NHN 분기보고서 (2022.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요계약

계약상대방	계약체결시기	계약의 내용	계약기간	계약금액(억원)	대금수수

㈜토즈스터디센터 외 2인	2014.08.27	금전소비대차 계약, 주식질권설정계약	2014.08.29~2023.08.31	-	현금

CRITICAL FORCE LTD.	2016.09.01	Investment Agreement, Shareholders Agreement	2016.09.01~2025.09.01	50	현금

인크루트㈜	2016.07.12(연장계약 2021.06.15)	전환사채 인수 계약	2016.07.12~2023.07.21	100	현금

엔에이치엔커머스㈜	2019. 04. 16.	우선주 신주인수계약	-	8	현금

엔에이치엔커머스㈜	2019. 04. 16.	보통주 신주인수 계약	-	35	현금

㈜KST모빌리티	2020. 01. 14	전환상환우선주인수 계약	-	50	현금

BANGO PLC 신주 인수의 건	2020. 04. 04	신주인수계약	-	-	현금

NEW DEEP LIMITED(구.BANGO DEEP LTD) 신주 인수의 건	2020. 04. 06	신주인수계약	-	-	현금

㈜엠엘디엔터테인먼트	2020. 05. 19	신주인수계약, 주식양수도계약	-	50	현금

엔에이치엔빅풋㈜	2020. 07. 01	영업양수도계약	-	-	현금

알티캐스트	2020.11.26	주식양수도 계약	2020.11.26-2022.11.26	46	현금

엔에이치엔페이코㈜	2021.07.01	주식매매계약	-	-	현금

㈜피앤피시큐어	2021.07.30	주식 매각 계약	2021.07.30-2021.11.30	1,050	현금

엔에이치엔두레이㈜	2021.08.01	영업양수도계약	-	-	현금

티모넷	2021.08.13	신주인수계약	-	-	현금

㈜파이오링크	2021.10.26	주식매매계약	-	350	현금

파킹클라우드㈜	2021.11.22	주식매매계약	-	843	현금

㈜엠엘디엔터테인먼트	2022.01.03	신주인수계약	-	-	-

주1) 회사의 재무 상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약을 기재하였으며, 상기 일부 계약 금액 및 계약기간 등 내용 일부는 계약상의 비밀로 기재하지 않았습니다.

나. 연구개발활동 (1) 연구개발 담당조직

법인명	조직명	업무내용

엔에이치엔㈜	게임플랫폼사업센터	게임플랫폼 등

AI사업본부IT보안센터광고기술개발랩데이터기술사업센터클라우드사업본부기술연구센터 등	플랫폼개발, 회원개발, Cloud서비스, 기술전략 등

엔에이치엔빅풋㈜ NHN Playart Corp. 등	각 사	모바일 게임 개발 및 서비스

엔에이치엔페이코㈜	광고플랫폼실PAYCO핀테크개발랩	광고플랫폼, 빌링플랫폼 개발 및 서비스

엔에이치엔한국사이버결제㈜	기술연구소	결제서비스 개발

NHN GLOBAL INC.	기술조직 등	웹플랫폼 개발 및 서비스 등

엔에이치엔 두레이㈜	개발센터 등	협업서비스, ERP서비스, 모바일서비스 등 개발

엔에이치엔 소프트㈜	서비스개발센터콘텐츠개발센터공통개발센터	웹/앱 플랫폼개발, 시스템개발 등

주) 2022년 3월 31일 기준입니다.

(2) 연구 개발 비용 (연결기준)

(단위 : 천원)

과 목	제10기 1분기	제9기	제8기

연구개발비용 계	40,027,733	144,257,221	124,301,779

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	7.69%	7.50%	7.42%

주1) 연구개발비용 산정시 엔에이치엔 ㈜ 는 게임 제작 관련 스튜디오 및 각 사업본부와 기술 센터 등의 연구개발 조직의 비용을 합산하였습니다.주2) 상기 연구개발비용에 포함되는 정부보조금은 없습니다.

(3) 연구실적 [AI사업본부]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

머신러닝, AI, 클라우드	2015	2018	클라우드 검색 플랫폼	자체	- 사용자들이 자유롭게 문서를 인입하고, 해당 문서들을 검색할 수 있도록 해 주는 검색 서버를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 플랫폼	-

검색	2018	2019	사용자 검색어 분석	자체	- 검색 사용자의 의도를 파악하기 위한 연구 및 개발- 사용자 단위 검색어 분석으로 검색 의도를 정확히 파악하고 이를 검색 서비스에 적용하여 사용자 만족도를 높이고자 함	-

[DA플랫폼실]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고	2018	2018	앱 리타겟팅 광고 플랫폼 개발	자체	- 앱 리타겟팅 광고를 송출할 수 있는 광고플랫폼의 연구 및 개발	-

[IT보안센터]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

보안	2016	2018	서버의 보안점검 항목수집 시스템	자체	- 서버의 파일/라이브러리의 정보, 인터넷 서비스를 위해 열려있는 포트 정보, 보안 취약점 등의 각종 보안 점검 항목들을 수집하여 분석하여 정형화된 지표로 추출하는 시스템	-

2017	2019	핑거프린트 기술 개발	자체	- 온라인 서비스 이용자의 디바이스 기기 식별과 디바이스 Reputation 정보 확보를 위한 기술 연구 및 개발- Reputation 정보를 활용한 PAYCO 및 제휴사 온라인 사기 방지 서비스를 목표로 함	-

2020	2021 4Q	UEBA(User and EntityBehavior Analytics)	자체	- 사이버 공격, 내부자 위협 탐지를 위한 회사 내부 네트워크 내에서 발생하는 로그, 트래픽 및 사용자 활동 데이터의 비정상 움직임을 분석해 기존에 놓칠 수 있는 영역의 위협까지 식별, 대응하고자 함- 회사 계정의 도용 및 남용, 무작위 암호 대입 공격, 계정 조작 및 기타 악의적인 활동 탐지	-

[PAYCO핀테크개발랩]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

보안	2018	2018	가맹점 FDS시스템 개발	자체	- 가맹점 FDS(Fraud detection system) 시스템 개발PAYCO의 가맹점들의 거래패턴(결제 패턴/취소 패턴 등)을 분석하여 가맹점별 위험도를 파악하기 위한 시스템을 개발- 가맹점 부도 및 불량 가맹점(물건 판매 후 미배송 등)을 사전에 파악하여 사용자 및 기업의 피해를 줄이고 PAYCO의 신뢰를 높이는데 기여함	-

2019	2019 3Q	FDS 시스템 고도화	자체	- AML 적용을 위한 FDS 시스템의 기능 고도화- 국제적으로 관리 대상이 되는 요주의 리스트 관리 및 부정 거래를 막기 위한 알고리즘 설계	-

광고/데이터 플랫폼	2018	2018	맞춤혜택(쿠폰)/개인화 서비스 개발	자체	- PAYCO 고객의 과거 거래 패턴을 분석하여, 고객에게 최적화된 혜택을 제공하는 기술 개발- 사용할 수 없는 혜택 노출로 인한 사용자의 불만을 감소시키며 가맹점은 구매확률이 높은 고객을 만나게 됨으로서 매출 향상의 기대를 할 수 있음	-

핀테크	2020	2020 3Q	자격 획득 시스템 구축	자체	- 공인전자문서중계자로서 지위를 획득하기 위한 시스템 구축- 공인전자문서중계자 제도 : 공인전자주소를 등록대행 및 안정적인 전자문서 송·수신 서비스를 제공하기 위하여 과학기술정보통신부에서 전자문서 유통에 관해 전문성이 있는 법인 또는 국가기관을 중계자로 지정하는 제도- 공인전자문서중계자를 통하여 유통된 전자문서는 전자문서 및 전자거래 기본법에 근거하여 유통사실에 대한 법적효력이 보장됨	-

2020	2021 2Q	PAYCO포인트 카드발급시스템 구축	자체	- PAYCO포인트 카드발급시스템 구축 및 발급된 카드를 이용하여 PAYCO 가맹점 및 일반 신용카드 가맹점에서 결제할 수 있는 시스템 인프라 구축	-

2020	2020 2Q	오픈뱅킹시스템 연동플랫폼 구축	자체	- 기존의 PAYCO 송금 및 계좌이체 서비스는 펌뱅킹을 이용하여 구축되어 있음- 오픈뱅킹시스템을 연동한 송금 및 계좌이체플랫폼을 구축함으로서 VAN 이중화를 통한 HA 확보 및 기존 펌뱅킹 대비 수수료 절감 효과를 볼 수 있음.	-

2020	2020 3Q	PAYCO전자문서지갑플랫폼 구축	자체	- 공공. 행정기관 등이 발행하는 전자증명서의 발급, 보관, 제출이 가능한 플랫폼 구축- 페이코 전자문서지갑이 도입되면 이용자는 '정부 24' 등을 통해 발급받은 증명서를 전자 문서로 다운로드해 손쉽게 열람, 보관할 수 있으며 증명서 제출 필요시 페이코 앱을 활용해 금융사나 공공기관 등에 전자증명서 형태로 제출할 수 있음. 결과적으로 생활 플랫폼으로서의 페이코 플랫폼이 확대대길 기대함	-

2020	2020 4Q	경기도 공공 배달앱시스템 구축	자체	- 경기도에서 진행하는 공공배달앱 개발사로 참여하여 결제/정산 시스템 및 멤버십 시스템 제공	-

[ 게임플랫폼사업센터]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

게임	2017	2017	모바일 게임의 PC이식용공용 SDK개발	자체	- 모바일로 제작된 게임을 PC로 이식하기 위한 공용 모듈 개발. 이 모듈의 완성으로 모바일로 서비스되던 게임을 큰 개발비용 추가 없이 PC에서 서비스가 가능하도록 할 예정	-

2020	2021 3Q	게임 서버 엔진 개발	자체	- 게임서버 개발자가 어려워하는 Threading 기술을 고민하지 않도록 해줌으로써 초급 서버개발자도 쉽게 게임서버를 만들수 있도록 하는 게임서버 엔진 개발진행- NHN 내의 게임제작 속도를 높이고, 게임서버기술의 안정성을 높이기 위한 개발 진행	-

[광고기술개발랩]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고/데이터 플랫폼	2018	상시	온라인 광고 알고리즘 연구	자체	- CTR 예측모형의 지속적인 연구로 온라인 광고에서의 기대 수익에 대한 예측 정확도를 높이고자 함- Audience Target Marketing 알고리듬의 연구로 온라인 광고의 효율을 극대화 하고자 함	-

2020	2021	NATIVE AD 상품화	자체	- 고정된 Publisher 인벤토리만을 대상으로 하던 서비스 방식에서 Publisher의 Contextual에 따라 다양한 인벤토리를 수용할 수 있는 방식으로 개선하여 가용 인벤토리의 볼륨을 확장시켜 거래량과 수익 상승 기반 마련	-

2020	2021	3rd Party Cookie를 대체할 수 있는 Audience Tarketing 개발	자체	- 개인정보 보호를 이유로 각 브라우저들(크롬, 사파리, 파이어폭스 등)이 3rd Party 쿠기를 블록하는 시장 상황에 따라, 급격한 볼륨 감소 리스크를 회피하여 Audience Tarketing을 지속할 수 있는 방안 마련	-

머신러닝, AI, 클라우드	2019	상시	사용자 행태 정보 분석	자체	- 온라인 또는 오프라인에서 발생하는 다양한 형태의 사용자 행태 정보를 분석하여 온라인 맞춤형 광고 모델의 성능을 개선하고자 함	-

2020	상시	FFM-FTRL 알고리즘 연구	자체	- FFM(Field aware Factorization Machine)은 기계학습에서의 분류, 회귀, 추천 문제에 사용할 수 있는 모델로서 비선형 또는 sparse 데이터를 효과적으로 학습할 수 있게 하는 모델임- 일반적으로 사용되는 알고리즘의 경우, 대용량 데이터의 활용에 한계가 있으나, 검색연구랩에서는 대용량 데이터를 online으로 최적화할 수 있는 FTRL 알고리즘을 FFM 모델에 적용하여 다양한 분류, 추천 문제에 활용하고자 함	-

2020	2022 1Q	대용량 데이터 학습이 가능한 배치 학습 모델 연구	자체	- 일반적으로 사용되는 기계학습 도구를 사용할 경우, 데이터의 크기가 커지면 학습이 불가능한 상황이 발생함. 모델연구랩에서는 대용량 데이터를 학습할 수 있는 online 최적화 알고리즘을 구현하여 보유하고 있으며, 이 알고리즘을 배치 학습에서도 활용하기 위한 연구/개발을 진행하고 있음	-

[데이터기술사업센터]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고/데이터 플랫폼	2018	2018	Data Management Platform:- Data Preparation 모듈 개발	자체	- DMP에서 필요로하는 다양한 원본 데이터를, 데이터 형식의 자동 분석, 데이터 자동 파싱, 활용 대상 형식으로 자동 변환 관리할 수 있는 데이터 Preparation 모듈 개발- 데이터 플로우와 처리 로직을 통제함으로써 데이터 품질을 관리할 수 있고, 데이터 Prepration 단계의 Cost를 줄일 수 있음	-

2018	2018	Customer Data Platform 개발	자체	- 데이터 기반의 마케팅을 수행하기 위한 플랫폼 구축- PAYCO가 지향하는 다양한 데이터 기반의 마케팅과 고객 가치 추구를 위한 과학적 수행의 환경 확보	-

2019	2019	Data Management Platform:- Intaking/Onboarding 모듈 개발	자체	- 다양한 소스의 데이터 연결 부분인 Intaking과, Data Preparation 단계를 통해 준비된 데이터 Set을 실제, 서비스 목적에 따라 가공 공급하는 Onboarding 모듈의 개발- 마이데이터 사업과 같이, 다양한 소스, 다양한 서비스 공급 시, 표준화된 데이터 연결과 공급 방식을 UI를 통해 제공하고 통제함으로써, 개발 Cost/Delivery Time의 개선은 물론, 인적 장애 등의 Risk를 제거할 수 있음.	-

2019	2019	범용 CDP Service ManagingPlatform 개발	자체	- Customer Data Platform과 같은 서비스를, 고객사/사용자 별로 준비된 데이터 Block 내에서 취사 선택하여 바로 구성, 활용할 수 있는 범용화 가능한 Platform기술의 확보- 다양한 목적, 혹은 고객사에 따라, 원하는 형태의 Customer Data Platform 기능을, 별도의 서비스 개발 없이, Data Preparation만 완료되면 바로 Customizing하여 구성 제공함으로써, 획기적인 서비스 제공 Cost/Delivery Time의 혁신과, 안정성 제공이 가능해짐	-

2020	2021	게임 산업 Self-Discovery 개발	자체	- 비 개발자가 손쉽게 데이터를 스스로 분석하고, 분석 결과를 Publishing/Shareing할 수 있는 Self-Discovery 기술 개발-게임 산업용 Vertical Self-Discovery 형태로 개발 진행	-

2020	2021	독립 분석환경 구축	자체	- 대부분의 bigdata 분석환경은 datalake 내에 속해 있어 분석가의 접근 제약, 높은 러닝커브, 분석환경 구축을 위한 많은 엔지니어링 코스트가 발생함.- 이를 해소하기 위해 bigdata ETL은 datalake에서 구동하고 이후에 정제된 데이터는 독립된 환경(개인노트북, 분리된 서버 등)에서 자유롭게 분석활동을 수행할 수 있는 환경을 구축하는 과제	-

2021	2021	서버리스 workflow engine 개발	자체	- 복잡한 작업 스케줄링을 위해 airflow 등의 workflow 엔진을 사용하는데 이는 별도의 서버 장비 및 클러스터링 세팅과 별도의 DB를 요구함- 이는 데이터플랫폼의 SPOF가 되고 또 cloud 환경에서 제약을 유발하기 때문에 event 기반 lambda를 이용하여 서버 및 DB가 없이 작업을 배포하고 스케줄링하는 작업 관리 환경을 구성하는 과제	-

2021	2022	PAYCO Self-Discovery 개발	자체	- 비 개발자가 손쉽게 데이터를 스스로 분석하고, 분석 결과를 Publishing/Shareing할 수 있는 Self-Discovery 기술 개발- 격리된 환경에서 보안적용된 분석활동 환경을 제공함- 게임에서의 경험을 토대로 PAYCO 데이터 분석업무로 적용범위를 확대하여 신규과제 수행- 복잡한 데이터 처리 선후관계를 손쉽게 통제할 수 있는 서비스 자체 개발

머신러닝, AI, 클라우드	2020	2021	오디언스 분석 플랫폼 개발	자체	여러 서비스에서 유입되는 각종 행태정보를 수집하여 고객의 정보를 풍부하게 만들고이를 실시간으로 검색할 수 있는 환경을 구축- JSON -> RDB로 변환하는 AutoParser 개발- Key Feature를 빠르게 검색할 수 있는 Data 가속화 작업- 각종 ML, AI 기반 분석환경 구축 및 이를 위한 학습셋 생성 프로세스 개발- 용이한 통계 분석을 위한 Self Discovery 개발	-

2021	2021	클라우드 기반 AI 엔진 개발- LTV, 이탈률	자체	- 대부분의 ML/AI는 데이터를 인코딩하고 인프라를 세팅하고 필요한 library를 설치해서 학습 후 이 사이클을 튜닝을 하는 복잡한 과정을 거치고 있음- 이러한 과정을 단순화하여 사용자는 자신의 transaction data를 입력으로 서비스를 요청하면 적합한 예측정보를 반환하는 API 서비스를 개발하는 과제- 1단계로 LTV와 이탈률을 예측하는 과정을 진행	-

2021	2022 1Q	클라우드 기반 AI 엔진 개발- 수요예측	자체	- 대부분의 ML/AI는 데이터를 인코딩하고 인프라를 세팅하고 필요한 library를 설치해서 학습 후 이 사이클을 튜닝을 하는 복잡한 과정을 거치고 있음- 이러한 과정을 단순화하여 사용자는 자신의 transaction data를 입력으로 서비스를 요청하면 적합한 예측정보를 반환하는 API 서비스를 개발하는 과제- 2단계로 시계열 기반 수요를 예측하는 과정을 진행	-

2021	2021	AI 엔진 encapsulation	자체	- 클라우드 환경에서 만들어지고 있는 AI 엔진을 private 혹은 on-premise 환경에 install 해야 하는 대외적인 요구사항에 맞춰 엔진의 core 부분을 캡슐화한 후 배포 및 운영이 용이하도록 고도화하는 과제	-

[클라우드사업본부]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고/데이터 플랫폼	2018	2018	공통 데이터 플랫폼 구축	자체	- Hadoop 기반의 공통 플랫폼을 구축하여 파일 시스템, 분석 프로그램 실행 등의 기능을 제공- 사용자와 사용자 그룹의 authentication, authorization을 보장하며 logging 기능을 추가하여 Secure Hadoop Farm을 구축- 수집 시스템인 토스트클라우드 Log Search 시스템과 연동하여 이로부터 수집된 데이터가 공통 데이터 플랫폼에 아카이빙되고, 아카이빙된 데이터를 대상으로 분석 프로그램을 실행할 수 있음- 다양한 Hadoop 계열 소프트웨어를 연동해서 사용할 수 있음	-

머신러닝, AI, 클라우드	2016	2021	고성능 Virtual Switch	자체	- Openstack 내 Virtual Switch인 OVS의 성능 이슈를 해결하기 위해 Intel DPDK를 이용한 Virutal switch 연구 및 개발	-

2018	2018 4Q	친환경/고효율 간접기화공조장치 국산화 연구	자체	- 간접기화 열교환기는 외산 제품에 의존하고 있으나, 이를 국산화하되 효율과 가용성을 개선하고자 함.- 결과 Swiss에서 수입하던 간접기화 열교환기를 국내 열교환기로 대체하였고 moving part를 모두 제거하여 제품의 수명과 비용을 낮춤. 형상을 보다 단순하게 하면서 공조효율도 10%가량 향상되었고, 비용은 40% 절감함	-

2018	2018 4Q	high level language를이용하는 자동제어 방법 연구	자체	- PLC로 제어하여 복잡한 자동제어는 불가능하던 공조기 운영의 불편함을 개선하고자 함: high level language를 이용하여 운영자 대신 서버가 자동제어를 할 수 있도록 개선하였으며, mobile 단말로도 긴급한 운영조작이 가능하도록 개선함	-

2020	2020 4Q	Modular IDC환경에 적합한containment 구조 연구	자체	- Modular형태로 증설하기 용이하도록 IDC의 천장, rack, tray 등을 통합하는 containment 구조 연구- 신규 데이터센터 구축시 적용하고자 함	-

2019	2019	키 관리 시스템	자체	- 암호화 키나 기밀정보를 보관하는 저장소를 개발- 애플리케이션이 키 정보를 직접 보관하지 않고 안전한 저장소에 보관함으로써 보안 수준을 높일 수 있음	-

2019	2021	컨테이너 기반 애플리케이션 배포 서비스	자체	- 컨테이너 단위의 애플리케이션 서비스를 배포할 수 있는 기능을 제공하고자 함	-

2019	2020 2Q	whitebox 스위치 및 NHN 표준 Network OS운영기술 확보	자체	- x86 서버와 같이 표준화되고 있는 whitebox를 확대 적용하기 위해 표준 NOS를 운영하는 기술을 확보하여, SDN을 확대하고 all cloud로 서비스 운영하기 위한 기반기술 확보	-

2019	2019 3Q	TOAST System Monitoring서비스	자체	- 사내에서 사용하던 기존 시스템 모니터링 기술을 클라우드 서비스로 확대하여 재개발	-

2019	2019 3Q	TOAST Service Monitoring서비스	자체	- 사내에서 사용하던 기존 웹서비스/API/배치 모니터링 기술을 클라우드 서비스로 확대하여 재개발	-

2019	2019 4Q	TOAST Secure Key Manager서비스	자체	- 사내에서 사용하던 암호화 키 관리 기술을 클라우드 서비스로 확대하여 재개발	-

2019	2020 1Q	TOAST Certificate Manager서비스	자체	- 사내에서 사용하던 인증서/도메인 관리 기술을 클라우드 서비스로 확대하여 재개발	-

2020	2020	TOAST System Monitoring서비스의 애플리케이션 모니터링 기능	자체	- OpenMetrics 표준에 따르는 범용적인 애플리케이션 모니터링 기능을 기존 TOAST System Monitoring에 추가하여 모니터링 대상을 확대하고자 함	-

2020	2022 3Q	서버리스 컴퓨팅(Serverless computing)	자체	- 컨테이너 기술을 이용한 서버가 필요 없는 컴퓨팅 환경 구축을 위한 프레임워크 연구 및 개발	-

2020	2022 3Q	베어메탈 서버(Baremetal Server)	자체	- 클라우드와 연계하여 사용할 수 있는 물리 서버들을 제공하며, 테넌트 분리가 가능한 가상 네트워크와 연계할 수 있도록 베어메탈 서버와 서버 팜을 관리하는 프레임워크 연구 및 개발	-

2022	2022	Platform 운영 고도화(Porthos) 개발	자체	- NHN Cloud 플랫폼 운영 환경에 K8S 기반의 CI/CD를 도입하여 운영 환경을 고도화하는 과제 - CI / CD를 통해 표준화된 배포 프로세스를 도입하여 운영 비용을 최소화하고 자동화를 통한 사람 개입을 최소화하여 서비스 안정성과 신뢰성을 확보 - 컨테이너 기술을 도입하여 레거시 환경 대비 장애 상황 등에 유연하게 대응하고 서비스의 MSA화가 가능하도록 기반을 마련하여 더 빠른 개발과 배포를 통해 생산성을 높임	-

기타	2019	2021	빅데이터 쿼리 엔진	자체	- 빅데이터를 대상으로 하여 SQL과 유사한 형태의 쿼리를 실행하여 데이터를 가공하거나 추출할 수 있는 엔진을 개발- 데이터 분석 로직을 프로그래밍 코드로 작성하지 않고 SQL과 유사한 쿼리를 작성하여 실행할 수 있는 기능을 제공하고자 함	-

2019	2022	데이터플로우 관리 시스템	자체	- 사용자가 직접 데이터플로우를 정의하여 유입되는 데이터를 다양한 매체로 전달하는 기능을 개발- 중앙집중화된 데이터 수집 시스템으로부터 다양한 사용처로 데이터를 전달하는 기능을 제공하고자 함	-

2019	2021	대용량 파일 import/export플랫폼	자체	- 엑셀이나 CSV, TSV 포맷의 대용량 파일을 읽어들이거나 내보내는 공통 플랫폼으로서 서버 부하의 염려 없이 비동기적으로 대용량 파일을 import/export 할 수 있음	-

[ 핀테크개발 센터]

부문	연구시작년도	연구마감년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고/데이터 플랫폼	2021	2021 4Q	마이데이터 시스템 구축	자체	- 마이데이터 : 금융소비자 개인의 흩어진 금융정보(신용정보)를 통합하고 관리하여주는 서비스- PAYCO는 마이데이터 사업자로서 본 허가를 득하였으며, 마이데이터 서비스를 통해 고객에게 보다 편리하고 다양한 금융 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있음	-

2021	2022 4Q	대안 신용평가모형 개발	자체	- 신용평가회사가 보유한 데이터와 신용평가 항목으로 활용되지 않던 온라인 행태 데이터 및 마이데이터 등 다양한 이종 데이터의 결합을 통해 대안 신용평가모형을 개발하여, 사회 초년생 등과 같은 금융정보 부족자(Thin-Filer)를 대상으로 신용평가점수를 산출하고자 함	-

핀테크	2022	2023 4Q	페이코포인트 시스템의 DBMS전환 및 성능 고도화 작업	자체	- 현재 페이코포인트 시스템의 메인 DBMS인 Cubrid 를 Mysql 전환하는 작업. 무중단 이전을 목표로 어플리케이션레벨에서 DB 마이그레이션을 진행하며, 이와 함께 성능 개선을 위한 시스템아키텍쳐 변경.	-