인공지능 기반 기업 맞춤형

R&D 파트너 매칭 플랫폼

기업의 새로운 성장 동력과 기술 경쟁력 확보를 위한 AI 솔루션

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3만여 개
전국 연구실 DB 확보

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기업 맞춤형 논문 콘텐츠

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매칭 알고리즘과
1:1 파트너 검증 시스템

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01

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최적의 R&D 파트너 매칭

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개별 기업의 기술 연구/개발 니즈에 최적화된 연구 파트너 매칭 및 Fit 검증 서비스를 제공합니다.

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전국 3만여개 연구실 DB 확보

흩어져있는 전국의 연구 기관 및 대학 연구실 정보와 시장 미공개

연구 성과 자료들을 기반으로 개별 기업 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

데이터 중심의 매칭 알고리즘과 1:1 검증 프로세스를 통해,
개별 기업에 최적화된 연구 파트너를 선별하고 검증합니다.

데이터 기반 검증 / 평가 시스템

요건 협의 및 협업 논의 과정 지원

RnDcircle의 기업별 프로젝트 매니저가 R&D 프로젝트
협업 요건을 정의하고 논의하는 전과정을 지원합니다.

프로젝트 공고 등록/조회

기업이 직접 연구 희망 프로젝트를 등록하고 조회할 수 있도록
프로젝트 파트너 모집 과정을 투명화 / 효율화하였습니다.

  • 전국 3만여개 연구실 DB 확보

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02

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인공지능 기반 기업 맞춤형 콘텐츠

인공지능 기반 기업

맞춤형 콘텐츠

인공지능 기반
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어렵고 복잡한 연구 논문을 쉽고 기업과 관련도 높은 컨텐츠로 만들어 제공해드립니다.

더 이상 논문들을 일일히 읽어가며 협업 가능성을 검토할 필요 없습니다.

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연구 논문 맞춤형 콘텐츠화

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연구실이 보유하고 있는 R&D 역량들이 개별 기업에 어떻게 적용될 수 있을 지 제시하여, 협업 가능성 검토 과정을 효율화합니다.

  • 연구 논문 맞춤형 콘텐츠화

    Discovering Objects through Weakly Supervised Learning: New Approaches and Practical Applications

    Revolutionizing Diagnostics
    : The Promise of 3D-μPAD Technology

    인공지능 기술은 우리 삶의 많은 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 하지만, 실제 세계의 복잡하고 다양한 환경에서 인공지능 모델을 효과적으로 작동시키는 것은 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 이러한 도전을 극복하기 위한 최신 연구 결과를 소개하고자 합니다. "다양한 학습 조건과

    제약 하에서 효과적으로 작동하는 인공지능 모델을 어떻게 개발할 수 있을까?" 이 중요한 질문에 답하기 위해 진행된 연구는 어떤 새로운 문제를 해결할 수 있는지, 그리고 이 결과가 실제 세계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다. 연구의 중요성은 단순히 기술적 진보를 넘어서 우리가 마주한 현실

    세계의 문제들에 대한 해결책을 모색하는 데 있습니다.


    세계적으로 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있음에도 불구하고, 실제 세계에서 이 기술을 적용하는 과정에서는 다양한 문제들이 발생합니다. 특히,

    데이터의 불완전성은 인공지능 모델을 효과적으로 학습시키는데 큰 장애물이 되고 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터가 이상적으로 준비되어 있다면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않습니다. 데이터는 종종 불완전하며, 이는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 문제의식 하에, 본 연구는 특히 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)과 같은 다양한 학습 환경의 제약을 극복하기 위한 방법을 모색하고자 시작되었습니다. 이는 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 연구의 동기는 명확합니다. 실제 세계 문제를 해결하기 위해서는 모델이 다양한 환경과 조건에서도 견고하게 작동할 수 있어야 합니다. 따라서, 이 연구는 인공지능 기술의 실용성과 범용성을 한 단계 끌어올릴 수 있는 중요한 발판을 마련하고자 합니다.


    본 연구는 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)에 중점을 두어, 인공지능 모델이 다양한 학습 조건과 제약 하에서 효과적으로 작동할 수 있는 방법을 탐구하였습니다. 특히, 주요 연구 방법으로는 다음과 같은 접근 방식이 사용되었습니다:

    약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning): 이 접근 방식에서는 특정 태스크에 대한 레이블이 완전히 주어지지 않은 상태에서 학습 데이터를

    활용합니다. 예를 들어, 객체 탐지 작업을 위해 이미지 분류 정보만이 제공되는 경우가 이에 해당합니다.

    반지도 학습(Semi-supervised Learning): 이 방법은 일부 데이터만 레이블이 지정된 상태에서 모델을 학습시킵니다. 전체 데이터셋 중 소수의 샘플만이 레이블을 가지고 있으며, 나머지 대부분의 데이터는 레이블이 없는 상태로 학습에 활용됩니다.

    로버스트 학습(Robust Learning): 이 방식은 학습 및 테스트 데이터셋 사이에 존재할 수 있는 입력값의 분포 차이를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해, 환경 변화에 강한 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

    연구의 핵심은 이러한 다양한 학습 환경에서의 제약을 극복하고, 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델의

    개발에 있습니다. 이를 위해, 복잡한 데이터셋을 활용하여 모델의 범용성과 적응성을 테스트하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 개선하는 다양한 기법들을

    탐구하였습니다.

    본 연구는 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)에 중점을 두어, 인공지능 모델이 다양한 학습 조건과 제약 하에서 효과적으로 작동할 수 있는 방법을 탐구하였습니다. 특히, 주요 연구 방법으로는 다음과 같은 접근

    방식이 사용되었습니다:

    약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning): 이 접근 방식에서는 특정 태스크에 대한 레이블이 완전히 주어지지 않은 상태에서 학습 데이터를

    활용합니다. 예를 들어, 객체 탐지 작업을 위해 이미지 분류 정보만이 제공되는 경우가 이에 해당합니다.

    반지도 학습(Semi-supervised Learning): 이 방법은 일부 데이터만 레이블이 지정된 상태에서 모델을 학습시킵니다. 전체 데이터셋 중 소수의 샘플만이 레이블을 가지고 있으며, 나머지 대부분의 데이터는 레이블이 없는 상태로 학습에 활용됩니다.

    로버스트 학습(Robust Learning): 이 방식은 학습 및 테스트 데이터셋 사이에 존재할 수 있는 입력값의 분포 차이를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해, 환경 변화에 강한 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

    연구의 핵심은 이러한 다양한 학습 환경에서의 제약을 극복하고, 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델의

    개발에 있습니다. 이를 위해, 복잡한 데이터셋을 활용하여 모델의 범용성과 적응성을 테스트하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 개선하는 다양한 기법들을

    탐구하였습니다.

    이 연구의 결과는 다양한 실제 세계의 문제 해결에 있어 중대한 의미를 가집니다. 특히, 자율주행차의 객체 인식에서부터 의료 이미징 분석에 이르기까지

    광범위한 분야에 적용될 수 있는 가능성을 보여줍니다. 예를 들어, 이 연구에서 개발된 인공지능 모델은 다양한 날씨 조건에서도 효과적으로 작동할 수 있는

    자율주행차의 객체 인식 시스템 개발에 기여할 수 있습니다. 이는 자율주행차 기술의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

    또한, 의료 이미징 분석 분야에서는 이 연구의 결과가 신장질환 환자들의 다양한 검사(조직/혈액 등)를 통한 예후 예측에 활용될 수 있습니다. 이는 의료 분야에서의 진단 정확도를 높이고, 환자 맞춤형 치료 계획의 수립에 기여할 수 있습니다.

    이 외에도, 이 연구의 결과는 공유 자전거 수요 예측 및 재배치 문제 해결, 가게의 종류 및 위치에 따른 매출 예측 등 다양한 상업적 응용에도 활용될 수 있는

    기반이 될 수 있습니다. 이처럼, 본 연구의 실용적 적용 가능성은 매우 다양하며, 이는 기술의 상용화를 통해 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.미래에는 이러한 연구 결과를 바탕으로 더욱 다양한 데이터와 환경에서의 적용 가능성을 탐구하며, 실시간 데이터 스트림 처리와 같은 새로운 도전 과제에

    모델을 적용하는 방향으로 연구가 진행될 예정입니다. 또한, 모델의 설명 가능성과 투명성을 높이는 방법에 대한 연구도 중요한 방향이 될 것입니다.

    Introduction

    Background

    Methods

    Results

    Applications

    * 이 콘텐츠는 논문의 모든 세부 사항, 실험 데이터, 기술적인 방법론의 복잡성, 논의의 뉘앙스를 포함할 수 없기 때문에, 연구에 대한 완전한 이해를 위해서는 원본 논문을 직접 참조하는 것이 필수적입니다.

    따라서, 이 콘텐츠는 논문을 대체하기보다는 보완하는 역할을 하며, 독자들이 연구에 대한 관심을 가지고 직접 논문을 탐색하도록 유도하는 데 목적이 있습니다.

    Revolutionizing Diagnostics
    : The Promise of 3D-μPAD Technology

    Overcoming Data Imperfection: Advanced Object Recognition with Weakly Supervised Learning

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    Journal / Conference

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    Author(s)

    European Conference on Computer Vision

    Springer, Cham

    2022

    33.20

    J Seo, W Bae, DJ Sutherland, J Noh, D Ki

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  • 기업-연구실 협업 시나리오

    Scenario 01: AI 기반의 고정밀도 불량품 검출 시스템 개발

    Mechanic AI (MAL) 연구실과 한국익스프레스 주식회사는 인공지능을 활용하여 제조업에서 발생하는 불량품을 효율적으로 검출하는 시스템 개발에 협력할 수 있습니다. MAL 연구실의 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 알고리즘 전문 지식과 한국익스프레스의 실제 제조 현장 데이터 및 기술적 실행 능력을 결합하여, 실시간으로 불량품을 정확하게 식별하고 분류하는 솔루션을 목표로 할 수 있습니다. 특히, MAL 연구실은 비전 인식 기반의 인공지능 기술을 통해 데이터 라벨링에 제약이 많은 상황에서도 정밀한 불량품 검출이 가능한 알고리즘 개발에 특화되어 있어, 제조업의 품질 관리 혁신에 기여할 수 있습니다. 이 협업은 양측의 기술적 강점과 경험을 활용하여 시너지를 낼 가능성이 높습니다.

    보유 기술

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연구실이 보유하고 있는 R&D 역량들이 개별 기업에 어떻게 적용될 수 있을 지 제시하여, 협업 가능성 검토 과정을 효율화합니다.

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International Journal of RnDcircle Intelligence (AB-CD)

Vol. 13 No 1, May 2024, pp. 0502-0506

1012

RnDcircle

International Journal of RnDcircle Intelligence (AB-CD)

Vol. 13 No 1, May 2024, pp. 0502-0506

Test time adaptation for robust object detection


Jae woo Jang and Yun gu Lee

RnDcircle, University of Dcircle Seoul

Korea, IL 00000

{R&D}@rndcircle.io.

Abstract


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Introduction


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[7] vulputate eget, arcu. In enim justo, rhoncus ut, imperdiet a, venenatis vitae, justo. Nullam dictum felis eu pede mollis pretium. Integer tincidunt. Cras dapibus. Vivamus elementum semper nisi. Aenean vulputate eleifend tellus. Aenean leo ligula, porttitor eu, consequat vitae, eleifend ac, enim. Aliquam lorem ante, dapibus in, viverra quis, feugiat a, tellus. Phasellus viverra nulla ut metus varius laoreet. Quisque rutrum. Aenean imperdiet. Etiam ultricies nisi vel augue. Curabitur ullamcorper ultricies nisi[5]. Nam eget dui. Etiam rhoncus. Maecenas tempus, tellus eget condimentum rhoncus, sem quam semper libero, sit amet adipiscing sem neque sed ipsum.

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AI models


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복잡하고 어려운

연구 논문

이해하기 쉬운

맞춤형 콘텐츠

Discovering Objects through Weakly Supervised Learning: New Approaches and Practical Applications

Revolutionizing Diagnostics
: The Promise of 3D-μPAD Technology

인공지능 기술은 우리 삶의 많은 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 하지만, 실제 세계의 복잡하고 다양한 환경에서 인공지능 모델을 효과적으로 작동시키는 것은 여전히 큰 도전 과제로 남아 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 이러한 도전을 극복하기 위한 최신 연구 결과를 소개하고자 합니다. "다양한 학습 조건과

제약 하에서 효과적으로 작동하는 인공지능 모델을 어떻게 개발할 수 있을까?" 이 중요한 질문에 답하기 위해 진행된 연구는 어떤 새로운 문제를 해결할 수 있는지, 그리고 이 결과가 실제 세계에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 통찰을 제공합니다. 연구의 중요성은 단순히 기술적 진보를 넘어서 우리가 마주한 현실

세계의 문제들에 대한 해결책을 모색하는 데 있습니다.


세계적으로 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있음에도 불구하고, 실제 세계에서 이 기술을 적용하는 과정에서는 다양한 문제들이 발생합니다. 특히,

데이터의 불완전성은 인공지능 모델을 효과적으로 학습시키는데 큰 장애물이 되고 있습니다. 예를 들어, 학습 데이터가 이상적으로 준비되어 있다면 좋겠지만, 현실은 그렇지 않습니다. 데이터는 종종 불완전하며, 이는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 문제의식 하에, 본 연구는 특히 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)과 같은 다양한 학습 환경의 제약을 극복하기 위한 방법을 모색하고자 시작되었습니다. 이는 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 연구의 동기는 명확합니다. 실제 세계 문제를 해결하기 위해서는 모델이 다양한 환경과 조건에서도 견고하게 작동할 수 있어야 합니다. 따라서, 이 연구는 인공지능 기술의 실용성과 범용성을 한 단계 끌어올릴 수 있는 중요한 발판을 마련하고자 합니다.


본 연구는 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)에 중점을 두어, 인공지능 모델이 다양한 학습 조건과 제약 하에서 효과적으로 작동할 수 있는 방법을 탐구하였습니다. 특히, 주요 연구 방법으로는 다음과 같은 접근 방식이 사용되었습니다:

약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning): 이 접근 방식에서는 특정 태스크에 대한 레이블이 완전히 주어지지 않은 상태에서 학습 데이터를

활용합니다. 예를 들어, 객체 탐지 작업을 위해 이미지 분류 정보만이 제공되는 경우가 이에 해당합니다.

반지도 학습(Semi-supervised Learning): 이 방법은 일부 데이터만 레이블이 지정된 상태에서 모델을 학습시킵니다. 전체 데이터셋 중 소수의 샘플만이 레이블을 가지고 있으며, 나머지 대부분의 데이터는 레이블이 없는 상태로 학습에 활용됩니다.

로버스트 학습(Robust Learning): 이 방식은 학습 및 테스트 데이터셋 사이에 존재할 수 있는 입력값의 분포 차이를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해, 환경 변화에 강한 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

연구의 핵심은 이러한 다양한 학습 환경에서의 제약을 극복하고, 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델의

개발에 있습니다. 이를 위해, 복잡한 데이터셋을 활용하여 모델의 범용성과 적응성을 테스트하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 개선하는 다양한 기법들을

탐구하였습니다.

본 연구는 약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning), 반지도 학습(Semi-supervised Learning), 그리고 로버스트 학습(Robust Learning)에 중점을 두어, 인공지능 모델이 다양한 학습 조건과 제약 하에서 효과적으로 작동할 수 있는 방법을 탐구하였습니다. 특히, 주요 연구 방법으로는 다음과 같은 접근

방식이 사용되었습니다:

약한 지도 학습(Weakly-supervised Learning): 이 접근 방식에서는 특정 태스크에 대한 레이블이 완전히 주어지지 않은 상태에서 학습 데이터를

활용합니다. 예를 들어, 객체 탐지 작업을 위해 이미지 분류 정보만이 제공되는 경우가 이에 해당합니다.

반지도 학습(Semi-supervised Learning): 이 방법은 일부 데이터만 레이블이 지정된 상태에서 모델을 학습시킵니다. 전체 데이터셋 중 소수의 샘플만이 레이블을 가지고 있으며, 나머지 대부분의 데이터는 레이블이 없는 상태로 학습에 활용됩니다.

로버스트 학습(Robust Learning): 이 방식은 학습 및 테스트 데이터셋 사이에 존재할 수 있는 입력값의 분포 차이를 극복하기 위해 설계되었습니다. 이를 통해, 환경 변화에 강한 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.

연구의 핵심은 이러한 다양한 학습 환경에서의 제약을 극복하고, 실세계 데이터의 복잡성과 불확실성 속에서도 효과적으로 작동할 수 있는 인공지능 모델의

개발에 있습니다. 이를 위해, 복잡한 데이터셋을 활용하여 모델의 범용성과 적응성을 테스트하고, 이를 기반으로 모델의 성능을 개선하는 다양한 기법들을

탐구하였습니다.

이 연구의 결과는 다양한 실제 세계의 문제 해결에 있어 중대한 의미를 가집니다. 특히, 자율주행차의 객체 인식에서부터 의료 이미징 분석에 이르기까지

광범위한 분야에 적용될 수 있는 가능성을 보여줍니다. 예를 들어, 이 연구에서 개발된 인공지능 모델은 다양한 날씨 조건에서도 효과적으로 작동할 수 있는

자율주행차의 객체 인식 시스템 개발에 기여할 수 있습니다. 이는 자율주행차 기술의 신뢰성과 안전성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

또한, 의료 이미징 분석 분야에서는 이 연구의 결과가 신장질환 환자들의 다양한 검사(조직/혈액 등)를 통한 예후 예측에 활용될 수 있습니다. 이는 의료 분야에서의 진단 정확도를 높이고, 환자 맞춤형 치료 계획의 수립에 기여할 수 있습니다.

이 외에도, 이 연구의 결과는 공유 자전거 수요 예측 및 재배치 문제 해결, 가게의 종류 및 위치에 따른 매출 예측 등 다양한 상업적 응용에도 활용될 수 있는

기반이 될 수 있습니다. 이처럼, 본 연구의 실용적 적용 가능성은 매우 다양하며, 이는 기술의 상용화를 통해 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.미래에는 이러한 연구 결과를 바탕으로 더욱 다양한 데이터와 환경에서의 적용 가능성을 탐구하며, 실시간 데이터 스트림 처리와 같은 새로운 도전 과제에

모델을 적용하는 방향으로 연구가 진행될 예정입니다. 또한, 모델의 설명 가능성과 투명성을 높이는 방법에 대한 연구도 중요한 방향이 될 것입니다.

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* 이 콘텐츠는 논문의 모든 세부 사항, 실험 데이터, 기술적인 방법론의 복잡성, 논의의 뉘앙스를 포함할 수 없기 때문에, 연구에 대한 완전한 이해를 위해서는 원본 논문을 직접 참조하는 것이 필수적입니다.

따라서, 이 콘텐츠는 논문을 대체하기보다는 보완하는 역할을 하며, 독자들이 연구에 대한 관심을 가지고 직접 논문을 탐색하도록 유도하는 데 목적이 있습니다.

Revolutionizing Diagnostics
: The Promise of 3D-μPAD Technology

Overcoming Data Imperfection: Advanced Object Recognition with Weakly Supervised Learning

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European Conference on Computer Vision

Springer, Cham

2022

33.20

J Seo, W Bae, DJ Sutherland, J Noh, D Ki

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합리적인 비용과 효율적인 프로세스

기존의 비효율적이고 불투명한 인적 네트워크 중심의 과정을 데이터와 인공지능 기반 효율적인 프로세스로 대체합니다.

기존의 비효율적이고 불투명한 인적 네트워크 중심의 과정을

데이터와 인공지능 기반 효율적인 프로세스로 대체합니다.

연구 비용의 x% 수취, 수백만원 호가

2-6개월 소요

인맥 중심 1-2개 연구실 검토

복잡하고 어려운 영문 논문 검토

기존

연구 비용의 x% 수취

2-6개월 소요

인맥 중심 연구실 검토

복잡한 영문 논문 검토

기존

정가 150만원 런칭 특가 80만원

2주 소요

Fit 중심 3만개 이상 연구실 검토

개별 기업 맞춤형 콘텐츠 검토

정가 150만원 런칭 특가 80만원

2주 소요

Fit 중심 3만개 이상 연구실 검토

개별 기업 맞춤형 콘텐츠 검토

서비스 성과

스타트업부터 대기업까지
다양한 기업이 RnDcircle 서비스를 통해

최적의 R&D 파트너와 매칭되고 있습니다

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다양한 기업들이

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인공지능 / 전자전기 / 바이오 / 화학 / 컴퓨터공학 등 산업계 전분야에 걸쳐 R&D 솔루션 제공

인공지능 / 전자전기 / 바이오 / 화학 / 컴퓨터공학 등
산업계 전분야에 걸쳐 R&D 솔루션 제공

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450+

450+

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현재 서비스 이용 논의 중인 기업

현재 서비스 이용 논의 중인 기업

현재 서비스 이용 논의 중인 기업

72

72

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지난 한 달 간 매칭 미팅 성과 건수

지난 한 달 간 매칭 미팅 성과 건수

지난 한 달 간 매칭 미팅 성과 건수

30,000+

30,000+

30,000+

확보하고 있는 전국 연구실 DB 개수

확보하고 있는 전국 연구실 DB 개수

확보하고 있는 전국 연구실 DB 개수

*2024년 6월 20일 기준

*2024년 6월 20일 기준

*2024년 6월 20일 기준

고객사 인터뷰

RnDcircle과 함께하고 있는

고객사들의 이야기를 들어보세요

  • 항공 우주 분야 대기업 수석 연구원

    저희는 특히나 해외에 있는 연구 파트너 찾는데 과도한 리소스가 투입되는데, 이 부분에서 큰 도움을 받을 수 있을거라고 기대합니다.

  • 소재 분야 제조업 대표이사

    기업과의 관련성이나 활용 가능성을 파악하기 위해 어려운 논문들을 일일이 읽을 필요 없이, 맞춤으로 제공되는 콘텐츠들을 통해서 간단하게 검토할 수 있어서 시간을 많이 아낄 수 있었어요.

  • 생명/보험 분야 대기업 신사업 담당 팀장

    저희가 직접 주변에 소개 받아가며 연구 파트너를 찾을 때보다, 훨씬 짧은 시간에 비교할 수 없이 많은 연구 파트너들과 협업을 논의할 수 있었어요.

  • AI 기반 음악 생성 스타트업 R&D 부서 담당자

    아직 R&D 방향성만 있는 상태에서 구체적인 연구 제안서를 작성하는것부터 어려웠는데, 프로젝트 초기 단계에서부터 연구실과 직접 이야기해가며 방향을 정할 수 있어서 유용했어요.

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