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메타빌드주식회사의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

○ 메타빌드는 AI · 빅데이터 · 연계통합미들웨어 · 디지털휴먼 · 디지털트윈을 연구하는 초월기업 - 1998년 설립되어 데이터 수집 · 가공 · 분석 · 공유 및 시각화에 이르기까지 인공지능 기술과 관련한 우수제품을 보유하고 있으며, 전체 325명이 근무중 - AI/LLM, 연계통합미들웨어, 교통플랫폼은 제품의 특성에 부합하는 공인 시험 · 인증을 획득하였으며, 연계통합미들웨어 제품은 조달시장 기준, 점유율 1위를 차지하고 있음 ○ 사업분야 및 보유제품 - 데이터 라벨링에 필요한 전처리 기능 등 라벨링 효율을 증대할 수 있는 자체적인 역량을 보유하고 있음 - AI/LLM 제품은 초거대언어모델(LLaMON LLM), 검색증강기술(LLaMON AI RAG), AI 기반 서비스 수행 기술(LLaMON Agent), AI플랫폼(LLaMON AUTO)으로 구성되어 있으며, 파인튜닝 기술을 통해 다양한 도메인의 서비스 개발을 지원하고 있음 - 연계미들웨어 제품은 데이터레이크 구축(MESIM DataHUB), 데이터 연계통합(MESIM ESB), API 서비스 제공(MESIM APIG)으로 구성되어 있으며, 분산된 데이터를 데이터레이크로 통합 관리하여 데이터의 원활한 유통과 통합 분석 환경을 제공함. TTA 기능시험을 통한 완전한 기능을 보장 - 디지털트윈 제품은 세계 최초로 32Ghz 교통상황차량검지레이더 기술을 8년 동안 연구개발하여 상용화하고, 조달우수제품, 우수신기술(NET)등 인증을 수상한 제품으로 C-ITS, ITS, 스마트 시티 사업으로 고속도로, 터널 등 설치되어 디지털트윈관제플랫폼 기반으로 교통 통합관제 · 운영되고 있음

기업한글명

메타빌드주식회사

도로명주소

서울특별시 서초구 서초중앙로 62 (서초동,메타빌드빌딩)

등록일

2025-01-09

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2148627387&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

○ MESIM DataHUB - 디지털 비즈니스 운용에 필요한 다양한 형태 및 규모의 데이터를 저장·처리·분석·공유하는 빅데이터 플랫폼으로 분산된 데이터를 데이터 레이크로 통합관리하여 데이터의 원활한 유통과 통합 분석환경을 제공함 - 실시간 대용량 데이터를 처리할 수 있으며 MR 기반의 대용량 데이터 고성능 분산처리, 스트림 데이터 실시간 처리, 대용량 데이터 처리가 가능하며 다양한 분석도구를 제공하여 데이터 분석 기능도 제공함 ○ LLaMON LLM - 고객의 비즈니스 도메인에 최적화된 특화 LLM을 제공하여 고객의 환경과 요구에 맞춘 정확하고 신뢰성 높은 검색과 효율적인 정보 활용이 가능하게 함 - 의료, 법률, 금융 등의 다양한 도메인에 최적화된 언어모델과 데이터 기반으로 요약, 문서 생성, 문서 분석, 질문 답변 등의 모델을 제공할 수 있으며 RAG를 활용하여 사용자에게 신속한 답변을 제공할 수 있는 서비스 생성을 지원함 ○ LLaMON AUTO - 데이터 준비부터 모델 학습, 배포, 운영까지 전 과정을 수행할 수 있는 MLOps 플랫폼. 데이터 준비와 전처리 과정부터 분석과 모델 최적화까지의 전 과정의 개발 및 운영을 지원함 - 사용자는 보유하고 있는 대용량 데이터를 분석 기능을 통해 더 쉽게 이해하고 새로운 인사이트를 발견할 수 있으며 AI 모델링 기술을 통해 사용자 니즈에 맞춘 서비스를 제공받을 수 있음 - 다양한 학습 데이터에서 추출된 피쳐를 효율적으로 단일 저장소에 저장하고 관리하여 쉽게 검색하고 재사용할 수 있도록 하여 일관성과 데이터 품질을 유지할 수 있도록 지원

상세주소

6층, 메타빌드빌딩

설립일자

1998-11-23

실적(요약)

○ 인공지능 학습용 데이터 구축사업(NIA) - 다음색 가이드보컬 데이터 : 연령대, 성별, 음색, 장르에 따른 보이스 특성으로 구분되는 92명의 가창자로부터 4,000곡의 다음색 가이드보컬 데이터 구축 - 드론영상 AI 데이터 구축 : 드론택시, 교차로 교통분석, 조난자 수색 데이터 구축 - 교통안전 AI 데이터 : 차량 속도와 교통량 측정용 AI 데이터셋 구축, 고속도로 교통상황 분석 데이터 구축 ○ 데이터 플래그십 사업(NIA) - 장기요양보험 수급대상 예측 및 맞춤형 요양서비스 제공 : 초고령 사회에 진입하고 노인에게 신체활동 및 가사활동 지원을 위해 장기요양보험 적기 수급 및 정보 취약계층에 대한 노인복지 사각지대 해소가 필요함. 장기요양보험 비대면 수급 결정 및 노인복지정책 의사결정지원을 위한업무시스템 구축 ○ 디지털집현전 구축(NIA) - 국가지식정보 수집 인프라 구축 : 흩어진 국가지식정보를 한곳에서 제공하고 통합하는 연계체계를 구축하고 사용자가 원하는 국가지식정보를 정확하고 편리하게 제공 ○ 공공부문 이용 SaaS 개발·검증(NIA) - AI기반 민원행정 통합지원 서비스 구축 : 기존 민원행정 통합지원 서비스의 SaaS 전환 구축을 통해 공공기관 민원처리에 활용 가능한 서비스 모델을 구현하고 표준화된 업무 프로세스를 자동화하여 민원처리 업무효율을 높임 ○ 전자문서지갑 등 업무체계 개선 사업(건강보험공단) - 장기요양부당청구 감지를 위한 AI모델 : 장기요양급여비 부당청구관행 개선을 위해 사전·사후 심사체계를 지원할 수 있는 장기요양 부당청구감지시스템(FDS)을 구축해 보험재정 절감 ○ 급여신청 부당청구감지 예측모델(건강보험심사평가원) - 부당청구 의심사례 검지 : 요양기관의 경험 누적으로 부당청구 사례는 지속적으로 지능화되나 담당자의 경험을 기반으로 예상 되는 경우만 감지하는 건수가 다수 발생함. 데이터 기반의 행정 업무를 확대하고 AI 모델의 업무 내재화를 시켜 부당감지 효율성 향상 ○ 마이데이터

유지보수(후속지원)전략(요약)

○ 수요기업의 데이터를 확인 후 제공해야하는 서비스를 명확하게 정의해야함. 자사 제품은 수집 및 정제 서비스, 데이터 분석 및 시각화 서비스, 맞춤형 솔루션 및 모델 개발 서비스 등을 제공할 수 있기에 명확하게 정의한 후 수요기업에 제공함 ○ 수요기업의 요구사항과 해당 사업을 통해 취득하고자 하는 목표를 정의하고 데이터 분석 후 서비스 제공함 ○ 고객 피드백 관리를 통한 장기 파트너십 구축 - 고객지원팀을 운영하여 서비스 사용 현황을 정기적으로 모니터링하고 만족도 조사 및 피드백을 수집해 관계 유지 - 수집된 피드백을 바탕으로 서비스 개선 및 추가 요구사항 반영 - 정기 회의와 결과 공유를 통해 협업 관계 구축 ○ 상태 모니터링 및 원인 분석 - 서비스 상태를 실시간 모니터링을 통해 이슈 발생에 즉각 대응하고 정기적으로 성능 유지 및 최적화를 위한 점검을 시행 - 오류가 발생하면 유지보수팀에서 오류 원인을 식별하고 대응팀은 즉각 고객사에게 내용 공유 - 오류 조치 후 보고서를 작성하여 관리 - 자주 발생하는 문제에 대한 메뉴얼을 작성하여 고객이 해결할 수 있는 문제에 대해서 빠르게 대응하는 방안 제공

주요서비스 상세정보(요약)

□ 데이터 활용서비스 업무 프로세스○ 기업이 데이터를 효과적으로 접근하고 활용할 수 있도록 기술적 지원 제공을 목표로 함. 프로젝트 내에서 데이터 활용서비스를 구현하기 위한 계획, 과제 및 방법을 제시함 ○ 데이터 활용 서비스 계획 - 수요기업의 비즈니스 요구 분석을 위해 이해관계자 인터뷰를 진행하고, 주요 비즈니스 과제와 목표 식별 - 보유 데이터 검토를 통해 가용성과 품질을 식별 - 비즈니스 목표에 부합하는 데이터 활용 목표를 수립하고, 측정 가능한 성과 지표(KPIs)를 설정 ○ 데이터 활용 서비스 구현 계획 - 필요한 데이터셋을 식별하여 저장소에 준비 - 데이터 정리, 통합 및 전처리 수행 - 데이터 분석 및 시각화 도구 제공하고, 필요에 따라 클라우드 기반 또는 온프레미스 플랫폼 설정 ○ 데이터 재학습 - 데이터 드리프트 감지, 성능 저하 발생시 재학습 진행 - 재학습 전략(전체 재교육, 증분 재교육, 전이학습) 수립 - 모델 평가 및 검증(검증셋 성능평가, 교차검증, 테스트셋 평가) ○ 데이터 활용 서비스 모니터링 및 평가 - 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 통한 결과 분석 - 성과 지표(KPIs)를 정기적으로 모니터링 진행 - AI학습 결과 평가 후, 성능을 높이기 위한 전략을 재수립 - 지속적인 개선을 위한 사용자 피드백을 수집하여 평가 ○ 추가 지원 사항 - 효과적인 자원 배분과 데이터 프라이버시 규정 준수하고 보장 - 데이터 전처리를 통한 최적화 진행 - 머신러닝 모델, 통계 분석 개발 - 제공 시스템의 교육 및 문제 해결 지원 - 사용자 메뉴얼 및 보고서 작성 - 우수성과의 홍보 및 확산 □ 데이터 활용 방법○ 데이터 분석 - 기술 분석(Descriptive Analytics): 과거 데이터를 요약하여 추세 및 패턴 이해 - 예측 분석(Predictive Analytics): 통계 모델을 사용하여 미래 결과 예측 - 처방적 분석(Prescriptive Analy

카테고리구분

전처리,코딩,시각화,분석

품질확보전략(요약)

□ 데이터 구축 및 품질 관리 ○ 데이터 구축의 경우 작업환경 구성 및 작업인력 교육, 데이터 라벨링, 데이터 추출 과정으로 진행 - 개별 과정에 대한 세부 수행내용을 수립하고, 각 수행내용은 개별 과정을 수행하는 동안 성과지표 달성을 위한 마일스톤으로 관리 - 구축 데이터의 품질 관리는 인력 및 SW 기반 검수 항목을 정의하여 데이터 다양성과 구문 정확성을 검증 ○ 데이터 선별 및 가공 - 수요기업에서 보유한 원시데이터에 대하여, 해당 데이터의 길이, 범위, 유사성 등의 선별 기준을 수립하고 정제 - 정제 과정에서 데이터의 다양성이 보장될 수 있도록 데이터 제공 종류, 생성일, 주제 등의 - 라벨링 도구를 활용하여 데이터 키워드 태깅 ○ 데이터 가공 절차 - 데이터 정제 후 원천데이터에서 최종데이터 형태가 도출 과정 - 사전 협의된 수량 및 라벨링 적합성 확인 후 이를 바탕으로 코너케이스를 고려한 작업ㆍ검수자 교육용 가이드 제작 - 작업이 가능할 수 있도록 자체 플랫폼(시냅스)에 프로젝트 생성 및 데이터 업로드 진행 - 작업자에 의한 데이터 가공 후 검수자에 의해 1차ㆍ2차 검수 진행을 통한 품질 확보 - 2차 검수자가 승인한 데이터를 어노테이션 포맷에 맞춰 데이터메이커 자체 저장 후 업로드 ○ 가공 작업 단위 관리 - 상기 데이터 가공 절차를 기반으로 작업의 개별 상태를 정의하고 통계 추출 및 분할 검수 관리를 진행함상태내용전체모든 상태를 포함한 전체 할당 작업물대기할당된 그룹 내 작업하게 될 작업물진행중할당받아 작업을 진행중인 작업물완료작업 후 제출된 실제 작업물로 검수 가능한 작업물반려검수 결과 수정이 필요한 작업믈재작업중반려 후 수정을 진행하는 작업물승인최종 검수가 승인된 작업물불량가이드에 의해 작업할 수 없는 작업물보류추후 작업을 위해 잠시 보관한 작업물 - 체계적인 작업 단위별 관리를 통하여 데이터의 구축 일정 관리와 품질 관리를 병행할 수 있음 - 전체 상태별 데이터 구축 수량을 지속적으로 모니터링하면서

활용사례(요약)

○ 비즈니스 최적화 생성형 언어모델 개발 - 고객의 비즈니스 도메인에 최적화된 특화 LLM을 활용하여 문서 분석, 요약, 생성, 대화형 챗봇, 감정분석 서비스 제공 ○ 대화형 개발 코드 생성 - 대화형 프롬프트 방식으로 소스 코드를 자동으로 생성하는 AI 모델을 통해 개발자가 원하는 코딩 표준, 보안 수준, 개발 환경, 성능 기준 등을 만족하는 소스코드와 개발 문서를 생성하고, 코드 변환, 추천, 품질 검사를 포함한 서비스 제공 ○ AI 민원 처리 및 응대 서비스 - 민원행정 업무를 자동화하여 관련 법령, 내규, 판례 등을 실시간으로 분석하고, 다양한 민원 유형에 맞춤형으로 신속하고 정확한 응답을 제공 ○ LLM 기반 지식정보 검색 서비스 - 기관/기업 내부 데이터를 바탕으로 자연어 기반 검색, 추천, 질의응답 기능을 제공하는 LLM 기반 지식정보 검색 서비스 제공 ○ AI 기반 스마트시티 서비스 - RAG와 LLM의 결합으로 스마트 시티의 실시간 대응력과 사용자 친화적인 정보 제공을 강화하여 도시 관리와 시민 생활의 편의성을 높이는 서비스 제공 ○ AI 기반 스마트 건설 플랫폼 서비스 - RAG와 LLM의 결합을 통해 스마트 건설 현장에서 즉각적이고 정확한 정보 제공, 예측 지원, 자연스러운 소통을 가능하게 하여 현장 상황에 맞는 데이터와 대화형 응답 제공