부산 동구 데이터바우처 사업관리 가공기업
부산 동구 에는 주식회사 서르, (주)이씨스 외 0개의 가공기업이 있습니다.
주식회사 서르 소개
- 주식회사 서르은 2019-07-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 부산 동구 망양로 978 4층 403,404호 (범일동)
- 주요 서비스 : 데이터 가공 프로세스
– 데이터 수집 : 데이터 수요 기업에서 기초 데이터를 제공 또는 기초 데이터에 대한 명확한 정의 후 크롤링을 통한 (영상, 이미지)데이터 수집 진행.
– 데이터셋 구축 : 고품질 학습용 데이터 제공을 위한 데이터셋 설계 및 표준 매뉴얼 작성, 작업 인력 기본 교육 실시
– 테스트 가공 : 설계된 데이터셋과 표준 매뉴얼을 기반으로 테스트 가공 (레이블링, 태깅) 실시
– 고객사 검수 : 테스트 가공 데이터를 고객사가 직접 데이터 가공 방법, 가공 내용, 데이터셋 등 검수
– 데이터 가공 / 검수 : 테스트 가공, 고객사 검수 의견을 바탕으로 본가공 실시.
내부 프로세스를 바탕으로 전문인력 검수 시행
– 데이터 제공 : 수요기업 사전 협의 내용에 맞추어 가공 데이터 제공
– 고객사 AI 모델링 : AI 알고리즘 설계 및 제공 데이터를 바탕으로 AI 학습 실시
– 데이터 보완 : 학습 결과를 바탕이로 데이터셋 및 데이터 수정 보완. - 보유 솔루션 : 1.
데이터 가공 솔루션 S/W
1) Semi
-auto Segmentation Labeling 기술개발사람이 직접 수행할 수있는Segmentation Labeling기능을 기본적으로 제공하되, 추가적인 기능으로 Semi
-auto Segmentation Labeling 작업을 수행할 수 있는 기능 개발.
이 기술을 통해 수집된 데이터 셋은 다양한 형태의Json 파일로 출력이 가능하며 여러종류의 AI 학습에 활용 가능함
2) Fully Convolutional Network를 이용한 의류 Semantic Segmentation각각의 Semantic Segmentation에 대하여 기본적으로 Fully Convolutional Network 모델을 기반으로 모델을 설계하고 의류등 각 분야에 맞게 모델을 수정하여 활용 3) Deep residual network 기반 의류 attribute 인식 엔진 개발인식 대상을 지정해주면 인공지능을 이용하여 그 인식 대상을 추출하는 엔진 개발.
추출된 인식 대상을 가지고 에러를 보정하는 도구를 개발, 가공된 dataset을 바로 사용할 수 있도록 호환성을 갖춘 프로세스 개발.2.
성능 및 기능이 개선된 레이블링 프로그램
1) 레이블링 프로그램들을 몇가지의 소스코드가 존재하나 이들 소스코드는 이미 상당히 오래전에 출시된 것들이라 최근의 AI 알고리즘 개발을 위한 데이터셋 제작을 위해서는 성능이나 기능상 다양한 문제점이 존재함.
특히, 상용화를 목적으로 개발된 것이 아니라 내재된 버그가 많아 프로그램 수정이 상당히 어려움.
2) 당사에서는 내부인력들이 그동안 데이터셋을 만들면서 프로그램의 문제점과 어떤 성능 또는 기능이 데이터 셋을 만드는데 도움이 되는지에 대한 정리를 계속하여 진행해 왔음.또한 인식기능이 추가됨으로써 함께 있어야 하는 기능들이 무엇인지에 대한 연구도 진행이 되어 왔음.
이러한 결과물들을 반영하여 기존 오픈소스들을 기반으로 반자동화 레이블링에 가장 적합한 프로그램을 개발함. - 품질 확보 전략 : 1.
의미정확성항목명분류 라벨 정확도라벨 유형바운딩 박스, 폴리곤라벨 대상Object라벨링 방법(자동/수동)수동(내부인력)측정 지표정확도(%)측정 산식
– 정확도 = 100 X (1 오류데이터 수/검증대상 데이터 수 ) * 오류데이터 수：명칭오류, 미작업, 영역오류를 범한 데이터를 중복없이 계수한 수검사 도구검사도구명Labelme버전4.2.7시스템 요구사항(구동사양)Ubuntu/ macOS / Windowpython3 v3.6Anaconda3라이선스N출처https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do - 유지보수 전략 : 1.
협업 기간 데이터 관리
1) 데이터 보안
– 모든 데이터 라벨링 작업은 외부접근 PORT를 모두 제한하여 외부접근.
– 내부 네트워크만 통해서 접근이 가능하도록 시놀로지 나스를 설정.
– 라벨링 작업자 각각의 ID를 부여하여 작업에 필요한 원천데이터에만 접근하도록 권한 설정.
– 모든 ID의 작업 및 접근 LOG를 기록하여 역추적 가능.
2) 데이터 제공 및 유지보수제공 및 유지보수 대상물구분내용비고제공 주체 제공 시점 공공데이터 개인 정보 가공 산출물 정보비정형,반정형,정형 가공 산출물 수량테이블 개수 또는 파일 개수 3) 데이터 제공 방법
– 의료 데이터와 같은 네트워크에 비공개 보안 데이터 : 외장하드를 통하여 직접 전달
– 그 외 일반 데이터 : 웹을 이용하여 전달 4) 유지보수 기간
– 무상하자보수 기간 : 제공일로부터 6개월
– 유상하자보수 기간 : 무상하자보수 기간 종류 후 4개월 2.
유지보수 내용구분내용유지보수 대상ㅇ 데이터바우처를 통해 제공된 data set무상유지보수대상ㅇ 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함ㅇ 협약종료 후 6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수내용ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동.
ㅇ 데이터기준 변동시 데이터 2회에 한하여 수정 제공.
– 기준변동에 의한 데이터 수정의 기간은 무상기간 6개월을 기준 함.유상유지보수대상ㅇ 무상제공 범위를 벋어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동내용ㅇ 데이터기준 변동 및 신규데이터 추가에 대한 전반적 활동
– 유상유지보수에 대한 별도 계약서를 작성함.금액ㅇ 이미지 장당의 단가 - 카테고리 구분 : 태깅또는라벨링
- 실적 : 1.참여사업NO사업명연구개발과제명참여기간중앙행정기관(전문기관)비고(수행중/완료)총사업비(천원)1인공지능 학습용 데이터 구축 사업신장계암AI데이터2020.09.17~2021.02.28한국지능정보사회진흥원완료2,625,0002인공지능 학습용 데이터 구축 사업캡슐내시경AI데이터2021.05.01~2021.12.31한국지능정보사회진흥원완료2,112,5003인공지능 학습용 데이터 구축 사업 분자조직학 및 핵의학 영상 데이터2021.06.01~2021.12.31한국지능정보사회진흥원완료5,052,7084ICT스타트업 성장지원사업AI를 활용한 생활폐기물 자동 분리수거2021.08.01~2021.12.31부산정보사회진흥원완료62,5005정보통신방송 기술개발사업인공지능 기반 재활용품 인식 알고리즘 개발2021.01.01~2021.12.31과학기술정보통신부완료682,8406데이터바우처 지원사업재활용 쓰레기 선별 로봇시스템의 AI 딥러닝 학습데이터 구축2021.05.01~2021.12.31한국데이터산업진흥원완료87,6407데이터바우처 지원사업인테리어 및 셀프 집 수리를 위한 플랫폼 고도화2021.05.01~2021.12.31한국데이터산업진흥원완료90,4748인공지능 학습용 데이터 구축 사업피부계 데이터2022.04.01~2022.11.30한국지능정보사회진흥원완료3,472,0009AI 바우처 지원사업인테리어 커머스 상품 추천 ‘무드보드’
– AI 상품 패키지 제안2022.04.01~2022.10.31한국방송통신전파진흥원완료348,75010ICT기반 개방형 혁신제품·서비스개발 지원(R&D)딥 러닝이 적용된 컴퓨터 비전 지능형 대용량 재활용 분류 로봇 개발 및 사업화2022.04.01~2023.12.31정보통신기획평가원수행중776,87511데이터바우처 지원사업IOT 기반 블루투스 비콘 위치 관제 서비스2022.06.01~2022.11.30한국데이터산업진흥원완료48,95012데이터바우처 지원사업병변 판독을 위한 캡슐내시경 영상 인공지능 학습데이터2022.06.01~2022.11.3 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.기업 개요
– ㈜서르는 2019년 7월 설립된 인공지능 알고리즘 개발을 위한 학습용 데이터셋 구축및 Labeling, Tagging 전문 기업
– 현재 15명의 전문 어노테이터를 보유하고 있으며 디자인 Labeling, Tagging 데이터 약 200만개 이상 가공하여 판매하였고, 헬스케어 분야에 진출하여 수술 영상 Labeling, Tagging 작업도 진행 중임 2.고품질 데이터셋 제공
– 인공지능 영상 인식 및 딥러닝에 대한 기본 역량을 보유하여 단순 데이터 가공이 아닌 학습에 최적화된 데이터셋을 설계하고 데이터를 가공함
– 분야별 관련 전문인력을 보유하고, 모든 데이터를 직접 가공, 검수하여 고품질의 데이터를 제공하기 때문에 AI 알고리즘 성능 높음 3.
System 역량 확보
– 프로젝트 최적화 레이블링을 위한 자체 레이블링 프로그램 보유
– Segmentation 작업 속도 향상을 위한 부분 자동화 프로그램 보유로 최적 원가의 데이터 제공 4.전문가 참여 시스템
– 전문가의 원활한 참여를 위한 합리적인 참여 시스템 활용
– 100% 검수를 통한 고품질의 데이터 제공 - 활용 사례 : Fashion Data패션 이미지를 아이템의 종류, 디자인 요소에 따라 세밀하게 분류하여 가공.
패션 데이터 가공은 정답에 있어 모호할 수 있는 부분이 많기 때문에 ‘구체적이고 정확한 작업 기준’과 ‘일관성 있는 작업’이 가장 중요함.
서르에서는 프로젝트 세팅 단계에 패션전문가가 참여하여 패션 트렌드를 반영한 정확한 작업기준을 수립.
또한 데이터 라벨링의 각 카테고리 별로 담당 검수자가 지속적으로 데이터 퀄리티를 체크하기 때문에 데이터의 정확성과 일관성을 보장.
패션데이터는 인공지능을 이용한 상품 정보 입력, 트렌드 분석, 추천 서비스 등에 활용될 수 있음.Medical Data메디컬 이미지·영상 데이터의 복잡한 경계를 세심하게 구분하여 가공.
메디컬 데이터 아노테이션은 고난도 데이터 가공 작업으로 의료 전문 지식과 정확한 아노테이션 작업 스킬이 필요.
서르의 전문 아노테이터팀은 다양한 분야의 프로젝트를 진행한 경험으로 높은 수준의 아노테이션 기술을 보유하고 있어 의료 전문가와의 소통을 최소화하면서도 정확한 메디컬 데이터 가공이 가능.
보안이 중요한 메디컬 데이터는 In
-House 작업형태로 철저한 보안 시스템 안에서 작업이 진행되고 100% 전수 검사와 최종 의료진 검수를 통해 퀄리티를 보장.
메디컬 데이터는 의료 연구, 로봇 수술, 의료 진단 서비스 등에 활용될 수 있음.
Interior Data내부 공간 이미지를 Room Type, Mood, Design Attributes에 따라 인테리어 요소를 상세하게 분류하여 정리된 데이터를 제공.
인테리어 학습 데이터를 이용하여 1초만에 공간의 종류, 구성 요소를 이해할 수 있음.
인테리어 아노테이션 데이터는 검색엔진 향상, 유사무드의 상품 추천, 인테리어 디자인 분석 등에 활용될 수 있음.
Recycling Data재활용품 이미지를 환경부 분리배출 기준에 따라 분류.
다양한 환경에서도 재활용품을 정확하게 분류하기 위해서 다양한 조건과 상황의 원천 데이터를 수집하는데 중점을 두었음.
아노테이션 작업에서는 재
(주)이씨스 소개
- (주)이씨스은 2000-07-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 부산 동구 중앙대로 240 (초량동, 현대해상빌딩 6층)
- 주요 서비스 : 주요 서비스 상세정보1.
자체 개발방법론을 통한 고품질 가공서비스 제공자제 개발한 EISDM(ECIS INFORMATION DEVELOPMENT METHODOLOGY)을 보유 하고 있다.
이는 다양한 데이터가공 영역의 고객 맞춤형 데이터가공을위하여 적절한 테일러링이 가능하여, 고객의 요구사항을 충족할 수 있는 고품질의 결과를 확보할 수 있다.
2.
데이터 가공 프로세스
1) Data Connector 모듈 지원
– 다양한 데이터를 직접 구현한 Data Connector 모듈보유
– 빠른 응답시간을 보장 - 보유 솔루션 : ㈜ 이씨스 패키지 목록 구 분 자가통관 EDI System 관세환급 EDI System 상역(C/S) EDI System 상역(ETP) EDI System 보세운송 EDI System 보세창고 EDI System 포 워 드 EDI System 선용(외국) EDI System STOM.NET System 수출갈음 EDI System STOMPlus System FTA System ETP System E
-TEMS System - 품질 확보 전략 : 1.
가공 서비스의 품질확보 전략 품질보증조직은 수요기업 및 공급기업의 프로젝트관리자, 품질보증지원조직, 데이터가공팀팀으로 구성합니다.
또한, 가공될 데이터와 품질기준을 분석하고, 각 팀 별 품질보증 관리자의 역할을 정의하여 데이터가공작업표준및 지침 수립, 프로세스 별 교육실시, 산출물에 대한 검토 및 시정조치를 통해 오류를예방하며지속적인품질보증활동을 통하여 품질점검을 수행하여 철저한 품질관리를 수행합니다.
구 분 역 할 수요기업 데이터가공에 따른 품질 기준 제시 각 공정 별 품질평가 지침 작성 및 관리 품질 관리 팀 운용 / 납품된 데이터가공 시스템 검수 품질보증 팀 품질계획 수립 및 시행 각 공정 별 품질평가 기준에 따른 작업자 교육 품질감사 지침 수립, 체크리스트 작성 품질감사 결과 보고 수요기업의 검수조직 품질관리 기준설정 지원 품질관리 문서에 대한 기술지원 및 문제해결지원 프로젝트 단계별 품질평가를 위한 계획수립, 평가 품질활동에 대한 자문 및 품질기록에 대한 검토, 산출물 평가 프로젝트 수행방법론 지원 데이터 가공팀 품질 검사 수행 품질 검사 결과 보고 - 유지보수 전략 : 1.
개요* 유지보수 범위
1) 무상 유지보수 (하자보수)
– 응용 소프트웨어 오류 슈정
– 데이터베이스 및 시스템 구조를 변경하지 않는 단위 프로그램 기능 수정
– 기존 화면내에서의 항목구성 변경 및 메뉴의 수정 등
2) 유상 유지보수 (별도계약)
– 사용자 요구사항 보수 조건에 부합한 시스템 기능 개선 및 업그레이드
– 장애복구 및 기술지원
– 하드웨어, 시스템 소프트웨어 변경 지원
– 응용 소프트웨어 오류 수정
– 소프트웨어 버전관리2.
수행방안㈜ 이씨스는 사업 완료 후 ‘선박용식자재 견적의뢰건 호환자료 추출 및 활용’의 환경적,기술적특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며당사는아래와 같은지원체계를 유지한다.3.
공급기업 활동을 위한 자원 활용 전략3.1 사업수행조직의구성 전략사업추진의 실질적인 수행능력은 효율적인 조직구성및 운영으로부터 출발합니다.본 사업을 위한 사업수행조직은 수요기업의 데이터의고유한 특성을 감안하도록, ㈜이씨스의전문가Group의 조직을 구성하여 전자무역/물류 데이터가공 경험이 풍부한 용역책임자를 중심으로신속 정확하고 일사불란한 의사결정 체계를 확립할 수 있도록 수행조직 체계를 구성합니다.
3.2사업수행조직의 업무분장 구분 직무기술 역할 수요기업 사업총괄 사업계획 수립 및 제안요청서 작성 감독 사업자 선정 및 계약의뢰(전문기관과 공동) 사업수행관리, 검사 및 결과평가 홍보 결과물 인수/운영 및 확산 사업관리, 교육, - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : * 실적 년도 고객 프로젝트명 부가시스템 2020년 까사미아 수입EDI 솔루션 공급 ETP 현대트랜시스 외상수출채권매입의뢰서 EDI 연계 ETP 코렌스 관세환급 시스템 구축 드림텍오토 FTA원산지관리솔루션 FTA 시스템 현대자동차 HMC_KMC 배제사유 IF 개발 2021년 히트조명 외부 시스템 연계를 위한 데이터가공 자동화 데이터바우처사업 코스파 선박용 식자재 견적의뢰건 호환자료 추출 및 활용 데이터바우처사업 2022년 이에스꼬레아 선박용 식자재 견적의뢰건 호환자료 추출 및 활용 데이터바우처사업
- 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요 및 핵심역량㈜이씨스는 1996년 설립 이후 무역/통관/물류응용S/W 솔루션을 기반으로 ㈜한국무역정보통신 (KTNET)과 함께 EDI 방식에 의한 무역 자동화를 제공하였습니다.전국에 약 3,000개의 고객사에 EDI System을 구축하면서, 정부기관과 기업의 다양한 형태(Oracle,MS
-SQL, DB2, Excel, JSON 등)의 데이터를 연계하기 위하여, Legacy 데이터분석, 데이터전처리, 코딩, 정보추출 또는 조합을 지원하였습니다.급변하는 글로벌 경영환경과 기술변화에 대처하기 위해 지속적인 연구개발과 전문영역을 확장하여 고객의 입장에서 고객이요구하는 솔루션과 서비스를 제공할 수 있는 품질확보와 기술개발에 최선을 다하고 있습니다.1.1 사업영역(주)이씨스는 1996년 창업이래, 무역/물류솔루션 보급의 길을 지켜왔습니다.
국내에서는 유일하게 모든 EDI솔루션을 인증을 획득하였으며,그 만큼 다양한 데이터 가공기술을보유한 개발 전문기업으로 자부하고있습니다.
그 동안 축적하여 온 기술력과 노하우를 바탕으로 데이터가공 전문기업으로 거듭나고자 합니다.1.2 1.2 지적재산권 및 인증현황 지적재산권명 등록번호 수출입통관 EDI System R2001
-01
-11
-236 수출갈음 EDI System R2001
-01
-11
-233 관세환급 - 활용 사례 : 활용 사례
– 최근 3년간 유사사업 참여 실적 및 성과
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.