chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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피딩(Data Feeding)만 제공. 민감한 데이터 내부 관리 가능 고객사 자체 서버에 플랫폼을 완전히 설치. 초기 라이센스 비용 + 정기 유지보수 비용 발생. 고객 맞춤형 커스터마이징 지원. 유통 방식 국내/해외 지역별 총판사 또는 리셀러 네트워크를 통한 판매. 파트너사가 초기 대응 부터 유지보수까지 전담 지원 주요 전략 고객 및 대형 프로젝트를 대상으로 직접 판매. 1) 국내 매출 추정 [QUAXAR 매출 추정] 설립 이후 지금까지 발생한 QUAXAR 매출은 크게 구독형(SaaS), 기회성(Seed), 구축형(On-Premise) 세가지 유형으로 구분되며, 향후 3개년 매출 추정(2025-2027E)은 아래와 같습니다. QUAXAR는 국내에서 기본적으로는 SaaS 형태로 판매하고 있어 보수적으로 기회성 및 구축형 매출은 발생하지 않는 것으로 가정했습니다. (단위: 백만원) QUAXAR 2025E 2026E 2027E SaaS 매출 총 계약 건수 38건 52건 68건 87건 신규 계약 건수 10건 17건 18건 22건 계약 해지 건수 2건 3건 2건 3건 Seed 매출 On-Prem 매출 합계 구축형 계약은 과거 1~2건 수주한 사례가 있으나 현재는 SaaS로 표준화되어 더 이상 매출이 발생하지 않고 있습니다. 기회성(Seed) 매출은 유료 PoC, 사고조사(Incident Response) 및 사후 모니터링(단기 구독) 등이 있으며 정규 서비스 계약 형태는 아니지만, 추후 정규 서비스 전환 가능성이 있는 성격의 매출이며, 정기적으로 발생하는 성격의 매출이 아니기 때문에 두 가지 유형 모두 매출 추정에서는 제외하였습니다. QUAXAR는 2021년 정규 출시된 제품으로 2024년말 기준 SaaS 매출 추이는 아래와 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 SaaS 매출 총 계약 8건 21건 30건 38건 신규 계약 8건 13건 9건 10건 계약 해지 0건 0건 0건 2건 이탈률 평균판매가(ASP) QUAXAR 매출 추정(2025-2027E)에 사용한 주요 가정은 총 세가지로 신규 계약 건수, 평균판매단가(ASP), 그리고 계약해지율입니다. 각 사항에 대한 세부 내용은 다음과 같습니다. ① 신규 계약 건수 추정 QUAXAR의 경우 국내 유통은 총판사를 통한 계약과 동사 영업 인력을 통한 직판 방식을 모두 활용하고 있습니다. QUAXAR 국 내 고객은 대부분 SaaS 기반의 구독 서비스 고객으로 영업을 통한 고객 확보 즉시 매출로 이어지는 경우 가 많아 이를 기반으로 신규 계약 건수를 추정하였습니다. 신규 계약 체결 건수 추정은 과거 추이의 단위 생산성(담당 인력 및 총판사 수)을 유지하되, 인원 확충 및 신규 총판사 확보 수준을 반영하여 보수적으로 추정하였습니다. 과거 영업활동 추이는 아래와 같습니다. [QUAXAR 국내 영업활동 추이(2021-2024)] 구 분 총 계약 건수 8건 21건 30건 38건 신규 계약 건수 8건 13건 9건 10건 국내 사업팀 인원(기말 기준) 1명 2명 3명 4명 총판사 1개사 3개사 4개사 4개사 총 계약 건수는 영업 담당 인력 및 총판사 수 증가에 따라 꾸준히 확대되어 왔으며, 이는 회사의 영업 구조가 제품 데모, 계약 협상 등을 담당하는 내부 영업 인력과 세일즈 리드 발굴 및 고객사 접점을 담당하는 총판사로 효율적으로 운영되고 있기 때문입니다. 특히, 영업력 확장을 위해서는 회사 제품에 대한 높은 이해도와 제품 타겟 고객군과의 접점을 보유한 총판사 네트워크 확보가 필수적입니다. 이에 따라, 회사는 2024년부터 ‘Partners’ Day’를 개최하여 총판사 및 파트너사를 대상으로 제품 교육, 최신 사례 및 소식 공유 등을 진행하며 영업 역량 강화를 지원하고 있습니다. 회사는 작년말 국내 영업 인력을 추가 채용하였으며, 2025년 3월 초 국내 대형 총판 a사와 총판 계약을 체결하여 국내 영업망을 한층 강화하였습니다. 아울러, 일본, 싱가포르 등 해외 주요 정부기관 레퍼런스를 기반으로 브랜드 인지도를 높이고 있으며, 이를 바탕으로 신규 총판사 확보 및 영업 파이프라인 확대에
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긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. [QUAXAR 국내 계약 추정(2025-2027E)] 2025E E E 총 계약 건수 38건 52건 68건 87건 신규 계약 건수 10건 17건 18건 22건 계약 해지 건수 2건 3건 2건 3건 향후 신규 계약 추이(2025-2027)는 17~23건으로 추정하였습니다. 과거 신규 계약 추이(2022-2024)에서 신규 총판사 확보를 통한 4~5건 추가 수주, 영업 인력 확충에 따른 5~6건 추가 수주를 고려하였습니다.당사 계약의 경우 자동 연장 계약 구조를 가지고 있으므로 기존 계약에 신규 계약, 일부 계약 해지를 가정하여 총 계약 건수를 위와 같이 추정하였습니다. 계약 해지 건수에 대한 추정은 ② 계약해지율 추정 참고 하여주시길 바랍니다. ② 계약해지율 추정 QUAXAR 고객은 국내외 정부기관, 대기업 등으로 대부분의 경우는 자동연장 계약구조를 가지고 있습니다. 2023년까지 Seed 성격의 매출을 제외한 SaaS 구독 정규 서비스 고객의 이탈률은 0% 였으나, 2024년 2건의 및 2025년 3건(예정)의 해지가 있습니다. [구독 해지 고객사 및 해지 사유] 해지 고객사 사용기간 해지사유 S사 14개월 글로벌 본사의 한국지사 예산 삭감 M사 12개월 보안 사고조사 일환으로 도입 및 수개월간 모니터링 제공 H사 40개월 그룹 계열사 예산 삭감 B사 16개월 보안 사고조사 일환으로 도입 및 수개월간 모니터링 제공 D사 12개월 보안 사고조사 일환으로 도입 및 수개월간 모니터링 제공 회사는 현재까지 90% 이상의 재계약률을 유지 중이고, 상기 해지사유도 제품의 만족도가 아닌 다른 예외적인 사유들입니다. 다만, 향후 QUAXAR 매출 추정에 있어 상기 사유와 유사한 해지도 충분히 발생할 수 있는 점을 고려하여, 보수적으로 직전 3개년 평균을 가정하였습니다. 구 분 2025E 2026E 2027E 총 계약 건수 30건 38건 52건 68건 87건 계약 해지 건수 0건 2건 3건 2건 3건 해지율 주1) 2025년도 해지율은 현재 예정된 계약해지 건수 감안 주2) 2026년도 해지율은 직전 3개년(2023-2025E) 평균 해지율 가정 주3) 2027년도 해지율은 직전 3개년(2024-2026E) 평균 해지율 가정 ③ 연평균판매단가(ASP, Average Selling Price) 추정 QUAXAR의 연평균판매단가(ASP)는 기본적으로 총 계약 수 증가 및 물가상승률 적용에 따라 매년 증가하는 추세이나, 해당 연도에 인식하는 매출은 신규계약의 경우 해당 년도 실제 사용 기간에 따라 달라지므로 매년 연말 기준 계약 건수 대비 당해 신규 계약 비중, 신규 계약 체결 시점 등에 따라 편차가 높습니다. QUAXAR는 2021년 처음 출시한 이후 연평균(2021-2024) 111%씩 매출이 증가 중인 제품으로, 사업 초기에는 연말기준 총 계약 건수 대비 신규 계약 비중이 높아 ASP가 낮아질 수 있으나, 기확보 고객이 많아지면서 매출이 연간 인식되는 경우가 많아 점차 안정화되고 있습니다. 실제로 과거 추이(2021-2024)를 보면, 초기에는 신규 계약 비중이 50% 이상이던 초기 2021~2022년도에는 계약 수주액 중 당해 매출로 인식되는 비중이 40~60% 였으나, 2023년 이후 안정화 단계에 접어들면서 신규 계약 비중이 30% 이하로 낮아지면서 당해 인식 비율이 70~85%까지 높아졌습니다. 향후 신규 계약 추정(2025-2027E)의 신규 계약 비중은 26~33%로 ASP 증가율도 점차 안정화될 것으로 예상합니다. 2025년도 ASP는 신규 계약 비중이 30% 미만으로 ASP가 어느정도 안정화된 2024년도 ASP에서 직전 3개년(2022-2024) 연평균상승률4.5%을 적용한 108,405,712원/건을 가정하였습니다. 현재 계약 중인 고객들의 계약 금액 및 물가상승에 따른 구독료 인상, 업셀링 효과 등을 감안 하였습니다. (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E CAGR 평균판매가(ASP) 신규 계약 건수 신규 계약 비중 [XARVIS 매출 추정] 설립
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이후 지금까지 발생한 XARVIS 매출은 크게 구독형(SaaS), 구축형(On-Premise), 그리고 기회성(RFI, Request for Information) 매출 3가지로 구분되며 향후3개년 매출 추정(2025-2027E)은 아래와 같습니다. (단위: 백만원) XARVIS 2025E 2026E 2027E SaaS 매출 총 계약 건수 8건 8건 10건 13건 신규 계약 건수 2건 2건 2건 3건 계약 해지 건수 1건 2건 0건 0건 On-Prem 매출 RFI 매출 합계 XARVIS의 경우 국내시장에서는 일부 고객사의 요청에 따른 경우를 제외하면 기본적으로 SaaS 형태로 판매하고 있으며 향후에도 전략적인 차원에서 SaaS 위주의 판매를 지속할 예정으로 매출 추정은 기본적으로 구독형에서만 발생하는 것을 가정하였습니다. 구축형 매출의 경우, 2023년도에 1건 수주한 바 있으며, 2025년에도 1건 수주하여 이를 반영하였습니다. 다만 추가적인 수주 확보의 경우 정기적으로 발생하는 성격의 매출이 아니기 때문에 보수적으로 향후 3개년 매출 추정(2025-2027E)에서 제외하였습니다. 기회성(RFI) 매출은 서비스 정규 구독과 별개로 추가적인 분석 보고서(공격그룹, 악성코드, 취약점 등) 요청 또는 1회성 유관 프로젝트 등이 해당되며, 매년 반복적으로 발생하는 고객사 한 곳의 매출을 제외하면 일체 발생하지 않는 것으로 가정하였습니다. XARVIS는 설립 이후 꾸준히 매출이 발생하고 있는 제품으로 2024년말 기준 매출 추이는 아래와 같습니다.동사의 SaaS 형태 XARVIS 의 경우 서비스 제공 범위에 따라 BASIC 라이선스와FULL 라이선스 2가지로 구분하였습니다. BASIC 라이선스는 위협 채널 검색, 실시간 유출 탐지 등 위협 모니터링 중심의 기본 라이선스 로 서비스 제공 범위가 제한적이고 이에 따라 ASP도 상대적으로 낮은 편입니다. FULL 라이선스의 경우 BASIC 라이선스에 특정 사용자 프로파일링, 교차분석 등 수사 및 분석 도구가 탑재된 서비스로 보다 고도화된 수사 및 분석을 필요로 하는 경우 사용됩니다. [설립이후 XARVIS 국내 SaaS 매출 추이(2019-2024)] (단위: 백만원) 구분 SaaS 매출 FULL 라이선스 매출 FULL 계약 수(누적) 1건 2건 2건 3건 3건 4건 BASIC 라이선스 매출 BASIC 계약 수(누적) 1건 2건 3건 4건 4건 XARVIS 매출 추정(2025-2027E)에 사용한 주요 가정은 총 세가지로 신규 계약 건수, 계약 해지율, 그리고 평균판매단가(ASP)입니다. 각 사항에 대한 세부 내용은 다음과 같습니다. ① 신규 계약 건수 추정 XARVIS 주요 수요기관은 정부 및 공공기관이며, 국내에는 경쟁 제품이 없어 대다수의 계약이 수의계약 형태로 체결되고 있습니다. 기본적으로 해킹, 마약 등 주로 사이버 범죄 수사 관련 기관에서 수요가 있는 제품으로 기존에 예산이 편성되어 있지 않은 경우가 많아 여타 제품군에 비해 영업 사이클이 긴 편이나, 그만큼 영업 파이프라인에 진입한 건은 높은 계약 성사율을 보이는 특징이 있습니다. 또한 확보된 고객사는 계약 해지된 경우가 예외적인 경우를 제외하면 거의 없어 안정적인 매출이 발생합니다. 신규 계약 추정(2025-2027F)은 과거 추이를 유지하는 가운데 현재 논의중인 고객사, 담당 영업 인력 확충 및 신규 총판사 확보 등의 요인을 반영하여 아래와 같이 가정하였습니다. 최근 사이버 공격, 정보 유출 사태 등으로 인한 정부 및 공공기관의 사이버 보안 역량 강화 계획 등으로 수요 확대 및 영업사이클 단축을 기대하고 있습니다. [XARVIS 신규 계약 추정(2025-2027E)] XARVIS 2025E 2026E 2027E 신규 계약 건수 2건 2건 2건 3건 FULL 신규 1건 1건 1건 2건 BASIC 신규 1건 1건 1건 1건 ② 계약 해지율 추정 XARVIS 고객은 국내 수사 및 정보기관으로 대부분 자동연장 계약구조를 가지고 있으며, 재계약을 하지 않은 고객의 해지사유는 제품의 만족도가 아닌 예외적인 사유로 아래와
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같습니다. 해지 고객사 도입 시기 해지 시기 해지사유 A사 회사 요청으로 해지. B사 상위 기관 방침으로 해지. C사 예산 삭감으로 해지. 상기와 같이 회사 해지사유는 제품의 만족도가 아닌 다른 예외적인 사유들이며, 그 외 고객은 전부 지속적으로 계약을 갱신 중인 기관들입니다. 따라서, XARVIS 매출 추정에 있어 계약 해지는 발생하지 않는 것으로 고려하였습니다. 향후에도 사용중인 고객 및 신규 고객의 제품 만족도 관리를 통해 계약 해지가 발생하지 않도록 관리할 계획입니다. ③ 평균판매단가(ASP) 추정 XARVIS의 라이선스별 ASP 과거 추이(2021-2025E)는 아래와 같습니다. 현재 XARVIS 총 고객은 8개사(FULL 4개사, BASIC 4개사)로 고객사별 라이선스, 추가 서비스 범위, 예산, 요구사항 등이 다양해서 거래 금액에 편차가 있으나, 각 고객사별 거래 금액 자체는 큰 변동 없이 지속되는 특징이 있습니다. (단위: 백만원) 구분 2025E CAGR (22-25E) FULL ASP BASIC ASP XARVIS는 여타 제품에 비해 영업 사이클이 상대적으로 긴 만큼 파이프라인 확도가 높고 현금흐름이 안정적이여서 당해 매출을 추정하기 좀 더 수월한 부분이 있습니다. 이에 따라 2025년도 ASP는 신규 파이프라인 2건 수주를 가정하여 논의 중인 계약금액 수준을 기반으로 산정했으며, 연평균 증가율은 보수적으로 직전 4개년(2022-2025E) 평균값을 사용하였습니다. (단위: 백만 원) XARVIS 2025E 2026E 2027E FULL ASP BASIC ASP [SAIP 매출 추정] 국내 SAIP의 향후 3개년 매출 추정(2025-2027E)은 아래와 같습니다. (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E 당해 매출 당해 수주 총액 신규 수주 건 2건 7건 13건 20건 SAIP 매출은 구축형(On-Premise) 사업입니다. 2024년 3월 처음 출시하여 2건의 수주 실적을 보유하고 있으며, 기본적으로 고객별 요구사항에 맞춰 맞춤형 계약으로 체결되기 때문에 사업마다 규모, 기간 등 편차가 있어 단가가 표준화되어 있진 않습니다. 아직 출시한지 만 1년이 채 되지 않았음에도 불구하고 대기업 2곳의 우수한 레퍼런스를 확보하자 국내 주요 대기업 다수 뿐만 아니라 정부기관 등에서 많은 관심을 보여 활발히 도입 논의를 진행 중에 있습니다. 2025년 증권신고서 제출일 현재 논의 중인 파이프라인 가운데 협의 논의 중인 곳을 감안하여 당해 년도 내 총 7건의 사업을 수주할 것으로 예상하고 있으며, 현재 논의 중인 사업 규모 기반 예상 수주 금액은 약 43억 수준 원입니다. SAIP는 구축형 사업이기 때문에, 4분기에 수주한 사업의 경우 실제 매출은 다음 년도로 이연됩니다. 이러한 특성을 감안하여 총 수주액 중 당해년도 인식 비율은 80%로 가정하였습니다. 현재 고객사별 요구사항 및 사업 범위에 따라 편차는 있으나 평균 3~4개월 내 수행 가능한 규모로 사업을 논의하고 있으며, 대부분 올해 3분기 내 수주할 것으로 예상하고 있습니다. 동사 SAIP의 기술적 경쟁력 중 하나는 해당 도메인 분야 특화 언어모델을 기반으로 하여 고객사의 산업군에 대한 이해도가 높다는 점입니다. 현재 점차 다양한 산업군의 고객사를 확보해나가며 다양한 도메인 특화 언어모델을 자체적으로 구축하고 있으며 다양한 산업에서의 레퍼런스를 기반으로 향후 고객사 확보 속도 및 SAIP 구축 기간이 단축됨에 따라 연도별 수주 건수가 빠르게 증가할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.사업별 평균 수주 금액의 경우 SAIP는 구축형 사업으로 고객별 요구사항에 맞춰 규모 및 금액 등을 조정하게 되어 수주금액을 산정하기 어려우나 현재 논의 중인 파이프라인 기반으로 3~4개월 수준의 계약의 경우 최소 계약 금액 을 가정하여 보수적으로 산정하였습니다. 2) 해외 매출 추정 회사는 2023년 해외사업팀을 조직하며 본격적인 해외 시장 진출을 시작하였으며, 2024년부터 가시적인 성과가 나타나기 시작했습니다. 해외 매출은 몇개의 초기 고객사를 제외하면
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대부분 현지 총판사를 통해 이루어지며, 이에 따라 총판사 확보 현황이 해외 매출 추정의 핵심 요소 중 하나입니다. 현재 해외 시장은 초기 단계이나 회사의 사업 계획 및 중장기적인 성장성을 고려하여 추정하였습니다. 회사 제품군(XARVIS, QUAXAR, SAIP)의 판매 프로세스는 기본적으로 "리드(영업 기회) 발굴 → 고객 요구 분석 및 미팅 → 제품 데모/Trial → 견적서 제출 → (PoC/BMT 진행) → 구매 의사 결정 → 계약 체결" 순으로 진행되며, 계약 성사까지 수 개월에서 최대 1~2년이 소요됩니다. 이는 국내외 시장 모두 대동소이한 구조이며, SAIP의 경우 올해부터 해외 영업을 개시하기 시작했으나 실질적인 매출 성과는 2026년부터 본격화될 것으로 예상되어 별도 기준으로 추정하였습니다. [해외 QUAXAR XARVIS 매출 추정] 회사가 추정한 해외 QUAXAR 및 XARVIS 매출(2025-2027E)은 아래와 같습니다. (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E QUAXAR 총계 XARVIS 총계 합계 현재 회사가 추진 중인 해외 영업 및 사업확장 계획 등을 고려하여 해외 QUAXAR 매출은 100% 구독형(SaaS) 모델에서 발생하는 것으로 가정하였으며, XARVIS는 구독형과 복합형(Hybrid)에서 발생하는 것으로 가정하였습니다. 해외 QUAXAR 및 XARVIS 매출 추정 주요 가정은 총 세가지 구분하였으며, 각각 제품별 신규 계약 체결 건수, 평균판매단가(ASP), 그리고 XARVIS 복합형(Hybrid) 매출 세 가지입니다. 복합형 계약의 경우 구축분과 구독분이 결합된 형태의 계약을 의미하며, 각 주요 가정에 대한 상세 내용은 다음과 같습니다. ① 신규 계약 건수 체결 추정 세일즈 프로세스에서 가장 중요한 과정은 ‘세일즈 리드 발굴’과 ‘제품 데모/Trial’ 두 가지입니다. 따라서 추정 매출 산정을 위한 계약 건수 추정은 해외 세일즈 프로세스를 ‘(1)세일즈 리드 발굴 → (2)제품 데모/트라이얼 → (3)계약 체결’ 등 3가지 단계로 간소화하여 이를 바탕으로 각 단계별 전환율을 가정하여 제품별 신규 계약 건수를 추정했습니다. ⒜ 세일즈 리드 추정 회사가 세일즈 리드를 발굴하는 경로는 크게 학회 및 전시회 참가, 총판사를 통한 유입, 인바운드 고객 등 크게 세 가지 입니다. [S2W 해외 영업 활동 추이(2022-2024)] 구분 해외전시회 회수 1회 4회 7회 세일즈 리드 49건 596건 1,494건 제품 Demo 11회 74회 183회 데모 전환율 해외 고객사 수 1개사 2개사 7개사 QUAXAR 1개사 1개사 4개사 XARVIS 1개사 3개사 신규 체결(건) 1건 1건 5건 데모-계약 전환율 파트너사/총판사 현황 2개사 20개사 신규 체결(사) 2개사 18개사 회사는 매년 국내외 주요 학회 및 전시회에 부스를 만들어 참가하고 있습니다. 부스를 방문한 잠재고객들에게 회사 제품과 기술을 소개하고, 관심 고객들을 대상으로 온라인 후속 미팅 진행, 요청 시 제품 데모 순서로 진행됩니다. 신뢰도가 높은 우수한 현지 총판사를 통해 발생하는 세일즈 리드는 계약 성사 가능성이 매우 높습니다. 회사는 잠재 총판사에도 고객과 동일한 수준의 제품 데모 및 교육을 제공하며, 제품 이해도가 높은 총판사일수록 양질의 세일즈 리드를 창출하고, 실제 계약으로 이어질 확률이 더욱 증가합니다. 또한, 총판사는 자체 네트워크를 활용해 회사를 대신하여 지역 내 공공기관 및 기업 고객을 대상으로 제품을 소개하고, 초기 PoC(BMT)를 주도적으로 수행함으로써 보다 효율적으로 현지 Market Share를 확대할 수 있습니다. 이에 따라 회사는 해외 주요 거점별 전략적 총판사 확보를 추진하고 있으며, 총판사의 영업 활동을 극대화하기 위해 정기적인 교육 및 기술 세미나를 운영하고 있습니다. 회사는 현재 싱가포르 현지 공공기관 주요 총판사 4곳과 모두 총판사 계약을 체결하였으며, 이외에도 대만 통신사의 자회사, 일본 정부기관 전문 리셀러 등을 현지 총판사로 두고 있습니다. 회사의 해외 진출 전략에
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따라 효율적인 글로벌 고객 확보를 위하여 해외 총판 신규 확보를 통해 2023년말 기준 2곳이던 해외 총판사수가 2024년말 기준 총 20개사까지 증가하였습니다. 현재 확보된 해외 총판사를 기반으로 빠르게 아시아, 중동 등 다양한 지역의 고객사를 확보할 수 있을 것으로 기대합니다. 이러한 과거 국내외 주요 학회, 전시회 등 참가에 따른 세일즈 리드 확보 및 데모-계약 전환 사례 및 해외 총판사들을 통한 신규 고객사 확보 사례 등을 기반으로 고려허였을때 회사가 추정하는 향후 3개년(2025E-2027E) 세일즈 리드 수는 다음과 같습니다. [S2W 해외 영업 활동 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 파트너사/총판사 현황 2개사 20개사 44개사 73개사 106개사 신규 체결(사) 2개사 18개사 24개사 29개사 33개사 해외전시회 회수 1회 4회 7회 9회 12회 16회 회당 리드 49건 149건 165건 183건 203건 226건 세일즈 리드 49건 596건 1,494건 2,288건 3,554건 5,478건 전시회 리드 49건 596건 1157건 1647건 2,436건 3,600건 총판사 리드 0건 0건 21건 104건 205건 325건 인바운드 리드 0건 0건 316건 537건 913건 1,553건 참가 전시회 수는 영업 성격의 전시회만 포함한 회수이며, 현재 주기적으로 진행중인 회사 관련 국내외 주요 전시회를 기반으로 참석계획하고 있는 목표치입니다. 전시회당 리드 수는 우수한 해외 고객 레퍼런스 및 브랜드 인지도가 높아짐에 따라 점차 증가하는 추세이며, 2024년도 YoY인 11%씩 향후에도 매년 증가하는 것을 가정했습니다. 총판사를 통한 세일즈 리드의 경우, 계약이 체결된 실제 총판사들과의 영업 활동 수치를 토대로 기존 총판사는 분기마다 1건, 신규 총판사는 연1건씩 발굴해오는 것으로 가정하였습니다. 그 외 홈페이지, 영업 담당자 직접 컨택 등을 통해 들어오는 인바운드 리드는 2024년 316건으로 집계되었으며, 광고/마케팅 집행 등을 감안하여 연평균 70% 속도로 증가할 것으로 추정했습니다. ⒝ 제품 데모/트라이얼 회사 제품에 관심을 보인 고객들을 대상으로 제품 데모/시연을 제공하고 있으며, 고객이 원할 경우 트라이얼(Trial)을 제공하기도 합니다. 트라이얼은 통상 1~2주 간 진행됩니다. 데모 및 트라이얼을 통해 회사 제품을 직접 경험한 고객들은 제품의 기능과 효용성에 만족하면 내부적인 제품 구매 절차를 진행하게 됩니다. 가용 예산이 제한적인 경우, 해당 예산에 맞춰 라이트(Light)형으로 서비스 제공 계약을 체결한 뒤 점차 업셀링하는 형태로 계약을 진행하는 경우도 존재합니다. 회사 해외사업팀은 데모/트라이얼 전후로 잠재고객들에게 정기적으로 뉴스레터 발송, 최근 이슈 또는 정기적인 회사 분석 보고서 제공, 제품 관련 소식 등을 지속적으로 전달하면서 회사 및 제품에 대한 인지도를 높이기 위한 노력도 지속하고 있습니다. [S2W 해외 데모 횟수(2022-2024)] 구분 해외전시회 회수 1회 4회 7회 세일즈 리드 (누적) 49건 645건 2,139건 제품 데모 (누적) 11회 85회 268회 데모 전환율 2022년 해외 사업 개시 이후 누적으로 수주한 계약은 총 7건 입니다. 누적 데모 건수 대비 계약을 체결한 전환율은 아래와 같습니다. [S2W 해외 계약 체결 및 전환율 추이(2022-2024)] 구분 계약 체결 (누적) 1건 2건 7건 제품 데모 (누적) 11회 85회 268회 계약 전환율 해외 계약 건수 추정(2025-2027E) 상기 세일즈 리드 및 제품 데모, 그리고 ASP 추정을 바탕으로 산정한 추정 매출은 아래와 같습니다. [QUAXAR, XARVIS 해외 계약 건수 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 세일즈 리드 (누적) 49건 645건 2,139건 4,427건 7,981건 13,459건 제품 데모 (누적) 11회 74회 183회 340회 564회 871회 데모 전환율 (누적) 계약 체결 (누적) 1건 2건 7건 26건
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53건 90건 체결 전환율(누적) ② 해외 QUAXAR XARVIS 연간판매단가(ASP) 추정 (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E QUAXAR QXR 신규 계약 비중 XARVIS XVS 신규 계약 비중 해외 QUAXAR 및 XARVIS 판매금액은 국내 판매금액과 유사한 수준에서 일본은 엔화(JPY), 그 외에는 미달러화(USD)로 환산한 금액으로 책정되어 있습니다. 다만, 해외 매출은 2024년도부터 본격적으로 가시화되기 시작하면서 이제 막 거래처가 생기고 있고, 초기 해외 진출에서 레퍼런스 확보를 위한 경쟁력 있는 가격 제안 사례 등을 고려 시, 아직 가격 안정화에 도달하지 않은 이른 시기로, 과거 데이터에 기반한 ASP 산정을 사용하는 것은 향후 회사의 매출 추정 계획을 반영하지 못합니다. 따라서, 회사는 국내 ASP 추이 및 현재까지 체결된 계약건을 바탕으로 현재 확보된 해외 영업 파이프라인 및 향후 신규 계약 비중(2025-2027E)을 고려하여 아래와 같이 해외 ASP를 추정하였습니다. (단위: 백만원) QUAXAR 2025E 2026E 2027E 평균판매단가(ASP) 평균계약금액(ACV) 매출 실현율 신규 계약 비중 (단위: 백만원) XARVIS 2025E 2026E 2027E 평균판매단가(ASP) 평균계약금액(ACV) 매출 실현율 신규 계약 비중 ③ XARVIS 복합형(Hybrid) 추정 XARVIS의 주요 고객층은 해외 군, 정보기관 및 수사기관으로, 내부 보안 규정과 사용 환경의 제약 등으로 인해 구축형(On-Premise) 도입을 원하는 경우가 있습니다. 회사의 과거 주요 구축 사례는 XARVIS를 내부망에 구축한 후 외부에서 실시간으로 데이터를 피딩받는 Hybrid(복합형) 계약 구조입니다. 해당 구축 사례를 바탕으로 XARVIS Hybrid 표준을 가정하였으며 사업기간은 36개월을 기준으로 하여 구축 관련 매출은 1,2차년도 분할 인식하고 데이터 피딩 관련 구독 매출은 사업 기간 동안 월할 인식 하는 것으로 가정하였습니다. Hybrid 계약은 초기 구축 비용이 구독형에 비해 높지만, 민감한 데이터를 수요기관 내부에서 직접 관리할 수 있다는 보안적 이점을 제공합니다. 이에 따라 현재 논의 중인 일부 국가에서는 Hybrid 계약에 높은 관심을 보이고 있으며, 이에 2025년말 및 2027년 상반기에 각각 1건씩 신규 수주를 가정하여 매출을 추정하였습니다. (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E SaaS(데이터 피딩) 신규 수주 건 1건 1건 0건 1건 [해외 SAIP 매출 추정] 해외 SAIP의 향후 3개년 매출 추정(2025-2027E)은 아래와 같습니다. [해외 SAIP 매출 추정(2025-2027E)] (단위: 백만원) 구분 2025E 2026E 2027E 당해 매출 당해 수주 총액 신규 수주 건 1건 3건 해외 SAIP 사업 표준은 현지 사이트 상주 비용 등 추가적으로 발생하는 비용을 고려하여, 국내 수주 사례를 바탕으로 6개월 수준의 1,500백만원 규모 수주만을 가정하였습니다. 회사는 국내 대기업 구축 레퍼런스를 활용하여 우선 동종업계 해외 기업들을 대상으로 SAIP 영업을 개시할 예정입니다. 해외 SAIP는 현재도 아시아 대기업 및 정부기관 등에서 관심을 보여 도입 논의를 진행하고 있는 만큼, 영업 기회는 지속적으로 발생할 것으로 예상합니다. 다만 실제 매출은 2026년도부터 점차 가시화될 것으로 예상하며, 보수적으로 2026년도 1건, 2027년도 3건의 신규 사업을 수주할 것으로 가정하였습니다. 당해 년도 매출 인식 비율은 국내와 동일하게 80%로 가정하였습니다. 3) 2025년도 예상 매출액 회사의 2025년도 예상 매출액은 15,047백만원으로 '기확보 및 재계약 예정 매출액'과 '신규 예상 매출액'으로 구분했습니다. 본 신고서 제출일 현재 기확보 및 재계약 예정 매출액은 8,734백만원으로 제품별 금액은 아래와 같습니다. 세부 계약 건은 영업기밀에 해당되어 제품별 총액으로 간략하게 기재하였습니다. (단위: 백만원) 구분 QUAXAR
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XARVIS SAIP 기타 예상 매출 기확보 매출액 재계약 예정 및 기타 합계 신고서 제출일 현재 보유 중인 신규 영업 파이프라인에서 영업 진행 단계를 고려한 2025년 하반기 예상 수주 금액은 약 14,314백만원이며, 계약 건별 수주 및 매출 인식 시점을 고려한 2025년도 예상 신규 매출액은 6,313백만원으로 제품별 상세 내용은 아래 표와 같습니다. 세부 영업 건은 영업기밀에 해당되어 제품별 총액으로 간략하게 기재하였습니다. (단위: 백만원) 구분 진행 단계 파이프라인 합계 2025년도예상 수주액 2025년도예상 매출액 수주 완료 수주 가능 영업 진행 QUAXAR XARVIS SAIP 합계 보유 영업 파이프라인은 당사의 영업관리 시스템에 등록되어 있는 데이터를 근거로 포함하였으며, 예상 수주액 산정 근거는 다음과 같습니다. [(주)에스투더블유 진행 단계별 추정 수주액 산정 방식] 진행 단계 추정치 반영률 설명 수주 완료 합계액의100% 반영 PoC, BMT 등 제품 검증을 성공적으로 종료하고 계약 체결이 임박했거나 협의를 진행 중인 단계로, 금액 또는 기간의 변경이 있을 수 있으나 매우 높은 확률로 계약이 진행될 단계. 수주 가능 합계액의80% 반영 매출처와 PoC(BMT) 협의를 진행 중이거나, PoC(BMT)를 진행 중인 단계로 매출처의 요구사항에 대한 해결책을 확인하는 등 긍정적으로 검토가 진행되고 있는 단계. 영업 진행 합계액의40% 반영 고객과 2 차례 이상 미팅 진행 이후 고객의 요구사항을 확인하거나 동사의 서비스 및 제품을 제안하는 단계. [참고]매출액 추정에 반영된 가정의 실현 여부에 따른 시나리오별 매출 추정은 다음과 같습니다.1) Best Case (단위: 백만원) 2025E 2026E 2027E 비고 QUAXAR 국내 신규 계약 건수 최근 3개년 CAGR('22-'24) 36.3% 유지 및 이에 따른 계약 해지 건수 Normal case 대비소폭 상승 가정 해외 주2)에 따른 신규 고객 수 증가 가정 XARVIS 국내 Normal case 대비 '26년 BASIC 라이선스 1건, '27년 BASIC 라이선스 1건 추가 수주 가정 해외 주2)에 따른 신규 고객 수 증가 가정 SAIP 국내 Normal case 대비 '25년 2건, '26년 2건, '27년 5건 추가 수주 가정 해외 Normal case 대비 '26년 1건, '27년 3건 추가 수주 가정 합계 주1) 비교가능성 제고를 위해 비고란에 기입된 사항 이외 세부 내용 및 영업비용 등은 Normal Case와 동일하게 발생하는 것으로 가정하여 추정하였습니다. 주2) [Best case 해외 영업 활동 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 파트너사/총판사 현황 20개사 44개사 75개사 114개사 신규 체결(사) 18개사 24개사 31개사 39개사 해외전시회 회수 7회 9회 12회 16회 회당 리드 165건 190건 218건 250건 세일즈 리드 1,494건 2,414건 3,964건 6,506건 전시회 리드 1,157건 1,710건 2,616건 4,000건 총판사 리드 21건 104건 207건 339건 인바운드 리드 316건 600건 1,141건 2,167건 보다 적극적인 해외 영업을 가정하여 ⅰ) 신규 체결 파트너사/총판사의 수가 전년대비 2025년 6개사, 2026년 7개사, 2027년 8개사 증가 ⅱ) 해외전시회 회당 리드 증가율 Normal case 대비 4%p 증가 ⅲ) 인바운드리드 증가율 Normal case 대비 20%p 증가 하는 것으로 가정하였으며 이에 따라 총 세일즈 리드 수가 증가하였습니다. 이를 반영한 해외영업 계약건수 추정은 다음과 같습니다. [Best case 해외영업 계약건수 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 세일즈 리드 (누적) 2,139건 4,553건 8,517건 15,024건 제품 데모 (누적) 183회 365회 622회 1,003회 데모 전환율 (누적) 계약 체결 (누적) 7건 26건 53건 90건 체결 전환율(누적) QUAXAR 계약건수
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(누적) XARVIS 계약건수 (누적) 해외 영업활동에 따른 계약건수 추정에 있어 전시회, 총판사, 인바운드 리드의 데모 전환율 가정시 전시회의 경우 Normal case 대비 0.7%p 증가, 총판사의 경우 Normal case와 동일, 인바운드의 경우 Normal case 대비 0.3%p 증가하는 것으로 가정하였습니다. 제품 데모에 따른 계약 체결 전환율 추정에 있어 Normal case 대비 0.7%p 증가하는 것으로 가정하여 제품별 누적 계약건수 추정치가 증가하였습니다. (단위: 백만원) 2025E 2026E 2027E QUAXAR 국내 해외 XARVIS 국내 해외 SAIP 국내 해외 합계 Normal case 매출 추정은 위와 같으며 자세한 내용은 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 라. 추정 당기순이익 산정내역 - (2) 주요 항목별 추정근거 - (가) 매출 추정'을 참고 부탁드립니다. (단위: 백만원) 2025E 2026E 2027E 비고 QUAXAR 국내 신규 계약 건수 매년 22.5% 증가 및 이에 따른 계약 해지 건수 Normal case 대비 '25년 1건 추가 가정 해외 주2)에 따른 신규 고객 수 가정 XARVIS 국내 Normal case 대비 '26년 FULL라이선스 1건 및 BASIC 라이선스 1건, '27년 FULL 라이선스 2건 미달하여 수주 가정 해외 주2)에 따른 신규 고객 수 가정 SAIP 국내 Normal case 대비 '25년 1건, '26년 3건, '27년 4건 미달하여 수주 및 당해 인식비율 60%(Normal case 80%)로 가정 해외 Normal case 대비 '26년 1건, '27년 1건 미달하여 수주 가정 합계 주1) 비교가능성 제고를 위해 비고란에 기입된 사항 이외 세부 내용 및 영업비용 등은 Normal Case와 동일하게 발생하는 것으로 가정하여 추정하였습니다. 주2) [Worst case 해외 영업 활동 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 파트너사/총판사 현황 20개사 42개사 67개사 94개사 신규 체결(사) 18개사 22개사 25개사 27개사 해외전시회 회수 7회 9회 12회 16회 회당 리드 165건 165건 165건 165건 세일즈 리드 1,494건 2,093건 2,982건 4,229건 전시회 리드 1,157건 1,485건 1,980건 2,640건 총판사 리드 21건 102건 193건 295건 인바운드 리드 316건 506건 809건 1,294건 보수적으로 해외 영업 상황을 가정하여 ⅰ) 신규 체결 파트너사/총판사의 수가 전년대비 2025년 4개사, 2026년 3개사, 2027년 2개사 증가 ⅱ) 해외전시회 회당 리드 2024년수준과 동일 ⅲ) 인바운드리드 증가율 Normal case 대비 -10%p 증가 하는 것으로 가정하였으며 이에 따라 총 세일즈 리드 수가 감소하였습니다. 이를 반영한 해외영업 계약건수 추정은 다음과 같습니다. [Worst case 해외영업 계약건수 추정(2025-2027E)] 구분 2025E 2026E 2027E 세일즈 리드 (누적) 2,139건 4,232건 7,214건 11,443건 제품 데모 (누적) 183회 316회 488회 703회 데모 전환율 (누적) 계약 체결 (누적) 7건 26건 53건 90건 체결 전환율(누적) QUAXAR 계약건수 (누적) XARVIS 계약건수 (누적) 해외 영업활동에 따른 계약건수 추정에 있어 전시회, 총판사, 인바운드 리드의 데모 전환율 가정시 모두 Normal case와 동일하다고 가정하였습니다. 제품 데모에 따른 계약 체결 전환율 추정에 있어 Normal case 대비 0.3%p 감소하는 것으로 가정하여 제품별 누적 계약건수 추정치가 감소하였습니다. (나) 영업비용 추정 영업비용의 추정 (단위 : 백만원) 비용구성 2025(E) 2026(E) 2027(E) 인건비 복리후생비 출장비 해외지사비용 임차/리스 연구개발비 지급수수료 광고홍보비 감가상각비 주식보상비용 기타 영업비용 ① 인건비 (단위 : 백만원, 명) 구분 2025(E)
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2026(E) 2027(E) 인건비 인원수 인당 인건비 주1) 동사는 사업확장을 위한 실무진 위주의 영업 인원 충원을 가정하였으며 연도별 3%의 임금인상율을 반영하였습니다. ② 복리후생비 (단위 : 백만원) 비용구성 2025(E) 2026(E) 2027(E) 복리후생비 4대보험 중석식대 업무협의비 성장지원비 내일채움공제 기타 주1) 4대보험의 경우 인건비와 비례하여 증가하는 항목으로 2024년 인건비 대비 수준 10.3% 동일하게 유지할 것으로 가정하였습니다. 주2) 중석식대의 경우 2025년 1분기 자체결산 수치 인당 수준 향후에도 유지할 계획입니다. 주3) 업무협의비 및 성장지원비의 경우 인당 비용 2024년 수준 유지할 계획입니다 주4) 각종 검진비, 주차비 등을 포함하는 기타 복리후생 비용은 2025년 1분기 수준으로 유지할 수 있도록 관리해나갈 계획입니다. ③ 해외지사비용 (단위 : 백만원) 구분 2025(E) 2026(E) 2027(E) 해외지사비용 해외지사 인건비 해외지사 운영비 주1) 2025년 일본 지사 설립에 따른 향후 현지 인건비 및 운영비를 반영하였습니다. 주2) 2026년 일본 외 아시아 시장 확대를 위한 싱가포르 지사 설립을 위한 관련 인건비 및 운영비를 반영하였습니다 ④ 기타 판관비 (단위 : 백만원) 구분 2025(E) 2026(E) 2027(E) 임차/리스 연구개발비 지급수수료 광고홍보비 감가상각비 주식보상비용 기타 주1) 임차/리스료는 보증금 상각비, 사무실 관리비 등을 포함하며 2026년 하반기 전대차 계약 종료에 따른 임차료 증가분을 반영하였습니다 주2) 국내외 학회참가비용 등으로 구성되며, 대부분의 비용을 정부지원사업이나 국책과제를 통한 국고보조금으로 대체해 왔으며 향후에도 지속적인 정부과제 수주로 해당비용을 보전할 계획입니다 주3) 주로 서비스 제공에 필요한 클라우드 및 외부 라이센스 비용이 주를 이루며, 최근 3개년 연평균증가율을 적용하였습니다 주4) 온라인 광고를 비롯하여 글로벌 컨퍼런스 참가 및 부스비용으로 향후 적극적인 영업 확대 계획을 반영하여 최근 3개년간 매출액 대비 4~5% 수준에서 향후 3년간 매출액 대비 5~7%수준으로 확대 투자하는 것으로 추정하였습니다. 주5) 주식보상비용은 2024년과 동일한 수준으로 가정하였으며 기타비용의 경우 최근 3개년 간의 연평균증가율을 동일하게 적용하여 추정하였습니다. (다) 영업외수익/비용 추정 (단위 : 백만원) 구분 2025(E) 2026(E) 2027(E) 영업외수익 영업외비용 주1) 영업외수익 및 비용은 과거 3개년 (2022~2024년도) 수준을 고려하여 가정하였으며 2025년의 경우 미국법인투자주식에 대한 잔액을 모두 평가손실 처리할 계획으로 이를 반영하였습니다. (라) 법인세 비용 추정 한편 동사의 미처리 결손금을 감안하여 2025년, 2026년, 2027년에는 법인세비용이 발생하지 않는 것을 가정하였습니다. 2025년 1분기말 기준 동사의 미처리결손금은 462억원이므로 회사의 2027년 추정 손익상 법인세 비용이 발생하지 않을 것으로 예상하여 법인세 비용은 별도로 고려하지 않았습니다. 마. 기상장기업과의 비교참고 정보 대표주관회사인 대신증권㈜ 주식회사 에스투더블유의 지분증권 평가를 위하여 산업 및 사업유사성, 영업성과 시현, 일반기준, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 쿠콘, 지니언스, 엠로, 비아이매트릭스 4개사를 최종 유사회사로 선정하였습니다. 다만, 상기의 유사회사들은 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.(1) 유사회사의 주요 재무현황 [ 동사 및 유사기업 2025년 1분기 기준 요약 재무 현황 ] (단위: 천원) 구 분 동사 쿠콘 지니언스 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 별도 K-IFRS 별도 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 [유동자산] [비유동자산] 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] 자본총계 매출액
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영업이익 당기순이익 출처 : 각사 사업보고서 [ 동사 및 유사기업 2024년말 기준 요약 재무 현황 ] (단위: 천원) 구 분 동사 쿠콘 지니언스 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 별도 K-IFRS 별도 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 [유동자산] [비유동자산] 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] 자본총계 매출액 영업이익 당기순이익 출처 : 각사 사업보고서 [동사 및 유사기업 2025년 1분기 요약 재무 비율] (단위 : %, 회) 구 분 에스투더블유(2025년 1분기) 쿠 콘(2025년 1분기) 지니언스(2025년 1분기) 엠 로(2025년 1분기) 비아이매트릭스 (2025년 1분기) 성장성 비율 매출액증가율 영업이익증가율 적자지속 적자전환 당기순이익증가율 적자지속 적자전환 활동성 비율 총자산회전율 재고자산회전율 매출채권회전율 수익성 비율 매출액영업이익률 매출액순이익률 총자산순이익률 자기자본순이익률 안정성 비율 유동비율 부채비율 차입금의존도 [동사 및 유사기업 2024년 요약 재무 비율] (단위 : %, 회) 구 분 에스투더블유(2024년) 쿠콘(2024년) 지니언스(2024년) 엠로(2024년) 비아이매트릭스(2024년) 성장성 비율 매출액증가율 영업이익증가율 적자지속 흑자전환 당기순이익증가율 적자지속 흑자전환 흑자전환 활동성 비율 총자산회전율 재고자산회전율 매출채권회전율 수익성 비율 매출액영업이익률 매출액순이익률 총자산순이익률 자기자본순이익률 안정성 비율 유동비율 부채비율 차입금의존도 [재무비율 산정방법] 구 분 산 식 설 명 [안정성 비율] 유동비율 당기말 유동자산 ──────── ×100당기말 유동부채 유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인 지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다. 부채비율 당기말 총부채 ──────── ×100당기말 자기자본 타인자본과 자기자본간의 관계를 나타내는 대표적인 재무구조지표로서 일반적으로 동 비율이 낮을수록 재무구조가 건전하다고 판단합니다. 그러나 이와 같은 입장은 여신자 측에서 채권회수의 안정성만을 고려한 것이며 기업경영의 측면에서는 단기적 채무변제의 압박을 받지않는 한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다. 차입금의존도 당기말 차입금 등 ──────── ×100당기말 총자본 총자본 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가높은 기업일수록 금융비용부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다. [수익성 비율] 매출액 영업이익률 당기 영업이익 ─────── ×100당기 매출액 기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할 때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다. 매출액 순이익률 당기 당기순이익 ──────── ×100당기 매출액 매출액에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표 또한 영업으로 인한 효과를 나타내는 지표이며, 매출총이익률, 매출 경상이익률과 비교하여 기타 영업외 자금조달이나 부수활동을 통해 비효율적으로 누수될 수 있는 기업의성과를 가늠할 수 있는 지표입니다. 총자산 순이익률 당기 당기순이익 ───────── ×100(기초총자산+기말총자산)/2 당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 ROA(Return on Assets)로 널리 알려져 있습니다. 기업의 계획과 실적간 차이 분석을 통한 경영활동 평가나 경영전략 수립 등에 많이 사용되는 지표입니다. 자기자본 순이익률 당기 당기순이익──────── ×100(기초자기자본+기말자기자본)/2 자기자본에 대한
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당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 자본 조달 특성에 따라 동일한 자산구성하에서도 서로 상이한 결과를 나타내므로 자본구성과의 관계도 동시에 고려해야 하는 지표입니다. [성장성 비율] 매출액 증가율 당기매출액 ────── ×100 - 100전기매출액 전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액 증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다. 영업이익 증가율 당기영업이익 ─────── ×100 - 100전기영업이익 전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다. 당기순이익 증가율 당기순이익 ────── ×100 - 100전기순이익 전년도 당기순이익에 대한 당해연도 당기순이익의 증가율을 나타내는 지표입니다. 총자산 증가율 당기말총자산 ─────── ×100 - 100전기말총자산 기업에 투하 운용된 총자산이 당해연도에 얼마나 증가하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 전체적인 성장척도를 측정하는 지표입니다. [활동성 비율] 총자산 회전율 당기 매출액─────────────(기초총자산+기말총자산)/2 총자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업에 투하한 총자산의 운용효율을 총괄적으로 표시하는 지표입니다. 재고자산회전율 당기 매출액─────────────(기초재고자산+기말재고자산)/2 재고자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 재고자산의 소진현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다. 매출채권회전율 당기 매출액─────────────(기초매출채권+기말매출채권)/2 매출채권이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 매출채권의 회수현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다. 바. 인수인 실적 증권신고서 제출일로부터 최근 3년간 대신증권㈜이 대표주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다. 【 대신증권 과거 3개년 기업공개 참여 기업의 기간별 수익률 】 (단위: 원) 상장 회사명 소속시장 상장일 공모 공모가 수익률 하단 상단 구분 상장일 1개월 3개월 6개월 9개월 12개월 바이오비쥬 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 나우로보틱스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 한텍 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 노머스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 토모큐브 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 웨이비스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 셀비온 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 아이언디바이스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 엑셀세라퓨틱스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 라메디텍 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제17호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 한선엔지니어링 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 컨텍 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제16호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제15호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 시큐레터 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 스마트레이더시스템 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 버넥트 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 큐라티스 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 삼기이브이 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제14호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제13호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 뉴로메카 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 핀텔 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 오에스피 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 성일하이텍 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 대신밸런스제12호스팩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 넥스트칩 KOSDAQ 공모주식 시장지수 시장지수 초과 구분 상장회사의 수 평균 수익률 유가증권시장 시장지수
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초과 코스닥시장 합계 주1) 시장지수는 각 종목 소속시장 지수를 사용하였습니다. 주2) 공모주식의 수익률은 공모가 대비 수익률을 기재하였습니다.. 주3) 시장지수의 수익률은 상장일 대비 수익률을 기재하였으며, 상장일 기준 수익률의 경우 해당 지수의 상장일 전영업일 대비 상장일의 수익률을 기재하였습니다. 2. 평가 기관 구분 증권회사(분석기관) 회사명 고유번호 대표주관회사 대신증권㈜ 3. 평가의 개요 가. 개요기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 대신증권㈜는 주식회사 에스투더블유 기명식 보통주 1,580,000주(신주모집 1,580,000주, 상장주선인 의무인수분 제외)를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 최근 3사업연도의 결산서 및 감사보고서 등 관련 자료를 바탕으로 동사의 사업성, 수익성, 재무안정성 및 기술성 등에 대하여 기업실사를 실시하였으며, 기업실사를 통한 위험 요인들을 주식가치 산정에 반영하여 평가하였습니다.나. 평가일정 구분 일시 대표주관계약 체결 2022년 12월 2일 기업실사 2022년 12월 12일 ~ 2025년 06월 27일 상장예비심사 신청 2025년 03월 11일 상장예비심사 승인 2025년 06월 24일 증권신고서 제출 2025년 06월 27일 다. 기업실사 이행사항 대표주관회사인 대신증권㈜는 주식회사 에스투더블유의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한 기업실사(Due Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다. (1) 대표주관회사 기업실사 참여자 소속 부서 직책 성명 실사 업무 분장 대신증권㈜ IB부문 IB부문장 박성준 기업실사 전체 총괄 IPO담당 IPO담당 전무 나유석 기업실사 전체 총괄 IPO2본부 본부장 윤종혁 기업실사 및 실무 총괄 팀장 이지훈 기업실사 및 실무 총괄 책임 윤문수 기업실사 및 서류작성 책임 유수현 기업실사 및 서류작성 책임 김도희 기업실사 및 서류작성 (2) 발행회사 실사 참여자 소속 직책 성명 담당 업무 주식회사 에스투더블유 대표이사 서상덕 기업실사 대응 총괄 CFO 이기욱 기업실사 대응 이사 서현민 기업실사 대응 팀장 최홍석 기업실사 대응 팀장 정민우 기업실사 대응 책임 양회강 기업실사 대응 (3) 기업실사 항목, 일정, 내용대표주관회사인 대신증권(주)는 (주)에스투더블유의 코스닥시장 상장을 위하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 주요 인원, 항목, 일정, 내용 및 기타 기업실사에 관한 상세한 사항은 첨부서류인 「기업실사」에 기재하였으므로 해당첨부서류를 참고하여 주시길 바랍니다. 중요 확약사항 및 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용 동사의 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항은 아래와 같습니다. [에스투더블유의 상장예비심사시 중요 확약사항] 순번 내용 조치 사항 최대주주등 (서상덕 외 10인) 의무보유 기간 3년 설정 및 주요주주(신승원 외 4인) 의무보유 기간 2년 설정 - 최대주주등은 3년에 대해서 의무보유등록 완료 및 의무보유증명원, 관리대장 수령 완료 후 한국거래소에 제출 완료- 주요주주(신승원 외 4인)의 경우 2년에 대해서 의무보유등록 완료 및 의무보유증명원, 관리대장 수령 완료 후 한국거래소에 제출 완료 최대주주등(서상덕 외 10인) 및 주요주주(신승원 외 4인) 대상 의결권 공동행사 약정서 체결 - 최대주주인 서상덕 대표이사와 임원(김연근 외 9인), 주요주주(신승원 외 4인) 사이에 공동목적보유확약 체결- 상장된 날 이후부터 3년 간 계약에서 정한 바에 따라 의결권을 최대주주와 공동으로 행사하기로 상호 약정하였으며, 의무보유기간 종료 이후에도 최대주주 또는 이사회에서 지정하는 자에게 우선매수권 부여 등 서상덕 대표이사를 포함한 주요 경영진의 경영권 안정성 확보 주식회사 에스투더블유의 상장주관사인 대신증권㈜은 주식회사 에스투더블유의 상장예비심사 및 증권신고서 제출을 위해 투자심의위원회를 1회 개최하였으며, 위원회 관련 사항은 다음과 같습니다. 내부위원회 명칭 위원회 주요 구성원 일시 논의내용 투자심의위원회 대신증권
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심사2부장, 경영기획실장, 법무지원부장, 재무자금부장, 장기전략리서치부장 1. 주력사업2. 산업분석 및 사업경쟁력3 . 핵심기술 -거래소 상장예비심사신청 이후 각 사업부문별 매출 추이에 대한 검증 -사업 진행 및 변동현황에 대한 검토 -산업 내 경쟁현황에 대한 재검토 및 증권신고서 제출시 경쟁사와 발생할 수 있는 분쟁 가능성 확인-회사의 핵심기술 현황에 대한 검토 4. 재무안정성5. Valuation - 증권신고서 제출 기준 달성 매출 및 이익에 대한 확인. 향후 매출 추정에 대한 달성 가능성에 대한 추가 논의- 동사의 가치평가를 위해 비교한 유사기업에 대한 사업 및 재무 현황 최종 검토 6. 기타 - 증권신고서 제출 기준 공모시장에 대한 점검 및 발행회사와 유사한 업종이면서 상장한 회사들에 대한 데이터 업데이트 및 확인 대신증권(주)의 투자심의위원회 내에서는 산업과 사업 핵심기술에 대하여 확인하고, 재무안정성 Valuation의 적정성 등에 대하여 검토가 이루어졌습니다. 한편, 금번 개정된 금융투자협회의 「증권 인수업무 등에 관한 규정」에 따를 경우 금번 공모와 같이 수요예측을 통하여 공모가격을 결정하는 경우 동 공모가격의 결정(공모희망가격의 범위 산정 및 수요예측 결과의 반영을 포함)에 대한 내부기준을 마련하고 이에 따라 공모가격의 결정을 진행하도록 하고 있습니다. 하지만, 동 개정 규정 부칙 제2조제2항에 따라 동 내용은 2024년 10월 1일 이후 대표주관계약을 체결하는 건부터 적용하도록 하였고, 금번 주식회사 에스투더블유 공모의 경우 대표주관계약 체결일이 2022년 12월 2일임에 따라 해당 개정된 규정의 적용을 받지 않는 상황입니다. 금번 증권신고서 제출일 현재 대신증권 ㈜ 는 동 개정내용과 관련된 내부 기준을 마련하여 내부규정을 개정한 상황임을 유념하시기 바랍니다. 4. 기업실사결과 및 평가내용 S 2W는 다양한 비정형 데이터를 대규모로 수집하여 AI 알고리즘으로 자동 분석, 가공하여 데이터 간 유의미한 상관관계를 도출함으로써 기존에 드러나지 않던 정보를 보이게 하거나 고객이 필요로 하는 정보를 제공하는 AI·빅데이터 분석 기반 데이터 인텔리전스(Data Intelligence) 기업입니다. S2W가 보유한 핵심기술은 방대한 정형 및 비정형 데이터를 수집·정제하여 서로 간의 연관성을 분석해 유의미한 상관관계를 도출하거나 숨겨진 정보를 시각화 또는 고객이 원하는 핵심 정보만을 추출하여 제공하는 멀티도메인 데이터 교차분석 기술입니다. 이를 바탕으로 국방/안보, 일반 산업, 기업 보안 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 AI 기반 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하여, 현재 인터폴(INTERPOL), 일본 정부기관, 싱가포르 국방부, 대만 증권거래소 등 국내외 주요 공공 및 정부기관을 비롯해 제조, 금융, 커머스 등 다양한 산업의 대기업들에게 솔루션을 공급하고 있습니다.주요 제품으로는 자비스(XARVIS), 퀘이사(QUAXAR), 에스에이아이피(SAIP) 가 있으며 자세한 제품별 특징은 다음과 같습니다. 1) 기관용 빅데이터 분석 플랫폼: 자비스(XARVIS) 제품 개요 다크웹/딥웹/텔레그램/블록체인 등 일반적인 검색으로는 정보 수집이 어려운 히든채널을 수집하고 분석할 수 있는 기관용 빅데이터 분석 플랫폼 제품 특징 - 사이버 안보/수사에 필요한 도메인 특화 데이터 제공 - 극대화된 데이터 가시성 및 접근성 - AI 기반의 자동화 도구로 수사 및 분석 업무 생산성 향상 제품 기능 - 위협채널 검색엔진 - 그래프 기반 분석엔진 - 위협 행위자(Threat Actor) 프로파일링 - 가상자산 거래 추적/분석엔진 - AI 기반 데이터 유출 실시간 모니터링 - 사이버 안보 특화 챗봇, 다크챗(DarkCHAT) 2) 사이버 위협 인텔리전스 솔루션: 퀘이사(QUAXAR) 제품 개요 전 세계에서 수집된 공개 및 비공개 데이터를 AI 분석을 통해 사이버 공격을 조기 탐지하고 위협 분석 전문가들이 실제 공격 사례를 기반으로 인텔리전스를 제공하는 사이버 위협 인텔리전스 솔루션 제품 특징 - 범용적이고 유연한 사이버 위협 정보
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수집 시스템 - 사이버보안 특화 언어모델 기반의 실시간 위협 분석 및 대응 지원 제품 기능 - 위협 인텔리전스(TI, Threat Intelligence) 3) 산업특화 생성형 AI 플랫폼: 에스에이아이피(SAIP) 제품 개요 산업 현장 또는 기업 내 대규모 데이터를 통합 및 분석하여 의사결정에 도움이 되는 인텔리전스를 생산하는 산업특화 생성형 AI 플랫폼 제품 특징 - 해당 산업(도메인)에 특화된 언어모델 기반의 다양한 서비스 제공 - 데이터 최적화 전처리 및 지식그래프를 활용한 정확도 향상 - Security Guardrail 기반의 보안 기능 강화 제품 기능 - SAIP-CHAT (사용자 질의응답 AI 챗봇) - SAIP-RAG (AI 기반 검색 및 답변 솔루션) - SAIP-VISION (OCR 기반 검색 및 답변 솔루션) - SAIP-TEXT2SQL (자연어 질의 기반 Database 조회 및 분석 지원 솔루션) - SAIP-AUTO REPO (AI 기반 기업 보고서 생성 자동화 솔루션) - SAIP-MULTIMODAL (멀티모달 기반 통합 검색 및 답변 솔루션) 가. 영업상황 시장의 특징(가) 빅데이터 분석 시장 빅데이터 분석(Big Data Analytics)은 방대한 양의 정형·비정형 데이터를 수집, 저장, 처리 및 분석하여 가치 있는 인사이트를 도출하는 기술을 의미합니다. 기업과 정부 기관은 데이터 기반 의사결정을 최적화하고, 시장 트렌드를 예측하며, 운영 효율성을 극대화하기 위해 빅데이터 분석을 적극 활용하고 있습니다. 특히, AI 및 머신러닝(ML) 기술과 결합되면서 실시간 분석과 예측 모델링이 가능해져, 보다 정교하고 자동화된 분석이 이루어지고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅, IoT, 5G 등 최신 기술과의 융합으로 빅데이터 분석의 활용 범위는 더욱 확장되고 있으며, 금융, 헬스케어, 제조, 보안 등 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 디지털 전환이 가속화되는 현재, 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 빅데이터 분석을 필수적인 전략적 도구로 채택하고 있으며, 시장의 성장 가능성 또한 더욱 커지고 있습니다. 빅데이터 분석 산업은 1990년대 후반부터 데이터 저장 및 분석 기술이 발전하면서 본격적으로 성장하기 시작했습니다. 초기에는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 같은 전통적인 데이터 관리 방식이 주를 이루었으며, 기업들은 고객 행동 분석이나 내부 프로세스 최적화를 위해 대규모 데이터베이스를 활용했습니다. 2000년대 중반 이후, Hadoop과 같은 분산 처리 기술이 등장하면서 데이터 처리 속도와 효율성이 향상되었으며, 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 빅데이터 분석이 필수적인 기술로 자리 잡았습니다. 2010년대 들어서는 AI 및 머신러닝(ML) 기술이 빅데이터 분석과 결합되면서 데이터 기반 의사결정이 더욱 정교화되었으며, 클라우드 컴퓨팅, IoT(사물인터넷), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 등의 발전으로 데이터 수집과 분석이 실시간으로 이루어질 수 있는 환경이 조성되었습니다. 현재 빅데이터 분석은 금융, 헬스케어, 제조, 보안, 스마트시티 등 산업 전반에서 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)의 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 데이터의 가치는 기업의 중요한 자산으로 인식되고 있습니다. (나) 생성형 AI(Generative AI) 시장 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등)를 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 기존 AI가 특정 작업을 수행하거나 데이터를 분석하는 데 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 창작과 문제 해결 능력을 갖춘 모델을 통해 더욱 혁신적인 활용이 가능합니다. ChatGPT, DALL·E, Stable Diffusion과 같은 최신 AI 모델들은 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음악 및 영상 생성 등 다양한 분야에서 창의적이고 자동화된 솔루션을 제공하며, 생산성 향상과 비용 절감을 가능하게 합니다. 특히, 클라우드 컴퓨팅과 결합되어 보다 빠르고 확장
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가능한 AI 모델이 제공되면서, 기업 및 개인 사용자들의 접근성이 크게 향상되었습니다. 금융, 헬스케어, 미디어, 제조업 등 다양한 산업에서 생성형 AI를 활용한 혁신이 이루어지고 있으며, 향후 AI 기술이 발전함에 따라 더욱 광범위한 응용 가능성이 기대되고 있습니다. 생성형 AI(Generative AI) 기술은 2010년대 초반부터 딥러닝(Deep Learning)과 신경망(Neural Networks)의 발전과 함께 본격적으로 연구되기 시작하였습니다. 2014년, GANs(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)의 등장으로 이미지 생성, 스타일 변환, 텍스트-이미지 변환 등의 기술이 크게 발전하였으며, 이후 **변환기 기반 모델(Transformer Models)**의 도입으로 자연어 처리(NLP) 및 다양한 생성형 AI 기술이 급속도로 발전하였습니다. 특히, 2018년 OpenAI의 GPT-1 모델이 등장하면서 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 가능성이 본격적으로 주목받기 시작했습니다. 생성형 AI는 현재 자연어 처리, 이미지 및 영상 생성, 음악 및 음성 합성, 코드 생성 및 소프트웨어 개발 자동화 등 다양한 영역으로 확장되며 산업 전반에서 변화를 주도하고 있습니다. 앞으로 생성형 AI는 모델의 효율성 개선, 비용 절감, 특정 산업 맞춤형 AI 모델 개발 등의 방향으로 더욱 진화할 것으로 전망됩니다. AI 산업은 급속한 발전과 함께 데이터 보호, 저작권 이슈, AI 윤리 및 책임성 등에 대한 규제가 강화되고 있습니다. 유럽연합(EU)의 ‘AI법(AI Act)’은 AI의 위험성을 평가하고, 특정 고위험 AI 시스템의 사용을 제한하는 규정을 포함하고 있으며, 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 ‘NIST AI Risk Management Framework’를 통해 AI 시스템의 공정성, 투명성, 신뢰성을 확보하기 위한 정책을 마련하고 있습니다. (2) 시장의 규모 및 전망 (가) 글로벌 빅데이터 분석 시장글로벌 시장조사기관 기업 Strategy Stats 인사이더(S Insider)에 따르면 글로벌 빅데이터 분석(Big Data Analytics) 시장 규모는 2023년 약 2,800억 달러 규모에서 2032년 약 8,400억 규모까지 연평균 성장률 (CAGR) 12.9%로 성장할 것으로 전망됩니다. [글로벌 빅데이터 분석 시장 전망] (단위: 십억 달러) 2023년 2024 년 2025 년 2026 년 2027 년 2028 년 2029 년 2030 년 2031년 2032년 CAGR 동 시장조사 기관은 글로벌 빅데이터 분석 시장의 주요 성장 동력으로 디지털화의 가속화, AI 및 머신러닝 기술의 발전, 규제 준수 및 보안 필요성 증가, 산업별 최적화 요구 등의 요인에 주목하고 있습니다. 디지털 경제가 성장하면서 기업과 정부 기관은 더욱 정교한 데이터 분석 기술을 필요로 하며, AI 기반 자동화 및 예측 분석에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 대표적으로 국방, 치안과 같은 공공/안보 분야는 사이버 위협의 증가와 보안 환경의 복잡성이 심화됨에 따라, 실시간 데이터 분석과 위협 탐지가 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 빅데이터 분석 기술을 활용하면 방대한 보안 데이터를 빠르게 처리하고, 사이버 공격을 사전에 탐지 및 대응할 수 있어 정부 기관 및 기업에서의 활용도 확대되고 있습니다. 일반 산업 영역에서도 빅데이터 분석의 활용이 가속화되고 있으며, 제조, 유통, 헬스케어, 에너지 등 다양한 산업에서 데이터 기반 의사결정이 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 AI 기반 예지보전(Predictive Maintenance) 시스템을 통해 장비의 고장 가능성을 사전에 예측하고 유지보수를 최적화하는 데 활용되고 있으며, 유통업에서는 소비자 행동 분석 및 재고 최적화를 위해 실시간 데이터 분석 기술이 도입되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 의료 데이터 분석을 통한 질병 예측 및 맞춤형 치료 솔루션 개발이 활발하게
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이루어지고 있으며, 에너지 산업에서는 스마트 그리드(Smart Grid)와 같은 AI 기반 에너지 관리 시스템을 통해 효율성을 극대화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이처럼 빅데이터 분석 기술은 단순한 데이터 저장 및 처리의 개념을 넘어, 다양한 산업군에서 핵심적인 경쟁 요소로 자리 잡고 있으며, AI 및 자동화 기술과의 결합을 통해 점점 더 정교화되고 있습니다. 이에 따라 기업들은 빅데이터 분석을 활용하여 운영 최적화, 비용 절감, 보안 강화, 리스크 예측 등의 다양한 이점을 확보하고 있으며, 향후 이러한 수요는 더욱 증가할 것으로 전망됩니다. (나) 글로벌 생성형 AI 시장 글로벌 시장조사기관 기업 Strategy Stats 인사이더(SNS IInsider)에 따르면 글로벌 생성형 AI(Generative AI) 시장 규모는 2023년 약 202억 달러 규모에서 2032년 약 4,400억 달러 규모까지 연평균 성장률 (CAGR) 41.31%로 성장할 것으로 전망됩니다. [글로벌 생성형 AI 시장 전망] (단위: 십억 달러) 2023년 2024 년 2025 년 2026 년 2027 년 2028 년 2029 년 2030 년 2031년 2032년 CAGR 최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 주목받으며 본격적인 AI 시대가 도래하고 있습니다. 생성형 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어, 텍스트, 이미지, 코드, 음성 등 다양한 데이터를 생성하고 분석하는 기술로 발전하면서 기업과 정부 기관의 업무 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 특히, 기업들은 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 극대화하고, 고객 경험을 향상시키며, 데이터 기반 의사결정 프로세스를 고도화하고 있습니다. 이에 따라 글로벌 생성형 AI 시장은 빠르게 성장하며 AI 산업 전반에 걸쳐 영향력을 확대하고 있습니다. 기업들은 생성형 AI를 활용하여 업무 자동화를 추진하며, AI 기반 고객 지원(Chatbot), 마케팅 콘텐츠 생성, 데이터 분석 자동화 등을 통해 운영 효율성을 극대화하고 있습니다. 금융 분야에서는 AI 기반 보고서 자동 생성, 투자 전략 추천, 이상 거래 탐지 등의 활용이 증가하고 있으며, 헬스케어 분야에서는 의료 데이터 분석 및 AI 기반 질병 예측 모델이 도입되고 있습니다. 또한, 미디어 및 엔터테인먼트 산업에서는 AI를 활용한 이미지 및 영상 생성, 음악 작곡, 게임 콘텐츠 자동화 등의 혁신이 이루어지고 있습니다. 최근에는 기업용 생성형 AI(Enterprise AI)에 대한 관심이 증가하면서, AI를 활용한 사내 지식 관리, 법률 문서 자동 작성, 코드 생성 및 검토 자동화 등이 활성화되고 있으며, 향후 AI가 산업별 맞춤형 솔루션으로 더욱 고도화될 전망입니다 (3) 규제 환경 동사의 경우 적용을 받고 있는 규제가 크지 않아 전반적으로 규제가 적은 편입니다. 다만, 2026년 1월 AI 기본법 시행을 앞두고 있어 추후 해당 규제에 따른 법적인 검토가 필요할 것으로 보이나 동사의 경우 다수의 정부기관을 고객사로 확보하고 있는 만큼 해당 고객사들의 내부규정을 준수하고 있어 추후 규제에 따른 리스크는 적을 것으로 판단됩니다. (4) 경쟁 현황회사는 AI 및 빅데이터 기술 기업으로 사이버 안보/위협 분석에 특화된 언어모델을 기반으로 상용화 솔루션을 개발, 고도화를 지속하며 안보/보안 분야 AI 사업을 영위하고 있고 2024년 3월부터는 산업 특화 AI 플랫폼을 출시하여 산업특화 생성형 AI 시장에도 진출했습니다. 회사는 AI 기반의 빅데이터 분석 기술이라는 융합기술을 보유하고 있어 기존의 사이버보안 전문업체 또는 기업용 AI 사업만을 영위 중인 국내외 업체들과 직접적인 비교를 하기에는 다소 한계가 있을 수 있으나, 보유 기술제품군 및 제공 서비스 기준에서 아래와 같이 제품별로 경쟁환경을 분석해볼 수 있습니다. (가) XARVIS회사 기술제품 자비스(XARVIS)는 기관용 빅데이터 분석 플랫폼으로 다크웹, 텔레그램 등 은닉 채널에 대한 가시성을 확보하고 다양한 분석 기술을 활용해 범죄자들의 활동 패턴을 파악하고, 그들의 연관성을
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추적하며, 잠재적인 위협 및 불법적인 자금 흐름을 추적, 분석하기 위한 솔루션으로 주로 법집행기관(LEA)이나 정보기관 등 공공 분야의 수사기관에서 사용하고 있습니다. 사이버 안보 및 수사 분야의 기관용 빅데이터 분석 플랫폼 시장은 다수의 글로벌 대기업과 특정 도메인에 특화된 전문업체들이 각기 차별화된 기술력을 기반으로 경쟁하고 있습니다. 그러나 XARVIS와 같이 다크웹, 텔레그램, 블록체인 등 다양한 데이터 도메인을 포괄적으로 수집·정제하고, 이를 단일 플랫폼에서 종합적으로 분석할 수 있는 플랫폼은 극히 제한적입니다. 글로벌 시장에서도 대부분의 경쟁 솔루션은 특정 도메인에 특화된 데이터 및 분석 기능을 제공하거나, 독자적인 데이터 수집 기능 없이 분석 기능에만 초점을 맞추는 경우가 많아, 실질적인 수사 및 정보 분석에 사용하려는 고객사 입장에서는 활용성이 낮습니다.특정 도메인 데이터 수집 또는 분석에 특화된 기업으로, 해당 영역에서는 높은 경쟁력을 보유하고 있는 기업이 존재하나, 다른 도메인과의 통합적 연관 분석 기능 부재로 다층적인 인텔리전스를 제공하는 데 한계가 있어 XARVIS와 온전히 경쟁을 하고 있다고 보기는 어렵습니다. (나) QUAXAR퀘이사(QUAXAR)는 공격자 관점에서 최신 공격 기법(TTPs) 및 악용할 수 있는 위협 정보를 분석하고, 공격자의 의도를 파악하여 고객기업이 선제적인 방어 전략을 최적화할 수 있도록 지원하는 사이버위협 인텔리전스(CTI) 플랫폼입니다. 대상 고객군은 제조, 금융, IT, 커머스, 플랫폼 등 산업 전반에 걸쳐 분포하고 있습니다. QUAXAR는 사이버보안 분야에 특화된 AI 언어모델을 활용해 대규모 위협 데이터를 자동 정제 및 분석하고, 북한·중국·러시아 관련 인텔리전스 수집 역량 측면에서 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 글로벌 CTI 선도 기업들의 경우, 방대한 글로벌 위협 정보를 실시간으로 제공 및 정기적인 글로벌 분석 보고서 생산에 강점을 가지고 있으나, 제공 인텔리전스 대비 실효성이 높은(high-fidelity) 정보의 비중이나 북한 및 중국에 특화된 인텔리전스 제공 측면에서는 상대적으로 취약한 부분이 있습니다. 디지털 포렌식과 사이버 범죄 대응 역량이 우수한 기업도 존재하나, 실시간 위협 탐지 및 자동화된 위협 분석 기능에서 글로벌 CTI 제품 및 QUAXAR에 비해 떨어집니다. 국내에서는 가격 경쟁력 측면에서 ASM 서비스에 강점을 보유하고 있는 기업이 존재하나, 실시간 딥다크웹 모니터링 및 다층적 위협 분석 기능은 제공하지 않습니다. 회사는 QUAXAR 제공 인텔리전스의 차별화된 경쟁력을 바탕으로 상대적으로 미국 CTI 제품 선호도가 낮은 아시아 및 중동 시장을 우선적으로 공략하고 있으며, 이를 기반으로 향후 선진국 시장에서도 글로벌 CTI 기업들과 경쟁하며 적극적으로 시장 입지를 확대해 나갈 계획입니다. (다) SAIP산업특화 AI 시장은 이제 막 개화하는 단계의 시장으로 여러 기업들이 각기 차별화된 강점을 내세우며 시장을 점유하기 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 초기에는 많은 기업들이 진입하여 경쟁 강도가 높은 편이나, 시간이 지나면서 기술적 우위와 혁신성을 갖춘 기업들만 살아남아 시장을 주도하게 되면 상대적으로 완화될 것으로 예상됩니다. 당연하게도 시장에서 경쟁 우위를 유지하기 위해서는AI 및 NLP 기술의 빠른 발전 속도에 맞춰 지속적인 연구개발 및 투자를 통한 솔루션의 개선과 혁신이 필수적입니다. 해당 시장 내에는 국내외 다양한 업체들이 진출해 있으며 업체별로 제공하는 서비스의 범위와 수준, 특성 등에는 차이가 존재하나 산업특화 AI 서비스를 기업에 제공하는 국내외 주요 업체들은 다음과 같습니다.. [국내외 주요 기업용 AI 업체 현황] 구분 솔트룩스 Cognyte (단위: 백만원) 2022년 (제42기) 2023년 (제43기) 2024년 (제44기) FY2022 FY2023 FY2024 FY2022 FY2023 FY2024 설립일 1981년 8월 2003년 5월 매출액 (매출원가율) 영업이익 (이익률) 당기순이익 (이익률) 총자산
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총부채 자기자본 상장여부 한국 KOSDAQ 미국 NASDAQ 미국 NASDAQ (상장일) 주요제품 (매출비중) 용역매출(인공지능(AI), Big Date 등) (84.0%) 정부 (54.7%) 소프트웨어 (35.8%) 비교우위(가) 기관용 빅데이터 분석 플랫폼: 자비스(XARVIS) 여타 경쟁사 대비 XARVIS의 차별점은 다크웹 데이터 전문성과 교차분석 기술입니다. 다크웹 특화 AI 언어모델 DarkBERT 기반의 빅데이터 처리 및 분석을 통해 방대한 비정형 데이터를 실시간으로 처리하고 있으며, 여기서 추출된 정보를 지식화하여 범죄 수사용 지식 그래프를 구축하고 있습니다. 이렇게 구축된 지식 그래프는 다크웹, 딥웹, 텔레그램 등 다중 도메인의 데이터를 연결하고 이에 대한 연관성을 분석해 숨겨진 관계성이나 새로운 인사이트를 도출하는 교차분석에 활용됩니다. 기존의 경쟁사들은 특정 도메인(다크웹, 블록체인 등) 데이터에 특화되어 있거나, 데이터 수집 없이 분석 플랫폼만 제공해오던 반면, XARVIS는 데이터 수집부터 모니터링, 교차 연관성 분석까지 하나의 플랫폼에서 통합적으로 수행할 수 있는 점이 가장 큰 차별점입니다. 이러한 특수성과 멀티도메인 교차분석이라는 독보적인 기술력으로, 국내에서는 사실상 직접적인 경쟁사가 없고 대부분 수의계약을 통해 도입되고 있습니다. 글로벌 정부 및 공공기관에서도 이와 같은 핵심 경쟁력을 바탕으로 경쟁 솔루션을 대체하며 XARVIS가 도입되고 있습니다. 현재 고객사들은 다크웹 데이터 전문성뿐만 아니라 교차분석 도구의 효용성을 특히 높이 평가했습니다. 해외업체와의 수주경쟁에 있어서도, 결과적으로 단일 플랫폼에서 모든 기능을 통합적으로 제공할 수 있는 부분을 우위로 평가받아 XARVIS가 최종 선정된 바 있습니다. (나) 사이버 위협 인텔리전스 솔루션: 퀘이사 (QUAXAR) QUAXAR는 국내외 대기업 100여개사를 대상으로 서비스를 제공 중인 제품으로, 핵심 경쟁력은 도메인 특화 AI 기술 기반의 고도화된 분석 기술과 회사 보유의 차별화된 인텔리전스에 있습니다. 회사는 사이버보안 분야에 특화된 언어모델 CyBERTuned을 활용해 방대한 위협 데이터를 실시간으로 처리 및 정제하고 있으며, 이를 바탕으로 양질의 신뢰도 높은 분석 정보를 제공합니다. 실제로 많은 고객사들이 기존 CTI 제품의 한계로 방대한 위협 정보를 제공하는데 비해 실질적으로 활용 가능한(high-fidelity) 정보의 비율이 낮다는 점을 지적합니다. QUAXAR는 고객사로부터 단순 정보 제공이 아닌 위협의 신뢰도와 실효성을 평가하여 보안 및 비즈니스 의사결정에 실질적인 가치를 제공한다는 점에서 차별성을 인정받고 있으며, 이는 회사가 다수의 고객사 BMT(Benchmark Test) 및 PoC(Proof of Concept)에서 지속적으로 기술평가 1위를 기록하고 있는 이유입니다. 또한, 회사는 북한, 중국 등 주요 위협 국가와 인접한 지정학적 환경에서 다년간 위협 분석 및 대응 경험을 축적해 왔으며, 북한·중국·러시아 등 국가 배후 공격 그룹에 대한 심층적인 분석 역량을 보유하고 있습니다. 이러한 지정학적 전문성은 한국, 대만 등 아시아 지역에서 중국이나 북한의 사이버 위협을 실질적으로 대응해 본 기업이 아니면 갖추기 어려운 독보적인 자산입니다. 특히, 일본, 대만 등 아시아 지역은 글로벌 수준의 CTI 기술력을 갖춘 보안 기업이 부족한 상황에서, 회사의 북한·중국 위협 분석 역량이 더욱 높은 경쟁력을 발휘하고 있습니다. 이를 바탕으로 회사는 미국 CTI 제품에 대한 선호도가 상대적으로 낮은 아시아 및 중동 시장을 우선 공략하였으며, 실제로 아시아 주요국 정부 및 공공기관과의 계약을 성사시키며 시장을 확대해 나가고 있습니다. 미국이나 유럽과 같은 선진국 시장에서도 북한, 중국, 러시아 관련 위협 인텔리전스 및 다크웹 정보에 대한 수요가 높아, 회사는 글로벌 경쟁사 대비 차별화된 경쟁력을 갖추고 있다고 판단하고 있습니다. 현재도 글로벌 CTI 기업들과 경쟁하며 주요 국내외 고객사 수주에 성공하고 있으며, 이를 기반으로
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향후 선진국 시장에서도 적극적으로 시장을 확대해 나갈 계획입니다. (다) 산업특화 생성형 AI 플랫폼: 에스에이아이피 (SAIP) SAIP가 목표하는 산업특화 생성형 AI 플랫폼 시장은 최근 새롭게 태동하기 시작한 시장으로 수많은 국내외 중소·중견기업 및 대기업들이 모두 참여하고 있는 경쟁 강도가 높은 초기 시장으로, 구매자들은 제품에 대한 기술 경쟁력, 안정성, 가격 등을 매번 새로운 환경에서 검토하고 있는 상황입니다. SAIP가 국내 기업용 LLM 및 AI 솔루션과 구분되는 차별점은 도메인 특화 AI 기술에 있습니다. 기존의 컨텐츠 유사성 기반(Similarity-based) 분석 방식과 달리, 데이터 간 연결 관계와 맥락(Context-based)을 심층적으로 이해하여 핵심 정보를 추출하고, 이를 인텔리전스로 제공합니다. 이러한 도메인 특화 AI 기술은 온톨로지(Ontology) 기반 분석을 활용하는 미국의 팔란티어(Palantir Technologies)와 같은 소수의 글로벌 빅데이터 분석 기업들이 강조하는 핵심 기술로, 국내에서는 S2W가 유일합니다. 도메인 특화 AI 기술의 핵심은 해당 도메인(산업) 내 데이터의 체계를 정의하고, 각 요소 간의 관계성을 구조화하는데 있습니다. 이를 통해 생성된 지식 그래프(Knowledge Graph)를 기반으로 데이터 간 연관성을 정밀하게 분석할 수 있으며, 단순 검색이 아닌 인과 관계 및 중요도를 평가하여 전략적 의사결정에 직접 활용할 수 있는 고도화된 인텔리전스를 제공합니다. 예시로 ‘퀘이사(QUAXAR)’는 위협도 및 시급성을 분석하고, 최적의 대응 방안까지 포함한 종합적인 사이버위협 인텔리전스를 제공하고 있습니다. 회사는 세계 최초로 다크웹 전용 AI 언어모델 ‘다크버트(DarkBERT)’를 개발하여 기관용 빅데이터 분석 플랫폼 ‘자비스(XARVIS)’에 적용하였으며, 이후 사이버보안 특화 언어모델 ‘사이버튠(CyBERTuned)’을 개발하여 기업용 사이버위협 분석 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’에 적용하는 등, 도메인별 특화된 언어모델 개발 및 상용화를 지속해왔습니다. SAIP의 또 다른 차별점은 높은 보안성입니다. 회사는 오랜 기간 안보 AI 분야에서 축적한 빅데이터 전처리 기술 및 노하우를 바탕으로, 기업 내부의 민감정보 및 기밀정보를 체계적으로 분류·관리할 수 있는 보안 기술을 보유하고 있습니다. (6) 매출 현황 (가) 매출의 우량도 동사의 경우 SaaS 기반 구독형 고객이 많은 편이며 레퍼런스 기반의 영업이 이루어지는 경우가 많아 기존 관련 서비스 납품 이력이 중시됩니다. 동 사는 2024년말 기준 누적 130개사 이상의 고객을 확보하며 회사 기술력에 대한 레퍼런스 및 신뢰도를 확보하고 있습니다. (단위: 백만원) 구 분 2025년도 1분기 2024년도 (제7기) 2023연도 (제6기) 2022연도 (제5기) 매출액 수출금액 (비중) 기말 매출채권 (6개월 이상 채권) 부도금액(주) (업체 수) 매출총이익률(%) (나) 수익성 (단위: 백만원, %) 구 분 2025년도 1분기 2024년도 (제7기) 2023연도 (제6기) 2022연도 (제5기) 매출액 매출원가(매출원가율) 판관비 영업이익(영업이익률) 당기순이익(손실) 나. 기술성(1) 기술의 완성도 ‘멀티도메인 데이터 교차분석 기술’이란 여러 도메인 분야의 특화된 데이터를 수집하여 중요한 정보를 추출 및 연결해 가치있는 정보를 도출하기 위해 활용되는 기술입니다. 멀티도메인 데이터 교차분석을 수행하기 위해서는 대규모 비정형 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 AI 학습과 추론 정확성을 극대화할 수 있는 온톨로지 기반의 지식 그래프로 관리하며, 특정 도메인에 특화된 언어모델을 활용해 지식 그래프 기반의 교차분석을 실행합니다. 동사는 궁극적으로 AI 기반의 전문가 시스템인 AI Agent 구축을 목표로 하고 있습니다. 멀티도메인 데이터 교차분석 기술은 각종 비정형 데이터를 수집 및 처리하는 빅데이터 기술과, 특정 도메인에 최적화된 언어모델 개발, 그리고 지식 그래프 기반으로 클러스터링하여 교차분석 하는
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기술로 구성됩니다. 동사는 전문가의 노하우가 AI에 일방적 단편적으로 활용되기 보다는 학습된 AI 결과물이 전문가에 활용되고 이를 통해 전문가의 분석 수준이 향상되며, 그 분석 산출물을 다시 AI 학습에 활용하여 AI 성능을 더욱 높이는 선순환 사이클을 통해 기존 영위 사업인 안보 AI와 기업보안 AI 분야에서 전문 분석가 수준의 도메인 특화 AI 시스템을 구축했습니다. 또한, 이 과정에서 축적한 경험과 노하우를 바탕으로 산업특화 빅데이터 분석 플랫폼을 출시하며 산업 AI 분야로도 진출, 이후 현대제철, 롯데멤버스와 같은 우수한 레퍼런스를 빠르게 구축하며 적용 산업을 확대해 나가고 있습니다. 동사가 사업을 영위하는 안보 및 기업보안 분야는 데이터의 신뢰성과 보안성에 대한 요구 수준이 특히 높은 산업군입니다. 동사는 다크웹과 같이 사이트의 생성·폐쇄가 빈번하고, 데이터 형식이 비정형적이며, 크롤링 및 수집이 제한적인 특수 네트워크 환경에서 실시간 데이터를 안정적으로 수집·분석해온 만큼, 복잡하고 불확실한 데이터 환경에서도 안정적으로 데이터를 수집해서 분석할 수 있는 기술력을 축적해 왔습니다. (나) 기술의 보호(지적재산권 관리) 동사의 특허권 상세 내역은 아래와 같습니다. 구분 국내 해외 합계 등록 출원 주) 합계 주) PCT 출원건은 해외 출원에 포함하였습니다. No 특허 내용 출원인명 출원국가 출원일 등록일 (주)에스투더블유 한국(KR) 지식 그래프를 이용하여 사이버 시큐리티를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING CYBER SECURITY USING A KNOWLEDGE GRAPH) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR COLLATING DATA IN MULTI DOMAIN) (주)에스투더블유 한국(KR) 웹 페이지에서 자동으로 사용자 식별 객체 획득하는 방법 (METHOD FOR OBTAINING AUTOMATICALLY USER IDENTIFICATION OBJECT IN WEB PAGE) (주)에스투더블유 한국(KR) 멀티 프로세스를 통해 파일을 저장하기 위한 방법 및 이를 위한 장치 (Method for storing files through multi-process and apparatus therefor) (주)에스투더블유 한국(KR) 유사도 기반의 악성코드 진단 방법 및 장치 (METHOD AND DEVICE FOR DETECTING MALWARE BASED ON SIMILARITY) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 전자 상거래에서의 이상거래 추적 방법 및 시스템 (METHOD AND SYSTEM TRACKING ABNORMAL TRANSACTION IN E-COMMERCE) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 전자 상거래에서의 이상 거래 탐지를 위한 클러스터링 방법 및 시스템 (METHOD AND SYSTEM DETECTING ABNORMAL TRANSACTION IN E-COMMERCE) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 온라인 상에서 이상거래를 자동 탐지하기 위한 방법 (A METHOD FOR DETECTING ABNORMAL TRANSACTIONS ONLINE AUTOMATICALLY) (주)에스투더블유 한국(KR) 봇 탐지를 우회하여 웹 사이트를 크롤링하는 방법 (METHOD TO CRAWL THROUGH THE WEBSITE BY BYPASSING BOT DETECTION) (주)에스투더블유 한국(KR) 파일 기반의 다양한 기종의 로그 데이터 저장 및 분석 방법 (METHOD TO STORE AND ANALYZE FILE-BASED LOG
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DATA FOR VARIOUS MODELS) (주)에스투더블유 한국(KR) 분산 그래프를 이용하여 통합 그래프 생성하는 방법 (A METHOD OF GENERATING AN INTEGRATED GRAPH USING A DISTRIBUTED GRAPH) (주)에스투더블유 한국(KR) 하드웨어 기반의 신뢰할 수 있는 안전한 컨테이너 네트워크 (Enabling a Hardware-assisted Trusted Container Network) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) 온라인 상에서 이상거래를 자동 탐지하기 위한 방법 (A METHOD FOR DETECTING ABNORMAL TRANSACTIONS ONLINE AUTOMATICALLY) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 미식별 자산의 위협도를 평가하는 방법 및 그 장치 (METHOD FOR ASSESSING UNIDENTIFIED ASSET AND APPARATUS FOR THE SAME) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 온라인 위협 데이터 저장 서버 및 이의 실행 방법 (ONLINE THREAT DATA SAVING SERVER AND METHOD PERFORMING THEREOF) (주)에스투더블유 한국(KR) 프라이빗 채널에 대한 위협 데이터 검색 방법 및 이를 실행하는 서버 (METHOD OF SEARCHING THREAT DATA ON PRIVATE CHANNEL AND SERVER PERFORMING THEREOF) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 분산 그래프를 이용하여 통합 그래프 생성하는 방법 (A METHOD OF GENERATING AN INTEGRATED GRAPH USING A DISTRIBUTED GRAPH) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 사이버 보안용 언어 모델 학습 방법 및 이를 실행하는 시스템 (METHOD OF LEARNING LANGUAGE MODEL FOR CYBER SECURITY AND SYSTEM PERFORMING THEREOF) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) 브랜드 로고 도용 탐지 방법, 브랜드 로고 도용 탐지 장치 및 컴퓨터 프로그램 (BRAND LOGO ILLEGAL USE DETECTION METHOD, BRAND LOGO ILLEGAL USE DETECTION DEVICE AND COMPUTER PROGRAM) (주)에스투더블유 한국(KR) 다크 웹 기반 사이버 보안을 위한 태스크 수행 방법 및 장치 (METHOD AND DEVICE FOR PERFORMING TASKS FOR DARK WEB-BASED CYBER SECURITY) (주)에스투더블유한국과학기술원 한국(KR) 로그 기반의 데이터 변화 추적 시스템 및 그 방법 (DATA CHANGE TRACKING SYSTEM BAED ON LOG AND METHOD THEREOF) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 한국(KR) 데이터 변화 추적 시스템 및 그 방법 (DATA CHANGE TRACKING SYSTEM AND METHOD THEREOF) (주)에스투더블유 한국(KR) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 일본(JP) (주)에스투더블유 중국(CN) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (Method, Device and Computer Program for Collecting Data From Multi-Domain) (주)에스투더블유 미국(US) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER
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PROGRAM FOR COLLATING DATA IN MULTI DOMAIN) (주)에스투더블유 일본(JP) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR COLLATING DATA IN MULTI DOMAIN) (주)에스투더블유 중국(CN) 지식 그래프를 이용하여 사이버 시큐리티를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS, AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING CYBER SECURITY BY USING A KNOWLEDGE GRAPH) (주)에스투더블유 미국(US) 지식 그래프를 이용하여 사이버 시큐리티를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING CYBER SECURITY USING A KNOWLEDGE GRAPH) (주)에스투더블유 일본(JP) 지식 그래프를 이용하여 사이버 시큐리티를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING CYBER SECURITY USING A KNOWLEDGE GRAPH) (주)에스투더블유 중국(CN) (주)에스투더블유 미국(US) 온라인 상에서 이상거래를 자동 탐지하기 위한 방법 (A METHOD FOR DETECTING ABNORMAL TRANSACTIONS ONLINE AUTOMATICALLY) (주)에스투더블유 미국(US) 봇 탐지를 우회하여 웹 사이트를 크롤링하는 방법 ( METHOD TO CRAWL THROUGH THE WEBSITE BY BYPASSING BOT DETECTION) (주)에스투더블유 미국(US) 파일 기반의 다양한 기종의 로그 데이터 저장 및 분석 방법 (TERMINAL AND METHOD FOR STORING AND PARSING LOG DATA) (주)에스투더블유 미국(US) 분산 그래프를 이용하여 통합 그래프 생성하는 방법 (METHOD OF GENERATING INTEGRATED GRAPH USING DISTRIBUTED GRAPH) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 일본(JP) (주)에스투더블유 중국(CN) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 일본(JP) (주)에스투더블유 중국(CN) 전자 상거래에서의 이상 거래 탐지를 위한 클러스터링 방법 및 시스템 (CLUSTERING METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING ABNORMAL TRANSACTION IN E-COMMERCE) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) 하드웨어 기반의 신뢰할 수 있는 안전한 컨테이너 네트워크 (Enabling a Hardware-assisted Trusted Container Network) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) 브랜드 로고 도용 탐지 방법, 브랜드 로고 도용 탐지 장치 및 컴퓨터 프로그램 (BRAND LOGO ILLEGAL USE DETECTION METHOD, BRAND LOGO ILLEGAL USE DETECTION DEVICE AND COMPUTER PROGRAM) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) 악성 서버 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 (ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR DETECTING MALICIOUS SERVER) (주)에스투더블유 미국(US) 브랜드 도용 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 (METHOD OF DETECTING BRAND THEFT AND APPARATUS FOR PERFORMING THE SAME) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 미국(US) 악성 애플리케이션의 명령조종서버 탐지 방법 및 그 장치
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(METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING COMMAND CONTROL SERVER OF MALICIOUS APPLICATION) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 미국(US) 프라이빗 채널에 대한 사용자 맞춤 키워드 기반 온라인 위협 데이터 제공 서버 및 방법 (SERVER AND METHOD FOR PROVIDING ONLINE THREAT DATA BASED ON USER-CUSTOMIZED KEYWORDS FOR PRIVATE CHANNEL) (주)에스투더블유 미국(US) 공격자 그룹을 추론하기 위한 악성코드 자동 분석 시스템 및 그 방법 (DEVICE, SYSTEM, METHOD, AND COMPUTER PROGRAM FOR INFERRING ATTACKER GROUP) (주)에스투더블유 미국(US) 사이버 보안용 언어 모델 학습 방법 및 이를 실행하는 시스템 (METHOD OF TRAINING LANGUAGE MODEL FOR CYBERSECURITY AND SYSTEM PERFORMING THE SAME) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) 다크 웹 기반 사이버 보안을 위한 태스크 수행 방법 및 장치 (DEVICE AND METHOD FOR PERFORMING TASK FOR CYBERSECURITY BASED ON DARK WEB) (주)에스투더블유한국과학기술원 미국(US) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (Method, Device and Computer Program for Collecting Data From Multi-Domain) (주)에스투더블유 미국(US) 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 (METHOD, DEVICE AND COMPUTER PROGRAM FOR COLLECTING DATA FROM MULTI-DOMAIN) (주)에스투더블유 미국(US) (주)에스투더블유 PCT 멀티 도메인에서 데이터를 수집하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR COLLATING DATA IN MULTI DOMAIN) (주)에스투더블유 PCT 지식 그래프를 이용하여 사이버 시큐리티를 제공하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 (METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM FOR PROVIDING CYBER SECURITY USING A KNOWLEDGE GRAPH) (주)에스투더블유 PCT (주)에스투더블유 PCT (주)에스투더블유 PCT (주)에스투더블유 PCT 전자 상거래에서의 이상 거래 탐지를 위한 클러스터링 방법 및 시스템 (METHOD AND SYSTEM DETECTING ABNORMAL TRANSACTION IN E-COMMERCE) (주)에스투더블유 PCT (주)에스투더블유 PCT 로그 기반의 데이터 변화 추적 시스템 및 그 방법 (DATA CHANGE TRACKING SYSTEM BAED ON LOG AND METHOD THEREOF) (주)에스투더블유 PCT 출처 : 회사 제공 (3) 연구인력의 수준 (가) 조직 개요동사 AI기반의 데이터 인텔리전스 분야 연구개발을 위해 ① 기술 혁신 ② 제품 개발 ③ 위협 인텔리전스 센터로 구분하여 운영하고 있습니다. s2w_기술조직 구성도.jpg s2w_기술조직 구성도 출처 : 회사 제공 (나) 주요 연구 인력 현황 [주요 연구개발인력 현황] 직위 성명 담당업무 주요경력 주요연구실적 부사장 박근태 기술총괄 - 한국전자통신연구원 - SK텔레콤 - SKT 에이닷 AI 기반 Q 서비스 (큐피드) 개발 - ETRI 분산 파일 시스템 (Glory-FS) 개발 상무 윤창훈 제품개발및 연구 - KAIST(한국과학기술원) 박사 후 연구원 - SRI International 방문연구원 -멀티 도메인 데이터 교차분석 개발 연구 주연구자 -XARVIS 개발 총괄 -빅데이터 분석 기반 피싱사이트 탐지