솔트룩스 분기보고서 (2023.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 당사는 분기보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 연구개발활동

(1) 제품 및 연구개발 조직 당사의 연구 개발을 담당하는 연구직은 회사의 비전에 따라 목표된 제품이나 응용기술을 연구 개발하는 AI Labs(Artificial Intelligence Labs, 인공지능연구소)와 데이터 수집, 정제, 저장, 분석, 레포팅 등 각 단계에서 빅데이터/텍스트 마이닝과 기술연구 및 데이터 큐레이션의 협력에 의해 사업을 수행하는 COO실 내 4개 본부로 운영되고 있습니다. 해당 조직은 각 사업의 운영관리, 기획, 영업 및 수행, 구축, 제품개발 등을 수행하는 역할뿐만 아니라 인공지능과 지식그래프 기반 솔루션/서비스 제품 등을 개발합니다. 또한, 베트남 법인인 Saltlux Technology Joint Stock Company (구, Saltlux Technology Co., Ltd)가 솔트룩스 본사의 일부 연구개발 용역을 담당하고 있습니다. (※아래 표에 자회사의 연구개발 조직은 포함되지 않았습니다.)

조 직	역 할

COO실	전략사업본부	대외 사업 수주를 위한 제안 및 영업활동

제품에 대한 전략수립 및 기획활동

사업수행 전반에 대한 AI 컨설팅 및 Pre-Sales

AIT본부	대규모 빅데이터 기반 지능형 인공지능 차세대 시스템 구축

AI Suite, Bigdata Suite 등 제품 및 관련 기술을 활용한 검색/TA/음성/챗봇 프로젝트 수행

AI Suite, BigData Suite 등을 활용한 지식그래프 컨설팅 및 프로젝트 수행

AI Suite, BigData Suite 등 대외고객사 유지보수 및 운영관리 수행

AIX본부	인공지능 서비스 플랫폼사업 프로젝트 수행

음성 및 언어 강화학습을 위한 제품개발

빅데이터 기반 데이터 분석 서비스 수행

인공지능 학습모델 기반한 초거대 AI 데이터 구축사업 수행

차세대 AI Search 제품개발 및 구축사업 수행

차세대 챗봇 제품개발 및 구축사업 수행

주요 제품에 대한 파트너 및 협력사 발굴

AIS본부	루시아(Luxia) Chat 내 서치스튜디오4.0 연계 기획/설계

서치스튜디오 4.1 (Lucene 기반 검색 엔진(DOR) 업그레이드 검토 및 점검

AI Labs	자연어이해파트	딥러닝 기반 자연어처리 모델 연구/개발, 초거대 AI 기반 지식학습 기술 연구/개발, 자사 및 자회사 제품/서비스 엔진 개발, 국가 R 과제 참여

언어모델파트	초거대언어모델(LLM) 연구/개발, 대화형 인공지능 연구/개발, 자사 및 자회사 제품/서비스 엔진 개발, 국가 R 과제 참여

음성처리파트	음성인식 및 음성합성 모델 연구/개발, 초거대 AI 기반 음성처리 기술 연구/개발, 자사 및 자회사 제품/서비스 엔진 개발, 국가 R 과제 참여

영상처리파트	영상 인식 및 식별 모델 연구/개발, 초거대 AI 기반 영상생성 기술 연구/개발, 자사 및 자회사 제품/서비스 엔진 개발, 국가 R 과제 참여

R 기획팀	정부지원 R 사업 기획 및 과제 수행

Saltlux Technology Joint Stock Company (구, Saltlux Technology Co., Ltd)	선행 연구 및 연구과제 기획, 핵심 엔진과 제품의 QA 프로세스 관리

(2) 연구개발비용(단위 : 천원)

구분	2023년도(제43기 3분기)	2022년도(제42기)	2021년도
(제41기)

인건비	7,919,197	9,318,791	9,094,253

기타 경비	679,804	3,443,214	5,237,683

연구개발비용 계	8,599,000	12,762,005	14,331,936

(정부보조금)	- 1,202,772	- 3,137,664	- 3,561,541

회계처리	영업비용	7,156,415	8,350,024	9,664,321

개발비(무형자산)	239,814	1,274,317	1,106,074

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	62.2%	42.1%	53.6%

※ 연결기준 (3) 연구개발 실적

개발내용	연구결과/기대효과	제품 및 상용화	비고(출시 시기)

생성형 LLM(루시아GPT) 연구개발	[연구 개요]- 한국어에 특화된 생성형 LLM(루시아GPT) 개발을 중심으로 고객 서비스와 도메인에 최적화가 가능한 LLM 학습 및 프롬프트 파인튜닝 기술에 대한 연구
- 생성형 LLM(루시아GPT)에 검색을 통한 Document, Web, API 등 다양한 외부지식을 연계하는 RAG 기술에 대한 연구- 생성형 LLM(루시아GPT)의 지식그래프 Knowledge Grounding을 통한 할루시네이션 해소 기술에 대한 연구
- 중앙 서버형 운영 방식 뿐만 아니라 온프레미스 및 개별 클라우드에도 적용이 가능한 적정 수준의 LLM 학습 기술에 대한 연구
- RAG 기술 최적화를 위한 문장, 문서 임베딩 기술에 대한 연구 [연구 결과]- 루시아GPT 13B, 20B 모델 개발- LLM 학습을 위한 대규모 분산처리 인프라 환경 구축
- RAG 및 Knowledge Grounding을 통한 사실성/정확성 확보 (할루시네이션 최소화)- SQL 및 SPARQL 쿼리 생성 루시아 모델 개발
- 공공과 민간 전문 도메인 타깃 LLM 학습 및 파인튜닝 체계 수립
- 공공과 민간 전문 도메인 타깃 서비스 시나리오/프롬프트 개발- 다수의 LLM 및 플러그인과 협력, 연계하는 루시아 체인 모듈 개발- 루시아GPT RAG 연계를 위한 문장, 문서 임베딩 모델 개발
[기대 효과]- 중앙 서버형 운영 방식 탈피를 통해 기업의 기밀 및 개인정보 등의 유출을 방지하면서, 고객 도메인에 최적화된 독립된 생성형 LLM을 안전하게 구축할 수 있음. 관리가 가능한 검색 연계 RAG 및 지식그래프 Knowledge Grounding을 통해 할루이시네션 문제를 최소화 할 수 있으며, 고객사의 서비스 신뢰도 및 안정성을 크게 향상 시킬 수 있음.	[관련 제품]- LLM: 루시아 GPT, 루시아 Chat - 서비스: 루시아 Chatbot(가칭), 루시아 Docs- 관리 도구: Language Studio, 루시아 Instructor, 루시아 Augmenter [상용화]- 검증 및 실증 단계- 글로벌IT 기업, 금융 및 보험 기업, 공공기관 등 고객 PoC 사업 수행중- 자회사 플루닛 워크센터, 손비서 서비스에 도입	2023년 하반기 단계적 출시 예정

인사이트스튜디오(InsightStudio)	[연구 개요]- 대화(상담) 이력을 기반으로 금융, 통신, 쇼핑/여행 등 고객응대가 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용, 적용하기 위한 고객 및 관리자 관점의 TA 인사이트 분석 및 서비스를 구현할 수 있는 기술에 관한 연구[연구 결과]- 통합 Dashboard 최적화 구성- TA 공통기능 모듈화 및 통합운영 관리기능 적용- TA 공통 표준화 분석 화면 제공[기대 효과]- 표준화된 서비스 기능 제공을 통한 고객 요구사항 즉시 대응	[관련 제품]- AI Suite- Bigdata Suite[상용화]- 개발단계	2022년 하반기

메타휴먼	[연구결과]- 메타휴먼 서비스 플랫폼 기반 애플리케이션 생성 체계 개선- 멀티모달(비전, 음성, 터치) 기반 인터랙션 성능 개선- 2023년11월 솔트룩스 클로즈 알파 예정
[기대효과]- 메타휴먼 기반 서비스 사례 확대- 상담도우미, 리셉셔니스트, 인포메이션 데스크	[관련 제품]
- 메타휴먼 상담 시스템- 기업용 메타휴먼 리셉셔니스트- AI 인포메이션 데스크
[상용화 사례]
- 삼성멀티캠퍼스 AI 키오스크(세종대학교) (2023.11)	2023년 하반기

언어스튜디오(LanguageStudio)	[연구 개요]- 자연어이해와 자연어 생성 언어모델을 학습하고, 관리할 수 있는 엔진과 관리도구 연구개발- 사전학습과 전이학습 기능 연구개발- 자연어 생성 언어모델을 비즈니스 서비스하기 위한 도구 연구개발 [연구 결과] 자연어이해모델- 파인튜닝 타스크 추가: 관계추출, 요약, 인텐트분석, 텍스트분류 자연어생성모델- 루시아GPT 모델 추가-루시아를 위한 프롬프트 생성 및 관리, 테스트 기능 개발-사용자질의를 처리하기 위한 루시아 아규멘터 개발-외부자원 연계를 위한 검색과 지식그래프 엔진과 연계 기능 개발 - 프롬프트 데이터 생성 및 관리, 테스트 기능의 루시아 인스트럭터 개발- 사용자 입력 질의에 대하여 루시아챗과 연동하여 실시간 답변 확인 가능한 루시아 챗봇 개발 [기대 효과] (자연어이해) 도메인 특화된 언어모델 및 자연어 Task 학습을 통해 도메인 문제를 다양하게 접근하고 해결 (자연어생성)챗봇, 검색 등 다양한 비즈니스 솔루션 연계를 통한 새로운 비즈니스 창출과 수익 기대	[관련 제품] - Search Studio - Knowledge Studio - Talkbot Studio [상용화] - 경기연구원 POC사업 진행(7월~) - 다수 POC 진행 예정(금융, 공공 등 7월~)	2023년 3~4분기

검색스튜디오(SearchStudio)	[연구 개요]- 대규모 언어모델을 바탕으로 맥락을 이해하는 검색기술 연구
[연구 결과]- 키워드, 문장 등의 의미 나아가 맥락을 이해하는 검색제공- MRC 기반의 자연어 질의 응답 검색제공- NLU 기반 사용자의 자연어 질의 의도를 이해하고 검색제공[기대 효과]- 분산환경 스케일-아웃이 가능한 검색을 통한 대용량 및 대규모 고객사이트 대응- 대용량 리얼타임 검색을 통한 대규모 고객사이트 대응- 키워드 기반 검색인 아닌 기계학습모델기반의 맥락/정답/의도 검색을 통한 정확한 검색 제공	[관련 제품]- Bigdata Suite[상용화]- 개발단계	2022년 하반기

지식스튜디오(knowledgeStudio)	[연구개요] - 지식그래프 엔진 성능 강화, 질의응답엔진 기능 강화에 대한 연구개발 [연구결과] 지식그래프 엔진 - 사용자 추론규칙 편집 및 적용을 위한 기능 개발 - 지식그래프 모델에 대한 시각화 기능 강화(멀티 링크, 스키마 정보 등) - DARQ(검색연계)의 성능 개선(캐시 등) 질의응답엔진 - 사용자 질의에 대한 결과갯수, 페이징, API연계에 필요한 필터항목 추가를 위한 SPARQL rewriting 기능 추가 - NLU사전 실시간 반영 기능 추가 [기대효과] - 사용자 정의규칙을 통한 추론성능 향상 및 검증 강화 - 질의응답엔진을 서비스에 적용하기 위한 범위가 확대됨	[상용화] - 22년 KB국민은행 지식그래프 구축 사업	2023년 상반기

톡봇(대화엔진) 기능개선	[연구 개요]- 대화모델 내 MRC QA 적용, 검색엔진 연동, IRQA + NLU, 칫챗 기능, 도메인에 적합한 언어모델 적용에 관한 연구[연구 결과]- 도메인 언어모델 학습 및 적용을 위한 연구 진행- 대화모델 내 MRC QA를 통한 질의응답 기술 연구 진행- IRQA 성능향상을 위한 NLU 기술에 대한 연구 진행- 도메인 내에서 간단한 질의응대가 가능한 칫챗 기술 연구 진행- 대화시 사용자 질의에 대한 외부 검색결과 제공 기술 연구 진행[기대 효과]- 도메인에서 사용자 질의에 대한 인식율 향상(인텐트, 질의응답)- MRC QA, 검색엔진 연동을 통한 질의응답 범위 확대- IRQA에 대한 NLU 기술 적용을 통한 질의응답 인식율 향상	[관련 제품]- AI Suite[상용화]- 개발단계	2022년 하반기

[관련 제품]- AI Suite[상용화]- 22년 행안부지능형국민비서 2차 사업- 21년 행안부지능형국민비서 1차사업- 21년 BMW코리아 챗봇서비스 구축 - 21년 무역협회챗봇및빅데이터구축- 21년 헌법재판소대국민전자재판- 21년 아이스크림에듀음성저작도구- 21년 한국문화정보원챗봇n분석- 21년 농협카드 AI사업- 21년 키움증권 음성봇사업	2021년 하반기

워크센터	[연구 개요]언제 어디서나, 다양한 채널을 통해 고객이 받을 수 있는 최고의 지능형 고객소통과 맞춤형 문제해결 경험을 제공하는 고객행복 SaaS(or Cloud) 플랫폼[연구 결과] - 고객 프로세스 분석, 경쟁자 및 Value-Chain, SWOT 을 통한 서비스 기획 ㆍ 고객관리, 가입, 결제, 통계 등 필수 서비스 구축 ㆍ Alpha Service 출시 및 11개의 실 고객 사용성 분석을 통한 상용서비스 기획- IVR, 이메일, SNS, SMS 통합 옴니채널 서비스 Prototype ㆍCall, IM 관련 자체 기술 보유 ㆍ Common Communication Interface 개발(voice, text, vision)- Talkbot 인터페이스를 활용한 실시간 봇 생성 및 배포 기능 ㆍ고객의 정보를 활용한 개인별 ai 생성 및 배포 ㆍ고객별 상담분류 학습 및 적용 ㆍ 고객별 ai 페르소나 적용- Cloud 기반 SaaS 서비스 가능 아키텍처 ㆍMicro Service Architecture 기반 ㆍ고가용성, 재해복구 확보[기대 효과]- 고객서비스(Customer Service)에 AI Engage 전략으로 시장 진출 - 기존 옴니채널 및 컨택센터 서비스의 AI도입 고도화 - Cloud 기반의 서비스, 운영 및 과금 체계 구축- 구독형 고객서비스 출시- 빠른 Customization 이 가능한 기업고객 서비스 출시	[관련 제품]- AI Suite[상용화]OpenBeta 출시 및 대고객 서비스launching	2023 3~4분기

Goover.ai	[연구 개요]- 나를 중심으로 세상 정보를 심층 연결함으로 통찰을 제공하는 증강지능 서비스- 사용자의 관심과 목적을 학습한 AI가 사용자가 필요로 할 정보들을 자동 추천하고, 증강 분석 결과를 제공하는 플랫폼 구축[연구결과]- 전체적인 기획 진행 및 사례/시장 조사 진행- 개인 관심 주제 지식화(구성 알고리즘_ 조사 및 검증 중)- Social Follwer/Follwing Schema 정의, 투자 관련 Site 조사[기대효과]- Keyword기반의 검색을 통한 정보 수집에서 벗어나 사용자의 관심사를 스스로 학습 및 자동 추천 --> 정보 수집 비용 감소 효과- 이상 징후 자동 감지를 통한 정보 수집의 누락 해소- 음성 명령을 통한 사용 방식을 통한 사용성 증대	[ 관련 제품]- AI Suite- BigData Suite[상용화]- 개발 단계	2021년 하반기

도메인지식추출엔진(KENT)KnowledgeExtractionfromNatrual Text	[연구결과]- GCN을 활용한 테이블에서 지식추출하는 기능 개발[기대효과]- Invoice, 대출 계약서 등 테이블로 되어 있는 계약서로 부터 지식을 추출하고 리스크 식별하는 기능에 대한 제품화 진행	[관련 제품]- AI Suite- GraphDB Suite[상용화 사례]- 개발 단계: 엔진 및 관리도구 개발- 6월 GCN을 적용한 테이블로부터 지식추출 기능 개발	2021년 하반기

[연구결과]- PDF형태의 계약서에 지식 추출하는 기능 개발- 논문PDF에서 시험결과 표인식을 통한 지식 추출 기능 개발- 추출된 지식을 지식그래프에 연동하는 기능 개발- PDF에서 특정 영역의 객체를 추출하는 기능 개발- 인식된 표에서 오류를 수정하는 기능 개발- MRC 기능을 활용하여 지식을 추출하는 기능 개발- GCN을 활용한 테이블에서 지식추출하는 기능 개발[기대효과]- 비정형 PDF에서 지식을 추출하는 기능에 대해서 상용화 수준의 제품화를 진행함	[관련 제품]- AI Suite- GraphDB Suite[상용화 사례]- CJ제일제당 지식 추출 - PWC 계약서 추출- 동아대학교 지식 추출- KB국민은행 지식 추출	2020년 하반기

HBC(분류엔진고도화)	[연구결과]- Talkbot의 사용자 발화를 분류하는 기능 추가- 이전 발화를 포함한 컨텍스트를 포함한 분류 기능 추가- 최신 DeepLearning 기술인 BERT와 MUSE를 활용하여 높은 정확율 제공[기대효과]- 기존의 SVM알고리즘보다 뛰어난 성능의 DeepLearning 알고리즘을 활용하여 높은 정확률을 제공	[관련 제품]- AI Suite[상용화 사례]- 삼성북미 백색가전 콜센터- 민원365 통합민원챗봇 시스템	2020년 하반기

VisualStudio	[연구결과]- 이미지 학습을 위한 어노테이션 도구 개발- 이미지 학습을 위한 프레임 워크 개발- 이미지 관련 DeepLearning 모델 관리 기능- 학습데이터 관리 기능- 다양한 DeepLearning 모델 연동 기능- 영상에 대한 태그 어노테이션 도구 개발- 프로젝트 및 큐레이션 관리 기능 개발[기대효과]- 이미지 관련 DeepLearning 학습 플랫폼 구축을 통해 쉽게 학습데이터 관리 및 모델을 관리할 수 있는 기능을 제공하는 제품으로상용화가 가능할 것으로 판단	[관련 제품]- AI Suite[상용화 사례]- 개발단계: 엔진 및 관리도구 개발	2021년 하반기

VoiceSudio	[연구결과] - 음성인식 이력기능 강화 - 음성합성 다화자 모델 지원 - 음성합성 모델 테스트 기능 강화: 학습한 모델과 보코더 개별선택 기능 추가 - 음성인식엔진 8K 인식 개선(진행중~2023.12) [기대효과] - 음성인식/합성을 위한 작업자의 업무 편의성 강화를 통해 기간단축을 통한 비용절감 기대	[상용화] - 국민권익위원회(STT, 5월~) - 키움증권(TTS, 5월~) - 아이러브코리아(STT, 5월)	2023년 상반기

클라우드서비스플랫폼개발	[연구 결과]- 데이터믹시 R 플랫폼- 데이터과학 플랫폼[기대효과]- 인공지능, 빅데이터, GraphDB 기능들을 클라우드 환경에서 사용 가능한 AIaaS 및 DaaS 서비스 플랫폼화함으로써 온-프레미스 기반 서비스 구축 일변도의 사업 구조를 확장- 데이터 큐레이션 서비스 사업 확대- DaaS, AIaaS 서비스 사업 확대	[관련 서비스]- Cloud Service ▶ 데이터과학 서비스- Cloud Service ▶ 데이터큐레이션 서비스- Cloud Service ▶ 인지분석 서비스[상용화 사례]- 현대자동차 빅데이터 기반 차급/지역별 소비자 담론 조사- 현대자동차 외부데이터 수집 서비스- DATAMIXI Open APIs 서비스- DATAMIXI 소셜데이터 분석- 유네스코 i-WSSM센터 물(water)관리 빅데이터 분석- VisitKorea 홈페이지 관광정보 빅데이터 분석- 일자리위원회 DataMixi 대시보드 서비스- Hybrid 지식 QA를 위한 3rd Party KB구축- AIA생명 텍스트마이닝 데이터 수집/분석 툴 제공 서비스- LG전자소재기술원 문헌정보 및 분석 - PwC 컨설팅 DATAMIXI Open APIs 서비스- 현대자동차 외부데이터 수집 서비스- 18년도 글로벌 신차 소셜미디어 분석- 고령(노인) 일자리 및 교육관련 소셜미디어 분석- 손해보험협회 소셜 빅데이터 분석 대시보드 서비스- 여성정책 소셜 빅데이터 수집 및 분석 연구 용역- 미국 ICT 정책 키워드 분석- 중소/벤처기업 지역혁신 거버넌스 연구- 현대오토에버 전사 외부 소셜 데이터 수집- LG전자소재기술원 문헌실험 정보 및 분석 용역- 일동제약 소셜 빅데이터 분석 서비스- Arthur D Little 베트남 자동차 소비자 시장 조사- 국립국어원 구어자료 수집 및 원시 말뭉치 구축- 한국해양수산개발원 실시간 현안정보 서비스- 한국여성정책연구원 2019년 1차 성평등 빅데이터 분석 2016~2019