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인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지(대표 김영섬, 402030)가 이달 추론모드가 통합된 코난 LLM 신규모델 'ENT(엔터프라이즈)-11'을 내놓는다. 벤처마크에서는 딥시크를 제쳤다고 3월26일 밝혔다.

신규 모델은 일반 모드와 추론 모드를 하나의 엔진에 통합한 점이 가장 큰 특징이다. 단일 모델로서 일반 질의응답뿐만 아니라 복잡한 추론을 요구하는 작업에서도 최적의 답변을 제공할 수 있도록 전환 대응한다.일반용 모델과 추론용 모델을 별도로 제공하는 타사 모델보다 더 낮은 GPU 비용으로도 고성능 AI 서비스가 가능하다는 점에서 차별화된다.한국어 최적화 구조를 갖춘 것도 장점이다. Qwen, LLaMA, Gemma, DeepSeek 등의 모델 대비 한국어 토큰이 사전 학습 단계에서 더 많이 포함돼 있어 한국어 기반 질의에 대한 처리 정확도와 응답 속도 면에서 월등히 앞선다.이는 출시 전 진행된 자체 벤치마크에서도 검증됐다. ‘ENT-11’모델의 매개변수는 32B 규모로, 671B인 대형 모델 딥시크 R1 대비 약 5% 수준에 해당한다.그럼에도 멀티턴 대화 및 지시를 따르는 능력을 측정하는 ‘MT-Bench’ 평가의 △작문 △역할극 △추론 △수학 △코딩 △정보 추출 △STEM(과학·기술·공학·수학) △인문학 8개 항목에서 딥시크 R1과 대등한 점수를 기록했다. 코딩 성능은 크게 앞섰다.‘ENT-11’모델과 매개변수가 32B로 동일한 딥시크 R1 모델보다는 평균 4.75%P 성능이 높았다.이에 더해, 코난테크놀로지는 MT-Bench를 직접 번역 및 검수, 교정하여 평정 결과의 정확성을 증대하고, 오차를 감소시킨 ‘Konan MT-Bench’를 자체 구축해 신규 모델의 성능을 거듭 평가했다.그 결과 ‘ENT-11’ 모델은 동일 크기의 딥시크 R1 대비 평균 5.38%P 높은 성능을 기록했다. 특히 복잡한 추론과 수학 분야에서 모두 앞섰다. 즉, 컴팩트한 모델임에도 효율적이고 정밀화된 설계를 통해 추론 성능을 극대화했음을 나타낸다. ‘ENT-11’ 모델의 일반 모드 성능 또한 이전 모델인 ‘ENT-10’대비 4.5%P 향상됐다. 김영섬 대표는 "LLM 모델이 늘어남에 따라 그 평가 방식도 다변화되는 가운데, 특정 평가지표에만 과도하게 피팅됐다"며 "일부 평가에서만 성능이 좋게 나타나는 모델에 대해서는 변별력이 필요하다"고 전했다. 아울러 "딥시크 R1대비 20배나 작은 모델이지만 더 나은 추론 성능을 입증한 만큼, 고품질의 한국어 데이터와 개발 인프라를 강점으로 LLM 기술이 국내 생성형 AI성능의 바로미터가 될 수 있도록 매진하겠다"고 덧붙였다. 

인공지능 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지(대표 김영섬, 402030)와 TG삼보(대표 차승현)가 생성형 AI 어플라이언스 사업을 본격화한다고 3월4일 밝혔다.

제품명은 'TG AI Powered Station with 코난 LLM'이다. TG삼보(대표 차승현)의 LME186 시리즈에 '코난 LLM On-Device(OND)' 모델이 기본 탑재돼 있어 인터넷 연결 없이도 PC 윈도우 환경에서 생성형 AI 서비스를 즉시 활용 가능하다.양사는 2023년 'AI 분야 상호협력 업무 협약' 체결 이후 AI PC 제품 기획과 개발에 속도를 냈다. 대표적인 특징으로 신뢰성과 안전성이다. LMM이 사전 학습한 지식 외에도 사용자 PC 문서를 실시간으로 벡터 색인 후 질문과 가장 관련성이 높은 문서를 기반으로 응답을 생성한다.문서 생성뿐만 아니라 △텍스트 요약 △표 요약 △다국어 간 텍스트 번역 △다양한 주제의 질의응답 등을 지원해 업무 생산성을 획기적으로 제고 시켜준다. 이 모든 기능이 PC 내에서 실행돼 문서?개인정보 외부 유출 우려가 원천 차단된다.기본 사양은 △64GB DDR5 메모리 △2TB SSD △지포스 RTX 4070 Ti Super 16GB △Z790 칩셋 등으로 구성된다.김영섬 대표는 "TG삼보와 함께 개발한 AI PC가 출시를 앞두게 돼 뜻깊다"며 "신뢰성과 보안을 무기로 차세대 AI PC 시장에 출사표를 던지겠다"고 포부를 밝혔다.한편, 코난테크놀로지는 SW 고도화와 동시에 HW 어플라이언스도 접목하는 투 트랙 AI 전략을 전개하고 있다. 이달 기업용 AI 솔루션 '코난 RAG-X' CBT를 완료했다. 내달 성능이 향상된 '코난 LLM' 신규 버전을 출시할 예정이다.동시에 온디바이스 AI 기술을 기반으로 AI PC를 비롯한 다양한 생성형 AI 어플라이언스 사업도 본격화할 계획이다. 양사는 공공향 뿐만 아니라 일반 기업?개인 소비자 시장까지 범위를 확대해 공급 준비를 마치는 대로 4월 출시를 목표하고 있다.

인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업인 코난테크놀로지(402030)가 국가기록원의 재해복구시스템(DR, Disaster Recovery) 구축을 완료하며 기술력을 입증했다고 2월24일 밝혔다.  

이번 프로젝트는 언제든지 발생할 수 있는 재난 상황에 대비해 국가의 중요 자산인 시청각기록물의 안전한 보관과 신속한 복구 체계 확보를 목표로 추진됐다. 

코난테크놀로지는 지난해 5월, 국가기록원의 ‘2024년 시청각기록물 재해복구시스템 구축’ 사업의 우선협상자로 선정됐다. 이후 재해 발생 시 중요한 기록물이 소실되지 않도록 하는 것은 물론 신속한 복구를 위한 핵심 시스템을 구축했다. 

이 사업은 시청각기록물 관리 시스템을 주 센터와 동일한 시스템으로 연동해 재난 발생 시에도 DB가 자동으로 연계되어 중단 없이 운영되도록 설계됐다.  

 성남에 위치한 국가기록원 나라기록관에서 보관 중인 수만 건의 기록물이 부산 역사기록관에 장기보존 저장매체 형태로 소산되며, 두 센터 간 실시간 데이터 복제 및 신속한 데이터 복원 기능이 핵심이다. 

 코난테크놀로지는 재해복구시스템의 설계부터 인프라 구축, 시스템 개발까지 모두 완수했으며, 대전 DR센터에서 주 센터로의 실시간 데이터 이송과 복원 작업을 모의훈련을 통해 검증했다.  

 이를 통해 DR센터 시스템의 안정성을 확인하고, 재난 발생 시 기록물 유실 방지와 업무 연속성 보장이라는 목표를 달성했다. 덕분에 코난테크놀로지는 ‘2025년 보존 및 복원장비 대상 유지보수 사업’의 시행사로도 선정됐다. 

 김규훈 사업부장은 “공공 및 국방분야의 중요 기록물 보존과 활용 서비스 확장을 위해 지속적으로 노력할 계획”이라고 밝혔으며, 김영섬 대표이사는 “국가의 중요 기록물 보존을 완수하게 되어뜻깊으며, 앞으로도 AI 기술을 고도화해 고객 자산을 보호하고 예방할 수 있는 IT 인프라를 개발하겠다”고 말했다. 

 코난테크놀로지는 대용량 시청각기록물 관리 기술을 바탕으로 멀티미디어 콘텐츠 관리 솔루션을 개발해 국내 주요 방송국에 도입한 바 있다. 현재 2900여 곳의 고객사와 3400여 건의 프로젝트를 통해 풍부한 경험을 쌓고 있다. 

작년 개별기준 매출액은 263.19억으로 전년대비 7.74% 증가. 영업이익은 141.06억 적자로 109.95억 적자에서 적자폭 확대. 당기순이익은 136.04억 적자로 98.36억 적자에서 적자폭 확대. 

인공지능(AI) 소프트웨어 전문기업 코난테크놀로지가 생성형 AI를 활용해 입원환자의 접수부터 진료, 퇴원까지 전 과정을 기록하는 의료 AI 솔루션 개발에 나선다.

2월5일 코난테크놀로지는 지난해 12월 한림대학교의료원과 '생성형 AI 기반 입원환자 전주기 기록지 작성 및 의료원 지식상담 플랫폼 구축' 사업 계약을 맺고, 오는 7월까지 이같은 의료 AI 솔루션 공동 개발을 추진한다고 밝혔다.이번 사업은 국내 의료 분야에 특화된 생성형 AI 플랫폼을 개발하고 적용하는 것을 목표로 한다.코난테크놀로지는 의료 분야에 특화된 거대언어모델(LLM)을 선보일 계획이다. 코난테크놀로지의 의료 특화 LLM은 입원환자 전주기 의무기록 시스템에 들어간다. 입원환자 전주기 의무기록은 접수부터 진료, 검사, 경과 기록, 퇴원까지 모든 과정을 아우르는 통합 기록 시스템으로, 의료 기록 전 과정에 LLM기술을 적용하는 사례는 국내 최초다. 이에 따라 의무기록 작성에 소요되는 시간이 연간 최대 절반까지 단축될 것으로 예상된다. 실시간 데이터 분석과 함께 입력 오류도 줄어들어 의료 기록의 정확성이 한층 높아질 전망이다. 생성형 AI가 의료 현장에 도입되면, 환자 관리와 케어에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 환경이 조성돼 궁극적으로 의료 서비스의 품질 향상으로 이어질 것으로 기대된다.양 기관은 의료 기록 시스템 외에도 RAG 기술을 활용한 지식 상담 플랫폼을 개발해 의료진과 교직원의 실시간 정보 검색과 상담을 지원할 계획이다. 윤리적 AI 설계와 안전 필터링으로 정보 신뢰성을 강화하며, AI 오남용 방지를 위한 대응 시스템도 구축한다.김규훈 코난테크놀로지 사업부장은 "생성형 AI 기술을 적용해 병원 행정과 진료 과정에서 업무를 효율화하려는 시도가 늘어나는 만큼, 의무기록 작성 AI 서비스를 시작으로 의료 AI 시장의 수요에 민첩하게 대응하며 관련 모델 고도화와 제품화를 이어가겠다"라고 말했다.

도널드 트럼프 미국 대통령의 ‘관세 폭탄’으로 국내 증시가 약세를 보이는 가운데서도 인공지능(AI) 챗봇 관련주들이 동반 상승 중이다. 

2월3일 엠피닥터에 따르면 오전 9시52분 현재 플리토(300080)는 전거래일 대비 11.51% 상승한 2만 3250원에 거래 중이다. 같은 시각 이스트소프트(047560)(4.95%), 솔트룩스(304100)(3.62%), 코난테크놀로지(402030)(1.77%), 폴라리스AI(039980)(1.41%) 등 AI 챗봇 관련주로 묶이는 종목들이 동반 강세를 보이고 있다. 

앞서 이들은 지난달 31일에도 동반 강세를 보인 바 있다. 플리토는 가격 상한가(29.91%)까지 올랐고, 코난테크놀로지(24.45%), 인스웨이브시스템즈(450520)(22.68%), 솔트룩스(18.16%), 바이브컴퍼니(301300)(16.54%), 마음AI(377480)(13.15%),  이스트소프트(047560)(11.24%) 등이 큰 폭으로 상승했다.  

저사양 AI용 반도체를 주로 활용한 중국의 AI 스타트업 딥시크가 미국 대표 AI 기업 오픈AI의 챗GPT 개발비의 약 5.6%에 불과한 비용으로 챗GPT에 필적하는 제품을 만든 것이 확인되면서 국내 기업들의 AI 개발을 촉진시킬 것이란 기대감을 반영한 영향으로 풀이된다. 

2023년 개별기준 매출액은 244.28억으로 전년동기대비 58.75% 증가. 영업이익은 109.95억 적자로 40.41억 적자에서 적자폭 확대. 당기순이익은 98.36억 적자로 32.77억 적자에서 적자폭 확대.  

인공지능 소프트웨어 전문업체. AI솔루션사업부, 빅데이터컨버전스사업부, CS사업부, VU(Video Understanding)사업부, 데이터사이언스사업부 총 5개의 사업부가 있으며, 주요 기술을 기반으로 'Human Language Understanding[Text AI] 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Video Understanding[Video AI] 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'를 설립하여 핵심기술 연구에 집중.
주요 기반기술을 기준으로 Text AI(코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇, 코난 LLM) 및 Video AI(코난와처, 코난보이스, 코난리스너) 등 8제품 라인업을 보유.
최대주주는 김영섬 외(38.90%), 주요주주는 SK텔레콤(20.66%), 한국항공우주(7.78%). 

2022년 개별기준 매출액은 153.88억으로 전년대비 13.79% 감소. 영업이익은 40.41억 적자로 22.40억에서 적자전환. 당기순이익은 32.77억 적자로 18.94억에서 적자전환. 

2022년 10월12일 8425원에서 바닥을 찍은 후 2023년 2월28일 78850원에서 최고가를 찍고 조정에 들어간 모습에서 작년 9월9일 12360원에서 마무리한 이후 작년 11월27일 27700원에서 고점을 찍고 밀렸으나 12월9일 18480원에서 저점을 찍은 모습입니다. 이후 크고 작은 등락을 보이는 가운데 점차 저점과 고점을 높혀오는 모습에서 올 2월4일 29400원에서 고점을 찍고 밀렸으나 3월11일 19980원에서 저점을 찍고 등락을 보이는 가운데 저점과 고점을 높혀오는 중으로, 이제부턴 밀릴때마다 물량 모아둘 기회로 보여집니다.

손절점은 22800원으로 보시고 최대한 저점을 노리시면 되겠습니다. 23700원 전후면 무난해 보이며 분할매수도 고려해 볼수 있겠습니다.목표가는 1차로  26300원 부근에서 한번 차익실현을 고려해 보시고 이후 눌릴시 지지되는 저점에서 재공략 하시면 되겠습니다. 2차는 29000원 이상을 기대 합니다.

감사합니다.