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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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주식회사 데이터와이즈 VWorld 지도 이미지

주식회사 데이터와이즈 - 서울특별시 광진구

광고
지번주소
서울 광진구 광나루로 474
기업개요 및 핵심역량(요약)
[1] 경영비전 및 목표 - 비전: 빅데이터와 AI기술을 통한 건강한 사회구현 선도 - 목표: 건강한 식습관 형성을 위한 food literacy 제고 (data)빅데이터 및 AI기술 기반의 건강관리 필요한 정보 생산 (food) 현명한 음식 선택권 보장을 위한 정보 다양화 및 고도화 (health) 만성질환 등 이용자 중심의 맞춤형 건강관리 서비스 제공 [2] 주요 연혁 - 2022.7 데이터와이즈(개인사업자)창업 '22 예비창업자패키지, '22 벤처케어프로그램 선정, 서울대창업지원단 입주선정 수상: 식의약활용경진대회 등 제휴(만개의레시피) ' 빅데이터 기반 영양정보 포털 구축' - 2023.3 (주)데이터와이즈(법인전환) '23 민간지능정보서비스확산사업 주관기관 선정(명지의료재단 컨소시엄) 'EMR기반 AI 식이처방, 영양처방 모델 개발' - 2024 '24 민간지능정보서비스확산사업(계속사업), '24 재도전성공패키지 선정 '24 디딤돌 R&D 선정, '25데이터바우처 공급기관 선정 데이터기획 및 분석사업 수행 'AI기반 맞춤형 영양관리 앱 출시' [3] 핵심역량: 대표자 소개 (현) 주식회사 데이터와이즈 대표 (경력) 통계청 빅데이터통계과장,마이크로데이터과장(정부헤드헌팅) 한국IBM 글로벌비즈니스서비스 실장 한국 씨티은행 Decision Management 헤드 한국쌔스소프트웨어 교육팀장 외 (주요실적) '19년 통계청 최초로 챗봇 서비스 도입, ‘21년 민간빅데이터 기반의 속보성 경제사회지표-Nowcast포털 구축 (수상) ‘20년 업무유공 수상(인사혁신처장상) [4] 주요 사업분야 - 주요 서비스음식-레시피 데이터에서부터 의료기관의 EMR 데이터에 이르는 다양한 빅데이터와 AI기술을 활용하여 Precision Nutrition 구현을 위한 식이관리 및 영양정보 제공
기업한글명
주식회사 데이터와이즈
도로명주소
서울특별시 광진구 광나루로 474
등록일
2025-02-03
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=4838102764&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
398
보유솔루션(요약)
[1]솔루션자사 서비스를 구성하는 요소기술별 상용화 가능한 솔루션으로 B2B 기업 대상 사업화 (1) AI 영양분석기 (2) 만성질환별 식단 DB (식단-음식-레시피별 영양정보, 식품 알레르기 DB) 음식-식품명 동의어사전DB,레시피표준DB, SNS인기 건강음식 레시피 및 영양정보 DB, 만성질환별 환자식메뉴-영양성분DB, 외식메뉴 영양정보 DB(현재 구축 중)(3) (의료기관용) AI 식이처방 스크리닝 모델, AI 영양처방 가이드모델(4) AI 식품 알레르기 판별 모델[2] 장비워크스테이션: CPU i7, RAM 64GB, GPU RTX4070, SSD 1TB, HDD 8TB
상세주소
광진경제허브센터 키움관 506호
설립일자
2023-03-03
실적(요약)
다양한 사업 유형에서 데이터 수집, 전처리 및 가공, 분석 등의 과업을 수행함[1] 정부 사업화 지원 - 예비창업자 패키지, 재도전성공지원패키지 (이상 창업진흥원) - 벤처케어프로그램 (여성벤처협회) - 민간지능정보서비스확산사업 (정보통신산업진흥원) [2] 정부 R&D - 디딤돌 R&D [3] 민간 및 공공기관 과제수행 - (주)이지코어솔루션 - 한국사회적기업진흥원 - (주)프리미어ICT
영문주소
474 Gwangnaru-ro, Gwangjin-gu, Seoul
우편번호
5,022
유지보수(후속지원)전략(요약)
[1] 수요기업 대상 가공 서비스 관리계획 -(수요 증가에 따른 가공 서비스 제공방안)월별/분기별 신규 레시피 및 영양정보 DB 변경/추가- (유지보수) 월별/분기별 신규 레시피 및 영양정보 DB 변경/추가 [2] 수요기업 대상 유지보수 관리 계획 - 전담지원팀 운영: 서비스팀 내 고객 전용 상담 담당자를 지정하여 신속한 문제해결 및 기술 지원 제공 - FAQ 운영: 데이터 활용 및 유지보수에 필요한 FAQ를 자사 홈페이지에서 운영하여 수요기관 셀프서비스 지원(계획) [3] 협업 체계 전략 - 파트너십 강화로 장기계약 및 맞춤형 솔루션 제공: 데이터바우처 사업 이후에도 수요기업과 장기계약을 통해 지속적으로 데이터와 서비스 제공- 협업 기반 추가 데이터 활용 프로젝트 추진: 수요기업의 비즈니스 성장과 데이터 활용 니즈에 맞춰 새로운 프로젝트 제안 (예, 자사 R&D 진행 중인 외식음식-영양정보 DB활용 사업 등)- 워크숍 및 기술 세미나 개최: 최신 데이터 기술 동향, 성공 사례, 활용 방법 등을 공유하는 세미나 개최
주요서비스 상세정보(요약)
음식-레시피 데이터에서부터 의료기관의 EMR 데이터에 이르는 다양한 빅데이터와 AI기술을 활용하여 Precision Nutrition 구현을 위한 식이관리 및 영양정보 제공 서비스 (1) AI 기반 영양관리 서비스 앱(https://app.nutrigeni.co.kr) (2) 빅데이터 기반 영양정보 포털(https://nutrigeni.co.kr) (3) 가공식품 식품 알러지 유발물질 정보 제공 포털 (https://app.nutrigeni.co.kr/app/allergyinfo)
카테고리구분
분석,설계
품질확보전략(요약)
[1]활용서비스 작업단계별 품질확보 작업 - 분석 목표 설정의 명확화: 명확한 문제정의 ,KPI설정 (예, 정확도 905%이상)- 데이터 품질 확보: 데이터 전처리, 데이터 적절성 확인, 데이터 최신성 확보- (AI)분석과정에서의 품질관리:적절한 분석기법 적용, 여러 분석 모델 적용 및 최적 성능 모델 선정, 파라미터 튜닝- 분석결과 검증 및 해석: 결과 신뢰성 검증, 전문가(현업) 피드백 수렴, 보고서/시각화 등 분석결과 전달- 지속적 품질개선 작업: 수요기업 피드백 수집 및 분석, 성과평가 및 업데이트 [2]품질확보 작업 예시: AI모델링을 중심으로 - 분류모델 성능: 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score 등을 기준으로 성능지표 선정 및 기준값 설정- k-fold 교차검증:학습 데이터를 k개의 부분집합으로 나누어, k-1개 집합으로 학습하여 나머지 1개 집합을 대상으로 평가 (1)학습 데이터 내부에 강제로 임의성을 주어진 학습 데이터 모두를 다 사용하여 발생할 수 있는 모델 과적합 회피 (2)이러한 과정을 통해서 모델의 하이퍼파라미터의 최적값을 찾아서, 실제 평가 데이터에 적용하여 모델의 성능을 평가-하이퍼파라미터 최적화:과적합을 피하고 모델의 성능을 극대화할 수 있는 하이퍼파라미터의 이상적인 값을 찾는 방법 (1)격자 탐색(Grid Search): 미리 정의된 하이퍼파라미터의모든 조합을 시도하여 가장 우수한 조합을 탐색 (2)랜덤 탐색(Random Search): 랜덤한 하이퍼파라미터조합을 선택하여 탐색
활용사례(요약)
[1] 데이터 전략 수립기업의 업무상 니즈와 필요데이터를 매핑하고, 데이터의 수집, 관리 및 활용방안 도출. 지속적 운영을 위한 필요 인프라(시스템, S/W, 인력 등) 제안(사례) 한국사회적기업진흥원 차세대판로플랫폼 데이터 컨설팅[2] 데이터 수집 및 라벨링공공 및 민간분야별 필요데이터의 원천을 파악하여 데이터 수급방안을 제시하고, 원자료의 품질을 향상하기 위한 라벨링 작업 진행(사례) 한국사회적기업진흥원 특화서비스 분석 중 특화서비스 후보 라벨링[3] 자연어 처리 및 텍스트 분석텍스트 형태의 비정형 데이터로 부터 의미있는 정보를 추출하여 통찰을 얻는 분석 방법(사례) 명지의료재단 EMR 데이터로 부터 AI에 모델에 활용할 수 있는 데이터로 가공[4] AI/ 분류, 예측 모형단기간 예측이나 분류가 필요한 경우, 영향도가 높은 변수(항목)을 도출하고 분류/예측 알고리즘을 적용하여 결과물을 도출하는 방법(사례) 명지의료재단 EMR 데이터로 부터 AI 식이처방 모델, 영양가이드 모델[5] AI/ 군집화, 세분화 모델유사한 특징, 상황을 보유한 집단들을 그룹화/군집화 하여 세분화된 정책을 수립하는데 활용(사례) 명지의료재단 EMR 데이터로 만성질환 유형별 환자 세분화[6]AI/ 추천 모델개인의 행동패턴, 구매패턴 등을 기반으로 개인 맞춤형 오퍼를 제공하는 분석 방법(사례) 자사 맞춤형 영양관리 앱 내에 맞춤형 식단 추천

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