삼성에스디에스 분기보고서 (2025.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

당사의 연구소는 창의와 혁신을 기반으로 핵심기술과 미래성장동력을 확보하기 위해최선의 노력을 경주하고 있습니다. 가. 연구개발 담당조직

연구개발본부	담당조직	비 고

연구소	XTerra Lab	데이터 분석, AI, 보안, 클라우드, 분산컴퓨팅 기술 등의 분야 핵심 기술 연구

AI연구팀	Gen.AI 서비스 및 Hyper Automation 사업을 위한 핵심 모델 경쟁력 강화 및
사업에 활용 할 수 있는 모델 연구

클라우드연구팀	클라우드 사업이 요구하는 GPU, 네트워크 및 스토리지 기술 연구 개발과 동시에AI 개발 플랫폼과 AI 경량화 기술 연구 개발

보안연구팀	암호기술 및 SW보안기술 연구개발

기술전략팀	기술전략 수립 및 실행, 특허 출원 및 관리

IT윤리팀	데이터 오남용, 저작권 침해, 알고리즘 편향성 방지 등 IT윤리 관련 원칙/가이드라인 수립

나. 연구개발비용(단위 : 천원)

과 목	제41기 3분기	제40기 3분기	제40기	제39기

연구개발비용 총계	166,822,731	175,502,420	244,451,177	184,604,961

(정부보조금)	-	-	-	(16,551)

연구개발비용 계	166,822,731	175,502,420	244,451,177	184,588,410

회계처리	개발비 자산화(무형자산)	21,801,674	19,280,108	29,670,379	2,128,560

연구개발비(비용)	145,021,057	156,222,312	214,780,798	182,459,850

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용 총계÷당기매출액×100]	1.61%	1.72%	1.77%	1.39%

※ 연결재무제표 기준입니다.※ 비율은 정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정하였습니다.

다. 연구분야

당사의 연구소에서는 혁신적 신기술의 등장과 지속적인 사업효율화의 요구가 공존하는 현재의 기업환경에서 고객의 사업을 변화시킬 수 있는 주요기술 트렌드를 기반으로 영역별로 독창적이고 차별화된 핵심응용기술을 응용하여 고객의 비즈니스 변화를이끌 연구를 수행하고 있습니다.

□ AI

- 기업의 Hyper Automation을 위한 기업향 Generative AI 모델과 Agentic AI 기술, AI 모델의 안전성과 신뢰성을 강화하기 위한 AI Safety 기술 연구와 함께 다양한 도메인에 적용하기 위한 AI 응용 기술 연구

□ Cloud

- 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원의 효율성과 성능을 극대화하는 차별화된 클라우드 인프라와 상품 기술을 연구 개발하고 클라우드에 최적화된 AI 작업 수행 플랫폼과 AI 효율화를 위한 기술 연구

□ Security

- 다양한 디바이스, 다양한 통신환경에서 보다 안정적이고 효율적인 솔루션 서비스를 제공하기 위해 생체인식, 이상행위기반 탐지, 통신구간의 정보유출 방지 기술 등 다양한 방식의 보안 기술을 연구

라. 연구개발실적 2025년 3분기 중 완료되거나 진행중인 연구개발 실적은 다음과 같습니다.

대분류	중분류	연구과제	연구결과 및 기대효과

AI	Agentic AI 기술연구	GUI Agent 연구	자율적인 On-Screen Assistant 역할을 수행하는 LLM기반 GUI Agent 연구

Agent Architecture 연구	사용자 요청에 최적 LLM을 동적으로 배정하는 라우팅 모델 성능 개선 및 Agent의 Working Memory 동적 관리 기술을 통한고성능/저비용 Agent 아키텍처 제공

코드 에이전트를 위한 Code LLM 기술 연구	오픈소스 LLM의 Language Mixing 문제 해결을 위한 강화학습 기반 LLM Finetuning 기술 확보/적용 및 당사 Code 업무특화 학습 후 AI Pro 적용을 위한 모델 이관

AI Code Assistant 고도화	증권 금융검증계 시스템 대상 Pro*C에서 Java로의 코드전환 기술 PoC 수행 및 Python 오픈소스 프로젝트 코드로부터기능설계명세서 등 개발 문서 생성 에이젼트 기술 확보

AI Safety 기술 연구	고성능 Domain Red Distilled 모델 학습 기법	Red LLM 학습을 통한 Red Teaming 고도화 연구 및 End-to-End Red Teaming 방법론 확보를 통해 당사 IT Governance 및Safety Guardrail 지원

LLM Safety Guardrail 연구	AI가 생성하는 콘텐츠가 안전하고 윤리적인 기준을 준수하도록 하는 서빙 시스템 구축 방법 연구

Self-refinement for LLM Hallucination	RAG와 연계한 Hallucination 저감을 위해 hallucination detection 고도화 및 탐지된 hallucination에 대한 refinement 기술 연구

Generative AI 기술연구	공공, 금융향 통합 범용 생성형 AI 모델 확보	도메인향 공공 금융 모델 확보 및 사업화 기여

생성형 AI 모델 개선 및 오픈 모델 한글화	사업화 지원을 위한 오픈 소스 모델 한글화. 소형 MoE 구조 및 한글 토크나이져 확장 등 차기 기술 선행개발

BLT 모델 분석 및 확장 가능성 검증	Meta 社의 신규 아키텍쳐 Byte Latent Transformer의 효율성 분석 및 SDS 도입 시 효과 선행연구

Text-to-image generation기술 및 방향성 검증	B2B향 이미지 생성 요구사항을 만족 시키기 위한 T2I 기술 발굴, 연구 방향성 수립 및 PoC

효율적인 LLM 추가학습을 위한 모델 구조	오픈모델의 빠른 한글화 및 도메인 특화 추가학습을 위한 효율적 모델 아키텍쳐 및 저비용 학습 기술 개발

Vertical AI를 위한 Post-training	Reasoning 및 instruction following을 포함한 Post-training 학습 데이터 생성 파이프라인 확보 및 생성 데이터 검증을 통한LLM 품질 향상

Biz.이미지향 Multimodal Foundation Model	복합 차트, 순서도 등 비즈니스 문서 이미지 분석을 위한 고품질 학습데이터 생성 및 축적, 이에 기반한 LMM 모델 확보

멀티모달 general instruction following	다양한 제약 사항을 잘 따라 유연하게 instruction을 수행하여 멀티모달 해석 결과를 도출할 수 있도록 multimodal LLM의general instruction following 능력 확보

Logistics LLM PoC	물류 플랫폼의 AI 기능 탑재 및 이를 통한 운영 비용 절감 및 경쟁력 향상 물류 전문가와의 협업을 통한 고품질 데이터 및Logistics LLM 확보 PoC

End-to-End RAG 성능평가 연구 개발	RAG 시스템의 효과적인 성능 평가를 위한 고품질 평가 데이터셋 구축 및 종합적 성능 평가 체계 확립

Multi-Document Agentic RAG	Multi-document 대상의 다중검색(Complex query) 정확도 개선을 위한 Agentic RAG 파이프라인 연구개발

Knowledge Graph 구축 및 검색엔진 개발	Text로부터 multi-layered graph를 생성하는 기술 및 Graph retrieval 기술 연구로 Graph RAG에 대한 효과 검증 PoC 수행

Cost-efficient Text2KG 모델 연구	Graph RAG 사업/상품 적용 시 비용 자원 효율적인 KG 생성에 필요한 Distillation 모델 확보

Personalized Context Graph 구축 방법론 연구	Knox 일정, 메일, 미팅 등의 정보를 활용하여 Knowledge Graph 기반의 개인별 업무 온톨로지 구축

멀티모달 리포트 생성을 위한 리서치 에이전트 프로토타이핑	RFP 기반 제안 지원용 스토리보드 자동 생성

Multimodal RAG	텍스트와 이미지를 포함하는 멀티모달 문서에서 검색이 가능하도록 하는 Multimodal RAG (벤치마크셋 및 멀티모달 임베딩모델 확보) 기술 연구

AI응용 기술연구	Document AI 문서 구조 분석 기술 연구	Document AI를 위한 문서 분석 기술 연구 및 전처리 기술 확보

통합 LLM 평가 시스템 구축	모델 평가를 위한 평가 기법 및 자동화 기법 연구 및 확보

Time-Series Foundation Model	시스템 운영, 수요 예측 등에 사용 가능한 공통 시계열 모델 및 적응형 이상감지 기술 개발, MSP 운영 이상감지에 시범적용

Cloud	스토리지 기술연구	Data Live Migration 기술 연구	Cloud 스토리지간 Data를 실시간으로 이전할 수 있는 기술 연구

Storage 이상감지 기술 연구	이기종 스토리지들의 운영 Metric 데이터를 분석하여 이상여부를 감지할 수 있는 기술 연구

GPU as a Service 기술 연구	LLM 向 AI Platform 기술 연구	LLM 모델 개발을 위해 필요한 기술 (벤치마크 자동화, 개방형 연구환경 등) 연구

학습/추론 co-location Scheduler 기술 연구	Training 작업과 Serving 작업을 동시에 운영하며 효율을 최대화 할 수 있는 기술 연구

네트워크 기술연구	GPUaaS N/W Observability 확보 방안 연구	AI를 위한 Observability 솔루션을 확보하고, 이를 바탕으로 AI Workload를 분석하여 AI 인프라의 개선 방향 및 개선점 도출

리소스 효율성이 높은 S/W Load Balancer 연구 개발	쿠버네티스 환경에서 North-South 트래픽을 로드밸런싱하는 소프트웨어 L4 로드밸런서 확보

고성능 패킷 필터링 기술 연구 개발	차세대 방화벽의 고성능 패킷 분석 및 필터링 기능 개발을 위해 관련 기술 연구

네트워크 서비스 제공을 위한 고보안/고성능 네트워크 가상화 기술 연구	TLS termination 및 TLS bridging을 포함한 TLS 모듈 연구, API gateway 구현시 필요한 Token 인증 모듈 연구 개발

DCX Workflow 자동화 구조 개선	네트워크 인프라 구성을 자동화하는 Network Orchestrator Engine의 DCX Workflow 시스템 구조 개선

LLM Serving 기술연구	LLM 추론가속을 위한 모델 경량화 및 GPU 커널 최적화	LLM 모델을 경량화하여 추론 속도를 향상시키는 Post-training quantization 연구

효율적 경량 LLM 서빙을 위한 GPU 자원 스케줄링	양자화된 LLM 모델을 동시에 서빙하여 처리량을 향상시키기 위한 GPU 자원 스케줄링 방법 연구

Speculative Decoding을 위한 서빙 기술 연구	Speculative Decoding 모델의 Batch 크기 증가에 대한 처리량 향상 방법 연구

Speculative Decoding의 Scalability 연구	Speculative Decoding 모델의 SSM에 대한 MoE화를 통한 성능 향상 연구

Security	시스템보안연구	테스트코드 자동생성기술 적용범위 확대 연구	테스트코드 생성 성공률 개선을 통한 테스트 커버리지 개선

SW테스팅을 위한 LLM기반 AI 기술 연구	자동생성된 테스트코드의 가독성 및 테스트 커버리지 개선

클라우드 네이티브 인프라 보안기술 연구	클라우드 네이티브 네트워크 기능 기반의 보안기술 연구 개발

이상탐지 기술 개발	시계열 데이터 대상 이상징후 탐지 모형 연구

데이터보안연구	양자내성암호 기술 개발	양자컴퓨팅 환경으로부터 데이터를 안전하게 보호하기 위한 암호 기술 최적화 및 국내외 표준화 진행

PQC Migration 기술 연구	양자컴퓨터를 사용한 기존 암호화 체계 공격에 대비하고 양자내성암호 체계로 전환을 위한 기술확보

Secure Multiparty Computation(SMPC)	안전한 데이터결합을 위한 프라이버시보호 원천 기술 연구

Authenticated Encryption with Associated Data (AEAD)	고비도 고효율의 대칭키 암호화 원천 기술 연구

마. 경영상의 주요계약 등 해당사항 없음