간단하고 직관적인 플랫폼
리저브 라이트 (RSR)은 리저브 라이트 프로토콜의 필수 요소입니다. 프로토콜에는 리저브 또는 RSV라고 불리는 스테이블 코인이 포함되어 있습니다. RSV의 가치는 1 USD에 고정되어 있으며 스마트 계약에 의해 백업됩니다. 이와 반대로 리저브 라이트의 가격은 고정되어 있지 않으며 변동할 수 있습니다.
RSR의 주된 목적은 RSV의 가치를 안정적으로 유지하는 것입니다. RSV가 페그를 잃게 되면 사용자들은 RSR을 사용하여 RSV를 구매하고 차익을 챙길 수 있습니다.
RSR 가격에 영향을 미치는 요인
유의사항: 해당 페이지에는 투자 조언이 포함되어 있지 않습니다. 작성된 내용은 리저브 라이트의 가치에 영향을 줄 수도 있는 요인들에 대한 간략한 설명에 불과합니다.
리저브 라이트 프로토콜은 아직 활발하게 개발되고 있습니다. 주요 개발 성과는 RSR 가격에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
타 암호화폐와 마찬가지로, 리저브 라이트의 가격은 긍정적인 미디어 노출에서 이익을 볼 수 있습니다.
리저브 라이트 가격 차트에서 확인할 수 있듯이, RSR 가격은 전반적인 암호화폐 시장의 영향을 간단하고 직관적인 플랫폼 일정 수준 받게 됩니다.
차트 최대한 활용하기
리저브 라이트 가격 추적기는 간단하고 직관적인 인터페이스를 자랑합니다. 기능을 간략히 소개해드릴게요.
기본값 설정 시 RSR 가격이 USD로 표시되며, 드롭다운 메뉴에서 수십 여개의 지원 통화 중 원하는 옵션을 선택하실 수 있습니다.
최신 리저브 라이트 가격 정보 제공을 위하여 모든 환율 데이터는 지속적으로 업데이트됩니다.
리저브 라이트 과거 가격 조회를 희망하실 경우 드롭다운 메뉴를 클릭하세요.
구매하기 버튼을 클릭하고 빠르고 안전하며 믿을 수 있는 거래소 Paybis에서 암호화폐 매수를 시작하세요!
리저브 라이트 사용 예시
미리 언급된 것처럼, 리저브 라이트의 가치는 리저브 라이트 플랫폼 내의 사용에서 기인합니다. RSR은 플랫폼 관리 및 미래 사안 투표에 사용될 수 있으며, 리저브 스테이블 코인의 가격을 유지하기 위해 쓰이기도 합니다. RSR은 개발 진행 상태로 아직 모든 기능을 완벽하게 지원하지 않기 때문에 반드시 투자 전 자세한 연구와 조사가 필요합니다.
현재 리저브 라이트 가격이 미래에 상승할 것이라고 예측하신다면, 투자 목적으로 RSR을 구매해보세요.
이미 암호화폐를 보유하고 계시다면, 포트폴리오 다양화 목적으로 RSR를 고려해보셔도 좋습니다.
오늘의 리저브 라이트 가격
RSR 가격은 큰 변동성을 보일 수 있습니다. 어떻게 대응해야 할까요?
몇몇 암호화폐 투자자들은 수익 창출의 기회를 끝없이 제공하는 크립토 간단하고 직관적인 플랫폼 특유의 변동성을 기꺼이 포용하기도 합니다. 이 경우, 실시간 리저브 라이트 가격 조회는 필수입니다. RSR 가격 추적기의 도움을 받아보세요. 가격 변동 내역을 간단하게 알려드립니다.
장기 투자를 선호하는 투자자들 또한 존재합니다. 프로젝트의 기반만 탄탄하다면, 장기적인 관점에서 현재 리저브 라이트 가격은 그렇게 중요치 않을 수도 있습니다.
어떤 접근방식을 선택하시든, 안전하고 믿을 수 있는 암호화폐 거래소가 필요합니다. 독보적인 거래소 Paybis를 이용하세요. 화면 상단에서 암호화폐 거래가 얼마나 쉬워지는지 직접 확인해보세요!
간단하고 직관적인 플랫폼
OVERVIEW
UltraVision ET는 초음파를 위해 업계에서 입증된 UltraVision 소프트웨어 인터페이스의 단순함을 활용하여 이를 와전류 열교환기(HX) 튜브 및 표면 검사 프로세스에 적용합니다. 또한 예전 Multiview 사용자에게도 용이한 플랫폼 전환과 더 나은 사용자 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 사용자는 신속한 검사를 위해 손 쉬운 작업 설정 및 기술 구성을 즐길 수 있습니다.
사용자는 직관적인 사용자 워크 플로를 통해 열교환기 튜브 및 다양한 배열, 표준 및 맞춤형 표면 검사 전용 애플리케이션을 위한 Bobbin, RFT 또는 MFL을 쉽게 단계별로 진행할 수 있습니다. UltraVision ET는 와전류 데이터 수집, 분석 및 보고를 위한 강력한 플랫폼을 간단하고 사용하기 쉬운 하나의 애플리케이션으로 제공합니다.
열교환기 튜브 검사를 위한 강력한 와전류 솔루션
Ultravision ET 소프트웨어를 Zetec MIZ-200 와전류 기기 및 Bobbin 프로브와 함께 사용하면 BOP 및 석유 및 가스 시장을 위한 강력한 솔루션을 구성할 수 있습니다. Zetec은 업계에서 가장 높은 성능 및 속도, 신뢰성을 가진 열 교환기 검사 솔루션을 제공합니다.
표면 검사를 위한 강력한 와전류 배열 솔루션
UltraVision ET는 MIZ-21C 기기에서 수행되는 표면 검사를 위한 기존 펜슬 및 Surf-X 배열 프로브를 지원하고, 데이터 리드 백 및 정확한 사후 데이터 분석을 지원하는 업계 유일의 소프트웨어입니다. 또한 표준 및 맞춤형 표면 배열 검사 솔루션뿐 아니라 기존 튜브 검사를 위한 MIZ-200 기기를 지원합니다.
튜브 및 표면 검사를 위한 강력한 보고 기능
UltraVision ET는 자체 간단하고 직관적인 플랫폼 보고서 기능을 갖춘 강력한 사용자 환경을 제공하며, 주로 튜브 검사에 사용되는 CARTO와 같은 상호 보완적이고 잘 알려진 데이터 관리 소프트웨어 프로그램을 지원합니다.
Resources
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대규모 라벨 검수의 새로운 방법, 직관적인 인터페이스를 갖춘 ‘매뉴얼 리뷰’를 소개합니다.
머신러닝 시스템을 구축해본 경험이 있다면, 학습용 데이터셋의 품질이 시스템 성능에 미치는 영향을 알고 있을 것입니다. 정확하게 라벨링된 데이터셋은 머신러닝 시스템 개발을 촉진하고, 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만 진정한 의미의 고품질 라벨링 데이터셋은 쉽게 구하기 어렵습니다. 데이터 라벨링 프로세스에는 데이터를 수집 및 보강하기 위한 도구 사용·라벨 품질 검수·라벨링 간단하고 직관적인 플랫폼 인력 관리·실제 모델에 데이터를 투입하기 전까지의 전체 프로세스 반복 등, 광범위한 작업이 포함되기 때문입니다. 뿐만 아니라 최적화를 위한 모델 추론 이후에도 다양한 작업이 필요합니다.
특히 라벨링이 얼마나 정확하게 되었는지를 검수하는 것은 전반적인 라벨링 품질을 확보하는 데 필수적입니다. 여기서 ‘정확도’는 라벨링 작업 결과가 정답 데이터와 얼마나 근접한지, 또는 라벨링 된 피쳐(변수)들이 실제 상황과 얼마나 일치하는지를 말합니다. 또 ‘품질’은 데이터셋 전반에 걸친 라벨링 정확도를 의미합니다. 여러 라벨러들의 작업 결과가 서로 동일한지, 전체 데이터셋에 걸쳐 라벨링이 일관되게 정확한지는 동시에 작업을 진행하는 라벨러의 수가 얼마나 많은지와 관계없이 지켜져야 하는 중요한 부분입니다.
모든 라벨러의 결과물이 다르기 때문에 검수는 꼭 필요한 과정입니다. 프로젝트 시작부터 모든 라벨러를 완벽하게 교육한다는 것은 불가능하고, 라벨러도 사람이기 때문에 언제든 오류를 범할 수 있습니다. 그리고 이런 오류들은 모델 추론의 정확성과 가치를 떨어뜨리는데 치명적이죠. 이렇듯 라벨 검수는 꼭 필요한 과정이지만 체계 없이 주먹구구식으로 수행하면 시간이 상당히 많이 소요될 수 있습니다(몇몇 매니저들은 라벨 검수 작업에만 전체 작업시간의 50%를 소모하기도 한다고 말했고요). 그러므로 명확하고 능률적인 검수 워크플로우를 마련하는 것이 중요합니다.
이러한 어려움을 해결하기 위한 솔루션으로, 능률적인 검수 워크플로우를 지원하는 Suite의 새로운 기능인 ‘매뉴얼 리뷰(Manual Review)’를 소개합니다.
매뉴얼 리뷰를 소개합니다
매뉴얼 리뷰를 사용하면, (1) 라벨러가 제출한 라벨을 팀의 전문가 또는 팀원이 직접 검토·검증·필터링하고, (2) 프로젝트의 개요 페이지와 새로운 필터 기능을 통해 간단하고 직관적인 플랫폼 간단하고 직관적인 플랫폼 검수 진행 현황을 추적할 수 있는 기능을 제공합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.
제출된 라벨을 승인(Approve) 또는 미승인(Reject)하기: 이전에는 Suite에서 제출된 라벨을 승인하는 결정은 순수하게 주관적이었습니다. 이를 보완하기 위해 신설된 ‘매뉴얼 리뷰’는 체계적인 승인 프로세스를 지원하여 라벨 품질을 검증하는 데 도움이 되며, 결과적으로 오류 및 실수를 가시화하여 향후 모델 품질 리스크가 감소합니다.
승인 프로세스는 간단하지만 지속해서 사용할 경우 매우 효과적입니다. 라벨링 모드에서 라벨러가 라벨을 제출·스킵하면, 리뷰어(매니저 또는 팀 리더)는 해당 라벨을 승인·미승인할 수 있습니다. 리뷰어가 라벨을 승인하는 것은 사용하기 적합하다는 뜻입니다. 반대로 라벨을 미승인하는 경우 리뷰어는 이슈 스레드에 이유를 기재해야 하며, 미승인하는 즉시 라벨 상태도 In 간단하고 직관적인 플랫폼 Progress로 변경됩니다. 이 라벨은 기존 라벨러나 팀원이 다시 수정한 후 제출해야 합니다. 모든 라벨은 정확하게 라벨링되어 리뷰어가 승인할 때까지 이 사이클을 반복하게 됩니다.
미승인(Rejected) 라벨에 이슈 스레드 생성하기: 리뷰어가 라벨 제출을 미승인할 때, 문제를 파악하는 동시에 라벨링 팀에 수정을 요청하는 것이 어려울 수 있는데요. 두 작업을 한 번에 할 수 있는 UI를 갖추는 것이 훨씬 간단한 해결책입니다. 이슈 스레드를 통해 리뷰어는 이슈를 쉽게 파악할 수 있고, 라벨러에게 필요한 수정사항을 빠르게 전달할 수 있습니다.
매뉴얼 리뷰에서는 리뷰어가 라벨을 검토한 후 미승인할 때마다 그 이유를 필수적으로 입력해야 합니다. 수정이 필요한 부분을 놓치지 않게 함으로써 전체 프로세스의 능률을 높이는 것입니다. 입력된 간단하고 직관적인 플랫폼 내용은 리뷰어의 정보와 함께 이슈 스레드에 표시되므로, 라벨러는 수정해야 하는 부분과 이유를 신속하게 확인하고, 다시 제출하는 데까지 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.
이슈 스레드는 매뉴얼 리뷰와 따로 또 같이 사용할 수 있는 좋은 기능입니다. 이슈 스레드로는 데이터에 대한 대화를 시작하고, 피드백을 기록하며, 멘션 기능을 통해 추가적인 내부 도움을 요청할 수 있는데요. 위에 설명했듯 리뷰어가 라벨을 미승인할 때 남기는 코멘트도 이슈 스레드에 기록되기 때문에, 해당 라벨과 관련된 간단하고 직관적인 플랫폼 모든 대화 및 히스토리를 이슈 스레드에서 한 번에 확인할 수 있습니다. 두 기능을 함께 활용하면 라벨 승인에 필요한 수정사항을 파악하고, 반영하는 작업을 편리하게 진행할 수 있습니다.
리뷰·리뷰어 별로 검수 완료 라벨 필터링하기: 고품질 학습용 데이터셋을 구축하기 위해서는 올바른 라벨을 보유하는 것이 중요합니다. 그간의 대화를 통해, 우리는 우리의 고객이 라벨을 완벽하게 관리하고 싶어 한다는 것을 알고 있습니다.
매뉴얼 리뷰를 사용하면, 리뷰·리뷰어 필터로 데이터 및 프로젝트 관리 업무량을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 이 기능은 Suite의 다른 필터, 검색 기능과 함께 사용할 때 더욱 빛을 발합니다. 여러 필터를 중복 적용하여 특정 조건의 데이터/라벨을 정확하게 찾을 수 있기 때문입니다.
예를 들어, ‘김ㅇㅇ씨가 라벨링’하고 ‘이ㅇㅇ씨가 검토하고 승인한 라벨’을 필터링하여 빠른 검사를 수행할 수 있습니다. 또는 ‘지난 달’에 ‘코끼리 오브젝트’의 리뷰어인 ‘박ㅇㅇ씨가 미승인한 모든 라벨’을 필터링하여, 해당 데이터셋에서 코끼리와 관련해 생긴 문제를 빠르게 검토하고 이해할 수 있습니다. 만약 이미지 품질이 문제였다면, 코끼리 전체에 대한 더 좋은 데이터셋을 새롭게 찾아야 한다는 인사이트를 얻을 수 있는 거죠.
프로젝트 오버뷰에서 검수 현황 추적하기: 몇몇 데이터 라벨링 팀의 PM에게는 어떤 라벨러가 정확히 어떤 작업을 했는지 판단하는 것 자체가 벅찬 업무일 수 있습니다. 그리고 라벨러가 다른 라벨러들의 업무를 알게 되는 것도 똑같이 어려울 수 있기 때문에, 서로 간섭하지 않는 것이 일반적입니다.
Suite에서는 매뉴얼 리뷰 현황 정보가 프로젝트 오버뷰에서 바로 나타나기 때문에, 전반적인 품질 검수 작업의 가시성이 향상됩니다. Labeling Status 차트는 다음과 같은 항목으로 구성됩니다.
- Approved: 승인된 라벨
- Rejected: 미승인된 후 다시 제출되지 않은 라벨
- Pending Review: 미승인된 후 다시 제출/스킵된 라벨
- Not Reviewed: 제출되었으나 아직 검토되지 않은 라벨
매뉴얼 리뷰, 이렇게 사용하세요.
매뉴얼 리뷰는 라벨러, 리뷰어, 프로젝트 매니저(PM)의 세 가지 역할이 구성하는 워크플로우를 따르도록 설계되었습니다. 이 역할들은 Suite의 세 가지 사용자 레벨(라벨러, 매니저, 오너/어드민)과 매칭됩니다.
- 가장 먼저, 하나의 라벨은 한 명의 라벨러에게 할당됩니다. 이때 Label Status는 ‘In Progress’입니다.
- 라벨러는 할당받은 라벨링 작업을 완료한 후 제출하거나, 완료가 어려운 경우 라벨을 스킵합니다. 이때 Label Status는 ‘Submitted’ 또는 ‘Skipped’ 입니다.
- 리뷰어는 제출된 라벨을 검토합니다. 여기가 바로 매뉴얼 리뷰가 필요한 부분입니다. 리뷰어는 이전 섹션에서 언급한 매뉴얼 리뷰 기능을 사용하여 해당 라벨을 승인하거나 미승인할 수 있습니다.
- 라벨이 승인되면 리뷰어는 리뷰 현황을 ‘Approved’로 업데이트합니다. 그런 다음, Data PM이 뛰어들어 프로젝트 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
- 또는 라벨이 미승인(Rejected)된 경우, 리뷰어는 리뷰 현황을 ‘Rejected’로 업데이트합니다. 그런 다음 리뷰어는 이슈 스레드를 작성하고, 라벨러에게 해당 라벨을 재할당합니다.
이 워크플로우는 라벨링 정확도를 대조 검토하기 위한 간단하고 명확한 프로세스를 제공하므로, 장기적으로 데이터셋의 일관성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 라벨러가 다시 작업해야 하거나, 리뷰어/PM이 검토해야 하는 작업에 대한 인사이트를 제공하여 전체 프로젝트 및 시간 관리를 개선합니다.
새롭고 직관적인 플랫폼 인터페이스
지난 몇 년동안 저희는 놀라운 기술들을 구축하고, 이를 결합해 더 큰 하나의 플랫폼으로 출시하는데 많은 시간과 자원을 투자했습니다. 플랫폼의 모든 가치와 기능을 제대로 제공할 수 있으려면 단순하면서도 목적이 명확한 UI가 뒷받침되어야 합니다. 바로 이것이 저희가 기존의 인터페이스를 전면 개편하기로 한 이유입니다.
리뉴얼된 Suite의 새로운 UI는 높은 효율성과 접근성을 자랑합니다. 클릭 한 번으로 필요한 워크플로우에 접근할 수 있고, 보다 직관적인 의사결정을 지원하며, 복잡한 외부 시스템을 익히는 번거로움 없이 프로젝트를 신속하게 시작하는 등, 효율적으로 데이터셋을 구축할 수 있습니다.
저희의 고객은 데이터 관리 워크플로우를 간소화하고 확장할 수 있는 방법을 필요로 하고 있었습니다. 그래서 우리는 다시 기본으로 돌아가 Suite를 개선하기 시작했고, 이번 매뉴얼 리뷰 기능 릴리즈를 시작으로 더 많은 개선을 이뤄나갈 예정입니다. 우리는 매뉴얼 리뷰가 데이터 라벨링을 가속화하고, 머신러닝을 위한 고품질 학습용 데이터셋 구축을 도울 것이라고 확신합니다.
엔터프라이즈 머신 러닝 데이터 플랫폼 Suite는 머신 러닝 업무 시 데이터를 보다 효율적으로 관리하고 공유하는 혁신적인 방식을 제안합니다. Superb AI의 Suite는 머신 러닝 데이터 작업의 자동화와 실무진 간 협업을 지원하고, 고품질 학습용 간단하고 직관적인 플랫폼 데이터셋을 구축하는 시간을 단축합니다.
머신 러닝 데이터 업무를 개선하고 싶다면, 지금 바로 가입하고 Suite를 경험해 보세요.
Rave Imaging
50% 이상의 임상시험에서 메디컬 영상관리가 이루어집니다. Rave Imaging을 이용하면 이러한 시험을 보다 빠른 속도와 적은 비용으로 관리할 수 있으며, 위험도 낮아집니다.
Rave Imaging은 혁신적이고 직관적인 시스템으로 모든 임상시험 영상관리 작업을 위한 안전한 클라우드 기반 플랫폼을 제공합니다. 또한 시험기관, 의뢰자 및 코어 랩 프로세스 단순화함과 동시에 영상 데이터에 대한 가시성과 컨트롤을 확보할 수 있습니다.
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임상시험 영상 관리의 재설계
비용 절감
Rave Imaging은 수동 작업, 데이터 조정, 재작업 및 운용 비용, 영상 준비 시간 및 방사선 전문의의 평가 판독 시간을 줄임으로써 임상시험의 전반적인 영상 관리 간단하고 직관적인 플랫폼 비용을 절감할 수 있습니다.
데이터 사일로 제거 및 가시성 확보
Rave Imaging은 모든 임상시험을 대상으로 end-to-end 프로세스를 통합해 다양한 시스템 및 코어 랩의 영상 데이터 관리 시에 데이터 사일로 및 끊어진 프로세스를 제거할 수 간단하고 직관적인 플랫폼 있도록 도움을 줍니다.
이러한 기술적 연결을 통해 전체 시험기관, 임상시험 및 코어 랩에서 모든 영상 데이터에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.
유연한 확장성
임상시험의 중요 영상 관리를 위한 시스템을 선택할 때에는 신뢰할 수 있는 빠르고 안정적인 솔루션을 찾습니다.
1,000건 이상의 임상시험에서 사용된 Rave Imaging은 모든 종류 및 크기의 시험을 관리하는 데 도움이 되는 폭넓은 경험과 확장성을 가지고 있습니다.
영상 및 데이터 품질 개선
Rave Imaging의 구조화된 접근법은 영상 제출 및 관리의 워크플로를 단순화하고 효율성을 개선하여 시간과 비용을 절감하는 동시에 데이터의 품질과 신뢰도를 높입니다.
통합 EDC 플랫폼과 영상관리
Rave Imaging과 Rave EDC의 통합 환경은 아주 간단합니다. 두 솔루션 모두 임상시험 관리를 지원하기 위해 중요 데이터를 수집합니다. 두 개의 데이터 수집 환경을 하나로 합쳐 통합 데이터 플랫폼이 지닌 강점을 이끌어냄으로써 시간과 리소스, 비용을 절감할 수 있습니다.
수집한 데이터는 원활하게 통합되어 볼수 있으며, 별도의 수동 작업 없이 적시에 올바른 데이터가 올바른 사용자에게 전달되도록 보장합니다. 이러한 통합은 프로세스 간소화, 일정 단축 및 가시성 확보로 이어집니다.
임상시험 영상 관리 재설계
최근 많은 대형 임상시험 이미징 업체에서 시행된 인수합병(M&A)이 의뢰자와 시험기관 모두에게 큰 불확실성을 야기하고 있습니다. 이러한 변화와 혼란의 예측 및 적절한 처리는 임상시험에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.
Rave Imaging은 현재 위험과 기회를 기준으로 관리를 원활하게 하고 더불어 임상시험 영상 관리의 혁신을 앞당길 수 있습니다.
주요 기능
01. 스마트한 워크플로
구성 가능한 워크플로 관리는 임상시험의 모든 단계를 적시에 완료할 수 있도록 지원합니다. Rave Imaging의 스마트한 워크플로는 영상 및 데이터 수집을 단순화하며, 영상 업로드 과정 중 에딧체크 및 식별정보 제거를 즉시 실행하도록 구성되었습니다. 이 시스템은 임상시험계획서 설계에 따라 영상 업로드 이후 배포 및 검토 프로세스를 자동화합니다.
02. 안전하고 구조화된 영상 제출
구조화된 영상 제출 프로세스는 사용자의 작업 프로세스를 보완하여 데이터 입력 및 워크플로 단계를 최소화하고 오류 발생 가능성을 줄이며 쿼리를 최소화합니다.
Rave Imaging은 영상 업로드 중 구성 가능한 식별정보 제거 기능을, 영상 제출 전 에딧체크 기능을 제공함으로써 데이터 정보보호 및 품질을 보장합니다. Rave Imaging은 21 CFR Part 11을 준수하고 있습니다.
03. 영상 검토
Rave Imaging의 영상 검토는 간단하고 쉽습니다. 방사선학적 영상 검토, 측정 및 평가 데이터 수집 모두가 동일한 툴 안에서 가능합니다.
04. AI 활용
자동화는 임상시험 영상관리 워크플로의 모든 단계를 완전히 변화시키고 있습니다. Rave Imaging은 주요 AI 알고리즘을 적용하여, 픽셀 데이터 내 PHI 감지 및 제거를 수행합니다.
관련 제품
Rave EDC
메디데이터 Rave EDC(전자 데이터 수집)는 시험기관, 시험대상자 그리고 랩 데이터 수집 및 관리를 위한 강력한 기능과 보안을 자랑하는 최고의 EDC 시스템입니다. Rave EDC는 프로세스를 연결하고, 데이터 조정 작업을 제거하고, 여러 기능 및 시험 간 데이터 인사이트를 전달하는 통합 임상연구 플랫폼인 Medidata Clinical Cloud™의 핵심 솔루션입니다.
Rave Data Management
임상 데이터 관리 및 수집을 위한 메디데이터의 Rave Data Management 솔루션은 복잡한 수동 프로세스를 제거하고 고품질 데이터를 통해 보다 빠른 인사이트를 전달합니다. 이는 시험 구축 시간, 쿼리의 양, 데이터 수정률 및 리포팅 소요 시간의 단축으로 이어집니다.
Medidata Adjudicate
Medidata Adjudicate는 Medidata Clinical Cloud™와 완전히 통합된 최신 임상 평가지표 판정 시스템으로, 모든 임상시험의 판정에 대한 필요를 한 곳에서 충족시킬 수 있도록 지원하는 고유한 기능을 제공합니다.
추가 정보
임상시험 영상관리의 혁신
영상 데이터의 프라이버시, 수집, 획득 및 해석을 지원하는 AI와 머신러닝 애플리케이션의 발전은 영상 데이터 품질 및 의사결정 개선에 도움을 주고 있습니다.
임상시험 영상관리 전략의 재설계
빠르게 바뀌고 있는 현재의 영상관리 환경에서 마주할 수 있는 어려움을 미리 알아보세요. Rave Imaging은 임상시험 영상 데이터에 대한 제어력을 회복하고 임상시험 영상관리 방식을 혁신할 수 있도록 지원합니다.
임상시험 영상 관리의 문제 및 과제 해결
임상시험에서의 영상 관리는 복잡할 수 있습니다.
Rave Imaging을 이용하면 조정 작업을 줄여 비용과 시간을 절감하고 임상시험 전반에서 영상에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다.
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임상시험 영상관리의 혁신
임상시험 영상관리에서 이루어지고 있는 가장 혁신적이고 주목할 만한 발전은 영상의 해석 및 분석 방식 분야입니다.
이러한 발전은 임상시험 영상 데이터의 수집, 처리 및 분석 방법뿐만 아니라 영상 데이터 정제 및 임상 결과와의 상호연결 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.
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AEM Screens 소개
AEM(Adobe Experience Manager) Screens - 포괄적인 디지털 마케팅 플랫폼과 함께 다양한 유형의 화면을 포함하는 다이내믹하고 인터랙티브한 디지털 경험과 상호 작용을 게시할 수 있는 디지털 서명 솔루션입니다.
사용 시 간단한 디지털 사이니지 경험을 통해 시작하여 실행할 수 있습니다 AEM Screens용 킥스타트.
AEM as a Cloud Service에서 AEM Screens 프로젝트를 구성하고 만드는 방법에 대해 알아보려면 를 참조하십시오 여기.
AEM Screens 는 AEM Sites 및 를 통해 마케터와 IT 담당자가 브랜드 구축 및 수요 창출을 위한 매장/매장 내 목표에 영향을 주는 여러 디지털 화면에서 경험을 생성하고 관리할 수 있습니다. AEM Screens과 Sites 통합을 사용하면 이미 기존 콘텐츠를 다시 사용할 수 있으며 일관되고 일관된 고객 솔루션을 효과적으로 제공할 수 있습니다. 이 워크플로우는 비용 효율적이고 유용한 전용 디지털 경험을 만드는 간소화된 워크플로우를 제공합니다. 또한 브랜드 인식에 영향을 주고 구매 및 참여를 유도하는 데 도움이 됩니다.
AEM Screens은 전용 디지털 메뉴 보드, 제품 추천, 배경 생활 양식 이미지를 만들어 고객 상호 작용을 확장하고 동일한 AEM 플랫폼에서 상점, 호텔, 은행, 의료 및 교육 기관 등과 같은 물리적 환경에 통합 및 유용한 브랜드 경험을 제공할 수 있는 강력한 웹 기반 솔루션입니다. Screens는 대화형 디스플레이, 방향 검색, 브랜딩 및 이러한 장치가 배포된 도메인을 기반으로 고객 및 직원을 위해 환경에 분위기 추가 등과 같은 다양한 고유 애플리케이션을 제공합니다.
AEM Screens을 사용하여 애플리케이션을 만들고 관리하는 것은 간단하고 직관적입니다. An 애플리케이션 고객 또는 구현 파트너가 AEM Screens용으로 작성한 웹 페이지를 호스팅합니다. 위치 사전 정의된 계층 관리 및 포함 디스플레이. 각 디스플레이에는 서로 다른 장치 및 화면을 표시하는 대시보드가 있습니다. AEM Screens용 콘텐츠는 채널에서 관리됩니다. AEM Screens 플레이어는 채널 내에 있는 콘텐츠를 디스플레이로 렌더링합니다.
AEM Screens과 연관된 주요 용어를 이해하려면 다음을 참조하십시오 용어 설명.
Screens 플레이어의 아키텍처
다음 다이어그램은 AEM Screens 플레이어의 일반 아키텍처를 보여 줍니다.
5분 내에 디지털 서명 경험 만들기
데모 Screens 프로젝트를 만들고 Screens 플레이어에서 콘텐츠를 게시하려면 를 참조하십시오 AEM Screens용 킥스타트.
새 AEM Screens 프로젝트 시작
새로운 디지털 간판 경험을 시작하려면 소비할 준비가 되기 전에 역할을 통합해야 합니다. 다음 역할은 새 스크린 프로젝트를 만드는 시작점을 제공합니다.
다음 그림은 AEM Screens의 가상 및 역할을 정의합니다.
추가 리소스
구현 핵심 사항 안내
안내식 학습 경로를 따릅니다 AEM Screens 구현 핵심 사항에서는 기본 기능과 AEM Screens에서 지원되는 고급 기능을 다룹니다.
AEM Screens 프로젝트에 대한 모범 사례 안내서
팔로우 AEM Screens 프로젝트에 대한 모범 사례 안내서 AEM Screens 프로젝트를 구현하는 동안 일반적인 함정을 식별하도록 설계되었습니다. 이 자료는 주로 간단하고 직관적인 플랫폼 프로젝트 역할 및 책임, 다양한 역할에 대한 RACI 차트, AEM 플랫폼 구성, 지원 및 모니터링에 중점을 둡니다.
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