유라클 분기보고서 (2024.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 당사는 보고서 제출기준일 현재 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요계약이 없습니다.

나. 연구개발활동 1) 연구개발 조직 구성

당사 연구개발 조직은 제품 및 연구 개발의 성격에 따라 구성되어 있습니다.

구분	인원	주요 업무

기술
연구소	연구소장	1	연구개발 총괄

클라이언트팀	5	하이브리드 플랫폼 R
모바일 OS 연계 서비스 R
AI를 활용한 개발 생산성 향상 R

서버팀	6	하이브리드 플랫폼 R
시스템 연동 서비스 R
시스템 클라우드 환경 전환 R
메시징 솔루션 R
GPT 연계 서비스 R

AI연구소	2	LLM 연구개발sLLM 제품 연구개발

메시지개발본부	15	UMS 제품 R

합계	29

2) 연구개발 인력 현황

보고서 제출일 현재 당사의 연구개발 관련 인력은 특급 16명, 고급 3명, 중급 2명, 초급 8명 등 총 29명의 연구개발인력을 보유하고 있으며, 그 현황은 아래와 같습니다.

(단위 : 명)

구분	특급	고급	중급	초급	합계

기술
연구소	연구소장	1	-	-	-	1

클라이언트팀	2	-	-	3	5

서버팀	2	2	1	1	6

AI연구소	-	1	-	1	2

메시지개발본부	11	-	1	3	15

합계	16(55%)	3(10%)	2(7%)	8(28%)	29(100%)

상기의 표는 한국 SW산업 협회의 SW기술자 등급 기준을 기반으로 조사된 당사 연구개발인력의 기술 등급별 분포 현황입니다. 특급 및 초급 기술 보유자가 약 83%로 가장 높은 비율을 보이고 있으며, 젊은 인력을 채용 및 육성하고 있습니다.

한편 상세한 SW 기술자 등급은 하기와 같습니다.

구분	박사	석사	학사	초대졸	고졸

특급기술자	3년이상	9년이상	12년이상	15년이상	-

고급기술자	3년미만	6년이상	9년이상	12년이상	15년이상

중급기술자	-	3년이상	6년이상	9년이상	12년이상

초급기술자	-	3년미만	6년미만	9년미만	7년이상

※ 출처 : 한국소프트웨어산업협회

한국소프트웨어산업협회의 기술 등급 산정 기준으로서 기술자격증을 보유한 인력은 기술 자격 기준에 의해 등급이 산정되고, 없을 시는 학력 기준을 기반으로 기술자 등급이 책정됩니다. 앞서 제시한 당사의 연구개발 인력 기술 등급은 이와 같은 기준이 적용되었습니다. 다. 연구개발실적

1) 연구개발비용(단위 : 백만원)

과 목	2024년(제24기 3분기)	2023년(제23기)	2022년(제22기)

자산처리	개발비(무형자산)(A)	98	-	-

비용처리	경상연구개발비 총계(B)	963	1,158	1,350

(정부보조금)	(36)	(321)	(584)

연구개발비 총계(=A+B)	1,061	1,158	1,350

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용 계 / 당기 매출액 * 100]	3.74%	3.12%	3.80%

주1) 연구개발비 총계 및 매출액 비율은 정부보조금 차감 전 금액기준으로 산출하였으며, 상기 실적은 K-IFRS별도 재무제표 기준입니다.

2) 연구 개발 실적

(가) 정부과제 수행 실적(최근 3개년)

연구과제명	주관부서	연구기간	관련제품	비고

블록체인 기반 공공일자리 표준 전자근로계약 및 이력관리 플랫폼 구축	한국인터넷진흥원	22.07월 ~ 22.12월	모피어스하이브리드 앱	종료

효과적인 감염병 대응을 위한 홈ㆍ생활치료센터의 비대면 환자 감염활동추론(IAI) 및 보호관리SW 기술 개발	정보통신기획평가원	21.04월~23.12월	모피어스하이브리드 앱	종료

경북 네트워크형 캠퍼스 SW아카데미	정보통신기획평가원	22.06월 ~ 25.12월	모피어스하이브리드 앱	진행 중

(나) 자체 연구개발 실적

당사는 소프트웨어 개발 및 업그레이드에 필요한 기반 기술과 모듈을 연구조직에서 자체 개발하고 있습니다.

① Mobile Cloud DevOps Platform 구현

항목	세부 내용

연구과제	Mobile Cloud DevOps Platform 개발

연구기관	유라클

연구내용	클라우드 환경에서 개발, 운영까지 관리할 수 있는 통합 플랫폼 구현
개발/운영에 필요한 모든 환경과 히스토리 관리 제공
소스 관리 및 유출을 방지하기 위한 시스템 기술 적용
STF(Smart Test Farm)을 통해 모바일 디바이스 테스트 환경 구현

기대효과	클라우드 기반으로 개발/운영/테스트/배포 과정을 하나의 플랫폼에서 제공

상품화	당사 '모피어스 하이브리드 앱' 제품 적용

② 개발 편의성 및 효율성 증대를 위한 AI 기술 적용

항목	세부 내용

연구과제	ChatGPT를 적용한 모바일 앱 개발 환경 구현

연구기관	유라클

연구내용	OpenAI의 ChatGPT를 활용하여 대화 형식으로 샘플 소스 제공, 코드 리뷰, 주석 달기, 코드 생성 등 기능 구현
자체적인 데이터 셋을 구성하고, 필요한 답변을 제어할 수 있는 시스템 개발

기대효과	모바일 앱 개발 생산성 및 효율성 증대

상품화	당사 '모피어스 하이브리드 앱' 제품 적용

③ 비대면 마케팅을 위한 다채널 발송 시스템 개발

항목	세부 내용

연구과제	UMS 3.0 개발

연구기관	유라클

연구내용	하나의 메시지를 다양한 채널을 이용하여 발송하는 시스템 구현
내부 시스템 연동을 위한 다양한 인터페이스 제공
메시지 별 큐를 통해 메시지 무결성을 보장
동시 100만명까지 발송할 수 있도록 제공

기대효과	다양한 메시지 채널 구성 및 메시지 발송 성능 향상

상품화	당사 '모피어스 메시지' 제품 적용

④ 클라우드 기반 다채널 발송 시스템 개발

항목	세부 내용

연구과제	모피어스 클라우드 개발

연구기관	유라클

연구내용	온라인 환경에서 손쉽게 메시지를 발송하고 관리할 수 있는 시스템 개발
앱푸시, 웹푸시, 문자, 카카오알림톡을 하나의 시스템에서 발송하고 관리
모든 발송 채널에 대한 운영/관리/성과 측정 기능 구현

기대효과	별도의 시스템 구축 없이 메시지 발송 서비스 제공

상품화	당사 '모피어스 메시지'를 SaaS 서비스로 구현

⑤ PUSH의 성능 개선 및 모니터링 기능 구현

항목	세부 내용

연구과제	성능 및 모니터링 강화를 위한 PUSH 고도화

연구기관	유라클

연구내용	FCM(Firebase Cloud Message), HTTP2 프로토콜을 적용을 통한 성능 향상
발송결과 모니터링과 서버상태, 푸시발송 세션상태, 실시간 메모리 상태 등을 종합적으로 모니터링 하고 관리할 수 있는 O(Operation Management) 기능 개발

기대효과	PUSH 발송 성능 및 안정성 향상

상품화	당사 '모피어스 푸시' 제품 적용

(다) 향후 연구개발 계획 당사는 2011년 모피어스 출시 이후로 매년 꾸준히 신제품 개발 및 제품 개선을 위한 연구개발을 진행해왔습니다. AI, 클라우드와 같은 신기술을 적용하여 기존 제품을 고도화함으로써 제품의 경쟁력과 고객 만족을 강화하는 한편, 최근에는 기업의 AI 도입과 활용을 지원하기 위한 통합 AI 플랫폼 연구개발을 진행하고 있습니다. 2024년 8월 고려대학교 HIAI(Human-inspired AI) 연구원 과 협약을 맺고 원천기술 이전과 공동 연구소 설립을 통해 sLLM, RAG, LLMOps를 통합한 인공지능 플랫폼 개발을 진행 중입니다. 이 밖에도 미래지향적인 관점에서 새로운 수요를 창출하고 매출에 기여할 수 있는 신제품 개발을 계속해서 추진해나갈 예정입니다.

연구과제	개발
기간	연구 내용 및 기대효과

통합 AI 플랫폼 개발	24. 08
~26. 12	고성능 한국어 sLLM을 기반으로 RAG 기술 적용을 통해 데이터 처리의 신뢰성을 높이고, LLMOps를 결합하여 효율적인 AI 서비스 운영 지원

다양한 생성형 AI 연동 기술	23. 04
~26. 12	다양한 생성형 AI와 사전 연계하여, plugin 서비스로 제공, 사전 모델링 기술 및 정보 유출 방지를 위한 보안 기술 구현

MCDP
(Mobile Cloud DevOps Platform) 개발	22.01
~26.12	전통적인 앱 개발 방식을 클라우드 기반으로 전환
프로젝트의 시작, 개발, 운영, 관리 등 모든 Process를 단일 플랫폼에서 제공.

STF
(Smart Test Farm)	23.01
~25.06	다양한 모바일 기기에 대한 통합 테스트 환경 구현
AI를 통해 테스트 자동화와 함께 24시간 무중단 테스트 기능 개발
오류에 대한 원인 분석 및 이슈 해결을 위한 트래킹 기능 구현

쿠버네티스
기반 CI/CD
구성 기술	23.08
~26.12	단위 모듈로 구분하고 서비스하는 MSA(Micro Service Architecture) 구현
클라우드의 쿠버네티스 기술을 활용 CI/CD 환경 구축하고, Operation 할 수 있는 기술 개발
무중단 서비스 제공

AI를 활용한 앱테스트 자동화 구현	24.01
~25.06	수작업으로 진행하던 테스트 업무를 AI를 통해 자동화하여 테스트의 일관성과 신뢰성 확보.
테스트 비용 절감과 기간 단축

AI를 활용한
인텔리전스Survey 개발	23.06
~25.06	다양한 형태의 설문(객관식, 서술, 척도, 점수 등)조사를 할 수 있는 시스템 구현
설문을 통한 응답 결과를 AI를 통한감성분석하고 결과를 정형화된 데이터로 제공