노타 분기보고서 (2025.09)
1. 사업의 개요

사업에 대한 이해를 돕기 위해 당사가 영위하는 사업 분야 및 기술, 제품에 대한 전문용어 해설을 아래 표와 같이 기재합니다.

용어	설명

모델 경량화
(Model Compression)	AI 모델의 크기나 연산량을 줄여 경량화된 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 만드는 기술. 예: 스마트폰, IoT 기기에서 작고 빠른 모델을 실행하기 위해 필요

가지치기(Pruning)	모델의 중요하지 않은 연결이나 뉴런을 제거해 계산량을 줄이는 최적화 방법. 예: 중요도가 낮은 가중치를 제거하여 경량화

지식 증류
(Knowledge Distillation)	큰 모델이 학습한 지식을 작은 모델에 전달해 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 기법. 예: 고성능 모델(BERT)을 작게 만든 DistilBERT

행렬 분해
(Filter Decomposition)	모델의 복잡한 연산을 수학적으로 단순화하여 연산량을 줄이는 방법. 예: Tucker decomposition, SVD 등의 기법

양자화(Quantization)	모델의 수치 정밀도를 줄여 연산 효율을 높이는 기법. 예: 32비트 부동소수점(FP32)을 8비트 정수(Int8)로 변환하여 속도와 전력 소모를 개선

혼합 정밀도
(Mixed Precision)	연산을 일부는 높은 정밀도, 일부는 낮은 정밀도로 처리하여 효율성과 정확도를 균형 있게 유지

CPU
(Central Processing Unit)	컴퓨터의 일반 연산을 처리하는 중앙처리장치. 예: 인텔 i7, AMD Ryzen

GPU(Graphics Processing Unit)	병렬 계산에 특화된 장치로 AI 모델 학습에 널리 사용됨. 예: NVIDIA GeForce, RTX 3090 등

MCU(Microcontroller Unit)	소형 전자기기에 쓰이는 저전력 프로세서. 예: 스마트워치, 가전 리모컨

NPU(Neural Processing Unit)	딥러닝 연산을 빠르게 처리하는 전용 하드웨어. 예: 삼성 엑시노스 NPU

ASIC/ASSP(Application-Specific IC / Std. Product)	특정 용도에 최적화된 반도체. 예: 통신용 ASSP

팹리스(Fabless)	반도체 생산 없이 설계에 집중하는 기업 형태. 예: Qualcomm, NVIDIA

종합 반도체 업체(IDM)	반도체 설계부터 생산까지 모두 자체 수행하는 회사. 예: 삼성전자, 인텔

OEM(Original Equipment Manufacturer)	제품을 위탁 생산하여 다른 회사 브랜드로 납품하는 업체

ODM(Original Design Manufacturer)	설계부터 생산까지 수행하여 고객사 브랜드로 제품을 공급하는 업체

IoT(Internet of Things)	다양한 사물을 인터넷에 연결해 데이터를 주고받는 기술. 예: 스마트 조명

SoC(System on Chip)	CPU, GPU, 메모리 등을 하나의 칩에 통합한 시스템. 예: 퀄컴 스냅드래곤

변환(Convert)	AI 모델을 다른 형식이나 플랫폼에 맞게 변환하는 작업. 예: PyTorch 모델을 TensorFlow로 변환

컴파일(Compile)	코드를 실행 가능한 형식으로 바꾸는 과정. 예: 모델을 하드웨어용 실행파일로 변환

중간 표현(Intermediate Representation, IR)	모델이 하드웨어나 프레임워크에 맞게 처리되기 전 중간 형태. 예: ONNX 포맷

프레임워크(ML Framework)	딥러닝 모델 개발에 필요한 라이브러리 및 도구 모음. 예: PyTorch, TensorFlow

파이토치(PyTorch)	직관적인 코드 구조를 가진 딥러닝 프레임워크. 예: 연구 중심 프로젝트에 많이 사용

텐서플로우(TensorFlow)	구글이 개발한 범용 딥러닝 프레임워크. 예: 산업용 AI 개발에 많이 활용

텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)	모바일/IoT에서 실행 가능한 경량화된 TensorFlow 버전

ONNX(Open Neural Network Exchange)	다양한 프레임워크 간 호환을 위한 모델 표준 포맷

개발도구(SDK)	AI 애플리케이션 개발을 위한 툴 모음. 예: Android SDK, NVIDIA Jetson SDK

CUDA(Compute Unified Device Architecture)	NVIDIA GPU에서 병렬 연산을 가능하게 하는 플랫폼

SaaS(Software as a Service)	소프트웨어를 클라우드를 통해 서비스 형태로 제공. 예: 구글 문서

온프레미스(On-Premise)	서버를 직접 설치해 운영하는 방식. 예: 기업 내부 데이터센터

클라우드(Cloud)	원격 데이터센터에서 서버/서비스를 제공하는 방식. 예: AWS, Azure

GDPR(General Data Protection Regulation)	유럽연합의 개인정보 보호법. 데이터 수집/이용에 사용자 동의 필요

가중치(Weight)	뉴런 간 연결 강도를 나타내는 값으로, 학습의 핵심 요소

특성 지도(Feature Map)	입력 데이터가 모델을 거치며 생성된 중간 표현. 예: CNN 레이어 출력

활성화(Activation)	입력에 비선형성을 부여하고 정보 흐름을 조절하는 함수. 예: ReLU, Sigmoid

활성화 데이터(Activation Data)	연산 중 생성되는 중간 결과 데이터

연산량(FLOPs)	초당 부동소수점 연산 수로 모델의 복잡도를 나타냄

텐서(Tensor)	다차원 배열로, 딥러닝 데이터의 기본 표현 단위

블록(Block)	여러 연산을 하나로 묶은 구성 단위. 예: Pointwise convolution block

레이어(Layer)	신경망의 층으로, 입력을 처리해 출력으로 전달하는 단위

필터(Filter)	CNN에서 특정 특징을 추출하기 위한 가중치 집합

헤드(Head)	트랜스포머에서 병렬 연산 단위. 예: Multi-head Attention

뉴런(Neuron)	인공신경망의 최소 단위로, 가중합을 통해 출력을 계산

파운데이션 모델(Foundation Model)	대규모 사전학습 기반의 범용 모델. 예: GPT, CLIP 등

CNN(Convolutional Neural Network)	이미지 인식에 특화된 딥러닝 모델 구조

Transformer(트랜스포머)	자연어 처리에 강한 모델 구조로, 문맥을 병렬로 처리. 예: GPT, BERT

완전 합성곱 네트워크(Fully Connected Networks)	각 뉴런이 다음 층 모든 뉴런과 연결된 전통적 신경망 구조

에포크(Epoch)	전체 학습 데이터를 한 번 모두 사용하는 학습 주기

SRAM(Static RAM)	속도가 빠르지만 용량이 작고 비싸며, 주로 캐시 메모리로 사용됨

DRAM(Dynamic RAM)	대용량이 가능하고 저렴하여 주 메모리로 사용됨

산술집중도
(Arithmetic Intensity)	연산량 대비 메모리 접근량을 나타내는 지표

연산자(Operator)	모델 구성에 사용되는 수학적/논리적 연산 단위

당사는 하드웨어 인지 최적화 기술을 기반으로 AI 경량화 솔루션을 개발·제공하는 전문 기업입니다. 다양한 산업 분야에서 효율적인 AI 도입을 가능하게 하는 핵심 기술을 보유하고 있으며, 특히 고성능 AI 추론이 요구되는 환경에서도 제한된 하드웨어 자원 위에서 높은 정확도와 속도를 구현할 수 있도록 AI 모델의 구조 및 연산량을 최적화하는 기술에 집중하고 있습니다.

당사의 대표 제품인 'NetsPresso Platform'은 모델 설계부터 학습, 경량화, 배포에 이르기까지 AI 개발 전 과정을 자동화하여, 복잡한 최적화 과정을 최소화하면서도 다양한 하드웨어 환경(CPU, GPU, NPU, FPGA 등)에 최적화된 고성능 경량 모델을 손쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다. 본 플랫폼은 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등 다양한 경량화 기법을 결합하여 최적의 모델을 탐색하며, 하드웨어 특성에 맞춘 맞춤형 모델을 자동 생성함으로써 고객의 개발 시간과 비용을 절감하고 AI 도입 장벽을 낮추는 데 기여하고 있습니다.

당사의 기술은 스마트 시티 및 보안, 스마트 팩토리, 헬스케어, 자율주행 및 모빌리티, 모바일·임베디드 디바이스 등 다양한 산업 영역에 적용되고 있습니다. 특히 영상 데이터 처리, 실시간 객체 탐지 및 분류, 이상 탐지 등 고연산 환경에서 탁월한 성능을 입증하고 있습니다. 주요 고객사 및 협력사로는 SK텔레콤, KT, LG CNS, 삼성중공업, 코오롱 등 국내 대기업을 비롯하여 Arm, NVIDIA, Qualcomm 등 글로벌 AI 반도체 및 임베디드 기술 선도 기업들이 있으며, 이들과의 협업을 통해 국내외 시장에서 빠르게 사업을 확장하고 있습니다.

특히 당사는 AI 모델 경량화 전문 기업 중 최초로 Arm, Renesas 등 글로벌 반도체 기업들과 단순 기술 제휴를 넘어 직접적인 납품 계약을 체결한 사례를 보유하고 있습니다. 또한 NVIDIA TAO, Qualcomm AI Hub, STM32Cube.AI 등 주요 반도체사의 AI 개발 SDK에 당사 플랫폼을 연동함으로써, 기존 고객 생태계 확장은 물론 신규 고객 유입을 위한 전략적 세일즈 채널로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 당사는 Arm사의 IP를 원격으로 검증할 수 있는 Arm Virtual Hardware를 지원하는 최초의 딥러닝 최적화 플랫폼을 상용화한 바 있으며, 이는 글로벌 반도체사들과의 협업 역량을 입증하는 대표 사례입니다. 또한 반도체 기업뿐만 아니라, 연 매출 0.6조 원 규모의 글로벌 임베디드 소프트웨어 시장을 선도하는 Wind River와 전략적 파트너십(Partnership Program Agreement)을 체결하여, 엣지 AI 공급 생태계 전반으로 사업 영역을 확대해 나가고 있습니다.

AI 모델 경량화 기술은 엣지 컴퓨팅 및 온디바이스 AI 시장의 확산에 따라 필수적인 핵심 기술로 자리잡고 있으며, 당사는 이 분야의 글로벌 리더로서 기술력을 인정받고 있습니다. 미국, 유럽, 중동 등 주요 해외 시장 진출도 본격적으로 추진 중이며, 국내 기업 중 최초로 두바이 교통국과 파운데이션 모델 기반의 자동 사고 검지 솔루션 납품 계약을 체결하였습니다. 이를 계기로 두바이 현지 법인을 설립하고, 성공 사례 기반으로 아부다비 및 걸프 지역으로의 사업 확장을 준비하고 있습니다. 실제로 아부다비 교통 당국 고위 관계자가 당사 사무실을 직접 방문하고 워크숍을 진행하는 등, 당사 솔루션 도입에 적극적인 관심을 보이고 있습니다.

당사는 NetsPresso Platform을 중심으로 AI 최적화 플랫폼 사업 모델을 지속 확장하고, 각 산업에 특화된 AI 솔루션 'NetsPresso Solution'을 개발하여 글로벌 AI 경량화 분야의 선도 기업으로 도약하고자 합니다. AI 하드웨어 설계 기업들과의 전략적 협력을 통해 AI 소프트웨어와 하드웨어 간 시너지를 극대화하며, AI 기술의 상용화 및 글로벌 확산을 선도할 것입니다.