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금융위험관리는 주로 시장위험, 신용위험, 유동성 위험에 대해 전사 각 사업주체가 안정적이고 지속적으로 경영성과를 창출할 수 있도록 지원하고, 동시에 재무구조 개선 및 자금운영의 효율성 제고를 통해 금융비용을 절감함으로써 사업의 원가경쟁력 제고에 기여하는데 그 목적이 있습니다. (1) 위험관리정책금융위험관리 활동은 재무팀에서 주관하고 있으며 각 사업주체와 긴밀한 협조 하에 전사 통합적인 관점에서 금융위험 관리정책 수립 및 금융위험 식별, 평가, 헷지 등의 실행활동을 하고 있습니다. 또한, 매년 정기적으로 금융위험 관리 정책의 재정비, 금융위험 모니터링 등을 통해 금융위험으로부터 발생할 수 있는 영향을 최소화하는데 주력하고 있습니다. (2) 시장위험① 주가변동 위험연결기업은 전략적 목적 등으로 상장 및 비상장주식에 투자하고 있습니다. 이를 위하여 직접적 또는 간접적 투자수단을 이용하고 있으며, 당기말 현재 시장성 있는 지분상품을 보유하고 있지 않습니다. ② 환율변동 위험연결기업의 외환위험은 주로 인식된 자산과 부채의 환율변동과 관련하여 발생하고 있습니다. 연결기업은 연결기업의 영업거래상 외환위험에 대한 회피가 필요하다고 판단하는 경우 통화스왑거래 등을 통해 외환위험을 관리하고 있습니다. 외환위험은 미래예상거래 및 인식된 자산ㆍ부채가 기능통화 외의 통화로 표시될 때 발생하고 있습니다. ③ 이자율 위험 이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 연결기업은 이자율변동으로 인한 재무상태표 항목(금융자산, 금융부채)의 가치변동 (공정가치)위험 및 여유자금의 운용 및 조달에서 비롯한 이자수익(비용)의 변동위험 등의 이자율 변동위험에 노출되어 있습니다. 이러한 회사의 이자율 변동위험은 차입금 등 이자지급 부채의 발행, 이자수취 자산에의 투자 등에서비롯됩니다. (3) 신용위험연결기업은 신용위험을 관리하기 위하여 일관된 신용정책을 운영하고 있습니다. 신용정책은 신속한 의사결정 지원 및 채권 안전장치 마련을 통한 손실 최소화를 목적으로 운영되고 있으며, 고객과 거래상대방의 재무상태와 과거 경험 및 기타 요소들을 고려하여 주기적으로 재무신용도를 평가하고 있으며 고객과 거래상대방 각각에 대한신용한도를 설정, 관리하고 있습니다. 이러한 신용정책 상의 평가기준에 의거하여 신용여신의 적정 한도가 산출되며 기 설정된 내부의 재량권 및 절차에 따라 엄격하게 집행됩니다. (4) 유동성 위험연결기업은 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고현금유출예산과 실제 현금유출액을 분석, 검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 연결기업의 경영진은 영업활동현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다. (5) 자본위험관리 연결기업의 자본위험관리는 건전한 자본구조의 유지를 통한 주주이익의 극대화를 목적으로 하고 있으며, 최적 자본구조 달성을 위해 부채비율 등의 재무비율을 매월 모니터링하여 필요한 경우 적절한 재무구조 개선방안을 실행하고 있습니다.연결기업의 부채비율은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 부채총계(A) 자본총계(B) 부채비율(A/B) 나. 파생거래 및 풋백옵션 등 거래 현황 ※ 해당사항이 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 구분 계약일 내용 종속회사(주)메디아나자산양수도 2024년07월 03일 ○계약명:타법인 주식 및 출자증권 양도○목적: 보유주식 매각을 통한 미래성장 투자재원 확보○양수도 자산: (주)루시드코리아 보통주 50,000주○양수도 금액: 12,900,000,000원 종속회사(주)셀바스헬스케어타법인주식 취득 2023년11월 20일 ○계약명:타법인 주식 취득(제3자배정 유상증자 참여)○목적: 'AI 의료 혁신기업'으로 성장을 위한 (주)메디아나 주식 취득○양수도 자산: (주)메디아나 보통주 1.083.591주○양수도 금액: 6,999,997,860원 타법인주식 취득 및 경영권 양수도 계약 2023년11월 20일 ○계약명:타법인 주식 취득 및 경영권 양수도 계약
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○목적: 'AI 의료 혁신기업'으로 성장을 위한 (주)메디아나 주식 취득○양수도 자산 : (주)메디아나 보통주 5,893,993주○양수도 금액: 78,219,994,780원○기타 참고사항: 제3자배정 유상증자 포함 (773,993주) 자산양수도 2023년11월 06일 ○계약명: 주식 양도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 AI 고객기반 확대 투자재원 마련 ○양도자산: 주식회사 셀바스헬스케어 보통주 3,000,000주○양수도 금액: 21,930,000,000원○양도방법: 장내매도 (시간외 대량매매) 종속회사(주)셀바스헬스케어유형자산양수도 2023년3월 14일 ○계약명: 부동산 매매 계약서○목적: 미사용자산(경산공장) 매각 및 유동성 확보○계약종료일: 2023년 5월 31일○양도자산: 경산시 진량읍 신상리 1208-12○양도금액: 1,730,000,000원 유형자산양수도 2022년4월 22일 ○계약명: 유형자산 양도○목적: 현금 유동성 확보를 통한 재무 건전성 강화, 인공지능 신규R 투자재원 확보를 위한 미사용 자산(토지 및 건물) 매각 결정○계약상대방: 주식회사 하이텍알씨디코리아○계약종료일: 2022년 12월 30일○양도 자산: 서울특별시 금천구 가산디지털1로 19, 19층○양도금액: 10,100,000,000원 자산양수도 2020년3월 09일 ○계약명: 주식 및 경영권 양수도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 자금 유동화 및 재무구조 개선○계약상대방: 주식회사 아이에이네트웍스 외 1인○계약종료일: 2020년 03월 13일○양수도 자산: 주식회사 인프라웨어 보통주 4,827,344주○양수도 금액: 12,000,777,184원 자산양수도 2020년2월 03일 ○계약명: 주식 및 경영권 양수도 계약○목적: 보유주식 매각을 통한 자금 유동화 및 재무구조 개선○계약상대방: 안영재 외 1인○계약종료일: 2020년 02월 03일○양수도 자산: 주식회사 인프라웨어 보통주 1,872,712주○양수도 금액: 4,460,799,984원 ※ 자세한 내용은 기 공시사항을 참고하시기 바랍니다. 나. 연구개발활동 (1) 담당조직 보고서 작성기준일 현재 연구개발 담당조직은 다음과 같습니다.▲HCI Sector는 음성인식, 음성합성, 필기지능, 영상지능, 자연어처리 등 기술 경쟁력 강화를 위한 연구개발에 주력하고 있습니다. ▲AI Digital Transformation 부문을구성하는 Edu-Tech Lab, Healthcare Lab, DX Lab, AI Convergence Lab, IVI Lab은 HCI 기술과 도메인 데이터를 융합하여 디지털 트랜스포메이션을 이끌 수 있는 제품 연구개발에 주력하고 있습니다. 연구개발조직.jpg 연구개발조직 (2) 연구개발비용 당사의 최근 3개년 연구개발 비용은 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구분 2024년 (제26기 2023년(제25기) 2022년(제 24기) 자산처리 원재료비 인건비 감가상각비 위탁용역비 기타 경비 소 계 비용처리 제조원가 용역원가 연구개발비 (정부보조금) 연구개발비 / 매출액 비율 ※상기 내용은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 연결 재무제표를 기준으로 작성되었습니다. (3) 연구개발 실적 당사는 인공지능 전문기업으로, 지난 26년간의 연구개발을 통해 음성인식, 음성합성, 필기지능, 영상지능, 자연어처리 등 ▲HCI(Human-Computer Interaction) 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다. 최근 HCI 기술을 바탕으로 Edu-Tech, Healthcare, Mobility 도메인을 중심으로 AI Digital Transformation을 주도해 나가고 있습니다. 5개년 간 사업부문/Lab별 주요 연구개발 실적> 사업부문 연구과제 실적 및 기대효과 음성인식(HCI) ○실적: KIOSK OnDevice 에서 STT 인식 결과 기반으로 Entity를 추출, 의도 파악 후, 대화를 생성하는 Selvy NER(Named Entity Recognition) SDK 개발○기대효과: KIOSK 서비스에서 네트워크 연동 없이 필요한 N 개의 Entity를 추출하여 기존
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Selvy OnDevice STT, TTS와 연계하여 OneBox 음성솔루션을 구축, 상용 서비스 적용 기대 ○실적: 어학 학습 시, 학습자가 발화하면 Selvy SR이 발음, 억양, 악센트, 속도, 발음 크기 등을 종합적으로 평가하고 유창성, 발음파형 정보 등 다양한 형태로 피드백을 API 형태로 제공하여 교육 업체가 손쉽게 컨텐츠를 연결하여 질 높은 교육 서비스 운영 ( 2024.07. 정상제이엘에스 공급)○기대효과: 교육기업들이 낮은 도입비용, 관련인프라 구축없이 쉽고 편하게 서비스 연동 Selvy STT 3.0 Web 모니터링시스템 고도화(2023년 11월 ~ 2024년 03월) ○실적: 고객이 STT 시스템을 모니터링을 손쉽고, 편하기 확인할 수 있도록 STT 서비스 통계 뿐만 아니라, 인식된 로그 결과 확인 및 검색 기능, 저장된 음원 Play 기능, 전사 작업, 인식 성능 측정 기능을 개발○기대효과: 데이터 반출 없이 학습할 수 있는 음원 정제 작업 수행 및 인식 성능 측정 및 서비스 운영 중인 STT 서비스의 음원 분석 편이성 증대 Selvy STT 3.0 적응모델 학습 모듈 개발(2023년 10월 ~ 2023년 12월) ○실적: 음향모델, 언어모델이 없는 E2E 음성인식엔진에서 n-Best 인식 결과를 조절할 수 있는 후처리 모듈 QTM(Quick Text Model) 적용하여 언어모델 적응 학습과 동일한 기능 제공○기대효과: 고객이 손쉽게 Web 환경에서 OOV(Out of Vocabulary), 오인식되는 단어 등을 등록하여 음성인식 성능 향상을 기대함 ○실적: Android OS 환경에서 실시간으로 운영할 수있는 E2E 기반의 Selvy STT 3.0 개발○기대효과: Network 연동 없이 Edge Android 단말환경에서 연속어 음성인식 수행함으로써, Android 단말 환경에서 Selvy Note 시스템 운영 가능 Selvy Switch 시스템 개발 (2023년 01월~2023년 06월) ○실적: 이중화 서비스시 인입 데이터를 각 서버로 분리하는 L4 스위치(H/W) 기능을 S/W 적으로 인입 데이터 분류 뿐만 아니라 서비스, 업체별로 분리할 수 있는 Selvy Switch 시스템 개발○기대효과: 운영 서버의 각기 다른 H/W Spec의 운영서버에 대해 분류가 용이하며, 한 서버에 여러 개의 업체 서비스 운영시 각 업체별 동접 채널 관리가 가능하여 Cloud 사업 고객의 H/W 비용 절감 효과 기대 Selvy Note V3.0 시스템 개발(2023년 01월~2023년 03월) ○실적: AI 음성기록 제품 Selvy Note 2.0과 동일한 구조의 Selvy Note 3.0(E2E) 녹취 시스템 개발○기대효과: Selvy Note 2.0과 동등 음성 인식률을 유지하면서 동일 하드웨어 스펙 대비 4배 이상의 동시접속 채널을 처리할 수 있는 Selvy Note 3.0 개발 및 릴리즈 (i5 계열, 4GB 노트북 사용환경에서 실시간 처리 ) Selvy STT V3.0 서버 시스템 개발(2022년 10월~2022년 12월) ○실적: Selvy STT 2.0과 동일한 API 구조의 Selvy STT 3.0(E2E) 음성인식 시스템 개발○기대효과: Selvy STT 2.0과 동등 음성인식률을 유지하면서 동일 H/W spec 대비 2배 이상의 동접 채널 처리로 운영 서버의 H/W 비용, 유지 보수 관리 비용 절감 효과 Selvy STT V3.0 초기 엔진개발(2022년 02월~2022년 09월) ○실적: End to End(E2E) 음성인식 엔진 Proto Type 개발 ○기대효과: 조사/상담 환경 등에 사용되는 '고정형 음성기록' 뿐만 아니라 노트북에 AI 음성기록(회의록) 엔진을 탑재하여 다양한 장소에서 편리하게 사용할 수 있는 '이동형 음성기록'을 동시에 지원함으로써 신속한 현장조사 대응이 필요한 공공시장 AI 음성기록 솔루션 확대 ○실적: 키워드 검색, 북마크 기능 등 사용성이 개선된 Selvy Note 2.0으로 GS 인증 1등급 획득 및 조달 등록○기대효과: 조사실, 상담실등에 사용되는
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'고정형' 뿐만 아니라 노트북에 AI 회의록 엔진을 탑재하여 다양한 장소에서 편리하게 사용할 수 있는 '이동형'을 동시에 지원함으로써 신속한 현장조사 대응이 필요한 공공시장AI 음성기록 솔루션 확대 Selvy Note for 아동학대 현장조사(2022년 01월~2022년 03월) ○실적: 지방자치단체 아동학대전담공무원의 아동학대 현장조사 시 활용할 수 있는 실시간, 비실시간 AI 음성기록 솔루션 개발○기대효과: 보건복지부 아동학대 현장조사 시 녹취된 음원 데이터로부터 화자 분리 정보가 포함된 음성기록을 아동학대전담공무원에게 제공. 이를 통해 아동학대전담공무원은 현장조사 활동 집중은 물론, 조사 종료 후 음성기록 조회/수정 기능을 통한 업무 효율성 증대 GPU 기반의 STT Decoder 최적화(2021년 09월~2021년 12월) ○실적: 서버 기반의 V100, A100 GPU 모듈을 이용하여 CPU 모듈보다 더 많은 동접 채널을 연동할 수 있는 STT Decoder 개발○기대효과: 한 서버에 CPU 4개 운영시 동접채널 100개 운영이 가능하나, V100 GPU 1개로도 동접채널 300개를 운영함으로써 H/W 비용, 유지보수 비용 절감 효과 기대 영어 교육용 Phonics 고도화(2021년 05월~2021년 9월) ○실적: 기존의 단어 음성 입력에 대한 Phonics 출력 기능에 Reference 발음 기호 대비 잘못 발화한 발음과 발화 방법에 대한 피드백 기능 고도화○기대효과: 고도화된 Phonics 모듈은 교육 업체가 기존의 영어 발음평가 시스템에 추가 적용하여 오발화에 대한 정확한 피드백 기능을 제공함으로써 추가 영어 교육 서비스 확대 예상 실시간 언어 적응 학습 Tool(2021년 02월~2021년 06월) ○실적: 신조어, OOV(Out Of Vocabulary)가 포함된 문장의 오인식을 빠르게 적응학습할 수 있는 Web기반 언어모델 적응학습 기능(OTF, On The Fly) 개발○기대효과: 음성인식 기술을 가지고 있는 않는 일반인도 손쉽게 오인식 단어/문장을 입력, 적응학습, 검증 후, 운영 시스템에 신속하게 반영함으로써 고객 서비스 만족도 증대 ○실적: 핵의학과용 인공지능 의료 음성인식 솔루션 '셀비 메디보이스(Selvy MediVoice)' 개발○기대효과: 기존 영상의학과 도메인에서 핵의학과 확장을 통한 병원 시장 확대 연속어 음성인식엔진 실시간 언어모델 적응학습 모듈 개발(2020년 10월~2020년 12월) ○실적: 음성인식엔진에 등록되어 있지 않아 인식률이 떨어지는 단어, 문장을 쉽고, 빠르게 학습할 수 있는 언어모델 적응학습 모듈(OTF, On The Fly) 개발○기대효과: 기존 음성인식 기술을 가지고 있는 개발자가 언어모델 학습을 수행하였으나, 개발 모듈을 통해 일반 고객이 Web 화면에서 인식이 잘 안 되는 문장, 신조어 등을 등록하여 언어모델학습을 수행함으로써 생산성 향상, 효율적인 업무 기대 영어 교육용 Phonics 음성인식엔진 개발(2020년 09월~2020년 12월) ○실적: 영어 말하기 교육을 위한 음성인식 기반의 Phonics 인식엔진 개발○기대효과: 영어 교육의 말하기 교육의 1단계인 Phonics 학습을 음성인식 Phonics 엔진을 통해 적절한 feedback을 제공함으로써 발음 능력 향상 및 말하기의 유창성 향상 기대 2인 대면 상담용 실시간 음성인식 회의록 시스템 개발(2020년 03월~2020년 09월) ○실적: 2인 대면, 2개의 마이크를 이용하여 각기 분리된 음원 기반의 음성인식 회의록 시스템 개발○기대효과: 2인 대면 회의 환경인 경찰, 검찰 조서 환경에 최적화된 음성인식 회의록 시스템을 개발. 회의록 자동 생성과 더불어 상담에 도움을 줄 수 있는 Advisor 기능을 함께 제공함으로써 회의록 시장 확대 S/W 기반 화자인식 모듈을 이용한 음성인식 회의록 시스템 개발(2020년 01월~2020년 06월) ○실적 : 휴대폰 단말에서 2인의 대화를 녹음한 녹취 음원에 대한 음성인식 회의록 시스템 개발 ○기대효과 : 조용한 대면 상담 녹취 음원 파일에 대해
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자동 화자 분리 후, 음성인식 결과 기반으로 회의록 파일(hwp, txt.)이 필요로 하는 업체에 제공 가능, 화상 회의용 음성 회의록 시장 진출 가능 음성합성(HCI) Selvy deepTTS 여성 상담사 보이스 3종 출시(2024년 06월~2024년 09월) ○실적: 여성 상담사 타겟 보이스 3종 출시 - 해인, 진아, 유정○기대효과: 여성 상담사의 보이스 옵션이 확장됨에 따라 고객의 선택지가 넓어지고, AICC와 같은 분야에서의 사업 기회 확대를 기대 ○실적: 네트워크 연결없이 엣지 디바이스에서 고품질 음성합성 수행이 가능한 On-Device 음성합성 솔루션 출시○기대효과: 네트워크 연결없이 기기 자체에서 고품질 AI 음성합성 기술을 사용, AI 기술 도입 장벽을 낮춤으로써 e-book, 음성비서, KIOSK 등 단말 환경 등 시장 확대 기대 Selvy deepTTS 3.0 Enterprise 고품질 음성합성 모델 출시 (2024년 01월~2024년 03월) ○실적: Selvy deepTTS 3.0 Enterprise 고품질 음성합성 모델 출시 ○기대효과: 자연성과 안정성이 대폭 향상된 보이스모델의 출시로 제품 경쟁력 강화와 사업기회 확대 Full End-to-End 기반의 고품질 학습알고리즘 개발(Selvy deepTTS 3.0)(2023년 09월~2023년 12월) ○실적: 인코더-디코더-보코더를 한번에 학습하여 음향 품질과 자연성이 대폭 향상된 신규 학습알고리즘 개발○기대효과: 음향 품질과 자연성이 대폭 향상되어 고품질을 요구하는 오디오북 제작 시장까지 사업 대상확대 Transformer 기반의 개선된 학습알고리즘 개발 (Selvy deepTTS v2.5)(2023년 04월~2023년 09월) ○실적: 자연성과 음질이 향상된 신규 음성합성 학습 알고리즘 개발○기대효과: 자연성과 음질의 향상을 통한 제품 경쟁력 강화로 사업기회 및 매출 확대 기대 오디오북 제작 특화 서비스 odiro 출시(2023년 01월~2023년 06월) ○실적: AI 음성을 이용하여 오디오북을 제작할 수 있는 odiro 서비스 시작○기대효과: 저비용, 고효율의 오디오북 제작 서비스를 제공하여 오디오북 시장 진출의 기반 마련 ○실적: Windows 서버 기반의 Selvy deepTTS-Server 솔루션 개발○기대효과: Windows 서버 기반의 방송솔루션 시장에 DNN기반의 음성합성 솔루션 제공이 가능해져 매출 확대 기대 Selvy Voice 서비스를 위한 Voice확장(2022년 10월~2022년 12월) ○실적: 연령, 캐릭터별 보이스 다양화를 위한 11개 보이스 추가확장 개발○기대효과: 보이스 다양화를 통해, 고객의 선택지를 확장함으로써 오디오 콘텐츠 시장의 경쟁력 확보 Singing Voice 기술개발(2022년 03월~2022년 10월) ○실적: 인공지능 기반의 노래하는 음성 합성 기술 확보○기대효과: 디지털 휴먼과 콘텐츠 시장 진출을 위한 기반 기술 확보 음성합성 캐릭터 보이스(시니어보이스) 확장(2022년 03월~2022년 06월) ○실적: 캐릭터 보이스 2개 화자 확장(시니어 보이스)○기대효과: 교육콘텐츠 등 타겟 시장의 다양화 음성합성 다국어 보이스 출시(2022년 03월~2022년 06월) ○실적: 인공지능 기반의 영어, 일본어 6개 화자 출시○기대효과: 인공지능 기반의 다국어 음성합성 솔루션 라인업 확보로 제품 경쟁력 강화 음성합성 Duration informed 방식의 개선된학습 알고리즘 개발(2022년 01월~2022년 3월) ○실적: 안정성과 음질이 향상된 신규 학습알고리즘 개발○기대효과: 안정성과 자연성 및 음질이 향상된 합성음 생성으로 제품 경쟁력 강화 ○실적: AI 오디오 콘텐츠 제작 서비스 출시○기대효과: B2C 기반의 서비스 플랫폼으로 사업을 확장하기 위한 교두보 확보 음성합성 캐릭터 보이스 확장(2021년 06월~2021년 9월) ○실적: 캐릭터 보이스 2개 화자 확장(교통방송 리포트, 촐랑 남)○기대효과: 교육콘텐츠 등 타겟 시장의 다양화 AI 컨택센터용 음성합성 보이스 확장(2021년
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01월~2021년 06월) ○실적: AI 컨택센터용 상담원 스타일의 보이스 3개 화자 확장○기대효과: AI 컨택센터에 최적화된 상담원스타일 보이스 개발로 신규시장 진출확대 차세대 고품질 뉴럴보코더 기술 개발(2021년 01월 ~2021년 06월) ○실적: 음향 품질이 향상된 딥러닝 기반 뉴럴보코더 개발○기대효과: 음향품질 향상으로 제품 경쟁력 강화 Selvy TTS '마루' PC버전 출시(2021년 01월~2021년 03월) ○실적: Selvy TTS 남자 아동합성음 '마루' 화자 PC버전 출시○기대효과 : 로봇분야에 적용되는 Selvy TTS-Standard/PC솔루션의 아동음 확대, 제품 경쟁력 강화 3D - LipAnimation 기반기술 개발(2020년 08월~2020년 11월) ○실적: 3D 기반 LipAnimation 구현을 위한 기반 기술 확보○기대효과: 음성합성음과 동기화된 인공인간의 입술 움직임을 자연스럽게 생성하는 기술로 미래의 인공인간 시대를 대비하기 위한 기술적 기반을 마련함 뉴럴보코더(V2) 속도/음질 향상기술개발(2020년 11월~2020년 12월) ○실적: 응답속도와 음향 품질이 향상된 딥러닝 기반 뉴럴보코더 개발○기대효과: 응답속도 향상으로 제품 경쟁력 강화 고품질 뉴럴보코더 기술 개발(2020년 03월~2020년 10월) ○실적: 원음 수준의 음향 품질 재현이 가능한 딥러닝기반의 보코더 개발 ○기대효과: 음향품질의 향상으로 방송, 오디오북 등 고품질 시장 진출 가능 문익환 목사 보이스 개발(2020년 04월~2020년 10월) ○ 실적: 전주 MBC의 문익환 목사 다큐멘터리 '늦봄 2020' 제작에 사용된 인공지능 목소리 개발 ○ 기대효과: 개인화보이스 개발 기술력 입증 및 대외 홍보 AI 컨택센터용 음성합성 보이스 개발(2020년 03월~2020년 06월) ○실적: AI 컨택센터용 상담원 스타일의 보이스 개발 ○기대효과: AI 컨택센터에 최적화된 상담원스타일 보이스 개발로 신규시장 진출 영상지능(HCI) 한글 글씨 교정기 음절내 연결획지원 개발(2024년 06월 ~ 2024년 07월) ○실적: 한글이 익숙하지 않은 사용자에게 글쓰기 훈련에 도움을 줄 수 있는 엔진을 연결획이 포함한 음절이나 정답과 획 개수가 다른 경우까지 지원 확대함○기대효과: 글씨 교정을 연결획이 포함한 음절이나 정답과 획 개수가 다른 경우까지 지원하여 매출확대 수식인식기 고등 공통수학 지원 엔진 개발 (2024년 01월 ~ 2024년 07월) ○실적: 기 수식인식기에 고등학교 교육과정의 공통수학을 지원하는 엔진 개발○기대효과: 고등과정 공통수학을 위한 필기 수식인식기의 매출 확대 학교 시험지 OCR 개발(2024년 01월 ~ 2024년 08월) ○실적: 학교 중간, 기말고사 시험지를 인식하여 필요한 정보를 추출하는 OCR 엔진과 앱 개발○기대효과: 시험지의 주요 정보를 추출하여 이를 활용한 교육분야에 매출 확대 수식입력키보드 개발(2024년 02월 ~ 2024년 06월) ○실적: 수학 수식을 입력, 편집 및 LaTeX 포맷으로 저장하여 관리할 수 있는 키보드 엔진과 웹UI 개발○기대효과: 수식 필기인식과 키보드를 병행하여 사용, 사용자 편의를 향상 및 사업 기회 확대 주차장과 도로의 표지판 인식 OCR 엔진 개발(2024년 02월 ~ 2024년 08월) ○실적: 자동차의 주행 환경에서 주차장과 도로 등의 표지판 문자를 인식하는 OCR 엔진 개발○기대효과: 주차장, 도로 등의 다양한 환경에서 필요한 문자를 찾고 인식할 수 있는 기술을 확보하여 제품 경쟁력 강화 영역 검출 모듈 개발(2023년 12월 ~ 2024년 02월) ○실적: 이미지에서 신분증과 일반문서(A4)의 영역을 탐지할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 이미지에서 신분증과 일반문서를 정확하게 검출하여 OCR 성능을 향상시키고 사업 기회 확대 신분증 사본 탐지 모듈 개발(2023년 09월 ~ 2023년 11월) ○실적: 신분증(주민등록증, 운전면허증, 외국인등록증)의 사본을 탐지할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 신분증의 사본을 판별하여 금융,보험 등
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신원확인이 필요한 분야의 매출 향상을 기대함 한글 글씨 교정기 개발 - 단어(2023년 10월 ~ 2023년 12월) ○실적: 한글이 익숙하지 않은 사용자에게 쓰기 훈련에 도움을 줄 수 있는 엔진을 낱자에서 단어까지 지원○기대효과: 글씨 교정을 낱자에서 단어까지 확대 지원하여 교육분야에 매출 향상을 기대함 표 인식기 엔진 성능개선(2023년 3월 ~ 2023년 5월) ○실적: 선이 없는 표 등 다양한 표 문서를 인식할 수 있는 엔진 개발○기대효과: 선이 없는 표 등을 포함한 문서의 분석이 가능해져서 OCR로 처리할 수 있는 문서 종류 확대됨 문서 구조분석기 개발(2022년 10월 ~ 2023년 12월) ○실적: 문서의 구조를 제목, 그림, 본문 등으로 분석하는 엔진 개발○기대효과: 문서분석을 통해 각 부분에 맞는 서비스가 가능해져서 다양한 OCR 제품에 활용할 수 있어 경쟁력이 강화됨 범용 표문서 파서 개발(2022년 7월 ~ 2022년 10월) ○실적: 표가 포함된 문서에서 원하는 항목을 선별해서 추출할 수 있는 파서 개발○기대효과: 문서에 맞는 설정파일을 이용해서 다양한 문서 지원이 용이해져 OCR 제품의 경쟁력을 강화함 모바일 OCR 엔진 경량화(2022년 7월 ~ 2022년 8월) ○실적: 모바일 환경을 고려한 OCR 엔진 파일 사이즈 경량화○기대효과: 파일 사이즈 경량화로 메모리가 작은 저사양 디바이스 지원으로 제품 경쟁력 강화 문서 분류기 개발(2022년 7월 ~ 2022년 8월) ○실적: 다양한 문서들을 동일한 서식끼리 분류하는 모듈 개발○기대효과: 여러가지 문서를 분류하여 처리 할 수 있는 전처리 기능 추가로 OCR 제품 경쟁력 강화 처방전/가족관계등록부/재무제표 OCR 엔진 (2022년 4월 ~ 2022년 6월) ○실적: 처방전/가족관계등록부/재무제표를 인식할 수 있는 3종 OCR 엔진 개발○기대효과: 표인식 기능이 포함된 처방전,가족관계등록부,재무제표 OCR 엔진을 개발하여 Selvy OCR의 문서인식 지원 범위 확대 및 제품 경쟁력 강화 표(Table) 인식기 개발(2022년 1월~2022년 3월) ○실적: 표(Table)가 포함된 문서에서 표의 구성과 표 내부의 텍스트 정보를 추출하여 문서인식 대상 범위를 확대함○기대효과: 표 형태의 문서에 대한 정확도 개선으로 OCR 제품 경쟁력 강화 영양기능정보 인식기 개발(2021년 9월~2021년 12월) ○실적: 건강기능식품에 있는 영양기능정보를 추출하는 OCR 제품을 개발○기대효과: 비정형 서식의 문서를 지원하도록 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화 신분증 인식기 성능 고도화(2021년 11월~2021년 12월) ○실적: 신분증 인식기에서 이미지의 회전 여부 판단, 사진 영역 추출, 인식 필드 추가 개발○기대효과: 기존 신분증 인식기의 성능 향상, 신규 기능 추가, 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화 서버형 여권 인식기 개발 및 성능 고도화(2021년 7월~2021년9월) ○실적: 여권인식기에서 한글 이름 필드 지원을 추가하고 서버형으로 개발○기대효과: 기존 여권인식기의 성능과 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화 사업자등록증 인식기 개발(2021년 7월 ~ 2021년 9월) ○실적: 사업자등록증 이미지를 기반으로 문자를 인식하는 OCR 제품 개발○기대효과: OCR 인식 가능한 문서의 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화 신용카드 인식기 고도화(2021년 6월) ○실적: 새로운 형태의 신용카드를 지원하는 신용카드 인식기 개발○기대효과: OCR 인식 가능한 신용카드의 지원 범위를 확장하여 제품 경쟁력 강화 템플릿 OCR 데모 개발(2021년 5월 ~ 2021년 6월) ○실적: 손쉽게 다양한 문서의 OCR 성능을 테스트해 볼 수 있는 웹 데모 개발○기대효과: 여러 문서를 쉽게 테스트해 보고 예산을 수립할 수 있어 개발 일정 단축 필기체 OCR 후처리 사전 모듈 개발(2021년 4월 ~ 2021년 5월) ○실적: 사용자가 주로 사용하는 주소, 거래처명 등의 사전을 기반으로 추천 가능한 후처리 모듈 개발○기대효과: 사용자 사전 기반의 후처리 성능
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향상으로 제품 경쟁력 강화 범용 인쇄체 OCR 개발(2021년 4월 ~ 2021년 5월) ○실적: wild 환경의 다양한 인쇄체 단어 이미지를 인식할 수 있는 딥러닝 기반의 OCR 제품 개발○기대효과: 범용 인쇄체 문서를 대상으로 OCR 경쟁력 강화 모바일 신용카드 인식기 개발(2020년 10월~ 2021년 2월) ○실적: 다양한 디자인의 신용카드 이미지에서 카드번호 및 유효기간을 인식, 딥러닝 기반의OCR SDK 개발○기대효과: 신용카드 인식기를 필요로 하는 금융, 보험, 보안 등의 신규 시장 확보 및 Selvy OCR 경쟁력강화 필기체 문자 인식기 개발(2020년 3월~ 2020년 12월) ○실적: 손으로 필기한 한글, 영어, 숫자 이미지를 인식하는 딥러닝 기반의 OCR SDK 개발○기대효과: 기존 인쇄체 문자 OCR 뿐만 아니라 손글씨 문자로 작성된 이미지에 대한 OCR 시장 신규 확보 및 Selvy OCR 경쟁력 강화 딥러닝 문자인식기 고도화(2020년 07월~2020년 09월) ○실적: 다양한 문자 이미지를 추가한 학습데이터로 딥러닝 문자인식기를 학습하여 저화질, 왜곡된 문자에 대한 인식 정확도 향상 ○기대효과: Fax 문서 등 저화질, 왜곡된 문서 이미지를 처리하는 분야에 OCR 솔루션 공급, 사업영역 확대 모바일 신분증인식기 고도화(2020년 01월~2020년 06월) ○실적: Mobile Deep Learning Text Detector를 개발하여 촬영 환경 변화에 강인한 신분증 인식기 개발 ○기대효과: 기존 제품보다 빠르고 정확하게 신분증을 인식할 수 있는 기능 제공으로 기술 경쟁력 확보 필기지능(HCI) 필기 한글 글씨 교정기 개발(2023년 04월~2023년 08월) ○실적: 한글 필기를 배우는 학습자의 필순, 모양, 크기, 위치 정보를 바탕으로 점수화하여 교정 가이드○기대효과: 필기인식 제품군에 글씨 교정을 추가 지원 Selvy Pen 한글 필순 인식기 성능 고도화(2021년 12월~2022년 01월) ○실적: 교육용 한글 필순인식기에 OCR 기능을 추가하여 오류 판별 성능 개선 개발○기대효과: 필순인식의 교육 시장 확대를 위한 제품 경쟁력 강화 필기인식 서버형 패키지 개발(2020년 01월~2020년 08월) ○ 실적: 필기인식을 온라인서비스로 공급할 수 있는 서버형 패키지 개발 ○기대효과: 온프레미스 또는 크라우드 서비스를 요구하는 신규 수요처 확보 자연어처리(HCI) 감성분석 모델 개발(2020년 01월~2020년 12월) ○실적: 음성, 텍스트 등의 데이터를 활용하여 긍정/중립/부정 등 감정을 판별할 수 있는 모델 개발○기대효과: 콜센터 시장에 대한 감성분석을 통하여 악성콜을 분류하는 서비스 등 새로운 서비스 제공 및 기술 경쟁력 강화 eLM 초기 버전 개발(2024년 06월~ 2024년 10월) ○실적: 오픈 소스 - RAG 기반 교육용 SLM 프로토 타입 개발(문항/콘텐츠 정제 및 분류와 교육용 문장 생성 기능)○기대효과: 문제은행 / CMS를 보유한 기업들에 콘텐츠 메타 구조 구축 제공. 콘텐츠 해설 정제 / 생성 기능 제공으로 AI디지털교과서 사업 기회 확보 ○실적: GNN 기반의 학습활동 분석 모델 개발○기대효과: 교육현장 학습활동 데이터의 수집 및 분석, 피드백 기능 제공 분석시스템 학습 기회 확보 ○실적: 사용자의 학습활동 데이터를 ADL-xAPI 규격으로 수집 및 분석. 이를 이용해 통계/빅데이터 인공지능 학습분석 등 AI 교육 서비스 플랫폼과 규격하 연동 가능한 스토어 솔루션 개발○기대효과: B2G, B2B AI디지털교과서 및 학습분석 사업 참여 기회 확대 Selpub 개발 및 출시(~2024년 4월) ○ 실적: 디지털교과서를 만들고 공유하여 교수·학습 활동을 진행하고 학습활동 데이터를 수집, 분석하여 대시보드로 진행 상황 모니터링○ 기대효과: 디지털교과서 제작 서비스 제공, 학교, 학원, 교육 기업 시장 진출 기반 마련 학습분석 프로토 타입 개발(2023년 05월~) ○실적: 사전 문항 평가 - 형성 문항 평가 - 총괄 문항 평가 데이터 기반 DKVMN 기반 지식
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추적 모델 ○기대효과: 문항 개념 연동 지식 추적 모델 프로토타입으로서 개발중인 학습분석 시스템에 적용 그리기 쓰기 고도화(2022년 05월~2022년 10월) ○실적: e-Book 뷰어 상에서 사용자가 콘텐츠 및 객관식/주관식/OX 퀴즈/선긋기 등 학습 콘텐츠를 추가 할 수 있는 Creator 개발 진행 중 (PC 버전 Prototype 개발 3월 완료)○기대효과: 강사들의 수업 저작도구로서 타 업체 e-Book 대비 제품 경쟁력 강화 ○실적: 웹버전으로 PDF, Epub(Fixed Layout, reflowable) 뷰어를 개발 중(PDF Viewer 1차 개발 완료), Creator 의 학습 콘텐츠를 사용하여 학습도구로서 활용, 타 서비스에 없는 그리기 녹화 기능 개발 예정○기대효과: 규 고객 유치 및 기존 고객 이탈 방지 음악교과 차시 플레이어 개발(2022년 03월~2022년 05월) ○실적: 2022 교육과정 음악교과 전자저작물 대비 차시 플레이어 개발○기대효과: 전자저작물 영업시 교과목 확장 ○실적: e-Book 뷰어 위에 사용자가 추가 하고 싶은 콘텐츠 및 객관식/주관식/OX 퀴즈/선긋기 등 학습 콘텐츠를 추가 할수 있는 Creator 개발○기대효과: 강사들의 수업 저작도구로서 타 e-book 제공 업체에 없는 기능을 제공하여 경쟁력 강화 초등 국정 수학 전자저작물 개발(2021년 02월~2021년 3월) ○실적: 플래시지원 중단으로 실행이 되지 않는 초등학교 국정 1~6학년 수학 전자저작물 개발을 HTML로개발○기대효과: 국정 교과서 사업 레퍼런스 확보하여 향후 디지털교과서 전자저작물 사업에서 경쟁력 강화 디지털교과서 뷰어 개발(2020년 01월~2020년 12월) ○실적: 디지털교과서용 e-book 뷰어 개발, 교육부 주관 디지털 교과서 사업과 메이저 교과서 발행사 전자저작물 사업에 공급○기대효과: 종이 교과서를 디지털 교과서로 변환하여 제공함으로써 비대면 교육 시장에서의 경쟁력 확보 ○실적: Google Play Store에 DioVoca 출시 예정 (2006년~2021학년도 수학능력 시험 영어 단어 탑재)○기대효과: 뉴에이스 영한 사전 데이터 활용 등 최근 데이터를 탑재하여 교육시장 소비자 니즈 충족. 단어장 학습 내 DioDict 사전 노출. 사용자 동작 및 학습 데이터 결과를 수집, 가공하여 추후 학습 분석 데이터로 활용 7. 기타 참고사항 가. 지식재산권 당사는 인공지능 전문기업으로써, 인공지능 기반기술과 이를 활용한 응용 제품을 확대해 나가고 있습니다. 관련하여 연구개발 활동을 통한 지적재산화에 힘쓰고 있으며,현재 다음과 같이 특허권 및 상표권을 보유하고 있습니다. 보고서 작성 기준일 현재 당사가 보유하고 있는 특허권 및 상표권의 자세한 현황은 다음과 같습니다. (1) 특허권 현황 : 총 93건 순번 발명의명칭 출원번호 등록일 오디오 콘텐츠 제작을 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법 2023년 6월 22일 건강검진 정보를 이용한 건강 관리 방법 및 서버 2022년 11월 28일 인공 지능 기반의 정신 건강 관리를 위한 장치 및 방법 2022년 7월 27일 텍스트 임베딩 방법 및 장치 2022년 6월 15일 음성 트레이닝 데이터 선별 방법 및 이를 이용하는 장치 2022년 1월 10일 발음 평가 방법 및 이를 이용한 디바이스 2021년 11월 25일 발음 평가를 위한 사용자 인터페이스 제공 장치 및 방법 2021년 10월 28일 대화 예측 모델의 입력 결정 방법 및 장치, 텍스트 임베딩 방법 및 장치 2021년 10월 1일 균혈증 발병 위험도 예측 방법 및 이를 이용한 균혈증 발병 위험도 예측용 디바이스 2021년 8월 3일 회의 녹음 장치 및 회의 녹음 기록 시스템 2021년 8월 3일 조기 위암의 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스 2021년 7월 5일 병변 예측 방법 및 이를 이용한 병변 진단용 디바이스 2021년 5월 24일 사망 위험도의 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스 2021년 5월 24일 위의 부위 예측 방법 및 이를 이용한 위의 부위 예측용 디바이스 2021년
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5월 20일 암 영역의 예측 방법 및 이를 이용한 암 영역의 예측 디바이스 2021년 1월 15일 섬망 발병 위험도의 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스 2020년 11월 23일 음성 합성 모델의 학습용 데이터 생성 방법 및 음성 합성 모델의 학습 방법 2020년 10월 23일 운동 처방 정보를 제공하는 서버 및 컴퓨터 프로그램 2020년 9월 10일 운동 기구 관리 시스템 및 컴퓨터 프로그램 2020년 8월 3일 암 의심 영역의 예측 모델의 평가 방법 2020년 7월 30일 암 의심 영역의 예측 방법 및 이를 이용한 암 의심 영역의 예측 디바이스 2020년 7월 28일 운동 기구 관리 시스템 및 컴퓨터 프로그램 2020년 4월 24일 건강나이 예측 방법 2020년 4월 24일 기준 화자 모델을 이용한 음성 인식 장치 및 이를 이용한 음성 인식 방법 2020년 4월 9일 이미지 태깅 장치 및 이를 이용한 이미지 태깅 방법 2020년 1월 3일 퍼스널 트레이닝 서비스를 제공하는 스마트 미러 장치 2019년 7월 10일 전자의무기록 서비스의 편집 인터페이스를 제공하는 방법 및 장치 2019년 3월 29일 전자의무기록 서비스의 편집 인터페이스를 제공하는 방법 및 장치 2019년 2월 28일 전자의무기록 서비스를 제공하는 방법 및 장치 2019년 2월 20일 전자의무기록 서비스에서 사용자 특성 정보를 이용하는 방법 및 장치 2019년 1월 31일 질환 발병 확률 예측 모델 학습 방법 및 장치 2018년 11월 23일 영문자의 필순 복원 방법 2018년 8월 30일 한글 문자의 필순 복원 방법 2018년 8월 17일 질환 발병 예측 방법 및 장치 2018년 7월 30일 아날로그 음향 신호를 이용한 코드 데이터 전송 방법, 이를 수행하는 데이터 전송 장치, 아날로그음향 신호로부터 코드 데이터를 추출하는 방법 및 이를 수행하는 데이터 추출 장치 2018년 7월 5일 질병에 대한 발병 확률 예측 방법 및 장치 2018년 4월 30일 청각 장애인을 위한 합성음 안내 서비스 방법 및 장치 2018년 3월 19일 머신 러닝을 통한 화자 인식 모델 생성 방법 및 장치 2018년 2월 23일 연속어의 음성 인식을 위한 장치, 방법 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2018년 1월 31일 문서 이미지에서 표 인식을 위한 장치 및 방법 2017년 12월 18일 음성 인식 성능을 향상시키기 위한 컴퓨터 프로그램 및 장치 2017년 9월 18일 엣지 라인을 검출하여 분할선을 획득하는 장치 및 방법 2017년 7월 20일 임베디드 환경에서 풀텍스트 검색을 지원하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2017년 6월 30일 전역 학습을 통한 이중 단어 분할 장치 및 분할 방법 2017년 6월 7일 문자 데이터를 압축하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2017년 5월 25일 이미지 내의 텍스트를 검출하는 방법 및 장치 2017년 4월 26일 스트로크 입력 순서의 복원 방법 및 장치 2017년 4월 20일 온라인 필기 데이터 라인 분할 방법 및 이를 이용하는 장치 2016년 12월 14일 필기 데이터 베이스를 생성하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2016년 10월 21일 디지털 인공 필기 데이터를 생성하는 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2016년 10월 14일 전자문서 레이아웃 생성 방법 및 장치 2016년 8월 23일 음성 합성 방법, 서버 및 컴퓨터 판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2016년 8월 18일 퍼지 에너지 매트릭스에 기반하여 문서 구조를 분석하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 2016년 6월 28일 합성음의 고조파 성분 제거 방법 및 장치 2016년 5월 26일 생체 정보 측정을 위한 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 2016년 2월 15일 동질 영역을 이용한 문서 구조의 분석 방법 2015년 11월 19일 문서 디지털 복원 시스템 및 방법
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2015년 2월 26일 텍스트와 디지털 잉크를 포함하는 대용량 문서의 교차 검색 시스템 및 방법 2015년 1월 27일 음성인식을 통해 이벤트를 발생시키기 위한 장치 및 방법 2014년 12월 15일 음성인식을 통해 컨트롤 객체를 선택하기 위한 장치 및 방법 2014년 12월 15일 음성인식을 통해 컨트롤 객체를 선택하기 위한 장치 및 방법 2014년 9월 30일 디지털 잉크 데이터 매칭방법 및 매칭장치 2014년 8월 21일 필기 및 음성 인식을 이용한 멀티모달 입력장치 및 그 입력장치의 제어방법 2014년 4월 8일 잉크 텍스트 데이터 편집장치 및 잉크 텍스트 데이터 편집방법 2013년 12월 2일 멀티 필기입력 창을 이용한 문자 입력장치 및 문자 입력방법 2013년 11월 20일 전자사전 어플리케이션이 설치된 휴대용 단말기 및 휴대용 단말기의 전자사전 어플리케이션으로통합된 사전 정보를 제공하는 방법 2013년 7월 26일 무산소 운동장치 2012년 7월 16일 다중인식 음성 인터페이스장치 및 그 방법 2012년 6월 20일 개선된 연속 필기 입력 장치 및 그 방법 2012년 5월 3일 문서 편집 기능을 갖는 필기 입력 장치 및 그 방법 2012년 4월 26일 필기 입력 장치 및 그 방법 2012년 2월 28일 이동통신 단말기용 카메라 자동제어방법 2012년 1월 30일 키보드 독립형 필기 입력 장치 2012년 1월 19일 한자를 한글로 변환하는 기능을 갖는 명함 인식 장치 및 그 방법 2011년 10월 6일 전자 명함첩 제공 장치 및 방법 2011년 9월 7일 문자 표시 장치 및 방법 2011년 5월 19일 휴대용 단말기의 문자 입력 방법 2010년 8월 31일 스텝 테스트 측정기와 이를 이용한 스텝 운동 관리 시스템 2010년 8월 24일 한글 문자 입력 장치 2010년 1월 12일 발성자 거리 특성에 강인한 음성인식 장치 및 그 방법 2008년 8월 26일 휴대용 운동이력 관리장치 2008년 8월 22일 휴대용 운동처방기 2008년 6월 11일 휴대용 단말기에서의 음악 컨텐츠 생성 방법 2006년 12월 27일 전자 잉크 방식을 이용한 잉크 에디터 시스템의 잉크 데이터 처리 방법 2006년 3월 13일 운동처방시스템 및 운동처방방법 2005년 11월 25일 전자 잉크 데이터 형성 방법 및 이를 이용한 데이터 통신방법 2004년 7월 29일 건강인증서버 및 건강관리시스템 2004년 7월 29일 말초혈관 맥파 진단 시스템 2003년 12월 31일 운동기구 제어시스템 및 운동기구 제어방법 2003년 12월 19일 인공지능형 운동기구 제어시스템 및 방법 2003년 8월 25일 인터넷을 이용한 체력측정 방법과 이를 이용한 시스템 2003년 7월 2일 필기인식을 위한 소프트 키보드가 포함된 휴대용 단말기및 펜입력에 의한 필기 인식방법 2002년 6월 27일 중앙집중식 운동기구 제어시스템 및 이를 위한 방법 2001년 12월 5일 (2) 상표권 현황 : 총 81건 순번 명칭 상품분류 등록번호 등록일 odiro 2024년 10월 22일 2023년 03월 23일 2023년 03월 23일 2023년 03월 23일 2023년 04월 14일 2023년 04월 14일 2023년 04월 14일 Selpub 2022년 09월 05일 Selpub 2022년 09월 05일 2022년 02월 08일 2021년 12월 21일 2021년 12월 03일 2021년 12월 03일 2021년 01월 27일 2021년 01월 05일 Dr. Selvy 2019년 04월 17일 ONFIT 2019년 04월 15일 ONFIT 2019년 04월 15일 ONFIT 2019년 04월 02일 Dr. Selvy 2019년 02월 26일 Dr. Selvy 2019년 02월 26일 Dr. Selvy 2019년 02월 26일 Dr. Selvy 2019년 02월 26일 Dr. Selvy 2019년 02월 22일 2018년 12월 13일 SELVAS 2017년 08월 16일 Selvy 2017년 07월 31일 SELVAS 2017년 07월 17일 ONFIT 2017년
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07월 05일 Selvy 2017년 05월 24일 Selvy 2017년 04월 10일 Selvy 2017년 04월 10일 SELVAS 2017년 04월 03일 Selvas 2017년 03월 16일 Selvas 2017년 03월 03일 Selvas 2016년 12월 29일 CamReader 2016년 09월 22일 SMART GYM 2015년 09월 09일 SMART GYM 2015년 09월 09일 HELMAS 2015년 03월 16일 2015년 01월 20일 2015년 01월 20일 2014년 12월 23일 2014년 11월 21일 2014년 11월 21일 2014년 11월 21일 selvas 2014년 01월 21일 셀바스 2014년 01월 21일 selvas 2014년 01월 21일 셀바스 2014년 01월 21일 셀바스 2014년 01월 21일 selvas 2014년 01월 21일 selvas 2014년 01월 21일 셀바스 2014년 01월 21일 셀바스 2014년 01월 21일 selvas 2014년 01월 21일 selvas 2013년 12월 23일 셀바스 2013년 12월 23일 디오텍 DIOTEK 2013년 04월 26일 디오텍 DIOTEK 2013년 02월 19일 디오펜 DioPen 2013년 02월 18일 Selvas 2012년 12월 26일 Selvas 2012년 09월 27일 DioDict 2012년 09월 14일 모비렌즈 MobiLens 2012년 06월 20일 디오딕 2012년 06월 11일 핑거팝 FingerPop 2012년 01월 05일 2011년 10월 26일 2010년 09월 01일 2007년 09월 19일 2007년 07월 19일 2007년 06월 01일 2007년 06월 01일 My Coach 2004년 06월 08일 O2 RUN 2003년 02월 21일 O2 run 2002년 09월 02일 O2runner 2002년 09월 02일 O2bike 2002년 09월 02일 주식회사 디오텍 DIOTEK Co.,Ltd. 2001년 10월 30일 1997년 04월 17일 1997년 02월 13일 나. 영업개황 ▲인공지능 전문기업 셀바스AI 주식회사 셀바스에이아이(이하 "당사")는 1999년 설립, 2009년 상장한 국내 1호 인공지능 전문 상장기업입니다.26년간 딥러닝 기술 기반의 전문적인 연구를 통해 음성인식, 음성합성, 필기인식, 영상인식 등 최고의 HCI 기술을 보유하고 있습니다. 이를 통해 현재 음성합성 국내시장점유율 1위, 국내 유일 필기지능 기업, 음성인식(AI 의료 음성인식 솔루션) 인식률 98% 이상, 원천 기술 특허 93건을 보유하고 있습니다.아래 [그림 1]과 같이, ▲HCI(Human Computer Interaction) 부문은 사람-컴퓨터 간의 상호작용을 보다 더 쉽게하도록 돕는 HCI 기술에 대한 경쟁력 확보와 함께, 이를 융합하여 고객의 니즈에 맞춘 제품을 공급하고 있습니다. ▲AI Digital Transformation 부문은 HCI 기술과 도메인 특화 데이터를 활용하여 디지털 트랜스포메이션을 주도해 나가고 있습니다. 현재는 Edu-Tech, Healthcare, Mobility 도메인을 중심으로 AI 융·복합 및 사업화에 주력하고 있습니다. 또한, 언어 기반 기술이 집약된 모바일 전자사전 솔루션 'DioDict'을 삼성전자 스마트폰에 공급하고 있습니다. ▲종속회사 디지털헬스케어 전문기업 셀바스헬스케어 종속회사 주식회사 셀바스헬스케어는 의료기기 사업부문에서 체성분분석기, 자동혈압계를 개발 및 생산하고 있으며, 시각보조공학 사업부문에서는 시각장애인을 위한 점자정보단말기, 독서확대기 등을 개발 및 생산하고 있습니다. ▲종속회사 의료기기 전문기업 메디아나 종속회사 주식회사 메디아나는 의료기기 전문기업으로 환자감시장치, 심장충격기를 주요 제품으로 생산하고 있습니다. 신규 사업으로는 체성분분석기, 소모품 카테터(PICC) 등의 사업영역에서 제품을 출시하여 사업영역 확대 및 관련 신제품 개발을 진행하고 있습니다. 모든 제품은 현재 메디아나 공장에서 전량 생산하고
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있습니다.당사는 종속회사 셀바스헬스케어, 메디아나와의 협력을 통해 'AI 의료' 사업을 새롭게 준비중입니다. hci 기술 기반 ai 융합제품화 및 ai dt.jpg hci 기술 기반 ai 융합제품화 및 ai dt 3사 간 시너지.jpg 3사 간 핵심역량 융복합을 통한 AI 의료 시장 확대 다. 시장점유율 당사의 인공지능 솔루션들은 이동통신사업자, 가전기기, 모바일기기 제조사, 병원, 보험사 등 다양한 고객에게 공급하고 있습니다. 또한 인공지능 기술에 대한 시장 니즈가 증대됨에 따라 스마트 디바이스뿐 아니라 메디컬, 헬스케어, 모빌리티, 스마트카, 홈IoT 등 다양한 산업 분야에 대한 적용이 이루어지고 있습니다. 당사가 진입한 인공지능 산업은 신규 사업 분야로 아직은 정확한 시장 규모 산출이 어려운 상황입니다.종속회사 주식회사 셀바스헬스케어의 아큐닉(ACCUNIQ) 사업부문이 영위하는 의료진단기기 중체외진단기 시장은 인바디, Tanita 등의 업체가 시장을 주도하고 있습니다. 당사는 경쟁사 대비 동일한 기술 수준을 보유하여 업계 상위 수준의 정확도를 자랑하며, 시장 점유율 확대를 위해 관계회사의 IT 기술을 접목하는 등 새로운 시도들을 하고 있습니다. 힘스(HIMS) 사업부문이 영위하는 시각장애인 보조공학기기 시장은 당사를 포함하여2~3개 업체가 세계 시장을 선도하고 있습니다. 국내 시장의 경우당사가 99% 이상 점유하고 있으며, 해외시장에서는 미국, 중국, 일본, 유럽, 중동을 중심으로 시장을 확대 중입니다.종속회사 주식회사 메디아나의 의료기기 사업부문이 영위하는 환자감시장치 시장규모는 약 58억달러로 추정되고 있습니다. 전세계 환자감시장치의 60% 이상을 글로벌의료기기 기업 Philips, GE Healthcare가 점유하고 있습니다. 당사는 국내 뿐 아니라 세계적인 의료기기 회사인 (미국)Medtronic, (독일)Siemens 사 등과의 수출계약 및 해외대리점 계약 등을 통하여 해외 시장을 확대 중입니다. 라. 산업의 특성 당사는 소프트웨어 업종에 속하여 있으며, 특히 당사의 핵심사업과 연계된 인공지능 산업에 대해 기재하였습니다. 또한, 종속회사 주식회사 셀바스헬스케어의 주요 사업부문인 의료진단기기 및 보조공학기기 산업 현황을 함께 기재하였습니다. (1) 인공지능 산업 먼저 자동차 분야의 동향을 살펴보면 딥러닝을 통한 자율주행차 개발이 가속화되었고, 의료분야에서는 인공지능 기술을 통해 환자에게 맞춤형 치료방법을 제공 및 질병을 예측하는 역할을 하고 있습니다. 금융 및 서비스 분야에서는 소비자에게 상품선택, 인증, 결제, 서비스 제안까지 통합 지원 및 인공지능을 활용한 챗봇을 통한 지능형 서비스도 가능해졌습니다. 또한 외부환경을 스스로 인식하고 상황을 판단하여 자율적으로 동작하는 지능형 로봇이나, 스마트 팩토리 등에서 인공지능 기술을 적용하고 있습니다. 최근 글로벌 기업을 중심으로 인공지능 관련 투자규모는 폭발적으로 증가하고 있으며, 인공지능 시장에서의 주도권 확보를 위한 경쟁이 더욱 가속화 될 것으로 전망됩니다. (2) 의료진단기기 산업 의료기기는 사람 또는 동물에게 단독 또는 조합하여 사용되는 기구/기계/장치/재료 또는 이와 유사한 제품으로 정의됩니다. 당사에서 영위하는 사업은 질병의 진단, 치료, 경감, 처치 또는 예방을 목적으로 사용되는 체외진단기에 해당되며 그 중 체성분분석기와 전자동혈압계의 개발, 제조, 판매 사업을 영위하고 있습니다. 해당 산업은 다음과 같은 특성을 가지고 있습니다. 첫째, 의료기기 산업은 정확한 수치의 진단에서 예방을 위한 도구로 패러다임이 변화하고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위한 기술로 인공지능이 접목되어 선 예측 기능을 갖춘 디지털 헬스케어 제품이 시장에서 요구되고 있습니다. 둘째, 체외진단기에 포함되는 기술의 적용범위가 넓어지고 있습니다. 과거에는 전문 기관(의료시설, 전문체육시설 등) 종사자들을 위한 제품으로 시장이 한정되었다면, 근래에는 일반 가정용, 개인 휴대용 등의 제품에 적용됨에 따라 적절한 형태 변화가 요구되고 있습니다. 이에 따라 기술개발 및
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응용기술력을 갖춘 회사에게 새로운 기회의 장이 열리고 있습니다. 셋째, 의료기기 산업은 인간의 생명과 보건에 관련된 제품으로 국민 건강에 직간접적인 영향을 받기 때문에 세계 각 나라별 의료정책 및 관리제도와 밀접한 관련이 있습니다. 따라서 다양한 국가의 수출 규제, 안전 규제, 지적재산권 보장 등에 대해 대응할 기업 자체의 능력이 필요합니다. (3) 보조공학기기 산업 보조공학기기(Assistive Technology Device)란 선천적 또는 후천적으로 발생된 신체장애(기능저하, 상실)를 가진 노인이나 장애인의 신체 능력을 보완하여 자립생활과 삶의 질이 향상될 수 있도록 돕는 제품을 통칭합니다. 당사에서는 법률적으로 정한 장애영역 중 시각장애 분야의 보조공학기기를 개발, 제조, 판매하는 사업을 영위하고있습니다. 해당 산업의 특성은 다음과 같습니다. 첫째, 손상 부위에 따라 다양한 유형의 장애가 나타나며 장애 정도에 따라 제품 요구 기능이 다르기 때문에 다품종 소량 생산이 불가피합니다. 또한, 타 산업 대비 개발기간이 길며 세계 각국의 문화, 언어, 특성에 맞추어 지역화(Localization)가 필요하기에상당한 노하우와 시간이 요구됩니다. 진입장벽이 높은 산업군에 속하여 대기업이나 신생 업체가 해당 산업에 신규 진출하기가 매우 어렵습니다. 둘째, 세계 각국의 복지정책에 따른 예산 편성과 국민 수준(기부문화 형성 등) 정도가시장규모 형성에 결정적 영향을 미칩니다. 사회약자 계층 사업 특성상 공공성을 띠며, 근래에 소득 수준 향상으로 인해 신흥국 중심의 시장 개편이 이루어지고 있어 신흥국 중심 시장 진출을 위한 조직역량이 요구되고 있습니다. 셋째, 근래 첨단 IT 기술이 보조공학기기에 접목되고 있습니다. 다양한 IoT 제품 등에 접근할 수 있도록 시기와 상황에 맞는 테크 브릿지(Tech Bridge)로서 보조공학기기의 역할이 강조되고 있습니다. 이러한 시장 흐름에 발맞추기 위한 소프트웨어 개발능력이 필요합니다. (4) 의료기기 산업 의료기기산업은 질병의 진단,치료 또는 건강의 유지 및 증진과 관련된 산업으로 의약품, 식품, 화장품 산업과 함께 보건제조 산업으로 분류되며, 병의원, 약국, 보건소 등 보건의료서비스산업이 포함되는 보건산업으로 분류 되어지는 산업입니다.의료기기산업은 다양한 제품군으로 점차 복잡화 및 다양화되며, 정부의 의료정책 및 관리제도의 영향도가 높고, 의료기관 등 수요가 한정되어 있으며, 연구개발에 대한 지속적 투자가 필요합니다. 최근 전 세계적으로 인구 고령화 추세 및 의료수요의 확대, 질병치료와 건강에 대한 관심이 증대 되면서 고부가가치 산업인 의료기기산업에 대한 중요성이 부각되고 있습니다. 마. 산업의 성장성 (1) 인공지능 산업 전 세계 AI 시장 규모는 2023년 1,502억 달러에서 2030년에는 1조 3,452억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이 기간 동안 연평균 성장률(CAGR)은 36.8%에 이를 것으로 전망됩니다. IDC의 연구에 따르면, AI는 2030년까지 글로벌 경제에 약 19.9조 달러를 추가로 기여할 것으로 예상됩니다.생성형 AI, 엣지 AI, 설명 가능한 AI 등의 발전이 주요 트렌드로 부각되고 있으며, 이는 AI 산업의 성장을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장세는 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 채택이 가속화되고, 디지털 전환이활발히 이루어지고 있음을 보여줍니다.특히, 생성형 AI의 발전, 엣지 AI의 활성화, 설명 가능한 AI 개발 등이 주요 트렌드로 부각되고 있으며, 이는 향후 AI 산업의 성장을더욱 촉진할 것으로 예상됩니다. 한국의 인공지능(AI) 시장은 최근 몇 년간 빠른 성장을 보이고 있으며, 향후에도 지속적인 성장이 예상됩니다. 주요 통계와 전망은 다음과 같습니다. 한국 IDC에 따르면, 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 14.9%를 보이며, 2027년까지 약 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 예측됩니다. (2) 보조공학기기 산업 2021년 IAPB(국제실명예방위원회)에서 전 세계 시각장애 인구는 11억명으로 조사되었습니다.
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2050년까지 실명 인구와 시각장애 인구수는 현재 약 11억명에서 17억명으로 증가할 것으로 예측하고 있습니다.이런 시각장애인들의 생활을 더욱 편리하게 돕는 첨단 보조공학기기는 필수 입니다. 보조공학기기란 장애인, 노인 등이 일상생활 및 직업생활, 교육활동 등을 잘 영위할 수 있도록 도움을 주고자 연구되고 개발된 모든 기기를 말하며, 이는 소프트웨어 및 하드웨어를 포함한 전자공학기술이 채용된 기기와 물리적 기능을 향상시키는 기구장치 등이 포함된다. 시각장애인을 위한 보조공학기기로는 점자정보단말기(시각장애인용컴퓨터), 확대용 CCTV, 점자프린터, 음성합성 소프트웨어(스크린리더), 확대용 소프트웨어, 점자변환 소프트웨어 등이 있습니다. (3) 의료진단기기 및 의료기기 산업 의료기기 중 체외진단기의 대상자는 전 세계 인구를 대상으로 합니다. 사용 위치에 따라 의료, 스포츠, 가정, 개인용 시장으로 구분되며 최근 고령화 추세, 건강에 대한 관심 고조 및 웰빙에 대한 사회적 분위기 확산, 주요 국가들의 보건의료 정책, BRICs등의 경제 성장으로 인한 의료서비스 수요증가로 인해 앞으로도 의료기기 시장은 지속성장이 예상되고 있습니다. Fitch Solutions(2020)은 전세계 의료기기 시장이 2020년 이후 연평균 4.6% 성장 하여 2024년에 5,137억 달러가 될 것으로 전망하고 있습니다.2021년 세계의료기기 시장규모는 약 4,242억달러 규모로 최근 5년간 연평균 5.9%로 성장하고 있다.(Fitch Solutions(2022)) 시장 성장의 주요 요인은 고령화 추세, 건강에 대한 관심 고조 및 웰빙에 대한 사회적분위기 확산, 주요 국가들의 보건의료 정책, BRICs 등의 경제 성장으로 인한 의료서비스 수요증가 등입니다.세계 의료기기 시장은 미국 시장이 포함된 아메리카 지역이 전체 시장의 (46.8%)를 차지하고 있으며, 서유럽(25.6%)과 아시아태평양(20.5%)이 그 뒤를 차지하고 있다. 동유럽 지역이4.7%, 중동,아프리카 지역이 2.4%의 시장 점유율 가지고 있다. Fitch Soulutions(2022)은 세계 의료기기 시장은 지속적인 성장세를 이루며, 향후 5년간 연평균 성장률 7.9%의 수준으로 성장하여 2026년에는 6,637억 달러가 될 것으로 전망하였다. 2021년 글로벌 의료기기 시장에서 가장 큰 시장을 형성한 국가는 미국으로, 글로벌 의료기기 시장의 42.0%를 점유하고 있다. 이어 독일이 7.4%를 점유하며 2위를 차지하였다. 우리나라는 글로벌 의료기기 시장에서 79.9억 달러의 규모를 형성하며 전체 의료기기 시장의 1.8%를 점유하며 세계 10위를 유지하고 있다.(내용출처 : 한국보건산업진흥원, 2022 보건산업백서) 바. 경기변동에 따른 특성 인공지능 관련 시장은 스마트 디바이스뿐 아니라 메디컬, 헬스케어, 스마트카, 홈 IoT 등 기술 적용 산업의 다양화와 인공지능 기술의 고도화 등에 따라 경기 변동에 의한 영향은 비교적 적은 편입니다. 사. 회사의 경쟁우위 요소 당사는 지난 26년간의 연구개발을 통해 음성인식, 음성합성, 필기지능, 영상지능, 자연어처리 등 HCI(Human-Computer Interaction) 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다. HCI 관련 숙련된 개발경험을 가진 인력과 기술적 이해 뿐만 아니라 언어에 대한 충분한 이해가 바탕이 되어, 인공지능 기술의 딥러닝, 머신러닝을 통한 제품 고도화가 경쟁우위로 작용하였습니다.당사는 국내 인공지능 회사 중 유일하게 AI 융합 제품화를 통해 시장 확대 및 신규 매출 성장을 만들어가고 있습니다.대표 제품으로는 AI 음성기록 솔루션 'Selvy Note', AI 의료 음성인식 'Selvy MediVoice', AI 오디오 콘텐츠 제작 서비스 'odiro', 무인 방송 안내 시스템 'Selvy Alrimi' 등이 있으며, HCI 기술을 바탕으로, Edu-Tech, Healthcare, Mobility 도메인을 중심으로 AI 융·복합 및 사업화에 주력하고 있습니다. 관련 제품으로는 AI 질환 발병 위험도 예측 제품 'Selvy
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Checkup', 스마트 피트니스 솔루션 'OnFit', 디지털교과서 솔루션 'Selpub' 등이 있습니다. 종속회사 주식회사 셀바스헬스케어가 영위하는 의료진단기기 및 보조공학기기는 장애인, 노인 등의 일상생활을 영위하는데 직접적으로 관련되어 제품의 안전성, 신뢰성및 편의성이 우선적으로 고려됩니다. 따라서 시장 수요자들은 기존에 높은 브랜드 인지도를 지닌 제품을 계속 사용하는 보수적인 경향이 강합니다.때문에 시장환경은 상대적으로 진입장벽이 높고, 가격 탄력성은 낮은 특징을 가집니다. 제품에 대한 인지도와 브랜드 파워가 매우 중요시되고 있으며, 마케팅 장벽 및 제품에 대한 충성도가 매우 높아 신규기업의 시장참여가 매우 어려우나, 충분한 기술력을 바탕으로 확보된 시장은 장기간 안정적인 매출 확보로 이어지고 있습니다.힘스(HIMS)는 시각장애인 보조공학기기 시장은 당사를 포함하여 2~3개 업체가 세계시장을 선도하는 업체로 과독점하고 있는 상태입니다. 당사는 기존에 쌓아온 브랜드 인지도와 제품 기술력을 바탕으로 국내 시장의 99% 이상 점유하고 있습니다. 또한 미국, 중국, 일본, 유럽, 중동을 중심으로 해외시장을 확대 중에 있습니다.아큐닉(ACCUNIQ) 브랜드가 영위하는 의료진단기기 시장에서는 제품 기술력이 가장 중요한 경쟁우위 요소입니다. 특히 당사는 기존 기술력과 지배회사의 IT 기술력을접목하여 체성분 분석기의 정확도를 업계 최고 수준에 이르는 경쟁우위 요소를 지니고 있습니다. 현재 미국, 호주 등 애니타임 피트니스(Anytime Fitness), World GYM,미국 내 커브스(Curves) 뿐 아니라 Gold's GYM, 24Hours Fitness 등 글로벌 피트니스 체인에 공급 중이다. 종속회사 주식회사 메디아나 의료기기는 장기간의 개발과정과 개발 이후 임상 실험 등 제품화 과정에서의 장기화 및 투자비의 부담으로 진입장벽이 높다고 분석되고 있습니다. 특히 개발도상국에서는 개발비 확보의 어려움과 시장특성, 자체시장으로는 채산성이 없기 때문에 산업구조가 매우 취약하며, 선진국에서 기술이전을 기피하고 있는 실정입니다. 그리고 여타 전자기기보다 한 단계 위의 안정성 관리가 요구되며 각 국마다 FDA, CE mark 등의 안전규격을 통하여 전자의료기기를 규제하고 있으며안전규격을 획득하기까지 장기간이 소요되고, 특히 치료기의 경우 3년에서 7년 정도가 소요되고 있어 신규업체의 침투가 매우 어려운 것으로 나타나고 있습니다
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지급보증 내용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 보증처 보증기간 보증금액 지급보증내용 제공받은지급보증 서울보증보험(주) (*) 계약/하자/선급/지급이행보증/연대보증/신원보증 (*) 상거래처별로 제공된 다수의 보증건임에 따라 보증기한을 생략하였습니다. (5) 당기말 현재 당사가 피고로 계류중인 중요한 소송사건은 없습니다.35. 재무제표의 승인동 재무제표는 2025년 3월 20일자 이사회에서 승인되었으며, 정기주주총회에서 수정승인 될 수 있습니다. 6. 배당에 관한 사항 1. 회사의 배당정책에 관한 사항 당사는 사업 경쟁력 강화와 함께 주주환원을 통하여 주주가치를 제고할 수 있도록 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 당사는 현재까지 배당을 실시한 바 없으며, 향후 회사의 지속적인 성장을 위한 투자와 경영환경 및 재무 건전성 등을 고려하여 배당가능이익 발생 시, 배당에 관한 사항을 결정할 계획입니다. 2. 배당관련 예측가능성 제공에 관한 사항 가. 정관상 배당절차 개선방안 이행 가부 구분 현황 및 계획 정관상 배당액 결정 기관 주주총회 결의 (단, 재무제표 이사회 승인시, 이사회 결의로 결정) 정관상 배당기준일을 배당액 결정 이후로 정할 수 있는지 여부 배당절차 개선방안 이행 관련 향후 계획 나. 배당액 확정일 및 배당기준일 지정 현황 구분 결산월 배당여부 배당액확정일 배당기준일 배당 예측가능성제공여부 비고 X X X X X X 3. 기타 참고사항(배당 관련 정관의 내용 등) 가. 배당에 관한 회사의 중요한 정책, 배당의 제한에 관한 사항 (1) 배당정책 당사 정관에는 배당에 관한 사항에 대해 다음과 같이 명시하고 있습니다. 제 56 조 (이익배당) ① 이익의 배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다. ② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다. ③ 제1항의 배당은 매 결산기 말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다. ④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다. 다만, 제54조 제6항에 따라 재무제표를이사회가 승인하는 경우 이사회 결의로 이익배당을 정한다. (2) 자기주식 매입 및 소각계획 공시 제출일 현재 자사주 매입 또는 소각과 관련된 계획이 구체화된 바는 없습니다. 나. 주요배당지표 등 (1) 주요배당지표 구 분 주식의 종류 당기 전기 전전기 제26기 제25기 제24기 주당액면가액(원) (연결)당기순이익(백만원) (별도)당기순이익(백만원) (연결)주당순이익(원) 현금배당금총액(백만원) 주식배당금총액(백만원) (연결)현금배당성향(%) 현금배당수익률(%) 주식배당수익률(%) 주당 현금배당금(원) 주당 주식배당(주) ※ (연결)당기순이익은 연결당기순이익의 지배기업 소유주지분 귀속분입니다. (2) 과거 배당 이력 공시대상 기간 중 해당사항이 없습니다. (단위: 회, %) 연속 배당횟수 평균 배당수익률 분기(중간)배당 결산배당 최근 3년간 최근 5년간 7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항 7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적 [지분증권의 발행 등과 관련된 사항] 가. 증자(감자)현황 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 원, 주) 주식발행(감소)일자 발행(감소)형태 발행(감소)한 주식의 내용 종류 수량 주당액면가액 주당발행(감소)가액 비고 2022년 08월 23일 유상증자(제3자배정) 보통주 2022년 09월 14일 유상증자(제3자배정) 보통주 소액공모 2023년 06월 30일 유상증자(주주배정) 보통주 2023년 07월 12일 추가상장 2023년 08월 22일 전환권행사 보통주 2023년 09월 08일 추가상장 ※ 2023년 8월 22일 (주)위지윅스튜디오의 전환청구권 행사(전환가액 7,416원)에 따라 2023년 9월 8일 보통주 404,530주가 추가상장되었습니다. 나. 전환사채 등 발행현황 (1) 미상환 전환사채 발행현황 2022년 8월 23일 발행한 무기명식 무보증 사모 전환사채(제1회차)는 2023년 8월 22일 (주)위지윅스튜디오의 전환청구권 행사(전환가액
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7,416원)에 따라 2023년 9월 8일 추가상장(404,530주)되었습니다. 이에 따라 보고서 제출일 현재에는 미상환 전환사채가 없습니다. (2) 미상환 신주인수권부사채 등 발행현황 ※ 공시 대상기간 중 해당사항이 없습니다. (3) 미상환 신주인수권부사채 등 발행현황 ※ 공시 대상기간 중 해당사항이 없습니다. [채무증권의 발행 등과 관련된 사항] 다. 채무증권 발행실적(1) 연결 기준 채무증권 발행실적 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원, %) 발행회사 증권종류 발행방법 발행일자 권면(전자등록)총액 이자율 평가등급(평가기관) 만기일 상환여부 주관회사 주식회사 셀바스헬스케어(종속회사) 회사채 사모 2021년 07월 08일 표면: 0.0만기: 1.5 2024년 07월 08일 상환 주식회사 셀바스에이아이 회사채 사모 2022년 08월 22일 표면: 0.0만기: 2.0 2024년 08월 22일 상환 합 계 ※상기 종속회사 주식회사 셀바스헬스케어가 2021년 7월 8일 발행한 회사채는 사채권자와의 협의에 따라 만기전 전액 취득(2022년 7월 11일)하였으며, 취득 후 사채권을 소각하였습니다.※당사가 2022년 08월 22일 발행한 회사채(전환사채)는 2023년 8월 22일 (주)위지윅스튜디오의 전환청구권 행사(전환가액 7,416원)에 따라 2023년 9월 8일 추가상장(404,530주)되었습니다. 기업어음증권 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년 초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 단기사채 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 합 계 발행 한도 잔여 한도 미상환 잔액 공모 사모 합계 회사채 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 신종자본증권 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년 이하 1년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과15년이하 15년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 조건부자본증권 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 (2) 별도 기준 채무증권 발행실적 (기준일 : 2024년 12월 31일) (단위 : 백만원, %) 발행회사 증권종류 발행방법 발행일자 권면(전자등록)총액 이자율 평가등급(평가기관) 만기일 상환여부 주관회사 주식회사셀바스에이아이 회사채 사모 2022년 08월 22일 표면: 0.0만기: 2.0 2024년 08월 22일 상환 합 계 ※상기 회사채(전환사채)는 2023년 8월 22일 (주)위지윅스튜디오의 전환청구권 행사(전환가액 7,416원)에 따라 2023년 9월 8일 추가상장(404,530주)되었습니다.기업어음증권 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일) (단위 : 백만원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년 초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 단기사채 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 합 계 발행 한도 잔여 한도 미상환 잔액 공모 사모 합계 회사채 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년
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이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 신종자본증권 미상환 잔액 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년 이하 1년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과15년이하 15년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 조건부자본증권 미상환 잔액 (기준일 :2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적 (1) 공모자금 사용 내역 공시대상기간(최근 3사업연도) 중 당사와 종속회사 셀바스헬스케어, 메디아나가 발행한 공모자금의 사용내역은 다음과같습니다. 내역> (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 구 분 회차 납입일 증권신고서 등의 자금사용 계획 실제 자금사용 내역 차이발생 사유 등 사용용도 조달금액 내용 금액 (주)셀바스에이아이주주배정 유상증자 2023년 06월 29일 운영자금(신규 R) 운영자금(AI 의료, 교육 관련 AI 기술 확보를 위한 R) -증권신고서에 명시한 자금조달 목적 중 AI 의료, 교육 관련 AI 기술 확보를 위한 R (주)셀바스에이아이주주배정 유상증자 2023년 06월 29일 타법인증권취득자금(AI 의료를 위한 의료기기 역량 확보를 위한 타법인증권취득) - 증권신고서에 명시한 자금조달 목적 중 AI 의료 사업을 위한 신속한 고객 기반 확대 및 의료기기 역량 확보를 위해 타법인증권취득자금으로 사용 종속회사 (주)셀바스헬스케어주주배정 유상증자 2023년 06월 27일 운영자금(신규 R) 보조공학부문 운영자금(신규 R) -증권신고서에 명시한 자금조달 목적인 보조공학부문 신규 R 투자자금으로 활용하기 위한 자금 세부사용 계획 수립 및 진행 중임-보고서 작성 기준일 현재 미사용 자금은 아래 (3) 미사용자금의 운용내역과 같이 운용 중임 종속회사 (주)셀바스헬스케어주주배정 유상증자 2023년 06월 27일 AI 원격의료,의료진단부문운영자금(신규 R) AI 원격의료, 의료진단부문 운영자금 (신규R) -증권신고서에 명시한 자금조달 목적인 의료진단부문 신규 R 및 AI 원격의료 관련 투자자금으로 활용하기 위한 자금 세부사용 계획 수립 및 진행 중임-보고서 작성 기준일 현재 미사용 자금은 아래 (3) 미사용자금의 운용내역과 같이 운용 중임 종속회사 (주)셀바스헬스케어주주배정 유상증자 2023년 06월 27일 채무상환자금 재무건전성 개선(차입금 상환) -증권신고서에 명시한 자금조달 목적인 채무상환자금으로 사용함 종속회사 (주)메디아나주주배정 유상증자 2024년 01월 10일 운영자금(신규 R) 운영자금(AI 의료사업을 위한 R) -증권신고서에 명시한 AI 의료 사업을 위한 R 자금으로 일부 집행함 -보고서 작성 기준일 현재 미사용 자금은 아래 (3) 미사용자금의 운용내역과 같이 운용 중임 (2) 사모자금 사용 내역 공시대상기간(최근 3사업연도) 중 당사와 종속회사 셀바스헬스케어가 발행한 사모자금의 사용내역은 다음과같습니다. 내역> (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 구 분 회차 납입일 주요사항보고서의 자금사용 계획 실제 자금사용 내역 차이발생 사유 등 사용용도 조달금액 내용 금액 (주)셀바스에이아이제3자배정 유상증자 2022년 08월 11일 타법인주식 취득 타법인주식 취득 (주)셀바스에이아이무기명식 무보증 사모 전환사채 2022년 08월 22일 타법인주식 취득 타법인주식 취득 (주)셀바스에이아이제3자배정 유상증자(소액공모) 2022년 09월 13일 타법인주식 취득 타법인주식 취득 (3) 미사용자금의 운용내역 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 종류 운용상품명 운용금액 계약기간 실투자기간 예ㆍ적금 보통예금 단기금융상품 단기중금채 13개월 계 8. 기타 재무에 관한 사항
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가. 재무제표 재작성 등 유의사항 (1) 재무제표 재작성 [2023년 비교표시 전기재무제표 오류로 인한 재작성]연결기업은 2023년 외부감사 중 비교표시 전기재무제표를 수정하였으며, 재무제표를 재작성한 이유는 다음과 같습니다. 연결기업은 당기 중 재고자산 과소계상, 영업비용 과대계상 등의 오류를 발견하였으며, 동 사항으로 인한 재무제표에 미치는 영향이 중요하다고 판단하여 비교표시된 전년도 재무제표에 수정사항을 반영하여 재작성하였습니다. (아래의 '이전 보고금액’은 연결기업의 최초 공시가 이루어졌던 2023년 3월 15일자 감사 보고서에 첨부된 연결재무제표에 따른 보고금액입니다.) 1) 오류를 수정하기 위한 회계처리 변경 내역은 다음과 같습니다. 구분 내용 오류 계정과목 재고자산, 영업비용, 이익잉여금, 비지배지분, 유동충당부채, 기타비용 발생 경위 - 연결기업은 2022년까지 총제조원가를 주요 재공품에 배부하여 일부 재공품에 수량은 존재하나 원가가 배부되지 않았습니다. 오류의 내용 - (재무상태표) 제24기 재고자산 926,489천원 과소계상- (재무상태표) 제24기 유동충당부채 61,693천원 과소계상- (재무상태표) 제24기 이익잉여금 450,638천원, 비지배지분 414,158천원 과소계상- (손익계산서) 제24기 영업비용 163,103천원 과대계상- (손익계산서) 제24기 기타비용 624천원 과소계상 관련 기준서 기업회계기준서 제 1002 호 문단 10 2) 연결기업의 회계처리 오류가 연결재무제표에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 과목 제24기 기초 제24기 기말 이전보고금액 수정금액 재작성금액 이전보고금액 수정금액 재작성금액 자산 I.유동자산 재고자산 부채 I.유동부채 유동충당부채 자본
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의 동 사업보고서의 예측정보는 자본시장통합법 제125조 제2항 각호에서 정한 기준을 준수하여 기재되었습니다.당사가 동 사업보고서에서 기재한 예측은 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대한 회사의 의견을 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래의 경영환경과 관련된여러 가정에 근거하고 있으며, 이러한 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들은 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다.이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영 등 내부환경에 관련된요인과 외부환경에 관한 요인 및 기타 요인이 포함되어 있습니다.당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 결론적으로, 이러한 주의문구는 모든 예측정보에 대하여 적용되며, 당사가 예상한 결과가실현되거나 실현되지 않는다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 사업보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 책임은 없습니다. 2. 개요 당사는 1999년 설립, 2009년 상장한 국내 1호 인공지능 전문기업입니다.26년간 딥러닝 기술 기반의 전문적인 연구를 통해 음성인식, 음성합성, 필기인식, 영상인식 등 최고의 HCI 기술을 보유하고 있습니다. 이를 통해 현재 음성합성 국내시장점유율 1위, 국내 유일 필기지능 기업, 음성인식(AI 의료 음성인식 솔루션) 인식률 98% 이상, 원천 기술 특허 93건을 보유하고 있습니다.아래 [그림 1]과 같이, ▲HCI(Human Computer Interaction) 부문은 사람-컴퓨터 간의 상호작용을 보다 더 쉽게하도록 돕는 HCI 기술에 대한 경쟁력 확보와 함께, 이를 융합하여 고객의 니즈에 맞춘 제품을 공급하고 있습니다. ▲AI Digital Transformation 부문은 HCI 기술과 도메인 특화 데이터를 활용하여 디지털 트랜스포메이션을 주도해 나가고 있습니다. 현재는 Edu-Tech, Healthcare, Mobility 도메인을 중심으로 AI 융·복합 및 사업화에 주력하고 있습니다. 최근에는 메타버스(Metaverse) Lab 신설을 통해 메타버스, NFT 사업으로의 확장을 진행하고 있습니다. 또한, 언어 기반 기술이 집약된 모바일 전자사전 솔루션 'DioDict'을 삼성전자 스마트폰에 공 급하고 있습니다.종속회사 주식회사 셀바스헬스케어는 의료기기 사업부문에서 체성분분석기, 자동혈압계를 개발 및 생산하고 있으며, 시각보조공학 사업부문에서는 시각장애인을 위한 점자정보단말기, 독서확대기 등을 개발 및 생산하고 있습니다. 종속회사 주식회사 메디아나는 의료기기 전문기업으로 환자감시장치, 심장충격기를 주요 제품으로 생산하고 있습니다. 신규 사업으로는 체성분분석기, 소모품 카테터(PICC) 등의 사업영역에서 제품을 출시하여 사업영역 확대 및 관련 신제품 개발을 진행하고 있습니다. 당사는 종속회사 셀바스헬스케어, 메디아나와의 협력을 통해 'AI 의료' 사업을 새롭게 준비중입니다. hci 기술 기반 ai 융합제품화 및 ai dt.jpg HCI 기술 기반 AI 융합제품화 및 AI DT 3. 재무상태 및 영업실적 (연결 기준) 가. 재무상태 (단위: 원) 과 목 제 26 기말(2024년) 제 25 기말(2023년) 증감액 증감율(%) 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 주식발행초과금 기타자본구성요소 이익잉여금(결손금) 비지배지분 자본총계 부채및자본총계 자산총계는 2024년말 기준 312,136 백만원으로, 2023년말 192,791 백만원 대비 61.9%(119,345 백만원) 증가하였습니다. 유동자산은 38.7% (47,864 백만원) 증가하였으며, 비유동자산은 103.3% (71,481 백만원) 증가하였습니다. 자산 증가의 주요 원인은
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제26기 당기 중 신규 연결종속기업으로 편입된 회사((주)메디아나)로 인한 영향입니다.부채총계는 2024년말 기준 49,224 백만원으로, 2023년말 24,271 백만원 대비 102.8%(24,953 백만원) 증가하였습니다. 유동부채는 119.1% (20,474 백만원) 증가하였으며, 비유동부채는 63.3% (4,479 백만원) 증가하였습니다. 부채의 증가 또한 제26기 당기 중 신규 연결종속기업으로 편입된 회사로 인한 영향입니다.자본총계는 2024년말 기준 262,912 백만원으로, 2023년말 기준 168,519 백만원 대비56%(94,393 백만원) 증가하였습니다. 신규 연결종속기업으로 인한 편입효과와 함께 영업권의 손상 등이 반영된 당기순손실과 연결실체 내 FVOCI 자산의 처분효과 등이 각각 이익잉여금과 기타자본구성요소에 반영되었습니다. 나. 영업실적 (연결 재무제표 기준, 단위:원) 과 목 제 26 기(2024년) 제 25 기(2023년) 증감 증감율(%) 매출액 영업이익 당기순이익 영업이익률 당기순이익률 당사의 연결 재무제표 기준 2024년 매출액은 112,454 백만원으로 2023년 대비 59,443 백만원 증가하였습니다. 신규 연결종속기업의 편입효과((주)메디아나)에 기인합니다. AI기반 기술 및 솔루션 관련 매출이 502백만원, 종속회사 셀바스헬스케어의 의료진단기기, 보조공학기기 사업부문에서 1,978 백만원의 매출 증가를 기록했으며, 이외 56,963 백만원은 신규 연결종속기업의 편입 효과에 기인합니다.영업이익과 당기순이익은 2023년 대비 각각 3,287 백만원과 806백만원 감소하였으며, 이는 신규 연결편입에 따른 일시비용(경영권 인수 관련 부대비용 등)과 식별된 무형자산에 대한 감가상각비 등이 반영된 부분, 영업권의 손상인식 등에 기인합니다. 다. 부문별 영업실적 (연결 재무제표 기준, 단위: 천원) 구분 사업부문 제 26기말(2024년) 제 25 기말(2023년) 증감율(%) 매출액 인공지능기반기술 인공지능응용솔루션 보조공학기기 의료진단기기 의료용기기 제조,판매 합계 영업이익 인공지능기반기술 인공지능응용솔루션 보조공학기기 의료진단기기 의료용기기 제조,판매 합계 당사의 매출은 전기 대비 121.1% 성장하여 112,454 백만원을 달성하였습니다. 신규연결종속기업의 편입효과((주)메디아나)에 기인합니다. 이 외에도 AI기반 기술 및 솔루션 관련 매출이 502백만원, 종속회사 셀바스헬스케어의 의료진단기기, 보조공학기기 사업부문에서 1,978 백만원의 매출 증가를 기록하였습니다.영업이익은 AI기반 기술 및 솔루션과 의료진단기기 및 보조공학 사업부문에서는 2023년 대비 59 백만원 감소한 4,028 백만원을, 신규 연결종속기업의 사업부문에서는 3,228 백만원 영업손실을 기록하여 80.4% 감소하였습니다. 다만, 당기 연결실체의 영업비용에 경영권 인수관련 부대비용, 자산 처분 관련 부대비용 등 일시비용이 포함되어 있고, 신규 연결편입 시 식별된 무형자산에 대한 감가상각비 등이 포함되어 있어 연결실체 내 종속기업의 개별 회사의 영업실적(이익)과는다음과 같이 차이가 있습니다. (연결 재무제표 기준, 단위: 천원) 구분 보조공학 및 의료진단부문 의료기기 제조, 판매부문 당기 영업이익 라. 신규 사업 및 중단 사업 당사는 당기 중 주식회사 메디아나의 경영권을 인수하였으며, 연결실체 내 의료용기기 제조, 판매로 해당 사업부문의 실적을 구분하였습니다. 마. 환율변동 영향 당사의 외환위험은 주로 인식된 자산과 부채의 환율변동과 관련하여 발생하고 있습니다. 연결실체는 연결실체의 영업거래상 외환위험에 대한 회피가 필요하다고 판단하는 경우 통화스왑거래 등을 통해 외환위험을 관리하고 있습니다. 외환위험은 미래예상거래 및 인식된 자산ㆍ부채가 기능통화 외의 통화로 표시될 때 발생하고 있습니다.당기말 현재 연결실체의 화폐성 외화자산 및 외화부채의 내역은 다음과 같습니다. (원화단위: 천원, 외화단위: 외화 각 1단위) 통화 자산 부채 외화 원화환산 외화 원화환산 USD JPY EUR GBP AUD 합계 당기말 현재
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각 외화에 대한 기능통화의 환율이 10% 변동시, 동 환율변동이 법인세비용차감전순이익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위:천원) 통화 10% 상승시 10% 하락시 USD JPY EUR GBP AUD 합계 바. 자산손상 당사는 매 보고기간말마다 영업권을 제외한 자산에 대해 과거에 인식한 손상차손이 더 이상 존재하지 않거나 감소된 것을 시사하는 징후가 있는지를 검토하여 징후가 있는 경우 당해 자산의 회수가능액을 추정하고 있으며 직전 손상차손의 인식시점 이후 회수가능액을 결정하는 데 사용된 추정치에 변화가 있는 경우에만 환입하고 있습니다. 손상차손환입으로 증가된 장부금액은 과거에 손상차손을 인식하기 전 장부금액의 감가상각 또는 상각 후 잔액을 초과할 수 없으며, 손상차손환입은 즉시 당기손익으로 인식하고, 재평가모형에 따라 재평가금액을 장부금액으로 하는 경우에는 재평가증가액으로 처리하고 있습니다. 현금창출단위의 손상차손환입은 현금창출단위를 구성하는 자산들(영업권 제외)의 장부금액에 비례하여 배분하며, 영업권에 대해 인식한 손상차손은 후속기간에 환입하지 않고 있습니다.당기 및 전기 중 발생한 자산손상은 다음과 같습니다. 전기 중 발생한 자산손상차손은 없습니다. (단위:천원) 구분 제 26 기말(2024년) 제 25 기말(2023년) 유형자산손상차손 무형자산손상차손 사. 합병 등에 관한 사항 당사는 2023년 중 자산양도, 유상증자를 실시하였습니다. [중요한 자산양수도: 타법인 주식 양도] 당사는 2023년 11월 06일 이사회 결의를 통해 AI 고객 기반 확대를 위한 투자 재원 확보를 위해 종속회사 주식회사 셀바스헬스케어 주식인 보통주 3,000,000주를 장내매도를 결의 하였으며, 2023년 11월 07일자로 본 거래가 종료 되었습니다. 구 분 내 역 양도 목적 AI 고객 기반 확대를 위한 투자 재원 확보 양도 대상 주식 발행회사 주식회사 셀바스헬스케어 양도 대상 보통주 3,000,000주 양도 방법 장내매도 - 시간외 대량매매(Block Deal) 양도 금액 거래 상대방 주관사를 통한 장 개시 전 시간외 대량매매(Block Deal) 방식으로, 거래상대방을 특정할 수 없음 ※ 상기 양도 금액은 2023년 11월 6일 종가(8,260원) 기준 11.5% 할인율을 적용한 거래금액임.이에 따른 자산양수도 전후 예상 요약 재무정보는 다음과 같습니다.하기 요약재무정보는 관련 공시 작성 기준일 기준 최근 공시된 2023년 2분기보고서(2023년 06월 30일)의 연결 재무제표를 기준으로 작성하였습니다. (단위: 백만원) 구 분 자산양수도 전 증가(감소) 자산양수도 후 비 고 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 기타잉여금 기타자분구성요소 이익잉여금 비지배지분 자본총계 부채 및 자본총계 당사와 종속회사 셀바스헬스케어는 2023년 11월 20일 이사회결의에 따라 아래와 같이 타법인(주식회사 메디아나) 주식 양수도 및 제3자 배정 유상증자 참여를 결정하였으며, 2024년 01월 11일 진행을 완료하였습니다. [중요한 자산양수도: 타법인 주식 양수] 구 분 내 역 양수 목적 AI 의료 사업 확대 양수 대상 주식 주식회사 메디아나 보통주 5,893,993주(셀바스AI 5,120,000주, 헬바스헬스케어 773,993주) 양수 금액 주요 일정 2023년 11월 20일 - 이사회결의- 주식양수도계약 체결- 주요사항 보고서 제출- 주식매매 계약급 지급2024년 01월 08일 - 주식매매 계약 잔금 지급 - 자산 양수도 완료2024년 01월 10일- 제3자배정 유상증자 주금납입 완료2024년 01월 11일- 종료보고서 제출 ※ 상세한 내용은 전자공시시스템(https://dart.fss.or.kr)에 2023년 11월 20일 공시된 주요사항보고서(타법인주식및출자증권양수결정) 및 2024년 01월 08일 합병등종료보고서 (자산양수도)를 참고하시기 바랍니다. 4. 유동성 및 자금의 조달 등 가. 유동성 (단위: 원) 구 분 제 26 기(2024년) 제 25 기(2023년) 영업활동으로 인한 현금흐름 영업이익 당사의
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2024년 영업활동으로 인한 현금흐름은 5,233 백만원으로 양의 영업활동 현금흐름을 창출하고 있습니다. 이는 영업에서 창출된 현금흐름(6,429 백만원)으로 인한 영향입니다.영업이익은 2023년 대비 3,287 백만원 감소하였습니다. 영업이익의 감소는 영업비용 내 경영권 인수 부대비용과 자산처분 부대비용 등 당기 일시비용이 일부 포함된 것과 신규 연결종속회사의 편입에 따른 회계비용 발생에 기인합니다. 당사의 유동성 비율은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구 분 산 식 제 26 기(2024년) 제 25 기(2023년) 증감 증감율(%) 유동비율 유동자산 유동부채 유동비율(유동자산/유동부채×100) 부채비율 부채총계 자기자본 부채비율(부채총계/자기자본×100) 2023년 대비 2024년 유동자산은 38.7%(47,864 백만원) 증가하였으며, 유동부채는 119.1%(20,474 백만원) 증가함에 따라 유동비율이 263.66%p 감소하였습니다.또한 2023년말 대비 총부채는 102.8%(24,953 백만원) 증가하고, 자기자본은 56%(94,393백만원) 증가하여 부채비율은 14.40%에서 18.72%로 소폭 변동되었습니다. 상기 비율의 주요한 변동요인은 신규 연결종속기업의 편입효과에 기인합니다. 나. 자금조달과 지출 당사는 2024년말 현재 연결 재무제표 기준 현금 및 현금성 자산을 35,680 백만원, 기타유동금융자산 77,423 백만원을 보유하고 있습니다. 이후 추가적인 자금조달 계획은 기존 유보자금 등을 감안하여 매출채권 회수를 통해서만 조달할 계획입니다. 당사는 재무 건전성을 위해 부채비율, 금리, 대내외 경영환경의 변화 등을 고려하여 차입금에 대한 의사결정을 하고 있습니다. 장기차입금은 전기 대비 5,000 백만원 감소하였으며, 단기차입금(유동성장기차입금 포함)은 12,014 백만원 증가하였습니다. 보고서 제출일 현재 단기차입금, 장기차입금 내역은 아래와 같습니다. (단위: 천원) 구분 차입처 만기일 이자율 당기말 전기말 일반운전자금대출 하나은행 기업시설자금대출 일반운전분할상환대출 금융채1년 + 1.2% 일반차입금(외화) 신한은행 합계 (단위: 천원) 구분 차입처 만기일 이자율 당기말 전기말 시설차입금 산업은행 산금채(1년)+0.84% 일반운전자금대출 하나은행 기업시설자금대출 장기차입금 소계 유동성대체(유동성장기차입금) 장기차입금 합계 5. 부외거래 공시서류작성일 현재 사업보고서 본문 및 감사보고서상에 나타난 부외거래를 제외하면 중요한 자금지출을 초래할 수 있는 거래나, 영향은 발생하지 않을 것으로 예상하고 있습니다. 또한 당사가 계약을 위반했거나 위반할 것으로 합리적으로 예상되는 경우도 사업보고서 제출일 현재 발생하지 않았습니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 (1) 회계기준의 적용당사는 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 제9조1항1호에서 규정하고 있는 국제회계기준위원회의 국제회계기준을 채택하여 정한 회계처리기준인 한국채택국제회계기준에 따라 재무제표를 작성하였습니다. (2) 측정기준연결재무제표는 아래에서 열거하고 있는 재무상태표의 주요항목을 제외하고는 역사적원가를 기준으로 작성되었습니다. 1) 공정가치로 측정되는 기타포괄-공정가치 측정 금융상품2) 공정가치로 측정되는 당기손익-공정가치 측정 금융상품3) 재평가모형을 적용하는 토지와 건물 4) 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 확정급여부채(자산) (3) 추정과 판단한국채택국제회계기준에서는 재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제결과는 다를 수 있습니다. 추정치와 추정에 대한 기본 가정은 지속적으로 검토되고 있으며, 회계추정의 변경은 추정이 변경된 기간과 미래 영향을 받을 기간 동안 인식되고
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있습니다. 나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항 (1) 환경관련 법률 등에 따라 회사가 부담하거나 부담할 것으로 예상되는 환경복구비용, 손해배상등의 책임, 환경관련 문제로 정부나 지방자치단체 등으로부터 받은 행정조치등 : 해당사항 없음 (2) 종업원과 관련하여 회사의 주요 핵심인력의 이동 등: 해당사항 없음 다. 법규상의 규제에 관한 사항 해당사항이 없습니다. 라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항 해당사항이 없습니다.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 한국표준산업분류상 그 외 기타 특수 목적용 기계 제조업(C29299)에 속하는 회사로 PCB자동화 생산에 필요한 핵심설비인 습식설비를 전문적으로 생산하며, PCB 외에도 기타 산업에 필요한 습식 설비 및 연마용 설비를 생산하고 있는 기업입니다. 설비 제작 사업 외에도 PCB 외주 생산 및 PCB 생산 공정에 사용되는 세라믹 브러시 등을 판매하고 있습니다. 또한 고성능 품질의 조리개를 생산하기 위한 카메라모듈사업부와 기존 2차 전지용 음극재 도금장치 기술의 제반 문제점을 해결한 수평 이송방식의 2차 전지용 음극재 도금 설비를 생산하는 2차전지사업부를 추가하여 사업확장하였습니다. 당사 PCB사업부의 주요 생산제품은 회로형성에 핵심적인 가장 중요한 설비입니다. 식각설비의 핵심기술인 진공장치, 이류체분사장치를 개발하여 특허출원 하였으며 일본, 독일의 기술력을 뛰어 넘어 역수출을 하고 있습니다. 현재 글로벌 시장에서 기술우위를 선점하여 인지도가 상승하고 있으며, 국내 대기업인 삼성전기, LG이노텍, 대덕전자 및 글로벌 PCB업계 1위인 폭스콘의 자회사 펑딩(구. ZDT) 등 세계적인 PCB 제조사에 지속적으로 당사의 제품을 납품하고 있습니다. 당사의 사업영역.jpg 당사의 사업영역 (출처: 당사자료) 당사는 과거 국내 PCB 생산업체들이 주로 일본, 독일 등 해외 설비를 사용하던 상황 속에서 2006년 PCB 생산용 정면기 설비 개발을 시작으로 지속적인 연구 개발을 통해 정면기, 표면처리설비, 식각설비, 비접촉 수직설비 등 PCB 관련 습식 설비 전반을 국산화 하였으며, 관련 특허 및 기술력을 바탕으로 국내 PCB 설비 시장에서 인지도 및 점유율을 넓혀 현재 국내 주요 PCB 설비 업체로서 자리잡았으며, 해외시장에서 또한 높은 기술력을 인정받아 점유율을 점차 확대해가고 있습니다. 주요생산제품.jpg 주요생산제품 PCB 공정에 필요한 설비는 습식(Wet)설비와 건식설비로 구분할 수 있습니다. 습식(Wet)설비란 PCB 기판을 처리하고자 하는 목적에 따라 다양한 약품을 펌프 등을 이용해 기판 표면에 분사하여 원하는 처리 효과를 이루고 이후 세정수를 이용해서 기판 표면에 잔존하는 약품을 세정 후 히터를 이용해서 기판을 건조시키는 일련의 과정을 수행하는 설비를 말하며 기본적으로 수평 컨베이어 방식으로 처리를 하는 다양한 종류의 설비를 말합니다. PCB 제조공정은 공정 흐름에 따라 습식 설비와 건식 설비가 번갈아가면서 사용됩니다. 예를 들면 건식설비인 노광 설비를 이용하여 회로 형성에 필요한 Dry Film 경화 작업을 수행한 후 습식 설비인 식각설비를 이용하여 PCB의 회로를 형성하는 순서에 따라 PCB 제조과정이 이루어지는 방식입니다. 당사는 습식 설비 중 식각, 표면처리 관련 설비 및 자동화 설비를 주력 제품으로 하고 있습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 1. PCB자동화설비 사업 가. 주요 제품 등의 현황 품 목 제품 설명 정면기 연마석이 포함된 브러시를 회전시켜 금속 또는 수지를 연마하여, 금속 표면에 조도를 형성하거나, 금속 표면의 수지 제거 등의 작업을 수행하는 설비 표면처리설비 금속 표면에 산이나 알카리 약품 등을 침적 또는 스프레이 방식으로 처리해서 금속 표면에 조도 형성, 산화막 형성, 유기물제거, 크리닝 작업을 하는 설비 식각설비 강산 또는 알카리 약품을 이용해 금속 표면에 약품을 분사해서 신호 전달을 위한 회로 형성이나, 원하는 가공 형상으로 식각을 수행하는 설비 수직비접촉설비 기존 수평 방식의 제품 이송이 아닌 JIG를 이용해 제품의 수직이동이가능하도록 하여 처리 전/후 과정중에 금속의 접촉을 최소화 할 수 있는설비 자동화설비 공정 간 기판의 투입 배출을 무인으로 하기 위한 자동화 설비 장치 용역매출 PCB생산 공정 중 플러깅(인쇄, 건조, 연마)부분에 대한 유상의 용역 상품매출 세라믹 수지에 연마석을 넣어 동이나, 금속 표면을 연마하는 원통 형태의 브러시 공급, 주로 정면기에 사용 기타매출 소모성 부품의 유상 Spare parts 공급 및 설비의 개조 등 용역의