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주식회사 새론솔루션의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

□ 기업개요- ㈜새론솔루션은 전력(SCADA), 물 관리(DCS), 교통(ITS), 통합관제, 신재생에너지 등의 산업 전반에서 운영중인 원격감시제어시스템에 인공지능(AI) 기술을 융합하여 가치있는 데이터를 생산하고 시스템과 연계하여 최적화된 솔루션을 제공하는 전문기업- 대한민국 최고의 인공지능(AI) 전문가들로 구성된 서울시립대학교의 우수한 기술력을 기반으로 산학협력기술지주 자회사로 설립되어, 인공지능(AI) 기반의 농업용 저수지 물 관리 예측 시스템 개발을 시작으로 다양한 자동제어 분야에 인공지능(AI) 기술을 융합하여 AI 자동제어 모델을 개발하고 있다. 서울시립대가 보유한 우수 기술 및 연구 인력을 기반으로 데이터 융합시장의 일자리 창출 확산과 데이터산업 활성화를 선도하는 기업모델 확립에 기여하고자 함- 4차 산업혁명 시대! 고객가치를 최우선으로 끊임없이 시장 선도하는 제품 개발을 통해 인공지능(AI) 기반으로 고객 비즈니스에 디지털 혁신과 새로운 가치를 제공함

기업한글명

주식회사 새론솔루션

도로명주소

경기도 의왕시 안양판교로 82 (포일동,포일 어울림 센터)

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2828702033&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

□ 기술(전문성)1. 저수지 TM/TC, 전력/철도 SCADA, 상/하수 DCS, 교통ITS, 태양광/ESS, 해양교통관제(VTS) 시스템 등의 자동제어 산업 분야에서 다년간의 설계 경험과 기술력 보유2. 도시, 의료, 서비스, 제조 분야 등 다양한 사업에서 인공지능(AI) 기술을 기반으로 고객사의 신 제품/ 시장 개척 지원3. 수요기업의 특성과 목표에 대한 이해 및 적합한 데이터가공 컨설팅을 제공4. 데이터 가공에서 응용S/W개발까지 수요기업의 최적화된 데이터 서비스 제공을 위한 연구 및 개발5. 고객사의 생산성 향상을 위한 일반 데이터의 수집, 가공 등 기반적, 운영적 업무를 지원구분프로세스 내용사전 프로세스CSV의 정형 데이터와 텍스트, 이미지 형식 등의 비정형 데이터 가공을 통한 데이터셋(학습용/시험용) 구축분석 프로세스통계적 분석, 데이터 필터링, 머신 러닝 기반 모델링평가 프로세스개발된 예측 모델/모형의 성능 검증, 사용자 GUI 기반 시각화 및 분석□ 인적자원(서울시립대 기술지주 자회사)구분주요역할내용인력공급기업(DATA Solution LAB)새론솔루션(ICT데이터분석)컨설팅분석 요청 대상 데이터 형태 상담 및 컨설팅6명(SW특급기술자/DA전문가)수집/저장데이터 수집 또는 플랫폼 연계, 데이터 분류가공/전처리데이터 전처리, 실시간&배치, 분산병렬 처리 등데이터시각화차트, GIS, 공간 통계, 인포그래픽 등으로 시각화서울시립대학교(통계학과LAB)분석 및 AI알고리즘 연구개발NPL 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝을 통한 데이터 패턴 발견, 데이터셋 구축, 알고리즘 개발8명(교수1,박사1,석사6)□ 물적자원(HW/SW)구분장비명규격수량용도H/W데이터저장/처리서버Xeon E7520(1.8GHz)4식대용량 데이터 저장/처리 서버Xeon E5 2630v2 Tesla K20m1식대용량 데이터 저장/처리 서버Xeon E5 2630v3(2.4GHz)4식대용량 데이터 저장/처리 서버데이터 가공서버IMac 3.1GHz 6core2식데이터 처리 및 가공 서버I

상세주소

포일어울림센터 601호 (주)새론솔루션

설립일자

2021-06-04

실적(요약)

※ 2022년도 데이터바우처 지원사업 공급기업으로 2건 수주(AI가공)□ 사고정보 수집 및 인공지능(AI) 기반 키워드 추출 및 분석- 개요 : 건설공사 안전관리 종합정보망에서 제공되는 방대한 사고사례 웹 데이터의 키워드 추출을 통해 검색시반의 주요 위험요소 데이터 생성- 특성 : 단어의 빈도수와 문서의 수를 고려한 스코어 계산 및 가중치 부여하여 유사키워드 계산- 제공범위 : 단어문서행렬, 대표키워드, 계층적 그래프 및 유사 사건정보 데이터□ 인공지능(AI) 기반 영상 객체 추출(미식별 선박) 및 알고리즘 모델링- 개요 : CCTV영상에서 입력되는 스틸이미지를 분석하여 객체탐지 및 좌표정보 생성- 특성 : 미식별 선박 출현시 빠르게 선박 객체만을 추출- 제공범위 : 영상객체탐지 및 영상좌표생성을 위한 AI 알고리즘

유지보수(후속지원)전략(요약)

□ 개요1. 대상물 요약- 하자보수* 대상 : 무상기간내 발생하는 공급품의 결함에 대한 하자보수- 유지관리** 대상 : 무상유지보수 기간 종료 후 발견된 하자 * (하자보수) 대상의 하자발생을 원인으로 발견된 원천적인 오류 및 결함을 수정하여 제거하는 활동을 의미 ** (유지관리) 대상의 성능 등 다양한 속성의 향상을 위한 개선활동, 변화된 환경에 적응하기 위한 수정활동, 발견된 오류를 해결하기 위한 수정활동(통상 하자보수책임기간 이후를 의미), 잠재적 오류를 제거하기 위한 수정활동 등을 의미2. 하자보수 및 유지관리 기간- 하자보수 기간 : 최종산출물 배포 후 6개월- 유지관리 기간 : 최종산출물 배포 후 6개월 ※ 필요시 상호 협의하에 기간 연장□ 수행 방안1. 업무 분장- 사업 완료 후 최종산출물의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 하자보수 및 유지관리 책임자를 지정하여, 하자보수 등 장애발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지한다.- 하자보수 및 유지관리 책임자 ?가공 및 납품 데이터의 하자보수 사항 파악 및 보수 총괄 ?과업을 통해 납품된 AI가공 데이터의 유지보수 관리- 하자보수 및 유지관리 담당자 ?보수 방법 결정에 따른 실무 수행, 유지보수 인원 운영 ?수요기업 측이 요구한 데이터 포맷이 아니거나 솔루션의 장애 발생 여부를 확인하여 유지보수를 진행함2. 하자보수 및 유지관리 내용구분내용보수 대상?공급한 결과물에 대한 모든 구성 요소를 대상으로 유지보수 지원?별도 유지보수 계약 체결시 계약내용에 따름(*향후 협의)하자보수대상?무상기간내 발생하는 공급품의 결함에 대한 하자보수?별도의 출장비가 발생하지 않는 원격or유선으로 처리가 가능한 경우내용?상호 가이드라인에 준하지 않은 결과물(데이터)에 대한 재설계 및 재가공?협의된 운영체제 및 하드웨어에서 결함·운영상의 장애가 발생하는 경우?최초1회 시스템 세팅 현장지원(*본 데이터바우처 지원사업에 한함)유지관리대상?고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애발생 건?무상유지보수 기간

주요서비스 상세정보(요약)

□ 도시 빅데이터 분석1. 도시 구조물의 건물, 방음벽, 도로 등 3채널의 이미지로 구분 후 각 채널별로 CNN층을 통과하여 중심부의 소음을 예측하는 도시 소음 예측 모형2. 행정동의 주거인구, 사업체수 등의 특정 변인들을 함께 지리적 위치, 주변 정보를 활용한 위치기반 딥러닝 예측모형□ 이미지 데이터 분석1. Faster R-CNN, YOLO 등의 방법론을 활용하여 특정 도메인에서 객체를 탐지하는 모형2. U-Net을 기반으로 한 인공신경망 구조를 활용하여 이미지 분할이 가능한 모형□ 텍스트 데이터 분석1. 웹 상에서 배포되지 않은 텍스트데이터를 얻는 기법으로, 기상정보, SNS 키워드 언급 횟수 등 활용2. tf-idf, PPMI등을 이용한 단어의 탐색적 분석과 LDA방법을 사용하여 주요 키워드 추출과 트렌드 분석 모형3. 특정 대상(ex. 기업, 소비자 등)에 대해서 긍정, 부정의 의미를 갖는 감성 단어를 추출하는 모형□ 기타(의학 데이터 분석, 추천 시스템)1. 바이오마커를 활용하여 베이지안 네트워크 모형으로 복합적인 진단기록과 질병 유무간의 관계를 파악하는 분석 모형2. 로지스틱 회귀와 같은 통계적 모형을 이용한 고객 행동 스코어를 기반으로 현재의 고객의 행동보다 더 나은 고객 행동을 추천

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

□ 데이터 검증1. 데이터 분할, 유효성 검증, 데이터 학습 기술 매뉴얼을 통한 데이터 검증 수행2. 데이터 검증은 딥러닝 알고리즘을 활용한 에러율 검출로 전수 검사를 수행하며, 에러 검출 등 이상이 있는 학습 데이터에 대하여 검수자가 직접 확인하고 수정하는 절차로 진행3. 딥 러닝 학습모델을 통해 비정상 어노테이션 데이터를 자동으로 검색4. 학습로그에 에러가 검출된 데이터는 데이터 검증과정으로 통해 수정 요청5. 최종 검수를 마친 데이터를 통해 학습 데이터 셋을 생성6. 최종 검수된 학습 데이터 셋을 통한 딥러닝 학습 모델의 고도화 수행□ 데이터 품질 확보 방안1. 수요기업이 보유하고 있는 데이터속성에 따라 차별화된 품질관리를 위한 정책 및 조직 수립과 인프라 도입- Plan ? 계획단계 품질관리(예방적 품질관리, 선택/집중적 품질관리) - Feedback- Do ? 구축단계 품질관리 ? DB ? 활용단계 품질관리 - Feedback- See ? 운영단계 품질관리(표준화, 진단개선, 이슈제기) - Feedback2. 공공 데이터 품질관리 매뉴얼(NIA)의 데이터 품질 진단 및 개선 절차에 따른 데이터 품질 확보- ①진단결과 분석 : 품질진단 모니터링 결과 → 원인분석 → 영향도 분석- ②개선계획 수립 : 발주처 협의 → 품질개선방향 정의 → 품질개선 추진계획 수립- ③개선 수행 : 품질개선 준비 → 품질개선 수행- ④품질 통제 : 결과평가 → 품질목표 관리 → 품질통제 실시

활용사례(요약)

□ 인공지능 시스템 개발1. AI 해양 솔루션을 개발- 선박의 신호, 위성, 지상 레이더 영상 등을 이용하여 신호소실, 특이운항, 불법조업 선박 등을 추출함으로써,해상 안전에 저해되는 요소를 사전에 파악할 수 있도록 도움을 주는 솔루션2. AI 물 관리 솔루션- 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용하여 농업용 저수지의 미래 저수량을 예측하고, 이를 기반으로 농업용수를 효율적으로 공급 지원하는 시스템3. 사고정보 수집 및 인공지능(AI) 기반 키워드 추출 및 분석- 건설공사 안전관리 종합정보망에서 제공되는 방대한 사고사례 웹 데이터를 수집하여 키워드 추출 및 분석을 통해 현장 작업공종에서 발생될 수 있는 사고정보를 빠르고 직관적으로 제공□ 자동제어 시스템 개발1. 한전, 철도, 가스, 수자원, 농어촌공사 등 기존 시스템의 지능화(인공지능 기술 접목)에 활용