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(주)에프에이솔루션의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1) 사업 개요 : AI/데이터 가공 관련2004년 설립된 IT 시스템 구축 기업으로서 소프트웨어 개발역량과 데이터 설계/분석 역량을 기반으로 AI학습을 위한 데이터 전처리, 지능형분석 및 예측/진단 알고리듬개발과 가공서비스 전과정에 걸친 품질관리 및 시각화서비스를 제공합니다. 주 핵심역량 및 focus 영역은 아래와 같습니다■ 데이터수집/정제/분석 및 학습데이터설계/가공서비스기업내 보유 데이터 분석(고객, 상품, 주문이력, 로그 파일 등) 기업외 추가 데이터 수집(웹 크롤링, api 연계 등) 필요한 공공(개방)데이터 수집하여 이용학습데이터 데이터베이스 설계 및 구축 데이터 가공서비스 인공지능모델링 및 시각화 산업별 고객비즈니스별 예시 °대중교통요금 결제데이터 기반 지능형 분석 및 추가 정보 도출 - 결제데이터분석 및 학습데이터로 가공/구축 - 사용자별 이동패턴분석 - 머신러닝기반 POI(Point of Interest) 추출 - 실시간 도착지 예측모델 및 시각화개발 °고객/상품/거래내역 데이터 기반 추천모델 구축 - CRM 데이터 분석/data cleansing/학습데이터로 가공 - 데이터 시각화 (고객분석/상품분석/거래분석) - 머신러닝 기반 Buyer <-> Product 추천 매칭 °Ad-Tech을 위한 광고상품 portfolio management - 산업분야별 광고상품 planning 집행 이력데이터 분석 - 고객(광고주), 산업, 브랜드, 광고예산, 광고상품 데이터 분석 및 cleansing - portfolio management를 위한 학습데이터 가공 - 머신러닝기반 광고 portfolio 생성 알고리즘 개발 - 데이터분석 및 광고 portfolio 시각화 °전기버스 배터리 사용/충전 data 분석 - 전기버스 운행일지

기업한글명

(주)에프에이솔루션

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1058667159&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

Maiwai.Sales : 빅데이터 분석 AI 솔루션. AI 바우처를 통해 3회 납품됨Maiwai.Doctors : 의료영상 분석 AI 솔루션. AI 바우처를 통해 2회 납품됨MaiWai.Mobility : 민간지능정보서비스확산과제를 통해 개발, AI바우처 1회 납품됨

상세주소

418,419호(문래동5가, 하우스디 비즈)

설립일자

2004-05-15

실적(요약)

-- 임신율 향상을 위한 배아선별 인공지능모형 개발 (2021년 공익적 의료기술연구사업 과제)사업내용 : 배아세포를 촬영한 이미지를 분석하여 배아세포의 상태/등급을 AI 모델을 통해 분류계약기간 : 2021.11.1 ～ 2023.12.31.사업금액 : 333,333 천원성과 : 배아세포 촬영 데이터를 700 case 이상 확보하여 분석해 전문가 수준의 배아세포 판별 능력을 가진 AI 모델 개발 진행중-- 노선버스를 이용한 수요기반(On-demand) 지능형 버스 운송시스템 (2022년 데이터바우처 과제)사업내용 : 노선버스 승하차 데이터 가공 및 AI 학습용 데이터 가공계약기간 : 2022.6.1 ～ 2022.11.30.사업금액 : 87,500 천원성과 : 승하차 분석데이터, AI 학습용 데이터 총 28,000,000 건 이상 납품인공지능기반 태아 심박동 실시간 자동판독 소프트웨어 개발 (2022년 중소벤처부 과제)사업내용 : 태아 심박동 실시간 자동판독 소프트웨어 개발계약기간 : 2022.7.1 ～ 2024.12.30.사업금액 : 333,333 천원성과 : 데이터 라벨링 툴 개발 완료, 라벨링 툴을 통한 데이터 수집 진행중-- 전기버스를 위한 지능형 관제 시스템 개발사업내용 : 전기버스의 운행스케줄에 따른 배터리 사용량을 예측하고 최적의 충전시점을 추천하여 업무효율성을 개선하고 비용절감을 추구하는 시스템 개발계약기간 : 2023.4.1 ～ 2023.11.30.사업금액 : 300,000 천원성과 : 전기버스 운행 데이터 분석 모듈 완료, 데이터 시각화 도구 개발 완료, 공공데이터와 기업데이터의 결합을 통한 AI 학습용 데이터 제작 완료

유지보수(후속지원)전략(요약)

1) 신규 데이터 발굴- 해당 프로젝트 수행중 확보한 데이터에는 없으나 추가로 데이터를 확보할 경우 AI 적용에 있어 보다 높은 효과를 볼 수 있을 데이터 종류를 시뮬레이션으로 검증하여 수요기업에 확보 요청- 신규 데이터 확보에 대한 기술적 방안을 추가 제시하고 필요시 컨설팅이나 직접 개발을 수요기업과 협의하여 진행할 수 있음. 2) 추가 데이터 확보 방안 제안보완이 필요한 데이터를 확보하기 위한 방안을 기업에 제시하고 이를 위한 시스템 개발 방안/서비스를 공급하여 일정 기간 이상 데이터를 확보한 후 이를 통해 기존 서비스를 고도화할 수 있도록 한다. 3) 피드백 반영적용한 기업들의 운영상의 피드백을 받아 시스템을 고도화 하여 적용 기업에서 더 높은 효과를 얻을 수 있는 수정안에 대한 컨설팅과 필요시 실제 구축도 수요기업과 협의를 통해 진행할 수 있음 4) 운영시 확보한 데이터 재가공 지원프로젝트 이후 운영하면서 축적되는 데이터를 추가 가공하여 보다 많은 양의 인공지능용 데이터를 확보할 수 있도록 작업 지원.5) 수요기업 내재화 지원 및 지원 담당자 지정- 프로젝트 종료 시 수요기업의 IT 담당자에게 데이터 확보/유지 등의 기술교육을 통해 수요기업이 해당 기술에 대한 내재화를 할 수 있도록 지원종료 산출물로 운영 매뉴얼을 상세화하여 제공하여 담당자가 큰 어려움 없이 운영할 수 있도록 지원프로젝트 종료 후 기술지원이 필요할 경우를 대비해 당사 내에 수요기업별 담당자를 지원하여 일관된 지원 서비스를 받을 수 있도록 운영프로그램 오류나 하자에 대해서는 신속한 무상 지원(온라인, 오프라인 포함) 수행

주요서비스 상세정보(요약)

1) 영상데이터 가공서비스영상 크기/해상도 균일화 : 다양한 해상도와 크기의 데이터가 있을 경우 픽셀 단위로 조정해서 비슷한 형태로 만들어야 인공지능 학습에 사용할 수 있습니다.영상 품질 균일화 : 영상의 선명도가 다를 경우 학습이 어렵기 때문에 비슷한 수준의 선명도를 보이도록 이미지 처리를 해야 합니다.데이터 다양화(Augmentation) : 인공지능에 필요한 다양한 학습데이터를 확보하기 위해 원본 데이터를 조금씩 변형하며 핵심 정보를 보존한 상태로 학습시켜 모델의 성능을 높입니다.메타정보 확보 : 영상의 종류에 따라 다르지만 일부 영상들이 포함하고 있는 메타정보를 추출하여 학습에 추가적으로 사용할 수 있도록 데이터화합니다.영상 어노테이션 가이드 : 영상을 의미 있는 데이터로 만들기 위해 필요한 부분에 대한 마킹을 하거나 영상의 등급 내지는 종류를 분류해서 저장할 수 있는 프로세스와 방법론을 제시합니다.학습용 데이터 제작 : 일련의 이미지 전처리 과정, 어노테이션 과정들을 거친 영상들을 정리하고 조합하여 실제 AI 모델이 학습할 수 있는 형태로 만듭니다.데이터 검증 알고리듬 제작 : 가공된 데이터를 학습하여 원하는 출력형태를 도출할 수 있는지 요건에 맞는 알고리듬을 선정하고 개발하여 검증합니다. 이 때 검증을 위해 검증방안을 수립하고 필요시 검증화면을 개발합니다.데이터 검증방안 수립 및 수행 : 데이터 검증방안을 수립하여 제시하고 정해진 기준에 따라 데이터를 검증하여 결과를 보고한다. 2) 정보성 데이터 가공서비스데이터 현황 분석 : 기업이 보유한 데이터를 분석하여 데이터의 품질과 결측치, 규모 등을 파악하고 정보로서 가치가 있는 데이터를 분류해내는 작업이 필요합니다.데이터 정제 : 이상치 제거, 중복데이터제거, 항목별 데이터 range 변환등을 통해 데이터 품질을 향상시킵니다.데이터 추출 : DB화 되어 있지 않고 문서로 존재하거나 웹 등에서 조회 가능한 데이터를 추출하여 기업에 필요한 DB를 구축해 주는 일이 필요합니다.데이터 발굴 : 공개된 데이

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,가명처리,데이터 보호 관련 기술 개발,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

1) 원시 데이터 확보 전략단계설명내용(예시)원시 데이터 정의수요기업에서 확보하고 있는 데이터에 대해 가공할 데이터 종류를 정의한다DB, Excel, Text, 이미지 등데이터 획득 방법산재되어 있는 데이터를 수집하는 방법에 대해 정의한다데이터 수집 프로그램, 스크롤링 프로그램 등데이터 획득 항목 정의원시데이터에서 어떤 항목을 수집할 것인가에 대한 정의고객 정보, 상품 정보, 거래 내역, 회의록, 상담내역 등 2) 데이터 정제 방법 종류설명내용(예시)정형 데이터 DB, Excel, Text 등에 기록된 일정한 형태의 정보 수집형식이 일정한 일시, 수량, 가격, 구분 코드 등의 데이터 일괄 수집비정형 데이터 회의록, 문의 내역, SNS 등의 비정형 데이터 수집키워드 추출 방식, 데이터 분석 프로그램 작성 등을 통해 수집이미지 데이터다양한 형태의 영상 데이터 수집하여 일정 기준에 맞춰 분류JPG, PNG 등의 일반 이미지 또는 의료영상, CCTV 등의 데이터를 대상으로 수집외부 수집 데이터웹 상이나 공개된 자료들을 수집웹 크롤링, RPA 연동 등을 통해 수집공공 데이터 수집수요기업이 보유하지 않고 있으나 공공기관에서 공개한 데이터를 수집하여 확보수요기업에 필요한 공공 데이터 선별 및 확보하여 DB화 진행 3) 데이터 획득 도구 데이터 종류설명DB, Excel 정형 데이터원천에 맞는 데이터 수집 프로그램 개발비정형 데이터 키워드 추출, 주요정보 키-밸류 형태로 추출하는 자연어 처리 기법 적용하여 필요한 정보만 추출하여 저장이미지 데이터이미지의 메타정보에 맞게 계층구조로 분류하여 저장외부 수집 데이터웹 크롤링이나 RPA 기술을 통해 일정한 데이터 확보공공 데이터 수집공개기관의 공개방식에 맞게 전체 데이터 획득하여 수요기업 서버에 저장하는 프로그램 개발 4) 라벨링 방법확보한 데이터에 라벨링에 해당하는 정보가 있을 경우 인공지능용 데이터 처리 과정에서 라벨링 자동처리특정 기준에 맞춰 라벨링이 필요한 경우 일괄 프로그램 개발을 통해 라벨링 수행인력이 수기

활용사례(요약)

-- 노선버스를 이용한 수요기반(On-demand)지능형 버스 운송시스템(2022년 데이터바우처 과제)사업내용: 노선버스 승하차 데이터 가공 및AI학습용 데이터 가공계약기간: 2022.6.1～2022.11.30.성과: 승하차 분석데이터, AI학습용 데이터 총28,000,000건 이상 납품-- 전기버스를 위한 지능형 관제 시스템 개발사업내용:전기버스의 운행스케줄에 따른 배터리 사용량을 예측하고 최적의 충전시점을 추천하여 업무효율성을 개선하고 비용절감을 추구하는 시스템 개발계약기간: 2023.4.1～2023.11.30.성과: 전기버스 운행 데이터 분석 모듈 완료,데이터 시각화 도구 개발 완료,공공데이터와 기업데이터의 결합을 통한AI학습용 데이터 제작 완료위와 같이 데이터바우처 사업을 통해 수요기업의 데이터를 분석하고 가공한 후 이를 바탕으로 후년도에 AI 바우처 사업을 통해 수요기업에 AI 솔루션을 설치하여 시범운영까지 도입하게 된 사례임단순한 데이터분석/가공에 그치지 않고 AI 솔루션 도입을 위한 데이터로 변환하는 과정까지 준비할 수 있도록 도와줄 수 있음