지번주소: 서울 종로구 종로 19

기업개요 및 핵심역량(요약): “선한 영향을 주는 지속가능한 경영 추구”- 사명인 ATTIC은 다락방이라는 의미를 가지고 있음- 다락방과 같이 작은 곳에서 시작했지만 우리 주위에 선한 영향력을 끼치는 기업으로 성장하기를 경영 전략으로 추구함.- 에너지, 신재생에너지, 환경분야 빅데이터 분석 서비스 및 AI 솔루션을 공급하는 기업핵심 역량 :- 애틱은 데이터 분석 및 데이터 핸들링에 대한 전문 노하우를 보유하고 있으며, 연구 과제, 데이터 분석 관련 사업 수행을 통해 (재생)에너지 및 환경 분야의 AI 기반 서비스와 솔루션을 개발하였음- 바이오가스, 태양광 발전, 석유화학, 대기오염, 폐수처리 등의 데이터 분석 서비스 및 AI 솔루션을 개발하여 공급하였음- 태양광 발전량 예측 솔루션, 중금속 폐수 슬러지 이미지 분석 솔루션, 데이터 분석 솔루션 등을 개발 보유 하고 있음- 환경분야의 시장을 확대하기 위하여 폐기물 재활용에 대한 솔루션 개발을 목표로 시장 확대를 추진하고 있음

기업한글명: 애틱 주식회사

도로명주소: 서울특별시 종로구 종로 83 (종로2가)

등록일: 2025-01-21

링크(URL): https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1498101133&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

번호: 126

보유솔루션(요약): 1. Attisan Modeler : QualityPredictor™ (아티젠 모델러, 품질예측 솔루션)- 예측 모델링 제조 공정에서 수 분에서 수 시간 후 생산되는 제품의 품질 특성을 예측하여 공정 운전을 최적화함.- 제조 공정의 설비 이상이나 불량 등의 결함 탐지와 같은 정상 데이터와 다른 특성을 갖는 이상 데이터를 찾아내는 Anomaly Detection(이상 탐지)를 통해 품질 안정화, 공정 최적화에 따른 비용 및 생산성 개선 효과 뿐 아니라 설비 이상 또는 공정의 불량 등을 예지적으로 관리함으로써 생산성 개선 효과를 얻을 수 있음2. Attisan Inspector™ (아티젠 인스펙터, 머신비전기반 사물 탐지 솔루션)제조 유통 농업 분야의 현장에서 물체를 탐지하여 개체 인식, 종류별 개수, 길이, 면적 등을 파악하여 정량 데이터화하는 솔루션.예지적 이상 탐지 또는 공정 최적화 등에 활용이 가능함.3. Attisan Inspector™ : Water Treatment( 아티젠 인스펙터 : 수처리 오염물질 분석 솔루션)수처리 응집반응 공정의 폐수 이미지를 추출, 응집 반응의 상태를 파악할 수 있도록 정량 데이터로 변환해주는 솔루션

상세주소: (르메이에르종로타운1) A동 1007A호

설립일자: 2018-09-10

실적(요약): 1. 머신 비전 기술을 통한 폐플라스틱 선별 모니터링 알고리즘 및 솔루션 개발 : SKI (2024. 05 ~ 2025. 02) 열분해 공정의 원료로 사용되는 폐 플라스틱의 성분별 분류를 위해 기존 선별 기술(근적외선 분광)에 AI 기반의 이미지 분류 기술의 적용을 통한 분류 효율 개선 달성2. 제지 코팅 공정 생산량 예측 기반의 약품 발주 모델 및 시스템 개발 : H사 (2024. 05 ~ 09) 일별 생산계획 데이터를 학습, 당일부터 3일 후까지의 약품 사용량 예측모델을 개발한 후 주요 약품에 대한 발주일 및 적정 발주량 제시2. 구매 유통 프로세스의 예지적 품질 관리 : D사 (2023. 11 ~ 2024. 02) 다품종 multi-sourcing 제품에 대한 예측 모델 기반의 예지적 품질 관리가 가능하도록 함3. 이미지 분석을 통한 수처리장 오염물질 응집 공정의 응집도 분석 : G사 (2023. 05 ~ 11) 중금속 폐수처리 공정에서의 오염물 응집체(Floc) 이미지 분석을 통해 크기의 변화 및 침강속도를 수치화할 수 있는 솔루션 개발4. 화학 공정의 최종 생산제품의 품질 특성(농도) 예측 모델의 개발 및 생산 공정 적용 : SKI (2022. 04 ~ 2024. 02)5. 석유화학 공정의 NOx(Nitrogen Oxides) 발생량 예측 모델 고도화 : SKI (2022. 04 ~ 2024. 02)6. 다수의 태양광 분산발전소의 지능형 발전량 예측 솔루션 개발 : NIPA (2022. 05 ~ 2023. 12) 제주 및 도외 지역에 분산되어 있는 약 1,700 여개 태양광 발전 자원들의 지역 및 발전량 패턴을 기반으로 클러스터링 후 발전량 예측을 통한 예지적 유지 보수 솔루션의 개발. 현재 수요기업이 이 솔루션을 활용하여 태양광 분산 발전소를 운영하고 있음7. 석유화학플랜트의 폐수처리공정에서 SVI 예측모델 개발 : S사 (2021. 06 ~ 10) 폐수처리시스템에서 안정적인 처리 공정 유지를 위한 COD(화학적 산소 요구량) 및 SVI(Sludg

영문주소: 19 Jong-ro, Jongno-gu, Seoul

우편번호: 3,164

유지보수(후속지원)전략(요약): - 데이터 생성에 대한 설비 및 소프트웨어에 있어 유지보수가 필요한 부분에 대해서는 협의를 통해 그 범위를 도출하고, 향후 6개월은 무상 유지보수를 수행하고자 함.- 예방적 유지보수를 목표로 프로젝트를 수행하고자 하며, 이를 위해 아래와 같은 관리 계획을 가지고 있음1. 사전 계획 - 소프트웨어 업데이트, 하드웨어 점검, 보안 감사, 사용자 피드백 등의 자료를 기반으로 사전에 계획을 수립함으로 유지보수의 효율성을 제고2. 모듈화 - 각 모듈이 독립적으로 기능하도록 설계함으로 시스템의 다른 부분에 미치는 영향을 최소화하고 코드의 의존성을 낮추며 재사용성을 높임.3. 기록 - 변경 사항, 발생한 문제, 해결 방법 등 모든 유지 보수 활동을 기록함4. 단순화 - 유지 보수 프로세스 중 정기적으로 루틴하게 투입되는 작업은 단순화하여 시간과 자원을 절약하고 실수를 줄임 - 루틴화된 작업은 가능한 자동화 도구를 사용하고자 함

주요서비스 상세정보(요약): - 애틱은 데이터 분석 서비스부터 사내의 DT 전략과 역량을 제고하는 컨설팅과 교육 서비스를 제공하고 있어, 고객이 AI를 선도하는 기업으로 발전할 수 있는 다양한 니즈를 충족할 수 있음- 데이터 분석 서비스는 고객이 원하는 예측, 이상탐지, 최적화 등의 문제에 최적의 알고리즘과 방법론을 적용하여 데이터로부터 얻은 Insight를 고객에게 제공하는 서비스임. 고객의 요구에 따라 분석서비스는 고객의 플랫폼에 이식할 수 있는 엔진을 제공하거나 새로운 솔루션으로 개발하여 제공- 이미지 데이터 분석서비스는 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 알고리즘을 적용하여 동일한 물체를 탐지하거나, 동일한 물체의 개수를 세기, 물체를 픽셀 단위로 탐지하는 등의 서비스를 제공. 고객의 요구에 따라 고객이 원하는 환경에서 작동할 수 있는 솔루션으로 개발하여 제공- 데이터 Annotation 서비스는 딥러닝 모델 개발에 필요한 학습용 데이터를 적은 비용으로 최소한의 매뉴얼 작업으로 생성하는 서비스로, 이미지데이터나 오디오데이터에 학습에 필요한 정보를 효과적으로 부가하는 서비스 임- Digital Transformation 컨설팅 서비스는 고객 기업이 Digital 역량 확보와 비즈니스 Transformation을 위하여 Digital 역량 수준을 평가하여 고객사가 Digital Governance를 수립하고 DT 과제를 발굴할 수 있도록 서비스 제공- PBL(Project Based Learning)/교육 서비스는 고객 기업의 니즈와 상황에 따라 사내 DT 과제와 유사한 과제를 가지고 프로젝트 기반으로 교육하는 PBL과 ML/DL 이론교육과 실습으로 진행하는 3~5일 과정의 교육과정으로 서비스 제공

카테고리구분: 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,생성·수집

품질확보전략(요약): - 애틱의 품질 관리(Quality Management)는 수요기업의 요구사항분석과 프로세스 요구사항 분석 등을 반영한 품질 정책 수립 이후 품질 계획, 품질 컨트롤, 품질 보증의 프로세스로 진행 됨- 또한 수요기업과의 원활한 커뮤니케이션 관리 및 일정관리를 통하여 수요기업의 요구사항을 충분히 만족할 수 있는 내부 역량을 보유하고 있음- 품질 관리 활동 : . 품질 계획 : 품질 요구사항 정의 및 품질 활동 프로세스를 정의함으로써 적용할 품질의 표준을 식별하고 적용할 방법을 결정함. 또한 품질관리 체크리스트 및 품질 관리 계획서를 작성함 . 품질 컨트롤 : Peer Review, 기능테스트, 결함 원인 분석, 수정계획 수립 등을 통해 프로젝트 수행 과정동안 자체적인 품질 활동을 수행함 . 품질 보증 : 프로젝트 산출물 검토 및 프로세스 개선 활용 등을 통해 결과물 또는 요구사항과 일치하는지 검토 및 확인하는 활동을 수행함

활용사례(요약): 농산물 재배조건의 최적화 및 이미지 분석을 통한 정량적 데이터의 생성1. 예측 기반의 시뮬레이션 모델을 통한 재배 공정 최적화 : - 원료 및 재배 공정 데이터를 활용하여 이후의 Target 값을 추정 - XAI 를 활용한 변수 간 관계 해석 - 시뮬레이션 모델을 통한 제어 변수의 최적값 제시2. 이미지 분석을 통한 정량 데이터의 생성 : - 농산물의 주요 품질 인자에 대한 측정 자동화 - 크기 (두께, 길이, 면적 등) 측정 - 잎, 줄기, 과실 등의 불량 감지 - 샘플링 및 컨베이어 벨트에 적용

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