코난테크놀로지 반기보고서 (2025.06)
7. 기타 참고사항

가. 지식재산권 보유 현황(1) 지식재산권 보유 현황

[지적재산권 보유 현황]
(기준일: 2025년 06월 30일)

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	관련제품	출원국	만료일

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	대한민국	2019.12.01

2	등록완료	변형된 저니크모멘트에 의한 3차원 영상 데이터의 특징 추출 및 검색방법 및 장치	김회율, 코난, 팬텍	2000.05.22	2007.04.20	KonanWatcher	대한민국	2020.05.22

3	등록완료	컬러영상 처리 시스템 및 그 방법 미국특허등록	김회율/코난	2000.06.23	2003.11.08	KonanWatcher	대한민국	2020.06.23

4	등록완료	HSV 칼라 히스토그램 추출 방법 미국특허등록 유럽특허등록(단, 출원국지정 X)	코난	2001.03.20	2003.12.17	KonanWatcher	대한민국	2021.03.20

5	등록완료	장면전환 검출방법	코난	2001.03.26	2004.07.16	KonanWatcher	대한민국	2021.03.26

6	등록완료	음악검색 서비스 제공 시스템 및 방법	코난	2004.08.31	2007.01.25	KonanWatcher	대한민국	2024.08.31

7	등록완료	내용 기반 분류를 이용한 웹사이트 광고 제공 방법 및 그 시스템	코난	2004.09.17	2007.01.12	-	대한민국	2024.09.17

8	등록완료	클라이언트/서버 기반의 영상 편집기 및 영상 편집 방법	코난	2005.03.17	2007.04.13	KonanWatcher	대한민국	2025.03.17

9	등록완료	개인화된 통화 연결음 서비스 제공 방법 및 시스템	코난	2005.10.26	2007.05.21	-	대한민국	2025.10.26

10	등록완료	첫소리말 검색어 인터페이스 QBIS 및 검색방법	코난	2005.11.10	2007.05.21	KonanSearch	대한민국	2025.11.10

11	등록완료	방송모니터링을 통한 사용자 선호 방송서비스 제공 시스템 및 방법	코난	2006.03.14	2007.11.30	KonanWatcher	대한민국	2026.03.14

12	등록완료	오디오 데이터 정보제공 시스템 및 그 방법	코난	2006.03.14	2007.12.06	KonanListener	대한민국	2026.03.14

13	등록완료	동영상 광고 관리 방법 및 시스템	코난	2007.01.12	2007.09.19	KonanWatcher	대한민국	2027.01.12

14	등록완료	키샷 구매형 광고에서 사용자 반응을 분석하는 방법 및 시스템	코난	2007.01.30	2007.09.19	-	대한민국	2027.01.30

15	등록완료	오디오 기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법	코난	2007.05.15	2009.04.28	KonanWatcher	대한민국	2027.05.15

16	등록완료	오디오 식별을 통한 성인물 동영상 검열시스템 및 방법	코난	2007.05.17	2009.12.2	KonanListener	대한민국	2027.05.17

17	등록완료	오디오 신호처리 기반의 음악 및 동영상간의 교차 추천 시스템 및 방법	코난	2007.06.05	2009.09.01	KonanWatcher	대한민국	2027.06.05

18	등록완료	영상정보기반의 동영상 파일 중복검사와 관리를 위한 시스템 및 방법	코난	2007.08.07	2010.3.3	KonanWatcher	대한민국	2027.08.22

19	등록완료	비디오 식별을 통한 유해 동영상 검열 시스템 및 방법	코난	2007.08.08	2009.12.1	KonanWatcher	대한민국	2027.08.08

20	등록완료	영상정보 기반의 동영상 연관 검색시스템 및 방법	코난	2007.08.22	2009.04.28	KonanWatcher	대한민국	2027.08.22

21	등록완료	문맥 기반색인데이터 생성장치와 문맥기반 검색 장치 및 그 방법 (시맨틱 검색)	코난	2007.10.24	2009.02.18	KonanSearch	대한민국	2027.10.24

22	등록완료	멀티미디어 콘텐츠의 내용에 기반하는 광고 제공 시스템 및 그 광고 제공 방법	코난	2008.06.10	2012.01.16	KonanWatcher	대한민국	2028.06.10

23	등록완료	연예인의 목소리 패턴을 이용하는 콘텐츠 광고 시스템 및 그 콘텐츠 광고 방법	코난	2008.07.02	2010.08.20	KonanListener	대한민국	2028.07.02

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	대한민국	2030.05.26

25	등록완료	통합 멀티미디어 컨텐츠를 제공하는 검색시스템 및 검색방법	코난	2011.03.21	2013.03.14	KonanWatcher	대한민국	2031.03.21

26	등록완료	방송의 광고를 모니터링하는 방송 광고모니터링 시스템 및 방송 광고 모니터링 방법	코난	2011.12.09	2012.06.05	KonanListener	대한민국	2031.12.09

27	등록완료	TV 홈쇼핑 프로그램의 다채널 모니터링 시스템 및 다채널 모니터링 방법	코난	2013.05.21	2013.12.10	KonanWatcher	대한민국	2033.05.21

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	대한민국	2033.06.10

29	등록완료	터치 단말의 좌우 스크롤을 이용하는 유사 문서 검색 시스템 및 유사 문서 검색방법	코난	2013.08.19	2014.07.16	KonanSearch	대한민국	2033.08.19

30	등록완료	인터넷 주소를 이용하는 상품광고 생성 시스템 및 상품광고 생성방법	코난	2014.03.28	2014.11.18	KonanSearch	대한민국	2034.03.28

31	등록완료	다중 데이터 검색을 위한 사용자 단말 및 그 검색방법	코난	2014.04.07	2015.08.31	KonanSearch	대한민국	2034.04.07

32	등록완료	실시간 처리를 위한 라이브러리 장치 및 그 장치에서의 송／수신 방법	코난	2014.12.30	2016.01.27	KonanWatcher	대한민국	2034.12.30

33	등록완료	미디어 에셋 관리 프레임워크	코난	2014.12.30	2016.04.11	KonanWatcher	대한민국	2034.12.30

34	등록완료	비동기식 멀티 스레딩 기반의 고화질 다시점 영상 실시간 통합 장치 및 방법	코난	2015.11.12	2017.06.23	KonanWatcher	대한민국	2035.11.12

35	등록완료	파일 검색용 메타데이터 동기화 장치 및 방법	코난	2016.07.25	2018.01.02	KonanSearch	대한민국	2036.07.25

36	등록완료	동적 계획법 기반 일본어 문장 최소 분할 탐색 장치 및 방법	코난	2016.08.05	2017.08.07	KonanSearch	대한민국	2036.08.05

37	등록완료	비동기 방식을 사용하는 파일 색인장치 및 그 방법	코난	2017.07.17	2019.06.19	KonanSearch	대한민국	2037.07.17

38	등록완료	타일 영상 기반 다중 재생을 위한 영상 처리장치 및 그 타일 영상 구성방법	코난	2017.11.02	2019.04.04	KonanWatcher	대한민국	2037.11.02

39	등록완료	인공지능 기반 부품 검색 시스템	코난	2018.03.09	2019.10.30	KonanWatcher	대한민국	2038.03.09

40	등록완료	동영상 메타데이터 태깅 시스템 및 그 방법	코난	2018.11.12	2020.08.20	KonanWatcher	대한민국	2038.11.12

41	등록완료	메타데이터 크라우드 소싱 시스템 및 방법	코난	2018.11.27	2020.12.01	-	대한민국	2038.11.27

42	등록완료	얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 처리방법	코난	2018.12.07	2020.05.27	KonanWatcher	대한민국	2038.12.07

43	등록완료	얼굴 인식 기반 등장인물 정보 제공 시스템의 워크플로우 및 메타데이터 처리방법 및 그 시스템	코난	2018.12.07	2020.01.28	KonanWatcher	대한민국	2038.12.07

44	등록완료	인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방전 분석 시스템	코난	2019.08.06	2021.08.04	KonanWatcher	대한민국	2039.08.06

45	등록완료	비디오 메타데이터 증대를 위한 장치 또는 방법	코난	2019.11.11	2021.01.26	KonanWatcher	대한민국	2039.11.11

46	등록완료	자동 생성된 비디오 메타데이터 검수 방법 및 이를 위한 장치	코난	2019.11.22	2021.08.02	KonanWatcher	대한민국	2039.11.22

47	등록완료(분할)	음성 및 영상 정보를 활용한 의미있는 구간을 검출하기 위한 방법 및 이를 위한 장치	코난	2019.12.17	-	KonanListener	대한민국	2039.12.13

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	대한민국	2039.12.13

49	등록완료	중국어 형태소 분석 장치 및 방법	코난	2020.04.20	2021.10.20	KonanSearch	대한민국	2040.04.20

50	등록완료	이미지 엔트로피를 이용한 객체 검출용 데이터셋 구성 방법 및 이를 수행하는 데이터 처리장치	코난	2020.11.09	2023.06.22	KonanWatcher	대한민국	2040.11.09

51	등록완료	인공지능을 이용한 음성 기반 세일즈 정보 추출 및 리드 추천방법과 이를 수행하는 데이터 분석장치	코난	2020.11.09	2023.03.03	KonanListener	대한민국	2040.11.09

52	등록완료	미디 정보 기반 반복 애니메이션과 음악 연동 장치 및 방법	코난	2016.12.29	2018.03.30	KonanWatcher	대한민국	2036.12.29

53	출원중	인사이드 세일즈 콜 상담원 평가 방법 및 이를 위한 데이터 분석장치	코난	2020.11.26	-	KonanListener	대한민국	-

54	출원중	사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 아바타 제공방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	KonanListener	대한민국	-

55	출원중	사용자의 음색을 모사한 음성합성기술을 이용한 보이스 컬러링 방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	KonanListener	대한민국	-

56	출원중	아바타 선택을 위한 사용자 인터랙션 방법 및 장치	코난	2021.12.22	-	-	대한민국	-

57	등록완료	이벤트를 지원하지 않는 비동기식 병렬처리를 통한 입출력 리소스 절감 방법 및 그 병렬처리 장치	코난	2020.12.29	2022.09.26	-	대한민국	2040.12.29

58	등록완료	군사 관련 이미지 및 동영상에서의 무기객체 식별장치 및 방법	코난	2021.12.02	2024.08.26	-	대한민국	2041.12.02

59	출원중	비디오 스토리 이해를 위한 영어 질의응답 학습 데이터 구성 장치 및 그 방법	코난	2021.12.06	-	-	대한민국	-

60	출원중	엔트로피 비교를 이용한 객체 검출용 데이터 셋 자동 검수 방법 및 그 장치	코난	2021.12.06	-	-	대한민국	-

61	등록완료	소비자 평가 데이터를 이용한 제품개발 지원장치 및 방법	코난	2021.12.27	2024.07.25	-	대한민국	2041.12.27

62	등록완료	CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치	코난	2021.12.20	2022.06.08	-	대한민국	2041.12.20

63	등록완료	객체 검출 방법 및 그 장치	코난	2021.12.21	2022.08.02	-	대한민국	2041.12.21

64	출원포기	학습 데이터 증강 장치 및 그 방법	코난	2021.12.23	-	-	대한민국	-

65	등록완료	인공지능 기능 처리 및 데이터 수집을 동시 수행하는 데이터 처리장치 및 그 방법	코난	2021.12.24	2022.03.29	-	대한민국	2041.12.24

66	출원중	통합 인공지능 학습 프레임워크 시스템 및 그 방법	코난	2022.04.25	-	-	대한민국	-

67	출원중	사용자의 보정정보를 반영한 기계학습 모델 학습장치 및 그 방법	코난	2022.04.25	-	-	대한민국	-

68	출원포기	자연어 처리 모델 학습방법 및 그 장치	코난	2022.04.25	-	-	대한민국	-

69	출원포기	음성 퍼블리시티권 거래 시스템 및 그 방법	코난	2022.08.05	-	KonanVoice	대한민국	-

70	출원중	이기종 딥러닝 다중 환경에서의 딥러닝 성능평가 장치 및 그 방법	코난	2022.12.16	-	-	대한민국	-

71	출원중	객체 검출 성능 향상을 위한 데이터 증강 방법 및 그 장치	코난	2022.12.16	-	-	대한민국	-

72	출원중	불특정 다수의 사용자가 개발에 참여하는 딥러닝 프레임워크를 위한하이퍼파라미터 전달 방법 및 이를 위한 딥러닝 학습 장치	코난	2022.12.19	-	-	대한민국	-

73	출원중	소형 객체 검출결과를 사용하여 객체를 검출 및 추적하는 이미지 처리 장치 및 그 방법	코난	2022.12.19	-	-	대한민국	-

74	출원중	딥러닝 알고리즘 고속 실행 방법 및 이를 위한 연산 추적기	코난	2022.12.27	-	-	대한민국	-

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	대한민국	-

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	대한민국	-

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	대한민국	-

78	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한민국	-

79	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[코난 LLM]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한민국	-

80	출원중	기계 학습 기반 언어 및 음성 처리 소프트웨어용 내려받기 불가능한~ 외 13에 대한 상표권[Konan Kylin]	코난	2023.06.21	-	코난 LLM	대한민국	-

81	등록완료	코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain	코난	2023.08.09	2025.03.21	-	대한민국	2035.03.21

82	등록완료	코난AI프레임워크 상표출원_Dtrain	코난	2023.08.09	2025.03.21	-	대한민국	2035.03.21

83	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Braein	코난	2023.08.18	-	-	대한민국	-

84	출원중	코난AI프레임워크 상표출원_Braein	코난	2023.08.18	-	-	대한민국	-

85	등록완료(상표)	코난AI프레임워크 상표출원_Kredict	코난	2023.08.25	2025.05.09	-	대한민국	-

86	등록완료	코난AI프레임워크 상표출원_Kredict	코난	2023.08.25	2025.04.08	-	대한민국	2035.04.08

87	등록완료	음성합성 소프트웨어 상표출원_D-Cheeps	코난	2023.10.19	2025.03.21	-	대한민국	2035.03.21

88	등록완료	음성합성 소프트웨어 상표출원_TiTiSo	코난	2023.10.19	2025.0321	-	대한민국	2035.03.21

89	출원	플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법	코난	2024.03.08	-	-	대한민국	-

90	등록완료	설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법	코난	2024.04.05	2024.07.29	-	대한민국	2044.04.05

91	등록완료(상표)	제 35류 전자데이터처리업등 12건	코난	2022.07.26	2024.07.19	-	대한민국	2034.07.19

92	출원(해외)	플러그 앤 플레이 설명가능 인공지능 시스템 및 그 설계 방법	코난	2024.04.08	-	-	미국	-

93	출원(해외)	설명가능 인공지능 장치 및 그 모델 분석 방법	코난	2024.05.09	-	-	미국	-

94	등록완료(해외)	APPARATUS FOR DATA PROCESSING FOR SIMULTANEOUSLY PERFORMINGARTIFICIAL INTELLIGENCE FUNCTION PROCESSING AND DATA COLLECTION AND METHOD THEREOF	코난	2022.04.07	2024.05.07	-	미국	2042.07.20

95	출원	레이블링을 신뢰할 수 없는 시계열 데이터에서의 강건한 이상탐지 방법 및 그 장치	코난	2024.08.09	-	-	대한민국	-

96	출원중	심층 강화학습 기반 무기-표적 할당 시스템 및 그 방법	코난	2024.11.12	-	-	대한민국	-

97	출원중	비행체의 상태 데이터로부터 비행 제어 행동 데이터를 추론하여 생성하는 방법 및 장치	코난	2025.02.04	-	-	대한민국	-

98	출원중	디지털 약자의 접근성이 향상된 자동 조절 키오스크 및 그 방법	코난	2025.04.18	-	-	대한민국	-

99	출원중(상표)	LLM+RAG_제09류	코난	2025.02.12	-	-	대한민국	-

100	출원중(상표)	LLM+RAG_제42류	코난	2025.02.12	-	-	대한민국	-

101	출원중(상표)	코난 AIStation	코난	2025.04.23	-	-	대한민국	-

(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

지능형 CCTV 성능 인증
(KISA)	2023년	이동형(실종자)	KISA-IC-2023-025	2023.12.15~ 2026.12.14	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

2024년	과기정통부 장관상 기술(Cross-indystry) 부문 우수기업	과학기술정보통신부

2023년	문서혁신 활성화 공로(행정안전부장관 표창)	행정안전부

2023년	방산혁신기업 100 선정	방위산업청

2023년	SW기업 품질혁신 유공표창 NIPA 원장상	과학기술정보통신부

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 AI 활용 생태계를 조성하고, 데이터-AI 융합을 촉진하는 계획의 일환으로 국가정보화 사업에 데이터와 인공지능(AI)를 적극적으로 활용하고, 기존 주력산업 경쟁력을 높이며 새로운 시장 창출을 위한 산업구조 고도화 [AI+X] 플래그십 프로젝트를 추진한 바 있습니다. 공공지원 사업에서 생산된 데이터를 AI 학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련하였고, 2023년 9월 영빈관에서 진행된 초거대 AI 출정선언 행사를 통해 정부 차원의 AI 지원 계획을 발표하였습니다. 또한, 최근에는 AI 컴퓨팅 인프라 확충, AI 스타트업 육성, 데이터 개방 확대 등 AI 산업의 기반을 강화하기 위한 정책이 다양하게 추진되고 있습니다.2022년 11월 말 OpenAI의 챗GPT 발표 이후, 전 세계적으로 생성형 AI가 중요한 이슈로 부상했으며, 국내에서도 정부 부처들이 업무 효율성 개선과 업무 부담 감소를 위해 다양한 기술 도입을 적극 검토하고 있습니다. 특히, 보고서 작성 업무와 같이 상당한 시간과 노력이 소요되는 문제를 해결하기 위한 대안으로 생성형 인공지능(AI) 활용이 권장되고 있으며, 이에 따라 공공기관뿐만 아니라 민간 부문에서도 산업구조 고도화를 위한 AI 기술 도입 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 흐름에 맞춰 당사는 AI 기술 도입 및 활용도가 높은 분야를 중심으로 생성형 AI를 활용한 서비스와 제품을 확대하며 시장점유율을 높이는 전략을 추진하고 있습니다.(2) 규제 환경정부는 AI의 개인정보 오남용을 막고 개인정보보호를 강화하기 위해 개인정보보호법을 개정하였습니다. 개인정보보호법의 주요 내용은 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

최근 AI 규제 동향을 보면, AI의 투명성과 책임성을 강화하는 방향으로 법제화가 진행되고 있으며, 특히 인공지능 기본법 제정 논의도 활발하게 이루어지고 있습니다. 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."

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, CCTV 및 드론 보급률 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. 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)RPA(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	2021년	2022년

전체	5,894	6,085	6,301	6,644	6,894	7,295	7,723	8,053

대기업	4	5	5	5	8	9	10	10

중소기업	5,890	6,080	6,296	6,639	6,890	7,286	7,713	8,042

(비중, %)	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9	99.9

출처) 중소벤처기업부, 중소기업기본통계

3) CCTV 및 드론 보급률 증가- CCTV 보급률 증가컴퓨터비전 분야의 수요 촉진요인인 CCTV보급률을 공공기관의 보급률을 통해서 살펴보면 지속적으로 성장하는 추세를 보이고 있습니다.

[표] CCTV 보급률 통계

구분	2017년	2018년	2019년	2020년	2021년	2022년	2023년

총 CCTV 설치대수(대)	954,261	1,032,879	1,148,770	1,336,653	1,458,465	1,607,388	1,767,894

전년대비 증가대수(대)	109,125	78,618	115,891	187,883	121,812	148,923	160,506

전년대비 증감비(%)	12.9	8.2	11.2	16.4	9.1	10.2	10.0

출처) e-나라지표

- 드론 산업의 발전2022년 국토교통부의 드론 산업 실태조사에 따르면, 국내 드론 산업은 2021년 기준으로 약 8,406억 원 규모에 달하며, 이 중 58%가 다양한 활용 분야에 속해 있습니다(약 4,887억 원). 활용분야의 드론은 이전까지 주로 농업 방제(40%), 촬영 및 레저(28%), 측량 및 탐사(17%), 교육(12%) 등의 분야에서 사용되었습니다. 그러나 초거대 인공지능, 센서 이미징, 통신 기술 등의 발전으로 드론 기술은 활용을 넘어 치안, 방재, 국방, 자율 임무 수행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 개발로 인해 확장 결합 되고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 드론 산업 및 AI 산업의 성장을 가속화하는 주요 요인 중 하나로 작용하고 있습니다.

출처) 국토교통부 및 관계부처 합동, 2022 드론산업 실태조사, 제2차 드론산업발전 기본계획

나) 성장 억제요인1) GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승,성장 억제요인으로 지목된 GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승은 복합적인 요인들에 의해 발생합니다. 초기에는 암호화폐 채굴 붐으로 인한 GPU 가격의 급등이 주요 원인이었습니다. 이후 가격이 안정화되는 듯했으나, 챗 GPT 출시 이후 AI 학습을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 GPU에 대한 수요가 급증하면서 다시금 수급 문제가 발생하였습니다. 이러한 상황은 AI 연구개발에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원의 확보를 어렵게 만들어, 자본력이 부족한 AI 기업의 성장 장애 요소로 작용하고 있습니다.하지만, 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

대규모 언어 모델은 점점 더 크고 많은 데이터와 파라미터로 인해 학습과 추론에 드는 비용이 상승하고 있습니다. 이에 대한 대응의 일환으로 상대적으로 가격이 낮고 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 LLM에 준하는 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 가져오고 있으며, 다양한 방법론들이 출시되고 있습니다.최근 딥시크(DeepSeek)와 같은 새로운 LLM 접근법이 등장하면서 AI 비용 절감에 대한 논의가 더욱 활발해지고 있습니다. 하지만 이러한 접근법들이 반드시 최적의 해결책이 되는 것은 아니며, 기술적 성숙도와 보안, 활용 가능성에 대한 신중한 검토가 필요합니다.GPU 및 AI 반도체의 가격이 여전히 높은 수준을 유지하고 있지만, 소형 언어 모델(sLLM)과 최적화된 연산 방식이 등장하면서 기업들은 보다 유연한 AI 도입 전략을 모색하고 있습니다. 또한, 비용 효율적인 모델 개발과 연산 자원의 최적 활용을 위한 기술적 혁신이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이러한 변화는 AI 서비스 확산을 더욱 가속화하는 촉진제가 될 것으로 기대됩니다.AI 산업은 비용 절감과 성능 최적화라는 두 가지 과제를 해결해 나가면서 더욱 발전하고 있으며, 기업들은 기술 발전과 시장 변화에 맞춰 최적의 전략을 수립해 나가고 있습니다. 앞으로도 GPU 가격 부담을 완화할 수 있는 기술적 대안들이 등장하면서, AI 생태계는 지속적으로 확장될 것으로 전망됩니다

다) 경기변동의 특성 및 계절성

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~2024년 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	15,698	21,349

2024년	2,219	5,896	3,265	12,709	24,089

2025년	3,630	2,973	-	-	6,604

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	1,056	3,079

2024년	354	369	365	1,120	2,229

2025년	435	415	-	-	850

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	16,754	24,428

2024년	2,573	6,266	3,651	13,829	26,318

2025년	4,066	3,389	-	-	7,455

(2) 경쟁상황 등 시장여건(가) 목표시장당사는 인공지능 산업 내에서 주력 분야인 Text AI 및 Vision AI 기술을 중심으로 한 시장을 목표로 설정하고 있습니다. 특히 AI 기술 활용도가 높은 산업 및 업무 분야를 우선적으로 고려하여 시장 점유율을 확대할 방침입니다.

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

촉진 요인에서 언급된 산업 분야에서 가장 활발히 사용되고 있는 AI 기술인 RPA(39%), 컴퓨터 비전(34%), 자연어 처리(33%) 시장에 저희가 보유한 AI 기술을 활용함으로써, 고객의 Pain Point를 해결하고, 그들의 Needs를 충족시키는 제품과 서비스를 제공하여 세부 목표 시장을 공략 하겠습니다.

ai 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사_응답결과.jpg AI 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사_응답결과

[출처]소프트웨어정책연구소, 2024 인공지능 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사분석

2024년 3월 소프트웨어 정책 연구소의 조사에 따르면, 중소기업에서도 인공지능 기술의 '활용성', '수용 의향', '유용성'이 높게 평가되었습니다. 이에 따라 AI 기술은 정부나 공공기관, 대기업뿐만 아니라 중견 및 중소기업에서도 적극적으로 도입될 가능성이 커지고 있으며, 이는 당사가 주력하는 AI 목표 시장의 확대를 의미합니다.이러한 변화 속에서, 당사는 20여 년간 신뢰받아온 Text AI 기반의 검색, 분석, 챗봇 제품에 생성형 AI를 통합하여 경쟁력을 강화하고, 시장 기대를 뛰어넘는 성과를 창출하겠습니다.특히, 13개국 언어를 실시간 인식·처리하는 '외국어 동시 대화 시스템[챗봇+]'을 출시하여 백화점, 지자체, 외국인 대상 소통을 지원하고 있으며, 보고서 초안 생성에 특화된 '코난 LLM'을 통해 B2G 및 B2B 시장에서 신규 매출 창출에 집중하고 있습니다.또한, 비전 AI 제품 '코난와처'를 활용해 국방, 공공 안전, 재난 관리 분야에서 이상 상황 감지 및 대응 시장을 확대하는 한편, 국방 AI 플랫폼, 지능형 감시·정찰, 디지털트윈 기반 AI 파일럿 등 국방 AI 사업을 본격적으로 추진하고 있습니다.이와 함께, 생성형 AI가 탑재된 온디바이스 AI PC 개발을 진행하고 있으며, RAG 기반의 '코난 RAG-X'를 연구하여 신뢰도 높은 정보 검색 및 요약 기능을 고도화하고 있습니다. AI 기반 정보 활용은 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 영상 분석·디지털 트윈 기술과 결합하면서, 산업·공공·국방 등 다양한 분야에서 더욱 정교하게 발전하고 있습니다.마지막으로, '코난 디지털 트윈 프레임워크'를 기반으로 '코난 AI Pilot', '코난 PHM' 등의 프로젝트를 추진하며, 텍스트 및 비전 AI 시장에서의 점유율을 지속적으로 확대해 나가고 있습니다.

(나) 경쟁상황인공지능솔루션은 데이터와 AI기술을 접목해 다양한 산업분야에서 제품과 서비스로 상용화되고 있습니다. 세계인공지능 시장에서는 구글, 페이스북, 마이크로소프트, OpenAI와 같은 빅테크기업들이 경쟁하고 있고, 국내에서는 네이버, 카카오, SKT, KT 등 통신/포털 대기업을 한축으로, 각각 특화분야에 참여하고 있는 중소규모의 인공지능솔루션 전문업체들이 시장에 참여하여 경쟁하고 있습니다. OpenAI의 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 스타트업과 연구기관들도 이 시장에 적극적으로 진출하고 있으며, 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 글로벌 AI 기업들이 기술력과 데이터를 기반으로 시장을 선점해 나가고 있는 가운데, 정부 주도의 AI 도입 확대, 보안 중심의 AI 솔루션, B2B/B2G 맞춤형 서비스 등 특정 니치(Niche) 시장에서도 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 따라서, AI 시장은 일부 대형 기업들이 독점적으로 장악하기보다는, 다양한 산업과 시장 참여자들이 차별화된 기술과 전략을 통해 경쟁하는 구조로 발전할 가능성이 큽니다. 기업들은 이러한 경쟁 속에서 특정 산업과 고객 요구에 맞춘 최적화된 AI 솔루션을 제공하며, 시장 내 입지를 강화할 것으로 예상됩니다. (다) 시장 점유율

당사의 매출은 주로 국내 시장에 기반을 두고 있으며, 2022년에는 공공기관 매출이 전체 매출의 64.1%를 차지했으며, 코난서치를 통한 매출이 약 55%였습니다. 이 데이터를 바탕으로, 조달청 나라장터를 기준으로 한 "공공기관 검색엔진 라이센스 매출액"에 따라 시장 점유율을 추정해왔습니다. 하지만 2022년 11월 챗 GPT의 출시와 함께 시장 상황이 크게 변화하면서, AI Text, AI Video를 포함한 다양한 특화 솔루션이 등장했습니다. 이에 따라 2023년에는 민간 부분의 증대에 힘입어 공공기관 매출 비중이 51.37%로 감소했으며, 다른 제품의 매출이 증가하면서 코난서치가 매출액에서 차지하는 비중 또한 약 32%로 감소하였습니다.

이러한 변화로 인해 검색엔진 라이센스 매출액을 기반으로만 시장 점유율을 추정하는 것이 어려워졌으며, 상장사들이 운영하는 산업 범위가 확장되고, 매출 구조가 다양화되면서, 제품 판매가 아닌 일부 특화 솔루션등의 매출 부분의 가중치와 같은 산정 기준에 따라 변화하기 때문에 점유율 추정에 어려움이 있습니다.

마. 신규사업성장률이 높게 전망되는 분야로 기존 영위하고 있는 AI 산업의 신규, 확장 제품등을 통해 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

제품	사업내용	전망

코난 LLM	가장 크게 성장이 기대되는 신규 사업은 당사의 생성형 AI인 코난 LLM 입니다. 코난 LLM은 단일 모델에 비해 활용도가 높아 고객의 다양한 수요와 예산에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 기업의 개별 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 그리고 기업 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'로 나뉘며, 다양한 고객의 업무나 예산에 맞추어 선택할 수 있는 라인업을 갖추고 있습니다.올해 6월, 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업인 온프레미스형 대형 언어 모델(LLM) 도입 프로젝트를 우수한 평가를 받아 수주함으로써, 국내 최초로 대형 언어 모델을 공공 현장에 도입하는 사례를 만들었습니다. 또한, 2025년 1월 한림대학교 성심병원의 10억 원 규모 생성형 AI 기반 입원 환자 전 주기 기록지 작성 및 의료원 지식 상담 플랫폼 구축 사업을 추가로 수주하며, 의료 분야에서도 LLM의 활용이 확대되고 있습니다. 해당 사업은 입원 기록 자동화뿐만 아니라 진료 지원, 의무기록 관리, 병원 행정 효율화 등으로 확장될 수 있어 의료 산업 전반에서 AI 도입의 가능성을 높이는 사례가 될 것입니다.
특히, 2025년에는 유사한 규모의 공공기관을 중심으로 프로젝트 수주가 본격화되고 있으며, 디지털 플랫폼 구축과 AI 기반 업무 자동화 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 이에 따라, 단순한 LLM 공급을 넘어 상담 시스템, 기록 관리, AI 플랫폼 구축 등으로 적용 범위를 넓히며, 공공 및 민간 분야 전반으로 확장해 나갈 계획입니다.	Large Language Model (LLM) 시장은 앞으로 더욱 큰 성장이 예상됩니다. LLM은 인간과 비슷한 수준의 답을 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용 가능합니다.LLM의 폭발적인 관심과 수요는 주로 사무 업무와 분석적 능력을 필요로 하는 작업을 지원함으로써 생산성을 크게 향상시키고, 빠른 의사 결정을 가능하게 하여 업무 프로세스의 전반적인 효율성을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적인 업무에서의 효율성을 높이고 각종 업무 지원 도구로서 자리잡아가고 있으며, LLM을 활용하지 않는 경우에 비해 상대적인 업무 격차 또한 발생 시킴에 따라 LLM에 대한 관심과 수요는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
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.

생성형 AI 어플라이언스	2025년 4월, TG삼보와 협력하여 온디바이스 AI PC의 출시가 예정되어 있고, 생성형 AI 어플라이언스 시장을 본격적으로 확장하고 있습니다. 이번에 출시되는 AI PC는 당사의 '코난 LLM OND(On-Device)' 모델을 탑재하여, 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
이번 AI PC의 가장 큰 특징은 보안성과 신뢰성입니다. '코난 LLM OND'는 사용자의 PC 문서를 실시간으로 벡터 색인하고 이를 기반으로 질의응답을 수행합니다. 외부 서버를 거치지 않기 때문에 문서 유출 위험이 없으며, 최신 정보를 반영한 답변이 가능합니다. 또한 문서 요약, 표 요약, 다국어 번역, 질의응답 등의 기능을 제공하여 업무 생산성을 높이는 데 기여합니다.AI PC, AI 서버, NPU(신경망 처리 장치)를 활용한 국산 반도체 기반 온디바이스 AI 환경 최적화를 비롯해 다양한 방향으로 사업을 확장하며, 이를 통해 국산 LLM과 결합한 AI 어플라이언스 확장 가능성을 모색하고 있습니다. 나아가, 이러한 기술이 국방 및 공공 부문에서도 효과적으로 활용될 수 있도록 개발 방향을 다각도로 검토하고 있습니다.	온디바이스 AI 기술이 적용된 AI PC 시장은 앞으로 지속적인 성장이 기대됩니다. 코난 LLM OND를 탑재한 AI PC는 인터넷 연결 없이도 생성형 AI 기능을 실행할 수 있어, 보안이 중요한 공공기관 및 기업 환경에서 높은 수요가 예상됩니다.
특히, 공공 및 일반 납품을 병행하면서 조달 등록을 추진하여 AI PC의 보급을 가속화할 예정입니다. TG삼보는 정부 조달 시장에서 10년 연속 1위를 기록한 기업으로, 공공기관 맞춤형 AI PC 모델을 최적화하여 조달 등록을 진행할 계획입니다. 이를 통해 기관별 보안 및 환경 요구에 맞춘 AI PC를 공급하면서 시장을 선점할 것으로 기대됩니다.
또한, 일반 기업 및 개인 소비자 시장에서도 AI PC의 수요가 증가할 전망입니다. AI PC는 문서 요약, 데이터 분석, 실시간 질의응답, 다국어 번역 등 다양한 AI 기능을 즉시 활용할 수 있어 업무 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이에 따라 기업에서는 업무 자동화와 생산성 향상을 위해 AI PC 도입을 고려할 가능성이 높아지고 있으며, 개인 소비자 역시 AI 활용에 대한 관심이 증가하고 있어 점진적인 확산이 기대됩니다.

코난 RAG-X	코난 RAG-X는 기업 맞춤형 검색증강생성(RAG) 기술을 활용한 AI 솔루션으로, 현재 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행 중입니다. 이 솔루션은 단순한 웹 검색을 넘어 기업 내부 데이터, 실시간 웹사이트 정보, 고객 맞춤형 자료 등을 통합하여 심층적인 인사이트를 제공하는 것이 특징입니다. 특히, 검색된 정보를 기반으로 대형언어모델(LLM)이 분석을 수행하고, 기업 업무에 맞는 최적의 답변을 생성하는 역할을 합니다.
코난 RAG-X는 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 바탕으로, 다양한 비즈니스 환경에서 활용될 수 있습니다. 기업의 내부 문서, 데이터베이스(DB), 실시간 시장 데이터 및 업계 보고서 등을 종합적으로 분석하여 보고서 작성, 시장 조사, 트렌드 분석, 경쟁사 동향 파악, 고객 응대 자동화 등 다양한 업무 프로세스를 지원합니다.	코난 RAG-X는 기업의 지능형 정보 검색 및 분석 기능을 지원하는 AI 솔루션으로, AI 도입이 확산됨에 따라 활용 범위가 점차 넓어질 것으로 기대되며, 최근 기업 내 데이터의 폭발적인 증가와 AI 기반 업무 자동화 수요가 맞물리면서, 기업 맞춤형 AI 검색 및 생성형 언어모델(LLM) 도입도 한층 활발해질 전망입니다.
특히, 기존의 웹 검색이나 사내 문서 검색 시스템은 단편적인 정보 제공에 그치는 한계가 있었습니다. 하지만 코난 RAG-X는 검색증강생성(RAG) 기술을 활용하여 내부 문서, 실시간 시장 데이터, 업계 보고서 등 다양한 정보를 통합하여 AI가 최적의 답변을 생성하기 때문에 기업의 생산성을 극대화하는 차세대 AI 검색 엔진으로 자리 잡을 가능성이 큽니다.
또한, 기업의 AI 도입이 보안성과 맞춤형 데이터 활용을 중요하게 여기는 방향으로 발전하고 있어, 단순한 클라우드 기반 AI 서비스보다 기업 내부 환경에 최적화된 AI 검색 및 생성 솔루션이 더욱 각광받을 것으로 예상됩니다.

챗봇+(코난외국어동시대화솔루션)	자연어 처리 분야의 전문 기업인 코난테크놀로지의 AI 기술과 음성인식 기술을 활용한 '코난 외국어 동시대화 솔루션(챗봇+)'은 외국어를 모국어로, 그리고 모국어를 외국어로 자동 변환하는 동시통역 기능을 제공합니다. 사용자는 디스플레이와 마이크 등의 대화 환경을 이용하여 IDC(데이터 센터)에 위치한 서버를 통해 실시간으로 번역된 내용을 볼 수 있습니다. 현재 이 솔루션은 영어, 중국어, 일본어, 베트남어, 태국어, 인도네시아어, 말레이시아어, 아랍어, 프랑스어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 한국어 등 총 13개 언어를 지원하며, 다양한 산업 분야에서 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있습니다.
특히, 이 솔루션은 글로벌 서비스 제공업체보다 뛰어난 음성 인식 성능을 자랑하며, 양방향 통역과 실시간 번역 기능을 제공합니다. 현재 서울교통공사의 역사에서 외국인 관광객을 위한 지하철 동시 통역 서비스를 제공 중이며, 확대가 예정되어 있습니다. 이 솔루션은 관공서, 대중교통, 쇼핑 및 숙박, 관광 및 엔터테인먼트 분야 등에서의 활용이 기대되며, 이를 통한 매출 확대가 전망됩니다.	코로나19 종식 이후 여행 및 관광 산업의 재활성화 그리고 외국 출신 이주민 증가 추세에 따라, 공공 및 민간 부문에서 다양한 언어 서비스에 대한 생활 밀착형 수요가 급증하고 있습니다. 한국어 사용자에게 익숙한 영어, 중국어, 일본어 등 뿐만 아니라, 사용빈도는 적지만 이외의 다양한 언어들에 대한 효과적인 소통 역시 중요해지고 있습니다.이런 배경 하에 공공 및 민간 분야에서는 통역 및 번역 서비스에 대한 지속적인 수요 증가가 예상되며, AI 기반 통번역 시스템의 활용은 이러한 서비스를 보다 효율적으로 제공하는 방법으로 부상하고 있습니다. AI를 활용한 접근 방식은 서비스의 직접적인 대면 제공에 새로운 차원을 더하며, 생성형 AI의 발전과 결합하여 사용자에게 더욱 자연스러운 대화형 경험을 선사할 것으로 기대됩니다. 이러한 추세는 관련 분야의 성장을 촉진하며, AI 통번역 시스템의 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.

국방 AI	2025년, 국방 분야에서 AI 기반 지능형 감시·정찰 및 전투 지원 시스템 개발을 본격적으로 추진하고 있습니다. 특히, AI 영상 분석 및 공중무인체계 영상 통합 분석 기술(해병대사령부 납품) 등 다수의 연구 과제를 수행하며, 국방 AI 플랫폼의 확장을 모색하고 있습니다.
이번 사업의 핵심은 AI 기반 감시·정찰 자동화 및 실시간 전장 데이터 분석입니다. 코난와처를 활용하여 드론·UAV 영상 실시간 분석, AI 기반 전술 운용 지원, 자동화된 지휘통제 시스템 연계 등을 구현하며, 국방 전력 강화를 목표로 하고 있습니다. 또한, 디지털트윈 기술을 활용한 AI 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증 사업을 추진하며, 자율 비행 및 전장 최적화 기술을 검증하고 있습니다.
AI 기반 ACMI 수집·분석체계 구축(공군 전력지원체계사업단 수주) 프로젝트도 진행 중이며, 공중 전투 훈련 데이터를 AI 기반으로 구조화하고, 음성 인식 기술을 적용해 교신 내용을 자동 기록하는 등 훈련 효율성을 극대화할 계획입니다.
이러한 기술들은 국방 분야에서 감시·정찰, 지휘통제, 훈련 시뮬레이션, 전투 지원 등 다양한 영역에 적용될 수 있습니다. 특히, AI 기반 데이터 분석 및 자동화 기술을 통해 국방 내 의사결정 체계를 고도화하고, 실시간 정보 수집·분석 역량을 강화하는 방향으로 발전할 것입니다. 나아가, 국방 AI 어플라이언스를 통해 방산 기술의 디지털 전환을 가속화하고, 공공 및 민간 시장에서도 활용될 수 있도록 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.	2025년 대한민국 국방예산은 전년 대비 3.6% 증가한 약 61조 5,878억 원으로 확정되었으며, 첨단 무기체계 개발과 AI 기반 전력 강화를 위한 투자가 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히, 국방기술기획서에 따르면 AI 및 유무인 복합체계가 10대 전략기술 분야로 선정되었으며, 향후 국방 기술 개발의 최우선 과제로 추진될 예정입니다.저출생으로 인한 병력 감소가 현실화됨에 따라 전력 보완을 위한 AI 및 자동화 기술 도입이 필수적인 상황이며, 감시·정찰, 지휘통제, 전투 지원 등 다양한 군사 작전에서 AI 기반 자동화 및 의사결정 지원 시스템의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 이에 따라 국방 AI 기술의 실용화가 빠르게 진행되고 있으며, AI 기반 영상 분석, 자율 무인기, 디지털트윈 시뮬레이션, 전투 훈련 데이터 분석 등 다양한 국방 AI 프로젝트가 추진되고 있습니다.이러한 기술들은 국방뿐만 아니라 공공 안전, 스마트시티, 산업 보안 등으로 확장될 가능성이 크며, AI 도입을 통한 군사 작전 효율성 증대 및 자동화 기술의 발전이 지속될 것으로 예상됩니다. 국방 AI 어플라이언스의 적용 범위가 점차 넓어지는 가운데, AI 기반 전력 강화가 미래 전장 환경의 핵심 요소로 자리 잡을 것으로 전망됩니다.

※ 용어의 정리

용어	내용(기술정의)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)	검색 증강 생성은 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아내어 그 정보를 바탕으로 새로운 답변을 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 질문에 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하기 위해 설계되었습니다.

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. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 의료 이미징 분석 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며, 이러한 프레임워크를 통해 개발자와 연구자들은 이미지와 언어를 인식하고 이해하는 인공지능 시스템을 구축하여 혁신적인 제품과 서비스를 개발할 수 있습니다.

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.

온프레미스(On-Premise)	데이터를 외부 클라우드가 아닌 회사 내부 서버에 직접 설치해 사용하는 방식으로 중요한 정보가 외부로 나가지 않아 보안에 유리합니다.

소버린AI(Sovereign AI)	국가나 조직이 자율적으로 통제 가능한 AI를 말하며, 외국 기술에 의존하지 않고 데이터와 기술을 자국(자체)에서 직접 관리하는 걸 목표로 합니다.

어플라이언스 AI(AI Appliance)	AI 기능이 탑재된 완제품 형태의 장비입니다. 예를 들어, 컴퓨터처럼 생긴 박스 하나에 AI 소프트웨어가 다 들어 있어서, 전원만 켜면 바로 쓸 수 있는 AI 장비를 의미합니다.