chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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암세포를 직접 공격하는 항암치료 요법의 한계 극복을 위해 종양미세환경에서 중요한 역할을 담당하는 TGF-β 신호전달계가 주목을 받고 있습니다. TGF-β 신호전달계를 선택적으로 저해하는 백토서팁은 기존 항암치료제들과 병용투여 시, 면역을 활성화하고 전이와 항암제 내성을 억제하여 치료 효과가 극대화시킬 것으로 기대됩니다. 종양미세환경에서 tgf-β의 역할과 백토서팁의 사용 가능성.jpg 종양미세환경에서 TGF-β의 역할과 백토서팁의 사용 가능성 - 항암제와 병용 치료 지난 수십년에 걸쳐 암 치료 연구는 지속적으로 변화되고 확대되어 왔습니다. 그러나전통적인 암 치료인 외과적 수술, 방사선 치료, 그리고 화학치료는 여전히 여러 제약을 가지고 있습니다. 예를 들어 파클리탁셀과 같은 화학 요법은 세포 독성 치료를 통해 암세포를 제거할 수 있지만 동시에 건강한 세포의 사멸유도 등 수많은 부작용을 야기합니다. 2001년에 표적치료제인 글리벡의 성공으로 인해 2000년대 이후 대부분의 다국적 제약사들이 다양한 표적 치료제의 개발과 임상 시험을 진행하였지만, 새롭게 개발된 대부분의표적 치료제들은 진행된 재발 암환자에게는 효능이 제한적인 것으로 나타났습니다. 시대별 항치료제 개발의 경향 구분 외과적 수술 방사선치료 항암화학요법 표적항암제 면역항암제 접근법 접근가능한 암세포 물리적 제거 (암세포 성장 및 전이 방지) 고에너지 방사선을 이용하여 암세포 제거 세포독성약물을 이용한 암세포 제거 암세포 성장에 관여하는 물질을 차단 암을 인지하고 제거하는 선천적 기능의 면역 시스템 활용 기간 1800년대 1900년대 초반 1940년대 후반 2000년대 2010년대 한계 -접근 불가능한 암에 적용 불가 -전이된 암에는 제한적 효과 -전이된 암에는 제한적 효과 -심장 뇌 등 주요 기관 근처의 암에 적용시 위험 -독성으로 부작용 -암 전체를 제거하기 어려움 -재발률 높음 -적용가능한 암 종 제한 -약효 지속력 짧음 -재발률 높음 -암환자의 30%정도에서만 치료효과를 보임 -타치료와 병용시 시너지 기대 백토서팁 전세대 항암제와의 병용투여 확장성.jpg 백토서팁 전세대 항암제와의 병용투여 확장성 대부분의 암세포는 TGF-β1을 다량으로 만들어 종양미세환경을 조절하여 암화를 촉진시키는데, 이는 암세포가 자신의 생존을 위해 벌이는 인위적인 현상의 일종으로 여겨집니다. 암세포에서 다량으로 분비된 TGF-β1은 면역세포의 활성을 억제시키고 면역체계를 교란시켜 기존 면역항암제의 치료효과를 무력화시킵니다. 현재 항암치료의 방향은 한가지 항암제만 처방하던 단일요법(Monotherapy)에서 두 가지 또는 그 이상의 항암제를 동시에 혹은 순차적으로 처방하여 암을 치료하는 병용요법(Combination Therapy)으로 패러다임이 변화되었습니다. 이는 특정한 작용기전과 효능을 보이는 항암제만 단독으로 사용하는 것보다는 작용기전이 상호 보완적인 항암제를 동시에 혹은 순차적으로 처방할 경우 시너지 효과가 극대화되어 더욱 우수한 치료 효과를 나타내기 때문입니다. 병용요법이 이제는 선택이 아닌 필수 치료법으로 자리잡게 됨에 따라 전세계 다수의 제약 및 바이오 기업들은 한층 더 우수한 효능을 위해 새로운 항암제와 기존 항암제들 간의 최적 병용요법을 연구 및 개발하고 있습니다. 백토서팁은 기존의 항암제 혹은 면역항암제들과의 병용요법를 통하여 치료효과를 극대화 시킬 수 있을 것으로 기대되고 있습니다. 백토서팁과 병용투여로 인한 생존율 증가의 시너지 효과.jpg 백토서팁과 병용투여로 인한 생존율 증가의 시너지 효과 (2) 백토서팁의 용도 백토서팁은 혈액암 및 고형암 치료 목적으로 개발되었습니다. 백토서팁의 항암 적응증 확보를 위한 임상시험은 미국과 한국에서 다양한 적응증을 대상으로 임상시험을 진행하고 있습니다. 이들은 모두 미국국립보건원(NIH)에서 운영 중인 ClinicalTrials.gov 등록되어 있습니다. 프로그램 기전 치료 요법 코드 적응증 임상단계 임상국가 백토서팁 TEW-7197 TGF- 저해 펨브롤리주맙 병용 대장암 2B/3상 미국, 한국 더발루맙 병용
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비소세포폐암 2L 1B/2A상 한국 백토서팁 단독 골육종 2상 미국, 한국 상기 표와 같이 당사가 직접 진행하고 있는 임상시험뿐만 아니라, 췌장암, 다발성골수종, 흑색종, 데스모이드종양 등 다양한 적응증을 대상으로 세계 유수의 연구기관을통해 연구자 주도 임상이 진행되고 있습니다. (3) 백토서팁의 특징다음 그림은 백토서팁의 특징 요약입니다. 백토서팁 특징 요약.jpg 백토서팁 특징 요약 1) 바이오마커 기반 신약 개발 사례 바이오마커를 활용하면 신약개발 성공률이 2배 이상 높아진다는 결과가 있습니다. 미국 바이오 협회가임상 모니터링 서비스업체 바이오메드트래커(BioMedtracker), 파마프리미아(Pharmapremia), 트라이얼트로브(Trialtrove) 데이터를 분석해 2011년부터 2020년까지 임상 성공률 결과를 조사한 바에 따르면, 임상 1상에서 승인까지의종합 성공률은 바이오마커를 쓰지 않았을 때 7.6%였지만 바이오마커를 활용하면 15.9%로 높아지는 것으로 나타났습니다. 특히 바이오마커 활용 효과는 임상 2상부터 3상으로 넘어갈 때, 바이오마커 비활용 28.3% 대비 활용 46.3%으로 가장 큰 차이를 보였습니다. 신약 개발의 성공 여부에 가장 큰 영향을 미치는, 임상 3상에서 허가 신청(NDA/BLA) 단계로의 성공률 또한 68.2%, 57.1%로 큰 차이를 보였습니다. 이러한 데이터는 바이오마커 기반 약물 개발의 필요성과 환자 맞춤형 신약 개발에 대한 당위성을 뒷받침하는 것으로 몇 년에 걸친 시간과 수조원의 자금을 줄일 수 있다는 점에서 굉장히 혁신적인 결과입니다. 2017년 5월 미국 FDA에 의해 머크(MSD)의 키트루다(펨브롤리주맙)는 전통적인 발생부위의 분류에 따른 암종과 관련없이, 높은 현미부수체 불안정성(MicroSatellite Instability-High, MSI-H)의 바이오마커 특징을 보이는 환자에게 사용이 허가되었습니다. 이것은 의약품 규제허가 역사상 획기적인 사건으로, 머크(MSD)는 5개의 임상시험에서 암의 발생부위와 관련 없이 약 15개의 암종에서 MSI-H의 특징을 보이는 환자군이 종양반응율과 반응지속기간이 우수함을 확인하였고, 이 자료를 근거로 FDA는 해당 바이오마커 양성환자에 대한 키트루다의 신속승인을 결정하였습니다. 펨브롤리주맙의 바이오마커기반 msi-h 암 치료 승인.jpg 펨브롤리주맙의 바이오마커기반 MSI-H 암 치료 승인 이어 2018년 11월 FDA가 승인한 록소 온콜로지(Loxo Oncology)사와 바이엘(Bayer)사의 신약인 비트락비(라로트렉티닙)은 경구용 트로포마이신 수용체 키나제 (Tropomycin Receptor Kinase) 억제제로서, 역시 암의 발생부위와 상관없이 신경영양수용체 티로신 키나제(Neurotrophic Tropomycin Receptor Kinase, NTRK)의 유전자 융합(Fusion) 변이를 동반한 고형암 환자 대상 임상에서 종양반응율과 반응지속기간의 이득을 보였습니다. 2) 백토서팁의 바이오마커 기반 개발 전략 키트루다과 비트락비가 암종과 상관없는 바이오마커 기반으로 최근에 승인받은 사례는 당사의 백토서팁의 임상개발 전략과 맥락을 같이 합니다. 백토서팁은 암종의 발생부위와 관계없이 증가된 TGF-β 신호에 의해 촉진된 종양과 그로 인해 기존 항암제 치료에 내성을 보이는 암종들이 주요 대상입니다. TGF-β1은 악성종양에 있어서 그발생부터 침습, 전이, 면역회피 및 기존 항암치료제들에 대한 내성획득 과정까지 광범위하게 작용하기 때문에 발생부위에 따른 암종과 관련없이 TGF-β 반응 유전자 발현이 높은 암에서 두루 사용할 수 있습니다. 백토서팁의 임상개발전략은 이러한 바이오마커의 동반개발에 대한 중요성이 반영되어 있으며 현재 조직의 TGF-β 반응유전자, 암전이에 대한 정보를 알려주는 상피-중배엽세포이행 표지자, 순환혈액 표지자 등을 이용한 백토서팁 치료반응 예측 바이오마커들이 임상시험에서 함께 검증되고 있습니다. 최근에 당사는 면역항암제의 치료반응을 예측할 수 있는 새로운 단백질을 발견하여, 현재 임상시험에서
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해당 바이오마커의 진단법을 사용하기 위한 개발에 박차를 가하고 있습니다. 나. 주요 제품 등의 가격변동 추이 당사는 First-in-class 신약후보물질을 개발하고 임상 진행 중인 회사이며, 파트너사와 공동연구 또는 기술이전을 사업화 모델로 하고 있어 가격변동 추이를 기재하지 않았습니다. 당사가 개발 중인 파이프라인 중 백토서팁은 향후 당사 또는 파트너사가 모든 임상시험을 성공적으로 마치고 시판 승인을 받아 판매를 할 경우 국가별 소득수준, 환자 수,보험적용여부, 의학적 미충족수요 등의 상황을 종합적으로 판단하여 제품의 약가가결정될 것입니다. 의약품의약가는 각 국가별 규제당국과의 협의와 승인을 받아야 하는 사항입니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 원재료에 관한 사항당사의 주요 영업활동은 신약연구개발로서 제품 제조를 위한 별도의 원재료 매입에 관한 해당사항이 없습니다.나. 생산설비에 관한 사항당사의 주요 영업활동은 신약연구개발로서 제품 제조를 위한 별도의 생산 및 생산설비에 관한 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 당사는 신약개발 과정에 있어 제품이나 상품의 매출 및 관련 매출원가가 발생하지 않습니다. 통상적으로 제약기업의 기술이전 추진은 해외 컨퍼런스에서 파트너링 미팅을 통해 상호 정보교환으로 시작됩니다. 당사는 이미 기술이전 대상 기술 및 파이프라인에 대해 30여개의 기업과 CDA 계약을 체결하고 여러차례 파트너링 미팅을 진행한 바 있습니다. 세계적인 다국적 대형 제약사들과는 대부분 "지속적 정보공유" 단계로 연구결과를 업데이트하며 소통하고 있습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 당사는 금리위험, 가격위험, 환위험 등 다양한 시장위험에 노출되어 있습니다. 당사는 이러한 위험요소들을 관리하기 위하여 각각의 위험요인에 대해 면밀하게 모니터링하고 대응하는 위험관리 정책을 운용하고 있습니다.이에 대한 자세한 사항은 "III. 재무에 관한 사항" 중 "5. 재무제표 주석"을 참조하시기바랍니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 주요계약에 관한 사항 (1) 공동 연구개발 관련 주요계약 라이센싱 계약의 주요 가치는 시장(시장 규모, 잠재력 및 환자 수), 개발 단계, 파트너의 파이프라인에 맞는 전략적 적합성, 경쟁력이므로, 잠재 고객의 명단을 확정한 후 그 파트너와의 지속적이고 긴밀한 접촉을 통해 관심을 유지합니다. 각 파트너의 전반적인 전략 및 임상 개발 진행 상황을 확인하는 것은 매우 중요합니다. 당사는 이를 위해 효과적으로 화합물을 배치하고 전략적 적합성을 확신하기 위해목표 파트너의 문제가 무엇인지, 어디에 초점을 두는지 파악하고자 목표 고객의 현황및 임상 진행 상황을 추적합니다. 해당 정보는 당사가 진행중인 전임상/임상 연구와 연계하여 파트너사의 관심도를 보다 높일 수 있는 데이터를 제공하는데 활용되며, 잠재적인 파트너와 공동연구에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 당사는 지속적으로 기술이전 활동을 하고 있으며, 기술이전 및 공동개발 진행을 위해글로벌 다양한 제약사들과 접촉을 통해 공동연구개발 계약을 진행하고 있습니다. 1) 총괄표 품 목 계약상대방 계약목적·조건 등상세내용 계약체결일 계약종료일 계약금액 수수(지급)방법 진행경과 등 비고 백토서팁 아스트라 제네카 병용투여용법 개발 계약체결후 5년 또는 비소세포폐암 임상 1b/2a상 투약 완료 백토서팁 MSD 병용투여용법 개발 계약 종료 백토서팁 MSD 병용투여용법 개발 계약 종료 백토서팁 MSD 병용투여용법개발 대장암 임상 2b/3상 진행 예정 ※ 계약목적·조건 등 상세내용의 경우 영업기밀에 해당되므로 이에 계약 세부 내용을 기재하지않았습니다. 2) 세부내역① 아스트라제네카 공동임상(암종 : 비소세포폐암) 계약상대방 계약내용 비소세포폐암 암종에서 메드팩토의 백토서팁과 아스트라제네카의 임핀지와의 병용투여 임상 및 아스트라제네카의 임핀지 의약품 공급 계약 계약기간 2018년 7월 ~ 계약체결후 5년 또는 Final Study Report 받는시점 총 계약금액 해당사항 없음 수취금액 해당사항 없음 계약조건 임상시험 전략 및 디자인 공동 개발, 임상과정에서
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아스트라제네카는 임핀지 공급 회계처리방법 해당사항 없음 대상기술 TGF-β신호전달계 저해제인 백토서팁과 PD-L1 면역관문억제제인 임핀지와의 병용요법으로 비소세포폐암 치료제로서의 안전성과 유효성 검증 개발진행경과 비소세포폐암 임상 1b/2a상 투약 완료 ② MSD 공동임상(암종 : 대장암/위암) 계약상대방 계약내용 대장암/위암 암종에서 메드팩토의 백토서팁과 MSD의 키트루다와의 병용투여 임상 및 MSD의 키트루다 의약품 공급 계약 계약기간 총 계약금액 해당사항 없음 수취금액 해당사항 없음 계약조건 임상시험 전략 및 디자인 공동 개발, 임상과정에서 MSD는 키트루다 공급 회계처리방법 해당사항 없음 대상기술 TGF-β신호전달계 저해제인 백토서팁과 PD-1 면역관문억제제인 키트루다와의 병용요법으로 대장암/위암 치료제로서의 안전성과 유효성 검증 개발진행경과 대장암/위암 임상 1b/2a상 투약 완료 ③ MSD 공동임상(암종 : 비소세포폐암) 계약상대방 계약내용 비소세포폐암 암종에서 메드팩토의 백토서팁과 MSD의 키트루다와의 병용투여 임상 및 MSD의 키트루다 의약품 공급 계약 계약기간 총 계약금액 해당사항 없음 수취금액 해당사항 없음 계약조건 임상시험 전략 및 디자인 공동 개발, 임상과정에서 MSD는 키트루다 공급 회계처리방법 해당사항 없음 대상기술 TGF-β신호전달계 저해제인 백토서팁과 PD-1 면역관문억제제인 키트루다와의 병용요법으로 비소세포폐암 1차치료제로서의 안전성과 유효성 검증 개발진행경과 사업 및 개발 환경의 변화에 따른 자사 개발 전략 수정으로 조기 종료 ④ MSD 공동임상(암종 : 대장암) 계약상대방 계약내용 대장암에서 메드팩토의 백토서팁과 MSD의 키트루다와의 병용투여 임상 및 MSD의 키트루다 의약품 공급 계약 계약기간 총 계약금액 해당사항 없음 수취금액 해당사항 없음 계약조건 임상시험 전략 및 디자인 공동 개발, 임상과정에서 MSD는 키트루다 공급 회계처리방법 해당사항 없음 대상기술 TGF-β신호전달계 저해제인 백토서팁과 PD-1 면역관문억제제인 키트루다와의 병용요법으로 대장암/위암 치료제로서의 안전성과 유효성 검증 개발진행경과 대장암 임상 2b/3상 진행 예정 (2) License in 기술이전 관련 계약 체결 내역 계약 상대방 계약체결시기 계약 기간 계약의 목적 및내용 계약금액 또는 대금수주 방법(기준)등 계약상의 주요내용 이화여대산학협력단 ㈜테라젠이택스 특허의 존속기간 만료 특허 전용실시권 이전 주1) 이화여대산학협력단 특허의 존속기간 만료 계약 내용 일부 수정 주1) 1. 적응증 추가(암+ myelofibrosis) 2. 개량기술 모든 권리 메드팩토 소유 ㈜테라젠이텍스 특허 존속기간 만료 MA-B2 타겟 관련한 기술이전계약 주1) 한국화학연구원 계약일로부터 20년 또는 계약기술 특허 중 가장 늦게 만료되는 특허의 특허존속기간 만료일 중 늦은 날 DRAK 활성 저해를 통한 신약 후보물질 기술이전계약 주1) 재단법인 길로 계약일로부터 25년, 다만, 당사자들의 상호합의에 따라 계약기간 변경할 수 있음 신규 타깃을 토대로 개발된 결과물 및 재산적 권리 주1) (주1) 계약 세부내용의 경우 영업기밀에 해당되므로 이에 계약 세부 내용을 기재하지않았습니다. 나. 연구개발활동에 관한 사항 (1) 연구개발활동의 개요 당사의 연구개발활동은 차세대 시퀀싱, 어레이 시퀀싱, 바이오인포메틱스 등 첨단 유전체분석 기술의 이용결과를 바탕으로 하여 맞춤형 치료제 개발을 위한 표적을 발굴하고, 저분자화합물, 항체의약품 등의 첨단 바이오 기술을 이용하여 혁신적 신약을 개발하며, 치료 효율을 높이는 바이오마커를 발굴, 개발을 진행하고 있습니다. (2) 연구개발 담당 조직 1) 연구개발 조직 개요 당사의 연구개발 조직은 보고서 제출일 현재 기업부설연구소 산하 4개의 본부(연구본부, 기초연구본부, CMC개발본부, 임상본부)로 구성되어 있습니다. 구분 역 할 연구개발총괄(CSO) 연구개발총괄 연구본부 연구1팀 신규후보물질 발굴부터 전임상실험까지의 연구 수행 연구2팀 연구지원팀 전임상개발팀 병리분석팀 기초연구본부 기초1팀 단백질
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분해 유도체 발굴 및 전임상 효능 검증 수행 CMC개발본부 IP/RA팀 특허 전략 수립, 특허 포트폴리오 관리, 출원 및 심사 대응의약품 개발 및 인허가 관련 관리 업무 및 관련 법규 모니터링 합성신약팀 개발 제품의 공정 개발 및 CMC 업무 관리 및 감독 바이오프로세스팀 QA팀 의약품 제조 과정에서 GMP 규정 준수 제조 공정에서의 품질 유지를 감독 임상본부 CR팀 임상 시험의 설계, 실행 및 모니터링, 데이터 해석,의료 기록 및 커뮤니케이션, CRO 관리 CS팀 [조직도] 메드팩토 조직도.jpg 메드팩토 조직도 2) 연구개발 인력 현황공시서류 작성기준일 현재 당사의 기업부설연구소 연구개발 인력은 연구전담요원을 기준으로 박사 6명, 석사 13명, 학사 7명 등 총 29명으로 구성되어 있습니다. 이외에 회사 임원(대표, 이사 등) 의 지위로 인해 연구전담연구원으로 신고되지 않는 김성진 박사(대표이사), 우정원 박사(사장), 강동우 박사(기업부설연구기관장 겸 상무이사) 등이 있습니다. [기업부설 연구소 연구개발 인력 현황] (단위 : 명) 구분 박사 석사 학사 전문학사 기타 계 연구전담요원 연구보조원 연구관리직원 계 3) 핵심 연구인력당사의 핵심 연구인력은 CTO 역할을 수행하고 있는 김성진 대표이사, 우정원 사장, 강동우 상무이사 등 입니다. [핵심 연구인력 현황] 직위 성명 담당업무 주요 경력 주요 연구실적 등 대표이사 김성진 연구총괄 [학력]- 일본 쓰쿠바대학교 대학원 응용생물화학 박사[주요경력]- (현) ㈜메드팩토 대표이사 - (현) 차세대융합기술연구원 정밀의학연구센터 센터장 - (전) ㈜테라젠이텍스 CSO - (전) CHA 의과학대학교 암연구소 연구소장 및 석좌교수 - (전) 가천대학교 이길여 암당뇨연구원 원장 및 석좌교수 - (전) 미국 NIH 암세포신호전달 연구실 종신연구원 - (전) 미국 NIH 암연구소 연구원 사장 우정원 연구총괄 [학력]- 서울대 약학대학 학사- 서울대 약학대학 석사 - Cornell University 미생물학 박사 [주요경력]- (현) ㈜메드팩토 사장 - (전) 제넥신 사장 - (전) 서울성모병원 연구교수 - (전) 삼성생명과학연구소 선임연구원- (전) 하버드 의과대학 박사후 연구원
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II. 임의적립금등의 이입액 IV. 이익잉여금처분액 V. 차기이월미처분이익잉여금(III-IV) 25. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채 (1) 당사가 당기 및 전기 중 수익으로 인식한 금액은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구 분 당기 전기 고객과의 계약에서 생기는 수익 기타 원천으로부터의 수익: 임대료 수익 등 총 수익 (2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분 당사는 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다. 당기와 전기 중 고객과의 계약에서 발생한 수익의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 제품매출 용역매출 유지보수매출 기타매출 합계 수익인식 시점 한 시점에 인식 기간에 걸쳐 인식 (단위: 원) 구분 제품매출 용역매출 유지보수매출 기타매출 합계 수익인식 시점 한 시점에 인식 기간에 걸쳐 인식 (3) 고객과의 계약이 발생원가에 기초한 투입법을 진행률 측정에 사용하는 수행의무를 포함하고 그 거래가격이 직전 회계연도 매출액의 5% 이상인 경우의 계약별 정보는 다음과 같습니다. (단위: 원) 계약을 구별할수 있는 명칭 수주금액 계약일 계약상 완성(납품)기한 진행률 계약자산 계약부채총액 수취채권 총액 손실충당금 총액 손실충당금 P24118-1 전기말 현재 거래가격이 직전 회계연도 매출액의 5% 이상인 경우의 계약은 존재하지 않습니다. (4) 당기말 및 전기말 현재 계약자산 및 계약부채의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구 분 당기말 전기말 계약자산 용역매출 미청구채권 합 계 계약부채 용역매출 초과청구채권 합 계 (5) 계약부채는 기간에 걸쳐 이행하는 소프트웨어 개발 및 설치 용역을 위해 고객으로부터 선수취한 금액에 대한 부채입니다. 계약부채는 용역기간에 걸쳐 수익으로 인식됩니다. 2023년 12월 31일에 인식된 계약부채 474백만원은 당기에 전액 수익으로인식되었습니다. (6) 당기말 현재 진행 중인 계약과 관련하여 공사수행범위의 변동, 원가상승 및 절감요인의 발생 등으로 인해 총계약수익과 추정 총계약원가가 변동된 경우, 이러한 변동이 당기와 미래기간의 손익, 계약자산 및 계약부채에 미치는 효과는 다음과 같습니 다. (단위: 원) 구 분 변동효과 총계약수익의 변동 추정총계약원가의 변동 당기손익에 미치는 영향 미래손익에 미치는 영향 계약자산의 변동 계약부채의 변동 당기와 미래 손익에 미치는 영향은 계약 개시 후 당기 말까지 발생한 상황에 근거하여 추정한 총계약원가와 당기 말 현재 총계약수익의 추정치에 근거하여 산정한 것이며, 총계약원가와 총계약수익 추정치는 미래 기간에 변동될 수 있습니다. 26. 판매비와관리비 (단위: 원) 계 정 과 목 당기 전기 급여 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 접대비 통신비 세금과공과금 감가상각비 사용권자산상각비 지급임차료 보험료 차량유지비 경상연구개발비 운반비 교육훈련비 주식보상비용 도서인쇄비 사무용품비 소모품비 지급수수료 광고선전비 대손상각비 건물관리비 판매수수료 무형자산상각비 합 계 27. 비용의 성격별 분류 (단위: 원) 구분 당기 전기 원재료 사용 종업원급여 퇴직급여 복리후생비 감가상각비 사용권자산상각비 무형자산상각비 지급수수료 외주용역비 기타비용 합 계(*) (*) 매출원가, 판매비와관리비의 합계입니다. 28. 기타수익 (단위: 원) 구분 당기 전기 유형자산처분이익 잡이익 합계 29. 기타비용 (단위: 원) 구 분 당기 전기 기부금 잡손실 합계 30. 금융수익 (단위: 원) 구분 당기 전기 이자수익 외환차익 외화환산이익 당기손익-공정가치 측정 금융자산 평가이익 당기손익-공정가치 측정 금융자산 처분이익 합계 31. 금융비용 (단위: 원) 구분 당기 전기 이자비용 외환차손 외화환산손실 합계 32. 주당손익 (1) 기본주당손익 (단위: 원,주) 구 분 당기 전기 보통주당기순이익(손실) 가중평균 유통보통주식수 기본주당순이익(손실) (2) 가중평균 유통보통주식 수 (단위: 주,일) 구분 일자 주식수 일수 적수 기초 기말 합계 가중평균 유통보통주식 수 (단위: 주,일) 구분 일자 주식수 일수 적수 기초 유상증자
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기말 합계 가중평균 유통보통주식 수 (3) 희석주당순이익 희석주당이익은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 보고기간말 현재 회사의 잠재적 보통주는 주식선택권이 존재하나 희석효과가 존재하지 아니하여 희석주당순이익은 계산하지 않았습니다. 33. 배당금당기와 전기 중 지급된 배당금은 존재하지 않습니다. 34. 현금흐름 정보(1) 영업으로부터 창출된 현금 (단위 : 원) 구 분 당기 전기 영업으로부터 창출된 현금 당기순이익(손실) 조정 법인세비용 이자수익 이자비용 퇴직급여 외화환산이익 외화환산손실 대손상각비 감가상각비 무형자산상각비 사용권자산상각비 주식보상비용 유형자산처분이익 당기손익-공정가치 측정 금융자산 처분이익 공사손실충당부채전입액 순운전자본의 변동 매출채권의 증감 미수금의 증감 선급금의 증감 선급비용의 증감 계약자산의 증감 매입채무의 증감 미지급금의 증감 예수금의 증감 미지급비용의 증감 계약부채의 증감 장기미지급금의 증감 장기종업원부채의 증감 퇴직금의 지급 단기종업원급여부채의 증감 합 계 (2) 현금의 유입ㆍ유출이 없는 주요 거래 (단위: 원) 구분 당기 전기 대여금의 유동성대체 신규리스의 인식 리스부채 유동성 대체 유형자산취득 미지급금 무형자산취득 미지급금 (3) 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용 (단위: 원) 구분 기초 재무활동으로 인한 현금흐름 비현금변동 기말 증가 감소 수익 및 비용 유동성대체 기타(*) 유동리스부채 비유동리스부채 합 계 (*) 기타 비금융변동에는 비현금변동과 지급 시점에 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다. (단위: 원) 구분 기초 재무활동으로 인한 현금흐름 비현금변동 기말 증가 감소 수익 및 비용 유동성대체 기타(*) 유동리스부채 비유동리스부채 합 계 (*) 기타 비금융변동에는 비현금변동과 지급 시점에 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다. 35. 우발상황과 약정사항 (1) 금융기관과 맺고 있는 약정사항 (단위: 원) 금융기관 내역 한도금액 실행금액 신한은행 - 일반자금대출 - 전자방식외담대 우리은행 - B2B PLUS대출 기업운전외상 - 우리상생파트너론 서울보증보험 계약이행 지급보증 등 합 계 (2) 지급보증 내역 당사는 계약의 이행 등과 관련하여 서울보증보험으로부터 5,135백만원의 지급보증을 제공받고 있습니다 (대표이사 연대보증 4,941백만원). 또한 당사는 신한은행 일반자금대출과 관련하여 대표이사로부터 연대보증 2,400백만원을 제공받고 있습니다.36. 특수관계자 등(1) 당기말 현재 당사의 특수관계자로는 주요경영진 등이 존재합니다. (2) 특수관계자에 대한 채권 및 채무의 주요 잔액 - 당기말 현재 특수관계자에 대한 채권 및 채무의 잔액은 없습니다. (3) 당기와 전기 중 특수관계자와의 자금거래내역은 없습니다. (4) 특수관계자로부터 제공받은 담보 및 보증내역-당사는 계약의 이행 등과 관련하여 대표이사로부터 4,941백만원의 연대보증을 제공받고 있습니다. (5) 주요 경영진에 대한 보상주요 경영진은 당사에 관한 활동의 계획, 운영, 통제에 대하여 중요한 권한과 책임을 가진 이사(사외이사 포함) 및 감사 등으로 구성되어 있습니다. 당기와 전기 중 인식한주요 경영진에 대한 보상은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구 분 당기 전기 단기급여 퇴직급여 기타장기급여 합 계 37. 영업부문 정보 당사는 한국채택국제회계기준 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로기업전체 수준에서의 영업부문 정보는 다음과 같습니다.(1) 수익의 상세내역 (단위: 원) 구분 당기 전기 제품매출 용역매출 유지보수매출 기타매출 합 계 (2) 지역별 매출현황 (단위: 원) 구분 당기 전기 국내 아시아 아메리카 합 계 (3) 주요 고객에 대한 정보당기 및 전기 중 외부 고객으로부터의 수익이 당사 총 수익의 10% 이상인 주요 고객의 수익 내역은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 당기 전기 매출액 비율 매출액 비율 고객 1 고객 2 내부회계관리제도 감사 또는
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검토의견 주식회사 비아이매트릭스첨부된 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서는 주식회사 비아이매트릭스의 2024년 12월 31일자로 종료되는 보고기간의 재무제표에 대한 감사업무를 수행하고 회사의 내부회계관리제도를 검토한 결과 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률' 제8조에 따라 첨부하는 것입니다.첨부 : 1. 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서　　 2. 회사의 내부회계관리제도 운영실태평가보고서 독립된 감사인의 내부회계관리제도검토보고서======================================= 주식회사 비아이매트릭스 주주 및 이사회 귀중 우리는 첨부된 주식회사 비아이매트릭스의 2024년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 검토를 실시하였습니다. 내부회계관리제도를 설계,운영하고 그에 대한 운영실태보고서를 작성할 책임은 주식회사 비아이매트릭스의 경영진에게 있으며, 우리의 책임은 동 보고내용에 대하여 검토를 실시하고 검토결론을 표명하는 데 있습니다. 회사의 경영진은 첨부된 내부회계관리제도 운영실태보고서에서 '본 대표이사 및 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 평가결과, 2024년12월 31일 현재당사의 내부회계관리제도는 내부회계관리제도 설계 및 운영 개념체계에 근거하여 볼때, 중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단됩니다.' 라고 기술하고 있습니다. 우리는 내부회계관리제도 검토기준에 따라 검토를 실시하였습니다. 이 기준은 우리가 중요성의 관점에서 경영진이 제시한 내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 회계감사보다는 낮은 수준의 확신을 얻을 수 있도록 검토절차를 계획하고 실시할 것을 요구하고 있습니다. 검토는 회사의 내부회계관리제도를 이해하고 경영진의 내부회계관리제도의 운영실태보고내용에 대한 질문 및 필요하다고 판단되는 경우 제한적 범위 내에서 관련 문서의 확인 등의 절차를 포함하고 있습니다. 그러나 회사는 상장중소기업으로서 경영진의 내부회계관리제도 설계와 운영, 그리고 이에 대한 운영실태평가보고는 '내부회계관리제도 설계 및 운영 개념체계' 제4장 '중소기업에 대한적용'과 '내부회계관리제도 평가 및 보고 모범규준' 제4장 '중소기업에 대한 적용'의 규정에 따라 상장대기업보다는 완화된 방식으로 이루어졌습니다. 따라서 우리는 내부회계관리제도 검토기준 중 '14. 중소기업 등에 대한 검토특례'에 따라 검토를 실시하였습니다. 회사의 내부회계관리제도는 지배기구와 경영진, 그 밖의 다른 직원에 의해 시행되며,한국채택국제회계기준에 따라 신뢰성 있는 재무제표의 작성에 합리적인 확신을 제공하기 위하여 고안된 프로세스입니다. 회사의 내부회계관리제도는 (1) 회사 자산의 거래와 처분을 합리적인 수준으로 정확하고 공정하게 반영하는 기록을 유지하고 (2) 한국채택국제회계기준에 따라 재무제표가 작성되도록 거래가 기록되고, 회사의 경영진과 이사회의 승인에 의해서만 회사의 수입과 지출이 이루어진다는 합리적인 확신을 제공하며 (3) 재무제표에 중요한 영향을 미칠 수 있는 회사 자산의 부적절한 취득, 사용 및 처분을 적시에 예방하고 발견하는 데 합리적인 확신을 제공하는 정책과 절차를포함합니다. 내부회계관리제도는 내부회계관리제도의 본질적인 한계로 인하여 재무제표에 대한 중요한 왜곡표시를 발견하거나 예방하지 못할 수 있습니다. 또한, 효과성 평가에 대한 미래기간의 내용을 추정 시에는 상황의 변화 혹은 절차나 정책이 준수되지 않음으로써 내부회계관리제도가 부적절하게 되어 미래기간에 대한 평가 및 추정내용이 달라질 위험에 처할 수 있습니다. 경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 '내부회계관리제도 평가 및 보고 모범규준' 제4장 '중소기업에 대한 적용'에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다. 우리의 검토는 2024년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도를 대상으로 하였으며 2024년 12월 31일 이후의 내부회계관리제도는 검토하지 않았습니다. 본 검토보고서는 '주식회사 등의 외부감사에
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관한 법률'에 근거하여 작성된 것으로서 기타 다른 목적이나 다른 이용자를 위하여는 적절하지 않을 수 있습니다. 삼 덕 회 계 법 인 대표이사 공인회계사 김 덕 수 2025년 3월 20일 회사의 내부회계관리제도 운영실태보고서======================================= 내부회계관리제도운영실태보고서_비아이매트릭스_fy24_서명.jpg 비아이매트릭스_운영실태보고 외부감사 실시내용 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제18조제3항의 규정에 의하여 외부감사 실시내용을 첨부합니다. 1. 감사대상업무 회 사 명 주식회사 비아이매트릭스 감사대상 사업연도 2024년 01월 01일 부터 2024년 12월 31일 까지 2. 감사참여자 구분별 인원수 및 감사시간 (단위 : 명, 시간) 감사참여자 ＼ 인원수 및 시간 품질관리검토자(심리실 등) 감사업무 담당 회계사 전산감사ㆍ세무ㆍ가치평가 등 전문가 건설계약 등수주산업전문가 합계 담당이사(업무수행이사) 등록공인회계사 수습공인회계사 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 투입 인원수 투입시간 분ㆍ반기검토 감사 합계 3. 주요 감사실시내용 구 분 내 역 전반감사계획(감사착수단계) 수행시기 일 주요내용 회사와 산업에 대한 이해를 바탕으로 감사절차의 성격, 범위 및 시를 결정 현장감사주요내용 수행시기 투입인원 주요 감사업무 수행내용 상주 비상주 일 명 명 반기검토 일 명 명 주요 프로세스에 대한 이해 및 계정별 위험평가 일 명 명 재무제표에 대한 감사 재고자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 실사(입회)대상 금융자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 본사 실사(입회)대상 회원권 등 외부조회 금융거래조회 O 채권채무조회 O 변호사조회 X 기타조회 지배기구와의커뮤니케이션 커뮤니케이션 횟수 회 수행시기 외부전문가 활용 감사 활용 내용 수행시기 일 4. 감사(감사위원회)와의 커뮤니케이션 구분 일자 참석자 방식 주요 논의 내용 2024년 07월 31일 회사측: 대 표이사, 감사 감사인측: 업무수행이사 외 1명 서면회의 감사계획, 연간 감사 및 지배기구 Communication 예상 일정, 감사인의 독립성 등 2025년 02월 21일 회사측: 대 표이사, 감사 감사인측: 업무수행이사 외 1명 서면회의 핵심감사사항에 대한 회계감사 진행 경과, 감사인의 독립성 등 기타 감사종료단계 필수 커뮤니케이션 사항
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 가. 당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 필요한 용어에 대한 참고 해설은 다음과 같습니다. 명칭 설명 AI 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력이 필요한 작업을 할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 구현하려는 컴퓨터과학 AX( 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI)을 중심으로 기업의 변화를 추구하는 개념. 생성형 AI 시대의 도래와 함께 각 산업군은 AI 활용을 위한 노력을 기울이고 있으며, AX는 이를 단순한 도구 활용 수준을 넘어 산업 구조를 변화시키고 기업 혁신을 이끄는 핵심 전략을 의미 BI 조직 내부와 외부에서 발생하는 데이터를 수집, 분석, 변환하여 조직의 의사결정에 활용하는 기술 및 방법론 협업 지능으로 기업의 업무 업당자들이 다양한 업무 시스템들을 서로 연계, 활용하여 보다 지능적으로 담당자간의 협업을 할 수 있도록 하는 지원하는 기술. 협의로는 '인간과 소프트웨어 로봇과의 협업”으로 이를 통하여 엄무 담당자들이 보다 Intelligent하게 엄부를 처리할 수 있도록 해 주는업무 지능화 ChatGPT OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 챗봇으로 대화의 문맥을 기억하고 논리적 답을 제시할 수 있도록 학습됨 CI/CD 어플리케이션 개발단계를 자동화하여 어플리케이션을 더욱 짧은 주기로 고객에게 제공하는 방법으로 지속적인 통합-제공-배포를 의미 합의 계획, 합의된 수요 계획에서 최대한의 가치를 얻기 위하여 수요계획과 사업계획 간의 격차를 분석하고 해결하기 위한 계획 CRUD 컴퓨터 소프트웨어가 가지는 기본적인 데이터 처리 기능인 Create(생성), Read(읽기), Update(갱신), Delete(삭제)를 묶어서 일컫는 말 DB봇 (DB Bot) 코딩없이 데이터 생성 및 데이터 변환을 처리하는 기술 특정 분야의 전문지식 DP 수요계획, 어떤 제품의 미래 수요예측 혹은 계획으로 이를 바탕으로 생산계획을 확정함 EPA 수작업 엑셀 업무를 자동화 해주는 기능 ETL DataWarehouse에 저장할 데이터를 추출(Extract), 전송(Transform), 저장(Load)하는 엔진 FP 생산 계획, 자재의 가용 시기, 공정별, 기간별 생산능력 등을 고려한 계획 수립 HTML 웹 문서를 만들기 위하여 사용하는 기본적인 웹 언어의 한 종류 HTML5 HTML 5는 별도 프로그램을 깔지 않아도 인터넷 브라우저상에서 화려한 그래픽 효과를 구현하며, 음악ㆍ동영상을 자유롭게 감상할 수 있는 마크업 언어 LLM 대형 언어 모델( 거대 언어 모델 은 수많은 파라미터(보통 수십억 웨이트 이상)를 보유한 인공 신경망 으로 구성되는 언어 모델 I/O 데이터의 입력과 출력을 이르는 말 OLAP 사용자가 대용량 데이터를 쉽고 다양한 관점에서 추출 및 분석할 수 있도록 지원 OLTP 호스트 컴퓨터와 온라인으로 접속된 여러 단말 간의 처리 형태의 하나. 여러 단말에서 보내온 메시지에 따라 호스트 컴퓨터가 데이터 베이스를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태를 말한다. 데이터 베이스의 데이터를 수시로 갱신하는 프로세싱을 의미 PMS 산업계에서 대규모 프로젝트를 관리하기 위한 프로그램. 각 작업의 네트워크 관리, 비용 관리, 자원 할당의 관리, 보고 처리 등의 기능 보유 PPDM 애자일 방법론의 일환으로, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 적응하고 빠르게 대응하기 위해 개발된 개발 방법론 Process봇 RPA처럼 수행되며 복잡한 업무Logic이나 Process를 처리하는 기술 SaaS 소프트웨어의 여러 기능 중에서 사용자가 필요로 하는 서비스만 이용 가능하도록 한 소프트웨어로 기능을 빌려쓰는 모델이라는 점에서 라이선스 모델과 구별됨 SCM 공급망 관리. 제품의 생산과 유통 과정을 하나의 통합망으로 관리하는 경영전략시스템 SQL 데이터베이스를 사용할 때, 데이터베이스에 접근할 수 있는 데이터베이스 하부 언어 SW로봇 Web 프로그램 개발에 필요한 화면생성, SQL, JAVA, Script Coding 등의 반복적인 작업을 자동화하는 소프트웨어 기술 MP 총괄 관리, 일상적인
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생산활동을 총괄적으로 조정하는 것, 일일생산일정이나 재고관리 등이 포함됨 UI 휴대폰, 컴퓨터, 내비게이션 등 디지털 기기를 작동시키는 명령어나 기법을 포함하는 사용자 환경을 뜻한다. 이용자들이 IT기기를 구동하기 위해서 접촉하는 매개체로 컴퓨터를 조작할 때 나타나는 이른바 아이콘이나 텍스트 형태 구동화면 UI봇 화면을 쉽게 디자인하고 함수와 Web Component를 연계하는 기술 UX 사용자가 어떤 시스템, 제품, 서비스를 직·간접적으로 이용하면서 느끼고 생각하게 되는 지각과 반응, 행동 등 총체적 경험 강화학습 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것 공공데이터 데이터베이스, 전자화된 파일 등 공공기관이 법령 등에서 정하는 목적을 위하여 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 광(光) 또는 전자적 방식으로 처리된 자료 또는 정보 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 용자가 컴퓨터와 정보를 교환할 때, 그래픽을 통해 작업할 수 있는 환경 그리드 (Grid) 행과 열로 이루어진 이차원 데이터 테이블 대시보드 조직, 부서 또는 특정 프로세스의 전반적인 웰빙에 대한 인사이트를 얻기 위해 많은 기업에서 데이터를 추적하고 분석하고 표시할 때 사용하는 도구 데브옵스(DevOps) 소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 개발(development)과 운영(operation)을 결합한 혼성어 데이터 마이닝 데이터베이스로부터 과거에는 알지 못했지만 데이터 속에서 유도된 새로운 데이터 모델을 발견하여 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정 데이터 마트 데이터베이스 형태로 갖고 있는 다양한 정보를 사용자의 요구 항목에 따라 체계적으로 분석하여 기업의 경영 활동을 돕기 위한 시스템 데이터 분석 유용한 정보를 발굴하고 결론적인 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정 데이터 웨어하우스 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 다양한 운영 시스템에서 추출, 변환, 통합되고 요약된 데이터베이스 데이터베이스 여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합 데이터베이스 관리 시스템 데이터를 효과적으로 이용할 수 있도록 정리·보관하기 위한 기본 소프트웨어 드래그 앤 드롭(Drag-and-Drop) 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 제공하는 시스템에서, 마우스를 사용하여 하나의 프로그램에 존재하는 아이템을 선택한 후, 마우스 끌기 작업(드래그)에 따라 프로그램의 다른 위치 또는 다른 프로그램으로 마우스를 이동한 다음에 마우스의 버튼에서 손을 뗌으로써 아이템을 이동시키는 방법 디브레인 (dBrain) 중앙행정기관과 지방자치단체에서 이용하는 전자 회계 관리 시스템 디지털 전환 일반적으로 기업에서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 플랫폼으로 구축·활용하여 기존 전통적인 운영 방식과 서비스 등을 혁신하는 것을 의미 딥러닝 컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습할 수 있도록 하고 이를 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술 로봇 프로세스 자동화 (RPA) 로보틱 처리 자동화(RPA)는 로봇이나 소프트웨어(SW) 등으로 비즈니스, 노동 등 업무를 실행하는 기술 로우코드 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼이나 도구를 통해, 전문적인 프로그래밍 지식이나 코딩 능력이 없는 사용자들도 쉽게 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 개발 방법론 로우코드 애플리케이션 플랫폼 (LCAP) 전통적인 코딩을 통한 컴퓨터 프로그래밍 대신 GUI 및 미리 구성된 컴포넌트를 통해 소프트웨어를 개발을 자동화 한 솔루션 리포트 (Report) 다양한 플랫폼과 분산된 데이터를 통합적으로 분석, 가공해 경영자에게 리포팅해 주는 솔루션 머신 러닝 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법 멀티엑스피리언스 개발 플랫폼(MDXP) 기업이 다중 경험 애플리케이션을 만들 수 있도록 하는 개발 플랫폼으로 이를
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이용하여 여러 장치 및 채널에서 개인화된 UX를 쉽게 개발 가능 메타데이터 일반적으로 가장 많이 사용되고 있는 메타데이터의 정의는 “데이터에 대한 데이터”이며 기능적인 면을 강조하였을 때는 “데이터에 대한 구조화된 데이터”로 정의 반응형 웹 디스플레이 종류에 따라 화면의 크기가 자동으로 최적화되도록 조절되는 웹페이지 비정형 데이터(Unstructured Data) 정의된 구조가 없이 정형화되지 않은 데이터 비즈니스 프로세스 자동화 제품의 생산, 고객 유치, 인사 등 조직의 표를 당성하는는 절차인 비즈니스 프로세스에 사람의 개입을 최소화하면 효율성과 정확성을 향상시키는 것 빅데이터 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터 스키마 (Schema) 물리적인 장치로부터 논리적인 데이터 베이스 레코드(data base record)를 매핑(mapping)하는 데 사용되는 정의로 전체 논리 구조 기술로도 표현 시각화 직접 눈으로 볼 수 없는 현상을 색의 변화나 화상정보로 취득하여 해석하는 수법 시민 데이터 과학자 데이터 분석 전문가는 아니지만 머신러닝같은 데이터 사이언스 기술을 지원하는 소프트웨어로 데이터를 분석하고, 새로운 인사이트를 발견하며, 예측 모델을 만들어 비즈니스 결과를 개선하려는 사람 애자일 (Agile) 소프트웨어 개발 방법론의 하나로, 처음부터 끝까지 계획을 수립하고 개발하는 폭포수(Waterfall) 방법론과는 달리 개발과 함께 즉시 피드백을 받아서 유동적으로 개발하는 방법 온프레미스 소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식 인터페이스 하나의 시스템을 구성하는 하드웨어와 소프트웨어 또는 2개의 시스템이 상호 작용할 수 있도록 접속되는 경계(boundary)나 이 경계에서 상호 접속하기 위한 하드웨어, 소프트웨어, 조건, 규약 등을 포괄적으로 가리키는 것 적응형 웹 웹 페이지 접근이 감지된 기기를 기반으로 미리 만들어진 정적인 레이아웃을 불러오는 웹페이지 전문성의 민주화 고도의 훈련 없이 단순화된 경험을 통해 SW개발, 인공지능 분석 등의 기술 전문 지식이나 세일즈, 경제 분석 등 사업 전문 지식을 활용하는 패러다임 정형 데이터 미리 정해 놓은 형식과 구조에 따라 저장되도록 구성된 데이터 초자동화 인공지능, 머신러닝, 이벤트 기반 소프트웨어 아키텍처, 로봇 프로세스 자동화(RPA), BPM / iBPMS, 통합 플랫폼 서비스(iPaaS), low-code / no-code tools 및 다른 의사 결정도구나 조직의 베스트 프랙티스와 같은, 기술/도구/플랫폼을 사용하여 최대한 많은 비즈니스프로세스를 신속하게 찾아내고, 검증하여 자동화를 추진하는 체계적인 접근방법 컴포넌트 기존의 코딩 방식에 의한 개발에서 벗어나 소프트웨어 구성단위(module)를 미리 만든 뒤 필요한 응용 기술을 개발할 때 이 모듈을 조립하는 기술 코딩 (Coding) 명령을 컴퓨터가 이해할 수 있는 C언어, 자바, 파이선 등의 프로그래밍 언어로 입력하는 과정 클라우드 (Cloud) 데이터를 인터넷과 연결된 중앙컴퓨터에 저장해서 인터넷에 접속하기만 하면 언제 어디서든 데이터를 이용할 수 있는 것 통합 플랫폼 서비스 (iPaaS) 애플리케이션 통합 방식을 표준화하는 셀프 서비스 방식의 클라우드 기반 솔루션 휴리스틱 시간이나 정보가 부족하여 합리적인 판단을 할 수 없거나 굳이 판단하지 않아도 사람들이 빠르게 사용할수 있도록 한 간편추론의 방법 나. 사업개요 회사는 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI 및 CI 분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다. 2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 Big Data 처리 및 고급 인공지능 모델링을
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통한 첨단 분석 예측 분야로 사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 Big Data엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다. 2019년 부터는 AI와 당사가 자체 개발한 SW로봇을 활용한 코딩 자동화 기술 기반의 Low Code 업무시스템 구축 사업에 진출하여 SI 사업의 첨단 효율화를 선도하면서 성공적으로 사업 영역을 넓혀가고 있습니다. 최근에는 글로벌 시장에서 가장 주목받고 있는 생성형 AI 분야를 미래 성장 전략 사업으로 정하고 회사가 가장 큰 경쟁력을 가지고 있는 데이터 분석 분야에 특화된 생성형 AI 기반 데이터 분석 솔루션과 자체 개발한 LLM(Large-language Model)엔진까지 탑재한 플랫폼 제품을 국내 최초로 출시, 다수의 계약까지 완료하면서 순조롭게 사업을 추진하고 있으며 앞으로도 AI 분야의 성공적 사업 확장을 위하여 전사적 역량을 집중하면서 회사의 새로운 도약의 전기를 맞이하고 있습니다. 다. 주요 사업영역 구분 사업영역 사업설명 업무스템 구축(DX/DT 프로젝트) 23년 제품개발 완료, 24년 상용화생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석할 수 있음자연어로 질문하면 DB 데이터 조회, 데이터 분석, 시각화까지 모두 가능하여기업의 전반적인 데이터 분석 업무 시스템 구축에 활용적용 솔루션 : G-MATRIX BI 창업부터 활동해 오던 사업 영역으로 높은 시장점유율 및 인지도를 보유하고 있음 정보계 영역의 다양한 업무시스템 구축 (OLAP) 기업의 전반적인 데이터 분석 업무 시스템 구축에 활용 적용 솔루션: AUD플랫폼 UI/UX 22년 신규 진출한 사업영역 기간계, 계정계, 운영계 등의 업무 시스템 구축 (OLTP) 기업의 전반적인 업무 자동화 영역에 활용 적용 솔루션: AUD플랫폼 Low-code 18년부터 기 보유 제품에 코딩 자동화 기능을 추가 코딩을 최소화하여 업무시스템을 구축 DB봇, Process봇, UI봇과 개발자의 협업을 통한 개발 생산성 향상 AI 기반의 자연어를 통한 데이터 통계 분석, 화면 제공 (23년 솔루션 출시 예정, G-MATRIX) 적용 솔루션: AUD플랫폼의 SW로봇, G-MATRIX 데이터 분석 AI 다양한 알고리즘을 활용한 빅데이터 분석 및 예측 R, Python과 연계한 데이터 마이닝, 고급 통계 분석 및 예측 적용 솔루션: i-STREAM SCM (공급망 관리) 다양한 수요, 공급, 생산, 판매 계획 수립 스마트팩토리 영역의 최적화(Optimizer) AI(휴리스틱, Deep Learning)엔진적용 모델링 적용 솔루션: M4PLAN 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 등의 매출 현황 (단위 : 백만원) 구분 2024년(제20기) 2023년(제19기) 2022년(제18기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 제품 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 서비스매출 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 유지보수 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 기타매출 매출총계 나. 주요 제품등의 현황 품 목 생산(판매) 개 시 일 주요상표 제 품 설 명 AI솔루션 2023년09월 G-MATRIX 생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석가능자연어로 질문하면 DB 데이터 조회, 데이터 분석, 시각화까지 모두 가능 BI 솔루션 2005년 04월 AUD플랫폼 업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는Low-code 통합 UI 개발 플랫폼 2016년09월 i-STREAM BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 한꺼번에 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션 R분석, Machine Learning 및 딥러닝이 가능하면서 직관적 UI 기반으로 사용이 편리한 사용자 중심 분석 AI 도구 SCM 솔루션
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2010년05월 M4PLAN BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지 코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측모델링과 Deep learning 기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 기능의 AI기반 SCM 제품 다. 제품의 특성 1) G-MATRIXLow-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진(MX-7B, 14B, 70B)과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다. 가) 주요 특징 (1) 자연어 기반 대화형 UI 적용: 일상적으로 사용하는 자연어 기반으로 대화형 형태의 UI를 적용함으로써 사용자가 사용법을 쉽고 빠르게 이해하고 사용할 수 있도록 제공합니다. (2) 직관적 시각화 제공: 사용자의 요청에 대하여 기존 Text 형태의 답변 형태가 아닌 조회된 데이터를 분석할 수 있는 최적화된 형태의 분석 화면, 시각화 화면을 제공하여 매우 직관적인 insight를 제공합니다. (3) AI를 통한 최적의 추천 예제 방식 적용: 사용자 질의에 대한 정확도를 AI가 판단하여, 최적의 데이터 조회를 위한 질문의 형태를 추천하고 지속적으로 추천 질문에 대한 업그레이드까지 지원하여 기존 생성형 AI와 차별화된 UI를 제공합니다. g-matrix 작동예시1.jpg G-MATRIX 작동예시1 g-matrix 작동예시2.jpg G-MATRIX 작동예시2 g-matrix 작동예시3.jpg G-MATRIX 작동예시3 나) 제품의 구성 및 적용 기술 (1) LLM(Large language model): Foundation model 기반의 전용 7B LLM이 사용자가 입력한 자연어 질문을 이해하고 분석하여 JSON을 생성해 줍니다. (2) Coding 생성 AI: JSON 데이터를 기반으로 SQL 쿼리를 생성합니다. 이때 작성된 쿼리는 사용자가 원하는 데이터를 데이터베이스에서 추출하기 위해 작성됩니다. (3) 데이터베이스 인터페이스: 다양한 데이터베이스(DB)와 상호작용하여 데이터를 추출해 줍니다. (4) 결과 처리 및 시각화 도구: 추출된 데이터를 사용자가 이해할 수 있는 형태로 변환하고 시각화 해줍니다. (5) Self-BI 도구: 제시된 답변을 바탕으로 사용자가 직접 분석에 필요한 컬럼과 조건을 변경하여 결과를 생성할 수 있습니다. (6) Security Module: DB 접근에서부터 보고서 공유까지 시스템 전반적으로 필요한 사용자 권한 관리, 데이터 암호화 및 보안, 사용Log 관리, 시스템 자원관리 등 보안 기능들을 통합 적용, 관리할 수 있습니다. g-matrix 제품구조.jpg G-MATRIX 제품구조 출처 : 당사 자료 [G-MATRIX 적용 기술] 구분 내용 자연어 처리 기술 자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 처리 대화형AI 기술 사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목을 구분 SQL 자동생성 기술 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META 를 사용하여 SQL 을 자동 생성 데이터 분석화면생성기술 생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공 기타 보안 및 권한 관리 등 다) 제품의 처리 프로세스 (1) 요구사항 입력: 사용자가 자연어로 대화창에 질문을 입력하면 G-MATRIX가 이를 LLM에 전달합니다. (2) 자연어 처리 및 이해: LLM은 입력된 질문을 분석하고 이해하여 필요한
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정보를 생성합니다. (3) JSON 생성: LLM이 생성한 정보를 바탕으로 JSON을 자동 생성합니다. (4) SQL 생성: JSON 데이터를 바탕으로, 데이터베이스 질의를 위한 SQL 쿼리를 자동 생성합니다. (5) 데이터베이스 연동: 만들어진 SQL 쿼리를 데이터베이스에서 실행하여, 필요한 데이터를 추출합니다. (6) 추출 결과 제시 및 시각화: 추출된 데이터를 사용자가 원하는 형태로 가공, 분석하고 필요에 따라 시각화하여 결과를 보여주는 보고서를 제공합니다. 제품 아키텍쳐.jpg 제품 아키텍처 라) 사업진행 현황당사는 국내 주요 대기업과 중견기업, 공공 기관 및 각종 금융기관과 생성형 AI 기반의 데이터 분석 솔루션 도입을 위한 수주 활동을 적극 추진하고 있으며 일차적인 결과로 2024년 5월 생성형 AI 기반 데이터분석솔루션으로는 국내 최초로 G-MATRIX 공급계약을 연이어 체결하는 성과를 이루기도 하였습니다. 현재 본사 영업조직과 파트너 네트워크를 통한 고객 직접 영업활동 외에도 국내외 전시회 및 세미나 참가 및 홍보 매체를 통한 마케팅을 강화하고 있으며 다수의 국내 주요 기업들과 정부부처, 은행권 고객들과 제품 도입을 위한 PoC(Proof of Concept)프로젝트를 포함한 구체적 협의 절차를 진행하고 있어 G-MATRIX 관련 수주가 순조롭게 이어질 것으로 예상하고 있습니다. 2) AUD플랫폼 가) 업무 시스템 구축을 위한 유일한 All-in-One 개발 플랫폼 지금까지 업무 시스템을 개발하기 위해서는 다양한 툴을 도입하거나 JAVA로 개발해야 했습니다. 이 경우 높은 도입 비용 및 유지 보수의 어려움이 존재했습니다. 1.jpg 시스템 개발의 어려움 출처 : 당사 자료 하지만 당사 AUD플랫폼은 시장에서 유일하게 BI/OLAP, 대시보드/시각화, 보고서 제작, 웹 포털 등 데이터 분석과 활용을 위한 기능은 물론 일반 업무시스템 구축에 필요한 다양한 UI/UX 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다. 특히, 일반적인 UI 개발 솔루션에서는 지원하지 않거나 개발하기 어려운 대시보드, 복잡한 통계성 화면 및 보고서 개발이 용이하여 고객 및 성과분석 시스템, EIS는 물론 경영계획, 생산/수요예측 등 다양한 업무시스템 구축에 활용되어 높은 개발 생산성과 업무 혁신 효과를 나타내고 있습니다. [AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력] 2.jpg AUD플랫폼의 All-in-One 경쟁력 출처 : 당사 자료 나) 전체 개발 프로세스 로우코드 코딩 자동화 기술 일부 업체들이 로우 코드 개발 기능을 제공하고 있으나 전체 프로세스가 아닌 일부 기능에 대해서 초기 수준의 로우 코드 기능을 제공하고 있으며, 사용자 편의성에서도 자체 UI를 통한 개발로 사용법이 복잡한 경우가 대부분입니다. 그러나 AUD플랫폼은 업무 시스템 구축을 위한 전체 과정에 대해 최고 수준의 로우 코드 개발 기능을 제공합니다. 또한 AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화되어 있어서 Drag 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급 개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다. AUD플랫폼은 SQL이나 JAVA 코딩 없이 데이터 연결, 화면 생성, 업무 로직 등을 자동으로 구현할 수 있습니다. UI 개발 및 데이터 연결을 위한 모든 기능이 컴포넌트 및 모듈화되어 있어서 Drag 방식의 개발 환경을 제공하며, 제품의 메뉴와 화면이 직관적으로 구성되어 있어서 초급 개발자나 업무 담당자도 쉽게 업무용 화면을 개발할 수 있습니다. 특히 엑셀로 화면을 설계하면 자동으로 HTML 5 웹 화면으로 전환해 주는 혁신적인 기능을 제공하여 복잡한 화면 개발 과정 없이 쉽게 웹 화면을 개발할 수 있게 해 줍니다. 3.jpg 엑셀화면 HTML5 자동변환 기능(UI봇) 출처 : 당사 자료 다) EPA를 활용한 데이터 취합 효율화 AUD플랫폼의 Excel 자동화
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기능은 기업의 다양한 엑셀 수작업 업무를 자동화하여 기업의 업무 생산성 향상을 돕습니다. EPA(Excel Process Automation) 기술은 당사 고유의 기술로 1~2개월이 소요되던 데이터 취합, 집계, 분석, 보고서 제작 등의 업무를 3~4일 이내로 처리할 수 있게 하여 지금까지 방대한 엑셀 수작업을 해 오던 기업 및 공공기관의 디지털 전환 프로젝트에 활용되고 있습니다. 라) 기술지원 및 유지보수 용이 AUD플랫폼은 비아이매트릭스의 자체 기술연구소에서 개발한 순수 국산 소프트웨어로서 제품 기능의 추가·개선이 용이하고, 전담 기술 지원 조직 운영을 통해 신속하고 안정적인 기술 서비스를 제공합니다. 비아이매트릭스는 지속적인 기술 혁신과 고객 만족을 위해 꾸준히 연구하고 개발하고 있습니다. 3) M4PLAN M4Plan은 SCM에서도 Planning와 S 특화된 SCP(Supply Chain Planning)용 제품으로 국내 다양한 산업분야에서 많은 경험과 노하우를 바탕으로 첨단의 기술을 적용하여 만들어진 SCM패키지 제품입니다. 4.jpg 출처 : 당사 자료 M4PLAN은 고객은 산업별, 기업별 특성에 요구되는 Best Practice Template을 제공하여 신속하게 고객의 공급망 계획 수립을 지원하고 다양한 지표 별 데이터 가시성을 확보할 수 있습니다. 또한 공급계획 수립을 위해 Optimization, AI Sequence, Heuristic 등의 알고리즘을 선택적 적용할 수 있으며 사용자의 분석 편의성과 Data Visibility를 확보하기 위해 뛰어난 UI/UX 환경을 제공으로써 국내외 경쟁사들과 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 가) 국내 최고 수준의 전문인력 당사는 산업별 특성을 유연하게 반영할 수 있는 지능형 SCM Solution과 전문 컨설턴트를 갖춘 국내 최고 수준의 SCM 조직을 보유하고 있습니다. 나) 당사의 솔루션 제품을 활용한 고품질의 패키지 국내 최고 수준인 당사의 BI솔루션과 AI 엔진을 융합하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지를 제공하고 있습니다. 다) Low-code을 기반으로 한 사용성 코딩이 필요 없는 I/O 데이터 처리, 다양한 예측 모델링과 첨단 AI기반 최적화 엔진, AI 시뮬레이션 기능까지 갖춘 강력한 AI기반 SCM을 구축하고 있습니다. 라) 국내 주요 대기업 대상 프로젝트 레퍼런스 다수 보유 삼성전자, 삼성Display, 포스코, SK등 국내 주요 대기업에서의 검증된 프로젝트 수행 능력과 다양한 Best Practice 보유하고 있습니다. [SCM업체별 적용분야 및 산업별 레퍼런스] 비아이매트릭스 o9 SAP IBP Kinaxis Zionex SCP ● ● ● ● ◐ APS (FP) ◐ ● Hi-tech 삼성전자 가전 삼성전자 VD POC 1~2차 협력사 Mill 포스코, 현대제출, KG스틸 현대제철 Chemical LG화학, 한화 등 LG화학, 한화 PP, PE CPG 롯데제과, 애경 풀무원, 아모레퍼시픽 농심, 오뚜기 Bio 삼성바이오로직스 삼성바이오 에피스(MP) 현대기아차 두산인프라코어 DP, 두산밥켓, 현대건설기계 두산 인프라코어 MP Battery SK IET, 포스코 퓨처엠 포스코퓨처엠 Loss SK실트론 출처 : 당사 자료 라. 주요 제품 등의 가격변동 추이 당사의 제품 가격은 시간의 경과와 상관없이 고객사의 사용자 수 또는 업무 규모 등에 따라 변화합니다. 또한 고객의 요구에 맞추어 맞춤 설계하는 경우도 있기에 가격변동 추이를 산출하기 어렵습니다. 또한 서비스에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품별 단가를 기재하지 않았습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료 등에 관한 사항 (1) 주요 원재료 매입 현황당사가 영위하는 소프트웨어 개발 및 공급업은 일반 제조업과 달리 원재료, 부재료, 저장품 등의 매입이 존재하지 않으며, 당사가 속한 업종 특성상 외주용역비가 발생하고 있습니다. 이러한 외주용역비는 특정업체 위주가 아닌 다양한 업체를
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통해 발생하고 있으며, 매출액 대비 외주용역비 비중은 아래와 같습니다. (단위 : 천원) 품목 구분 과목 2024년 2023년 2022년 외주용역비중 국내 총 매출액 외주용역비 비중 (2) 원재료 등의 제품별 비중당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다.(3) 원재료 가격변동추이당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하며, 그에 따라 별도의 원재료가 발생하지 않습니다. 나. 생산 및 설비에 관한 사항 (1) 생산능력 및 생산실적당사는 소프트웨어를 개발하여 공급하고, 고객의 요청에 따라 커스터마이징하여 제공하는 것을 주요 사업영역으로 영위하고 있으므로 일반적인 제조업체의 생산능력과 생산실적 산출이 불가능합니다.(2) 생산설비에 관한 사항당사는 사업의 특성상 별도의 생산공장을 보유하고 있지 않으며, 모든 제품의 설치와 제품을 바탕으로 한 정보시스템 환경의 구축은 고객사에서 이루어지므로 해당 내역을 기재하지 않았습니다. (3) 제품별 생산공정도당사는 소프트웨어 개발 및 공급업을 영위하고 있으며, 그에 따라 생산 및 생산설비에 관하여 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 주요 제품 등의 매출 현황 (단위 : 백만원) 구분 2024년(제20기) 2023년(제19기) 2022년(제18기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 제품 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 서비스매출 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 유지보수 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 기타매출 매출총계 나. 판매경로와 방법 (가) 판매조직 당사는 자체적인 영업 조직, 서비스 수행 조직 및 기술 지원 조직을 갖추고 있습니다. 당사의 제품 특성상 계약 후 제품 공급 시 고객사가 효과적으로 제품을 활용할 수 있도록 시스템을 구축하는 서비스를 같이 제공하는 경우가 많습니다. 또한 제품에 대한 기술 지원 조직 및 체계를 갖추어 고객이 안정적으로 제품을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. - 조직도 구분 수행역할 비고 삼성사업본부 삼성그룹 대상 판매 수행 제조유통사업본부 제조 유통, 서비스 기업 대상 판매 수행 공공금융사업본부 공공, 금융 고객 대상 판매 수행 DT본부 기술영업, 마케팅, 유지보수 등 마케팅 및 기술 지원 업무 수행 DX 컨설팅 본부 제품 도입 프로젝트 컨설팅 업무 수행 전략사업본부 SCM 패키지 판매 및 컨설팅/ 해외사업 수행/ 국가R 사업 관리 및 수행 (나) 판매 경로 당사의 판매경로는 직접판매, 간접판매 및 해외 판매 등이 있습니다. 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 현재 간접판매 비중은 매년 중가하고 있으며, 장기적으로 직접판매보다는 파트너사를 통한 간접판매 비중이 더 늘어날 것으로 예상하고 있습니다. 구분 판매 경로 계약 유형 직접 판매 직접 판매 고객사 직접 계약을 통한 계약 조달 판매 조달청 나라장터를 통한 공공기관 계약 간접 판매 주사업자를 통한 판매 대형 프로젝트에 주사업자를 통한 계약 대기업 SI사를 통한 판매 대기업 SI계열사를 통한 계열사 계약 파트너사를 통한 판매 고객의 요청에 따른 파트너사를 통한 계약 ISV 판매 타사 제품에 당사 제품을 통합하여 패키지 형태로 계약 해외판매 해외지사를 통한 판매 해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약 (다) 판매 전략당사의 AUD플랫폼은 고객사의 요구사항을 하나의 솔루션으로 다양한 기능을 제공하는 Low-code 개발 플랫폼 기반의 All-In-One 솔루션입니다. 기존 기업에서 요구되는 BI/OLAP 분석, 대시보드 시각화, 통합 UI/UX개발, Reporting 및 Excel 자동화 기능을 하나의 툴에서 제공함으로써 고객의 개발 비용 및 운영 비용을 절감하여 효율적인 기업 운영을 지원합니다. 당사의 주요한 판매전략은 파트너 에코시스템 구축, 클라우드 사업 확장, 공공시장 시장 확대 및 해외사업 강화를 통하여 매출을 늘리고 확고한 성장세를 유지하는 것으로 요약할 수 있습니다. (1) 시장 선점과 초격차를 통한 생성형 AI 시장 선도 Open AI의
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Chat GPT 발표 이후 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI에 대한 다양한 시도와 적용 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 당사는 이러한 시장의 성장 가능성을 확신하고 제품 개발 착수하여 2023년 7월 생성형 AI 기반 DB의 데이터 분석 솔루션 G-MATRIX를 개발 완료 하였고 2024년 5월에는 국내 최초로 생성형AI 을 기반으로 하는 분석 시스템 구축 계약을 비롯한 다수의 AI프로젝트를 수주하면서 국내 생성형AI 기반 데이터분석 시장을 선점하고 있습니다. 당사는 현재 시장 독점적 위치에 만족하지 않고 향후 경쟁업체 출현에 대비하며 시장 선도업체의 위치를 더욱 공고히 하기 위하여 현재 수행중인 프로젝트들을 성공적으로 완료하여 고객 신뢰도를 배가시키고 빠르게 발전하고 있는 AI 기술과 고객 Needs를 반영하는 신속한 제품 고도화 및 업그레이드를 통한 제품 초격차를 강화함으로써 경쟁업체와 차별화하면서 시장을 지속적으로 선도할 수 있도록 하고 있습니다. (2) 기업의 DT/DX 표준 솔루션 도약 가속화되고 있는 기업의 디지털 트랜스포매이션(디지털전환, DT/DX) 요구사항을 수행하기에 적합한 도구로써 당사 주력 제품중 하나인 AUD플랫폼에 대한 관심이 급성장을 하고 있습니다. DX/DT는 빠르게 변화하는 외부 경영 환경에 효과적으로 대응하기 위해서 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 빅데이터 솔루션 등 정보통신기술(ICT)을 활용하여 신속하게 대응하고 전통적인 운영방식과 서비스를 혁신하는 경영방식을 의미합니다. AUD플랫폼은 기업의 데이터 분석 및 활용을 통한 비즈니스 모델 및 프로세스 개선에 최적화된 Low-code 솔루션으로, 빠른 효과와 대응을 요구하는 DT/DX 구현에 매우 효과적인 솔루션이어서 장기적으로 DT/DX 수행에 필수적인 표준 UI/UX솔루션으로 성장을 예상합니다. 현재 당사는 DX/DT 수요가 급증하는 주요 대기업그룹 중에서 우선적으로 이미 당사품을 사용 중인 기존 대기업 고객에 대하여 AUD플랫폼이 DT/DX 표준솔루션으로 지정될 수 있도록 확실한 제품의 비교 경쟁력과 성공사례를 통한 영업 전략을 추진하고 있습니다. (3) 글로벌 표준 Low-code 플랫폼 성장 Low-code/노코드 플랫폼은 복잡한 코딩과정을 단순화/최소화하여 SW를 빠르게 개발하고 배포할 수 있는 개발환경을 제공합니다. Low-code/노코드는 이미 거스를 수 없는 세계적인 기술 트렌드이며, 글로벌 기업의 절반 이상에서 전략적 애플리케이션 플랫폼으로 사용될 것이라고 전문가들은 예상하고 있습니다. 특히 소프트웨어 개발 인력이 크게 부족한 상황을 해결할 수 있는 유일한 대안으로 Low-code/노코드가 국내외 시장의 주목을 받고 있습니다. 당사의 Low-code솔루션인 AUD플랫폼은 국내 Low-code/노코드 시장을 선도하는 제품으로 시장의 주목을 받고 있습니다. (4) 클라우드 비즈니스 강화 최근 업계의 IT환경의 대세로 자리잡은 클라우드 영업 강화를 통하여 PaaS/SaaS 비즈니스 전개 예정입니다. 기업은 클라우드 환경을 디지털 혁신을 위한 고도의 전략적인 IT플랫폼으로 보고 있으며, 디지털 서비스 경쟁이 가열됨에 따라 클라우드 공급업체들은 더욱 높은 수준의 기능 및 서비스를 제공해야 하는 상황에 놓여있습니다. 이에 당사는 클라우드 서비스 공급업체들(CSP, mcP)과의 협업을 통하여 클라우드 비즈니스를 확장하여 3년 이내 클라우드 서비스 공급업체가 제공하는 표준 솔루션의 하나로 자리매김하면서 성장 할 수 있을 것으로 예상합니다. (5) 파트너 에코 시스템 구축 강화 당사는 성장을 가속화하기 위하여 자체 영업조직을 통한 직접 판매만으로 한계가 있다고 판단하고 파트너를 통한 간접판매 비중을 높이는데 노력하고 있습니다. 이를 위하여 파트너사업본부 조직을 신설하고 신규 파트너사를 발굴하는 등의 파트너 에코시스템 구축 중입니다. 파트너 에코시스템을 구축하고 확장하기 위하여 대기업 SI 계열사(삼성SDS, LG CNS, SK C 등)의 빅데이터, DT 조직과의 협력강화, 특화된 시장에서의 주요
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중대형 SI사업자(금융, 바이오, 유통 등), 공공시장에서의 영업/기술파트너 및 지방거점의 SI사 등과의 협업 및 파트너 계약을 체결하고 있습니다. (6) 정부공공기관 표준 솔루션화 2020년 조달청 나라장터에 제3자단가 수의계약 소프트웨어로 최초 등록하여, 2021년 5건 4.9억원에서 2022년도 15건 20.3억원의 수주를 통하여 성장성을 확인하였습니다. 디지털 트랜스포메이션이 기업에서 점차 정부공공 부문으로 확산되고 있는 상황이어서 정부공공 시장에서 보다 견고한 성장세를 지속할 것으로 예상됩니다. 장기적으로 당사 솔루션이 정부공공기관의 UI/UX 표준 솔루션으로 자리잡기 위해서 공공SI 수행사와 지속적인 협업 예정입니다. (7) 글로벌 사업 역량 강화 당사는 국내 소프트웨어 시장의 주요 벤더로서 만족하지 않고, 해외로 진출하여 글로벌 소프트웨어 시장을 선도하는 리더로 성장하겠다는 계획을 가지고 있습니다. 해외 시장을 공략하기 위하여 일차적으로 2017년 일본지사를 설립하고, 2018년에 히타치하이테크솔루션즈과 일본 대리점 계약을 체결하는등 일본 시장에 진출하여 다수의 의미있는 성과를 이루어내고 있습니다. 또한 북미/유럽 시장에 진출하기 위하여 동양시스템즈와 MOU를 체결하여 협업 중이며, CES등 주요 전시회 및 세미나 참가를 통하여 직접 마케팅 활동을 적극 추진하고 해외 비즈니스를 전개하는 국내외 IT기업들과 협력도 강화하여 글로벌 사업 역량을 강화하고 있습니다. (라) 수주 상황 (단위 : 백만원) 품목 수주일자 납기 수주총액 수익인식액 수주잔고 솔루션 외 솔루션 외 서비스 솔루션 외 솔루션 외 솔루션 외 솔루션 외 솔루션 외 솔루션 외 솔루션 외 기타 합 계 주1) 당사의 2024년 12월말 기준 수주잔고 현황을 기재하였습니다.주2) 주요계약 외 품목은 기타로 합산하여 기재하였습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 시장위험과 위험관리 당 회사는 소규모기업에 해당되며, 기업공시서식 작성기준에 따라 해당내용을 작성하지 않았습니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황- 당사는 보고서 제출 현재 해당사항이 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 당사는 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 주요계약은 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동 (1) 연구개발비 (단위 : 천원) 구 분 2024년 (제20기) 2023년 (제19기) 2022년 (제18기) 자산 처리 인건비 감가상각비 기타 경비 소 계 비용 처리 제조원가 경상연구개발비 합 계 (매출액 대비 비율) (2) 연구개발 조직당사는 2008년 10월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다. (3) 연구개발 조직 주요업무 부서명 주요업무 비고 AUD팀 i-AUD 개발 LOW CODE 엔진 개발, OLAP 엔진 개발, UI/UX 엔진 개발 META팀 i-META 개발DB-BOT 개발대용량 데이터 처리 엔진 개발 MATRIX팀 i-MATRIX 개발 Excel 응용 엔진 개발, EPA 개발 플랫폼팀 Back-End 서비스 개발, AUD Platform 포털 개발데이터 수집, 전 처리 엔진 개발 G-MATRIX팀 AI Platform 개발, LLM 엔진 개발, G-MATRIX 개발 품질기술팀 품질관리, UI/UX 표준화 제정 및 관리 아키텍처팀 제품 아키텍처 설계 및 운영 (4) 연구개발 실적 (가) 연구개발 프로젝트 수행 실적 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 SAP 데이터 연동을 통한 AUD Platform 기능 확장 2024년 내 용 SAP는 글로벌 기업에서 널리 사용되는 ERP 시스템으로, 기업들은 ERP 데이터를 효과적으로 활용하려는 지속적인 요구를 가지고 있습니다. 그러나 SAP에서 제공하는 BI 도구는 접근성이 낮고, 다른 시스템(CRM, SCM, 사용자 데이터 등)과의 통합 분석이 원활하지 않은 한계가 있습니다. 이에 AUD Platform의 데이터 연결 기능을
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확장하여, SAP의 OData(Open Data Protocol) 및 BW MDX(Multi-Dimensional Expressions) Query를 지원하는 기능을 추가하였습니다. 이를 통해 SAP 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있으며, 제품 매출 향상에도 기여할 것으로 기대됩니다 【주요 특징】 1. 표준 방식 적용Java의 표준 데이터베이스 연결 방식인 JDBC를 적용하여, AUD Platform의 모든 기능에서 활용 가능 2. 사용자 접근성 향상 사용자가 복잡한 쿼리를 쉽게 작성 가능 u i-META 기반 OData 접근 지원 SAP의 복잡한 UI 없이도 원하는 데이터를 쉽게 조회 및 분석 가능 연구결과 및 기대효과 이번 개발을 통해 SAP 데이터 연동 기능을 AUD Platform에 적용한 결과, 기존 SAP BI 도구 대비 사용자 접근성과 데이터 활용성이 크게 향상되었습니다. 연구 과정에서 다음과 같은 주요 성과를 확인할 수 있었습니다. 1. 접근성 개선 u 복잡한 쿼리 작성 없이 UI 기반으로 MDX Query를 구성할 수 있어 비전문가도 손쉽게 활용 가능 u i-META 기반 OData 접근을 통해 SAP의 UI를 거치지 않고도 데이터 조회 가능 2. 운용 효률성 증대 u SAP 데이터를 JDBC 방식으로 연결하여 AUD Platform의 모든 기능과 통합 가능 u CRM, SCM 등 다른 시스템과의 데이터 연계가 원활해져 분석 범위 확대 3. 확장성 확보 u Java의 표준 데이터 연결 방식(JDBC)을 적용하여 다양한 응용 프로그램에서 AUD Platform을 통한 연결 제공 u 다양한 SAP 데이터 소스와 연결이 가능하여 향후 확장성 용이 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 GIS(지리 정보) 서비스 고도화 2024년 내 용 AUD Platform 내 다양한 분석 환경의 일환으로 GIS(지리 정보)를 활용여 데이터의 시각화가 많이 사용되고 있습니다. 기존 버전에서는 권역별(행정 구역별) 영역 정보만을 통해 시각화 서비스를 지원했으나, 실제 지리 정보에서 표현할 수 있는 다양한 정보(도로, 강, 산 기타)에 대한 표현에 대한 제약이 존재하여 이미지 기반으로 지리 데이터를 서비스 할 수 있는 지도 서버의 개발을 진행하였으며, 고객이 사용중인 상용 지도 서비를 자동 연계 할 수 있는 서비스를 구현하였습니다. 【주요 특징】 1. 폐쇄망(보안망)에서 지도 서비스의 제공 기존의 GIS 서비스는 외부 인터넷 연결이 필요한 경우가 많아 폐쇄망 환경에서는 사용이 제한되었습니다. 이번에 개발된 지도 서버는 보안이 강화된 폐쇄망에서도 운영될 수 있도록 고객사의 환경에 맞춰 설치할 수 있는 버전으로 제공됩니다. 이를 통해 보안망 내에서도 GIS 서비스를 원활하게 활용할 수 있습니다. 2. 상용 지동 서비스의 연계 기존에 고객이 계약하여 사용 중인 상용 지도 서비스와 연계할 수 있도록 관리 도구와 컴포넌트를 제공합니다. 이를 통해 추가적인 개발 없이도 상용 지도 서비스를 활용할 수 있으며, 기존 시스템과의 호환성을 극대화할 수 있습니다. 3. 표준 API의 제공 상용 지도 컴포넌트와 자사 지도 컴포넌트 간의 API 차이를 해결하기 위해 표준 API를 제공하였습니다. 이를 통해 동일한 개발 소스로 다양한 지도 서비스를 선택하여 활용할 수 있으며, 개발 및 유지보수의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 연구결과 및 기대효과 폐쇄망 GIS 서비스는 보안이 중요한 공공기관, 금융, 국방 등 다양한 산업에서 수요가 높습니다. 이에 따라 신규 고객 확보와 시장 점유율 확대가 기대됩니다. 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 UI/UX 자동 추천 시스템 2024년 내 용 AUD Platform을 활용하여 여러 명의 개발자가 동시에 프로그램을 개발할 때, 초기 설정된 디자인 표준을 준수하는 것은 필수적입니다. 그러나 각 컨트롤의 세부 설정(배경색, 크기, 라벨, 정렬, 서식 등)을 수동으로 적용해야 하기 때문에 상당한 개발 비용과 시간이 소요됩니다. 이를 해결하기 위해, 기존 보고서에서 표준 정보를
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취합하여 새로운 컨트롤 생성 시 자동으로 해당 컨트롤의 특성에 맞는 세부 속성을 추천하는 엔진을 구현하였습니다. 이 엔진은 사전에 정의된 규칙을 기반으로 자동 추천을 수행함으로써 개발 생산성을 향상시키고, 디자인 일관성을 유지하는 데 기여합니다. 【주요 특징】 u 사전에 정의된 표준 데이터와 규칙을 기반으로 새로운 속성을 추천하는 방식으로, 생성된 컨트롤의 특정 속성을 분석하여 가장 적합한 속성을 자동 추천합니다. u 과거 데이터에서 특정 속성이 얼마나 자주 사용되었는지를 반영하여 추천의 신뢰도를 높일 수 있습니다. 2. 자동화된 컨트롤 속성 적용 u 개발자가 새로운 컨트롤을 추가할 때, 기존 보고서 데이터를 기반으로 적절한 디자인 속성을 자동 적용하여 수동 설정 부담을 최소화합니다. u 컨트롤의 종류에 따라 적절한 색상, 크기, 정렬, 서식을 자동으로 추천하여 일관된 UI/UX를 유지할 수 있습니다. 3. 확률적 속성 추천 기능 u 단순한 룰 기반 추천을 넘어, 과거 데이터에서 특정 속성이 얼마나 자주 사용되었는지를 확률적으로 반영하여 추천 품질을 향상시킵니다. u 사용자의 피드백을 반영하여 추천 결과를 지속적으로 개선할 수 있습니다. 4. 일관된 디자인 표준 유지 u 여러 명의 개발자가 협업하는 환경에서도 일관된 디자인 표준을 유지할 수 있도록 지원합니다. u 디자인 표준 준수를 자동화함으로써 개발자의 실수를 줄이고 유지보수성을 향상시킵니다. 연구결과 및 기대효과 1. 개발 생산성 향상 u 컨트롤 속성을 자동 추천함으로써 수동 작업 시간이 줄어들어 개발 속도가 증가합니다. u 반복적인 설정 작업을 줄여 개발자의 부담을 경감하고, 보다 창의적인 개발 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 2. 일관된 UI/UX 유지 및 품질 향상 u 개발자가 여러 명일 경우에도 디자인 표준이 자동 적용되어 일관된 UI/UX를 유지할 수 있습니다. u 실수로 인해 발생할 수 있는 UI/UX 불일치를 최소화하여 최종 제품의 품질을 향상시킵니다. 3. 유지보수 비용 절감 u 컨트롤 속성이 표준화됨에 따라 유지보수 시 수정해야 할 항목이 줄어들어 유지보수 비용이 절감됩니다. u 코드의 일관성이 증가하여 새로운 개발자도 쉽게 시스템을 이해하고 참여할 수 있습니다. 4. 시장 경쟁력 강화 u 개발 효율성을 높이고 품질을 보장함으로써, 기업의 제품 경쟁력이 향상됩니다. u 빠른 개발 주기로 고객 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있어 시장에서의 우위를 확보할 수 있습니다. 상용화 AUD Platform / UI/UX 자동 추천 기능 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자동 분석 및 데이터 요약 기능 개발 내 용 AUD Platform으로 데이터 분석 시 사용자의 질의 의도를 파악하고 적절한 동작을 자동으로 수행하는 기능을 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 구현하였습니다. 이를 통해 사용자의 업무 편의성을 향상시키고, 분석 화면의 세부 기능을 모르는 사용자도 손쉽게 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 【주요 특징】 1. 자연어 기반 질의 해석 u 사용자가 입력한 자연어 질의를 분석하여 의도를 파악하고, 적절한 데이터 분석 기능을 자동 실행합니다. u 데이터 분석에 익숙하지 않은 사용자도 직관적인 질의만으로 원하는 정보를 얻을 수 있습니다. 2. 대규모 언어 모델(LLM) 적용 u 최신 AI 기반 LLM을 활용하여 사용자 질의에 대한 문맥을 이해하고, 최적의 분석 방법을 추천합니다. u 지속적인 학습과 데이터 업데이트를 통해 추천 정확도를 향상시킵니다. 3. 자동 분석 프로세스 실행 u 사용자의 입력을 기반으로 데이터 필터링, 집계, 시각화 등의 분석 작업을 자동 수행합니다. u 반복적인 분석 작업을 자동화하여 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다. 4. 데이터 요약 기능 제공 u 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 주요 내용을 요약하여 사용자에게 제공할 수 있습니다. u 분석 결과를 자연어로 정리하여 직관적인 이해를 돕고, 의사결정을 지원합니다. u 데이터 패턴, 트렌드, 이상치 등을 자동으로 감지하여
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중요한 정보만을 추출합니다. 5. 맞춤형 분석 환경 제공 u 사용자의 과거 분석 패턴을 학습하여 개인화된 분석 경험을 제공합니다. u 다양한 분석 기능을 직관적인 인터페이스를 통해 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. 연구결과 및 기대효과 1. 업무 효율성 증대 u 복잡한 분석 기능을 자동화하여 사용자가 빠르게 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. u 반복적인 데이터 분석 작업을 줄여 생산성을 향상시킵니다. 2. 사용자 접근성 향상 u 분석 화면의 세부 기능을 알지 못하더라도 자연어 질의만으로 손쉽게 데이터를 분석할 수 있습니다. u 데이터 분석 경험이 부족한 사용자도 직관적으로 활용할 수 있어 기업 내 AI 도입 장벽을 낮출 수 있습니다. 3. 정확한 분석 결과 및 데이터 요약 제공 u AI 기반 추천 기능을 통해 최적의 분석 방법을 자동으로 적용하여 정확한 분석 결과를 제공합니다. u 데이터 요약 기능을 통해 방대한 데이터를 빠르게 정리하고, 핵심 정보를 강조하여 의사결정의 속도를 높일 수 있습니다. u 실시간 데이터 처리 및 모델 업데이트를 통해 최신 데이터 기반의 분석이 가능합니다. 4. 시장 경쟁력 강화 u AI 기반 자동 분석 및 데이터 요약 기능을 도입함으로써 AUD Platform의 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있습니다. u 고객의 요구에 맞춘 직관적인 데이터 분석 경험을 제공하여 시장 내 우위를 점할 수 있습니다. 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 WorkFlow / Macro 기반 데이터 수집/정제/적재/분석 기능 개발 내 용 AUD Platform에서 데이터 수집, 정제, 적재, 분석 과정을 효율적으로 수행하기 위해 WorkFlow 및 Macro 기반의 자동화 기능을 개발하였습니다. 이를 통해 반복적인 데이터 처리 작업을 최소화하고, 데이터 분석의 일관성과 정확성을 높이며, 사용자 편의성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 【주요 특징】 1.WorkFlow 기반 데이터 처리 자동화 u 데이터 수집부터 분석까지의 전체 프로세스를 시각적으로 설계하고 자동 실행할 수 있도록 지원합니다. u 사용자는 사전 정의된 워크플로우를 활용하여 데이터 처리 과정을 표준화할 수 있습니다. 2. Macro 기능을 활용한 반복 작업 자동화 u 반복적인 데이터 변환 및 분석 작업을 Macro 기능으로 자동 실행할 수 있도록 구현하였습니다. u 다양한 데이터 처리 단계를 매크로로 기록 및 실행하여 업무 효율성을 극대화할 수 있습니다. 3. 데이터 수집 및 정제 기능 u 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 자동으로 수집하고, 중복 제거, 결측값 보정, 형식 변환 등의 정제 작업을 수행합니다. u 정제된 데이터를 표준화된 형태로 변환하여 적재 및 분석의 정확성을 높입니다. 4. 이기종 데이터 JOIN/ UNION 기능 지원 u 서로 다른 데이터 소스에서 수집된 데이터를 효율적으로 결합(JOIN) 및 병합(UNION)할 수 있도록 지원합니다. u 다양한 데이터베이스 및 파일 형식 간의 연계를 통해 통합적인 데이터 분석이 가능합니다. 5. 데이터 적재 최적화 u 정제된 데이터를 데이터 베이스, 파일 등 다양한 저장소에 적재하는 기능을 제공합니다. 6. 시각화 지원 u 수집·정제·적재된 데이터를 시각적으로 표현하여 데이터 해석을 용이하게 합니다. u 분석 결과를 대시보드 형태로 제공하여 사용자의 의사결정을 지원합니다. 7. Python 기반 확장성 강화 u Python의 최신 기술을 활용하여 다양한 노드를 자유롭게 확장 개발할 수 있도록 지원합니다. u 사용자의 요구에 맞춰 손쉽게 기능을 추가 및 수정할 수 있어 유연한 데이터 분석 환경을 제공합니다. 8. 모듈형 Server Script 및 Python 노드 관리 u Server Script 노드와 Python 노드를 모듈 형식으로 관리하여 지속적으로 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. u 유지보수 및 기능 추가가 용이하여 데이터 분석 환경의 지속적인 개선이 가능합니다. 연구결과 및 기대효과 1. 업무 생산성 향상 u 반복적인 데이터 처리 작업을 자동화하여 개발자 및
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분석가의 업무 부담을 줄입니다. 2. 데이터 품질 및 신뢰성 강화 u 데이터 정제 및 적재 프로세스를 자동화하여 데이터의 일관성과 신뢰성을 높입니다. u 표준화된 데이터 처리 방식을 적용하여 오류 발생을 최소화합니다. 3. 운영 비용 절감 u 데이터 처리 과정의 자동화를 통해 인력 투입을 최소화하고, 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 4. 데이터 활용도 증대 및 의사결정 지원 u 수집된 데이터를 실시간으로 분석하고 시각화하여 빠르고 정확한 의사결정을 지원합니다. u 다양한 분석 도구 및 모델과 연계하여 보다 정교한 데이터 인사이트를 도출할 수 있습니다. 5. 확장성과 유연성 강화 u Python 기반의 자유로운 노드 확장 및 모듈형 스크립트 관리로 다양한 데이터 처리 요구사항을 충족할 수 있습니다. u 사용자가 필요에 따라 손쉽게 기능을 추가 및 수정할 수 있어 장기적인 유지보수가 용이합니다. 6. 시장 경쟁력 강화 u 최신 WorkFlow 및 Macro 기반 데이터 처리 기술을 적용하여 데이터 분석 역량을 강화하고, 시장 경쟁력을 확보할 수 있습니다. u 고객 맞춤형 데이터 처리 및 분석 기능을 제공하여 차별화된 서비스를 실현할 수 있습니다. 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 내 용 웹 응용 프로그램 개발 과정 중 User Interface 부분의 개발은 사용자의 다양한 요구사항이 수집되고 있으며, 복잡도가 높은 화면의 경우 일반 웹 개발 언어로 구현 시 숙련된 개발 인력과 많은 개발 시간이 소요되고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자에게 친숙하며, 다양한 수식 및 서식과 복잡한 표의 구성 그리고 차트를 지원하는 Microsoft 사의 엑셀 Application을 모델로 하는 MX-Grid라는 제품을 개발하였습니다. 【주요 특징】 프로그램을 개발하기 위한 디자이너는 엑셀을 사용합니다. 엑셀을 사용함에 따라 개발자의 학습 시간 및 개발 시간을 단축하고 고객이 보유하고 있는 엑셀 문서를 그대로 재사용할 수 있습니다. 개발된 프로그램은 HTML5를 지원하는 모든 브라우저에서 사용할 수 있습니다. 데이터베이스의 연결 및 조회, 입력에 대한 자동화를 지원하며, 입력 기능을 제공합니다. Excel, 아래 한글, PDF, MS-WORD 등 다양한 포맷으로 출력 기능을 제공합니다. 엑셀에서 지원하는 함수 외에 MX-Grid 전용 함수를 지원하며, 전용 함수를 통해 다양한 기능 확장을 지원합니다. 연구결과 및 기대효과 MX-Grid는 사용자에게 친숙한 엑셀을 활용한 개발 방법을 제시하여, 개발 생산성을 크게 향상함으로써 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄여 회사의 경쟁력 강화에 크게 도움이 되었습니다. MX-Grid는 엑셀을 사용할 수 있는 사용자 또는 초급 개발자도 전문가 수준의 결과물을 개발할 수 있는 환경을 제공하여, 개발 인력 수급의 어려움을 해소할 수 있습니다. 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 2020년 내 용 웹 응용 프로그램 개발에 있어 사용자의 동작(Event)에 반응하는 동작을 제어하거나, 프로그램 간 상호 작용을 제어하기 위해서는 JavaScript라는 언어로 프로그램을 작성해야 합니다. 프로그램의 작성은 개발자의 능력에 따라 개발된 프로그램의 품질의 차이가 발생할 수 있어 성공적인 프로젝트를 위해선 숙련된 고급 개발자가 필요하나 고비용의 문제와 인력 수급의 문제는 IT시장에서 해결되지 않고 여전히 미해결 과제로 남아있습니다. Process Bot은 Low Code를 통해 개발 인력의 수급 문제와 개발된 프로그램의 품질을 높게 유지할 수 있는 방안으로 프로그램의 논리적인 Process를 제어할 수 있는 직관적인 UI와 다양한 기능 요소들을 조합한 “모듈” 이용하여 프로그램을 개발할 수 있는 환경을 제공합니다. 【주요 특징】 모듈의 확장에는 제한이 없으며, 필요한 만큼 구성이 가능합니다. 모듈은 사용 및 편집에 대한 권한을 가지며, 중앙 관리 방식이므로, 수정된 모듈은 해당 모듈을 사용하는 모든 프로그램에 자동으로 배포됩니다. Process Bot은 소스를 작성하지 않고
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프로그램을 작성할 수 있도록 직관적인 UI를 제공합니다. 연구결과 및 기대효과 Process Bot은 개발자의 능력에 따른 품질 차이를 해소하고, 반복적으로 작성하던 소스를 조직화 하여 모듈화 함으로써 프로그램 개발에 필요한 인력 수급 문제를 완화 시키고, 개발 소요 시간을 줄여 줄 수 있습니다. 프로젝트 비용을 감소시킴으로써 고객에게는 자사 제품을 활용 할 경우 시스템 구축 비용 절감 효과를 가져올 수 있어 회사의 경쟁력 강화에 도움을 주고 있습니다. 상용화 AUD 플랫폼 / Process Bot(모듈) 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 LCAP(Low Code Application Platform) 데이터베이스 갱신 자동화 프로그램 개발 2020년 내 용 데이터베이스 기반의 프로그램 개발 시 데이터베이스 연결, 데이터 갱신 등을 처리하기 위해서는 데이터베이스 질의어(SQL)과 고급언어(Java, c#)를 사용하여 숙련된 개발자가 프로그램 소스를 작성해야 합니다. 이 과정에서 발생하는 소스를 분석하여 표준화된 처리 방식을 정의하여 UI로 제공하여 개발 비용 및 시간을 절감 할 수 있도록 개발한 프로그램이 DB Bot(실행 계획)입니다. 【주요 특징】 DB Bot은 프로그램의 과정을 UI로 표현하고 있어, 소스 코드를 직접 작성하지 않아도 됩니다. DB Bot은 INSERT, UPDATE, DELETE등 쿼리를 자동으로 생성하는 기능을 제공하여 사용자가 직접 SQL을 작성해야 하는 과정을 최소화 하였습니다. DB Bot은 여러 개의 데이터베이스를 동시에 수정할 수 있는 멀티 트랜젝션을 제공합니다. DB Bot은 프로그램 소스의 구성을 분석하여 “변수 처리“, ”조건 분기“, ”반복 실행“의 동작을 자유롭게 조합 할 수 있습니다. 연구결과 및 기대효과 데이터베이스의 데이터를 갱신하기 위해서는 데이터베이스 명령어(SQL)을 작성해야 하며, 해당 명령어(SQL)를 동적으로 구성하기 위해서는 고급언어(JAVA,C# 등)를 사용하여 프로그램을 작성해야 하는 과정이 있습니다. 이러한 과정을 분류하고 정제하여 프로그램을 제어할 수 있는 프로그램을 개발하였습니다. 개발된 프로그램으로 개발 시 기존 개발 중 시간이 많이 소요되는 SQL의 작성과 응용 프로그램 작성 시간을 획기적으로 단축시켜 주었으며, 개발 3개월 차 이내의 개발 초급자도 3년 차 이상의 개발자들이 구현하는 프로그램의 데이터베이스 조작 작업을 수행할 수 있음이 내부적으로 확인되었고 해당 연구 결과를 제품에 반영하여 상품화 하였습니다. 이 기능을 사용하여 수행된 프로젝트들에서 다양한 적용 테스트 결과 응용 프로그램 요구사항의 90% 이상을 충족하고 있어, 해당 제품을 사용 시 개발 인력 비용의 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 상용화 AUD 플랫폼 / DB Bot(실행 계획) 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 엑셀을 이용한 데이터 취합 시스템 개발 2022년 내 용 기존 수기나 메일로 데이터를 취합하는 업무의 자동화를 위해서는 데이터베이스를 설계하고 입력 양식을 개발하여 배포하는 과정을 거치게 됩니다. 수기로 입력하는 방법은 사용자의 입력 실수가 발생할 수 있으며, 자동화된 시스템을 개발하려면 그 대상이 아무리 간단하더라도 1~2주 정도의 설계, 개발, 테스트의 과정이 필요합니다. 또한 이런 유사한 업무는 산업 전반적으로 다양한 곳에서 다양한 형태로 존재하고 있습니다. 이런 데이터 취합 업무를 실제 IT 개발자가 아닌 데이터를 취합하고자 하는 현업 담당자가 직접 취합 양식을 디자인하고 데이터베이스에 대한 지식이 없더라도 해당 업무를 시스템으로 개발할 수 있는 EPA(Excel Process Automation)라는 상품을 개발하였습니다. 【주요 특징】 EPA는 데이터베이스를 모르는 사용자도 사용할 수 있습니다. EPA의 테이블 설계는 Key-Value Pair 방식의 내장 데이터베이스 구조를 제공하고 있으며, 입력 값의 Key 만 정의합니다. EPA에서 UI의 개발은 엑셀을 사용하므로 일반 사용자에게 엑셀 활용법 외에는 별도의 학습을 요구하지
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않습니다. EPA는 엑셀로 작성한 화면을 HTML5 웹으로 접근하여 사용할 수 있는 환경을 제공합니다. 실제 데이터를 입력하는 사용자는 PC의 웹 브라우저 또는 모바일 기기를 통해서 필요한 데이터 입력이 가능하므로 현 시점의 웹 환경하에 접근 제약이 존재하지 않습니다. EPA는 취합된 데이터에 대한 분석 Report를 자동으로 생성할 수 있는 기능을 제공 합니다. EPA를 통해서 입력 받은 자료는 바로 집계할 수 있으며, 이는 집계 보고서를 자동으로 만들 수 있는 데이터 구조를 제공합니다. 연구결과 및 기대효과 EPA는 AUD 플랫폼의 Low Code 기능을 이용하여 상품화한 모델로, 농림축산식품부의 AGRIX 시스템에서 축산 방역 정보 조사 시스템에도 적용되었으며, 기존 2주 이상의 시스템 개발 시간을 IT 담당자가 아닌 현업 담당자가 2시간 이내에 필요한 수집 화면을 배포 할 수 있어 시각을 다투는 방역 현황 조사 시스템에 성공적으로 적용한 예입니다. 또한 유사한 업무는 전 산업군에서 다양하게 찾아 볼 수 있어 해당 프로그램의 수요는 증가할 것으로 기대되며, EPA는 상품으로 개발되어 자사의 추가적인 개발이 없이 바로 매출로 연결되고 있어 부가 가치가 높은 상품이라고 할 수 있습니다. 상용화 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 회의체 시스템 개발 2022년 내 용 회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발한 상품으로 회의 진행 및 예약을 위한 협업 도구입니다. 【주요 기능】 회의실 관리 기능 회의실 예약 기능 회의 생성 관리 기능 반복회의 설정 기능 회의 진행을 위한 첨부 파일 변환 기능 (PPT, Word: Image, Excel: HTML5) 회의록 작성/관리 기능 메일 발송 기능 : 회의 소집 안내 메일, 회의록 회람 메일 등. 연구결과 및 기대효과 회의체 시스템은 AUD 플랫폼으로 개발된 프로그램으로 AUD 플랫폼을 통하여 개발할 수 있는 범위에 대한 실증을 진행에 목적을 두고 진행한 프로젝트로, 기존 업무 분석 포털 외에 다양한 웹 프로젝트는 AUD 플랫폼으로 구현할 수 있음이 증명되었습니다. 또한 해당 상품은 추가적인 기능 검증 이후 상품으로 정식 등록하여, SCM 사업 부문에서 판매 중인 기존 회의체 시스템을 대체할 예정입니다. 상용화 회의체 시스템 상품화 진행 중 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 스케쥴러 제품의 Scale-out 2022년 내 용 자사 솔루션을 도입하는 기업들의 증가와 더불어 대용량 데이터 처리에 대한 요구사항의 증가로 인해 기존 스케쥴러의 업그레이드 (Scale-out) 요구가 시장에서 지속적으로 증가하였으며, 이에 따라 스케쥴러의 업그레이드를 진행 하였습니다. 개발된 스케쥴러는 기존의 i-MATRIX, i-AUD 보고서의 스케쥴링 기능을 포함하고 동일 시간대에 많은 양의 스케쥴 실행을 지원하기 위한 Scale-out을 지원하도록 개발 되었습니다. 【주요 기능】 쿼리 시간이 많이 소요되는 쿼리에 대한 사전 캐싱 기능 화면의 출력 데이터 자동 메일 발송 기능 화면의 출력 캡처 및 Export 데이터 메일 발송 기능 Worker-Process(스케쥴 대상 기능 수행)의 Scale-out : Node의 제약은 AUD 플랫폼 Server의 Concurrent 제약임 시간이 많이 소요되는 작업(e.g. 대용량 Export)에 대한 Background worker - 사용자는 해당 작업을 스케쥴러에 위임하고 스케쥴러는 해당 작업 완료 후 사용자에게 통지합니다. 연구결과 및 기대효과 스케쥴러 제품의 Scale-out 제공 및 기능 보강으로 인해, 스케쥴러의 경쟁력 재고를 하였으며, Scale-out에 따른 Node 별 라이선스 판매가 가능하여 추후 제품 매출에도 긍정적인 영향을 주고 있습니다. 상용화 AUD 플랫폼 / 스케쥴러 연구기관 ㈜비아이매트릭스 수행년도 연구과제 2024년 내 용 기존 C/S 설치 버전의 i-META Designer를 HTML5 웹 환경으로 업그레이드 개발했습니다. 【주요 특징】 HTML5를 지원하는 브라우저를 사용할 수 있는 모든 운영체제에서