수년간 쌓인 데이터가 여러 시스템에 분산되고, 결측값·중복·형식 불일치로 가득 차 AI 모델 학습에 바로 활용하기 어렵습니다.
정부 과제나 기업 R&D 프로젝트에서 기술 검토, 실험 설계, 논문 수준 보고서가 필요하지만 내부에 연구 전문 인력이 없습니다.
새 기술 도입 전 PoC를 진행하고 싶지만 적절한 실험 설계와 객관적 평가 기준이 없어 결과의 신뢰성을 보장하지 못합니다.
웹 크롤링, API 연동, DB 마이그레이션, IoT 센서 데이터 수집 등 다양한 소스의 데이터를 자동으로 수집하는 파이프라인을 구축합니다.
결측값 처리, 이상치 탐지, 중복 제거, 정규화, 레이블링 등 ML 모델 학습에 최적화된 데이터 전처리 파이프라인을 구현합니다.
실험 설계, 베이스라인 비교, 통계적 유의성 검정을 포함한 엄밀한 연구 방법론으로 기술 PoC와 R&D 과제를 수행합니다.
데이터 탐색적 분석(EDA), 시각화, 통계 분석 결과를 경영진이 이해할 수 있는 수준의 보고서로 작성합니다.
보유 데이터 종류, 소스, 품질 수준, 수집 가능성을 파악하고 데이터 갭(Gap) 분석을 수행합니다.
수집→전처리→저장→배포 전 과정을 자동화하는 데이터 파이프라인 아키텍처를 설계합니다.
설계된 파이프라인에 따라 데이터를 수집하고 품질 기준을 충족하도록 전처리합니다.
PoC 또는 연구 과제의 경우 실험을 수행하고 결과를 정량적으로 측정·검증합니다.
전 과정의 결과를 문서화하고 유지보수 가이드와 함께 최종 인수인계합니다.
다양한 소스에서 학습 데이터를 자동 수집·전처리·증강하는 MLOps 데이터 파이프라인 구축
전시 부스 방문자 데이터를 수집·분석하여 동선, 관심도, 체류 시간 인사이트를 도출하는 분석 시스템
표정·음성·텍스트 멀티모달 감정 데이터 수집, 어노테이션 가이드라인 설계, 품질 검수 자동화
10TB+
처리 경험 데이터 규모
다양한 산업 데이터 처리 누적
95%+
데이터 품질 달성률
전처리 후 결측·오류 비율
4주
평균 파이프라인 구축 기간
설계부터 프로덕션 배포까지
100%
문서화 제공
데이터 사전·파이프라인 명세 포함
GEO 기반 콘텐츠 분석 플랫폼
눈 사이 거리 측정 AI 안경 쇼핑앱
3D Reconstruction AI 연구
