와이즈넛 분기보고서 (2024.09)
7. 기타 참고사항

가. 시장 현황(가) 인공지능(AI) 시장 현황

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다.

특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.

인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(1) 자연어처리 시장

자연어처리(이하 NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야입니다. 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호연결하는 것으로 ‘언어입력’이라고도 합니다. 자연어처리에 대한 연구는 1950년대 디지털 컴퓨터가 발명된 직후부터 시작되었으며, 언어학과 인공지능을 모두 활용합니다. 자연어처리는 머신러닝으로 사람이 입력한 데이터로부터 배우고 일반화하는 시스템을 개발하는 AI의 한 분야였습니다. 최근에는 딥러닝을 통해 대규모 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 방법을 사용하여 기술을 고도화 하고 있습니다. 의료서비스에서 NLP를 활용하여 의료기록을 분석하거나, 법률, 금융계에서 대량의 데이터 내 필요한 정보를 찾고 분석하는과정을 신속하게 진행하는 등 비즈니스 업무에 효율성을 더해주는 방법으로 활용하고 있습니다

자연어처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 적용되면서 이에 대한 필요성과 중요성이 확산되고 있습니다.

여기에 클라우드 컴퓨팅 기반으로 업무 프로세스가 점차 전환되고, 클라우드 기반의 자연어 처리 솔루션이 빠르게 보급되면서 시장 조성과 성장의 발판이 되고 있습니다. 특히, 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. NLP는 고객 경험 관리, 가상 비서, 소셜 미디어 모니터, 감정 분석, 텍스트 분류 및 요약 등 세분화된 분야에 자연어 처리 기술을 적용하여 경제적으로 의미 있는결과를 낼 것으로 기대됩니다. 오늘날 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르기까지 엄청난 양의 텍스트 및 음성 데이터를 효율적이고 일관적이며 중립적인 방식으로 분석하기 위해서는 자동화가 필수적입니다.

자연어처리 중 검색 산업은 자연어처리 기술을 검색에 도입한 것으로, 자연어 처리 기술을 통해 문맥에 기반하여 단어의 의미를 명확히 하고, 형태학적 변형을 고려하여 문서에 대한 키워드 일치 검색 및 FAQ 검색 효율을 개선할 수 있습니다. 이 중 ‘기업검색시장’은 고객을 기업에 초점을 맞추어, 기업들이 시간을절약하는 데이터 검색을 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시장입니다. 기업 검색 솔루션은 데이터베이스, 이메일, 인트라넷, 데이터 관리 시스템등에서 필요한 데이터 또는 정보를 기업이 이용할 수 있도록합니다.

이러한 솔루션은 비즈니스 효율성을 향상시켜주고, 보안성도 높아 정보에 대한 권한 있는 엑세스를 제공합니다. 인공지능 및 머신러닝 기능과 같은 기술 발전과 접목은 기업 검색 솔루션 시장의 전망을 더욱 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이제는 대기업뿐만 아니라 공공기관에서도 방대한 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 내부 검색 추세가 상당할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 최근 생성형, LLM 등과 함께 정확한 정보 검색에 대한 요구도 증가하고 있습니다.

(2) 챗봇 시장

챗봇(Chat-bot)이란 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션 하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간이 실제 사람과 소통하는 것과 동일한 방식으로 디지털 장치와 상호작용할 수 있게 해주는 AI 기반 프로그램입니다. 챗봇은 AI, 자동화된 규칙, 자연어처리, 머신러닝을 기반으로 하여 데이터를 처리하고, 모든종류의 질문에 대한 응답을 제공합니다. 챗봇은 작업지향적(선언적) 챗봇과, 데이터 기반의 예측형(대화형)챗봇으로 분류됩니다.

구분	특징

작업 지향적
(선언적) 챗봇	- 하나의 기능을 수행하는데 초첨을 맞춘 단일 목적 프로그램
- 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답 생성
- NLP를 사용하기 떄문에 사용자가 대화형 경험을 할 수는 있으나, 챗봇의 기능은 기본적인 응답에 그침

데이터 기반의
예측형(대화형) 챗봇	- 가상비서 또는 디지털 어시스턴트라고 불림
- 개인화된 경험과 정교한 상호작용을 제공
- 맥락을 인지하고, 자연어 이해 및 처리, 머신러닝을 활용해 상시 학습 가능
- 사용자의 선호도나 정보를 지속적으로 습득하여 추천서비스의 기능까지 수행 가능

챗봇의 품질은 개발자가 챗봇에 사용한 AI 및 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 데이터의 품질이 높은상태에서 챗봇이 개발되면 데이터가 챗봇의 동력원과 같은 역할을 하게 됩니다. 그러나, 데이터의 품질이좋지 못한 상태에서는 오히려 챗봇이 데이터로의 접근과 답변을 제한하게 되는 역효과가 발생할 가능성이 있습니다.

인공지능 챗봇은 금융권을 시작으로 의료, 유통, 제조, 교육, 여행, 엔터테인먼트 등의 분야에서 활발히 활용되었습니다. 고객지원, 세일즈, 상품 추천, 예약 및 안내 등의 단순 반복적인 업무는 챗봇으로 대신 처리하고 복잡하고 전문적인 영역은 인력이 투입되는 등 노동생산성과 업무 효율성 향상을 위해 주로 활용되었습니다.

챗봇 시장의 발달은 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민의 삶에 있어 근본적인 변화를 촉발하며 편리함을 제공해 주었고, 더 나아가 최근에는 글, 소설, 논문 작성 등의 작문, 이미지 생성, 디자인, 영상 및음악 편집, 작곡, 지식 관리, 알고리즘 코딩 등 생성형 AI에 기반한 서비스 수요가 발생하여 창작의 작업을 수행하는 새로운 시장이 형성되면서 더욱 다양한 산업에서 인공지능 챗봇 기술의 활용을 가속화하고있습니다.

초기에는 단순한 질의응답을 위한 도구로 시작된 챗봇은 이제 전략적 비즈니스 파트너로, 그리고 소비자와 기업 사이의 중요한 커뮤니케이션 채널로 변모하고있습니다.

(3) 생성형AI 시장

생성형 AI란 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어내는 파운데이션(기반)모델을 바탕으로 구동되는 AI입니다. 입력 값을 통해 대화, 텍스트, 이미지, 동영상, 음악등의 새로운 컨텐츠와 아이디어를 생성해 낼 수 있는 인공지능의 발전된 형태를 말합니다.

생성형 AI의 밸류체인은 1. 인프라(반도체, 클라우드 등), 2. 파운데이션 모델, 3. 미들웨어, 4. 애플리케이션 및 서비스로구분됩니다. 인프라 부문은 컴퓨터 하드웨어와 클라우드를 말하며, AI가 방대한 데이터를 학습하고 처리하는데 필수적인 요소로 HBM등의 액셀러레이터 칩이 장착된 GPU, TPU 하드웨어가 사용됩니다. 데이터 수집 및 전처리 과정에 필요한 컴퓨팅 자원과 스토리지 공간 제공 등 대규모 AI모델을 구축하고 튜닝 및 실행하는 작업의 대부분은 클라우드 환경에서 이루어지고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델을 구축하기위한 학습이 이루어지는 파운데이션(기반)모델, 특정 어플리케이션에 적합하게 조정하고 사용하기 쉽게 만드는 미들웨어(프롬포트 및 미세조정 등), 그리고 최종 사용자가 이용하게 되는 텍스트, 이미지, 오디오, 코드, 비디오 등 생성형 AI서비스인 애플리케이션으로 구분됩니다.

생성형AI 초반 시장의 급성장은 하드웨어와 서비스형 인프라(IaaS), 시스템 인프라 소프트웨어(SIS) 등 '인프라 구축'에 대한 집중 투자가 이끌 것으로 보고있습니다. 그러나 생성형AI 플랫폼과 애플리케이션 소프트웨어는 향후 엄청난 성장률을 기록하며 인프라 분야를 점차 추월할 것이라고 전망됩니다. IT 및 비즈니스 서비스를 포함한 생성 AI 서비스의 성장률도 인프라 지출과 흡사한 규모로 따라붙을 것으로 예측되고있습니다.

(나) 빅데이터 시장

빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고결과를 분석하는 기술입니다.

빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업 혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다.

(다) 클라우드 시장

클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다.

클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다. 소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다. 플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화된 플랫폼 형태로 공급됩니다.

클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다. 클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축연구기관 및 대학이나 데이터백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다

나. 시장 규모 및 전망(가) 인공지능 산업의 현황 및 전망

(1) 글로벌 시장 동향

글로벌 ICT컨설팅기관 프리시던스리서치(Precedence Research)에 따르면, 2022년 전 세계 AI시장 규모는 1조원을 기록하였으며, 2023년에는 전년 대비 37.7% 성장한 198조원에 이를 것으로 예상되고 연평균성장률(CAGR) 38.1%를 기록하며 2030년에는 1,909조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다

(단위 : 조원)

(출처) Precedence Research (precedenceresearch.com) 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 정보 연구기업 MVI(Market Value Insight)가 발표한 “한국 인공지능(AI) 시장가치” 보고서에 따르면 국내 AI 인공지능 시장은 2022년 2.5조원 시장을 형성하였으며 향후 연평균 25.44%의 성장률을 기록하며 2032년 24.0조원 규모에 이를 전망입니다. 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 혁신이 빠르게 이루어지면서 인공지 시장을 견인할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 생성형 인공지능과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대수요에 의해 인공지능 전체 시장의 견고한 성장세를 유지할 것으로 기대하고 있습니다.

(단위 : 조원)

출처 : MBI(Market Value Insight)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

가) 자연어처리(NLP) 산업 시장 동향

(1) 글로벌 시장 동향(단위 : 십억원)

구분	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030

글로벌 NLP	6,241	7,529	8,819	10,107	11,396	12,687	14,063	15,408

[글로벌 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 글로벌 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2023년에 6조 2,406억원으로 추정되며 , CAGR 15.73%로 성장하여 2030년에는 15조 4,082억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. NLP 오픈소스 프로젝트들이 NLP 시장 성장 견인에 큰 역할을 할 전망입니다. 자연어 처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있으며 시장 규모로는 BFSI(Banking, financial services and insurance) 부문의 성장이 두드러질 전망입니다. 금융이나 보험 분야는 빠르고 넓은 범위에서 자연어 처리 기술과 기법을 도입하고 있습니다. 고객 유지, 비용 절감, 수익 증가, 규칙과 규정 준수라는 목표 달성에 필요한 정보 검색, 의도 구문 분석, 고객 서비스 및 규정 준수 프로세스 자동화에 자연어 처리가 유용하기 때문입니다. 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다.

(2) 국내 시장 동향(단위 : 십억원)

구분	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030

국내 NLP	528	672	815	958	1,102	1,260	1,427	1,589

[국내 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing(Region : South Korea)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 자연어처리(NLP)시장은 ① Language translation NLP(언어 번역 자연어처리), ② Speech-based NLP(음성 기반 자연어처리) ③ The Text-Based NLP(텍스트 기반 자연어처리), 세가지 시장으로 분류되고 있으며, 검색 산업의 경우 명확한 전체 시장 규모를 가늠하기는 쉽지 않으나, 문자 언어를 분석하는 응용프로그램을 다루는 NLP 시장으로 목표시장을 타겟하고 있습니다. 국내 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2023년에 5,282억원으로 추정되며 , 2030년에는 1조 5,888억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다.

나) 챗봇 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

시장조사 전문 기관인 IMARC 그룹의 ‘전 세계 챗봇 시장 동향과 기회, 예측, 2024년~2032년’ 보고서에따르면, 전 세계 챗봇 시장 규모는 2023년 6.8조원이었으며, 2023년부터 연평균 성장(CAGR) 21.5%로 성장하여 2032년 41.5조원에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 북미 시장은 챗봇 시장의 주요 거점으로 가장 큰 점유율을 차지하고 있는 것으로 파악됩니다

(단위 : 십억원)

출처 : IMARC 그룹전 세계 챗봇 시장 동향과 기회예측년 2024년 ~ 2032년 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 국내 챗봇 시장의 규모는 CAGR 16%로, 2022년 4,217억원에서 2030년 1조 7,383억원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다

(단위 : 십억원)

출처 : Statista

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

다) 생성형AI 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 12조 1,680억원으로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6%로 성장하여 131조 2,440억원 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 또한, 골드만삭스의 자료에 따르면 향후 10년간 생성형 AI가 7%에 달하는 글로벌 GDP 성장을 이끌고, 3억개에 달하는 일자리에 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 기업용소프트웨어 업체들 대부분은 2024년을 기점으로 제품과 서비스에 생성 AI를 포함할 것으로 예상됩니다

(단위:십억원)

출처 : 그랜드뷰리서치

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면 국내 생성형AI 시장은 2023년 1조 320억원에서 2030년 5조1,840억원으로 늘어날 것으로 전망하고 있습니다.

(단위: 십억원)

구분	2023	2024	2025	2026	2027	2028	2029	2030

Generative AI	1,032	1,560	2,100	2,640	3,180	3,852	4,512	5,184

출처 : Statista Market Insights - Generative AI (Region : South Korea)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(나) 빅데이터 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

글로벌 빅데이터 시장 규모는 2022년 192.4조원에서 13.9%씩 성장해 2030년에는 479.2조원에 이를것으로 전망되고 있습니다.

(단위 : 조원)

출처: Verified Market Research 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. (2) 국내 시장 동향

(단위:십억원)

출처 : IDC, 2023 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

한국IDC에 따르면 2024년 국내 분석도구를 포함한 빅데이터 시장은 연평균 10.6%의 성장률을 기록하며 2027년까지 3조 9,771억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활동 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 기업 또한 데이터가 비즈니스 인텔리전스의 핵심 전략으로 자리잡으며 더욱 그 중요도가 높아지고 있습니다. 특히 각종 이커머스 및 물류 등 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야 등 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT개발 구축에 대한 수요가 빅데이터 시장의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망하고 있습니다.

(다) 클라우드 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 474조원 규모에서 2025년 1,005조원 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

(단위 : 조원)

출처 : 가트너 주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. (2) 국내 시장 동향

국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다. 소프트웨어를 '소유' 하는 시대에서 '구독' 하는 시대로 변하고 있으며, 국내 기업 및 기관들의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형태의 SW 구독 시장은 커져가고 있습니다. 글로벌 조사기관 한국IDC에 따른 국내 SaaS 시장은 2022년 1조 7,843억원 규모를 형성했으며, 향후 5년간 15.5%씩 성장해 2026년에는 3조 614억원에 달할 것으로 전망하고 있습니다.

(단위: 십억원)

Segment	2021	2022	2023	2024	2025	2026	2021~2026 CAGR

Software as a service(SaaS)	1,235.0	1,425.3	1,589.5	1,768.2	1,956.4	2,149.4	11.7%

Applications	777.7	893.2	992.0	1,107.6	1,232.7	1,364.6	11.9%

System infrastructure software(SIS)	457.3	533.1	597.5	660.6	723.6	784.8	11.4%

Platform as a service(PaaS)	253.3	359.1	470.0	601.4	753.4	912.0	29.2%

Total	1,488.3	1,784.4	2,059.4	2,369.6	2,109.8	3,061.4	15.5%

Growth(%)	21.8%	19.9%	15.4%	15.1%	14.4%	13.0%	-

[한국의 퍼블릭 클라우드소프트웨어 규모(2021-2025)]

출처 : 한국 IDC

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다.

다. 경쟁 현황(가) 경쟁 현황[국내 동종업계 타사 현황]

당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2012년 부터 12년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다.

당사는 매년 인공지능 및 빅데이터 대표 기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.

인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다.

(출처 : 전자공시시스템 자료 재편집)

[해외 동종업계 타사 현황]

지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 24년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다.

외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다. 해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다.

특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다.

(나) 경쟁구도 변경 가능성

클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위성을 굳건히 지켜나갈 것 입니다.

라. 신규 사업(가) 클라우드 서비스화

글로벌 및 국내 클라우드 서비스 시장 매년 확대 성장확대되고 있습니다. 코로나 19 사태를 계기로 전 세계 기업들이 앞다퉈 디지털 전환에 나서고 있으며 AI, 메타버스, 자율주행차 등의 미래 기술 구현에도 클라우드가 필수적이므로 시장이 급성장하고 있습니다.

이에 정부에서도 클라우드 산업 성장을 위해 '제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2022~2024)'를 발표하였고 2022년 기준 전년 대비 23% 확대한 총979억 원 규모의 예산을 투입하는 등 투자에 박차를 가하고 있습니다. 또한 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획에 따르면 행정ㆍ공공기관 정보시스템에 1만 여개 클라우드 전환을 추친하며 오는 2025년까지 총8,600억여 원의 예산이 투입될 예정입니다

(출처: Gartner)

(출처: 행정안전부, 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원 외)

당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력 24년의 AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외 2019년 이후 지속 공급해왔던 서비스형 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)를 시작으로 궁극적으로 전 제품 및 인공지능 소프트웨어 기술의SaaS 전환 노력을 지속하고 있습니다. 최근AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다.

당사는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 최적화된 인공지능 기술과 서비스를 제공하고, 한층 더 높은 고객 가치를 실현함과 동시에 클라우드 서비스 개발 및 운영, 활용을 통해 AI 기술과 솔루션의 성숙도를 높여나갈 계획입니다.

(나) 초거대 인공지능과의 연계

생성형 인공지능(Generative AI)로 대표되는 미국 Open AI사의 ChatGPT로 시작된 초거대 인공지능 언어모델(LLMs)의 이슈가 지속되면서 시장 분위기가 고조됨에 따라, 인공지능 시장 규모의 성장뿐만 아니라 챗봇에 대한 관심과 중요성 또한 다시 집중되고 있습니다.

정부에서도 글로벌 동향에 발맞춰 선도적 경쟁력 확보를 위해 '초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안(23.04)'을 발표하며 2023년도에만 총 3천901억원 규모의 예산 투입에 대한 적극적인 의지를 밝혔습니다.

언어모델의 등장으로 인공지능 기술이 크게 도약하고 있는데, 자연어 이해(Natural Language Unerstanding이하, NLU)가 필요한 기술은 초거대 규모가 아니어도 상용화가 가능한데 비해 생성형(Natural Language Generation 이하, NLG) 기술은 생성문의 품질 이슈로 초거대 규모로 가고 있는 실정입니다. 특히 이슈의 중심에 있는 초거대 언어모델은 ChatGPT, LaMDA, Bard 등 글로벌 테크 기업에서 앞다투어 개발을 하고 있습니다.

당사가 영위하고 있는 챗봇 사업은 이러한 언어모델 중 어떠한 유형을 적용하느냐에 따라 NLU방식의 목적지향형(Task-oriented) AI 챗봇과 NLG방식의 생성형(Generative) AI 챗봇으로 구분 될 수 있습니다.

NLG방식의 생성형 AI챗봇은 답변을 선택하는 것이 아닌 새롭게 생성해내는 방식으로, 끊임없이 유기적으로 새로운 답변을 조합 및 생성하기 때문에 자연스럽게 답변하는 영역에서 뛰어남을 보입니다. 그러나 답변이 주어진 데이터 또는 맥락에 근거하지 않은 잘못된 정보이거나 허위 정보를 생성할 수 있는 할루시네이션(Hallucination환각)현상, 콘텐츠 저작권 등의 문제를 갖고 있습니다. 특히, 고객의 내부 데이터 안에서 답변을 해야 하는 상황에서, 행정 문서나 기밀 등에 대한 보안의 어려움, 사용량에 따른 과금 등 다양한 한계가 지적되고 있습니다.

반면, NLU방식의 목적지향형 AI챗봇은 사용자의 질문과 대화의 문맥에 기반해서 의도를 파악하고, 가장 적절한 응답을 선택하는 방식입니다. 사전에 협의를 통해 만들어진 답변을 기반으로 대화를 하기 때문에 응답 내용이 일관적이고 정확성이 높다는 장점이 있습니다. 때문에 본 형식의 챗봇은 공공 행정 업무 및 민원서비스 상담, 병원 예약 및 문진처리, 상품추천, 고객상담서비스 등 매뉴얼에 따라 정확한 정보 기반의 맞춤형 대화 영역에서 전방위적으로 활용되고 있습니다.

당사의 인공지능 챗봇 SW인 'WISE iChat(와이즈 아이챗)은 NLU방식의 목적지향형 AI챗봇으로 현재 국내 480개 이상의 최다 성공 레퍼런스를 보유하고 있으며, 사업들을 전개하며 쌓아온 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다.

더불어, 당사는 그간 제공해온 챗봇 형태에 안주하지않고, 생성형AI와의 연계를 통해 다양한 형태의 챗봇 사업을 전개할 수 있는 기술개발을 계속적으로 진행하고 있습니다. 이를 위해 글로벌 IT기업 마이크로소프트(Microsoft, 이하MS)와 함께 MS 클라우드 플랫폼 애저(Azure)위에서 ChatGPT 연계를 통한 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 경량화된 언어모델을 자체 내재화하여 고객사 특성을 반영한 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이처럼 당사는 생성형AI와 오픈언어모델, 경량화된 자체 언어모델 등 인공지능 시장을 선도해나가기 위해 끊임없이 다양한 기술개발 및 연구계획을 수립하고 있습니다.

(다) 생성형AI플랫폼 개발 및 시장 선도

당사는 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM 에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다.

현재 시장에 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미, 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

WISE iRAG는 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다.

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과 유연한 연계가 가능합니다.

WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 최근의 시장 또한 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG에 대한 수요가 증가하고 있으며, 당사 또한 공공 및 금융 시장을 중심으로 다양한 형태의 실증사업 사례가 증가하고 있습니다.

마. 지식재산권 현황 [특허권]

번호	특허번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	주무관청

1	제0511164호	국내	웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법	정보통신
연구진흥원,
와이즈넛	2002-12-10	2005-08-23	특허청

2	제10-0720993호	국내	날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법	와이즈넛	2005-06-22	2007-05-16	특허청

3	제10-0802511호	국내	토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2005-10-11	2008-02-01	특허청

4	제10-1129831호	국내	광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치	와이즈넛	2010-04-13	2012-03-16	특허청

5	제10-1141498호	국내	근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법
(SIGAR STS2009에서 발표한 PLM 논문)	와이즈넛	2010-01-14	2012-04-24	특허청

6	제10-1331946호	국내	와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법	와이즈넛	2011-10-05	2013-11-15	특허청

7	제10-1387913호	국내	모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법	와이즈넛	2012-07-25	2014-04-16	특허청

8	제10-1387914호	국내	검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법	와이즈넛	2012-10-16	2014-04-16	특허청

9	제10-1405070호	국내	검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법	와이즈넛	2012-06-25	2014-06-02	특허청

10	제10-1409298호	국내	한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법	와이즈넛	2012-08-02	2014-06-12	특허청

11	제10-1453866호	국내	고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법	와이즈넛	2012-07-25	2014-10-16	특허청

12	제10-1453867호	국내	통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법	와이즈넛	2012-08-02	2014-10-16	특허청

13	제10-1453868호	국내	메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법	와이즈넛	2012-08-02	2014-10-16	특허청

14	제10-1545273호	국내	클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법	와이즈넛	2014-12-10	2015-08-11	특허청

15	제10-1589621호	국내	텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법	와이즈넛	2015-02-23	2016-01-22	특허청

16	제10-1589626호	국내	어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법	와이즈넛	2015-02-23	2016-01-22	특허청

17	제10-1624909호	국내	정규화된 키워드 가중치에
기반한 연관 키워드 추출 방법	와이즈넛	2014-12-10	2016-05-23	특허청

18	제10-1755437호	국내	어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법	와이즈넛	2016-01-21	2017-07-03	특허청

19	제10-1772909호	국내	음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치	와이즈넛	2016-01-19	2017-08-24	특허청

20	제10-1799874호	국내	음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법	한국과학기술원 트리포스와이즈넛세종대학교파워보이스한양대학교	2016-02-22	2017-11-15	특허청

21	제10-1805607호	국내	고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법	와이즈넛	2016-01-22	2017-11-30	특허청

22	제10-1837003호	국내	온라인 커뮤니티 모니터링 방법	와이즈넛	2016-01-22	2018-03-05	특허청

23	제10-1847847호	국내	딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법	와이즈넛	2016-11-15	2018-04-05	특허청

24	제10-1866487호	국내	복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치	와이즈넛	2016-04-27	2018-06-04	특허청

25	제10-1872863호	국내	채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법	와이즈넛	2016-11-24	2018-06-25	특허청

26	제10-1902784호	국내	태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치	와이즈넛	2017-11-28	2018-09-20	특허청

27	제10-1927450호	국내	대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법	와이즈넛	2016-12-29	2018-12-04	특허청

28	제10-1931714호	국내	유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법	와이즈넛	2016-12-20	2018-12-17	특허청

29	제10-1946836호	국내	언어 판별 장치 및 방법	와이즈넛	2017-03-28	2019-02-01	특허청

30	제10-1948257호	국내	문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법	와이즈넛	2016-11-30	2019-02-08	특허청

31	제10-1950074호	국내	복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법	와이즈넛	2016-12-12	2019-02-13	특허청

32	제10-1960434호	국내	음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법	와이즈넛	2016-12-27	2019-03-14	특허청

33	제10-1986784호	국내	특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법	와이즈넛	2017-03-28	2019-05-31	특허청

34	제10-2019194호	국내	문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법	와이즈넛	2017-11-22	2019-09-02	특허청

35	제10-2019207호	국내	텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법	와이즈넛	2018-11-12	2019-09-02	특허청

36	제10-2062248호	국내	온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법	와이즈넛	2017-12-26	2019-12-27	특허청

37	제10-2064207호	국내	의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치	와이즈넛	2018-02-27	2020-01-03	특허청

38	제10-2069101호	국내	고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법	와이즈넛	2018-03-26	2020-01-16	특허청

39	제10-2078559호	국내	사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치	와이즈넛	2018-03-27	2020-02-12	특허청

40	제10-2089348호	국내	분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법	와이즈넛	2019-01-28	2020-03-10	특허청

41	제10-2103273호	국내	계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법	와이즈넛	2018-02-27	2020-04-16	특허청

42	제10-2119404호	국내	복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2018-11-28	2020-06-01	특허청

43	제10-2123839호	국내	네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2018-12-20	2020-06-11	특허청

44	제10-2125354호	국내	마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저
시스템 및 그 방법	와이즈넛	2018-12-19	2020-06-16	특허청

45	제10-2147582호	국내	속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법	와이즈넛	2018-11-27	2020-08-18	특허청

46	제10-2168504호	국내	텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법	와이즈넛	2018-12-26	2020-10-15	특허청

47	제10-2217248호	국내	텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법	와이즈넛	2019-02-21	2021-02-10	특허청

48	제10-2275095호	국내	개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법	와이즈넛	2019-11-26	2021-07-08	특허청

49	제10-2357620호	국내	챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법	와이즈넛	2019-11-29	2022-01-26	특허청

50	제10-2358735호	국내	그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템	와이즈넛	2019-11-28	2022-01-28	특허청

51	제10-2376489호	국내	단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법	와이즈넛	2019-11-22	2022-03-15	특허청

52	제10-2411081호	국내	유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2021-08-05	2022-06-15	특허청

53	제10-2418853호	국내	이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법	와이즈넛	2020-11-18	2022-07-05	특허청

54	제10-2423072호	국내	지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법	와이즈넛	2020-11-26	2022-07-15	특허청

55	제10-2423560호	국내	정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법	와이즈넛	2019-11-22	2022-07-18	특허청

56	제10-2436134호	국내	날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법	와이즈넛	2022-06-08	2022-08-22	특허청

57	제10-2445748호	국내	언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법	와이즈넛	2020-12-18	2022-09-16	특허청

58	제10-2446294호	국내	검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법	와이즈넛	2020-11-23	2022-09-19	특허청

59	제10-2447274호	국내	크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법	와이즈넛	2020-11-20	2022-09-21	특허청

60	제10-2465932호	국내	태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼	와이즈넛	2020-11-19	2022-11-07	특허청

61	제10-2472887호	국내	스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법	와이즈넛	2020-12-15	2022-11-28	특허청

62	제10-2502498호	국내	데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법	와이즈넛	2020-11-25	2023-02-17	특허청

63	제10-2503958호	국내	분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법	와이즈넛	2020-12-03	2023-02-22	특허청

64	제10-2566184호	국내	고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템	와이즈넛	2020-02-05	2023-08-08	특허청

65	제 10-2576146호	국내	필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법	와이즈넛	2020-11-20	2023-09-04	특허청

66	제10-2598033호	국내	챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법	와이즈넛	2021-12-09	2023-10-31	특허청

67	제10-2655154호	국내	인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법	와이즈넛	2021-09-30	2024-0402	특허청

68	제10-2667852호	국내	동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템	와이즈넛	2022-10-24	2024-05-16	특허청

69	제10-2675312호	국내	인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법	와이즈넛	2021-10-12	2024-06-11	특허청

70	제10-2679108호	국내	감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법	와이즈넛	2021-12-06	2024-06-24	특허청

71	제10-2700426호	국내	사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템	와이즈넛	2022-10-13	2024-08-26	특허청

72	제10-2700445호	국내	데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템	와이즈넛	2022-12-02	2024-08-26	특허청

73	제 10-2703847호	국내	주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법	와이즈넛	2023-02-16	2024-09-03	특허청

74	6526470	일본	텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법	와이즈넛	2015-04-21	2019-05-17	특허청

75	6517072	일본	어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법	와이즈넛	2015-04-21	2019-04-26	특허청

[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]

번호	내용	권리자	등록일	출원국

1	Search Formula-1	와이즈넛	2002.07.25	대한민국

2	WISE CIMS	와이즈넛	2002.10.11	대한민국

3	시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램	와이즈넛	2007.01.03	대한민국

4	주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler	와이즈넛	2007.01.26	대한민국

5	와이즈 아이에프 v1.0	와이즈넛	2009.05.13	대한민국

6	WISE InfoFinder v2.0	와이즈넛	2010.07.15	대한민국

7	WISE PDS v1.0	와이즈넛	2010.07.15	대한민국

8	Search Formula-1 V5	와이즈넛	2012.09.06	대한민국

9	WISE Referee v2.1	와이즈넛	2012.09.06	대한민국

10	WISE TEA v2	와이즈넛	2014.05.29	대한민국

11	Search Formula-1 V6	와이즈넛	2015.06.30	대한민국

12	WISE e-Discovery v1	와이즈넛	2015.07.13	대한민국

13	WISE BIC Analyzer v2	와이즈넛	2015.10.22	대한민국

14	wiseStream-v1
(와이즈 스트림)	와이즈넛	2017.04.26	대한민국

15	WISE i Chat v2.0
(와이즈 아이챗 v2.0)	와이즈넛	2017.07.27	대한민국

16	WISE i Desk v1.0
(와이즈 아이데스크 v1.0)	와이즈넛	2017.10.17	대한민국

17	WISE Data Post Processor (와이즈 데이터 후처리기)	와이즈넛	2017.10.27	대한민국

18	WISE Data Exporter
(와이즈 데이터 이관기)	와이즈넛	2017.10.27	대한민국

19	WISE OPEN API CRAWLER (와이즈 오픈 API 수집기)	와이즈넛	2017.10.27	대한민국

20	KMA Black V1
(케이엠에이 블랙 V1)	와이즈넛	2018.08.07	대한민국

21	텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램	와이즈넛	2019.08.28	대한민국

22	텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램	와이즈넛	2019.08.28	대한민국

23	날씨컨설팅 웨더봇	와이즈넛	2019.11.13	대한민국

24	금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기	와이즈넛	2019.11.27	대한민국

25	WISE iChat V3
(와이즈 아이챗 V3)	와이즈넛	2020.05.12	대한민국

26	WISE TextMiner V3
(와이즈 텍스트마이너 V3)	와이즈넛	2020.08.31	대한민국

27	병영생활 안내챗봇	와이즈넛	2020.11.17	대한민국

28	장병 인재추천	와이즈넛	2020.11.17	대한민국

29	이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러)	와이즈넛	2020.11.17	대한민국

30	크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우)	와이즈넛	2020.11.19	대한민국

31	지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러)	와이즈넛	2020.11.19	대한민국

32	ALLECTOR(올렉터)	와이즈넛	2020.11.24	대한민국

33	WISE Classifier V2
(와이즈 클래시파이어 V2)	와이즈넛	2020.12.01	대한민국

34	WISE NER (와이즈 엔이알)	와이즈넛	2020.12.01	대한민국

35	와이즈 아이챗
(WISE iChat) V3.1w	와이즈넛	2020.12.21	대한민국

36	와이즈 파이낸스
(WISE Finance)	와이즈넛	2021.01.05	대한민국

37	Search Formula-1 V7	와이즈넛	2021.06.14	대한민국

38	와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler)	와이즈넛	2021.11.04	대한민국

39	크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
(Cross Model Data Platform)	와이즈넛	2021.11.04	대한민국

40	이종 데이터 증식 시스템 (Heterogeneous Data Augmentation System)	와이즈넛	2021.11.04	대한민국

41	생활안전 상황 판단 의사결정 시스템 (Life safety Situation Decision Making System)	와이즈넛	2021.11.15	대한민국

42	AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램	와이즈넛	2021.12.21	대한민국

43	로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램	와이즈넛	2021.12.27	대한민국

44	REX 분석 시스템을 위한 개체명 인식 모듈 (Named Entity Recognition Module for the REX Analysis System)	와이즈넛	2022.04.05	대한민국

45	데이터 워크플로우 저작도구	와이즈넛	2022.10.19	대한민국

46	데이터 수집/처리/저장 도구	와이즈넛	2022.10.19	대한민국

47	트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0)	와이즈넛	2022.10.26	대한민국

48	트리플렛 가중치 추출 모듈 (Triplet Weight Extraction Module V1.0.0)	와이즈넛	2022.10.26	대한민국

49	직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0	와이즈넛	2022.10.26	대한민국

50	직무 추천 모듈 V1.0.0	와이즈넛	2022.10.26	대한민국

51	빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램	와이즈넛	2022.11.30	대한민국

52	인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램	와이즈넛	2022.12.28	대한민국

53	머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)	와이즈넛	2022.12.28	대한민국

54	인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)	와이즈넛	2022.12.28	대한민국

55	세 쌍 추출 모듈 2.0 (Triplet Extraction Module v2.0)	와이즈넛	2023.10.17	대한민국

56	장애인 직무 추천 프로그램	와이즈넛	2023.10.24	대한민국

57	장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램	와이즈넛	2023.10.24	대한민국

58	가중치 추출 모듈 2.0 (Weight Extraction Module 2.0)	와이즈넛	2023.10.27	대한민국

59	데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0	와이즈넛	2023.10.27	대한민국

60	멀티모달 융합검색 프로그램	와이즈넛	2023.10.27	대한민국

61	데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램	와이즈넛	2023.11.21	대한민국

62	MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0)	와이즈넛	2023.11.27	대한민국

63	MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0)	와이즈넛	2023.11.27	대한민국

64	데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program)	와이즈넛	2023.11.27	대한민국

[상표권]

번호	상표명	권리자	출원일	등록일	주무관청

1	WISEnut (도안)	와이즈넛	2000년 02월 09일	2001년 12월 28일	대한민국 특허청

2	와이즈넛	와이즈넛	2000년 02월 09일	2001년 10월 30일	대한민국 특허청

3	WISEnut (도안)	와이즈넛	2000년 02월 09일	2001년 10월 30일	대한민국 특허청

4	WISEnut (도안)	와이즈넛	2000년 02월 15일	2001년 06월 07일	대한민국 특허청

5	WISEnut (도안)	와이즈넛	2001년 02월 24일	2003년 01월 16일	대한민국 특허청

6	WISEBRIEF	와이즈넛	2001년 07월 13일	2003년 01월 09일	대한민국 특허청

7	WISEBRIEF	와이즈넛	2001년 07월 13일	2003년 01월 09일	대한민국 특허청

8	CIMS	와이즈넛	2003년 05월 21일	2004년 09월 07일	대한민국 특허청

9	WISECIMS	와이즈넛	2003년 05월 21일	2004년 09월 07일	대한민국 특허청

10	CIMS	와이즈넛	2003년 05월 21일	2005년 04월 19일	대한민국 특허청

11	CIMS	와이즈넛	2003년 05월 21일	2005년 04월 19일	대한민국 특허청

12	WISE IF	와이즈넛	2003년 05월 21일	2011년 06월 03일	대한민국 특허청

13	WISE Classifer	와이즈넛	2003년 05월 21일	2011년 06월 03일	대한민국 특허청

14	WISENUT	와이즈넛	2011년 06월 07일	2013년 02월 07일	대한민국 특허청

15	W WISEnut	와이즈넛	2000년 02월 15일	2001년 06월 07일	대한민국 특허청

16	WISE MinAX	와이즈넛	2013년 04월 16일	2004년 03월 21일	대한민국 특허청

17	WISE LinK	와이즈넛	2013년 07월 11일	2014년 06월 24일	대한민국 특허청

18	WISE BICrawler	와이즈넛	2013년 07월 11일	2014년 06월 24일	대한민국 특허청

19	WISE BicAnalyzer	와이즈넛	2013년 12월 18일	2014년 12월 23일	대한민국 특허청

20	WISE BigAnalyzer	와이즈넛	2013년 12월 18일	2014년 12월 24일	대한민국 특허청

21	WISE Fin Bot	와이즈넛	2016년 02월 24일	2016년 10월 18일	대한민국 특허청

22	WISE Shop Bot	와이즈넛	2016년 02월 24일	2016년 10월 18일	대한민국 특허청

23	WISE VOT	와이즈넛	2016년 02월 24일	2016년 10월 18일	대한민국 특허청

24	WISE Buy Bot	와이즈넛	2016년 02월 24일	2016년 10월 18일	대한민국 특허청

25	WISE Tour Bot	와이즈넛	2016년 02월 24일	2016년 10월 18일	대한민국 특허청

26	WISE Enterprise Chat BOT	와이즈넛	2016년 12월 06일	2017년 12월 18일	대한민국 특허청

27	WISE Dynamic FAQ	와이즈넛	2016년 12월 06일	2017년 09월 18일	대한민국 특허청

28	WISE iDesk	와이즈넛	2016년 12월 06일	2017년 09월 18일	대한민국 특허청

29	WISE Text Miner	와이즈넛	2016년 12월 06일	2017년 09월 18일	대한민국 특허청

30	WISE BOT	와이즈넛	2016년 12월 06일	2017년 09월 18일	대한민국 특허청

31	WISE iChat	와이즈넛	2017년 05월 12일	2020년 02월 04일	대한민국 특허청

32	WISE Answerny	와이즈넛	2019년 03월 22일	2020년 04월 02일	대한민국 특허청

33	WISE Answerny	와이즈넛	2019년 03월 22일	2020년 04월 02일	대한민국 특허청

34	현명한 앤써니	와이즈넛	2019년 03월 22일	2020년 04월 02일	대한민국 특허청

35	현명한 앤써니	와이즈넛	2019년 03월 22일	2020년 04월 02일	대한민국 특허청

36	W.I.F	와이즈넛	2011년 03월 15일	2011년 08월 26일	일본 특허청

37	WISENUT SF1	와이즈넛	2014년 08월 29일	2015년 01월 09일	일본 특허청

38	WISE iGate	와이즈넛	2020년 07월 29일	2022년 04월 21일	대한민국 특허청

39	WISE iRAG	와이즈넛	2024년04월29일	2034년04월29일	대한민국 특허청

40	WISE Search MinAX	와이즈넛	2024년05월07일	2034년05월07일	대한민국 특허청

41	WISE iChat MinAX	와이즈넛	2024년05월07일	2034년05월07일	대한민국 특허청

[인증실적]

번호	구분	소프트웨어명칭	인증일	인증기관

1	GS인증 1등급	Search Formula-1 v3.5	2006.01.26	한국정보통신기술협회

2	GS인증 1등급	Search Formula-1 v4.1	2008.08.25	한국정보통신기술협회

3	GS인증 1등급	WISE IF v1.0	2009.06.23	한국정보통신기술협회

4	GS인증 1등급	WISE InfoFinder v2.0	2010.10.12	한국정보통신기술협회

5	GS인증 1등급	Search Formula-1 V5	2013.11.25	한국정보통신기술협회

6	GS인증 1등급	WISE TEA v2	2013.12.16	한국정보통신기술협회

7	GS인증 1등급	WISE e-Discovery v1.0	2014.12.30	한국정보통신기술협회

8	GS인증 1등급	Search Formula-1 V6	2015.08.03	한국정보통신기술협회

9	GS인증 1등급	WISE BIC Analyzer v2.0	2015.12.24	한국정보통신기술협회

10	GS인증 1등급	WISE i Desk V1	2017.11.06	한국정보통신기술협회

11	GS인증 1등급	WISE i Chat V2	2017.11.06	한국정보통신기술협회

12	GS인증 1등급	KMA Black V1	2018.09.10	한국정보통신기술협회

13	GS인증 1등급	WISE iChat V3	2020.09.21	한국정보통신기술협회

14	GS인증 1등급	WISE TextMiner V3	2020.10.29	한국정보통신기술협회

15	GS인증 1등급	Search Formula-1 V7	2021.06.07	한국정보통신기술협회

16	SP인증 2등급	소프트웨어프로세스 품질인증	2023.06.15	한국소프트웨어진흥원

17	클라우드 서비스 보안인증	현명한앤써니(SaaS)	2022.02.16	한국인터넷진흥원

18	세계일류상품인증
(차세대세계일류상품)	WISE iChat	2022.11.21	산업통상자원부