기본정보

회 사 명	지엔소프트(주)		사업자번호	314-81-87147
대 표 자	김진수		홈페이지	http://www.gn-soft.co.kr/
기업구분	중소기업
사업장주소(본사)	소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주	우편번호	34050
	상세주소	대전 유성구 문지로 272-16 (문지동)
사업분야	지엔소프트(주)는 통계 IT 전문기업으로, 공공기관 및 연구기관을 대상으로 통계 시스템 구축, 소프트웨어 개발, IT 컨설팅 등을 제공합니다. 특히 통계청의 마이크로데 이터 서비스 시스템, 경제통계 통합시스템 등 주요 국가통계 시스템 개발·운영 경험을 보유하고 있으며, 자체 통계 분석 솔루션과 비식별화 시스템 등도 개발하여 기술력을 강화하고 있습니다.
주 제 품	지엔소프트(주)는 컨설팅, 시스템 개발, 통합 및 관리 등 IT 관련 전문 서비스를 제공하는 IT 종합 기업입니다. 자바 컴포넌트 기반 개발(CBD), 정보시스템 구축, 전자정부 표준 프레임워크 등 핵심 기술을 바탕으로 공공사업과 교육 정보화 사업을 집중적으로 수행하고 있습니다. 최근에는 YOLO 기반 실시간 객체 탐지 기술을 적용해 도로 파손과 개인정보 탐지·블러 처리 시스템을 개발했으며, KoELECTRA 기반 NER과 LLM을 결합한 개인정보 비식별화 시스템도 운영 중입니다. 이 밖에도 AI 기반 통계 분류 시스템과 GN-DEID 개인정보 비식별화 솔루션으로 전처리·후처리 자동화와 안전성 검증을 지원하며, 시스템 통합 및 유지보수, UI/UX 플랫폼 개발을 통해 웹·모바일 환경에 최적화된 사용자 경험을 제공하고 있습니다.
회사보유 기술현황 및 업적	□ 지식재산권 및 인증 보유 현황 - 특허 · VSTO 기반 저작권 비식별화 서비스 제공 장치 (2020.12) · PC 원격 제어, 관리 시스템 및 방법 (2024.03) · 클라우드 기반 스마트 팩토리 설계 시스템 및 방법 (2025.02) · RTSP 영상 전송과 GPS 동기화 방법 (2025.03) - 저작권 · 지엔 비식별화 솔루션 v1.0 (2021) · 비식별화 웹 솔루션 v1.0 (2022) · 자산관리 키오스크 시스템, 시각장애인 안내 키오스크, 도로 파손 AI 탐지 시스템 등 다수 - 상표등록 · 지엔 스마트 팩토리 시스템 (2024.06) · GS 인증 (1등급) · 비식별화 솔루션, 개인정보 지킴이, 도로 파손 탐지 시스템 등 - 기타 인증 · 우수제품인증서, 기술자료 임치, 직접생산확인증명 등 □ 수상 및 주요 인증 - 벤처기업 인증 (2013) - ISO 9001:2015 인증 (2014) - 중소기업품질경영 소프트웨어 부문 대상 (2015) - 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ) 확인서 (2016) - 대규모 통계조사 공로 표창장, 경제총조사 공로 감사패 (2016) - 기업부설 연구소 인정 (2016) - ICT 산업발전 공로상, 보안소프트웨어 우수제품 지정 (2021) - 산업통상자원부장관 표창 (2023) - 좋은일터 조성 우수기업 선정 (2024) - 매출의 탑 - 기업부문 수상 (2024) - 벤처기업확인서 혁신성장유형 (2024)

사업자등록증	3. 지엔소프트_사업자등록증.pdf

회사소개자료

회사로고	01.로고_기본.png

기본정보

참여이력	기참여		ICT기술분류	지각/인지
사업장주소(본사)	대전 유성구 문지로 272-16 (문지동)			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
근무지 주소(실습생)	대전 유성구 문지로 272-16 (문지동) 204호			소재지	서울 부산 대구 인천 광주 대전 울산 세종 경기 강원 충북 충남 전북 전남 경북 경남 제주
회사소개	지엔소프트(주)는 통계 IT 전문기업으로, 공공기관 및 연구기관을 대상으로 통계 시스템 구축, 소프트웨어 개발, IT 컨설팅 등을 제공합니다. 특히 통계청의 마이크로데 이터 서비스 시스템, 경제통계 통합시스템 등 주요 국가통계 시스템 개발·운영 경험을 보유하고 있으며, 자체 통계 분석 솔루션과 비식별화 시스템 등도 개발하여 기술력을 강화하고 있습니다.
주요 제품 및 서비스	지엔소프트(주)는 컨설팅, 시스템 개발, 통합 및 관리 등 IT 관련 전문 서비스를 제공하는 IT 종합 기업입니다. 자바 컴포넌트 기반 개발(CBD), 정보시스템 구축, 전자정부 표준 프레임워크 등 핵심 기술을 바탕으로 공공사업과 교육 정보화 사업을 집중적으로 수행하고 있습니다. 최근에는 YOLO 기반 실시간 객체 탐지 기술을 적용해 도로 파손과 개인정보 탐지·블러 처리 시스템을 개발했으며, KoELECTRA 기반 NER과 LLM을 결합한 개인정보 비식별화 시스템도 운영 중입니다. 이 밖에도 AI 기반 통계 분류 시스템과 GN-DEID 개인정보 비식별화 솔루션으로 전처리·후처리 자동화와 안전성 검증을 지원하며, 시스템 통합 및 유지보수, UI/UX 플랫폼 개발을 통해 웹·모바일 환경에 최적화된 사용자 경험을 제공하고 있습니다.
회사보유 기술현황 및 업적	□ 지식재산권 및 인증 보유 현황 - 특허 · VSTO 기반 저작권 비식별화 서비스 제공 장치 (2020.12) · PC 원격 제어, 관리 시스템 및 방법 (2024.03) · 클라우드 기반 스마트 팩토리 설계 시스템 및 방법 (2025.02) · RTSP 영상 전송과 GPS 동기화 방법 (2025.03) - 저작권 · 지엔 비식별화 솔루션 v1.0 (2021) · 비식별화 웹 솔루션 v1.0 (2022) · 자산관리 키오스크 시스템, 시각장애인 안내 키오스크, 도로 파손 AI 탐지 시스템 등 다수 - 상표등록 · 지엔 스마트 팩토리 시스템 (2024.06) · GS 인증 (1등급) · 비식별화 솔루션, 개인정보 지킴이, 도로 파손 탐지 시스템 등 - 기타 인증 · 우수제품인증서, 기술자료 임치, 직접생산확인증명 등 □ 수상 및 주요 인증 - 벤처기업 인증 (2013) - ISO 9001:2015 인증 (2014) - 중소기업품질경영 소프트웨어 부문 대상 (2015) - 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ) 확인서 (2016) - 대규모 통계조사 공로 표창장, 경제총조사 공로 감사패 (2016) - 기업부설 연구소 인정 (2016) - ICT 산업발전 공로상, 보안소프트웨어 우수제품 지정 (2021) - 산업통상자원부장관 표창 (2023) - 좋은일터 조성 우수기업 선정 (2024) - 매출의 탑 - 기업부문 수상 (2024) - 벤처기업확인서 혁신성장유형 (2024)
인력현황	경영·행정	연구개발	홍보·마케팅	생산·기타	합계
	7 명	100 명	1 명	0 명	108 명

참여배경

참여배경

참여배경	◦ AI 영상 분석 및 시스템 개발 분야에 역량 있는 학생들과의 협업을 통해 프로젝트의 완성도를 제고하고자 함 ◦ 학생들에게 실무 중심의 경험을 제공하여, 현장 적용 가능한 인재로 성장할 수 있도록 지원하고자 함 ◦ 인턴십을 향후 채용 연계의 기반으로 활용하여 우수 인재를 조기에 확보하고자 함 ◦ 공공안전이라는 사회적 가치를 실현하는 프로젝트 특성을 바탕으로, 산학협력을 통한 사회적 기여를 도모하고자 함

실습조건

실습조건

실습요일	주 5일제	월 화 수 목 금
실습시간	전일제	(09:00 ~ 18:00)
실습조건	휴가	월 1회 휴가 부여
	복리후생	식사(점심) 교통 기숙사
	기타 지원사항	카페테리아 제공 (간식 및 커피 등 제공)

실습환경 사진

프로젝트 내용

프로젝트 개요

프로젝트명	공공장소에서 발생하는 유해 행동(흡연, 음주, 방화 등)을 실시간으로 감지·분석할 수 있는 영상 기반 인공지능 시스템 개발
목표	- AI 기반 유해행동 인식 기술 확보 - 유해행동 정의 및 라벨링 데이터 구축 - 딥러닝 기반 유해행동 탐지 모델 개발 - 실시간 인식이 가능한 경량화 모델 구현 - 탐지 성능 향상을 위한 AI 모델 고도화 - 탐지 정확도 개선을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 - 영상 환경 다양성에 대한 대응 강화 - 데이터 증강 및 후처리 기법을 통한 오탐 및 미탐 감소 - 모니터링 시스템 개발 - 영상 기반 유해행동 탐지 시스템 구현 - 탐지 결과 시각화 및 이벤트 기록 기능 개발 - 모니터링 리포트 및 결과 요약 기능 개발
주요내용	- AI 기반 유해행동 인식 기술 확보 ∙ 유해행동 정의 및 라벨링 데이터 구축 : 공공장소 내 유해행동 유형을 정의하고, 다양한 환경에서 촬영된 CCTV 영상을 수집하여 AI 학습용 데이터셋을 구축 ∙ 딥러닝 기반 유해행동 탐지 모델 개발 : YOLO, 3D CNN 등 최신 모델을 활용해 유해행동을 인식하는 AI 탐지 모델 개발, 실제 행동 시퀀스를 정확히 식별하도록 설계 ∙ 실시간 인식이 가능한 경량화 모델 구현 : Edge 환경에서 실시간 추론이 가능한 경량 모델을 개발하여 낮은 지연 시간과 높은 정확도 확보 - 탐지 성능 향상을 위한 AI 모델 고도화 ∙ 탐지 정확도 개선을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 : 모델 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 자동 조정하고, 탐지 정확도 및 재현율 향상 ∙ 영상 환경 다양성 대응 강화 : 야간, 역광 등 다양한 영상 조건에 대한 학습과 테스트를 통해 환경 변화에 강인한 모델 구현 ∙ 데이터 증강 및 후처리 기법을 통한 오탐/미탐 감소 : 증강 기법과 후처리 알고리즘을 통해 탐지 일반화 성능을 높이고, 불필요한 오탐 및 미탐 최소화 - 모니터링 시스템 개발 ∙ 영상 기반 유해행동 탐지 시스템 구현 : 영상 파일을 프레임 단위로 분석하여 유해행동 탐지를 수행하는 테스트용 시스템 개발 ∙ 탐지 결과 시각화 및 이벤트 기록 기능 개발 : 탐지된 프레임에 대해 유해행동 발생 시각과 위치 정보를 시각적으로 표시하고, 탐지 결과를 로그 형태로 저장 ∙ 모니터링 리포트 및 결과 요약 기능 개발 : 탐지 이벤트 통계 요약, 시간대별 탐지 빈도 등을 확인할 수 있는 리포트 및 시각화 대시보드 시스템 개발
주요결과물	- 유해행동 관련 학습용 데이터셋 - 유해행동 관련 인공지능 탐지 모델 - GUI 기반 관리자 유해행동 모니터링 시스템 - 관련 기술 문서 및 성능 보고서

실습생 직무

실습생 직무

직무구분
기술스택
직무내용	- 유해행동 관련 학습용 데이터셋 - 유해행동 관련 인공지능 탐지 모델 - GUI 기반 관리자 유해행동 모니터링 시스템 - 관련 기술 문서 및 성능 보고서
요구(우대) 역량	- 기초 전공 역량 ∙ 컴퓨터공학, 소프트웨어공학, 인공지능, 전자·정보통신 관련 전공자 ∙ 영상처리 및 딥러닝에 대한 기본 개념 이해 ∙ 선형대수, 확률통계 등 기초 수학적 사고 능력 - 개발 언어 및 프레임워크 활용 능력 ∙ Python 언어 사용 경험 필수 (기초 문법, 라이브러리 활용 능력 포함) ∙ OpenCV 또는 PIL 등 영상처리 라이브러리 활용 경험 ∙ PyTorch 또는 TensorFlow 기반의 딥러닝 프레임워크 경험 우대 - AI 모델 학습 및 테스트 경험 ∙ 머신러닝/딥러닝 모델 학습 과정 이해 (데이터셋 구성, 학습/검증 분리 등) ∙ YOLO, SSD, CNN 등 객체 탐지 모델에 대한 이해 또는 실습 경험 ∙ 모델 성능 평가 지표(F1-score, Precision, Recall 등)에 대한 이해 - 협업 및 실습 환경 적응력 ∙ Git을 활용한 코드 버전 관리 또는 협업 경험 ∙ 간단한 리눅스 환경 조작 및 개발툴 사용 경험 (Jupyter Notebook, VSCode 등) ∙ 코드 리뷰, 주간 보고 등 실무 협업 커뮤니케이션 능력

실습생 지도계획

지도계획

지도계획	- 지도 형태 및 방식 ∙ 1:N 병행 멘토링 체계 ∙ 협업툴을 활용한 실시간 피드백 및 진도 관리 ∙ 과제 기반 실습 중심의 주간 목표 설정 및 자율 학습 유도 ∙ 실습생 개인별 작업 산출물에 대한 코드 리뷰 및 기능 시연 방식의 피드백 진행 - 지도 내용 및 주요 관리 항목 ∙ 프로젝트 이해를 위한 초기 오리엔테이션 및 개발환경 세팅 교육 실시 ∙ 주차별 기술 주제(데이터 처리, 모델 학습, 결과 시각화 등)에 대한 교육 실시 ∙ 실습생이 작성한 주간 진행 보고서 및 Git 커밋 이력 기반 성실도 관리 ∙ 실습 종료 시 최종 결과 발표 및 개인 피드백, 프로젝트 보고서 작성 지도

실습생 평가계획

실습생 평가계획

평가기준	- 과제 이해도 및 문제 해결력 : 과제 목표 이해 수준, 스스로 문제를 분석하고 해결하려는 역량 - 기술 습득 및 적용 능력 : AI 모델 학습, 영상처리 등 주어진 기술을 학습하고 적용한 정도 - 과제 기여도 및 산출물 완성도 : 개인 또는 팀 단위 결과물에 대한 기여 비율, 코드/문서의 품질 - 팀워크 및 커뮤니케이션 능력 : 멘토·팀원 간 협업 태도, 코드 리뷰 및 피드백 수용 태도
평가방법	- 정량 + 정성 평가 병행 : 멘토가 주차별로 실습생의 기술 과제 수행 결과를 직접 확인하고 평가하며, 최종 결과물은 발표 및 보고서 형태로 정리하여 성과를 종합 평가 진행 - 중간 평가(4주차) : 모델 성능 개선 중간 결과, 코드 품질, 진도율 등을 바탕으로 피드백 제공 - 최종 평가(8주차) : 실습 종료 전, 개인 또는 팀 단위로 최종 결과 발표(PPT 발표 + 시연) 및 산출물 제출 - 성과물 중심 평가 : 코드 완성도, 탐지 정확도, 시각화 결과, 보고서 품질 등 종합 반영 - 멘토 종합 평가표 : 실습생 자가평가서 병행 수집하여 성찰형 학습 평가 방식 적용

추진일정

추진일정

주차	내용
1~4주차	오리엔테이션, 프로젝트 개요 및 목표 공유, 개발환경 구축 (Python, Git, OpenCV 등), 기본 영상처리 실습 유해행동 정의 및 사례 분석, 영상데이터 탐색, 데이터 어노테이션 툴 교육 및 시범 라벨링 실습 영상 전처리 파이프라인 개발, 프레임 추출, 해상도 조정, 증강 기법 적용 실습 YOLO 등 탐지 모델 구조 이해, Pre-trained 모델 실습, 초기 학습 테스트 수행
5~8주차	탐지 모델 학습 데이터 구성, 하이퍼파라미터 설정 및 실험 설계, 중간 점검 회의 모델 학습 및 평가 반복, 오탐/미탐 사례 정리, 정확도 및 재현율 분석 탐지 결과 시각화 기능 구현 (OpenCV 등 활용), bounding box, confidence score 출력 탐지 결과 리포트 구조 설계, 탐지 로그 저장 및 요약 기능 구현, 모델 버전 관리
9~12주차	모의 테스트 영상에 대한 전 과정 통합 시뮬레이션 실행, 오류 수정 및 성능 개선 관리자 UI 설계 (Spring, PyQt 등), 탐지 이력 확인 기능 개발 통계 리포트 자동 생성 기능 구현, 탐지 이벤트 시간대별 분석 기능 추가 테스트 영상 추가 적용 및 일반화 성능 검증, 다양한 환경 조건에서의 테스트 수행
13~16주차	전체 기능 통합 및 시연 테스트, 발표 자료 및 사용자 가이드 초안 작성 최종 보고서 및 코드 정리, 기능 개선 피드백 반영, 성과 공유 준비 최종 발표 리허설, 팀 발표 준비, 산출물 점검 (모델, 코드, 보고서 등) 최종 결과 발표, 개인 피드백 제공 및 실습 종료

기대효과

기대효과

기대효과

- AI 기반 유해행동 감지 기술의 고도화 및 제품화 기반 확보 ∙ 실제 환경에 적용 가능한 유해행동 탐지 알고리즘 및 시각화 시스템을 구현함으 로써, 향후 공공안전 감시 솔루션 제품화의 기술적 기반 확보 ∙ 실증용 프로토타입 확보를 통해 지자체·공공기관 대상 실증 및 수주 연계 가능 ∙ 모델 성능 고도화 및 경량화 기술 확보를 통해 제품화 진행 및 조달청 우수제품 등록 연계 가능 - 우수 인재 조기 발굴 및 개발 인력 Pool 확보 ∙ AI 및 영상처리 역량을 갖춘 전공 실습생들과의 협업을 통해 인재 역량 검증 ∙ 향후 채용 연계를 통해 기업의 핵심 인력 수급 안정화 기여 가능 ∙ 실무형 인턴십 운영 경험 축적을 통해 체계적인 사내 교육/육성 프로그램 기반 마련 가능 - AI·영상 융합 분야 신규 사업 확장 가능성 확보 ∙ 자사 역량을 인공지능 기반 CCTV, 스마트 관제, 도시 안전 분야 확장 가능 ∙ 기존 공공 SI/SM 사업에 AI 융합 요소를 추가한 신규 제안 가능 ∙ 인공지능 기반 공공 안전 서비스 수요 증가에 따라 정부 R&D, 조달형 사업 등 신규 시장 진입 발판 마련

향후 실습생 채용 계획

채용계획

채용계획	◦ 인턴십 기간 동안 실습생의 직무 역량, 문제해결 능력, 조직 적응력 등을 종합적으로 관찰하고 평가함 ◦ 프로젝트 기여도 및 실무 성과에 기반해 충분한 검증을 거친 후 우수 인재에 한해 정규직 채용을 검토 예정 ◦ 실습생의 성장 가능성과 회사 적합성을 종합적으로 고려하여 채용 여부를 결정