비아이매트릭스 사업보고서 (2025.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등당사는 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동(1) 연구개발비

(단위 : 천원)

구 분	2025년
(제21기)	2024년
(제20기)	2023년
(제19기)

자산
처리	인건비	-	-	-

감가상각비	-	-	-

기타 경비	-	-	-

소 계	-	-	-

비용
처리	제조원가	-	-	-

경상연구개발비	3,157,588	3,420,611	2,254,919

합 계
(매출액 대비 비율)	10,04%	11.08%	8.72%

(2) 연구개발 조직당사는 2008년 10월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다.

- 조직도(3) 연구개발 조직 주요업무

부서명	주요업무	비고

AUD팀	i-AUD 개발
LOW CODE 엔진 개발, OLAP 엔진 개발, UI/UX 엔진 개발	-

META팀	i-META 개발DB-BOT 개발대용량 데이터 처리 엔진 개발	-

MATRIX팀	i-MATRIX 개발 Excel 응용 엔진 개발, EPA 개발	-

플랫폼팀	Back-End 서비스 개발, AUD Platform 포털 개발데이터 수집, 전 처리 엔진 개발	-

AI융합팀	G-MATRIX Back-End 서비스 개발, TRINITY Back-End 및 포털 개발, Ontology 도구 개발	-

품질기술팀	품질관리, UI/UX 표준화 제정 및 관리	-

아키텍처팀	제품 아키텍처 설계 및 운영	-

(4) 연구개발 실적 (가) 연구개발 프로젝트 수행 실적

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	온라인 자료 집계 시스템	2025년 ~ 진행중

내 용	기존의 자료 수집 업무는 이메일, 메신저, 공유 폴더 등 분산된 채널을 통해 이루어지고 있어 다음과 같은 문제가 존재하였습니다. 이에 AUD Platform 기반의 통합 자료 집계 시스템을 개발하여, 자료 요청부터 제출·집계·분석까지 전 과정을 체계화하였습니다.
【핵심 연구 성과】- 개발화면 : 총 19개 화면 개발 완료- 모듈 구현 : 6개 업무 모듈(대시보드, 제출, 요청, 집계, 양식, 관리)- 권한 체계 : 3종 사용자 역할 기반 권한 관리 체계 구현- 웹 엑셀 양식 : MX-GRID 기반 양식 입력/편집/집계 기능 구현- 알립 자동화 : 이메일 기반 자료 요청 독촉 완료 알림 발송 시스템 연동- 데이터 호환 : 엑셀파일 import/export 기능 구현

연구결과 및 기대효과	- 자료 수집 업무 전 과정 디지털 전환 실현- 웹 엑셀 기반 양식 입력으로 별도 소프트웨어 설치 없이 즉시 업무 수행가능- 실시간 모니터링을 통한 관리 사각지대 해소 및 업무 투명성 확보- 자동 집계 리포트를 통한 반복 수작업 제거 및 데이터 정확성 향상- AUD Platform 활용으로 신속한 개발 및 안정적 운영 환경 확보

상용화	2026년 하반기 기능확장을 통해 양식 템플릿 다양화, 대시보드 시각화 고도화2027년 상반기에는 Cloud서비스를 통해 Cloud 환경 전환을 통한 SaaS형 서비스제공, 멀티 테넌트 지원, 외부 고객사 대상 구독형 서비스 모델 구축2027년 하반기는 연계강화하여 양식 버전 관리, 데이터 검증 규칙 엔진, 타 시스템 연계 API확장2028년은 다국적 지원을 통한 해외 사업장 적용 확대하여 글로벌 대응

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	i-AUD AI 기반 보고서 개발 플랫폼	2025년 ~ 진행중

내 용	i-AUD는 기업용 BI(Business Intelligence) 및 리포팅 플랫폼으로, 데이터 시각화, 업무 보고서, 대시보드, 워크플로우 자동화를 하나의 통합 환경에서 제공합니다. i-AUD 플랫폼에 생성형 AI를 개발 도구로 통합하여, 기업 고객이 보고서를 설계·개발·배포하는 전 과정의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.자사 플랫폼에 특화된 AI 개발 도구를 제공하여 경쟁 제품과 차별화하고,고객사 개발자의 보고서 개발 생산성 향상 → 플랫폼 종속성 및 고객 만족도 강화하여 AI 기반 자동화를 통해 비개발자(현업 담당자)의 보고서 개발 진입 장벽을 낮출 수 있습니다.
【핵심 연구 성과】- AI-플랫폼 통합 인프라 구축- 도메인 특화 AI 지식 체계- AI 최적화 문서 포맷 설계- 외부 컴포넌트 주입 기술 개발
- API 문서 자동 생성

연구결과 및 기대효과	개발 생산성, 품질 및 보안 향상으로 고객사의 개발 진입 장벽을 낮추며, AI 보조로 초급 개발자도 복잡한 보고서를 개발 가능하게 합니다.개빌 리드타임을 단축하여 고객사 프로젝트 기간을 절감하며, 플랫폼 활용도를 증가시켜 AI가 플랫폼 기능을 안내하여 미활용 기능 발견을 촉진하게 할 수 있습니다.

상용화	2026년 상반기 : 선언적 보고서 포맷으로 HTML 유사 문법으로 AI생성 효율 극대화 가능, 다국어 API문서 자동화2026년 내 : 외부 컴포넌트 생태계 확대2026년 하반기 : 다중 AI 에이전트 협업으로 복수 AI가 역할 분담하여 보고서를 협업개발 가능미정 : 고객 제공 패키지화로 AI개발 도구를 고객사에 직접 제공하는 제품화

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	i-AUD 보고서 AI개발	2025년~진행중

내 용	엔터프라이즈 BI/리포팅 플랫폼 i-AUD의 보고서 개발 과정에 생성형 AI(Claude)를 통합하여, 보고서 설계·코딩·검증·배포의 전 과정을 AI가 지원하는 AI-Assisted Report Development 체계를 구축합니다.i-AUD 플랫폼은 51종 UI 컨트롤, 15종 AddIn 컴포넌트, 32종 외부 컴포넌트를 갖춘 대규모 웹 애플리케이션 프레임워크입니다.보고서 1건 개발에 UI 설계(MTSD JSON), 클라이언트 스크립트(TypeScript), 서버 스크립트(Rhino JS), SQL 데이터소스 등 다수 산출물이 필요합니다.숙련 개발자도 반복적인 보일러플레이트 코드 작성, 스키마 준수 검증, 타입 정합성 확인에 상당 시간 소요됩니다. -LLM + MCP(Model Context Protocol) 기반의 도구 통합으로 개발 생산성과 품질을 동시에 향상 가능하게 합니다.
【핵심 연구 성과】- MCP 서버 개발 (Model Context Protocol Server)AI가 i-AUD 플랫폼과 직접 상호작용할 수 있도록 MCP 프로토콜 기반 도구 서버를 자체 개발, Claude Code가 이 서버를 통해 보고서 생성, 검증, 배포를 수행합니다.- AI 스킬 시스템 (16종 전문 가이드)AI가 i-AUD 개발 도메인을 정확히 이해하고 적절한 코드를 생성할 수 있도록, 16종의 전문 스킬(Skill)문서를 체계적으로 구축하였으며. 각 스킬은 500~2,000줄 규모의 상세 가이드로 구성됩니다.
- AI 친화적 문서 포맷 설계 (.design.json)AI가 보고서를 효율적으로 읽고 수정할 수 있도록 간소화(Compact) 문서 포맷을 설계·구현하였습니다.- TypeScript 전환 자동화AI를 활용하여 레거시 JavaScript 코드를 TypeScript로 체계적으로 전환하는 방법론을 수립하고 실행하였습니다.- 외부 컴포넌트 시스템 (External Components)서드파티 웹 기술을 i-AUD 보고서에 통합할 수 있는 외부 컴포넌트 프레임워크를 개발하습니다.- API 문서 자동 생성 (Claude 기반)i-AUD 프레임워크 소스 코드에서 **API 문서를 자동 생성**하는 프로토타입을 개발하였습니다.- SFC(Single File Component) 설계AI가 보고서를 더 직관적으로 생성할 수 있는 선언적 포맷(.aud)을 설계하였습니다.【주요 특징】- MCP 프로토콜 기반 양방향 통합- 도메인 특화 AI 지식 체계- Compact 문서 포맷 혁신

연구결과 및 기대효과	엔터프라이즈 BI 플랫폼 i-AUD에 생성형 AI를 MCP 프로토콜 기반으로 깊이 통합하여, 보고서 설계→코딩→검증→배포의 전체 개발 라이프사이클을 AI가 지원하는 체계를 구축하였으며, 16종 전문 스킬, 20종 이상의 MCP 도구, AI 친화적 문서 포맷(.design.json), 10종 외부 컴포넌트 등 실질적인 개발 자산을 확보하였으며, 이를 통해 보고서 개발 생산성과 코드 품질을 동시에 향상시키는 성과를 달성하였습니다.

상용화	2026년 상반기 : SFC 컴파일러 구현, API문서 자동 생성 완료2026년 내 : 외부 컴포넌트 확대2026년 하반기 : AI Team 워크플로우, MCP서버 고도화

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	지능형 BI 포털 개발	2025년

내 용	데이터를 분석하고 의사 결정에 활용할 수 있는 정보를 제공하는 웹 기반 시스템으로써 데이터 접근에 대한 한계점을 향상하기 위하여 AUD Platform 포털의 기능 영역을 확장하였습니다.
시맨틱 웹 기술, 포틀릿 기반 등 지능형 BI 포털 개발을 통해 기업 맞춤형 정보 접근성과 사용자 중심의 대시보드 환경을 구현하여 기존 포털 시스템의 검색·구성·관리 한계를 개선하고, 직관적 UX를 제공할 예정입니다.
【주요 특징】
1. 시맨틱 웹 기반 검색 고도화
Vector DB와 임베딩 모델을 활용한 의미 기반 검색(시맨틱 검색) 적용
자연어 질의 및 동의어 인식, 보고서/게시물 유사도 추천 기능 강화
2. 포틀릿 기반 BI 포털 구성할 수 있는 기능 제공
Drag Drop 포틀릿 레이아웃을 통한 사용자 맞춤형 대시보드 구성
실시간 보고서, 일정 관리, 게시판 등 다양한 포틀릿 모듈 제공.
자동 새로고침 및 대시보드 커스터마이징 기능 제공
3. 사용자 로그 분석 및 관리 기능 강화
- 로그 분석 대쉬보드 시각화
- AI 기반 사용자 행동 예측 시스템 기능 적용
- 이상 접근 패턴 자동 감지 및 알림 (보안 강화)
사용자별 접근 이력 및 실행 쿼리 로그 분석 관리 기능 적용
로그 기반 사용자별 상태 파악이 가능하여 운영 효율성 향상
시간대별/요일별 접속 패턴 시각화
보고서별 조회수, 공유 횟수 등을 분석하여 보고서 리소스 재배치

연구결과 및 기대효과	원하는 포틀릿과 레이아웃을 자유롭게 구성할 수 있게 사용자 맞춤형 UX 제공 및 BI 포털 내 검색 효율성을 개선함에 따른 AUD Platform에서 제공하는 포털의 활용성 증대 효과 기대

상용화	1차 AUD Admin 기능으로 사용자 로그분석 및 관리 화면 제공

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	i-MATRIX AI Copilot 적용	2025년

내 용	기존 i-MATRIX의 엑셀 분석 환경에 생성형 AI를 접목한 대화형 엑셀 Copilot 기능을 개발
【주요 특징】
① 대화형 데이터 분석: 사용자가 자연어로 질문하면 시스템이 데이터 조회, 분석, 시각화 등을 자동으로 수행하여 i-MATRIX 보고서에서 실행 합니다.
② 엑셀 자동화: 데이터 필터링, 정렬, 요약, 차트 생성 등 반복적인 엑셀 작업을 자동화하여 업무 효율화 합니다.
③ 지식 기반 답변: 기업 내부 데이터뿐만 아니라 필요시 외부 지식까지 활용하여 사용자의 질문에 대한 심층적인 답변과 인사이트를 제공합니다.
④ 사용자 친화적 인터페이스: 별도의 코딩이나 복잡한 함수 없이 간단한 대화만으로 데이터 분석이 가능하여 데이터 비전문가도 쉽게 사용할 수 있습니다.
⑤ 강화된 연동성: 기존 i-MATRIX 플랫폼과의 완벽한 연동을 통해 시스템에 축적된 방대한 데이터를 엑셀 환경에서 자유롭게 탐색하고 활용할 수 있습니다.

연구결과 및 기대효과	생성형 AI 기술을 활용하여 데이터 분석을 더욱 사용자 친화적으로 전환했습니다. 사용자는 더 이상 i-MATRIX 사용법을 익힐 필요 없이,
가장 친숙한 엑셀 환경에서 대화형으로 데이터를 분석하고 보고서를 작성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석의 진입 장벽을 낮추고,
현업 사용자의 데이터 활용 능력을 향상시켜 업무 생산성을 개선하고 데이터 기반의 신속한 의사결정을 지원하는 효과를 기대합니다.

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	i-AUD Mobile 최적화	2025~2026년

내 용	i-AUD 단일 보고서 개발을 통해 대표 모바일 브라우저에 최적화된 조건 컨트롤 제공 및 메뉴를 제공, 텍스트 입력 UI 맞게 화면 자동 맞춤 등 개발 진행 중입니다.
【주요 특징】
HTML5를 지원하는 브라우저를 사용할 수 있는 모든 운영체제에서 별도의 작업 없이 단일 보고서로 개발되어 일반 사용자로 하여금 운영체제 별로 최적화 된 보고서를 사용할 수 있습니다.
보고서의 마우스 우 클릭 시 제공되는 메뉴를 모바일 브라우저에서는 LongPress(꾹/길게 누르기) 시 자동으로 연결되어 메뉴를 제공합니다.
조건 컨트롤의 경우 모바일 에서는 터치 가능하도록 최적화된 컨트롤을 자동 변환하여 제공합니다.
예를 들어 MuliComboBox 의 경우 클릭 시 값 선택을 위한 선택 팝업 레이어 표시 후 값 목록이 일반 모바일 화면과 태블릿 화면 일 때 를 구분하여(화면 너비 사이즈에 최적화 되도록) 단일 목록(전체 목록만 제공) 또는 이중(전첵/선택된 목록) 을 자동 표시되며 모바일일 경우 하단에서 위로 올라오는 방식, 태블릿의 경우 Viewport 기준으로 화면 정가운데 팝업으로 표시됩니다.
MuliComboBox 팝업 레이어와 유사한 팝업창인 DataGrid 문자형 데이터 필터 팝업창의 경우 해당 필드 셀 영역에서 LongPress(꾹/길게 누르기) 시 표시되는 메뉴 중 하나이며 [필터 팝업] 메뉴 클릭 시 MuliComboBox 팝업 레이어 표시과 동일하게 모바일/태블릿 화면을 구분하여 표시합니다.
MuliComboBox 팝업레이어, DataGrid 문자형 데이터 필터 팝업창 모두 검색 텍스트박스를 제공하며 텍스트박스에 클릭 시 입력할 수 있도록 자동으로 모바일 기기의 키보드를 표시하며 표시 시 팝업이 가려 지지 않도록 키보드 영역 외 팝업 이 가운데로 표시되도록 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	사용자가 접속하는 모바일 기기 브라우저에 최적화된 UI 메뉴를 접함으로 불편함 없이 동작 할 수 있는 사용자 편의성이 증대 되었습니다.

상용화	AUD Platform / i-AUD Mobile

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	온라인 데이터 수집/집계 시스템 개발	2025~2026년

내 용	기존의 데이터 취합 업무는 이메일, 엑셀 파일, 또는 수기 입력 등 사람 중심의 절차로 이루어져 있었습니다. 이러한 방식은 입력 오류 발생 가능성이 높고 동일한 데이터를 여러 번 수집·정리해야 하는 비효율이 존재했습니다. 자동화를 위해서는 별도의 데이터베이스 설계와 입력 양식이 필요했지만 단순한 업무라도 설계·개발·테스트에 최소 1~2주가 소요되는 구조적 한계가 있었습니다.
이러한 문제를 개선하기 위해, 기존 온라인 데이터 수집/집계 시스템을 기반으로 멀티시트(Multi-Sheet) 기능을 추가하여 시스템을 확장 개발하였습니다. 기존에는 하나의 시트에 대해 단일 양식 형태(고정양식 또는 가변양식)만 선택할 수 있었으나, 이번 개선을 통해 한 프로젝트 내 여러 시트를 동시에 구성할 수 있고 각 시트별로 고정양식과 가변양식을 자유롭게 혼합하여 사용할 수 있게 되었습니다.
【주요 특징】
온라인 데이터 수집/집계 시스템은 데이터베이스를 모르는 사용자도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 관리자는 웹 환경에서 다양한 데이터 입력 양식을 직접 작성하거나, 기존에 사용하던 Excel 문서를 업로드하거나 복사·붙여넣기하여 양식으로 등록할 수 있습니다. 이 과정을 통해 작성된 입력 양식은 시스템 내에서 바로 저장 및 사용자에게 배포할 수 있으며, 배포된 양식은 참여자들이 온라인상에서 직접 데이터를 입력하고 제출할 수 있도록 지원합니다.
입력 양식은 시트 단위로 구성되며, 각 시트마다 입력 대상과 집계 대상 영역을 세분화하여 설정할 수 있습니다. 또한, 시트별로 고정양식과 가변양식을 자유롭게 혼합하여 사용할 수 있도록 개선되었습니다. 이를 통해 업무 특성이나 데이터 구조가 서로 다른 양식을 하나의 프로젝트 내에서 관리할 수 있어, 다양한 데이터 수집 시나리오에 유연하게 대응할 수 있습니다.
시스템은 Excel 과 유사한 SpreedSheet 형태의 사용자 인터페이스를 제공하므로 사용자는 익숙한 환경에서 데이터를 입력할 수 있습니다. 입력된 데이터는 실시간으로 집계되어 시트별 또는 전체 기준으로 분석 결과를 바로 확인할 수 있으며, 필요에 따라 데이터를 내보내는 등의 다양한 기능도 제공합니다.
최종 집계된 데이터는 데이터 형태와 관계없이 시스템 대상 테이블에 저장되어 관리되며 AUD Conflux를 통해 통합적으로 운영됩니다. 웹 기반 시스템이기 때문에 PC뿐만 아니라 모바일 기기에서도 접근이 가능하여 언제 어디서든 데이터 입력과 집계가 가능합니다.

연구결과 및 기대효과	온라인 데이터 수집/집계 시스템은 AUD 플랫폼의 Low Code 기능을 활용하여 상품화된 모델로, 기존에는 단일 시트 기반의 고정양식 또는 가변양식만 선택적으로 구성할 수 있었으나 이번 확장 개발을 통해 멀티시트(Multi-Sheet) 기능과 고정·가변 양식의 혼합 구성 기능이 추가되어 한 프로젝트 내에서 다양한 형태의 데이터 수집 양식을 유연하게 관리할 수 있게 되었습니다.
이 시스템은 한국교육학술정보원(KERIS)의 [자료집계서식 구축] 프로젝트에 적용된 기존 모델의 안정성을 바탕으로 발전된 버전으로, 이번에 개발된 멀티시트 확장형 자료집계서식은 금융감독원의 [수시 보고서 자동화 구축] 프로젝트에 적용되어 시스템의 확장성과 실효성을 입증하였습니다. 이를 통해 기존 시스템의 한계였던 단일 양식 구조, 다중 입력 제약, 확장성 부족 등의 문제를 해소하였으며, 기관별·업무별로 상이한 데이터 구조를 하나의 시스템 내에서 통합 관리할 수 있는 기반을 마련하였습니다.
또한 온라인 데이터 수집/집계 시스템은 i-AUD 보고서 시스템으로 개발되어 별도의 추가 개발 없이 즉시 사용화 및 매출로 연결될 수 있는 고부가가치 상품입니다. 산업 전반에서 유사한 데이터 수집 및 집계 업무가 광범위하게 존재하는 만큼, 이번 확장형 모델은 다양한 산업군에서 활용될 가능성이 높으며 데이터 취합 자동화의 표준화 모델로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

상용화	AUD Platform / i-AUD / [온라인 데이터 수집/집계 시스템]

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	WorkFlow / Macro 기반 데이터 수집/정제/적재/분석 기능 개발	2025~2026년

내 용	AUD Platform에서 데이터 수집, 정제, 적재, 분석 과정을 효율적으로 수행하기 위해 WorkFlow 및 Macro 기반의 자동화 기능 및 AI/ML 을 개발하였습니다. 이를 통해 반복적인 데이터 처리 작업을 최소화하고, 데이터 분석의 일관성과 정확성을 높이며, 사용자 편의성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 또한 매번 개발자가 스크립트 작성할 필요 없는 데이터마이닝, 머신러닝 기반 알고리즘을 구현한 다양한 분석 모듈을 제공하여 사용할 수 있도록 고도화 진행 중입니다.
【주요 특징】
전통적인 데이터마이닝, 머신러닝 기반 알고리즘 기반의 모듈을 사용할 수 이있도록 기본 Python 라이브러리 3개(prophet, statsmodels, scikit-learn)가 기본 설치 되며 해당 라이브러리 기반으로 바로 사용할 있는 14개의 모듈을 제공합니다.
해당 모듈들은 스크립트 내용 확인이 가능하며 UI 상 파라메터만 설정하면 새로운 결과 데이터테이블 반환 합니다. 사용자로 하여금 다시 반환된 데이터를 정제/적제/분석 등을 할 수 있도록 제공합니다.
대용량 데이터를 처리 시 속도/성능 개선에 따라 사용자에게 보다 빠르고 안정적으로 서비스 할 수 있도록 제공합니다. 또한 Flow 흐름을 눈으로 볼 수 있도록 현재 실행 노드 상태를 UI 상으로 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	1. 업무 생산성 향상
- 반복적인 데이터 처리 작업을 자동화하여 개발자 및 분석가의 업무 부담을 줄입니다.
2. 데이터 품질 및 신뢰성 강화
- 데이터 정제 및 적재 프로세스를 자동화하여 데이터의 일관성과 신뢰성을 높입니다.
- 표준화된 데이터 처리 방식을 적용하여 오류 발생을 최소화합니다.
3. 운영 비용 절감
- 데이터 처리 과정의 자동화를 통해 인력 투입을 최소화하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
4. 데이터 활용도 증대 및 의사결정 지원
- 수집된 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화하여 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다.
- 다양한 분석 도구 및 모델과 연계하여 보다 정교한 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다.
5. 확장성과 유연성 강화
- Python 기반의 자유로운 노드 확장 및 모듈형 스크립트 관리로 다양한 데이터 처리 요구사항을 충족할 수 있습니다.
- 사용자가 필요에 따라 손쉽게 기능을 추가 및 수정할 수 있어 장기적인 유지보수가 용이합니다.
6. 시장 경쟁력 강화
- 최신 WorkFlow 및 Macro 기반 데이터 처리 기술을 적용하여 데이터 분석 역량을 강화하고, 시장 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
- 고객 맞춤형 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하여 차별화된 서비스를 실현할 수 있습니다.
사용자의 모든 동작이 UI 상으로 확인이 가능하여 사용자 편의성 뿐만 아니라 가시성 까지 높여서 제품의 쉽게 사용할 수 있도록 증대 되었습니다.
또한 대용량 데이터에 안정적이고 실제 소요된 시간 을 제공함으로써 사용자로 하여금 데이터 전처리 등 성능 개선을 위한 고려 해 볼 수 있도록 유도 합니다.

상용화	AUD Platform / AUD Conflux

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	메타데이터관리 솔루션 개발	2025년

내 용	데이터 활용 영역에서 데이터 관리 영역으로 확장하기 위해 메타데이터관리 솔루션을 개발하였습니다. 해당 솔루션을 활용해 기업내 메타데이터의 일관성을 유지하고 데이터 관리에 대한 R 부여하여 조직내 데이터를 체계적으로 관리할 수 있는 기능을 지원합니다.
【주요 특징】
1. 데이터 표준 관리- 도메인, 단어, 용어를 관리하여 기업내 데이터 표준을 정의할 수 있습니다.
- 용어자동분할 기능을 통하여 용어 영문명을 자동 추천 생성할 수 있습니다.
- 다양한 코드관리 기능을 제공하여 기관내 코드정보를 체계적으로 관리할 수 있으며 유사코드를 조회하여 동일한 코드가 생성 되지 않도록 지원합니다.
- 표준화 정책을 정의기능과 통제기능(결재기능)을 제공하여 표준용어가 무분별하게 생성되지 않도록 관리할 수 있습니다.
- 행안부에서 제공하는 솔루션내에서 공공데이터 공통표준을 활용할 수 있어 공공기관의 경우 표준관리가 좀더 용이합니다.
2. 데이터베이스 테이블/인덱스 관리
- 테이블/인덱스를 생성하고자 할 때 결재프로세스를 통해서 승인된 테이블/인덱스만 생성 가능하도록 지원합니다.
- Audit속성등의 자주 사용하는 컬럼목록을 세트로 관리하여 이를 테이블 생성 시 컬럼을 쉽게 등록할 수 있도록 지원합니다.
- 테이블/인덱스 신청 시 DDL을 제공하여 데이터베이스에서 테이블 생성편의성을 제공합니다.
- 테이블의 추가적인 메타정보(개인정보,암호화 등)을 제공하여 기업내에서 필요한 테이블정보를 쉽게 검색하고 관리할 수 있습니다.
- 테이블/인덱스에 대한 이력정보를 관리하여 테이블이 변경된 내용과시점을 쉽게 확인할 수 있습니다.
3. 결재프로세스 유연화
- 결재선을 미리 지정하여 요청자가 별도의 결재선을 구성하지 않도록 하여 결재 편의성을 제공합니다.
- 다양한 역할(오너십, 권한, 부서장 등)을 활용하여 결재선 생성에 유연성을 제공합니다.
4. 사용자정의 항목 추가 기능
- 표준사전(도메인,단어,용어,코드)과 테이블에 솔루션에서 관리하는 항목 이외에 기관에서 필요한 항목을 추가할 수 있습니다.
5. 통합검색 기능
- 통합검색 기능을 통해 테이블/컬럼/인덱스/표준사전(도메인,단어,용어,코드)에 대한 전체검색을 제공합니다.
6. 통계정보 제공
- 테이블에 대한 표준준수율을 확인할 수 있습니다.
- 솔루션에 등록된 테이블정보와 실제 데이터베이스의 테이블정보에 대한 불일치 통계정보를 확인할 수 있습니다.
- 요청 통계정보를 제공합니다.
- 미사용 표준정보를 확인할 수 있도록 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	1. 메타데이터의 일관성 유지
- 데이터표준을 정의하여 표준에 맞춘 컬럼을 생성함으로써 같은 의미의 컬럼정보의 데이터타입과 길이의 일관성을 유지할 수 있습니다.
2. 메타데이터 접근성 향상
- 테이블을 다양한 조건으로 검색하여 기관내 테이블을 쉽게 조회하고 관련한 인덱스/DDL/관련표준/개인정보/암호화 등 부가적인 정보를 한번에 확인할 수 있습니다.
- 테이블에 대한 이력정보 조회하여 과거 시점의 테이블 정보도 확인할 수 있으며, 변경된 사유 등도 가능합니다.
- 테이블에 오너십을 정보를 확인하여 담당자를 확인할 수 있습니다.
- 다양한 DBMS에 대한 메타정보를 한 화면에서 확인 가능합니다.

상용화	G-Meta

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	SAP 데이터 연동을 통한 AUD Platform 기능 확장	2024년

내 용	SAP는 글로벌 기업에서 널리 사용되는 ERP 시스템으로, 기업들은 ERP 데이터를 효과적으로 활용하려는 지속적인 요구를 가지고 있습니다. 그러나 SAP에서 제공하는 BI 도구는 접근성이 낮고, 다른 시스템(CRM, SCM, 사용자 데이터 등)과의 통합 분석이 원활하지 않은 한계가 있습니다.
이에 AUD Platform의 데이터 연결 기능을 확장하여, SAP의 OData(Open Data Protocol) 및 BW MDX(Multi-Dimensional Expressions) Query를 지원하는 기능을 추가하였습니다. 이를 통해 SAP 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 제품 매출 향상에도 기여할 것으로 기대됩니다
【주요 특징】
1. 표준 방식 적용Java의 표준 데이터베이스 연결 방식인 JDBC를 적용하여, AUD Platform의 모든 기능에서 활용 가능
2. 사용자 접근성 향상
u MDX Query Builder UI 제공
사용자가 복잡한 쿼리를 쉽게 작성 가능
u i-META 기반 OData 접근 지원
SAP의 복잡한 UI 없이도 원하는 데이터를 쉽게 조회 및 분석 가능

연구결과 및 기대효과	이번 개발을 통해 SAP 데이터 연동 기능을 AUD Platform에 적용한 결과, 기존 SAP BI 도구 대비 사용자 접근성과 데이터 활용성이 크게 향상되었습니다. 연구 과정에서 다음과 같은 주요 성과를 확인할 수 있었습니다.
1. 접근성 개선
- 복잡한 쿼리 작성 없이 UI 기반으로 MDX Query를 구성할 수 있어 비전문가도 손쉽게 활용 가능
- i-META 기반 OData 접근을 통해 SAP의 UI를 거치지 않고도 데이터 조회 가능
2. 운용 효률성 증대
- SAP 데이터를 JDBC 방식으로 연결하여 AUD Platform의 모든 기능과 통합 가능
- CRM, SCM 등 다른 시스템과의 데이터 연계가 원활해져 분석 범위 확대
3. 확장성 확보
- Java의 표준 데이터 연결 방식(JDBC)을 적용하여 다양한 응용 프로그램에서 AUD Platform을 통한 연결 제공
- 다양한 SAP 데이터 소스와 연결이 가능하여 향후 확장성 용이

상용화	AUD Platform / SAP Connector

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	GIS(지리 정보) 서비스 고도화	2024년

내 용	AUD Platform 내 다양한 분석 환경의 일환으로 GIS(지리 정보)를 활용여 데이터의 시각화가 많이 사용되고 있습니다. 기존 버전에서는 권역별(행정 구역별) 영역 정보만을 통해 시각화 서비스를 지원했으나, 실제 지리 정보에서 표현할 수 있는 다양한 정보(도로, 강, 산 기타)에 대한 표현에 대한 제약이 존재하여 이미지 기반으로 지리 데이터를 서비스 할 수 있는 지도 서버의 개발을 진행하였으며, 고객이 사용중인 상용 지도 서비를 자동 연계 할 수 있는 서비스를 구현하였습니다.
【주요 특징】
1. 폐쇄망(보안망)에서 지도 서비스의 제공
기존의 GIS 서비스는 외부 인터넷 연결이 필요한 경우가 많아 폐쇄망 환경에서는 사용이 제한되었습니다. 이번에 개발된 지도 서버는 보안이 강화된 폐쇄망에서도 운영될 수 있도록 고객사의 환경에 맞춰 설치할 수 있는 버전으로 제공됩니다. 이를 통해 보안망 내에서도 GIS 서비스를 원활하게 활용할 수 있습니다.
2. 상용 지동 서비스의 연계
기존에 고객이 계약하여 사용 중인 상용 지도 서비스와 연계할 수 있도록 관리 도구와 컴포넌트를 제공합니다. 이를 통해 추가적인 개발 없이도 상용 지도 서비스를 활용할 수 있으며, 기존 시스템과의 호환성을 극대화할 수 있습니다.
3. 표준 API의 제공
상용 지도 컴포넌트와 자사 지도 컴포넌트 간의 API 차이를 해결하기 위해 표준 API를 제공하였습니다. 이를 통해 동일한 개발 소스로 다양한 지도 서비스를 선택하여 활용할 수 있으며, 개발 및 유지보수의 효율성을 크게 향상시켰습니다.

연구결과 및 기대효과	폐쇄망 GIS 서비스는 보안이 중요한 공공기관, 금융, 국방 등 다양한 산업에서 수요가 높습니다. 이에 따라 신규 고객 확보와 시장 점유율 확대가 기대됩니다.

상용화	AUD Platform / GIS Map Service

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	대규모 언어 모델(LLM) 기반 자동 분석 및 데이터 요약 기능 개발	2024~2025년

내 용	AUD Platform으로 데이터 분석 시 사용자의 질의 의도를 파악하고 적절한 동작을 자동으로 수행하는 기능을 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 구현하였습니다. 이를 통해 사용자의 업무 편의성을 향상시키고, 분석 화면의 세부 기능을 모르는 사용자도 손쉽게 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
【주요 특징】
1. 자연어 기반 질의 해석
- 사용자가 입력한 자연어 질의를 분석하여 의도를 파악하고, 적절한 데이터 분석 기능을 자동 실행합니다.
- 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자도 직관적인 질의만으로 원하는 정보를 얻을 수 있습니다.
2. 대규모 언어 모델(LLM) 적용
- 최신 AI 기반 LLM을 활용하여 사용자 질의에 대한 문맥을 이해하고, 최적의 분석 방법을 추천합니다.
- 지속적인 학습과 데이터 업데이트를 통해 추천 정확도를 향상시킵니다.
3. 자동 분석 프로세스 실행
- 사용자의 입력을 기반으로 데이터 필터링, 집계, 시각화 등의 분석 작업을 자동 수행합니다.
- 반복적인 분석 작업을 자동화하여 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다.
4. 데이터 요약 기능 제공
- 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 주요 내용을 요약하여 사용자에게 제공할 수 있습니다.
- 분석 결과를 자연어로 정리하여 직관적인 이해를 돕고, 의사결정을 지원합니다.
- 데이터 패턴, 트렌드, 이상치 등을 자동으로 감지하여 중요한 정보만을 추출합니다.
5. 맞춤형 분석 환경 제공
- 사용자의 과거 분석 패턴을 학습하여 개인화된 분석 경험을 제공합니다.
- 다양한 분석 기능을 직관적인 인터페이스를 통해 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

연구결과 및 기대효과	1. 업무 효율성 증대
- 복잡한 분석 기능을 자동화하여 사용자가 빠르게 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
- 반복적인 데이터 분석 작업을 줄여 생산성을 향상시킵니다.
2. 사용자 접근성 향상
- 분석 화면의 세부 기능을 알지 못하더라도 자연어 질의만으로 손쉽게 데이터를 분석할 수 있습니다.
- 데이터 분석 경험이 부족한 사용자도 직관적으로 활용할 수 있어 기업 내 AI 도입 장벽을 낮출 수 있습니다.
3. 정확한 분석 결과 및 데이터 요약 제공
- AI 기반 추천 기능을 통해 최적의 분석 방법을 자동으로 적용하여 정확한 분석 결과를 제공합니다.
- 데이터 요약 기능을 통해 방대한 데이터를 빠르게 정리하고, 핵심 정보를 강조하여 의사결정의 속도를 높일 수 있습니다.
- 실시간 데이터 처리 및 모델 업데이트를 통해 최신 데이터 기반의 분석이 가능합니다.
4. 시장 경쟁력 강화
- AI 기반 자동 분석 및 데이터 요약 기능을 도입함으로써 AUD Platform의 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
- 고객의 요구에 맞춘 직관적인 데이터 분석 경험을 제공하여 시장 내 우위를 점할 수 있습니다.

상용화	AUD Platform / G-MATRIX Copilot

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	LCAP(Low Code Application Platform) UI 자동화 처리 기술	2020년~2021년

내 용	웹 응용 프로그램 개발 과정 중 User Interface 부분의 개발은 사용자의 다양한 요구사항이 수집되고 있으며, 복잡도가 높은 화면의 경우 일반 웹 개발 언어로 구현 시 숙련된 개발 인력과 많은 개발 시간이 소요되고 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 사용자에게 친숙하며, 다양한 수식 및 서식과 복잡한 표의 구성 그리고 차트를 지원하는 Microsoft 사의 엑셀 Application을 모델로 하는 MX-Grid라는 제품을 개발하였습니다.
【주요 특징】
프로그램을 개발하기 위한 디자이너는 엑셀을 사용합니다. 엑셀을 사용함에 따라 개발자의 학습 시간 및 개발 시간을 단축하고 고객이 보유하고 있는 엑셀 문서를 그대로 재사용할 수 있습니다.
개발된 프로그램은 HTML5를 지원하는 모든 브라우저에서 사용할 수 있습니다.
데이터베이스의 연결 및 조회, 입력에 대한 자동화를 지원하며, 입력 기능을 제공합니다.
Excel, 아래 한글, PDF, MS-WORD 등 다양한 포맷으로 출력 기능을 제공합니다.
엑셀에서 지원하는 함수 외에 MX-Grid 전용 함수를 지원하며, 전용 함수를 통해 다양한 기능 확장을 지원합니다.

연구결과 및 기대효과	MX-Grid는 사용자에게 친숙한 엑셀을 활용한 개발 방법을 제시하여, 개발 생산성을 크게 향상함으로써 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄여 회사의 경쟁력 강화에 크게 도움이 되었습니다.
MX-Grid는 엑셀을 사용할 수 있는 사용자 또는 초급 개발자도 전문가 수준의 결과물을 개발할 수 있는 환경을 제공하여, 개발 인력 수급의 어려움을 해소할 수 있습니다.

상용화	AUD 플랫폼 / MX-Grid

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	LCAP(Low Code Application Platform) UI 제어를 위한 모듈 개발	2020년

내 용	웹 응용 프로그램 개발에 있어 사용자의 동작(Event)에 반응하는 동작을 제어하거나, 프로그램 간 상호 작용을 제어하기 위해서는 JavaScript라는 언어로 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램의 작성은 개발자의 능력에 따라 개발된 프로그램의 품질의 차이가 발생할 수 있어 성공적인 프로젝트를 위해선 숙련된 고급 개발자가 필요하나 고비용의 문제와 인력 수급의 문제는 IT시장에서 해결되지 않고 여전히 미해결 과제로 남아있습니다.
Process Bot은 Low Code를 통해 개발 인력의 수급 문제와 개발된 프로그램의 품질을 높게 유지할 수 있는 방안으로 프로그램의 논리적인 Process를 제어할 수 있는 직관적인 UI와 다양한 기능 요소들을 조합한 “모듈” 이용하여 프로그램을 개발할 수 있는 환경을 제공합니다.
【주요 특징】
모듈의 확장에는 제한이 없으며, 필요한 만큼 구성이 가능합니다.
모듈은 사용 및 편집에 대한 권한을 가지며, 중앙 관리 방식이므로, 수정된 모듈은 해당 모듈을 사용하는 모든 프로그램에 자동으로 배포됩니다.
Process Bot은 소스를 작성하지 않고 프로그램을 작성할 수 있도록 직관적인 UI를 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	Process Bot은 개발자의 능력에 따른 품질 차이를 해소하고, 반복적으로 작성하던 소스를 조직화 하여 모듈화 함으로써 프로그램 개발에 필요한 인력 수급 문제를 완화 시키고, 개발 소요 시간을 줄여 줄 수 있습니다. 프로젝트 비용을 감소시킴으로써 고객에게는 자사 제품을 활용 할 경우 시스템 구축 비용 절감 효과를 가져올 수 있어 회사의 경쟁력 강화에 도움을 주고 있습니다.

상용화	AUD 플랫폼 / Process Bot(모듈)

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	LCAP(Low Code Application Platform) 데이터베이스 갱신 자동화 프로그램 개발	2020년

내 용	데이터베이스 기반의 프로그램 개발 시 데이터베이스 연결, 데이터 갱신 등을 처리하기 위해서는 데이터베이스 질의어(SQL)과 고급언어(Java, c#)를 사용하여 숙련된 개발자가 프로그램 소스를 작성해야 합니다. 이 과정에서 발생하는 소스를 분석하여 표준화된 처리 방식을 정의하여 UI로 제공하여 개발 비용 및 시간을 절감 할 수 있도록 개발한 프로그램이 DB Bot(실행 계획)입니다.
【주요 특징】
DB Bot은 프로그램의 과정을 UI로 표현하고 있어, 소스 코드를 직접 작성하지 않아도 됩니다.
DB Bot은 INSERT, UPDATE, DELETE등 쿼리를 자동으로 생성하는 기능을 제공하여 사용자가 직접 SQL을 작성해야 하는 과정을 최소화 하였습니다.
DB Bot은 여러 개의 데이터베이스를 동시에 수정할 수 있는 멀티 트랜젝션을 제공합니다.
DB Bot은 프로그램 소스의 구성을 분석하여 “변수 처리“, ”조건 분기“, ”반복 실행“의 동작을 자유롭게 조합 할 수 있습니다.

연구결과 및 기대효과	데이터베이스의 데이터를 갱신하기 위해서는 데이터베이스 명령어(SQL)을 작성해야 하며, 해당 명령어(SQL)를 동적으로 구성하기 위해서는 고급언어(JAVA,C# 등)를 사용하여 프로그램을 작성해야 하는 과정이 있습니다. 이러한 과정을 분류하고 정제하여 프로그램을 제어할 수 있는 프로그램을 개발하였습니다. 개발된 프로그램으로 개발 시 기존 개발 중 시간이 많이 소요되는 SQL의 작성과 응용 프로그램 작성 시간을 획기적으로 단축시켜 주었으며, 개발 3개월 차 이내의 개발 초급자도 3년 차 이상의 개발자들이 구현하는 프로그램의 데이터베이스 조작 작업을 수행할 수 있음이 내부적으로 확인되었고 해당 연구 결과를 제품에 반영하여 상품화 하였습니다. 이 기능을 사용하여 수행된 프로젝트들에서 다양한 적용 테스트 결과 응용 프로그램 요구사항의 90% 이상을 충족하고 있어, 해당 제품을 사용 시 개발 인력 비용의 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

상용화	AUD 플랫폼 / DB Bot(실행 계획)

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	엑셀을 이용한 데이터 취합 시스템 개발	2022년

내 용	기존 수기나 메일로 데이터를 취합하는 업무의 자동화를 위해서는 데이터베이스를 설계하고 입력 양식을 개발하여 배포하는 과정을 거치게 됩니다. 수기로 입력하는 방법은 사용자의 입력 실수가 발생할 수 있으며, 자동화된 시스템을 개발하려면 그 대상이 아무리 간단하더라도 1~2주 정도의 설계, 개발, 테스트의 과정이 필요합니다. 또한 이런 유사한 업무는 산업 전반적으로 다양한 곳에서 다양한 형태로 존재하고 있습니다. 이런 데이터 취합 업무를 실제 IT 개발자가 아닌 데이터를 취합하고자 하는 현업 담당자가 직접 취합 양식을 디자인하고 데이터베이스에 대한 지식이 없더라도 해당 업무를 시스템으로 개발할 수 있는 EPA(Excel Process Automation)라는 상품을 개발하였습니다.
【주요 특징】
EPA는 데이터베이스를 모르는 사용자도 사용할 수 있습니다. EPA의 테이블 설계는 Key-Value Pair 방식의 내장 데이터베이스 구조를 제공하고 있으며, 입력 값의 Key 만 정의합니다.
EPA에서 UI의 개발은 엑셀을 사용하므로 일반 사용자에게 엑셀 활용법 외에는 별도의 학습을 요구하지 않습니다.
EPA는 엑셀로 작성한 화면을 HTML5 웹으로 접근하여 사용할 수 있는 환경을 제공합니다. 실제 데이터를 입력하는 사용자는 PC의 웹 브라우저 또는 모바일 기기를 통해서 필요한 데이터 입력이 가능하므로 현 시점의 웹 환경하에 접근 제약이 존재하지 않습니다.
EPA는 취합된 데이터에 대한 분석 Report를 자동으로 생성할 수 있는 기능을 제공 합니다. EPA를 통해서 입력 받은 자료는 바로 집계할 수 있으며, 이는 집계 보고서를 자동으로 만들 수 있는 데이터 구조를 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	EPA는 AUD 플랫폼의 Low Code 기능을 이용하여 상품화한 모델로, 농림축산식품부의 AGRIX 시스템에서 축산 방역 정보 조사 시스템에도 적용되었으며, 기존 2주 이상의 시스템 개발 시간을 IT 담당자가 아닌 현업 담당자가 2시간 이내에 필요한 수집 화면을 배포 할 수 있어 시각을 다투는 방역 현황 조사 시스템에 성공적으로 적용한 예입니다. 또한 유사한 업무는 전 산업군에서 다양하게 찾아 볼 수 있어 해당 프로그램의 수요는 증가할 것으로 기대되며, EPA는 상품으로 개발되어 자사의 추가적인 개발이 없이 바로 매출로 연결되고 있어 부가 가치가 높은 상품이라고 할 수 있습니다.

상용화	EPA (Excel Process Automation)

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	회의체 시스템 개발	2022년

내 용	회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발한 상품으로 회의 진행 및 예약을 위한 협업 도구입니다.
【주요 기능】
회의실 관리 기능
회의실 예약 기능
회의 생성 관리 기능
반복회의 설정 기능
회의 진행을 위한 첨부 파일 변환 기능 (PPT, Word: Image, Excel: HTML5)
회의록 작성/관리 기능
메일 발송 기능 : 회의 소집 안내 메일, 회의록 회람 메일 등.

연구결과 및 기대효과	회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발된 프로그램으로 AUD 플랫폼을 통하여 개발할 수 있는 범위에 대한 실증을 진행에 목적을 두고 진행한 프로젝트로, 기존 업무 분석 포털 외에 다양한 웹 프로젝트는 AUD 플랫폼으로 구현할 수 있음이 증명되었습니다. 또한 해당 상품은 추가적인 기능 검증 이후 상품으로 정식 등록하여, SCM 사업 부문에서 판매 중인 기존 회의체 시스템을 대체할 예정입니다.

상용화	회의체 시스템 상품화 진행 중

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	스케쥴러 제품의 Scale-out	2022년

내 용	자사 솔루션을 도입하는 기업들의 증가와 더불어 대용량 데이터 처리에 대한 요구사항의 증가로 인해 기존 스케쥴러의 업그레이드 (Scale-out) 요구가 시장에서 지속적으로 증가하였으며, 이에 따라 스케쥴러의 업그레이드를 진행 하였습니다.
개발된 스케쥴러는 기존의 i-MATRIX, i-AUD 보고서의 스케쥴링 기능을 포함하고 동일 시간대에 많은 양의 스케쥴 실행을 지원하기 위한 Scale-out을 지원하도록 개발 되었습니다.
【주요 기능】
쿼리 시간이 많이 소요되는 쿼리에 대한 사전 캐싱 기능
화면의 출력 데이터 자동 메일 발송 기능
화면의 출력 캡처 및 Export 데이터 메일 발송 기능
Rest API, Web-Service, Web Page 호출 기능
Worker-Process(스케쥴 대상 기능 수행)의 Scale-out : Node의 제약은 AUD 플랫폼 Server의 Concurrent 제약임
시간이 많이 소요되는 작업(e.g. 대용량 Export)에 대한 Background worker - 사용자는 해당 작업을 스케쥴러에 위임하고 스케쥴러는 해당 작업 완료 후 사용자에게 통지합니다.

연구결과 및 기대효과	스케쥴러 제품의 Scale-out 제공 및 기능 보강으로 인해, 스케쥴러의 경쟁력 재고를 하였으며, Scale-out에 따른 Node 별 라이선스 판매가 가능하여 추후 제품 매출에도 긍정적인 영향을 주고 있습니다.

상용화	AUD 플랫폼 / 스케쥴러

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	i-META Designer 7.0 개발	2024년

내 용	기존 C/S 설치 버전의 i-META Designer를 HTML5 웹 환경으로 업그레이드 개발했습니다.
【주요 특징】
HTML5를 지원하는 브라우저를 사용할 수 있는 모든 운영체제에서 i-META Designer를 사용할 수 있습니다. (Mac OS, Chrome OS 등)
i-META Designer의 구동 속도가 기존 대비 10~20배 이상 향상되었습니다.
i-META Designer는 기존의 UI 사용 방식 외에도 데이터베이스의 데이터를 직접 핸들링할 수 있는 API를 제공하여 일괄 작업이 가능합니다.
웹 기반 i-META Designer는 i-META에 대한 바로 가기 기능을 제공하여 사용자에게 보다 빠른 작업 환경을 제공합니다.
i-META를 구성하는 모든 정보(다이어그램, 메타 항목, 권한 등)를 Excel로 내보내어 편집 후 다시 업로드할 수 있는 기능을 제공합니다.
i-META Designer의 다이어그램(테이블 관계 가시성 제공)은 대용량 처리를 고려하여 HTML5 CANVAS 기술을 사용하며, Mini Map, 탐색 등 다양한 편의 기능을 제공합니다.

연구결과 및 기대효과	기존 C/S 설치 버전의 환경적 제약(Windows OS 전용)을 HTML5 웹 버전으로 개발하여, 제품 도입을 검토하는 고객의 요구사항을 충족했습니다. 또한, 작업 방법의 다양화(User Interface + Database를 통한 일괄 처리)를 통해 작업 생산성을 향상시켜 인건비 절약 등 제품 자체의 경쟁력을 높였습니다.

상용화	i-META Designer 7

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	Process Bot, Query Builder, Script Editor HTML5 버전 개발	2024년

내 용	기존 C/S 설치 버전의 Process Bot, Query Builder, Script Editor 를 HTML5 웹 환경으로 업그레이드 개발했습니다.
【주요 특징】
HTML5를 지원하는 브라우저를 사용할 수 있는 모든 운영체제에서 Process Bot, Query Builder, Script Editor를 사용할 수 있습니다. (Mac OS, Chrome OS 등)
Query Builder는 재활용 가능한 컴포넌트로 개발되어 다양한 SQL 편집 기능에서 통합적으로 사용되며, 해당 컴포넌트를 활용하여 새로운 기능(프로그램)을 확장 개발할 수 있습니다.
Process Bot은 작성된 프로그램의 사용자 이벤트 동작 방식을 제어하며, 개발자를 위한 시각적인 디버깅 기능을 제공합니다.
Process Bot은 모듈과 통합되어 기본 배포되는 모듈 외에도 사용자가 직접 작성한 모듈을 워크플로우 내 Activity로 등록할 수 있습니다.
Process Bot은 Activity의 배치 방식으로 간단하게 동기 및 비동기 실행 제어를 지원합니다.

연구결과 및 기대효과	기존 C/S 설치 버전의 환경적 제약(Windows OS 전용)을 HTML5 웹 버전으로 개발하여, 제품 도입을 검토하는 고객의 요구사항을 충족했습니다.

상용화	Process Bot, Query Builder, Script Editor

연구기관	㈜비아이매트릭스	수행년도

연구과제	LLM 기반의 자연어 입력 분석을 통한 사용자 의도 추론 및 선택 시스템 개발	2024년

내 용	본 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)을 활용하여 사용자의 자연어 입력을 분석하고 숨은 의도를 추론하는 기술을 개발하였다. 시스템은 Vector DB에 저장된 컬럼명, 데이터, 유의어 정보를 바탕으로 사용자가 데이터 조회를 위한 자연어 질문을 입력하면 LLM을 통해 질문의 의미를 심층적으로 이해한다. 이를 통해 사용자 의도를 추론하고 관련된 선택지를 제시하여 사용자가 원하는 데이터를 정확히 조회할 수 있도록 한다.구체적으로, 예를 들어 사용자가 "모바일 매출실적이 얼마야?"라고 질문했을 때, Vector DB에는 '모바일'이라는 단어가 사업부 컬럼과 제품명 컬럼에 값으로 존재할 수 있다. LLM은 '모바일'이라는 단어의 문맥을 분석하여 이를 사업부 또는 제품명으로 해석할 수 있는 목록을 사용자에게 제시하고, 사용자가 목록에서 선택하여 숨은 의도를 명확히 표현할 수 있게 한다.

연구결과 및 기대효과	1.고도화된 자연어 처리: LLM을 통해 사용자의 자연어 입력을 보다 정교하게 이해하고 분석하여 사용자 의도 추론의 정확성을 높인다. 2. 효율성 향상: 사용자의 자연어 입력을 기반으로 의도를 추론하고 적절한 선택지를 제공함으로써 데이터 조회의 효율성이 크게 향상된다. 3. 사용자 경험 개선: 사용자가 명확하지 않은 질문을 하더라도 LLM이 적절한 선택지를 제시하여 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있게 도와준다. 4. 정확도 증대: LLM과 Vector DB를 결합하여 유의어 및 컬럼명 분석을 통해 사용자 의도를 정확히 파악하고, 그에 맞는 데이터를 제공하여 데이터 조회의 정확도를 높인다. 5. 혁신적인 기술 개발: 자연어 처리와 LLM을 결합한 혁신적인 기술 개발로 데이터 검색 및 조회 시스템의 새로운 패러다임을 제시한다

상용화	G-MATRIX

(나) 정부과제 수행실적

연구과제명	주관부서	연구기간	지원금액 (단위 : 백만원)	비고

신약개발 ADMET 예측 자동화를 위한 인지ㆍ추론형 AGI 에이전트 플랫폼 개발	과학기술정보통신부	25.07 ~ 28.12	4,015	-

자율 제조 구현을 위한 현장 작업자 친화적 혁신 AI 에이전트 개발	과학기술정보통신부	25.04 ~ 29.12	8,375	-

전자·전자 산업 대상 제품 전주기 탄소발자국 플랫폼 (MCF) 개발 및 AI 기술 기반 탄소 저감 기술 개발	산업통상자원부	25.04 ~ 27.12	5,330	-

전자부품 업종 대상 국산 SoC기반 작업자 편의성 및 개인화 지원 온디바이스 AI 기술개발 및 실증	한국산업기술기획평가원	24.09 ~ 28.05	3,134	-

메타데이터 학습을 통한 생성형 AI기반 위성정보 복합분석 및 공급활용 플랫폼 개발	과학기술정보통신부	24.04 ~ 25.12	2,800	-

제조,금용,서비스 부문의 SW글로벌 시장 진출을 위한 클라우드 기반의 노코드 환경 프론트엔드 도구 기술개발	과학기술정보통신부	24.04 ~ 25.12	2,100	-

초소형 위성의 운용 지원을 위한 지상 SW플랫폼 기술 개발	과학기술정보통신부	23.06 ~ 24.02	5,733	-

LCAP(Low-Code Application Platform) 기반의 응용 소프트웨어를 활용한 기업의 협업 자동화 관리 통합 플랫폼 개발	산업통상자원부	22.04 ~ 25.12	2,300	-

중소 중견 제조산업에서의 K-ESG 기반 경영성과관리와 생산 프로세스 최적화 서비스 기술개발	산업통상자원부	22.04 ~ 24.12	2,385	-

빅데이터 대상의 빠른 질의 처리가 가능한 탐사 데이터 분석 지원 근사질의 DBMS 기술 개발	정보통신기획평가원	21.04 ~ 24.12	5,625

다양한 산업 분야 활용성 증대를 위한 분산 저장된 대규모 데이터 고속 분석 기술개발	정보통신기획평가원	21.04 ~ 25.12	7,200

제조산업 현장에서의 음성인식 인터페이스 적용을 위한 기술 개발	한국산업기술평가관리원	20.05 ~ 22.12	4,300

강화학습 AI기술 기반의 중소 중견 전통 제조기업용 최적 의사결정 및 분석도구 응용서비스 개발	한국산업기술평가관리원	20.05 ~ 22.12	3,300

농산물 거래처별 물량 분산을 위한 지능형 프로그램 개발	농림축산식품부	18.09 ~20.09	400	-

이종 빅데이터 통합 분석 메타러닝 소프트웨어 개발	과학기술정보통신부	17.11 ~20.12	1,824	-

대규모 트랜잭션 처리와 실시간 복합 분석을 통합한 일체형 데이터 엔지니어링 기술 개발	과학기술정보통신부	15.10 ~19.09	1,200	-

AMI기반 전력사용 환경에서 수용가 주도의 수요반응 극대화를 위한 지능형 디바이스 전원관리 서비스 플랫폼 기술 개발	중소벤처기업부	15.10 ~17.09	978	-

5억 건 데이터 기준 3초 이내에 “데이터 처리 및 User Interface 구현”이 가능한 페타바이트급 비전문가용 비즈니스 인텔리전스 서비스 플랫폼 기술 개발	산업통상자원부	15.06 ~ 20.05	3,498	-

BI기반의 빅데이터 처리를 위한 융합형 분석 플랫폼 개발	중소기업청	13.06 ~ 15.06	627

(다) 주요 논문 실적

번호	학회명	논문명	영문명	작성년도	비고

1	한국콘텐츠학회	중소/중견기업을 위한 ESG 경영성과관리도구 설계	Design of ESG Performance Management for Small and Medium-sized enterprises	2022	비아이매트릭스