오브젠 분기보고서 (2024.09)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등보고서 작성일 기준 해당사항이 없습니다.나. 연구개발활동1) 연구개발 조직 및 운영당사의 연구개발 조직(기업부설연구소)은 최고기술책임자(CTO) 산하 DX Lab과 AI Lab 2개의 연구부문으로 구성되어 있습니다. DX Lab은 마케팅, 영업관리 등 CRM 및 데이터 관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당하고, AI Lab은 AI관련 제품 개발 및 기술 연구를 담당합니다.DX Lab은 Digital Marketing, Data Intelligence, Obzen Analytics 등 마케팅 및 데이터 관련 제품을 담당하고 있으며, 당사의 핵심 주력제품 라인업인 obzen CDXP+에 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 ■ 유통산업 중심의 데이터 기반 제품 개발, Data Model 및 Data Flow 설계/개발 및 DBMS별 실행 모듈 개발 및 보완■ 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 설계AI Lab은 인공지능을 활용한 분석플랫폼, 마케팅AI모델, 마케팅 제품에 접목된 AI 기술, 마케팅 분야 AI 알고리즘의 연구 개발 등을 담당하고 있습니다. 리더급 인력들은 글로벌 AI 전문 연구소 출신과 국내 선도 기업의 AI 담당 임원 출신들로 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 조직으로 운영하고 있습니다. 주요 수행업무는 다음과 같습니다.■ AI 관련 기술 Trend 파악 및 기술 검토, 비즈니스 모델 기획■ LLM관련 서비스 Component 개발 (Prototype, Demo, 제품 Component 등)■ 고객사 적용 가능한 AI Base Model 개발■ onCMS, obzen CDXP+솔루션 내 AI 모듈 기획, 설계, 개발■ AI 분석 모델링, AI관련 정부/민간 과제 수행 2) 연구개발 비용

(단위 :백만원)

과목	2024년 3분기	2023년	2022년

매출액	10,697	16,986	25,933

연구개발비용 총계	2,606	4,068	4,712

(정부보조금)	-	-	-

회계처리	개발비(무형자산)	-	-	-

경상연구개발비(비용)	2,606	4,068	4,712

매출액 대비 비율
[연구개발비용 총계 / 당기매출액 x 100]	24.36%	23.95%	18.17%

3) 연구개발 실적

연구과제	내용

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 등록하고조회할 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

LLM(초거대언어모델)응용 기술 개발 및 제품 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

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

Excel Intergration기술 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

고객 행동 기반 상품 추천제품 onCMS개발	■ 고객 행동 데이터를 머신러닝/딥러닝 알고리즘 및 통계형 알고리즘으로 분석하여 다양한 주제의 맞춤형 상품 추천 제공
- 웹사이트, 모바일 앱 등 디지털 채널에서 발생하는 고객 행동 정보 및 상품 정보반
■ 고객 속성 및 구매 정보 중심의 기존 추천 시스템에 비해 고객 행동 정보를 바탕으로 묵시적인 단기 의도(intent)를 반영한 효과적인 상품 추천 가능
■ 추천 방식 및 데이터 특성에 따른 10개의 머신러닝/딥러닝 알고리즘 및 10개의 통계형 알고리즘 탑재
- 사용자(고객)-아이템(상품) 간 관계 및 아이템 정보 분석을 위한 다양한 머신러닝 /딥러닝 알고리즘 적용

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)
- 다양한 고객 행동 분석 차트 탑재 (시나리오 분석, 이동경로 분석, 네트워크 분석, 잔존율(리텐션) 분석 등)
■ 고객 중심으로 모든 데이터를 통합, 분석하여 데이터에 기반한 고객 중심의 비즈니스 의사결정 지원

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 v1.1 제품 개발	■ 보안 강화- Kerberos, Keycloak, oAuth 등 새로운Open Source도입을 통해 Single Sign On 기능을 개발
■ 관리/운영 기능 강화- 유력한 IaC(Infra as Code) 도구인 Ansible을 도입하여, 솔루션 내에 도입된 많은 오픈 소스들에 대한 설치를 자동화하고, 향후 CI/CD 자동화를 이루기 위한 기반 환경을 확보
- 시스템 이벤트에 대한 Alert 기능을 추가하여 운영 수준을 향상시켰으며, 기존에 제공되는 인프라 자원 모니터링 기능에 추가로 GPU, Kubernetes, Hadoop에 대한 상세 모니터링 기능을 개발
■ 신규 기능 추가- Container 기반으로 제공되는 Workspace에 대한 이미지 자동 build 기능을 개발하여 고객의 요구에 동적으로 대응할 수 있는 기반 기능을 확보함
- 실시간 분석을 위하여 주로 사용하는 Impala 엔진을 도입하여 Hive 사용에 비해 더 향상된 response time을 제공
■ SmartAI Cloud 버전 개발 (~2024)
- Cloud 버전 개발의 PoC 단계로 NaverCloudPlatform 환경에서 IaaS 기반의 개발 환경을 구축

Kubernetes 기반실시간 Model Serving기술 개발	■ 실시간 모델 예측을 수행하기 위하여 모델 배포 기술 개발- 실시간 모델 서빙을 수행하기 위한 REST API 기반의 container wrapping기술을 개발하여, 분석가가 등록한 모델을 IT담당자가 쉽게 배포할 수 있는 환경을 제공
- Kubernetes를 기반으로 실시간 모델 예측을 수행하는 컨테이너를 배포할 수 있으며, 트래픽에 유동적으로 대처할 수 있도록 AutoScaling 기능을 개발
- 실시간 수행 중인 모델에 대한, 자원 사용량을 모니터링 할 수 있는 관리기능을 개발

마케팅 AI모듈 개발	■ onCMS 용 추천 모델 관리 기능 개발- 오브젠의online 전용 마켓팅 솔루션인 onCMS 에서 pre-built된 추천 모델을 활용할 수 있도록 모델 등록, 스케쥴링, 모니터링 등의 모델 관리 기능을 개발하여 onCMS 솔루션에 제공
- 모델 수행이력, 자원 사용현황, 모델 성능지표에 대한 모니터링 기능을 개발
■ Auto 타겟팅 모듈 적용- 마케팅 프로그램의 대상이 되는 고객군을AI 분석모형을 통해 산출할 수 있도록 타겟팅 과정을 자동화하는Auto 타겟팅 기능 개발- 마케터가 기획하려는 마케팅의 목적과 대상 고객 규모만 선택하면AI 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 있도록AI 기반의AB 테스트 모듈 개발- A/B 테스트 모듈은 알고자 하는 가설에 대해서 실험을 통해 통계적유의미성을 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

Container 기반 분석 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 배포 및 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

obzen Daisy Suite 개발	■ Pre - defined 표준화 마케팅 솔루션 개발- 당사의 산업별 표준 데이터 모델 기반으로 표준화된 기능과 컨텐츠를 모두 탑재 하여 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

End-to-End고객 데이터 및 경험 관리플랫폼( obzen CDXP+) 개발	■ 당사가 데이터, 분석, 마케팅, AI 영역에서 개발 및 공급해 온 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
- 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

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