은평구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

서울 은평구 데이터바우처 사업관리 가공기업

서울 은평구 에는 주식회사뉴아틀란, 사회정보연구원, (주)헬스브릿지 외 1개의 가공기업이 있습니다.

주식회사뉴아틀란 소개

• 주식회사뉴아틀란은 2017-02-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 은평구 연서로13길 33 2층
• 주요 서비스 : □ Atlan Data Trans PlatForm①유통,물류,제조,공공 기반의 텍스트 데이터를 병합하여 처리②제조AI데이터를 가공 처리하여 분석할 수 있도록 데이터 제공 ③필요 시 데이터 라벨링 제공
  □ 분석 / 시각화 그래프① 데이터 분석 단계별 맞춤형 시각화 그래프 제공② 고객의NEEDS에 맞는 다양한 시각화 그래프 제공
• 보유 솔루션 : □ Atlan MES① 스마트공장 기초 및 고도화 솔루션 보유② 자동화 설비 및 PLC 통신 실시간 데이터 수집 능력 보유③ 원자재 입출고 및 완제품 출고 데이터 수집 능력 보유
  □ Atlan Data Trans PlatForm① 텍스트 데이터 입력 및 DB 이관 가능② 입력 데이터 일괄 처리 및 라벨링 기능③ 처리 현황 및 통계 분석④ 다양한 시각화 기능 제공
• 품질 확보 전략 : □NEWATLAN의 가공서비스 품질확보 전략① Atlan eDataPlatForm으로 인한 데이터 분석을 통하여 데이터 검증② Atlan eDataPlatForm데이터 수집 대상 기업 확대③제조 현장 스마트화 기반 통신 시설 구축④ 소프트웨어 전문 인력 추가 확보⑤ PLC모듈 전문 업체와 협업을 통한 역량 강화⑥전문 연구 인력 추가 확보⑦품질 전담 팀 인력 추가 확보
  □ 품질 보증 계획본 사업의 성공적인 수행을 위하여 품질 보증 프로세스를 적용하고 사내 품질관리 조직의 엄격한 관리하에 품질 목표를 달성.
  □ 품질전담 조직 및 활동각 조직은 품질 방침을 설정하고 품질보증활동계획을 수립하며,내부 품질 심사를 통하여 보고 및 시정조치를 취하고 품질 방침의 충족 여부를 검토.
  □품질 데이터 분석Atlan eData플랫폼으로 데이터 분석을 통하여 데이터를 검증하고 데이터 수집 대상 기업을 확대하여 더 나은 품질 추구.품질보증 조직역할 및 책임주관기관품질 요구사항 제시VOC 수렴 시 개선 요구사항 제시사업총괄 책임자품질보증 계획 최종 승인내부 품질감리 결과 확인 및 승인VOC 수렴 결과 확인 및 승인사업관리자품질보증 계획 검토 및 승인품질점검 결과 및 내부 품질감리 결과 확인시정조치 결과 확인 및 승인사업 품질 보증 담당자사업 표준 및 방법론 정립품질점검 계획 수립 및 실시품질보증활동 결과 기록 및 보고시정조치 결과 확인 및 보고전사품질조직표준 및 방법론 제공 및 가이드품질감리 계획수립 및 실시품질감리활동 결과 기록 및 보고VOC 수렴 계획 및 실시, VOC 수렴 활동 결과보고엔지니어링 그룹 결함 및 부적합사항에 대한 시정조치
• 유지보수 전략 : – 고객관리를 위한 유지보수 전담팀 구성
  – 공정별 교육 대상자를 선정하여 시스템별 상세 교육실시
  – 주기적인 서비스 점검을 통한 안정적인 서비스 제공
  – 현장 작업자의 시스템에 대한 거부감 최소화
  – 유/무상 유지 보수 범위를 수요기업과 협의하고, 정의하여 관리구분유지보수 내역유지보수 대상본 사업에서 납품된 가공 데이터환경변화에 따른 시스템 변경 최적화 및 시험활동장애발생에 대한 처리기타 시스템의 정상운영을 위한 기술지원안정화안정화 운영 지원 인력이 기술이전 교육무상 유지보수 기간최종 검수 완료일로부터 12개월(수요기업과 협의하여 구체적인 기간 협의)유지보수 내용하자보수발견된 하자의 원인을 찾아 문제해결을 하는 경우로서 무상 보증기간에는 무상지원하며, 무상 보증기간 경과 후에는 유상지원환경적응신규 운영체제, 혹은 신규 하드웨어 환경으로 이식하는 경우로서 유상으로 지원장애복구즉각적인 원인분석 및 복구 보장 유지보수범위무상 유지보수데이터 제안내역과 공급데이터가 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자보수를 원칙으로 함하자보수 기간 중 데이터의 결함 및 하자가 발견될 경우 데이터 수정유상 유지보수무상 보증기간이 만료된 이후의 모든 유지보수 행위무상 보증기간 내에 발행하는 일반적인 무상 유지보수 이외의 유지보수유상 유지보수는 별도 계약에 의해 지원기타원활한 유지보수 지원을 위한 비상연락체계 유지하자보수 기간 중에 데이터 운영 및 유지보수 등을 사용자가 수행할 수 있도록 기술전수유지보수 활동 중 습득한 고객의 정보에 대하여 비밀 보장유상유지보수는 무상유지보수 완료 후 고객과 계약을 체결하여 실시고객의 고의 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 시스템 개조, 첨가, 조정 및 수리로 데이터에 중대한 영향을 끼친 경우에는 유상처리함
• 카테고리 구분 : 전처리,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : 사업명사업내용사업기간oooo공단비정형데이터처리데이터 기반 유형 및 통계 분석2018.06oooo공단업무홈페이지구축및ERP고도화개발업무 홈페이지 신규 구축 및 ERP 고도화 개발2019.05ooo케이블방송모니터링분석OO케이블 방송 모니터링 분석 및 센터 구축2019.08ooo대학병원차세대시스템물류시스템연계구축개발차세대 시스템 물류시스템 연계 구축 개발2020.02스마트공장 구축 사업2020 제조업체 스마트공장 구축2020.10ooo 데이터 품질관리 솔루션 개발ooo 데이터 품질관리 솔루션 개발 참여2021.04ooo SCM 시스템 개발 및 구축중소 슈퍼, 프렌차이즈 통합형 SCM 시스템 개발 참여 및 구축2021.10ooo POS 시스템 개발 및 구축중소 슈퍼, 프랜차이즈 통합형 POS 시스템 개발 참여 및 구축2021.10스마트공장 구축 사업2021 제조업체 스마트공장 구축2021.11언택트 기술지원 온라인서비스 프로그램 개발대용량 영상 데이터 전송 시스템 구축2021.11스마트 온/습도, 거리감지 모니터링 개발OOO 스마트 온/습도, 거리감지 모니터링 시스템 구축2021.12스마트공방 솔루션 개발 및 구축2022 스마트공방 솔루션 개발 및 구축2022.05스마트공방 추경 솔루션 구축2022 스마트공방 솔루션 구축2022.09
• 기업 개요 및 핵심역량 : □ 기업 개요(주)뉴아틀란은 2010년 창업하여 스마트공장, 물류/유통 구축 개발, 빅데이터 AI 컨설팅 및 구축 전문 기업으로 성장한 기업입니다.현재 빅데이터와 AI 등 미래 기술에 대한 연구/개발에 아낌없이 투자를 진행하고 있으며 기술 플랫폼의 변화와 혁신을 추구 파트너들과 함께 성장할 수 있도록 노력에 만전을 기하고 있습니다.
  □ 핵심 역량① 스마트 공장 구축을 통한 생생한 현장 경험② 스마트 MES, SCM 솔루션을 통한 기술 및 구축 능력③ 전자문서 변환, 그룹웨어 솔루션을 통한 기업 이해도와 업무 능력④ 빅데이터 AI 컨설팅 및 구축을 통한 전문 기술력과 발전성
  □ 주요 인증 내역① 벤처기업 인증(2020.04)② 기업부설연구소 인정(2020.04)③ 우수기술기업 인증 (2021.04)④ AI 바우처 공급기업 등록완료 (2022.0
  1)
• 활용 사례 : <;물류,유통,공공 분야 데이터 가공>▶유통,물류,제조 시스템의 확산과 함께 단순한 업무에서 상호 보완적 연계관계 강화▶산업계의 데이터 증가에 따른 데이터를 상호 보완적으로 활용 가능▶유통,물류,제조 기업간의SCM을 통한 상호 연계 가능성 강화▶ 지식,정보,데이터의 상호 활용 가능성 강화<;제조 기반 데이터 가공>▶제조 현장에서 생산되거나 유통 및 물류,공공데이터를 활용한 데이터 분석▶제조현장에서의 생산 Loss 요인 자동 추정·시각화 기능▶생산 설비의 가동률향상과 공장 전체의 생산성 향상 지원

사회정보연구원 소개

• 사회정보연구원은 2018-10-19에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 은평구 연서로26길 8 5층, 사회정보연구원
• 주요 서비스 : ○ 서비스 개요
  – 사회정보연구원은 수요기업이 보유한 데이터(통계, 텍스트, 음성, 이미지 등) 또는 당사가 보유한 데이터를 수요기업 요구사항에 맞게 가공서비스를 제공합니다.
  – 다양한 분야에서 수행한 연구를 실용화하여 현장에서 실제 적용한 경력을 보유한 연구원의 역량을 최대화하여 수요기업에 실효성 있는 가공 서비스를 제공합니다.○ 주요서비스
  – 서비스 제공 프로세스 > 사전 협의 (수요기업/가공기업) * 협의 및 논의 사항 : 사업 목적, 수요기업의 요구사항, 데이터바우처 수요기업 접수 시 필요한 계약 내용 등 > 데이터 요청 (수요기업) * 수요기업 측으로부터 데이터 요청내용을 전달 받아 필요한 데이터에 대한 계획, 분석 단위 등을 정의합니다.
  > 데이터 검토 (가공기업) * 요청받은 데이터를 가공이 가능한지에 대해 검토한 후, 불가능한 항목에 대해서는 제공할 수 있는 유사 정보에 대해 검토 후 협의합니다.
  * 개인정보를 비식별화 처리하여 익명/가명 정보로 처리합니다.
  * 데이터 내 결측치와 이상치 처리 방안에 대해 검토합니다.
  > 데이터 가공 (가공기업) * 협의 및 검토를 통해 확정된 데이터를 가공합니다.
  > 데이터 품질 검토 (가공기업) * 서비스의 각 업무별 품질과 데이터에 대한 품질을 사회정보연구원의 품질 확보 기준 및 방안에 따라 곰수합니다.
  * 검수 후 보완사항에 대해 추가 반영하여 최종 데이터를 완성합니다.
  > 데이터 제공 (가공기업) * 완성된 데이터를 데이터바우처의 제공 프로세스에 따라 수요기업에 제공합니다.
  – 일반 가공(숫자 데이터) > 수요기업의 요구사항 등에 따라 협의 하에 분석 수준 및 방법을 결정하여 진행합니다.난 이 도내 용초급 분석기술 통계,범주형 자료 분석 등중급 분석분산 분석,상관 분석,단순회귀분석,더미회귀분석,다중회귀분석 등고급 분석다변량 분석(요인 분석 등), AMOS분석,데이터마이닝(의사결정나무 등)마케팅 분석NPS, IPA, LFF분석 등(경영 분석)
• 보유 솔루션 : 빅데이터 분석PythonR패키지SASSPSS등인공지능 인식 솔루션USC
  -SIPI이미지 데이터 베이스IMDB위키 데이터 세트Microsoft Kinect및Leap Motion데이터 세트CIFAR
  -10데이터 세트추적 길이 및 프로스퍼
  -TLP데이터 세트GitHubKaldi등기타 솔루션한글Microsoft OfficeAdobe SparkCanva Infographic MakerSnappa등
• 품질 확보 전략 : ○ 체계적인 품질 관리 프로세스
  – 데이터 품질 진단 계획 수립 : 데이터 품질 진단 프로젝트 정의, 수행 조직 정의, 품질 진단 절차 정의, 세부 시행 계획 확정
  – 데이터 품질 기준 및 진단 대상 정의 : 데이터 품질 기준 선정, 품질 이슈 조사 ,데이터 관리 문서 수집, 진단 대상 중요도 평가, 품질 진단 대상 선정, 핵심 품질 항목 선정, 데이터 프로파일링, 업무 규칙 도출
  – 데이터 품질 측정 : 품질 측정 계획 수립, 품질 측정 체크리스트 준비, 데이터 품질 측정 수행, 데이터 품질 측정 결과 보고, 데이터 품질 종합보고서 작성
  – 데이터 품질 측정 결과 분석 : 품질 오류 원인 분석, 품질 개선방안 도출
  – 데이터 품질 개선 : 품질 개선 계획 수립, 개선 활동 수행, 개선 결과 보고○ 독립적인 품질관리 전담팀
  – 각 업무 담당자와 이해관계가 없는 독립적인 검증팀에 전문 검증원을 배정하여 검증의 객관성을 유지합니다.○ 진단 평가 점수에 따른 품질 평가
  – 자체진단 평가점수에 따라 5등급(우수, 양호, 보통, 주의, 미흡)으로 절대평가를 실시합니다.
  – 수요기업에 평가 결과를 제공 및 공개하여 신뢰를 유지 및 향상합니다.
  – 저평가된 통계(평가등급 주의, 미흡)의 경우, 품질 개선의견을 협의하여 품질 향상을 지원합니다.○ 품질관리 교육 수행
  – 각 업무 별 역할을 인지하고 품질 관리 기준 및 방법에 따라 수행할 수 있도록 정해진 기간에 교육을 진행합니다.
• 유지보수 전략 : ○ 유지보수(후속 지원) 전략
  – 사업 완료 후 데이터 가공 프로세스와 DB 관리의 환경적, 기술적 특성을 충분히 이해하는 하자보수 책임자 지정하여 진행합니다.
  – 하자보수 발생에 대한 신속한 대응과 문제 해결을 위한 비상 연락망을 구축합니다.
  (CATI 시스템 운영)
  – 사용자 지원창구를 통해 접수 후 하자보수 전담 인원에게 이관함으로써 일관성이 있는 지원체계를 유지합니다.
  – 업무 분담역할업무분장유지보수책임자협약서에 기반한 유지보수 적정성 검토수요기업 협의 및 업무 조율유지보수 계획 실행 검수 및 최종 책임유지보수담당자유지보수 항목에 대한 유관부서 협의유지보수 항목에 대한 데이터셋 구축/실행
  – 유지보수 범위 ▶ 유지보수는 무상 유지보수와 유상 유지보수로 구분 가능합니다.
  ▶ 무상 유지보수는 서비스 완료 후 1년을 기본으로 하나, 무상 유지보수의 대상과 범위는 계약 시 고객과 협의 하에 반영합니다.
  ▶ 무상 유지보수의 대상이 아닌 고객의 추가적 서비스에 대해서는 유상서비스로 제공되며 구체적인 내용을 고객과 협의하여 결정합니다.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : ○ 연구 실적
  -제4차 산재 예방5개년 계획의 성과 분석 연구 (한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원)
  – 업무상 사고 사망 재해 심층 분석 연구 (한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원)
  – 아이돌봄서비스 지원 대상자 선정방식 등 제도 개선 방안 연구 (여성가족부)
  -사회보장사업 신청 편의성 제고 방안 (보건복지부)
  -강화읍 신문·관청리ㅣ 활성화를 위한 사업 발굴 용역 (인천광역시 강화군)
  -산업현장 폭발화재사고 원인 및 정책 실태조사 연구 (행정안전부)
  -어업작업안전재해통계 표준화를 위한 기반 구축 (해양수산부 국립수산과학원)
  -특수건강진단 정도관리개선방안(한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원)
  -전국공통꼭 알아야 할 학교급식실 산업안전 보건 매뉴얼 발간 (서울특별시교육청 학교보건진흥원)
  -건강보험환자 진료비 실태조사 신뢰도 및 정확성 제고 방안 연구 (국민건강보험공단)
  – 상권 활성화 빅데이터 분석 (엘투에스)
  – 인공지능 부정수급 탐지 알고리즘 (주식회사 옴니에스앤피)
  – 취약계층 요구 예측 머신러닝 알고리즘 연구 (주식회사 옴니에스앤피)
  – 근로환경조사 심층분석을 통한 양질의 일자리 연구 (한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원)○ 조사 실적(모든 조사는 데이터 분석까지 수행)
  -2019~2020년 사회적기업 자금조달 길라잡이 자료조사 용역 (한국사회적기업진흥원)
  – 2020년 사찰음식 만족도 조사 (한국불교문화사업단)
  – 산모 및 신생아 건강지원서비스 조사 (육아정책연구소)
  – 산업안전보건위원회 등 사업장 안전보건협의체계 실태조사 (한국노동법학회)
  – 산후조리원 컨설팅 의견조사 및 시범평가 점수 분석 용역 (육아정책연구소)
  – 보건 매뉴얼 설문 조사 (경성문화사)
  – 2021년 사회서비스원 종사자 및 이용자 만족도 조사 (한국보건복지인력개발원)
  – 2021년 마이홈포털 사용자 만족도 조사 (Next I&I)
  – 산후조리원 서비스 현황조사 (육아정책연구소)
  – 사회서비스원 이용자 만족도 조사 (한국보건복지인력개발원)
  – 쌀가공산업 현황조사 용역 품질관리(한국쌀가공식품협회)
  – 소상공인 서비스
• 기업 개요 및 핵심역량 : ○ 조직도
  – 경영지원본부
  – 연구 본부 : 통계 / 보건, 빅데이터 / 인공지능 / 산업안전보건 / 사회과학 구성
  – 조사 본부 : 사회조사 / 패널조사 / 인공지능 구성
  – 교육/컨설팅본부 : 통계 교육 / 통계 컨설팅 / 산업안전보건 교육 / 산업안전보건 컨설팅
  – 전문기술본부 : 안전경영실 / 산업안전실 / 산업보건실 / 건설안전실○ 사업 영역
  – 데이터 분야 : 데이터 수집 및 가공, 활용 사업 수행 + 인공지능 학습용 데이터 구축 및 모델링 수행
  – 연구 분야 : 통계 / 인공지능 / 빅데이터, 사회과학, 산업안전보건, 환경, 보건의료 등 각 분야 시니어 연구자들의 연구 수행
  – 조사 분야 : 통계학, 사회학 등 조사 방법론 전문가를 통해 사회 조사, 패널 조사, 인공지능 조사 수행
  – 교육/컨설팅 분야 : 통계와 산업안전보건 컨설팅 및 교육 수행
  – 출판 분야 : ISBN(국제 표준 도서 번호)를 부여 받아 온라인 출판 사업 진행○ 핵심 역량
  – AI, Big Data 및 통계 분야, IT/전산 분야, 산업안전보건분야, 사회과학 분야의 박사들과 다년간 경험을 쌓은 전문가들의 서비스 제공
  – 사회정보연구원 보유 인프라*를 이용하여 수요기업에 맞는 비즈니스 솔루션 제공 (보유 인프라*데이터 가공 처리 등의 워크스테이션, 통계 분석용 PC, 일반 PC, 노트북, 프린터, NAS, CATI 시스템, 중회의실, 대회의실 등)
• 활용 사례 : ○ 활용사례(예시)
  – 음성 데이터 (기계 소리 데이터로 기계 고장 여부 파악) > 문제점 파악 : 공장을 관리하는 A기업은 기계 고장이 외형적으로 발생하지 않고 내부적으로 발생한 고장인 경우 파악에 어려움을 겪고 있었음 > 해결책 도출 : 기계 소리로 고장 여부를 파악할 수 있는 점을 착안하여 A기업이 인공지능으로 자동 판별하도록 기계 작동음을 수집·가공 후 데이터셋 제공 > 활용 : 최근 스마트 팩토리가 증가함에 따라 사람 인력이 적은 환경에서 공장들이 운영되고 있어 기계 고장을 판단하는데 한계가 있음.
  인력이 따로 없어도 기계 고자 여부를 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 제공받은 데이터를 활용하여 적용할 수 있는 어플 제작 사업 기획 및 확장
  – 이미지 데이터(지능형 CCTV 개발로 사업장 내 산업재해 사전탐지) > 문제점 파악 : 중대재해처벌법으로 사업장 내 사건사고 방지가 중요해짐.
  공장을 운영하는 B기업은 사업장 내 지능형 CCTV로 산업재해를 신속히 조치하고자 함 > 해결책 도출 : 사회정보연구원은 B기업이 사업장 및 사각지대 내 산업재해를 탐지할 수 있도록 인공지능 학습용 데이터셋을 수집·가공 후 제공 > 활용 : 지능형 CCTV를 1차적으로 재해 발생 가능한 사각지대에 설치하여 근로자들에게 재해가 발생할 경우 즉시 안전관리자가 알림을 받아 확인하고 빠른 조치를 취할 수 있는 시스템 구축
  -영상/이미지 데이터 (불량품 자동 탐지로 품질 관리 자동화 시스템 구축) > 문제점 파악 : 도자기 제조업체 C기업은 공장에서 생산되는 도자기들 중 실금이 있는 불량품을 탐지하는 데에 어려움을 겪고 있었음 > 해결책 도출 : 사회정보연구원은 C기업이 불량품 자동 탐지 인공지능 시스템을 구축할 수 있도록 이미지 데이터를 수집·가공 후 인공지능 학습용 데이터셋 제공 > 활용 : 제작된 상품(도자기)가 컨베이어 벨트로 이동 시 10배, 30배 확대 카메라로 불량품을 빠르게 자동 탐지하여 사람이 놓칠 수 있는 불량품 여부를

(주)헬스브릿지 소개

• (주)헬스브릿지은 2017-09-06에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 은평구 통일로 684 (서울혁신파크) 미래청 407호
• 주요 서비스 : ㅇ 건강주치의 플랫폼과 “H
  -FACT” 앱을 보유하고 O2O 스마트 건강생활습관관리서비스를 제공하고 있음.(현재 고도화 시스템으로 업그레이드 중임)
  – 건강주치의 플랫폼 H
  -FACT 앱 (구글/애플 앱스토어)* 회원에게 13주의 스마트 건강생활습관관리 서비스를 제공하여, 본인의 활동과식사에 대한 평가와 건강코칭을 받아 스스로 건강생활습관을 형성하고 유지할 수 있도록돕는 건강주치의 서비스를 제공함.* 무료 회원은 스스로 자가 건강생활을 기록하고 자동화된 알고리즘에서 제공하는건강생활습관관리를 할 수 있도록 도움.ㅇ 10평 운동장 운영과 거점시설 기반 건강프로그램 운영
  – 지역 건강공동체를 구성하고 함께 모여 건강증진활동을 하며, 지역사회의 건강생활지역거점으로 구심점 역할을 함.ㅇ O2O 스마트 건강생활습관관리 서비스
  – 지역사회 건강공동체의 앵커 시설을 조성하고 고령자를 위한 근력 운동 장비 등을 구성
  – 건강코치와 건강코디의 매일 회원 건강상태 평가 및 맞춤형의 건강코칭 서비스제공
  – 고령자의 건강검진 및 처방 서비스에 대한 확인 및 병원 방문 맞춤 정보 제공ㅇ 돌봄 바우처 건강관리 서비스
  – 건강주치의, 마음치유 심리상담, 식사 연계 영양관리 서비스 등 3개 상품 서비스제공
  – 20년 광진구 바우처 상품으로 등록하였으며, 개인이 돌봄 바우처 서비스를 선택하고 이용하면 서비스 대가를 지자체에서 지급함.ㅇ 회원 및 데이터 확보 현황
  – 약 2천명 회원에게 H
  -FACT 앱 기반에 건강관리 서비스를 제공중임
  – H
  -FACT 앱에서 실시간 회원의 신체활동, 식사/영양 사진, 건강관리 정보를 수집 중임.
  – 회원 건강관리 서비스 제공과정에서 수집하는 유무형의 비정형 데이터를 체계적으로 수집가공하여 고객의 건강상태에 대한 정확한 분석을 돕는 비정형 데이터의 수집과 정형화 작업을 수행
  – 빅데이터 수요 기업의 요구에 따른 데이터 가공서비스 제공
• 보유 솔루션 : ㅇ 클라우드 컴퓨팅 자원 활용 라이프로그 빅데이터 센터 구축
  – 부하분산 및 이중화 구성을 위한 Load Balancer 1set 운영
  – 데이터 공유를 위한 Web Server 2set 운영
  – 자동화된 데이터 연계를 위한 Application Server 2set 운영ㅇ 개방형 데이터 플랫폼 적용 센터 구성
  – CKAN 플랫폼 구축을 통한 표준기반 데이터 공유체계 구축
  – csv, json, xml, tsv 등 표준 데이터 포맷 지원
  – Custom CKAN Adapter 개발을 통한 CKAN + NiFi 지능형 연계체계 구축
  – 지능형 스케줄러 구현을 통한 자동화된 공유 데이터 추출
  – NiFi 플랫폼 구축을 통한 자동화된 빅데이터 플랫폼과의 표준기반 연계체계 구축
  – 부하분산을 위한 로브밸런서
  – 장애대응을 위한 이중화 구성: Active
  -Standby 구성 적용
• 품질 확보 전략 : 시장에서 요구하는 수준의 데이터 품질 제고ㅇ “라이프로그 빅데이터 플랫폼”과의 협의를 통한 데이터 표준화를 실시하고 품질관리 절차를 수립 및 운영하며, 정밀의료에 활용될 수 있는 수준의 융합 데이터 확보 및 활용 시스템 구축ㅇ 플랫폼의 요구 데이터 품질관리 및 프로세스 준수 데이터 생산 실시
  – 플랫폼의 표준 데이터 품질관리 체계를 준용하며 맞춤형 데이터 개방을 통해 플랫폼의다양한 확장성과 개방성 확보를 지원함.
  ㅇ 융합 데이터 품질질 관리체계 가이드라인 개발
  – 개인 민감정보 수집 절차 매뉴얼(규정) 개발 : 플랫폼의 가이드라인을 준수하면서정신건강 데이터 등 신규 데이터에 대한 관리 요청을 통해 품질관리 가이드라인 확보
  – 건강주치의 플랫폼과 별도의 독립된 정신건강 라이프로그 빅데이터 센터를 구축하고 공개 데이터의 실시간 데이터변환 알고리즘과 적재 프로그램 개발ㅇ 회원으로부터 수집한 정신건강 정보의 지표 판독 및 입력 데이터의 품질 모니터링알리고즘 개발
  – 실시간 데이터 갱신시, 양질의 데이터를 입력을 모니터링하고 관리를 돕는 관제 및 평가 관리 시스템 운영
  – 데이터 품질 제고 방안* 플랫폼 제공 인프라를 통한 최종 결과물의 관리, 유지, 보수 방안 수행* 수집 정신건강 데이터 품질관리 강화를 위해 데이터 수집과 생산에 참여하는 심리상담사의생산 데이터 품질관리를 통해 전문적인 정신건강 데이터의 플랫폼 요구 품질준수 관리 실시 개인정보 보호 실시ㅇ 개인정보 비식별화
  – 의료법에 따른 의료데이터 수집 및 관리
  – 개인정보보호법에 따라 비식별화, 익명화하여 레지스트리 구축ㅇ 데이터 비식별화 계획 : 라이프로그 빅데이터 플랫폼의 기준에 따라 실시
  – 프라이버시보호모델(KLT 모델)적용하여 데이터 비식별화 처리(플랫폼에서 제공하는 비식별화 모듈 준용) ㅇ 플랫폼의 융합데이터 생산을 위해 플랫폼에서 관리하는 정밀의료 등 데이터 활용성을 높이기 위한 글로벌 표준 용어, 데이터베이스 표준을 준용하여 데이터 생산 및 공유 실시
• 유지보수 전략 : 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략ㅇ 수요증가에 대응계획 : 협력기관과 유기적 업무연계를 통해 신속한 대응체계 마련
  – 수요 기업의 데이터 상품 수요에 대응하여 내외부 자원의 유기적 연계를 통해 상품 납기 기일 준수
  – 유기적 협력체계에 기반한 수요 증가에 신속한 대응체계 마련ㅇ 전문인력 구성 및 사업협력 방안
  – 내외부 전문가 참여의 수요기업 데이터 상품 요구에 맞춤 데이터 제공 역량 확보
  – 보유 데이터를 활용한 기술개발 및 상품화 컨설팅 서비스 제공을 통해 수요 창출과 사업화 추진ㅇ 고객관리 및 유지보수 계획
  – 고객 요구에 대응한 상시 품질관리 실시
  – 데이터 품질관리 인력 확보ㅇ 인력 조달계획
  – 사업 확장에 따라 신속한 데이터 품질관리 인력 채용 및 투입을 통해 고품질 데이터 서비스
  – 사업 초기에는 협력 기관의 데이터 전문 자문을 받아 데이터 품질관리 실시
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,정보추출또는조합,태깅또는라벨링
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 건강주치의 플랫폼과 “H
  -FACT” 앱을 보유하고 O2O 스마트 건강생활습관관리서비스를 제공하고 있음.(현재 고도화 시스템으로 업그레이드 중임)
  – 건강주치의 플랫폼 H
  -FACT 앱 (구글/애플 앱스토어)* 회원에게 13주의 스마트 건강생활습관관리 서비스를 제공하여, 본인의 활동과식사에 대한 평가와 건강코칭을 받아 스스로 건강생활습관을 형성하고 유지할 수 있도록돕는 건강주치의 서비스를 제공함.* 무료 회원은 스스로 자가 건강생활을 기록하고 자동화된 알고리즘에서 제공하는건강생활습관관리를 할 수 있도록 도움.ㅇ 10평 운동장 운영과 거점시설 기반 건강프로그램 운영
  – 지역 건강공동체를 구성하고 함께 모여 건강증진활동을 하며, 지역사회의 건강생활지역거점으로 구심점 역할을 함.ㅇ O2O 스마트 건강생활습관관리 서비스
  – 지역사회 건강공동체의 앵커 시설을 조성하고 고령자를 위한 근력 운동 장비 등을 구성
  – 건강코치와 건강코디의 매일 회원 건강상태 평가 및 맞춤형의 건강코칭 서비스제공
  – 고령자의 건강검진 및 처방 서비스에 대한 확인 및 병원 방문 맞춤 정보 제공ㅇ 돌봄 바우처 건강관리 서비스
  – 건강주치의, 마음치유 심리상담, 식사 연계 영양관리 서비스 등 3개 상품 서비스제공
  – 20년 광진구 바우처 상품으로 등록하였으며, 개인이 돌봄 바우처 서비스를 선택하고 이용하면 서비스 대가를 지자체에서 지급함.ㅇ 회원 및 데이터 확보 현황
  – 약 2천명 회원에게 H
  -FACT 앱 기반에 건강관리 서비스를 제공중임
  – H
  -FACT 앱에서 실시간 회원의 신체활동, 식사/영양 사진, 건강관리 정보를 수집 중임.
  – 회원 건강관리 서비스 제공과정에서 수집하는 유무형의 비정형 데이터를 체계적으로 수집 가공하여 고객의 건강상태에 대한 정확한 분석을 돕는 비정형 데이터의 수집과 정형화 작업을 수행
  – 빅데이터 수요 기업의 요구에 따른 데이터 가공서비스 제공
• 활용 사례 : ㅇ.
  빅데이터와 인공지능 학습데이터 (스트레스 빅데이터 분석 모델 연구 )ㅇ.
  정신건강 + 보행분석 융합 데이터 생산ㅇ.
  AI기반 인지개선 프로그램 노인주야간보호센터 보급

주식회사 투에니원센추리 소개

• 주식회사 투에니원센추리은 2015-11-11에 설립되었습니다.
• 주소 : 서울 은평구 통일로 684 (서울혁신파크) 미래청 401호C
• 주요 서비스 : 전문가 시스템(Expert System)인공지능 기술 응용 분야 중에서 가장 활발한 영역입니다.
  특정 문제에 대한 전문적인 지식을 컴퓨터에 기억시키고, 시스템화하여 비전문가도 전문지식을 활용할 수 있도록 하는 시스템입니다.
  대표적인 예시로 의료 진단 시스템, 설계 시스템을 들 수 있습니다.자연어 처리(Natural Language Processing)인간의 언어, 억양 및 맥락을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 돕는 인공지능의 한 분야입니다.
  딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 대량의 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용할 수 있도록 만듭니다.
  기계 번역, 챗봇 등이 자연어 처리 기술을 활용하는 분야입니다.¹데이터 마이닝(Data Mining)보유한 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출해 조합하는 기술을 뜻합니다.
  방대한 양의 데이터 속에서 특정 패턴을 뽑아내고 통계적인 방식으로 가치를 부여합니다.
  해당 기술은 위험 및 생산성 관리, 시장 분석, 시스템 설계 등에 활용됩니다.²컴퓨터 비전(Computer Vision)컴퓨터의 시각적인 부분을 연구하여 디지털 이미지, 비디오 등에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술입니다.
  컴퓨터 비전은 우리에게 익숙한 안면 인식에 활용되고 있습니다.
  인간의 시각으로는 판단하기 어려운 부분을 컴퓨터가 분석하는 영역입니다.지능로봇(Intelligent Robots)인공지능 기술을 활용한 로봇을 통칭합니다.
  외부환경을 인식하여 스스로 상황을 판단하고 자율적으로 움직이는 기계입니다.
  우리가 상상하는 인공지능의 대표적인 이미지가 지능로봇에 해당합니다.
• 보유 솔루션 : [저작권 등록번호C
  -2022
  -006419]SA21C AI Manager
  – 인공지능 통합 솔루션[저작권 등록번호C
  -2022
  -006413]인공지능 영상 분석 객체 인식 솔루션[저작권 등록번호C
  -2022
  -006418]딥러닝 자연어 처리 솔루션(주)투에니원센추리는 인공지능 분야에서 다양한 솔루션을 보유하고 있습니다.[인공지능 영상 분석 객체 인식 솔루션]시스템 구성도01 100여가지 객체 전처리 자동화(계속 업데이트), 기본학습 내장 그래프 포함02 기본 객체 검출, 인식, 마스킹 및 객체 대사처리03 고객이 원하는 추출 객체에 맞춤화된 커스터마이징 학습 수행04 실시간 영상, 이미지 처리[활용 분야]스마트 교통오토바이, 승용차, 승합차 통행관리( 통행량분석, 차량인식, 번호판인식,차종/색상/연식 추출 )스마트 빌딩, 방범이상 행동패턴을 통한 방범 예측 분석V2G, 자율주행자율주행 객체 감지 및 분석[딥러닝 자연어 처리 솔루션]비즈니스 환경에 최적화된 인공지능 Text Analytics 서비스수많은 문서를 읽고 중요한 내용을 신속하게 추려내고, 몇 가지 타이틀을 설정해 종류별로 나누기도 하며, 문서로부터 인식된 정보들을 정리해서 우리의 업무를 위해 효율적인 분석을 진행합니다.Text Analytics는 이런 환경과 우리의 행동들을 AI를 이용해 모델링하고, 자동화 하기 위해 첫번째로 도입해야 할 텍스트 분석 서비스 입니다.문서의 종류를 구분하는 Category, 문서 내에서 지정된 범위에 해당하는 고유명사를 탐지하는 Entity, 문서의 핵심 단어를 랭킹하는 Keyword 등 총 9개의 기능 모델로 구성되어 있습니다.Category : 텍스트 데이터가 미리 정의된 카테고리 중 어느 카테고리에 해당하는지 판별 (상담내용이나, 주관식 답변과 같은 데이터를 비교하거나 분류)Entity : 텍스트내에 사전에 정의한 고유명사와 같은 관심 영역에 해당하는 단어를 Detecting하는 기능 모델Sentiment : 텍스트와 감성을 연결해주는 모델로, 대표적으로 긍정, 부정에 대
• 품질 확보 전략 : 기계학습 기반 인공지능 시스템 및 서비스 개발 비용의 60% 이상이 데이터 수집, 통합 및 학습용 데이터로의 전환과 품질 검수에 사용됩니다.
  AI 모델의 성능과 품질은 학습용 데이터의 양과 분류 및 태깅 품질의 크게 의존하고 있으며, 이를 위한 비용을 낮추고 동시에 품질을 향상하기위한 기술과 프로세스 및 방법론에 확보는 매우 중요합니다.투에니원센추리는 자연언어처리, 음성인식, 얼굴을 포함한 다양한 영상인지와 의료, 바이오 분야에 이르기까지 초대규모 학습용 데이터의 구축과 기계학습 모델 최적화 사업을 추진해 왔습니다.
  자동화된 구축 프로세스와 구축 도구 및 품질 검수 체계를 보유하고 있습니다.AI 학습데이터 구축 프로세스와 자동화 도구학습데이터 구축 프로세스는 데이터 유형과 AI 응용에 따라 커스텀 응용과 최적화가 가능합니다.
  솔트룩스의 프로세스는 대규모 데이터 수집, 통합, 협업적 어노테이션(레이블링) 등의 복잡한 작업의 자동화가 가능한 다양한(언어, 음성, 영상, 자율주행 등) 구축 도구를 제공하고 있습니다.대규모 데이터 구축을 위한 크라우드 워커 환경초대규모 데이터 구축 비용을 절감하기 위해서는 프로세스의 자동화 뿐만 아니라 수백명 이상의 사람 작업자들이 쉽게 협업하고 데이터 구축과 검수를 진행할 수 있어야 합니다.
  투에니원센추리는 데이터 구축 업무의 효율성을 극대화하고 있습니다.품질검증 전담조직과 프로세스대규모 학습 데이터 구축을 위해 수십명, 때로는 수백명 이상의 인간 작업자들의 업무를 관리하고 그 산출물의 품질을 검수하는 것은 많은 비용과 시간을 필요로 합니다.
  품질검증 전담조직은 데이터 및 AI에 대한 풍부한 지식과 경험, 품질도구를 통해 99.9% 이상의 학습 데이터 품질을 보장합니다.
• 유지보수 전략 : 가공서비스제공가공 서비스제공 대응 계획
  -데이터 바우처를 활용하고 있는 팀 또는 지도자는SGS매니저를 통해 특정 데이터를 많이 보는지,적게 보는지를 파악할 수 있음.이러한 통계 정보를 바탕으로,사용자들이 원하는 가공데이터를 재가공 및 재생산으로 사용자 커스트마이징을 할 수 있음
  -또한, SGS매니저를 통한 온라인 통계뿐만 아니라,오프라인으로 각 팀의 지도자,선수,학부모들과 지속적인 교육과 교류를 통해 사용자가 원하는 데이터뿐만 아니라 예상가능한 판매를 할 수 있음유지보수가공데이터 판매 증가에 따른 유지보수 대응 계획
  -가공데이터 판매 중가에 따라,수요기업 사용자들의 다양한 상품 및 상품 리뉴얼 요구가 예상됨
  – SGS매니저TS팀버전 시리즈를 통해,수요기업 사용자들의 요구에 따른 상품관리와 새로운 버전의 상품 출시를 대비하여,담당자를 통해 상품관리 상품만족도에 대한 설문조사를 하여 리뉴얼 또는 새로운 버전 출시에 반영할 계획고객관리대응계획외부 수요 증가에 따른 고객관리 대응 계획
  -수요기업 사용자는 지도자,선수,학부모가 주요 관리 상대이며,수요기업의 고객관리는 오히려 고객 관계 관리로 볼 수 있음
  -지속적인 관계를 얻기 위한 고객관계관리를 통해 습관적으로SGS매니저 서비스를 구매하도록 하는 마케팅 행위를 유도
  -고객의 개별적 특성에 따른 관리로 선수 및 학부모의 개별적인 고객에 대한1:1서비스로 개별선수의 특화된 서비스를 추구 가능
  -정보기술에 의한 관리
  – SGS매니저 데이터베이스를 이용하여,수요기업 사용자의 정보를 관리 가능하며,전사적 차원에서도 관리 가능고객응대대응계획외부 수요 증가에 따른 고객응대 대응 계획
  -지속가능한 서비스와 경영을 위해서는 수요기업 사용자의 필요를 충족시키고,만족할 수 있는 성과물을 창출해야 함.이러한 성과물은 스포츠시장에 파급되어 자사의 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록,모두가 고객만족을 위한 봉사와 헌신이 필요함.크게 방문고객 응대요령,전화고객 응대요령,온라인 고객 응대요령,직접 방문하는 경우에 대한4가지 분류의 응대메뉴얼을 작성하여
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
• 실적 : ▶2022년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (가공)▶ 2022년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (판매)▶ 2021년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (가공)▶ 2021년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (판매)▶ 2020년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (가공)▶ 2020년 데이터바우처지원사업 공급기업 지정 (판매)2015.11오성전자 MCS 서버 및 클라이언트 개발2015.12한국은행 경제통계 홈페이지 시각화 개발2016.01생명자원정보서비스 데이터 시각화 기능 개발2016.10부동산114 PC 및 모바일웹 개편 GIS 부분 개발2016.11KISTI 나노정보네트워크 트렌드 분석 플랫폼 시각화 개발2017.02HTML5 기발 서버 모니터링 대시보드 및 편집 툴 개발2017.12한국건설기술연구원 융복합 네트워크 지원시스템 개발2017.12LS산전 차트 라이브러리 개발2018.12환경 IoT 모니터링 서법 및 웹/모바일앱 개발2019.12한국건설기술연구원 지도기반 거주자 만족도 시스템 고도화2020.12고려대학교 농업
  -산림 통합평가 및 표출시스템 개발2021.02드론 탐지 및 제어 시스템 구축2021.04한국건설기술연구원 건물 내외부 데이터 인터페이스 설계
• 기업 개요 및 핵심역량 : “투에니원센추리”는 2015년 설립되어 IT서비스 및 인공지능 분야의 전문적인 기술연구 ·개발을 통해 Total IT Solution을 제공하는 ICT전문 기업입니다.
  스포츠에 특화된 IoT기술을 기반으로 플랫폼 서비스를 개발하여 운영중이며 이와 관련한 국내 ·외 특허를 보유하고 있습니다.
  당사는 스포츠 분야 외에도 다양한 분야에서 AI 개발 및 데이터 가공을 진행하고 있으며 더 많은 혁신, 더 많은 통찰력을 통해 직관적인 사용자 경험을 갖춘 솔루션을 제공하여 고객에게 탁월한 가치를 창출하기 위해 최선을 다하고 있습니다.▶ Customer Satisfaction Management기업의 모든 고객(고객, 직원, 클라이언트)의 만족을 목표로 고객중심의 가치창출 활동을 실행합니다.▶ Technology Management기업의 경영방침에 입각한 원천기술, 신기술 개발을 통해 기업가치를 높이고 미래 경쟁력을 확보합니다.▶ Insight Management기업의 경영방침에 입각한 원천기술, 신기술 개발을 통해 기업가치를 높이고 미래 경쟁력을 확보합니다.인공지능(AI, Artificial Intelligence) 기술은 아주 오랜 시간 동안 연구되고 발전해 왔습니다.
  이미 1950년대부터 인공지능 기술 분야에 대한 연구가 시작되었는데, 초기에는 사람이 이해하고 사고하는 것처럼 기계에도 명시적으로 지식을 구축하고 논리(규칙)을 정의하는데 목표가 있었습니다.
  기계가 더욱 복잡한 추론과 탐색을 가능하게 하는 것에 연구의 핵심이었고, 1980년대에 이르러서는 전문가시스템이라고 하는 형태로 더욱 연구되고 발전되었습니다.
  2000년대에 들어서는 기계학습(Machine Learning) 분야의 연구가 시작되었는데, 시스템에 필요한 지식과 논리를 구축하는데 많은 시간과 노력이 소요되기 때문에, 기계가 스스로 학습하게 하여 그 한계를 극복하고자 하였습니다.
  이후, 꾸준한 기계학습의 연구와 하드웨어의 발전이 동반되면서 2012년 이후 딥러닝(Deep Le
• 활용 사례 : 머신 러닝 사용 사례이상 탐지예상된 패턴이나 데이터 세트의 다른 항목과 일치하지 않는 항목, 이벤트 또는 관찰 결과를 파악합니다.사기 탐지잠재적인 부정 소매 트랜잭션을 파악하거나 부정 또는 부적절한 항목 검토를 탐지하는 데 도움이 되는 예측 모델을 구축합니다.고객 이탈이탈 위험이 높은 고객을 찾아 미리 프로모션이나 고객 서비스 활동에 참여시킬 수 있습니다.콘텐츠 개인화예측 분석 모델을 사용하여 이전 고객의 행동을 기반으로 항목을 추천하거나 웹 사이트 흐름을 최적화함으로써 웹 사이트에서 좀 더 개인화된 고객 경험을 제공합니다.딥러닝 사용 사례이미지 및 비디오 분류, 세그멘테이션Convolutional Neural Network는 객체 분류를 비롯하여 많은 영상 작업에서 인간을 능가합니다.
  레이블이 붙은 수백만 개의 사진에서 알고리즘 시스템이 이미지 피사체를 식별하기 시작할 수 있습니다.
  딥 러닝 덕분에 많은 사진 스토리지 서비스에서 안면 인식 기능을 제공합니다.음성 인식사람은 목소리를 이해하는 것이 아주 어린 나이부터 가능하지만, 컴퓨터는 최근에야 사람의 목소리를 듣고 이에 응답할 수 있게 되었습니다.
  사람의 억양과 음성 패턴이 모두 다르다는 점에서 음성 인식은 기존 수학 또는 컴퓨터 공학을 사용하여 해결하기에는 매우 어려운 기계 작업입니다.
  딥 러닝을 사용하면 알고리즘 시스템이 어떤 소리가 났고 의도가 무엇인지 좀 더 쉽게 파악할 수 있습니다.자연어 처리자연어 처리는 시스템이 사람의 언어, 억양 및 맥락을 이해하도록 가르치기 위해 노력합니다.
  이를 통해 알고리즘이 감정이나 풍자와 같은 좀 더 어려운 개념을 포착할 수 있습니다.
  기업이 음성 또는 텍스트 봇으로 고객 서비스를 자동화하려고 시도함에 따라 이 분야가 점점 성장하고 있습니다.추천 엔진온라인 쇼핑에서는 고객이 구매하길 원할지도 모르는 항목, 보길 원할지도 모르는 영화 또는 관심이 있을 수 있는 뉴스와 관련된 맞춤형 콘텐츠 추천이 필요할 때가 많습니다.
  지금까지 이러한 시스템은 사람이 항목 간의 연관성을

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.