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ACRYL inc.회사 소개

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1

회사 소개

Table of Contents

2

인공지능엔진 Jonathan™ 소개 및 사업 현황

3

Jonathan™ 의 향후 사업 추진 계획

회사 소개

1


회사 개요

주요 사업 영역

인공지능(Artificial Intelligence)

(주)아크릴은 자체적으로 개발한‘조나단(Jonathan)’이라는

인공지능엔진을 보유하고 있으며, 다양한 영역 지식을 학습하여감성 인식, 개체명 인식 등의

인지 기능을 제공하는 인공 지능 분야에서 활발한 사업을 진행중임

빅데이터 분석

㈜아크릴은 ‘주마(ZOOOMA)’라는브랜드를 가진 독자적인

빅데이터 분석 솔루션을 개발하여,삼성 전자, SK 등과 협력 사업을

진행하고 있음

스마트 기기 SI

비정형/정형 빅 데이터 처리와감성 인식, 개체 명 인식 등의

아크릴 핵심 역량을 스마트 TV,자동차, 스마트 뷰티, 헬스케어 등

서비스 플랫폼에 통합하여서비스의 지능화를 지원

회사명

대표이사(CEO)

설립년일

본사 위치

사업 영역

종업원수

주요 주주

웹싸이트

㈜아크릴 (ACRYL Inc.)

박외진 / Jin Park

2011년 3월 24일

서울시 서초구 잠원동 23-4 삼우빌딩 3층

LG전자 / 메디치 인베스트먼트 / 블루포인트 파트너스

51 (2017년 3월 현재)

인공지능 엔진(조나단™)빅데이터 솔루션(주마™)

http://www.iacryl.com


㈜아크릴의 Vision

“당신을 이해하는 기술”

감성 중심 기술 (- Text based human emotion

recognition engine to a high level of accuracy.

인공지능엔진 개발 (- Big data analytics technology for integrated lifelog including users’ contexts,

emotions, and environments.

협업을 통한 상용화 (- Proven technology through commercialization.


㈜아크릴 연혁 (2016)

2016 12

미래창조과학부 플래그쉽 과제(지능형 동반자 개발) 5개년 협약 체결(참여기관)

SK㈜와 빅데이터 솔루션 Zoooma(TM) 의 공동 브랜딩/프로모션 MOU 체결

11

SK㈜와 인공 지능 분야의 협력 계약 체결(SK AIBRIL, IBM Watson)

09

LG전자와 ‘피부케어 서비스를 위한 클라우드 Server 개발’ 계약 체결

08

LG전자와 ‘LG Content Store 17년향 개발’ 계약 체결

중소기업기술정보진흥원 ‘빅데이터 상황인지 분석기술기반 통합 디지털마케팅 플랫폼’ 사업 선정

현대건설과 현대자동차 GBC 빅데이터 분석 계약 체결

07

LG전자와 ‘스마트 냉장고용 Web App 개발’ 계약 체결

삼성전자와 소셜 빅데이터 분석 시스템 고도화 계약 체결

㈜인콘과 건강보험공단 정보시스템 고도화 개발 계약 체결

05

메디치인베스트먼트 / 블루포인트 파트너스 Series A 투자유치

미래창조과학부 ‘창조씨앗과제’ 3개년 협약체결(주관기관)

산업통상자원부 ‘산업핵심기술개발(빅데이터)‘ 사업 3개년 협약체결 (참여기관)

04

문화체육관광부 ‘빅데이터로 본 정부 정책 성과 분석’ 사업 선정


㈜아크릴 연혁 (2011 ~ 2015)

12.07 중소기업청 디지털 경영혁신 대상 최우수상 수상

12.03 LG전자와 ‘감성적 음성 합성 서비스‘ 개발 계약 체결

12.02 지경부 ‘스마트 TV 2.0 센터 사업‘ 1개년 총 7천만원 정부출연금 확정(참여기관)

11.12 LG전자(투자자 LBI)로부터 전략적 투자유치

11.11 SK 플래닛과 감성 pilot 프로젝트 계약

11.09 KOITA 벤처기업인증

11.03 ㈜아크릴 설립

14.10 KOTRA/Microsoft 주관 Smart Growth 3기 TOPS5 기업 선정

14.06 미래창조과학부 ‘스마트홈을 위한 감성 허브 플랫폼 개발‘ 사업 선정

14.04 KOITA 기업부설연구소 병역 지정업체 선정

14.03 LG전자와 ‘지식 시스템 개발‘ 2차 계약 체결

13.08 LG전자와 ‘컨텐츠 감성 추천 서비스 운영’ 계약 체결

13.06 LG전자와 ‘지식 시스템 개발‘ 계약 체결

13.03 LG전자와 ‘스마트 TV를 위한 감성 소셜 센터 서비스 개발’ 계약 체결

15.12 산자부 ‘사회문제해결형 R&D’ 사업 3개년 정부출연금 확정(참여기관)

와이즈멘토와 ‘자기소개서 및 면접 감성분석 서비스‘ 공동기술개발 계약 체결

15.10 1차 전환사채중 2억원 우선주 전환, 3억원 2차 전환사채 발행(자본금 12억원)

15.09 SK 플래닛과 컨텐츠 인지 기반 스마트 광고 시스템 개발 계약 체결

15.05 삼성전자와 유망 기술 및 소비자 트렌드 분석 빅데이터 시스템 계약 체결

15.05 비전스케이프와 ‘지능형 이어버드 공동 개발 및 마케팅’ 계약 체결

설립기

준비기

성장기

2015

20142013

20122011


경영진 프로필

MA Interactive Multimedia, UAL

국민대 BIT 대학원 겸임교수

(주)바이널 UX 총괄 이사

LG 전자 MC R&D 센터 수석 연구원

정지원

박외진,

KAIST 전산학 박사

성균관대학교 컴퓨터공학과 겸임교수

CEO, WRG Inc.

고의열

KAIST 전산학 박사

㈜MCS 로직 연구원

연구원, WRG Inc.

염익준

PhD Computer Science, Texas A&M Univ.

성균관대학교컴퓨터공학과정교수

KAIST 전산학과부교수

이세화

KAIST 산업공학 석사

㈜바이오 스페이스 연구소장

㈜메디슨 팀장

김종희

KAIST 전산학 학사

CTO, WRG Inc.

CTO, Next Papyrus Inc. in Silicon Valley.

새롬 기술 연구원

박흥렬

포항공대 정보통신공학 석사

Country manager, Linaro

인텔(Intel) APAC technical marketing manager

권영국 |

연세대 경영학과 석사(GSIS)

AICPA certified

CEO of NMI Korea

Finance Director of Microchip and Atmel

다른 AI는 전부‘無’로 돌아가라

AI !

SI !

AI !

Money !

B2C !

Bigdata !

AI !


감성 인식

전문 지식구축 인공지능 시스

템

감성인식엔진

지식 처리

지식 처리 경험

상용화 경험

빅데이터 처리 경험

상용화 사례 : LG 전자 스마트 TV (2013~2015) 상용화 사례 : 삼성 전자 소셜 분석 시스템 (2015~)

아크릴의 핵심 역량 : 감성지능에서 인공지능으로

㈜아크릴은 감성 인식 기술(affect recognition) 의 개발을 시작으로 관련 기술들을 융합하여,

국내 최고 수준의 인공지능엔진 Jonathan™ 개발을 진행하고 있습니다.

PoC 진행중 : SK logistics system

PoC 진행중 : Shinhan robo-advisor system

http://home.acriil.com:28080/

http://home.acriil.com:28080/


아크릴의 핵심 역량

“인공 지능. 인공지능. 인공지능. 그리고 빅데이터”

• 자연어처리기술및경험

• 정보인식기술및경험

• 기계학습(딥러닝)기술및경험

• 빅데이터처리에대한상용화경험

감성인식기술 딥러닝 기술 빅데이터 기술

[SKP] SKT 감성 서비스 플랫폼 개발

[LG전자] 스마트TV용 감성서비스 데모시스템개발

[LG전자] LG 스마트TV에서 소셜 센터를 위한감성 정보기반 사용자 감성정보 제공서비스 및감성추천 서비스

[LG전자] On Now(감성 추천 서비스)용 데이터수집 및 서버운용

[삼성전자] 유망 기술 및 소비자 트렌드 분석빅데이터 시스템 고도화

[문화체육관광부] 박근혜 정부 3년 정책 여론분석

[LG전자] 질의응답용 지식 검색 및 relation DB 구축 시스템 개발

[비젼스케이프] 스마트 이어폰을 위한 사용자패턴 예측 어플 개발

[SK] Watson Knowledge Studio의 지식 베이스구축

[SKP] TV광고 음원 인식 기반 광고 서비스애플리케이션 개발

[삼성전자] 유망 기술 및 소비자 트렌드 분석빅데이터 시스템 고도화

[삼성전자] 제품 특화 데이터 처리 도구 및 실시간인프라 개발

[삼성전자] 제조 데이터 품질 모니터링 시스템 구축

[삼성전자] 세탁기 제조 데이터 실시간 모니터링시스템 구축

[건강보험공단] 건강지원 서비스 분야분석/설계/개발

[삼성전자] 내부 제품 여론 분석용 소셜 빅데이터분석

[현대건설] GBC건설 관련 소셜 여론 분석

[우리은행] 민영화 관련 소셜 여론 분석

[문화체육관광부] 박근혜 정부 3년 정책 여론 분석


아크릴의 주요 상품 (Con’d)

출처 : KCERN, 2016년

인공지능 AI

소셜 빅데이터 산업 빅데이터

“클라우드에 (빅)데이터를 모으고인공지능으로 가치의 비를 내리다”


아크릴의 주요 상품

출처 : 현대경제연구원, 2016년

“Jonathan™과 ZOOOMA™”

컴퓨터파워 증대

하드웨어 기반

알고리즘 성능 개선

소프트웨어 기반

소셜 빅데이터

인공지능 AI

산업 빅데이터

학습능력 강화

학습능력 강화

자율주행 자동차

지능형 로봇

스마트팩토리

의료 AI

지능형 교육

금융 (핀테크)

지능형 서비스

제조업융합

서비스업융합


보유 특허 현황

해당 항목 관련 내용

산업 및 지적재산권

등록(총 12 건)

1.지능형 감성 추론장치 및 그 추론방법(Intelligent affect deducing apparatus and method therefor)/ 등록번호 10-1334196/ 등록일 2013.11.22./2.지능형 감성단어 확장장치 및 그 확장방법(Intelligent affect words increasing apparatus and method therefor)/ 등록번호 10-1310929/ 등록일 2013.09.13./3.인스턴트 메신저 서비스 제공시스템 및 그 제공방법, 및 통신단말기 및 그 통신방법(System and method for providing an instant messenger service, and

communication terminal and communication method therefor)/ 등록번호 10-1191922/ 등록일 2012.10.10./4.감성적 음성합성 장치 및 그 방법(Affect and voice compounding apparatus and method therefor)/ 등록번호 10-1160193/ 등록일 2012.06.20./5.감성 기반의 커뮤니티 형성 시스템, 커뮤니티 형성이 가능한 통신단말기 및 그 커뮤니티 형성방법(Community formation system, mobile and method based on

affect)/ 등록번호 10-1250520/ 등록일 2013.03.28./6.감성 정보 제공 방법과 이를 수행할 수 있는 장치(Method for providing sensitivity information and device performing the same) / 등록번호 10-1446299 / 등

록일 2014.09.24./7.감성 정보 기반 검색 서비스 제공 방법(Method for providing service of internet searching based on sensitivity information) / 등록번호 10-1451757 / 등록일

2014.10.10./8.EPG 기반 감성 정보 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치들(Method for providing sensitivity information based on electronic program guide and devices

performing the same) / 등록번호 10-1464636 / 등록일 2014.11.18./9.감성 정보 기반 서비스 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치(METHOD FOR PROVIDING SERVICE BASED ON SENSITIVITY INFORMATION AND DEVICE

PERFORMING THE SAME) / 등록번호 10-1491030 / 등록일 2015.02.02./10.감성 패턴 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치(METHOD FOR PROVIDING SENSITIVITY PATTERN AND DEVICE PERFORMING THE SAME) / 등록번호 10-

1503802 / 등록일 2015.03.12./11.감성 정보 기반 지도 제공 방법(METHOD FOR PROVIDING A MAP BASED ON SENSITIVITY INFORMATION) / 등록번호 10-1523746 / 등록일 2015.05.21./12.딥-러닝 기반 형태소 분석 장치와 형태소 분석 애플리케이션의 작동 방법(DEEP-LEARNING BASED MORPHEME ANALYSIS DEVICE AND METHOD OF

OPERATING ANALYSIS APPLICATION) / 등록번호 10-1702055 / 등록일 2017.01.25./

산업 및 지적재산권

출원(총 6 건)

1.사용자의 환경에 따라 적합한 컨텐츠를 추천하는 컨텐츠 추천 방법(METHOD OF RECOMMENDING APPROPROATE CONTENTS ACCORDING TO USER’S ENVIRONMENT) / 출원번호 10-2015-0084188 / 출원일 2015.06.15./

2.제한조건에 따라 이동단말기의 사용을 제한하는 관리 애플리케이션과 방법, 및 상기 관리 애플리케이션을 이용하는 서비스 제공방법 / 출원번호 10-2016-0160640 / 출원일 2016.11.29./

3.딥러닝-기반 키워드에 연관된 단어를 도출하는 방법과 상기 방법을 사용할 수 있는 시스템 / 출원번호 10-2016-0159767 / 출원일 2016.11.29./4.온톨로지에 의해 표현되는 자원들을 이용하여 상기 온톨로지를 확장하는 방법(METHOD FOR EXTENDING ONTOLOGY USING RESOURCES REPRESENTED BY

THE ONTOLOGY) / 출원번호 10-2017-0037777 / 출원일 2017.03.24./5.자연어 문장을 확장하는 장치와 상기 자연어 문장을 확장하는 방법(DEVICE FOR EXTENDING NATURAL LANGUAGE SENTENCE AND METHOD THEREOF) / 출

원번호 10-2017-0039297 / 출원일 2017.03.28./6.감정 인식 방법 및 프로그램과, 감정 인식기 생성 방법 및 프로그램(EMOTION RECOGNITION METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR EXCUTING THE

METHOD, EMOTION RECOGNIZER GENERATION METHOD AND COMPUTER PROGRAM FOR EXCUTING THE METHOD) / 출원번호 10-2017-0038502 / 출원일 2017.03.27./

해외출원(미국, 유럽, 일본 각 3

건)

1.미국특허 출원번호: 13/882,066, 13/882,083, 13/882,1042.유럽특허 출원번호: 11836651.7, 11836652.5, 11836654.13.일본특허 출원번호: 2013-536522, 2013-536523, 2013-536524

합계 등록 12 건, 국내 출원 6 건, 해외출원 3 건(3개국가)

인공지능엔진 Jonathan™ 소개 및 사업 현황

2


Jonathan™ 의 특징

Jonathan™은 지식 베이스 구축을 위한 가장 진일보된 기술들을 제공하고 있습니다.

데이터 분석 기술 데이터 학습 기술 데이터 조직화 기술

- 창업 이후로 감성 인식 기술을개발해오면서 축적된 인지 컴퓨팅

노하우

- LG전자, 삼성 전자 등과의 협업을통하여 검증된 상용화 기술

(감성 인식 기술(AER), 개체명 인식기술(NER) 등)

- 정형 데이터 분석 기술도삼성 전자 냉장고, 세탁기, 에어컨사업부와 품질 모니터링 빅데이터협력 사업을 진행하며 검증되었음

- 자체적으로 구축한기계 학습 IP를 보유하고 있음

(deep learning 관련)

- LG전자, 삼성 전자 등과의협업을 통하여 검증하였음

(Qvoice 사업, ZOOOMA 사업)

- 현재 SK AIBRIL 과협력 사업을 진행중임

- 국내 최고 수준의word embedding 노하우를

보유하고 있음

- 학습되지 않은 지식의실시간 처리는 Jonathan™ 의

독창적인능력임


Jonathan™의 기술 경쟁력 #1 : Unseen data reasoning

Jonathan™은 미학습 데이터(unseen data)를 처리하는 특별한 추론 능력을 갖고 있습니다.

Question : (사과는 됐고..) 금년 ‘배’는 맛있을까 ?

Unseenkeyword

Crawled Data

TrainedWord Vector list

Similarity Calculator

Similarity Entity list with

score

Web

Unseen keyword containing Documents

Word2Vector Trainer with NULL dim. for

Unseen Entity

Crawler

‘배’‘배’ 관련 문서의 실시간

수집

‘배’ 키워드포함 문서 set

기 구축된word vector set 기반

‘배’ 특징 추출

‘배’와유사한 단어 검색

망고,파인애플,

…

• 50개의 주요 웹 채널 수집을 통한 실시간 크롤링 및 자연어 분석을 통한 Unseen Data의 고속 Feature Extraction 가능

→ 고속 바이럴 분석 을 통한 시장 및 여론 이슈 대응 가능.

• 기 분석용 AI의 분석용 데이터로 활용 가능

→ e.g. 소셜 데이터 기반 금융 수치 예측


Jonathan™의 기술 경쟁력 #2 : Big training data (1/2)

Corpus 의 대량 생성을 위한 Jonathan Intelligence Studio(JIS) 를 개발 및 공급함

인공지능의 성능 = 알고리즘의 우수함 + 충분한 학습용 데이터(Corpus)


Jonathan™의 기술 경쟁력 #2 : Big training data (2/2)

JIS를 이용하여, 지능 구축을 위한 풍부한 학습 데이터(corpus)를 보유하고 자동화된 방식으로 구축을 진행하고 있습니다.

• 감성 Training Data 보유량

현재 수준: 약 2만 문장(K 대, 긍/부정 corpus)

아크릴 감성 Training Data: 800만 문장 → 사용자 고속 태깅 클라이언트 이용.→ 감성 클러스터링을 통한 33개 감성 학습 문장 변환

• 주제 분류 Training Data 보유량

현재 수준: A사 9개 주제 분류, 3만개 문서

아크릴 주제 분류 Training Data: 약 1000개 주제 분류(소분류), 200만 문서

• 개체명 사전 Size

현재 수준: Ko.Wikipedia(약 1M개의 표제어, 개체명 태깅률 30%)

아크릴 개체명 사전 Size: Ko.Wikipedia 표제어 중 80% 개체명 태깅 작업 완료,나머지 20%에 대해 자체 태깅 작업 중.

- 이 외 스팸 인식, 개체명 인식, 다중 감성 인식, 한국어 문장 분절, 고유명사 판독 등의 한국어 NLU Training Data 구축

용 자체 클라이언트 보유.

- 인공지능의 정확성 및 상용화 수준 달성은 알고리즘의 우수함 보다 학습용 데이터의 충분함이 더욱 중요함.

→ 빅 데이터 시대로 인해 인공지능이 발달할 수 있는 데이터가 확보됨.

• Word 2 Vector 용 데이터

→ 자체 보유 크롤러를 통해 인스타그램, 페이스북, 트위터 및 50여개의 주요 웹 채널 데이터 실시간 수집 중


Jonathan™의 기술 경쟁력 #3 : 고성능 인지 컴퓨팅

㈜아크릴은 감성 인식 / 개체명 인식 기술을 창업 이래 지속적으로 연구 개발해왔으며 LG전자, 삼성 전자 등과의 협업을

통하여 상용화한 바 있습니다.


Jonathan™의 기술 경쟁력 #3 : 고성능 인지 컴퓨팅 (Con’d)

Jonathan™은 데이터 분석 능력, 학습 능력은 업계에서 인정받아 다양한 PoC (실증사업) 에서 활용되고 있습니다.

데이터평가항목

Precision Recall F1

NEWS 80.29% 94.02% 86.61%

SNS 80.91% 83.96% 82.41%

- N사 에서 88%이라고밝힌 바 있음

- 딥러닝을 통해 지속적인 성능향상이 이루어지고 있음

데이터 평가단 평가 환경

500개 문장(신문기사, 블로그,SNS 등)

10~40대남성 11명 / 여성 9명

웹 페이지

결과

사용자 만족도 83.97% (State of Art 연구 결과 80%)

NER

개체명 인식, Named Entity Recognition

AER

감성 인식, Automatic Emotion Recognition

- 국내 최고 수준의 정확도

- 딥러닝을 통한 형태소 분석, 감성 분석의 고도화로 성능향상이 이루어지고 있음

TCR

토픽 추출, Topic Clustering and Retrieval

- TCR 기능에 대해 알려진타업체 솔루션의 성능이존재하지 않음

- 네이버 지식인 대분류(11개)에 대한 문서 분류성능을 측정함

데이터평가항목

Precision Recall F1

NEWS (1,000 개) 75 % 100% 85.71 %

Jonathan™의 사업 추진 계획

3


Jonathan™과 Watson™ 협업 사업

Watson

Deep Learning

System

Knowledge base

documents

Jonathan cognizant

layer

BigDataServer

DataMart

feature vector

Feature vector

Formal data

Knowledge

Morphological analysis

Keyword extraction

topics

Documents collected

keywords

entities

Jonathan™은 기존의 질의 응답(question-answering) 프레임워크와 연동되어 사용되어 질 수 있으며

현재 SK AIBRIL(Watson)과 협업을 진행하고 있습니다.

Watson 과 협업하는 시나리오


Jonathan™ 을 탑재하고 있는 소셜 분석 빅데이터 시스템인 ZOOOMA™-social 은 ‘소셜 리스닝 도구’ 로 시장을

리딩할 것입니다.

빅데이터 서비스 ZOOOMA™-social


Jonathan™ 을 탑재하고 있는 정형 데이터 분석 빅데이터 시스템인 ZOOOMA™- industry 는 제조 데이터 등의

정형 데이터 분석 및 불량률 예측 전문 솔루션으로 사업이 전개되고 있습니다.

빅데이터 서비스 ZOOOMA™- industry

생산라인 모니터링에

의한 품질 관리검사방법 개선

개발 및 생산 제품들의 다양한 로그 데이터를 통해 품질담당자들이“원격” 모니터링으로 품질/생산관리가 가능함

“Smart Factory를 지원하기 위한 빅데이터 시스템”

공정 라인별 불량 발생의

분포를 모니터링 할 수 있는

산포 및 시계열 그래프 제공

불량 발생의 원인을

추출할 수 있는 조건

발췌 기능 제공

공정의 검사기록과 구매

이후의 A/S기록을 연계하여

품질관리가 가능하도록

하는 트래킹 기능 제공

Jonathan™의 딥러닝을

통한 데이터 분석으로

불량율 예측 제공

제품 검사Spec 최적화

설비조기 점검


감사합니다