와이즈넛 반기보고서 (2023.06)
7. 기타 참고사항

가. 시장 현황

(가) 인공지능 및 빅데이터 시장의 특성

(1) 인공지능 시장

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. 이제 인공지능(AI)은 전 산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

(출처 : 인공지능 국가전략 / 2019.12 대한민국 정책브리핑)

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 진입장벽이 높은 산업 ▲대체재로부터 위협이 낮은 산업 ▲기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 ①인공지능 생산도구 제공, ②인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, ③인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(출처 : 통계의 창, 2021 여름호)

(2) 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 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다.

빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다. 빅데이터에는 정형 데이터뿐만 아니라 사진, 오디오, 비디오, 소셜미디어 데이터, 로그파일 등과 같은 비정형 데이터도 이에 포함됩니다. 시장에서 IoT, 통신기술, 인공지능 기반 기술 등 다양한 기술과 융합되어 활용되고 있습니다.

2001년 가트너의 애널리스트 더그 레이니(Doug Laney)는 각종 연구보고서 및 관련 강의에서 빅데이터의 특징으로 3V, ▲데이터의 양(Volume)이 매우 많고, ▲데이터 생성 속도(Velocity)가 빠르며, ▲데이터 종류의 다양성(Variety)의 세 개의 차원으로 정의했습니다. 이후 IBM은 ▲정확성(Veracity)의 요소를 더했고, 브라이언 홉킨스(Brian Hopkins) 등은 ▲가변성(Variability)을 추가하여 5V로 확장 정의하는 등 다양한 전문가들에 의해 특징지어지고 있습니다.

(출처 : 빅데이터(Big Data)의 특성과 동향, 소프트웨어정책연구소)

(3) 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 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.

(나) 시장 규모 및 전망(1) 인공지능 산업의 현황 및 전망

1) 글로벌 시장 동향

글로벌 인공지능 산업 시장 규모는 2018년 198.3억 달러에서 2019년 262억 달러로 32.1% 급성장하였으며, 이후 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여 약 1,840.7억 달러(약 203조 6,200억 원) 규모의 시장을 형성할 것으로 전망되며 뚜렷한 지속 성장세를 보이고 있습니다.

(출처 : 한국신용정보원 CIS이슈리포트 2020-5호, AI 기술·시장 동향 : 핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로, 허석중)

글로벌 시장조사기관 트랙티카(Tractica)는 기업용 시스템에 적용되는 전 세계 인공지능 시장 규모가 2015년 2억 달러에서 2024년에는 111억 달러에 달할 것으로 전망하기도 했습니다. 특히, 우리나라를 포함한 아시아 태평양 권역에 해당하는 지역의 인공지능 시장이 큰 폭으로 성장할 것으로 예견했습니다.

(출처 : 트랙티카 Tractica) 특히, 와이즈넛이 주력으로 하는 인공지능(AI) 대화형 챗봇 시장은 경제,사회적 변화와 고객의 챗봇 인식수준 변화 등의 영향으로 문의에 대한 단순 자동 대응에서 점차 진화해가고 있으며, 소비 패턴의 비대면화, 최저 임금인상, 주 52시간 근무제 등으로 그 필요성이 다양해지고 있습니다.

글로벌 인공지능 챗봇 시장 규모는 2020년 48억 4,100만 달러에서 연평균 성장률 21.9%로 증가하여, 2025년 139억 5,900만 달러에 이를 것으로 전망되고 있습니다. 현재 인간의 학습능력과 추론, 지각 및 자연어처리능력 등을 갖춘 대화형 인공지능(Conversational AI) 기술 발달은 비즈니스 및 일상 영위에 필요한 각종 커뮤니케이션에 활용되고 있으며, 제조, 금융, 의료, 유통, 쇼핑, IT 등 전 산업 분야에 활발히 적용되어 앞으로도 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

(출처 : 연구개발특구진흥재단 INNOPOLIS, 2021)

2) 국내 시장 동향

국내 인공지능 산업 시장 규모는 2018년 1.07조 원에서 2019년 기준 1.5조 원 규모로 연평균 39.9% 증가했으며, 이후 2025년까지 연평균 38.4% 성장하여 약 10.5조 원 규모의 인공지능 시장이 형성될 것으로 전망되고 있습니다.

특히, 국내 인공지능 시장은 분야별 인공지능 기술을 보유한 선도 기업을 주축으로 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상을 보임에 따라, 향후 괄목할만한 성장을 보일 것으로 예상됩니다.

(출처 : 한국신용정보원 CIS이슈리포트 2020-5호, AI 기술·시장 동향 : 핵심기술, 시장규모, 사업리스크 중심으로, 허석중)

IT 분석기관 IDC에 따르면, 인공지능 시장 내 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 어플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며, 서비스와 SW시장 모두 향후 5년간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장을 전망하고 있습니다.

또한, 코로나 19가 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민 삶의 근본적인 변화를 촉발하고 디지털·비대면(Untact) 위주의 경제·산업구조 재편이 가속화됨에 따라, 국내 인공지능 시장은 디지털 치료제, 인공지능 헬스케어, 교육 콘텐츠, 에듀테크, 무인 자율주행, 온라인 원격 서비스 등의 각종 비대면 산업을 중심으로 정부 예산이 투입되며 안정적인 전망을 보이고 있습니다.

(출처 : 2021년도 정부연구개발 투자방향 및 기준(안), 과학기술정보통신부, 2020.05)

(2) 빅데이터 산업 시장 동향1) 글로벌 시장 동향

글로벌 리서치 기관 Statista에 따르면, 글로벌 빅데이터 시장 규모는 2011년 76억 달러에서 2026년 846.9억 달러로 연평균 17%의 성장세를 유지하며 시장 규모가 크게 확대될 것으로 예상됩니다. 빅데이터 시장 규모가 점점 확대되면서, 소프트웨어와 하드웨어, 서비스 시장이 모두 성장하고 있지만, 그중 소프트웨어 분야의 성장이 가장 두드러지며 점차 시장에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예측됩니다.

(출처 : 소프트웨어정책연구소(SPRi), 자료 재편집)

(출처 : MarketsandMarkets, 2020, 자료 재편집)

전 세계 빅데이터 시장을 지역별로 살펴보면, 2020년을 기준으로 북아메리카 지역이 30.3%로 가장 높은 점유율을 차지하였습니다. 당사가 속해있는 아시아-태평양 지역은 2020년 323억 7,300만 달러에서 연평균 성장률 11.9%로 증가하여, 2025년에는 568억 2,100만 달러에 이를 것으로 전망되어 전 지역 대비 가장 높은 성장률이 예측되며 타 지역과의 간극을 줄이고 있습니다.

(출처 : 연구개발특구진흥재단 INNOPOLIS, 2021)

2) 국내 시장 동향

데이터 산업의 시장 동향은 2021년 코로나 19의 확산과 함께 세계적으로 급성장이 예견되고, 국내 데이터 시장 역시 향후 2024년까지 연평균 15.3%씩 성장하며, 약 30조 원의 규모에 이를 전망입니다

(출처 : ’20. 3월 데이터 산업현황조사, 한국지능정보사회진흥원)

빅데이터 시장은 정보 산업의 발달, 스마트 디바이스 보급, 데이터 관리 분석기술의 발전, 사회 인식 제고 등으로 인해 전체 산업에서 대용량 데이터를 확보하고 이를 비즈니스에 활용하기 위한 수요가 높아지고 있습니다. 이에 따라, 산업 전방위적으로 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 적극적으로 이루어지는 추세입니다. 또한, 국내 빅데이터 시장은 코로나 팬데믹으로 인한 시장 변동성에 대응하기 위해 다양한 산업에서 디지털 혁신을 가속하며 전반적인 지속 성장세에 탄력을 받고 있습니다.

(출처 : IDC)

국내 빅데이터 및 분석 시장이 성장을 지속해 2025년에는 2조8353억 원 규모에 이를 전망입니다. 한국 IDC에 따르면, 국내 빅데이터 및 분석 시장은 2021년 전년 대비 5.5% 성장해 2조296억 원의 매출 규모를 형성했고, 향후 5년간 연평균 성장률 6.9%를 기록하며 2025년에는 2조8353억 원 규모에 이를 전망입니다. (3) 클라우드 산업 시장 동향1) 글로벌 시장 동향 글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 3949억달러 규모에서 2025년 8375억 달러(약1095조원) 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

2) 국내 시장 동향

국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다.

과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(원장 허성욱, 이하 NIPA), 한국클라우드산업협회(회장 윤동식, 이하 KACI)가 발간한 ‘2022 국내 클라우드 산업 실태조사 결과 보고서’에 따르면, 2019년에 3조 3,714억 원이었던 국내 클라우드 시장이 2020년 4조 원을 돌파했고, 2021년에는 약 5조 원에 육박하는 4조 9,250억 원에 달한 것으로 나타났습니다.

특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다.

나. 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 10년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다.

당사는 매년 최대 실적을 달성하며, 인공지능 및 빅데이터 대표 기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.

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

그러나 당사는 지난해 침체된 경제상황과 어려운 사업 여건들 속에서도 내실있는 경영을 통해 영업이익 흑자를 실현하며 경쟁우위를 확보해오고 있습니다.

(출처 : 나이스평가정보 RM1 자료 재편집)

[해외 동종업계 타사 현황]

지난 2000년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 ‘대한민국 대표 검색 솔루션’ 기업에서, 23년이 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 위상을 굳건히 지켜나갈 것 입니다.

다. ESG 경영보고

와이즈넛은 ‘Perfect Communication’의 비전을 지향하며, 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 ‘사람과 사람’, ‘사람과 사물’, ‘사람과 세상’ 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 제공합니다. 모든 사람이 모든 것들과 소통하는 세상과 평등한 의사소통의 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다.

당사는 Absolute Empathy(절대적 공감)을 바탕으로 창의성과 열정을 통해 세상 모든 것과 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능 기술을 제공합니다. 또한, Strategy Thinking(전략적 사고)와 Professional Mentality(프로의식)을 바탕으로 끊임없이 전문성을 실현해 모든 것과 완벽히 소통하는 최고의 소프트웨어로 미래를 선도합니다.

당사는 혁신을 통한 제약 없는 의사소통을 실현해 나갑니다. Fierce Action(치열한 행동)을 통해 현재에 안주하지 않고 미래를 위한 끊임없는 도전으로 자유로운 의사소통의 풍요로움을 제공해 인류의 행복에 공헌합니다.

(가) 고용 안정성과 평등의 가치 실현

(1) 역량 있는 핵심 인력 확보 및 고용 안정성 보장

당사는 위축된 채용시장 속에서도 기술력의 근간이 되는 꾸준한 신규(신입, 경력) 인재 채용을 지속하며 고용 투자를 활성화하는 데 기여하고 있습니다. 괄목적인 기업 성장을 기반으로 관련 업계에서는 이례적으로 연 2회 이상 지속적인 채용을 실시하고 있습니다.

또한, 당사는 국내 IT 및 타 분야 인재 양성을 위해 자체 인력 고용과 더불어, 타 기업 및 기관과의 연계 협력 및 국내 지역 대학·정부 주관 채용 및 취업 프로그램에 적극적으로 참여해 국내 인재 양성 및 청년 고용에 기여했으며, IT 생태계 조성을 위해 노력하고 있습니다.

끊임없이 역량 있는 인재 고용을 통해 국내 IT분야의 우수 인력 확보와 인공지능 산업 고용 증대 활성화에 기여할 뿐만 아니라, 높은 정규직 비율(98.1%)로 임직원들에게 안정적인 일자리를 제공하고 있습니다.

(2) 장애인 고용 활성화에 기여

와이즈넛은 보고서 작성일 기준 총 6명의 중증장애인을 고용하여, 장애인 법적 고용 의무율을 100% 준수하며, 일자리 평등 및 장애인 고용 활성화에 기여하였습니다. 이후에도 장애인 고용을 더욱 확대해나갈 계획입니다.

당사는 장애인들이 비장애인들과 함께 안정적으로 근무할 수 있는 업무환경을 조성하기 위해, 메타버스 가상 환경을 활용한 오피스를 마련하고 적극적인 재택근무를 실시하는 등 편견 없이 함께하는 사회적 가치를 실현하고 있습니다.

또한, 다양한 인공지능 관련 프로젝트를 수행하는 등 업무 역량을 기를 수 있는 기회를 제공함으로써, 양질의 일자리를 제공하고 있습니다. 이처럼, 당사는 다각적인 측면에서 평등의 가치를 실현하며, 장애인 고용 증진에 앞장서고 있습니다.

[장애인 트레이너 투입 주요 프로젝트 목록]

구분	사업명	시작 연월

1	○○○ ○○○○ ○○○○ 빅데이터 분석 시스템 구축 2차	2023년 6월

2	○○○○○○○ ○○○○ ○○○○ 통합콜센터 챗봇	2023년 5월

3	○○○○ 검색사전 ○○○○ 구축	2023년 1월

4	○○○ 한국어 ○○○ 데이터 고도화	2022년 11월

5	○○○○○ ○○전산운영 및 ○○○○ 관리체계 통합	2022년 10월

6	○○○○○○정보시스템 챗봇	2022년 10월

7	○○○○○○ 모바일중심 ○○○○○ 재구축	2022년 9월

8	○○ ○○증권 검색○○ 구축	2022년 8월

9	○○○○부 ○○○○ ○○○○ 맞춤형서비스 구축	2022년 7월

10	○○○○○○ 차세대 업무시스템 구축	2022년 6월

11	○○ 한국어 SNS데이터 고도화	2022년 5월

12	○○구청 ○○봇	2022년 4월

13	○○시청 ○○톡 고도화	2022년 3월

14	OO 내부업무용 챗봇 구축	2021년 10월

15	OO 정보시스템 고도화	2021년 9월

16	OO 인공지능 기반 대화형 챗봇서비스 구축	2021년 7월

17	OO 맞춤형 서비스 구축	2021년 7월

18	OO시스템 Helpdesk 챗봇 시스템 구축	2021년 4월

19	OO시 민원응대 대화형 챗봇시스템 구축	2021년 4월

20	스마트OO 플랫폼 기반 구축 사업	2021년 3월

21	OO 신고시스템 안정화	2021년 3월

(나) 인공지능 기술을 활용한 사회 공헌 활동

(1) 소상공인 및 중소기업 대상 데이터 활용 지원

당사는 정부에서 진행하는 AI 바우처 사업을 통해 데이터 활용에 어려움을 겪고 있는 중소기업, 소상공인, 스타트업 대상 사업에 필요한 데이터의 구매 및 가공 서비스를 지원하고 있습니다. 당사의 인공지능 솔루션의 뛰어난 성능과 국내 최다 챗봇 구축 경험을 토대로 AI 학습 데이터 셋을 개발하여 공급해 왔습니다.

또한, 데이터바우처 사업에 공급기업으로 참여함으로써, 소상공인 스마트 디지털화 촉진을 위한 D.N.A 생태계(Data, Network, AI) 조성을 위한 지속적인 노력을 해왔습니다. 그뿐만 아니라, 각 지역 기반 사업 확장을 통해 지역별 중소기업의 상생 성장 기반을 마련하고 빅데이터 산업 생태계 조성을 도모하고 데이터 활용에 어려움을 겪는 다수의 중소기업을 지원하였습니다.

(2) 인공지능 선도 기술을 활용한 재난 상황 시 사회 공헌에 기여

와이즈넛은 코로나 19가 대한민국에 기하급수적으로 확진자를 만들어낼 때, 국민 누구나 대상별 맞춤 정보를 실시간 확인할 수 있는 ‘코로나 19 챗봇’ 서비스를 무상 제공해왔습니다. 이는 당사의 인공지능 기술을 접목한 사회공헌활동의 일환으로, 코로나 19에 대한 무분별한 정보가 범람하고 있던 당시 국민들의 신뢰도 있는 공개 정보를 정확하고 편리하게 찾을 수 있도록 기획된 공익 서비스입니다.

코로나 19 챗봇에는 당사의 국내 최다 인공지능 챗봇 구축 노하우와 질병관리본부, 보건복지부에서 제공하는 공개정보가 결합되었으며, 국내외 확진자 발생 현황 등 국민 전체 대상의 FAQ와 확진자 위주의 단일 정보만을 제공하던 기존 코로나 관련 챗봇과 달리 확진자, 자가격리자, 일반인, 의료인, 집단시설 등 주요 대상별로 분류된 맞춤 정보를 기본 정보와 함께 제공한다는 점이 특징입니다.

코로나 19 챗봇은 질병관리본부 및 보건복지부에서 제공하는 신뢰도 있는 공공데이터를 국민들이 자연어 질의를 통해 가장 정확하고 편리하게 찾을 수 있도록 제공하는 데 일조하고 있습니다. 당사는 코로나 19 챗봇을 필요로 하는 행정기관을 대상으로 기관 홈페이지와 챗봇을 무상 연동하고 서비스를 제공해왔으며, 현재까지도 다양한 공공기관의 홈페이지에 적용되어 활용되고 있습니다. 인천항만공사, 한국노인인력개발원 등의 공공기관 홈페이지에서 사용되었으며, 코로나 19의 재난 상황이 종결되는 시기까지 계속 고도화된 기술을 제공하여 공공재로서 지원할 예정입니다.

(3) 사회적 소외계층을 위한 꾸준한 기부 실천

당사는 사회적 약자들이 더불어 살아가기 좋은 세상을 만들기 위하여 소외계층의 일자리 창출 등 공동체 이익과 사회적 가치를 실현하는 단체에 2008년부터 15년간 직원-회사 매칭 방식으로 불우아동 및 사회적 소외계층을 위한 꾸준한 기부를 실천하고 있습니다.

희망누리, 한 생명 살리기 나란히 결연지원 등에 매월 후원금을 지원하고 있으며, 이는 지역사회와 기관 및 시설 ·단체와 상호협력하여 참여의 제약을 받는 발달 장애인 등을 위한 사회서비스를 실천하는 데 보탬이 되고 있습니다. 또한, 사회적으로 소외된 이들에게 경제적 자립과 각 분야의 전문가로 성장할 수 있도록 꾸준한 지원을 하며 사회적 가치를 실현하고 있습니다.

(다) 건전하고 투명한 거버넌스 체계 확립

(1) 이사회 활동

당사의 이사회는 관련 법령 및 회사 내부 규정에 따라 주요사항에 대한 결의와 활동을 실시합니다. 조직의 최고의사결정기구인 이사회가 검토·심의·의결 기능을 효과적으로 수행하기 위해서는 이사회 구성원의 적극적인 참여가 중요합니다. 불가피한 사유가 없는 이상 이사 전원이 참석하도록 하고 있습니다. 이사회 구성원이 이사회에 활발히 참여하여 조직의 성장 및 발전에 관한 제언, 주요 안건에 대한 의사결정을 실시하고 있습니다. 또한, 이사회 구성원이 상정된 안건에 대해 독립적·전문적이고 다양한 시각으로 수정 및 보완 의견을 제시하고 있습니다.

라. 신규 사업

(가) 클라우드 서비스화 (Cloud Shift)

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)'을 발표하였고 2022년 전년 대비 23% 확대한 총 979억 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 총 8,600억여 원의 예산이 투입될 예정입니다.

(출처 : 행정안전부 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획(2021)

과기정통부 제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2021))

(출처: Gartner)

(출처: 행정안전부, 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원 외) 당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력22년의AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외2019년 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 서비스SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 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 융합형 인공지능 선도

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) NLU방식의 목적지향형 AI 챗봇으로 대표되는 대한민국 대표 챗봇SW로 현재 국내 350개 이상의 최다 성공 레퍼런스를 보유하고 있으며, 본 사업들을 전개하며 쌓아온 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다.

더불어, 당사는 현재의 방식에 안주하지 않고, 생성형 초거대AI 와의 연계를 통해 다양한 형태의 챗봇 사업을 전개할 수 있는 기술 개발도 진행하고 있습니다. 최근 보다 적극적인 행보를 위해 글로벌 IT기업 마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)와 함께 MS 클라우드 플랫폼 애저(Azure) 위에서 ChatGPT 연계를 통한 챗봇 서비스를 준비하고 있습니다. 또한, 경량화된 GPT를 자체 내재화하여 고객사 특성을 반영한 모델을 개발하고 목적형 챗봇으로 사용할 수 있는 기술 개발도 가속화하고 있습니다. 이처럼 당사는 인공지능의 지향점인 초거대AI와 경량화된 GPT 등 인공지능 시장을 선도해나가기 위해 다양한 기술 개발 및 연구 계획을 수립하고 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, 트리포스, 와이즈넛, 세종대학교, 파워보이스, 한양대학교	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	제10-2064207호	국내	의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치	와이즈넛	2018-02-27	2020-01-03	특허청

37	제10-2062248호	국내	온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법	와이즈넛	2017-12-26	2019-12-27	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	제10-2125354호	국내	마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저
시스템 및 그 방법	와이즈넛	2018-12-19	2020-06-16	특허청

44	제10-2123839호	국내	네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2018-12-20	2020-06-11	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	제10-2358735호	국내	그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템	와이즈넛	2019-11-28	2022-01-28	특허청

50	제10-2357620호	국내	챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법	와이즈넛	2019-11-29	2022-01-26	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	제10-2447274호	국내	크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법	와이즈넛	2020-11-20	2022-09-21	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	제10-2445748호	국내	언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법	와이즈넛	2020-12-18	2022-09-16	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	6526470	일본	텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법	와이즈넛	2015-04-21	2019-05-17	특허청

65	6517072	일본	어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법	와이즈넛	2015-04-21	2019-04-26	특허청

66	2019100084	호주	네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2019-01-25	2019-02-20	특허청

67	2019100085	호주	마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법	와이즈넛	2019-01-25	2019-02-13	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

[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

[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	2023.05.08	한국소프트웨어진흥원

17	클라우드 서비스 보안인증	현명한앤써니(SaaS)	2022.02.16	한국인터넷진흥원