chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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기업 수 주1) 2025년 예상고객의 경우 동사 매출추정에는 직접 차용되지 않았으나, 참고의 목적으로 기재하였습니다. 신규 제품들의 2025년 추정 매출의 경우 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 반영하여 매출을 추정하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정 」 에 기재한 바와 같이 진행되었습니다. 주2) 2025년의 신규 제품 매출 추정은 동사의 증권신고서 제출일 현재의 영업진행상황을 고려하여 다음과 같이 산출하였습니다. [2025년 온기 영업 단계별 예상 매출액 ] (단위 : 천원) 구분 제품명 매출처 사업명 예상 규모 영업단계 매출발생 확률 2025년 온기 적용 매출액 신규제품 A사 외부 e커머스 데이터 분석 서비스 매출확정 신규제품 A사 외부 e커머스 데이터 분석 서비스 연장예정 신규제품 B사 외부 e커머스 데이터 분석 서비스 계약협의 신규제품 C사 가정용의료기기 e커머스AI분석 기회발굴 신규제품 D사 유통 트렌드 제품 AI 발굴 서비스 영업단계 신규제품 E사 단말/통신 e커머스 AI분석 서비스 영업단계 신규제품 F사 글로벌 시장 이슈 분석 서비스 영업단계 신규제품 G사 에너지 글로벌 마켓 분석 서비스 영업단계 신규제품 H사 글로벌 뷰티 인플루언서 분석 POC진행 신규제품 I사 장기 실손보험 이슈 분석 서비스 POC진행 뉴엔AI 신제품 제품별 서비스 단가와 연도별 예상 고객 수에 보수적인 추정을 위해 75%를 곱해 산정한 2026년 및 2027년의 매출 추정 금액은 다음과 같습니다. [신규제품 제품별 세부추정 금액] (단위:백만원) 구분 2024년 2025년 2026년 2027년 실적 추정실적 추정실적 추정실적 신규제품 소 계 주1) 신규제품으로 분류된 ' Quetta_K-Market Lens'는 2024년 말 처음 출시되었습니다. 다만, 제품 POC 단계에서 기존 고객사 중 한 곳이 미출시 상태로 준비중인 제품에 대해 사용할 의사를 표현해 온 바, 2024년 하반기부터 실제 매출이 발생하여 2024년 실적이 존재합니다.주2) 기재한 2025년의 추정실적은 증권신고서 제출일 현재 회사에서 진행중인 영업상황과 영업단계를 고려하여 산출하였습니다. 2025년 신규 매출액 추정은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉮ 2025년 온기 매출 추정」에 기재한 바와 같이 진행되었습니다.주3) 2026년 및 2027년의 추정실적은 (제품별 동사 예상 고객 수) * (제품별 연간 서비스 단가) *75% 를 통해 산출했습니다. 제품별 연간 서비스 단가의 보수적인 추정을 위하여 단가의 75%를 추정실적으로 계상했음에 유의하시기 바랍니다. ③ 보수적 및 낙관적 가정에 따른 매출액 동사의 2025년 추정 매출액을 산정함에 있어 다음과 같이 사업 진행 단계별 매출발생확률을 다르게 적용하였습니다. 낙관적 가정에 따른 매출액을 산정함에 있어, 동사의 실증 데이터를 차용한 사업 진행단계별 매출발생확률을 적용하였습니다. 보수적 가정에 따른 매출액을 산정함에 있어, 중립적 매출액 가정 시의 기존계약에 대한 가정은 변동사항이 없으나, 동사가 새롭게 영업을 진행하고 있는 '기회발굴' 및 '영업단계'의 고객들은 매출로 전환되지 않는다고 가정하였습니다. [동사 사업 진행 단계별 매출추정 방식 요약] 진행 단계 진행 단계 설명 매출발생확률(중립) 매출발생확률(낙관적) 매출발생확률(보수적) 기존 계약 매출확정 이미 계약 체결이 완료되어 연간 매출액이 2025년 내에 기간으로 인식될 금액 연장예정 2024년에서 넘어온 계약 중 2025년 기간중에 종료되나 종료이후 계약이
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연장되어 2025년도에 인식이 예상되는 금액 (주2) 신규 계약 계약협의 POC를 성공적으로 종료하고 계약을 협의하고 있는 단계로서 금액의 변경이나 기간의 변경이 있을 수 있으나 높은 확률로 계약이 진행될 단계(주3) POC진행 매출처와 협의를 마치고 POC를 진행하고 있는 단계로서 동사의 서비스와 매출처의 요구사항의 해결책을 확인하는 단계(주4) 기회발굴 고객의 요구사항을 동사의 서비스가 어떻게 해결할지 설명하고 해결방법을 제시하는 단계(주5) 영업단계 고객의 요구사항을 확인하고 동사의 서비스를 설명하는 단계(주5) 낙관적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 기존제품의 매출액을 산정함에 있어 동사는 각 제품별 예상 성장률을 적용했으며, 구체적인 제품별 연도별 성장률은 중립적 가정에 따른 매출 추정과 동일합니다. 중립적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 매출액의 추정에 사용된 성장률에 관해서는 「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견- 다. 희망 공모가액 산출 - (라) 추정 당기순이익 산정 내역- 1) 추정 손익계산서 - 가) 매출액 - ①기존제품 매출 추정 -㉯ 2026년 이후 매출 추정」을 참고하시기 바랍니다. 낙관적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 신제품 매출액의 경우 중립적 매출 추정에 기재된 것과 동일한 P(제품단가) * Q(연도별 예상 매출처 개수) 방식으로 산정하였습니다. 다만, 중립적 매출 추정시 보수적으로 예상 제품 단가의 75%만 적용한 것과 비교하여, 낙관적 가정에 따른 매출에는 예상 제품 단가의 100%를 반영하였습니다. [낙관적 가정에 따른 추정 매출액] (단위: 백만원) 구분 실적 추정치 추정치 추정치 기존제품 매출액 전년대비 증감율 매출액 전년대비 증감율 Quettai 매출액 전년대비 증감율 매출액 전년대비 증감율 n.a. 기타매출 매출액 전년대비 증감율 기타매출 매출액 전년대비 증감율 소 계 신규제품 매출액 매출액 매출액 매출액 매출액 매출액 소 계 총 계 보수적 가정에 따른 2026년 및 2027년의 기존제품의 매출액을 산정함에 있어, 동사는 각 제품별 예상 성장률에 일괄 3%의 성장률을 적용하여 동사의 매출액이 물가상승률 외에 유의미한 신규 고객의 확장이나 동사 기존 고객들의 제품 추가 사용이 존재하지 않는다고 가정하였습니다. 또한, 동사가 '신제품'으로 분류한 신규 제품들에 대해서는 2026년부터는 매출이 발생하지 않는 것으로 가정하였습니다. [보수적 가정에 따른 추정 매출액] (단위: 백만원) 구분 실적 추정치 추정치 추정치 기존제품 매출액 전년대비 증감율 매출액 전년대비 증감율 Quettai 매출액 전년대비 증감율 매출액 전년대비 증감율 n.a. 기타매출 매출액 전년대비 증감율 기타매출 매출액 전년대비 증감율 소 계 신규제품 매출액 매출액 매출액 매출액 매출액 매출액 소 계 총 계 나) 영업비용 뉴엔AI는 전통적인 제조업체와 달리, 제품 생산이나 재고와 관련된 매출원가가 발생하지 않는 구조를 가진 소프트웨어 기반 기업입니다. 동사는 Quetta_Enterprise, Quetta_Service 등 자체 개발한 플랫폼을 기반으로 구독형 SaaS(Software as a Service) 모델을 운영하고 있으며, 고객에게 소프트웨어를 일정 기간 동안 사용하는 권리를 제공하는 방식인 구독형으로 매출을 창출하고 있습니다. 이와 같은 비즈니스 모델에서는 제품을 제조하거나 원자재를 매입하여 판매하는 구조가 아니므로, 재고자산이나 생산원가가 발생하지 않습니다. 회계상으로도 동사는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 매출원가 항목 없이 영업비용 중심의 손익구조를 채택하고 있습니다. 실제 손익계산서에서도 매출원가 항목은 존재하지 않으며, 플랫폼 운영과 기술 고도화를 위해 투입되는 인건비, 외주용역비, 감가상각비, 클라우드 서버비용, 마케팅비용 등은 모두 영업비용으로 계상하고 있습니다. 이러한 구조는 고객 수 증가나 서비스 확산에 따른 원가 증가가 제한적이므로, 일정 수준 이상의 매출이 확보될 경우
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고정비 대비 이익이 빠르게 증가하는 이른바 '영업레버리지 효과'가 크게 나타날 수 있는 기반이 됩니다.동사의 영업비용 추정내역은 다음과 같습니다. [연도별 추정 영업비용] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 인건비 급여 퇴직급여 복리후생비 4대보험 기타 연구개발비 경상연구개발비 급여 퇴직급여 기타 일반영업비용 여비교통비 접대비 통신비 수도광열비 세금과공과금 감가상각비 지급임차료 보험료 차량유지비 운반비 교육훈련비 도서인쇄비 사무용품비 소모품비 지급수수료 일반수수료 매출연동 광고선전비 건물관리비 외주용역비 기타 주식보상비용 대손상각비 무형자산상각비 합계 (1) 인건비 동사는 미래 인력 운용계획에 기반하여 인건비를 추정하였습니다. 동사는 주요 서비스 및 기술제품의 개발이 이미 상당 부분 완료된 상태로, 기 출시된 제품들의 경우 안정적인 운영 단계에 진입해 있습니다. 이에 따라 향후 인력 운용에 있어 대규모의 추가 채용은 필요하지 않으며, 제한적인 범위 내에서의 핵심 인력 보강만을 계획하고 있습니다. 동사는 다음과 같이 미래 인력 운용계획을 가정하였으며, 이는 최근 정보통신기획평가원에서 공시한 2023 ICT인력동향실태조사에 따르면 ICT산업 소프트웨어 개발 및 제작업 최근 5년간 인력증가율인 6%와 유사한 수준입니다. [뉴엔AI 인력 운용계획] (단위: 명) 구분 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 개발인력 기타인력 합계 인력 증가율 상기 인력 운용계획 중 개발인력의 인건비는 경상연구개발비에 계상됩니다. 동사는 상기와 같은 인력 운용계획 중 인건비로 분류되는 '기타인력'의 운용계획에 인별 인건비의 연 2.5% 상승을 가정하여 다음과 같이 총 급여를 추정하였습니다. [뉴엔AI 비연구개발인력 인당 인건비 추정내역] (단위: 백만원) 구분 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 기타인력 주) 향후 인건비 상승률은 다음과 같은 소비자물가 상승률 전망을 고려하여 2.5%를 가정하였습니다. [한국은행 경제 전망치] 구분 2025년 2026년 2027년 소비자 물가 상승률 없음 경제성장률(GDP) 없음 (출처 : 한국은행) 인건비로 분류(경상연구개발비 제외)되는 항목의 상세 금액은 다음과 같습니다. [뉴엔AI 향후 인건비 추정] (단위: 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 인건비 급여 퇴직급여 복리후생비 4대보험 기타 주1) 퇴직급여는 과거의 경험에 근거하여 급여 대비 8.30%를 산정하였습니다. [과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 퇴직금 비율] (단위: 백만원, %) 구분 2022년 2023년 2024년 3년 평균 기타인력 급여 기타인력 퇴직금 기타인력 급여대비 퇴직금 비율 주2) 복리후생비중 4대보험료는 과거의 경험에 근거하여 총급여 대비 8.77%를 산정하였습니다. [과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 4대보험 비율] (단위: 백만원, %) 구분 2022년 2023년 2024년 3년 평균 총급여 4대보험 급여 대비 4대보험 비율 주) 상기 표의 총급여에는 인건비 중 급여 항목과 경상연구개발비 중 급여가 모두 포함되어있습니다. (2) 연구개발비 (1) 인건비에 기재한 동사 예상 인력 운용계획 중 개발인력의 인건비는 경상연구개발비에 계상됩니다. '개발인력'의 운용계획에 인별 인건비의 연 2.5% 상승을 가정하여 다음과 같이 경상연구개발비 중 급여항목을 추정하였습니다. [뉴엔AI 연구개발인력 인당 인건비 추정내역] (단위: 백만원) 구분 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 연구개발인력 주) 향후 인건비 상승률은 다음과 같은 소비자물가 상승률 전망을 고려하여 보수적으로 2.5%를 가정하였습니다. [향후 소비자물가 상승률 전망] 구분 2025년 2026년 소비자 물가 상승률 (출처 : 한국은행) 경상연구개발비의 항목별 상세 금액은 다음과 같습니다. [뉴엔AI향후 연구개발비 추정] (단위: 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E)
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2027년 (E) 연구개발비 경상연구개발비 급여 퇴직급여 기타 주) 퇴직급여는 과거의 경험에 근거하여 급여 대비 8.29%를 산정하였습니다. [과거 3개년(2022년 ~2024년) 인건비 대비 퇴직금 비율] (단위: 백만원, %) 구분 2022년 2023년 2024년 3년 평균 개발인력 급여 개발인력 퇴직금 개발인력 급여대비 퇴직금 비율 주2) 기타의 경우 세금과 공과금, 보험료 등이 포함되어있으며, 연평균 증가율 3%를 가정하였습니다. [한국은행 경제 전망치] 구분 2025년 2026년 2027년 소비자 물가 상승률 없음 경제성장률(GDP) 없음 (출처 : 한국은행) (3) 일반영업비용 다음과 같은 동사 일반 판매 및 관리비의 경우 지급수수료 항목 중 매출연동으로 구분되는 항목과 비품 구매계획에 따른 감가상각비를 제외하고는 연평균 3.0%의 증가를 가정하였습니다. 지급수수료 중 매출에 연동되는 항목의 경우 중립적 가정에 따른 해당연도 매출 성장률만큼 증가한다고 가정하였습니다. [연도별 추정 영업비용] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 일반영업비용 여비교통비 접대비 통신비 수도광열비 세금과공과금 감가상각비(주2) 지급임차료 보험료 차량유지비 운반비 교육훈련비 도서인쇄비 사무용품비 소모품비 지급수수료 일반수수료(주3) 매출연동 광고선전비 건물관리비 외주용역비 주1) 매출에 연동되는 지급수수료 일부를 제외한 모든 판매및관리비는 한국은행에서 전망한 소비자 물가 상승률을 고려하여 보수적으로 연평균 증가율 3%를 가정하였습니다. [한국은행 경제 전망치] 구분 2025년 2026년 2027년 소비자 물가 상승률 없음 경제성장률(GDP) 없음 (출처 : 한국은행) 주2) 동사는 다음과 같은 비품 구매계획이 존재합니다. 동 구매에 따른 감가상각은 5년 정액법으로 이루어지는 것으로 가정하였습니다. 감가상각비는 전년도 대비 3% 상승 및 신규 비품 구매에 따른 증분을 합하여 해당 연도의 비용을 추정하였습니다. [뉴엔AI 비품 구매 계획] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 데이터 분석 및 ML CPU 서버 공급 AI 연구 및 추론 GPU Worker Node 공급 - 1차분 AI 연구 및 추론 GPU Worker Node 공급 - 2차분 알에스엔 HDD 공급 언어 모델 테스트 및 서비스용 GPU구매 CPU구매 PC구매 합계 주3) 동사는 2024년 온기 내에 다음과 같은 상장 준비를 위한 일회성 비용이 존재하는 바, 2025년 일반수수료를 추정함에 있어 2024년 온기 일반수수료에서 다음의 항목을 제하고 3.0%의 상승률을 가정하였습니다. [2024년 집행한 상장관련 일회성 비용] (단위 : 백만원) 구분 금액 내용 회계법인수수료 내부회계관리제도 구축 등 법무사비용 무상증자 등 기술평가 기술평가 수수료 등 사명변경 명칭 및 브랜드명 변경수수료 등 합계 (4) 기타 영업비용 중 주식보상비용, 대손상각비, 무형자산상각비의 경우 다음과 같이 추정하였습니다. 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 기타 주식보상비용 대손상각비 무형자산상각비 주) 동사는 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다. 구 분 부여된 선택권의 공정가치 부여일의 주식가격 주가변동성 무위험할인율 부여된 선택권의 공정가치 다) 영업외손익 동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만 보수적인 추정을 위하여 2025년~2027년 영업외수익은 존재하지 않는다고 가정하였습니다. [연도별 추정 영업외손익] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 이자수익 외환차익 외환환산이익 당기손익평가이익 잡이익 합계 영업외비용에 관한 추정은 다음과 같습니다. [연도별 추정 영업외손익] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 이자비용(주1)
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외환차손 외화환산손실 당기손익평가손실 잡손실 합계 주1) 동사는 기존의 차입에 대해 5.6%의 이자가 발생한다고 가정하고 이자비용을 추정하였습니다. 주2) 외환차손, 외화환산손실 및 잡손실은 중립적 가정에 따른 매출액 증가율에 연동하여 증가한다고 추정하였습니다. 주3) 2024년에 발생한 당기손익평가손실은 전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 것입니다. 동사가 보유한 전환상환우선주가 전량 보통주 전환 완료되었음에 따라, 2025년부터는 당기손익평가손실이 발생하지 않는다고 가정하였습니다. 라) 법인세 동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였고, 이연법인세자산이 존재하나 그 효과는 고려하지 않았습니다. 동사는 다음과 같은 실효세율 통계를 고려하여 20%의 법인세비용을 가정하였습니다. [연도별 기업 법인세 실효세율] (단위: %) 구분 2021년 신고 2022 신고 2023 신고 상위5대기업 상호출자제한기업 중견기업 중소기업 (출처: 국세청, 천하람 의원실 분석) [추정 법인세비용] (단위: 백만원) 구분 2024년 2025년 (E) 2026년 (E) 2027년 (E) 법인세비용 (라) 기상장기업과의 비교 참고정보 1) 비교기업의 사업현황 가) 한글과컴퓨터 ㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년 설립된 소프트웨어 전문 기업으로, 문서 작성용 오피스 소프트웨어 '한컴오피스'를 주력 제품으로 하여 국내 시장에서 높은 브랜드 인지도를 유지하고 있습니다. 대표 제품인 '한글'은 한국어 사용에 최적화된 워드프로세서로, 공공기관 및 민간시장에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 이후 '한컴오피스 네오', '한컴오피스 2018', '한컴오피스 2020', '한컴오피스 2024' 등 다양한 버전의 패키지 및 클라우드형 서비스를 출시하며 제품 포트폴리오를 확대하였습니다. 최근에는 생성형 AI를 접목한 문서 작성 도우미 기능, 다국어 번역, 실시간 협업 기능이 탑재된 SaaS형 서비스 '한컴독스'를 통해 클라우드 기반 오피스 서비스로 전환을 본격화하고 있습니다. [한글과컴퓨터 최근 3개년 매출액 구성] (단위 : 백만원) 사업부문 매출유형 주요 제품 2024년 2023년 2022년 SW 제품/상품/기타 문서기반 서비스 및 SW (설치형, 클라우드 SaaS,SDK, 서비스), 제조 제품/상품 소방용호흡기, 보호의방산관련 제품 기타 유통/서비스 마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스 금융 이자수익/투자수익 자금대출,신기술사업자에 대한 투자 등 합 계 주) 한글과컴퓨터는 2022년 7월 MDS테크(구. 한컴MDS) 매각을 종료하여 전전기(2023년) 사업부문별 매출은 (주)한컴MDS 및 그 종속사의 중단사업을 분리하여 작성하였습니다.(출처: DART 전자공시) 한글과컴퓨터는 본래 설치형 소프트웨어 판매에 기반한 B2B 및 B2G 위주의 수익구조를 유지하고 있으나, 최근 SaaS 기반 구독형 비즈니스 모델을 병행하고 있으며, 생성형 AI 기술을 접목한 문서 작성 기능 등 인공지능 기술의 응용 확대를 추진하고 있습니다. 이는 ㄷ 동사가 영위하고 있는 AI 기반 데이터 수집·가공·분석 및 SaaS 기반 Quetta_Enterprise, Quetta_Service등의 구독형 서비스와 사업적 방향성에서 유사성이 존재합니다. 특히 동사의 'Quetta_Enterprise'는 비정형 데이터 분석을 인사이트를 제공하는 등 고도화된 기능을 통해 기업의 의사결정을 지원하는 구조입니다. 생성형 AI가 문서 작성 단계에 적용되는 한글과컴퓨터의 '한컴독스 AI'와는 활용 영역 및 기술 응용 방식에서 차이가 있으나, LLM 기술 등에 기반한 AI 기능의 실용화 측면에서 상호 유사성을 띈다고 판단하였습니다. 다만, 한글과컴퓨터는 문서 소프트웨어 외에도 자회사(한컴라이프케어, 유디엠 등)를 통해 제조 및 기타 사업을 병행하고 있으며, 이에 따라 연결기준 재무성과의 구성 항목 및 주요 수익원이 동사와는 상이합니다. 예컨대 2024년 기준 한글과컴퓨터의 연결 매출 구성은 문서 기반 서비스 및 소프트웨어, 보호복·호흡기 등
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제조사업, 마케팅 및 브랜드 관리 등 기타 부문으로 이루어져 있습니다. 이에 비해 동사는 단일 사업부문으로서 대부분의 매출이 AI를 활용한 빅데이터 수집 및 분석 서비스에서 발생하고 있으며, 구독형 수익모델의 비중이 높다는 사업구조상의 차이가 존재합니다. 또한 한글과컴퓨터는 비교적 안정적인 패키지형 소프트웨어 사업 기반 위에 SaaS 모델을 확장 중인 반면, 동사는 초기부터 클라우드 기반의 SaaS 구조를 중심으로 기술을 설계하고 서비스를 제공하고 있다는 점에서 기술 구조 및 수익모델 설계 방식의 차이도 존재합니다. 따라서 기술적 응용 분야의 유사성을 근거로 비교기업으로 설정하였으나, 동사의 주식 가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들이 모든 측면에서 일치하지 않을 수 있음에 유의하시기 바랍니다. 나) 엑셈 ㈜엑셈(EXEM)은 2001년에 설립된 IT 성능관리 솔루션 전문기업으로, 주력 제품은 DB 및 애플리케이션 성능관리 솔루션인 'MaxGauge'와 IT 인프라 통합관제 솔루션 'InterMax'입니다. 동사는 다수의 금융기관, 통신사, 공공기관 등을 주요 고객으로 확보하고 있으며, 실시간 모니터링 및 성능 분석 기술을 기반으로 IT 운영의 안정성과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 엑셈은 국내 DB 성능관리 시장에서 독보적인 점유율을 보유하고 있으며, 최근에는 빅데이터 및 인공지능 기반의 분석 플랫폼 '플랫폼EXEM'을 출시하는 등 사업 영역을 데이터 기반 IT 운영 자동화 및 지능화 분야로 확장하고 있습니다. 특히, 데이터 흐름 시각화, 이상 탐지 및 AI 기반 자동 분석 기능을 고도화하며, 공공 및 민간 영역의 대규모 프로젝트를 다수 수주한 바 있습니다. 엑셈은 AI 및 빅데이터 기술을 활용한 IT 성능관제, 데이터 통합분석, 자동화 기술 고도화를 통해 데이터 중심의 디지털 전환을 선도하고자 합니다. 이러한 점은 뉴엔AI와 유사성을 띄고 있다고 판단하였습니다. 엑셈 또한 AI 모델링, 이상 탐지, 실시간 분석을 강화하고 있으며, 특히 'InterMax AI Edition'은 뉴엔AI의 Quetta_Enterprise가 제공하는 실시간 데이터 기반 인사이트 제공 서비스와 유사성이 존재한다고 볼 수 있습니다. 다만, 엑셈은 주로 IT 인프라 내부 데이터 및 로그 분석 중심의 '운영 최적화' 솔루션을 제공하는 반면, 뉴엔AI는 비정형 외부 데이터를 분석하는 '시장 인텔리전스' 중심의 플랫폼을 제공한다는 점에서 적용 분야 및 고객 니즈 측면에서의 차별점이 존재합니다. 엑셈은 기술적 깊이와 레거시 시스템 대응력에서, 뉴엔AI는 유연한 클라우드 기반 SaaS 구조와 생성형 AI 결합 역량에서 각각 강점을 보이고 있습니다. [한글과컴퓨터 최근 3개년 매출액 구성] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2023년 2022년 매출액 매출비중 매출액 매출비중 매출액 매출비중 DB성능관리 DB보안관리 빅데이터 APM 클라우드 통합모니터링 지능형IT성능모니터링 통합IT성능모니터링 기타 합계 주) 상기 수치는 한국채택국제회계기준 연결재무제표 상 수치를 기재하였습니다.(출처: DART 전자공시) 다) 모코엠시스 ㈜모코엠시스는 클라우드, 인공지능(AI), 빅데이터 및 Open API 연계 솔루션을 중심으로 하는 융복합 IT솔루션 전문기업으로, 연계솔루션, 보안솔루션, 클라우드솔루션의 3대 사업 부문을 기반으로 다양한 B2B 시스템 통합 구축 및 솔루션 제공을 수행하고 있습니다. [모코엠시스 최근 3개년 매출액 구성] (단위 : 백만원) 구분 품목 2024년 2023년 2022년 매출액 매출비중 매출액 매출비중 매출액 매출비중 솔루션사업 연계솔루션 보안솔루션 클라우드솔루션 합계 (출처: DART 전자공시) 연계솔루션 부문은 온프레미스와 클라우드 간의 다양한 환경에서 AI, 빅데이터, 업무 시스템 등을 연계하는 플랫폼 기술을 제공하고 있으며, 특히 동사 개발 제품인 'MI Advanced EAI/ESB'는 기업 내부 시스템 간 데이터 흐름의 실시간 연계 및 통합처리를 지원합니다. 보안솔루션 부문은 클라우드 기반 문서중앙화 솔루션
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및 보안 인프라 구축을 중심으로 하며, 클라우드솔루션 부문은 클라우드 인프라의 성능·가용성 모니터링 중심의 APM(Application Performance Management) 솔루션을 통해, DB, Web, WAS 등 다양한 시스템 간 연계 성능을 실시간 관리하는 서비스를 제공합니다. 모코엠시스는 이외에도 자사 AI 플랫폼인 '모아이(MOAI, MOcomsys AI)'를 중심으로 빅데이터 및 인공지능 기반 솔루션을 연구·개발하고 있으며, 연계 시스템에 적용하여 업무 자동화 및 고도화된 통찰력을 제공하고 있습니다. 이러한 사업 포트폴리오는 클라우드 기반의 B2B 데이터 연계, 실시간 분석 및 시각화, 시스템 통합 기능 등을 지향하고 있다는 점에서 뉴엔AI의 AI 기반 실시간 분석 솔루션(Quetta_Enterprise, Quetta_Service 등)의 기능과 유사한 점이 존재합니다. 특히 뉴엔AI가 제공하는 다도메인 기반의 분석모델 적용과 비정형 데이터 수집·분석 역량은 모코엠시스의 연계·모니터링 중심 사업군과 교차되는 부분이 있으나, 정형데이터 중심의 내부 시스템 연계에 특화된 모코엠시스와는 기술 적용 방식에서 차별점이 존재합니다.뉴엔AI는 비정형 데이터 수집 및 분석 기술을 기반으로 SaaS 방식의 데이터 분석 플랫폼을 운영하고 있으며, 다중 도메인에 적용 가능한 분석모델과 사용자 맞춤형 리포팅 기능을 보유하고 있습니다. 반면 모코엠시스는 내부 시스템 간 연계 및 모니터링 중심의 통합 솔루션 제공 기업으로, 사업의 주요 타깃 고객이 공공·기관 시스템 및 전통 기업에 집중되어 있다는 차이가 있습니다. 또한 뉴엔AI는 클라우드 기반의 API 연동 및 자동화된 데이터 파이프라인을 기반으로 분석 결과의 정량적 시각화 기능을 강조하고 있는 바, 비교 기업 간 유사점이 존재하기는 하나 완전한 비교가능성이 있다고 간주하기는 어려움을 유의하시기 바랍니다. 라) 비아이매트릭스 비아이매트릭스㈜는 2000년에 설립되어 기업용 소프트웨어 개발 및 공급업을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 주요 제품은 BI(Business Intelligence) 솔루션 및 SCM(Supply Chain Management) 솔루션입니다. 동사는 기업의 데이터 분석을 위한 시각화 도구 및 의사결정 지원 시스템을 공급하고 있으며, 고객의 데이터 기반 의사결정 환경을 고도화하는 것을 주요 가치로 삼고 있습니다. [비아이매트릭스 최근 3개년 매출액 구성] (단위 : 백만원) 구분 2024년 2023년 2022년 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 제품 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 서비스매출 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 유지보수 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 기타매출 매출총계 (출처: DART 전자공시) 비아이매트릭스는 BI 솔루션 분야에서 국내 주요 기업 및 공공기관을 고객으로 확보하고 있으며, 대시보드, 리포팅, 분석 모델링 등 다양한 기능을 제공하는 통합 플랫폼을 운영하고 있습니다. 또한, SCM 솔루션을 통해 생산계획, 수요예측, 자재소요계획 등 공급망 전반을 관리할 수 있는 기능을 제공하고 있으며, 클라우드 기반 공급 또한 확대하고 있습니다. 비아이매트릭스는 BI와 SCM 솔루션 외에도 AI 및 빅데이터 기술을 접목한 신제품 개발에 박차를 가하고 있으며, 최근에는 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술을 제품에 접목하는 연구도 병행하고 있습니다. 특히, 고객 맞춤형 데이터 분석 기능과 시각화 엔진의 고도화를 통해 사용자 경험을 개선하는 방향으로 제품을 발전시키고 있으며, 클라우드 기반 구독형 비즈니스 모델로의 전환도 점진적으로 진행되고 있습니다. 비아이매트릭스와 뉴엔AI는 모두 기업용 B2B 분석 소프트웨어를 주력으로 하며, 시각화 기반 분석 솔루션, 클라우드 기반 소프트웨어 공급, AI 기술 도입을 통한 제품 고도화라는 측면에서 일정 수준의 사업 유사성을 보유하고 있습니다. 또한, 두 기업 모두 수익 모델의 다변화와 함께 정기구독형 비즈니스 모델 전환을 진행하고 있다는 점에서 구조적 유사점이
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존재합니다. 다만, 비아이매트릭스는 BI 및 SCM 중심의 정형 데이터 분석 플랫폼에 초점을 둔 반면, 뉴엔AI는 비정형 텍스트 기반 빅데이터 분석, 특히 NLP(Naturl Language Processing) 기반 분석 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 이로 인해 사업 영역의 직접적인 중첩보다는 기술적 응용 방식의 차이가 존재합니다. 또한, 양사의 매출 구성, 수익률, 시장 포지셔닝 등에서도 차이가 존재하므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 2) 비교기업의 재무현황 [비교기업의 2024년 온기 주요 재무현황] (단위: 백만원) 구분 뉴엔AI 한글과컴퓨터 엑셈 모코엠시스 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 개별 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 자본총계 매출액 영업이익 당기(지배주주)순이익 주1) 연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다. (출처: DART 전자공시) 3) 비교기업의 주요 재무비율 [비교기업의 2024년 온기 주요 재무비율] 구 분 비 율 뉴엔AI 한글과컴퓨터 엑셈 모코엠시스 비아이매트릭스 성장성(%) 매출액 증가율 영업이익 증가율 당기순이익 증가율 흑전 총자산 증가율 활동성(회) 총자산 회전율 재고자산 회전율 없음 매출채권 회전율 수익성(%) 매출액 영업이익율 매출액 순이익율 총자산 순이익율 자기자본 순이익율 안정성(%) 유동비율 부채비율 차입금의존도 라. 회사의 최근 3개년간 신규 주식 발행 내역 동사는 증권신고서 제출일로부터 최근 3개 년간의 신규 주식 발행 내역은 다음과 같습니다. [㈜뉴엔에이아이의 최근 3개년 신규 발행 주식 내역] 주식발행일자 발행형태 및 방식 주식종류 총 발행수량 주당 발행(전환)가액 발행후 총 유통주식수 발행관련 주요계약조건 주요 투자자 및 행사자 비고 보통주 우선주 합계 제3자배정유상증자 상환전환우선주 751,400주 13,309원 751,400주 회사가 기업공개를 고의적으로 미시행시 주식매수청구권 아이비케이스톤브릿지 뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사, 케이비 스마트 스케일업 펀드, 케이비 세컨더리 플러스 펀드 주1) 전환권 행사 보통주 751,400주 우선주 1주당보통주 1주 아이비케이스톤브릿지 뉴딜이에스지유니콘 사모투자합자회사, 케이비 스마트 스케일업 펀드, 케이비 세컨더리 플러스 펀드 주2) 무상증자 보통주 주1) 주당 취득가액은 투자 당시 동사의 실적 및 영업 현황, 상장 가능성 등 정성적인 요소를 종합적으로 고려하여 투자자와의 협의를 통해 결정하였습니다. 주2) 2023년 7월 27일 신규 발행된 상환전환우선주는 2024년 09월 26일에 전량 보통주로 전환되었습니다. 주3) 상기 발행수량 및 주당발행가액은 2024년 9월 16일 실시한 액면분할과 2024년 11월 1일 실시한 무상증자 후인 증권신고서 제출일 현재를 기준으로 기재하였습니다. [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
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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. 당기 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 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. 마. 인수인 실적 증권신고서 제출일로부터 최근 3년간 엔에이치투자증권이 대표주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다. (단위 : 원, %) 순번 상장회사명 소속시장 상장일 공모 희망가 공모가 수익률 하단 상단 구분 상장일 1개월 3개월 6개월 9개월 12개월 범한퓨얼셀 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) HPSP 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 루닛 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 에이프릴바이오 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 이노룰스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 샤페론 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) SAMG엔터 코스닥 공모주식(A)
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시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 바이오노트 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 지아이이노베이션 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 알멕 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 파두 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 유진테크놀로지 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 메가터치 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 캡스톤파트너스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 동인기연 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 그린리소스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) DS단석 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) HB인베스트먼트 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 케이웨더 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 케이엔알시스템 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 오상헬스케어 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 엔젤로보틱스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 아이씨티케이 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 에이치브이엠 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 시프트업 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 이엔셀 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 루미르 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 더본코리아 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 에스켐 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 사이냅소프트 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 온코닉테라퓨틱스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 동방메디컬 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 동국생명과학 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 씨케이솔루션 유가증권 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 티엑스알로보틱스 코스닥 공모주식(A) 시장지수(B) 시장지수 초과(A - B) 구분 상장회사의 수 평균 수익률 유가증권시장 시장지수 초과 코스닥시장 합계 주1) 주관회사로서 기업공개에 참여한 기업 중 공모가 포함되지 않은 스팩합병 형태의 상장 건, SPAC, REITs, 이전상장은 제외하였습니다. 주2) 공모주식 수익률 계산은 수정주가 (권리락, 액면분할 등 기준가격 조정으로 주가(기준가)가 조정될 경우, 현재 주가와 공모가 등의 비교를 위하여 동일 조정 비율을 공모가에 적용하여 소급 계산한 가격) 기준으로 계산했습니다. 2. 평가기관 구 분 증권회사(분석기관) 회사명 고유번호 대표주관회사 NH투자증권㈜ 3. 평가의 개요 가. 개요 기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 엔에이치투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 기명식 보통주 2,220,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 최근 3개년 및 당해사업연도 결산서, 감사/검토보고서, 사업계획서 등을 바탕으로 사업의 수익성과 성장성, 회사의 경쟁력, 재무상태, 경영능력 및 투명성, 계열회사 등에 대하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 기업실사 결과를 기초로 파악한 위험요인들을 주식가치 산정에 반영하여 평가를 수행하였습니다. 나. 평가 일정 구 분 일 시 대표주관회사 계약 체결 2021년 10월 29일 기업실사 2021년 10월 29일 ~ 2025년 04월 22일 상장예비심사 신청 2024년 12월 05일 상장예비심사 승인 2025년 04월 15일 증권신고서 제출 2025년 04월 22일 다. 기업실사 이행상황 대표주관회사인 NH투자증권㈜는 ㈜뉴엔에이아이의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한
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기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다. (1) 대표주관회사 기업실사 참여자 소속 성명 부서 직책 실사업무 분장 참여기간 IB 및 기업금융 경력 엔에이치투자증권㈜ 최강원 ECM본부 대표 IPO 진행 총괄 책임 26년 윤종윤 ECM3부 이사 IPO 실무 총괄 17년 김현준 ECM3부 부장 기업실사 실무 총괄 11년 백운지 ECM3부 대리 기업실사 실무 담당 5년 강형록 ECM3부 대리 기업실사 실무 담당 4년 이수민 ECM3부 대리 기업실사 실무 담당 4년 (2) 발행회사 기업실사 참여자 성명 부서 직책 담당업무 배성환 대표이사 경영총괄 이영수 부사장 CSO, 국내외영업 박정호 연구개발그룹 전무이사 CTO, 연구소장 김낙영 데이터인텔리전스그룹 상무 데이터분석 총괄 류승완 연구개발그룹 AI플랫폼사업부 이사 AI플랫폼사업부 총괄 박성규 이사 CFO, 경영지원 총괄 김길환 경영지원팀 차장 재무회계 이제우 경영지원팀 대리 재무회계 (3) 기업실사 항목 항 목 세부 확인사항 모집 또는 매출에관한 일반사항 가. 당 증권 관련 정관상 근거, 청약방식, 발행가액, 발행절차 등 관련 법규를 준수여부 확인 나. 당 증권에 대한 이사회 결의 내용 확인 다. 당 증권 발행가액의 적정성 검토 라. 일반공모의 경우 공모기간과 청약방식, 최저청약금액 등이 일반투자자에게 충분한 청약기회를 제공하는지 여부 마. 주주배정의 경우 신주인수권증서 상장 등 주주 보호방안이 있는지 여부 바. 우리사주조합 배정 비율 및 절차의 관련 법규 준수 여부 사. 발행회사 주식의 최근 시세가 액면가 이하이고 발행가액이 액면가 이상인 때에 발행회사 또는 발행회사의 대주주 등과 청약예정자 사이에 손실보전 등의 약정이 있는지 여부 증권의 주요권리내용 가. 당 증권의 발행과 관련하여 신주인수권, 의결권, 배당 등의 사항이 정관에 명시되어 있는지 확인나. 정관이나 관계법령에 회사의 지배권 변동을 실질적으로 제한하는 금지조항 등 특별한 조항의 존재 여부 투자위험요소 가. 발행회사의 사업위험, 회사위험, 기타 투자위험이 증권신고서에 적정하게 반영되어 있는지 여부 검토 자금의 사용목적 가. 투자대상의 실재성이 있고 자금사용 예정시기, 소요자금 산출근거, 청약미달 시 자금집행 우선순위, 미달자금 충원계획 등이 구체적인지 여부 나. 기존에 공모를 통해 조달한 자금이 공시서류에 기재된 대로 사용되었는지 여부 다. 발행회사가 과거에 횡령 등이 발생했거나, 조달자금 사용계획을 변경한 사실이 있는지 여부 라. 자금사용처가 신규사업 진출이나 타법인주식 취득인지 여부 경영능력 및투명성 가. 최대주주의 지분율 및 주식보유 형태(담보 제공여부 포함), 잦은 경영진 변경, 경영권 분쟁, 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권 행사 등으로 인하여 경영권 불안정성이 대두될 가능성이 있는지 여부 나. 경영진의 불법행위가 있고 이에 대한 형집행이 종료되지 않은 경우 불법행위의 중요성과 업무 관련성에 비추어 회사경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부 다. 최대주주등이 법인인 경우 직접 방문하거나 국세청 시스템(조회시점의 과세유형 및 휴면여부, 폐업일자 등) 등을 통해 실재성을 확인할 것 라. 최근 최대주주가 변경된 경우(경영권 양수도계약이 체결된 경우 포함) 지분 인수조건 및 인수자금 조달방법 등이 타당한지 여부 마. 사외이사 선임, 경영지배인 선임, 이사진의 계열회사 이사 겸직 등과 관련하여 상법상 절차를 준수하였는지 여부 바. 최근 경영진이 변경된 경우 선임배경과 과거 근무경력(근무한 회사의 상장폐지 등 특기사항 포함), 형사처벌 내역 등에 비추어 회사 경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부 사. 정관상 이사회 의결정족수 강화, 이사 해임요건 강화 등 경영권 보호장치가 도입된 경우 효율적인 경영이 제한받을 가능성이 있는지 여부 아. 공시된 임원 외 고문, 회장, 부회장, 부사장 등 사실상 회사의 임직원으로 근무하는 사람이 있는지 여부 자. 발행회사가 최근 3년 중 최대주주등과의 거래가 있는 경우 내부통제절차 등에
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명시된 관련근거가 있고 거래사유가 타당하며 거래조건이 제3자와의 거래와 비교하여 합리적인지 여부 차. 발행회사와 겸직회사간 거래내역이 있는 경우 관련 이사회 의결 절차를 준수하는 등 거래의 적절성이 확보되었는지 여부 카. 사내규정을 구비하고 있으며 내부통제절차가 관행적으로 이뤄지지 않고 문서화되어 있는지 여부 타. 사내 자금관리에 대한 내부통제제도 마련 및 운영이 타 기업사례에 비추어 적정한 수준인지 여부 파. 법인인감, 통장, 어음용지, 수표 등의 관리책임이 특정인에게 집중되지 않고 업무분장 원칙에 따라 관리되는지 여부 하. 과거에 횡령 및 배임이 발생한 경우 유출 자금의 회수방안, 재발 방지를 위해 내부통제시스템이 개선되어 운영되는지 여부 거. 이사회 운영실태 관련하여 이사회의사록 원본 관리자와 관리대장 관리자가 분장되어 적절히 작성 및 관리되고 있는지 여부 너. 회사의 재무상태, 경영실적 등을 적시에 공시할 수 있는 관리조직이 구비되었는지 여부 회사의 개요 가. 직전 정기보고서 제출 이후 현재까지 발생한 회사의 주된 변동내용 확인 나. 최근 3년간 자본금의 변동내용 확인 사업의 내용 가. 발행회사가 속한 산업의 경쟁상황, 시장규모, 성장주기(Life Cycle), 정부규제 등 검토 나. 발행회사가 속한 산업에 대한 기재내용과 경쟁업계가 제출한 정기보고서 등의 기재내용의 부합 여부에 대한 검토 다. 신성장산업, 바이오산업, 녹색기술산업 등 기술평가가 기업의 가치에 중요한 영향을 미치는 경우 외부전문기관에 기술평가를 위탁할 필요성이 있는지 여부 라. 평판 리스크 존재 여부와 존재하는 경우 리스크 관리방안 검토 마. 사업의 수주현황, 수주조건 변경 추이에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부 바. 사업과 관련된 매출채권과 재고자산의 증가 추이, 주요 거래처의 신용등급 변동내역, 채권회수 추이 등에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부 사. 주된 사업의 전부 또는 상당부분을 특정 거래처에 의존하는 경우 거래기간, 조건, 마진율 및 거래의 불가피성 등을 고려할 때 거래의 지속 가능성 여부 아. 발행회사가 유전사업, 바이오사업, 대체에너지사업 등 투자기간이 길고 수익성이 불확실한 사업을 영위하는 경우 동 사업의 경제성을 입증할 수 있는 증빙자료 존재 여부 자. 발행회사가 기존에 제출한 정기보고서나 주요사항보고서에 기재된 사업추진계획이 현재 진행 중인지 여부 차. 발행회사의 주된 사업이 해외시장에 진출되어 있는 경우인지 여부 카. 발행회사의 주된 사업이 수출입 거래 규모가 크거나 파생상품계약이 체결되어 있는지 여부 재무에 관한 사항 가. 주요 재무지표(안정성지표, 수익성지표, 성장성지표, 활동성지표 등)의 연간추이를 동일, 유사업종의 타 기업들과 비교하여 발행회사의 재무 위험요인을 검토 나. 발행회사의 규모에 비추어 중요성이 있는 투자가 있었거나 있을 예정인 경우 투자의 진정성과 투자자금 사용내역이 구체적인지 여부 다. 차입금(회사채포함) 규모가 클 경우 차입금 만기구조(조기상환 포함),유동성, 차입금 상환일정 등을 고려하여 채무상환 불이행위험 가능성(가장 비관적인 시나리오도 가정)을 검토 라. 발행회사가 지급보증, 담보제공, 파생상품, 어음 등으로 인해 우발채무가 현실화될 우려가 있는 경우 재무안정성의 악화 가능성 검토 마. 자본잠식이 진행되고 있거나 진행될 우려가 있는 경우 자본구조의 개선을 위한 구체적인 대응방안 존재 여부 바. 자본잠식 해소 등을 위해 출자전환을 하거나 채무면제, 채무재조정 등이 발생한 경우 별도의 이면약정이 있는지 여부 사. 현금흐름 구조에 비추어 유동성이 급격히 악화될 가능성이 있는 경우 대응방안 존재 여부 아. 신용등급이 최근 3년 내 1단계 이상 하락한 경우 이로 인해 향후 자금조달계획 및 손익에 미치는 영향 검토 자. 재무정보에 활용된 재무제표의 기준일 및 단위, 기준통화가 통일되었는지 여부 차. 출자회사 등 관계회사와 발행회사의 특수관계인 등에게 대여금, 선급금을 지급한 경우 지급사유와 충당금 설정 추이에 비추어 회수 가능성이 있는지 여부 카. 자금 대여처가 원리금을
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미상환하고 있음에도 불구하고, 추가로 자금대여를 하는 경우 발행회사와 대여처 간 관계 파악 및 채권회수 방안이 적절히 수립되었는지 여부 타. 차, 카의 내용을 확인하기 위해 발행회사의 경영자 및 내부통제관리자, 감사와의 면담을 하였는지 여부 파. 타법인 주식 취득가액 산정근거가 합리적인지 여부 하. 타법인이 비상장회사이거나 해외소재 회사인 경우 기존 회사운영 자금의 사용내역과 재무정보에 대해 신뢰할 만한 자료가 존재하는지 여부 거. K-IFRS 적용으로 인해 기존의 재무구조와 상당한 차이가 발생하거나 발생될 것으로 예상되는지 여부 너. 발행회사가 최근 3년간 회계변경 및 오류수정을 통해 매출, 이익 등이 변경된 사실이 있는지 여부 감사인의감사의견 등 가. 최근 3개년간 회계감사인으로부터 적정의견 이외의 감사의견 받은 사실 여부 검토 및 발생 시 이에 대한 재무위험성 검토 회사의 기관 및계열회사에관한 사항 가. 발행회사가 계열회사 주식을 보유하고 있는지 여부 주주에 관한 사항 가. 직전 정기보고서 제출 이후부터 현재까지 최대주주의 지분율 변동 또는 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권의 행사 유무 검토 나. 최대주주 지분율 변동 또는 전환권 행사가 있을 경우 이로 인한 경영권 안정화 방안 마련 여부 검토 다. 최근 1년간 최대주주 변동내역 확인 임원 및 직원 등에관한 사항 '경영능력 및 투명성' 항목 검토로 갈음 이해관계자와의거래내용 등 가. 감사보고서상 관련 거래 내역의 기재 내용 검토 나. 거래조건이 다른 거래와 비교할 때 비정상적이라고 보여지는지 여부 다. 금전거래의 경우 자금 회수가 지연되거나, 적정한 충당금이 설정되었는지 여부 라. 비상장 당시 지급한 대여금이 상장 후 만기 연장되었는지 여부 기타 투자자보호를위해 필요한 사항 가. 유통주식수 증가(전환 및 행사가능 주식 포함) 및 자기주식 처분 등에 따른 주식가치 하락 가능성 검토 나. 최근 특수관계자 등에 대해 발행한 주식, 주식관련증권, 주식매수선택권 등과 관련하여 별도 약정이나 옵션부여 여부 다. 최근 제3자 배정자가 시가보다 높은 가격으로 유상증자에 참여하는 등의 경우, 제3자 배정자의 실재성 및 증자 참여의 진정성 등 검토 라. 발행회사의 관리종목 및 상장폐지 요건 해당 가능성 마. 발행회사가 금융당국 등으로부터 관련법령에 따른 제재조치를 받은 적이 있는지 여부 바. 발행회사의 임금체불 등 근로기준법 위반행위 여부 사. 발행회사의 정기보고서가 연결기준으로 작성된 경우 주요 종속회사와 관련된 위험요인 등이 충실하게 기재되었는지 확인 아. 발행회사의 소송 및 분쟁 내역 등이 있는지 여부 자. 발행회사의 횡령, 배임 등 회사의 재무에 직접적 영향을 끼치는 소송이 있는지 여부 차. 발행회사 및 임직원의 제재현황이 존재하는지 여부 카. 투자자의 합리적인 투자판단이나 의사결정에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기존 정보(과거 공시나 언론보도 등)가 검증시점에 잘못 알려져 있거나 그 내용이 변동된 경우가 있는지 여부 (4) 기업실사 주요 일정 및 내용 기업실사 주요 일정 및 내용에 대한 자세한 사항은 본 증권신고서의 첨부서류인 「기업실사」의 내용을 참고하시기 바랍니다. (5) 기업공개(IPO) 관련 평가 의견 (가) 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항 동사는 증권신고서 제출일 현재 한국거래소 상장예비심사 시 주요 확약사항이 존재하지 않습니다. (나) 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용 내부위원회 명칭 위원회 주요 구성원 일시 논의내용 비고 신청서 제출전인수위원회 IB1사업부 ECM본부 김중곤 대표IB1사업부 ECM1부 김기환 이사IB1사업부 ECM2부 곽형서 이사IB1사업부 ECM3부 윤종윤 이사IB1사업부 IB Credit지원부 김 기태 이사IB1사업부 IB기획부 이호승 이사IB1사업부 ECM1부 김성수 차장 IB1사업부 ECM2부 김용민 부장IB1사업부 ECM3부 이성룡 부장 1. 주력사업 및 기술 경쟁우위2. 산업분석 및 시장 경쟁현황3. 재무안정성4. Valuation 적정성5. 한국거래소 심사시 예상 이슈 - 동사의 사업의 내용과 매출액 내
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제품 구성, 성장성에 대하여 종합적으로 설명하였음. 특히, 동사 고객들의 이탈률이 낮다는 점, 기존 고객의 연간 매출 금액에 증가세를 보이고 있는 점 등의 경쟁력을 설명함.- 전년도 대비 2024년 예상 실적이 크게 하란한 사유는 IFRS 도입에 따른 파생상품평가손실에 기인함을 설명하였으며 향후 사업계획과 관련하여 현재 시기에 상장예비심사신청을 진행하게 된 사유에 대해 설명, 회사제시 사업계획의 실현가능성에 대해 논의함.- 사업계획에 따른 향후 추정실적과 PER Multiple을 통한 Valuation 논리에 대해 설명하였으며, 가치평가 방법의 적정성에 관해 논의함. 신고서 제출전인수위원회 IB1사업부 ECM본부 최강원 대표IB1사업부 ECM1부 김기환 이사IB1사업부 ECM2부 곽형서 이사IB1사업부 ECM3부 윤종윤 이사IB1사업부 IB Credit지원부 김 기태 이사IB1사업부 IB기획부 이호승 이사IB1사업부 ECM1부 최홍욱 부장B1사업부 ECM2부 이상호 부장IB1사업부 ECM3부 김현준 부장 1. 주력사업 및 기술 경쟁우위2. 산업분석 및 시장 경쟁현황3. 재무안정성4. Valuation5. 인수리스크6. IPO에 따른 재무건정성 영향 검토 - 과거 3개년 손익계산서 중 영업이익이 감소한 사유에 대해 연구개발인력 확대에 설명함. 2027년 추정 매출 추정의 타당성, 달성 가능성에 대해 질의하였으며 1분기 실적 현황에 대해 공유하였음.- 신제품 출시 계획 및 연구개발 상황에 대해 질의하였으며, 동사 출시 예정인 신제품들의 경우 POC 단계까지 완료되어 추가적인 연구개발비 소요가 없으며, 이에 따라 영업레버리지를 일으킬 수 있음을 설명함. - 매출에 계절성이 존재하는 사유에 대해 설명함- 회사의 제품의 특장점 및 동사의 기술적 비교우위에 관해 설명함. (다) 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례 동사의 경우 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례에 해당하지 않습니다. 4. 기업실사결과 및 평가내용 뉴엔AI는 2004년 5월 설립되어 22개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 동사는 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, AI를 활용하여 빅데이터를 분석할 수 있는 많은 노하우를 보유하고 있습니다. 동사는 AI기반 데이터 분석 산업에 있어 데이터 수집→가공→분석 전 과정을 단일 기업이 수직 계열화 형태로 수행하고 있으며, 특히 비정형 데이터 처리 기술과 클라우드와 SaaS 기반의 서비스 형식의 데이터 분석 플랫폼 기술을 보유하였다는 점에서 강점을 가지고 있습니다. [동사 주요 제품구분별 설명] 동사 주요 제품 설명 공공기관 및 대기업, 중견기업 고객을 위해 사용자 맞춤형 커스터마이징 및 기능 확장이 용이하도록 설계된 AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스 산업과 비즈니스에 표준화된 AI기반 소셜 빅데이터 분석 서비스로 중소규모 기업 및 유연한 구독 기반 서비스를 선호하는 민간 기업 고객 대상. 고객이 자체적으로 분석을 수행하거나, AI 학습용 데이터를 구축하고자 할 경우 필요한 대용량의 정제된 텍스트 데이터를 API 또는 DB 형태로 제공하는 서비스 소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공 기타 AI기반 빅데이타 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등 가. 사업의 수익성 (1) 매출의 우량도 동사 매출은 대부분 AI기반 빅데이터 분석 서비스(Quetta_Enterprise, Quetta_Service)와 데이터 공급(Quetta_Data)에서 발생하고 있습니다. 2024년 온기를 기준으로 공공기관 및 대기업, 중견기업을 대상으로 하는 Quetta_Enterpise 매출이 매출액의 40.48%, 중소기업 위주의 Quetta_Service가 11.15%, 데이터 공급 서비스인 Quetta_Data가 32.89%를 차지하고
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있습니다. 동사는 과거 4개년간 이상 꾸준한 매출 성장세를 시현해왔습니다. 동 사의 매출액 성장률 및 거래 업체 수 추이는 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 2024년 2023년 2022년 2021년 매출액 매출액 성장률 수출금액(비중) 거래업체 수 기말 매출채권 (6월이상 채권) 부도금액(주) (업체 수) n.a. n.a. n.a. n.a. 매출총이익률 n.a. n.a. n.a. n.a. 주) 동사는 영업비용만 존재함에 따라, 매출총이익률을 산정하지 않았습니다. 동사는 다수의 고객사를 통해 계약건당 비교적 작은 규모의 매출이 다수 발생하는 구조입니다. 동사의 매출 성장 동인은 신규 고객의 유입과 기존 고객들의 동사 제품 사용량 및 사용범위 증가가 매출액 성장의 가장 큰 요인입니다. 동사는 AI기반 빅데이터 분석 서비스를 제공함에 있어, 국내 유수의 대기업들을 고객사로 두고 있으며, 해당 고객들이 비교적 장기간 동사 제품을 사용하고 있다는 점과 동사가 향후 지속적인 신제품을 출시하며 영업 및 마케팅을 지속할 계획임에 따라 매출의 성장성을 지속할 수 있을 것으로 전망됩니다. (2) 수익성 동사는 과거 2010년도부터 연도별 변동성은 존재하였으나, 꾸준한 영업이익을 시현해왔습니다. 동사의 과거 4개년간 수익성 관련 재무 수치는 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 2024년 2023년 2022년 2021년 매출액 매출원가(매출원가율) 판관비 영업이익 (영업이익률) 당기순이익(손실) 주) 동사는 영업비용만 존재함에 따라, 매출원가를 산정하지 않습니다. 동사의 최근 사업연도의 영업이익률은 2.2%로 전년도의 8.3%이나, 2022년의 12.0%대비 다소 하락하였습니다. 이는 2020년대 이후 AI 관련 기술개발에 대한 과감한 투자를 진행하였기 때문입니다. 2021년부터 AI기술을 위한 AI플랫폼사업부를 창설하여 AI관련 인원을 매년 충원하여 2024년말 기준 29명의 AI관련 연구인력을 보유하고 있습니다. 또한, 관련연구를 위한 사무실 증설, 관련 서버구매 등을 진행하면서 연구개발비용이 매년 증가하였습니다. 뉴엔AI는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하는 기업으로, 전통 제조업과 달리 원재료 및 제조공정에 따른 매출원가가 발생하지 않으며, 주요 비용은 경상연구개발비, 인건비, 연구개발 인력 확충에 따른 인건비, 그리고 외부용역비 등으로 구성됩니다. 이러한 비용 구조는 일정 수준의 고정비 지출 하에 추가 매출이 발생할 경우, 그에 상응하는 변동비가 제한적으로 증가하는 구조이므로, 매출이 증가할수록 영업이익이 보다 큰 폭으로 개선되는 영업 레버리지 효과가 뚜렷하게 나타나는 구조입니다. 동사의 SaaS 기반의 사업모델을 가지고 있으며, 현재까지 신사업을 위해 기술제품의 개발을 완료하였음에 따라 신규 고객이 유입되거나, 신제품이 출시되는 경우 별도의 개발 리소스 투입 없이 매출이 단기적으로 증가할 수 있는 구조를 확보하고 있습니다. 이러한 상황은 향후 매출 증대가 비용 증가를 수반하지 않고 수익성 개선으로 직결될 가능성을 높이고 있으며, 이에 따라 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 달성할 수 있는 기반이 마련되어 있다고 평가됩니다. 여기에 더해, 최근 전 산업에 걸쳐 AI에 대한 활용 가능성이 확대됨에 따라, 기업 및 기관의 AI 분석 도입 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 특히 생성형 AI 및 텍스트 분석 기반 기술이 실무 활용 수준으로 진화함에 따라, AI 기반 SaaS 플랫폼에 대한 시장 수요가 구조적으로 성장하고 있는 상황입니다. 동사는 이러한 변화에 맞춰 연구개발을 지속하고 있으며, 실시간 감성 분석, 자동 요약, 보고서 생성 등 고도화된 분석 기능을 보유한 상태입니다. 따라서 AI 시장의 본격적인 개화 흐름 속에서, 동사가 보유한 기술력과 사업구조는 추가적인 영업 수익 개선 여지를 충분히 확보하고 있는 것으로 판단됩니다. 나. 사업의 성장성 (1) 시장의 규모 및 산업의 성장잠재력 1) AI 시장 가)시장의 특성 국내 인공지능 시장은 최근 몇 년간 비약적인 성장세를 보이고 있으며, 정부 주도의 디지털
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전략과 산업 전반의 디지털 전환 흐름에 따라 빠르게 확장되고 있는 전략 산업 중 하나입니다. 인공지능 시장은 크게 ① 인식형 AI(음성·영상 인식 등), ② 분석형 AI(데이터 패턴 예측 및 분류), ③ 생성형 AI(텍스트 및 이미지 생성 등), ④ 서비스형 AI(AIaaS) 등으로 구분되며, 이 중 최근 생성형 AI의 실무 적용 가능성이 확대되면서 관련 기술과 인프라 수요가 급증하고 있습니다.한국정보통신기술협회(TTA) 및 과학기술정보통신부 등 정부기관은 인공지능 기술을 국가전략기술로 지정하고 있으며, 관련 법·제도 정비, 인프라 구축, R 지원, 인재 양성 등 다방면의 정책을 추진하고 있습니다. 민간 영역에서는 자연어 처리, 고객응대 자동화, 업무 자동화(RPA), 이상탐지, 이미지 분석 등 다양한 산업 분야에서 AI의 수요가 확산되고 있습니다. 국내 인공지능 시장 내 인공지능 도입 IT소프트웨어와 서비스의 경우 기술적 완성도와 실제 현업 적용 가능성, 산업별 도메인지식 반영 여부, 사용자 편의성 등을 두루 겸비해야만 사업성과 경쟁력을 갖출 수 있습니다. 이는 텍스트 기반의 정성적 데이터 분석 기술, 생성형 요약, 대화형 인터페이스 등 실사용 중심의 AI 기술에 대한 시장 수요가 계속해서 확대되며 산업 전반에 폭넓게 도입되고 있기 때문입니다. 나) 시장 규모 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 매 1년마다 고시하는 '인공지능산업 실태조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다. 해당 조사에 따르면 2023년 인공지능 기업들의 매출액은 총 5.2조원이었으며, 사업 분야별로는 인공지능 응용소프트웨어의 매출이 약 1.9조원을 차지하며 전체 인공지능 기업 매출액의 43.3%를 차지하였습니다. [국내 인공지능 기업 매출액 현황] (단위: 백만원, %) 구분 2022 금액 2022 비율 2023(E) 금액 2023(E) 비율 ① 인공지능 시스템 소프트웨어 ② 인공지능 응용 소프트웨어 ③ 인공지능 구축·관리 및 관련 정보 서비스 ④ 인공지능 연산 및 처리 부품/장치 인공지능 매출 합계 (출처: 과학기술정보통신부, 소프트웨어정책연구소) 다) 성장 전망 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 한국IDC에서 추정한 국내 인공지능 시장의 규모와 시장 전망은 다음과 같습니다. [r국내 인공지능 시장 전망] (단위 : 십억원) 국나 ai 시장 전망.jpg 국내 AI 시장 전망 구분 2023년 2024년 2025년 2026년 2027년 국내 인공지능 시장전망 (출처: 한국IDC 해당 자료에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장규모는 2022년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성하였으며, 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하여 2027년까지 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.이러한 고성장의 주요 배경은, 디지털 전환 가속화와 AI도입 수요의 확산, 정부의 전략적 투자 및 인프라 확충, 업무 특화형 AI의 부상 등이 있습니다. 제조, 금융, 유통, 의료, 교육 등 전 산업 분야에서 업무 자동화, 고객 응대, 예측 분석 등을 목적으로 AI 기술 도입이 급격히 확산되고 있으며, 이에 기업들도 AI를 단순 실험 단계를 넘어 실무에 통합하고 있습니다. 정부는 AI를 12대 국가전략기술 중 하나로 지정하고, 「초거대 AI 개발 프로젝트」, 「AI 바우처 사업」, 「K-클라우드 프로젝트」 등을 통해 기술개발 및 산업생태계 조성을 적극 추진하고 있습니다. 최근 미국, 유럽연합(EU), 프랑스 등 주요 선진국은 수백조원 규모의 AI 분야 대규모 민간투자 유치를 발표했고, 중국 스타트업 딥시크가 SW·알고리즘 혁신을 통해 미국 빅테크 수준의 AI 모델을 개발해 시장에 충격을 주고 있는 상황으 로 이러한 글로벌 변화에 대응하여 중소벤처기업부 또한 AI·반도체 등 혁신성장 분야에 5조7000억원을 지원 하겠다는 방안을 담은 'AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용확산 방안'을 2025년 2월 발표하였습니다. 특히, 최근 국내외를 막론하고 중소 규모의 AI
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서비스 및 소프트웨어 기업들이 빠르게 증가하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 공개를 기점으로 소규모·도메인 특화형 AI 비즈니스의 기회를 확대시켰습니다. 대기업 및 중견기업은 전사적 AI 시스템보다는 현업 과제 해결형, 경량화된 AI 서비스를 도입하려는 경향이 존재하며, AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 사업자들이 제공하는 AI 서비스형 인프라(AI as a Service, AIaaS)가 중소기업 및 스타트업이 초기 투자 없이도 AI 서비스를 배포하고 운영할 수 있도록 지원하고 있습니다. 따라서 국내 인공지능 시장은 정부 주도의 디지털 전환 정책과 민간의 기술 수요 확대에 따라 빠른 속도로 성장하고 있으며, 향후 고성장 기조를 유지할 것으로 전망됩니다. 2) 빅데이터 분석 시장 가) 시장의 특성 빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있으며, 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈로 머신러닝, AI, 데이터 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 머신러닝 및 데이터 분석을 결합하면 기업들은 정보를 분석하고 경품, 매출, 물량에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다. 데이터 분석 시장은 공공 및 민간 부문 모두에서 디지털 전환의 핵심 수단으로 자리잡고 있으며, 전통적인 통계 분석을 넘어 인공지능 기반의 고차원 예측·분류·해석이 가능한 기술로 고도화되고 있습니다. 특히 최근에는 기업 내부의 정형 데이터뿐만 아니라 뉴스, 블로그, SNS, 리뷰 등 외부에서 발생하는 대규모의 비정형 데이터를 수집·가공하여 실질적인 의사결정에 활용하려는 수요가 증가하고 있습니다. 빅데이터의 중요성에 인식이 제고되면서 기존의 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심의 투자로 변화하고 있습니다. 정부 또한 AI의 중요성을 인식하여 AI 산업육성 정책을 수립하고, 주도적으로 프로젝트를 추진 중입니다. 다만, 투자 규모 측면에서 주요국 대비 미흡하며 공공데이터 개방, 데이터 거래 시장 등 데이터의 유통이 해결 과제로 남아 있습니다. 나) 시장 규모 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 매 1년마다 고시하는 '데이터산업 현황조사'(2023)에 따르면 국내 연도별 인공지능 기업들의 매출액은 다음과 같습니다. [데이터산업 시장규모] (단위: 억원, %) 구분 2020년 직판매출 2021년 직판매출 2022년 직판매출 2023년(E) 직판매출 증감률 ('21-'22) 데이터 수집·연계 솔루션 개발·공급업 데이터베이스 관리 시스템 솔루션 개발·공급업 데이터 분석 솔루션 개발·공급업 데이터 관리 솔루션 개발·공급업 데이터 보안 솔루션 개발·공급업 빅데이터 통합 플랫폼 솔루션 개발·공급업 소계 (데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업) 데이터 구축·가공 서비스업 데이터 관련 컨설팅 서비스업 소계 (데이터 구축 및 컨설팅 서비스업) 데이터 판매·중개 서비스업 정보제공 서비스업 소계 (데이터 판매 및 제공 서비스업) 데이터산업 시장규모 총합 주1)광고 및 시스템 운영 관리 등 데이터 관련 간접매출을 제외하고 데이터와 직접 관련이 있는 매출만을 기재함주2) 상기 표에 기재된 구분 중 뉴엔AI가 직접 속한 업종으로 간주되는 분류를 합친 시장 규모는 2023년 약 8.5조원으로 추정됨. (출처: 데이터산업 현황조사, 한국데이터산업진흥원(2023)) 다) 성장 전망 [국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망] (단위: 십억원) 국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망.jpg 국내 빅데이터 분석 및 분석 도구 시장 전망 국내 IT 시장 분석 및 컨설팅 기관인 인터내셔날데이터코퍼레이션코리아 (International Data Corporation Korea Ltd., 이하 한국IDC)는 최근 발간한 '국내 빅데이터 및 분석 (BDA) 시장 전망, 2023-2027 연구보고서에서 2023년 국내 빅데이터 및 분석
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도구 시장은 전년 대비 11.1% 성장하여 2조 7,054억 원의 매출 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 해당 시장은 2027년까지 연평균 10.6% 성장률을 기록하며 3조 9,771억 원 규모에 이를 전망입니다. 국내에서는 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해 데이터를 비즈니스 이니셔티브에 활용하고자 하는 수요가 전 산업에 걸쳐 가속화되는 추세로 특히, 차별화된 고객 경험을 제공하기 위해 고객데이터를 다각도로 분석하고 고객 경험을 강화하기 위한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 자체 데이터 플랫폼 구축 및 관련 시스템 도입이 늘어나며 해당 시장이 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있습니다. (2) 시장 경쟁 상황 1) 경쟁 상황 국내 AI기반 빅데이터 시장은 민간기업을 통한 사업기회보다 정부주도의 데이터 사업의 영향으로 1,000여개가 넘는 데이터 가공 기업이 상호 경쟁중입니다. 하지만 실제 민간기업을 대상으로 AI기반 빅데이터 사업을 전개하는 기업은 10여개 수준입니다.동사는 (실시간)온라인비정형 빅데이터를 수집/가공/분석하는 서비스를 제공하고 있으며, 국내 업체 중 동사와 사업의 내용이 유사한 회사는 코난테크놀로지(PulseK), 솔트룩스(Insight Studio), 바이브컴퍼니(썸트렌드) 등이 존재합니다. 다만, 대부분의 사업영역이 (실시간)데이터 수집 가공 및 분석인 동사와 비교하여, 경쟁회사들의 경우 유사한 서비스를 제공하긴 하나, 동 서비스의 해당 회사 내 비중, 사업 방향(민간/공공위주, 외부/내부 데이터의 분석에 집중)이 상이합니다. 해외 기업으로는 Social Listening Service를 제공하는 기업 중 Brandwatch와 Sprinklr가 글로벌 시장 내 선두를 유지하고 있으며, 유사한 업체로 (Ipsos) Synthesio, Talkwalker가 있습니다. 글로벌 시장의 경우 소셜 빅데이터 기업들의 인수합병 등에 따라 선도 기업 간 순위 변동이 존재하며, 소셜 빅데이터 플랫폼 분야의 경우 지속적인 기술 발전을 거듭하며 기업 간의 격차가 좁혀지고 있습니다. 가) 경쟁 형태 국내의 경우, 현재 AI를 활용한 빅데이터 전체 시장에 대한 개략적인 시장 규모만이 추산되고 있을 뿐, 서비스별 또는 업체별 매출이 공식적으로 공유되고 있지 않아 실제 시장점유율을 정량적으로 산정하는 데에는 한계가 존재합니다. 또한, 동사는 현재 AI 및 빅데이터 기반의 사업을 영위하고 있으나, 정부과제를 주력사업으로 하고 있지 않은 반면, 주요 경쟁회사들은 정부사업 수주 비중이 높아 정부 발주 여건에 따라 연간 매출의 변동성이 상대적으로 큰 구조를 나타내고 있습니다. 아울러, 시장 내 경쟁구도를 파악함에 있어 Brandwatch, Sprinklr, Synthesio, Talkwalker 등 해외 경쟁사의 제품별 매출액이나 점유율 정보를 확인하기 어려운 상황입니다. 또한, 국내 업체들 중 용처나 기능상 동사의 제품과 일치하는 제품이나 서비스에 대한 구체적인 매출 정보를 공시하고 있지 않습니다. 이와 같은 사유로 구체적인 시장 점유율 산정은 어렵습니다. 나) 진입장벽 뉴엔ai 진입장벽.jpg [뉴엔AI 진입장벽] 동사는 1,500억 건 이상의 비정형 데이터와 1,000억 건 이상의 정형데이터를 보유하고 있으며, 450개 이상의 프로젝트 수행 노하우를 통해 축적해온 각 산업별 고객 맞춤형 AI분석 모델을 900여개 보유하고 있습니다. 또한 비정형 구어체를 위한 160만 전처리 규칙 누적으로 NLP노하우를 축적하고 있으며 이를 통해 비정형 구어체 분석에 특화된 AI 모델을 보유하고 있습니다. 150국가, 30개 언어권 데이터 수집 및 10개 언어분석 기술 등 이러한 기술력과 업력은 후발주자들에게 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 동사는 산업별·업무별로 900여 종 이상의 AI 분석 모델을 보유하고 있어, 고객의 목적에 맞는 커스텀 모델을 유연하게 적용할 수 있으며, 감성 분석, 브랜드 평판 분석, 이슈 탐지, 속성 및 주제 분석 등 다양한 목적에 최적화된 검증된 모델을 제공합니다. 또한, 도메인별로 축적된
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사전(Lexicon)과 학습 데이터를 활용함으로써 분석 정확도를 높이고 있습니다. 실제로 동사는 다양한 산업군에 속한 다수의 기업들과 빅데이터 및 AI 기반 프로젝트를 수행해온 경험을 보유하고 있으며, 이와 같은 프로젝트 수행 이력을 기반으로 기업이 당면한 문제를 신속히 진단하고 데이터 기반의 해결책을 제시할 수 있는 실질적 역량을 확보하고 있습니다. 특히, 기업들이 초기 단계에서 겪는 분석 방향성 설정, 적절한 데이터 및 툴 선택의 어려움 등을 해소할 수 있도록 컨설팅부터 분석까지 통합적 접근이 가능하다는 점에서 경쟁우위를 지니고 있습니다. 또한, 현재 동사의 고객사 구성은 공공 대비 민간부문이 약 88%가량을 차지하며 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있습니다. 민간기업에서는 입찰이 아닌 벤치마크 테스트(BMT), POC(Proof of Concept)를 통해 업체를 선정하는 경우가 대다수입니다. 따라서 기술력과 사용성이 입증되지 않으면 시장에서 살아남기 어렵습니다. 또한, 민간기업들의 경우 한번 서비스를 도입하하여 사용하는 경우 변경하지 않습니다. 따라서 사용한 서비스에 만족할 경우 계속해서 확장하여 사용한다는 특성을 가지고 있으므로 2년이상 서비스가 유지될 경우 변경하기 힘든 특성을 가지고 있습니다. 이러한 민간 고객의 유지율은 후발 주다들에게 진입장벽으로 작용합니다. 2) 경쟁업체 현황 상기 ' 1) 경쟁 상황 '에서동사와 유사한 사업을 영위하는 경쟁사들의 재무 상황은 다음과 같습니다. [주요 경쟁업체 비교 현황(국내)] (단위: 백만원) 구분 뉴엔에이아이 솔트룩스 바이브컴퍼니 코난테크놀로지 2022년 2023년 2024년 2022년 2023년 2024년 2022년 2023년 2024년 2022년 2023년 2024년 설립일 매출액 (매출원가율) 영업이익 (이익률) 당기순이익 (이익률) 총자산 총부채 자기자본 상장여부 (상장일) 비상장 코스닥 코스닥 코스닥 주요제품 (매출비중) 용역매출 주) 주요제품 매출비중은 2024년 온기 기준입니다. [주요 경쟁업체 비교 현황(해외)] (단위: 백만달러, 백만유로) 구분 Sprinklr (백만 달러) Synthesio (백만 유로) 설립일 매출액 (매출원가율) 영업이익 (이익률) 당기순이익 (이익률) 총자산 총부채 자기자본 상장여부 (상장일) 비상장 주) Brandwatch, Talkwalker은 비상장기업으로, Bloomberg상 재무정보가 조회되지 않음에 따라 기재하지 아니함 3) 비교우위 사항 시장에 출시된 타 AI 기반 분석 데이터 분석 서비스 대비 뉴엔AI의 경쟁력은 다음과 같습니다. 가) 실시간 소비자 경험 데이터 접근성 동사의 빅데이터 분석 Quetta 솔루션은 소비자 경험의 축적인 비정형 구어체 빅데이터를 실시간 전처리 및 정제하여 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 반면, 소비자들의 실시간 경험 콘텐츠를 제외한 뉴스/논문/리포트 등등의 사전 학습된 데이터에 의존 하는 범용 AI 모델의 경우 실시간 소비자 경험 데이터 접근성이 매우 취약 합니다. 최근 일부 범용 AI 모델의 경우 최신 데이터를 기반으로 결과를 제공하고 있지만, 그 과정에서 타 검색엔진에 의존한 결과를 제공하기 때문에 자사와 같이 실시간 전처리 및 정재된 데이터를 기반으로 결과를 제공하는 서비스와 비교하면 실시간 소비자 경험 데이터의 접근성이 낮다고 할 수 있습니다. 나) 고도화된 감성 분석 및 위기 감지 기술 단순한 긍정/부정 분석을 넘어 중립, 감정 강도, 아이러니(반어법) 감지 등의 정밀한 감성 분석과 100 여종의 도메인별 평가 모델을 적용하여 감성분석 정확도를 높일 수 있습니다. 축적된 위기상황에 대한 데이터 확산모델을 통해 키워드가 급증 또는 동시언급 단어의 변화 및 정보의 확산 패턴 등 기존의 위기상황과 유사한 데이터 패턴이 감지 되면 자동으로 경보(Alert)하는 기능을 제공합니다. 따라서 특정 브랜드 또는 인물에 대한 위기(리스크) 조기 경보 시스템을 구축할 수 있습니다. 다) 산업 특화 및 도메인 지식 적용 산업별/업무별 900 여종 이상의 AI분석
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모델을 보유하여 맞춘 커스텀 모델을 적용 가능합니다. 산업별/업무별 감성 분석(Sentiment Analysis), 브랜드 평판 분석, 이슈 탐지, 속성 및 주제분석 등 목적에 따라 최적화 및 검증된 분석 모델을 제공합니다. 기존에 축적된 도메인별 사전(Lexicon) 및 학습 데이터 활용하여 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 라) 다양한 산업 분야에서의 프로젝트 수행 이력 기업들은 속해있는 산업분야의 변화를 빠르게 탐지하고 당면한 문제들을 해결하기 위해서 빅데이터를 활용하고자 하는 니즈가 많습니다. 하지만, 넘처나는 데이터에서 원하는 정보를 취득하고 데이터를 해석하기 위해서 어떤 툴과 어떤 데이터를 활용해야 하는지에 대한 이해도가 높지 않습니다. 따라서 빅데이터 관련 프로젝트를 시작하는 단계에서 기업의 리소스가 매우 많이 투입되어야 합니다. 동사는 수많은 산업군에서 다양한 기업들과 프로젝트를 진행한 경험을 기반으로 빅데이터와 AI를 통해서 기업의 문제를 해결하는 방법론을 빠르게 제시할 수 있다는 점에서 비교우위 를 점하고 있습니다. 동사가 개별 고객들을 대상으로 산업군에 대한 분석 방법론을 구축하여 문제를 해결한 사례 중 대표적인 것은 다음과 같습니다. [뉴엔AI의 고객사 문제 해결 예시] 산업 구분 내용 제조업 A사를 위한 '타깃 시장 분석' - 타깃 시장에 대응하기 위해서 경영진의 빠른 의사결정이 필요함에 따라 관련 정보를 수시로 보고함으로 빠른 대응을 목적으로 최신동향 정보를 실시간으로 분석할 수 있는 시스템 구축- 실시간 데이터를 AI 기반으로 요약 및 압축하여 제공하므로 타깃 시장의 현황 분석결과를 빠르게 취득할 수 있는 환경을 구축- 해당 회사 실무진들의 시장 조사업무, 보고서 작성 업무의 효율성이 대폭 개선 화장품 업종 B사를 위한 '뷰티산업 분석' - 뷰티 산업군의 브랜드 평판 분석을 통해서 마케팅 전략 수립 및 신상품 개발에 반영하는 것을 목적으로 국내 5천여 뷰티 브랜드의 평판 분석 시스템 구축- 대상브랜드의 신규 제품 및 제품의 특성을 탐지하고 뷰티 속성과 성분 분석등의 뷰티 산업 특화 분석 방법론을 적용한 시스템 구축- 마케팅 효과 트레킹, 이슈 대응 체계를 구축하였으며, 고객사 브랜드의 경쟁력 향상, 실구매 고객의 니즈 분석을 통한 제품 경쟁력 향상 보험업종 C사를 위한 '보험 산업 분석' - 실손보험 관련 병원들의 비급여 시술 및 과잉보험금 청구 리스크를 사전 탐지하기 위한 보험금 청구 이상감지 시스템 구축 진행- 온라인 상에서 질병관련 새로운 시술법과 실손보험 청구 관련 병원 홍보 콘텐츠 데이터를 자동으로 감지- 홍보 컨텐츠에서 병의원명, 질병명, 치료법(행위, 기구, 약물등)을 언급하는 내용을 자동으로 인식하는 AI 모델 개발- 비급여 진료비 증감추이 및 이상치 분석 모델 개발- 보험금 청구 이전에 발생가능한 리스크 대응력이 향상 및 보험표 상승 원인을 제거함 마) 커스터마이징 및 최적화 AI 모델 개발, 파이프라인 설계, 크롤러 최적화, MLOps, 리소스 관리 플랫폼을 통해, 데이터 수집정제/전처리학습분석 및 시각화 시스템을 구현합니다. 이를 통해 상용 서비스의 의존도를 최소화하고, 고객사 보안 요구사항에 따라 필요한 부분만 폐쇄망/온프레미스 등으로 구축 가능 하며 커스터마이징에 대한 자유도도 높습니다. 또한, 분석 결과를 즉시 차트, 그래프, 워드 클라우드, 다차원 분석 등으로 비전문가도 쉽게 이해할 수 있도록 맞춤형 시각화를 제공합니다. 바) 비용 효율성(경제성) 동사의솔루션은 대규모 소셜 데이터를 효율적으로 실시간 처리하고 분석할 수 있도록 최적화 설계되어 있습니다. 반면나는 대규모 실시간 분석 작업에 필요한 컴퓨팅 리소스가 상당히 많이 필요합니다. 또한 대규모 소셜 데이터의 지속적인 분석에 있어나를 사용한 지속적인 분석은비용이 상당히 높아질 수 있어, 동사의 Quetta AI분석 솔루션이 범용인공지능(Artificial General Intelligence: 사전적으로는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 태스크를 이해하거나 학습할 수 있는 능력을 소유한 인공지능을
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의미하나, 현재 맥락상 어떠한 분야에서도 활용하도록 폭넓게 학습시킨 AI의 의미로 사용하였습니다.)를 활용한 AI 솔루션 대비 ROI (Return On Investment) 가 높아서 B2B 기업용 AI 시장에서 경쟁력이 뛰어납니다. 범용 인공지능의 경우 사용자인 기업 입장에서 전 사업 분야를 위한 데이터까지 학습하였으므로 리소스를 많이 쓰고, 기업이 속한 산업군에 대한 정확도는 낮아지게 됩니다. 다. 회사의 경쟁력(1) 기술의 완성도 동사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 다수의 기술 제품 중 중에 고객의 필요에 맞는 요소를 제품에 도입하여 제공하게 됩니다. 동사가 보유한 'AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술','인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술', '빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술', 'AI 빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술' 등은 기술의 목적에 따라 임의 구분한 것이며 해당 기술들은 모두 여러 개의 '기술제품'으로 구성되어 있습니다. [뉴엔AI 보유 기술 분류 및 기술제품] 기술분류 적용 기술(기술제품) AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술 AI 기반 지식정보 질의응답 기술 AI 기반 인사이트 도출 AI 기반 키워드 도출 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술 생성형 언어모델 개발 기술 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술 머신러닝 기반 Feature Extraction 기술 빅데이터 엔지니어링 데이터를 가공, 추출, 정제하는 기술 AI 빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 - AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술)- 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술 AI 빅데이터 기술제품을 구성하는 그 외 기술 빅데이터 수집 기술- 형태소 분석 MorphemeAnalyzer 기술- 텍스트 마이닝 기술- 빅데이터 검색 기술 (가) AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술 뉴엔AI의 "AI 기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술"은 대규모 비정형 텍스트 데이터를 인공지능 기술을 활용해 분석하고, 소비자 언어 속에 내포된 의미나 사회적 관심사, 감정적 반응 등을 실시간으로 파악하여 구조화된 정보로 전환하는 기술입니다. 이 기술은 자연어 처리, 정보 검색, 키워드 추출, 주제 분석 등의 최신 기법을 종합적으로 활용하고 있습니다. 첫째, 지식정보 질의응답 기술은 사용자가 자유롭게 입력한 질문을 이해하고, 사전 구축된 정보나 실시간 문서에서 적절한 답을 생성하는 기술입니다. 뉴엔AI는 사전 학습된 언어 모델과 프롬프트 최적화 기법을 결합하여 질문의 맥락과 의도를 정밀하게 파악하고, 답변을 생성하는 체계를 운영하고 있습니다. 대표적인 기술 제품인 Quetta_TrendGPT는 다종의 빅데이터를 임베딩하기 위한 임베딩 모델과 벡터 데이터베이스, 의미 기반의 문서 추천 엔진, AI 추론 엔진이 일체화된 아키텍처로 구성되어 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공합니다. 둘째, 문서 검색 및 유사 문서 추천 기술은 문장을 수치화된 벡터 형태로 변환하고, 이들 간의 유사도를 계산하여 관련성이 높은 문서를 추천하는 기술입니다. 뉴엔AI는 다양한 방식의 인코더를 활용해 쿼리와 문서를 분석하며, 대규모 데이터에서도 빠르게 유사 문서를 찾아낼 수 있도록 알고리즘을 적용하고 있습니다. 또한, 문서들을 주제별로 사전에 분류하여 검색 속도와 정확도를 동시에 높이고 있습니다. 셋째, 의도 파악 검색기술은 사용자의 질문에 담긴 숨은 목적을 이해하고, 이에 가장 적합한 정보를 제공하는 기술로, 자연어 처리와 생성형 인공지능 등을 활용해 문서와 질문을 벡터 형태로 분석하고 유사도를 계산한 뒤, 관련 문서를 선별해 답변을 생성합니다. 이 과정은 질문의 정확한 의미를 파악함은 물론, 잘못된 정보 생성 가능성을 줄이기 위해 사전에 학습된 데이터와 문서를 기반으로 진행되며, 음성인식이나 개인비서 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.
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넷째, 인사이트 도출 기술은 대량의 문서 데이터를 바탕으로 주제를 추출하고, 이를 시각화하여 사용자가 이해할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 뉴엔AI는 데이터를 그룹으로 나누고, 시간에 따른 변화나 주제 간 관계를 분석할 수 있도록 다양한 형태의 시각화 도구를 제공합니다. 이 기술은 소비자 인식 변화, 정책 기획, 사회 현상 분석 등에서 활용도가 높습니다. 뉴엔AI의 키워드 추출 기술은 생성형 AI를 활용하여 문서 내 핵심 키워드를 자동으로 생성하는 고도화된 텍스트 분석 기술로, 기존의 통계 기반 접근 방식이 갖는 한계(후보 단어 의존성, 신조어 미포함 등)를 극복합니다. 특히, 비지도 학습 기반 초고속 추출 기술과 생성형 언어모델 기반 추출 기술을 병행 적용하여 속도와 정확도 모두를 강화하였으며, 대규모 텍스트 데이터에 대해서도 별도의 후보 선별 없이 적절한 키워드를 직접 생성할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 또한, GPU 자원 최적화와 프롬프트 튜닝을 통해 추론 효율성을 높이고, LoRA 기반 미세조정 기술을 적용한 생성형 언어모델을 통해 동급 성능 대비 최대 수십배 이상 빠른 추론 속도를 구현하였습니다. 이러한 기술은 뉴스 분석, 사회 트렌드 탐지, 마케팅 전략 수립 등 다양한 영역에서 활용 가능하며, 정형화되지 않은 텍스트에서도 유의미한 인사이트 도출을 가능하게 합니다. (나) 인간과 기계가 상호작용 하기 위한 생성형 언어 모델 기술 뉴엔AI는 특정 도메인이나 사용 목적에 최적화된 생성형 언어모델을 직접 개발·튜닝·서빙하는 역량을 보유하고 있으며, 이를 통해 한국어 기반의 고성능 LLM 모델인 Quetta_LLMs를 성공적으로 출시하여 동사의 제품에 도입하였습니다. 본 기술은 단순한 자연어 생성 기능을 넘어서, 도메인 특화 응용, 모델 경량화 및 병렬 추론 처리, 학습 데이터 전처리 자동화, 강화학습 기반 품질 향상 등 다양한 핵심 기술 요소로 구성됩니다.생성형 언어모델은 주어진 문장의 흐름을 학습해 자연스러운 문장을 생성하는 기술로, Quetta_LLMs는 한국어 문맥 이해와 다중 과제 수행 및 자체 POC등에서 좋은 성능을 기록하여, Quetta_Enterprise 제품을 사용하는 국내 유수 대기업에 동사의 Quetta_LLMs을 도입하여 사용하고 있습니다. 특히, 특정 산업 도메인에 특화된 응답 생성이 가능하도록 미세조정(SFT)과 강화학습(RLHF, DPO)을 적용하였습니다. 학습 효과 극대화를 위해 전처리 단계에서는 텍스트의 품질을 확보하기 위한 다양한 필터링 기술이 적용됩니다. 불완전한 문장, 과도한 기호나 반복 표현, 의미 없는 문단 등을 자동으로 제거하거나 수정하는 프로세스를 구축하였으며, 대용량 데이터의 병렬 처리를 위해 Spark 기반의 분산 처리 구조를 활용하였습니다. 개인정보 및 민감 표현은 토큰화 마스킹 방식으로 처리되어 보안과 데이터 품질을 동시에 확보합니다.동사의 LLM은 문장의 흐름을 이해하는 능력을 높이기 위해(Token Embedding) Rotary Positional Embedding라는 방식을 사용하여 문장 내에서 단어들이 어떤 순서로 나오는지를 더 잘 파악하게 해 줍니다. 모델 학습 과정에서는 Microsoft의 DeepSpeed 및 ZeRO 최적화 프레임워크를 도입, Mixed Precision방식을 도입하여 학습 효율과 정밀도를 모두 확보하였습니다. Quetta_LLMs는 강화학습 기반 학습 전략(RLHF)을 적용하여 사람의 선호도를 반영한 응답을 생성할 수 있도록 설계되었습니다. Supervised Fine-Tuning (SFT), Reward Modeling, RL Fine-Tuning의 3단계 프로세스를 기반으로 학습되며, 최근에는 이를 대체할 수 있는 DPO(Direct Preference Optimization) 방식도 도입하여 보상 모델 없이도 효율적인 성능 개선이 이루어질 수 있도록 하였습니다. 특히 동사의 Quetta_LLMs는 글로벌 대규모 생성형 언어모델(OpenAI사의 LLM 등)과 비교하여 GPU리소스를 효율적으로 활용하고, 다중
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모델의 동시 실행과 동적 요청 처리(batch) 기능을 제공하여 응답 지연을 최소화합니다. (다) 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술 뉴엔AI의 머신러닝 기반 응용 분석기술은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 정량적 분석과 구조화 작업을 수행하여 기업과 기관이 신속하고 정확한 인사이트를 확보할 수 있도록 지원하는 핵심 기술입니다. 첫째, 감성 분석기술은 사전 훈련된 대규모 언어모델(BERT, GPT 등)을 바탕으로 고객 리뷰, 댓글 등에서 긍정·부정 감성을 자동으로 분류합니다. 동사는 크라우드 소싱 기반 데이터 수집 및 정제 과정을 거쳐 정밀한 감성 분석 모델을 구축하였고, 공개된 데이터셋(NSMC)을 기준으로 자체 성능평가를 진행한 결과 91.59%의 정확도를 보였습니다. 둘째, 주제 분류기술( )은 하나의 문서가 여러 주제에 걸쳐 있을 수 있는 특성을 고려한 다중 레이블 분류(Multi-label classification) 기술입니다. 이를 통해 뉴스, 소셜 콘텐츠 등의 텍스트 데이터를 다양한 관점에서 분류할 수 있습니다. 셋째, 개체명 인식(NER) 기술은 문서 내에서 인물, 조직, 장소 등 주요 정보를 자동으로 추출하는 기술입니다. 해당 기술은 텍스트 내 의미 있는 정보를 체계적으로 구조화할 수 있는 기반을 제공합니다. 넷째, 문서 요약기술은 축약형과 생성형 요약 알고리즘을 동시에 활용하여 문서의 핵심 내용을 간결하게 전달합니다. 기술은 정보 과부하 상황에서 의사결정자의 시간 절약과 효율적인 정보 획득에 크게 기여합니다. 다섯째, 광고 탐지기술은 텍스트와 이미지 속에서 상업적 목적의 문장을 식별합니다. 자체 OCR 기술을 통해 이미지 내 문구를 인식하고, 이를 광고 여부로 분류하는 이진 분류기를 활용한 자체 테스트를 진행한 결과 80.41%의 정확도를 기록하였습니다. 이와 같은 기술력은 뉴엔AI가 보유한 자연어처리 역량, 데이터 파이프라인 자동화, 대규모 모델 최적화 능력의 결과로, 고객사의 입장에서는 동사의 제품을 사용함으로서 경쟁사 대비 정확하고 빠른 정보 분석 도구를 제공하며, AI 기반의 고도화된 의사결정을 가능케 하는 기반이 됩니다. (라) AI 빅데이터 기술개발을 위한 플랫폼 기술 및 그 외 동사는 AI기반 데이터 분석 산업에 있어 데이터 수집→가공→분석 전 과정을 단일 기업이 수직 계열화 형태로 수행하고 있으며, 이러한 전 과정에서 필요한 빅데이터 수집, 저장, 전처리, 변환, 적재 등에 필요한 기술, 텍스트마이닝과 빅데이터 검색을 위한 기술 등을 보유하고 있습니다. 또한, 동사에서는 기계학습 및 AI 솔루션의 개발과 품질을 개선하는 데 목적을 둔 MLOps 플랫폼과 데이터를 신속하고 유용하게 활용할 수 있도록 지원하는 DataOps 플랫폼을 운영하고 있습니다. 동사는 데이터 전 파이프라인을 운용하기 위한 ETL(Extract, Transform, Load)기술을 보유하였고, 대규모 로그 데이터를 효과적으로 수집하고 시각화하는 통합 로깅 시스템을 갖추고 있습니다. 또한, 빅데이터를 수집함에 있어 "Quetta_Crawler'라는 기술제품을 통하여 정형·비정형 데이터를 안정적으로 확보하고 있습니다. 동사는 장기간 데이터 사업을 진행하면서 한국어 형태소 분석 기술을 축적해 왔으며 대규모의 언어 사전 보유를 통해 한국어 처리 정밀도를 높여왔습니다. 더불어 데이터 운영 자동화 체계(DataOps)와 머신러닝 모델의 개발부터 운영까지를 자동화하는 MLOps를 통해 실시간 처리 자동화, 자원 통합 관리, 배치 스케줄링, 모니터링 등 운영 체계의 고도화를 진행해오고 있습니다. (2) 기술의 경쟁우위도 상기 '(1) 기술의 완성도'에서 언급한 바와 같이 동사는 AI기술 및 데이터의 수집~가공~분석 전 과정 에 대한 다양한 연구개발을 지속하여 차별화 기술을 다수 보유하고 있습니다. 이러한 차별화 기술들을 통하여 1) 저비용(적은 리소스를 사용)으로 2) 높은 품질의 서비스를 제공하고 있으며, 3) 고객 맞춤형 프로젝트를 수행하는 기간도 획기적으로 단축하여 경쟁력을 갖추고 있습니다. (가) 리소스 사용의
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효율성 뉴엔AI는 LLM 학습에 필수적인 연산 자원(GPU 등) 사용량을 획기적으로 절감할 수 있는 자체 학습 최적화 기술을 다수 보유하고 있습니다. 예를 들어, Multi-token Prediction 기법과 Gradient Accumulation 전략을 결합하여 동일한 추론 성능을 유지하면서도 학습 속도를 최대 5배까지 향상시켰고, 강화학습(human feedback)에 소요되는 리소스를 절감하기 위해 한국어 특화 보상함수 및 Group Relative Advantage Estimation 기반 정책 최적화 기법을 개발하였습니다. 이러한 동사 모델 특징은 사용자 시스템의 성능향상 및 필요한 자원(리소스: CPU, GPU, Memory 등)을 절약할 수 있도록 함에 따라, 고성능 서비스를 저비용 구조로 제공할 수 있는 기반을 마련하였습니다.또한, 동사의 언어모델은 자체 구축된 학습데이터 및 축적된 기술을 바탕으로 모든 기술을 내재화 하여 서비스 구성시 별도의 API를 거치지 않고 서비스에 직접연결되는 형태로 구성되어 빠른 처리속도를 특징으로 하고 있습니다. 가령 널리 알려진 OpenAI사의 GPT의 경우 학습한 데이터, 파라미터 수, 전체 구조 등을 모두 비공개로 하는 클로즈드 모델에 해당하므로 다운로드하거나 직접 배포를 하는 것은 불가능하며 반드시 API를 호출하는 형태로만 사용 가능합니다. 이러한 동사 모델 특징에 따라 사용자 시스템의 성능향상 및 필요한 자원(리소스: CPU, GPU, Memory 등)을 절약할 수 있도록 합니다. (나) 높은 서비스 품질 동사는 공공 중심이 아닌 민간중심의 매출구조를 가지고 있으며 이는 입찰가격에 따라 수주가 결정되는 공공과 달리 치열한 벤치마크테스트(BMT), POC(Proof of Concept)를 통해 경쟁해야 하는 민간사업에서 기술력과 높은 서비스 품질 경쟁력을 입증해왔습니다. 누적 500개 이상의 고객이 동사의 제품을 선택하였음에 따라 높은 신뢰도를 가지고 있습니다. 2024년 동사 매출액 197억원 중 86.8%에 해당하는 171억원이 기존 고객의 연장 및 동사 제품의 추가 사용에 따라 발생하였습니다. 과거 3년간 동사의 기존 고객을 통한 매출액이 꾸준히 증가해 왔으며, 그 세부 사항은 다음과 같습니다. [연도별 동사 신규고객 및 기존 고객 매출액] (단위: 백만원) 구분 기존 고객 신규고객 매출액 합계 연장 매출액 추가 매출액 소계 2022년 2023년 2024년 (출처: 회사 제공) (다) 고객 맞춤형 프로젝트 수행 기간 단축 동사는 기술연구소의 분석모델 파트를 통해 동사에서 수집 및 관리되는 다양한 종류의 빅데이터를 결합하여 AI 분석 모델을 연구하고, 이를 통해 고객사의 요구사항을 해결하기 위한 분석 모델을 연구/개발하는 업무를 수행합니다. 또한, 동사는 민간기업용 분석솔루션 시장의 독보적인 선두 업체로서 AI-Hub 등의 공개 데이터 제외하고 식품·뷰티·금융·전자·자동차 등 다양한 산업군의 1.2억 건의 학습데이터와 산업·업무별 900여 개의 분석 모델을 보유하고 있습니다. 또한, LLMs 학습을 위해 가공된 문장(말뭉치) 120억 건을 보유하여 활용하고 있습니다. 동사는 고객 맞춤형 분석 모델링을 위한 활동으로 컨설팅을 통해 고객 니즈를 도출하여 50여명의 인력이 10년 이상 데이터를 레이블링하였고, 개별 도메인별 분석 모델을 구축해 분석 정확도를 향상하고 있습니다. 또한, 한번 구축된 분석 모델은 동일 업종 또는 유사 산업군에서 재활용할 수 있어 솔루션 구축 기간을 단축할 수 있으며, 축적된 프로젝트 경험을 통해 최적의 분석 모델을 제안할 수 있습니다. [뉴엔ai 고객 레퍼런스].jpg [뉴엔AI 고객 레퍼런스] (3) 지식재산권 소유 내역 동사는 증권신고서 제출일 현재 기준 22건의 등록 특허를 보유하고 있으며, 특허 기술들은 동사의 여러 제품들에 사용되었습니다. 동사가 보유한 지식재산권에 대한 세부사항은 다음과 같습니다. 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용제품 출원국 특허권 인쇄물 위치정보 제공시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 질의어에