R&D연구결과보고서

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(표지) 보안과제( ), 일반과제(O) 11-911-05-005

방송통신기술개발사업

스마트 IoT 기반의 즉시적 서비스 조합 기술 연구

(Smart IoT-based Spontaneous Service Composition)

2014. 3. 31.

한국과학기술원

미 래 창 조 과 학 부

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제 출 문

미래창조과학부 장관 귀하

이 보고서를 "스마트 IoT 기반의 즉시적 서비스 조합 기술 연구" 과제의 보고서로 제출합니다.

2014. 3. 31.

주관연구기관 : 한국과학기술원 총괄 책임자 : 이 동 만

참여연구기관 : 한국인터넷진흥원 참여 책임자 : 최 광 희

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기술개발사업 최종보고서 초록

1. 일반현황

사업명 방송통신기술개발 기술분류 스마트서비스 –

WoT/IoT/M2M - 서비스 플랫폼

과제명(과제번호) 스마트 IoT 기반의 즉시적 서비스 조합 기술 연구 (11-911-05-005)

주관기관

기관

(기업)명 한국과학기술원 설립일 1980.12.31 주소 (305-732) 대전광역시 유성구 구성동 373-1 대표자

(기관장) 강성모 연락처 042-350-7759

홈페이지 http://www.kaist.ac.kr Fax 042-350-7789

기술개발 현황

총괄책임자 이동만 연락처 dlee@cs.kaist.ac.kr

실무담당자 김병오 연락처

(e-mail) cmossetup@kaist.ac.kr

참여기관 한국인터넷진흥원

총사업비 (천원)

정부출연금 민간부담금

현금 현물 합계

1,500,000 1,500,000

총개발

기간 2011. 3. 1~ 2014. 2. 28

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2. 개발결과 요약

키워드

현실-가상세계 서비스 조합, 분산 시맨틱 데이터 저장소, 다차원 상황정보, 소셜네트워크 플랫폼, 스마트 IoT, 역할중심 서비스 조합

핵심기술 다차원 상황정보를 기반으로 사용자에 맞는 서비스를 추천하고 IoT를 기반으로 현실-가상 서비스를 조합하여 제공하는 기술

최종목표

대규모, 다차원 상황정보를 활용하여 사용자의 현실 생활 및 업무와 밀착된 서비스를 즉시적으로 조합하여 제공하기 위한 현실-가상 세계 결합형 서비스 제공 기술 연구

□ 현실-가상세계 대규모 데이터 기반 다차원 상황정보 추론기 술 연구

- 기가바이트 단위의 대용량 가상세계 및 IoT 스트림 데이터의 전송, 저장, 추출을 위한 분산데이터 저장소와 확장성 있는 시맨틱 기반 데이터 질의처리를 위한 분산병렬 온톨로지 추론기술

- 사회적 관계, 장소적 의미, 시간적 제약사항 등의 특징을 고려하여 현실-가상세계의 데이터로부터 다차원 상황정보를 추론하는 기술

□ 현실-가상세계 연동형 즉시적 서비스개발 플랫폼 및 원천기 술 개발

- 사용자 상황인식을 통한 역할기반의 즉시적 서비스 검색, 연계, 조합 기술 및 분산 코디네이션 기술

- IoT 엑추에이터 및 서비스의 현실상황 및 다차원 상황을 고려한 연동 방식을 지원하는 즉시적 서비스 버스의 조합·생성 기술

□ 사용자 생활 밀착형 시범서비스 환경 구축

- 가상공간의 집단지성(collective intelligence) 서비스를 상황에 맞게 즉시적으로 제공함으로써 일상생활과 업무수행을 지원하는 시범서비스 응용 구현

개발내용 및 결과

본 연구는 새로운 장소에서 낯선 사람을 만나게 되었을 때에도 smartphone과 Internet of Things을 통해 다양한 공공장소에 구축된 Cyber-Physical System을 통해 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위한 기술에 대한 연구이다.

이를 위해, 1차년도에는 같은 공간에 위치한 사용자들의 사회성을 기반으로 한 현장의 상황정보들을 기반으로 새로운 장소에 대한 경험 및 지식 없이도 사용자에게 적합한 서비스를 조합하여 제공하기 위한 LOD 기반의 사회적 상황정보 추론과 추론을 통해 추천된 서비스의 즉시적 조합 기술을 제공하였다.

2차년도에는 단순히 현재의 사회적 상황 정보만을 살펴보는

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것이 아니라 사용자가 현재 처해있는 장소적 상황에서 적합한 서비스를 조합하여 제공하는 기술을 개발하였다. 3차년도에는 서버 없이 사용자의 상황에 적합한 현실-가상 서비스의 조합을 제공하는 기술을 연구하였다

□ 기가바이트 단위의 대용량 가상세계 및 IoT 스트림 데이터 의 전송, 저장, 추출을 위한 분산데이터 저장소와 확장성 있는 시맨틱 기반 데이터 질의처리를 위한 분산병렬 온톨로지 추론 기술

분산 환경에서 실시간적 장소성 추론을 위한 링크드 데이터 저장 및 질의처리를 위해 장소성 온톨로지를 활용한 선택적 크롤링 기술과 더불어 다중 속성과 범위질의가 가능하고 동시에 내재적 로드밸런싱을 제공하는 DHT 기반 Arithnet 저장 기술을 개발하였다. 대용량의 링크드 데이터를 분산 저장하기 위해 DHT 기법을 활용하였고, Random Hash에서 불가능한 다중 속성 및 범위 질의(시맨틱 질의)가 가능케 하기 위해 Naïve Mapping기법을 활용였다. 마지막으로 Naïve Mapping기법을 활용함으로써 발생되는 데이터의 불균형한 분포를 해결하기 위하여 Arithmetic Mapping기법을 활용(로드 밸런싱 기능)하였다.

(그림 1)

그림 1 Random hash vs. Navie Mapping vs. Arithmetic Mapping 분석

결론적으로 기존의 Naïve-order Mapping에서 불가능했던 데이터들의 균형적인 분포 제공 (로드 밸런싱)하였고 로드 밸런싱으로 인한 시맨틱 질의처리 속도 향상을 이루었다.(그림 2) 본 연구를 다른 연구주제들과 함께 수행한 결과 1건의 학술회의 논문등록 성과를 달성하였다.

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그림 2 Naïve-order Mapping과 Arithmetic Mapping 노드 분포 및 질의처리 속도 비교

□ 사회적 관계, 장소적 의미, 시간적 제약사항 등의 특징을 고 려하여 현실-가상세계의 데이터로부터 다차원 상황정보를 추론 하는 기술

장소성 확장을 위한 시간-장소-사회적 상황정보 추론을 위한 요구사항 분석서에서는 1, 2차년도에서 정의한 온톨로지 기반의 장소-사회적 상황정보 모델을 그림 3과 같이 시간 축으로 확장하여 정의하고 이로부터 장소성을 추론할 수 있도록

알고리즘을 설계하였다.

특히 장소성을 추론하기 위해 사용되는 정보로서 장소 관련 온라인 소셜 미디어 및 블로그를 활용하여 어느 특정장소에 다녀간 다른 사용자들의 경험정보를 바탕으로 그 장소의 의미를 알아내고자 하였다. Labeled-LDA 모델기반으로 이 장소의 의미 특징을 추출하여 최종 장소성으로 모델링하였다.(그림 4)

그림 3 장소성 추론을 위한 온톨로지 레퍼런스 모델

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또한 정의된 온톨로지 및 추론된 장소성을 기반으로 그룹 기반의 Task 추천 알고리즘에 대한 요구사항도 분석하고 이를

위한 알고리즘의 설계도 완료하였다. (그림 5)

본 연구의 태스크 추천 및 그룹 탐색 알고리즘 기법으로 성능 검증 및 사용자 평가를 통해 아래와 같이 실시간으로 그룹 탐색을 할 수 있음을 검증하였고 (그림 6), 사용자 만족도 평가에서도 기존 연구에 비해 더 사용자들이 만족할 만한 태스크가 추천되었음을 증명하였다 (그림 7).

그림 4 장소 관련 정보 수집 및 장소성 추론

그림 5 사용자 관심사 및 장소성 기반 사용자 태스크 추천 기법

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그림 6 그룹 탐색 알고리즘 성능 평가

그림 7 태스크의 사용자 만족도 평가

□ 사용자 상황인식을 통한 역할기반의 즉시적 서비스 검색, 연 계, 조합 기술 및 분산 코디네이션 기술

다차원 상황정보 기반 즉시적 서비스 조합 및 분산 코디네이션을 위한 요구사항 분석서에서는 1차년도 QoS 기반 서비스 조합 최적화 기술과 2차년도 장소적 잠재성 기반 서비스 재구성 기술의 확장으로 서비스 조합 및 제공 기술의 실시간성과 로컬 서버가 존재하지 않는 환경을 고려한 태스크 분산 코디네이션 기술을 설계하였다.

그림 8 분산 코디네이션 개념도

그림 8과 같이 사용자가 위치한 장소에서 선택된 태스크 수행을 위한 로컬 서버가 존재하지 않은 상황에서도 사용자의 스마트폰이 해당 장소의 스마트 기기들과 능동적으로

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통신/협상하여 태스크 수행을 위해 요구되는 단위 서비스의 실행을 할당/재할당 하는 방식으로 주어진 태스크를 분산하여 수행한다.

이를 위해 본 연구에서는 그래프 채색 알고리즘과 그리디 알고리즘의 조합을 통해 태스크 템플릿 내에 정의된 단위 서비스들의 실행 구조에서 최대 클리크(clique)를 발견하고 적합한 IoT 들에 할당하는 분산 코디네이션 기법에 대한 요구사항 분석 및 설계를 완료하였다. 그림 9와 같이 태스크는 단위 태스크들의 조합으로 이루어지며 단위 태스크를 위한 단위 서비스는 수행에 필요한 정보 및 스마트 기기와 해당 스마트 기기를 사용할 수 있는 권한이 요구된다. 클라이언트 기기로 표현되어 있는 사용자 스마트폰을 중심으로 주어진 태스크를 가장 효율적인 방법으로 분산 실행하기 위해서 최대 기회비용 발생 부분을 파악하고 최적화 알고리즘으로 각각의 단위 서비스를 적절한 스마트 기기에 할당/재당할 하는 방법으로 분산 코디네이션이 실행된다.

그림 9 그래프 채색 기법 기반 분산 코디네이션

해당 연구를 진행하는 과정에서 본 연구 결과의 효과를 증명하기 위해 수행된 태스크의 유틸리티 값으로 최적화 정도를 측정하였고 주어진 스마트 기기들로 얼마나 많은 태스크 수행을 지원할 수 있는지를 측정하기 위해 충돌 회피율을 측정하였다.

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그림 10 분산 코디네이션 기법의 효과 (1. 최적화, 2. 효율성) 위의 그림 10에서 확인할 수 있듯이 본 연구에서 제안하는 분산 코디네이션 기법에 의해 수행된 태스크들은 실험된 모든 경우에서 최적값 대비 96% 이상의 QoS 만족도를 보였으며, 동일한 수의 스마트 기기에 여러 태스크 수행 요청이 발생하는 경우에 있어서도 5개 이상의 스마트 기기가 존재하면 실험 환경 (최소 2개 ~ 최대 118개의 단위 서비스로 구성된 1000개의 랜덤 태스크 생성) 내에서 주어진 모든 태스크를 성공적으로 수행할 수 있는 것으로 증명되었다. 이와 같은 연구의 결과물들로 바탕으로 2편의 국제 학술회의 논문과 1편의 국내 특허 등록 및 1편의 국내 특허 출원을 달성하였다.

□ 현실-사회적 상황을 고려한 즉시적 서비스 어댑터 조합 기 술

사회·장소적 제약사항 및 QoS을 고려한 현실-가상 서비스 간 연동을 위한 요구사항 분석서에서는 2차년도까지 사회, 장소적 제약사항을 고려했던 연동 손실(adaptation loss) 모델을 확장하여 IoT 액추에이터들의 연동 과정에서 발생하는 QoS 변화를 고려할 수 있도록 액추에이터들의 스펙 정보를 활용하는 방법을 구현하기 위한 요구사항을 분석하였다.

그림 11 이질적인 스펙 정보의 예와 극복 방법

그림 11과 같이 지능형 객체들이 가지는 물리적 스펙의 차이에

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따른 성능 저하가 나타날 수 있는 프로젝터 정보들을 기반으로 분석하였다. 이를 기반으로 서비스 정보를 공통된 형태로 추출할 수 있는 Parser를 개발할 수 있는 Parsing API를 정의하고 이를 기반으로 클러스터링을 통한 Adaptation Loss를 측정하는 시스템을 그림 12와 같이 설계하였다.

그림 12 Adaptation Loss 측정 프레임워크

그림 13 Adaptation Loss 측정 시간

그림 14 Adaptation Loss 측정 정확도

이를 통해 Adaptation Loss의 정확도를 측정하는 시스템의 성능을 측정하여 150밀리초 이하의 시간동안 적용 가능한 성능을 보여줬고 (그림 13) 기존의 방식보다 20퍼센트 이상의 recall 향상을 얻었다. (그림 14) 본 연구를 다른 연구주제들과

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성과를 달성하였다.

□ 가상공간의 집단지성(collective intelligence) 서비스를 상황 에 맞게 즉시적으로 제공함으로써 일상생활과 업무수행을 지원 하는 시범서비스 응용 구현

1, 2차년도에는 시범서비스 개발을 위한 사전 연구 단계로 다차원 상황정보 기반의 서비스 추천을 보여줄 수 있는 다양한 형태와 표준 기반의 에이전트 응용을 개발하였다. 3차년도에는 이를 범용 환경에서 적용이 가능하도록 에이전트 내부 기능을 강화하고 최종 개발된 서비스 조합엔진과 연동을 하는 작업을 수행하였다. 이를 통해 ‘스마트 공간’이라는 명칭의 시범서비스를 추진하였으며 설문조사를 통해 만족도 여부를 확인하였다. ‘스마트 공간’ 시범서비스는 IoT와 상호작용이 가능한 특정 공간을 스마트 공간으로 지정하고, 공간내에서 주변의 스마트 사물과 인터넷 웹서비스를 맞춤형으로 제공하는 상황인지 서비스이다. 이에 KAIST의 사용자의 장소(위치), 시간, 사회적 관계 등 다차원적 상황정보를 분석, 현 사용자에게 가장 유용한 서비스를 조합형태로 추천하는 서비스조합 엔진(SSCE:Spontaneous Service Composition Engine)과 연동을 수행하였으며, 서버의 분석결과에 따라 온라인의 앱, 웹서비스를 매칭하여 사용자의 문제를 해결하는 서비스를 개발하였다. 추천 서비스는 다음의 그림과 같이 주변 지인들과의 맛집 추천 등을 추천하는 등 서비스를 제공한다.

[ 추천 장소 ] [ 상세정보 ] [ 상세정보 링크 ]

기술개발배경

기술개발의 필요성

스마트 기기를 이용한 인터넷의 연결이 증가하며 Internet of Things이 갖춰진 미래인터넷 환경은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 말하던 일상 객체들의 지능화가 이루어진 환경임

o 너무 많은(이질적이고 다양한 종류의) 스마트 객체들의 존재하기 때문에 사용자가 원하는 서비스를 찾아 하나하나 제어하는 데에 많 은 시간과 지식이 요구됨에 따라 사용자의 상황을 인지하여 적합한 서비스를 먼저 추천해주는 기술이 필요 (Google Now)

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o 현실 세계의 복잡한 작업은 현실과 가상의 서비스가 독립적 으로 수행하기 어렵고 현실세계의 IoT들과 가상세계 서비스들의 조합을 통해 해결되어야 하므로 현실세계의 객체와 가상세계의 서비 스 간의 상호작용 기술 연구가 중요

기술개발의 의의

다차원 상황을 고려한 서비스조합을 통하여 사용자 중심의 서비스 제공 가능

o 최근, 다양한 가상세계의 서비스가 증가함에 따라 이들을 현실세 계의 IoT 기반 서비스들과 유기적으로 연계·제공함으로써 개인의 일 상생활에서 사회·경제·문화 활동 등을 보다 편리하고 효율적이며 안 전하게 수행하기 위한 사용자 중심의 서비스 제공이 가능

핵심 서비스 플랫폼 기술로서 다양한 응용이 가능

o 현실-가상세계로부터 발생하는 다양한 종류의 데이터로부터 사 회적 관계, 장소적 의미, 시간적 제약사항 등을 고려하여 다차원 상 황정보를 추론하고, 이를 기반으로 상황을 해석하는 기술은 개인 뿐 만 아니라 비즈니스 분야에까지 폭넓게 활용 가능

핵심개발기술의 의의

IoT 기반의 다차원 상황정보를 기반으로 한 세계적 우수성을 입증한 서비스 추천 기술

o 본 과제의 수행 결과를 기반으로 제출한 SCI 논문 뿐만 아니라 연구 기술의 우수성을 촉매로 한 해외 유명 연구소(CREATE-NET)와의 협력연구 수행

Life Navigator 시범 서비스는 IoT 기반의 실제적인 서비스의 제공을 시도한 주요 사례로 꼽힐 것

o 본 과제의 시범 서비스 제공 과정에서 공공 장소에 비치된 IoT들의 부족으로 인해 테스트베드 이외의 야외에서는 스마트폰에 국한된 서비스가 제공할 수 밖에 없는 어려움이 존재.

o 시범 서비스의 결과를 기반으로 향후 다양한 IoT 서비스 제공을 위한 IoT 인프라 설비 구축 시에 고려해야 할 사항들을 파악하는 데 중요 자료로 활용 가능

적용분야

사용자의 다양한 상황에 맞는 스마트 기기들의 조합을 즉시적으로 추천 제공하는 기술을 통해 서비스를 제공하기 위한 사용자 생활 밀착형 Life Navigator 서비스에 관련된 프로그램 등록 및 특허들을 기반으로 현실 서비스와 가상 서비스 기업들의 협력을 통해 실감형 재택근무, 원격진료/수술 및 장애인 지원시스템 등과 같은 사용자중심 서비스 등을

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3. 기술 및 경제적 성과

기술적 성과

(1) 기존의 단편적인 서비스 검색 및 조합 기술의 수준을 넘어 현실-가상세계를 망라하여 사용자에게 필요한 서비스를 찾아서 제공하는 생활밀착형 고부가가치 서비스 제공이 가능하게 됨.

(2) 현실-가상세계의 다양한 데이터로부터 사회적 상황정보를 추론하는데 사용되는 새로운 데이터 모델, 자료구조, 알고리즘 기술은 소셜네트워크 기술의 발전에 기여할 것으로 기대됨.

(3) 시맨틱 기반의 구조화 된 데이터의 분산 저장소를 활용하는 지능적인 응용서비스의 개발이 가능하게 될 것으로 기대됨.

연구실적

o “SpinRadar: A Spontaneous Service Provision Middleware for Place-aware Social Interactions” 포함 3건의 SCI 논문 게재 o “Personal Genie: A Distributed Framework for Spontaneous Interaction Support with Smart Objects in a Place” 포함 21건 학술대회 논문 발표

o “스마트 폰 기반의 이질적인 스마트 기기간 프로토콜 호환성 제공 방법 및 스마트 폰 기반의 게이트웨이 시스템” 포함 특허 출원 9건 및 등록 3건

o “장소성 기반 태스크 추천 및 실행 프로그램” 포함 프로그램 등록 8건

경제적 성과

현재 본 기술과 밀접한 관련이 있는 스마트 홈 분야의 시장이 이슈화되고 있음

o 스마트 홈 시장의 중심이 점차 콘텐츠/서비스 (고객가치) 경쟁으로 이동할 것으로 예측됨(Smart Home Focus 2011 Spring)에 따라 삼성 스마트 홈, LG 홈챗 등 다양한 유형의 서비스들이 상용화 직전 단계에 도달.

o 본 기술이 스마트 홈 서비스를 제공하는 데 단일 스마트 가전이 아니라 다수의 서로 다른 제조업체로부터 만들어진 이질적인 스마트 가전들을 활용한 조합 서비스를 제공함으로써 설비 및 서비스 경쟁을 활성화하여 특정 기업의 독점을 막을 수 있는 장치 역할을 수행할 수 있음

4. 파급효과 및 기대효과

파급효과 o 기존의 단편적인 서비스 검색 및 조합 기술의 수준을 넘어

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현실-가상세계를 망라하여 사용자에게 필요한 서비스를 찾아서 제공하는 생활밀착형 고부가가치 서비스(예를 들어, 실감형 재택근무, 원격진료/수술 및 장애인 지원시스템 등) 제공 기술로 거의 모든 IT기반 정보 서비스 산업에 적용이 가능하여, 초기단계는 고부가가치 산업의 작업 환경 개선을 위한 적용에 한정될 것이나 향후 거의 모든 IT기반 정보 서비스 제공에 적용되어 최소 20년 이상의 기술 수명을 예상

기대효과

기술적 기대효과

o 기존의 단편적인 서비스 검색 및 조합 기술의 수준을 넘어 현실- 가상세계를 망라하여 사용자에게 필요한 서비스를 찾아서 제공하는 생활밀착형 고부가가치 서비스 제공이 가능하게 됨.

o 현실-가상세계의 다양한 데이터로부터 사회적 상황정보를 추론하 는데 사용되는 새로운 데이터 모델, 자료구조, 알고리즘 기술은 소셜 네트워크 기술의 발전에 기여할 것으로 기대됨.

o 시맨틱 데이터의 분산 저장소를 활용하는 지능적인 응용서비스 개발이 가능할 것으로 기대됨.

경제적 기대효과

o 미래인터넷 시상에서의 서비스 산업 경쟁력을 확보하기 위한 핵 심 원천기술로 활용이 가능.

o 다양한 분야에 적용 가능한 서비스 플랫폼으로써 미국, 영국, 일 본 등 소프트웨어 선진국의 3분의 1수준에 불과한 국내 소프트웨어 활용도지수를 향상시켜 선진국 수준으로 향상시키는데 기여하여 16 조원의 GDP를 증가시키는 데 촉매 역할을 수행할 것

5. 해당기술, 제품의 시장 현황

국내시장

IoT의 이슈화와 더불어 스마트 홈 시장의 형성 초기 단계

o 기존의 아파트에서 기 설치된 홈 게이트웨이 단말을 통해 조명이나 난방과 같은 기능의 원격 제어와 모니터링을 제공하는 데 그치지 않고 이를 다른 가전으로까지(냉장고, 오븐, 세탁기 등) 확장하는 단계에 있으나 높은 구입가와 서비스의 부재로 시장의 활성화는 이루어지지 못함

해외시장

국내와 마찬가지로 IoT를 기반으로 한 스마트 홈 인프라 및 서비스 에 대한 수요가 존재

o 가정 내 환경을 미리 설치된 기기를 기반으로 하는 것이 아니라 각종 가전을 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 추가할 수 있는

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6. 제품 사진 (기술개발 제품 관련 사진, 그림, 도면 등)

사회·장소·시간적 상황정보 기반 즉시적 현실-가상 서비스 조합 엔진

o 각종 스마트 공간 내에 입장한 사용자들을 인지하고 이들의 SNS 정보를 분석하여 추출한 관심사 정보와 해당 장소의 장소성 정보를 기반으로 현실-가상 서비스의 조합 명세를 생성 및 추천하는 서버

사용자 태스크 기반 서비스 추천 실행 클라이언트

o 각종 스마트 공간 내에 비치된 서비스들을 한눈에 파악이 가능하고 이들을 이용하여 사용자가 수행할 수 있는 태스크들을 추천 및 실행할 수 있는 기능을 다음과 같이 제공.

[ 서비스 검색 화면 ] [ 사용자 태스크 추천 ] [ 단위 태스크 실행 ]

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Life Navigator 시범 서비스

o 특정 공간 뿐만 아니라 지도 상에서의 위치를 이용하여 장소성과 공간 내 사용자들의 특성을 고려하여 식사 모임 등과 같은 그룹 태스크를 추천하는 시범 서비스 응용.

[ 하단메뉴 ] [ 그룹추천 ] [ 추천 장소 ]

[ 결성그룹 ] [ 프로필 정보 ] [ 상세정보 링크 ]

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기술개발사업 주요 연구성과

사업명 방송통신기술개발사업

과제명 스마트 IoT 기반의 즉시적 서비스 조합 기술 연구

주관기관명 한국과학기술원 설립일 1980.12.31

주소 (305-732) 대전광역시 유성구 구성동 373-1

대표자(기관장) 강성모 연락처 042-350-7759

총괄책임자 이동만 FAX 042-350-7789

총개발기간 2011. 3. 1. ~ 2014. 2.28.

총사업비(백만원) 1,500,000 정부출연금 1,500,000 민간부담금

참여기관(책임자) 한국인터넷진흥원(최광희)

성과지표 세부지표 성 과 비 고

사업화 성과

매출액

개발제품 개발후 현재까지 억원

향후 3년간 매출 억원

관련제품 개발후 현재까지 억원

향후 3년간 매출 억원

시장 점유율

개발제품

개발후 현재까지 국내 : % 국외 : % 향후 3년간 매출 국내 : % 국외 : %