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비투엔은 ‘인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업’의 품질관리를 지원하는 솔루션인 ‘SDQ for AI’를 활용해 구문적 정확성, 통계적 다양성, 데이터 유효성에 대한 품질 검사를 수행할 예정이다. 특히, 2021년에는 학습 모델을 활용한 데이터 유효성 검사 영역까지 품질관리 영역을 확대함으로써 인공지능(AI) 학습용 데이터 품질관리 분야의 독보적인 리더로 자리매김할 계획이다.
자세히 보기컴퓨터월드/아이티데일리가 지난달 29일 ‘2021 AI&빅데이터 웨비나’를 온라인으로 개최했다. 이번 웨비나는 ‘구축사례를 통해 본 AI&빅데이터의 현주소’라는 주제로, 구체적인 사례를 통해 산업계의 디지털 혁신(Digital Transformation)을 이끌고 있는 AI와 빅데이터 기술의 트렌드를 살펴보는 자리로 마련됐다.
자세히 보기디지털 뉴딜 핵심 사업으로 '데이터 댐'이 꼽힌다. 데이터 댐은 양질의 데이터 셋을 구축해 다양한 AI 서비스를 창출을 이끈다. 10개월 간 데이터 댐 프로젝트가 진행되면서 데이터 관련 일자리와 기업 사업 기회가 늘었다. 정부는 데이터 댐을 고도화하며 지속 투자할 계획이다. 데이터 댐이 제대로 구축되기 위한 숙제도 많다. 전자신문과 한국클라우드사업협동조합은 '제3회 디지털 혁신 포럼' 주제로 '데이터 댐'을 선정했다. 전문가와 함께 데이터 댐 현황과 앞으로 나아가야할 방향을 논의했다.
자세히 보기기간 2021.01 ~ 2021.05 1. 추진배경 우체국금융시스템(’00년 구축)의 노후화로 급변하는 금융사업 환경 변화에 대응이 어려워 우체국금융 입지 약화가 우려됨에 따라 낙후된 우체국금융시스템을 신기술 기반 차세대시스템으로 전면 재구축하여 우체국금융의 경쟁력 유지/강화 기반 확보 2. 사업범위 본 사 사업 수행 범위는 데이터 표준화, 관리 정책, 기능, 절차, 조직 등 전사데이터 관리체계 구축 컨설팅과 데이터관리시스템 구축임 3. 수행내용 1. 전사 데이터 관리체계 수립 데이터 표준, 구조, 품질, 보안관리 분야별로 관리원칙, 정책, 업무기능, 조직, 프로세스 정의 우체국금융 전사 기준정보 항목 정의 및 기준정보 관리체계 수립 2. 우체국 데이터 표준화 방안 우체국금융 차세대 표준화 지침 수립 및 데이터 표준화 수행 3. 전사 데이터 관리시스템 구축 메타데이터관리시스템 및 데이터품질관리시스템 구축 및 적용 전사 데이터관리 포털 구축(’21.10 ~ ’22.4 예정) 4. 성과
자세히 보기조광원 비투엔 대표는 “청년인재의 공공기관과 대기업 쏠림 현상이 두드러지고 대기업은 숙련된 중소기업 인력을 채용하는 상황”이라면서 “산업 생태계 90% 이상 일자리를 책임지는 중소기업이 선택할 수 있는 하나의 시도로서 시니어 데이터 일자리 프로그램이 업계 롤모델이 되도록 노력하겠다”고 덧붙였다.
자세히 보기기간 2021. 06 고객사 한국지능정보사회진흥원
자세히 보기기간 2021. 06 고객사 한국지능정보사회진흥원
자세히 보기시니어 컨설턴트 채용 프로그램은 4차 산업혁명 시대에 빅데이터·인공지능(AI) 데이터의 폭발적인 증가에 따른 데이터거버넌스의 중요성과 성장성을 고려해 데이터거버넌스 시장에서 발생되는 다양한 사업 기회들을 IT 업무를 담당했던 시니어들과 함께 나눌 수 있도록 기획했다.
자세히 보기비투엔은 2021 데이터글로벌 현지화 및 해외진출 분야에 선정됨에 따라 자사 솔루션 ‘SDQ for AI’의 수출 상품화를 위한 설계·개발·테스트·현지 검증 등 정부 지원을 받게 된다. ‘SDQ for AI’는 인공지능의 발전과 함께 딥러닝 활용에 필수적인 학습데이터 구축의 중요성이 높아지고 있는 시점에서 양질의 데이터셋 구축을 위한 고품질 데이터 확보와 라벨링 정확도 향상을 위해 개발된 인공지능(AI) 학습데이터 품질관리 솔루션으로 2020년에 비투엔이 국내 최초로 출시했다.
자세히 보기어노테이션 자동 진단 시스템은 인공지능의 발전과 함께 딥러닝 활용에 필수적인 학습 데이터의 구축(데이터 라벨링)의 중요성이 대두되고 있는 시점에서 양질의 데이터셋 구축을 위한 고품질 데이터 확보 및 라벨링 정확도 향상을 위해 개발된 기술로, 인공지능(AI) 학습용 데이터에 대한 형식 및 구조, 정확성, 다양성을 진단한다. 이 기술 특허가 탑재된 솔루션 'SDQ for AI'는 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 '인공지능(AI) 학습용 데이터 구축 지원 사업'에서 92여개 컨소시엄이 구축한 170여 종의 학습용 데이터에 대한 품질 검증을 위한 자동화 도구로 활용된 바 있다.
자세히 보기빅데이터·AI 전문기업 비투엔은 5월 한국거래소에 코스닥 상장 예비심사를 청구했다. 비투엔은 2020년 디지털뉴딜 사업 수혜를 힘입어 실적이 상승했다. AI 학습 데이터 구축사업에 참여하며 매출을 키웠다. 데이터3법 통과도 빅데이터 기업인 비투엔에는 호재다. 비투엔은 AI 학습용 데이터 품질 진단 컨설팅·서비스 사업을 2021년 본격화한다. 비투엔의 2020년 매출액은 249억원, 영업이익은 34억원이다.
자세히 보기비투엔은 스펙합병상장트랙으로 지정 감사를 끝내고 예비심사 청구를 신청한 단계다. 거래소에서 심사를 진행 후 통과 결과를 통보받으면 기업공개(IPO) 후속 작업을 진행한다. 이르면 10월 말 상장을 기대한다. 비투엔도 지난해 디지털 뉴딜 관련 데이터 사업이 지속 추진되면서 매출 등에서 탄력을 받았다. 인공지능(AI) 학습용 데이터 구축사업과 데이터 댐 관련 사업을 다수 수주하며 실력을 인정받았다. 자체 개발한 데이터 품질관리 솔루션 관심이 높아지면서 안정적 매출 수익원도 확보했다.
자세히 보기내용입력 비투엔이 한국데이터산업진흥원이 주관하는 '2021 DATA-Global' 지원 기업으로 선정되었습니다. 2021 DATA-Global 사업은 글로벌 데이터 전문 기업 육성을 목표로, 유망 데이터 기업을 선발해 현지화 및 해외 진출, 해외 마케팅, 데이터 특화 컨설팅 등 성공적인 해외 진출을 지원하는 사업입니다. 비투엔은 AI 학습데이터 기반 품질관리 솔루션 'SDQ for AI'를 내세워 해외 시장의 진출 교두보를 마련할 계획입니다. 링크 URL http://b2en.com/pr/news/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EA%B8%B0%EC%97%85-12%EA%B0%9C%EC%82%AC-%ED%95%B4%EC%99%B8%EC%8B%9C%EC%9E%A5-%EA%B3%B5%EB%9E%B5-%EB%82%98%EC%84%A0%EB%8B%A4 수상일 2021년 05월 기관 한국데이터산업진흥원 인증서/감사패 이미지-1 202105-DATA-Global.jpg
자세히 보기한국데이터산업진흥원(원장 민기영)은 '2021 데이터글로벌 사업'에 참여할 데이터 기업 12개 사를 선발해 글로벌 데이터 전문기업으로의 육성을 지원한다고 밝혔다. 데이터글로벌은 글로벌 역량을 보유한 우수 데이터 기업의 현지화, 해외진출, 해외마케팅 등을 지원하는 사업이다. 12개 사는 5.5:1의 경쟁률을 뚫고 선발됐으며, 협약 후 6개월간 최대 5000만원의 정부지원금과 함께 해외진출 맞춤형 컨설팅, 데이터 인프라 등의 지원을 받게 된다.
자세히 보기비투엔은 AI 학습데이터 품질을 위한 솔루션 ‘SDQ for AI’의 기술 고도화와 신규사업 확장 및 코스닥 기업공개 등 빅데이터·AI 시장에서의 경쟁력 강화를 위해 전 부문 우수한 역량을 보유한 인재 영입을 적극적으로 추진하고 있다. 모집부문은 ▲데이터 컨설팅 ▲빅데이터 엔지니어 ▲데이터 분석가 ▲PM(Project Manager) ▲AI 학습데이터 품질관리 ▲솔루션 R&D ▲솔루션 기획 ▲솔루션 영업 등 총 8개 직무다. 지원자격은 국내외 정규대학(원) 관련학과 졸업자, 부문별 경력 충족자로 기본적인 소양과 자격 요건을 갖춘 지원자를 선발한다.
자세히 보기데이터 전문기업 비투엔을 설립자 겸 대표인 조광원 협회 초대 회장은 2019년 1월 설립한 KODIA 탄생의 일등공신으로 현재 명예회장을 맡고 있다. 특히 데이터 경제 활성화 근거를 마련한 데이터3법이 2000년 1월 국회를 통과하는데 협회 회원사들과 힘을 합쳐 앞장섰다.
자세히 보기기간 2020.10 ~ 2021.04 1. 추진배경 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2017년부터 매년 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’을 통해 약 21종 460만건의 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 민간에 개방하는 등 가시적 성과를 확보하고 있으나, 이를 활용하는 수요자의 의견을 들어보면 인공지능 학습용 데이터의 품질이 낮다는 지적이 상존하고 있음. 그에 따라 과기정통부와 NIA는 한국정보통신기술협회를 품질관리전담기관으로 선정하여 AI 학습용 데이터 구축 결과물에 대하여 구문적 정확성 검사, 통계적 다양성 검사, 의미적 정확성 검사를 실시하여 고품질의 데이터 확보를 위해 노력하고 있음. 2. 사업범위 1. 구문적 정확성 검사 및 분석 항목 도출 세부과제별 AI데이터 구축 가이드라인, 품질 검증 계획서 분석 세부과제별 구문적 정확성 검사 규칙 및 통계 분석 항목 도출 TTA 의견을 반영을 통한 구문적 정확성 검사 및 통계적 다양성 분석 항목 확정 2. 구문적 정확성 검
자세히 보기기간 2020.09 ~ 2021.02 1. 추진배경 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2017년부터 매년 ‘인공지능 학습용 데이터 구축사업’을 통해 약 21종 460만건의 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 민간에 개방하는 등 가시적 성과를 확보하고 있으나, 이를 활용하는 수요자의 의견을 들어보면 인공지능 학습용 데이터의 품질이 낮다는 지적이 상존하고 있음. 그에 따라 한국지능정보사회진흥원은 인공지능 학습용 데이터 구축 컨소시엄 내 품질관리전담기관을 선정하고 구축 전 과정에서 인공지능 학습용 데이터 품질 관리가 이루어지도록 가이드 하고 있음. 이를 통하여 최종적으로 고품질의 인공지능 학습용 데이터를 확보하는 것을 목표로 함 2. 사업범위 1. 인공지능 데이터 품질관리 실무 책임자 역할 수행 품질관리 계획 수립 및 품질관리 담당자 지정 품질관리 실무 수행 조직 운영 및 활동 수행 품질관리 실무협의회 구성 및 운영 2. 구문적 정확성 검사 원시·원천데이터 – 어노테이션 파일의 매
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