아크릴 사업보고서 (2025.12)
1. 사업의 개요

사업에 대한 이해를 돕기 위해 당사가 영위하는 사업 분야 및 기술, 제품에 대한 전문용어 해설을 아래 표와 같이 기재합니다.

[주요 용어 정리]

용어	설명

AI 인프라 기술	기업 및 기관이 인공지능 기술을 도입하고 운영하는 과정에서 직면하게 되는 다양한 문제들에 대해 비용 효율적이며 손쉬운 해결을 지원하는 관련 소프트웨어 기술로 AI 구축 및 운영을 위해 필요한 하드웨어 관리 및 운영 기술부터 대규모 데이터 처리, AI 모델 개발 지원, 배포 및 유지 관리 등을 지원하는 소프트웨어 솔루션들을 모두 포함함

MLOps	머신러닝(Machine Learning)과 개발-운영 지원 통합 플랫폼을 의미하는 DevOps(Development Operations)의 합성어로, 머신 러닝 모델의 개발 및 운영에 필요한 전 과정의 실행을 유기적이고 효과적으로 통합 지원하는 시스템

LLMOps	LLM의 학습, 배포, 운영, 유지 보수 및 RAG 시스템 구현 등 개발 및 활용과 관련된 전 과정을 유기적이고 자동화된 방식으로 실행 및 통합 관리를 지원하는 시스템

HIS	의료, 행정, 재정적, 법적 문제 및 서비스의 처리와 같은 병원 운영의 모든 측면을 관리할 수 있도록 설계된 포괄적인 통합 정보시스템을 의미함

EMR	환자의 의료 정보를 전자적으로 저장하고 관리하는 시스템으로, 환자의 개인 정보, 병력, 진단 결과, 처방전, 치료 계획 등 모든 의료정보를 한 곳에 집중적으로 저장하는 기술

Agentic RAG	일반적인 RAG 시스템이 갖는 LLM의 외부 문서 참조 과정의 단순 선형 구조가 아닌, 복수의 LLM을 지능형 AI 에이젼트로서 활용하는 네트워크 구조 구현을 지원하는 RAG 기술로서, 복잡하고 동적인 정보 환경에서 더욱 효과적이며 고성능의 추론을 지원함

AutoML	머신러닝 모델의 개발 전주기 과정(데이터 전처리, 최적의 모델 탐색, 학습 및 평가, 배포)을 자동화하는 기술

DoRA	사전 학습된 가중치를 크기와 방향의 요소로 “가중치 분해”하고, 방향축의 성분만 LoRA 기술로 업데이트하여 소규모의 파라미터 업데이트로도 고성능과 안정성을 획득할 수 있는 LLM 파인튜닝 기술

ECMP	컴퓨터 네트워크에서 동일한 전송 비용을 갖는 복수의 경로를 활용해 트래픽을 분산시키는 라우팅 기술

ExRAP	LLM이 환경 정보를 기반으로 실시간적인 상황 변화에 맞추어 제어 대상인 에이전트의 행동을 변화시키는 것을 목표로 계획을 수립(Planning)하는 기술

GPUDirect RDMA	GPU와 네트워크 인터페이스 카드(NIC) 장치 간에 CPU의 개입없는 직접 데이터 전송을 가능하게 하는 기술

LoRA	모델의 가중치를 저차원 행렬로 분해한 뒤, 특정 성분 요소들만 학습에 활용(파라미터 업데이트)하여 메모리와 계산 비용을 효율적으로 절감시킨 LLM 파인튜닝 기술

MIG	단일 GPU를 복수개의 인스턴스로 분할하고, 각 인스턴스의 독립적인 연산 실행을 지원하여 다양한 작업의 병렬 처리를 가능하게 하는 기술

PEFT	LLM과 같은 대규모 AI모델의 파인튜닝 시, 모델의 전체 파라미터가 아닌특정 파라미터들만 업데이트되도록 학습시켜 메모리와 계산 비용을 절감하면서 고품질의 성능을 확보하는 기술

RAG	LLM이 다양한 분야에 특화된 고성능의 정보 처리가 가능하도록, 각 분야특화 문서들이 저장된 외부 데이터베이스를 연동시켜 정보 검색, 추출(Retrieval) 및 이를 기반으로 한 정보 생성(Augmented Generation)을 지원하는 기술

SaMD	기존의 하드웨어 형태가 있는 의료기기에 내장된 소프트웨어와 구분하여 독립적으로 의료기기의 기능을 제공하는 소프트웨어

감성 컴퓨팅	인간의 감성을 디지털 정보로 정의하고, 감성의 인식, 생성 및 감성 변화의 메커니즘을 정보 기기를 통한 실행을 지원하는 관련 정보 기술들의 집합 및 이를 지칭하는 기술 패러다임

강화학습	머신러닝 알고리즘의 한 종류로서, ‘에이젼트’라는 소프트웨어 주체가 매순간 획득가능한 정보 및 실행가능한 경우들을 기반으로 환경으로부터 주어지는 “보상”을 최대화할 수 있는 최적의 행동 전략을 학습하는 기술

개체명 인식	텍스트에서 사람, 장소, 날짜 등의 특정한 의미를 갖는 단어/구를 인식하고, 인식된 의미로 분류하는 자연어 처리 기술

대조 학습	학습 데이터 내에 유사하거나 차이가 있는 데이터들을 잠재 공간 상에서 가깝거나 멀어지도록 학습하는 것을 목표로 하는 특수한 교사 학습 기술

데이터 드리프트	머신러닝 모델이 학습에 사용한 데이터의 통계적 특성이 시간이 지남에 따라 현실에서 직면하는 데이터와 달라지는 현상으로 모델 성능 저하가 나타나는 현상

로드밸런싱	컴퓨터 네트워크 기술의 일종으로 복수의 서버나 컴퓨터 자원에 네트워크트래픽이나 애플리케이션 요청 작업 등을 효율적으로 분산하는 기술

모델 드리프트	데이터 드리프트, 또는 독립변수와 종속 변수간의 관계의 변화 등으로 인한 개념 드리프트(concept drift)가 발생되어 모델의 예측 성능이 저하되는 현상

연합학습	동일한 모델의 학습에 참여중인 각 참여자가 독립적으로 보유한 데이터로 개별 모델을 학습한 뒤, 모델의 학습 정보만을 중앙 서버로 공유하여 해당 정보의 결합으로 목표 모델을 생성하는 방식의 분산형 머신러닝 기법

온디바이스	클라우드에 설치된 고성능 서버로 데이터를 전송하여, 필요한 AI 연산 결과를 피드백받는 방식이 아닌, 데이터 전송 없이 기기 내부에서 AI 연산을 독립적으로 수행하는 방식으로 기기의 사양에 맞는 경량형 AI 가 요구됨

인스트럭션 튜닝	'특정 지시사항(instruction) - 이에 대한 응답(answer)’ 쌍으로 구성된 학습 데이터셋을 이용하여 LLM을 추가 학습(파인튜닝)하는 기술

임베딩 벡터	다양한 유형(modality)의 데이터를 N-차원의 잠재 공간(latent space)상에 존재(embedding)할 수 있도록 변환한 형태

자기 지도 학습	타켓 레이블이 없는 대량의 데이터의 일부를 타겟 레이블로 인식하여 학습하는 기술(예:이미지의 일부, 문장의 일부 단어)

자연어 처리	정보 기기를 이용해 자연어를 이해하거나 생성하기 위한 다양한 분석 및 처리 기술의 집합

주제 그룹화 및인식	텍스트를 분석하여 유사한 주제를 가진 문서나 구문을 그룹화(clustering)하고, 해당 그룹의 주제를 식별(recognition)하는 자연어 처리 기술을 함께 지칭하는 용어로서 (주)아크릴에서 정의한 NLP 모델의 이름

차분 프라이버시	개인정보가 포함된 데이터에 수학적으로 정의 및 제어가 가능한 노이즈를 의도적으로 추가하여 개인 정보의 직접적인 식별을 어렵게 하면서도, 전체 데이터의 통계적 특성을 유지시키는 개인정보 비식별화 기술

컨테이너	애플리케이션과 그 실행을 위해 필요한 모든 요소를 하나의 패키지로 묶어 다양한 환경에서의 일관된 실행을 지원하는 기술이며, OS를 포함하지 않고 호스트 OS의 커널을 공유함

쿠버네티스	컨테이너화된 애플리케이션들을 효율적으로 관리하고 운영하기 위한 오픈소스 플랫폼

파운데이션 모델	대규모 데이터셋의 비지도 학습을 이용하여 학습된 수십억 규모의 파라미터를 가진 대규모 모델, 특정 작업(task)에 국한되지 않고 다양한 분야와 작업에 적용할 수 있음

파인튜닝	사전 학습된 AI 모델을 특정 분야 및 작업을 위한 데이터셋을 이용하여 추가적으로 학습시키는 기술, 기학습된 지식을 유지하면서 새로운 분야 및 작업과 관련된 지식을 신규로 모델에 추가할 수 있음

프롬프트엔지니어링	LLM으로부터 고품질의 응답을 획득할 수 있는 최적의 입력(prompt)을 설계 및 최적화하는 과정 및 이와 관련된 기술

파라미터 최적화	AI 모델의 학습 과정에서 참조되는 매개변수인 하이퍼파라미터 (hyperparameter)를 모델 성능 향상을 목표로 최적화하는 기술

당사는 AI 개발의 전 과정을 지원하는 인프라 기술, 서비스 구축 기술을 통해 모든 산업의 AI를 접목해 혁신을 이끌어내는 AX 인프라 전문 기업입니다. GPU 최적화, GPU 자원 가상화, RDMA 기반 고속 전송, 학습/추론 트래픽 차등화 기술 등을 기반으로 AI 인프라 운영 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 워크로드 최적화와 효율적 자원 운영 관리를 실현할 수 있습니다.또한, 다중 에이전트 기반 멀티모달 데이터 워크로드 처리 기술, LLM을 비롯한 대규모 AI 모델들을 고객의 요구사항에 맞게 최적화 하는 기술 등 AI 서비스 구축 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 데이터 수집부터 전처리, AI 모델 개발, 배포 및 운영까지 전 과정을 손쉽게 구현할 수 있습니다.독자 개발한 통합 인공지능 플랫폼 '조나단'은 고가의 대규모 GPU 자원 효율을 극대화하는 'GPU베이스'와 AI 인프라와 데이터를 연결하는 '에이전트베이스' 제품을 기반으로 기업의 성공적인 AI 도입과 상용화를 지원합니다. 이를 통해 데이터센터 운영 효율을 높이고, 산업 현장의 적용성 극대화를 목표로 하고 있습니다.특히, 헬스케어 분야에서 독보적인 기술력을 입증하며 시장의 신뢰를 구축하고 있습니다. 2025년 8월 보건복지부 주관 '한국형 ARPA-H' 프로젝트에 선정되어 병원 감염병 대응을 위한 에이전틱 AI 기반 대규모 국책 연구를 수행 중입니다. 또한, 과학기술정보통신부 주관 '닥터앤서 3.0' 1차, 2차 사업에도 연속 선정되어 피부질환, 전립선증식증 디지털의료기기 및 의료 특화 파운데이션 모델을 개발 중입니다. 업계에서 국가 주도의 양대 의료 AI 사업을 모두 수행하는 기업은 아크릴이 유일합니다.통합 인공지능 플랫폼 조나단(JONATHAN)과 의료특화 인공지능 플랫폼 나디아(NADIA)를 통해 헬스케어, 공공 등의 각 산업 분야 별로 최적화된 AI 솔루션을 고객들에게 제공하며 지속적으로 성장하고 있습니다.