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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

데이터스퀘어 VWorld 지도 이미지

데이터스퀘어 - 서울특별시 금천구

광고
지번주소
서울 금천구 가산디지털2로 173
기업개요 및 핵심역량(요약)
ㅇ ㈜데이터스퀘어는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 최첨단 ICT 기술을 기반으로 전통산업 간 융합이 급부상하고 있는 사회적 요구를 수용하고, 빅데이터, 인공지능 기술 및 네트워크 등과 같은 가상 자원이 부를 창출하는 시대의 흐름에 발맞추어 융합산업 관련 민간ㆍ정부의 R&D 및 정책연구 등을 수행하고 있음ㅇ 최근에는 딥러닝기반의 AI모델 및 AI관련 학습데이터 저작도구등 관련 SW를 개발, 최적화하여 의료, 제조, 농업등 다양한 산업 분야, 미지의 영역, 극한의 환경 대응, 인간의 생명과 안전 등 우리가 이제까지 경험하지 못 한 새로운 세계의 새로운 부가가치를 창출하고자함ㅇ 핵심역량- 빅데이터 플랫폼 구축 및 시스템 개발- AI 모델 설계/개발 및 응용SW개발- AI 학습데이터 라벨링 및 데이터정제/가공
기업한글명
데이터스퀘어
도로명주소
서울특별시 금천구 가산디지털2로 173 (가산동)
등록일
2025-02-12
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1078798918&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
44
보유솔루션(요약)
- 각종 프로그래밍 언어 (파이썬, R, SQL)등을 활용　- 각종 빅데이터 플랫폼이나 시각적 가공도구 활용　- 당사에서 제작한 품질검증도구SW - AI학습데이터 제작을 위해 당사에서 제작한 이미지어노테이션도구SW TheDeepView
상세주소
720호 (가산동, 에이스비즈포레지식산업센터)
설립일자
2013-07-18
실적(요약)
ㅇ 소상공인 자영업자를 위한 생활혁신형 기술개발사업 BM개발사업내용소상공인의 상표권 침해 예방을 위한 빅데이터 플랫폼 및 관련 AI기반 OCR기술개발역할주관기관으로 참여하였으며 인공지능기반 상표권데이터 분석알고리즘, 가공기술 및 시스템 개발발주처중소기업벤처부수행기간2020.12.31 ~ 2022.12.30성과물상표권 빅데이터 분석을 위한 AI기반 OCR기술 및 데이터 플랫폼개발ㅇ 성장동력 실증?기획 지원사업사업내용작물 생육·환경 데이터를 활용한 지능형 배액시스템 실증 및 고도화방안 기획역할참여기업으로 참여하였고 지능형 배액시스템을 위한 온실작물의 생육 및 환경 데이터분석 및 가공을 통한 빅데이터구축발주처과학기술일자리진흥원수행기간2021.06.11 ~ 2021.08.10성과물생육과 작물 환경데이터분석을 통한 지능형배액시스템의 빅데이터시스템 DB 스키마설계ㅇ 스마트팜 다부처패키지 혁신기술개발사업사업내용인공지능기반 자율형 스마트온실 생산환경 관리용 빅데이터 플랫폼 설계 및 개발역할위탁기관으로써 스마트온실데이터분석/가공을 통한 데이터 표준화 및 통합 데이터베이스 설계 및 구현발주처농림식품기술기획평가원수행기간2021.04.07 ~ 2023.12.31성과물생육과 작물 환경데이터분석을 통한 지능형배액시스템의 빅데이터시스템 DB 스키마설계ㅇ DB구축 및 분석프로그램 개발용역사업내용공장실험실 시설내 먼지데이터 수집 및 데이터정제 DB구축역할용역기관발주처주식회사 동남수행기간2023.04.01 ~ 2023.06.30성과물수집정제된 DB 및 DB스키마, 데이터분석 Python 소스코드, 결과보고서ㅇ 디지털병리기반의 암전문 AI분석 솔루션개발사업사업내용임상병리 이미지를 기반으로한 AI Detection을 위한 인공지능 알고리즘 및 관련개발에 대한 용역역할용역기관발주처한국보건산업진흥원-주식회사 슈파스(참여기관)수행기간2023.03.01 ~ 2023.12.31성과물AI Detection 알고리즘 소스코드 및 관련 산출물ㅇ 보건의료기술연구개발사업사업내용데이터정제 및 라벨링 관리도구 개발
영문주소
173 Gasan digital 2-ro, Geumcheon-gu, Seoul
우편번호
8,500
유지보수(후속지원)전략(요약)
ㅇ 유지보수- 유지보수는 무상과 유상으로 구분하여 지원할 예정임구분내용무상유지보수?검수 완료 후 12개월 이내 하자 보수?무상기간은 최종 완료 시점부터 12개월이며, 무상유지보수 기간 중 사용자의 변심, 과실 및 천재지변으로 인한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음유상유지보수?무상기간 중 신규기능 추가 요청 및 기존 시스템의 개선 요구 시?기타 유상 유지보수 내용은 상호 협의하에 결정ㅇ 유지보수- 유지보수는 무상과 유상으로 구분하여 지원할 예정임ㅇ 운영 기간 후속 지원- 해당 서비스를 이용하고자 하는 수요고객의 요구사항을 반영하여 서비스사용 고객의 환경에 따라 활용이 가능한 다양한 데이터 시각화 서비스를 후속 지원할 예정- 리포팅 툴, 웹 어플리케이션, 모바일 어플리케이션 개발 등의 다양한 시각화 서비스 지원이 가능- 수요고객의 요구사항을 기반으로 데이터 분석 및 가공 등 초기 목표에 정한 수준의 서비스 제공이 가능하도록 서비스 제공 후 초기 한달간 운영 시점에 품질 유지를 위한 정기적인 모니터링을 수행- 다양한 분야의 공공데이터 및 빅데이터를 활용한 데이터 정제ㆍ가공, 분석알고리즘 및 AI 알고리즘을 융합된 통합 어플리케이션 개발 및 정책 지원ㅇ 기술지원- 가공서비스의 수요가 증가할 경우 알고리즘 성능 테스트를 주기적으로 실시하여 정량화한 후 해당 결과를 공개하고 성능 유지를 위한 추가 업데이트와 추가 인력 보충을 통해 서비스에 차질이 없도록 진행- 새로운 알고리즘 및 기술 적용이나 운영체제 변화 등으로 발생하는 불일치에 관한 기술을 지원함ㅇ 협업체계 및 전략- ㈜데이터스퀘어 경영지원본부 산하에 데이터바우처 가공서비스의 유지보수 및 후속 지원을 위한 전문 부서를 별도로 마련하여 유지보수 및 후속 지원에 대한 컨텍포인트로 해당 업무를 전담할 예정임- 데이터바우처 가공서비스를 위한 사업관리 웹 시스템을 자체적으로 구축하여 고객관리, 해당 서비스 질의응답 및 후속 서비스 지원 관리를 위한 창구로 활용할 것임- 자체적으로 유지보수를 위한 프로세스 및 후속 지원 세부
주요서비스 상세정보(요약)
ㅇ 데이터 기획- 데이터 요구사항 정의- 데이터를 활용한 기대 효과 및 비즈니스 프로세스 설계ㅇ 데이터 설계- 데이터를 체계적으로 저장하기 위한 구조 설계- 데이터 아키텍쳐(수집 및 저장,처리) 설계- 데이터 분석 및 시각화 설계ㅇ 데이터 수집 및 생성- 데이터 생성 도구 및 기술개발ㅇ 데이터 가공 및 처리- 데이터의 오류와 불완전성을 제거하여 신뢰성을 높이기 위한 데이터정제- 데이터 구조와 형식을 분석 목적에 맞게 데이터를 변환- 데이터품질 관리- 데이터라벨링- 자사의 데이터가공 및 처리도구 활용- AI학습데이터 제작을 위해 당사에서 제작한 이미지어노테이션도구SW를 활용ㅇ 데이터 분석 및 활용- 수집된 데이터를 분석하여 인사이트를 도출- 기초 통계 분석: 평균, 분포, 상관관계 확인- 전문가가 기업 데이터를 분석하고 전략을 제안하기 위한 분석/컬설팅- 인공지능 및 머신러닝 기반 서비스 개발
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,데이터 보호 관련 기술 개발,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재
품질확보전략(요약)
ㅇ자체 품질관리 프로세스 정립구분품질관리 내용검사대상정의품질 대상 선정요구사항 정의품질검사의 기준과 품질검사 방법 결정품질검사실시품질 지표 선정선정된 품질을 대상으로 품질검사 수행검사결과분석품질검사에 따른 품질오류 확인품질 오류 발생 원인 분석 개선수행품질오류를 개선하기 위한 개선방향 수립개선의 난이도를 고려한 단기개선, 중장기 개선 등의 개선 계획 수립실제 발견된 오류 데이터를 대상으로 개선 실시품질통제품질검사 및 개선에 관한 목표 대비 실적 분석중장기 개선 계획 등에 포함된 품질개선 등을 차기 품질검사 및 개선에 피드백ㅇ품질관리 지표 정의구분지표설명절차준비성저작권, 초상권, 개인정보보호 및 정보보호 등의 내용을 반영하여 원시 데이터에 대해 면밀히 검토함완전성데이터 가공에 필요한 물리적 데이터 검토정의한 데이터 형식 및 입력값 범위에 맞게 데이터가 저장되도록 설계유용성수요기업의 요구사항 반영 확인가공서비스 요구사항에 적합한 데이터 범위와 상세화 정도를 충족시키는지 확인데이터정합성상호 관련이 있는 테이블, 속성 간의 데이터 값이 모순되지 않는지 검사정확성(의미 정확성) 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용하여 인공지능 알고리즘의 정확성 검증(구문 정확성) 사전에 정의한 규칙에 따라 정확하게 입력되어 있고 누락된 정보가 없는 확인유효성목표로 하는 가공서비스의 성능 달성이 가능한지의 수준 평가 지표 마련ㅇ 품질확보를 위한 전담인력 채용- 현재 프로젝트 관리자, 데이터분석전문가, 특급개발자 등의 인력이 구성되어 있으며 데이터 품질관리를 위해 데이터 품질관리 유경험자 및 품질관리 공정을 이해하고 있는 전문 인력을 추가로 채용할 계획임- 가공서비스의 품질관리 확보를 위해 특허법률사무소(특허법인), 공인인증기관(KCL), 한국정보통신기술협회(TTA) 등이 포함된 외부 전문가 그룹과 연계한 자문 컨설팅을 통해 가공서비스 품질 향상 도모를 위해 노력할 예정임
활용사례(요약)
- 대규모 데이터를 학습하여 자동화된 의사결정 및 서비스를 지원　- 예: 음성 인식, 자연어 처리, 이미지 분석　- 예측 분석 서비스 : 과거 데이터를 기반으로 미래를 예측　- 추천 시스템 : 사용자 행동 패턴을 분석해 맞춤형 콘텐츠, 제품 추천　- 자연어 처리 (NLP) : 텍스트 및 음성을 이해하고 처리하는 서비스　- 이미지 및 비디오 인식 : 이미지와 비디오 데이터를 분석하여 객체나 패턴 인식　- 음성 인식 및 합성 : 음성을 텍스트로 변환하거나 텍스트를 음성으로 합성　- 이상 탐지 서비스 : 데이터에서 비정상적 패턴을 감지하여 문제를 예측　- 자동화 서비스 (RPA
AI) : 반복 업무를 자동화하고 효율화　- AI 기반 챗봇 및 가상 비서 : 사용자와 자연스럽게 대화하며 정보 제공 및 업무 지원

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