카카오 분기보고서 (2026.03)
6. (제조서비스업)주요계약 및 연구개발활동

가. 비경상적 주요 계약(단위: 백만원)

해당법인	계약상대방	구분	계약의 목적 및 내용	의사결정시점	계약 금액

(주)카카오	(주)카카오엔터프라이즈	자금대여	자금대여 계약 체결	2022-12-15
(2023-12-14 계약연장)
(2024-12-20 계약연장)	100,000

(주)카카오	(주)카카오엔터프라이즈	자금대여	자금대여 계약 체결 (주1)	2023-07-13
(2024-03-12 계약연장)
(2024-12-20 계약연장)	100,000

(주)카카오	(주)카카오엔터프라이즈	자금대여	자금대여 계약 체결 (주2)	2025-12-29	4,750

(주)카카오	(주)에치와이 등 5개사	전환사채 발행	사모 전환사채 발행(목적: 타법인증권 취득)	2025-05-22	50,183

(주)카카오	(주)카카오엔터프라이즈	신주인수	유상증자 참여	2025-05-22	257,000

(주)카카오페이	(주)카카오페이손해보험	신주인수	유상증자 참여	2023-07-31	100,000

(주)카카오페이	(주)카카오페이손해보험	신주인수	유상증자 참여	2025-09-01	100,000

(주)카카오게임즈	Kakao Games Europe B.V.	신주인수	유상증자 참여	2024-09-12	287,955

(주)카카오게임즈	-	교환사채 발행	사모 교환사채(교환대상:(주)크래프톤 보통주)	2024-08-06	270,021

(주)카카오게임즈	(주)크래프톤	주식매매	타법인 주식매매 계약 체결 ((주)넵튠 보통주)	2025-04-29	164,969

(주)카카오게임즈	(주)아이브이쥐	타법인 주식 처분	(주)카카오브이엑스 보통주 처분	2025-10-01	259,479

(주)카카오게임즈	벨벳제1호 유한회사 등 2개사	구주인수	(주)카카오브이엑스 구주인수	2025-10-01	162,346

(주)카카오게임즈	벨벳제1호 유한회사 등 2개사	신주발행	제3자배정 유상증자	2025-10-01	108,513

(주)카카오엔터테인먼트	PWARP INVESTMENT PTE. LTD.THE PUBLIC INVESTMENT FUND	신주발행	제3자배정 유상증자	2023-01-11	1,153,980

(주)카카오엔터테인먼트	(주)에스엠엔터테인먼트 주주 등	구주인수	(주)에스엠엔터테인먼트 구주인수(공개매수 방식)	2023-03-06	625,023

(주)카카오인베스트먼트	(주)아이브이쥐	신주인수	유상증자 참여	2025-10-01	330,000

(주)카카오인베스트먼트	-	타법인 주식 처분	에스케이스퀘어(주) 보통주 처분 (시간외 대량매매 방식)	2025-07-10	429,687

(주)에스엠엔터테인먼트	(주)제이와이피엔터테인먼트 등	구주인수	(주)디어유 구주인수	2025-02-21	135,568

참고: 회사의 재무 상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약을 기재하였습니다.

(주1) 해당 자금대여 계약은 당분기 중 상환 완료되었습니다.(주2) 공시작성기준일 미상환 대여금은 4,750백만원이며, 상세 내용은 "Ⅹ. 대주주 등과의 거래내용"을 참고 바랍니다.

나. 연구개발 담당조직

2026년 1분기 기준 지배회사 카카오의 연구개발 담당 조직은 크게 ProductㆍTechㆍAI Studios 3가지로 구성됩니다.Product는 각 사업조직은 카카오톡과 연계된 기술, 광고, 커머스 등 핵심 사업의 서비스ㆍ제품ㆍ비즈니스를 연구개발하는 조직을 포함하고 있습니다. Tech는 기술 플랫폼 및 인프라 등 코어 기술을 연구개발하는 조직이며, AI Studios는 AI 신규 사업 및 서비스 기술의 연구개발을 담당하고 있습니다.

다. 연구개발비용(단위: 백만원)

과목	연결	별도

제32기 1분기(당분기)	제31기(전기)	제30기(전전기)	제32기 1분기(당분기)	제31기(전기)	제30기(전전기)

연구개발비용 계	331,603	1,299,166	1,269,613	156,842	597,517	564,760

회계처리	무형자산	0	744	167	0	0	0

연구개발비(비용)	331,603	1,298,422	1,269,446	156,842	597,517	564,760

연구개발비/매출액 비율[연구개발비용 계/당기매출액X100]	17.1%	16.0%	16.1%	22.4%	22.3%	21.8%

참고 1: 당사의 연구개발비 산출 기준은 각 종속기업의 사업 성격, 상이한 연구개발비 산정 기준에 따라 변경될 수 있습니다.참고 2: 당사가 투입한 연구개발비는 당기 비용으로 처리하는 부분 외에도 개발비 및 기타의 무형자산으로 계상하고 있으며, 해당 개발 실패시 감액 손실이 발생하여 당사 수익성에 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

라. 연구개발 실적 당사의 영업활동에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되는 머신러닝, AI, 클라우드를 비롯한 주요 연구개발실적은 아래와 같습니다.

연구조직	연구과제	연구결과 및 기대효과	연구마감년도

Tech	AB테스트 플랫폼을 위한 통계 기반 운영 자동화 기술	- AB테스트 설계 및 운영에 필요한 통계 분석을 시스템화 하여, 실험플랫폼 운영에 드는 비용을 줄이고 효율을 높이기 위한 연구 ㄴ실험 설계 단계: 실험 지표의 통계적 안정성 검증, 지표 관계 통계 분석 및 지표 추천/검증 ㄴ실험 운영 단계: 유사 실험 간 실험 패턴 비교/ 분석/ 결과 예측, 실험군 변동성 모니터링 및 alert ㄴ실험 결과의 사후 관리: 실험 결과 간 통계 분석/시계열 분석, 반복 실험을 통한 실험 결과 안정성 검증	진행중

Tech	하이브 테이블 모니터링 및 알람 시스템 개발	- 복수 하둡 클러스터 대상 통합 하이브 테이블 모니터링 및 알람 시스템 개발- 데이터를 다루는 현업 조직 입장에서 마주하는 실질적인 데이터 관리 이슈를 기반으로 구축한 모니터링 시스템- 복수의 하둡 클러스터 대상 / 영향도를 파악할 수 있는 테이블 관계도 / 모니터링 시각화 / 이상감지 알람 시스템 제공	진행중

Tech	채널메시지 타겟팅 알고리즘 연구 개발	- 유저 관심사 및 내재된 반응성 정보를 활용한 채널메시지 타겟팅 효율 증대 알고리즘 연구 개발	2025

Tech	SLA기반 리소스 스케줄링 기술 개발	- 약속된 SLA에 최적화된 리소스를 스케줄링해서 생성/관리해주는 기술.	진행중

Tech	클라우드 네이티브 서비스 sustaining을 위한 데이터 플랫폼 개발	- 클라우드 네이티브 서비스에서 발생하는 데이터(서비스 메트릭, 서비스 로깅)를 효율적으로 처리하기 위한 자동 데이터 플랫폼 개발	2025

Tech	클라우드 네이티브 서비스용 데이터 스토리지 개발	- 클라우드 네이티브에서 주로 사용하는 오픈 소스 데이터 스토리지(ceph)를 대체하기 위한 볼륨용 스토리지 플랫폼 개발	진행중

Tech	Arm기반 저전력 자체 서버 개발	- Arm기반의 저전력 서비스용 자체 서버 개발	진행중

Tech	Low Code기반의 Simple App develope SaaS개발	- 템플릿 및 GUI기반의 low code application platform 개발	2024

Tech	딥러닝 기반 인코딩 최적화 플랫폼 연구개발	- 영상의 컨텍스트를 분석하여 고정된 값이 아닌 최적의 인코딩 파라미터를 예측하여 적용하기 위한 플랫폼과 학습 모델을 생성하기 위한 시스템 개발. 동일한 화질을 유지하면서도 적은 용량으로 인코딩함으로써 스토리지 및 트래픽 절감 효과	진행중

Product	머신러닝 기반 추천 클라우드 플랫폼 개발	- 클라우드 플랫폼으로 영상, 음악, 텍스트, 상품, 교차 추천 등 다양한 솔루션을 손쉽게 서비스에 도입/검증	진행중

Product	대용량 데이터 처리에 적합한 머신러닝 기반 기술 연구	- 대용량 데이터 확보에 이은 효과적인 머신러닝 기술 접목으로 머신러닝 기술의 효용성을 현실화	진행중

Product	톡채널 시스템 고도화	- 톡채널의 파트너 비지니스 지원을 강화할 수 있도록 사용자화 가능한 채널홈 구축시스템을 준비함. 카카오의 각종 비지니스 도구들과 연결하는 구성을 고도화	진행중

Product	마이데이터 통합인증 플랫폼 개발	- 마이데이터 사업에서 통합인증 제공하는 시스템을 구축해서 정보제공자들의 정보를 가져오기 위한 서명 정보를 생성/검증할 수 있는 시스템을 구축	2022

AI Studiosl	MoE 모델 연구	- MoE(Mixture of Experts) 기반 인퍼런스 효율성을 극대화한 효율적인 모델 연구 ㄴ 언어모델 'Kanana-2' 오픈소스 공개	진행중

AI Studios	AI 이미지 및 동영상 생성 기술 연구	- 사용자 요구에 맞는 고품질 이미지, 동영상 생성 모델 개발. 다양한 형태의 콘텐츠 제작에 활용 기대. 카카오톡의 카나나 템플릿(AI 영상 생성) 기능 및 카카오뱅크의 모임통장 대표 이미지 생성 등에 적용 ㄴ ICCV 2025 논문 게재 (논문명: Fair Generation without Unfair Distortions: Debiasing Text-to-Image Generation with Entanglement-Free Attention)	진행중

AI Studios	멀티모달 LLM 기술 연구	- 음성, 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리하는 멀티모달 LLM 개발 국내 최초 음성 입출력이 가능한 멀티모달 언어모델 개발, SOTA 수준의 기술 확보 목표 ㄴ 멀티모달 언어모델 'kanana-1.5-v-3b-instruct' 오픈소스 공개 및 글로벌 LLM 서빙 프레임워크 'vLLM' 공식 지원 모델 등재	진행중

AI Studios	AI 오퍼레이터 에이전트 기술 연구	- 단순한 화면 인식을 넘어 사용자의 복합적인 요구사항을 이해하고 실질적인 기기 제어를 자동 수행하는 오퍼레이터 전용 모델 개발.	진행중

AI Studios	멀티모달 AI 기반 시각 정보 분석 및 검색 기술 고도화	- 주어진 이미지·동영상 정보를 이해하고 분석하는데 특화된 멀티모달 언어모델 연구. 고정밀 OCR 및 이미지 분석 기술 확보, 한국어 및 국내 문화 맥락에 최적화된 이미지 벡터 추출(Embedding) 모델을 개발하여 내부 광고심사 시스템 효율화 및 카카오톡 숏폼 분석 기능 등에 적용. 방대한 미디어 데이터의 메타데이터 생성 자동화 및 효율적인 콘텐츠 소비 환경 제공.	진행중

AI Studios	자체 대규모 언어모델(LLM) 연구개발	- 다양한 사이즈에 이르는 자체 언어모델 '카나나(Kanana)'의 성능 고도화 및 서비스 최적화, 카카오톡과 카나나앱 등 카카오 서비스 적용 ㄴ ACL 2025 논문 게재 (논문명: Binary Classifier Optimization for Large Language Model Alignment) ㄴ NAACL 2025 논문 게재 (논문명: PROM: Pivoted and Regulated Optimization for Multilingual Instruction Learning) ㄴ SIGdial 2025 논문 게재 (논문명: DiaTool-DPO: Multi-Turn Direct Preference Optimization for Tool-Augmented Large Language Models) ㄴ 특허 출원 진행중: TALLM의 대화 패턴을 학습시키기 위한 방법 및 장치	진행중

AI Studios	대화/통화 요약을 위한 AI 모델 연구	- 채팅방에 쌓인 대화나 보이스톡 대화 내용을 요약해주는 AI 모델 개발, 카카오톡 내 안 읽은 대화 및 통화 요약 기능 고도화 진행중. ㄴ 특허 출원 진행중: 요청자 중심의 채팅 메시지 요약 결과를 제공하는 방법	진행중

AI Studios	Personal Agent 구현을 위한 기반 기술 연구	- 개인화된 어시스턴트 개발을 위한 대화 모델 연구, Vertical 도메인 영역에 특화된 AI Agent 선행 기술 개발 및 결과물의 대내외 상용 서비스 적용. AI 국민비서 등의 서비스 적용 ㄴ 특허 출원 진행중: 심리 상담 전문가 클로닝 모델을 위한 학습 데이터 구축 방법	진행중

AI Studios	음성인식(STT) 및 합성(TTS) 기술 연구	- 고품질의 다국어 음성인식 및 합성 기술 연구. 자연스러운 AI 음성 인터페이스 구현, 다양한 멀티모달 서비스와 연계 가능. 카카오톡 보이스톡 통화 내용을 텍스트로 변환하는 음성인식 기능 등에 적용	진행중

AI Studios	추론 모델 연구	- 에이전틱 AI 구현에 필수적인 추론 능력 향상을 위한 모델 연구 ㄴ 언어모델 'Kanana-2' 오픈소스 공개	진행중

AI Studios	AI 쇼핑 메이트	- ACL 2025 Industry Track 논문 게제 - LLM 기반 AI Agent 서비스 모델링을 위한 효율적인 방법론 제안 ㄴ 논문명: A Practical Approach for Building Production-Grade Conversational Agents	진행중

AI Studios	PlayMCP	- PlayMCP는 사용자가 원하는 툴을 선택해 개인화된 AI 툴 인벤토리를 구성하고, 다양한 AI 서비스에 연결을 지원하는 플랫폼 ㄴ MCP Gateway를 통해 여러 MCP 서버를 통합하여 사용자 인증(OAuth)을 중앙화하고 단일한 MCP Endpoint URL을 제공 제안 ㄴ 사용자는 툴 빌더(tool builder)를 통해 간편하게 툴을 생성할 수 있는 구성을 제안	진행중

AI Studios	LLM Orchestration Benchmark	- 복잡한 쿼리와 수많은 툴들이 있는 상황에서 LLM의 Orchestration 역량을 측정하는 벤치마크 ㄴ ICLR 2026 논문 제출 완료	진행중

상기 연구개발실적 외 당사에서 진행 중인 연구개발 과제는 아래와 같습니다.

연구조직	연구과제	연구결과 및 기대효과	연구마감년도

Tech	스팸 및 어뷰징 글에 대한 자동화 모니터링	- 머신러닝 기반으로 스팸 및 어뷰징 글, 스팸이미지의 형태를 파악하여 이를 점수화 하고 서비스에 직/간접적으로 반영 검수 대상 감소. 모니터링 효율화	진행중

Tech	Managed Iceberg SaaS 플랫폼 개발	- 오픈 테이블 포맷(아이스버그, Iceberg)과 완전 호환되는 데이터레이크 스토리지를 확보하여, 대규모 데이터의 저장·분석·운영을 표준화하고 클라우드 네이티브 환경에서의 데이터 관리 효율성을 크게 향상	진행중

Tech	API 테스트 도구 개발	- API 테스트 환경구축, 실행, 분석, 리포트를 편리하게 할 수 있는 SaaS 개발 ㄴ기대효과 : 테스트 환경 구축, 실행에 필요한 리소스를 효율화 할 수 있으며 테스트 협업이 편리해짐 ㄴ기대효과 : 테스트 자동화를 통한 품질 제고와 리소스 감소 (대상을 분석하여 테스트 코드를 자동 생성, 기본 성능 체크 자동화)	진행중

Tech	CI/CD SaaS 개발	- 지속적인 통합과 배포 프로세스를 유연하게 확장 가능한 형태로 관리, 자동화 할 수 있는 SaaS 개발	진행중

Tech	AI gateway 개발	- 전통적인 워크로드와는 차이가 있는 Gen AI를 위한 AI Gateway 를 개발하여 LLM Inference 에서 모델의 유연성과, observability의 용이성을 제공	진행중

Tech	내부 개발자 플랫폼(IDP) 기반 서비스 카탈로그 구축 및 자동화 기술 연구	- 서비스를 통합 관리할 수 있는 서비스 카탈로그를 구축하여, 개발자가 셀프서비스 방식으로 인프라와 플랫폼 자원을 손쉽게 이용할 수 있는 기반을 마련	진행중

Tech	Kafka 클러스터 보안 강화	- SASL+KakaoSSO 인증, SSL(TLS) 암호화, HFW을 통한 네트워크 접근 통제를 적용하여 보안이 강화된 Kafka 클러스터 구성	진행중

Product	비주얼컴퓨팅(머신러닝/컴퓨터비젼) 기반의 지도정보자동검출시스템	- 로드뷰 영상내의 다양한 정보( 차선, 표지판, 안내마크, 건물, 간판 등)를 자동으로 검출하여, 지도데이터의 최신화 및 신규 서비스( AR등 )의 활용	진행중

Product	Queue consume 제어 시스템	- 쓰로틀링을 통해 안정적이고 고른 분산 처리 기대- 상용 Queue를 통해 각 인스턴스에서 소비되는 단위 시간당 메시지 소비량을 제어할 수 있도록 구성- 준 실시간 메시지 소비 및 잔여량을 모니터하여, 동적 또는 정적으로 제어 가능한 시스템 개발	진행중

Product	메시지 실시간 릴레이 시스템 개편	- 기존 세션 관리 서버가 Full-mash 연결을 유지하며 릴레이까지 도맡아 하는 부분을 분리, 시스템 안정성을 향상화 시키는 프로젝트- 발신로직과 릴레이 로직의 분리 및 최적화로, 대형 방에서의 릴레이 성능 향상 및 장애분리, 서비스적 유연함 기대- 카카오톡 사용자의 메시징 트래픽 특성 등을 고려한 구조 설계- 이후 멀티 디바이스 등의 확장 가능해질 수 있는 구조가 됨	진행중

Product	메시징 내부 server-to-server protocol 개편	- 기존 LOCO/Thrift를 사용중인 내부 server-to-server protocol들을 HTTP 등의 common protocol로 변경- 성능 개선보다는, 유지보수 및 확장성, 안정성 측면으로 접근	진행중

Product	검색 질의 자동 멀티 분석기	- 검색 컬렉션(이모티콘, 오픈채팅, 채널, 커머스 등등..)에 기 세팅되어 있는 세팅값에 따라, 질의어의 질의패턴분석/형태소분석/금칙어분석/오타보정/자동완성 멀티 수행- 질의어의 질의패턴분석은 패턴 적중시, 필터/필터 부스팅/컬렉션 제거/운영자 커스텀 로직 작동/질의어 변경 등 자동 수행	진행중

Product	AI 네이티브 마케팅 플랫폼(Air CRM) 연구 개발	- 소재 생성, 타겟 추출, 실험 설계, 성과 분석 등 마케팅 업무흐름 전반을 AI 기반으로 자동화, 최적화하는 마케팅 플랫폼을 연구, 개발	진행중

Product	최적화 타겟팅 및 랭킹에 활용할 수 있는 추가적인 데이터 연구 및 로직 개발	사용자 정보가 빈약하거나 혹은 전무한 경우까지도 감안하여, 광고요청 발생시 최적화 타겟팅 및 랭킹에 활용할 수 있는 데이터 연구 및 관련 로직 개발 ㄴ 문맥광고에서 현재 랜덤 로직 대체하기 위한 로직 개발중(UFO피쳐 활용 로직 고도화중, 웹문서 카테고리 분류기술 이용 고도화중) ㄴ 사용자의 전환트래커 로그 카테고리 정보 활용한 로직 개발 준비 중 ㄴ 기타 가용한 데이터 발굴 및 이를 활용한 타겟팅, 랭킹 피쳐 반영 등 연구 진행 중	진행중

Product	CVR 예측 모델 고도화 - 전환 딜레이 및 학습 시점에 따른 전환 추정 모델 고도화	- 늦게 반영되는 전환(delayed feedback)과 학습(관측) 시점에 따른 전환 추정에 대한 모델 고도화 CTR 모델에 비해서 적은 데이터 다양한 목적으로 서비스되는 CVR 모델 성능 고도화 다양한 타입의 전환 이벤트와 관련 피쳐와의 관계 분석 및 고도화	진행중

Product	Ad Ops AI 기술 연구	- 광고상품 운영에 대한 전반적인 형상관리를 AI 기반으로 할 수 있는 기술연구 특허 ㄴ 광고 메시지 생성 방법 및 장치 : 10-2024-0114568 ㄴ 다양한 지표를 활용한 머신러닝 모델 비율 실시간 자동 조절 시스템 : 10-2024-0116968 ㄴ 애드 어드바이저 : 10-2023-0123050 ㄴ 신규 로직의 온라인 실험 평가 방법 : 10-2024-0162278	진행중

Product	마진프로세스 시스템 연구	- DSP(Demanding Side Platform, 수요측 플랫폼/입찰 플랫폼)의 입찰 전략을 최적화하기 위해 광고 지면의 특성과 경쟁 여부에 따라 전략 입찰가를 산출하고, 이를 기반으로 확보한 Surplus를 광고주 효용(Utility)과 DSP 마진(Margin) 사이에서 비율 조정을 통해 분배하는 Price Decision Module 시스템 특허 ㄴ 전략 입찰가와 과금액 결정을 통한 광고주 효용과 DSP 마진 조절 장치 : 출원 진행중	진행중

Product	Censored Bid shading 모델 고도화	- 경쟁 DSP가 많은 외부 SSP의 경우 SSP에서 lurl을 주지 않아 lose 정보를 수신 하지못하는 경우들이 다수 있는데 이련 경우 Surplus를 최대화 하기 위해 Winning rate 활용하여 제어하는 모델 개발	진행중

Product	동영상 플랫폼 기반 CTR 예측모델 연구 개발	- 동영상 컨텐츠 정보 및 재생 이력을 이용하여 노출할 광고의 CTR을 예측하는 모델 연구 개발	진행중

Product	광고 성과예측기 연구개발	- 광고그룹 생성시 타팅 설정에 따른 효율 및 예산을 예측하는 모델 연구 개발	진행중

Product	브랜드사별로 CTR을 예측하는 협력광고용 예측모델 연구 개발	- 브랜드사별로 CTR을 예측할 수 있도록 브랜드별 전환수집에 기반한 CTR 예측모델 연구 개발	진행중

Product	CVR Cold Start 모델 연구 개발	- 전환수 0건부터 예측할 수 있는 CVR 예측 모델 연구 개발을 통해 광고집행 시작시점부터 전환 발생확률이 높은 트래픽을 살 수 있도록 함	진행중

Product	전환가치최대화 모델 연구	- 작년 출시된 전환가치최대화 상품에서 사용하는 모델로 사용성이 점차 늘고 있어서 ROAS 성능개선을 위해 고도화	진행중

Product	Bid shading 고도화	- 각 지면별 Surplus 최대화 모델 개발- 비경쟁 지면용 모델 개발	진행중

Product	multi location 모델 연구	- 한 광고슬롯에 여러 광고가 게재 되는 경우에 대해 CTR 예측기의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안 연구	진행중

Product	비용목표 소진 안정성 연구	- 비용목표 상품의 경우 소진이 일별로 들쑥날쑥하기 때문에 광고주 사용성을 떨어뜨린다는 문제점이 있어 개선을 위한 연구를 진행	진행중

Product	랭킹 모델 고도화	- 광고 효율 향상을 위해 별도 관리하고 있는 rankScore 고도화를 통해 효율 개선을 진행하기 위한 연구 Contextual Matching의 cosine similarity score를 활용하는 방안 연구	진행중

Product	효율 기반 비딩 조절 장치 연구	- 효율 기반해서 입찰율을 조절하여 광고주 및 매체지면 효율을 향상할 수 있는 방법 연구	진행중

Product	모델링된 전환	- 유저키를 식별할 수 없는(쿠키 제한, ATT) 또는 크로스 디바이스 환경에서 광고 클릭과 전환 간의 관계를 추정하는 방법론 ㄴ 관련특허: 컨텐츠의 모델링 된 전환 데이터를 획득하는 방법 및 장치 (10-2026-0044925)	진행중

Product	광고 매핑 카테고리를 활용한 유저 세그먼트 개발	- 산재되어 있는 광고 카테고리들을 통합시켜 유저 세그먼트 스코어를 생성, 콜드스타트 모델로 활용하는 연구	진행중

Product	비용목표 Conversion Delay Distribution 모델연구	- 비용목표 소진 안정성을 위해 신규 모델 연구 및 개발 진행	진행중

Product	Winner 비경쟁 트래픽 포함 모델링	- 경쟁 DSP를 예측하여 최적 입찰가를 구하는 모델 연구	진행중

Product	트래픽단위 기대전환수 예측모델 연구	- 실시간으로 유저가 해당광고에서 몇번의 전환을 일으킬 것인지 예측하는 모델 연구	진행중

Product	임베딩 모델 벤치마크 및 광고 텍스트 특화 전처리 전략 연구	- 언어모델 도메인 최적화 연구, 데이터 정제 및 원본 보존전략 수립	진행중

Product	자사 데이터를 활용한 전환 proximal seed 활용 연구	- 전환 데이터 수급 상황이 부족한 경우, 자사 데이터를 활용하여 유사 Seed를 생성, 활용하여 광고 성능 및 효용성 개선하는 방법론 연구	진행중

Product	클릭최적화 유저 세그먼트 모델 연구	- 클릭 목적 유저 세그먼트 스코어를 생성, 광고주의 클릭 효율을 향상시키기 위한 연구	진행중

Product	LLM 기반 전환최적화 설명력 강화 방법론	- 전환최적화 시드 및 타겟 구성을 LLM 기반 자연어로 설명 가능하도록, 페르소나로 요약해주고 광고주에게 적합한 타겟에 광고를 잘 노출하고 있음을 보여주는 방법론 연구	진행중

Product	LLM 기반 페르소나 방법론 개발	- 유저군 집합을 입력으로 받아, 피쳐 스토어의 데이터와 연결하여, 이를 적절한 텍소노미로 변환, 해당 유저군에 대한 설명을 자연어로 표현하는 방법론	진행중

Product	자연어 입력 타겟팅 및 확장 방법론 연구	- 광고주가 입력한 자연어를 기반으로 적절한 유저군을 타겟팅 해주고, 전략에 맞게 확장해주는 방법론 개발	진행중

Product	진단 Agent 연구	- 광고주의 다양한 CS 요청에 대해 분석을 해주는 진단 에이전트 모델 연구	진행중

Product	과소진/조기소진 방지를 위한 입찰 방식 연구	- 과소진/조기소진 방지를 위한 bid rate를 활용한 통제 로직 연구	진행중

AI Studios	서비스 적용을 위한 모델 최적화, 경량화를 위한 연구	- AI 모델의 실서비스 적용을 고려한 모델 경량화 및 최적화. 다양한 서비스 환경에서도 안정적인 성능 유지 및 빠른 응답 시간 확보	진행중

AI Studios	프로필 이미지 생성 연구	- 고품질의 개인화된 인물 이미지 생성 기술 연구. 해당 연구성과는 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학회 'CVPR 2025'의 Highlight Paper로 선정됨 ㄴ 논문명: Boost Your Human Image Generation Model via Direct Preference Optimization	진행중

AI Studios	NIPA 연구과제	- LLM을 활용한 소아 건강상담, 약물상담, 희귀질환 서비스 관련 기술 연구	진행중

AI Studios	다양한 출처의 데이터를 가공하여 서비스향 메타 데이터를 효율적으로 생성하는 연구	- AI메이트 쇼핑/로컬 등 여러 서비스에서 사용할 수 있는 메타 데이터 생성을 위한 기술 연구 ㄴ 특허 출원 완료 (출원번호:10-2025-0099117, 추천 아이템을 결정하는 방법 및 장치)	진행중

AI Studios	온디바이스 모델 연구	- 개인정보 전송 없이 놓치기 쉬운 일정 관리, 맥락기반 추천 등 알림 노출을 위한 온디바이스 모델 개발 ㄴ 데이터셋 구축, 평가 방법 정의 및 최적화/경량화기법 연구 ㄴ 특허 명세서 작성 중	진행중