자람테크놀로지 사업보고서 (2025.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등

보고서 작성 기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.

나. 연구개발 활동(1) 연구개발 조직

당사의 연구소 조직은 박성훈 CTO 주도 아래, SOC설계팀, SW설계팀, HW설계팀, OSA설계팀, 검증팀으로 나누어 있으며, 각 팀의 R 은 아래와 같습니다.

[연구소 R]

구 분	업무내용

SOC설계팀	반도체칩 설계

SW설계 1팀	통신 소프트웨어 개발

SW설계 2팀	펌웨어 개발, OS개발

HW설계팀	광트랜시버, 통신장비 H/W 개발

OSA설계팀	광학부품 개발

검증팀	통신 SW검증, 타사장비 IOP시험

전체 임직원중 연구인력 비중 약 67%, 석박사급 비중 20%, 평균 근속년수 10년 이상의 안정적인 연구인력을 보유하고 있습니다. 등록특허 86건(국내 77건, 해외 5건), 출원 4건, 해외인증 13건의 연구 성과를 보유하고 있습니다. (2) 연구개발비용

(단위: 백만원, %)

구분	2025년도(제26기)	2024년도(제25기)	2023년도(제24기)

매출액	10,644	22,170	11,623

연구개발비용 계	90,408	4,886	3,795

(국고지원금)	(3,587)	(1,926)	(838)

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	85.01%	22.04%	32.65%

(3) 연구개발실적(가) 개발완료 실적

연구과제	연구기관	개발기간	연구결과
기대효과	상품화

오디오 신호처리 SOC	당사	2001.01∼2002.12	상품화	양산중

PBX교환기용 SOC	당사	2003.09~2005.06	상품화	양산중

Digital Voice Tracer	당사	2005.01~2006.12	상품화	양산중

하이패스 단말기용 SOC	당사	2005.07~2007.12	상품화	양산중

음성인식 SOC	당사	2012.01∼2015.06	상품화	양산중

기가와이어 1port CPE	당사	2015.08∼2016.12	상품화	양산중

기가와이어 WiFi CPE	당사	2016.06~2017.05	상품화	양산중

기가와이어 24port Indoor GAM	당사	2015.01~2016.12	상품화	양산중

기가와이어 4port Outdoor GAM	당사	2017.09~2019.03	상품화	양산중

25G CPRI 트랜시버	당사	2019.06~2020.07	상품화	양산중

100G 트랜시버	당사	2019.01~2020.03	상품화	양산중

XGSPON SOC	당사	2017.03~2019.12.	상품화	양산중

XGSPON SFP+ ONU	당사	2019.06~2020.12	상품화	양산중

10 port XGSPON 단말기개발	당사	2022.06~2023.12	상품화	양산중

25기가 EDC 트랜시버 개발	당사	2022.01~2023.12	상품화	양산중

100G COB 트랜시버 개발	당사	2022.01~2023.06	상품화	양산중

엣지향 인공지능 프로세서 개발	당사	2020.04~2024.06	상품화	고도화

① 25GS-PON SOC 개발

25GS-PON SoC는 당사의 주력 제품인 XGSPON SoC(10Gbps)의 후속 제품으로, 상하향 25Gbps의 전송속도를 지원하는 차세대 광가입자망용 시스템 반도체입니다. 당사는 XGSPON 개발을 통해 검증된 분산처리 아키텍처와 저전력 반도체 설계 기술을 그대로 계승, 발전시켜 본 제품의 개발을 진행하고 있습니다.

보고서 제출일 현재 25GS-PON 샘플 칩의 확보를 완료하였으며, 칩 Bring-up(반도체 칩의 최초 구동 및 기본 기능 확인) 작업과 Software Stack(운영체제, 드라이버, 통신 프로토콜 등 칩 구동에 필요한 소프트웨어 계층) 구현을 진행 중에 있습니다. 25GS-PON MSA(Multi-Source Agreement) 그룹 표준을 준수하는 PON MAC SoC 내장형 SFP28 플러거블 ONU 제품의 샘플 또한 2026년 상반기 중 입고가 예정되어 있으며, 칩과 모듈 양쪽 모두에서 상용화를 위한 준비가 순조롭게 진행되고 있습니다.

본 제품은 기존 XGSPON이 주로 활용되던 FTTH(가정용 초고속 인터넷) 및 모바일 백홀(Backhaul, 기지국과 코어망 연결) 시장은 물론, 5G 및 차세대 이동통신에서 핵심적으로 요구되는 모바일 프론트홀(Fronthaul, 안테나와 데이터처리부 연결)과 미드홀(Midhaul) 구간까지 폭넓게 대응할 수 있을 것으로 예상됩니다. 특히 5G 무선장비들이 25G 인터페이스를 본격적으로 지원하기 시작하면서, 기지국 연결의 전 구간(프론트홀-미드홀-백홀)에 25GS-PON 기술을 적용하려는 글로벌 통신사 및 통신장비사들의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

현재 당사는 복수의 글로벌 통신사 및 통신장비사와 25GS-PON 제품의 양산 일정에관한 협의를 진행하고 있습니다. 25GS-PON의 경우 전력 소모가 XGSPON보다 훨씬 큰 제품으로, 당사의 분산처리 구조에 의한 저전력 소모의 장점이 더더욱 커질 것으로 예상됩니다. 25GS-PON SoC의 성공적인 개발 완료 및 상용화로, 당사는 시장선도자(First Mover)로 도약할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

② 모빌리티용 반도체 개발

자동차 산업은 '소프트웨어 정의 차량(SDV, Software Defined Vehicle)' 패러다임으로 급속히 전환 중이며, 차량 내부의 카메라·레이더·라이다 센서에서 발생하는 대량의 데이터를 실시간 처리하기 위해 고속 차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)의 중요성이 커지고있습니다. 당사는 ISO 26262 기능안전 표준을 지원하는 모빌리티용 네트워크 프로세서 SoC 개발 국책과제를 수행 중이며, SDV 아키텍처를 위한 In-Vehicle 초고속 통신반도체 개발 과제도 병행하고 있습니다. 이를 통해 기존 통신반도체 설계 역량을 차량용 반도체 시장으로 확장하고 있으며, 2026년 상반기 중 주요 고객사 대상 기술 데모를 진행할 예정입니다.

③ 뉴로모픽 AI 반도체 연구개발ⓐ 뉴로모픽 반도체란

뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체는 인간 두뇌의 신경망 구조를 모방하여 설계된 차세대 AI 칩입니다. 기존의 GPU·NPU가 대규모 데이터센터에서 전력을 많이 소모하며 학습하는 방식과 달리, 뉴로모픽 칩은 두뇌처럼 필요한 뉴런만 활성화하여 mW(밀리와트) 수준의 초저전력으로 실시간 학습과 추론이 가능합니다. 이러한 특성은 배터리로 구동되는 소형 기기(스마트폰, 웨어러블, IoT 센서, 로봇 등)에서 AI 기능을 구현하는 데 필수적이며, '온디바이스 AI' 시대의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

ⓑ 국제 공동연구 컨소시엄 개요

당사는 한국전자기술연구원(KETI)이 주관하는 '글로벌산업기술협력센터사업(공동연구 R)' 과제에 공동연구개발기관으로 참여하고 있습니다. 과제명은 'AGI(인공일반지능)를 위한 뉴로모픽 알고리즘 및 뉴로모픽 반도체 핵심 원천 기술 개발'로, 총사업기간 2024년 8월부터 2027년 7월까지(3년), 총사업비 64.43억 원(정부출연금 60억 원, 민간부담금 4.43억 원) 규모입니다.

기관명	구분	주요 역할

한국전자기술연구원(KETI)	주관기관 (국내)	뉴로모픽 On-chip 학습 알고리즘 개발, Forward-Forward 가속기 설계, 통합 SW 프레임워크 개발

고려대학교 산학협력단	공동기관 (국내)	멀티모달 데이터 처리 알고리즘 개발, 뉴로모픽 가속기 IP 공동 개발

(주)자람테크놀로지	공동기관 (국내)	RISC-V 기반 저전력 SoC 개발, 뉴로모픽 플랫폼/가속기 설계, 기술 사업화

Thousand Brains Project	공동기관 (미국)	Thousand Brains Theory 기반 뉴로모픽 알고리즘(Monty) 개발, 오픈소스 커뮤니티 운영

USC (남가주대학교)	공동기관 (미국)	Transformer 기반 SNN(스파이킹 신경망) 개발, Sparse 데이터 최적화 기법 연구

ⓒ 연구개발 목표 및 핵심 기술

본 과제의 최종 목표는 두뇌의 신호처리 방식을 모방한 뉴로모픽 알고리즘을 개발하고, 이를 실제 반도체 칩 위에서 실시간으로 학습할 수 있는(On-Chip, On-line Learning) 저전력 뉴로모픽 SoC 및 HW/SW 통합 플랫폼을 구축하는 것입니다.

알고리즘 측면에서는, Thousand Brains Project(TBP)가 개발한 'Monty' 알고리즘(두뇌의 신피질이 물체를 인식하는 원리를 모방), KETI가 개발한 Self-Contrastive Forward-Forward(SCFF) 학습 기법(역전파 없이 순전파만으로 학습 가능하여 하드웨어 구현에 적합), USC의 스파이킹 신경망(SNN) 기반 에너지 효율 알고리즘, 고려대학교의 멀티모달(다종 데이터) 처리 알고리즘 등이 개발되고 있습니다.

하드웨어 측면에서는, 당사가 RISC-V 프로세서 기반의 저전력 SoC를 설계하고, 참여기관들과 함께 뉴로모픽 가속기 IP를 이 SoC에 통합하는 FPGA 플랫폼을 구축합니다. 최종적으로 통신칩이나 카메라, 각종 센서에서 입력된 데이터를 실시간 처리하고 학습 결과를 출력할 수 있는 일반 인공지능 개발 통합 플랫폼을 완성할 계획입니다.

소프트웨어 측면에서는, 참여 기관별로 개발된 다양한 뉴로모픽 알고리즘을 하나의 통합 프레임워크에서 구동·비교·평가할 수 있는 환경을 개발하며, FPGA 하드웨어와의 연동을 통한 실용적 검증이 가능하도록 합니다.

본 과제를 통해 확보되는 뉴로모픽 기술은 당사의 기존 통신반도체 제품에도 융합이 가능합니다. 대표적인 예로, 당사의 주력 제품인 XGSPON/25GS-PON 통신반도체에 뉴로모픽고장 진단 기능을 탑재하는 응용이 검토되고 있습니다. PON 네트워크에서는 특정 가입자단말(ONU)이 비정상적으로 광신호를 송출하는 'Rogue-ONU' 장애가 발생할 수 있는데, 이는 같은 회선을 공유하는 전체 사용자의 통신을 마비시키는 심각한 문제입니다. 뉴로모픽 기술을 활용하면 통신 장비가 스스로 정상 신호의 패턴을 학습하고 이상 징후를 사전에감지하여, 장애 발생 전에 선제적으로 대응하는 '지능형 선제적 고장 진단(Predictive Maintenance)' 시스템을 mW 수준의 초저전력으로 구현할 수 있습니다.

ⓓ 응용 분야 전망

본 과제에서 개발되는 뉴로모픽 플랫폼 기술은 통신 분야 외에도 다양한 산업에 적용이 가능합니다. 온디바이스 AI 프로세서로서 네트워크 통신 없이도 민감한 개인 데이터를 보호하면서 기기 자체에서 학습할 수 있어, 스마트 가전(음성인식), 인터넷 보안 카메라, 디지털 헬스케어 웨어러블, 차량용 고장 사전진단 시스템 등에 활용이 기대됩니다. 또한 로봇자율주행차 등 멀티모달 센서 데이터의 실시간 학습 처리가 요구되는 'Physical AI' 분야에도 적용 가능성이 높습니다.