1) 문제점
- IoT 가전기기가 대중화 되고 있으나 수집된 데이터 활용 미흡
- 일부 대기업을 제외하고 대다수 가전기업이 중소규모 기업으로 데이터 전문 인력 채용 및 자체 데이터분석플랫폼
도입 어려움

2) 목표
- 가전 기업 대상 데이터 분석 환경을 제공함으로써 쌓여있는 IoT 데이터를 서비스 개선 및 제품개발에 활용
- 데이터 전문인력 채용이 어려운 기업 대상 데이터 분석 서비스 제공
- 가전기업간 상호 데이터를 활용한 신개념 서비스 개발 기회 제공

3) 주안점
- 1단계로 기업에 쌓여 있는 IoT 데이터 입수 및 사용 환경 제공
- 다수 기업 대상 서비스에 걸맞는 사용자 인증 및 데이터 보안 환경 구축
- 데이터 비전문가 사용 가능하도록 GUI 기반 데이터 분석 도구 제공

최근 들어 생성형AI 기술이 각광받으면서 주로 LLM모델 학습 역량이 각광받고 있으나 모델학습은 학습에 필요한 데이터 입수 및 학습데이터 생성 서비스가 반드시 필요합니다.

당사는 고객이 기 보유한 데이터 기반 AI Agent 개발 역량과 함께 성능향상에 필요한 학습데이터 서비스 플랫폼(데이터 플랫폼, RAG) 설계 및 구축 서비스 제공을 목적으로 커머스톤 컨설팅과 협업체계를 구축하고 있습니다.

본 가전IoT 데이터플랫폼 과제는 당사의 모회사인 커머스톤 컨설팅사에서 주사업자로 2019년6월에 시작, 그 해 12월 1단계 오픈 이후 현재까지 운영 및 고도화 과제를 수행하고 있습니다.
과제 당시 당사 대표는 1단계 과제에 본 과제의 IoT 데이터 플랫폼 아키텍쳐 설계, 사이징 및 솔루선 선정 역할로
참여했습니다.

1) 포트폴리오 소개
가전제조사와 가전제품 사용자 대상 가전디바이스에서 생성되는 IoT데이터를 활용, 서비스 기획, 운영현황 파악, 원격 제어 서비스 제공에 필요한 데이터 분석 서비스
- 제품 사용자 모바일 서비스(원격제어 등)
- 오픈API 서비스(데이터, 시각화 등)
- 데이터 분석 환경 제공(데이터 분석, 분석모델 개발, 시각화 도구 제공)
- 가전디바이스 IoT 제품 연동/데이터 수집

2) 작업 범위
- IoT 데이터 플랫폼 설계(수집모듈, 전처리 모듈, 데이터 저장 및 관리 모듈) : Hadoop 기반
- 데이터 패턴 분석, 머신러닝 모델 개발 솔루션 선정 및 아키텍처 설계
- AWS 기반 인프라 설계 및 사이징

3) 주안점
- 수집 및 활용 데이터 증가에 대비 확장 가능한 아키텍처
- 데이터 분석 비전문가도 손쉽게 사용 가능한 GUI 기반 데이터 분석 환경 제공
- 플랫폼 운영 비용 효율화 → 오픈소스 빅데이터 기술 적용