삼성에스디에스 분기보고서 (2023.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

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

연구개발본부	담당조직	비 고

연구소	AI연구팀	클라우드 AI서비스 핵심 엔진 기술 연구,집중 사업 및 솔루션 경쟁력 강화를 위한 AI기술연구

클라우드연구팀	클라우드 기반 AI플랫폼 연구개발, SDS클라우드 사업에 필요한 클라우드 서비스 기술 개발클라우드 기반 HPC 플랫폼 연구개발, 데이터센터 네트워크 자동화를 위한 기술연구

보안연구팀	암호기술 및 SW보안기술 연구개발

기술전략팀	기술전략 수립 및 실행, 특허 출원 및 관리

나. 연구개발비용(단위 : 천원)

과 목	제 39기 1분기	제 38기 1분기	제38기

연구개발비용 총계	40,829,701	38,328,720	200,555,467

(정부보조금)	(16,551)	-	(2,050,667)

연구개발비용 계	40,813,150	38,328,720	198,504,800

회계처리	판매비와 관리비	17,676,447	16,027,017	69,610,827

제조경비	22,791,663	15,282,580	102,421,516

개발비(무형자산)	345,040	7,019,123	26,472,457

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용 총계÷당기매출액×100]	1.20%	0.91%	1.16%

※ 연결재무제표 기준입니다.※ 비율은 정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준 으로 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

- 산업 전 영역에 걸쳐 자동화, 지능화가 빠르게 진행되고 있어 이와 관련된

인공지능 알고리즘에 기반한 분석형(패턴 분석을 통한 이상감지, 결과예측 등), 대화형(자연어 대화 기반 요청기능 수행), 시각형(이미지, 영상분석을 통한 개체 인식, 장면이해), 프로그램형(코드 검색, 코드 생성 등) AI 요소기술을 연구

□ Cloud

- IT 환경에서의 클라우드 컴퓨팅 확대에 따른 클라우드 서비스의 기술 경쟁력 향상을 위한 최적의 아키텍처 제공 및 클라우드 기반, AI 작업 수행 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 제공을 위한 기술을 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. 연구개발실적2023년 1분기중 완료되거나 진행중인 연구개발 실적은 다음과 같습니다.

대분류	중분류	연구과제	연구결과 및 기대효과

AI	텍스트분석	General QA Structure 기술 확보	공통의 구조화된 정보와 언어모델을 바탕으로 QA 문제를 해결하기 위해 Single/Multi-hop QA를 하나의 구조로 통합하는 연구

스마트검색 고도화	메타검색과 통합인덱싱 방식을 융합하고, 사내 지식정보시스템 내 검색창에 해당 엔진을 통한 결과제공으로 검색채널을 통합

TX360 통합검색	TX360 사이트 스마트검색 엔진 적용

Conversational QA 기술 개발	Context 및 Dialogue history 추출, Unanswerable Question 필터링 기술 등, Conversational QA를 위한 요소 기술 연구개발

AI알고리즘연구	Knox Meeting向 Audio Enhancement 기술 연구	Knox Meeting의 선진사 수준의 음성품질 개선을 위한 AI 기반 알고리즘과 모델 연구 및 요소기술 연구

Unsupervised Accuracy Estimation	학습된 AI 모델을 타겟 사이트에 적용할 때, 레이블(label) 없는 타겟 데이터에 대한 모델 예측의 정확도를 추정하는 기술 연구, 이미지 분류 모델에서 영역분할 모델로 확장하고 MLOps향 튜토리얼 개발

Universal Embedding for PLM and Data	모델 임베딩과 데이터 임베딩을 통합하여 사용자의 데이터에 적합한 최적의 사전학습모델을 사전학습없이 추천할 수 있는 기술 연구

초거대AI 모델 추론과 학습을 위한 Parallelism 연구	거대모델 분산학습을 위한 분산처리 프레임웍 개발하고 사용자 니즈에 맞는 최적의 분산처리 조합 추천 및 검증

DocGen for Data Augmentation	Generative model을 이용한 document augmentation 기술 개발

차세대메모리 중심의 AI가속기능 연구	최근 연구되고 있는 PIM/PNM 기술 기반의 AI 워크로드 최적화를 통한 AI 성능 가속 기능 연구

경량 모델 아키텍쳐 연구	AI 모델 초경량화 방법론 및 경량 구조에 맞는 학습 방법 연구

이미지분석	객체 3D Reconstruction 기술 연구	빠른 렌더링 및 인터렉션 효율화를 위해 3D Reconstruction 모델 경량화를 통한 Output Compression 기술 연구

이미지 압축 기술 연구	AI 기술 활용, 스토리지 비용 절감 및 결함분석을 가능하게 하는 클라우드 向 Visual Data 압축 기술 연구

Visual Grounding 기술	Text가 설명하는 이미지 내 영역을 인식하는 기술

행동 인식 기반 비디오 분류 기술	Video 분석을 위한 사전학습 모델을 확보하고 등장 인물 행동 분석을 통해 영상을 분류하는 기술

Cloud	스토리지기술연구	SDDC 자동화 개발 - SO 기능 확대	SCP 환경에서 복제볼륨서비스, 블록 스토리지 자동화, 자원 모니터링을 위한 기술 개발

장기보관용 Archive Storage 연구 개발	클라우드에서 데이터 저장 비용 최소화를 위해서 장기보관 데이터를 위한 아카이브 스토리지 자체 기술 확보 연구 개발

x.Cloud 기술	AI Platform을 위한 GPU 활용 기술 고도화	GPU Platform에서 거대모델 학습을 위한 기술 및 사용자 컨테이너 자동 생성 기술 연구

AI Job Workload 데이터수집/분석과 RL Scheduler 학습 자동화	강화학습 기반 스케줄러의 성능을 개선하고 Re-training Pipeline 기술을 연구 개발

클라우드향 네트워크 기술 연구	DCX 적용 지원 및 고도화	DCX 네트워크 자동화를 위하여 워크 플로우 기능 고도화 및 Networck Orchestrator의 DCX 엔진 확보

Cloude-optimized RDMA Protocol 연구	Ethernet 기반 SDS 전용의 RDMA 프로토콜 기반 기술 확보 (congestion control, Load Balancing 등)

Sky Computing 기술 연구	Sky Computing ML 프래임워크의 SCP 지원 기능 개발	Sky Computing 기반 ML 프래임워크(SkyPilot)에 SCP 지원을 위한 모듈 개발 및 Sky Computing 선도 연구 그룹과의 협업을 통해 해당 기술에 대한 역량을 확보

클라우드향 HPC 플랫폼 기술 연구	GPU 기반 HPC 시뮬레이션 수행을 위한 클라우드 플랫폼 확보	클라우드향 HPC Workload 가속 플랫폼 개발 및 Simulation SW(CAE)의 GPU 최적화

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

이상탐지 기술 개발	시계열 데이터 대상으로 비지도 학습 기반 이상탐지 모형 연구

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

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

Private Set Intersection (PSI)	안전한 데이터결합을 위한 프라이버시보호 원천 기술 연구

마. 경영상의 주요계약 등해당사항 없음