와이즈넛 사업보고서 (2023.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가 . 경영상의 주요계약 당사는 사업보고서 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	XSearch 팀	차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발

NLP 팀	언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발

플랫폼기술연구실	AI 솔루션팀	챗봇 , 빅데이터 분석 , ML 기반의 솔루션 연구개발

AI 플랫폼팀	클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발

DE 팀	텍스트 분석 및 데이터 엔지니어링 기술 기반의 TA제품 연구개발

연구기획관리팀	선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획 /제안

(2) 연구개발비용

( 기준일 : 2023년 12월 31일 ) ( 단위 : 백만원 )

과 목	제 24기	제 23기	제 22기	비 고

연구개발비용 계 *	5,156	5,656	5,203	-

( 정부보조금 )	3,543	5,642	4,516	-

연구개발비 / 매출액 비율
[ 연구개발비용계÷당기매출액× 100]	14.66%	16.41%	14.70%	-

*정부보조금 ( 국고보조금을 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