스마트 서비스 지원 사업은 첨단 ICT를 활용한 중소기업 서비스 혁신(스마트서비스化)을 지원하여 디지털·비대면 경제로의 신속한 전환을 촉진 중소기업 서비스(비제조) 분야에 빅데이터·AI 등 첨단 ICT를 접목하여 생산성 제고, 고부가가치화 및 新사업 창출 도모하는 사업입니다.해당 사업에 핏파인더 서비스 공급기업으로 사업을 진행하였으며, 수요기업으로 프리미엄 속옷 브랜드 B사를 매칭하여 핏파인더 서비스를 구축하였습니다.
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
  기업개요동사는 인공지능 기술을 기반으로 상품속성 자동 태깅, 상품사이즈 자동 측정, 상품사이즈 예측, 트렌드 분석 등을 수행하는 솔루션을 개발하고 공급하고 있습니다.동사는 매출액 증가율은 2021년도 4371% 2022년(3분기 기준) 269%로 나타나 2개년 평균 2320%의 성장률을 보이고 있으며, 이는 한국은행 기업경영분석의 산업 평균 매출액 증가율 9.69% 대비 월등히 높습니다.2.
  핵심역량동사는 경쟁력 있는 팀 및 경험 있고 전문성 있는 인력 pool을 구성하고 있습니다.동사의 황예슬 대표는 서울대학교에서 수요예측과 빅데이터 구축과 관련되어 박사과정 중에 있습니다.또한, 황예슬대표는 패션 시장의 이해를 높이기 위하여 다년간 온라인 패션 쇼핑몰을 운영했습니다.예스나우는 매출 대비 R&D 비율을 항상 50% 이상 유지하며 R&D 투자를 아낌없이 하고 있습니다.우량 중심의 고객 네트워크를 확보하고 있습니다.우수한 AI 기술력과 빅데이터 구축 기술을 바탕으로 의류 전문 유통회사 H사, W사등의 대형 유통사에 서비스 중입니다.자사 기술력은 의류를 넘어서 속옷 시장까지 진출하여 서비스 중에 있습니다.
  특히나 프리미엄 속옷을 유통하는 K사의 경우 핏파인더를 통하여 50% 이상의 반품률 감소 효과를 나타냈습니다.동사는 3년간 축적된 패션과 관련된 고품질 딥러닝 데이터를 보유하고 있습니다.상품(패션) 속성 데이터(패션 사진 비정형 Data
  –
  -> 정형화 Data)데이터 개요 및 목적이미지, 영상을 기반으로 세부 상품 속성을 자동으로 태깅하여 상품 분류 및 등록에 필수적인 속성값을 쉽게 관리할 수 있습니다.상품 속성 데이터의 목적은 비정형화된 이미지 데이터를 전처리하고 각각의 데이터를 라벨링 함으로써 유의미한 데이터를 만드는 데 있습니다.패션 데이터의 경우 대부분 정보가 비정형 이미지 형태로 구성되어 있습니다.
  의류 사진뿐만 아니라, 의류의 특성정보를 표현하는 사이즈표 역시 텍스트 형태가 아닌 이미지 형태로 되어있습니다.
  따라서 해당 정보에
• 활용 사례 : 1.활용 예시(홍보자료 참고)상품속성 데이터 수집예스나우만의 차별화된 2step 데이터 수집과정으로 100%정확한 상품속성 데이터 수집을 보장합니다.방문소비자 데이터 수집예스나우만의 차별화된 상품 사이즈 추천 AI룰 통하여 방문 소비자들이 자발적으로 설문을 진행하게 됩니다.
  이러한 설문과정을 통하여 방문소비자 데이터를 얻을 수 있으며, 고객경험 역시 높아집니다.대시보드추출된 상품속성데이터, 방문소비자데이터를 대시보를 통하여 확인하고 다운받을 수 있습니다.

주식회사 렛서 소개

• 주식회사 렛서은 2021-08-13에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 180 2층 디셀(역삼동, 마루 180)
• 주요 서비스 : [데이터 기획 및 컨설팅 서비스]AI 서비스를 이제 막 도입하고자 하는 기업들은 AI 전문가 인력이 제대로 갖춰져 있는 경우가 드뭅니다.
  때문에, AI 모델 개발뿐만 아니라 학습 데이터부터 어떻게 구축해야 효과적인지 모른 채로 일단 데이터 라벨링 작업을 시작하여 시간과 비용을 낭비하는 케이스가 많았습니다.
  이러한 비용소모를 줄이기 위해 초기 스타트업을 포함하여 AI 전문가가 부재한 많은 기업들로부터 데이터 기획 및 컨설팅 서비스에 대한 수요를 확인했습니다.
  렛서는 일반 데이터 구축 기업들과 달리, 핵심 구성원들이 모두 AI 전문가로 이루어져 있고 KAIST AI 대학원의 많은 연구원 풀과 긴밀하게 협력하고 있습니다.
  따라서, 다양한 분야의 AI 모델 학습에 가장 적합한 데이터 구축 형태를 기획하고 고객사와 소통하며 가장 효과적인 학습 데이터 구축 방향성과 가이드라인을 수립할 수 있는 컨설팅 서비스를 제공합니다.
  [데이터 라벨링 및 플랫폼 제공 서비스]렛서는 아래 데이터 타입에 대해 자체 반자동/자동 라벨링 AI 기술을 개발하여 데이터 플랫폼에 탑재하였습니다.
  고객사의 수요에 따라, 렛서 측에서 해당 플랫폼을 통해 라벨링한 결과물을 제공할 수도 있고, AI 기반의 데이터 플랫폼을 고객사에 제공하여 직접 라벨링을 수행할 수도 있습니다.
  현재 렛서의 데이터 플랫폼에서는 아래와 같은 데이터 타입을 지원합니다.
  – 이미지 데이터: 컴퓨터비전은 인공지능 분야에서 가장 수요가 많은 분야입니다.
  컴퓨터비전 분야의 수많은 어플리케이션에서 최소 수천개에서 수만개 이상의 라벨링 된 고품질의 이미지 데이터가 갖춰져야 좋은 성능의 인공지능 모델을 학습할 수 있어 매우 상품성이 높습니다.
  컴퓨터비전에서도 classification, segmentation, object detection 등의 세부 분야에 따라 필요한 라벨링 형태가 다른데, 렛서는 다양한 형태의 이미지 데이터 라벨링에 대하여 수동/반자동/자동 라벨링 서비스를 제공합니다.
  렛서는 반자동 및 자동 라벨
• 보유 솔루션 : 렛서는 데이터플랫폼을 원활하게 운영하기 위하여 다수의 고성능 GPU가 탑재된 서버를 이용합니다.
  렛서의 데이터플랫폼에는 다양한 AI 모델을 이용하여 빠르고 정확하게 데이터 라벨링을 수행할 수 있도록 디자인되고 있고, 렛서가 보유한 고성능 GPU들은 작업자 혹은 고객들이 AI 모델을 원활하게 잘 사용할 수 있도록 합니다.
  자체 보유 GPU 이외에도 클라우드 기반의 스토리지 및 추가 GPU 자원을 활용하고 있습니다.
  렛서의 데이터 플랫폼에는 2D 이미지 및 텍스트에 대한 AI 기반 반자동/자동 라벨링 솔루션을 탑재하여 운영 중입니다.
  또한, 3D 의료영상의 효율적인 라벨링에 특화된 AI 기반의 소프트웨어를 별도로 개발하여 운영하고 있습니다.
  렛서는 이러한 자체 소프트웨어 및 솔루션들을 적극 활용하여 많은 기업들에게 빠르고 효율적으로 학습 데이터를 공급할 예정입니다.
  추가로, 최근 렛서는 라벨링 된 데이터셋에 대한 결함을 탐지하는 데이터 클리닝 기술을 개발하고 검증완료단계에 있습니다.
  이를 통해 고객들은 더욱 고품질의 데이터를 빠르게 구축하여 고성능 AI를 개발할 수 있습니다.
• 품질 확보 전략 : 렛서는 고객의 학습데이터 구축 요청이 들어올 경우, 자체 AI 전문 인력 및 외부 전문가 풀을 이용하여 데이터 구축 방향의 적합성을 검토합니다 (데이터 기획부터 관리 수행).
  데이터 구축 가이드라인이 확실히 정해지면,작업자들의 교육 후 렛서의 데이터 플랫폼을 통해 라벨링 작업을 빠르고 효율적으로 수행합니다.
  데이터 구축 과정에서는 AI 기술을 이용한 자동 검수를 거친 뒤 프로젝트 매니저의 체계적인 데이터 검수를 거칩니다.데이터 구축 시작 전에는 고객사와 충분한 소통을 통해 해당 데이터 도메인의 전문가와 인공지능 전문가가 모두 만족하는 방향으로 가이드라인을 작성합니다.
  가이드라인이 완성될 경우, 해당 가이드라인과 렛서의 데이터플랫폼 이용 방법에 대하여 작업자들에게 충분한 교육을 제공합니다.
  학습 데이터 구축 이후에도 고객이 원할 경우 해당 데이터를 이용한 AI 솔루션 개발 컨설팅 서비스 및 데이터 보완을 위한 사후 서비스를 제공합니다.
• 유지보수 전략 : 프로젝트별 전담 PM을 배정하여 수요기업과 빠르고 지속적인 의사소통이 원활하게 가능하도록 합니다.
  데이터 구축 종료 이후에도 3개월간 가공 데이터에 대한 유지보수 정책을 실시하여, 협의된 기준을 만족시키지 못하는 데이터가 있을 경우 수정하여 재전달합니다.이후 고객이 원할 경우 구축된 데이터를 이용한 AI 모델 개발 컨설팅 서비스, 그리고 실제 AI 솔루션 개발 서비스를 제공하는 등 렛서와 고객사 간에 다양한 형태의 협업체계를 만들어나갈 수 있습니다.
• 카테고리 구분 : 전처리,태깅또는라벨링
• 실적 : 렛서는 2022년/2023년 데이터바우처 및 AI바우처 사업 공급기업으로 등록되었습니다.
  2022년 데이터바우처 사업에서 6개의 이미지 및 텍스트 데이터 구축 프로젝트를 성공적으로 수행하였고, 이외에도 다수의 AI 개발 및 데이터 구축 프로젝트를 진행한 성과가 있습니다.[수행완료 2022 데이터바우처 사업 서비스명]
  – 주문 제작 AI기반 예측 견적 서비스를 위한 인공지능 학습용 데이터 구축 및 멀티모달 AI 모델링
  – 유사 질문 검색을 이용한 AI 모델 학습 데이터 가공
  – 치아 자동 분석 서비스 개발을 위한 X
  -ray Segmentation 데이터 구축
  – 치아 번호 자동분석 서비스 개발을 위한 X
  -ray 객체인식 데이터 구축
  – 강아지 의류 사이즈 추천 서비스 개발을 위한 이미지
  -사이즈 데이터 구축
  – 특허 모니터링 시스템을 위한 NMT 모델 학습용 데이터 가공이외에도, 비대면 스타트업 육성사업, 데이터스타즈, 서울창업허브 M+ PoC 지원사업 등을 통해 데이터 사업 부문에서 다양한 사업 참여 성과가 있습니다.
• 기업 개요 및 핵심역량 : 렛서는 AI 서비스 도입 및 운영을 지원하는 다음의 서비스들을 운영합니다.
  1) 빠르고 효율적으로 고품질 학습데이터를 구축 가능한 AI 기반 데이터 솔루션,
  2) 대규모의 학습데이터 내 오류를 자동으로 찾아내는 데이터 클리닝 서비스, 3) 쉽고 빠르게 고성능의 AI 모델을 개발/운영 가능한 AI플랫폼 등을 통해 다양한 산업군 내 AI 역량 및 전문가가 부족한 기업들이 AI 서비스를 도입하고 저렴한 가격에 운영할 수 있도록 지원합니다.[AI 학습 데이터 구축]렛서의 데이터 솔루션은 다양한 산업분야에 필요한 AI 모델 개발을 지원하기 위하여, 다양한 종류의 이미지 및 텍스트 데이터와 그에 적합한 다수의 라벨링 형태를 지원합니다.
  작업자들은 렛서의 라벨링 파이프라인 (자체 개발한 AI 기반 라벨링 가속화 및 자동화 기술 적용)을 이용하여 동일 시간 내에 많은 양의 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.또한, 렛서는 2D 및 3D 의료영상 (CT, MRI 등)에 특화된 데이터 전처리 및 라벨링 (segmentation, classification, object detection 등) 파이프라인을 독자적으로 구축하고 있습니다.
  3D 의료 이미지 segmentation 라벨링의 경우 난이도와 요구되는 전문성이 매우 높은데, 렛서의 자체 AI 기반 기술을 이용하면 빠르게 고품질의 3D 라벨을 완성할 수 있습니다.[데이터 클리닝 및 AI 개발 운영 지원]대규모 학습 데이터 구축 시 필연적으로 오류가 발생하는데, 이는 AI 모델 학습에 큰 장애요소가 됩니다.
  렛서는 학습데이터 내의 라벨링 오류 및 이상 데이터를 자동으로 탐지하는 자체 연구개발 기술을 보유하고 있습니다.해당 기술을 통해 대규모 AI 학습데이터 효율적으로 검수하고 정제할 수 있도록 하여 수요기업의 고성능 AI 개발 및 운영을 지원합니다.
• 활용 사례 : 렛서의 데이터 가공 서비스를 통해 기업들은 다수의 컴퓨터비전 및 자연어처리 인공지능 학습용 데이터를 구축하고, 검증할 수 있습니다.

주식회사 바이오리서치에이아이 소개

• 주식회사 바이오리서치에이아이은 2022-07-11에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 180 2층 디셀
• 주요 서비스 : 수집
  – 제약, 바이오테크 기업 사이트 내 기업 관련 공시 정보 수집
  – pubmed, ncbi와 같은 논문 데이터 및 임상시험 registry 웹 크롤링전처리
  – 인공지능 학습을 위한 텍스트 데이터 전처리 및 가공 수행
  – 제약바이오 관련 영상, 이미지, 정량 빅데이터 등 전처리 및 가공 수행라벨링
  – 텍스트 분류, 개체명 인식 등을 위한 데이터 라벨링
  – 텍스트 데이터 생성을 위한 자료 요약, 번역
  – 제약바이오 관련 영상, 이미지, 정량 빅데이터 등 라벨링시각화
  – 워드 클라우드, 그래프 등 텍스트 데이터 시각화분석
  – 인사이트 확보를 위한 자연어처리 및 데이터 통계/분석
• 보유 솔루션 : – 제약바이오 비정형 텍스트 데이터 수집에 최적화된 병렬 처리 크롤링 시스템과 고도화된 데이터 파이프라인
  – 제약바이오 텍스트 가공 (분류, NER, 요약 등)에 특화된 자체 자연어 처리 모델
  – 제약바이오 관련 영상, 이미지, 정량 빅데이터 등 라벨링, 가공 등 플랫폼
• 품질 확보 전략 : ㅇ 데이터 품질 보증을 위한 프로세스 구축
  – 데이터 프로세스를 수집/전처리/가공/레이블링/분석 등으로 세분화하여 부서 별 인력 배치 및 담당자 지정
  – 제약바이오 전문가 풀을 구축하여 정밀한 데이터 검수 작업을 수행
  – 주기적으로 레이블링 가이드라인 교육을 통하여 정확하고 획일화된 데이터 제공
  – 자체 보유한 레이블링 프로그램을 통하여 실시간 데이터 품질 모니터링 수행ㅇ 데이터 활용도 증진을 위한 방안 구축
  – 무결성, 일관성, 보안성 등을 유지하기 위한 데이터베이스 구축
  – 데이터 형태에 따라 DB Product (PostgreSQL, Mongo DB 등) 선택
  – 검색, 필터, 통계, 시각화 등의 기능이 탑재된 Web Client 활용
• 유지보수 전략 : ㅇ 수요기업 대상 유지보수 서비스 제공 계획
  – 데이터 수집, 가공 과정 중 생긴 오류 및 결함에 대하여 유지보수 서비스 시행
  – 유지보수계획서를 작성하여 양사의 유지보수 관련 분쟁 방지
  – 주기적인 수요기업과의 연락을 바탕으로 후속 지원 시행ㅇ 향후 수요기업과의 협업체계 전략
  – 수요기업 요구 및 변경 사항을 논의할 수 있는 커뮤니케이션 창구 마련
  – 수요기업 비즈니스 맞춤형 데이터, 인공지능 컨설팅 수행
  – 인공지능 구축 사업(AI 바우처) 및 R&D 연구과제 등으로 후속 과제 연계 진행
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : 사명: 주식회사 바이오리서치에이아이 (BioResearchAI.Co.,Ltd.) 핵심 가치: 자연어 처리 및 데이터 사이언스 기술로 세상의 제약바이오 리서치를 말 한 마디로 가능하도록 함으로써 제약바이오 애널리틱스 및 파트너링 분야의 혁신을 이루고자 함기업개요:바이오리서치에이아이는 사람 대신 자연어처리 모델이 제약바이오 관련 텍스트(기사, 논문, 특허 등)를 대신 읽고 처리할 수 있도록 자연어 처리 모델을 개발하고 이를 활용하여 R&D에 들어가는 시간과 비용은 1/10 이하로 낮추고 효율성과 정확도는 10배로 높이는 1.
  데이터, 자연어 처리 기술을 활용한 헬스케어 Smart 데이터베이스 시스템과 2.
  헬스케어 특화 커뮤니티를 통한 매칭 시스템을 개발하고 있습니다.저희는 아무도 관심이 없는 이 분야에서 반드시 혁신을 일으켜 연간 900조원의 헬스케어 R&D자금이 가능성이 높고 꼭 필요한 제품에 들어가도록 하고 낭비되는 비용을 제거하여, 50년 뒤에 개발될 의약품과 의료기기가 당장 5~10년 뒤에 개발되고 더 많은 사람들이 세상을 좋은 곳으로 만들 수 있도록 하고자 합니다.또한 해외 기업이 모두 독점하고 있는 헬스케어 리서치SW 시장에 한국 기업으로 선두에 우뚝 서, 국내 제약바이오 기업들이 글로벌로 나갈 수 있도록 리딩하고, 국내에 수많은 제약바이오 일자리가 생길 수 있도록 최선을 다할 것입니다.기업의 핵심 역량
  – 제약바이오 비정형 텍스트 데이터 수집에 최적화된 병렬 처리 크롤링 시스템과 고도화된 데이터 파이프라인
  – 제약바이오 텍스트 가공 (분류, NER, 요약 등)에 특화된 자체 자연어 처리 모델
  – 제약바이오 텍스트 데이터 처리에 최적화된 제약바이오 도메인 전문인력
  – 이미지, 영상, 소리, 텍스트 등 다양한 데이터 기반 AI 모델링 경험 다수의 데이터 엔지니어링 전문인력
  – 헬스케어 데이터 및 AI 모델 기반 사업 기획 및 투자 유치 전략 컨설팅 가능 전문인력
• 활용 사례 :

주식회사 빅픽처팀 소개

• 주식회사 빅픽처팀은 2016-11-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 216 지하2층, 2층, 3층, 6층
• 주요 서비스 : 가공서비스 상세정보데이터 증강소량의 데이터를 EDA접근법으로 증강하여 훈련/검증/테스트 데이터로 활용 가능한 대량의 데이터로 증강증강된 데이터에 대해서 BERT/GPT2/BART 모델로 검증하여 정확도 확보데이터 가공데이터 크롤링 프로그램을 개발하여 수집된 데이터를 DB화 시키고 빠른 조회 및 활용을 위한 튜닝 작업을 진행수집된 데이터를 정제하여 원천 데이터의 포맷 통일, 누락 값 제거, 구분자 입력, 데이터 불필요한 값 제거 처리 등 작업을 통해 고품질의 데이터로 재생성 하는 작업을 진행전처리 된 데이터를 정규화 및 필터링 작업들을 통하여 사용자에게 유용한 가를 줄 수 있는 수준으로 가공데이터 모니터링데이터 가공 기술을 거친 데이터를 통계와 집계를 거쳐 보다 많은 정보를 담을 수 있도록 가공가공한 정보를 Self
  -BI 시각화 툴을 사용하여 사용자가 한눈에 데이터를 알아볼 수 있도록 시각화를 진행데이터 분석데이터를 훈련데이터, 검증데이터 및 테스트 데이터로 분리데이터 가공 작업
  -전처리 작업을 실시하여 라벨링, 결측값 측정 및 이상치 측정 작업 진행데이터를 분석하기 위한 회귀 분석 및 선형 분석의 가설 규칙 정의가설 규칙에 ML 알고리즘을 활용하여 훈련데이터를 학습시키고 선형/회귀 분석 모델 정의정의된 선형/회귀 분석 모델에 테스트 데이터를 적용시켜 오차 성능을 확인선형/회귀 분석 모델에 반복 재학습을 시킴으로써 강화된 최종 모델 정의데이터 예측로우 데이터를 훈련데이터, 검증데이터 및 테스트 데이터로 분리로우 데이터 가공 작업
  -전처리 작업을 실시하여 라벨링, 결측값 측정 및 이상치 측정 작업 진행데이터의 특성에 따라 입력 변수와 임계값을 구별하여 활성화 함수 정의입력층, 은닉층, 출력층 Layer로 구성하고 활성화 함수와 3개의 Layer층을 활용하여 훈련데이터를 학습시키고 인공신경망 모델을 정의테스트 데이터를 인공신경망 모델에 테스트하여 재현율, 정밀도 및 f1
  -score 등 성능 확인최적의 성능을 도출하기 위해 활성화함수 값을 조정하며 반복 재학습을 시킴으로
• 보유 솔루션 : 데이터 공급 역량인적ㆍ조직적 자원사내 전산자원 운영 및 개발/연구 전담 조직 14명광고 및 마케팅 전담 조직 57명스크립트 데이터 생성 실무 조직 39명부서명주요업무보유인력보유역량SW사업팀
  – 개발그룹프론트/백엔드 프로그램 개발, 서버/DB/네트워크 등 인프라 자원 관리10명Web/Mobile, Network, AR/VR/AI 등의 다양한 분야에서 기업특화 기술 솔루션 개발SW사업팀
  – 연구/기획 그룹인공지능 알고리즘 개발, 데이터 전처리, 리서치4명R&D 연구를 통한 NLP/TTS 및 데이터 증강 등의 인공지능 서비스 구축광고사업본부콘텐츠, 퍼포먼스, 바이럴, IMC, 영상, UI&UX 포함 마케팅 데이터 수집 및 통합 마케팅 솔루션 제공57명SNS 콘텐츠, 퍼포먼스, 바이럴, IMC, 영상제작, BTL, UI&UX 개선 등 다양한 매체를 통한 광고 마케팅을 진행, 방문자/접속자/참여자 유입량 및 CPC 증가 등 각종 홍보IP사업본부짤툰, 러브둥둥, 칰타툰 등 유명 IP 기반 굿즈, 캐릭터개발, 웹툰, 애니메이션, 게임 등 이미지/음성/텍스트 데이터 생성39명짤툰, 러브둥둥, 칙타툰 등 국내외 600만 이상 팔로워를 보유한 유명 IP를 기반으로 굿즈, 브랜드 캐릭터 개발, 웹툰, 애니메이션, 게임개발과 같은 비즈니스 사업을 진행, 대본 스크립트 작성 및 대본 스크립트 데이터 관리물적 자원물적 자원명형태세부 자원 내용데이터 가공시스템On
  -premise 서버,NCP Cloud 서버CPU 윈도우 서버 16core, 76GB Mem CPU 리눅스 서버 4vCPU, 16GB Mem데이터 수집시스템On
  -premise 서버CPU 윈도우 서버 16core, 40GB MemAI 기반 데이터 가공 서버NCP Cloud 서버GPU 리눅스 서버 3EA Tesla V100 NVlink 2.0 SXM2 4GPU,32vCPU, 360GB Mem (초거대 인공지능 활용을 위한 고성능 컴퓨팅 지원 사업 선정)스토리지NCP NAS Cloud 파일 서버NAS 3TB NA
• 품질 확보 전략 : 품질활동 계획 수립품질보증활동 전문 기법을 적용한 품질활동 계획품질보증목표 활동 계획산출물 표준, 절차 정의품질보증 계획서 작성전담조직 구성 및 운영방안프로젝트 품질조직 운영품질관리 교육을 통한 팀원 간의 품질의식 공유품질 검수 담당자를 지정하여 데이터의 흠결을 조기에 검토하여, 품질 향상 노력담당자전담 업무세부 업무윤정원 책임사업관리 총괄 맟 인력관리 총괄수요기업이 요청한 데이터가 정해진 일정, 품질로 납품될 수 있도록 관리감독 총괄실시간 모니터링에 따른 인력관리 전담류제택 책임품질관리 총괄판매 데이터, 가공 서비스 결과물이 품질기준에부합하는지 검수김성민 선임품질관리 전담, 일정 및 행정 관리납품 양식에 부합하는지 검수 및 수정작업납품 일정 및 행정처리 관리품질보증 활동전수 품질검사 수행사업수행 품질관리 활동과 전문품질조직 활동결과에 대한 시정조치품질활동에 대한 계획, 결과, 시정조치 등에 대한 품질활동 결과보고전문 품질보증 활동 수행프로젝트관리자 관할의 프로젝트 품질보증 활동전사 품질보증 조직에 의한 품질검사 활동품질 일관성 유지단계별 일관성 있는 품질보증 업무 수행피드백을 통하여 품질 기준을 통과한 경우에 서비스 납품되도록 처리일관된 품질의 산출물 보장종합적인 품질보증 수행처음 단계부터 프로젝트 종료 시까지 사업요소 전 부분에 걸쳐 품질보증 수행
• 유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략가공 데이터에 대해 1년 무상 유지보수품질 관리 전담 조직 운영수요기업 방문 후속지원 서비스
  – 제공된 가공 서비스에 대해 수요기업이 활용 시 발생하는 에로 사항을 해결해 주기 위해, 서비스 제공 후 3개월 이내에 1회 방문 서비스 제공반기 1회 이상 고객 이메일 발송하여 고객 니즈에 대한 선제적 대응회사 내에 고객 전용 공간 운영유지보수 전략안정적인 운영 전략체계적인 지원 전략인수 조기이행 방안
  – 특급 > 고급 > 중급 > 초급 순으로 단계적 인력 투입유지보수 안정화 방안
  – 업무 및 유지보수 전문 인력 투입
  – 품질보증서비스를 통한 서비스 책임 제도 운영관리지원 방안
  – 선제적 장애 모니터링 및 즉각적인 복구 지원
  – 전담 부서에 의한 점검 인력운영 방안
  – 단계적 인력투입 및 유사사업 경험인력 배치
  – 수요기업별 전담 유지보수 인력 선정
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 유사사업 참여 실적 및 성과사업명사업내용거래처명개발기간성과대스타 해결사 플랫폼 4차산업 (인공지능) 분야자연어 인공지능 모델 개발을 위한 텍스트 증강 모델 개발롯데정보통신2022.08.01 ~2022.10.25증강데이터 1300만건 제공기술혁신개발사업소량 개인 음성데이터 기반 심층 문맥화 단어 표현 가능한 TTS/NLP 엔진 연동 AI 챗봇 플랫폼 개발중소벤처기업부2022.05.01 ~ 2024.04.30TTS/NLP 엔진 개발상황별 광고 타이틀 이미지 생성 엔진 개발광고 분위기에 맞게 주제별/분위기별/날씨별/계절별/색상별 타이틀을 생성하는 이미지 추천 엔진 개발내부사업2021.03.01 ~ 2022.02.28가공데이터 5,000건 제공 및 이미지 추천 엔진 개발2D 웹툰/애니메이션 제작용 배경 이미지 자동 생성 엔진 개발상황에 맞는 2D 웹툰/애니메이션 배경 이미지 자동 생성 엔진 개발비크리스피2021.05.01 ~ 2022.04.30가공데이터 5,000건 제공 및 이미지 생성 엔진 개발짤툰 캐릭터 음성 기반 TTS 엔진 개발짤툰 캐릭터 음성으로 텍스트를 읽어주는 TTS 엔진 개발비크리스피2021.06.01 ~ 2022.05.31가공데이터 6,000건 제공 및 TTS 엔진 개발대본 스크립트 자동화 작성 NLP 엔진 구축짤툰 대본 스크립트를 활용한 학습용 데이터 가공, 분석 및 NLP 엔진 개발비크리스피2021.07.01 ~ 2022.06.30가공데이터 10,000건 제공 및 NLP 엔진 개발
• 기업 개요 및 핵심역량 : 기업개요당사는 SW사업 분야에 대한 기술력과 경쟁력을 바탕으로 자체 소비자 서비스, 기업용 솔루션을 기반으로 빠른 성장세를 보이고 있으며, 그 밖에 SW사업 분야 이외의 디지털 컨텐츠 마케팅, IP(Intellectual Property) 분야에서도 융합 기술력으로 안정적인 유지와 매년 꾸준한성장세를 보여주고 있음당사가 보유 중인 IP 기반의 짤툰, 칰타툰 및 러브둥둥 등 다양한 SNS 플랫폼 상에 연재되고 있는 영상/웹툰의 대본 스크립트 데이터를 재가공하여 활용할 수 있도록 효율적으로 데이터를 제공함으로써 영상/웹툰 제작 산업의 생산성을 제고하고 기술 발전에 기여할 계획을 가지고 있음당사는 자체 검색엔진개발, 통계분석용DB, 통계분석툴 등을 자체 개발 및 운영하고 있으며, 다양한 분야의 조사분석인력을 통해 다방면의 조사분석, 기술분류, 데이터 수집/분석/정제/이행 등의 데이터 가공 프로세스를 수행, DB구축 및 컨설팅을 제공 하고 있음주요서비스 및 역량광고사업: SNS 콘텐츠, 퍼포먼스, 바이럴, IMC, 영상제작, BTL, UI&UX 개선 등 다양한 매체를 통한 디지털 광고 마케팅을 진행하여 방문자/접속자/참여자 유입량 및 CPC 증가 등 데이터 기반의 분석를 통해 광고 홍보 효과를 제공하고 있음IP 사업 : 짤툰, 러브둥둥, 칙타툰 등 국내외 600만 이상 팔로워를 보유한 유명 자사 IP를 기반으로 굿즈, 브랜드 캐릭터 개발, 웹툰, 애니메이션, 게임 개발과 같은 비즈니스 사업을 진행하고 있음SW 사업: Web/Mobile, Network, AR/VR/AI 등의 다양한 분야에서 기업 특화 기술 솔루션 및 R&D 연구를 통한 NLP/TTS 및 데이터 증강 등의 인공지능 서비스 구축 사업을 진행하고 있음
• 활용 사례 : 유사사업 참여 실적 및 성과사업명사업내용거래처명개발기간성과대스타 해결사 플랫폼 4차산업 (인공지능) 분야자연어 인공지능 모델 개발을 위한 텍스트 증강 모델 개발롯데정보통신2022.08.01 ~2022.10.25증강데이터 1300만건 제공기술혁신개발사업소량 개인 음성데이터 기반 심층 문맥화 단어 표현 가능한 TTS/NLP 엔진 연동 AI 챗봇 플랫폼 개발중소벤처기업부2022.05.01 ~ 2024.04.30TTS/NLP 엔진 개발상황별 광고 타이틀 이미지 생성 엔진 개발광고 분위기에 맞게 주제별/분위기별/날씨별/계절별/색상별 타이틀을 생성하는 이미지 추천 엔진 개발내부사업2021.03.01 ~ 2022.02.28가공데이터 5,000건 제공 및 이미지 추천 엔진 개발2D 웹툰/애니메이션 제작용 배경 이미지 자동 생성 엔진 개발상황에 맞는 2D 웹툰/애니메이션 배경 이미지 자동 생성 엔진 개발비크리스피2021.05.01 ~ 2022.04.30가공데이터 5,000건 제공 및 이미지 생성 엔진 개발짤툰 캐릭터 음성 기반 TTS 엔진 개발짤툰 캐릭터 음성으로 텍스트를 읽어주는 TTS 엔진 개발비크리스피2021.06.01 ~ 2022.05.31가공데이터 6,000건 제공 및 TTS 엔진 개발대본 스크립트 자동화 작성 NLP 엔진 구축짤툰 대본 스크립트를 활용한 학습용 데이터 가공, 분석 및 NLP 엔진 개발비크리스피2021.07.01 ~ 2022.06.30가공데이터 10,000건 제공 및 NLP 엔진 개발

알레시오 주식회사 소개

• 알레시오 주식회사은 2016-09-30에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 217 뉴컨텐츠기업지원센터 4층 404호
• 주요 서비스 : AI 모델 학습에 통상적으로 사용되는 데이터는 인력 투입이나 크롤링을 통해 원시 데이터(raw data)를 수집한 후, 라벨링 인력이 해당 원시 데이터의 메타데이터(metadata)를 수작업으로 만들어내는 방식으로 수집/가공됨.
  그러나 이러한 방식은 여러 가지 한계를 가짐.
  첫 번째로, 수집/가공할 수 있는 데이터 규모에 한계가 있음.
  수집 및 라벨링 인력이 투입되므로 데이터 규모가 커짐에 따라 금전적 비용과 시간이 급증하며, 대규모 데이터 마련에 장애물로 작용함.
  앞서 언급했듯이 데이터 라벨링 수요 기업이 충분한 규모의 데이터를 라벨링 하기 위해 평균 27억원을 지출하며, 데이터 준비에는 평균 4개월이 소요됨.
  두 번째로, 인적 요소의 작용으로 인한 데이터 관리의 어려움이 발생함.
  단순 반복 작업을 오랜 기간 수행해야 하는 라벨링 작업의 특성으로 인해 작업자의 심적/인지적 피로가 쌓임에 따라 데이터 품질이 저하되는 경향을 보임.
  또한 작업자마다 서로 다른 라벨링 기준으로 데이터를 라벨링하게 되어 데이터의 일관성 확보가 어려움.
  이러한 품질과 일관성 저하는 AI 모델의 성능 저하를 유발하는 주된 요인임.
  세 번째로, 데이터에 본질적으로 내재하는 편향을 해결하기 어려움.
  예를 들어, 희귀질환 관련 의료 데이터의 경우 질환이 없는 사람의 데이터에 비해 해당 질환을 앓는 환자의 데이터 양이 극히 적음.
  이러한 클래스 불균형(class imbalance) 문제는 AI를 실제로 적용하는 거의 모든 분야에서 빈번하게 발생하며, 단순히 수집 인력을 추가 투입하는 방식으로 해결할 수 없음.
  또한 현실 세계에서 재현이 어려운 희소한 경우(edge case)에 해당하는 데이터를 얻기 어려운 문제도 발생함.
  예를 들어, 자율 주행 AI를 학습시키기 위한 도로 주행 영상에서 야생 동물 출몰이나 수화물 낙하 등과 같이 발생 빈도가 낮은 사건에 대한 영상 데이터를 수집하기 어려움.
  자율 주행을 비롯한 미션 크리티컬(mission critical) 시스템에서는 이러한 edge case
• 보유 솔루션 : 합성 데이터 생성을 위해서는 소량의 저품질 데이터로부터 전체 데이터의 분포를 근사하여, 고품질의 가상 데이터를 대량으로 생성할 수 있는 고도화된 이미지 생성 기술이 필요함.
  또한 3D 모델링/렌더링을 통해 만들어진 가상의 이미지 데이터에 현실성을 더하여 AI 모델 학습의 효과를 극대화하는 Photorealistic Enhancement를 위해서는 고도화된 이미지 변환 기술이 필요함.
  알레시오는 다년간의 베이비페이스 상용화 경험을 통하여 고도화된 이미지 생성 기술과 이미지 변환 기술을 확보하였음.
  가려짐이나 노이즈가 심한 이미지를 변환할 수 없는 기존 이미지 변환 기술과 달리, 알레시오의 차별화된 이미지 변환 기술을 이용하면 초저품질의 소량 데이터만으로 고품질의 목표 데이터를 대량으로 생성할 수 있음.
• 품질 확보 전략 : 알레시오는 합성 데이터 사업 수행에 필요한 이미지 생성/변환 기술과 전문적인 AI 연구인력, 다년간의 사업 경험을 통한 이미지 품질관리 체계, AI 학습과 데이터 생성에 필수적인 고성능 GPU 인프라를 두루 갖춤.
  베이비페이스의 목표 고객인 임산부의 높은 품질 기준을 만족하기 위해 독자적인 기술 개발과 품질 기준 수립을 통해 고도화된 이미지 품질관리 체계를 구축하였음.
  효과적인 이미지 품질관리 체계는
  1) 검수 효율성과
  2) 검수 비용, 3) 품질 보증의 세 가지 기준을 만족해야 함.
  알레시오는 검수 효율성 증대와 검수 비용 절감을 위해 이미지 품질 측정과 필터링을 자동화하는 AI 모델을 개발하였으며, 빠르고 손쉬운 이미지 보정을 위한 AI 보정 기술을 개발하였음.
  이와 더불어 상대적으로 인건비가 저렴한 베트남에 품질 검수 센터를 설립하여 검수 비용을 절감하였으며, 다년간 안정적으로 운영 중임.
  또한 고객 불만족 사례를 바탕으로 품질 측정 AI 모델을 지속적으로 학습하고 개선함으로써 2021년 기준 고객 만족도 4.9(/5.0 만점)를 달성하여 뛰어난 품질 보증 역량을 입증하였음.
  알레시오는 이러한 체계를 운영하기 위한 숙련된 운영 인력과 시스템 개선/유지를 위한 개발 인력을 확보하고 있으며, 추후 사업 수요에 따라 지속적인 인력 채용을 진행할 계획임.
• 유지보수 전략 : 고객사와 사전에 합의한 품질 기준을 달성할 때까지 고객 피드백 루프를 반복하여 이미지 품질 검수 AI 모델을 개선.
  이를 수행하는 과정에서 조직별로 최소 1명의 전담 인력을 배정.
  사업 개발팀 주관하에 사업 진행 단계에 따라 다음과 같은 지속 협업 체계 구축.사업 착수 : 고객 요구사항을 명확히 파악하여 품질 기준을 수립하고, 위험 요소를 파악하여 조직별 체크리스트 및 대응 방안 마련.사업 수행 : 데이터 품질 기준을 주기적으로 점검하여 이행 여부 및 리스크 파악.
  품질 기준 이행에 어려움이 예상될 경우 품질 기준 재협의, 과제 기간 연장, 기타 보상책 협의를 수행.사업 종료 : 품질 기준 이행 여부 확인.
  사업 진행에 대한 업무 분야별 고객 만족도를 수집하고 개선안을 마련함과 더불어, 추가적인 협업 가능 항목을 도출하여 후속 사업 수주를 위한 추가 제안 진행.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,정보추출또는조합,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ‘기술로 삶을 더 행복하게’라는 비전으로 2016년 9월 설립된 알레시오 주식회사는 뛰어난 인공지능 기술을 통해 사람들에게 감동과 행복을 선사하는 것을 목표로 함.
  현재 제공 중인 ‘베이비페이스’ 서비스의 국내 사업 성과를 바탕으로 아시아 시장 진출을 본격화하고 있으며, 차별화된 이미지 생성 기술을 바탕으로 ‘합성 데이터’ 시장 진출을 모색하고 있음.
• 활용 사례 : 2021년 미국 미시간 의대 신경외과에서는 뇌종양 진단에 합성데이터를 도입하여 큰 성과를 거둠.
  다른 의료 분야와 마찬가지로 신경외과에서도 데이터 취득에 어려움이 존재하며, 미시간 의대에서 자체적으로 수집한 데이터는 300명 환자의 다섯 가지 종양에 불과했음.
  이렇게 수집한 실제 데이터를 이용해서 학습된 AI 진단 모델의 정확도는 68%에 불과했으며, 이를 해결하기 위해 합성 데이터 기술을 이용하여 대량으로 생성된 데이터를 이용함.
  합성 데이터를 이용하여 모델을 학습한 결과 정확도가 96%로 급격히 향상되었음.
  아래 그림은 실제 종양 이미지와 합성 데이터를 보여주는데, 붉은색 점선으로 표시된 합성데이터는 실제 데이터와 육안으로 구별하기 어려울 정도로 유사한 속성을 보임.

㈜바이오에이아이 소개

• ㈜바이오에이아이은 2023-01-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 217 401호
• 주요 서비스 : 1) 가공 서비스 상세정보 ·데이터 수집 및 전처리 관련 서비스
  -웹 크롤링을 통한 바이오 프로젝트 관련 비정형 데이트 수집 및 랭글링
  -크라우드 소싱을 통한 단순 미가공 데이터의 수집
  -화합물 관련SMILES데이터의 유효성 확인 및canonical형태의 정규화
  -바이오 관련 상호작용 데이터 이합집산 및 구조화 ·일반 데이터 분석 및 가공
  -단백질,거대분자 등 입체를 갖는 개체들의3D모델링
  -각종 데이터의 이상/결측치 배제 및 결과의 일관성 추세
  -임상자료 등의 연구데이터로부터 메타데이터 추출 및 통계기법을 통한 분석 지표 제공
  -라인,파이,상자,막대 그래프 등의 방식을 통한 각종 데이터의 시각화 ·인공지능 데이터 분석 및 가공
  -바이오와 관련된 각종 의료 영상 및 이미지 데이터에Object Segmentation, Line Segmentation, Classification등의 인공지능 기법을 적용한 태깅/라벨링
  – SVM, Random Forest, Decision Tree등의 모델을 활용한 데이터 분석
  -인공지능을 위한 최적의 데이터베이스와 관리시스템 자동 구축 ·데이터베이스 관련 서비스
  – MapReduce를 통한 데이터베이스 최적화
  -데이터 실시간 시각화 대쉬보드 제공
  -데이터 생성부터 시각화까지의 처리 파이프라인 구성 서비스
  -기타 수요기업이 원하는 유형의 맞춤 가공 서비스 제공
• 보유 솔루션 : 1) 장비
  – 바이오에이아이서버(KT클라우드 서비스,아마존 클라우드 서비스) CPU Intel Xeon Processor 64bit 16EA GPU Tesla V100 PCIe 32GB 3EA RAM 132GB Linux ubuntu16.04.7 LTS
  2) 플랫폼
  – IBM Db2 warehouse3) 활용SW및프레임워크 1.
  Autodock 2.
  MySQL 3.
  MatLab 4.
  Oracle 5.Keras 6.Pytorch 7.Tensorflow 8.Seaborn
• 품질 확보 전략 : 1)인적 자원의 활용
  -데이터 관련 부서를 세분화하여 데이터 품질의 효율적 관리
  -크라우드 소싱 등으로부터 생산된 미가공 데이터의 효율적인 구축을 위한 데이터 구축팀 마련
  -다종 데이터의 연계성 향상을 위해 데이터베이스 웨어하우스 활용
  2)다양한 품질관리 관련기술 반영
  -등록된 데이터소스로부터의 주기적 업데이트를 통한 데이터베이스의 최신성확보
  -등록된 데이터베이스의 업데이트 감지 시 자사의 데이터베이스로 자동 크롤링 및 반영하는 자동화 알고리즘 개발
  -다종 데이터의 동일모델 측정을 통한 데이터 가공서비스의 상호연계성 확보
  -관계형 데이터의 효율적 관리를 위한 지식베이스 구축 3)데이터 가공 서비스 품질 확보 전략 ·가공 서비스 세분화
  -데이터 가공 프로세스를 구축/전처리/가공 으로 부서별 세분화하여 조직화
  -부서별 업무 공유를 통한 유기적 품질관리 프로세스 구축
  -데이터 유형별 가공 파이프라인 설계를 통한 체계적 품질관리 4)서비스 품질향상을 위한 인공지능 관련기술 활용
  -서비스의 신뢰도 확보를 위한 각종anomaly detection알고리즘 적용
  -데이터 결측치의 모델 반영을 위한 인공지능 기반 결측치 치환
  -인공지능을 기반으로 예측 결과와의 연관성이 떨어지는feature배제
  -각종 인코딩 방법을 활용한 다종데이터 취합
  -바이오관련 영상 및 이미지로부터의 정보 추출을 위한 각종detection알고리즘 5)서비스 차원에서의 품질확보 전략
  -외부 서비스컨설팅을 통한 서비스의 품질향상 도모
  – IT관리 차원의 가공 서비스 품질 인식 및 개선책을 마련하는 전담조직 신설예정
  -제품 중심이 아닌 프로세스 중심의 품질관리를 통해 개발후 위험의 최소화
• 유지보수 전략 : 1) 수요기업 대상 서비스 제공 계획 및 목표 ·데이터 측면
  -일반 미가공 데이터로부터 메타데이터 추출,통계분석 및 시각화
  -인공지능 분석용 이종 데이터의 병합,입력 데이터의 형태에 따른 전처리 및 가공 ·서비스 측면
  -수요기업과의 사전 조율을 통한 수요의 조기 파악
  -서비스 개시 이후 수요기업의 혁신 서비스 창출을 위한 지속적,적극적인 상호작용
  -지속적 수요 파악 및 혁신서비스 고도화를 위한 데이터 관점에서의 솔루션 컨설팅
  2) 수요 증가에 따른 가공 서비스 제공 및 고객관리 방안 ·수요기업의 요구에 맞는 데이터 가공 형태 및 서비스 아키텍처 맞춤 공급 ·수요기업들의 상이한 제품개발 및 연구 일정을 유연하게 반영하기 위해 화상 회의 플랫폼 활용 ·요구 및 계획 변경사항의 실시간 반영을 위한 커뮤니케이션 채널 마련
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 1)바이오 인공지능 연구구현 서비스 ·공공데이터베이스와 웹크롤링을 통한 빅데이터베이스 통합구축 및 전처리 서비스 구축
  -세계적으로 연구 개발에 많이 쓰이고 있는 공공 약물 데이터베이스(Drugbank, PharmGKB, TTD)통합 구축 기술구현
  -핵심 데이터를ID로 맵핑하여,약물 상호작용,약물의 화학적 정보 등을 선별하여 추출 ·인공지능 아키텍처 추천 서비스를 구축하여,입력데이터에 알맞은 인공지능 모델을 추천하는 서비스 구축
  -데이터의 크기,전처리 상태 여부 등에 따라 인공지능 모델,모델 튜닝,모델 밸리데이션,시각화 등의 비용과 시간 정량화프로세스 보유 ·병렬컴퓨터 구축을 통한 인공지능 연산 최적화
  -딥러닝 모델의 학습을 위해GPU병렬처리를 통한 연산의 효율성 개선
  – GPU병렬처리 기법을 이용한 성능 최적화 진행
  2)약물 상호작용 예측 딥러닝 모델 개발
  -구축한 약물 빅데이터베이스의 약물 구조 정보화 약물 상호작용 등의 정보를 전처리하여 딥러닝 모델 학습
  -병렬처리기법으로 최적화된 연산을 통한 인공지능 모델 학습
  -학습속도 개선으로 인해 보다 깊은 학습을 진행
  -정확도90%이상의 약물 상호작용예측 모델을 제작 3)인공지능 수술영상분석 솔루션 용역공급
  -딥러닝 실시간 수술기구 추천 솔루션 개발
  -수술영상을 학습시킨 딥러닝 모델을 통한 실시간 수술도구 추천을 위한 영상데이터 수집 및 가공
  -수술영상 데이터를 기반으로 한 실시간 다중 수술기구 객체인식 및 추천알고리즘 적용
  -의사들이 교육 등의 목적으로 수술영상을 플랫폼에 올리면 이와 관련된 수술기구를 추천해 주는 솔루션
  -딥러닝 알고리즘(CNN, RCNN, GCN등)기반 다중 수술기구 객체인식기술 및 추천기술을 이용하여 치과수술도구를 추천하고 이에 대한 정보를 제공
  -수술도구에 대한 광고효과뿐만 아니라 고객들의 수술도구 선호도 데이터를 수집할 수 있는 솔루션4)딥러닝 신약유효물질 발굴 플랫폼 구축
  -약물과 약물타겟 두 가지 모두의 데이터를 전처리하여 약물효과Kd및IC50값을 예측하는 인공지능 플랫폼·‘Deep D
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1)기업 개요 및 핵심 역량 바이오에이아이(BioAI) ·사명“BioAI”는Biology와Artificial Intelligence의 합성어 ·바이오 산업에 인공지능을 결합한 첨단기술을 통해 신약개발의 차세대 연구방법론을 선도하고자 하는 당사의 비전을 나타냄
  2) 사업분야 1.슈퍼컴퓨터를 사용하여바이오 제약 빅데이터를 분석 및 예측하는 맞춤형인공지능솔루션서비스
  -바이오약물 데이터베이스구축,자동 데이터 전처리 프로세스제공
  – 헬스케어,신약개발 분야에 특화된인공지능 모델링,인공지능 예측등 2.인공지능 신약개발,신약후보물질 발굴 플랫폼인Deep Discovery 1/10플랫폼 제작3) 사업기대효과헬스케어연구개발에 드는 천문학적인시간과비용의절약,효율적 연구정량 객관화통한헬스케어,바이오 연구의 혁신사람과 다른인공지능만의 특성을 이용한새로운 방식의 헬스케어연구4)조직 구성 ·데이터 관련 부서
  -크라우드 소싱 등을 활용하여 데이터를 생산하는 데이터 생산팀
  -외부 소스에서 가져오거나 직접 생산된 데이터를 수집하고 체계화하는 데이터 구축팀
  -구조화된 데이터베이스로부터 특정 목적에 맞게 전처리하는 데이터 전처리팀
  -전처리된 데이터에서 메타데이터를 추출하거나 유의미한 정보를 얻기 위한 시각화,통계처리 등을 하는 데이터 가공팀 ·인공지능 관련 및 개발부서
  -당사의 약물인공지능 모델 연구개발 부서인AI연구팀
  -웹 플랫폼 및 기타 개발,하드웨어 관리부서인IT서비스팀5) 기술적 역량 ·공공데이터베이스와 웹크롤링을 통한 데이터베이스 구축 및 전처리 기술
  -공공 데이터셋(BindingDB, PubChem, Drugbank, PharmGKB, TTD등)맞춤형 전처리
  -공개되어 있으나 구조화 되어있지 않은 데이터 세트의 구조화 및 맞춤형 전처리
  -다양한 머신러닝,딥러닝 모델에 활용될 수 있는 인공지능 데이터 전처리 ·공공데이터베이스,혹은 민간데이터베이스의 정제 및 시각화 기술
  -공개된 데이터 또는 공개되지 않은 데이터 세트의 맞춤형 정제
  -구축 데이터 통계분석
  -수요기업의 요청에 따른
• 활용 사례 : 1)약물 데이터
  – 약물구조데이터(SMILES,조직적인 화학명 대신,간결한 방법으로 분자를 표현한 문자열),약물물리화학적특성데이터 등
  2)단백질FASTA
  -단백질 서열을 표기한 문자열3)뇌경색MRI영상,안구 영상 등4)기타 시계열 문자,이미지 및 영상 형식의 미가공 데이터

하마다에이아이 소개

• 하마다에이아이은 2016-01-27에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 433-8 501호
• 주요 서비스 : 1.
  이미지 및 영상 데이터 수집 및 가공 서비스
  – 이미지 및 영상 데이터 라벨링
  – 이미지 및 영상 데이터 업스케일 ( 스케일조정, 화질조정, 노이즈제거, 화소조정 )
  – 이미지 및 영상 데이터 수집 및 분류2.
  텍스트 데이터 서비스
  – 텍스트 데이터 수집 및 분류
  – 텍스트 데이터 가공 및 데이터 베이스 저장
  – 학습데이터 형태로 가공3.
  시각화 서비스
  – 데이터 시각화 서비스
  – 수집된 데이터를 가공하여 데이터를 시각화하는 서비스 제공4.
  인공지능 학습데이터 서비스
  – 인공지능이 학습할 수 있는 데이터 가공
  – 인공지능 학습 및 서비스 향상을 위한 데이터 가공 서비스 제공5.
  인공지능 및 데이터를 활용한 실질적 활용 서비스 구현을 위한 엑셀러레이팅 제공 및 투자연계
  – 제세한 사항은 www.hamadaai.com 홈페이지 참조
• 보유 솔루션 : 1.
  데이터 시각화 솔루션
  – Tableau 를 활용한 데이터 시각화 솔루션
  – 공공데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 데이터 시각화 솔루션2.
  데이터 가공 솔루션
  – 텍스트 데이터 및 이미지, 영상 데이터 가공 솔루션
  – 이미지, 영상 데이터 업스케일(이미지 보정, 노이즈제거 등) 서비스 제공3.
  데이터 수집 솔루션
  – Python을 활용한 데이터 수집 봇 제작
  – 라즈베리파이, 아두이노를 활용한 Iot 데이터 수집 솔루션4.
  주요 서비스 SW
  – 데이터 시각화 사용 플랫폼 Tableau
  – 데이터 수집 및 가공 서비스 사용 언어 Python
  – 영상 및 이미지 라벨링, 가공 SW
  – CVAT5.
  보유 장비구분사양세부내용데이터용 컴퓨터로컬서버Ryzen 5600Ram DDR4 64GRTX 3050SSD 1TB + HDD 2TB
  – 데이터 라벨링 및 데이터 전처리, 가공을 위한 컴퓨터
  – 수요기업의 요구사항에 맞춰 AI 모델을 개발해서 학습데이터셋을 돌려볼 수 있도록 컴퓨터를 사용할 수 있도록 제공.딥러닝 데이터 컴퓨터로컬서버i9
  -13gen 13900KF(3.0Ghz)Ram DDR5 16GBRTX 4090 24GBSSD 500GB + HDD 2TB
  – 대용량 데이터를 전처리 및 라벨, 가공을 위한 컴퓨터
  – 하드웨어 한도내에서 수요기업의 요구사항에 맞는 AI 모델을 개발하는 과정중 학습데이터를 테스트해볼 수 있도록 ssh 오픈
  – 제세한 사항은 www.hamadaai.com 홈페이지 참조
• 품질 확보 전략 : 1.
  운영 전담인력 운영 및 지원
  – 본 사업의 원활한 진행 및 안내을 위해 운영 전담인력을 운영 및 지원2.
  데이터 전담인력 운영 전략
  – 데이터 품질관리 및 향후 서비스에 적용하기 위해 관리자 구분 및 관리 역활을 정의하여 데이터 가공, 라벨링, 수집 등 조직을 운영
  – 외부 AI, 데이터를 활용한 서비스 개발의 엑셀러레이팅을 위하여 관련분야의 전문 엑셀러레이터, VC 운영3.
  품질관리 프로세스
  – 데이터 명확성, 투명성, 신뢰성을 최우선적 원칙으로하여 데이터 품질관리를 수행을 목표로함.
  – 데이터의 명확성과 신뢰성을 위해 본 공급기업뿐만 아닌 외부의 전문가를 통해 데이터 품질에 대한 프로세스를 적용4 품질관리, 검증을 위한 도구 활용
  – 수요기업과 공동으로 품질관리가 원활하게 이루어질 수 있도록 공급기업의 서버를 일부 오픈 및 프로젝트를 공유할 수 있는 방안으로 시스템을 지원함
  – 이미지 라벨링, 분류 툴은 CVAT를 활용하여 상호간에 품질을 크로스체크할 수 있도록 제공할 예정4.
  외부 기관과 협력을 통한 품질 확보 전략
  – 공급기업과 관련된 엑셀러레이터 및 투자, AI 전문기관을 통해 실직적 데이터 수집 및 가공 품질을 확보하기 위한 멘토링 및 협력방안 제공
  – 상호간의 데이터 품질을 확인할 수 있도록 보안상에 문제가 없는 선에서 데이터 일부를 오픈해서 체크할 수 있도록 서버를 지원
• 유지보수 전략 : 1.
  (후속지원) 투자유치 및 연계를 통한 유지보수
  – 초기, 예비창업자들의 서비스가 성공할 수 있도록 가공기업과 협력관계인 엑셀러레이터 및 투자자들의 투자유치 연계
  – 초기, 예비창업자들의 성공적인 서비스를 개발하기 위한 엑셀러레이팅 서비스를 제공2.
  (후속지원)서비스 개발을 위한 공동개발 전략
  – 지속적인 서비스 개발을 위한 공동개발 전략을 통해 R&D 사업 및 서비스 개발 프로세스 지원
  – 서비스 개발 완료 및 서비스 시행을 하기 위해 지속적인 모니터링 및 연게지원 사업을 진행을 지원
  – 각종 지원사업 및 기술개발사업에 적용할 수 있도록 피드백 및 1년간 후속조치3.
  (유지보수) 서비스 개발을 위한 유지보수 전략
  – 서비스 개발을 위한 유지보수 팀 운영을 위한 인력확보 예정
  – 바우처 2차 연계지원사업등을 통해 데이터 서비스 구축 및 가공 서비스 심화 지원
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 2017 ~2020TIPA 산학연첫걸음 R&DTIPAR&D분류된 특허, 이미지의 이미지를 활용하여 인공지능 모델 개발 이미지 기반 특허검색 및 검색된 이미지의 유사도 시각화2018검색 알고리즘 및검색서비스 개발중진공사업화상표권 이미지를 인공지능 모델의 데이터셋으로 활용하여 이미지만으로 특허 검색 및 검색된 이미지의 유사도 시각화2020사업화기술개발산업통산자원부R&DAI 기술고도화를 위한 온라인 크라우드소싱 기반 *** 생산용SaaS 플랫폼2020 ~C*******B투자조합투자조합C*******B 투자조합 출자 및 가입2022구매조건부신제품개발사업중기부구매연계형**농업 생산성 향승을 위한 빅데이터 AI 기반 인공광원 관제 서비스 개발2022크라우드 소싱A*****S소싱원**리(주) 이미지 추가수집 및 전처리, 라벨링2022크라우드 소싱A*****S소싱㈜위**시계열 데이터 전처리 및 가공2022크라우드 소싱A*****S소싱*스(주) 시계열 데이터 전처리 및 가공
• 기업 개요 및 핵심역량 : Hamada AI (www.hamadaai.com) 는 인공지능, 데이터 수집 및 가공을 주력으로하는 회사입니다.특허분석 프로그램 및 유사도 시각화 프로젝트이미지를 분석하고 유사 특허, 디자인, 상표를 검색해주는 인공지능농업 데이터 및 비디오 영상 라벨링 및 분석, 탐지 AI 개발iOS, Androad 개발 및 서비스 개발또한 과거 투자조합원 및 엑셀러레이터 경험과 인맥을 살려 단순히 인공지능, 데이터 수집 및 가공 뿐 아니라 실직적으로 활용할 수 있는 서비스 기획단의 엑셀러레이팅을 같이 겸하고 지원하고 있습니다.초기 예비창업자, 서비스 기획단에서 엑셀러레이팅 지원다양한 투자사 연게 및 엑셀러레이터, VC, 투자조합원들의 미팅을 통해, 실질적 서비스를 만들기 위한 코칭 지원#인공지능 #빅데이터 #엑셀러레이팅 #초기창업자 #예비창업자
• 활용 사례 : 1.
  이미지 분석 AI 서비스
  – 이미지, 영상를 분석하여 해당 이미지가 어떤 상태인지 추론하는 서비스
  – 예) 이미지 및 영상 상에 위험행동을 탐지하고 추론 / 이미지 및 영상이 어떤 형상인지 추론하는 서비스
  – 예) 이미지 및 영상 데이터를 분석하고 유사 데이터를 추론 및 추천하는 서비스3.
  데이터 합성을 통해 새로운 데이터 제작
  – 이미지, 영상, 텍스트 등 데이터의 라벨 정보를 활용하여 2개이상의 데이터를 합성하여 새로운 데이터를 창출하는 서비스4.
  데이터 시각화 서비스
  – 데이터 시각화를 통해 지도, 그래프 등 다양한 서비스에 활용할 수 있도록 서비스 구현(사용툴 Tableau, python )7.
  Yolo, MediaPipe 등 인공지능 알고리즘을에 적용할 수 있는 최적화 데이터 가공
  – 제세한 사항은 www.hamadaai.com 홈페이지 참조

(주)원트리즈뮤직 소개

• (주)원트리즈뮤직은 2011-05-17에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 441 시상빌딩 6층(원트리즈뮤직)
• 주요 서비스 : 가공서비스의 상품성
  – 고객들의 니즈를 만족시키기 위해 체계적으로 관리된 데이터를 기반으로 매장에 가장 적합한 음악/영상(이미지)을 송출시키는 큐레이션 서비스를 제공하고 있음은 물론이고 매장에 가장 최적화된 서비스의 형태가 무엇인지 분석하고 해당 분석결과의 하드웨어와 소프트웨어가 무엇이든 관계없이 안정적으로 서비스 할 수 있게끔 다양한 솔루션을 제공하고 있음
  – 이와 같은 솔루션 제공을 위해 많은 개발을 거듭한 당사는 미디어 콘텐츠(텍스트, 음악, 이미지, 영상) 데이터 가공에 대해 높은 기술력을 가지고 있음
  – 이러한 기술력은 단순히 시각적, 청각적 데이터에 대한 처리뿐만 아니라 어떤 분야, 어떤 데이터든 가공 할 수 있는 능력을 갖추고 있다고 봐도 무방함
  – 디테일한 컨설팅과 커뮤니케이션을 통해 고객의 니즈가 무엇인지 완벽히 분석하고, 만족스러운 결과물을 도출해낼 자신이 있음가공서비스의 상세정보
  – 계획수립 : 수요업체에서 요청하는 데이터 내용 확인 / 필요한 데이터 요구사항 분석
  – 분석방법 : 내부 인원들의 (필요시 타업체와 협약하여 수준 향상) 협력을 통한 추출 및 가공
  – 데이터전달 : 수요업체에서 원하는 데이터의 형태(CSV, Excel, DB등)로 구성하여 전달 SW형태(윈도우 클라이언트, 웹페이지, API 형태 등)로도 개발 가능
• 보유 솔루션 : 물적자원분류자원명상세 설명수량플랫폼Microsoft Azure클라우드 서비스
  -플랫폼AWS클라우드 서비스
  -장비PC데이터 생성을 위한 Local Server4장비NAS데이터 보관 Server4S/W
  – 보유 중인 데이터 가공 SW가 없기 때문에, 수요자가 희망하는 SW 개발로 응대를 진행
• 품질 확보 전략 : – 수요 증가로 인한 인원 조달 계획은 아직까지 없으며, 높은 수준의 완성도를 위해 협약되어 있는 다수의 회사들과의 협업을 통해 서비스하는 방향으로 진행함
  – 고객응대는 ‘인바운드 > 상담 및 컨설팅 > 가공범위설정’의 과정을 거쳐서 진행되며, 상담 및 컨설팅은 수요자의 요구에 최대한 맞춰서 진행
  – 보유 중인 데이터 가공 SW가 없기 때문에, 수요자가 희망하는 SW 개발로 응대를 진행
  – 가공 상담은 미팅을 기본 방식으로 진행하며, 마케팅 담당자와 개발팀 담당자가 동석하여, 수요자의 니즈를 분석할 뿐만 아니라 전문적인 기술적인 상담도 가능하게끔 대처할 예정
  – 매칭(계약) 이후에 개발팀 내부에서 협업(데이터 가공, 관리, SW개발 모두 가능)하여 가공 을 진행함.
  고객의 필요 기술이 현 기술보다 높을 경우에는 협약되어 있는 업체와의 협업 을 통해서 만족도를 높일 수 있도록 함.
• 유지보수 전략 : (주)원트리즈뮤직은 사업 완료 후 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지역할업무분장유지보수책임자솔루션의 오류 발생 시 원인 파악유지보수담당자솔루션에 사용되는 데이터 정제유지보수 내용구분내용유지보수 대상
  – 공급한 데이터의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상 유지 보수대상
  – 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함
  – 협약 종료 후 6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수내용
  – 무상 유지 보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동
  – 데이터 변동 시 현행화 데이터 1회에 한하여 제공 등유상 유지 보수대상
  – 무상 제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동내용
  – 신규 데이터를 추가하고 기존의 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우, 상호 협의하여 실비 제공을 원칙으로 함금액
  – 협의 후 진행
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 연도수요기업주제2019더프리즘컴퍼니미분배보상금 데이터 가공2019비에이뮤직미분배보상금 데이터 가공2019애스토리엔터테인먼트미분배보상금 데이터 가공2019시스원인공지능 학습을 위한 음악 데이터 가공2020더블유파이브인공지능 학습 음악 데이터2020코벤져스초상권 침해 문제 해결이 가능한 AI 기반 영상의 얼굴 모자이크 서비스2020오프닝아워인쇄 공정오류 예측 AI 시스템2020인에이블파인드AI 기반의 영상에 적합한 음악 추천 서비스(NIPA, AI 바우처)2021디비미디어텍스트에 어울리는 음악 추천 AI 솔루션을 위한 데이터 수집2021이에이치엘텍스트에 어울리는 음악 추천 AI 솔루션을 위한 데이터 수집2021센시콘포스 시스템 CS 응대용 AI Chat
  -Bot 구축을 위한 데이터 DB 화2021버터플라이 임팩트라이브방송 판매 최적화를 위한 AI 추천시스템 SNS 학습 데이터 구축 및 DB화2021디에스랩컴퍼니선박 사이버 보안을 위한 데이터 가공 및 DB화2021지혜사랑탄소중립 위한 통관수입 현품검사 AI 데이터 가공 운영 효율화2022결채용 데이터를 활용한 인공지능 기반 경력단절여성 재취업 서비스2022송승철(예비창업자)모두의 건축
  – 중소형 건축주를 위한 건축협력업체 AI 매칭 및 젱보제공 플랫폼
• 기업 개요 및 핵심역량 : 기업 개요
  – 당사는 매장에 음악을 서비스하는 회사
  – 실제로 백화점, 카페, 호텔 등 다양한 업종의 유명 브랜드들이 본 사 서비스를 이용 중
  – 또한 최근에는 음악뿐만 아니라 다양한 데이터 구축 및 플랫폼 개발, 미디어 콘텐츠(이미지, 영상, 텍스트 등) 서비스로의 확장을 진행하고 있음핵심역량
  – 고객들의 니즈를 만족시키기 위해 체계적으로 관리된 데이터를 기반으로 매장에 가장 적합한 음악/영상(이미지)을 송출시키는 큐레이션 서비스를 제공하고 있음은 물론이고 매장에 가장 최적화된 서비스의 형태가 무엇인지 분석하고 해당 분석결과의 하드웨어와 소프트웨어가 무엇이든 관계없이 안정적으로 서비스 할 수 있게끔 다양한 솔루션을 제공하고 있음
  – 이와 같은 솔루션 제공을 위해 많은 개발을 거듭한 당사는 미디어 콘텐츠(텍스트, 음악, 이미지, 영상) 데이터 가공에 대해 높은 기술력을 가지고 있음
  – 이러한 기술력은 단순히 시각적, 청각적 데이터에 대한 처리뿐만 아니라 어떤 분야, 어떤 데이터든 가공 할 수 있는 능력을 갖추고 있다고 봐도 무방함
  – 디테일한 컨설팅과 커뮤니케이션을 통해 고객의 니즈가 무엇인지 완벽히 분석하고, 만족스러운 결과물을 도출해낼 자신이 있음
• 활용 사례 : – 미분배 보상금 데이터 가공 국내 다수의 저작권 협회에서 분배하지 못한 막대한 금액의 저작권료 보상금을 해결 할 수 있는 미분배 보상금 데이터를 제작
  – 인공지능 학습을 위한 음악 데이터 가공 각 장르별(재즈, 뉴에이지, 클래식 등) 음원 샘플을 기반으로 AI 시스템을 구축하고 해당 시스템을 이용하여 더 다양한 형태의 장르별 음원 샘플을 제작, 해당 샘플 파일들은 웹, 앱 등의 플랫폼 등에 의해 사용자들에게 유통
  – 인공지능 학습 음악 데이터 음악에 관련한 다양한 aI에서 사용할 수 있도록 음악 데이터(BPM, 장르 등)을 가공
  – 초상권 침해 문제 해결이 가능한 AI 기반 영상의 얼굴 모자이크 서비스 사용자가 영상을 업로드하면 사람의 얼굴을 자동으로 인식하고, 영상에 출연하는 사람의 리스트를 보여줌 리스트에서 제외한 인원들을 뺀 모든 인원들은 모자이크 처리되어 영상을 다운로드 할 수 있는 AI 시스템 구축
  – 인쇄 공정오류 예측 AI 시스템 AI, 빅데이터 분석 기술을 결합하여, 인쇄 공정 과정에서 발생되는 인쇄오류를 사전에 방지하고, 효율적인 인쇄가공이 가능한 인쇄 교정 및 공급 사슬 IoT 시스템 개발
  – AI 기반의 영상에 적합한 음악 추천 서비스 사용자는 자신의 음악파일을 웹페이지에 업로드하고 AI System은 이를 분석함.
  분석결과에 따라 업로드한 파일과 유사한 장르, 테마, 분위기를 가진 곡들의 목록을 사용자에게 추천
  – 텍스트에 어울리는 음악추천 AI 솔루션을 위한 데이터 수집 분위기, 가수의 특징, 보컬의 음색 등 다양한 형태 음원의 데이터를 추출하고 이를 AI 시스템이 학습하여 사용자가 원하는 음원을 추천하는 기능을 구현 유사어 DB를 활용하여 챗봇 서비스를 개발 및 자사 웹페이지로 제공하여, 상담 업무를 효율화 하고 서비스를 고도화 함
  – 라이브방송 판매 최적화를 위한 AI 추천시스템 SNS 학습데이터 구축 및 DB화 학습이 완료된 AI 시스템은 제품 입력 시 플랫폼, 시간 등 최적화 판매 전략을 추천받고, 이를 바탕으로 효율적인 제품 판매 전략(라

(주)지란지교시큐리티 소개

• (주)지란지교시큐리티은 2014-09-30에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로 542 신사에스엔지빌딩 5층
• 주요 서비스 : ○ 보안 분야
  – 최근 APT공격의 주요 타겟 및 인입경로가 되는 e
  -mail을 통하여 유입되는 악성코드 차단을 위한 악성코드 판별 시그니처 DB 및 콘텐츠무해화(CDR) 기반의 심층 분석 기법과 능력 보유
  – 이메일 스팸탐지시 오탐, 과탐 등에 대하여 수행경험을 통하여 축적한 수정 및 보정 지식 적용
  – 머신러닝을 활용한 AI기반의 침입탐지 분석과 대응 서비스 및 컨설팅 ○ 제조 분야
  – 클라우드 기반의 빅데이터 분석 플랫폼과 공정현황 대시보드 시스템을 활용하여 ICT미적용 기업의 데이터 가공, 원천데이터와 분석결과 디지털화, 데이터 축적을 통한 지속적인 이력관리 서비스 가능
  – 클라우드 플랫폼이 제공하는 ETL(데이터 추출, 전속, 적재)기능을 활용하여 손쉽게 수요기업의 시스템 데이터 연동 및 대시보드 화면 제공
  – 플랫폼 기반의 데이터 축적 및 서비스로 수요기업의 데이터 관리비용 절감, 본 사업 종료후 사후관리 차원에서 지속적인 조회 서비스 가능
  – 데이터의 가공 및 분석 결과는 1회성으로 활용되는 것이 아니라, 지속적으로 추적·관리되어야 공정의 개선과 효율을 제고할 수 있으므로 이를 지원하기 위한 공정 현황 대시보드 및 데이터 분석 플랫폼 운영
  – 가공 서비스는 대상기업의 정보화 및 데이터 확보 수준에 따라 3가지(Basic, Normal, Premium)로 분류하고, 분석 대상 업무 범위에 따라 2가지(Standard, Expert)로 분류하여 총 6가지 조합의 맞춤형 서비스를 제공
• 보유 솔루션 : ○ 보안 분야 (정보추출 또는 조합 분석)
  – 메일서버 앞단에 스팸차단 솔루션 설치
  – 지정된 악성코드 패턴 정보 DB를 기반으로 실시간 필터링으로 1차 작업 진행
  – 패턴 지정 전에 새로 생성된 악성코드를 차단하기는 어려우므로 첨부문서 내에 포함되어 있는 매크로, 링크 등을 제거 후(콘텐츠 무해화; CDR) 안전한 파일만을 전달
  – 제거된 매크로 및 링크의 안정성 검사 결과 악성 판별시 스팸 필터DB에 신규 등록
  – 기본적인 탐지 및 분리는 시스템을 활용하고, 추가적인 세부 판단과 유해성 여부 검토는 전문가가 수작업으로 수행 ○ 제조(스마트팩토리) 분야 (품질 시각화 정보추출 또는 조합 분석)
  – ICT 미적용 기업은 수기로 관리중인 데이터(업무일지 등 수기 작성 문서 및 Excel 입력 데이터 등 시스템을 통한 DB화가 이루어지지 않은 자료들)를 수집하여 클라우드 플랫폼에 DB화하여 데이터관리의 디지털화를 지원
  – MES, POP 등의 생산관련 시스템을 보유하고 있는 기업은 시스템의 데이터를 직접 추출(DB dump)하거나 API연동을 통하여 클라우드 플랫폼 DB에 저장
  – 수집된 정보를 기반으로 기본적으로 기존 시스템에서 제공되지 않는 생산성, 불량률, 가동률 관점의 현황요약정보(대시보드)를 공통적으로 제공 ○ 일반/AI 분야 (전처리 품질 정보추출 또는 조합 태깅/라벨링)
  – AI 가공을 위한 이미지 메타데이터 추출 및 태깅
  – AI 가공을 위한 데이터 전처리 (파일 포맷 변경, 메타데이터 태깅, 데이터 정제 등)
• 품질 확보 전략 : ○ 조직규모 확장 방안
  – 데이터바우처 사업 참여에 따른 가공서비스 제공 증가에 대한 대응 및 인력 조달 계획 [ 조직 확장 방안 ]구분수행 방안비고내부 인력의 재배치
  – 빅데이터 및 인공지능 기술의 발달 추세에 부응하여 데이터 분석 업무를 희망하는 직원의 증가
  – 해당 직원을 우선적으로 본 사업수행팀으로 전환 배치규모의 증가를 고려하여 필요시 전담팀 신설신규 직원 채용
  – Kdata 빅데이터 아카데미 우수 졸업자 채용
  – 산학협력 프로그램을 활용한 학계의 관련분야 전공자 채용
  – 대학 졸업 예정자 대상 인턴십을 통한 채용
  – 업무량의 증가 추이에 따라 긴급 조달 필요시 경력 사원 채용
• 유지보수 전략 : ○ 유지보수 범위
  – 가공된 데이터에서 사업종료 이후에 오류가 발견된 경우는 무상으로 재가공하여 제공
  – 분석틀에 추후 발생하는 신규 데이터를 추가로 입력하는 것과 관련된 데이터 수집 및 인터페이스 방법에 대한 기술적인 지원 요청시 전화, 이메일 등을 이용하여 원격에서 적극 지원 ○ 업무 분장
  – ㈜지란지교시큐리티’는 사업 완료 후 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지 [ 업무분장 ]역할업무분장유지보수책임자부장 1명유지보수인원부장 1명, 차장 2명, 과장 2명, 대리 3명, 사원 4명고객 문의 접수과장 1명, 대리 1명 ○ 유지보수 내용 구분내용유지보수 대상ㅇ 공급한 데이터셋의 구성 요소를 대상으로 지원한다무상하자보수 기간ㅇ 사업완료 후 12개월간 지원한다.유지보수내용하자보수ㅇ 검수 완료 후 1년 이내에 발생하는 데이터 가공 결과의 결함에 대한 유지보수유지보수범위예방점검 해당사항 없음무상하자보수ㅇ 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함 유상유지보수ㅇ 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함ㅇ 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 데이터 개조, 첨가, 조정 및 수리로 가공된 데이터 품질에 중대한 영향을 끼친 경우에는 유상 처리함
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ○ 기업개요
  – ㈜지란지교시큐리티는 2014년 1월에 ㈜지란지교소프트로부터 보안 솔루션을 중심으로 분사한 코스닥 등록회사
  – 이메일 보안 솔루션, 문서 보안 솔루션, 모바일 보안 솔루션 중심의 사업을 영위하고 있으며, 보안 전문회사로서 악성코드 DB보유 및 분석 능력, 보안관련 로그데이터의 분석 역량 보유
  – 4차 산업혁명에 대비한 빅데이터 분석 서비스 공급기업으로서의 사업영역 확장을 위하여 제조분야 데이터 분석 서비스를 비롯한 일반분야 이미지 전처리, AI데이터 가공 등의 신규 사업을 추진하고 있음
  – 스마트 공장 보급 및 클라우드 기반의 제조 데이터 분석 플랫폼 보급사업 등을 통하여 제조분야 도메인 전문성을 확보하고 있음(데이터 바우처 사업을 통하여 제조기업 대상 가공서비스 20건 이상 수행실적 보유) ○ 인력 및 기타 보유역량
  – 최근 3개년간 5건(약 44억원)의 정부출연 R&D과제 수행하였으며 약 48여개의 기술특허 보유
  – 임직원 : 155명
  – 국내외 인증 : 14개
  – 국내외 수상 25개
  – 국내 고색사 : 4,200개
  – 주요 솔루션 시장 점유율 메일 보안 : 67% 문서 보안 : 60% 모바일 보안 : 90%○ 가공업무 전문 인력
  – 데이터 가공 인력 : 데이터 분석 및 가공 전문 엔지니어를 하나의 조직으로 통합 운영
  – 경력 : 웹로그 분석, 스팸메일 분석 등 보안 데이터의 분석 경험이 풍부한 데이터 분석 기술자 및 공공기관 빅데이터 사업 유경험자, 제조 빅데이터 정부지원 사업 유경험자, 데이터 분석 기술 보유자, 프로그램 개발 유경험자 등의 전문 인력으로 구성 ○ 전문분야
  – 보안 분야 : e메일 악성코드 분석 및 무해화 서비스, e메일 악성코드 첨부 열람 모의 훈련 서비스
  – 제조(스마트팩토리) 분야: 제조공정의 4M1E 및 품질(Quality), 원가(Cost), 납기(Delivery), 생산(Production), 안전(Safety), 사기(Morale) 영역 KPI
• 활용 사례 : – 주요 서비스 예시 ① 전사 마스터 데이터 및 BOM 표준 코드체계 정비 ② 통계적 품질관리(SPC)를 위한 데이터 분석 서비스 ③ 매출 데이터 분석을 통한 고객군 선별 ④ 공정현황(생산성, 품질, 가동률) 실시간 대시보드 가시화 및 목표대비, 기간대비 분석 가시화 ⑤ 프로세스 마이닝을 통한 공정 병목구간 탐지 및 개선방안 컨설팅 ⑥ 수기 재고 현황관리 디지털화 및 시스템 서비스 지원, 적정재고 수준 도출

주식회사띵킹프렌즈 소개

• 주식회사띵킹프렌즈은 2019-05-23에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 강남구 역삼로65길 15 501호
• 주요 서비스 : 1) 가공 서비스 상세 정보
  – 일반 가공 ① (원천 데이터 제공 시) 데이터 활용을 위한 가공 업무 · 데이터 라벨링, 학습 데이터셋 제작 ② (필요 시) 데이터 활용에 대한 시각화가 가능한 뷰어 제작(App or Viewer)
  – AI 전문 가공 ① AI가공 : AI기반 자세 분석 및 관절 각도 데이터 셋 추출 및 학습 솔루션 제공 ② AI알고리즘 개발 : 다양한 분야에서의 AI 적용 알고리즘 개발 · 모션 데이터를 활용한 테스트 결과 활용 사례 공유 · 신체체형분석 및 연령대별 신체 체형 데이터 산출 사례 공유
• 보유 솔루션 : 1) 가공서비스 소개
  – 일반 가공 ① (원천 데이터 제공 시) 데이터 활용을 위한 가공 업무 · 데이터 라벨링, 학습 데이터셋 제작 ② (필요 시) 데이터 활용에 대한 시각화가 가능한 뷰어 제작(App or Viewer)
  – AI 전문 가공 ① AI가공 : AI기반 자세 분석 및 관절 각도 데이터 셋 추출 및 학습 솔루션 제공 ② AI알고리즘 개발 : 다양한 분야에서의 AI 적용 알고리즘 개발 · 사용자가 희망하는 분야에 맞게 AI 알고리즘을 제작하고 모델학습까지 지원
  2) 가공 서비스 주요 기술
  – PoseEstimate, Calibrating Algorithm, Joint Extraction Algorithm을 통합 적용하여 자체 POSE CHECKER 솔루션 제공
  – POSE CHECKER 솔루션 · 수요기업이 측정하고 싶은 동영상(사진)을 프레임 단위로 분석하고 벡터값으로 추출하여 방향과 각도를 산출 · 산출된 값을 기반으로 해당 동작을 수요기업의 요구사항에 맞게 시각· 도식화 진행
• 품질 확보 전략 : 1) 품질확보를 위한 인적 전략
  – C Level 해당하는 자원을 각 프로젝트의 PM으로 두어 프로젝트 진행
  – 성과 발생 시 개발팀, 운영팀 각각 추가채용을 통해 지속적인 성장
  2) 서비스 고도화
  – 독자적인 Calibrating Algorithm 고도화를 통해 기술 Update 적용
  – 24시간 AI머신 가동으로 동작 변별력 향상 및 실시간 대응3) 클라우드 기반 데이터 아카이빙 기술 적용
  – 고객사에서 분석 영상(사진)을 자체적으로 업로드하여 전체적인 데이터를 관리할 수 있도록 제공
  – 영상의 경우 고객사에서 원하는 Part(time)만 분석이 가능하며, 별도의 편집과정을 생략하여 간편하게 사용가능하도록 고도화 진행
• 유지보수 전략 : 1) 요구사항 추가 반영
  – 분기별 1회 적용(결과물 납품 후 1년 기한 내)
  – 요구사항의 LEVEL에 따라 추가비용 발생 가능
  2) PM급의 지속적인 데이터 가공 및 품질 관리 진행3) 1년동안 전담 Manager를 배치하여 지속관리 및 애로사항 해결
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,분석
• 실적 : 1) 3D 및 영상 데이터 압축 시스템 연구 개발(정보통신산업진흥원 사업)
  – LDS(Light Data System) 자체 개발을 통해 데이터 80%이상 압축
  – ECS(Easy Cloud Total System) 자체 개발을 통해 Low Latency를 지향한 멀티플랫폼 시스템 구축
  2) AI모션인식을 활용한 원격강의 시스템 개발(한국전파진흥협회 사업)
  – AI모션인식(자세분석) 기술 기반 형성
  – AR아바타 제작 및 모션데이터의 적용(AR미러링)3) 모션분석 데이터를 활용한 자세 학습 및 모션 미러링(2022 데이터바우처사업 실적)
  – 이용자 모션 데이터를 3D Model에 매핑하여 모션 제작(시각화뷰어 제공)
  – 운동자세별 학습데이터셋 제작 및 동작 분석 데이터 약 300건 제공 그리고 AI 솔루션 제작
• 기업 개요 및 핵심역량 : 회사명주식회사 띵킹프렌즈(thinkingfriends, Co., Ltd.)대표이사김강민주요서비스모션인식 ,가상시뮬레이션, MRC클라우드, AR APP제작, AR교육주요사업AI모션인식, AR플랫폼, 간호술기플랫폼, AR콘텐츠 제작,가상시뮬레이션 설계, AR개발/3D모델링 교육설립일2019.05.23본사 주소서울 강남구 역삼로 65길 15, 501호기업부설연구소서울 강남구 역삼로 65길 15, 501호홈페이지www.thinkingfriends.co.kr, www.fit
  -friends.net전자메일help@thinkingfriends.co.kr① 핏프렌즈(AI자세분석)
  – 혼자는 어렵던 홈트레이닝! 핏프렌즈와 쉽게 하세요.
  – 일주일 단위로 진행되는 미션으로 운동습관 형성!
  – 눈바디보다 트레이너보다 객관적이고 정확한 AI의 판단으로 운동정확도 분석 및 제공
  – 내 운동자세를 프레임 단위로 분석하는 시스템 적용(독자 보정 시스템)② 핵심역량
  – AI기반 자세 분석 및 관절 각도 데이터 셋 추출 및 학습 솔루션 제공으로 동작 및 자세 분석, 움직임 분석 등 다양하게 활용 가능한 Human pose 솔루션 제작 기회 제공
  – Human Pose를 기반으로 기술을 보유 중으로 전문성 있는 분석 서비스 공유
  – Human Pose이 외 다양한 분야에서의 AI 적용 알고리즘 설계부터 제작 그리고 모델 학습 및 올바른 활용을 위한 적용까지 컨설팅 지원
• 활용 사례 : 1.
  동영상 또는 실제 움직이는 모션 데이터를 분석하여 3D아바타(3D모델)에 매핑하여 모션 제작2.
  동작 동영상 및 자세 이미지 학습 및 분석을 통해 동작의 추이를 분석하여 올바른 움직임 및 자세에 대한 지도 서비스3.
  운동 동작 분석을 통해서 어떠한 운동 동작을 하고 있으며 perfect한 동작과 비교하여 관절별로 차이를 비교할 수 있으며 관련 서비스에 적용4.
  3D 인체 스캐닝 데이터를 이용하여 신체체형 분석 및 연령대별 신체 체형 데이터 산출

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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