솔트룩스 사업보고서 (2025.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유현황

당사는 생성형 AI(Generative AI) 및 기계학습 기반 빅데이터 증강분석(Augmented big data analytics)라는 2가지 핵심 원천기술을 기반으로 사업을 영위하고 있으며, 특허가 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	2025.05.27	지식그래프	특허청

4	특허권	음성과 생체신호를 복합 활용하는 음성 대화 기반의 문진 시스템	(주)솔트룩스	2021.11.17	2025.05.07	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

20	특허권	멀티 에이전트를 활용한 다학제적 LLM 사회/윤리성 평가 플랫폼 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2025.03.28	-	-	특허청

21	특허권	지식 베이스를 활용한 유저별 맞춤형 컨텐츠 추천 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2022.04.01	2025.07.08	-	특허청

22	특허권	딥시그널을 통한 유저 맞춤화된 토픽에 대한 리스크 또는 기회 이벤트 모니터링 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2022.04.01	2025.06.10	-	특허청

23	특허권	대규모 언어 모델을 통해 3D 에셋을 검색하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2025.11.05	-	-	특허청

24	특허권	주권 AI 구현을 위한 SFT 정보를 생성 및 학습하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2022.11.05	-	-	특허청

25	특허권	멀티 에이전트를 기반으로 사회윤리 정보를 텍소노미 분류하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2022.11.07	-	-	특허청

26	특허권	감정 전환 변환이 가능한 연속 영상 스트리밍 제어 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2022.11.12	-	-	특허청

27	특허권	AI 기반 공공기록물 지능형 검색 및 추천 시스템	(주)솔트룩스	2022.11.12	-	-	특허청

28	특허권	문서 내 시각적 요소 및 텍스트 정보 통합 기반 RAG 응답 향상 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2022.11.24	-	-	특허청

29	특허권	실시간 외부 데이터 융합 기반 어업 의사결정 지원 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2022.11.12	-	-	특허청

30	특허권	멀티 에이전트를 기반으로 사회윤리 정보를 텍소노미 분류하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2025.11.07	-	-	특허청

31	특허권	감정 전환 변환이 가능한 연속 영상 스트리밍 제어 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체	(주)솔트룩스	2025.11.12	-	-	특허청

32	특허권	AI 기반 공공기록물 지능형 검색 및 추천 시스템	(주)솔트룩스	2025.11.12	-	-	특허청

33	특허권	문서 내 시각적 요소 및 텍스트 정보 통합 기반 RAG 응답 향상 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2025.11.24	-	-	특허청

34	특허권	실시간 외부 데이터 융합 기반 어업 의사결정 지원 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록매체	(주)솔트룩스	2025.11.12	-	-	특허청

※ 현재 등록 진행중인 건을 포함하여, 주요 특허를 기재하였습니다.

나. 시장여건 및 영업의 개황(1) AI 에이전트 시장

1) AI 에이전트 시장의 정의

Agentic AI는 단순 텍스트 생성 중심의 기존 생성형 AI(Generative AI)를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 도구를 조합해 실행할 수 있는 자율형 AI 시스템입니다. 현재 AI 산업 내에서 가장 빠르게 진화하고 있는 하위 분야 중 하나로, 에이전트 + 도구 호출(tool use) + 워크플로우 자동화 기능을 핵심으로 합니다.

주요 유형	기능

퍼스널 에이전트	이메일·일정·메모 등 개인 비서형 기능 수행

엔터프라이즈 에이전트	CRM, HR, 보고서 자동화 등 기업 업무 자동화

멀티에이전트 시스템(MAS)	협업적 분산 처리 시스템 (예: 자율주행, 정찰 임무 등)

2) AI 에이전트 시장 규모 및 전망

AI 에이전트 시장은 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 몇 년간 폭발적인 성장이 예상됩니다. 글로벌 조사기관에 따르면 AI 에이전트 시장 규모는 2023년에 41억 달러에서 2030년 618억 달러로 증가할 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 47.3%의 성장이 예상됩니다. 이는 AI 기술이 소비자의 기대를 충족시키고, 맞춤형 서비스 제공을 통한 고객 경험 개선으로 인해 더욱 가속화될 것으로 보입니다.

2024년에는 AI 에이전트 관련 스타트업이 총 38억 달러(약 5조 원)의 투자를 유치하며 전년 대비 3배 성장한 것으로 보고되었습니다. 이러한 성장에는 Amazon, Microsoft, Google 같은 대형 기술 기업들이 자율 AI 에이전트 개발에 뛰어든 것이 큰 영향을 미쳤습니다. 기업들은 이제 단순한 업무 자동화를 넘어서 AI와 인간이 협력하는 하이브리드 팀 구성을 목표로 하고 있습니다. 그러나, 여전히 이 기술은 신뢰성, 추론 능력, 보안 등에서 한계를 보이고 있어 완전한 자율 AI 시대가 도래하기까지는 시간이 필요할 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트의 응용 분야는 상당히 다양합니다. 고객 서비스, 금융, 법률, 헬스케어 등 여러 산업에서 활용되고 있으며, 이들 각각의 도메인에 특화된 AI 에이전트들이 등장하고 있습니다. 예를 들어, 법률 분야에서는 계약서 검토를 자동화하는 AI 에이전트가 나오고 있으며, 금융 데이터 분석 및 보고서를 자동 생성하는 등 구체적인 업무에 맞춘 솔루션들이 활발히 개발되고 있습니다.

ㆍ 광범위한 적용 분야: 고객 서비스, 헬스케어, 금융, 제조, 유통, 교육, 마케팅 등 거의 모든 산업 분야에서 AI 에이전트의 도입이 확산되고 있습니다. 특히 개인화된 서비스 제공, 운영 자동화, 생산성 향상에 대한 기업의 요구가 높아지면서 AI 에이전트의 역할이 중요해지고 있습니다.

ㆍ AI 에이전트 경제 (AI Agent Economy)의 대두: 개별 AI 에이전트들이 서로 협력하고 상호작용하며 더 복잡한 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 'AI 에이전트 경제'라는 개념까지 등장하고 있습니다. 이는 단순한 자동화를 넘어선 새로운 경제 패러다임의 가능성을 시사합니다.

ㆍ 기술 발전 가속화: 거대언어모델(LLM)을 비롯한 생성형 AI 기술의 발전은 AI 에이전트의 지능과 자율성을 한층 더 높여, 더욱 정교하고 복잡한 작업 수행을 가능하게 하고 있습니다.

ㆍ빅테크 및 국내 기업들의 적극적인 투자: 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업들은 물론, 국내의 삼성, SKT, 카카오와 같은 대기업들도 AI 에이전트를 차세대 성장 동력으로 인식하고 관련 기술 개발 및 서비스 출시에 적극적으로 나서고 있어 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

3) AI 에이전트 기술 및 산업의 특징

AI 에이전트는 기술적인 발전과 함께 보다 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘 시스템으로 진화하고 있습니다. 현재 AI 에이전트의 핵심 구성 요소로는 추론, 메모리, 도구 사용, 계획 등이 있습니다. 이들은 AI가 주어진 정보를 기반으로 결정을 내리고 행동하도록 지원하는 기초 모델 역할을 합니다. 예를 들어, AI는 데이터를 분석해 사전 결정된 목표 달성을 위한 최적의 행동을 스스로 결정합니다.

그러나 이러한 기술적 발전에도 불구하고, AI 에이전트를 도입하는 과정에서는 신뢰성, 보안, 성능 관리와 같은 복잡한 문제가 발생할 수 있습니다. IT 리더들은 이러한 문제를 해결하기 위해 필요한 도구와 관리를 마련하는 것이 중요합니다. AI 에이전트가 기업 환경에 본격적으로 자리 잡게 된다면, 기업의 생산성과 업무 효율성은 혁신적으로 변화할 것으로 기대됩니다.

ㆍ 자율성과 능동성 강화: AI 에이전트는 단순한 지시 수행을 넘어 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 주도적으로 문제를 해결하는 능력이 강조됩니다. 이는 기존 AI보다 한 단계 진화한 패러다임입니다.

ㆍ 고도의 지능화 및 추론 능력: 복잡한 데이터를 이해하고, 정교한 추론을 통해 최적의 해결책을 도출합니다. 거대언어모델(LLM)과의 결합으로 인간과 유사한 수준의 소통 및 작업 처리가 가능해지고 있습니다.

ㆍ 작업 자동화의 심화: 단순 반복 업무를 넘어, 여러 단계로 구성된 복잡한 워크플로우 전체를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

ㆍ 실시간 상호작용 및 적응성: 변화하는 환경 및 사용자의 요구에 실시간으로 반응하고, 지속적인 학습을 통해 스스로 성능을 개선하고 적응해 나갑니다.

ㆍ 개인화 및 맞춤형 서비스 제공: 사용자의 데이터와 행동 패턴을 분석하여 개개인에게 최적화된 경험과 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

ㆍ 데이터 의존성 및 품질 중요성: AI 에이전트의 성능은 학습 데이터의 양과 질에 크게 좌우됩니다. 편향되거나 부정확한 데이터는 에이전트의 잘못된 판단이나 결과를 초래할 수 있습니다.

ㆍ 인간-AI 협업 모델로의 전환: AI 에이전트가 고도화됨에 따라, 인간의 역할은 직접적인 업무 수행에서 AI 에이전트를 관리하고, 지시하며, 최종 결정을 내리는 협업 관계로 변화할 것입니다.

ㆍ 다중 에이전트 시스템의 부상: 여러 AI 에이전트가 서로 협력하고 정보를 공유하며 공동의 목표를 달성하는 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)의 중요성이 커지고 있습니다.

ㆍ 윤리적 고려사항 증대: AI 에이전트의 자율성과 사회적 영향력이 커짐에 따라, 책임, 투명성, 안전성 등 윤리적 문제에 대한 깊이 있는 논의와 규제 마련이 중요한 과제로 부상하고 있습니다.

결론적으로, AI 에이전트 시장은 앞으로도 지속적으로 성장할 것이며, 수많은 기업이 이 영역에 뛰어들며 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 힘쓸 것입니다. AI 에이전트의 발전을 통해 기업은 복잡한 작업을 보다 효율적으로 수행하고, 고객 경험을 개선하는 동시에 새로운 혁신을 이루어낼 수 있는 가능성을 지니고 있습니다. AI 에이전트가 기업의 핵심 역량으로 자리잡는 과정은 앞으로도 계속될 것입니다.

(2) 생성형 AI 서비스 시장1) 생성형 AI 서비스 시장의 정의

생성형 AI 서비스 시장은 인공지능 기술을 활용하여 데이터와 정보를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 서비스로 정의됩니다. 이러한 서비스는 텍스트, 이미지, 오디오 및 동영상 등 다양한 형식으로 제공되어 기업과 소비자에게 혁신적이고 개인화된 경험을 제공합니다. 생성형 AI는 사용자 요구에 맞춰 콘텐츠를 생성하는 효율적인 도구로 자리 잡아가고 있으며, 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근에는 ‘생성AI + RPA + LLM’ 결합되어 초자동화 시장(Hyperautomation)으로 통합되는 흐름을 보이고 있습니다.

핵심은 기존 데이터를 학습하여 그 패턴과 구조를 이해하고, 이를 바탕으로 원본 데이터와 유사하지만 새로운 결과물을 만들어내는 AI 모델을 활용하는 것입니다. 이 시장은 다음과 같은 요소들을 포함합니다.

ㆍ AI 모델 제공: GPT, DALL-E, Stable Diffusion 등과 같은 거대언어모델(LLM) 및 이미지/비디오 생성 모델 자체를 API 형태로 제공하거나 특정 플랫폼을 통해 이용할 수 있도록 하는 서비스.

ㆍ 애플리케이션 및 플랫폼: 생성형 AI 기술을 특정 목적(예: 콘텐츠 마케팅, 소프트웨어 개발, 디자인, 엔터테인먼트 등)에 쉽게 활용할 수 있도록 개발된 소프트웨어나 클라우드 기반 플랫폼 서비스.

ㆍ 컨설팅 및 통합 서비스: 기업들이 생성형 AI를 효과적으로 도입하고 맞춤형 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하는 전문 컨설팅, 시스템 통합(SI), 운영 관리 서비스.

2) 생성형 AI 서비스 시장 규모 및 전망

글로벌 시장 조사에 따르면, 2023년 생성형 AI 서비스 시장의 규모는 약 117억 7천만 달러에서 시작하여 2033년에는 약 2567억 달러에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 이 같은 성장은 연평균 성장률(CAGR) 36.10%로 추정되며, 북미 지역이 시장의 큰 몫을 차지하고 있습니다. 특히, 대기업들이 이 분야에 막대한 투자를 하고 있으며, 신규 스타트업들도 이 생태계에 활발하게 참여하고 있습니다. 이런 배경을 바탕으로 생성형 AI 서비스의 자유도와 다양성을 더욱 확대해 나갈 것으로 전망됩니다.

ㆍ 혁신적인 콘텐츠 생성 능력: 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동 생성함으로써 마케팅, 디자인, 엔터테인먼트, 소프트웨어 개발 등 여러 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.

ㆍ 생산성 및 효율성 극대화: 반복적인 콘텐츠 제작 업무를 자동화하고, 아이디어 구상 및 초기 작업 시간을 단축시켜 기업과 개인의 생산성을 크게 향상합니다.

ㆍ 개인화된 경험 제공: 사용자 맞춤형 콘텐츠, 제품, 서비스 개발을 가능하게 하여 고객 경험을 고도화하고 있습니다.

ㆍ 클라우드 기반 서비스 확산: AI 모델 및 서비스가 클라우드를 통해 제공되면서 접근성이 향상되고, 다양한 규모의 기업과 개인 사용자들이 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다.

ㆍ 다양한 산업으로의 적용 확대: 금융(리스크 관리, 고객 응대), 헬스케어(신약 개발, 의료 영상 분석), 제조(제품 디자인 최적화), 교육 등 전통적인 산업으로까지 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다.

ㆍ 지속적인 기술 발전: AI 모델의 성능이 지속적으로 향상되고, 새로운 아키텍처와 학습 방법론이 등장하면서 생성 가능한 콘텐츠의 품질과 다양성이 계속 발전하고 있습니다.

3) 생성형 AI 기술 및 산업의 특징

최근 생성형 AI의 기능과 범위는 지속적으로 확장되고 있습니다. 생성형 AI는 단순 텍스트 생성에서 출발해 이제 행위(Execution)까지 포함하는 에이전트형 AI로 진화하고 있습니다. 특히, 마케팅 분야에서는 개인별 맞춤 콘텐츠 제작을 통해 기업들이 고객과의 관계를 더욱 강화할 수 있도록 돕고 있습니다. 예를 들어, 고객의 취향에 맞는 광고 문구나 블로그 글을 자동으로 생성하여 마케팅 전략에 활용할 수 있습니다. 헬스케어 분야에서는 환자의 데이터를 분석하고 맞춤형 치료 계획을 추천하는 AI 모델이 개발되고 있으며, 법률 분야에서는 계약서 작성 및 검토를 자동화하는 시스템이 활용되고 있습니다. 이러한 분야에서 생성형 AI는 시간을 절약하고 오류를 줄여주는 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.

생성형 AI 서비스는 사용자 친화성과 효율성을 강조하여 기업들이 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있도록 하는 데 기여할 뿐만 아니라 기업들이 자원을 보다 효율적으로 배분하고, 고객의 기대에 부응하는 다양한 서비스를 신속하게 제공할 수 있게 해줍니다. 이와 함께 기업의 비즈니스 모델에도 상당한 영향을 미치고 있으며, 특히 기업 간 거래(B2B)의 경우 고객 맞춤형 솔루션을 제공하여 새로운 수익원을 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

ㆍ 빠른 기술 혁신과 진화 속도: AI 모델의 아키텍처, 학습 데이터, 서비스 방식 등이 매우 빠르게 발전하고 변화하며, 새로운 기능과 애플리케이션이 지속적으로 등장합니다.

ㆍ 파운데이션 모델의 중요성: OpenAI의 GPT 시리즈, 구글의 Gemini 등 소수의 대형 기술 기업들이 개발한 초거대 AI (파운데이션 모델)가 산업 생태계의 핵심적인 역할을 하며, 이를 기반으로 다양한 특화 서비스가 파생됩니다.

ㆍ 콘텐츠 제작의 민주화: 전문적인 기술이나 지식 없이도 누구나 고품질의 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있게 되어 창작의 장벽을 낮추고 있습니다.

ㆍ 높은 컴퓨팅 자원 요구: 고성능 AI 모델을 학습하고 운영하기 위해서는 막대한 양의 데이터와 고성능 GPU 등 대규모 컴퓨팅 인프라가 필수적입니다.

ㆍ 데이터 품질 및 편향 문제: 생성형 AI 모델의 성능과 결과물의 품질은 학습 데이터의 질과 양에 크게 의존합니다. 데이터에 포함된 편향이 결과물에 반영될 수 있어 공정성 및 신뢰성 문제가 중요하게 다뤄집니다.

ㆍ 윤리적·사회적·법적 과제 대두: 생성된 콘텐츠의 저작권, 허위 정보(딥페이크 등) 생성 및 확산, 일자리 대체 우려, 개인정보보호 등 다양한 윤리적, 사회적, 법적 문제에 대한 논의와 규제 마련이 활발하게 진행 중입니다.

ㆍ 사용자 경험(UX) 및 적용 사례 중심: 기술 자체의 우수성도 중요하지만, 사용자가 얼마나 쉽고 유용하게 서비스를 활용하여 실제 문제를 해결하거나 가치를 창출할 수 있는지가 시장 성공의 핵심 요소입니다.

ㆍ 산업별 특화 서비스(Vertical AI) 확산: 범용적인 모델 외에도 특정 산업(금융, 의료, 법률, 제조 등)의 고유한 요구사항과 데이터에 맞춰진 특화된 생성형 AI 서비스가 빠르게 성장하고 있습니다.

ㆍ 파괴적 혁신 잠재력: 기존 산업의 비즈니스 모델, 업무 방식, 경쟁 구도 등을 근본적으로 변화시킬 수 있는 파괴적 혁신 기술로 평가받습니다.

ㆍ 신뢰성과 투명성 확보 노력: AI가 생성한 콘텐츠임을 명확히 알리고, 결과물의 정확성(환각 현상 방지)을 높이며, 모델의 작동 방식에 대한 투명성을 확보하려는 노력이 중요해지고 있습니다.

(3) RAG, 온톨로지 기술이 결합된 LLM 시장

1) RAG 및 온톨로지 결합 LLM 시장의 정의

RAG(Retrieval-Augmented Generation)과 온톨로지(Ontology) 기술이 결합된 LLM(Large Language Model) 기반 시장은, 대규모 언어모델의 한계를 보완하고 정확도·신뢰성·도메인 특화 능력을 강화한 고부가가치 AI 분야로 급속히 성장하고 있는 영역입니다. LLM의 응답 생성 과정에서 외부의 검증된 최신 정보 및 정형화된 지식 체계를 활용하도록 설계된 솔루션, 플랫폼, 서비스 시장을 의미합니다. 즉, LLM의 생성력과 외부 지식의 정합성/정확성을 동시에 추구하는 고급형 지식AI 시스템 시장을 의미합니다.

ㆍ 검색 증강 생성 (RAG): LLM이 응답을 생성하기 전에, 외부의 최신 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련된 정보를 검색하고, 이 정보를 바탕으로 보다 정확하고 사실에 기반한 답변을 생성하도록 하는 기술입니다. LLM의 할루시네이션(환각) 현상을 줄이고 정보의 최신성을 확보하는 데 기여합니다.

ㆍ 온톨로지 (Ontology): 특정 도메인 내의 개념, 관계, 속성 등을 정형화된 방식으로 정의하고 표현하는 지식 표현의 한 형태입니다. 온톨로지는 지식그래프(Knowledge Graph) 형태로 구현되어, 데이터 간의 의미적 관계를 명확히 하고, 구조화된 지식 체계를 제공합니다.

ㆍ 대규모 언어 모델 (LLM): 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 AI 모델입니다.

이 세 가지 기술이 결합된 LLM 시스템은 다음과 같은 특징을 갖습니다:

ㆍ 향상된 정확성 및 신뢰성: RAG를 통해 최신 정보를 참조하고, 온톨로지를 통해 검증되고 구조화된 지식을 활용함으로써 LLM의 응답 정확도를 높입니다.

ㆍ 설명 가능성 증대: 온톨로지의 명시적인 관계 정의는 LLM 응답의 근거를 추적하고 설명하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

ㆍ 도메인 특화 지식 활용: 특정 산업이나 기업 내부의 전문 지식을 온톨로지로 구축하고 RAG를 통해 LLM에 통합함으로써, 범용 LLM의 한계를 넘어선 도메인 특화된 고품질 응답 생성이 가능합니다.

ㆍ 컨텍스트 이해도 향상: 온톨로지가 제공하는 개념 간의 관계 정보는 LLM이 사용자의 질문 의도나 복잡한 컨텍스트를 더 깊이 있게 이해하는 데 기여합니다.

2) RAG 및 온톨로지 결합 LLM 시장 규모 및 전망

LLM 시장 규모는 급격히 확대되고 있습니다. 마켓앤마켓의 보고서에 따르면, LLM 시장은 2024년 64억 달러에서 2030년까지 약 361억 달러에 이를 것으로 보이며, 이 기간 동안 33.2%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 기업들의 데이터 기반 의사결정 강화와 더불어, AI 기반 기술에 대한 수요가 증가하고 있는 결과로 해석됩니다. RAG와 LLM의 결합은 이러한 수요에 부응하여 텍스트 생성, 감정 분석 및 언어 번역 등의 작업에서 유용성을 높이는데 기여하고 있습니다.

다만, RAG 및 온톨로지 기술이 결합된 LLM 시장은 아직 초기 단계에 있으며, 이 세 가지 기술 조합만을 정확히 타겟팅한 구체적인 시장 규모 통계는 찾아보기 어렵습니다. 시장 조사 기관들은 아직 이 시장을 개별적으로 분류하여 집계하기보다는 광의의 "LLM 시장", "생성형 AI 시장", "엔터프라이즈 AI 시장", "지식 관리 시장" 등의 범주에 포함하는 경우가 많습니다. 하지만, 관련 기술 시장의 성장 추세를 통해 간접적으로 잠재력을 추정해 볼 수 있습니다

ㆍ LLM 및 생성형 AI 시장: 이미 수백억 달러 규모로 성장했으며, 향후 몇 년간 연평균 30-50% 이상의 매우 높은 성장률을 기록하며 수천억 달러에서 1조 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다.

ㆍ RAG의 부상: RAG는 LLM의 실질적인 활용도를 높이는 핵심 기술로 인식되면서, LLM 애플리케이션 개발에 있어 표준적인 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다. 이는 RAG 관련 기술 및 서비스 수요 증가로 이어집니다.

ㆍ 지식그래프 및 온톨로지 시장: 데이터의 의미론적 연결과 지능형 검색/분석에 대한 수요 증가로 꾸준히 성장하고 있으며, AI와의 결합을 통해 그 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. MarketsandMarkets에 따르면, 지식그래프 시장은 2023년 19억 달러에서 2028년 55억 달러로 연평균 23.3% 성장할 것으로 예상됩니다.

RAG 및 온톨로지 결합 LLM은 위 시장들의 교차점에서 시너지를 내며, 특히 엔터프라이즈 AI 분야에서 높은 가치를 창출할 것으로 기대됩니다. LLM의 단점을 보완하고 장점을 극대화하는 이 접근 방식은 전체 LLM 시장 내에서 점점 더 큰 비중을 차지하게 될 것이며, 특히 고도의 신뢰성과 전문성이 요구되는 B2B 솔루션 시장을 중심으로 빠르게 성장할 것입니다.

3) RAG 및 온톨로지 결합 LLM 기술 및 산업의 특징

RAG와 온톨로지 기술이 결합된 LLM 시장은 AI의 실질적인 기업 활용도를 한 단계 끌어올리는 중요한 열쇠로 인식되고 있습니다. RAG기반 LLM은 파라미터 내에 기억된 정보의 한계를 극복할 수 있고, 온톨로지 기반 LLM은 LLM이 생성한 문장이나 질문을 정형화된 지식 기반에 연결해 정확한 추론·정합성·설명력을 확보하게 됩니다. 이러한 기술적 복잡성에도 불구하고, 그 효용성과 가치 때문에 특히 신뢰성과 전문성이 중요한 엔터프라이즈 시장을 중심으로 빠르게 성장하며 AI 산업의 중요한 축을 형성할 것으로 예상됩니다. RAG 및 온톨로지 기술이 결합된 LLM 산업은 다음과 같은 주요 특징을 보입니다.

ㆍ 데이터 및 지식 품질 중심: 솔루션의 성능은 LLM 모델 자체뿐만 아니라, RAG를 통해 검색되는 외부 데이터 소스의 품질과 온톨로지로 구축된 지식그래프의 정확성 및 최신성에 크게 좌우됩니다. 고품질 데이터 및 지식 큐레이션 역량이 매우 중요합니다.

ㆍ 고도의 기술 융합 및 전문성 요구: LLM, 자연어 처리(NLP), 정보 검색, 온톨로지 공학, 지식그래프 구축 및 관리, 데이터베이스 기술(벡터 DB, 그래프 DB 등) 등 다양한 분야의 전문 지식과 기술 융합이 필수적입니다.

ㆍ 신뢰성, 설명 가능성, 통제 가능성 강조: "블랙박스" 형태의 LLM과 달리, RAG는 정보 출처를 제시하고 온톨로지는 지식의 구조를 명확히 함으로써 시스템의 투명성과 결과의 설명 가능성을 높이는 데 기여합니다. 기업 환경에서는 이러한 요소가 매우 중요합니다.

ㆍ 도메인 특화 및 맞춤화 경향: 범용 LLM을 기반으로 하되, 특정 산업이나 기업의 고유한 지식(온톨로지, 내부 데이터)을 RAG를 통해 효과적으로 통합하여 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 중점을 둡니다.

ㆍ 복잡한 시스템 통합 및 구축: LLM, RAG 파이프라인, 벡터 데이터베이스, 온톨로지 저장소(그래프 DB 등), 지식그래프 관리 시스템 등 다양한 구성 요소를 통합하고 최적화하는 과정이 복잡할 수 있습니다.

ㆍ 지속적인 학습 및 지식 업데이트: 외부 정보와 내부 지식 체계는 끊임없이 변화하므로, 이를 RAG 시스템과 온톨로지에 지속적으로 반영하고 LLM이 최신 정보를 활용할 수 있도록 하는 유지보수 및 업데이트 메커니즘이 중요합니다.

ㆍ 플랫폼 및 도구 생태계 발전: 이러한 복합 시스템의 구축 및 운영을 용이하게 하는 MLOps, LLMOps 플랫폼, RAG 프레임워크, 지식그래프 구축 도구 등의 생태계가 빠르게 발전하고 있습니다.

ㆍ 높은 초기 투자 비용 가능성: 고품질의 온톨로지 및 지식그래프 구축, RAG 시스템 통합에는 상당한 시간과 비용, 전문 인력이 투입될 수 있습니다. 다만, 이를 통해 얻는 장기적인 가치와 ROI가 더 클 수 있습니다.

ㆍ "하이브리드 AI" 또는 "컴포저블 AI" 접근 방식의 확산: 정형/비정형 데이터, 기호적 AI(온톨로지)와 통계적 AI(LLM)의 장점을 결합하여 시너지를 창출하는 하이브리드 AI 접근 방식이 핵심입니다.

RAG는 특히 고관여 산업인 의료, 금융, 법률 분야에서 사용될 가능성이 높습니다. 이들 분야에서는 데이터의 신뢰성과 정확성이 필수적이기 때문에, RAG의 도입이 더욱 활발할 것으로 예상됩니다. RAG는 특정 도메인 지식과 온톨로지를 활용하여, 문맥에 기반한 정보를 제공할 수 있어 이러한 전문 분야의 다양한 요구를 충족시키는 데 유리합니다.

(4) 특화 LLM 분야① 법률 도메인

계약 검토, 리스크 분석, 판례 탐색 등에서 Agent 도입 활발

솔트룩스는 LUXIA 기반의 법률·IP 특화 에이전트 설계 및 서비스화를 진행 중

구독형 SaaS로 전환하여, 로펌·공공·중소기업 법무팀 대상 확산 전략 추진

② 국방 도메인

정찰/작전 계획/물류 최적화/자율 무인체계 운용 등에서 Agent 활용 가능성 큼

솔트룩스는 지휘 판단 자동화, 물류에이전트, 드론 스웜 운용 에이전트 등 개발 전략 추진

국방망 연동 가능한 경량화·보안형 Agent 인프라 확보 계획

③ 공공행정 도메인

민원 자동분류/행정 문서 자동 생성/정책 모니터링 등 활용 가능

정부 AI 민원처리 시범사업 중심으로 실증 레퍼런스 확대, 공공 SaaS 전환 추진

공공데이터셋 학습, 행정윤리 기반 거버넌스 체계 설계 중

(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	2025년

64	52	66	101	187	126	105	81

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 5명 중 1명의 사외이사(20%)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.