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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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주식회사 모비젠 - 경기도 성남시 수정구

장소 핵심 정보

주식회사 모비젠 정보

주식회사 모비젠 위치는 경기도 성남시 수정구 금토로80번길 37 (금토동)입니다. 등록된 상세 정보와 주변 정보를 확인한 뒤 지도와 길찾기를 이용할 수 있습니다.

지번주소
경기 성남시 수정구 금토로80번길 37
도로명주소
경기도 성남시 수정구 금토로80번길 37 (금토동)
상세주소
인피니티타워 W동 8층
영문주소
37 Geumto-ro 80beon-gil, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2208181227&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
카테고리구분
전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석
기업개요 및 핵심역량(요약)
모비젠은 고객의 스마트한 비즈니스 환경을 위해 최상의 빅데이터 기반의 5G, 4G LTE/NMS 솔루션과지능형 빅데이터 분석 플랫폼을 제공하는 스마트 ICT 솔루션 및 기술서비스 전문기업입니다.그 간의 선도적인 연구개발 결과와 축적된 경험, 그리고 AI, Machine Learning, Deep Learning, 5G등 차세대 신기술 접목을 통하여 “4차 산업혁명 시대”의 또 다른 성공 스토리를 만들고자합니다.
기업한글명
주식회사 모비젠
등록일
2025-02-12
보유솔루션(요약)
IRIS Enterprise DB v3.0-Data Node Hot Swap Support-Cloud Virtualization Solution-ANSI SQL-92 Support-Master Node Auto HA Support-Data Node Auto Scale-out Support-Standard Interface Support(JDBC, ODBC)-Schedule Management-Distribute Job Management-Template Management-Cluster Integration Dashboard-System & Account & Authority Management?IRIS VDAP v3.0- IRIS Analyzer- IRIS Enterprise DB Data Node단위로 필요- DB(IRIS)데이터 브라우저 제공- HDFS(Hadoop)데이터 브라우저 제공- Hadoop Eco시스템 연동 지원- Spark지원-데이터모델 기능 제공-데이터 이상탐지Engine탑재-시각화 기능 제공·검색/피벗/고급시각화 기능 제공·사용자 정의형 보고서 및 대시보드 제공·BI Matrix / Metatron연동 기능 제공-대화형 분석툴 탑재·Zeppelin / Jupyter / R-Studio서버용 탑재?IRIS ETL- Standard File Collector(FTP, TCP/IP, HTTP, FTP, JDBC/ODBC, etc)- Flume based File Collector- Distribute Architecture- IRIS Collector Event Flow- Log Monitoring Support- Rule Based Parser- IRIS Summary Core- IRIS Fast Loader- ETL Node Scale-out Support- ETL Environment & Configuration Management- ETL Node Intgration Dashboard- ETL Worker Mana
설립일자
2000-03-21
실적(요약)
한국공항공사 통합데이터 플랫폼 구축 (진행중) / 5,358백만원 / 한국공항공사 / 데이터표준화/수집/가공/분석, 인프라구축, AI분석환경 구축무공해차 통합누리집 빅데이터 플랫폼 구축 2단계 (진행중) / 1,256백만원 / 한국환경공단 / 데이터수집/정재/가공/표준화/분석, 품질관리 체계 수립데이터 기반 스마트 도로통합플랫폼 구축(1차) / 2,428백만원 / 한국도로공사 / 데이터 표준화/정재/재구조화/분석/수집/가공, 품질관리 고도화, 인프라 구축국토안전 빅데이터 플랫폼 구축 및 분석과제 구현 정보화 사업 / 7,620백만원 / 국토안전관리원 / 데이터 수집/저장/가공/분석, AI/데이터 분석과제 시각화, 데이터 비식별화, 거버넌스 체계 수립, 메타데잍 포털 구축, 데이터셋 및 분석모델 개방, 데이터 개방포털 구축 고도화2024년 무역보험공사 빅데이터 플랫폼 고도화 / 1,918백만원 / 한국무역보험공사 / 데이터 정제/재구조화/분석/수집/가공, 인프라 구축, 데이터셋 추가기능개발경기도 지능형교통체계(ITS) 공간정보 플랫폼 구축 / 1,118백만원 / 경기도청 / 데이터 추출/정제/적재/분석/가시화/가상화, 데이터 샘플링 분석 기능, 데이터셋 메타데이터 관리기능국방통합원가시스템 고도화 2차 사업 / 4,720백만원 / 방위사업청 / 내/외부 데이터 연계, 원가산정 및 증빙 대사업무 자동화 구축, 원가 데이터레이크 구축, 데이터 수집/가공, 인프라 구축교통AI빅데이터 융합플랫폼 1차 구축 / 1,627백만원 / 도로교통공단 / 교통안전 데이터레이크 구축, 데이터 수집/가공, 인프라 구축, 실증 활용모델(서비스) 개발
우편번호
13453
유지보수(후속지원)전략(요약)
Ⅰ. 제공 서비스 및 목표가. 목표 : 수요기업 요구사항에 최적화된 가공 데이터셋 제공나. 서비스 : 데이터 가공
데이터 표준화
데이터 시각화Ⅱ. 유지보수 관리계획가. 중점사항급변하는 IT, 데이터가공 기술 및 다양한 수요기업의 요구사항을 감안하여 프로젝트 종료된 후에도 1년동안 무상유지보수 실시나. 유지보수 추진전략1. 사업 종료 후 1년간 사후관리에 대한 기본방침 제시 및 확정2. 공급기업과 수요기업간의 일관된 제원 체계 보장3. 산출물, 데이터 수정 및 보완 사유 발생 시 지원4. 수요기업이 요청하는 기술 지원5. 컨설팅 방법론 및 데이터 가공 활용 사례와 관련된 각종 자료의 제공 및 지원다. 유지보수 범위1. 프로젝트 단계별 제출 산출물2. 비정기적 보고자료/전문 기술지원 산출물3. 가공데이터 수정 및 보완4. 프로젝트 완료 후 수요기업을 대상으로 사업성과 교육 및 기술지원을 위해 전문 인력 비상주 지원 * 지원 인력은 주관기관과 협의 후 결정
주요서비스 상세정보(요약)
Ⅰ. 주요 사업내용1. 빅데이터 통합 분석- 분산 병렬 빅데이터 시스템 구축- 빅데이터 기반의 고급 분석 솔루션 제공- 기업용 하둡 패키징 솔루션- 기업 애플리케이션을 위한 맞춤형 API 제공- 빅데이터 시스템 구축 컨설팅- 데이터 모델링 기술지원2. ML/DL 기반 AI모델링 분석- 머신러닝/딥러닝 기반 빅데이터 분석 및 예측- 머신러닝 기반 엔드포인트 보안(EPP)- AI기반 Operational Intelligence- AI기반 기계/장비 고장 예측- IRIS Analyzer-ML/DL3. 패킷기반 서비스 품질관리- 가입자 단위 품질분석- LTE Signaling 및 User Data 패킷 수집, 처리- 사용자 경험의(VOC) 인사이트 데이터 제공- 5G 패킷 수집 및 분석Ⅱ. 주요 가공 데이터구분내용데이터이동통신, 네트워크, IoT, SNS 빅데이터 수집/정제/가공 처리, 분석, 머신러닝/딥러닝 기반의 AI모델링 등* 이동통신 트래픽 패킷, 장비 로그, IoT 센서 정보, 정형/반정형 텍스트데이터 규모Giga Byte ~ Tera Byte가공업무 방법당사가 보유한 빅데이터 분석 플랫폼을 통해 ETL 부터 최종 결과 리포트까지 데이터 분석 전과정의 업무를 처리하며 그 중 데이터 가공 업무의 경우 분석플랫폼을 구성하는 제품군 중 ETL Tool과 Data Preparation Tool을 활용하여 업무 수행Ⅲ. 주요 가공업무구분데이터 모델 생성가공 대상 데이터 세트를 가공 업무 프로세스를 통해 처리하기 적합한 형태로 변환하고 저장기초통계데이터의 전체적인 분포, 특이 값, 특성 등을 파악하기 위해 필드별로 평균, 최대 값, 최소 값, 중간 값, 표준편차를 계산이상탐지데이터 세트에서 비정상적인 값이 존재하는지 탐색시각화데이터 특성을 시각적으로 이해하기 쉽게 각종 차트를 이용하여 표현데이터 품질개선- 빈 컬럼을 데이터 특성에 의거하여 적절한 값으로 대체- Outlier 또는 noisy 데이터 처리- 데이터 형식에 위배되거나 부정확한 데이터 보정- 데이터 통합에 따
품질확보전략(요약)
Ⅰ. 품질확보 전략가. 목표 : 최적의 품질요구에 부합하는 가공데이터 품질 우수성 보장나. 추진전략1. 검증된 품질관리 프로세스 적용2. 전사적 품질보증 지원3. 구축 및 운영 경험을 통한 품질 보장4. 과업별 품질목표 차별화 적용다. 세부 활동1. 사업특성을 고려한 품질목표 설정 - 사업특성을 고려한 정략적 품질목표 설정 및 관리 - 유형별 품질목표 및 품질보증 체크리스트 특화2. 안정성 조기 확보 - 구현 시스템에 대한 테스트 강화를 통해 안정성 조기 확보 - 품질보증 조직과 공조하여 품질보증 활동 실시3. 품질 향상 - 품질보증에 따른 업무 효율성 증가 및 서비스 향상 - 유사사업 수행경험과 수행팀 전문인력을 활용한 품질 보증4. 품질인증서 - 품질경영시스템(ISO9001) 인증서 보유 - 소프트웨어 품질 프로세스(SP2등급)보유 - 소프트웨어 품질인증서 (IRIS Enterprise DB v3.0 GS 1등급) 보유 - 소프트웨어 품질인증서 (IRIS VDAP v3.0 GS 1등급) 보유5. 품질분야 전담조직 별도 운영
활용사례(요약)
1. 국토교통 데이터 통합채널 분석 활용(데이터 분석 시각화)https://data.molit.go.kr/2. 국토교통 통계누리시스템(데이터 분석 시각화)https://stat.molit.go.kr/portal/main/portalMain.do3. 국가교통데이터 오픈마켓(데이터 분석 오픈 랩)https://www.bigdata-transportation.kr/4. 농식품공공데이터 포털https://data.mafra.go.kr/main.do

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