m:Studio

A  B  O  U  T

AI Diagnosis System

m:Studio는 AI 를 사용한 병 진단 시스템 입니다. 현재 AI는 발전 과정중이며 정확한 진단을 시스템으로 나아가기 위하여 모든병의 데이타를 모으고 학습을 진행하여야만 합니다. 이 과정은 학습을 위한 방대한 데이터를 모으고 정제하는 과정이 필요한데 이는 많은 시간과 노력을 필요로 합니다.

잉그리스는 이러한 시간과 노력을 자동화 함으로 빠른 학습을 할 수 있는 기술을 가지고 있고, 이를 위해 새로운 기술을 계속 개발하고 있습니다. 또한 학습의 중요한 요소인 숙련된 의사의 특화된 기술을 AI 에 
적용 할 수 있도록 학습을 진행 하고 있습니다.

Continuous Development

m:Studio는 여러가지 딥러닝 학습기법중 가장 선진적인 학습방법을 적용하여 계속적으로 발전해 가고 있습니다.

T  E  C  H  N  O  L  O  G  Y

Testing function with m:Studio Ecosystem(Web Service)

Automatic Data Labeling

Integer pharetra, augue ac viverra molestie libero nibh congue enim, vitae mollis ligula arcu vitae odio. Cras elit dolor feugiat odio ac, consectetur sagittis quam.

Automatic Data Labeling

Data Labeling이 무엇인가요?

데이터 라벨링이란 머신러닝에 필요한 작업으로 데이터를 수집, 분류 가공하는 절차입니다.
의료 목적 AI 프로그램에서 데이터 라벨링을 할 때 MRI나 CT 사진을 보며 의사들이 
직접 병의 위치를 표시하고 해당 병에 따라 색깔을 입혀, 분류하는 작업을 해줘야합니다. 데이터 라벨링을 통해 모은 자료들은 AI 머신 트레이닝을 거쳐, AI 머신의 성능을 향상시킵니다.성능이 향상된 AI 를 이용해 병을 진단합니다.

머신의 성능이 향상 될 수록 Testing Data를 진단하는 시간도 신속해지고 정확도 역시 상승되지만, 사람이 하나하나 데이터 라벨링 작업을 하게 될 경우, 인건비용과 시간이 만만치 않게 소요됩니다.

Automatic Data Labeling

m:Studio 에서는 CAIDE Systems 에서 획득한 ‘Automatic Data Labeling’ 방식으로 이런 불필요한 작업 없이, 쉽게 데이터 라벨링을 할 수 있습니다.

타 의료 AI 프로그램에서 사용되고 있는 Testing, Training 뿐만 아니라 m:Studio 에서는 Automatic 데이터 라벨링 방식도 사용하여, 비용적인 절감 효과와 
신속하고 정확도 높은 진단 결과를 얻을 수 있습니다.

Performance Evaluation using Automatic Data Labeling

Testing Function

Testing Function은 무엇인가요?

Data labeling을 통해 모아진 데이터로 트레이닝을 통해 머신 능력을 향상 시켜 만들어진
엔진으로, 의료 분야에서는 환자의 CT 사진을 업로드 해, 머신 러닝을 이용하여 진단이 필요한 부분을 찾아내는 단계가 바로 Testing function 입니다.

Testing 의 단계에서 여러가지 다른 진단 AI를 복합하여 진단의 정확도를 올리는 기술 또한 잉그리스가 가진 앞선 기술의 한가지 입니다.

m:Studio Ecosystem

m:Studio는 두 가지 버전인 Detection Version 과 Web Version 으로 운영될 것이며 m:Studio만의 에코시스템을 조성해, 유명 연구소에서 개발된 질 좋은 AI Engine을 이용해 진단 시스템을 이용할 수 있습니다.

P  R  O  D  U  C  T

Two version of m:Studio

m:Studio Development
m:Studio Detection

•Automatic Data Labeling
•Unsupervised learning Method
•Develop each disease detection system

•Web service
•Ecosystem
•Entire body disease detection

m:Studio를 사용해보세요!

m:Studio는 Automatic Annotation(이하 AA) 기능 무료 서비스를 준비하고 있습니다. m:Studio는 AA / Automatic Data Labeling을 기반으로한 AI model 개발 툴 입니다. 무료 서비스 에서는 의료 이미지 중 CT, MRI 를 기반으로 합니다. m:Studio를 사용하는 연구자가 개발 하고자 하는 질병의 Automatic Annotation데이터 생성이 주된 서비스 입니다.
 
이 서비스를 통하여 AA의 정확도를 높이려고 합니다. 서비스 를 신청하시면 잉그리스에서 m:Studio 계정을 생성해 드릴 것 입니다. 계정이 생성되면 m:Studio를 다운받고 윈도우 운영체제의 컴퓨터에서 다양한 질병 케이스를 업로드 하여 AA 를 실행한 데이터를 다운 받아, 사용자가 원하는 프로젝트에 사용할 수 있습니다.
 
업로드 된 데이터는 재사용되지 않으며 프로젝트가 종료된 뒤 전부 삭제 할 것 입니다. AA 에는 m:Studio 의 엔진을 담당하고 있는 파트너사 CAIDE Systems 의 특허로 등록된 Function을 사용합니다.
 
이 Function 은 찾으려는 질병의 부위와 같은 부위의 정상 사진을 준비하여 템플릿을 만들어야 합니다. 잉그리스에서 이미 준비해놓은 부위의 템플릿이 있다면 바로 AA 를 사용할 수 있으나, 그렇지 않은 경우라면 사용자가 정상 데이터를 제공하셔야 합니다.
 
이 작업으로 프로젝트에 할애되는 시간이 늘어날 수 있습니다. 또 이 경우에는 템플릿으로 가공된 데이터 혹은 이미지 파일은 잉그리스에서 소유권을 갖게 되나, 환자 정보에 대해서는 잉그리스가 소유권을 갖지 않고 전부 삭제 할 것 입니다. 오른쪽의 폼을 작성해 신청하시면 선별하여
계정을 생성해드립니다. 동시에 2~3개 의 Project 만 진행할 수 있는 제약이 있습니다. 

개인정보 수집 및 이용 동의 / 약관 보기

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On the Art of AI Platform

2020

•특허등록 : 기상 기후 자료의 유통 서비스를 제공하는 서비스 제공 장치 및 유통 서비스 제공 방법 
•저작권 프로그램 등록(제: C-2020-025834 호) : 데이지 - Deep-learning training dataset automatic image labeling system
•고려대학교 Human-Inspired AI 연구소 가족기업 협약

2019
•기상사업자 등록 (제: 2019591-01 호)

•m:Studio Research (Deep Learning-Based Medical Research Platform) 출시

2018
•특허출원 : 기상 기후 자료의 유통 서비스를 제공하는 서비스 제공 장치 및 유통 서비스 제공 방법
•기술 평가 우수기업 인증 (응용소프트웨어 개발) : 딥러닝 기반 CT 영상 판독 플랫폼 개발
•과학기술정보통신부 연구개발 서비스업 등록 (공학 및 기술연구개발업)


2017
• 기업 연구소 설립 (제: 2017110822 호)
• 벤처기업 인증 (제: 20170102606 호)


2016
• 저작권 프로그램 등록 (제: C-2016-004361 호) : Olive - 데이터수집처리엔진


2015
• 한국소프트웨어산업협회 소프트웨어 사업자 신고
• 직접 생산 확인 증명서 발급
• 잉그리스 설립

SERVICES

컨설팅 (Consulting)

- 정보시스템 아키텍처
- 정보화 전략계획 수립

 

연구개발(R&D)

- 태풍예보 및 통보처리 기술
- 모던웹 기반 스마트 어노테이션

 

플랫폼 (Platform)

- 실시간 데이터 수집/처리
- 메디컬 리서치 AI 플랫폼

 

인공지능 (A.I)

- 딥러닝 기반 뇌질환 진단분석    프로그램

 
TECHNOLOGY


AI를 활용한 영상 판독
• 딥러닝 기술을 활용한 뇌질환 판독 기술
• 의료전문가의 분석 기법을 접목한 이미지 편집 및 어노테이션 프로그램 개발



기후자료 QC Algorithm
• 기후자료에 대한 품질검사 알고리즘 구현
   (물리한계, 단계검사, 내적일치성검사, Cressman기법, Barnes 기법 등 39종)
• 관측요소(기온,바람,습도)와 관측분야(지상,해양,고층)별 알고리즘 적용 시스템 구축



기상, 해양, 수문 관측자료 실시 간 수집기술
• 기상, 해양, 수문등 장비 및 센서로부터 관측원시자료 실시간 수집 원천기술 확보
• 대량의 데이터에 대한 고속 수집기능 적용



자료처리 워크플로우 엔진
• 시나리오 기반 워크플로우를 활용한 자료처리 기술
• 웹기반 자료처리 제어 및 모니터링 시스템 개발

• TDCF(Table Driven Code Form) BUFR 데이터 해독 및 추출 기술


관측 및 예보정보의 지도표출 기술
• 관측자료를 맵프로젝션에 맞도록 컨투어링하는 기술
• 태풍의 예측된 진로 및 강도정보를 GIS로 표출하는 기술



빅데이터 처리
• MapR기반의 빅데이터 에코시스템 구축 (Hadoop 기술)
• Apache Spark 활용 기술

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