chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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및 과제 수행 선행 연구 및 연구과제 기획, 핵심 엔진과 제품의 QA 프로세스 관리 (2) 연구개발비용 (단위 : 천원) 구분 2023년도(제43기 기) 2022년도(제42기) 2021년도 (제41기) 인건비 기타 경비 연구개발비용 계 (정부보조금) 회계처리 영업비용 개발비(무형자산) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] ※ 연결기준 (3) 연구개발 실적 개발내용 연구결과/기대효과 제품 및 상용화 비고(출시 시기) 생성형 LLM(루시아GPT) 연구개발 [연구 개요]- 한국어에 특화된 생성형 LLM(루시아GPT) 개발을 중심으로 고객 서비스와 도메인에 적용가능한 LLM 사전학습 및 미세조정/최적화 기술에 대한 연구 - 생성형 LLM(루시아GPT)에 검색을 통한 Document, Web, API 등 다양한 외부지식을 연계하는 RAG 기술에 대한 연구- 생성형 LLM(루시아GPT)의 지식그래프 Knowledge Grounding을 통한 할루시네이션 해소 기술에 대한 연구 루시아 생성형 LLM( 루시아 GPT) 과 지식그래프 을 통합한 뉴로심볼릭 LLM 기술에 대한 연구 - 중앙 서버형 운영 방식 뿐만 아니라 온프레미스 및 개별 클라우드에도 적용이 가능한 적정 수준의 LLM 학습 기술에 대한 연구 - RAG 기술 최적화를 위한 문장, 문서 임베딩 기술에 대한 연구 [연구 결과]- 루시아GPT 13B, 20B 모델 개발- LLM 학습을 위한 대규모 분산처리 인프라 환경 구축 - RAG 및 Knowledge Grounding을 통한 사실성/정확성 확보 (할루시네이션 최소화)- SQL 및 SPARQL 쿼리 생성 루시아 모델 개발 - 공공과 민간 전문 도메인 타깃 LLM 학습 및 파인튜닝 체계 수립 - 공공과 민간 전문 도메인 타깃 서비스 시나리오/프롬프트 개발- 다수의 LLM 및 플러그인과 협력, 연계하는 루시아 체인 모듈 개발- 루시아GPT RAG 연계를 위한 문장, 문서 임베딩 모델 개발 [기대 효과]- 중앙 서버형 운영 방식 탈피를 통해 기업의 기밀 및 개인정보 등의 유출을 방지하면서, 고객 도메인에 최적화된 독립된 생성형 LLM을 안전하게 구축할 수 있음. 관리가 가능한 검색 연계 RAG 및 지식그래프 Knowledge Grounding을 통해 할루이시네션 문제를 최소화 할 수 있으며, 고객사의 서비스 신뢰도 및 안정성을 크게 향상 시킬 수 있음. [관련 제품]- LLM: 루시아 GPT, 루시아 Chat - 서비스: 루시아 Chatbot(가칭), 루시아 Docs- 관리 도구: Language Studio, 루시아 Instructor, 루시아 Augmenter- 어플라이언스 : 루시아온(Luxia-on) [상용화] 검증 및 실증과 직접사업화 병행 추진 단계 글로벌 IT 기업 금융 및 보험 기업 공공기관 등 고객 PoC 프로젝트를 성공적으로 완료함 (다수의 본사업 준비중 자회사 플루닛의 워크센터 손비서 , 미미콘 서비스에 도입 - 자회사 구버의 Ask Goover 서비스에 도입 준비중 루시아2(가칭)2024년 상반기 공개 예정 인사이트스튜디오(InsightStudio) [연구 개요]- 대화(상담) 이력을 기반으로 금융, 통신, 쇼핑/여행 등 고객응대가 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용, 적용하기 위한 고객 및 관리자 관점의 TA 인사이트 분석 및 서비스를 구현할 수 있는 기술에 관한 연구[연구 결과]- 통합 Dashboard 최적화 구성- TA 공통기능 모듈화 및 통합운영 관리기능 적용- TA 공통 표준화 분석 화면 제공[기대 효과]- 표준화된 서비스 기능 제공을 통한 고객 요구사항 즉시 대응 [관련 제품]- AI Suite- Bigdata Suite[상용화]- 개발단계 2022년하반기 메타휴먼 [연구결과] 자사 비전인식 기술 적용 확대 (얼굴식별 , 표정인식 멀티모달 데이터 (음성 , 비전 ) 전송 속도 및 안정성 개선 - 가상인간 UI/UX 개선 [기대효과] 메타휴먼 기반 서비스 사례 확대 - (제안 중 ) 가상인간 기반 병원 수납 시스템 POC [관련 제품]- 기업용 메타휴먼 리셉셔니스트
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[상용화 사례] - 삼성멀티캠퍼스 AI 키오스크(세종대학교) (2023.11) 2024년상반기 언어스튜디오(LanguageStudio) [연구 개요]- 자연어이해와 자연어 생성 언어모델을 학습하고, 관리할 수 있는 엔진과 관리도구 연구개발- 사전학습과 전이학습 기능 연구개발- 자연어 생성 언어모델을 비즈니스 서비스하기 위한 도구 연구개발 [연구 결과] 자연어이해모델- 파인튜닝 타스크 추가: 관계추출, 요약, 인텐트분석, 텍스트분류 자연어생성모델- 루시아GPT 모델 추가-루시아를 위한 프롬프트 생성 및 관리, 테스트 기능 개발-사용자질의를 처리하기 위한 루시아 아규멘터 개발-외부자원 연계를 위한 검색과 지식그래프 엔진과 연계 기능 개발- 프롬프트 데이터 생성 및 관리, 테스트 기능의 루시아 인스트럭터 개발- 사용자 입력 질의에 대하여 루시아챗과 연동하여 실시간 답변 확인 가능한 루시아 챗봇 개발 [기대 효과] (자연어이해) 도메인 특화된 언어모델 및 자연어 Task 학습을 통해 도메인 문제를 다양하게 접근하고 해결 (자연어생성)챗봇, 검색 등 다양한 비즈니스 솔루션 연계를 통한 새로운 비즈니스 창출과 수익 기대 [관련 제품] - Search Studio - Knowledge Studio - Talkbot Studio [상용화] - 경기연구원 POC사업 진행(7월~) - 다수 POC 진행 예정(금융, 공공 등 7월~) 2023년3~4분기 검색스튜디오(SearchStudio) [연구 개요]- 대규모 언어모델을 바탕으로 맥락을 이해하는 검색기술 연구 [연구 결과]- 키워드, 문장 등의 의미 나아가 맥락을 이해하는 검색제공- MRC 기반의 자연어 질의 응답 검색제공- NLU 기반 사용자의 자연어 질의 의도를 이해하고 검색제공[기대 효과]- 분산환경 스케일-아웃이 가능한 검색을 통한 대용량 및 대규모 고객사이트 대응- 대용량 리얼타임 검색을 통한 대규모 고객사이트 대응- 키워드 기반 검색인 아닌 기계학습모델기반의 맥락/정답/의도 검색을 통한 정확한 검색 제공 [관련 제품]- Bigdata Suite[상용화]- 개발단계 2022년하반기 지식스튜디오(knowledgeStudio) [연구개요] - 지식그래프 엔진 성능 강화, 질의응답엔진 기능 강화에 대한 연구개발 [연구결과] 지식그래프 엔진 - 사용자 추론규칙 편집 및 적용을 위한 기능 개발 - 지식그래프 모델에 대한 시각화 기능 강화(멀티 링크, 스키마 정보 등) - DARQ(검색연계)의 성능 개선(캐시 등) 질의응답엔진 - 사용자 질의에 대한 결과갯수, 페이징, API연계에 필요한 필터항목 추가를 위한 SPARQL rewriting 기능 추가 - NLU사전 실시간 반영 기능 추가 [기대효과] - 사용자 정의규칙을 통한 추론성능 향상 및 검증 강화 - 질의응답엔진을 서비스에 적용하기 위한 범위가 확대됨 [상용화] - 22년 KB국민은행 지식그래프 구축 사업 2023년상반기 톡봇(대화엔진) 기능개선 [연구 개요]- 대화모델 내 MRC QA 적용, 검색엔진 연동, IRQA + NLU, 칫챗 기능, 도메인에 적합한 언어모델 적용에 관한 연구[연구 결과]- 도메인 언어모델 학습 및 적용을 위한 연구 진행- 대화모델 내 MRC QA를 통한 질의응답 기술 연구 진행- IRQA 성능향상을 위한 NLU 기술에 대한 연구 진행- 도메인 내에서 간단한 질의응대가 가능한 칫챗 기술 연구 진행- 대화시 사용자 질의에 대한 외부 검색결과 제공 기술 연구 진행[기대 효과]- 도메인에서 사용자 질의에 대한 인식율 향상(인텐트, 질의응답)- MRC QA, 검색엔진 연동을 통한 질의응답 범위 확대- IRQA에 대한 NLU 기술 적용을 통한 질의응답 인식율 향상 [관련 제품]- AI Suite[상용화]- 개발단계 2022년하반기 [관련 제품]- AI Suite[상용화]- 22년 행안부지능형국민비서 2차 사업- 21년 행안부지능형국민비서 1차사업- 21년 BMW코리아 챗봇서비스 구축 - 21년 무역협회챗봇및빅데이터구축- 21년 헌법재판소대국민전자재판- 21년 아이스크림에듀음성저작도구- 21년
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한국문화정보원챗봇n분석- 21년 농협카드 AI사업- 21년 키움증권 음성봇사업 2021년하반기 워크센터 [연구 개요]언제 어디서나, 다양한 채널을 통해 고객이 받을 수 있는 최고의 지능형 고객소통과 맞춤형 문제해결 경험을 제공하는 고객행복 SaaS(or Cloud) 플랫폼[연구 결과] - 고객 프로세스 분석, 경쟁자 및 Value-Chain, SWOT 을 통한 서비스 기획 ㆍ 고객관리, 가입, 결제, 통계 등 필수 서비스 구축 ㆍ Alpha Service 출시 및 11개의 실 고객 사용성 분석을 통한 상용서비스 기획- IVR, 이메일, SNS, SMS 통합 옴니채널 서비스 Prototype ㆍCall, IM 관련 자체 기술 보유 ㆍ Common Communication Interface 개발(voice, text, vision)- Talkbot 인터페이스를 활용한 실시간 봇 생성 및 배포 기능 ㆍ고객의 정보를 활용한 개인별 ai 생성 및 배포 ㆍ고객별 상담분류 학습 및 적용 ㆍ 고객별 ai 페르소나 적용- Cloud 기반 SaaS 서비스 가능 아키텍처 ㆍMicro Service Architecture 기반 ㆍ고가용성, 재해복구 확보[기대 효과]- 고객서비스(Customer Service)에 AI Engage 전략으로 시장 진출 - 기존 옴니채널 및 컨택센터 서비스의 AI도입 고도화 - Cloud 기반의 서비스, 운영 및 과금 체계 구축- 구독형 고객서비스 출시- 빠른 Customization 이 가능한 기업고객 서비스 출시 [관련 제품]- AI Suite[상용화]OpenBeta 출시 및 대고객 서비스launching 2023년3~4분기 Goover.ai [연구 개요]- 나를 중심으로 세상 정보를 심층 연결함으로 통찰을 제공하는 증강지능 서비스- 사용자의 관심과 목적을 학습한 AI가 사용자가 필요로 할 정보들을 자동 추천하고, 증강 분석 결과를 제공하는 플랫폼 구축[연구결과]- 전체적인 기획 진행 및 사례/시장 조사 진행- 개인 관심 주제 지식화(구성 알고리즘_ 조사 및 검증 중)- Social Follwer/Follwing Schema 정의, 투자 관련 Site 조사[기대효과]- Keyword기반의 검색을 통한 정보 수집에서 벗어나 사용자의 관심사를 스스로 학습 및 자동 추천 --> 정보 수집 비용 감소 효과- 이상 징후 자동 감지를 통한 정보 수집의 누락 해소- 음성 명령을 통한 사용 방식을 통한 사용성 증대 [ 관련 제품]- AI Suite- BigData Suite[상용화]- 개발 단계 2021년하반기 [연구결과]- GCN을 활용한 테이블에서 지식추출하는 기능 개발[기대효과]- Invoice, 대출 계약서 등 테이블로 되어 있는 계약서로 부터 지식을 추출하고 리스크 식별하는 기능에 대한 제품화 진행 [관련 제품]- AI Suite- GraphDB Suite[상용화 사례]- 개발 단계: 엔진 및 관리도구 개발- 6월 GCN을 적용한 테이블로부터 지식추출 기능 개발 2021년하반기 [연구결과]- PDF형태의 계약서에 지식 추출하는 기능 개발- 논문PDF에서 시험결과 표인식을 통한 지식 추출 기능 개발- 추출된 지식을 지식그래프에 연동하는 기능 개발- PDF에서 특정 영역의 객체를 추출하는 기능 개발- 인식된 표에서 오류를 수정하는 기능 개발- MRC 기능을 활용하여 지식을 추출하는 기능 개발- GCN을 활용한 테이블에서 지식추출하는 기능 개발[기대효과]- 비정형 PDF에서 지식을 추출하는 기능에 대해서 상용화 수준의 제품화를 진행함 [관련 제품]- AI Suite- GraphDB Suite[상용화 사례]- CJ제일제당 지식 추출 - PWC 계약서 추출- 동아대학교 지식 추출- KB국민은행 지식 추출 2020년하반기 HBC(분류엔진고도화) [연구결과]- Talkbot의 사용자 발화를 분류하는 기능 추가- 이전 발화를 포함한 컨텍스트를 포함한 분류 기능 추가- 최신 DeepLearning 기술인 BERT와 MUSE를 활용하여 높은 정확율 제공[기대효과]- 기존의 SVM알고리즘보다 뛰어난 성능의
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DeepLearning 알고리즘을 활용하여 높은 정확률을 제공 [관련 제품]- AI Suite[상용화 사례]- 삼성북미 백색가전 콜센터- 민원365 통합민원챗봇 시스템 2020년하반기 [연구결과]- 이미지 학습을 위한 어노테이션 도구 개발- 이미지 학습을 위한 프레임 워크 개발- 이미지 관련 DeepLearning 모델 관리 기능- 학습데이터 관리 기능- 다양한 DeepLearning 모델 연동 기능- 영상에 대한 태그 어노테이션 도구 개발- 프로젝트 및 큐레이션 관리 기능 개발[기대효과]- 이미지 관련 DeepLearning 학습 플랫폼 구축을 통해 쉽게 학습데이터 관리 및 모델을 관리할 수 있는 기능을 제공하는 제품으로상용화가 가능할 것으로 판단 [관련 제품]- AI Suite[상용화 사례]- 개발단계: 엔진 및 관리도구 개발 2021년하반기 [연구결과] - 음성인식 이력기능 강화 - 음성합성 다화자 모델 지원 - 음성합성 모델 테스트 기능 강화: 학습한 모델과 보코더 개별선택 기능 추가 - 음성인식엔진 8K 인식 개선(진행중~2023.12) [기대효과] - 음성인식/합성을 위한 작업자의 업무 편의성 강화를 통해 기간단축을 통한 비용절감 기대 [상용화] - 국민권익위원회(STT, 5월~) - 키움증권(TTS, 5월~) - 아이러브코리아(STT, 5월) 2023년상반기 클라우드서비스플랫폼개발 [연구 결과]- 데이터믹시 R 플랫폼- 데이터과학 플랫폼[기대효과]- 인공지능, 빅데이터, GraphDB 기능들을 클라우드 환경에서 사용 가능한 AIaaS 및 DaaS 서비스 플랫폼화함으로써 온-프레미스 기반 서비스 구축 일변도의 사업 구조를 확장- 데이터 큐레이션 서비스 사업 확대- DaaS, AIaaS 서비스 사업 확대 [관련 서비스]- Cloud Service ▶ 데이터과학 서비스- Cloud Service ▶ 데이터큐레이션 서비스- Cloud Service ▶ 인지분석 서비스[상용화 사례] - 현대자동차 빅데이터 기반 차급/지역별 소비자 담론 조사- 현대자동차 외부데이터 수집 서비스- DATAMIXI Open APIs 서비스- DATAMIXI 소셜데이터 분석- 유네스코 i-WSSM센터 물(water)관리 빅데이터 분석- VisitKorea 홈페이지 관광정보 빅데이터 분석- 일자리위원회 DataMixi 대시보드 서비스- Hybrid 지식 QA를 위한 3rd Party KB구축- AIA생명 텍스트마이닝 데이터 수집/분석 툴 제공 서비스- LG전자소재기술원 문헌정보 및 분석 - PwC 컨설팅 DATAMIXI Open APIs 서비스- 현대자동차 외부데이터 수집 서비스- 18년도 글로벌 신차 소셜미디어 분석- 고령(노인) 일자리 및 교육관련 소셜미디어 분석- 손해보험협회 소셜 빅데이터 분석 대시보드 서비스- 여성정책 소셜 빅데이터 수집 및 분석 연구 용역- 미국 ICT 정책 키워드 분석- 중소/벤처기업 지역혁신 거버넌스 연구- 현대오토에버 전사 외부 소셜 데이터 수집- LG전자소재기술원 문헌실험 정보 및 분석 용역- 일동제약 소셜 빅데이터 분석 서비스- Arthur D Little 베트남 자동차 소비자 시장 조사- 국립국어원 구어자료 수집 및 원시 말뭉치 구축- 한국해양수산개발원 실시간 현안정보 서비스- 한국여성정책연구원 2019년 1차 성평등 빅데이터 분석 DNP질의응답및대화처리엔진기술 이전 [연구 결과]- 한글 조사 정규화 모듈- 엔티티링킹- 한국어 음성합성 입력 문자열 정제 프로그램- 한국어 문장 감성 분류기- 일본어 형태소 분석 임베딩 전처리기- 일본어 시간표현 변환기- 음성 웨이브 데이터 다운샘플링 유틸리티- 긴 문단의 기계독해를 위한 모듈- 한국어 BERT기반 딥러닝 개체명 인식기- 위키피디아 및 위키데이터 페이지 탐색기[기대효과]- 질의응답 및 대화처리 플랫폼 세계화의 발판 마련- 일본 내수 시장에서 솔트룩스 지능형 시스템의 점유율 증가 [관련 제품 및 서비스]- AI Suite ▶ Assistant- AI Suite ▶ Talkbot- Bigdata Suite ▶ TMS- Bigdata Suite ▶
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CAS- Graph DB Suite- Cloud Service[상용화 사례]- 한국전력 HR-BOT 구축- 한국전력 KDN 전자입찰시스템 고객상담 챗봇- 한국무역협회 네트워크 분석- 한국무역협회 추천시스템- 한국인터넷 진흥원 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 NLP 엔진- 한국전력 공공 빅데이터 2차 수집 SW- 한국언론진흥재단 2019년 뉴스빅데이터 분석 시스템 구축- 공간빅데이터 5차 사업- 한국여성정책연구원 여성가족 소셜 데이터 분석- 지능형 환경영향평가 지원 서비스- 현대 중공업 TA(텍스트 분석) NLU성능 개선사업 [연구 결과]- 단위 변환기- 영어로 표현된 한글 분리기- 엔티티링킹(Entity Linking)- 시간 표현 위치 인식- 인텐트 학습 및 분류 모듈- 수집 및 변환 플러그인- 영어한글 변환기- 문장 내 개체 경계 인식- 시트 큐레이션 데이터 트리플 변환 모듈- 음성파일 형식 변환기(pcm to wav 변환기)[기대효과]- 문장의 의미 구조를 보다 더 정밀하게 추출하여 지식베이스 쿼리 성공률을 극대화함으로써 제품 경쟁력 개선. [관련 제품]- AI Suite ▶ Assistant- Bigdata Suite ▶ Talkbot- Bigdata Suite ▶ CAS[상용화 사례]- NH농협은행 아르미 AI 콜봇- 중앙대학교 입시도우미 지식그래프및시나리오기반 대화시스템 개발 [연구 결과] [기대효과] - 비대면 대화를 통한 문제해결이 필요한 서비스 도메인에 대응하는 애플리케이션 개발 및 비즈니스 기획 확장 - 질의응답만으로 처리할 수 없는 대화 내용의 기억이나 컨텍스트 기반의 정보 전달 측면 개선을 통한BM 영역 확장 [관련 제품] [상용화 사례] - NH농협은행 아르미 AI 콜봇 - 중앙대학교 입시도우미 - 한국언론재단 BIG KINDS - 문화정보 다부처 연계서비스 플랫폼 구축 - NH농협 지능형 지식관리 시스템 구축 질의응답엔진 품질개선프로젝트 [연구 결과] - 엑소브레인 핵심 기능 모듈 - 위키백과 이즈어(Is-A) 데이터 추출 모듈 [기대효과] - 텍스트 데이터에 포함된 엔티티 간 관계 지식 추출 자동화 - 질의응답 시스템 상용화 수준의 품질/성능 개선 - 기존IRQA 모듈에만 의존하는 자사 기존 제품이나 타사 경쟁사 질의응답 시스템에 대하여 정확성 측면의 절대적 우위 확보 및 비즈니스 기회 확대 [관련 제품 및 서비스] [상용화 사례] - 신한은행 QA 시스템 - NH농협은행 아르미 AI - KT GiGA Genie 플랫폼 클라우드 GraphDB 솔루션 - 지능형 IOT 지식 프레임워크 개발 - NH농협TA(텍스트 분석) LEA(솔트룩스자연언어처리핵심 모듈) 성능/품질개선및기능 추가R [연구 결과] - 한국어 비속어 처리기 - 한국어 뉴스 기사 인용문 추출기 - 영어 뉴스 기사 인용문 추출기 - 한국어 비정형 문서 클러스터링 생성기 - 비정형 문서 언어 판별기 - 한국어 띄어쓰기 보정기 - 사전 기반 개체명 추출기 - 영어 형태소 분석기, 개체명 인식기 사용자 사전 적용 모듈 - 한국어 비정형 문서 시간 정보 추출기 [기대효과] - 자연언어처리 품질 개선 - LEA 기반 애플리케이션 영역 확장 - TA(텍스트 어낼리틱스) 애플리케이션 서비스 기능 개선 [관련 제품] [상용화 사례] - HACCP QA 시스템 - 신한은행 QA 시스템(온-프레미스) - 우리은행 QA 시스템(온-프레미스) - 우리은행 QA 시스템 (일반 지식 클라우드 서비스) - 한국전력공사 소셜빅데이터 구축 질의응답 모델 학습데이터구축 프로젝트 [연구 결과] - 크라우드소싱 퀴즈 자동생성기 - 크라우드소싱 기반 지식 검증 서비스 [기대효과] - 동일, 유사 의도(의미)를 포함하지만 형태론적,구문론적으로 다른 표층형태를 갖는 비정형 언어데이터의 의미 인식 품질 개선에 필요한 학습 데이터셋 대량 구축 활성화 [관련 제품] [상용화 사례] - 융합형 스마트 강원관광DB 구축 심층질의응답엔진기능 개선 [연구 결과] - 문장 유사도 판별기 - 문장탐색기 - 오타교정기 - 날짜인식기 - 외래어 유사도 판별기 - 중국어 감성분석기 - 영어
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감성분석기 [기대효과] - 심층질의응답 엔진 품질 개선 - 텍스트 분석 기반 서비스 품질 극대화 - 자사 제품군의 다국어화 발판 마련 [관련 제품] [상용화 사례] - ICBM 지능형 IoT 지식프레임워크 개발 - LOD 기반 HACCP인증 안전먹거리 연계통합 DB 구축 - LOD 기반 문화데이터 융합 DB 구축 - 융합형 스마트 강원관광DB 구축 심층질의응답엔진 핵심 기술 개발 [연구결과]- 인용문구 추출기 - 트위터 데이터 문장 추출기 - 비정형 문서 파일 작성자 - 한자-한글 변환기 - 비정형 문서 하이라이팅 처리기 - 문서 벡터 생성기 - 지식베이스 데이터 검색엔진용 데이터 색인기 - 지식베이스 인스턴스 색인을 위한 전처리기 - 지식베이스를 이용한 질의응답 모듈 - 온톨로지 DB 관리기 - XB 핵심 기능 모듈[기대효과]- KBQA를 핵심으로 하는 심층질의응답 엔진 상용화 발판 마련 7. 기타 참고사항 가. 수주 프로젝트 별 세부 사항 (1) 엔터프라이즈 AI - IoT 기반 AS 상담 및 가격 예측> 삼성전자의 미국과 캐나다 전체 콜센터에 솔트룩스 인공지능 시스템이 도입되었습니다. IoT 기반 AS 상담 및 가격 예측 체계 제공과 상담 시스템은 미국과 캐나다에서 가전제품 고장 수리 상담 전화가 오면 해당 제품의 IoT 기기로부터 센서 정보들이 콜센터로 수집됩니다. 인공지능은 수집된 데이터로부터 어떤 부품에 문제가 있는지 판단하고 부품 재고를 확인합니다. 제품 수리가 필요한 경우라면 수리 비용을 예측해서 상담원에게 이상의 전체 정보를 제공합니다. 삼성전자 북미 사업은 인공지능이 콜센터의 고객응대, 지능적으로 제품 수리 가격 예측을 하는 시스템이 도입된 것입니다. 경쟁 차량 정보 수집> 전 세계 경쟁 차량 수집 서비스는 멀티채널 다국어 외부 데이터를 준비한 후, 이를 활용한 적극적 마켓 센싱을 통해 고객 만족도 향상 및 시장 경쟁력 강화를 목표로 진행되었습니다. 이를 위해 수집된 전 세계 경쟁 차량 정보로부터 고객 니즈에 대한 포괄적 이해, 경쟁 시장 동향에 대한 정보 획득 그리고, 잠재적 리스크에 대한 실시간 모니터링을 위해 대용량 데이터 수집 전용 인프라를 구성하였습니다.데이터 수집 대상은 자동차 관련 전 세계 모든 뉴스, 잡지, 카페, 커뮤니티 및 포럼 사이트뿐만 아니라 Facebook, Twitter, Instagram, YouTube 그리고, 고객 요청에 의한 커스텀 사이트로부터 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 자동분류, 필터링, 정제 및 가공 과정을 거쳐 정규화되어 고객이 바로 활용할 수 있는 데이터 형태로 구축하여 제공하였습니다. 현대자동차 데이터 수집 및 정제 서비스.jpg 현대자동차 데이터 수집 및 정제 서비스 (2) 디지털플랫폼 정부 인공지능 민원상담 365 구축 사업> 행정안전부는 2020년 '지능형 국민비서 서비스 구축(1단계)'과 '범정부 민원상담 365(챗봇 공통기반) 구축(1단계)' 등 지능형 서비스 구축사업을 본격적으로 착수했습니다. 솔트룩스는 세림티에스지와 컨소시엄으로 참여해 범정부 민원상담 365(챗봇 공통기반) 구축 1단계 사업 수주에 성공하며 명실공히 대한민국 대표 챗봇으로 인정받게 되었습니다. 국민비서와 챗봇은 포스트 코로나 시대에 요구되는 비대면 서비스의 대표적인 사업입니다. 이번 1단계 구축사업이 끝나면 국민은 혜택을 받을 수 있는 공공서비스와 자칫 놓치기 쉬운 교통 과태료 및 범칙금 납부 기한, 국가장학금 신청기한 등 필요한 정보를 미리 알림으로 받을 수 있게 됩니다. 또한 알림서비스는 해당 정보가 필요한 국민을 특정하여 필요한 시기에 카카오톡ㆍ네이버 앱 등 친숙한 민간 채널을 통해 알려주고, 가정마다 보급된 KT 기가지니, 네이버 클로바 등 민간 인공지능 스피커로도 정부 서비스에 대한 정보를 안내해줍니다. 그동안 정부24에서 제공되는 행정ㆍ공공기관의 서비스만 해도 약 9만여 종에 달하고있으나, 자신에게 필요한 서비스를 신청하려면 제공 기관별 웹사이트에 접속, 별도로신청해야 했습니다. 하지만 앞으로는 '국민비서'에 나에게 필요한 서비스를 일괄 신청하면 기관
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별로 신청하지 않고도 내 정보를 바탕으로 필요할 때마다 해당 내용을 안내해줍니다. 이에 따라 올해 연말까지 병역ㆍ교통ㆍ교육ㆍ건강 등 4개 영역에서 민방위 교육, 교통 과태료·범칙금, 국가장학금, 운전면허 적성검사 안내 등 9종에 대한 알림서비스 구현이 추진되며 2021년부터 서비스가 제공됩니다. 9종 공공서비스의 수혜대상은누적 6,300만 명이며 2021년과 2022년에 30종씩 확대하여 69종의 서비스가 제공되면 1인당 3∼4건의 혜택을 누릴 수 있을 것으로 기대됩니다. 특히, '범정부 민원상담 365(챗봇 공통기반)'가 구축되면 국민은 대기시간 없이 아무 때나 챗봇을 통해 여러 종의 민원에 대한 답변을 하나의 대화창에서 받을 수 있습니다. 또한 올해에는 경찰 민원상담, 전자 통관 민원상담, 자연휴양림 민원상담 등 10종의 '챗봇 서비스'가 구현되면서 내년부터 서비스 제공이 가능합니다. 민원상담 365 서비스 개요.jpg 범정부 민원상담 365 서비스 개요 이 챗봇 서비스로 기존 콜센터를 통한 유선 상담 이용자 1,286만 명은 시간 제약 없이아무 때나 상담을 받을 수 있고, 민원인의 대기시간이 획기적으로 단축되면서 상담 품질이 높아질 것으로 기대됩니다. 이 사업은 2022년까지 3단계에 걸쳐 추진되는데 2021년, 2022년에 각각 12종의 챗봇 서비스가 추가되어 2023년에는 32종의 민원상담이 하나의 대화방에서 가능해집니다. fy23.1q_[ir]회사소개서_솔트룩스_v1.5_90.jpg 국민비서 '구삐' 시스템> 본 사업은 통합정보시스템(MIDAS) 및 개별 정보시스템(30여 개)에 분산 저장된 정보를 유기적으로 통합하는 지식관리 시스템 구축을 위해 진행되었습니다. 주요 내용은 ▲개별 정보시스템에 저장된 다양한 형태의 규제자료 및 지식의 현황, 데이터 활용방안 분석 ▲내외부망 정보시스템 DB 및 파일저장소 통합 및 이관 ▲통합된 DB 및 파일 활용을 위한 정보시스템 개발, 인공지능 플랫폼 구축 ▲인공지능 기술을 활용한 자료 분류 자동화 모델 구축과 규제자료 검색시스템 구축 등입니다. 한국원자력안전기술원 지식관리 시스템.jpg 한국원자력안전기술원 지식관리 시스템 채용/HR 심사> 채용 및 HR 업무에 해마다 증대되는 업무 로드는 주 52시간 시행과 맞물려 기업 고객에게 인공지능 기반의 자동화 솔루션/서비스에 대한 니즈를 증대시키고 있습니다. 이에 자동화 처리/기계학습에 기반한 인공지능 기술로 채용/HR 심사 업무의 자동화를 통해 기업의 운영 부담 저감 및 절차의 공정서에 대한 니즈를 해결하는 솔루션 시장입니다. 동 부문의 글로벌 시장은 연평균 49.2%로 고성장하여 2025년 6.4조 원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 당사는 고정밀 자연어 이해 및 추론 기술을 바탕으로 제품을 차별화해 공기업 및 대학교를 중심으로 사업을 전개하고 있으며 향후 동 사업을 SaaS 형태로 확대해, 공공기관 및 금융권, 대기업은 물론 채용과 HR 부문에 많은 투자가어려운 Mid-tail 고객으로 시장 침투를 가속할 것입니다. 전자재판 서비스> 신종 코로나 바이러스 감염증의 여파로 지난해 헌법재판소에 접수된 사건이 역대 최고치를 기록했습니다. 특히 기본권 침해와 관련된 헌법소원 건수는 2,472건으로 역대최다를 기록했으며, 2020년도 2,062건에 비해 400건 이상 증가했습니다. 헌법소원이 증가한만큼 국민들의 헌법소원 절차도 어려움이 많습니다. 국민의 눈높이에 맞는 지능형 전자재판 서비스의 주요 사업은 ▲헌법재판소 특성을 반영한 지능형 학습데이터 구축 ▲지능형 민원상담 챗봇 서비스 ▲일상용어 및 의미기반 판례검색 서비스 ▲비대면 업무지원 영상회의 시스템 구축 등입니다. 이를 통해대국민 헌법재판 서비스 접근성 향상, 헌법재판 업무지원 서비스 효율성 강화 등이 기대됩니다. 헌법재판소 서비스 개요.jpg 헌법재판소 서비스 개요 특허 산업 빅데이터 플랫폼> 지적재산권과 특허 확보는 국가 경쟁력과 직결되어 코로나 19에도 우리나라를 포함한 모든 IP5 국가에서 특허 출원이 증가세를 보이고 있습니다. 포스트 팬데믹 시대에는 자국
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중심의 단순한 특허 출원 양적 확대가 아닌 전 세계를 대상으로 특허 경쟁력을 확보하기 위한 경쟁이 더욱 치열해질 것입니다. 이와 같은 국내외 특허시장 환경 변화에 따른 특허 관련 데이터도 폭발적으로 증가하고 있으며, 특허행정에 대한 AI··디지털 트랜스포메이션을 위한 여러 도전과제도 있는 상황입니다. * IP5: 2007년에 출범한 세계 5대 특허청(Intellectual Property 5)은 전 세계 특허 출원의 80% 이상을 차지하는 한국, 미국, 중국, 일본 및 유럽 5개국(지역) 특허청 간 협의체입니다. 솔트룩스는 인공지능 기반 특허 산업·경제 융합 분석을 위한 빅데이터 플랫폼을 구축하며, 구체적인 내용은 다음과 같습니다. 1) KSIC별 특허정보 분류 및 특허 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 설계- KSIC별 특허정보 분류- 특허 빅데이터 플랫폼 구현2) 특허 빅데이터 플랫폼 구현 및 처리시스템 검증- 설계된 데이터 수집·연계, DB 구성, 분석, 시각화(사용환경) 구현3) 특허 분석 및 AI 기능 도입을 위한 연계·구현 방안 연구- 특허 중심의 산업별 미래 상황을 예측하는 AI모델 연구 및 구현- 실시간 분석을 위한 특허 빅데이터 모델 연구- 산업·경제빅데이터의 표준 모델 연구 및 구현- 기존 사업의 유효 특허 데이터 탑재/분석을 위한 '분석 사업 유효 특허 표준 모델' 연구이를 통해 특허와 산업, 경제, 기업의 실시간 데이터를 전문가의 수작업 없이 수집/가공/분석하고 온라인을 통해 서비스 제공이 가능합니다. 또한, 신속한 분석 시스템 및 자동 리포팅 구축으로 만족도 높은 특허 분석 결과를 제공할 수 있습니다. 서비스> 솔트룩스는 고객 중심의 패러다임 변화에 따라 고객 니즈를 분석하여 정부 및 공공기업의 정책에 반영할 수 있는 다양한 소셜 빅데이터 분석 서비스를 제공합니다. 본 서비스는 기업의 新 가치 창출 및 사회적 가치 창출을 위한 글로벌 경쟁사 동향을 분석할 수 있으며 한전 관련 이슈를 조기 탐지할 수 있는 조기 경보 체계도 구축하였습니다. 한국전력공사 서비스 개요.jpg 한국전력공사 소셜빅데이터 서비스 개요 주요 성과로는 ▲사용자 중심의 맞춤형 정보 제공 ▲데이터 관리 체계 기반 마련 ▲신속한 이슈 조기 대응체계 기반 마련으로 요약될 수 있습니다. 서비스 관점에서는한국전력 사용자가 설정한 키워드 분석과 분석 환경을 저장/공유할 수 있는 개인화 서비스 구축, 경영 Risk 분석, 기술 트렌드 분석, 민원분석, 인사평가 분석 등 분석 목적에 따른 특화 서비스를 구축했습니다. 플랫폼> 한국지역난방공사는 빅데이터 관련 정보화 전략 계획 및 중장기 로드맵 수립을 위해 빅데이터 플랫폼을 구축했습니다. 주요 내용은 전국 19개 지사에서 들어오는 검침 데이터와 날씨 데이터 등의 비정상 값을 인공지능 기술을 활용해 보정하고, 데이터를 표준화하는 등 데이터 품질 확보에 주력합니다. 솔트룩스는 정제한 데이터와 분석을 위한 데이터를 구분해서 구축하고 열에너지의 수요ㆍ판매량을 예측하는 머신러닝 모델을 개발했습니다. 분석 데이터는 시각화해서실시간 대시보드 정보를 확인할 수 있습니다. 솔트룩스 스트림 분석 엔진은 다양한 장비와 생산라인의 로그, 센서 데이터와 같은 머신 데이터뿐 아니라 비정형 휴먼 데이터를 실시간 융합ㆍ분석을 진행합니다. 분석한 결과를 대시보드 형태로 모니터링 및 공유할 수 있고 특정 조건의 패턴이 발생하면 외부에 알려줍니다. Hadoop, HBase, NoSQL 데이터와 연동할 수 있고 R언어를 지원해 새로운 기술 적용에 수월한 강점이 있습니다. 한국지역난방공사.jpg 한국지역난방공사 빅데이터 분석 플랫폼 플랫폼> 솔트룩스는 기획재정부 소관 사업으로 대한무역투자진흥공사(이하 KOTRA)가 발주한 '대외경제정보 통합 플랫폼 구축' 사업을 수주해 메타넷대우정보와 컨소시엄으로 참여합니다. 기획재정부 및 KOTRA의 대외경제정보 통합 플랫폼은 포스트코로나 시대를 맞아 해외진출 기업이 유망 시장, 해외 인증 규제 등 필요한 정보를 적기에 활용하여 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원하는 디지털 기반의 혁신
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체계를 지원하기 위해 추진됩니다. 주요 사업내용은 ▲대외경제정보 통합 플랫폼 인프라 구축 ▲대외경제정보 포털 시스템 구축 ▲대외경제정보 연계 수집 기능 개발 ▲대외경제정보 모바일 서비스 개발 ▲빅데이터·AI 기술을 활용한 지능형 서비스 구축 입니다. [참고이미지]대외경제정보포털_화면예시.jpg KOTRA 대외경제정보포털 화면 예시 솔트룩스는 지난 1단계 사업을 통해 68개 연계 기관에 축적된 대외경제 정보를 통합 제공할 뿐 아니라 120여개 포털 서비스와 5종의 맞춤형 AI 서비스를 탑재한 해외 진출 원스톱 플랫폼 '해외경제 정보드림(이하 해드림)’을 개발했습니다. 2단계 사업에서는 ▲ 구축 시스템 운영/관리 ▲ AI 기반 분석플랫폼 구축 ▲ 연계 기관 및 수집 정보 확대 ▲ 지능형 서비스 도입 등이 중점적으로 진행됩니다. 2023년 3단계 사업에서는 ▲ 해외경제 정보드림 플랫폼 운영 ▲ 플랫폼 기능 고도화 ▲ 정부정책을 반영한 서비스 구축이 진행됩니다. [참고 이미지] 1단계 사업을 통해 솔트룩스가 구축한 해외정보드림 사이트 화면.jpg KOTRA 해외정보드림 사이트 화면 빅데이터 분석 플랫폼> 본 사업은 국토교통부장관 표창을 수상했으며, 행정정보와 민간정보 등 공간데이터 기반 정형ㆍ비정형 빅데이터 및 텍스트 데이터를 융합하여 생산성 있는 지능형 공간데이터를 구축하였습니다. 이를 바탕으로 워크플로우 기반 다양한 분석 모델과 템플릿을 제공하고, 사용자는 웹 환경에서 쉽고 빠르게 분석 모델을 활용해 데이터 분석이 가능합니다. 국토교통부 공간 빅데이터 분석 화면.jpg 국토교통부 공간 빅데이터 분석 화면 다목적 공간 빅데이터 분석 표준 플랫폼 구축 및 서비스는 국정 현안에 선제적으로 대응하고 미래전략을 수립할 수 있도록 공간정보의 특성을 고려하였습니다. 지능형 공간 빅데이터 구축은 스마트 행정을 실현할 수 있는 기틀을 마련했다는 평가입니다. 국토교통부-부산시 사례.jpg 부산시 역세권 중심의 토지이용 구상을 위한 빅데이터 분석 결과 콘텐츠 분석 플랫폼> 솔트룩스는 국내 각 언론 기관들이 수십 년에 걸쳐서 구축한 뉴스 미디어 콘텐츠에 대한 고부가 가치화 및 지식화를 통한 저널리즘 서비스의 획기적 혁신에 기여하였습니다. 이를 통해 많은 양의 뉴스 데이터를 체계적으로 분석할 수 있는 플랫폼을 구축하였고 차별화된 대정부/대국민 서비스로 발전되고 있습니다. 한국언론진흥재단은 지능형 분석을 위해 뉴스 빅데이터 관련 메타데이터 등을 수집하고 사용자를 위한 다양한 분석 서비스 및 관리 체계를 구축하였습니다. 언론 기관들은 미디어 기반의 지능형 분석, 융합, 예측 서비스 등 고품질의 저널리즘 정보 생산을 위해 수준 높은 차세대 미디어 콘텐츠를 지속해서 도출할 수 있습니다. 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 분석 기능.jpg 한국언론진흥재단 '빅카인즈' 뉴스 빅데이터 분석 기능 분석 서비스 플랫폼> 10만 공무원이 선택한 '혜안(慧眼)'은 빅데이터 기반의 유능한 정부 실현을 목표로출범한 온라인 분석 서비스 제공 및 플랫폼입니다. 이 서비스는 웹ㆍ소셜 데이터의 맞춤형 수집 강화, 머신러닝 기반의 평판분석 도입 및 인공지능 기반의 분석환경 구축 등을 주요 내용으로 합니다. 솔트룩스는 혜안 서비스의 고도화를 위해 영향력자 분석과 댓글 정보를 활용한 여론을 분석할 수 있는 기능을 구현했습니다. 또한, 소셜 분석 결과를 이용하여 보고서를 관리할 수 있는 기능을 추가했으며 위젯으로 저장된 시각화 정보와 에디터를 통해 보고서를 자유롭게 편집할 수 있습니다. 생성된 보고서는 이미지 또는 PDF 파일로 다운로드 및 이메일로 발송 가능합니다. 행정안전부 혜안 서비스 '영향력자 분석'.jpg 행정안전부 혜안 플랫폼 '영향력자 분석' 행정안전부 혜안 서비스 '개인화 서비스'.jpg 행정안전부 혜안 플랫폼 '개인화 서비스' 서비스> 한국무역협회는 BigData, AI, Cloud 등 ICT 기술의 발전으로 기존 방식과 다른 서비스를 통해 무역협회 내·외부 고객 서비스를 혁신하고자 합니다. 솔트룩스는 대규모 데이터 기반의 서비스 제공을 목표로 다음과 같이
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서비스를 구성했습니다. ① AI 분석을 통한 최적의 바이어 매칭 서비스 ㅇ 빅데이터를 분석해 거래알선 요청에 대해 최적의 Seller를 AI가 추천② 고객 활동정보 분석을 통한 선제적 서비스 제공 ㅇ 고객 활동정보 분석을 통한 협회 사업 및 서비스 선제적 제공 * 잠재회원사 추천, 유망시장진출 보고서 제공, 콘텐츠 종합안내 한국무역협회 유망시장 분석 화면.jpg 한국무역협회 유망시장 분석 화면 ③ 지능형 챗봇을 통한 24시간 비대면 정보 제공 ㅇ 일상적, 반복적 문의에 대한 24시간 비대면 정보 제공 한국무역협회 지능형 챗봇.jpg 한국무역협회 지능형 챗봇 ④ 한눈에 보는 KITA 빅데이터 인사이트 ㅇ 무역관련 정보를 종합 분석해 내·외부 고객들에게 무역인사이트 제공 * 고객활동 분석, 유관기관 분석, 무역뉴스 분석, 무역통계 분석 ⑤ RPA+AI를 활용한 업무 프로세스 혁신 ㅇ 정형화된 협회 업무를 자동화 및 지능화하여 사람 이상의 업무효율 달성 * 사업·마케팅 업무 자동화, 수출입동향 보고서 자동화 (3) 금융서비스 지능화 서비스> 솔트룩스는 제1금융권에 콜봇(상담사 지원)을 구축한 국내 유일한 기업입니다. 이외에도 현대자동차그룹, 삼성전자 북미 콜센터, 한전KDN, 서민금융진흥원 등 18개 기업의 AICC 사업을 수행했습니다. 한국투자증권에는 ▲3세대 인공지능 기반 고객센터상담 어시스턴트 봇 ▲90% 이상 정합도의 아웃바운드 콜봇 ▲기계학습 기반의 영업점 직원 상담 챗봇까지 3가지 서비스가 도입됩니다. 한국투자증권.jpg 한국투자증권 UX/UI 제안 화면 3세대 인공지능 기반 고객센터 상담 어시스턴트 봇은 상담지식 데이터 구축 및 관리,머신러닝/딥러닝 알고리즘을 통한 지식정보 추천, 실시간 STT 및 상담 단말 연계를 통한 상담지식 추천 기능이 포함됩니다. 딥러닝을 활용한 최초 아웃바운드 AI콜봇은 해피콜, 담보부족 등 고객안내 기능, 고객 맞춤형 답변 생성 기능, 콜봇 모니터링 및 대화이력 기능, GUI 기반의 대화모델 관리 기능이 제공됩니다. 기계학습 기반의 영업점 직원 상담 챗봇은 대화 시나리오 설계 및 유연한 질의응답 처리, 그룹 챗봇 및 외부 시스템 연계, 챗봇 모니터링 및 다국어 지원이 가능합니다. 기반 상품지식 플랫폼> 지식베이스 기반 상품지식 플랫폼은 지식모델링을 포함한 수집 서비스 제공부터 적재, 전처리/가공, 분석, 저장 후 활용 및 관리 서비스 개발을 목표로 합니다. 향후 플랫폼의 안정적인 운영 및 확장을 고려한 지식베이스 운영 프로세스 수립을 통해 오픈뱅킹, 마이데이터 사업으로 유입되는 타행 상품정보를 지식베이스 기반 상품지식플랫폼으로 구축하여 KB국민은행 내부 직원들의 상품 지식 강화 목적으로 활용됩니다. 또한, 데이터 개방에 따른 다양한 금융상품 정보의 확장성을 확보할 수 있는 지능형 데이터 기반을 마련해 향후, 상품-고객-Biz-비금융 데이터 간 context 기반으로 연결된 지식모델은 인공지능, 머신러닝 등 인공지능 기술 기반 데이터로의 역할을 수행합니다. kb국민은행 지식베이스 기반 상품지식 플랫폼.jpg KB국민은행 지식베이스 기반 상품지식 플랫폼 4) AI 학습데이터 구축 및 모델링 학습플랫폼> 솔트룩스 자회사인 광주인공지능센터는 차세대 자율주행차를 위한 초대규모 데이터 구축·학습이 가능한 AI 플랫폼을 출시했습니다. 이를 기반으로 한국 도시 3차원 영상 데이터 구축과 차량 내·외부 상황인식 데이터 구축 및 AI 모델 개발이 시작됩니다. 솔트룩스가 개발한 자율주행용 AI 학습플랫폼은 도심의 다양한 환경 및 차량 내부의 사용자 행동을 인지하여 대규모 데이터를 수집하고, AI가 학습가능한 형태의 데이터로 변환시킬 수 있습니다. 또 데이터 정제·가공 역할을 수행하는 크라우드워커들에게 최적화된 소싱 환경을 제공하며, 학습을 통한 데이터의 품질 평가와 자율주행 모델 및 예측 등의 기능을 하나로 통합해 제공하는 혁신적인 플랫폼입니다. 도시 3차원 데이터 저작도구 화면.jpg 도시 3차원 데이터 저작도구 화면 이를 중심으로 항공 및 차량을 이용해 수집한 한국 도심의 건물, 도로,
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부속시설 등 초대규모 라이다 데이터를 3차원 영상 데이터로 구축할 뿐 아니라, 운전자 이상 행동 감지 등 AI 모델 개발에 필요한 다양한 데이터들을 수집 및 가공하고 품질 또한 확보한다는 계획입니다. 데이터는 한국지능정보사회진흥원(NIA)을 통해 민간에 공개될 예정으로, 차세대 자율주행차의 고정밀 주행을 위한 인프라 조성은 물론 디지털트윈과 메타버스 등 가상공간 구현에도 폭넓게 활용될 것으로 보입니다. 또 스마트 문화 관광과 보행약자 내비게이션 등 응용서비스 개발이 활성화될 것으로 전망됩니다. 차량내외부 상황인식 데이터 저작도구 화면.jpg 차량내외부 상황인식 데이터 저작도구 화면 (5) AI 클라우드 서비스 업무지식 활용 플랫폼> 솔트룩스는 일본 최대의 BPO(Business process outsourcing : 콜센터, 상품 프로모션, 클레임 처리 등 기업의 일반 사무 대행업)사인 DNP(Dai Nippon Printing : 다이니혼인쇄주식회사)와 협력해 손해보험사들의 대고객 상담과 사무처리를 위한 그래프DB 솔루션을 클라우드 방식으로 특화해 제공 중입니다. [참고이미지] dnp 업무지식 활용 플랫폼 개요.jpg DNP 업무지식 활용 플랫폼 개요 DNP는 출판ㆍ상업인쇄를 비롯해 IC카드, 기업 마케팅 지원, 포장재, 산업 자재, 전자 부재 등 폭넓은 사업을 전개하고 있는, 연 매출이 약 16조 원에 달하는 일본 거대 기업입니다. 다양한 사업 중 업무 자동화 서비스도 제공해왔는데, 기업이 보유한 지식을 활용하여 업무 효율을 극대화하는 새로운 업무 지원 플랫폼을 개발/판매하기 위해 솔트룩스의 자연어처리(NLP), 지식그래프 등의 인공지능 기술을 도입하게 되었습니다. 'DNP 업무지식 활용 플랫폼'은 기업이 보유한 문서 및 지식을 자연어처리를 이용해 지식그래프화 하여 이를 업무에 활용하는 것으로, 보험회사나 금융기관 등의 가입 신청 심사나 고객 응대, 광고의 교정ㆍ교열, 사내 지식의 검색ㆍ분석 등 다양한 분야에 활용이 가능합니다, 이를 통해 업무 경험이 적은 직원도 전문적인 업무가 가능하도록도와 전체적인 비즈니스 스킬 평준화 및 업무 효율 향상에 기여하게 됩니다. /법률 계약서 자동분석> 솔트룩스는 모든 기업체, 관공서 및 전문 회계/법무 법인의 다량의 계약서로부터 핵심적 데이터를 기계독해 기반으로 추출 분석하는 사업을 전략적 사업 협력 관계인 도메인 전문파트너(예: PWC)와 공동 개발, 전개합니다. 동 시장은 연 48.4%의 고성장이 예상되며, 2025년 8.5조 원 규모가 예상됩니다. 향후 회계법인, 로펌, 다수의 거래 계약서를 보유한 글로벌 제조 대기업, 공공 감사 기관 등을 대상으로 시장을 개척하고 향후 SaaS 기반의 글로벌 서비스를 전개할 계획입니다.회계/법률 계약서 자동분석 서비스는 계약서의 내용을 인공지능을 통해 자동분석함으로 회계 감사 비용을 크게 낮추고 기업 위험에 조기 대응하도록 돕습니다. 특히 상장기업의 감사 기준이 강화됨에 따라 각종 리스 계약과 관련한 상세 분석이 필수적이되었고, 기존의 방식으로 회계사의 매뉴얼 업무에 대한 비용이 크게 증가되고 있습니다. 본 서비스는 PwC와 공동 기획 및 개발되었으며 그 수익을 공유하는 사업 모델을 가지고 있습니다. 나. 인공지능 및 빅데이터 시장의 특성 (1) 인공지능 시장 인공지능(AI)이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능'을 의미하며, AI 시장이란 '인지, 추론 등을 통한 학습과 문제해결 등 인간의 사고 능력을 기계적으로 구현, 자동화하는 사업 시장'을 뜻합니다. 인공지능에 대한 연구는 이미 1950년대부터 시작됐으나, 그동안 기술의 한계로 인해 별다른 발전을 이루지 못했습니다. 이후 기계가 정보를 처리, 추론, 분석하는데 필요한 기초 지식을 강제 주입하는 방식의 전문가 시스템이 등장했으나, 이 또한 시스템 구축에 필요한 지식의 추출에의 한계, 기계 스스로 지식을 학습 하는 능력의 부족으로 산업현장에 적용되지 못했습니다. 이를 극적으로 해결한 것이 바로 딥러닝(Deep
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Learning) 기술입니다. 2000년대 중반 딥러닝 기술이 등장하면서 학습 능력이 크게향상된 인공지능 기술이 등장할 수 있게 됐으며, 2016년 알파고/딥마인드 등으로 인해 일반은 물론 산업현장의 인공지능 적용에 대한 관심과 투자가 획기적으로 제고되면서, 최근 인공지능의 발전과 산업 및 일상생활의 확산을 이루는 계기가 되었습니다. [인공지능 산업의 발전 단계 및 방향] 인공지능 산업의 발전 단계 및 방향.jpg 인공지능 산업의 발전 단계 및 방향 출처 : 과학기술정보통신부 또한, 최근 등장한 다양한 기술들, 예를 들면 IoT, 클라우드, 빅데이터 등의 기술들은 인공지능 확산을 위한 기반을 마련할 뿐 아니라, 필요성을 강조하는 역할을 하고 있습니다. IoT 등으로 인한 빅데이터는 분석해야 할 무수한 데이터를 생성해 내고 있으며, 클라우드는 이런 데이터를 모으고 분석하기 위한 저비용의 유연한 인프라 기반이 되고 있습니다. 이러한 추세하에 현재 다수의 시장 조사기관들이 향후 행정/국방 등 공공영역은 물론 일반 산업현장에의 다양한 적용/확산 가능성을 전망하고 있습니다. [인공지능 적용 유망 산업 분야] 인공지능 적용 유망 산업 분야.jpg 인공지능 적용 유망 산업 분야 출처 : 정보통신기획평가원 인공지능 산업의 특징은 1) 성장기 초기에 위치한 산업, 2) 구매자 교섭력이 높은 산업, 3) 신규 기업의 진입장벽이 높은 사업, 4) 대체제로부터의 위협이 낮은 산업, 5) 기술집약적 산업 등으로 요약됩니다. 인공지능 산업의 특징_한국신용정보원.jpg 인공지능 산업의 특징 출처 : 한국신용정보원 인공지능 전후방 산업은 '컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어 개발툴(SDK) 공급업체, 알고리즘 개발업체, 응용솔루션 개발업체' 등으로 구성됩니다. 인공지능 전후방 산업.jpg 인공지능 전후방 산업 출처 : 한국신용정보원 시장>생성 AI(생성적 인공지능) 기술은 디지털 비즈니스의 핵심 요소로 부상하며, 전 세계적으로 그 적용 범위와 시장 규모가 급속도로 확장되고 있습니다. 생성 AI 시장은 향후 몇 년 동안 광범위한 산업 분야에서의 적극적인 채택을 통해 지속적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. IDC와 UBS의 보고에 따르면, 기술 실험 및 디지털 전환, 네트워킹, 그리고 특정 분야에서의 애플리케이션 개발이 이러한 성장의 주요 동력이 될 것입니다. 이는 생성 AI 기술의 비즈니스 활용 증가와 함께 시장 가치와 영향력의 대규모 확장을 의미합니다. 또한, 마케팅, 소프트웨어 개발, 엔터테인먼트 등에서 맞춤화된 콘텐츠 생성을 위한 기술로 활용되며, 인간의 창의력을 확장하는 데 이르기까지 그 영향력은 실로 막대합니다. # 시장 가치IDC의 최신 예측에 따르면, 전 세계 생성 AI 솔루션 지출은 2023년에 약 160억 달러를 기록하고, 2027년까지 1430억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 5년간의 연평균 성장률이 무려 73.3%에 달함을 의미합니다. 또한, UBS의 분석에 따르면 생성 AI 시장은 2030년까지 10,940억 달러의 가치를 달성할 것으로 전망되며, 이는 2022년 대비 약 10배의 성장을 의미합니다. 이러한 예측은 생성 AI 기술이 단순한 도입을 넘어 비즈니스 전반에서 중추적 역할을 할 것이라는 분석에 기반하고 있습니다.생성 AI 기술은 디지털 트랜스포메이션, 네트워킹, 기술 실험 및 배치 단계에서의 투자 증가와 같은 다양한 분야에서 광범위하게 채택될 것으로 예상됩니다. IDC는 조직이 활용 사례를 목표로 한 초기 기술 실험 및 도입 단계에서 더욱 공격적인 디지털 전환 활동을 보일 것이라고 예상합니다. 또한, 오픈AI와 같은 주요 개발자들은 비용 효율적이고 확장 가능한 AI 솔루션의 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이는 다양한 업무를 자동화하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 동력은 생성 AI의 비즈니스 내 적용을 촉진하고, 기업의 경쟁력 강화와 혁신을 촉진할 것입니다.# 혁신 사례AI 시장의 예상 폭발적 성장과 함께, 다양한 산업에서 생성 AI의 채택은 놀라운 속도로 혁신을 이끌고 있습니다. 이는
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헬스케어에서부터 금융, 제조, 소매에 이르기까지 업계 전반에 걸쳐 신기술 적용의 새로운 장을 열고 있으며, 사회적, 경제적 영향력을 재편하는 중요한 추진력이 되고 있습니다. 앞으로도 AI 기술은 우리 삶의 모든 측면에 걸쳐 획기적 변화를 가져올 것입니다.헬스케어 분야에서 생성 AI는 환자 데이터 분석, 질병 진단, 신약 개발 등에 활용되어 기존의 한계를 뛰어넘는 혁신을 선도하고 있습니다. 또한, 금융 서비스에서는 사용자 맞춤형 금융 상품 추천, 위험 관리 및 사기 탐지에서의 응용으로 보다 안전하고 효율적인 서비스 제공이 가능해졌습니다. 이는 AI 기술이 의료 및 금융 산업에서 상당한 성장 동력을 제공하며, 업계 전반에 걸쳐 긍정적인 변화를 이끌고 있음을 보여줍니다.제조 분야에서는 생성 AI가 생산 과정 최적화, 공급망 관리 향상 및 제품 설계 혁신을 가능하게 하여 전례 없는 생산성 향상을 이끌고 있습니다. 소매 분야에서는 개인화된 맞춤형 쇼핑 경험 제공을 통해 고객 만족도를 극대화하고 있으며, 이는 소비자 행동 분석과 새로운 마케팅 전략 구현에 기여하고 있습니다. 생성 AI의 도입은 이러한 산업들에서 비즈니스 모델과 서비스 제공 방식의 근본적 변화를 가져오고 있으며, 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하는 중요한 요소로 작용하고 있습니다.마케팅 부문에서는 고객 맞춤형 콘텐츠 제작, 개인화된 광고 캠페인 등에 활용되고 있으며, 소프트웨어 개발에서는 코드 자동 생성 및 최적화를 통해 개발자의 작업 효율을 대폭 개선하고 있습니다. 또한, 엔터테인먼트 분야에서는 게임 및 스토리텔링에 사용되어 새로운 사용자 경험을 제공합니다.# 경제적 영향생성 AI 기술의 발전은 경제적으로 광범위한 영향을 미치고 있습니다. McKinsey와 PwC의 분석에 따르면, 이 기술은 생산성 향상 및 새로운 일자리 창출뿐만 아니라 다양한 산업 분야에 혁신을 가져와 경제 성장을 이끌 것으로 예상됩니다. 특히, 2030년까지 세계 생성 AI 시장 규모는 수백억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 국가별 경제에도 막대한 영향을 미칠 것입니다.McKinsey의 분석에 따르면 생성 AI는 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러를 추가할 수 있으며, 이는 중간 채택 시나리오에서 2030년까지 미국의 노동 생산성을 연간 0.5~0.9%포인트 증가시킬 수 있습니다. 이는 미국 경제에 120만~220만 개의 일자리에 해당하는 가치이며, 이러한 성장은 특히 신약 개발, 제품 개발, 콘텐츠 제작 및 엔터테인먼트 분야에서 두드러질 것으로 보입니다. 이는 생성 AI의 다양한 응용 분야를 통해 가능해지며, 전 세계적으로 다양한 산업 분야에서도 비슷한 성장이 기대됩니다.# 산업 확장생성 AI 기술의 적용 범위는 마케팅, 보험, 법률뿐만 아니라 소비자 시장, 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, 자동차 시장에 이르기까지 다양합니다. 옴디아의 보고에 따르면, 생성 AI 시장은 2028년까지 글로벌 매출이 110억 달러에 달할 것으로 전망되며, 이는 생성 AI에 대한 창의적인 적용과 혁신적인 비즈니스 모델의 탄생을 의미합니다. 또한, 이 기술은 비용 절감과 효율성 증대에 크게 기여함으로써 더 일상적이고 효율적인 방식으로 산업 운영을 가능하게 합니다. 소프트웨어 제공 업체와 같은 새로운 비즈니스 유형이 등장하고, 이는 시장에 빠르게 확대되고 있습니다. (2) 빅데이터 시장 빅데이터(big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 또한 이로부터 더 나아가, 부가가치 높은 데이터를 활용성 있게 유통하는 하나의 서비스 사업군까지 포함한 확장된 개념으로 진화하고 있습니다. [빅데이터 산업의 개요] 빅데이터 산업의 개요.jpg 빅데이터 산업의 개요 출처 : 과학기술정보통신부 빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의
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편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.이중 당사가 주 목표로 하는 시장은 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측 등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다. 동 영역은 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터산업과 달리 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로 합니다. 참고로 맥킨지 앤드 컴퍼니의 분석에 따르면, 영업과 마케팅, R, 운영 등에 걸쳐 공공은 물론 금융, 통신, 소비재, 헬스케어, 에너지등의 부문에서 고도화된 분석 기술의 채택 잠재력을 높이 보고 있습니다. 다. 시장 규모 및 전망 (1) 인공지능 시장 1) 글로벌 시장 세계 인공지능 시장규모는 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여, 1840.7억 달러의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 해당 시장규모에는 인공지능 구현에 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 인공지능을 이용한 서비스 시장을 모두 포함한 것입니다. 인공지능은 적용 분야에 따라 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 상황인지 컴퓨팅 등으로 나뉩니다. 인공지능은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어 처리능력 등을 소프트웨어로 구현한 것으로, 글로벌 정보기술(IT) 기업들은 장기간 확보한 다량의 데이터와 패턴학습 기술 등을 접목해 제조/자동차, 의료, 게임, 금융서비스 등 다양한 분야에서 AI 기술의 상용화에 박차를 가하고 있습니다. 예를 들어, 자율주행차에서 생명 구조 의료장비에 이르기까지 AI는 사실상 모든 장비와 프로그램에 도입되고 있습니다. AI는 다가올 디지털 시대의 중요한 혁명적 요소임이 입증되었습니다. Amazon, Apple, Facebook, International Business Machines Corporation 그리고 Microsoft는 AI의 연구와 개발에 상당한 투자를 하고 있습니다. 이들 기업은 엔터프라이즈 활용 사례에 더 쉽게 AI가 접근 가능할 수 있도록 노력하고 있습니다. [세계 인공지능 시장 규모] (단위 : 억 달러) 세계 인공지능 시장규모.jpg 세계 인공지능 시장규모 출처: 한국신용정보원, BCC(2020) 당사가 목표로 하는 대화형 인공지능 시장은 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다. [글로벌 대화형 인공지능 시장 전망] (단위 : 백만달러) 글로벌 대화형 인공지능 시장.jpg 글로벌 대화형 인공지능 시장 해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면 2024년에는 우리나라를 포함하여 일본, 중국, 인도 등이 속한 아시아 태평양 지역의 시장 규모가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다. [글로벌 인공지능 시장 지역별 전망] (단위 : 백만달러) 글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별.jpg 글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별 소프트웨어는 인공지능 시장을 선도하며 2019년 전 세계 매출 점유율 39.0% 이상을 차지했습니다. 이 중 딥러닝은 연평균 성장률 42.5 % 이상으로 성장해 2025 년까지 1,661억 달러(약 206조원)에 달할 것으로 전 세계 AI시장을 견인할 것으로 예상됩니다.미국은 41 %의 성장 모멘텀을 유지할 것이며, 유럽 내에서 독일은
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11억 9천 달러(약 1조4천억원), 그리고 111억 달러(약 13조 8천억원) 이상의 수요는 유럽의 나머지 시장에서 일본의 경우 48억 달러(약 5조 9백억원)의 시장 규모에 이를 것으로 예상하고있습니다. 세계에서 두 번째로 큰 시장으로 새로운 게임 체인저인 중국은 향후 몇 년 동안 연평균 성장률 50 % 이상 성장할 수 있는 잠재력을 보여주고 야심찬 국가 AI로드맵으로 오는 2025년에는 655 억 달러(약 81조3천억원) 규모로 성장될 것으로 예상됩니다. 아시아 지역 인공지능 솔루션 시장 전망 각 산업 분야별로 보면 특히 정보통신(Telecommunications), 소비재(Consumer), 광고(Advertising), 기업 용역(Business Services), 의료(Healthcare) 등의 영역에서 AI 기술이 향후로도 많이 활용될 것으로 예측되고 있습니다. [글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 산업별 전망] (단위 : 백만달러) 글로벌 인공지능 시장 규모 전망_산업별.jpg 글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모 전망_산업별 솔트룩스가 주력하고 있는 인공지능 고객센터 시장 규모는 연평균 성장률 28.5% 이상으로 2024년까지 2억 7,997만 달러(약 3,170억원)로 예상됩니다. 특히 북미 지역은 기술 발전이 가장 빠른 편으로 고객센터 내에 AI 솔루션을 가장 많이 도입할 것으로 보입니다. 고객센터 ai 솔루션 시장 전망.jpg 고객센터 AI 솔루션 시장 전망 (지역별) 2) 국내 시장 글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. 국내 인공지능 시장규모는 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여 10조 5천억 원의 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. [국내 인공지능 시장규모] (단위 : 조 원) 국내 인공지능 시장규모.jpg 국내 인공지능 시장규모 한국의 AI 시장은 2022년 이상의 20.7억 달러에서 시작하여, 2032년에는 예상치 못한 199.7억 달러에 도달할 것으로 전망되며, 이는 연간 25.44% 이상의 성장률을 의미합니다. 이러한 성장은 정부의 강력한 지원, 첨단 기술 인프라, 높은 인터넷 침투율, 숙련된 인력, 그리고 다양한 산업 분야에서의 AI 적용 확대 덕분에 가능할 것으로 보입니다.2032년까지 한국의 AI 시장 규모는 약 199.7억 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 의료, 금융, 제조, 운송 등 다양한 산업 분야에서 AI의 더욱 광범위한 적용을 의미합니다. 의료 분야에서는 진단 및 약물 발견을 돕고, 제조 분야에서는 생산 공정의 최적화를 추진합니다. 자율주행차, AI 기반 챗봇, 가상 비서 등의 개발을 통해 고객 경험을 높이는 추세는 앞으로도 계속될 것입니다. 또한, AI 산업의 성장은 글로벌 AI 반도체 시장의 성장을 견인할 것이며, 한국은 AI 기술의 중심지로서 더욱 공고한 위치를 확립할 것으로 기대됩니다. (2) 빅데이터 시장 1) 글로벌 시장 글로벌 빅데이터 시장규모는 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한 분야는 소프트웨어 시장으로 2027년 460억까지 연평균 13.3%의성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다 [글로벌 빅데이터 시장 전망] (단위 : 십억달러) 세계 빅데이터 시장 전망.jpg 글로벌 빅데이터 시장 전망 2) 국내 시장 국내 빅데이터 시장규모는 2023년 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다. 최근 몇 년간 데이터의
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중요성이 점점 커지고 있으며, 한국에서는 빅데이터 및 분석 시장이 연평균 10.6% 성장하여 2027년까지 4조 원에 육박할 것으로 전망됩니다. 동시에, 인공지능 기술은 2030년까지 연평균 36.8%의 놀라운 성장률을 보일 것으로 예측되고 있습니다. 한국의 빅데이터 및 분석 시장은 최근 몇 년간 빠르게 성장을 이루고 있으며, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것으로 예상됩니다. 전문 분석 기관 IDC의 예측에 따르면, 2027년까지 연평균 성장률 10.6%에 달하는 3조 9771억 원의 시장 규모를 형성할 전망입니다. 이는 고객 데이터 분석 및 다양한 산업 분야에서의 데이터 기반 의사 결정의 중요성 증대에 따른 것입니다. 기업들은 데이터를 활용하여 비즈니스 인사이트를 도출하고, 경쟁 우위를 확보하기 위한 노력을 강화하고 있습니다.# 성장 동력한국 빅데이터 및 분석 시장의 성장 동력은 주로 기업들의 데이터 활용 수요 증가, 데이터 아키텍처 솔루션의 발전, 소프트웨어 및 서비스 시장의 견고한 성장에서 비롯됩니다. 최근 데이터를 기반으로 한 의사결정이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 분석 도구와 솔루션의 도입이 확대되고 있습니다. 또한, 고도화된 데이터 아키텍처와 분석 도구 기술의 발달은 복잡한 데이터를 효율적으로 처리하고 인사이트를 추출할 수 있는 능력을 제공하며, 이는 시장의 지속적인 성장을 지원합니다.# 산업별 수요고객 경험 개선을 위한 데이터 활용 수요는 빅데이터 및 분석도구 채택을 가속화하는 주요 요인 중 하나입니다. 특히 이커머스, 물류, 공공, 제조, 엔터테인먼트, 금융 등 거의 모든 산업 분야에서 고객 데이터 분석을 통한 맞춤형 서비스 제공의 중요성이 커지고 있습니다. 이러한 수요는 데이터 아키텍처 솔루션, 고객 데이터 플랫폼(CDP)을 비롯한 관련 소프트웨어 및 서비스 시장의 성장을 뒷받침하고 있으며, 기업들은 이를 통해 고객에 대한 깊은 이해와 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. (3) 플루닛 서비스 시장 규모 1) 플루닛 워크센터 fy23.1q_[ir]회사소개서_솔트룩스_v1.6_22.jpg 플루닛 워크센터 시장 전망 2) 플루닛 스튜디오 fy23.1q_[ir]회사소개서_솔트룩스_v1.6_42.jpg 플루닛 스튜디오 시장 전망 라. 경쟁 현황 (1) 시장경쟁 상황 당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 글로벌 기업(구글, 아마존, 마이크로소프트 등), 막대한 자금력과 고객기반을 확보한 인터넷 플랫폼사(네이버, 카카오 등)와 통신 대기업(SKT, KT, LG U+), 인공지능 전문 기업 등이 혼재되어 경쟁하는 시장입니다. 당사와 같은 기술 기반의 사업자는 잠재력 있는 세분된 특화 시장에서 독점력을 가지고 진입장벽을 구축할 수 있는 독보적인 위상을 보유 및 강화하기 위해 노력하고 있습니다. [국내시장 - 당사 인공지능 사업 현황] 국내시장_동사 인공지능 사업 현황.jpg 국내시장 - 당사 인공지능 사업 현황 (2) 경쟁업체 현황 당사와 같은 기술 기반의 주요 경쟁업체는 다음과 같습니다. [국내 주요 경쟁업체 현황] 기업명 내용 바이브컴퍼니 (구.다음소프트) - 주로 비정형 빅데이터/소셜 분석, 초기적인 인공지능 솔루션을 통해 사업을 전개하는 기업 - 소셜 네트워크상의 소비, 사회 트렌드 분석으로 인지도를 쌓았으며, 당사와는 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을벌이고 있음 국내 대기업 AI Labs/ SI사의 AI 사업부문 - 현대자동차, SK C 등이 자체 사업 효율 개선, 서비스 모델 개발등을 위해 본 시장 영역에 진입하여 있음- 삼성 SDS, LG CNS 등이 기존의 시스템 통합사업에 부가적으로 AI와 빅데이터 솔루션 사업을 초기적으로 전개하고 있음- 당사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음 주) 당사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다. [해외 주요 경쟁업체 현황] 구분 뉘앙스 커뮤니케이션즈(NUANCE Communications)
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스플렁크 (Splunk) 핵심 사업 대화형 인공지능 증강분석 빅데이터 서비스 음성인식, 자연어, 대화모델, QA 기술을 산업 도메인에 최적화하여, 주로 상담 솔루션을 공급함 정형 데이터는 물론 자연어 등 비정형 데이터를 기계학습 기반으로 분석, 지능화해 산업 도메인별로 공급함 기술 적용 영역 금융, 유통, 헬스케어 컨택센터 자동화; 기업내 직원 생산성 개선을 위한 업무효율화 금융, 국방, 제조부문 대용량 실시간 분석 뉘앙스 커뮤니케이션즈는 대화형 인공지능 기술을 산업 애플리케이션 별로 최적화하여 제공하는 소프트웨어 회사입니다. 당사가 영위하고 있는 사업중 인공지능 컨택센터 사업 혹은 대화형 인공지능 사업에 걸쳐 주로 영미권 시장에서 도메인별 특화된레퍼런스를 구축, 확장하고 있으며 일부 솔루션을 클라우드 서비스화하고 있습니다. 향후 당사가 해외로 확장시 영미권 시장에서의 경쟁이 있을 수 있으나, 당사는 단기적으로 해외 영미권 확장시 현대자동차그룹, 삼성전자 등 한국어를 반드시 포함한 대화형 인공지능 솔루션이 필요한 대형 사업에 집중할 계획이며, 일본, 동남아 등의 제 3의 해외시장에서는 현지언어 기반의 최적화 경쟁을 통해 사업을 전개할 가능성이 커 원천 기술력기반의 경쟁이 전개될 것으로 예상됩니다. 스플렁크는 증강분석 빅데이터 부문의 해외 경쟁사입니다. 정형과 비정형 데이터의 대규모 실시간 분석부분에서 국내에도 일부 솔루션을 전개하고 있습니다. 그러나,외산솔루션의 특징인 사용량/사용규모 증대시 (Scale out) 급격한 비용상승 및 사업환경에의 최적화 제한 이슈등으로 인해 솔트룩스 또한 애플리케이션 별로 특화된 경쟁력을 보유하고 사업 경쟁중에 있습니다. (3) 경쟁구도 변경 가능성 인공지능과 빅데이터 소프트웨어업은 점차적으로 도메인 특화형으로 진화하고 있습니다. 구글, 아마존등이 원천기술에 기반해 실질적으로 비수익성(클라우드 인프라스트럭쳐의 부가 서비스 형태) 사업을 글로벌 민간기업과 각 지역 공공부문에 전개하는데 반해, 상기의 국내외 소프트웨어 전문업체들은 3~4개 부문의 핵심적 도메인에서 사업을 고도화하고 있습니다. 향후에도 인프라스트럭쳐 기반의 글로벌 대형 사업자를 제외한 전문 소프트웨어 회사들의 핵심 도메인에 걸친 사업 전개방향은 지속될 것으로 예상됩니다. 또한, 인공지능을 위시한 기술 진보에 따라 기능성의 지속적 보강(예, AR/VR, RPA, IoT 등과의 융합 기반 이노베이션 포함) 및 도메인 최적화를 위한 커스터마이징부문의 경쟁력 확보, 이를 확장성있게 시장에 공급할 수 있는 제품의 플랫폼화 등을 중심으로 기업들간 경쟁이 확대될 것으로 예상됩니다. 마. ESG 경영 보고 솔트룩스는 '세상 모든 사람이 자유롭게 지식소통 하는 세상을 만들겠다.'는 사명을 갖고 2000년에 창업이 되었으며, 인공지능 및 빅데이터 산업에서 한 우물만 파온 기업입니다. 솔트룩스 모든 임직원은 인공지능 대표기업으로서 사회적 책임을 준수하고 '올곧게 일하고, 혁신을 통해 공헌하며, 동료의 행복과 성장을 추구'하는 핵심 가치를 갖고 일하고 있습니다. 솔트룩스 임직원은 우리의 기업 사명과 핵심 가치가 고객의 성공을 넘어 사회와 인류의 지속가능한 삶을 실천하는 것이라 믿습니다. 앞으로도 환경, 사회참여, 투명한 경영으로 지속가능한 성장을 위해 더욱 노력하겠습니다. 솔트룩스는 최근 3~4년 전부터 인공지능 성능 개선과 학습을 위한 컴퓨팅 파워, 전기 에너지 절감에 큰 노력을 기울여 왔습니다. 기존 머신러닝, 딥러닝과 동일한 성능을 내면서도 4~5배 정도의 에너지를 절감하기 위해 기술 개발 중이며, 산학연과 긴밀하게 협력하고 있습니다. 첫 번째, 솔트룩스가 직접 투자한 생태계에서는 'Mast R-CNN 딥러닝 모델 가속화 프로젝트'를 진행했습니다. Mask R-CNN은 Object detection, Instance Segmentation 분야의 대표적인 딥러닝 모델로 Keypoint Detection, Pose Estimation 등 다수 프로젝트에서 활용되고 있지만, 높은 GPU 메모리 할당과 느린 FPS(Frame Per
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Second)로 인해 실시간으로 사용하기는 어렵다는 단점이 있습니다. 솔트룩스는 FPS의 속도 향상과 GPU 메모리 사용량을 줄이는 목표로 소이넷과의 모델 가속화 프로젝트를 진행하였으며, 프로젝트 결과 알고리즘 변경으로 인해 속도는 4.4배 향상되었고, GPU 메모리 사용량은 3.3배 낮아진 것을 확인했습니다. 결과적으로 소이넷의 추론엔진 성능을 3배 이상 개선함으로써 에너지 소비량을 1/3 이하로 절감할 수 있었습니다. 두 번째, 오픈이노베이션을 통해 대학들과 함께 딥러닝 뉴럴 네트워크 학습 및 추론을 위한 심층신경망 가속화 및 최적화 기술 연구를 진행했습니다. 연구개발 내용은 ▲BERT 등 대규모 언어모델의 기반이 되는 Transformer 뉴럴 네트워크에 대해 커널 퓨전(Kernel Fusion)을 적용한 성능 최적화 기술 ▲NVIDIA Tensor Core를 활용한 Transformer 뉴럴 네트워크의 16-bit floating point (half precision) 연산 최적화 기술 ▲Multi-GPU를 활용한 Transformer 뉴럴 네트워크 모델에 대한 학습 최적화 기술 ▲Multi-GPU 및 Multi-node 클러스터 환경을 지원하는 대규모 pre-trained 모델의 학습 최적화 기술 상용화입니다. 주요 성과는 Kernel Fusion과 FP16 연산을 적용한 결과 Google BERT 모델 대비 2배 이상 추론 속도가 향상되었으며, 정확도는 유지되는 것을 확인했습니다. 또한, 컴퓨팅 파워는 1/4 수준으로 절감되어 전기 및 탄소 배출을 줄이는 효과가 있습니다. [1]포브스에 따르면 실제로 딥러닝을 통해 AI 모델을 하나 만드는 데 필요한 전력은 3.4개월 동안 두 배씩 증가해왔으며, 이는 2012년부터 2018년까지 AI 모델개발을 위해 쓰인 전력소비량이 약 30만 배 증가했다는 것을 의미합니다. [2]엠마 스트루벨(Emma Strubell)이 이끄는 연구진은 단일 딥러닝 모델을 훈련하면 최대 284.019kg(62만 6155파운드)의 이산화탄소 배출량이 발생할 수 있다고 추정했는데, 이는 자동차 5대가 평생 배출하는 이산화탄소와 거의 동일한 수준이라고 합니다. 솔트룩스는 핵심 기술 연구개발을 통해 에너지 소비량을 최대 12배 이상 절감했으며, 이산화탄소 배출량은 전체 총 1/10 이하로 줄이는 성과를 달성했습니다. 세 번째, 디지털 뉴딜 AI 학습용 데이터 구축 사업 '해안 오염물질 데이터'는 영상 정보 기반의 해양쓰레기 모니터링 기술 개발과 해양쓰레기 수거 및 관리 기반 강화를 위한 인공지능 응용 모델 개발을 목표로 합니다. 구체적인 사업 목표는 ▲해안 오염물질 인공지능 학습용 데이터 구축(40만장 이상) ▲인공지능 학습용 데이터를 활용한 응용 모델 개발 ▲크라우드 소싱을 통한 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출입니다. 본 사업에 적용되는 인공지능 모델의 기술은 크게 2가지입니다. 해안, 부유, 침적쓰레기 탐지를 위해 YOLOv5, EfficientDet 등 Object Detection 분야의 최신 기술을 활용하며, 이 모델은 모두 객관적인 정량적 성능지표에 대한 성능 공개를 통해 대외적으로 검증되었습니다. 재해쓰레기 탐지는 의미론적 분할 모델이 적용되며 U-Net, DeepLabv3+ 등으로 개발 예정입니다. 이를 통해 기대되는 사업 효과는 데이터 기반 전주기 해양쓰레기 관리 효율성 제고 및 다양한 서비스가 가능하며, 해양쓰레기의 발생량 및 현존량 추정에 대한 과학적 정확성을 높임으로써 처리/저감 대책 마련에 기여할 수 있습니다. 마지막으로 해양쓰레기 모니터링 공간의 확대 및 시간/비용/인력의 절감 효과가 있습니다. 향후 솔트룩스는 메타휴먼을 다양한 사업 분야로 상용화하고, 메타버스 내 적용을 통해서 실제로 가상세계에서의 활동을 강화할 것입니다. 그 외에도 디지털 트윈, 자동화된 AI 기반 서비스, 에너지 소비뿐만 아니라 기후변화 대책을 위한 AI 기반 시뮬레이션 등 다양한 부분에 당사가 보유한 인공지능 및 빅데이터 분석 기술을 활용해 IT/SW 분야의 환경경영을 적극적으로
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이행하고 강화할 예정입니다. 솔트룩스는 16년 전부터 기업의 사회적 책임을 다하고 소외계층을 위한 지원을 시작했습니다. '1% 나눔운동' 사회공헌 활동은 직원 급여의 0.5%에 회사 지원 0.5%를 합한 1%를 기금으로 조성하는 것이며, 현재까지 5억원 이상의 기금이 누적, 활용 되었습니다. 아동·청소년 가장·노인, 미혼모 등 소외계층의 자활을 위해 봉사해 왔으며, 서울시와 함께 아이들의 방과 후 및 방학 동안의 학습과 성장을 위해 작은 도서관 '해다미'를 지어 지역아동센터에 기부해 왔습니다. 현재 해다미 도서관은 10호관 이상 설립되어 대한민국 미래 인재들을 위한 교육과 삶 자리 역할을 하고 있습니다. 1%나눔운동 후원액.jpg 1%나눔운동 후원액 후원기관 비중 현황.jpg 후원기관 비중 현황 1% 나눔운동 ‘애란원 가족네트워크 자선바자회’ 및 ‘사랑의 연탄 나눔’ 봉사 현장.jpg 애란원 가족네트워크 자선바자회 및 사랑의 연탄 나눔 봉사 현장 솔트룩스는 인공지능 윤리 및 개인정보보호 관련된 사회적 책임, 신기술 도입이 초래할 수 있는 기술적, 사회적 위험으로부터 안전한 인공지능 서비스 환경을 조성하고 지능정보사회의 모든 구성원들이 고려할 공동의 기본 원칙을 준수합니다. [1]방송통신위원회와 정보통신정책연구원은 2019년 11월 11일 '이용자 중심의 지능정보사회를 실현하기 위한 원칙'을 발표했으며, 당사는 원칙 마련을 위한 적극적인 참여와 지원을 하였습니다. 해당 내용은 다음과 같습니다. 1) 사람 중심의 서비스 제공 원칙 - 지능정보서비스의 제공과 이용은 사람을 중심으로 그 기본적 자유와 권리를 보장하고 인간의 존엄성을 보호할 수 있는 방향으로 이루어져야 합니다. - 지능정보사회의 구성원들은 각자의 자율성을 최대한 보장받으면서, 안전하고, 투명하며, 모든 사람이 고루 혜택을 누릴 수 있는 서비스가 이루어지는 환경을 조성하도록 노력합니다. 2) 투명성과 설명가능성 원칙 - 지능정보서비스에 포함된 서비스 체계와 작동방식이 이용자에게 중대한 영향을 끼칠 경우, 기업의 정당한 이익을 침해하지 않는 범위에서 이용자가 이해할 수 있도록 관련 정보를 작성합니다. - 지능정보서비스가 인간의 신체, 자유, 재산 및 기타 기본권에 피해를 유발하였을 때, 기술적으로 가능한 범위에서 이용자에게 예측, 추천 및 결정의 기초로 사용한 시스템상의 주요 요인을 설명할 수 있어야 합니다. 3) 책임성 원칙 - 지능정보사회의 구성원들은 지능정보서비스의 올바른 기능과 사람 중심 가치의 보장을 위한 공동의 책임을 인식하고, 관련한 법령과 계약을 준수합니다. - 서비스의 제공과 이용으로 인해 발생한 타인의 권익 침해에 대한 법적/사회적/윤리적 책임을 다할 수 있도록, 지능정보사회 구성원들은 지속적인 의견 교환에 참여합니다. 4) 안전성 원칙 - 안전하고 신뢰 가능한 지능정보서비스의 개발과 이용을 위해 지능정보사회 참여자 모두가 노력합니다. - 지능정보서비스가 초래할 수 있는 피해에 대한 복구 방안을 사전에 확보하기 위한 노력으로서, 제공자와 이용자는 상호 협의 하에 그에 대한 자율적인 대비 체계를 수립하고 운영합니다. 5) 차별 금지 원칙 - 지능정보사회의 구성원들은 지능정보서비스가 사회적/경제적 불공평이나 격차를 초래할 수 있다는 점을 인식하고, 기술 사용에 있어 사회적 다양성을 고려합니다. - 알고리즘 설계, 데이터의 수집과 입력 및 알고리즘 실행 등 개발과 사용의 모든 단계에서 차별적 요소를 최소화할 수 있도록 노력합니다. 6) 참여 원칙 - 지능정보사회의 구성원들은 공적인 이용자 정책 과정에 차별 없이 참여할 수 있습니다. - 공적 주체는 지능정보서비스의 이용과 관련하여 제공자와 이용자가 실질적으로 의견을 제시할 수 있는 정기적인 통로를 조성하여야 합니다. 7) 프라이버시와 데이터 거버넌스 - 지능정보사회 구성원들은 서비스의 개발, 공급 및 이용의 전 과정에서 개인정보 및 프라이버시를 보호하며, 특히 지능정보서비스의 제공과 이용 과정에서 데이터 사용이 프라이버시에 미치는 부정적인 영향을 최소화하도록 노력합니다. - 지능정보사회
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구성원들은 데이터의 활용을 통한 기술적 이익의 향유와 프라이버시 보호 사이의 균형을 위해, 지속적인 의견 교환에 참여합니다. 솔트룩스는 인공지능 학습 데이터의 개인정보보호를 위해 사내 임원을 전담 배치했으며, 머신러닝·딥러닝 학습 데이터의 민감한 정보에 대한 엑세스 제한, 암호화, 마스킹 등 업무 절차를 철저히 이행하고 있습니다. 그뿐만 아니라 올해 초 논란이 된 '이루다' 사태와 같이 대규모 데이터 학습 시 편향된 데이터 여부 검증과 학습 데이터의 저작권 및 라이선스가 필요하면 직접 구매하거나 예산을 들여 데이터를 구축하는 등의 노력을 통해 사회책임경영을 다하고자 합니다. # 기업지배구조(Governance) 당사는 주주가치 제고 및 권익 보호를 위해 지배구조의 투명성, 안정성, 건전성을 확보하고 이를 바탕으로 지속 가능한 성장을 확보할 뿐만 아니라, 글로벌 기업으로 도약하기 위해 효율적이고 능동적인 지배구조를 갖추기 위하여 노력하고 있습니다. 현재 당사 이사회는 이사회 총원 4명 중, 사외이사를 1명 (전체 대비 25%)으로 하여 사외이사가 1/4이 이상이 되도록 구성, 운영 중입니다. 향후 지속해서 사외이사를 확충하여 이사회 내 사외이사 비율을 과반수로 구성하고, 전문성과 다양성을 갖춘 외부인사를 이사회에 참여 시켜 효율성을 제고하겠습니다. 또한, 독립성이 검증된 다수의 사외이사를 통해 경영진에 대한 견제 기능을 강화할 예정입니다. 이를 위해, 이사회 내 각종 위원회 설치 및 위원회 중심의 전문적이고 독립적인 운영을 통해 이사회의 독립성을 보다 강화할 계획입니다.1) 주주 친화 정책 당사는 정기주주총회의 경우 매 사업연도 종료 후 3개월 이내에 개최하고, 임시주주총회는 필요에 따라 개최하며, 2020년 7월 상장 이후 현재까지 당사는 3회의 정기주주총회를 개최하였습니다. 당사는 상법 363조, 상법 542조의 4 및 당사 정관 제21조에 따라 주총 일시, 장소 및 의안 등 주주총회 관련 전반에 관한 사항을 전자공시시스템(DART)에 공고하고, 의결권 있는 발행 주식총수의 1% 초과 주요 주주에게 주주총회 소집 통지서를 발송하였습니다. 주주의 의결권 행사를 보장하기 위해 전자투표를 도입하여 실시 중이며, 향후에도 주주의 의결권행사가 더욱 쉽게 이루어질 수 있도록 다양한 제도와 방안을 강구하고자 합니다. 당사는 국내 및 해외 기관투자자 등을 대상으로 IR 활동을 수시로 진행하고 있으며, 회사 홈페이지 內 IR페이지를 통해 실시간으로 회사에 대한 정보를 공정하게 게시하고 있습니다. 매 분기 실적에 대해서도 홈페이지 內 IR페이지 그리고 전자공시시스템에 제출된 공시를 통해서도 확인할 수 있습니다. 또한 정보제공의 공정성을 확보하기 위하여 실적발표 시즌의 일정기간에는 IR 활동을 중단하고 영업 잠정실적에 대해 적시에 공정공시를 진행하는 등 공평한 기업정보 제공을 위해 노력하고 있습니다. 당사는 정관 근거에 따라 금전과 주식으로 이익의 배당을 할 수 있으며 이에 관련한 정책을 마련하고 있습니다. 당사는 향후 주주가치 제고와 주주환원 확대를 위해 투자, Cash Flow, 재무구조를 비롯한 사업환경 변화, 향후 투자계획이 포함된 경영 전략 등을 검토하여 장기적 관점에서 성장과 주주가치 제고를 위해 관련 정책을 적용할 계획입니다. 2) 내부거래 및 자기거래 통제 관련 당사는 경영진 또는 지배주주가 사적인 이익을 추구할 목적으로 내부거래 및 자기거래를 행하지 않도록, 이사회 규정 제12조 4에 '이사와 회사간 거래의 승인' 을 이사회의 결의사항으로 정하고 있으며, 이사회의 결의에 관하여 특별한 이해관계가 있는 이사는 의결권을 행사하지 못하도록 하여 내부거래 및 자기거래에 대한 통제를 강화하고 있습니다. 3) 내부회계관리를 위한 정책 및 운영현황 당사는 주식회사 등의 외부감사 및 회계 등에 관한 규정 및 내부회계관리제도 모범규준에 근거하여 `14년 내부회계관리 규정을 제정, 내부회계 관리 제도를 운영하고 있습니다. 내부회계관리 규정에는 재무제표의 작성 및 공시에 대한 합리적 확신을 제공하기 위해 매 사업연도마다 운영 실태를
솔트룩스 — 사업보고서 (2023.12)

이사회 및 감사에게 보고하고 있습니다. 당사는 내부회계관리제도를 운영하는 전담조직을 두고 전사 수준, 프로세스 수준, 일반 전산 수준의 통제를 설계하여 경영환경 및 업무 변화에 따라 통제를 개선·보완하고 매년 평가를 통해 내부회계관리 제도의 효과성을 점검하고 있습니다. 대표이사는 매년 내부회계관리제도 운영 실태를 주주총회 및 이사회·감사위원회에 보고하며, 감사위원회는 내부회계관리제도 운영실태를 평가하고 이사회에 보고하여 경영활동에 대한 모니터링을 실시하고 있습니다. 바. 조직도 23.4q 조직도 (본부단위).jpg 23년 4분기 조직도 (본부단위) 사.지적재산권 현황 [특허권] 번호 구분 내용 현재 권리자 출원일 등록일 적용제품 주무관청 특허권 지식기반 홈네트워크 서비스를 위한 서비스 관리 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 유비쿼터스 환경 기반의 상황정보 관리 장치 및 그 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 비구조 웹문서 및 데이터베이스의 다양한 정보를 웹서비스로 제공하기 위한 웹서비스 제공 시스템 및 그 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 비구조 웹문서로부터 온톨로지 인스턴스를 자동으로 추출하기 위한 시스템 및 그 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 동적 컨텍스트 처리 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 온톨로지를 이용한 의미 확장 색인 장치 및 의미 확장 색인방법, 검색 시스템 및 검색 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 통신 기록에 기반한 사회 관계 분석 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 시맨틱 메타데이터를 활용한 데이터 구조화 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 정보 추천 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 시설물 관리를 위한 온톨로지 기반 상황인식시스템 및 그 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자 선호 지식 베이스 기반의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 시맨틱 데이터 추출 시스템 및 이를 이용한 검색 엔진 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 온톨로지에 기반한 동적 네비게이션 메뉴 출력 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 다중 온톨로지 모델링 방법 및 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 이종 분류체계들을 매핑 시키는 방법 및 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 온톨로지에 기반한 유사민원 검색 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 스트리밍 데이터의 실시간 추론 장치 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 플러그인 기반의 대용량 데이터의 병렬처리 추론장치 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 벡터 공간 모델을 이용한 RDF 트리플 선택 방법, 장치, 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램 기록매체 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 전문가 목록 제공 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 소셜 네트워크 서비스 정보 검색 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 방송 콘텐츠 추천 장치 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 대용량 소셜 데이터 처리 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자 맞춤형 광고 및 콘텐츠 제공 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자에게 최적화된 관심 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 주제 기반 기사 그룹화 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 방송 콘텐츠에 키워드를 색인하는 방법 및 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 콘텐츠 추천을 위한 소셜 데이터 분석 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 한국어 지식 베이스 구축 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 비정형 데이터로부터 특성을 추출하여 지식 베이스를 구축하는 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 비정형 데이터 기반 무한 진화형 자가 학습 지식 획득 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식 생성 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 소셜 데이터 기반의 센서 웹 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 센서 웹을 위한 소셜 센서 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식
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데이터베이스 기반 구조화된 질의 생성 방법 및 장치 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 반정형데이터 기반 동적 온톨로지 인스턴스 구축 방법 및 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 웹 페이지 정보 추출 장치 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 비정형 데이터 처리 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자 성향 기반 아이템 추천 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 컨텐츠 수집, 추천 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 시드 선별 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 키워드 인스턴스 기반 온톨로지 데이터 생성 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 데이터 서비스 시스템 및 데이터 서비스 제공방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 템플릿 기반 오픈 데이터 변환 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 기계 학습 및 규칙에 기반한 감성 분석 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식 베이스의 검증 및 교정 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 사용자 관심 기억 공간의 적응형 시각화 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 문서 작성을 위한 능동적 지식 추천 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 워드 벡터를 이용한 시맨틱 검색 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 자동 질의응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 대화형 자동 질의응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 대화 모델 기반의 질의응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 온톨로지 기반의 대화 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리 생성 및 리소스 랭킹을 위한 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리의 생성에 사용되는 템플릿을 생성하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 복수의 데이터 소스들 기반 지식 베이스 구축 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 단어교정 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 온톨로지 기반 패러프레이즈 문장 생성을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식베이스 기반의 자동 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 기계 독해를 위한 문서를 제공하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 데이터 증강 기반 지식 통합 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 복수의 데이터 소스들 기반 지식 데이터 베이스 구축 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식 임베딩 기반 지식 보강 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 한국어 구문 분석을 활용한 정보 처리 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 복수의 대화 도메인을 가지는 대화 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 온톨로지 기반의 프레임을 이용한 지식 추출시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 모듈형 대화 모델을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 앙상블 질의 응답을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 지식 그래프 기반의 사용자 맞춤형 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식 베이스 보강을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 지식 통합을 위한 분산 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 기계 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 아웃바운드 콜 시스템 및 아웃바운드 콜 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 다국어 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 도메인 자동
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분류 대화 시스템 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 음성 합성 시스템 및 이의 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 대화 재구성 기반의 질의 응답 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 명사 중심 벡터를 이용한 유사 문장 검색 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 표로부터 지식 데이터를 추출하기 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 과학 기술 논문을 위한 지식 추출 시스템 ㈜솔트룩스 지식그래프 특허청 특허권 표 이미지로부터 구조화된 출력 데이터를 생성하기 위한 표 정보 생성 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 맞춤형 지식 그래프 생성을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 지식그래프 특허청 특허권 딥 러닝 언어 모델 기반의 한국어 교정 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 사용자 중심의 음성 대화 시스템 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 표 이미지로부터 구조화된 출력 데이터를 생성하기 위한 표 정보 생성 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 표로부터 지식 데이터를 추출하기 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 과학 기술 논문을 위한 지식 추출 시스템 ㈜솔트룩스 지식그래프 특허청 특허권 맞춤형 지식 그래프 생성을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 지식그래프 특허청 특허권 수어 인식 방법 ㈜솔트룩스 AI Suite 특허청 특허권 개체명 교정 시스템 및 이를 훈련시키는 방법 ㈜솔트룩스 특허청 특허권 분류기의 오류를 검출하고, 분류기를 수정하는 기계 학습 기반 텍스트 분류 시스템 및 텍스트 분류 방법 ㈜솔트룩스 등록 진행중 특허청 특허권 그래프 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법 ㈜솔트룩스 등록 진행중 지식그래프 특허청 특허권 음성과 생체신호를 복합 활용하는 음성 대화 기반의 문진 시스템 ㈜솔트룩스 등록 진행중 특허청 특허권 학교생활기록부의 인공지능 평가를 이용한 진학 정보 관리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체 ㈜솔트룩스 등록 진행중 AI Suite 특허청 [컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권] 번호 구분 내용 현재 권리자 등록일 적용제품 출원국 SW권 고속 mXML 파서 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC (주)솔트룩스 대한민국 SW권 웹 번역기 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 오피스 번역기 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 웹 메모장 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 DocuTrans (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 DocuAlign (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 트랜스위즈모바일(TransWizMobile) (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 트랜스위즈 한일 번역 엔진 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0) (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 번역프로젝트 협업관리 시스템 (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 번역지원시스템(CAT) 연동 API (주)솔트룩스 AI Suite 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 멀티모달 인터페이스 서버 시스템(VER 1.0) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 멀티모달 인터페이스 클라이언트 시스템(VER 1.0) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 온톨로지 인스턴스 생성 도구 (Ontology instantiation tool) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 [IN2]SOR (주)솔트룩스 대한민국 SW권 [IN2]DOR (정보지식 검색 솔루션) (주)솔트룩스 대한민국
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SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 GMS 3.0 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 보따리 모바일 서비스 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지오 컨텍스트 서버 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 소셜 컨텍스트 서버 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 모바일 소셜 매거진 앱 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 소셜 퍼블리싱 엔진 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 [IN2]TopicRank(인투 토픽랭크) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 [IN2]TopN(인투 탑엔) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 TwitterBTLCodeIdentifier(트위터 코드식별기) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 TwitterBTLMessageProcessor(트위터 메시지분석기) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 TwitterBTLFFCrawler(트위터 인맥정보 수집기) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 SNS(소셜 네트워크 서비스) 수집 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 소셜 아티클 분류 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 서울 공공데이터 링크드데이터 변환기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 콘텐츠 특성 키워드 추출기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 앱 메타데이터 검색기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 뉴스 분석/퍼블리싱 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 읽기도구 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 오픈데이터 링크드데이터 변환기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 Tagged Corpus (타겟 코퍼스) 변환 도구 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 WordNet(워드넷) 기반 온톨로지 스키마 생성기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 위키피디아기반 온톨로지 인스턴스 변환기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식 브라우저 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식 큐레이션 도구 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 IN2(인투) 컨텐츠 분석기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 IN2(인투) 읽기도구 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 IN2(인투) 웹 수집기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 IN2 RSS(인투 알에스에스) 수집기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 IN2(인투) 트위터 수집기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 텍스트 대표키워드 추출기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 UIMA(위마) 기반의 개체명 태거 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 소셜네트워크서비스 브리핑 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 콘텐츠 퍼블리싱 시스템 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 위키피디아 데이터 공급기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 위키피디아 데이터 전처리기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 엔트리 데이터 생성모듈 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 엔트리 기반 문서 통합모듈 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식자원 제공 인터페이스 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 디비피디아 링크드오픈데이터 기반 온톨로지 인스턴스 변환기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 스파클(SPARQL) 자동 변환기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식베이스 링크드오픈데이터 탐색기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식 큐레이션 도구 (ver 2.0) (주)솔트룩스 대한민국 SW권 지식베이스 통계 산출기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 어휘 의미관계 관리기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 어휘 의미관계 추출기 (주)솔트룩스 대한민국 SW권 인용문구 추출기 (주)솔트룩스