chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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분류하였습니다. (*2) 당기 중 당사는 유니코글로벌아이앤씨(주) 지분을 인수(인수가액: 26,000,000천원)하였으며, 유니코글로벌아이앤씨(주) 및 그 종속기업을 종속기업으로 분류하였습니다. 34.2. 당기와 전기 중 특수관계자와의 거래 내역은 다음과 같습니다. (당기) (단위: 천원) 구 분 특수관계자명 매출 외주가공비 이자수익 기타비용 종속기업 유니코글로벌아이앤씨(주) 합 계 한편, 당기 중 당사의 임원으로부터 현금 910,000천원을 무상수증 받아 무상수증이익 910,000천원을 인식하였습니다. 또한 당사의 임원으로부터 자기주식 540,230주를 무상수증 받았으나, 자기주식 장부가액에 변동은 없습니다. (전기) (단위: 천원) 구 분 특수관계자명 매출 외주가공비 기타비용 종속기업 합 계 34.3. 당기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무내역은 다음과 같습니다. (당기말) (단위: 천원) 구 분 특수관계자명 채권 채무 매출채권 기타채권 매입채무 기타채무 종속기업 유니코글로벌아이앤씨(주) 합 계 (전기말) (단위: 천원) 구 분 특수관계자명 채권 채무 매출채권 기타채권 매입채무 기타채무 종속기업 합 계 34.4. 당기 중 특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다. (당기말) (단위: 천원) 구분 회사명 기초 자금대여 기말 종속기업 유니코글로벌아이앤씨(주) 34.5. 당기말 현재 특수관계자로부터 제공받고 있는 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다. (외화단위: USD, 원화단위: 천원) 특수관계구분 제공자 지급보증액 실행금액 지급보증처 주요경영진 김기홍 등 경남은행 광주은행 (주)국민은행 기업은행 농협은행 (주)신한은행 (주)우리은행 (주)하나은행 한국산업은행 한국수출입은행 신보글로벌2023제1차유동화전문유한회사 34.6. 당기말 현재 당사가 특수관계자에게 제공하고 있는 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다. (외화단위: USD, 원화단위: 천원) 특수관계구분 제공받는자 지급보증액 실행금액 지급보증처 종속기업 PT. Hana 한국수출입은행 (주)국민은행 유니코글로벌아이앤씨(주)(*) 한국무역보험공사 한국무역보험공사 기업은행 (*) 당기 중 유니코글로벌아이앤씨(주)에 대한 지급보증이 발생하였습니다. 34.7. 주요 경영진에 대한 보상주요 경영진은 이사(등기 및 비등기), 이사회의 구성원 등을 포함하고 있습니다. 종업원 서비스의 대가로서 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당 기 전 기 단기종업원급여 퇴직급여 주식보상비용 합 계 35. 고객과의 계약에서 생기는 수익 당사는 의류제조 및 판매를 주요사업으로 운영하고 있습니다. 수익은 고객과의 계약에서 약속된 대가를 기초로 측정됩니다. 당사는 고객에게 재화나 용역에 대한 통제가 이전될 때 수익을 인식합니다. 고객과의 계약에서의 수행의무의 특성과 이행시기, 유의적인 지급조건과 관련 수익인식 정책은 다음과 같습니다. 재화/용역구 분 기업회계기준서 제1115호 하에서 수익인식재화나 용역의 특성, 수행의무 이행시기, 유의적인 지급조건 의류제조및판매 제품이 고객에게 인도되고 고객이 인수한 시점에 통제가 이전되며, 이 시점에 수익이 인식됩니다. 35.1. 당사의 당기와 전기의 수익원천은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당 기 전 기 고객과의 계약에서 생기는 수익(*) (*) 고객과의 계약에서 생기는 당사의 수익은 재화를 한시점에 이전함으로써 창출됩니다. 35.2. 당사의 당기와 전기의 지역별 수익내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당 기 전 기 국내 국외-미국, 유럽 등 합 계 35.3. 계약부채고객과의 계약과 관련된 부채는 계약부채로 처리되었습니다(주석19참조). (단위: 천원) 구 분 당 기 말 전 기 말 계약부채 6. 배당에 관한 사항 1. 회사의 배당정책에 관한 사항 당사는 정관에 의거 이사회 결의 및 주주총회 결의를 통하여 배당을 지급하고 있으며 배당가능이익 범위 내에서 회사의 지속적 성장을 위한 투자 및 주주가치 제고, 경영환경 등을 고려하여 적정수준의 배당율을 결정하고
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있습니다. 향후 당사는 미래의 성장과 이익의 주주 환원을 균형 있게 고려하여 배당을 실시할 계획입니다. 2. 배당관련 예측가능성 제공에 관한 사항 가. 정관상 배당절차 개선방안 이행 가부 구분 현황 및 계획 정관상 배당액 결정 기관 이사회 및 주주총회 정관상 배당기준일을 배당액 결정 이후로 정할 수 있는지 여부 가능 배당절차 개선방안 이행 관련 향후 계획 나. 배당액 확정일 및 배당기준일 지정 현황 구분 결산월 배당여부 배당액확정일 배당기준일 배당 예측가능성제공여부 비고 당기 2024년 12월 X X 전기 2023년 12월 O 2024년 03월 29일 2023년 12월 31일 X 우선주 전전기 2022년 12월 O 2023년 03월 31일 2022년 12월 31일 X 우선주 3. 기타 참고사항(배당 관련 정관의 내용 등) 가. 배당에 관한 정관의 내용당사의 정관에 근거한 배당에 관한 사항은 다음과 같습니다. 제13조(주주명부의 폐쇄 및 기준일) ① 이 회사는 매년 12월31일 최종의 주주명부에 기재되어 있는 주주를 그 결산기에 관한 정기주주총회에서 권리를 행사할 주주로 정한다. 다만, 회사는 의결권을 행사하거나 배당을 받을 자 기타 주주 또는 질권자로서 권리를 행사할 자를 정하기 위하여 이사회 결의로 일정한 날에 주주명부에 기재된 주주 또는 질권자를 그 권리를 행사할 주주 또는 질권자로 볼 수 있다. 제49조(이익배당) ① 이익의 배당은 금전, 주식 및 기타의 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 제13조 제1항에서 정한 날 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다. 제50조(배당금지급청구권의 소멸시효) ① 배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성한다. ② 제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 이 회사에 귀속된다. ③ 배당금에 대하여는 이자를 지급하지 않는다. 주요배당지표 구 분 주식의 종류 당기 전기 전전기 제31기 제30기 제29기 주당액면가액(원) (연결)당기순이익(백만원) (별도)당기순이익(백만원) (연결)주당순이익(원) 현금배당금총액(백만원) 주식배당금총액(백만원) (연결)현금배당성향(%) 현금배당수익률(%) 보통주 우선주 주식배당수익률(%) 보통주 우선주 주당 현금배당금(원) 보통주 우선주 주당 주식배당(주) 보통주 우선주 과거 배당 이력 (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 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 2023년 02월 14일 무상증자 보통주 1주당 0.3의 신주배정 2023년 02월 14일 무상증자 전환우선주 1주당 0.3의 신주배정 2024년 05월 18일 유상증자(일반공모) 보통주 코스닥시장 상장공모 신주모집 2024년 05월 18일 유상증자(제3자배정) 보통주 「코스닥시장 상장규정」에 따른상장주선인의 의무 취득분 2024년 05월 24일 전환권행사 보통주 전환사채 전환권행사(1회차) 2024년 06월 05일 전환권행사 전환우선주 보통주전환으로 전환우선주 감소 2024년 06월 05일 전환권행사 보통주 전환우선주 보통주전환으로 보통주 증가(전환우선주 540,865주 감소) 2024년 06월 25일 전환권행사 보통주 전환사채 전환권행사(1회차) 2024년 11월 25일 보통주 자기주식 소각 2024년 12월 19일 무상증자 보통주 1주당 1주의 신주배정 [채무증권의 발행 등과 관련된 사항] 채무증권 발행실적 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원, %) 발행회사 증권종류 발행방법 발행일자 권면(전자등록)총액 이자율
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평가등급(평가기관) 만기일 상환여부 주관회사 (주)노브랜드 회사채 사모 2023년 05월 24일 BB+(한국기업평가) 2026년 05월 21일 합 계 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 7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적 공모자금의 사용내역 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 구 분 회차 납입일 증권신고서 등의 자금사용 계획 실제 자금사용 내역 차이발생 사유 등 사용용도 조달금액 내용 금액 기업공개 2024년 05월 21일 시설자금 지분인수 기업공개 2024년 05월 21일 운영자금 및 연구개발자금 운영자금 외 사용시기 '24년∼'25년채무상환자금 4,000백만원 포함 사모자금의 사용내역 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 백만원) 구 분 회차 납입일 주요사항보고서의 자금사용 계획 실제 자금사용 내역 차이발생 사유 등 사용용도 조달금액 내용 금액 회사채 2023년 05월 24일 운영자금 운영자금 8. 기타 재무에 관한 사항 가. 재무제표 재작성 등 유의사항 (1) 재무제표를 재작성한 경우 재작성 사유, 내용 및 재무제표에 미치는 영향 - 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. (2) 합병, 분할, 자산양수도, 영업양수도 등 - 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. (3) 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리 및 우발채무 등에 관한 사항 - 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리에 대한 해당사항이 없습니다. - 우발채무 등에 관한 사항은「Ⅲ. 재무에 관한 사항, 3. 연결재무제표 주석, 33. 우발상황 및 약정사항을 참고 바랍니다. (4) 기타 재무제표 이용에 유의하여 할 사항 - 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 대손충당금 설정현황(연결기준)(1) 최근3사업연도의 계정과목별 대손충당금 설정내역 (단위 : 원, %) 구 분 계정과목 채권 총액 대손충당금 대손충당금 설정률 제31기 매출채권 미수금 미수수익 선급금 합계 제30기 매출채권 미수금 미수수익 선급금 합계 제29기 매출채권 미수금 미수수익 선급금 합계 (2) 매출채권관련 대손충당금 설정방침 회사는 개별적인 손상사건이 파악된 채권에 대해 개별분석을 통해 회수가능가액을 산정하고 산정된 회수가능가액과 장부금액의 차액을 손상차손으로 인식하고 있습니다. 손상사건이 개별적으로 파악되지 않은 채권에 대해서는 연령 분석 및 경험률에 근거한 충당금을 설정하고 있습니다. 다. 재고자산의 보유 및 실사내역(연결기준)(1) 최근3사업연도의 재고자산의 사업부문별 보유현황 (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 원, %) 사업부문 계정과목 제31기 제30기 제29기 의류제조 상품 제품 원재료 및 재공품 미착품 소 계 총자산대비
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재고자산 구성비율(%)[재고자산합계÷기말자산총계×100] 재고자산회전율(회수)[연환산 매출원가÷{(기초재고＋기말재고)÷2}] 4.2회 2.5회 4.7회 (2) 재고자산의 실사내역 1) 재고자산 실사일 - 매분기말 기준으로 매년 4회 재고자산 실사 실시 2) 실사방법 - 전수조사를 기본으로 실지 재고조사를 실시하고 있음.- 대차대조표일과의 차이 확인요령 : 재고실사일 이후 입/출고 되는 재고자산에 대해 입출고 원장을 대조하였으며, 해외송출건에 대하여는 수출면장 및 B/L(bill of lading)을 통해 입/출고를 확인하였음. 3) 장기체화재고 등 현황 당사는 원재료, 제품 등을 생산 구입연도 및 시즌별로 분류한 뒤 시가와 대비하여 평가손실을 인식하고 있습니다. (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위 : 원) 계정과목 취득원가 평가손실누계액 당기말잔액 제품 원재료 및 재공품 미착품 합 계 라. 공정가치평가 내역 (연결기준) 당사의 금융상품의 공정가치와 그 평가방법은「Ⅲ. 재무에 관한 사항, 3. 연결재무제표 주석, 4. 공정가치」를 참고 바랍니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 동 사업보고서에서 미래에 발생할 것으로 예상/예측한 활동, 사건 또는 현상은 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인들을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며 이에 한하지 않습니다. 당사는 동 예측정보 작성시점이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 결론적으로 동 사업보고서상에 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정도는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개요우크라이나 와 러시아 전쟁 및 이스라엘과 하마스간의 분쟁의 지속 및 트럼프 행정부의 보호주의 무역정책, 고물가, 고환율등 대내외 불확실한 경제 상황 속에서도 기존 사업의 수익성을 강화하고, 미래 성장동력 확보를 위해 유니코글로벌 아이앤씨( Heavy outer 기업) 인수하는 등 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 어려움 속에서도 연결재무제표 기준 매출액은 전년 대비 19% 증가한 5,462억원, 영업이익은 전년대비 68% 증가 한 176억원을 달성하였습니다 3. 연결 재무상태 및 영업실적 (1) 당사의 31기 회계연도의 재무상황은 다음과 같습니다. (단위 : 백만원) 과목 제31기(24.12.31현재) 제30기(23.12.31 현재) 증감 자 산 유 동 자 산 비 유 동 자 산 부 채 유 동 부 채 비 유 동 부 채 자 본 자 본 금 자 본 잉 여 금 기타자본항목 기타포괄손익 이 익 잉 여 금 부채와자본총계 *상기 표는 K-IFRS에 따라 작성된 연결기준 요약 재무상태표입니다. 당사의 재무상태는 자산이 44.3% 증가한 393,903백만원이며 부채는 36.9% 증가한 239,671백만원입니다. 자산과 부채는 유니코글로벌 아이앤씨 인수로 인한 자산, 부채의 증가 주요 요인입니다. 자본은 154,232백만원으로 57.6%가 증가하였으며, 당해년도 기업공개에 따른 유상증자에 따른 결과 입니다. (2) 당사의 31기 회계연도의 영업실적에 관한 자료는 다음과 같습니다. (단위 : 백만원) 과목 증감율 금액 구성비 금액 구성비 매 출 액 매 출 원 가 매 출 총 이 익 판 관 비 영 업 이 익 기타 영업수익 기타 영업비용 금 융 수 익 금 융 비 용 법인세차감전이익 법 인 세 비 용 당 기 순 이 익 *상기 표는 K-IFRS에 따라 작성된 연결기준 요약 손익계산서로 계속영업이익만을 집계하였습니다. 당기 매출액은 전기대비 18.9%가 증가한 546,245백만원, 영업이익은 67.64%가증가한 17,574백만원, 당기순이익은 2,115%가 감소한 -16,973백만원을 실현하였습니다. 이는 매출액 증가로 인한 영업이익은 증가하였으나, 현금유출을 수반하지 않는파생상품평가손실, 주식보상비용등의 비용증가에 따른 당기순이익 감소 입니다. 4. 유동성 및 자금조달과 지출 (1) 단기차입금당기말과 전기말 현재 당사의 단기차입금 내역은 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 차 입 처 이자율(%) 당기말 전기말 일반대출 신한은행 외 4.70~5.76 외화대출 산업은행 외 4.00~6.5 신한은행 외 4.59~6.27 합 계 (2) 장기차입금 당기말과 전기말 현재 당사의 장기차입금 내역은 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 차 입 처 이자율(%) 당기말 전기말 일반대출 한국산업은행 합 계 (-)유 동 성 대 체 차 감 후 잔 액
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 국내외 처음으로 '기계어처리(MLP; Machine Language Processing)'라는 기술을 개발하여 기계(설비) 내부에서 실행되는 복잡한 제어 로직의 실행과 흐름의 특성을 설명 가능한 인공지능(X-AI) 방식으로 해석하여 기계어처리 기반 통합디지털제조 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 플랫폼은 자동화 시스템의 설계 단계부터 사전 시운전, 안정적인 운영, 그리고 지능화까지 각 단계에서 필요한 AI솔루션을 제공합니다.기계어 처리 기술은 기계 내부에 있는 제어프로그램의 정적인 해석과 제어 로직의 실행시 데이터 흐름의 특성을 파악하는 동적인 해석을 통하여 모든 제어 동작의 의미를 파악하고, 기계 작동의 문제를 신속히 파악하고 해결할 수 있게 해주며, 기계어처리 기술을 기반으로 한 디지털 트윈을 통해 기계 작동의 예측 및 최적화를 가능하게 하였습니다. 또한 오류, 고장, 오작동을 진단하는 과정에 있어 내부 제어 동작의 주요 데이터 흐름의 특성을 분석하므로 단지 외부 증상만을 관측에 의존하는 기존 방법과는 큰 차별화 포인트를 제공합니다.2007년 설립 이후 현재까지 17년 이상 기계어처리 기술을 개발, 고도화하여 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, 자동화시스템 제조 분야의 AI 분석 플랫폼(AI솔루션), 스마트 팩토리 등의 영역에서 차세대 기술의 연구개발에 매진해 왔습니다. 현재는 관련 소프트웨어와 서비스 및 시스템을 제공하고 있습니다. 현재까지 적용된 주요 산업분야는 자동차, 2차전지, 전기/전자 영역이 있으며, 당사의 기술과 제품을 적용할 수 있는 영역은 자동화 시스템이 운용되고 있는 모든 제조 및 비제조 분야입니다. 따라서 기계, 조선, 빌딩, 수자원, 발전소 등 다양한 산업군으로의 확장 적용을 진행하고 있습니다. 보고기간 종료일 현재 당사의 주력제품은 OPTRA Black-box 등 자동화시스템 AI솔루션 입니다. 자동화시스템 AI솔루션 중 는 자동화설비 고장 검증 및 분석, 공정 운영재현, 추이분석을 통한 설비 예지보전 등의 용도로 사용됩니다. 2024년 개별기준으로 OPTRA Black-box 등 자동화시스템 AI솔루션관련 매출은 약 47.6억원으로 전체 매출의 약 78.3%를 차지합니다.기타 용역 매출이 발생되고 있으며 용역 매출은 약 13.2억원으로 전체 매출의 21.7%를 차지하고 있습니다.제품에 관한 상세 매출 현황은 하단의 "2. 주요 제품 및 서비스"를 참조하시기 바랍니다. 기타 사업에 관한 자세한 내용은 "II. 사업의 내용 - 7. 기타 참고사항"을 참조하시기 바랍니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 등의 현황(개별기준) (단위 : 백만원) 사업부문 매출유형 품 목 구체적 용도 2022년 2023년 2024년 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 전사 제품 설비공정 실시간 모니터링 및 이상 원인 자동추적 솔루션 자동화설비 고장 검증 및 분석,공정 운영재현, 추이분석을 통한 설비 예지보전 공정 데이터를 이용한 품질 예측 및 최적 운영 조건 추천 기타 용역 기타 합계 다. 주요제품 등의 가격변동추이 (개별기준)당사의 제품은 정해진 가격 기준에 따라 판매되고 있으나, 프로젝트를 통해 기존 제품에 추가 개발하는 경우, 데이터 수집을 위한 추가 개발이 진행되는 경우와 같이 개발비와 함께 산정되는 경우가 많습니다. 또한, 거래처의 거래 실적이나 규모에 따라서 가격이 다소 차이가 있습니다. 따라서, 가격변동추이를 파악하기 어렵습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료 매입현황 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 제공을 주요 사업영역으로 영위하고 있습니다. 원재료를 이용/가공하여 제품을 생산하는 제조업과는 달리 자체 개발한 원천기술이 제품화되기 때문에 물리적 원재료는 소프트웨어 개발과 배포에 필요한 물리 서버/클라우드 서버 등의 장비/서비스들로 직접 생산과는 관련 해당 사항은 없습니다. (단위: 천원) 매입유형 품 목 구 분 2022년(제16기) 2023년(제17기) 2024년(제18기) 원재료 PC
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국 내 수입 소 계 키오스크 국 내 수입 소 계 센서 국 내 수 입 소 계 서버 국 내 수입 소 계 기타 국 내 수입 소 계 총 계 국 내 수 입 합 계 나. 원재료 가격변동 추이 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 제공을 주요 사업영역으로 영위하고 있습니다. 원재료를 이용/가공하여 제품을 생산하는 제조업과는 달리 자체 개발한 원천기술이 제품화되기 때문에 물리적 원재료의 가격변동에 크게 영향을 받지 않으며, 이에 해당사항이 없습니다. 따라서, 당사가 공급하는 제품의 원재료 중 조달에 어려움을 겪는 특수한 부품을 없으며, 원재료는 소프트웨어 개발과 배포에 필요한 물리 서버/클라우드 서버 등의 장비/서비스들로 가격으로 인한 차질이 크게 발생할 가능성은 작습니다. 다. 생산능력 및 생산실적 당사는 소프트웨어 개발 및 서비스 제공을 주요 사업영역으로 영위하고 있으므로 관련한 해당사항이 없습니다. 라. 생산설비에 관한 사항 (단위: 천원) 공장 자산 기초 가액 당기증감 당기 상각 기말 가액 비고 증가 감소 본사 토지 건물 기계장치 차량운반구 비품 시설장치 사용권자산 건설중인자산 합계 주1) 상기 시설 및 설비현황은 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 개별 기준입니다. 마. 생산설비 등의 신설, 매입 계획 보고서 작성기준일 현재 계획이 없으나, 향후 기업여건에 변동 될 수 있습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 (단위: 천원) 사업부문 매출유형 품 목 2022년(제16기) 년(제17기) 2024년 (제18기) 금액 금액 금액 전사 제품 수출 내수 소 계 수출 내수 소 계 수출 내수 소 계 기타 수출 내수 소 계 용역 수출 내수 소 계 기타 수출 내수 소 계 총 계 수출 내수 합 계 주1) 제품에서 기타 매출은 시스템 구축에 따른 제품 매출입니다. 주2) 용역매출은 외부 업체와 협력하여 진행한 데이터분석, AI실증 및 기관 용역수주에 따른 매출입니다. 나. 판매 조직 당사는 대표이사 및 사장 산하 판매조직을 운영하고 있으며, 당사의 업종 특성상 기술영업 및 기술지원이 영업의 핵심입니다. 따라서, 연구소 소속 직원들도 해당 프로젝트에 대한 기술영업을 지원하고 있습니다. 순수 영업전담인원은 보고기간 종료일(2024년말) 기준으로 4명으로 구성되어 있습니다. 이들을 주축으로 각 제품별 연구소의 기술지원 담당자들과 함께 영업을 추진합니다. 상기 영업조직 외 직매점, 영업소, 사업소 등은 운영하고 있지 않습니다. 다. 판매 경로 등 당사의 제품은 다음의 경로를 통하여 판매되고 있습니다. 매출유형 품 목 구 분 판매경로 제품매출 수출/내수 본사 ▷ 거래처(직판) 용역매출 소프트웨어 개발, 설치, 대응 등 수출/내수 본사 ▷ 거래처(직판) 라. 판매전략 ① 한국: 제품 차별화된 제품 및 서비스 제공 및 바츠, 서브원, 고객 직접 발주 등 대형 유통망을 활용하여 표준화된 제품 및 서비스를 제공하고 있습니다. PLC 기반 데이터 수집 및 AI분석 기술을 활용한 예지보전 솔루션을 강화하고 있고, 고객사의 요구에 맞춘 커스터마이징 서비스를 제공하고 있습니다. 기존 제품에 대한 지속적인 성능 개선 및 신제품 개발로 경쟁력을 유지하고 있습니다. ② 해외: 당사의 핵심 기술인 AI 기반 예지보전 솔루션과 PLC 데이터 분석 기술을 활용하여 글로벌 제조업체의 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제안하고 있습니다. 기존 예지보전 솔루션을 고도화하고, 해외 고객사의 설비 환경에 최적화된 데이터 분석 및 맞춤형 서비스를 제공하여 경쟁력을 확보할 계획입니다. 북미 시장을 중심으로 PoC를 통해 현지 고객의 요구를 반영한 솔루션을 판매하는 전략을 수립했으며 글로벌 자동화 솔루션 공급업체를 확보하여 제품 판매를 확산할 예정입니다. 마. 수주 상황 당사는 다양한 산업분야(자동차, 2차전지, 전기전자, 기계, 플랜트 등)를 타겟으로 고객사 맞춤형 서비스 및 표준화 제품을 제공합니다. 주요 거래는 단기 발주이며, 발주가 들어오면 준비하여 납품하는 형태로 진행되고 있습니다. 단기 매출 계약으로 진행됨에 따라 수주현황 기재는 생략합니다. 5. 위험관리 및
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파생거래 가. 재무위험관리 금융상품과 관련하여 당사는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 본 주석은 당사가 노출되어 있는 위의 위험에 대한 정보와 당사의 위험관리 목표,정책, 위험 평가 및 관리 절차, 그리고 자본관리에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인계량적 정보에 대해서는 본 재무제표 전반에 걸쳐서 공시되어 있습니다. 당사의 위험관리는 당사의 재무적 성과에 영향을 미치는 잠재적 위험을 식별하여 당사가 허용가능한 수준으로 감소, 제거 및 회피하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다. 당사는 전사적인 수준의 위험관리 정책 및 절차를 마련하여 운영하고 있으며, 당사의관리부문에서 위험관리에 대한 총괄책임을 담당하고 있습니다. 당사의 관리부문은 각각의 위험 요인을 최소화 하기 위해 당사의 영업과 관련한 금융위험의 감시 및 관리 등 지속적인 모니터링을 시행하고 있으며, 유관부서들과의 긴밀한 협력을 통해 이러한 위험을 식별, 감소, 제거 및 회피하고 있습니다. (1) 시장위험 ① 외환위험 당기말 및 전기말 현재 외환 위험에 노출되어 있는 당사의 자산ㆍ부채의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 USD USD 현금성자산 매출채권및기타채권 합계 당사는 내부적으로 원화 환율 변동에 대한 환위험을 정기적으로 측정하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 다른 변수가 모두 동일하다고 가정할 경우, 각 외화에 대한 기능통화의 환율 10% 변동시 당기손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 10% 상승시 10% 하락시 USD ② 이자율위험당사는 변동이자율차입금와 관련하여 이자율변동위험에 노출되어 있으며, 당기말과 전기말 현재 금액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 변동이자율차입금 이자율 변동이 손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 0.1% 상승시 0.1% 하락시 0.1% 상승시 0.1% 하락시 이자비용 (2) 신용위험 신용위험은 계약상대방이 계약상의 의무를 불이행하여 당사에 재무적 손실을 미칠 위험을 의미합니다. 신용위험은 거래처에 대한 신용위험뿐 아니라 현금및현금성자 산, 은행 및 금융기관예치금으로부터 발생하고 있습니다. 은행 및 금융기관의 경우, 신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다. 일반거래처의 경우 고객의 재무상태, 과거 경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 1) 당기말과 전기말 현재 신용위험에 대한 노출정도는 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 현금성자산(*1) 단기금융상품 당기손익-공정가치 측정 금융자산 매출채권및기타채권(*2) 계약자산(*2) 기타비유동금융자산 합계 (*1) 현금시재액은 제외하였습니다. (*2) 대손충당금 차감 전 금액입니다. 당사는 우리은행 등의 금융기관에 현금성자산을 예치하고 있으며, 신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 매우 제한적입니다. 2) 당기말 및 전기말 현재 매출채권 및 계약자산에 대한 기대신용손실과 신용위험 익스포저에 대한 정보는 다음과 같습니다. 가. 당기말 (단위: 천원) 구분 기대신용손실 신용손상여부 총장부금액 손실충당금 만기미도래 No 3개월이내 No 3개월 초과~6개월 이내 No 6개월 초과~9개월 이내 No 9개월 초과~12개월 이내 No 12개월 초과 Yes 조정 전 소계 중소기업 경기전망지수 조정(*1) 조정 후 소계 손상채권(*2) Yes 합계 나. 전기말 (단위: 천원) 구분 기대신용손실 신용손상여부 총장부금액 손실충당금 만기미도래 No 3개월이내 No 3개월 초과~6개월 이내 No 6개월 초과~9개월 이내 No 9개월 초과~12개월 이내 No 12개월 초과 Yes 조정 전 소계 중소기업 경기전망지수 조정(*1) 조정 후 소계 손상채권(*2) Yes 합계 (*1) 당사는 미래 예상손실에 중소기업 경기전망지수를 사용하였습니다.(*2) 폐업,
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부도 등 개별적으로 손상된 채권입니다. (3) 유동성 위험 당사는 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고 현금유출 예산과 실제 현금유출액을 지속적으로 분석ㆍ검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 당사의 경영진은 영업활동현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 금융부채의 계약에 따른 만기분석은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 장부금액 계약상현금흐름 잔존계약만기 3개월 미만 3개월~1년 1~5년 제 18(당) 기말: 매입채무및기타채무 단기차입금 유동성장기차입금 장기차입금 리스부채 전환사채(*) 합계 제 17(전) 기말: 매입채무및기타채무 단기차입금 유동성장기차입금 장기차입금 리스부채 합계 (*) 만기일시상환을 가정하여 표시하였습니다. 상기 금융부채의 잔존만기별 현금흐름은 할인되지 아니한 명목금액으로서 지급을 요구받을 수 있는 기간 중 가장 이른 일자를 기준으로 작성되었으며, 이자의 현금흐름을 포함하고 있습니다. (4) 자본위험 관리 당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 당사는 주주에게 지급되는 배당을 조정하고, 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 이자부부채에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 "자본"에 순부채를 가산한 금액입니다. 한편, 당기말과 전기말 현재 자본으로 관리하고 있는 항목의 내역은 다음과 같습니다 (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 이자부 부채(A) (*) 현금및현금성자산(B) 순차입금(C 〓 A - B) 자본총계(D) 순차입금비율(C/D) (*) 이자부 부채는 차입금, 전환사채, 리스부채를 포함하고 있습니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 보고서 작성기준일 현재 파생상품 및 풋백옵션 등 거래내역이 없으며,파생상품은 최초 인식시 계약일의 공정가치로 측정하며, 위험회피수단으로 지정되어위험회피에 효과적인 파생상품을 제외한 모든 파생상품은 후속적으로 매 보고기간 말의 공정가치로 측정하고 평가손익은 당기손익으로 인식하고 있습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 당사는 보고기간 종료일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 연구개발조직 당사의 기술인력 조직은 연구소의 X-AI팀과 사업본부의 ENG팀, DEV팀으로 구성되어 있습니다. 당사의 기술인력은 설립 초기의 PLC 기반 3D 시뮬레이션과 MES 사업으로부터 탈피하여 기계어처리 기술개발과 AI 분야의 사업화를 중심으로 포지셔닝 되었습니다. 설립 초기에는 3D 시뮬레이션에 필요한 많은 인력을 보유하였으나, 해당 분야의 기술은 글로벌 진입장벽이 매우 높아 글로벌 경쟁력을 갖추기 어려웠습니다. 또한 해당 분야의 경우 사업규모에 비해 3D 작업을 위한 많은 인력이 필요하다는 단점이 있었습니다. 현재는 핵심기술에 기초한 주요제품 개발로 선회하면서 인력의 변화가 발생하여 조직 구성이 변화되었습니다. (1) 부서별 연구개발인력 현황- X-AI팀 : 핵심기술 연구개발, 주요제품 기능개발, AI 프로젝트 수행- ENG팀 : 제품 H/W 및 S/W 현장적용, 인프라 구축, 사용자 교육- DEV팀 : 시스템 개발, 개발 프로젝트 수행 (단위: 명) 부서 임원 연구소 사업본부 합계 X-AI팀 ENG팀 DEV팀 인원수 (2) 학력별 연구개발인력 현황 (단위: 명) 학력 박사 석사 학사 기타 합계 인원수 다. 연구개발 실적 (1) 주요 연구개발 실적 연번 사업명 과제명 시행부처 사업기간 관련 기술/제품 정부출연금 (단위: 백만원) 비고 지식서비스 USN산업원천 기술개발 공장통합형 DMS 원천기술개발 산업통상자원부 [1]제어언어 변환기술 완료 산업융합
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원천기술개발사업 다자간 협업을 위한 실감형 가상 공정검증 기술 개발 산업통상자원부 [1]제어언어 변환기술 완료 SW컴퓨팅산업 원천기술개발사업 공정운영과 고장진단 예방을 자생적으로 개선하는 범용 SILS Framework 개발 정보통신산업진흥원 [2-2 신호] 제어특성 분석기술 완료 스마트공장고도화 기술개발 부품 제조업의 스마트공장 구축을 위한 모듈 조합형 현장자동화 및 공정장비개발 산업통상자원부 완료 구매조건부신제품개발사업 Panel PC용 스마트 SCADA S/W 개발 중소벤처기업부 완료 지식서비스산업핵심기술개발 로봇기반 실감형 스마트공장 확산 모델 구축 경남TP [1]제어언어 변환기술 완료 지식서비스산업 핵심기술개발 에너지 소비 고효율화를 위한 제조엔지니어링 서비스 개발 산업통상자원부 [1]제어언어 변환기술 완료 SW융합클러스터 혼합현실응용 산업자동화 시뮬레이터 개발 경기도경제과학진흥원 OPTRA Tracker 완료 구매조건부신제품개발사업 설비 가상화 기반 이상탐지 및 진단 플랫폼 개발 중소벤처기업부 [2-3 공정] 제어특성 분석기술 완료 지식서비스산업핵심기술개발 사이버물리시스템 기반의 제조자원 운영 및 관리지원 서비스 시스템 개발 산업통상자원부 OPTRA Black-box 완료 디지털혁신제조업 분야 범용 CPS H/W 플랫폼 개발 경기도경제과학진흥원 [2-1 로직] 제어특성 분석기술 완료 혁신서비스개발 자동화 공정의 사전 설계 및 사후운영 통합형 디지털 트윈 모델 개발 과학기술일자리진흥원 완료 전자부품산업핵심 기술개발사업 자동제어 공정의 역공학 기반 통합 디지털 트윈 모델 개발 산업통상자원부 [2-4 복합] 제어특성 분석기술 완료 현장수요형스마트공장기술개발사업 비대면 자동화 플랫폼의 검사 및 운영 데이터 기반의 사이버물리시스템 개발 중소벤처기업부 UXIM Analyzer 완료 대구 수송기기. 기계소재부품 AI융합 지원사업 리벳팅 가공공정 AI 기반 품질예측 및 서보 축 위치제어 시스템 구축 정보통신산업진흥원 UXIM Analyzer 완료 월드클래스플러스사업 글로벌 금융/유통 통합 서비스 적용을 위한 지능형 소형 키오스크 개발 산업통상자원부 UXIM Analyzer 진행중 스마트제조혁신기술개발사업(R) 설비산업과 수요산업의 스마트제조 생태계 지원을 위한 개방형 서비스 플랫폼 중소벤처기업부 OPTRA Black-box 진행중 중소기업기술 개발지원사업 자동화 장비제어의 운영 재현과 이상상태 예측가능한 공정 블랙박스 개발 (세부1) 중소벤처기업부 UXIM Analyzer 완료 중소기업기술 개발지원사업 자동화 장비제어의 운영 재현과 이상상태 예측가능한 공정 블랙박스 개발 (세부2) 중소벤처기업부 UXIM Analyzer 완료 대구 수송기기.기계소재부품AI융합 지원사업 리벳팅 가공공정 AI 기반 품질예측 및 서보 축 위치제어 시스템 구축 정보통신산업진흥원 UXIM Analyzer 완료 합 계 (2) 연구개발과제 진행현황 연구과제 월드클래스 플러스사업 연구기관 산업통상자원부 연구배경 - 4차 산업혁명을 통한 자동화 기술의 확산과 코로나 19를 통한 비접촉/비대면 서비스에 대한 요청으로 키오스크에 대한 수요는 급속히 증가되고 있음- 국내 금융과 유통 시장은 키오스크로 대표되는 비즈니스의 무인화와 비접촉 트렌드가 지속적으로 확산되고 있음- 글로벌 시장에서도 키오스크를 포함하여 4차산업의 무인화는 대기업 위주로 기술 및 제품이 활발히 개발되고 있음- 키오스크의 급속한 확산에도 불구하고, 현재의 키오스크는 기술적 제약으로 인하여 사용과 접근성에 있어 한계를 보이고 있음. - 인공지능과 자율주행, 원격장애진단 등 신기술을 접목하여 기존 키오스크의 한계를 뛰어넘어 글로벌 시장에서 통용될 수 있는 새로운 개념의 미래형 키오스크를 개발하고자 함 연구내용 On-Device AI 상에서 운영가능한 강건 AI 고장예측 모델 구축 - 사전 검사 정보 + 사후 운영 정보 + AI 제어정보(가상휴먼)- 다차원 분석인자 반영 - 다각적 상황을 반영한 강건 AI 모델 설계 및 학습 - On-Device 내에서 분석/판단 가능한 최적화된 AI 모델
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구축 - AI Server 구축 고정비 절감- 인터넷 통신환경을 활용한 장애징후 알림 및 사전 A/S 고지 기대효과 - 고장예측 및 장애징후 판단 정확도 98% 목표 - 다차원 ATM 운영 및 환경정보 기반 고장예측 정확도 - 상용화 수준의 고장 예측 정확도 세계 최고 수준 : 95% 상용화 2026년 상용화 예정 연구과제 스마트제조혁신 기술개발사업(R) 연구기관 중소벤처기업부 연구배경 - 범용적 산업에 전 생애기간 설비 사용 고객과 설비 제조 업체를 편리하고 효과적으로 연결할 수 있는 플랫폼이 필요 - 설비 공급자가 설비 설계와 제작 시 운전을 거쳐서 설비 수요 기업에게 인도 후 다양한 운영개선과 이상 탐지, 유지보수과정을 편리하게 지원 하기 위한 플랫폼 필요 - 통신 표준 프로토콜, 센서 데이터 획득을 위한 IoT 디바이스 연동 기술, 관리 및 제어를 위한 장치관리 모듈, 데이터 모니터링, 분석을 위한 머신 러닝 모듈, Marketplace 운영, 수요 기업 특화 서비스 개발을 위한 Open API 제공 등을 포함한 서비스 플랫폼이 필요함 연구내용 설비 공급자와 설비 수요자 모두를 지원하는 통합 서비스 S/W 플랫폼 개발 - 각 단계 별 서비스를 개발하고 각 서비스별로 필요한 구체적 엔지니어링 업무범위와 관련 S/W를 개발하고 연동하여 S/W 플랫폼 개발 설비 입/출력 표준화 관리 도구 개발 - I/O 개발 작업 시 사용자 오류와 비표준 단어 사용 검출 도구 개발 - I/O 강제 표준화 작업을 통한 변수 이름 관리 기술 개발 - PLC Vendor 별 표준 형식의 Excel 파일을 Import/Export 하는 기술 개발 제어로직 자동 검사 기술 개발 - 중요 Interlock 누락 확인 기술 개발 및 PLC 프로그램 검도 기능 기술 개발 - 프로그램 미작성 여부 검출 기능 개발 - 이중 코일 사용 여부 검출 기능 개발 - 심볼 정의 후 로직 미사용 여부 검출 기능 개발 공장 설비 가상 시운전 기술 개발 - 실 현장과 유사한 3D 환경을 이용하여 공정에 대한 물리적, 논리적 사전 테스트 및 검증 기술 개발 - OPC Client와 OPC Server의 연동으로 다양한 종류의 PLC와 연동하여 프로그램 검증 - 프로그램 검증과 함께 공법 및 공정 검증 기술 개발 - 입출력 모델과 PLC와의 연동으로 설비 프로그래밍 및 시퀀스 검증 기술 개발 - 3D(VR) 그래픽을 사용하지 않는 보다 효율적인 논리적 검증 기술 개발 기대효과 - 공장설비 제조기업 디바이스 데이터 및 애플리케이션 활용 데이터 확보 - 연계사업 창출 및 확장 - 플랫폼을 통한 비대면 서비스 효과 상용화 2026년 상용화 예정 (3) 보유 기술의 경쟁력(가) 제어언어 변환기술 : 역공학(Reverse Engineering) 기반의 기계어 해석 및 통합언어(UDML)로의 변환 기술 적용환경 자동화 설비 제어를 위한 제어기(PLC)는 제조사 별로 제어 프로그램에 사용되는 언어 표준이 다릅니다. 또한, 동일 제조사라도 제어기 기종에 따라 언어 표준이 다른 때도 있습니다. 동일 제조사 및 기종일지라도 제어 프로그램 설계자에 따라 제어 로직에 많은 차이가 있는데, 당사는 제조사 및 기종에 따라 다른 모든 제어언어(기계어)를 수집하여 자체 개발한 표준 언어인 UDML로 전환하는 Library 구축하였습니다. 이는 기계(제어기) 내부의 알 수 없는 제어 로직이나 명령체계를 역공학(Reverse Engineering)으로 해석하여 내부의 데이터 흐름을 표준화된 언어로 100% 정확하게 표현할 수 있습니다. 현존하는 거의 모든 제어기에 적용할 수 있으며, 미구현된 새로운 기종에도 3개월 이내에 구현할 수 있습니다. 기대효과 표준화된 UDML로의 표현은 적용하는 Domain 별로 지식의 체계화 및 표준화를 할 수 있도록 합니다. Low-level로 구현된 제어 프로그램 언어는 사용자가 이해하고 해석하기 쉽지 않아, Domain 지식의 체계적인 축적, 관리, 활용이 어렵다는 단점이 있습니다. 당사가 제시하는 High-level 언어인 UDML로의 변환은 구조체,
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Graph 모델로의 표현을 가능하게 하여 고부가가치 목적의 활용이 가능합니다. 이는 서로 다른 지역의 공장이나, 설립 시기에 차이가 있는 경우, 이기종 제어기를 사용하는 현장에서 제어 흐름을 동시에 비교할 수 있다는 장점이 있습니다. 작성된 제어 로직에 따라 기계나 설비가 의도대로 동작하는지 검증할 수 있습니다. High-level로 표현된 통합언어(UDML)는 제어 특성(로직/신호/공정/복합) 분석기술을 통해 다양한 목적으로 활용하고 있습니다. (나) 제어특성(로직) 분석기술 : 제어프로그램 표준화 및 설계오류 검증 기술 적용환경 제어기 제조사, 기종에 따라 서로 다른 Low-level의 제어 프로그램은 설계자에 따라 구현하는 제어 로직에 차이가 있으므로 이를 효과적으로 분석하기는 매우 어렵습니다. 또한, 제조라인의 복잡성 증대에 따라 제어 로직이 방대하며 또한 매우 복잡하게 설계되어 있습니다. 한편, 진단 방법과 에러를 규명하는 데 걸리는 시간으로 인한 작업 지연은 전체 설비 고장 시간의 80%를 넘는 것으로 나타나 있습니다. 종래에는 제어 프로그램에 대한 모니터링을 위한 입출력 데이터에 대해서 사용자가 확인하기 위해 제어 프로그램에 대한 수기 데이터를 확인하는 방식을 사용하고 있습니다. 기대효과 제어 프로그램의 설계 단계에서 잘못 설계되었거나 불합리한 구조로 설계된 내용을 자동으로 검수하는데 사용되는 기술입니다. 본 기술을 통해 제어 로직 표준화, 제어 순서(흐름) 검증, 변경이력 관리 등 현장에서 필요한 여러 기능으로 사용하고 있습니다. 제어 프로그램 정보의 심볼을 표준화하고, 표준화된 심볼을 포함하는 제어 프로그램 정보에 대해 로직 연결을 설정하고, 로직 연결 관계에 대응하는 플로우 차트를 생성하여 화면상에 표시할 수 있습니다. 또한, 제어 프로그램 정보로부터 공정의 흐름을 추적하기 위한 플로우 차트에 관한 정보를 쉽게 확인할 수 있으며, 제어 프로그램 검수에 드는 공수(인력, 시간, 비용)를 획기적으로 절감할 수 있습니다. (다) 제어특성(신호) 분석기술 : 자동화 설비 동작에서 규칙적으로 반복되는 Master Pattern 도출 기술 적용환경 제어기로 운영되는 자동화 라인의 상태는 시간의 흐름에 따라 다양한 원인 즉, 설비 노후, 교체, 제어프로그램 코드 변경 등에 의해 변화합니다. 기존에 생성된 공정 Sequence는 변화된 환경의 자동화 라인이 정상 운영 상태인지 판단하기 위한 기초 데이터로 사용되기에 적합하지 않습니다. 따라서, 제어프로그램 해석 기반으로 마스터 패턴(Master Pattern)을 생성하고, 입출력 데이터와 비교하여 이상 여부를 탐지하는 기술이 필요합니다. 이상 탐지는 Bar, Link 방식으로 진행하여 신호의 패턴에 따라 기존 제어로직의 의도와 일치하는지 판단합니다. 제조라인의 복잡성 증대에 따라 제어로직의 규모가 방대하며 매우 복잡하게 설계되어 있어서 제어프로그램을 진단 및 모니터링하는 것이 어려워지고 있으며, 이에 따라 에러를 발견하고 수정하는데 걸리는 시간이 점진적으로 증가하는 추세입니다. 기대효과 최종 목적은 공정 사이클마다 일정하게 반복되는 규칙인 마스터 패턴(Master Pattern)을 찾는 것이고, 실시간으로 운영중인 공정이 생성된 마스터 패턴과 비교하여 정상적으로 동작하는지 탐지하는 것입니다. 인접 접점과의 관계 및 입출력 접점의 경로 유형을 추출하여 마스터 패턴을 학습할 수 있으며, 이를 근거로 실시간 수집되는 입출력 데이터의 정상/이상 패턴을 효과적으로 구분할 수 있습니다. 또한, 제어기로부터 로직 데이터를 읽어와서 동작 순서나 관계성 파악에 활용하고, 로그 데이터를 수집하여 사이클마다 반복되는 패턴을 생성하고 분석하는 기술을 개발하였고, 실시간 분석을 통해 공정 이상 탐지 및 알림, 원인 추적 등의 기능을 제공하여 효율적인 설비보전이 가능해졌습니다. (라) 제어특성(공정) 분석기술 : 센서 데이터와 제어기 데이터를 연계한 공정 데이터 분석 기술 적용환경 현장 설비의 분석은 일반적으로 진동, 소음, 온도, 전류 등의 아날로그 데이터의 시간/분 단위의
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평균치를 이용한 분석이 널리 사용됩니다. 자동화 시스템에서는 매우 세밀한 단위로 제어 동작이 이루어지는 데 반해, 일반적인 분석 방법으로는 정확성이 떨어지는 한계가 있습니다. 본 기술은 세밀한 제어구간 단위의 제어특성 분석을 위해 제어기의 내부 데이터(제어 로그)를 기반으로 제어구간을 자동으로 구역화(Segmentation)하고, UDML 통합언어(T-1)를 기반으로 하는 로직 분석(T-2-1) 결과를 이용하여 제어구간에 대해 순서를 재정렬하고, 불필요한 로직을 제거하는 등의 전처리 과정 진행합니다. 아날로그 데이터에 대해 Cycle, Segment, State 기준으로 구역화한 후, 상대적으로 짧은 시간 축에서 명확한 제어특성(데이터 패턴)을 도출할 수 있는 특징 추출(Feature Extraction) 과정을 진행합니다. 기대효과 구역화 및 특징 추출 과정을 통해 일반적인 분석 방법으로는 불가능한 외부/내부 신호를 연계한 제어특성을 표준화하여 체계적인 분석이 가능합니다. 또한, 설비 동작의 선후관계 및 동작 시간 기반의 정상 패턴 여부를 판정할 수 있으며, 구역화된 제어구간 내의 공정 데이터와 설비 동작 신호를 기반으로 최적의 공정 운영 조건 도출할 수 있습니다. 이는 다양한 공정에 적용될 수 있으며, AI 기술을 활용하여 품질(정상/불량) 을 예측하고, 불량이 발생한 원인을 분석/추적하여 최적의 공정 운영 조건을 도출하는데 사용되는 기술입니다. 이를 통해 공정 이상이 발생하여 불량 제품이 생산될 때 그의 원인을 탐색하고 최적의 조건 값을 도출하여 현장에서 조치하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 것이 최종 목표입니다. (마) 제어특성(복합) 분석기술 : 제어로직, 제어로그, 센서 데이터를 연계한 Graph 모델 생성 기술 적용환경 자동화 설비의 동작은 제어기 상에 구현된 로직에 의해 고정된 제어 로직 루틴을 따르기 때문에 정상적이고 일반적인 자동화 공정에서의 자동화 설비의 동작은 균일하고 반복적으로 이루어집니다. 이때, 자동화 설비에서 발생하는 각종 아날로그 값은 자동화 설비의 동작과 무관하지 않습니다. 규칙적인 제어와 동작이 이루어지는 자동화 설비와 마찬가지로 자동화 설비의 동작에 의해 수반되는 각종 센서들의 아날로그 값 역시 균일하고 반복적인 양태, 즉 일종의 패턴(Pattern)을 보이게 됩니다. 즉, 제어 로직에 변화가 없음에도 불구하고, 자동화 설비의 동작과 센서 값이 이전까지 보여주었던 규칙적인 패턴과 판이한 모습을 보인다면, 이는 자동화 공정, 설비 상에 어떠한 이상 혹은 변화가 발생한 것으로 볼 수 있습니다. 본 기술은 방대한 양의 제어프로그램과 외부/내부 데이터를 Graph 모델로 변환하여 학습하고, 마스터 상태(Master State)를 생성하여 정상/이상을 구분하는 데 활용됩니다. 기대효과 Graph 기반 모델을 이용하여, Low-level 언어 기반의 분석 한계를 극복하고, 통합언어를 이용하므로 제어프로그램 언어체계에 따라 매번 다른 분석 방법을 적용하지 않고, 효율적인 분석이 가능합니다. Automata 모델의 확장 형태인 Graph 모델의 활용은 Low-level 언어 중심의 제어프로그램을 분석하여 제어특성 데이터 활용의 한계를 효과적으로 극복할 수 있습니다. 제어구간 단위의 외부/내부 데이터 수집을 기반으로 설비 상태의 진단 및 예지보전에 활용하고 있습니다. 또한, 표준화된 Graph 모델을 통한 Domain 제어특성 지식화 가능하며, 표준화 모델을 통한 Domain 제어특성 지식화 결과를 다른 Domain에서 활용할 수 있도록 하는 전이(Transfer) 학습에 활용할 수 있습니다. 라. 연구개발비용(개별기준) (단위 : 천원) 과 목 2022연도(제16기) 2023연도(제17기) 2024연도(제18기) 비고 원 재 료 비 인 건 비 감 가 상 각 비 위 탁 용 역 비 기 타 연구개발비용 계 회계처리 판매비와 관리비 제조경비 개발비(무형자산) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 주) 상기 연구개발비 및 매출액은 개별 재무제표기준입니다. 7. 기타
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참고사항 [ 용어설명 ] 용어 설명 PLC Programmable Logic Controller공장의 라인 내 모터, 실린더, 로봇 등으로 구성된 설비를 동작하기 위한 일종의 작은 컴퓨터이며, 내부에 제어프로그램으로 동작의 순서나 규칙이 구현되어 있어, 구현된 순서나 규칙에 따라서 전체 설비 작동 UDM Unified Digital Manufacturing'통합 디지털 제조'라는 뜻의 명칭으로, 제조 현장에 다양한 디지털 요소(소프트웨어)를 하나의 플랫폼으로 통합하여 스마트 제조를 실현할 수 있도록 함 UDML Unified Digital Manufacturing Language당사에서 개발한 통합언어의 명칭으로, 다양한 제어기의 제어언어 표현(주소, 구조, 순서 등)을 하나의 일관된 구조로 통합한 언어체계 의미 기계어처리 MLP ; Machine Language Processing당사에서 자체적으로 만든 용어로, 당사의 핵심기술에 대한 명칭이며,제어기로부터 제어언어를 추출하여 하나의 공통된 통합언어로 변환하는 제어언어 변환기술과 제어기로부터 발생하는 데이터(로직, 로그 등)를 융합하여 공정의 이상을 탐지하고 원인을 분석하는 제어특성 분석기술을 포함함 제어기 공장의 라인 내 설비를 동작하기 위한 장치로, 주로 PLC를 사용하나 환경에 따라서 산업용 PC제어기를 사용하는 경우도 있으며, PC 제어기 사용 환경에서는 컴퓨터 프로그래밍 언어를 사용하여 제어프로그램 구현 제어언어 제어기에 연결된 여러 설비 구성요소를 동작하기 위한 제어프로그램을 구현할 때 사용하는 언어로, 서로 표현 방식이 다른 ST, IL, LD, FB 등 여러 종류의 언어를 포함함 제어프로그램 제어기에 연결된 여러 설비 구성요소를 순서나 규칙에 따라 동작하도록 구현한 프로그램 제어로직 제어프로그램에 정의된 순서나 규칙을 의미하며, 제어로직에 따라 설비가 동작함 제어로그 제어기의 동작으로 발생하는 로그(Log) 값을 의미하며, 제어로그 데이터는 각 설비 동작의 On/Off 신호와 내부 타이머(Timer)/카운터(Counter) 등의 데이터를 포함하고, 제어기에 연결된 센서가 있는 경우 센서에서 발생하는 아날로그 값을 수집할 수 있음 ST Structured Text제어언어 종류 중 하나로, 명령어로 구현하는 방식이며, 컴퓨터 프로그래밍과 방식이 유사하지만, 제어언어 프로그래밍 측면에서는 구현이 복잡하기 때문에 보편적으로 사용하지 않음 IL Instruction List제어언어 종류 중 하나로, 명령어를 순서대로 나열하여 구현하는 방식이며, 컴퓨터의 기초적인 어셈블리(Assembly) 언어와 구현 방식이 유사하고, 구현하였을 때 실행이 빠르다는 장점은 있으나, 구현하기 매우 어렵기 때문에 많이 사용하지 않음 LD Ladder Diagram제어언어 종류 중 하나로, 제어프로그램을 이해하기 쉬운 사다리(Ladder) 모양의 직관적인 시각적 요소로 확인할 수 있기 때문에 제어프로그램을 구현할 때 보편적으로 가장 많이 사용하는 언어이며, 당사의 제품에서도 제어언어를 통합언어로 변환한 뒤 제어로직을 보여줄 때 이해하기 쉬운 LD 형식으로 사용자에게 제공함 FB Function Block제어언어 종류 중 하나로, LD 형식으로 구성된 하나의 로직을 함수(Function)화 한 것이며, 같은 로직을 반복해야 하는 경우에 하나의 Block 형태로 계속 추가할 수 있어 편리함 시퀀스 (Sequence) 공정의 여러 설비가 동작하는 순서로, 제어로직에 따라 동작함 사이클 (Cycle) 공정의 여러 설비에서 유사한 동작이 반복되는 하나의 동작 단위이자 공정 상 하나의 제품을 완성하기까지의 기본 단위를 의미하며, 사이클 시간이 짧을수록 같은 시간동안 생산하는 양이 늘어남 태그 (Tag) 제어기에 연결된 접점의 단위이며, 태그는 명칭, 형식, 주소, 코멘트(설명) 등으로 구성됨 유닛 (Unit) 설비에 구성된 하나의 장치(모터, 실린더 등)를 의미하며, 유닛의 동작 시작 시점으로부터 종료 시점까지의 동작 시간을 추출하여 설비 예지보전을 위한 데이터 분석(OPTRA
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Black-box 추이분석 기능)에 활용함 모델 (Model) 본문에서는 AI(Artificial Intelligence) 모델을 의미하며, 데이터로부터 입력과 출력 관계가 학습된 AI 알고리즘으로 정의할 수 있고, 모델을 통해 데이터 학습/추론/저장 등이 가능함 이상 정상적인 생산 조건에서 벗어난 비정상적인 상태를 의미하며. 이는 품질 저하, 설비 오작동, 공정 변수의 편차 등으로 나타날 수 있으며, 신속한 원인 분석과 대응이 필요함. 가. 지식재산권 현황 (단위:건) 특허(국내) 특허(해외) 상표권 소프트웨어 등록 출원 등록 출원 주) 해외 특허 출원 건은 모두 국내에 출원이 완료된 건입니다.- 보유특허는 당사 사업에 적용되거나 향후 사업 전략적 활용가능성이 있는 기술을 특허로 확보하여, 당사 사업을 보호하고 경쟁사에 대한 기술 및 사업적 경쟁력을 강화하는 역할을 하고 있습니다. 그리고 당사는 특허 뿐만 아니라 안정적인 해외 시장 진출을 위해 전 세계 주요 국가에서 선제적으로 상표 등록 및 출원을 진행하고 있습니다. 나. 지식재산권 현황(상세) 번호 구분 내용 출원일 등록일 출원국 특허 피엘씨 코드 테스트 장치 모델링 방법 한국 특허 피엘씨 코드 검증 방법 한국 특허 입출력 모델을 자동으로 생성하기 위한 피엘씨 코드의 피엘씨 심벌구조와 이를 이용하여 피엘씨 코드를 테스트하기 위한 시뮬레이션 장치 및 방법 한국 특허 입출력 모델을 자동으로 생성하기 위한 피엘씨 코드의 피엘씨 심벌구조와 이를 이용하여 피엘씨 코드를 테스트하기 위한 시뮬레이션 장치 및 방법 미국 특허 쓰리디 지그 모델링 자동화 방법 및 이를 실행할 수 있는 프로그램이 저장된 기록매체 한국 특허 캠-메쉬 데이터 생성 장치 및 방법 한국 특허 용접 모니터링 시스템 및 그 방법 한국 특허 취부 및 용접 구분장치 및 그 방법 한국 특허 다중 PLC 시뮬레이션 시스템 한국 특허 다중 PLC 시뮬레이션 시스템 미국 특허 PC 기반 시스템에서 피엘씨 신호 패턴을 이용하여 다수의 설비로 구성된 자동화 라인의 비정상 상태 알람 방법 한국 특허 인휠 모터 구동 전기자동차의 승차감 향상장치 한국 특허 인휠 모터 구동 전기자동차의 롤 운동 제어장치 한국 특허 인휠 모터 구동 전기자동차의 피치운동 제어장치 한국 특허 에너지 관리 장치 및 이의 에너지 관리 방법 한국 특허 SMV를 이용한 PLC 제어 프로그램의 인터록 검증방법 한국 특허 자동화 라인의 정상 상태 판단을 위한 기준 마스터 패턴 생성 방법 한국 특허 자동화 공정 이상상태 알림 시스템 및 방법 한국 특허 자동화 공정의 정상 운영 판단을 위한 마스터 패턴 생성방법 및 장치 한국 특허 이기종 PLC 설비정보를 동일 포맷의 모듈로 생성하는 방법 한국 특허 PLC 제어 프로그램의 공용형식 변환장치 및 방법 한국 특허 PLC 제어 프로그램을 구조체 데이터로 변환하는 장치 및 방법 한국 특허 PLC 제어 프로그램을 구조체 데이터로 변환하는 장치 및 방법 중국 특허 실제공장과 가상공장 연동을 위한 PLC와 게임 엔진 간 디지털 동기화장치 한국 특허 PLC 제어에 따른 오류 검출 시스템 한국 특허 범용 CPS(Cyber Physical System)하드웨어 플랫폼의 PLC 입출력 생성 시스템 한국 특허 PLC 제어를 위한 데이터 관리장치 및 방법(1) 한국 특허 PLC 제어를 위한 데이터 관리장치 및 방법(2) 한국 특허 PLC 제어로직의 마스터 패턴 생성장치 및 방법 한국 특허 제어구간 온도신호의 분석을 통한 공정이상 탐지장치 및 방법 한국 특허 제어구간 온도신호의 분석을 통한 공정이상 탐지장치 및 방법 중국 특허 PLC 프로그램 정보를 이용한 플로우차트 생성방법 한국 특허 제어 프로그램 해석 기반의 마스터 패턴 생성 방법 및 이를 이용한 사이클 분석 모델 훈련 방법 한국 특허 제어 프로그램 해석 기반의 마스터 패턴 생성 방법 및 이를 이용한 사이클 분석 모델 훈련 방법 미국 특허 실시간 이상 탐지를 위한 GNN 기반의 마스터 상태 생성 방법 한국 특허 실시간 이상 탐지를 위한 GNN 기반의 마스터 상태 생성 방법 미국
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특허 PLC 래더정보로부터 공용 명령어정보를 추출하는 장치 및 방법 한국 특허 PLC 래더정보로부터 공용 명령어정보를 추출하는 장치 및 방법 미국 특허 GNN 기반의 PLC 제어 로직 자동 검수 방법 한국 특허 GNN 기반의 PLC 제어 로직 자동 검수 방법 미국 특허 GRAPH AUTOENCODER를 활용한 자동화 설비 동작 시퀀스 이상 감지 방법 한국 특허 GRAPH AUTOENCODER를 활용한 자동화 설비 동작 시퀀스 이상 감지 방법 미국 특허 레이저 용접 불량 감지 방법 및 장치(1) 한국 특허 자동화 제조 공정에서의 이상 탐지를 위한 그래프 구조 데이터 생성 방법 및 장치 한국 특허 레이저 용접 불량 감지 방법 및 장치(2) 한국 특허 자동화 설비동작 시퀀스를 GRAPH 데이터 구조로 변환하는 방법 미국 특허 인공 신경망 모델을 이용한 PLC 제어 프로그램의 공용형식 변환 장치 및 방법 한국 상표 한국 상표 IO Maker 한국 상표 OPTRA 한국 상표 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W IOMAKER 한국 S/W PLCMS 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W UDM POP 한국 S/W UDM MES 한국 S/W UDM FMS 한국 S/W UDM SCM 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 S/W 한국 다. 법률/규정 등에 의한 규제사항 당사는 사업보고서 작성기준일 현재 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항이 회사의 영업활동, 비용 또는 경쟁상의 지위 등 사업의 영위에 중요한 영향을 미치는 경우가 없습니다. 라. 환경관련 규제 및 준수 당사는 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 마. 시장 여건 및 영업의 개황 1. 업계의 현황 (1) 산업의 특성 ① 성장발전 가능성이 높은 신성장 산업현재 제조업 성장방식의 한계를 극복하고 신규 성장동력을 만들어내기 위한 제조업의 패러다임 전환의 일환으로 스마트공장의 추진은 절실히 필요하며, 제조업에 ICT 기술을 접목한 스마트 팩토리 보급을 통해 능동적 수요대응 및 산업 부가가치 증대를 달성하여야 하는 시대적 숙제를 안고 있습니다. 이에 한국 스마트 팩토리 시장은 2023년부터 2033년까지 연평균 성장률 7.6%를 기록하며 꾸준한 성장을 이어갈 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 정부의 적극적인 지원과 기업들의 기술 도입 노력이 결합된 결과로 볼 수 있습니다. 특히, 한국 정부는 2025년까지 제조업의 디지털 전환을 지원하기 위해 대규모 스마트 팩토리 지원사업을 추진하고 있습니다. 이는 '스마트 제조혁신 추진 전략'의 일환으로, 중소기업 및 중견기업이 스마트 팩토리로의 전환을 원활하게 할 수 있도록 다양한 재정적 및 기술적 지원을 제공합니다. 이러한 정부와 기업의 노력으로 인해 대한민국 스마트 팩토리 시장은 향후 지속적인 성장이 예상됩니다. 또한 전 세계적으로도 스마트 팩토리 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 글로벌 스마트 제조 시장은 2023년 1,089억 달러에서 2028년 2,410억 달러로 연평균 17.2%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. ② 경기 변동성에 크게 영향을 받지 않는 산업 스마트팩토리 솔루션 사업은 국내외 주요 제조업인 반도체, 전기ㆍ전자, 2차전지, 철강, 조선, 디스플레이, 식품 등 전방산업의 투자 규모와 시기 및 거시적 경기 변동에 따라 투자의 수요 증감에 영향을 받는 일반적인 설비투자 속성을 가지고 있어, 경기변동에 따른 전방산업의 투자 여력이 급감하고 영업환경 침체 및 투자 규모 감축에 직면하게 될 경우 일정 부분 영향을 받을 수 있습니다. 다만, 당사가 영위 중인 사업은 경기침체에도 불구 제조업의 효율성 극대화와 생산성 향상에 직결되고 경기 반등에 대비하여 요구되는 영역인 만큼 타 산업분야에 비해서 경기변동을 적게 받는 특성을 가지며, 당사의 솔루션이 특정 전방산업에 국한되지 않고, 다양한 영역으로 적용되고 있는 만큼 일반적인 경기 변동에 따른 영향은 크지 않을 것으로 판단됩니다. ③ 비계절성
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산업 스마트팩토리 솔루션 사업은 제조 효율성 극대화와 생산성 향상을 위한 전방위적이고 다양한 제조업의 수요와 연계되므로 계절적 요인과는 특별한 관계가 없습니다. (2) 산업의 성장성 당사가 산업용 AI 및 스마트 제조 시장의 플랫폼 분야에서 스마트 자동화 도입을 위한 소프트웨어 솔루션 공급 시장에서, 특히 솔루션 시장 중에서도 데이터 수집/분석, AI 학습/추론/예측, Edge분석 및 CPS의 세 가지 영역에서 다양한 솔루션을 제공하고 있습니다. 해당 시장은 산업용 Edge분석 및 AI 발전과 자동화 시스템의 운영과 유지보수를 위한 분석 소프트웨어 도입의 본격화로 인하여 크게 성장하고 있으나, 향후 산업용 AI 및 스마트 제조 산업 환경 변화에 따라 당사의 매출 실적이 변동될 가능성이 존재합니다. 정부의 지원 및 기업의 수요에도 불구하고 산업용 AI 및 스마트 제조 산업의 성장이 예상보다 더디게 진행될 수도 있습니다. 한편, 산업용 AI 및 스마트 제조에 활용할 수 있는 블록체인, IoT, 로봇 공학, 예방적 유지 보수, 증강 및 가상현실, 자동화 패키징, 데이터 분석 등의 기술이, 제조 공정의 단순화, 인터스트리 4.0 채택 증가, 공급망 복잡성 등의 요구 사항에 적용되면서 시장 확대를 이끌 전망이며, 전방시장의 성장에 발맞춰 당사의 사업환경도 동시에 성장할 수 있을 것이라 생각합니다. 그러나 상기의 긍정적인 전망에도 불구하고 새로운 대체 산업의 등장, 경기 침체 등의 이슈로 당사영위 산업의 성장 속도가 기존 예상 속도에 비해 저조할 가능성 또한 존재합니다. (3) 경기변동의 특성 당사는 기계어처리 기반 산업용 AI 및 스마트제조 소프트웨어 제공을 주된 사업영역으로 영위하고 있으며, 산업용 AI 및 스마트제조 시장은 경기 변동에 영향을 받을 수 있고, 국내외 소비 심리 및 경기 변동, 경제성장, 각국 정부정책 등의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 거시경제의 악화에 따라 고객사의 투자 기조가 약화하거나 신규 투자가 감소할 수도 있습니다. 또한 당사의 주요 매출 산업군인 자동차, 2차전지, 그리고 전기전자 산업의 산업용 AI 및 스마트제조 솔루션 구축 전망은 양호할 것으로 판단되고 단기 경기 변동에 민감하지 않은 특성이 있으나, 고금리 및 대외 여건의 불확실성 등으로 대기업의 설비투자 지연 및 예상치 못한 대내외적 요소들로 인해 해당 산업의 설비투자 활동이 침체될 가 능성도 존재합니다. 나. 회사의 현황 (1) 영업개황 및 사업부문의 구분 (가) 영업개황 당사는 국내외 처음으로 '기계어처리(MLP; Machine Language Processing)'라는 기술을 개발하여 기계(설비) 내부에서 실행되는 복잡한 제어 로직의 실행과 흐름의 특성을 설명 가능한 인공지능(X-AI) 방식으로 해석하여 기계어처리 기반 통합디지털제조 플랫폼을 제공하고 있습니다. 본 플랫폼은 자동화 시스템의 설계 단계부터 사전 시운전, 안정적인 운영, 그리고 지능화까지 각 단계에서 필요한 AI솔루션을 제공합니다.기계어 처리 기술은 기계 내부에 있는 제어프로그램의 정적인 해석과 제어 로직의 실행시 데이터 흐름의 특성을 파악하는 동적인 해석을 통하여 모든 제어 동작의 의미를 파악하고, 기계 작동의 문제를 신속히 파악하고 해결할 수 있게 해주며, 기계어처리 기술을 기반으로 한 디지털 트윈을 통해 기계 작동의 예측 및 최적화를 가능케 하였습니다. 또한 이상을 진단하는 과정에 있어 내부 제어 동작의 주요 데이터 흐름의 특성을 분석하므로 단지 외부 증상만을 관측에 의존하는 기존 방법과는 큰 차별화 포인트를 제공합니다.2007년 설립 이후 현재까지 17년 이상 기계어처리 기술을 개발, 고도화하여 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, 자동화시스템 제조 분야의 AI 분석 플랫폼(AI솔루션), 스마트 팩토리 등의 영역에서 차세대 기술의 연구개발에 매진해 왔습니다. 현재는 관련 소프트웨어와 서비스 및 시스템을 제공하고 있습니다. 현재까지 적용된 주요 산업분야는 자동차, 2차전지, 전기/전자 영역이 있으며, 당사의 기술과
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제품을 적용할 수 있는 영역은 자동화 시스템이 운용되고 있는 모든 제조 및 비제조 분야입니다. 따라서 기계, 조선, 빌딩, 수자원, 발전소 등 다양한 산업군으로의 확장 적용을 진행하고 있습니다. (나) 공시대상 사업부문의 구분 사업부문 표준산업분류코드 사업내용 주요제품 자동화시스템 솔루션 자동화시스템 AI 솔루션 등 등 (2) 시장점유율 2018년~2022년까지는 전체 스마트제조 솔루션 업종에서 1% 미만의 점유율을 보인것으로 추정되며 지속적인 판매 증가로 2023년 기준 1% 정도의 점유율을 달성하였습니다. 향후(4년 이내) 3% 이상의 점유율 달성이 가능할 것으로 예상하고 있습니다. 다만, 당사 제품과 정확하게 경쟁 중인 시장을 대상으로 측정하는 것은 불가하여 스마트제조 솔루션 시장을 대상으로 추정하였습니다. 그 중에서도 현재까지 당사가 주력 전방산업으로 진입한 자동차, 2차전지, 전기/전자 시장을 대상으로 점유율을 추정하였습니다. (3) 시장의 특성 당사는 자동차 / 2차전지 제조 분야의 AI 분석 플랫폼, 스마트 팩토리 등을 주요시장으로 하고 있습니다. 국내외 자동차 및 2차전지 기업은 향후 수요증가에 대해 기존라인 공정전환, 신규라인 투자, 장기적인 관점에서의 클러스터 조성 등 투자가 지속될 것으로 예상됩니다. 그러나 당사의 자동화시스템 소프트웨어 솔루션산업은 자동차 및 2차전지 등 전방 산업의 설비투자에 의존적인 산업분야로써 최근 글로벌경기 및고금리 등 대내외 환경에 따라 시장의 불확실성도 커지는 추세입니다 (4) 신규사업 등의 내용 및 전망당사는 자동화시스템 AI솔루션과 스마트 팩토리 등의 영역에서 차세대 기술의 끊임없는 연구개발, 성능개선과 기술혁신으로 글로벌수준의 기술확보와 향상을 위해 노력하고 있습니다. 당사는 지속적인 제품기술 향상과 고객 다변화를 모색하여 시장확대를 통한 매출성장을 목표로 하고 있습니다. 또한 기존 영업 및 서비스 네트워크를 통한 지속적인 국내 매출 확대를 꾀하고 있으며, 미국, 중국, 일본을 중심으로 한 해외진출을 모색 및 진행중에 있으며, 글로벌기업의 수요에 부응하는 제품개발로 의미 있는 성과를 창출해 나갈 것으로 기대하고 있습니다. 보고서 제출일 현재 이사회 결의 또는 주주총회 결의를 통하여 향후 추진하기로 확정된 신규사업은 없습니다. (5) 조직도 조직도.jpg 조직도 - 조직도는 2024년 12월 31일 기준입니다. 가. 핵심기술■ 기계어처리(MLP; Machine Language Processing) 기술 - 도메인마다 다양한 제어로직을 공통된 표현으로 변환하는 (1) 제어언어 변환기술 - 공정 이상을 탐지하고 원인을 분석하는 (2) 제어특성 분석기술 기계어처리 기술 개요도.jpg 기계어처리 기술 개요도 당사는 자동화 시스템의 이상 탐지 및 원인 진단을 위한 산업용 AI 솔루션을 제공하며, 이를 기계어 처리 기반의 통합 디지털 제조 플랫폼으로 정의합니다. 이 플랫폼은 기존 스마트 제조 솔루션과 차별화된 기계어 처리 기술을 기반으로 개발되었습니다. 기계어 처리 기술은 제어 언어 변환 기술과 제어 특성 분석 기술이라는 두 가지 핵심 기술로 구성되며, 이 중 제어 언어 변환 기술은 제어 특성 분석 기술의 선행 기술입니다.제어 언어 변환 기술은 다양한 산업별 도메인과 제어기에서 추출한 제어 언어를 공통 구조를 갖는 통합 언어(UDML)로 변환하는 기술입니다. 제어 특성 분석 기술은 통합 언어와 함께 제어기로부터 수집한 제어 신호 데이터 및 각종 IoT 센서로부터 획득한 계측 데이터를 가공, 전처리, 분석하는 과정을 통해 공정의 정상 패턴과 이상 패턴을 구분하는 기술입니다.본 기술이 적용된 당사의 주요 제품은 제어기 연결만으로 즉시 데이터 수집 및 분석이 가능하여 매우 편리합니다(편의성). 특히, 제어기의 제어 언어를 공통 언어로 100% 정확하게 변환(정확성)하여 모든 제어기를 지원할 수 있습니다(범용성). 이는 제어기가 사용되는 모든 환경에 적용할 수 있는 기술로, 다양한 산업군에 활용할 수 있습니다(확장성). (1) 제어언어 변환기술 제어언어 변환기술 개요도.jpg
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제어언어 변환기술 개요도 공정 불량은 대부분 설비 동작의 크고 작은 이상 현상(Anomaly)으로 인해 발생합니다. 현장 작업자 수준에서 간단하게 조치할 수 있는 정도의 이상 현상은 문제가 되지 않지만, 이상 현상에 대한 정확한 원인을 진단하기 어렵거나 발견하지 못하고 지나치는 이상 현상은 추후 중대한 비가동 문제를 야기할 수 있습니다.기존에는 이상 발생시 센서를 설치하여 여러가지 원인을 추정해보거나, 설비보전 전문가가 현장에 투입되어 제어프로그램의 제어로직을 각 제어기 제작사에서 제공하는 소프트웨어를 사용하여 직접 살펴보고 제어 과정상의 이상 원인을 판단하였습니다. 하지만, 외부로 드러나는 현상만으로는 정확한 원인을 진단하기 어렵고, 제어프로그램의 경우 매우 큰 로직 규모를 갖고 있어 수동으로 이상 원인을 분석하는 것은 매우 어렵고 공수(인력, 시간)가 낭비되는 작업입니다. 당사의 제어언어 변환기술은 다양한 제어언어 표현을 공통된 통합언어로 변환하여 제어기 내부 데이터, 구조, 로직 등의 정보를 모두 추출하여 활용할 수 있습니다. 변환된 통합언어는 제어기의 제어신호, 센서로부터 수집하는 공정데이터와 함께 결합하여 제어특성을 분석하는데 사용합니다. (2) 제어특성 분석기술 제어특성 분석기술 개요도 및 주요제품 현황.jpg 제어특성 분석기술 개요도 및 주요제품 현황 제어특성 분석기술은 세부적인 활용 목적에 따라 로직, 신호, 공정, 복합 4가지의 요소기술로 나누어지며, 요소기술마다 사용하는 데이터의 종류가 다릅니다. 총 3가지의 데이터를 사용하는데, 제어로직, 제어로그, 센서 계측 값 데이터가 사용됩니다. 또한, 기본적으로 제어언어 변환기술의 결과물인 통합언어(UDML)를 사용합니다. 제어특성이란, 항상 일정한 동작이 반복되는 자동화 공정에서 발생하는 모든 설비 동작 패턴의 집합입니다. 패턴이란, 일정한 규칙성을 보일 때 사용하는 용어로 공정에서도 마찬가지로 이미 설계된 제어프로그램에 의해 동작하므로 설비 동작에 있어서 일정한 규칙성을 확인할 수 있습니다.다수의 설비가 동시에 동작하며 빠르게 흘러가는 공정 중에는 작업자가 파악하지 못하는 공정의 미세한 변화가 존재합니다. 그 변화는 곧 제품불량, 설비고장 등으로 이어질 수 있고, 이를 탐지하고 조치하는 것이 늦어질수록 중대한 비가동 문제로 확대될 수 있습니다. - 로직 분석 : 제어기의 제어프로그램 내 제어로직을 분석하는 기술로써, 임시접점, 비상정지, 이상/ 필수 조건 등에 대한 자동 검사를 지원합니다. 본 기술은 논리 연산 기술을 응용하여 개발한 자체 알고리즘을 기반으로 자동화 공정의 제어 시퀀스를 자동으로 생성하는 기능을 제공합니다.- 신호 분석 : 제어로직과 제어기 로그 데이터를 함께 사용하여 설비 동작의 선후 관계와 동작 시간을 분석합니다. 본 기술은 신호 데이터에 통계적 기법을 적용하여 개발되었습니다. 공정 사이클 별로 일정한 패턴을 유지하는지 검사하는데 활용되며, 실시간 이상 패 턴 알림과 이상 원인 추적 및 조회 기능을 제공합니다. - 공정 분석 : 제어기 로그 데이터와 공정 데이터(IoT 센서 계측 값)를 함께 사용하여 공정 데이터와 설비 동작 신호를 분석합니다. 본 기술은 데이터 전처리 및 가공 기법과 특징 추출 기법, AI 모델링의 과정을 거쳐 품질을 예측하고, 불량 원인 분석 결과에 따라 최적 운영 조건 도출하는 기능을 제공합니다. - 복합 분석 : 3종류의 데이터(제어 로직/로그, 공정 데이터)를 모두 사용하여 공정 설비의 내부/외부 데이터를 복합적으로 분석하는 기술이며, 모든 공정 제어로직을 Graph 형태로 표현하고 AI 모델링의 과정을 거쳐 분석합니다. 과거의 이상 발생 시점을 재현하여 설비 상태를 진단하고 예지보전 기능을 제공합니다. 나. 주요제품 ■ 통합디지털제조(UDM; Unified Digital Manufacturing) 플랫폼 - 설계 단계에서 제어로직 표준화, 제어설계 오류검출을 위한 (1) PLC eXpert - 시운전, 운영, 지능화 단계에서 설비진단 및 예지보전을 위한 (2) OPTRA Black-box - 운영
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단계에서 실시간 공정 운영 모니터링, 이상 추적을 위한 (3) OPTRA Tracker - 지능화 단계에서 공정 AI 분석, 최적 운영조건 도출을 위한 (4) UXIM Analyzer plc expert (제어로직 표준화, 제어설계 오류검출).jpg PLC eXpert (제어로직 표준화, 제어설계 오류검출) PLC eXpert 제품은 제어로직의 표준화 여부와 제어설계 상의 오류를 검출하는데 사용할 수 있습니다. 본 제품은 공정의 제어프로그램 설계가 정해진 규칙/흐름 등에 의해 잘 설계되었는지 점검(검도)하기 위해 사용합니다. 또한, 계속해서 변경되는 제어설계 변경 이력을 관리하고자 할 때 사용하여 기존 버전과 비교하여 개선점을 도출할 수 있습니다. 제어프로그램의 버전 뿐만 아니라, 현장 하드웨어와 제어프로그램 간의 동기화 또한 필요한데 본 제품을 통해 관리가 가능합니다.본 제품은 크게 자동 원 클릭 검도와 수동 로직 검도 기능을 제공합니다. 자동 원 클릭 검도는 사용자가 별도의 설정을 하지 않더라도 한 번의 클릭으로 이중코일, 임시점점, 운전준비, 셋/리셋 등 접점에 대해 검증하고, 실제 I/O, 태그 표준화 여부를 확인하여 최종 분석 결과를 보고서로 출력합니다. 수동 로직 검도는 일부 사용자의 설정이 필요하며, 기존과 신규 래더 비교, 이상/필수 조건 검증, 변경이력 관리, 비상정지, FB(Function Block) 접점 관리 등의 기능을 수행합니다. 본 제품은 현장의 제어기에 1:1로 직접 연결하여 사용하며, 현장 운영 상황과 관계없이 On-line, Off-line 모든 상태에서 데이터를 취득하는 것이 가능합니다. optra black-box (설비진단, 예지보전).jpg OPTRA Black-Box (설비진단, 예지보전) OPTRA Black-Box 제품의 핵심 기능은 설비 고장검증 및 분석입니다. 자동화 설비를 대상으로 실시간 블랙박스 녹화 및 이벤트 시점 저장을 통해 설비 관리자에게 고장 시점의 제어프로그램, 제어신호, 영상을 동기화하여 운영재현 및 이상원인 파악 활동을 지원합니다. 운영 중인 라인에서 설비가 불특정 상황마다 정지하는 경우, 발생 빈도가 적지만 발생하게 되면 고질적인 문제를 야기하고, 원인이 불명확하여 설비를 보전하기에 어려움이 있습니다. 본 제품을 적용하면 이상이 발생한 시점을 반복 재현하며 원인을 직접 파악해보고 설비보전 의사결정에 결과를 활용할 수 있습니다. 사전 보전을 통해 중대 비가동을 사전에 예방할 수 있어 설비 안정성을 보장하고, 공정 생산성을 향상시킵니다.본 제품은 운영재현 블랙박스, 설비동작 추이분석, 비가동 알람분석의 3가지 기능을 제공합니다. 운영재현 기능은 과거에 발생한 이상 시점을 자동으로 녹화하고, 재현하기 위한 기능이고, 더 나아가 설비의 상태를 스스로 진단하는 설비동작 추이분석 기능을 통해 예방정비를 진행할 때 분석 결과를 활용할 수 있습니다. optra tracker (실시간 공정 운영 모니터링, 이상추적).jpg OPTRA Tracker (실시간 공정 운영 모니터링, 이상추적) OPTRA Tracker 제품은 공정 운영에서의 설비 실시간 모니터링 및 이상 원인 추적을 위한 솔루션입니다. 자동화 설비에 대해 실시간 모니터링을 통해 생산성 향상을 위한 KPI 관리 기능을 기본적으로 제공하며, 설비 이상 발생 시 제어프로그램 자동 분석/추적을 통한 실질적인 이상 원인을 도출하고, 이에 대한 통계 결과 보고서 기능을 제공합니다. 이를 통해 현장에서 작업자/관리자의 신속/정확한 비 가동 인지 및 개선 활동이 가능하며, 설비 생산성 향상을 위한 보전업무를 지원합니다. 운영중인 공정에서는 데이터를 기반으로 운영 현황을 한눈에 확인하고자 하는 니즈가 있습니다. 실제 데이터를 기반으로 운영 현황을 파악해야 작업 지시, 출하 관리 등의 제조 업무가 수월하게 진행할 수 있습니다. 추가로, 공정 이상이 발생하게 되면, 단순 모니터링 수준으로는 원인을 파악할 수 없고, 결국 보전 전문가를 투입하여 비가동의 상세 원인을 진단해야 하는데 이 과정은 시간과 비용이 매우
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낭비됩니다. 이에 본 제품을 적용하면 모든 공정 데이터를 Database에 이력화 하며 운영 현황을 가시화하여 효율적인 공정 관리가 가능하도록 합니다. 또한, 공정 이상 발생 시에 원인을 추적하여 설비 보전 Point를 자동으로 찾아내기 때문에 공정 가동률을 향상시킬 수 있습니다.(4) UXIM Analyzer uxim analyzer (공정 ai 분석, 최적 운영조건 도출).jpg UXIM Analyzer (공정 AI 분석, 최적 운영조건 도출) UXIM Analyzer 제품은 표준화된 분석 프로세스, 통계 분석, 구역화 알고리즘, 머신 러닝 및 딥러닝 알고리즘, AutoML 서비스를 제공하여 도메인 문제를 해결할 수 있는 최적의 모델을 생성하기 위한 AI 분석기와 분석기를 통해 생성된 AI 모델을 활용하여 실시간 AI 기반 모니터링 서비스를 제공하는 AI 모니터링 기능으로 구성되어 있습니다. 제조 현장에서는 표준화된 분석 프로세스의 부재로 인해 분석과정에서의 불필요한 시간 소요가 발생하고, 데이터 분석가의 현장 도메인 부족이나, 현장 작업자의 AI 분석 지식 부족으로 인해 데이터 분석 작업의 효율성이 감소하는 문제가 존재합니다. 이에 본 제품은 데이터 분석 전문가의 역할을 최소화하며 제조 현장의 특성을 반영하는 자동화된 분석 기능을 제공합니다. 데이터 수집/가공/전처리, 특징 추출/선정, 모델 훈련/평가 AI 분석 일련의 과정을 체계화합니다. 공정의 내부 특성(제어기)과 외부 특성(센서)을 연동하여 종합적으로 판단하여 데이터에 대한 인사이트를 신속하게 도출하고, 간편한 데이터 분석이 가능합니다. 본 제품을 적용하면 최적 조건 예측에 의한 공정 자율운영이 가능하고, 현장에서 단순하게 수집 수준에 머물러 있는 데이터를 활용하여 고부가가치를 창출할 수 있으며, 품질에 영향을 주는 요소를 파악하여 품질 개선 활동에 기여합니다. 다. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사의 제품은 정해진 가격 기준에 따라 판매되고 있으나, 프로젝트를 통해 기존 제품에 추가 개발하는 경우, 데이터 수집을 위한 추가 개발이 진행되는 경우와 같이 개발비와 함께 산정되는 경우가 많습니다. 또한, 거래처의 거래 실적이나 규모에 따라서 가격이 다소 차이가 있습니다. 따라서, 가격변동추이를 파악하기 어렵습니다. 라. 주요 제품 등의 관련 각종 산업표준 제품 판매 과정에서 필수적으로 요구되는 산업표준 등은 존재하지 않으며, 다만 소프트웨어의 품질을 보증하기 위한 공인시험성적서 등을 보유하고 있습니다. 마. 주요 제품 등의 관련 소비자 불만사항 등 납품하는 소프트웨어와 하드웨어에 대해 사용 중 발생하는 오류 등에 대해 유지보수계약을 통해 즉시 대응하고 있고, 제품별 고객사 대응 조직을 갖추고 있습니다.- 무상유지보수 : 납품일로부터 1년간- 유상유지보수 : 무상유지보수 기간이 종료된 후 고객사별 계약내용에 따라 요율 적용
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항당사가 이사의 경영 진단 및 분석 의견으로 기재한 사항은 본 사업보고서 작성 시점에서의 재무상태에 대한 당사의 견해를 나타낸 것입니다. 동 예측정보는 미래의 경영환경과 관련된 다양한 요소에 근거하고 있으며, 불확실성이 내포되어 있습니다. 또한예측정보는 당사가 합리적이라고 판단하거나 일정한 전제를 기준으로 예측한 것이며허위 기재나 중요시한 기재 사항 누락이 없다고 판단하고 있으나, 예측정보와 실제 결과간 중대한 차이가 발생할 가능성이 있는 점에 대해 사전에 양해를 구합니다. 이러한 중요 차이를 유발하는 요인은 회사의 경영 결과 등의 내부환경에 따른 요인과 외부환경에 관한 요인 및 기타 요인이 포함되어 있습니다.따라서, 전술한 주의 사항은 본 사업보고서에 기재하는 모든 예측정보에 대해 적용되는 것이며, 당사가 본 사업보고서 작성 시점에 예측하는 결과의 달성 및 미래 실적을 보증하는 것은 아닙니다. 회사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 본 사업보고서에 기재된 예측정보는 본 사업보고서 작성 당시 시점의 것이기 때문에 당사는 본 사업보고서 작성 이후에 발생하는 위험요인이나 예측정보를 갱신할 예정이 없음에 유의하여 주시기 바랍니다. 2. 개요주식회사 유디엠텍 이사회는 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지 제18기 사업연도의 회계 및 업무에 대한 경영진단을 실시하여 다음과 같이 진단한 의견을제출합니다.회사의 경영에 대한 전반적인 사항을 파악하기 위하여 장부와 관계서류를 열람하고 재무제표 및 동 부속명세서에 대해서도 면밀히 검토하였습니다. 경영진단을 위하여 필요하다고 인정되는 서류에 대한 보고를 받았으며, 중요한 업무에 관한 서류를 열람하고 그내용을 면밀히 검토하는 등 적정한 방법을 사용하여 회사경영에 대한 내용을 파악하였습니다. 당사의 주요 사업은 기계어처리 기술을 개발, 고도화하여 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, 자동화시스템 제조 분야의 AI 분석 플랫폼(AI솔루션), 스마트 팩토리 등의 영역에서 관련 소프트웨어와 서비스 및 시스템을 제공하고 있습니다. 현재까지 적용된 주요 산업분야는 자동차, 2차전지, 전기/전자 영역이 있으며, 당사의 기술과 제품은 자동화 시스템이 운영되는 모든 제조 및 비제조 분야에 활용할 수 있습니다. 당사는 2007년 설립이래로, 약 17여년간 원천기술 확보에 힘썼으며 보유한 기술을바탕으로 끊임없이 성장해왔습니다. 당사는 그 기술성과 잠재력을 인정 받아 2024년 11월 20일에 코스닥시장에 상장하였으며, 향후 자동화시스템 AI 솔루션 전문기업으로 도약하기 위한 발판을 마련했습니다.2024연도 매출액은 개별기준 약 61억원으로 2023연도 매출액 약 74억원에 비하여 약 18%정도 감소하였습니다. 주요 제품별 경영성과를 살펴보면, 자동화시스템 AI 솔루션 제품 매출이 전년도 대비 22.7% 감소되었고, 용역 매출은 4.4% 증가하였습니다. 2025년에도 글로벌 관세전쟁, 지정학적 갈등 고조 등 세계 경제의 불확실성이 상존할 것으로 전망되는 가운데, AI산업의 경쟁 심화는 당사에 위협이 될 것으로 보입니다. 하지만 당사는 이를 기회로 삼아, 끊임없는 혁신과 철저한 준비를 통하여 실적 개선과 미래기회 선점에 총력을 기울이겠습니다. 3. 재무상태 및 영업실적가. 재무상태(개별기준) (단위: 원) 과목 제 18(당)기말 제 17(전)기말 증감 증감률 유동자산 당좌자산 재고자산 비유동자산 유형자산 무형자산 기타비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 자본잉여금 기타자본 이익잉여금(결손금) 자본총계 자산과 부채 총계는 각각 개별기준으로 약 181억원, 51억원으로 전년대비 자산총계는 약 173%(약 98억원) 증가하였고, 부채총계는 약 16%(약 9억원) 증가하였으며, 자본은 약 130억원으로 전년대비 약 157%(약 89억원) 증가하였습니다.나.
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영업실적(개별기준) (단위: 원) 과 목 제 18(당)기 제 17(전)기 증감 증감률 Ⅰ.매출액 Ⅱ.매출원가 Ⅲ.매출총이익 Ⅳ.영업이익 Ⅴ.법인세차감전순이익 Ⅶ.당기순이익 당사의 2024년 영업실적은 개별기준 매출액이 약 61억원으로 전년대비 약 23.7%(약 -13.4억) 감소하였고, 영업이익은 약 20억원 손실로 전년대비 손실 폭이 38.1% 확대되었습니다.2차전지 등 전방산업의 투자 축소 로 쉽지 않은 영업활동 여건으로 인 해, 당사의 전체 매출이 감소하였으며, 전년대비 경상연구개발비 증가로 인해 영업적자로 적자 전환하였습니다. 또한 법인세차감전순이익 및 당기순이익은 상장을 위한 스팩합병 비용 약 33억 지급으로 인해 손실이 발생하였습니다. 다. 주요 경영지표경영진 및 일반적인 투자자들이 회사의 현황을 살펴볼 수 있는 주요 재무지표는 다음과 같습니다. 구 분 산 식 비 율 당기(2024년) 전기(2023년) 전전기(2022년) 유동비율 유동자산/유동부채×100 부채비율 부채총계/자기자본×100 자기자본순이익률 당기순이익/자기자본×100 매출액영업이익률 영업이익/매출액×100 총자산증가율 당기말총자산/전기말총자산 ×100-100 4. 유동성 및 자금조달과 지출가. 유동성에 관한 사항(1) 현금 및 현금성 자산 현황 (단위: 원) 구분 제 18(당)기 제 17(전)기 증감 증감률 현금및현금성자산 당사는 유동성 위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고 현금유출 예산과 실제현금유출액을 지속적으로 분석ㆍ검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 경영진은 영업활동으로 인한 현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다.(2) 현금 흐름 (단위: 천원) 구 분 제 18(당)기 제 17(전)기 증감 증감률 영업활동으로 인한 현금흐름 투자활동으로 인한 현금흐름 재무활동으로 인한 현금흐름 현금및현금성자산의 순증가 현금및현금성자산의 환율변동효과 기초 현금및현금성자산 기말 현금및현금성자산 나. 자금조달에 관한 사항(1) 차입금 현황(가) 차입금의 내역 (1) 당기말과 전기말 현재 단기차입금의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 차입처 이자율 만기일 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 (주)우리은행 합계 (*) 당사는 상기 차입금과 관련하여 특수관계자에게 지급보증을 제공받고 있습니다(주석 34, 35 참조). (2) 당기말과 전기말 현재 장기차입금의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 차입처 내역 이자율 만기일 제 18(당) 기말 제 17(전) 기말 (주)우리은행 시설자금(*1,2) 일반대출(*2) 기타정책금리+1.2% 소계 차감 : 유동성장기차입금 차감 후 잔액 (*1) 2018년 4월 30일에 3년거치 5년분할 상환조건으로 동 차입금을 차입하였습니다. 당사는 상기 차입금과 관련하여 특수관계자에게 지급보증을 제공받고 있습니다(주석 34, 35 참조). (*2) 당사는 상기 차입금과 관련하여 유형자산을 담보로 제공하고 있습니다(주석 35 참조). (3) 당기말 현재 당사의 장기차입금의 상환계획은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 연도별 금액 합계 (나) 전환사채의 내역 (1) 당기말과 전기말 현재 전환사채의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기 제 17(전) 기 전환사채(비유동) 전환권조정 합계 피합병회사인 대신밸런스제13호기업인수목적 주식회사가 발행한 것을 회사가 승계하였습니다. (주석 38 참조)(2) 전환사채의 발행조건 및 전환에 관한 주요사항은 다음과 같습니다. 구분 내용 사채의 명칭 제1회 무보증 사모 전환사채 사채의 종류 기명식 무이권부 무보증 사모 전환사채 사채의 액면금액 발행일 2022년 7월 12일 만기일 2027년 7월 12일 표면이자율 만기보장수익률 전환으로 인하여 발행할 주식의 종류 기명식 보통주식 전환가격(*) 액면가 100원을 기준으로 주당 1,333원(저가 전환사채 및 신주인수권부사채 발행, 유상증자 및 무상증자, 주식배당, 준비금의 자본전입 등에 의하여 필요시 전환가격 조정함) 전환청구기간
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2022년 8월 12일부터 2027년 7월 11일까지 (*) 합병비율로 조정된 당사의 전환가격입니다. (3) 당기와 전기 중 전환사채의 변동내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 제 18(당) 기 제 17(전) 기 기초 합병 상각 기말 (마) 파생상품 파생상품은 최초 인식시 계약일의 공정가치로 측정하며, 위험회피수단으로 지정되어위험회피에 효과적인 파생상품을 제외한 모든 파생상품은 후속적으로 매 보고기간 말의 공정가치로 측정하고 평가손익은 당기손익으로 인식하고 있습니다. (바) 당사는 차입금과 관련하여 토지와 건물을 담보로 제공하고 있습니다. 상세내역은 재무제표 주석을 참고하시기 바랍니다.(2) 제3자배정 유상증자를 통한 자금조달당사는 보고기간 종료일 현재 해당사항 없습니다. 5. 부외거래당사는 보고기간 종료일 현재 해당사항 없으며, 재무에 관한 사항중 재무제표 주석사항을 참고하여 주시기 바랍니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 당사는 2024년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제 ·개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다. 1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동ㆍ비유동분류, 약정사항이 있는 비유동부채개정 기준서에서는 채무자가 보고기간말에 채무관련 계약사항(약정사항)을 준수한다면, 채무자에게 부채의 결제를 연기할 권리가 있다는 것을 명확히 하고, 부채의 결제 연기 가능성과 경영진의 기대는 부채의 유동성 분류에 영향을 미치지 않으며, 부채는현금 이전, 재화나 용역 제공 및 기업 자신의 지분상품 이전을 통해 결제됨을 명확히 하였습니다.또한, 개정 기준서에서는 약정사항을 준수해야 부채의 결제를 연기할 수 있는 경우,해당 부채의 유동ㆍ비유동 분류 시 약정사항의 준수 시점을 고려하여야 하고, 보고기간 이후 12개월 이내 약정사항을 준수해야 하는 부채가 보고기간말 현재 비유동부채로 분류된 경우, 12개월 이내 부채가 상환될 수 있는 위험에 관한 정보를 주석에 공시하도록 하였습니다.해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. 2) 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채개정 기준서에서는 판매후리스에서 생기는 리스부채를 후속적으로 측정할 때 계속보유 사용권에 대해서는 차손익을 인식하지 않도록 리스부채와 리스료를 산정하고, 이후 그 리스료와 실제 지급액과의 차이는 당기손익으로 인식하도록 하였습니다.해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. 3) 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표' 및 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 공급자금융약정에 대한 정보 공시 개정 기준서에서는 기업의 부채와 현금흐름에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 재무활동에서 생기는 부채의 변동 공시에 기업이 참여한 공급자금융약정에 대한 정보를 구분하여 공시한다는 점을 명확히 하였습니다. 또한, 금융상품의 유동성위험에 대한 공시를 할 때 고려할 수 있는 그 밖의 요소로서 '공급자금융약정'을 추가하고 위험집중에 대한 양적 공시의 예시로 포함하였습니다.해당 기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. 상세사항은 동 공시서류의 "Ⅲ. 재무에 관한 사항- 재무제표 주석"을 참고하시기 바랍니다.나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항 환경 관련 제재사항이나 행정조치 등에 관한 사항은 'XI. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항'의 '3. 제재 등과 관련된 사항'을 참고하시기 바랍니다. 당사의 경우, 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 법규상의 규제에 관한 사항당사는 보고기간 종료일 현재 해당사항 없습니다.라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항 당사의 주요 파생상품 및 위험관리정책은 'II. 사업의 내용'의 '5. 위험관리 및 파생거래'와 'Ⅲ. 재무에 관한 사항'의 '5. 재무제표 주석'을 참고하시기 바랍니다.
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II. 사업의 내용 본 보고서 내용 중 당사가 영위하는 사업과 관련한 주요 용어는 아래와 같습니다. 용어 정의 아미노산 생명현상 유지에 중요한 단백질 분자의 기본 구성단위로서 분자 내에 아미노기 (-NH2)와 카르복실기 (-COOH)를 가지는 유기 화합물. 20 여종의 아미노산이 각기 다른 모양으로 결합하여 다양한 종류의 펩타이드와 단백질을 만들어냄 펩타이드 (Peptide) 두 개 이상의 아미노산이 특정한 순서로 연결된 형태의 물질로서 아미노산분자의 카르복실기 (-COOH)와 아미노기 (-NH2)의 축합반응에 의해 물 한분자가 제거된 사슬 (chain) 모양의 분자 결합체 단백질 (Protein) 지구상에 존재하는 모든 생물의 생명현상을 유지하는 거대분자 유기물. 일반적으로 분자 크기에 있어 아미노산 50개 이하로 구성된 경우 펩타이드로 명명하고, 50개 이상의 아미노산으로 구성된 경우 단백질로 일컬어 짐 우수의약품 제조관리제도 의약품의 안전성 (safety)과 유효성 (efficacy)을 보증하는 국가 인정 시스템으로 우수의약품의 제조/관리 제도를 말함. 국가별로 정부산하 기관으로 관리/감독 기관이 설립되어 있음 고체상 펩타이드 합성 (SPPS) 펩타이드를 화학적 방법으로 제조하기 위한 표준 화학 합성법으로, 인간 및 식물 유래 펩타이드 호르몬 계열의 화학적 합성, D-아미노산을 포함하는 비천연 펩타이드의 화학적 합성을 가능하게 함. 고체상 고분자 (폴리 스티렌, 폴리 아크릴 아마이드)에 아미노산을 순차적으로 결합시켜 목적으로 하는 펩타이드를 화학적 방법으로 합성함 용액상 펩타이드 합성 (LPPS) 펩타이드 화학 합성방법의 하나로서 목적으로 하는 펩타이드 합성에 비교적 긴 시간이 소요되나 합성 단계별 불순물 제거에 유리한 장점을 가짐 커플링 시약 펩타이드 화학합성의 축합반응에 사용하는 반응시약 임 불순물 펩타이드 소재의 화학합성 과정에서 생성되는 부산물이나 제품 보존기간 중 광분해 등으로 생성되는 분해산물을 통칭하며 주성분과 화학구조가 유사하여 제품 품질 유지에 중요한 요소임 품목허가(품목신고) 의약품 제조를 업으로 하려는 자는 식품의약품안전처장의 허가를 받아야 하고 품목별로 제조시설, 안정성, 제조방법, 시험 성적서 및 분석방법, 밸리데이션 자료들을 식약처에 제출하여 안전성과 유효성을 검증 받아 제조 및 판매를 위한 허가 제도 GMP Good Manufacturing Practice (우수 의약품 제조시설). 의약품의 안전성과 유효성을 제조 및 품질 면에서 국가가 인증하는 우수 의약품 제조 및 품질관리 기준 CDMO Contract Development and Manufacturing Organization(위탁개발생산). 타 제약회사 및 신약개발 회사로부터 위탁 받은 제품을 대행 생산해 주는 GMP 시설을 보유한 제조전문기업 API Active Pharmaceutical Ingredients (원료의약품). 신약 및 복제 의약품의 제조에 사용되는 의약품 핵심 원료 소재의 총칭 완제의약품 질병 치료용 핵심물질을 포함하고 일정한 제형으로 제조된 의약품 CMC Chemistry, Manufacturing and Controls (의약품의 화학, 제조, 품질관리). 의약품의 화학적 제조방법, 물리화학적 특성, 제품 품질관리 기준 등을 국제 규격에 맞게 설정하는 일종의 제품 규격서 DMF Drug Master File (원료의약품 등록). 원료 의약품 생산 시 생산설비, 제조공정, 제품포장, 저장방법 및 공정에 사용된 모든 물질의 기준 규격 등에 관한 상세한 자료 신약 화학구조나 물질조성이 새로운 인체 질병 치료용 신물질 또는 이와 같은 신물질을 유효성분으로 함유한 복합제제 의약품 신약후보물질 질병과 관련된 단백질(약물 타겟)의 기능을 조절하는 물질을 찾은 후 동물, 독성, 약물 체내동태 등을 평가하여 임상 개발 가치가 있는 물질로 선정하는 일련의 과정을 의미함. 미충족의학적수요 Unmet Medical Needs. 의료 전문가의 판단 기준으로 특정 질병에 대해 새로운 약물 개발의 필요성이 요구되지만 현재 적절한