뉴엔AI 분기보고서 (2025.09)
7. 기타 참고사항

가. 시장 규모 및 전망(1) AI 시장

(가) 시장의 특성

국내 인공지능 시장은 최근 몇 년간 비약적인 성장세를 보이고 있으며, 정부 주도의 디지털 전략과 산업 전반의 디지털 전환 흐름에 따라 빠르게 확장되고 있는 전략 산업 중 하나입니다. 인공지능 시장은 크게 ① 인식형 AI(음성ㆍ영상 인식 등), ② 분석형 AI(데이터 패턴 예측 및 분류), ③ 생성형 AI(텍스트 및 이미지 생성 등), ④ 서비스형 AI(AIaaS) 등으로 구분되며, 이 중 최근 생성형 AI의 실무 적용 가능성이 확대되면서 관련 기술과 인프라 수요가 급증하고 있습니다.한국정보통신기술협회(TTA) 및 과학기술정보통신부 등 정부기관은 인공지능 기술을 국가전략기술로 지정하고 있으며, 관련 법ㆍ제도 정비, 인프라 구축, R 지원, 인재 양성 등 다방면의 정책을 추진하고 있습니다. 민간 영역에서는 자연어 처리, 고객응대 자동화, 업무 자동화(RPA), 이상탐지, 이미지 분석 등 다양한 산업 분야에서 AI의 수요가 확산되고 있습니다. 국내 인공지능 시장 내 인공지능 도입 IT소프트웨어와 서비스의 경우 기술적 완성도와 실제 현업 적용 가능성, 산업별 도메인지식 반영 여부, 사용자 편의성 등을 두루 겸비해야만 사업성과 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 이는 텍스트 기반의 정성적 데이터 분석 기술, 생성형 요약, 대화형 인터페이스 등 실사용 중심의 AI 기술에 대한 시장 수요가 계속해서 확대되며 산업 전반에 폭넓게 도입되고 있기 때문입니다.

(나) 시장 규모 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 매 1년마다 고시하는 '인공지능산업 실태조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다. 해당 조사에 따르면 2023년 인공지능 기업들의 매출액은 총 5.2조원이었으며, 사업 분야별로는 인공지능 응용소프트웨어의 매출이 약 1.9조원을 차지하며 전체 인공지능 기업 매출액의 43.3%를 차지하였습니다.

[국내 인공지능 기업 매출액 현황]
(단위: 백만원, %)

구분	2022 금액	2022 비율	2023(E) 금액	2023(E) 비율	'22-'23 CAGR

① 인공지능 시스템 소프트웨어	629,303.0	14.7	778,144.8	15.0	23.7

② 인공지능 응용 소프트웨어	1,853,323.2	43.3	2,305,714.3	44.3	24.4

③ 인공지능 구축ㆍ관리 및 관련 정보 서비스	1,599,567.3	37.4	1,862,009.5	35.8	16.4

④ 인공지능 연산 및 처리 부품/장치	200,262.3	4.7	255,051.7	4.9	27.4

인공지능 매출 합계	4,282,455.8	100.0	5,200,920.4	100.0	21.4

(다) 성장 전망

IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC에서 추정한 국내 인공지능 시장의 규모와 시장 전망은 다음과 같습니다.

[r국내 인공지능 시장 전망]
(단위 : 십억원)

구분	2023년	2024년	2025년	2026년	2027년

국내 인공지능 시장전망	2,612.30	3,066.20	3,438.50	3,945.60	4,463.60

해당 자료에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장규모는 2022년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성하였으며, 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하여 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.이러한 고성장의 주요 배경은, 디지털 전환 가속화와 AI도입 수요의 확산, 정부의 전략적 투자 및 인프라 확충, 업무 특화형 AI의 부상 등이 있습니다. 제조, 금융, 유통, 의료, 교육 등 전 산업 분야에서 업무 자동화, 고객 응대, 예측 분석 등을 목적으로 AI 기술 도입이 급격히 확산되고 있으며, 이에 기업들도 AI를 단순 실험 단계를 넘어 실무에 통합하고 있습니다. 정부는 AI를 12대 국가전략기술 중 하나로 지정하고, 「초거대 AI 개발 프로젝트」, 「AI 바우처 사업」, 「K-클라우드 프로젝트」 등을 통해 기술개발 및 산업생태계 조성을 적극 추진하고 있습니다. 최근 미국, 유럽연합(EU), 프랑스 등 주요 선진국은 수백조원 규모의 AI 분야 대규모 민간투자 유치를 발표했고, 중국 스타트업 딥시크가 SWㆍ알고리즘 혁신을 통해 미국 빅테크 수준의 AI 모델을 개발해 시장에 충격을 주고 있는 상황으 로 이러한 글로벌 변화에 대응하여 중소벤처기업부 또한 AIㆍ반도체 등 혁신성장 분야에 5조7000억원을 지원 하겠다는 방안을 담은 'AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용확산 방안'을 2025년 2월 발표하였습니다. 특히, 최근 국내외를 막론하고 중소 규모의 AI 서비스 및 소프트웨어 기업들이 빠르게 증가하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 공개를 기점으로 소규모ㆍ도메인 특화형 AI 비즈니스의 기회를 확대시켰습니다. 대기업 및 중견기업은 전사적 AI 시스템보다는 현업 과제 해결형, 경량화된 AI 서비스를 도입하려는 경향이 존재하며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 제공하는 AI 서비스형 인프라(AI as a Service, AIaaS)가 중소기업 및 스타트업이 초기 투자 없이도 AI 서비스를 배포하고 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다. 따라서 국내 인공지능 시장은 정부 주도의 디지털 전환 정책과 민간의 기술 수요 확대에 따라 빠른 속도로 성장하고 있으며, 향후 고성장 기조를 유지할 것으로 전망됩니다.

(2) 빅데이터 분석 시장(가) 시장의 특성

빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며, 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈로 머신러닝, AI, 데이터 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 머신러닝 및 데이터 분석을 결합하면 기업들은 정보를 분석하고 경품, 매출, 물량에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.

데이터 분석 시장은 공공 및 민간 부문 모두에서 디지털 전환의 핵심 수단으로 자리잡고 있으며, 전통적인 통계 분석을 넘어 인공지능 기반의 고차원 예측ㆍ분류ㆍ해석이 가능한 기술로 고도화되고 있습니다. 특히 최근에는 기업 내부의 정형 데이터뿐만 아니라 뉴스, 블로그, SNS, 리뷰 등 외부에서 발생하는 대규모의 비정형 데이터를 수집ㆍ가공하여 실질적인 의사결정에 활용하려는 수요가 증가하고 있습니다.

빅데이터의 중요성에 인식이 제고되면서 기존의 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 투자로 변화하고 있습니다. 정부 또한 AI의 중요성을 인식하여 AI 산업육성 정책을 수립하고, 주도적으로 프로젝트를 추진 중입니다. 다만, 투자 규모 측면에서 주요국 대비 미흡하며 공공데이터 개방, 데이터 거래 시장 등 데이터의 유통이 해결 과제로 남아 있습니다.

(나) 시장 규모

과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 매 1년마다 고시하는 '데이터산업 현황조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다.

[데이터산업 시장규모]
(단위: 억원, %)

구분	2020년 직판매출	2021년 직판매출	2022년 직판매출	2023년(E) 직판매출	증감률 ('21-'22)

데이터 수집ㆍ연계 솔루션 개발ㆍ공급업	2,122	2,499	3,789	5,464	51.60%

데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발ㆍ공급업	8,979	11,021	15,735	16,268	42.80%

데이터 분석 솔루션 개발ㆍ공급업	2,586	2,932	4,162	4,419	42.00%

데이터 관리 솔루션 개발ㆍ공급업	6,022	7,137	8,954	9,407	25.50%

데이터 보안 솔루션 개발ㆍ공급업	2,558	2,894	4,315	4,582	49.10%

빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발ㆍ공급업	2,866	3,359	4,364	4,755	29.90%

소계 (데이터 처리 및 관리 솔루션 개발ㆍ공급업)	25,133	29,843	41,318	44,894	38.50%

데이터 구축ㆍ가공 서비스업	41,622	45,550	47,483	48,876	4.20%

데이터 관련 컨설팅 서비스업	4,194	4,871	5,925	6,338	21.60%

소계 (데이터 구축 및 컨설팅 서비스업)	45,816	50,421	53,408	55,214	5.90%

데이터 판매ㆍ중개 서비스업	13,206	16,678	19,801	19,990	13.30%

정보제공 서비스업	38,039	49,400	60,039	52,036	1.30%

소계 (데이터 판매 및 제공 서비스업)	51,246	66,078	68,840	72,026	4.30%

데이터산업 시장규모 총합	122,195	146,341	163,665	172,133	11.80%

주1)광고 및 시스템 운영 관리 등 데이터 관련 간접매출을 제외하고 데이터와 직접 관련이 있는 매출만을 기재함주2) 상기 표에 기재된 구분 중 뉴엔AI가 직접 속한 업종으로 간주되는 분류를 합친 시장 규모는 2023년 약 8.5조원으로 추정됨.
(출처: 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원(2023))

(다) 성장 전망

[국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망]
(단위: 십억원)

국내 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)는 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서에서 2023년 국내 빅데이터 및 분석 도구 시장은 전년 대비 11.1% 성장하여 2조 7,054억 원의 매출 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 해당 시장은 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억 원 규모에 이를 전망입니다. 국내에서는 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해 데이터를 비즈니스 이니셔티브에 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되는 추세로 특히, 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

나. 계절적 요인 당사의 분기별 매출액을 살펴보면 일반적인 IT회사들과 마찬가지로 4분기에 매출액이 증가하는 것을 확인할 수 있는데 이는 Quetta_Enterprise 신규매출이 일반적으로 4분기에 많이 발생하기 때문입니다. Quetta_Enterprise 매출이 4분기에 큰 이유는 해당회사에 맞추어서 들어가기 때문에 매출규모가 크고 4분기에 도입하여 테스트 후 1월부터 정식오픈하는 케이스가 많기 때문입니다.

다. 대체 시장의 존재 여부 및 향후 전망

AI를 활용한 빅데이터 사업은 AI에 특화된 사업구조로 별도의 대체 시장이 존재하지 않습니다. 당사가 경쟁력을 가지고 사업에 적용하고 있는, AI 기반의 빅데이터툴 없이 일반적인 오피스 도구나 이미지 편집 툴 등을 활용한 사업자는 존재할 수 있으나, AI를 활용한 빅데이터 분석사업을 대체할 수 있는 시장은 없습니다. AI 성장이 가속화될수록 AI를 활용한 빅데이터 사업은 더욱 규모와 중요성 측면에서 지속적으로 성장할 것이라고 판단하고 있습니다.

라. 경쟁현황(1)국내 경쟁현황 당사는 당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스를구독형 방식으로 고객에게 제공함으로써 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2011년 부터 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 당사와 유사한 AI기반 빅데이터 사업을 진행하고 있는 유사업체들은 당사와 매출인식방식, 영업방식, 서비스제공방식의 차이로 인하여 직접적인 매출의 비교가 어려운 한계점이 있습니다. 주요 경쟁사의 경우 SI 방식 위주의 수익 구조와 고객층이 정부과제 비중이 높은 경우에 당사처럼 민간 매출 비중이 높고 서비스방식의 사업을 하는 회사와는 수익구조가 다르게 됩니다. 또한 당사의 경우 이러한 사업구조로 인하여 특정회사를 대상으로 하는 특정원가가 발생하지 않기 때문에 영업수익으로 매출을 측정하지만 일부 경쟁사의 경우 때문에 매출액, 매출원가 구조로 이루어져 매출의 직접적인 비교가 어렵습니다. AI시장의 성장성으로 인하여 매년 높은 전망치를 기록하고 있지만, 지난해 세계적 경기침체에 따라 신업 전반의 실적이 악화되었으며, 경쟁사 대부분이 영업손실을 통해 적자를 기록하였습니다.

(출처 : 전자공시시스템 자료 재편집) (2) 해외 경쟁현황 해외기업으로는 Brandwatch, Sprinklr, (Ipsos) Synthesio, Talkwalker와 같은 글로벌 소셜 빅데이터 기업들이 지속적인 발전을 거듭하고 있습니다.

글로벌 기업은 국내 한글과 관련한 비정형 데이터분석 서비스를 제공하기는 하나 대부분 해외 글로벌을 대상으로 하기 때문에 국내시장을 분석하는데 한계가 있습니다. 또한, 글로벌 기업들은 SNS 마케팅에 특화된 분석 서비스 제공하는데 반하여 당사에서는 다양한 커스터마이징 분석을 지원하여 차별성을 가지고 있으며, 글로벌기업이 마케팅 활동의 기획 및 실행, 피드백 분석 등 원스톱 서비스, 전세계 모든 언어에 대한 분석 및 다양한 AI 솔루션 지원하는데 강점을 가지고 있는 반면, 당사는 외부 데이터와 함께 매출, 판매량 등 내부 데이터까지 연계하여 분석을 제공하는 차이점이 있습니다. (3) 경쟁구도 변경 가능성 당사의 고객사 구성은 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있습니다. 민간기업에서는 입찰이 아닌 BMT(벤치마크테스트), POC(Proof of Concept)를 통해 업체를 선정하게 되어 기술력을 시장에서 입증받아 왔습니다. 향후 경쟁구도 변경된다고 하더라도 AI기반의 빅데이터 분석서비스를 제공하는 전문기업으로서의 위상을 지켜나아갈 것 입니다.

마. 신규사업 당사의 신규사업은 현재 대기업을 대상으로 하는 Quetta_Enterprise영역의 Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health, Quetta_ESG 서비스와 Quetta_Service영역의 Quetta_K-Market Lens, Quetta_Globalization 2가지 서비스를 출시하기 위해 준비중입니다. 또한 기타매출영역에 전문용어 통역 플랫폼을 준비하고 있습니다.

[㈜뉴엔에이아이 신규서비스]

구분	대상서비스	서비스개요

Quetta_Enterprise	Quetta_Global MI	글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스

Quetta_Audience	Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스

Quetta_health	보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스

Quetta_ESG	기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스

Quetta_Service	Quetta_K-Market Lens	업종별 타겟 시장의 트렌드 및 e커머스 분석

Quetta_Globalization	다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스

기타매출	전문용어 통역 플랫폼	분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원

(1) Quetta_Global MI(가) 시장 현황 및 전망 국내에는 21만여개의 수출기업이 있으며 2023년 기준 연간 6,538억불의 수출액을 달성하였습니다. 이러한 수출기업들은 해외 동향에 대해서 민감한 반응을 보이며 특히 글로벌기업 및 수출국가의 정치, 경제, 사회적 이슈 및 규제, 정책등의 동향에 항상 관심을 가지고 있습니다.

기존에 외부 정보, 여론 및 트랜드에 민감한 기업은 대부분 B2C산업을 주력으로 하는 기업이었지만, 최근 B2B, B2G(Business to Government)기업들도 시장에 변화에 빠르게 대응하지 못하면 도퇴될 수밖에 없음을 실감하고, 이에 대한 조직 및 대응 시스템을 고민하고 있습니다.

원자재나 중간단계 제품을 생산하는 B2B기업들은 전방산업 및 고객사에 대한 시장변화 및 경쟁기업의 실적 및 투자, 리스크, 신기술 등에 큰 관심을 가지고 있으며, B2G기업의 경우 각국의 정책 및 규제, 인허가 정보를 분석하고자 합니다.

이러한 시장의 현황과 미래 방향성을 제대로 파악하지 못하는 기업은 시장에서 살아남기 힘들다는 위기의식을 느끼고 있습니다.

특히 정보의 획득이 쉬운 국내보다는 해외 시장 및 각 국가별 정책 동향 등을 분석하는 것에 큰 관심을 가지고 있으나, 이에 대한 방법 및 솔루션을 찾기 힘든 것이 현실입니다.

(출처 : 2023년 기업특성별 무역통계(잠정) 결과, 통계청)

이렇게 국내외 시장 및 정책관련 정보 분석을 위해서는 다양한 웹사이트에서 정보를 수집해야 하는데 단순히 뉴스 등의 텍스트 데이터뿐 아니라, 주가, 유가, 환율, 인허가 정보 등 다양한 정형/비정형 정보를 모두 포함해야 합니다.

(출처 : 2023년 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원)

또한, 이렇게 취합한 정보를 분석하기 위한 전문가가 필요하게 됩니다. 한국데이터산업진흥원에서 발간한 2023년 데이터산업 현황조사에 따르면 데이터 직무별 인력은 향후 5년 내 필요 인력은 29,967명으로 12.6%가 부족할 것으로 예상하고 있으며, 데이터 개발자가 15.2%, 데이터 분석가가 13.8%로 부족할 것으로 예상하고 있습니다. 또한, 일반산업에서 데이터 관련 인력을 채용 시 애로사항으로 실무역량을 갖춘 인력이 부족하다는 의견이 73.0% 비중을 차지하였습니다.

(출처 : 2023년 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원)

수출관련 기업에서는 빅데이터에 기반하여 해외 시장 및 정책 등에 대한 동향을 분석해줄 수 있는 인력에 대한 수요가 있으나 1. 관련 시스템의 부재 및 인력채용의 어려움으로 인하여 필요한 정보를 자동으로 수집하고, 2. 다양한 분석 모델을 통해서 시장의 이슈를 파악하고, 3. 예측모델을 활용하여 리스크를 사전에 예방하고, 4. 최적화된 의사결정을 제언 도구를 통해 비지니스 리스크를 줄이고, 성공확률을 높일 수 있는 AI솔루션에 대한 니즈가 증가하고 있습니다. 이러한 시스템의 도입은 적은 분석인력으로 최고의 효과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징 Quetta_Global MI 서비스는 수출 기업이 글로벌 기업들의 이슈현황과 신기술을 모니터링할 수 있도록 글로벌 5,000개 기업의 시장 동향 및 이슈와 30개 국가의 정책변화 등을 분석합니다. 데이터 분석 방법으로는 한국표준산업분류(KSIC)를 기반으로 각 산업군별로 데이터를 분류하고, 각 산업 도메인에 맞는 분석모델을 적용하여, 불용정보가 배제된 정제된 데이터를 기반으로 AI 분석 경량화 엔진을 커스텀하여, 모든 기업에서 사용할 수 있는 데이터 분석 솔루션을 제공합니다.

도메인별 분석 모델은 당사에서 그동안 수행했던 900여개 과제에서 개발된 모델들로 각 도메인의 대표기업에서 이미 검증이 완료된 모델로 초급 데이터 분석가도 쉽게 사용할 수 있도록, 지능형 분석데이터 생성 및 추출 기능과 AI생성 보고서를 제공합니다.

Quetta_Global MI 제품은 정보분석을 위한 데이터 분석가뿐만 아니라 주요경영진 및 임원들에게 AI추천 이슈를 제공하여 업계의 수많은 이슈중 중요 이슈를 빠르게 전달하는 역할을 수행할 수 있으며, 생성형AI를 기반으로 이슈와 관련 정보를 질의응답 형태로 답변할 수 있는 RAG기술을 포함하고 있어 기업에 데이터 기반 의사 결정(data driven decision making)체계를 손쉽게 구성할 수 있는 솔루션입니다.

(2) Quetta_Audience(가) 시장 현황 및 전망 현대 사회에서 오피니언 리더들은 기업 활동에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있습니다. 첫째, 브랜드 이미지 형성에 중요한 역할을 합니다. 이로 인해 인플루언서 마케팅이 기업의 주요 전략으로 자리 잡게 되었으며, 기업은 이러한 리더들을 활용해 브랜드 가치를 높이고자 합니다. 둘째, 소비자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미칩니다. 전자제품, 자동차, 패션 등 다양한 제품에 대한 이들의 의견은 소비자들이 제품을 평가하고 선택하는 데 큰 영향을 줍니다. 또한, 기업의 평판에 대해 의견을 제시함으로써 기업 이미지에도 영향을 미칩니다. 이러한 이유로 기업들은 오피니언 리더들의 목소리에 주목하며, 이를 효과적으로 활용하기 위해 노력하고 있습니다. 특히, 이들의 SNS 타임라인은 뉴스보다 빠르게 정보를 제공하는 채널로 인식되며, 최근에는 데이터 분석에 필수적인 정보로 활용되고 있습니다.

오피니언리더들의 영향력이 과거보다 크게 증가한 이유는 일반인들의 SNS사용량이 증가했기 때문입니다. 2024년 정보통신정책원구원에서 발간한 세대별 SNS이용현황에 의하면 Z세대는 21년 31.7%에서 23년 57.6%로, Z세대는 21년 31.7%에서 23년 57.6%로, 밀레니얼세대는 21년 20.1%에서 41.0%로 X세대는 21년 14.1%에서 31.2% 베이비붐세대는 21년 9.5%에서 23년 27.1%로 크게 증가하였습니다.

(출처 : 세대별 SNS이용현황, 정보통신정책원구원)

오피니언리더들의 영향력에 대해서 사회이슈 변화에 민감한 기업들은 관심을 기울이고 분석해 보기를 원하고 있으나, 실제 이러한 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 분석모델이 적용된 제품이 없어 몇몇 담당자에 의해 수기로 관리되고 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징 Quetta_Audience서비스는 오피니언 리더(Influencer)의 발언을 기반으로 기사화 및 확산된 언론 매체, 확산량 분석 등 '사회적 영향력'을 분석 및 제공합니다.

글로벌 오피니언 리더(Influencer)의 영향력을 분석하여 트위터, 페이스북, 언론사 등 글로벌 영향력 높은 SNS 플랫폼 및 언론 매체를 통해 글로벌 중요이슈 및 정보의 추이를 제공합니다.

이러한 이슈는 주제별로 그룹핑이 되며, 뉴스 및 SNS플랫폼으로의 재확산 수치를 취합하여 중요이슈를 선정합니다. 또한 오피니언리더의 언급을 언론 및 개인미디어가 어떻게 반응하고 있는지를 분석하여 해당 발언을 조금 더 입체적으로 분석할 수 있는 정보를 제공합니다.

(3) Quetta_Health(가) 시장 현황 및 전망 보험업계에서는 2023년 보험사기에 대한 적발금액이 1조원 이상 발생하고 있으며 이는 전년보다 346억원 3.2%가 증가한 금액입니다. 이러한 보험사기는 생명보험과 손해보험을 가리지 않고 매년 증가하고 있습니다.

(출처 : 금융감독원 홈페이지 참조)

보험사기의 유형별 적발금액을 살펴보면 크게 사고내역조작, 고의사고, 허위사고, 기타로 나누어 볼 수 있는데 각각 사고내역조작이 59.3%, 고의사고가 14.3%, 허위사고가 19.0%, 기타가 7.4 됩니다. 이중 사고내역조작에서 진단서 위변조 및 입원수술비 과다청구가 2,031억원으로 사고내역조작에서도 가장 큰 비중을 차지하고 있으며 전년대비 437억원 증가하여 가장 큰 증감금액을 보이고 있습니다.

이렇게 보험사기가 증가하는 현상은 보험사의 재정적 리스크를 가져오며, 이는 결과적으로 전체 보험가입자의 서비스 품질 하락과 보험료 상승이라는 국가적인 손실을 가져오고 있어 보험업계에서는 사기 예방을 위해 다양한 방법으로 적발시스템을 구축하고, 운영하고 있지만 보험사와 계약자의 관계상 교통사고나 의료시술후 보험금을 지급하지 않는 것은 보험사의 입장에서 큰 리스크를 발생하게 됩니다. 이와 같은 보험사기는 사건이 발생하기 전에 적발하는 것이 가장 좋은 해결책이지만, 아직까지 뚜렷한 대안은 없는 상황입니다.

(출처 : 금융감독원 홈페이지 참조)

(나) 제품의 개요 및 특징 Quetta_Health 서비스는 보험사기 의심징후를 온라인을 통해서 분석하는 제품으로 질병, 치료법, 의료기관의 빅데이터를 AI 분석기술을 활용하여 보험금 과잉 청구를 사전 감지하여, 보험사의 손실을 줄이고 보험료가 부당하게 상승하는 요인을 사전에 제거하는 제품입니다.

크게 두가지 모델이 적용되어 있으며, 첫째로는 병의원의 모럴성 리스크를 탐지하는 방식입니다. 현재 병의원의 의사가 진단한 경우 이를 반박할수 있는 기능이 없어 비급여 진료(시력교정, 미용목적 등)를 급여진료(백내장, 비중격만곡증 등)항목으로 진단할 경우 보험사는 해당 보험금의 지급을 거부할 수 없습니다. (시력교정하러 온 환자에게 백내장으로 진단하여 보험금을 수령하는 등의 행위) 이를 시술하기 전 시점에서 파악하기 위해서 병의원의 홍보, 광고 컨텐츠를 활용할 수 있습니다.

블로그 및 카페, 지식인의 답변 등을 통해서 마케팅 활동을 활발하게 하고 있는 병의원을 파악하고, 어떤 진료과목, 질병, 치료법에 대하여 홍보하는지를 분석해본 결과 85%의 확률로 해당 병의원에서 청구되는 보험금이 증가하는 것으로 확인되었습니다. (2022년 삼성화재와 당사의 POC결과) 이러한 분석모델을 표준화하여 향후 보험금 청구의 증가가 의심되는 병의원 또는 질병, 치료법을 미리 예상하여 사전에 대응할 수 있도록 합니다.

두번째는 최근 법이 개정되어 교통사고 사기를 위한 알선만으로 처벌할 수 있는 규정이 추가됨에 따라 온라인을 통해서 교통사고 사기의 공범을 모집하는 행위를 찾아 해당인원을 수사할 수 있는 근거가 마련되었습니다. 실시간 데이터 수집을 기반으로 카페, 및 구직사이트 등을 통해 공범모집 정보를 수집하고, 일반인이 파악하기 힘든 용어(ㄱㄱㅅ, 공격수, 사고 가해차량 운전 및 탑승자)를 학습하여 정확하게 보험사기 알선 활동을 적발할 수 있습니다.

(4) Quetta_ESG

(가) 시장 현황 및 전망 ESG는 Environmental(환경), Social(사회), Governance(지배구조)를 의미합니다. ESG는 기업이 지속적인 성장 및 생존에 직결되는 핵심가치로, 기업의 지속가능성, 기업가치, 그리고 비재무적 성과지표를 의미합니다. 글로벌 선도기업들은 이미 96%에 육박하는 기업들이 ESG보고서를 작성하고 있으나 현재 우리나라의 경우 전체 상장사 수와 비교하여 ESG보고 수준이 미비한 실정입니다.

(출처 : KPMG Survey of Sustainability 2020, KRX ESG포털 , ESG 정보공개)

한국거래소는 지난 2021년 1월 복잡한 글로벌 이니셔티브와 ESG정보공개에 낯선 기업들을 위해 ESG정보공개 가이던스를 발표하였으며, ESG보고 의무화에 앞서 지속가능보고서 발간 경혐이 없는 기업들에 ESG보고서 작성에 필요한 절차와 권고 공개 지표, 우수사례 등을 제시하였습니다.

이처럼, 기업의 비재무적 경영평가에 대한 체계적 평가를 위한 ESG가 국내외 주요 아젠다로 인식되어 있으며, 2025년부터 2조 원 이상 코스피 상장사의 ESG 정보공개가 2030년부터는 전체 코스피 상장사의 ESG 공시 의무화가 예정되어 있어서 2025년 이후, 대기업 위주의 ESG 자체 평가로 데이터의 수요가 급증할 것으로 예상합니다.

(2) 제품의 개요 및 특징 ESG 공시 의무화가 진행될 경우 내용을 검증할 수 있는 프로세스의 필요가 증가하게 됩니다. 이러한 기업의 ESG활동에 대해서 당사의 Quetta_ESG 서비스는 온라인 빅데이터 500억 개(하루평균 2200만 건) 이상의 소스를 AI로 학습하고 분석하여, 국내 상장기업 및 글로벌 기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제에 대한 분석을 제공합니다.

단순히 각 기업의 ESG활동만 분석하는 것에서 나아가 해당 활동의 사업적 성과와 어떻게 연결되는지도 함께 분석하고, 유사 산업군의 기업내에서 어떤 위치에 있는지 타 기업과의 비교 평가를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 당사의 ESG활동에 대한 성적표를 확인하고, 경쟁그룹내 상위권 기업과 비교하여 강점 및 약점을 파악하고 향후 발전 방향을 제안합니다. 또한 ESG활동으로 인한 기업의 이미지 변화 및 인지도 상승을 직접적인 수치로 확인할 수 있어 ESG활동에 대한 투자를 보다 적극적으로 할 수 있도록 지원합니다.

(5) Quetta_K-Market Lens

(가) 시장 현황 및 전망 온라인상에서 기업들은 해당업종의 트렌드를 분석하고 업종별 급상승 키워드 및 브랜드를 TPOP(Time, Place, Occasion, Person)에 따라 카테고리 또는 신제품끼리 비교 분석하여 실시간 프로모션 및 가격 전략을 수립하기를 원합니다. 하지만 개별 쇼핑몰들이 이러한 전략을 세우고 운영하기에는 시간과 비용이 많이 들어가게 됩니다.

특히, '23년부터 중국 e-커머스가 거대 자본을 이용한 저가 마케팅으로 국내시장에 진출함에 따라 국내 전자상거래 기업이 가격경쟁력과 차별성을 상실하면서 구매대행 및 일부 영세 소매업을 영위하던 소기업의 폐업 증가와 함께 시장 신규 진입이 어려운 상황입니다.

이러한 상황에서도 2024년 상반기에만 225,896개의 도소매업이 창업하였고 이러한 업체들이 경쟁력을 가지기 위해서는 다양한 메타데이터를 통하여 경쟁력을 확보해야 할 것입니다.

최근 가치소비를 넘어서 디토소비(나도 따라 소비한다는 소비개념)가 유행하여 영상컨텐츠 또는 인플루언서의 소비를 따라하는 현상이 극적으로 증가하고 있습니다. “두바이초콜렛”과 스텐리의 “퀜처 텀블러”는 이러한 소비심리의 대표적이 예시입니다. 이러한 디토소비는 굉장히 짧은시간동안 유행했다 사라지는 특성이 있어 빠른 분석과 대응력이 필요합니다. 쇼핑 및 유통 분야의 기업들은 이렇게 만들어 지는 트랜드를 빠르게 활용할 수 있는 수단을 찾고 있으며, 본 제품이 이에 대한 좋은 해법이 될 수 있습니다.

(출처 : 중소벤처기업부, 2024년 상반기 창업기업동향발표)

(나) 제품의 개요 및 특징 Quetta_K-Market Lens 서비스는 업종별 타겟 시장의 트렌드를 깊이 있게 분석 가능한 서비스로 식품을 시작으로 가전제품, 모바일, 자동차까지 주요 생활 소비재에 대한 분석 서비스를 제공할 계획입니다. 온라인 빅데이터와 포털의 검색 데이터를 결합하여 Demographic 정보와 트렌드 추이 분석을 제공하며 다양한 메타데이터(인기 조회 수, 많이 찾는 상품 등)를 대시보드 기반으로 쉽게 분석 가능합니다.

업종별 급상승 아이템 및 브렌드를 TPOP(시간, 장소, 상황, 사람)에 따라 구분하여 제품 속성에 따라 분석하고 분류합니다. 카테고리 또는 신제품끼리 비교 분석이 가능하며, 인기검색어와 쇼핑 트렌드를 확인할 수 있습니다. 업종별 라이프사이클, 인구통계정보, 점포 유형 분석까지 제공하고 있습니다. 또한, Quetta_Market Lens 서비스는 다양한 온라인 쇼핑몰의 수많은 판매딜러의 변칙적 가격 판매를 실시간으로 모니터링함으로써 경쟁 제품 대비 가격 경쟁력을 분석합니다. 이들 통해 실시간 프로모션 및 가격 전략 수립이 가능하며, 온라인 쇼핑몰 가격 분석을 통하여 실시간 재고 관리와 히트 상품 발굴이 가능합니다.

또한 메가히트 아이템을 조기에 발굴할 수 있는 약신호 기반 예측모델이 적용되어 기존의 메가히트 상품의 초기 반응, 확산도가 유사한 아이템을 찾아주어 극심한 경쟁속에서 타사보다 빠르게 트렌디한 제품을 소싱할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

(6) Quetta_Globalization

(가) 시장 현황 및 전망 한국이 글로벌 시장을 겨냥한 제품의 '테스트 베드'로 떠오르고 있습니다. 글로벌 기업들이 '한국 시장에서 성공하면 어떠한 시장에서도 무난히 성공할 것'이란 인식을 갖게 된 것은 다른 나라에 비해 국내 소비자들이 품질과 서비스에 대한 기준이 까다롭고, 트렌드에 민감하기 때문입니다.

또한, 국내 문화, 컨텐츠, 영화, 음악, 제품 등 다양한 국내 상품들 또한 세계시장에서 인정받고 발전해 나가며 그 어느때보다 한국시장에 대한 관심도가 높아진 상황입니다. 하지만 해외업체들은 현재 국내 시장을 분석하고 활용하는데 단순히 전문가 집단이나 현장상황의 파악만으로 가져가는 한계가 있습니다.

(나) 제품의 개요 및 특징 다양한 한국의 컨텐츠를 모델링하여 다국어로번역 후 글로벌 고객사들에게 제공하는 서비스로 별도의 시스템 구축없이 각국 현지에서 영어, 일본어, 중국어로 한국시장 분석데이터를 활용할 수 있게 합니다. 이를 통해 해외에서 한국의 이슈 및 트랜드를 빠르게 파악할 수 있으며, 라이징 아이템(제품 및 브랜드)을 확인하고, 이러한 제품의 인기요인에 대한 분석을 빠르게 수행할 수 있습니다.

현재도 일부 해외 고객사들이 Quettai 서비스를 한국어로 보고 있는 것에 착안하여 Quettai 3.0 서비스 런칭 직후 Quettai 3.0 제품을 다국어 전문용어 번역기능을 추가하여 한국시장에 관심있는 해외 고객사에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.

바. 지식재산권

번호	구분	내용	권리자	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	인쇄물 위치정보 제공시스템	뉴엔에이아이	2006.06.04	2007.04.30	-	대한민국

2	특허권	질의어에 따른 대량문서기반 성향 분석시스템	뉴엔에이아이	2006.06.04	2007.06.15	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

3	특허권	사용자 맞춤 블로거 분석 시스템 및 방법	뉴엔에이아이	2010.03.05	2010.11.22	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

4	특허권	웹 문서의 분류 및 분석 정확도를 향상시키는 문서 전처리 장치	뉴엔에이아이	2009.11.18	2011.12.02	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

5	특허권	노출도 분석을 이용한 유사문서 분류 장치	뉴엔에이아이	2009.11.26	2011.12.02	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

6	특허권	웹 문서를 이용하여 설문조사용 질의문의 결과를 획득하는 시스템	뉴엔에이아이	2009.11.19	2011.12.08	-	대한민국

7	특허권	문장 네트워크 기반 회의록 요약 방법	뉴엔에이아이	2011.04.15	2013.07.22	Quetta_Summary	대한민국

8	특허권	개인 정보 조회 서비스 제공 밥법, 그 서버 및 이동 단말	뉴엔에이아이	2011.12.27	2013.10.14	-	대한민국

9	특허권	소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템	뉴엔에이아이	2012.04.05	2013.11.25	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

10	특허권	대용량 데이터의 텍스트마이닝을 위한 의미기반 분류 추출시스템	뉴엔에이아이	2012.04.05	2014.01.08	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

11	특허권	소셜네트워크 통합 분석을 위한 다중구조 데이터 규격화 처리시스템	뉴엔에이아이	2012.04.05	2014.02.27	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

12	특허권	HTML파일로부터 비정형 메타 데이터를 추출하는 장치	뉴엔에이아이	2013.08.02	2014.10.17	Quetta_Crawler	대한민국

13	특허권	단어 패턴을 이용한 카테고리 및 감성 분석시스템	뉴엔에이아이	2013.07.26	2014.12.10	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

14	특허권	온라인 기반의 위기관리 대응 매뉴얼 자동 생성장치	뉴엔에이아이	2013.07.26	2015.01.23	-	대한민국

15	특허권	이미지 처리 장치 및 방법	뉴엔에이아이	2014.07.31	2016.11.16	-	대한민국

16	특허권	공간 및 텍스트 정보를 사용한 사회적 관심 영역 추정 장치 및 방법	뉴엔에이아이	2016.10.12	2018.08.30	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data,	대한민국

17	특허권	소셜 데이터 분류 시스템 및 방법	뉴엔에이아이	2016.11.25	2018.10.12	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

18	특허권	단문 분류 시스템 및 방법	뉴엔에이아이	2016.11.25	2018.10.12	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

19	특허권	실시간 통합분석검색 시스템	뉴엔에이아이	2019.10.21	2021.09.03	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

20	특허권	데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축방법	뉴엔에이아이	2019.10.07	2021.10.29	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

21	특허권	텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체	뉴엔에이아이	2020.11.26	2022.11.01	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data, Quetta_MiningEngine	대한민국

22	특허권	텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체	뉴엔에이아이	2022.09.30	2023.01.25	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

23	특허권	사용자 검색어 설정 의도 파악에 따른 검색 결과 제공방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체	뉴엔에이아이	2021.11.08	2025.06.10	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

24	특허권	SNS 데이터의 이상 징후 감지 방법 및 SNS 데이터의 이상 징후 감지 장치	뉴엔에이아이	2022.11.08	2025.05.16	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

25	특허권	SNS 데이터의 이상 징후 감지 방법 및 SNS 데이터의 이상 징후 감지 장치	뉴엔에이아이	2022.11.08	2025.05.16	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

26	특허권	이상 징후가 감지된 SNS 데이터의 키워드 제공 방법 및 이상 징후가 감지된 SNS 데이터의 키워드 제공 장치	뉴엔에이아이	2022.11.14	2025.05.16	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

27	특허권	SNS 데이터의 이상 징후 감지 방법 및 SNS 데이터의 이상 징후 감지 장치	뉴엔에이아이	2022.11.14	2025.05.16	Quetta_Enterprise, Quettai, Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_K-Trends, Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

28	특허권	데이터 정제가 강화된 쇼핑몰 리뷰데이터 분석 방법 및 데이터 정제가 강화된 쇼핑몰 리뷰데이터 분석 장치	뉴엔에이아이	2022.11.15	2025.05.09	Quetta_Enterprise, Quettai,Quetta_K-Market Lens, Quetta_K-Beauty Insight, Quetta_Data	대한민국

29	저작권	Quetta _K-Beauty Insight(퀘타 케이뷰티 인사이트)	뉴엔에이아이	2023.01.02	2024.03.20	Quetta_K-Beauty Insight	대한민국

30	저작권	Quetta Audience(퀘타 오디언스) 1.0	뉴엔에이아이	2023.04.03	2024.05.16	Quetta_Audience	대한민국

31	저작권	Quetta Global MI (퀘타 글로벌 엠아이)	뉴엔에이아이	2023.07.03	2024.03.20	Quetta_Global MI	대한민국

32	저작권	Quetta KeywordExtraction (퀘타 키워드익스트랙션)	뉴엔에이아이	2024.01.16	2024.03.11	Quetta KeywordExtraction	대한민국

33	저작권	Quetta K-Market Lens (퀘타 케이마켓 랜즈) 1.0	뉴엔에이아이	2023.06.01	2024.05.16	Quetta_K-Market Lens	대한민국

34	저작권	Quetta LLMs (퀘타 엘엘엠즈)	뉴엔에이아이	2024.02.22	2024.03.11	Quetta LLMs	대한민국

35	저작권	Quetta MiningEngine 2.0 (퀘타 마이닝엔진 2.0)	뉴엔에이아이	2022.02.07	2024.03.11	Quetta MiningEngine 2.0	대한민국

36	저작권	Quetta NER (퀘타 엔이알)	뉴엔에이아이	2023.06.22	2024.03.11	Quetta NER	대한민국

37	저작권	Quetta NLP (퀘타 엔엘피)	뉴엔에이아이	2024.02.27	2024.03.11	Quetta NLP	대한민국

38	저작권	Quetta Search (퀘타 서치)	뉴엔에이아이	2024.02.28	2024.03.11	Quetta Search	대한민국

39	저작권	Quetta SentimentAnalysis (퀘타 센티멘트아날리시스)	뉴엔에이아이	2024.02.27	2024.03.11	Quetta SentimentAnalysis	대한민국

40	저작권	Quetta SimpleCloud (퀘타 심플클라우드)	뉴엔에이아이	2024.01.19	2024.03.11	Quetta SimpleCloud	대한민국

41	저작권	Quetta SpamDetection (퀘타 스팸디텍션)	뉴엔에이아이	2024.02.27	2024.03.11	Quetta SpamDetection	대한민국

42	저작권	Quetta SubjectClassify (퀘타 서브젝트클레시파이)	뉴엔에이아이	2024.01.19	2024.03.11	Quetta SubjectClassify	대한민국

43	저작권	Quetta Summary (퀘타 서머리)	뉴엔에이아이	2023.11.22	2024.03.11	Quetta Summary	대한민국

44	저작권	Quetta Topic (퀘타 토픽)	뉴엔에이아이	2023.01.21	2024.03.11	Quetta Topic	대한민국

45	저작권	Quetta TrendGPT (퀘타 트랜드지피티)	뉴엔에이아이	2023.11.14	2024.03.11	Quetta TrendGPT	대한민국

46	저작권	Quettai 2.0 (퀘타이2.0)	뉴엔에이아이	2020.08.18	2021.09.08	Quettai 2.0	대한민국

47	저작권	RIS-K Crawler v4.0 위기관리 크롤러)	뉴엔에이아이	2018.09.30	2018.11.09	Quetta_Crawler	대한민국

48	저작권	소셜데이터 분류엔진 EAM2 (이에이엠2)	뉴엔에이아이	2019.03.21	2019.06.18	Quetta_Enterprise	대한민국

49	프로그램등록증	웹와치 (Web Watch)	뉴엔에이아이	2003.10.07	2004.09.30	-	대한민국

50	프로그램등록증	댓글분석시스템(RMS, Relpy Manageman System)	뉴엔에이아이	2004.04.15	2004.09.30	-	대한민국

51	프로그램등록증	뉴스티커(Ticker-K)	뉴엔에이아이	2004.01.05	2004.09.30	-	대한민국

52	프로그램등록증	인터넷뉴스클리핑시스템(Web Clip)	뉴엔에이아이	2003.11.13	2004.09.30	-	대한민국

53	프로그램등록증	기자관리정보시스템(Press Management System)	뉴엔에이아이	2003.11.07	2004.09.30	-	대한민국

54	프로그램등록증	기사전자스크랩시스템(e-Scrap)	뉴엔에이아이	2003.11.06	2004.09.30	-	대한민국

55	프로그램등록증	전문전보지식관리시스템(Premium-K)	뉴엔에이아이	2003.10.09	2004.09.30	-	대한민국

56	프로그램등록증	홈페이지티커(H-Ticker)	뉴엔에이아이	2004.02.18	2004.09.30	-	대한민국

57	프로그램등록증	위기관리정보시스템	뉴엔에이아이	2003.10.15	2004.09.30	-	대한민국

58	프로그램등록증	위기관리 전자매뉴얼(e-CMM,Electronic Crisis Management Manual)	뉴엔에이아이	2004.02.03	2004.09.30	-	대한민국