오브젠 사업보고서 (2022.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직 및 운영

당사의 연구개발 조직은 전배문 CTO 산하 연구부문 내 3개 Lab입니다. Digital Lab은 마케팅 및 데이터 관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당하고, AI Cloud Lab은 인공지능/클라우드 관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당하며, Strategy Lab은 비즈니스 인사이트를 바탕으로 한 시장/기술 동향 리서치와 제품 전략/기획을 담당합니다. 연구부문은 기업부설연구소를 포함하고 있습니다.

[당사 조직도 내 연구개발 조직]

Digital Lab은 Digital Marketing, BigData, DataPipeline, DataIntelligence 등 마케팅 및 데이터 관련 4개 제품을 담당하고 있으며, 각 제품과 관련 기술에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다. 창업 초기부터 전배문 CTO와 연구개발을 진행해 온 핵심 인력들을 주축으로 젊고 감각있는 개발자를 선별하여 구성하고 있습니다.[Digital Lab 팀별 수행 업무]

팀	인원	수행 업무

Digital팀	8명	- Digital Marketing DataPipeline 제품 담당
- 마케팅 주요 기능, 데이터 처리, 서버 기술, 제품 전반에 활용되는 공통 핵심기술('obzect Flow Framework' 등) 연구개발

Intelligence팀	7명	- DataIntelligence 제품 담당
- UI 관련 프레임워크 및 컴포넌트 기술, 데이터 분석/시각화 기술 연구개발

BigData팀	3명	- BigData 제품 담당
- 빅데이터 플랫폼 기술, 대용량/실시간 데이터 처리 기술 연구개발

DaisyData팀	5명	- 선진 기술연구 및 연구개발 관리/자산화 담당
- 기술연구 구체화, 표준 데이터 모델 정비, obzen Daisy Suite 총괄 기획, 연구개발 체계 관리 등

MA팀	5명	- 제품 유지보수 및 기술지원 담당
- 장애/이슈 대응, 선제적 예방 점검 수행, 제품 개선/고도화 요건 발굴 등

* Lab장 포함시 총 29명

AI Cloud Lab은 인공지능 관련 SmartAI 제품, 마케팅 제품에 접목된 인공지능 기술, 마케팅 분야 인공지능 알고리즘, 구독형 솔루션(SaaS)을 위한 클라우드 기술 등을 담당하고 있으며, 관련 기술분야에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다. 리더급 인력들은 글로벌 AI/클라우드 전문 연구소 출신과 국내 선도 기업의 AI 담당 임원 출신들로 혼합되어 기술의 전문성과 비즈니스의 실효성을 동시에 달성할 수 있는 최적의 조합으로 구성되어 있습니다. 카드, 생명, 증권, 제조, 의료 등 산업 경험도 다양해 AI 적용 분야 확대에도 유리합니다. 또한 실무급 인력들은 주로 석사 이상 학력의 통계학, 컴퓨터공학 전공자가 함께 연구하도록 하여 AI 알고리즘의 솔루션화에 용이한 조직운영을 하고 있습니다.

당사의 AI Cloud Lab은 마케팅 영역의 인공지능 기술을 전문으로 연구하는 국내 최대 규모의 조직으로 이론 연구, 제품 개발, 비즈니스 문제 해결 등 마케팅 분야에 인공지능이 적용되는 전 분야에 대한 연구개발을 국내 최고 수준의 기술로 선도하고 있습니다. 또한 서울대 김용대 교수, 서봉원 교수, 이화여대 송종우 교수 등 국내 유수 대학의 명망있는 인공지능 분야 교수진들로 인공지능/빅데이터 자문교수단을 구성하여 학문적 깊이를 더하고 있습니다.

[AI Cloud Lab 인력 구성의 특징]

* 출처 : 당사 내부자료 [AI Cloud Lab 팀별 수행 업무]

팀	인원	수행 업무

AI팀	솔루션	7명	- SmartAI 제품 담당
- AutoML, XAI, MLOps, 인과추론 기술연구, AI 모델 개발/운영 기술 연구 등

분석모델	5명	- AI 알고리즘 담당
- 마케팅 적용 AI 알고리즘 연구, AI 표준 모델 정비, 고객사 AI 모델 적용 기술지원 등

플랫폼 클라우드팀	10명	- 클라우드 및 아키텍처 기술지원 담당
- 클라우드 프로젝트 기술지원, 클라우드 기반 기술 연구, 구독형 솔루션(SaaS) 기술연구 등

* Lab장 및 AI팀장 포함시 총 24명Strategy Lab은 주로 글로벌 컨설팅사 경력 10년 이상의 마케팅 컨설턴트들을 다수 영입하여 설립한 부서로, 컨설팅 역량에 기반한 비즈니스 인사이트를 바탕으로 시장/기술 동향 리서치, 정책 변화 연구, 경쟁사/경쟁제품 분석 등을 통한 당사의 제품 전략 및 기획을 담당하고 있습니다. Strategy Lab의 연구결과는 사내 각 부문과 심도있게 소통되어 회사의 선진적이고 일관된 방향성 유지에 기여하고 있습니다. 연구부문의 타 Lab은 관련 상세 기술을 구체화하여 제품 개발로 연결하고 있고, 사업부문 내 판매조직은 영업전략 수립 및 신사업 영업에 활용하고 있으며, 사업부문 내 프로젝트 조직은 구축 품질 향상 및 고객사 신뢰 제고에 활용하고 있습니다. Strategy Lab은 업무 분야와 전문성에 따라 하위 팀들이 구성되어 있습니다. [Strategy Lab 팀별 수행 업무]

팀	인원	수행 업무

솔루션제안팀	2명	- 산업별 특성을 고려한 제품 구성 및 고객사 데모/시연
- 고객사 요건 분석을 통한 제품 개선/반영 방안 기획

컨설팅팀	6명	- 마케팅 트렌드, 선진사례, 마케팅 시나리오 컨설팅/자문 제공
- 비즈니스 사용자 관점의 제품 필요 기능 기획

데이터사업팀	5명	- 데이터 사업 기획 및 구체화
- 데이터 사업 협업 제휴사 데이터 분석 및 제품 공동 기획/개발

인사이트팀	3명	- 시장/기술 동향 리서치, 경쟁사/경쟁제품 발굴 및 분석
- 신제품 프로토타입 개발 및 기획

* Lab장 포함시 총 17명(2) 연구개발 비용 (단위 : 백만원)

과목	2022년	2021년	2020년

매출액	25,933	20,075	15,107

연구개발비용 총계	4,712	4,971	2,927

(정부보조금)	-	-	-

회계처리	개발비(무형자산)	-	-	-

경상연구개발비(비용)	4,712	4,971	2,927

매출액 대비 비율
[연구개발비용 총계 / 당기매출액 x 100]	18.2%	24.8%	19.4%

(3) 연구개발 실적

연구과제	내용

BigData 제품 내CEP 기술 적용	■ 디지털 채널, 각종 오프라인 데이터 등 여러 이벤트 소스로부터 대량으로 발생하는 이벤트 데이터를 대상으로 실시간으로 의미있는 데이터를 추출하여 대응되는 액션을 수행할 수 있도록 하는 기술

Excel Integration기술 개발	■ DataIntelligence 제품 내 Excel Integration 기술 개발 - 메모리 상에서 MS - Excel 프로세스를 제어하는 기술을 토대로 하여, OLAP 분석 결과 데이터와 Excel 보고서를 실시간으로 결합할 수 있는 기능을 제공 - MS - Excel의 다양한 차트 및 복잡한 수식 등을 비정형 데이터 분석에 재사용할 수 있어 비즈니스 보고서 작성을 위한 업무 자동화에 활용■ OLAP/Document 서버 기술 도입 - HTML5 기반 뷰어를 위해 웹 서비스를 위한 독자적인 서버 기술 - DataIntelligence를 통해 생성되는 다양한 형태의 분석 보고서를 Excel, PDF 등 여러가지 형태의 문서로 Export할 수 있도록 지원

obzect FlowFramework기술 개발	■ Flow 기반 GUI 기술 개발 - Flow 설계 및 자동화를 위해 필요한 모든 기능을 컴포넌트 형태로 제공하여 사용자의 니즈에 따라 각 기능을 편리하게 적용하고 활용할 수 있는 기반 기술 확보 - Digital Marketing(CMS, REBM), DataPipeline, DataIntelligence, SmartAI, BigData 등 당사 전체 제품에 적용하여 Seamless한 사용자 경험 제공■ obzect Flow Framework 기술을 적용한 통합 디지털 마케팅 제품 개발 - 타겟 마케팅(CMS)과 실시간 마케팅(REBM)의 기능을 컴포넌트화하여 하나의 UI에서 실행 계획을 설계하고 수행할 수 있도록 통합 - HTML5 Framework으로 변환하여 Web 서비스 개발 및 운영이 가능한 제품 개발

DataPipeline forBigData 개발	■ Hadoop Cluster에 저장/관리되는 빅데이터를 처리할 수 있도록 기존 DataPipeline 제품 개선■ Hive 기반의 HiveQL, Sqoop 등 오픈소스 기술을 기존 제품에 연동하여 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기능 제공■ 자체 스케줄링 기능을 통해 주기적인 배치 프로세스를 생성하고 운영 가능

웹 기반DataIntelligence제품 개발	■ Web Framework 개발 - 웹 페이지를 개발하는 과정에서 겪는 어려움을 줄이기 위해 데이터베이스 연동, 템플릿 형태의 표준, 세션 관리, 코드 재사용, 로그인 기능, 메뉴관리, 권한, 화면 제어 등 다양한 기능을 포함하고 있는 프레임워크 개발■ DataIntelligence Web 전환 - Web Framework를 적용하여 DataIntelligence의 모든 기능이 Html5 기반으로 서비스될 수 있도록 Web 전환된 제품 개발 - 웹 기반으로 분석 보고서를 작성하고 공유, 관리할 수 있는 기능 제공 - 사용자가 직접 피봇, 필터, 시각화 요소를 적용하는 등의 셀프서비스 BI 기능 제공

SmartAI제품 개발	■ AI 모델 개발 전체 과정을 지원하는 제품 개발 - 데이터 전처리, 모델 적용을 위한 프로세스화 및 관리 기능, 모델 배포 및 실행, 관리 등 모델링 프로세스 전반을 자동화 - 데이터 탐색적 분석의 시각화와 피처(파생변수) 생성 프로세스의 자동화를 지원하여 데이터 분석가의 반복적인 수작업을 최소화하여 모델링 업무 효율성을 제고 - 하이퍼파라미터 튜닝 기능을 적용하여 최적의 모형을 찾아낼 수 있도록 지원■ Auto ML 기능 개발 - AI 모델링에 사용할 알고리즘 선택과정을 자동화하여 모델링에 대한 전문지식이 없는 현업 담당자도 모델링 작업 가능 - 예측 모델링을 통해 도출된 예측 값을 고객의 데이터에 추가하고 마케팅 고객군을 생성하여 연계할 수 있도록 지원■ XAI(eXplainable AI) 기능 개발 - 딥러닝 등 AI 모델의 성능은 뛰어나지만 모델의 학습 과정을 설명하기 어렵고 복잡한 블랙박스 모델의 개발 결과를 설명해 주는 기능 개발

Container 기반분석 환경배포 기술 개발	■ 사전에 정의된 실행 환경에서 분석가가 자유롭게 활동할 수 있는 환경을 제공하는 컨테이너 기반 Workspace 개발 - AI 분석을 위한 소프트웨어 서비스를 실행하는 데 필요한 특정 버전의 프로그래밍 언어 런타임 및 라이브러리와 같은 종속 항목과 애플리케이션 코드를 함께 포함한 컨테이너(Container)를 기반으로 실행 - 각 사용자는 Workspace를 생성하여 Container 내부에서 R - studio(또는 Jupyter)를 통해 작업을 수행 - 사용자별 Workspace를 구성하는 Container의 특성상 Container가 다운되면 내부에서 작업한 모든 결과물도 함께 사라지게 되는데, 이를 보완할 목적으로 Workspace 외부의 비 휘발성 저장 공간을 Workspace 내부에 NFS(Network File System)로 Mount 하여 사용할 수 있도록 설계■ 많은 수의 컨테이너를 배포하고 운영하기 위한 Container Orchestration 기술 개발 - Kubernetes 클러스터 구성을 통하여 스케줄링을 수행하고 클러스터 이벤트를 감지하여 조건을 충족하면 다음 프로세스를 진행하는 등 클러스터의 전체적인 관리/수행을 제어할 수 있도록 개발 - 컨테이너 장애 대응 및 로드 밸런싱, 서비스 중단없이 애플리케이션 업데이트가 가능하고 Docker 컨테이너 기반의 오픈소스라는 장점을 토대로 인프라에 대한 벤더 종속성을 탈피할 수 있도록 지원

마케팅 AI모듈 개발	■ Auto 타겟팅 모듈 적용 - 마케팅 프로그램의 대상이 되는 고객군을 AI 분석모형을 통해 산출할 수 있도록 타겟팅 과정을 자동화하는 Auto 타겟팅 기능 개발 - 마케터가 기획하려는 마케팅의 목적과 대상 고객 규모만 선택하면 AI 알고리즘이 대상 고객을 자동으로 선별 - 마케팅 목적으로는 상품 판매 증대, 고객 반응률 제고 등을 선택할 수 있고, AI 알고리즘을 통해 마케팅 대상 상품에 대한 최적의 고객 선별■ AI 기반 AB 테스트 모듈 개발 - 마케팅 실행군과 대조군을 비교하여 성과분석을 수행할 수 있도록 AI 기반의 AB 테스트 모듈 개발 - A/B 테스트 모듈은 알고자 하는 가설에 대해서 실험을 통해 통계적 유의미성을 확인하기 위한 기능 제공 - Multi - Armed Bandit, Reinforcement Learning과 같은 알고리즘을 적용하여 실험과 사후분석 절차의 점진적 수행을 통해 마케팅을 위한 최적 설정값을 알아내고 이에 기반하여 마케팅(자율 마케팅)을 수행할 수 있도록 지원

obzenDaisy Suite개발	■ Pre - defined 표준화 마케팅 솔루션 개발 - 당사의 산업별 표준 데이터 모델 기반으로 표준화된 기능과 컨텐츠를 모두 탑재하여 별도의 변경 개발 없이 기업에 바로 적용할 수 있는 중견기업 대상 솔루션 개발 - 유통 산업을 기준으로 우선 개발하고, 타 산업으로의 확장성을 고려한 기능, 데이터, 컨텐츠 구조 설계■ 기능 표준화 - 각 산업별 핵심 기능을 선별하여 산업별 표준화된 기능 적용■ 데이터 표준화 - 제품 납품 과정에서 가장 오랜 시간이 걸리는 데이터 작업의 최소화를 위해 산업별 표준 데이터 모델 개발■ 컨텐츠 표준화 - 다수의 선도 고객사에 맞춤 구현 경험을 바탕으로 업무적으로 필요한 컨텐츠를 사전에 개발하여 내장

Tag Works개발	■ 고객 행동 수집 및 처리 솔루션 개발 - 태그를 통해 웹사이트 또는 모바일 앱에서 고객의 행동 정보를 실시간으로 수집하여 분석, 또는 마케팅에 활용할 수 있도록 지원■ Tag Manager 개발 - 웹사이트나 모바일 앱에 대한 기술적 지식이 없는 현업 마케터도 GUI 기반의 관리 페이지를 통해 이벤트 생성 기능 개발■ Tag Pre - Processing 개발 - 고객사의 디지털 채널에서 발생한 태그를 수집하여 파싱, 고객 정보 및 속성 Mash - up, 정재 및 가공, 저장 작업을 수행하여 분석 또는 마케팅에 활용할 수 있도록 전처리하는 기능 개발■ Tag Analytics 개발 - 고객사 디지털 채널에서 발생하는 각종 Tag를 분석하여 유입 고객 및 고객의 디지털 채널 내 행동을 분석할 수 있는 기능 개발 - 사전에 정의된 보고서 화면을 통해 분석 또는 사용자가 원하는 방식의 분석 지원

Sales SaaS개발	■ B2B 영업을 지원하는 SFA(Sales Force Automation) 시스템을 SaaS 형태로 개발■ 고객사 및 키맨 정보 관리 기능 개발 - 당사와 계약 관계에 있는 고객 및 현재 영업부서의 관리 고객에 대해 등록하고 조회할 수 있는 기능 - 각 고객사에 속한 키맨 정보 관리 기능■ 영업기회 관리 기능 개발 - 영업부서에서 인지하고 있는 영업기회에 대해 등록하고 영업 진행단계를 조회 - 기 완료된 실적과 영업기회 규모/가능성에 기반한 향후 예상 매출을 비교 조회■ 영업활동 관리 기능 개발 - 각 영업사원들의 활동을 계획하고 실제 활동 결과를 등록할 수 있는 기능

인과추론 기반마케팅 성과분석제품 개발	■ 마케팅 성과분석 분야에 인과추론 기술 적용 - 별도의 대조군을 두지 않고 마케팅 대상군 외의 데이터를 분석하여 성과의 의미와 영향을 미치는 인과 요인을 파악 - 마케터가 파악하고자 하는 마케팅(Treatment), 확인하고자 하는 성과(Outcome; 매출, 이용금액, 반응 등), 파악하고자 하는 원인 요소들(Confounders)을 선택하면 마케팅 대상군(Treatment Group)과 자동으로 생성된 대조군(Control Group) 간의 차이를 비교하여 제시■ 인과관계에 기반한 마케팅 성과 결과 분석 - 마케팅 대상군의 마케팅 미실행에 대한 예측값, 대조군의 실행에 대한 예측값 간의 차이 비교■ 마케팅 성과 개선사항 제시 - 마케팅 성과에 인과관계 영향을 미치는 요소 도출 - 마케팅 성과에 긍정적인 영향이 높은 요소들을 조합한 대상군 자동 세분화■ 마케팅 비용 - 성과 최적점 파악 - 성과 예측에 기반한 비용 투입 대비 마케팅 성과 시뮬레이션 기능