NHN 분기보고서 (2022.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 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

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	-	50	현금

㈜에이아이스페라	2022.06.02	신주인수계약	-	50	현금

주) 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㈜	게임기술센터	게임플랫폼 등

광고기술개발랩데이터기술사업센터 등	플랫폼개발, 회원개발, 기술전략 등

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

엔에이치엔페이코㈜	광고플랫폼개발랩 PAYCO핀테크개발랩 등	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 등	웹/앱 플랫폼개발, 시스템개발 등

엔에이치엔클라우드㈜	AI본부IT보안센터클라우드사업본부 등	Cloud서비스, 보안 등

주) 2022년 10월 1일자로 당사는 게임 자회사인 엔에이치엔빅풋㈜를 흡수합병하였습니다.

(2) 연구 개발 비용 (연결기준)

(단위 : 천원)

과 목	제10기 3분기	제9기	제8기

연구개발비용 계	139,125,415	144,257,221	122,506,271

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	8.95%	7.50%	7.31%

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

(3) 연구실적[게임]

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	-

[결제/광고]

부문	연구시작년도	연구마감년도	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 2Q	국민비서 연동 개발	자체	- 국민비서 (https://www.ips.go.kr/) 의 알림서비스와 페이코앱을 연동- 페이코앱에서 보다 간편하게 이용할 수 있도록 편의성을 높힘	-

2022	2022 2Q	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 2Q	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	2018	2018	앱 리타겟팅 광고 플랫폼 개발	자체	- 앱 리타겟팅 광고를 송출할 수 있는 광고플랫폼의 연구 및 개발	-

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	-

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.- 광고기술개발랩에서는 최고 가격 경매 방식에서의 입찰 전략 마련을 위해, 최적의 입찰가 선정을 위한 기계학습 모델 기반 입찰가 최적화 알고리즘을 개발하고자 함	-

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 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	-

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	2023 4Q	고객 별 마케팅 효과 추정 모델 개발	자체	- 마케팅에 의한 구매 가능성이 높은 고객을 추출하기 위해 고객 별 마케팅 효과를 추정할 수 있는 모델의 개발	-

2022	2023 4Q	마케팅 효과 측정을 위한 실험 방법론 개발	자체	- 다수의 광고 타겟팅 모델의 동시 실험 및 평가를 위한 방법론 개발	-

보안	2018	2018	가맹점 FDS시스템 개발	자체	- 가맹점 FDS(Fraud detection system) 시스템 개발 : PAYCO의 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	-

[데이터 기술]

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	-

2022	2023 2Q	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 4Q	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	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	2015	2018	클라우드 검색 플랫폼	자체	- 사용자들이 자유롭게 문서를 인입하고, 해당 문서들을 검색할 수 있도록 해 주는 검색 서버를 클라우드 서비스 형태로 제공하는 플랫폼	-

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	2022	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	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	-

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

2022	2023	NHN Cloud BrandTalk 서비스	자체	- NHN Cloud Notification에 브랜드톡을 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.	-

검색/기타	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	-

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]

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	-

2022	2024 2Q	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	-