마포구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 2편

모바일 앱개발 협동조합은 2014-01-22에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 매봉산로 31 시너지움동 7층
주요 서비스 : [대표자 소개]https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
보유 솔루션 : – 다수의 웹/앱 SW
– 다수의 AR, VR 콘텐츠[데이터셋]
– AI 문화데이터 개발셋(얼굴/자세 등 문화 데이터 기반 서비스)
– Face recognition(감정 분류, 마스크 착용 유무 인식, 얼굴 인식 등)
– 자세추정 서비스(HomeTraining, 자세 교정, 분석, 넘어짐 감지 등)
– Object Detection(사람, 컵, 자동차, 자전거, 오토바이, 기차, 의자, 컴퓨터, 키보드 등 오브젝트)
– Animal Detection(강아지, 고양이 등 동물 오브젝트)* 위목록 외 Customobject detection model 제작
– Color Classification(색깔 분류, 학습 기능 등)
– Line Tracking(라인 검출 및 localization)
– 로그분석 서비스(로그 모니터링 및 장애대응 서비스, DNS로그 분석 서비스, VPN로그 분석 서비스)
– 모발이미지 분석 및 제품 추천 서비스
– 주식시장 Data 분석 서비스
– 사용자기호 기반 추천 서비스(와인 추천, 영화 추천 시스템 등)
– 데이터시각화 서비스(공공 데이터 분석 서비스)
– Soundclassification(음성인식 및 분석 서비스)
– 텍스트분류 서비스(문장 분류 서비스)
– 숫자분류 서비스(자필 서명 분석 서비스)
– Super resolution 서비스(저해상도 이미지 고해상도 복원 서비스)
– 스마트답장 서비스(대화형 채팅 메시지 서비스)
– 기기내 추천 서비스(사용자 선택 이벤트 기반 맞춤화 추천 서비스)
– 컴퓨터비전을 이용한 대량 이미지 처리 서비스
– Image Segmentation(이미지 표현을 분석하기 쉽게 단순화하는 서비스)※ 문의 : 1661
-5108
품질 확보 전략 : * 바우처 프로젝트 진행 기업의 후기H사 : 당사의 경우 타 개발사를 통해 어느정도 개발이 완료된 상태에서 모바일앱개발협동조합에 앱 개선 개발을 의뢰하게 되었습니다.
이전 회사랑 개발 작업을 하면서 가장 힘들고 아쉬웠던 부분이 소통이었는데, 모바일앱개발협동조합은 책임자 및 개발자분들과 소통이 원할하여 프로젝트 진행이 너무나 수월했습니다.
또한, 진행하다 보니 자꾸 욕심이 생겨서 처음 개선 개발 요청서 보다 많은 부분이 추가가 되었는데 거의 다 수용을 해주셨고 만족스러운 결과물이 나와 감사를 드립니다.
현재 추가로 2차 프로젝트도 진행하고 있습니다.S사 : 이 업체를 한마디로 표현 하자면, 가격은 모닝급인데 제공 서비스는 BMW급인 업체 입니다.
아주 만족합니다.I사 :[프로젝트 평가]저희가 2개월 동안 고민한 것을 단 며칠만에 해결하셔서 놀라웠습니다.그리고, 금액이 큰 규모의 프로젝트도 아닌데, 개발인력이 4명이나 투입되는 것에 한번더 놀라웠습니다.마지막으로, 추후에 다른 개발자가 소스 확인 시 인수인계를 위한 소스 코드 동영상까지 전달해주셔서 감동이었습니다.전반적으로 개발자들이 많은 회사이고, 대표자가 진심을 다해 프로젝트를 한다는 생각이 들었습니다.다음 프로젝트도 꼭 여기에 의뢰할 생각입니다.[하자보수 평가]작은 금액에도 불구하고 최선을 다한 작업과, 추가 요구 사항 및 유지보수도 적절하게 대처해 주셨습니다.소스코드와 인수인계를 위한 매뉴얼 동영상까지…
마지막까지 최선을 다해주셔서 너무 감사드립니다.B사 : 이 업체와 금년에 7개월 동안 프로젝트를 진행했습니다.
우선 대표자의 인성이 매우 좋은 편입니다.
보통 안좋은 업체를 만나면 처음에는 다 해줄것 처럼 해주다가 나중에는 연락도 안되는 업체도 경험해 봤는데 이 업체는 본인들이 할 수 있는 것에 대해서만 확실하게 언급하고, 추후 프로젝트의 편의성 등을 고려해서 알파 적인 개발도 해주는 편입니다.
그런 부분에서 믿음이 가는 업체 입니다.
내년에도 프로젝트를 하게 된다면 다시 이 업체와 진행하고 싶습니다.※
유지보수 전략 : 저희는 항상 고객사의 상황을 바탕으로 프로젝트 금액을 최대한 절감할수 있는 다양한 방안을 제시해 드릴 수 있도록 노력하겠습니다.프로젝트를 진행한 고객은 원하신다면 지속적으로 커뮤니케이션을 하여 바우처 정보와 아이디어, 새로운 기술 등 자료를 준비해서 상담을 해드리고 정보를 지속적으로 제공해드리고 있습니다.또한 다양한 업종에 따라 최적화된 마케팅 기술을 이용하여 고객의 사업이 성공적으로 진행될 수 있도록 정보를 제공하여 방향을 정하시는 데 도움을 드리겠습니다.급변하는 모바일 환경에서 핵심을 파악하는 통찰력과 스마트한 감각으로 SW를 개발해드립니다.
맞춤형 컨설팅을 통하여 최적화된 SW를 개발해드리겠습니다.유지 보수 기간 별도 협의 / 통상 계약 기간 후 6개월 이상※ 문의 : 1661
-5108
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : [모바일앱개발협동조합 포트폴리오 e북]https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
기업 개요 및 핵심역량 : [대표자 소개]https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
활용 사례 : – 동화히어로 AR 카메라 https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do

엠펀치 소개

엠펀치은 2014-08-14에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 매봉산로 37 1004호
주요 서비스 : ○ 가공 서비스 구분
– 전처리, 품질, 코딩 시각화, 정보추출 또는 조합
– 비즈니스에 필요한 주요 데이터 수집 시나리오 수립
– 필요 데이터에 대하여 모듈개발을 통해 정확하고 많은 양의 데이터를 수집 가능○ 가공업무 프로세스 1.
수요기업 요구 정의
– 기업에서 원하는 데이터 가공 업무 범위 및 활용 방안 정의
– 업무 범위 및 활용 방안에 따른 세부사항 및 기능 정의
– 확정된 세부사항 및 기능별 정의서 및 일정표 작성 2.
데이터 취합 및 분석
– 기업에서 제공하는 데이터 혹은 필요로 하는 데이터 수집 등 데이터 취합
– 취합된 데이터 가공 업무 세부사항 및 기능에 따라 분류 및 분석
– 데이터 분석 방법론에 따라 데이터 그룹 분류 및 유의미한 데이터와 변수 도출
– 데이터와 변수의 상관관계 정의 및 관계 정의로 인해 도출되는 새로운 데이터 정의
– 이미지, 영상 등의 비정형 데이터의 경우 필요에 따라 형식 및 메타데이터 정의 3.
데이터베이스 설계
– 효율적인 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구성
– 데이터 분석을 통해 도출된 그룹과 변수를 기준으로 테이블 구성
– 기존 데이터베이스 활용시 연계가 필요한 추가 데이터베이스 혹은 테이블 구성
– 모듈 개발에 필요한 추가적인 데이터베이스 및 테이블 구성
– 이미지, 영상 등의 비정형 데이터 메타데이터와 데이터 저장소 연동을 위한 데이터 베이스 구성
– 데이터베이스간 효율적인 연동을 위한 데이터 쿼리 구성
– 데이터 쿼리의 무결성과 정확성, 속도의 품질을 높이기 위한 지속적인 테스트 진행 4.
데이터 분석 모듈 개발
– 선택적으로 데이터 분석 모듈 개발을 선택한 경우 개발 진행
– 모듈 사용을 위한 서버 구성 작업 및 클라이언트 개발 진행
– 데이터 통계 : 일반적인 데이터 통계부터 정의된 기능에 따른 커스텀 통계 지원
– 데이터 검색 : 키워드, 기간 등의 검색부터 정의된 기능에 따른 다양한 검색 지원
– 데이터 연산 : 상관관계 및 입력된 변수에 따른 결과 도
보유 솔루션 : ○ 가공솔루션 사양
1) 데이터베이스
– 가공업무 범위 및 환경에 따라 무료, 유료 라이센스를 이용해 데이터베이스 구성
– 유료 라이센스의 경우 솔루션이 설치되는 주체가 수요기업이므로 수요기업에서 라이센스를 취득해야 함
– 무료 라이센스 : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB 등
– 유료 라이센스 : MySQL, MSSQL, Oracle 등
2) 웹서버
– 서버를 개발하는 OS환경에 따라 Linux, Windows 기반으로 나뉘어 구성
– Linux : Apache, nginx, GWS(Google Web Server) 등
– Windows : Apache, IIS(Internet Information Service) 등 3) 서버 프로그래밍
– 개발 범위 및 규모에 따라 다양한 언어를 사양하며, 웹서버와 호환성이 좋은 언어를 선택해서 개발 진행
– PHP, Python, Ruby, Node.js, JSP, ASP, .Net, Perl 등이 주로 사용됨 4) 모듈 프로그래밍
– 웹서버에 모듈을 구성하는 경우 서버 프로그래밍 언어와 동일한 언어로 개발 진행
– 웹서버가 아닌 로컬 PC나 별도의 디바이스 내에서 모듈 개발을 진행해야 하는 경우 환경에 따라 개발 언어를 선택해서 진행
– C, C#, C++, Java, JavaScript, Swift, Objective
-C, R, GO, ABAP 등 많은 언어가 존재하기 때문에 개발 환경 혹은 기능 구현에 따라 난이도, 숙련도, 편의성 등을 고려해서 개발자가 언어를 선택해서 개발을 진행 5) 서비스 플랫폼
– 서비스 플랫폼 환경에 따라 서버, 모듈 프로그래밍에 사용한 언어와 동일한 언어를 선택 해서 개발하며 모바일의 경우 Native언어나 개발하는 IDE에 따라 언어가 달라짐
– 웹페이지 개발이 필요한 경우 퍼블리싱 과정이 필요하고 HTML5, CSS, JavaScript, jQuery, Ajax 등을 활용해 개발 진행○ 가공솔루션 소개
1) 모듈 기반
품질 확보 전략 : ○ 데이터 모듈을 통한 품질확보
1) 데이터베이스 모듈
– 솔루션이 제공하는 가장 기본적인 모듈로 신규 데이터베이스를 생성하거나 기존 데이터 베이스 기준으로 형태를 유지하거나 추가해서 품질을 향상시키는 모듈을 제공
– 기능 구현에 따라 기존 데이터베이스의 테이블이나 필드를 정리하거나 연산 속도나 정보의 정확도를 위해 새로 데이터를 추가하고 설계하는 작업 진행
2) 데이터 분석 모듈
– 데이터베이스에서 유효한 데이터를 얻기 위한 연산이나 통계 데이터를 얻기 위한 데이터 쿼리 작성해서 분석 데이터를 얻을 수 있는 모듈 제공
– 관리자나 사용자가 유효한 데이터를 확인할 수 있는 Viewer 페이지를 구현하거나 기존 Viewer 페이지와의 연동 작업 진행
– Viewer 페이지에서 확인할 수 있는 다수의 유효한 데이터를 활용해 여러 가지 연산이 가능하도록 서버 기능 구현○ 3단계 검증 프로세스 도입
– 고객 니즈 파악 후 최초 로우데이터의 수집
– 수집된 데이터를 관리자 뷰어로 확인 가능하도록 구성하거나 샘플링을 통하여 고객이 보다 손쉽게 데이터 품질 확인 가능하도록 파일 제공
– 품질 검토 후 나온 피드백 적용 후 가공 진행 및 데이터 납품
유지보수 전략 : ○ 명확한 유지/하자보수 정책
– 계약 당시 유지/하자보수에 대한 정책 안내
– 납품 데이터에 대하여 12개월간 무상 하자 보수를 진행
– 유지보수의 경우 하자가 아닐 경우 별도 협의를 통한 보수 진행○ 데이터 관리 전담팀 구성 및 협업 프로세스 구축
– 데이터 관리 전담 인력 및 팀을 구성하여 연속성 있는 관리 가능
– 현재에 머무르지 않고 자체 연구소를 통한 지속적인 기능 업데이트 연구 진행
– 내부인력 리소스 부족에 따른 로스가 없도록 전문 인력 보유된 데이터 전문 기관 및 기업 과의 협업 프로세서 구축○ 체계적인 관리 및 데이터 제공
– 수요기업 요구 정의, 데이터 취합 및 분석, 데이터베이스 설계, 데이터 분석 모듈 개발, 데이터 시각화 모듈 개발, 데이터 이용 모듈 개발, 개발된 모듈 디버깅 및 테스트
– 위와 같이 명확한 업무 분장과 기능이 정의되어 있기에 체계적인 관리 가능
– 디버깅 및 테스트를 통한 문제점 보완 후 납품이 되기에 양질의 데이터를 제공 가능○ 업무보고관리
– 착수보고, 주간보고, 이슈보고, 중간보고, 완료보고, 회의록을 통한 보고 체계 수립
– 프로젝트 진행 상황에 대한 주기적인 보고와 제출한 보고서의 내용은 수요기업을 위한 것으로 수행 과정에서 작업 되는 산출물을 체계적으로 분류, 관리하는데 목적이 있음○ 문서관리
– 작성, 승인, 보관, 폐기 체계 수립
– 수행시 작업하는 문서에 대한 프로세스를 정의하여 문서를 효율적으로 관리하고자 함
– 보존기간 만료 후 보존 가치가 없을 경우 폐기와 보안상 보존을 하지 말아야 하는 문건 또한 폐기 조치
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합
실적 : ○ 유사사업 실적 및 성과표
– 다년간 ICT분야 기술개발 사업을 영위하면서 제작 구축 및 데이터 가공 및 수집에 대한 수행을 해왔음
– 뉴미디어 연구소를 기반으로 지속적인 R&D결과 더욱 효율적인 데이터 수집이 가능사 업 명사업기간발 주 처비 고소셜미디어와 이커머스 고객반응 데이터 수집 및 가공 용역2021.07~2021.11퍼***(주)데이터바우처사업서비스 앱 구축 및 SNS데이터 수집 및 가공2021.06~2021.08㈜1*** 국내외 셀프 네일 제품 데이터 수집 및 가공2021.06~2021.11㈜디****벌데이터바우처사업애슬레저 브랜드와 상품 데이터수집 및 가공2020.07~2020.09㈜피**데이터바우처사업
기업 개요 및 핵심역량 : ○ 기업 개요
– 본 엠펀치는 ICT콘텐츠 개발 전문 회사입니다.
웹, 앱, AR, VR 등 멀티미디어콘텐츠 제작 개발을 통하여 민간, 공기업과 제작 용역 및 시스템 운영관리 사업을 영위 하고 있음
– 15년간 현업 실무를 통해 쌓아온 노하우와 기술력, 시니어급 디자이너 및 엔지니어 보유중
– 데이터는 현대 산업에서 빠질수가 없는 부분 이기에 자체적인 데이터 수집 및 가공 기술과 노하우로 기존 클라이언트 및 신규 클라이언트와 비즈니스 연계에도 빠지지 않고 데이터 수집에 대한 이슈가 제기되기에 보다 데이터향 비즈니스로 집중 및 사례를 쌓아가고 있음
– 벤처기업, 산업디자인전문회사인증, 기업부설연구소, 소프트웨어사업자신고, 수출바우처수행사
– 크라우드소싱 방식 광고미디어 배포 및 데이터 수집 국책 R&D과제 성공
– 교육용 LMS 솔루션 연구, 멀티디바이스 환경 접근성 연구
– 데이터 수집/가공 관련 지식재산권 보유 · 특허등록 : URL 기반의 광고 플랫폼 시스템 및 그 제공방법(제10
-1656254호) · 특허등록 : 이슈 생성 애플리케이션 서비스 시스템 및 그 서비스 제공방법(제10
-163942호) · 특허등록 : 기가 픽셀 미디어 객체 감상 및 거래를 제공하는 메타버스 기반 크로스 플랫폼 서비스 시스템(제10
-2022
-0055295호)○ 가공업무 인력
– 업무인원 : 5명
– 인원별 경력 및 전문분야이름전문분야경력주요경력김현준데이터 시각화 및 모듈 디자인15년시각디자인기사/데이터 디자인이강형데이터 시각화 및 모듈 디자인13년토목공학(공학사)/데이터 디자인김재빈데이터 분석 및 모듈 개발12년컴퓨터공학전공/소프트웨어 개발김범준데이터 분석 및 모듈 개발12년정보처리기사/소프트웨어 개발권오현데이터 분석 및 모듈 개발5년소프트웨어 개발○ 사업 실적
– 20년도 21년도 데이터바우처 사업을 통한 기업 데이터 수집 및 가공
– 크라우드소싱 방식 광고미디어 배포 및 데이터 수집 국책 R&D과제 성공
– 질병관리본부 학술논문검색 모바일웹/앱 구축
활용 사례 : ○ 활용사례
– 소셜미디어 내 제품이나 서비스의 반응 내용을 수집하여 마케팅이나 제품 및 서비스 개선에 활용
– 국내외 관련 제품이나 경쟁 제품 정보를 수집하여 시장 분석 및 타겟층 분석에 활용
– 국내외 관련 제품 정보를 수집하여 제품 개발이나 제품 개선에 활용
– 서비스를 위한 제품 정보 수집이나 브랜드 정보 수집
– 기존에 보유한 정보를 데이터베이스화를 위한 프로그램 및 관리 모듈 개발
– 기존에 보유한 데이터베이스의 활용도를 높이기 위한 관리 모듈 개발

주식회사 아이웹 소개

주식회사 아이웹은 2011-04-26에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 매봉산로 37 605호
주요 서비스 : 1.
웹&모바일 자체 개발 웹 플랫폼을 사용하여 편리한 사용자 중심의 다양한 비즈니스에 최적화된 웹사이트를 제작.
전문적인 분석을 통해 급변하는 e
-비즈니스 환경에 맞는 빅데이터 기반의 인공지능 모델 개발 및 SI 사업을 지원2.빅데이터 수집, 가공, 분석을 통해 AI 모델 개발 지원
보유 솔루션 : 1.
이미지 데이터 가공 솔루션 2020년 AI학습용 데이터 구축사업을 통해 개발한 이미지 어노테이션 툴 보유 및 서비스 제공하고 있으며 주요 기능은 아래와 같음.
– Bounding Box
– Polygon Segmentation
– Circle2.
AI 모델 개발
– CNN 알고리즘을 활용한 이미지 분류 및 추천 모델 개발
– NLP 알고리즘을 활용한 텍스트 분석 및 분류 모델 개발3.
통계 및 머신러닝 기법을 활용한 트랜젝션 데이터 처리 및 분석
품질 확보 전략 : 1.
전담인력 운영 전략
– 데이터 품질관리를 위해 관리자 구분 및 관리 역할을 정의하여 데이터 품질관리 조직을 운영함.2.
품질관리 프로세스
– 데이터 관리의 관점에서 접근성, 신뢰성, 통합성, 활용성의 4가지 핵심가치를 도출하고 이에 따른 4가지 원칙을 정의하여 데이터 품질관리를 수행함.3.
품질관리 및 검증을 위한 도구 활용 방안
– 데이터의 품질관리 및 검증을 위해 머신러닝을 활용한 상표데이터 품질 관리지원 시스템(Trademark Data Quality Management System, TDQMS)을 개발 및 활용함4.
외부 기관과의 품질관리 및 품질검증 협력 방안
– 가공 데이터 전반의 품질관리 및 검증을 위해 품질 책임자를 지정하여 품질 관리 계획을 수립 및 실행하고 TTA와 같은 외부 기관과 상시 협업체계를 구축함.
– 외부 기관과의 품질관리 및 검증 협력을 위해 수집된 가공 데이터의 상시 모니터링을 위한 온라인 서버를 구축 및 운영함.
유지보수 전략 : 1.
가공 서비스 제공 계획 및 제공 목표, 관리계획 확립
– 요건정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 분석 모델링, 모델 구현, 시각화, 검증 및 안정화 등 체계적인 지원 방안 확립2.
유지보수, 고객관리 및 고객 응대 계획
– 업무분장 사업 완료 후 수요기업 데이터 가공의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 아래와 같은 지원체계를 마련하여 신속하게 대응
– 유지보수 관련 고객관리 및 응대 (장애 예방 활동) 가공된 데이터에 대하여 오류가 발생한 경우 수요기업에게 해당 사실을 알리고, 그에 대한 해결 방안을 논의함.
(장애 처리 활동) 데이터 정제 간 발생한 장애에 대해서는 장애를 수정하고, 원본 데이터를 재가공함으로써 데이터의 장애를 방지함.
(긴급 및 비상시 대응 방안) 수요기업은 발생한 장애에 대해 장애요소에 대해 자체적으로 분석하고, 분석된 장애에 대해 유지보수 책임자, 기관에게 통보함.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 1.
정부 사업
– 과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원 (NIA)에서 주관하는 2020년 하반기 AI학습용 데이터 구축 사업 수행 과제명 : 상표 이미지 및 텍스트 AI 데이터 구축
– 과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 주관하는 2021년 AI학습용 데이터 구축 사업 수행 과제명 : 종합 민원 이미지 인공지능 학습용 데이터 과제명 : 산업정보 연계 주요국 특허 영
-한 데이터
– 과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 주관하는 2022년 AI학습용 데이터 구축 사업 수행 과제명 : 2022 AI 학습용 데이터 구축사업 a.
미술치료를위한아동그림데이터 b.
IP산업의 상표권 보호를 위한 오프라인 상표 이미지 데이터 c.
해외상표 이미지 AI 데이터 d.유사 상표 이미지 검색 서비스의 사용자 입력 이미지 데이터2.
바우처 사업
– 데이터 바우처 3사 지원 a.머신러닝을 활용한 매출예측이 가능한 무인 AI 키오스크 소프트웨어 개발 b.딥러닝 기반의 LED 조명 디자인 선택 의사결정 지원 시스템 개발 c.현수막 디자인 이미지 데이터를 학습한 옥외광고용 현수막 디자인 추천 AI 서비스 개발
기업 개요 및 핵심역량 : 1.㈜아이웹은 2011년 설립 이래 웹&모바일 자체 개발 솔루션을 사용하여 편리한 사용자 중심의 다양한 비즈니스에 최적화된 웹사이트를 제작하고 전문적인 분석을 통해 급변하는 e
-비즈니스 환경에 맞는 빅데이터 기반의 인공지능 모델 개발 및 SI 사업을 지원2.
최근에는 첨단 디지털 시대에 21세기의 원유라 불리는 데이터를 활용하여 댐을 짓는 데이터 댐(Data Dam) 사업에 참여하여 텍스트, 이미지 데이터 수집 및 가공, AI 모델링 및 시범서비스 구축 등 인공지능 활용 사업을 수행하고 있음.3.
㈜아이웹은 빅데이터 수집, 가공, 분석을 통해 AI모델 개발까지 인공지능 활용을 원하는 기업들에게 최상의 파트너사임.
활용 사례 : 1.
프렌차이즈 매출 및 통계 자료를 바탕으로 지역 특화 사항을 고려한 매출 예측 시스템 개발2.
이미지 데이터 중 요구되는 특정 이미지에 근접한 이미지 검출, 유사성 검사 가능3.

인사이터 소개

인사이터은 2016-01-21에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 매봉산로 37 601호, 인사이터
주요 서비스 : 가.
Social Bigdata Analysis 분야(언어 분석 분야) 솔루션 소개
– Social Insighter : Socil Insighter는 다양한 채널에서 수집된 소셜 빅데이터를 분석하는데 활용.
Socil Insighter는 NLP와 통계처리 시스템, 인공지능을 활용한 패턴 및 예측 기능이 구현되어 있음.
이러한 기술력을 바탕으로, 고객이 보유하고 있는 데이터를 일반 가공에서부터 AI를 위한 데이터까지 빠르고 정확하게 가공하는 것이 가능.
더하여, 구현된 액티브한 데이터 시각화를 위해서 D3를 활용하여, 다양한 기능과 역동성있는 그래프와 인포그래픽을 제공함
– I
-Crawler : I
-Crawler는 소셜 빅데이터가 나타나는 다양한 채널에서 데이터를 수집.
블로그, 트위터, 각종 커뮤니티, 온라인 카페 등의 채널에서 데이터를 수집할 수 있으며, 최대 800개 이상의 스마트 크롤러를 한번에 작동하고 조절하여 원하는 데이터를 가장 빠르고 정확하게 수집할 수 있음.
이를 바탕으로, 고객이 보유하고 있는 데이터와 함께 분석을 원하는 데이터를 보충할 수 있으며, 고객 회사 내부와 외부 데이터를 기반으로 완벽한 데이터 가공을 제공할 수 있음 주요적용분야
– 일반 데이터 가공, AI 데이터를 위한 데이터 가공
– 마케팅 전략 수립, 온라인 시장조사, 제품 전략 수립, 성과 측정, 실시간 VOC 모니터링(정책, 서비스, 제품에 대한 품질관리/Risk관리) 주요분석내용
– 단어 분석, 문장 분석, 문단 분석, 화제어 분석, 버즈량 예측 등
– 연관어(속성)별 버즈량, 구매행동/구매결정요소, 특성요인도, 전략캔버스, 5Forces
– 고객/시장 세분화, 타켓팅, 포지셔닝
– 그래프분석(히스토그램, 산점도, Pareto분석, Box Plot 등), 창의적사고(SCAMPER, 마인드맵) 등
– 한국 언론진흥원에서 의뢰를 받아, 약 20년의 뉴스 빅데이터를 분석하고 해당 분석 내용을 기반으로 기사를 작성하고, 데이터 시각화 대시 보드를 제공.(데이터 분석 우
보유 솔루션 : 가.
Social Bigdata Analysis 분야(언어 분석 분야) 솔루션 소개
– Social Insighter : Socil Insighter는 다양한 채널에서 수집된 소셜 빅데이터를 분석하는데 활용.
Socil Insighter는 NLP와 통계처리 시스템, 인공지능을 활용한 패턴 및 예측 기능이 구현되어 있음.
이러한 기술력을 바탕으로, 고객이 보유하고 있는 데이터를 일반 가공에서부터 AI를 위한 데이터까지 빠르고 정확하게 가공하는 것이 가능.
더하여, 구현된 액티브한 데이터 시각화를 위해서 D3를 활용하여, 다양한 기능과 역동성있는 그래프와 인포그래픽을 제공함
– I
-Crawler : I
-Crawler는 소셜 빅데이터가 나타나는 다양한 채널에서 데이터를 수집.
블로그, 트위터, 각종 커뮤니티, 온라인 카페 등의 채널에서 데이터를 수집할 수 있으며, 최대 800개 이상의 스마트 크롤러를 한번에 작동하고 조절하여 원하는 데이터를 가장 빠르고 정확하게 수집할 수 있음.
이를 바탕으로, 고객이 보유하고 있는 데이터와 함께 분석을 원하는 데이터를 보충할 수 있으며, 고객 회사 내부와 외부 데이터를 기반으로 완벽한 데이터 가공을 제공할 수 있음 주요적용분야
– 일반 데이터 가공, AI 데이터를 위한 데이터 가공
– 마케팅 전략 수립, 온라인 시장조사, 제품 전략 수립, 성과 측정, 실시간 VOC 모니터링(정책, 서비스, 제품에 대한 품질관리/Risk관리) 주요분석내용
– 단어 분석, 문장 분석, 문단 분석, 화제어 분석, 버즈량 예측 등
– 연관어(속성)별 버즈량, 구매행동/구매결정요소, 특성요인도, 전략캔버스, 5Forces
– 고객/시장 세분화, 타켓팅, 포지셔닝
– 그래프분석(히스토그램, 산점도, Pareto분석, Box Plot 등), 창의적사고(SCAMPER, 마인드맵) 등
– 한국 언론진흥원에서 의뢰를 받아, 약 20년의 뉴스 빅데이터를 분석하고 해당 분석 내용을 기반으로 기사를 작성하고, 데이터 시각화 대시 보드를 제공.(데이터 분석 우
품질 확보 전략 : 1) 품질 확보를 위한 전략 가공데이터의 결과물 수준의 표준화를 위한 교차 검증 활동 추진
– 1차 가공 이후 발생하는 문제점 공유하고, 이를 해결하기 위한 가이드 마련
– 2차 가공은 교차 검수를 완료한 다음에 수행하여, 전체적 오류를 최소화 추진 크라우드 워커 간의 간극을 메우기 위해 품질 확인 가이드 배포 및 교류회 추진
– 크라우드 워커의 가이드라인은 정책적 판단을 포함하도록 하여 크라우드워커가 능동적 대응하도록 진행 (예시, 100% 스케일에서 화면에서 손톱보다 작은 사물은 제외한다) 최종 검수자 실시간 상담 핫라인 구축
– 크라우드 워커 작업 시 가이드라인으로 판별 불가한 사항을 온라인 또는 모바일을 통해 최종 검수자에게 질문할 수 있는 핫라인 구축
– 최종 검수자 중 당직 형식으로 근무를 하며 작업자들의 문의 사항을 확인 및 검토하여 별도 지침을 제시하는 체계구축
– 새로운 지침을 가이드라인에 포함 여 재배포 실시 정교한 데이터 검증을 위해 샘플링 데이터의 고품질화로 비교 검증 추진
– 전체 데이터에서 일부(1% 내외)를 수집하고, 이를 3차 검수하여 고품질 데이터 확보
2) 품질 제고를 위한 전담 조직 신설 품질관리 총괄책임자 품질관리 실무책임자 품질관리 실무협의회 활용품질담당
유지보수 전략 : 1) 후속 지원 범위 후속 지원의 범위는 인사이터가 제공한 AI 솔루션 및 데이터로 함
2) 후속 지원 기간 무상후속지원 기간 : 2023년 11월 01일 ~ 2024년 10월 31일(12개월) 유상후속지원 기간 : 2024년 11월 01일 ~ 2025년 10월 31일(12개월) 3) 수행 방안 가.
업무 분장 ‘(주) 인사이터’는 사업 완료 후 사업의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지한다.역할업무분장후속지원책임자(강OO)
– 유지보수 전체 업무 총괄후속지원담당자(장OO)
– 유지보수 접수 및 일정관리
– 데이터셋 오류 및 이상 확인
– 유지보수 실무 작업 나.
후속지원 내용 구분내용후속지원 대상ㅇ 공급한 솔루션 및 데이터의 모든 구성 요소를 대상으로 지원한다.무상후속지원 기간ㅇ 사업완료 후 12개월간 지원한다.후속지원내용하자보수ㅇ 사업완료 후 1년 이내에 발생하는 솔루션 및 데이터의 결함에 대한 유지보수후속 지원범위예방점검ㅇ 주기적으로 수요기업과 연락하여 가공 데이터 활용 방식에 대한 피드백 제공무상하자보수ㅇ 데이터에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함(1년간)무상후속지원ㅇ 무상 후속 지원 기간 동안 일어나는 유지보수 활동유상유지보수ㅇ 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함.
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : 1) AI 관련 수행 사업가.
데이터바우처 지원사업(2020년 2022년) 번호과제명사업명진행상태협약일금액(천원)사업기관1질병 연관성 분석과 머신러닝을 활용한 코로나19 예방 연구코로나 데이터 바우처완료20.04.01
-20.09.30.70,000K
-Data2AI 기반 레시피 트렌드 예측 모델 개발을 위한 데이터 가공1차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0003미술전공 수험생을 위한 미술 실기 지도 인공지능 어드바이저 개발2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0004인공지능을 활용한 홈페이지 메인 이미지 추천 시스템(고객용, 내부용)2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0005인공지능을 활용한 분야별 영어 단어 학습 콘텐츠 자동 제작 시스템2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0006높은 적중률의 HSK 단어장을 AI 기술을 활용하여 자동으로 만들어 주는 HSK 단어장 실시간 제작 시스템(C
-Analysis)2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0007AI 기반 실시간 악플 분류 시스템 “옴니 화이트 글라스” 개발2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0008실시간 시청자 댓글 데이터를 활용한 AI 기반 실시간 시청자 반응 분석 시스템2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0009AI 기반 온라인 여론 분석 및 리스크 관리 시스템 ‘소셜 리스크 매니저’2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,00010국내외 에어컨 등 가전 수요 및 협력사 물량 배분 변동성 대응역량 확보를 위한 인공지능 기술 활용 영업 및 판매 업무 고도화2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,00011AI 기반 학습자 맞춤형 문제 추천 시스템을 활용한 비대면 자기 주도 학습 플랫폼 스터디센스 AI 개발데이터 바우처(AI)완료21.06.01
-21.11.30.70,00012코로나19 위기지역 소상공인 경쟁력 진단/평가 기반 대안
기업 개요 및 핵심역량 : 1) 사업 개요 ㈜인사이터는 ‘평범한 사람을 위한 특별한 분석이 세상을 바꾼다.’라는 비전을 가지고 데이터를 통한 가치를 찾는 다양한 활동을 하고 있으며, 자체적으로 개발한 데이터 수집기 및 빅데이터 가공 시스템들을 활용하여 국내외 소셜미디어와 웹사이트 상의 대중들의 의견, 트렌드, 행동패턴 등을 분석하여 새로운 시각과 통찰이 필요한 곳에 필요한 정보들을 제공하고 있음 이를 기반으로, 데이터 기반 기업의 마케팅 전략(신규 포지셔닝 전략, 캠페인/커뮤니케이션 전략 등), 신사업/신제품 개발, 실시간 VOC 모니터링(정책, 서비스, 제품에 대한 품질관리/위기관리) 등 데이터 분석 및 컨설팅 서비스를 제공하고 있으며, 특히 자사는 교육분야에 데이터와 기술을 활용한 에듀테크 분야에서 눈에 띄는 실적과 두각을 나타내고 있음
2) 가공업무 인력 ㈜인사이터에서 데이터 가공이 가능한 인력은 총 7명으로, 1개의 부서에서 통합적으로 일반가공, AI가공 그리고 데이터 가공을 실시하기 전, 후 컨설팅 지원으로 구성되어 있음.
데이터 분석 분야는 자체 솔루션과 파이썬을 기반으로 분석을 수행.
또한, 필요하다면 자사 개발팀에서 고객들의 가공된 데이터를 원하는 웹 개발, 대시보드(모니터링) 등을 개발하여, 실시간으로 데이터 수집·분석 결과를 확인할 수 있도록 지원하고 있음.
3) 사업 실적
1) AI 관련 수행 사업가.
데이터바우처 지원사업(2020년 2022년) 번호과제명사업명진행상태협약일금액(천원)사업기관1질병 연관성 분석과 머신러닝을 활용한 코로나19 예방 연구코로나 데이터 바우처완료20.04.01
-20.09.30.70,000K
-Data2AI 기반 레시피 트렌드 예측 모델 개발을 위한 데이터 가공1차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0003미술전공 수험생을 위한 미술 실기 지도 인공지능 어드바이저 개발2차 데이터바우처완료20.08.31
-20.12.31.70,0004인공지능을 활용한 홈페이지 메인 이미지 추천 시스템(고객용,
활용 사례 : 본 가공 서비스를 통해데이터 기반 기업의 마케팅 전략(신규 포지셔닝 전략, 캠페인/커뮤니케이션 전략 등), 신사업/신제품 개발, 실시간 VOC 모니터링(정책, 서비스, 제품에 대한 품질관리/위기관리) 등 데이터 분석 및 컨설팅 서비스를 제공할 수 있음

주식회사 메디리타 소개

주식회사 메디리타은 2018-06-08에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 매봉산로 37 2층 201호
주요 서비스 : ■인공지능 솔루션MuN
-AI (Multi
-omics Network AI)제품 소개 :
– 오믹스(Omics)는 생물학에서 유전체학,단백질체학과 같이 생물정보학 기법을 활용하여 통합적인 생물정보와 이들 간의 상호관계를 연구하는 학문 분야이고,멀티오믹스(Multi
-omics)에서는 유전체학,단백질체학,신진대사체학 등 다양한 분자 수준에서 생성된 여러 데이터를 통합적으로 분석함.
– 적중률 높은 신약 개발을 위해서는 인체의 구조적 복잡성과 미시적인 유전자 수준에서부터 발현되는 증상,질환에 이르기까지 여러 수준에서의 상호작용을 탐색해야 함.
– ㈜메디리타는 유전체학,단백질체학,신진대사체학 등의 오믹스 데이터와 함께 인체에서의 실제 반응으로 표현되는 증상,질환과 사용되는 약물 등에 대한 데이터를 총망라한멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 구축함.
– 이를 통해 인체에서의 복잡한 상호 작용을 데이터에 기반하여 시뮬레이션하고,특정 타겟 혹은 질환에 효용이 있는 신약 후보 물질을 발굴하거나 새로 디자인하는 기술을 개발하여 구현한 제품이MuN
-AI임.■가공서비스 업무 프로세스㈜메디리타의 데이터 가공서비스는①수요기업과의 협의,②수요기업 맞춤형 데이터 설계 및 가공,③데이터 검수 및 품질 확인,④데이터 보완의 과정으로 이루어짐.상세 설명
-①수요기업과의 협의:수요기업의 요구사항을 도출하고,진행 방향을 협의하여 결정하는 단계
-②수요기업 맞춤형 데이터 설계 및 가공:수요기업 맞춤형 데이터 설계를 하고,데이터를 수집하여 가공함.
-③데이터 검수:가공데이터의 수요기업 요구사항 부합성 검토 및 보완이 필요한 데이터에 대한 수정과 추가 작업이 이루어짐.
-④데이터 보완:수요기업의 피드백을 통해 추가 보완사항을 점검하여 최종 가공데이터를 생성함.■데이터 가공과정㈜메디리타의 데이터 가공서비스는[그림14]에 나타낸 바와 같이,①데이터 수집 및 추출,②데이터 분석 및 통합,③결과물 생성의 과정으로 생산됨.① 데이터 수집 및 추출 : 목적에 부합하는 공공 데이터 수집 및 정보 추출② 데이터 분석 및 통합 : 추출
보유 솔루션 : ■물적 자원활용 자원:당사 보유 연구개발 물적 자원은 아래 표와 같음.보유기관연구시설·장비명수량(대)구매 연도용도㈜메디리타NAS RS820RP + 42TB12020NAS저장소,데이터 저장㈜메디리타Desktop server + GPU RTX 2080Ti12018DB서버,데이터 저장㈜메디리타Desktop PC +GPU GTX 106052018/2019Application및AI알고리즘 연구개발용,데이터 가공·생산㈜메디리타Desktop server + GPU RTX 2060 Super12020Application및AI알고리즘 연구개발용,데이터 품질 관리㈜메디리타GPGPU:RTX quadro 600072020솔루션 구동 서버 및AI알고리즘 연구개발용,데이터 품질 관리NIPAGPU V1003
-AI알고리즘 연구개발 및 학습용
품질 확보 전략 : ■판매 데이터 품질 확보 프로세스①품질 진단 조직 구성②품질 진단 계획 수립③품질 진단 수행품질 진단 조직 구성공급 기업 판매 서비스 제공을 위한 조직 구성데이터 품질 진단 프로젝트를 수행할 전담 조직 구성역할과 책임을 구체적으로 명시품질 진단 계획수립데이터 품질과 관련 이용자의 요구 사항 파악하여 계획 수립데이터바우처 사업의 인수기준서,검수확인서,자가진단서,데이터상품내역서,데이터 항목정의서 등 감리 기준을 충족하도록 품질진단 계획수립품질 진단 수행품질진단 조직의 역할과 책임에 따라 수요기업 사업별 품질진단 수행■판매 데이터 품질 확보 조직의 역할과 책임판매 데이터 품질 확보 조직의 역할과 책임은 아래 표와 같음.구 분역할과 책임데이터 품질 총괄데이터 품질 정책에 따른 구체적인 품질 목표 및 추진 방향 설정품질 진단 계획 승인 및 진단 결과 확인품질 개선 계획 승인 및 개선 결과 확인데이터 생산소관 데이터에 대한 품질 이슈 관리소관 데이터에 대한 업무 규칙 도출업무 규칙 준수 및 점검소관 데이터와 관련한 품질 개선 수행데이터 품질 관리품질 기준 및 품질 지수 관리품질 측정 항목 관리품질 측정 대상 선정데이터 프로파일링 및 업무 규칙 도출품질 측정 수행측정 결과 및 개선 결과에 대한 보고데이터 지원 및 보안품질 측정 수행 지원품질 측정 결과 분석 지원품질 개선 활동 지원
유지보수 전략 : ■수요기업 유지보수 계획유지보수계획서를 작성하여 유지보수 관리를 하며 유지보수계획서에는 수요기업의 사업에 따라 세부 내용을 작성하되,반드시 아래의 항목을 포함하여 기재함.유지보수 범위 및 기간 지정
-유지보수 범위:공급한 납품 데이터의 모든 구성 요소
-유지보수 기간:무상보수 기간은 사업 완료일로부터 최소한6개월로 지정하고,유상보수 기간은 별도 협의함.수행 방안
-㈜메디리타는 데이터바우처 공급 사업 완료 후 수요기업과의 사업의 환경적,기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여,하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원 체계를 유지함.역할업무분장유지보수책임자데이터 납품 및 유지보수 기간 내 데이터 보수 시 필요 사항을 전달받고메디리타 측 조율 일정을 알림.유지보수담당자데이터 납품 일정에 맞춰 데이터를 제공하고 유지보수 기간 내 유지보수 항목에 대한 수요기업의 요청에 대응함.유지보수 대상 정리표구분내용유지보수 대상공급한 납품 데이터의 모든 구성 요소를 대상으로 지원무상유지보수대상공급한 목적물에 하자가 있는 경우 무상 하자 보수를 원칙으로 함.
-데이터 하자는 다음과 같은 경우임.1.파일이 열리지 않는 경우2.파일이 크기 제한에 의해 열리지 않는 경우3.파일 및 일부 데이터가 손상(예시:글자 깨짐 등)되었을 경우사업 종료일로부터6개월 이내에 발생하는 수요기업의 요청 중 무상 유지보수 조건에 해당하는 내용은 무상 하자 보수를 원칙으로 함.내용납품 예정 형태 데이터로부터 형태 변경(DB등)데이터의 원활한 사용을 위한 쿼리 사용법 등 활용 지원데이터의 형태 변경은1회의 한하여 제공하며 데이터 활용 지원에 대한 자세한 내용은 서면을 통해 제공유상유지보수대상협의내용협의금액협의유지보수 데이터 목록
-수요기업에 제공한 데이터 상세 목록 제시기타 공급기업과 수요기업의 준수사항 기재■수요 증가에 따른 유지보수 계획인력 채용
-전담 인력 채용과 고용유지를 통해 수요 증가에 따른 유지보수 요구에 대응함
카테고리 구분 : 정보추출또는조합
실적 : ■유사 연구 개발 사업 참여 실적과 성과유사 연구 개발 사업 참여 내역연번사업명/부처과제명수행 기간역할현황1창업선도대학/중소벤처기업부신약 개발을 위한 멀티스케일 네트워크 기반 인공지능 기술2018.06.01 ~ 2019.3.31주관기관완료(최우수)2창업성장기술개발(디딤돌)/중소벤처기업부멀티스케일 네트워크 활용 약물 후보물질 구조 및 물성 예측 딥러닝 기술2019.12.02 ~ 2020.12.01주관기관완료3글로벌창업사관학교/중소벤처기업부신약 후보 물질 발굴을 위한 인공지능 솔루션 사업화2020.07.29 ~ 2021.02.26주관기관완료4창업도약패키지(이웃프로그램)/중소벤처기업부신약 개발용 멀티오믹스 네트워크 인공지능 솔루션 사업화2021.09.01 ~ 2022.06.30주관기관완료5창업성장기술개발(전략형)/중소벤처기업부딥러닝 기반 신약 후보 물질 합성 설계를 포함한 인공지능 솔루션 개발 및 이를 활용한 근감소증 치료 후보물질 개발2021.11.01 ~ 2023.10.31주관기관진행 중6인공지능신약개발플랫폼구축/과학기술정보통신부인공지능 학습을 위한 바이오의약품용 데이터베이스 및 플랫폼2020.03.01 ~ 2020.12.31주관기관완료7인공지능고성능컴퓨팅자원/과학기술정보통신부AI제품개발2020.2.1 ~ 2022.12.31주관기관완료8데이터바우처(가공부문)/과학기술정보통신부멀티오믹스네트워크기술기반신약후보물질발굴을위한인공지능2020.7.1 ~ 2020.11.27주관기관완료9바이오산업핵심기술개발/산업통상자원부AI기술 기반 스마트 제형설계 및 제조공정 플랫폼 기술(AI세부 과제)2020.04.01 ~ 2020.12.31세부과제책임완료
기업 개요 및 핵심역량 : 기업 개요
-㈜메디리타는 멀티오믹스 네트워크 기반 인공지능 솔루션인MuN
-AI (Multi
-omics Network AI)를 개발하여 신약 개발의 패러다임 혁신을 이루고자 하는 인공지능 기업임.
– MuN
-AI는 특허 등록 6건으로 저작권을 보호받은 인공지능 솔루션으로,인체의 복잡성을 반영하여 적중률 높은 신약 개발을 돕기 위해㈜메디리타가 자체 구축한 멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 활용하는 솔루션임.
MuN
-AI의 활용으로 신약 개발 단계에서 기존 방식 대비50%이상의 비용 절감과80%이상의 기간 단축의 효과가 기대됨.
-㈜메디리타는 멀티오믹스 네트워크 데이터베이스 및MuN
-AI활용을 통해,제약·바이오 고객사들과 협력하여 신약 파이프라인을 확보해 나가고 있음.†오믹스(Omics):생물학에서 유전체학,단백질체학과 같이 생물정보학 기법을 활용하여 통합적인 생물정보와 이들 간의 상호관계를 특성화 및 정량화하는 연구 분야‡멀티오믹스(Multi
-omics):유전체학,단백질체학,신진대사체학 등 다양한 분자 수준에서 생성된 여러 오믹스 데이터 및 인체 작용을 표현하는 각종 생물학적 데이터를 통합적으로 연구하는 분야핵심 역량
-멀티오믹스 네트워크 데이터베이스를 활용한 인공지능 솔루션인MuN
-AI를 통해 신약 개발 패러다임 혁신AS
-ISTO
-BE신약 개발 패러다임 혁신1단계가설가설”2~5단계 영역에서MuN
-AI를 활용하여기존방식 대비50%이상 비용 절감이 가능한 구조를구축하고 이를 통해 기존 비용 효율성 이슈로 개발이 지연된 연구에신약 발굴 기회를 제공한다.”2단계Target IdentiflcationMuN
-AI3단계Hit Discovery4단계Hlt to Lead5단계Lead Optimization6단계Preclinical TastsPreclinical Tasts1.
-신약 후보 물질 발굴 기간80%단축
-기간 단축에 따른50%이상 비용 절감7단계Clinical TrialsClinical Trials2.
-신약 발굴 가능한 환경 구축
-희귀 질환 치료제 등
활용 사례 : ■활용 예시 및 성과㈜메디리타의 고객사와의 연구 활용 예시
-당사는「멀티오믹스 네트워크 데이터베이스」와 이를 기반으로 하는 인공지능 솔루션MuN
-AI를 활용하여 고객사들과의 공동연구 내지는 연구용역을 수행함.
-①고객사가 제공한 화합물의 타겟 유전자와 적응증 발굴,②고객사가 제공한 타겟 단백질에 대한 신약 후보 물질 설계,③약물재창출 연구로 희귀질환치료 후보 물질 발굴에 성공함.
– 연구 활용 예시① 타켓 및 적응증 발굴
– 목표 : 협력사 제공 화합물의 타겟 유전자와 적응증 탐색
– 진행: 증명 완료② 신약후보물질 디자인
– 목표 : 협력사 제공 타겟 단백질에 대한 신약 후보 물질 디자인
– 진행 : in vitro 평가 활성 입증 완료③ 희귀질환치료제 약물재창출
– 목표 : 희귀질환색소변성증(RP)의 신약후보물질 발굴
– 진행 : in vitro 평가 활성 입증 완료 세포 실험 의뢰기간 포함 10주 소요 기존 방식 대비 약 81% 기간단축 효과 step1.
신약후보물질 발굴 프로젝트 시작 (1주)
-> step2.
MuN
-AI활용한 약물 제안 (3주)
-> step3.
in vitro MTT assay test 결과 확인 (9주)
-> step4.
in vitro PCR test 결과 확인

(주)더대시승인자 소개

(주)더대시승인자은 2017-11-06에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 백범로31길 21 별동 4층 411호(서울창업허브, 서울복지타운)
주요 서비스 : 1) 대표 서비스 ‘드로니아’ 개요
– 드론을 활용한 농임야 방제 방식은 기성 방식과 비교하여 10배 이상의생산성을 확보할 수 있는 기술이며, 기술이 빠르게 보편화되고 있으나, 관련 자동화 시스템이 부재하고 면적에 따라 비용이 책정되는 특성상 소규모 농가에서 작업자를 찾고 합리적인 가격에 서비스를 신청하기에 많은 어려움이 존재함.
– 드로니아는 웹/앱 형태로 제공되는 서비스로써 기계학습 기술을 통해 동일 시기에 발주된 접근성이 높은 필지들을 자동 취합 후 드론 활용 방제 작업 공급자와 수요자를 연결 함으로써 합리적인 가격에 서비스를 제공할 수 있는 환경을 조성하고 수십, 수천만 평에 이르는 작업의 계획, 협업, 팀 빌딩 관리 및 감독 업무의 디지털 전환을 지원함.
2)주요 서비스 ‘드로니아’ 특징
– 드론 방제 작업 수요
-공급 매칭 불발의 주요 원인인 협소한 작업 면적을 요청된 다수의 작업을 자동 취합 후 확장하는 기술 적용을 통해 해소하여 수요자는 저렴한 가격에 서비스를 받을 수 있고 공급자는 보다 많이 수주할 수 있는 환경을 만듦으로써 복수의 농업 데이터를 보유 중임.
– 기계학습 기술을 적용하여 작업의 자동 분배 기능을 제공하며 팀 단위로 수행하는 대규모 드론 방제 용역의 분배 작업 시간을 경쟁 서비스 대비 7시간 이상 축소 지원하고 드론 용역 수행 이력 및 드론 조종사 데이터를 보유하고 있음.
– 드론 방제 작업 관리의 디지털 전환을 지원하는 서비스는 SaaS 형태의 수익 모델을 기반으로 운용되어 충분한 사용자를 확보하고 데이터를 누적 하는 것에 어려움이 따르는 반면 당사는 농가
-드론 조종사 중개를 통한 수수료 수익 모델을 운용함에 따라 상대적으로 많은 드론 조종사 풀을 사용자로 유치 완료하고 지속적으로 데이터를 수집 중임.
– 현재까지 국내 전체 상업용 드론 조종사풀의 20% 수준인 1천8백여명의 드론 조종사를 사용자로 유치하였으며, 2억 7천만평 규모 41만 개의 농경지 데이터를 보유하고 있음.
보유 솔루션 : 1) 인력 구성
– 당사는 농촌진흥청 출신의 농업 전문가, 650만명 이상의 사용자를 유치한 온라인 서비스를 개발한 이력을 보유 중인 IT 전문가들 및 5년 이상의 경력을 보유한 드론 전문가로 구성된 팀으로 원활한 서비스 및 데이터의 가공/공급이 가능함
– 연구개발팀 3인 및 운영팀 2인 데이터 공급 사업의 전담인력으로 지정하여 운영할 계획
2) 물적 자원 (
1) 드론 방제 솔루션
– 당사의 드론 방제 용역 수요
-공급 중개 및 작업 통합 관리 솔루션 드로니아는 2021년 출시되어 현재까지 시장검증을 거쳐 왔으며, Playstore 기준 5점 만점에 4.4점의 높은 고객 만족도를 보유한 서비스임
– 농업인은 결제 정보 및 경작지 정보를 등록하여 1분 이내에 작업을 발주 할 수 있으며, 자동 정산을 지원함
– 텍스트로 구성된 농경지 정보를 모바일 환경에서 식별할 수 있도록 지원하며 6만 건의 필지 데이터를 시각화하는데 약 15분이 소요됨
– 자체 GIS 데이터 검증 시스템을 통해 변경되거나 통합 혹은 폐기된 주소 정보를 수정 및 보완함으로써 높은 정확도로 맵핑됨
– 기계학습 기술을 적용하여 2백만 평 규모의 25명 이상이 참여하는 드론 방제 작업을 최대 1시간 이내에 할당할 수 있도록 지원함으로써 기존 드론 방제 용역 수행 업체의 행정작업 시간을 대폭 감소할 수 있도록 지원함
– 실시간 원격 모니터링 시스템을 제공하여 작업 현황을 복수의 관리자가 확인할 수 있는 환경을 구축하여 인력 소모 문제 해소를 지원함
– 데이터 기반의 보고서 자동 완성 기능을 제공함에 따라 명확한 작업 수행 사실 증명을 진행할 수 있는 환경을 만들고 정산 과정을 투명하게 수행할 수 있도록 지원함(
2) 농업 및 드론 방제 빅데이터
– 1천8백여 명의 농업용 드론 방제 전문가 정보를 보유 및 관리 중
– 국내 41만개 필지의 농경지 데이터 보유 및 관리 중
– 시스템을 통해 약 2억 7천만 평 규모의 농경지 데이터를 맵핑 및 시각화하는 등 가공 실적 보유
품질 확보 전략 : 1) 품질 확보 전략
– 데이터의 수집, 관리 및 가공 3단계로 구분하여 각 단계별 품질 관리 인력을 2인씩 지정하고 데이터의 정성적, 정량적 검수 방안을 마련하여 관리 예정이며, 품질 관리의 공백을 최소화하기 위하여 각 과정별로 최소 1주일간의 QA 기간을 마련하고 교차검증 방식으로 검수 완성도를 높임
– NULL, 공백 혹은 비정형화된 값으로 구성된 컬럼을 자동적으로 제거하는 시스템을 운용하며 QA 기간 동안 인적 자원을 통해 2차, 3차 검수를 수행함
– 전담팀은 월별, 분기별 품질 관리 보고서를 작성하며 운영 팀장 및 연구소장이 이를 관리 및 감독함
– 허용값에 위배되거나 중복된 데이터, 유효범위를 벗어난 데이터를 자동적으로 확인 및 삭제하며 오류건수 기재하고 관리함
2) 컨설팅을 통한 품질 향상 노력
– 전문 데이터 가공 업체, 클라우드 소싱 업체 등과 업무 협약 체결
– 내부 인력의 전문성을 제고할 수 있도록 주 1회 이상 집중 컨설팅을 진행함
– 컨설팅을 통해 데이터의 성격별로 관리 감독 프로세스를 세분화 및 체계화하고 수요 기업의 요구사항에 부합한 데이터를 수집, 가공 및 제공하며 관리 체계를 전문화함
유지보수 전략 : 1) 수요기업 대상 데이터 및 서비스 제공 계획 및 제공 목표
– 2023년: 농업용 드론 조종사 프로필 및 작업 수행 데이터를 전체 기보유 고객사 수의 10%수준인 18개 소에 판매 / 농경지 항공방제 용역 작업지 맵핑 서비스를 9개 소에 판매
– 2024년: 농업용 드론 조종사 프로필 및 작업 수행 데이터를 30개 소에 판매 / 농경지 항공방제 용역 작업지 맵핑 서비스를 20개 소에 판매
– 2025년: 농업용 드론 조종사 프로필 및 작업 수행 데이터를 60개 소에 판매 / 농경지 항공방제 용역 작업지 맵핑 서비스를 40개 소에 판매
– 2026년: 농업용 드론 조종사 프로필 및 작업 수행 데이터를 120개 소에 판매 / 농경지 항공방제 용역 작업지 맵핑 서비스를 80개 소에 판매
2) 관리 계획
– 고객 중심 관리를 위해 데이터 수요 기업의 요구사항을 상시 수집 및 확인함
– 주기적인 만족도 조사 수행을 통해 정량적 측정
– 수집된 요구사항을 반영하여 서비스 및 데이터 구조 개선
– 지속적인 정보 제공을 통해 재구매율 제고 실현 3) 유지보수
– 유지보수를 4가지 유형으로 구분하여 운용 (
1)수정 유지보수(오류의 수정), (
2)적응 유지보수(외부 환경의 변화에 적응할 수 있도록 보완), (3)완전 유지보수(기능 및 성능 향상을 위한 개선), (4)예방 유지보수(이해성과 유지보수성 개선을 위한 보완)
– 유지보수를 5가지 과정으로 구분하여 제공 (
1)수요 기업의 변경 혹은 보완 요청, (
2)요구에 따른 분석, (3)개선 작업 수행, (4)변경 구현, (5)배포 및 완료
– 수요 기업에게 제공된 데이터 및 서비스에 문제 발생 즉시 전담 인력을 보완을 위해 투여함
– 유지보수 진행 시 내용을 사전 고지하고 수요 기업의 요구에 맞추어 희망 사항만을 반영하고 만족도를 제고함
– 기존 공급된 서비스 및 데이터에 문제 발견 시 무상 유지보수를 원칙으로하나, 수요 기업이 임의의 수정 혹은 변경 중 문제 발생 시 별도의 계약 및 비용 요구 가능
카테고리 구분 : 시각화
실적 : 1) 유사사업 실적
– 드론 배터리 2식 판매
– 데이터 수집을 위한 DB 설계 및 플랫폼 서비스 개발
– 빅데이터 구축을 위한 서버 및 플랫폼 서비스 개발
– 아동 재화거래 플랫폼 및 사용자 데이터 구축 위한 DB 개발
– 중고 의류 거래 플랫폼 및 사용자 데이터 수집 위한 DB 개발
2) 기타 실적
– 솔빛(DJI 드론 총판권 보유 유통사) 제휴 계약 체결(2020년 11월)
– 한컴어썸텍(한글과컴퓨터 자회사, 드론 제조 및 3D 맵핑) 제휴 계약 체결(2020년 11월)
– 아이로(드론 제조사) 제휴 계약 체결(2020년 11월)
– 농협중앙회 제휴 계약 체결(2022년 06월)
기업 개요 및 핵심역량 : 1) 기업 개요
– 기업명 : 주식회사 더대시
– 설립일자 : 2017년 11월 06일
– 대표 서비스 : 드론 방제 용역 수요
-공급 중개 및 작업 관리 웹/앱
– 구성원: 8인
– 홈페이지: https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalSearch.do
활용 사례 : 활용 예시
– 2억 7천만 평을 상회하는 드론 활용 경작지 방제 작업에 대한 맵핑 이력을 보유하고 있으며 2천만 평 수준의 맵핑 작업 대행 업무를 수행한 이력을 보유하고 있음

(주)베스텔라랩 소개

(주)베스텔라랩은 2018-08-27에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 백범로31길 21 (서울창업허브, 서울복지타운) 530호
주요 서비스 : I.비전 AI 기반 차량 관제 영상 분석 가공 데이터[분석](
1) 가공 서비스 상세 정보수요기업에서는 가공을 희망하는 주차장의 cctv 영상 데이터 제공 (원격접속, NVR 서버 접근권한 오픈 등)* 차량 번호판과 사람얼굴 등 개인정보에 해당하는 객체는 모두 검출하여 AI 기술로 비식별 처리를진행한 영상 데이터실내 주차장 도면 기반 정밀 디지털 맵 구축 및 이를 기반으로 한 주차장 전체/층별 이용 현황 가공데이터 제공 주차장의 효율적인 관리 및 운영을 위한 트래픽 가공 데이터 제공 주차장 cctv 영상을 통한 현재 상황 및 이슈 발생 시 자동 감지 및 알림을 제공하는 등 안정적 운영을 위한 가공 데이터 제공(
2) 가공 서비스 제공 방법주차장 운영을 위한 분석 및 가공 데이터 제공기존 인프라를 최대한 활용하여 실내 정보 및 내비게이션 서비스를 추가 제공 가능고품질 결과 데이터 제공을 위하여, 1차 태깅, 정제 과정부터 최종 데이터 검증 과정까지 철저한 품질보증 프로세스 진행II.자율주행 실내 동적 환경 데이터 가공 정보 [분석](
1) 가공 서비스 상세 정보실내 교통 현황 정보 API는 스마트시티 라스트마일(실내 주차) 내비게이션에 미래 주차 혼잡예측정보를가공하여 최적의 주차 위치 정보 안내시스템 제공모니터센서를 통한 주차 혼잡정보와 밀도정보를 가공하여 미래 교통주차 혼잡,주차혼잡정보(밀도) 추정주차장 DB API 정보배포하는 주차 데이터베이스 활용 및 가공으로, 정보 획득 용이성과 2차적인 주차 관련 파생 편의 서비스 증가로 편의성 제공(
2) 가공 서비스 제공 방법수요기업에서 지정한 주차장의 기존 데이터베이스 활용 및 인프라 연동 가능당사 서비스는 구축된 자사 모듈을 통해 클라이언트, 주차장 서버를 클라우드 방식으로 연결해주며, 사용자 친화적
보유 솔루션 : 보유기술 및 솔루션기술 유형세부 내용DB 스키마 설계선택 및 수집 데이터의 DB화알고리즘 설계파생 변수를 고려한 최적화된 알고리즘 설계AI 기술GPS음영지역 측위 보정 기술, 비전 AI 기반 영상 분석, 사물 인식 및 트래킹(YOLO, CNN, RNN, LSTM),비식별처리기술딥러닝 기반의 영상 및 이미지 인식을 통해 개인정보를 익명화하는 기술분석 기술Airflow, Python, R, SAS, Excel 기반 데
품질 확보 전략 : AI 기술 활용 데이터 품질 확보 전략품질 보증 프로세스 및 품질 관리 부서 조직 보유자사 품질 목표 기준 보유(
1) 당사 품질 관리 기술 활용 사례 매뉴얼화 이상치를 자동으로 감지하여 품질 유지 보수를 위한 작업 시행단계까지의 시간 단축 가능 환경 정보 연동 기술: K
-water 미세먼지 데이터, 도로교통 미세먼지 데이터 포맷 표준(
2) 품질관리 프로세스 정립 교통 빅데이터 시각화 및 이상치 구간 머신러닝 학습 매뉴얼: 이상치 이외 의 구간으로 넘어가는 데이터를 자동으로 탐지하여 데이터 이상 시, 자동 데이터 스캔 및 저장을 통한 푸쉬 교통 데이터 이상치 데이터 확인을 통한 품질 유지 보수 처리 단계 설정 알림 가능
유지보수 전략 : 쇼핑몰/유통 분야의 고객과의 소통 진행
– 한국공항공사, 지자체, 코엑스, 현대, 신세계, 롯데 등에 당사의 시스템을 통한 사용자(방문객)의 편의 증진 및 데이터 관리에 대한 니즈 확인(현대백화점 미아점, 이마트 죽전점 도입, 김포국제공항 도입 협의) 공영주차장 구축 진행
– 서울시 천호역 공영주차장에 시스템 구축을 시작으로 추후 서울시 전체 142개소 도입 협의.
(성남시, 세종시, 안산시 등)
– 자동차 트래픽 포화 지역에 해당 솔루션 관련 시스템 니즈 확인 코엑스와 수원컨벤션센터, 인천국제공항에 컨소시엄을 통한 당사 시스템 구축 협의 완료 외부 수요 증가 대응 계획
– 외부 수요 증가에 따른 고용 확대, 클라우드 시스템 확장 및 SW 비용 추가 고객 응대 계획
– 가공서비스 제공: 큰 프로젝트에서 기능 단위 마일스톤 기획하여, 상품 증가에 따른 기능 향상
– 유지보수: 데이터 업데이트 되는 주기/분기별 버그 수정 및 기능 향상 서비스
– 고객 관리 및 고객 응대: 당사 빅데이터 사업 기획 연구부서 내의 CS 매뉴얼 데이터 가공 상담 및 컨설팅 제공 계획
– 고객 응대가 가능한 CS 담당 오프라인/온라인 서비스 매뉴얼 구축
카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
실적 : 1) 사업 참여 실적과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 창업진흥원, 서울산업진흥원, 팁스프로그램(TIPS) 기술창업 등 대규모 국가 과제 수주 및 성공적인 수행 완료(8건 이상)
2) 국내 및 국제 협력 사례신문 및 뉴스 소개 사례메르세데스 벤츠 공동 프로젝트 진행3) 수상 내역서울시장상: 코리아챌린지 경연대회표창장: 3대 신산업분야 생태계 조성대상: 대한민국 우수특허대상: K
-스타트업중소벤처기업부장관상: 한
-인도 SDGs 해커톤국토교통부장관상: SOC
-ICT 우수기업우수상: 서울모빌리티어워드대상: 롯데건설 기술혁신 공모전최우수상: Try Everything 코리아챌린지4) 서비스·제품 실적공인시험성적서
-국제표준에 근거한 S/W 품질평가 모델을 기반으로 한 GS 인증(1등급) 획득지식재산권 취득현황
– 데이터 분석을 위한 고유 핵심 기술 및 서비스 제공을 위한 노하우에 관한 특허 출원 및 등록 완료
기업 개요 및 핵심역량 : 1) 기업 개요 및 주요 사업 분야(주)베스텔라랩은 AIoT(인공지능 AI와 사물인터넷 IoT의 합성어) 기술을 융합한 정밀 내비게이션 솔루션을사업화하는 기업으로, 30여개의 핵심 특허를 기반으로 스마트 시티와 자율주행차 산업 혁신하는 기업
2) 기업 핵심 역량당사는 연구 및 개발 인력으로 구성된 빅데이터 센터를 보유.
수석연구원과 선임연구원으로 구성된 연구부서, 특급기술자와 고급기술자로 구성된 개발부서가 빅데이터 전 처리부터 AI 기술학습을 통한 최적알고리즘을 적용하여 실내 교통 정보에 활용 가능한 데이터 보유3) 사업 영역정밀 디지털 맵 기반의 주차현황 정보 전달을 통한 주차관제 고도화 시스템GPS 음영지역 포함 정밀 측위를 통한 라스트마일 내비게이션인프라 환경 연동 실내 정밀지도 반영 V2X 자율주행차량의 주차 모듈 적용4) 주요 사업베스텔라랩은 서울시에서 가장 큰 규모인 천호역 공영주차장에 해당 솔루션을 적용하였으며, 대형 컨벤션센터와 쇼핑몰등을 비롯한 다양한 랜드마크, 스마트 시티 영역으로 솔루션 확대 예정 가공 데이터 상품 목록i.
실내 교통 영상 정보: 실내 주차장 내부의 차량의 동선, 이동, 주차 등을 확인 가능한 카메라 영상 데이터(AI기술 활용한 개인정보 비식별처리 완료)ii.
실내 교통 현황 정보: 주차장 내의 주차면 현황 데이터 및 측위 데이터 등을 기록한 API
활용 사례 : I.비전 AI 기반 차량 관제 영상 분석 가공 데이터수요기업이 제공하는 실내 교통 영상 정보 분석 가공비전AI기반 영상 분석 시스템.영상 내 차량번호판,사람얼굴 등 개인정보에 해당하는 객체는 모두 검출하여AI기술로 비식별 처리를 진행한 영상 데이터)AI기술로 비식별 처리를 진행,영상 데이터를 통한 실내 공간내 차량 학습 가능실내 공간 활용 차량 트래킹에 필요한 차량 학습 데이터II.자율주행 실내 동적 환경 데이터 가공 정보GPS음영 지역인 실내 주차장에서도IoT융복합(정밀 디지털 맵, IP카메라,측위 센서)기반 정밀 측위 기술을 통해 최적의 주차 가능면 추천과 실내 내비게이션 서비스를 스마트폰 앱을 통해 제공IP카메라와 모니터센서를 통한 실시간 주차 점유 데이터 처리 보정과 미래 주차혼잡예측 시스템 개발데이터 오류 및 이상치 탐색 기능

주식회사 위밋모빌리티 소개

주식회사 위밋모빌리티은 2017-05-31에 설립되었습니다.
주소 : 서울 마포구 백범로31길 21 본관 615호 (서울창업허브)
주요 서비스 : 가공 서비스의 상세정보 1.
서비스 제공 계획 자사는 결과물 성과 제고를 위해 서비스 제공 단계를 6단계로 구분1단계.
프로젝트 설계 컨설팅· 프로젝트 전문 PM과 수요기업 간 데이터 가공을 위한 프로젝트 상담 설계 진행· 해당 컨설팅을 통해 요구사항 및 프로젝트 요건을 상세 기술하며, 납품 데이터 포맷 및 형식에 대해 협의· 구체화되는 프로젝트 내용을 바탕으로 상세 견적 협의 진행2단계.
프로젝트 가이드 구축· 요구사항으로 상세 정리된 프로젝트 내용을 기반으로 프로젝트 템플릿 기획 및 생성· 프로젝트 운영 시 작업자 및 검수자에게 배포될 가이드 작성 후 수요기업과 가이드 톤 협의3단계.
크라우드워커 모집· 기확보한 크라우드워커 대상으로 제안.
프로젝트의 특성에 따라 위밋플레이스를 통한 공개 모집 수행· 협의된 가이드를 바탕으로 크라우드워커 교육 수행4단계.
프로젝트 운영 및 관리· 작업 관리 : 프로젝트 참여에 적합한 작업자풀 구성 후 프로젝트 오픈 및 데이터 수급 진행· 검수 관리 : 프로젝트별 숙련된 검수 인원 및 크라우드워커를 통해 수요기업 니즈에 맞는 정확한 데이터 검수· 운영 관리 : 프로젝트 운영 중 데이터 퀄리티 상시 확인 및 작업자와 검수자 대상 커뮤니케이션5단계.
결과 데이터 납품· 가공된 학습데이터의 최종 결과물을 사전 협의된 형식에 따라 수요기업 측에 납품함· 납품된 데이터 퀄리티 확인 후 프로젝트 종료 진행6단계.
데이터 활용 컨설팅· 위치데이터, 맵데이터, 경로데이터셋 구축한 프로젝트의 경우, 관련 전문지식을 보유한 개발자, PM 등이 1회에 한하여 컨설팅 수행· 그 동안 자체 서비스를 구축 및 운영한 경험을 바탕으로 수요기업의 지속적인 성장을 지원할 계획 2.
서비스 상세정보 다수의 차량·이동·경로·배송·업무배정 데이터셋 구축 서비스
– 크라우드워커를 통한 위치데이터, 이동데이터, 경로데이터 수집
– 연령별, 성별, 권역별, 산업별, 모빌리티 수단별 등으로 데이터를 구분하고 태깅하는 데이터 정제 및 가공
– 위치 및 이동 데
보유 솔루션 : 데이터 공급 역량1.
인적·조직적 자원 데이터바우처지원사업 공급기업으로 성공적으로 프로젝트를 수행하기 위해 자사 인적 역량을 집중할 계획 자사는 강귀선 대표이사를 포함하여 데이터컨설팅팀, 디자인팀, 개발팀으로 구성되어 있으며, 데이터 수집
-가공
-분석
-활용에 대한 One
-Stop Consulting Model을 통해 수요기업의 요구사항에 적합한 결과물을 제공
– 대표이사 강귀선은 서비스 개발을 위해 필요한 데이터셋 구축 프로젝트 수행 경험 보유
– 데이터컨설팅팀 : ① 데이터셋 구축 서비스의 상품화(고객 가치 설계), ② 데이터 수집/가공 프로젝트 운영, ③ 신규 수요기업 발굴, ④ 사업 감리 및 기타 증빙 준비, ⑤ 데이터 워커 모집, 교육, 관리,
– 디자인팀 : ① 서비스 UI/UX 개발, ② 공급기업 브랜딩 전략 수립
– 개발팀 : ① 데이터 분석, ② 안정적인 데이터 수집
-가공 환경 구성 2.
크라우드워커 보유 현황 자사는 30명의 크라우드워커와 함께 데이터셋을 구축하고 있으며, 향후 규모를 확장할 계획 자사와 함께하고 있는 크라우드워커가 수행하는 작업의 종류는 하기와 같음
– (위치, 이동, 경로) 데이터셋 구축
– AI학습을 위한 이미지, 텍스트, 영상, 음성 데이터 수집
-작업
-검수
– 맵 데이터 정제
-가공 작업 자사가 보유한 크라우드워커만으로 프로젝트 수행이 어려울 경우에는, 자사 서비스인 위밋플레이스 50만 회원을 대상으로 프로젝트 홍보 자사는 성실도 측면에서 뛰어난 인재 위주로 정규직 채용을 계획하고 있음 3.
크라우드워커 채용·양성 계획 자사가 수집하는 데이터는 크게 2가지로 구분됨
-크라우드워커가 권역별로 이동하며, 수집해야 하는 데이터
-크라우드워커가 어느 공간에서도 수집
-정제
-가공할 수 있는 데이터 프로젝트의 특성을 위 2가지로 구분하여 적합한 크라우드워커 채용 프로젝트 오픈 전 데이터셋 구축에 대한 기본 교육을 실시하고, 교육을 이수받은 자들에게 플랫폼 내에서 활동할 수 있는 기회 제공
-제작된 가이드를 바탕으로 한
품질 확보 전략 : 가공서비스의 품질확보 전략1.품질확보를 위한 조직 체계 구성데이터컨설팅팀은 품질확보를 위해,프로젝트 관리와 동시에 품질확보 차원에서의 업무를 동시 수행할 계획이며,각 포지션별 과업은 하기와 같음
-품질관리 총괄 책임자:데이터컨설팅팀 팀장은 품질관리 계획을 수립하고,조직 전체를 관리
-품질관리 실무 책임자:품질관리 실무 총괄,품질관리 실무협의회 구성 및 운영,품질관리 활동 수행
– 품질관리 실무협의회:최소20건 이상의 데이터셋 구축 경험이 있는 외부 인사를 투입하여 품질관리 관련 자문 및 지원을 받을 예정.
(조직간 협의사항 조정 및 조율,품질 관리 계획의 적정성 등 평가 및 보완)
-데이터 구축 담당:품질 관리 계획에 명시된 품질 관리 활동 준수 여부 확인 및 수행,품질 이슈 발생 시 기록 및 개선,즉각적인 조치가 불가하거나 협의 필요시,실무자에게 보고
– 데이터 검수 담당:크라우드워커 중 우수 작업자를 선발하여 검수자 채용,데이터 신뢰도를 제고하기 어려운 프로젝트의 경우,검수 담당이 직접2차 검수 수행
– 데이터 품질 담당:구축 과정에서 생산되는 데이터 품질 확보,검사 기준과 절차에 따라 품질 검사 및 개선2.데이터 검수 프로세스작업자가 작업 가이드에 맞춰 완료된 작업물을 제출함제출된 작업물은 데이터 검수자가 검수 가이드에 맞춰 검수 진행가이드 맞지 않는 작업의 경우 반려 처리 후 작업자가 재작업 진행
-재작업 및 재검수 진행에도 불구하고 작업자가 지속적으로 반려 처리된다면 해당 작업물은 다른 작업자에게 할당하여 진행 처리함 가이드에 맞는 작업의 경우 검수 완료되어 작업 완료 처리됨 검수자는 작업 반려 시 작업자가 올바른 작업을 진행할 수 있도록 반려 사유에 대해 상세히 기재하는 것을 원칙으로 함 작업자는 해당 반려 사유 확인 일정 시간 내 재작업을 하지 않을 경우 해당 작업물은 삭제되며,다른 작업자가 할당 받을 수 있게 됨.이를 통해 부진한 작업자가 작업물을 계속 물고 있지 않도록 관리함
유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원)및 협업체계 전략1.수요기업과의 협업체계핫라인 운영:수요기업 담당자와 핫라인을 운영하며,문제 발생 시 빠른 대응 처리프로젝트 리포팅:프로젝트 진행 현황 파악을 위해 정기적 프로젝트 리포팅 전달공급기업 준수사항:수요기업의 협의 사항 및 제공 가이드에 부합한 데이터를 가공하는 것이 원칙이며,가이드에 부합하지 않은 데이터가 납품된 경우 해당 데이터를 무상으로 재가공하여 제공함수요기업 지원사항:프로젝트 진행 시 정확한 결과 데이터 가공을 위해 확실한 가이드라인을 제공하여야 함.2.수요기업 유지보수 계획 유지보수 대상에 대해 하자보수 및장애 발생에 대하여 신속하게 대응하고 지원 체계를 유지함(유지보수의 범위 및 기간은 수요기업과 협의를 통해 정함)유지보수의 범위 및 기간은 수요기업과 협의를 통해 정함.단,기본적인 유지보수 계획을 하기와 같이 수립구분내용유지보수 대상·결과물의 구성 요소를 대상으로 지원무상하자보수 기간·데이터바우처지원사업 완료 시점 후5개월 이내유지보수내용하자보수·기본점검 및 설치 전 환경점검,문제발생 시 비대면 및 현장 지원·검수 완료 후5개월 이내 발생하는 데이터의 결함에 대한 유지보수품질개선·에러수정,기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완,결과물의 수정·결과물 최적화 및 안정화 지원,정상운영을 위한 기술지원·결과물 최적화 및 업그레이드 지원,정상운영을 위한 기술지원유지보수범위예방점검·무상 유지보수 기간 동안 예방점검을 지속적으로 실시·예방점검 활동 중 정기점검 실시·예방점검 활동 중 수시점검은 시스템 장애가 예상되는 상황에서 수요기업과 협의한 매뉴얼에 따라 실시무상하자보수·결과물에 하자가 있는 경우는 무상 하자 보수를 원칙으로 함무상유지보수·무상 유지 보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동유상유지보수·고객의실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함·유지보수 진행 현황 및 작업 내용을 공유하기 위해 정기적 보고서 전달·무상 하자보수 기간 중 신규기능을 추가하고 기존의 시스템을 개선하는 경우와
카테고리 구분 : 시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
실적 : 1.
(D사)부동산 분석 서비스‘OOO’에 등시선API제공교차지점 시각화 기술을 등시선API를 통해 유동 인구 및 교통량,상권 데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 부동산 분석 서비스 출시에 기여
-㈜위밋모빌리티가 개발한 지점대 다지점 간의 소요시간 파악을 위한 등시선API를 기반으로 여러 지점의 등시선에 중첩으로 생성되는 교차지점 시각화 기술(Intersection of Multiple Isochrones)을 구현
– 자사의API제공으로 D사는 사용자가 입력한 데이터를 수집,분석이 가능해졌으며,부동산을 각 개인의 상황에 맞춰 초개인화하여 분석하는AI서비스출시2.
(E사)업무 배분 및 배차 관리 자동화TMS솔루션 개발을 위한 데이터셋 구축TMS솔루션을 통해 배송기사의 업무 배분 배차 관리 자동화 및 효율화에 기여할 수 있는 데이터 수집 및 가공
– 기존의TMS의 기능인 경유지 최적화를 고도화하여 시간별,적재량,차량/근무자 데이터를 수집·가공하여 가장 효율적인 경로 제안
– 가공된 데이터 기반으로 복수 차량 균등 배분 기능을 고도화하여 효율적인 권역배분과 업무시간 균등배분을 실현시켜 이동/업무가 빠른 고효율자에게 더 많은 배분 가능
기업 개요 및 핵심역량 : 1.기업 개요 및 핵심 역량1
-1.기업 소개다수의 차량·이동·경로·배송·업무배정 데이터 등을 실시간으로 수집
-가공
-분석하여 모빌리티의 화물 분배 효율화 및 배차 최적화를 제고하는 기업
– 데이터 수집
-정제
-가공
-분석을 통한 실시간 경로 최적화 기술력 보유
– 무작위로 들어온 주문(이동에 관한 과업)을 효율적으로 배치(배정)하는 기술 보유
– 기수집된 데이터를 활용하여 목적지별 도착 예정 시간 안내
– 위치데이터와 태깅된 이동데이터를 활용하여 경유지 및 허브를 지정하는 기술 보유 사업 대상 분야는 디지털 전환(Digital Transformation, DX)및 데이터 활용 비즈니스 수요를중점으로,유통·물류 기업의 운영 사업자에TMS, APIs, WMS, FMS등 디지털 전환에필요한Solution Package를 데이터 컨설팅 형태로 제공 더하여,약30명의 크라우드워커와 고객사에서 취득한 데이터를 정제하여 컨설팅에필요한 데이터를자체적으로 수집하고 있음.금번 데이터바우처지원사업 공급기업 지정을 통해, 2배 이상의 크라우드워커를 확보할 계획1
-2.공급기업 지정의 필요성(기존FMS서비스의 한계)기존 차량 관제센터에서는 차량 데이터를 실시간으로 수집·분석하나,이를 적기에 대응할 수 없음
-다수의 차량을 운영하는 업체가 기존FMS를 적용하여 보유 중인 차량 배차를 효율적으로 관리할 수 없음직선거리 기반 알고리즘의“실현불가능한 배달거리 및 소요시간”산정
-현재 배달의 민족은AI추천 배차제를 운영하고 있으나,인공지능이 산정하는 거리 및 소요 시간은 실현 불가능한 경우가 발생하고 있음
-‘AI추천 배차제’가 제시하는 이동시간은 일반 내비게이션이 안내하는 이동시간보다 짧으며,이를 실제 도보 및 교통상황을 고려하지 않은 직선거리 기반의 알고리즘에 의한 것으로‘AI추천 배차제’의 이동시간을 지키기 위해선 속도위반,신호위반 상황이 발생함미흡한 물류 시스템으로 인한 빈번한 도착시간 미준수
-물류 배송 지연은 크게 시기적 문제,사회적 문제,운영 구조적 문제들이 결합되어 발생함.
활용 사례 : 공급기업 활동을 위한 자원 활용 전략 1.
인력 운용 전략 데이터바우처지원사업 공급기업으로 성공사례를 만들기 위해 자사 인적 역량의 60% 이상을 투입할 계획이며, 데이터셋 구축 전문 인력 2인 이상을 추가 채용할 계획 프로젝트 컨설팅, 기획, 운영 등 데이터 가공 및 결과물 제공을 위한 모든 과업을 내부 인력으로 관리 기 교육된 데이터라벨러가 실질적인 데이터 가공 작업 수행 (자사의 컨설팅 서비스는 위치, 이동, 경로 데이터에 대한 이해가 일정부분 충족된 상태에서 가능) 자사 디자인·마케팅 전문인력이 수요기업 모집 기간 동안 자사의 데이터 수집·가공·분석·활용 컨설팅 역량을 대외적으로 홍보할 계획 수요기업이 데이터를 기반으로 하여 서비스 경쟁력을 높일 수 있도록 지속적으로 관리할 수 있는 체계를 구축하고, 사업 완료 후에는 자사가 개발한 AI 알고리즘과 분석역량 등을 활용해 후속 컨설팅 진행 예정.
이를 통해, 수요기업이 데이터를 실질적으로 활용하여 좋은 사례를 남기는 것이 목표 2.
크라우드워커 관리 및 활용 전략 위치 및 경로 데이터 수집/가공 및 검수를 위하여 크라우드소싱 방식을 도입, 데이터 작업의 효율성을 증대하고자 함.
다수의 작업자가 업무에 참여할 수 있도록 플랫폼(Roouty) 내 작업 툴 구축 물류 도메인에 특화된 인공지능 학습데이터 가공 전문인력의 중요성을 알리는 브랜드마케팅 진행 회원 50만 명을 보유한 위밋플레이스 회원 대상 프로젝트 참여 및 크라우드워커 경험 유도
– 단기 혹은 건당 알바 희망 구직자에게 프로젝트 참여 기회 제공
– 다수 프로젝트 참여 작업자 대상 위치데이터 수집 플랫폼 Roouty 가입 제안 효율성을 고려한 프로젝트 관리 계획
– 프로젝트 단계별 진입 난이도 설정
– 작업 및 검수 관련 온라인 교육 시행3.
물적자원 활용 전략보유 기술활용 전략상세 도로 정보 고도화 기술 확장성 있는 데이터 구조 설계와 도로 정보 수집
– 표준노드링크 정보를 담는 OSM의 확장 데이터 구조

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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