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(주)골든플래닛의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

[기업개요]○㈜골든플래닛은 모든 비즈니스 과정 중에 발생하는Legacy와 데이터를 축적하고,빅데이터 분석,컨설팅 사업에 적합한 빅데이터 솔루션을 자체 개발을 통해 보유하고 있으며,다양한 빅데이터 사업을 공공/민간 기업에 맞춤형으로 수행 및 컨설팅을 제공하고 있음[핵심역량]가. 주요사업 분야 및 보유기술○통계 기반의 데이터마이닝과 자연어처리(NLP) 기술을 보유하고 있으며, 딥러닝을 이용한 예측 분석(Predictive Analytics) 연구 개발에 지속적인 투자를 통해 공공, 커머스, 레거시 등의 거래 및 행동 데이터 분석 서비스를 제공○웹 행동 분석 트래킹부터 분석 영역까지 기여도 중심의 효율적인 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있는 기술과 서비스, 컨설팅 소프트웨어 공급과 컨설팅 서비스 등을 제공○빅데이터 분석을 통해 핵심 고객가치 발굴, VOC 관리, 신사업(상품)/마케팅 전략을 수립하여, 인바운드 마케팅을 통해 마케팅 실행 후 웹로그 분석을 통해 성과를 측정할 수 있는 성과지향 All-In-One 마케팅 분석 및 모니터링 서비스를 제공○기업 내 다양한 데이터를 효율적으로 수집 및 정제하여 자연어 처리, 이미지 분석 기술, 데이터마이닝 및 머신러닝 기술 기반으로 구축된 엔진을 활용하여 여러 산업 분야의 다양한 요구사항을 빠른 시간 내에 분석할 수 있는 기술을 적용한 솔루션(TousFlux) 보유나. 조직 및 인원○총 144명의 직원이 재직하고 있으며, 빅데이터 분석 및 컨설팅 전문 부서인 DX 본부는 빅데이터 컨설팅, 빅데이터 분석, 설계, 플랫폼 구축 및 운영, AI 등의 핵심 역량에 따라 DX분석 및 DX개발 부서로 구분하여 전문성을 제고하고 있음

기업한글명

(주)골든플래닛

도로명주소

서울특별시 강남구 언주로 535 (역삼동)

등록일

2025-02-13

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1298631676&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

가.보유 솔루션○ 빅데이터 분석에 특화된 TousFlux Analytics 솔루션 -TousFlux Analytics 솔루션은 기업내 다양한 데이터를 효율적으로 수집 및 정제하며 자연어 처리, 이미지 분석 기술(Computer Visioning), 데이터 마이닝 및 머신러닝 기술 기반으로 구축된 엔진을 활용하여 여러 산업 분야의 다양한 요구사항을 빠른 시간내에 분석할 수 있는 기술과 솔루션을 제공나. 보유 기술○ 자연어 처리 기술 -다국어 NLP, OCR, STT, 동영상 분석, 예측 분석 수행 기술 -다양한 데이터 분석 및 TousFlux ML 플랫폼 기술을 매시업 (Mash-Up)한 오피니언 마이닝 엔진(Opinion Mining Engine) -의미론 및 구문론 규칙에 따른 주제어 기반 분류 분석 가능○ 이미지/영상 분할 기술 -FCN을 통해 이미지 분류에 초점을 맞추어 기존 CNN보다 우수한 성능의 분류 기술 -심층 신경망(Deep Neural Network)에서 얕은 층의 Local 정보와 깊은 층의 Semantic 정보를 대신하는 Skip architecture를 통한 분류 기술○ 이미지 분석 기술 -객체 감지, OCR, 얼굴 인식, 로고 식별 등 정확도 높은 다양한 이미지 분석 기능 -Auto ML을 통한 커스텀 라벨로 특정 분야에 적합한 고도화된 이미지 분석 가능 -객체 탐지 기반의 풍력 발전기 균열 탐지 및 위험도 진단○ 음성 및 이미지 변환 기술 -단순 이미지 문자 추출이 아닌 각 목적에 맞는 이미지 전처리를 거친 후, OCR을 통해 문자를 인식하고 추출하여 정확도 높은 문자인식이 가능한 기술 -STT를 활용하여 120개 언어와 방언 등을 인식하여 음성을 텍스트로 변환하고, 목적에 맞는 커스터마이징을 통해 음성 명령 및 제어 기능을 구현○ 딥러닝 기반 예측 모델링 기술 -EDA를 통해 가설 분석과 파생 변수 및 신규 변수를 도출/측정하고, 자사에서 보유하고 있는 다양한 딥러닝(Deep Learning)예측 모델 활용 가능 -예측 목적, 변수,

상세주소

골든플래닛타워 13층

설립일자

2009-04-09

실적(요약)

○스마트시티챌린지교통솔루션 신모빌리실증 빅데이터 분석 및 평가 수행에 따른 교통서비스 효과 분석-수행기간 :24.05~24.06-수행내용 :교통분야 데이터분석○빅데이터플랫폼기반 분석 서비스(유통정보1)-수행기간 :23.08~23.12-수행내용 :데이터분석 및 컨설팅○빅데이터플랫폼기반 분석 서비스(유통정보및 알고리즘2)-수행기간 :23.08~23.12-수행내용 :데이터분석 및 컨설팅○데이터 기반 농정업무 지원 모델 개발을 위한 분석 기반 구축-수행기간 :23.08~23.12-수행내용 :데이터분석 모델 구축○농업경영정보 부정등록 탐지 모델 연구사업-수행기간 :23.08~23.12-수행내용 :AI/빅데이터 모델 구축

유지보수(후속지원)전략(요약)

가. 유지보수 및 고객관리 계획1) 지속적 유지보수 체계○주기적 데이터 점검 및 업데이트 -제공된 데이터 상품에 대해 월별/분기별 정기 유지보수를 실시하고 품질 검증을 진행 -수요기업의 필요에 따라 데이터 업데이트 주기를 유연하게 조정○고객 맞춤형 피드백 반영 -고객사로부터 수집된 피드백을 기반으로 지속적인 데이터 서비스 개선 및 최적화 수행 -고객사 요구사항에 맞춘 추가 데이터 가공 및 분석 서비스 제공 2) 고객 관리 및 응대 체계 ○고객 전담 PM(Project Manager) 운영 -프로젝트 초기부터 유지보수 단계까지 고객사 전담 PM을 배정하여 원활한 커뮤니케이션과 이슈 대응을 지원 ○24/7 기술 지원 체계 구축 -실시간 문의 대응을 위해 24시간 고객 지원 서비스 운영 (전화, 이메일, 실시간 채팅 지원 등) -데이터 오류, 서비스 장애 등 긴급 상황 발생 시 즉각 대응할 수 있는 비상 대응 프로세스 운영 -체계적인 고객관리를 통해 고객사의 이력, 요청사항, 프로젝트 진행 현황을 체계적으로 관리하여 맞춤형 서비스를 제공 3) 유지보수 후속 지원 ○분석 보고서 제공 및 성과 점검: 데이터 분석 프로젝트 종료 후 성과 보고서를 제공하고, 수요기업의 성과 향상을 정기적으로 모니터링 ○데이터 교육 및 활용 컨설팅 -수요기업의 내부 인력을 대상으로 데이터 활용 교육을 제공하여 자생적 데이터 역량 강화를 지원 -데이터 분석의 실무 적용 방안을 컨설팅하여 비즈니스 의사결정에 실질적으로 기여 4) 유지보수 지원체계 ○지원 담당자로는 유지보수책임자와 유지보수담당자 파트로 나누어, 파트별 각 1명 이상씩 배정 ○업무 분장 -사업 완료 후 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애 발생에 대하여 신속하게 대응할 것이며 당사는 아래와 같은 지원체계를 유지함 ○유지보수 상세내용구분내용유지보수 대상ㅇ 데이터지원사업을 통해 공급한 시스템 및 데이터의 모든 구성 요소를 대상으로 지원함무상유지보

주요서비스 상세정보(요약)

가. 서비스 단계별 상세정보1) 계획 수립 단계○목표: 수요기업의 요구사항 분석 및 프로젝트 기획○주요 업무: -수요기업의 비즈니스 목표 및 데이터 활용 목적 파악 -데이터 활용 현황 진단 및 요구사항 분석 -구체적인 산출물 및 품질 기준 정의○수행 방법 -1:1 미팅 및 설문 조사를 통해 요구사항 수집 -요구사항 명세서 작성: 프로젝트 범위, 일정, 예상 결과물, KPI 포함 -산업별 맞춤형 전략 수립2) 데이터 수집 단계○목표: 프로젝트에 필요한 원천 데이터 확보○주요 업무 -내·외부 데이터 수집: 기업 내부 데이터, 공개 데이터, 웹 크롤링 데이터 등 -실시간 데이터 수집을 위한 API 연동 및 센서 데이터 활용○수행 방법 -데이터 수집: Python 기반 스크립트, API 활용 -데이터 출처 검증: 데이터의 신뢰도와 정확성을 평가3) 데이터 가공 및 처리 단계○목표: 데이터 정제 및 가공을 통해 활용 가능한 형태로 변환○주요 업무 -결측치 및 이상치 처리 -데이터 표준화 및 구조화 -자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 비정형 데이터 가공○수행 방법 -자동화 스크립트: 데이터 품질 검토 및 중복값 제거 -AI 기반 가공: 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환 -단계별 품질 점검: 데이터 무결성과 일관성 검증4) 데이터 분석 및 모델링 단계○목표: 데이터에서 인사이트 도출 및 예측 분석 수행○주요 업무 -데이터 탐색적 분석(EDA) -AI/ML 모델을 활용한 예측 분석 및 최적화 -산업별 맞춤형 인사이트 도출○수행 방법 -머신러닝 기법: 회귀분석, 분류 모델, 클러스터링 적용 -AI 예측 모델 구축: 수요 예측, 이상 탐지, 패턴 분석 -시각화: 분석 결과를 Power BI, Tableau를 활용해 그래프와 차트로 제공5) 결과물 납품 및 보고 단계○목표: 분석 결과물 전달 및 활용 방안 제공○주요 업무 -데이터 분석 결과 및 인사이트 보고서 제공 -데이터 기반 비즈니스 개선 제안 -유지보수 및 후속 지원○결과물 제공 형태 -분석 리포트: PDF 문서, 대

카테고리구분

분석

품질확보전략(요약)

가. 단계별 품질 확보 방안1) 기획 단계○요구사항 분석 - 수요기업의 비즈니스 목표와 데이터 활용 목적을 정확히 이해하고, 구체적인 데이터 요구사항 문서를 작성 - 품질 목표 설정: 데이터 정합성, 완결성, 일관성 등 **핵심 품질 기준(KPI)**을 수립 ○프로젝트 기획서 작성 -프로젝트 범위, 산출물, 일정 및 검수 기준을 포함한 상세 기획서 제공 -품질 검수 단계에 대한 기준을 사전에 명확히 협의 2) 데이터 수집 단계 ○원천 데이터의 품질 검증 - 수집된 원천 데이터의 출처를 검토하여 신뢰도와 정확성을 검증 - 자동화 검증 도구를 활용하여 결측치, 오류값, 중복 데이터를 사전에 식별. ○데이터 수집 기준 준수 - 데이터 수집 프로세스를 표준화하고, 법적·윤리적 규정(예: 개인정보보호법 등)을 철저히 준수 ○활용 도구: Python 스크립트, OpenRefine, 데이터 수집 로그 모니터링 도구 3) 데이터 가공 및 처리 단계 ○정제 및 전처리 품질 관리 - 데이터 결측값 처리, 이상값 탐지 및 제거, 중복 데이터 제거를 통해 데이터 정합성을 확보 - 데이터 표준화 작업: 형식 및 단위 통일, 일관된 데이터 구조로 변환 ○검증 시스템 활용 - 데이터 품질관리 도구를 통해 데이터 변환 결과의 일관성을 검증 - 샘플 데이터 검토 및 검수 체크리스트에 따라 품질 확인 - 검증 도구: Pandas(Python), SQL Query, 데이터 품질 진단 도구(예 : SDQ(정형데이터)) 등 4) 데이터 분석 및 활용 결과물 검수 ○결과물 검증 프로세스 -분석 결과물의 정확성과 신뢰성을 검증하기 위해 다단계 검수 시스템 적용 -1차 검수: 내부 데이터 분석팀 검토 -2차 검수: QA(Quality Assurance) 담당자 확인 -3차 검수: 수요기업 담당자와 최종 확인 ○산출물 품질 검증 항목 -데이터의 정확성: 분석 결과가 원천 데이터와 일치 여부 확인 -

활용사례(요약)

1) 헬스케어, 소셜○홈트레이닝콘텐츠 개발을 위해 소셜 데이터를 기반으로 운동상황에 알맞은 운동 추천 알고리즘 개발○분석 데이터 및 개요 -가공데이터 : 유튜브 외 주요 소셜 내의 홈트레이닝관련 운동 데이터 -가공도구 : ㈜골든플래닛의 TousFlux, Python, R -가공방법 : 형태소 분석, 의사결정트리분석 등2) 제조업○스마트 팩토리MES 시스템 솔루션 보급과 공정데이터의 분석과 활용○스마트공장솔루션 고도화를 통한 자동차부품 제조 분야 확산 추진○Big Data의 가공, 분석을 통한 가치창출 솔루션을 통한 MES 고도화 추진 필요성 증대○분석 데이터 및 개요 -가공데이터: 생산관리시스템(MES) 데이터 -가공도구 : ㈜골든플래닛의 TousFlux -가공방법 : 분석 Modeling3) 스마트 농업○생육 환경 및 정보 데이터를 가공 및 분석하여 ‘AI 스마트 관제 시스템’ 구축을 위한 모델 프로토타입개발○분석 데이터 및 개요 -가공데이터 : 센서를 활용한 센서 데이터 및 성장 정보 데이터 -가공도구 : ㈜골든플래닛의 TousFlux, R -가공방법 : Randomforest, XgboostModel 분석 등