엑셈 사업보고서 (2022.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약공시서류 작성기준일 현재 회사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.

나. 연구개발활동1) 연구개발 조직(1) 연구개발 조직 개요

구 분	(주)엑셈	(주)신시웨이

조직형태	기업부설연구소	기업부설연구소

명칭	㈜엑셈 부설연구소	㈜신시웨이 부설연구소

연구소장	채희선	박민욱

연구원 수	70명	27명

연구소 인정일	2005년 08월 17일	2008년 08월 20일

연구소 인정번호	제20052348호	제2008110370호

연구소 인정기관	한국산업기술진흥협회	한국산업기술진흥협회

(2) 연구개발인력 구성 현황(단위 : 명)

회사명	구분	박사	석사	학사	전문학사	기타	계

(주)엑셈	연구전담요원	-	2	49	3	-	54

연구보조원	-	-	8	6	2	16

연구관리직원	-	-	-	-	-	-

소계	-	2	57	9	2	70

(주)신시웨이	연구전담요원	-	1	22	-	1	24

연구보조원	-	-	-	-	-	3

연구관리직원	-	-	-	-	-	-

소계	-	1	22	3	1	27

합계	-	3	79	12	3	97

(3) 연구개발비용(단위 : 천원)

구 분	제9기('22.1.1~12.31)	제8기('21.1.1~12.31)	제7기('20.1.1~12.31)

연구개발비용 계	6,353,274	4,680,266	4,396,413

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용 계÷당기매출액×100]	11.52%	9.89%	11.22%

(주1) 상기 수치는 한국채택국제회계기준 연결재무제표 상 수치를 기재하였습니다.

2) 연구개발 실적(1) DBPM, APM, IT 전구간 모니터링 관련 연구개발 실적

번호	연구과제명	연구결과 및 기대효과

1	MongoDB모니터링 기술 연구	MongoDB의 실시간 감시, 가동 정보 수집, 정밀 진단, 분석, 성능 관리를 구현하고 NoSQL 분산 병렬 처리를 최적화

2	Query Store	수행된 쿼리, 실행 계획 및 런타임 통계 정보를 별도로 수집하여 쿼리의 실행 변경 이력을 관리하고, 실행계획별 성능 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 지원

3	SAP HANA DB모니터링 기술 연구	SAP HANA DB의 실시간 감시, 가동 정보 수집, 정밀 진단, 분석, 성능 관리 구현

4	C-Level Dashboard	등록된 IT 시스템 전체의 운영 상황에 대하여 종합적으로 판단하고 운영 가능한 통합 관점의 대시보드 구현

5	Nodejs 모니터링 기능 개선	Nodejs 애플리케이션 모니터링 기능 구현

6	InterMax-InterMax mAPM 간 연계 분석 고도화	InterMax-InterMax mAPM 간 거래 연계 분석 및 사용자 행위 분석을 강화하여 제공

7	클라우드 기반 DB 모니터링 기술 연구	클라우드 환경에서의 DB 모니터링을 위한 실시간 감지, 가동 정보 수집, 정밀 진단, 분석, 성능 관리를 구현

8	EVUI (EXEM Visualization UI) Library project	Vue.js 기반 고성능 시각화 라이브러리로, IT 시스템의 모니터링을 위한 실시간/대용량/고속 데이터의 시각화에 활용

9	Aitibase 모니터링 기능 개선	Aitibase DB에서만 활용되는 Memory Tablespace 및 Replication 환경 관리 기능 고도화

10	Tibero 모니터링 기능 개선	Tibero DB에 최적화된 모니터링, 정밀 진단, 분석, 성능 관리 기능 고도화

11	클라우드 기반 DB 모니터링에 대한 멀티 DB 모니터링 개발	단일 화면에서 이기종의 DB 모니터링을 확인할 수 있어 빈틈없는 DB 현황 파악이 가능하도록 지원

12	유지보수 자동화	DBPM 제품 점검을 위한 대량 인스턴스, 초단위 로그들의 검수 작업을 오류 자동 확인 프로그램으로 구현

13	SQL Server 자동 이슈분석 기능 개발	SQL Server의 성능 이슈 발생 시, 주요 지표 이상 트렌드 탐지, 매개변수 분석, 로직 이슈 탐지 등을 통해 자동으로 원인을 분석하는 기능 구현

14	MaxGauge-InterMax통합 대시보드 개발	DBPM과 APM 기능을 단일 화면에서 제공하는 대시보드를 구현하여 복잡한 IT 서비스 환경을 통합적인 관점으로 실시간 모니터링하도록 지원

(2) 클라우드, AIOps, 빅데이터, SaaS 관련 연구개발 실적

No.	연구과제명	연구결과 및 기대효과

1	클라우드 환경 내Topology 형태의 인프라,서비스별 통합 모니터링	하이브리드 클라우드 또는 여러 클라우드에 대한 모니터링을 2D/3D 토폴로지 뷰를 통해 복잡한 클라우드 환경에 대해 한 화면으로 통합 관제를 지원

2	Kubernetes모니터링 기술 연구	Kubernetes의 주요 지표(클러스터, 포드)를 모니터링함으로써 Kubernetes 환경 내 자원 최적화, 장애 발생 시 문제 원인 파악, 프로비저닝 최적화에 활용

3	Smart 로그 분석 기술 개발	Machine Learning 기술을 기반으로 다수 컨테이너 환경에 효과적인 로그 데이터 분석 및 희소 로그를 탐지하여 관련 문제 신속 식별과 해결을 지원

4	CloudMOA - InterMax 연동 Method level 상세 tracing분석 기술 개발	애플리케이션 상세 Tracing 분석을 통해 컨테이너 환경에서의 End-to-End 모니터링을 구현

5	AI 기반 부하 예측 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 과거 수집 Metric 데이터를 AI 기반 학습을 통해 IT 시스템의 미래 부하량을 예측

6	AI 기반 장애 예측 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 과거 데이터 및 추이를 학습하여 미래 특정 시점에 장애가 발생할지를 예측

7	AI 기반 비정상 탐지 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 과거 데이터를 기반으로 신뢰 궤적을 그리고 관측치가 그 범위를 벗어나는 경우 비정상으로 간주하여, 비정상 시스템/서비스를 탐지

8	AI 기반 부하 패턴분석 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 부하 패턴을 몇 개 유형으로 범주화하여 학습하고, 상황별로 임계값을 설정하여 부하를 분석

9	AI 기반 인과관계분석 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 비정상 상황 발생 후, AI 기반으로 해당 문제 상황에 대한 연관 지표 학습을 통해 증상/징후를 찾아 관리자의 신속한 대응을 지원

10	AI 기반 근본원인분석 기술 개발	IT 시스템 및 서비스의 장애 발생 시, AI Rule Engine에서 장애에 대한 근본 원인을 제시

11	Smart Alert 기능 개발	IT 시스템 및 서비스의 Dynamic한 부하에 맞추어 적절한 임계치를 자동으로 설정하여 적절한 알람을 발생시킴

12	복수의 노이즈 데이터와 시계열 데이터에 기반하여 비정상 데이터 탐지가 가능한 정상 밴드를 생성하는 방법 및 이를 구현하는 정상 밴드 생성 장치	복수의 노이즈 데이터를 학습하여, 실제 데이터와 유사한 데이터를 만들고, 이 데이터들의 최대값과 최소값을 기반으로 미래 정상 데이터 범위를 생성하여, 이를 기준으로 IT 시스템 및 서비스의 이상 탐지에 활용

13	팔로워의 경계 설정과 시계열 데이터에 기반하여 비정상 데이터 탐지가 가능한 정상 밴드를 생성하는 방법 및 이를 구현하는 정상 밴드 생성 장치	경계 설정값을 활용한 유사데이터들을 생성하여 자동으로 정상 데이터 구간을 형성하고 이상 탐지가 가능하도록 하여, IT 시스템 장애의 예측과 정상 판단의 정확도를 높임

14	베어메탈 VM 기반 Docker/Container모니터링 기술 개발	클라우드 환경 통합 관제 솔루션에서 베어메탈 환경의 일반 호스트(VM) 환경 모니터링을 확장 지원하여 통합 모니터링 구현

15	대용량 쿼리(검색) 조회 속도 개선을 위한 기술 연구	Hive Editor 및 Zeppelin을 활용하여 대용량 데이터 탐색 속도를 개선함

16	Query Download 기술	빅데이터 관리 및 활용 시에 데이터 검색 형식이 ORC(데이터 압축) 형식일 경우, 융복합된 데이터를 직접 다운로드받아 활용 가능한 기능 구현

17	AI 이벤트 예측 모델고도화 연구	기존 이벤트 예측 모델의 예측 정확도와 성능 개선을 위한 모델 고도화 진행

18	AI 이상 탐지 모델고도화 연구	기존 이상 탐지 모델외에 새로운 알고리즘을 연구하여 이상 탐지 분석 관련 학습 속도 및 정확도를 높임

19	AI 예측/이상탐지신규 알고리즘 연구	기존 부하예측 및 이상탐지 알고리즘보다 학습 속도와 성능(정합성)이 우수한 새로운 모델 알고리즘 연구

20	IT 운영 관제 솔루션통합 SaaS 버전 개발	IT 운영 관제 솔루션 통합 SaaS 서비스 제공

21	Apache NiFi 모니터링	Apache NiFi를 실시간으로 모니터링하고 상세 분석하는 기능 구현

22	Hadoop Eco System의Service 관리 기술 개발	Apache Hadoop Eco System의 서비스를 별도의 agent 모듈을 활용하여 기동, 정지, 환경설정 등의 기능을 관리 가능하도록 설계

23	Hadoop Cluster 내 노드 추가 시 자동 감지 기능 연구	hadoop Cluster내 Scale out 목적의 노드 추가 시 자동 감지 및 설정이 이루어 지도록 하는 기능 구현

24	비정형 로그이상 탐지 모델 개발	다양한 유형의 대량의 로그 간 상관 관계 또는 로그와 성능 지표간 상관관계를 분석하여 비정형 로그의 이상 여부를 탐지

25	AI 학습/서빙 구조 고도화	프로그램 안에서 병렬 처리의 이점을 가진 Multi Threading 기술과 여러 개의 프로그램들을 병렬로 처리 가능한 Multi Processing 기술을 적용해 대량의 인스턴스 동시 서빙 가능한 구조로 개선

26	AI 기반 장기 부하예측 기술 개발	TadGAN 알고리즘을 활용해 IT 시스템 및 서비스의 과거 수집 Metric 데이터를 AI 기반 학습을 통해 IT 시스템의 미래 장기 부하량을 예측

27	ContainerD 지원	클라우드 환경 통합 관제 솔루션에서 ContainerD 환경 모니터링을 확장 지원하여 통합 모니터링 구현

28	Jaeger-JSPD 기능 통합	분산 서비스 간 트랜잭션을 추적하는 Jaeger 활용 기능과 JSPD 기능을 통합하여 마이크로서비스 환경 모니터링과 이슈 해결을 지원

29	의사분산결정시스템을 이용한빅데이타 플랫폼 이중화 구성	하둡에 적재된 데이터의 무중단 사용을 위한 빅데이터 플랫폼 이중화 아키텍처 구성