셀바스AI 사업보고서 (2024.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등

구분	계약일	내용

종속회사(주)메디아나자산양수도	2024년07월 03일	○계약명:타법인 주식 및 출자증권 양도○목적: 보유주식 매각을 통한 미래성장 투자재원 확보○양수도 자산: (주)루시드코리아 보통주 50,000주○양수도 금액: 12,900,000,000원

종속회사(주)셀바스헬스케어타법인주식 취득	2023년11월 20일	○계약명:타법인 주식 취득(제3자배정 유상증자 참여)○목적: 'AI 의료 혁신기업'으로 성장을 위한 (주)메디아나 주식 취득○양수도 자산: (주)메디아나 보통주 1.083.591주○양수도 금액: 6,999,997,860원

타법인주식 취득및 경영권 양수도 계약	2023년11월 20일	○계약명:타법인 주식 취득 및 경영권 양수도 계약 ○목적: 'AI 의료 혁신기업'으로 성장을 위한 (주)메디아나 주식 취득○양수도 자산 : (주)메디아나 보통주 5,893,993주○양수도 금액: 78,219,994,780원○기타 참고사항: 제3자배정 유상증자 포함 (773,993주)

자산양수도	2023년11월 06일	○계약명: 주식 양도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 AI 고객기반 확대 투자재원 마련 ○양도자산: 주식회사 셀바스헬스케어 보통주 3,000,000주○양수도 금액: 21,930,000,000원○양도방법: 장내매도 (시간외 대량매매)

종속회사(주)셀바스헬스케어유형자산양수도	2023년3월 14일	○계약명: 부동산 매매 계약서○목적: 미사용자산(경산공장) 매각 및 유동성 확보○계약종료일: 2023년 5월 31일○양도자산: 경산시 진량읍 신상리 1208-12○양도금액: 1,730,000,000원

유형자산양수도	2022년4월 22일	○계약명: 유형자산 양도○목적: 현금 유동성 확보를 통한 재무 건전성 강화, 인공지능 신규R 투자재원 확보를 위한 미사용 자산(토지 및 건물) 매각 결정○계약상대방: 주식회사 하이텍알씨디코리아○계약종료일: 2022년 12월 30일○양도 자산: 서울특별시 금천구 가산디지털1로 19, 19층○양도금액: 10,100,000,000원

자산양수도	2020년3월 09일	○계약명: 주식 및 경영권 양수도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 자금 유동화 및 재무구조 개선○계약상대방: 주식회사 아이에이네트웍스 외 1인○계약종료일: 2020년 03월 13일○양수도 자산: 주식회사 인프라웨어 보통주 4,827,344주○양수도 금액: 12,000,777,184원

자산양수도	2020년2월 03일	○계약명: 주식 및 경영권 양수도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 자금 유동화 및 재무구조 개선○계약상대방: 안영재 외 1인○계약종료일: 2020년 02월 03일○양수도 자산: 주식회사 인프라웨어 보통주 1,872,712주○양수도 금액: 4,460,799,984원

※ 자세한 내용은 기 공시사항을 참고하시기 바랍니다.

나. 연구개발활동 (1) 담당조직보고서 작성기준일 현재 연구개발 담당조직은 다음과 같습니다.▲HCI Sector는 음성인식, 음성합성, 필기지능, 영상지능, 자연어처리 등 기술 경쟁력 강화를 위한 연구개발에 주력하고 있습니다. ▲AI Digital Transformation 부문을구성하는 Edu-Tech Lab, Healthcare Lab, DX Lab, AI Convergence Lab, IVI Lab은 HCI 기술과 도메인 데이터를 융합하여 디지털 트랜스포메이션을 이끌 수 있는 제품 연구개발에 주력하고 있습니다.

(2) 연구개발비용당사의 최근 3개년 연구개발 비용은 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구분	2024년 (제26기)	2023년(제25기)	2022년(제 24기)

자산처리	원재료비	-	-	-

인건비	-	-	-

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	-	-	-

기타 경비	-	-	-

소 계	-	-	-

비용처리	제조원가	-	-	-

용역원가	-	-	-

연구개발비	9,509	4,831	3,954

(정부보조금)	1,009	946	737

연구개발비 / 매출액 비율	8.46%	9.11%	7.77%

※상기 내용은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결 재무제표를 기준으로 작성되었습니다. (3) 연구개발 실적당사는 인공지능 전문기업으로, 지난 26년간의 연구개발을 통해 음성인식, 음성합성, 필기지능, 영상지능, 자연어처리 등 ▲HCI(Human-Computer Interaction) 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다. 최근 HCI 기술을 바탕으로 Edu-Tech, Healthcare, Mobility 도메인을 중심으로 AI Digital Transformation을 주도해 나가고 있습니다. 5개년 간 사업부문/Lab별 주요 연구개발 실적>

사업부문	연구과제	실적 및 기대효과

음성인식(HCI)	Selvy NER SDK (2024년 03월 ~ 2024년 09월)	○실적: KIOSK OnDevice 에서 STT 인식 결과 기반으로 Entity를 추출, 의도 파악 후, 대화를 생성하는 Selvy NER(Named Entity Recognition) SDK 개발○기대효과: KIOSK 서비스에서 네트워크 연동 없이 필요한 N 개의 Entity를 추출하여 기존 Selvy OnDevice STT, TTS와 연계하여 OneBox 음성솔루션을 구축, 상용 서비스 적용 기대

Selvy SR API(2024년 01월 ~ 2024년 06월)	○실적: 어학 학습 시, 학습자가 발화하면 Selvy SR이 발음, 억양, 악센트, 속도, 발음 크기 등을 종합적으로 평가하고 유창성, 발음파형 정보 등 다양한 형태로 피드백을 API 형태로 제공하여 교육 업체가 손쉽게 컨텐츠를 연결하여 질 높은 교육 서비스 운영 ( 2024.07. 정상제이엘에스 공급)○기대효과: 교육기업들이 낮은 도입비용, 관련인프라 구축없이 쉽고 편하게 서비스 연동

Selvy STT 3.0 Web 모니터링시스템 고도화(2023년 11월 ~ 2024년 03월)	○실적: 고객이 STT 시스템을 모니터링을 손쉽고, 편하기 확인할 수 있도록 STT 서비스 통계 뿐만 아니라, 인식된 로그 결과 확인 및 검색 기능, 저장된 음원 Play 기능, 전사 작업, 인식 성능 측정 기능을 개발○기대효과: 데이터 반출 없이 학습할 수 있는 음원 정제 작업 수행 및 인식 성능 측정 및 서비스 운영 중인 STT 서비스의 음원 분석 편이성 증대

Selvy STT 3.0 적응모델 학습 모듈 개발(2023년 10월 ~ 2023년 12월)	○실적: 음향모델, 언어모델이 없는 E2E 음성인식엔진에서 n-Best 인식 결과를 조절할 수 있는 후처리 모듈 QTM(Quick Text Model) 적용하여 언어모델 적응 학습과 동일한 기능 제공○기대효과: 고객이 손쉽게 Web 환경에서 OOV(Out of Vocabulary), 오인식되는 단어 등을 등록하여 음성인식 성능 향상을 기대함

Selvy STT 3.0 For Android(2023년 07월~2023년 09월)	○실적: Android OS 환경에서 실시간으로 운영할 수있는 E2E 기반의 Selvy STT 3.0 개발○기대효과: Network 연동 없이 Edge Android 단말환경에서 연속어 음성인식 수행함으로써, Android 단말 환경에서 Selvy Note 시스템 운영 가능

Selvy Switch 시스템 개발 (2023년 01월~2023년 06월)	○실적: 이중화 서비스시 인입 데이터를 각 서버로 분리하는 L4 스위치(H/W) 기능을 S/W 적으로 인입 데이터 분류 뿐만 아니라 서비스, 업체별로 분리할 수 있는 Selvy Switch 시스템 개발○기대효과: 운영 서버의 각기 다른 H/W Spec의 운영서버에 대해 분류가 용이하며, 한 서버에 여러 개의 업체 서비스 운영시 각 업체별 동접 채널 관리가 가능하여 Cloud 사업 고객의 H/W 비용 절감 효과 기대

Selvy Note V3.0 시스템 개발(2023년 01월~2023년 03월)	○실적: AI 음성기록 제품 Selvy Note 2.0과 동일한 구조의 Selvy Note 3.0(E2E) 녹취 시스템 개발○기대효과: Selvy Note 2.0과 동등 음성 인식률을 유지하면서 동일 하드웨어 스펙 대비 4배 이상의 동시접속 채널을 처리할 수 있는 Selvy Note 3.0 개발 및 릴리즈 (i5 계열, 4GB 노트북 사용환경에서 실시간 처리 )

Selvy STT V3.0 서버 시스템 개발(2022년 10월~2022년 12월)	○실적: Selvy STT 2.0과 동일한 API 구조의 Selvy STT 3.0(E2E) 음성인식 시스템 개발○기대효과: Selvy STT 2.0과 동등 음성인식률을 유지하면서 동일 H/W spec 대비 2배 이상의 동접 채널 처리로 운영 서버의 H/W 비용, 유지 보수 관리 비용 절감 효과

Selvy STT V3.0 초기 엔진개발(2022년 02월~2022년 09월)	○실적: End to End(E2E) 음성인식 엔진 Proto Type 개발
○기대효과: 조사/상담 환경 등에 사용되는 '고정형 음성기록' 뿐만 아니라 노트북에 AI 음성기록(회의록) 엔진을 탑재하여 다양한 장소에서 편리하게 사용할 수 있는 '이동형 음성기록'을 동시에 지원함으로써 신속한 현장조사 대응이 필요한 공공시장 AI 음성기록 솔루션 확대

Selvy Note 2.0 고도화(2022년 04월~2022년 06월)	○실적: 키워드 검색, 북마크 기능 등 사용성이 개선된 Selvy Note 2.0으로 GS 인증 1등급 획득 및 조달 등록○기대효과: 조사실, 상담실등에 사용되는 '고정형' 뿐만 아니라 노트북에 AI 회의록 엔진을 탑재하여 다양한 장소에서 편리하게 사용할 수 있는 '이동형'을 동시에 지원함으로써 신속한 현장조사 대응이 필요한 공공시장AI 음성기록 솔루션 확대

Selvy Note for 아동학대 현장조사(2022년 01월~2022년 03월)	○실적: 지방자치단체 아동학대전담공무원의 아동학대 현장조사 시 활용할 수 있는 실시간, 비실시간 AI 음성기록 솔루션 개발○기대효과: 보건복지부 아동학대 현장조사 시 녹취된 음원 데이터로부터 화자 분리 정보가 포함된 음성기록을 아동학대전담공무원에게 제공. 이를 통해 아동학대전담공무원은 현장조사 활동 집중은 물론, 조사 종료 후 음성기록 조회/수정 기능을 통한 업무 효율성 증대

GPU 기반의 STT Decoder 최적화(2021년 09월~2021년 12월)	○실적: 서버 기반의 V100, A100 GPU 모듈을 이용하여 CPU 모듈보다 더 많은 동접 채널을 연동할 수 있는 STT Decoder 개발○기대효과: 한 서버에 CPU 4개 운영시 동접채널 100개 운영이 가능하나, V100 GPU 1개로도 동접채널 300개를 운영함으로써 H/W 비용, 유지보수 비용 절감 효과 기대

영어 교육용 Phonics 고도화(2021년 05월~2021년 9월)	○실적: 기존의 단어 음성 입력에 대한 Phonics 출력 기능에 Reference 발음 기호 대비 잘못 발화한 발음과 발화 방법에 대한 피드백 기능 고도화○기대효과: 고도화된 Phonics 모듈은 교육 업체가 기존의 영어 발음평가 시스템에 추가 적용하여 오발화에 대한 정확한 피드백 기능을 제공함으로써 추가 영어 교육 서비스 확대 예상

실시간 언어 적응 학습 Tool(2021년 02월~2021년 06월)	○실적: 신조어, OOV(Out Of Vocabulary)가 포함된 문장의 오인식을 빠르게 적응학습할 수 있는 Web기반 언어모델 적응학습 기능(OTF, On The Fly) 개발○기대효과: 음성인식 기술을 가지고 있는 않는 일반인도 손쉽게 오인식 단어/문장을 입력, 적응학습, 검증 후, 운영 시스템에 신속하게 반영함으로써 고객 서비스 만족도 증대

Selvy MediVoice for Nuclear Medicine(2021년 01월~2021년 03월)	○실적: 핵의학과용 인공지능 의료 음성인식 솔루션 '셀비 메디보이스(Selvy MediVoice)' 개발○기대효과: 기존 영상의학과 도메인에서 핵의학과 확장을 통한 병원 시장 확대

연속어 음성인식엔진 실시간 언어모델 적응학습 모듈 개발(2020년 10월~2020년 12월)	○실적: 음성인식엔진에 등록되어 있지 않아 인식률이 떨어지는 단어, 문장을 쉽고, 빠르게 학습할 수 있는 언어모델 적응학습 모듈(OTF, On The Fly) 개발○기대효과: 기존 음성인식 기술을 가지고 있는 개발자가 언어모델 학습을 수행하였으나, 개발 모듈을 통해 일반 고객이 Web 화면에서 인식이 잘 안 되는 문장, 신조어 등을 등록하여 언어모델학습을 수행함으로써 생산성 향상, 효율적인 업무 기대

영어 교육용 Phonics 음성인식엔진 개발(2020년 09월~2020년 12월)	○실적: 영어 말하기 교육을 위한 음성인식 기반의 Phonics 인식엔진 개발○기대효과: 영어 교육의 말하기 교육의 1단계인 Phonics 학습을 음성인식 Phonics 엔진을 통해 적절한 feedback을 제공함으로써 발음 능력 향상 및 말하기의 유창성 향상 기대

2인 대면 상담용 실시간 음성인식 회의록 시스템 개발(2020년 03월~2020년 09월)	○실적: 2인 대면, 2개의 마이크를 이용하여 각기 분리된 음원 기반의 음성인식 회의록 시스템 개발○기대효과: 2인 대면 회의 환경인 경찰, 검찰 조서 환경에 최적화된 음성인식 회의록 시스템을 개발. 회의록 자동 생성과 더불어 상담에 도움을 줄 수 있는 Advisor 기능을 함께 제공함으로써 회의록 시장 확대

S/W 기반 화자인식 모듈을 이용한 음성인식 회의록 시스템 개발(2020년 01월~2020년 06월)	○실적 : 휴대폰 단말에서 2인의 대화를 녹음한 녹취 음원에 대한 음성인식 회의록 시스템 개발
○기대효과 : 조용한 대면 상담 녹취 음원 파일에 대해 자동 화자 분리 후, 음성인식 결과 기반으로 회의록 파일(hwp, txt.)이 필요로 하는 업체에 제공 가능, 화상 회의용 음성 회의록 시장 진출 가능

음성합성(HCI)	Selvy deepTTS 여성 상담사 보이스 3종 출시(2024년 06월~2024년 09월)	○실적: 여성 상담사 타겟 보이스 3종 출시 - 해인, 진아, 유정○기대효과: 여성 상담사의 보이스 옵션이 확장됨에 따라 고객의 선택지가 넓어지고, AICC와 같은 분야에서의 사업 기회 확대를 기대

Selvy deepTTS On-Device 솔루션 출시(2024년 01월~2024년 06월)	○실적: 네트워크 연결없이 엣지 디바이스에서 고품질 음성합성 수행이 가능한 On-Device 음성합성 솔루션 출시○기대효과: 네트워크 연결없이 기기 자체에서 고품질 AI 음성합성 기술을 사용, AI 기술 도입 장벽을 낮춤으로써 e-book, 음성비서, KIOSK 등 단말 환경 등 시장 확대 기대

Selvy deepTTS 3.0 Enterprise 고품질 음성합성 모델 출시 (2024년 01월~2024년 03월)	○실적: Selvy deepTTS 3.0 Enterprise 고품질 음성합성 모델 출시 ○기대효과: 자연성과 안정성이 대폭 향상된 보이스모델의 출시로 제품 경쟁력 강화와 사업기회 확대

Full End-to-End 기반의 고품질 학습알고리즘 개발(Selvy deepTTS 3.0)(2023년 09월~2023년 12월)	○실적: 인코더-디코더-보코더를 한번에 학습하여 음향 품질과 자연성이 대폭 향상된 신규 학습알고리즘 개발○기대효과: 음향 품질과 자연성이 대폭 향상되어 고품질을 요구하는 오디오북 제작 시장까지 사업 대상확대

Transformer 기반의 개선된 학습알고리즘 개발 (Selvy deepTTS v2.5)(2023년 04월~2023년 09월)	○실적: 자연성과 음질이 향상된 신규 음성합성 학습 알고리즘 개발○기대효과: 자연성과 음질의 향상을 통한 제품 경쟁력 강화로 사업기회 및 매출 확대 기대

오디오북 제작 특화 서비스 odiro 출시(2023년 01월~2023년 06월)	○실적: AI 음성을 이용하여 오디오북을 제작할 수 있는 odiro 서비스 시작○기대효과: 저비용, 고효율의 오디오북 제작 서비스를 제공하여 오디오북 시장 진출의 기반 마련

Selvy deepTTS-Server Windows 솔루션 개발(2023년 01월~2023년 03월)	○실적: Windows 서버 기반의 Selvy deepTTS-Server 솔루션 개발○기대효과: Windows 서버 기반의 방송솔루션 시장에 DNN기반의 음성합성 솔루션 제공이 가능해져 매출 확대 기대

Selvy Voice 서비스를 위한 Voice확장(2022년 10월~2022년 12월)	○실적: 연령, 캐릭터별 보이스 다양화를 위한 11개 보이스 추가확장 개발○기대효과: 보이스 다양화를 통해, 고객의 선택지를 확장함으로써 오디오 콘텐츠 시장의 경쟁력 확보

Singing Voice 기술개발(2022년 03월~2022년 10월)	○실적: 인공지능 기반의 노래하는 음성 합성 기술 확보○기대효과: 디지털 휴먼과 콘텐츠 시장 진출을 위한 기반 기술 확보

음성합성 캐릭터 보이스(시니어보이스) 확장(2022년 03월~2022년 06월)	○실적: 캐릭터 보이스 2개 화자 확장(시니어 보이스)○기대효과: 교육콘텐츠 등 타겟 시장의 다양화

음성합성 다국어 보이스 출시(2022년 03월~2022년 06월)	○실적: 인공지능 기반의 영어, 일본어 6개 화자 출시○기대효과: 인공지능 기반의 다국어 음성합성 솔루션 라인업 확보로 제품 경쟁력 강화

음성합성 Duration informed 방식의 개선된학습 알고리즘 개발(2022년 01월~2022년 3월)	○실적: 안정성과 음질이 향상된 신규 학습알고리즘 개발○기대효과: 안정성과 자연성 및 음질이 향상된 합성음 생성으로 제품 경쟁력 강화

Selvy Voice 출시(2021년 06월~2022년 1월)	○실적: AI 오디오 콘텐츠 제작 서비스 출시○기대효과: B2C 기반의 서비스 플랫폼으로 사업을 확장하기 위한 교두보 확보

음성합성 캐릭터 보이스 확장(2021년 06월~2021년 9월)	○실적: 캐릭터 보이스 2개 화자 확장(교통방송 리포트, 촐랑 남)○기대효과: 교육콘텐츠 등 타겟 시장의 다양화

AI 컨택센터용 음성합성 보이스 확장(2021년 01월~2021년 06월)	○실적: AI 컨택센터용 상담원 스타일의 보이스 3개 화자 확장○기대효과: AI 컨택센터에 최적화된 상담원스타일 보이스 개발로 신규시장 진출확대

차세대 고품질 뉴럴보코더 기술 개발(2021년 01월 ~2021년 06월)	○실적: 음향 품질이 향상된 딥러닝 기반 뉴럴보코더 개발○기대효과: 음향품질 향상으로 제품 경쟁력 강화

Selvy TTS '마루' PC버전 출시(2021년 01월~2021년 03월)	○실적: Selvy TTS 남자 아동합성음 '마루' 화자 PC버전 출시○기대효과 : 로봇분야에 적용되는 Selvy TTS-Standard/PC솔루션의 아동음 확대, 제품 경쟁력 강화

3D - LipAnimation 기반기술 개발(2020년 08월~2020년 11월)	○실적: 3D 기반 LipAnimation 구현을 위한 기반 기술 확보○기대효과: 음성합성음과 동기화된 인공인간의 입술 움직임을 자연스럽게 생성하는 기술로 미래의 인공인간 시대를 대비하기 위한 기술적 기반을 마련함

뉴럴보코더(V2) 속도/음질 향상기술개발(2020년 11월~2020년 12월)	○실적: 응답속도와 음향 품질이 향상된 딥러닝 기반 뉴럴보코더 개발○기대효과: 응답속도 향상으로 제품 경쟁력 강화

고품질 뉴럴보코더 기술 개발(2020년 03월~2020년 10월)	○실적: 원음 수준의 음향 품질 재현이 가능한 딥러닝기반의 보코더 개발
○기대효과: 음향품질의 향상으로 방송, 오디오북 등 고품질 시장 진출 가능

문익환 목사 보이스 개발(2020년 04월~2020년 10월)	○ 실적: 전주 MBC의 문익환 목사 다큐멘터리 '늦봄 2020' 제작에 사용된 인공지능 목소리 개발
○ 기대효과: 개인화보이스 개발 기술력 입증 및 대외 홍보

AI 컨택센터용 음성합성 보이스 개발(2020년 03월~2020년 06월)	○실적: AI 컨택센터용 상담원 스타일의 보이스 개발
○기대효과: AI 컨택센터에 최적화된 상담원스타일 보이스 개발로 신규시장 진출

영상지능(HCI)	한글 글씨 교정기 음절내 연결획지원 개발(2024년 06월 ~ 2024년 07월)	○실적: 한글이 익숙하지 않은 사용자에게 글쓰기 훈련에 도움을 줄 수 있는 엔진을 연결획이 포함한 음절이나 정답과 획 개수가 다른 경우까지 지원 확대함○기대효과: 글씨 교정을 연결획이 포함한 음절이나 정답과 획 개수가 다른 경우까지 지원하여 매출확대

수식인식기 고등 공통수학 지원 엔진 개발 (2024년 01월 ~ 2024년 07월)	○실적: 기 수식인식기에 고등학교 교육과정의 공통수학을 지원하는 엔진 개발○기대효과: 고등과정 공통수학을 위한 필기 수식인식기의 매출 확대

학교 시험지 OCR 개발(2024년 01월 ~ 2024년 08월)	○실적: 학교 중간, 기말고사 시험지를 인식하여 필요한 정보를 추출하는 OCR 엔진과 앱 개발○기대효과: 시험지의 주요 정보를 추출하여 이를 활용한 교육분야에 매출 확대

수식입력키보드 개발(2024년 02월 ~ 2024년 06월)	○실적: 수학 수식을 입력, 편집 및 LaTeX 포맷으로 저장하여 관리할 수 있는 키보드 엔진과 웹UI 개발○기대효과: 수식 필기인식과 키보드를 병행하여 사용, 사용자 편의를 향상 및 사업 기회 확대

주차장과 도로의 표지판 인식 OCR 엔진 개발(2024년 02월 ~ 2024년 08월)	○실적: 자동차의 주행 환경에서 주차장과 도로 등의 표지판 문자를 인식하는 OCR 엔진 개발○기대효과: 주차장, 도로 등의 다양한 환경에서 필요한 문자를 찾고 인식할 수 있는 기술을 확보하여 제품 경쟁력 강화

영역 검출 모듈 개발(2023년 12월 ~ 2024년 02월)	○실적: 이미지에서 신분증과 일반문서(A4)의 영역을 탐지할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 이미지에서 신분증과 일반문서를 정확하게 검출하여 OCR 성능을 향상시키고 사업 기회 확대

신분증 사본 탐지 모듈 개발(2023년 09월 ~ 2023년 11월)	○실적: 신분증(주민등록증, 운전면허증, 외국인등록증)의 사본을 탐지할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 신분증의 사본을 판별하여 금융,보험 등 신원확인이 필요한 분야의 매출 향상을 기대함

한글 글씨 교정기 개발 - 단어(2023년 10월 ~ 2023년 12월)	○실적: 한글이 익숙하지 않은 사용자에게 쓰기 훈련에 도움을 줄 수 있는 엔진을 낱자에서 단어까지 지원○기대효과: 글씨 교정을 낱자에서 단어까지 확대 지원하여 교육분야에 매출 향상을 기대함

표 인식기 엔진 성능개선(2023년 3월 ~ 2023년 5월)	○실적: 선이 없는 표 등 다양한 표 문서를 인식할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 선이 없는 표 등을 포함한 문서의 분석이 가능해져서 OCR로 처리할 수 있는 문서 종류 확대됨

문서 구조분석기 개발(2022년 10월 ~ 2023년 12월)	○실적: 문서의 구조를 제목, 그림, 본문 등으로 분석하는 엔진 개발○기대효과: 문서분석을 통해 각 부분에 맞는 서비스가 가능해져서 다양한 OCR 제품에 활용할 수 있어 경쟁력이 강화됨

범용 표문서 파서 개발(2022년 7월 ~ 2022년 10월)	○실적: 표가 포함된 문서에서 원하는 항목을 선별해서 추출할 수 있는 파서 개발○기대효과: 문서에 맞는 설정파일을 이용해서 다양한 문서 지원이 용이해져 OCR 제품의 경쟁력을 강화함

모바일 OCR 엔진 경량화(2022년 7월 ~ 2022년 8월)	○실적: 모바일 환경을 고려한 OCR 엔진 파일 사이즈 경량화○기대효과: 파일 사이즈 경량화로 메모리가 작은 저사양 디바이스 지원으로 제품 경쟁력 강화

문서 분류기 개발(2022년 7월 ~ 2022년 8월)	○실적: 다양한 문서들을 동일한 서식끼리 분류하는 모듈 개발○기대효과: 여러가지 문서를 분류하여 처리 할 수 있는 전처리 기능 추가로 OCR 제품 경쟁력 강화

처방전/가족관계등록부/재무제표 OCR 엔진 (2022년 4월 ~ 2022년 6월)	○실적: 처방전/가족관계등록부/재무제표를 인식할 수 있는 3종 OCR 엔진 개발○기대효과: 표인식 기능이 포함된 처방전,가족관계등록부,재무제표 OCR 엔진을 개발하여 Selvy OCR의 문서인식 지원 범위 확대 및 제품 경쟁력 강화

표(Table) 인식기 개발(2022년 1월~2022년 3월)	○실적: 표(Table)가 포함된 문서에서 표의 구성과 표 내부의 텍스트 정보를 추출하여 문서인식 대상 범위를 확대함○기대효과: 표 형태의 문서에 대한 정확도 개선으로 OCR 제품 경쟁력 강화

영양기능정보 인식기 개발(2021년 9월~2021년 12월)	○실적: 건강기능식품에 있는 영양기능정보를 추출하는 OCR 제품을 개발○기대효과: 비정형 서식의 문서를 지원하도록 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화

신분증 인식기 성능 고도화(2021년 11월~2021년 12월)	○실적: 신분증 인식기에서 이미지의 회전 여부 판단, 사진 영역 추출, 인식 필드 추가 개발○기대효과: 기존 신분증 인식기의 성능 향상, 신규 기능 추가, 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화

서버형 여권 인식기 개발 및 성능 고도화(2021년 7월~2021년9월)	○실적: 여권인식기에서 한글 이름 필드 지원을 추가하고 서버형으로 개발○기대효과: 기존 여권인식기의 성능과 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화

사업자등록증 인식기 개발(2021년 7월 ~ 2021년 9월)	○실적: 사업자등록증 이미지를 기반으로 문자를 인식하는 OCR 제품 개발○기대효과: OCR 인식 가능한 문서의 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화

신용카드 인식기 고도화(2021년 6월)	○실적: 새로운 형태의 신용카드를 지원하는 신용카드 인식기 개발○기대효과: OCR 인식 가능한 신용카드의 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화

템플릿 OCR 데모 개발(2021년 5월 ~ 2021년 6월)	○실적: 손쉽게 다양한 문서의 OCR 성능을 테스트해 볼 수 있는 웹 데모 개발○기대효과: 여러 문서를 쉽게 테스트해 보고 예산을 수립할 수 있어 개발 일정 단축

필기체 OCR 후처리 사전 모듈 개발(2021년 4월 ~ 2021년 5월)	○실적: 사용자가 주로 사용하는 주소, 거래처명 등의 사전을 기반으로 추천 가능한 후처리 모듈 개발○기대효과: 사용자 사전 기반의 후처리 성능 향상으로 제품 경쟁력 강화

범용 인쇄체 OCR 개발(2021년 4월 ~ 2021년 5월)	○실적: wild 환경의 다양한 인쇄체 단어 이미지를 인식할 수 있는 딥러닝 기반의 OCR 제품 개발○기대효과: 범용 인쇄체 문서를 대상으로 OCR 경쟁력 강화

모바일 신용카드 인식기 개발(2020년 10월~ 2021년 2월)	○실적: 다양한 디자인의 신용카드 이미지에서 카드번호 및 유효기간을 인식, 딥러닝 기반의OCR SDK 개발○기대효과: 신용카드 인식기를 필요로 하는 금융, 보험, 보안 등의 신규 시장 확보 및 Selvy OCR 경쟁력강화

필기체 문자 인식기 개발(2020년 3월~ 2020년 12월)	○실적: 손으로 필기한 한글, 영어, 숫자 이미지를 인식하는 딥러닝 기반의 OCR SDK 개발○기대효과: 기존 인쇄체 문자 OCR 뿐만 아니라 손글씨 문자로 작성된 이미지에 대한 OCR 시장 신규 확보 및 Selvy OCR 경쟁력 강화

딥러닝 문자인식기 고도화(2020년 07월~2020년 09월)	○실적: 다양한 문자 이미지를 추가한 학습데이터로 딥러닝 문자인식기를 학습하여 저화질, 왜곡된 문자에 대한 인식 정확도 향상
○기대효과: Fax 문서 등 저화질, 왜곡된 문서 이미지를 처리하는 분야에 OCR 솔루션 공급, 사업영역 확대

모바일 신분증인식기 고도화(2020년 01월~2020년 06월)	○실적: Mobile Deep Learning Text Detector를 개발하여 촬영 환경 변화에 강인한 신분증 인식기 개발
○기대효과: 기존 제품보다 빠르고 정확하게 신분증을 인식할 수 있는 기능 제공으로 기술 경쟁력 확보

필기지능(HCI)	필기 한글 글씨 교정기 개발(2023년 04월~2023년 08월)	○실적: 한글 필기를 배우는 학습자의 필순, 모양, 크기, 위치 정보를 바탕으로 점수화하여 교정 가이드○기대효과: 필기인식 제품군에 글씨 교정을 추가 지원

Selvy Pen 한글 필순 인식기 성능 고도화(2021년 12월~2022년 01월)	○실적: 교육용 한글 필순인식기에 OCR 기능을 추가하여 오류 판별 성능 개선 개발○기대효과: 필순인식의 교육 시장 확대를 위한 제품 경쟁력 강화

필기인식 서버형 패키지 개발(2020년 01월~2020년 08월)	○ 실적: 필기인식을 온라인서비스로 공급할 수 있는 서버형 패키지 개발
○기대효과: 온프레미스 또는 크라우드 서비스를 요구하는 신규 수요처 확보

자연어처리(HCI)	감성분석 모델 개발(2020년 01월~2020년 12월)	○실적: 음성, 텍스트 등의 데이터를 활용하여 긍정/중립/부정 등 감정을 판별할 수 있는 모델 개발○기대효과: 콜센터 시장에 대한 감성분석을 통하여 악성콜을 분류하는 서비스 등 새로운 서비스 제공 및 기술 경쟁력 강화

Edu-Tech(AI DT)	eLM 초기 버전 개발(2024년 06월~ 2024년 10월)	○실적: 오픈 소스 - RAG 기반 교육용 SLM 프로토 타입 개발(문항/콘텐츠 정제 및 분류와 교육용 문장 생성 기능)○기대효과: 문제은행 / CMS를 보유한 기업들에 콘텐츠 메타 구조 구축 제공. 콘텐츠 해설 정제 / 생성 기능 제공으로 AI디지털교과서 사업 기회 확보

Selvy LAS 개발 (~2024년 06월)	○실적: GNN 기반의 학습활동 분석 모델 개발○기대효과: 교육현장 학습활동 데이터의 수집 및 분석, 피드백 기능 제공 분석시스템 학습 기회 확보

Selvy LRS 개발(2023년 11월~2024년 6월)	○실적: 사용자의 학습활동 데이터를 ADL-xAPI 규격으로 수집 및 분석. 이를 이용해 통계/빅데이터 인공지능 학습분석 등 AI 교육 서비스 플랫폼과 규격하 연동 가능한 스토어 솔루션 개발○기대효과: B2G, B2B AI디지털교과서 및 학습분석 사업 참여 기회 확대

Selpub 개발 및 출시(~2024년 4월)	○ 실적: 디지털교과서를 만들고 공유하여 교수·학습 활동을 진행하고 학습활동 데이터를 수집, 분석하여 대시보드로 진행 상황 모니터링○ 기대효과: 디지털교과서 제작 서비스 제공, 학교, 학원, 교육 기업 시장 진출 기반 마련

학습분석 프로토 타입 개발(2023년 05월~)	○실적: 사전 문항 평가 - 형성 문항 평가 - 총괄 문항 평가 데이터 기반 DKVMN 기반 지식 추적 모델 ○기대효과: 문항 개념 연동 지식 추적 모델 프로토타입으로서 개발중인 학습분석 시스템에 적용

그리기 쓰기 고도화(2022년 05월~2022년 10월)	○실적: e-Book 뷰어 상에서 사용자가 콘텐츠 및 객관식/주관식/OX 퀴즈/선긋기 등 학습 콘텐츠를 추가 할 수 있는 Creator 개발 진행 중 (PC 버전 Prototype 개발 3월 완료)○기대효과: 강사들의 수업 저작도구로서 타 업체 e-Book 대비 제품 경쟁력 강화

Selpub Viewer 개발(2022년 1월~)	○실적: 웹버전으로 PDF, Epub(Fixed Layout, reflowable) 뷰어를 개발 중(PDF Viewer 1차 개발 완료), Creator 의 학습 콘텐츠를 사용하여 학습도구로서 활용, 타 서비스에 없는 그리기 녹화 기능 개발 예정○기대효과: 규 고객 유치 및 기존 고객 이탈 방지

음악교과 차시 플레이어 개발(2022년 03월~2022년 05월)	○실적: 2022 교육과정 음악교과 전자저작물 대비 차시 플레이어 개발○기대효과: 전자저작물 영업시 교과목 확장

Selpub Creator 개발(2021년 12월~)	○실적: e-Book 뷰어 위에 사용자가 추가 하고 싶은 콘텐츠 및 객관식/주관식/OX 퀴즈/선긋기 등 학습 콘텐츠를 추가 할수 있는 Creator 개발○기대효과: 강사들의 수업 저작도구로서 타 e-book 제공 업체에 없는 기능을 제공하여 경쟁력 강화

초등 국정 수학 전자저작물 개발(2021년 02월~2021년 3월)	○실적: 플래시지원 중단으로 실행이 되지 않는 초등학교 국정 1~6학년 수학 전자저작물 개발을 HTML로개발○기대효과: 국정 교과서 사업 레퍼런스 확보하여 향후 디지털교과서 전자저작물 사업에서 경쟁력 강화

디지털교과서 뷰어 개발(2020년 01월~2020년 12월)	○실적: 디지털교과서용 e-book 뷰어 개발, 교육부 주관 디지털 교과서 사업과 메이저 교과서 발행사 전자저작물 사업에 공급○기대효과: 종이 교과서를 디지털 교과서로 변환하여 제공함으로써 비대면 교육 시장에서의 경쟁력 확보

DioVoca for Android(2020년 12월~2021년 2월)	○실적: Google Play Store에 DioVoca 출시 예정 (2006년~2021학년도 수학능력 시험 영어 단어 탑재)○기대효과: 뉴에이스 영한 사전 데이터 활용 등 최근 데이터를 탑재하여 교육시장 소비자 니즈 충족. 단어장 학습 내 DioDict 사전 노출. 사용자 동작 및 학습 데이터 결과를 수집, 가공하여 추후 학습 분석 데이터로 활용