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(주)바이스벌사의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

기업개요- 현재 생성형 AI를 활용한 AI패션디자인 창작서비스 VIIMstudio 운영중- 동사의 생성형 AI 서비스 개발 역량을 활용하여 AI 데이터 가공 서비스를 제공핵심역량- 패션 데이터에 대한 프롬프트 라벨링 전문인력 보유- 패션 특화 AI 모델 개발 역량 보유

기업한글명

(주)바이스벌사

도로명주소

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=3948603207&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 생성형 AI를 활용한 AI 패션 디자인서비스 VIIMstudio2. 패션 콘텐츠에 특화된 AI 모델 학습/개발 역량 보유

상세주소

8층 822호(한화생명보험빌딩)

설립일자

2023-01-03

유지보수(후속지원)전략(요약)

하자보수-검수 완료 후 3~6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수- 기본점검 및 설치 전 환경점검, 장애 발생 시 온라인 지원/현장 지원품질개선- 에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 기능수정- 주어진 S/W 자원을 효율적(극대화 및 최적화)으로 사용하기 위한 조정작업- 예방 정비가 필요한 S/W의 기술자와 함께 수행사 기술자가 예방점검- 운영시스템 최적화 및 업그레이드 지원, 정상운영을 위한 기술지원

주요서비스 상세정보(요약)

1. 제품, 스타일 데이터 수급 및 DB 구축 : 제품 및 스타일 이미지 데이터 수집2. 이미지 전처리 : 이미지 데이터 사이즈, 포맷 등 표준화 작업 수행3. 라벨링 작업 : 구축된 데이터셋을 스타일별로 라벨링 진행4. AI 모델링 : 데이터셋을 기반으로 AI 모델 학습 진행5. 테스트 및 보완 : 생성된 AI 모델의 성능 평가 수행 및 반복 학습 진행

카테고리구분

전처리,품질,코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,기타,설계,생성·수집

품질확보전략(요약)

데이터 수집 단계에서부터 품질 점검 수행?-데이터 수집 단계에서부터 학습에 적절한 데이터인지 검수하여 데이터 수집 진행하며 이 과정에서 이미지 데이터의 품질, 사이즈 등을 점검패션 전문가들이 참여하는 라벨링-데이터 라벨링 과정에서 수요기업의 스타일, 패션 디테일이 반영될 수 있도록 라벨링 진행하며, 이 과정에서 동사 내 패션 전문가들이 참여테스트 및 반복 학습 수행?-이미지 생성에 따른 결과물이 텍스트 프롬프트를 잘 반영하는지에 대해서 수요기업의 담당자와 같이 체크하고, 미진한 부분에 대해서 보완하여 추가 학습 진행품질 확보를 위한 R&D- 이화여대 패션디자인학과, 중앙패션디자인협회와 함께 패션 데이터 라벨링에 대한 연구 진행중- 자사서비스인 AI 패션 디자인서비스에 적용하는 패션 특화 AI 모델 지속 업데이트 중

활용사례(요약)

1. 브랜드 스타일, 제품을 학습한 생성형 AI 모델을 활용하여 제품 기획 및 디자인에 활용 가능2. 제품 초기 기획 단계에서 생성형 AI 모델을 활용하여 시간 및 비용 절감 가능3. 생성형 AI 모델을 활용하여 고객 참여형 마케팅 전개 가능