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주식회사 메이사의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1. 기업 개요- 메이사는드론, 인공위성 등 다양한 공간정보 데이터를 대상으로 한 3D Modeling 기술, Vision AI 기술까지 공간정보 데이터 활용에 필요한 제반 기술을 자체 연구, 보유, 사업화한 국내 유일한 기업입니다.2017년 11월 설립 이후, 자체 기술력 확보를 통해 다양한 국내/외, 공공/민간기관으로부터 꾸준히 가능성과 기술력을 인정받았으며, AI 원천기술 R&D 및 공동 연구 개발을 통해 핵심기술을 상용화하고 있습니다.2. 주요 사업 영역1) 드론 영상 기반 데이터 분석 서비스- 메이사는드론을 통해 건설 현장 및 골프장에 대한 공간정보를 수집하고, 해당 데이터에 3D Modeling 기술을 바탕으로 분석을 진행하여 현실과 동일한 환경에서 공간정보 데이터를 활용할 수 있는 분석 서비스를 제공하고 있습니다.2) 위성 영상 기반 데이터 분석 서비스- 메이사는국방/산림/에너지 등 다양한 산업군을 대상으로 위성 영상과 AI 분석 기술을 접목하여 공간정보 데이터를 활용할 수 있는 분석 서비스를 제공하고 있습니다.

기업한글명

주식회사 메이사

도로명주소

서울특별시 강남구 봉은사로18길 70 (역삼동)

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2768700796&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 솔루션 개요1) 주요 기술의 구조메이사의 활용 서비스는 정사영상 자동 생성, Vision AI, Human in the loop의 3가지 주요 기술을 기반으로 수요기업이 요구하는 공간정보 분석을 위한 라벨링 데이터를 제공합니다.-[정사영상 자동 생성]EO/SAR위성영상과 더불어 다각도의 드론/항공영상 이미지를 기반으로 정사영상을 자동으로 생성하여 데이터source로 활용합니다.- [Vision AI]Generative model(생성 모델), Object Detection(객체 탐지), Segmentation/Change Detection(객체 분할/변화 탐지), Super Resolution(초해상화)등 기보유한AI모델을 활용하여rough한 버전의 수도라벨을 생성합니다.- [Human in the loop]숙련된human labeler가 수도라벨을 참고 및 검수하여 고품질의 학습 데이터를 구축함.구축된 학습 데이터를AI모델에 재학습하고 해당 과정(루프)을 반복적으로 수행하며 라벨링 속도 및 효율성을 제고합니다.2. 주요기술 1. 정사영상 자동 생성메이사는다각도의 수집된 드론/항공영상에 photogrammetry 기술을 적용하여 위성영상과 함께 공간정보 데이터 활용 및 AI 모델 개발에 필수적인 정사영상을 자동으로 생성함에 따라 데이터 종류 및 수집 채널의 다양성을 확보합니다.3. 주요기술 2. Vision AI메이사는학습 데이터 수집 및 가공, 모델 학습, 분석 모델 구현 노하우, MLOps 기술을 기반으로 자체적으로 Vision AI 모델 개발의 virtuous cycle을 구현하며,데이터 활용성을 극대화하기 위해 다양한 task에 대한 foundation model을 기반으로 사용자 특화 모델을 구축하고 있으며, 데이터 생성 및 공급, 활용의 주요 실적을 하기와 같이 보유하고 있습니다.1) Generative model원 이미지를 입력하여 사용자의 요구에 맞는 이미지(e.g. 특정 object가 포함된 이미지, semantic한 정보는 유지한 채 s

상세주소

1~4층

설립일자

2017-11-28

실적(요약)

1. 민간기업 A- 수행 내용 : 드론 데이터 SW 활용 분석- 수행 연도 : 21.04.01 ~ 22.03.31- 성과 : 드론 이용 현장 분석 결과 데이터 제공2. 민간기업 B- 수행 내용 : 드론 데이터 SW 활용 분석- 수행 연도 : 23.01.01 ~ 23.12.31- 성과 : 드론 이용 현장 분석 결과 데이터 제공3. 민간기업 C- 수행 내용 : 드론 데이터 SW 활용 분석- 수행 연도 : 23.03.12 ~ 24.03.12- 성과 : 드론 이용 현장 분석 결과 데이터 제공4. 민간기업 D- 수행 내용 : 위성영상 기반 변화탐지 및 장애물 검출 SW 개발- 수행 연도 : 23.01.30 ~ 23.11.30- 성과 :위성영상 기반 변화탐지 모델, 학습 데이터 및 영상분석 데이터SW 제공5. 민간기업 E- 수행 내용 :농업시설 위성영상 분석 데이터 공급- 수행 연도 : 23.09.18 ~ 24.07.17- 성과:위성영상 및 노지 스마트팜 식생 분석 리포트6. 정부기관 A- 수행 내용 :위성영상 분석 및 공급계약- 수행 연도 : 24.05.09 ~ 24.12.31- 성과:위성사진 및 영상 초해상화 작업 후 제공6. 정부기관 B- 수행 내용 :위성영상 객체탐지 및 분석 후 정보제공- 수행 연도 : 24.07.30 ~ 24.09.30- 성과:차량, 사람, 건물, 주차장, 노점 등 5종 객체탐지 및 시계열 분석보고서 작성7. 민간기업 F- 수행 내용 :드론 영상 기반 객체탐지 모델 학습을 위한 데이터셋 구축- 수행 연도 : 24.10.17 ~ 24.11.30- 성과:드론 기반 객체탐지모델 학습 데이터셋 제공8. 민간기업 G- 수행 내용 :울산/온산항 주요 항로 위성영상 제공 및 분석- 수행 연도 : 24.11.06 ~ 24.11.20- 성과:울산/온산항 지정해역 모니터링9. 민간기업 H- 수행 내용 :대산-보령 해양산업시설 위성영상 제공 및 분석- 수행 연도 : 24.11.18 ~ 24.11.26- 성과:대산/보령 주요 해양산업시설 모니터링

유지보수(후속지원)전략(요약)

1. 관리 계획1) 유지보수본 사업 완료 후 필요 시 데이터의 지속적인 갱신 및 서비스 최신화 유지를 위해 긴밀한 협업 체계를 구축하여 시스템 운영 효율화를 극대화하기 위한 분야별 유지보수 지원체계와 유·무상 유지보수 방안을 구축합니다.- 서비스의 유지관리를 위해 단계별 유지관리 계획을 유·무상으로 구분하여 관리하고, 사업을 성공적으로 종료한 이후의 과정을 안정화 단계, 활용 및 개선 단계로 나누어 체계적인 관리를 수행할 예정입니다.- 유지보수를 위한 조직 및 역할을 규정하고 절차에 따른 대응 방안 구축, 유지보수 대상 및 범위를 확정하여 사업 종류 이후 이슈 발생 시 사후관리 계획에 따라 신속하게 조치할 예정입니다.- 유지보수 및 고객관리의 경우 PL의 관리 하에 전담 운영 매니저를 통해 응대하며, 상황에 따라 관련 개발자, 연구자 등을 투입할 계획입니다.2) 일정 관리- 메이사는 다양한 사업 수행 경험을 바탕으로 수요기관의 요구 기준 및 일정, 사업 범위, 작업 환경 등 수행에 필요한 핵심 사항을 고려하여, 효율적인 일정 관리 계획 및 체계를 수립하여 사업을 추진합니다.3) 자원 관리-투입 인력의 사업수행 자질을 유지하고 일정을 준수하기 위해 기술 자원과 인적·물적 자원을 적시에 경제적인 비용으로 배치하기 위한 방안 및 절차를 결정하며, 인적 자원에 대한 지도와 동기부여, 교육 및 훈련 등을 통해 사업을 성공적으로 수행할 수 있는 역량을 강화합니다.4) 위험 관리-사업 범위 설정 및 사업 목적 달성을 위해 제한된 자원과 시간 내에서 위험 요소를 관리하며, 예상 가능한 위험을 조기에 식별하여 체계적이고 효과적인 위험 관리 활동을 절차에 따라 수행합니다.- 사업 수행 중 미리 예측한 위험요소에 대한 대응방안을 마련하여 위험의 현실화 가능성을 낮추고, 실제 발생할 경우 미치는 영향을 최소화합니다.2. 수요 증가에 따른 서비스 제공 및 고객 대응 방안1) 서비스 제공메이사는 현재 프로젝트 150여 개를 동시 운용할 수 있는 역량을 갖추고 있으며, 이후 매칭되는 수

주요서비스 상세정보(요약)

1. 서비스 개요‘데이터 기획 → 데이터 수급 → 데이터 가공’의 프로세스를 바탕으로 수요기업이 요구하는 라벨링 데이터를 생성하여 공급할 계획입니다.2. 서비스 계획 수립수요기업에서 학습시키고자 하는 AI 모델에 따라 요구되는 라벨링 데이터의 종류, 수량 등이 다양하기 때문에 수요기업과 아래 3가지 사항에 대해 논의를 진행하여 제공 서비스 계획을 수립합니다.- 데이터 수급 방식- 라벨링 데이터 수량- 라벨링 방식3. 데이터 수급수요기업이 개발하고자 하는 AI 모델을 기준으로 결정된 원천 데이터의 유형을 고려하여 데이터 라벨링 작업을 진행하기 위한 데이터를 확보하는 단계이며, 데이터 수급 방식은 아래와 같습니다.-[고객 보유 영상] 수요기업이 자체적으로 보유하고 있는 데이터를 기반으로 데이터 라벨링을 원하는 경우 해당 데이터를 수요기업으로부터 원천 데이터로 수급합니다.- [메이사 보유 위성 데이터] 메이사는 위성영상 기반 공간데이터 활용 서비스를 제공하는 과정에서 지역별, 위치별 다양한 위성영상을 확보했으며, 누적 10만장 이상의 위성영상 데이터를 확보하고 있습니다.-[메이사 구매 위성 데이터] 메이사는Planet, BlackSky, Satellogic 등 다양한 글로벌 위성영상 공급업체와의 파트너 관계 형성을 통해비용 효율적인 다수의 위성을 활용하고 있어 정기적으로 데이터를 확보할 수 있고, 이를 통해 수요기업의 요구에 빠르게 대응하여 데이터를 수급합니다.-[메이사 드론 용역 촬영] 수요기업에서 특정 지역에 대해 위성영상을 통한 해상도(0.3m)보다 더 정밀한 수준의 해상도(0.05m)를 원하는 경우, 메이사가 직접 수요기업이 요청하는 지역에 방문하고 드론 촬영을 진행하여 데이터를 수급합니다.-[무료 데이터셋] Sentinel, Landsat 등의 위성영상 데이터는 무료로 제공되고 있으며, 필요한 경우 무료 데이터셋도 손쉽게 수급이 가능합니다.3. 데이터 가공수요기업이 개발하고자 하는 AI 모델의 유형, 목표 성능 등을 기준으로 정해진 라벨링 방식과 수량에 맞

카테고리구분

태깅또는라벨링

품질확보전략(요약)

1. 품질 보증 전략-메이사는 최고 품질수준을 달성하기 위해 다양한 품질관리 경험을 바탕으로 사업 수행 기간 동안 내부 품질관리를 위한 자체 품질평가와 사업 착수부터 종료까지 일관된 품질보증 활동을 수행합니다.- 품질보증 조직을 개설하여 프로젝트의 효과적인 유지관리 활동을 수행하며, 사업 별 진행 과정에 품질관리 담당자를 배치하여 각 단계별 성과물과 사업관리 문서에 대한 평가를 진행합니다.- 산출물은 각 방법론의 수행 절차 단위로 관리함을 원칙으로 하고자체 사업관리팀과 최종 협의를 거쳐 공식 산출물을 확정하며,철저한 품질관리 하에 검증·승인·등록·보관함과 동시에정보관리·문서관리·버전관리를 통하여 산출물의 품질을 보증합니다.- 품질지원 조직의 지원을 받아 주기적인 품질보증 활동과 표준 및 절차 준수 여부, 산출물의 내용 확인을 위한 표준 검토 및 품질개선 활동을 수행하며, 이슈 발생 시 수요기업에 즉각 보고하고 해결 방안을 제시합니다.2. 품질관리 대상 및 내용구분품질보증 내용담당내부 품질검사품질 관련 업무, 결과와 품질보증계획 일치 여부 확인계획된 사항의 효과적 실시 및 목적 달성 여부 검증- 메이사 품질관리팀테스트산출물의 수요기업의 요구사항 반영 여부 확인- 유지보수 담당자및 인수자측정 및 점검서비스의 품질 측정을 위한 품질 지표 설정결과 분석을 통한 문제점 및 개선 사항 시정조치- 메이사 품질관리팀품질보증 담당자품질요건수요기업의 니즈를 분석하여 목표를 설정AI 분석 모델 설계 및 구현 절차 전반에 적용메이사 품질관리팀수요기업 품질관리담당자유지보수 담당자적용성 검토Q/A 체크리스트를 작성하여 검토실사용 환경 적용성 검증을 통하여 사업 진행에 대한 문제점 및 미결사항에 대한 조치방안 마련- 메이사 품질관리팀- 유지보수 담당자사후 활동사용자 만족도 제고를 위해 요구사항에 대한 피드백 반영- 유지보수 담당자