- 도로명 주소
- 경기 용인시 수지구 현암로 135
- 우편번호
- 16876
- 영문주소
- 135 Hyeonam-ro, Suji-gu, Yongin-si, Gyeonggi-do
주식회사 미디어나비의 전체 정보
- 기업개요 및 핵심역량(요약)
- o 기업 기본 개요? 2011년 1월 ㈜미디어나비 법인 설립? 2024년 경기가족친화 일하기 좋은 기업 인증? 2023~현재 코드넛, AI 모델 개발을 위한 학습용 텍스트 데이터셋 가공 프로젝트 수행 중? 2023~현재 에이앤에이, 스마트 RPC 실시간 재고관리 시스템 구축사업 수행 및 고도화 개발 중? 2023년 Korea AI Startups 회원사 선정? 한국데이터산업진흥원, 2023-2024년 데이터바우처 지원사업 공급기업 지정 (3건 과제 수행)? 2023년 연구개발전담부서 인정? 자체 AI 솔루션 3종 보유 (나비랑TM, 나비안TM, 나비전TM)? 2022~2023년 한국언론진흥재단 뉴스 알고 유지 보수 및 KPF-BERT 활용 스마트 뉴스 시범 사이트 개발? 2022년 K-ICT 빅데이터센터 주관 <클라우드 기반 데이터 분석환경 지원사업> 선정? 2021~2024년 한국언론진흥재단, 뉴스 알고 유지 보수? 2021년 한국언론진흥재단, 언론사를 위한 인공지능 언어모델 ‘KPF-BERT’ 개발 총괄, 뉴스 알고 고도화 개발? 2017~2019년 한국언론진흥재단, 미디어 리터러시 서비스 뉴스 알고 개발 프로젝트 수행? 2014~2017년 한국콘텐츠진흥원 R&D 프로젝트 <스케치 기반의 웹툰 저작도구 및 인터렉티브 콘텐츠 제작 플랫폼> 기술 개발 공동연구기관 과제 수행? "누구나 기술 없이도 인공지능을 누릴 수 있는 세상" 구현을 위한 기술 혁신 추구o 주요사업 분야 및 핵심 가치? AI 솔루션 기반 데이터 가공 및 분석 서비스1) nAvI-LangTM: 자연어처리 특화 AI 솔루션2) nAvI-AnTM: 데이터 분석 특화 AI 솔루션3) nAvI-SionTM: 비전/이미지 처리 특화 AI 솔루션? 산업 맞춤형 AI 시스템 컨설팅? 데이터 기반 신규 가치 창출 지원o 기업 핵심 역량 AI 솔루션 보유 현황1) nAvI-LangTM (나비랑) - 자연어처리 AI 솔루션- KPF-BERT 개발 경험 기반의 고도화된 언어모델- 뉴스
- 기업한글명
- 주식회사 미디어나비
- 도로명주소
- 등록일
- 2025-02-13
- 링크(URL)
- https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1208762937&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
- 보유솔루션(요약)
- o 주요사업 분야 및 핵심 가치? AI 솔루션 기반 데이터 가공 및 분석 서비스1) nAvI-LangTM: 자연어처리 특화 AI 솔루션2) nAvI-AnTM: 데이터 분석 특화 AI 솔루션3) nAvI-SionTM: 비전/이미지 처리 특화 AI 솔루션? 산업 맞춤형 AI 시스템 컨설팅? 데이터 기반 신규 가치 창출 지원o 기업 핵심 역량 AI 솔루션 보유 현황1) nAvI-LangTM (나비랑) - 자연어처리 AI 솔루션- KPF-BERT 개발 경험 기반의 고도화된 언어모델- 뉴스 기사 본문 요약 및 클러스터링 기능- 텍스트 데이터 자동 분류 및 분석- 맞춤형 자연어처리 모델 개발 지원2) nAvI-AnTM (나비안) - 분석 AI 솔루션- 기업 데이터 수집-가공-분석 통합 프로세스- IoT 센서 데이터 실시간 분석 - BI 도구 활용 데이터 시각화- 예측 모델링 및 이상 감지 시스템3) nAvI-SionTM (나비전)- 비전 AI 솔루션- 스테이블 디퓨전 기반 이미지 처리- 객체 인식 및 분석 시스템- 3D 모델링 및 VR 서비스 지원- 산업별 맞춤형 비전 AI 모델 개발4) 시스템 컨설팅 역량- 요구사항 분석 및 관리 체계 구축- DB 서버 구축 및 시스템 아키텍처 설계- AI 솔루션 도입 및 운영 컨설팅- 전문 교육 프로그램 운영
- 상세주소
- 5층 503호 (죽전동, 베스트프라자)
- 설립일자
- 2011-01-01
- 실적(요약)
- □ 데이터바우처 사업 수행실적- 당사는 2023년부터 데이터바우처 사업에 참여하여 다양한 산업 분야에서 AI 기술을 적용한 성공적인 데이터 가공 서비스를 제공하는 프로젝트들을 완료했으며, 수행해오고 있습니다.ㅇ 2024년 데이터바우처 공급기업 참여 실적 (1)? 수요기업명 : ㈜코드넛? 과제명 : AI 튜터 개발을 위한 교과서 기반의 AI 학습 데이터 가공? 사업 기간 : 2024년 6월 1일 ~ 2024년 11월 30일? 주요 성과 : AI 교육용 데이터셋 가공 구축 및 맞춤형 학습 콘텐츠 생성 시스템 개발을 통한 교육 효과 분석 모델 구현 데이터바우처 협약 종료 후에도 연속성을 지닌 과제의 별도 계약체결 후 프로젝트 수행 중ㅇ 2023년 데이터바우처 공급기업 참여 실적 (1)? 수요기업명 : ㈜코드스? 과제명 : 비주얼 저널리즘을 위한 온라인 AI 이미지 제작시스템 개발? 사업 기간 : 2023년 6월 1일 ~ 2023년 11월 30일? 주요 성과 : AI 기반 이미지 자동 생성 시스템 구축 및 저널리즘 특화 이미지 처리 모델을 개발 완료하였으며 실시간 이미지 생성 및 편집 기능을 구현ㅇ 2023년 데이터바우처 공급기업 참여 실적 (2)? 수요기업명 : 공간정보기술(주)? 과제명 : 드론 촬영 영상 기반 비행장 활주로 AI 균열 검출 모델 개발? 사업 기간 : 2023년 6월 1일 ~ 2023년 11월 30일? 주요 성과 : 드론 영상 분석 파이프라인 구축 및 실시간 균열 검출 시스템 개발을 통해 비행장 활주로 유지보수를 위한 AI 예측 모델 구현(검출정확도 90% 성능 달성)- 특히 시각화, 영상처리, 교육 분야에서 AI 기술을 성공적으로 적용하여 각 수요기업이 필요한 프로젝트별 목표를 달성하였으며, 이를 통해 축적된 기술력과 노하우를 바탕으로 향후 데이터바우처 사업에서도 수요기업의 요구사항을 충실히 이행할 수 있는 역량을 보유□ 데이터 수집/분석 사업 수행실적ㅇ 2023-2024년 스마트 RPC 실시간 재고관리 시스템 구축 프로젝트 참여 실
- 유지보수(후속지원)전략(요약)
- o 고객지원 체계 최적화된 서비스 제공과 고객 만족도 향상을 위해 다음과 같은 종합적인 지원 체계를 운영합니다. 1) 전담 지원팀 운영? 상시 기술 지원 체계 고객사별 전담 커뮤니케이터를 배정하여 일관성 있는 서비스를 제공하며, 월 1회 정기 점검을 통해 선제적 이슈 관리를 수행합니다. 2) 다채널 지원 시스템 ? 통합 고객지원 플랫폼 운영 o 협업체계 구축 1) 프로젝트 관리 시스템 ? 통합 프로젝트 관리 플랫폼 ? Google Drive 기반 일정/프로젝트 관리 ? 실시간 이슈 트래킹 ? 자동화 보고서 생성 (월간) 2) 커뮤니케이션 채널 ? 다층적 소통 체계? 월간 진행 보고회 (화상회의) ? 월간 운영 보고서 제출 성과 지표는 SLA 기준으로 관리되며, 분기별 리뷰를 통해 개선점을 도출합니다. o 지속가능한 파트너십 구축 1) 장기 협력 프로그램? VIP 고객 혜택? 우선 기술지원 서비스 ? 신규 기능 베타 테스트 참여? 연간 사용량에 따른 할인율 적용 (최대 20%) 2) 산업 생태계 조성 ? 협력 네트워크 운영 ? 분기별 기술 교류회 개최 ? 공동 연구개발 프로젝트 추진 ? 산학연 협력 프로그램 운영 3) 미래 성장 전략 ? 서비스 고도화 계획 ? AI 기술 적용 로드맵 수립 ? 신규 서비스 출시 계획 ? 클라우드 인프라 확장 계획o 리스크 관리 계획 1) 리스크 관리 체계? 주요 리스크 모니터링? 기술 리스크: 시스템 안정성, 보안 ? 운영 리스크: 인력, 프로세스? 시장 리스크: 경쟁사, 기술 변화 2) 대응 체계 ? 리스크 대응 프로세스 ? 실시간 모니터링 체계? 에스컬레이션 매트릭스 운영o 실행 및 모니터링 ? 성과 지표 관리? 고객 만족도 목표: 95점 이상 ? 시스템 가용성: 95% 이상 분기별로 상기 전략의 실행 성과를 평가하고, 수요기업의 피드백을 반영하여 지속적인 서비스 개선을 추진하고 있습니다.
- 주요서비스 상세정보(요약)
- ㅇ nAvI-LangTM (자연어처리 AI 솔루션) ? KPF-BERT 기반의 고성능 언어모델을 적용하고, 멀티태스크 학습을 통한 범용성을 확보하였으며, 한국어 특화 자연어처리에 최적화된 솔루션입니다.? 텍스트 자동 분류 및 요약, 문서 군집화 및 토픽 모델링, 감성 분석 및 의도 파악, 맞춤형 언어모델 파인튜닝 등의 핵심 기능을 제공합니다. ㅇ nAvI-AnTM (데이터 분석 AI 솔루션)? 실시간 데이터 처리 엔진과 확장 가능한 분석 파이프라인, 클라우드 기반 분산처리 시스템을 갖추고 있습니다.? 데이터 수집 및 전처리 자동화, 실시간 모니터링 및 분석, 예측 모델링 및 최적화, 맞춤형 대시보드 제공 기능을 수행합니다. ㅇ nAvI-SionTM (비전 AI 솔루션)? 스테이블 디퓨전 기반 이미지 처리, 고성능 객체 인식 엔진, 멀티모달 학습 지원 기술을 보유하고 있습니다.? 이미지 자동 인식 및 분류, 객체 탐지 및 세그먼테이션, 이미지 생성 및 편집, 3D 모델링 및 변환 기능을 제공합니다. ㅇ 뉴스 기사 기반 데이터 활용 서비스 차별성? 뉴스 기사 기반 언어모델 ‘KPF-BERT’ 개발에 참여했던 인력으로 구성된 회사로서 현재 언론사 및 미디어 빅데이터 기업들에게 기술자문을 제공하는 등 뉴스 기사 기반 AI 데이터가공 서비스 분야에서 검증된 기술력과 차별성 보유? 현재, KPF-BERT 활용사례 등이 깃허브에 오픈소스로 공개되어 있지만, 언론사 자체적으로 이 기술을 활용하기에 기술적 제약이나 비용부담이 있는 등 여러 문제점 발생? 자사가 데이터바우처 지원사업의 공급기업으로 선정되어 관련 가공서비스를 제공함으로써 이러한 문제점들을 해결 가능할 것으로 기대
- 카테고리구분
- 전처리,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타,AI Hub 학습용 데이터 재가공,설계,생성·수집,자동화,적재
- 품질확보전략(요약)
- □ 품질관리 체계 구축 ㅇ 당사는 데이터 수집부터 최종 결과물 제공까지 전 과정에 걸쳐 체계적인 품질관리 시스템을 구축·운영하고 있으며, 각 단계별 세부 품질관리 프로세스는 다음과 같습니다. 단계 품질관리 항목 세부 실행방안 검증 지표 수집단계 ? 데이터 소스 검증? 수집 방법 표준화? 자동화 도구 활용 ? 데이터 신뢰성 평가? 표준 수집 프로세스 적용? 자동 수집 도구 검증 ? 데이터 완전성 99% 이상? 수집 정확도 95% 이상? 자동화 비율 90% 이상 전처리 단계 ? 데이터 클렌징? 중복/오류 제거? 표준 포맷 변환 ? 데이터 정제 규칙 적용 ? 자동오류검출 시스템 운영 ? 표준화 프로세스 적용 ? 데이터 정합성 99% 이상? 중복률 1% 미만? 표준 준수율 100% 분석 단계 ? AI 모델 정확도 검증 ? 결과 일관성 점검 ? 성능 최적화 ? 모델 성능 테스트 수행 ? 교차 검증 실시 ? 파라미터 최적화 ? 모델 정확도 95% 이상 ? 일관성 지표 90% 이상 ? 응답시간 3초 이내 제공 단계 ? 최종 결과물 검증 ? 품질 인증 ? 활용 가이드 제공 ? 종합 품질 평가 실시 ? 품질 인증서 발급 ? 상세 매뉴얼 제작 ? 종합 품질 지수 95% 이상? 고객 만족도 90% 이상 ? 문의 응답률 100% ㅇ 품질 모니터링 시스템? 실시간 품질 지표 측정 및 자동화된 오류 감지 시스템을 구축하여 운영하고 있으며, 성능 저하 발생 시 조기 경보 체계를 통해 즉각적인 대응이 가능합니다.? 전담 품질관리팀을 운영하여 정기적인 품질 평가를 실시하고, 개선사항을 도출하여 지속적인 서비스 품질 향상을 추구합니다.□ 품질 개선 계획ㅇ 정기적 품질 평가 체계 구분 주기 평가 항목 개선 활동 정기 보고 분기 ? 핵심 성과 지표 분석 ? 품질 목표 달성도 ? 문제점 및 개선사항 ? 분기별 품질 보고서 작성 ? 개선 계획 수립 ? 시정 조치 이행 고객 피드백 상시 ? 고객 만족도 조사 ? V
- 활용사례(요약)
- □ 데이터 활용 서비스 예시 ㅇ 서비스 예시 I : LLM을 활용한 뉴스 본문 요약 (데이터 활용 서비스) ? 뉴스 본문의 중요 문장을 찾아서 3문장으로 제시하는 인공지능 언어 모델로 API로 제공합니다. (사전 주문협의시 설치형도 가능한 모델) ? 모바일 시대에 적절한 정보전달 방법으로 문장 분석력을 사용하여 전체 문장 중 가장 중요도가 높은 문장 3개를 추천하는 방식으로 본문 내용을 요약·표현하는 활용법으로 이용? 자체 수요조사를 통해 파악된 해당 서비스 예상 수요는 최소 3개 이상 언론사 ? 자사가 제시한 데이터 가공서비스 가격단가표에 의하면, 작업 가능 프로젝트 개수는 1~2 개 수요기업이면 충분한 것으로 판단됨ㅇ 서비스 예시 II : LLM을 활용한 뉴스 클러스터링 (데이터 활용 서비스)? 비슷한 주제를 다룬 뉴스 기사들을 자동으로 묶어주는 서비스로 설치형으로 제공 가능합니다. ? 비슷한 주제의 기사목록 중 위원회 알고리즘에 따른 자동평가로 대표 기사 선정이 가능- kpf-SBERT ? https://github.com/KPFBERT/kpfSBERT - Sentence BERT를 제작하는 방법에 대한 소스코드가 깃허브에 오픈되어 있음 - 단어별 임베딩이 아닌 문장 전체를 하나의 동일한 크기의 임베딩 벡터로 변환하는데, 이것은 문장간의 비교를 BERT 대비 엄청나게 빠르고 효율적으로 연산하는 것이 가능 - 문장의 의미적 유사도를 쉽게 수치로 비교할 수 있고, 미세하게 다른 표현이지만 중복 문장 또는 기사를 찾아내어 중복제거 등 업무에 활용할 수 있음 - kpf-SBERT를 이용하여 HDBSCAN으로 뉴스를 자동 클러스터링하는 모델의 예제 - 소스코드에서는 기사의 제목만으로 의미적 유사도에 기반, DBSCAN 보다 고성능인 HDBSCAN을 이용하여 클러스터링함 - 네이버, 다음과 등 포털 뉴스는 기사 본문의 형태소 분석을 통해 기사간의 유사도를 자동측정하고 분류하여 유사한 기사끼리 묶어내는 뉴스 자동 클러스터링 서비스를 수년 전부터 제공 중ㅇ 서
상세 시스템 데이터 보기
- 경도
- 127.12442162
- 번호
- 84
- 위도
- 37.33193883