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주식회사 유클리드소프트의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

□ 기업 개요지식 통섭으로 누구나 행복한 가상세계를 창조하는 기업 ‘유클리드소프트’-2018년 빅데이터·AI 사업부를 신설하며, 특허 3개와 저작권 1개 이상을 등록함. 이를 기반으로 2019년부터는 빅데이터 분석 및 AI R&D 연구기업으로서 성장함 -2020년부터 한국지능정보사회진흥원 AI 학습 데이터 구축사업에 참여하여 시각정보 기반 질의응답 AI 데이터, 스마트팜 통합데이터(양계, 산란계, 젖소), 대규모 시각추론 학습 데이터, 국가기록물 대상 초거대 AI 학습을 위한 말뭉치 데이터 등 다수의 데이터를 구축함 -AI 바우처 지원사업 공급기업인 ㈜유클리드소프트는 이미지, 영상, 시계열에 대한 인공지능 솔루션을 제시하고 있음 □ 핵심 역량다양한 인공지능 데이터 플랫폼 사업을 수행하며, 4년 만에 인공지능 전문기업으로서 성장- 다년간 다양한 기업과의 협력사업을 수행하며 사업목표에 도달함으로써 ㈜유클리드소프트의 사업 협업능력이 검증됨- 텍스트, 이미지, 영상, 동작 등을 활용한 AI 학습 데이터 사업 노하우를 갖추고, 외부기관과의 협업능력으로 인한 기업의 지속 가능한 발전 가능성이 있음- 기업 내 AI데이터 기획 및 개발 전문인력을 보유하고 있으며, 자체적으로 개발한 가공 플랫폼인 ‘LabelOn’과 품질 검증 플랫폼인 ‘LIME-DQM’을 확보하고 있음

기업한글명

주식회사 유클리드소프트

도로명주소

등록일

2025-01-23

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=3148659383&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

□ 라벨온- ㈜유클리드소프트가 자체 제작한 인공지능 데이터 수집 및 가공 플랫폼- 텍스트 또는 이미지 데이터의 형태를 일관성 있게 전환하기 위해 인풋 데이터를 분석에 알맞은 형태로 가공- 데이터 수집, 가공, 검수 기능을 일부 또는 통합하여 사용할 수 있는 유연성 확보- 플랫폼 내에는 작업별 진행상태와 작업량을 실시간으로 점검할 수 있으며, 검수 후 작업의 질을 확인할 수 있는 사업관리 UI가 포함되어 있음- 작업자의 작업환경에 최적화된 저작도구로서 UI 구성과 활용도 측면에서 높은 접근성을 가져옴- 다양한 연령층 및 지역별 작업자 확보로 가공하는 데이터의 다양성 충족 가능□ LIME-DQM- 체계적인 AI 학습용 데이터 품질관리 솔루션으로서 200여개 이상의 데이터 검증 모듈- AI 학습용 데이터 생성부터 이후 전주기 지속적인 관리기능 가능?

상세주소

4층 (대전일보사)

설립일자

2014-04-28

실적(요약)

수행년도사업내용소요예산(억원)지원기관2023국가기록물 대상 초거대 AI 학습을 위한 말뭉치 데이터 구축5.5한국지능정보사회진흥원2023한국어 GQA 데이터 구축10.38한국지능정보사회진흥원2023물체조작 손동작 3D 데이터 구축9.5한국지능정보사회진흥원2022대규모 시각 추론 학습 데이터 구축46.98한국지능정보사회진흥원2022표 정보 질의응답 데이터 구축11.45한국지능정보사회진흥원2022지능형 양봉 데이터 구축10.27한국지능정보사회진흥원2022금융, 법률 문서 기계 독해 데이터 구축1.25한국지능정보사회진흥원2022외부 지식 기반 멀티모달 질의응답 데이터 구축10.16한국지능정보사회진흥원2022자연어 기반 질의(NL2SQL) 검색 생성 데이터 구축14.25한국지능정보사회진흥원2022소(한우, 젖소) 및 돼지 발정 행동 데이터 구축14.58한국지능정보사회진흥원2022시간표현 탐지 데이터 품질 검증 용역0.4한국지능정보사회진흥원2021스마트팜 통합데이터(버섯) 구축15.7한국지능정보사회진흥원2021비디오 네러티브 질의응답 데이터 구축10.5한국지능정보사회진흥원2021스마트팜 통합데이터(양계,산란계,젖소) 데이터 구축10.82한국지능정보사회진흥원2021매체별 기계독해 데이터 구축16.5한국지능정보사회진흥원2021요약 텍스트 데이터 구축12한국지능정보사회진흥원

유지보수(후속지원)전략(요약)

- 사업 완료 후 프로젝트 및 가공 프로세스의 이해도를 가진 하자보수 책임자를 지정- 하자보수 발생에 대한 신속한 대응과 문제 해결을 위한 비상 연락망을 구축구분내용유지보수 대상공급한 시스템의 모든 구성요소를 대상으로 지원함을 원칙으로 함재가공이 필요한 데이터에 대해 하자보수(재가공)을 지원무상유지보수대상사업완료 6개월 이내 발생하는 응용프로그램의 결함에 대한 하자보수가공 가이드라인에 맞지 않게 가공되어 재가공이 필요한 데이터내용공급한 시스템 오류에 대한 개선가공 가이드라인에 맞지 않는 데이터 대상 재가공프로그램 장애 발생 시 발견한 결함 및 장애 복구유상유지보수대상고객사의 실수 또는 천재지변에 의한 시스템 장애무상유지보수 기간 경과 후 발견한 하자유지보수 인력 외 인력이 수행한 시스템 개조 등으로 시스템에 영향을 끼친 경우내용기능 설계의 오류로 인한 기능 수정/보완금액투입 공수 기준 비용 별도 협의

주요서비스 상세정보(요약)

□ 서비스 개요- 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 자율주행 등 다양한 AI 저작도구 API 제공- AI 학습 데이터 5,285만 건 이상 안정적인 데이터 수집, 정제, 가공, 모델링 서비스 제공- 프로젝트 생성, 관리, 작업자 정산까지 원스탑 AI 데이터 저작 서비스 제고- EO/IR AI 학습데이터 수집, 정제, 가공 저작 및 서비스 AI 모델 제공□ 상세설명1. 텍스트 데이터 : 수요처 요구에 맞는 작업- 태깅, QA셋, 요약, sLLM을 위한 도메인 데이터 등2. 이미지 데이터 : 이미지 특성에 맞는 작업 수행- B-BOX, Polygon, 키포인트 등3. 3D 데이터 : 데이터 특성에 맞는 작업- 키포인트, 선택형 OX분류 등4. 멀티모달 데이터 : 영상과 텍스트 등 2가지 이상의 혼합 유형 데이터- VQA, 비디오 네러티브 등

카테고리구분

태깅또는라벨링,AI Hub 학습용 데이터 재가공,생성·수집

품질확보전략(요약)

□ 인공지능 학습용 데이터를 구축함에 있어 수행하는 전체 공정 단계를 기획, 설계, 수집, 정제 및 가공, 검수 단계로 구분하여 각 단계별로 데이터 품질을 유지 및 개선하기 위한 활동을 수행1. 데이터셋 정제 및 가공 단계의 품질 관리- 수집된 데이터를 가공 과정의 프로세스, 작업 가이드, 오류 개선 활동을 중심으로 품질 관리 활동을 수행함2. 데이터셋 검수 단계의 품질 관리- 가공된 데이터를 검수하는 단계에서 프로세스, 도구, 조직 체계를 검토하여 일정한 품질의 데이터셋 구축 결과를 확인3. 데이터셋 검수 후 단계의 품질 관리- 최종 결과물의 전달 과정에 대한 확인

활용사례(요약)

□ 블라썸(Bllossom) 모델- 유클리드소프트 가공 데이터를 활용하여 한국어 특화 대규모 언어 모델인 블라썸(Bllossom) 모델 개발- 수집과 정제, 그리고 고도화된 가공 기술을 통해 신뢰성과 정밀도를 갖춘 데이터를 제공함- 이러한 고품질의 데이터는 모델 학습 과정에서 한국어 자연어 처리 능력과 데이터 분석 분야에서 최적의 성능을 발휘하는데 중요한 역할을 하였으며, 이를 통해 블라썸 모델은 한국어와 영어 모두에서 높은 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖춤- 이 모델은 특히 한국어 어휘 확장과 문맥 이해 능력을 강화하기 위해 설계되었으며, 서울과기대 슈퍼컴퓨팅센터에서 대량의 GPU를 활용하여 대규모 데이터 학습을 성공적으로 수행