서울 동작구 데이터바우처 사업관리 가공기업
서울 동작구 에는 주식회사 카인드, (주)라임솔루션, 주식회사 코어엠 외 4개의 가공기업이 있습니다.
주식회사 카인드 소개
- 주식회사 카인드은 2002-04-15에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 동작대로 149 3층
- 주요 서비스 : (
1) 계획수립
– 가공서비스에서 가장 중요한 부분을 차지하는 것은 수요기업이 필요로 하는 것이 무엇인지를 정확하게 파악하는 것으로, 수요기업의 요구사항 분석에 많은 시간/인력을 투입하고, 가공서비스 계획 수립시 수요기업 요구사항 및 사업 활용성을 최우선으로 두고 운영하고 있습니다.1.
수요기업 요구사항 분석2.
필요 데이터 발굴/분석3.
데이터 가공 전략 수립4.
데이터 가공 가이드라인 수립
– 다양한 경험 기반 전문가 활용을 통한 요구사항 분석
– 요청 및 필요데이터 식별/정의 및 수집/가공 용이성 분석
– 데이터 품질 및 요구사항에 기반한 데이터 정제/가공/분석기법 확정
– 사업화 이슈 및 요구사항을 반영한 데이터 분석 알고리즘 확정 및 구축가이드 확정(
2) 가공업무 프로세스
– 데이터 가공을 위해 내/외부 데이터 및 다양한 유형의 데이터를 식별하고, 이를 수동 또는 자동화된 솔루션을 활용 자동 수집한 후, 1차적으로 데이터베이스 및 파일형태로 저장한다.이렇게 수집된 원시데이터를 가공 및 활용가능한 형태로 전처리 과정 및 이상치/결측치 등기초 분석하여, 정제단계를 거친 후 데이터 변환/결합/통합 등의 가공 및 인공지능학습용데이터의 경우 Labeling을 수행한 후 , 최종 공급/제공데이터에 대한 품질검사를 수요기관과 함께 처리하는 프로세스로 운영합니다.1.
원시데이터
->2.
수집
->3.
저장
->4.
가공
->5.
품질검사(3) 가공 데이터(산출물) 검수
– 가공데이터에 대한 3단계 검수절차를 수행하여, 수요기업이 요구하는 고품질의 가공데이터를 제공하는 검수 프로세스를 운영합니다.1.
자체 솔루션 활용 1차 검수
->2.
내/외부인력 투입 2차 검수
->3.
전문가그룹(전문인력) 3차 최종 검수 - 보유 솔루션 : NO솔루션설명1지자기데이터 분설 솔루션
– 각 지점(Refernece Point)별 지자기 데이터 편차/Value 분섟
– 지점별 X,Y,Z Value를 분석하여 실내위치 측위 도출
– 실내/지하시설물 Navigation 기초 정보 제공
– 지하 안전사고 발생시 스마트폰을 통한 위치 서비스 제공2데이터 수집 솔루션
– 데이터 자동 수집
– 수집 대상 지속적 추가
– Web Crawling3인공지능학습용 데이터 품질 진단 솔루션
– 메타데이터의 구조 정확도, 형식 정확도에 대한 구문정확성 품질 진단
– 고품질 AI 데이터 구축 기반 확보 - 품질 확보 전략 : (
1) 품질 제고를 위한 전담조직 구성 운영 가.
품질업무 전문가 투입
– 품질업무 전문가 투입
–
– 공인품질인증 획득 인력 참여나.
전팀원 품질활동 참여
– 품질활동 담당자 선정
– 역할별 품질활동 수행다.
품질관리그룹의 완벽한 지원
– 영역별 지원 전담자 선임 및즉시 지원 체제 운영
– 전문가 교육 및 상시 점검을 통한 품질 수준 제고프로젝트 관리자(PM)
– 품질관리활동 총괄 관리
– 품질보증계획/검토회 계획 검토
– 사업관리기관과 의사소통품질관리위원회
– 통합관리팀, PM, 품질관리자 참여
– 품질관리 활동 점검 및 의사결정품질관리자(QM)
– 품질목표 및 보증활동 계획수립 및 품질교육 진행
– 공정 표준프로세스 및 템플릿 정의
– 단계별 품질 점검 및 결과 보고품질관리 전문그룹
– 주기별/주요시점별 이슈/위험평가
– 데이터가공/분석 및 산출물 품질 자문 및 지원
– 품질관리 교육 지원프로젝트 수행팀
– 산출물 자체 점검
– 동료검토 실시
– 자체 시정조치 활동 수행(
2) 품질관리 프로세스 정립 당사는 품질관리 프로세스로 품질개선을 위한 방법인 PDCA(Plan
-Do_Check_Action) 사이 클을 활용하고 있으며, 서비스와 공급데이터의 개선을 위해 반복적 4단계 접근 방식으로 운영하고 있습니다.
– Plan(계획) : 실적에 근거한 계획 수립
– Do(실행) : 수립한 계획에 따른 실행
– Check(평가) : 실행 상황이 계획에 맞게 진행되는지 평가
– Act(개선) : 평가 결과에 따른 개선관리기능관리대상Plan(계획)Do(실행)Check(모니터링/통제)Act(개선)품질관리기준
– 품질관리지표
– 핵심품질항목
– 업무규칙데이터 품질이슈 조사
– 내/외부데이터 이슈 파악
– 품질이슈 분석
– 품질관리기준 대상 파악/정의품질관리기준 수립
– 품질기준 지표 수립
– 핵심품질관리항목 도출
– 업무규칙 도출 및 기준 배포품질관리 기준 점검
– 점검대상 데이터 추출
– 점검조건 도출 및 검증
– 결과분석 및 개선요 - 유지보수 전략 : 가.
수행 방안
– 당사는 사업 완료 후 공급데이터의 기술적, 구성형태 특성을 잘 이해한 책임자를 유지보수 담당자로 지정하여 하자보수 및 오류 발생에 대해 신속하게 대응할 것이며, 당사는 하기 표과 같은 지원 체계를 보유하고 있습니다.역할업무분장유지보수책임자납품/공급한 데이터에 관한 전반적인 유지보수 관리유지보수담당자데이터에 대한 질의, 응대, 활용방안에 대한 전반적인 지원나.
유지보수 내용구분내용유지보수 대상
– 공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상하자보수 기간
– 사업 완료 후 12개월간 지원유지 보수 내용하자보수
– 유지보수 기간 이내에 발생하는 데이터의 결함에 대한 유지보수품질개선
– 에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완유지 보수 범위무상하자보수
– 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상하자보수를 원칙으로 함무상유지보수
– 무상유지보수 기간 내 일어나는 유지보수 활동유상유지보수
– 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임지지 않음
– 무상하자보수 기간 중 신규데이터를 추가하고 기존의 데이터를 개선 하는 경우상호 협의하여 실비 제공함을 원칙으로 함
– 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 개조, 첨가, 조정으로 중대한 영향을 끼친 경우유상 처리항목비용최신 데이터 제공(분기별)솔루션 비용의 8%사용자 부주의로 인한 장애솔루션 비용의 8%(※ 수요기업별 상이)다.
유지보수 기간
– 무상하자보수 기간 : 사업 종료 후 12개월
– 유상하자보수 기간 : 사업 종료 후 12개월 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : ● 유사사업 참여 실적 및 성과(단위 : 천원) VAT 별도NO사업명사업기간사업금액발주처1지자기데이터 분석 및 정제 기법 개발2022.10 ~ 2022.1219,500NIA/(주)케이씨에이2인공지능 교육 콘텐츠 점검 용역2022.03~ 2022.0416,364알고리마3인공지능(AI) 교육 콘텐츠 제작 품질 검수2021.09~ 2022.0258,000한국과학창의재단4데이터 통합저장소 2단계 구축 품질 검수2021.08~ 2022.0248,900해양경찰청5환경비지니스 빅데이터플랫폼 발전전략 수립2021.07 ~ 2021.1283,835한국수자원공사
- 기업 개요 및 핵심역량 : (
1) 기업 소개
– ㈜카인드는 고품질의 인공지능 및 빅데이터 전처리/가공/분석/판매/품질서비스 제공을 통한 데이터 전문기업으로 성장하기 위해, 2022년 03월 사업분할을 추진하여, 데이터 가공 및 분석/ 품질서비스를 제공하는 빅데이터/인공지능(AI) 전문기업으로 확대/성장하기 위해, 2022년 하반 기부터 본격적인 데이터 사업을 추진하고 있습니다.
– 기존의 데이터관련 사업 컨설팅 및 사업관리서비스를 기반으로 고품질의 데이터 가공 및 분석을 통해 고객 맞춤형 솔루션 및 서비스를 제공하며, 나아가 데이터분야 및 연관 사업분야에서 다양한 전문화된 서비스 제공을 통해 빅데이터/인공지능 전문 강소기업으로 성장하고자 합니다.(
2) 주요사업 분야
– 인공지능(AI) 및 빅데이터 플랫폼 사업, 데이터 가공 및 활용 사업, 인공지능 및 데이터 컨설팅 사업, 정보화 사업 컨설팅 및 구축 사업, 솔루션 개발 및 공급, 정보시스템 진단, 평가 등을 주사업 분야로 하며, 관련 연관 신사업을 개발/확대하고 있습니다.(3) Vision 및 핵심 가치인간 존중과 상호 커뮤니케이션을 기반으로 KAINDer로서의 가공/분석역량 강화를 통해 혁신적인 솔루션 및 서비스를 통해 고객의 가치 증진과 함께 성장하는 KAIND가 될 것입니다.(4) 연혁
– ㈜케이씨에이 지자기데이터 분석 및 정제 기법 개발 (’22.11~’22.12, 0.2억)
-> 2022년 인공지능학습용데이터 구축사업 참여
– 사업(기업) 분할 및 사명 변경 (’22.03)
– 한국수자원공사 환경비지니스 빅데이터플랫폼 발전전략 수립 (’21.07~’21.12,0.8억)
– 한국자동차연구원 차세대정보시스템 개편을 위한 ISMP수립 (’21.06~’21.09,0.9억)
– ㈜한국전산감리원(구)카인드) 설립 (’02.04)(5) 서비스 및 솔루션
– 당사는 기존의 빅데이터 및 인공지능(AI) 사업관리 및 컨설팅 서비스와 신규로 추진중인 Open source 기반의 데이터 가공/분석 서비스를 제공하고 있으며, 특히, 데이터 품질관리를 위해 분석 - 활용 사례 : 가.
지자기 데이터 활용 실내측위 시스템
– 실내시설물(GPS 미수신지역)내 지자기데이터수집을 통한 실내위치 측정
– 각 Reference Point별 X,Y,Z값 반복수집/정제를 통한 데이터 품질 확보/제공나.
인공지능 학습용데이터 품질검증
– 인공지능 학습용데이터(Json) 파일 구조에 대한 구조 정확도, 형식 정확도에 대한 구문정확성 품질진단을 통한고품질의 학습용 데이터 구축 기반 조성
(주)라임솔루션 소개
- (주)라임솔루션은 2013-02-13에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 동작대로 65 YM타워 8층, 9층
- 주요 서비스 : 정보계 구축 및 빅데이터 분석을 위해 원천에 수집한 데이터에 대해1차 결측치를 보정하고2차 코드 및 도메인을 표준화 한후3차 데이터간의 조인키를 이용하여 융합 데이터를 생성합니다.각 단계별 데이터 처리 시 전/후 데이터에 대한 건수 및 금액 등의 검증을 수행하여 데이터 정합성을 보장합니다.데이터 필터링데이터 변환데이터 정제데이터 중복 및 오류 제거좌표계 표준화개인/기업 간 매칭으로 데이터 중복 및 오류 확인 후 제거데이터 변환데이터 검증데이터 변환지오코딩을 통한 좌표변화 및 타입 표준화데이터 오류 제거지오코딩을 통한 좌표값 생성 및 좌표계 표준화결측치 검사 및 중복 검사 실시결측치 검사 및 중복 검사
- 보유 솔루션 : Lime
-R3 (룰기반 데이터 분석)
– 실시간 처리 및 빠른 처리성능을 보장하는 엔진
– 다양한 통계분석 및 마이닝을 지원하는 핵심 통계엔진 내장
– D3, Google Chart 등 오픈소스를 활용한 다양한 시각화 지원
– 스코어링값을 룰엔진과 연계하는 통합성, 업무에 맞게 커스터 마이징이 가능한 유연성NPS
-Block(데이터 비식별화)
– 개인정보 비식별화를 위한 구간별(50m, 100m, 200m) 블록 생성
– 위치정보를 이용해 위경도 구조체 생성
– 블록의 구성정보에 대한 폴리곤 정보 생성을 위한 사전 정보 관리
– 시뮬레이션 및 정규 배치 지원
– 고전적 비식별화를 위한 17가지 알고리즘 Pool 관리Lime
-Research (데이터 라벨링)
-사용자 관리 : 사용자 정보 관리, 그룹관리, 권한 관리, 회원정보 수정 관리 등
– 이미지 등록 : 정해진 포맷에 따라 메타정보를 입력한 후 개별등록 하거나 폴더 구조에 맞춰 압축 파일과 메타 정보 일괄등록 지원
– 어노테이션 : 어노테이션컬럼 선택, 어노테이션이미지 선택, 라벨링부위에 폴리곤좌표찍기
– 라벨링 : 라벨링컬럼 선택, 라벨링할 이미지 선택 후 이미지별 라벨링작업 수행Lime
-VoiceCatcher (음성 분석)
-음성파일 등록 : 분석하고자 하는 음성 데이터를 선택하여 등록
– 음성 분석 : 1:1, 1:N, N:N 음성을 대상으로 동일 화자 여부 분석 작업 수행
– 최유사 화자 식별 : 1개의 음성과 N개의 음성 간 유사도 비교
– 분석결과 시각화 : LR 플롯트, ER 플롯트, DET 플롯트, ROC 플롯트 제공
– 사용자 관리 : 사용자 정보 관리, 그룹관리, 권한 관리 등 - 품질 확보 전략 : 품질 확보를 위하여 별도의 기술지원 조직을 두고 업무 단계별 품질보증 활동을 수행하며,정량화된 품질관리와 유사사업 경험을 기반으로 최고수준의 품질을 보장합니다.
– Best Practice 활용
– 정량적 품질 관리
– 최적화된 프로젝트 프로세스
– 체계화된 품질보증 활동요구사항을 도출하여 요구사항에 대한 반영, 납품품질수준, 정해진 비용과 기간을 만족시켜드리기 위해 품질지원 시스템을 활용합니다.품질관리 프로세스품질지원 시스템전사 품질지원 체계
– 품질목표 수립
– 품질보증 계획 수립
– 품질요구사항 수집 및 분석
– 품질평가 Check list
– 품질설계, 품질조직구성, 품질조직활동
– 품질보증 계획 수립
– 단계별 산출물 검토
– 프로세스 이행 검토
– 시험 및 결함관리
– 전사 품질조직
– 프로젝트 품질조직 - 유지보수 전략 : 수요기업별 특성을 고려하여 사업 방향에 대한 컨설팅을 수행하고 고객과 협업,단계별 요구사항 점검 및 품질보증 활동을 통해 안정적 서비스를 수행합니다.구분업무 프로세스수행 방안수요기업 발굴
– 담당자와 품질검증 담당자를 배치하여 수행조직 구성01_수행조직 구성
– 독립적 역할과 책임 부여
– 전문가 지원
– 외부지원조직 협의, 연계
– 업무범위 협의수요기업 요건분석
– 수요기업 사업을 이해하고 요구사항을 식별하여 사업 특성 및 요구사항 분석02_수요기업 요건분석
– 수요기업 사업/환경 이해
– 기능/비기능 요구사항 식별
– 사업관리 측면의 요건 반영품질목표 선정
– 품질목표와 품질항목을 선정하여 품질목표 값 및 우선순위를 선정03_품질목표 선정
– 관리 가능한 지표 선정
– 핵심 품질목표 달성을 위한 협의
– 유사 프로젝트 사례 획득사업 수행 및 유지보수
– 품질보증 계획서를 작성하여 단계별 실적 관리04_사업 수행
– 업무 담당자는 수행조직, 일정, 기법, 절차에 대해 상세작성
– 요구사항 추적표를 관리
– 단계별 품질 검증05_유지보수
– 유지보수 대응 및 후속지원(고객응대팀) - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석,기타
- 실적 : 최근 3년간의 주요 사업 실적은 아래와 같습니다.
– 2022년* 2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업* NIA 2022년 정책현안 빅데이터 분석 사업* NIA 2022년 공공 빅데이터 분석 사업 * 국세청 빅데이터 분석 사업 4차* 행정안전부 차세대 지방재정 분석 과제 발굴 및 데이터분석/설계
– 2021년 * 2021년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업* 2021년 데이터바우처 지원사업* NIA 2021년 정책현안 빅데이터 분석 사업* NIA 2021년 공공 빅데이터 표준분석모델 확산 사업 * 국세청 빅데이터 분석 사업 3차
– 2020년 * NIA 2020년 공공 빅데이터 분석 사업 * NIA 2020년 공공 빅데이터 표준분석모델 확산 사업 * 심평원 대내외 업무시스템 개선 사업 : 급여정보분석 시스템 고도화* 건강보험 재정모니터링 분석 사업 * 국세청 빅데이터 분석 사업 2차 - 기업 개요 및 핵심역량 : 라임솔루션은 2013년 2월 설립 이래 빅데이터 구축 컨설팅부터 플랫폼 구축, 분석모델 개발 및시스템화까지 빅데이터 분석 사업의전체 Cycle에 대한 경험과 노하우를 가지고 있는 빅데이터사업 전문기업입니다.2016년 벤처기업 인증과 기업부설연구소를 인증 받아 빅데이터 가공·분석 전문 인력을 20명 정도 보유하고 있으며 자체 기술로데이터 분석 및 시각화 솔루션인 Lime
-R3와 특허 받은 기술을 이용한 데이터 비식별화 솔루션을 개발하여 국세청, 국민연금, 법무부 등에 납품하였습니다. - 활용 사례 : 공공데이터,카드사 데이터,통신사 데이터 등 무료/유료 데이터를 수집하여 결합하고 고객이 보고자하는 분석 모델을 개발하여 그 결과물을 웹사이트로 제공하는 전 과정을 서비스합니다.예시)개인사업자 및 유사업종에 대한 사업장 분석,소비자(잠재고객)분석,전문가예측 분석결과를 종합하여 지역 상권분석 정보,배달 수요+매장 추천 정보,마케팅 활용 정보를 확보하고 이를 통해 사업추진의 안전성 도모
주식회사 코어엠 소개
- 주식회사 코어엠은 2016-09-28에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 동작대로29가길 23 2층
- 주요 서비스 : 가) 코어엠 비전 이미지 가공 서비스의 상품성
– 일반 비전 시스템의 경우 단순 기준 정보에 대한 비교로만 합부 판정을 내리거나, 불량 부위를표시해 주는 역할을 합니다.
– 코어엠의 AI 비전 서비스는 비전 카메라를 이용한 단순 이미지 비교가 아니라 기준을 가진 이미지들을 학습시켜서 애매 모호한 경우에도 판정을 내릴 수 있는 장점을 가지고 있습니다.나) 코어엠 비전 이미지 가공 서비스의 활용 예시
– 자동차 부품 누락 판별
– 부품 꾸러미 누락 판별
– 기판 부품 누락 판별
– 반도체 기판 스크래치 불량 판별
– 일반 소재 스크래치 불량 판별
– 공구 마모도 판별가) 코어엠의 품질 판정 가공 서비스 정보
– 현장의 학습 데이터를 수집하여 가공하여 학습시키고 이에 대한 수집 플랫폼을 개발하여 제공하고 이를 통해 수집된 정보를 기 학습된 룰에 적용하여 신규 판정을 내립니다.나) 코어엠의 비전 판정 가공 서비스 정보
– 제품이나 불량 이미지를 비전으로 촬영하여 학습용 이미지를 확보하여 학습시키고 신규 제품에대해 판정을 내립니다. - 보유 솔루션 : 2018년 코어엠은 효성중공업 산업혁신 사업에 참여하면서 도막 두께 측정시 데이터를 자동으 로 게더링하고 성적서를 자동으로 생성하고 데이터를 축적하고 분석하는 솔루션을 10개 기업 에 공급하면서 데이터를 모으는 방법과 이를 활용하는 데 대한 본격적인 고민과 솔루션 개발 을 하기 시작했습니다.
– 주식회사 코어엠의 핵심가치는 중소제조업의 생리를 가장 잘 아는 기업으로서 중소 제조업체를 도와 서로 성공하는데 있습니다.
– 주식회사 코어엠은 자동차, 반도체, 전자, 방산, 중공업, 인쇄 분야의 80여개 중소제조업체의 솔루션 구축 경험과 인적 네트웍을 가지고 성장하고 있습니다.
-주식회사 코어엠은 자동차, 반도체, 전자, 방산, 중공업, 인쇄 분야의 MES 솔루션을 제공하고
– 제조 분야의 품질, 생산 분야의 AI 비전 시스템, AI 품질 판정 시스템을 제공하고
– 동물 시장에 AI를 이용한 서비스를 개발하여 제공하려고 준비 중에 있습니다. - 품질 확보 전략 : 가) 국내외 현황
– 중소제조업체의 데이터 가공 및 적용 상황은 매우 열악한 상황이며 공식적으로 적용되기 시작한 것은 2019년 데이터 바우처 사업의 시작부터라고 봐도 무방합니다.
– 중소제조업의 데이터들은 현장 설비에서부터 관리자 PC에 까지 다양하게 발생하고 있지만 그것들의 수집 장치는 사람에 의한 엑셀이라고 볼 수 있습니다.
엑셀을 이용한 수동적인 데이터 수집과 분석은 한계가 있기 때문에 센서와 PLC, RS 232C, TCP/IP등을 이용한 다양한 방식의 데이터 수집이 필요하며 수집된 데이터가 의미있는 정보로 변환되기 위해 분석과 정의가 필요합니다.나) 참여목적
– 주식회사 코어엠은 구글, 카드사 처럼 대용량 사용자 중심의 데이터만 중요하다고 보지 않고,중소제조업의 동종 업종에서 발생하는 데이터, 더 작게는 동종 업계의 품질이나 생산 같은 일부분의 데이터에서도 의미있는 데이터를 수집할 수 있다고 보며, 이를 잘 수집하고 분석하면 국내 중소업체의 경쟁력 강화에 도움이 될 거라고 봅니다.
– PLC, RS 232C, TCP/IP 등을 통해 수집된 데이터가 어떻게 가공해야 유용한 정보로 변환될 수있는지 코어엠의 참여진들은 잘 알고 중소 제조업체를 가이드 할 수 있기 때문에 이번 사업에참여하게 되었습니다.
– 국가의 경쟁력은 제조업으로부터 발생한다고 봐도 과언이 아니기 때문에 중소제조업의 데이터분석과 이를 이용한 제조업 경쟁력 강화는 반드시 진행되어야 한다고 봅니다.나) 사업의 단기·장기적 목표
– 단기 목표는 개별 기업들을 대상으로 데이터를 수집하고 데이터를 분석하여 의사결정을 내리게하는데 있습니다. - 유지보수 전략 : 1.
요구사항 관리 요구사항 도출 (참여업체 담당자 및 관련자 대상 인터뷰) 요구사항 정의서 작성 및 업체 승인
– 요구사항에 대한 이해여부 상호 확인
– 참여업체와 IT업체가 요구사항에 대하여 동일한 의미로 이해하였는지 확인 요구사항에 대한 해결방안 확인
– IT업체는 업체 요구사항에 대한 해결방안을 제시하고 참여업체의 확인을 받음2.
시스템 테스트 IT업체 자체적으로 단위테스트와 통합테스트를 실시하여시스템의 오류를 제거하여 시스템의 기능의 안정성을 확보 사용자 승인테스트를 실시하여 사용자의 요구사항이 적절하게반영되었는지 여부를 확인하여 요구사항 만족도를 높일 수있도록 함3.
프로젝트 관리 시스템의 품질은 시스템 개발 프로젝트의 각 단계별 진행이안정적으로 수행되는 것과 깊은 연관이 있음 프로젝트 진행이 안정적으로 이루어 질 수 있도록 IT업체 PM은프로젝트 계획을 수립하여 각 단계별 추진 실적을 관리하고계획과 추진실적을 참여업체 PM에게 중간, 완료보고회의 및수시 보고를 통하여 알림으로서 프로젝트 진행상 문제발생요인을 사전에 제거할 수 있도록 함 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
- 실적 : 2020.08 AI 데이터 바우처 사업 참여(1개사), AI 데이터 실증 지원 사업(4개사)2021.04 스마트 공방 사업(3개사), 스마트 공장 구축 지원 사업(2개사)이외에도,<;2020년도>2020년도 스마트공장 구축 및 고도화(스마트제조혁신추진단)_(주)유니원_스마트공장 구축 및 고도화 사업(신규구축)2020년 대중소 상생형 스마트공장 지원사업(자동차부품산업진흥재단)_(주)디엔티_ 2020 대중소상생형(현대자동차 그룹) 스마트공장 구축(유형1
-B),주식회사 현대기업_ 2020 대중소상생형(현대자동차 그룹) 스마트공장 구축(유형1
-B)2020년 데이터바우처 지원사업(한국데이터산업진흥원)_장수산업_2020년 하반기 AI 데이터 가공 바우처AI 컨설팅 및 AI 솔루션 실증 지원사업 (한국과학기술원)_시몬테크_AI데이터인프라구축사업,비월드_AI데이터인프라구축사업,진영_AI데이터인프라구축사업2020년도 스마트공장 구축 및 고도화(스마트제조혁신추진단)_(주)경동산업_스마트공장 구축 및 고도화 사업(신규구축)2020년 대중소 상생형 스마트공장 지원사업(한국생산성본부)_덕인금속_2020년 상생형(한국토지주택공사) 스마트공장 구축지원사업(유형
1),세화금속_2020년 상생형(한 국토지주택공사) 스마트공 장 구축지원 사업(유형
1),<;2021년도>2021년 스마트공방 기술보급사업(소상공인시장진흥공단)_신성산업_2021년 스마트공방 기술보급사업,유니레스_2021년 스마트공방 기술보급사업,정수기업_2021년 스마트공방 기술보급사업,한영디자인_2021년 스마트공방 기술보급사업2021년도 스마트공장 구축 및 고도화(스마트제조혁신추진단)_(주)염광산업_1차_스마트공 장 구축 및고도화(기초)_선정기업 본사업신청( 코디지원),(주)진솔인더스트리_(선정기 업 대상) 탄소중립형스마트공장본사업신청_고도화1_코디지원,에스비엠(주)_2차_스마트공 장 구축 및고도화(기초)_선정기업 본사업 신청(코디미지원),에스비테크(주)_2차_스마트 공장 구축 및 고도화(기 초)_선정기업 본사 - 기업 개요 및 핵심역량 : 가) 기업 개요
– 주식회사 코어엠은 제조업의 중심, Core of Manufacturing을 지향하는 기업으로 2016년 설립 해서 현재에는 Core of Mankind를 추구하는 기업입니다.
– 주식회사 코어엠은 이미 10인 이하 규모의 중소기업부터 매출액 1000억 이상의 중견기업에 이르기까지 80여개 기업의 시스템 구축 실적이 있는 MES 전문 기업으로 성장해 왔습니다.
– 대표이사는 2018년 한양대학교에서 데이터 마이닝 영역 중 classification 분야로 박사학위를 수여하였고 중소제조기업에 데이터 분석 툴을 도입하고자 노력해 왔습니다.
– 과거에는 SPC를 위한 데이터 게더링이 일부 존재했지만 이 외에 데이터를 제대로 분석하는 중소 제조 기업은 거의 없었고, 제대로 데이터를 모으는 기업들도 많지 않았습니다.
– 2018년 코어엠은 효성중공업 산업혁신 사업에 참여하면서 도막 두께 측정시 데이터를 자동으 로 게더링하고 성적서를 자동으로 생성하고 데이터를 축적하고 분석하는 솔루션을 10개 기업 에 공급하면서 데이터를 모으는 방법과 이를 활용하는 데 대한 본격적인 고민과 솔루션 개발 을 하기 시작했습니다.
– 2020년 데이터 바우처 사업에 참여하여 R을 이용한 품질 예측 프로그램을 도막 두께 측정 프 로그램에 적용하였고, 비전 카메라를 이용해 게더링한 이미지에 욜로를 적용하여 반도체 기판 스크래치불량을 판독하는 시스템을 개발하였고, 동일한 방식으로 자동차 내장재의 불량을 비 전 카메라 4대를 이용하여 판정하는 시스템을 개발하였습니다.
– 최근에 코어엠은 개 얼굴을 판독하여 감정을 구별해 내는 프로그램을 개발하여 이를 응용한 어플을 완성하였고, 여기에 기능을 추가하여 출시하려는 과정 중에 있습니다.
– 코어엠은 남들이 가지 않는 분야 특히 제조업과 사람의 생활 중심의 서비스를 제공하고자 끊 임없이 변화하고 있습니다.나) 핵심 가치
– 주식회사 코어엠의 핵심가치는 중소제조업의 생리를 가장 잘 아는 기업으로서 중소 제조업체 를도와 서로 성공하는데 있습니다.
– 주식회사 - 활용 사례 : 유사사업 참여 성과 (1개사 사례)> 시몬테크
– 딥 러닝(deep learning)기반의 머신 비전(machine vision) 시스템 도입정확하고 효율적인 제품 검사를 위한 딥러닝 기반의 머신비전 플랫폼 개발
– 코어엠 솔루션 추천① 시몬테크의 요구사항에 적합하고 도입시 ROI 가 1년 이내 회수 가능할 것으로 판단되어 투자 대비 효율성도 상당한 수준임
– 사업 추진의 혁신성① 딥러닝 기반 머신비전 시스템을 적용함으로써, 정밀하고, 빠른 속도로 검수작업 수행 가능.② 개발될 딥러닝 기반 머신비전을 적용함으로써, 검수자 주관에 따른 변동없이 강건한 제품 검사가 가능해지며 궁극적으로 제품 검사의 표준화 가능.
– 수집 데이터 분석
1)데이터 수집 기간 및 주기
– 2020년 8월 ~ 2021년 4월
2)데이터셋 구성 결과0위에도 언급 했듯이, 다음과 같이코어엠 비전 이미지 가공 서비스의 활용 예시가 있습니다.
– 자동차 부품 누락 판별
– 부품 꾸러미 누락 판별
– 기판 부품 누락 판별
– 반도체 기판 스크래치 불량 판별
– 일반 소재 스크래치 불량 판별
– 공구 마모도 판별
몽타(주)(Montage) 소개
- 몽타(주)(Montage)은 2021-07-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 사당로 250 지하1층(마립빌딩)
- 주요 서비스 : 1.맞춤형 데이터 가공서비스o 서비스 개요
– ‘맞춤형 데이터 가공서비스’는 수요기업이 기보유한 데이터를 분석하여 필요한 데이터로 맞춤형 가공하여 제공함으로서, 수요기업은 목적에 맞는 데이터를 제공받아 활용할 수 있음
– 수요기업과의 상담을 통해 요구사항 분석과 데이터를 설계하는 업무협의단계, 작업을 개발(구현)하고테스트 하는 데이터분석 및 가공단계, 데이터검수 단계, 데이터제공 단계 및 유지보수를 위한 사후관리단계로 서비스 절차를 효율적으로 구성하여 단계별 수행함
– 오픈소스 빅데이터 플랫폼 기반 대시보드를 활용하여 데이터를 관리하고 새로운 비즈니스 인사이트를도출할 수 있도록 다양한 시각화차트로 구성된 리포트 제공함o서비스 단계별 절차① 상담
– 수요기업의 가공 데이터 요구사항 확인
– 기보유한 데이터 종류 및 품질과 수집, 가공 방식 확인
– 데이터 가공정제 및 융합을 위한 용어, 형식, 유형 등 기준 확인② 업무협의
– 수요기업의 가공 데이터 요구사항 정의 및 분석
– 필요한 데이터 종류 및 품질과 수집, 가공 방식 등 업무 협의 및 데이터 설계
– 가이드라인의 모호성을 최소화하고, 고객사에 납품할 품질 기준을 합의하고 파일럿 프로젝트를 진행③ 데이터 가공 및 분석
– 수요기업 기보유한 데이터 수집 및 분석
– 요구사항 분석에 따른 데이터 종류 및 특성, 품질 등 전처리
– 데이터 정제(cleaning), 데이터 통합(integration), 데이터 축소(reduction), 데이터 변환(transformation)진행
– 개인정보가 포함된 데이터 가공 시 비식별화 처리
– 오픈소스 빅데이터 플랫폼 기반 데이터 분석 및 시각화하여 새로운 인사이트 도출④ 데이터 검수
– 오픈소스 빅데이터 플랫폼 기반 대시보드를 활용하여 데이터 검수 및 관리⑤ 데이터 제공
– 수요기업과 협의된 형태로 데이터 제공
– 새로운 인사이트 도출할 수 있도록 다양한 차트로 구성된 리포트 제공⑥ 사후 관리
– 수요기업 문의 응대 및 기술지원
– 수요기업의 지속적인 교육 및 기술이전 실시2.
데이터 가공 및 분석 환 - 보유 솔루션 : 1.
데이터 ALL
-IN
-ONE 구현을 목표로 한 통합 플랫폼 : iSharkDI(Data Integration)
-개요 :이기종 시스템 및 다양한 데이터 유형과 프로토콜 간의 인터페이스를 쉽고 편리하게 구현할 수 있는Data Integration솔루션
– AI 및 빅데이터 환경 구축을 위한, 데이터수집 및 연계 Ishark ETL/EAI/ESB 솔루션
– 산재되어 있는 다양한 데이터 소스와 시스템, Application등으로부터 데이터를 수집하고, 의미를 부여하여 재사용 가능한 정보(Information
-“지능적인 정보”)를 만드는 과정
– 어플리케이션 중심의 데이터 통합, 데이터 중심의 BIZ 통합을 위해, 정형, 반정형, 비정형데이터 및 이기종 디바이스에서 생성되는 데이터, 대량의 사물, 개인이 생산한는 모든 데이터를 수집/통합
-주요특징① Script방식Interpreter언어② 이기종간 통합③ 비정형DB지원④ Resource및 이기종간Intergration⑤ 다양한 시스템환경에 독립적⑥ 빅데이터 플랫폼 지원⑦ 저비용 고생산성⑧ 기능확장 및 빠른 성능
-도입 효과다양한interface통합이기종 시스템 간 정형/비정형 데이터,다양한 프로토콜 통합Migration, ETL, EAI, IoT통합 구현고생산성, TCO절감쉽고 빠른 구축구축 및 유지 보수 비용 대폭 절감B.I성능 극대화이기종 시스템 간Interface를 통합하여 분석에 필요한 다양한 데이터 수집 및 정제 가능시장 변화에 빠른 대응 가능유연성자체 기술력에 의한 국산 솔루션(GS인증)Customizing용이암호화 모듈 내장으로 쉽고 안전한 데이터 보호2.
AI 및 빅데이터 분석을 위한 몽타㈜ 빅데이터 플랫폼
– 개요 :몽타㈜의 빅데이터 플랫폼은 실시간 처리에 특화되고 Data Lake와 DW를 모두 포함하는 Lake House의 개념을 도입하여 구축
– 몽타㈜의 빅데이터 플랫폼은 실시간 처리 중심의 카파 아키텍처를 적용하여, 시스템의 기능적 중복성과 복잡성을 제거하고, 운영 및 유지보수에 최적화된 플랫폼임
– - 품질 확보 전략 : 1.데이터수집 및 품질관리[ 법적 분쟁 위험을최소화한 데이터 수집 ]
-개인 정보 활용에따른 법적 분쟁 소지가 있는 데이터는 개인정보 수집에 대한 법적 권리를 확보한 데이터를 제작하여 법적 분쟁 위험을 최소화
-당사는 가공 데이터의범용성과 수집 가능성을 기준으로 데이터를 수집 또는 구매하며,협력 파트너사 풀(Pool)구축으로 양질의 데이터를 확보할 수 있는 다양한 유통 채널을 구축함
-데이터 수집 및 가공과정에서 발생할 수 있는 법률상 귀책사유 등을 검토하고자 법률자문을 받을 예정이며,현행법이규정하는 법적 테두리 안에서 사업을 영위하고자 개인정보보호 위원회의 지침을 준수하고 있음2.품질관리 프로세스[ 데이터 품질관리 프로세스절차 ]①검사대상 정의 → ②품질검사 수행 → ③검사결과 분석 → ④개선수행→ ⑤품질통제→ ⑥피드백 순으로 진행
-(검사 대상 정의)원시데이터,원천 데이터,데이터 셋,라벨링 데이터 등의 검사 대상을 선정하고해당 데이터가 요구되는 품질수준에 부합하는 상태인지를 판단하기 위한 품질검사 계획을 수립하는 단계
-(품질검사 수행)정의된 검사 대상에 대해 적합성,정확성,유효성,준비성,완전성,유용성 등의 품질관리 지표에 대해 체크리스트와 같은 검사기법을 적용하여 품질 검사를 실시하는 단계
-(검사 결과 분석)품질검사 결과를 바탕으로 주요 품질 문제를 식별하고 문제의 근본적 원인을 파악하여 품질 문제를 해결하기위한 개선 기회를 도출하는 단계
-(개선 수행)품질 문제 해결을 위해 개선 방안 및 계획을 정의하고 우선순위를 결정하며,개선 방안 수행을 위한 구체적인 품질 개선 계획을 수립한 후 수립된 개선 계획에 따라 데이터 보정,추가 작업 등 개선 영역별 품질 개선 활동을 수행하는 단계
-(품질 통제)개선 수행 결과의 확인 및 점검을 통해 품질 목표를 재설정하여 품질 문제 재발 방지 및 고 품질 데이터를유지하기 위한 품질관리 활동을 수행하는 단계 - 유지보수 전략 : 1.서비스 및 관리 계획
-데이터 가공 후 지속적인 모니터링을 통하여전반적으로 필요한 기반 업무 지원
-문의 응대 및 지원:문제 발생 시 이메일,유선상으로 즉시서비스 지원 및 해결 조치
– 지속적인 마케팅 홍보 진행:데이터기반 사업의 기반을 마련하고,데이터 컨소시엄을 확대
-해외 데이터 가공 및 판매를 위한 판로확보:해외 데이터 또한 국내에서 거래 또는 국내 데이터를 해외에서 거래하기 위한 해외 데이터거래 판로를 사전에 파악하고,판매 준비함.2.유지 보수 및 관리 계획 구분 내용 유지보수 대상
– 사업명 : 기구축된 모든 가공서비스 (예시)
– 데이터셋 : 한국 이름(names.csv) 12,792 (단위 : 건)
– 구축된 name DB
– 작명 데이터 모델
– 모바일앱 서비스 개발 (필요시) 무상하자보수 기간
– 사업 기간 종료 후 6개월 이내 유지 보수 내용 하자보수
– 검수 완료 후 1년 간 발생하는 응용프로그램의 결함에 대한 유지보수
– 기본점검 및 설치 전 환경점검, 장애발생 시 온라인 지원/현장 지원 품질개선
– 에러 수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정 유지 보수 범위 환경적응
– 신규운영체제 및 응용프로그램 개선/확장에 따른 변동사항 예방점검
– 예방정비 활동 중 점검은 시스템 장애가 예상되는 상황에서 실시 무상하자보수 - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : 1.
실적 연번 고객명 기간 프로젝트명 상세 1 브레****** 2021.09 ~ 2021.12 강***** EDW 구축 (iShark ME V.30) 병원 EDW 구축 2 아이**** 2021.10 ~ 2022.04 한국******* 마이헬스웨이 시스템 구축사업 마이헬스웨이 시스템 구축 3 씨********* 2021.11 ~ 2021.11 엘라스틱스택 집합 교육 및 실습 Elastic Engineering 교육 4 강***** 2021.11 ~ 2021.11 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요
-몽타㈜는 설립 이래 기술력 기반 항상 도전하고 혁신하는 빅데이터 전문 기업으로서 “데이터 관련 서비스가 필요한 모든 고객을 돕겠습니다.”라는 가치를바탕으로 다양한 빅데이터 프로젝트를 수행함
-DI(DataIntegration),빅데이터 플랫폼,데이터 파이프라인 구축 영역에서 다양한빅데이터 프로젝트 수행 경험을 통해 쌓인 노하우로 ‘몽타㈜ 빅데이터 플랫폼’을 구축하여 제공하고 있음
-이를 기반으로 고객의시스템을 최적의 아키텍처로 컨설팅 진행 및 교육 분야까지 영역을 확장함2.
주요사업 분야
-빅데이터 플랫폼 구축 및 개발을 통해 고객의 니즈를 분석하여 기보유한 데이터에서 새로운 인사이트 도출하고,빅데이터 아키텍처 컨설팅 및 데이터 파이프라인 구축하여 고객의 인프라 환경을 효율적으로 개선함
-GS 인증을 획득한DI(Data Integration)솔루션“iShark”는 기술력이 입증된 솔루션으로 공공보건의료 부분에서EDW,CDW구축 프로젝트를 수행하며DI(Data Integration)사업영역에서두각을 나타내고 있음3.
핵심 역량
-연구개발을 위한 기업부설연구소및 벤처기업 인증을 획득하여 경영력과 기술력을 인정받음
-빅데이터 플랫폼 기반다양한 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 글로벌 빅데이터 플랫폼사와 파트너십 체결함
-지적재산권 등록,직접생산확인 증명서 및GS 인증 획득으로 기술력을인정받은DI(Data Integration)솔루션’iShark’보유함 - 활용 사례 : 1.
데이터 통합(ETL, EAI, ESB) 구축 사례
-사업명: 마이데이터 실증랩
-내용: 소상공인 마이데이터 구축 및 EAI / kETL 연계 구축
-결과: 상권 변동 및 현황 실시간 파악 및 정책사업 기초 데이터 활용2.
데이터 마이그레이션 구축 사례
-사업명: 공공의료분야 DW 구축
-내용: 원천 의료 데이터 ETL 및 DW 구축
-결과: 표준/클렌징/프로세스 개선을 통한 데이터 분석 가능3.
빅데이터 가공 및 분석 사례
-사업명:압축 기계 절감 목적 데이터 가공 및 분석 과제
-내용:전처리한 원천 데이터를 분석하여 데이터 시각화 대시보드 구현
-결과:주요한 원천 데이터 항목에 대한 시각화로 실시간 분석 및 확인 가능
(주)더블유아이티 소개
- (주)더블유아이티은 2010-01-19에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 사당로 261 3층
- 주요 서비스 : 주요 서비스 상세정보1단계.고객 환경 분석 및 데이터 가공 설계1
-1:광고환경 분석1
-2:고객 데이터니즈 분석1
-3:데이터 기획 및 목표값 설정1
-4:스토리보드 제작2단계.주요 광고매체별API연동 및 고객별 광고데이터DB구축2
-1 :고객사만의 광고데이터DB구축2
-2 : 주요 매체별API연동3단계.데이터 가공 및 표준화 정의3
-1 : 데이터 가공 및 표준화 작업3
-2 :수집 항목의 정의3
-3 :효율분석 함수의 정의4단계.광고데이터 보고서 제작 및 데이터시각화 작업광고데이터DB서버에 저장된 광고데이터를 구글루커스튜디오와 접목 작업 후 광고주들이 마케팅 상황에 맞는 데이터 템플릿을 선택할 수 있도록다양한 형태의 템플릿을 개발하여 제공. - 보유 솔루션 : 보유 솔루션○광고데이터서버의 활용 4대 매체의 안정적인 광고데이터 API활용 기술의 접목.
기존의 고객들에게 적용했던 광고데이터DB서버 기술을 접목.
○UTM운영 솔루션 구축
– 광고데이터를 사이트 방문수와 비교.하여 분석하기 위해서는 GA4에서 요구하는 UTM설정이 필수적 솔루션
– 당사는 운용이 어려운 UTM설정을 웹에서 체계적이고 손쉽게 활용할 수 있는 자체 솔류션 마테나(matena.kr)의 개발하였고 이 솔루션을 접목하여 사용자 편의성을 증가시킴.
○구글 루커 스튜디오의 활용
-구글에서 제공하는 무료 데이터시각화 도구인 구글 루커 스튜디오(Google Looker Studio)의 활용 - 품질 확보 전략 : 품질확보전략데이터 품질 검수 전담조직의 신설광고데이터 품질 검수 전담조직 신설:광고데이터의 지속적인 정합성을 유지 하며 품질인증 수준을 유지하기 위해 데이터 사이언스 전공자 전문가의 채용CS전담조직의 신설:온라인 채널 관리 전문 인력 채용대외 품질인증 획득한국데이터산업진흥원 데이터 품질 인증:본 솔루션의 품질 영향 요소 및 업무규칙에 관힌 심사심의를 진행하여 플래티넘 클래식 획득.ISO 8000산업데이터 품질 인증:한국산업지능화협회에서 인증하는 산업데이터 인증을 통해 데이터의 품질 적합성을 심사심의를 통해 공인시험인증서를 획득.데이터 품질 컨설팅데이터품질 컨설팅(casit.co.kr):정보시스템의 효과성,효율성,보안성 확보에 대한 컨설팅 진행.운영 매뉴얼 작성내부 매뉴얼작성:내부 운영자들이 솔루션 구축시 운영 히스토리 저장 및 구축 매뉴얼 작성으로 업무 시스템 구축.사용자 매뉴얼 작성:사용자들이 본 서비스를 직접 활용할 수 있는 서비스 매뉴얼의 작성.○데이터정확도 향상전략데이터 보고서의 정합성을 지속적으로 검수하여 고객이 활용하는 데이터가 광고와 매출과의 상관관계를 명확하게 알 수 있도록 품질 향상을 바탕으로 데이터인증 획득하여 데이터 보고서의 공신력 향상.
- 유지보수 전략 : 데이터 가공 경쟁력 강화 전략○데이터 보고서기획력 강화전략데이터분석 최신 트렌트 및 디지털 광고 현황 모니터링 및 분석으로 시장분석 및 흐름 파악하여 최신 데이터 보고서 제작.○공개모니터링 체계구축데이터 보고서의 공개 체험단5명을 모집하여 고객에게 제공된 보고서를 실시간으로 모니터링하며 운용 상황 및 오류 상황 모니터링서비스 차별화 전략○모바일 최적화전략PC용 보고서를 기본으로 제공하지만 손쉽게 데이터 분석을 하기 위한모바일용 보고서의 인터페이스 디자인 개발로 범용성을 높임.○카카오 알림톡활용전략신속한 데이터 분석을 위해 주요한 데이터는 요약하여 카톡 알림서비스를 이용하여 데이터 결과중 주요 내용 손쉽게 전달.○예측모델 적용전략SPSS를 활용 광고 예측 모델의 적용하여 광고효율 예측 모델 개발하여 광고주별 마케팅 수립계획에 기여.안정적 서비스 운용 전략○시스템 운용24시간 서버 모니터링 고객데이터정합성 상시 모니터링○서비스 운용채널톡활용실시간 상담 운용 및 카카오채널을 통한 고객 상담고객게시판 및 전화상담 운용및카카오 채널을 활용한 고객문의 및CS상담.
- 카테고리 구분 : 시각화
- 실적 : 최근 3년간 주요실적사업화 제품명(사업화 연도)제품용도품질 및 가격경쟁력판매채널(온오프라인)골프예약사이트홈페이지 데이터 가공 및 시각화데이터가공 및보고서 시각화GA Event를 통한 버튼 클릭전환 추적설치 및 이동 경로 분석 보고서 제공골프예약사이트보험회사 광고 데이터 가공 및 시각화데이터가공 및 보고서 시각화주요4개 매체마케팅API및 데이터베이스 이용하여 통합 데이터 보고서 제공보험회사제약회사 데이터 가공 및 시각화데이터가공 및 보고서 시각화콘텐츠 카테고리 별 효율 분석 및 회원 택소노미 별 주요 페이지 방문 수데이터 시각화제약회사강원2024올림픽데이터가공 및 보고서 시각화사이트 내 주요 지표에 대한 데이터자동 업데이트주간 보고서 제작강원2024올림픽 조직위구글애널리틱스전자상거래설정데이터가공 및 보고서 시각화쇼핑몰 매출액과의99%일치 데이터 생성하여광고효율분석에데이터시각화국내최대 재능마켓LG TV/AV글로벌 디지털마케팅 데이터 가공 및시각화데이터가공 및 보고서 시각화GA데이터 표준화 및 고객의 상황에 맞는 측정항목 개발로데이터시각화 결과OEPAGE보고서 제공LG CNS외주LG CES2021데이터가공 및 시각화(202
1)데이터가공 및 보고서 시각화LG CES2021사이트의 방문자 데이터 시각화 작업으로 주요 페이지 방문자수/클릭수데이터 시각화LG전자 외주LG Display 35개국 사이트 데이터 시각화데이터가공 및 보고서 시각화데이터 시각화 자동 업데이트 시스템의 적용 및 이메일을 통한 보고서자동 발송기능 탑재LG CNS외주카페24전용광고효율분석 시각화데이터가공 및 보고서 시각화국내 쇼핑몰60%점유인 카페24쇼핑몰 고객전용 광고,매출 분석보고서 시각화직접 판매 - 기업 개요 및 핵심역량 : 1.
기업 개요 및 주핵심 역량주요사업분야주요 내용마케팅 데이터가공 및 시각화데이터 가공 및 시각화 노하우가 부족한 기업을 대상으로 디지털 마케팅 분야 및 데이터 분석, 가공, 시각화 지원을 통한 비즈니스 가치 창출 기회 제공구글루커스튜디오 데이터 가공&시각화어도비애널리틱스 데이터 가공&시각화태블로 데이터 가공&시각화디지털광고 데이터 가공 설정구글, 페이스북, 카카오, 네이버 등 주요한 디지털광고매체의 광고집행에 필수적인 데이터 가공 설정구글 애널리틱스 설정, 구글애즈 전환픽셀설정페이스북 픽셀설정, 페이스북 전자상거래 설정카카오 전환픽셀 설정, 카카오 모먼트 설정네이버 애널리틱스 설정, 네이버 페이 개설 등홈페이지,쇼핑몰 개발홈페이지개발, 카페24/고도몰/메이크샵 쇼핑몰 구축, 이벤트 개발, 구글 애널리틱스 코드 설정, 페이스북 픽셀 설정 등 디지털마케팅에 필요한 기술개발2.기업 주요 연혁년월주요 연혁2022.10[LG전자] 온라인브랜드샵 데이터 가공 및 시각화2022.09[보험회사** 생명] 광고데이터 가공처리 종합보고서 개발2022.09주요매체 광고API 데이터가공 서버 구축 완료2022.05[골프장 예약사이트**우드] 홈페이지 사용자 데이터가공 및 시각화2022.04[제약회사**] 홈페이지 사용자 데이터가공 및 시각화2022.01[강원2024 올림픽] 사이트 주간 보고서 데이터 가공 및 시각화 개발2021.10[LG Display Information] 35개국 법인 보고서 자동 업데이트 및 시각화 개발2021.01[LG전자] CES2021 온라인 가상 전시관 데이터 시각화2019.01[존슨앤존슨] E
-CRM 데이터 가공 솔루션 구축2018.03[파라다이스 호텔] 페이스북, 블로그 운영 및 분석2018.01재능마켓 크몽입점 데이터 가공 서비스 시작2016.04 [웅진씽크빅] 온라인 현황 분석 및 데이터 가공2015.01 [몽벨] 디지털 마케팅 운영2013.01[가네보 코리아] 페이스북 체험단 운영 및 분석2012.03[존슨앤존슨] 페 - 활용 사례 : divit.kr 사이트는 네이버, 구글, 페이스북, 카카오 4개 매체에 대한 검색광고를 실시하고 있고 종합광고보고서를 통하여 ONESTOP으로 광고 효율을 분석하고 싶어 함.
네이버,구글,페이스북,카카오의 광고 API를 호출하여 광고데이터 DB서버를 구축 후 구글 루커 스튜디오와 데이터연동 완료하여 무료 시각화SW인 구글루커스튜디오(Google Looker Studio)에서 위와 같은 자동업데이트 광고데이터 보고서 제작.
위 보고서를 통해 광고주는 매일 보고받던 엑셀보고서의 필요성이 사라지고 광고주가 필요할 때마다 보고서에 접속하여 광고데이터의 효율을 확인할 수 있음.
주)에드테크 소개
- 주)에드테크은 2019-06-01에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 성대로21길 28 비1층
- 주요 서비스 : 데이터가공/모델링 프로세스(주)에드테크의주요서비스인 데이터 가공 서비스는 다음과 같이 진행됩니다.
[1.
AI 기반 진단실시]
– [2.
개시]
– [3.
제조공정 특성파악]
-[4.
알고리즘 연구]
– [5.
데이터 설계]
– [6.
AI 기술 검증]
– [7.
데이터셋 구축]
– [8.데이터 라벨링]
-[9.
AI 모델링]
– [10.
학습/테스트]
– [11.
반복/최적화]
– [12.
현장 적용]o수요기업을방문해 수요기업이 겪고 있는 이슈에 대해 의논하며, AI를적용한 해결방안을 설계한다.o대상 제품에 대한 특성을 파악하여 문제를 해결할 수 있는적절한AI모델을설계한다.oAI모델을제작하기 위한 데이터 가공 데이터셋,데이터 가공 알고리즘을 설계한다.o클라우드소싱을 활용해 모델 제작에 필요한 제품 데이터를 수집한다.o수집한데이터를 가공하고,가공된데이터셋을 검수하여 수요기업에 제공한다.o데이터셋활용에 어려움이 있는 경우AI모델링에 대한 가이드 라인을 제공하고,모델제작과정 전반에 대해 교육을 지원한다.①AI기반진단 실시:수요기업에서 사용할AI프로그램을진단합니다.진단목록으로는 사용할 제품의 특징과AI사용할 네트워크입니다.②개시:수요기업에서 사용할AI프로그램을결정하고 사전협의서를 작성합니다.③제조공정특성파악:수요기업의 데이터를 수집할 환경을 설계합니다.④알고리즘연구:수집한 데이터의 특성을 추출할 수 있는 알고리즘을 연구합니다.연구결과는 전처리프로그램입니다.⑤데이터설계:AI모델제작에 사용할 데이터셋을 설계합니다.설계 형태는AI기반진단 실시 단계에서 선정한AI네트워크에서 사용하는 입력 데이터 형태입니다.⑥AI기술검증:데이터 설계 단계에서 설계한 데이터로 모델 학습이 가능한지검증을 진행합니다.⑦데이터셋 - 보유 솔루션 : (
1)데이터 게더링AI모델을 학습하기 위해 데이터를 수집 하고 학습용 데이터로 가공하는 작업입니다.맞춤형 데이터를 수집 하기 위해 수요기업의 현장의 특성을 분석하고 학습할 모델이 최적의 결과를 보일 수 있도록 특징이 뚜렷한데이터를 수집한다.(
2)데이터 분석데이터게더링 단계에서 수집한 데이터 분석하고 이를 기반으로 지도/비지도 학습을 통해 모델을 생성하는 작업입니다.데이터 분석을 통해 만들어진 모델은Classification,Clustering, Regression등의작업을 수행한다.(3)데이터 가공S/W㈜에드테크는 자체적으로 데이터 가공이 가능한 소프트웨어를 보유하고 있습니다.해당 프로그램으로 정교한 데이터 가공이 가능하며 맞춤형 튜닝을 통해 특별한 데이터에 대해서도 가공이 가능합니다.㈜에드테크의 데이터가공SW EdTech
-DataMaker저작권 등록증저작물의 제호(명칭):데이터 가공SW Edtech
-DataMaker(에드테크
-데이터메이커)저작문의 종류:컴퓨터프로그램저작물>응용프로그램>산업용S/W저작자 성명(법인명):주식회사 에드테크(서울특별시 동작구 성대로21길)등록번호(법인등록번호):110111
-7116422(4)데이터 시각화그래프나대시보드 등 시각화 도구를 이용해 데이터의 전체적인 추세,통계 등을 파악하기 위한 작업입니다.수요기업은 제공되는 시각화 자료를 통해 가공데이터의 전체적인 특징을 한눈에 파악할 수 있고,시장 데이터를 시각화한 경우 시장의 흐름을 파악하는 마케팅자료로 활용할 수 있다. - 품질 확보 전략 : 1)데이터 측면oAI솔루션에 사용되는 학습용 데이터의 품질을 높이기 위해서데이터 컨성팅을 진행합니다.데이터 컨설팅을 통해 수요기업의 적용 환경맞춤형 데이터를 수집이 가능o센서,머신비전 시스템 설계 및 설치를 통해 다양한 데이처를 수집/가공이 가능o비정형 데이터는 필요한 경우AI모델의 성능을 높이기 위한전처리를 진행o비식별처리가 필요한 데이터의 경우 개인정보 보호법을 준수하기 위해 이미지 데이터는얼굴,차량번호판 비식별화,일반 데이터는데이터통계화,데이터 마스킹을 수행
2)관리 측면oAI학습용 데이터의 품질관리를 위한 조직을 구성하여 관리를 전담oAI학습용 데이터의 품질관리 역량을 확보하기 위한 교육을 진행.oAI기반 검수 시스템을 통한 학습용 데이터 세트의 품질 측정으로규격화된 지표를 제공해 수요기업의 데이터 품질 요구사항을 명확히 제공o데이터 수집,데이터 정제,데이터가공 전 단계에서 결과물에 대해 품질검사를 진행한다.o수요기업에 가공데이터를 사용하는 방법에 대한 가이드라인을 제공3)제공 계획 및 목표(
1)데이터 제공 계획㈜에드테크의 데이터 제공 계획은[AI 데이터 가공 개요도]와같습니다.
[1.
AI기반 진달 실시]부터[8.데이터 라벨링]으로 이뤄저 있는 작업은AI모델을 개발 하기위한 기본 작업입니다.AI 데이터 가공 개요도(주)에드테크의 주요서비스인 AI 데이터 가공은 [1.
AI 기반 진단실시]
– [2.
개시]
– [3.
제조공정 특성파악]
– [4.
알고리즘 연구]
– [5.
데이터 설계]
– [6.
AI 기술검증]
– [7.
데이터셋 구축]
– [8.데이터 라벨링] 까지 진행합니다.①AI기반 진단 실시:수요기업에서 사용할AI프로그램을 진단합니다.진단 목록으로는사용할 제품의 특징과AI사용할 네트워크입니다.②개시:수요기업에서 사용할A - 유지보수 전략 : 1) 서비스 관리 계획(
1)소수의 수요기업 매칭을 통한 지속적 관리데이터컨설팅 인원1명과 연구/개발 인원1명으로 이뤄진 팀을2~3개의 수요기업에 매칭하여 지속적인 관리 체계를 구축한다.o 1개 팀이 소수의 수요기업을 관리함으로써 빠른 대응이 가능o각 팀이 관리하는 수요기업의 정보만 관리하므로 높은 수준의 데이터 보안을 제공o각 팀이 해당 수요기업을 지속해서 관리하기 때문에 데이터 분석/보완에 용이(
2)데이터 활용에 대한 컨설팅,교육 지원o수요기업 컨설팅 단계에서AI에 대한 이해도를 높이고,제공될 가공데이터 활용에 대한 컨설팅을 지원o가공데이터를 제공한 이후 수요기업의 데이터 활용에 어려움 발생 시 가공데이터를 활용하는 방법에 대한 교육을 지원. - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 : 주요실적(최근 3년최대납품실적)발주 기관(일자)주요 내역한국비전기술(주)(2020
-12
-15)PM, 시장 데이터 분석, 선행기술 연구AI 분야:데이터 수집, 데이터 품질(이상치 보정, 결측치 제거), 일반 데이터 분석, 데이터 시각화(사)과학관과문화(2021
-07
-23)영상 촬영 및 송출 지원AI 분야:데이터 수집, 데이터 시각화(사)과학관과문화(2021
-10
-2
2)웹사이트 제작, KSES 홈페이지용 동영상 촬영 및 편집AI 분야:데이터 수집, 일반 데이터 분석, 데이터 시각화(유)세일(2020
-10
-2
1)열화상 카메라 기반 AI 얼굴인식 시스템 납품AI 분야:데이터 수집, 데이터 품질, AI 데이터 분석, Classification, 데이터 시각화숭실대학교산학협력단(2020
-10
-2
1)영상 데이터 기반 LED 패턴 인식을 통한 데이터 수집 기술개발AI 분야:데이터 수집, 데이터 품질, AI 데이터 분석숭실대학교산학협력단(2020
-10
-2
1)영상 데이터 기반 LED 패턴 인식을 통한 데이터 수집 기술개발AI 분야:데이터 수집, 데이터 품질, AI 데이터 분석데이터바우처 지원사업(2022
-06
-0
1)2022년 데이터 바우처 지원사업 1건 공급기업으로 참여o 2022년 데이터바우처 지원사업 공급기업으로 참여(
1) 원천 데이터 수집
– 원천데이터 제공 주체: 가공기업> 수집 방법 및 절차 : 가공기업 직접수집> 수집 데이터 종류 : 타악기 연주 영상> 데이터 유형 : mp4> 수집 데이터 건수 : 224(단위 : 건)> 원천 데이터 출처 : 가공기업(
2) 데이터 가공 방법, 절차
– 데이터 가공 작업 환경구분이름버전S/W파이썬 모듈python
-opencv 4.5.2 (4.1.2 이상)numpy 1.20.2 (1.18.5 이상)matplotli - 기업 개요 및 핵심역량 : 1)기업 개요구분주요내용회사명주)에드테크(사업자등록번호: 889
-87
-01489)대표이사양선 옥업종소프트웨어개발,유통설립일2019년6월1일임직원1명사업장서울특별시동작구 성대로21길28,비1층(상도동)주)에드테크는 교육 관련 소프트웨어 개발/공급에 주력하고 있으며, 안면 인식 기술을 주력으로 Vision AI에 대한 데이터 및 영상 분석관련 사업을 진행하고 있는 기업입니다.
최근 안면 인식 기술을 통한 온도측정과 출입통제 시스템을 개발하여 납품하였으며, 얼굴인식 AI를 주력으로 AI 기술에 관한 연구를 진행하고 있습니다.
2)핵심역량o보유기술력
-안면인식을통한 온도측정과 출입 통제 시스템 솔루션 보유(납품 완료)
-데이터가공 소프트웨어(에드테크
-데이터메이커)보유(프로그램등록 완료)o보유지적 재산권안면인식 기술을 개발한 경험을 통해 모델에 대한 가공 기술을 연구하여 데이터 가공 소프트웨어를 개발했고, 현재 한국저작권협회에 등록되어있다.
이 데이터 가공프로그램은 데이터 게더링, 데이터 라벨링, 이미지 전처리, 데이터 정제 등을 수행할 수 있다.저작권등록증1.저작물의제호(명칭)데이터가공SWEdTech
-DataMaker(에드테크
-데이터메이커)2.저작물의종류컴퓨터프로그램저작물>응용프로그램>산업용S/W3.등록연월일2021년08월04일4.등록처한국저작권협회3)관련분야시장 현황oAI기술 도입 요구사항 증대최근많은 기업이AI에 관한 관심이 급부상하고 있어AI시스템을구축하기 위한 데이터 가공 수요가 증가하고 있다.AI모델중에 가장 많이 사용되는 모델의 종류는Cl - 활용 사례 : 당사는 한국데이터산업진흥원‘21년 데이터바우처지원사업에 선정된 기업의 개발 기업으로 프로젝트에 참여하고 있습니다.이번프로젝트를 바탕으로데이터 가공서비스를 당사가 수행할 수 있다는 사실을 당사가 진행하는프로젝트로 상세화하겠습니다.프로젝트 개요[1.
APP 접속]
-[2.
마스크팩추천]
-[3.
마스크팩선택]
-[4.
얼굴사진 촬영]
-[5.
구매확정]
-[6.얼굴사진 / 주문정보DB 저장]
-[7.
DB에서데이터 로드]
-[8.
얼굴영역추출]
-[9.
눈/입 코너점 추출]
-[10.
Face Landmark 결정]
– [11.
얼굴위치 교정/정규화]
-[12.
교정된얼굴 이미지 DB에저장]
-[13.
DB에서교정된 얼굴 이미지 불러오기]
– [14.
2D/3D 마스크팩모델링]
-[15.
모델을제어 명령으로 변환]
-[16.
모터제어 명령]
-[17.
제어명령 수행]
-[18.
마스크팩제작 완료]
-[19.
배송]의순서로 진행된다.[1] ~ [6]과정은사용자의 스마트폰(클라이언트)의작업이다.APP에접속해 구매한 주문 정보와 맞춤형 마스크팩 제작을 위한 촬영한 얼굴 사진을 서버로 보내고,DB에주문 정보와 얼굴 사진을 저장한다.[7] ~ [12]과정은서버의 작업이다.전송받은 얼굴사진에서 얼굴 영역 추출부터 일련의 작업을 진행해Face
-Landmark를추출한다.최적의마스크팩 모델링을 위한 얼굴 포즈를 얻기 위해 얼굴 위치 교정(워핑)하고 교정된68개좌표를DB에저장한다[13] ~ [18]은마스크팩 제작 디바이스에서 진행되는 업무들이다.사용자의 마스크팩 모델링 파일을 제작하고 G
-Code로변환해XYZ직교로봇을제어해 마스크팩을제작한다.
한국비전기술(주) 소개
- 한국비전기술(주)은 2006-09-18에 설립되었습니다.
- 주소 : 서울 동작구 여의대방로22길 4 4층 한국비전기술주식회사
- 주요 서비스 : 1)데이터가공프로세스o영상데이터가공 개요데이터가공 프로세스의 영상 데이터 가공 개요는[영상촬영]
– [영상 프레임 추출]
-[데이터 Auto 라벨링]
– [데이터 검수]
– [데이터셋적재] 순으로 진행된다.(
1)수집한데이터가 영상 데이터면 촬영한 영상을 프레임 단위로 추출한다.(
2)추출한프레임에서 개인정보를 담는 데이터를 비식별처리한다.비식별처리 대상은 사람 객체의 얼굴,자동차객체의 번호판으로 한다.(3)추출한프레임 이미지를Auto라벨링프로그램을 이용해1차가공한다.(4)Auto라벨링 데이터를 검수해 데이터 세트을확정한다.이때,잘못지정된 라벨을 수정하고 라벨링 되지않은 객체를 추가 라벨링 작업을 수행한다.(5)검수완료된 데이터를 학습용 데이터 세트의 형태로 적재한다.
2)영상 프레임 추출 서비스동영상 형식(mp4, wav등)의파일을 입력받아서,원하는 프레임 간격으로 추출해 이미지로 제공할 수 있는 서비스이다.영상으로촬영하여 수집한 데이터를 이미지로 추출하고,추출한이미지를 이용해 이미지 가공프로그램으로 학습용 이미지 데이터 세트를 제작할 수 있다.3)이상행동 데이터 가공서비스이상행동 데이터는 사람의8가지 기본행동 패턴을 보이는 영상을 촬영한다.이후기본행동 패턴을 보이는 사람을 라벨링 하기 위해 기본행동 패턴이 나타나는 영상의 프레임을이미지로 추출하고 영상에 행동 패턴이 발생한 정보를 태깅한다.
8가지 기본행동 패턴은 다음과 같이 침입, 탈출, 멈춤, 경로통과, 유기, 제거, 금지방향 이동,배회로 정의한다.번호행동 패턴설 명1침입관심객체가 감시 영역 외부에서 내부로 이동하는 행위2탈출관심객체가 감시 영역 내부에서 외부로 이동하는 행위3배회관심객체가 감시 영역 내부에서 20초 이상 존재 이동과 정지 이벤트를 반복하는 행위4경로통과관심객체가 감시 영역 내부에 지정한 경계선을 넘어가는 행위5멈춤관심객 - 보유 솔루션 : (
1)AI솔루션AI관련컨설팅을2006년부터 진행해 왔으며, 2020년부터 스마트 팩토리 데이터 인프라구축사업의AI마스터로 활동하고 있다.신청기업이 보유한 지능형 방범 시스템을 통한상황인지AI솔루션 적용,상황인지AI를통한 영상 데이터 분석,스마트 팩토리 결함검사 시스템 등을 컨설팅하였고,상황인지의 성능을 높이기 위해 객체 추적 기술의 핵심이 되는이상행동 객체탐지모델 고도화를 진행하고 있다.현재 (주)한국비전기술에서는 불법주정차 무인단속시스템,차량번호판독 시스템, 지능형 방범 시스템, CCTV 통합관제 시스템, 출입통제 통합 시스템, 머신비전팩토리 등을 포함한 다양한 제품들을 서비스 하고있다.(
2)보유기술력차량번호판독시스템을시작으로 불법 주정차무인단속시스템,지능형 방범 시스템, CCTV통합관제 시스템 등CCTV관련 영상분석 기술과 온도측정&출입통제 통합 시스템과 같은 얼굴인식을 이용한 출입통제시스템,머신비전팩토리(스마트검사)시스템과 같은 스마트팩토리의AI결함검사에 적용하는 시스템 등을 보유하고 있으며,이와 관련한 특허 등록13건,프로그램 등록15건이있다.종 류명 칭등록 일자등록/출원번호특허 등록불법주정차 무인단속 방법 및 그 시스템2008
-02
-2910
-0834550특허 등록다중카메라를 이용한 방범용CCTV기능을 갖는불법 주정차 무인 자동 단속방법 및 그 시스템2008
-10
-0110
-0862398특허 등록원거리 동적 객체에 대한 얼굴 특징정보(연령,성별,착용된 도구,얼굴 안면 식별)의 인식 기법이적용된 지능형 감시시스템2018
-03
-1310
-1839827특허 등록단일카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법 및 그 시스템2008
-04
-0210
-0820952특허 등록원거리 동적 객체의 검지 및 추적을 기반으로 한행동 패턴인식 기법이 적용된 지능형 감지시스템2018
-03
-2110
-1842488특허 등록어린이보호구역 통합 감시 방법 및 그 시스템2011
-07
-1110
-1049758특 - 품질 확보 전략 : 1)데이터측면o AI솔루션에사용되는 학습용 데이터의 품질을 높이기 위해서 수요기업의 적용 환경에 맞는맞춤형 데이터를 수집한다.o이미지데이터는 필요한 경우AI모델의 성능을 높이기 위한전처리(Denoising,Data Augmentation, Object Feature extraction, Distortion Correction등)를포함한 가공을 수행한다.o비식별처리가필요한 데이터의 경우 개인정보 보호법을 준수하기 위해 이미지 데이터는얼굴,차량번호판비식별화,일반 데이터는데이터통계화,데이터마스킹등을 수행한다.
2)관리측면o AI학습용데이터의 품질관리를 위한 조직을 구성하여 관리를 전담한다.o AI학습용데이터의 품질관리 역량을 확보하기 위한 교육을 진행한다.o AI기반검수 시스템을 통한 학습용 데이터 세트의 품질 측정으로 규격화된 지표를 제공해 수요기업의 데이터 품질 요구사항을 명확히 한다.o데이터수집,데이터정제,데이터가공전 단계에서 결과물에 대해 품질검사를 진행한다.o수요기업에가공데이터를 사용하는 방법에 대한 가이드라인을 제공한다. - 유지보수 전략 : 1)전담PM을통한 지속적 의사소통o가공데이터를제작하고AI를적용하는 과정에서 수요기업 문제 발생 시 전담PM을 통해 즉각적인 대처를 하고 해결한다.o제공한가공데이터의 품질에 하자가 발생하면3개월간의 유지보수를 통해 가공데이터의 품질을 보완한다.
2)데이터활용에 대한 컨설팅,교육지원o수요기업컨설팅 단계에서AI에 대한 이해도를 높이고,제공될가공데이터 활용에 대한 컨설팅을 지원한다.o가공데이터를제공한 이후 수요기업의 데이터 활용에 어려움 발생 시 가공데이터를 활용하는 방법에 대한 교육을 지원한다. - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
- 실적 :
- 기업 개요 및 핵심역량 : 1) 기업 개요구분주요내용회사명한국비전기술 주식회사 (사업자등록번호 : 118
-81
-76628)대표이사전영민업종서비스업 (소프트웨어 개발 및 공급)설립일2006년 8월 1일자본금150,000천원임직원6명사업장서울특별시 동작구 여의대방로 22길 4 4층 (신대방동, 동일빌딩)사이트 주소한국비전기술(주)www.cvtechn.com(
1)소개한국비전기술㈜는 머신비전AI소프트웨어를 주력으로 연구/개발하고있으며,Vision AI에 대한 데이터 및 영상분석 관련 기술을 다수 보유하고 있는 기업이다.차량번호 판독AI시스템을 시작으로 불법 주정차무인단속 시스템,지능형 방범 시스템으로CCTV영상분석기술을 연구를 해왔으며, 2019년부터AI데이터와AI시스템 컨설팅에 관한 연구를 시작해2020년부터 스마트팩토리 데이터 인프라 구축사업의AI마스터로 활동하며 스마트 팩토리 자동화 단계 고도화를 위한컨설팅을 진행하고 있다.(
2)주요시설다음은Vision AI연구를 위해 마련한 시설이다.하드웨어 장비는 시스템별로 최적화된 영상 촬영 시설과서버PC,회의용 시설,신호 제어기,제너레이터, AI개발용 서버PC등과 함께 회사 내부 서버를 운영하고 있다.시설(장치)명수량단위정부가격(천원)도입년도Digital Osciloscope[TDS2012C/C0104121대1,0002015TV PATTERN GENERATOR[PROMAX/GV
-898+]1대1,0002015Vector Scope[Tektronix/1720]1대1,0002015DC Power Supply[3645A]1대5002015개발용 서버[제온 이상]4대5,0002020지능형 도심방범 시스템개발시설[S - 활용 사례 : 구분내용분류발주 기관국가연구개발과제 참여실적범죄 발생환경, 행동패턴 심리정보등 융합정보 적용형 엔트로피 필터링 예측분석기반의 실시간 범죄 예측
-예방 시스템 개발AI 범죄 예측
– 예방 시스템 원천기술 개발미래부AI 머신 비전 기술을 활용한 스마트제조 검사 공정 자동화 및 가공공정 설비 고장 예지 솔루션 개발을 위한 기획스마트팩토리 구축 지원사업중소벤처기업부2016 중소기업청 내용 기반 검색 기술을 포함하는 차세대 차량방범 CCTV 시스템AI 차량 방범 시스템중소벤처기업부* AI 바우처 공급기업 선정AI 솔루션 공급정보통신산업진흥원* 동적 객체탐지 기반 AI 이상행동 패턴 인식 시스템 고도화AI 데이터 바우처한국데이터산업진흥원기타실적전주시설관리공단 얼굴인식 게이트 시제품 기술제품 납품의 건(전주 실내 수영장 개발프로젝트의 건)AI 솔루션 공급(유)세일AI
-VISION(객체 인식) 기술제품 납품의 건(온라인 상거래 옥션시스템 소프트웨어 데모 개발)AI 머신비전 검사 시스템㈜웹앱비즈* 골재 입도 자동 판독 시스템 알고리즘 고도화 개발AI 머신비전 검사 시스템㈜채움아이티
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.