인터로이드 사업보고서 (2021.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 연구개발비용(단위 : 원)

구 분	2021년도
(제10기)	2020년도
(제9기)	2019년도
(제8기)

자산처리	원재료비	-	-	-

인건비	-	-	-

감가상각비	-	-	-

위탁용역비	-	-	-

기타 경비	-	-	-

소 계	-	-	-

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	1,085,357,005	731,379,097	954,261,081

합 계	1,085,357,005	731,379,097	954,261,081

매출액 대비 비율	12.9%	13.0%	15.5%

나. 연구개발실적

연구과제(명)	세라믹산업 제조혁신을 위한 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 개발

연구기간	2019.04.01~2021.12.31

연구개발비용	￦848,642,000

연구개발성과	ㅇ 소재 공정에 필요한 최적 공정설계(레시피) 제공
ㅇ 복수 기업의 장비 차이를 고려한 분산생산 공정설계 → 국내외 수주기회 확대
ㅇ 수요기업의 제품 요구조건 변경 또는 유사제품 수주시 공정설계 변경 → 다품종 적기 대응
> 중소기업이 90%인 세라믹 산업에 동 제조 플랫폼을 중심으로 산업 생태계 조성

기대효과	ㅇ 세라믹 제조공정 혁신을 통한 주문자 대응 가변형 시스템, AI 모듈 및 고효율 생 산시스템 기술 확보
ㅇ 세라믹 중소기업의 경쟁력 확보를 통하여, 대기업-중소기업 양극화 완화 및 상 호 시너지 창출로 상생협력 생태계 구축

연구개발 사진	emb000059780f8d.jpg 세라믹산업 제조혁신을 위한 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼 개발

상품화유무	SHIFT형 Self Service형 i-Ceramic 클라우드 포털 ‘CeraBig’운영

연구과제(명)	온라인 쇼핑 서비스를 위한 AI 실착 이미지 카탈로그 API 서비스 개발

연구기간	2020.09.01~2020.12.31

연구개발비용	\313,400,000

연구개발성과	ㅇ 티셔츠류의 의류상품을 중심으로 표준사이즈 모델과 표준 체형 모델 개발 및 체 형별 모델 피팅 이미지와 신체 사이즈 데이터 구축
ㅇ 가상 실착(Virtual Fitting) 시스템을 통해 상품과 보정된 아바타 이미지를 합성 하여 실착 이미지를 생성함.

기대효과	ㅇ 전자상거래 의류 판매 시장에서 현실적인 판매지원 도구를 개발
(흥미유발, 전환률Up, 반품률Down)
ㅇ 해외 솔루션 및 서비스에 대응할 수 있는 AI 기반의 국산 전자상거래 기술창출
(기술 경쟁력 확보, 수입대체)
ㅇ 온라인 및 오프라인 비접촉의류 판매지원과 상품 정보의 표준화를 통한 글로벌
유통 확장대응

연구개발 사진

상품화유무	1단계 티셔츠 상품기준 시범 서비스 개발과제임.

연구과제(명)	음식분류 AI데이터

연구기간	2020.09.16~2021.02.28

연구개발비용	\1,487,500,000

연구결과 및
기대효과	ㅇ 음식분야 AI학습용 데이터 구축
- 음식 분류를 위한 400종의 한식 및 외식 음식 이미지 데이터 84만장 DB 구축
- 음식 양 추정을 위한 음식 및 외식 이미지 4.2만장 구축
ㅇ 음식분류 및 음식량 추정 알고리즘 개발
- 음식 분류 AI 알고리즘(DeepLearning)개발
- 음식량추정 AI 알고리즘 개발(Referencemarker 선정: 동전, 숟가락 등) ㅇ 영양소 정보 메타데이터 구축
- 400종 카테고리 음식별영양소 정보 메타데이터 구축
칼로리, 영분, 당도(필수) 3종 포함 총 15종의 영양소 정보 구축
(탄수화물, 단백질, 철분, 지방, 콜레스테롤, 칼슘 등)
ㅇ 한국형 나트륨 자가관리 모바일 앱 개발
- 음식 분류 및 양 추정 인식엔진이 적용된 서비스
- 사용자의 실제 섭취량 추정을 통해 나트륨 및 영양 관리 서비스 제공

상품화내용

상품화내용	emb000059780f91.jpg 음식분류 AI데이터

연구과제(명)	소재데이터 기반 AI융합제품개발 시스템 구축사업 기획연구

연구기간	2020.11.01~2021.07.31

연구개발비용	\131,000,000

연구결과 및
기대효과	ㅇ 과학기술적 기대효과
- 첨단 신소재 개발을 통한 소재기업 기술력 확충
- 국가 주력산업에 핵심적인 소재·부품 기술 자립
- 소개개발 기간과 비용의 획기적 절감 및 상용화율 향상을 통한 국가 소재·부 품 R ROI 제고
ㅇ 산업적 기대효과
- 기술경쟁력 확보를 통한 전·후방 산업 신시장 창출
- 데이터 기반의 패러다임 전환 및 인공지능 플랫폼 구축을 통한 소재산업 강국 실현
- 다양한 산업 분야의 일자리 창출 및 삶의 질 향상에 기여

연구개발 사진	emb000059780f92.jpg 소재데이터 기반 AI융합제품개발 시스템 구축사업 기획연구

상품화내용	기획연구과제로 상품화 해당 사항 없음

연구과제(명)	뿌리산업 열처리로 AI 융합 에너지 효율 실증

연구기간	2021.05.01~2021.12.31

연구개발비용	\675,000,000

연구결과 및
기대효과	ㅇ 인공지능 융합모델 실증 목표
- 한국금형열처리, 도스코, 동성금형열처리 등 6개업체의 빅데이터 활용을 통한 에너지 효율화 개발
- 열처리 기업의 에너지효율 40%이상 달성
ㅇ 에너지 효율화를 위한 공정최적화 AI솔루션 모델 생성 목표
- 전통적 방식(작업자의 경험 및 하청 레시피 활용)의 한계 극복
- 에너지와 AI융합 혁신기술 개발 및 상용화 목표
ㅇ 열처리 뿐만이 아닌 주조, 금형, 용접, 표면처리 등 고에너지 소비하는 타 분야로 의 확산 효과 기대

연구개발 사진

상품화유무	AutoML(ML 자동화분석) 시스템 구축

연구과제(명)	인공지능 학습용 데이터 구축 - 핵의학 영상(PET) 데이터

연구기간	2021.06.01~2021.12.31

연구개발비용	\1,254,938,000

연구결과 및
기대효과	ㅇ 폐암 PET/CT 데이터 셋 구축
- 폐암의 병기설정 위한 FDG PET/CT 데이터 2000명, 2000건 데이터 확보
- 멀티 모달분석을 위한 임상-병리 결과의 Structured Information 통합 구성
ㅇ 혈액암PET/CT 데이터 셋 구축
- 림프종및 다발성 골수종 FDG PET/CT 데이터 1500명의 3000건 이상 데이터의 확보
- 초기 병기 설정 및 치료효과 판정 위한 종양 진행 정도 파악 위한 데이터 셋. 항암 전 후 의 평가 데이터 세트로 구성
ㅇ 정상인 PET/CT 데이터 셋 구축
- 건강인의 FDG PET/CT데이터로부터 간, 골수, 혈관벽의 포도당 대사 정량 평가 지표 데이 터 확보 (800명, 800건 이상)
- 암 이외의 만성질환 위험인자 등 관련된 데이터와의 통합 구성
ㅇ 폐암
- 임상병기 설정 및 종양 다양성으로 대사의 정량지표가 주요한 예후 및 폐암타 입의 바이오마커로서 가치가 있음.
ㅇ 혈액암
- 진단 정확도 상승 및 판독자간 변이 최소화 가능
ㅇ 정상인
- 정상 장기 및 만성질환의 대사관련 정보 획득 가능
- 심혈관계 질환, 대사질환 등의 만성 질환과의 연관성 파악 가능

연구개발 사진	emb000059780f94.jpg 인공지능 학습용 데이터 구축 - 핵의학 영상(PET) 데이터

연구개발 사진

상품화유무	연세대 세브란스병원, 국립암센터, 서울대병원 등 7개 병원 및 AI헬스케어 기업과 컨소시엄 구성하였으며, 핵의학 영상 및 정량적 바이오마커 관련 다수의 AI연구 실적 진행중.