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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 가. 기업 소개 (주)와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 23년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 4,400여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터 SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 당사는 ‘세상 모든 것과의 커뮤니케이션(Perfect Communication)’의 비전을 지향하며 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 사물과 사람, 사람과 사람, 사람과 세상 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다. 나. 주요 사업 당사가 보유하고 있는 언어처리 기술·빅데이터 분석 및 인공지능 챗봇 기술은 인공지능 기술의 핵심으로써, 산업별 인공지능 소프트웨어의 기반이 되는 기술입니다. 당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설 R 통해 인공지능 SW 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 인공지능 챗봇, 빅데이터, 검색, 분석 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 다년간 축적된 기술력과 사업노하우, 고도의 전략적 경영능력을 바탕으로 수익성 중심의 사업 전개와 질적 성장에 집중하여 온 결과, 2022년에는 동종업계 여러 경쟁사들의 저성장과 적자 실현 대비 상대적 우위를 유지하며, 연결기준 매출 344.7억원, 영업이익 30.8억원을 달성하였습니다. [영역 및 주요 제품] 영업부문 주요 사업 내용 주요 사업 제품 인공지능(AI) 각 산업별에서 생성되는 정형·비정형 빅데이터를 와이즈넛의 인공지능 기술과 소프트웨어를 활용하여 비즈니스 프로세스에 적용 및 비즈니스 의사결정 과정에 전략적으로 활용할 수 있습니다. 검색(Search) 지난 22년간 축적한 와이즈넛의 검색 기술 및 소프트웨어를 활용하여, 방대한 정보 속에서 필요한 정보만을 검색해, 비즈니스 효율을 높일 수 있습니다. 빅데이터(Big Data) 비정형 빅데이터를 의미 분석함으로써 필요 정보의 획득 시간 및 비용을 절감, 빠른 의사결정을 수립할 수 있습니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터를 분석할 수 있습니다. 서비스(Service) 와이즈넛은 클라우드 기반의 챗봇 서비스뿐만 아니라, 소셜 분석 서비스, 포털사이트와 미디어 사이트를 대상으로 온라인 네트워크 광고 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 다. 사업 설명 당사는 인공지능 챗봇, 검색, 빅데이터 분석, 인공지능 클라우드 서비스 등 크게4개 분야에서 사업을 전개하고있습니다. (가) 인공지능 챗봇 사업 당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 23년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다. 당사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 산하 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 성공 사례를 만들어내고 있습니다. 당사는 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택된 59건의 한국 논문 중 당사의 ‘딥러닝 기반 멀티 턴 대화 향상 기법’ 논문이 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 또한, 제21회 대한민국소프트웨어대상 대통령상 및 신SW상품대상, 인텔리전스 대상 등 수상을 달성하며 공신력을 입증받았습니다. (나) 인공지능 검색 사업 데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의
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폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리 ·관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 또한, ICT 인프라 정책 및 환경이 On-Premise에서 클라우드로 변화하는 추세로, 클라우드 시장은 빠르게 확대되고 있습니다. 이에 따라, 클라우드 환경에 최적화된 SW와 인프라에 대한 요구가 지속해서 증가하고 있습니다. 당사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 당사의 Search Formula-1은 제조업 등 국내 최다 4,400여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다. (다) 빅데이터 분석 사업 비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다. 당사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 추출하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다. 당사의 빅데이터 분석 솔루션은 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다. (라) 인공지능 클라우드 서비스 (Software as Service) 당사는 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 서비스형(Cloud)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 와이즈넛의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다. On-premise형 챗봇 구축사업의 값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다. 당사의 자체 자연어처리 기술과 머신러닝 기술을 적용하고 있으며, 챗봇 시나리오 기획, 사용자의 정보 획득, 시나리오를 예측까지 전반적인 지식 구조화를 자사 전문가가 담당하여 서비스를 제공합니다. 또한, 일일 트레이닝 및 지식관리를 통해 답변 품질 향상 추가적 지식 보완하고, 질문 분석 정기리포트 제공하여 고객에게 긍/부정 이슈파악 인사이트 또한 제공합니다. 당사는AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 중소기업으로는 유일하게 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설R 통해 인공지능 소프트웨어 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화 처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 인공지능 챗봇, 빅데이터, 검색, 분석 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. [08] 제품설명.jpg [제품설명] 가. 부문별 매출 현황 (단위 : 원) 부문 주요 제품 23기 매출액 23기 매출액 비율 주요 사업 내용 인공지능(AI) 각 산업별에서 생성되는 정형·비정형 빅데이터를 와이즈넛의 인공지능 기술과 소프트웨어를 활용하여 비즈니스 프로세스에 적용 및 비즈니스 의사결정 과정에 전략적으로 활용할 수 있습니다. 검색(Search) 지난 23년간 축적한 와이즈넛의 검색 기술 및 소프트웨어를 활용하여, 방대한
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정보 속에서 필요한 정보만을 검색해, 비즈니스 효율을 높일 수 있습니다. 빅데이터(Big Data) 비정형 빅데이터를 의미 분석함으로써 필요 정보의 획득 시간 및 비용을 절감, 빠른 의사결정을 수립할 수 있습니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터를 분석할 수 있습니다. 서비스(Service) 와이즈넛은 클라우드 기반의 챗봇 서비스뿐만 아니라, 소셜 분석 서비스, 포털사이트와 미디어 사이트를 대상으로 온라인 네트워크 광고 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. 기타 임대료 수익등 합 계 *연결 기준으로 작성되었습니다. 나. 주요 제품 현황 (가) 인공지능(AI) (1) 제품의 특징 멀티턴 대화 향상 기술> 더욱 정확한 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술은 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택되기도 했습니다. 및 BERT 기반의 우수한 성능> 사전학습 언어모델은 대용량 텍스트 데이터로부터 언어의 문법 및 의미 관계를 신경망 네트워크로 학습하여, 다양한 응용 태스크를 재학습하기 위해 사전에 만들어진 언어모델입니다. 최근 사전학습 언어모델의 발전으로 자연어 처리(NLP) 분야의 많은 기술들이 급속도로 발전하고 있으며, 당사는 BERT, ALBERT, ELECTRA, T5 등의 언어모델을 내재화하고 있습니다. 당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 약 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다. [언어모델 선행학습 과정] 대화 의도 파악 기술> 사용자 질문에 대한 의도를 분류하기 위해 자사 고유의 자연어처리 기술을 기반으로 기계학습, 패턴매칭, 유사도 비교, 문장 특징 추출 등의 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술을 적용하였습니다. [1] 챗봇 의도분류기 (수정).jpg [WISE iCHAT 의도분류기] /영어 NLP, NLU기술> 오탈자, 띄어쓰기와 언어 오류 수정, 한국어/영어에 기반한 형태소 분석을 통한 NLP(자연어 처리 기능)을 질의 분석 앞 단계에서 진행하며, 이후 NLU기술인 질의의도분류와 대화 객체 추출과정을 통해 사용자 질의 의도를 파악하고 적절한 답변 또는 업무 프로세스를 진행합니다. 패턴 분리형 지식관리> 당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션의 지식 저작 도구는 사용자가 챗봇의 질의응답 대화 모델을 구성하고 테스트할 수 있는 전반적인 인터페이스를 제공합니다. 특히, 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장은 광범위한 지식관리와 답변 정확도 향상에 기여합니다. 질문에 즉시 답변하는 즉답형, 대화 키워드 중심의 복합 즉답형, 사용자 선택/분기형, 연산자 변수 값 조건분기형, 답변을 찾기 위한 추가 질의 SLOT형 등 5가지 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장으로 정확한 질의답변 제공과 광범위한 지식관리를 지원합니다. [03] 사업설명 - 인공지능 챗봇 - 챗봇 지식관리.jpg [인공지능 챗봇 - 챗봇 지식관리] (2)제품현황 1) WISE iChat (인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션) WISE iChat V3 (이하, 와이즈 아이챗)는 와이즈넛이 지난23년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션입니다. 국내 최고 GS(Good Software) 1등급 인증 제품이며, 국내 최다 챗봇 구축 사례를 보유한 솔루션입니다. 당사는 국내 최다 인공지능 챗봇 구축 경험을 바탕으로 국가 주무부처 및 산하 공공기관을 비롯하여 금융, 유통,
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제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전방위에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 공급하고 있습니다. 와이즈 아이챗은 기업 및 공공기관의 비즈니스 용도에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 전 산업 분야에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 구축한 기술과 노하우를 바탕으로 안정적인 챗봇 솔루션을 제공하고 있습니다. 와이즈 아이챗은 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 콜센터, 민원상담, 내부 업무 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높입니다. 포맷변환_[10] 제품설명 - 아이챗 활용분야.jpg [인공지능 챗봇 활용 플랫폼 및 분야] 와이즈 아이챗은 자체 기술을 복합적으로 융합한 ‘하이브리드 방식’의 대화 의도파악 기술로, 업무처리를 위한 대화작업 컴포넌트 조합 멀티 턴 대화를 구현합니다. 더욱 정확히 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술은 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 게재되는 논문으로 선정되기도 하는 등 기술력을 입증받기도 했습니다. 2) WISE iDesk (인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션) WISE iDesk는 문서 작성 시, 연관 컨텐츠 및 추천 문서 등을 실시간 제공해 업무 생산성을 높이는 인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션입니다. 문서 작성자 의도를 자연어처리 기술, 텍스트마이닝을 통해 파악하고, 인공신경망 기술을 활용해 다양한 컨텐츠(연관 문서 또는 기타 멀티미디어 자료 등)를 실시간 제공하여 문서 작성 시 즉시 활용이 가능합니다. WISE iDesk는 비지도 기계학습을 통해 데이터를 분석하고 신규 데이터에 대해서는 별도의 지식구축이나 사전 없이 필요에 따른 기계학습이 가능하고 설정에 따라 주기적인 기계학습으로 분석 품질을 유지합니다. AI 기반 컨텐츠 큐레이팅을 통해 문서 작성 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, WISE iDesk는 언론, 금융, 의료, 법률 등 전문분야의 다양한 문서 작성 시간을 최소화함으로써, 비용 절감 및 업무의 생산성 향상을 지원합니다. 3) WISE TextMiner (인공지능 기반 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션) 와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 추출하는 데 도움을 주는 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션입니다. 국내 최고의 한국어 언어처리기술 적용 및 자체 형태소 분석기 보유로 탁월한 의미분석을 제공하며, 전문지식 없이도 분석 흐름을 설계하는 편리한 순서도 UX로 다양한 유저가 이용 가능합니다. 또한 기계학습(딥러닝) 기반 텍스트 마이닝 기술 적용으로 다양한 분석 결과를 제공하며, 분석 단계마다 분석 결과를 확인할 수 있어, 기업 맞춤형 높은 활용성을 제공합니다. 와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 와이즈넛이23년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술을 적용한 텍스트 마이닝 솔루션으로, 텍스트 마이닝 단계를 세분화하고, 단계별로 생성되는 결과물을 시각화하여 사용자의 이해를 높입니다. [13] 제품설명 - wise textminer 특장점.jpg 또한, 와이즈 텍스트마이너는 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 텍스트마이너를 통한 비정형 데이터 분석으로 사기 및 고객 이탈 원인 분석과 사전대응, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다. 4) WISE TEA (텍스트 마이닝 솔루션) WISE TEA V2는 비정형 텍스트 데이터에 대한 마이닝을 통해 각 문서별 주제(Topic)를 부여하는 ‘텍스트 마이닝 솔루션’입니다. 각종 기관/기업 내부 시스템 속 비정형 텍스트 데이터를 대상으로 데이터 마이닝, 클러스터 분석 등 다양한 방법론을 통해
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주제(Topic)를 추출합니다. 검색 사용자와 정보 간 관계를 분석한 결과를 검색엔진과 연동하고, 검색 사용자의 의사결정을 위한 혁신적인 검색 환경을 제공합니다. [14] 제품설명 - tea.jpg 또한 WISE TEA는 입력된 문서에서 키워드 및 주제를 추출하기 위해 자사에서 응용 개발한 알고리즘으로 분석을 수행합니다. 주제어 추출, 문서 군집, 군집 별 주제 분석을 수행하고 주제 간의 연관 관계와 시계열 분석을 수행합니다. 키워드 및 주제의 분석 결과를 다양한 시각화 그래프를 통해 확인할 수 있으며, 분석의 품질을 향상시키기 위해 사전 관리 및 분석 설정을 수행할 수 있습니다. 5) WISE Classifier (지능형 자동분류 솔루션) WISE Classifier는 문서의 내용을 기반으로 중요 키워드의 구별/분석 과정을 통해 해당 문서를 가장 적합한 카테고리(Taxonomy)로 분류해 주는 자동분류솔루션입니다. WISE Classifier는 편리한 관리 기능, 정밀성을 극대화할 수 있는 구조, 유연하고 안정적인 아키텍처를 갖춘 최고의 솔루션입니다. WISE Classifier는 미분류된 정보를 자동으로 카테고리 추천, 태그 부여, 필터링하여 정보 관리자의 업무 효율성 및 사용자의 편의성을 확보할 수 있도록 도와줍니다. 당사는 서울특별시, MSNBC 등 국내외 다양한 분야의 고객사에게 WISE Classifier를 제공하여 제품의 우수성과 안정성을 인정받았습니다. (나) 검색(Search)(1)제품의 특징 언어 처리 기술 적용> 와이즈넛의 인공지능 검색엔진 솔루션은 자연어 질의에 대한 명확한 이해를 바탕으로, 검색 및 문서 내 정확한 답변 제공합니다. 또한, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하며, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다. sf-1 연계가능 솔루션.jpg [SF-1 연계가능 솔루션] 분산 기술> 1억 건 이상의 광범위하고 다양한 정형 ·비정형 데이터 데이터에 대한 수집 및 저장이 가능합니다. 클러스터 구조로 설계되어 있어 부하분산, 고가용성 확보, 서버 확장이 가능하며, 확장된 서버에서 데이터를 분산 및 병렬 처리함으로써 빅데이터 검색 및 분석에 최적화되었습니다. 및 랭킹 알고리즘 기술> 멀티스레딩 최적화를 통한 실시간 색인 및 검색이 가능하며, 인공지능 기반의 정교한 랭킹 알고리즘 적용을 통해 사용자에게 최적의 검색 결과를 제공합니다. 특화> 클라우드에 최적화된 검색엔진으로 AWS, Google Cloud, Azure, Naver Cloud 등 클라우드 플랫폼 어디서나 사용할 수 있습니다. On-Premise에서도 다운로드 및 실행이 가능하며, 유연한 배포 옵션과 동일한 검색 환경을 제공합니다. 검색 플랫폼> 기업이나 기관의 클라우드 컴퓨팅 기반 마련을 위한 초석으로써, 기업 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부 조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다. (2)제품현황 1) Search Formula-1 (인공지능 검색 솔루션) Search Formula-1은 와이즈넛의 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대형 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션입니다. 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공할 뿐만 아니라, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하고 설정 후 자동으로 적용됩니다. 빅데이터 분석, 분류, 요약, 머신러닝 등의 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능하며, AI를 활용하려는 기업에 최적의 기능과 환경을 제공합니다. Search Fomula-1 V7은 와이즈넛이 20여 년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술이 적용되었으며, 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션으로 초대용량 데이터 분산 검색을 제공합니다. Search Formula-1 V7은 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공하며, 기업과 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다.
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초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션은 분산환경을 통해 물리적/인적 비용을 절감하고, 검색 운영/관리 업무 생산성을 효율적으로 지원합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다. [17] 제품설명 - 검색솔루션 연동.jpg [다양한 분석 솔루션과 연동 가능한 검색 솔루션] 2) WISE Referee (유사 표절 검색솔루션) 유사/표절 검색솔루션 WISE Referee는 사업의 안정적인 검색 서비스 제공을 위해 국내 최고의 기술력을 바탕으로 유연한 확장성과 정교한 품질을 보장하는 유사/표절 검색 엔진입니다. 최신버전 GS인증, 행정업무용 S/W 인증, SP 인증 기반의 유사/표절 검색엔진이며, 청크 핑거프린트 방식을 통한 모사/표절 판독 기술, 키워드 패턴 분석 기술을 보유하고 있습니다. 불법 복제 및 표절 의혹 등이 사회적 이슈가 되고 있는 지금, 문서 표절에 대한 사전 검사 또는 사후 판독을 위한 솔루션은 필수적인 상황입니다. WISE Referee는 키워드 출현 패턴 분석 과 청크 핑거프린트 방식을 통해 다양한 문서를 빠르고 정확하게 모사 또는 표절 여부를 판독하여 주는 표절 검색솔루션입니다. (다) 빅데이터(Big Data) (1)제품의 특징 및 BERT 기반의 우수한 성능> 당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다. 수집 및 분류 기술> 와이즈넛 자체 수집기를 통해 수집한 데이터를 분석 가능하며, 국내 최대 SNS 수집 커버리지 확보하고 있습니다. 활용한 Non-black box 분석> 각 분석 단계가 Flow Chart를 통해 시각화되어 있으며, 손쉽게 텍스트마이닝 흐름 설계하여 매 분석 중간 결과 확인이 가능합니다. (2)제품현황 1) WISE BIC Analyzer (빅데이터 의미분석 솔루션) WISE BIC Analyzer는 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘하는 빅데이터 의미 분석 솔루션입니다. 검색기술기반 빅데이터 분석 솔루션으로 와이즈넛에서 자체 개발하였으며, 빅데이터 기반 주가예측 및 의약품 안정성 조기경보 서비스 등을 공급합니다. 또한 다양한 시스템과의 유연한 연계 지원이 가능합니다. WISE BIC Analyzer는 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술이 적용된 솔루션으로써 독자적인 기술로 개발한 국내 최고의 언어분석처리기술이 적용되었습니다. 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술을 적용하였습니다. WISE BIC Analyzer는 빅데이터 대상 탁월한 의미 분석을 제공합니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석하고, 주제어 및 주제 분석, 의미 기반 감성 분석, 표현어 추출 및 표현어 분석을 통한 의미 분석을 수행합니다. 더불어 긍/부정 분석에 뛰어난 성능을 발휘합니다. 2) WISE BICrawler (빅데이터 수집 솔루션) WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 정제하여 제공하는 빅데이터 수집 솔루션입니다. 대규모 데이터를 정확하고 빠르게 수집할 뿐만 아니라 클렌징 기술로 수집 데이터의 스토리지 공간을 최소화하여, 불필요한 스토리지 운영으로 인해 발생하는 데이터저장 비용 및 관리 업무의 시간을 절감합니다. WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 필요한 영역/형태에 관계없이 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 Cleansing(정제) 하여 사용자에게 필요한 정보만을 빅데이터 저장소에 저장합니다. 또한, WISE BICrawler는
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SNS서비스, 연구/학술/인터넷 정보, 사용자 리뷰, FAQ 및 VOC 등의 빅데이터 정보를 선택적으로 수집하여 제공함으로써 빅데이터 저장 비용 절감 및 다양한 기업 및 기관에서 신속하게 전략 수립 등 대응할 수 있도록 지원합니다. 당사 WISE BICrawler의 수집기술은 국가지식포털, 한국언론재단 등 국내 대표 정부/공공기관으로부터 빅데이터 수집기술의 우수성과 안정성을 인정받았습니다. (라) 서비스 (Service) (1)제품의 특징 통한 탁월한 안정성, 신뢰성 검증> 당사는 인공지능 전문기업으로서 유일하게 클라우드 보안인증(CSAP)을 확보하여, 고객들의 보안우려를 해소하고 민간 클라우드로서 안정성과 신뢰성을 검증받았습니다. 대한 높은 이해도> 당사는 구축형(온프라미스, On-Premise) 소프트웨어에서 클라우드 서비스로의 성공적 전환을 위해 AWS컨설팅 및 교육을 수강하는 등 클라우드 SaaS아키텍처 설계, 도메인 이해, 시장성, 보안, Compliance 등에 대한 전문성을 갖추고 있습니다. (2)제품현황 1) WISE Answerny (클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스) 클라우드 기반 서비스형 인공지능 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)’ 는 당사의 인공지능 챗봇 기술을 기반으로 챗봇 컨설팅 및 기획부터 운영까지 원스톱 서비스를 제공합니다. 클라우드(Cloud) 형태로 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입할 수 있습니다. 현명한 앤써니는 당사의 국내 최다 구축형 챗봇 구축 노하우와 기술의 집약체라 할 수 있습니다. 챗봇 기획부터 지식 설계, 운영까지 이해도가 높은 챗봇 전문가의 단계별 커뮤니케이션 등 기존 타 업체들이 보유한 문제점을 해결할 수 있는 서비스로 주목 받고 있습니다. 현명한 앤써니는 공공, 교육, 제조, 유통, 물류, 공공분야 등 전 산업에 걸쳐 인공지능 챗봇 기술과 노하우를 맞춤화된 서비스로 제공해오고 있습니다. 포맷변환_[21] 제품설명 - 클라우드 서비스 챗봇.jpg [인공지능 기반 클라우드형 서비스 챗봇] 특히, 전국 대학가 곳곳에 도입되며 빠르게 영역을 확대해 가고 있으며, 대표적인 예로 서울대학교, 중앙대학교, 건국대학교, 아주대학교, 이화여자대학교를 포함한 전국 유수의 대학들이 현명한 앤써니를 도입했습니다. 학사지원 및 교육 패러다임 변화에 앞장서며, 학생들과 교직원 등이 불편함 없이 양질의 콘텐츠와 행정서비스를 제공받을 수 있도록 언택트 학사행정 대표 서비스로 자리 잡았습니다. 그 외에도, 현명한 앤써니는 공공기관(한국도로공사, 근로복지공단, 인천항만공사 외)과 지자체 지역 온라인 축제 등에서도 활용되어, 24시간 365일 국민들에게 편리함을 제공하고 있습니다. 당사는 최근 AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 당사는 클라우드 서비스 도입을 통해 비즈니스를 발전시키고자 하는 기업 및 기관에 앞으로도 최고의 인공지능 및 클라우드 기술력과 서비스를 제공할 예정입니다. 2) AD plus (네트워크 배너 광고 서비스) 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 3) TMAP네비게이션광고 영업대행(티맵 광고 플랫폼 서비스) 최근 당사는 티맵 광고 플랫폼 서비스인 ‘티맵모빌리티’ 공식 광고 영업 대행사로 선정되어 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 기반 데이터 분석을 통해 모빌리티 콘텐츠와 유저 텍스트에 맞는 광고를 제시함으로써, 사용자의 저항감을 줄였습니다. 당사는 티맵 광고
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서비스를 통해 목적지 검색 중에 나오는 광고, 목적지 도착 후 발급되는 쿠폰형 광고 등 네비게이션 이용 중 방해를 주지 않으면서 효과적으로 광고를 전달하는 방식으로 티맵을 통해 배너와 팝업, 음성 광고 등을 서비스로 제공하고 있습니다. 다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이 당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 2022년 매출은 연결기준 344.7억원으로 전년 대비 2.66% 감소하였습니다. 부문별로 보면 전년대비 인공지능 부분은 0.59%감소, 검색부분은 12.24% 증가, 빅데이터부분은 20.30% 증가, 서비스부분은 43.87% 감소하였습니다. (단위 : 원) 사업부문 매출유형 제23기 제22기 제21기 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 인공지능(AI) 상품용역 검색(Search) 상품용역 빅데이터(Big Data) 용역 서비스(Service) 용역 기타 기타매출 합 계 나. 판매조직 사업부문의 주요 판매조직은 다음과 같습니다. [와이즈넛 판매 조직] 구분 내용 솔루션사업 영업조직 (총 인원 17명) 구축형(On-premise) 소프트웨어 대상 고객 영업 전담 조직입니다. 세부 영업부서는 공공사업, 기업사업, 검색영업, 유지관리 영업으로 운영되며, 고객과의 직접 계약을 통한 매출과 협약/파트너사를 통한 라이선스 공급, 유지관리 매출 형태로 구분됩니다. 서비스/클라우드사업 영업조직 (총 인원 10명) 클라우드 형태의 서비스 영업 담당 조직입니다. 세부적으로는 클라우드영업, DATA사업, 광고사업으로 운영되며, 고객과의 직접 계약을 통한 매출과 협약/파트너사를 통한 서비스 공급 매출 형태로 구분됩니다. 다. 판매경로 당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 라. 판매전략 당사는2000년 설립 이후 지난23년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 4,400여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 당사는 솔루션 개발 및 용역, 그리고 유지보수 사업 중심의 비즈니스 모델에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업으로 확대해나가는 전략으로 끊임없는 변화를 시도하며 사업을 확장해나가고 있습니다. (1) 인공지능 기반 솔루션 및 용역 당사는 공공기관을 비롯해 금융, 제조, 유통, 미디어, 의료 등 산업 전반에 걸쳐 인공지능 소프트웨어 및 서비스를 공급하고 있습니다. 국가 주무 부처 및 산하 공공기관, 연구소 등에 입찰, 수의, 제3자 단가계약 등의 형태로 공급하고 있으며, 대형 사업 수주를 이뤄내는 등 괄목적인 성장을 이뤄내고 있습니다. 당사는 공공분야 내 각계 시스템에 인공지능 기반 검색 솔루션을 확산하였으며, 각 기관의 민원 응대 챗봇뿐만 아니라 내부 업무용 챗봇, 비정형 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 등 공공분야 대내외 니즈를 충족하고, 선도적으로 신기술과 제품을 제시하며 공공분야 내 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다. 당사는 최다 상용화 레퍼런스를 활용한 상담 어시스턴트, 빅데이터 분석 사업 등을 전 산업 분야에서 사업을 확장해나가고 있으며, 인공지능 솔루션을 확대 공급하며 비즈니스 효율 향상과 비용 절감 등에서 뛰어난 효과를 입증해왔습니다. 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석
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등에 대한 지속적인 사업 니즈를 발굴하고 파이프라인을 확보해가고 있으며, 고객과의 직접적인 계약뿐만 아니라 채널사를 통한 솔루션 계약도 증가하는 등 다각적인 영업전략을 전개하고 있습니다. 더 나아가, 당사는 신기술을 통한 신규 시장을 개척하는 등 끊임없이 사업 영역을 확장해나가고 있습니다. (2) 클라우드 기반 인공지능 서비스로의 전환 디지털 전환에 맞춰 민간기업을 중심으로 클라우드 전환이 확산되고 있으며, 전세계 및 국내 클라우드 시장 또한 빠른 확산 전망을 보이고 있습니다. 이에 따라, 당사는 당사의 23년 기술력과 노하우가 담긴 구축형(온프레미스) SW을 접목시킨 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업을 확대하며 클라우드 사업으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있으며, 현재 대학교 등 특정 분야에서는 점유 1위를 기록하는 등 가시적 성과를 나타내고 있습니다. 당사는 전세계 및 국내 클라우드 및 SaaS시장의 확산 전망에 따른 사업 확대를 위해 관련 조직 및 기술 등의 정비를 지속해왔으며, AWS 컨설팅 및 교육을 수강하는 등 SaaS 아키텍처 설계, Domain 이해, 시장성, 보안, Compliance, Transaction 등에 대한 전문성을 갖추어왔습니다. 당사는 인공지능 전문 기업으로서 업계 최초이자 현재 유일하게 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받은 바 있습니다. 이는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 보다 안전하게 최적화된 상태의 인공지능 기술과 서비스를 제공하기 위해 선제적으로 마련한 와이즈넛만의 차별화된 장점입니다. 또한, 이를 기반으로 업계 최초 조달청 디지털 서비스몰에 등록을 완료했으며, 각 주무부처 및 공공수요기관, 대학교 등에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하고 경쟁력있게 제공하고 있습니다. [현명한 앤써니(WISE Answerny) 에 대한 클라우드 서비스 보안 인증 취득] 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스의 경우 협력사를 통한 시장 확대, 전문 특화된 레퍼런스를 확산해나가는 등 정교한 비즈니스 모델을 제시함으로써 시장을 선도해나가고 있습니다. 당사는 서비스에 대한 고객의 니즈에 부합한 보다 세분화된 가격 전략(종량제, 사용자 수, 등급별 기준 등)을 추가 마련하여 적용할 예정에 있습니다. 또한, 빅데이터 분석 서비스의 경우 데이터 구축 서비스, 데이터 가공 및 분석 서비스, 데이터 북, 비정형 데이터 분석을 통한 리포트 서비스 등 지속해서 영역을 확대해나가며 시장의 변화에 유연하게 대응하고 있습니다. 마. 주요매출처 2022년 당사의 주요 매출처는 (주)신한은행, (주)엘지씨엔에스, (주)엘지유플러스, 한국연구재단, 한국지능정보사회진흥원 (가나다순)입니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 15.47% 수준입니다. 바. 수주상황 당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다 나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직 당사의 연구개발은 성장기술연구소에서 핵심적으로 역할을 맡고 있으며, 회사의 지속적인 성장과 수익을 이루기 위해 인공지능/빅데이터 분야의 선행 기술을 다양하게 연구하고 현재 시장에서 필요로 하는 제품을 개발하고 있습니다. 성장기술연구소는 각각의 전문화된 연구개발을 위해 인공지능기술연구실, 플랫폼기술연구실로 구성되어 있습니다. 인공지능기술연구실은 자연어처리 기술을 근간으로 주로 언어 모델과 대화 지능, 텍스트마이닝, 검색과 같은 연구를 하며 관련 제품을 개발하고 있으며, 플랫폼기술연구실은 클라우드 기반의 ML/Dev 플랫폼과 챗봇, 빅데이터 분석 연구를 하며 제품을 개발하고 있습니다. DE팀은 텍스트 분석 및 데이터
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엔지니어링 기술 기반의 TA제품을 개발하고 있습니다. 연구기획관리팀은 선행 연구 주제를 발굴하고 선행 연구한 기술을 상용화할 수 있도록 기획하는 역할을 맡고 있으며, 특히 회사 전체 연구/개발의 프로세스 설계와 모니터링 피드백, 품질관리를 통해 지속 성장의 기틀을 마련하고 있습니다. 연구소 부서 팀 역할 성장기술연구소 인공지능기술연구실 XSearch팀 차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발 NLP팀 언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발 플랫폼기술연구실 AI솔루션팀 챗봇, 빅데이터 분석, ML 기반의 솔루션 연구개발 AI플랫폼팀 클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발 DE팀 텍스트 분석 및 데이터 엔지니어링 기술 기반의 TA제품 연구개발 연구기획관리팀 선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획/제안 (2)연구개발비용 (기준일 : 2022년 12월 31일) (단위: 백만원) 과 목 제23기 제22기 제21기 비 고 연구개발비용 계* (정부보조금) 연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100] *정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정 (3)연구개발실적 연구 주제 주요 연구 내용 기간 머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발 데이터 전문가 및 비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있도록 인공지능 모델 개발 및 운영에 필요한 학습데이터 수집, 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 MLOps 플랫폼 기술 개발 ~2023.12 생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발 일상에서 발생하는 8종의 위험군(△일상생활 위험 △유해물질 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림)에 대한 실시간 데이터를 수집하여 사용자별 선호도와 접근성을 바탕으로 자연어 처리 및 인공지능 기반으로 분석, 이를 통해 사용자 맞춤형 생활안전 위험 예방 서비스 제공 기술 및 서비스 기술 개발 ~2023.12 이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 원시 데이터에서 형상(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)이 다른 이종의 데이터를 추출하고 이들의 메타 정보를 파악하여 연관성이 높은 이종의 데이터를 확장해 가는 종적 증식 기술 개발 기존 확보한 데이터 셋과 의미 연관성이 높은 다른 서비스 도메인에 존재하는 데이터를 검색/확보함으로써 다종 데이터를 확장하는 횡적 증식 기술 개발 증식된 데이터의 유효성을 검증하고 품질 높은 데이터를 융합 관리하여 분석에 활용하고, 이를 실제 서비스(유통, 금융 등)에서 실증하여 상용화 수준으로 활용할 수 있는 “이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발” 연구개발 중 뉴럴-심볼릭 모델의 지식 학습 및 추론 기술 기계학습의 다양화에도 불구하고, 심층 신경망의 논리 추론 영역에서의 지식 학습, 추론 처리, 암묵적 지식의 유추, 기억 공간의 한계를 극복할 수 있는 차세대 AI 기술 개발을 목표로 함. 이를 위해 신경망 모델에서 새로운 심볼릭 지식을 추출해서 기존 지식베이스와 통합 및 확장하고, 이를 바탕으로 추론이 가능한 뉴럴-심볼릭 모델 연구 연구개발 중 다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 산업/분야별 특화된 개별 빅데이터 플랫폼 간의 서로 다른 데이터 모델 사용 시 발생되는 데이터 사용 복잡도를 최소화하고 누구나 쉽게 다양한 산업/분야별 빅데이터를 분석/활용할 수 있는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 기술 개발 ~ 2021.12 금융 지식 그래프 구축 및 다국어 NLP 기술 자연어 처리를 위한 한국어 및 영어 코퍼스 생성, 딥러닝 알고리즘, 딥러닝 모델의 개발과 이를 위한 새로운 형태의 active learning annotator를 개발 ~ 2021.12 자율 능동형 지식 확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 목적성 대화 이해 및 응답을 할 수 있는 챗봇 기술과 자동 분산의 검색
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기술을 개발하고 각각 솔루션을 출시 - 사용자와 챗봇 간 대화를 주고받는 기술로 질의응답, 분기, 재질의 등의 업무처리에 활용 - 자연어 이해, 지식 관리, 대화 메모리 관리 등 대화작업 내에서 발생하는 서비스 지원 - 복잡한 업무규칙의 처리가 가능한 5가지 종류의 대화작업 개발(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯) - 대화 작업은 서로 유기적으로 연결되어 있어 여러 대화가 이어지도록 구성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 시나리오를 구성할 수 있음 - 기계학습, 질의 유사도, 텍스트 패턴을 조합한 의도 분류기를 통해 최적화된 지식을 구축 - 자동화된 실시간 분산 색인 및 검색 기술 ~ 2021.04 AI 기반 금융회사의 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 및 서비스 개발 부동산 금융 시장의 트렌드와 부동산 정책의 이슈 등의 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 개발 ~ 2020.12 빅데이터 기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스 기업이 가진 다양한 종류의 데이터를 해석하여 가공하고, 관련 산업 분야의 빅데이터와 지식베이스를 구축한 후, 분석 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘을 추천하여 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기반 AI서비스 플랫폼의 개발 ~ 2020.11 빅데이터품질평가 도구 개발 빅데이터 활용 가치 향상을 위해 빅데이터 특성을 고려한 지표와 평가 방법을 개발하고, 데이터 전처리부터 품질 개선까지의 전 과정을 지원할 수 있는 인공지능 기반의 자동화된 빅데이터 품질 평가도구를 개발 ~ 2019.12 분산환경 인메모리 기술 기반의 복합형 고속 스트림 빅데이터 처리 기술 다양한 데이터 소스로부터 빠르게 생성되는 복합형(정형/반정형/비정형) 고속 스트림 빅데이터의 실시간 관리 및 분석기술(복합형 고속 스트림 빅데이터 플랫폼)개발 ~ 2019.05 음성/음향 분석 기반 상황 판단 솔루션 기술 개발 발화자의 발화 행태, 핵심 자연어, 및 주변 환경 음향으로부터의 정보 추출 및 추론 기술은 발화자의 상황과 의도 판단하기 위한 핵심 기술 및 원천기술임 - 음성·음향을 통해 전달되는 핵심어, 발화 행태, 및 주변 환경음으로부터 내용들을 분석하고 상황 정보들을 추론함으로써 음성·음향 기반 상황추론과 의도 파악의 신기술을 확보할 수 있는 연구개발임 - 대표적인 적용 분야로 매년 끊임없이 발생하는 많은 사건·사고들을 초기에 대응하고 폭주하는 전화 신고와 허위 신고에 대한 접수자의 빠른 상황 판단과 의사결정을 통해 사회적 손실을 최소화할 수 있는 지능화된 원천기술 개발임 - 응답자에게 신고전화의 사실 유무뿐만이 아니라, 실제 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시하여 적응적 대응을 위한 지원이 가능한 기술 개발임 ~ 2018.02 법률 분야 지능정보산업 인프라조성 법률 분야 인공지능 서비스 개발에 필요한 데이터 수집 및 정제와 지식베이스 구축을 통한 지능정보산업 선순환 생태계 구축 - 활용도가 높은 분야의 원천 데이터 확보 및 지식베이스 구축을 통한 공공·민간의 지능정보기술 및 서비스 개발 지원 - 데이터 보유 부처·기관과의 지식베이스 공동 구축·운영을 통하여 지속적인 데이터 갱신 및 자가(Self) 확산 체계 확보 - 정부 R 과제로 추진 중인 인공지능 관련 연구결과들과의 연계를 통한 데이터 및 지식베이스 활용성 극대화 ~ 2017.12 기업용 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 검색, 분석 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터에 제약받지 않고 단일 시스템 환경에서 검색·분석이 가능한 기반기술을 개발하고, 이를 바탕으로 자동화된 개발 및 운영도구를 포함한 기업용 페타스케일(Petascale) 페타스케일(Petascale)급 정형 및 비정형 빅데이터 검색/분석 SW 개발 - 글로벌 선도 제품 수준의 SW 경쟁력을 갖춘 자동화된 개발 및 운영 도구 - 글로벌 시장 확대를 위한 영어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어를 지원하는 다국어 분석 엔진 - 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 수집 및 분산 파일 시스템 연동 검색 엔진 -
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비정형 빅데이터에 대한 주제어(Keyword) / 주제(Topic) 기반 분석 엔진 ~ 2015.04 7. 기타 참고사항 가. 시장 현황 (1) 인공지능 및 빅데이터 시장의 특성 (가) 인공지능 시장 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다. 특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 이제 인공지능(AI)은 전 산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다. 포맷변환_[42] 시장 현황 - 4차 산업혁명.jpg [산업혁명의 변화와 영향력 비교] (출처 : 인공지능 국가전략 / 2019.12 대한민국 정책브리핑) 또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 인공지능 산업의 특징은 ▲성장기 초기에 위치한 산업 ▲구매자 교섭력이 높은 산업 ▲신규기업의 진입장벽이 높은 산업 ▲대체재로부터 위협이 낮은 산업 ▲기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다. 또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 ①인공지능 생산도구 제공, ②인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, ③인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다. 포맷변환_[43] 시장 현황 - 인공지능 산업 범위 및 분류.jpg [인공지능 산업 범위 및 개념 정의 분류] (출처 : 통계의 창, 2021 여름호) (나) 빅데이터 시장 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다. 빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다. 빅데이터에는 정형 데이터뿐만 아니라 사진, 오디오, 비디오, 소셜미디어 데이터, 로그파일 등과 같은 비정형 데이터도 이에 포함됩니다. 시장에서 IoT, 통신기술, 인공지능 기반 기술 등 다양한 기술과 융합되어 활용되고 있습니다. 2001년 가트너의 애널리스트 더그 레이니(Doug Laney)는 각종 연구보고서 및 관련 강의에서 빅데이터의 특징으로 3V, ▲데이터의 양(Volume)이 매우 많고, ▲데이터 생성
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속도(Velocity)가 빠르며, ▲데이터 종류의 다양성(Variety)의 세 개의 차원으로 정의했습니다. 이후 IBM은 ▲정확성(Veracity)의 요소를 더했고, 브라이언 홉킨스(Brian Hopkins) 등은 ▲가변성(Variability)을 추가하여 5V로 확장 정의하는 등 다양한 전문가들에 의해 특징지어지고 있습니다. [44] 시장현황 - 빅데이터 산업의 활용 과정 개념도.jpg [빅데이터 산업의 활용 과정 개념도 및 시스템] (출처 : 빅데이터(Big Data)의 특성과 동향, 소프트웨어정책연구소) (다) 클라우드 시장 클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 ▲IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라 ▲ SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어 ▲ PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 클라우드 컴퓨팅 서비스 종류.jpg [클라우드 컴퓨팅 서비스 종류] (2) 시장 규모 및 전망 (가) 인공지능 산업의 현황 및 전망 1) 글로벌 시장 동향 글로벌 인공지능 산업 시장 규모는 2018년 198.3억 달러에서 2019년 262억 달러로 32.1% 급성장하였으며, 이후 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여 약 1,840.7억 달러(약 203조 6,200억 원) 규모의 시장을 형성할 것으로 전망되며 뚜렷한 지속 성장세를 보이고 있습니다. [글로벌 인공지능 시장 규모 전망].jpg [글로벌 인공지능 시장 규모 전망] (출처 : 한국신용정보원 CIS이슈리포트 2020-5호, AI 기술·시장 동향 : 핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로, 허석중) 글로벌 시장조사기관 트랙티카(Tractica)는 기업용 시스템에 적용되는 전 세계 인공지능 시장 규모가 2015년 2억 달러에서 2024년에는 111억 달러에 달할 것으로 전망하기도 했습니다. 특히, 우리나라를 포함한 아시아 태평양 권역에 해당하는 지역의 인공지능 시장이 큰 폭으로 성장할 것으로 예견했습니다. [글로벌 권역별 인공지능 시장 규모 전망 추이] (출처 : 트랙티카 Tractica) 특히, 와이즈넛이 주력으로 하는 인공지능(AI) 대화형 챗봇 시장은 경제,사회적 변화와 고객의 챗봇 인식수준 변화 등의 영향으로 문의에 대한 단순 자동 대응에서 점차 진화해가고 있으며, 소비 패턴의 비대면화, 최저 임금인상, 주 52시간 근무제 등으로 그 필요성이 다양해지고 있습니다. 글로벌 인공지능 챗봇 시장 규모는 2020년 48억 4,100만 달러에서 연평균 성장률 21.9%로 증가하여, 2025년 139억 5,900만 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다. 현재 인간의 학습능력과 추론, 지각 및 자연어처리능력 등을 갖춘 대화형 인공지능(Conversational AI) 기술 발달은 비즈니스 및 일상 영위에 필요한 각종 커뮤니케이션에 활용되고 있으며, 제조, 금융, 의료, 유통, 쇼핑, IT 등 전 산업 분야에 활발히 적용되어 앞으로도 고성장을 지속할 것으로 보입니다. [글로벌 인공지능 챗봇 시장 규모] (출처 : 연구개발특구진흥재단 INNOPOLIS, 2021) 2) 국내 시장 동향 국내 인공지능 산업 시장 규모는 2018년
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1.07조 원에서 2019년 기준 1.5조 원 규모로 연평균 39.9% 증가했으며, 이후 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여 약 10.5조 원 규모의 인공지능 시장이 형성될 것으로 전망되고 있습니다. 특히, 국내 인공지능 시장은 분야별 인공지능 기술을 보유한 선도 기업을 주축으로 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상을 보임에 따라, 향후 괄목할만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. [국내 인공지능 시장 규모 전망].jpg [국내 인공지능 시장 규모 전망] (출처 : 한국신용정보원 CIS이슈리포트 2020-5호, AI 기술·시장 동향 : 핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로, 허석중) IT 분석기관 IDC에 따르면, 인공지능 시장 내 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 어플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며, 서비스와 SW시장 모두 향후 5년간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장을 전망하고 있습니다. 또한, 코로나 19가 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민 삶의 근본적인 변화를 촉발하고 디지털·비대면(Untact) 위주의 경제·산업구조 재편이 가속화됨에 따라, 국내 인공지능 시장은 디지털 치료제, 인공지능 헬스케어, 교육 콘텐츠, 에듀테크, 무인 자율주행, 온라인 원격 서비스 등의 각종 비대면 산업을 중심으로 정부 예산이 투입되며 안정적인 전망을 보이고 있습니다. (출처 : 2021년도 정부연구개발 투자방향 및 기준(안), 과학기술정보통신부, 2020.05) (나) 빅데이터 산업 시장 동향 1) 글로벌 시장 동향 글로벌 리서치 기관 Statista에 따르면, 글로벌 빅데이터 시장 규모는 2011년 76억 달러에서 2026년 846.9억 달러로 연평균 17%의 성장세를 유지하며 시장 규모가 크게 확대될 것으로 예상됩니다. 빅데이터 시장 규모가 점점 확대되면서, 소프트웨어와 하드웨어, 서비스 시장이 모두 성장하고 있지만, 그중 소프트웨어 분야의 성장이 가장 두드러지며 점차 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예측됩니다. [세계 빅데이터 시장 동향 및 전망] (출처 : 소프트웨어정책연구소(SPRi), 자료 재편집) [글로벌 빅데이터 시장의 지역별 시장 규모] 전 세계 빅데이터 시장을 지역별로 살펴보면, 2020년을 기준으로 북아메리카 지역이 30.3%로 가장 높은 점유율을 차지하였습니다. 당사가 속해있는 아시아-태평양 지역은 2020년 323억 7,300만 달러에서 연평균 성장률 11.9%로 증가하여, 2025년에는 568억 2,100만 달러에 이를 것으로 전망되어 전 지역 대비 가장 높은 성장률이 예측되며 타 지역과의 간극을 줄이고 있습니다. (출처 : 연구개발특구진흥재단 INNOPOLIS, 2021) 2) 국내 시장 동향 데이터 산업의 시장 동향은 2021년 코로나 19의 확산과 함께 세계적으로 급성장이 예견되고, 국내 데이터 시장 역시 향후 2024년까지 연평균 15.3%씩 성장하며, 약 30조 원의 규모에 이를 전망입니다 (출처 : ’20. 3월 데이터 산업현황조사, 한국지능정보사회진흥원) 빅데이터 시장은 정보 산업의 발달, 스마트 디바이스 보급, 데이터 관리 분석기술의 발전, 사회 인식 제고 등으로 인해 전체 산업에서 대용량 데이터를 확보하고 이를 비즈니스에 활용하기 위한 수요가 높아지고 있습니다. 이에 따라, 산업 전방위적으로 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 적극적으로 이루어지는 추세입니다. 또한, 국내 빅데이터 시장은 코로나 팬데믹으로 인한 시장 변동성에 대응하기 위해 다양한 산업에서 디지털 혁신을 가속하며 전반적인 지속 성장세에 탄력을 받고 있습니다. [국내 빅데이터 및 분석 시장 전망] (출처 : IDC) 국내 빅데이터 및 분석 시장이 성장을 지속해 2025년에는 2조8353억 원 규모에 이를 전망입니다. 한국 IDC에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2021년 전년 대비 5.5% 성장해 2조296억 원의 매출 규모를 형성했고, 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%를 기록하며 2025년에는 2조8353억 원 규모에
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이를 전망입니다. (다) 클라우드 산업 시장 동향1) 글로벌 시장 동향 글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 3949억달러 규모에서 2025년 8375억 달러(약1095조원) 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다. 글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측.jpg [글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측] 2) 국내 시장 동향 국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다. 과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(원장 허성욱, 이하 NIPA), 한국클라우드산업협회(회장 윤동식, 이하 KACI)가 발간한 ‘2022 국내 클라우드 산업 실태조사 결과 보고서’에 따르면, 2019년에 3조 3,714억 원이었던 국내 클라우드 시장이 2020년 4조 원을 돌파했고, 2021년에는 약 5조 원에 육박하는 4조 9,250억 원에 달한 것으로 나타났습니다. 특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다. 나. 경쟁 현황 (1) 경쟁 현황 [국내 동종업계 타사 현황] 당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이는 10년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 당사는 매년 최대 실적을 달성하며, 인공지능 및 빅데이터 대표 기업으로서 시장을 선도하고 있습니다. 인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난해 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다. 그러나 당사는 지난해 침체된 경제상황과 어려운 사업 여건들 속에서도 내실있는 경영을 통해 영업이익 흑자를 실현하며 경쟁우위를 확보해오고 있습니다. 국내 동종업계 3개년 매출액 현황.jpg [국내 동종업계 3개년 매출액 현황] 국내 동종업계 3개년 영업이익 현황.jpg [국내 동종업계 3개년 영업이익 현황] (출처 : 나이스평가정보 RM1 자료 재편집) [해외 동종업계 타사 현황] 지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 ‘대한민국 대표 검색 솔루션’ 기업에서, 23년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다. 외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다. 해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다. 당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다. 특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다. (2) 경쟁구도 변경 가능성 클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위성을 굳건히
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지켜나갈 것 입니다. 다. ESG 경영보고 와이즈넛은 ‘Perfect Communication’의 비전을 지향하며, 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 ‘사람과 사람’, ‘사람과 사물’, ‘사람과 세상’ 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 제공합니다. 모든 사람이 모든 것들과 소통하는 세상과 평등한 의사소통의 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다. 당사는 Absolute Empathy(절대적 공감)을 바탕으로 창의성과 열정을 통해 세상 모든 것과 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능 기술을 제공합니다. 또한, Strategy Thinking(전략적 사고)와 Professional Mentality(프로의식)을 바탕으로 끊임없이 전문성을 실현해 모든 것과 완벽히 소통하는 최고의 소프트웨어로 미래를 선도합니다. 당사는 혁신을 통한 제약 없는 의사소통을 실현해 나갑니다. Fierce Action(치열한 행동)을 통해 현재에 안주하지 않고 미래를 위한 끊임없는 도전으로 자유로운 의사소통의 풍요로움을 제공해 인류의 행복에 공헌합니다. (1) 고용 안정성과 평등의 가치 실현 가) 역량 있는 핵심 인력 확보 및 고용 안정성 보장 당사는 코로나 19로 인해 위축된 채용시장 속에서도 기술력의 근간이 되는 꾸준한 신규(신입, 경력) 인재 채용을 지속하며 고용 투자를 활성화하는 데 기여하고 있습니다. 괄목적인 기업 성장을 기반으로 관련 업계에서는 이례적으로 연 2회 이상 지속적인 채용을 실시하고 있습니다. 또한, 당사는 국내 IT 및 타 분야 인재 양성을 위해 자체 인력 고용과 더불어, 타 기업 및 기관과의 연계 협력 및 국내 지역 대학·정부 주관 채용 및 취업 프로그램에 적극적으로 참여해 국내 인재 양성 및 청년 고용에 기여했으며, IT 생태계 조성을 위해 노력하고 있습니다. 끊임없이 역량 있는 인재 고용을 통해 국내 IT분야의 우수 인력 확보와 인공지능 산업 고용 증대 활성화에 기여할 뿐만 아니라, 높은 정규직 비율(97.9%)로 임직원들에게 안정적인 일자리를 제공하고 있습니다. 나) 장애인 고용 활성화에 기여 와이즈넛은 보고서 작성일 기준 총 6명의 중증장애인을 고용하여, 장애인 법적 고용 의무율을 100% 준수하며, 일자리 평등 및 장애인 고용 활성화에 기여하였습니다. 이후에도 장애인 고용을 더욱 확대해나갈 계획입니다. 당사는 장애인들이 비장애인들과 함께 안정적으로 근무할 수 있는 업무환경을 조성하기 위해, 메타버스 가상 환경을 활용한 오피스를 마련하고 적극적인 재택근무를 실시하는 등 편견 없이 함께하는 사회적 가치를 실현하고 있습니다. 또한, 다양한 인공지능 관련 프로젝트를 수행하는 등 업무 역량을 기를 수 있는 기회를 제공함으로써, 양질의 일자리를 제공하고 있습니다. 이처럼, 당사는 다각적인 측면에서 평등의 가치를 실현하며, 장애인 고용 증진에 앞장서고 있습니다. [장애인 트레이너 투입 주요 프로젝트 목록] 구분 사업명 시작 연월 ○○○○○○ 모바일중심 ○○○○○ 재구축 2022년 9월 ○○ ○○증권 검색○○ 구축 2022년 8월 ○○○○부 ○○○○ ○○○○ 맞춤형서비스 구축 2022년 7월 ○○○○○○ 차세대 업무시스템 구축 2022년 6월 ○○ 한국어 SNS데이터 고도화 2022년 5월 ○○구청 ○○봇 2022년 4월 ○○시청 ○○톡 고도화 2022년 3월 OO 내부업무용 챗봇 구축 2021년 10월 OO 정보시스템 고도화 2021년 9월 OO 인공지능 기반 대화형 챗봇서비스 구축 2021년 7월 OO 맞춤형 서비스 구축 2021년 7월 OO시스템 Helpdesk 챗봇 시스템 구축 2021년 4월 OO시 민원응대 대화형 챗봇시스템 구축 2021년 4월 스마트OO 플랫폼 기반 구축 사업 2021년 3월 OO 신고시스템 안정화 2021년 3월 (2) 인공지능 기술을 활용한 사회 공헌 활동 가) 소상공인 및 중소기업 대상 데이터 활용 지원 당사는 정부에서 진행하는 AI 바우처 사업을 통해 데이터 활용에 어려움을 겪고 있는 중소기업, 소상공인,
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스타트업 대상 사업에 필요한 데이터의 구매 및 가공 서비스를 지원하고 있습니다. 당사의 인공지능 솔루션의 뛰어난 성능과 국내 최다 챗봇 구축 경험을 토대로 AI 학습 데이터 셋을 개발하여 공급해 왔습니다. 또한, 데이터바우처 사업에 공급기업으로 참여함으로써, 소상공인 스마트 디지털화 촉진을 위한 D.N.A 생태계(Data, Network, AI) 조성을 위한 지속적인 노력을 해왔습니다. 그뿐만 아니라, 각 지역 기반 사업 확장을 통해 지역별 중소기업의 상생 성장 기반을 마련하고 빅데이터 산업 생태계 조성을 도모하고 데이터 활용에 어려움을 겪는 다수의 중소기업을 지원하였습니다. 나) 인공지능 선도 기술을 활용한 재난 상황 시 사회 공헌에 기여 와이즈넛은 코로나 19가 대한민국에 기하급수적으로 확진자를 만들어낼 때, 국민 누구나 대상별 맞춤 정보를 실시간 확인할 수 있는 ‘코로나 19 챗봇’ 서비스를 무상 제공해왔습니다. 이는 당사의 인공지능 기술을 접목한 사회공헌활동의 일환으로, 코로나 19에 대한 무분별한 정보가 범람하고 있던 당시 국민들의 신뢰도 있는 공개 정보를 정확하고 편리하게 찾을 수 있도록 기획된 공익 서비스입니다. 코로나 19 챗봇에는 당사의 국내 최다 인공지능 챗봇 구축 노하우와 질병관리본부, 보건복지부에서 제공하는 공개정보가 결합되었으며, 국내외 확진자 발생 현황 등 국민 전체 대상의 FAQ와 확진자 위주의 단일 정보만을 제공하던 기존 코로나 관련 챗봇과 달리 확진자, 자가격리자, 일반인, 의료인, 집단시설 등 주요 대상별로 분류된 맞춤 정보를 기본 정보와 함께 제공한다는 점이 특징입니다. [코로나 19 공익 챗봇 서비스 구성도 및 프로세스 코로나 19 챗봇은 질병관리본부 및 보건복지부에서 제공하는 신뢰도 있는 공공데이터를 국민들이 자연어 질의를 통해 가장 정확하고 편리하게 찾을 수 있도록 제공하는 데 일조하고 있습니다. 당사는 코로나 19 챗봇을 필요로 하는 행정기관을 대상으로 기관 홈페이지와 챗봇을 무상 연동하고 서비스를 제공해왔으며, 현재까지도 다양한 공공기관의 홈페이지에 적용되어 활용되고 있습니다. 인천항만공사, 한국노인인력개발원 등의 공공기관 홈페이지에서 사용되었으며, 코로나 19의 재난 상황이 종결되는 시기까지 계속 고도화된 기술을 제공하여 공공재로서 지원할 예정입니다. 다) 사회적 소외계층을 위한 꾸준한 기부 실천 당사는 사회적 약자들이 더불어 살아가기 좋은 세상을 만들기 위하여 소외계층의 일자리 창출 등 공동체 이익과 사회적 가치를 실현하는 단체에 2008년부터 15년간 직원-회사 매칭 방식으로 불우아동 및 사회적 소외계층을 위한 꾸준한 기부를 실천하고 있습니다. 희망누리, 한 생명 살리기 나란히 결연지원 등에 매월 후원금을 지원하고 있으며, 이는 지역사회와 기관 및 시설 ·단체와 상호협력하여 참여의 제약을 받는 발달 장애인 등을 위한 사회서비스를 실천하는 데 보탬이 되고 있습니다. 또한, 사회적으로 소외된 이들에게 경제적 자립과 각 분야의 전문가로 성장할 수 있도록 꾸준한 지원을 하며 사회적 가치를 실현하고 있습니다. (3) 건전하고 투명한 거버넌스 체계 확립 가) 이사회 활동 당사의 이사회는 관련 법령 및 회사 내부 규정에 따라 주요사항에 대한 결의와 활동을 실시합니다. 조직의 최고의사결정기구인 이사회가 검토·심의·의결 기능을 효과적으로 수행하기 위해서는 이사회 구성원의 적극적인 참여가 중요합니다. 불가피한 사유가 없는 이상 이사 전원이 참석하도록 하고 있습니다. 이사회 구성원이 이사회에 활발히 참여하여 조직의 성장 및 발전에 관한 제언, 주요 안건에 대한 의사결정을 실시하고 있습니다. 또한, 이사회 구성원이 상정된 안건에 대해 독립적·전문적이고 다양한 시각으로 수정 및 보완 의견을 제시하고 있습니다. 라. 신규 사업 (1) 클라우드 서비스화 (Cloud Shift) 글로벌 및 국내 클라우드 서비스 시장 매년 확대 성장확대되고 있습니다. 코로나 19 사태를 계기로 전 세계 기업들이 앞다퉈 디지털 전환에 나서고 있으며 AI, 메타버스, 자율주행차 등의 미래 기술 구현에도 클라우드가
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필수적이므로 시장이 급성장하고 있습니다. 이에 정부에서도 클라우드 산업 성장을 위해 '제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2022~2024)'을 발표하였고 2022년 올해 전년 대비 23% 확대한 총 979억 원 규모의 예산을 투입하는 등 투자에 박차를 가하고 있습니다. 또한, 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획에 따르면 행정ㆍ공공기관 정보시스템에 1만 여개 클라우드 전환을 추친하며 오는 2025년까지 총 8,600억여 원의 예산이 투입될 예정입니다. (출처 : 행정안전부 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획(2021) 과기정통부 제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2021)) [35] 신규사업 - 기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장.jpg [기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장] [36] 신규사업 - 클라우드기반 sw시장 확대 전망.jpg [클라우드기반 sw시장 확대 전망] (출처: 행정안전부, 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원 외) 당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력22년의AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외2019년 이후 지속 공급해왔던 서비스형 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)를 시작으로 궁극적으로 전 제품 및 인공지능 소프트웨어 기술의SaaS 전환 노력을 지속하고 있습니다. 최근AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 포맷변환_[37] 신규사업 - 현명한 앤써니 보안인증 취득.jpg [현명한 앤써니 보안인증 취득] 당사는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 최적화된 인공지능 기술과 서비스를 제공하고, 한층 더 높은 고객 가치를 실현함과 동시에 클라우드 서비스 개발 및 운영, 활용을 통해 AI 기술과 솔루션의 성숙도를 높여나갈 계획입니다. (2) 융합형 AI 선도 생성형 챗봇(Generative Chatbot)의 종류 중 한가지인 오픈API사의ChatGPT로 시작된 초거대AI이슈가 지속적으로 떠오르면서, 인공지능 시장 규모의 성장뿐만 아니라 챗봇에 대한 관심과 중요성이 다시 집중되고 있습니다. 당사가 보유한 인공지능 챗봇SW는Expert AI 분야의 목적형 챗봇(Task oriented chatbot)으로 대표되는 챗봇SW로서, 생성형 모델을 포함한 다양한 형태의 언어모델을 개발 및 내재화하고 있습니다. 향후 초거대AI와의 연계를 포함한 다양한 기술 개발, 연구를 통해 인공지능의 지향점인 융합형AI의 선도기업으로서 거듭날 계획을 수립하고 있습니다. 마. 지식재산권 현황[특허권] 번호 특허번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 주무관청 제0511164호 국내 웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법 정보통신 연구진흥원, 와이즈넛 특허청 국내 날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법 와이즈넛 특허청 국내 토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법 (SIGAR STS2009에서 발표한 PLM 논문) 와이즈넛 특허청 국내 와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법 와이즈넛 특허청 국내 모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법 와이즈넛 특허청 국내 고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법 와이즈넛 특허청 국내 메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법 와이즈넛 특허청
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국내 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법 와이즈넛 특허청 국내 어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 정규화된 키워드 가중치에 기반한 연관 키워드 추출 방법 와이즈넛 특허청 국내 어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법 와이즈넛 특허청 국내 음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법 한국과학기술원, 트리포스, 와이즈넛, 세종대학교, 파워보이스, 한양대학교 특허청 국내 고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 온라인 커뮤니티 모니터링 방법 와이즈넛 특허청 국내 딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치 와이즈넛 특허청 국내 채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법 와이즈넛 특허청 국내 태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치 와이즈넛 특허청 국내 대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법 와이즈넛 특허청 국내 언어 판별 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법 와이즈넛 특허청 국내 음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법 와이즈넛 특허청 국내 특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치 와이즈넛 특허청 국내 온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법 와이즈넛 특허청 국내 사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법 와이즈넛 특허청 국내 계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법 와이즈넛 특허청 국내 개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법 와이즈넛 특허청 국내 그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템 와이즈넛 특허청 국내 단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 와이즈넛 특허청 국내 지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법 와이즈넛 특허청 국내 날씨 조건과 체류
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시간을 고려한 여행일정 계획 방법 와이즈넛 특허청 국내 크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 와이즈넛 특허청 국내 스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법 와이즈넛 특허청 국내 데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법 와이즈넛 특허청 국내 분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 [컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권] 번호 내용 권리자 등록일 출원국 와이즈넛 대한민국 WISE CIMS 와이즈넛 대한민국 시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램 와이즈넛 대한민국 주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler 와이즈넛 대한민국 와이즈 아이에프 v1.0 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 (와이즈 스트림) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이챗 v2.0) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이데스크 v1.0) 와이즈넛 대한민국 WISE Data Post Processor (와이즈 데이터 후처리기) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 데이터 이관기) 와이즈넛 대한민국 WISE OPEN API CRAWLER (와이즈 오픈 API 수집기) 와이즈넛 대한민국 (케이엠에이 블랙 V1) 와이즈넛 대한민국 텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램 와이즈넛 대한민국 텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램 와이즈넛 대한민국 날씨컨설팅 웨더봇 와이즈넛 대한민국 금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이챗 V3) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 텍스트마이너 V3) 와이즈넛 대한민국 병영생활 안내챗봇 와이즈넛 대한민국 장병 인재추천 와이즈넛 대한민국 이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러) 와이즈넛 대한민국 크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우) 와이즈넛 대한민국 지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러) 와이즈넛 대한민국 ALLECTOR(올렉터) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 클래시파이어 V2) 와이즈넛 대한민국 WISE NER (와이즈 엔이알) 와이즈넛 대한민국 와이즈 아이챗 와이즈넛 대한민국 와이즈 파이낸스 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler) 와이즈넛 대한민국 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 생활안전 상황 판단 의사결정 시스템 (Life safety Situation Decision Making System) 와이즈넛 대한민국 AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램 와이즈넛 대한민국 로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 데이터 워크플로우 저작도구 와이즈넛 대한민국 데이터 수집/처리/저장 도구 와이즈넛 대한민국 트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0) 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0 와이즈넛 대한민국 직무 추천 모듈 V1.0.0 와이즈넛 대한민국 빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램 와이즈넛 대한민국 인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램 와이즈넛 대한민국 머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool) 와이즈넛 대한민국 인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector) 와이즈넛 대한민국 [상표권] 번호 상표명 권리자 출원일 등록일 주무관청 와이즈넛 2000년 02월 09일 2001년 12월 28일 대한민국 특허청 와이즈넛 와이즈넛 2000년 02월 09일 2001년 10월 30일 대한민국 특허청 와이즈넛 2000년 02월 09일 2001년 10월 30일 대한민국 특허청
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와이즈넛 2000년 02월 15일 2001년 06월 07일 대한민국 특허청 와이즈넛 2001년 02월 24일 2003년 01월 16일 대한민국 특허청 WISEBRIEF 와이즈넛 2001년 07월 13일 2003년 01월 09일 대한민국 특허청 WISEBRIEF 와이즈넛 2001년 07월 13일 2003년 01월 09일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2004년 09월 07일 대한민국 특허청 WISECIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2004년 09월 07일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2005년 04월 19일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2005년 04월 19일 대한민국 특허청 WISE IF 와이즈넛 2003년 05월 21일 2011년 06월 03일 대한민국 특허청 와이즈넛 2003년 05월 21일 2011년 06월 03일 대한민국 특허청 WISENUT 와이즈넛 2011년 06월 07일 2013년 02월 07일 대한민국 특허청 W WISEnut 와이즈넛 2000년 02월 15일 2001년 06월 07일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 04월 16일 2004년 03월 21일 대한민국 특허청 WISE LinK 와이즈넛 2013년 07월 11일 2014년 06월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 07월 11일 2014년 06월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 12월 18일 2014년 12월 23일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 12월 18일 2014년 12월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 WISE VOT 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 12월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 WISE BOT 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2017년 05월 12일 2020년 02월 04일 대한민국 특허청 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 현명한 앤써니 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 현명한 앤써니 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 W.I.F 와이즈넛 2011년 03월 15일 2011년 08월 26일 일본 특허청 와이즈넛 2014년 08월 29일 2015년 01월 09일 일본 특허청 와이즈넛 2020년 07월 29일 2022년 04월 21일 대한민국 특허청 [인증실적] 번호 구분 소프트웨어명칭 인증일 인증기관 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 SP인증 2등급 소프트웨어프로세스 품질인증 한국소프트웨어진흥원 클라우드 서비스 보안인증 현명한앤써니(SaaS) 한국인터넷진흥원
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의 사항 본 자료는 미래에 대한 예측정보를 포함하고 있습니다. 이는 과거가 아닌 미래의 사건과 관계된 것으로 회사의 향후 예상되는 경영현황 및 재무실적을 의미합니다. 예측정보는 그 성격상 불확실한 사건들을 언급하는데, 이러한 불확실성으로 인해 회사의 실제 미래실적은 '예측정보'에 명시적 또는 묵시적으로 포함된 내용과 중대한 차이가 있을 수 있음을 양지하시기 바랍니다. 당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 2. 경영진단의 개요 회사의 경영에 대한 전반적인 사항을 파악하기 위하여 장부와 관계서류를 열람하고 재무제표 및 부속명세서에 대하여도 면밀히 검토하였습니다. 경영활동에 중대한 영향을 미칠 수 있는 사항에 대하여는 그 내용을 면밀히 검토하는 등 적정한 방법으로 회사경영에 대한 내용을 진단하였습니다. 와이즈넛은 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이는 10년간 영업이익 흑자 경영으로 이어져 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 와이즈넛은 인공지능 기술 기반 챗봇과 비정형 빅데이터 검색/분석/수집 분야 국내 최다 사업을 수행한 대표 1위 기업입니다. 다년간 축적된 기술력과 사업노하우, 고도의 전략적 경영능력을 바탕으로 수익성 중심의 사업 전개와 질적 성장에 집중하여 온 결과, 2022년에는 동종업계 여러 경쟁사들의 저성장과 적자 실현 대비 상대적 우위를 유지하며, 연결기준 매출 344.7억원, 영업이익 30.8억원을 달성하였습니다. 3. 재무상태 및 영업실적(연결기준) 가. 재무상태 요약 연결재무상태표 (단위 : 원) 과 목 제23기 제22기 증감 증감율 1.유동자산 (1)당좌자산 2.비유동자산 (1)투자자산 (2)유형자산 (3)무형자산 (4)기타비유동자산 자산 총계 1.유동부채 2.비유동부채 부채 총계 1.지배기업지분 (1)자본금 (2)자본잉여금 (3)자본조정 (4)기타포괄손익누계액 (5)이익잉여금 2.비지배지분 자본 총계 부채와 자본 총계 [자산]2022년 12월 31일 현재 자산 총계는 502.6억으로 전년말대비 53.3억 감소하였습니다. 관계회사의 지분법 손실이 자산 감소의 주된 원인 입니다.[부채]2022년 12월 31일 현재 부채총계는 62.9억으로 전년대비 4.7억이 소폭 증가 하였습니다. 인원 증가에 따른 인건비 증가가 주된 원인 입니다.[자본]자본총계는 전기대비 58억 감소한 439.8억 입니다. 당기순손실 발생에 따른 이익잉여금의 감소가 주된 원인입니다. 나. 영업실적 1)요약 연결손익계산서 (단위 : 원) 과 목 제23기 제22기 증감 증감율 매출액 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익 영업외수익 영업외비용 법인세비용차감전순이익(손실) 법인세비용 당기순이익(손실) 2)사업부문별 매출 (단위 : 원) 사업부문 제23기 매출액 제22기 매출액 증감 증감율 인공지능(AI) 검색(Search) 빅데이터(Big Data) 서비스(Service) 기타 합 계 당기 매출액은 344.7억, 영업이익은 30.8억, 당기순손실은 57.9억 입니다. 서비스 사업부분의 매출 감소로 인하여 당기 매출액의 감소 그리고 인건비 상승에 따른 매출원가의 증가가 영업이익 감소의 주된 원인입니다. 관계회사의 적자 전환으로 인한 지분법 손실로 영업외 비용이 91억원 증가하였습니다. 이에 따라 58.5억의 당기 순손실이 발생하였습니다. 다. 신규사업 및 중단사업 당사의 신규사업에 관한 사항은 내용>을 참고하시기 바랍니다. 4. 유동성 현황 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다. (단위 : 원) 구분 제23기 제22기 증감 현금및현금성자산 단기금융상품 소 계
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당기말 현재 당사의 유동성은 양호한 수준이며, 여유자금을 단기, 중기 및 장기운영자금으로 구분하여 자금운용을 하고 있습니다. 5. 부외거래 당사는 사업보고서 제출일 향후 재무제표에 중대한 영향을 줄만한 채무보증, 특정거래에 관한 우발채무 등의 부외거래가 없습니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항"중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항"은 첨부하는 감사보고서를 참고하시기 바랍니다.나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항(1) 환경에 관한 사항당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.(2) 종업원에 관한 사항당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.다. 법규상의 규제에 관한 사항당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 가. 업계현황 및 전망 (1) 업계개황 (가) 소프트웨어 산업의 개요 1) 소프트웨어의 개요 소프트웨어(Software, 이하 SW)란 범용 컴퓨터의 한 부분인 컴퓨터 SW를 지칭하며, 컴퓨터 프로그램 및 이와 관련된 데이터·정보·문서 등을 의미합니다. 컴퓨터 하드웨어(Hardware, 이하 HW)와 SW는 종종 육체와 정신의 관계로도 비유되는데, SW는 물리적인 몸인 HW와의 상호작용을 통해 외부 자극(정보)을 인식, 분석, 저장하고, 이에 따라 HW에 명령을 내려 일정 기능을 수행하도록 하는 전 과정을 처리하는 기능을 수행합니다. 사전적으로는 SW산업 진흥법 1장 2조에서 SW를 ‘컴퓨터, 통신, 자동화 등의 장비와 그 주변장치에 대하여 명령,제어, 입력, 처리, 저장, 출력 등의 상호작용이 가능하게 하는 지시·명령(음성이나 영상정보 등을 포함한다)의 집합과 이를 작성하기 위하여 사용된 기술서(記述書)나 그 밖의 관련 자료’로 정의하고 있습니다. 과거에는 대부분 컴퓨터라 불리는 범용 컴퓨팅 HW에 탑재되는 SW를 통칭하는 것이 일반적이었으나, 최근에는 자동차, 드론, 휴대폰 등과 같은 다양한 기계나 전자기기에 컴퓨팅 수준의 프로세서 반도체가 탑재되고 구동됨에 따라 SW에 대한 정의와 이해의 범위가 보다 광범위하게 확장되고 있습니다. 2) 소프트웨어의 분류 가) 기능적 분류 SW를 수행하는 기능으로 분류하면 크게 ‘시스템 SW(기반시스템 SW)’와 ‘응용 SW(애플리케이션)’, ‘개발용 SW(애플리케이션 개발 및 전개)’로 구분할 수 있습니다. ‘시스템 SW’는 컴퓨터나 HW를 직접 작동시키는 SW로, 사용자 및 다른 SW가 필요로 하는 기본 기능과 응용프로그램 SW를 실행하기 위한 플랫폼을 제공합니다. 윈도, 리눅스, 안드로이드 등과 같은 운영체제(OS)와 특정 유형의 장치를 작동하거나 제어하는 장치드라이버, 유틸리티 프로그램 등을 포함합니다. ‘응용 SW’는 시스템 SW를 사용하여 사무용 프로그램, 분석 프로그램, 산업용 프로그램, 멀티미디어 프로그램 등과 같은 다양하고 특수한 기능을 수행하고, 컴퓨터나 HW 자체의 기본 작동을 넘어 다양한 기능을 제공하는 SW를 말합니다. 최근 컴퓨터나 HW로 수행할 수 있는 작업의 범위가 매우 광범위하기 때문에 다양한 종류의 응용 SW가 개발, 사용되고 있습니다. ‘개발용 SW’는 응용 SW 개발 및 이들 응용 SW 운용에 있어 필요한 제반 환경 및 관리를 위한 기능을 제공하는 SW를 말하며, 각종 SW 개발 툴, 애플리케이션 플랫폼, 데이터베이스 SW, 미들웨어, 애플리케이션 품질관리 SW등이 포함됩니다. [소프트웨어의 기능적 분류] [출처 2017 소프트웨어산업 연간보고서(소프트웨어 정책연구소, 2017] [소프트웨어의 기능적 분류에 따른 세부 소프트웨어] [출처 2017 소프트웨어산업 연간보고서(소프트웨어 정책연구소, 2017] 나) 전달 방식에 따른 분류 SW는 전달 방식에 따라 ‘패키지SW(Package SW)’와 ‘사용자 정의 SW(Custom SW)’로 구분할 수 있습니다. ‘패키지SW’는 SW 제조업체에서 자체적으로 아키텍처 및 기본 기능을 우선적으로 정의하여 개발한 SW로, 일반적으로 CD 또는 다운로드 형태로 전달되는 대부분의 SW가 여기에 해당합니다. 윈도나 한컴오피스와 같은 상용 SW와 무료 제공 프리웨어 등이 대표적이며, 과거 유통채널을 통해 판매 또는 대여하는 방식에서 최근 인터넷 및 클라우드의 발달로 인해 SaaS(SW as a Service) 형태로 제공하는 방식이 확산되고 있는 추세입니다. ‘사용자 정의 SW’는 사용자 혹은 특정 기기의 시스템 구성에 따라 별도로 개발하는 SW로, 기업의 경우 이러한 SW들을 주로 SI(시스템 통합) 프로젝트 등과 같은 시스템 개발 서비스를 통해 개발하여 적용하는 것이 일반적입니다. 과거 메인프레임 컴퓨팅 환경에서의 SW는 대부분 사용자 정의 SW이며, 특정 전자제품용으로 개발되는 임베디드 SW도 대부분 여기에 해당합니다. 3) 소프트웨어 산업의 분류 SW산업은 크게
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‘패키지SW(시스템 SW, 응용 SW) 산업’과 ‘IT서비스 산업(주문형 SW 개발, 컴퓨터 시스템 구축·관리, 자료처리 및 호스팅을 포함하는 SW산업)’으로 분류 할 수 있으며, 작게는 ‘패키지SW’, ‘IT서비스’, ‘게임SW’, ‘인터넷 서비스’, ‘임베디드SW’, ‘SW 유통’으로 분류 할 수 있습니다. ‘패키지SW 산업’은 이미 만들어진 응용 SW·기성 제품을 완성된 형태로 제공하는 산업을 말하며, 특정 용도로 개발된 범용성 프로그램(오피스 SW, 사무용 SW, 보안 SW 등)을 개발·제작·유통하는 산업을 의미며, 대표적인 국내 패키지SW 기업으로는 한글과컴퓨터, 안랩, 더존비즈온 등이 있습니다. ‘IT서비스 산업’은 사용자가 원하는 정보시스템에 관한 기획(IT컨설팅)에서부터 구축, 실제적인 운용·관리, 교육·훈련까지 모든 과정상에서 필요한 서비스를 제공하는 산업을 말하며, 주문형 SW·솔루션의 개발, 정보(컴퓨터)시스템 구축 및 통합, 개발 및 구축된 솔루션과 정보시스템의 운영·관리, 솔루션과 정보시스템에 대한 사용자 교육·훈련에 필요한 방법론, 기술 및 인프라, 인력 등을 제공합니다. 대표적인 국내 IT서비스 기업으로는 삼성 SDS, LG CNS, SK C, 포스코ICT, 롯데정보통신 등이 있습니다. 근래에는 스마트 디바이스의 보급 확대로 타 산업의 기업(제조, 금융, 통신 및 서비스 등)들까지 SW 및 관련 사업에 진출하면서 산업 간 융합화가 가속화되고 있으며, SW산업의 범위도 확대되고 있습니다. [소프트웨어 산업 분류] [출처 2017 소프트웨어산업 연간보고서(소프트웨어 정책연구소, 2017] (나) 소프트웨어 시장 전망 1) SW 시장 현황 및 전망 가) 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장 현황 및 전망 ① 세계 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장 현황 및 전망 당사 산업분야는 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장이며, 해당시장은 패키지SW 시장에 속합니다 . 세계 패키지SW 시장규모는 2023년까지 8,147억 달러에 달할 것으로 전망되며, 그중 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장규모는 2023년까지 2,162 억 달러에 달할 것 으로 전망하고 있습니다. (단위 : 억 달러) 2019 패키지 소프트웨어 세계시장 전망 [출처: 2019 패키지 소프트웨어 세계시장 전망 (IDC, 2019)] ② 국내 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장 현황 및 전망 국내 패키지SW 시장규모는 2023년까지 6조 5,956억 원에 달할 것으로 전망되며, 그중 애플리케이션 개발/배치 SW(개발용 SW) 시장규모는 2023년까지 1조 8,489억 원에 달할 것 으로 전망 하고 있습니다. (단위 : 억 원) 2019 패키지 소프트웨어 국내시장 전망 [출처: 2019 패키지 소프트웨어 국내시장 전망 (IDC, 2019)] ② 국내 공공시장 부문 SW사업 수요예보 '2023년 공공부문 SW사업 수요예보’에 따르면 2,230개 공공기관(중앙국가기관, 지자체, 교육기관, 공공기관) 대상, 정부/공공기관 ICT 정보화예산 중 웹 UI/UX 솔루션 구매 및 이를 통한 구축을 포함하는 총 예산은 5조 3,813억 원 으로 전년대비 8.9%상향되었습니다. 정부가 공공기관의 범용 시스템 내 Active-X 제거 사업 추진을 계속하면서, 이로 인해 올해 UI/UX 분야 대형 공공사업 발주가 활발해질 것으로 보이며, 특히 당사는 공공기관 조달 우선구매 조항에 포함된 녹색기술인증을 확보함으로서 당사에 공공기관의 수요가 집중 될 것으로 예상하고 있습니다. (다) 소프트웨어산업 국내 정책동향 소프트웨어산업과 관련하여 국내외 정책 동향은 아래와 같습니다. 1) 국내 정책 동향 구분 세부사항 과학기술 정보통신부 - 정부R 20조원 시대의 정부 R 중장기 투자전략(2019~2023) 4차 산업혁명 대응 및 혁신성장을 가속화하고 국민 삶의 질 향상, 과학기술 혁신 역량을 결집하는 거시적 관점에서 중장기 투자전략 수립 과학기술혁신본부에서 예산을 배분·조정하는 11대 기술분야와 혁신생태계 중