슈어소프트테크 사업보고서 (2025.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등당사는 공시서류 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 없습니다.나. 연구개발활동

(1) 연구개발활동의 개요

동사는 소프트웨어 테스트 전문 기업으로 주로 자동차, 국방, 철도, 에너지 등의 Mission Critical 산업 분야에서 고객사들이 개발하는 임베디드 시스템의 자동화 검증 도구를 판매하거나 시험검증(V) 서비스를 제공하고 있습니다. 따라서 동사의 자동화 검증 소프트웨어 제품과 시험검증(V) 서비스의 사업, 영업, 판매 대상 시장은 전체 임베디드 시스템과 임베디드 소프트웨어 관련 시장, 더 구체적으로는 Mission Critical 산업 분야의 임베디드 시스템과 임베디드 소프트웨어 시장이라고 할 수 있습니다.

임베디드 시스템이란, 각종 전자 제품이나 정보기기 등에 설치되어 있는 마이크로 프로세서에 미리 정해진 특정 기능을 수행하는 소프트웨어를 내장한 시스템을 의미합니다. 미리 정해진 특정 기능을 수행하기 위해 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어가 조합된 전자 제어 시스템을 통칭하여 사용합니다.

임베디드 시스템의 특정 기능을 수행하기 위해서는 임베디드 시스템에 설치되어 실행되는 소프트웨어가 필요합니다. 이러한 임베디드 소프트웨어는 플랫폼을 구성하는 시스템 소프트웨어와 응용 소프트웨어로 구분할 수 있습니다. 미리 정의된 목적을 위해 물리적 입력 및 그 가공된 데이터를 이용하여 적절한 반응을 제공하기 위해 설계된 소프트웨어로, 제한된 자원을 효율적으로 활용하여 그 목적을 경제적으로 달성해야 하는 소프트웨어입니다.

일반적인 소프트웨어(게임, 뱅킹 시스템, 메신저, SNS, E-commerce 등)와 달리 임베디드 소프트웨어 개발은 시스템 자원(CPU, RAM, Interface)의 양이 다르고, 자원마다의 특색에 따라 다양한 개발환경을 갖는 차이점이 있습니다. 아래와 같이 임베디드 소프트웨어 개발 환경은 매우 다양하고 예측하기 복잡하며, 운용 환경은 일반 소프트웨어 개발 환경에 비해 훨씬 더 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 따라서 임베디드 소프트웨어는 Mission Critical(소프트웨어 기능 수행 결과의 정확성), Timing Critical(정해진 시간 내 수행해야 하는 신속성), Safety Critical(어떤 환경에서도 동작해야 하는 안정성) 등의 특징을 지니고 있습니다.

임베디드 소프트웨어 분야에서는 V 수행을 통해 소프트웨어의 오류를 발견하고 품질을 향상시키는 활동이 필수적인 요소가 됩니다. 따라서 각 산업 분야마다 기능 안전(Functional Safety) 관련 규제에서 채택하고 있는 테스팅 기준이 있습니다. 해당 기준들은 위험도에 따른 시스템 안정성의 등급을 구분하고 등급에 따라 코드 커버리지를 만족 여부로 확인할 수 있습니다.

글로벌 임베디드 소프트웨어 시장에서 IoT, 인공지능, 머신런닝 등 지속적인 기술 발전에 따른 소프트웨어의 테스트 생산성과 효율성을 높이기 위한 대안으로 테스팅 자동화가 필수적인 요소로 인식되고 있습니다. 또한 안전한 소프트웨어를 위해 소프트웨어 품질 및 안전 규제가 지속되고 이를 통과하기 위한 요구사항은 점점 높아지고 있으므로 동사의 제품과 서비스에 대한 수요는 지속 성장할 것으로 예상됩니다.

(2) 연구개발 조직 개요

당사의 연구소의 조직도는 위의 그림과 같습니다. 연구개발 조직은 총 5개의 부서로 나누어져 있으며 각 부서는 다음과 같은 주요업무를 수행하고 있습니다.

[연구개발 관련 부서별 담당업무]

구 분	주요업무	담당업무상세

시험자동화
연구소	소프트웨어 시험 검증
자동화를 위한 핵심
기술 연구 및 제품 개발	- 소스 코드 분석 기술 연구
- 소스코드 정적 분석 도구 (CodeScroll STATIC) 개발
- 소스코드 단위/통합 테스트 도구 (CodeScroll Controller Tester)개발
- 커버리지 측정 도구 (QualityScroll COVER) 개발
- 모델 정적 분석 도구 (ModelScroll Model Inspector) 개발
- 모델 동적 시험 도구 (ModelScroll Model Verifier) 개발
- 프로세스 및 리포팅 자동화 도구 (QualityScroll VPES) 개발
- ASPICE 인증 지원 도구 (QualityScroll V-SPICE) 개발 - 사이버보안 퍼징 시험 도구 (Archon Z) 개발- AI 모델/AI시스템 검증 도구 (VERIFAI-M) 개발- AI 활용 SW 공학 자동화 도구 (ALIRA-AI) 개발

임베디드기술
연구소	자동차 엔지니어링 도구 개발 및 제어기 개발/검증 관련 기술용역 서비스 제공	- 데이터 기반 검증 도구(DCAT) 개발
- 로봇 및 차량 시뮬레이션 환경( AUTOSIM) 구축
- 자동차 네트워크 통신 검증 도구(AUTORACT)개발
- 제어기 가상화 검증 도구(SIMVA) 개발
- 결함주입시험 도구(FIT) 및 타이밍 프로파일링 도구(PROV)개발
- IVI시스템 검증 자동화 도구(VISTA) 개발
- 자동차 롬 검증 및 실차 데이터 검증 도구(AESOP) 개발
- 자동차 엔지니어링 기술용역 서비스 제공

스마트모빌리티센터	자동차 제어기 V	- 자동차 제어기 품질 향상 및 검증 효율성 확보를 위한 평가 스펙 개발- 자동차 관련 국제 표준 기준의 요구사항 및 설계 문서 작성과 가이드 수행- 개발 단계별 요구사항 기반 테스트케이스 설계 및 유효성 검증 수행- ISO 26262 기반의 제어 로직, 시스템에 대한 검증 수행 및 개선- 제어기 실차 적합성 평가 수행- 통신 시스템, 고장진단(DTC), Fail-Safe 기능 검증 및 안전성 평가- 사이버보안 검증 수행 및 성적서 대응- V 각 활동의 고객사별 맞춤형 자동화 환경 구축 및 실증

E-모빌리티센터

AX센터	항공우주, 에너지, 국방, 조선해양 등 SWㆍAI 개발 및 검증	- 에너지 분야 국제 표준 기반 V 및 사이버보안 검증
- 항공우주 국제 표준 기반 SW 검증 및 컨설팅
- 국방 분야 SW 신뢰성 시험
- 조선해양, 로봇, 의료 등 SW 검증
- 자동차 제어기 및 임베디드 SW 개발
- 항공우주국방, 조선해양, 자동차 분야 등 AI 모델 개발 및 검증

SQA실	자사 개발 소프트웨어 제품품질보증	- 자사 연구소 개발 제품 Release 품질 검증 및 관리
- 자사 제품 테스트 효율 개선 및 테스트 자동화 개발- 사외 이슈 분석 및 품질 프로세스 개선

(3) 연구개발 비용당사는 연구개발비용을 자산화하지 않았으며, 모두 판매비와 관리비(경상연구개발비)로 처리해왔습니다. 당사의 최근 3개년 연구개발 비용은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구분	2025년도(제24기)	2024년도(제23기)	2023년도(제22기)

경상연구개발비	7,868	5,577	3,662

합 계(매출액 대비 비율)	7,868(8.38%)	5,577(6.28%)	3,662(5.79%)

(4) 연구개발 실적당사의 주요 연구과제 및 연구내용 결과 실적은 다음과 같습니다.

연구과제명	연구개발 기간	연구내용	연구결과

CT 2024.06	2024.01. ~ 2024.06.	·SDV 대응을 위한 Linux 버전 개발·AI 활용 기능 개발	·리눅스 버전 개발 완료·AI Assistant (테스트 실행 오류, 스텁 오류 가이드)

CT 2024.12	2024.07. ~ 2024.12.	·요구사항 관리 도구 연동·리버스 엔지니어링 기능·테스트 형상 변경 시 동기화 기능·VS Code를 통한 디버깅 기능	·Polarion X, Codebeamer 연동 기능 개발 완료·설계 문서 자동 생성을 위한 데이터 추출 기능 개발 완료·파일 시스템 변경사항 자동 감지 및 동기화 기능 개발 완료·VS Code 연동 및 디버깅 바이너리 생성 기능 개발 완료

CT 2025.06	2025.01. ~ 2025.06.	·Docker 환경 테스트 실행 기능 개발·코드 기반 테스트 지원·AI를 활용한 테스트 생성 기능 개발	·독립 및 격리된 Docker 환경에서 테스트 실행 기능 개발·코드 기반 테스트를 작성하고 가져올 수 있는 기능 개발·AI를 활용하여 테스트 코드를 자동으로 생성하는 기능 개발

CT 2025.12	2025.07. ~ 2025.12.	·경로 처리 방식 개선(상대 경로 전환) 및 분석 엔진 컨테이너화·AI 기반 테스트 생성(Closed-Loop) 및 자가 복구(Self-healing)·CLI/Jenkins 플러그인 연동 및 MCP 기반 지능형 어시스턴트 개발	·클라우드 네이티브 개발 환경에 대한 기반 마련 및 분석 단계 통합·지능형 테스트 자동화 프로세스 구축으로 테스트 생성 및 유지보수 효율 증대·개발자 워크플로우에 AI 지원을 통합하여 편의성 및 생산성 강화

Static 4.8	2024.01. ~ 2024.06.	·방사청 보안약점및 행안부시큐어코딩 for Java·MISRA C++ 2023 규칙 개발·리눅스 버전 Static 개발·AI Chatbot 기능 개발	·방사청 보안약점및 행안부시큐어코딩 for Java 100% 개발 완료·MISRA C++ 2023 규칙 개발 80% 완료·리눅스 버전 Static 개발 완료·AI Chatbot 기능 개발 완료

Static 4.9	2024.07. ~ 2024.12.	·규칙 지원 범위 확대·지원 언어 추가·위배 suppression 편의 향상·분석 서버 독립 수행	·MISRA C++ 2023 100% 지원·방사청 보안약점및 행안부시큐어코딩 for C# 100% 지원·Python, Kotlin 정적 분석 지원·위배 suppression 실시간 반영 (기존 재분석 필수)·분석서버의 DB와 같은 의존성 분리, API를 통한 분석

Static 4.10	2025.01. ~ 2025.06.	·지원 프로그램 언어 최신버전 지원·CC 인증 (eal 2) 지원·행정안전부 시큐어 코딩 full list 지원·MISRA C 2012 AMD 1 ~ 4, MISRA C 2023 검출율 향상·현대자동차 ES 표준 JAVA 규칙 100% 지원	·C/C++ c++23, c++26 표준 추가 지원 개발, JAVA 21 지원 개발·CC인증 eal 2 에서 요구하는 보안목표 개발·2021년 개정판 기준 49개 항목 C/C++, JAVA, C# 정적 분석 검출 지원 개발·현장 적용과 오픈소스를 활용한 검출율 향상 개발·현대자동차 ES 표준 JAVA 규칙 167개 항목 검출 개발

Static 4.10 sp1	2025.07. ~ 2025.12.	·CWE 4.17, 4.18 658/659 신규 버전 지원·Kotlin 최신버전 지원·MISRA C++ 2023 검출 정확도 향상·arm linux 빌드 환경 지원·OPEN API 추가	·CWE 4.17,4.18 658/659 100%(92/92) 지원·Kotlin 2.1 까지 지원·MISRA C++ 2023규칙 50종 대상 검출 정확도 향상·Arm Linux 배포용 STATUC Client for C, C++ 패키지 개발·OPEN API 5종 추가되어 11개 개방

STATIC SE 1	2024.07. ~ 2025.02.	·위배 코드 자동 수정·위배 수정 편의 향상·위배 검증 속도 향상·web 기술기반 standalone 개발	·MISRA 일부 규칙 대상으로 패턴 기반 위배 코드 자동 수정·MISRA 규칙을 대상으로 AI 기반 위배 코드 자동 수정·LSP 지원 Editor 제공·diff view를 통한 위배 자동 수정 가시성 향상·on the fly 분석 제공·electron typescript 기반 기술 확보·eclipse theia 기반 standalone 제품 개발

STATIC 4 SE	2024.07. ~ 2025.02.	·Embedded 개발환경 특화 정적분석 도구 개발·툴체인설정 자동화·위배 검증 속도 향상·AI Chat 개발·위배 수정 편의 향상·Runtime Error 검출 정확도 향상	·Standalone형 정적분석 도구 개발·Code Composer Studio, Code Composer Studio(theia), Miscrochips IDE, MPLAB X IDE, STM32CubeIDE, Vitis Unified, MinGW(gcc) 대상 툴체인 자동 설정·편집과 정적 분석을 하나의 app에서 제공·AI Chat을 통한 위배 질의응답과 코드 수정, 재분석 기능 제공·MISRA C, CPP 규칙을 대상으로 AI 기반 위배 코드 82.7% 자동 수정·Runtime Error 규칙을 대상으로 AI 기반 위배 검출 정확도 88% 향상

DISCOVERY-X	2023.01. ~ 2023.12.	·커버리지 달성 기능 개선·테스트 자동 생성 기능 개발·벤치 마크 테스트 수행·CT 제품에 번들링	·제품 릴리즈 완료·수동 테스트 대비 생산성 향상·테스트 자동화 신사업으로 시장 진출 기회 마련·CT 제품에 플러그인으로 출시

Psionic 2.5	2023.06. ~ 2023.12.	·트레이스 성능 개선·메모리 분석 오탐/미탐 개선	·STATIC 4.7 에 번들링 완료하여 출시 완료·국방 신뢰성 검증시 활용 가능한 자사도구 전체 라인업 완성

COVER 4 sp5	2024.01. ~ 2024.06.	·KBS Container 환경 지원·대규모 시험 지원 - 성능 개선	·KBS Container 환경 지원·대규모 시험 지원 성능 개선 완료

COVER 4 sp6	2025.01. ~ 2025.06.	·지원 프로그램 언어 최신버전 지원·java 탐침 방식 고도화·c/c++ 함수 탐침 제외 고도화·Embedded 개발환경 지원 확대	·C/C++ c++23, c++26 표준 추가 지원 개발, C# 12 지원 개발, JAVA 21 지원 개발·탐침으로 인해 reflection을 사용하는 side effect 발생하지 않도록 개발·compile time에 탐침을 제외하지 않고, 탐침 시점에 제외하여 메모리 overhead 감소 개발·지원 embedded IDE 5종 추가와 5종 최신버전 지원 개발

COVER 4 sp7	2025.07. ~ 2025.12.	·사용자 권한 설정 강화·통계 계산 성능 개선·arm linux 빌드 환경 지원·OPEN API 추가	·그룹, 탐색기, 소스파일 단위별 사용자 권한 부여 개발·그룹 계산 속도 최대 5배 향상·COVER Agent for Arm Linux 패키지 개발·OPEN API 3종 추가되어 13개 개방

COVER Cloud	2023.02. ~ 2023.10.	·전세계 결재 방법 조사 개발·서비스 사용자 유입 통게 방법 조사·많이 사용되는 서비스와 연계 방법 조사	·steppay에서 stripe로 결제 시스템 변경, 전세계 결제 구성 완료·Google Analytics, OpenSearch 구성 완료·github actions 연계 개발과 github marketplace 등록 완료

VPES 3.5	2024.01. ~ 2024.06.	·Knowledge Hub·AI 활용한 SDD 자동완성 기능	·Knowledge Hub 개발 완료·AI(ChatGPT, Gemini) 활용한 SDD 자동완성 기능 개발 완료

VPES 3.6	2024.07. ~ 2024.12.	·사전에 시험할 수 있는 환경·산출물 출력전에 확인할 있는 기능·AI기능 private 환경 연동	·모의시험 평가 모드 개발 완료·산출물 미리보기 기능 개발 완료·Suresoft LLM 연동 개발 완료

VPES 3.7	2025.01. ~ 2025.06.	·방사청 매뉴얼 2024-6호 지원·AI 응답 결과 사용자 지정 기능·Knowledge Hub 추천 기능	·방사청 매뉴얼 2024-6호 기술문서 검증 및 산출물 자동 생성 개발·AI 응답 결과를 산업 현장에 적합한 응답으로 사용자화된 기능으로 개발·결함 개선 사례 중 AI가 현재 소스코드와 가장 적합한 사례를 알려주는 기능 개발

VPES 3.8	2025.07. ~ 2025.12.	·On Device AI 지원·개선 추적 관리 자동 등록 및 코드 추적 지원·WORD 형식 기술문서 검증 지원	·자체 서버의 자원으로 AI 기능 연동·개선 추적 관리 데이터 아잍템 등록을 자동으로 등록하는 기능 개발·방사청에서 제공하는 HWP 이외에 WORD 형식 일반검증 기준 적용 개발

ARCHON Z 2024.06	2021.01. ~ 2024.06.	·자동차 통신 프로토콜 확장·사용성 개선	·자동차 통신 프로토콜 확장·모니터링, 레포트 등 사용성 개선

ARCHON Z 2024.12	2024.07. ~ 2024.12.	·통신 프로토콜 및 모니터 확장·사용성 개선·효용성 검증 및 적용 사례 확보	·J1939, Bluetooth LE 관련 프로토콜 및 관련 모니터 확장·History, Weakness 등 사용성 개선·의료기기 분야 확장을 통한 S사 적용 사례 확보 및 도구 효용성 검증

VSPICE 1.4	2024.01. ~ 2024.07.	·ISO 26262 타입 생성·사용자 Role 세분화·추적성 항목 맵 기능	·ISO 26262 타입 생성 개발 완료·사용자 Role 세분화 개발 완료·추적성 항목 맵 기능 개발 완료

V-SPICE 1.5	2024.08. ~ 2024.12.	·CT 연동 인터페이스 개선·소스코드로부터 설계서 자동생성·AI기능 연동	·CT 연동 인터페이스 확장 완료·리버스 엔지니어링 기능 구현 완료·AI를 이용한 함수 명세 자연어 처리 기능 구현 완료

V-SPICE 1.6	2025.07. ~ 2025.12.	·Validation 기능 개선·소스코드로부터 생성 데이터 개선·AI 기능 확대	·CFG, 테스트케이스, 명세서 확인 가능·Caling, Called Function 등 자체 데이터 생성 범위 확대·코드 기반 CFG, IO, 함수 명세 생성 및 함수 명세 기반 함수 설명,테스트 정보 생성

VERIFAI-M 2024.06	2023.06. ~ 2024.06.	·인공지능 시험 검증 도구 신규 기획 및 개발·인공지능 모델 평가 기능·뉴런커버리지 측정 기능·적대적예제를 통한 검증 기능	·인공지능 시험 검증 도구 신규 기획 및 개발·ISO 21434 기반 AI 모델 평가 기능 개발 완료·뉴런커버리지 측정 기능 개발 완료·적대적예제를 통한 검증 기능 개발 완료

VERIFAI-M 2024.12	2024.06. ~ 2024.12.	·LLM 오류 유발 테스트 데이터 생성 기능 구현·LLM의 기능 정확성 평가 지표 측정 기능 구현·검증에 대한 추적성 관리	·LLM의 강건성 및 기타 품질에 대한 오류 사항 검증 가능·LLM의 추론 결과에 대한 정확도를 평가하기 위한 기본 지표 측정 및 벤치마크 측정·모델 및 데이터에 따른 검증 결과 추적성 관리 가능

Sure SLM	2024.01. ~ 2024.12.	·자연어 요구사항으로부터 테스트케이스 생성 sLLM 학습 및 평가·코드에 대한 명세 작성 sLM 개발·코드에 대한 설계 다이어그램 작성 sLM 개발·모델에 대한 명세 작성 sLM 개발·코드 명세 고도화를 위한 코드 탐색 에이전트 개발	·자연어 요구사항으로부터 테스트케이스 생성 sLLM 확보·온프레미스 환경에서 코드에 대한 자연어 명세 작성 자동화 가능·온프레미스 환경에서 코드에 대한 Flow Chart 및 State Diagram 작성 가능·온프레미스 환경에서 Simulink 모델에 대한 자연어 명세 작성 가능·복잡한 소프트웨어 공학 작업에 필요한 자율 추론/판단 에이전트 개발

PROV v1.2	2022.01. ~ 2022.05.	·POSIX OS 프로파일링 기능 추가 개발	·자동차용OS전체에 대한 프로파일링 지원 확보

DCAT 2.0.3	2024.03. ~ 2024.12.	·차량 시험 데이터 수집 및 분석 도구·llm 활용 평가 기준 자동 설정 기능·수집대상 이더넷 데이터 패킷 정의 기능 추가	·다양한 운영 시나리오에 대한 자동평가 기능 개발·자율주행 법규제 준수 검증을 위한 도구로 활용 중·s전자, 로봇 분야 등 시장 확대 중

SIMVA pro 2.0.2	2023.06. ~ 2024.06.	·제어기 가상화 시뮬레이션 테스트벤치·리눅스 클라우드 환경 가상화 지원·co-simulation을 위한 FMI 인터페이스 지원	·H사 전자편의제어기 평가 프로세스 도입·H사 적용 도메인 확대 중

SIMVA cloud 1.0	2024.01.~ 2025.03.	·클라우드 네이티브 제어기 가상화 시뮬레이션 도구·웹기반 테스트 케이스 생성 및 수행 지원· ASW레벨 가상화 지원	·클라우드 수행 엔진 개발 완료·ASW레벨 가상화를 위한 RTE 생성기 개발 완료

AUTORACT 2.1	2024.05. ~ 2025.03.	·차량 네트워크 프로토콜 검증 자동화 도구 CCS 서버 연동 등 기능 확장·웹기반 도구 인터페이스 추가	·대용량 데이터 처리 성능 개선 완료·평가 기능 다양화 및 웹기반 인터페이스 개발·H사 제어기 검증 자동화 도구로 확산 중

VISTA 2.0.2	2023.01. ~ 2024.04.	·IVI 테스트 자동화 도구·c/java/python 언어 스크립팅 지원·확장 가능한 테스트용 하드웨어 지원·OCR/음성/UI 정보 활용한 고급 verdict 기능 제공	·M사 AVN 평가 도구 활용 및 버젼 업데이트 납품

GPTs	2024.01. ~ 2024.06.	·테스트 자동화를 위한 GPTs 개발	·6종 GPTs 배포(MISRA Fixer, C++ Unit test creator, CT Assistant, STATIC Assistant, COVER Assistant, 무기체계 소프트웨어 신뢰성 시험 프로세스)

VESSEL	2024.01. ~ 2024.12.	·디버깅 자동화 도구·웹 기반 인터페이스 제공	·테스트 실패 케이스의 원인 분석 모듈 개발·CT 연동 델타 디버깅 기법을 적용한 테스트 실패 원인 자동 제거 모듈 개발·버전 관리 시스템 연동으로 코드 변경 사항 적용 및 이슈 생성 기능 모듈 개발·버전 관리 시스템 연동 로그인 기능 제공·CT 연동 테스트 실패 모니터링 제공·테스트 실패 제거 과정 모니터링 제공·변경 사항 선택 및 적용 시각화 제공

DCAT cloud 1.0.0	2025.01. ~ 2025.12.	·클라우드 기반 대용량 차량 시험 데이터 수집 및 분석 도구·웹기반 로보틱 데이터 시각화·시험 데이터 큐레이션 및 임베딩 기반 질의 지원	·E2E자율주행을 위한 데이터 관리 및 시험도구·자율주행 검증 및 모빌리티 로봇 검증에 최적화

ALiRA-AI-HUB	2025.03 ~ 2025.06	·Code2Doc(소스코드로부터 자동으로 설계문서를 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Code2Chart(소스코드 내 함수 및 구조를 분석하여 시각적 차트로 변환하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Model2Doc(모델로부터 설계문서를 자동 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Model2TC(모델을 분석하여 테스트 케이스를 자동 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Req2TC(자연어 형태의 요구사항으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발	·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Code2Doc APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Code2Chart APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Model2Doc APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Model2TC APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Req2TC APP 메뉴 연동 완료

ALIRA-AI-HUB v2	2025.07. ~ 2025.08.	·Model2Req(모델로부터 요구사항문서를 자동 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Req2TC(Model2Doc 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Req2TC(Code2Doc 기반으로 테스트 케이스를 자동 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·TC2TS(테스트케이스로부터 xCtrl 스크립트를 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·SAD(소스코드로부터 아키텍쳐 설계문서를 생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발·Code2IO(소스코드로부터 IO정보를 자동생성하는 기능) APP UI 설계 및 개발	·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Model2Req APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Req2TC(Model) APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Req2TC(Code) APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 TC2TS APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 SAD APP 메뉴 연동 완료·ALiRA-AI-HUB 웹페이지에 Code2IO APP 메뉴 연동 완료

ALIRA AI Core	2025.01. ~ 2025.06.	·코드 지식 데이터베이스화 코어·AI 토큰 한계 개선	·코드 조각 및 그래프 데이터베이스 생성 기능 개발·MCP 인터페이스 제공·코드 지식 검색 유틸리티 제공

ALIRA Agent	2025.01. ~ 2025.06.	·SW 공학 작업을 위한 Agent 시스템 개발·Agent들을 사용할 수 있는 ALIRA AI Hub 카탈로그 도구 개발·ALIRA를 활용하여 자사 도구 기능 연계·SW 공학 작업 단위 Agent 추가 개발	·ALIRA Agent 시스템 계층 구조 개발 완료·ALIRA AI Hub 개발 완료·CT, VPES, STATIC 기능 연계 완료

ALIRA Agent v2	2025.07. ~ 2025.12.	·코드/모델로부터 상세설계서 생성 App 개발·코드로부터 아키텍쳐 설계서 생성 App 개발·상세설계서로부터 단위 테스트 설계서 생성 App 개발	·VSPICE/ALRIA-AI-HUB 연동 완료·ALIRA AI Hub 개발 완료·VSPICE/ALRIA-AI-HUB 연동 완료

VERIFAI-M 25.06	2025.01. ~ 2025.06.	·AI Model Type 별 XAI 기능 구현·웹기반 사용자 인터페이스 구현·LLM Model에 대한 증강 기술 구현·Rest API 기반 AI System 평가 및 검증 기술 구현	·Tabular Classification/Regression, Image Classification, 2D Object Detection, Text Generation 에 대한 XAI 기능 개발 완료·웹 UI/UX 설계 및 개발 완료·사용자 입력 문자에 추가/삭제/오타/동의어변형/띄워쓰기를 적용한 증강 데이터 생성을 통해, 모델의 강건성을 평가하는 기능 개발·AI Model을 포함한 System의 AI 성능 평가 지표 측정 및 행동테스트 기능 제공

ARCHON Z 2025.06	2025.01. ~ 2025.06.	·통신 프로토콜 및 모니터 확장·기능 고도화 및 사용성 개선	·HTTPS, USB 관련 프로토콜 및 모니터 확장·CAN DBC 프로토콜 State fuzzing 기능 개발·Bluetooth manager 사용성 개선

EDITH	2025.07. ~ 2026.02	·코딩 어시스턴트 개발·문서 지식 빌더 개발	·터미널 인터페이스 구축 완료·에이전트가 수행가능한 기본적인 파일 관리, 디렉토리 관리, 파일 검색 기능 연동 완료·특정 분야에 적합한 코드 생성을 위한 문서 지식 빌더 개발 완료·에이전트와 지식 체계 연동 완료

PALADIN	2025.07. ~ 2026.02.	·SW 개발 주기에서 발생하는 데이터 ETL 파이프라인 구축·AI Agent가 사용할 수 있는 지식 체계 구축	·GITHUB, JIRA 연결관계 설정 및 지식 정보 체계 구축·배치 데이터 및 실시간 생성 및 수정 데이터 연동 완료·지식 체계 활용을 확인할 수 있는 채팅 인터페이스 구축 완료

VERIFAI-M 25.09	2025.07. ~ 2025.09.	·Classification Model Task에 대한 AI-MASTER 인증 용 메트릭 적용	·Tabular Classification, Image Classification에 대한 메트릭측정결과가 ISO 29119 와 AI-MASTER에서 요구하는 항목을 모두 제공하도록 반영

휠체어이동로봇	2025.03. ~ 2025.12.	· 휠체어 이동을 위한 자율주행 로봇· 3차원 slam을 통한 실내 측위 및 경로 탐색	· 휠체어 이동을 위한 도킹 및 수동/자율 주행 지원 · 장애물 회피 및 목적지 기반 경로 탐색 및 음성 안내· 엘리베이터를 이용한 건물내 수직이동 지원