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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

(주)엠펀치 VWorld 지도 이미지

(주)엠펀치 - 서울특별시 마포구

광고
지번주소
서울 마포구 매봉산로 37
기업개요 및 핵심역량(요약)
○ 기업 개요 - 본 엠펀치는 ICT콘텐츠 개발 전문 회사입니다. 웹, 앱, AR, VR 등 멀티미디어콘텐츠 제작 개발을 통하여 민간, 공기업과 제작 용역 및 시스템 운영관리 사업을 영위 하고 있음 - 15년간 현업 실무를 통해 쌓아온 노하우와 기술력, 시니어급 디자이너 및 엔지니어 보유중 - 데이터는 현대 산업에서 빠질수가 없는 부분 이기에 자체적인 데이터 수집 및 가공 기술과 노하우로 기존 클라이언트 및 신규 클라이언트와 비즈니스 연계에도 빠지지 않고 데이터 수집에 대한 이슈가 제기되기에 보다 데이터향 비즈니스로 집중 및 사례를 쌓아가고 있음 - 벤처기업, 산업디자인전문회사인증, 기업부설연구소, 소프트웨어사업자신고, 수출바우처수행사 - 크라우드소싱 방식 광고미디어 배포 및 데이터 수집 국책 R&D과제 성공 - 교육용 LMS 솔루션 연구, 멀티디바이스 환경 접근성 연구 - 데이터 수집/가공 관련 지식재산권 보유 · 특허등록 : URL 기반의 광고 플랫폼 시스템 및 그 제공방법(제10-1656254호) · 특허등록 : 이슈 생성 애플리케이션 서비스 시스템 및 그 서비스 제공방법(제10-163942호) ○ 가공업무 인력 - 업무인원 : 5명 - 인원별 경력 및 전문분야순번직급업무 구분전공경력관련 자격현황1팀장디자인 16년시각디자인기사2팀장고객관리기획 및 분석개발디버깅 및 테스트컴퓨터공학13년 3차장고객관리기획 및 분석개발디버깅 및 테스트경영학13년정보처리기사4대리개발컴퓨터공학5년정보처리기능사5대리디자인기획 및 분석 6년 ○ 사업 실적 - 20년도 21년도 데이터바우처 사업을 통한 기업 데이터 수집 및 가공 - 크라우드소싱 방식 광고미디어 배포 및 데이터 수집 국책 R&D과제 성공 - 질병관리본부 학술논문검색 모바일웹/앱 구축 및 데이터 수집/가공 - 식약처 인포매틱스 DB구축사업 9차 용역개발 및 데이터 수집/가공 - 능률교육 중등영어 교과서 디지털교과서 콘텐츠
기업한글명
(주)엠펀치
도로명주소
서울특별시 마포구 매봉산로 37
등록일
2025-02-13
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1058807136&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
29
보유솔루션(요약)
○ 가공솔루션 사양 1) 데이터베이스 - 가공업무 범위 및 환경에 따라 무료, 유료 라이센스를 이용해 데이터베이스 구성 - 유료 라이센스의 경우 솔루션이 설치되는 주체가 수요기업이므로 수요기업에서 라이센스를 취득해야 함 - 무료 라이센스 : MariaDB, PostgreSQL, MongoDB 등 - 유료 라이센스 : MySQL, MSSQL, Oracle 등 2) 웹서버 - 서버를 개발하는 OS환경에 따라 Linux, Windows 기반으로 나뉘어 구성 - Linux : Apache, nginx, GWS(Google Web Server) 등 - Windows : Apache, IIS(Internet Information Service) 등 3) 서버 프로그래밍 - 개발 범위 및 규모에 따라 다양한 언어를 사양하며, 웹서버와 호환성이 좋은 언어를 선택해서 개발 진행 - PHP, Python, Ruby, Node.js, JSP, ASP, .Net, Perl 등이 주로 사용됨 4) 모듈 프로그래밍 - 웹서버에 모듈을 구성하는 경우 서버 프로그래밍 언어와 동일한 언어로 개발 진행 - 웹서버가 아닌 로컬 PC나 별도의 디바이스 내에서 모듈 개발을 진행해야 하는 경우 환경에 따라 개발 언어를 선택해서 진행 - C, C#, C

, Java, JavaScript, Swift, Objective-C, R, GO, ABAP 등 많은 언어가 존재하기 때문에 개발 환경 혹은 기능 구현에 따라 난이도, 숙련도, 편의성 등을 고려해서 개발자가 언어를 선택해서 개발을 진행 5) 서비스 플랫폼 - 서비스 플랫폼 환경에 따라 서버, 모듈 프로그래밍에 사용한 언어와 동일한 언어를 선택 해서 개발하며 모바일의 경우 Native언어나 개발하는 IDE에 따라 언어가 달라짐 - 웹페이지 개발이 필요한 경우 퍼블리싱 과정이 필요하고 HTML5, CSS, Ja
상세주소
1004호
설립일자
2014-08-14
실적(요약)
사 업 명사업기간발 주 처비 고소셜미디어와 이커머스 고객반응 데이터 수집 및 가공 용역2021.07~2021.11퍼**스(주)데이터바우처사업서비스 앱 구축 및 SNS데이터 수집 및 가공2021.06~2021.08㈜1**램 국내외 셀프 네일 제품 데이터 수집 및 가공2021.06~2021.11㈜디****벌데이터바우처사업애슬레저 브랜드와 상품 데이터수집 및 가공2020.07~2020.09㈜피**데이터바우처사업
영문주소
37 Maebongsan-ro, Mapo-gu, Seoul
우편번호
3,909
유지보수(후속지원)전략(요약)
○ 명확한 유지/하자보수 정책 - 계약 당시 유지/하자보수에 대한 정책 안내 - 납품 데이터에 대하여 12개월간 무상 하자 보수를 진행 - 유지보수의 경우 하자가 아닐 경우 별도 협의를 통한 보수 진행 ○ 데이터 관리 전담팀 구성 및 협업 프로세스 구축 - 데이터 관리 전담 인력 및 팀을 구성하여 연속성 있는 관리 가능 - 현재에 머무르지 않고 자체 연구소를 통한 지속적인 기능 업데이트 연구 진행 - 내부인력 리소스 부족에 따른 로스가 없도록 전문 인력 보유된 데이터 전문 기관 및 기업 과의 협업 프로세서 구축 ○ 체계적인 관리 및 데이터 제공 - 수요기업 요구 정의, 데이터 취합 및 분석, 데이터베이스 설계, 데이터 분석 모듈 개발, 데이터 시각화 모듈 개발, 데이터 이용 모듈 개발, 개발된 모듈 디버깅 및 테스트 - 위와 같이 명확한 업무 분장과 기능이 정의되어 있기에 체계적인 관리 가능 - 디버깅 및 테스트를 통한 문제점 보완 후 납품이 되기에 양질의 데이터를 제공 가능 ○ 업무보고관리 - 착수보고, 주간보고, 이슈보고, 중간보고, 완료보고, 회의록을 통한 보고 체계 수립 - 프로젝트 진행 상황에 대한 주기적인 보고와 제출한 보고서의 내용은 수요기업을 위한 것으로 수행 과정에서 작업 되는 산출물을 체계적으로 분류, 관리하는데 목적이 있음 ○ 문서관리 - 작성, 승인, 보관, 폐기 체계 수립 - 수행시 작업하는 문서에 대한 프로세스를 정의하여 문서를 효율적으로 관리하고자 함 - 보존기간 만료 후 보존 가치가 없을 경우 폐기와 보안상 보존을 하지 말아야 하는 문건 또한 폐기 조치
주요서비스 상세정보(요약)
○ 가공 서비스 구분 - 전처리, 품질, 코딩 시각화, 정보추출 또는 조합 - 비즈니스에 필요한 주요 데이터 수집 시나리오 수립 - 필요 데이터에 대하여 모듈개발을 통해 정확하고 많은 양의 데이터를 수집 가능○ 가공업무 프로세스 1. 수요기업 요구 정의 - 기업에서 원하는 데이터 가공 업무 범위 및 활용 방안 정의 - 업무 범위 및 활용 방안에 따른 세부사항 및 기능 정의 - 확정된 세부사항 및 기능별 정의서 및 일정표 작성 2. 데이터 취합 및 분석 - 기업에서 제공하는 데이터 혹은 필요로 하는 데이터 수집 등 데이터 취합 - 취합된 데이터 가공 업무 세부사항 및 기능에 따라 분류 및 분석 - 데이터 분석 방법론에 따라 데이터 그룹 분류 및 유의미한 데이터와 변수 도출 - 데이터와 변수의 상관관계 정의 및 관계 정의로 인해 도출되는 새로운 데이터 정의 - 이미지, 영상 등의 비정형 데이터의 경우 필요에 따라 형식 및 메타데이터 정의 3. 데이터베이스 설계 - 효율적인 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구성 - 데이터 분석을 통해 도출된 그룹과 변수를 기준으로 테이블 구성 - 기존 데이터베이스 활용시 연계가 필요한 추가 데이터베이스 혹은 테이블 구성 - 모듈 개발에 필요한 추가적인 데이터베이스 및 테이블 구성 - 이미지, 영상 등의 비정형 데이터 메타데이터와 데이터 저장소 연동을 위한 데이터 베이스 구성 - 데이터베이스간 효율적인 연동을 위한 데이터 쿼리 구성 - 데이터 쿼리의 무결성과 정확성, 속도의 품질을 높이기 위한 지속적인 테스트 진행 4. 데이터 분석 모듈 개발 - 선택적으로 데이터 분석 모듈 개발을 선택한 경우 개발 진행 - 모듈 사용을 위한 서버 구성 작업 및 클라이언트 개발 진행 - 데이터 통계 : 일반적인 데이터 통계부터 정의된 기능에 따른 커스텀 통계 지원 - 데이터 검색 : 키워드, 기간 등의 검색부터 정의된
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합
품질확보전략(요약)
○ 데이터 모듈을 통한 품질확보 1) 데이터베이스 모듈 - 솔루션이 제공하는 가장 기본적인 모듈로 신규 데이터베이스를 생성하거나 기존 데이터 베이스 기준으로 형태를 유지하거나 추가해서 품질을 향상시키는 모듈을 제공 - 기능 구현에 따라 기존 데이터베이스의 테이블이나 필드를 정리하거나 연산 속도나 정보의 정확도를 위해 새로 데이터를 추가하고 설계하는 작업 진행 2) 데이터 분석 모듈 - 데이터베이스에서 유효한 데이터를 얻기 위한 연산이나 통계 데이터를 얻기 위한 데이터 쿼리 작성해서 분석 데이터를 얻을 수 있는 모듈 제공 - 관리자나 사용자가 유효한 데이터를 확인할 수 있는 Viewer 페이지를 구현하거나 기존 Viewer 페이지와의 연동 작업 진행 - Viewer 페이지에서 확인할 수 있는 다수의 유효한 데이터를 활용해 여러 가지 연산이 가능하도록 서버 기능 구현 ○ 3단계 검증 프로세스 도입 - 고객 니즈 파악 후 최초 로우데이터의 수집 - 수집된 데이터를 관리자 뷰어로 확인 가능하도록 구성하거나 샘플링을 통하여 고객이 보다 손쉽게 데이터 품질 확인 가능하도록 파일 제공 - 품질 검토 후 나온 피드백 적용 후 가공 진행 및 데이터 납품
활용사례(요약)
○ 서비스 및 사업에 필요한 데이터 수집 및 분석 ○ 제품 평가 및 리뷰 데이터를 활용해 제품 품질 개선 활용 ○ 경쟁사 및 대체재 제품 데이터 분석을 통한 제품 개발 ○ 서비스 데이터 가공 및 분석을 통한 마케팅 활용 ○ 주기적인 데이터 수집 시스템 구축

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