메디컴퍼니온 로고MEDICOMPANYONCo.,Ltd

PRIVACY. DATA. BUSINESS.

데이터의 가능성을
비즈니스의 가치로.

개인정보처리방침 자동화부터 AI 학습데이터 구축과 컨설팅까지.
메디컴퍼니온이 데이터의 활용을 함께 설계합니다.

사업 영역 살펴보기 ↗

개인정보처리방침 자동화

로우로깅 사용자 가이드의 개인정보처리방침 생성 화면
서비스에 맞는 문서, 간단한 체크리스트로.
MEDICOMPANYON Co.,LtdSCROLL TO EXPLORE ↓

OUR BUSINESS

데이터를 다루는 전문성,
세 가지 사업으로 연결합니다.

기업의 문서 업무와 데이터 구축,
활용 전략을 함께 지원합니다.

01 / PRIVACY POLICY AUTOMATION

개인정보처리방침 작성,
Law Logging으로 간편하게.

체크리스트 선택과 간단한 정보 입력으로
서비스에 맞는 개인정보처리방침을 생성합니다.

서비스 등록부터
문서 수정까지 한 흐름으로

서비스 정보를 확인하고 필요한 항목을 선택하세요. 생성한 문서는 목록에서 확인하고, 편집 화면에서 내용을 수정할 수 있습니다.

  1. 서비스 선택새 서비스 등록 및 서비스 정보 확인
  2. 항목 입력체크리스트와 개별 정보 입력
  3. 문서 관리생성 문서 확인·수정 및 내보내기
로우로깅 서비스 선택 화면
문서 생성 구조가 궁금하신가요?AI 기반 개인정보처리방침 자동 매칭 기술: 정보 입력, AI 매칭·분석, 결과 출력

02 / DATA LABELING

학습의 기준이 되는
데이터를 만듭니다.

의료·산업 AI의 학습 목적에 맞춰 데이터 분류 기준과 작업 범위를 정의합니다. 수집한 데이터를 정리하고, 각 레코드에 의미를 부여해 학습에 활용할 수 있도록 가공합니다.

의료 AI 학습데이터

영상의 분석 목적에 맞는 클래스 정의와 레이블링 작업 흐름 설계

산업 AI 학습데이터

업종별 문서·텍스트 분류, 데이터 정규화와 레코드 레이블링

의료 레이블링 가이드 기반의 워크플로우 설계

DATA PREPARATION

원천 데이터를
학습 가능한 데이터로

  1. 수집목적과 업종에 맞는 원천 데이터 확보
  2. 전처리·정규화비정형 자료 정리 및 카테고리 분류
  3. 레이블링각 데이터 레코드에 의미와 분류값 부여
  4. 검증·분석테스트 데이터의 항목별 결과 확인

03 / DATA CONSULTING

데이터 활용의 시작부터
서비스 적용까지.

사업 목적에 필요한 데이터를 정의하고, 수집·가공·분석 방법을 설계합니다. 업종별 분류 모델과 테스트 데이터 분석을 바탕으로 서비스 적용 방향을 구체화합니다.

데이터 진단과 구조 설계

보유 데이터 확인, 카테고리 정의, 정규화 기준 수립

AI 적용과 분석

분류 모델 활용 방안, 테스트 결과 분석, 서비스 요구사항 정리

데이터 활용 상담하기 ↗

SELECTED WORK

기술을 설명하는
가장 구체적인 방법.

시스템 구축, 모델 개발, 데이터 가이드와 시제품.
각 프로젝트의 수행 내용과 결과를 살펴보세요.

DATA ANNOTATION / WORKFLOW
01Class definition일관된 클래스 체계
02Bounding box대상 영역과 경계 지정
03Cross review클래스와 영역 재확인
04YOLO export학습 데이터 형식 구성

가이드라인의 기능을 재구성한 도식

DATA LABELING가이드라인·도구 활용

구강데이터 레이블링 및
교차 검수 가이드

이미지 가져오기부터 클래스 지정, Bounding Box 편집, YOLO 형식 내보내기까지. 구강데이터 레이블링의 작업 기준과 검수 흐름을 정리했습니다.

이 프로젝트가 궁금하신가요?

주요 내용

클래스 추가·변경, 단일·다중 객체 편집, 이미지 확대·이동, 이미지·레이블 일괄 입출력과 학습 파일 구성을 다룹니다. 의료영상 비식별화, 클래스 용어의 통일, 경계 검토, 전문가 최종 확인까지 패키지로 제공한 프로젝트.

확인된 산출물

레이블링 툴 사용 화면과 기능별 가이드.

출처: Cross Validation guideline, Ⅰ~Ⅱ

PUBLIC HEALTH / CAPI
완료보고서 수록 화면
HEALTHCARE PLATFORM구축 완료보고

공공 구강건강 조사
CAPI 시스템

모바일·태블릿 현장 입력, 조건부 문항과 데이터 검증, 오프라인 입력·동기화, 관리자 검수와 분석용 추출을 연결했습니다.

이 프로젝트가 궁금하신가요?

현장과 관리자의 업무 연결

대상자 등록 → 동의 확인 → 조사 입력 → 저장·동기화 → 관리자 검수. 파일럿 피드백 반영과 운영자·조사원 교육이 가능한 워크 플로우를 구축해서 납품한 프로젝트.

기술과 연계 구조

React·Next.js, Django·DRF, PostgreSQL, AWS 기반. HL7 FHIR 변환을 위한 매핑 구조를 설계했습니다.

출처: CAPI 시스템 최종보고서 2~8쪽 / 완료보고일 2025.11.28

DENTAL IMAGING / CDSS
90.89%mAP / 치아 객체 탐지
90.38%F1-Score / 영역 추출

MEDICAL AI모델 개발 데이터 레이블링 제공

치과 영상 분석 CDSS AI

파노라마 영상의 개별 치아 탐지와 치아·치조골 분석을 위한 모델을 개발하고, 학습·추론 결과를 고객에게 전달한 프로젝트.

이 프로젝트가 궁금하신가요?

파노라마 초기 탐지 이미지 999건, 치아 단위 크롭 이미지 9,283건 을 레이블링 하여 제공.

YOLOv5 기반 탐지, U-Net 기반 분할 구조가 기술되어 있습니다. F1 평가 대상은 보고서 표의 ‘플라그 및 치조골 영역 추출’입니다.

출처: CDSS 최종보고서 3·5절, Appendix A.2·A.6

DOCUMENT INTELLIGENCE
2023 시제품 결과보고서 수록 화면
TEXT AI / DATA VOUCHER지원사업 참여

개인정보처리방침 분류·자동 생성

2023년 한국데이터산업진흥원 데이터바우처 지원사업에서 업종별 데이터를 활용해 개인정보처리방침 유형 분류와 문서 생성을 연결하는 프로젝트.

이 프로젝트가 궁금하신가요?
102제공된 개인정보처리방침 데이터
49유형맞춤 개인정보처리방침 문서 유형

데이터바우처 결과보고서 기준입니다. CSV 형식의 업종별 데이터와 레이블·예측값을 활용했으며, Windows 앱과 웹 앱 결과 화면이 수록되어 있습니다.

PERSONALIZED HEALTHCARE컨설팅·프로토타입

Denti AI Curation

생활습관과 구강 상태 데이터를 점수 산출·위험도 분류·추천 흐름으로 연결하는 개인화 서비스 프로토타입입니다.

이 프로젝트가 궁금하신가요?

Python 모듈형 점수 계산·분류·큐레이션 코드와 서비스 구축 컨설팅을 제공했습니다.

출처: 워케이션_코드결과물.pdf, Denti AI Curation 서비스 구축 산출내역서

사용자 데이터점수 · 분류개인화 서비스프로토타입 구조

PARTNERS & COLLABORATION

함께 만드는
데이터의 가치

학술·산업 협력과 데이터 지원사업을 통해
기술이 쓰이는 현장을 넓혀갑니다.

단국대학교 공식 엠블럼

토마스톤 THOMASTONE 로고

KDATA 한국데이터산업진흥원

CONTACT US

데이터로 풀고 싶은 과제,
함께 이야기해 주세요.

041-415-1777