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주식회사 플리토의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1. 자체 번역 플랫폼 운영 : 플리토는 173개국에서 1,000만 명 이상이 사용하는 번역 플랫폼을 운영하고 있으며, 25개 언어를 지원 2. 크라우드소싱 기반 데이터 구축 : 플랫폼 내 집단지성을 활용하여 다양한 분야의 언어 데이터를 구축하고 가공 3. 다양한 데이터 관련 서비스 제공 : 1) 언어 데이터 판매 2) 자체 제작 보유 데이터 가공 및 공급 3) B2B 전문 번역 서비스 4) 자체 번역 엔진 API 제공 4. 데이터 관련 고객사 : 마이크로소프트, 텐센트, 오라클, 바이두, 네이버 등 글로벌 IT기업들을 주요 고객으로 보유하고 있음.

기업한글명

주식회사 플리토

도로명주소

서울특별시 강남구 영동대로96길 20 (삼성동)

등록일

2025-01-21

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2158772878&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 플랫폼- 글로벌 크라우드소싱 플랫폼 : 전 세계 1천만 명 이상의 유저가 활동하며, 텍스트, 음성, 이미지 등 방대한 언어 데이터를 단기간에 구축하고 가공.- 다양한 데이터 처리 : 텍스트 데이터뿐만 아니라 손글씨 사진과 같은 이미지 내 텍스트 데이터 및 음성 데이터를 수집·가공하여 고객사에 제공.- 데이터 활용 : 고객사의 서비스 고도화와 기술 발전을 지원하는 고품질 언어 데이터를 제공. 2. 프로젝트 통합관리 시스템 - 효율적인 프로젝트 관리 : 원문 수집부터 작업 할당, 작업 진도, 이슈 관리까지 프로젝트 전반을 통합적으로 관리.- 유저 및 리소스 관리 : 플랫폼 유저와 작업 인력을 효과적으로 배분하고 운영. 3. 시스템 운영 서버 - 최적의 작업 환경 제공, 고성능 PC 및 모니터 - 데이터 보안성을 유지하기 위해 폐쇄형 사무공간 구축 4. 소프트웨어- 번역 지원 도구 : SDL Trados Studio: 번역 생산성을 높이고 효율적인 프로젝트 관리를 지원.- 자체 개발 프로그램 : BLEU Score 측정 프로그램: 번역 품질 평가, 음성 기계 검수 프로그램 및 소음 측정 프로그램 (음성 데이터의 품질 관리)

상세주소

6층, 주식회사 플리토

설립일자

2012-08-24

실적(요약)

번호거래처명사업명사업 내용성과1정보통신산업진흥원 (NIPA)AI 바우처 지원사업남대문 시장 CT 납품남대문 시장에 AI 번역 플랫폼 CT를 납품하여 시장 상인들의 외국인 관광객 소통 능력 향상 2한국지능정보사회진흥원(NIA)초거대 AI 확산 생태계 조성사업문서 생성 및 정보 검색 데이터문서 생성형 AI에 필요한 오피스 문서 데이터 라벨링오피스 문서 데이터 라벨링을 통해 문서 생성 AI의 정확도와 활용성 향상3국립국어원2024 한국어-외국어 병렬 말뭉치 구축한국어-외국어 (9개 언어) 병렬 말뭉치 구축 한국어 - 외국어 번역 기술 향상 및 국가 언어 자원 데이터베이스 강화4한국지능정보사회진흥원(NIA)한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 병렬 말뭉치 데이터한-중/한-일 특허 및 기술과학 분야 병렬 말뭉치 데이터 구축 (한국어 <> 일본어, 중국어)특허 및 기술과학 분야의 한-중/한-일 병렬 말뭉치 데이터를 구축하여 전문 분야 번역 모델의 정밀도 향상 및 특허 정보 접근성 개선5한국지능정보사회진흥원(NIA)다국어 번역 품질 평가 데이터다국어 번역 품질 평가 데이터 구축 (한국어 <> 영어, 일본어, 중국어)다국어 번역 품질 평가 데이터를 구축하여 다국어 번역 모델의 정확성 검증 및 신뢰도 제고 6국립국어원2023 한국어-외국어 병렬 말뭉치 구축한국어-외국어 (9개 언어) 병렬 말뭉치 구축한국어 - 외국어 번역 기술 향상 및 국가 언어 자원 데이터베이스 강화7한국전자통신연구원(ETRI)다국어 자동통역 서비스를 위한 특수번역 데이터 구축다국어(영어, 중국어, 러시아어, 태국어, 베트남어) 자동통역 서비스를 위한 영역 특화용 한국어 특수번역 데이터 구축특수 번역에 대한 전문 번역 성능 향상8한국전자기술연구원(KETI)지식참조 대화 구축 사업한국어 복합대화용 지식/상식 데이터 저작을 위한 플랫폼 구축지식/상식 데이터 저작을 위한 전용 플랫폼을 구축하여 복합 대화 시나리오의 효율적 생성과 지식 기반 대화 AI의 실무 적용성 증대9국립국어원2022 한국

유지보수(후속지원)전략(요약)

1. 컨설팅 진행데이터 관련 도움이 필요한 수요기업에 컨설팅 지원데이터 구축 사례집 및 시장 동향 보고자료 제공 2. 상세 정보 제공공급 데이터 및 가공서비스에 대한 단가, 일정, 프로젝트 진행 방식 등 상세 정보 제공수요기업의 전체적인 모델 개발 일정 서포트 3. 프로젝트 관리수요기업별 전담 프로젝트 매니저 배정프로젝트 일정 및 품질 관리문제 발생시 즉각적인 소통 및 대응 4. 품질 관리내부 품질관리 매뉴얼에 따른 고품질 데이터 제공집단지성 검수자와 플리토 내부 인력 검수를 통한 고품질 데이터 제공 5. 사후 관리데이터 납품 후 6개월 이내 부적합 데이터 발견시 재검수 및 수정 데이터 제공 6. 실시간 커뮤니케이션사업 전 과정에 걸쳐 수요기업과의 긴밀한 커뮤니케이션 채널 유지

주요서비스 상세정보(요약)

1. 데이터 수집 및 가공 프로세스1) 크라우드소싱 플랫폼 활용1.1) 전 세계 1천만명 이상의 유저가 참여하는 플랫폼 운영1.2) 텍스트, 음성, 이미지 등 다양한 형태의 언어 데이터 수집 및 가공 2) 유저 참여 방식2.1) 보상 지급을 통한 참여 유도2.2) 언어 실력 테스트를 통한 레벨 부여 시스템 3) 다단계 검증 프로세스3.1) 유저 레벨에 따른 평균 3회 추가 검증3.2) 사내 전문 인력의 최종 재검수 2. 데이터 수집 예시1) 일본어 모국어 사용자 대상 프로젝트 배포2) 일본어 구어체 대화문 데이터 수집3) 3명의 일본어 전문 번역 검수자의 품질 확인4) 부적합 판정시 데이터 수정 및 재생성5) 재검수 후 모든 검수자의 적합 판정시 플리토 품질관리팀 최종 검수 3. 플리토 강점1) 효율적인 데이터 수집1.1) 일반 기업 대비 300% 빠른 데이터 수집 속도1.2) 4개월 동안 약 300만개 번역 데이터 생산 가능 2) 다양한 메타데이터 수집 2.1) 개인정보 동의하에 사용자의 성별, 연령 등 정보 수집 가능2.2) 다양한 언어, 문화 대화 데이터 구축 가능 3) 저작권 문제 해결3.1) 자체 플랫폼을 통한 데이터 수집으로 저작권 이슈 해결 4) 기술 활용4.1) 자체 음성인식 및 합성 모델을 통한 데이터 생산 가능4.2) 플랫폼 UI/UX를 통한 데이터 처리 속도와 정확도 향상

카테고리구분

태깅또는라벨링,AI Hub 학습용 데이터 재가공

품질확보전략(요약)

1. 다단계 검증 프로세스크라우드소싱 플랫폼을 통한 1차 데이터 수집 및 가공플랫폼 내 평균 3회 집단지성 검수사내 전문 인력의 추가 검수프로젝트 매니저의 최종 검토 2. 전문가 검수각 언어 및 분야별 전문가가 데이터 검수에 참여내부 링귀스트(원어민 감수자)의 전문 검수 3. 난이도 기반 품질 관리 시스템플랫폼 사용자들의 능력에 따른 권한부여 4. 기술 활용AI 기술을 활용한 자동 검수 시스템 (Ex. 음성 데이터 검수 자동화)BLEU Score 측정 프로그램 등 자체 개발 품질 평가 도구 사용 5. 프로젝트 맞춤형 품질 관리고객 요구사항에 따른 맞춤형 품질 기준서 작성프로젝트별 전담 PM배정으로 일관된 품질 관리6. 지속적인 피드백 및 개선고객사 피드백을 실시간으로 반영하는 유연한 프로세스품질 이슈 발생시 신속한 대응 및 개선 체계 확립 7. 데이터 다양성 확보글로벌 크라우드소싱을 통한 다양한 언어 및 문화적 배경의 데이터 수집 8. 보안 및 개인정보 보호폐쇄형 작업 환경 구축으로 데이터 보안 강화개인정보 보호 규정 준수 및 데이터 익명화 처리 9. 품질 지표 관리지속적인 품질 모니터링 및 개선 활동

활용사례(요약)

1. 텍스트 데이터 서비스1.1)다국어 번역을 통한 병렬 코퍼스 생성1.2)도메인 태깅1.3) Named-entity recognition(개체명인식)1.4) Text classification(텍스트분류)1.5) Intent recognition(의도인식)2.텍스트 데이터 활용 분야2.1) NMT기반 인공지능 자동 번역기 개발2.2)특화 번역기를 위한 증분학습2.3)챗봇 개발2.4) NLP기반 텍스트 자동완성 엔진 학습3.음성 데이터 서비스1.1)음성 전사1.2)음성 번역1.3)파일 분할4.음성 데이터 활용 분야4.1) STT(Speech-to-Text), TTS(Text-to-speech)개발4.2) NLP기반 음성인식엔진 개발4.3)다양한 상황에서의 음성 인식률 향상을 위한 증분 학습5.이미지 데이터 가공 서비스5.1)텍스트 추출5.2) Bounding Box/Polygon annotation5.3)이미지 분류5.4)태그생성