솔트룩스 사업보고서 (2024.12)
7. 기타 참고사항

1. 지적재산권 보유현황

당사는 생성형 AI(Generative AI) 및 기계학습 기반 빅데이터 증강분석(Augmented big data analytics)라는 2가지 핵심 원천기술을 기반으로 사업을 영위하고 있으며, 특 허가 사업 경쟁력의 원천임을 인식하고 비즈니스 경쟁력을 높이기 위하여 다음과 같이 지식재산권 출원 및 등록을 관리하고 있습니다.

번호	구분	내용	현재 권리자	출원일	등록일	적용제품	주무관청

1	특허권	개체명 교정 시스템 및 이를 훈련시키는 방법	(주)솔트룩스	2021.11.12	2023.06.28	Bigdata Suite	특허청

2	특허권	분류기의 오류를 검출하고, 분류기를 수정하는 기계 학습 기반 텍스트 분류 시스템 및 텍스트 분류 방법	(주)솔트룩스	2021.11.12	-	Bigdata Suite	특허청

3	특허권	그래프 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법	(주)솔트룩스	2021.11.15	-	지식그래프	특허청

4	특허권	음성과 생체신호를 복합 활용하는 음성 대화 기반의 문진 시스템	(주)솔트룩스	2021.11.17	-	Bigdata Suite	특허청

5	특허권	학교생활기록부의 인공지능 평가를 이용한 진학 정보 관리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2021.12.10	2024.03.06.	AI Suite	특허청

6	특허권	재생 중인 응답 발화를 제어 및 사용자 의도를 예측하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2023.05.10	2023.09.18	AI Suite	특허청

7	특허권	메타 휴먼을 이용한 영상 컨텐츠의 생성 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스 (주)플루닛	2022.10.31	2024.05.08	AI Suite	특허청

8	특허권	메타 휴먼을 이용한 영상 컨텐츠의 생성 및 편집 장치	(주)솔트룩스 (주)플루닛	2022.10.31	2024.09.13	AI Suite	특허청

9	특허권	고객 의도 파악을 위한 요청 분석 및 이를 이용한 옴니 채널 방식의 고객 응대 시스템	(주)솔트룩스	2023.04.04	2024.08.01	AI Suite	특허청

10	특허권	고정밀도 학습을 통한 사용자 의도분석 알고리즘 운용 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2023.12.27	-	AI Suite	특허청

11	특허권	멀티모달 기반의 사용자 응대형 메타 휴먼을 통한 사용자 의도 예측 및 응답 시스템	(주)솔트룩스	2023.04.03	-	AI Suite	특허청

12	특허권	사용자의 설정에 따른 문장의 폭력성 여부를 판단하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2023.08.28	-	AI Suite	특허청

13	특허권	문장의 폭력성 여부를 판단하기 위한 학습 및 처리 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2023.08.29	-	AI Suite	특허청

14	특허권	사용자 신장 파악을 통해 몰입감이 향상된 메타 휴먼형 인터렉션 서비스를 제공하는 시스템	(주)솔트룩스	2023.12.26	-	AI Suite	특허청

15	특허권	컨텍스트 인지형 가상 인간이 구현된 키오스크를 이용한 서비스 플랫폼 제공 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2024.11.18	-	AI Suite	특허청

16	특허권	컨텍스트 인지형 가상 인간의 인터랙션 제어 시스템	(주)솔트룩스	2024.10.30	-	AI Suite	특허청

17	특허권	대규모 언어 모델을 파인 튜닝하기 위한 인스트럭션 데이터 세트 정보의 문맥 및 서식을 보정하는 방법	(주)솔트룩스	2024.11.18	-	AI Suite	특허청

18	특허권	공개 말뭉치 내에서 미세 편향 텍스트의 식별 및 식별된 미세 편향 텍스트에 대한 대응 답변 생성 방법	(주)솔트룩스	2024.11.07	-	AI Suite	특허청

19	특허권	맞춤형 어업 정보를 출력하는 챗봇 서비스를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2024.11.25	-	AI Suite	특허청

※ 현재 등록 진행중인 건을 포함하여, 주요 특허를 기재하였습니다.

2. 시장여건 및 영업의 개황(1) 시장의 특성

① 인공지능 시장

인공지능(AI)이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능'을 의미하며, AI 시장이란 '인지, 추론 등을 통한 학습과 문제해결 등 인간의 사고 능력을 기계적으로 구현, 자동화하는 사업 시장'을 뜻합니다.

인공지능에 대한 연구는 1950년대부터 시작되었지만, 초기에는 기술적 한계로 인해 발전이 더디었습니다. 당시 나온 전문가 시스템은 데이터를 처리하고 분석하기 위한 기초 지식을 미리 주입하는 방식으로 작동했으나, 기계가 스스로 지식을 학습하는 능력이 부족하여 실제 산업현장에 적용되기 어려웠습니다.

이러한 상황은 2000년대 중반에 등장한 딥러닝 기술로 극복되었습니다. 딥러닝은 인공지능의 학습 능력을 크게 향상시키는 데 기여하였고, 2016년 알파고와 딥마인드를 통해 인공지능의 가능성은 대중의 이목을 끌게 되었습니다. 그 결과, 일반 대중과 산업계에서 인공지능에 대한 관심과 투자가 급증했습니다.

또한, IoT(사물인터넷), 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터와 같은 다양한 기술들이 인공지능의 확산을 뒷받침하고 있습니다. 예를 들어, IoT를 통해 생성된 방대한 양의 데이터는 인공지능의 분석과 학습을 가능하게 하며, 클라우드는 이러한 데이터를 수집하고 처리하기 위한 저비용의 유연한 인프라를 제공합니다. 이러한 기술들의 결합으로 인해 인공지능은 행정, 국방, 그리고 다양한 산업 영역에서 다방면으로 적용될 가능성이 높아지고 있습니다.

결론적으로, 인공지능의 발전은 딥러닝 기술과 현대 기술들의 결합 덕분에 가능해졌으며, 앞으로 공공 및 민간 분야에서의 활용이 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.

인공지능 산업의 특징은 1) 성장기 초기에 위치한 산업, 2) 구매자 교섭력이 높은 산업, 3) 신규 기업의 진입장벽이 높은 사업, 4) 대체제로부터의 위협이 낮은 산업, 5) 기술집약적 산업 등으로 요약됩니다.

인공지능 전후방 산업은 '컴퓨팅 하드웨어, 소프트웨어 개발툴(SDK) 공급업체, 알고리즘 개발업체, 응용솔루션 개발업체' 등으로 구성됩니다.

생성형 AI(Generative AI) 기술은 디지털 비즈니스의 핵심 요소로 부상하며, 전 세계적으로 그 적용 범위와 시장 규모가 급속도로 확장되고 있습니다. 생성 AI 시장은 향후 몇 년 동안 광범위한 산업 분야에서의 적극적인 채택을 통해 지속적인 성장을 경험할 것으로 예상됩니다.

생성형 AI는 기업들이 보다 효율적으로 작업을 수행하고 신규 비즈니스 모델을 창출할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 이미지 생성 AI는 광고 제작 과정에서 효율성을 극대화하며, 인간 디자이너와 AI가 협력하여 최종 결과물을 생산하는 구조를 지향합니다. 이는 AI가 반복 가능한 작업을 자동화하는 동시에, 인간의 창의성을 보완하여 최종적인 디자인을 완성하는 역할을 수행하게 되는 등 그 영향을 실로 막강합니다.

② 빅데이터 시장

빅데이터(big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 또한 이로부터 더 나아가, 부가가치 높은 데이터를 활용성 있게 유통하는 하나의 서비스 사업군까지 포함한 확장된 개념으로 진화하고 있습니다.

빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의 편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.

이중 당사가 주 목표로 하는 시장은 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측 등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다. 동 영역은 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터산업과 달리 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로 합니다.

참고로 맥킨지 앤드 컴퍼니의 분석에 따르면, 영업과 마케팅, R, 운영 등에 걸쳐 공공은 물론 금융, 통신, 소비재, 헬스케어, 에너지등의 부문에서 고도화된 분석 기술의 채택 잠재력을 높이 보고 있습니다.

(2) 시장 규모 및 전망① 인공지능 시장

2022년 기준 글로벌 전체 인공지능(AI) 시장 규모는 약 4,541억 달러, 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 19%로 약 2조5751억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 미국의 인공 지능 시장은 2022년에 1037억 달러, 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 19.1%로 예상돼 약 5940억 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

(Precedence Research)

당사가 목표로 하는 생성형AI 시장 규모는 2022년 기준 108억달러 수준이며, 지역별로는 북미 지역 시장규모 비중이 41%로 압도적으로 높았으며, 유럽 26%, 아시아태평양지역이 22%로 뒤를 이었습니다. 향후 생성형AI시장은 연평균 성장률(CAGR)27% 성장세를 이어나가며 2032년 1,181억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다.

국내 인공지능 시장은 글로벌 시장과 마찬가지로 지속적으로 성장하고 있습니다. 2023년 전년 대비 17.2% 성장하여 2조 6,123 억원의 매출 규모를 형성하였으며, 해당 시장은 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하며 2027년까지 4조 4,636 억원 규모에 이를 것으로 전망됩니다. 다양한 산업에서 AI 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이루어지면서 해당 시장 성장을 견인한 것으로 보입니다. 또한, 더많은 기업이 AI 관련 전문 지식을 확보하기 위한 투자를 이어감에 따라 성장 추세가 지속될 것으로 전망됩니다. (IDC, 국내인공지능 분석 시장 전망, 2023-2027)

② 빅데이터 시장

세계 빅데이터 기술 시장 규모는 2023년 3,494억 달러로, 2024년 3,972억 7천만 달러에서 2032년 1조 1,943억 5천만 달러로 성장하여 예측 기간(2024~2032) 동안 CAGR 14.8%를 기록할 것으로 예상됩니다. 특히 2023년 북미 시장 가치는 1,049억 달러에 달합니다. 빅데이터 기술은 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 관리, 수집, 분석, 구성, 제공, 액세스하는 기능을 갖춘 다양한 소프트웨어 도구의 조합입니다.

빅데이터 기술은 정부와 민간 기업의 다양한 기술 프로젝트에 대한 투자와 지출이 늘어나면서 주목을 받고 있습니다. 2022년에 발행된 전 세계 빅 데이터 및 분석 지출 가이드에 따르면 빅 데이터 기술에 대한 지출은 2025년까지 1.6배 증가할 것입니다. 또한 인터넷 보급률이 높아지고 사이버 보안, 사물 인터넷(IoT), 5G 인프라가 시장 성장을 주도할 가능성이 높습니다.

(fortunebusinessinsights)

국내 빅데이터 및 분석도구 시장은 전년대비 11.1% 성장하여 2023년 2조 7,054억 원의 매출 규모에 이어 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억원 규모에 이를 전망입니다. 국내에서는 비즈니스 경쟁력을 확보화기 위해 데이터를 비즈니스 이니셔티브에 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되고 있는 추세이며, 특히 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객 데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

(3) 경쟁 현황① 시장경쟁 상황

현재 생성AI 업계는 빠른 기술 발전과 치열한 경쟁 속에서 급격한 변화를 겪고 있습니다. 특히 오픈AI의 챗GPT 출범 이후, 이 시장은 구글, MS, 아마존과 같은 글로벌 빅테크 기업뿐만 아니라 다양한 스타트업이 참여하는 무대로 변모했습니다. 최근 연구에서는 생성AI가 2030년까지 시장 규모가 1,000억 달러를 넘어설 것으로 전망하고 있으며, 이는 연평균 34.6%의 성장을 의미합니다.

금융 분야에서는 생성AI의 도입이 특히 두드러집니다. 기술 기반의 금융 서비스가 발전함에 따라, 소비자의 금융 수요를 보다 정확하게 파악하고, 초개인화된 서비스를 제공하는 것이 가능해지므로, 고객의 금융 비용 또한 절감될 것으로 기대됩니다. 이러한 변화 속에서 생성AI는 24시간 언제든지 상담과 서비스를 제공할 수 있는 미래의 은행 모델을 이끌고 있습니다.

또한, 비용 경쟁이 치열해지고 있는 현 시점에서, 많은 기업들이 서비스 가격을 낮추거나 무료화하는 전략을 취하고 있습니다. 오픈AI의 최신 모델인 GPT-4o는 가격을 절반으로 낮추면서도 성능을 크게 향상시키는 등, 고객의 이목을 끌고 있습니다. 이러한 경쟁은 전체적인 비용 절감과 더 나은 기술 제공의 선순환을 이끌어내고 있습니다.

생성AI 업계는 기술 혁신과 비용 효율성을 중심으로 한 경쟁이 활발하게 진행되고 있으며, 이는 금융을 비롯한 다양한 분야에서 더욱 빠르게 자리잡을 전망입니다. AI에 대한 관심과 투자 역시 계속해서 증가할 것으로 보입니다.

② 경쟁업체 현황

당사와 같은 생성형AI 기술 기반의 국내외 주요 경쟁업체는 아래와 같습니다. 각 기업은 생성형AI의 적용 방식과 특징에서 차별점을 보이고 있습니다. 네이버와 카카오는 자사 플랫폼을 통해 사용자 친화적인 서비스를 강조하고 있으며, LG CNS는 기업 고객을 겨냥한 서비스를 제공하는 한편, 삼성SDS는 클라우드 기반의 통합 솔루션으로 기업의 디지털 혁신을 지원합니다. 이러한 경쟁은 향후 AI 서비스 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

기업명	주요서비스	특징 및 강점

네이버	하이퍼클로바X	자연어 처리 기반의 생성AI 모델로, 다양한 산업에 맞춤화된 서비스를 제공. 사용자 경험을 개선하기 위해 메신저와 통합 되어 사용됨.

카카오	KoGPT 2.0 (예정)	대화형 AI 서비스에 중점을 두며, 카카오톡 등 플랫폼에 통합하여 사용자와의 상호작용을 강화할 계획.

LG CNS	DAP 젠AI 플랫폼	기업 고객을 위한 문서 작성, 디자인, 챗봇 생성 서비스를 제공. 오픈AI, 구글 등의 AI 모델을 통합하여 특화된 서비스를 개발.

삼성SDS	브리티 코파일럿	클라우드 기반의 생성AI 플랫폼으로, 업무 효율성을 높이기 위해 복잡한 데이터를 사용하여 직원들이 쉽게 활용할 수 있도록 지원.

국내 대기업AI Labs/ SI사의 AI 사업부문	- 현대자동차, SK C 등이 자체 사업 효율 개선, 서비스 모델 개발등을 위해 본 시장 영역에 진입하여 있음- 당사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음

글로벌 생성AI시장의 경우 빅테크 기업들이 치열하게 경쟁하고 있으며, 업체별 사업전략 및 특징에서 차별점을 보이고 있습니다. 향후 기술혁신이 기업의 성장을 좌우하는 중요한 요소로 작용할 것으로 보이며, 각 기업들은 자사의 강점을 살려 고객에게 더 나은 가치를 제공하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.

[해외 주요 경쟁업체 현황]

기업명	주요서비스	특징 및 강점

Open AI	ChatGPT	오픈AI는 ChatGPT와 같은 모델을 개발하여 광범위한 자연어 처리(NLP) 기능을 제공합니다. 오픈AI의 모델은 사용자 요구에 맞춰 다양한 산업에서 적용될 수 있으며, API 형태로 기업에 제공되어 생성형 AI 도입을 용이하게 합니다.

Meta	LLaMA	메타의 생성형 AI 사업 전략은 무료 공개와 개방형 생태계 구축을 통한 기술 리더십 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 향후 수익 모델의 다양화와 시장에서의 경쟁 우위를 강화하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

Google	Gemini	구글은 'Gemini’와 같은 최신 모델을 통해 이미지, 음악, 코드 등의 콘텐츠 생성에서 두각을 나타냅니다. 구글은 클라우드 컴퓨팅 서비스와 결합하여 기업들이 생성형 AI를 쉽게 도입할 수 있도록 지원하고 있으며, AI 툴의 성숙도를 높이기 위해 다양한 연구 개발에 투자하고 있습니다.

③ 경쟁구도 변경 가능성

인공지능과 빅데이터 소프트웨어업은 점차적으로 도메인 특화형으로 진화하고 있습니다. 구글, 아마존등이 원천기술에 기반해 실질적으로 비수익성(클라우드 인프라스트럭쳐의 부가 서비스 형태) 사업을 글로벌 민간기업과 각 지역 공공부문에 전개하는데 반해, 상기의 국내외 소프트웨어 전문업체들은 3~4개 부문의 핵심적 도메인에서 사업을 고도화하고 있습니다. 향후에도 인프라스트럭쳐 기반의 글로벌 대형 사업자를 제외한 전문 소프트웨어 회사들의 핵심 도메인에 걸친 사업 전개방향은 지속될 것으로 예상됩니다.

또한, 인공지능을 위시한 기술 진보에 따라 기능성의 지속적 보강(예, AR/VR, RPA, IoT 등과의 융합 기반 이노베이션 포함) 및 도메인 최적화를 위한 커스터마이징부문의 경쟁력 확보, 이를 확장성있게 시장에 공급할 수 있는 제품의 플랫폼화 등을 중심으로 기업들간 경쟁이 확대될 것으로 예상됩니다.

(5) ESG 경영 보고

솔트룩스는 '세상 모든 사람이 자유롭게 지식소통 하는 세상을 만들겠다.'는 사명을 갖고 2000년에 창업이 되었으며, 인공지능 및 빅데이터 산업에서 한 우물만 파온 기업입니다. 솔트룩스 모든 임직원은 인공지능 대표기업으로서 사회적 책임을 준수하고 '올곧게 일하고, 혁신을 통해 공헌하며, 동료의 행복과 성장을 추구'하는 핵심 가치를 갖고 일하고 있습니다. 솔트룩스 임직원은 우리의 기업 사명과 핵심 가치가 고객의 성공을 넘어 사회와 인류의 지속가능한 삶을 실천하는 것이라 믿습니다. 앞으로도 환경, 사회참여, 투명한 경영으로 지속가능한 성장을 위해 더욱 노력하겠습니다.

① 환경경영(Environmental Responsibility)

솔트룩스는 최근 3~4년 전부터 인공지능 성능 개선과 학습을 위한 컴퓨팅 파워, 전기 에너지 절감에 큰 노력을 기울여 왔습니다. 기존 머신러닝, 딥러닝과 동일한 성능을 내면서도 4~5배 정도의 에너지를 절감하기 위해 기술 개발 중이며, 산학연과 긴밀하게 협력하고 있습니다.

첫 번째, 솔트룩스는 FPS의 속도 향상과 GPU 메모리 사용량을 줄이는 목표로 소이넷과의 모델 가속화 프로젝트를 진행하였으며, 프로젝트 결과 알고리즘 변경으로 인해 속도는 4.4배 향상되었고, GPU 메모리 사용량은 3.3배 낮아진 것을 확인했습니다. 결과적으로 소이넷의 추론엔진 성능을 3배 이상 개선함으로써 에너지 소비량을 1/3 이하로 절감할 수 있었습니다.

두 번째, 오픈이노베이션을 통해 대학들과 함께 딥러닝 뉴럴 네트워크 학습 및 추론을 위한 심층신경망 가속화 및 최적화 기술 연구를 진행했습니다. 주요 성과로 Kernel Fusion과 FP16 연산을 적용한 결과 Google BERT 모델 대비 2배 이상 추론 속도가 향상되었으며, 정확도는 유지되는 것을 확인했습니다. 또한, 컴퓨팅 파워는 1/4 수준으로 절감되어 전기 및 탄소 배출을 줄이는 효과가 있습니다.

세 번째, 디지털 뉴딜 AI 학습용 데이터 구축 사업 '해안 오염물질 데이터'는 영상 정보 기반의 해양쓰레기 모니터링 기술 개발과 해양쓰레기 수거 및 관리 기반 강화를 위한 인공지능 응용 모델 개발을 목표로 합니다. 구체적인 사업 목표는 ▲해안 오염물질 인공지능 학습용 데이터 구축(40만장 이상) ▲인공지능 학습용 데이터를 활용한 응용 모델 개발 ▲크라우드 소싱을 통한 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출입니다. 본 사업에 적용되는 인공지능 모델의 기술은 크게 2가지입니다. 해안, 부유, 침적쓰레기 탐지를 위해 YOLOv5, EfficientDet 등 Object Detection 분야의 최신 기술을 활용하며, 이 모델은 모두 객관적인 정량적 성능지표에 대한 성능 공개를 통해 대외적으로 검증되었습니다. 재해쓰레기 탐지는 의미론적 분할 모델이 적용되며 U-Net, DeepLabv3+ 등으로 개발 예정입니다. 이를 통해 기대되는 사업 효과는 데이터 기반 전주기 해양쓰레기 관리 효율성 제고 및 다양한 서비스가 가능하며, 해양쓰레기의 발생량 및 현존량 추정에 대한 과학적 정확성을 높임으로써 처리/저감 대책 마련에 기여할 수 있습니다. 마지막으로 해양쓰레기 모니터링 공간의 확대 및 시간/비용/인력의 절감 효과가 있습니다.

향후 솔트룩스는 메타휴먼을 다양한 사업 분야로 상용화하고, 메타버스 내 적용을 통해서 실제로 가상세계에서의 활동을 강화할 것입니다. 그 외에도 디지털 트윈, 자동화된 AI 기반 서비스, 에너지 소비뿐만 아니라 기후변화 대책을 위한 AI 기반 시뮬레이션 등 다양한 부분에 당사가 보유한 인공지능 및 빅데이터 분석 기술을 활용해 IT/SW 분야의 환경경영을 적극적으로 이행하고 강화할 예정입니다.

② 사회책임경영(Social Responsibility)

솔트룩스는 16년 전부터 기업의 사회적 책임을 다하고 소외계층을 위한 지원을 시작했습니다. '1% 나눔운동' 사회공헌 활동은 직원 급여의 0.5%에 회사 지원 0.5%를 합한 1%를 기금으로 조성하는 것이며, 현재까지 5억원 이상의 기금이 누적, 활용 되었습니다. 아동·청소년 가장·노인, 미혼모 등 소외계층의 자활을 위해 봉사해 왔으며, 서울시와 함께 아이들의 방과 후 및 방학 동안의 학습과 성장을 위해 작은 도서관 '해다미'를 지어 지역아동센터에 기부해 왔습니다. 현재 해다미 도서관은 10호관 이상 설립되어 대한민국 미래 인재들을 위한 교육과 삶 자리 역할을 하고 있습니다.

[1%나눔운동 후원현황]

(단위 : 백만원)

2018년	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년	2024년

64	52	66	101	187	126	105

솔트룩스는 인공지능 윤리 및 개인정보 보호에 대한 사회적 책임을 다하고 있으며, 신기술 도입의 잠재적 위험을 줄이고 안전한 인공지능 서비스 환경을 조성하기 위해 여러 원칙을 준수하고 있습니다. 2019년 방송통신위원회와 정보통신정책연구원이 발표한 '이용자 중심의 지능정보사회를 실현하기 위한 원칙' 에 솔트룩스는 적극 참여했습니다.

이 원칙은 사람 중심의 서비스 제공, 투명성과 설명 가능성, 책임성, 안전성, 차별 금지, 참여, 프라이버시 및 데이터 거버넌스 등 총 7가지로 구성되어 있습니다. 예를 들어, 서비스는 인간의 존엄성을 보호하는 방향으로 제공되어야 하며, 사용자는 서비스의 작동 방식을 이해할 수 있어야 합니다. 또한, 지능정보 서비스의 제공으로 인해 발생할 수 있는 피해를 사전에 대비하고, 모든 구성원이 평등하게 정책과정에 참여할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

솔트룩스는 개인정보 보호를 위해 사내에 전담 임원을 배치하고, 머신러닝 및 딥러닝 학습 데이터의 민감한 정보에 대한 접근을 제한하는 등의 절차를 마련했습니다. 특히, 데이터의 편향성을 검증하고 저작권 문제를 해결하기 위한 노력도 기울이고 있으며, 이러한 점에서 사회적 책임 경영을 적극적으로 실천하고 있습니다.

③ 기업지배구조(Governance)

당사는 주주 가치를 증대시키고 권익을 보호하기 위해 투명하고 안정적인 지배구조를 유지하고 있으며, 이를 통해 지속 가능한 성장과 글로벌 도약을 목표로 하고 있습니다. 현재 이사회 구성은 총 3명 중 1명의 사외이사(33%)로 운영되며, 향후 사외이사 비율을 과반수로 확대하고 외부 인사를 영입하여 전문성과 다양성을 강화할 예정입니다. 이를 통해 이사회의 독립성과 경영진에 대한 견제 기능을 개선하고, 전문위원회를 설치하여 효율성을 극대화할 계획입니다.

당사는 정기주주총회를 매년 3개월 이내에 개최하고, 주총 관련 정보는 전자공시시스템(DART)을 통해 공개합니다. 주주친화정책의 일환으로 의결권 행사 편의를 제고하기 위해 전자투표를 도입하였으며, 활발한 IR 활동을 통해 주주에게 필수 정보를 공정하게 제공합니다. 주주환원 정책도 마련하여 장기적인 성장과 함께 주주 가치를 높일 계획입니다.

내부거래 및 자기거래 통제를 위해 이사회 결의사항으로 이사와 회사 간 거래를 승인하며, 특별한 이해 관계가 있는 이는 의결권 행사를 제한합니다. 또한, 내부회계 관리를 위해 2014년에 제정된 내부회계관리 규정을 바탕으로 전문 조직을 운영하고 있습니다. 이사와 감사에게 매년 운영 실태를 보고하며, 효과성을 지속적으로 점검하고 있습니다. 이러한 조치를 통해 기업의 투명성과 신뢰성을 높이고 있습니다.