마음AI 사업보고서 (2024.12)
7. 기타 참고사항

가. 지적재산권 보유 현황

No	구분	내용	권리자	출원일	등록일	출원국

1	등록	기계 독해를 위한 질의응답 데이터 생성 시스템	㈜마음에이아이㈜엘지유플러스	2017-11-16	2020-04-08	국내

2	등록	컨택 관리 장치	㈜마음에이아이	2018-11-23	2020-07-06	국내

3	등록	제1 신경망을 이용한 제2 신경망 학습 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2018-12-20	2020-10-15	국내

4	등록	단어, 문장 특징값 및 단어 가중치 간의 상관관계를 학습한 인공 신경망에 의해 생성된 설명이 부가된 문서 분류 방법	㈜마음에이아이	2019-05-30	2021-06-07	국내

5	등록	구조화된 학습 데이터의 전처리 방법 및 이를 이용한 인공 신경망 학습 방법	㈜마음에이아이	2019-05-30	2021-11-16	국내

6	등록	개별 화자 별 음성 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2019-07-03	2020-12-08	국내

7	등록	상담 세션의 표시 제어 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2019-09-09	2021-07-30	국내

8	등록	항공 관제 시스템	㈜마음에이아이인천국제공항공사	2019-09-20	2021-01-14	국내

9	등록	관제 통신 이력 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이인천국제공항공사	2019-09-20	2021-01-14	국내

10	등록	항공 관제 정보 재현 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이
인천국제공항공사	2019-09-20	2021-01-14	국내

11	등록	답변 제공 장치	㈜마음에이아이	2019-10-28	2021-10-01	국내

12	등록	서비스 생성 방법	㈜마음에이아이	2020-10-22	2024-01-29	국내

13	등록	게임 플레이 콘텐츠 제작 장치	㈜마음에이아이	2019-11-04	2022-08-03	국내

14	등록	고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템	㈜마음에이아이	2019-12-23	2021-11-19	국내

15	출원	고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템	㈜마음에이아이	2019-12-31	-	PCT

16	등록	컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치	㈜마음에이아이	2020-04-28	2020-05-17	국내

17	출원	컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치	㈜마음에이아이	2020-04-29	-	PCT

18	등록	화자가 표지된 텍스트 생성 방법	㈜마음에이아이	2020-06-16	2022-03-16	국내

19	등록	컨택 관리 장치(출원명)통신 방식의 전환 시 대화 이력을 제공하는 컨택관리 장치(등록명)	㈜마음에이아이	2020-06-29	2020-10-26	국내

20	출원	개별 화자별 음성생성 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-06-29	-	PCT

21	출원	화자가 표지된 텍스트 생성 방법	㈜마음에이아이	2020-09-15	-	PCT

22	등록	문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-09-28	2022-10-14	국내

23	등록	의도 분류기 생성 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-09-28	2022-06-08	국내

24	등록	신분증 이미지의 검증을 위한 서비스 제공 장치 방법	㈜마음에이아이
중소기업은행	2020-09-16	2022-12-19	국내

25	출원	문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-09-29	-	PCT

26	등록	컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치	㈜마음에이아이	2020-09-30	2022-01-11	미국

27	출원	서비스 생성 방법	㈜마음에이아이	2020-10-23	2024-01-29	PCT

28	등록	문장, 문서 특징값 및 문장 가중치 간의 상관관계를 학습한 인공 신경망에 의해 생성된 설명이 부가된 문서 분류 방법	㈜마음에이아이	2020-11-02	2021-06-07	국내

29	등록	문서 분류에 있어서 기여도가 높은 단어 및 문장을 제공하는 설명이 부가된 문서 분류 방법	㈜마음에이아이	2020-11-02	2021-06-07	국내

30	등록	동시 발화 구간에서 개별 화자의 음성을 생성하는 인공 신경망의 학습방법	㈜마음에이아이	2020-11-09	2020-12-08	국내

31	등록	개별 화자 별 음성 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-11-09	2020-12-08	국내

32	등록	동시 발화 구간에서의 음성 생성 방법	㈜마음에이아이	2020-11-09	2020-12-08	국내

33	등록	답변 제공 장치	㈜마음에이아이	2020-11-19	2022-11-22	국내

34	등록	인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법	㈜마음에이아이	2020-11-30	2023-10-12	국내

35	등록	전사를 위한 음성 콘텐츠의 전처리 방법	㈜마음에이아이	2020-11-30	2022-12-19	국내

36	등록	객체 상태 인식 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-01-26	2023-03-03	국내

37	출원	분산 된 인공 신경망을 이용한 데이터 프로세싱 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-02-05	-	국내

38	등록	립싱크 영상 제공 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램과 립싱크 영상 표시 장치, 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-07-22	2023-07-31	국내

39	출원	음성의 보이스 특징 변환 방법	㈜마음에이아이	2021-08-03	-	PCT

40	출원	인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법	㈜마음에이아이	2021-08-03	-	PCT

41	등록	메시지 검증 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이중소기업은행	2021-09-15	2023-11-23	국내

42	등록	영상 전환 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-10-06	2023-03-22	국내

43	등록	영상 촬영 가이드라인 제공 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-10-06	2023-11-16	국내

44	출원	인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법	㈜마음에이아이	2021-10-13	-	미국

45	등록	구조화된 학습 데이터의 전처리 방법	㈜마음에이아이	2021-11-03	2022-08-03	국내

46	등록	인공 신경망의 학습을 위해 표 형태의 데이터를 전처리 하는 방법	㈜마음에이아이	2021-11-03	2022-06-08	국내

47	등록	인공 신경망의 학습을 위해 개조식 형태의 데이터를 전처리 하는 방법	㈜마음에이아이	2021-11-03	2020-06-08	국내

48	등록	구조화된 학습 데이터의 전처리 방법	㈜마음에이아이	2021-11-03	2020-06-08	국내

49	출원	영상 전환 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-11-08	-	PCT

50	등록	립싱크 영상 생성을 위한 인공 신경망 학습 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2021-11-25	2023-07-18	국내

51	출원	음성으로부터 생성된 텍스트 데이터 처리 방법	㈜마음에이아이	2021-12-29	-	국내

52	출원	사용자의 운동 자세 평가를 위한 인공 신경망의 학습 방법	㈜마음에이아이	2022-05-27	-	국내

53	출원	사용자의 업무 보조를 위한 신경망의 학습 데이터를 생성하는 방법	㈜마음에이아이	2022-12-28	-	국내

54	출원	사용자의 업무 보조 데이터 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2023-12-26	-	국내

55	출원	로봇의 제어를 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2024-11-28	-	국내

56	출원	간소화된 맵과 자연어 명령에 기반하여 로봇을 제어하는 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2024-11-28	-	국내

나. 기술 인증

인증유형	내용	인증서 유형	인증기관	인증시기

제품인증	마음회의록 v4.0.0 인증	GS 1등급	한국정보통신기술협회(이하 TTA)	2023.2

인공지능 컨택센터 V1.0 인증	GS 1등급	한국정보통신기술협회(이하 TTA)	2020.3

MAU V2.1 (대화관리시스템)인증	GS 1등급	TTA	2019.10

스마트 항공통신 모니터링 시스템	K마크	한국산업기술시험원
(KTL)	2020.07

금융사업인증	금융위 지정대리인
(1차 지정, 2차 재지정)	핀테크 인증	금융위원회	2019.03
2021.02

금융 클라우드 지사업자 인증	사업자인증	한국핀테크지원센터	2020.09

성능인증	자동차 번호판 인식(검지율 99%, 인식율 96%)	성능적합인증(번호판인식)	한국지능형
교통체계협회
(ITS Korea)	2020.03

성능인증	이상행동 탐지 시스템(배회96.7%,침입94.7%,실신100%)	적합인증(지능형CCTV)	한국인터넷진흥원(KISA)	2021.02

성능인증	CNN STT(음성인식) 인식율(영어STT 95.4%)	성능적합인증	TTA	2019.12

성능인증	MRC(기기독해) 인식율(영어MRC 91.6%)	성능적합인증	TTA	2019.12

성능인증	XDC(텍스트분류) 인식율(영어XDC 96.3%)	성능적합인증	TTA	2019.12

다. 산업의 현황 및 전망

1) 시장의 특성① 글로벌 AI시장 규모 전망전 세계 인공지능(AI) 시장은 다양한 사업 분야에서 AI 기술의 도입이 가속화되면서 지속적인 성장이 예상됩니다. Spherical Insights Consulting의 조사에 따르면, 글로벌 AI 시장규모는 2022년 1,685억 달러에서 2032년 2조 7,603억 달러로 연평균 성장률(CAGR) 32.5%로 성장할 것으로 전망합니다. ② 국내 AI 시장 규모국내 AI시장은 글로벌 추세에 발맞추어 빠르게 성장하고 있습니다. 한국 IDC의 보고서에 따르면, 2023년부터 연평균 21.6% 증가하여 2027년에는 약 5조 6천억 원에 이를 것으로 전망합니다. 이러한 성장은 다양한 디지털 기술과 산업 기술의 융합, 예측 및 추천 솔루션의 고도화, 새로운 기술 활용 범위의 확장 등 시장 변화가 활발해지면서 가속화되고 있습니다. 특히 생성형 AI와 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스 수요가 AI 전체 시장의 견고한 성장세를 유지하는 데 기여하고 있습니다.

산업	AI 도입 영역	시장 특성

금융	콜센터/영업/마케팅	금융위원회의 디지털 샌드박스로 기업에서는 경쟁적으로 AI 서비스 영역을 확장하는 추세
- 은행업계: AI 은행원, AI 재무컨설턴트 등영업지점내 AI Human 도입 시도
- 보험업계: 보험판매 규제제도 완화 정책으로 AI 음성봇 및 상담지원봇 활용

공공	지능형 시장, 보안/관제,공공서비스 안내	정부주도의 AI 성장과 공공 데이터 활용 오픈 등으로 AI 시장 성장세
LLM 챗봇/음성봇을 활용한 가상비서 니즈 증대장애인차별금지법 개정안 시행에 따른 배리어프리 키오스크 산업 확대

헬스케어	신약개발, 임상시험, 진료 의사결정 지원	신약개발, 임상시험에 AI 활용, 빠른 진단 및 의료 인력 부족 등의 문제해결을 위한 비대면 진료를 위한 AI 급속 성장 예상

제조	현장정보 분석/공정 분석/콜센터/품질 정보 관리	지능형 AI 자율 생산, 첨단 장비 융합, 자율 제조 시스템 통합을 중심으로 한 제조 공정의 대대적인 혁신을 추구

물류/유통	실시간 경로 최적화/고객관리/비정형 데이터 가공	코로나19 영향에 따른 온라인 거래량 증가로 운영 효율화 극대화를 위한 AI 도입 고객 니즈 확대

2) 경쟁업체 현황

① 시장 경쟁 현황생성형 AI출현 이후, 기업용 AI시장에서의 공급자 경쟁이 치열해지고 있습니다. 모든 산업 도메인 내에서 AI 이니셔티브의 중요성이 확산됨에 따라 그 기술을 자사의 업무 플랫폼에 적극적으로 적용하여 플로우를 자동화하려는 요구가 증가하고 있기 때문입니다.

② 주요 경쟁업체 현황당사는 고도화된 AI기술을 기반으로 다양한 산업에 맞춤형 AI솔루션을 제공하며 경쟁력을 확보하고 있습니다. 특히 생성형 AI 기술의 고도화를 통해 기존 AI챗봇과 음성봇을 포함한 AI 콜센터 사업을 확장하고 있으며, 언어(Language), 음성(Voice), 비디오(Video) 3대 파운데이션 모델을 바탕으로 다양한 제품들을 라인업하여 피지컬(Phsycal) AI 사업으로 영역을 확장하고 있습니다.

기업명	분야	특징

코난테크놀로지	자연어처리	텍스트, 음성, 영상등 모든 유형의 데이터분석 기술을 보유

솔트룩스	자연어처리	자연어처리등 여러 AI기술

셀바스AI	자연어처리	AI음성인식, 합성

바이브컴퍼니	자연어처리	AI 빅데이터 분석 다음의 사내벤처로 시작

브리지텍	자연어처리	AICC

위세아이텍	AI 개발 플랫폼	제조/미디어/교육/금융 등 분야 적용

플리토	AI 언어 학습데이터	AI 챗봇용 언어 데이터 및 관련 서비스 제공 챗봇용 언어데이터 1일 수집량 50만건 돌파

③ 비교우위 사항

당사 기술은 다른 경쟁사와 다른 구조적 차별성을 보유하고 있으며, 특히 기초 AI 엔진 개발이 가능한 핵심 연구인력을 기반으로한 기술 상용화 역량은 독보적인 수준으로 진화하고 있습니다.

아래 기술된 당사의 기술 차별화 요소는 국내 타 경쟁사는 물론 구글, 마이크로소프트와 같이 다수의 인공지능 기술을 보유한 글로벌 기업에서도 제공하지 않는 맞춤형 서비스와 업종 특화 전략으로 글로벌 경쟁력도 높이고 있습니다.[주요 제품의 기술적 특징]

제품	특징

AICC(인공지능콜센터)	- AI 음성 발화와 동시에 핸드폰에 표시된 화면 인식 가능 - 정확하고 빠른 응답으로 통화시간을 단축해 상담비용 절약 - 24시간 응대 가능한 서비스를 통해 고객의 만족도 향상 - 음성봇 시나리오 변경 시 Excel 업로드로 빠르게 적용 및 테스트 가능 - maumOrchestra를 이용하여 GPT를 연동해 전문적인 상담 가능 - 클라우드 기반 AI 솔루션이 고객사 맞춤으로 빠르고 쉽게 구현, 안정적인 유지 보수

오케스트라	- API 형태로 제공되는 다양한 인공지능 기술을 드래그 쉽고 빠르게 워크플로우 생성 - AI 기능을 직접 개발할 필요없이 기존 개발된 API를 활용하여 개발 시간과 비용을 절감

마음챗봇	- 생성형 AI에 RAG(Retrieval Augmented Generation) 즉, 검색능력을 가지고 있는 리트리벌 엔진이 추가된 챗봇 - 프라이빗 공간에서 이루어진 학습 데이터를 마음AI의 LLM(maumGPT) 을 사용하여 정보 유출 방지 - 기업의 데이터를 기반으로 맞춤 학습하여 고객과 내부 직원에게 효율적이고 개인화된 지원 제공 - 기업이 제공한 데이터 내에서 생성된 답변으로 할루시네이션 없이 정확한 정보

AI휴먼 로봇/ 디바이스	- 직원 채용이 어려운 곳, 전문적인 상담이 필요한 곳, 24시간 365일 일하는 곳에 대체할 수 있는 AI 휴먼 직원 - 핵심 엔진 5개 (시각, 청각, 목소리, 얼굴, 자연어)를 사용하여 자연스러운 소통 가능 - 다국어 발화 서비스 지원 (한국어, 영어, 일본어, 중국어)으로 고객 안내 및 응대 - 기존에 정의된 시나리오 챗봇 뿐만 아니라 LLM 엔진 연동을 통해 여러 상황에 대처 가능 - STT를 탑재하여 음성 명령이 가능하며 텍스트 입력도 가능 - PC, 모바일, 키오스크, 챗봇 화면 등 다양한 Device에서 최적화된 스타일을 제공

WoRV	- 완전 자율주행과 범용 로봇 제어를 위한 Video Foundation Model- 자연어를 가지고 학습, 텍스트 프롬프트만으로 자율주행 policy를 제어할 수 있음- Data intensive하지 않아도 적정한 양의 데이터만으로 학습 가능- Driving decision에 대해 설명가능한 AI모델

[ 기술 차별화 요소 ]

핵심요소	차별점

Orchestra	Finetune Train한 모델과 타회사의 모델을 오케스트라를 통해서장가장 쉽고 안정적으로 Inference할 수 있도록 서비스를 제공합니다. 하나의 API End-point로 모든 AI Model이 연결 가능하며, 동시에 추론된 데이터를 파싱, 합성하여 가장 적합한 구조로 추론 결과를 전달하며 연결되어 있는 AI 모델, AI 서비스의 사용량 및 통계 정보 모니터링이 가능합니다.

End-to-End 서비스	데이터 구축부터, 서비스 어플리케이션 개발/구현까지 전체 AI Supply Chain에 걸친 AI 관련 서비스를 종합적으로 제공합니다.

State-of-the-Art의 기술 경쟁력	음성인식, 음성생성, eXplanable AI 등 시장에서 수요가 큰 AI 엔진에 대한 발빠른 연구를 통해서 40여종에 이르는 글로벌 최고 수준의 성능을 가진 AI 엔진을 확보하였고, 하루가 다르게 변화하고 있는 첨단 AI 기술에 대한 연구개발을 지속하고 있습니다. 타 업체가 부분적인 인공지능 기술로 단위 서비스를 제공하는데 반해, 당사는 사람의 종합적인 지능을 대체할 수 있도록 음성,시각,청각,사고, 언어 등 다양한 영역의 기술을 확보해 가고 있습니다.

Module화	연구개발한 모든 AI알고리즘과 모델들은 표준화된 API 패키징 프로세스를 통해 철저히 모듈화하여 사내외의 서비스 어플리케이션 개발자들이 쉽고 빠르게 조합하여, 자체 응용 서비스에 접목할 수 있습니다. 이와 같은 기술 특성은 각 엔진의 Rubost한 운영은 물론, 타 엔진과의 조합을 쉽게 하여, 다양한 서비스 개발에 대한 확장성을 크게 높이고 있으며 수많은 서비스가 만들어질 수 있는 기반이 됩니다.

인공신경망 자체설계 및 시뮬레이션 학습	범용적인 Multi-model, Multi-task 인공신경망을 자체설계하여 image/video/text/location 등 복수의 Data format을 한 번에 학습 가능하며, 하나의 모델로 다양한 task가 가능합니다. 또한, 시뮬레이션 학습을 통해 예측하지 못한, 다양한 조건에서의 학습이 가능합니다.

시장 지향성	실제 고객들의 시장 요구사항에 기반한 기술 및 제품 개발을 통해서 높은 사용성과 상품성을 갖는 기술/제품/서비스로 개발되어 있습니다. 인공지능 시장이 발전한 초기부터 금융,제조,공공,미디어 등 다양한 고객들에게 서비스를 제공한 노하우를 담고 있으며, R 개발단계부터 시장을 염두해 둔 연구로 시장 적용도가 높습니다.

언어 파운데이션 모델(Language Foundation Model)MAAL	MAAL은 기업 환경에 최적화된 온프레미스 거대언어모델(LLM)로, 한국어 성능을 대폭 강화한 Multilingual Adaptive Argumentation Language Model 입니다. 국내 최초 DeepSeek 기반 LLM으로, DeepSeek-R1 성능을 유지하면서 온프레미스 환경에서 구축 할 수 있어, 고객사는 자사 데이터를 활용한 맞춤형 AI 모델 운영이 가능합니다. 또한 Coit(Continual Instruction Tuning) 학습방식을 적용해 기존 영어 중심의 오픈소스 LLM을 최적화하며, 한구어 성능을 지속적으로 향사시키고 있습니다.

음성 파운데이션 모델(Audio Foundation Model)SUDA	현재의 Three Piece Voice Conversation(STT+LLM+TTS) 기술을 One piece로 통합한 모델입니다. 언어 모델과 통합된 음성 기술은, 마치 사람처럼 상대가 말하는 동안 계속 생각을 하고 적절한 타이밍에 응담을 할 수 있어 기존의 분절된 음성 대화의 답답함을 해소하고, Zero latency를 구현합니다.

비전 언어 액션 모델(Vision Language ActionModel)WoRV	Multimodal의 구조로 비전 데이터를 언어적으로 이해할 수 있도록 학습시킨 모델입니다. 시뮬레이터 기반의 데이터 학습으로 보다 예외적인 상황에 대한 대량의 데이터 수집 및 학습이 가능합니다. Sensing, Decision Making, Device Control이 가능한 구조로 하나의 신경망을 설계했으며, HW-free 모델로 특정 차종에 제한없이 범용적으로 작동할 수 있습니다.

라. 그 밖의 투자의사 결정에 필요한 사항 당사는 사업보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.