코난테크놀로지 사업보고서 (2022.12)
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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(2) 기술 인증 현황

인증 유형	연도	제품명	등록번호	등록일	등급

GS 인증
(TTA)	2022년	코난서치 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)	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

(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 정부는 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 기계학습용 데이터로 전환하기 위해 분야별 수집·가공 가이드라인을 마련하겠다는 계획을 발표했습니다.

정부의 추진 계획에 따라 공공기관뿐만 아니라 민간부문에서도 산업구조 고도화를 위한 AI기술 도입 수요가 크게 늘어날 것으로 전망되어 당사는 AI기술 도입 및 활용도가 높은 고객관리, 품질관리, 모니터링진단 업무분야에 우선순위를 두고 AI기술제품과 서비스를 준비해서 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, 전문인력 부족

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)

컴퓨터비전 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

GPU 가격 상승은 인공지능솔루션 수요를 지체시키는 성장 저해요인으로 작용합니다. 2021년 5월에 암호화폐 채굴 붐 영향으로 GPU 가격이 급등했다가 하반기 들어 가격이 안정세로 돌아온 상태입니다.

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

2016년부터 현재까지 경기순환 데이터와 당사 제품매출 데이터를 비교한 결과 경기종합지수의 순환변동치가 100을 하회한 2019년~2020년 기간(차트의 박스 구간)에도 매출이 지속적으로 상증가하는 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

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	1539

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

(2) 경쟁상황 등 시장여건(가) 목표시장당사는 인공지능 산업 분야에서 '컴퓨터비전 및 자연어처리 시장'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

당사의 보유기술들이 서로 어우러져 우리 생활에 큰 이로움을 전해줄 수 있는 다음의 4가지 시장을 세부목표시장으로 선정하였습니다. 20년간 고객들에게 신뢰와 사랑을 받아왔던 검색과 분석 등의 시장에서 AI로 고도화된 제품들로 안정적 성장을 보장하고, 메타버스와 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 시장은 방송사와 공공기관 고객 기반을 바탕으로 영상인식 시장을 확대하고 새로이 진출할 메타버스 음성 API 시장과 디지털트윈(PHM) 시장으로의 신규 사업을 준비중입니다.

모든 정보통신 서비스의 기본이 되어 있는 검색엔진에 AI 기술을 접목하여 검색의 품질 및 편의성을 향상시킨 AI강화 검색으로 시장을 지속 확대 주도합니다. 비정형 텍스트 분석과 소셜 분석으로 기업 내외부의 정보가치를 높이고 인사이트를 제공하던 Konan Analytics와 pulseK가 Konan BI으로 융합되어 셀프서비스와 구독서비스로 시장을 선도합니다. 콘텍트 센터에서 활용하던 챗봇을 SaaS 형태로 판매하면서 전문가 상담 시장과 해외 콘텍트 센터 시장으로 확장합니다.

(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.

[시장진입전략에 따른 AI기업 분류]

구분	정의	주요 업체

기술특화기업	강점을 갖는 AI기술을 다양한 산업군에 적용하여 사업을 영위하는 기업	코난테크놀로지
와이즈넛
솔트룩스

산업특화기업	전문지식이 필요한 특정 산업군에 AI기술을 적용하여 사업을 영위하는 기업	머니브레인(금융 특화)
뷰노(헬스케어 특화)
매스프레소(교육 특화)

AI분석 정확도를 높이는 방법은 '알고리즘을 개선하는 방법'과 '고품질 학습데이터를 대규모로 투입하는 방법'으로 나눌 수 있습니다. 전자는 제조업 QC데이터나 의료 CT데이터 등 동일한 촬영조건에서 영상데이터가 생성되고 한정된 객체만을 분석하는 경우에 효과적인 방법이고, 후자는 국방, 미디어분석, 스마트시티, CCTV관제 등과 같이 분석할 객체가 수백에서 수십만 개일 경우 알고리즘 개선만으로 품질 개선이 불가능하여 대규모의 데이터를 확보하는 방법을 사용하고 있습니다. 두 가지 방법 모두 높은 수준의 기술 축적과 대규모의 데이터 확보가 요구되기 때문에 진입장벽이 높은 특성을 갖고 있습니다.

[제품별 경쟁 상황]

제품	경쟁형태	진입장벽

Deep Vision	▶영상인식 시장→경쟁시장
주목받는 이머징마켓이라 공급자가 다수이며, 각자 특화 분야를 차지하며 경쟁 중인 상태로 시장주도그룹이 결정되기 전 단계임.	▶진입장벽 높음
인공지능기술 중 가장 난이도가 높은 기술분야로 높은 수준의 기술역량과 대량의 학습데이터 보유가 요구됨

Deep Speech	▶음성인식/합성 시장→경쟁시장
음성인식전문업체 소수와 텍스트/음성/이미지인식을 모두 포함하는 업체들이 다수 참여하여 경쟁 중인 상태로 시장주도그룹이 결정되기 전 단계임.	▶진입장벽 높음
화자적응 음성인식과 감정표현 음성합성 등 난이도 높은 핵심기술과 정확도 높은 품질, 실시간처리 등 고성능이 요구됨에 따라 기술장벽이 높음.

Deep TextAnalytics	▶AI강화검색 시장→과점시장
엔터프라이즈급 프리미엄 검색 시장은 국내 5개사 정도가 과점하고 있는 상태임	▶진입장벽 높음
온라인서비스업에서 검색은 사업의 성패를 결정하는 요소로 대규모 데이터와 트래픽을 처리할 수 있는 높은 수준의 성능과 안정성이 요구됨. 마찬가지로 기업 및 공공기관의 내부데이터가 중앙화 되는 추세에 따라 의미 기반의 고품질 검색이 요구됨에 따라 기술장벽이 높음.

▶AI강화분석 시장→과점시장
MS, SAS, SalesForce 등 글로벌 빅테크기업과 국내 AI솔루션 기업 소수가 선두그룹을 형성하여 과점하고 있는 상태	▶진입장벽 높음
빅데이터 수집-저장-정제-분석-리포팅 전과정을 포괄하는 빅데이터처리 역량과 인공지능 기술이 요구되어 진입장벽이 높음

DeepConversationalAgent	▶AI강화챗봇 시장→경쟁시장
챗봇 수요는 소규모부터 대규모까지 규모의 다양성이 있어서 중소 규모 챗봇 수요에 대응하는 공급자가 다수이고, 중대규모 AI강화챗봇 수요에 대응 가능한 공급자는 소수인 경쟁시장이며, 주도그룹이 형성되어 가는 상태	▶진입장벽 높음
질문답변 데이터쌍을 구축하는 비용이 큰 특성이 있어서 중대규모 수요에 대응할 수 있는 인공지능기술 역량이 확보되지 않으면 진입하기 어려움.

(3) 비교우위 사항(가) 주요 제품의 기술적 차별점

제품	당사	타사

코난 서치	벡터 검색: Konan Search 및 Konan Analytics의 획기적 검색/분석 품질 향상을 저렴하고 빠르게 실현시킬 수 있는 핵심기술입니다. 인메모리에서만 동작하여 billion scale의 데이터 처리에는 사용할 수 없던 ANN 검색 알고리즘을 디스크에서 동작할 수 있게 한 독보적 기술로, 문서 중앙화에 따른 대규모 데이터 처리 수요가 점증하고 있는 매출 및 수익성 확대를 위해 차별화된 필수 기술입니다.	타사는 ANN 검색을 인메모리 모델로 제공하여 million scale만 처리가 가능합니다.타사는 ANN 검색을 인메모리 모델로 제공하여 million scale만 처리가 가능합니다.

코난
애널리틱스	축적된 룰 기반 기술과 딥러닝 기술의 하이브리드 접근: 지난 20여 년간 룰 기반 NLP를 연구개발해 온 당사는 국내 최대인 616만개의 형태소 엔트리를 보유한 NLP 사전과 오픈 소스 대비 5.6배 빠른 속도와 99.06%의 정확도를 자랑하는 형태소 분석기를 보유하고 있습니다. 여기에 딥러닝 기반의 NLP 기술을 이용하여 텍스트 분석의 정확도를 높이고 있습니다. 즉, 당사는 먼저 룰 기반 NLP 기술로 비정형 데이터를 분석한 다음 심층 NLP 기술로 비정형 데이터를 추가 분석합니다. 이러한 하이브리드 접근이 가능한 것은 룰 기반 NLP의 탄탄한 기술력이 있기에 가능한 것입니다.	솔트룩스의 개체명 인식기는 2008년 Structural-SVM 모델을 사용하고 있어서, 딥러닝 모델과 룰 기반 방식을 모두 하이브리드 방식으로 제공하는 당사에 비해 분석 품질이 떨어집니다. 예를 들어, "서울시가 허가했다고 발표"의 경우 당사는 서울시를 기관으로, 솔트룩스는 장소로 분석합니다.솔트룩스의 개체명 인식기는 2008년 Structural-SVM 모델을 사용하고 있어서, 딥러닝 모델과 룰 기반 방식을 모두 하이브리드 방식으로 제공하는 당사에 비해 분석 품질이 떨어집니다. 예를 들어, "서울시가 허가했다고 발표"의 경우 당사는 서울시를 기관으로, 솔트룩스는 장소로 분석합니다.

코난 BI	셀프서비스 분석: 당사는 다양한 분석 모델, 데이터 전처리 UI, 분석 UI, 다양한 시각화 차트, 사전 훈련 모델의 온라인 서비스를 제공하여, 설치에서 데이터 준비 및 데이터 분석까지 최종 사용자가 직접 수행이 가능하게 하여 쉽고 빠른 분석 서비스 구축을 할 수 있도록 발전시켜 나가고 있어 향후 SaaS 서비스를 통한 AI강화분석 시장의 매출과 수익의 확대에 큰 역할을 하게 될 것입니다.	글로벌 1,2위 제품인 MS Power BI, Tableau와 비교해서도 비정형 데이터 분석은 경쟁 우위에 있습니다. 국내 제품 중에는 유일한 셀프서비스 제품이어서 타사 SI 구축형 솔루션들과는 뚜렷한 경쟁 우위를 보일 것으로 기대하고 있습니다.

펄스케이	약신호 분석: 경쟁사들이 분석이 쉬운 강신호에 집중할 때, 코난테크놀로지는 약신호 분석에 집중하여 14감정분석, TPO시그널분석, 미래분석 서비스를 제공하며 비즈니스 환경변화에 선제 대응하고 있습니다. 이 독보적 기술이 pulseK SaaS를 통한 매출과 수익 증대에 중요한 역할을 하고 있습니다	타사는 긍정/부정 이분법적 감성분석과 강신호 위주의 분석에 집중하고 있습니다.

코난 챗봇	도큐먼트 AI와 다층 의도 추론 기술을 적용하여 미발화문제(답변 데이터가 있음에도 불구하고 질문과 매칭을 시키지 못하는 문제)를 크게 개선하여 질문답변쌍 데이터 구축 비용을 절감하여 매출과 수익을 제고하고 있습니다.	대부분의 경쟁사는 대화의도태깅, 동의어사전구축 등 데이터 수작업으로 미발화문제 대응하고 있습니다.
와이즈넛의 wise-ichat의 경우는 기계학습 기반 분류, 패턴매칭, 유사도비교, 문장특징추출 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식 적용하여 대응하고 있습니다.

코난와처	Peta-Byte Scale 대용량 영상데이터 처리 기술: Konan Watcher는 고해상도 데이터의 빠르고 정확한 처리를 위한 다양한 기술을 내재하고 있어 이를 기반으로 다양한 영상인식(얼굴인식, 객체인식, 상황인지 등) 제품과 서비스를 제공하고 있습니다.Peta-Byte Scale 대용량 영상데이터 처리 기술: Konan Watcher는 고해상도 데이터의 빠르고 정확한 처리를 위한 다양한 기술을 내재하고 있어 이를 기반으로 다양한 영상인식(얼굴인식, 객체인식, 상황인지 등) 제품과 서비스를 제공하고 있습니다.	알체라의 경우 3년이상 데이터 제작과 인공지능모델 학습을 한 안면인식 분야에 집중하고 있어서 대용량 동영상 처리 기술에서는 당사와 비교하여 열위에 있습니다

코난리스너	보이스스킨 및 감정표현 기술: Konan Listener는 가장 최근에 발표되고 검증된 기술들을 토대로 개발되고 있습니다. 최신의 컨포머 신경망을 적용하여 음성인식 오류율을 17% 개선하고, 인식결과 편집기를 제공하여 자막 제공 시간과 비용을 50% 이상 감축하였고, 최신 디코더 기법인 배리언스 어댑터 신경망을 적용하여 값비싼 GPU를 사용하지 않고서 CPU 기반의 실시간 고속 고품질 음성합성이 가능합니다. 이런 최신 기술을 바탕으로 시장에서 요구하고 있는 화자적응 음성인식, VOICE SKIN 및 감정표현 음성합성 기술을 제공하고 있습니다.보이스스킨 및 감정표현 기술: Konan Listener는 가장 최근에 발표되고 검증된 기술들을 토대로 개발되고 있습니다. 최신의 컨포머 신경망을 적용하여 음성인식 오류율을 17% 개선하고, 인식결과 편집기를 제공하여 자막 제공 시간과 비용을 50% 이상 감축하였고, 최신 디코더 기법인 배리언스 어댑터 신경망을 적용하여 값비싼 GPU를 사용하지 않고서 CPU 기반의 실시간 고속 고품질 음성합성이 가능합니다. 이런 최신 기술을 바탕으로 시장에서 요구하고 있는 화자적응 음성인식, VOICE SKIN 및 감정표현 음성합성 기술을 제공하고 있습니다.	셀바스AI의 경우 오랜 음성합성기 개발 경험으로 인하여 음성 DB 구축 등 제반 개발 tool이 잘 정립되어 있습니다. 다만, VOICE SKIN 제작을 위해서는 수십 분에 이르는 개인 음성 데이터가 필요하여 수십 초 만 필요한 당사보다 경쟁열위입니다. 또한 GPU 기반의 음성합성기술로 인해 당사에 비해 가격경쟁력에서 불리합니다.

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

제품	사업내용	전망

Deep Text
Analytics
(Konan BI)	코난BI는 커스텀 구축 개발없이 사용자가 직접 데이터 준비에서 분석까지 전과정을 수행해서 신속한 비즈니스 의사결정을 할 수 있게 지원하는 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 분석 소프트웨어입니다.
데이터분석 작업에서 전체 작업시간의 80% 비중을 자치하는 어렵고 힘든 작업이 원천데이터를 분석-ready 데이터로 변환하는 데이터 ETL 작업입니다. 코난BI는 ETL을 쉽게 할 수 있게 특화된 UI를 제공하고, 온라인스토어에서 사전학습된 딥러닝모델을 내려받아서 사용할 수 있게 해주는 차별적 특징을 갖고 있습니다.	2021년 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석 트렌드(출처:BI-Survey.com)에 따르면 셀프서비스 분석을 주목할 상위 5대 트렌드로 꼽았습니다.
비정형 텍스트 분석을 하고는 싶지만 커스텀 개발과 구축에 따르는 비용 및 전문가 부재 때문에 섣불리 도입하지 못하는 기관이나 조직이 많습니다. 데이터 기반 의사 결정을 하고자 하는 욕구가 커지고 있는 현재, 기획, 보고, 조사 등 분석데이터가 필요한 수많은 비즈니스 상황에서 사용되는 필수도구로 Konan BI가 활용될 것으로 밝게 전망합니다.

Deep Speech
(Konan Voice-메타버스 음성API)	메타버스 아바타에게 목소리를 만들어주는 음성합성 API 서비스를 위해 다화자 음성합성 서비스를 2022년 5월에, 개인화 음성합성(VOICE SKIN) 서비스를 2022년 6월에, 텍스트만으로 4가지 감정 표현이 가능한 음성합성을 2022년 12월에 출시 예정입니다.
화자적응 음성인식, 개인화된 음성합성, 감정표현도 가능한 음성합성 기능 등 아바타 구현에 필요한 기술요소를 모두 포함한 플랫폼을 SaaS로 제공할 예정입니다.
핵심기술을 모두 자체보유하고 있어서 고객요구 대응속도가 빠를 뿐만 아니라 값비싼 GPU를 사용하지 않고 CPU 기반으로 실시간 고속 고품질 음성합성이 가능하여 가격경쟁력을 확보할 수 있습니다.	PwC는 메타버스 시장이 2021년 1,485억 달러에서 2025년 4,764억 달러로 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 다른 플레이어와 연결(Social)은 메타버스에서 필수적이므로 내 페르소나인 아바타가 내 목소리로 다른 아바타와 음성으로 대화할 뿐만 아니라 목소리에 감정을 표현할 수 있어야 합니다. 따라서 메타버스의 성장과 함께 메타버스 음성API 수요도 동반성장이 기대됩니다.

Deep Vision
(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 트윈(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 개발 예정입니다. 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 계획입니다.	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.

※ 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 이미 검증된 수많은 라이브러리와 사전 학습까지 완료된 다양한 딥러닝 알고리즘을 제공해주어 개발자가 이를 빠르고 손쉽게 사용할 수 있도록 해줍니다. 대표적인 딥러닝 프레임워크로는 텐서플로, 파이토치가 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.