오브젠 반기보고서 (2025.06)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등보고서 작성일 기준 해당사항이 없습니다.나. 연구개발활동1) 연구개발 조직 및 운영당사의 연구개발 조직(기업부설연구소)은 DX Lab과 AI Lab 2개의 연구부문으로 구성되어 있습니다. DX Lab은 당사의 주요 솔루션 관련 개발 및 고도화에 관한 기술 연구를 담당하고, AI Lab은 AI관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당합니다.DX Lab은 Obzen CDXP+, Obzen onCMS, Obzen Analytics, Obzen Sales Cloud 등 데이터, 마케팅, 영업관리와 관련된 당사의 주력 핵심 솔루션에 대한 연구 개발을 주도하고 있습니다. 주요 수행업무는 다음과 같습니다.■ 로그 및 실시간 데이터 수집, 처리, 분석 데이터 생성 및 전송 플랫폼, 제품 설치 툴, 마케팅 설계, 수행, 분석 관련 제품 기획 및 설계■ UX, Insight, 시각화 분석, 노코드 개발, 웹 개발 환경, 앱 개발 관련 제품 기획 및 설계■ 데이터 기반 개인 맞춤형 추천 엔진의 고도화를 통한 사용자 경험 최적화 및 서비스 제품 기획 및 설계■ Tag Analytics 제품의 분석 기반(Data Layer) 설계 및 DB개발, Data Flow 설계/ 개발 및 DBMS 특성에 맞는 튜닝■ AI MLOps 관련한 제품 기획 및 설계 AI Lab은 AI 분석 플랫폼, 마케팅 AI 모델, 그리고 다양한 오브젠 솔루션에 내재된 AI 기술의 연구개발을 담당하고 있습니다. 최근에는 LLM(Large Language Model)과 Agentic AI 기반 기술을 도입하여, 고도화된 언어 이해와 자율적 에이전트 기반 자동화 기능을 다양한 오브젠 제품에 통합하고 있습니다. 이를 통해 고객 맞춤형 서비스 자동화, 효과적인 마케팅 콘텐츠 생성, 캠페인 기획 지원 등 실제 비즈니스에서의 AI 활용도를 크게 향상시키고 있습니다. 실무진은 석사 이상 학력의 통계학, 컴퓨터공학 전공자가 주축을 이루며, 산업별 요구사항을 반영한 AI 서비스의 솔루션화 및 제품화에 용이한 조직으로 운영되고 있습니다. 주요 수행업무는 다음과 같습니다.■ AI 관련 기술 Trend 분석 및 사업화 가능성 검토, 비즈니스 모델 기획■ LLM 기반 서비스 Component 개발 (Prototype, Demo, 제품 Component 등) ■ Agentic AI 기술을 활용한 업무 자동화 및 고객 지원 모델 기획/개발■ onCMS, ObzenCDXP+ 솔루션 내 AI 모듈 기획, 설계, 개발 ■ AI 분석 모델링, 정부/민간 AI 프로젝트 수행2) 연구개발 비용

(단위 : 백만원)

과목	2025년 반기	2024년	2023년

매출액	11,524	15,202	16,986

연구개발비용 총계	1,648	3,269	4,068

(정부보조금)	-	-	-

회계처리	개발비(무형자산)	-	-	-

경상연구개발비(비용)	1,648	3,269	4,068

매출액 대비 비율
[연구개발비용 총계 / 당기매출액 x 100]	14.30%	21.51%	23.95%

3) 연구개발 실적

연구과제	내용

Agentic AI 기술 개발 및 제품 적용	■ 당사 솔루션(Obzen CDXP+, DataIntelligence, Obzen Sales Cloud)에 에이전트 및 코파일럿 기능 연동- Obzen CDXP+ : 자연어 기반의 캠페인 정보검색, 마케팅 컨텐츠 생성, 고객군 생성, 캠페인 기획 등- DataIntelligence : 자연어 기반의 데이터 시각화 분석 및 보고서 생성- Obzen Sales Cloud : 자연어 기반의 리드 추천, 활동 요약, 메일 정보 추출 등■ 에이전트 프레임워크 개발- Agentic AI 서비스 개발을 위한 에이전트 Builder 설계- Agentic AI 서비스 운영 및 관리 시스템 개발

LLM(초거대언어모델)응용 기술 개발 및제품 적용	■ Text2SQL (자연어로부터 SQL 구문 생성)
- LLM(초거대 언어모델)을 이용해 사용자가 입력한 자연어 쿼리로부터 SQL을 생성하고 그 정확도를 다양한 모델, 프롬프트에 대해 실험하여 비교 검증.
- 사내 개발서버의 테이블 스키마를 직접 적용하여 현재 LLM모델이 갖는 컨텍스트창 크기의 한계점과 테이블을 해석하는 Semantic Layer의 구축 노하우 습득
- 추후 데이터마트, 큐브 분석, 코파일럿 및 자동화를 위한 기술 선제적 확보
■ Data Intelligence 보고서 자동 생성
- LLM을 이용해 자사 BI 제품인 Data Intelligence내에서 대화형 챗봇과 상호작용하며 '분석 주제 추천', '분석 큐브 추천', '보고서 생성', '이미지 생성' 등을 도와 주는 코파일럿 기능을 구현
- Naver Hyperclova, OpenAI GPT, Google Gemini, Local LLM 등 여러 AISP의 모델을 활용할 수 있도록 서비스 레이어 분리 구축
■ 뉴스기사 분류 및 요약 기술
- 주요 증권에 해당하는 뉴스기사를 이해하여 간략한 요약을 제공하는 기능
- 요약된 내용을 토대로 해당 소식이 주식에 미치는 영향을 긍정/부정으로 판단하여 고객에게 제공함으로써 주식거래에 도움을 주는 기능을 제공
■ 문서기반 고객 질의응답 기술
- 초거대 언어모델의 자연어를 이해하고, 생성하는 기술을 기반으로 하여 사내 여러 문서를 바탕으로 고객의 질문에 옳은 응답을 생성하는 기능 제공
- 문서의 내용을 지식그래프로 작성하여 복잡한 구조의 문서를 더욱 심층적으로 이해하고, 사용자의 다양한 질의를 처리하는 기능을 제공■ MA 솔루션 내 코파일럿 기능 개발- LLM(초거대 언어모델) 기반의 대화형 챗봇을 통해 시나리오에 따른 캠페인을 자동으로 설계하고 생성해주는 코파일럿 기능 개발■ OSC 솔루션 내 코파일럿 기능 개발- LLM(초거대 언어모델) 기반의 대화형 챗봇을 통해 고객의 영업활동을 돕는 "활동 추천", "활동 요약", "잠재 고객 추천" 기능 개발■ AICC(AI Contact Center) 기능 연구 개발- 상담사 어시스턴트 기능(컴플레인 대응, VOC 감지, 상담 요약, 상담 유형 분류, 콜백 예약 등)을 LLM을 활용해 연구 개발■ sLLM을 활용한 Continual Pre-training 및 Fine-tuning 연구- open source sLLM(small Large Language Mode)을 활용하여 특정 도메인 또는 업무에 최적화된 성능을 도출하기 위해 지속적 사전학습(Continual Pre-training)과 미세조정 (Fine-tuning)을 수행 지속적 사전학습을 통해 일반적인 언어 모델이 도메인 특화된 지식을 습득하도록 하였으며, 이후 미세조정을 통해 모델의 성능을 더욱 정밀하게 향상시키고 특정 작업에 맞춤하도록 함

검색증강생성(RAG) 기술 개발 및 제품 적용	■ Graph Database 구축 및 활용- 임베딩 벡터 기반 검색에서 제공하지 못하는 관계 중심의 구조화된 지식을 표현하고 검색하기 위한 기술- 문서에서 LLM을 활용하여 지식 그래프(knowledge graph) 자동 생성- 문서 내 개체(entity) 및 관계(edge)를 추출하고, 이를 Graph DB에 저장할 수 있도록 변환- 추출된 엔티티를 JSON Schema 또는 Pydantic 모델로 명세화하여 시스템 간 연동 가능 하도록 지원- LLM(초거대 언어모델)을 이용해 사용자가 입력한 자연어 쿼리로부터 그래프DB 쿼리를 생성하고 그 정확도를 다양한 모델, 프롬프트에 대해 실험하여 비교 검증. (Text2Cyper)- 다양한 종류의 문서에서 전체 정보를 아우르는 중복되지 않는 graph의 스키마를 정의하고 스키마대로 개체들을 정확히 추출하는 자동화 노하우 습득- 추후 사내 문서, 웹 문서, 뉴스 등, 코파일럿 및 자동화를 위한 기술 선제적 확보■ RAG 기반의 검색시스템을 위한 솔루션 개발- RAG시스템을 구축하기 위한 프로세스 기술 내재화- 다양한 타입의 문서 타입 파싱, retrival, rewrite, rerank 등 주요 기술 라이브러리화- 현 시점 다양한 벡터 데이터베이스에 대해 사용성 검토 및 우선순위 선정- RAG 구축을 위한 자동화 및 관리 도구 설계

상품추천모델 연구개발	■ 자사 TagManager 솔루션을 이용해 수집된 고객 행동 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 이용해 고객에게 상품을 추천해주는 AI모델 개발
■ 유사도 기반 상품추천 모델 개발
- 고객과 상품의 Interaction 데이터를 바탕으로 고객 간 유사도, 상품 간 유사도를 산출하고 추천하는 AI모델 개발
■ 선호도 기반 상품추천 모델 개발
- 고객의 과거 구매이력, 웹에서의 행동이력을 바탕으로 인공지능 알고리즘을 이용해 고객별 상품 선호도를 계산해 적절한 상품을 추천해주는 AI모델 개발
■ 브랜드 추천모델 개발
- cross-sell 목적의 마케팅 수행에 있어 고객별로 개인화된 브랜드를 추천
- 각 브랜드별로 고객들의 선호도를 인공지능 알고리즘을 이용해 산정 후 해당 브랜드에 대한 마케팅 캠페인 수행 시 타겟팅에 활용
■ 임베딩을 활용한 추천 모델 개발
- 딥러닝 알고리즘을 통해 상품을 벡터 공간에 의미있게 임베딩하고, 이를 이용해 상품 간 가까운 거리에 있는 상품을 추천해주는 모델 개발

Sales SaaS 개발	■ B2B 영업을 지원하는 OSC(Obzen Sales Cloud) 시스템을 SaaS 형태로 개발■ 고객사 및 정보 관리 기능 개발- 당사와 계약 관계에 있는 고객 및 현재 영업부서의 관리 고객에 대해 등록하고 조회할 수 있는 기능- 각 고객사에 속한 중요 인원 정보 관리 기능■ 영업기회 관리 기능 개발- 영업부서에서 인지하고 있는 영업기회에 대해 등록하고 영업 진행 단계를 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

Excel Intergration기술 개발	■ DataIntelligence 제품 내 Excel Integration 기술 개발- 메모리 상에서 MS - Excel 프로세스를 제어하는 기술을 토대로 하여, OLAP 분석결과 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

개인 맞춤형 사용자 경험강화를 위한 추천 시스템고도화 및 실용화 제품onCMS 개발	■ 개인화 콘텐츠 자동 생성 기능 개발- 마케팅/운영 팀의 콘텐츠 작성 부담 감소 및 클릭율(CTR), 전환율 향상- 타겟 맞춤 메세지 생성 기능을 통해 인앱 메세지, 추천 박스 등에 들어갈 맞춤 문구 생성 및 관리■ A/B 테스트 기능 개발을 통해 사용자에게 가장 적합한지 데이터 기반으로 입증하고, 최적의 추천 경험을 안정적으로 확장- 무작위, 추천 알고리즘을 통한 실험 그룹 분할 기능 제공- 실험 그룹별로 CTR, CVR, 구매율, 체류시간, 이탈율, 재방문율 등 다양한 KPI 수집- 실험 기간 동안 통계적으로 유의미한 차이 분석■ 인앱 메세지 개발- 앱 내부에서 사용자에게 보여지는 팝업, 배너, 슬라이드업 등에 실시간 개인화 추천 전달- 사용자 참여, 전환, 리텐션을 극대화■ 딥링크 기능 개발- 온라인 개인화 추천 시스템에서 추천된 콘텐츠를 신속 정확하고 상황에 맞게 연결해주는 핵심 도구- 사용자 경험을 개선하고 추천의 실제 효과를 극대화- 사용자의 여정을 최소화하여 이탈 방지■ 성과 측정 고도화- CTR, 전환율, 사용자 유지율 등 성과 분석 추가- 실시간 피드백 루프 구축을 통해 추천 후 사용자 반응을 즉시 모델 학습에 반영 및 온라인 러닝 기반의 성과 추적 및 개선- KPI 연계를 통해 개인화 추천이 전체 Funnel 전환 최적화에 기여했는지 평가

온-오프라인통합 고객 행동 분석 제품obzen Analytics 개발	■ 웹사이트, 모바일 앱, 오프라인 등에서의 고객 행동 로그를 실시간으로 수집하여 가공 및 분석
- 주요 외산 유사 제품은 디지털 채널에서의 행동 로그만을 실시간으로 수집/분석 하며, 고객 정보와의 결합을 제한적으로 지원
- 당사 제품은 오프라인 채널에서의 고객 행동(매장 구매, 매장 적립 등)이나 고객의 행동 없이 시스템이 자동 처리하는 변화(구매 확정, 구독 취소 등)도 온라인과 동일한 기준으로 수집 및 통합 처리하여 온-오프라인이 연결되는 옴니채널 관점의 분석 가능
- 로그 수집 즉시 고객 정보와 결합하고 분석 대상 데이터로 가공하여 실시간 고객 통합 데이터 구성 및 분석 지원
- 데이터 유형별 실시간 데이터 수집을 지원하는 다양한 데이터 수집기 탑재 (REST, EAI, MCI, File 등)
■ 고객 중심으로 모든 데이터를 통합, 분석하여 데이터에 기반한 고객 중심의 비즈니스 의사결정 지원- 다양한 고객 행동 분석 차트 탑재(시나리오 분석, 이동경로 분석, 네트워크 분석, 잔존율(리텐션) 분석 등)- 여정분석 세분화 기능을 통한 상세 분석 지원- 컨테이너 간의 통합 시나리오 분석 지원- 노코딩 방식의 요약 대시보드 기능- 최적의 분석 환경을 위한 UI/UX 제공

웹 기반DataIntelligence 제품 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 서비스가 될 수 있도록 Web 전환된 제품 개발- 웹 기반으로 분석보고서를 작성하고 공유, 관리할 수 있는 기능 제공- 사용자가 직접 피봇, 필터, 시각화 요소를 적용하는 등의 셀프서비스 BI 기능 제공

SmartAI v2.0제품 개발	■ Cloud에서 제공하는 Kubernetes(PaaS) 기반으로 분석가 개발환경(Workspace) 제공- 확장성, 유연성, 가용성 등의 Cloud 장점을 활용할 수 있는 기반 마련■AI모델 관리 기능 개선- ML flow 기반의 모델 레지스트리 기능 개발- 모델 개발→AB테스트→배포→모니터링의 전체 모델 라이프사이클을 관리할 수 있도록 제품 개선■AI 파이프라인 기능 개선- Docker기반 모델 구동 엔진을 Kubernetes 기반으로 마련■ 실시간 모델 서빙을 위한 기능 개선- 실시간 모델 서빙 API, RTDP 등 실시간 데이터 스트림 처리를 통합하여 실시간 모델 대응 기반 마련

마케팅 AI모듈 개발	■ Auto 타겟팅 모듈 개발- AI모델을 활용해 마케팅에서 고객군을 자동 타겟팅하는 Auto 타겟팅 기능 개발- AI모델을 활용해 고객 이탈 및 전환 가능성을 예측하고, 이에 기반한 타겟팅 모듈 개발

End-to-End고객 데이터 및 경험 관리플랫폼(obzenCDXP+) 개발	■ 당사의 단위 제품을 하나의 통합 플랫폼 상에서 연결하여 제공
- 동일한 기술, 보안, UI/UX, 지원 체계를 바탕으로 데이터 수집부터 통합, 분석, AI 적용, 마케팅 자동화 전 과정을 지원- 온라인 기반 실시간 마케팅 자동화 완성으로 마케팅 전과정 통합 플랫폼 완성 (onCMS 제품 완성 및 레퍼런스 확보)
- 동일한 데이터 구조 및 처리 방식을 통해 수집한 데이터를 제약없이 실시간으로 분석 및 마케팅에 활용
■ 오브젠 고유의 워크플로우 기술을 데이터 처리 및 분석, 마케팅 자동화를 위한 다양한 데이터 흐름에 적용
- 다양한 데이터 처리 및 분석, AI 개발 등의 작업을 컴포넌트를 연결하여 직관적으로 구성 및 변경
- 고객군 생성, 고객 데이터 분기 및 병합, Rule 설정 등을 통해 개인화된 최적 마케팅 경로 설계 지원
■ 기업의 니즈와 환경, 여건 등에 따라 필요 제품을 선택적으로 도입하고 추후에 효율적으로 확장 가능
- 다양한 기업 소프트웨어 및 IT 환경을 지원하는 높은 호환성 및 컴포넌트 기반의 독립적인 기능/서비스 구조 보유■ 서비스의 빠른 적응 및 활용을 위한 패키지 솔루션 개발- 데이터 수집, 처리, 분석 및 온라인 실시간 마케팅 서비스의 빠른 적용 및 활용을 위한 표준 패키지 솔루션 개발

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