카페24 반기보고서 (2025.06)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요계약현황 당사는 네이버(주)와의 주식교환(계약 체결일 : '21.08.10)을 통해 보통주식 310,327주를 취득하였으며, 동 주식은 취득일로부터 5년간 처분이 제한되어 있습니다. 자세한 사항은 연결재무제표의 '주석 25. 우발부채 및 약정사항 등' 을 참고하시기 바랍니다. 나. 연구개발 활동1) 연구개발 담당조직당사는 기술연구소를 2007년 5월에 재구성하여 2010년 8월 인증절차를 거쳐 설립하였습니다. 당사의 기술연구소는 2025년 6월 말 기준 13명으로 구성되어 있으며, 당사가 제공하는 주요 서비스를 개발하고 기존 서비스에 새로운 기술을 적용하는 방안을 개선하기 위한 프로젝트를 수행하고 있습니다.

당사는 인공지능, 빅테이터 등 4차 산업혁명의 핵심 기술에 대응하기 위해 2019년 6월 BI(Business Intelligence)연구소를 신설하였고, 2025년 6월 말 기준 57명의 구성원이 연구 업무를 진행하고 있습니다. BI연구소는 기존의 기술연구소에서 연구과제로 삼았던 AI 기반의 소비자 행동패턴 분석, 광고 키워드 관련 통계 연구, 마케팅 솔루션 구축연구, 광고주 행동패턴 분석 등 외에 추가로 데이터 처리방법의 모델링, 통계적 모델링 및 기계학습을 통한 예측 및 의사결정 모델 개발에 대한 연구, 대용량 데이터의 분석 등 데이터와 관련된 연구 활동을 진행하고 있습니다.

당사는 글로벌 경쟁 환경 하에서 서비스 경쟁력 확보 및 우위를 점할 수 있도록 유용한 신기술을 발굴하고 서비스에 접목하기 위하여 다양한 연구를 수행하고 있습니다. HTTP/2, PHP7 등 IT 신기술 적용 및 업계 최대 160테라(T)bps급 네트워크 인프라 구축 등 지속적으로 연구개발에 매진하고 있습니다. 또한, 당사는 기술연구소 및 BI연구소 외에도 각 사업부문 내 개발 관련 인력을 두어, IT 기반 회사로서의 전문성을 강화하고 있습니다.2) 연구개발 비용당사는 기술연구소, BI연구소 및 사업부문 내 개발 인력과 관련된, 연구개발에 투입된 직간접 비용(급여, 연구개발비 등)을 합리적 기준에 따라 산정하였습니다.

(단위: 천원,%)

과 목	2025년 반기	2024년	2023년

연구개발비용 계	10,147,100	18,768,056	22,515,692

회계처리	판매비와 관리비	10,147,100	18,768,056	22,515,692

매출원가	0	0	0

개발비(무형자산)	0	0	0

연구개발비/매출액 비율	6.73	6.20	8.31

주) 당사의 연구개발 활동 중에서 정부 보조금을 지원 받는 연구개발 건이 없어, 구분 기재하지 않았습니다.

3) 주요 연구개발실적 및 현황

연구과제명	내용 (연구결과 및 기대효과)	연구마감년도

대용량 DNS시스템 연구	천만개 이상의 DNS 데이터를 효율적으로 관리하고, DDOS등의 트레픽 공격에도 견고한 서비스를 제공할 수있는 분산 클라우드 DNS시스템을 구축하고자함.	2023년

기계학습을 이용한 텍스트 자동분류 연구	인공지능을 이용한 텍스트 자동분류를 이용하여 웹페이지자동분류, 스팸 메시지 자동분류등의 활용분야에 적용하고자함.	2023년

웹호스팅 서비스의 기능별 컨테이너화 연구	웹호스팅의 주요 구성 부분을 컴포넌트로 분리를 통하여, 유지보수 비용을 감소와, EOS관리의 효율화에 대해서 연구하고자 함.	2023년

비관리자 권한 컨테이너 서비스 구축 연구	컨테이너 서비스에서 관리자 실행권한을 제거함으로써 보안침해에 의한 권한 상승을 방지하고자 함.	2023년

빅데이터 분석을 통한 쇼핑몰 상품 큐레이션 서비스 제공 장치 및 시스템 개발	openAI LLM 을 통한 embedding db로 vectorDB를 구성하고, 유사도 분석을 통해 표준 상품 카테고리 데이터를 확보하는 시스템을 구축함.	2023년

빅데이터를 이용한 마케팅 서비스 시스템 및 광고 관리 시스템 개발	약 3억건의 광고 상품용 Elastic Search 인덱스를 구성하고, 이를 통해 구글, 메타등 매체사를 통한 데이터 싱크에 대한 BMT 를 완료하고, 마케팅 통합 카탈로그 시스템을 구축함.	2023년

고객 행동 빅데이터 기반의 개방형 API 서비스 개발	고객의 행동 패턴을 기반으로 하여 고객 유치 및 이탈을 예측하고 대응할 수 있는 빅데이터 기반의 개방형 api 솔루션 구현을 완료함.	2023년

클라우드 기반의 고객 행동 빅데이터 수집 및 행동 분석 서비스 제공	고객사 및 외부 개발사의 마케팅 성과 추적 데이터 제공을 위한 파이프라인 및 API 서비스를 구축하고, 실시간 성과 데시보드를 구축/제공하여 이상 유무를 자동 감지 및 장애 대응 개선 프로세스를 구축함.	2023년

글로벌 소셜 플랫폼을 연동한 AI 추천 쇼핑 시스템 구축	상품 기반 embedding data 를 확보하여, 이를 기반으로 사용자의 개인 맞춤 상품 추천을 위한 실시간 추천 알고리즘 구축을 연구함.	2023년

서비스 액션 로그 기반의 고객 자동화 솔루션 구현을 위한 클라우드 서비스 구축	사용자 액션 로그 및 시스템 로그 데이터 분석 안정화를 위해 전체 서비스를 온프레미스 시스템에서 쿠버네티스 클러스터로 이전하여 안정성을 높이고, 실패건 패턴 분석을 진행하고, 그것을 기반으로 시스템 속도 및 안정성 개선을 진행함.	2023년

쇼핑몰 Growth Hacking 성과 측정을 위한 AI 연계한 Tag 발행 자동화 시스템 구현 연구	상품 기반 embedding data 및 LLM chat 서비스를 활용하여, 쇼핑몰 카테고리를 자동 분류하고, 그것을 기반으로 쇼핑몰 세그멘테이션을 구축하기 위한 연구를 진행함.	2023년

빅데이터 저장/분석 처리를 위한 데이터레이크 솔루션 개발	실시간 데이터 분석 처리를 위한 CDC 파이프라인을 일부 서비스에 적용하여, 이슈 및 서비스 분석을 통해, 전체 서비스에 적용 가능 방안을 연구하고, 기존 배치 파이프라인의 속도 개선 방안을 연구하고 서비스에 적용함.	2023년

클라우드 기반의 서버 호스팅 인프라/ 서비스 플랫폼 구축 연구	시스템 로그 분석을 위한 open telemetry APM 도구를 적용하고, 실시간 이벤트 추적 데시보드를 구성하여, 서비스 성능 이슈 분석을 고도화하고, 이를 통해 서비스 안정화 개선 및 시스템 속도 개선 방안을 연구함.	2023년

클라우드 기반의 메세징 서비스 플랫폼 구축 연구	메세징 서비스의 대량 발송 시스템 안정화를 위한 비동기 시스템 구축을 진행하고, 모니터링 데시보드의 고도화를 통해 서비스 안정화 및 시스템 속도를 개선함	2023년

빅데이터 기반의 서버 호스팅 인프라 보안 강화 방안 연구	유튜브 쇼핑과의 연계 고도화를 위한 구글 소셜 로그인 및 가입 연동 시스템을 고도화하기 위한 모니터링 시스템을 고도화하고, 로그인 실패 분석 도구 자동화 방안 연구를 통한 서비스 고도화 방안을 마련함.	2023년

클라이언트 핑거프린트 기술을 이용한 사용자 식별 방법 연구	브라우저 쿠키를 이용하지 않는 클라이언트 식별방법을 연구하고, 이를 이용하여 악성 접근의 식별등 응용법에 대해 연구	2024년

오픈소스 대용량 언어모델 파인튜닝 및 사용자화 연구	오픈소스 대용량 언어모델에 대해 연구하고 파인튜닝 방법론과 커스터마이즈 가능성을 검토	2024년

python 웹프레임워크 고도화 연구	python 웹 프레임 워크의 보안기능을 강화하고 투명화를 위한 연구 진행	2024년

Iaas 기반의 분산 시스템 인프라 및 서비스 최적화 연구	클라우드 환경에서 효율적이고 안전한 서비스를 제공하기 위한 자원 가상화 및 확장 기술에 대한 연구	2024년

PHP 패치 자동화 작업	PHP 신버전 릴리즈시 커스텀 패치를 자동 적용하기 위한 방법 검토	2024년

DDoS-Resilient DNS 성능 최적화 연구	DNS에 대한 DDoS 공격 부하를 분산하여 효과적으로 방어하기 위한 연구	2024년

오브젝트 스토리지 백업 성능 개선 연구	이기종 오브젝트 스토리지간 대용량 데이터 백업 성능을 최적화하기 위한 연구	2024년

다양한 환경에 대한 범용 배포 방법 연구	다양한 특성을 가진 배포 작업 정보를 단순하게 추상화하기 위한 배포 표준화 연구	2024년

LLM을 활용한 효율적인 알람 분석 방법 연구	알람 발생시 LLM을 활용하여 내용을 분석하고 가능한 경우 자동 대응하기 위한 연구	2024년

분산 시스템에서 대규모 요청 속도 제한 최적화 연구	분산 시스템에서 대규모 서비스 요청 발생시 처리량 조절에 의한 서비스 안정화 기술 연구	2024년

빅데이터 수집/가공 파이프라인 고도화 및 AI 를 활용한 상점/상품 카테고리 분류 자동화 방안 연구	빅데이터 파이프라인을 고도화하여, 배치쟙과 함께 실시간 이벤트 데이터 수집/가공라인을 일원화하고, 상점 및 상품 카테고리 분류를 실시간으로 구축함	2024년

방문자와 회원 식별자를 활용한 빅데이터 기반 고객 행동 데이터 분석	익명화된 엔드유저의 고객 행동 데이터를 기반으로 머천트의 고객 행동 세그먼트를 분류하고 마케팅 데이터에 활용할수있도록 함.	2024년

AI 기반 고급 분석을 통한 쇼핑몰 자동화 서비스의 효율성 및 사용자 경험 향상	쇼핑몰에서 발생하는 실시간 이벤트로그를 AI 임베딩 데이터로 활용하여 머천트들의 루틴한 업무에 대한 자동화를 연구함.	2024년

AI 기술을 활용한 GMC(Google Merchant Center) 상품 피드 최적화 연구	Google 광고 매체 및 Youtube shopping 연동을 위한 머천트 상품 데이터 feed 의 자동 반영 및 승인 프로세스를 AI를 활용하여 고도화하여,자동화된 상품 업로드 프로세스를 구축함	2024년

AI를 활용한 맞춤형 광고소재 자동 생성 시스템 구축	OpenAI Chatgpt, Google Gemini 등 공개된 LLM AI 서비스를 활용하여 , 머천트의 주요 판매상품의 광고 소재를 자동으로 생성하는 시스템 구현을 연구	2024년

AI를 활용한 다양한 가입자 서류(사본) 자동 검증 연구	LLM 기반 AI 서비스와 OCR 문자인식 시스템을 활용하여 가입자 서류 검증 시스템을 자동화하는 방안을 연구	2024년

AI 기반 서버 클라우드 호스팅 제작/운영/판매 자동화 방안 연구	서버 클라우드 호스팅 서비스의 운영 시스템을 기존 운영/판매등의 로우데이터를 기반으로 AI를 활용하여 자동화 가능성 연구	2024년

AI를 활용한 카페24 데이터 기반의 쇼핑몰 자동 생성 연구	AI 임베딩 데이터를 활용한 쇼핑몰 카테고리 자동 분류와, 신규 머천트 니즈와 매칭될수있는 기존 쇼핑몰 분석을 AI를 활용하여 자동 분류 및 추천을 통한 자동 생성 기능 연구	2024년

LLM을 활용한 고객 문의 카테고리 분류 자동화 방안 연구	기존 고객 CS의 문의 및 대응 답변을 기반으로 하여, AI를 활용한 CS 임베딩 데이터베이스를 구축하고, 그 데이터를 기반으로 고객 문의 카테고리 분류를 자동화하는 방안을 연구	2024년

웹페이지 디자인 레이아웃 분석 및 유사 디자인 검색 엔진 연구	쇼핑몰 웹페이지 디자인의 레이아웃을 분석(geometric, key feature)하고 구조적인 연관관계 학습모델과 ViT를 활용한 시각적인 유사도를 산출하여 유사한 디자인 검색을 제공	2024년

LLM을 활용한 오픈소스 RDBMS에서 쿼리 최적화 : 효율성 분석 및 적용 사례 연구	여러 서비스에서 사용중인 오픈소스 RDBMS 의 SQL 로그를 LLM AI 기반으로 쿼리 분석 및 최적화를 자동화하는 방안을 연구	2024년

LLM기반 자연어를 활용한 내부 직원 및 외부 사용자 업무 경험 개선 연구	대내외 서비스에서 솔루션 운영 및 사용에 필요한 데이터 제어 기능들을 LLM AI 를 활용하여 자연어 기반으로 연결 시켜 업무 편의성 증가 및 자동화를 할 수 있는 방안을 연구	2024년

LLM을 활용한 풀오토 운영 자동화 연구	LLM을 활용하여 자동화한 운영 업무들의 효율에 대한 연구	진행 중

분산 시스템에서 대규모 요청 트래픽 제어 최적화 연구	분산 시스템에서 대규모 서비스 요청 발생시 차단, 우회 등에 의한 서비스 안정화 기술 연구	진행 중

글로벌 환경에서 엣지 트래픽 성능 최적화 연구	글로벌하게 분산된 엣지 POP들 간의 라우팅 정책에 따른 트래픽 성능 최적화 연구	진행 중

EC 쇼핑몰 DB Realtime Streaming DataPipeLine 및 DataLake 플랫폼 구축 방안 연구	Debezium 커넥터 튜닝을 통해 PostgreSQL 논리 복제 성능 개선 및 장애 복구 자동화와 Apache Flink 를 활용하여 실시간 스트리밍 데이터에 대한 가공로직 구현시 State 를 통해 데이터파이프라인의 안정화와 성능 고도화 방안을 연구함.Clickhouse 와 Ceph Object Storage 기반 Iceberg 테이블 스토어 설계 및 튜닝을 통해 실시간으로 복제되는 디지털 트윈시스템 구축을 검증하였으며, 클라우드 네이티브 환경으로의 확장 및 안정화 방안 연구를 통해 빅데이터 처리 및 AI 분석 기능의 유기적 통합을 위한 기반을 확보함.	진행 중

고객 행동 데이터 서비스 최적화 플랫폼 설계를 위한 멀티모달 데이터 제공 시스템 연구	EC 몰에서 발생하는 실시간 접속자 및 매출 현황 데이터 뷰를 제공하기 위한 Materalized View 를 생성하고, 이를 전체 몰 대상으로 데이터를 제공하는 성능 조건을 만족하는지를 연구함. 또한, 국내 및 글로벌 광고 매체사의 유입 데이터기반의 First Click, Last Click, U자형, 균등 모델등 기여모델에 대한 데이터 뷰를 제공하고, 이를 실시간으로 Clickhouse 기반의 빅데이터를 제공 가능함을 입증함.	진행 중

AI 기반 수요 예측을 통한 마케팅 통합 카탈로그 데이터 최적화 및 실시간 시스템 연구	데이터 파이프라인 구성내의 MIC Collector-Batch 전용 필드를 후처리로 보강해 데이터 일관성을 확보함. ECDB 변경 데이터를 쇼핑몰 DB → Debezium → CDC Kafka → Apache Flink → Elasticsearch 흐름으로 실시간 수집·정제하는 파이프라인을 구축하였으며, 지연을 최소화하고 일일 1억 건 이상 안정적으로 처리할 수 있도록 인프라 구축 방안을 연구함.마케팅 통합 카탈로그 API를 Laravel에서 비동기 FastAPI로 전환하였고 현재는 외부 서비스 제공을 위한 API·스트리밍 인터페이스와 권한·보안 모델을 연구 중임.	진행 중

상품 피드 최적화를 위한 AI 기반 전송 스케줄링 및 자동화 연구	Youtube Shops 대량 이벤트 처리를 "Auto-lag-manager" 기반 완전 자동화 시스템으로 개선하여 운영 효율성과 처리 속도를 향상시키는 방안을 연구함. Slack Listener + OpenAI를 통한 AI 기반 대량 이벤트 자동 감지 및 토픽 추출, Standard/Express/Mass 3단계 분리 처리 체계 구축으로 이벤트 유형별 최적화된 리소스 배분을 실현하고, 주말·야간 담당자 부재 시에도 신속한 자동 대응이 가능한 무인 운영 시스템을 연구하고 시스템에 적용함.	진행 중

AI 기반 고객 가치 예측 및 맞춤형 리텐션 마케팅 전략 개발	대규모 고객 행동 데이터를 실시간 축적하는 빅데이터 파이프라인과 클라우드 기반 MLOps를 도입하여 AI 모델 학습·배포를 자동화함. 이를 통해 예측 결과를 실시간 마케팅에 연동, 구매력 높은 오디언스 타깃팅과 이탈 고객 선제 관리를 적용하여 고객 생애가치와 매출 향상 방안을 연구함. 이어서 생성형 AI 동적 콘텐츠 제작과 프라이버시 보호 연합학습을 도입해 개인화 마케팅을 고도화하는 연구 계획을 준비 완료함.	진행 중

다양한 회원 가입 유형에 따른 자동 식별 및 검증 시스템 연구	실시간 공공 데이터 연동을 통한 서류 유효성 검증 시스템 구현 방안을 연구함. 공공기관 데이터와 연동하여 서류의 최신성 및 유효성 확인하고 API 연동을 통한 자동화된 실시간 검증 프로세스 구축하여 서비스를 운영에 대한 실효성을 검증함.	진행 중

가상환경 기반의 차세대 호스팅 인프라 서비스 구축 연구	PHP 기반 환경의 웹호스팅 서비스에 대한 Podman 기반 컨테이너 기술을 활용한 차세대 호스팅 인프라 구현을 검증함. OCI 표준 준수 데몬리스 구조로 리소스 효율성과 보안성을 개선하고, 무중단 마이그레이션 파이프라인과 자동화된 CI/CD로 프로비저닝 과정을 최적화하였으며, 부하테스트를 통해 안정성과 확장성을 입증함.	진행 중