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(주)스위트케이의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

ㅇ 스위트케이는 ‘sLLM(경량화된 초거대 언어 모델)기반 맞춤형 정보서비스‘로 한국인공지능협회 주관 ‘2024 대한민국 인공지능대상’ 정보통신기획평가원장상 수상ㅇ 2013년 설립된 스위트케이는 AI 및 Data Science 기반 시스템 및 플랫폼 구축, 솔루션 전문 기업으로 통신, 금융, 조선, 발전, 관광, 보안, 공공, 교육 등 다양한 분야로 확장하며 ‘2020 NIA(한국지능정보사회진흥원) 국내 대표 60대 AI 기업’에 선정 ㅇ 당사는 현재 자체 데이터셋 가공 솔루션 ‘D.CAMP(디캠프)’과 함께 다수의 학습 데이터셋 구축 경험을 보유하고 있으며, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR), 사람 자세 추정 (H.P.E) 등 인공지능 기술에 대한 연구 및 자체 솔루션 개발을 진행ㅇ 또한, 스위트케이는 '인공지능 기반의 학습데이터셋 제공 시스템', '기계독해 성능향상을 위해 표·이미지에 메타 문장을 생성하는 장치'등 자체 솔루션과 관련된 특허를 다수 보유

기업한글명

(주)스위트케이

도로명주소

등록일

2025-01-23

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1388189385&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1) 물적 자원 ㅇ 인공지능 학습을 진행할 수 GPU서버와 사람 자세 추론(Human Pose Estimation)을 위한 장비 보유 - 서버GPU 종류GPU 수량ML 연구용 GPU 서버8대생성형 모델 학습용 GPU 서버6대생성형 모델 테스트용 GPU 서버1대 - 장비장비 명보유 수장비 내용키넥트 카메라2Azure Kinect DK센서 SDK, 인체추적 SDK, Speech SDKComputer Vision APIJetson xavier2384코어 NVIDIA Volta GPUNVIDIA Carmel ARM 64비트 CPU16GB 128비트 메모리미니 PC111세대 인텔 코어 프로세서 i7-1165G7window 10 64-bitDDR403200 64GB 메모리2) AI센터 장비 - 데이터 구축 및 연구개발을 위한 AI센터를 설립하였으며 해당 시설에 구비된 장비 목록장비 명장비 명키넥트 카메라3D 시각화모니터링 서버엣지 단말엣지 단말 시각화 모니터CCTV 카메라나이트 비전 카메라4인 병실 침상 및 1인실

상세주소

(과천상상자이타워) B동 1514-1515, 1501, 1519

설립일자

2013-12-16

실적(요약)

연번사업명사업기간발주처비고1AI 이미지 인식 기술 기반 학술정보 추출 학습데이터 구축2023-07-21~2023-11-17한국과학기술정보연구원S/W개발2표차트 이미지 해석 데이터2023-07-01~2023-12-31한국지능정보사회진흥원S/W개발3교차로 상 차량 및 보행자 복합 검출용 데이터셋 구축 용역2023-04-20~2023-07-19한국과학기술연구원S/W개발4다중 객체 3차원 표현 데이터2022-07-01~2022-12-31한국지능정보사회진흥원S/W개발5운동 처방 데이터2022-05-01~2022-11-30한국지능정보사회진흥원S/W개발6K-Deep Fashion 데이터2022-05-01~2022-11-30한국지능정보사회진흥원S/W개발7CMF 식별 데이터2022-06-01~2022-12-31한국지능정보사회진흥원S/W개발8손 움직임 데이터 구축2021-05-01~2021-12-31한국지능정보사회진흥원S/W개발9이미지 형식 설계도면 정보 인식 시스템 구축2021-07-19~2021-11-30디에스엠이정보시스템S/W개발10안면 데이터베이스 구축, 정제 및 안면 데이터 기반 몽타주 스케치 데이터 구축 개발 용역2021-07-15~2021-12-15한국과학기술연구원S/W개발112021년 AI 기반 모션 인식/평가 시스템 개발2022-01-03~2022-06-30주식회사케이티S/W개발12 Auto-Labeling Core 기술 개발 및 적용2021-08-09~2022-02-28주식회사케이티S/W개발

유지보수(후속지원)전략(요약)

1) 서비스 제공 및 관리 계획 ㅇ수요기업 사업담당자 대상 교육실시- 수요기업의 사업담당자를 대상으로 한 교육실시를 통해 가공 서비스에 대한 이해도를 제고 - 교육 과정, 교육 일정, 교육 방법, 교육 강사, 교육 평가 계획 등의 교육 계획을 수립한 후 교육을 실시하고 교육 훈련 성과를 측정 - 교육은 온라인, 오프라인 등을 통해 진행될 예정이며, 수행·대상자별 단계적인 교육 계획을 수립 ㅇ가공서비스 후속 지원체계 구축 - 주기적인 예방활동을 통해 서비스 장애 점검을 실시하며 서버 자료와 시스템 관련 소프트웨어의 주기적인 백업 실행 - 장애발생으로 인한 시스템 및 데이터의 심각한 손실 발생 시 긴급 정비 실시 - 손상된 데이터를 긴급 복구하고 장애원인 분석 및 예방 방안을 수립2) 고객관리 및 응대 ㅇ 업무 보고 및 의견 검토 - 착수보고, 정기보고(주간/월간), 수시보고, 완료보고로 구성되며 보고완료 후 피드백 반영 - 사업 수행 시 나타나는 문제점을 지속적으로 파악하여 (비)정기 보고를 통해 시정 조치 - 프로젝트 진행 단계별로 수요기관 대상 전담 담당자가 계획 등 검증 - 수요기관 의견검토를 위한 협의과정, 적용계획, 상새호라동 및 결과보고 방안 수립 ㅇ 상시지원 체계 유지 및 장애발생 최소화 - 전담인력을 배치하여 장애조치 결과 통보, 장애조치 이력관리, 긴급연락 체계 구축을 통해 지원체계를 상시 유지 - 장애 원인, 처리 방법, 장애시간 등 장애조치 정보 등에 대한 이력 관리를 실시

주요서비스 상세정보(요약)

1) D.CAMP 구성 ㅇ D.CAMP는 인공지능 기반의 고품질 학습데이터 생성 및 검수/검색 시스템으로 Admin 기능을 통해 손쉬운 학습데이터 구축이 가능하고, 학습데이터 수집/적재 뿐만 아니라 탐색/조회/다운로드, 검수 프로세스와 어노테이션, 사용/권한 등의 작업을 지원 ㅇ D.CAMP는 기본 모듈과 AI에 의한 자동 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈의 기능을 기반으로 사용자에게 D.CAMP 인터페이스를 통해 사용자 화면을 제공 ㅇ 기본 모듈은 총 1~4 단계로 구성되며 데이터 확보, 데이터 조회, 데이터 가공, 데이터 작업 관리(Admin)이 가능하며, AI 모듈은 이미지 자동 분할, 기계독해, 문단 분류, 사람 동작 등으로 구성2) D.CAMP의 기술 및 차별성 ㅇ D.CAMP는 기본 모듈과 AI 모듈의 기능을 기반으로 사용자에게 직관적이고 비주얼한 사용자 화면을 제공하여 누구나 이해하기 쉽고 이용하기 편리해 보다 높은 사용성을 제공 ㅇ D.CAMP 는 특허 ‘인공지능 기반의 학습 데이터셋 제공 시스템(제10-2203320호)’를 기반으로 함 ㅇ 기본 모듈 - 데이터 확보 단계에서 웹사이트를 선정 및 키워드 설정을 통해 이미지 크롤링과 Staging 적재를 진행하며, 수집 이미지를 유형이나 사이즈 별로 분류하여 추출 - 데이터 조회 단계에서는 기본적으로 이미지 및 메타에 대하여 검색을 할 수 있는 기능을 제공하며 데이터 셋을 한번에 확인할 수 있는 View 및 권한 요청에 의한 데이터 셋 다운로드가 가능 - 이 단계에서 사용자의 니즈에 맞추어 가공 서비스를 커스터마이징 해 사용자에게 더 높은 편의성을 제공 - 이미지 추출 단계에서는 작업자가 이미지를 선택하여 작업을 하거나 작업자에게 이미지를 배정하여 작업 - 더불어 학습용 데이터에 적합한 Annotation 및 메타 입력 툴을 제공하여 관리자와 작업자 사이의 커뮤니케이션을 돕는 동시에 다양한 작업자의 품질 유지를 위한 검수 프로세스로서 작동

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석

품질확보전략(요약)

1) 품질 자가점검 계획?ㅇ 품질 자가점검은 데이터 획득, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 데이터 학습 네 단계의 전 과정에 걸쳐 진행 ㅇ 데이터 획득 단계 - 데이터 임무 정의 및 요구 분석, 원시데이터 수집 방법 및 기준 설정을 위한 법 제도 검토(개인정보, 초상권, 저작권), 다양성 확보 및 편향성/중복성 방지, 데이터 품질 확보, 원시데이터 수집 기준 변경 반영안 등을 고려 ㅇ 데이터 정제 단계 - 원천데이터 정제 방법 및 기준 설정을 위한 개인정보보호 등 비식별 기준 확인, 정제를 통한 데이터 적합성 확보, 정제/검수 기준 및 조직 구성, 교육계획 수립/실시, 원천데이터 정제 기준 변경 반영안 등을 고려 ㅇ 데이터 라벨링 단계 - 데이터 라벨링 방법 및 기준 설정을 위한 가공 방법에 따른 방법 및 기준안 수립, 데이터 형식 및 입력값 범위 기준(데이터 구조 형식 등)수립, 교육계획 수립 및 실시, 데이터 라벨링 기준 변경 반영안 등을 고려 ㅇ 데이터 학습 단계 - 모델/성능 지표 및 목표 설정, 학습모델 개발, 학습 데이터셋 분류(훈련용/검증용), 데이터셋을 사용하여 모델 학습 적용, 학습 결과를 분석하여 모델 성능 개선, 학습 모델의 유효성 품질 확보 등을 고려2) 품질 관리 계획 ㅇ 품질 관리 기준구분품질지표구축공정상세 품질준비성계획 수립성체계 준수성완전성수집 완전성정제 완전성가공 완전성유용성사용 편의성유연성구축데이터상세 품질적합성기준 적합성기술 적합성통계적 다양성다양성(통계)다양성(요건)정확성구문 정확성의미 정확성유효성알고리즘 적정성학습모델 유효성 - 데이터 구축 공정의 품질을 관리하기 위해서 데이터 준비성을 평가. 과정준비, 조직준비, 도구준비, 위험관리를 검사하여 계획수립성을 검토하고, 보안/법·제도 준수 여부를 검사하여 체계 준수성을 관리 - 데이터 수집/정제/가공 완전성을 검사하여 완전성을 관리 - 데이터 사용편의성과 유연성을 검사하여 유용성을 관리 - 구축 데이터의 품질을 관리하기 위해서 적합성을 평가하며, 다양성, 신뢰성,

활용사례(요약)

ㅇ D.CAMP는 이미지, 영상, Human Keypoint, MRC 등 학습데이터 셋 생성 소프트웨어로서 현장 실증이 완료된 신뢰성 높은 솔루션 ㅇ 초거대 LLM 기반 컴플라이언스 챗봇 서비스 기반의 한국어 컴플라이언스 데이터를 구축 중에 있으며(2024), KIST 실환경 기반 사람, 차량(이륜차 포함) 데이터셋 구축 및 정제 사업(2023) 및 교통 CCTV 차량보행자 추적용 데이터셋 및 차량 번호판 종류 구분용 데이터셋을 구축 ㅇ NIA 표차트 이미지 해석 데이터셋 구축을 위해 표처리 엔진을 기반의 MRC를 통하여 표차트의 이미지 내 텍스트를 추출하여 데이터셋을 구축하였으며(2023), KISTI AI 이미지 인식 기술 기반 학술정보 추출 학습데이터셋 구축 사업(2023)을 수행하며 비정형 서류에 대한 bounding box 라벨링 또한 D.CAMP를 통해 가공 업무를 진행 ㅇ 그 외에도, 사람 동작 영상 데이터 (NIA, 2019), 사람인체자세 3D AI 데이터(NIA, 2020), 교통 수신호 데이터(NIA, 2021), 다중객체 3차원 표현데이터(NIA, 2023) 등 해당 가공 솔루션을 통해 Human Keypoint 행동인식 관련 데이터셋을 구축