데이원컴퍼니 분기보고서 (2025.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요 계약 당사는 본 공시서류 작성기준일 현재 일상적인 영업활동 이외의 활동에 의하여 이루어지는 비경상적인 경영상의 주요계약이 없습니다.

나. 연구개발활동(1) 연구개발활동의 개요 및 담당조직

[연구개발 조직도]

당사는 교육 콘텐츠의 공급을 주 사업으로 하고 있어 연구개발활동을 별도로 수행하고 있지 않으며, 연구개발비 계정도 존재하지 않습니다. 다만, 이용자에게 보다 나은 교육 서비스 환경을 제공하기 위해 다양한 편의 기능을 기획하고 개발하고 있습니다.당사는 각 사업부의 보다 신속한 의사결정과 서비스 개선을 지원하기 위해 각 사업부에 개발팀을 배치하고, 대표이사 직속으로 정보보호팀 및 개발 전담 조직을 운영하고 있습니다. 이러한 조직들은 기술 및 개발 기능을 수행하며, 연구개발 조직과 가장 유사한 역할을 하고 있는 바, 이들 조직의 역할을 아래 표에 기재하였습니다.

조직명	내용

전사 공통	역할 및 책임- 웹서비스의 백엔드 구현 및 관리- 백오피스 구현: 상품 구성 및 판매 관련 기능 제작- 결제 기능 구현기술 스택 및 도구- 백엔드 개발: Node.js, Java, Spring 등- 데이터베이스: MySQL, MongoDB, Redis 등- 협업 도구: Git, JIRA, Confluence, Slack 등- 결제 시스템: portone 을 사용함 협업 방식- 판매 및 마케팅 팀과 긴밀한 협력을 통해 상품 관련 기능 제작

데이터팀	역할 및 책임- 프로덕트 DB 모니터링 및 트러블슈팅- 데이터 저장소 설계 검수- 사내 데이터레이크, 데이터웨어하우스 구성에 대한 책임- 전사 대시보드 구성- 데이터 파이프 라인 구축 및 유지보수협업 방식:- 데이터와 관련된 모든 작업에 관여 하여 자동화 및 표준화를 수행

마이라이트/PODO 개발팀	역할 및 책임- 웹서비스의 프론트엔드 구현 및 유지보수 담당- 상품 페이지를 위한 도구 개발기술 스택 및 도구- 프론트엔드 개발: HTML, CSS, JavaScript, React 등- 협업 도구: Git, JIRA, Confluence, Slack 등협업 방식- 다른 부서와 긴밀한 협력을 통해 사용자 요구사항에 맞춘 웹 서비스 제작핵심/주요 기술 서비스- 실시간 외국어 강사 매칭 시스템- 실시간 화면 공유를 통한 학습 시스템

데이원 B2B개발팀	역할 및 책임- Learning Management System(LMS) 구현 및 관리- 교육 기능 개발: 문제풀이, 시험 보기, 설문조사 등- 시청기록을 기반으로 통계 및 개인화된 지표 제공기술 스택 및 도구- 백엔드 개발: Python, Django 등- 데이터베이스: MySQL, MongoDB, Redis 등- 협업 도구: Git, JIRA, Confluence, Slack 등협업 방식- 교육 전문가 및 다른 팀과의 협력을 통해 효율적인 LMS 제작핵심/주요 기술 서비스- Skill Match

정보보호팀	역할 및 책임- 사내외 정보보호 책임- ISMS, ITGC 등에서 개발실 부분 감사 및 진행- 개인정보보호 감사 및 취약점 보고- DevSecOps 활동으로 인증, 탐지, 차단 등 자동화- 사내 네트워크 및 IT인프라 운영 관리협업 방식- 다른 부서와의 협업을 통해 정보보호 정책 준수 및 감사를 수행

(2) 연구개발 비용

당사는 교육 콘텐츠의 제작 및 공급을 주업으로 하고 있으므로, 연구개발비 계정을 사용하지 않고 있습니다.

(3) 연구개발실적 당사는 학습자가 강의를 효과적으로 습득하게 하는 한편, 내부인력이 효율적으로 강의 콘텐츠를 제작할 수 있도록 각종 도구들을 개발하였습니다. 대표적으로는 자체 LMS 시스템, 패스트 컴포저, 콕스웨이브 협력 기반 AI봇, Skill Match 등이 있습니다. ① 자체 LMS 시스템 당사는 학습 데이터 기반의 맞춤형 교육 서비스 제공을 위해 자체 학습관리시스템(LMS)을 개발하였습니다. 본 시스템은 이용자의 강의 시청 이력, 학습 시간, 문제풀이 결과 등 다양한 학습 데이터를 수집 및 분석하여 개인별 학습 수준에 따른 콘텐츠 추천, 자동 피드백 제공 및 취약 영역 분석이 가능하도록 설계되었습니다. 이를 통해 이용자는 학습 진도에 맞춘 교육 경험을 제공받고, 기업은 학습 성과를 체계적으로 관리할 수 있습니다.개발 완료 이후에도 시스템의 기능 고도화 및 사용자 환경 개선을 지속적으로 추진하고 있습니다. 홈 화면을 개편하여 학습 현황을 직관적으로 확인할 수 있도록 UI/UX를 개선하였으며, B2B 고객 환경에 맞춰 로그인 플로우를 최적화하였습니다. 또한 AI 기술을 도입하여 자연어 기반의 강의 검색 및 개인 맞춤형 강의 추천 기능을 구현하였고, 강의 만족도 평가 기능을 추가하여 이용자 피드백을 체계적으로 반영할 수 있는 구조를 마련하였습니다.현재는 모바일 애플리케이션의 성능 개선과 파트너사이트 강의 관리 기능 강화를 중심으로 안정성과 확장성을 높이고 있습니다. 이를 통해 고객사가 자체 콘텐츠를 직접관리할 수 있는 기능을 제공하여, 플랫폼의 활용성과 운영 효율성을 한층 강화하였습니다. ② 외부 LMS 연동 시스템 학습관리 시스템(LMS)을 자체적으로 보유한 기업의 경우, 임직원의 학습 관리를 위해 교육 서비스를 제공하는 업체와의 시스템 연동이 필요합니다. 당사는 LMS 연동 시스템을 통해 수강생의 출결 데이터 혹은 영상 데이터를 고객사에 쉽게 연동하여 제공할 수 있습니다. 이를 위해서 당사는 미들 레이어 구축을 수행하고 있으며, 이를 통해 데이터 매핑 및 변환, 인증 및 보안, API 연동이 가능하게 하고 있습니다. 이렇게 중간 레이어를 구축하면 ① 고객사는 당사 데이터베이스에서 자신의 회사 데이터만을 선택적으로 간편하게 조회할 수 있고, ② 데이터 송수신 효율이 올라가는 효과를 기대할 수 있습니다. ③ 패스트 컴포저 제작자가 강의 페이지를 생성할 때 사용하는 도구로, 웹페이지를 규격화된 형태의 레이아웃으로 제공하여 제작자로 하여금 빠르고 쉽게 강의 페이지를 구성할 수 있게 합니다. 따라서 복잡한 코딩이 없어도 다양한 웹페이지를 신속하게 구성할 수 있으며, 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스(드래그 앤 드롭, 설정 변경 등)를 제공합니다. 이는 기획 및 마케팅 팀이 웹페이지를 빠르고 쉽게 구성하게 하여, 결과적으로 강의 준비 기간을 획기적으로 단축시키고 시장에서 요구하는 강의를 적시에 제공할 수 있도록 도움을 줍니다. ④ AI 챗봇 구현 당사는 생성형 AI 기술 기반 챗봇 구현을 통해 강의 단위로 최적화된 답변을 고객에게 제공하고 있습니다. 성인 교육 콘텐츠 서비스의 경우 일반적인 고객 문의 외에도 교육 콘텐츠 내용에 대한 문의에 응대해야 합니다. 이러한 고객 문의의 경우 교육 콘텐츠 별로 답변이 가능한 인력을 별도로 두거나 강사가 가용한 시간에 따로 답변을 작성해야 합니다. 당사는 당사의 강의 콘텐츠 라이브러리를 생성형 AI에 학습시킨 뒤 챗봇과의 연동을 통해 강의 별로 맞춤형 답변을 제공하고 있습니다. 이를 통해 CS 응대 인력을 최소화하면서도 전문성 있는 답변을 고객에게 실시간으로 제공하고 있습니다. ⑤ 자막 생성 및 검수 자동화 AI 도입 당사는 최신 speech-to-text(STT) 모델인 Whisper AI 모델을 자체 IT 시스템에 내재화 완료하였습니다. 영상이나 음성 파일에서 음성을 인식하고 자막 파일을 자동으로 생성해주는 STT 기술은 해외 진출 과정에서 현지 언어로 자막을 제공하기 위해 필수적입니다. 당사는 AI 모델 내재화를 통해 추가적인 API 호출 비용 없이 수백건의 자막을 자동 생성하고 있습니다. 또한 당사는 최근 빠르게 발전하고 있는 'Large Language Model(LLM)' AI를 활용하여 자막 검수를 자동화하고 있습니다. 당사의 콘텐츠에 최적화된 결과물을 추출하기 위해 프롬프트 엔지니어링을 자체적으로 수행하고 있으며, 담당 인력 배치를 통해 사업부별 요청사항에 따라 맞춤형 프롬프트를 개발하고 있습니다.

⑥ Skill Match당사는 기업이 인력 개발, 성과 관리, 보상 체계 구축 등 전반적인 HR 업무를 보다 정교하고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하고자, 임직원의 스킬을 객관적으로 진단하고 HR 전략 수립까지 연계할 수 있는 올인원 솔루션인 Skill Match를 개발하였습니다.본 솔루션은 100만 건 이상의 수강 데이터와 6,000건 이상의 B2B 교육 사례를 기반으로 직무별 핵심 스킬 데이터베이스를 구축하고, '이해·활용·경험'의 3개 영역으로 구성된 진단 평가 체계를 적용하여 개인의 실무 역량을 정밀하게 측정할 수 있도록 설계되었습니다. 진단 결과는 5단계 레벨로 제시되며, 전용 대시보드를 통해 임직원이 자신의 스킬 수준과 역량 분포를 확인할 수 있습니다. 기업은 이를 활용하여 실시간 스킬 트렌드에 기초한 인재 육성 전략을 수립할 수 있습니다.개발 완료 이후 당사는 진단 정확도 및 평가 체계 고도화를 목표로 AI 기반 주관식 평가 시스템을 추가로 구축하고 있습니다. 본 시스템은 AI를 활용해 스킬 영역별 주관식 문항을 자동 생성하고, 응답 내용을 분석·채점함으로써 기존 객관식 평가로는 측정하기 어려웠던 실무 적용 능력 및 심층적 이해도를 평가할 수 있습니다. 이러한 주관식 평가 결과는 개인별 맞춤형 학습 경로 설계 및 조직 차원의 역량 개발 전략 수립에 활용될 예정입니다.

⑦ LemonBoard 당사는 온라인 교육 환경에서 학습자의 몰입도 향상과 교사의 교육 품질 제고를 위한신규 스마트 클래스 플랫폼 'Lemonboard'를 개발하였습니다. 'Lemonboard'는 교사와 학습자가 1:1로 음성과 필기를 실시간 공유하며 상호작용할 수 있는 시스템으로, WebRTC 기반 기술을 활용하여 원활한 실시간 수업을 지원합니다. 특히, 모든 수업은 자동 저장되며, 수업 중 음성 데이터는 텍스트로 변환되어 자막(srt) 형태로 제공됩니다. 이를 통해 수업 기록 외에도 학습자의 언어 사용 패턴 분석, 오류 유형 진단, 개인화된 피드백 제공, 자동 복습 콘텐츠 생성 등 다양한 AI 기반 분석 기능이 자동 수행됩니다. 이러한 기능은 당사가 자체 구축한 LLM 기반 교육 분석 엔진과 연동되어 구현되며, 교사와 운영자는 학습자의 성과를 정량적으로 추적하고, 맞춤형 교육 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.향후에는 수집된 학습 데이터를 기반으로 개인별 학습 경로 예측 및 콘텐츠 추천 기능으로 확장할 계획입니다.