심플랫폼 분기보고서 (2025.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 당사는 분기보고서 제출일 현재 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.

나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직 구성

IoT기술 및 인공지능(AI) 알고리즘 개발 등을 통한 제품화를 위해서는 디바이스 연결및 산업용 데이터 분석 등의 특화된 기술이 필요합니다. 디바이스 연결을 위한 IoT 기술은 기술본부인 AIoT 서비스 개발팀, AIoT 플랫폼 개발팀, 서비스 디자인팀, 프로젝트 수행팀, 품질 총 5개의 팀으로 구성되어있습니다. NUBISON AIoT 서비스 제공을 위한 다양한 디바이스 연결 및 아키텍처 설계, 개발과 수집된 데이터를 화면상으로 표출하는 데이터 뷰, 화면 구성에 대한 설계 및 구성, 최종적인 품질 관리까지 업무를 수행하고 있습니다. 인공지능(AI) 알고리즘 개발 및 고도화는 기술연구소인 Industrial AI팀에서 머신러닝, 딥러닝 등 산업용 AI모델 개발 및 고도화, NUBISON AIoT 플랫폼에 제품화를 위한 연구 개발을 수행하고 있습니다.

연구개발 조직별 업무역할은 아래와 같습니다.

팀	업무 역할

기술 연구소 / Industrial AI팀	산업용 AI 알고리즘 연구 / AI 배포 및 성능 검증 /산업용 AI 알고리즘 개발

AIoT 플랫폼 개발	NUBISON AIoT 제품 아키텍처, Back-end 설계 및 개발
API / 다양한 Device Connectivity개발

AIoT 서비스 개발	NUBISON AIoT 제품 Front-end 설계 및 개발
－ 타임라인, 지도기반 모니터링, 현장 모니터링, 대시보드, 데이터 뷰
Mobile App/Connectivity 개발

서비스 디자인팀	NUBISON AIoT 제품 서비스 기획
UI/UX Design Publishing
서비스 기능 통합 테스트

프로젝트 수행팀	NUBISON AIoT 제품의 대외 사업 수행 및 관리
정부과제 및 대형 공공 사업에 당사의 솔루션이 들어 갈 경우 설치 및 연계 관리 등의 업무

품질	소프트웨어 품질 관리
ISO 인증 업무

(2) 연구개발비용(단위: 천원,%)

구 분	제15기 1분기	제14기	제13기

정부보조금 차감 전연구개발비용 (A)	586,448	2,283,315	1,746,348

정부보조금 (B)	(98,056)	(600,114)	(732,228)

연구개발비용 (C= A-B)	488,392	1,683,201	1,014,120

(매출액 대비 비율)	477.2	23.3	23.1

(3) 연구개발실적

당사는 NUBISON AIoT 서비스 개발 및 고도화, 인공지능(AI) 기술 개발 및 고도화 에 필요한 기반 기술을 연구조직에서 자체 개발하고 있습니다. 당사가 과거 연구개발한 내역은 다음과 같습니다.

구분	일자	NUBISON AIoT 서비스 개발 내용

1.	2017.03	·Thing Driver 구축을 통한 IoT 장비 연동 기능 및 Thing Driver를 통해 수집된 데이터 조회 기능을 개발하였고, IoT 데이터 이상 상태를 경고할 수 있는 규칙 관리 기능, 모바일 어플리케이션 생성 기능을 개발하였습니다. 장비 연계 가능한 프로토콜은 MQTT, TCP, HTTP, ZigBee, Bluetooth, Serial 지원 가능하게 개발하였습니다.
·기존 AI기술인 One-Class SVM,Local Outlier Factor, Deep SVDD등에 대한 연구를 통해 거리 기반 비지도 학습으로 이상치를 탐지하는 분석 방식에 대한 연구를 시작하였습니다.

2.	2017.04 ~2019.11	·Thing Driver을 통해 자신이 등록한 제품 및 드라이버를 다른 사용자가 사용할 수 있도록 공유할 수 있는 기능과 디바이스 통신 이력 조회 기능을 개발하였습니다. 그리고, 아이콘 클릭만으로 모니터링 대상과 표시 형태를 설정할 수 있는 GUI 기반 실시간 모니터링 설정 기능, 지도 위 해당 위치 상에서 디바이스 데이터 실시간 조회가 가능한 지도 기반 실시간 모니터링 기능을 개발하였습니다. 타 시스템에서 당사 제품에 연계할 수 있도록 API를 개발하여 연계 기능을 제공하였습니다. 장비 연계 가능한 프로토콜에 LoRa, NB-IoT, CoAP 지원가능하게 개발하였습니다. ·기존 AI 기술인 Point Cloud Boundary(PCB) 의 기본적인 방향을 설계를 기존 방식의 한계점과 보환방향을 파악하여 새로운 방식 적용하여 테스트를 시작하였고, 클러스터링 기법과 마할라노비스 거리 기반의 알고리즘을 통해 정상데이터의 밀착접합으로 recall 성능에 초점하여 연구를 하였습니다. Topological Data Analysis(TDA)를 통한 응용수학에서 위상적 데이터 분석은 위상수학의 테크닉을 사용하여 데이터 셋을 분석하는 접근 방식으로 연구를 하였습니다.

3.	2019.12~2021.06	·자체적으로 IoT 통신 기능이 없어 게이트웨이 등 다른 디바이스에 의존하는 NON-IoT 로컬디바이스를 설정할 수 있도록 디바이스 연동 기능을 개발하였고, 데이터 조회시 통계 데이터를 확인할 수 있도록 조회 기능을 개발하였습니다. 위치 및 위치 그룹 관리 기능, 디바이스 데이터 사용량 집계 기능, 규직의 주기적 적용(스케줄 관리) 기능, 메뉴 구조 및 UI/UX를 개편하였습니다. 장비연계 가능한 프로토콜에 OneM2M, UDP, FTP 지원가능하게 개발하였습니다..
·공정과정 또는 장비에서 발생하는 시계열 데이터를 조합론적 그린 함수 방법으로 점구름(Point Cloud)으로 변환하는 연구를 하였습니다. 시간 지연 내장 함수로 시계열 내에서 일정시간을 간격에서 떨어진 좌표로 갖는 점들의 집합의 Taken’s embedding방식연구를 하였습니다.

4.	2021.07~ 2022.10	·시계열 데이터 이외의 이미지, 영상 등의 수집 가능한 데이터 유형 확대, 대량 데이터의 처리 능력 향상 및 스케줄 관리 고도화를 통한 퍼포먼스 향상, 사물 위치 데이터 암호화 저장을 통한 보안 강화를 진행하였습니다. 장비 연계 가능한 프로토콜에 HL7이 지원가능하게 개발하였습니다. ·산업 현장의 이미지 분류를 위해 특성에 따른 Vision AI 기술을 연구하여, 이미지를 객체 유형 기반하여 이미지 증식 기법, 이종의 산업용 데이터를 분석하는 앙상블 학습 기법, 반지도 학습 기법, 데이터의 민감도에 따라 Hyperparameter를 조정하여 영상을 처리 하는 민감도 우선순위 Hyperparameter 튜닝 기술을 연구 개발하였습니다.

5.	2022.11~2023.03	·MSA(MicroService Architecture)로 구조 변경하여 시스템 아키텍처를 고도화 하였고, 사용자 데이터 보안 강화, Thing Driver 관리 시스템 오토 스케일링을 적용하여 시스템의 안정성, 유연성, 보안성을 강화하였습니다. ·Effective conductance를 이용한 네트워크 기반 이상데이터 탐지 알고리즘을 연구 개발하였습니다.

6.	2023.04~ 2023.06	·디바이스 메타데이터 설정 기능과 데이터 리포트 생성 기능을 개발하였고, 알림 방식을 고도화 (반복설정/해제, 해제시 알림 등) 개발하였으며, 데이터 표시 방식 개선 등 UI/UX 개선도 기술 개발과 함께 진행하였습니다. ·SimPlatform Neural Network 디자인 및 연구을 시작하였고, Multi-Variable Time-Series Data based Neural Network 연구하였습니다. 합성곱 신경망(Convolution neural network)기반의 Neural Network를 연구 시작하였습니다.

7.	2023.07~ 2024.11	·쿼리 최적화와 리소스 최적화 등을 통해 퍼포먼스를 향상하였고 데이터 차트 방식 개선, GUI 기반 모니터링 화면 복제를 통한 설정 기능을 개발하였고, 디바이스 연계 시뮬레이터와 다국어 추가 지원(영어, 베트남어, 인도네시아어), CCTV 연동 기능을 추가 개발하였습니다. 장비연계 가능한 프로토콜에 RTSP 지원 가능하게 개발하였습니다. ·umap-clustering를 추가하여 클러스터링 방식을 고도화하였고, PCB Generator의 알고리즘 연구는 PCB Classifier 알고리즘 기반의 이상 데이터 생성과 Parametric Classifier 알고리즘 학습 위주로 연구 개발하였습니다. ·Spatio-Temporal Fusion(Image and Sequence Data)와 Badminton Shot Classification Task 활용하는 Multi-Modal Learning Model 개발 하였습니다.

당사의 제품인 "NUBISON AIoT" 내에는 IoT, SDA(AI 모델, Simplatform Data Analysis), MLOps 기능이 구현되어 있으며, 각 기능(솔루션별) 제공가능한 서비스와 관련하여 분류한 당사의 주요 기술개발 내용은 같습니다.

솔루션명	제공가능한 서비스

NUBISON IoT	고객의 단순한 데이터 수집 서비스 제공

NUBISON SDA	당사가 보유 중인 AI 학습 모델을 통한 서비스 제공

NUBISON MLOps	기존의 AI 서비스 중인 고객이 지속적인 AI 모델의 업데이트 서비스 제공