엑셈 사업보고서 (2025.12)
4. 연구개발실적(상세)

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No.	연구과제명	연구결과 및 기대효과	연구기관

1	SAP HANA DB 모니터링 기술 연구	SAP HANA DB의 실시간 감시, 가동 정보 수집, 정밀 진단, 분석, 성능 관리 구현	엑셈 부설연구소

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

3	AI 이벤트 예측 모델 고도화 연구	기존 이벤트 예측 모델의 예측 정확도와 성능 개선을 위한 모델 고도화 진행	엑셈 부설연구소

4	Apache NiFi 모니터링	Apache NiFi를 실시간으로 모니터링하고 상세 분석하는 기능 구현	엑셈 부설연구소

5	InterMax-InterMax mAPM 간 연계 분석 고도화	InterMax-InterMax mAPM 간 거래 연계 분석 및 사용자 행위 분석을 강화하여 제공	엑셈 부설연구소

6	Hadoop Eco System의 Service 관리 기술 개발	Apache Hadoop Eco System의 서비스를 별도의 agent 모듈을 활용하여 기동, 정지, 환경설정 등의 기능을 관리 가능하도록 설계	엑셈 부설연구소

7	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	엑셈 부설연구소

8	Aitibase 모니터링 기능 개선	Aitibase DB에서만 활용되는 Memory Tablespace 및 Replication 환경 관리 기능 고도화	엑셈 부설연구소

9	Tibero 모니터링 기능 개선	Tibero DB에 최적화된 모니터링, 정밀 진단, 분석, 성능 관리 기능 고도화	엑셈 부설연구소

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

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

12	MaxGauge-InterMax 통합 대시보드 개발	DBPM과 APM 기능을 단일 화면에서 제공하는 대시보드를 구현하여 복잡한 IT 서비스 환경을 통합적인 관점으로 실시간 모니터링하도록 지원	엑셈 부설연구소

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

14	AI 기반 장기 부하 예측 기술 개발	TadGAN 알고리즘을 활용해 IT 시스템 및 서비스의 과거 수집 Metric 데이터를 AI 기반 학습을 통해 IT 시스템의 미래 장기 부하량을 예측	엑셈 부설연구소

15	ContainerD 지원	클라우드 환경 통합 관제 솔루션에서 ContainerD 환경 모니터링을 확장 지원하여 통합 모니터링 구현	엑셈 부설연구소

16	Kafka 모니터링	별도의 SW를 설치하지 않고도 클러스터의 상태, Data IO 현황, 메시지 모니터링 가능	엑셈 부설연구소

17	Trino를 이용한 대용량 데이터 레이크 쿼리 개선	불필요한 입출력(IO)을 피하고 메모리 상에서 모든 처리를 구현해 빠른 속도의 쿼리 결과를 지원	엑셈 부설연구소

18	End-to-End 모니터링 내 수집 서버 구조 개선, 모니터링 처리 방식 개선	End-to-End 모니터링에서의 대규모 데이터 분산 처리 및 분석 성능 향상	엑셈 부설연구소

19	AI 이상 탐지 모델 고도화 연구	기존 이상 탐지 모델외에 새로운 알고리즘을 연구하여 이상 탐지 분석 관련 학습 속도 및 정확도를 높임	엑셈 부설연구소

20	AI 예측/이상탐지 신규 알고리즘 연구	기존 부하예측 및 이상탐지 알고리즘보다 학습 속도와 성능(정합성)이 우수한 새로운 모델 알고리즘 연구	엑셈 부설연구소

21	통합 IT 성능 모니터링 SaaS 버전 개발	통합 IT 성능 모니터링 SaaS 서비스 제공	엑셈 부설연구소

22	Nodejs 모니터링 기능 개선	Nodejs 애플리케이션 모니터링 기능 구현	엑셈 부설연구소

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

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

25	SQL Server 자동 이슈 분석 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	엑셈 부설연구소

26	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	엑셈 부설연구소

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

28	의사분산결정시스템을 이용한 빅데이타 플랫폼 이중화 구성	하둡에 적재된 데이터의 무중단 사용을 위한 빅데이터 플랫폼 이중화 아키텍처 구성	엑셈 부설연구소

29	생성형AI 기반 대화형 챗봇 기술 연구, 고도화	생성형 AI 기술과 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 IT 시스템 운영 상황과 장애/부하 발생 원인, 예측 정보, 해결 방안에 대해 자연어로 질의 및 확인할 수 있도록 지원	엑셈 부설연구소

30	하이브리드 클라우드 환경 통합 모니터링 기능 연구	서버, 데이터베이스, 애플리케이션, 쿠버네티스, 네트워크, 브라우저, 로그 등 온프레미스와 클라우드 시스템 내 모든 요소를 통합적 관점에서 모니터링 제공	엑셈 부설연구소

31	네트워크 모니터링 기능 연구	NDM, NPM 등 다양한 네트워크 장치 및 성능에 대한 모니터링 관리를 지원해 네트워크 가용성을 유지하도록 지원	엑셈 부설연구소

32	서버 모니터링(SMS) 기능 연구	서버의 성능 변화를 모니터링해 서버의 안정적인 관제, 운영을 지원	엑셈 부설연구소

33	빅데이터 분석 기능 개발	빅데이터 분석 워크플로우 자동화 및 시각화 제공	엑셈 부설연구소

34	메타데이터 관리 기능 개발	데이터 구조의 전 단계를 일관성 있게 통제 및 관리할 수 있도록 지원	엑셈 부설연구소

35	DB 성능 자동 분석 및 이상탐지 · 예측 기술 개발	DB 성능 모니터링 내 자동 분석, 이상 탐지, AI 예측 기능을 통해 능동적인 관제가 가능하도록 지원	엑셈 부설연구소

36	DB 성능 모니터링 내 데이터 저장, 조회, 수집 성능 최적화 기술 개발	대규모 DB 모니터링 환경을 위한 아키텍처 최적화 및 고도화	엑셈 부설연구소

37	Alarm 기반 모니터링 연구	Alarm 발생시 Root Cause Analysis(RCA) 방법론을 도입해 성능이슈의 근본 원인을 제공·해결	엑셈 부설연구소

38	통합 IT 성능 모니터링 SaaS 고도화	통합 IT 성능 모니터링 SaaS 서비스의 성능 및 UX 개선	엑셈 부설연구소

39	통합 Flexible 대시보드 개발	사용자가 원하는 차트, 지표, 대상을 설정해서 커스텀 대시보드 구성 가능	엑셈 부설연구소

40	DB에 대한 구간 자동 성능 분석	사용자가 선택한 구간에 대해 다양한 카테고리별 분석 레포트 제공	엑셈 부설연구소

41	Cubrid 모니터링 기능 연구	Cubrid DB 모니터링 적용을 통한 데이터베이스 성능 모니터링 영역 확대	엑셈 부설연구소

42	이기종 DB 성능 및 SQL 튜닝 방법론 연구	이기종 DB 관리 편의 및 성능 향상을 지원	엑셈 부설연구소

43	Opensearch 활용 방안 연구 및 모니터링 기능 연구	검색 엔진의 활용성 확대로 RDBMS 모니터링 보완, 고도화 및 Opensearch에 대한 모니터링 기능 지원	엑셈 부설연구소

44	Redis 모니터링 기능 연구	실시간 멀티 모니터링 및 분석 화면 등을 통해 Redis 성능 관리를 지원	엑셈 부설연구소

45	분석저작도구(PA) 개발	각종 데이터베이스, 애플리케이션의 성능 분석을 PA 도구를 통해 사용자가 빠르고 쉽게 할 수 있도록 지원	엑셈 부설연구소

46	로그(Log) 모니터링 기능 연구	분산된 개발 및 운영 서버에서 발생하는 로그의 실시간 수집, 패턴 조회를 통해 애플리케이션, 서버, 데이터베이스의 성능 데이터와 함께 로그 연계 추적 분석을 지원	엑셈 부설연구소

47	Extra API (외부 확장 타겟) 연동 기능 개발	Elasticsearch, Prometheus와 같은 플랫폼에 데이터 연동이 가능하도록 하여 통합 모니터링의 대상 확장	엑셈 부설연구소

48	실제 사용자 모니터링(RUM, Real User Monitoring) 기능 연구	웹 페이지 성능 모니터링, 브라우저 오류 추적, 세션 분석 등을 통해 최종 사용자가 보는 화면단의 성능 모니터링을 지원	엑셈 부설연구소

49	URL 모니터링 기능 연구	최종 사용자 입장에서의 웹 사이트 접속 정상 여부를 판단하기 위한 모니터링 제공	엑셈 부설연구소

50	클라우드 네이티브 모니터링 기능 연구	NCP, Azure, AWS 등 클라우드 네이티브 환경을 통합적으로 모니터링 가능하도록 지원	엑셈 부설연구소

51	AWS가 서비스하는 DB 모니터링 기능 연구	Redshift, DynamoDB, Document DB, Elasticache 등 아마존이 제공하는 데이터베이스에 특화된 모니터링을 지원하여 폭넓은 하이브리드 환경의 DB 모니터링 지원	엑셈 부설연구소

52	하이브리드 환경 DPM 통합대시보드 개발	온프레미스와 클라우드 환경 내 데이터베이스에 대하여 종합적으로 판단하고 운영 가능한 통합 관점의 대시보드 구현	엑셈 부설연구소

53	LLM기반 Explainable AI(XAI) 기술 연구	기존의 AI 기반 근본 원인 분석 기능에 설명 모델(LLM)을 공급학고, 인터페이스를 추가하여 AI의 추론결과에 대한 해석 및 대응 방법을 제시 할 수 있게하는 XAI 기능 연구개발	엑셈 부설연구소

54	Amazon CloudWatch 모니터링 기능 연구	AWS 클라우드 리소스 및 AWS에서 실행되는 애플리케이션 모니터링을 지원하며 EC2, RDS, S3, Lambda, ELB 등 다양한 AWS 서비스의 성능 메트릭을 제공	엑셈 부설연구소

55	Trino 기반 빅데이터 저장 관리 플랫폼 개발	이빅스를 하둡이 아닌 인메모리(In-Memory) 방식의 데이터 처리를 위한 분산 쿼리 엔진인 Trino를 기반으로 빅데이터 구축 및 운영 관리가 가능하도록 패키징하여 지원	엑셈 부설연구소

56	컨테이너 기반 AI 모델 개발 환경 제공 기술 연구	기업 내 분석가들에 모델 개발, 학습, 배포까지 AI 모델 개발 환경을 한번에 지원 및 자체 분석 파이프라인을 관리할 수 있도록 지원	엑셈 부설연구소

57	클라우드 기반 빅데이터 저장 관리 플랫폼 개발	온프레미스 환경이 아닌 클라우드 환경에서 빅데이터 처리 및 저장을 하기 위해 NCP를 이용하여 빅데이터 구축 및 운영 관리가 가능하도록 패키징하여 지원	엑셈 부설연구소

58	노코드 기반 머신러닝/딥러닝 모델 개발 기술 연구	코딩 없이 UI의 클릭만으로 머신러닝/딥러닝 분석이 가능하도록 기능 설계 및 구현하여 분석에 대한 지식이 없는 사람도 지표를 생성할 수 있도록 지원	엑셈 부설연구소

59	MLOps 기술 개발	머신러닝 모델이 실제 프로덕션 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있도록 기능 구현	엑셈 부설연구소

60	AI엔진(REDIS-AI) 기반 학습/추론 아키텍쳐 기술 연구	기존 Python 기반의 학습 모델 저장 및 배포 구조를 AI 엔진(REDIS-AI) 기반으로 전환하여 모델 관리 및 제공 방식의 효율성을 극대화하는 것을 목표로함. 이를 통해 AI 시스템의 전반적인 성능 및 안정성을 향상시키고, 보다 고도화된 모델 추론 환경을 구축	엑셈 부설연구소

61	시스템 이슈 예측(구 이벤트 예측) 모델 교체 및 모델 간 통합 기술 연구	이슈 예측에 활용되는 기존 관계성 모델을 신규 이상 탐지 모델로 대체하고, 부하 예측 모델을 접목하여 이슈 예측과 실시간 이상 탐지 추론 결과의 일관성을 유지하고, 모델 간 상호 운용성을 극대화하여 단기 미래 시점의 이상 탐지 성능을 개선 및 단순 추론 퍼포먼스 측면 또한 개선	엑셈 부설연구소

62	로그 이상 탐지 기능 통합 및 이상탐지 딥러닝 모델 기술 연구	사전에 정의되지 않은 로그 패턴에서도 이상 탐지가 가능하도록 로그 이상 탐지 모델을 신규 개발 및 추가하고, 기존의 키워드 및 희소율 기반 이상 탐지 기법에 딥러닝 모델(DRAIN3, DIGCN)을 통합하여 비정형 로그 환경에서도 실시간 이상 탐지 성능을 향상시키는 것을 목표로 함	엑셈 부설연구소

63	로그 이상 탐지 딥러닝 모델의 특성 공학 기반 특징 추가 기술 연구	로그 이상 탐지 딥러닝 모델의 탐지 정확도를 향상시키고, 오탐(False Positive) 및 과탐(Over-detection) 비율을 최소화하기 위해 로그 주기성 및 빈도수 기반의 새로운 특징(feature)을 추가하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 더욱 정교한 이상 탐지 모델을 구축하고, 학습 데이터의 품질을 개선하여 실시간 이상 탐지 성능을 향상	엑셈 부설연구소

64	로그이상탐지 결과 분석(XAI) 기술 연구	로그 이상 탐지 딥러닝 모델의 해석 가능성(XAI) 제공을 목표로 하며, 모델 학습 시 사용된 로그 패턴의 임베딩 데이터와 실시간 추론 과정에서 탐지된 이상 로그의 임베딩을 비교 분석하여 유사 정상 로그를 제공하는 방안을 연구하여, 이상 탐지 결과에 대한 AI 기반 로그 분석의 신뢰성과 투명성을 제공	엑셈 부설연구소

65	타겟 단위 이상탐지 모델 지표별 스케일링 적용 기술 연구	GDN (Graph Detection Neural Network) 기반 이상 탐지 모델의 성능을 최적화하기 위해, 변동성이 작은 지표들에 대한 스케일 조정 방식을 개선하는 것을 목표로 적응형 스케일링 기법을 적용하여 이상 탐지 모델의 학습 균형을 맞추고, 탐지율을 향상시킴으로써 보다 신뢰성 높은 AI 기반 이상 탐지 시스템을 구축	엑셈 부설연구소

66	트렌드 변화 대응을 위한 이상 탐지 모델 적응성 향상 연구	이상 탐지 모델이 데이터 트렌드 변화(Concept Drift)를 실시간으로 감지하고, 기존의 재학습 방식보다 빠르게 적응할 수 있도록 파인튜닝(Fine-Tuning)을 활용하여 모델 파라미터를 최적화하는 기술을 연구하여 트렌드 변화가 빠른 환경에서도 이상 탐지 성능을 유지하고, 실시간 적용이 어려운 재학습 방식의 한계를 극복	엑셈 부설연구소

67	서비스(tx)) 이상탐지 특징 추가 및 이상탐지 분류 적용 연구	기존 서비스 이상 탐지 모델이 트랜잭션(TX) 수행 시간 평균만을 활용하여 탐지하는 한계를 개선하기 위해, 특성 공학(Feature Engineering)을 활용하여 추가적인 통계 분석 지표를 도입하고, 탐지된 이상 패턴을 기본적인 분류를 할 수 있도록 고도화하는 것을 목표로 함. 이상 탐지가 발생했을 때 개별 TX의 급격한 증가인지, 전체적인 수행 시간이 상승한 것인지 등을 구분하여 보다 정교한 이상 탐지 체계를 구축	엑셈 부설연구소

68	DB 지표 특성을 반영한 다중 이상탐지 모델링 및 앙상블 전략 기술 연구	DB 지표별 특성에 맞춰 최적화된 다중 이상 탐지 모델을 적용하고, 이를 앙상블(Ensemble) 기법으로 결합하여 탐지 성능을 극대화하는 것을 목표로함. 기존 단일 모델 기반 이상 탐지 방식의 한계를 극복하기 위해, 관계성(Relational) 모델 맥락(Context) 모델, 그리고 이벤트성(Event-driven) 지표를 위한 통계적 이상 탐지 모델을 조합하여 보다 정밀한 이상 탐지 체계를 구축	엑셈 부설연구소

69	GPU 모니터링 연구	시스템 내 GPU 사용 현황 모니터링을 제공	엑셈 부설연구소

70	데이터 복원 오류 기반 이상 탐지 및 원인 분석(XAI) 기술 연구	데이터 특징 압축 및 복원 기술을 활용하여 정상 범주를 학습하고, 복원 오차 측정을 통해 미세한 이상 징후를 탐지하는 기술 연구를 목표로 함. 탐지된 결과에 대한 주요 기여 지표를 역추적하는 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 결합하여, 이상 발생 시 즉각적인 원인 분석(RCA) 결과를 제공함으로써 분석의 신뢰성을 확보하고 장애 대응 프로세스의 효율성 향상을 목표로 함	엑셈 부설연구소

71	고성능 서빙 구조 기반 추론 아키텍처 및 배포 환경 최적화 연구	기존 인메모리 기반 모델 관리 방식의 한계를 개선하기 위해, 모델 배포 및 관리에 최적화된 추론 프레임워크 기반의 차세대 아키텍처로 전환하는 연구를 목표로 함. 모델 패키징 및 관리 공정을 체계화하고 대규모 트래픽 대응을 위한 추론 파이프라인 최적화 기술을 적용하여, 서비스 규모 확장에 유연하게 대응할 수 있는 고가용성 모델 제공 환경 구축을 목표로 함	엑셈 부설연구소

72	Trino 고가용성 아키텍처 연구	인메모리(In-memory) 기반의 데이터 처리를 위한 분산 쿼리 엔진인 Trino의 Coordinator(Master)를 자체 개선하여 Pool기반의 이중화 아키텍처를 검증. 고가용성이 보장되는 분산 쿼리 엔진을 EBIGs에 적용	엑셈 부설연구소

73	LDAP 기반의 HADOOP ECO SYSTEM 아키텍처 연구	빅데이터 플랫폼 HADOOP 및 ECO SYSTEM의 계정관리를 DAP 프로토콜 기반 일원화 구축하여 일관성 있는 계정관리체계를 EBIGs에 적용	엑셈 부설연구소