데이터바우처 지원사업_디지털 뉴딜 인피닉과 함께 하세요! 인피닉은 2020년 데이터바우처 공식 공급기업입니다. AI 데이터 가공 바우처 7,000만원 정부지원 - 기업당 최대 7,000만원 규모의 AI기반 서비스, 제품 개발, 빅데이터 분석, - 사회현안 해결 등에 필요한 인공지능 학습 데이터셋 구축 및 데이터 가공 비용을 지원합니다. 인피닉은 크라우드 소싱 서비스를 제공하는 공급기업으로 인피닉과 함께하는 수요기업으로 신청시 선정평가시 1점 내에서 가점이 주어집니다. 인피닉과 함께 데이터 바우처 지원사업에 참여하세요! 절차: 사업공고 > 사전협약 > 제안서 제출 > 제안발표 > 수요기업 선정 사업 신청 기간: 2020년 7월 15일 ~ 7월 31일 INFINIQ (주)인피닉은 다양한 경험ㅇ르 수행 보유하고 있으며, 최상의 데이터 품질을 약속합니다. 강점 • 2019년 AI 데이터가공 최다(우수)공급기업 • 1% 이하 Error Rate • 자동화 솔루션 • 웹 관리 플랫폼 • 글로벌 데이터 가공센터 보유 데이터 서비스 모든 분야의 데이터를 원하시는 조건으로 수집/ 가공 서비스를 제공합니다. • 영상 • 이미지 • 음성 • 텍스트 지금 2020 데이터 바우처를 신청하세요! 데이터 바우처 지원사업 신청을 위한 인피닉의 무료 컨설팅을 받아보세요. 데이터 바우처 문의하기 Direct Contact - sales_inquiry@infiniq.co.kr - 02-555-9627

정부가 7월14일 한국판 뉴딜 종합계획을 발표하며 160조원을 투입키로 확정 발표하였다. ‘한국판 뉴딜 종합계획’에 따르면 2025년까지 한국판 뉴딜에 총 160조 1000억원의 재원이 투입되며, 이 중 디지털 뉴딜에 58조2000억이 배정되었다. 또한 현재 사회적 가장 큰 이슈 중 하나인 일자리 부족 문제와 관련해서도 디지털, 그린 등 양대 분야에서 향후 5년간 190만개 일자리를 창출하겠다는 목표도 밝혔다. 정부와 기업들은 한국판 뉴딜 종합계획의  실행을 위하여 전략을 수립하는 등의 실제 활동에 나서고 있다.

일자리 창출 관련해서는 코로나 19 사태의 장기화로 인하여 특히나 비대면 일자리 관련
관심이 높아지면서, 크라우드 소싱을 활용한 작업 방식이 주목받고 있다. 한국판 뉴딜 종합계획의 AI 학습용 데이터, AI데이터 가공 바우처 지원 사업이 이러한 크라우드 소싱 방식을 활용한 작업 관련 일자리 창출에 교두보 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

AI 학습용 데이터 업무 중에서도 주로 데이터 수집 작업 및 단순한 데이터 가공 작업에 있어서 노동력 분배 차원의 크라우드 소싱 방식이 활용되고 있지만, 일부AI 학습용 데이터 기업에서는 품질 확보 차원에서 크라우드 소싱 작업 방식에도 AI 기술을 활용하려는 시도를 하고 있어 눈길을 끌고 있다.

AI 학습용 데이터 전문 선도 기업 인피닉은, Saltlux AI Conference 2020주제 발표를 통하여 딥러닝 기술을 활용한 데이터 라벨링 작업의 자동화 기술을 소개한 바 있다.

인피닉은 이러한 자동화 기술의 일환으로 Auto Object Detection 기술을 개발하였다. 해당 기술을 활용하면, 어떤 객체라도 자동으로 감지하고 Data Labeling 작업까지 수행할 수 있다.

노동집약적 형태가 주를 이뤘던 AI 학습용 데이터 처리 업무 프로세스에 AI 기술을 활용한 자동화라는 개선된 형태를 제시해주면서 비용 문제등이 한층 보완된 업무 프로세스 구축에 나서고 있는 것이다. 이를 통해 인공지능 학습용 데이터 처리 업무에 있어서의 노동력의 과부하를 감소시키며, 인간과 인공지능기술이 공존할 수 있는 업무 체계를 구축하는데 일조하고 있다. 인피닉은 이외에도 자동 비식별화 기술(Auto De-identification) 등의 개발도 진행하고 있으며, 이를 토대로 정부가 추구하는 크라우드 소싱을 활용한 비대면 일자리 창출이라는 기조에 부합하는 행보를 거듭하고 있다.

인피닉은 지난해 데이터바우처 지원사업을 통하여, 총 18개 업체와의 협약을 성사시켰으며, 2020년 상반기부터 현재까지 추가로 총 9개 업체와의 협약도 확정 지었다. 하반기 새롭게 모집중인 데이터바우처 지원사업에서도 다양한 분야의 데이터 수요 기업들에게 맞춤형 데이터 서비스를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

 

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