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키소프트 주식회사의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

■ 기업개요o 키소프트㈜는 온라인비즈니스 기업을 위한 사용자 리뷰데이터 분석전략 수립 및 지능형 리뷰분석 가공/분석 플랫폼 서비스 제공 기업■ 핵심역량o온라인 비즈니스 관련 오픈마켓 및 플랫폼상에서 활동하는 중소/중견 기업을 위한 (1) 맞춤형 리뷰분석 서비스와 (2) 분석플랫폼 서비스 제공

기업한글명

키소프트 주식회사

도로명주소

등록일

2025-02-04

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1338602393&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

■HP 프로라이언트 DL380 Gen10 PlusoG6326 x2 RTX A6000 x2■Supermicro AS-4124GS-TNRoRTX A6000 2WAY STCOM■TYAN TAKO-FT83-(B29R48-16C31Q)oRTX 6000 ADA 10GPU

상세주소

6층, 607호

설립일자

2021-09-01

실적(요약)

■ 리뷰데이터 AI가공o(2024년) 반려동물 용품 리뷰데이터o(2022년) 온라인 플랫폼 사용자 리뷰데이터o(2022년) 건강식품 트위터 데이터■ 연구개발 텍스트데이터 AI가공o(2024년) 소재부품분야 특허데이터o(2023년) 소재분야 테크리포트 연구데이터

유지보수(후속지원)전략(요약)

■ 유지보수 제공계획:o정기점검: 분기별 데이터 품질 검수 및 업데이트o긴급대응: 24시간 이내 오류 수정 지원o정기보고: 월간 품질 현황 및 이슈 리포트 제공■ 제공목표:o데이터 정확도 98% 이상 유지o고객 요구사항 대응시간 4시간 이내oSLA 준수율 99.9% 달성o고객만족도 90점 이상 유지■ 관리계획:o전담 유지보수팀 구성 및 운영o데이터 버전 관리 시스템 구축o정기적 품질 모니터링 및 개선o고객 피드백 기반 지속적 서비스 개선

주요서비스 상세정보(요약)

■전처리:o데이터 정제 및 노이즈 제거o포맷 통일화 및 정규화o결측치/이상치 처리■품질:o데이터 정확성 검증o일관성 확인 및 보정o중복 데이터 제거■코딩:o데이터 구조화 및 인코딩o메타데이터 생성o표준 코드체계 적용■시각화:o데이터 도표/차트 생성o인사이트 시각화o대시보드 구축■정보추출/조합:o핵심정보 추출o데이터 통합 및 매핑o관계정보 도출■태깅/라벨링:o분류체계 적용o객체 인식 및 라벨링o속성정보 태깅■분석:o통계분석 수행o패턴/트렌드 분석o예측모델 개발 지원■기타:o맞춤형 데이터 변환o특수목적 가공o도메인별 전문처리

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)

■ 데이터 품질관리 체계 구축:o표준화된 가공 가이드라인과 품질 기준 수립o다단계 검수 프로세스 도입 및 교차 검증 시스템 운영o데이터 품질 지표(정확도, 일관성 등) 정기적 모니터링■ 전문 인력 역량 강화:o데이터 라벨러 교육 프로그램 운영o도메인별 전문가 확보 및 컨설팅 체계 구축o품질관리자 양성 및 전담팀 운영■ 기술적 지원 시스템:o자동화된 품질 검사 도구 개발 및 도입o데이터 가공 플랫폼 고도화oAI 기반 오류 탐지 시스템 구축■ 지속적인 프로세스 개선:o고객 피드백 수집 및 반영 체계 구축o품질 이슈 분석 및 개선사항 도출o정기적인 품질 평가회의 진행

활용사례(요약)

■ 비즈니스 상품군 및 거래처 분석 기반 데이터 수집 /분석 계획 수립o(업무분석) 관리 상품군 상품 특성 및 분석 요소 확인o(데이터수집계획) 오픈마켓별 수집대상 데이터 확정■ 상품속성 평가사전 준비o(사전자료수집) 웹스크래핑 방식으로 오픈마켓 소비자 댓글 콘텐츠 추출o(전처리) 문장분리, 오탈자교정, 띄어쓰기, 스테밍, 불용어제거 작업수행o(토큰화) 품사태깅, 개체명인식, 구문분석, N-gram 작업수행o(특성분리) 문단단위 상품 특성별 사용자 평가 단어 추출o(상품특성속성추출) 상품별 특성 속성 정의o(특성별 감성추출) 상품 속성별 점수(평가)기준 정의o(사전구축) 긍부정표현, 상품특성표현, 불용어 등 목적별 사전개발■ 댓글 감성 감지용 학습용 데이터 셋 준비o(사전자료수집) 웹스크래핑 방식으로 오픈마켓 소비자 댓글 콘텐츠 추출o라벨링) 사전 수집된 댓글에 계량모델 적용 계량 점수 라벨링o(사전구축) 긍부정표현, 상품특성표현, 불용어 등 목적별 사전개발■ 상품특성 평가 및 댓글 부정 감성어 감지 모델 구축o(사전학습) 사전 수집된 댓글에 계량모델 학습 및 모델화o(긍부정분석) 댓글 단위 사용자 긍부정 값 추출 o(일반분류모델) 오픈마켓내 유사상품군 기반 분류모델(1차 학습)o(본분류모델) 생활낙원 상품군 댓글 기반 분류모델(2차 학습) o(상품평가분석) 근사값 사용 댓글내 문장 단위로 상품 특성별 사용자 긍부정 값에 따른 점수 추출o(특징값추출) TF/IDF, Info. Gain, GINI Index 작업수행o(규칙학습) CNN, RNN, LSTM 학습모델구축 작업수행o(계량모델수립) 상품 특성 구분기준 수립 및 기준별 소비자 평가 모델 수립■ 긍부정 감성 및 상품평가 모델 적용o(긍부정분석모델 적용) 댓글별 사용자 긍부정 감성분석기 적용o(상품평가분석모델 적용) 댓글 콘텐츠 문장분석 활용한 상품별/특성별 평가모델 적용■ 고객 상품평 기반 긍부정 감성 및 상품 특성 평가모델 관리체계 수립o(평가사전 현행화) 주기적 신규 평가어 재학습 및 데이터