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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

어니컴주식회사 VWorld 지도 이미지

어니컴주식회사 - 서울특별시 용산구

광고
지번주소
서울 용산구 두텁바위로 21
기업개요 및 핵심역량(요약)
[기업개요]어니컴㈜는 Total ICT Service를 제공하는 전문기업으로써 품질검증과 빅데이터 사업을 주요 사업으로 하고 있으며, 빅데이터 분석, 품질검증 자동화, 모바일 성능 모니터링 솔루션을 개발 및 유통하고 있습니다. [일반현황]ㅇ 회 사 명 : 어니컴 주식회사ㅇ 대표이사 : 양인집 / 이석호ㅇ 설 립 일 : 1998년 9월 10일ㅇ 업 종 : SW자문개발 및 공급 外ㅇ 임 직 원 : 408명 (2024년 11월 기준) ㅇ 소재지 ? 본 사 : 서울특별시 용산구 두텁바위로 21, 어니컴빌딩 ? 연구소 : 경기 용인시 기흥구 영덕동 1019, 흥덕 U타워 28층ㅇ 해외 법인 ? 일 본 : 5F, Kasumigaseki Building, 3-2-5 Kasumigaseki, Chiyoda-ku, Tokyo [주요사업 분야]ㅇ 빅데이터 ? 빅데이터 가공 서비스 ? 인공지능 기반 빅데이터 분석 서비스 컨설팅 및 개발 ? 인공지능 기반 빅데이터 분석 기술 개발 ? 빅데이터 분석 및 검증ㅇ 품질검증 ? TMMi 프레임워크 및 국제 표준 기반 고객 맞춤형 품질검증 컨설팅 및 아웃소싱 ? 단말기, 앱, 시스템, 인공지능 서비스(음성인식, 영상인식), IoT, 통신사 규격 검증ㅇ 솔루션 ? 빅데이터 분석 솔루션 ‘ankus’ (GS 1등급 인증 획득) ? SW 품질검증 자동화 솔루션 ‘TestForte’ (GS 1등급 인증 획득) ? 모바일 성능 모니터링 솔루션 ‘IMQA’ (GS 1등급 인증 획득)
기업한글명
어니컴주식회사
도로명주소
서울특별시 용산구 두텁바위로 21 (갈월동,어니컴빌딩)
등록일
2025-01-24
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1208182737&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
80
보유솔루션(요약)
순번구분규격구입년도수량비고1하둡클러스터CPU: Xeon Gold 6138(20C40T) 2.0GHz * 2RAM: 768GBIMDT SSD : SSDPEDIK750GA01 (옵테인) * 2SSD: 15.2T(1.9T*8)20196IDC2GPU 서버CPU: Xeon Gold 4110(8C16T) 2.10GHz * 2RAM: 512GB /SSD: 15.2T(1.9T*8)VGA: RTX 2080TI * 420191IDC3윈도우 서버CPU: Xeon E5-1630 v3 3.70GHz RAM: 64GB / SSD: 512GB / HDD: 1TVGA: Quadro K62020191-4개발 도구IntelliJ IDEA Ultimate라이선스4-5분석 도구Spotfire 윈도우 서버용 20241-6분석모델 관리도구ankusDASPlanner--자체개발 솔루션
상세주소
어니컴빌딩
설립일자
1998-09-10
실적(요약)
번호사업명계약기간사업금액(단위: 천원)수요처지원기업의 역할1자동차 환경 빅데이터 구축 3차2023.10~2024.05605,988한국환경공단내연기관 자동차 등록, 제원, 검사 이력, 저공해조치 이력 데이터를 활용하여 배출가스 관리를 위한 분석과제 기획 및 개발데이터 표준화 및 정제 규칙 생성 2자동차 환경 빅데이터 구축 2차2022.11~2023.08430,3303자동차 환경 빅데이터 정제 및 분석센터 누리집 구축2021.10~2022.08498,975423년 2차 OSS투자_DNA 시스템 개발2023.08~2023.1280,256SKT통신 데이터를 활용한 실내 위치 측위 통신 데이터를 활용한 망품질 평가OOS(Out Of Service) 기지국 판별 방안 수립523년 2차 실내 위치 측위(인빌딩/POI)모델 개발2023.08~2023.1285,397622년 Location[1차 R&D] Positioning Engine(AIP측위) 고도화(RQP)개발2022.03~2022.1257,200722년 Location_운용투자 1차_통합 위치 데이터 개발2022.05~2022.1270,400823년 Location AI팀_RnD 2차_LITMUS AI Project 고도화 개발2023.05~2023.12341,000SKT통신 데이터를 활용한 출도착 데이터인 LITMUS 데이터 생성LITMUS 데이터를 활용한 교통량 분석LITMUS 데이터에서 이동수단 판별 논리 보완923년 Location AI팀 위탁 LITMUS기반 교통량분석 및 검증 기능 개발2023.09~2023.12105,6001022년 Location[1차 R&D] LITMUS AI Project 개발2022.04~2022.12267,30011융.복합 기후기술 데이터 정보플랫폼(PLANET) 운영기반 조성2023.10~2023.1220,000국가녹색기술연구소융복합 기후기술 데이터정보플랫폼 구축 및 운영탄소중립국제협력지도 프로토타입 기획 및 개발12융.복합 기후기술 데이터 정보플랫폼 구축 20
영문주소
21 Duteopbawi-ro, Yongsan-gu, Seoul
우편번호
4,335
유지보수(후속지원)전략(요약)
ㅇ 분석결과 활용 및 안정화를 위한 유지보수 지원 ? 온?오프라인 문의 대응 (검수 후 12개월 이내) : 사업지원 인력을 고객응대 업무로 배치 ? 유지보수 범위는 사업의 내용에 따라 수요기업과 논의 후 결정
주요서비스 상세정보(요약)
업무구분업무내용 상세분석 수행 계획ㅇ 데이터 분석 요구 구체화ㅇ 데이터 분석문제 정의 : 데이터 분석을 통해 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의ㅇ 수집 데이터 선정 : 데이터 가공 및 분석과 관련된 내/외부 데이터에 대한 목록 작성데이터 수집 세부계획 수립ㅇ 데이터 소유기관 파악 및 협의? 데이터 소유자의 데이터 개발 현황/조건, 적용기술, 보안사항 등을 파악하고 필요한 협의 진행? (내부 데이터) 내부 시스템 간 데이터 연계 가능여부 등 파악? (외부 데이터) 개방 데이터 종류, 데이터 양, 수집 시스템 연계방식·절차, 수집주기 등 관련 기술·정책을 파악하고 협의ㅇ 데이터 유형 및 종류에 맞는 수집기술 선정 (수집기술 예: Open API, Crawling, EAI, ETL, FTP, RSS 등)외부 데이터 수집 및 저장ㅇ 수집계획에 따라서 수집기술, 수집주기 등 관련 수집환경에 대한 사전 테스트 진행ㅇ 테스트 수행 결과에 따라서 필요시 수집방법 보완 또는 변경ㅇ 데이터 유형에 따라 저장 계획을 수립하고 적합한 DB를 구축한 후 데이터 저장ㅇ 데이터 유형에 따라 저장방식 선정ㅇ 수집할 데이터 크기 및 저장기간 등을 고려하여 용량 설계데이터 처리ㅇ 데이터 정제 : 데이터의 정합성, 일치성, 정확성, 무결성을 확보하기 위한 데이터 처리ㅇ 데이터 현황분석 : 데이터 분포 및 기초 통계 계산ㅇ 데이터 변환 : 수집된 다양한 데이터 종류를 일관성 있는 정형 데이터로 변환ㅇ 데이터 통합 : 출처가 다른 상호연관성이 있는 데이터를 하나로 결합데이터 분석ㅇ 분석문제 및 종속변수에 적합한 기법 선택(추정, 분류, 군집화, 연관규칙 등)ㅇ 선택 기법에 따른 분석 알고리즘 선정 (의사결정트리, 신경망, 로지스틱 회귀분석, K-means 등)ㅇ 분석 알고리즘을 활용한 분석모델 생성 (성능을 개선하기 위한 전처리 및 후처리 설계, 분석 코드 작성)ㅇ 분석 모델의 성능 검증 및 분석 알고리즘의 환경변수 최적화ㅇ 분석결과 보고데이터 분석결과 이전ㅇ 분석결과 데이터 이전ㅇ 분석 내용 교
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,분석,가명처리,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재
품질확보전략(요약)
[데이터 분석 방법론]ㅇ 고객의 요구사항을 더욱 구체화하여, 고객이 원하는 결과를 얻을 수 있도록 어니컴(주) 빅데이터사업부는 애자일의 개념과 가치를 반영한 확장된 CRISP-DM(The CRoss-Industry Standard Process for Data Mining)인 점증적 데이터 분석 방법론으로 산출물 품질 확보[데이터 품질 검증]ㅇ 어니컴(주)은 KOLAS 소프트웨어(SW)분야 국제공인시험기관으로 QA사업부 시험센터에서 데이터품질시험을 통해 데이터 품질을 확보[인적자원 구성 및 운영]ㅇ 어니컴(주) 빅데이터사업부에서 데이터바우처지원사업을 수행하며, KOLAS’ 소프트웨어(SW)분야 국제공인시험기관인 QA사업부 시험센터는 총 8명으로 구성되어 있으며, 모두 KOLAS 실무자 자격증을 보유하고 있어 데이터 품질검증에 대한 전문성을 보유하고 있음ㅇ 어니컴(주) 빅데이터사업부은 데이터 분석을 수행하는 분석서비스팀과 분석결과를 시스템화하는 기술개발팀으로 구성되어 있으며, 인력은 총 16명으로 그 중 인공지능 전문인력 3명(박사 1명, 석사 2명)과 통계학 전문인력 7명 (석사 2명)으로 전문성을 보유하고 있음[물적자원 구성 및 운영]ㅇ 어니컴(주) 빅데이터사업부에서 하둡 클러스터, GPU 서버를 운영하고 있으며, 분석 도구인 Spotfire를 이용하여 빠른 EDA (Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석)으로 데이터마트를 설계ㅇ 또한 자체 기술로 개발한 데이터 분석모델 관리 도구인 ankusDASPlanner를 활용하여 데이터 분석결과에 대한 시스템화를 획일적으로 진행
활용사례(요약)
[주요기술]ㅇ AutoML 활용 기술 : 데이터 분석모델을 생성하기 위한 기계학습 알고리즘의 hyper-parameter 최적화 기술ㅇ XAI 적용 기술 : 기계학습 기반 분석모델을 활용할 때, 입력 데이터의 추론 결과에 대한 근거를 찾는 XAI 기술을 활용하여 시뮬레이션에 적용한 기술ㅇ 유전자 알고리즘 적용 기술 : 최적의 조합 탐색할 때 유전자 알고리즘을 활용하여 최적의 해를 찾는 기술ㅇ 데이터 분석모델 관리 기술 : 데이터 분석모델의 정확성을 보장할 수 있도록 재학습 시점과 재학습에 유용한 학습데이터를 선별하는 기술[대표 수행사례]ㅇ AutoML를 활용하여 딥러닝 기반 목적 특성 예측 모델을 목적 특성별로 최적화ㅇ 에너지 사용 실적 데이터로 생성한 에너지 사용량 기준인 BaseLine보다 에너지를 많이 사용할 때, XAI를 활용하여 영향을 가장 많이 미치는 요인을 알려주는 기법 개발ㅇ 교통데이터 분석을 위한 feature 자동화 방안과 예측모델 평가 지표 개발ㅇ 제조업에서 데이터 분석을 통해 표준원가와 실적원가 간의 정합률을 높이는 방안 개발ㅇ 간혈적 수요를 예측하기 위한 예측모델 개발ㅇ VOC를 소비자 불만유형으로 분류하는 딥러닝 기반 분류모델 개발ㅇ 재학습을 수행해도 정확성이 지속적으로 떨어지는 우승마 예측모델 개선 방안 제시ㅇ 키워드 트렌드 분석ㅇ 수용가 납부유형 예측모델 개발ㅇ 인천국제공항 여객 혼잡도 예측모델 개발ㅇ 유전자 알고리즘을 활용한 기계학습 알고리즘의 hyper-parameter 최적화 방법 개발ㅇ 위험도 매트릭스를 활용한 의사결정트리 기반 화재위험평가 개발

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