NHN 분기보고서 (2023.09)
4. 연구개발실적

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부문	연구시작년도	연구마감(예상)년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

게임	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	-

2022	2023	매치쓰리 퍼즐 개발 엔진 구축	자체	- 매치쓰리 퍼즐 게임 개발을 위한 전용 엔진 '엠브릭(M-Brick)’구축- 다양한 컨셉의 매치쓰리 퍼즐 게임을 최적화된 프로세스를 통해 빠르게 출시함으로써 게임 제작에 소요되는 공수와 시간을 크게 단축	-

[결제/광고]

부문	연구시작년도	연구마감(예상)년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

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	-

2022	2022 4Q	국민비서 연동 개발	자체	- 국민비서 (https://www.ips.go.kr/) 의 알림서비스와 페이코앱을 연동- 페이코앱에서 보다 간편하게 이용할 수 있도록 편의성을 높힘	-

2022	2022 3Q	페이코 스코어 제공 서비스 개발	자체	- 페이코 스코어를 외부 금융사에 제공하기 위한 시스템 구축- 외부 금융사에서는 페이코 스코어를 참조하여, 고객에게 적합한 상품 제안을 하는데 사용함	-

2022	2022 4Q	페이코 결제리워드 시스템 개발	자체	- 페이코 결제 데이터를 기반으로 고객에게 리워드를 제공하는 시스템 개발	-

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.	-

광고/데이터 플랫폼	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	-

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	-

2022	2022 3Q	온라인 경매를 위한 입찰가 최적화 알고리즘 개발	자체	- 디스플레이 광고(Display Ad, DA) 공간(광고 인벤토리)의 판매 및 구매를 위한 온라인 경매(Real Time Bidding, RTB) 시장이 차순위 가격 경매(2'nd-price Auction) 방식에서 최고가격 경매(1'st-price Auction) 방식으로 트렌드가 변화하고 있음. 차순위 가격 경매에서는 광고 인벤토리에 대한 추정 가치(가격)를 입찰가(Bidding price)로 하여 입찰하는 것이 최적인 것으로 알려져 있으나, 최고 가격 경매에서는 최적의 입찰가를 선정하기 위한 별도의 입찰 전략이 필요함 - 광고기술개발랩에서는 최고 가격 경매 방식에서의 입찰 전략 마련을 위해, 최적의 입찰가 선정을 위한 기계학습 모델 기반 입찰가 최적화 알고리즘을 개발하고자 함	-

2023	2023 3Q	비디오 광고 상품 개발	자체	- 다양한 디바이스로 부터 유입되는 비디오 광고 인벤토리에 최적화된 타깃팅 모델 및 시스템을 개발함	-

머신러닝, AI, 클라우드	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	-

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	2021	3rd Party Cookie를 대체할 수 있는 Audience Tageting 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 Targeting을 지속할 수 있는 방안 마련	-

2020	2021	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	-

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	-

2022	2022 4Q	마케팅 효과 측정을 위한 실험 방법론 개발	자체	- 다수의 광고 타겟팅 모델의 동시 실험 및 평가를 위한 방법론 개발	-

보안	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	-

[데이터 기술]

부문	연구시작년도	연구마감(예상)년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

광고/데이터 플랫폼	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	-

2022	2023	인사이트 리포트 엔진 개발	자체	- 도출된 인사이트를 이용하는 서비스 제작과정을 자동화/시스템화하는 과제- 연구내용이 별다를 개발없이 바로 보고서, 문서, 웹서비스로 표출되도록 하여 기획, 설계, 개발 단계를 생략한 빠른 데이터 서비스를 가능케 함- 메시지 push 플랫폼 구축	-

2022	2024	Next BI - Dashboard 시스템개발	자체	- 물리적으로 떨어져 있는 다양한 데이터 소스를 분석하고 시각화 할수 있는 BI툴 개발- 시각화 자료를 PPT처럼 자유롭게 보고서 형태로 만들 수 있는 UI툴 개발- 초보자도 쉽게 데이터를 찾고 쿼리를 몰라도 시각화 자료를 만들 수 있는 유저 친화적인 UX 제공	-

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	2021	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	- 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 상품 추천 모듈 개발 및 API 구축 진행	-

[클라우드]

부문	연구시작년도	연구마감(예상)년도	연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	비고

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	-

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	2023	NHN Cloud Pipeline 서비스 (컨테이너 기반 애플리케이션 배포 서비스)	자체	- 컨테이너로 개발된 애플리케이션 서비스를 테스트, 빌드, 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 4Q	서버리스 컴퓨팅(Serverless computing)	자체	- 컨테이너 기술을 이용한 서버가 필요 없는 컴퓨팅 환경 구축을 위한 프레임워크 연구 및 개발	-

2020	2023 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	-

2022	2023 4Q	분산스토리지를 활용한 고성능 공유스토리지 개발	자체	- 분산스토리지 솔루션인 Lustre, ceph 등을 활용해, 고성능 공유 스토리지를 제공하기 위한 프레임워크 연구 개발- 사용성과 적용 가능성을 고려해 오픈소스 솔루션을 검토하고, 이를 서비스에 적용하기 위한 각종 프레임워크 및 기능 연구 개발	-

2022	2022	NHN Cloud File Crafter 서비스	자체	- 내부적으로만 사용하던 대용량 파일 import/export 플랫폼을 클라우드 서비스로 전환하여 제공하고자 함	-

2022	2023 2Q	NHN Cloud RCS 서비스	자체	- SMS 유사한 차세대 이동통신 메시지 전송 서비스인 RCS를 클라우드 서비스로 제공하고자 함	-

2022	2023	NHN Cloud OpenTelemetry 서비스	자체	- 새로운 모니터링 표준인 OpenTelemetry에 호환되는 서비스를 개발하고자 함	-

2022	2022 4Q	클라우드 호스팅 서비스 개발	자체	- 클라우드에 진입장벽이 있는 개인 및 SMB 업체를 위해, 기존 호스팅과 유사한 환경으로 클라우드를 이용할 수 있도록하는 서비스 개발.- 기존 호스팅처럼 손쉬운 초기 셋팅과 정액요금제를 제공하고, 클라우드의 장점인 쉬운 확장성, 높은 안정성 및 효율적인 운영지원이 가능하도록 서비스 개발.	-

2022	상시	얼굴인식 AI 개발	자체	- 얼굴인식기 개발, 클라우드 Face API개발, antispoofing (위조방지) 기술 개발 등	-

2022	상시	패션 AI 개발	자체	- 이미지를 이용한 패션 item 검색 기술 개발	-

2022	상시	음성합성 (TTS) AI 개발	자체	- 감정/캐릭터별 음성합성기술, voice cloning 기술 등 음성합성 기술의 연구개발	-

2022	상시	OCR AI 개발	자체	- 광학적 문자 판독 기술을 통한 사업자 등록증 인식 기술, 신분증 인식 기술, 신용카드 인식기술, 자동차 번호판 인식기술, 필기체 인식기술 개발 및 활용	-

2022	상시	음성인식 (STT) AI 기술개발	자체	- streaming 기반 음성인식 기술, 전화선 quality 음성인식 기술 등 음성인식기술 개발	-

2022	상시	가상아나운서 AI 기술 개발	자체	- 가상아나운서 기술 개발	-

2022	상시	Chatbot AI 기술개발	자체	- Large Language Model을 이용한 Dialogue 시스템 개발	-

2022	상시	이미지 생성 기술 개발	자체	- GAN/Diffusion 기술을 이용한 style transfer 기술 개발, text to image 생성 기술 개발 등	-

2023	상시	AI Easymaker 고도화	자체	- '23년 1월 릴리즈된 AI Easymaker 상품의 고도화를 위한 연구 개발	-

2023	2024 2Q	쿠버네티스 기반 어플리케이션 호스팅 플랫폼	자체	- 쿠버네티스를 활용하여 사용자별 독립적인 네임스페이스를 생성/관리, 사용자의 클라우드 기반 형상관리툴(Github등)과 연동하여, Auto CI/CD 환경을 제공해주는 플랫폼.- 인프라/클라우드 관리 역량이 부족한 스타트업 및 중소업체에 좀 더 쉽게 클라우드 인프라를 제공 할 수 있을 것으로 기대.	-

검색/기타	2019	2022	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	-

보안	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	-

2022	2023 3Q	Webshell Threat Detector	자체	- 웹 서버의 취약점 등으로 악성코드가 업로드되고 명령어가 실행되는 침해사고를 방지하기 위한 기술로 실시간 삽입되는 웹쉘 및 악성URL의 정적/동적 분석 기술을 통한 탐지 기능 개발	-

2022	2024 3Q	보안 관제 업무 지원 시스템 (SOC) 개발	자체	- 클라우드 보안관제 업무관리/처리 시스템으로 이기종 보안장비의 위협 이벤트와 취약점에 대한 AI 기술을 접목한 자동분석과 SOAR 기술을 적용한 차세대 SOC 기술을 확보- 클라우드 서비스 환경에 최적화된 보안관제 업무 프로세스를 차세대 SOC에 적용해 기존 위협 탐지 및 대응시간 최소화와 오탐의 개선으로 보안관제 핵심 업무의 혁신을 기대	-