유라클 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

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

나. 연구개발활동1) 연구개발 조직 구성

당사는 기술 분야에 따라 모바일, AI, AI 인프라까지 3개의 연구개발 조직을 구성하고, 각 분야별로 전문성을 가진 우수 인력을 보강하여 보고서 제출일 현재 총 38명이 기술연구소에 소속되어 있습니다.

특히, 업계 내에서 널리 인정받아온 AI ㆍ 빅데이터플랫폼 ㆍ 데이터가상화 전문가를 새로운 연구소장으로 영입하였습니다. 그와 더불어 우수한 경력과 전문성을 가진 인재들을 합류시킴으로써 단순한 증원 이상의 탁월한 맨파워를 갖추었습니다. 새로운 연구소장을 중심으로 기술별 조직 체계를 정비하고, 제품 개발 전략을 재정립하며, 연구개발 인력의 역량 강화를 위한 교육·훈련 프로그램을 체계적으로 운영하는 등 연구소의 기술 경쟁력을 지속적으로 높여 나가고 있습니다.

회사 내부 인력을 통한 연구개발 활동 이외에도 2024년 8월 고려대학교 Human-inspired AI연구원과 업무 협약을 체결하고 AI 기술 이전 및 공동연구를 진행했습니다. 당사와 고려대가 공동 설립한 AI연구소는 LLM 기술을 상용화하여 다양한 AI 서비스를 구현하는 것을 목표로 벡터 임베딩, 유사도 검색, 검색 증강 생성(RAG), LLM을 활용한 도메인 특화 기술 등을 주요한 연구주제로 삼았습니다. 정기적인 워크숍을 통해 단계적으로 기술 연구와 제품 개발을 진척시키고 있으며, 장기적인 파트너십을 기반으로 AI 공동연구를 이어나갈 예정입니다.

구분	인원	주요 업무

기술
연구소	연구소장	1	연구개발 총괄

AI 개발실	12	AI 플랫폼 및 서비스 R

AI인프라 개발실	17	클라우드 플랫폼 및 서비스 R

모바일 개발실	8	모바일 플랫폼 및 메시징 솔루션 R
모바일 OS 연계 서비스 R

합계	38

2) 연구개발 인력 현황

한국SW산업협회의 SW기술자 등급을 기준으로 당사는 특급 17명, 고급 5명, 중급 3명, 초급 13명의 연구개발 인력을 보유하고 있습니다. 총 38명 가운데 고급 이상 기술 보유자가약 58%로 높은 비율을 보이고 있습니다. AI 및 클라우드 기술 개발을 위해 최근 카이스트, 서울대 출신의 석학사들을 채용하며 맨파워를 강화하고 있습니다.

(단위 : 명)

구분	특급	고급	중급	초급	합계

기술
연구소	연구소장	1	-	-	-	1

AI개발실	5	4	-	3	12

AI인프라 개발실	5	1	3	8	17

모바일개발실	6	-	-	2	8

합계	17(45%)	5(13%)	3(8%)	13(34%)	38(100%)

상기 표 작성에 참조한 한국소프트웨어산업협회의 SW 기술자 등급 기준은 아래와 같습니다. 기술자격증을 보유한 인력은 기술 자격 기준에 의해 등급이 산정되고, 없을 시는 학력 기준을 기반으로 기술자 등급이 책정됩니다.

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

(주1) 출처 : 한국소프트웨어산업협회

3) 연구개발비용(단위 : 백만원)

과 목	2026년 1분기 (제26기)	2025년 (제25기)	2024년(제24기)

자산처리	개발비(무형자산)(A)	0	834	711

비용처리	경상연구개발비 총계(B)	1,331	5,143	1,296

(정부보조금)	(182)	(631)	(174)

연구개발비 총계(=A+B)	1,331	5,977	2,007

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용 계 / 당기 매출액 * 100]	18.51%	17.05%	5.27%

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

다. 연구개발실적

1) 정부과제 수행 실적(최근 3개년)

연구과제명	주관부서	연구기간	관련제품	비고

AI 기반 차세대 안전신고 및 위험징후 분석 서비스 기술 개발	행정안전부	24.10 ~ 28.12	AI 플랫폼모바일 플랫폼	진행 중

'이사온'서울시 원클릭 이사행정서비스	한국데이터산업진흥원	21.06 ~ 21.12	모바일 플랫폼	종료

블록체인 기반 공공일자리 표준 전자근로계약 및 이력관리 플랫폼 구축	한국인터넷진흥원	22.07 ~ 22.12	모바일 플랫폼	종료

효과적인 감염병 대응을 위한 홈ㆍ생활치료센터의 비대면 환자 감염활동추론(IAI) 및 보호관리SW 기술 개발	정보통신
기획평가원	21.04 ~ 23.12	모바일 플랫폼	종료

경북 네트워크형 캠퍼스 SW아카데미	정보통신
기획평가원	22.06 ~ 25.12	모바일 플랫폼	종료

2) 자체 연구개발 실적

① 기업 활용 최적의 경량화 LLM 개발

항목	세부 내용

연구과제	기업 활용 최적의 경량화 LLM 개발

연구기관	유라클

연구내용	LLaMa2 12.8B 모델 Fine-tuning
LLM 코어 최적화 및 경량화 모듈 개발
모델 배포 환경, LLM API, 보안 기능 개발

기대효과	뛰어난 성능 대비 높은 비용 효율성을 바탕으로 기업 시장 공략

상품화	당사 ‘아테나 sLLM’으로 제품화

② 독자적 AI 기술 기반의 챗봇 서비스 개발

항목	세부 내용

연구과제	아테나 AI 플랫폼 기반의 챗봇 서비스 개발

연구기관	유라클

연구내용	자연어처리, 데이터 전처리 및 모델 학습, 검색증강생성(RAG), 답변 능력 트레이닝 및 응답 속도 향상

기대효과	자체 개발한 플랫폼 기반 챗봇 서비스로 AI 기술력 시연 및 영업에 활용

상품화	당사 ‘아테나 챗봇’으로 제품화

③ 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 원' 제품 적용

④ 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

⑤ 모바일 마케팅을 위한 다채널 메시지 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

⑥ 클라우드 기반 다채널 메시지 발송 서비스 개발

항목	세부 내용

연구과제	당사 '모피어스 메시지'를 SaaS로 전환

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 'Message.AI'로 서비스 출시 및 운영

⑦ 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

라. 향후 연구개발 계획

당사는 이미 출시하여 사업을 운영중인 제품들을 기술적으로 고도화하기 위한 연구개발을 수행하는 동시에, AI제품의 경쟁력을 강화하기 위한 신기능과 신제품 연구개발을 적극적으로 진행하고 있습니다. 현재 가장 주력하고 있는 연구과제는 당사의 아테나 sLLM과 더불어 다양한 LLM을 지원하도록 기능을 확장하는 것입니다. 그로써 고객의 독특한 요구나 산업별 특성에 고성능, 고효율로 대응할 수 있는 플랫폼으로 구현하려고 합니다. 이외에도 클라우드 네이티브 환경에서 AI 개발과 운영을 지원하고자 AI 인프라 관리 솔루션을 개발하고 있습니다. 당사가 보유하는 기술과 제품을 다양화함으로써 수행 가능한 사업의 범위와 실적을 확대할 수 있을 것으로 예상됩니다.

연구과제	개발
기간	연구 내용 및 기대효과

Multi-LLM을 지원하는 AI 플랫폼 개발	25. 02
~26. 12	다양한 LLM별 성능 평가, 통합 및 연동, 산업별 특화, 모니터링 및 관리 등 멀티 LLM 지원에 관한 연구개발을 통해 아테나 AI 플랫폼의 공급 범위 확대

Multi-LLM을 지원하는 AI 챗봇 개발	25. 02
~26. 12	'엑사원', 'GEMMA', 'Phi-4' 등 다양한 LLM을 지원하는 AI 챗봇 개발을 통해 LLM별 특징과 성능을 비교 검증하고 고객 요구에 최적화된 AI 전략 수립 및 운영 지원

AI Workflow 개발도구 개발	24. 08
~26. 12	AI/LLM 애플리케이션 및 서비스 개발을 위한 workflow 개발 도구를 개발하여 기업의 AI 개발 생산성 향상과 활용 확대 지원

AI 기반 코딩 자동화	25. 02
~26. 12	AI 서비스 운영에 필요한 코드 분석, 코드 자동 생성, 테스트 케이스 생성, 개발산출물 생성을 통한 개발 생산성 향상

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

AI 인프라 관리 솔루션 개발	25. 02
~27. 12	AI/LLM 애플리케이션 개발 및 운영을 위한 최적 환경을 클라우드 네이티브 환경에서 제공하는 솔루션을 개발하여 전체 AI 서비스 라이프사이클 지원

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

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