심플랫폼 분기보고서 (2026.03)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약 등 보고서 작성기준일 현재 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다.

나. 연구개발활동(1) 연구개발 담당조직

당사는 산업용 AX 플랫폼의 제품화를 위해 디바이스 연결, 산업용 데이터 처리, AI 기반 분석 등 산업 현장에 특화된 기술 개발을 수행하고 있습니다. 이를 위해 기술본부와 기술연구소를 중심으로 한 집중적 R 조직 체계를 운영하고 있으며, 산업용 AX 플랫폼 개발에 필요한 자체 기술 역량을 확보하고 있습니다.기술본부는 총 6개 팀으로 구성되어 AX 플랫폼 제공을 위한 다양한 디바이스 연결, 시스템 아키텍처 설계 및 개발, 수집 데이터의 시각화ㆍ대시보드 구성, 그리고 최종 품질 관리까지 폭넓은 업무를 수행하고 있습니다.기술연구소 산하 Industrial AI팀은 산업용 AI 알고리즘 개발 및 고도화를 주도하고 있으며, 머신러닝ㆍ딥러닝 기반 산업용 AI 모델 연구와 AX 플랫폼에 적용 가능한 기능의 개발을 수행하고 있습니다. 이를 통해 당사는 산업용 AX 플랫폼의 기술 완성도를 지속적으로 향상시키고, 다양한 산업 환경에 최적화된 솔루션을 제공하고 있습니다.

(2) 연구개발비용(단위: 천원,%)

구 분	제16기 1분기	제15기	제14기

정부보조금 차감 전 연구개발비용 (A)	1,119,791	2,962,493	2,283,315

정부보조금 (B)	158,370	877,813	600,114

연구개발비용 (C= A-B)	961,421	2,084,680	1,683,201

연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용 총계÷당기매출액×100]	203.5	20.0	23.3

※ 비율은 정부보조금(국고보조금)을 차감한 후의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정하였습니다.

(3) 연구개발실적

사업연도	연구부문	연구 내용 및 기대효과

2024	NUBISON AX	Ver 4.2~4.5(NUBISON AIoT개발)- 쿼리 최적화와 리소스 최적화 등을 통해 퍼포먼스를 향상- 데이터 차트 방식 개선, GUI 기반 모니터링 화면 복제를 통한 설정 기능 개발- 디바이스 연계 시뮬레이터와 다국어 추가 지원(영어, 베트남어, 인도네시아어), CCTV 연동 기능을 추가 개발- 장비연계 가능한 프로토콜에 RTSP 지원 가능하게 개발

AI	- Umap-clustering를 추가하여 클러스터링 방식 고도화- PCB Generator 알고리즘 연구(PCB Classifier 알고리즘 기반 이상 데이터 생성, Parametric Classifier 알고리즘 학습)- Spatio-Temporal Fusion(Image and Sequence Data)와 Badminton Shot Classification Task 활용하는 멀티모달 러닝모델 개발

2025	NUBISON AX	Ver 5.0 (NUBISON AX플랫폼 개발)- IoT 장비의 펌웨어를 플랫폼 내에서 관리/원격 업데이트할 수 있도록 FOTA(Firmware Over-The-Air) 기능 개발하여, 디바이스 운영 안정성과 유지보수 효율성 강화- 기존 AIoT플랫폼 고도화와 동시에 보유하는 AI 관련 기술들을 플랫폼화하여 통합함으로써 AX플랫폼으로 전환- SaaS/On-Premise 통합 지원 가능한 Kubernetes 기반 실행 환경 구축으로 NUBISON 플랫폼의 배포/운영/확장 구조를 표준화- IoT 장비 데이터뿐만 아니라 업무 데이터 등 비정형 데이터까지 수집/저장/관리할 수 있도록 데이터레이크 플랫폼(NUBISON Datalake)을 구축하여, NUBISON 플랫폼의 데이터 수용 범위를 확장하고 고급 분석을 위한 기반 마련- 데이터 조회, 알림, 이상 현상 분석을 위해 LLM 기반 AI Agent를 개발하여 플랫폼 내 데이터를 기반으로 한 지능형 분석, 상황 요약, 원인분 석 및 의사결정 지원 기능을 제공- NUBISON MCP Server 제공으로 외부 AI Agent에서 당사 플랫폼 데이터 활용 및 Agent 간 연계/확장 가능한 인터페이스 구축- AIoT 플랫폼 고도화를 바탕으로, 기존에 구축된 MLOps 플랫폼을 고도화하여 AI 모델의 실험, 학습, 배포, 운영관리 역량을 강화- Label Studio 연계를 통해 학습 데이터 레이블링 기능 추가, Jupyter Notebook 연동으로 데이터 분석 및 모델 실험 환경 제공

AI	- AI 기반 배드민턴 스포츠 영상 분석 프레임워크 연구개발- 소도체 단면 이미지와 레이저 깊이 정보를 결합하여 등급 판정을 수행하는 영상-깊이 융합 분석 연구- 반도체 에칭 공정 FDC 이상탐지 모델 개발, 공정 원인 분석 모델 및 분석 도구 개발, Wafer Bin Map 이미지 분류 모델 고도화 및 NPU 적용- 디스플레이 산업 Caulking 공정 데이터 기반 이상탐지 및 Fine Metal Mask 개구부 이미지 불량 탐지 모델 연구개발- 산업용 다변량 시계열 데이터의 Anomaly Detection 알고리즘 연구개발 연구성과 논문이 NeurIPS 2025 Conference에 채택 및 OracleAD 프레임워크로 소개- 이상탐지 모델 성능 향상을 위한 정상 데이터 기반 이상 데이터 생성 기술(Time-Series Data Generation) 연구개발

2026	NUBISON AX	Ver 5.1 (NUBISON AX 플랫폼 고도화)- 플랫폼 UI/UX 전면 개편으로 사용자 접근성·편의성 강화- 사용자 요구에 따라 화면을 직접 구성할 수 있는 UI/UX 빌더 기능 고도화로 대시보드 및 모니터링 화면의 유연한 커스터마이징 지원- 현장 중심의 데이터 조회, 모니터링, 의사결정이 가능하도록 모바일 환경에서의 주요 기능 지원 강화- AI 학습, 추론 환경의 효율적 자원 활용을 위한 MIG 기반 GPU 리소스 관리 고도화로 멀티테넌트 환경에서의 안정적인 AI 워크로드 운영지원- LLMOps 도입을 통해 대규모 언어 모델을 효율적으로 운용할 수 있는 체계를 마련- 기존 AI Agent 및 RAG 기술을 고도화하여 AX 플랫폼 기반의 더욱 정교하고 실질적인 업무 자동화를 구현할 계획- 현장의 데이터 전문가 없이도 머신러닝 모델 생성, 학습, 적용이 가능한 LLM 기반 AutoML 기능 개발로 AX 플랫폼의 AI 활용 진입 장벽 완화

AI	- AI 기반 스포츠 영상 분석 프레임워크 확장 및 고도화(탁구로 종목 확장, 기존 배드민턴 종목 프레임워크 고도화)- 데이터 노이즈에 강건한 이상탐지 모델 중심으로 산업용 다변량 시계열 데이터 Anomaly Detection 알고리즘 연구개발(계속)- 이상탐지 모델 성능 향상을 위한 정상 데이터 기반 이상 데이터 생성 기술(Time-Series Data Generation) 연구개발(계속)- 시계열 데이터를 활용한 LLM 기반 산업용 멀티모달 추론 프레임워크 연구- 산업용 다변량 시계열 데이터와 이미지 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 모델 연구