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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

주식회사 크라우드웍스 VWorld 지도 이미지

주식회사 크라우드웍스 - 서울특별시 강남구

광고
지번주소
서울 강남구 테헤란로 309
기업개요 및 핵심역량(요약)
[크라우드웍스 개요]-국내 최초 인공지능 데이터 가공 플랫폼 론칭(2017년)-현재 62만명의 크라우드소싱 작업자들을 보유한 국내 최대의 플랫폼 운영 중-한국데이터진흥원의 데이터바우처사업에 2019년부터 2025년 현재까지 6년 연속 공급기업 선정-국내 데이터 라벨링 업계 최다 특허 보유(국내외 160건 이상 특허 출원 및 100개 이상 등록 완료)[크라우드웍스 핵심역량]1. 조직 역량조직 구성 및 세부 조직별 역할데이터 바우처 사업과 관련하여 크라우드웍스에는 직접 프로젝트를 운영하는 바우처 사업실을 중심으로, 작업자/검수자를 채용 및 관리하는 TA(Talent Acquisition)팀, 프로젝트 운영상황을 모니터링하고 최종 작업가이드를 작성하는 PI팀(Process Innovation), 데이터를 관리하고 추출하는 Data팀, 플랫폼을 기획/개발하는 플랫폼팀, AI를 통한 데이터 품질과 효율성 증대를 위한 ML팀, 전체적인 사업 비용 관리를 위한 사업관리팀과 작업자/검수자 육성을 위한 교육사업본부를 운영팀명역할바우처 사업실· 데이터 프로젝트 매니저로 데이터 납품 책임· 데이터 프로젝트 설계 및 운영· 데이터 프로젝트 단가 관리· 프로젝트 가공 가이드 1차 작성TA(Talent Acquisition)팀· 작업자/검수자 선별 및 채용· 작업자/검수자 모니터링PI(Process Innovation)팀· 프로젝트 진행 상황 (진행률, 반려률, 시급) 모니터링· 검수자 샘플 모니터링· 프로젝트 가공 가이드 최종 작성ML(Machine Learning)팀· ML를 활용한 프로젝트 품질 개선 및 효율성 증대DE(Data Engineering)팀· 데이터 재처리 및 추출플랫폼팀· 플랫폼 기능 기획 및 개발사업관리팀· 사업 비용 집행 및 관리아카데미본부· 작업자/검수자 교육 프로그램 기획/운영· 프로젝트 매니저 교육 프로그램 기획/운영2 . 물적 역량베테랑 공급기업 크라우드웍스데이터 바우처 지원사업의 시작 이후 계속 함께해 온 크라우드웍스2019년부터 매년 데이터 바우처 지
기업한글명
주식회사 크라우드웍스
도로명주소
서울특별시 강남구 테헤란로 309 (역삼동,삼성제일빌딩)
등록일
2025-02-12
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2238118325&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
208
보유솔루션(요약)
[AI 기반 지능형 품질 관리 기술]인공지능 데이터의 품질이 인공지능 모델의 품질을 결정합니다. 데이터 셋의 통계적 완전성을 확보하고, 데이터 가공 과정 상의 인적 오류를 방지 및 제거함으로써 인공지능 데이터의 품질을 보장하고, 이로써 AI 모델의 품질을 확보하기 위해서는 아래 표와 같은 AI 기반 지능형 품질 관리 기술이 다방면으로 적용되어야 합니다. 기술적 접근으로 품질 관리에 들어가는 인적 리소스가 절감되기 때문에 프로젝트에 소요되는 제반 시간과 비용도 절약할 수 있습니다.[AI 기반 데이터 라벨링 자동화 기술]방대한 양의 데이터가 필요한 프로젝트의 경우에도 온전히 사람에게만 의존한다면 과대한 시간과 비용이 발생하게 됩니다. 이와 같은 경우 AI 모델 개발을 위한 인공지능 데이터 가공 과정에도 AI 모델이 직접적으로 또는 보조적으로 개입되어 사용 되어야만 합니다. 아래 표와 같은 AI 기반 데이터 라벨링 자동화 기술은 당사가 보유한 다양한 사전학습된(Pre-trained) 머신러닝 모델과 능동 학습(Active Learning) 기술을 활용하여 단 기간에 대규모의 AI 데이터가 구축될 수 있도록 지원합니다.[데이터 라벨링 프로세스 최적화 기술]데이터 라벨링 프로세스 최적화 기술은 국내 최대 고객사 수, 최다 데이터 구축 프로젝트 운영 경험 및 노하우가 당사의 빅데이터 및 AI 인프라 기술을 통해서 지능화된 결과물입니다. 당사는 고객의 복잡한 요구사항을 정확하게 분석하고 프로젝트의 특성에 최적화된 워크플로를 설계하여 태스크의 직렬 연속 처리 및 병렬 분산 처리를 지원함으로써 빠른 시간 내에 고품질의 인공지능 데이터가 가공될 수 있도록 합니다.[빅데이터 기반 작업자-프로젝트 매칭 기술]고품질의 인공지능 데이터 구축을 위한 첫 걸음은 인력 최적화(Workforce Optimization), 즉 프로젝트의 특성과 요구사항을 충족하는 적절한 작업자를 찾아내어 최적의 인력이 인공지능 데이터 가공 작업을 수행하도록 하는 것입니다. 경험과 실력을 갖춘 전문적인 작업자가
상세주소
삼성제일빌딩 5층
설립일자
2017-04-25
실적(요약)
구분 사 업 명 사업 유형 사업기간 계약금액 (:) 단위 천원 발주기관 비고124년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅24.06 ~ 24.11568,151KDATA12건2초거대 AI 말뭉치 사업인공지능 학습 데이터 구축 사업24.96 ~ 24.12500,000한국지능정보사회진흥원 323년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅23.06 ~ 23.111,254,501KDATA24건423년도 TTA 의미정확성 검증 사업인공지능 기술 지원 용역 컨설팅23.06 ~ 23.12727,190TTA61건5 22년 데이터바우처 지원 용역인공지능 기술 지원 용역 컨설팅22.06 ~ 22.11 1,279,318 KDATA 21건6 7-2 객체 추적 및 추정데이터인공지능 학습 데이터 구축 사업22.04 ~ 22.11 60,225 한국지능정보사회진흥원 7 26-2 인공호흡기 데이터인공지능 학습 데이터 구축 사업22.05 ~ 22.11 87,500 한국지능정보사회진흥원 8118. : 자유 전남전력소비 패턴 설 문인공지능 학습 데이터 구축 사업22.07 ~ 22.12 40,754 한국지능정보사회진흥원 9 22. SNS 한국어 데이터 고도화인공지능 학습 데이터 구축 사업22.07 ~ 22.12 45,800 한국지능정보사회진흥원 1021년 데이터 바우처 지원 용역인공지능 기술지원용역 컨설팅21.06 ~ 21.111,733,284KDATA31건1121년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업인공지능 기술지원 용역 컨설팅21.06 ~ 21.12 4,281,210 한국지능정보사회진흥원5건1221년 품질관리체계 고도화 컨설팅 사업인공지능 기술지원용역 컨설팅21.07 ~ 21.12 568,000 한국지능정보사회진흥원 13창업도약패키지 지원사업 창업도약패키지 지원사업21.06 ~ 22.04 290,000 창업진흥원
영문주소
309 Teheran-ro, Gangnam-gu, Seoul
우편번호
6,151
유지보수(후속지원)전략(요약)
[유지보수 계획]하자보수 및 유지관리 책임자 배정프로젝트 진행 관련 제반 하자보수 및 유지관리 책임자 배정경험이 많은 책임자 배정으로 신속한 대처하자보수에 필요한 내용 파악 및 협의 진행하자보수 및 유지관리 내용프로젝트 결과물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원공훈한 결과물에 하자가 있는 경우 무상으로 하자보수를 진행무상지원 범위를 벗어나는 경우 추가 협의를 통해 진행[고객관리 및 고객 응대 계획]최적화된 방법론으로 사업관리 및 신뢰성 확보사업별 전담인력 지정프로젝트 진행 전담인력을 지정하여, 사업 수행에서 유지보수 및 감리 진행숙련된 책임자 배정으로 신속 정확한 대응 가능중간 점검을 통한 신뢰성 확보 가능
주요서비스 상세정보(요약)
[데이터 가공서비스의 상품성]데이터 상품 정보 특징 또는 가공 데이터 기술 특징크라우드소싱 인공지능 학습데이터 플랫폼인공지능 기술 고도화에 필요한 고품질 학습 데이터를 수집하고 가공하는 데이터 라벨링에 국내 최초로 다수의 대중이 참여하는 크라우드소싱 방식을 도입한 플랫폼국내 최초 크라우드소싱 기반 인공지능 학습용 데이터셋 제작 환경 구축3만명 이상의 작업자로 기존 대비 50% 이상 비용 절감 및 데이터 생산성 제공자체 수요조사 진행수요기업 대상 고객만족도 조사 실시정기적인 조사 실시를 통해 크라우드웍스의 전반적인 체계 개선에 반영불만족 요인에 대한 원인 분석 및 개선안 적용21, 22. 23, 24년 데이터바우처 사업에서는 모든 프로젝트 일정 준수 및 감리 완료[데이터 가공서비스의 상세정보]프로젝트 성공을 위한 A to Z 서비스데이터 프로젝트 설계 관리1,000개 이상 프로젝트 경험60종 이상 작업 템플릿최적화된 데이터 수집 가공 솔루션을 제공데이터 수집 및 가공체계적인 관리 기능다양한 영역의 정확한 데이터 수집 가공 지원데이터 바우처 사업사업 특성에 맞춘 데이터 구축중장기 전략이 필요한 프로젝트 성격의 맞춤형 사업 진행데이터 기반 HR 매니지먼트검증된 퍼포먼스 스킬을 보유한 크라우드 인재 Pool 기반
카테고리구분
전처리,품질,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,가명처리,AI Hub 학습용 데이터 재가공,생성·수집
품질확보전략(요약)
[데이터 관리 체계]품질 보증 관리 체계1,000건 이상의 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 검증된 품질 보증 체계를 통해 수요기업의 요구 수준에 만족된 데이터의 성공적인 공급 보장데이터 수집 품질 관리데이터 수집 품질 관리를 위하여 속성/유형별 품질 기준을 수립하고, 품질 기준을 관리하기 위한 활동으로 작업 기준 기반의 수집과 정제 활동이 이루어지도록 품질 관리를 하며, 작업자/검수자에 대한 관리 활동을 동시 수행데이터 가공 품질 관리데이터 가공(라벨링)을 위한 품질 기준을 수립하고 데이터 가공부터 데이터 검수까지 수립된 품질 기준에 따른 작업 가이드, 체크 리스트 등을 활용하여 자체 검증을 수행하며, 작업자 및 검수자에 대한 관리 동시 수행작업자/검수자 관리데이터 수집 및 가공에 참여하는 인력 검증과 작업자 및 검수자 관리를 위하여 4단계로 구성된 인력 검증 시스템을 활용하고 작업자 및 검수자 관리를 위한 인력 관리 시스템을 적용하여 양질의 데이터 라벨링 운영 보장자격시험 및 함정 문제 기능데이터 가공 작업 참여 전, 자격시험을 거쳐 통과된 작업자만 프로젝트 진입 및 가공 가능가공 작업 중간마다 함정 문제를 넣어 불량 작업을 하는 작업자를 걸러냄데이터 보안 관리개인정보 유출 및 데이터 도용을 방지하기 위한 보안 정책을 수립하고 관련 보안 정책을 적용한 뒤 자체 보안 점검을 실시하여 데이터 및 설비/시설, 정보자산 등에 대한 보안 관리가 이루어짐
활용사례(요약)
* 첨부된 소개자료 참고부탁드립니다.[제조] 화장품 구독 서비스 기업 '스킨랩코리아''피부 분석 AI 모델' 개발을 위한 330명 여성 피부 데이터 수집1) 20.30 여성 330명의 세 가지 타입 데이터2) 랜덤으로 부여된 개인 식별번호를 통해 세 가지 데이터 매핑프로젝트 성과“샘플 데이터와 빠른 진행 상황 공유로 기간 내 데이터 수집 완료"프로젝트 초기에 고객사에 샘플 데이터와 진척 상황을 수시로 공유했습니다. 샘플 데이터에 대한 고객사의피드백을 빠르게 수령하여 니즈에 부합하는 데이터를 구축할 수 있었고, 원하는 일정 내 총 330명의 인원에대한 피부 데이터 수집을 완료했습니다.[IT] AI 학습 어시스턴트 교육 플랫폼 '테크트리AI 챗봇 학습 고도화를 위한 QA 데이터셋 생성1) 강의 내용 요약한 수업노트 데이터셋 생성2) QA 데이터셋 구축3) 강의 음성을 전사한 스크립트 추출4) 데이터 생성프로젝트 성과"STT 엔진 활용과 검수 작업 병행으로 정확성과 신속성 확보”강의 데이터별 수업노트 데이터셋은 스크립트 중심으로 정확한 전사 여부가 가장 중요해 STT 엔진 활용과검수 병행으로 결과를 산출하며 프로젝트의 정확도와 신속성을 모두 확보했습니다. 또한 작업자, 검수자,담당 PM 간의 상시 소통을 통해 작업 방향성을 강조하고, 이를 모든 분들이 숙지할 수 있도록 업데이트 사항을수시로 공유했습니다. 이 결과, 소수의 인원으로도 데이터 품질의 일관성과 정확도를 확보할 수 있었고 최적의QA셋 태깅을 생성할 수 있었습니다.[교육·IT] 교육 AI 솔루션 기업 '엘리스'코딩 학습 질의응답 대화 데이터셋 5만 건 라벨링1) 수강생 - 튜터 간 1:1 대화 데이터 제공2) 데이터 가공- 대화 데이터 내 질문과 답변 분류- 학습자가 제출한 코드 영역 구분프로젝트 성과“발화 유형별 적정 속성값 태깅 작업으로 고품질의 텍스트 데이터셋 제공코딩 학습 플랫폼 내 수강생 튜터 대화 데이터를 활용하여, 대화의 문맥과 흐름에 따라 질문과 답변을구분하는 태깅 작업을 진행했습니다. 이를

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