도로명 주소
서울 송파구 올림픽로34길 5-23
우편번호
05544
영문주소
5-23 Olympic-ro 34-gil, Songpa-gu, Seoul

주식회사 애그테크디티의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)
1. 기업 개요- 애그테크DT는 농업(Agriculture)과 기술(Technology)을 융합하여 농산물 생산성과 수익률을 극대화하는 솔루션과 서비스를 제공하는 농업 데이터 테크놀로지(Data Technology) 기업- 농업 관련 데이터 수집, 가공, 분석, 컨설팅 수행 2. 사업 영역- 대규모 농작지의 생육 환경 데이터 수집 및 정제- 생육 환경 데이터의 가공 및 분석- 데이터 품질검증- 예측 알고리즘 개발- 학습용 데이터셋 구축 3. 핵심역량- 데이터 가공 및 분석 역량- 정밀 데이터 수집 경험 보유- 데이터 분석 및 인공지능 예측 알고리즘 개발- 인공지능 학습용 데이터셋 구축
기업한글명
주식회사 애그테크디티
도로명주소
서울특별시 송파구 올림픽로34길 5-23 (방이동,잠실파크웨이)
등록일
2025-02-07
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2998801209&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
보유솔루션(요약)
1. 초분광 카메라(SPECIM IQ) - 초분광 영상기술은 스펙트럼을 더 많은 대역(밴드)으로 나누기 때문에 지표물 고유의 파장, 예를 들어 과일이나 잎, 토양의 구분, 토양의 유효수분을 측정 가능하며, 생육조건 데이터, 기상 데이터 등과 결합하여 병충해 정보나 당도, 수확 시기 등을 예측할 수 있음 2. 영상 처리 소프트웨어어노테이션 솔루션 라이센스 - 특수 영상 처리 및 분석을 위한 소프트웨어 ‘ENVI’ 라이센스 보유 3. 어노테이션 솔루션 라이센스 - 크라우드소싱을 통한 데이터 가공(어노테이션) 솔루션 ‘크라우드팩토리’ 라이센스 보유 - AI 알고리즘 개발을 위한 학습용 데이터셋 구축 - 크라우드소싱을 활용한 어노테이션 진행
상세주소
101-1615
설립일자
2019-08-20
유지보수(후속지원)전략(요약)
1. 유지보수 제공 범위 및 내용 - 무상유지보수 : 사업 완료 후 12개월 이내에 발생하는 서비스 오류에 대한 유지보수를 진행하고, 관련 산출물을 수정하여 전달 - 유상유지보수 : 무상제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동에 대하여 유상유지보수를 진행 * 신규 데이터를 추가하고 기존 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우 상호 협의하여 실비 제공을 원칙으로 함 (추가 비용은 투입 공수에 준하여 결정) 2. 유지보수 프로세스 - 납품된 가공서비스 이상 발생 시 고객과 충분한 협의를 통해 문제 확인 후 A/S 처리를 진행함 - 필요시 데이터 인프라, 원천 데이터 품질 및 로직 단에서의 오류 검증 시행 - 수요기업과 데이터 보정에 대한 완료 접수 후 종료 처리
주요서비스 상세정보(요약)
1. 생육 환경 데이터 수집 및 정제 - 병충해 이미지, 생육 단계별 초분광 이미지, 당도 측정 데이터, 수확량 및 수확시기 데이터, 드론 촬영 데이터 등 대규모 데이터 수집 - 각 데이터 속성에 따른 기준안 및 분류 체계 획득 - 수집된 원천데이터를 검수하여 중복 데이터 제거 - 설정 기준에 준하여 원천데이터를 정제, 균일하고 안정적인 영상을 효율적으로 공급 2. 생육 환경 데이터의 가공 및 분석 - 수집된 생육환경 원천데이터가 학습데이터로 가공될 수 있도록 정제 - 객체 클래스 및 메타데이터 설계를 통하여 객체 클래스를 분류하고 코드화 설계 - 어노테이션 룰에 따라서 해당 이미지에 대한 라벨데이터 정보 입력 3. 데이터 품질 검증 - 정제된 데이터를 대상으로 개인정보 비식별처리 누락 및 불완전처리 여부를 점검함 - 어노테이션/라벨링 완료 데이터를 대상으로 어노테이션 대상 객체가 누락되거나 잘못된 분류/속성이 입력되었는지를 점검함 4. 생장 예측 알고리즘 개발 - 과수의 수확량 및 최적 수확 시기 예측 알고리즘병충해 탐지 및 예측 알고리즘 5. 학습용 데이터셋 구축 - AI 알고리즘 개발을 위한 학습용 데이터셋 구축 - 크라우드소싱을 활용한 어노테이션 진행
카테고리구분
전처리,품질,태깅또는라벨링,분석,AI Hub 학습용 데이터 재가공
품질확보전략(요약)
1. 체계적 가공 프로세스 운영 - 데이터 가공서비스의 우수한 품질을 확보하기 위해 체계적인 가공프로세스를 운영 - 단계별 가공업무 관리 및 실행, 검증 업무 프로세스를 통해 만족스러운 가공서비스를 제공 2. 품질관리 전담조직의 지속적인 품질 향상을 위한 업무 수행 - 당사의 품질관리를 전담조직에서는 지속적인 품질 향상을 위해 품질보증 활동, 형상관리, 품질검사, 표준관리 업무를 수행하고 있음
활용사례(요약)
1. 초분광 촬영 - 초분광 촬영을 통한 병충해 모니터링 및 과수작물의 당도 측정 초분광 촬영을 통한 과수 및 채소 등 대상 작물 수집 - 고도의 이미지 분석 소프트웨어 ENVI를 활용하여 초분광 이미지 정제 - 수확 시기별 초분광 이미지 데이터 수집 - 과수작물의 당도 예측 알고리즘 2. 인공지능 학습용 데이터셋 구축 - 이외에 다양한 수요기업의 요구조건에 맞춘 인공지능 학습용 데이터셋 구축 가능

상세 시스템 데이터

주변 관광지(출처: ⓒ한국관광공사)