chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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따른 대량문서기반 성향 분석시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 사용자 맞춤 블로거 분석 시스템 및 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 웹 문서의 분류 및 분석 정확도를 향상시키는 문서 전처리 장치 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 노출도 분석을 이용한 유사문서 분류 장치 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 웹 문서를 이용하여 설문조사용 질의문의 결과를 획득하는 시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 문장 네트워크 기반 회의록 요약 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 개인 정보 조회 서비스 제공 밥법, 그 서버 및 이동 단말 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 소셜네트워크의 친밀도 기반 개인 네트워크 적출시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 대용량 데이터의 텍스트마이닝을 위한 의미기반 분류 추출시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 소셜네트워크 통합 분석을 위한 다중구조 데이터 규격화 처리시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 HTML파일로부터 비정형 메타 데이터를 추출하는 장치 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 단어 패턴을 이용한 카테고리 및 감성 분석시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 온라인 기반의 위기관리 대응 매뉴얼 자동 생성장치 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 이미지 처리 장치 및 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 공간 및 텍스트 정보를 사용한 사회적 관심 영역 추정 장치 및 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 소셜 데이터 분류 시스템 및 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 단문 분류 시스템 및 방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 실시간 통합분석검색 시스템 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축방법 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체 뉴엔에이아이 대한민국 특허권 텍스트 데이터에 대한 주제별 분류 사전 구축방법 및 이를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta_K-Beauty Insight(퀘타 케이뷰티 인사이트) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta Audience(퀘타 오디언스) 1.0 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta Global MI (퀘타 글로벌 엠아이) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta KeywordExtraction (퀘타 키워드익스트랙션) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta K-Market Lens (퀘타 케이마켓 랜즈) 1.0 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta LLMs (퀘타 엘엘엠즈) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta NER (퀘타 엔이알) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta NLP (퀘타 엔엘피) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta SentimentAnalysis (퀘타 센티멘트아날리시스) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta SimpleCloud (퀘타 심플클라우드) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta SpamDetection (퀘타 스팸디텍션) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta SubjectClassify (퀘타 서브젝트클레시파이) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta Summary (퀘타 서머리) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta Topic (퀘타 토픽) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 Quetta TrendGPT (퀘타 트랜드지피티) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 RIS-K Crawler v4.0 위기관리 크롤러) 뉴엔에이아이 대한민국 저작권 소셜데이터 분류엔진 EAM2 (이에이엠2) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 웹와치 (Web Watch) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 뉴스티커(Ticker-K) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 인터넷뉴스클리핑시스템(Web Clip) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 기자관리정보시스템(Press Management System) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증
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기사전자스크랩시스템(e-Scrap) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 전문전보지식관리시스템(Premium-K) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 홈페이지티커(H-Ticker) 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 위기관리정보시스템 뉴엔에이아이 대한민국 프로그램등록증 뉴엔에이아이 대한민국 (4) 외부기관의 기술평가 내역 동사는 2024년 07월 05일 한국거래소에 기술성장기업 특례상장을 위한 기술평가를 신청하였으며, 2024년 08월에는 한국거래소가 지정한 외부평가기관인 나이스평가정보와 기술보증기금의 기술평가, 현장실사 및 PT를 진행하였습니다. 2024년 09월 11일에 양 평가기관으로부터 획득한 기술평가등급은 각각 'A', 'A' 입니다. 평가기관 평가대상기술명 평가결과 평가기간 나이스평가정보 1. AI기반 소비자 언어 이해 및 정보 분석 기술 2. 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기술 3. 빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술 A 기술보증기금 A (5) 연구인력의 수준 (가) 연구개발 조직 동사는 2004년 5월 설립 후, 2008년 11월에 기업부설연구소를 창설하였습니다. 이후 연구개발인력을 지속해서 확충하여 2025년 1분기말 연구개발로 근무하는 임직원이 121명으로 증가하였습니다. 앞으로도 연구개발인력을 지속해서 확충하여 AI산업을 발전시켜 나아갈 예정입니다. 연구개발 조직도_뉴엔.jpg 연구개발 조직도 (나) 연구개발인력 증감표 [연구개발인력 증감표] (단위: 명) 구 분 직위 기초 증가 감소 기말 22년도 부장 차장 과장 대리 사원 계 23년도 부장 차장 과장 대리 사원 계 2024년도 부장 차장 과장 대리 사원 계 2025년 1분기 부장 차장 과장 대리 사원 계 주1) 해당 표에 임원은 제외되었습니다. (다) 연구개발인력 구성 [2025년 1분기 기준 연구개발인력 구성] (단위: 명) 학력 박사 석사 학사 기타 인원수 (라) 주요 연구개발인력 현황 [주요 연구개발인력 현황] 성명 /직위 주요약력 박정호 연구소장 학력 2001.02 졸업 경희대학교 원자력공학과 주요경력 2004.05~현재 ㈜뉴엔에이아이 연구소장 ㈜썬넷 사원 신청회사 주요연구실적 2023.12~ AI Issue Finding Service / 부정이슈의 확산 및 예측 모델 개발 2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 개발 2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발 2022.11~2023.05 트렌드 분석 플랫폼 / 약신호 데이터로 부터 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 개발 2022.11~2023.07 신규 트랜드 아이템 예측 데이터 생성 시스템 설계 및 개발 2022.10~2023.01 식품 마켓/VOC Insight 플랫폼 구축 / 식품 소비자 불만에 대한 유형분류 모델 개발 2021.03~2021.07 인테리어 및 시공 트랜드 분석 시스템 구축 / 온라인 데이터 기반 공간(거실, 침실, 욕실 등) 분석 모델 개발(이하 중략) 그 외 주요연구실적 류승완 이사 학력 2011.02 졸업 한국열린사이버대학교 정보통신공학과 주요경력 2008.10~현재 ㈜뉴엔에이아이 이사 ㈜포씨소프트 과장 ㈜위즈그룹 과장 ㈜대원씨앤에이홀딩스 사원 신청회사 주요연구실적 2019.12~2020.05 입점브랜드 추천 AI 모델 개발 2016.01~2016.12 중국 패션 트렌드 분석시스템 개발 2015.01~2015.10 북미 자동차 VDS 예측 모델 개발 2011.01~2015.12 텍스트 마이닝 엔진, 형태소 분석 엔진 개발 및 고도화 2012.01~2012.12 글로벌 VOC 평가 시스템 구축 PL 그 외 주요연구실적 2006.09~2007.02 해운물류 시스템 개편 2005.06~2025.11 검색서비스 구축 2002.09~2002.11 애니메이션 랜더링 플랫폼 개발 김OO 부장 학력 2008.08 졸업 동의대학교 정보소재공학과 주요경력 2022.08~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 ㈜두유비 차장 ㈜아이티엔제이
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연구소장 울산대학교 석사 연구원 ㈜아이티공간 책임연구원 루카스INT 사장 ㈜씨엠지테크윈 대리 ㈜유니크코리아NI 주임연구원 신청회사 주요연구실적 2022.08~ 자연어처리를 위한 NLP AI 및 대형언어모델 연구 2022.08~ AI 관련 특허 출원 그 외 주요연구실적 2012.08~2022.07 자연어처리 AI 연구 및 상용화 2012.08~2022.07 AI 관련 특허 출원 및 논문 발표 2011.06~2020.08 스마트 팩토리 및 대기업 연계 머신러닝 및 딥러닝 연구 다수 2008.07~2011.05 IoT 기반 스마트 디바이스 연구 개발 및 상용화 김OO 차장 학력 2016.08 졸업 국가평생교육 진흥원 정보통신공학 전공 주요경력 2004.09~현재 ㈜뉴엔에이아이 차장 신청회사 주요연구실적 2023.01~ Quettai 3.0 구축 (UI, 텍스트 마이닝 담당) 2023.05~2024.03 EAM2 신규 TA 분석 엔진 설계 및 개발 2022.10~2023.05 데이터 트렌드 분석 구축 (텍스트 마이닝 담당) 2021.08 특허 출원- 데이터 분류 분석에 따른 패턴 사전 구축 방법 특허 출원 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 김OO 과장 학력 2010.02 졸업 부경대학교 패션디자인학과 주요경력 2013.12~현재 ㈜뉴엔에이아이 과장 신청회사 주요연구실적 2024.08~ Quettai 소셜 AI 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 환경 구축 및 검색시스템 운영 2024.01~2024.04 VectorSearch 플랫폼 설계 및 구축 2023.11~2024.02 Quettai 시스템 인프라 설계 및 구축 2023.07~2024.08 Quettai 시스템 데이터 아키텍처 설계/구축 2023.05~ 양산형 검색플랫폼 기술교육 및 사내기술지원 2022.11~2023.10 소셜 빅데이터 기반 트렌드 분석(트렌드) 검색환경 구축 2022.03~ Lucy_R 2.0 미디어분석 플랫폼 인프라/아키텍처 설계, 구축 운영 2021.04~ 심화분석 시스템을 이용한 보고서사업 데이터지원 업무 다수 그 외 주요연구실적 최OO 이사 학력 2002.02 졸업 한국기술교육대학교 정보통신과 주요경력 2004.05~현재 ㈜뉴엔에이아이 이사 ㈜썬넷 사원 신청회사 주요연구실적 2023.10~2024.06 인스타그램 채널 수집 서비스 / 인스타그램 채널 수집 및 데이터 통합 서비스 개발 2023.07~2023.09 이슈 생성 및 확산 데이터 서비스 / 이슈 대상 선정 및 데이터 서비스 개발 2023.04~2023.06 트위터 수집 엔진 업그레이드 / 트위터 수집 기능 고도화 개발 2022.09~2023.01 소셜 미디어 분석시스템 / 해외 미디어 및SNS 인플로언서 데이터 수집 개발 2022.02~2022.05 쇼핑 인사이트 정보 서비스 / 쇼핑인기 키워드 통계 정보 발굴 및 상품 정보 수집 개발 2021.09~2022.03 Youtube 채널 수집 서비스 / Youtube 채널 수집 및 데이터 서비스 개발 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 박OO 부장 학력 2004.02 졸업 단국대학교 전산통계학과 주요경력 2004.10~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 신청회사 주요연구실적 2024.01~ Social VOC 리스닝 서비스 구축 2023.10~2023.12 글로벌 판가관리 서비스 구축 2023.07~2023.10 쇼핑몰 상품 및 리뷰 수집분류 서비스 구축 2023.04~2023.07 데이터 공급 서비스 구축 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 김OO 부장 학력 2011.02 졸업 한국방송통신대학교 컴퓨터과학과 주요경력 2021.08~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 ㈜데이터게이트코리아 부장 ㈜제이빅에스앤씨 부장 ㈜에스테스 과장 ㈜스타버스트 실장 ㈜성문컴퓨터 사원 신청회사 주요연구실적 2024.08~2024.11 AI기반 외신 빅데이터 분석 플랫폼 2023.01~2023.12 E커머스 판매상품 및 리뷰 연계 분석 2022.01~2022.12 AI 기반 실시간 음성인식 번역 서비스 2020.02~2021.10 비정형 텍스트 분석 플랫폼 그 외 주요연구실적
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2019.12~2020.02 방송 스트리밍 서비스 및 홈페이지고도화 2019.05~2019.11 데이터 거버넌스 분석 및 검색 포털 2018.10~2019.02 데이터 포털 구축 및 형태소 분석 처리 2015.09~2015.12 이산가족 및 유전정보 관리 시스템 구축 2015.03~2015.08 교육원 JAVA기반 LMS 및 학사관리 구축 2014.06~2014.10 회담정보시스템 구축 사업 2012.01~2012.11 통합장비수리 시스템 구축 사업 배OO 부장 학력 2001.02 졸업 신구대학교 방사선과 주요경력 2012.08~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 ㈜투비즈테크놀러지 과장 ㈜창조와응용 대리 ㈜코토스 대리 ㈜조은시큐리티 대리 ㈜커널아이티웨어 사원 신청회사 주요연구실적 2024.11~ 온라인 이슈 빅데이터 분석 2024.10~ 온라인이슈 모니터링 2024.07~ 온라인 이슈 모니터링 2024.04~ 소비자 리뷰 분석 2024.03~ 포털뉴스 모니터링 및 분석 2024.01~ 온라인 데이터 공급 2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구성 2023.01~2023.12 글로벌 영향력자 분석 2023.01~2024.01 소셜 온라인 모니터링 2022.12~2024.01 반도체 글로벌 모니터링 2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 2022.12~2024.01 홍보실 온라인 모니터링 2022.12~2024.01 소셜 온라인 모니터링 그 외 주요연구실적 - 서비스 시스템 아키텍쳐 설계 및 관리 - 운영중인 서비스 시스템의 프로세스 및 업무 효율화 - 서비스 시스템에 활용되는 Open source software 및 Closed Source software 검토 이OO 부장 학력 2004.02 졸업 신흥대학교 컴퓨터정보과 주요경력 ㈜뉴엔에이아이 부장 신청회사 주요연구실적 2010.01~ 뉴미디어 / 글로벌 센싱/9개 언어 통합 모니터링 솔루션/이슈 단계별 알람/AI 이미지 특정인 센싱·분석 2022.12~2023.06 트렌드 분석 플랫폼/트렌드 선행 캐칭 2022.03~2022.11 빅데이터 분석시스템 / 식품 브랜드 비교 2021.01~2022.02 빅데이터 분석시스템/인테리어 제품·브랜드 비교 분석 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 양OO 부장 학력 2022.07 수료 중앙대학교 컴퓨터공학과 박사 수료 주요경력 2011.02~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 ㈜거룡아이티 대리 신청회사 주요연구실적 2023.12~ AI Issue Finding Service / AI를 이용한 여론동향 예측 모델 개발 2022.12~2023.05 건강정보 트랜드 분석서비스 구축 / 보험사기 의심컨텐츠 추론엔진 개발 2022.05~2022.12 실시간 온라인 모니터링 운영 / 후기에 대한 부정 이슈 분류 모델 개발 2022.02~2022.05 부정이슈 모니터링 서비스 / 부정 이슈 추출모델 개발 2021.08~2022.01 외부 고객의 소리 모니터링 서비스 / SNS 데이터에서 감정추론 모델 개발 2021.05~2021.07 소셜 빅데이터 분석 시스템 고도화 / 소셜 빅데이터 처리 엔진 개발 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 2012.08~2022.07 신조어 및 이모티콘 감성사전 구축에 대한 특허 출언 및 논문 발표 2007.10~2012.07 PDA를 이용한 결제 시스템 개발 및 암호화 모듈 개발 2007.10~2012.07 물류센터 업무 효율화를 위한 PDA 입/출고 시스템 개발 권OO 차장 학력 2003.02 졸업 주엽공업고등학교 주요경력 ㈜뉴엔에이아이 차장 ㈜티시스 차장 ㈜지핀스 대리 ㈜뉴엔에이아이 사원 ㈜애트 사원 신청회사 주요연구실적 2023.10~ MI 구축, 수집 배치 및 GPT통신 개발 2022.06~ 분석 플랫폼 구축 및 운영, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서, 관리자페이지 등 개발 2021.06~ 센싱시스템, 수집 배치 및 대시보드, 일일 보고서 ,원문 번역, GPT 요약,기업 자동 분류 등 개발 2021.05~2023.09 데이터 공급, 수집 배치 개발 및 DATA API 개발 그
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외 주요연구실적 2010.10~2021.05 기간계 시스템 2008.03~2008.07 홈페이지 차세대 2007.10~2008.03 홈페이지 리뉴얼 서OO 차장 학력 2009.02 졸업 협성대학교 컴퓨터공학과 주요경력 2012.07~현재 ㈜뉴엔에이아이 차장 ㈜어니컴 주임연구원 ㈜아구스 연구원 신청회사 주요연구실적 2023.06~ Quetta K-Beauty Insight/ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리 2022.06~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발, 데이터 운용 관리 2021.07~ 외부정보 수집 프로젝트, 정규식을 사용한 개인정보 감지와 마스킹 방안 연구 개발 2017.01~ 뷰티 플랫폼 설계 및 개발 2015.04~2017.04 외부데이터 수집 프로젝트 개발 2013.10~2018.07 사업부 V2V데이터 공급 프로젝트 개발 2013.07~2013.10 데이터 공급 프로젝트 개발 2013.05~2013.07 데이터 공급 프로젝트 개발 그 외 주요연구실적 2010.04~2012.06 Web Test Forte, Smart Phone Network Test Tool 프로젝트 개발, 제 11회 모바일 기술대상 방통위원장상 수상 김OO 부장 학력 2002.02 졸업 청주대학교 컴퓨터정보과 주요경력 2008.10~현재 ㈜뉴엔에이아이 부장 ㈜백헤드 과장 ㈜컴에이지 과장 ㈜나린 대리 ㈜컴에이지 사원 ㈜이패스 사원 신청회사 주요연구실적 2024.08~2024.11 온라인 데이터 공급 서비스 구축 / GPT를 이용한 데이터 분류 시스템 설계 2024.04~2024.07 소비자리뷰 분석 시스템 구축 / 온라인스토어 리뷰 기반 속성(가격/디자인/내구성/화질 등) 분석 모델 설계 2023.11~2024.03 온라인 모델 정보 시스템 구축 / 온라인스토어의 제품의 스펙을 분류 가격, 리뷰평점, 유사 제품탐지 분석 설계 2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / RAG를 활용한 실시간 이슈기반 질의 응답 시스템 설계 2023.06~2023.09 Store crawling 분석서비스 / 온라인 스토어 리뷰 기반 분석 모델 개발 2023.04~2023.09 리콜 데이터 분석 글로벌 리콜데이터 분류 모델 개발 2022.11~2023.07 데이터 수집/분석 및 예측 데이터 생성시스템 개발 2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 분석서비스 구축 / SNS 내용 기사 인용 분석 모델 설계 2022.05~2022.07 소셜리스닝 시스템 구축 / 온라인 기반 데이터 분석 모델 개발, 온라인 리뷰 분석 모델 2021.06~2022.04 센싱시스템 구축(이하 중략) 그 외 주요연구실적 박OO 차장 학력 2011.02 졸업 이화여자대학교 경영학과 주요경력 2014.01~현재 ㈜뉴엔에이아이 차장 ㈜골드오션커뮤니케이션즈 대리 신청회사 주요연구실적 2024.08~2024.11 마켓인사이트 모니터링 서비스 구축 / LLM 기반 이벤트 확산 분석 모델 기획 2024.08~2024.10 뉴스 데이터 공급 서비스 구축 / LLM 기반 데이터 분석 자동화 모델 기획, 사전 구축 2023.10~2024.02 매체영향력지수 평가 서비스 구축 / 지수 설계, 머신러닝 기반 기사의 SNS 확산 분석 모델 기획 2023.09~2024.02 Global MI 분석서비스 구축 / 머신러닝 기반 키워드 발굴 로직 기획, 사전 구축 2022.12~2023.05 건강정보 트렌드 분석 서비스 구축 / 질병 및 치료법 사전 구축, 의료기관 및 비급여 데이터 체계 설계, UI 기획 2022.11~2024.11 식품 트렌드 캐칭 서비스 구축 / 신규 트렌드 아이템 발굴 모델 기획, 급상승 키워드 추출 모델 기획, UI 기획 2022.09~2022.12 식품 리뷰 데이터 공급 서비스 구축 / 상품 표준화 작업 자동화 기획 2022.09~2022.12 글로벌 영향력자 인용 보도 분석서비스 구축 / 영향력자 뉴스 인용 분석 기획 2022.05~2024.07 소셜브랜드지수 모니터링 서비스 구축 / 지수 설계, 사전 구축, UI 기획
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2021.11~2022.04 식품 브랜드 분석서비스 구축 / 문서 인기도 지수 설계, 사전 구축, UI 기획 2021.08~2021.12 외부 VOC 이슈 탐지 서비스 구축 / VOC 이슈 데이터 군집화, 위험지수 설계 2021.07~2021.11 ESG 평가 서비스 구축 / ESG 항목 분류 학습데이터 구축, UI 기획 (이하 중략) 그 외 주요연구실적 2010.07~2011.01 글로벌 마케팅 모니터링 / 해외법인 홈페이지 운영 기준 설계 및 평가, 영어권 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획 2011.02~2011.09 Global Call 온라인 마케팅 / 국내 거주 외국인 대상 국제전화 서비스 온라인 마케팅 기획 2011.10~2012.01 온라인 마케팅 / 인도 현지 3D Smart TV 온라인 마케팅 기획 (6) 기술의 상용화 경쟁력 동사는 오랜 업력과 연구개발을 통해 기술제품이 동사의 Quetta_Enterprise, Quetta_Service 제품 등에 적용되어 이미 상용화를 거쳐 보급되어 매출과 영업이익을 달성하고 있을 만큼 시장에서 제품의 경쟁력을 인정받고 있습니다. [동사 제품구분별 고객사 수] (단위: 개) 구분 2024년 2023년 2022년 기타 합계 주) 한 곳의 고객사에서 여러 제품(Quetta_Enterprise와 Quetta_Data를 둘 다 이용)을 사용함에 따라 고객사는 중복 계상될 수 있음에 유의하시기 바랍니다. (출처: 회사 자료) 동사는 데이터 분석을 통하여 경영상의 의사결정에 도움을 받고자 하는 다양한 산업군의 고객들을 확보하고 있으며 그 내역은 다음과 같습니다. [고객 업종별 동사 매출 분포도] (단위: 백만원) 구분 2024년 2023년 2022년 제조 공공 식품 통신 유통 화장품 광고 금융 IT 은행 미디어 패션 보험 건설 교육 기타 합계 (출처: 회사 제공) (7) 판매 전략(가) 영업 조직 [뉴엔AI 영업 조직도] [뉴엔ai 영업 조직도].jpg [뉴엔ai 영업 조직도] 부서명 업무내용 엔터프라이즈 그룹 사업기획팀 뷰티/식음료/유통/서비스 업종에 특화된 맞춤 서비스 ( Quetta_Enterprise) 와 중견 /중소기업 타깃의 표준서비스 ( Quetta_Service ) 판매를 전담 사업개발팀 금융 / B2B / 제조(뷰티,식음료 이외) / 공공 분야에 맞춤 서비스 ( Quetta_Enterprise ) 와 데이터 공급서비스 ( Quetta_Data ) 판매를 전담 동사의 영업 조직은 크게 사업개발팀과 사업기획팀으로 구성되어 있습니다. 각 팀의 업종별 전담 영업담당자들은 동사의 AI 서비스에 대한 기술 이해도와 업종별 전문 지식을 겸비하고 있으며, 고객사에서 동사 AI 서비스의 활용도를 높일 수 있도록 컨설팅을 병행해 제안하고 있습니다. 해당 조직은 증권신고서 제출일 현제 각 팀별 4인 및 총괄임원을 포함한 9명으로 구성되어있습니다. 영업조직 구성원들은 데이터 관련 업종의 유경험자들로서, 석사 이상의 학위를 취득한 전문 인력으로 구성되었습니다. 동사는 상장 이후 영업 조직을 강화하기 위하여 현재의 2팀 체제에서 상기 그림의 우측과 같이 조직을 더 세분화하여 대기업, 공공, 중견그룹 이하, 신상품 및 해외 조직으로 재편함으로써 세일즈 전문성을 강화할 예정입니다. (나) 영업 전략 뉴엔AI는 인바운드(추천 및 유입)와 아웃바운드(직접 발굴) 방식의 병행 영업 전략을 운영하고 있으며, 이를 SFA(Sales Force Automation) 시스템을 통해 체계적으로 관리하고 있습니다. SFA 시스템 내에서는 영업 기회의 발굴부터 계약 체결까지의 전 과정을 공유하고, BANT(예산(Budget), 의사결정권자(Authority), 니즈(Needs), 시기(Timeframe))프레임워크를 활용해 사업 적합성을 검토합니다. 현재 동사 인바운드와 아웃바운드 비중은 유사한 수준이나, 상장 이후에는 아웃바운드 비중을 보다 확대하여 신규 고객의 유치에 박차를 가할 계획입니다. 또한, 사전 정의된 제안 모듈을 기반으로 평균 3개월 이내의 빠른 계약 완료가 가능하여, 시장에서
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영업 경쟁력을 확보하고 있습니다. (다) 고객 유지 전략 뉴엔AI는 연 단위 구독형 AI 분석 서비스를 기반으로 하는 SaaS 사업모델을 운영하고 있으며, 이는 초기 구축형 사업 대비 인프라 투자 부담이 적고 유연한 해지가 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 이러한 구조는 고객 만족도가 계약 지속 여부에 직접적으로 영향을 미치기 때문에, 경쟁사의 구축형 AI 사업모델 대비 고객 유지 및 이탈 방지 전략이 사업의 핵심 성공 요소로 작용합니다. 첫 번째 고객 유지 전략은 고객 맞춤형 서비스 고도화입니다. 업종별(예: 뷰티, 식품, 가전, 자동차 등) 또는 부서별(예: 마케팅, 품질, 영업, 고객지원 등)로 특화된 기능을 지속적으로 개발하고 반영하여, 고객이 자신의 업무 환경에 맞춘 서비스를 활용할 수 있도록 지원합니다. 또한 사용자 행동 로그를 분석해 고객이 인지하지 못한 불편사항(Unmet Needs)을 사전에 파악하고 기능을 개선함으로써, 고객 만족도를 선제적으로 높이는 체계를 갖추고 있습니다. 두 번째와 세 번째 고객 유지 전략은 전략은 CRM 기반의 체계적인 커뮤니케이션 관리와 정량적 ROI 리포트를 통한 서비스 가치 증명입니다. 계약 이후 고객과의 소통 내용은 세일즈포스 기반 CRM 시스템에 기록되며, 주요 요구사항은 반영 시점과 함께 관리되어 피드백 및 개선 공유가 정기적으로 이뤄집니다. 아울러 AI 서비스의 성과를 수치로 환산해, 경쟁 서비스와의 품질·비용 대비 효율성을 비교·설명하는 ROI 리포트를 제공함으로써, 고객에게 동사 서비스의 지속적 가치를 명확하게 인식시키고 있습니다. 이러한 일련의 전략은 고객의 재계약을 유도하고 장기적 파트너십을 강화하는 데 핵심 역할을 하고 있습니다. (8) 사업의 확장 가능성 [뉴엔ai 중장기 성장 전략].jpg [뉴엔AI 중장기 성장 전략] (가) 신규 제품 출시 동사는 신규 사업으로 대기업 고객 대상 제품인 Quetta_Global MI, Quetta_Audience, Quetta_health, Quetta_ESG 서비스와 비교적 중소기업 고객을 대상으로 하는 Quetta_K-Market Lens, Quetta Globalization 서비스, 전문용어 통역 플랫폼을 2028년까지 출시하기 위해 준비중입니다. 각 제품별 자세한 설명은「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 - ② 신규제품 매출 추정 -㉮ 신규 제품별 개요」을 참조하시기 바랍니다. [뉴엔AI 출시 예정 신규 서비스 현황] 구분 대상서비스 서비스개요 글로벌 500대 기업의 시장 동향 및 이슈 현황 분석 서비스 Influencer(오피니언 리더)의 발언을 기반으로 '사회적 영향력' 분석 서비스 보험금 과잉 청구 사전 감지 서비스 기업의 ESG에 관한 활동과 경쟁사들의 정보, 주식 및 거시경제 분석 서비스 업종별 타겟 시장의 트렌드 및 e커머스 분석 다양한 한국 콘텐츠 DATA를 모델링하여 다국어로번역 후 GLOBAL 고객사들에게 제공하는 서비스 기타매출 전문용어 통역 플랫폼 분야별 전문 용어들을 150국가, 30개 언어권 데이터를 통하여 전문용어를 추출 및 학습하여 번역지원 (나) 해외 진출 계획 동사는 2006년부터 국내 글로벌 기업의 20개국 이상의 해외법인 온라인 비정형 텍스트 데이터 수집정제 및 AI분석 사업을 진행하면서, 글로벌 온라인 비정형 텍스트 빅데이터 AI 시장에 대한 기업들의 잠재 수요를 발견하였습니다. 따라서 해외에 진출한 국내 대기업들과 프로젝트를 진행하면서 글로벌 비정형 텍스트 분석 기술을 고도화해왔습니다. 동사는 해외 수출을 위한 제품화나 해외 진출을 위한 영업활동이 부재한 단계에서도, 해외 고객(잠재)고객의 서비스 제공 문의를 받아왔고, 2023년엔 대만의 시장분석 대행사와 온라인 비정형 빅데이터 분석 서비스 사용 계약체결을 하기도 하였습니다. 뉴엔AI는 국내 시장 및 한국어 컨텐츠의 분석에 강점을
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가지고 있습니다. 따라서, 국내 시장 정보에 대한 분석을 원하는 글로벌 기업들을 위주로 영업할 예정입니다.최근 'K-Beauty(케이뷰티)는 단순한 유행을 넘어, 전 세계 뷰티 산업에서 확고한 카테고리로 자리 잡은 대표적 한류 산업으로 평가받고 있습니다. 한국 화장품의 위상은 제품의 기술력, 트렌드 주도력, 그리고 글로벌 시장 내 브랜드 파워 측면에서 꾸준히 강화되는 추세입니다. 2025년 하반기부터 2026년까지 K-Beauty Insight플랫폼을 해외 국가(미국, 일본, 인도, 유럽, 중동, 동남아시아, 중국 등)에 수출하면서 본격적인 해외 진출을 진행하고자 합니다. 성공 사례가 많이 나온 해외 국가에 전략적 판매 파트너(리셀러 및 합작 파트너)를 발굴하여 판매마케팅을 강화할 계획입니다. 2027년부터 전략적 진출 국가 대상의 Needs에 특화된 Quetta_Globalization 온라인 비정형 텍스트 분석으로 현지화 개발 공급하면서 2028년부터 2030년까지 단계별 글로벌 서비스를 확산해 나갈 계획입니다. Quetta Globalization 서비스는 Quettai 3.0 제품을 다국어로 번역 후 다국적 고객사에 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 별도의 시스템 구축 없이 각국 현지에 일본어, 중국어, 영어 및 다국어로 한국시장 데이터를 제공하는 것을 목표로 함에 따라, 한국 시장의 위상 제고에 따라, 다국적 기업들의 한국시장 데이터 수요가 증가하는 경우 동사의 Quetta Globalizaion에 대한 관심 또한 높아질 것으로 생각됩니다. 라. 재무상황 (1) 재무적 성장성 동사의 최근 3개년 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다. [최근 3개년 성장성 및 수익성 지표 현황] (단위: 천원, %) 구분 2024년 2023년 2022년 회계기준 K-IFRS K-IFRS K-IFRS 영업수익 영업수익 성장률 매출원가 매출원가율 영업이익 영업이익률 당기순이익(손실) 당기순이익률 동사의 영업수익은 연결재무제표 기준 2022년 15,282,903 천원, 2023년 17,879,848 천원, 2024년 19,716,215 천원을 기록하였습니다. 영업이익은 2022년 1,827,518 천원, 2023년 1,475,679 천원, 2024년 429,017 천원을 기록하였습니다.최근 3개년 동사의 영업수익은 매년 10% 넘게 성장하였습니다. 이는 2018년 이후 출시한 Quetta_Service, Quetta_Data 서비스의 확장에 기인합니다. 하지만 가장 매출비중이 큰 Quetta_Enterprise 서비스의 신규 고객처 수가 감소하여 2022년 이후 2024년까지 성장률이 감소하였습니다. 하지만 2025년부터 출시하는 신규 Quetta_Enterprise 서비스 확장의 영향으로 2025년부터는 매출성장률이 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 영업이익률은 2022년 12.0%, 2023년 8.3%, 2024년 2.2%로 지속적으로 하락하였습니다. 이러한 영업이익률의 하락은 2022년부터 본격화된 AI 관련 투자 확대에 따른 비용 증가에 기인합니다. 동사는 2022년 AI 연구 전담 부서를 신설하고, 해당 부서 인력을 2022년 28명, 2023년 23명, 2024년 6명 순으로 단계적으로 확충하였습니다. 이에 따라 연구개발비용이 급증하였으며, 그 추이는 아래 표와 같습니다. [최근 3개년 경상연구개발비 추이] (단위: 천원) 구분 2024년 2023년 2022년 인건비 인건비 외 합계 주1) 인건비 외 항목에는 성능시험료, 임대료, 정부보조금 등이 포함되었습니다. 2024년 온기의 경우 약 6억원의 상장준비 및 리브랜딩과 관련된 일반지급수수료, 1.6억원의 주식보상비용, 복리후생비 및 세금과 공과 2.7억원, 신규 서버 감가상각비 1.6억원 등의 영업비용 증가가 발생하여 수익 악화가 이루어졌습니다. 동사는 이러한 일시적 혹은 비경상적인 비용 및 조직에 대한 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다.동사는 2024년 상반기에는 Quetta_Service 라인의 Quetta_K-Beauty
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서비스를 신규 런칭하였고, 하반기에는 Quettai_3.0 및 K-Market Lens 서비스를 추가로 출시하였습니다. 2025년에는 Global MI, Audience서비스를 성공적으로 출시하였으며, health 서비스도 출시를 앞두고 있습니다. 해당 신규 서비스들은 이미 고객사와의 POC를 통해 시장성과 실효성을 입증받았으며, 이에 따라 향후 매출 성장률 회복 및 영업이익 개선이 기대됩니다. (2) 재무적 안정성 동사의 최근 3개년 유동비율 및 부채비율을 포함한 주요 재무 안정성과 관련된 지표는 다음과 같습니다. [주요 재무 안정성 지표] (단위: %, 천원) 구분 2024년 2023년 2022년 업종 평균 부채비율 유동비율 차입금의존도 이자보상배율(배) 영업활동으로 인한 현금흐름 주1) 상기 수치는 감사를 받은 K-IFRS 재무제표 기준입니다. 주2) 업종 평균은 한국은행에서 2024년 12월 발간한 2023년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다. 동사의 부채비율은 2022년 114.8%, 2023년 195.7%, 2024년 40.9%로 업종 평균 대비 변동폭이 컸으나, 2024년에는 안정적인 수준으로 개선되었습니다. 이는 일부 차입금의 상환 및 상환전환우선주의 보통주 전환에 따른 결과로 보이며 회사의 재무구조가 점진적으로 안정화되고 있음을 보여줍니다. 유동비율은 2022년 179.5%, 2023년 114.5%, 2024년 253.7%로 업종 평균 152.1%을 상회하며, 단기 채무 상환 능력이 충분함을 나타냅니다. 차입금 의존도는 2022년 34.0%, 2023년 18.7%, 2024년 18.4%로 감소 추세를 보이고 있으며, 업종 평균 20.6%와 유사한 수준을 유지하고 있습니다. 이자보상배율은 2022년 8.8배, 2023년 4.8배, 2024년 1.5배 수준으로 업종 평균 4.6배보다 낮은 수준이지만, 최근 연도 1배 이상 수준으로 취약한 수준은 아닙니다. 영업활동으로 인한 현금흐름은 2022년 약 44 억원, 2023년 약 16 억원으로 높은 수준을 기록했으나, 2024년에는 약 0.6 억원으로 감소하였습니다. 2024년 영업활동 현금흐름 감소는 연구개발비용 지출로 인한 영업 수익성 하락 및 계약자산 및 부채의 증감 영향을 받은 것으로 판단되며, 동사는 이를 개선하기 위한 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. (3) 재무자료의 신뢰성 사업연도 구분 감사인 감사의견 의견변형사유 계속기업 관련중요한 불확실성 강조사항 핵심감사사항 2024년 (제21기) 감사보고서 삼일회계법인 적정 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 3분기검토보고서 삼일회계법인 적정 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 반기감사보고서 삼일회계법인 적정 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 해당사항없음 2023년(제20기) 감사보고서 이촌회계법인 적정 해당사항없음 해당사항없음 주1) 해당사항없음 2022년(제19기) 감사보고서 이촌회계법인 적정 해당사항없음 해당사항없음 주2) 해당사항없음 주1) 독립된 감사인의 감사보고서 강조사항 감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 33에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다. 재무제표에 대한 주석 33에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제 1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채 인식에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2022년 12월 31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 665백만원 및 367백만원 증가하였으며, 2022년 12월 31일과 2021년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 1백만원 증가 및 41백만원 감소하였습니다. 주2) 독립된
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감사인의 감사보고서 강조사항 감사의견에는 영향을 미치지 않는 사항으로서 이용자는 주석 34에 주의를 기울여야할 필요가 있습니다. 재무제표에 대한 주석 34에 기술하고 있는 바와 같이 회사는 기업회계기준서 제1019호에 따른 확정급여부채 및 기업회계기준서 제1116호에 따른 사용권자산, 기업회계기준서 제1102호에 따른 주식선택권, 기업회계기준서 제1038호에 따른 무형자산, 발생주의에 따른 비용과 부채에 대한 인식 및 측정, 분류 관련 수정사항을 발견하였습니다. 이러한 사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 2023년 12월31일로 종료되는 회계기간의 재무제표를 재작성 하였습니다. 이로 인하여 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일 현재 회사의 순자산은 653백만원 및 665백만원 증가하였으며, 2023년 12월 31일과 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 당기순이익은 15백만원 감소 및 1백만원 증가하였습니다. (나) 감사인의 독립성 외부감사인 및 그 임직원과 동사 간에는 감사인의 독립성 훼손을 의심할 만한 이해관계가 존재하지 않습니다. (다) K-IFRS 도입에 대한 적정성 동사는 2020년 1월 1일부터 한국기업회계기준에서 한국채택국제회계기준으로 전환하였으며 IFRS 도입 이후 3사업연도 이상 경과하였습니다. 동 회계기간 동안 재무제표에 대한 감사의견 또한 적정의견을 수령한 바, K-IFRS 도입의 적정성과 관련하여 결격이 될만한 요소는 발견하지 못하였습니다. [뉴엔AI 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 도입 현황] 구분 내용 K-IFRS 도입 준비기간 K-IFRS 담당 인력 직위 성명 담당업무 주요경력 CFO 박성규 경영지원총괄 한양대학교 경영학과 졸업(~'08.02) 다우데이타 경영지원팀('08.01~'12.06, 4년) 미래테크놀로지 경영지원팀장('12.06~'22.11, 10년) 뉴엔에이아이 재무이사('22.12~현재) 차장 김길환 경영지원팀장 경상대학교 경영학과 졸업 (~'13.02) 뉴엔에이아이('13.02~현재 회계시스템 구축 구축기간 구축비용 공급자 더존 i-Cube 컨설팅/자문 계약기간 자문료 공급자 임직원 교육내용 임직원을 대상으로 회계처리 방법에 대한 교육을 실시하여 재무 관리를 체계적으로 개선하고, 회계 지식과 실무 능력을 강화 연결재무제표 작성대상 종속회사 해당없음 주) 동사는 K-IFRS로의 전환을 자체적으로 진행하였음에 따라 구축비용이 적고, 별도의 컨설팅 또는 자문 비용이 존재하지 않습니다. (4) 적정 공시 능력 동사는 상장 이후 관련 법규에서 정하는 제반 공시의무를 적절하게 수행할 수 있는 인력 및 조직을 아래와 같이 정비하였습니다. [뉴엔AI 공시담당 조직] 직위 성명 담당업무 주요경력 비고 재무이사 박성규 재무총괄 한양대학교 경영학과 졸업(~'08.02) 다우데이타 경영지원팀('08.01~'12.06, 4년) 미래테크놀로지 경영지원팀장('12.06~'22.11, 10년) 뉴엔에이아이 재무이사('22.12~현재, 2년) 공시책임자 차장 김길환 경영지원 경상대학교 경영학과 졸업 (~'13.02) 뉴엔에이아이('13.02~현재, 11년) 공시담당자(정) 대리 이제우 경영지원 청주대학교 경제학과 졸업 (~'20.02) 뉴엔에이아이('20.11~현재, 4년) 공시담당자(부) 동사는 공시책임자 및 전담 담당자를 지정하고, 관련 규정에 근거하여 공시정보관리체계를 정비하고 있는 등 상장법인으로서 요구되는 공시 능력을 충족할 수 있는 조직적·제도적 기반을 충분히 확보하고 있습니다. 2022년 11월에는 「공시정보관리규정」을 제정하고, 내부정보 유출 방지와 미공개 중요정보 관리 체계를 명문화하여 공시정보의 정확성과 신뢰성을 제고하고자 하는 체계를 구축하였습니다. 공시책임자와 공시담당자는 상장 이후에도 공시업무에 관한 교육을 이수할 예정 입니다. 이와 같이 동사는 상장 후 발생할 공시의무를 충실히 이행하기 위한 공시능력을 제고해온 바, 상장사로서 적절한 공시 의무를 수행이 가능하다고 판단됩니다. 마. 경영능력 및 투명성 (1) 대표이사의 자질 뉴엔AI의
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배성환 대표이사는 경희대학교 전자계산공학 학사 졸업 이후 숭실대학교에서 공학 석사 및 박사 학위를 받았습니다. 이후 1990년도 삼보컴퓨터에서 DOS용 워드프로세스인 보석글V 개발팀에서 시스템 S/W 개발 업무를 시작으로 사회생활을 시작했습니다. 이후 한메소프트에서 Window3.1용 워드프로세스인 파피루스를 개발하면서 비정형 텍스트의 처리방식과 형태소분석기, 맞춤법교정사전 등 비정형데이터 처리에 관심을 가지던 중 인터넷이 대중화되면서 향후 온라인 여론의 영향력이 사회의 전분야에 갈수록 커져갈 것이라는 예상을 하고 온라인상에 산재한 많은 데이터를 분석하고 요약 리포팅하는 솔루션을 제공하는 회사를 2004년 설립하였습니다. 이후 2009년부터 대표이사에 취임하여 뉴엔AI를 명실상부 AI를 활용한 데이터 분석 분야의 리더로 성장시켰습니다. 배성환 대표이사의 전공이나 경력은 동사 기술 및 연구 개발과 시작부터 현재까지 밀접하게 관련되어 있으므로 핵심 인원으로 판단됩니다. 뉴엔AI 배성환 대표이사 약력 성명 생년월일 1964년 08월 22일 학력 기간 학교명 전공학과 및 학위 숭실대학교 일반대학원 공학박사 숭실대학교 정보과학대학원 공학석사 경희대학교 전자계산공학 학사 주요 경력 기간 회사명 주요 업무 ㈜뉴엔에이아이 경영총괄 ㈜썬넷 개발실장 ㈜텔레게이트 부장 / 보안모듈 개발 ㈜삼보컴퓨터 과장 / 시스템 SW개발 효성데이타시스템 대리 / 히다치 오피스 개발 한메소프트 연구원 / Win Word 파피루스 개발 삼보컴퓨터 연구원 / DOS word보석글 개발 가입단체 '24.01 ~ 현재 : IT전문가협회 회장 '22.01 ~ '23.12 : IT 전문가협회 21대 수석부회장 수상내역 2019.12.05 : 지식서비스산업융합발전유공자 표창 (산업통상자원부장관) 2022.12.05 : 소프트웨어산업발전 국무총리 표창 (행정안전부) 2024.11.19 : 2024 대한민국 인공지능대상 표창 (중소벤처기업부장관) 2024.12.11 : 2024 대한민국 ICT 대상 표창 (과학기술정보통신부장관) 법률위반사항 해당사항 없음 관련소송 해당사항 없음 상기 경력 및 역량, 그리고 설립일부터 본 증권신고서 제출일 현재까지의 사업 운영 현황 등을 고려할 때, 코스닥시장 상장기업 대표로서의 충분한 자질을 가지고 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 배성환 대표이이사는 동사의 사이이사 및 대표이사로서 이사회에 참석하여 경영활동과 관련된 주요 의사결정 과정에 참여하고 있습니다. (2) 인력 및 조직 경쟁력 동사는 증권신고서 제출일 현재 205명(감사, 사외이사 포함)의 임직원이 근무하고 있습니다. 동사의 임직원들은 연구개발, 영업, 경영관리 등 각 부문에 있어 풍부한 근무경험을 갖춘 인력을 보유한 전문가들로 구성되어 있습니다. 이들은 다년간의 업계 경험을 통해 상당한 전문성을 갖춘 핵심인력으로 자리잡고 있으며, 동사는 해당 인력들을 적극 활용하여 각종 신사업 등 사업확장 및 기존 사업의 안정화를 위한 노력을 지속하고 있습니다. 동사의 조직도 및 세부 부서별 담당 업무는 다음과 같습니다. 뉴엔ai 조직도.jpg [뉴엔AI 조직도] [뉴엔AI 부서별 업무 내용] 부서명 업무내용 경영지원 재무/회계 회계 및 자금 업무 총괄 인사/총무 인사 및 총무 업무 총괄 IR IR 업무 총괄 연구 기술연구소 언어모델 및 학습기반 AI 연구 AI플랫폼사업부 데이터 수집 엔진 개발 및 데이터 분석 플랫폼 개발 서비스개발 데이터 분석기반 서비스 개발 및 구축된 서비스 운영 및 보완 빅데이터기획 데이터 분석 방법론 및 분석 모델 설계 UX Lab 시각화 화면 디자인 및 개발 데이터 인텔리전스 트렌드분석 소비자 인식, 행태, 제품 및 서비스 평가 분석 소비자분석 사회, 트렌드, 정책이슈 분석 마켓인사이트 홍보마케팅 및 미디어 영향력 분석 미디어인사이트 국내외 시장 동향분석 엔터 프라이즈 사업개발 국내외 AI 엔터프라이즈 플랫폼 사업 영업 사업기획 국내외 AI 플랫폼 사업 영업 루시PLUS AI 플랫폼 사용자 활용 교육, AI 플랫폼 지원 디지털마케팅 디지털마케팅 전략 수립 및
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운영 마케팅 회사 전체 홍보 및 판촉 등 (3) 경영의 투명성 동사의 이사회는 사내이사 3인, 사외이사 2인으로 구성되어 있으며, 비상근 감사 1인을 두어 감시와 견제 장치를 마련해 두었음에 따라 경영의 투명성을 확보하고 있다고 판단됩니다. 경영 상 중요한 의사결정에 대하여 이사회 운영 규정에 의거, 공정하고 투명한 절차에 따라 의사결정을 하고 있습니다. 동사의 배성환 대표이사와 이영수 사내이사, 박정호 사내이사는 각각 상근하여 경영, 영업, 연구개발을 총괄하고 있으며, 15년에서 최장 설립 이후로부터 동사에 재직하며 사업 영위에 필요한 충분한 역량 및 전문성을 확보하고 있습니다. 동사의 이사 및 감사들은 주주총회에서 승인된 이사 보수 한도 내에서 급여 및 복리후생을 지급받고 있습니다. 동사의 임원이 지급받는 급여 및 복리후생 수준은 동종업계 및 사회 통념 상 적정한 수준으로 제공되고 있는 것으로 판단됩니다. 동사는 경영 투명성 및 내부통제 강화를 위하여 상법상 결격요건이 존재하지 않는 사외이사 2인 및 감사 1인을 두고 있습니다. 뉴엔AI의 이사회 구성원에 대한 세부 정보는 다음과 같습니다. [뉴엔AI 이사회 구성 현황] 직책명 성명(출생년) 담당업무 약력 비고 대표이사 (상근/등기) 배성환 (1964년) 경영총괄 숭실대학교 대학원 공학박사(~'19.02) 삼보컴퓨터 연구원('90.01 ~ '93.07) 한메소프트 연구원('93.07 ~ '94.09) 효성데이타시스템('94.09 ~ '96.02) 삼보컴퓨터 과장 ('96.02~'98.04) 텔레게이트 부장('98.05 ~ '02.10) 썬넷 개발실장('02.10~'04.05) 뉴엔에이아이 대표이사('04.05~현재) 사내이사 (상근/등기) 이영수 (1969년) 영업총괄 고려대학교 통계학과 졸업(~'95.02)서울보증보험 기획실 ('95.01~'99.07)스펙트라 이사('98.08~'10.11)뉴엔에이아이 부사장('10.12~현재) 사내이사 (상근/등기) 박정호 (1975년) 개발총괄 경희대학교 원자력공학과 졸업(~'01.02)썬넷 개발팀('00.10~'04.04)뉴엔에이아이 전무이사('04.05~현재) 사외이사 (비상근/등기) 임재준 (1963년) 사외이사 충남대 경영학과 졸업(~'86.02)충남대학교 대학원 경영학 석사(~'88.02)미주리 주립대 MBA(~'05.05)한국거래소 부이사장('88.10~'23.02)한국거래소 경영고문('23.03~'24.02) 뉴엔에이아이 사외이사 ('24.03~현재) 사외이사 (비상근/등기) 김용대 (1968년) 사외이사 오하이오주립대학교 통계학과 졸업(~97.03)서울대학교 통계학과 교수('11.02~현재) NHN 사외이사('24.03~현재) 뉴엔에이아이 사외이사 ('24.08~현재) 감사 (비상근/등기) 최승규 (1967년) 감사 경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재) 에임브로드 감사('18.02~현재)뉴엔에이아이 감사 또한 동사는 상장을 준비하는 과정에서 상장사 표준에 준하도록 정관을 개정하였으며, 주요 사규 또한 제개정하여 충실히 운영하고 있습니다. 특히, 경영상의 주요 의사결정을 진행함에 있어 2022년 11월 8일 이사회 운영규정을 최초로 제정하였으며, 동 규정을 준수하여 이사회를 운영해왔습니다. 상기 내용을 종합적으로 판단하였을 때, 동사는 충분한 경영 투명성을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다. (4) 경영의 안정성 동사는 증권신고서 제출일 현재 최대주주인 배성환 대표이사가 2,170,200주(32.92%)를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함한 최대주주등은 총 4,377,700주(66.40%)를 보유하고 있습니다. 또한, 최대주주등에는 해당하지 않지만, 재직중인 직원 2인의 지분율을 포함하면 총 주( )에 해당합니다. 공모 후에도 최대주주등 지분과 직원 지분이 5,396,900주(60.78%)에 해당하게 되어 상장 후에도 안정적인 경영권을 유지할 수 있을 것으로 판단됩니다. [뉴엔AI 공모전후 최대주주등 및 재직
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직원 지분변동 현황] 주주명 주주명 구분 비고 소유주식수 공모 전지분율 공모 후 지분율 최대주주등 배성환 보통주 최대주주 박정호 보통주 등기임원 최길원 보통주 미등기임원 김낙영 보통주 미등기임원 이영수 보통주 등기임원 직원 이OO 보통주 직원 박OO 보통주 직원 소계 (5) 경영의 독립성 증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회는 배성환 대표이사 외 사내이사 2인(이영수, 박정호), 사외이사 2인(임재준, 김용대), 감사 1인(최승규)으로 구성되어 있습니다. 동사는 이사 총수의 4분의 1 이상을 사외이사로 선임하고 있습니다. 동사의 사외이사들은 최대주주 및 그의 특수관계자에 해당하지 않으며, 거래 관계가 존재하지 않습니다. 또한 각 분야 전문가인 바, 상법상 사외이사 결격요건에 해당 사항이 없습니다. 동사는 경영 및 자본시장 전문가인 임재준 사외이사외 동사 사업 관련 분야의 전문가 김용대 사외이사, 회계 재무 전문가인 최승규 감사를 선임하여 회사의 중요한 사안 결의시 전문적이고 독립적인 의사결정이 이뤄질 수 있도록 하였습니다. 직책명 성명(출생년) 담당업무 약력 비고 사외이사 (비상근/등기) 임재준 (1963년) 사외이사 충남대 경영학과 졸업(~'86.02)충남대학교 대학원 경영학 석사(~'88.02)미주리 주립대 MBA(~'05.05)한국거래소 부이사장('88.10~'23.02)한국거래소 경영고문('23.03~'24.02) 뉴엔에이아이 사외이사 ('24.03~현재) 사외이사 (비상근/등기) 김용대 (1968년) 사외이사 오하이오주립대학교 통계학과 졸업(~97.03)서울대학교 통계학과 교수('11.02~현재) NHN 사외이사('24.03~현재) 뉴엔에이아이 사외이사 ('24.08~현재) 감사 (비상근/등기) 최승규 (1967년) 감사 경희대학원 경영학 박사('06.03~'13.08)성도회계법인상무이사('03.07~'16.04)인덕회계법인 전무이사('16.05~현재) 에임브로드 감사('18.02~현재)뉴엔에이아이 감사 바. 계열회사 현황 동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 사. 인수인 또는 인수인의 이해관계인 투자내역 동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 아. 기타 투자자 보호 동사는 최대주주의 독단 및 기타 외부조직으로부터의 영향을 받지 않고 이사회를 통한 독립적인 의사결정을 수행할 수 있는 체계를 갖추고 있어 경영 독립성 측면에서 문제가 없을 것으로 판단됩니다. 과거 동사는 상법 제393조(이사회의 권한) 및 정관을 근거로 2012년 1월 3일 이사회 규정을 제정 및 운영하고 있으며, 진행되는 이사회는 동 규정에 근거하여 적절하게 수행되고 있습니다. 바. 계열회사 현황 동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 사. 인수인 또는 인수인의 이해관계인 투자내역 동사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 아. 기타 투자자 보호 증권신고서 제출일 현재 대표주관회사인 NH투자증권 주식회사는 주식회사 뉴엔에이아이의 주권을 상장하는 것이 투자자보호 및 코스닥시장의 건전한 발전을 저해하지 않는다고 판단하고 있습니다. 동사는 기업의 계속성이나 안정성, 기업지배구조 및내부통제제도 등의 측면에서 특별한 문제점을 보이지 않고 있습니다. 또한, 건전한 경영 철학과 비전을 바탕으로 상장 후 투자자보호 및 코스닥시장의 건전한 발전을 저해하지 않을 것으로 판단됩니다. 추가적으로 NH투자증권 주식회사의 경우 금번 공모와 관련하여 "법무법인 대륙아주"에게 법률실사를 요청하였으며, "법무법인 대륙아주"에서 회사에 대한 전반적인 법률실사를 진행한 결과 금번 공모와 관련하여 중요한 이슈사항이 발견되지 않았습니다.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 (주)뉴엔에이아이는 22개의 기술특허와 우수한 인력을 바탕으로, 고객사로부터 높은 신뢰를 받는 온라인 빅데이터 AI 분석 전문기업입니다. 4차 산업혁명으로 분석해야 할 디지털 데이터는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이를 효율적으로 분석하여 고객에게 인사이트(Insight)를 제공하고 있으며, 빅데이터 분석에 대한 노하우(Know-how)를 바탕으로 AI 기술개발을 발전해 나아가고 있습니다. 당사는 2004년 5월 설립된 외감법인으로 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(주력제품(사업) : 빅데이터 솔루션 및 AI 플랫폼 개발) 등을 영위 중이며, 2024년 12월 말기준 총자산 29,917백만 원, 자기자본 21,226백만 원 (납입자본금 3,304백만 원), 종업원 197명(연구개발인력 120명) 규모의 중소기업입니다.빅데이터를 효과적으로 활용하면 비즈니스에 유용한 통찰력을 얻을 수 있어 빅데이터를 분석하는 것은 기업들에게 매우 중요한 이슈입니다. 머신러닝, AI 분석과 같은 기술의 채택이 증가하면서 빅데이터 기술의 지형도 변화하고 있습니다. 빅데이터 기술과 AI기술을 결합하면서 기업들은 정보를 분석하여 제품, 매출, 물량 등에 대한 더 나은 효과를 도출할 수 있습니다. 이를 통해 미래 상황을 예측하고 운송이나 공급망 구성요소를 한층 효과적으로 관리할 수 있습니다.당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스 제공하는 Quetta_Enterprise, 산업비즈니스에 표준화된 AI분석 서비스 제공하는 Quetta_Service, AI 학습 및 빅데이터 분석을 위해 다양한 유형의 데이터를 전처리 하고 분석한 가공 데이터를 공급하는 Quetta_Data 서비스로 구성되어 있으며 각각이 서비스들은 고객들의 의사결정, 신규제품개발, 수요예측을 통한 물류관리 등 다양한 산업 및 현장에서 사용되어 있습니다. 당사는 AI분석을 통하여 복잡한 업무에서 정확한 예측 분석을 하려는 전방위적 산업을 목표시장으로 하고 있으며 장기적으로 이미지, 음성, 영상 등 다양한 비정형 빅데이터 AI 분석 시장을 개척해 나아갈 예정입니다. ※ 용어의 정리 용어 (약어) 용어 설명 머신러닝 인공지능의 하위 집합으로, 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥 러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있는 구조의 소프트웨어 라벨링 텍스트, 오디오, 영상 등의 데이터에 라벨(테그)을 부여해 인공 지능 모델이 이해하고 활용할 수 있도록 변환하는 과정 생성형 언어모델 다량의 문장을 학습하여 통계학적으로 가장 적절한 문장을 생성할 수 있도록 학습된 인공지능 모델 AI 모델이 생성하는 잘못되거나 오해의 소지가 있는 결과를 의미, 이러한 오류는 불충분한 학습 데이터, 모델의 잘못된 가정, 모델 학습에 사용된 데이터의 편향 등 다양한 요인으로 인해 발생함 RAG 기술 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색증강생성)는 대규모 언어 모델의 스스로 학습한 데이터 외에 외부의 신뢰할 수 있는 지식 베이스를 참고하여 출력물을 생성하는 기술 자연어 Natural Language로 사람들이 일상적으로 쓰는 언어를 인공적으로 만들어진 언어인 인공어와 구분하여 부르는 개념 딥러닝 인간의 두뇌와 비슷한 방법으로 데이터를 처리하도록 학습하는 인공 지능 개발방법, 딥 러닝 모델은 복잡한 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성함 텍스트 마이닝 비정형 데이터를 자연어 처리방식(Natural Language Processing)과 문서처리 방법을 적용하여 유용한 정보를 추출하여 가공하는 기술 대규모언어모델(LLM) 트랜스포머 모델이라고 하는 일종의 신경망을 기반으로 방대한 데이터 세트를 학습하여 텍스트를 인식하고 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 일종의 인공 지능(AI) 프로그램 API Application Programming Interface의 약어로, 컴퓨터나 컴퓨터 프로그램 사이의 연결방법,
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일종의 소프트웨어 인터페이스이며 다른 종류의 소프트웨어에 서비스를 제공함 클러스터링 엔진 서로 유사한 속성을 갖는 데이터를 같은 군집으로 묶어주는 장치 또는 프로그램 NLP 자연어 처리(NLP)는 인간의 언어를 해석, 조작 및 이해하는 능력을 컴퓨터에 부여하는 기계 학습 기술 MLOps 기계 학습(ML)의 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 방법으로 ML 모델의 개발, 테스트, 배포를 일관적이고 신뢰할 수 있는 방식으로 수행할 수 있도록 구현된 시스템 데이터 전처리 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴 컴퓨팅 파워 계산을 수행하고 정보를 처리하는 시스템 능력을 의미함, 일반적으로 컴퓨터가 초당 수행 가능한 계산 수를 기준으로 측정되며, 보통 FLOPS (Floating Point Operation Per Second)로 표시 전처리 일반적으로 데이터 전처리를 의미하며, 데이터 분석을 위해 수집한 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 과정으로 불필요한 데이터를 제거하고, 결측치나 이상치를 처리하여 데이터의 품질 및 분석결과의 정밀도를 향상시킴 IDC 인터넷 데이터 센터(Internet data center)로, 서버 컴퓨터와 네트워크 회선 등을 제공하는 건물이나 시설 NER 개체명 인식(Named Entity Recognition)으로, 텍스트문장에서 개체를 찾아서 미리 정의된 범주(사람 이름, 조직, 위치, 시간, 날짜 등)으로 분류하는 자연어 처리(NLP) 방법 POC 개념 증명(Proof of Concept)으로, 고객사에서 신기술을 도입하기 전에 요구사항을 보내면, 이에 대한 기술 타당성을 증명해주는 업무 절차 메타데이터 많은 양의 데이터를 수집, 저장 및 분석할 수 있도록 일관된 방식으로 구조화된 정보 집합, 일반적으로 다른 데이터를 설명하는 데이터 및 문서의 특성을 테그로 달아놓는 따위의 데이터를 의미 뉴럴넷 인공신경망(artificial neural network, ANN)을 의미하며, 인간의 두뇌활동을 모방한 알고리즘으로 인공뉴런에 보유한 활성함수를 통해 입력받은 값을 연산하고, 다음 뉴런으로 넘겨주는 방식으로 작동함 언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델로 인공신경망 알고리즘을 사용함 BMT Bench Marking Test의 약어로, 일반적인 테스트와 달리 실제와 동일한 시험환경에서 여러 개의 제품에 대한 성능을 비교하여 성능을 객관적으로 평가하는 방법 임베딩 단어나 문장을 수학적 방법을 통해 고정된 크기의 숫자로 표현하는 방법, 임베팅 백터의 거리가 가까울 수록 단어나 문장은 관련성이 높음을 의미 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 서비스 매출 현황 (단위: 천원, %) 품 목 생산(판매) 개시일 주요상표 매출액 (비율) 제 품 설 명 2004년 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스 2015년 분석된 데이터를 자체 시스템에 연동하여 시각화하고자 하는 고객사를 대상으로 가공된 데이터를 공급하는 서비스 2014년 Quettai 산업·비즈니스에 표준화된 AI기반 빅데이터 분석 서비스 2008년 소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하는 서비스 기타서비스 AI기반 빅데이타 솔루션을 활용한 디지털마케팅 지원사업 등 합계 주) 2024년도 기준 매출비중입니다. 나. 주요 서비스 현황 당사의 서비스는 다수의 기술제품이 결합되어 하나의 서비스를 구성합니다. 고객의 요청에 따라서 구성되거나 또는 미리 구성되어 있는 서비스 중에 고객이 선택하여 제공하게 됩니다. 또한 각각의 서비스는 고객에게 구독형태로 제공하여 안정적인 매출을 확보하고 있습니다. Quetta_Enterprise 서비스는 고객의 산업·업종 및 직무의 특성과 업무 환경을 반영한 AI 기반의 맞춤형 데이터 분석서비스입니다. 제조, 패션, 식품, 금융 등
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다양한 산업군에서 평판, 마케팅, 홍보, 제품개발 등 모든 업무 요구사항을 반영하여 맞춤형 데이터 및 분석 결과를 제공합니다 고객사 맞춤형 AI분석 서비스로 생성형 언어모델을 활용한 분석결과를 제공하며, 고객사별 전용 사전을 통한 감성분석 연관어 및 상품 용어 분석을 제공합니다. 또한, 개체명 인식 기술을 활용한 주제어 추출 및 다차원 주제 카테고리를 자동으로 분류하고 Hallucination(환각)을 없애는 RAG 기술 등이 적용되어 있는 서비스입니다. 이러한 다양한 기술들이 적용되기 위해서 아래와 같은 주요 기술제품들이 적용되어 Quetta_Enterprise 서비스를 구성합니다. [Quetta_Enterprise 서비스에 적용된 주요 기술제품] 적용기술제품 기술제품기능 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품 자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품 자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품 빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품 딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품 비정형 온라인 빅데이터에서 추출한 말뭉치를 가지고 학습시킨 대규모 언어모델들로 구성된 생성형 AI제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서에서 개체를 탐지하고 개체의 범주를 분류하는 제품 온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품 형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품 Quetta_Enterprise 서비스는 생성형 AI 기반 타깃 시장에서는 경영진의 관심 정보에 대해서 수시보고 요청을 빠르게 대응하고 업무 효율성 개선 목적으로 도입되어 사용되거나, 미용 목적 및 고가의 불필요한 수술 진행 후 보험금을 청구하는 사례를 사전 탐지하기 위해 소셜 빅데이터를 활용하기도 합니다. 또한, 텍스트 수집/분석시스템을 통하여 상품성 관련 정보와 지역별 분석 결과 등을 시각화하여 신제품 개발 및 상품성 개선 등에 활용합니다. 고객사 광고 마케팅 제안 준비에 필요한 아이디어 발굴에 사용하고자 도입한 제일기획에는 브랜드, 제품, 카테고리 별 긍정/부정 호감도를 분석 후 제공하여 산업/분야별 트렌드를 조기 캐치하여 시장을 리딩할 수 있게 하고 과거 및 현재 데이터 비교 분석을 통한 Rising 키워드를 발굴하여 산업/분야별 트렌드 분석 리포트를 통해 신규 제품 기획 및 마케팅 전략에 활용할 수 있게 하였습니다. Quetta_Data 서비스는 고객사가 분석에 즉시 사용할 수 있도록 원하는 데이터를 수집하고, 데이터를 정제, 라벨링, 가공하여 제공하는 서비스입니다. 단순 데이터만 제공하는 것이 아니라 공급량에 따른 통계자료 및 관리모듈을 제공함으로써 고객이 편하게 데이터를 분석할 수 있도록 도움을 주는 서비스입니다.AI/빅데이터 전담 부서가 있는 기업들이 늘어나면서 보안을 이슈로 AI를 활용한 빅데이터 분석플랫폼을 직접 만들려는 기업들이 늘어나고 있습니다. 이러한 기업들이 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 유형의 데이터를 정제 가공하여 API를 통해 분석된 데이터와 요약된 데이터를 공급하는 서비스입니다. 이러한 Quetta_Data 서비스를 구성하는 기술제품은 아래와 같습니다. [Quetta_Data 서비스에 적용된 주요 기술제품] 적용기술제품 기술제품기능 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품 딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품
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자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품 온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품 형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품 자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품 자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품 Quetta_Service는 산업과 비즈니스에 표준화된 AI기반 소셜 빅데이터 분석 서비스입니다. Quetta_Enterprise 서비스를 통해서 나온 결과물 중 전문적인 산업 도메인에 공통으로 사용 가능한 표준화된 서비스를 구독형으로 저렴하고 빠르게 고객에게 제공합니다. (가) Quettai 서비스 고객의 의사결정에 필요한 분석 결과 데이터를 표준화된 툴을 제공하여 고객은 ID와 PW만 발급받으면 고객이 편하게 사용할 수 있는 AI 기반의 빅데이터 분석서비스입니다. AI 기반의 빅데이터 분석서비스를 쉽고 빠르게 사용할 수 있으며, 고객이 필요로 하는 다양한 분석 결과를 제공하므로 업무에 빠르게 적용이 가능합니다. quettai 서비스.jpg Quettai 서비스 검색어/문장 기반 소셜 데이터 분석 기능을 제공하며, 분석이 필요한 대상(브랜드, 제품, 캠페인 등)을 사용자가 직접 수집키워드로 등록하면 12개 채널에서 지속적으로 모니터링 기능을 제공합니다. 특정 키워드에 대한 게시글을 올리고 있는 사람들의 TPOP(시간, 장소, 상황, 사람) 분석 결과를 제공(작성자의 공개된 텍스트를 바탕으로 추론)하여 성별, 연령대, 직업, 지역, 관심사 등 인구통계 분석을 손쉽게 가능하게 합니다. [Quettai 서비스에 적용된 주요 기술제품] 적용기술제품 기술제품기능 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공 비정형 텍스트 문서의 작성 의도를 분석한 이후에 작성 의도에 부합되는 키워드를 추출하고 작성 의도와 가장 관련도 높은 순으로 각 키워드의 랭킹 정보를 제공 자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품 자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품 빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품 딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품 비정형 온라인 빅데이터에서 추출한 말뭉치를 가지고 학습시킨 대규모 언어모델들로 구성된 생성형 AI제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품 온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품 형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는 제품 온라인 빅데이터를 기반으로 뷰티 관련 산업 동향, 소비자 트렌드 분석, 브랜드 평판, 소비자 리뷰 분석을 제공하는 서비스입니다. 뷰티/코스메틱 제품 분석을 기본적으로 제공하며, 뷰티/코스메틱 관련 급상승 키워드 및 인기 검색어, 상품 소구점(고객에게 구매욕구를 불러일으키는 포인트), 구매 트렌드를 제공합니다. 코스메틱 소비자 라이프사이클과 인구통계정보를 제공하며, 뷰티/코스메틱 e커머스 리뷰 분석 및 점포 유형 분석을 제공합니다. [Quetta_K-Beauty Insight서비스에 적용된 주요 기술제품] 적용기술제품 기술제품기능 사용자의 복잡한 데이터로부터 의미기반의 분석 결과를 제공 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 작성 의도에 따른 주제를 판별하고 분류하는 제품 온라인에 산재해있는 다양한 종류의 데이터를 수집하는데 특화된 제품 형태소 분석기반의 텍스트 마이닝 제품으로 비정형 텍스트 데이터의 주제분류, 속성 분류, 감성 분류, 키워드 추출 등의 다양한 응용 분석을 수행하는
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제품 빅데이터에서 토픽을 자동으로 추출하는 제품 자연어로 작성된 텍스트 문서가 홍보 목적으로 작성되었는지를 판별하는 제품 자연어 질의에 대한 의미기반의 검색 기능을 제공하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트 문서의 감성을 판별하는 제품 자연어로 작성된 비정형 텍스트에서 핵심 정보를 추출하여 조합하거나, 간결한 형태로 요약문을 생성해서 제공하는 AI 제품 딥러닝 기반의 감성 분석, 주제분류, 개체명 분석, 텍스트 요약, 광고 탐지 등의 태스크를 수행하는 제품 기업에서는 당사의 AI 분석 플랫폼을 활용하여 다양한 관점의 데이터 분석을 하여 업무에 활용하고 있습니다. 그러나 데이터 분석 관점에서 한발 더 들어가 분석된 결과를 재해석하거나 데이터를 재배치, 재분석 하는 등 여러 방법을 통하여 미래를 예측하고 인사이트를 얻기위해 데이터를 해석하여 보고서 작성을 진행합니다. 이러한 영역의 서비스를 제공하기 위하여 당사에서 AI분석 플랫폼 이외에 추가로 컨설팅 조직에서 인사이트 분석 보고서를 제공하고 있습니다.당사는 20여 년간 데이터 분석 업무를 해온 경험을 토대로, 다양한 분석 방법론과 이에 대한 데이터 및 900여 가지 분석 모델을 확보하고 있으며, 10년 이상 경력의 산업군별 및 업종별 데이터 사이언티스트와 컨설팅 전문가를 보유하고 있어서, 고객 눈높이에 맞는 수준 높은 분석 서비스를 제공할 수 있는 인적 물적 차원을 충분히 확보하고 있고, 이에 대한 가치를 시장에서도 인정받고 있습니다. 당사의 보고서는 고객사의 요청에 따라, 소비자 분석, 트렌드 분석, 이슈 분석, 위기 관리, 마케팅 효과 분석, 신제품 아이디어 발굴 등의 다양한 보고서를 제공하고 있습니다. (5) 기타매출 당사의 주요 서비스인 Quetta_Enterprise, Quetta_Service에서는 기업의 사업/브랜드/제품/시장과 관련하여 온라인비정형 빅데이터 텍스트 AI 분석 서비스를 제공하고 있습니다. 당사의 서비스를 사용하는 기업에서는 사업 전반에 관련하여 분석된 서비스를 바탕으로 기업에서 운영하는 SNS계정(기업은 홈페이지처럼 회사, 브랜드, 제품과 관련된 유투브, 메타, 인스타그램, X 등의 SNS 독립된 계정을 갖고 있음)의 운영 전략 및 콘텐츠 제작방향 및 제작 아이디어 등에 대한 다양한 컨설팅 수요가 있습니다. 당사에서는 이와 관련된 서비스를 제공하고 있으며 이로 인하여 기타매출이 발생하고 있습니다. 다. 주요 서비스 가격변동추이 (단위: 천원, USD) 품 목 2024년 (제21기) 2023년 (제20기) 2022년 (제19기) 내 수 수 출 내 수 수 출 내 수 수 출 내 수 수 출 기타서비스 내 수 수 출 주) 상기 가격은 당사의 제품구분별 매출액 총계를 업체수로 나누어 단가를 산정하였습니다. 당사의 제품은 규격화되어있지 않으며 각 고객의 요청에 따라 제공 서비스, 사양(이용인원, 분석대상데이터 범위 등)이 천차만별인 바 유의미한 가격변동 정보를 명시하기에 어려움이 있음을 유의하시기 바랍니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 당사는 서비스매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항 당사는 서비스매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출현황 (단위: 천원, K USD) 매출 유형 품 목 2024년 (제21기) 2023년 (제20기) 2022년 (제19기) 수량 금액 수량 금액 수량 금액 서비스 매출 수 출 ($66) ($147) ($101) 내 수 소 계 수 출 내 수 소 계 수 출 ($13) ($21) 내 수 소 계 수 출 ($18) ($10) 내 수 소 계 기타서비스 수 출 내 수 소 계 합 계 수 출 내 수 합 계 주1) 상기 서비스내역은 수량기재가 불가능하여 거래처수로 기재하였습니다. 주2) 제품구분별 중복 고객이 포함되어 제품별 고객수의 소계는 전체 고객수 총계와 상이할 수 있습니다. 나. 판매조직 뉴엔에이아이
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판매조직도.jpg 뉴엔에이아이 판매조직도 팀 명 담당 업무 사업개발팀 국내외 AI 엔터프라이즈 플랫폼사업 영업 사업기획팀 국내외 AI 플랫폼사업 영업 루시 PLUS팀 AI 플랫폼 사용자 교육, AI 플랫폼 지원 디지털마케팅팀 디지털마케팅 전략 수립 및 운영 마케팅팀 회사 전체 홍보 및 판촉 등 다. 판매경로 당사는 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 라. 판매전략 당사는 신규고객사에 대해서는 국내외 AI분석 컨설팅 회사, 대기업 IT채널, 광고마케팅, 데이터 및 클라우드 파트너를 통한 소개 및 협업을 통한 간접 판매와 기존고객사 Cross Sales의 직접판매를 진행합니다. 또한, Expo, 컨퍼런스, PR기사 등을 통한 인아웃바운드 영업을 진행하고 있습니다. 기존고객사에 대해서는 기업규모 (대기업, 중견/중소기업)에 따라 AI 분석 서비스 상품을 차별화하여 판매하고 있습니다. (1) 기존 고객사 대상 (가) 대기업 Quetta Enterprise 서비스 판매가 주력이 되는 대상으로 주무부서 소개로 기업 내 타부서의 인바운드 문의빈도가 높고, 기술영업 인력이 대응하여 직접 제안하고 있으며, 난이도가 높을 경우, R 협업하여 영업을 진행합니다. 고객사 전담자를 두고 있으며, 중요도에 따라 주기적(격월, 분기)으로 서비스 만족도 점검미팅을 진행하면서 차년도 갱신(예산)을 점검합니다. Cross Sales을 통해서 계약금액이 늘어난 사례는 다음과 같습니다. 대표적인 국내 주요 대기업의 사례를 기재하였으며, 공통적으로 특정 부서에서 사용되던 당사의 솔루션이 내부적인 정보공유와 긍정적인 입소문 광고에 따라 타 부서들의 다양한 사용목적으로 확대되는 양상을 보입니다. (나) 중견/중소기업 중견기업 역시 전담자를 두고, 반기에 최소 1~2번 이상 미팅을 통하여 사용 만족도 점검을 하면서, 다른 기업의 서비스 활용 성공 사례를 공유 및 교육을 제공하여, 차년도 갱신 가능성을 높이도록 유도하고 있습니다. 또한 또한 Quettai 서비스의 경우 서비스 활용도를 높이기 위하여 온라인 동영상 및 활용 성공 사례집을 제작하여 제공하고 있습니다. (2) 신규 고객사 대상 (가) 대기업 기존 고객사의 소개 또는 20년 이상의 업력으로 시장의 평판에 의한 채널들의 추천에 의한 인바운드 기회를 통한 영업을 진행하고 있습니다. 또한, PR기사, Expo, 컨퍼런스, 세미나, 검색광고 노출을 통한 인아웃바운드 영업을 병행하고 있습니다. (나) 중견/중소기업 검색광고, 세미나 진행, 기존 고객사 담당자 타기업 이직 후, 문의 등을 통한 인바운드 니즈를 통하여 영업을 진행합니다. 공공기관 홈페이지, 중견 기업 마케팅 부서, 중소기업 CEO 등 에게 아웃바운드 영업으로 진행하고 있습니다. 마. 주요매출처 2024년 온기 기준 당사의 주요 매출처는 엘지전자(주), 삼성전자(주), (주)케이티 등입니다. 당사의 주요 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 38.03% 수준입니다. 사. 수주현황 당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 시장위험과 위험관리(1) 시장위험 당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 위험관리는 이사회에서 승인한 내부회계관리제도 규정에 따라 경영본부 주관으로 이루어지고 있습니다. 경영본부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다. (2) 시장위험 관리(가) 외환위험 당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다.
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당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다. (나) 가격위험 당사는 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다. (다) 이자율 위험 이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 당사는 이자율위험에 노출된 차입금 등의 금융부채를 보유하고 있지 않습니다. 다른 모든 변수가 일정하다고 가정할 때 당사의 세전순이익에 대한 변동이자부 금융자산으로 인한 영향은 미미할 것으로 예상됩니다. (3) 신용 위험 관리 신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 거래합니다. 기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다. (4) 유동성 위험 관리 당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다. (5) 자본 위험 관리 당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 나. 연구개발활동(1) 연구개발 조직 당사는 2004년 5월 설립 후, 2008년 11월 기업부설연구소를 창설하였으며, 이후 연구개발인력을 지속해서 확충하여 현재 연구개발로 근무하는 임직원이 121명으로 증가하였습니다. 앞으로도 연구개발인력을 지속해서 확충하여 AI산업을 발전시켜 나아갈 예정입니다. 뉴엔에아이이 연구개발 조직도.jpg 뉴엔에아이이 연구개발 조직도 부서/팀명 주요업무 기술연구소 텍스트 마이닝 파트 NLP 기술을 이용한 Text 처리 기법 연구 언어모델 및 학습기반 AI 연구 분석 모델 파트 이종의 데이터 간 AI 분석 모델 연구 신기술 파트 데이터 처리 기법에 대한 AI 신기술 연구 AI플랫폼사업부 외부데이터 수집 엔진 개발 및 운영 Quettai 파트 데이터 분석 플랫폼 개발 및 운영 신사업 파트 산업군별 특화 플랫폼 개발 서비스개발팀 데이터 파트 데이터 가공, 분류, 저장 업무 수행 개발 파트 데이터 분석기반 서비스 개발 운영 파트 구축된 서비스 운영 및 보완 빅데이터기획팀 분석 기획 파트 데이터 수집, 분석, 시각화 기획 모델링 파트 분석 방법론 및 분석 모델 설계 UX Lab 디자인 파트 시각화 화면 디자인 / UX 개발 프론트엔드 파트 시각화 화면 개발 (2) 연구개발비용 (단위: 천원) 과 목 2024년 (제21기) 2023년 (제20기) 2022년 (제19기) 비 고 연구개발비용 계 (정부보조금) 연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100] (3) 연구개발실적 연구과제명 주요연구내용 기간 Quetta_Human 기술개발 기존의 데이터 분석의 방식은 검색 키워드, 기간, 채널, 수집원 등 수많은 요소를 수작업으로 변경해가며 더 나은 결과를 재귀적으로 도출해가며 최적화하였습니다. 이 같은
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근본적인 데이터 분석의 불편함을 개선하기 위해 생성형 언어모델 기술을 응용, 사용자에게 추가로 필요한 정보를 대화의 형식으로 얻어내고 추론해가며 부족한 부분만을 사용자에게 요청하는 마치 개인비서와 같은 형태의 멀티턴 대화 기반 데이터 분석 AI 제품을 개발 ~개발중(~2025.09) 시대 흐름에 따른 고객의 니즈를 선제적으로 대응하고 분석의 품질을 향상하기 위해 멀티미디어 분석기를 개발하여 AI 기술을 활용, 영상의 이미지와 음성을 분석하여 빅데이터 분석에 활용이 가능한 형태로 정형화하는 기술개발 ~개발중(~2025.12) Quetta_Predict 기술개발 AI 기술을 이용하여 매출, 사용량, 가격 등의 정량지표와 리뷰, 언론기사, 인터뷰 등의 정성 지표를 매칭 및 분석하여 인과관계를 해석하는 기술개발 ~개발중(~2026.06) 빅데이터 관리 및 운영 기술 (DataOps 플랫폼 기술) 데이터 기반 조직에서 데이터의 수집, 전처리, 저장, 분석, 배포 등의 과정을 효율적으로 관리하고 데이터 파이프라인을 자동화하여 신속하게 데이터를 활용할 수 있도록 기술개발 ~지속연구 형태소 분석(Morpheme Analyzer) 기술개발 비정형 텍스트 데이터를 형태소 분석하여 단어의 원형으로 복원하는 기술개발 및 상시 발생되는 신조어를 발굴하여 형태소 사전에 추가함으로써 분석의 정확도를 향상시키는 기술개발 ~지속연구 텍스트 마이닝 기술 대량의 텍스트 데이터에서 유의미한 정보를 추출하고 분석하는 기술개발 ~지속연구 빅데이터 검색기술 AI와 데이터 분석의 핵심 솔루션과 연동 가능한 검색 엔진에 집중하기 위해 표준 데이터 포맷과 데이터 통합기술이 적용된 독자적인 시스템을 구축 ~지속연구 빅데이터 엔지니어링 기술개발 수집한 원천 데이터는 특수문자, 자음, 모음, 비속어 등 불필요한 단어를 제거하는 데이터 전처리 과정을 거치고 메타데이터를 태깅, 데이터별 분류 과정을 거쳐 고품질의 데이터를 확보할 수 있는 기술개발 ~지속연구 빅데이터 수집기술개발 온라인에 존재하는 뉴스와 각종 커뮤니티 그리고 다양한 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터를 수집하기 위한 기술을 개발 ~지속연구 AI 기반 키워드 추출 기술 기존 방식은 형태소 분석기 성능에 의존하여 키워드를 추출하여 문서 내 존재하는 단어에만 국한되고 신조어나 노이즈에 취약하다는 한계가 있어 이를 개선하기 위해 생성형 AI 기술을 도입하여 신조어나 노이즈에도 강하며, 빠른 추론 속도를 보장하는 키워드 추출 기술을 개발 ~24.09.30 생성형 언어모델 개발 기술 소셜 빅데이터 분석 성능을 높이기 위해 다양한 태스크를 수행할 수 있고 여러 도메인에서 활용 가능한 생성형 언어 모델을 개발 ~24.09.30 AI 관리 및 운영 기술 (MLOps 플랫폼 기술) 기계학습 모델을 생산에 투입하고 유지 및 모니터링하는 과정을 최적화하는 기술개발 ~24.03.31 AI 기반 인사이트 도출 기술 임베딩, 차원축소, 클러스터링 등 AI 기술을 이용하여 사용자가 의사결정을 할 수 있는 다양한 형태의 인사이트 도출 결과를 자동으로 도출하여 End To End 방식으로 사용자가 빅데이터의 인사이트를 한눈에 알아볼 수 있도록 기술개발 ~23.12.31 AI 기반 지식정보 질의응답 기술 AI 기반 지식정보 질의응답 기술은 사용자가 정량화된 입력값이 아닌 자유로운 생각과 질문을 자연어의 형태로 작성하면 이를 AI 모델이 이해하여 정보를 검색하고 Hallucination(환각)이 없도록 적절한 답변을 생성하는 기술개발 ~23.07.31 머신러닝 기반 Feature Extraction 기술 텍스트 데이터에서 중요한 정보를 수치화하여 사전 훈련된 트랜스포머 언어모델을 사용해 더 정교하고 복잡한 언어 패턴을 포착할 수 있는 기술개발 ~23.08.31 어린이 음성/맥락 인식률 향상을 위한 방송 음성 및 자연어처리 학습용 데이터 셋 구축 어린이 음성의 부족한 부분을 보완하며, 동시에 최신 SOTA 모델에도 적용 가능하도록 음성, 언어 모델을 함께 지원할 수 있는 데이터 셋 구축 ~22.12.31 빅데이터 기반 소셜 영상 미디어
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분석 플랫폼 구축 소셜 영상 미디어 빅데이터를 수집·분석할 수 있는 “빅데이터 기반 소셜 영상 미디어 분석 플랫폼”(이하 BD-VMP)을 구축하여, 기업의 홍보·마케팅 실시에 활용할 수 있는 기초 데이터를 서비스하고, 인플루언서를 확보·관리하는 서비스를 개발 ~22.11.30 중소기업 제품혁신 및 마케팅 성과창출을 위한 AI 기반 스마트컨설팅 서비스 플랫폼 개발 다양한 정보원으로부터 방대한 데이터를 수집한 후, Big Data, NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리), AI 기술을 활용한 서비스(소설 트렌드 분석, TPO 분석 등)와 데이터 기반 스마트 컨설팅 방법론/Tool을 결합하여 컨설팅업체, 마케팅/디자인 에이전시, 중소/중견 기업 대상으로 제공함으로써, 경영전략, 마케팅, 신상품 개발 등에서 구체적인 성과 창출을 지원하는 서비스 플랫폼을 개발, 보급 ~21.11.30 AI 솔루션을 활용한 Perceived ESG 분석 플랫폼 구축 기업 ESG에 대한 미디어·소셜미디어 반응을 보다 정교하고 빠르게 진단하도록 하여 기업의 지속가능경영활동을 촉진하는 AI 분석기반 컨설팅 서비스 기회를 창출하는 서비스를 개발 ~21.10.31 7. 기타 참고사항 가. 시장 규모 및 전망 (1) AI 시장 (가) 시장의 특성 국내 인공지능 시장은 최근 몇 년간 비약적인 성장세를 보이고 있으며, 정부 주도의 디지털 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 (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 해당 자료에 따르면 2023년 국내 AI 산업 시장규모는 2022년 대비 17.2% 성장한 2조 6,123억 원의 매출 규모를 형성하였으며, 향후 5년간
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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 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
뉴엔AI — [첨부추가]증권신고서(지분증권)

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 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. 나. 계절적 요인 당사의 분기별 매출액을 살펴보면 일반적인 IT회사들과 마찬가지로 4분기에 매출액이 증가하는 것을 확인할 수 있는데 이는 Quetta_Enterprise 신규매출이 일반적으로 4분기에 많이 발생하기 때문입니다. Quetta_Enterprise 매출이 4분기에 큰 이유는 해당회사에 맞추어서 들어가기 때문에 매출규모가 크고 4분기에 도입하여 테스트 후 1월부터 정식오픈하는 케이스가 많기 때문입니다. 분기별매출액.jpg (주)뉴엔에이아이 분기별매출액 다. 대체 시장의 존재 여부 및 향후 전망 AI를 활용한 빅데이터 사업은 AI에 특화된 사업구조로 별도의 대체 시장이 존재하지 않습니다. 당사가 경쟁력을 가지고 사업에 적용하고 있는, AI 기반의 빅데이터툴 없이 일반적인 오피스 도구나 이미지 편집 툴 등을 활용한 사업자는 존재할 수 있으나, AI를 활용한 빅데이터 분석사업을 대체할 수 있는 시장은 없습니다. AI 성장이 가속화될수록 AI를 활용한 빅데이터 사업은 더욱 규모와 중요성 측면에서 지속적으로 성장할 것이라고 판단하고 있습니다. 라. 경쟁현황(1)국내 경쟁현황 당사는 당사의 서비스는 고객사별 Needs에 맞춤형 AI기반의 빅데이터 분석서비스를구독형 방식으로 고객에게 제공함으로써 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2011년 부터 14년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 당사와 유사한 AI기반 빅데이터 사업을 진행하고 있는 유사업체들은 당사와 매출인식방식, 영업방식, 서비스제공방식의 차이로 인하여 직접적인 매출의 비교가 어려운 한계점이 있습니다. 주요 경쟁사의 경우 SI 방식 위주의 수익 구조와 고객층이 정부과제 비중이 높은 경우에 당사처럼 민간 매출 비중이 높고 서비스방식의 사업을 하는 회사와는 수익구조가 다르게 됩니다. 또한 당사의 경우 이러한 사업구조로 인하여 특정회사를 대상으로 하는 특정원가가 발생하지 않기 때문에 영업수익으로 매출을 측정하지만