엠아이큐브솔루션 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 당사는 보고서 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약이 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동(1) 연구개발조직 당사는 제조 지능화를 솔루션 개발을 위한 자율제조연구소를 운영하고 있으며, 현재 M.AX솔루션연구소는 당사의 탄탄한 제조 정보화 기술력을 기반으로 제조 현장의 디지털 전환과 AX(인공지능 전환)를 지원하고, 데이터에 기반해 스스로 최적화되는 '자율제조(Autonomous Manufacturing)' 환경을 실현하는 핵심 연구 거점으로서 그 역할을 수행하고 있습니다.

구분	팀	주요 업무

M.AX솔루션 연구소	AX Insight팀	AX 솔루션 AI Agent 개발 - AX솔루션 핵심 구조 모듈화 전환 및 AI 모델 탑재 - 제조 특화 AI Agent 기반 'Closed-loop 자율 제조 운영 체계 기술 개발

AX Ops.팀	AX 솔루션 라인업 확대를 위한 신규 솔루션 개발 - AIDD 플랫폼 기반 AX 솔루션(MES/EES)핵심기술 개발 - AX EES 및 AX MES 현장적용 및 안정화 지원

AX Edge팀	표준 기반 제조현장 연계형 디지털트윈 및 AI 서비스 개발 - 제조 디지털트윈 구현을 위한 표준기반 제조현장 데이터 수집 및 연계, 통합 솔루션 개발 - 제조현장 AI서비스(Factory Copilot) 개발 및 AX 솔루션 통합

AX Arch.팀	AX 솔루션 표준 아키텍처 및 디지털 트윈 플랫폼 기반 구축 - AI 기반 개발체계(AIDD) 구축 및 솔루션 표준 아키텍처 수립 - 디지털 트윈 모니터링 솔루션 개발 및 현장 적용

R	연구개발 프로세스 혁신 및 선행기술 연구 - 산업 AI·제조기술 동향 분석 및 테크리포트 발간 - 정부 R 사업 기획·제안 및 PMO 운영 - 연구개발 프로세스 고도화 및 IP 자산화 추진

(2) 연구개발비용(단위: 천원)

구 분	2026년 1분기(제22기)	2025년(제21기)	2024년(제20기)

비용
처리	제조원가	-	-	-

판관비	415,471	1,016,506	2,009,210

합 계
(매출액 대비 비율)	415,471(9.4%)	1,016,506(4.0%)	2,009,210(6.8%)

주) 당사는 연구개발비용에 대해 전액 비용으로 계상하고 있습니다.

(3) 연구개발 실적

연구과제	연구기관	연구결과 및 기대효과	상용화

Platform솔루션 개발	기업부설연구소	■ 빠르게 변화되는 다양한 환경에서 신속하고 안정적인 고객 대응을 위해 유연하고 능동적인 적용과 확대가 가능하도록Plugin 기반의 Platform 개발
1. Plugin 기반으로 하나의 서버에 정해진 구성이 아닌 고객의 요구사항에 맞는 필요한 기능만 조합하여 최적의 서버 환경을 구성2. On-premise, SaaS, MSA 등 빠르게 변화되는 트렌드에 대비하여 매번 새로운 환경을 구축하지 않고 기존 환경에 관련Plugin만 조합하여 구성할 수 있도록 다양한Plugin 제공3. Plugin 기반의Life Cycle을 갖춘 경량Launcher 및WAS Plugin 제공으로 추가S/W 구매 비용 감소4. 표준화된Rule 기반의 개발 방법론을 통해Platform의 변화된 구조에 민감하지 않고 하나의 소스로 서비스, 명령 쉘등 다양한 활용이 가능5. 특정 기술이나Open source 에 종속적이지 않는 자체Framework를 구축하여 내부 변화에 영향도가 적음6. 주요IT 기술과Domain 기술 요소를 분리 및 자동화하여 항상 일정 이상의 결과물 기대	SmartPlatform,고객사 도입(매출 발생)

UX 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 웹 표준인 HTML5를 기반으로 Cross-browsing, Cross-platform을 지원하는 표준 UI 프레임워크
1. CS 기반의 도구가 아닌 웹 기반의Screen 저작도구로 어디서든 권한만 있으면 별도의 설치 없이 쉽게 접근2. 사용자 관리, 메뉴관리, 권한 관리, 베치 관리 등IT 개발에 필요한 시스템 관리의 기본 기능을 제공3. UX는 순수Javascript의 자체 개발된API와 오픈기반의API를 사용하며 이들 기능에 대한 편집 및Addon을 유연하게 확장4. 모바일 환경을 위한 새로운 개발 방법을 지양하고PC 개발 환경과 동일한 환경으로 적용이 가능	SmartUX,고객사 도입(매출 발생)

MES 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 수주부터 납품까지 생산 활동 전반에 대한 정보 제공 및 의사결정 지원을 위한 생산관리 솔루션(MES: Manufacturing Execution System)
1. 특정 산업군에 특화되지 않은 제조업 전반에 걸친 솔루션Coverage와 다양한 레퍼런스 보유2. On-Premise와Cloud 지원을 통한 업체의 규모 및 환경에 맞춘 솔루션 제공 가능3. 수주부터 출하까지 연계를 통한 기능 제공이 가능하며, 독립적인 기능 구성으로 필요한 기능만을 제공 가능한 구조의 솔루션4. 사용자별 구성이 가능한 대시보드 및 조회환경을 제공하는 개인화 기능이 강화된 솔루션	SmartFactory,고객사 도입(매출 발생)

EES 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 설비의 효율(OEE: Overall Equipment Efficiency)을 향상하기 위한 시스템으로EPT(Equipment Performance Tracking), FDC(Fault Detection Classification), RMS(Recipe Management System) 서비스로 구성
1. 설비 효율화 및 관리에 특화된 솔루션2. On-Premise와Cloud 지원을 통한 업체의 규모 및 환경에 맞춘 솔루션 제공 가능3. EPT, FDC, RMS 서비스로 구성되어 있으며, 고객사 별로 필요한 서비스를 선택해서 제공	SmartEES,고객사 도입(매출 발생)

설비 통신드라이버, 설비 온라인 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 제조 현장의 다양한 설비와 통신을 위한 설비 통신 드라이버(SmartDriver 군)와 기간 시스템(MES, EES 등)과 인터페이스를 위한 설비 온라인(SmartEquipment) 통합 솔루션
1. 설비 테스트부터 설비 온라인 적용을 위한 통합 솔루션 제공2. 통합 모니터링을 통한 장애 대응(Auto Failover)으로 무중단 서비스 제공3. 대기업에 다년간 표준 솔루션으로 채택되어 검증되고 안정적인 서비스 제공	SmartDriver/SmartEquipment,고객사 도입(매출 발생)

SmartAI(MLOps) 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 제조 현장 지능화를 위한 핵심 솔루션으로, Machine learning 모델을 안정적이고 효율적으로 배포 및 유지(CI/CD) 라이프사이클을 통합 관리하는 솔루션
1. 자사 MLOps는 복잡한 AI MLOps 환경 구축을 간소화하여 AI 서비스 및 환경을 쉽게 구성하고, 데이터 전처리 및 AI 모델 개발과 운영의 라이프사이클을 관리하도록 지원 2. EES 등 타 시스템과 자동 연계된 형태의 모델학습/운영이 가능하여, 실시간의 데이터로부터 학습 후 결과 피드백을 통한 설비 제어 연계가능한 솔루션 3. 모델의 성능평가를 운영 시점에 계속 모니터링 함으로써, 모델의 성능이 떨어질 경우 간편하게 재학습을 실행하고, 원클릭으로 배포가능
4. 모델 학습 품질 제고를 위해 LLM 멀티에이전트가 다양한 제조 데이터 품질을 진단하고 개선하여 보고서 생성까지 자동화	SmartMLOps,고객사 도입(매출 발생)

Digital Twin(APS), Advanced Planning and Scheduling 솔루션 개발	기업부설연구소	■ 지능형 생산계획 수립과 스케쥴링 최적화를 위한 디지털 트윈 기반의APS(Advanced Planning and Scheduling) 플랫폼
1. 제조 현장의 현재 데이터와 동기화되어 신선한 데이터로 현행화된 디지털 트윈 기반의 최적 생산계획 수립 지원 2. 디지털 트윈 기반으로 다양한 조건의 What-if 시뮬레이션을 결합하여, 탄력적이고 강건한 의사결정을 지원 3. 확장성을 지원하는 아키텍처로 내/외부에서 개발된 스케쥴링 최적화 알고리즘 적용이 가능하며, 트윈 시뮬레이션 엔진도 다양한 시뮬레이션 엔진 연계가 가능한 구조. 제조 도메인과 업종 별의 특성에 따라 최적의 조합으로 솔루션을 구성하여, 현장의 계획수립 엔지니어과 간편하고 빠르게 고도화된 기법을 적용하여 결과를 산출하여 현장 적용이 가능
4. LLM 기반 What-if 시나리오 자동생성 수립 애플리케이션을 통해 사용자가 이상상황을 프롬프트로 입력하면 LLM이 대응 시나리오를 생성하고, 실제 공장 데이터베이스 구조 내에서 실행 가능 여부 판단	Smart DigitalTwin,고객사 도입(매출 발생)