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플레이업파트너스 주식회사의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

(주) 플레이업파트너스는 데이터 기반 비즈니스 혁신을 선도하는 기업으로, 기업 데이터 분석 및 이미지 라벨링 AI 솔루션을 전문적으로 제공하는 데이터 엔지니어링 그룹입니다. 자사는 최신 AI 기술과 데이터 자동와 역량을 바타응로 스타트업 및 중소기업의 비즈니스 모델 최적화 AI 학습용 데이터 제작을 지원합니다.1. 기업 데이터 기반 비즈니스 모델 자동화 및 분석 솔루션- 비즈니스 모델 캔비즈니스 모델 캔버스 자동화: 기업의 핵심 데이터를 수집 및 분석해 비즈니스 모델 캔버스를 자동화하고 시각화하는 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 신속하고 정교한 전략 수립이 가능해집니다.-음성 데이터 기반 투자자료 자동화: AI 기반 음성 인식(STT)과 핵심 키워드 분석을 통해 투자자료(사업계획서, 피치덱 등)를 자동 생성하고 정밀 분석하여 기업의 투자 유치 활동을 혁신합니다.2. 이미지 라벨링 AI 솔루션-AI 학습용 데이터 제작: 정확도 높은 이미지 및 영상 데이터 라벨링을 통해 AI 모델 학습을 위한 고품질 데이터를 구축합니다.-맞춤형 데이터 기획: 고객의 산업별 요구사항에 맞춘 라벨링 데이터를 기획 및 제공해 AI 모델 개발의 효율성과 성능을 극대화합니다.-활용 분야: 의료 이미지 분석, 자율주행 객체 탐지, 제조업 결함 감지, 스마트 비전 솔루션 등 다양한 산업에 특화된 맞춤형 AI 학습 데이터 제작■ 기업 데이터를 통한 비즈니스 캔버스 자동화 및 분석 솔루션1.AI 기반 STT(Speech-to-Text) 기술자사는 음성 데이터를 텍스트로 변환하고, 이를 바탕으로 투자자용 IR 자료를 자동 생성하는 STT 기술을 보유하고 있습니다. 이 기술은 보고서, 그래프, 차트 등 시각 자료를 효율적으로 제작할 수 있도록 하며, 기존 대비 자료 제작 시간을 70% 이상 단축합니다.2.데이터 시각화 전문성고객 요구에 맞춘 고품질의 시각 자료를 생성하며, 표준화된 템플릿과 맞춤형 디자인을 통해 투자자와의 신뢰를 구축할 수 있는 자료를 제공합니다. 이를 통해 고객사의 투자 유

기업한글명

플레이업파트너스 주식회사

도로명주소

서울특별시 금천구 디지털로 178 (가산동)

등록일

2025-01-24

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=4808602775&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

1. 데이터(또는 활용서비스)의 상품성 ① 데이터 파이프라인 구성1) 데이터 수집 단계기업 데이터 수집: API 연동, 크롤링, 수기 입력 등 다양한 방법으로 기업 데이터를 수집 (업력, 매출, 투자현황 등)이미지 데이터 수집: 기업이 보유한 제품 이미지, 산업 데이터, 또는 신규 촬영 및 스캐닝을 통해 이미지 데이터 확보2) 데이터 전처리 단계기업 데이터 정제: 불완전한 데이터 보완, 중복 및 노이즈 제거이미지 데이터 전처리: 이미지 리사이징, 클리닝, 컬러 정제 등을 통해 고품질 라벨링 준비3) 데이터 라벨링 단계자동화된 Auto-Labeling 도구를 기반으로 초기 라벨링 적용정교한 수작업 라벨링과 다단계 검수를 병행해 데이터 정확도 99% 이상 달성4) 데이터 분석 및 활용기업 데이터 분석: 매출 분석, 고객 세그먼트 분석, 시장 트렌드 반영이미지 데이터 시각화: 객체 인식, 결함 검출, 상품 분류, 의료 진단 AI 데이터셋 구축5) 데이터 통합 및 리포팅비즈니스 데이터를 시각화하고, 분석 결과를 기반으로 IR 자료, 비즈니스 모델 캔버스를 자동 생성결과물을 클라이언트가 원하는 형식(PDF, 대시보드 등)으로 제공② 서비스 차별화 전략 : 통합 데이터 활용 솔루션1) 비즈니스 데이터와 이미지 데이터의 결합단순 라벨링이 아닌 기업 데이터의 분석을 바탕으로 이미지 라벨링이 이루어짐 예시: 제조업에서는 불량품 결함 라벨링 시, 불량률 데이터 분석을 통해 라벨링 우선순위를 결정결과: 라벨링의 정확도를 높이는 동시에 데이터의 비즈니스 활용 가치를 극대화2) AI 최적화 데이터셋 구축AI 모델 성능 개선을 목표로 맞춤형 데이터셋을 기획·구축합니다.기획 단계: 기업의 비즈니스 목표에 따라 AI 학습 목적과 타겟 정의라벨링 기술: Semantic Segmentation, Bounding Box 등 필요에 따라 맞춤형 적용검수 시스템: AI 검증 + 전문가 수작업 검수를 결합해 고정밀 데이터셋 구축3) 데이터 시각화 및 자동화 리포팅IR 자료 자동화: 투자사 맞춤형

상세주소

가산 퍼블릭 A동 2507호

설립일자

2023-05-26

실적(요약)

데이터 가공 및 분석을 통한 시각화 사업계약내용인플루언서 데이터 및 크롤링 데이터 이미지 AI기반 프로토타입계약금액19,000,000계약기간2024.06 ~ 2024 ~ 12거래처 명브이플랫폼사업성과 및 실적데이터 테이블 및 이미지 라벨링 기획 서비스 구축 프로토타입데이터 가공 및 분석을 통한 시각화 사업계약내용클라우드 기반 데이터 라벨링 전처리 및 데이터 기획 구축 개발계약금액100,000,000계약기간2023.01 ~ 2023거래처 명레몬 클라우드 솔루션사업성과 및 실적데이터 테이블 구축 및 결측치 제가 서비스 솔루션 개발데이터 가공 및 분석을 통한 시각화 사업계약내용차세대 엔터테이먼트 크리에이터 AI분석 및 시각화 프로토타입계약금액10,000,000계약기간2024.06 ~ 2024.11거래처 명하이데어사업성과 및 실적AI데이터 구축 기획 및 라벨링, 데이터 크롤링 개발

유지보수(후속지원)전략(요약)

. 수요기업 유지보수(후속 지원) 및 협업체계 전략구 분세부 계획 및 목표내 용서비스 제공 계획수요기업 맞춤형 데이터 가공 서비스 제공비즈니스 데이터 분석: 기업 데이터를 수집·분석하여 비즈니스 모델 캔버스 자동화 및 IR 자료를 자동 생성합니다.신속한 데이터 처리 및 맞춤형 제공이미지 라벨링 AI 솔루션: 수요기업의 AI 학습을 위한 데이터 기획 및 라벨링을 제공합니다 (Bounding Box, Semantic Segmentation 등).고객사의 요구사항에 맞춘 데이터 필드 설계를 진행하며 단계별 프로세스를 통해 수집·정제·가공 후 시각화된 리포트와 AI 모델을 제공합니다.수요 증가 대응 방안유연한 리소스 확장 및 크라우드소싱 활용클라우드 인프라 기반 확장을 통해 수요 증가 시 데이터 처리 및 저장 용량을 확장합니다. AWS, Naver Cloud를 유연하게 활용하며 대규모 라벨링 작업 시 검증된 외부 인력을 투입합니다.자동화된 서비스 제공 프로세스 구축데이터 가공 및 라벨링 작업의 자동화 시스템을 고도화하여 작업 속도를 50% 이상 단축합니다. 데이터 품질 관리와 오류 검증 시스템을 병행 운영합니다.서비스 유지보수 계획데이터 품질 유지 및 지속 관리정기 점검 시스템을 통해 데이터 품질 및 AI 모델 성능을 주기적으로 점검하고 최적화된 데이터를 유지합니다. 오류 감지 및 실시간 보완 프로세스를 구축합니다.플랫폼 기반 유지보수 시스템 운영클라우드 기반 모니터링을 통해 데이터 적재, 라벨링 상태, 처리 속도 등을 실시간 점검하며 유지보수 팀이 24시간 모니터링 및 장애 발생 시 신속하게 대응합니다.고객관리 및 응대 전략1:1 고객 맞춤형 관리 서비스 제공전담 고객관리 담당자를 배치해 수요기업별 프로젝트 매니저를 할당하고 맞춤형 지원 및 협력을 진행합니다.정기 피드백 회의를 통해 수요기업과 주기적인 협의를 진행하여 데이터 사용 현황과 추가 요구사항을 점검하고 반영합니다.고객 커뮤니케이션 강화온라인 지원 채널을 운영하여 웹사이트, 이메일, 전화 상담, 챗봇 등을

주요서비스 상세정보(요약)

데이터 가공 추진 방안수요 기업 맞춤형 데이터 가공 프로세스1. 데이터 수집 및 분석-수집 데이터: 기업 데이터(매출, 업력, 투자 현황 등), 이미지 데이터(제품 이미지, 결함 이미지 등)- 수집 방법 : 비즈니스 데이터: API 연동, 수기 입력, 크롤링을 통한 자동화 수집 -이미지 데이터: 라벨링 기획을 바탕으로 신규 수집 및 데이터셋 구축2. 데이터 전처리-비즈니스 데이터 : 중복 제거, 결측값 보완, 노이즈 필터링- 데이터 필드 표준화 및 분류를 통해 정제된 데이터 제공- 이미지 데이터:리사이징, 노이즈 제거, 정밀 필터링을 통해 고품질 데이터셋으로 가공3. 라벨링 데이터 구축정교한 라벨링 적용:-Bounding Box, Polygon, Semantic Segmentation 등 라벨링 기법을 맞춤형으로 적용- AI 기반 Auto-Labeling 도구와 수작업 검수를 통해 정확도 99% 이상 보장- 비즈니스 연계 라벨링 : 비즈니스 데이터와 결합하여 목표 라벨링 데이터를 설계 예시: 제품 결함률 데이터 → 이미지 결함 탐지 라벨링4. 데이터 통합 및 시각화-비즈니스 모델 자동화 : 비즈니스 데이터를 분석하고 비즈니스 모델 캔버스를 자동화-시각화 솔루션 : 실시간 분석 및 시각화 대시보드 제공-데이터 활용 통계 및 맞춤형 리포팅 지원

카테고리구분

태깅또는라벨링

품질확보전략(요약)

1. 품질 확보를 위한 주요 단계단계주요 활동품질 확보 방안요구사항 분석- 수요기업과 협의하여 프로젝트 목표 및 데이터 품질 기준 설정- 라벨링 속성, 작업 범위 및 데이터 형식 정의- 기준 문서화 및 공유 - 맞춤형 품질 목표 설정 - 작업자 및 검수팀 대상 기준 교육 실시데이터 전처리- 중복 데이터 제거 및 화질 개선 - 데이터 정렬 및 분류 - 필요 시 외부 소스 데이터 보완- 품질 평가 도구를 활용한 원천 데이터 검사- 데이터 정제 기준에 따라 불필요 데이터 필터링- 가공 데이터 초기 품질 검증 수행라벨링 작업- Bounding Box, Polygon Annotation, Segmentation 등 라벨링 수행- 자동화 도구와 수작업 병행- 작업자 사전 교육을 통한 오류 최소화- 자동화 도구로 작업 속도와 정확도 향상- 작업 결과물 중간 검토 및 수정다단계 검증- 자동화 검증 도구를 활용한 초기 검증- 전문가 팀의 수작업 검토- 수요기업의 중간 피드백 반영- 검수 기준 체크리스트 활용- 샘플 데이터를 수요기업과 공유하여 요구사항 확인- 누락 및 오류 탐지 시스템 활용결과물 제공 및 보완- 최종 데이터 결과물 전달- 품질 보고서 제공- 수요기업 피드백에 따른 재작업 및 추가 지원- 품질 보고서에 주요 지표(정확도, 오류율 등) 포함- 사후 지원 체계 운영으로 데이터 활용 문제 해결- 재작업 및 보완 지원을 통해 신뢰성 강화2. 추가 품질 확보 방안■작업자 관리와 교육 강화- 작업자 교육 및 실시간 작업 모니터링을 통해 기준 준수와 작업 일관성을 보장.■검수 프로세스 최적화- 자동화 검증 도구와 전문가 검토를 결합하여 작업 속도와 정확성을 동시에 달성.■품질 보고 및 사후 지원- 품질 지표(정확도 95% 이상, 오류율 5% 이하)를 통해 데이터 활용성을 극대화하며, 사후 지원 체계를 통해 수요기업의 신뢰를 강화.

활용사례(요약)

활용 기대 효과1.데이터 정확도와 일관성 보장: AI 모델 학습 데이터의 품질을 높여 모델 성능을 극대화.2.프로젝트 효율성 향상: 작업 속도 증가 및 오류율 감소를 통해 프로젝트 완료 시간을 단축.3.수요기업 만족도 제고: 맞춤형 품질 관리와 사후 지원을 통해 고객의 신뢰와 만족도를 높임