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통해 인류의 건강과 행복에 기여하는 기업으로 자리매김하겠습니다. 2) 연구개발 담당조직 (1) 연구개발 조직 개요당사는 AG R 센터를 운영하고 있으며, 그 현황은 다음과 같습니다. 구분 구성 주요 업무 AG R 센터 연구본부 제제연구실 의약품 제형 개발 분석연구실 신규 의약품 개발 및 분석평가 바이오연구실 바이오신약 연구개발 R 연구 품질시스템 보증 및 연구지원 개발본부 개발실 신규 의약품 기획 및 인허가 관리 임상실 임상 및 안전성 관리 (2) 연구개발 인력 현황 (단위 : 명) 구분 인원 박 사 석 사 기 타 합 계 AG R 센터 연구본부 개발본부 합 계 (3) 핵심 연구인력 당사의 핵심 연구인력은 다음과 같습니다. 직 위 성 명 담당업무 주요 경력 이사 김민수 연구 총괄 - 중앙대학교 약학 박사- 종근당 (2016.05 ~ 2022.07)- 현) 안국약품 연구본부 이사(2022.09) 이사 정세영 개발 총괄 - 경희대학교 약학 석사- 현) 안국약품 개발본부 이사(2003.08) 3) 연구개발비용 (1) 연구개발비용 현황 (연결재무제표 기준) (단위 : 천원) 과 목 제67기 제66기 제65기 연 구 재 료 비 인 건 비 감 가 상 각 비 위 탁 용 역 비 기 타 연구개발비용 소계 (정부보조금) 연구개발비용 총계 회계처리 경상연구개발비 제조경비 개발비(무형자산) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 주1) 상기 연구개발비용 현황은 연결재무제표 기준입니다.주2) '연구개발비용 소계'는 정부보조금 차감 전 연구개발비용 지출 총액, '연구개발비용 총계'는 정부보조금 차감 후의 합계액 기준으로 작성되었습니다.주3) 연구개발비율은 정부보조금을 차감한 후의 '연구개발비용 총계'를 기준으로 산정하였습니다. (2) 연구개발비용 현황 (별도재무제표 기준) (단위 : 천원) 과 목 제67기 제66기 제65기 연 구 재 료 비 인 건 비 감 가 상 각 비 위 탁 용 역 비 기 타 연구개발비용 소계 (정부보조금) 연구개발비용 총계 회계처리 경상연구개발비 제조경비 개발비(무형자산) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 주1) 상기 연구개발비용 현황은 별도재무제표 기준입니다.주2) '연구개발비용 소계'는 정부보조금 차감 전 연구개발비용 지출 총액, '연구개발비용 총계'는 정부보조금 차감 후의 합계액 기준으로 작성되었습니다.주3) 연구개발비율은 정부보조금을 차감한 후의 '연구개발비용 총계'를 기준으로 산정하였습니다. 4) 연구개발실적(1) 연구개발 진행 현황 및 향후계획사업보고서일 현재 당사가 연구개발 진행 중인 신약(개량신약, 복제약 등 포함)의 현황은 다음과 같습니다. 구 분 품 목 적응증 연구시작일 현재 진행단계 단계(국가) 승인일 바이오 신약 AMD 노인성황반변성 2019년 전임상 화학합성 개량신약 신약 제네릭 AG-1705 심혈관계 2017년 임상3상(한국) AG-2001 호흡기계 2020년 전임상 완료 AG-2202 소화기계 2022년 임상1상 완료 AG-2203 호흡기계 2022년 임상1상(한국) AG-2303 비뇨기계 2023년 연구중 AG-2304 심혈관계 2023년 임상3상(한국) AG-2401 대사성 질환 2024년 연구중 AG-2411 심혈관계 2024년 연구중 1. 연구과제: AMD 구 분 바이오신약 적응증 노인성황반변성 작용기전 인공항체 제품의특성 서로 다른 기전의 이중 레피바디를 통해 기존제품차별화 진행경과 전임상 향후계획 임상1상 경쟁제품 관련논문등 시장규모 2018년 글로벌 기준 약 $4,716M 공동개발 2. 연구과제: AG-1705 구 분 개량신약 적응증 에스-암로디핀과 발사르탄으로 적절하게 조절되지 않는 본태성고혈압 작용기전 레보살탄 삼제복합제 제품의특성 진행경과 임상3상 향후계획 허가 경쟁제품 암로디핀+피마살탄+히드로클로로치아지드암로디핀+텔미살탄+클로르탈리돈 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 1,000억원 기타사항 3. 연구과제: AG-2001 구 분 개량신약 적응증 미기재 작용기전 제품의특성 진행경과 전임상 완료 향후계획 임상 경쟁제품 관련논문등
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시장규모 국내 기준 약 1,000억원 기타사항 4. 연구과제: AG-2202 구 분 제네릭 적응증 위궤양, 위식도역류질환 치료제 작용기전 제품의특성 진행경과 임상1상 완료 향후계획 허가 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 1,500억원 기타사항 5. 연구과제: AG-2203 구 분 개량신약 적응증 호흡기치료제 작용기전 제품의특성 진행경과 임상1상 향후계획 임상3상 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 1,500억원 기타사항 6. 연구과제: AG-2303 구 분 제네릭 적응증 미기재 작용기전 제품의특성 진행경과 연구중 향후계획 임상1상 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 3,000억원 기타사항 7. 연구과제: AG-2304 구 분 개량신약 적응증 미기재 작용기전 제품의특성 진행경과 임상3상 향후계획 허가 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 2,000억원 기타사항 8. 연구과제: AG-2401 구 분 개량신약 적응증 미기재 작용기전 제품의특성 진행경과 연구중 향후계획 임상1상 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 1,500억원 기타사항 9. 연구과제: AG-2411 구 분 제네릭 적응증 미기재 작용기전 제품의특성 진행경과 연구중 향후계획 임상1상 경쟁제품 관련논문등 시장규모 국내 기준 약 500억원 기타사항 주1) 연구과제 내용 중 미기재 내용은 대외비이며, 관련내용을 공시할 경우 회사 연구 개발 전략노출 등 영업에 손실을 초래할 가능성이 있어 기재를 생략하였습니다. (2) 연구개발 완료 실적사업보고서일 현재 개발이 완료된 신약(개량신약, 복제약 등 포함)의 현황은다음과 같습니다. 구 분 품 목 적응증 개발완료일 현재 현황 비 고 화학합성 신약 루파핀 비염/두드러기 국내 판매중 개량제품 레보텐션 고혈압 국내 판매중 레토프라정 위궤양 국내 판매중 신규 함량 추가발매(2014.04) 신규 적응증 추가(2016.11) 레보살탄정 고혈압 국내 판매중 레보모스정 고혈압 국내 판매중 비노스토발포정 골다공증 국내 판매중 슈바젯정 고지혈 국내 판매중 페바로에프캡슐 고지혈 국내 판매중 페바로젯정 고지혈 국내 판매중 콕스투플러스정 골관절염 국내 판매중 제네릭 휴메가연질캡슐 고지혈 국내 판매중 신규 함량 추가발매(2020) 그래서산 발기부전 국내 판매중 애니팬정 류마티스/염증 국내 판매중 신규 함량 추가발매 하루큐어캡슐 전립선비대 국내 판매중 폴락스산 변비 국내 판매중 신규 함량 추가발매 에이브스정 당뇨 국내 판매중 리포젯정 고지혈 국내 판매중 에이테넬정 당뇨 국내 판매중 에이테넬엠서방정 당뇨 국내 판매중 에이다파정 당뇨 국내 판매중 카노앤정 뇌기능 개선 국내 판매중 에이브스메트정 당뇨 국내 판매중 신규 함량 추가발매 천연물 천연물신약 시네츄라 기침/가래 국내 판매중 신규 적응증 추가(2021.04) 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황 종류 명칭 및 내용 등록일 종료예정일 관련품목 근거법령 투입인원 상용화여부 기대효과 특허권 테오브로민 함유 서방성정제 애니코프서방정 특허법 개발완료 특허권 기침 치료용 조성물 애니코프 특허법 개발완료 특허권 고순도의３,７―디메틸―３, ７―디하이드로―１Ｈ―퓨린―２，６－디온의 제조방법 애니코프 특허법 개발완료 특허권 테오브로민의 서방성 과립제 및 그 제조방법 애니코프세립 특허법 개발완료 특허권 염산 알푸조신 함유 서방성 정제 잘트린XL정 특허법 개발완료 특허권 트리메부틴 함유 서방성 정제 애니틴서방정 특허법 개발완료 특허권 아세클로페낙 함유 방출제어형 정제 아세페낙CR정 특허법 개발완료 특허권 복용순응도가 향상된 서방성 당뇨병 치료용 복합제제 및 이의 제조방법 메트로민 복합 특허법 개발중 특허권 위장질환 치료용 삼중층 정제 개스포린에프정 특허법 개발완료 특허권 베포타스틴 함유 방출제어형 정제 베포타스틴 특허법 개발완료 특허권 실로스타졸 함유 서방출성 정제 실로스타졸CR정 특허법 개발완료 특허권 텔미사르탄과 암로디핀을 포함하는 단층 복합정제 및 이의 제조방법 텔미사르탄 특허법 개발완료 특허권 １１β－ＨＳＤ１ 효소의 억제활성을 갖는 신규한 화합물 또는 이의 약학적으로 허용
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가능한 염,이의 제조 방법 및 이를 유효성분으로 함유하는 약학적 조성물 UAI-101 특허법 개발중 새로운 기전의 안전한 당뇨치료제 개발 특허권 11-베타-ＨＳＤ1 효소의 억제활성을 갖는 신규 유도체, 이의 제조방법 및 이를 유효성분으로 함유하는 약학적 조성물 UAI-101 특허법 개발중 새로운 기전의 안전한 당뇨치료제 개발 특허권 고광학순도의 키랄 카베딜롤의 제조방법 키랄 카베딜롤 특허법 개발완료 특허권 생약 추출물을 함유하는 호흡기질환 예방 및 치료용 조성물 시네츄라 특허법 개발완료 특허권 혼합 생약 추출물을 함유하는 약학적 조성물 시네츄라 특허법 개발완료 특허권 황련 추출물을 유효성분으로 함유하는 호흡기 질환의 예방 및 치료용 조성물 시네츄라 특허법 개발완료 특허권 생약 추출물을 함유하는 신장염 질환 예방 또는 치료용 약학 조성물 NRF803 특허법 개발중 천연물을 이용한 신장염 질환 치료용 조성물 개발 특허권 치주질환 예방 또는 치료용 생약 조성물 AK903 특허법 개발중 천연물을 이용한 치주질환 예방 및 치료용 생약조성물 개발 특허권 천마 추출물을 포함하는 통증 완화 또는 치료제 AG10 특허법 개발중 특허권 혼합 생약 추출물을 함유하는 호흡기 질환 예방 또는 치료용 약학적 조성물 AG-1301 특허법 개발중 특허권 황금 추출물을 포함하는 통증 완화 또는 치료제 황금추출물 특허법 개발중 특허권 여우구슬 추출물 및 이로부터 분리된 화합물을 유효성분으로 함유하는 엔테로 바이러스 또는 콕사키 바이러스 관련 질환의 예방 및 치료용 조성물 여우구슬 특허법 개발중 나. 시장여건 및 영업의 개황 1) 산업의 특성 제약산업은 생명을 구하고 질병을 치료하는 고도의 기술을 요하는 첨단 부가가치 산업으로서, 우수한 인적자원이 풍부한 우리나라에 적합한 산업입니다. 경기 측면에서도 수요탄력성은 낮고 경제 흐름의 영향을 덜 받는 안정적인 산업적 특성을 가지고 있습니다. 또한, 국민의 건강과 직결된 산업이기 때문에 정부에서 의약품의 허가와 보험 약가등재 뿐만 아니라 생산, 유통, 판매에 이르기까지 타 산업에 비해 그 과정이 매우 엄격하게 관리되고 통제되고 있는 특성이 있습니다. 2) 산업의 성장성 (단위 : 십억원) 구분 의약품 등 총생산액 제조업 GDP GDP 제조업 GDP 대비(%) GDP 대비(%) 2015년 2016년 2017년 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 2023년 주1) 자료원 : 식품의약품안전처 2024년 식품의약품통계연보주2) 의약품 : 완제/원료 의약품 및 의약외품을 포함. 인구의 고령화 추세와 더불어 건강보험공단의 4대 중증 질환 보장강화 등의 영향으로 국내의약품시장의 성장은 향후 지속될 것으로 예상됩니다.산업에 속한 제약사들은 성장 정체를 극복하고 신성장 동력을 창출하기 위해 신약개발에 힘쓰고 있으며, 확보한 원천기술을 바탕으로 해외시장에 진출하려는 시도가 활발해지고 있는 추세 입니다. 3) 경기변동의 특성 및 계절성제약산업은 인간의 생명과 건강을 다루기 때문에 다른 소비측면보다 우선적으로 지출되어 타산업에 비해 경기 방어적 성격이 강하다고 할 수 있습니다. 일반의약품의 경우 경기 변동과 계절적 요인에 다소 영향을 받는 편이나, 전문의약품의 경우 인구 고령화 및 보건 의료서비스의 접근성 향상으로 수요는 지속적으로 증가할 것으로 보입니다. 4) 관련법령 또는 정부의 규제 등(1) 관계법령약사법, 우수의약품 제조기준(KGMP), 향 정신의약품 관리법, 마약법, 우수의약품 유통관리기준(KGSP) 등(2) 정부의 규제판매자 가격표시제(RPLS), 실거래가 상환제, 보험약가 규제, 포괄수가제 등 다. 국내외 시장여건 1) 시장의 안전성제약 시장은 고령화 인구 및 만성 질환 증가 등 요인으로 의약품의 수요는 꾸준한 성장세를 나타내고 있습니다. 의약품에 대한 수요는 경기변동에 크게 좌우되지 않으며 신규로 시장에 진입하여 경쟁하기에는 다소 어려움이 있는 점을 감안하면 시장의 안정성은 계속 유지될 것으로 전망됩니다. 2) 경쟁상황 국내 제약업계는 수백여개의 국내 제약사들과 자본력, 신약개발력,
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오리지날 의약품의 강점을 보유한 외국계 제약사들이 경쟁하고 있습니다. 최근에는 원료의약품, 신약개발, 바이오산업의 형태로 대기업의 진출이 가속화 되고 있습니다. 이러한 상황 속에서 각 질환군 및 성분시장별 점유율 확대를 위해 치열한 경쟁이 이루어 지고 있습니다. 3) 시장점유율 추이 (단위 : 백만원) 회 사 명 2023년 2022년 2021년 비고 안국약품 매출액 기준 종근당 대웅제약 한미약품 HK이노엔 JW중외제약 일동제약 동국제약 대원제약 주1) 출처 : 금융감독원 전자공시(별도재무제표 기준) 4) 회사의 경쟁우위 요소 당사는 시네츄라, 레보텐션 등 차별화된 의약품을 주력으로 하여 시장수요에 부합하는 다양한 의약품의 판매를 하고있습니다. 특히 진해거담제시장, 순환기계 시장에서 높은 시장점유율을 차지하고 있습니다. 5) 신규사업 등의 내용 및 전망 당사는 신규 사업에 대한 투자를 이어가고 있습니다. R 인프라를 통한 신약개발 및 연구대행에 관한 사업과 잠재력이 풍부한 바이오벤쳐 회사들과의 협업을 통해 새로운 성장동력 발굴에 최선을 다하고 있습니다. 6) 조직도 안국약품 조직도.jpg 안국약품 조직도
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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 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며, 이에 한하지 않습니다.당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다.결론적으로, 동 사업보고서상에, 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개요 2024년 제약산업은 정부 규제 강화, 약가 인하 압력, 글로벌 경기 침체 및 원료 공급 불안정 등 여러 어려움에 직면했습니다. 이러한 여건에서도 당사는 연결기준으로 매출 2,711억원, 영업이익 67억원으로 전년대비 매출은 16%, 영업이익은 32% 성장하는 성과를 이루었습니다. 당사는 매출성장을 위해 다양한 경영활동을 진행하였습니다. 자체 개발한 개량신약을 출시하여 매출 증대의 초석을 만들었으며, 제품의 수요와 공급의 불균형을 해소하기 위해 과감한 생산설비의 투자 및 생신인력의 확충을 추진하였습니다. 또한, 과천 신사옥 이전 및 R 확장을 통해 연구개발 역량을 강화하였습니다. 과천 R 차세대 개량신약 및 바이오신약 개발을 위한 최적의 연구 환경을 갖추었으며, 이를 통해 연구 역량을 강화하고, 바이오 벤처기업과의 공동연구 및 전략적 투자도 확대해 나가겠습니다. 당사는 지속 성장을 위한 안국 성장 Wheel 모델을 수립하였으며, 이를 바탕으로 1단계 양질의 다양한 의약품을 적시에 공급하여 고객 만족도를 높이고, 2단계 원가 절감을 통해 경쟁력을 확보하며, 3단계 차별화된 의약품을 지속적으로 공급하여 성장의 선순환을 만들어 나가겠습니다. 3. 재무상태 및 영업실적(연결기준) 가. 재무상태 1) 당사의 연결재무상태는 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 제66기 제66기 증감액 증감률 [유동자산] 현금및현금성자산 단기금융상품 당기손익-공정가치 측정 금융자산 매출채권 재고자산 기타금융자산 기타유동자산 당기법인세자산 [비유동자산] 당기손익-공정가치 측정 금융자산 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 장기금융상품 관계기업투자 유형자산 무형자산 투자부동산 기타금융자산 기타비유동자산 이연법인세자산 [자산총계] 유동부채 비유동부채 [부채총계] 자본금 자본잉여금 기타포괄손익 기타자본항목 이익잉여금 비지배지분 [자본총계] [부채와자본총계] 주1) 당기말 연결총자산은 전년대비 639억(26.8%) 증가한 3,025억원입니다. 자산의 주요 증가 원인은 과천신사옥 취득에 따른 유형자산 및 투자부동산의 증가 595억원 등입니다. 당기말 연결총부채는 전년대비 508억(25.5%) 증가한 1,377억원입니다. 부채의 주요 증가 원인은 과천신사옥 취득을 위한 장기차입금 증가 500억원등 입니다 나. 영업실적 1) 당사의 연결영업실적은 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 제67기 제66기 증감액 증감률
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II. 결손금처리액 III. 차기이월미처리결손금 24. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채 (1) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분 (단위: 천원) 구분 당기 전기 고객과의 계약에서 생기는 수익: 한 시점에 인식(*) 기간에 걸쳐 인식 합계 (*) 당사는 전기 중 공동기업인 오픈엣지스퀘어(주)에 당사가 개발하여 독점적으로 보유하고 있는 NCC NoC(Non-Cache Coherent Network-on-Chip) 및 관련된 일체의 지적재산권의 라이선스를 현물출자하고, 오픈엣지스퀘어(주)의 보통주 17,999,000천원을 취득하였는바, 동 금액을 한 시점에 인식하는 수익으로 인식하였습니다. (주석 12, 32 참조). (2) 고객과의 계약과 관련하여 인식한 자산과 부채 (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 반도체 IP 계약과 관련한 계약자산 계약부채 (3) 계약부채와 관련하여 인식한 수익 (단위: 천원) 구분 당기 전기 기초의 계약부채 잔액 중 당기에 인식한 수익 25. 영업비용 (1) 영업비용의 구성내역 (단위: 천원) 구분 당기 전기 급여 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 접대비 통신비 전력비 세금과공과 감가상각비 무형자산상각비 지급임차료 보험료 차량유지비 경상연구개발비 교육훈련비 소모품비 지급수수료 주식보상비용 광고선전비 건물관리비 기타 합계 (2) 경상연구개발비의 구성내역 (단위: 천원) 구분 당기 전기 급여 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 통신비 세금과공과 감가상각비 무형자산상각비 보험료 차량유지비 외주용역비 기술료 지급수수료 기타 정부보조금 합계 26. 기타수익과 기타비용 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 기타수익: 잡이익 합계 기타비용: 리스해지손실 잡손실 합계 27. 금융수익과 금융원가 금융수익과 금융원가의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 금융수익: 이자수익 외환차익 외화환산이익 당기손익-공정가치측정금융자산평가이익 파생상품평가이익 합계 금융비용: 이자비용 외환차손 외화환산손실 파생상품처분손실 합계 순금융원가(수익) 28. 법인세비용 (1) 법인세비용의 구성요소 (단위: 천원) 구분 당기 전기 당기법인세비용: 당기법인세 소계 이연법인세비용: 일시적차이 증감 기타포괄손익에 직접 반영된 이연법인세 소계 법인세비용 (2) 법인세비용차감전순이익(손실)과 법인세비용 간의 관계 (단위: 천원) 구분 당기 전기 법인세비용차감전순이익(손실) 적용세율에 따른 세부담액 조정사항: 세무상 공제되지 않는 비용의 법인세효과 세무상 가산되지 않는 수익의 법인세효과 미인식 이연법인세자산의 변동 세액공제로 인한 법인세효과 기타 법인세비용 (3) 이연법인세자산과 부채의 변동 당기와 전기 중 동일과세당국과 관련된 금액을 상계하기 이전의 이연법인세자산과 부채의 변동은 다음과 같습니다. ① 당기 (단위: 천원) 구분 기초 당기손익 기타포괄손익 기말 이연법인세부채: 사외적립자산 시설장치 비품 연구개발장비 소프트웨어 일시상각충당금 사용권자산 미수수익 주식매입선택권 임대보증금 당기손익-공정가치측정금융자산 소 계 이연법인세자산: 퇴직급여충당부채 연차수당 복구충당부채 시설장치 비품 특허권 연구개발장비 소프트웨어 선급비용 장기선급비용 리스부채 임차보증금 주식매도선택권 상표권 이월결손금 이월세액공제 소 계 실현가능성이 불확실한 부분 순 액 ② 전기 (단위: 천원) 구분 기초 당기손익 기타포괄손익 기말 이연법인세부채: 사외적립자산 시설장치 비품 연구개발장비 소프트웨어 일시상각충당금 사용권자산 미지급금 미수수익 주식매입선택권 소 계 이연법인세자산: 퇴직급여충당부채 연차수당 복구충당부채 시설장치 비품 특허권 연구개발장비 소프트웨어 선급비용 장기선급비용 리스부채 임차보증금 주식매도선택권 이월결손금 이월세액공제 소 계 실현가능성이 불확실한 부분 순 액 (4) 미인식 이연법인세자산(부채) 관련 차감할(가산할) 일시적차이 당기말과 전기말 현재 차감할 일시적차이와 미사용 세무상결손금 등이 사용될 수 있는 충분한 미래 과세소득이 발생할 것으로 예상되지 않아 인식하지 아니한
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법인세 효과의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 차감할(가산할) 일시적 차이 - 종속기업투자 - 공동기업투자 - 기타 차감할(가산할) 일시적 차이 소계 세무상 결손금(2025~2039년 소멸) 합계 미인식 법인세효과: 일시적차이와 세무상 결손금의 법인세효과 이월세액공제(2035~2034년 소멸) 합계 29. 주당순이익(손실) (1) 보통주기본주당순이익(손실) (단위: 원) 구분 당기 전기 보통주당기순이익(손실) 가중평균 유통보통주식수(*) 기본주당순이익(손실) (*) 당기에 발행한 전환우선주는 만기 시 반드시 보통주로 전환되므로 발행시점부터 가중평균 유통보통주식수에 포함하여 산정하였습니다. (2) 희석주당순이익(손실) 희석주당순이익(손실)은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당기말 현재 당사가 보유하고 있는 희석성 잠재적보통주로는 주식선택권(주석 22 참조)이 있습니다.주식선택권으로 인한 주식수는 주식선택권에 부가된 권리 행사의 금전적 가치에 기초하여 공정가치(회계기간의 평균시장가격)로 취득했을 때 얻게 될 주식수를 계산하고 동 주식수와 주식선택권이 행사된 것으로 가정할 경우 발행될 주식수를 비교하여 산정했습니다. 당기는 주식선택권과 관련한 희석효과가 발생하지 아니함에 따라 희석주당순손실이 기본주당순손실과 동일합니다. (단위: 원) 구 분 당기 전기 보통주당기순이익 발행된 가중평균유통보통주식수 가중평균유통보통주식수 조정: 주식선택권 786,750주 희석주당이익 산정을 위한 가중평균 유통보통주식수 희석주당순이익(손실) 30. 영업으로부터 창출된 현금흐름 (1) 영업으로부터 창출된 현금흐름 (단위: 천원) 구분 당기 전기 당기순이익(손실) 조정항목: 퇴직급여 주식보상비용 감가상각비 무형자산상각비 당기손익-공정가치측정금융자산평가이익 이자비용 외화환산손실 이자수익 외화환산이익 기타매출 파생상품평가이익 파생상품처분손실 리스해지손실 급여 경상연구개발비 영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 변동: 매출채권의 증감 계약자산의 증감 기타유동금융자산의 증감 기타유동자산의 증감 기타비유동자산의 증감 기타유동금융부채의 증감 기타유동부채의 증감 기타비유동금융부채의 증감 계약부채의 증감 퇴직급의 지급 사외적립자산의 증가 영업으로부터 창출된 현금흐름 (2) 현금의 유입ㆍ유출이 없는 거래 중 중요한 사항 (단위: 천원) 구분 당기 전기 주식선택권 부여로 인한 종속기업투자 증가 사용권자산으로 인식된 임차보증금 현재가치할인차금의 증감 사용권자산의 증감 사용권자산으로 인식된 복구충당부채의 증감 리스부채의 증감 무형자산취득관련 장기선급금 증가 전대리스로 인한 사용권자산의 감소 리스부채의 유동성 대체 파생상품자산 처분 장단기미수금 증가 단기차입금의 대환 (3) 재무활동에서 생기는 부채의 조정내역 (단위: 천원) 구분 단기차입금 리스부채 합계 전기초 현금흐름(*1) 기타변동(*2) 전기말 현금흐름(*1) 기타변동(*2) 당기말 (*1) 리스부채의 이자상환액을 포함하고 있습니다. (*2) 기타 변동에는 비현금변동 등이 포함되어 있습니다. (4) 당사는 거래가 빈번하며 총금액이 크고 단기간에 만기가 도래하는 단기금융상품 및 당기손익-공정가치측정금융자산 등의 유입과 유출항목은 순증감액으로 표시하였습니다. 31. 우발부채 및 약정사항 (1) 기술이전계약 당사는 서울대학교 산학협력단과 2019년 12월 17일에 "이상치를 고려한 뉴럴네트워크 가속방법 및 장치"에 관련된 기술도입계약을 체결하여 당사는 해당 기술을 국내외에서 실시할 수 있는 통상실시권을 부여 받았습니다. 해당 기술도입계약과 관련하여 당사는 서울대학교 산학협력단에게 일정금액의 선급 기술료 및 상용화된 시점 이후부터 발생한 매출에 대해서 일정률의 경상기술료를 지급하는 약정을 체결하였습니 다. (2) 종속기업 주식인수약정 당사는 2019년 12월 4일에 캐나다 소재 반도체 설계자산 개발업체인 The Six Semiconductor Inc.의 주식 100%를 인수하였으며, 인수대금은 일정 기간 동안 분할
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지급하기로 약정하였습니다. 이와 관련하여 전기 중 지급을 완료하여 당기말 및 전기말 현재 미지급금으로 인식한 금액은 없습니다. 당사는 미국, 중국, 일본 지역의 매출 활성화를 위하여 각 지역별로 세일즈 에이전트 계약을 체결하고 있으며, 해당 계약의 약정에 따라 당사는 각 세일즈 에이전트에게 일정 금액의 고정수수료와 세일즈 에이전트를 통하여 성사된 IP 판매액의 일정률에 해당하는 성공보수를 지급하고 있습니다. (4) 타인으로부터 제공받은 지급보증의 내역 (단위: 천원) 구분 보증처 보증수익자 당기말 전기말 차입금 지급보증 신용보증기금 (주)하나은행 (주)국민은행 계약이행보증 서울보증보험 오픈엣지테크놀로지(주) (5) 주주간 계약 ① 당사는 2023년 8월 16일에 공동기업인 오픈엣지스퀘어(주)의 보통주 인수 및 무형자산 현물출자 계약과 관련하여 재무적 투자자들과 주주간 계약을 체결하였으며, 동 주주간 계약의 기초자산인 상환전환우선주 18,000,000천원이 2023년 11월 11일자로 발행되었습니다. 계약의 주요 내용은 다음과 같습니다. 구분 내용 주식매도청구권(콜옵션)(*) 당사는 2027년 1월 1일부터 2027년 12월 31일까지 재무적투자자가 보유하고 있는 주식의 35%에 해당하는 수의 주식의 전부 또는 일부를, 해당 주식의 발행일로부터 주식매매대금의 지급일까지의 기간에 대하여 해당 주식의 인수대금에 내부수익률 9%를 적용하여 계산한 금액으로, 당사에게 매도할 것을 청구할 수 있는 콜옵션 약정을 보유하고 있습니다. 주식매수청구권(풋옵션) 각 재무적투자자는 2028년 1월 1일부터 2028년 12월 31일까지 재무적투자자가 보유하고 있는 주식의 35%에 해당하는 수의 주식의 전부 또는 일부를, 해당 주식의 발행일로부터 주식매매대금의 지급일까지의 기간에 대하여 해당 주식의 인수대금에 내부수익률 9%를 적용하여 계산한 금액으로, 당사가 매수할 것을 청구할 수 있는 풋옵션 약정을 보유하고 있습니다. 병행매각참여권(Tag Along Right) 당사가 처분제한기간 경과 후 회사의 발행주식총수의 10% 이상의 주식을 제3자에게 매각 또는 양도하고자 하고 재무적투자자가 우선매수권을 행사하지 않은 경우, 재무적투자자는 보유 주식을 동일한 조건으로 제3자에게 함께 매각할 수 있는 권리를 보유하고 있습니다. 기타 - 당사는 처분제한기간 만료 전까지 재무적투자자의 사전 서면 동의 없이는 어떠한 회사의 주식도 매각, 양도 또는 처분할 수 없습니다.- 당사 및 재무적투자자들은 보유 주식의 전부 또는 일부를 제3자에게 매각 또는 양도 하고자 하는 경우, 양도대상주식을 우선 매수할 수 있는 권리를 보유하고 있습니다. (*) 당사는 2024년 2분기 중 오픈엣지스퀘어(주)의 상환전환우선주 126,000주에 대한 주식매입선택권 중 69,560주에 대한 주식매입선택권(콜옵션)을 당사의 임직원에게 매도하고, 거래대가를 2026년 4월까지 분할 수취하기로 약정하였습니다. (주석 9 참조) ② 당사는 2024년 7월 22일에 당사와 재무적투자자 간 전환우선주식 투자계약과 관련하여 재무적투자자들과 주주간 계약을 체결하였으며, 동 주주간 계약의 기초자산인 전환우선주 59,999,970천원이 2024년 7월 31일자로 발행되었습니다. 계약의 주요 내용은 다음과 같습니다. 구분 내용 주식매도청구권(콜옵션) (*) - 당사는 2025년 7월 31일부터 2026년 8월 3일까지 재무적 투자자들이 보유하고 있는 주식의 20%에 해당하는 수의 주식의 전부 또는 일부를회사 또는 회사가 지정하는1인 이상의 제3자(이하“콜옵션 매수인”)에게 매도하여 줄 것을 청구할 수 있는 권리(이하“매도청구권”)를 가진다.- 단, 매도청구권 행사 대상 주식 수는 본건 신주 발행 당시 본건 신주 수량의 이십(20)%를 초과할 수 없고, 콜옵션 매수인이 회사의 최대주주 또는 그 특수관계인(자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령에 정의된 바에 따름)인 경우 당해 콜옵션 매수인은 매도청구권의 행사로 본건 신주 발행 직전에 회사에 대하여 보유하고 있던 지분 비율을 초과하여 본건
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신주를 취득할 수 없다.- 매도청구권 행사 대상이 되는 본건 신주의 매매대금은 매도청구권 행사 대상 주식의 발행가액 및 이에 대하여 본건 신주 발행일로부터 매매대금 지급기일까지 연 복리 오(5)%를 적용하여 계산한 금액을 합산한 금액으로 한다. 병행매각참여권(Tag Along Right) 당사가 투자자들의 사전 서면 동의를 받아 회사의 주식을 제3자에게 매각 또는 양도하고자 하고 재무적투자자가 우선매수권을 행사하지 않은 경우, 재무적투자자는 보유 주식을 동일한 조건으로 제3자에게 함께 매각할 수 있는 권리를 보유하고 있습니다. 기타 - 당사는 투자자가 본 계약에 따라 인수한 신주의 25% 이상에 해당하는 수령을 보유하는 한, 재무적투자자의 사전 서면 동의 없이는 어떠한 회사의 주식도 매각, 양도 또는 처분할 수 없습니다.- 당사 및 재무적투자자들은 보유 주식의 전부 또는 일부를 제3자에게 매각 또는 양도 하고자 하는 경우, 양도대상주식을 우선 매수할 수 있는 권리를 보유하고 있습니다. (*) 연결회사는 2024년 4분기 중 오픈엣지테크놀로지(주)의 전환우선주에 대한 주식매도청구권(콜옵션) 589,941주 전량을 지배기업의 임직원에게 양도하였습니다. (주석 9 참조) 32. 특수관계자 (1) 특수관계자 현황 특수관계 구분 지분율(단위: %) 당기말 전기말 종속기업 종속기업 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) 기타 (*1) 당기중 OPENEDGES TECHNOLOGY JAPAN INC.를 출자설립하였습니다. (*2) 오픈엣지스퀘어(주)의 100% 지분 보유 종속기업입니다. (2) 특수관계자와의 매출ㆍ매입 등 거래 내역① 당기 (단위: 천원) 특수관계 구분 당기 수익 등 비용 등 매출 경상연구개발비 이자비용 종속기업 종속기업 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) 합계 ② 전기 (단위: 천원) 특수관계 구분 전기 수익 등 비용 등 사용권자산처분 유형자산처분 매출 이자수익 경상연구개발비 이자비용 종속기업 종속기업 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) 합계 (3) 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무의 주요 잔액 ① 당기말 (단위: 천원) 특수관계 구분 채권 채무 매출채권 리스채권 미수금 미지급금 임대보증금 종속기업 종속기업 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) 합계 ② 전기말 (단위: 천원) 특수관계 구분 채권 채무 매출채권 리스채권 미수금 미지급금 임대보증금 종속기업 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) 합계 (4) 특수관계자와의 자금거래내역 (단위: 천원) 특수관계 구분 당기 전기 현금출자 리스채권 회수 현금출자 현물출자 리스채권 회수 종속기업 공동기업 오픈엣지스퀘어(주) (5) 주요 경영진에 대한 보상 종업원 용역의 대가로서 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 급여(*) 퇴직급여 주식기준보상 합계 (*) 경상연구개발비로 인식된 금액을 포함하고 있습니다. 내부회계관리제도 감사 또는 검토의견 첨부된 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서는 오픈엣지테크놀로지 주식회사의 2024년 12월 31일자로 종료되는 보고기간의 재무제표에 대한 감사업무를 수행하고 회사의 내부회계관리제도를 검토한 결과 주식회사등의외부감사에관한법률 제8조에 따라 첨부하는 것입니다. 첨부1. 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서첨부2. 대표이사 및 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태보고서 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서 오픈엣지테크놀로지 주식회사 주주 및 이사회 귀중 우리는 첨부된 오픈엣지테크놀로지 주식회사의 2024년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 검토를 실시하였습니다. 내부회계관리제도를 설계, 운영하고 그에 대한 운영실태보고서를 작성할 책임은 오픈엣지테크놀로지 주식회사의 경영진에게 있으며, 우리의 책임은 동 보고내용에 대하여 검토를 실시하고 검토결론을 표명하는 데 있습니다. 회사의 경영진은 첨부된 내부회계관리제도 운영실태보고서에서 "대표이사 및 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 평가결과, 2024년 12월 31일 현재 당사의
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내부회계관리제도는 '내부회계관리제도 설계 및 운영 개념체계에 근거하여 볼 때, 중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단된다"고 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 대한 적용'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 추정시에는 상황의 변화 혹은 절차나 정책이 준수되지 않음으로써 내부회계관리제도가 부적절하게 되어 미래기간에 대한 평가 및 추정내용이 달라질 위험에 처할 수 있습니다. 경영진의 내부회계관리제도 운영실태평가보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의 운영실태보고 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 관한 법률'에 근거하여 작성된 것으로서 기타 다른 목적이나 다른 이용자를 위하여는 적절하지 않을 수 있습니다. 서울시 강남구 테헤란로88길 14 한 울 회 계 법 인 대 표 이 사 신 성 섭 2025년 3월 20일 fy2024_오픈엣지_내부회계운영실태보고서_v1_20250317_날인본_페이지_1.jpg fy2024_오픈엣지_내부회계운영실태보고서_v1_20250317_날인본_페이지_1 fy2024_오픈엣지_내부회계운영실태보고서_v1_20250317_날인본_페이지_2.jpg fy2024_오픈엣지_내부회계운영실태보고서_v1_20250317_날인본_페이지_2 외부감사 실시내용 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제18조제3항의 규정에 의하여 외부감사 실시내용을 첨부합니다. 1. 감사대상업무 회 사 명 오픈엣지테크놀로지 주식회사 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
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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 회사의 이해 및 위험의 예비적 평가 현장감사주요내용 수행시기 투입인원 주요 감사업무 수행내용 상주 비상주 일 명 명 반기검토 일 명 명 프로세스/통제 및 기타 위험 평가 일 명 명 내부회계관리제도 검토 일 명 명 실증절차를 통한 감사증거 획득 재고자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 실사(입회)대상 금융자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 실사(입회)대상 외부조회 금융거래조회 O 채권채무조회 O 변호사조회 O 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 12월 18일 감사, 외부감사인 서면 독립성, 감사범위 및 핵심감사항목 선정 등 2025년 03월 17일 감사, 외부감사인 서면 독립성, 입증감사 등 회계감사 진행상황
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 'AI for Everyone, Everywhere'라는 비전으로 인공지능 기술을 자율주행자동차, 보안카메라 등과 같은 엣지 환경에서 구현하기 위해 반드시 필요한 시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 기술을 개발하는 기업입니다. 당사는 고성능 'Total Memory System IP Solution' 및 동 솔루션과 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)를 결합한 'AI Platform IP Solution for Edge Computing'을 제공하는 선도적인 기업입니다. 당사가 주목하는 엣지 환경은 서버와는 달리 소비전력 또는 공간 측면에서 제약이 큽니다. 당사는 이러한 엣지 환경의 제약 사항을 고려하여 전력 및 면적 효율성이 높은 엣지 환경용 신경망 처리장치 NPU와 고성능 Total 메모리 시스템을 개발하고 있습니다. NPU에서 동작하는 인공지능 신경망의 중요한 특성 중 하나는 연산량 대비 필요한 데이터의 양, 즉 데이터 집약도가 높다는 점입니다. NPU가 본연의 성능을 내기 위해서는 DRAM에 저장되는 많은 양의 데이터가 NPU에 빠른 속도로 공급되고, NPU에서 연산한 결과가 다시 DRAM에 저장되는 일련의 과정이 효과적으로 이루어져야 합니다. 당사가 보유한 NPU와 고성능 메모리 시스템이 통합된 AI 플랫폼 IP 솔루션은 엣지용 AI 반도체를 개발하는 데 최적화된 Ready-Made 기술로, AI 반도체의 핵심 아키텍처를 제공합니다. 개별 IP 측면에서도 경쟁력이 충분하지만, '고성능 Total 메모리 시스템'과 'AI 플랫폼 IP'를 통합한 솔루션의 시너지 효과가 당사의 차별화된 경쟁력입니다. 반도체 IP 산업에서 Tier-1 고객사와의 Track Record와 평판 확보는 신규 고객 유치에 매우 중요한 요소입니다. 시스템반도체 칩을 개발하려면 수십~수백 개의 IP 기능 블록을 통합해야 하는데, 이는 매우 어려운 작업이며, 최근 시스템반도체 칩 개발 비용이 급증하면서 검증되지 않은 IP를 도입하는 것은 고객사에 상당한 리스크로 작용합니다. 따라서 Tier-1 고객사를 통한 IP 사용 이력과 시장에서의 신뢰도 확보는 필수적입니다. 당사는 2017년 12월 설립 이후 국내 S사, 미국 I사, M사, 중국 M사, 일본 J사 등과 같은 글로벌 Tier-1 기업을 고객사로 확보하였으며, 앞으로도 적극적인 영업 활동을 통해 글로벌 고객 기반을 확대해 나갈 계획입니다. 맥킨지가 2020년 발표한 '시스템반도체 칩 개발 비용' 보고서에 따르면, 65nm 공정에서의 개발 비용은 약 2,800만 달러였으나, 5nm 공정에서는 약 5억 4,000만 달러로 20배 증가하였습니다. 이러한 개발 비용의 급격한 상승은 기업들에게 큰 부담으로 작용하고 있습니다. 이에 대응하여 당사는 기존의 면적 및 전력 효율성을 갖춘 Total 메모리 시스템 솔루션과 NPU 조합을 바탕으로, AI 반도체 개발을 위한 Ready-Made Turn-key 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션을 통해 고객사는 자체 개발 과정을 대폭 간소화하여 개발 기간을 단축하고 초기 투자 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 당사는 2019년 12월, 캐나다 소재 TSS (The Six Semiconductor Inc.)를 인수하여 R 역량을 강화하였습니다. TSS의 개발 엔지니어들은 AMD 등에서 다년간 CPU, GPU 등 시스템반도체의 설계 및 양산 경험을 축적한 인재들로 구성되어 있습니다. 2021년 7월에는 미국에 R 센터를 설립하였으며, 핵심 인력을 확보하여 차세대 설계 IP를 지속적으로 개발하고 있습니다. 또한, 2023년 8월에는 멀티코어 프로세서 기반 IP 개발 및 IP 세일즈 플랫폼 사업을 추진하기 위해 국내에 오픈엣지스퀘어(주)를 설립하였습니다. 2024년 3월에는 일본 내 우수 엔지니어 확보 및 일본 반도체 IP 시장 확대를 위해 Openedges Technology Japan Inc.을 설립하였습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요
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제품 설명 당사는 현재 신경망 연산장치(NPU) IP, On-chip Interconnect IP, Memory Interface IP로 파편화된 IP 시장에서, 세 가지 기술을 통합한 AI Platform IP Solution을 제공함으로써 엣지 환경의 고성능·고집적 인공지능 시스템반도체에서 필요한 시스템 수준의 AI 컴퓨팅 솔루션을 공급하는 기업으로 자리매김하고 있습니다. 이를 통해 당사는 시스템반도체 IP 시장의 New Category Creator로서 차별화된 경쟁력을 보유하고 있습니다. - Total Memory System Solution IP : ORBIT™ ORBIT™은 당사의 Total Memory System Solution IP 브랜드로, 하위 제품인 OMC™(DDR Memory Controller), OIC™(On-Chip-Interconnect), OPHY™(DDR PHY)로 구성됩니다. ORBIT™은 메모리 타입별로 최적화된 Total Memory System Solution IP를 제공합니다. 지원하는 메모리 타입으로는 DDR(Double Data Rate, 데스크톱·노트북용), GDDR(Graphics Double Data Rate, 고성능 그래픽카드 최적화), LPDDR(Low Power Double Data Rate, 모바일 저전력용), HBM(High Bandwidth Memory, 서버·고대역폭 메모리) 등이 있으며, 각각의 메모리 환경에 최적화된 IP를 개발하고 있습니다. 특히 OPHY™의 경우, Foundry 공정 노드와 메모리 타입별로 각각 최적화된 IP가 필요합니다. 예를 들어, GDDR6 TSMC 12nm PHY는 GDDR6 메모리를 지원하며, TSMC의 12nm Foundry 공정에 맞춘 IP를 의미합니다. OIC™는 SoC(System-on-Chip) 내부에서 Manager IP와 Subordinate IP 간의 데이터 전송을 최적화하는 핵심 기술로, 시스템반도체 내 다양한 IP 블록 간의 효율적인 연결을 담당하는 역할을 합니다. 출처: 당사 내부 자료 - AI Platform IP Solution for Edge Computing : ENLIGHT™ENLIGHT™은 다양한 세대의 NPU IP 제품군을 아우르는 브랜드로, ORBIT™(Total Memory System Solution IP)과 유기적으로 통합하여 활용할 경우 최적의 성능을 발휘하도록 설계되었습니다. 이를 통해 AI 엣지 반도체 개발을 위한 최적화된 솔루션을 제공하며, 시스템 차원의 효율적인 AI 컴퓨팅 환경을 구현할 수 있습니다. 출처: 당사 내부 자료 [제품 설명] 구분 IP 제품설명 ORBIT™ OMC™ Memory Controller는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)에 데이터를 효율적으로 저장할 수 있도록 DRAM Command를 스케줄링하고, DRAM Data의 안정성을 보장하기 위한 기능을 수행합니다. OIC™ On-chip Interconnect는 시스템반도체 SoC 내에서 Manager IP와 Subordinate IP를 연결하고, IP 간 데이터 전송을 담당하는 Backbone 역할을 수행합니다. SoC 내부의 다수의 IP가 DRAM Memory의 데이터를 읽고 쓰기 위해 경쟁할 수 있으며, On-chip Interconnect는 IP 간 데이터 전송의 지연(Delay)을 최소화하고 전송 효율(Throughput)을 극대화하는 것이 핵심 기능입니다. OPHY™ (DDR PHY) DDR PHY 는 DRAM 과 연결되어 Memory Controller 가 고속 동작(LPDDR5 6.4~8.5Gbps, GDDR6 14~16Gbps)이 가능하도록 하는 IP 입니다. PHY 는 고속(최대 16Gbps)으로 Data 를 주고받도록 하기 위해서 Clock Generation 및 Clock 과 Data Timing 관계를 조정하는 기능을 수행합니다. ENLIGHT™ (Neural NPU(Neural Processing Unit)는 인공 신경망 처리를 위한 전용
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프로세서로, 신경망 가속기, AI 가속기, AI 프로세서 등의 다양한 명칭으로 불립니다. 인공 신경망은 일반적으로 다수의 곱셈과 덧셈 연산으로 구성되며, 기존 알고리즘과 비교했을 때 연산량과 데이터량이 매우 크다는 특징이 있습니다. 나. 주요 제품 등의 매출 현황 (단위 : 백만원, %) 매출유형 2024년도 (제8기) 2023년도 (제7기) 2022년도 (제6기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 라이선스 유지/보수 로열티 기타 매 출 총 계 (주1) 연결 재무제표 기준입니다. (주2) 기타 매출은 종속 기업 및 공동 기업과의 거래로 발생한 매출입니다. 다. 주요 제품의 가격변동 추이 및 가격 변동 원인 당사가 고객에게 제공하는 반도체 IP는 고객사별 요구 사양에 따라 가격이 달라지므로, 제품별 단가를 단순히 산정하기 어렵습니다. 또한, 이러한 사양 차이에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업상 기밀로 보호할 필요가 있어, 제품 단가를 별도로 기재하지 않았습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료 해당사항 없습니다. 나. 생산 및 설비 해당사항 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 (단위 : 백만원, %) 매출 유형 2024년도 (제8기) 2023년도 (제7기) 2022년도 (제6기) 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 라이선스 수출 내수 합계 유지보수 수출 내수 소계 로열티 수출 내수 소계 기타 수출 내수 소계 합계 수출 내수 합계 (주1) 연결 재무제표 기준입니다. (주2) 기타 매출은 종속 기업 및 공동 기업과의 거래로 발생한 매출입니다. 나. 주요매출처 (단위 : 백만원, %) 매출처명 2024년도 (제8기) 2023년도 (제7기) 2022년도 (제6기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 A사 B사 C사 D사 E사 기타 합계 (주1) 연결 재무제표 기준입니다. 다. 판매조직 당사는 한국 본사의 Sales Marketing팀을 중심으로 한국뿐만 아니라 미국, 중국, 일본 등 글로벌 고객사를 대상으로 당사 제품을 판매하는 조직을 구축하였습니다. 당사의 판매 조직은 고객사 발굴, 기술 문의 대응, 수주 협상 및 계약 체결까지의 영업 전 과정을 담당하고 있습니다. 또한, 직접적인 수주 영업활동 외에도 잠재 고객사 발굴을 위해 업계 관련 전시회 참가, 브랜드 관리 등 마케팅 활동을 병행하고 있습니다. 특히, 당사는 시스템반도체 팹리스가 다수 위치한 중국, 미국, 일본, 대만 등 주요 지역에서의 영업 활동을 강화하기 위해 IP 분야에서 경력이 풍부한 베테랑 현지 영업 에이전트를 적극 활용하고 있습니다. 향후 미국 법인을 중심으로 판매 조직을 확대하여 Sales 역량을 강화할 계획입니다. 라. 판매경로 당사는 모든 IP 제품에 대해 직판 체제를 구축하여 운영하고 있습니다.IP 시장은 Fabless 업체 및 IDM을 주요 대상으로 하며, B2B 중심의 홍보 전략이 필수적입니다. 이에 따라, 당사는 타겟 고객사가 집중된 장소를 중심으로 온·오프라인 마케팅을 효과적으로 전개하고 있습니다.오프라인에서는 반도체 관련 세미나 및 학회에서 당사 IP 기술을 발표하는 강연(Speech) 및 데모 부스를 운영하고 있으며, 온라인에서는 IP 전문 웹사이트인 'Design And Reuse', 'Chipestimate'에 유료 멤버로 가입하여 브로셔 등록 및 Press Release를 진행하고 있습니다.또한, 자체적인 영업망과 별도로 Samsung Foundry의 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) IP Partner 프로그램에 참여하고 있으며, Samsung Foundry의 DSP(Design Solution Partner) 업체인 S사, G사, A사 등 국내 디자인하우스 업체와 파트너십을 맺어 상호 고객사를 소개하는 Win-Win 전략을 추진하고 있습니다. 마. 판매전략 (1) 고객군별 맞춤 영업 전략 당사의 수주 영업 전략은 두 가지 핵심 고객군을 중심으로 진행됩니다.① Global Tier-1 고객사 그룹: 글로벌 브랜드 경쟁력 확보를 위한 전략적 고객군②
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Design House 고객사 그룹: 판매 채널의 효율성을 극대화할 수 있는 고객군 ① Global Tier-1 고객사 확보 전략 공정 미세화로 SoC(System-on-Chip) 개발 비용이 급증하면서, Fabless 고객사는 IP Vendor 및 IP 제품 선정 시 Tier-1 Track Record와 업계 평판을 필수 요소로 고려하고 있습니다. 당사는 M사, I사, S사 등 Global Tier-1 고객사 Track Record를 확보하고 있으며, 이를 기반으로 중국 내 3,451개(2023년 기준) 이상의 중소형 시스템반도체 Fabless 고객사 Pool을 지속적으로 확대해 나가고 있습니다. ② Design House 고객 확장 전략 일부 Design House는 시스템반도체 사양 정의(Spec)부터 설계, 파운드리를 통한 웨이퍼 제작 및 최종 패키징까지 Turn-Key 서비스를 제공합니다. 최근 Google, Amazon, Meta(Facebook) 등 빅테크 기업과 신규 스타트업들이 차별화를 목적으로 자체 시스템반도체 제작을 추진하면서, 이들 기업은 핵심 기능 개발에 집중하고, 메모리 시스템을 포함한 기타 설계 과정은 Design House의 Turn-Key 서비스를 활용하는 경향이 강해지고 있습니다. 이에 따라, 당사는 Turn-Key 서비스를 제공하는 Design House를 전략적 고객사이자 판매 채널의 허브로 활용하여 매출 효율성을 극대화하고 있습니다. TSMC와 Samsung Foundry는 각각 Design House 파트너 네트워크를 운영하며, 독자적이고 배타적인 파트너십을 유지하고 있습니다.- TSMC의 Design House 파트너(VCA, Value Chain Aggregator): ASICLAND, GUC, Alchip, OpenFive- Samsung Foundry의 Design House 파트너(DSP, Design Solution Partner): Gaonchips, ADT, SemiFive(국내), Faraday, Sondrel, DreamChips(해외) 당사는 TSMC와 Samsung Foundry 모두 중요한 고객사로 여기며, VCA 및 DSP 파트너들과 긴밀한 협력을 유지하면서 사업 기회를 창출하고 있습니다. (2) 제품군별 판매 전략 OMC™는 OIC™와 함께 국내 시장에서 이미 다수의 고객사를 확보하였으며, 경쟁사인 Synopsys와 유사한 규모의 고객 기반을 형성하고 있습니다. 반면, OPHY™는 현재 Foundry 및 공정 지원 범위가 부족하여 고객사 확대가 필요한 상황입니다. 그러나 Samsung 5nm와 TSMC 6/7nm에서 Test Chip 출시를 완료하였으며, 초기 고객사 확보에도 성공하였습니다. 향후 양산 경험이 축적됨에 따라 빠르게 고객사를 확대할 것으로 예상됩니다. OIC™는 국내 시장에서 T사, N사 등 주요 Fabless 업체에 라이선스되었으며, 경쟁사를 압도하는 고객사 숫자를 보유하고 있습니다. 해외 시장에서는 주요 거점과 Reference 고객사 확보에 집중하며, 이를 기반으로 점진적인 고객사 확대 전략을 추진하고 있습니다. 국내 시장에서 당사의 NPU IP를 적용한 고객사 제품은 이미 양산을 시작한 단계입니다. 경쟁사인 A사, V사 등의 NPU 제품을 라이선스한 고객사도 존재하지만, 실제 양산 경험을 보유한 업체는 현재 당사가 유일합니다. 이에 따라, 국내 시장에서 당사의 NPU는 더욱 확고한 입지를 구축할 것이며, 고객사 확대도 가속화될 것으로 전망됩니다. 바. 수주상황 수주잔고에 대한 상세 내용은 거래 상대방(팹리스 업체, 디자인하우스 업체 등)과의 계약 및 신규 프로젝트와 관련된 기밀 사항입니다. 이에 따라, 본 보고서에 수주 계약 현황을 기재해야 하나, 고객사의 영업 기밀 보호 및 시장 경쟁력 유지를 위해 해당 내용의 공개를 생략합니다. 다만, 향후 언론 인터뷰, 공시 등을 통해 관련 내용이 공개될 경우, 해당 내용을 상세히 기재할 예정입니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 신용위험 용역 제공에 따른 계약자산 (1) 위험관리
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신용위험은 보유하고 있는 수취채권 및 확정계약을 포함한 거래처에 대한 신용위험뿐 아니라 현금및현금성자산 및 금융기관 예치금으로부터 발생하고 있습니다. 금융기관의 경우 독립적인 신용평가기관으로부터의 신용등급이 높은 경우에 한하여 거래를 하고 있습니다. 거래처의 경우 독립적으로 신용평가를 받는다면 평가된 신용등급이 사용되며, 독립적인 신용등급이 없는 경우에는 고객의 재무상태, 과거경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 개별적인 위험 한도는 이사회가 정한한도에 따라 내부 또는 외부적으로 결정된 신용등급을 바탕으로 결정됩니다. 신용한도의 사용여부는 정기적으로 검토되고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 연결회사가 부담하고 있는 신용위험에 대한 최대노출정도는 장부금액과 동일합니다. (2) 금융자산의 손상 당사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다. - 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권 - 용역 제공에 따른 계약자산 - 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산 현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다. (3) 유동성 위험 당사는 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어서 연결회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항이 있는 경우 그러한 요구사항을 고려하고있습니다. 당기말과 전기말 현재 유동성위험 분석내역은 다음과 같습니다. ① 당기말 (단위: 천원) 구분 3개월 미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 리스부채 파생상품부채 합계 ② 전기말 (단위: 천원) 구분 3개월 미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 리스부채 파생상품부채 합계 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름입니다. 12개월이내 만기가 도래하는 금액은 현재가치 할인의 효과가 중요하지 않으므로 장부금액과 동일합니다. 나. 환위험 당기말과 전기말 현재 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성 외화자산ㆍ부채의 원화환산 기준액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 USD/JPY 현금및현금성자산 매출채권 기타유동금융자산 기타비유동금융자산 외화자산 합계 기타유동금융부채 기타비유동금융부채 리스부채 외화부채 합계 순노출액 당기말과 전기말 다른 모든 변수가 일정하고 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 당사의 세전이익 및 자본에 미치는 영향은 아래 표와 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 환율 10% 상승 환율 10% 하락 환율 10% 상승 환율 10% 하락 USD JPY CAD 합계 다. 유동성 위험 당사는 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어서 연결회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항이 있는 경우 그러한 요구사항을 고려하고있습니다. 당기말과 전기말 현재 유동성위험 분석내역은 다음과 같습니다. ① 당기말 (단위: 천원) 구분 3개월 미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 리스부채 파생상품부채 합계 ② 전기말 (단위: 천원) 구분 3개월 미만 3개월에서1년 이하 1년에서2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 리스부채 파생상품부채 합계 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름입니다. 12개월이내 만기가 도래하는 금액은 현재가치 할인의 효과가 중요하지 않으므로 장부금액과 동일합니다. 라. 자본위험 관리 당사의 자본관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수
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있는 능력을 보호하고 자본비용을 절감하기 위해 최적 자본구조를 유지하는 것입니다. 당사는 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를자본총계로 나누어 산출하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 부채총계 자본총계 부채비율 마. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 당사는 보고서 작성 기준일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요계약이 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동 1) 연구개발 조직 당사 기업부설연구소는 2018년 5월에 설립되었으며, AI 반도체 연산을 위한 NPU IP 설계를 비롯해 Memory Controller IP, NoC IP, DDR PHY IP 등 다양한 IP를 설계해왔으며, 이를 통해 IP 전반에 걸친 설계 경험과 개발 노하우(Know-How)를 보유하고 있습니다. 보고서 작성 기준일 현재 총 6건의 국가 과제를 성공적으로 수행 중이며, 2020년에는 과학기술정보통신부 및 중소벤처기업부 장관상을 모두 수상한 바 있습니다. 당사는 제출일 기준, 총 7개의 기능 조직으로 구성하여 운영 중입니다. 개발 기획팀, NPU AI 설계 담당 NPU 팀, Memory Controller 설계 담당 Global Controller R 센터, PHY 설계 담당 PHY 팀, On-chip Interconnect 설계 담당 NoC (Network on Chip) 팀, 설계 검증을 위한 Verification 팀, 기술 지원을 위한 Customer Engineering 팀을 통해 차세대 AI 반도체 통합 IP 솔루션 원천기술 개발을 진행하고 있습니다. [ 연구개발 조직 개요 ] 연구개발조직.jpg 연구개발조직 부서 업무내용 개발기획팀 정부 출연 과제 운영, 특허 및 상표권 관리, 기술문서 작성 등 NPU 팀 엣지용 및 고성능 NPU IP 설계 및 검증, 신경망 최적화 고성능 DDR Memory Controller IP 설계 및 검증 PHY 팀 NoC 팀 고성능 On-Chip Interconnect IP 설계 및 검증 설계된 IP 검증, 문제 분석 및 해결, 검증법 개발 및 자동화 팀 고객사 기술지원, 기술적 이슈 분석 및 해결 2) 연구개발비용 (단위 : 백만원, %) 구 분 2024년도 (제8기) 2023년도 (제7기) 2022년도 (제6기) 매출액 연구개발비용 소계 비용처리 외주용역비 인건비 기타경비 지급수수료 (정부보조금) 보조금 차감 후 합계 회계처리 판매비와 관리비 제조경비 개발비(무형자산) 합계 경상연구개발비 / 매출액 비율 (주1) 상기 연구개발비 및 연구개발비 산출을 위한 매출액은 K-IFRS(한국채택국제회계기준) 본사 별도 기준 작성되었으며, 당사는 연구개발비를 자산으로 처리하지 않고 발생시점에 당기 비용으로 처리하고 있습니다. (주2) 외주용역비는 동사의 종속기업인 The Six Semiconductor Inc. 와 OPENEDGES TECHNOLOGY CORPORATION, Openedges Technology Japan Inc.에게 지급한 연구개발비 입니다. 3) 연구개발실적 연구과제명 주관부서 연구기간 비고 모바일 AI 구현을 위한 뉴로모픽 반도체(NPU) IP 개발 중소벤처기업부 완료 4K30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체 개발 산업통상자원부 완료 고성능 AI 서버용 HBM3급 이상 인터페이스 기술 개발 과학기술정보통신부 완료 산업통상자원부 완료 가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술 개발 과학기술정보통신부 완료 복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발 과학기술정보통신부 진행중 Smarting Computing 구현을 위한 반도체 IP 중소벤처기업부 완료 획득영상에서 Semantic 정보처리를 위한 엣지용 SoC 및 미들웨어 개발 중 AI 가속기(NPU) 개발 국방부 완료 기능안전 품질 향상을 통한 Smart Computing
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반도체 IP 고도화 중소벤처기업부 완료 엣지 응용 스케일러블 온디바이스 AI 컴퓨팅을 위한 모델 경량화 프레임워크 개발 과학기술정보통신부 완료 중소벤처기업부 완료 자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체 개발 과학기술정보통신부 진행중 스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼 개발 과학기술정보통신부 진행중 인공지능 및 자동차 SoC용 칩렛 인터페이스를 위한 Tbps/mm급 인터페이스 IP 및 실리콘 포토닉스 응용기술 개발 과학기술정보통신부 진행중 차세대 데이터센터 및 자동차용 DDR5 메모리 인터페이스를 위한 메모리 컨트롤러 PHY IP 개발 산업통상자원부 진행중 초격차 스타트업 1000+프로젝트 중소벤처기업부 진행중 7. 기타 참고사항 가. 상표 관리정책 및 고객관리 정책 등이 사업에 미치는 중요한 영향 해당사항 없습니다. 나. 특허권, 실용실안권, 의장권, 상표권 및 저작권 등 지적재산권 보유현황 (1) 등록특허 정보 (24건) 번호 구분 내용 출원일 등록일 적용제품 출원국 특허 인터커넥트 회로의 리셋 방법 및 이를 위한 장치 메모리시스템 (OIC™) 한국 특허 트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치 메모리시스템 (OMC™) 한국 특허 하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치 한국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 메모리시스템 (OIC™) 한국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 메모리시스템 (OMC™) 한국 특허 신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법 한국 특허 적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치 한국 특허 메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기,이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 신경망 설계방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 레이어의 출력 액티베이션을 산출하는 신경망 연산방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기 한국 특허 신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치 한국 특허 DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치 메모리시스템 (OPHY™) 한국 특허 채널-와이즈 연결 구조를 포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법 한국 (2) 출원특허 정보 (62건) 번호 구분 내용 출원일 적용제품 출원국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 PCT 특허 하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치 PCT 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력
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데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 PCT 특허 적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치 메모리시스템 (OIC™) PCT 특허 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 메모리시스템 (OMC™) PCT 특허 트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치 PCT 특허 메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 메모리시스템 (OMC™) PCT 특허 신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법 PCT 특허 메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 메모리시스템 (OMC™) PCT 특허 인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치 PCT 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기,이를 이용한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 데이터 스케일을 고려한 콘볼루션 데이터의 양자화 방법, 이를 위한 하드웨어 가속기, 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망에서의 연산방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 신경망 연산방법과 이를 위한 NPU 및 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망에서의 연산방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 신경망 설계방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 데이터 스케일을 고려한 콘볼루션 데이터의 양자화 방법, 이를 위한 하드웨어 가속기, 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 효율적인 연산 분할을 위한 텐서 변형 방법, 메모리 액세스 방법, 및 이를 위한 뉴럴 프로세싱 유닛 한국 특허 정수형 NPU에서 동작하는 신경망을 위한 네트워크 파라미터 교정 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 미국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 유럽 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 중국 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 한국 특허 신경망 레이어의 출력 엑티베이션을 산출하는 신경망 연산방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기 한국 특허 신경망 레이어의 채널간 통계적 특성으로 인한 양자화 손실 개선 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치 메모리시스템 (OPHY™) 한국 특허 신경망 연산방법과 이를 위한 NPU 및 컴퓨팅 장치 PCT 특허 신경망 연산을 위한 명령어 세트 생성방법과 이를 위한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 신경망 및 액티베이션의 파티션 및 시뮬레이션 방법 및 이를 위한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 감소시키고 채널의 총 개수를 증가시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 PCT 특허 DQS 카운터를 이용하여 DDR PHY의 DQS 게이팅 신호를 생성하는 장치 메모리시스템 (OPHY™) PCT 특허 채널-와이즈 연결 구조를
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포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법 한국 특허 임의의 확장률에 대한 확장 콘볼루션 연산을 수행하는 장치 및 방법 한국 특허 효율적인 연산 분할을 위한 텐서 변형 방법, 메모리 액세스 방법, 및 이를 위한 뉴럴 프로세싱 유닛 PCT 특허 정수형 NPU에서 동작하는 신경망을 위한 네트워크 파라미터 교정 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 미국 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 유럽 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 중국 특허 신경망의 확신 임계값에 따른 양자화 파라미터 결정 방법 한국 특허 신경망 액티베이션의 채널별 크기를 증가시키고 채널의 총 개수를 감소시키는 액티베이션 변환방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속장치와 컴퓨팅 장치 PCT 특허 신경망 레이어의 채널간 통계적 특성으로 인한 양자화 손실 개선 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 양자화된 텐서 간 덧셈 연산을 수행하는 장치 및 방법 한국 특허 NPU에서 LayerNorm 및 RMSNorm 연산을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치 PCT 특허 채널-와이즈 연결 구조를 포함한 신경망의 양자화 손실 개선 방법 PCT 특허 신경망의 확신 임계값에 따른 양자화 파라미터 결정 방법 PCT 특허 양자화된 텐서 간 덧셈 연산을 수행하는 장치 및 방법 PCT 특허 NPU에서 LayerNorm 및 RMSNorm 연산을 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치 한국 특허 트랜스포머 모델을 경량화하는 방법 및 그 연산을 수행하는 장치 한국 특허 NPU에서 경량화된 내적 연산을 실행하는 방법 및 이를 위한 구조를 갖는 NPU 한국 특허 벡터 프로세서용 구간 탐색 명령어를 이용한 구간 탐색 방법 및 이를 이용한 장치 한국 특허 신경망의 비선형 액티베이션 연산방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 벡터 레지스터 파일의 무효화를 이용한 벡터 레지스터 쓰기 제어 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 서로 다른 AXI 파라미터를 가지는 칩렛간의 데이터 송수신 방법 및 반도체 패키지 메모리시스템 (OUC™) 한국 특허 DRAM의 리셋 신호를 생성하는 PHY 및 이를 포함하는 장치 메모리시스템 (OPHY™) 한국 특허 데이터 스트로브 라인의 노이즈에 의한 DQS 게이팅 신호의 생성 오류를 방지하는 DDR PHY 메모리시스템 (OPHY™) 한국 다. 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항 해당사항 없습니다. 라. 사업영위와 관련하여 환경물질의 매출 또는 환경보호와 관련 규제 준수 여부 및 환경개선설비에 대한 자본지출 계획 해당사항 없습니다. 마. 시장여건 및 영업의 개황 (1) 시장의 특성 (가) 반도체 산업 전망 인공지능 컴퓨팅을 위한 차세대 지능형 반도체로의 패러다임 전환 4차 산업혁명으로 인하여 반도체 산업은 인공지능, IoT, 클라우드, 빅데이터, 가상현실, 자율주행 등을 구현할 수 있는 새로운 패러다임의 반도체 기술이 필요하게 되었습니다. 특히, 로봇, 자동차, PC, 서버, 스마트폰, 가전 등 모든 사물(제품)에는 인공지능 서비스를 구현할 수 있는 '다기능 융복합 반도체'의 필요성이 대두되었으며, 이러한 변화에 맞춰 '인식 - 추론 - 학습 - 판단' 등 인공지능 서비스에 최적화(지능화, 저전력화, 안정화)된 소프트웨어와 시스템반도체가 융합된 반도체인 '지능형 반도체'가 등장하였습니다. 이러한 지능형 반도체는 생성형 AI, 에지 컴퓨팅, 자율주행차, 지능형 헬스케어, 양자 컴퓨팅 연계 시스템, 6G 통신, 스마트시티, 확장현실(XR), 인간형 지능로봇, 신약 개발, 그린에너지 등 사회, 경제, 국방 등 다양한 산업 분야에 응용될 것으로 전망됩니다. 세계 반도체 시장은 인공지능 컴퓨팅을 위한 지능형 반도체 시대로 급격한 패러다임 전환시기를 맞고 있으며, 이를 위해 국가별, 글로벌 기업별로 차세대 반도체인 지능형 반도체의 연구개발에 대규모 투자를 진행하고 있습니다. 미국의 CHIPS Act, EU의 Chips Act, 한국의 K-반도체 전략 등 각국 정부의 반도체 산업 육성책이 본격화되고 있습니다. 인공지능 서비스
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성장에 따른 지능형 ICT 융합 제품 수요도 증가하여 반도체 시장은 지능형 반도체 중심으로 재편될 것으로 전망되며, 고성능, 저전력, 초경량 등 지속적인 성능 향상과 더불어 생산비용 절감 노력은 기존 반도체에 대한 대체 가능성을 높이고 있습니다. 2000년대 모바일 폰의 대중화와 더불어 발전한 컴포넌트 반도체는 2010년대 스마트폰 혁명에 의한 AP 등의 시스템반도체로 발전하였으며, 2020년대는 생성형 AI와 초거대 언어모델(LLM)의 부상으로 GPU와 AI 가속기 중심의 지능형 반도체가 시장을 주도하고 있습니다. 인공지능을 지원하는 차세대 지능형 반도체 기술은 CPU에서 GPU, TPU로 변화하였으며, 중장기적으로 전력 소모는 줄이고 연산 성능은 높이는 효율성이 강화된 방향으로 발전해 NPU, 인메모리 컴퓨팅(메모리와 연산을 통합한 기술), 뉴로모픽 반도체(뇌의 신경망 구조를 모방한 기술)로 진화할 것으로 전망됩니다. 또한 HBM(High Bandwidth Memory)과 같은 고대역폭 메모리의 중요성이 증가하고 있으며, 이종 통합(Heterogeneous Integration) 기술을 활용한 칩렛(Chiplet) 기반 설계가 확산되고 있습니다. [ 반도체 산업 패러다임의 변화 ] 반도체 산업 페러다임의 변화.jpg 반도체 산업 페러다임의 변화 출처: 한국반도체산업협회(KISA)의 이미지를 당사가 재가공 함 글로벌 반도체 시장은 2024년 $535B 규모로 전망되며, 이중 시스템반도체 시장은 $367B(메모리 반도체 시장의 2.2배)로 추정됩니다. 시스템반도체 시장은 향후 AI, IoT, 자율주행차 등 4차 산업혁명을 위한 핵심부품으로 지속 성장 전망됩니다. [ 글로벌 반도체 시장규모, 단위 : $B ] 글로벌 반도체 시장.jpg 글로벌 반도체 시장 출처: WSTS (2024.11), 개별 소자, 센서, Optoelectronics 제외 기준 정부는 2019년 5월 발표한 "시스템반도체 비전과 전략"에서 시스템반도체 산업 육성을 통해 2030년 종합반도체 강국으로 도약하기 위한 5大 중점 대책을 제시 4차 산업혁명시대를 맞아 반도체 수요가 PC·모바일에서 자동차, 로봇, 에너지, 바이오등 全산업으로 확산되면서 시스템반도체(데이터 연산/제어기능) 수요가 증가하고 있습니다. 시스템반도체는 메모리(대량생산)와 달리 1)다품종 맞춤형 제품, 2)세트업체 요구를 충족시킬 설계기술과 고급인력이 경쟁력을 좌우, 3)설계제조간 분업구조 등 차별화된 특성을 보유하고 있어, 업계의 투자와 함께 생태계 전반에 요구되는 인프라 지원이 병행 되어야 성공가능성이 높아집니다. 이에 정부는 시스템반도체 주요 분야인 팹리스, 파운드리의 성장 지원과 부문별 유기적 연계를 통해 생태계 전반의 수준을 업그레이드 하기 위한 방안으로, 세제, 금융지원 등 재정 정책을 통해 기업의 투자를 뒷받침하고, 시장에서 필요로 하는 인력 양성과 일자리 창출의 선순환 구조를 구축하며, 시스템반도체 유망시장 선점과 미래차, 바이오 등 제조업 경쟁력 강화를 위해 산업의 패러다임을 바꾸는 차세대 기술개발 추진 계획을 발표하였습니다. [ 시스템반도체 비전과 전략(2019년 5월 산업자원부 발표 ] 구분 내용 팹리스 대대적 수요창출(5 大시장 수요연계, 공공수요 2,600 만개· 2,400 억원 이상 발굴, 5G 와 시스템반도체 연계)과 전용펀드(1,000 억원) 신설, 스케일업펀드, 우수기업연구소 선정 등 스케일업 지원, 반도체 설계툴 지원(추경 46 억원), 창업부터 성장단계까지 애로사항에 대한 원스톱 서비스 제공을 통해 글로벌 수준 성장기반 마련 파운드리 대표기업은 High-Tech 첨단분야, 중견기업은 Middle-Tech 틈새시장을 공략하고, 기업의 투자를 뒷받침할 수 있도록 세제·금융 지원 확대 생태계 디자인하우스 육성, 팹리스의 파운드리 공정 활용확대 등 정부- 업계 공동으로 상생협력 생태계 조성 인력 계약학과 신설(연·고대, ‘21~, 80 명(기존정원 외)) 및 단계적 확대, 반도체 설계·공정기술 R(정부, 기업 1:1 매칭), 폴리텍대학(안성)의
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반도체 특화형 전환, 대학 공정실습 Fab 시설 확충(추경 100 억원) 등 종합 플랜을 토대로 학사/ 석·박사/실무 등 전문인력을 1.7 만명 양성(2030 년까지) 기술 AI 반도체 등 차세대(Next Generation) 반도체 기술개발에 향후 10 년간 1 조원 이상 투자 및 국가 핵심기술의 해외유출방지 시스템 정비 (나) 시스템반도체 시장 특성 시스템반도체 Value Chain은 설계, 생산, 조립·검사 등 각 분야별 전문 기업으로 분업화 시스템반도체 생태계는 설계를 전문으로 하는 IP 업체와 팹리스(Fabless), 위탁 생산을 담당하는 파운드리(Foundry), 파운드리에 최적화된 디자인 서비스를 제공하는 디자인하우스(Design House), 그리고 조립·검사를 전문으로 수행하는 패키징 및 테스트(Packaging Test) 기업으로 세분화되어 있습니다. 이러한 분업 체계는 반도체 공정 미세화로 인해 생산라인 구축을 위한 투자비가 급격히 증가하면서 정착되었습니다. 특히, 1990~2000년대 초반부터 팹리스 및 디자인하우스가 등장하며, 기업들이 생산보다는 설계에 집중하는 방향으로 변화해 현재의 Value Chain이 형성되었습니다. [ 시스템반도체 Value Chain ] 시스템반도체 ecosystem.jpg 시스템반도체 ecosystem 출처: (주1) (Outsourced) Semiconductor Assembly and Test: 반도체 패키지 조립 및 테스트 업체로 웨이퍼 공정 이후 후공정 담당 (주2) Design House 시장은 초기 형성 단계로 공신력 있는 시장 규모 데이터 부재 시스템반도체는 주문형 생산 특성상 우수 인력 확보가 핵심 경쟁력이며, 수요-공급이 안정적인 시장 구조를 형성 시스템반도체 산업은 고도의 기술력과 창의적인 아이디어를 보유한 핵심 기술 인력이 기업 경쟁력을 좌우하는 대표적인 기술집약적 산업입니다. 시스템반도체의 핵심 경쟁력은 최소한의 소자로 세트 업체가 요구하는 사양을 충족하는 칩을 설계하는 능력이며, 동일한 성능을 가진 제품이라도 설계 역량에 따라 완전히 다른 구조로 구현될 수 있으며, 제조 원가에도 큰 차이를 초래할 수 있습니다. 따라서 우수 인력을 확보하여 설계 역량을 강화하는 것이 시스템반도체 기업의 경쟁력 확보에 필수적입니다. 예를 들어, 대만은 지난 20여 년간 실리콘밸리 출신의 자국 엔지니어를 귀국하도록 유도하는 정책을 추진하여 세계 2위의 팹리스 강국으로 도약했습니다. 이는 시스템반도체 산업 발전에 있어 우수한 설계 인력 확보의 중요성을 보여주는 대표적인 사례입니다. 또한, 시스템반도체는 경기 및 전방산업의 수요 변화에 영향을 크게 받는 메모리 반도체와 달리, 적용 분야가 광범위하며 다품종 소량생산 구조와 고도의 설계 기술이 요구되는 산업입니다. 이러한 특성으로 인해, 시스템반도체 산업은 경기 변동 및 전방산업의 수요 변화에 상대적으로 덜 민감한 비탄력적인 시장 구조를 형성하고 있습니다. [ 시스템반도체 vs. 메모리 반도체 ] 구분 시스템반도체 메모리 반도체 시장구조 다품종 맞춤형 (통신, 자동차 등 용도별 특화된 시장) 소품종 대량생산 (표준 제품 중심의 범용 양산 시장) 제품성격 용도별 품목 다양성 표준품, 짧은 제품 수명 주기, 모바일·PC 시장 의존 생산방식 대부분 설계와 생산의 분업 구조 (수요자 주문형 방식, 설계전문, 위탁생산전문기업으로 분업이 일반적) 설계 업체가 대부분 양산 (설계부터 생산까지 담당하는 종합반도체 기업(IDM) 중심 구도) 경쟁력 설계 기술, 우수 인력 (칩 구조의 복잡성으로, 우수 설계인력 및 IP 확보 관건, 경쟁 시스템과의 기능 경쟁) 자본력, 기술력, 규모의 경제 (가격 경쟁력이 중요, 선행기술 개발 시장선점) 참여기업 다수/다양/중소벤처형 사업구조 소수/제한적/대기업형 사업구조 대표기업 인텔(IDM), 퀄컴(Fabless) 삼성전자, SK 하이닉스 시스템 기업의 자체 칩 설계 수요 증가로 인한 경쟁 구도 변화 시스템반도체 시장은 비(非)반도체 기업들의 반도체 시장 진출, 수요처 다양화, 기술 진화 및
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신규 기술 출현 등으로 경쟁 구도가 변화하는 추세입니다. IT 및 서버 업체 등은 자사 내부 수요를 기반으로 제품 개발 주도권 확보, 사용자 경험 차별화, 원가 절감 등을 위해 시스템반도체의 자체 개발을 적극 추진하고 있습니다. 애플(Apple)은 2020년부터 Mac용 M1 시리즈, iPhone 및 iPad용 A 시리즈, Apple Watch용 S 시리즈 등 ARM 기반 SoC(System on Chip)를 자체 개발하여 적용하고 있습니다. 마이크로소프트(Microsoft)는 2023년에 Surface 제품군용 SQ3 프로세서와 Azure 클라우드용 ARM 서버 칩을 개발하였습니다. 아마존웹서비스(AWS)는 2018년부터 서버용 Graviton 시리즈 프로세서와 머신러닝용 Trainium 및 Inferentia 칩을 선보였습니다. 특히, Graviton3 프로세서는 2021년 11월에 발표되어 컴퓨팅 성능과 에너지 효율성을 향상시켰습니다. 구글(Google)은 2021년부터 Pixel 스마트폰용 Tensor 시리즈 SoC와 클라우드 TPU(Tensor Processing Unit) 머신러닝 가속기를 자체 개발하여 활용 중입니다. 메타(페이스북)는 2023년에 AI 인프라용 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 가속기와 AR/VR 기기용 커스텀 칩셋을 출시하였습니다. 삼성전자는 NPU(Neural Processing Unit)를 내장한 엑시노스(Exynos) 시리즈 모바일 프로세서를 개발하여 자사 제품에 적용하고 있습니다. 이처럼 기존에는 시스템 기업이 시스템반도체 산업 내 단순 고객으로 머물렀다면, 최근에는 자사 시스템에 최적화된 칩을 직접 설계하고 이를 적용하여 시스템 성능 향상 및 비용 절감에 적극적으로 나서고 있습니다. 이러한 변화는 시스템반도체 산업의 생태계를 재편하는 주요 동인으로 작용하고 있습니다. [ 시스템 기업의 자체 칩 설계 사례 ] 업체명 발표 시기 용도 애플 2010년 ~ 현재 (A 시리즈), 2020년 ~ 현재 (M 시리즈) Mac용 M1/M2/M3/M4 시리즈, iPhone/iPad용 A-시리즈, Apple Watch용 S-시리즈 등 ARM 기반 SoC 마이크로소프트 2023년 ~ 현재 Surface 제품군용 SQ3/SQ4 프로세서, Azure 클라우드용 Cobalt ARM 서버 칩 아마존웹서비스(AWS) 2018년 ~ 현재 서버용 Graviton3/Graviton4 프로세서, 머신러닝용 Trainium/Inferentia2 칩 구글 Pixel 스마트폰용 Tensor G1/G2/G3/G4, 클라우드 TPU/TPUv5 머신러닝 가속기 메타(페이스북) 2023년 AI 인프라용 MTIA v1/v2 가속기, AR/VR 기기용 커스텀 칩셋 삼성전자 2010년 ~ 현재 엑시노스 시리즈 모바일 프로세서 * 출처 : 업계 발표 자료, 기술 블로그, 언론 보도 종합 시스템반도체 영역에서의 IP Vendor에 대한 수요 확대 예상 시스템반도체는 칩 구조의 복잡성으로 인해 우수한 설계 인력과 첨단 기술력이 필수적이며, 수요자의 요구 조건을 충족하는 제품을 신속하게 개발하는 능력이 핵심 경쟁력입니다. 반도체 IP는 사전에 설계 및 검증된 고기능 블록으로, 시스템반도체 개발사는 IP 전문업체의 솔루션 도입을 통해 SoC 설계 시간과 비용을 절감하고 개발 실패 위험을 최소화할 수 있습니다. 시스템반도체의 응용 분야가 다양화되고 맞춤형 솔루션에 대한 수요가 지속적으로 확대되는 시장 환경에서, 각 애플리케이션별 요구사항과 서비스 특성이 상이함을 고려할 때 시스템반도체 시장 내 IP 시장의 비중은 꾸준히 상승할 것으로 전망됩니다. (다) 반도체 IP 산업의 기회 SoC 설계 복잡성 증가와 개발 비용 급증에 따른 검증된 IP 블록 수요 증가 반도체 IP 전문 업체가 보유한 검증된 반도체 IP 기능 블록이 SoC 설계에 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 2010년대에 접어 들면서 모바일 단말에서의 고해상도 카메라, 고화질 디스플레이, 고화질 스트리밍 서비스 등 사용자 경험에
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대한 기대치가 크게 높아짐에 따라, 스마트폰, 휴대용 게임기 등에 사용하는 Mobile Application Processor(AP)의 집적도와 복잡도가 증가하였습니다. SoC 설계에 필요한 IP 기능 블록의 평균 개수는 약 100개 이상으로 증가하였으며, SoC 설계 복잡성은 세대를 거듭할수록 더욱 심화되는 추세입니다. SoC의 적기 시장 출시(Time To Market) 가능성을 높이기 위해 고성능 및 신뢰성이 필요한 분야를 포함하여 검증된 반도체 IP 기능 블록에 대한 시장 니즈가 형성되고 있습니다. 또한, SoC의 고성능 요구에 대응하기 칩 설계 업체는 CPU, GPU, FPGA 등 제품에 첨단 공정 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 하지만 첨단 공정 적용에 따른 SoC 개발 비용이 급격히 증가하고 있는데, 5nm 공정에서의 SoC 개발 비용은 $542M로 65nm 공정 $28M 대비 약 20배 증가했습니다. 이로 인해 SoC 개발 실패 시 비용 손실 Risk가 커졌으나, 반도체 IP 전문업체의 검증된 반도체 IP 기능 블록 도입을 통해 SoC 설계 시간, 비용 및 SoC 개발 실패 위험을 경감 가능합니다. [ 각 공정별 시스템반도체 설계/제작 비용 ] 각 공정별 시스템반도체 설계제작 비용.jpg 각 공정별 시스템반도체 설계제작 비용 (라) 시스템반도체 Value Chain내 당사의 위치 고객사 요구 사항 오픈엣지는 시스템반도체 Value Chain 내 가장 전방에 위치하는 IP 제공업체 당사는 시스템반도체 설계회사(팹리스, 디자인하우스, IDM)에 IP를 공급하며, 설계회사들은 생산/판매 과정을 거쳐 Set Maker/OEM업체에게 시스템반도체를 제공합니다. 당사는 현재 시스템반도체의 Memory System 관련 IP와 Edge용 NPU System 관련 IP를 보유하고 있으며, 당사의 IP 기술은 시스템반도체 내 다른 제품군으로의 확장 잠재력을 가지고 있어 향후 서버용 NPU System SoC IP로도 진출할 계획이 있습니다. 당사의 제품은 현재 자율주행차, IP Camera 등의 산업에 사용되고 있으나, 고객사가 당사 IP를 적용하는 제품에 따라 응용 제품군이 결정되기 때문에 당사가 Target 제품군을 특정하기 는 어렵습니다. 따라서 당사 사업과 연관된 시장은 하기와 같이 정의할 수 있습니다. [ 오픈엣지 연관 시장 정의 ] 구분 대상 내용 관련 시장 시스템반도체 시장 반도체 IP 가 적용되는 최종 제품 전체 시장 반도체 IP 시장 반도체 설계에 사용되는 IP 전체 시장 목표 시장 메모리시스템 IP NPU IP 당사 사업과 관련된 반도체 IP 시장 주요 고객사인 Fabless 업체 및 Design House 의 기술적 요구사항을 충족하는 IP 공급 시스템반도체 IP 시장에서의 수요자는 시스템반도체 칩 설계회사로서 Fabless, IDM In-House와 설계 디자인 서비스를 제공하는 Design House가 이에 해당합니다. IDM In-House업체의 경우 자체적으로 IP 개발을 수행하는 경우가 많아, 외부 IP에 대한 수요가 상대적으로 적어 실질적인 IP 업체의 수요자는 시스템반도체 Fabless 업체와 Design House입니다. 최근 일부 Design House 업체가 시스템반도체의 스펙부터 설계, 파운드리 업체를 통한 웨이퍼 제작 및 최종 패키지까지의 전 과정을 담당하는 Turn-Key 서비스를 제공하는 등 사업영역을 확대하고 있어 당사는 디자인하우스를 전략적인 파트너이자 동시에 매출 채널의 허브로 활용할 계획입니다. 시스템반도체 Fabless와 Design House주요 Player들과 이들의 기술적 주요 요구사항은 아래와 같습니다. [ 시스템반도체 IP 시장에서의 주요 수요자 및 주요 이슈 ] 관련 당사제품 주요 수요자 주요 이슈(기술적 요구사항) Total Memory System IP Solution 업체 1. 시장에서 경쟁우위를 점유하는데 꼭 필요한, 소비전력(Power), 성능(Performance), 면적(Area) 관점에서의 최적화 2. 메모리 시스템의
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안정성(Reliability) 3. SoC 외부에 있는 DRAM 을 감안하여, DRAM 에 저장된 컨텐츠의 암호화를 통한 보안성 4. 차량용 반도체의 경우, Error Correction Code(ECC) 기능 등의 지원을 통한 Anomaly Detection(이상감지) 등 안전성 1. 주요 응용 신경망의 지원 여부 - (예시 1) 보안카메라 및 차량 ADAS 용 객체 탐지(Object - (예시 2) 얼굴 탐지: Facebox 등 - (예시 3) 차량용 도로 인식: Lane Detection Network 2. 주요 응용 신경망의 성능 만족 여부(해상도와 Frame Per Second) 3. 메모리 요구량 관점 최적화 여부 ※ 시장 정의 구분 관련 시장 전체 시장(TAM) 오픈엣지 목표 시장 시장 시스템반도체 시장 반도체 IP 시장 메모리 시스템 IP 시장, NPU IP 시장 시장 규모 (2024 년) $367B $8.3B $1.0B * TAM 시장내 비중 : 12% 시장 특성 다품종 맞춤형, 분업화, 높은 전문성 필요 상위 10 개 기업이 시장의 80%를 점유하는 독점적 시장 (좌동) 시장 성장 요인 응용처의 다양화 및 확대, 주요 국가들의 정책지원 및 투자 등 공정 미세화에 따른 칩 개발비용 증가로 IP Vendor 에 대한 의존도가 확대 (좌동) 제품 정의 데이터를 해석·계산·처리하는 비메모리 반도체 논리, 셀, 집적 회로 레이아웃 설계의 재이용 가능한 기능 블록 (좌동) 주요 제품 RTL 코드, Layout 또는 이들의 결합 형태(방식)로 제공 (좌동) 주요 업체 삼성전자(IDM), (좌동) (2) 시장 규모 및 전망 (가) AI 반도체 시장 전망 시스템반도체 시장의 차세대 성장 동력인 AI 반도체 시장은 가트너(Gartner) 자료에 따르면 2024년 YoY 33%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 전체 AI 반도체 시장규모는 2021년 348억 달러에서 2025년 920억 달러로 연평균 28% 성장이 예상되어 반도체 산업 내에서도 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다. AI 반도체 수요는 데이터센터와 클라우드 인프라를 중심으로 시작되었으나, 점차 스마트폰, 자율주행차, IoT 기기, 산업용 장비 등 다양한 응용 분야로 확산되고 있습니다. 특히 생성형 AI의 부상으로 고성능 GPU 및 전용 AI 가속기에 대한 수요가 급증하고 있으며, 엔비디아, AMD, 인텔 등 전통적인 반도체 기업뿐만 아니라 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스 제공업체들도 자체 AI 칩 개발에 적극 투자하고 있습니다. 향후 AI 반도체 시장은 대규모 언어 모델(LLM) 등 복잡한 AI 워크로드 처리를 위한 고성능 칩과 함께, 저전력 및 고효율을 요구하는 엣지 컴퓨팅 환경에 최적화된 칩으로 양분될 전망입니다. 특히 효율성 측면에서 기존 범용 프로세서 대비 특정 AI 워크로드에 최적화된 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 형태의 반도체가 각광받을 것으로 예상됩니다. 시장 성장을 견인하는 주요 요인으로는 생성형 AI 애플리케이션의 확산, 엣지 디바이스에서의 AI 처리 수요 증가, 자율주행 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 발전 등이 꼽히고 있습니다. 이에 따라 AI 반도체는 향후 시스템반도체 시장의 핵심 성장 동력으로 자리매김할 것으로 전망됩니다. [ AI 반도체 시장 전망, 단위 : $B ] ai 반도체 시장.jpg ai 반도체 시장 * 출처: [ AI 반도체 시장 성장 요인(AI 반도체 용용처 중심) ] 구분 데이터센터/클라우드 AI - 성장 요인: 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 학습/추론을 위한 고성능 AI 가속기 수요 급증- 주요 동향: ·OpenAI, Anthropic, Meta 등 AI 기업들의 대규모 컴퓨팅 인프라 구축 ·엔 비디아 H100/H200, AMD MI300X, 구글 TPU v5 등 고성능 가속기 경쟁 심화 ·클 라우드 서비스 제공업체들의 자체 AI 칩 개발 확대 ※ AWS Trainium/Inferentia, Google TPU 등