사업의 개요 업계 현황 가) 데이터산업 데이터산업의 정의 데이터산업은 ‘데이터의 생산·수집·처리·관리·유통·분석·활용 등을 지원하거나 이와 관련된 제품과 서비스를 제공하는 산업’으로 정의할 수 있으며, 데이터베이스는 이와 같은 데이터를 체계적ㆍ유기적으로 배열 또는 구성한 데이터의 집합체를 구성하는 도구로서 개별적 또는 공동으로 필요한 데이터에 접근하여 검색할 수 있도록 한 것을 말합니다 또한, 데이터베이스 산업은 경제적 부가가치 창출을 위하여 데이터베이스의 기획ㆍ제작ㆍ관리ㆍ유통 등과 이와 관련되는 서비스를 제공하는 산업을 말합니다 그러나 데이터산업과 데이터베이스 산업 간에 엄격하게는 차이가 있지만, 일반적으로 데이터산업은 데이터베이스와 빅데이터 모두를 포함합니다
[그림-1] 데이터베이스 산업의 범위 데이터산업의 분류 데이터산업은 기술적 특성으로 볼 때, 다양한 분야의 기술들이 통합되어 새로운 정보기술(IT) 트렌드에 붐을 일으켜 산업 활동 영역이 복잡합니다 한국데이터산업진흥원은 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data), 인공지능(AI) 등 제4차 산업혁명의 주요 기술을 중심으로 급변하는 데이터산업을 [그림-2]와 같이 구분하였습니다 데이터와 관련한 제품을 판매하거나 기술을 제공하는 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업, 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업과 데이터를 판매하거나 이를 기반으로 정보제공 및 분석서비스를 제공하는 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 구분해 볼 수 있습니다 데이터 기반 솔루션 구축과 서비스를 위해 반드시 필요한 서버, 스토리지, 네트워크 등을 바탕으로 데이터 인프라 서비스를 제공하는 데이터 인프라 서비스업을 2022년부터 시범조사를 통해 분류에 추가하였습니다
[그림-2] 데이터산업의 정의 2022년 데이터산업분류체계는 [그림-3]의 대분류 3개, 중분류 10개로 구성되어 있습니다 이 분류는 통계법에 의거, 통계자료의 정확성 및 국가 간의 비교성을 확보하기 위한 표준 분류를 따랐습니다 유엔에서 권고하고 있는 국제표준산업분류를 기초로 통계청에서 작성하고, “한국표준산업분류”를 기반으로 한국데이터산업진흥원에서 세분화하였습니다
[그림-3] 데이터산업의 분류 나) 데이터산업의 특성 정보의 일관성(Information Consistency) 데이터 산업은 발생한 거래 자료를 디지털 형태 데이터로 저장한 후, 이를 읽어 보며서로 활용하고, 분석하여 새로운 정보를 얻고, 변경사항은 갱신하고, 불필요하게 되면 삭제하는 등, 데이터 생명주기(Life-Cycle)의 전체를 관리하는 산업입니다 이 데이터 생명주기의 전 과정을 체계적으로 잘 관리하여야 정확한 정보를 얻을 수 있고, 그 가치를 극대화할 수 있습니다 그러나 기업은 인사정보시스템, 고객관리시스템 등과 같은 다양한 정보시스템을 각기 다른 데이터베이스를 구축하여 업무에 활용하고 있습니다 이로 인하여 같은 데이터가 여러 개의 정보시스템에 중복으로 저장· 활용되어 초기에는 서로 같은 값이지만, 시간의 변화에 따라 서로 다른 값으로 변하는 문제가 발생할 수 있습니다 데이터베이스 산업은 정보를 빠르게 처리하는 것도 중요하지만, 동일한 결과를 얻을 수 있어야 정보의 가치를 극대화할 수 있습니다 따라서 이러한 데이터의 불일치 등의 문제가 발생하지 않도록 조치할 필요가 있습니다 통합성(Integration) 앞에서 논한 바와 같이 기업 및 공공기관(이하 ‘기업 등’이라 한다)의 데이터는 다양한 정보시스템, 다양한 데이터베이스, 다양한 저장 형태 등의 특성을 가집니다 데이터를 단순하게 기록하는 수준을 넘어, 데이터를 분석하여 의사결정의 주요 정보를 제공하는 데이터 산업에서는 이같이 분산된 데이터를 통합하는 것이 중요한 사항입니다 “데이터 통합”은 다양하게 분산된 데이터를 특정 영역에 모아서 여러 정보시스템에서 공공으로 활용하는 기능입니다 데이터 통합성이 확보되어야 데이터 분석 및 마이닝을 통한 의미 있는 패턴을 찾아내고, 시계열 통계분석을 통한 예측을 할 수 있고, 의사결정에서 최적의 대안을 찾아내는 비즈니스 인텔리전스를 얻을 수 있습니다 신뢰성(Reliability) 데이터는 단순한 기록의 저장이 아닌 기업의 경쟁력 중 하나입니다 기업 등의 경쟁력으로서 정확한 정보(Right Information)를, 필요한 시점(Right Time)에, 적절한 사용자(Right Person)에게 전달되어 의사결정에 유용하게 활용될 수 있습니다 데이터는 특정한 표준이나 정상적 수준을 만족해야 하고, 자료에 오류가 없어야 하고, 자료의 정확도가 높아야 합니다 이를 위해서는 “데이터의 신뢰성”이 요구됩니다 오류 데이터나 부정확한 데이터로 의사결정이 이루어진다면, 결과 또한 오류 또는 부정확한 의사결정이 될 수 있기 때문입니다 기타 특성 앞에서 논의한 데이터의 일관성, 통합성, 신뢰성 외에도 데이터의 특성에는 가용성, 유용성, 보안성 등이 있으며, 이들을 통합한 데이터 정책과 프로세스를 데이터 거버넌스(Data Governance)라 합니다 이를 위한 데이터 관리에는 “데이터 품질관리”, “메타데이터 관리”, “데이터 생명주기 관리”, “데이터 표준화” 등의 기술들이 있습니다 동사에서는 이와 같은 데이터 관리 기술을 확보하고 있으며, 기업 등이 고품질의 데이터를 기반으로 '속도 경영', '실시간 기업(Real Time Enterprise)' 등이 가능하도록 서비스하고 있습니다 데이터산업의 동향 및 전망 가) 국내·외 동향 및 전망 정부에서 발표한「데이터 경제 선언」('8월), 「정부부처 합동 혁신금융지원방안」('3월), 「공공데이터법」('6월),「한국판 디지털 뉴딜 정책」('5월), 「데이터 3법」('8월) 등에 따라 공공데이터의 가치가 사회적으로 주목받고 있습니다금융기관을 중심으로 개인정보를 제한적으로나마 공유(마이데이터제도)함으로써 데이터를 기반으로 하는 산업의 활성화가 가시화되고 있습니다 또한, 마이크로소프트사의 계열사인 OpenAI가 2022년 12월 1일 공개한 대화 전문 인공지능 챗봇 ChatGPT로 AI 사업이 활성화되면서 다양한 AI서비스가 시장에 나올 것으로 예상됩니다 이에 따라 데이터의 체계적 관리 및 활용이 중요한 과제로 떠오르고 있으며, 데이터 거버넌스, 데이터 통합, 빅데이터 플랫폼, 빅데이터 기반 AI 등의 데이터 산업시장이 확장되고 있는 추세입니다 윤석열 정부에서도 디지털플랫폼정부를 통해 데이터의 중요성을 강조하고 있습니다
[그림-4] 디지털플랫폼 정부 과학기술정보통신부는 데이터산업을 ‘데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산·제공하는 산업’이라 정의하고 있습니다또한, 이를 데이터의 생명주기(또는 가치사슬)와 관련된 제반 활동, 데이터로부터 가치를 창출하는 과정 등 데이터와 연관된 모든 활동을 포함한다고 설명하고 있습니다 관련 시장조사 보고서를 참고하여 이와 같은 데이터산업의 시장 동향을 국내 및 글로벌 로 구분하여 살펴보겠습니다 나) 국내 데이터산업 시장규모 2023년 발간한 과학기술정보통신부 위탁 한국데이터산업진흥원의 통계조사 “2022 데이터산업 현황조사 보고서”에 따르면, 2022년의 국내 데이터산업은 [그림-5]에서 보는 바와 같이 25조 527억원 규모로 조사(추정)되었고, 2028년에는 51조 1,413억원 규모로 성장할 것을 예상하였습니다 이는 2022년부터 2028년 예상치까지 연 평균 1% 규모로 성장하는 것으로 예상하고 있습니다
[그림-5] 국내 데이터산업 시장 전망(2022(E)~2028년(P))
[그림-6] 국내 데이터산업 시장 전망(2022(E)~2028년(P)) 동사의 사업과 위 데이터산업의 시장조사 결과를 연계 ? 분석하기 위해 데이터산업을 대분류로 구분한 [그림-7]과 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 분야의 중분류로 구분한 [그림-9]을 이용하였습니다 [그림-6]에서 보는 바와 같이 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 분야의 2022년 국내매출 잠정치는 3조 2,723억원 (전년대비 1% 성장), 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 분야는 9조 2,570억원 (전 년대비 6% 성장), 데이터 판매 및 제공 서비스업 분야는 12조 5,235억원 (전년대비 1% 성장)으로 시장규모가 조사되었습니다
[그림-7] 2013~2022(E) 데이터산업 시장규모
[그림-8] 국내 데이터산업 시장 규모(2018~2022년(E))
[그림-9] 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업 중분류별 시장규모
[그림-10] 2021년 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업 중분류별 시장 규모 비중 동사의 사업 범위는 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 중 데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업, 데이터 관리 솔루션 개발·공급업, 빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발·공급업 중 전체 또는 일부와 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업을 주력으로 합니다 따라서 동사와 관련되는 전체 시장규모는 2022년 잠정치로 11조 1,067억원입니다 데이터 분석 신제품의 출시와 비즈니스 개발을 통해 향후 데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업 중 데이터 분석 솔루션 개발·공급업과 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 비즈니스 확장을 목표로 하였을 때의 시장규모는 2022년 장점치로 22조 1,052억 원입니다 따라서 동사의 제품 관련 시장과 향후 시장을 기준으로 2022~2028년 시장규모를 추정한 [그림-9]에서 동사와 관련되는 제품관련 시장은 매출의 비율을 산술적으로만 계산하면 2022년 1조 4,673억 원에서 2028년 2조 9,953억원으로 증가될 것으로 추정됩니다 향후 데이터 판매 및 제공 서비스업으로 확장하는 시장을 포함하면 전체 대상 시장 규모는 2022년 22조 1천억 원에서 2028년 29조 7천억 원으로 증가할 것으로 추정됩니다 다) 글로벌 데이터 시장규모 데이터산업진흥원에서 2023년 발간한 데이터산업 백서 중, IDC & Lisbon Council이매년 발표하고 있는 ‘European Data Market Study’ 시장 통계에 의하면 유럽연합/영국/미국/브라질/일본/중국의 합산된 데이터시장 규모는 2020년 3,885억달러에서 6,018억달러로 CAGR 71%로 확대되어 왔습니다
[그림-11] 글로벌 데이터 시장 규모(2020~2023(E)) 또한 ‘European Data Market Monitoring Tool(IDC ’에 따르면 기본 시나리오 기준 2021년에서 2030년까지 연평균 성장률은 8%로 예측됩니다 따라서, 2030년 유럽연합(EU)의 데이터 시장 규모는 1,200억달러까지 성장할 것으로 보고 있으며, 만약 고성장 시나리오가 전개된다면 1,420억 달러까지 가능할 것으로 전망하고 있습니다 이러한 데이터 기업의 매출 성장률은 같은 기간 전체 ICT 시장의 성장률을 훌쩍 뛰어넘을 것이라는 전망이 지배적이며, 경제 규모가 큰 국가일수록 데이터기반 시장이 확대될 것입니다 주력제품 시장은 동사의 핵심 보유 기술이자 주력제품인 데이터 통합 기술 기반 AI/빅데이터 플랫폼 솔루션과 메타데이터 기술 기반 데이터 거버넌스 플랫폼 솔루션 그리고 그를 기반으로 하는 데이터 구축 및 컨설팅 서비스 시장의 합으로 정의하고 추정할 수 있습니다 그 영역과 추정의 논리는 아래와 같습니다 AI/빅데이터 플랫폼 시장 AI/빅데이터 플랫폼 시장은 데이터 통합, 데이터 가상화, 하둡기반 빅데이터 플랫폼, AI 분석 플랫폼의 제품 및 서비스의 공급으로 형성되는 시장을 의미합니다 AI/빅데이터 플랫폼은 데이터 통합 기술을 기본으로 합니다 다양한 유형의 데이터 (이미지, 음성, 센서, 웹로그 등)를 수집하여 통합 및 저장하고, 대용량 데이터 처리를신속하게 할 수 있는 하둡기반의 분산 병렬 처리 아키텍처를 기반으로 하는 솔루션입니다 빅데이터 플랫폼은 자체적으로 분석 파이프라인을 제공하여 AI 분석을 위해 데이터를 가공하는 전처리 과정을 지원하고, 빅데이터 플랫폼에 저장된 데이터를 학습시켜 AI 서비스를 개발할 수 있는 AI 분석 플랫폼을 확장 제공할 수 있습니다 최근에는 데이터 가상화 기술을 활용하여 물리적으로 데이터를 이동하지 않고도 분석에 활용할 수 있는 기능이 추가적으로 요구되고 있습니다 [표-1] AI/빅데이터 플랫폼 기술 발전 단계 구분
1
세대
2
세대
3
세대
4
세대
데이터 통합
배치 데이터 통합
변경 데이터 적재
실시간 및 비정형 데이터
데이터 가상화
하둡기반 빅데이터 플랫폼
RDBMS 기반 정형 데이터 처리
RDBMS 기반 고가의 분석용 전용 장비
하둡기반 모든 유형의 대용량 데이터 처리 플랫폼
데이터 가상화 연계로 데이터 통합 저장 최적화
AI 분석 플랫폼
통계 기반 패키지
통계 기반 마이닝 툴
오픈소스 기반 환경 제공 (R,Python 등
)
빅데이터 플랫폼과 연계한 AI 분석 전용 플랫폼 AI 분석 관련 솔루션은 빅데이터와 연계하여 파이썬, R 등 AI 서비스를 개발할 수 있는 오픈소스 기반 AI 분석 플랫폼과 특정 AI 서비스를 목적으로 개발된 Stand-alone 솔루션으로 구분됩니다 동사의 주력제품은 전자이며, 후자에는 챗봇 솔루션, 텍스트 분석 솔루션, 이미지 인식 솔루션 등이 있습니다 2개의 플랫폼 모두 궁극적으로는 대량의 데이터를 처리하기 위해서는 빅데이터 플랫폼과 연계되어야 합니다 데이터 거버넌스 플랫폼 시장 데이터 거버넌스 플랫폼 시장은 메타데이터 관리, 데이터 품질 관리, 기준 정보 관리로 구성되는 데이터 거버넌스 플랫폼과 데이터 검색 및 데이터 흐름관리 등으로 구성되는 데이터 카탈로그 플랫폼의 제품 및 서비스 공급으로 형성되는 시장을 의미합니다 데이터 거버넌스는 일관된 데이터 관리 체계를 의미하며, 이를 위해서 가장 기본이 되는 기술이 메타데이터입니다 메타데이터는 데이터에 대한 설명 정보를 의미하며, 데이터를 표준화하여 관리할 수 있도록 하는 메타데이터 관리 솔루션과 메타데이터와 연계하여 입력되고 관리되고 있는 실 데이터에 대한 품질 진단 및 상시 개선하는 데이터 품질관리 솔루션이 기본 기능입니다 빅데이터 시대에는 메타데이터 기술을 빅데이터와 비즈니스 영역으로 확장하여, 기업이나 기관이 보유하고 있는 데이터를 쉽게 찾아 분석에 활용할 수 있도록 하는 데이터 카탈로그 기술에 대한 요구가 급증하고 있습니다 빅데이터 플랫폼 안에서 내가 활용한 데이터의 연관관계를 시각화하여 보여 주는 데이터 맵이나 데이터 흐름관리가 필수적입니다 [표-2] 데이터 거버넌스 플랫폼 기술 발전 단계 구분
1
세대
2
세대
3
세대
4
세대
표준화 및 품질 관리
시스템 표준을 위한 IT
메타
데이터 관리 정책 고도화
빅데이터
, 비즈니스 메타
메타데이터 초상세화 데이터 품질 관리
빅데이터 품질 관리 데이터 카탈로그 데이터 서치 & 디스커버리
데이터 카탈로그
AI 기반 데이터 추천 서비스 고도화 국내의 산업지원 정책 2022년 7월 윤석열 정부가 120대 국정과제를 발표하였습니다 데이터산업의 관점 에서 살펴볼 수 있는 주요과제로 디지털플랫폼정부 구현, 규제시스템 혁신을 통한 경제활력 제고, 미래금융을 위한 디지털 금융혁신, 민관 협력을 통한 디지털 경제 패권국가 실현, 세계 최고의 네트워크 구축 및 디지털 혁신 가속화, 100만 디지털 인재 양성 등을 꼽을 수 있습니다 특히 디지털플랫폼정부는 모든 데이터가 연결되는 플랫폼 위에서 국민, 기업, 정부가 함께 사회문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 정부를 표방합니다 이에 따라 국민이 익숙한 민간 플랫폼과 연계하여 공공서비스를 제공하는 등 민간이 혁신역량을 적극 활용하여 국민이 체감할 수 있는 선도 프로젝트를 추진할 예정입니다 또한 인공지능(AI)과 데이터를 중심으로 정부의 일하는 방식을 혁신하고 공공데이터 전면 개발 및 마이데이터 전 산업 확산, 범정부 데이터 및 서비스의 연계, 데이터의 안전한 활용 기반 강화 등을 추진하고자 합니다
[그림-12] 전통적 정부 서비스모델과 디지털 플랫폼 정부 모델 비교
나 회사의 현황 동사의 경쟁력 가) 다양한 고객사 동사는 2001년 설립되어, 21세기를 선도하는 데이터관련 SW개발 및 컨설팅/서비스 기업으로서 데이터 통합 및 빅데이터 분석 플랫폼, 그리고 데이터 표준관리, 데이터 품질관리, 데이터 흐름 관리, 마스터 데이터 관리 등의 데이터 거버넌스 솔루션을 개발하였습니다 이를 금융기관, 공공, 제조, 서비스, 교육, 의료 등 다양한 고객사에 20여 년간 꾸준히 납품 등 서비스함으로써 국내에서 기업 등의 데이터 관리 및 분석 시스템의 수준을 높이고자 노력하고 있습니다 그동안 동사는 해외 경쟁업체들과 경쟁하여 국내 데이터 관련 소프트웨어 시장을 굳건히 지키고 있으며, 오히려 경쟁우위를 점하는 분야도 다수가 있습니다 그 결과 국내 금융, 공공, 제조, 유통 등 각 부문에서 다수의 고객사를 확보하고 있으며, 데이터 통합 및 데이터 품질 분야에서 국내 시장점유율 선두를 지키고 있는 독보적인 솔루션 기업으로 성장하고 있습니다
[표-3] 2022~2023 ㈜데이터스트림즈의 도메인별 고객수
도메인
업체수
비고
공공
/
지자체
42
기획재정부
, 보건복지부
, 한국지역정보개발원
, 한국거래소 등
교육
5
한국방송통신대학교
, 백석문화대학
, 천재교과서 등
국방
5
국방부
, 병무청
, 국군재정관리단
, 국군지휘통신사령부 등
금융
54
신한은행
, KB
국민은행
, 롯데카드
, KB
국민카드
, 교보생명
, 삼성생명 등
서비스
6
잡코리아
, 스마일게이트
, SK
쉴더스 등
유통물류
10
신세계백화점
, 현대백화점
, 롯데면세점
, LX
판토스
, 현대글로비스 등
의료
5
(
재
)
한국보건의료정보원
, 백중앙의료원
, 예수병원
, 일산병원 등
제조
11
포스코
, LG
전자
, SK
에너지
, LG
에너지솔루션
, SK 실트론
, 현대제철 등
통신
1
LG
유플러스 등
총합계
139 실제 동사의 2022~2023년간 도메인별 고객사를 분석해보면 표-7에 분석한 것처럼 공공/지자체 42곳, 교육 5곳, 국방 5곳, 금융 54곳, 서비스 6곳, 유통물류 10곳, 의료 5곳, 제조 11곳, 통신 1곳 등 도메인별로 총 139곳의 고객을 대상으로 사업을 수주하였습니다 나) 제품 인증 동사는 꾸준한 연구개발을 통하여 국산 소프트웨어(SW) 전문기업으로는 지식경제부(현,산업통상자원부)로부터 2011년 6월에 기술력과 전문성을 인정받아 우수제조기술연구센터(ATC)로 지정받았다 그리고 꾸준한 연구개발로 [표-4], [그림-13]과 같이 14종의 제품을 개발하였습니다 차세대 빅데이터 플랫폼 TeraONE™은 ㈜데이터스트림즈가 20년간 개발해온 기술력이 총망라된 소프트웨어 솔루션으로 빅데이터 수집·가공·저장은 물론, 데이터 거버넌스(Data Governance), 데이터 가상화(Virtualization), 인공지능(AI) 분석 및 빅데이터 관리 기능을 제공하는 빅데이터 패브릭(Fabric) 제품입니다[표-4] ㈜데이터스트림즈 제품명 및 제품별 역할
제 품 명
제품 역할
Level1
Level2
Level3
TeraONE
™
(Standard,
Professional, Fabric)
빅데이터 패브릭 기능을 제공하는 차세대 빅데이터 플랫폼
IRUDA
™
FACT
™
/TeraSORT
™
/ TeraTDS
™
초고속 데이터 추출
, 소팅
, 대칭형 가명화
TeraStream
™
데이터 통합 (ETL)
TeraStream BASS
™
실시간 데이터 수집 (IoT 등
)
DeltaStream
™
실시간 변경 데이터 적재 (CDC)
TeraONE IDEA
™
개인화 기반 인공지능 분석 환경
TeraONE SuperQuery
™
데이터 가상화
전사차원의 데이터 거버넌스 플랫폼
IRUDA Navigator
™
AI 기반 데이터 카탈로그
MetaStream
™
데이터 표준 및 메타데이터 관리
MetaStream for BizData
™
비즈니스 메타데이터 관리
QualityStream
™
데이터 품질 관리
Q-Track
™
데이터 흐름 관리
MasterStream
™
마스터데이터 (
기준정보
) 관리
[그림-13] ㈜데이터스트림즈 제품 구성도 이중에서 TeraStream™ Ver 4(, TeraStream™ Ver 2(, TeraStream™ Ver2(, TeraStream™ Ver4(, DeltaStream™ Ver5(, DeltaStream™ Ver3(, MetaStream™ Ver0(, TeraTDS™ Ver2(, QualityStream™ Ver2(, DeltaStream™ Ver3( 총 7종 제품이 GS(Good Software)인증을 획득하였습니다 다) 자체 보유 기술력 및 연구개발(논문) 동사의 제품 중 TeraStream™의 경우, 2005년에 대한민국디지털경쟁력대상 디지털기술 부문에서 우수상을 수상한 바 있으며, 이와는 별도로 2007년에는 MetaStream™ 제품이 디지털경영혁신대상 중소기업청장상(우수상)을 수상하였습니다 그 외에도 동사의 기술력을 인정받아 일본 노무라 계열 JAFCO사로부터 4억엔을 투자(2007년)를 받기도 하였습니다 동사의 핵심 보유기술과 해당기술 기반 제품은 [표-5]와 같습니다 [표-5] 보유 핵심 기술 및 제품
구분
핵심기술
주요 제품
① Data Integration
(
데이터 통합
) 기술 - 고속데이터 추출/변환/적 재 기술
- 인메모리 기반 고속 실시간 통합 기술
- 변경 데이터 감지 통합 기술
- TeraStream™ (
고속 데이터 추출
/
변환
/
적재 등을 위한 제품
)
- TeraStream™ (
인메모리 기반 고속 실시간 통합 제품
)
- DeltaStream™ (
변경 데이터 감지 통합 제품
)
② Big Data Platform (
빅데이터 플랫폼
) 기술
- 기반 데이터 처리 기술
- 빅데이터 통합 관리 기술 (OSS) 기술
- 클라우드 네이티브 (Cloud Native) 기술
- TeraONE™ (
통합 빅데이터 플랫폼
)
- TeraStream for Hadoop™ (
하둡 기반 고속 데이터 추출
/
변환
/
적재 제품
)
③ AI
(
인공지능
) 및 Analytics
를 위한 분석 플랫폼 기술 - 분석 환경 구성 기술
- 분석 환경 운영·관리 기술
- TeraONE IDEA™ (
개인화 기반 인공지능 환경 제품
)
④ Data Virtualization
(
데이터 가상화
) 기술
- 분산 인메모리 기반 데이터 처리 기술
- 이기종 원천 데이터 처리 기술
- 가상화 기반 실시간 처리 기술
- TeraONE SuperQuery™ (
가상 데이터 서비스 제품
)
⑤ Data Governance
(
데이터 관리
) 기술
- 데이터 카탈로그 기술
- 메타데이터 관리 기술
- 데이터 품질 측정 및 개선 기술
- 데이터 흐름 관리 기술
- 마스터데이터 관리 기술
- IRUDA™ (
데이터 거버넌스 플랫폼
)
- IRUDA Navigator™ (AI 기반 데이터 카탈로그
)
- MetaStream™ (
데이터 표준화 및 메타데이터 관리 제품
)
- Metastream for Bizdata™ (
사용자를 위한 데이터 설명서
)
- QualityStream™ (
데이터 품질관리 제품
)
- Q-Track ™ (데이터 흐름관리 제품)- MasterStream™ (
전사 관점의 기준 데이터인 마스터데이터 관리 제품
) 연구개발 부문에서는 2012년 판교 테크노밸리에 R&D 센터에 입주하였으며, 여기에는 동사 전체 인력의 35% 수준인 60여 명을 투입하여 적극적으로 연구개발을 추진하고 있습니다 그 성과는 [표-6] 동사의 발표 논문을 보면 알 수 있으며, 그중에서 대표적 성과 제품으로 2020년 개발 완료한 “데이터 가상화 솔루션인 TeraONE SuperQuery™”를 들 수 있습니다[표-6] 동사 기술연구소 연구논문 발표 실적(2015-2023년)
일시
구분
논문명
저자명
저널명
06
국내
쿠버네티스 환경에서 자원 활용도를 높이기 위한 효율적 동적 자원 할당에 관한 연구
최규홍, 이동욱, 천승태
2023년 한국통신학회 하계종합학술발표회
06
국내
협업 필터링 및 세션 키워드 추천 알고리즘 기반 데이터 활용도 향상 시스템에 관한 연구
박성민, 최규홍, 이동욱, 천승태
2023년 한국통신학회 하계종합학술발표회
09
국외
SuperQuery: Signle Query Access Technique for Heterogeneous DBMS
신우택
, 길기범
, 천승태
25th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA
07
국외
Data Virtualization System for Heterogenouse DBMS using Single Channel Access
신우택
,
길기범
,
한규종
The 15th Aisa Pacific International Conference on Information Science and Technology (APIC-IST
02
국내
국방 빅데이터/인공지능 활성화를 위한 다중메타데이터 저장소 관리시스템(MRMM) 기술 연구
신우택, 이진희, 김정우, 신동선, 이영상, 황승호
한국인터넷정보학회 논문지, 21권 1호
02
국외
Data Governance on Business/Data Dictionary using Machine Learning and Statistics
신우택, 이진희, 황승호
IEEE International Conference on Artificial Intelligence in information and communication (ICAIIC
12
국내
교통 정체 원인도로 분석을 위한 연관 가중치 기반 도로 클러스터링 방법
강의찬, 이동욱, 천승태
2020 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회, 제19권 1호
11
국내
빅데이터 딥러닝을 이용한 도메인 자동 추천 시스템에 관한 연구
신우택, 이진희, 천승태
2019 한국인터넷정보학회 추계학술대회 논문집, 제20권 제2호
04
국내
빅데이터 플랫폼을 위한 데이터 수집도구 설계 및 구현
남소라, 박현
2018 한국인터넷정보학회 춘계학술발표대회, 제19권 1호
12
국내
데이터 통합을 위한 변환 엔진 아키텍처
강의찬
, 천승태
2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회
12
국내
한국어 형태소 분석기의 불규칙 용언 및 ‘VEV 구성’을 처리하기 위한 알고리즘
김현주
, 이영민
, 천승태
, 변정윤
, 이영상
2017 한국정보과학회 한국소프트웨어종합학술대회
12
국외
Desigh and Implementation of Big Data Analysis Platform in Shipbuilding Industry
조이상, 신동민, 천승태
2017 world research conference
11
국내
스마트 팩토리 시스템에서의 딥러닝 기반 전력 사용량 예측
임영훈, 천승태
2017 한국통신학회 추계종합학술발표회
11
국내
조선해양 IoT, 빅데이터 분석 플랫폼 설계 및 구현
조이상, 신동민, 천승태
2017 대한기계학회
02
국내
한국어 형태소 분석기 개발을 위한 알고리즘
김현주, 이영상, 천승태
한국어 교육 연구소, 한국어 교육 연구 12권 1호
02
국내
딥-러닝 IDE 엔진 개발
안소영, 이원규, 오현교, 천승태
2017 (사)ICT플랫폼학회 동계학술발표 논문집, 제5권 제1호
12
국내
LSTM을 이용한 전력데이터 예측
이원규, 안소영, 임민섭, 천승태
한국정보과학회 학술발표논문집
07
국외
Performance Evaluation of In-Memory Computiong on Scale-Up and Scale-Out Cluster
천승태, 유태경, 임민섭, 정일균, 이윤수
Ubiquitous and Future Network (ICUFN) 2016 Eightth International Conference on, IEEE 2016
01
국내
인메모리기반 빅데이터 처리 시 스케일 업과 스케일 아웃 클러스터 성능 비교
유태경, 오현교, 정일균, 이영상, 천승태
2016년 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집
10
국내
문장부호를 고려한 특수어절 분석 알고리즘
김현주, 이영민, 이영상, 천승태
2015년 한국정보처리학회 추계학술발표대회 논문집, 제22권 제2호 목표시장 및 상장전략 동사는 창사 이후 지금까지 금융, 공공, 의료 및 제조/서비스 등 분야에서 업종별로 목표시장을 정하여 제품별 연구개발 및 판매 전략, 즉 합리적인 비용으로 고품질 서비스를 제공하고자 노력하고 있습니다 그 주요 고객들의 특성은[표-7]와 같습니다 제품 경쟁력은 고객 업무의 특성을 충분히 반영한 제품을 개발하여 성숙도를 완성하여야 함은 물론 고객과의 소통이 중요합니다 이를 통해 기존 시장의 점유율을 확대와 함께 신규 시장 개척을 할 필요가 있다 이를 위한 수단으로 새로운 제품에 대한 수시교육 및 홍보를 강화하여야 할 것이다 또한, 협력사는 사업 경쟁력 향상의 원천이므로 동반성장을 위한 동반자로 보고 적극적인 협조를 할 필요가 있습니다 동사의 모든 제품이 데이터와 연관되어 있으므로 기본적인 컨셉 내지 성장전략으로 “기업의 데이터를 Seamless 하게 생성·저장·가공·활용할 수 있는 제품개발 및 보급”으로 정하여 “차세대 DW, CRM, FDS, 데이터 이행, 데이터 거버넌스, Big Data Lake, Big Data Fabric, 빅데이터 기반의 Omni-Channel 사업” 등 현재부터 향후 펼쳐질 시장을 적극적으로 개척하고 있으며 이를 위한 고객의 요구사항에 적합한 제품과 솔루션을 진화 발전시키고자 합니다 또한, 국내에만 머무르지 않고 데이터시장의 메카인 미국의 데이터시장의 진입을 위하여 글로벌 스탠다드에 충실한 제품을 개발하고 있으며 한국의 SI방식이 아닌 Package 방식으로 제품을 개발하여 언어적, 시간적, 지역적 한계를 쉽게 극복할 수 있는 제품을 개발하고 서비스하기 위해 전략적으로 세계시장에 접근하고 있습니다 가) 수요자의 구성 및 특징 앞서 언급한 주요 목표시장인 금융분야 및 공공분야 등과 관련하여 주요 목표시장 별 수요자의 구성 및 특징은 아래와 같습니다
[표-7] 분야별 고객의 특성
구분
세부사항
금융
대량의 전자금융거래에 의해 발생된 자료에 대한 분석 수요 증가
데이터 표준
, 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 향상 기대
데이터웨어하우스 및 빅데이터플랫폼
실시간으로 데이터 통합 및 개인정보 등에 대한 보안 강화 기대
신용정보법 등 데이터 3
법의 시행에 따른 “
마이데이터 산업
”
을 위한 기술적 지원 등
공공
제
4
차 산업의 진행에 따른 공공 데이터 개방과 품질 관리 필요성 대두
개방 및 연계를 위해 표준
, 품질 등의 거버넌스 기반의 데이터의 신뢰도 관리
빅데이터 분석 및 타 기관과의 데이터 연계 관심 증대
한국형 뉴딜 정책의 추진에 따른 데이터 관련 신규 사업 기대 등 의료
임상 데이터에 대한 데이터 표준을 준수한 데이터 통합 수요 증대
임상 데이터에 대한 분석 관점별 비정형 보고서 필요
데이터 3
법 시행에 따른 “
가명정보
”
의 활용을 위한 기술적 지원 등
제조
/
유통
/
서비스
실시간 데이터 수집 및 데이터 보안강화 기대
데이터 분석 플랫폼
데이터의 정합성 및 품질 향상을 위한 마스터데이터 관리 나) 내수/수출구성 동사 제품 매출 대부분은 내수를 통해 이루어지고 있으나, 일부분 수출이 발생하고 있습니다 향후 동사는 매출 규모 증대를 위해 중국 해외법인 활용 및 기타 해외업체와의 총판계약 체결을 통해 해외진출을 계획하고 있습니다 동사의 제품 매출 내수 및 수출 구분은 아래와 같습니다
[표-8] 제품 매출 내수/수출 구성 (단위: 백만원)
구분
2021년
2022년
2023년
제품
내수
7,851(0%)
7,536(100%)
6,317(100%)
수출
0(0%)
0(0%)
0(0%)
소계
7,851(0%)
7,536(100%)
6,317(100%) 다) 수요변동 요인 수요에 대한 변동요인으로는 앞서 언급한 경기변동 외에 계절별 주기가 있습니다 동사의 주요 고객사인 일반 수요업체 및 공공기관의 경우 특성상 일반적으로 연 단위 프로젝트를 수행합니다 즉, 연말 연초에 사업계획 수립에 따른 예산확보 및 프로젝트 개시로 시작하여 연중 수행, 연말 프로젝트 종료에 이르는 흐름은 누적연차에 의한 기간의 차이점은 있을 수 있으나 평균적으로 같은 양상이며 동사의 매출추이도 이와 유사하게 하반기 혹은 4분기에 집중되는 모습입니다
[표-9] 2020년 이후 분기별 매출액 (단위: 백만원)
구분
매출액
비중
2020년
1분기
3,418
17%
2분기
6,724
33%
3분기
4,014
20%
4분기
6,032
30%
합계
20,188
100%
2021년
1분기
4,120
18%
2분기
5,236
23%
3분기
4,804
21%
4분기
8,926
38%
합계
23,086
100%
2022년
1분기
4,484
15%
2분기
7,671
25%
3분기
6,029
20%
4분기
12,348
40%
합계
30,532
100%
2023년
1분기
3,608
14%
2분기
4,913
20%
3분기 3,932
16%
4분기
12,453
50%
합계 25,316
100%
주) 분기별 자체결산 자료 기준 경쟁사 현황 동사의 제품별 경쟁사는 [표-10]과 같으며, 이 제품들의 대부분은 경쟁사와 비교우위를 점하고 있으나, 특히 TeraStream, TeraONE SuperQuery, QualityStream 등은 강한 경쟁력을 가진 제품이라 할 수 있습니다
[표-10] 제품별 특성 및 경쟁사 현황
분야
제품명
경쟁업체와의 기술비교
비교우위 사항
경쟁회사명
① 데이터 통합
TeraStream
- 기본적인 ETL 기능
- 동일 데이터 고속처리 중심
- DB + File 동시 처리
- 다운로드 기술
- 분산처리기술
- 고속 File 처리
오라클, IBM, 인포메티카, 티베로, 이노트리 등
DeltaStream
- 실시간 동기화 기능 - 편리한 UI 등
- 모니터링 기능
- 데이터 복구 기능 등
오라클, IBM, Quest 등
TeraSort
- 고속 file 정열, 결합(조인)
- 사용 편의성
IRI, Syncsort 등
② 빅데이터 플랫폼
TeraONE
- 분산파일 고속처리 기술
- 빅데이터 저장 관리 기술
- UI를 통한 하둡 제어 및 모니터링
Cloudera, LG CNS, KT 넥스알
③ 데이터 가상화
SuperQuery
- 데이터 가상화 - 고속 데이터 가상화
- 국내 유일 제품
엔코아
④ 데이터 거버넌스
(데이터 관리)
메타
데이터
MetaStream
- 표준관리, 모델관리, BI 연계
- 기술, 비즈 메타 관리 등
- 데이터 거버넌스 기반
위세아이텍, 지티원, 엔코아
데이터품질
QualityStream
- DQI, CTQ 기반 품질점검
- 실시간 품질검증
엔코아, 지티원, 위세아이텍, B2EN
ImpactStream
- 다양한 프로그램 언어의 파싱 기술
- 직관적 분석 및
결과확인
지티원, Cast
데이터 흐름
Q-Track
- 데이터의 소스 및 이동 경로를 포함하는 흐름 정보를 시각적으로 제공
- 영향분석
지티원, 인포메티카
마스터데이터
MasterStream
- 데이터 통합을 위한 기준정보 관리
- 데이터통합 기술
- 실시간 품질 기반
오라클, SAP, IBM, 투비웨이
인공지능 등 기타
TeraTDS
- 테스트 데이터 생성 기술
- 개인정보 유/노출 방지
알투소프트
TeraOne IDEA
- 인공지능 기반 빅데이터 분석 활용
- 인공지능 플랫폼에서 활용되는 다양한 데이터 셋에 쉽고 편리하게 접근 기술력 관련 사항 가) 주요 보유기술 동사가 보유한 주요 기술은 데이터 통합(Data Integration) 기술, 빅데이터 플랫폼(Big Data Platform) 기술, 데이터 가상화(Data Virtualization) 기술, 인공지능(AI) 및 어낼리틱스(Analytics)를 위한 분석 플랫폼 기술, 데이터 거버넌스(Data Governance) 기술입니다
[그림-14] ㈜데이터스트림즈 핵심 기술
[표-11] ㈜데이터스트림즈 핵심 기술 및 주요 제품 기술군
제품
세부사항
데이터 통합
(Data
Integration)
TeraStream™
- 데이터통합(ETL)에 관련된 작업에 대해 사용자 인터페이스 제공
- 상용 데이터베이스의 데이터 고속 추출 기능
- 원천데이터와 목표테이터 간의 변환 매핑을 통한 데이터 변환 가능
- 파일에서 DB 혹은 DB에서 DB 방식의 데이터 적재 지원
- 각 데이터 변환 작업간의 연관성 분석
- 작업변환 실시간 모니터링, 생성파일 실시간 모니터링 기능
- 빅데이터 하둡 Hive 추출 적재기능 지원 DeltaStream™
- 실시간 데이터 추출 및 고속 데이터 복제 기능
- DBMS LOG를 이용한 DB엔진 및 시스템 리소스 사용 최소화
- 기존의 온라인 업무에 영향 없이 데이터 추출 가능
- GUI 관리 툴을 이용한 모니터링
TeraTDS™
- 국내 최초 ETL 제품과의 연동을 통하여 데이터 추출, 가공 및 적재 기능을 일관되게 제공
- 이기종 DBMS 지원(대부분의 상용 DBMS를 지원)
- GUI 기능을 이용하여 개발자가 마우스 클릭만으로 편리하게 프로그램 구현
- 고속 데이터 추출 및 대용량 처리 Sorting 모듈을 이용하여 최적의 데이터 처리 성능 보장
- GS인증을 통하여 제품의 안정성을 보장
- 가독형 데이터 암/복호화 기술 특허 취득
TeraStream BASS™
- 국내최초 인메모리 분산 처리 데이터플랫폼
- 대용량 실시간 데이터 수집,저장,조회 분석 시각화 기능
- 비정형 데이터의 메타 정의 및 수집조회기능
- 데이터 이중화 및 백업 기능
- 밀리세컨드 단위의 응답성 확보로 IOT데이터 처리에 적합
빅데이터 플랫폼
(Big Data Platform) TeraONE™
- 빅데이터 통합뿐만 아니라 데이터거버넌스 구축과 관련된 솔루션을 연계 제공하기 때문에 기업 데이터의 품질 및 관리 역량을 향상시킬 수 있음
- 정확한 포맷으로 세밀한 빅데이터 분석 작업을 실행할 수 있음
데이터 가상화
(Data Virtualization)
TeraONE Super Query™
- 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 엑세스를 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션
인공지능(AI) 및 어낼리틱스(Analytics)를 위한 분석플랫폼
TeraONE IDEA™
- 빅데이터 저장소와 인공지능 분석 환경의 기능을 포털 환경으로 제공
- 데이터 사이언티스트들은 복잡한 빅데이터 인프라를 이해하지 못하더라도 직관적인 포털을 통해 분석 자원 할당 요청, 분석 툴 선정, 분석 모델과 데이터 공유 및 활용, 형상관리, 커뮤니티 참여, 개인 맞춤형 분석 환경 구성 등의 기능을 쉽게 활용
데이터
거버넌스
(Data
Governance)
IRUDA™
- 메타 데이터 기반의 데이터 품질 및 흐름관리 등을 제공하는 데이터거버넌스 플랫폼 - 조직 전반에 걸친 정보의 품질을 개선하고 일관성을 높일 수 있도록 데이터의 생명주기를 관리할 수 있음
MetaStream™
- 데이터 표준 추출 모듈을 이용한 메타데이터 자동 추출 기술
- 표준화 미 준수 모델 감시 기술
- 자원별 메타 모델과 모델간의 관계를 규정하는 모델로 구성되어 별도의 메타 요건의 추가에 대한 관리 기술
MasterStream™
- 현업의 사용자들이 내부 및 외부 전반에 걸친 모든 핵심 정보를 단일한 관점에서 볼 수 있도록 전사차원에서 일관성 있게 마스터데이터를 생성 및 관리하는 솔루션
QualityStream™
- 데이터 품질관리 프로세스 확립으로 품질관리 체계수립 지원
- Six 시그마 기준의 통계관리로 보다 정밀한 통계 지표 생성으로 오류에 대한 정확한 인지가 가능
- Profiling 및 Business Rule 분석 지원
- 등록/관리 Process 지원으로 보다 효율적인 데이터 품질관리 지원
- 동사 제품군과 연계하여 통합된 Repository로 구조적/데이터 품질관리에 대한 통합 관리
ImpactStream™
- ImpactStream™는 형상관리와 연계된 에이전트 형태의 자동 운영 시스템으로 변경된 소스에 대하여 수집/분석 및 Repository 저장 기술 지원
- 분석 대상언어의 문법 구조에 의한 소스 파싱 기술 지원
- Flex에 의한 RIA(Rich Internet Application) 환경의 웹 화면으로 다양한 도형 및 그래피 처리 지원
- MTE(Mapping Trace Engine) 기능 지원
Q-Track™
- 데이터의 원천이 어디인지, 언제 누가 어떤 이유로 해당 데이터를 변경했는지 추적할 수 있는 솔루션
- 데이터의 오류 발견 시, 오류가 발생하는 데이터 소스까지 간단하게 추적하고 변경 과정에 발생하는 버그를 제거하여 의사결정의 절차를 줄여 데이터 손실 예방을 강화할 수 있음 나) GS인증(Good Software) 제도 개요 GS인증은 우수 국산SW를 발굴하여 제품에 대한 홍보 및 마케팅 활성화를 지원하고, 국산SW제품의 품질향상을 시키고자 일정 수준 이상의 품질을 갖춘 SW제품에 국가가 인증을 부여하고 있습니다 ISO 국제표준을 기준으로 SW의 기능성, 신뢰성, 효율성, 사용성, 유지보수성, 이식성, 성능, 상호운용성, 연동성 및 적합성을 시험·테스트하여 인증을 부여합니다 법적 근거
"SW산업진흥법 제13조(품질인증), SW산업진흥법 시행령 제10조(품질인증의 실시) 및 소프트웨어 품질인증 기준(정통부 고시 제 2000-81호, 에 따라 시행“
[표-12] ㈜데이터스트림즈 제품 GS인증 내역 인증일
제품명 DeltaStream™ Ver 0 GS인증 획득 QualityStream™ Ver 2 GS인증 획득 TeraStream™ Ver 4 GS인증 획득 TeraTDS™ Ver 2 GS인증 획득 MetaStream™ Ver 0 GS인증 획득 DeltaStream™ Ver 5 GS인증 획득 TeraStream™ Ver 2 GS인증 획득 TeraStream™ Ver 2 GS인증 획득 TeraStream™ Ver 4 GS인증 획득 인증획득 및 인증제품 구매시 효과 (가) 품질개선 및 비용절감
- 제3자 시험인증을 통하여 단기간에 획기적인 품질개선과 비용 및 시간 절감 (나) 홍보 및 마케팅
- 정통부 지정 SW품질 인증기관의 공인된 제품으로 고객 신뢰성 확보
- SW BMT를 통한 국산제품의 우수성 부각 및 막연한 외산 SW 선호 사상 불식
- 국제인증 획득을 통한 해외시장 진출용이 (비관세 무역장벽 대처)
- 인증획득 제품 언론보도 및 웹사이트 게재
- 소프트엑스포 품질인증관에 인증획득 제품전시 및 홍보 (다) 제도적 혜택
- 조달청 제3자 단가 계약 체결 및 등록(조달 법령개정, - GS 인증 제품 우선구매제도 시행 - ('중소기업진흥 및 제품구매촉진에 관한 법률' 개정 31, 정보통신부공고 제2005-22호)
- GS 인증제품 성능보험 가입 및 면책제도 시행 ('중소기업진흥 및 제품구매촉진에 관한 법률' 시행령 개정, - 건설교통부 GIS SW 납품시 GS인증 의무(건교부 고시 제2002-137호, 제2003-28 6호)
- 경찰청 학사관리시스템 GS인증 의무(경찰청공고 제2004-6호)
- SW 기술성 평가 면제(정보통신부 고시 제2004-4호)
- 행자부 신전자문서시스템, 자료관리시스템 GS인증 의무
- 교육부 교육용 SW 무결성 시험 의무
- 정보통신부 신SW상품대상 수상작 GS인증 의무
- 대한민국 SW공모대전 응모작 GS시험 의무
- 우리은행 무담보신용대출(하이테크론)
- 병역특례 업체 지정 심사 시 가산점 부여( 1 부터 시행)
- 공공 소프트웨어 사업자 선정 평가 시 가산점 부여 (정통부고시 제2006-16호, - 기획예산처 세출예산집행지침 개정( - GS 인증제품 분리발주 및 감사운용 다) 국내외 규제 및 지원 SW산업 관련 사항 동사가 포함된 SW산업과 관련하여 국내외 정책 동향은 아래와 같습니다 <국내 정책 동향> 구분
세부사항
과학기술정보통신부
- 빅데이터플랫폼및센터구축사업(200억원/NIA)
- 데이터플래그십사업(50억원/NIA))
- 중소기업빅데이터분석활용지원사업(5억원/NIA)
- 마이데이터종합기반조성사업(50억원/KDATA)
- DB-Stars사업(10억원/KDATA)
- 데이터바우처지원사업(1,241억원/KDATA)
- 메타버스 서비스 실증(22년, 340억원/NIPA)
(22년 24억원/NIA)
기획재정부
- 한국판뉴딜종합계획수립(2020년~2025년) : 디지털 뉴딜 - 2조원 : 그린 뉴딜 - 4조원 : 안전망 강화 - 4조원
- 디지털플랫폼 정부를 지향하는 정책 수립 및 실행
- 정보화전략계획(ISP)수립공통가이드(2018년개정)에따른컨설팅사업
금융위원회
- 금융AI 데이터 라이브러리 구축
- 금융 AI 테스트베드 구축
- 자영업자소상공인에 대한 맞춤형 금융지원
국방부
- 국방지능형플랫폼구축I사업(1단계)
- 사이버전장관리체계 사업
- 지능형 스마트비행단 표준플랫폼구축 시범사업
- 스마트캠프 구축을 위한 ISP 수립 사업
- 육군스마트부대구축사업 < 해외 정책 동향 >
구분
세부사항
미국
- '연방 데이터 전략 2021 실행계획'에 따른 진행 : 인공지능과 자동화, 범정부 차원의 대시보드와 인프라 구축, 데이터 스킬 인 력 개발, 황무지 화재 연료 관련 기간 간 데이터 관리, 지리공간 데이터 관련 실천 사항
- 데이터 및 디지털전환 미래 전략 수립 및 진행 : 보건의료 데이터 사이언스 전략, 첨단제조 전략
영국
- 상업분야에 대한 아이디어를 제공하는 기술전략부 산하 캐터필드센터에 대한 지원강화 및 확장 계획 발표
EU
- 국가 간 디지털 공공서비스 확대를 목표로 3년간 1,370만 유로 투자 계획
호주
- 데이터 분석 능력 강화를 위한 공공서비스의 빅데이터 전략 공개 데이터베이스 산업 관련 사항
< GS(GoodSoftware) 인증 >
- 조달청 제
3
자 단가 계약 체결 및 등록
- 우선구매제도
, 성능보험가입제도
, 구매자 면책제도
- 중소기업청 성능인증시 GS
인증제품 성능검사 면제
- 병역특례 업체 선정 심사시 가산점 부가
- 전자정부 기술제안서
(RFP) 평가시 가산점 부여
- 우리은행 무담보 신용대출
(
하이테크론
)
- 기획예산처 세출예산집행 지침 개정 -> GS
인증제품 분리발주권고 < NT(New Technology) 인증 >
- 국내에서 최초로 개발된 기술 또는 제품의 품질, 성능 및 제조공정을 평가하여 우수한 기술 및 제품에 대해서는 신기술 또는 제품에 신기술마크를 부여하고 신기술 및 제품 에 대하여 홍보, 판로, 자금 등의 지원을 하는 제도
- 각종 정책자금의 우선지원 및 기술신용 보증시 보증한도 확대
- 정부 및 정부투자기관 등의 우선구매
- 신기술 및 기계류 구입자금 지원 상기와 같이 정부의 SW산업 및 데이터베이스 산업 내 기업을 지원하기 위한 다양한노력을 통해 동사의 경우 해당 기술로 글로벌 시장을 공략해나갈 수 있을 것으로 기대하고 있습니다 라) 우수 제조기술 연구센터(ATC : Advance Technology Center) 우수 제조기술 연구센터(ATC) 사업은 세계일류상품 개발촉진 및 세계적 기술경쟁력 확보를 위해 우수한 기술잠재력을 보유한 기업부설연구소를 선정하여 기술개발자금을 지원하여 기술혁신역량을 강화시키는 것을 목적으로 하는 사업입니다 동사는 소프트웨어(SW) 전문기업으로는 처음으로 지식경제부(현 산업통상자원부)로부터 우수제조기술연구센터(ATC)로 지정되면서 기술력과 전문성을 인정받았으며, 판교 테크노밸리에 R&D 연구소를 이전(2012년), 연구·개발 활동에도 전사적인 힘을 모으고 있습니다 해외진출 관련 사항 동사는 데이터 거버넌스, 빅데이터 통합/저장/처리/분석, 데이터 가상화, 인공지능 분석을 자체 소프트웨어로 개발하여 사업을 하고 있는 데이터 통합 솔루션 회사로 빅데이터 관련 솔루션 모든 분야에서 외산 제품과 경쟁하고 있는 국내 유일의 회사입니다 국내에서 입증된 외산과의 경쟁력을 바탕으로 해외 진출을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다 글로벌 표준에 맞춰 판교기술연구소의 60명 전문 개발인력이 소프트웨어를 제작하고 있으며, 엄격한 품질보증 프로세스를 통해 라이선스로 패키징하여 제공합니다 미국과 베트남, 중국, 일본에 독립 법인을 운영하고 있으며, 2019년부터 작긴 하지만 매출이 발생하고 있습니다 베트남은 국내에서 진출한 대기업 법인 대상으로도 사업을 수행하며, CGV 동남아 법인 데이터 통합 프로젝트를 성공적으로 완수하였습니다 또한 국내 은행에서의 20여년 업력을 기반으로 현지 은행 영업을 활발히 진행하고 있으며 메타관리 솔루션 수주를 앞두고 있습니다 미국법인은 한인 기업을 대상으로 우선 영업을 진행하고 있습니다 중국과 일본은 현지 파트너를 통해 사업을 진행하고 있습니다 중국은 절강만리 대학과 남양이공대학에 동사 빅데이터 솔루션을 기반으로 빅데이터 교육과정 운영을 지원하고 있으며, 국내 진출 은행 현지 법인 대상으로 데이터 통합 솔루션 납품 및 유지보수를 진행중입니다 일본은 현지 소프트웨어 회사와 제품을 연계 패키징하여 공동 사업을 할 수 있는 기회를 만들고 있습니다 국내에서도 디지털 플랫폼 정부로 인해 데이터 및 인공지능 시장이 지속적으로 확대할 것으로, 관련 소프트웨어 회사들의 외형적인 성장과 함께 해외 수출을 견인할 수 있는 기회가 될 것이라고 기대됩니다 다 경영상의 주요계약 기업현황보고서 제출일 기준 최근 1년내에 경영상 주요계약사항은 없습니다