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기존 고객에 대한 방문/온라인 지원 서비스 등 다양한 측면에서 가능한 지원책을 동원하는 방향으로 마케팅과 영업력을 강화하고 있습니다. 또한 이러한 정책 목표를 일관되게 유지하기 위한 일환으로 제품 불량률을 기존 불량률 대비 감소시키는 것을 품질 목표로 설정하고 해당 부서에 전문인력을 상시적으로 보강하고 있습니다. 아울러 회사는 매출(수익)과 영업이익 측면에서 경영 역량을 치중하다 보면 반사적 부작용으로 재고 증가의 문제가 발생할 수 있다는 점을 항시 염두에 두고 있으며, 현금흐름 개선을 위하여 적정 재고관리에 힘을 쓰고 있습니다. 재고관리가 중요한 경영자의 관리 항목인 점을 유념하여 관리해 나가도록 하겠습니다. 3. 연결회사의 영업 실적 1) 고부가가치 제품군 출하 물량 증가에 따른 매출 상승연결회사는 2023년(전기) 매출액 1,459억원 대비 약 11.3% 증가한 2024년(당기) 1,623억원의 매출을 달성하였습니다.반도체 부문(별도) 매출액도 2023년(전기) 매출액 1,459억원 대비 2024년(당기) 매출액 1,592억원으로 약 9%증가하였습니다. 이는 고부가가치 제품군의 출하 물량이 증가함에 따라 약간의 매출 상승을 이끈 것으로 특히, 기존에 진입한 5G IoT 시장과 자동차용 메모리 시장에서 안정적인 수요가 지속되며 견조한 매출을 유지할 수 있었으며 시장에서의 경쟁력 확보와 제품 포트폴리오 강화가 매출 증가에 긍정적인 영향을 미친것으로 보입니다. 향후 시장 외부요인에 대응하기 위하여 회사는 제품 수급과 품질관리를 통한 수율 향상으로 시장 변화에 능동적으로 대처하고, 고객이 원하는 제품을 적시에 공급하는 정책을 폄으로써 소기의 매출 성과를 달성하도록 하겠습니다.당사가 판매하는 제품 포트폴리오 중 NAND MCP가 매출의 약 61%를 차지하고 있으며, 이 NAND MCP는 단일 제품이 아니며 다양한 스펙으로 제품이 구성되어 있습니다. 회사는 고객 수요에 신속하게 대응하기 위하여 시의적절하게 제품 포트폴리오를 재구성하는 작업을 통하여 매출 확장을 도모하고 있습니다. 제품별 매출비율은 하기 표1을 참조바랍니다. 매출액에 대하여 고객의 사용처별 쓰임에 있어서는 IoT 연관분야가 63%로 압도적인 고객층을 확보하고 있으며, 다음으로 Automotive, Consumer 분야가 매출처를 이루고 있습니다. IoT는 미래산업의 핵심가치로 IoT 분야의 스마트시티, 스마트그리드, 스마트홈 등 각종 세부 산업에 제품을 공급하고 있습니다. 회사는 매출의 중심에 있는 IoT 연관 고객에게 쏟는 영업력과는 별도로 차량용 반도체, 웨어러블, Consumer 시장에서 회사 제품의 공급점유율을 확장해가고 있습니다. 또한 5G 통신망확대에 발맞추어 5G IoT용 메모리 제품을 성공적으로 개발하고 주요 Chipset 업체에 평가 완료함으로써 해당시장이 커짐에 따라 NAND MCP, eMCP 등 당사제품 매출이 동반 상승하는 효과를 기대하고 있습니다. 구체적인 응용처별 비중은 하기 표2.를 참조바랍니다. 매출> (단위: 백만원, %) 기간 제품명 용도 및 기능 매출액(백만원) 비율(%) 비고 NAND MCP 모바일 메모리 DRAM 모바일 메모리 LPDRAM포함 LPDDR4 모바일 메모리 모바일 메모리 CRAM 모바일 메모리 NOR MCP 모바일 메모리 eMMC 모바일 메모리 TLC NAND 모바일 메모리 모바일 메모리 모바일 메모리 eMCP 모바일 메모리 SPI NADN 모바일 메모리 *상기 제품별 매출액은 반품 제품 등의 회계조정 금액을 반영하지 않은 금액입니다. 2024년 2023년 매출액 비중 매출액 비중 IoT Consumer Network Mobile Wearable 비중> 2024년도 응용처별 매출비중.jpg 2024년도 응용처별 매출비중 당기 및 전기의 매출액 현황은 다음과 같습니다. (당기) (단위:천원) 구 분 반도체사업부 합 계 매출액 (전기) (단위:천원) 구 분 반도체사업부 합 계 매출액 2) 영업이익의 감소별도기준 영업이익은 전기(2023년) 175억원에서 당기(2024년) 96억원으로 약 45%
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감소하였습니다. 이는 2024년도 글로벌 경기 침체가 지속되면서 전반적인 IT 및 전자기기 수요가 위축되었고, 이에 따라 메모리 반도체의 수요 또한 감소하였기 때문입니다. 메모리 반도체 수요 감소에 따른 재고 조정과 공급 과잉이 동시에 발생하면서 메모리 반도체 가격이 하락하였고, 영업이익 감소에 직접적인 영향을 미쳤습니다. 이번 회기에는 하반기부터 반도체 수급및 수요가 정상화가 예상되는 만큼 마케팅 자원을 최대한 활용할 것이며, 품질관리, 수율개선 등 원가절감에 만전을 기해 실질적인 수익성을 달성할 수 있도록 하겠습니다.회사는 2024년 매출액과 비교하였을 때 재고가 다소 부담되는 수준이라는 판단 아래적정 재고 수준을 유지하기 위하여 전사적 역점 사업으로 재고 소진에 역량을 집중하고 있으며, 원래 계획한 목표에는 도달하지 못하였으나 지속적으로 재고 감소정책을 폄으로써 선순환적으로 현금 흐름(OCF)을 개선시켜 양호한 OCF와 수익을 개선하도록 하겠습니다. 연결 기준 영업실적의 변화 추이는 다음과 같습니다. [영업실적 비교자료](단위: 천원, %)_ 연결기준 구 분 영업 실적 증감금액 증감비율 제25기 제24기 매출액 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익 법인세비용차감전순이익 당기순이익 [요약 손익계산서](단위: 천원)_ 연결기준 과 목 제25기(2024) 제24기(2023) 제23기(2022) 매출액 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익 법인세비용차감전순이익 당기순이익 (3) 영업 전망 연결회사는 2025년 메모리 반도체 시장이 점진적인 회복세를 보일 것으로 전망하고 있으며, 특히 자동차 시장, 5G CPE 시장 및 중저가 스마트폰 시장에서의 판매 확대에 주력할 계획입니다. 반도체 시장의 경우, 코로나19 이후 주요 전자제품 제조업체 및 데이터 센터 사업자들이 보유했던 재고가 점차 소진됨에 따라 수급 불균형이 완화될 것으로 예상됩니다. 다만, 러시아-우크라이나 전쟁 및 이스라엘-팔레스타인 분쟁 등 지정학적 리스크와 이에 따른 세계 경제의 불확실성이 여전히 변수로 작용할 것으로 보입니다. 이에 대응하기 위해 연결회사는 영업 환경을 더욱 강화하고, 수급 불균형에 따른 리스크를 최소화하기 위해 비상 대응팀을 운영하며, 주력 제품인 NAND MCP 제품 라인업을 고객 요구에 최적화하고 있습니다. 또한, 자동차 시장 및 5G CPE 시장을 겨냥한 NAND MCPD4x 제품의 안정적인 시장 안착을 추진하고, 중저가 스마트폰 시장 내 점유율 확대를 위한 전략을 적극 전개할 예정입니다. 아울러, 주요 응용처인 IoT 고객뿐만 아니라 Consumer, Network, 웨어러블, 차량용 반도체 시장으로 공급을 확대함으로써 매출 성장뿐만 아니라 수익성 개선도 함께 도모할 계획입니다. 연결회사는 NAND MCP 시장에서의 경쟁력을 강화하는 동시에, 고용량 제품 수요에 대응하기 위해 LPDDR5x 기반의 단품 및 MCP 제품 개발과 프로모션을 강화하고 있습니다. 4. 재무상태와 자금흐름 (1) 재무상태 분석 2024년 사업연도말 연결회사의 재무상황은 자산총계 2,254억원(전기 1,987억원), 부채총계 412억원(전기 401억원), 자본총계 1,842억원(전기 1,586억원)입니다. 숫자에서 나타나 있듯이 자산이 증가한 것은 세계 경기 침체로 인한 재고자산의 증가에서 비롯되었고 자본이 증가한 것은 당기 이익의 발생에 기인합니다. 당기의 총부채는 412억원으로 전기 401억원과비교하여 11억원이 증가하였는데 이는 회사의 세계 경기 인플레이션에 따른 원자재 가격 상승 으로 인한 것입니다. 부채비율 또한 전기 25.29%에서 22.36%으로 2.93%감소, 자기자본비율은 전기 79.81%에서 81.73%으로 1.91% 증가에서 볼 수 있듯이 회사의 재무상태는 점차 개선되고 있습니다. 당기 부채비율은 22.36%, 유동성(유동) 비율은 459%(전기 405%), 자기자본비율 81.73%로 자산구조는 안정적인 지표를 나타내고 있고, 유동성비율도 개선됨으로써 회사의 위기 재무대응능력이 강화되었습니다. 회사는 안정적인 재무상태가
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신제품 개발, 새로운 시장을 개척하는 전제 조건임을 주지하고 잘 알고 있으므로 재무상태를 지속적으로 개선시키기 위하여 경영합리화와 적정한 원재료 수급정책 그리고 무엇보다 2025년 또한 회사는 재고 감소계획을 유지할 것이며 이에 대하여 모니터링을 강화하겠습니다. 사업부문별 총자산의 내용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당기말 전기말 반도체사업부 신사업부 복권사업부 연결조정 합 계 사업부문별 총부채의 내용은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당기말 전기말 반도체사업부 신사업부 복권사업부 연결조정 합 계 연결 기준 재무상태는 다음과 같습니다. [재무상태 비교자료](단위: 천원, %)_ 연결기준 과 목 재무상태 증감금액 증감비율 제25기 제24기 유동자산 비유동자산 [자산총계] 유동부채 비유동부채 [부채총계] 자본금 자본잉여금 [자본총계] [요약 재무상태표](단위: 천원)_ 연결기준 과 목 제25기 제24기 제23기 유동자산 비유동자산 [자산총계] 유동부채 비유동부채 [부채총계] 자본금 자본잉여금 [자본총계] (2) 자금조달 현황 [제주반도체] [자금조달현황](단위: 백만원) 구 분 2024년 2023년 2022년 차입 사채 합계 [램스웨이] [자금조달현황](단위: 백만원) 구 분 2024년 2023년 2022년 차입 사채 합계 [재고자산 내역](단위: 천원) 과 목 제 25 (당)기 제 24 (전)기 재고자산 상품 (평가충당금) 제품 (평가충당금) 원재료 (평가충당금) 재공품 (평가충당금) 건축용지, 완성공사
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II. 투자활동으로 인한 현금흐름 1. 투자활동으로 인한 현금유입액 단기대여금의 감소 장기대여금의 감소 당기손익-공정가치금융자산의 처분 종속기업투자주식의 처분 보증금의 감소 유형자산의 처분 무형자산의 처분 투자부동산의 처분 2. 투자활동으로 인한 현금유출액 단기대여금의 증가 관계기업투자주식의 취득 장기대여금의 증가 보증금의 증가 유형자산의 취득 무형자산의 취득
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II. 투자활동으로 인한 현금흐름 1. 투자활동으로 인한 현금유입액 단기대여금의 감소 당기손익-공정가치금융자산의 처분 장기대여금의 감소 유형자산의 처분 무형자산의 처분 투자부동산의 처분 보증금의 감소 2. 투자활동으로 인한 현금유출액 단기대여금의 증가 장기대여금의 증가 당기손익-공정가치금융자산의 취득 관계기업투자주식의 취득 유형자산의 취득 무형자산의 취득 보증금의 증가
가온칩스 — 사업보고서 (2024.12)

II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 ㈜가온칩스(이하 "당사")는 2012년 설립된 시스템 반도체 설계 전문 기업으로, 삼성 파운드리의 공식 디자인 솔루션 파트너(DSP, Design Solution Partner) 및 Arm Approved Design Partner(AADP)로서 시스템 반도체 설계 사업을 영위하고 있습니다. 디자인 솔루션 기업은 팹리스(Fabless)와 파운드리 사이에서 가교 역할을 수행하며, 파운드리 공정 환경에서 기술적 전문성을 발휘하여 고객사의 Custom ASIC(Application-Specific Integrated Circuit, 주문형 반도체) 개발을 전방위적으로 지원합니다. 당사는 팹리스 고객사에 반도체 설계, 생산, 최종 제품 공급까지 원스톱(One-Stop) 솔루션을 제공합니다. SoC Spec 협의 및 설계를 시작으로, Physical Implementation, Physical Design, 웨이퍼 생산 및 관리, QA, 패키징 및 테스트 디자인까지 전 과정을 지원합니다. 특히, AI/HPC, Automotive 등 고성능 반도체 설계를 위해 축적된 전문성과 기술력을 보유하고 있으며, 초미세공정인 2나노 GAA 공정 기반 설계 역량을 통해 고객사 제품에 고성능·저전력·고신뢰성 설계 솔루션을 제공합니다. 또한, 당사는 IP 및 EDA, Foundry, OSAT 기업들과 반도체 생태계를 구축하여 긴밀한 협업을 바탕으로 다양한 산업 분야의 맞춤형 디자인 솔루션을 제공합니다. 당사는 앞으로도 고객 성공을 최우선으로 하여 글로벌 시장에서 기술 경쟁력을 갖춘 기업으로 자리매김하겠습니다. 제목 없음.jpg 1111.jpg 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 설명 ㈜가온칩스는 AI/HPC, Automotive, Consumer, Industrial 등 다양한 산업 분야에 시스템 반도체 설계 솔루션을 제공합니다. AI/HPC 분야에서 당사는 AI 가속기, 데이터센터 및 클라우드 컴퓨팅 칩, Edge AI 프로세서 등의 반도체 개발을 진행하고 있습니다. 당사는 고성능 AI/HPC 반도체 개발을 위해 선단 공정 기반 설계, Big Die 설계 기법, 첨단 패키징 디자인 등을 적용하고 있으며, 서버, 에뮬레이터(Emulator) 등 첨단 인프라 구축에도 지속적으로 투자하고 있습니다. 이를 통해 대규모 데이터 처리와 실시간 연산이 요구되는 첨단 응용 분야에 디자인 솔루션을 제공합니다. Automotive 분야에서는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), Digital Cockpit, Vision Processor, Network Processor 등의 반도체 개발을 진행하고 있습니다. 차량용 반도체는 SDV(소프트웨어 정의 차량) 전환이 가속화됨에 따라 소프트웨어 중심의 고성능 연산 및 데이터 병렬 처리가 필수적으로 요구되며, 이와 함께 기능 안전(Functional Safety)과 신뢰성에 대한 요구 기준도 더욱 강화되고 있습니다. 당사는 최고 수준의 기능 안전을 위해서 필 드에서 실시간 테스트가 가능한 In-System Test 등의 솔루션을 지원하고, 양산 단계에서의 품질 관리 역량도 강화하고 있습니다. Consumer 시장에서는 디스플레이, 하이엔드 가전 제품용 MCU, 프린터 SoC, AIoT 어플리케이션 등 다양한 소비자 응용 분야에 적용 가능한 디자인 솔루션을 제공합니다. 특히, AI(인공지능) 기술이 융합된 제품 설계를 통해 소비자 가전의 지능화에 기여하고 있습니다. 마지막으로, Industrial 영역에서는 AI 기반 보안 시스템, 네트워크 카메라, 드론 등 산업용 반도체 설계 솔루션을 제공합니다. 당사의 기술은 다양한 산업용 반도체에 적용될 수 있어, 국내외 신규 시장 진출 및 사업 영역 확장을 목표로 하고 있습니다. [당사 제품 적용 분야] 제품 구분 해당 분야 AI/HPC Consumer 나. 주요 제품 등의 매출현황 당사 매출 구분별 매출액 추이 (단위: 백만원) 구분 응용시장 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) 매출액 비율 매출액
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비율 매출액 비율 제품매출 인공지능(AI) IP개발 디스플레이(Display) 사물인터넷(IoT) 제품매출 소계 용역매출 총 매출액 다. 주요 제품 등의 가격변동 추이 및 가격변동 원인 당사가 고객에게 제공하는 주문형 반도체 산업은 다품종 소량 생산 기반에 따라 주요 제품의 가격 변동추이를 추정하기 어려울 뿐만 아니라 고객사별로 요구되는 파운드리 제조 공정이 상이하고, 동일 제조 공정내에서도 다양한 요구 사양 차이에 따른 가격 편차가 크기 때문에 제품당 가격을 단순 산정하기 어렵습니다. 또한 사양에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품에 대한 단가를 기재하지 않았습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 (단위: 백만원) 매입유형 품목 구분 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) 외주가공비 FAB 국내 수입 패키징 국내 기타 국내 수입 소계 국내 수입 원재료 IP 국내 수입 총합계 국내 수입 합계 주) 당사 매입 총금액을 외주가공비와 원재료로 구분하여 기재하였습니다. 외주가공비는 FAB, 패키징, 기타(외주용역 등)으로 구분하였으며 원재료는 IP 단일 품목입니다. 나. 원재료 가격변동 추이 구분 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) Wafer(매) 주) 제품 매출 중 기간별 Foundry Wafer 가격에 대한 전체 평균 단가입니다. 다. 주요 매입처 주요 원재료 등의 가격은 원재료 품목별로 가격이 상이하여 일률적인 가격 산출이 불가합니다. 또한, 주요 원재료 품목별 매입 비중 및 매입 업체는 영업기밀에 해당되므로 기재하는 것이 부적합하다고 판단되어 생략하였으며 당사와 특수한 관계는 없습니다. 라. 생산 능력 및 생산 실적 당사는 시스템 반도체 회로설계를 웨이퍼 형태의 반도체 칩으로 제작하기 위한 파운드리 디자인 솔루션을 제공하고, 비즈니스 모델에 따라 웨이퍼 형태의 반도체 칩을 최종 완제품 형태로 조립 및 테스트를 수행하는 시스템 반도체 개발 전문 기업으로 내부 생산 인프라에서 제품을 생산하지 않으며, 전량 생산분야별 외주협력업체를 통해 위탁 생산으로 진행하고 있습니다. 반도체의 생산은 크게 Foundry, Package, Test 세분야로 나뉘고 제품의 사양, 특성, 요구조건 등을 고려하여 적합한 각 외주 생산 업체에 제품 생산을 의뢰하고 있으며, 주요 생산 업체별 현황 및 생산 능력은 외주 생산기업의 영업 기밀에 해당되므로 기재하는 것이 부적합하다고 판단되어 생략하였으며, 당사와 특수한 관계는 없습니다. 또한 당사가 영위하는 시스템 반도체 디자인 솔루션의 성격상 생산자원은 인적자원이 주로 해당됩니다. 2024년 12월 31일 기준, 당사의 인원현황은 259명이며 그 중 연구개발 및 기술인력은 약 86% 인 223명입니다. 마. 생산 설비에 관한 사항 당사는 보고서 기준일 현재 자체적인 생산설비가 없이 전량 외주생산을 진행하고 있기 때문에 해당사항 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출 실적 (단위: 백만원) 매출유형 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 제품매출 내수 수출 소계 용역매출 내수 합계 주1) 매출유형은 제품과 용역으로 분류하며, 제품 매출은 시제품 개발, 양산(커미션 포함)으로 구성되어 있습니다. 나. 판매 경로 1) 판매 조직 당사의 판매 조직은 국내 및 해외 팹리스(Fabless) 기업의 시스템 반도체 개발 프로젝트를 수주하기 위한 각각의 영업 조직과 고객지원, 실적 관리, 수주 및 외주 생산 관리를 수행하는 관리 조직으로 구성되어 있습니다. 영업팀 조직도.jpg 영업 그룹 조직도 당사는 고객의 주문에 따라 시스템 반도체를 설계, 제작, 납품하는 사업 형태이므로 별도의 판매대리점이 필요하지 않아 현재는 당사의 영업 조직으로 직접 판매 활동을 진행하고 있습니다. 당사는 중장기 사업 계획에 따라 2022년 9월 일본 법인, 2024년 1월 미국 법인을 설립하여 주요 반도체 시장에서의 직접적인 고객 대응 역량을 확보하였습니다.
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이에 따라 일본 법인을 통해 AI(인공지능) 고객사 수주에 성공하였으며, 일본 및 북미 시장 확대를 지속 진행 중입니다. 현재 글로벌 시장에서의 입지 강화를 목표로, 해외 법인은 현지 전문 인력을 채용하며 고객 요구사항에 대해 즉각 대응할 수 있는 체계를 구축하고 있습니다. 또한, 시장 동향을 모니터링하고 기술 컨퍼런스 및 심포지엄 등의 참여를 통해 당사의 기술 경쟁력을 글로벌 시장에 알리고 있습니다. 향후 중국, 유럽 등으로의 진출을 확대하며 글로벌 반도체 시장에서의 경쟁력을 확보할 계획입니다. 2) 판매 경로 당사의 판매 경로는 아래와 같습니다. 134..jpg [Wafer 판매 경로] 12...jpg [Full Turn-key 비즈니스 판매 경로] 3) 판매 전략 당사의 판매활동은 크게 두가지로 구분됩니다. 첫번째는 팹리스(Fabless) 고객사의 시스템 반도체 개발 프로젝트를 수주하고, 프로젝트 개발 완료 후 파운드리 기업에 위탁 생산하여 웨이퍼 형태의 시제품 또는 양산제품을 제작하여 고객에게 판매하는 활동으로써 제품 매출에 관련된 판매 활동입니다. 두번째는 당사가 확보하고 있는 다양한 시스템 반도체 디자인 솔루션을 통합적 또는 부분적으로 적용하여 고객의 요구 사항을 반영한 범위에서 필요한 개발 업무만을 수행하는 용역 매출에 관련된 판매 활동이 있습니다. 당사 판매 유형별 분석 판매유형 판매방법 판매조건 제품 개발 고객사의 시스템 반도체 개발 프로젝트 중 개발 완료 후 시제품 제작 또는 최종 양산 공급까지 진행하는 것을 목적으로 수행하는 프로젝트로 고객과 계약 체결된 제품 개발 범위에 따라서 개발을 진행하고, 개발 완료 이후 파운드리 기업에 위탁 생산하여 웨이퍼 형태의 시제품을 제작하여 공급합니다. 제품 개발 계약은 일반적으로 선금, 중도금, 잔금으로 계약금을 분할하며, 30일 이내 현금결제 방식을 원칙으로 하고 있습니다. 양산 고객과 계약 체결한 제품 양산 공급 범위에 따라 총 6가지 형태로 판매하고 있으며, TurnKey Business의 경우 최종 완제품으로 외주 위탁 생산 업체를 통해 제품 생산하여 고객에게 제품을 납품합니다. 고객의 사전 주문 계획을 접수하여 파운드리 기업 및 외주 PKG TEST (OSAT) 기업과 제품 생산 계획을 협의하며, 고객의 주문서를 입수하게 되면 각각의 파운드리 및 PKG TEST 기업에 위탁 생산하여 양사 협의된 납기일내에 제품을 납품합니다. 제품 납품 후 익월 말 현금 결제를 원칙으로 하고 있습니다. 용역 고객과의 용역개발 계약에 따라 당사가 확보하고 있는 다양한 시스템 반도체 디자인 솔루션 기술을 바탕으로 시스템 반도체를 개발하여 협의된 개발 산출물을 공급하는 판매 유형입니다. 개발 용역 계약은 일반적으로 선금, 중도금, 잔금으로 계약금을 분할하며, 30일 이내 현금결제 방식을 원칙으로 하고 있습니다. 출처 : 당사 내부 자료 그리고, 당사의 판매 전략은 크게 3가지로 구분할 수 있습니다. 첫번째 전략은 삼성 파운드리의 지속적인 공정 미세화에 따른 선단 공정의 디자인 솔루션을 최대한 빠르게 확보하여 고객사가 필요로 하는 시기에 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 삼성 파운드리와의 협력 및 파트너십을 강화하는 것이며, 두번째는 당사의 최대 강점인 개발 난이도가 가장 높은 차량용 반도체 및 인공지능(AI) 반도체 개발과정에서 확보한 최고의 기술력을 바탕으로 다양한 응용 분야에서의 신규 고객사 발굴 및 개발/양산 Infra(Eco System)를 구축하는 것입니다. 그리고, 세번째는 국내에서 확보한 다양한 개발 경험과 차량용 반도체 개발에 특화된 당사의 기술력을 바탕으로 해외 시장을 적극 개척하기 위한 전략을 수립하는 것입니다. 다. 주요 매출처 현황 당사의 주요 매출처는 시스템 반도체 설계를 전문으로 하는 팹리스 기업입니다. (단위: 백만원) 매출처(*) 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 A사 B사 C사 D사 E사 기타 합계 (*) 해당 매출처는 각 연도별 상위 5개사에 대한 매출금액입니다. 5.
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위험관리 및 파생거래 가. 신용위험 당사는 신용위험을 관리하기 위하여 금융자산의 신용보강을 위한 정책과 절차를 마련하여 운영하고 있으며, 회수가 지연되는 금융자산에 대하여는 회수지연 현황 및 회수대책이 보고된 후 지연사유에 따라 적절한 조치를 취하고 있습니다.또한, 거래상대방의 신용에 따라 필요한 경우 담보 및 기타 신용보강을 요구하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 신용위험에 노출된 최대금액은 아래와 같습니다. (단위 : 천원) 구분 당기말 전기말 Ⅰ. 유동자산 현금및현금성자산(*1) 단기금융상품 매출채권 및 기타채권(*2) 계약자산 소계 Ⅱ. 비유동자산 비유동기타채권 당기손익-공정가치측정금융자산 소계 합계 (*1) 현금시재액을 제외한 금액입니다.(*2) 매출채권과 기타채권에 대해 손실충당금을 인식하지 않았으며(주석7 참조), 이외의 금융자산에 대해서는 채무불이행위험이 없다고 판단하여 기대신용손실을 인식하지 않았습니다. 나. 환위험 당사는 환율변동에 따른 재무적인 리스크를 최소화하여 안정적인 영업활동을 영위하고자 제반 환리스크에 대해서 당사 자체의 환관리지침 및 거래규정에 따라서 지속적으로 평가 및 관리하고 있습니다. 당사는 제품 수출 거래 등과 관련하여 주로 USD, JPY의 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 당기말과 전기말 현재 당사가 보유 중인 외화자산 및 부채를 기능통화로 환산한 내역은 다음과 같습니다. (외화단위 : 1USD, 1JPY / 원화단위 : 천원) 구분 통화 당기말 전기말 외화금액 원화환산금액 외화금액 원화환산금액 현금및현금성자산 USD 단기금융상품 USD 매출채권및기타채권 USD 외화자산 계 USD 매입채무및기타채무 USD JPY 비유동기타채무 USD 외화부채 계 USD JPY 당기말과 전기말 현재 외화에 대한 원화 환율 10% 변동시 환율변동이 법인세비용차감전순이익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 통화 당기 전기 10% 상승시 10% 하락시 10% 상승시 10% 하락시 USD JPY 다. 유동성위험 유동성위험이란 당사가 금융부채에 관련된 의무를 충족하는 데 어려움을 겪게 될 위험을 의미합니다. 당사는 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고 현금유출예산과 실제 현금유출액을 지속적으로 분석, 검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 당사의 경영진은 영업활동현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 당사의 유동성위험 분석 내용은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구분 1년 이내 1 ~ 5년 이내 5년 초과 합계 매입채무및기타채무 장기차입금(이자포함) 합계 (단위 : 천원) 구분 1년 이내 1 ~ 5년 이내 5년 초과 합계 매입채무및기타채무 비유동기타채무 장기차입금(이자포함) 합계 라. 자본위험 관리 회사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 주주이익의 극대화 및 자본비용의 절감 등을 위하여 최적 자본구조를 유지하도록 자본을 관리하고 있습니다. 당사는 총부채를 총자본으로 나눈 부채비율을 자본관리지표로 이용하고 있습니다. (단위 : 천원) 구분 당기말(2024년) 전기말(2023년) 총부채 (A) 총자본 (B) 부채비율 (A/B) 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 보고서 기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동 1) 연구개발 조직 당사 기업부설연구소는 시스템 반도체의 테스트 솔루션 개발 및 IP 검증 플랫폼 개발을 위한 연구인력으로 구성되어 있습니다. 기업부설연구소 조직도.jpg 기업부설연구소 조직도 2) 연구개발비용 (단위: 백만원, %) 구분 제13기(2024년) 제12기(2023년) 제11기(2022년) 연구개발비용 계 회계처리 개발비 자산화(무형자산) 연구개발비(비용) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 3)
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연구개발실적 연구과제명 연구기간 연구결과 및 기대효과 비고 스마트 현장판단형 영상/음향 보안감시 SoC 및 핵심부품 개발 UHD TV용 고성능 CODEC (Video Audio)과 대용량 영상 신호를 전송할 수 있는 High Speed Interface 개발 개발완료 자동 보정기능 내장형 SoC 기반 고정밀 고전류 트랜스듀서 개발 1. SoC를 융합한 고정밀 Current 트랜스듀서 3종 모델(100A/25A/800A) 개발 2. Reference Voltage에 대한 온도 안정성 확보 설계 개발완료 ASIL 기능안전 및 EVITA 보안기술이 강화된 스마트 차량용 시스템 반도체 개발 1. 이더넷(Ethernet) 기반의 미래형 통신 시스템 반도체 기술 개발 개발완료 90000 DMIPS 이상 급 CPU 및 5 TOPS 이상 급 NPU 내장 차세대 스마트 차량용 SoC개발 4. 카메라/디스플레이 Sub-system 개발 6. 외부 IP 변화에 효율적으로 대응할 수 있는 일반화된 SoC Top Control Block 내재화 개발완료 Cortex 계열 CPU Arm IP 하드닝 플랫폼 구축 개발완료 개발완료 오토모티브 프로세서용 In-System Test (IST) 플랫폼 개발 개발완료 미래 모빌리티 고성능 고안전 네트워크 프로세서 개발 1. 5Gbps급 이상, ASIL-d 수준의 고성능 고안전 네트워크 프로세서 개발 개발중 실시간 인공지능 추론을 위한 200TOPS급 확장형 AI 가속기 프로세서 개발 1. SoC Architecture와 외부 도입 IP의 통합 설계를 위한 플랫폼 개발 2. Automotive, AI, IoT 등의 SoC 설계 요구 사항에 대해 빠르고 최적화된 설계/검증 환경 구축 개발중 고화질 CIS 및 고속 DVS 기반 객체 및 행동인지가 가능한 인공지능 반도체 개발 1. 고속 CIS 및 HD급 DVS 인터페이스 지능형 반도체 개발 개발중 오토모티브 프로세서용 In-System Test (IST) 플랫폼 개발 1. 미래 모빌리티를 위한 고신뢰성 차량용 SoC의 안전성 및 신뢰성 향상 2. 차량용 반도체 SoC 설계 및 검증 기술 개발 개발중 다중 대역폭을 지원하는 멀티프로토콜-멀티링크 고속 인터페이스 PHY 개발 1. 구성된 레인이 개별적으로 다른 프로토콜로 동시 동작 가능한 멀티링크(Multi-Link)지원 기술 개발2. IP 수요에 따라 PPA 최적화를 위해 단일 프로토콜만을 지원하여 재구성 가능한 모듈 설계 구조의 고속 인터페이스 PHY IP 개발 개발중 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용 제품 출원국 특허권 테일러 급수를 이용한 제곱근 연산 방법 및 이를 이용한 장치 (주)가온칩스 SoC설계 대한민국 특허권 다이나믹 클럭 게이팅 장치 (주)가온칩스 SoC설계 대한민국 특허권 오실레이터 오토 트리밍 방법 및 이를 이용한 장치 (주)가온칩스 SoC설계 대한민국 나. 시장현황 및 영업의 개황 1) 산업의 구조 시스템 반도체 산업은 기술 및 역할에 따라 IP(Intellectual Property) 및 EDA(Electronic Design Automation) Tool 기업, 팹리스(Fabless) 기업, 디자인 솔루션(DSP) 기업, 파운드리(Foundry) 기업, 패키징 및 테스트(OSAT) 기업으로 세분화됩니다. 각 기업은 반도체 설계 및 제조를 위해 상호 유기적으로 협력합니다. 당사는 글로벌 반도체 기업들과 생태계를 구축하여 팹리스 고객사 제품 개발을 위해 전방위적으로 지원하고 있습니다. 당사의 Full Turnkey 비즈니스 모델의 경우, 생태계 내 기업들과 협력하여 IP Sourcing부터 반도체 설계, 생산, 패키지/테스트, 최종 납품까지 전 과정을 총괄적으로 수행하고 있습니다. 최근 CSP(Cloud Service Provider) 등 빅테크 기업과 OEM 기업의 자체 반도체 개발 수요가 증가하고 있습니다. 이는 특정 반도체 공급업체에 대한 의존도를 낮추고, 자사 서비스 및 제품에 최적화된 반도체를 확보함으로써 공급망 리스크를
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완화하고 기술 경쟁력을 강화하려는 전략의 일환입니다. 다만 고성능 반도체 개발은 높은 기술적 난이도와 막대한 초기 투자 비용, 공급망의 복잡성 등으로 인해 진입장벽이 높은 산업 분야입니다. 이에 따라, 자체 반도체 개발을 추진하는 기업들은 디자인 솔루션 기업과의 협력을 통해 개발 효율성을 극대화하는 전략을 채택하고 있습니다. 이러한 흐름으로 디자인 솔루션 기업의 역할과 시장 수요는 확대되고 있으며, 당사는 축적된 기술력을 바탕으로 사업 경쟁력과 성장 가능성이 제고될 것으로 기대됩니다. [반도체 산업의 기업 유형] 반도체 산업의 기업 유형.jpg 반도체 산업의 기업 유형 출처 : 당사 내부 자료 2) 수요변동의 요인 옴디아 보고서에 따르면, 2021년부터 2027년까지 글로벌 반도체 시장의 연평균 성장률은 7.16%로 전망되며, 당사가 집중하고 있는 AI(인공지능) 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 등 고성능 반도체가 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다. 또한, 당사가 영위하는 시스템 반도체 산업은 맞춤형 설계 및 주문형 생산 방식을 기반으로 하고 있어, 범용 제품 중심의 메모리 반도체 대비 시장 수요 및 경기 변동에 따른 가격 변동성이 상대적으로 낮아 안정적인 특징을 보입니다. 가) AI/HPC용 반도체 AI(인공지능) 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 반도체는 고성능 연산 및 대규모 데이터의 병렬처리를 위한 핵심 기술로 AI 가속기 등 관련 수요가 지속 증가하고 있습니다. Gartner 보고서에 따르면, 2023년부터 2028년까지 연평균 약 24.3% 성장할 것으로 예상됩니다. 최근 중국 딥시크(DeepSeek) 등 기업들의 AI 모델이 고성능 연산을 보다 효율적으로 구현하는 사례를 보여주고 있습니다. 또한, 전력 효율과 실시간 처리가 중요한 Edge AI 반도체의 기술 발전도 가속화되고 있습니다. 이러한 변화는 고성능 반도체뿐만 아니라 효율적 연산을 지원하는 AI 반도체 및 추론에 최적화된 Edge AI 반도체에 대한 수요 증가 가능성을 시사하며, AI 시장의 다변화를 촉진할 것으로 예상됩니다. 나) Automotive용 반도체 최신 차량에는 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 인포테인먼트 시스템, 네트워크 프로세서 등 고성능 차량용 반도체가 필수적으로 사용되고 있습니다. 특히, 차량의 SDV 전환에 따라 전자 시스템 및 제어 기술은 고도화되고 있으며, 이에 따른 차량용 반도체의 성능 요구 사항은 더욱 강화되고 있습니다. 이는 선단 공정 기반의 차량용 반도체 개발을 가속화시키며, 시장 성장과 기술 발전을 이끌 것으로 예상됩니다. 옴디아 보고서에 따르며 2023년부터 2028년까지 해당 시장은 연평균 약 8.6% 성장할 것으로 예측됩니다. 다) Consumer용 반도체 Consumer용 반도체 시장은 거시 경제적 요인에 따라 최종 시장 수요에 대한 불확실성이 여전히 존재하며 수요 변동성이 지속될 가능성이 있지만, 현재 재고 조정 과정을 거치며 점진적인 회복세를 보이고 있습니다. 또한, AI 기술이 접목된 반도체 수요가 증가하고 있어 시장의 재편성 및 회복이 예상됩니다. 라) Industrial용 반도체 Industrial용 반도체는 디지털 보안 SoC, AI 기반 영상 감시 시스템, 네트워크 카메라, 드론 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 현재 재고 조정 과정에서 점진적인 회복세를 보이고 있으며, 산업 환경에서 반도체의 보안과 신뢰성에 대한 요구가 증가함에 따라 다양한 산업 분야에서의 반도체 수요 확대가 예상됩니다. 3) 산업의 성장성 AI(인공지능), HPC(고성능 컴퓨팅), SDV(소프트웨어 정의 차량) 등 첨단 기술의 발전은 고성능 반도체 수요를 촉진하며, 이는 글로벌 반도체 시장의 주요 성장 동력으로 자리잡고 있습니다. 특히 AI/HPC 반도체는 대규모 데이터 처리와 실시간 고성능 연산을 필수적으로 요구하는 분야로, AI 서버 등 첨단 응용 분야에서 핵심 역할을 하고 있습니다. JP모건의 보고서에 따르면, 하이엔드 ASIC 시장은 향후 수년간 연평균 20% 이상의 성장률을 기록할 것으로 전망되며, 이는 해당
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산업의 지속적인 기술 발전과 고성능 반도체 개발에 대한 수요 증가를 반영하는 수치입니다. 당사는 고도화된 반도체 디자인 솔루션을 통해 시장 수요와 기술 발전에 선도적으로 대응하고 있습니다. 당사의 핵심 경쟁력은 설계 복잡도가 높은 첨단 파운드리 공정에서의 반도체 설계 기술력을 확보하고 있다는 점입니다. 특히, 삼성 파운드리의 2나노 GAA 공정을 기반으로 한 AI 반도체 개발을 통해 업계에서 기술 경쟁력을 입증했습니다. 이는 차세대 AI/HPC 반도체 제품이 요구하는 고도화된 설계 및 개발 기술을 확보하고 있음을 의미합니다. 2024년 기준으로 당사의 AI/HPC 반도체 제품 비중은 약 53%, 차량용 반도체 비중은 약 30%이며, 8나노 이하 선단 공정 기반 제품의 비중은 전체 매출의 약 62%를 차지하고 있습니다. 이러한 비중은 당사가 선단 공정 기술을 적극적으로 활용하여 고성능 반도체 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 있다는 점을 의미합니다. 향후에도 AI 가속기 및 서버 등 고부가가치 제품에 대한 수요는 견조할 것으로 예상되며, 당사는 고성능 반도체 분야에서의 지속적인 기술 혁신과 시장 대응을 통해 경쟁력을 강화할 것입니다. 다. 당사의 경쟁력 1) 원스톱 AI 디자인 솔루션 당사는 삼성 파운드리 DSP(디자인 솔루션 파트너)로서 삼성전자와 협력하여 AI/HPC 반도체 개발을 진행하고 있습니다. 삼성전자는 종합반도체기업(IDM)으로서 파운드리뿐만 아니라 HBM(고대역폭메모리), 2.5D/3D 첨단 패키징 등 고성능 반도체를 설계부터 생산, 공급까지 원스톱으로 제공합니다. 원스톱 솔루션은 개발 기간을 단축시키고, 비용을 절감하는 데 큰 장점을 제공합니다. 당사는 이러한 삼성전자의 원스톱 솔루션을 활용하여 고객사 제품 개발을 위해 최적의 디자인 솔루션을 제공하고 있으며, 고객에게 높은 효율성과 경쟁력을 전달하고 있습니다. 앞으로도 긴밀한 기술 협력을 통해 AI/HPC 분야에서 선도적인 역할을 수행하겠습니다. 2) 고부가가치 제품 개발 포트폴리오 당사는 AI/HPC, Automotive 등 고성능 반도체 개발에 집중하고 있으며, 이에 따라 매출의 상당 부분이 선단 공정을 활용한 고성능 반도체 개발에서 발생하고 있습니다. 선단 공정 기반의 반도체 설계는 높은 기술적 난이도와 복잡성을 수반하며, 대규모 연구개발 투자와 전문 인력이 요구되는 진입 장벽이 높은 산업입니다. 당사는 이러한 산업 환경 속에서도 다수의 성공적인 프로젝트 수행을 통해 기술력을 입증해왔으며, 지속적인 연구개발 투자와 인프라 확장을 통해 고부가가치 반도체 제품 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 2나노 GAA 공정 기반 AI 반도체 개발을 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 더욱 강화해나가고 있습니다. 앞으로도 기술력을 통해 시장 내 경쟁 우위를 강화하고, 후발 주자와의 기술 격차를 더욱 확대해 나가겠습니다. 3) 폭넓은 서비스로 맞춤형 솔루션 제공 당사는 전통적인 디자인 솔루션 기업의 사업 영역을 넘어, 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 비즈니스 모델을 운영하고 있습니다 . SoC Spec 협의 및 설계를 시작으로, Physical Implementation, Physical Design, 웨이퍼 생산 및 관리, QA, 패키지 및 테스트 디자인까지 전 과정에 걸쳐 종합적인 솔루션을 제공합니다. 당사는 다수의 성공적인 개발 및 양산 경험을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 다양한 고객사와 신뢰를 구축해왔습니다. 이는 당사의 안정적인 개발 역량을 입증하는 지표이며, 축적된 기술력과 성공 사례를 기반으로 신규 고객을 수주하는 등 선순환을 이루고 있습니다. 앞으로도 폭넓은 맞춤형 디자인 솔루션을 통해 고객사의 반도체 개발을 성공적으로 지원하고, 지속 가능한 성장을 이어가겠습니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항당사가 동 사업보고서에서 미래에 발생할 것으로 예상예측한 활동, 사건 또는 현상은당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한 것입니다.동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은결과적으로 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 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 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험 요인이나 예측정보를 업데이트할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다.2. 개요 당사의 2024년도 연결기준 실적은 매출 965억원, 영업이익 35억원, 당기순손익 75억원을 기록하였습니다. 전년대비 매출액은 51.7%, 영업이익은 -19.0%, 당기순이익은 18.7% 증감하였습니다. 한편 당사는 낮은 부채비율과 풍부한 유동성으로 안정적인 재무구조를 유지하고 있으며 회사의 성과를 평가하는데 실제 사용하는 구체적인 재무 경영지표는 아래와 같습니다. [안정성지표] 구분 산식 비율 제 13(당) 기 제 12(전) 기 유동비율 유동자산/유동부채 X 100 부채비율 부채총계/자기자본 X 100 차입금의존도 차입금/총자산 X 100 [수익성지표] 구분 산식 비율 제 13(당) 기 제 12(전) 기 매출액영업이익률 영업이익/매출액 X 100 매출액순이익률 당기순이익/매출액 X 100 총자산순이익률 당기순이익/총자산 X 100 자기자본순이익률 당기순이익/자기자본 X 100 총자산대비 영업현금흐름비율 영업활동으로인한현금흐름/총자산 X 100 [성장성 및 활동성 지표] 구분 산식 비율 제 13(당) 기 제 12(전) 기 매출액증가율 (당기매출액-전기매출액)/전기매출액 ×100 영업이익증가율 (당기영업이익-전기영업이익)/전기영업이익 ×100 당기순이익증가율 (당기순이익-전기순이익)/전기순이익 ×100 총자산증가율 (당기말총자산-전기말총자산)/전기말총자산 ×100 자산회전율 매출액/{(기초총자산+기말총자산)/2} 0.93회 0.76회 3. 영업실적 및 재무상태가. 영업실적고객사의 매출실적 및 수주금액 증가로 전년대비 연결매출액은 51.7%, 증가한 965억원을 달성하였으며, 영업이익은 전년대비 9억 감소하여 35억원의 영업이익을 달성하였습니다. (단위: 백만원) 구분 영업실적 전년대비 증감율(%) 제 13(당) 기 제 12(전) 기 매출액 영업이익 당기순이익 나. 재무상태자산총계는 전기대비 19.1% 증가한 1,127억원입니다. 유동자산은 매출실적 증대, 신규고객 발굴 등 매출채권 증가로 전기대비 104억원 증가한 747억원이며, 비유동자산은 380억원 입니다. 당기의 부채총계는 전기대비 108억원이 증가한 434억원입니다.당기의 자본금은 58억이며, 매출실적 증가로 인한 당기순이익 영향으로 자본총계는 전기대비 73억원(14.0%) 증가한 693억원입니다. (단위: 백만원) 과 목 재무상태 증감율 제 13(당) 기 제 12(전) 기 [자산] 유동자산 비유동자산 자산총계 [부채] 유동부채 비유동부채 부채총계 [자본] 자본금 자본잉여금 자본조정 기타포괄손익누계 이익잉여금 자본총계 부채및자본총계 4. 유동성 및 자금조달과 지출 가. 유동성 1) 당기말 현재 연결실체의 유동성 위험지표는 다음과 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 제 13(당) 기 제 12(전) 기 유동자산총계 유동부채총계 유동비율 2) 차입금 내역 (단위 : 백만원)
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구 분 차입처 이자율 만기일(*1) 제 13(당) 기 제 12(전) 기 중소기업 협동화자금 국민은행 (*1) 본 장기차입금은 차입기준일부터 60개월 거치 후 60개월 원금균등상환 예정입니다.3) 현금흐름현황 (단위: 백만원) 구 분 제 13(당) 기 제 12(전) 기 증감액 영업활동으로 인한 현금흐름 영업으로부터 창출된 현금 기타 투자활동으로 인한 현금흐름 재무활동으로 인한 현금흐름 현금 및 현금성자산의 순증감 현금 및 현금성자산의 환율변동효과 기말의 현금 및 현금성자산 5. 부외거래당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 6. 그밖에 투자의사결정에 필요한 사항가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항사업보고서 본문 'Ⅲ. 재무에 관한 사항 참조 나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.다. 법규상의 규제에 관한 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
시선AI — 사업보고서 (2024.12)

II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 인공지능(AI) 알고리즘의 연구 개발, 학습데이터 구축, AI 솔루션 개발 및 전용 하드웨어 설계를 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 인공지능에서도 카메라를 통해 획득한 이미지나 영상과 같은 시각적인 데이터를 분석하고 이해하는 Vision AI에 집중하고 있으며, 해당 기술은 다양한 영역에서 사람의 시각적 인지 능력을 보조하거나 대체하는 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 당사는 AI 얼굴인식 기술 영역에서 글로벌 탑티어를 기록하였으며 이를 기반으로 공항, 정부청사, 카지노에 적용하여 국내 최대 레퍼런스를 확보하고 있습니다. 또한, 뛰어난 딥러닝 기술력을 바탕으로 기업의 내부정보 유출을 막아주는 화면 정보보호 솔루션을 개발하였으며, 독보적인 기술력을 바탕으로 대기업, 공공기관을 대상으로 사업을 확대하고 있습니다. AI 객체인식 영역에서는 X-ray 이미지 기반의 위험물 판독, 저장장치 인식 기술을 개발완료하여 실증단계에 진입하고 있습니다. 당사의 제품은 크게 시스템과 솔루션으로 구분하고 있으며, 사용용도에 따라 공항시스템(SEEU LINE), 빌딩시스템(SEEU FACE), 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON), 위험물 판독솔루션 (SEEU X-RAY) 등으로 제품군을 분류하고 있습니다. 시스템 같은 경우 국내시장에서 해외시장으로 확대하고 있으며, 솔루션은 세일즈파트너와 함께 국내 화면정보 보호시장을 새롭게 개척하고자 합니다. 당사 로봇사업은 다품종 비정형 사물인식, 임의 물체 적재 기술에 특화된 기술로, 기존 협동로봇 기술의 한계점을 극복한 정밀한 로보틱스 기술을 구현하고 있습니다. 또한 산업통상자원부에서 추진하는 임의의 그리퍼로 미학습 물체를 조작하는 초격기술 개발 사업의 주관기관으로 선정되어 기술경쟁력을 지속 강화하고 있습니다. 로봇사업부문은 2025년 1월 1일 단순물적분할을 통해 신설법인 (주)유온로보틱스로 설립되었습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 사업분류별 주요 제품 및 제품설명 대분류 소분류 제품설명 AI 얼굴인식 시스템 공항 얼굴인식 시스템(SEEU LINE) 공항 얼굴인식 시스템은 탑승권 발권 단계에서 여행서류(여권/탑승권)의 정보와 이용자의 얼굴에서 추출된 생체 정보와 연계하여 생체 토큰을생성하고, 이후 모든 과정을 해당 생체 토큰만으로 처리하게 하여 사용자 편의성과 공항의 이용 효율을 극대화할 수 있는 시스템입니다. 주로 생체 토큰을 생성할 수 있는 사전 등록용 Self Check-in Kiosk, 생성된 토큰을 이용해서 출입국 과정에서 이용하는 자동출입국심사대인 ABC-e Gate, 최종 탑승 과정에서 해당 토큰을 이용하여 출국 과정을 처리하는 Boarding Gate로 구성되어 있습니다. 빌딩 얼굴인식 시스템(SEEU FACE) 빌딩과 같은 물리적 공간의 출입보안을 위한 시스템으로 얼굴인식 전용 단말기인 Square Terminal과 얼굴인식 기반의 자동출입게이트인 Walk Through Gate로 구성되어 있습니다. AI 얼굴인증 솔루션 본인인증 솔루션(SEEU ID) DB에 저장된 얼굴사진과 카메라 앞에 있는 사람이 동일인인지를 확인하는 솔루션으로 금융권과 비금융권에서 고객, 회원 인증용으로 사용되고 있습니다. 본인인증 솔루션(SEEU ID)은 신분증 OCR, 진본확인, 얼굴인식, 라이브니스 검출 기술로 구성되어 있습니다. 고객의 요구에 따라 모든 기능 또는 일부 기능만으로 구성하여 솔루션을 공급하고 있습니다. 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON) 얼굴 인증을 통해 인증된 사용자 외에는 화면을 차단하여 정보 유출을 방지하는 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON)입니다. 신원인증 이외 이상행동 감지, 추가 디바이스 감지 및 이석 감지 등 기능들을 제공하고 있습니다. AI 객체인식 솔루션 휴대 수하물 보안 솔루션(SEEU X-Ray) X-Ray장비에서 촬영된 3D 이미지에서 항공기 반입이 금지된 위해물품을 탐지하거나 물성정보를 바탕으로 액체류, 폭발물질 등을 검출하는 AI판독 솔루션입니다. 물류 오더피킹 솔루션(SEEU ROBO) 물류환경에서
시선AI — 사업보고서 (2024.12)

3D 정보를 확보하기 어려운 부정형 제품을 인식하고 객체분리, 파지사물 결정, 파지점 결정 등 기술을 통해 정확하고 빠르게 물체를 이송할수 있는 피킹로봇 솔루션입니다. AI 데이터 플랫폼 AI 데이터 관리 솔루션 다양한 AI 학습용 데이터를 위한 데이터 수집 및 정제 자동화 플랫폼입니다. 본 솔루션을 통해AI 학습에 필요한 양질의 데이트를 효율적으로 구축하여 공급하고 있습니다. 나. 주요 제품 등의 매출 현황 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위 : 백만원) 부문 2024년(제15기) 2023년(제14기) 2022년(제13기) 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 AI 얼굴인식 시스템 AI 얼굴인증 솔루션 AI 객체인식 솔루션 AI 데이터 플랫폼 기타 합 계 주1) 세부 매출사항은 '4. 매출 및 수주상황' 항목을 참조하시기 바랍니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입현황 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위: 천원) 구분 품목 구분 2024년(제15기) 2023년(제14기) 2022년(제13기) 원재료 국 내 수 입 소 계 센서류 국 내 수 입 소 계 입출력장치 국 내 수 입 소 계 기타 국 내 수 입 소 계 원재료 소계 국 내 수 입 소 계 외주가공비 함체제작 및 관련제품 국 내 수 입 소 계 입출력장치 국 내 수 입 소 계 기타 국 내 수 입 소 계 외주가공비 소계 국 내 수 입 소 계 총 계 국 내 수 입 소 계 나. 원재료 가격변동추이 당사는 프로젝트별로 고객의 요구사항에 맞추어 시스템 구축 및 솔루션을 제공함으로 그에 따라 발생하는 원재료비 또는 외주용역비를 표준화하기 어렵습니다. 당사의 H/W제품은 외주생산을 진행하기 때문에 그 외 PC, 여권판독기, 카메라 등 일부 원재료 구입은 발생하지만 고객사의 요구사양에 따라 가격 또한 변동적이기 때문에 비교 분석에 큰 의미가 없습니다. 다. 생산능력 및 생산실적 당사는 외주 생산을 진행하고 있어 생산능력, 가동률을 산출하기 어렵습니다. 라. 생산설비에 관한 사항 당사는 사업보고서 제출일 현재 자체적인 생산설비 없이 외주생산을 진행하고 있기 때문에 해당사항 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출상황 (1) 매출실적 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위 : 백만원) 매출유형 품목 2024년(제15기) 2023년(제14기) 2022년(제13기) 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 제품매출 AI 얼굴인식 시스템 내수 AI 얼굴인증 솔루션 내수 기타 수출 소계 용역매출 AI 얼굴인식 시스템 내수 수출 AI 얼굴인증 솔루션 내수 수출 AI 객체인식 솔루션 내수 AI 데이터 플랫폼 내수 기타 내수 소계 상품매출 AI 얼굴인증 시스템 수출 AI 얼굴인증 솔루션 내수 수출 소계 합 계 (2) 주요 매출처 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위 : 백만원) 고객사 2024년(제15기) 2023년(제14기) 2022년(제13기) 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 (주)케이티 삼성에스디에스(주) (주)강원랜드 국토교통과학기술진흥원 인천국제공항공사 행정안전부 정부청사관리본부 법무부 인천공항출입국.외국인청 한국지능정보사회진흥원 법무부 서울출입국.외국인청 기타 합계 나. 판매조직과 경로 (1) 판매조직 구분 업무내용 영업그룹 국내영업팀 국내 공공 및 민간 대상 시스템(H/W) 및 솔루션(S/W) 영업 해외영업팀 해외 공공 및 민간 대상 시스템(H/W) 및 솔루션(S/W) 영업 (2) 판매경로 당사는 고객사와 직접 계약하는 방식, 타사와 컨소시엄을 구성하는 방식 2가지로 사업에 참여하고 있습니다. 당사가 고객사와 직접 계약을 하는 경우 고객이 필요한 S/W, H/W 및 용역을 직접 제공하고, 컨소시엄으로 참여하는 경우 전체 사업금액 중 당사의 매출액 포션만큼 시스템과 솔루션, 그리고 용역을 고객에게 직접 제공하게 됩니다. 또한 2024년부터는 SEEU ON 솔루션 시장 확대를 위해 세일즈파트너계약을 체결하여 파트너를 통한 판매경로도 새롭게 개척하고 있습니다. 다. 판매 전략 당사는 오랜기간 현장 기반의 노하우와 글로벌 탑티어 수준의 AI 얼굴인식
시선AI — 사업보고서 (2024.12)

기술을 확보하고 있으며, 이를 기반으로 다양한 고객사에 커스터마이징 솔루션을 구축할 수 있는 기술력을 보유하고 있습니다. 현재까지 기술력의 꾸준한 고도화, 시장의 흐름에 앞선 신제품 개발 그리고 고객의 요구에 빠르게 대응하는 전략으로 고객 만족을 이끌어내고 있습니다. 당사의 고객은 크게 공공과 민간으로 나뉘며, 공공의 경우 규모에 따라 대기업과의 컨소시엄 방식으로 또는 단독 입찰 참여 방식으로 고객을 확보하고 있습니다. 공공기관은 사전에 예산이 확보되어야 사업공고가 나오기 때문에 사전영업을 통해 기술 도입의 필요성을 전파하고 공고에 따라 입찰을 진행하고 있습니다. 민간의 경우 당사의AI 솔루션 도입을 희망하는 고객의 니즈에 맞게 제품을 다양화하여 제안하고 있습니다. 또한 당사는 매년 국내외 AI 및 보안 관련 전시회에서 당사의 최신 기술력을 선보이면서 방문 고객들 대상으로 적극적인 영업을 진행하고 있습니다. 단순 가격 경쟁을 통한 판매전략보다는 독보적인 AI 기술을 선보이며 최적화된 솔루션과 하이엔드 통합 시스템을 제공함으로써, 경쟁사와의 차별화를 얻고 이를 기반으로 솔루션 제품은 지속 가능한 반복 매출을 이끌어내고 있습니다. 라. 수주현황 당사의 2024년 기말 현재 수주잔고는 6,977백만원입니다. 당사는 고객의 주문에 따라시스템 구축, 솔루션 제공 및 제품을 생산하고 있으며 이러한 내용을 반영한 현재 주요 수주 현황은 하기와 같습니다 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위 :백만원 ) 구분 품목 계약일자 납기일자 수주총액 기납품액 수주잔고 AI 얼굴인식 시스템 스마트패스시스템 구축사업 e-Gate 공급 AI 얼굴인식 시스템 카지노 스마트입장시스템 구축 AI 얼굴인식 시스템 정부청사 출입보안시스템 유지보수 AI 얼굴인증 솔루션 스마트패스시스템 구축사업 SDK 공급 AI 얼굴인증 솔루션 S사 PC 영상보안솔루션 S/W 라이선스 AI 객체인식 솔루션 지능형 휴대수하물 보안검색 기술개발 AI 객체인식 솔루션 미학습 물체 조작 인공지능 S/W개발 기타 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발 합 계 주1) 수주총액 3억원 이상 품목을 기준으로 작성하였으며, 사업보고서 제출일 현재 총 수주잔고는 6,977백만원입니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 시장위험과 위험관리 당사는 기업공시서식 작성기준에 따른 소규모기업(최근 사업연도말 자산총액 1천억원 미만 및 매출액 500억원 미만)에 해당하므로 '시장과 위험관리' 기재를 생략합니다. 나. 파생상품 및 풉색옵션 등 거래 현황 사업보고서 작성일 기준 현재 당사가 보유중인 전환사채의 발행 내역은 다음과 같습니다. 구분 발행조건 발행조건 전환사채의 종류 제 3회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 제 4회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 발행일 2021년 04월 19일 2024년 04월 29일 발행가액 사채 권면총액 15,000,000,000원의 100% 사채 권면총액 12,500,000,000원의 100% 사채의 만기일 2026년 04월 19일 2029년 04월 29일 전환권의 행사기간 본 사채 발행일 이후 1개월이 경과하는 시점부터 만기일 직전일인 2026년 4월 18일까지 본 사채 발행일 이후 1년이 경과하는 시점부터 만기일로부터 1개월 전인 2029년 3월 29일까지 전환가격(*1) 5,758원 4,031원 전환가격의 조정(*2) 1) 합병, 자본의 감소, 주식분할 및 병합 등에 의하여 전환가격의 조정이 필요한 경우에는 각각 그 비율을 고려하여 행사가격을 조정한다.2) "투자기업"의 M 시 M 70%에 해당하는 금액이 그 당시의 본건 전환가격을 하회하는 경우 M 70%에 해당하는 금액을 행사 가격으로 조정한다.3) "투자기업"의 기업공개 시 공모단가의 100%에 해당하는 금액이 그 당시의 본건 전환가격을 하회하는 경우 공모단가의 100%에 해당하는 금액을 행사 가격으로 조정한다.4) "투자기업"이 본건 전환권 행사 전에 그 당시의 본건 전환권 행사가격 또는 시가를 하회하는 발행으로 유상증자, 주식배당 및 준비금의 자본전입 또는 주식관련사채(전환사채,
시선AI — 사업보고서 (2024.12)

신주인수권부사채)를 발행할 경우에는 그 발행가격으로 조정한다.5) "본 사채"의 발행 이후 감자 및 주식 병합 등 주식가치 상승사유가 발생하는 경우 전환권 행사 가격을 조정한다. 1) 합병, 자본의 감소, 주식분할 및 병합 등에 의하여 전환가격의 조정이 필요한 경우에는 각각 그 비율을 고려하여 행사가격을 조정한다.2) "투자기업"이 본건 전환권 행사 전에 그 당시의 본건 전환권 행사가격 또는 시가를 하회하는 발행으로 유상증자, 주식배당 및 준비금의 자본전입 또는 주식관련사채(전환사채, 신주인수권부사채)를 발행할 경우에는 그 발행가격으로 조정한다.3) "본 사채"의 발행 이후 감자 및 주식 병합 등 주식가치 상승사유가 발생하는 경우 전환권 행사 가격을 조정한다. 전환권 행사주식수 사채 권면금액을 전환가격으로 나눈 주식수를 전환주식수로 한다. 사채 권면금액을 전환가격으로 나눈 주식수를 전환주식수로 한다. 조기상환권(Put Option)의 행사기간(*2) 2023년 11월 20일 부터 2026년 4월 29일 부터 매도청구권(Call Option)(*3) 발행연결회사 또는 발행연결회사가 지정하는 자는 본 사채의 발행가액 총액의 23.95%의 범위 내에서 발행일 이후 1년이 경과한 날(2025년 4월 29일)부터 발행일 이후 24개월이 경과한 날(2026년 4월 29일)까지의 기간 중 매 3개월에 해당되는 날에 인수인에게 본 사채의 매도를 청구할 수 있는 권리를 가진다 주1) 전기 이전 무상증자, 당기 신규 사채발행에 따라 수정된 전환가격 이며, 4회차 전환사채는 시가조정이 반영된 가격입니다. 주2) 전환권 및 조기상환권을 파생상품부채로 별도로 분리하고 공정가치로 인식하였습니다. 주3) 매도청구권을 파생상품자산으로 별도로 분리하고 공정가치로 인식하였습니다. 주4) 제3회차 전환사채는 2024년 4월 12,500백만원, 2025년 1월 2,500백만원 만기전 전액 상환하였습니다. 파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로 재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품의 공정가치변동은 거래의성격에 따라 '금융수익(비용)'으로 손익계산서에 인식됩니다. 당사는 전환사채의 전환권에 대해서 별도로 분리하여 파생상품부채로 공정가치로 인식하고 있으며, 관련 이자비용 및 유효이자율법을 적용한 상각에 따른 이자비용은 포괄손익계산서상 금융비용에 계상되어 있고 파생상품부채는 매 결산기말 공정가치로 평가하고 있습니다. 당기말 현재 전환사채 관련 파생상품부채는 5,144,590천원(전기말 : 2,317,139천원)이며, 파생상품자산은 447,740천원입니다. 한편, 당기 중 인식한 파생상품평가이익은 2,921,994천원, 파생상품평가손실 602,529천원(전기 파생상품평가이익 : 5,867,533천원)입니다. 파생상품계약으로 발생한 이익 및 손실의 세부 사항은 「III. 재무에 관한 사항 - 3. 연결재무제표 주석 - 18. 파생상품, 19. 전환사채」를 참고하시기 바랍니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 사업보고서 제출일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다. 나. 연구개발 활동 (1) 연구개발 조직 당사는 AI 영역에 있어서 AI 학습데이터 구축, 알고리즘 개발, S/W 및 H/W 개발, 기술지원 등 모든 프로세스를 직접 진행하고 있습니다. AI 학습데이터와 알고리즘 모델개발, SDK 개발 등 원천기술은 AI Lab에서 연구개발 및 고도화하며, 서비스개발그룹은 원천기술을 기반으로 응용 솔루션 및 하드웨어 제품을 개발하고 있습니다. 2022년부터 신규사업으로 로봇연구소를 신설하였으며, 해당 연구소는 기존 얼굴인식 영역에서 벗어나 비전기반의 객체인식 물류로봇을 연구개발하고 있습니다. r 조직도.jpg R 조직도 [연구소 R] 그룹명 팀명 수행업무 AI Lab(그룹장 1명) AI 1팀(4명) ■ 얼굴 주제의 딥러닝 연구- Face Recognition: 고성능 얼굴인식 모델 개발, 경량형 얼굴인식 모델 개발- Face
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Detection: 경량형 얼굴검출 모델 개발- Face Anti-spoofing: 얼굴 위·변조 검출 모델 개발- Deep Generative Models: 얼굴 주제의 생성 모델 연구 AI 2팀(5명) ■ OCR 딥러닝 모델 연구- ID Card Detection: 각종 신분증 Detection 모델 개발- Text Detection: 다국어 신분증, 문서 등에서 문자 영역 검출 모델 개발- Text Recognition : 다국어로 검출된 문자를 인식하는 인식 모델 개발■ 3D Vision 연구- 멀티 카메라 동기화 캡쳐 시스템 구축- 머신 비전 카메라 H/W 및 S/W R 멀티 카메라의 동기화 촬영 및 3D-360 이미지 저장 기능 개발■ 딥러닝 모델 추론 엔진 R 딥러닝 모델 양자화- 서버에서의 CPU, GPU 추론 엔진 R Edge Device 에서의 추론 엔진 R AI 3팀(3명) ■ AI 학습 데이터 구축 업무- 기존 사업 고도화를 위한 데이터셋 구축 업무- 기 구축된 AI 학습 데이터 관리 및 분석 업무- 데이터 구축 사업(정부과제 등) 진행을 위한 AI 모델 개발 업무■ 신사업 R 업무- 3D Computer Vision 분야의 AI 데이터 및 모델 연구- Generative AI 분야의 AI 모델 및 BM 연구 AI 4팀(6명) ■ Liveness Detection 기술 고도화- IR Liveness Detection 및 rPPG liveness detection 기술 고도화 업무- 의료 AI 알고리즘 연구 개발 업무 서비스개발그룹(그룹장 1명) 개발 1팀(7명) ■ 얼굴인식기반 출입용 장비(HW/SW) 개발- 공항, 출입방문자 통제용 게이트 개발- 얼굴인식 출입단말 및 얼굴인식 등록용 키오스크 개발- 출입통제 어플리케이션 개발■ Windows/Linux AI SDK 개발- Windows/Linux용 클라이언트 SDK 개발- SDK용 Sample 프로그램 개발- AI Model Converting■ SEEUON Agent 개발(영상기반 PC보안)- Windows/VDI 환경 보안 Agent 개발 개발 2팀(9명) ■ 금융권 모바일 Liveness SDK 개발■ SEEU ID 서비스 개발 - 신분증 위·변조 검출 서비스 개발- SDK 및 Test APP 개발 및 가이드■ SEEU ON 웹서비스 개발- VDI 환경으로 서비스 요청/승인 관리- 사용 이력 관리 개발 3팀(13명) ■ 국토부 '지능형 휴대수하물 보안검색 기술 개발' 수행■ X-Ray AI 학습 데이터 구축■ SEEU ID - SDK 개발 및 서버 구축 - 관리자 페이지 개발 지원■ 저장매체 탐지 기술 개발 로봇연구소(그룹장 1명) 로봇연구팀(7명) ■ 물류 자동화용 인공지능 기술 연구개발 - 사물 영역 Proposal 기술 연구 및 개발 - 사물 더미에서 파지 대상 사물 선정 기술 연구 및 개발 - 사물의 형상을 고려한 파지점 결정 기술 연구 및 개발 - 새로운 사물에 대한 학습없이 소수의 이미지 등록에 기반한 사물 인식 기술 연구 및 개발 - 사물의 2D/3D 데이터 수집 및 처리 기술 개발 - 딥러닝 모델 학습용 데이터 생성 및 증가 기술 개발 - 충돌 회피를 위한 주변 환경 인식 기술 개발■ 물류 자동화용 로봇 그리퍼 개발 - 비정형 F 물체를 잡기 위한 흡착형, 핑거형 그리퍼 개발 - 멀티모달 센서를 통한 흡착 상태 인식 기술 개발 로봇개발팀(5명) ■ 물류 자동화용 로봇 제어 기술 개발 - 충돌 방지 및 흡착 안정화를 위한 실시간 로봇 제어 기술 개발 로봇사업팀(4명) ■ 자료 수집, 분석 및 보고서 작성■ 로봇산업진흥원 '수요맞춤형 서비스 로봇사업' 수행■ 연구 행정 업무 모바일로봇팀(4명) ■ 물류 자동화용 자율주행 기술 개발 - 자율주행을 위한 SLAM, Navigation 기술 연구 및 개발 - 다중 로봇의 군집 주행을 위한 최적화 기술 연구 및 개발■ 고중량 모바일로봇 개발 - 고하중(800kg)급 물품 이송을 위한 고중량 모바일 로봇 하드웨어 개발 및 모바일 매니퓰레이터 개발 - 개별 상품 파지 및 이송을 위한
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모바일 매니퓰레이터 하드웨어 개발 (2) 연구개발 비용 (기준일: 2024년 12월 31일) (단위: 백만원) 과 목 2024년(제15기) 2023년(제14기) 2022년(제13기) 매출액 연구개발비용 총계 (정부보조금) 회계처리 개발비(무형자산) 경산연구개발비(비용) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 주1) 경상연구개발비(비용)는 연구개발 유형자산 감가상각비를 포함하였습니다. (3) 연구개발 실적 연구과제 연구결과 및 기대효과 상품화 여부 공용 FRS(얼굴인증 솔루션) - 1:1, 1:N 추출 매칭서비스 제공- 1:50만기준 동시접속자 100명 1초이내 처리가능한 FRS 구축.- 얼굴인식을 적용한 다양한분야(물리보안, 논리보안, 비대면 본인확인, 얼굴기반 결제 등)에 서비스 제공을 통한 사업 확장 상품화 통합 GCU 개발 - ABC e-Gate, Self-Boarding Gate, 얼굴인식 Speed Gate 통합 GCU 개발- 통합 모듈로 개발되어 제품 생산관리 효율성 증대, 재고부품 최소화, 유지보수 편의성 제공 상품화 ST단말 고도화 - 당사의 기존 ST단말에 발열감지 카메라를 추가하여 본인인증과 발열감지기능을 통시 제공하고 개선된 얼굴알고리즘 적용을 통한 대규모 얼굴데이터처리 및 워크스루 기반 인식성능 고도화- 비대면 본인인증 요구가 증가됨에 따라 얼굴인식 수요 증가 및 워크스루 기반 얼굴인식 기능제공을 통한 대규모 사업장 및 정부 '가’급시설 얼굴인식 단말 공급 상품화 - 모바일 Bluetooth BLE 비콘 기술을 활용하여 게이트에 근접한 사용자를 1차 인식하고 이를 기반으로 전체 등록갤러리에서 근접한 사용자에 한정하여 동적 갤러리 구성을 통하여 얼굴인식 속도와 정확성을 향상- 교통영역에서 얼굴인식 기반 비 접촉 승/하차 시스템구현. 상품화 - Swing Type구동부 모듈을 적용하여 슬림한 함체구성을 통해 단위면적당 설치 대수 증가.- Sliding Type, Swing Type 2개의 제품 라인업을 구축하여 고객의 요구사항에 맞추어 제품군 공급을 통한 시장 경쟁력 확보 상품화 - 공용여객 시스템(ARINC) 인증 및 항공사 DCS 시스템 연계 완료. 국내 최초 SBG모드롤 보딩처리 진행.- 국내 국제공항 탑승게이트에 설치하여 승객 탑승 처리 및 One-ID사업과 연계하여 생체정보를 기반으로 승객 인식 및 탑승처리 진행 상품화 - 셀프 체크인 키오스크 기능에 One-ID 등록프로세서를 결합한 제품 개발- One-ID 등록을 위한 별도의 추가적인 과정 없이 발권과정에서 등록을 일원화하여 승객 편의 및 추가장비 도입 시 발생되는 비용 절감 상품화 얼굴인식 Speed Gate - 기존 Speed Gate에 얼굴인식 기능을 일체화 하여 워크스루 기반 얼굴인식에 최적화된 제품 개발- Speed Gate 기능과 얼굴인식 기능을 포함하여 비접촉 인증환경 구현 및 얼굴인식 성능에 최적화된 성능을 제공하여 이용 편의 및 오인식률 개선 상품화 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON) - 원격근무시 접속 단말 기반 얼굴 인증을 통해 내부 업무망 접속 및 화면 접근제어 가능한 정보 보호 솔루션- 신원인증, 이상행동 감지(타인동석, 다인감지, 카메라 화면 촬영감지, 웹캠 가림 감지), 추가 디바이스 감지, 이석 감지 등 기능 제공 상품화 본인인증 솔루션(SEEU ID) - 금융권을 포함한 다양한 영역에서 비대면 신원인증 (e-KYC)을 위한 솔루션 개발- 신분증 위변조 검출, 신분증 진위확인, 얼굴 실시간 대면 판독, 얼굴과 신분증 일치여부 검증 등 기능 제공 상품화 3D X-Ray - X-Ray장비에서 촬영된 3D 이미지에서 중첩 이미지 분리, 물성정보 검출, 위해물질 판독 등 기능 구현 고도화 오더피킹 로봇 - 학습에 활용되지 않은 새로운 사물과 형상이 변화할 수 있는 부정형 사물에 대한 객체 분리 및 파지점 결정 기술을 구현. - 멀티모달 센서를 탑재한 그리퍼를 통해 제품의 흡착 상태를 실시간으로 인지, 안정적으로 주문 내역에 따라 선반으로부터 택배 박스에 옮겨 출하 진행. 고도화 (4)
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정부출연 연구과제 현황 과제명 사업명 주관기관 위탁기관 기간 총사업비 지능형 휴대수하물 보안검색 기술개발 지능형 휴대수하물 보안검색 기술개발 ㈜씨유박스 국토교통과학기술진흥원 89.2억원 블록체인 기반의 비대면 얼굴인식 결제 플랫폼 구축 블록체인 선도 시험사업 ㈜코인플러그 한국인터넷진흥원 1.5억원 형상 추정 데이터 구축 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜씨유박스 한국지능정보사회진흥원 11억원 소형 객체 이미지 데이터 구축 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜씨유박스 한국지능정보사회진흥원 8억원 안면 인식 데이터 구축 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜씨유박스 한국지능정보사회진흥원 15.5억원 다중객체 3차원 표현 데이터 구축 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜스위트케이 한국지능정보사회진흥원 5억원 X-ray 다중 객체 인식 데이터 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜씨유박스 한국지능정보사회진흥원 5.2억원 머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발 SW컴퓨팅산업원천기술개발 ㈜와이즈넛 한국연구재단 부설 정보통신기획평가원 8억원 감염병 환자의 예후판멸 및 건강관리를 위한 비대면 환자의사결정지원시스템(PDSS) 개발 비대면 진료기술개발 가톨릭대학교산학협력단 한국보건산업진흥원 2.4억 물류센터 내 오더피킹 업무 자동화를 위한 맞춤형 서비스로봇 시스템 개발 및 사업화 수요맞춤형 서비스로봇 개발보급 ㈜씨유박스 한국로봇산업진흥원 4억 물품 파지 및 로봇행동 데이터 구축 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 ㈜씨유박스 한국지능정보사회진흥원 15.5억 AI 비전인식 기술을 이용한 핵심기술 유출차단 솔루션 SaaS 개발 및 사업화 유망 SaaS 개발, 육성 지원 ㈜씨유박스 정보통신산업진흥원 4.6억 미학습 물체 조작 인공지능 S/W개발 (AI 그리퍼) 로봇산업기술개발 ㈜씨유박스 한국산업기술기획평가원 26.6억 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황(요약) (단위 : 건) 구 분 특허권 저작권 상표권 디자인등록증 출원 등록 출원 등록 출원 등록 출원 등록 국내 대한민국 해외 미국 등 8개국 합 계 ※상세 현황은 '상세표-4. 지적재산권(상세)' 참조 나. 산업 법령 및 정부 규제 얼굴인식기술은 공항, 빌딩, 금융 등 영역에서 본인인증 수단으로 사용되고 있으며, 이에 따른 개인정보보호법과 금융실명법 및 전자금융거래법에 의한 비대면 인증방식에 따른 규제 등을 적용 받고 있습니다. 당사 영위 관련 산업의 규제상황 및 기업규모에 따른 규제내용은 하기와 같습니다.(1) 개인정보 활용에 관한 규제 현황 국내에서는 개인정보 보호법을 통해 얼굴인식 정보를 민감정보로 규정하고, 개인정보처리자가 민감정보를 수집ㆍ이용ㆍ제공하는 경우 그 목적과 보유기간 등에 대해 정보주체의 동의를 받아야 함을 규정하고 있습니다. 개인정보 보호법 제23조(민감정보의 처리 제한 ① 개인정보처리자는 사상ㆍ신념, 노동조합ㆍ정당의 가입ㆍ탈퇴, 정치적 견해, 건강, 성생활 등에 관한 정보, 그 밖에 정보주체의 사생활을 현저히 침해할 우려가 있는 개인정보로서 대통령령으로 정하는 정보(이하 “민감정보”라 한다)를 처리하여서는 아니 된다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 그러하지 아니하다. 1. 정보주체에게 제15조제2항 각 호 또는 제17조제2항 각 호의 사항을 알리고 다른 개인정보의 처리에 대한 동의와 별도로 동의를 받은 경우 2. 법령에서 민감정보의 처리를 요구하거나 허용하는 경우 ② 개인정보처리자가 제1항 각 호에 따라 민감정보를 처리하는 경우에는 그 민감정보가 분실ㆍ도난ㆍ유출ㆍ위조ㆍ변조 또는 훼손되지 아니하도록 제29조에 따른 안전성 확보에 필요한 조치를 하여야 한다. 개인정보 보호법 시행령 제18조(민감정보의 범위) 1. 유전자검사 등의 결과로 얻어진 유전정보 2. 범죄경력자료에 해당하는 정보 3. 개인의 신체적, 생리적, 행동적 특징에 관한 정보로서 특정 개인을 알아볼 목적으로 일정한 기술적 수단을 통해 생성한 정보 4. 인종이나 민족에 관한 정보 당사는 공항/항만/정부청사 등 공공영역에
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얼굴인식시스템을 공급하는 기업으로서 고객의 요구에 따라 시스템과 솔루션을 공급합니다. 따라서 당사가 공급한 시스템 및 솔루션 사용을 위한 고객사의 사용자 정보는 고객사가 원칙적으로 보관하며 당사는 보관하지 않습니다. 원활한 시스템 및 솔루션 사용을 위해 고객사가 정부 보안 지침에 따른 개인정보관리, 서버관리, 데이터 획득 및 활용 시 개인 동의 등의 절차를 준수하도록 솔루션을 제공하며 이를 통해 데이터 수집에 의한 정보 침해 위험을 예방하고 있습니다. 또한 고객사가 보관하고 있는 사용자의 얼굴정보는 원본 얼굴사진이 아닌 얼굴에서 추출한 특징점 정보이며 이는 암호화된 정보를 매칭하는 역할만 하기 때문에 개인정보 사용에 직접적으로 영향을 받고 있지 않습니다. 특징점 정보는 정부 기준에 맞게 암호화되어 저장되며 설령 암호화가 풀린다 하더라도 원본 얼굴사진으로 복원은 불가능하여 개인정보라 보기 어렵습니다. (2) 금융권 비대면 실명확인 방법에 관한 규제 현황 국내에서는 금융실명법 및 전자금융거래법에 의해 2015년 5월 이전까지는 직접 대면을 통한 실명확인만 인정되었으나, 금융위원회의 '계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화방안’이 발표되면서 비대면(Non Face-To-Face) 인증을 이용한 실명확인 방식이 허용되고 있습니다. 또한 2024년 3월에 발표한 [비대면 실명확인 가이드라인 개편안]에는 기존 영상통화 방식을 영상통화 등(실시간 원격 얼굴인식 기술 포함)으로 개정하면 서 비대면 본인인증에서 얼굴인증 방식이 본격적으로 도입되고 있습니다. 현재 국내 허용된 비대면 인증 방식은 다음과 같으며, 금융회사는 아래표에서 필수로 분류된 비대면 인증 방식 중 2가지를 필수 도입해야 하며, 권고로 분류된 방식 중 1가지를 추가 도입할 수 있습니다. [국내 허용 비대면 인증 방식] 분류 필수여부 설명 실명확인증표 사본 제출 필수 (택2) 사진촬영 및 스캔 후 신분증진위확인 서비스를 이용하여 확인 영상통화 등(실시간 원격 얼굴인식 기술 등을 활용) 영상통화 등을 통해 금융거래 계약 등의 체결 등을 요구하는 사람의 영상과 그 사람이 제출한 실명확인증표상의 사진을 비교 및 대조 (1. 비대면 방식으로 금융거래를 요청하는 사람이 명의인, 명의인의 대리인 또는 대표자와 같은 사람인지 여부 및 2. 그 사람이 금융거래를 요청하는 시점에 실제로 그 얼굴 등을 촬영하여 그 영상을 제출하는 것인지를 각 시점마다 확인하는 방법을 포함한다) 접근매체 전달 시 확인 현금카드, 보안카드, OTP 등 접근매체 전달 시 실명확인 수행 기존계좌 활용 기존에 금융거래에 사용하던 계좌를 이용하여 소액을 이체하도록 하여 실명확인 수행 기타 이에 준하는 방법 지문인식, 정맥 인증 등 바이오 인증처럼 필수 인증기술에 준하는 신뢰도 확보가 가능한 인증 기술을 적용 다수의 개인정보 검증 권고 고객이 제공하는 개인정보와 신용정보사가 보유한정보를 대조하여 실명확인 수행 타기관 확인결과 활용 공인인증서, 핸드폰, 아이핀 등 타 인증기관에서 신분 확인 후 발급된 결과 활용 자료: 금융위원회, 계좌 개설 시 실명확인 방식 합리화 방안 (3) 기업규모에 따른 규제 정부는 중소기업의 건전한 발전을 위하여 소프트웨어사업자가 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 대기업 참여를 제한하고 있습니다. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전략 등과 같은 국가안보에 대기업이 불가피하게 참여해야 하는 경우에는 정보통신산업진흥원의 승인 하에 예외를 두고 있고 대기업 참여 가능한 사업규모에 하한을 두고 있습니다. 현재 중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침에 따르면 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다. 더불어 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어
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있습니다. 당사는 중소기업으로 공공기관에서 발주하는 프로젝트에 제한없이 입찰 가능하며, 세종 스마트청사와 같은 대기업 참여 프로젝트에도 대등한 지위에서 컨소시엄 방식으로 참여하여 수주하고 있습니다. 향후 관련 법령 및 규정이 개정되더라도 당사는 그 동안의 레퍼런스로 안정적인 수주가 가능할 것으로 예상됩니다. 다. 산업의 현황 및 전망 (1) 주요 목표 시장 당사의 전방산업은 인공지능 산업이며, 인공지능 기술에서 Vision AI 기술을 활용하여 시스템 및 솔루션을 개발하고 있습니다. Vision AI 기술은 흔히 영상인식 AI 라고도 불리며 인식 대상에 따라 이미지인식, 패턴인식, 얼굴인식, 객체 감지 및 분류 등으로 세분화 되어 있습니다. 해당 기술은 인간의 시각을 대체하는 기술로서 최근에는 산업 전반에 거쳐 자동화 및 효율성에 대한 개선, 규제 준수 및 안전 등의 목적으로 적극 도입되고 있습니다. 또한 딥러닝 알고리즘의 비약적인 발전과 더불어 의사결정 및 운영 최적화를 위한 다양한 부문에서 AI로 강화된 시각적 분석의 필요성이 높아지면서 사람의 눈과 두뇌를 대체하는 Vision AI 기술에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 글로벌 리서치기관인 MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 2023년 Vision AI 시장은 규모는 약 172억 달러로 예상되며 매년 연간 21.5% 성장하여 2028년에는 457억 달러 규모에 달할 것으로 전망하고 있습니다. [2023-2028 글로벌 AI 컴퓨터 비전 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러) 그림1.jpg 글로벌 AI 컴퓨터 비전 시장규모 및 전망 국내 역시 다양한 산업에서 AI 기술 채택을 가속화 하는 가운데, 여러 서비스 사업에서 AI기반 혁신이 이뤄지면서 시장 성장에 속도가 붙을 것으로 전망되고 있습니다. 국내 AI 시장은 다양한 디지털 기술과 산업에서 사용되는 기술의 융합뿐만 아니라, 생성형 인공지능을 통한 새로운 기술 활용 범위 확장이 활발해지고 있습니다. 정보기술 시장분석 기관인 IDC에 따르면 국내 인공지능 시장은 2023년 2조 6,123억원에서 향후 5년간 매년 14.9% 성장하여 2027년에는 규모가 4조 4,636억원에 달할 것으로 예상되고 있습니다. (2) 인공지능 산업의 특성 인공지능(AI) 산업은 알고리즘의 고도화, 컴퓨팅 파워의 향상, 빅데이터의 발달을 통해 산업 전반에 융합되어 급부상하고 있습니다. 기술에 따라 머신러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리, 상황인지컴퓨팅 등 영역으로 구분되나 응용측면에 있어서 대부분 아래와 같은 특성을 가지고 있습니다. 1) 성장기에 진입한 산업인공지능 기술은 2017년 ImageNet 대회에서 이미지 인식 정확도 97.7%를 기록하면서 처음으로 인간의 인지능력인 95%를 상회하기 시작하였고, 2020년 OpenAI가 GPT-3을 발표하면서 인간과 인공지능을 구분할 수 없을 정도로 뛰어난 기술로 평가받고있습니다. 인공지능 기술은 단순히 학술적 의미를 떠나 기업의 생산성 향상, 인간 삶의 질 증진, 글로벌 난제 해소 등을 가능하게 하여 새로운 부가가치를 만들어 낼 때 비로소 산업이 형성되기 시작합니다. 최근 들어 AI를 활용한 제품 및 서비스들이 가치를 창출하기 시작함에 따라 향후 성장성은 더더욱 기대되고 있습니다. 2) 신규기업의 진입장벽이 높은 산업 인공지능 산업은 향후 성장 잠재력이 높은 반면, 전문인력, 학습데이터, 컴퓨팅파워 등 경쟁력이 높은 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 인공지능의 후방산업에서는 NVIDIA, ARM, Intel과 같은 컴퓨팅 인프라 대기업들이 시장을 과점하고 있으며, 알고리즘 역시 Google, Microsoft, FaceBook, OpenAI 와 같은 글로벌 IT 기업들이 대규모 투자를 통해 끊임없이 새로운 모델을 개발하고 있어 대기업 위주의 시장이라고 해도 과언이 아닙니다. 응용솔루션 개발 영역은 인공지능의 전방산업으로 AI 기술을 적용한 제품과 서비스를 위주로 시장에 공급하고 있으나 실제로 도메인 지식에 대한 노하우 부족이 AI기술 적용에 어려움으로 작용하고 있습니다. 특히
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최근 각광받고 있는 생성형 AI 기술 같은 경우 최소단위의 슈퍼컴퓨팅 파워를 구축하고, 생성형 모델에 대한 연구인력이 있어야만 서비스가 가능한 영역으로 신규기업들의 진입장벽이 굉장히 높습니다.3) 공급자에서 수요자 중심의 시장으로 변화하는 산업인공지능 기술이 세간에 출시되기 시작되면서 해당 시장은 AI모델, 컴퓨팅 인프라 등 공급자 중심의 시장으로 구성되어 왔습니다. AI 모델을 만들기 위해서는 수많은 학습 데이터를 보유해야 하며 이를 기반으로 학습할수 있는 인프라, 그리고 모델 연구에 필요한 연구인력들이 대거 보유하고 있는 빅데크들만 시장에서 경쟁하는 구도였습니다. 하지만 빅테크 기업들이 오픈소스, 구독 서비스 등 제품을 산업의 타 기업들을 대상으로 판매하기 시작하면서 다양안 AI 수요기업들이 발생하기 시작하였고, 그들은 차별화된 비즈니스 전략을 기반으로 적용성, 생산성을 위한 새로운 AI 서비스를 선보이고 있습니다. 또한 도입하는 최종 수요자들도 업무 프로세스에 AI기술을 적용함으로써 운영효율화 및 비용절감을 목표로 해당 시장에 적극 참여하고 있습니다. 이로 인해 앞으로의 인공지능 시장은 수요자 중심의 시장으로 전환되는 추세입니다. (3) 제품 시장의 규모 및 전망 얼 굴인식 시장 2014년 이후 딥러닝 기술의 발달로 얼굴인식의 기술적 완성도는 이미 높은 수준에 도달 하였으나 이를 활용한 제품 시장은 여전히 초기국면에 머물러 왔습니다. 2021년 이후 전세계 비대면 시스템 수요가 폭발했고 이에 공공과 민간 부문에서 얼굴인식 기술을 도입하려는 움직임이 보격적으로 일어나면서 해당 산업은 비로소 성장기에 접어들었습니다. 얼굴인식 기술은 이미지에서 얼굴 유뮤를 감지하는 것을 포함하여 보다 복잡한 확인, 식별, 개인 분류에 이르기까지 다양한 용도로 사용되는 대표적인 생체인식 기술 중 하나이며, 나아가 인간의 표정 및 기타 생체 데이터를 분석하여 감정 상태까지 추론할 수 있는 시스템으로 진화하고 있습니다. 얼굴인식 기술이 성숙함에 따라 이를 활용하여 보안성, 생산성, 효율성을 높이고자하는 다양한 수요들이 시장의 성장을 이끌어 가고 있습니다. 글로벌 조사기관 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)의 보고에 따르면 2023년 세계 얼굴인식 시장 규모는 60억 달러로 추정되고 있으며, 2028년까지 연평균(CAGR) 16.3% 성장하여 2028년에 134억 달러의 시장을 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 한편 얼굴인식 기술은 여러 산업과 융합되어 시장을 형성하기 때문에 산업별로 시장규모를 확인하기는 어렵습니다. [2022-2028 세계 얼굴인식 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러) 글로벌 얼굴인식 시장규모 및 전망.jpg 글로벌 얼굴인식 시장규모 및 전망 2) 스마트 공항 시장 공항 영역에서는 IATA에서 여객 수속을 간소화하는 One ID 계획을 발표함에 따라 각국 정부와 항공사에서 도입 움직임을 보이고 있는 상황입니다. One ID 시스템은 스마트공항의 무인화 일환으로 승객의 편의성과 공항 운영의 효율성을 동시에 만족시키고 있어 전 세계적으로 얼굴인식 기반의 장비시스템들에 대한 수요도 폭발적으로 늘어날 것으로 예상됩니다. Astute Analytica의 보고에 따르면 스마트공항 시장의 전체 규모는 2021년 294.6억 달러에서 2027년에는 548.6억 달러로 연평균성장률 10.9%로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. [2021-2027 세계 얼굴인식 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러) 스마트공항 시장 규모 및 전망.jpg 스마트공항 시장 규모 및 전망 3) 정보보호 시장 정보보호 시장은 정보보호제품을 개발/생산/유통하거나 보안 컨설팅, 보안관제 등 정보보호서비스를 수행하는 시장을 뜻하며 크게는 물리보안과 정보보안 시장으로 나뉘고 있습니다. 최근에는 비대면 언택트 환경의 확산으로 비대면 출입보안 등 보안제품의 수요가 증가하고 있으며, 디지털 대전환에 따라 비대면 환경과 디지털 경제 인프라를 뒷받침하기 위한 제로트러스트, 데이터보호 등 기술 개발 역시 증가하고 있는 추세입니다. 2024 국내 정보보호산업
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실태조사에 따르면 2023년 정보보호산업의 총 매출액은 16.8조에 달하며 그 중 물리보안 산업은 10.7조원, 정보보안 산업은 6.1조원에 달합니다.또한 과기정통부의 [정보보호산업의 글로벌 경쟁력 확보 전략]에 따르면, 정부는 2027년까지 시장규모 30조원 달성을 목표로 예산 총 1조 1천억원을 투입할 계획에 있어, 향후 AI를 활용한 보안 신기술 정보보안 시장은 꾸준히 성장 할 것으로 전망됩니다. 한편 시장조사기업 Precedence Research 조사에 따르면 2022년 글로벌 사이버 보안 시장 규모는 2,114억 8천만 달러였으며, 2032년까지 약 6,916억 4천만 달러로 성장하여 연평균 12.58% 성장률을 보일 것으로 예상 됩니다. [2022-2032 글로벌 사이버보안 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러) 글로벌 사이버보안 시장규모 및 전망.jpg 글로벌 사이버보안 시장규모 및 전망 (4) 경기변동의 특성 인공지능 산업은 타 산업에 비해 계절적 수요의 변동이나 경기변동에 따른 영향을 적게 받습니다. 라. 회사의 현황 (1) 사업 개황 당사는 인공지능(AI) 알고리즘의 연구 개발, 학습데이터 구축, AI 솔루션 개발 및 전용하드웨어 설계를 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 인공지능에서도 카메라를 통해 획득한 이미지나 영상과 같은 시각적인 데이터를 분석하고 이해하는 Vision AI에 집중하고 있으며, 해당 기술은 다양한 영역에서 사람의 시각적 인지 능력을 보조하거나 대체하는 핵심 기술로 사용되고 있습니다. 당사는 AI 얼굴인식 기술 영역에서 글로벌 탑티어를 기록하였으며 이를 기반으로 공항, 정부청사, 카지노에 적용하여 국내 최대 레퍼런스를 확보하고 있습니다. 또한, 뛰어난 딥러닝 기술력을 바탕으로 기업의 내부정보 유출을 막아주는 화면 정보보호 솔루션을 개발하였으며, 독보적인 기술력을 바탕으로 대기업, 공공기관을 대상으로 사업을 확대하고 있습니다. AI 객체인식 영역에서는 X-ray 이미지 기반의 위험물 판독, 저장장치 인식 기술을 개발완료하여 실증단계에 진입하고 있습니다. 당사의 제품은 크게 시스템과 솔루션으로 구분하고 있으며, 사용용도에 따라 공항시스템(SEEU LINE), 빌딩시스템(SEEU FACE), 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON), 위험물 판독솔루션 (SEEU X-RAY) 등으로 제품군을 분류하고 있습니다. 시스템 같은 경우 국내시장에서 해외시장으로 확대하고 있으며, 솔루션 제품은 세일즈파트너를 통한 국내 화면정보 보호시장을 개척하고 있습니다.당사 로봇사업은 다품종 비정형 사물인식, 임의 물체 적재 기술에 특화된 기술로, 기존 협동로봇 기술의 한계점을 극복한 정밀한 로보틱스 기술을 구현하고 있습니다. 또한 산업통상자원부에서 추진하는 임의의 그리퍼로 미학습 물체를 조작하는 초격기술개발 사업의 주관기관으로 선정되어 기술경쟁력을 지속 강화하고 있습니다. 로봇사업부문은 2025년 1월 1일 단순물적분할을 통해 신설법인 (주)유온로보틱스로 설립되었습니다. (2) 사업구조 당사는 제품군에 따라 서로 다른 사업구조를 가지고 있습니다. 공항 빌딩에 적용되는시스템은 H/W와 S/W가 결합된 형태로 공급하고 있으며 입찰을 통하여 사업에 참여하고 사업기간내 프로젝트를 수행하는 방식입니다. 기업용 솔루션은 구독료 기반의 사업구조를 가지고 있어, 기본 라이선스는 사용자당 월 과금을 청구하고 그외 고객사의 수요에 따라 다양한 기능들을 구독형 또는 일시불 방식으로 추가 제공하고 있습니다. (3) 사업화 전략 기존 공항 빌딩 시스템 사업의 경우 입찰 방식으로, 현재 당사가 보유한 대형 수행 레퍼런스와 AI 기술력을 기반으로 필요한 컨소시엄을 구성하여 사업에 참여하고 있습니다.기업용 솔루션의 경우 현재까지 당사의 제품을 대체할 만한 경쟁제품은 부재한 상황입니다. 업계에서 독보적인 기능으로 대기업 및 공공기관 레퍼런스를 확보하였으며, 이를 기반으로 해당 그룹의 계열사, 협력사들을 대상으로 확산하는 전략을 구하고 있습니다. 그 외에도 국가의 핵심 산업을 영위하는 기업들, 개인정보를 취급하는 금융기관, 국가 주요
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정보를 취합하는 공공기관 등을 대상으로 제로트러스트 2.0 기준에 맞추어 신속하게 시장에 침투하고자 합니다. (4) 신규사업당사는 보고서 작성 기준일 현재 이사회 결의 등을 통해 향후 추진하기로 구체화된 사업은 없습니다. 다만 의료분야에서 AI기반 영상처리 기술을 활용하여 4대 생체징후 (심박수, 호흡수, 혈압, 산소포화도)를 측정할 수 있는 솔루션을 개발하고 있습니다. 활력 징후는 환자의 상태를 파악하기 위한 중요한 지표이므로 일반적으로 병실에서 간호사가 최소 6시간 간격으로, 환자 1인당 5-10분을 할애하여 반복적으로 측정하고 있습니다. 당사는 이러한 지표들을 특수 의료기기나 센서 없이 일반 RGB 카메라로 단순 상반신을 촬영한후 인공지능을 활용하여 정확한 생체신호를 측정하는 기술을 개발하고 있습니다. 해당 기술은 S병원과 협업하여 빠르게 고도화할 계획이며 임상시험을 통한 승인허가 및 상용화를 계획하고 있습니다. 비접촉 활력징후 측정 기술은 병원 이외에도 접촉식 측정이 어려운 영유아, 노인, 중환자들에게도 손쉽게 사용가능하며 수면, 실신 등 비정상 상황에서도 안적적인 측정이 가능하여 향후 확장성은 아주클 것으로 기대하고 있습니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 본 사업보고서에서 미래에 발생할 것으로 예상, 예측한 활동, 사건 또는 현상은 자본시장과 금융투자업에 관한법률 제125조 제2항에서 정한 예측정보에 해당하는 것으로서, 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 당사의 견해를 반영한 것입니다.본 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 본 가정들은결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 당사 내부경영과 관련된 요인과 외부 환경에 관한 요인이 포함되어 있으며, 이에 한하지 않습니다.당사는 본 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보를 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 결론적으로 이러한 주의문구는 모든 예측정보에 대하여 적용되며, 당사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 본 의견서에 기재된 예측정보는 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 당사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개 요 당사는 Vision AI 테크 기업으로서, 얼굴인식과 객체인식 영역에서 혁신적인 기술을 개발하고 사업화하고 있습니다. 제품은 크게 시스템과 솔루션으로 구분하고 있으며, 사용처 및 기능에 따라 공항시스템(SEEU LINE), 빌딩시스템(SEEU FACE), 화면 정보보호 솔루션(SEEU ON), 본인인증 솔루션(SEEU ID), 위험물 판독솔루션(SEEU X-RAY) 등으로 나뉘고 있습니다.당사는 이러한 제품들을 기반으로 2024년 한해 동안 수익성 제고와 시장개척에 많은 노력을 해왔습니다. 매출액은 144억원으로 전년대비 소폭 성장했으나 사업모델, 매출구성, 고객사, 해외 시장 등 면에서 전년대비 눈에 띄는 변화를 이끌었습니다.우선, 기존에 미미했던 솔루션 제품의 매출이 본격적으로 발생하여 2024년 43억원으로 전체 매출액의 30%까지 확대 되었습니다. 해당 매출은 대기업향 구독형 솔루션인 SEEU ON의 확대에 따른 것이며, 1년간 13,500명의 유저를 확보할 뿐만 아니라 다수의 세일즈파트너 체결을 이끌어내어 내년 사업의 본격적인 성장을 위한 발판을 마련하였습니다. 해당 솔루션은 수익성이 높고 매년 반복 매출이 발생하는 구조로 향후 매출 성장과 수익구조를 개선할수 있는 중요한 사업으로 자리잡고 있습니다.그 외 해외 시장 진출을 위하여 지역별 사업 파트너들 확보 및 사업기회 발굴에 힘쓰고 있습니다. 아직까지 작은 수출규모에 머무르고 있지만 대규모 사업수주를 위한 PoC는 지속적으로 진행하고 있어 2025년에는 좋은 성과를 가져올 것으로 기대하고 있습니다.기존 사업인 공항 부문은 인천국제공항의 스마트패스 2차 사업을 지속적으로 진행 하고 있는 동시에 인천공항공사와 "K-Airport" 협약을 체결하여 해외 시장에 공동 진출하기 위한 기반을 다졌습니다. 이처럼 해외 공항 시장 진출은 국내 유수의 기업들과 동반 진출을 하여 국제 경쟁력을 확보하였습니다. 또한 당사는 강원랜드 스마트입장시스템을 성공적으로 구축하면서 정부 청사에서만 국한되었던 출입통제 시스템을 국내 카지노 영역으로 확대하여 새로운 사업기회들을 발굴하고 있습니다. 3. 재무상태 및 영업실적 (연결기준) 가. 재무상태 (단위 : 백만원, %) 구 분 제 15 기(2024년) 제 14 기(2023년) 증감액 증감률 자산 I.유동자산 (1)당좌자산 (2)재고자산 II.비유동자산 (1)투자자산 (2)유형자산 (3)무형자산 (4)기타비유동자산 자산총계 부채 I.유동부채 II.비유동부채 부채총계 자본 I.자본금 II.자본잉여금 III.기타자본항목 IV.기타포괄손익누계액 V.이익잉여금 자본총계 부채및자본총계 ※ 제15기(당기)는 주주총회 승인 전
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연결재무제표입니다. 향후 정기주주총회에서 재무제표 승인 관련 안건이 부결되거나 수정이 발생한 경우 정정보고서를 통해 그 내용 및 사유 등을 반영할 예정입니다. (1) 자산자산은 전년대비 13,402백만원 감소한 29,165백만원으로 유동자산이 50%, 비유동자산이 50% 비중을 차지합니다. 유동자산의 경우 현금및현금성자산이 영업활동으로 인하여 전년대비 10,589백만원 감소하였으며, 비유동자산의 경우 감가상각비와 상각비 반영에 따른 유무형자산 금액 감소와 이연법인세자산 감소 등으로 인하여 전년대비 3,839백만원 감소하였습니다. (2) 부채부채는 전환사채 감소, 선수금 감소, 리스부채 감소 등으로 인하여 전년대비 2,869백만원 감소한 19,069백만원입니다. (3) 자본영업손실 증가 등으로 인하여 전년대비 10,533백만원 감소한 10,096백만원입니다. 나. 영업실적 (단위 : 백만원, %) 구 분 제15기(2024년) 제14기(2023년) 증감액 증감률