오브젠 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등

해당사항 없습니다.나. 연구개발활동1) 연구개발 조직 및 운영당사의 AI R(기업부설연구소)는 Core Product팀, UX, AI모델팀, AI전략팀으로 구성되어 있으며, 약 30명 이상의 연구진이 당사의 핵심 솔루션을 개발하고, 차세대 AI기술 트렌드를 연구하고, 미래 신성장동력을 기획합니다.□ 주요 업무- 데이터 기반 개인 맞춤형 추천 엔진의 고도화를 통한 사용자 경험 최적화 및 서비스 제품 기획 및 설계- 로그 및 실시간 데이터 수집, 처리, 분석 데이터 생성 및 전송 플랫폼, 제품 설치툴, 마케팅 설계, 수행, 분석 관련 제품 기획 및 설계- UX, Insight, 시각화 분석, 노코드 개발, 웹 개발 환경 및 앱 개발 제품 기획/설계- Tag Analytics 제품의 분석 기반(Data Layer) 설계/DB개발, Data Flow 설계/개발및 DBMS 특성에 맞는 튜닝- AI MLOps 관련한 제품 기획/설계- 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	2026년 1분기	2025년	2024년

매출액	13,090	24,017	15,202

연구개발비용 총계	1,117	3,379	3,269

(정부보조금)	-	-	-

회계처리	개발비(무형자산)	-	-	-

경상연구개발비(비용)	1,117	3,379	3,269

매출액 대비 비율
[연구개발비용 총계 / 당기매출액 x 100]	8.53%	14.07%	21.51%

3) 연구개발 실적

연구과제	내용

Agentic AI제품 v1.0 Release	■ obzen 생성형 AI 솔루션 v1.0 출시- Agentic 서비스 개발을 위한 Agent Builder- 마케팅 기획 지원을 위한 에이전트＊Market reseach agent : 경쟁사 마케팅 현황 및 정보 검색＊Campaign seach agent : 캠페인 정보 검색, 유사 캠페인 검색, 실적 정보 검색
＊Customer analytics agent : 고객 분석, 타겟 고객군 생성 및 고객군 프로파일링＊Customer suggestion agent : 특정 목적 및 상황에 맞는 캠페인 대상 고객군 추천- 로그데이터 분석을 위한 에이전트 : 시나리오 분석, 세그먼트 분석- RAG기반 검색 시스템- KnowledgeBase 구축 pipeline 설계, 배포 및 운영- 시스템 운영 관리 및 모니터링

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 있도록제품 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 모델대응 기반 마련

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 SQL을생성하고 그 정확도를 다양한 모델, 프롬프트에 대해 실험하여 비교 검증.
- 사내 개발서버의 테이블 스키마를 직접 적용하여 현재 LLM모델이 갖는 컨텍스트창크기의 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 주는코파일럿 기능을 구현
- Naver Hyperclova, OpenAI GPT, Google Gemini, Local LLM 등 여러 AISP의모델을 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 판단하여고객에게 제공함으로써 주식거래에 도움을 주는 기능을 제공
■ 문서기반 고객 질의응답 기술
- 초거대 언어모델의 자연어를 이해하고, 생성하는 기술을 기반으로 하여 사내 여러문서를 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 캠페인을자동으로 설계하고 생성해주는 코파일럿 기능 개발■ OSC 솔루션 내 코파일럿 기능 개발- LLM(초거대 언어모델) 기반의 대화형 챗봇을 통해 고객의 영업활동을 돕는 "활동추천", "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 Model)을 활용하여 특정 도메인 또는 업무에최적화된 성능을 도출하기 위해 지속적 사전학습(Continual Pre-training)과 미세조정(Fine-tuning)을 수행하고 지속적 사전학습을 통해 일반적인 언어 모델이 도메인 특화된지식을 습득하도록 하였으며, 이후 미세조정을 통해 모델의 성능을 더욱 정밀하게향상시키고 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 산출하고추천하는 AI모델 개발
■ 선호도 기반 상품추천 모델 개발
- 고객의 과거 구매이력, 웹에서의 행동이력을 바탕으로 인공지능 알고리즘을 이용해고객별 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 브랜드에대한 마케팅 캠페인 수행 시 타겟팅에 활용
■ 임베딩을 활용한 추천 모델 개발
- 딥러닝 알고리즘을 통해 상품을 벡터 공간에 의미있게 임베딩하고, 이를 이용해 상품 간가까운 거리에 있는 상품을 추천해주는 모델 개발

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 생성및 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 연결해주는핵심 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 및온라인 러닝 기반의 성과 추적 및 개선- KPI 연계를 통해 개인화 추천이 전체 Funnel 전환 최적화에 기여했는지 평가

온/오프라인 통합고객 행동 분석 제품(obzen 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/분석하며, 고객 정보와의 결합을 제한적으로 지원
- 당사 제품은 오프라인 채널에서의 고객 행동(매장 구매, 매장 적립 등)이나 고객의행동 없이 시스템이 자동 처리하는 변화(구매 확정, 구독 취소 등)도 온라인과동일한 기준으로 수집 및 통합 처리하여 온-오프라인이 연결되는 옴니채널 관점의분석 가능
- 로그 수집 즉시 고객 정보와 결합하고 분석 대상 데이터로 가공하여 실시간 고객통합 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 중심의비즈니스 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

자체 BI(DataIntelligence) 제품 개발	■ Web Framework 개발- 웹 페이지를 개발하는 과정에서 겪는 어려움을 줄이기 위해 데이터베이스 연동, 템플릿형태의 표준, 세션 관리, 코드 재사용, 로그인 기능, 메뉴관리, 권한, 화면제어 등 다양한 기능을 포함하고 있는 프레임워크 개발■ DataIntelligence Web 전환- Web Framework를 적용하여 DataIntelligence의 모든 기능이 html5 기반으로 서비스가될 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

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

인과추론 기반마케팅 성과분석제품 개발	■ 마케팅 성과분석 분야에 인과추론 기술 적용- 별도의 대조군을 두지 않고 마케팅 대상군 외의 데이터를 분석하여 성과의 의미와영향을 미치는 인과 요인을 파악- 마케터가 파악하고자 하는 마케팅(Treatment), 확인하고자 하는 성과 (Outcome; 매출,이용금액, 반응 등), 파악하고자 하는 원인 요소들(Confounders)을 선택하면마케팅 대상군(Treatment Group)과 자동으로 생성된 대조군(Control Group) 간의 차이를비교하여 제시■ 인과관계에 기반한 마케팅 성과 결과 분석- 마케팅 대상군의 마케팅 미실행에 대한 예측값, 대조군의 실행에 대한 예측값 간의차이 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