라온시큐어 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 연구개발활동의 개요

(1) 연구개발 담당조직연구소 내에 AI신기술개발팀, AI인증개발팀, 계정관리개발팀, 모바일보안개발팀, 서비스개발팀, 앱개발팀, 오픈소스개발팀, 품질기획팀, 플랫폼개발팀, 플랫폼기반팀, 해외개발팀, 핵심연구팀으로 구성되어 있습니다.(2) 연구개발 비용

(단위 : 천원)

과목	제29기 (2026년 1분기)	제28기 (2025년)	제27기 (2024년)

원재료비	-	-	-

인건비	2,470,803	9,380,044	9,031,535

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	-	-	-

기타	333,719	1,359,724	1,365,951

연구개발비용 계	2,804,522	10,739,768	10,397,486

회계처리	판매비와 관리비	-	-	-

제조경비	2,804,522	10,739,768	10,397,486

개발비(무형자산)	-	-	-

매출액	9,417,424	52,022,702	53,302,952

연구개발비/매출액 비율[연구개발비용계/당기매출액*100]	29.78%	20.64%	19.51%

※ 별도 기준으로 작성되었으며, 인건비 부문에는 정부보조금 78,563천원이 포함되어 있습니다.

다. 연구개발 실적

구분	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과

2026년	온디바이스기반 AI역기능 방지 연구	당사 연구소,KISA	온디바이스 AI는 클라우드 의존 없이 단말기 내에서 AI 추론을 수행하므로, 모델 탈취·역공학·적대적 입력 공격 등 단말 특화 위협에 노출된다. 본 연구는 엣지 디바이스에서 구동되는 AI 모델의 무결성 보호와 역기능 탐지 메커니즘을 설계하며, 제한된 연산 자원에서도 실시간 동작이 가능한 경량 AI 모델 최적화 기술을 핵심 과제로 포함한다. 딥페이크 탐지를 위해 얼굴 합성 아티팩트 분석, 시공간적 불일치 탐지, 생성 모델 핑거프린팅 등 온디바이스 환경에 최적화된 경량 탐지 알고리즘을 개발하고, 영상·음성·텍스트 멀티모달 딥페이크에 대응하는 통합 탐지 파이프라인을 구축한다. 개인정보 보호 측면에서는 생체정보·행동 데이터가 단말 외부로 유출되지 않도록 온디바이스 처리 원칙을 준수하고, 연합학습(Federated Learning) 및 차등 프라이버시(Differential Privacy) 기술을 적용하여 데이터 집중 없이 역기능 탐지 모델을 고도화하는 프라이버시 보존형 학습 체계를 설계한다. 신뢰실행환경(TEE)과 보안 요소(SE)를 연동하여 경량 탐지 모델과 개인정보를 하드웨어 수준에서 보호하는 아키텍처를 함께 제안한다.

제로트러스트기반 통합 API 연구 개발	당사 연구소,IITP	다양한 보안 솔루션 간 연동 편의성 확보를 위한 통합 API 프레임워크를 연구 개발하고 사용자·기기·행위 기반의 제로트러스트 접근제어 모델을 적용하여 인증 및 권한관리 기능을 표준화하며 이기종 보안업체 제품 간 상호운용성을 고려한 인터페이스를 설계하고 인증·접근제어·로그 분석 기능을 API 단위로 모듈화하여 서비스 확장성을 확보하며 정책 기반 접근제어 및 이상행위 탐지 기능을 연계하여 보안성을 강화하고 SaaS 및 온프레미스 환경에서 공통 적용 가능한 구조를 구현하며 외부 서비스 및 클라우드 환경과의 연계를 고려한 개방형 API 구조를 설계하고 통합 보안 운영을 위한 API 게이트웨이 기반 관리 체계를 구축함

AI기반 디지털 신원괄리 표준화 연구	당사 연구소	분산신원확인(DID), 자기주권신원(SSI) 등 차세대 디지털 신원 패러다임에 AI 기술을 접목하는 표준화 방향을 연구한다. AI를 활용한 신원 위·변조 탐지, 비대면 본인확인 정확도 향상, 이상 접근 패턴 분석 기술의 표준 적용 방안을 도출한다. 국내외 신원관리 표준(W3C DID, OpenID Connect, eIDAS 등)과의 상호운용성을 분석하고 국내 적용 가이드라인을 마련한다. AI 모델의 편향이 신원 판별 오류로 이어지는 위험을 최소화하는 공정성 검증 절차를 포함한다. 생체정보 기반 신원확인 시 개인정보 보호법·생체정보 보호 규정 준수를 위한 기술 표준도 함께 정립한다. 공공·금융·의료 분야별 적용 요건을 반영한 분야별 프로파일을 제안한다.

AI 보안 시스템 자동화 운영 시스템 연구	당사 연구소	보안관제(SOC) 업무 전반에 AI 자동화를 도입하여 탐지-분석-대응-복구 사이클을 단축하는 지능형 보안 운영 플랫폼(AI-SOC)을 연구한다. SIEM·SOAR와 AI 엔진을 통합하여 보안 이벤트의 우선순위를 자동 분류하고 플레이북 기반 대응을 자율 실행하는 아키텍처를 설계한다. 머신러닝 기반 위협 헌팅 기술을 적용하여 알려지지 않은 공격(Unknown Threat)을 사전 탐지하는 능동적 방어 체계를 구현한다. 보안 운영 자동화의 신뢰성 확보를 위해 AI 판단 근거를 설명 가능한 형태로 제공하는 XAI 모듈을 포함한다. 자동화 오류 발생 시 인간 전문가가 즉시 개입할 수 있는 Human-in-the-Loop 체계와 권한 분리 정책도 설계한다. 자동화 수준에 따른 단계별 도입 모델과 성과 측정 지표를 함께 제안한다

AI기반 자동 취약점 진단 및 침투 시스템 연구	당사연구소	AI와 자동화 기술을 결합하여 대상 시스템의 취약점을 자율적으로 탐색·분석·검증하는 지능형 침투테스트 플랫폼을 연구한다. 정적 분석, 동적 분석, 퍼징(Fuzzing)을 AI가 통합 제어하여 취약점 탐지 정확도와 속도를 대폭 향상시키는 방법론을 개발한다. LLM 기반 취약점 설명 생성 및 익스플로잇 코드 자동 추천 기능을 탑재한 보안 진단 보조 도구를 설계한다. CVE·NVD 등 외부 취약점 데이터베이스와 실시간 연동하여 신규 취약점을 즉시 반영하는 지속적 진단 파이프라인을 구축한다. 자동화 침투 과정에서 발생할 수 있는 오탐·과탐을 줄이기 위한 AI 검증 단계를 설계한다. 법적·윤리적 범위 내에서만 동작하도록 제어하는 가이드레일과 감사 로그 체계도 포함한다.

AI Agent 보안 및 가드레일 시스템 연구	당사 연구소	자율적으로 작업을 수행하는 AI Agent가 의도치 않은 유해 행동·권한 남용·프롬프트 인젝션 공격 등을 일으키지 않도록 제어하는 가드레일 시스템을 연구한다. Agent의 행동 범위를 정의하는 정책 명세 언어와 실행 전 행동 검증(Pre-Action Verification) 메커니즘을 설계한다. 멀티 에이전트 환경에서 에이전트 간 신뢰 체계, 권한 위임, 악의적 에이전트 격리 방안을 포함한 보안 아키텍처를 개발한다. 프롬프트 인젝션, 탈옥(Jailbreak), 목표 미스얼라인먼트(Goal Misalignment) 등 Agent 특화 공격에 대한 방어 기술을 연구한다. 실시간 행동 모니터링과 이상 행동 탐지를 위한 Agent 감사 로그 표준 및 분석 프레임워크를 수립한다. Agent 보안 평가를 위한 레드팀 테스트 방법론과 안전성 인증 기준도 함께 제안한다.

모바일 신분증 민간개방 연구개발	당사 연구소,행안부	모바일 신분증을 정부기관앱외에 다양한 기관에 발급받고 이용할 수 있도록 표준화된 인터페이스 설계 및 구현. 이를 통해 이용자는 자신이 자주이용하는 Applicaion에 신분증을 발급받을 수 있으며, 이용자의 편리성과 연계기관 확대효과가 있음

메타버스기반 교육 플랫폼 연구개발	당사연구소	메타버스 기반 교육 플랫폼 연구개발은 가상현실(VR), 증강현실(AR), 기술을 활용하여 실용적인 교육, 자격 시험, 콘텐츠 중계를 위한 몰입형 학습 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 기존의 온라인 교육이 단순 영상 강의와 자료 공유에 그쳤다면, 메타버스 교육 플랫폼은 가상 교실, 실습 공간, 시뮬레이션 환경을 제공하여 학습 효과를 극대화할 수 있다. 특히, 의료 실습이 필요한 분야에서는 실제와 유사한 환경에서 훈련할 수 있어 교육의 질을 향상시킬 수 있으며, 자격 시험의 경우 공정성과 보안성을 강화한 비대면 시험 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 교육 콘텐츠 중계를 통해 강의, 세미나, 학술대회를 메타버스 공간에서 실시간으로 제공하고, 인터랙티브 요소를 접목해 참여도를 높일 수 있다. 이를 통해 장소와 시간의 제약을 뛰어넘는 혁신적인 교육 생태계를 조성할 수 있다.

AI Agent 식별 관리 시스템 에 대한 연구	당사연구소	다양한 환경에서 운용되는 AI Agent를 고유하게 식별하고 생애주기(등록·인증·갱신·폐기)를 체계적으로 관리하는 시스템을 연구한다. Agent별 디지털 신원(DID 기반 Agent Identity)을 부여하고, 에이전트 인증서 발급·검증을 위한 PKI 체계를 설계한다. 사람-에이전트, 에이전트-에이전트 간 상호작용 시 Agent 신원을 투명하게 공개하는 식별 프로토콜 및 표준 인터페이스를 개발한다. Agent의 권한 범위, 운영 목적, 책임 소재를 기록하는 메타데이터 스키마와 레지스트리 아키텍처를 구성한다. AI Agent 사칭·위장 공격을 탐지하기 위한 행동 기반 신원 검증 기술도 포함한다. 국내외 AI 거버넌스 규정(EU AI Act 등)과 연계한 Agent 책임 추적성(Accountability) 확보 방안을 제시한다.

2025년	양자 내성 암호기반 구간암호화 연구개발 및 의료데이터 실증사업	당사 연구소,KISA	양자 내성 암호 기반 구간 암호화 연구개발은 양자 컴퓨팅 환경에서도 안전한 데이터 보호를 실현하기 위해 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)를 적용한 구간 암호화 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 암호화 기술은 양자 컴퓨터의 등장으로 인해 취약해질 가능성이 높으며, 특히 구간 암호화와 같이 데이터의 특정 부분만을 선택적으로 암호화하는 방식에서는 보안성과 효율성을 동시에 고려해야 한다. 이를 해결하기 위해 격자 기반(Lattice-based), 다변수 방정식 기반(Multivariate), 코드 기반(Code-based) 등의 PQC 알고리즘을 적용하여 양자 공격에도 안전한 암호화를 제공하며, 데이터의 특정 구간을 동적으로 암호화/복호화할 수 있도록 설계하여 보안성과 데이터 활용성을 극대화한다. 이를 통해 금융, 의료, 공공기관 등 고도의 보안이 요구되는 분야에서 안전하고 효율적인 데이터 보호 체계를 구축할 수 있다.

제로트러스트기반 통합 API 연구 개발	당사 연구소,IITP	다양한 보안 솔루션 간 연동 편의성 확보를 위한 통합 API 프레임워크를 연구 개발하고 사용자·기기·행위 기반의 제로트러스트 접근제어 모델을 적용하여 인증 및 권한관리 기능을 표준화하며 이기종 보안업체 제품 간 상호운용성을 고려한 인터페이스를 설계하고 인증·접근제어·로그 분석 기능을 API 단위로 모듈화하여 서비스 확장성을 확보하며 정책 기반 접근제어 및 이상행위 탐지 기능을 연계하여 보안성을 강화하고 SaaS 및 온프레미스 환경에서 공통 적용 가능한 구조를 구현하며 외부 서비스 및 클라우드 환경과의 연계를 고려한 개방형 API 구조를 설계하고 통합 보안 운영을 위한 API 게이트웨이 기반 관리 체계를 구축함

제로트러스트기반 인증시스템 개발 및 실증 사업	당사 연구소,KISA	사용자 및 단말의 신뢰도를 기반으로 하는 동적 인증 시스템을 개발하고 FIDO 및 생체인증, 추가인증을 결합한 다중인증 체계를 구현하며 접근 시점마다 지속적으로 신뢰도를 평가하는 제로트러스트 인증 구조를 적용하고 인증 로그 및 행위 데이터를 기반으로 이상징후를 탐지하는 기능을 포함하며 금융 및 통신 환경을 대상으로 실제 서비스 적용을 통해 성능과 안정성을 검증하고 다양한 사용자 시나리오 기반 인증 정책을 수립하여 보안성을 강화하며 인증 과정에서의 사용자 편의성과 보안 수준 간 균형을 확보하고 실증 결과를 바탕으로 상용 서비스 적용을 위한 운영 체계를 마련함

AI기반 딥페이크 탐지 기술 및 키프레임 추출 연구	당사 연구소,TTA	영상 및 이미지 내 딥페이크 여부를 판별하기 위한 인공지능 기반 탐지 기술을 연구하고 ViT 및 CNN 기반 모델을 활용하여 탐지 정확도를 향상시키며 얼굴 영역 및 시계열 패턴 분석을 통해 위변조 특징을 추출하고 주파수 기반 분석 기법을 적용하여 생성형 영상의 비정상 신호를 탐지하며 영상 내 핵심 구간을 자동으로 식별하는 키프레임 추출 기술을 개발하여 분석 효율을 개선하고 대용량 영상 데이터 처리 시 연산 비용을 절감할 수 있도록 최적화하며 모바일 및 온디바이스 환경에서도 적용 가능한 경량화 기술을 연구하고 실시간 탐지가 가능한 수준의 처리 속도 확보를 목표로 기술을 고도화함

블록체인기반 개인정보가 강화된 설문 시스템	당사연구소 , KISA	블록체인 기반으로 설문 응답의 위변조를 방지하고 개인정보 보호 수준을 강화한 설문 시스템을 연구 개발하며 응답자 신원 확인과 참여 이력 검증 과정에서 불필요한 개인정보 노출을 최소화하는 구조를 적용하고 분산원장 기술을 활용하여 설문 데이터의 무결성과 투명성을 확보하며 응답 결과에 대한 위·변조 방지 및 감사 추적이 가능하도록 설계하고 영지식증명(ZKP) 기술을 적용하여 응답자의 자격 요건 충족 여부만 검증하고 실제 개인정보는 공개하지 않도록 구현하며 설문 참여자의 익명성 또는 가명성을 보장하면서도 중복 참여와 부정 응답을 방지하는 기능을 포함하고 다양한 기관 및 서비스 환경에서 활용 가능한 개인정보 보호형 디지털 설문 플랫폼으로 확장 가능하도록 설계하며 공공·금융·의료 등 높은 수준의 신뢰성과 프라이버시 보호가 요구되는 분야 적용을 목표로 기술을 고도화함

AI기반 인증위협 탐지기술	당사 연구소	AI 기반으로 인증 과정에서 발생하는 다양한 위협을 실시간으로 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구 개발하며 로그인 시도, 단말 정보, 위치, 사용자 행위 패턴 등 다양한 데이터를 통합 분석하여 정상 및 이상 행위를 구분하고 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용하여 계정탈취, 이상 로그인, 크리덴셜 스터핑 등 인증 위협을 식별하며 사용자별 행동 프로파일을 기반으로 위험도를 산정하는 리스크 기반 인증(RBA) 체계를 구현하고 의심 행위 발생 시 추가 인증(MFA) 또는 접근 차단 등 자동 대응 기능을 연계하며 지속적인 학습을 통해 신규 공격 패턴에도 대응 가능한 적응형 탐지 구조를 적용하고 대규모 인증 트래픽 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 성능을 최적화하며 금융 및 기업 환경에 적용 가능한 지능형 인증 보안 기술로 고도화함

모바일 신분증 민간개방 연구개발	당사 연구소,행안부	모바일 신분증을 정부기관앱외에 다양한 기관에 발급받고 이용할 수 있도록 표준화된 인터페이스 설계 및 구현. 이를 통해 이용자는 자신이 자주이용하는 Applicaion에 신분증을 발급받을 수 있으며, 이용자의 편리성과 연계기관 확대효과가 있음

메타버스기반 교육 플랫폼 연구개발	당사연구소	메타버스 기반 교육 플랫폼 연구개발은 가상현실(VR), 증강현실(AR), 기술을 활용하여 실용적인 교육, 자격 시험, 콘텐츠 중계를 위한 몰입형 학습 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 기존의 온라인 교육이 단순 영상 강의와 자료 공유에 그쳤다면, 메타버스 교육 플랫폼은 가상 교실, 실습 공간, 시뮬레이션 환경을 제공하여 학습 효과를 극대화할 수 있다. 특히, 의료 실습이 필요한 분야에서는 실제와 유사한 환경에서 훈련할 수 있어 교육의 질을 향상시킬 수 있으며, 자격 시험의 경우 공정성과 보안성을 강화한 비대면 시험 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 교육 콘텐츠 중계를 통해 강의, 세미나, 학술대회를 메타버스 공간에서 실시간으로 제공하고, 인터랙티브 요소를 접목해 참여도를 높일 수 있다. 이를 통해 장소와 시간의 제약을 뛰어넘는 혁신적인 교육 생태계를 조성할 수 있다.

OPEN DID 연구 개발	당사연구소	OPEN DID(Decentralized Identity)의 연구 개발에서 오픈소스의 이점은 투명성과 신뢰성을 높일 수 있다는 점이다. 코드가 공개되어 보안 취약점을 빠르게 식별하고 수정할 수 있으며, 다양한 플랫폼과 쉽게 연계할 수 있어 확장성과 상호운용성이 강화된다. 또한, 글로벌 개발자 및 연구자들의 기여로 지속적인 개선과 혁신이 이루어져 기술적 완성도가 높아지고, 누구나 자유롭게 활용할 수 있어 기업과 기관이 높은 초기 비용 없이 도입할 수 있는 접근성과 비용 효율성을 제공한다. 이를 통해 OPEN DID는 신뢰할 수 있는 탈중앙 신원 관리 시스템을 구축하면서도 보안성과 확장성을 극대화할 수 있다.

2024년	동형암호 기반의 안면인식 기술 개발	당사 연구소,KISA	동형암호 기반 안면인식 기술 개발은 사용자의 얼굴 데이터를 암호화된 상태에서 직접 비교하고 인증할 수 있도록 설계된 보안 강화 기술이다. 기존 안면인식 시스템은 사용자의 얼굴 데이터를 서버에 저장하고, 인증 시 복호화하여 비교하는 방식이므로 데이터 유출 시 개인정보 침해 위험이 크며, 중앙 서버의 해킹에 취약하다. 반면, 동형암호 기반 안면인식 기술은 얼굴 데이터를 암호화된 상태로 저장하고, 비교 연산도 암호화된 상태에서 수행할 수 있어, 사용자의 민감한 생체 정보를 서버에서도 직접 열람할 수 없는 강력한 보안성을 제공한다. 즉, 인증 과정에서 복호화 없이 일치 여부만 확인할 수 있어 프라이버시 보호가 극대화되며, 해킹 공격에 의한 데이터 유출 위험을 최소화할 수 있다. 이를 통해 금융, 공공기관, 의료 등 고도의 보안이 필요한 분야에서 안전한 생체 인증 시스템을 구축할 수 있으며, 개인정보 보호 규제가 강화되는 글로벌 환경에서도 신뢰할 수 있는 인증 방식으로 자리 잡을 수 있다.

내부통제 강화 인증시스템 연구 개발	당사 연구소	금융권 내부통제 강화요건으로 내부 사용자의 인증요건이 강화됨으로 , Window로그인시부터, 업무시스템 로그인까지 2차인증 및 생체인증을 이용할 수 있도록 설계 및 구현. 다양한 생체인증(지문,안면,지정맥,장정맥)을 통합적으로 이용할 수 있도록 구현하며 , 이에 대한 감사기능제공을 통해, 이용기관의 보안성을 높힌다.

IOS DEP기반 차단 시스템 연구개발	당사 연구소	iOS DEP(Apple Device Enrollment Program) 기반 차단 시스템 연구개발은 기업 및 기관에서 관리 대상 iOS 기기를 보다 강력하고 효율적으로 제어할 수 있도록 설계된 보안 솔루션이다. 기존 BYOD(Bring Your Own Device) 환경에서는 개인 소유 기기를 업무에 활용하는 방식이므로, 기업이 보안 정책을 강제 적용하기 어렵고, 기기 분실·도난 시 데이터 유출 위험이 크다는 한계가 있다.반면, iOS DEP 기반 차단 시스템은 기업 또는 기관이 소유한 기기를 자동으로 MDM(Mobile Device Management)에 등록하여 초기 설정부터 강력한 보안 정책을 일괄 적용할 수 있으며, 사용자가 설정을 변경하거나 MDM을 해제할 수 없도록 제어할 수 있다. 또한, 특정 앱, 웹사이트, 네트워크 접근을 차단하고, 정책 위반 시 즉각적인 원격 제어 및 초기화가 가능하여 데이터 유출 및 악성코드 감염을 예방할 수 있다. 이를 통해 BYOD 환경보다 훨씬 강력한 보안성과 중앙 집중식 관리 기능을 제공하여, 기업·교육기관·공공기관 등에서 안전하고 효율적인 iOS 기기 운영이 가능해진다

양자 내성 암호기반 구간암호화 연구개발	당사 연구소	양자 내성 암호 기반 구간 암호화 연구개발은 양자 컴퓨팅 환경에서도 안전한 데이터 보호를 실현하기 위해 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography, PQC)를 적용한 구간 암호화 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 암호화 기술은 양자 컴퓨터의 등장으로 인해 취약해질 가능성이 높으며, 특히 구간 암호화와 같이 데이터의 특정 부분만을 선택적으로 암호화하는 방식에서는 보안성과 효율성을 동시에 고려해야 한다. 이를 해결하기 위해 격자 기반(Lattice-based), 다변수 방정식 기반(Multivariate), 코드 기반(Code-based) 등의 PQC 알고리즘을 적용하여 양자 공격에도 안전한 암호화를 제공하며, 데이터의 특정 구간을 동적으로 암호화/복호화할 수 있도록 설계하여 보안성과 데이터 활용성을 극대화한다. 이를 통해 금융, 의료, 공공기관 등 고도의 보안이 요구되는 분야에서 안전하고 효율적인 데이터 보호 체계를 구축할 수 있다.

클라우드 백신 시스템 연구개발	당사 연구소	클라우드 백신 시스템 연구개발은 기존의 패턴 다운로드 방식 백신과 달리 실시간 위협 탐지와 경량화된 보안 솔루션 제공을 목표로 한다. 기존 백신은 정기적으로 패턴 파일을 업데이트하여 악성코드를 탐지하는 방식이지만, 새로운 위협이 등장할 경우 업데이트 전까지는 탐지가 어려운 한계가 있다. 반면, 클라우드 백신은 악성코드 분석 및 탐지를 클라우드 서버에서 실시간으로 수행하여 최신 위협에도 즉각 대응할 수 있으며, 로컬 시스템의 자원 소모를 최소화하여 가벼운 환경에서도 높은 보안성을 유지할 수 있다. 또한, AI 기반 행동 분석과 빅데이터를 활용한 이상 탐지 기능을 통해 기존 패턴 매칭 방식보다 더 정교하고 지능적인 보안 위협 대응이 가능하다. 이를 통해 기업 및 개인 사용자는 항상 최신 보안 상태를 유지하면서도 성능 저하 없이 안전한 시스템 환경을 구축할 수 있다.

모바일 신분증 민간개방 연구개발	당사 연구소,행안부	모바일 신분증을 정부기관앱외에 다양한 기관에 발급받고 이용할 수 있도록 표준화된 인터페이스 설계 및 구현. 이를 통해 이용자는 자신이 자주이용하는 Applicaion에 신분증을 발급받을 수 있으며, 이용자의 편리성과 연계기관 확대효과가 있음

메타버스기반 교육 플랫폼 연구개발	당사연구소	메타버스 기반 교육 플랫폼 연구개발은 가상현실(VR), 증강현실(AR), 기술을 활용하여 실용적인 교육, 자격 시험, 콘텐츠 중계를 위한 몰입형 학습 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 기존의 온라인 교육이 단순 영상 강의와 자료 공유에 그쳤다면, 메타버스 교육 플랫폼은 가상 교실, 실습 공간, 시뮬레이션 환경을 제공하여 학습 효과를 극대화할 수 있다. 특히, 의료 실습이 필요한 분야에서는 실제와 유사한 환경에서 훈련할 수 있어 교육의 질을 향상시킬 수 있으며, 자격 시험의 경우 공정성과 보안성을 강화한 비대면 시험 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 교육 콘텐츠 중계를 통해 강의, 세미나, 학술대회를 메타버스 공간에서 실시간으로 제공하고, 인터랙티브 요소를 접목해 참여도를 높일 수 있다. 이를 통해 장소와 시간의 제약을 뛰어넘는 혁신적인 교육 생태계를 조성할 수 있다.

Digital ID기반 국제학생증 시스템 연구개발	당사연구소	Digital ID 기반 국제학생증 시스템 연구개발은 학생 신분을 안전하고 편리하게 인증할 수 있는 디지털 신원(Digital Identity) 기술을 활용한 국제학생증 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 오픈소스 기반으로 개발되면 보안성과 투명성이 강화되며, 다양한 기관과 서비스 간의 상호운용성이 높아져 글로벌 인증 체계로 활용될 수 있다. 또한, 중앙 기관의 개입을 최소화하면서도 학생들이 신원을 스스로 관리할 수 있도록 지원하여 프라이버시 보호와 데이터 주권 강화라는 장점을 제공한다. 이를 통해 저비용으로 신뢰성 높은 인증 시스템을 구축할 수 있으며, 교육기관, 교통, 문화시설, 온라인 플랫폼 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

OPEN DID 연구 개발	당사연구소	OPEN DID(Decentralized Identity)의 연구 개발에서 오픈소스의 이점은 투명성과 신뢰성을 높일 수 있다는 점이다. 코드가 공개되어 보안 취약점을 빠르게 식별하고 수정할 수 있으며, 다양한 플랫폼과 쉽게 연계할 수 있어 확장성과 상호운용성이 강화된다. 또한, 글로벌 개발자 및 연구자들의 기여로 지속적인 개선과 혁신이 이루어져 기술적 완성도가 높아지고, 누구나 자유롭게 활용할 수 있어 기업과 기관이 높은 초기 비용 없이 도입할 수 있는 접근성과 비용 효율성을 제공한다. 이를 통해 OPEN DID는 신뢰할 수 있는 탈중앙 신원 관리 시스템을 구축하면서도 보안성과 확장성을 극대화할 수 있다.