사업의 개요
가 당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 필요한 용어에 대한 참고 해설은 다음과 같습니다
명칭
설명
AI
(Artificial Intelligence)
인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학
BI
(Business Intelligence)
조직 내부와 외부에서 발생하는 데이터를 수집, 분석, 변환하여 조직의 의사결정에 활용하는 기술 및 방법론
ChatGPT
OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 챗봇으로 대화의 문맥을 기억하고 논리적 답을 제시할 수 있도록 학습됨
CI/CD
(Continuous Integration/Continuous Delivery)
어플리케이션 개발단계를 자동화하여 어플리케이션을 더욱 짧은 주기로 고객에게 제공하는 방법으로 지속적인 통합-제공-배포를 의미
Consensus Plan
합의 계획, 합의된 수요 계획에서 최대한의 가치를 얻기 위하여 수요계획과 사업계획 간의 격차를 분석하고 해결하기 위한 계획
CRUD
컴퓨터 소프트웨어가 가지는 기본적인 데이터 처리 기능인 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)를 묶어서 일컫는 말
DB봇
(DB Bot)
코딩없이 데이터 생성 및 데이터 변환을 처리하는 기술
Domain Knowledge
특정 분야의 전문지식
DP
(Demand Planning)
수요계획, 어떤 제품의 미래 수요예측 혹은 계획으로 이를 바탕으로 생산계획을 확정함
EPA
(Excel Process Automation)
수작업 엑셀 업무를 자동화 해주는 기능
ETL
DataWarehouse에 저장할 데이터를 추출(Extract), 전송(Transform), 저장(Load)하는 엔진
FP
(Factory Planning)
생산 계획, 자재의 가용 시기, 공정별, 기간별 생산능력 등을 고려한 계획 수립
HTML
(Hypertext Markup Language)
웹 문서를 만들기 위하여 사용하는 기본적인 웹 언어의 한 종류
HTML5
HTML 5는 별도 프로그램을 깔지 않아도 인터넷 브라우저상에서 화려한 그래픽 효과를 구현하며, 음악ㆍ동영상을 자유롭게 감상할 수 있는 마크업 언어
I/O
(Input-Output)
데이터의 입려과 출력을 이르는 말
OLAP
(On-Line Analytical Processing)
사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수 있도록 지원
OLTP
(On-Line Transaction Processing)
호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태의 하나 여러 단말에서 보내온 메시지에 따라 호스트 컴퓨터가 데이터 베이스를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태를 말한다 데이터 베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱을 의미
PMS
(Project Management System)
산업계에서 대규모 프로젝트를 관리하기 위한 프로그램 각 작업의 네트워크 관리, 비용 관리, 자원 할당의 관리, 보고 처리 등의 기능 보유
PPDM (PPalli PPalli Development Method)
애자일 방법론의 일환으로, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 적응하고 빠르게 대응하기 위해 개발된 개발 방법론
Process봇
RPA처럼 수행되며 복잡한 업무Logic이나 Process를 처리하는 기술
SaaS
(Software-as-a-Service)
소프트웨어의 여러 기능 중에서 사용자가 필요로 하는 서비스만 이용 가능하도록 한 소프트웨어로 기능을 빌려쓰는 모델이라는 점에서 라이선스 모델과 구별됨
SCM
(supply chain management)
공급망 관리 제품의 생산과 유통 과정을 하나의 통합망으로 관리하는 경영전략시스템
SQL
(Structured query Ianguage)
데이터베이스를 사용할 때, 데이터베이스에 접근할 수 있는 데이터베이스 하부 언어
SW로봇
Web 프로그램 개발에 필요한 화면생성, SQL, JAVA, Script Coding 등의 반복적인 작업을 자동화하는 소프트웨어 기술
MP
(Master Planning)
총괄 관리, 일상적인 생산활동을 총괄적으로 조정하는 것, 일일생산일정이나 재고관리 등이 포함됨
UI
(User Interface)
휴대폰, 컴퓨터, 내비게이션 등 디지털 기기를 작동시키는 명령어나 기법을 포함하는 사용자 환경을 뜻한다 이용자들이 IT기기를 구동하기 위해서 접촉하는 매개체로 컴퓨터를 조작할 때 나타나는 이른바 아이콘이나 텍스트 형태 구동화면
UI봇
화면을 쉽게 디자인하고 함수와 Web Component를 연계하는 기술
UX
(User Experience)
사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 지각과 반응, 행동 등 총체적 경험
강화학습
(Reinforcement learning)
현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것
공공데이터
데이터베이스, 전자화된 파일 등 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리된 자료 또는 정보
그래픽 사용자 인터페이스
(GUI)
용자가 컴퓨터와 정보를 교환할 때, 그래픽을 통해 작업할 수 있는 환경
그리드
(Grid)
행과 열로 이루어진 이차원 데이터 테이블
대시보드
(Dashboard)
조직, 부서 또는 특정 프로세스의 전반적인 웰빙에 대한 인사이트를 얻기 위해 많은 기업에서 데이터를 추적하고 분석하고 표시할 때 사용하는 도구
데브옵스(DevOps)
소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 개발(development)과 운영(operation)을 결합한 혼성어
데이터 마이닝
(Date Mining)
데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정
데이터 마트
(Data Mart)
데이터베이스 형태로 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구 항목에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영 활동을 돕기 위한 시스템
데이터 분석
(Data Analysis)
유용한 정보를 발굴하고 결론적인 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정
데이터 웨어하우스
(Data Warehouse)
사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데이터베이스
데이터베이스
(DB, Data Base)
여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합
데이터베이스 관리 시스템
(DBMS, DataBase Management System)
데이터를 효과적으로 이용할 수 있도록 정리·보관하기 위한 기본 소프트웨어
드래그 앤 드롭(Drag-and-Drop)
그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하는 시스템에서, 마우스를 사용하여 하나의 프로그램에 존재하는 아이템을 선택한 후, 마우스 끌기 작업(드래그)에 따라 프로그램의 다른 위치 또는 다른 프로그램으로 마우스를 이동한 다음에 마우스의 버튼에서 손을 뗌으로써 아이템을 이동시키는 방법
디브레인
(dBrain)
중앙행정기관과 지방자치단체에서 이용하는 전자 회계 관리 시스템
디지털 전환
(DX/DT, Digital Transformation)
일반적으로 기업에서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 플랫폼으로 구축·활용하여 기존 전통적인 운영 방식과 서비스 등을 혁신하는 것을 의미
딥러닝
(Deep Learning)
컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술
로봇 프로세스 자동화 (RPA)
로보틱 처리 자동화(RPA)는 로봇이나 소프트웨어(SW) 등으로 비즈니스, 노동 등 업무를 실행하는 기술
로우코드 (Low-code)
소프트웨어 개발을 위한 플랫폼이나 도구를 통해, 전문적인 프로그래밍 지식이나 코딩 능력이 없는 사용자들도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 개발 방법론
로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP)
전통적인 코딩을 통한 컴퓨터 프로그래밍 대신 GUI 및 미리 구성된 컴포넌트를 통해 소프트웨어를 개발을 자동화 한 솔루션
리포트
(Report)
다양한 플랫폼과 분산된 데이터를 통합적으로 분석, 가공해 경영자에게 리포팅해 주는 솔루션
머신 러닝
(Machine Learning)
인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법
멀티엑스피리언스 개발 플랫폼(MDXP)
기업이 다중 경험 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 개발 플랫폼으로 이를 이용하여 여러 장치 및 채널에서 개인화된 UX를 쉽게 개발 가능
메타데이터
(Metadata)
일반적으로 가장 많이 사용되고 있는 메타데이터의 정의는 “데이터에 대한 데이터”이며 기능적인 면을 강조하였을 때는 “데이터에 대한 구조화된 데이터”로 정의
반응형 웹
디스플레이 종류에 따라 화면의 크기가 자동으로 최적화되도록 조절되는 웹페이지
비정형 데이터(Unstructured Data)
정의된 구조가 없이 정형화되지 않은 데이터
비즈니스 프로세스 자동화
(BPA, business process automation)
제품의 생산, 고객 유치, 인사 등 조직의 표를 당성하는는 절차인 비즈니스 프로세스에 사람의 개입을 최소화하면 효율성과 정확성을 향상시키는 것
빅데이터
(Big Data)
디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터
스키마
(Schema)
물리적인 장치로부터 논리적인 데이터 베이스 레코드(data base record)를 매핑(mapping)하는 데 사용되는 정의로 전체 논리 구조 기술로도 표현
시각화
(Visualization)
직접 눈으로 볼 수 없는 현상을 색의 변화나 화상정보로 취득하여 해석하는 수법
시민 데이터 과학자
(Citizen Data Scientist)
데이터 분석 전문가는 아니지만 머신러닝같은 데이터 사이언스 기술을 지원하는 소프트웨어로 데이터를 분석하고, 새로운 인사이트를 발견하며, 예측 모델을 만들어 비즈니스 결과를 개선하려는 사람
애자일
(Agile)
소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 처음부터 끝까지 계획을 수립하고 개발하는 폭포수(Waterfall) 방법론과는 달리 개발과 함께 즉시 피드백을 받아서 유동적으로 개발하는 방법
온프레미스
(On-premise)
소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식
인터페이스
(Interface)
하나의 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어 또는 2개의 시스템이 상호 작용할 수 있도록 접속되는 경계(boundary)나 이 경계에서 상호 접속하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 조건, 규약 등을 포괄적으로 가리키는 것
적응형 웹
웹 페이지 접근이 감지된 기기를 기반으로 미리 만들어진 정적인 레이아웃을 불러오는 웹페이지
전문성의 민주화
(Democratization, of Expertise)
고도의 훈련 없이 단순화된 경험을 통해 SW개발, 인공지능 분석 등의 기술 전문 지식이나 세일즈, 경제 분석 등 사업 전문 지식을 활용하는 패러다임
정형 데이터
(Structured Data)
미리 정해 놓은 형식과 구조에 따라 저장되도록 구성된 데이터
초자동화
(HyperAutomation)
인공지능, 머신러닝, 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 로봇 프로세스 자동화(RPA), BPM / iBPMS, 통합 플랫폼 서비스(iPaaS), low-code / no-code tools 및 다른 의사 결정도구나 조직의 베스트 프랙티스와 같은, 기술/도구/플랫폼을 사용하여 최대한 많은 비즈니스프로세스를 신속하게 찾아내고, 검증하여 자동화를 추진하는 체계적인 접근방법
컴포넌트
(Component)
기존의 코딩 방식에 의한 개발에서 벗어나 소프트웨어 구성단위(module)를 미리 만든 뒤 필요한 응용 기술을 개발할 때 이 모듈을 조립하는 기술
코딩
(Coding)
명령을 컴퓨터가 이해할 수 있는 C언어, 자바, 파이선 등의 프로그래밍 언어로 입력하는 과정
클라우드
(Cloud)
데이터를 인터넷과 연결된 중앙컴퓨터에 저장해서 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있는 것
통합 플랫폼 서비스
(iPaaS, )
애플리케이션 통합 방식을 표준화하는 셀프 서비스 방식의 클라우드 기반 솔루션
휴리스틱
(heuristics)
시간이나 정보가 부족하여 합리적인 판단을 할 수 없거나 굳이 판단하지 않아도 사람들이 빠르게 사용할수 있도록 한 간편추론의 방법
나 사업개요 회사의 주요 사업으로 기업이나 공공기관 등의 데이터베이스를 기반으로 데이터를 분석하고 이와 관련하는 업무시스템을 구축하는 솔루션을 개발·공급하고 솔루션을 활용한 업무 시스템을 직접 구축하는 서비스도 제공하고 있습니다 2005년 설립당시부터 기업의 데이터를 분석하여 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI(Business Intelligence)분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 분석, 고급 분석을 통한 예측 요구 증가에 따라 데이터 마이닝과 인공지능으로 사업 영역을 확장하였습니다 또한 기존 정보계 영역인 OLAP(On-Line Analytical Processing)분야에서 사업을 확장하여 업무를 직접 처리하는 OLTP(On-Line Transactional Processing)분야의 업무 시스템 구축까지 가능한 솔루션을 개발·출시하였으며, 최근에는 이러한 업무시스템을 AI와 자체 개발한 소프트웨어 로봇을 활용하여 코딩을 최소화한 Low-code기술을 활용한 시스템 개발이 가능하도록 하는 첨단의 기술까지 제공하고 있습니다 다 주요 사업영역
구분
사업영역
사업설명
업무스템 구축(DX/DT 프로젝트)
BI
(Business Intelligence)
창업부터 활동해 오던 사업 영역으로 높은 시장점유율 및 인지도를 보유하고 있음
정보계 영역의 다양한 업무시스템 구축 (OLAP)
기업의 전반적인 데이터 분석 업무 시스템 구축에 활용
BI/OLAP, Dashboard, Report, Excel process automation 기능 제공
적용 솔루션: AUD플랫폼
UI/UX
22년 신규 진출한 사업영역 기간계, 계정계, 운영계 등의 업무 시스템 구축 (OLTP)
기업의 전반적인 업무 자동화 영역에 활용 적용 솔루션: AUD플랫폼
Low-code
18년부터 기 보유 제품에 코딩 자동화 기능을 추가 코딩을 최소화하여 업무시스템을 구축
DB봇, Process봇, UI봇과 개발자의 협업을 통한 개발 생산성 향상 AI 기반의 자연어를 통한 데이터 통계 분석, 화면 제공 (23년 솔루션 출시 예정, G-MATRIX)
적용 솔루션: AUD플랫폼의 SW로봇, G-MATRIX
데이터 분석
AI
(Artificial Intelligence)
다양한 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석 및 예측 R, Python과 연계한 데이터 마이닝, 고급 통계 분석 및 예측
적용 솔루션: i-STREAM
Planning & Simulation
SCM (공급망 관리)
다양한 수요, 공급, 생산, 판매&운영 계획 수립
스마트팩토리 영역의 최적화(Optimizer)
AI(휴리스틱, Deep Learning)엔진적용 모델링
적용 솔루션: M4PLAN