애드포러스 사업보고서 (2025.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 연구개발조직(1) 연구개발조직 개요

당사는 연구개발조직인 기업부설연구소는 연구1팀, 연구2팀, 연구기획팀으로 구성되어 있으며, 신규광고플랫폼 개발 및 광고플랫폼 기능 개선, 데이터분석, AI알고리즘 개발, 머신러닝을 통한 광고효율 개선 등 다양한 연구개발 활동을 수행하고 있습니다.(가) 연구개발조직

구분	수행 업무	인원수

연구소장(CTO)	- 프로젝트 스케줄 관리 및 설계
- 연구원의 임무 배정 및 성과 관리	1명

연구원	- 광고플랫폼 자체 개발 및 기능개선- 광고최적화 AI알고리즘 설계- DMP구축 및 딥러닝을 통한 광고타게팅 기술 개발	11명

[기업부설연구소 조직도]

[주요 연구개발 인력 현황]

직위	성명	담당업무	근속연수	주요연구실적

CTO
(연구소장)	어해민	- 프로젝트 스케줄 관리 및 설계
- 연구원의 임무 배정 및 성과 관리
- Fullstack 개발	11년	- R 팀 관리
- IDC 안정화를 위한 이전 설계
- 서버/네트워크 증설 및 관리 설계
- Cubemine, Valista, Linkmine, Greenp 개발
- goodeal (소셜커머스 상품검색)
- cpa influence system 구축중

연구원	전O	- 보안 및 장애대책 관리
- 연구노트를 기반한 연구
- 웹 프론트 개발	6년 5개월	- Greenp 3.0 개발중
- Greenp 상품 개발
- Greenp 리워드 플랫폼 개발
- Valista 논리워드 플랫폼 개발
- 서버 장애모니터링 시스템 개발
- 내부 F3PHP 프레임워크 개발

연구원	이OO	- Devops	2년 9개월	- 서비스 및 인프라 이중화
- 모니터링 고도화 (Grafana + Datadog)
- IDC 고속망 환경 구성
- GCP를 이용한 개발환경 구축 중
- L4 + UTM/VPN 환경 구축 중

연구원	김OO	- 웹 프론트 개발 / 백엔드개발	2년 9개월	- Adfork Banner 송출 상품 개발
- Grrnp 유지보수 및 상품 개발
- Front 대용량 트래픽 송출 페이지 개발 중

연구원	원O	- DSP 구축
- OpenRTB 적용	2년 5개월	- DSP 플랫폼 개발 (Cubemine 2.0)
- CTR 예측모델 개발
- Header bidding 모델 개발
- 자체 OCR API 개발

연구원	박OO	- 플랫폼 설계 및 구축
- 플랫폼 시스템 유지보수	1년 9개월	- API 서버 고도화 및 통합 모니터링 개발
- 무중단 Deploy 서버 개발
- DB 변경이력 관리 서비스 개발
- 통합 사용자 권한 관리 모듈 개발
- 대량 차집합 모듈 개발
- 이미지 송출 중앙화 서비스 개발

[연구개발 인력 증감표]

구 분	직위	기초	증가	감소	기말

2023년	CTO	1	-	1	-

연구소장	1	1	1	1

연구원	2	8	3	7

계	4	9	5	8

2024년	연구소장	1	-	-	1

연구원	7	5	1	11

계	8	5	1	12

2025년	연구소장	1	-	-	1

연구원	11	2	2	11

계	12	2	2	12

나. 기술 경쟁력

당사는 CTO의 주도하에 당사 플랫폼이 제공하는 솔루션에 최적화된 플랫폼 개발지원을 실시간으로 제공하고 있습니다.

당사는 자체적으로 서버를 구축한 링크마인을 시작으로 바리스타, 그린피, 큐브마인 등의 솔루션을 개발해 상용화하여 점진적으로 광고상품군을 늘리며 사업을 확장하였으며, 국내 여러 매체 및 제휴사와 MOU를 맺어 매체지면을 확대하고 광고집행 data를 수집 및 분석하여 광고효율을 높여왔습니다. 자체 개발한 Retention monitoring 프로그램 외 카카오 developers, firebase, google analytics 등을 연동하여 광고 상품개발 및 효율성에 집중하고 광고주측과 매체측에서 모두 만족할 수 있는 플랫폼이 될 수 있도록 지속적으로 플랫폼을 고도화하고 있습니다.

당사는 수년간 수집된 방대한 데이터를 사용하여 데이터 학습과 분석 자료를 중앙 백엔드 서버에 저장하여 플랫폼간 상호 공유되도록 개발하고 있습니다. 당사는 당사가 각 플랫폼별로 수행한 광고수행데이터를 수집하고 정제하여, AI학습을 통해 AI를 활용한 광고효율 개선 및 광고주 및 매체만족을 위한 지속적인 연구개발 활동을 이어나갈 예정이며, 궁극적으로 전체 AI를 당사 광고플랫폼을 통해 적용된 AI밸류체인 통합플랫폼 'AIDA'를 통해 구현할 계획입니다.

[애드포러스 AI도입 구축 계획]

프로젝트명(OS명)	분류	상세내용

Atier	데이터 수집 플랫폼	- 당사운영 5개 광고플랫폼의 광고수행데이터의 통합 진행- 광고캠페인별/유저별/매체별 광고캠페인 집행의 최적의 의사결정 가능

Hesis	데이터 정제 플랫폼	- AI의 데이터 학습용 데이터 정제 필요- 다양한 시나리오별 데이터 정제로 AI학습을 위한 최적의 데이터 가공

Mecus	생성형 AI 플랫폼	- 다양한 AI알고리즘의 오픈소스를 활용한 광고효율 최적화 생성형 AI 구축- 광고캠페인별 최적화 자동소재 제작 등 활용- AI를 통한 비용절감효과 극대화 가능

AIM	AI 기반 리포팅 솔루션	- 광고캠페인 집행 이후 인사이트 및 광고효율 도출에도 사용해 리포팅(컨설팅) 영역 강화- 광고주별, 매체별 맞춤형 광고집행전략 수립 지원

당사는 데이터수집->정제->학습->활용(생성) 을 통한 광고효율 증대에 대한 부분을 당사의 '큐브마인'에 시범적용하여 효율성을 확대하고 있으며, 현재 큐브마인의 경우 자체적인 학습을 통해 광고캠페인의 자동최적화 기능을 적용하여 지속적으로 광고효율을 개선시킬 수 있는 작업을 진행하고 있으며, 광고주로부터 받은 정보를 기반으로 하여 자동으로 맞춤형 소재를 제작함으로써 광고성과를 극대화 하고 있습니다.당사는 향후 당사 광고플랫폼들을 통해 수집되는 데이터를 기반으로 지속적인 학습을 거쳐 AI기술을 적극적으로 활용할 예정이며, 관련 연구개발활동을 수행할 예정입니다.

수년간 수집된 방대한 데이터를 사용하여 데이터 학습과 분석 자료를 중앙 백엔드 서버에 저장하여 플랫폼간 상호 공유되도록 개발하고 있습니다.

또한 빠른 시장변화에 대응하기 위해 자체 개발 프레임워크를 개발하여 플랫폼 구축에 들어가는 시간 및 비용을 단축시켰으며 향후 유지/보수에 있어서도 유연하게 대처할 수 있게 되었습니다.

[당사 확보기술 및 기술 경쟁력]

제품	자사 확보 기술	기술 경쟁력

logX	- 방대하고 다양한 형식의 로그를 정형화된 형태로 가공하여 유의미한 데이터를 추출하는 알고리즘	- 1차 로그를 정형화하여 딥러닝 가능한 데이터를 생산함으로써 광고 효율 최적화에 기여

F3php	- 자체 개발 프레임워크로써 플랫폼 구축에 들어가는 시간 및 비용을 단축시키고 향후 유지/보수에 있어서도 유연하게 대처	- 자체 개발 프레임워크로 플랫폼 구축/유지/장애대처 시간 단축

Greenp	- OCR을 통해 이미지를 텍스트로 인식하여 자체 알고리즘을 통해 유사도 측정
- Fraud filtering 기술을 이용하여 미리 Abusing을 차단	- 이미지 내부의 콘텐츠 분석 API를 활용하여 자체 유사도 측정 알고리즘을 통해 고객 타겟팅
- 축적된 로그분석을 통해 Fraud filtering 알고리즘을 적용하여 Abusing 차단함으로써 광고 효율 상향

Cubemine	- 자체 Cache 알고리즘을 이용하여 방대한 트래픽에 광고를 빠르게 송출 및 리포팅
- fingerprint 기술로 리타겟팅 최적화를 도모(향후 DMP 구축 시 DMP data와 결합하여 리타겟팅 최적화를 더욱 정밀하게 진행 예정)	- 대량의 트래픽을 처리하기 위해 자체 Cache 알고리즘을 적용하여 서버의 workload를 줄여서 최대 가용성 확보
- 오디언스 추적 기법을 이용하여 효율적인 광고 리타겟팅

Valista	- 기존에는 광고지면 구매자와 매체연동시 개별적으로 컨택하여 매체 고유구분값, 하위매체 구분값, 캠페인번호, 디바이스 광고식별자 등 파라미터 값을 업데이트 하였지만 바리스타에서는 매체가 직접 파라미터를 설정가능하도록 구현
- 광고의 효율적인 운영을 위해 광고지면 구매자가 원하는 KPI를 효율적으로 충족할 수 있도록 매체별로 소진한도를 지정가능
-플랫폼 어드민의 다국어 지원	- 글로벌 퍼포먼스 광고 플랫폼으로 성장하기 위해 다양한 환경에서 연동이 가능하도록 매체별 유연한 파라미터 설정기능과 다국어를 지원
- 매체 계약조건에 따라 효율적인 광고집행이 가능하도록 매체별 Guarantee를 설정

Sendwitch	- Slack, Telegram, SMS, kakao 등 알림전송을 쉽게 사용하기 위해 통합운영	- 기존에는 프로젝트마다 소스코드를 작성하여 개별적으로 전송하는 방식이었으나 메시지 관련 API를 중앙에서 관리하도록 프레임워크화하여 일원화된 관리가 가능해짐

N-owl	- 세 가지 오픈소스를 커스터마이징하여 개발한 자체 모니터링 시스템으로서 로그수집, 트래픽 체크를 통하여 광고라이브 여부 등을 24시간 모니터링하여 자원관리 및 장애대처를 수행중임	- 자체 모니터링 플랫폼을 구축하여 자원을 관리 및 모니터링 함으로써 빠르게 장애 대처

ERP system	- 플랫폼 별 정산 솔루션 및 전자결재	- 효율적인 내부통제 및 정산 중앙화로 업무 효율 개선

Tony	- DSP에 특화된 배포 및 관리 플랫폼	- 자동 CI/CD를 제공하고 DSP 상품에 대해 특화된 noad 장애대처 passback 설정이 가능함

mplate	- 통합 정산 리포팅 기능
- 다양한 네트워크 광고 미디에이션 지원	- 제휴사의 편의를 위해 레포트 중앙화

Cubemine 2.0	- DSP SSP 통합 RTB 솔루션	- 국내 및 해외 RTB 광고 영역 확대 기대

zeratul	- Image serving 중앙화 솔루션	- 이미지 저장 및 송출을 중앙화 하여 비용을 최소화 하고 이미지 유지 관리의 효율성 증대

Majin Buu	- 대량 excel download 솔루션 (구 RNmix 2.0 base)	- RNmix 2.0 을 base 로 대량 excel down 요청도 소화 할 수 있도록 재설계

friday	- 자체 CI/CD 솔루션	- 무중단 배포 및 배포 rollback 관리를 위한 솔루션

DSense	- CDC (Change data capture) 데이터 변경 감지 솔루션	- rdb 데이터 변경 이력을 기록함으로써 유지보수 및 데이터 투명성 확보

Greenp 3.0	- CPI, CPQ, 등 사용자 리워드 전용 애드네트워크 솔루션(구 greenp base)	- Greenp를 base 로 대량 서비스를 위해 refactoring

Linkmine 2.0	- CPS 전용 애드네트워크 솔루션(구 linkmine base)	- linkmine 에서의 CPS상품 분리를 통해 확장성이 높은 솔루션으로 rebuild

Allremarket	- CPS 광고 상품을 특화한 리워드 솔루션	- Heavy influencer 를 확보 하여 매체 채널 확대

Scrich	- CPI 등 참여형 광고 상품을 특화한 리워드 솔루션	- 10 ~ 20대를 주 고객층으로 하여 리워드 상품을 통한 매출 확장 기대

eagle eye	- OCR기술을 이용해 설정된 텍스트와 이미지를 자동으로 인식	- OCR 오픈소스를 기반으로 파인튜닝을 통해 정밀한 결과값을 도출하여 기존 외부 유료 OCR 의 의존도를 낮춤

다. 연구개발 관련 지적재산권 현황

권리	명칭	권리자	등록(출원)번호	등록일자	비고

특허	어플리케이션 불법 유포를 방지하는 방법과 이를 위한 장치	㈜애드포러스	제 10-1614189호	2016-04-14	등록

특허	모바일 플랫폼 동적 분석 방지 방치 및 그 방법	㈜애드포러스	제 10-1632152호	2016-06-14	등록

저작권	그린피	㈜애드포러스	제 C-2021-017142호	2021-04-16	등록

저작권	링크마인	㈜애드포러스	제 C-2019-022842호	2019-08-19	등록

저작권	바리스타	㈜애드포러스	제 C-2021-014523호	2021-03-30	등록

저작권	큐브마인	㈜애드포러스	제 C-2019-023521호	2019-08-26	등록

저작권	엠플레이트	㈜애드포러스	제 C-2024-053608호	2024-12-18	등록

저작권	큐브마인비더	㈜애드포러스	제 C-2024-053609호	2024-12-18	등록

저작권	OCR	㈜애드포러스	제 C-2024-053610호	2024-12-18	등록

프로그램	애드타겟	㈜애드포러스	제 C-2014-025556호	2014-10-15	등록

라. 외부기관의 기술 평가 내역해당사항 없습니다.

마. 연구개발비용

당사는 연구개발비용을 회계처리 기준에 따라 판관비에 반영하여 비용으로 처리하고 있으며, 자산 처리된 연구개발비용은 없습니다.

(단위 : 백만원)

구 분	2025년	2024년	2023년

(제12기)	(제11기)	(제10기)

연구개발비용 계*	918	679	349

(정부보조금)	-	-	-

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100]	3.00%	2.14%	1.00%

주) K-IFRS 연결재무제표 기준