아크릴 분기보고서 (2026.03)
5. 위험관리 및 파생거래

가. 재무위험관리 연결회사의 재무위험관리는 주로 시장위험(환위험, 공정가치 이자율 위험, 현금흐름 이자율 위험 및 가격위험), 신용위험, 유동성위험에 대해 회사가 안정적이고 지속적으로 경영성과를 창출할 수 있도록 지원하고, 동시에 재무구조 개선 및 자금운영의 효율성제고를 통해 금융원가를 절감함으로써 사업의 원가경쟁력 제고에 기여하는데 그 목적이 있습니다.또한, 연결회사는 정기적으로 재무위험관리 정책의 재정비, 재무위험 모니터링 등을 통해재무위험으로부터 발생할 수 있는 영향을 최소화하는데 주력하고 있습니다.

연결회사가 노출되어 있는 금융위험 및 이러한 위험이 연결회사의 미래 성과에 미칠 수 있는 영향은 다음과 같습니다.

위험	노출 위험	측정	관리

시장위험 - 환율	미래 상거래
기능통화 이외의 표시통화를 갖는 금융자산 및 금융부채	현금흐름 추정
민감도 분석	통화선도 및 통화옵션

시장위험 - 이자율	변동금리 장기 차입금	민감도 분석	이자율스왑

신용위험	현금성자산, 매출채권, 파생상품, 채무상품, 계약자산	연체율 분석
신용등급	은행예치금 다원화, 신용한도, L/C
채무상품 투자지침

유동성위험	차입금 및 기타 부채	현금흐름 추정	차입한도 유지

(1) 시장위험

시장위험은 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다.시장위험은 이자율위험, 환위험 및 기타 가격위험의 세 가지 유형으로 구성됩니다.1) 이자율위험이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 연결회사는 변동이자부 차입금과 관련된 시장이자율의 변동위험에 노출되어 있습니다. 이에 따라, 연결회사의 경영진은 이자율 현황을 주기적으로 검토하여 고정이자율차입금과 변동이자율차입금의 적절한 균형을 유지하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 연결회사의 이자율변동위험에 노출된 차입금의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 원)

구분	당분기	전기말

장단기차입금	5,212,500,000	5,235,000,000

당기 및 전기 중 변동금리부 차입금의 이자율이 1% 변동할 경우 1년간 발생하는 이자비용이 법인세비용차감전순이익에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 원)

구분	당분기	전기말

1% 상승시	1% 하락시	1% 상승시	1% 하락시

변동금리부차입금	(52,125,000)	52,125,000	(52,350,000)	52,350,000

2) 환위험

보고기간말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 연결회사의 금융자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : USD)

구분	당분기말	전기말

자산

현금및현금성자산	13,861	14,094

3) 기타 가격위험기타 가격위험은 이자율위험이나 환위험 이외의 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험이며, 당기말 현재 기타 가격위험이 존재하는 자산 및 부채는 없습니다.

(2) 신용위험

신용위험은 연결회사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래 상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다.

신용위험은 연결회사가 보유하고 있는 수취채권을 포함한 주요 거래처에 대한 신용위험 뿐 아니라 현금성자산, 은행 및 금융기관 예치금으로부터 발생하고 있습니다.

신용위험은 연결회사의 신용정책에 의하여 효율적 신용위험 관리, 신속한 의사결정 지원 및 채권 안전장치 마련을 통한 손실 최소화를 목적으로 관리하고 있습니다. 연결회사는 당기 중 손상의 징후나 회수기일이 초과된 채권 등에 대하여 보고기간종료일 현재 채무불이행이 예상되는 경우 그 위험을 적절히 평가하여 재무상태표에 반영하고 있습니다.

당분기말과 전기말 현재 연결회사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위: 원)

구분	당분기	전기말

현금및현금성자산	41,483,715,462	41,393,068,126

단기금융상품	52,979,300	52,644,516

매출채권	1,810,227,061	1,916,199,129

미수금	66,597,957	252,399,682

단기대여금	321,000,000	346,000,000

장기금융상품	6,744,204	6,744,204

임차보증금	538,415,500	538,415,500

기타보증금	75,660,000	75,660,000

합계	44,355,339,484	44,581,131,157

한편, 당분기와 전분기중 손익으로 인식된 금융자산의 손상 관련 대손상각비는 다음과같습니다.

(단위: 원)

구분	당분기	전분기

매출채권 대손상각비	(13,545,672)	(7,471,551)

(3) 유동성위험

유동성위험은 연결회사가 유동성 부족으로 인해 금융부채에 대한 지급 의무를 이행 못하거나, 정상적인 영업을 위한 자금조달이 불가능한 경우 발생하고 있습니다.

연결회사는 자금수지계획을 수립함으로써 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측하고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.연결회사의 금융부채를 보고기간종료일로부터 계약 만기일까지의 잔여기간에 따라 만기별로 구분한 내역은 다음과 같습니다. 아래 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름이며, 차입금에는 이자 상환액이 포함되어 있습니다. 또한 전환상환우선주부채의 경우 계약 상 상환청구 만기일의 현금흐름 기준으로 작성하였습니다.

(단위: 원) 구분 장부금액 계약상현금흐름 잔존계약만기 1년 이하 1년~3년 3년 초과 비파생금융부채: 매입채무및기타채무 1,376,338,431 1,376,338,431 1,376,338,431 - - 단기차입금 4,710,000,000 4,710,000,000 4,710,000,000 - - 유동성장기차입금 67,500,000 67,500,000 67,500,000 - - 장기차입금 435,000,000 435,000,000 - 435,000,000 - 리스부채 - - - - - 유동리스부채 957,148,402 957,148,402 957,148,402 - - - 비유동리스부채 1,688,789,383 1,688,789,383 - 1,688,789,383 - 기타금융부채 - - - - 미지급비용 - - - - 소계 9,234,776,216 9,234,776,216 7,110,986,833 2,123,789,383 - (단위: 원) 구분 장부금액 계약상현금흐름 잔존계약만기 1년 이하 1년~3년 3년 초과 비파생금융부채: 매입채무및기타채무 428,951,554 428,951,554 428,951,554 - - 단기차입금 4,800,000,000 4,800,000,000 4,800,000,000 - - 장기차입금 435,000,000 435,000,000 - 435,000,000 - 전환상환우선주부채 - - - - - 리스부채 - - - - - - 유동리스부채 191,774,615 191,774,615 191,774,615 - - - 비유동리스부채 46,820,602 46,820,602 - 46,820,602 - 기타금융부채 - - - - - - 미지급비용 332,466,261 332,466,261 332,466,261 - - - 미지급이자 - - - - - 소계 6,235,013,032 6,235,013,032 5,753,192,430 481,820,602 - (4) 자본위험관리연결회사의 자본관리목적은 건전한 자본구조를 유지하는 것입니다. 연결회사는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며, 부채비율은 총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. (단위: 원) 구분 당분기말 전기말 총부채(A) 10,630,511,018 7,188,531,200 총자본(B) 43,163,341,935 43,747,825,951 부채비율(%)(=A/B) 24.63% 16.43% 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황 - 해당사항 없음. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 본 보고서 제출일 현재 기준 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동 (1) 연구개발 조직 개요 당사의 연구개발 조직은 AX인프라 연구소가 중심이 되며, 조나단 그룹과 나디아 그룹에서 기술 응용 및 현장적용을 담당합니다. AX인프라 연구소는 AI 인프라 관련 시스템 기술 설계 및 자체 LLM 개발 등 당사의 핵심 원천 기술 개발과 제품 내 기술 탑재를 통한 상용화 및 최적화를 비롯한 지적재산권의 확보를 수행합니다. 조나단 그룹은 조나단 플랫폼 개발 및 고도화부터 산업 특화 AI 에이전트 개발까지 다양한 산업 분야의 AI 기술 상용화를 담당하며, B2B, B2G 프로젝트를 맞춤형으로 수행합니다. 나디아 그룹은 의료 특화 AI 플랫폼 나디아를 개발하며, AI 기반 디지털의료기기 개발 및 상용화를 담당합니다. 각 사업그룹은 사업적 성과 극대화를 위해 시장 요구를 반영한 제품 개발과 서비스 기획 및 품질관리를 지원하며, 연구개발조직 간 협업을 통해 기술과 비즈니스 간의 연결고리를 강화하는 역할을 수행합니다. 연구개발 조직도_1.jpg 연구개발 조직도 (2) 연구개발 조직의 역할 조직명 역할 AX인프라 연구소 AAAI랩 GPU 최적화와 AX 인프라 핵심기술을 연구하는 아크릴의 R 조직입니다. 클라우드ㆍ엣지ㆍGPU/NPUㆍ파운데이션 모델 전반의 효율적 운영ㆍ분산학습 기술을 개발해 '조나단'에 구현합니다. 조나단 그룹 조나단 개발팀 통합 AX 플랫폼 '조나단' 및 GPU/NPU 기반AX 인프라 클라우드ㆍ엣지ㆍ온프레미스 전반의 고성능ㆍ고효율 기술을 구축합니다. 조나단 운영팀 품질검증·납품·설치·운영지원을 통해 안정적 서비스와 기술 신뢰성을 확보합니다. LLM팀 오픈소스 파운데이션 모델을 바탕으로 트랜스포머 최적화·파인튜닝·RAG·멀티에이전트 기술로 즉시 활용 가능한 Agentic AI와 핵심 ML/DL 모델을 개발합니다. 헬스케어·공공·제조의 시계열 예측·컴퓨터 비전·이상 탐지·추천 등 산업 특화 AX 서비스를 제공합니다. 나디아 그룹 헬스케어플랫폼팀 헬스케어 특화 AX 플랫폼 '나디아'의 코어 엔진 및 응용 기능을 개발하고, 의료 데이터 표준화·정규화 및 분석 알고리즘을 구현합니다. 의료 고객사의 납품·설치·운영 지원을 수행해 안정적 활용을 보장합니다. 헬스케어 AI팀 환각 억제 다중 검증·페어런팅 기반 추론 제어·경량화 기술을 통해 신뢰성과 설명가능성(XAI)을 갖춘 헬스케어 AI모델, 에이전트를 개발합니다. 헬스케어 기획팀 SaMD 기획·설계 및 GMP·HIPAA 준수 체계 하에서 요구사항 분석부터 임상 프로토콜 수립·검증까지 의료기기 전주기를 기획합니다. 국내외 우수 의료기관과 협업해 임상 현장에 적용 가능한 AI 의료제품을 최적화하고, 인증·국내외 출시를 추진합니다. (3) 연구개발 인력현황당사는 박사급 5명, 석사급 15명 등 총 80명의 연구개발 인력을 보유하고 있으며 그 현황은 다음과 같습니다. (단위 : 명) 구분 박사 석사 학사 기타 합계 인원수 5 15 54 6 80 (4) 연구개발비 집행현황 (단위 : 백만원) 과목 2026년(제16기 1분기) 2025년(제15기) 2024년(제14기) 2023년(제13기) 연구개발비용 462 1,514 1,560 1,856 [연구개발비용 계÷당(분)기 매출액 ×100] 70.24% 11.37% 11.62% 12.58% 다. 연구개발실적 당사가 본 보고서 작성 기준일 현재까지 최근 5년간 수행해온 총 연구개발 과제 누적 건수는 15건, 총 누적 금액은 약 116억 원으로, 다수의 핵심 기술 확보에 중요한 역할을 해왔습니다. 감성 컴퓨팅과 NLP 관련 연구 과제들은 AI 서비스 구축 기술의 발전 계기를 제공했으며, 드론 AI 플랫폼과 차세대 지능형 반도체 연구를 통해 AI 인프라 운영 기술의 기틀을 마련했습니다. 또한, 연구 과정에서 인공지능 모델의 운영ㆍ관리 측면 및 GPU 서버 부족 등 인프라 관리 측면의 어려움을 직접 인식하여, AI 플랫폼 연구개발 과제 등을 수행하며 조나단 제품 출시의 기반을 마련할 수 있었습니다. 이후에는, 인공지능 병원 구축이라는 중장기 목표 하에 AI 서비스 구축 기술을 기반으로 의료 특화 데이터 수집ㆍ관리 및 의료 인공지능 모델 관련 연구 개발 과제들을 수행하였고, 이러한 연구 결과들은 나디아의 개발 및 출시에 결정적인 계기가 되었습니다. (1) 정부과제 수행 이력 (최근 5년) (단위 : 백만원) 구분 사업(과제)명 사업기간 발주기관 총 사업비 아크릴사업비 비고 시작일 종료일 1 2022년 데이터 플래그십 및 인공지능(AI) 기반 교통사고 위험도 예측 시스템 개발> `22.06.20 `22.12.15 한국지능정보사회진흥원 651 325 완료 2 사람중심인공지능핵심원천기술개발(R) 가능한 에이전트 플랫폼 기술 개발> `22.04.01 `24.12.31 정보통신기획평가원 10,000 2,970 완료 3 거대인공신경망 인공지능반도체 SW기술개발 거대인공신경망 처리 플랫폼 SW 기술개발> `23.04.01 `27.12.31 정보통신기획평가원 11,400 1,663 진행중 4 인공지능반도체 SW 통합플랫폼 기술개발 AI SoC 반도체 SW 개발 플랫폼 기술 개발> `23.04.01 `27.12.31 정보통신기획평가원 17,100 1,450 진행중 5 비대면 진료기술개발 대응을 위한 비대면 진료 임상의사결정지원시스템(CDSS)의 개발> `23.04.01 `27.12.31 한국보건산업진흥원 3,275 1,985 진행중 6 2023년 데이터플래그십 및 생성형AI를 활용한 갈등이슈 조기경보 시스템 개발> `23.06.23 `23.12.15 한국지능정보사회진흥원 400 310 완료 7 인공지능 학습데이터구축사업 데이터 구축사업(아동 청소년 상담 데이터)> `23.07.01 `23.12.31 한국지능정보사회진흥원 1,700 350 완료 8 부처협업 기반 AI확산 사업 보훈재가복지 솔루션 개발 및 실증> `24.06.01 `26.12.31 정보통신산업진흥원 4,500 1,950 진행중 9 2024 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 확산 환경 조성사업 2024년 지역특화형 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 확산 환경 조성> `24.06.01 `26.12.31 한국지능정보사회진흥원 11,100 529 진행중 10 2024년 인공지능콘텐츠제작지원(협력형)사업 공간 내 '소통형 AI 콘텐츠' 개발> `24.06.01 `24.12.31 한국콘텐츠진흥원 300 120 완료 11 SW컴퓨팅산업원천기술개발(R,정보화) 서비스의 최적 실행을 위한 생성형AI 지원 시스템SW 프레임워크 기술개발> `25.07.01 `28.12.31 정보통신기획평가원 10,920 1,050 진행중 12 한국형 ARPA-H 프로젝트 극복을 위한 항생제 적정사용관리 지능형 에이전트 개발 및 실용화> `25.07.01 `29.12.31 한국보건산업진흥원 12,750 3,800 진행중 13 지역특화 제조데이터 활성화사업 육성을 위한 AI 기반 제조데이터 활성화 사업> `25.06.01 `27.12.31 스마트제조혁신추진단 5,910 900 진행중 14 2025년도 의료AI혁신생태계조성(닥터앤서3.0) (Re + Media + Medical AI) 다시 돌보는, 회복을 돕는 의료 AI 생태계> `25.06.01 `28.12.31 정보통신산업진흥원 8,740 2,270 진행중 15 2025년도 의료AI혁신생태계조성(닥터앤서3.0) 초개인화 질환 관리를 통한 예후 향상을 지원하는 Agentic AI 기반 토탈 솔루션 개발 및 실증> `25.10.01 `28.12.31 정보통신산업진흥원 15,200 1,900 진행중 (2) 주요 논문 실적 번호 논문명 학술지/학술대회 저자 발행년도 1 A two-stage framework for UML specification matching, Information and Software Technology Information and Software Technology 박외진 2011 2 Congestion control for sudden bandwidth changes in TCP International Journal of Communication Systems 고의열 2011 3 Packet forwarding assurance in delay tolerant networks Wireless Personal Communications 고의열 2014 4 An end-to-end rate control protocol for intermittently connected networks Wireless Personal Communications 고의열 2015 5 Bidirectional Dynamic LSTM을 이용한 음절 단위 개체명 추출 및 자동화된 말뭉치 구축 한국어정보학회 학술대회 박외진 2017 6 Analysis of V2V communication for ADAS 2017 Ninth International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN) 박외진, 염익준 2017 7 입법정보 네트워크 모델링 연구 (에너지법 시범연구) 한국지능정보시스템학회 학술대회 박외진 2021 8 Gpu-ether: Gpu-native packet i/o for gpu applications on commodity ethernet IEEE INFOCOM 2021 염익준 2021 9 Efficient user-level multi-path utilization in RDMA networks IEEE Access 염익준 2021 10 실시간 채팅 데이터를 이용한 하이라이트 추출 한국통신학회 하계종합학술발표회 염익준 2021 11 Gemma: reinforcement learning-based graph embedding and mapping for virtual network applications IEEE Access 염익준 2021 12 Repot: Transferable Reinforcement Learningfor Quality-Centric Networked Monitoring in Various Environments IEEE Access 염익준 2021 13 DNA+ 드론 AI: 고화질 드론 영상 인공지능 기반 실시간 분석 기술 연구 동향 한국통신학회지 (정보와통신) 고의열 2022 14 Vision transformer equipped with neural resizer on facial expression recognition task ICASSP 박외진 2022 15 Virtualizing GPU direct packet I/O on commodity Ethernet to accelerate GPU-NFV Journal of Network and Computer Applications 염익준 2022 16 Sample-Efficient Deep Learning Techniques for Burn Severity Assessment with Limited Data Conditions MDPI Applied Science 신현경, 고의열 2022 17 Deep-Learning Algorithm and Concomitant Biomarker Identification for NSCLC Prediction Using Multi-Omics Data Integration MDPI Biomolecules 고의열 2022 18 Development and application of survey-based artificial intelligence for clinical decision support in managing infectious disease : a pilot study on a hospital in Central Vietnam Frontiers in Public Health 신현경 2022 19 i-NVMe: Isolated NVMe over TCP for a Containerized Environment IEEE INFOCOM 2023 염익준 2023 20 Open-source-based 5G Access Network Security Vulnerability Automated Verification Framework 한국정보과학회 이수기 2023 21 Self-Attention-Based Uplink Radio Resource Prediction in 5G Dual Connectivity IEEE Internet of Things Journal 이수기 2023 22 PeRF: Preemption-enabled RDMA Framework USENIX ATC 이수기,염익준 2024 23 LLM-Based Offline Learning for Embodied Agents via Consistency-Guided Reward Ensemble EMNLP 박외진 2024 24 Machine Learning Models for Non-Invasive Diagnosis of Bladder Outlet Obstruction and Detrusor Underactivity in Male with Lower Urinary Tract Symptoms International Neurourology Journal 신현경, 박외진 2024 25 Exploratory Retrieval-Augmented Planning For Continual Embodied Instruction Following NeurIPS 박외진 2024 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황당사가 권리를 보유한 특허는 국내외를 포함하여 총 85건(등록 35건, 출원 50건)이며, 상표권은 21건, 저작권은 21건입니다. 상세 내역은 아래와 같습니다. (기준일: 2026.03.31) (단위: 건) 구분 특허 상표권 저작권 출원 등록 출원 등록 등록 국내 27 35 - 21 21 해외 11 - - - - PCT 12 - - - - 계 50 35 - 21 21 주) 당사가 권리를 보유한 특허는 국내외를 포함하여 총 85건이고, 그 중 등록된 특허가 35건, 출원 특허가 50건이며, 국내가 62건, 해외가 23건 입니다. (1) 특허 내역 구분 내용 등록/출원 구분 등록/출원번호 등록/출원일 국가 특허권 감성적 음성합성 장치 및 그 방법 등록 10-1160193 2012-06-20 국내 특허권 인스턴트 메신저 서비스 제공시스템 및 그 제공방법, 및 통신단말기 및 그 통신방법 등록 10-1191922 2012-10-10 국내 특허권 감성 기반의 커뮤니티 형성 시스템, 커뮤니티 형성이 가능한 통신단말기 및 그 커뮤니티 형성방법 등록 10-1250520 2013-03-28 국내 특허권 지능형 감성단어 확장장치 및 그 확장방법 등록 10-1310929 2013-09-13 국내 특허권 지능형 감성 추론장치 및 그 추론방법 등록 10-1334196 2013-11-22 국내 특허권 감성정보 제공 방법과 이를 수행할 수 있는 장치 등록 10-1446299 2014-09-24 국내 특허권 감성 정보 기반 검색 서비스 제공 방법 등록 10-1451757 2014-10-10 국내 특허권 EPG 기반 감성 정보 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치들 등록 10-1464636 2014-11-18 국내 특허권 감성 정보 기반 서비스 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치 등록 10-1491030 2015-02-02 국내 특허권 감성 패턴 제공 방법 및 이를 수행할 수 있는 장치 등록 10-1503802 2015-03-12 국내 특허권 감성 정보 기반 지도 제공 방법 등록 10-1523746 2015-05-21 국내 특허권 딥-러닝 기반 형태소 분석 장치와 형태소 분석 애플리케이션의 작동 방법 등록 10-1702055 2017-01-25 국내 특허권 텍스트 콘텐츠 작성자의 메타정보를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 출원 KR2018/001409 2018-02-01 PCT 특허권 뉴럴 네트워크를 이용한 언더라이팅 자동화 장치 및 방법 출원 KR2018/016122 2018-12-18 PCT 특허권 자연어 문장을 확장하는 장치와 상기 자연어 문장을 확장하는 방법 등록 10-1962113 2019-03-20 국내 특허권 텍스트 콘텐츠 작성자의 메타정보를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-1985900 2019-05-29 국내 특허권 텍스트 콘텐츠 작성자의 메타정보 추론 서비스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-1985901 2019-05-29 국내 특허권 형태소 특징 및 음절 특징을 고려한 텍스트 콘텐츠 작성자의 메타정보를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-1985902 2019-05-29 국내 특허권 텍스트 콘텐츠를 문장 단위로 분할하여 작성자의 메타정보를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-1985903 2019-05-29 국내 특허권 텍스트 콘텐츠를 소정의 단위로 분할하여 작성자의 메타정보를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-1985904 2019-05-29 국내 특허권 온톨로지에 의해 표현되는 자원들을 이용하여 상기 온톨로지를 확장하는 방법 등록 10-1991320 2019-06-14 국내 특허권 딥러닝-기반 키워드에 연관된 단어를 도출하는 방법과 컴퓨터프로그램 등록 10-2011667 2019-08-12 국내 특허권 텍스트 콘텐츠의 장르를 추론하는 방법 및 컴퓨터 프로그램 등록 10-2072708 2020-01-28 국내 특허권 사용자의 상황적 감정 변환에 따른 사용자의 상황적 감정 변환에 따른 가심비 평가-기반 서비스 제공 방법 등록 10-2091661 2020-03-16 국내 특허권 감정 인식 방법 및 프로그램과, 감정 인식기 생성 방법 및 프로그램 등록 10-2110393 2020-05-07 국내 특허권 인공 신경망의 상용화 서비스 제공 방법 등록 10-2190103 2020-12-07 국내 특허권 인공 신경망 학습 방법 등록 10-2190100 2020-12-07 국내 특허권 인공 신경망의 파라미터 셋을 결정하는 방법 등록 10-2190105 2020-12-07 국내 특허권 자연어 문장에 대한 의미 요소 관계 시각화 방법 및 이를 이용한 장치 등록 10-2259703 2021-05-27 국내 특허권 인공지능 비전문가를 위한 인공지능 서비스 제공 시스템 및 방법 등록 10-2377645 2022-03-18 국내 특허권 인공지능 간의 대화를 위한 대화생성 시스템 및 방법 등록 10-2385198 2022-04-06 국내 특허권 인공지능 간의 대화를 위한 대화생성 시스템 및 방법 출원 US17/359,015 2021-06-25 미국 특허권 모달별 중요도 기반 멀티모달 인공지능 학습 시스템 및 그 방법 등록 10-2826130 2025-06-24 국내 특허권 손실함수 기반 인공지능 모델 성능 개선 시스템 및 방법 등록 10-2888506 2025-11-17 국내 특허권 좌표 회귀 방법을 이용한 인공지능의 감정 분석 시스템 및 방법 출원 10-2021-0159030 2021-11-18 국내 특허권 GUI 기반 인공지능 추천 시스템 및 그 방법 등록 10-2398361 2022-05-11 국내 특허권 환자 예후 예측 방법 및 장치 출원 10-2022-0069591 2022-06-08 국내 특허권 대화형 지능 서비스 제공 챗봇 제작 시스템 및 방법 등록 10-2445519 2022-09-16 국내 특허권 대화형 지능 서비스 제공 챗봇 제작 시스템 및 방법 출원 US17/359,004 2021-06-25 미국 특허권 멀티 모달 인공 신경망 모델 학습 및 추론 방법 및 장치 출원 10-2022-0126294 2022-10-04 국내 특허권 소스 코드 결함 수정 방법 및 장치 출원 10-2022-0159322 2022-11-24 국내 특허권 객체 검출 방법 및 장치 출원 10-2022-0159396 2022-11-24 국내 특허권 자율 주행 시나리오 를 생성 방법 및 장치 출원 10-2022-0159360 2022-11-24 국내 특허권 인공 신경망 모델 학습 결과 합성을 통한 공통 모델 생성 방법 등록 10-2480140 2022-12-19 국내 특허권 인공 신경망 모델 학습 결과 합성을 통한 공통 모델 생성 방법 출원 KR2022/021023 2022-12-22 PCT 특허권 인공 신경망 모델 학습 결과 합성을 통한 공통 모델 생성 방법 출원 US19/122,050 2025-04-17 미국 특허권 연합 학습을 이용하여 맞춤형 인공 신경망 모델을 제공하는 방법 및 장치 출원 10-2023-0035116 2023-03-17 국내 특허권 연합 학습을 이용하여 맞춤형 인공 신경망 모델을 제공하는 방법 및 장치 출원 KR2023/015491 2023-10-10 PCT 특허권 대화형 MLOps 시스템 출원 10-2023-0157742 2023-11-14 국내 특허권 대화형 MLOps 시스템 출원 KR2023/019813 2023-12-04 PCT 특허권 대화형 MLOps 시스템 출원 US18/859,329 2024-10-23 미국 특허권 인공지능 플랫폼 동작 방법 및 그 장치 출원 10-2023-0157726 2023-11-14 국내 특허권 인공지능 플랫폼 동작 방법 및 그 장치 출원 KR2023/019796 2023-12-04 PCT 특허권 인공지능 플랫폼 동작 방법 및 그 장치 출원 US18/858,036 2024-10-18 미국 특허권 드론에 특화된 파이프라인 시스템 출원 10-2023-0173401 2023-12-04 국내 특허권 드론에 특화된 파이프라인 시스템 출원 KR2023/021675 2023-12-27 PCT 특허권 오토 레이블링 방법 및 장치 출원 10-2023-0186123 2023-12-19 국내 특허권 연합학습 MLOps 시스템 출원 10-2023-0189508 2023-12-22 국내 특허권 연합학습 MLOps 시스템 출원 KR2023/021656 2023-12-22 PCT 특허권 연합학습 MLOps 시스템 출원 US18/859,063 2024-10-22 미국 특허권 다중 경로 전송 장치 및 방법 출원 10-2023-0191742 2023-12-26 국내 특허권 다중 경로 전송 장치 및 방법 출원 KR2024/010902 2024-07-26 PCT 특허권 다중 경로 전송 장치 및 방법 출원 US18/860,244 2024-10-25 미국 특허권 하부요로증상의 원인을 결정하기 위한 진단시스템 및 진단시스템의 동작방법 출원 10-2024-0064551 2024-05-17 국내 특허권 하부요로증상에 대한 약물 반응을 결정하기 위한 진단시스템 및 진단시스템의 동작방법 출원 10-2024-0064555 2024-05-17 국내 특허권 우울증을 진단하기 위한 진단시스템 및 진단시스템의 동작 방법 출원 10-2024-0064547 2024-05-17 국내 특허권 PeRF의 동작방법 및 그 장치 출원 10-2024-0090293 2024-07-09 국내 특허권 PeRF의 동작방법 및 그 장치 출원 KR2024/0111792 2024-08-08 PCT 특허권 PeRF의 동작방법 및 그 장치 출원 US18/860,973 2024-10-28 미국 특허권 PeRF의 동작방법 및 그 장치 출원 EU24794683.3 2024-10-31 유럽 특허권 인공 신경망을 이용한 상담 서비스 품질 보증 방법과 상기 방법을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 등록 10-2687797 2024-07-19 국내 특허권 인공신경망을 활용한 보험상품 판매 질의응답 자동화 장치 출원 KR2019/005156 2019-04-29 PCT 특허권 연합 학습을 이용하여 맞춤형 인공 신경망 모델을 제공하는 방법 및 장치 출원 US18/858,520 2024-10-21 미국 특허권 거대 언어 모델을 이용한 대화 시나리오 데이터셋 생성 방법 및 그 장치 출원 10-2024-0159583 2024-11-11 국내 특허권 GPU 자원 할당 방법 및 장치 출원 10-2024-0174839 2024-11-29 국내 특허권 GPU 자원 할당 방법 및 장치 출원 KR2024/020942 2024-12-23 PCT 특허권 GPU 자원 할당 방법 및 장치 출원 US18/880,012 2024-12-30 미국 특허권 RAG-LLM 기반 환각 감소 답변 출력 방법 및 그 장치 출원 10-2024-0181391 2024-12-09 국내 특허권 하이브리드 클라우드 환경에서 인공지능 모델의 학습 및 배포를 위한 방법 및 장치 출원 10-2024-0185180 2024-12-12 국내 특허권 감정분석 및 분류 모델을 활용한 정신건강 진단 시스템 및 그 동작 방법 출원 10-2024-0188987 2024-12-17 국내 특허권 경량 CoD 기반 응답 생성 시스템 및 이를 지원하는 에이전트 프레임워크 출원 10-2025-0130274 2025-09-11 국내 특허권 인공지능 자산 통합 운영 및 컴퓨팅 자원 최적화 시스템 및 그 방법 출원 10-2025-0130277 2025-09-11 국내 특허권 실시간 토큰 제어 기반 생성형 인공지능 응답 제어 시스템 및 그 에이전트화 방법 출원 10-2025-0130280 2025-09-11 국내 특허권 전립선 초음파 영상 분할 방법 및 장치 출원 10-2025-0180896 2025-11-25 국내 특허권 인공지능 자산 통합 운영 및 컴퓨팅 자원 최적화 시스템 및 그 방법 출원 10-2025-0205294 2025-12-19 국내 (2) 상표권 및 저작권 내역 구분 내용 등록번호 등록일 국가 상표권 ACRUL 41-0228761 2012-03-20 한국 상표권 Hawayou 40-1398846 2018-09-19 한국 상표권 BENGAL 40-1398839 2018-09-19 한국 상표권 조나단 40-1515197 2019-08-29 한국 상표권 JONATHAN 40-1515198 2019-01-07 한국 상표권 Jonathan Bots 40-1779871 2021-09-27 한국 상표권 Jonathan Flightbase 40-1779872 2021-09-27 한국 상표권 Jonathan Marker 40-1779873 2021-09-27 한국 상표권 Jonathan Datascope 40-1779874 2021-09-27 한국 상표권 Jonathan Intelligence 40-1778975 2021-09-27 한국 상표권 acryl 40-1637929 2020-08-28 한국 상표권 acryl 40-1637930 2020-08-28 한국 상표권 HUGbot 40-1779876 2021-09-27 한국 상표권 Acryl 40-1959392 2023-01-10 한국 상표권 ACRYL 40-1931801 2022-11-08 한국 상표권 WELLCARE 40-2052068 2023-07-13 한국 상표권 제 10류 WELLCARE 40-2052068 2023-0712 한국 상표권 제 9류 NADIA 40-2391420 2025-07-23 한국 상표권 제 9류 Another Moon 40-2337730 2025-04-08 한국 상표권 제 9류 조나단아름 40-2358879 2025-05-19 한국 상표권 제 9류 Jonathan A-LLM 40-2358880 2025-05-19 한국 상표권 제 9,42류 갈매기군 40-2358881 2025-05-19 한국 저작권 신경망 학습을 이용한 문장 단위 감성 분석 프로그램 (AER1.0) C-2017-007550 2017-03-22 한국 저작권 주마 소셜 서비스 ZoooMa Social Service 1.0 C-2017-007549 2017-03-22 한국 저작권 주마 인더스트리(ZOOOMA_Industry 1.0) C-2017-009126 2017-04-12 한국 저작권 텍스트 수집 데이터의 키워드 연관어 도출 및 딥러닝 기반 연관어 그룹화 시스템(TCR) C-2018-003069 2018-02-02 한국 저작권 텍스트 수집 데이터의 기계학습 기반 문서 장르 분류 시스템(DTR) C-2018-003068 2018-02-02 한국 저작권 chattering (채터링) C-2018-014609 2018-06-12 한국 저작권 chattering (채터링) v1.5 C-2019-008913 2019-04-01 한국 저작권 조나단 플라이트베이스(Jonathan Flightbase) C-2020-021069 2020-06-26 한국 저작권 갈매기군 C-2023-037766 2023-08-25 한국 저작권 Jonathan Marker(조나단 마커) C-2023-000974 2023-01-05 한국 저작권 English Text-emotion model(영문 텍스트 감성인식 모델) C-2021-051999 2021-12-01 한국 저작권 Jonathan (조나단) C-2024-031705 2024-09-09 한국 저작권 NADIA 나디아 C-2024-031965 2024-09-10 한국 저작권 NADIA CLOUD 나디아 클라우드 C-2024-031964 2024-09-10 한국 저작권 NADIA CONNECT 나디아 커넥트 C-2024-031963 2024-09-10 한국 저작권 개성 데이터 라벨링을 위한 데이터 라벨링 도구 C-2024-043854 2024-11-14 한국 저작권 멀티 모달 개성 모델 개발을 위한 온프레미스 에이아이 데브옵스 플랫폼 C-2024-043855 2024-11-14 한국 저작권 개성 형성 모델 개발 에이아이 데브옵스 클라우드 플랫폼 C-2024-043856 2024-11-14 한국 저작권 멀티 에이전트 모델 분산 학습 가속화 기술 C-2024-040993 2024-10-31 한국 저작권 멀티 에이전트 모델 분산 추론 가속화 기술 C-2024-040994 2024-10-31 한국 저작권 개방형클라우드 AIoT 학습 플랫폼 (개방형 클라우드 인공지능 사물인터넷 학습 플랫폼) C-2024-054302 2024-06-19 한국 (3) 인증 내역 연도 인증명 발급기관 인증번호 2011 기업부설연구소 한국산업기술진흥협회 제2011112292호 2016 ICT 유망기업(K-Global 300) 미래창조과학부 제324호 2020 글로벌 ICT 미래 유니콘 육성기업(ICT GROWTH) 과학기술정보통신부 제2020-8호 2020 소프트웨어품질인증(GS) 1등급 획득 중소벤처기업부 20-0316 2022 의료기기 제조 및 품질관리 기준 적합인정(GMP) 한국산업기술시험원 KTL-AABA-15889 2022 우수연구개발 혁신제품 지정 중소벤처기업부 제2022-409호 2023 기술혁신형 중소기업(Innobiz) 중소벤처기업부 제R170103-00980호 2023 Hi-Seoul 기업 지정서 서울특별시 제2020-710호 2024 소프트웨어사업자 신고확인서(일반현황관리확인서) 한국소프트웨어산업협회 B24-285351-001 2024 청구 소프트웨어 인증(의과분야 DUR/보안) 건강보험심사평가원 C01004502024104704161002320243 2024 청구 소프트웨어 인증(혈액투석정액분야 보안) 건강보험심사평가원 C17004572024104706208005620249 2024 우수 기업부설연구소 지정서 과학기술정보통신부 제2024-0018호 2024 전문연구사업자 과학기술정보통신부 제20192583호 2024 벤처기업확인서 중소벤처기업부 제20241022010019호 2024 의료기기 제조업 허가증 서울지방식품의약품안전청 제8589호 2024 의료기기 제조 허가증(심리 평가 소프트웨어) 식품의약품안전처 제허24-891호 2025 의료기기 제조 허가증(초음파 영상 검출ㆍ진단보조 소프트웨어) 식품의약품안전처 제허25-84호 2025 의료기기 제조 허가증(전립선 질환 위험평가 소프트웨어) 식품의약품안전처 제허25-480호 나. 환경물질의 배출 또는 환경보호당사가 영위하는 사업과 관련하여 환경물질의 배출 또는 환경보호 관련 정부규제가 없습니다. 다. 시장여건 및 영업의 개황(1) 산업의 특성AI 인프라 (AI Infrastructure)는 AI 기반 앱을 구축, 테스트, 학습 및 배치하기 위하여 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기술 스택 전반을 의미합니다. AI 인프라 시장의 기술 Stack은 총 4개의 Layer와 2개의 공급자로 구성되어 있으며, 각 Layer 별 특징 및 주요 공급자는 아래와 같습니다. 구 분 내 용 Layer 0 (Cloud Infra) AI 모델, 사용자 S/W를 실행하는데 필요한 모든 하드웨어 및 컴퓨팅 리소스 포함 Layer 1 (Foundation Models) 기초 모델과 모델을 훈련, 미세 조정, 최적화 및 배포하기 위한 인프라 포함 Layer 2 (Domain Models) 산업 및 도메인 특성에 맞게 모델을 최적화 Layer 3 (Applications) 사용자의 데이터와 직접 상호 작용하는 유일한 계층 LLMOps Provider 대규모 언어 모델의 효과적인 관리, 배포, 및 최적화를 지원하는 서비스를 제공 MAAS Provider AI 모델을 서비스 형태로 제공하며, 사용자가 AI 모델의 내부 작동 방식을 이해하거나 직접 운영하지 않아도 사용할 수 있도록 지원 AI 인프라 시장은 Layer 0 부터 Layer 3까지 전반에 걸친 시장으로 정의될 수 있으며, 각 Layer와 연관 산업을 포함하여 세부시장을 정의할 수 있습니다. 또한, 각 세부시장은 당사의 사업화 제품인 통합 인공지능 플랫폼, 의료특화 인공지능 플랫폼과 연결됩니다. 구 분 세부 시장 당사 연관 세부 시장 당사 연관 제품 Layer 0 (Cloud Infra) 클라우드 인프라 시장, 데이터 센터 관리 시장 AI 인프라 시장 조나단 Layer 1 (Foundation Models) 파운데이션 모델 시장, 모델 훈련 플랫폼 시장, 데이터 라벨링 및 처리 시장 미연관 미연관 Layer 2 (Domain Models) 산업특화 AI 시장(의료, 금융, 제조 등), 데이터 커스터마이징 및 도메인 최적화 시장 산업특화 LLMOps 시장(의료 인공지능 시장) 조나단, 나디아 Layer 3 (Applications) Private LLM 시장, AI SaaS 시장, 데이터 분석 및 자동화 솔루션 시장 Private LLM 시장 조나단 LLMOps Provider LLMOps 시장 LLMOps 시장,AI 플랫폼 시장 조나단 MAAS Provider MAAS 시장 미연관 미연관 당사의 주요 목표 시장인 AI 인프라 시장의 특성은 아래와 같습니다. AI 인프라에 대한 정부, 벤처 캐피탈리스트 등의 사상 최고치 투자 기록 2025년 1월에 Fortune Business Insights에서 발표한 시장 보고서에 따르면, 각 국의 정부, 벤처 캐피탈리스트 등에서 AI 인프라 기술에 대한 투자는 사상 최고치를 기록하고 있으며, 자체적으로 막대한 투자를 집행하는 기업들도 늘어나고 있는 추세입니다. 기업이 최종 사용자로서 급성장 AI 인프라는 거대 다국적 기업부터 중소기업에 이르기까지 모든 산업 분야에서 기업 운영과 전략적 의사결정에 혁신을 일으키고 있습니다. 의료, 소매, 금융, 제조 및 자동차 산업에 이르기까지 새로운 차원의 자동화 혁신을 가져왔으며, AI 인프라 지원, 보안, 리소스 프로비저닝 및 기타 중요한 활동의 자동화가 현장에서 강조되고 있습니다. Flexera Software에 따르면 기업 응답자의 75 % 가 퍼블릭 클라우드로 Microsoft Azure를 채택할 것이라고 응답했습니다. 기업용 AI 인프라 시장은 AI의 급속한 활용에 영향을 미치는 중요한 요소이며, 이를 기반으로 기업은 다양한 분야에서 생산성을 높이고, 고객 서비스를 개선하고 전략적 목표를 달성하는 AI 기반 혁신을 가속화할 것으로 전망됩니다. 높은 구현 비용과 복잡한 시스템으로 인한 시장 성장 저해 AI 인프라의 구축 및 운영에는 많은 비용이 들며, 이는 GPU 및 TPU와 같은 특화 하드웨어, 소프트웨어 라이선스 및 숙련된 인력 운영 비용 등이 포함됩니다. 또한, AI 인프라를 기존 IT 시스템 및 워크플로우와 통합하는 작업은 복잡하고 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 대량의 민감한 데이터의 경우에는 심각한 개인정보 보호 및 보안 문제가 발생할 수 있으며, 이는 조직의 데이터 보호 규정 준수를 위한 제반사항을 마련하는 동안 AI 인프라 프로젝트의 지연을 의미하며, 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하게 됩니다. (2) 산업의 성장성AI 인프라 산업은 AI 기술 기반 앱을 구축, 테스트, 학습 및 배치하기 위하여 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 기술 스택 전반을 의미합니다. 구체적으로는 고성능 컴퓨팅 장비(GPU, NPU 등)와 대용량 데이터 저장ㆍ처리 인프라, 그리고 이를 운영하는 플랫폼 및 소프트웨어 프레임워크를 모두 포함합니다. 오늘날 딥러닝을 비롯한 AI 기술의 발전은 막대한 연산량을 필요로 하며, 방대한 데이터의 축적과 병렬처리가 가능한 GPU 등의 발전이 이러한 AI 혁신을 뒷받침해 왔습니다. 특히, 2010년대 초반부터 딥러닝 알고리즘이 이미지 인식, 자연어 처리 등에서 혁신적 성과를 내자, 이를 학습시키기 위한 연산 인프라 수요가 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 배경에서 클라우드 컴퓨팅의 역할도 중요해졌습니다. 과거에는 기업이 자체 서버를 구축해야 했지만, 이제는 AWS, Azure, GCP 등 클라우드 제공업체들이 온디맨드 GPU 인스턴스, AI 플랫폼 서비스 등을 제공하여 AI 인프라를 손쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 클라우드와 AI의 결합은 기업들이 초기 대규모 설비 투자 없이 필요한 만큼 연산 자원을 확보하여 AI 모델 개발ㆍ배포를 할 수 있도록 해주어 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 딥러닝 알고리즘의 발전, 전례 없는 규모의 데이터 축적, GPU로 대표되는 병렬처리 연산자원 확보, 클라우드 인프라의 확산 등이 맞물려 AI 인프라 산업이 탄생하고 빠르게 성장하게 되었습니다. 글로벌 시장조사기관 및 국내외 연구보고서 등을 검토한 결과, AI 인프라 시장의 세부시장인 ‘Private LLM 시장, AI 플랫폼 시장, 의료 인공지능 시장’ 모두 2030년까지 적게는 17.8 %에서 많게는 50.8 %까지 성장 (글로벌 온디바이스 AI 시장의 경우, 연평균 37.7% 성장하여 2023년 25조에서 2030년 237조 시장 형성)할 것으로 전망되었습니다. 특히 2023년 기준, 국내 시장은 글로벌 시장에 비해 0.7 % ~ 4.33 % 내외의 시장규모 (Private LLM 시장 4.32%, AI 플랫폼 시장 0.7%, 의료 인공지능 시장 4.33%)를 차지하였으나, 2026년 이후에는 0.32 %~3.93 % 내외의 시장규모 (Private LLM 시장 3.93%, AI 플랫폼 시장 0.32%, 의료 인공지능 시장 3.59%)을 차지할 것으로 예측하였습니다. 이를 통해, 국내 시장의 성장전망에 비해 해외 시장의 성장속도가 더 빠르게 진행되는 것으로 관측되었습니다. 목표시장 동향 및 전망.jpg 목표시장 동향 및 전망 출처: Future Market Insight(2024), IDC(2022), Valuates Reports(2023), KT(2023), Transparency Market Research(2023), 삼정KPMG(2024) 국내 AI 인프라 시장 역시 글로벌 추세에 발맞추어 성장하고 있으나, 시장 규모나 인프라 수준에서 선진국 대비 격차가 존재하는 상황입니다. 다만, 현재 AI 인프라에 대한 민간 투자가 활성화되고 있고, 네이버, 카카오 등 ICT 대기업을 중심으로 초거대 AI 모델 개발을 위한 자체 GPU 데이터센터 구축도 시작되고 있습니다. 통신사들도 AI 전용 데이터센터와 클라우드 서비스를 확대하고 있습니다. SKT의 계열사인 사피온코리아와 리벨리온의 합병으로 AI 반도체를 개발하여 데이터센터 에너지 효율을 높이고 비용을 절감하려는 노력을 기울이는 등, 기업 차원의 AI 인프라 투자와 기술 내재화 움직임도 나타나고 있습니다. 이러한 민간 노력과 더불어 정부 정책과 지원이 국내 AI 인프라 확충의 중요한 동인이 되고 있습니다. 정부는 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 2023년부터 전략적 AI 인프라 투자 계획을 수립하였고, ‘국가 AI컴퓨팅 인프라 종합대책’에 따라 AI 인프라 구축에 대규모 예산이 투입되고 있습니다. 국내 AI 인프라 시장은 이처럼 정부의 인프라 투자, 민간 대기업들의 클라우드ㆍ데이터센터 확장, AI 반도체 육성 노력 등을 배경으로 성장 기반을 다지고 있습니다. 다만, 현재 수준은 글로벌 AI 선진국 대비 부족한 수준(미국 대비 AI 민간 투자액 약 2% 수준)입니다. 이러한 인프라 격차를 해소하고 산업 전반의 AI 활용을 뒷받침하기 위해, 정부와 업계가 대규모 투자를 단행하며 인프라 확충에 박차를 가하고 있는 단계라고 볼 수 있습니다. AI 인프라 산업은 앞으로도 지속적인 고성장세를 유지할 것으로 전망됩니다. AI 모델의 출현, 자율주행차, 메타버스 등 다양한 응용 분야의 AI 수요 증가, 그리고 각국의 전략적 투자 경쟁이 맞물려 수요가 한층 확대될 것입니다. 실제로 미국에서는 2025년 초 대규모 AI 인프라 투자 프로젝트인 스타게이트(Stargate)를 발표하여 향후 4년간 5,000억 달러를 AI 데이터센터 구축에 투입할 계획을 밝히는 등 AI 인프라를 국가 경쟁력의 핵심 기반으로 간주하고 있습니다. 이러한 전 세계적인 움직임에 힘입어 AI 인프라 시장은 당분간 공급자 우위 시장이 아닌 수요자 견인형 초과성장 시장으로서, 관련 산업과 기업들에게 많은 기회를 제공할 것입니다. (3) 경기변동의 특성 및 계절성AI 인프라 시장은 일반적으로 경기변동에 소폭 반응하는 편입니다. 경기가 호황일 경우, 기업들은 AI 기술에 더 많은 투자를 하는 경향이 있습니다. 또한, 국내의 경우 정부 주도의 AI 시장 성장으로 인하여, 정부의 정책 방향에 따라 변동이 있을 수 있습니다. 2026년 정부의 예산은 700조원을 넘을 것으로 예상되며, AIㆍ반도체 등 지원 확대 및 기존 산업 AI 전환을 본격 추진한다는 골자가 주를 이루고 있습니다. AI 민간 부문의 투자는 2022년 대비 2023년에 31.0억 달러에서 13.9억 달러로 절반 이하로 규모가 떨어졌으나, 2024년 18.0억 달러로 반등하고 있는 상황입니다. 인공지능 산업 생태계는 초기 성장기이므로, 정부의 예산과 민간의 투자 규모에 소폭 영향을 받을 수 있으나, 글로벌 성장에 따라 변동에 영향은 제한적일 것으로 판단됩니다. 한편 계절적 변동은 상대적으로 적은 편이나, 기업의 회계연도 말이나 정부 예산 집행 시기에 따라 투자가 집중될 수 있습니다. (4) 경쟁상황(가) 조나단(JONATHAN)국내 AI 플랫폼 (MLOps/LLMOps) 경쟁사들은 대부분 데이터 수집/가공, 모델 개발, 배포 등 AI 모델 개발 전주기의 일부 단계만을 집중적으로 지원하는 제품들을 출시하고 있습니다. 당사는 AI 모델 개발 프로세스를 end-to-end 로 지원할 뿐만 아니라, 타사 대비 탁월한 강점을 가진 AI 인프라 관리 서비스들을 제공합니다. GPU 가상화 기술과 GPU 네트워킹 기술 모두를 지원하는 방식이며, AI 모델 개발에 필수적인 GPU 자원을 경제적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 이를 통하여, 고객들은 장기적으로 지속 가능한 AI 모델 개발 환경을 갖추게 되는 큰 강점을 가지게 됩니다. 또한, 당사는 AI 반도체 업체들과 이미 협업을 진행하고 있으며, AI 반도체 특화 플랫폼 개발을 진행 중입니다. 이는 타사와 비교할 수 없는 차세대 제품 출시 기회를 만들게 될 예정입니다.(나) 나디아(NADIA)경쟁사들은 의료정보시스템(HIS)에 고객이 필요로 하는 인공지능 솔루션을 추가 개발, 또는 소싱을 통해 탑재하여 고객에게 공급하고 있습니다. 그러나, 당사의 나디아는 의료정보시스템과 AI 플랫폼인 조나단이 연동되는 구조로 AI-HIS의 형태를 갖고 있습니다. 이를 통해, 당사는 의료 인공지능 시장에서 AI 플랫폼(조나단), LLM 기술(조나단 아름), 의료정보시스템(나디아 코어) 및 SaMD(나디아 에스더)로 구성된 기술 스택을 보유하고 있습니다.(5) 회사의 경쟁력당사의 목표시장은 기술적, 경제적 진입 장벽을 가지고 있어, 신규 기업들의 진출이 제한되는 상황이며, 이러한 상황에서 당사는 기술 차별성을 확보하여 시장 내 입지를 강화하고 있습니다. 【진입 장벽 요인 ① - 기술적 난이도】 구분 상세 고도화된기술 요구 - AI 서비스 구축 및 AI 인프라 운영 기술은 고도의 AI 기술력을 요구하는 고난도 작업입니다. 특히, 멀티 모달 데이터 처리, 파운데이션 모델 개발, LLM 파인 튜닝 및 최적화 등의 핵심 기술은 성공적인 솔루션 개발을 위한 필수 요소입니다. - 대규모 언어 모델(LLM)의 경우, 방대한 양의 데이터와 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하여 자체 개발이 어려운 경우가 많습니다. 따라서 많은 기업들이 오픈소스 LLM을 기반으로 자체 모델을 구축하고자 하지만, 이러한 과정에서도 모델의 특성을 정확히 이해하고 효과적으로 파인 튜닝하기 위한 고급 기술력이 요구됩니다. - 특히, 데이터 전처리, 모델 아키텍처 설계, 학습 알고리즘 최적화 등 다양한 기술적 과제를 해결해야 하며, 이를 위해서는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 분야에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다. 멀티모달LLM 구축의 복잡성 - 멀티 모달 LLM은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합하여 이해하고 생성하는 능력을 갖춘 차세대 AI 모델입니다. 하지만 이러한 모델을 구축하고 상용화하기 위해서는 극복해야 할 기술적 난관이 산재해 있습니다. - 먼저, 다양한 모달리티의 데이터를 효과적으로 처리하고 통합하기 위한 복잡한 데이터 파이프라인 구축이 필요합니다. 이는 데이터 전처리, 특징 추출, 그리고 이종 데이터 간의 연관성을 학습하는 과정을 포함합니다. 또한, 각 모달리티를 담당하는 다수의 AI 에이전트 간의 효율적인 협업을 위한 모델링 및 학습 방법론 개발이 요구됩니다. 이는 각 에이전트의 전문성을 최대한 활용하여 전체 시스템의 성능을 극대화하기 위한 핵심적인 과제입니다. - 더 나아가, 멀티모달 LLM은 방대한 양의 데이터를 처리해야 하므로, 분산 학습, 모델 병렬 처리 등 고성능 컴퓨팅 환경 구축이 필수적입니다. 이러한 기술적 복잡성으로 인해 신규 플레이어가 멀티모달 LLM 시장에 진입하기 위한 진입 장벽이 매우 높습니다. 당사는 기존의 텍스트 기반 단일 모달 LLM 구축 파이프라인을 고도화하여, 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 모달리티를 아우르는 멀티모달 LLM 개발을 위한 종합적인 플랫폼을 제공합니다또한, 다수의 AI 에이전트를 효율적으로 관리하고, 이들 간의 데이터 흐름을 원활하게 연결하며, 협업 모델을 학습하고 최적화하는 등 멀티모달 LLM 개발의 전 과정을 지원합니다. 특히, 멀티모달 데이터 전처리, 특징 추출, 모달 간 상관관계 학습, 그리고 최종 모델 통합에 이르기까지 필요한 모든 기술적 요소를 제공하여, 고객이 복잡한 멀티모달 LLM 개발 과정을 간소화하고, 빠르게 시장에 진출할 수 있도록 지원합니다. 【진입 장벽 요인 ② - 막대한 비용 부담】 구분 상세 높은 H/W인프라 구축 비용 요구 - AI 서비스 구축 및 AI 인프라 운영은 높은 기술적 장벽과 막대한 비용이 요구되는 고난도 작업입니다. 대규모 언어 모델 학습을 위해서는 방대한 양의 고품질 데이터, 고성능 GPU 클러스터, 그리고 효율적인 분산 처리 기술이 필수적입니다. - 특히, 최신 LLM 모델의 경우 수십억 개 이상의 파라미터를 학습해야 하므로, 막대한 컴퓨팅 자원과 시간이 소요됩니다. 이에 따라, 모델 학습 및 미세 조정에 필요한 컴퓨팅 인프라 구축 및 운영 비용은 수십억 원에서 수백억 원에 이를 수 있으며, 이는 중소기업이나 스타트업에게는 큰 부담으로 작용할 수 있습니다. - 또한, LLM 개발에는 단순한 컴퓨팅 자원뿐만 아니라, 모델 아키텍처 설계, 학습 알고리즘 개발, 데이터 전처리 등 다양한 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다. 이러한 기술적 어려움과 높은 비용 장벽으로 인해, Private LLM을 자체적으로 구축하고 운영하는 기업은 아직까지 제한적이며, 대부분의 기업들은 클라우드 기반 LLM 서비스를 활용하거나, 오픈소스 모델을 기반으로 자체 모델을 개발하는 방식을 채택하고 있습니다. H/W 인프라관리 기술과운영 비용 - AI 인프라의 성공적인 구축을 위해서는 고성능 컴퓨팅 인프라 구축이 필수적이지만, 이와 동시에 효율적인 인프라 관리 기술이 요구됩니다. LLM 학습 및 추론 과정에서 발생하는 막대한 컴퓨팅 자원 소모를 최소화하고, 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하는 것은 LLM 서비스의 경쟁력을 확보하는 데 있어 매우 중요한 요소입니다. - 그러나, 대부분의 신규 플레이어들은 클러스터 관리, 분산 시스템, GPU 가속화 등 인프라 관리에 필요한 전문 지식과 경험이 부족하여, 고가의 하드웨어를 효율적으로 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 결과적으로 서비스 운영 비용 증가로 이어져경쟁사 대비 높은 가격으로 서비스를 제공해야 하는 상황을 초래할 수 있습니다. - 특히, LLM은 지속적인 학습과 업데이트를 통해 성능을 개선해야 하므로, 인프라 관리의 중요성은 더욱 커집니다. 따라서, Private LLM을 성공적으로 상용화하기 위해서는 하드웨어 자원 관리, 모델 배포 및 관리, 지속적인 성능 모니터링 등 인프라 관리 전반에 대한 체계적인 접근이 필요합니다. 당사는 대규모 언어 모델(LLM) 학습 및 추론을 위한 최적화된 컴퓨팅 인프라 구축 및 관리 솔루션을 제공합니다. 특히, 다수의 GPU를 효율적으로 병렬 처리하여 모델 학습 속도를 극대화하고, 클러스터 가상화 기술을 통해 제한된 하드웨어 자원을 최대한 활용하여 고객의 비용 부담을 경감시킵니다. 【진입 장벽 요인 ③ - 신뢰성과 품질 보장 요구】 구분 상세 높은 품질과 안정성 요구 - AI 인프라 시장은 정확도, 응답 시간, 확장성, 프라이버시 보호 등 높은 수준의 기술력을 요구하는 고도화된 시장입니다. 특히, 기업들은 민감한 데이터를 다루는 만큼, 서비스 제공업체의 기술력과 신뢰성을 매우 중요하게 고려합니다. - 기존 주요 업체들은 오랜 기간 축적된 경험과 다수의 성공적인 프로젝트 레퍼런스를 바탕으로 고객 신뢰를 확보하고 시장을 선점하고 있습니다. 반면, 신규 플레이어는 초기 시장 진입에 어려움을 겪고 있는데, 이는 기술력에 대한 불확실성과 검증되지 않은 서비스에 대한 고객의 우려 때문입니다. - 신규 플레이어가 기존 업체와의 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 단순히 기술력뿐만 아니라, 고객의 요구사항을 정확히 파악하고 이에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하며, 빠르게 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 합니다. 공공 및 민간 레퍼런스의부족 - AI 인프라 시장, 특히 공공기관 및 대기업을 대상으로 한 사업에서는 레퍼런스의 중요성이 매우 큽니다. 이러한 고객들은 민감한 데이터를 다루는 만큼, 서비스 제공업체의 기술력뿐만 아니라 성공적인 구축 사례를 통한 신뢰도를 매우 중요하게 고려합니다. - 기존 주요 업체들은 이미 다수의 레퍼런스를 확보하여 시장에서의 신뢰도를 높이고, 이를 바탕으로 새로운 고객 확보에 유리한 고지를 점하고 있습니다. 반면, 신규 플레이어는 초기 시장 진입에 어려움을 겪고 있는데, 이는 레퍼런스 부족으로 인한 고객의 신뢰 부족이 가장 큰 원인입니다. - 공공기관 및 대기업은 새로운 기술 도입에 있어 신중한 태도를 보이기 때문에, 신규 플레이어는 기존 업체와의 신뢰도 격차를 좁히기 위해 차별화된 기술력과 함께 성공적인 초기 프로젝트를 수행하여 레퍼런스를 확보하는 것이 중요합니다. 당사는 AI 인프라 시장에서 탁월한 기술력과 신뢰성을 바탕으로 고객에게 최고의 가치를 제공합니다. GS 인증 1등급 획득 및 중소벤처기업부 우수 연구개발 혁신 제품 인정을 통해 제품의 품질과 기술력을 공식적으로 인정받았으며, 의료 및 공공 부문에서 요구되는 엄격한 데이터 보안, 개인정보 보호, 의료정보 관리 등 관련 규제를 준수하기 위한 체계적인 시스템을 구축하여 고객 데이터의 안전성을 보장합니다. GMP 및 임상시험 관련 프로세스를 도입하여 제품의 신뢰성을 더욱 강화하였으며, 국내외 다수의 공공기관 프로젝트를 성공적으로 수행하며 기술력을 입증했습니다. 특히, 호랑이 리더보드 오픈소스 모델 부문 1위라는 객관적인 성과를 통해 당사 모델의 우수한 성능을 입증하였습니다. 당사는 AI 서비스 구축 및 AI 인프라 운영을 위한 종합 솔루션을 제공하여 고객이 빠르고 효율적으로 고성능 AI를 구축하고 운영할 수 있도록 지원합니다. 특히, Performance, Privacy, Profitability라는 3P 가치를 중심으로 고객의 성공적인 AI기반 디지털 혁신을 가속화하고 있습니다. 탁월한 기술력 : 15년간 축적된 AI 기술 노하우와 170 여건 이상의 성공적인 AI 사업 수행 경험을 바탕으로, 고객의 다양한 요구사항을 충족하는 맞춤형 LLM 솔루션을 제공합니다. LG전자, SK C 등 국내 대기업은 물론, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업 분야에서 검증된 기술력을 보유하고 있습니다. 3억 건 이상의 자체 수집 데이터와 25종의 인공지능 모델을 보유하고 있으며, 매년 SCI급 논문을 게재하여 연구개발을 통한 원천기술을 축적하고 있습니다. 강력한 보안과 성능 : GS 인증 1등급 획득, 중소벤처기업부 우수 연구개발 혁신 제품 인정 등 다수의 공인 인증을 통해 제품의 품질과 신뢰성을 입증하였으며, 의료, 금융 등 민감한 데이터를 다루는 산업에서 요구되는 엄격한 보안 기준을 충족합니다. 빠른 구축 및 운영 : 조나단의 최적화된 인프라와 자동화된 툴을 활용하여 LLM 모델 개발 및 배포 시간을 단축하고, 효율적인 운영 환경을 제공합니다. 맞춤형 컨설팅 : 고객의 비즈니스 목표와 데이터 특성에 맞는 최적의 LLM 모델을 설계하고, 구축부터 운영까지 전 과정을 지원합니다. 제조 분야에서는 공정 전문가 50명 Pool을 보유하고 있으며, 의료분야는 당사 소속 의사 2명을 포함한 의료 전문인력과 Big 5병원 소속의 의료 자문단이 의료데이터, AI 의료기기 연구개발에 참여하고 있습니다. 또한 인공지능 분야에서는 산학연 자문단을 보유하여 영역별 전문적인 컨설팅을 제공합니다. 라. 공시대상 기간 중 새로이 추진하였거나, 이사회 결의 등을 통하여 새로이 추진하기로 한 중요한 신규사업에 관한 사항 - 해당사항 없음.