OUR GROWTH PATH
Our Traction
개념 이미지 단계 01DATA
흩어진 데이터를의미 있는 정보로
다양한 형태로 흩어진 데이터를 수집하고 정제하여, 분석과 활용이 가능한 정보로 전환하는 기술에서 출발했습니다. 이미지·영상·텍스트·위치·이동·소비 기록처럼 서로 다른 형태의 데이터를 연결하고, 비정형 데이터를 정형화하는 기술을 축적해왔습니다.
- 비정형 데이터 정형화
- 멀티모달 데이터 연동
- 데이터 정제·구조화
개념 이미지 단계 02EXPERIENCE
산업과 현장에서데이터의 가능성을 발견하다
XR, 디지털트윈, 문화콘텐츠 데이터 분석, 소비 분석, 생활인구 분석, 프롭테크, 시니어케어 등 서로 다른 분야의 사업을 수행하며 데이터가 산업과 현장의 문제를 해결하는 과정을 경험했습니다. 이 과정에서 데이터 처리 역량을 고도화하고, 데이터에 담긴 패턴과 변화를 해석해야 할 필요성을 발견했습니다.
- 산업 현장 문제 해결
- 패턴·변화 해석
- 다분야 데이터 실증
개념 이미지 단계 03AI
데이터 처리에서지능형 분석으로
데이터의 수집과 정형화만으로는 복잡한 현상을 충분히 이해하기 어렵다는 점에 주목했습니다. 기존 데이터 처리 기술에 AI를 접목하여 패턴을 분석하고 변화를 예측하는 기술을 연구·개발하며, 데이터를 정리하는 단계에서 나아가 의미를 해석하고 판단을 지원하는 지능형 분석 기술로 발전했습니다.
- 패턴 분석·변화 예측
- 지능형 분석 기술
- AI 기반 판단 지원
개념 이미지 단계 04HEALTHCARE
데이터와 AI를사람의 건강을 위한 기술로
축적해 온 데이터 정형화 기술과 AI 분석·예측 역량을 사람의 생명과 건강을 위한 헬스케어 분야로 확장하고 있습니다. 생체신호와 임상정보처럼 복잡하고 불완전한 의료 데이터를 정제·분석하여 환자의 상태를 이해하고 위험을 예측할 수 있는 정보로 전환합니다.
- 다중 생체신호
- 통증 정량화·예측
- PainCube
개념 이미지 단계 05OUR VALUE
기술의 목적은더 나은 판단을 돕는 것
스텔라큐브가 만드는 기술의 목적은 데이터 자체에 있지 않습니다. 흩어진 데이터를 연결하고, 복잡한 현상을 이해하며, 필요한 순간에 더 나은 판단을 돕는 것. 이것이 스텔라큐브가 DATA에서 AI로, 그리고 HEALTHCARE로 성장해 온 이유입니다.
- 데이터 통합·분석
- 인사이트 발견
- 의사결정 지원
PROJECTS
Projects
데이터와 AI로 쌓아온 기술과 경험이, Healthcare 사업 확장의 기반이 되었습니다.
- Healthcare
[중소기업기술정보진흥원]
2026 TIPA 글로벌협력형 R&D 과제(사전기획형)
“멀티모달 생체신호 기반 통증 예측 및 임상 의사결정지원 시스템” 개발
개념 이미지 - Healthcare
[중소기업기술정보진흥원]
2025년도 중소기업기술혁신개발사업(기술이전사업화)
“멀티모달 생성형 AI 기반 디지털 헬스케어 플랫폼(3D 디지털트윈 기반 가상현실 헬스케어 시스템)” 개발
- Data
[세종문화회관]
세종문화회관 빅데이터 활용 오디언스 분석
- Data
[LG U+]
서울특별시 주요 관광지 긍·부정 SNS 크롤링
- XR
[세종대학교]
XR 디지털 트윈 구축 용역
- Data
- AI
[인천스타트업파크]
빅데이터 AI 플랫폼 활용 지원 프로그램
“전세사기방지 부동산케어플러스” 개발
- Data
- AI
[한국지능정보사회진흥원]
AI·API 기반 DPG 혁신 서비스 개발 지원 사업
“AI 페르소나 기반 문화매칭 서비스” 개발
- XR
- AI
[제주리사이클링센터]
XR(AR/VR) AI 시스템 구축
- XR
[국립현대미술관]
메타버스 전시 성능시험 평가 시뮬레이터 개발
개념 이미지