코난테크놀로지 분기보고서 (2023.09)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 보유 현황(1) 지식재산권 보유 현황

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	관련제품	출원국

1	등록완료	영상객체 모양 정보 추출 방법 및 그를 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템 및 그 방법	김회율, 코난, 팬텍	1999.12.01	2002.09.10	KonanWatcher	대한
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2	등록완료	변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치	김회율, 코난, 팬텍	2000.05.22	2007.04.20	KonanWatcher	대한
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3	등록완료	컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록	김회율/코난	2000.06.23	2003.11.08	KonanWatcher	대한
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4	등록완료	HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)	코난	2001.03.20	2003.12.17	KonanWatcher	대한
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5	등록완료	장면전환 검출방법	코난	2001.03.26	2004.07.16	KonanWatcher	대한
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6	등록완료	음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법	코난	2004.08.31	2007.01.25	KonanWatcher	대한
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7	등록완료	내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템	코난	2004.09.17	2007.01.12	-	대한
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8	등록완료	클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법	코난	2005.03.17	2007.04.13	KonanWatcher	대한
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9	등록완료	개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템	코난	2005.10.26	2007.05.21	-	대한
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10	등록완료	첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법	코난	2005.11.10	2007.05.21	KonanSearch	대한
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11	등록완료	방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법	코난	2006.03.14	2007.11.30	KonanWatcher	대한
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12	등록완료	오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법	코난	2006.03.14	2007.12.06	KonanListener	대한
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13	등록완료	동영상 광고 관리 방법 및 시스템	코난	2007.01.12	2007.09.19	KonanWatcher	대한
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14	등록완료	키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템	코난	2007.01.30	2007.09.19	-	대한
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15	등록완료	오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법	코난	2007.05.15	2009.04.28	KonanWatcher	대한
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16	등록완료	오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법	코난	2007.05.17	2009.12.2	KonanListener	대한
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17	등록완료	오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법	코난	2007.06.05	2009.09.01	KonanWatcher	대한
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18	등록완료	영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법	코난	2007.08.07	2010.3.3	KonanWatcher	대한
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19	등록완료	비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법	코난	2007.08.08	2009.12.1	KonanWatcher	대한
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20	등록완료	영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법	코난	2007.08.22	2009.04.28	KonanWatcher	대한
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21	등록완료	문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)	코난	2007.10.24	2009.02.18	KonanSearch	대한
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22	등록완료	멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법	코난	2008.06.10	2012.01.16	KonanWatcher	대한
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23	등록완료	연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법	코난	2008.07.02	2010.08.20	KonanListener	대한
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24	등록완료	모바일 환경에서 멀티미디어 객체 식별을 이용한 사용자 관심도 측정 시스템 및 사용자 관심도 측정 방법	코난	2010.05.26	2011.03.21	KonanWatcher	대한
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25	등록완료	통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법	코난	2011.03.21	2013.03.14	KonanWatcher	대한
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26	등록완료	방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법	코난	2011.12.09	2012.06.05	KonanListener	대한
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27	등록완료	TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법	코난	2013.05.21	2013.12.10	KonanWatcher	대한
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28	등록완료	TV 방송 프로그램과 연동되는 TV-커머스 상품 검색 시스템 및 TV 커머스 상품 검색 방법	코난	2013.06.10	2013.12.13	KonanSearch	대한
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29	등록완료	터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법	코난	2013.08.19	2014.07.16	KonanSearch	대한
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30	등록완료	인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법	코난	2014.03.28	2014.11.18	KonanSearch	대한
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31	등록완료	다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법	코난	2014.04.07	2015.08.31	KonanSearch	대한
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32	등록완료	실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법	코난	2014.12.30	2016.01.27	KonanWatcher	대한
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33	등록완료	미디어 에셋 관리 프레임워크	코난	2014.12.30	2016.04.11	KonanWatcher	대한
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34	등록완료	비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법	코난	2015.11.12	2017.06.23	KonanWatcher	대한
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35	등록완료	파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법	코난	2016.07.25	2018.01.02	KonanSearch	대한
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36	등록완료	동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법	코난	2016.08.05	2017.08.07	KonanSearch	대한
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37	등록완료	비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법	코난	2017.07.17	2019.06.19	KonanSearch	대한
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38	등록완료	타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법	코난	2017.11.02	2019.04.04	KonanWatcher	대한
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39	등록완료	인공지능 기반 부품 검색 시스템	코난	2018.03.09	2019.11.11	KonanWatcher	대한
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40	등록완료	동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법	코난	2018.11.12	2020.08.20	KonanWatcher	대한
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41	등록완료	메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법	코난	2018.11.27	2020.12.01	-	대한
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42	등록완료	얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법	코난	2018.12.07	2020.05.27	KonanWatcher	대한
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43	등록완료	얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템	코난	2018.12.07	2020.01.28	KonanWatcher	대한
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44	등록완료	인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템	코난	2019.08.06	2021.08.04	KonanWatcher	대한
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45	등록완료	비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법	코난	2019.11.11	2021.01.26	KonanWatcher	대한
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46	등록완료	자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치	코난	2019.11.22	2021.08.02	KonanWatcher	대한
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47	등록완료 (분할)	음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치	코난	2019.12.17	-	KonanListener	대한
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48	등록완료 (분할)	음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치	코난	2021.06.09	2021.12.21	KonanListener	대한
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49	등록완료	중국어 형태소 분석 장치 및 방법	코난	2020.04.20	2021.10.20	KonanSearch	대한
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50	출원중	이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치	코난	2020.11.09	-	KonanWatcher	대한
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51	출원중	인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치	코난	2020.11.09	-	KonanListener	대한
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52	등록완료	미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법	코난	2016.12.29	2018.03.30	KonanWatcher	대한
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53	출원중	인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치	코난	2020.11.26	-	KonanListener	대한
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54	출원중	사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	KonanListener	대한
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55	출원중	사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	KonanListener	대한
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56	출원중	아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	-	대한
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57	등록완료	이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치	코난	2020.12.29	2022.09.26	-	대한
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58	출원중	군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법	코난	2021.12.02	-	-	대한
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59	출원중	비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법	코난	2021.12.06	-	-	대한
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60	출원중	엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치	코난	2021.12.06	-	-	대한
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61	출원중	소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법	코난	2021.12.27	-	-	대한
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62	등록완료	CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치	코난	2021.12.20	2022.06.08	-	대한
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63	등록완료	객체 검출 방법 및 그 장치	코난	2021.12.21	2022.08.02	-	대한
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64	출원중	학습 데이터 증강 장치 및 그 방법	코난	2021.12.23	-	-	대한
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65	등록완료	인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법	코난	2021.12.24	2022.03.29	-	대한
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66	출원중	통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법	코난	2022.04.25	-	-	대한
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67	출원중	사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법	코난	2022.04.25	-	-	대한
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68	출원중	자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치	코난	2022.04.25	-	-	대한
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69	출원중	음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법	코난	2022.08.05	-	KonanVoice	대한
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70	출원중	이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능 평가 장치 및 그 방법	코난	2022.12.16	-	-	대한
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71	출원중	객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치	코난	2022.12.16	-	-	대한
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72	출원중	불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한 하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치	코난	2022.12.19	-	-	대한
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73	출원중	소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법	코난	2022.12.19	-	-	대한
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74	출원중	딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기	코난	2022.12.27	-	-	대한
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75	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[코난 LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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76	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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77	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 가능한 컴퓨터~ 외 21에 대한 상표권[Konan Kylin]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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78	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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79	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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80	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한
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81	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain	코난	2023.08.09	-	-	대한
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82	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain	코난	2023.08.09	-	-	대한
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83	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Braein	코난	2023.08.18	-	-	대한
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84	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Braein	코난	2023.08.18	-	-	대한
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85	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Kredict	코난	2023.08.25	-	-	대한
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86	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Kredict	코난	2023.08.25	-	-	대한
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(2) 기술 인증 현황

인증 유형	연도	제품명	등록번호	등록일	등급

GS 인증
(TTA)	2023년	코난 와처 4	23-0302	2023.07.24	1등급

2022년	코난 서치 6	22-0415	2022.09.05	1등급

2022년	코난 챗봇 3	22-0091	2022.02.24	1등급

2021년	코난 BI 6	21-0604	2021.12.06	1등급

2019년	코난 애널리틱스5	19-0448	2019.10.24	1등급

2018년	코난 서치5	18-0568	2018.11.22	1등급

2018년	코난봇 v2	18-0063	2018.01.25	1등급

2017년	ezFinder v1	17-0047	2017.01.31	1등급

2017년	코난 애널리틱스4 Spark	17-0262	2017.07.10	1등급

2016년	코난 애널리틱스4	16-0219	2016.07.06	1등급

2016년	코난 링크 v2	16-0256	2016.08.01	1등급

2015년	코난 미디어아크 v1.5	15-0032	2015.02.09	1등급

2013년	코난 서치4	13-0169	2013.08.05	1등급

2009년	코난 웹크롤러	09-0211	2009.11.25	1등급

2006년	코난 독크루저	06-0189	2006.11.13	1등급

2006년	코난 데스크톱 검색 v.2.0	06-0008	2006.01.04	1등급

인증 유형	연도	인증기업	인증조직	인증기간	등급

SP 인증
(NIPA)	2023년	㈜코난테크놀로지	전사	2023.11~2026.11	2등급

2020년	㈜코난테크놀로지	전사	2020.11~2023.11	2등급

2018년	㈜코난테크놀로지	전사	2018.9~2020.9	2등급

2016년	㈜코난테크놀로지	전사	2016.9~2018.9	2등급

2013년	㈜코난테크놀로지	연구소	2013.9~2016.9	2등급

인증 유형	연도	인증분야(인증항목)	인증번호	인증기간	제품명

지능형 CCTV 성능 인증
(KISA)	2021년	방위사업분야배회(100%)침투(100%)
유기(100%)방화/폭발(93.9%)	ICSC M 2021-08	2021.12.9~ 2024.12.9	KonanWatcher

인증 유형	연도	인증번호	인증기간	제품명

SaaS 간편등급(Konan Chatbot Cloud보안인증)/11개분야 30개항목	2023년도	CSAP-2023-022호	2023.08.31~2026.08.30	Konan Chatbot Cloud

(3) 수상 실적

연도	수상 내용	수여 기관

2022년	과기정통부 "데이터 개방 및 유통 활성화" 유공 장관표창 수상	과학기술정보통신부

2021년	지능형 인재개발 체계' 범부처 적극행정 우수사례 선정	인사혁신처

2021년	제20회 대한민국 SW기업경쟁력대상 "지식정보화 연구소장상" 수상	과학기술정보통신부

2020년	제19회 대한민국 SW기업경쟁력 "우수상" 수상	한국소프트웨어산업협회

2020년	소프트웨어 프로세스 품질인증 2020 우수상 수상	정보통신산업진흥원

2018년	ICT 대상 지능정보 분야 대상 수상	과학기술정보통신부

2018년	공공부문발주자협의 공로상 수상	공공부문발주자협의회

2018년	소프트웨어 프로세스 품질인증 우수상 수상	정보통신산업진흥원

2017년	2017 SW 품질대상 최우수상 수상(이지파인더)	한국정보통신기술협회

2016년	K-ICT 대상 지능정보 부문 우수상 수상	미래창조과학부

2016년	빅데이터 사업부문 공로상 수상	한국정보화진흥원

2015년	제14회 대한민국 SW기업경쟁력 대상 우수상 수상	한국소프트웨어산업협회

2014년	제1회 대한민국 SW품질대상 우수상 수상-코난 서치 4	과학기술정보통신부

2012년	SW공학 적용 우수기업 선정(코드품질 개선 및 결함분석	정보통신산업진흥원
소프트웨어공학센터

2012년	제 11회 대한민국 SW기업경쟁력 대상 특별상 지식정보화연구센터장상 수상	한국소프트웨어산업협회

2011년	대한민국 벤처창업대전 대통령상 수상	경기도일자리재단

2010년	제9회 대한민국 SW기업 기업경쟁력 대상 우수상	한국소프트웨어산업협회

2006년	기술혁신형 이노비즈(INNO-BIZ)기업 선정	중소벤처기업부

2005년	제4회 대한민국 SW사업자 대상 경영상 수상	한국소프트웨어산업협회

2001년	정보통신부장관 표창장 수상	정보통신부

나. 지원정책 및 규제 환경(1) 지원정책

정부는 AI활용 생태계를 조성하고, 데이터-AI 융합을 촉진하는 계획의 일환으로 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능(AI)를 적극적으로 활용하고, 기존 주력산업 경쟁력을 높이고 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 [AI+X] 플래그십 프로젝트를 추진하며, 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련하겠다는 계획을 발표했습니다. 2022년 11월말 OpenAI의 챗GPT 발표 이후, 전 세계는 물론 우리나라에서도 생성형 AI가 중요한 이슈로 부상하고 있습니다. 특히, 정부 부처들이 업무 효율성 개선과 업무 부담 감소를 위해 다양한 기술 도입을 적극 검토하고 있는 가운데, 보고서 작성 업무에 상당한 시간과 노력이 소요되는 문제를 해결하기 위한 대안으로 생성형 인공지능(AI)의 활용을 지시한 바 있습니다.

정부의 추진 계획에 따라 공공기관뿐만 아니라 민간부문에서도 산업구조 고도화를 위한 AI기술 도입 수요가 크게 늘어날 것으로 전망되어 당사는 AI기술 도입 및 활용도가 높은 분야와생성AI를 활용한 서비스 등에 우선순위를 두고 AI기술 제품과 서비스로 시장점유율을 확대해 나가는 전략을 추진하고 있습니다.(2) 규제 환경정부는 AI의 개인정보 오남용을 막고 개인정보보호를 강화하기 위해 개인정보보호법을 개정하였습니다. 개인정보보호법의 주요 개정내용은 다음과 같습니다.

○ 드론, 자율주행차 등 '이동형 영상정보처리기기'를 통한 개인영상정보 촬영을 원칙적으로 제한하되, 촬영사실을 표시했음에도 거부의사를 밝히지 않은 경우 예외적으로 허용

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스의 부작용을 줄이기 위해 ‘콘텐츠 추천 등 맞춤형 서비스’가 정보주체에게 법적인 영향을 주는 경우 이의제기 및 설명을 요구할 수 있는 권한을 신설

○ 인공지능을 통한 맞춤형 서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 쉽게 인식할 수 있도록 알릴 의무 신설

당사는 개인정보 보호법을 준수하여 AI기술제품을 통한 추천서비스를 제공할 때 기준과 절차를 정보주체가 인식할 수 있도록 알리는 장치를 마련하여 ‘표준 제품 품질인증 프로세스’에 반영하여 점검하고 제품 릴리즈를 하는 등 개인정보 보호활동을 이행해 나가고 있습니다.

다. 외부 기관의 상장 기술 평가 내역당사는 2021년 08월 24일 한국거래소에 기술성장기업용 기술성 평가를 신청하였으며, 2021년 9월과 10월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 한국기업데이터 및 나이스디앤비의 기술평가와 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2021년 11월에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 한국기업데이터는 'AA', 나이스디앤비는 'A'입니다.

[외부 기관의 기술 평가 내역]

외부평가기관	평가대상 기술	평가결과	평가기간

한국기업데이터	AI for Human Language Understanding
AI for Video Understanding	AA	2021. 9. 15 ~
2021. 11. 2

나이스디앤비	A	2021. 9. 15 ~
2021. 11. 5

라. 산업의 현황(1) 산업의 특성인공지능은 미래를 바꿀 핵심기술로 산업 전반에서 각광을 받고 있습니다. 기업들은 AI적용을 통해 고부가가치 업무에 집중함으로써 생산성의 혁신을 경험하고 있습니다. 뿐만 아니라 복잡한 현상의 데이터 속에서 인사이트를 발굴하고 신속한 의사결정과 미래예측 등에 AI가 활용되어 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다.

"국내 인공지능 시장은 선도기업을 주축으로 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상을 보임에 따라 향후 5년 간 괄목할만한 성장을 보일 것으로 전망됩니다."(한국IDC, 2020)

인공지능 산업의 특징은 ▣ 성장기 초기에 위치한 산업 ▣ 진입장벽이 높은 사업 ▣ 기술집약적 산업이라는 점을 꼽을 수 있습니다.인공지능솔루션 수요는 디지털전환 가속화에 의해 성장이 촉진되고, GPU 등 AI프로세서의 가격 급등과 같은 요인에 의해서 성장이 억제됩니다.

▣성장 촉진요인: 디지털전환 가속, 기업체 수 증가, CCTV보급률 증가, 생성AI 확대

▣성장 억제요인: GPU 등 AI프로세서의 가격 상승, 개인정보보호 강화 및 윤리 보안 이슈, 전문인력 부족

가) 성장 촉진요인1) 디지털전환 가속최근에는 디지털 전환을 넘어 AI 전환이 트렌드로 등장함에 따라, 기업, 정부, 그리고 일상생활에서 인공지능의 활용도가 지속적으로 증가하고 있습니다. 최근 미국의 Mckinsey 설문조사에 따르면 2022년 현재 조사 대상 조직의 50%가 적어도 하나의 비즈니스 단위 또는 기능면 에서 AI기술을 채택했다고 응답하였으며, 지난 2017년 20% 대비 5년동안 급속도로 증가하였습니다.

출처) Mckinsey 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

2022년 기능별로 가장 일반적으로 채택된 AI 기술 사례는, (1)서비스 운영 최적화(24%), (2)AI 기반 제품생성(20%), (3)고객세분화 (19%), (4)고객서비스분석(19%), (5)AI 기반 제품 향상(19%)순이였으며,

출처) Mckinsey 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

아래 표에서 처럼 하이테크/통신, 금융 서비스 및 비즈니스, 법률 및 전문 분야에서 로보틱스자동화(RPA)의 AI 기술을 가장 많이 활용 하였으며, 모든 산업에서 가장 많이 내장된 AI 기술은 (1)로봇 프로세스 자동화(39%), (2)컴퓨터 비전(34%), (3)자연어 텍스트 이해(33%) 및 가상 에이전트(33%)순으로 나타났습니다.

출처) Mckinsey 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

2) 기업체 수의 증가

중소벤처기업부의 통계에 따르면 인공지능솔루션 수요자인 기업체수가 증가 추세이며 특히 선행 도입처인 대기업의 수가 증가세를 보이고 있어서 인공지능솔루션 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.

[중소기업 기본통계]
(단위: 천개)

구분	2015년	2016년	2017년	2018년	2019년	2020년

전체	5,894	6,085	6,301	6,644	6,894	7,295

대기업	4	5	5	5	8	9

중소기업	5,890	6,080	6,296	6,639	6,890	7286

(비중, %)	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9

출처) 중소벤처기업부, 중소기업기본통계 (최근 자료 업데이트 시기: 2022년 8월)

3) CCTV 보급률 증가컴퓨터비전 분야의 수요 촉진요인인 CCTV보급률을 공공기관의 보급률을 통해서 살펴보면 전년 대비 10% 이상 성장하는 추세를 보이고 있습니다.

[표] CCTV 보급률 통계

구분	2017년	2018년	2019년	2020년	2021년

총 CCTV 설치대수(대)	954,261	1,032,879	1,148,770	1,336,653	1,458,465

전년대비 증가대수(대)	109,125	78,618	115,891	187,883	121,812

전년대비 증감비(%)	12.9	8.2	11.2	16.4	9.1

출처) e-나라지표

나) 성장 억제요인1) GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승,GPU 가격 상승은 인공지능솔루션 수요를 지체시키는 성장 저해요인으로 작용합니다. 2021년 5월에 암호화폐 채굴 붐 영향으로 GPU 가격이 급등했다가 하반기 들어 가격이 안정세로 돌아온 상태이지만, 챗GPT 출시 이래, 고성능 GPU서버 수요가 폭발하면서 GPU 서버 수급에 어려움으로 인해 AI 연구개발의 허들로 작용하고 있습니다.

gpu 가격 추이(2021-2022.02).jpg GPU 가격 추이(2021-2022.02)

GPU 가격이 안정되는 가운데, 새로운 GPU의 출시일별 FP32(단정밀도)의 성능이 빠르게 증가 함에 따라, 미화 달러당 FLOP/S 측면에서 GPU성능의 추세를 고려하였을때, 2022년은 2021년 대비 1.4배, 2003년 대비 5600배로 1.5년 마다 2배의 실적을 보이고 있으며 이는, 점점 더 큰 학습 실행을 촉진하고 대규모 AI 모델의 확장을 장려하고 있으며 촉진요인으로서 작용중입니다.

출처) Epoch and AI index, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

하지만, 대규모 언어 모델은 점점 더 크고 많은 데이터와 파라미터로 인해 학습과 추론에 드는 비용이 상승하고 있습니다. 이에 대한 대응의 일환으로 상대적으로 저렴하고 빠르게 구축할 수 있는 라마와 같은 소형언어모델(sLLM) 또한 발표되고 있습니다. 라마는 매개변수가 70억~650억개로, 슈퍼컴퓨터를 사용하지 않아도 언어모델 학습이 가능해서 비용과 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 특정 분야에서는 미세조정과 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM과 맞먹는 성능을 보여주는 것도 장점으로, B2B와 같은 특정 도메인에 적합한 것으로 알려져 있습니다.2023년 2월 24일 메타의 LLM '라마'의 출시로 인해 sLLM의 관심이 증가하였으며, 이러한 소형 언어 모델은 기업 맞춤형으로 적합할 것으로 예상됩니다. 이는 고성능서버의 높은가격에도 불구하고, 대규모 언어 모델 학습에 영향력을 발휘할 수 있음을 시사합니다. 이러한 발전은 기존의 대규모 언어 모델에 대한 접근 방식과 학습 방법에 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.

다) 경기변동의 특성 및 계절성2016년부터 현재까지 경기순환 데이터와 당사 제품매출 데이터를 비교한 결과 경기종합지수의 순환변동치가 100을 하회한 2019년~2020년 기간(차트의 박스 구간)에도 매출이 지속적으로 증가하는 결과를 보였습니다. 따라서 향후에도 사업성과가 경기변동에 직접적인 영향을 받지 않을 것으로 예상하며, 정책등의 변화에 따라 영향을 미칠수 있을 것이라 판단 되지만, 장기적인 인공지능 시장 성장추세에 따라 지속성장할 것으로 전망합니다.

코난테크놀로지 매출액 추이(16-22).jpg 코난테크놀로지 매출액 추이(16-22)

대한민국 경기종합지수(16.01~22.12)_ 통계청.jpg 대한민국 경기종합지수(16.01~22.12)_ 통계청

당사 매출은 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 제품매출의 경우 공공사업의 종료시기가 4분기에 집중되어 있는 특성이 있기 때문이고, 서비스매출의 경우 공공기관의 차년도 사업 선정이 연말에 일어나는 특성이 있기 때문입니다.

[2019년~2022년 분기별 매출액]
(단위: 백만원)

제품명	사업연도	1분기	2분기	3분기	4분기	합계

제 품	2019년	2,981	2,540	2,752	3,133	11,407

2020년	2,664	1,815	1,900	6,436	12,815

2021년	1,969	2,425	2,336	9,971	16,701

2022년	2,348	2,378	2,149	6,975	13,850

2023년	1,789	1,193	2,669	-	-

서비스
(펄스케이)	2018년	120	67	76	45	308

2019년	191	87	290	396	964

2020년	204	233	347	402	1,186

2021년	168	309	221	451	1,148

2022년	269	283	478	509	1,539

2023년	353	1,229	441	-	-

계	2018년	1,638	2,242	1,353	5,615	10,848

2019년	3,172	2,627	3,042	3,529	12,371

2020년	2,868	2,048	2,247	6,838	14,001

2021년	2,136	2,734	2,557	10,423	17,849

2022년	2,617	2,661	2,627	7,484	15,388

2023년	2,142	2,422	3,110	-	2,142

(2) 경쟁상황 등 시장여건(가) 목표시장당사는 인공지능 산업 분야에서 '자연어처리 시장 및 컴퓨터비전'을 목표시장으로 삼고 있습니다. 그 중에서 AI 기술 도입 및 활용도가 높은 산업/업무분야들에 우선순위를 두고 시장점유율 확대를 추진할 계획입니다.

20230309134424.jpg 향후3년간('22~24년)가장 유망할 것 같은 인공지능 응용 산업분야

[출처] 과학기술정통부, 2021 인공지능산업 실태조사 보고서

촉진요인에서 언급 되었던 산업 분야에서 가장 많이 활용된 AI 기술인 (1)로봇 프로세스 자동화(39%), (2)컴퓨터 비전(34%), (3)자연어 텍스트 이해(33%) 및 가상 에이전트(33%)시장에 당사의 보유기술을 서로 어울러 우리 생활에 큰 이로움을 전해줄 수 있는 세부목표시장으로 선정하였습니다. 20여년간 고객들에게 신뢰와 사랑을 받아왔던 검색과 분석 등의 시장에서 AI로 고도화된 제품들로 안정적 성장을 보장하고, 초거대 언어모델, 영상, 그리고 관제 시장에서 새로운 AI기술로 시장을 개척하는 선도자가 되겠습니다.

지금까지 당사가 시장우위를 점해온 Human Language Understanding 시장 중 AI강화 검색, AI강화 분석, AI강화 챗봇 시장으로 사업을 지속 확대하여 나갈 것입니다. Video Understanding 시장에서는 방송사와 공공기관 고객 기반을 활용하여 영상인식 분야를 확장하며, 코난 보이스를 통한 음성 API 시장 및 AICC 산업을 선도하며, 디지털트윈(PHM) 시장 확대 진출을 추진하고자 합니다. 또한 유무인 복합체계(MUM-T) 선도를 통해 항공 및 방산 분야에 AI 기술을 접목하여 미래 전장 환경 변화에 대응하여 기술 및 시장 경쟁력을 강화해 나갈 계획입니다.모든 정보통신 서비스의 기본이 되어 있는 검색엔진에 AI 기술을 접목하여 벡터검색 기능 등을 활용하여 검색 품질 및 편의성을 향상시킨 코난서치를 통해 AI강화 검색으로 시장을 지속 확대하고자 합니다. 또한, AI 분석 수요 증가에 따라 비정형 텍스트 분석과 소셜 분석을 통해 기업 내외부의 정보 가치를 높이고 인사이트를 제공하는 Konan Analytics와 pulseK의 구독 서비스 매출 확대가 예상되며, 기존 콘텍트 센터에서 활용하던 챗봇을 음성인식 및 합성, 요약 등의 기능을 갖춘 AICC 형태의 SaaS로 판매하여 지속적인 매출과 이익을 확보하고자 합니다.

(나) 경쟁상황인공지능솔루션은 데이터와 AI기술을 접목해 다양한 산업분야에서 제품과 서비스로 상용화되고 있습니다. 세계인공지능 시장에서는 구글, 페이스북, IBM과 같은 빅테크기업들이 경쟁하고 있고, 국내에서는 방대한 데이터 확보가 쉬운 네이버, 카카오, SKT, KT 등 통신/포털 대기업을 한축으로, 각각 특화분야에 참여하고 있는 중소규모의 인공지능솔루션 전문업체들이 시장에 참여하여 경쟁하고 있습니다. OPEN AI의 챗GPT 3.5 발표를 계기로, 이 분야에서도 경쟁이 가열되고 있는 상황입니다. 대형 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하거나 개선할 수 있는 능력을 가지고 있어, 기존의 인공지능 기술을 보완하고 확장할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 급속한 발전에 따라, 기존 시장 참여자뿐만 아니라 중소규모의 새로운 스타트업들과 연구기관들도 이 분야에 진출하고 있으며, 시장 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상됩니다.

마. 신규사업성장률이 높게 전망되는 분야로 사업영역을 신규로 확장하여 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

제품	사업내용	전망

Konan Voice	코난 보이스는 클라우드 기반 SaaS 서비스로, 실시간 텍스트 음성파형 변환을 가능하게 하는 end-to-end 음성합성 솔루션입니다. MOS 4.5 이상의 고음질 음성과 자연스러운 낭독음 합성을 구현하며, 영어 원어민 24명과 한국어 성우 241명의 고품질 음성을 다양한 조절 기능과 함께 구독 형태로 제공합니다.
2023년 4월, 3D 캐릭터 자동 제작 기능 업데이트를 통해 대본만 입력하면 AI 캐릭터가 입 모양을 맞춰 자동 더빙해주는 기능이 추가되었습니다. 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS 서비스 중 3D 캐릭터 자동 제작 기능을 최초로 구현한 서비스입니다. 기존 3D 음성 더빙 제작 툴은 입술 모양을 일일이 수동으로 오디오 싱크(Audio Sync)를 맞춰야 했으나, 코난 보이스는 대사에 따라 자동으로 입 모양까지 합성하여 3D 캐릭터 더빙을 간편화했습니다. 이로 인해 동영상 더빙 시간과 비용이 크게 절감 할 수 있으며, 클릭 한 번으로 3D 영상 제작이 가능해졌습니다. 현재는 베타 서비스 중이며, 23년 하반기까지 감정 표현, 캐릭터 개인화 옵션 (의상, 액세서리, 얼굴형 변경), 자막 및 이미지 추가 등 다양한 기능을 추가해 정식 출시할 계획입니다. 이를 통해 대본, 시나리오, 교육 내용 등의 텍스트를 음성 및 영상으로 변환하여 3D 캐릭터가 전달함으로써, 기존 디지털 휴먼에 비해 더 현실적인 콘텐츠 제작이 가능해질 예정이며, 온라인 교육, 강의 등 이러닝 분야에서 실감형 콘텐츠 제작의 활용 범위를 확장할 것으로 예상됩니다.	마켓앤마켓(MarketsandMarkets)의 'Speech and Voice Recognition Market - Global Forecast to 2026' 보고서에 따르면, 2021년에는 83억달러로 예측되었던 글로벌 음성 인식 시장 규모가 2026년까지 약 220억 달러까지 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률이 21.6%에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 이러한 성장은 스마트 스피커, 가상 비서, 고객 서비스 등에서 음성 기술에 대한 수요 증가에 따른 것입니다.
한국 시장에서도 스마트 스피커 사용률이 높으며, 대기업과 스타트업 모두 AI 음성 기술을 활용한 다양한 서비스를 개발하고 있습니다. 이로 인해 AI 음성 기술의 수요 및 이번 3D 캐릭터 업데이트를 통해 온라인 교육, 강의 등 이러닝 분야에서 실감나는 콘텐츠 제작의 가능성이 확장되고 있습니다.

AICC	당사가 구축 중인 클라우드 기반의 기계약된 AICC 시스템은 23년 7월 SaaS 서비스로 납품 되었으며, 고객의 컨택센터 중 일부 좌석을 AICC로 대체할 예정입니다. 이를 통해 지속적인 매출 및 이익 창출이 기대되며, 기존 전화 상담원들을 신속하게 대체할 것으로 전망됩니다. 고객 질의는 우선 코난 콜봇에서 처리되며, 콜봇은 크게 음성을 텍스트로 변환하는 음성인식 엔진인 코난 리스너, 그리고 고객의 질의인 텍스트를 분석하고 이해하고 적절한 답변을 수행하는 코난 챗봇, 그 답변을 자연스러운 사람의 답변으로 합성해주는 음성합성 엔진인, 코난 보이스로 구성됩니다. 당사는 STT, 챗봇, TTS 모두를 자체 AI 기술로 개발해서 보유하고 있으며, 이를 융합하여 코난 콜봇을 제공합니다.콜봇으로 대응이 어렵거나 사람과의 상담으로 전환을 원할 시에는 상담사에게 연결되며, 이 경우 당사는 상담사를 지원하기 위한 AI 어시스턴트를통해 고객과 콜봇과의사전 대화 내용을 분석하여 상담사에게 고객 응대 포인트와 상담 운영 가이드를 제시하여, 빠른 문제 해결이 가능하도록 지원합니다. 또한 공공 기관 및 대형 민간 업체들의 AICC 프로젝트에 참여하기 위한 노력을 지속적으로 진행하고 있습니다. 이 시스템은 클라우드와 온프레미스 형태로 제공될 예정입니다.	AICC 시장은 최저임금 인상, 수익성 저하, 컨택센터 인력 확보의 어려움과 감정 노동, 전문성 결여 등의 인력 관리 문제와 함께 24시간 서비스 지원, 고객 빅데이터 축적 및 비즈니스 인사이트 분석이 가능하다는 장점이 결합되어, AICC 도입으로 이러한 고충을 해결하려는 추세가 본격화되고 있습니다.
2022년 기준 국내 컨택센터 시장 규모는 약 8조 5137억원이며, 종사자 수는 17만 명에 이릅니다. 이러한 컨택센터 업계는 AICC를 통한 지속적인 인력 대체가 예상되며, 이에 따른 시장 전망은 다음과 같습니다.
AICC 도입으로 인한 효율성 향상 및 비용 절감 효과가 기대되며, 이를 통해 기업들은 고객 서비스 향상과 함께 경쟁력을 강화할 것으로 전망됩니다. 또한, AICC를 활용하여 고객 빅데이터를 축적하고 분석함으로써, 기업들은 더욱 정확한 고객 이해와 맞춤형 서비스 제공이 가능해질 것입니다. 이러한 변화를 고려할 때, AICC 시장은 컨택센터 업계의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 인식되며, 그 수요와 활용도는 앞으로 지속적으로 높아질 것으로 예상됩니다.

Konan Watcher-국방 이상상황 감지	당사는 육군교육사령부의 밀리터리이미지넷 사업을 성공적으로 수행했으며, 국방 분야의 영상인식시장 참여 확대를 위해 딥러닝 기반 이상상황 감지 기술을 개발하여 2021년 12월 9일에 방위사업분야의 배회, 침투, 유기, 방화/폭발 항목에 대해 지능형 CCTV 성능 인증을 KISA로부터 획득하였습니다. 당사는 HW 업체와 협업을 통해 육군의 해안감시 사업이나 철책 감시 사업 등에 진출 예정이며, 여기에 이상상황 감지 및 CCTV 영상 관리 시스템을 제공합니다.	과학기술정책연구원이 2021년 8월 30일에 발표한 국방 분야 인공지능 기술 도입의 주요 쟁점과 활용 제고 방안에 따르면, 국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사 결과에서 감시정찰과 항공 분야를 유망 분야로 꼽았으며, 그 이유는 1) 현재와 미래의 데이터 확보가 상대적으로 용이한 분야 2) 신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이하면서 특히, 전방이나 위험지역과 같이 상시적 모니터링이 필요한 상황에는 무인화 형태의 대체 임무 수행이 가능할 것으로 평가되고 3) 윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야이기 때문으로 판단하고 있습니다.
현재 시점에서 국내의 인공지능 기술 활용도가 높은 분야는 감시·정찰 분야이며, 중장기 시점에서의 인공지능 기술 활용도 역시 국내외 모두 감시·정찰 분야가 선정되었습니다.
육군본부에서는 지능형 해·강안 경계 체계 구축, AI 기반 영상 판독 지원 체계 구축 등의 사업을 추진 중입니다. 또한 미국 국방부에서 감시·정찰 관련 다수의 AI 프로젝트가 진행 중입니다.

디지털 트윈프레임워크(PHM)	KAI(한국항공우주)가 생산하는 KF-21, FA-50, 수리온 및 UAM(도심항공교통)의 고장을 사전 예측하여 사고를 방지할 뿐만 아니라 최적의 정비와 보급을 제공하여 비용을 절감하고 항공기의 운용성을 극대화할 수 있는 인공지능기반의 고장·수명 예측시스템을 KAI와 협업을 통해 개발중입니다. 이를 위해 PHM 시스템 구축을 위한 DB 및 인터페이스를 개발하고 대상 항공기의 핵심 부품에 대한 데이터 획득, 빅데이터 분석 및 알고리즘을 개발을 통해 진단, 예지 시스템을 개발 공급할 계획에 있으며, AI 기반 예지분석 시스템인 PHM 개발 과 CBM+ 사업 및 설계를 효율화 하기 위한 기술과 항공기 기체 및 역학 테스트를 지원하기 위한 디지털트윈프레임워크 등도 같이 개발중에 있습니다.	Markets and Markets에 따르면, 세계 디지털트윈 시장은 2020 년 3,150백만 달러에서 2025년까지 연평균 54.3% 성장하여, 27,580백만 달러의 시장을 형성할 것으로 전망하였고, 국내 디지털트윈 시장은 2020 년 742억원에서 2025년까지 연평균 52.5% 성장하여, 6,122 억원의 시장을 형성할 것으로 전망하고 있습니다.
국내 항공기 정비(MRO) 시장 규모는 2019년 2.8조원이며, 전세계 MRO 규모는 2018년 89조원입니다.
GE항공은 디지털트윈 기술을 사용하여 항공기 엔진을 관리하는 시스템을 만들었으며, 200개가 넘는 센서를 통한 데이터를 수집하고 분석해서 엔진 고장 여부와 교체 시기를 예측하고 있습니다. 그 결과 고장 검출 정확도는 10% 이상 개선됐으며, 결항 건수도 1,000건 이상 감소하는 성과를 보였습니다.

코난 LLM	가장 크게 성장을 기대하고 있는 신규 사업은 당사의 생성형 AI인 코난 대형언어모델 Konan Large Language model(KonanLLM)입니다. 지난 11월 말 OpenAI의 챗GPT가 발표된 이후, 전세계 뿐만 아니라 우리나라에서도 생성형 AI가 화두로 떠오르고 있습니다. 국내에서는 "전국민 AI 일상화"에 2027년까지 데이터 시장을 약 50조원 규모로 확대하겠다는 방침을 보이며, 과기정통부는 AI를 국민 일상, 공공·산업 전반으로 확산하고 관련 기술을 고도화하기 위해 2023년을 일상화의 원년으로 삼아, 각 부처에 생성형 AI 및 AI기술의 활용을 지시 한 바 있습니다. 같은 해 9월 청와대에서는 초거대 AI 도약행사를 개최하며 '전국민 AI 일상화 실행계획'을 발표, 24년 부터 관계부처 합동으로 전 국민 AI 일상화를 위해 9천90억원 규모의 예산을 투입한다는 계획을 밝히는 자리에 동참 하였습니다. 생성형 AI를 활용할 수 있는 분야는 다양하지만 챗GPT를 사용함에 따라 데이터에 중요한 보안 정보가 포함되어 있다면 데이터가 외부 서버에 기록됨으로써 AI의 학습에 활용되어 회사 데이터가 노출될 가능성이 있습니다. 또한, 챗GPT 모델은 학습 데이터를 기반으로 답변을 생성하므로, 답변의 근거가 부족하거나 틀린 답변 및 거짓말도 너무 자연스러운 글로 내놓는 할루시네이션 이슈가 발생할 우려 또한 높습니다.이는 보안과 정확성이 매우 중요한 정부, 공공 및 민간분야에서 챗GPT 활용과 확산에 큰 걸림돌이 되고 있으며, 틀린 답변을 너무 자연스러운 형태로 작성하여 이를 검증하는데 많은 시간이 소요되는 문제점 또한 발생하여, 확실한 근거가 필요한 공공 분야에서 챗GPT 사용을 꺼리게 되는요소로서 작용하고 있습니다. 따라서 당사는 이런 문제점을 해결하기 위해, 공공 분야와 대기업을 위한 온-프레미스기반의 전용 챗GPT인 버티컬용KonanLLM을 개발하고 여기에 코난테크놀로지의 멀티모달 검색엔진을 결합하여, 기밀 유출 우려를 원천적으로차단하면서 MS New Bing처럼 생성된 답변의 근거 또는 출처를 제시하여 할루시네이션 이슈를 최소화하는 Appliance 제품을 8월 17일 출시할였고, 41B 모델을 23년 12월 내 출시 예정입니다. 이를 통한 B2B 및 B2G 시장 창출 및 버티컬 도메인 전용 시장으로의 확장을 기대하고 있습니다.	Large Language Model (LLM) 시장은 앞으로 더욱 큰 성장이 예상됩니다. LLM은 인간과 유사한 텍스트와 음성을 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용 가능합니다.
성장의 주요 요인 중 하나는 자연어 처리(NLP) 기술에 대한 수요의 증가입니다. 고객 경험 개선과 프로세스 자동화를 위해 더 많은 기업과 조직이 인간의 언어를 이해하고 대응할 수 있는 고급 NLP 솔루션의 필요성이 계속해서 증가하고 있습니다.
데이터 및 컴퓨팅 리소스의 증가도 LLM 시장 성장을 촉진하는 요인 중 하나입니다. 더 많은 데이터가 생성되면서 LLM은 더 크고 다양한 데이터셋에서 학습할 수 있어 정확도와 성능이 개선됩니다. 또한, 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU) 등 컴퓨팅 기술의 발전으로 LLM 학습이 이전보다 더 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있게 되었습니다.

※ 용어의 정리

용어	내용(기술정의)

Deep Learning	딥러닝은 머신러닝의 한 종류로, 여러 층을 가진 인공신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부릅니다. 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 어떤 특징을 추출할지를 사람이 직접 분석하고 판단해야만 했지만, 딥러닝에서는 기계가 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습합니다.

Deep Learning Framework	딥러닝 프레임워크는 인공 신경망을 구축하고 훈련시키는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리 및 도구 모음입니다. 이 프레임워크는 데이터 과학자와 개발자들이 복잡한 딥러닝 모델을 쉽게 구축, 훈련, 평가 및 배포할 수 있도록 지원합니다. TensorFlow, PyTorch, Keras 등이 대표적인 딥러닝 프레임워크입니다.

Digital Twin	디지털 트윈은 실제 물리적 시스템이나 객체의 가상 모델을 의미합니다. 이 모델은 실제 시스템의 동작과 상호작용을 정확하게 반영하도록 설계되어 있으며, 센서 데이터를 통해 실시간으로 업데이트됩니다. 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 모니터링, 최적화 및 유지보수를 위해 사용되며, 제조, 에너지, 교통, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.

Large Language Model	인공지능(AI) 및 자연어 처리(NLP) 분야에서 사용되는 대규모 언어 모델을 나타냅니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT-3와 같은 모델이 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델은 큰 데이터셋을 통해 학습되어 다양한 언어적 문제를 처리하고 이해할 수 있게 되며, 이를 활용하여 챗봇, 기계 번역, 문서 요약 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

Generative AI	데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술을 말합니다. 생성 AI는 다양한 형태의 데이터를 처리하며, 이미지, 텍스트, 음성, 음악 등과 같은 다양한 도메인에서 사용됩니다. 생성 AI는 대표적으로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)과 변이형 오토인코더(Variational Autoencoders, VAEs) 등의 기술을 활용합니다. 이러한 모델은 입력 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 학습한 내용을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성 AI의 주요 활용 사례로는 이미지 생성, 텍스트 생성, 음악 생성, 음성 합성 등이 있으며, 이를 통해 예술, 게임, 광고, 연구 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과물을 도출할 수 있습니다

Deep Metadata	딥러닝을 통해 자동으로 생성되는, 영상 콘텐츠의 메타데이터를 말합니다.

Deep NLP	딥러닝을 활용한 자연어처리기술을 가리킵니다. 미리 확인된 컨텍스트를 입력하거나 사람이 개입하여 의미를 밝히고 관계를 정의하는 대신 딥러닝을 통해 단어나 구문이 문단 내에서 어떻게 사용되고 있는지 직접 관찰하는 방식으로 그 의미를 학습할 수 있습니다. 구글의 BERT, OpenAI의 GPT-2, GPT-3 등이 대표적입니다.

Document AI	다큐먼트 AI 기술은 문서를 자동으로 읽고, 이해하고, 분석하는 기술로서 이를 챗봇에 적용하면 문서에서 대화 데이터 후보들을 자동으로 추출할 수 있어서 수작업으로 하는 대화 데이터 작업에 비해 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

Elasticsearch	루씬 기반의 검색 엔진으로 자바로 개발되어 있으며 오픈 소스로 출시되어 있습니다.

End-to-end Deep Learning	end-to-end deep learning은 입력에서 출력까지 부분적인 네트워크 없이 신경망으로 한 번에 처리한다는 의미입니다. 기존의 음성인식은 MFCC로 음성 파일의 특징 추출 → ML 알고리즘으로 음소를 알아냄 → 음소들로 텍스트를 만듦 → 텍스트 출력 같은 일련의 과정을 거쳐야 하지만 end-to-end 음성인식에서는 음성 파일에서 바로 텍스트를 출력할 수 있습니다.

GS 인증	소비자와 기업이 우수한 SW제품을 보다 잘 믿고 쓸 수 있도록, 일련의 엄격한 시험 테스트 과정을 거쳐서 일정한 수준의 품질을 갖춘 SW 제품에게 국가가 부여하는 인증제도입니다.

HMD(Head mounted display)	HMD(Head Mounted Display0는 머리 부분에 장착해, 이용자의 눈 앞에 직접 영상을 제시할 수 있는 디스플레이 장치를 말합니다.

IITP	정보통신기획평가원(IITP)은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷과 같은 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 개발 과 우수 인재의 양성을 지원하고 있는 과학기술정보통신부의 정보통신 분야 연구개발 사업을 기획, 평가, 관리하는 기관입니다.

K 언어	AI 및 빅데이터 제품 개발자들의 생산성을 높이기 위해 코난테크놀로지에서 자체적으로 만든 프로그래밍 언어입니다. 현재 K 언어로 기계학습, 텍스트 마이닝, 빅데이터 분석, 자연어처리, 초대용량 검색 등 AI 및 빅데이터 처리 관련 제품들의 소스코드를 쓰고 있으며 그 외에도 서비스 개발, 프로젝트 코드, 회귀 테스트 등에도 K 언어를 활용하고 있습니다.

KAI-Platform	코난테크놀로지 인공지능 플랫폼입니다. 여기에는 딥러닝 기반 심층 자연어 처리 기술, 기계학습 기반 데이터 처리 기술, 딥러닝 기반 대화 이해/생성 기술, 사전 훈련 딥러닝 모델 서비스 기술 등의 Human Language Understanding 관련 AI 기술과 E2E 음성인식, E2E 음성합성, 딥러닝 기반 얼굴/객체 인식, 딥러닝 기반 이상상황 감지, Deep Metadata Platform 등의 Video Understanding 관련 AI 기술이 있습니다.

K-Platform	코난테크놀로지의 자연어처리와 동영상처리 기술 플랫폼입니다. 여기에는 대용량 동영상 처리를 위한 각종 기술들과 자연어 처리를 위한 비정형 데이터 분석, 빅데이터 검색, Advanced Analytics 기술 등이 있습니다.

Metadata	메타데이터는 데이터에 대한 데이터로, 효율적인 데이터 이용과 관리를 위해 중요합니다.

Metaverse	메타버스(metaverse)란 가상과 현실이 상호작용하며 함께 진화하면서 그 속에서 사회·경제·문화 활동이 이루어져 새로운 가치를 창출하는 세상을 의미합니다. 메타버스는 '초월, 그 이상'을 뜻하는 그리스어 메타(Meta)와 '세상 또는 우주'를 뜻하는 유니버스(Universe)의 합성어입니다.

Natural Language Generating	인간의 언어를 이해하여 기계가 이해할 수 있는 표현으로 바꾸는 기술이 자연어 이해(NLU)라면 자연어 생성(NLG)은 반대로 기계의 계산 결과를 인간의 언어로 표현하는 기술입니다. 최근 GPT-2, 3가 각광을 받고 있습니다.

PHM(Prognostics and Health Management)	PHM(건전성 예측 및 관리) 기술은 기계, 설비, 항공, 발전소 등의 상태 정보를 수집하여 시스템의 이상상황을 감지하고 분석 및 예지 진단을 통해 고장 시점을 사전에 예측함으로써 설비 관리를 최적화하는 기술입니다.

SOTA	SOTA는 State-of-the-art의 약자로, 인공지능에서는 특정 분야에 대해 가장 높은 성능을 달성한 모델을 SOTA 알고리즘이라고 부릅니다.

SP 인증	SW개발/관리하는 기업 및 조직의 SW품질프로세스 품질 향상과 신뢰성 확보를 위해 SW기업 및 개발조직의 SW프로세스 품질역량 수준을 심사하여 등급을 부여하는 제도입니다.

SR(Super Resolution)	SR은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환해주는 것을 의미합니다.

VOICE SKIN	보이스 스킨은 아바타의 캐릭터와 같은 음성 캐릭터로, 일종의 디지털 자산입니다. 인공지능 기술을 이용하여 유명인, 특정 개인의 목소리의 억양, 운율, 감정 등을 똑같이 재현해줄 수 있으며, VOICE SKIN은 음성 비서, 비디오 게임 캐릭터, 기업 홍보 자료 등에 사용될 수 있습니다.

VTT	VTT(Video Turing Test)는 영화나 드라마를 보고 내용을 이해하고 사람과 대화할 수 있는 인공지능을 개발하는, 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트사업의 일환으로 2017년부터 5년간 수행된 국책과제입니다.

감정표현 다화자 음성합성	개별 화자의 음색과 발음 스타일 등의 개성뿐만 아니라 감정까지 표현된 음성을 자유롭게 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개인화 음성합성	사용자로부터 직접 수집한 개성 있는 음성데이터를 학습데이터로 사용하여 그 사용자의 음색과 음성 스타일 등이 복제된 음성을 합성할 수 있는 음성합성 기술입니다.

개체명 인식
(Named Entity Recognition, NER)	인명, 지명, 기관 등과 같은 고유명사나 명사구 등 텍스트 내에 출현하는 모든 개체명을 탐지하고 개체명의 유형을 분류하는 기술로 기존 룰 기반 모델과 딥러닝 기반 모델이 있습니다.

객체 인식	객체 인식은 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 인식은 딥러닝과 머신 러닝 알고리즘을 통해 수행되며, CNN, RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, YOLO 등 다양한 알고리즘이 있습니다.

기계 독해(MRC, Machine Reading Comprehension)	자연어로 표현된 사용자의 질문에 대하여 주어진 문서 또는 단락에서 정답을 추론하는 딥러닝 기술입니다.

기계학습 (Machine Learning)	인공지능의 하위 개념인 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터 내의 패턴을 식별하고, 이러한 패턴을 사용하여 예측을 할 수 있는 데이터 모델을 만듭니다. 인간이 연습을 통해 개선하는 방식과 매우 흡사하게, 기계 학습 역시 데이터와 환경이 향상되면 결과도 더욱 정확해집니다.

다층 의도 추론	챗봇에서 딥러닝으로는 잘 처리가 안 되는 질문이 있을 경우, 개체명 인식, 화행 분석 등 룰 기반 분석을 적용해 의도 추론 재현율을 높이는 방법입니다.

데이터 레이블링	데이터 레이블링은 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 분류하고 가공하는 작업을 의미합니다. 예를 들어 사람이 도로 사진에서 자동차가 있는 부분에 라벨을 달아 이게 자동차야라고 컴퓨터에 알려주는 작업을 뜻합니다.

데이터 증강(Data Augmentation)	기계학습 및 딥 러닝 기법을 사용하는데 데이터 셋이 부족한 경우, 데이터의 부족을 해소하기 위해 특정 알고리즘에 따라 데이터의 특징을 반영하거나 원본 데이터의 확률을 반영한 데이터를 생성하여, 데이터의 양을 늘리는 기술을 데이터 증강이라고 합니다.

디스크 기반 벡터검색	In-memory에서 동작하는 벡터검색 알고리즘이 아닌 디스크에서 동작할 수 있는 벡터검색을 가리킵니다. 디스크 기반 벡터 검색 기술을 사용하면 Billion 단위의 빅데이터에 대한 색인과 벡터 검색이 가능합니다.

딥러닝 기반 의미 매칭	챗봇에서 등록된 질문과 다르게 사용자가 질문할 경우에도 문장 간의 딥러닝 임베딩 유사도를 비교하여 유사 의미의 질문을 매칭하여 답변을 제공할 수 있는 기술입니다.

룰 기반 NLP(Natural Language Processing)	딥러닝 이전에 인간 언어를 컴퓨터로 분석하기 위해 주로 활용하던 NLP 방법론의 하나로, 전문가가 정교하게 작성한 알고리즘과 사전에 의존해 처리하는 방법론을 총칭합니다.

벡터검색	텍스트, 이미지 데이터를 임베딩 모델을 이용해 벡터로 변환한 후 벡터 공간상 인접 데이터 포인트를 탐색해서 가장 유사한 데이터를 찾아주는 검색 기법입니다.

사전 학습 딥러닝 모델	사전 학습(Pre-trained) 모델은 대규모의 데이터와 자원으로 미리 훈련을 시킨 모델입니다. 기존 기계 학습 접근법과는 달리 특정 도메인에서 매번 처음부터 새롭게 학습하여 모델을 만들 필요가 없어 소량의 도메인 데이터 만으로 Fine-tuning이 가능합니다.

얼굴 비식별화	딥러닝 기술을 바탕으로 영상 내 존재하는 얼굴 영역을 검출하고 개인정보보호를 위해 Blurring, Mosaic 등의 방법으로 해당 얼굴 영역을 인식할 수 없게 처리하는 것을 지칭합니다.

이상 감지	발생한 현상이 이상 상태임을 인지하는 것을 말합니다.

증강 분석(augmented analytics)	기계학습과 자연어처리 기술을 적용해 사람에 의해 행해지던 데이터 이해 및 분석 프로세스의 일부를 자동화함으로써 전체 분석 프로세스를 단순하게 하고 인사이트 생성을 도와주는 고급 분석 기술입니다. 인사이트 설명, 인사이트 발견, 쿼리 생성 등 프로세스의 자동화가 가능합니다.

코난 빅데이터 저장 시스템(TS)	코난테크놀로지에서 자체 개발한 초대용량 데이터 저장·관리 시스템입니다. 정형·비정형 데이터, 실시간·배치 인덱싱을 모두 지원하고 높은 처리 성능을 제공해줍니다.

코난 빅데이터 쿼리(KQL)	코난테크놀로지에서 자체 개발한 쿼리 언어입니다. 표준 SQL과 유사한 데이터 처리문을 지원하고 다중 분산 데이터 볼륨에 대한 빅데이터 쿼리도 지원합니다.

형태소 분석	형태소 분석은 문장이나 어절을 최소 의미 단위인 형태소 단위로 분해해 형태소 원형과 품사를 복원해 주는 과정입니다. 자연어처리(NLP)에서 기본적이고도 중요한 처리 과정입니다.

화자적응 음성인식	화자적응 음성인식 기술은 개별 사용자가 음성인식을 위해 발성한 음성데이터를 활용하여 향상된 화자별 음성인식 성능을 제공하는 음성인식 기술입니다.