경북 구미시 데이터바우처 사업관리 가공기업
경북 구미시 에는 (주)케이앤엘정보시스템, (주)티엘비즈 외 0개의 가공기업이 있습니다.
(주)케이앤엘정보시스템 소개
- (주)케이앤엘정보시스템은 2005-05-24에 설립되었습니다.
- 주소 : 경북 구미시 산동읍 첨단기업1로 17 314호
- 주요 서비스 : ▣ 데이터 수집
– 공공기관 CCTV시스템 및 유관기관 시스템 연동 인터페이스 설계
– 분석 목적에 맞는 데이터 목록 DB구축 ▣ 데이터 표준화
– 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 이를 전사적으로 반영
– 행정안전부 정보시스템 상호운용성 공통 표준, 국가 정보원보안 표준, 보안 표준 등 공공기관의 데이터베이스 표준화 지침을 통해 데이터 표준화 준수
– 데이터 표준화 작업을 통해 데이터의 중복 및 데이터 불일치를 예방하고 유관기관에서 유지보수에 어려움이 없도록 하고, 또한 표준프레임워크 등의 표준화된 모델제시를 통해 운영의 용이성 확보 ▣ 데이터 전처리
– 수집된 데이터를 저장, 분석에 활용하기 위해 적합한 전처리 프로세스 거침
– 정형 데이터는 존재하는 노이즈와 누락된 데이터 정제
– 데이터 분류체계와 유형에 맞도록 변환, 교정, 축소 프로세스 적용 ▣ 데이터 정제 자동화
– 유사 데이터 자동 탐지 및 표준 값 추천을 통해 관련 테이블의 자동 조회 및 정제
– 데이터셋의 메타 정보를 자동으로 추출 ▣ 공공데이터포털 연계 (Open API)
– 수집되어 정제된 정보를 공공데이터 포털과 연계하여 주기적인 Open api 데이터 연계 ▣ 데이터 시각화
– 시각화 대시보드 제공 - 보유 솔루션 : ▣ 빅데이터 및 데이터 가공▣ 스마트 공장 및 인공지능▣ IoT솔루션▣ 메타버스 플랫폼
- 품질 확보 전략 : ▣전담 인력 조달 계획
-데이터 가공 업무를 전문적으로 수행하기 위해 최근 신규인력 1명을 채용하여 운용하고 있으며, 향후에도 지속적으로 전문 인력을 배양, 충원을 통해 고객관리 및 응대는 문론 유지보수에도 무리한 인력운용 없이 원활하게 진행될 수 있도록 계획중이며, 추후 상황에 따라 능동적으로 인력계획을 운용하고자 함.
▣데이터 품질검사
-신규 구축 데이터에 대한 데이터 품질검사
-3개 영역(기관,DB,데이터 품질 관리) 9개 평가지표·기관 품질관리: 기관 차원의 품질기반, 역량강화, 표준화 체계 등 평가· DB 품질관리: 기관 고유의 업무 수행을 위하여 생성, 취득하여 운영하는 보유 데이터베이스(DB) 평가·데이터 품질관리: DB내 저장되어 있는 데이터 및 공공데이터 포털 내 개방 데이터의 오류율 평가 ▣ SW품질 전문가(기업) 활용
– ISO/IEC 25023, 29119 등 SW품질 테스트 프로세스 기법 준용
– SW테스트 프로세스 정립으로 제품 품질의 보증과 개발된 SW의 신뢰성 확보
– 표준화된 테스트 도입과 테스팅을 통한 결함 제거 및 기업의 SW품질역량 강화
– 품질관리 계획 수립을 통해, 단위 통합테스트 실시 - 유지보수 전략 : ▣수요기업 대응 계획
– 사업기획팀, 컨설팅팀이 수요기업의 데이터 가공 요구사항, 비즈니스 환경 및 구조를 명확하게 이해하고 데이터 가공, 모델 구축, 분석 측면에서 컨설팅 함으로써 수요기업이 이용하고자 하는 데이터 특성, 데이터 가공 목적에 부함하도록 최적의 설계, 계획(절차)수립, 인력구성, 협력방안, 솔루션을 제공 할 예정입니다.
– 효율적 운영을 위하여 운영 및 유지관리 요원에 대한 기술력 확보 및 사용자에 대한 사용 능력을 향상 시키는데 목표를 두고 있으며, 향후 시스템 운영자 및 유지관리 요원과 사용자가 지원기관의 도움 없이도 시스템을 운영하고 사용하는데 어려움이 없도록 충분한 지식을 제공해야 합니다. - 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
- 실적 : ◆빅데이터 및 데이터 가공
– CCTV영상내 공공데이터 추출 및 Open API개발 사업 (한국지능정보화사회진흥원,202
1)
– 경상북도 빅데이터 통합플랫폼 구축 (포항테크노파크, 202
1)
– 스마트관광 서비스 플랫폼 (산업통상자원부, 2019)
– 실시간 데이터 기반의 관광 특화형 빅 데이터 활용 서비스 개발 (대구디지털산업진흥원, 2019)
– 소상공인 창업생명주기 전반에 걸친 지능형 마케팅 지원 플랫폼 개발 (과학기술정보통신부, 2018) ◆ 스마트 공장 및 인공지능
– 코팅사 제조공정 내 카메라 센서 모듈 기반 코어편심제어 및 주요 공정별 실시간 데이터 기반 가상물리 시스템 공장관리 클라우드 솔루션 개발(중소벤처기업부, 202
1)
– 고밀도(48Gauge 32inch 96feeder) 고속(60rpm) 편직 생산이 가능한 무인 이송 환편 시스템 (산업통상자원부, 202
2)
– 비전센서형 딥러닝 알고리즘 기반의 제직 원단 결점 검출 자동화 시스템 개발 (중소벤처기업부, 202
1) ◆IoT솔루션
– 캡티브 포털을 활용한 지능형 상권 서비스 개발 (정보통신산업진흥원, 202
2)
– S.M.A.R.T 기술 활용 농작물 절도 예방 체계 구축 (한국지능정보화사회진흥원, 202
2) ◆ 메타버스
– 복합재난 다수사상자 발생 대응을 위한 디지털 트윈기반 지능형 도상훈련 플랫폼 개발 (포항테크노파크, 202
2) - 기업 개요 및 핵심역량 : 당사는 2005년에 설립한 IoT기반 디바이스 서비스 플랫폼 개발연구 전문 기업으로 스마트 공장, 빅데이터, 인공지능, IoT 솔루션, 메타버스 플랫폼 등 다양한 플랫폼 서비스를 제공합니다.
- 활용 사례 : ▣ 실시간 데이터 기반의 관광 특화형 빅 데이터 활용 서비스 개발 (대구 서문시장) 대구시 주요 관광지, 축제 장소, 외부 유입인구 분석을 위한 주요 진입 도로 등 주요 지역에 Wi
-Fi 센싱 기반 유동인구 분석 시스템을 클라우드기반으로 유동인구 분석 ▣ CCTV영상내 공공데이터 추출 및 OPen API 제공 (대구시 수성구) 객체 분석을 통해 이를 활용한 상권분석정보를 창업 예정자에게는 입지 선정에 도움을 주고, 기존 소상공인들에게는 상권 현황 정보를 분석하여 간편하게 볼 수 있도록 제공
(주)티엘비즈 소개
- (주)티엘비즈은 2015-01-05에 설립되었습니다.
- 주소 : 경북 구미시 신평동 188 3D프린팅제조혁신센터 308호
- 주요 서비스 : 1.
가공서비스의 상품성 1.1 빅데이터 기반의 기계/설비 고장 진단 측정용 데이터 가공(일반 가공) 장비 고장을 미리 예측하고 관리할 수 있도록 센서/설비 데이터와 정비이력 데이터를 분석하여 정비수요를 예측하도록 제공합니다.1.2 빅데이터 기반의 데이터 시각화(일반 가공) 설비에서 발생된 데이터를 수집 및 분석하여 설비 가동율, 설비 고장현황 설비 보전비용, 설비 예측 가동율을 제공합니다.1.3 딥러닝 기반의 비전검사용 불량검출 데이터 가공(AI 가공) 제품 이미지를 수집/가공하여 제품 불량별 유형을 분석/집계하여 AI 비전검사용 데이터로 제공합니다.
* 프레스 성형 불량 유형 예 : 찍힘 / 스크라치(긁힘) / 미성형 / 형상변형 등1.4 딥러닝 기반의 문서자동 인식 데이터 가공(AI 가공)현장에서 작성하고 있는 작업일보를 OCR번역을 통해 문서자동 인식 데이터로 제공합니다.2.
가공서비스 상세정보가공업무 프로세스는 아래와 같이 진행됩니다.2.1 계획 수립고객 미팅과 인터뷰를 기반으로 공정에 대한 이해와 분석을 수행합니다.
해당 공정에 대한 이슈 및 니즈를 파악하고 포트폴리오를 통해 AS/IS를 도출합니다.2.2데이터 이해분석 대상 범위의 정의 및 데이터 수집을 기반으로 탐색적 분석을 수행하여 분석 마트를 생성합니다.
이 과정에서 가공업무 중 전처리, 품질개선, 검수 등이 포함됩니다.2.3데이터 분석및 평가선정된 주제에 대한 분석 또는 모델링을 수행합니다.
분석 알고리즘을 적용하여 모델을 생성하기도 하고 인사이트 발굴을 위한 분석 설계도 합니다.
이 과정에서 가공업무 중 시각화, 분서 등이 포함됩니다.2.4기타 가공업무이외에 오프라인 데이터용 코딩 작업, 오디오/비디오 데이터 태깅 작업도 가능합니다.2.5가공 검수프로세스검수 작업은 검수툴을 활용한 자동화와 직접 확인을 통한 검수를 병행해서 분석 결과 및 모형 추정의 품질을 높이는 데 노력합니다. - 보유 솔루션 : 1.Safe GuardSafe Guard는 위험요소를 인공지능으로 분석하고 관리자와 작업자에게 알릴 수 있는 이상행동감지 AI기능이 있는 산업용 스마트 안전조명 시스템 입니다.1.
적용 업종 ■ 넘어짐, 끼임, 충돌, 화재와 같은 상황이 예상되는 모든 산업 현장2.
제공기능 ■ 제조현장 맞춤형 MES 시스템과 연동 [ 산업 / 기업별 특수성 고려 ] ■ 낙상여부 확인 및 위급상황 통지(Check for falls and EmergencyNotification) 기능 ■ 지게차 접근 시 충돌위험감지 및 산업용LED 조명 점등 및 경고음 송출 ■ 위험지역 판별 및 위험지역 진입시 경고음, 조명 송출 확인 ■ 화재감지 확인(FIRE ALARM) 및 통보 기능 3.
도입효과 ■고성능 산업용 스마트안전조명으로 산업재해발생률 감소 (MES/SCADA 등과 연계) / 산업용스마트조명사용의 대중화 / 생산성향상 / 불량 감소 /업무효율화 / AI전문인력 고용 확대2.Safe
-EMSSafe
-EMS는 AI 학습 데이터 오토 레이블링 시스템 으로
1) AI가 자동으로 학습데이터를 레이블링 해주는 오토 레이블링 솔루션 탑재
2) 산업현장 이상행동 데이터(Raw Data)가공 기능 3) 쉽고 빠른 학습데이터셋 구축 (CNN Deep Learning 기술 적용) 기능을포함하고 있음3.비전검사 카메라1.
사양 ■ 프로세서 Kendryte K210 ■ 이미지 센서 OV2640 (2.0 Megapixel Camera) ■ 공급전원 3.3 ~ 5.0V ■ 소비전류 310mA@3.3V, 200mA@5.0V(얼굴인식모드: 80% 백라이트밝기 : 필 라이트 꺼짐) ■ 연결 인터페이스 UART, 9600 ~ 115200bps 12C, 100K ~ 400K ■ 디스플레이 320 * 240 해상도의 2.0인치 IPS화면4.데이터 추출/검증서버1.
사양 ■ 프로세서 Apple M1 ■ 메모리 8G ■ 저장장치 256GB ■ 비디오 - 품질 확보 전략 : 가공서비스의 품질확보 전략1.
IOT센서 특성을 감안한 프로파일링 기법을 적용하여 품질관리를 진행IoT 환경기반 관리체계 구축, 센서 스트림 데이터 프로파일링 분석, 센서 스트림 데이터 품질 지수 측정2.
PLAN
-DO
-SEE 방법론에 의한 데이터 품질 진단 일반 기업의 데이터 품질을 PLAN
-DO
-SEE 방법론에 따라 프로파일링 관점에서 쉽고 체계적으로 데이터 품질 관리 절차를 진행하고자 합니다.
또한 품질 진단시에는 외부 전문가를 활용코자 합니다. - 유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략 1.가공서비스 제공목표 가공서비스를 통해 만들어진 데이터셋을 실제 공정에 적용하여 설비 가동율은 높이고 작업시간은 단축하고자 합니다.2.가공서비스 관리계획 가공서비스를 하나의 프로젝트로 규정하고 프로젝트 업무를 Work packager 기준의 세분화된 업무로 분해하여 WBS(Work Breakdown Structure)를 작성하고 이를 토대로 산출된 Burndown Chart를 통해 프로젝트 진척 현황을 실시간으로 파악하며 이후 일정 수행 방향을 예측합니다.
모든 업무는 경험 기반으로 실제 작업시간에 가깝게 산정되므로, 진척 현황을 투명하고 정확하게 관리할 계획입니다.3.유지보수(장애관리) 당사에서 제공하는 가공서비스의 경우, 클라우드 플랫폼 기반으로 제공하고 있어 H/W, S/W 등 유형별 장애관리를 아래와 같이 제공합니다.
또한 검수 완료 후 6개월간 무상 유지보수를 제공합니다.4.고객관리 및 고객 응대
1) 고객관리 고객관리는 당사에서 운영중인 CRM시스템에 고객별 요청사항을 기록하고 담당자를 배정합니다.
단계별(신규/배정됨/진행중/완료/반려됨)로 진행상황을 모니터링후 신속하게 응답하고자 합니다.
2) 고객응대 고객응대는 기본적으로 당사 담당자가 직접 응대하는 것을 원칙으로 하나 고객 증가로 인해 응대시간이 길어질 경우, 챗봇을 통해 반복되는 고객문의는 자동화하고 고객문의사항을 놓치지 않고 대응하도록 하겠습니다. - 카테고리 구분 : 품질,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
- 실적 : 2020.01.자동차전장부품 도장생산성향상을 위한 경영자문컨설팅.IEbiz컨설팅(주)2020.04.3D프린팅 출력형상물 오류제어시스템 제작.제일정보통신(주)2020.05.식품용 프린터 시린지모듈의 디자인개발 및 시제품제작을 위한 스마트공장 인프라구축.대한상공회의소2020.06.국내 최대 마스크 생산라인 셋업위한 스마트공장 인프라 구축.대한상공회의소2020.07.코팅공정 설비운영및 공정설계기술.사단법인 경북산학융합본부2020.09.탄소섬유 소재기반의 탄소 발열체 구현을 통한 특수소재개발 발열체 시제품제작기술 위한 스마트공장 인프라 구축.대한상공회의소2020.10.방산산업의 각종O
-RING 및 PACKING 류의 국산화를 통한 스마트공장 인프라 구축.대한상공회의소2021.02.여성 장애인의 생애주기 보조를 위한 Serving 기반의 Helping Furniture Module 제품개발 기획 컨설팅.경북테크노파크 - 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜티엘비즈는 전자부품 및 컴퓨팅 및 통신기기를 기반으로 디지털 정보의 통합 및 필요에 적합한 4차 산업관련 시스템 기기 개발과 산업/민간 안전 솔루션 상품화 및 서비스를 개발하고 있습니다.
당사는 IoT 관련 솔루션, 3D 프린팅 및 3D 시스템, 스마트산업 안전 솔루션 등 Smart Digital Product에 대한 지속적인 연구개발 및 투자를 진행하고 있으며 주요 공급 기업으로 자리매김해 나가고 있습니다.<;보유 핵심 솔루션>지능형(AI) 위험인지 기능을 갖춘 산업용 스마트 안전 조명 시스템 (Safe Guard) : 산업현장의 안전을 AI 카메라와 각종 센서(적외선, 열화상)를 융합, 분석하여 이상행동탐지 알고리즘을 적용한 AI 엔진으로 위험을 감지하고, 감지된 위험을 조명과 알람음을 통해 알 릴 수 있는 산업용 스마트 안전조명 시스템<;기타 보유 기술> AI 학습데이터 오토 레이블링 솔루션 이미지 DNA 추출 및 인덱싱 기술 CCTV 기반 객체 감지 및 이상행동 탐지 기술 FACE ID 동작 인식 솔루션 스마트팜농작물 생육 과정 시각 데이터 분석 AI 기술 다차원 시계열 데이터의 파형 매칭에 의한 Pose Estimation - 활용 사례 : 1.
현장에서의 요구사항
1) 노후화된 기계/설비에 대해서 설비 운영 데이터값을 기반으로 고장진단을 요구
2) 수동으로 검사중인 양품/불량품 검출을 이미지기반으로 자동측정하는 방안요구3) 매일 쓰는 작업일보를 Key
-In하지 않고 자동으로 문서를 인식하는 방안요구2.
인공지능(AI) 산업현장으로 전환을 위한 AI 데이터 수집 및 활용 당사는 ‘1.현장에서의 요구사항’을 반영해서 아래와 같은 상품을 제공하고자 합니다.
이에 따라 국내 중소/중견 제조업체 및 스마트 HACCP 대상업체가 인공지능(AI) 산업현장으로 전환하는데 든든한 파트너가 되고자 합니다.
▣ 제공하고자 하는 데이터 바우처 상품
– 빅데이터 기반의 기계/설비 고장 진단 측정용 데이터 가공(일반 가공)
– 빅데이터 기반의 데이터 시각화(일반 가공)
– 딥러닝 기반의 불량검출 비전검사용 데이터 가공(AI 가공)
– 딥러닝 기반의 문서자동 인식용 데이터 가공(AI 가공)
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.