와이즈넛 분기보고서 (2023.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다

나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직

당사의 연구개발은 성장기술연구소에서 핵심적으로 역할을 맡고 있으며, 회사의 지속적인 성장과 수익을 이루기 위해 인공지능/빅데이터 분야의 선행 기술을 다양하게 연구하고 현재 시장에서 필요로 하는 제품을 개발하고 있습니다. 성장기술연구소는 각각의 전문화된 연구개발을 위해 인공지능기술연구실, 플랫폼기술연구실로 구성되어 있습니다.

인공지능기술연구실은 자연어처리 기술을 근간으로 주로 언어 모델과 대화 지능, 텍스트마이닝, 검색과 같은 연구를 하며 관련 제품을 개발하고 있으며, 플랫폼기술연구실은 클라우드 기반의 ML/Dev 플랫폼과 챗봇, 빅데이터 분석 연구를 하며 제품을 개발하고 있습니다. DE팀은 텍스트 분석 및 데이터 엔지니어링 기술 기반의 TA제품을 개발하고 있습니다. 연구기획관리팀은 선행 연구 주제를 발굴하고 선행 연구한 기술을 상용화할 수 있도록 기획하는 역할을 맡고 있으며, 특히 회사 전체 연구/개발의 프로세스 설계와 모니터링 피드백, 품질관리를 통해 지속 성장의 기틀을 마련하고 있습니다.

연구소	부서	팀	역할

성장기술연구소	인공지능기술연구실	XSearch팀	차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발

NLP팀	언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발

플랫폼기술연구실	AI솔루션팀	챗봇, 빅데이터 분석, ML 기반의 솔루션 연구개발

AI플랫폼팀	클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발

DE팀	텍스트 분석 및 데이터 엔지니어링 기술 기반의 TA제품 연구개발

연구기획관리팀	선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획/제안

(2)연구개발비용

(기준일 : 2023년 3월 31일) (단위: 백만원)

과 목	제24기 1분기(2023년 1분기)	제23기(2022년)	제22기(2021년)	비 고

연구개발비용 계*	1,276	5,642	5,203

(정부보조금)	6	5,642	4,516

연구개발비 / 매출액 비율
[연구개발비용계÷당기매출액×100]	20.14%	16.37%	14.70%

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

(3)연구개발실적

연구 주제	주요 연구 내용	기간

머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발	데이터 전문가 및 비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있도록 인공지능 모델 개발 및 운영에 필요한 학습데이터 수집, 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 MLOps 플랫폼 기술 개발	~2023.12

생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발	일상에서 발생하는 8종의 위험군(△일상생활 위험 △유해물질 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림)에 대한 실시간 데이터를 수집하여 사용자별 선호도와 접근성을 바탕으로 자연어 처리 및 인공지능 기반으로 분석, 이를 통해 사용자 맞춤형 생활안전 위험 예방 서비스 제공 기술 및 서비스 기술 개발	~2023.12

이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술	원시 데이터에서 형상(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)이 다른 이종의 데이터를 추출하고 이들의 메타 정보를 파악하여 연관성이 높은 이종의 데이터를 확장해 가는 종적 증식 기술 개발
기존 확보한 데이터 셋과 의미 연관성이 높은 다른 서비스 도메인에 존재하는 데이터를 검색/확보함으로써 다종 데이터를 확장하는 횡적 증식 기술 개발
증식된 데이터의 유효성을 검증하고 품질 높은 데이터를 융합 관리하여 분석에 활용하고, 이를 실제 서비스(유통, 금융 등)에서 실증하여 상용화 수준으로 활용할 수 있는 “이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발”	연구개발 중

뉴럴-심볼릭 모델의 지식 학습 및 추론 기술	기계학습의 다양화에도 불구하고, 심층 신경망의 논리 추론 영역에서의 지식 학습, 추론 처리, 암묵적 지식의 유추, 기억 공간의 한계를 극복할 수 있는 차세대 AI 기술 개발을 목표로 함. 이를 위해 신경망 모델에서 새로운 심볼릭 지식을 추출해서 기존 지식베이스와 통합 및 확장하고, 이를 바탕으로 추론이 가능한 뉴럴-심볼릭 모델 연구	연구개발 중

다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼	산업/분야별 특화된 개별 빅데이터 플랫폼 간의 서로 다른 데이터 모델 사용 시 발생되는 데이터 사용 복잡도를 최소화하고 누구나 쉽게 다양한 산업/분야별 빅데이터를 분석/활용할 수 있는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 기술 개발	~ 2021.12

금융 지식 그래프 구축 및 다국어 NLP 기술	자연어 처리를 위한 한국어 및 영어 코퍼스 생성, 딥러닝 알고리즘, 딥러닝 모델의 개발과 이를 위한 새로운 형태의 active learning annotator를 개발	~ 2021.12

자율 능동형 지식 확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼	목적성 대화 이해 및 응답을 할 수 있는 챗봇 기술과 자동 분산의 검색 기술을 개발하고 각각 솔루션을 출시
- 사용자와 챗봇 간 대화를 주고받는 기술로 질의응답, 분기, 재질의 등의 업무처리에 활용
- 자연어 이해, 지식 관리, 대화 메모리 관리 등 대화작업 내에서 발생하는 서비스 지원
- 복잡한 업무규칙의 처리가 가능한 5가지 종류의 대화작업 개발(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯)
- 대화 작업은 서로 유기적으로 연결되어 있어 여러 대화가 이어지도록 구성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 시나리오를 구성할 수 있음
- 기계학습, 질의 유사도, 텍스트 패턴을 조합한 의도 분류기를 통해 최적화된 지식을 구축
- 자동화된 실시간 분산 색인 및 검색 기술	~ 2021.04

AI 기반 금융회사의 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 및 서비스 개발	부동산 금융 시장의 트렌드와 부동산 정책의 이슈 등의 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 개발	~ 2020.12

빅데이터 기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스	기업이 가진 다양한 종류의 데이터를 해석하여 가공하고, 관련 산업 분야의 빅데이터와 지식베이스를 구축한 후, 분석 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘을 추천하여 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기반 AI서비스 플랫폼의 개발	~ 2020.11

빅데이터품질평가 도구 개발	빅데이터 활용 가치 향상을 위해 빅데이터 특성을 고려한 지표와 평가 방법을 개발하고, 데이터 전처리부터 품질 개선까지의 전 과정을 지원할 수 있는 인공지능 기반의 자동화된 빅데이터 품질 평가도구를 개발	~ 2019.12

분산환경 인메모리 기술 기반의 복합형 고속 스트림 빅데이터 처리 기술	다양한 데이터 소스로부터 빠르게 생성되는 복합형(정형/반정형/비정형) 고속 스트림 빅데이터의 실시간 관리 및 분석기술(복합형 고속 스트림 빅데이터 플랫폼)개발	~ 2019.05

음성/음향 분석 기반 상황 판단 솔루션 기술 개발	발화자의 발화 행태, 핵심 자연어, 및 주변 환경 음향으로부터의 정보 추출 및 추론 기술은 발화자의 상황과 의도 판단하기 위한 핵심 기술 및 원천기술임
- 음성·음향을 통해 전달되는 핵심어, 발화 행태, 및 주변 환경음으로부터 내용들을 분석하고 상황 정보들을 추론함으로써 음성·음향 기반 상황추론과 의도 파악의 신기술을 확보할 수 있는 연구개발임
- 대표적인 적용 분야로 매년 끊임없이 발생하는 많은 사건·사고들을 초기에 대응하고 폭주하는 전화 신고와 허위 신고에 대한 접수자의 빠른 상황 판단과 의사결정을 통해 사회적 손실을 최소화할 수 있는 지능화된 원천기술 개발임
- 응답자에게 신고전화의 사실 유무뿐만이 아니라, 실제 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시하여 적응적 대응을 위한 지원이 가능한 기술 개발임	~ 2018.02

법률 분야 지능정보산업 인프라조성	법률 분야 인공지능 서비스 개발에 필요한 데이터 수집 및 정제와 지식베이스 구축을 통한 지능정보산업 선순환 생태계 구축
- 활용도가 높은 분야의 원천 데이터 확보 및 지식베이스 구축을 통한 공공·민간의 지능정보기술 및 서비스 개발 지원
- 데이터 보유 부처·기관과의 지식베이스 공동 구축·운영을 통하여 지속적인 데이터 갱신 및 자가(Self) 확산 체계 확보
- 정부 R 과제로 추진 중인 인공지능 관련 연구결과들과의 연계를 통한 데이터 및 지식베이스 활용성 극대화	~ 2017.12

기업용 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 검색, 분석	페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터에 제약받지 않고 단일 시스템 환경에서 검색·분석이 가능한 기반기술을 개발하고, 이를 바탕으로 자동화된 개발 및 운영도구를 포함한 기업용 페타스케일(Petascale) 페타스케일(Petascale)급 정형 및 비정형 빅데이터 검색/분석 SW 개발
- 글로벌 선도 제품 수준의 SW 경쟁력을 갖춘 자동화된 개발 및 운영 도구
- 글로벌 시장 확대를 위한 영어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어를 지원하는 다국어 분석 엔진
- 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 수집 및 분산 파일 시스템 연동 검색 엔진
- 비정형 빅데이터에 대한 주제어(Keyword) / 주제(Topic) 기반 분석 엔진	~ 2015.04