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주식회사 더이노베이터스의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

□ 기업개요주식회사 더이노베이터스(The Innovators Inc.)는 다양한 창업가들이 빠르게 아이디어를 실현하여 기업으로 성장할 수 있도록 지원하기 위해 설립된 초기 창업기업에 특화된 기술 기반 액셀러레이터로서 경영 전략 컨설팅, 서비스 전략 컨설팅, 기술 전략 컨설팅, AI 에이전트 기술 중심의 MVP 개발 및 서비스 시스템 구축, AI 에이전트 기반의 학습 커뮤니티 서비스 개발 및 관련 요소 기술(마이크로러닝, 게이미피케이션, 옴니채널 커뮤니케이, 경쟁정보 분석 기술 등) 개발 및 공급, 시스템 운영 및 유지보수 등의 서비스를 제공하고 있음.주로 딥테크(인공지능, 빅데이터, AR/VR, 블록체인, IoT, 로봇, 바이오, 기계, 소재 등), 기술 기반의 혁신 비즈니스 모델(서비스 및 커머스 플랫폼, 콘텐츠 및 미디어, 푸드테크, 프롭테크, 핀테크, 메디테크, 디지털 헬스케어 등), 기술 기반의 사회 혁신분야(딥테크 기술을 활용한 임팩트 및 ESG 등)의 창업기업들을 발굴하여 성장을 지원하고 있으며, 컨설팅 및 기술 서비스 공급 외에도 사업성이 유망한 기업들에 대해서는 직접적인 재무적 투자와 전략적 투자를 진행하고 있음.기술 서비스 측면에서는 데이터 분석 기술과 인공지능 기술을 중심으로 지능형 서비스 개발을 위한 서비스 기획, 기술 및 개발 전략 기획, 데이터 가공, 인공지능 모델 구축, AI 에이전트 서비스 시스템 개발, 운영 등 전주기적인 기술 서비스를 제공하고 있음.기술 솔루션 측면에서는 독자적인 AI 에이전트 솔루션인 Inno AI Suite를 확보하고 있으며, 다음과 같은 세부 솔루션들을 공급하고 있음Inno EchoInsight: 대화 스크립트 분석을 통한 비즈니스 인사이트, 개별 맞춤형 대화 시나리오 모델 구축 솔루션Inno Graph Builder: 외부 데이터 수집을 통한 지식 그래프 자동 구축 솔루션Inno MarketLense: 쇼핑몰 판매 데이터 수집을 통한 제품 경쟁 정보 모니터링 및 분석 시스템 구축 솔루션Inno DataFor

기업한글명

주식회사 더이노베이터스

도로명주소

서울특별시 영등포구 국제금융로 20 (여의도동)

등록일

2025-01-24

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2198131784&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

□ 물적자원서버·인프라업무협업도구서버·인프라?AWS https://aws.amazon.com/ko/?아마존닷컴의 클라우드 컴퓨팅클라우드 협업 및 사업관리 시스템업무협업도구사업지원?ZOOM https://zoom.us/?화상 통화 소프트웨어 프로그램프로그램 및 일정관리?먼데이닷컴 https://monday.com/lang/ko/?팀 관리를 위한 웹 및 모바일 애플리케이션으로서 프로세스와 프로젝트를 수행하고 일을 처리해나가는 데 더욱 도움을 주는 워크 OS공유자료 스토리지 및 아카이브?구글드라이브 https://drive.google.com/?구글에서 제공하는 클라우드 기반 협업도구이자 파일저장/공유 서비스상시 커뮤니케이션 채널?슬랙 https://slack.com/intl/ko-kr/?모든 대화와 지식을 위한 검색 가능한 로그를 지향하는 클라우드 기반 팀 협업 도구플랫폼 및 S/W데이터구분전처리 및 표준화데이터 분석데이터 시각화AI데이터 가공솔루션 데이터 수집selenium, playwright 웹 자동 수집기XPath 기반 추출 Element 탐지" 데이터 적제MongoDBElastic Search 데이터 공평성(Fairness)Google's What-if딥러닝 프레임워크TensorflowPyTorch데이터 시각화ES kibanaMongoDB Charts데이터 분석 기술자연어 분석BERT를 이용한 자연어 분석분류 (감성, 긍부정, 유형 분류)개체명식별 (제품명 등 정보 추출) 이미지분석Classification (불량, 상황 파악)Object Detection (Yolo5)Face Detection (Arc-Face) 경량화 기술웹/모바일 탑재 (TFLite)일반데이터 가공솔루션 데이터 수집selenium, playwright 웹 자동 수집기XPath 기반 추출 Element 탐지 데이터 적제MongoDBElastic Search 데이터 공평성(Fairness)Google's What-if머신러닝 분석Scikit-learn

상세주소

5층, 539호

설립일자

2020-01-20

실적(요약)

□ 유사사업 실적 및 성과KO-WORK: 외식업계 외국인 근로자들을 위한 스마트 컨시어지 서비스 구축(사업내용) 외식업 근로자의 생활 및 업무 지원을 위한 서비스 설계 및 개발(사업성과) 외국인 근로자의 커뮤니티 형성, 교육 자료 제공, 생활 편의 서비스 설계 및 구현화상영어 수업 대화 데이터 분석(사업내용) 화상영어 스크립트를 분석해 중요 구문 및 오류 구문 추출을 통한 학습 데이터 구축(사업성과) 중요 구문 데이터 20만 건 및 오류 구문 데이터 4만 건 구축, 이를 기반으로 AI 학습 시스템에 적용선박 내 응급 상황 지원 서비스(사업내용) 응급 상황 시 항만 및 병원 정보를 제공하는 데이터셋 구축(사업성과) 10개 항만 및 15개 병원의 응급 연락처 및 지원 서비스 데이터를 체계적으로정리하여 데이터셋 제공2023 창업성장기술개발사업 QuizTime(사업내용) 마이크로러닝 환경에서 학습 몰입도를 높이기 위한 퀴즈 기반 엔진 개발(사업성과) 학습 콘텐츠의 개인화 및 게임화 전략을 통해 사용자 학습 몰입도 20% 이상 향상남대문시장 글로벌 확장(사업내용) 패션 AI(딥러닝) 학습용 악세사리 데이터셋 구축(사업성과) 기존 5,000건의 데이터를 보완하고 추가로 라벨링 데이터 10,000건과 이미지 데이터 10,000건 수집국내 인디브랜드 해외진출 지원 플랫폼(사업내용) SNS 기반 제품 추천 및 해외 유통사 매칭 플랫폼 개발(사업성과) 4개 글로벌 쇼핑몰(쿠팡, Gmarket, Amazon, Shopee)에서 총 23만 개 상품 정보 및 70만 건의 리뷰 데이터 수집, 추천 알고리즘 기반 초기 매칭 결과 도출맞춤형 네일 스티커 설계(사업내용) 손발톱 형상 데이터를 활용한 개인 맞춤형 네일 제품 설계(사업성과) 17,000건의 손발톱 데이터 라벨링 완료 및 개인 맞춤형 설계 모델의 정확도 85% 달성시나리오 기반 영어회화 학습 시스템(사업내용) 음성 AI튜터를 접목시킨 1:1 맞춤형 영어회화 교육 시스템 개발(사업성과) 약 15만 건의 학습 데이터 및 대화

유지보수(후속지원)전략(요약)

□ 수요기업 대상 유지보수 및 후속 지원구축된 데이터를 수요기업 어플리케이션에 응용 및 고도화 개발 등에 활용할 수 데이터수집 방법 기술 매뉴얼을 제공합니다.또한, 데이터모델 개념, 분석 과정, 주요 알고리즘 설명, 활용 사례를 제공합니다.단순 개념 설명뿐만 아니라 데이터모델의 구현 과정별 예시를 제공하여 수요기업의 추가 서비스 개발을 위한 기술 측면에서 상세한 가이드를 제공합니다.□ 수요기업과의 지속적인 협업체계수요기업을 더이노베이터스의 스타트업 육성기업 네트워크로 구성하여 지속적인 협업체계를 구축합니다.수요 기업의 참여와 요구사항을 기반으로 데이터 구축 및 개방을 지원하고 교육플랫폼 간의 허브 역할을 수행하며, 에듀테크 생태계 내에서 다양한 학습모델을 고도화하는데 기여합니다.

주요서비스 상세정보(요약)

□ 일반 데이터 가공업무 절차단계 업무 정의전처리 및 표준화데이터 분석데이터 시각화가공 검수Step 01수요기업 도메인 스터디데이터 수집 채널 분석데이터 분석 모델 구현시각화 대시보드 구성가공 데이터 검수수요기업의 도메인을 스터디하고 현재 보유한 데이터의 활용, 수집이 필요한 신규 데이터의 수집 등 요구사항 파악데이터를 수집할 수 있는 채널(웹 또는 로그 등)을 분석하고 채널에 맞는 수집 방식 구축보유한 데이터의 특성에 따라 통계기반 모델 또는 데이터 마이닝, 머신러닝 등의 분석 모델을 선정하고 구축수집 데이터 및 분석된 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 대시보드 제공가공데이터를검수하고보완을통해가공데이터의품질향상 문제점 및 솔루션 탐색데이터 수집수집 데이터 가공 기존 솔루션으로 탐색할 경우 생기는 문제점과 문제점을 해결할 수 있는 오픈소스 솔루션 탐색채널 분석을 통해 수립한 수집 방식을 통해 데이터를 수집분석모델을 통해 의미있는 결과 값을 낼 수 있도록 수집 데이터를 가공 데이터베이스 설계데이터 정제데이터분석 용도 및 필요에 맞는 데이터베이스 설계Raw 데이터에서 누락 및 결측치 등 분석에 필요하지 않은 부분들을 정제가공된 데이터를 분석 모델을 통해 의미있는 지표 값을 도출 표준화된 DB 구축분석 모델 최적화 정제된 데이터를 설계된 표준화 기준에 맞게 데이터베이스에 적재분석 모델을 테스트하면서 최적의 결과를 도출하기 위해 분석 모델을 수정 및 보완 □ AI 데이터 가공업무 절차단계 업무 정의전처리 및 표준화데이터 분석데이터 시각화가공 검수1수요기업 도메인 스터디데이터 수집 채널 분석AI 모델링 전략 수립시각화 대시보드 구성가공 데이터 검수수요기업의 도메인을 스터디하고 현재 보유한 데이터의 활용, 수집이 필요한 신규 데이터의 수집 등 요구사항 파악데이터를 수집할 수 있는 채널(웹 또는 로그 등)을 분석하고 채널에 맞는 수집 방식 구축수집된

카테고리구분

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

품질확보전략(요약)

□ 품질확보를 위한 전략(품질관리 프로세스 정립) 95% 고품질 데이터 확보를 목표로 상호검수, 1차/2차 검증 등 효율적이고 효과적인 품질관리 절차를 적용합니다.(단계별 품질관리 계획) 내부 품질관리팀을 구성 운영하여 데이터 정제, 가공 단계별 전수 품질검사를 수행합니다.(품질관리 전담인력 구성) 작업이 완료된 데이터를 검수하기 위한 품질관리 전담인력을 구성하여 운영합니다.□ 품질관리 전담 조직(전담조직 구성) IT, 교육 등 서비스 이용 및 개발 등의 경험이 있는 인력으로 데이터 품질관리 전담조직을 구성하여 운영합니다.(품질관리 매뉴얼 제작 및 활용) 품질관리팀원을 대상으로 데이터 정제 및 어노테이션 방법/기준, 품질관리 절차/기준 등을 포함하는 품질관리 지침/매뉴얼을 제작 활용하고 관련 전문교육을 수행합니다□ 품질관리 프로세스단계활동내역품질기준에 따라1차 검증 수행데이터 수집 및 정제, 데이터 가공 단계에서 데이터 정제 기준 및 가공 가이드 등을 활용하여 자체 가공 작업한 데이터에 대한 검증 수행품질관리팀의 전수조사를 통한2차 검증 수행데이터 정제 및 가공 각 단계별 1차 검증된 산출물에 대하여 품질관리팀이 전수 품질조사 수행결과 피드백을 통해 최종품질 확보, 3차 검증 수행품질 검증된 결과를 피드백하여 품질이 미흡한 데이터는 제외 또는 재가공 등의 과정을 거쳐 최종 품질확보 □ 품질향상 방안구축된 데이터는 외부 품질관리 전문기관인 TTA에 의뢰하여 전문가를 통한 품질 수준 등을 검증할 수 있도록 수요기업에 안내하고 협의를 진행합니다.또는 자체 검수한 결과에 대한 신뢰성을 확보할 수 있도록 샘플링 방식의 유효성 검증을 수행합니다.유효성 검증은 구축된 데이터에 대해 무작위로 표본을 추출하여 품질검증 기준에 따라서 평가하며 전체 구축량의 0.1%를 무작위 표본 추출하여 오류, 중복, 포맷 등에 대한 품질 수준 검사를 수행합니다.

활용사례(요약)

1. 커뮤니티 비즈니스 내 데이터 수집-가공-분석 서비스를 활용해, 기술적, 비즈니스적 능력 성숙도 함양.- 템플릿 형 온라인 커뮤니티 빌드 시스템 및 데이터 수집·분석·활용(비즈니스 활용, 고객 대응 등) 솔루션제공을 통해 기술적, 비즈니스적 능력 성숙도 함양.2. 학습 수준별 과정 생성 최적화 등에듀테크 기술 고도화.- ‘능동적 학습목표 제시 및 학습 수준별 과정생성 최적화 데이터 모델’과 마이크로러닝 엔진을 응용하여, 데이터에 기반(Data-Driven)한 학습서비스 고도화3.기업·상품 정보 수집 및 분석을 위한 기업 내외 데이터 모델링, 수집-가공-분석 파이프라인 구축 -기업의 목표 시장과 상품 정보 수집 및 분석에 필요한 데이터를 모델링하고, 수집 및 분석할 수 있는파이프라인, 시각화 등 데이터 아키텍처 수립 및 구축.4. 기타 활용서비스 응용 방안4.1.데이터 수집, 분석, 가공이 필요하나 자체 기술력이 부족한 경우-더이노베이터스는 자체 기술력이 부족하거나 서비스 고도화에 어려움을 겪고 있는 수요기업이 목표하는 데이터 및 데이터 소스를 정의하면 데이터 수집 환경에 대한 분석 및 데이터 수집기 구축, 이후 수집기 구동을 위한 가이드라인 및 기술 지원을 통해 지속적인 수집이 가능한 환경 구축을 지원합니다.4.2. 주기적인 데이터 수집 및 분석 환경이 필요한 경우- 특정 데이터 소스에 주기적인 데이터 수집 및 분석이 필요한 경우 주기적인 동작을 컨트롤하는 스케쥴링 환경과 지속적인 수집 중 IP 밴을 우회하기 위한 프록시 환경 등의 심층적인 기술 지원이 필요합니다. 더이노베이터스는 자체 웹 크롤링 기술을 통해 주기적 수집이 가능한 환경 구축을 지원합니다.4.3. 크라우드 소싱을 이용한 AI 학습 데이터 확보 및 라벨링 등이 필요한 경우- 데이터 가공에 참여하는 인력에 대한 전문교육, 도구 사용 지원, 데이터 가공 업무에 대한 모니터링 및 효율적인 관리지원을 위하여 클라우드에 접속하여 데이터 가공관련 툴 및 매뉴얼, 교육동영상, 예제 등을 활용하고 작업