유디엠텍 사업보고서 (2025.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약당사는 보고기간 종료일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 연구개발조직

당사의 기술인력 조직은 연구소의 DX팀, DS팀과 사업본부의 ENG팀, DEV팀, SE팀으로 구성되어 있습니다. 당사의 기술인력은 설립 초기의 PLC 기반 3D 시뮬레이션과 MES 사업으로부터 탈피하여 기계어처리 기술개발과 AI 분야의 사업화를 중심으로 포지셔닝 되었습니다.

설립 초기에는 3D 시뮬레이션에 필요한 많은 인력을 보유하였으나, 해당 분야의 기술은 글로벌 진입장벽이 매우 높아 글로벌 경쟁력을 갖추기 어려웠습니다. 또한 해당 분야의 경우 사업규모에 비해 3D 작업을 위한 많은 인력이 필요하다는 단점이 있었습니다. 현재는 핵심기술에 기초한 주요제품 개발로 선회하면서 인력의 변화가 발생하여 조직 구성이 변화되었습니다.

(1) 부서별 연구개발인력 현황- DX팀, DS팀 : 핵심기술 연구개발, 주요제품 기능개발, AI 프로젝트 수행- ENG팀 : 제품 H/W 및 S/W 현장적용, 인프라 구축, 사용자 교육- DEV팀, SE팀 : 시스템 개발, 개발 프로젝트 수행

(단위: 명)

부서	임원	연구소	사업본부	합계

DX팀	DS팀	ENG팀	DEV팀	SE팀

인원수	2	15	4	5	7	2	35

(2) 학력별 연구개발인력 현황(단위: 명)

학력	박사	석사	학사	기타	합계

인원수	2	6	25	2	35

다. 연구개발 실적 (1) 주요 연구개발 실적

연번	사업명	과제명	시행부처	사업기간	관련 기술/제품	정부출연금 (단위: 백만원)	비고

1	지식서비스 USN산업원천 기술개발	공장통합형 DMS 원천기술개발	산업통상자원부	2008.12.01~ 2013.09.30	[1]제어언어 변환기술	1,126	완료

2	산업융합 원천기술개발사업	다자간 협업을 위한 실감형 가상 공정검증 기술 개발	산업통상자원부	2010.03.01~ 2013.02.28	[1]제어언어 변환기술	1,070	완료

3	SW컴퓨팅산업 원천기술개발사업	공정운영과 고장진단 예방을 자생적으로 개선하는 범용 SILS Framework 개발	정보통신산업진흥원	2013.09.01~ 2016.08.31	[2-2 신호]
제어특성 분석기술	2,385	완료

4	스마트공장고도화 기술개발	부품 제조업의 스마트공장 구축을 위한 모듈 조합형 현장자동화 및 공정장비개발	산업통상자원부	2016.05.01~ 2018.04.30	PLC eXpert	740	완료

5	구매조건부신제품개발사업	Panel PC용 스마트 SCADA S/W 개발	중소벤처기업부	2016.08.04~ 2018.08.03	PLC eXpert	425	완료

6	지식서비스산업핵심기술개발	로봇기반 실감형 스마트공장 확산 모델 구축	경남TP	2016.10.01~ 2017.04.30	[1]제어언어 변환기술	390	완료

7	지식서비스산업 핵심기술개발	에너지 소비 고효율화를 위한 제조엔지니어링 서비스 개발	산업통상자원부	2017.02.01~ 2018.01.31	[1]제어언어 변환기술	255	완료

8	SW융합클러스터	혼합현실응용 산업자동화 시뮬레이터 개발	경기도경제과학진흥원	2017.06.01~ 2017.12.31	OPTRA
Tracker	150	완료

9	구매조건부신제품개발사업	설비 가상화 기반 이상탐지 및 진단 플랫폼 개발	중소벤처기업부	2018.05.01~ 2020.04.30	[2-3 공정]
제어특성 분석기술	445	완료

10	지식서비스산업핵심기술개발	사이버물리시스템 기반의 제조자원 운영 및 관리지원 서비스 시스템 개발	산업통상자원부	2018.05.01~ 2021.04.30	OPTRA
Black-box	1,682	완료

11	디지털혁신제조업 분야	범용 CPS H/W 플랫폼 개발	경기도경제과학진흥원	2018.08.01~ 2019.07.31	[2-1 로직]
제어특성 분석기술	150	완료

12	혁신서비스개발	자동화 공정의 사전 설계 및 사후운영 통합형 디지털 트윈 모델 개발	과학기술일자리진흥원	2019.04.01~ 2020.03.31	PLC eXpert	185	완료

13	전자부품산업핵심 기술개발사업	자동제어 공정의 역공학 기반 통합 디지털 트윈 모델 개발	산업통상자원부	2019.04.01~ 2021.12.31	[2-4 복합]
제어특성 분석기술	1,209	완료

14	현장수요형스마트공장기술개발사업	비대면 자동화 플랫폼의 검사 및 운영 데이터 기반의 사이버물리시스템 개발	중소벤처기업부	2020.12.16~ 2022.12.15	UXIM
Analyzer	487	완료

15	대구 수송기기. 기계소재부품 AI융합 지원사업	리벳팅 가공공정 AI 기반 품질예측 및 서보 축 위치제어 시스템 구축	정보통신산업진흥원	2022.05.01~ 2022.12.31	UXIM
Analyzer	250	완료

16	월드클래스플러스사업	글로벌 금융/유통 통합 서비스 적용을 위한 지능형 소형 키오스크 개발	산업통상자원부	2022.04.01~ 2025.12.31	UXIM
Analyzer	385	최종보고 중

17	스마트제조혁신기술개발사업(R)	설비산업과 수요산업의 스마트제조 생태계 지원을 위한 개방형 서비스 플랫폼	중소벤처기업부	2022.04.29~ 2025.12.31	OPTRA
Black-box	1,980	최종보고 중

18	중소기업기술 개발지원사업	자동화 장비제어의 운영 재현과 이상상태 예측가능한 공정 블랙박스 개발 (세부1)	중소벤처기업부	2022.05.01~ 2024.06.30	UXIM
Analyzer	480	완료

19	중소기업기술 개발지원사업	자동화 장비제어의 운영 재현과 이상상태 예측가능한 공정 블랙박스 개발 (세부2)	중소벤처기업부	2022.05.01~ 2024.06.30	UXIM
Analyzer	480	완료

20	대구 수송기기.기계소재부품AI융합 지원사업	리벳팅 가공공정 AI 기반 품질예측 및 서보 축 위치제어 시스템 구축	정보통신산업진흥원	2023.01.01~ 2023.12.31	UXIM
Analyzer	250	완료

합 계	14,524	-

(2) 연구개발과제 진행현황

연구과제	월드클래스 플러스사업

연구기관	산업통상자원부

연구배경	- 4차 산업혁명을 통한 자동화 기술의 확산과 코로나 19를 통한 비접촉/비대면 서비스에 대한 요청으로 키오스크에 대한 수요는 급속히 증가되고 있음- 국내 금융과 유통 시장은 키오스크로 대표되는 비즈니스의 무인화와 비접촉 트렌드가 지속적으로 확산되고 있음- 글로벌 시장에서도 키오스크를 포함하여 4차산업의 무인화는 대기업 위주로 기술 및 제품이 활발히 개발되고 있음- 키오스크의 급속한 확산에도 불구하고, 현재의 키오스크는 기술적 제약으로 인하여 사용과 접근성에 있어 한계를 보이고 있음. - 인공지능과 자율주행, 원격장애진단 등 신기술을 접목하여 기존 키오스크의 한계를 뛰어넘어 글로벌 시장에서 통용될 수 있는 새로운 개념의 미래형 키오스크를 개발하고자 함

연구내용	On-Device AI 상에서 운영가능한 강건 AI 고장예측 모델 구축
- 사전 검사 정보 + 사후 운영 정보 + AI 제어정보(가상휴먼)- 다차원 분석인자 반영
- 다각적 상황을 반영한 강건 AI 모델 설계 및 학습
- On-Device 내에서 분석/판단 가능한 최적화된 AI 모델 구축
- AI Server 구축 고정비 절감- 인터넷 통신환경을 활용한 장애징후 알림 및 사전 A/S 고지

기대효과	- 고장예측 및 장애징후 판단 정확도 98% 목표
- 다차원 ATM 운영 및 환경정보 기반 고장예측 정확도
- 상용화 수준의 고장 예측 정확도 세계 최고 수준 : 95%

상용화	2026년 상용화 예정

연구과제	스마트제조혁신 기술개발사업(R)

연구기관	중소벤처기업부

연구배경	- 범용적 산업에 전 생애기간 설비 사용 고객과 설비 제조 업체를 편리하고 효과적으로 연결할 수 있는 플랫폼이 필요
- 설비 공급자가 설비 설계와 제작 시 운전을 거쳐서 설비 수요 기업에게 인도 후 다양한 운영개선과 이상 탐지, 유지보수과정을 편리하게 지원 하기 위한 플랫폼 필요
- 통신 표준 프로토콜, 센서 데이터 획득을 위한 IoT 디바이스 연동 기술, 관리 및 제어를 위한 장치관리 모듈, 데이터 모니터링, 분석을 위한 머신 러닝 모듈, Marketplace 운영, 수요 기업 특화 서비스 개발을 위한 Open API 제공 등을 포함한 서비스 플랫폼이 필요함

연구내용	설비 공급자와 설비 수요자 모두를 지원하는 통합 서비스 S/W 플랫폼 개발
- 각 단계 별 서비스를 개발하고 각 서비스별로 필요한 구체적 엔지니어링 업무범위와 관련 S/W를 개발하고 연동하여 S/W 플랫폼 개발
설비 입/출력 표준화 관리 도구 개발
- I/O 개발 작업 시 사용자 오류와 비표준 단어 사용 검출 도구 개발
- I/O 강제 표준화 작업을 통한 변수 이름 관리 기술 개발
- PLC Vendor 별 표준 형식의 Excel 파일을 Import/Export 하는 기술 개발
제어로직 자동 검사 기술 개발
- 중요 Interlock 누락 확인 기술 개발 및 PLC 프로그램 검도 기능 기술 개발
- 프로그램 미작성 여부 검출 기능 개발
- 이중 코일 사용 여부 검출 기능 개발
- 심볼 정의 후 로직 미사용 여부 검출 기능 개발
공장 설비 가상 시운전 기술 개발
- 실 현장과 유사한 3D 환경을 이용하여 공정에 대한 물리적, 논리적 사전 테스트 및 검증 기술 개발
- OPC Client와 OPC Server의 연동으로 다양한 종류의 PLC와 연동하여 프로그램 검증
- 프로그램 검증과 함께 공법 및 공정 검증 기술 개발
- 입출력 모델과 PLC와의 연동으로 설비 프로그래밍 및 시퀀스 검증 기술 개발
- 3D(VR) 그래픽을 사용하지 않는 보다 효율적인 논리적 검증 기술 개발

기대효과	- 공장설비 제조기업 디바이스 데이터 및 애플리케이션 활용 데이터 확보
- 연계사업 창출 및 확장
- 플랫폼을 통한 비대면 서비스 효과

상용화	2026년 상용화 예정

(3) 보유 기술의 경쟁력(가) 제어언어 변환기술

: 역공학(Reverse Engineering) 기반의 기계어 해석 및 통합언어(UDML)로의 변환 기술

적용환경

자동화 설비 제어를 위한 제어기(PLC)는 제조사 별로 제어 프로그램에 사용되는 언어 표준이 다릅니다. 또한, 동일 제조사라도 제어기 기종에 따라 언어 표준이 다른 때도 있습니다. 동일 제조사 및 기종일지라도 제어 프로그램 설계자에 따라 제어 로직에 많은 차이가 있는데, 당사는 제조사 및 기종에 따라 다른 모든 제어언어(기계어)를 수집하여 자체 개발한 표준 언어인 UDML로 전환하는 Library 구축하였습니다.
이는 기계(제어기) 내부의 알 수 없는 제어 로직이나 명령체계를 역공학(Reverse Engineering)으로 해석하여 내부의 데이터 흐름을 표준화된 언어로 100% 정확하게 표현할 수 있습니다. 현존하는 거의 모든 제어기에 적용할 수 있으며, 미구현된 새로운 기종에도 3개월 이내에 구현할 수 있습니다.

기대효과

표준화된 UDML로의 표현은 적용하는 Domain 별로 지식의 체계화 및 표준화를 할 수 있도록 합니다. Low-level로 구현된 제어 프로그램 언어는 사용자가 이해하고 해석하기 쉽지 않아, Domain 지식의 체계적인 축적, 관리, 활용이 어렵다는 단점이 있습니다. 당사가 제시하는 High-level 언어인 UDML로의 변환은 구조체, Graph 모델로의 표현을 가능하게 하여 고부가가치 목적의 활용이 가능합니다.
이는 서로 다른 지역의 공장이나, 설립 시기에 차이가 있는 경우, 이기종 제어기를 사용하는 현장에서 제어 흐름을 동시에 비교할 수 있다는 장점이 있습니다. 작성된 제어 로직에 따라 기계나 설비가 의도대로 동작하는지 검증할 수 있습니다. High-level로 표현된 통합언어(UDML)는 제어 특성(로직/신호/공정/복합) 분석기술을 통해 다양한 목적으로 활용하고 있습니다.

(나) 제어특성(로직) 분석기술

: 제어프로그램 표준화 및 설계오류 검증 기술

적용환경

제어기 제조사, 기종에 따라 서로 다른 Low-level의 제어 프로그램은 설계자에 따라 구현하는 제어 로직에 차이가 있으므로 이를 효과적으로 분석하기는 매우 어렵습니다. 또한, 제조라인의 복잡성 증대에 따라 제어 로직이 방대하며 또한 매우 복잡하게 설계되어 있습니다.
한편, 진단 방법과 에러를 규명하는 데 걸리는 시간으로 인한 작업 지연은 전체 설비 고장 시간의 80%를 넘는 것으로 나타나 있습니다. 종래에는 제어 프로그램에 대한 모니터링을 위한 입출력 데이터에 대해서 사용자가 확인하기 위해 제어 프로그램에 대한 수기 데이터를 확인하는 방식을 사용하고 있습니다.

기대효과

제어 프로그램의 설계 단계에서 잘못 설계되었거나 불합리한 구조로 설계된 내용을 자동으로 검수하는데 사용되는 기술입니다. 본 기술을 통해 제어 로직 표준화, 제어 순서(흐름) 검증, 변경이력 관리 등 현장에서 필요한 여러 기능으로 사용하고 있습니다.
제어 프로그램 정보의 심볼을 표준화하고, 표준화된 심볼을 포함하는 제어 프로그램 정보에 대해 로직 연결을 설정하고, 로직 연결 관계에 대응하는 플로우 차트를 생성하여 화면상에 표시할 수 있습니다. 또한, 제어 프로그램 정보로부터 공정의 흐름을 추적하기 위한 플로우 차트에 관한 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, 제어 프로그램 검수에 드는 공수(인력, 시간, 비용)를 획기적으로 절감할 수 있습니다.

(다) 제어특성(신호) 분석기술

: 자동화 설비 동작에서 규칙적으로 반복되는 Master Pattern 도출 기술

적용환경

제어기로 운영되는 자동화 라인의 상태는 시간의 흐름에 따라 다양한 원인 즉, 설비 노후, 교체, 제어프로그램 코드 변경 등에 의해 변화합니다. 기존에 생성된 공정 Sequence는 변화된 환경의 자동화 라인이 정상 운영 상태인지 판단하기 위한 기초 데이터로 사용되기에 적합하지 않습니다.
따라서, 제어프로그램 해석 기반으로 마스터 패턴(Master Pattern)을 생성하고, 입출력 데이터와 비교하여 이상 여부를 탐지하는 기술이 필요합니다. 이상 탐지는 Bar, Link 방식으로 진행하여 신호의 패턴에 따라 기존 제어로직의 의도와 일치하는지 판단합니다. 제조라인의 복잡성 증대에 따라 제어로직의 규모가 방대하며 매우 복잡하게 설계되어 있어서 제어프로그램을 진단 및 모니터링하는 것이 어려워지고 있으며, 이에 따라 에러를 발견하고 수정하는데 걸리는 시간이 점진적으로 증가하는 추세입니다.

기대효과

최종 목적은 공정 사이클마다 일정하게 반복되는 규칙인 마스터 패턴(Master Pattern)을 찾는 것이고, 실시간으로 운영중인 공정이 생성된 마스터 패턴과 비교하여 정상적으로 동작하는지 탐지하는 것입니다. 인접 접점과의 관계 및 입출력 접점의 경로 유형을 추출하여 마스터 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 근거로 실시간 수집되는 입출력 데이터의 정상/이상 패턴을 효과적으로 구분할 수 있습니다.
또한, 제어기로부터 로직 데이터를 읽어와서 동작 순서나 관계성 파악에 활용하고, 로그 데이터를 수집하여 사이클마다 반복되는 패턴을 생성하고 분석하는 기술을 개발하였고, 실시간 분석을 통해 공정 이상 탐지 및 알림, 원인 추적 등의 기능을 제공하여 효율적인 설비보전이 가능해졌습니다.

(라) 제어특성(공정) 분석기술

: 센서 데이터와 제어기 데이터를 연계한 공정 데이터 분석 기술

적용환경

현장 설비의 분석은 일반적으로 진동, 소음, 온도, 전류 등의 아날로그 데이터의 시간/분 단위의 평균치를 이용한 분석이 널리 사용됩니다. 자동화 시스템에서는 매우 세밀한 단위로 제어 동작이 이루어지는 데 반해, 일반적인 분석 방법으로는 정확성이 떨어지는 한계가 있습니다.
본 기술은 세밀한 제어구간 단위의 제어특성 분석을 위해 제어기의 내부 데이터(제어 로그)를 기반으로 제어구간을 자동으로 구역화(Segmentation)하고, UDML 통합언어(T-1)를 기반으로 하는 로직 분석(T-2-1) 결과를 이용하여 제어구간에 대해 순서를 재정렬하고, 불필요한 로직을 제거하는 등의 전처리 과정 진행합니다.
아날로그 데이터에 대해 Cycle, Segment, State 기준으로 구역화한 후, 상대적으로 짧은 시간 축에서 명확한 제어특성(데이터 패턴)을 도출할 수 있는 특징 추출(Feature Extraction) 과정을 진행합니다.

기대효과

구역화 및 특징 추출 과정을 통해 일반적인 분석 방법으로는 불가능한 외부/내부 신호를 연계한 제어특성을 표준화하여 체계적인 분석이 가능합니다. 또한, 설비 동작의 선후관계 및 동작 시간 기반의 정상 패턴 여부를 판정할 수 있으며, 구역화된 제어구간 내의 공정 데이터와 설비 동작 신호를 기반으로 최적의 공정 운영 조건 도출할 수 있습니다.
이는 다양한 공정에 적용될 수 있으며, AI 기술을 활용하여 품질(정상/불량) 을 예측하고, 불량이 발생한 원인을 분석/추적하여 최적의 공정 운영 조건을 도출하는데 사용되는 기술입니다. 이를 통해 공정 이상이 발생하여 불량 제품이 생산될 때 그의 원인을 탐색하고 최적의 조건 값을 도출하여 현장에서 조치하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 것이 최종 목표입니다.

(마) 제어특성(복합) 분석기술

: 제어로직, 제어로그, 센서 데이터를 연계한 Graph 모델 생성 기술

적용환경

자동화 설비의 동작은 제어기 상에 구현된 로직에 의해 고정된 제어 로직 루틴을 따르기 때문에 정상적이고 일반적인 자동화 공정에서의 자동화 설비의 동작은 균일하고 반복적으로 이루어집니다. 이때, 자동화 설비에서 발생하는 각종 아날로그 값은 자동화 설비의 동작과 무관하지 않습니다.
규칙적인 제어와 동작이 이루어지는 자동화 설비와 마찬가지로 자동화 설비의 동작에 의해 수반되는 각종 센서들의 아날로그 값 역시 균일하고 반복적인 양태, 즉 일종의 패턴(Pattern)을 보이게 됩니다. 즉, 제어 로직에 변화가 없음에도 불구하고, 자동화 설비의 동작과 센서 값이 이전까지 보여주었던 규칙적인 패턴과 판이한 모습을 보인다면, 이는 자동화 공정, 설비 상에 어떠한 이상 혹은 변화가 발생한 것으로 볼 수 있습니다.
본 기술은 방대한 양의 제어프로그램과 외부/내부 데이터를 Graph 모델로 변환하여 학습하고, 마스터 상태(Master State)를 생성하여 정상/이상을 구분하는 데 활용됩니다.

기대효과

Graph 기반 모델을 이용하여, Low-level 언어 기반의 분석 한계를 극복하고, 통합언어를 이용하므로 제어프로그램 언어체계에 따라 매번 다른 분석 방법을 적용하지 않고, 효율적인 분석이 가능합니다. Automata 모델의 확장 형태인 Graph 모델의 활용은 Low-level 언어 중심의 제어프로그램을 분석하여 제어특성 데이터 활용의 한계를 효과적으로 극복할 수 있습니다.
제어구간 단위의 외부/내부 데이터 수집을 기반으로 설비 상태의 진단 및 예지보전에 활용하고 있습니다. 또한, 표준화된 Graph 모델을 통한 Domain 제어특성 지식화 가능하며, 표준화 모델을 통한 Domain 제어특성 지식화 결과를 다른 Domain에서 활용할 수 있도록 하는 전이(Transfer) 학습에 활용할 수 있습니다.

라. 연구개발비용(개별기준)

(단위 : 천원)

과 목	2023년(제17기)	2024년(제18기)	2025년(제19기)	비고

원 재 료 비	-	-	-	-

인 건 비	1,001,859	827,107	960,838	-

감 가 상 각 비	-	-	-	-

위 탁 용 역 비	480,270	1,124,650	190,929	-

기 타	-623,337	-154,647	-344,656	-

연구개발비용 계	858,792	1,797,110	807,111	-

회계처리	판매비와 관리비	858,792	1,797,110	807,111	-

제조경비	-	-	-	-

개발비(무형자산)	-	-	-	-

연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100]	11.6%	29.6%	25.1%	-

주) 상기 연구개발비 및 매출액은 개별 재무제표기준입니다.