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주식회사 데이탄소프트의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

○ 기업 개요: ㈜ 데이탄소프트 (DataNSoft Inc.) - 데이터와 소프트웨어를 연구하는 초기 스타트업으로 AI 개발 컨설팅, 프로토타이핑, API 서비스를 제공 - 연혁 . 2021년: 정보통신산업진흥원(NIPA) AI 경진대회 입상, 법인설립 . 2022년~2024년: 3년 연속 데이터바우처 공급기업 과제 성료 - 주요사업 . (AI데이터가공) 인공지능을 접목한 솔루션 고도화 시제품 개발 ○ 핵심 역량 - 독립적인 R&D 가능한 전문 인력 . 컴퓨터공학 박사학위 보유 대표자 (하둡, 추천시스템 관련 연구) - 데이터 분석, AI 모델 학습 관련 다수 경진대회 입상 실적 . 인터넷 댓글 편향성 분류, 카드 이상거래 탐지, 주식 종목 변동성 예측, 전력설비 고장 예측 등 . 생성형 AI 활용 대화형 챗봇, 데이터 분석 시스템 설계 및 운영 - 수요기업과 협업 위한 다양한 환경의 개발 역량 . 자바, 파이썬, 자바스크립트 기반 풀스택 개발 및 도커라이징 . AWS 클라우드, K8S 환경 기반 시스템 구축 및 운영 경험

기업한글명

주식회사 데이탄소프트

도로명주소

제주특별자치도 제주시 도령북길 31 (연동)

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=3268801855&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

○ AI 프로젝트 수행 경험-자체 SW: 인공지능 API 관리 플랫폼 :홈페이지: www.matgim.ai :인공지능 기능별 API 서비스화 가능- 자체 SW: API 호출 중계 게이트웨이 :홈페이지: gateway.matgim.ai :API 별 부하제어, 인증, 사용량 집계 등안정적인 서비스 운영 가능○ 인증 및 특허 - 소프트웨어사업자, 데이터사업자, 통신판매업 신고 - 벤처기업확인서, 중소기업확인서, 제주창경 보육기업- 등록 특허증 3건○ 당사 차별성 - 정형화된 DB 데이터, 시계열 데이터, 텍스트 데이터에 대한 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 이해를 바탕으로 AI 모델 학습까지 필요한 수집, 정제, 추출, 분석 등 전주기적 가공을 지원 - 풍부한 오픈소스 프레임워크 생태계에 대한 이해를 바탕으로 확장성 있는 서비스 제공을 위한 아키텍처 구성

상세주소

2층 데이탄소프트

설립일자

2021-07-13

실적(요약)

- 사업명 :인공지능을 접목한APM솔루션 고도화 프로젝트 사업내용 :APM(Application Performance Monitoring)솔루션 데이터 분석,챗봇 기반 대화형 보고서PoC및 실시간 문제 분석 등AI기능 설계 및 알고리즘 개발- 사업명 :딥러닝 기반 환자의 개인 맞춤형 재활 훈련을 제공하는Zenicog솔루션 개발 사업내용 :인지,언어 장애 환자를 위한 훈련 추천,동적 난이도 개선,필기인식,음성인식PoC개발

유지보수(후속지원)전략(요약)

○ 중장기 협업체계 구축을 목표 - 일반적인 외주, 용역 형태의 1년간 유지보수는 지양하고 이어지는 후속 계약 등 중장기 파트너십을 지향 ○ API 형태의 서비스 산출물 제공 - 가공서비스를 클라우드 API를 통해 제공하여 단기 프로젝트 이후에도 지속적 품질관리가 가능한 구조로 협업체계 구축 - 클라우드 API의 헬스체크, 정확도 모니터링 등 관리 운영에 대한 서비스를 통해 후속 지원 실현 ○ API 관리 역량 강화를 통해 수요 증가에 대비 - 수요 증가 시 공통 모듈을 재사용, 클라우드 운영 효율화를 통해 수익성 증대

주요서비스 상세정보(요약)

○ 가공 업무 프로세스 - 업무정의: 수요기업 매칭 단계에서 이루어지며, 1) 수요기업의 비즈니스 모델 이해, 2) 가공 필요 데이터 현황 파악, 3) 가공 결과물의 형태와 기대 수준 분석을 진행하여 구체적 수행방안을 설계. 이 과정에서 선택적으로 인공지능을 활용한 가치제안 컨설팅 - 업무수행: 데이터 가공의 주요 업무인 수집, 정제, 분석, 추출이 진행되며, 필요에 따라 수요기업 비즈니스의 가치 제고를 위한 인공지능 모델 학습을 병행. 또한, 가공 산출물을 수요기업에서 활용할 수 있도록 전달하기 위한 연계 인터페이스를 상황에 맞게 제공하여 관리 편의성을 제고 - 결과검증: 업무수행 결과를 연계 인터페이스를 통하여 수요기업 비즈니스 일부에 적용하고 검증을 진행. 이 과정은 업무수행 단계가 모두 끝난 상황에서 이루어지는 것이 아니며, 업무수행과 짝을 이루어 반복적으로 진행될 수 있음. 따라서 수요기업의 담당자 협력이 필수 - 결과적용: 수요기업 비즈니스 일부에 적용했던 산출물을 전체 범위로 확장. 시스템 안정성을 확보하고 유지보수 진행 ○ 업무 유형 별 주요 사용 기술 - 당사는 업무수행 과정에서 업무 유형에 따라 파이썬 중심의 오픈소스 컴포넌트를 사용하여 빠르고 안정적인 산출물을 생성 업무 유형주요 오픈소스 웹 수집Selenium변환Pandas, Numpy분석환경Jupyter Lab텍스트 라벨링Doccano저장소RDB, NoSQL (MongoDB, ElasticSearch)배치처리Celery파이프라인AirFlow모델학습Scikit-learn, Tensorflow인터페이스Flask

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타,가명처리,데이터 보호 관련 기술 개발,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

○ 수요자 참여형 서비스 구축 프로세스 - 수요기업 매칭 후 수요기업 담당자와 정기 미팅 (주1회) 수행 - 깃헙, 파일서버 등을 통해 수시 산출물 공유 - 조기 프로토타입 구축을 통해 빠른 컨셉 검증 및 개선 - 2021년 공급기업에 선정 후 3년간 최고 만족도 유지

활용사례(요약)

인공지능 서비스 개발