마음AI 사업보고서 (2025.12)
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	의도 분류기 생성 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2020-09-28	2022-06-08	국내

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

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

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

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

27	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

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

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

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

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

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

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

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

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

36	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

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

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

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

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

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

42	등록	인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법	㈜마음에이아이	2021-10-13	2025-03-11	미국

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

54	출원	사용자의 업무 지원을 위한 보조 데이터 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2024-12-26	-	국내

55	출원	영상의 시맨틱 로그 생성 방법	㈜마음에이아이	2022-08-16	-	국내

56	출원	모빌리티 플랫폼의 주행 제어 방법	㈜마음에이아이	2024-05-13	-	국내

57	출원	학습된 언어 모델의 강화 학습 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2023-02-28	-	국내

58	출원	로봇의 제어를 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2025-11-25	-	PCT

59	출원	로봇의 제어를 위한 사용자 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2025-12-16	-	미국

60	출원	간소화된 맵과 자연어 명령에 기반하여 로봇을 제어하는 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2025-11-25	-	PCT

61	출원	간소화된 맵과 자연어 명령에 기반하여 로봇을 제어하는 방법 및 컴퓨터 프로그램	㈜마음에이아이	2025-11-25	-	미국

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 특성 인공지능(AI) 산업은 2025년 하반기를 기점으로 '생성형 AI(Generative AI)'의 단계를 넘어, 스스로 판단하고 과업을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 물리적 세계에서 실질적인 기동성을 갖춘 피지컬 AI(Physical AI)' 중심으로 급격히 재편되고 있습니다. 특히 당사가 영위하는 Agent AI 분야는 기존의 단순 상담 챗봇에서 벗어나 기업의 복잡한 워크플로우를 자율적으로 처리하는 솔루션으로 진화하고 있으며, Physical AI 분야는 제조, 농업, 국방, 건설, 물류, 의료 등 실제 현장에서 인간의 노동력을 대체하거나 보조하는 로봇 기술과 결합하여 그 시장 지배력을 확대하고 있습니다. ① 글로벌 AI시장 규모 및 전망시장 조사기관 IDC에 따르면, 기업들이 초기 AI 투자가 실질적인 매출 증대와 비용 절감으로 이어지는 'AI ROI(투자 대비 수익) 본격 실현 시기'각 2026년을 기점으로 도래할 것으로 전망됩니다. 이는 당사가 보유한 AICC 및 자율주행 로봇 등 '실무형 AI 솔루션'의 시장 점유율을 확대할 수 있는 최적의 시기임을 시사합니다. (출처: IDC 'Worldwide AI and GenAI Spending Guide' 및 2026년 초 경제 전망 보고서, 2025.10)- 전체 지출 규모: 2026년 전세계 AI 지출 규모는 전년 대비 약 44% 증가한 2조 5,278억 달러(약 3,380조 원)에 이를 것으로 전망됩니다. 이는 2025년(약 1조 7,500억 달러) 대비 폭발적인 성장세이며, 2027년에는 3조 달러를 상회할 것으로 예측됩니다. (출처: Gartner, 2026.01)- 2026년 글로벌 AI 소프트웨어 지출은 약 4,524억 달러로 급증할 전망입니다. 특히 가트너는 2026년을 기술 리더들의 '전환점'으로 꼽으며, 다중 에이전트 시스템(MAS)이 기업 운영의 표준으로 자리 잡을 것이라 분석했습니다.(출처: Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2026)- 피지컬AI 및 로보틱스: 제조 및 물류 현장의 지능화 수요로 인해 글로벌 산업용 로봇 시장은 2026년 약 195억 달러(약26조 원) 규모로 성장이 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 연 16.8%에 달할 것으로 보입니다. (출처: SmaftFactoria Global Trend. 2026. 02) ② 국내 AI 시장 규모 및 전망국내 시장은 정부의 AI 국가 전략과 민간 기업의 DX(디지털 전환) 수요가 맞물려, 제조 및 공공 부문을 중심으로 한 '실전 도입'이 가속화되고 있습니다. -전체 시장 규모: 국내 인공지능 시장은 2025년 약 10.5조 원 시대를 열었으며, 2026년에는 기업용 ICT 시장 내 AI 투자 비중이 확대됨에 따라 성장 모멘텀이 더욱 강화될 것으로 보입니다.(출처: 한국지능정보사회진흥원(NIA), 2025.12)-분야별 DX수요: 국내 ICT 시장 분석 전문기관(KRG)은 2026년 국내 기업용 ICT 시장 규모를 42조 1,000억원으로 예측했으며, 이 중 제조 분야의 스마트 팩토리(Physical AI 데이터 팩토리 포함)와 공공 분야의 지능형 국방/행정 시스템 구축이 주요 성장 동력이 될 것으로 분석했습니다. (출처: KRG 2026 국내외 ICT 시장 전망, 2025.11)-로봇 및 자율주행: 한국로봇산업진흥원에 따르면 국내 로봇 시장은 2025년 약 8.5조원에서 2026년 약 10.2조원 규모로 성장하며 세계 3위권의 시장 지위를 공고히 할 전망입니다. 특히 2026년은 실험실 수준을 벗어나 작업 숙련도가 인간의 90%에 달하는 '실전 검증의 해'가 될 것으로 보입니다 .(출처: 한국로봇산업진흥원 실태조사 및 전망, 2026.02)

산업	AI 도입 영역	시장 특성

금융(Finance)	·Agent AI: 초개인화 자산관리 서비스 및 지능형 AICC·보안/인증: 이상거래탐지(FDS) 및 AI기반 신용평가·Physical AI: 생체인증 결합 및 배리어 프리 키오스크 및 무인 점포 로봇	·AI 도입의 선두주자: 전 산업 중 AI 도입 성숙도가 가장 높으며 , 2026년까지 가장 큰 폭의 AI 지출 성장이 예상되는 분야임·수익화 가속: AI 도입을 통해 운영 효율을 30% 이상 개선하며 실질적인 ROI를 증명 중임

제조(Smart Factory)	·예측 정비(고장 전 2~4주 전 예측)·실시간 불량 검출 및 품질 예측·AI 자율 제조 루프 구현	·'Industry 5.0' 전환: 단순 자동화를 넘어 AI가 로봇을 직접 제어하는 '피지컬 AI'가 화두임· 제조 업체의 93%가 AI를 성장의 핵심 동력으로 인식함

물류(Logistics)	·자율주행 모바일 로봇(AMR) 기반 피킹/ 분류·AI 수요 예측을 통한 재고 최적화·배송 경로 최적화 및 자동 포장	·고속 성장: 글로벌 창고 로봇 시장은 2026년 약 110억 달러 규모로 성장하며, 연평균 17.5%의 빠른 성장세를 보임· AI 도입 시 물류 비용 15~20% 절감 효과 발생

국방(Defense)	·AI 기반 자율 무인 체계 및 로봇·전장 상황 인식 및 지능형 지휘 통제·정비 수요 예측 기반 군수 지원	지능형 AI 자율 생산, 첨단 장비 융합, 자율 제조 시스템 통합을 중심으로 한 제조 공정의 대대적인 혁신을 추구

건설(Construction)	·자율주행 건설 장비 및 로봇 시공·실시간 현장 위험 요소 감지 및 안전관리·AI 기반 설계 및 프로젝트 일정 관리	·잠재력 확대: 건설 AI 시장은 2024~2029년 사이 연평균 56.5%의 폭발적인 성장이 예상됨·인력난 해소 및 안전 확보를 위한 피지컬 AI 도입이 본격화됨

공공/복지(Barrier-free)	·배리어프리 키오스크(음성/수어 안내)·사회적 약자 돌봄 로봇 및 모니터링·지능형 민원 상담 에이전트	·디지털 포용: 공공 부문 구매 권고 및 의무화 정책으로 인해 안정적인 시장 형성이 진행 중임·2026년 국내 12대 트렌드 중 하나인 '디지털 포용 AI' 정책의 수혜 영역임

(출처: 위 내용은 2025년 하반기에서 2026년 3월 사이에 발표된 최신 보고서(IDC, Gartner, NIA 등)와 보도자료를 토대로 작성)

2) 경쟁업체 현황

① 시장 경쟁 현황현재 AI 시장은 단순한 기술 개발 단계를 넘어, 실제 산업 현장에 적용되어 수익을 창출하는 '상용화' 경쟁이 치열하게 전개되고 있습니다. Agent AI 시장은 클라우드 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 보유한 대형 IT 기업과, 특정 도메인(금융, 공공 등)에 최적화된 솔루션을 제공하는 기업들이 경쟁하고 있습니다. Physical AI 시장은 자율주행 알고리즘과 로봇 제어 기술을 바탕으로 물류, 제조, 국방 등 다양한 현장에 로봇 솔루션을 공급하는 기업들이 주도하고 있습니다. 최근에는 하드웨어와 소프트웨어를 유기적으로 결합하는 'VLA(Vision-Language-Action)모델' 보유 여부가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.

② 주요 경쟁업체 현황당사의 주요 사업 영역과 겹치는 경쟁사들의 현황 및 특징은 다음과 같습니다.

기업명	분야	특징

코난테크놀로지	AI 검색 및 영상 분석	자체 LLM '코난 LLM'을 기반으로 국방 지능화 및 대형 공공 프로젝트에 강점이 있음. 특히 영상 속 객체 인식 기술력이 우수함

솔트룩스	LLM 및 AICC	국내 최다 AI 관련 특허를 보유하고 있으며. 금융 및 공공 섹터의 대규모 AICC 구축 경험이 많음. 최근 생성형 AI 서비스 '루시아'출시

와이즈넛I	AI챗봇 및 검색 솔루션	국내 1새대 AI 기업으로 공공기관 및 대기업 대상의 대규모 챗봇 사업 수주 경험이 매우 풍부함. 구축형(On-Premise) 및 클라우드형 솔루션 모두 강점이 있음

클로봇	로봇 서비스 및 자율주행 로봇	이기종 로봇 관제 플랫폼 '크로스링크'를 통해 다양한 제조사의 로봇을 통합 관리함. 현재는 플랫폼 단독 매출 보다는 물류, 의료, 안내 로봇의 현장 구축 서비스 운영(SI)을 통한 매출 비중이 높으며, 최근 물류 자동화 분야에서 대규모 수주를 이어가고 있음

뉴로메카	협동 로봇 및 자율주행 로봇	협동 로봇 라인업 '인디(Indy)'를 기반으로 중소 제조 공정 자동화에 특화됨. 최근 F 및 건설 로봇 시장으로 영역을 확장하며 하드웨어 제어 기술력을 보유함

③ 비교우위 사항

○ 전 영역을 아우르는 '4 Foundation Models' 기반 통합 기술력 - 비교우위: 당사는 언어 모델(LLM)에 치중하는 일반적인 AI SW 기업들과 달리, 언어(MAAL), 음성(SUDA), 시각( BODA), 행동제어(WoRV)를 통합한 4대 파운 데이션 모델을 독자 보유하고 있습니다. 이를 통해 시각 ·언어 정보를 물리 적 행동으로 연결하는 VLA(Vision-Language-Action) 기술을 완성하였으며, 이 핵심 엔진을 바탕으로 고도의 정밀도가 필요한 '국방, 자율주행'부터 복합 서비스가 요구되는 '공공 배리어프리'까지 다양한 산업군에 최첨단 지능을 빠르 게 이식하는 범용 AI 파운데이션 역량을 확보하고 있습니다. - 효과: 가장 높은 난이도의 기술력을 요구하는 국방 및 자율주행 분야에서 검증 된 핵심 알고리즘을 민수 및 공공 서비스 분야에 최적화하며 적용함으로써, 기술적 시행착오를 최소화하고 있습니다. 이는 각 사업을 개별적으로 개발하는 방식과 달리, 검증된 하나의 핵심 엔진을 다양한 산업 환경에 맞게 변환하여 배 포하는 전략으로 신규 도메인 진입 시 발생하는 R 비용과 시간을 혁신적으 로 절감합니다. 결과적으로 국방, 금융, 배리어프리 등 서로 다른 영역의 프로젝트에서 확보된 기술적 자산이 상호 보완적으로 작용하며 솔루션의 완성도를 높이고 있으며. 이러한 선순환 구조를 통해 초기 시장에서의 레퍼런스를 빠르게 축적하며 사업 확장성을 입증해 나가고 있습니다. ○ 피지컬(Physical) AI 데이터 팩토리 기반의 선순환 학습 인프라 - 데이터 가치 사슬(Value Chain)의 수직 계열화 단순 로봇 제어에 집중하는 경쟁사와 달리, 당사는 가상 시뮬레이션부터 현장 실증 데이터 수집, 모델 학습까지 전주기를 통합 관리하는 '데이터 팩토리'체계 를 완성했습니다. 이를 ㅌ오해 신규 시장 진입 시 방대한 시뮬레이션 데이터로 신속한 PoC(기술검증)를 수행하며 수주 경쟁력을 확보하고, 본 프로젝트에서 수집된(Real-world) 데이터를 모델에 즉각 환류시키는 독보적인 인프라를 보유 하고 있습니다. - 효과: 실제 사업 수행을 통해 축적된 고품질 데이터는 VLA 모델의 지능을 지 능을 지속적으로 고도화시켜, 시간이 흐를수록 경쟁사 대비 압도적인 판단 정확 도와 작업 효율성을 구현합니다. 이러한 '데이터 기반의 성능 향상→고객 만족 및 재수주→데이터 추가 확보로 이어지는 선순환 구조는 제품의 완성도를 높일 뿐만 아니라, 고도화된 모델을 바탕으로 기존 고객사의 추가 프로젝트를 유도 . 하고 신규 시장(국방, 제조 등) 으로의 전파 속도를 높임으로써 중장기적인 매출 성장과 수익성을 동시에 견인합니다. [주요 제품의 기술적 특징]

제품	특징

AICC(인공지능콜센터)	- Full-Stack 내재화: STT,TTS,NLP 상담 어드바이저 등 전 과정을 자체 기술로 구축하여 시스템 간 최적의 호환성 제공- 하이브리드형 AI음성봇(Rule-based+LLM): 시나리오 기반의 안정성과 생성형 AI의 유연성을 결합하여, 단순 민원을 넘어 전문적인 상품 상담까지 수행하는 'Expert AI Agent' 솔루션을 제공

LLM 챗봇	- 보안 최적화 sLM/LLM: 기업 및 기과 내부망(On-Premise)에 설치 가능한 경량화 모델로 데이터 유출 없는 지식 추출 가능- 멀티모달 대응: 텍스트뿐만 아니라 문서, 이미지 데이터를 통합 이해하여 정확한 답변 생성

WoRV	- WoRV 주행체 ·End-to-End 비전 주행: 고가의 라이다(LiDAR) 없이도 카메라 영상 만으로 주변 환경을 입체적으로 이해하고 경로를 생성하는 초경량 자율주행 엔진 탑재 ·협지 대응 능력: 과수원(긴트 협력), 농경지(TYM 협력), 야지(국방) 등 비정형 환경에서 돌발 장애물을 회피하고 최적의 경로를 유지하 는 강인한 주행 지능 구현- WoRV 휴머노이드 ·고난도 조작(Manipulation): 시각 정보와 언어 명령을 물리적 동작으 로 연결하여, 제고 공정 내 부품 조립, 운반 등 정교한 작업 수행이 가능한 VLA 기반 제어 기술 적용 ·공정 유연성: 고정된 프로그래밍이 아닌, 현장 상황을 실시간 인지 하여 능동적으로 대처함으로써 다품종·소량 생산 체제의 제조 라 인에 즉각 투입 가능

로봇	- MAIED(Edge AI), RAISE(로봇 AI 프레임워크), NAVICOM Gateway RMS(로봇 운영 플랫폼)로 구성된 로봇 지능화 기술을 기반으로, 다양한 로봇 하드웨어 AI 자율 기능을 부여하고 이기종 로봇을 통합 운영할 수 있는 로봇 AI 플랫폼을 제공

BF(배리어프리) 키오스크	- 디지털 포용 AI: 사용자 신체 조건(휠체어, 신장 등)을 인시개 화면 높이를 자동 조절하는 '지능형 적응 인터페이스' 적용- 다중 인터랙션: 시각·청각 장애인을 위한 음성 안내, 점자. 촉각 인터페이스를 통합하며 법적 준수성 및 접근성 극대화

Physical AI 데이터 팩토리	- 디지털 트윈 기반 학습: 가상 시뮬레이션 환경에서 수집된 SIM데이터와 실제 현장 실증데이터를 결합하여 VLA 모델 고도화-선순환 지능 허브: 현장에서 수집된 데이터를 바탕으로 로봇의 판단 정확도를 지속 상향시키는 AI 학습 전주기 관리 인프라

[ 기술 차별화 요소 ]

핵심요소	차별점

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.

영상 파운데이션 모델(Video Foundation Model) VODA	영상 데이터를 기반으로 환경 상황과 행동 맥락을 이해하는 영상 AI 파운데이션 모델입니다. Vision-Language 구조를 통해 객체 인식뿐 아니라 복합적인 상황 판단 및 행동 분석 기능을 제공합니다.

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.

4대 파운데이션 모델 기반의 통합 지능(VLA 통합 기술력)	단순히 대화하는 AI를 넘어, 시각·언어 정보를 물리적 행동으로 연결하는 VLA(Vision-Language-Action) 통합 지능을 구현합니다. 이는 특정 모델에만 치중하는 일반 AI SW기업과 달리, 로봇이 스스로 상황을 보고(Vision), 이해하여(Language), 즉각 행동(Action)하게 하는 Physical AI의 핵심 경쟁력입니다.

MAIED(Maun AI Edge Device)	클라우드 의존 없이 로봇 현장에서 직접 연산하는 MAIED 기술을 통해 초저지연(Zero Latency) 반응 속도를 보장합니다. 이는 외부 네트워크 연결이 제한되거나 보안이 극도로 중요한 국방, 금융, 국가 주요 시설 등 하이엔드 시장에서의 독보적 채택 근거가 됩니다.

RAISE(Robotic AI System Engine)	RAISE는 자율 로봇의 환경 인식, 의사 결정 및 행동 제어를 지원하는 로봇 전용 AI 프레임워크입니다. 영상 인식, 음성 처리, 행동 계획, 시스템 통신 및 안전 제어 등 다양한 기능을 모듈형 구조로 제공하여 로봇이 실제 환경에서 안정적으로 자율 임무를 수행할 수 있도록 지원합니다.

NAVICOM Gateway 및 RMS	NAVICOM Gateway 및 RMS(Remote Management System)는 기존 로봇에 외부 장착 방식으로 적용하여 자율 항법 및 원격 운영 관리 기능을 제공하는 솔루션입니다. 해당 솔루션은 기존 로봇 시스템을 변경하지 않고도 자율 주행, 위치 인식 및 원격 관리 기능을 구현할 수 있도록 설계되어 있으며, 다양한 제조사의 로봇에 적용 가능한 플랫폼 형태로 개발되고 있습니다.

End-to-End 통합 솔루션 역량	당사는 AI 모델 설계부터 하드웨어 적용, 데이터 기반 고도화까지 AI 구축 전 과정을 자체적으로 수행하는 통합 역량을 보유하고 있으며, 이를 통해 고객사가 즉시 활용 가능한 신뢰성 높은 AI 솔루션을 제공합니다.

시장지향성(Market-Oriented)	당사의 기술적 차별화는 단순한 성능 우위를 넘어, '고객의 비용 절감'과 '현장 도입의 용이성'이라는 시장의 실무적 요구를 충족시키는 데 초점을 맞추고 있습니다. 기술의 전주기 내재화를 통한 신속한 커스터마이징과 하이엔드 기술의 민수 전이 전략은 당사가 초기 단계의 Physical AI 시장을 선점하고 수익성을 최적화하는 핵심 경쟁력입니다

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