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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

웨슬리퀘스트 VWorld 지도 이미지

웨슬리퀘스트 - 서울특별시 서대문구

광고
지번주소
서울 서대문구 충정로 53
기업개요 및 핵심역량(요약)
가.기업 개요● 기업 개요 및 사업영역웨슬리퀘스트는‘AI·데이터 서비스 및 컨설팅 전문기업’으로AI·기계학습 모델링, 데이터 솔루션 공급 등을 제공하는데이터 분석 및AI솔루션 구축 서비스와빅데이터 및 경영분야의 컨설팅,스포츠 마케팅 서비스를 통하여 고객사의 비즈니스 이슈 해결을 위한 컨설팅 및 솔루션 서비스 제공또한, 교육·출판·세미나를 통하여 빅데이터와 다양한 경영분야의 올바른 이해와 성공적인 확산을 위한 다양한 활동 수행●핵심 가치웨슬리퀘스트는‘탁월함과 성실함으로 고객을 섬기는,독보적인 데이터 기반 서비스 컴퍼니가 된다(Become a unique data-driven service company that serves the customers with excellence and sincerity)’는 비전을 가지고E-LIFE의 핵심가치를 바탕으로 서비스 제공●주요 연혁연도주요 연혁2004.07웨슬리퀘스트BSCol한국 지사 설립, ‘Strategy Maps’역간2004.10한국 국가 혁신 포럼 주제 발표2004.11하버드 대학Kaplan교수 한국 세미나2005.01한경,웨슬리퀘스트‘대한민국BSC대상’제정2008.09Asia-Pacific Palladium Summit개최2008~2009‘Workforce Scorecard’, ’Execution Premium’‘TDABC: Time Driven Activity Based Costing’역간2015.12Big Data세미나 개최‘Big Data추진,이대로 좋은가?’2015.12정보화진흥원장 공로상 수상(빅데이터 산업 활성화 기여)2016.04Big Data세미나 개최‘빅데이터를 활용한 성과창출 사례’2017.01Big Data세미나 개최‘지역경제활성화를 위한 빅데이터 활용방안’2017.12과학기술정보통신부 장관상 수상(빅데이터 활성화 기여)2018서울교통공사,근로복지공단,한국관광공사 등 빅데이터 컨설팅 및 분석 사업2015~2023중소기업 빅데이터 활용지원 사업(9년간 연속 수행)2020~AI학습용데이터 구축
기업한글명
웨슬리퀘스트
도로명주소
서울특별시 서대문구 경기대로11길 12 (충정로2가)
등록일
2025-02-12
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1048188364&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
9
보유솔루션(요약)
●빅데이터?AI솔루션자체 개발한 빅데이터 및AI솔루션W-DataAnalyzer Suite를 통해 고객사의 비즈니스 필요에 맞는 데이터를 수집,분석,처리,가공하여 학습데이터를 구축구축된 학습데이터를 활용하여 문제를 해결하기 위한 인사이트 발굴을 위한 분석 알고리즘을 설계하고 시각화 서비스 제공-솔루션 활용 주요 사례Sub-Modules주요 기능주요 사례Data Exploration통계 분석(모든 사례에서 활용)Plotting 등 VisualizationText Analyzer/LLM Ops 자연어 처리 솔루션 자연어 처리 및 임베딩(코택트) 영어 학습자 맞춤형 학습 콘텐츠 및 퀴즈 생성(비아이코프레이션) 질병 특허 데이터 분석(낫소) 소셜 데이터 분석을 통한 마케팅 전략 수립(와신교육) 학습 및 입시상담 챗봇 시스템 구축키워드 분석감성 분석문서 요약Customer Analyzer고객 분석 솔루션 고객군 분류(에코샌드) 고객군 분류 및 특성 분석을 통한 영업 전략 수립(크리스피) 고객 재방문 증대를 위한 마케팅 전략 수립(시대고시기획) 로그 데이터 분석을 통한 고객분석 및 CRM고객특성 분석Predictive예측 솔루션 다중 분류 예측(서울교통공사) 지하역사 스마트 공기질 관리 예측모델 개발(근로복지공단) 산재노동자 치료기간 및 장해등급 예측(CJ올리브네트웍스) 빅데이터 플랫폼 및 센터 데이터 가공사업연속형 데이터 예측시계열 데이터 예측Recommender추천 솔루션 콘텐츠 기반 추천(러브바드) 개인별 피부 트러블 대응 최적 제품 추천 모델 개발(고용노동부) 산재고용보험 빅데이터 기반 지능형 직업재활 코디네이터 지원 시스템 개발(크레텍) 산업공구 추천 모델 개발협업 필터링 추천연관성 분석 기반 추천AI Vision영상이미지 솔루션태깅 및 라벨링(트렉체인) 여권 이미지 패턴 탐지를 통한 위조여권 탐지(제로투원치과기공소) 치아 이미지 기반 치과 보철물 추천(어반포레스트) OCR 기반 정보 추출을 통한 간식 개인화 추천모델 개발(고고탁) 탁구 러버 이미지 데이터 손상도
상세주소
(골든타워빌딩) 9층 웨슬리퀘스트
설립일자
2004-07-01
실적(요약)
●주요 성과- NIA 디지털 공공서비스 혁신 프로젝트 10년 성과 우수기업 지정(‘23)- AI 지능형 재활 추천시스템 구축 성과를 인정 받아‘ISSA 아태지역 우수사례’ 우수상 수상 (근로복지공단, ‘21년)- AI 지능형 재활 추천시스템의 독창성 인정으로 특허 등록 (근로복지공단, ‘23년)- AI 직업복귀 통합지원시스템 구축 성과를 인정 받아‘ISSA　아태지역 사회보장 우수사례’최우수상 수상 (근로복지공단, ‘24년) - AI 직업복귀 통합지원시스템 공동 특허 출원 (근로복지공단, 웨슬리퀘스트 ‘23년)●주요 사업실적구분사업명사업내용발주처사업기간1실시간 유동 인구 기반 산불 예방 의사결정 지원시스템 구축XAI 활용 산불 발생 주요 영향 요인 및 산불 위험 진단 모델 개발, W-MLOps 활용한 실시간 시스템 개발한국지능정보 사회진흥원‘24년 10월~’25년 3월22024 공공 빅데이터 분석사업AI 기반 재해조사 (신속/일반) 분류 모델 개발(근로복지공단), 주요 질병별 의약품 품절 예측 지원모델 개발(식품의약품안전처)한국지능정보 사회진흥원‘24년 8월~’25년 2월32024 AI기반 현안 해결형 데이터 분석모델 개발 사업인구감소지역 맞춤형 정책수립 지원을 위한 빅데이터 분석(행정안전부), 상병 및 요양데이터 등을 활용한 장해등급 예측 분석(근로복지공단)한국지능정보 사회진흥원‘24년 8월~’25년 2월4빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 [공간정보] 활주로 내 이물질(FOD)탐지를 위한 학습용데이터 구축 및 알고리즘 개발 (4S Mapper)한국지능정보 사회진흥원‘24년 9월~‘24년 12월5빅데이터 플랫폼 기반 분석서비스 [소비데이터1] 유동인구데이터 및 카드소비데이터를 활용한 상권분석 (아이데이터, 아이엠푸드스타일리스트, 블루프로그(3개사))한국지능정보 사회진흥원‘24년 9월~‘24년 12월6데이터바우처 지원사업코노그램 어문 학습 콘텐츠 태킹/라벨링 통한 학습자 맞춤형 생성형 퀴즈(스코어링) AI 모델 (코택트)한국데이터산업진흥원‘24년 6월~ ’24년
영문주소
53 Chungjeong-ro, Seodaemun-gu, Seoul
우편번호
3,746
유지보수(후속지원)전략(요약)
●개요기술지원 및 교육계획은 공급기업인 웨슬리퀘스트가 데이터가공 서비스의 산출물로 수요기업에 제공한AI학습용 데이터 세트,알고리즘 등을 사용자가 원활하게 활용할 수 있도록 지원하는 제반활동을 정의●기술지원 내용구분내용교육?공급기업에 의한 전문교육?분야별 요소기술 교육?체계적인 교육계획 수립과 강의 및 실습을 병행?교육계획서에 의거하여 교육 진행AI기술자문?사업수행 중 또는 완료 후 수행관련 기술지원 요청 시 지원?AI관련자료 및 정보 제공?온라인을 통한 기술 지원?무상하자보수는 유지보수 및 하자보수 계획에 의거하여 진행산출물 이전?수행 시 작성된 모든 산출물을 수요기업에 인계?구축 단계별 작업 지침을 매뉴얼화 하여 제공●교육 계획(안)교육 일정대상자 수장소교육명 및 내용사업 종료2주전추후 수요기업과 협의하여 결정추후 협의?AI학습용 데이터 및 알고리즘 교육-학습용데이터 구성 및 개요-학습용데이터 활용방법-알고리즘 기본개념-알고리즘 실행방법나.유지보수 계획●유지보수 개요유지보수는 근본적으로 문제발생 시 신속한 복구뿐만 아니라 효과적인 예방정비를 통한 문제발생의 요소를 근원적으로 해결하는 것을 목표로 하며 기술지원을 포함주요 유지보수 대상은 사업을 통해 납품하게 되는 모든 정보자원이며 장애발생 시 신속한 복구지원,예방정비,기술지원,가공 데이터에 대한 유지관리 활동을 수행한다.●유지보수 기본계획구분내용무상 유지보수 기간검수 완료 후6개월유/무상 구분무상지원:기 구축된 데이터셋트 및 알고리즘의 오류 및 버그유상지원:신규 데이터세트 및 알고리즘의 개발유지보수 대상공급기업의 최종산출물●무상 유지보수 범위구분내용데이터세트 결함에 대한 지원구축된 데이터 세트 내 결측치,이상치,에러값 등 발생 시 추가적인 전처리,가공,태깅 등에 대해 온라인 지원/현장 지원알고리즘 오류에 대한 지원구축된 알고리즘 오류 발생 시 추가적인 알고리즘 수정에 대해 온라인 지원 또는 현장 지원기타 지원자체 후속 품질검증을 통한 수정내용 무상지원알고리즘 오류에 대한 유형별 자료 제공을 통한 교육●무상 유
주요서비스 상세정보(요약)
가.가공 계획 수립●데이터 전략 수립 및 과제 도출- Top-Down과 Bottom-Up Approach를 통하여 빅데이터 추진과제를 도출하고 추진 로드맵을 수립- Top-Down Approach: 중장기 사업전략 및 빅데이터 추진전략- Bottom-Up Approach: 현행 업무에 대한 상세 분석, 변화 요구사항 수렴, 기존 분석과제 공모 Pool 분석- 빅데이터 과제 Best Practice분석: 기존 성공 사례를 바탕으로 과제분류 및 도출●데이터 및 활용 기술 정의데이터 소스에 따른 수집대상 데이터의 속성 형태 및 구조를 파악하고 기술 요건을 정의하여 가이드라인 및 수집 계획안 제작●데이터 가공 환경 구축데이터 유형과 분석 목적을 검토하여 데이터 처리 방법론을 구성하며,데이터의 구조와 처리 방식에 따라 데이터 가공 인프라 및 솔루션 구성나.가공 서비스●데이터 가공 프로세스1) 텍스트 데이터 및 정형 데이터 수집 -> 2) 텍스트 처리 및 데이터 전처리 -> 3) 데이터 랭글링 -> 4) 검수 및 검증 -> 5) 학습 데이터셋 구축 순으로 데이터 가공 진행●주요 데이터 가공 업무태깅 분류 및 사전구축, 비정형/정형 데이터 변환, 분석용 데이터 제작 및 시각화, 데이터 인코딩/디코딩 작업, 데이터 융합 및 그룹 연산, 예측모델 개발 및 결과 활용 등 다양한 데이터 가공 업무 수행1)데이터 수집●웹/SNS데이터 크롤링- Web Crawler를 활용한 데이터 크롤링 및 웹페이지 스크래핑 모듈을 통해 특정 웹페이지를 반복적/주기적으로 데이터를 수집하여 솔루션 내DB에 저장- 웹/SNS상에서XLS, CSV, SQL, XML, PNG(JPG)형태 등 다양한 데이터를 추출 및 처리하는 스크래핑 봇을 통해 구조화된 형태로 저장●내?외부 데이터 수집수요기업 내부 데이터의 경우, 수집 대상 데이터를 다운로드하거나DB복제를 통하여 수집하며,민간 및 공공 데이터의 경우,API를 활용하여 데이터를 수집 및 파싱하여 서비스 개발을 위한 통합적 데이터베이스 구
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타,가명처리,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재
품질확보전략(요약)
●목적사업의 성공적인 수행을 위하여 품질보증 조직의 엄격한 관리 하에 산출물의 품질 관리●품질보증을 위한 품질관리 전략종합적인 품질보증 수행을 위해 최적화된 프로세스 적용,대상별 품질 관리 및 산출물 검토,체계적인 품질관리 및 전사 품질보증 활동을 실행함품질관리 전략주요 내용최적화 된 표준 프로세스 적용품질관리 프로세스 적용 및 품질 보증표준에 의한 일관성 및 효율성 확보사업착수부터 사업 종료 후 사후지원까지 일관된 품질보증체계 적용대상별 품질 중점관리와산출물 검토단계별 품질보증 활동을 통한 개발 산출물 완성도 향상품질교육 및inspection활동을 통한 품질보증산출물에 대한 검토 결과 보완 요구사항을 반영체계적인 품질관리 및전사 품질보증 활동공정별 검토회 및 전사 품질활동 수행으로 품질의 객관성 확보●품질관리 조직 운영품질담당 관리자(QA)는 기술지원 조직과 긴밀한 협의를 통해,주간/월간업무 보고를 통하여 진행된 실적과 계획을 검토하고,산출물에 대해서는 품질향상을 위해 필요한 조치를 취함각 부문별 책임자는 품질시스템 적용,단계별 산출물 및 제출 등 품질활동을 수행하며,발견된 부적합 사항에 대해 시정 조치하고 시정조치가 완료되면 품질담당 관리자(QA)에게 시정조치 완료를 통보
활용사례(요약)
가. 주요기술 및 적용 사례서비스유형주요기술세부내용대표 적용사례데이터기획·설계전략수립내외부 환경 분석을 통한 데이터 수집, 활용, 인프라 구축 등 전략 수립(한국가스공사, 한국공항공사, 신용보증기금, 한국임업진흥원 등) 기관 내외부 환경 분석을 통한 분석과제 도출 및 데이터 전략 수립(9년간) 중소기업 데이터 활용 컨설팅 (300여개 기업)큐레 이션데이터 활용 목적에 맞게 데이터 양, 종류, 구성, 활용 방안 등 기획 수립 (KBL) 데이터 활용 방안 기획을 통한 통합 마케팅 플랫폼 구축(대구디지털혁신진흥원)데이터 상품 기획설계데이터 아키텍쳐(설계)단어, 용어, 도메인 등 데이터 표준 정의 및 표준화 정책 수립(근로복지공단) 국가중점 데이터 개방을 위한 DB 설계 및 표준화 (NIA) 국가데이터 표준화 지원 및 협력체계 구축데이터수집·생성생성 및 수집LLM 기반 데이터 생성내외부에 여러 개의 테이블로 분산되어 있는 정보를 통합하고 정형화하여 원천데이터 구축 (코택트) 영어 학습자 맞춤형 학습 콘텐츠 및 퀴즈 생성(서울교통공사) 서울교통공사의 공기질 데이터, 서울시 대기오염도, 기상청 데이터 수집데이터 크롤링웹 크롤링을 통하여 소셜미디어 등 웹으로부터 필요한 데이터(이미지, 텍스트 등) 를 수집(낫소) 낫소의 마케팅 전략 수립을 위해 브랜드별 검색량, 리뷰등 데이터 크롤링(러브바드) 바디케어 제품 및 피부고민 온라인 데이터 크롤링·가공 및 제품 추천 모델 개발자동화데이터 수집/생성/전환 등 자동화 프로세스 구축ML/AI 자동화 파이프라인 개발(식품의약품안전처) 의약품 수급 위험 예측을 위한 데이터 수집, 가공, 모델 개발 등 자동화 파이프라인 구축데이터 가공 전처리이상치, 결측치 처리, 중복데이터 제거 등데이터 변환, 스케일링데이터 인코딩, 파생변수 생성 등모든사례품질정해진 기준에 따라 데이터 품질 및 정합성 검사데이터 보정 및 품질개선(CJ 올리브네트웍스) 노이즈 데이터 판단 알고리즘 개발 및 데이터 검증(코택트) 한글 이름, 한자, 뜻 데이터 생성 및

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