Big Data와 Deep Learning을 결합한 Solution과 Service를 제공하는 마인즈랩 사업 소개서

1. Analyze Real Voice of Customers
September, 2015
?
Big Data &
Machine Learning
Company

2. CONTENT
1. Big Data and Machine Learning
2. Solution/Service
2-1. i-VOC
2-2. Health Care
2-3. Yott
2-4. Smart AI
3. Prospection
App. 1 – Company Profile

3. BigData Machine
Learning

4. - 4 -
Cloud, IoT, BigData and Machine Learning
클라우드에 거대하게 축적되는
IoT 의 Big Data를 어떻게?
사람의 한계를 넘는 인공지능
Machine Leaning

5. - 5 -
Machine Learning : Deep Learning
알고리즘의 혁신
Deep Learning
(Deep Neural Network)
MIT - 2013년을 빛낼 10대 혁신기술
가트너 – 2014년 세계 IT시장 10대 주요 기술

6. - 6 -
Data is the new Oil??
Refine
Refine
Refine
Refine
Value
Refine
그러나…
가치를 어떻게 어디에 전달할 것인가.. ??
정제하고 정제하고 또 정제한 가치를 어떻게 고객과 시장에 전달할 것인가?

7. - 7 -
Making Opportunity
시장
정책
연구
개인
Domain Data Domain Specific Insight
Machine Learning
특정 도메인 데이터에 기반한 학습의 축적이 해당 영역의 사업가치를 확보해 줌

8. - 8 -
MindsLab : Big Data Machine Learning Company
Source Data
Gathering
Train the
Machine
Data
Processing
Evaluate
The Result
Engine Tuning
i-VOC
YOTT
Healthcare
Smart AI
마인즈랩은 빅데이터 머신러닝 기반의 최신 음성인식, 텍스트 분석 기술을 보유하고 있습니다.
Big Data
Deep Learning
Speech Recognition
Text Analytics
Image Classification

9. Solution
Service
1. i-VOC
2. Health Care
3. YoTT
4. Smart AI

10. - 10 -
비정형 데이터로 존재하는 ‘고객의 소리(Voice of Customer)’가 사업의 원천
Domain Specific
Learning
Machine
Learning Engine
Biz Domain
Define
i-VOC
영역 특화된 키워드 학습
DNN
(Deep Neural Network)
Machine Learning
고객의 소리
2-1. i-VOC

11. - 11 -
MindsLab’s 1st Industry Solution : i-VoC
머신 러닝 기반의 음성인식과 텍스트 분석을 통합한 ‘고객의 소리’ 분석
음성
SNS
거래 정보
텍스트
고객이탈
방지
리스크 관리
서비스 개선
신규 고객
발굴
신상품 개발
…

12. - 12 -
i-VOC Market : 음성인식 및 빅데이터 분석 시장 전망
음성 인식과 예측 모델 기반 비즈니스 인텔리전스 분야의 본격적 성장기 도래
<가트너 2011, Analytics Application Hype Cycle>
2013-16년

13. 13
i-VOC Key Feature1 : 음성 인식율
Full Text Dictation STT 인식율은 키워드 기준 89.5%, Key Word 인식율은 92.1%
舊버전
100시간 학습
인식률
新버전
100시간 학습
음절기준
키워드기준
300시간 학습 최적화
Live System
95%
80.81%
89.5%
77.3%
Key Word 92.1%

14. - 14 -
i-VOC Key Feature2 : 강력한 텍스트 분석 엔진
분석모델
…
분석모델
Up/Cross Sell
분석모델
고객 Seg.
분석모델ㅂ
민원 예측
TA (Text Analytics)
NLP
(자연어
처리)
텍스트
마이닝
비정형
Data 분석
…
거래DB
상품DB
고객DB
분석모델
해지예측
활용
 고객이탈 방지
 대외민원 방지
 고객 Segmentation
 신규고객 발굴
 …
분석결과
사전
감성사전
어휘통계모델
머신러닝 기반의 강력한 한국어 분석 엔진이면서
언어 독립적인 딥러닝 학습

15. - 15 -
i-VOC Market : 글로벌 사례
텍스트 마이닝 기법을 적용하여 다양한 마케팅 인사이트 및 위기 관리 대응
“Mortgage 재융자 상품
관련 항의/소송 제기
고객들을 적시에 대응”
“ 최근 트렌드로 뜨고
있는 상품들을 초기에
발견하여 매출 극대화”
“Loan Modification과
같이 기존에 알지 못했던
불만을 미리 알고 근본
원인을 제거”
“신용카드로 온라인에서
결제 시 비용을 추가로
부담하게 될 때의 고객
반응을 미리 예측”
항의/소송 적시 대응
신상품 개발
불만 조기 제거
고객 반응, 수요 예측

16. - 16 -
기술/데이터 학계/연구기관
i-VOC Market : 파트너 전략
폭넓은 파트너십을 통해 국내외 진출을 위한 협력영업 강화
컨설팅 SI
서울대 통계학과
강원대 딥러닝
외대 통계학과

17. - 17 -
i-VOC Market : 경쟁전략
고객의 소리 end-to-end 솔루션으로 탁월한 인식율 및 BigData Insight 제공
Verint 주) vs i-VOC
i-VOC 구분 Verint
고객의 소리 Big
Data 분석
한국전자통신연
구원(ETRI)
원천기술
개요
콜센터 운영관리
이스라엘 개발, 미국
본사 (나스닥 상장)
 80% 이상
한국어
인식율*
 60% 내외
개별기업 내에서
개발 및 적용,
외부 유출 불가
개인
정보
보안
고객의 음성녹음
파일 등을 이스라엘
로 보내야 함(국외
반출)
기타
고가의 라이선스 와
유지보수
기타 경쟁
구분 대표기업 특징
음성인식
보이스웨어,
디오텍
 음성 명령 또는 영어
학습기
 음성합성 기능 중심
텍스트
마이닝
SAS 코리아,
다음소프트
 음성인식 기술 없음
i-VOC는 음성인식,
감성분석, 마켓 인사이트
제공까지 end-to-end
솔루션

18. - 18 -
2-2. Solution 확장 : 보건, 의료, Health Care
“수술하면서 간단히 음성으로 녹음한 내용을 수술이 끝남과 동시에
기록으로 저장할 수 있다면 수술하는 모든 진료과의 surgeon에게
획기적인 도움이 될 것입니다” (XX병원 전문의)
“There is no faster and more natural way for a physician to tell a
patient story than to narrate it verbally.” (Healthcare Technology Online)

19. - 19 -
보건, 의료, Health Care 의 글로벌 케이스
세계 최대 음성인식 전문 기업 Nuance의 최대 수익원은 의료 진단 기록 사업

20. - 20 -
보건, 의료, Health Care Big Data 서비스
Personal Health
Device
진료 EMR
(Electronic Medical
Record)
건강보험공단
/심사평가원
음성, 이미지, 텍스트 형태의 개인의료 및 공공데이터와 퍼스널 헬스 데이터 분석 서비스

21. - 21 -
헬스 IoT
Health Care 시장전략
강원창조경제혁신센터를 통한 공공 의료빅데이터 사업을 추진하고 개별 병원에서
시범사업 추진
J병원 파일롯
환자
정보
수술
정보
처방
정보
의료기기 IoT
Big Data 분석플랫폼 서비스
강원창조경제
혁신센터
자격
정보
건강검진
정보
요양
정보
전국민 EHR
(Electronic
Health Record)
플랫폼 구축
민간 포털/SNS
식생활
운동
건강
상담

22. - 22 -
Health Care 시장전략
최신 음성 및 영상분석 솔루션을 통한 병원 시장 공략 및 민관 합작 헬스케어 플랫폼 내
AI 분석 솔루션 구축
Cut time and costs
 EMRs/EHRs
건강보험료가
체납되어 …
… 통장압류 …
… 막막하고 …
… 생계비 …
음성
텍스트
음성
인식
업무분류
원인분류
조치분류
…
징수
자격
…
자동
분류
감성
분석
추이
분석
원인
분석
예측
분석
…
텍스트
마이닝
머신
러닝
통계
모델
전화민원
인터넷민원
소셜미디어
PHR 민원 서비스

23. - 23 -
Health Care Platform Service
개인 Life Log, EMR, 건강보험 정보를 통합한 건강정보 통합 서비스 활용 생태계 구축
Shared
PHR
건
강
보 험
공
단
디바이스
스마트폰앱
웹서비스
개인
병원/의사
제약회사
건강 앱/디바이스
제작사
정부
전자의료정보(EMR)
개인/가족
건강관리
만성질환 관리
유의 질병/약물
경보
동일 특성그룹
맟춤정보 제공
…
진단지원 서비스
(환자 생활습관,
생체정보,
진료 이력 제공)
신약개발 활용
(동일 특성그룹별
통계정보 제공)
제품/서비스
개발 활용
(동일 특성그룹별
통계정보 제공)
정책 수립/개선 활용
특성그룹별 통계,
건강보험통계
특성그룹별 통계
(Life Log, 생체정보)
Life Log,
생체정보
맞춤형
정보/서비스
관리/감독
환자 Life Log

24. - 24 -
Health Care 솔루션 및 서비스 시장
병원 솔루션 시장 확보와 빅데이터 헬스 플랫폼 구축에 공공기관과 협력 개발 참여
수 단가 금액
상급종합병원 43 300 12,900
종합병원 281 150 42,150
병원 2,683 20 53,660
한방병원 212 50 10,600
보건의료원 15 100 1,500
보건소 243 10 2,430
치과병원 203 5 1,015
의원 28,328 1 28,328
계 32,008 152,583
침투율 10% 15,258
(단위: 백만원)
병원 솔루션 시장 계획 공공 의료빅데이터 플랫폼 프로젝트
시기 계획
건강보험공단
2015년
하반기
 ISP 진행중
 2016년 본프로젝트
건강보험
심사평가원
2015년
하반기
 강원창조경제현식
센터와 공동사업
강원창조경제
혁신센터
2016년
 헬스 빅데이터 플랫
폼 구축 사업
 원주 의료기기 산업
단지와 연계 창업투
자 프로젝트
기타 공공기관 수시
 미래부, 복지부
 서울시 및 광역자치
단체

25. - 25 -
2-3. Social Big Data Analytics Platform
www.mindsinsight.co.kr
My Biz.
Market
Intelligence
SEARCH
NEWS
TAILORED
SERVICES

26. - 26 -
2-3. YOTT - 요즘 뜨는 거
뜨
궁 금 해 요
YOTT ver 1.0
오픈마켓, 소셜 쇼
핑, 검색 쇼핑, 트
위터, 블로그, 뉴스
에 많이 나오는 거
즉, 요즘 뜨는 거.
그리고 추천, 비교
검색
‘내가 찾는 쇼핑’, ‘나를 아는 쇼핑’ 서비스 요뜨

27. - 27 -
2-3. YOTT - 요즘 뜨는 거
요즘 뜨는 아이템 보기, 이미지 인식을 통한 유사 상품 소개 및 쇼핑 연결, 아이템 추천
온라인 쇼핑
전통시장
공동구매
골라 싸게
가격비교
보다 싸게
다품종
저가
브랜드
취향
동인(動因)
검색
뜨
YOTT
내가
찾아가는
쇼핑
찾아오는
쇼핑
이미지
링크 쇼핑
Artificial Intelligence

28. - 28 -
2-3. YOTT - 요즘 뜨는 거
요즘 뜨는 아이템 보기, 이미지 인식을 통한 유사 상품 소개 및 쇼핑 연결, 아이템 추천
뜨
YOTT
찾아오는
쇼핑
이미지
링크 쇼핑
$$$
개인화(Personalization)
 쇼핑 경험의 학습

29. - 29 -
2-4. Smart AI
자기 데이터에 기반한 자기학습(User Driven Machine Learning) 인공지능
- ‘내가 학습시키는, 나를 위한 AI’

30. - 30 -
Smart AI : Amazon ‘echo’
• Voice Command - 손을 대지 않고 음성으로
• Self Machine Learning - 갈수록 똑똑해지는 친구
• Artificial Intelligence - 정보, 음악, 뉴스, 날씨 등 정보

31. - 31 -
Smart AI: Minds RYL
일기/메모/수업/강의
맞춤 검색/뉴스/쇼핑
음성인식 학습
②기초 인식결과
(Text)
③수정결과
(Text)
④개선 인식결과
(Text)
①사용자 음성일기
(Voice)
Smart AI의 진입단계 서비스로 Record Your Life ‘나만의 음성일기’ 런칭

32. - 32 -
Big Data 사업의 핵심 경쟁력 : Machine Learning
분석의 효율 및 효과, 서비스의 적합성 및 만족도는 데이터의 누적과 학습 경험의
축적 정도에 비례

33. - 33 -
MindsLab’s Competency
포텐셜 높은 영역에 특화된 학습역량을 기반으로 빅데이터 머신 러닝 사업 전개
Domain
Specific
Learning
Machine
Learning
Engine
Biz Domain
Define
전문 학습 센터의
누적적 학습역량
최신 Deep Neural
Network 기반의
Machine Learning
풍부한 경험과
사업화 역량

34. Prospection

35. - 35 -
Solution/Service 개발 계획
항목
Minds Insight Platform
i-VOC
VR for Hospital
Yott
Smart AI Platform
다국어
확장
영어
중국어
일본어
2015 2016 2017 2018
이미지 분석
개발 완료, 지속 업그레이드
서비스 중
Voice Log Smart AI 2’nd Gen
Smart AI

36. Copyright © 2015 Minds Lab. All rights reserved
463-100, 12F, U-Space 1-B, 660, Daewangpangyo-ro, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Korea
T.031-625-4340 F.031-625-4119 | www.mindslab.co.kr www.mindsinsight.co.kr
No part of this publication may be circulated, quoted, or reproduced for distribution outside the client organization without prior written approval.
Big Data & Machine Learning
Solution/Service Provider

37. - 37 -
Appendix. Company Profile
사명 (주)마인즈랩 설립일 2014.01.01
대표이사 유태준 자본금 1,220 백만원
소재지
본사 : 대전광역시 유성구 가정북록 96, 307호(장동,대전경제통상진흥원)
기술센터 : 경기도 성남시 분당구 대왕판교로 660 유스페이스 1-B동 12층
사업목적 음성인식 및 텍스트분석 소프트웨어 및 서비스 제공
종업원수 11명
성명 직위 역할 학력 및 경력사항
유태준 대표이사/CEO 경영 총괄
 서울대학교 미학 학사
 삼일PwC컨설팅, 공인회계사(KCPA), IT기반 비즈니스 컨설팅 경험
박성준 부사장/CFO 전략/공공부문
 서울대학교 제어계측공학 학사
 한솔그룹, 한국정보공학, 한국스마트카드(이사), 서울시(경제자문위원)
황이규 전무/CTO 연구개발 책임
 전북대학교 전산학 박사
 한국전자통신연구원(ETRI)/다음소프트/인터웍스미디어, 비정형 데이터분석 연구
안준환 부장 기획/ 마케팅 담당
 중앙대학교 컴퓨터공학 학사
 애경유화/인터젠컨설팅/다음소프트, IT개발/기획/컨설팅 경험
연구소기업 등록
ETRI 맞춤형
기술지원 인정
국가연구개발
우수성과 선정회사 개요
주요인력 경력 사항

38. - 38 -
년월 내용
2014.01  ㈜마인즈랩 설립
2014.02  미래창조과학부 지정 연구소기업 등록
2014.02  한국전자통신연구원 1실 1기업 기술지원 기업 인정
2014.04  소셜 빅데이터 분석 플랫폼 서비스(MINDs Insight) 개시
2014.04
 한국환경정책평가연구원 ‘빅데이터를 활용한 환경분야
정책수요 분석’ 수주
2014.05
 MINDs Seminar I – ‘빅데이터로 풀어내는 리얼타임 마켓센싱’
개최
2014.06  신한카드 VOC분석 POC 참여
2014.07  통합 VOC 분석 솔루션(i-VOC) 출시
2014.07  LG전자 페이스북 분석리포트 용역 수주
2014.07  미래창조과학부 국가연구개발 우수성과 100선 선정
2014.12
 MINDs Seminar II – ‘성과창출의 New Agenda 빅데이터로
찾아내는 고객의 소리’ 개최
2014.12  한화생명 빅데이터 Assessment 수행 POC 수주
주요 연혁
Appendix

39. 39
Appendix : i-VOC Application Architecture
원천 데이터 수집 음성인식/ 텍스트 분석/ 소셜분석 모델링 / 활용결과데이터 구조화 시각화
내부 VOC 분석
기업내부
기업외부
인터넷 상담
상담 메모
서신 민원
…
금감원/
소비자원 민원
뉴스
블로그
트위터
페이스북
…
언어분석 텍스트마이닝
문장분리
형태소분석
개체명인식
구문분석
문서 자동요약/군집
문서 자동 분류
패턴 / 통계 분석
키워드/연관어 분석
감성/고불만 분석
고객이탈 방지
리스크 관리
고객
Segmentation
서비스 개선
신규고객 발굴
잠재VIP
고객 발굴
신상품 개발
…
Document
Sentiment
Keyword
Taxonomy
Analyzed
VOC Data
관리도구
페이스북 리포팅
전화 상담
언어분석 텍스트마이닝
문장분리
형태소분석
개체명인식
구문분석
감성 분석
이슈 군집분석
어휘 중요도 분석
연관어 분석
외부 VOC 분석
Market
Intelligence
활용 목적 정의
분석 관점/키워드
정의
데이터 수집/검증
사전 관리 Taxonomy 관리 운영 관리
Fan Post Interaction ER …
Power User
활용 목적 정의
End User
관점/키워드
검토
시각화 요소
검토
시각화 구현
대시보드 구성
모니터링
예측
경보
…
Document
Sentiment
Keyword
Taxonomy
Analysis Model
Internal Structured Data
활용목적 別
정제 VOC
Data
Analyzed
Data
Feeding
Raw Data Feeding
이벤트/리스크 분석
음성인식
학습데이터 준비
음성/언어모델 학습
Full-text
Dictation
Keyword
Spotting
음성인식
Real-time
Recognition
Batch
Recognition

40. - 40 -
Appendix. Minds RYL Architecture
앱(Android)
앱(IOS)
웹
음성인식서비스
관리도구
검색
Infrastructure
텍스트분석
색인 검색
키워드
라이프스타일
(페르소나)
감성 트렌드
이슈 분류
평판/인식 …
인프라 관리
Speech Recognition
Learner
학습모델
음성인식 관리 텍스트분석 관리서비스 관리
개인화
음성인식
Baseline
음성인식
개인학습
Baseline
증강학습
그룹(협동)학습
개인별 AM 개인별 LM
Baseline AM Baseline LM
음성인식 서버 Hadoop 서버 검색 서버 클라우드 저장소
어플리케이션
서버
Web IOS Android
일기/메모 조회
- 음성/텍스트 검색/조회
일기/메모 생성/수정
- 음성 입력/송신, 텍스트 수신/조회,
텍스트 수정/송신
일기/메모 공유 및 SNS 연동
- 사용자 간 공유
- 페이스북, 카카오스토리 등 SNS 연동
회원 가입/탈퇴
- SNS계정 연동
광고 등 연계서비스
- 라이프스타일 연관 광고
모니터링
DB 서버
개인별 AM 개인별 LM개인/그룹 AM 개인/그룹 LM
일기/메모 전사(Transcription) 서비스
- 인식성능 향상을 유료 부가 서비스
음성인식 학습
- 개인학습, 그룹(협동)학습, Baseline학습
②최초 인식결과
(Text)
③사용자 수정결과
(Text)
④개선 인식결과
(Text)
①사용자 음성일기
(Voice)