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엔터씨스 주식회사(ENTERSEE)의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1. 기업 개요- 당사는 특허 및 IT 개발 전문가 그룹으로 구성되어 있습니다 특허를 포함한 다양한 지식재산권 및 기술 분석을 통한 기술거래서비스를 주력으로 하며 특허 기반의 전문지식서비스를 제공함과 동시에 데이터 분석 관리 등 다양한 IT 개발 서비스를 진행하고 있습니다2. 핵심역량-당사는 다양한 사업경험과 데이터 분석 및 소프트웨어 기술력을 바탕으로 발명진흥회 현장실사를 거쳐 벤처기업을 확인받았으며, 기업부설연구소 설립을 통해 관련 분야에 대한 지속적인 R&D에 역량을 집중하고 있습니다 또한, 중소벤처기업부를 통해 경영혁신형 중소기업인 MAIN BIZ를 인증받았으며, 데이터 학습에 대한 특허를 보유하고 있습니다. 최근에는 IT개발 및 자문, 기술이전 및 사업화, 기술경영컨설팅 서비스에 대하여 ISO9001(품질경영시스템) 인증을 받았습니다.

기업한글명

엔터씨스 주식회사(ENTERSEE)

도로명주소

서울특별시 서초구 서운로 11 (서초동,서초대우디오빌)

등록일

2025-02-06

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1438800417&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

■ 보유솔루션 1) 데이터 전처리: 특허 문서에서 제품군 및 기술 키워드 추출과 연관성 분석 2) LLM 기반 키워드 추출 및 분류: 특허 분류 코드(CPC/IPC)를 활용하여 특허 문서의 주요 제품군과 기술 키워드 초기매핑 3) 연관성 분석: Word2Vec, GloVe 임베딩 모델을 활용하여 키워드 간 유사도 벡터 생성 4) 시장 데이터 수집: KMAPS/CRETOP/유통상품 표준 DB 기반으로 상품 데이터, 산업 관련 뉴스 데이터, 산업 구조 데이터, 제품 연관 데이터, 산업규모 데이터 등 수집 5) 기술 키워드 라벨링: 특허에서 추출한 기술 키워드를 기준으로 크롤링 데이터와 연관성 분석 6) AUtoML 기반 라벨링 최적화: Google AutoML을 활용하여 최적의 머신러닝 모델 자동 탐색 및 성능 개선 7) S4L : Self-Training 기법 적용하여 비라벨링 데이터의 라벨링 자동화 8) Active Learning: 라벨링이 불확실한 데이터에 대하여 일부 해당 분야 전공자가 직접 라벨링 진행 9) Reinforce Learning with Human Feedback(RLHF): LLM 모델 훈련시, 도출된 라벨링 결과에 전문가 피드백 반영 10) 시장 동향 분석: 기술 트렌드 분석 11) 기술 상용화 분석: 기술 시장 적합성 평가■ 물적 자원 1) 서버 모델: HP DL360GB (CPU:2690V2, Ram32g, HDD 1TB SATA) 2) IP 거래 데이터 분석 시스템: IP거래데이터 기반 기술료 참고 데이터 도출 시스템 보유

상세주소

(서초대우디오빌) 910호

설립일자

2016-05-26

실적(요약)

1. 원화 실명 입출금 서비스(차세대 시스템 개발자문)_2022~2023년2. 데이터바우처 사업(특허 데이터 분석 보고서 제공_3건)_2023년3. 23년도 Ewha Value-up기술사업화 지원사업(시스템 기획 설계)_2023년4. 23년도 Ewha Value-up기술사업화 지원사업(시스템 개발)_2023년5. 맞춤형 영양 솔루션 제작(웹서비스 제작 1,2,3차)_2023~2024년6. 데이터바우처 사업(특허 분석 데이터 판매_8건)_2024년7. 포항공과대학교 기술이전 중개(특허 데이터 분석을 통한 기술이전 중개)_2024년

유지보수(후속지원)전략(요약)

후속지원은 하자보수와 유지관리로 구분되어 시행되며, 문제 발생 원인에 대한 지원 또는 문제 해결 방식으로 수정 예정1. 지원 대상 - 공급한 목적물의 모든 구성 요소를 대상으로 지원한다.2. 하자 보수가. 대상 - 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로함 - 협약종료 후 12개월 이내에 발생하는 특허데이터 결함에 대한 유지보수나. 내용 - 무상 유지보수 기간동안 일어나는 유지보수 활동 - 데이터 변동시 현행화 데이터 2회에 한하여 제공 등3. 유지관리가. 대상 - 무상 제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동나. 내용 - 신규데이터를 추가하고 기존의 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우, 상호 협의하여 실비 제공을 원칙으로 함다. 금액- 투입공수 기준(1일 1인당 8시간 투입기준 15만원)

주요서비스 상세정보(요약)

■서비스 개요-웹 크롤링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 데이터 라벨링을 진행하며, 이를 통해 희망 기술에 대한 시장 동향과 기술 상용화 가능성을 종합적으로 분석하여 라벨링 데이터 및 레포트 제공■상세 정보1. 분석 서비스 진행 절차 1) 분석 희망 제품/시장 선정 및 기술분야 및 키워드선정 2) 관련 분야 특허 문서 검색 및 데이터 추출 (kipris API) 3) 1차 가공 (특허 문서 기반 LLM을 통한 시장 데이터 라벨링 로직 생성) 4) 시장/제품 데이터 크롤링 (KMAPS/CRETOP/유통상품 표준DB 기반 데이터 수집) 5) 2차 가공 (데이터 라벨링 로직을 기반으로 시장 데이터에 기술 키워드 라벨링 진행) 6) 3차가공 (기술키워드 라벨링 파일 기반으로 제품/시장분야 적용 기술 분석 통해 시장동향과 기술상용화 가능성을 분석) 및 보고서 작성 7) 기술키워드 라벨링 파일 및 보고서 납품2. 분석 방법 1) 특허 문서 분석: 특허 문서에서 제품군 및 기술 키워드 추출과 연관성 분석 2) 시장 데이터와의 통합 분석: 특허에서 추출된 기술 키워드를 시장 데이터에 라벨링 3) 데이터 라벨링 고도화: 기술 키워드의 라벨링 자동화 및 정밀도 향상 4) 시장 및 상용화가능성 분석 5) 최종 산출물

카테고리구분

시각화,정보추출또는조합,분석,기타

품질확보전략(요약)

고객 만족 실현을 위해 품질관리팀(QA)이 프로젝트 준비단계에서 사후 관리까지 전 과정에 걸쳐 결과물에 대한 품질 확보 및 적기 무결점(Zero Defect On Time)제품의 공급을 위해 부적합 요소의 배제와 표준 지침, 표준 문서, 프로젝트 목표에 부합하도록 품질 보증 및 품질 관리 활동을 수행할 예정

활용사례(요약)

■ 상품 활용1. 신기술 개발 및 시장 진입 전략 수립 가. 특허 분석 결과로 기술 개발 방향 설정 예) 신소재, 의료기기, 인공지능 분야 등 특정 산업에서 경쟁력 있는 기술파악 나. 시장 데이터와 연계해 상용화 가능성평가 예) 특정 기술이 시장에 적합한지 확인하여 진출 전략 도출 2. 기존 기술 포트폴리오 관리 및 강화 가. 기술 포트폴리오 평가 예) 비핵심 기술의 매각 가능성 평가, 상용화되지 않은 특허의 개선 방향 제시 나. 유망 기술 발굴 예)IoT 기술 보유 기업이 이를 확장해 스마트 헬스케어 시장에 진입하는 데 필요한 보완 기술 탐색 3. 특허 기반의 경쟁 분석 및 리스크 관리 가.경쟁사 및 유사 기술 분석 예)경쟁사가 상용화한 기술의 법적 안정성을 분석해 소송 리스크를 사전 대비 나. 시장 진입 리스크 관리 예)특정 시장에서 유사 기술이 이미 등록된 경우, 대체 전략 수립 4. 신사업 발굴 및 시장 확장 - 새로운 시장 기회 탐색 예)바이오 분야의 기술을 헬스케어 IoT 기기에 응용하는 사례처럼, 시장 크로스오버 전략 도출 5. IR 자료 제작 활용 - 종합보고서를 활용한 IR 자료 제작 예)시장 동향 및 기술 가능성 데이터를 기반으로 CEO 브리핑, IR 자료 제작