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MLOps

MLOps는 Data 레이블링 및 AI 모델의 개발 및 관리, 배포를 쉽고 편리하게 할 수 있는 플랫폼이다. 급변하는 데이터를 AI 기반으로 비즈니스에 안정적이고 효율적으로 적용하기 위한 시스템이며, 기업에 필요로 하는 혁신적인 아이디어를 적시에 비즈니스 환경에 적용할 수 있는 서비스를 제공한다.

    • 센서 데이터, csv, 영상, 이미지 등 다양한 데이터를 수집/저장 관리
    • 데이터 레이블링 기능
    • 모델 개발을 위한 Jupyter Lab 개발 환경 제공 및 Model Registry에 등록
    • 모델 학습/평가/배포 및 모니터링 기능
    • API를 활용하여 데이터를 손쉽게 수집/저장하고, 모델 추론 서비스를 활용할 수 있음
    • Auto Labeling 기능으로 보다 빠른 레이블링 작업 및 비용 절감
    • 모델을 신속하게 개발하고, 효율적으로 관리하며, 적시에 서비스 개시 지원

장애 예측 시스템

장애 예측 시스템은 AI 기술을 기반으로 로그나 통계 데이터를 학습하여 사전에 장애를 예측하는 서비스를 제공한다. 운영중인 ICT 인프라로부터 다양한 지표(성능/통계등)나 로그(HW/SW)를 자동으로 수집하고, 이를 AI 엔진을 통해 장애 예측을 수행한다.

    • 서비스 장비의 로그/통계를 자동으로 수집하는 파이프라인
    • 예측 결과 시각화
    • 이상 상태 감지 정보 알림
    • 장애 요소의 사전 제거로 High Availability, High Reliability 확보
    • 서비스 중단으로 발생할 수 있는 손실 및 비용의 최소화
    • 사전 이상 징후 인지로 시스템 예방 진단 시간 확보
    • 이상징후의 근본적인 원인 파악 시간 감소

교통 빅데이터 시스템

교통분야 빅데이터 시스템은 데이터 축적, 유통을 활성화하고 공공데이터 개방에 기여할 수 있는 솔루션이다. 핵심 데이터 제공을 통한 최적의 데이터 융합으로 미래 교통의 새로운 가치 창조가 가능하다.

    • 차량번호인식 및 CCTV 영상분석 기반의 교통 빅데이터 생산·구축
    • 오픈포맷을 활용한 데이터 구축 및 데이터 호환성
    • 플랫폼을 통한 통일된 개방·공유체계
    • Hadoop 클러스터를 활용한 센터 인프라

Digital Brand 솔루션

Digital Brand는 전통적인 Brand 개념을 Digital 환경에 맞게 혁신하고, 고객 경험을 현대적으로 재 정의하는 중요한 전략적 개념으로, Digital Native 세대를 대상으로 고객 중심의 Digital 경험과 데이터 기반의 개인화 등을 특징으로 한다. Digital Brand를 구축하는 과정에서 브랜드 강화, 고객 맞춤형 서비스, 경쟁우위 확보 등도 가능하다.

    • 고객의 Feedback, 요구사항을 사업에 즉시 반영 가능
    • 개인별 Needs에 따른 다양한 Add-On 기능 (개인형 DIY 요금제 설계, 약정없는 선결제, 시간단위 데이터 구매 등)
    • 앱 사용의 실시간 응답성 보장을 통한 사용 경험 극대화