초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
• 중견, 대기업을 중심으로 지속적으로 증가하는 비정형 업무와 비정형 데이터를 포함하는 업무 프로세스에 대해 지능형 워크플로우 기반으로 개별 자동화솔루션(RPA, 챗봇, OCR, ERP 등)을 통합함으로써 빠르고 안정적으로 업무 자동화를 구축할 수 있는 AI기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 개발을 목표로 함
• 단위서비스의 메타데이터와 프로세스 수행이력정보를 수집하여 딥러닝 기반의 AI 학습으로 IT 비전문가인 현장의 업무인력이 실무지식을 기반으로 업무프로세스를 직접 생성하고 자

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
• 중견, 대기업을 중심으로 지속적으로 증가하는 비정형 업무와 비정형 데이터를 포함하는 업무 프로세스에 대해 지능형 워크플로우 기반으로 개별 자동화솔루션(RPA, 챗봇, OCR, ERP 등)을 통합함으로써 빠르고 안정적으로 업무 자동화를 구축할 수 있는 AI기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 개발을 목표로 함
• 단위서비스의 메타데이터와 프로세스 수행이력정보를 수집하여 딥러닝 기반의 AI 학습으로 IT 비전문가인 현장의 업무인력이 실무지식을 기반으로 업무프로세스를 직접 생성하고 자동화할 수 있도록 프로세스 생성 및 템플릿 제안, 단위서비스 평가 및 추천, 프로세스 평가 리포트 등의 자동화 구축 AI 모듈을 개발
• 프로세스 수행 중 예상하지 못한 오류로 인해 프로세스가 중단되는 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 AI 모듈을 개발하여 프로세스 실행 중 오류를 검출하고 해당 오류를 자동으로 복구함으로써 자동화 구축 성과를 극대화 하고자 함

◼ 전체 내용
• 기업환경의 변화와 더불어 비정형 업무 프로세스와 데이터의 증가로 인해 단순, 반복 업무만을 대상으로 하는 RPA와 같은 기존 업무자동화 솔루션은 더 이상 사용자의 요구와 기대를 충족시키지 못하는 한계에 이름
• 중견. 대기업을 중심으로 복잡하고 학습과 판단이 필요한 다양한 비정형 업무에 대해 자동화 요구가 급격히 증가하고 있는 상황으로 비정형 프로세스와 데이터를 학습해 자동으로 처리하는 인공지능(AI)을 업무자동화에 접목한 하이퍼오토메이션 기술만이 향후 업무현장에서의 대안이라고 가트너는 예고하고 있음
• 급변하는 기업환경에 맞춰 민첩하고 탄력적인 업무 프로세스 변화 필요성이 증가함에 따라 업무 이해도가 높은 현장의 사용자가 실무지식을 기반으로 프로세스를 직접 생성하고 업무자동화를 직접 수행하고자 하나 IT 비전문가인 업무인력이 사용하기에는 현재의 자동화솔루션은 비정형 프로세스를 수용하지 못함
• 이에 따라 모든 기업내 개별 자동화솔루션(RPA, 챗봇, OCR, ERP 등)을 지능형 워크플로우 기반으로 통합하여 기존에 RPA 만으로는 자동화 할 수 없었던 비정형 엔드투엔드 업무 프로세스까지 자동화 할 수 있게 하는 AI 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션을 개발하고자 함
• 단위서비스 메타데이터 및 프로세스 수행이력정보를 딥러닝 기반으로 수집, 학습함으로써 프로세스 템플릿 생성 및 제안 기능, 단위서비스 평가 및 추천 기능, 구축된 프로세스의 예상 수행 리포트(오류율, 수행시간, 리소스 점유율 등) 제공 등과 같은 자동화 구축 AI 도구를 개발함으로써 현업 사용자가 실무지식을 기반으로 직접 자동화 구축에 참여 할 수 있도록 하고 더불어 기존 프로세스 템플릿 생성 대비 최소 99% 이상 개발기간을 감소함
• 프로세스 수행 중 발생할 수 있는 오류를 사전에 자동으로 검출하고 미리 정의된 오류 복구 로직을 수행시키는 AI 모듈 및 사용자의 요청 시 시스템의 부하를 예측하고 프로세스를 통제하는 AI 모듈을 개발 및 적용함으로서 기존 업무자동화 대비 최소 75% 이상 오류를 감소시켜 더욱 안정적인 업무자동화 구축이 가능하게함

◼ 0단계
❏ 목표
• 시스템 전체 아키텍처 설계(AI 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션)
• 데이터 수집 및 저장, 지도학습 기반 AI 학습/재학습 모듈 및 모델 검증 모듈, 데이터셋 생성 모듈, 강화 학습 모듈 등이 포함된 AI 공통 모듈 개발
• 스케줄 관리 모듈, 이메일 모니터링 모듈, Open API 모듈, 시스템 부하 평가 AI 모듈, 파일 관리 모듈 등이 포함된 프로세스 실행 에이전트 개발
• 메시지 변환기, 자동화 솔루션 컨트롤 모듈, 인증 제어 모듈, 암호화 모듈, 통신 방식별 실행 모듈 등이 포함된 작업 분배 에이전트 개발
• 단위서비스 결과 데이터 수신 모듈, 단위서비스 실행 제어 모듈, 입력 파라미터 맵핑 모듈, 프로세스 관리 모듈, 오류 예측 AI 모듈, 자동 오류 복구 모듈 등이 포함된 지능형 워크플로우 개발
• 자동화 솔루션 관리 모듈, 단위서비스 관리 모듈, 단위서비스 평가 AI 모듈, 프로세스 관리 모듈, 실행 이력 관리 모듈, 실행 요청 모니터링 기능이 포함된 시스템 관리자 UI 개발
• 프로세스 편집기, 프로세스 템플릿 생성 AI 모듈, 프로세스 평가 리포트 생성 AI 모듈, 프로세스 배포 및 버전 관리 기능 등이 포함된 프로세스 모델러 개발
❏ 내용
• 기업내 개별 자동화솔루션(RPA, OCR, 이메일, 챗봇, ERP, Open API 등)을 통합하고 각 솔루션의 연동, 인증 및 권한, 암호화, 데이터 변환, 동기/비동기 실행 등을 중앙관리하는 작업분배 에이전트 개발
• 단위서비스의 실행을 제어하고 개별 자동화솔루션의 수행결과를 수신함으로써 전체 업무 프로세스를 통제하는 지능형 워크플로우 개발
• 지능형 워크플로우 내 단위서비스의 메타데이터와 수행이력의 출력정보를 기반으로 딥러닝 학습 모델을 통해 프로세스 실행 중 오류를 검출하고 해당 오류를 복구하는 AI 모듈 개발
• 다양한 형태로 발화되는 사용자의 업무 수행요청을 접수하고 적합한 자동화 프로세스에 맵핑함으로서 실행요청을 관리하는 프로세스 실행 에이전트 개발
• 프로세스 실행 에이전트 내 사용자의 요청이 순간 과도하게 발생하는 경우 AI가 작업분배 에이전트(Router), 워크플로우(Workflow)의 CPU, 메모리를 체크하여 실행 요청을 버퍼링할 수 있도록 하는 시스템 부하평가 AI 모듈 개발
• 개별 자동화솔루션에서 개발된 프로그램을 효율적으로 단위서비스로 등록, 관리하고 각종 자동화 설정 값을 제어하는 관리자 모듈을 제공하는 하이퍼오토메이션 관리 UI 개발
• 하이퍼오토메이션 관리 기능 내 단위서비스의 메타데이터 학습을 기반으로 오류율, 예상 수행시간 등의 완성도를 평가할 있는 AI 모듈 개발
• 단위서비스를 용도에 맞게 선택, 조합함으로써 자동화 업무 프로세스를 생성하고 구축, 배포 할 수 있는 프로세스 모델러 개발
• 프로세스 모델러 내 프로세스 템플릿을 자동으로 생성하고 제안하며, 프로세스 변경시 적절한 단위서비스를 추천하고, 새롭게 추가되는 단위서비스의 메타데이터를 자동으로 학습하고 기존 프로세스의 영향도를 분석하여 진화된 프로세스로 변경을 제안하는 AI 모듈 개발
• 생성된 프로세스를 수행 예상결과를 진단하여 오류를 예측하고 오류율, 예상 수행시간, 리소스 점유율 등을 포함하는 평가 리포트를 생성하는 AI 모듈 개발
• 자동화 구축 AI 모듈을 위해 단위서비스의 메타데이터를 수집하고 저장하는 기능, 프로세스 및 단위서비스의 수행이력정보를 수집하고 저장하는 기능 개발
• 딥러닝 기반 AI 학습/재학습 기능 및 학습 모델 검증 기능 개발

□ 연구개발성과
• 솔루션 주요 기능 개발 완료
✓ 개별 자동화솔루션(RPA, OCR, 이메일, 챗봇, ERP, Open API 등)을 통합 하고 각 솔루션의 연동, 인증 및 권한, 암호화, 데이터 변환, 동기/비동기 실행 등을 중앙관리 하는 작업분배 에이전트 개발 완료.
✓ 단위서비스의 실행을 제어하고 개별 자동화솔루션의 수행결과를 수신함으로써 전체 업무 프로세스를 통제하는 지능형 워크플로우 개발 완료.
✓ 다양한 형태로 발화되는 사용자의 업무 수행요청을 접수하고 적합한 자동화 프로세스에 맵핑함으로서 실행요청을 관리하는 프로세스 실행 에이전트 개발 완료.
✓ 개별 자동화솔루션의 프로그램을 효율적으로 단위서비스로 등록, 관리하고 자동화 설정 값을 제어하는 관리자 모듈을 제공하는 하이퍼오토메이션 관리 UI 개발 완료.
✓ 단위서비스를 용도에 맞게 선택, 조합함으로써 자동화 업무 프로세스를 설계하고 구축, 배포 할 수 있는 프로세스 모델러 개발 완료.
✓ 자동화 구축 AI 모듈을 위해 단위서비스의 메타데이터를 수집하고 저장하는 기능, 프로세스 및 단위서비스의 수행이력정보를 수집하는 기능 개발 완료.
✓ 프로세스 템플릿을 자동으로 생성하고 제안하며, 프로세스 변경시 적절한 단위서비스를 추천하고, 새롭게 추가되는 단위서비스의 메타데이터를 자동으로 학습하고 기존 프로세스의 영향도를 분석하여 진화된 프로세스로 변경을 제안하는 AI 모듈 개발 완료.
✓ 생성된 프로세스를 수행 예상결과를 진단, 오류를 예측하고 오류율, 예상 수행 시간, 리소스 점유율 등을 포함하는 평가 리포트를 생성하는 AI 모듈 개발 완료.
✓ 단위서비스의 메타데이터와 수행이력의 출력정보를 기반으로 딥러닝 학습 모델을 통해 프로세스 실행 중 오류를 검출하고 해당 오류를 복구하는 AI 모듈 개발 완료.
✓ 사용자의 요청이 순간 과도하게 발생하는 경우 AI가 작업분배 에이전트, 워크플로우(Workflow)의 CPU, 메모리를 체크하여 실행 요청을 버퍼링 할 수 있도록 하는 시스템 부하평가 AI 모듈 개발 완료.
• 지식재산권 확보를 위한 SW등록 및 특허출원
✓ SW등록
- 인공지능 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 Ver1.0(Auto-Station,오토스테이션)
✓ 국내특허 2건 등록
- 특허 제 10-2392359호 : 인공지능 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션 시스템
- 특허 제 10-2425731호 : 인공지능 기반의 하이퍼오토메이션 솔루션을 위한 프로세스 실행 요청 에이전트 시스템
✓ 해외특허 1건 출원 완료 및 등록 진행중
- 출원국 및 출원번호 : Vietnam 1-2022-06642
HỆ THỐNG GIẢI PHÁP SIÊU TỰ ĐỘNG HOÁ DỰA TRÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
• 비정형 업무 프로세스를 자동화 할 수 있는 AI 기반 하이퍼오토메이션 솔루션을 개발하여 상용화
• AI 기반으로 IT 비전문가도 직접 업무프로세스를 생성하여 자동화을 수행할 수 있게 하고, 비정형 업무 프로세스 자동화 시 기존 업무자동화 솔루션 대비 프로세스 템플릿 생성 기간을 최소 99% 이상 단축 효과 달성
• 프로세스 수행 중 발생할 수 있는 오류를 사전에 검출하고 프로세스를 통제함으로써 프로세스 오류율을 최소 75% 이상 감소하는 효과 달성
• 개발 솔루션의 정량적 성과
• 오토스테이션 솔루션 제품화 진행
✓ 오토스테이션 소개자료 및 브로셔 제작 등의 제품 홍보전략 수립
✓ 사용자 매뉴얼, 운영자 매뉴얼 등 문서화 작업
✓ 삼성 관계사를 중심으로 초기 레퍼런스 사이트 확보
✓ 제품 신뢰도 확보를 위한 GS 인증 취득 준비
• 국내 사업화 전략 수행
✓ 삼성전자에서 자체적으로 구축한 하이퍼오토메이션 개발에 참여한 인력을 중심으로 사업 수행조직 구성, 업무자동화 구축사업의 경험과 노하우를 기반으로 삼성 관계사에 선제적으로 하이퍼오토메이션 판로 확보 수행
✓ 이와 함께, 국내외 삼성전자 협력사(매출 1조 이상) 및 거래기업, 해외 삼성전자 1,2차 협력사 중심(약 1천여개 기업)으로 영업전략을 추진하며, 글로벌 컨설팅회사와도 업무제휴를 추진
✓ 개발기술은 RPA를 도입하여 정형화된 업무의 자동화를 적용한 경험이 있는 기업들이 비정형화된 업무의 자동화를 위해 챗봇, OCR 등을 도입하면서 개별 자동화 솔루션의 오케스트레이션을 위해 도입하는 솔루션으로, 현재 RPA 도입 후 확산을 검토하는 기업들을 대상으로 사업화 전략 수행
• 공공기관 시장 진입 전략 수행
✓ 공공기관의 경우 이제 RPA를 활용한 업무자동화 도입 초기이며, 일부 공공기관의 경우 상담업무 챗봇 도입 및 사용 시기임
✓ RPA, OCR, Chatbot 등 자동화 솔루션 도입기관부터 신규 자동화 솔루션 구축 도입 기관에 완성된 하이퍼오토메이션 솔루션을 제안하여 구축비용 절감. 인공지능을 통한 자동화 업무적용 확대. 안정적이고 효율적인 업무관리 방안의 특장점을 내세워 시장을 확보해 나갈 계획임
✓ 위의 금융, 대기업, 공공기관의 이슈에 맞춰 하이퍼오토메이션 솔루션 시장에 수요들이 중소기업에 업무특화 중심과 인공지능 기반의 업무자동화 니즈의 충족으로 이어질 것임
• 해외 시장 진출 전략 수행
✓ 개발기술은 정형.비정형 업무프로세스 자동화를 포괄하는 솔루션으로 특정 국가와 업종 등을 한정하는 기술은 아니며, 단계별 개발을 위해 1차적으로 한글 이후, 2차로 영문 언어로 개발
✓ 먼저 국내 서비스 운영을 바탕으로 경험을 쌓아 서비스 개시 후 부터 미국. 일본 그리고 2년뒤 IT환경이 현재는 뒤쳐져 있으나 빠르게 성장하는 베트남, 이미 빠르게 성장 중인 중국시장에 본격적으로 진출할 계획
✓ 특히 많은 국내 기업이 현지법인에 진출하고 국내 선진 시스템을 고려하는 현지 법인이 증가하고 있는 미국, 중국, 베트남 시장을 중심으로 미국, 일본의 현지법인. 이후 동남아 지역 현지법인 및 로컬기업에 자동화업무솔루션 구축을 목표로 매진할 계획

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 최종보고서 ... 2
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 9
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 10
• 1.1 연구개발 기술의 개요 ... 11
• 1.2 연구개발 기술의 필요성 ... 11
• 1.3 연구개발 범위 ... 15
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 17
• 2-1) 연구과제 개발을 위한 환경 구성 (System Architecture) ... 17
• 2-2) 연구과제 주요 모듈 설계 및 개발 ... 18
• 2-3) AI Center 내 AI 모듈 개발을 위한 주요 데이터 수집 및 분석 ... 62
• 2-4) 연구과제 주요 AI 모듈 개발 및 검증 ... 66
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 82
• 3.1) 연구수행 결과 ... 82
• 3.2) 목표 달성 수준 ... 94
• 4. 목표 미달 또는 미흡한 사항에 대한 원인분석 ... 95
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 95
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 96
• 1) 향후 5년간 성과활용․확산 활용방안 및 계획(활동계획) ... 96
• 2) 주요 성과활용 (기대)성과목표 ... 97
• 3) 성과활용·관리 추진체계 ... 98
• 4) 기타 ... 99
• 7. 연구개발성과에 대한 후속연구 및 추가 개발 계획 ... 101
• 1) 후속 연구 계획 ... 101
• 2) 추가 개발 계획 ... 102
• 8. 연구개발비 사용실적 ... 103
• 1) 연구개발비 사용명세서 ... 103
• 2) 발생이자 사용명세서 ... 103
• 3) 반납액 명세서 ... 103
• 끝페이지 ... 104