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주식회사 밸리언트데이터의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1. 기업 개요- ㈜ 밸리언트데이터는 인공지능 학습용 데이터 수집, 가공, 학습 모델 생성, 품질검증, 응용서비스 기술을 바탕으로 인공지능 솔루션이 필요한 다양한 산업군에 쉽고 편리한 사용자 인터페이스(UI) 기반 서비스를 제공하는 회사입니다.- 자체보유한 VDAD Platform(VALIANTDATA AI Data Platform)은 고객에게 사용자 인터페이스(UI) 기반 1) 인공지능 학습용 데이터 수집 및 가공을 위한 카탈로그 서비스, 2) 인공지능 데이터 최적화 자동 학습 서비스, 3) 인공지능 학습 모델 최적 성능 평가 및 컨설팅 서비스, 4) 인공지능 학습용 데이터 품질 분석 서비스를 제공합니다. 이를 통하여 인공지능 기술이 필요한 산업군에 쉽고 빠르게 플랫폼을 운영할 수 있도록 제공합니다.- 인공지능 관련 기술뿐만 아니라, 센서 및 모터 제어와 같은 하드웨어 제어 기술부터 서버 미들웨어, 웹서비스 기술 등 산업군에서 필요한 IT 기술을 제공합니다.2. 핵심역량1) 보유 플랫폼 및 솔루션- 인공지능 데이터 작업 통합 플랫폼 VDAD (VALIANTDATA AI Data Platform)? 밸리언트데이터에서 자체 개발, 보유 중인 인공지능 데이터 수집 및 가공, 모델 학습, 품질 검증, 서비스 제공 등 전 단계에 걸쳐 산업군에서 필요한 인공지능 관련 요소기술을 서비스를 통해 제공하고 있습니다.? VDAD (VALIANTDATA AI Data Platform) : VDAD는 인공지능 데이터 수집, 가공, 정제 단계부터 학습 모델 빌드 및 성능 평가까지 작업에 필요한 사용자 인터페이스 기반의 작업 자동화 플랫폼입니다.- VDAD 플랫폼은 다음과 같이 5가지 서비스로 구성되어 있습니다.① 인공지능 데이터 카탈로그 서비스 (VDAD-CaS, VDAD-Catalog Service)② 인공지능 데이터 자동 학습 서비스 (VDAD-AMoLeS, VDAD-Auto Model Learning Service)③ 인공지능 학습 모델 성능 평가 및 컨설팅 서비스 (VDAD

기업한글명

주식회사 밸리언트데이터

도로명주소

경기도 성남시 중원구 사기막골로62번길 33 (상대원동)

등록일

2025-02-09

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2408102172&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. VDAD-CaS (VDAD-Catalog Service), 인공지능 데이터 카탈로그 서비스- 수집·가공된 데이터 간의 특성을 태그를 통해 추출하고, 필요한 데이터셋 구축을 위해 데이터 간의 통합, 재가공의 블렌딩 기능을 수행하여 데이터셋에 대한 카탈로그 기능 제공- (수집) 수집된 인공지능 데이터 저장 인터페이스 제공 및 특성별 태그 데이터 저장- (가공) 인공지능 데이터 학습에 필요한 데이터셋 추출을 위해 사용자 인터페이스를 기반 메타 태그 기반 블렌딩 기능 제공2. VDAD-AMoLeS (VDAD-Auto Model Learning Service), 인공지능 데이터 자동 학습 서비스- (목적) 인공지능 학습을 위한 최적화 파라미터 및 자동 학습 모델 빌드 서비스 제공- 사용자 인터페이스(UI) 기반 파라미터 설정 인터페이스 제공- 인공지능 데이터 학습에 필요한 최적화 파라미터 입력- 자동 빌드 환경을 통해 작업자 작업시간 효율화- 표준 규격 기반 작업 환경 프로파일 API 제공을 통해 딥러닝 백엔드와 연동3. VDAD-MoTeCo (VDAD-Model Test and Consulting), 인공지능 학습 모델 성능 평가 및 컨설팅 서비스- (목적) 인공지능 학습 모델에 대한 자동 성능 평가 및 컨설팅을 위한 서비스- 사용자 인터페이스(UI) 기반 Ground Truth 설정 및 학습 모델 선택 인터페이스 제공- 인공지능 딥러닝 서버에 의해 생성된 다양한 모델에 대한 학습 정확도 산출4. VDAD-QAnaS (VDAD-Quality Analysis Service), 인공지능 학습용 데이터 품질 분석 서비스- (목적) 인공지능 학습 데이터 품질 검증 서비스- 인공지능 학습용 라벨링 데이터에 대한 구문 규칙(스키마) 생성기능- 인공지능 학습용 라벨링 데이터에 대한 구문적 정확성 및 통계적 다양성 시험 기능5. VDAD-DLE (VDAD-Deep Learning Engine), 인공지능 딥러닝 학습 엔진 시스템- (목적) 인공지능 학습용 데이터 기반 인공지능

상세주소

센터엠 F613호

설립일자

2021-06-01

실적(요약)

사 업 명기간발주처자이언트 캐스팅 공정장비 데이터 수집을 위한 엣지큐브 HW 및 SW 개발24.11.01.~24.12.31.주식회사 동서기공임베디드단말 SW 기반 연속복합측위 지원 현장수집데이터 품질검증 및 현장적용설계24.10.04.~24.11.30.한국전자통신연구원경북 디지털 트윈 선도 제조산업 적용 실증사업24.09.19.~24.11.30.(재)경북테크노파크중소기업 스마트서비스 지원사업24.07.10.~25.01.09.중소기업기술정보진흥원((재)여성기업종합지원센터)초거대AI 학습용 데이터 구문적 정확성 검사 용역24.07.01.~24.12.31.한국정보통신기술협회스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업24.04.01.~25.12.31.농림축산식품부(스마트팜연구개발사업단)2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업23.10.01.~23.12.31.한국지능정보사회진흥원2023년 데이터바우처 지원사업23.06.01.~23.11.30.한국데이터산업진흥원

유지보수(후속지원)전략(요약)

1. 유지보수 채널의 단일화로 혼선 없는 대고객 대응 체계 구축2. 고객 불편 발생 시 접수 체계 단일화3. A/S 운영 체계는 ㈜밸리언트데이터가 보유 자원을 활용하여 일정시간 내 현장에 출동하여 민원 해소구 분유지보수 목표운영계획 수립 ?시범운영 등의 결과를 고려 서비스 개시 전 운영계획(안) 수립 ?서비스 시작 후 A/S 네트워크 운영계획(안) 수립 ?정기적인 현장점검 계획안 수립A/S 조직훈련 & 개선 ?유지보수 & 운영 인력에 대한 훈련 계획(안) 수립 ?서비스 시작 후 3개월 내, 실제 운영을 통한 잠재적 문제 요인 파악, ?해결 방안 및 개선 방안 수립 ?유지보수 인력의 상담 채널 구축무상/유상 유지보수 ?하자보증기간 동안 무상유지 보수 지원 실시 ?무상유지보수 대상 외 유상 유지보수 지원 실시 ?유지보수 범위 및 절차 규정 ?일원화된 유지보수 접수 및 처리 체계구축하자관리계획 ?조직구성 ?운영체계 및 비상체계 수립관련기술 ?설치장비에 대한 기술습득 ?시스템 운영 노하우 확보 ?긴급 상황 대처능력기술지원 ?장비 관련 기술 지원 ?참여사간 운영 & 기술 공유

주요서비스 상세정보(요약)

1. 인공지능 데이터 카탈로그 서비스 (VDAD-CaS, ValiantData AI Data Catalog Service)1) 주요기능- 인공지능 학습용 데이터 공유 및 블렌딩을 위한 사용자 인터페이스 제공- 파일 구조 및 데이터베이스에 대한 전문적인 지식이 없이도 인공지능 데이터에 대한 접근 및 관리 가능- (블렌딩) 다양한 인공지능 데이터를 통합 및 분류하여 데이터 셋 생성2) 사용자 인터페이스 기반 데이터 셋 블렌딩- 데이터 수집, 정제 가공 단계에서 저장된 데이터 저장 공간에서 유의미한 데이터 추출- 사용자 인터페이스 기반 데이터 셋 추출 조건 입력 기능3) 인공지능 데이터 태그 템플릿 편집데이터 전처리 수행- 인공지능 데이터 수집, 정제, 가공된 데이터에 태깅을 추가- 인공지능 데이터 추출 및 블렌딩시 검색 조건으로 활용2. 인공지능 데이터 자동 학습 서비스 (VDAD-AMoLeS, ValiantData AI Data Auto Model Learning Service)1) 주요 기능- 인공지능 데이터 학습 및 모델 생성 과정에 필요한 자동화 도구- 데이터 셋 준비과정(Provisioning)을 통해 학습 데이터의 무결성 검증- 사용자 인터페이스 기반 모델 생성에 필요한 최적화 파라미터 입력- 장시간 소요되는 인공지능 모델 학습 과정을 자동화를 통해 최소화2) 데이터 셋 준비과정(Provisioning)- 인공지능 데이터 학습 모델 생성을 위해 데이터 셋 준비과정을 수행- 보편적으로 인공지능 학습을 위한 데이터 셋은 TRAIN : VALIDATAION : TEST = 8 : 1 : 1, = 6 : 2 : 2 배분- 데이터 셋이 준비되면 모델 빌딩 동안 에러가 나지 않도록 학습 대상 데이터에 대한 구문적 품질 검증 수행3) 사용자 인터페이스 기반 하이퍼 파라미터 입력- 가공된 데이터를 기반으로 AI 알고리즘 구현 해당 과정에서 AI 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 언더피팅 및 오버피팅과 같은 결과에 영향을 주는 요소들을 점검하며 AI 알고리즘의 하이퍼

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)

1) 품질 관리 및 고도화 조직 운영- 솔루션 품질 고도화를 주관하는 사업총괄에서 직접 품질 관리 강화2) 가공서비스 품질관리 방안- 데이터전처리, 알고리즘 구현, 결과 및 시각화 진행시 결과에 대한 검증으로 가공서비스 품질 확인 프로세스 운영① Raw 데이터 입력? 공정에서 수집되는 가공되지 않은 데이터를 입력 데이터로 사용② 데이터 전처리 수행③ 데이터 전처리 결과 검증? 전처리 된 데이터를 과와 비교하며 검증 수행검증결과 데이터 전처리가 이상적으로 수행되지 않았을 시 2번의 과정부터 재수행하여 데이터 전처리 작업 재실시④ AI 알고리즘 구현? 데이터 형태 및 결과 방향에 맞게 AI 알고리즘을 구현⑤ AI 알고리즘 성능 검증? 데이터에 따라 적합한 알고리즘이 다르기 때문에 공정 데이터에 대한 각 알고리즘별 성능 비교 및 알고리즘 선정? 기준치 미달 시 5번의 과정부터 재수행하여 성능을 향상⑥ AI 알고리즘 적용? 성능이 검증된 AI 알고리즘을 시스템에 구현 및 적용⑦ 결과 및 데이터 시각화3) 데이터 품질관리 방안- 공급기업 AI 학습용 데이터 품질 검증 솔루션인 PASSBUCKET v2.0을 적용해서 데이터 셋 품질 검증 수행- (구문적 정확성) 데이터셋 구축 기준에 따른 품질 검증 수행? 선언된 구문규칙(스키마) 준수 여부를 검증하고, 데이터 항목별 값의 허용범위, 표현방식을 준수하는지에 대한 검증 수행? (구조 오류) 라벨링 데이터 파일의 구조 오류, 필수 항목(Property) 누락 여부에 대한 검증 수행? (형식 오류) 검증 대상 데이터에 대해 구문규칙 스키마 파일을 기준으로 유효값, 범위값, 정규표현식 항목 검증- (통계적 다양성) AI 학습 모델의 라벨링 클래스 별 편향성 방지를 위한 데이터셋 품질 검사? 인공지능 학습용 데이터 구축을 위한 품질검증 기준서를 기반으로 검사 항목별 통계대상의 값과 파일경로, 파일명, 해당 프로퍼티에 대한 추출 방법을 명시하고 이를 기반으로 검증? 데이터 구축 품질검증 기준서의 정량 목표 총합을 기준으로 데이터 검

활용사례(요약)

1. 인공지능 학습용 데이터 수집/정제/가공2. 인공지능 학습용 데이터 품질 검증3. 인공지능 학습 모델 개발 및 품질 향상4. 모델 평가 : Ground Truth 기반 테스트 데이터 셋에 대한 평가5. 스마트 제조 분야 인공지능 학습 모델 기반 고정 고도화 컨설팅6. 학습 모델을 바탕으로 스마트 제조 품질 및 수율 향상을 위한 컨설팅