SK텔레콤 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 분기말 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동 (1) 연구개발 담당조직 1) SK텔레콤

연구개발 담당 조직은 AI CIC 산하의 Core플랫폼, Agent개발, Agent플랫폼, AI서비스개발, Foundation Model, AI Convergence로 구성되어 있으며, Network 센터의 Network기술담당에서도 해당 조직과 관련된 연구개발을 수행하고 있습니다. 2) SK브로드밴드 당사의 연구개발은 미디어Tech본부, Enterprise사업본부, Network센터 등에서 담당하고 있습니다. 연구개발의 기본방침은 기존 서비스의 품질 향상, 효율적인 관리 기술개발 및 신규 서비스 모델 발굴, 핵심 선행기술 연구를 통한 프로덕트 차별화 및 신기술 선행 검증시험, NGN(Next Generation Network)/BcN 망 진화 관련 기반 기술, IPTV 서비스의 품질 향상, 유무선통합 및 방송통신 융합기반 미디어 기술 등의 확보입니다.

(2) 연구개발비용 (연결 기준)

(단위: 백만원)

과목	제43기 1분기	제42기	제41기

원재료비	1	27	492

인건비	26,213	116,856	134,508

감가상각비	32,117	123,083	134,989

위탁용역비	10,376	49,033	61,588

기타	22,177	66,773	61,267

연구개발비용 계	90,885	355,772	392,844

정부보조금(국고보조금)	-	-	-

회계처리	판매비와 관리비	86,607	338,841	378,079

개발비(무형자산)	4,279	16,931	14,765

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	2.07%	2.08%	2.19%

(3) 연구개발실적1) SK텔레콤① Core플랫폼

연구과제	연구결과 및 기대효과

음성인식 기술 개발	ㅇ 노트용 비실시간 음성인식 개발 및 에이닷 노트 상용 적용 ㅇ 고객센터 실시간 상담사 Assistant용 실시간 음성인식 개발 및 고객센터 전석 적용 ㅇ 에이닷 Auto용 '하이르노' Wake-up 개발 및 상용 출시

화자인식 기술 개발	ㅇ On-device 화자인식 개발 및 에이닷 전화 보이스피싱 탐지 상용 출시

Live Voice 플랫폼 개발	ㅇ Live Voice 플랫폼 Architecturing 완료 (Channel Layer, Flow Layer로 구분하여 역할 별 분리 설계/개발 가능하도록 구조 정립) ㅇ Live Voice에 포함될 개별 요소 기술 설정 및 이들 간 연동 동작 구성을 위한 Playground 확보

AICC 플랫폼 고도화 및 Live Voice 개발	ㅇ 콜봇 멀티모달 적용 시나리오 확대 출시, 미납콜봇 고도화 기획 ㅇ Live Voice 상세 정책 기획 (Parameter 정의, 사용량 측정 및 과금체계 정책, AI One Portal 내재화 기획 등)

AICC 서비스 고도화 및 전석 확대	ㅇ 실시간 Assistant 전석 확대 (실시간 음성인식과 고객의 인텐트 자동 분석 및 RAG 기술을 활용한 최적의 답변 제공) ㅇ 상담후처리 기능 고도화 (LLM 활용한 상담유형 자동 분류 기능 출시)

음성합성 개발 및 서비스 적용	ㅇ 에이닷 Divergence 서비스 적용 (Auto 르노 향 TTS 첫 차종 (필랑트), T map TTS 영어 발음 개선 모델) ㅇ On-device Streaming TTS 기술 확보 (입출력 스트리밍 가능한 경량 모델, iOS 단말 포팅 및 테스트 앱 개발)

이미지 문서 이해 개발 및 서비스 적용	ㅇ 이미지 문서 이해 E2E 내재화 기술 확보 (문서전처리, VLM-OCR, 개체 정규화 등) ㅇ AICC 구비 서류 처리 자동화 서비스 오픈 ㅇ 신규 서비스 확장을 위한 성능 고도화 중 (에이닷 비즈 빌더 공문서 이해, 세무전표 자동화, ER 문서 자동화) ?

② Agent개발

연구과제	연구결과 및 기대효과

하이브리드 인덱싱 및 지능형 검색 아키텍처 설계	ㅇ 프롬프트 압축 기술을 통해 핵심 의미를 유지하면서도 토큰 소모량을 최소화하고 추론 효율을 극대화 ㅇ Vector Search와 Graph 기반 탐색, 키워드 검색을 결합한 하이브리드 RAG 체계 구축

저지연·고효율 로컬 RAG 최적화 연구	ㅇ 한·영 다국어 환경에서의 인코더-디코더 간 '재구성 학습 (Reconstruction Learning)' 완료 ㅇ 학습 완료 시 텍스트 생성 품질 저하 없이 첫 토큰 생성 시간 (TTFT) 최소화 및 문맥 수용량 확장

비정형 문서 자동 해석 및 지능형 콘텐츠 생성 기술 연구	o 11개 전문 스킬을 동적으로 할당·체이닝하는 SKILL 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션 아키텍처 연구개발 o Playwright 렌더링 기반 텍스트 오버플로 자동 감지 및 LLM 자동 수정 기술 개발

AI 에이전트 멀티서비스 통합운영 및 LLM 관측성 체계 연구	ㅇ 이종 AI 에이전트 서비스를 단일 클러스터에서 선언적 온보딩·배포·롤백하는 자동화된 서비스 수명주기 관리 파이프라인 구현 ㅇ 에이전트 추론 경로·도구 호출 체인·토큰 사용량을 실시간 추적하는 LLM 특화 관측성 체계 구축

Deep Agent Workflow 개발	ㅇ Agent가 Deep Thinking 통해 문제해결 계획 수립 및 Computer 자원을 활용, 스스로 처리를 완료할 수 있는 Workflow 개발 ㅇ 자원 활용을 효율적으로 하기 위해 Local Tool과 Cloud Tool을 넘나들면서 Task에 적합한 Tool을 활용할 수 있는 구조 개발

AI Agent SKILL Tiered Loading 기술 개발	ㅇ AI Agent의 SKILL 로딩에 Core/Extended 2-tier 구조 도입 ㅇ 고빈도 SKILL의 동적 로딩 단계를 제거하여 매 대화에서 Latency 단축, 첫 응답까지의 체감 속도 개선

③ Agent플랫폼

연구과제	연구결과 및 기대효과

A.X Platform Multi-Region, Multi-Cluster 지원	ㅇ AI Platform의 클라이언트의 위치에 따라 가장 가깝거나 동일한 네트워크 망의 AI 플랫폼을 호출할 수 있는 구조 제공 ㅇ Region과 Cluster가 달라도 통합된 관리 기능 제공 가능

Data Mesh 개발	ㅇ 전사 통합 메타데이터 관리용 Data Mesh 솔루션 Meshhub 개발 및 상용 운영 등

Hybrid Orchestration 기반 Agent Building 기술 개발	ㅇ FSM/NLU/LLM을 활용한 Hybrid Orchestration 기반의 고정확도 Agent Building 기술 확보 ㅇ Simulation 기반 Agent 평가 기술 개발, 이를 활용한 Agent QA 자동화 및 운영/관리 효율화

④ AI서비스개발

연구과제	연구결과 및 기대효과

(에이닷) 독파모 심사 및 MWC 시연 Agent 개발	ㅇ 전문가 및 사용자 평가, 웹 검색, 영문 서비스, 계정 및 인증 체계 지원

(에이닷) 노트 서비스 및 에이닷 고도화	ㅇ 일정 위젯 추가, 사용성 개선, 내재화 STT 및 시각화 기능 추가

(에이닷 비즈) 서비스 고도화 개발	ㅇ B2C 에이닷 에이전트 플랫폼 및 Spectra (LLM Judge) 도입 준비 ㅇ 뉴스, 일정, AI 보고서, 노트 (회의록 대체) 고도화, 신규 인증체계 개발 ㅇ Builder 2.0/MCP 기능/HUB 개발 및 CPE (ChatGPT Enterprise) 적용

(에이닷 비즈) 인프라 구조 변경을 통한 비용 및 운영 최적화	ㅇ SKPC와 SKT IDC를 전용선으로 연결 및 에이닷 서버 활용 ㅇ 비용 절감, OSMU 통한 개발 생산성 증대, 운영 안정성 확보

(에이닷 오토) PoC 대응과 르노코리아 필랑트 출시	ㅇ 에이닷 오토 첫 탑재 (A.X 4.0 기반 차량 내 대화형 AI 음성 제어 기능) ㅇ 벤츠 RFQ 기술 대응 ㅇ EcarX OS15 Update 대응

(DevOps) 온프레미스 K8S 구축 및 에이닷/에이닷 비즈 적용	ㅇ VM 라이선스 비용 절감 및 개발 효율성 증가

⑤ Foundation Model

연구과제	연구결과 및 기대효과

A.X K2 모델 개발 (독자 AI 파운데이션 모델 과제 2차수)	ㅇ A.X K2 LLM 사전학습 진행 중 ㅇ 독파모 단계 평가 통과, 전국민 AI 기여, 산업/제조 현장 적용

A.X K2 VL Light 모델 개발 (독파모 2차수 선행연구)	ㅇ Vision Language 모델에 필요한 자체 Vision Encoder 개발 ㅇ 제조 도면 시나리오 대응 등 산업/제조 현장 적용

A.X K2 개발을 위한 데이터 구축 및 평가	ㅇ 모델 Capability 향상을 위한 사전, 사후 학습 데이터 1차 구축 및 전달 ㅇ 모델의 사용성 향상과 안전성 확보를 위한 Arena 평가 및 레드티밍 Phase 1 진행 및 결과 분석/데이터화

⑥ AI Convergence

연구과제	연구결과 및 기대효과

DC 향 AI Agent 및 TSFM 개발	ㅇ 자연어 질의 기반 AI DC 상태 모니터링 및 장애 조치 효율화 ㅇ DC time-series 상태 미래 예측을 통한 운영 효율화

LLM 경량화 및 특화 튜닝	ㅇ LLM의 도메인 성능 향상 및 동작 효율화 ㅇ 자체 개발 LLM A.X의 사업 기여

⑦ Network기술담당

연구과제	연구결과 및 기대효과

유무선 N/W Infra 경쟁력 강화	ㅇ 5G NSA 핵심기술(무선망, 코어망, 전송망, 단말) 개발 및 5G 상용망 성능 고도화ㅇ 5G SA 성능 고도화 기술 개발ㅇ 5G Multi-Carrier 활용을 위한 주파수 결합 기술(MC/CA) 개발ㅇ Network 효율/용량 증대, Energy Saving을 통한 TCO 절감기술 개발ㅇ Network Sharing을 통한 공동망 상용화 및 성능 고도화ㅇ 음성/Data/RCS 서비스 고객 체감 품질 향상 기술 개발ㅇ Voice Phishing/불법 접속 탐지 및 예방 기술 개발

유무선 N/W 중장기 핵심 기술 확보	ㅇ 5G-Advanced Infra 진화기술 연구 및 6G 핵심 후보 기술 탐색ㅇ AI Infra/On-Device AI 기술 개발 및 Network 가상화/Cloud 진화 기술 개발ㅇ Open Interface 기반 Radio Network 실증 및 AI 기반 지능화 기술 연구ㅇ 국내외 ICT 표준화 및 Global Alliance 활동 수행 (GSMA, 3GPP, ORAN, NGMN, IOWN, 5G포럼, 6G포럼, TTA 등)ㅇ 위성통신 기술 연구 및 위성 안테나 기술 연구ㅇ 무선/위성 양자암호 기술 개발

측위 기반 기술 및 플랫폼 개발	ㅇ LBS 서비스 경쟁력 제고를 위한 기지국, Wi-Fi 기반 측위 성능 개선, 위성측위 기술 연구 및 측위플랫폼 고도화ㅇ 실내 측위 경쟁력 강화를 위한 AI 기반 PDR/융복합 측위 기술 및 Infra 시설물 점검 효율화를 위한 공간분석 AI 기술 개발

2) SK브로드밴드

주요 연구과제	연구결과 및 기대효과

MI DT 개발	- 엑셀 기반 수기 취합을 자동화하여 데이터 가공 시간을 단축하고 분석 중심 업무 환경 구축
- 공통 기준의 데이터 마트 구축을 통해 전사 일관된 실적 지표 확보 및 의사결정 정확도 제고
- 표준 데이터 체계 기반으로 AI 에이전트 활용 가능한 분석ㆍ예측 환경 마련

AICC(콜봇, 챗봇)플랫폼 도입 및 구축/개발	- NLU 및 STT/TTS 기술 기반의 지능형 통합 컨택센터(AICC) 플랫폼 구축 완료
- 반복 문의 자동화를 통한 24시간 무대기 응대 및 맞춤형 서비스 제공

AP 보안강화 개발	- AP 접근 제어, 이력 관리 및 펌웨어 무결성 개발을 통해 해킹 리스크 헤지 및 보안 강화

※ 당분기 이전 연구개발실적은 해당연도의 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.