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빙그레 — 사업보고서 (2024.12)

사업부문은 유가공 단일 부문으로 구성되어 있으며, 연결대상 종속회사는 해태아이스크림 주식회사, BC F Shanghai Co., Ltd, BC F USA Corp., BC F Vietnam Co., Ltd.가 있습니다. (1) 연결대상 종속회사 개황당사를 제외한 연결대상 종속회사는 4개사이며, 본 보고서의 작성기준일 현재 연결대상 종속회사의 개황은 다음과 같습니다. 상호 설립일 주소 주요사업 해태아이스크림 주식회사 경북 경산 냉동제품 판매업 미국 캘리포니아 식품의 수입, 수출, 유통 등 중국 상해 식품의 수입, 수출, 유통 등 베트남 호치민 식품의 수입, 수출, 유통 등 (2) 사업부문별 실적주요 연결대상 회사의 매출은 다음과 같습니다. (단위 : 백만원) 구분 회사 제59기 제58기 증감액 증감율(%) 매출 주식회사 빙그레 해태아이스크림 주식회사 당사의 종속회사인 해태아이스크림의 2024년 매출실적은 전년대비 0.3% 증가한 199,778백만원입니다. 해태아이스크림은 생산지 이전 및 영업소 합리화를 진행함에 따라 매출이 소폭 상승하였습니다.당 사의 해외법인인 BC F USA Corp.의 2024년 매출실적은 전년대비 34.6% 증가한80,428백만원을 실현하였으며, 2016년 하반기 미국 시장에 진출한 이래 꾸준한 매출 성장을 이루고 있습니다. 미국법인은 코스트코 등 미국 메인스트림 시장에 제품 입점을 확대하면서 현지 소비자의 긍정적인 반응을 얻으며 매출 신장을 이루고 있습니다. BC F Shanghai Co., Ltd.의 2024년 매출실적은 전년대비 10.6% 증가한 42,066백만원입니다. 중국은 2023년부터 경제활동이 점차 회복되고 있는 상황이며, BC F Shanghai Co., Ltd은 이러한 시장 상황에 대응하면서, 온/오프라인 채널의 신규 입점 등을 통해 매출 성장을 이루어냈습니다.BC F Vietnam Co., Ltd.은 2019년 해외시장 진출 직후 코로나 확산으로 인해 어려움이 있었으나, 그 이후 펜데믹 완화 및 신제품 진출 등으로 인한 매출 규모 확대에 따라 전년대비 3.9% 증가한 10,580백만원의 매출실적을 실현하였습니다. (3) 산업의 특성 및 성장성 식품산업은 세계 시장에서 지속적인 성장 가능성을 보이며, 고부가가치 창출과 경제·사회적 파급 효과를 고려할 때 미래의 핵심 산업으로 주목받고 있습니다. 국내 시장에서도 소비자의 라이프스타일 변화에 따라 프리미엄 제품, 기능성 식품, 대체 단백질, 푸드테크 등의 분야가 빠르게 성장하고 있으며, 업계의 관심 또한 높아지고 있습니다.소비자들의 식품 선택 기준이 더욱 다양해지면서 건강과 지속가능성을 고려한 제품에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 특히, 개인 맞춤형 영양 솔루션과 친환경·윤리적 소비 트렌드가 강화되면서, 이에 부합하는 제품들이 주목받고 있으며, 기술 발전과의 융합도 가속화되고 있습니다.이에 따라 식품산업은 기존의 대량생산 방식을 넘어 차별화된 제품과 서비스를 개발하며 새로운 시장을 창출하고 있습니다. 앞으로도 변화하는 소비 트렌드와 기술 혁신에 맞춰 다양한 형태의 제품과 서비스를 지속적으로 발전시켜 나갈 것으로 예상됩니다. (4) 경기변동의 특성 그 동안 식품산업은 경기변동의 영향을 비교적 적게 받는 산업으로 평가되었지만, 최근에는 글로벌 공급망 변화, 원자재 가격 급등, 소비 트렌드 변화 등 다양한 요인에 따라 경기환경에 보다 민감하게 반응하는 모습을 보이고 있습니다.또한, 소비자의 식품 선택 기준이 빠르게 변화하면서 프리미엄 제품, 기능성 식품, 가정간편식 등 특정 카테고리의 수요는 증가하는 반면, 전통적인 식품 시장의 성장성은둔화되고 있습니다. 여기에 글로벌 공급망 변화와 원자재 가격 급등 등의 변수까지 더해지면서 식품업계는 과거보다 경기 변동에 더 민감하게 반응하고 있으며, 변화하는 경제 환경에 맞춘 유연한 대응 전략이 요구되고 있습니다. (5) 계절성 유가공 산업은 계절에 따라 원유 수급과 소비 패턴에 차이가 발생하며, 특히 아이스크림 부문은 전통적으로 계절적 수요 편차가 큰 편이었습니다. 그러나 최근에는 소비트렌드
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변화와 유통 채널 다변화로 인해 성수기와 비수기의 격차가 점차 줄어드는 추세를 보이고 있습니다. (6) 국내외 시장여건 식품업계는 건강과 웰빙에 대한 관심이 증가하면서 빠르게 변화하고 있으며, 전 세계적으로 기능성 식품과 건강 지향적인 제품에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 또한, 인구구조 변화로 주요 소비층이 어린이와 청소년에서 성인과 노년층까지 다양화되고있습니다. 국내 시장은 포화 상태에 접어들며 성장성이 정체되고 있는 반면, 글로벌 시장으로의확장은 필수적인 전략으로 자리잡고 있습니다. 특히, 해외 시장을 겨냥한 제품 출시와 수출 확대가 중요한 경영 전략으로 떠오르고 있으며, 글로벌 소비 트렌드와 맞물려 건강, 비건, 간편식, 기능성 식품에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 이러한 트렌드를 반영한 제품 라인업을 확대하고 있습니다. 또한, 디지털 전환과 온라인 쇼핑의 성장은 글로벌 시장에서의 브랜드 인지도 제고와판매망 확장에 중요한 역할을 하고 있습니다. 경쟁이 치열해지는 가운데, 효과적인 마케팅 전략과 유통망 구축이 성공적인 영업 성과를 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고있습니다. (7) 경쟁상황 구 분 경쟁형태 주경쟁자 진입난이도 경쟁요인 아이스크림 과 점 롯데웰푸드해태아이스크림 시장지배적 영업조직광고, 품질 우 유 자유경쟁 서울우유매일유업남양유업 원재료확보 기업이미지품질 발 효 유 자유경쟁 남양유업매일유업 원재료확보 품질, 광고 (8) 시장점유율 추이아이스크림 시장의 경우 당사를 포함하여 롯데웰푸드, 해태아이스크림 등 3개사가 경쟁하고 있으며, 우유시장은 당사 외에 서울우유, 매일유업, 남양유업 등의 주요 회사가 시장을 점유하고 있습니다.주요 경쟁회사별 시장점유율은 공인된 자료가 없어 기재를 생략합니다. 다. 신규사업 및 중단 사업, 조직개편 해당사항 없습니다. 라. 환율변동 영향 당기말 현재 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성자산 및 부채의 금액을 고려할 때환율변동으로 인한 영향은 중요하지 아니합니다. 마. 자산 손상 인식 해당 사항 없습니다. 4. 유동성 및 자금의 조달과 지출 가. 유동성 지표 지난 2사업년도의 연결기준 유동성 지표는 다음과 같습니다. 구 분 산 식 비 율 (%) 제59기 제58기 유동비율 (유동자산÷유동부채)×100 부채비율 (부채총계÷자기자본)×100 차입금의존도 (차입금÷총자산)×100 영업이익대비 이자보상배율 영업이익÷이자비용 123배 198배 연결기업의 유동성 지표는 전년대비 큰 변동이 없습니다. 연결기업은 적정한 유동비율, 낮은 부채비율 및 차입금 의존도 등 안정적인 재무구조를 유지하고 있으며, 영업이익대비 이자보상배율 또한 양호한 수치를 보이고 있습니다. 차입금은 대부분 단기차입금 및 유동성장기차입금으로 구성되어 있습니다.재무구조 유지를 위해 중장기 자금 수지 관리를 통해 적정 유동성을 유지하여 유동성위험을 관리하고 있습니다. 나. 자금의 조달과 지출 연결기업은 2024년 말 현재 금융기관으로부터 619억원의 차입금이 있으며, 단기차입금 및 유동성장기차입금이 차지하고 있는 비율이 96%에 달합니다. 연결기업은 안정적인 이익 창출력을 기반으로 잉여현금 창출을 지속하고 있으며, 신규사업 및 설비확장에 필요한 자금을 대부분 내부에서 조달하고 있습니다. 또한 대규모 유동성이 필요한 경우에 대비하여 안정적인 재무구조를 바탕으로 연결기업이 차입할 수 있는 한도를 확보하고 있습니다. (단위: 백만원) 과목 제59기말 제58기말 증감 비고 단기차입금 유동성장기차입금 장기차입금 계 5. 부외거래 해당사항 없습니다. 6. 그 밖에 투자판단에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 연결실체는 2024년 1월 1일 로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.① 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에
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자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.② 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 공급자금융약정에 대한 정보 공시공급자금융약정을 적용하는 경우, 재무제표 이용자가 공급자금융약정이 기업의 부채와 현금흐름 그리고 유동성위험 익스포저에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 공급자금융약정에 대한 정보를 공시해야 합니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.③ 기업회계기준서 제1116호 '리스'- 변동리스료 조건의 판매후리스에서 생기는 리스부채의 측정판매후리스 거래에서 생기는 리스부채를 후속적으로 측정할 때, 판매자-리스이용자가 보유하는 사용권 관련 손익을 인식하지 않는 방식으로 '(수정)'리스료를 산정해야 함을 명확히 하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. ④ 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' - 가상자산 공시가상자산을 보유하는 경우, 가상자산을 고객을 대신하여 보유하는 경우, 가상자산을 발행한 경우의 추가 공시사항을 규정하고 있습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. 연결기업의 중요한 회계정책 및 추정에 관한 자세한 사항은 본 보고서의 'III. 재무에 관한사항 - 3. 연결재무제표 주석 - 2. 재무제표 작성기준 및 중요한 회계정책 및 3. 중요한 회계적 판단, 추정 및 가정' 부분을 참조바랍니다. 나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항 당기 중 주요 핵심인력 이동사항 등 유의한 종업원 관련 변동사항은 없습니다.환경 관련 제재사항이나 행정조치 등에 관한 사항은 본 보고서의 'XI. 그밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항'의 '3. 제재 등과 관련된 사항'을 참고하시기 바랍니다. 다. 법규상의 규제에 관한 사항 당사의 사업과 관련된 법규상 주요 규제내용은 본 보고서의 'Ⅱ. 사업의 내용'의 '7. 기타 참고사항' 및 'XI. 그밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항'의 '3. 제재 등과 관련된 사항'을 참고하시기 바랍니다. 라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항 연결기업의 금융자산 및 금융부채에서 발생할 수 있는 주요 위험은 시장위험, 신용위험 및 유동성위험입니다. 연결기업의 경영진은 각 위험별 관리절차를 검토하고 정책에 부합하는지 검토하고 있습니다. 또한 연결기업은 투기 목적의 파생상품거래를 실행하지 않는 것이 기본적인 정책입니다.연결기업의 시장위험과 위험관리에 관한 자세한 사항은 본 보고서의 'III. 재무에 관한사항 - 3. 연결재무제표 주석 - 31. 재무위험관리의 목적 및 정책' 부분을 참조바랍니다.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 시스템 반도체 설계 자산(IP) 개발 및 판매를 사업 목적으로 하는 반도체 설계자산(Silicon Intellectual Property) 전문업체입니다. 반도체 설계자산은 반도체 칩에 삽입되어 특정 기능을 수행하는 블록으로, 일반적으로 반도체 업계에서는 '반도체IP' 또는 간단하게 'IP'라고 통칭합니다. 반도체 칩 제조사에 비디오 IP를 라이선스하고, 반도체 칩 회사는 동사의 비디오 기술 및 자체 기술을 활용하여 스마트폰이나 디지털TV, 자동차 등에 들어가는 반도체 칩을 설계 및 개발합니다. 당사의 매출은 고객사에 IP를 공급할 때 받는 라이선스와 고객사가 이를 활용해 만든 반도체칩을 판매할 때 받는 로열티 그리고 유지보수에 해당하는 용역으로 구분됩니다. 2024년 기말 기준 당사의 매출은 라이선스 56.1%(15,193백만원), 로열티 38.8%(10,516백만원), 용역 5.1%(1,367백만원)으 로 이루어져 있습니다. 주력 제품인 비디오 코덱 IP의 경우, 아직 반도체 칩 회사에서 자체적으로 개발하여 사용하는 비율이 외부 기술을 도입하는 비율보다 높은 편입니다. 한편, 초고화질 비디오 처리 기술에 대한 요구가 스마트폰과 TV를 중심으로 자동차 인포테인먼트 시스템, 자율주행차, 영상보안카메라, 데이터센터, 드론, 로봇, 스포츠캠 등 여러 산업으로 확대되고 있으며, 기술 도입을 통한 신속한 제품 출시로 신시장을 선점하려는 반도체 칩 회사와 자체 칩을 기획하는 IT플랫폼, 서비스 기업들의 전략이 당사에 많은 기회를 줄 것으로 예상하고 있습니다. 해당 기업들은 당사와 같은 IP Provider에게 직접 IP를 라이선스하거나 ASIC 업체를 통해 칩을 제작합니다. 이에 따라 플랫폼 기업과 ASIC 업체가 모두 당사의 잠재 고객군으로 확보되었습니다. 뿐만 아니라 당사는 국내외 데이터센터의 서버용 GPU(Graphic Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit) 칩, 엣지 디바이스용 NPU 칩 등 기타 AI (Artificial Intelligence)칩을 기획하는 고객사에게 당사의 비디오코덱 IP를 제공하여 인공지능 기술의 조력자 역할을 하고 있습니다. 당사는 2023년 슈퍼 레졸루션(SR, Super Resolution), 노이즈 리덕션(NR, Noise Reduction), 객체 검출(OD, Object Detection) 기능을 구동할 수 있는 자체 NPU(Neural Processing Unit)를 개발 완료하였습니다. 당사의 NPU는 Full-HD 이상의 고화질 영상처리에 최적화되어 일반적인 NPU(General NPU)에 비해 10~20% 정도의 Size로 구현하여 고객의 AI칩 연산 능력과 원가 절감에 효과적인 기술입니다. 당사 NPU IP는 2023년 하반기 출시 이후 AI SoC향으로 2024년 하반기 첫 라이선스 매출을 이루었으며, 고객에게 SR, NR, OD 알고리즘까지 함께 공급할 수 있는 솔루션 비지니스 모델을 구축하고 있습니다. 현재 이와 같은 기술 서비스를 제공하는 업체는 전세계에서 당사가 유일하며, 기술을 제공한 이후 SR, NR, OD등 추가로 학습한 Algorithm을 업그레이드하여 고도화된 알고리즘을 추가로 제공하면서 지속적인 고객 유치가 가능합니다. 추가로 당사는 ISP의 핵심기능인 NR과 De-Mosaic을 합한 DRAMless AI-ISP을 개발하여 프로모션 중입니다. General NPU는 DRAM을 많이 소모하며, 이 과정에서 Latency가 발생해 실시간 데이터 처리가 필요한 차량용, 스마트폰 카메라 등에는 부적합합니다. 반면, 당사의 NPU는 DRAM Access 없이 데이터를 처리할 수 있어 Latency 없이 실시간 데이터 처리에 유리합니다. 특히, 센서가 증가하는 차량, IoT, 로봇 등의 신규 ISP 시장을 목표로 하고 있습니다. 기존 ISP는 센서 변경 시 하드웨어(HW)도 수정해야 하지만, AI-ISP는 동일한 NPU에서 처리가 가능합니다. 당사는 이러한 효율적인 데이터 처리
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기술을 개발하여 2024년 첫 라이선스 이후 지속적인 계약을 기대하고 있습니다. 향후 자율주행차, 전기차로 대표되는 미래차, 클라우드 서비스, 메타버스(Meta-verse)의 기술적 구현을 위한 프로젝트 증가에 따라 칩스앤미디어의 기술이 더욱 다양한 기기에서 활용될 전망이며, 영상 기술 역시 AI와 접목하여 시장 규모가 커질것으로 예상하며, 향후 비디오 IP 뿐 아니라 NPU IP까지 해당 시장에 라이선스하면서 매출을 확대할 수 있을것입니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 산업의 특성, 성장성, 경기변동성 및 계절성 (1) 산업의 특성 반도체 IP는 반도체 칩 내에서 수행하는 기능에 따라 다양하게 분류되며, 당사의 주요 사업 영역은 '비디오 IP' 기술 분야입니다. 당사의 비디오 IP는 멀티미디어 반도체칩 설계도의 일부로써, 영상 처리를 담당하는 기술입니다. 스마트폰 디지털tv 적용 반도체 칩 구조도.gif [스마트폰 디지털TV 적용 반도체 칩 구조도] IP라는 개념이 시장에 도입되기 시작한 것은 1996년 무렵입니다. IP를 사용한다는 의미는 칩 개발에 필요한 모든 기술을 직접 개발하지 않고 타인이 보유하고 있는 기술이나 자신이 기존에 개발해 놓았던 기술을 재사용(Re-Use)한다는 개념입니다. IP 산업은 이와 같이 재사용 개념이 도입되면서 시장에 나타났으며, 재사용할 수 있는 기술을 자체 칩에서 사용할 뿐만 아니라 다른 기업에도 상업적으로 제공하는 비즈니스 모델로 확대하면서 IP 산업이 태동 되었습니다. 이후 IP 산업이 성장하면서 특정 기술 분야 또는 전문 분야를 중심으로 칩 개발 없이 IP만을 개발하여 라이선스 하는 기업들이 생겨나기 시작하면서 현재에 이르고 있습니다. 당사는 반도체 칩을 제조하는 회사에게 비디오 IP를 라이선스하고, 반도체 칩 회사는 당사의 비디오 기술 및 자체 기술을 활용하여 스마트폰이나 디지털TV 등에 들어가는 반도체 칩을 설계, 개발 및 제조하여 이를 디지털기기 제조사에 납품합니다. 한편 디지털기기 제조사는 공급받은 반도체 칩 및 다른 여러 부품들을 조립하여 스마트폰, 디지털TV 등을 제조하여 소비자에게 판매하게 됩니다. (가) 팹리스 업체와의 업사이드 공유 반도체 IP 업계 수익 구조의 중요한 한 축인 로열티 매출은 IP를 라이선스(제공)하는 시점으로부터 2~3년 뒤에 고객사의 칩 개발 및 판매에 따라 로열티(칩 생산 및 판매)가 발생하기 때문에, IP를 도입한 고객의 칩 프로젝트가 성공하는 경우에 그에 따른 로열티 매출이 비례하여 증가합니다. (나) 업력 장기화에 따른 안정적인 수익 확보 반도체 IP 업계는 업력이 오래될수록 전체 매출에서 로열티 매출이 차지하는 부분이 높아지는 경우가 일반적이며, 이러한 특성은 반도체 IP 업체들에게 로열티 매출을 통한 안정적인 수익성을 확보해 줍니다.(다) 고객 Reference의 중요성 반도체 IP 업계는 고객 Reference가 상당히 중요합니다. 반도체 칩 회사가 자체 개발 대신 IP를 도입하는 목적은 시장에서 검증된 기술을 사용하여 내부 개발 지연 및 실패에 따른 리스크를 최소화하기 위함입니다. 따라서 고객 Reference가 신규 진입 업체들에게 진입장벽으로 작용하며, 동시에 각 전문기술 분야 상위업체의 시장 지배력 강화에 기여하는 역할을 합니다. 이미 시장에서 검증되어 많은 반도체 칩 회사들이 사용하는 IP를 사용하려는 경향이 강한 시장입니다. (2) 산업의 성장성과 개발 동향 전 세계 IP 산업은 2023년 70.4억 달러로 평가되었으며, 2021년에서 2026년까지 연평균 16.7% 성장하여 2025년 100억 달러에 달할 것으로 리서치 기관 IP nest는 예상하고 있습니다. 이러한 성장은 전자제품용 멀티코어 기술의 발전, 칩 설계 비용의 상승, 최신 SoC 설계 및 커넥티드 디바이스에 대한 수요 증가 등으로 인하여 반도체 기술의 IP화(아웃소싱)가 확대되고 있는 것으로 분석됩니다. 또한 4차 산업과 관련된 다양한 기기의 등장과 더불어 개발이 가속화되고, 가격 경쟁력이 우선시 되어 외부 기술 도입을 통해 원가절감 및
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프로젝트를 성공하려는 반도체 기업들의 노력이 반도체 IP 시장의 성장으로 귀결될 것으로 전망됩니다. 현재 회사가 당면하고 있는 전방 시장의 개발 동향은 다음과 같습니다.(가) Ultra HD(UHD) 비디오 네트워크 콘텐츠가 지속적으로 강화되고 데이터 전송률이 증가함에 따라 초고화질 영화 및 TV 제품에 대한 요구가 커지고 있습니다. Ultra HD 급의 초고화질 비디오는 TV, 셋톱박스, 모바일 등 기기는 물론 제작, 전송 및 응용 프로그램 산업에 있어 경쟁을 심화할 것으로 보입니다. 해상도의 증가는 기본적으로 고화질 콘텐츠가 제대로 전송될 때 이용이 가능합니다. 이에 따라 네트워크 통신의 발달과 함께 고효율 비디오 코덱의 적용이 필수적입니다. AVC/H.264, HEVC/H.265에 이어 HEVC 코덱보다 효율이 30~40% 가량 뛰어난 AV1에 이르기까지 더 발달한 규격이 발표되면서 UHD 산업의 발전은 디스플레이 장비, 비디오 서버, 비디오 코덱 칩과 같은 제품의 광범위한 시장 성장을 인도할 전망입니다. (나) 인공지능 인공지능은 차세대 기술 변화의 새로운 엔진으로써 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 직간접적으로 활용될 것으로 전망됩니다. 인공지능 산업 발전의 초석인 인공지능 칩은 알고리즘을 탑재하고 컴퓨팅 파워를 생성하며 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 딥러닝 알고리즘의 급속한 발전에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 요구가 더 높아져 성능 고도화를 위한 시스템 반도체 발전이 따를 것으로 보입니다. 특히 인간의 뇌 신경망 구조와 작동 원리를 모방하여 만든 뉴로모픽 프로세서(뉴로모픽 반도체)는 연산장치(CPU)와 메모리 장치 간의 직렬 통신에 의한 기존 반도체 구조의 한계를 극복하고 적은 양의 리소스와 저전력을 특성으로 병렬처리를 가능하게 합니다. 이러한 특성은 더 많은 양의 데이터를 처리함으로써 향후 4차 산업 분야에서 폭넓게 사용될 것으로 기대됩니다. 시장분석기관 가트너에 따르면 AI 반도체 세계시장 규모는 2020년 121억 달러, 2021년 181억 달러, 2022년 244억 달러, 2025년 711억 달러(약 85조원)로 급격히 늘어날 전망입니다. (다) 자동차 전장화 자동차는 본래 목적인 이동수단으로써 뿐만 아니라 운전의 편의성과 탑승 중의 즐거움까지 경쟁의 요소가 되었습니다. 각 좌석에 디스플레이를 설치하여 영상을 시청하고, 네트워크를 통해 엔터테인먼트를 즐길 수 있게 하여 차량 내 통신, 디바이스가 증가하였으며 최근 수년간 운전자 보조 시스템(ADAS:Advanced Driver Assistance Systems), 자율 주행과 관련한 기술이 도입되고 있습니다. 자율주행차를 상용화하기 위해서는 차량 주변 정보를 수집하고 상황을 판단할 수 있도록 카메라, 라이다 등과 같은 센서와 데이터를 처리하는 반도체의 고도화가 지속될 전망이며 현재 퀄컴, 인텔, 엔비디아 외 유수 IT기업들이 자율 주행과 인포테인먼트 시스템의 핵심 반도체를 개발하고 있습니다. 시장분석기관 가트너에 따르면 2018년 기준 자동차에 들어가는 반도체가 대당 400달러 정도인데 비해 2022년에는 600달러가 넘고 자율 주행 대중화 시점으로 예상되는 2024년께에는 투입되는 반도체가 대당 1,000달러를 넘어설 것으로 예측됩니다.(라) 5G 5G(5세대 이동통신)는 4세대 이동통신 기술인 LTE에 비해 속도가 20배가량 빠르고 처리 용량은 100배가 많습니다. 5G는 초저지연성과 초연결성으로 4차 산업혁명의 핵심 기술을 구현하는데 필수 요소로써 휴대폰의 영역을 넘어 모든 전자 기기를 연결하는 기술입니다. 이에 5G는 가상현실(VR), 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등과 연계해 스마트 팩토리, 원격의료, 무인배달, 클라우드 스트리밍 게임까지 다양한 분야에서 변화를 일으킬 것으로 전망됩니다. 또한 세계적으로 5G가 반도체 수요를 이끌고 중장기적으로도 반도체 '슈퍼사이클'을 일으킬 것으로 예측됩니다.(마) 사물인터넷(IoT) 웨어러블 기기, 스마트 가전, 스마트 로봇 등 다양한 기기들이 인터넷으로 연결되는 사물인터넷이
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확산되고 있으며 이를 위해서는 시스템 반도체가 필수적입니다. 이에 따라 센서, 통신, 프로세서 중심으로 시스템 반도체 적용 분야가 지속적으로 확대될 전망입니다. 사물인터넷은 기기의 정보를 실시간으로 수집하고 유무선 통신 기술을 사용하여 전송하며, 데이터를 분류 및 분석하는 기능을 수행하게 됩니다. 전력 공급이 제한되는 환경에서 데이터 수집, 분석이 이루어져야 하므로 반도체의 저전력성이 핵심 기술로 부상하고 있으며 완제품 자체보다 요소 기술을 구성하는 시스템 반도체의 중요성은 더욱 커질 전망입니다. 시장분석기관 MarketsandMarkets에 따르면 2020년 사물인터넷 반도체 칩 시장 규모가 3,920억 달러에서 2025년에는 5,254억 달러 규모로 성장할 것으로 예측하였습니다. (3) 경기변동의 특성 및 계절성 반도체 IP 산업은 전자제품의 핵심 부품인 칩에 내장되는 기술을 제공하는데, 최적의 스펙 및 적합한 성능의 IP를 라이선스 하려는 반도체 칩 회사들을 대상으로 사업을 영위함에 따라 경기변동에 관한 민감도는 여타 산업과 비교하여 높지 않은 것으로 파악하고 있습니다. 하지만, 경기 침체 및 전자제품별 산업의 특성상 반도체 칩 업체의 투자 여부에 따른 라이선스 건수는 변동되는 것으로 보여집니다. 반도체 칩의 생산량에 영향을 받고 있는 반도체 IP 산업은 전자제품의 수요와 생산량에 따라 로열티 수취액이 비례하므로 영향을 받을 수 있으나, 계절적인 요인에 큰 영향을 받지는 않습니다. 그러나 당사의 실적이 상반기에 비해 하반기에 높은 현상을보이고 있는 바, 신규 IP 출시가 몇 년간 하반기에 이루어진 것에 기인합니다. 나. 시장의 안정성, 경쟁상황 및 시장점유율 추이 (1) 시장의 안정성 IP 사업 모델은 반도체 칩에 내장되어 특정 기능을 담당하는 기술을 개발하여 반도체 칩 회사에 공급하는 것이므로 반도체 산업이 존재하는 한 사업 모델이 지속될 것입니다. 한편 IP 산업은 반도체 산업 규모의 성장과 반도체 칩 회사들의 외부 기술 도입 비율이 증가함에 따라 꾸준히 성장하고 있습니다. (2) 경쟁상황 반도체 칩 회사는 개발 속도가 제한적이고, 개발 비용도 막대한 자체 개발보다는 표준화되고 재사용 가능한 외부의 기술(Reusable 반도체 IP)을 도입하여 반도체 회로에 집적시켜 빠른 시간 내에 반도체 칩 개발을 완료하는 방법으로 발전하여 왔습니다. 반도체 칩에 사용되는 기술 중 중앙처리장치(CPU) 분야는 이미 대다수의 반도체 칩 회사가 자체 기술보다는 외부의 기술을 도입하고 있으며, IP 산업 세계 1위 업체인 ARM Holdings의 CPU IP가 Mobile Phone Processor의 90% 이상에서 사용되고 있습니다. 또한 그래픽(Graphic) 분야도 기술 도입이 많이 이루어지고 있어, 많은 반도체 칩 회사가 Imagination Technologies, ARM Holdings 그리고 AMD의 GPU IP를 사용하고 있습니다. 당사의 주력 산업인 비디오 코덱 IP의 경우, 아직 반도체 칩 회사에서 자체적으로 개발하여 사용하는 비율이 외부 기술을 도입하는 비율보다 높은 편입니다. 한편, 초고화질 비디오 처리 기술에 대한 요구가 스마트폰과 TV를 중심으로 자동차 인포테인먼트 시스템, 자율주행차, 영상보안카메라, 데이터센터, 드론, 로봇, 스포츠캠 등 여러 산업으로 확대되고 있으며, 기술 도입을 통한 신속한 제품 출시로신시장을 선점하려는 반도체 칩 회사들의 전략이 당사와 같은 전문 IP 업체에게 많은기회를 줄 것으로 예상하고 있습니다. 현재 당사와 비디오 IP 영역에서 경쟁하고 있는 주요 회사는 다음과 같습니다. Verisilicon은 고객으로부터 칩 제작을 의뢰받아 일괄 공급하는(Turnkey) 서비스를 주력으로 하는 회사입니다. 이러한 사업은 다양한 IP를 확보해야 유리하므로 비디오 IP 외에도 다양한 IP를 가지고 있으며, 확보한 IP로 라이선스 사업을 병행하고 있습니다. Verisilicon은 2020년 8월 상해 증권시장에 상장하였습니다. Verisilicon이 확보하고 있는 비디오 코덱 IP는
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본래 핀란드 회사인 Hantro의 기술에서 출발한 것으로 Hantro는 2007년에 미국의 비디오 표준 업체인 ON2에 인수되었으며, ON2는 2010년 구글에 인수되었습니다. 이후 Verisilicon은 구글의 비디오 코덱 IP 사업 부문을 인수하여 자체 개발 및 라이선스 하고 있습니다. (나) 프랑스의 Allegro DVT2 비디오 기술을 테스트 할 수 있는 스트림을 제작하여 IP 업체나 반도체 칩 업체에 판매하는 회사입니다. 당사도 Allegro의 비디오 테스트 스트림을 구매하여 사용하고 있을 정도로 이 분야에서 기술력이 있는 회사이며, 2013년도에 비디오 코덱 IP 제품을 출시하며 사업 영역을 비디오 코덱 IP 사업으로 확장하였습니다. 초기에는 비디오 코덱 IP 제품 포트폴리오가 다양하지 않고, Full HD(1920x1080p)급의 중저가 시장을 주요 타깃으로 하였으나, 2019년 동종업계 Amphion사를 인수하여 그 규모를 확장하였고 최근에는 UHD급 기술까지 보유하고 있습니다. (다) 영국의 ARM Holdings ARM은 CPU IP시장에서 강력한 시장지배력을 갖고 있으며, 크고 작은 M 통해 System IP, GPU IP, ISP IP 등 다양한 분야로 시장을 확대하고 있습니다. 비디오분야에서는 2008년 비디오 코덱 IP 개발업체인 Logipard를 인수하여 2013년부터 제품 프로모션을 시작했습니다. 제품 경쟁력이 있는 CPU, GPU IP와 함께 비디오 코덱 IP를 Bundle로 라이선스 하는 마케팅 전략으로 모바일용 칩 회사들을 주요 타깃으로 하고 있습니다. (3) 시장점유율 추이 IP 산업은 소수의 업체들이 과점체제를 이루고 있으며, 비디오 IP 시장은 공신력 있는 기관에서 발표하는 시장점유율이 별도로 존재하지 않아 점유율을 산정하기가 불가능하므로 비디오 IP 시장점유율을 기재하지 않습니다. 다. 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 비교 우위 첫 번째 IP 시장에서 당사의 경쟁력은 기술이며, 당사 비디오 IP의 경쟁 원천 역시 기술 비교 우위에서 나옵니다. 디지털 기기에서 비디오를 처리할 수 있는 방식은 크게 세가지로 분류 할 수 있는데 범용 프로세서에 의한 소프트웨어 처리, 전용 프로세서(DSP)에 의한 소프트웨어 처리, 그리고 전용 ASIC에 의한 하드웨어 처리가 그것입니다. CPU나 GPU 등의 범용 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 모든 작업을 처리하는 접근법은 프로그래밍이 자유롭다는 장점이 있지만 영상 처리를 위해서는 많은 양의 계산이 필요하고 이를 실시간으로 처리하기 위해서는 높은 주파수를 요하기 때문에 그에 따른 비용과 전력 소모가 상당합니다. DSP 방식은 소프트웨어만 교체하면 시스템을 업그레이드 할 수 있는 등 비교적 유연한 구조이고 성능도 디지털 신호 처리 전용으로 최적화 되어 모바일용으로 많이 사용되었으나, 디지털 기기가 Full HD급 및 Ultra HD급의 고해상도로 바뀌어 감에 따라 과다한 전력 소모 및 연산처리 능력의 한계를 보이고 있습니다. 반면, 전용 하드웨어로 영상을 구현하는 방식은 소프트웨어 접근법에 비해 유연성과 확장성은 기대할 수 없으나 고속 처리에 용이하여 고해상도 영상 처리가 가능하고 고도로 최적화된 면적 및 저전력의 장점을 갖고 있습니다. 당사는 전용 하드웨어 기반에 일부 소프트웨어를 도입한 구조를 채택하여 하드웨어 구현의 장점인 높은 성능과 전력 효율성은 유지하되 적절한 유연성도 보장할 수 있게 하였습니다. 비디오를 처리하는 복잡한 연산을 하드웨어 코덱에서 담당하여 저전력, 고성능을 확보하고, 내부에 전용 RISC Processor를 두어 CPU와의 연결 및 하드웨어 코덱을 통제하게 만들어 유연성을 강화하는 방식입니다. 또한 당사는 인코더와 디코더 중 공유가 가능한 블록을 이용하여 한 코어에 인코더와 디코더 기능을 통합하였습니다. 이러한 구조는 저비용 설계를 가능케 하며 면적 절감의 효과가 커 AP칩에 사용하기 적합합니다. 두 번째는 핵심 연구인력의 상당수가 하드웨어 코덱 또는 관련 기업 출신들로 구성되어 있고 비디오 코덱에 대한
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높은 이해도와 다양한 현장 경험을 보유하고 있어 비디오 IP에 대한 포괄적인 이해 및 개발 능력을 보유하고 있는 것입니다. 또한 소프트웨어 연구 인력은 고객사의 다양한 요구사항이 도출될 때, 신속하고 적극적으로 수용할 수 있는 유연한 대응 능력을 보유하고 있습니다. 이와 같은 비교우위 경쟁요소들을 기반으로 하여, 국내외 팹리스 회사와 종합 반도체 회사들을 대상으로 다년간 전문 비디오 IP 공급사로 자리매김하고 있습니다. 세 번째는 Full HD급을 대체하는 해상도인 Ultra HD급으로 급변하는 시장 속에서의 빠른 대응력입니다. 변화하는 환경에 대응하여 시장에서 필요로 하는 제품을 적시에 출시함으로써 지속적인 시장 선도력을 유지하고 있습니다. 당사는 기술 경쟁력 강화를 위하여 글로벌 기술표준에 대한 동향을 파악하고 표준을 제품에 적용하는 노력을 하고 있습니다. 영상 데이터 처리는 비디오 표준을 기반으로 합니다. AV1 표준은 이전 세대 표준 대비 높은 압축률과 향상된 비디오 품질을 제공하여 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 차세대 모바일, 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 AV1 표준을 채택하고 있으며, 이러한 AV1 표준 생태계에서 경쟁사나 대형 반도체 제조사의 인하우스보다 빠르게 비디오 IP를 개발한 칩스앤미디어는 시장에서 지속적인 기회를 가질 것으로 기대됩니다. 또한 AV1 보다 향상된 AV2 표준이 2025년도 출시될 것부터 예상됨에 따라 AV2 표준을 처리하는 비디오 IP를 적시에 출시함으로써 시장 지배적인 Player로서의 지위를 가져갈 것입니다. 이처럼 당사는 우수한 개발 인력을 바탕으로 새로운 표준이 적용된 경쟁력 있는 제품을 보유하고 있으며, 세계적으로 제품의 우수성을 인정받아 시장 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 한편, 2018년부터 시작된 미중 무역분쟁의 일환으로 중국은 반도체 굴기를 지속하여 2010년 600여 개에 불과했던 팹리스가 2020년 약 2,200개, 2023년 3,451개로 빠르게 증가하였습니다. 또한 미국의 화웨이, 하이실리콘 제재로 하이실리콘이 약 70% 차지했던 전 세계 IP camera 시장을 당사의 고객사가 대체해 나가고 있어 해당 부문 로열티 수입이 증가하였습니다. 이와 같이 미중 무역 분쟁은 당사를 둘러싼 영업 환경에 긍정적으로 작용하고 있습니다. 이러한 대외 환경 속에서 당사는 중국 AI SoC 기업과 JV(합작법인)를 2024년 9월 설립하였습니다. JV를 통하여 당사 IP Re-sale 및 디자인서비스를 제공하여 중국 지방정부, 빅테크의 AI SoC 수요가 꾸준히 증가할 것으로 예상함에 따라 기회가 지속될 것으로 예상합니다. 라. 신규 사업 등의 내용 및 전망 다양한 전자제품에 특화된 시스템 반도체 칩 수요와 짧아진 제품 출시 주기로 인해 다수의 반도체 기업들은 고유의 기능을 제외한 나머지 기능들을 IP형태로 도입하는 경향이 두드러지고 있습니다. 한편 ARM Holdings, Synopsys, Imagination Technologies 등의 선두 IP 업체들은 주력 제품(e.g. CPU, GPU 등) 외에 기술적으로 연관된 IP들을 자체 개발 또는 M 통해 확보하고 하나의 패키지로 고객들에게 제안함으로써 이러한 시장의 변화에 대응하고 있습니다. 당사의 고객은 전통적으로 팹리스 업체였으나 2019년 이후 고객군이 확대되는 움직임을 보이고 있습니다. 첫째, 대형 IT 플랫폼 기업들이 당사의 고객군으로 들어오고 있습니다. LTE에서 5G에 이르기까지 인터넷 속도의 발달과 함께 플랫폼에서 유통되는 영상 콘텐츠의 양과 크기가 방대해져 소프트웨어 프로그램으로 처리하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. IT 플랫폼 기업들은 하드웨어 방식의 반도체 칩으로 영상을 처리하려는 시도를 하고 있으며, 서비스 및 제품의 차별화를 위해 직접 칩을 기획하는 기업도 생겨나고 있습니다. 당사는 2019년 하반기 해외 대형 IT 플랫폼 회사의 데이터센터 칩에 IP 라이선스를 하면서 해당 시장에 진출하였고 올해까지 신규 라이선스가 이어져 수요가 지속될 것으로 전망됩니다. 둘째, IT 플랫폼 기업과
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통신사 등 그동안 반도체 기성품을 사용하던 기업들의 자체칩 생산 수요가 늘어나면서 ASIC Service를 제공하는 디자인하우스의 역할이 확대되고 있습니다. 이에 따라 당사는 팹리스뿐만 아니라 국내외 디자인하우스를 고객으로 한 라이선스가 활성화될 것으로 기대하고 있습니다. 당사 역시 주력 제품인 비디오 코덱 IP 외에 유관 IP들을 확보하고자 노력하고 있습니다. 안전과 자율주행을 목적으로 하는 자동차의 ADAS와 드론(헬리캠), 웨어러블카메라(액션캠), 영상보안기기 등 카메라 센서가 적용되는 전자제품들이 나날이 다양해짐에 따라 당사에서는 ISP(Image Signal Processing) IP와 CP(Computational Photography)IP를 확보하여 2018년부터 라이선스하고 있으며, 이와 더불어 당사 역시 인공지능 IP를 직접 개발하고 있습니다. 인공지능은 차세대 기술 변화의 새로운 엔진으로써 각국의 수많은 테크 기업이 경쟁적으로 인공지능 반도체를 개발하고 있으며, 새로운 인공지능 IP는 이미 안정적으로 매출이 이루어지는 비디오 코덱 기술과 더불어 미래 성장 동력이 될 것으로 예상합니다. 당사가 속한 인공지능 기술 개발 동향은 아래와 같습니다. ChatGPT로 촉발된 인공지능 개발 경쟁이 AI 칩의 수요 및 칩에 삽입되는 반도체의 수요를 증가시키고 있습니다. 당사는 데이터센터에서 사용되는 서버용 칩과 일반 전자기기에서 사용되는 칩을 기획하는 고객사에게 비디오를 제공하여 인공지능 기술의 조력자 역할을 하고 있습니다. 동영상 재생, 생성형 영상 처리 등 데이터센터에서 영상 컨텐츠가 차지하는 비율은 약 80%에 달하며, 영상에서 특정 사물을 탐지하기 위해 당사의 비디오 기술이 사용됩니다. 현재 데이터센터에서 사용하는 인공지능 칩은 대부분 엔비디아의 GPU를 사용하지만 미중 반도체 전쟁으로 인해 중국에서는 엔비디아의 GPU를 대체하려는 움직임이 활발하며, 중국 뿐 아니라 비용 절감, 보안 이슈로 자체 클라우드를 구축하려는 국내외 업체에 기술을 공급하고 있습니다. 지금까지 AI 시장은 서버에서 데이터를 처리하는 것이 다수였으나, 2024년부터 본격적으로 On-Device AI의 개화가 이루어졌습니다. 즉, 모바일, 감시카메라, TV, AI PC, Robotics 등에서 이제 NPU를 활용한 Application이 나오고 있는 단계이기 때문에 On-Device, Edge Device 시장에서 당사의 활약을 기대할 수 있을 것입니다. 당사는 슈퍼 레졸루션(SR, Super Resolution), 노이즈 리덕션(NR, Noise Reduction), 객체 검출(OD, Object Detection) 기능을 구동할 수 있는 자체 NPU(Neural Processing Unit)를 개발 완료하였습니다. 당사의 NPU는 Full-HD 이상의 고화질 영상처리에 최적화되어 일반적인 NPU(General NPU)에 비해 10~20% 정도의 Size로 구현하며, DRAM Access 없이 데이터를 처리하므로 고객의 AI칩 연산 능력과 원가 절감에 효과적인 기술입니다. General NPU는 Data를 처리할 때 DRAM을 사용하기 때문에 그 과정에서 Latency(지연, 대기시간)가 발생합니다. 실시간으로 Data 처리를 필요로 하는 차량용, 스마트폰 등에서는 이와 같은 DRAM Access가 필요하지 않은 당사 NPU가 효과적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 당사 NPU IP는 2023년 하반기 출시 이후 AI SoC향으로 2024년 하반기 첫 라이선스 매출을 이루었으며, 고객에게 SR, NR, OD 알고리즘까지 함께 공급할 수 있는 솔루션 비지니스 모델을 구축하고 있습니다. 현재 이와 같은 기술 서비스를 제공하는 업체는 전세계에서 당사가 유일하며, 기술을 제공한 이후 SR, NR, OD등 추가로 학습한 Algorithm을 업그레이드하여 고도화된 알고리즘을 추가로 제공하면서 지속적인 고객 유치가 가능합니다. 영상 기술 역시 AI와 접목하여 시장 규모가 커질것으로 예상하며, 향후 비디오 IP 뿐 아니라 NPU IP까지
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해당 시장에 라이선스하면서 매출을 확대할 수 있을것입니다. 마. 주요 제품 등의 현황 (단위: 백만원) 품목 매출유형 2024년(제22기) 사용용도 및 기능 특징 매출액 비율 비디오 IP 라이선스 스마트폰칩, 디지털TV칩 등 멀티미디어 반도체 칩에 내장되어 동영상을 녹화하거나 재생시키는 기능을 함 멀티미디어 반도체 칩의 동영상 기술을 설계하여 고객에게 제공시점 매출 인식 로열티 당사의 IP가 적용된 고객의 반도체 칩이 판매될 때 수취 용역 당사의 IP에 대한 유료 기술지원 서비스 계 바. 주요 제품 등의 가격 변동 추이 당사의 IP는 계약 조건에 따라서 라이선스 가격이 상이하여 품목당 단일한 라이선스가격을 산정하기 어렵습니다. 주로 가격을 결정 짓는 요소는 아래 표와 같으며, 동일한 IP라 하더라도 당사의 가격 정책 및 고객의 요구사항이 반영되어 라이선스 가격이결정됩니다. IP 사용횟수에 제한이 없을수록, 로열티 조건이 고객에게 유리할수록 Buy-Out 조건일 경우에 라이선스 가격이 높습니다. 라이선스 가격결정요인 내용 비고 IP 사용 횟수 One time use: 칩을 1회만 제작 가능함 Multi use: 칩을 만드는 횟수에 제한이 없음 2~3 time use 등의조건도 존재 로열티 조건 Upper Cap: 정한 수량까지만 칩 판매에 대한 로열티를 지급함Decreasing: 칩 판매 수량이 높아질수록 단계적으로 낮은 비율의 로열티를 지급하게 됨 Buy-Out 향후 칩 생산/판매에 대한 로열티를 내지 않는 조건 경우가 드묾 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입현황 당사는 사업의 특성 상 상품, 원재료, 부재료, 저장품, 외주가공비 등의 매입이 없습니다. 다만 연구개발 과정에 필요한 소프트웨어 구매 및 라이선스, 외주개발 또는 테스트 보드를 만들기 위한 부품 구매 등이 있습니다. 당사의 사업 특성에 따른 매입 현황은 아래와 같습니다. (단위: 천원) 매입유형 품목 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 구매 소프트웨어 라이선스 소프트웨어 외주개발용역 소프트웨어 총 합 계 주) 국책과제 매입분은 제외한 당사 매입분입니다. 나. 원재료 가격변동 추이 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 다. 주요 매입처에 관한 사항 (단위: 천원) 품 목 구 입 처 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 소프트웨어 등 수입 수입 ALLEGRO 국내 제이씨텍 국내 (주)이에스컴소프트 국내 (주)소프트베르크 국내 아르고 국내 시높시스코리아 국내 한국지멘스일렉트로닉디자인오토메이션 기타 합계 주) 국책과제 매입분은 제외한 당사 매입분입니다. 라. 생산설비에 관한 사항 당사는 일반적인 생산시설을 필요로 하지 않는 사업의 특성상 생산설비가 필요하지 않으며, 유형자산은 IP 개발을 위한 FPGA, PC 등의 개인용 개발 장비, 테스트 서버 등으로써 당사의 유형 자산 현황은 아래와 같습니다. (기준일 : 2024년 12월 31일 (단위: 천원) 구분 자산별 소재지 기초가액 당기증감 당기상각 기말가액 증가 감소 본사 기계장치 서울 시설장치 서울 비품 서울 차량운반구 서울 사용권자산 서울 중국법인 비품 상해 합 계 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 (단위: 천원) 구 분 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 라이선스 수출 내수 소계 로열티 수출 내수 소계 용역 수출 내수 소계 수출 내수 합계 나. 판매경로 당사는 시스템 반도체 산업이 발달한 각 국가 거점에 법인 또는 사무소를 설치하여 기술 영업으로 매출을 발생시킵니다. 회사의 전문 영업 인력과 FAE(Field Application Engineer) 인원들이 최소 6개월 이상 기간의 Pre-sales 활동을 통해 라이선스 계약을 이끌어 내며 2024년 누적 라이선스 수출 비중은 아래 표와 같습니다. (기준일 : 2024년 12월 31일) (단위: 천원, USD) 품목 매출유형 구분 비율 판매경로별 매출액 원화 외화 비디오IP 라이선스 내수 수출 합계 다. 판매전략 (1) 지역별 영업 전략 당사의 주요
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영업지역은 시스템 반도체 칩 회사가 많은 미국, 일본, 대만, 중국 그리고 대한민국이며 이 지역에서의 영업은 주로 현지 법인 및 영업사무소를 기반으로 한직접 영업 방식입니다. 최초 해외진출 지역인 중국의 경우에는 2009년 상해에 현지 사무소를 개설하였으며, 2011년 법인으로 전환하여 영업 및 기술지원 활동을 강화하였습니다. 이후 2011년 대만, 2012년 일본에 영업사무소를 개설하였고, 2018년 3월에 미국 법인을 설립하여 현지인 중심으로 영업활동을 벌이고 있습니다. 당사는 2024년 9월 중국 현지에 합작 법인(Joint Venture, JV)을 설립하여 본격적인 영업 활동을 전개하고 있습니다. 본 JV는 당사의 AI SoC 개발 고객과의 협력을 통해 설립되었으며, 당사의 IP 재판매(re-sale) 및 디자인 서비스 제공을 주요 사업으로 운영됩니다. 이를 통해 중국 시장 내 매출 극대화를 기대하고 있습니다. 아울러, 중국 지방정부 및 주요 빅테크 기업들의 AI SoC 수요가 지속적으로 증가할 것으로 전망됨에 따라, 본 JV를 통한 매출이 2025년부터 본격적으로 반영될 예정입니다. 인도 및 서남아시아, 유럽 등 당사의 영업 인력이 없는 지역에는 에이전트(Agent)를유치하여 IP 간접 판매를 통해 시장에 진출하고 있으며, 2024년 인도 지역 라이선스계약을 체결한 바 있습니다. 전 세계적으로 시스템 반도체와 인공지능(AI) 분야에 대한 투자와 개발 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 추세 속에서 칩스앤미디어는 글로벌 시장에서의 매출 기회가 확대될 것으로 기대하고 있습니다. (2) 프로모션 전략 당사는 온라인과 오프라인 두개의 채널을 통하여 당사 비디오 IP에 대한 프로모션을아래와 같이 진행하고 있습니다. 구분 내용 온라인 ○ 지역별로 현지 On-Line IP 프로모션 채널 구축 ○ 지역별로 분기당 1회 Press release 오프라인 ○ Foundry 업체 세미나를 통한 공동 마케팅 ○ 유관 IP 업체 세미나를 통한 공동 마케팅 ○ IP 전문 전시회 Exhibitor로 참여 (3) IP 파트너 전략 당사는 유관 IP 업체 및 반도체 관련 업체와 함께 파트너쉽을 통한 공동 마케팅을 하고 있으며, 파트너 전략은 아래처럼 3가지 종류로 나눌 수 있습니다. Partner 종류 협력 내용 Foundry Foundry의 고객 제공 IP List에 등재Foundry의 신규 반도체 공정 테스트 시, 테스트 협력 IP로 활용 IP 업체 고객 정보 공유, 공동 마케팅, 테스트 칩 공동 개발 일괄 공급 솔루션을 원하는 반도체 칩 업체를 대상으로 한 공동 마케팅 라. 주요 매출처 등 현황 (기준일 : 2024년 12월 31일) (단위: 천원) 구 분 2024년(제22기) 비율 A사 라이선스 B사 라이선스 로열티 용역 C사 로열티 D사 라이선스 용역 E사 로열티 F사 라이선스 용역 기타(48개사) 합계 마. 수주상황 당사는 기술을 라이선스 하는 사업의 특성상, 공급 계약에 따른 수주 개념이 없어 수주상황에 대한 기재를 생략합니다. (단위 : 천원) 품목 수주일자 납기 수주총액 기납품액 수주잔고 수량 금액 수량 금액 수량 금액 합 계 5. 위험관리 및 파생거래 당사는 외화표시 자산과 부채의 환율변동에 의한 리스크를 최소화하여 재무구조의 건전성 및 예측 가능 경영을 통한 경영의 안정성 실현을 목표로 환리스크 관리에 만전을 기하고 있습니다. 당사의 재무위험 관리는 영업활동에서 파생되는 시장위험, 신용위험 및 유동성위험을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다. 당사는 이를 위하여 각각의 위험요인에 대해 면밀하게 모니터링 후 대응하고 있습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 연구개발 개요 당사는 반도체 IP 중 비디오 IP 제품을 주력 사업으로 추진하고 있습니다. 따라서 연구활동은 비디오 기술에 대한 선행 연구나 비디오 표준을 구현하기 위한 아키텍쳐 및 알고리즘 구현이 주를 이루고 있으며, 개발 활동은 연구 활동의 결과물을 바탕으로 시장에서 요구하는 비디오 IP를 개발하여 제품화하는 활동이 주를 이루고 있습니다. 나.
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연구개발 담당조직 당사의 연구개발 조직은 서울 및 대구 연구소 총 8개 팀으로 구성되어 있으며, 각 부서는 비디오 코덱과 NPU(Neural Processing Unit)의 개발 및 기술지원을 담당하고 있습니다. 당사의 제품은 하드웨어를 기반으로 하므로 개발인력 중 하드웨어 개발 인력이 타사에 비해 높은 비중을 차지하고 있습니다. 구분 인원(명) 전문학사 학사 석사 박사 합계 반도체IP * 2024년 12월 31일 현재 기준 다. 연구개발 비용 당사의 연구개발비용은 경상연구개발비의 과목으로 하여 판관비로 처리하고 있으며, 연구개발인력의 인건비가 경상연구개발비의 대부분을 차지하고 있습니다. (단위: 천원) 과 목 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 인건비 재료비 지급수수료(S/W) 기타경비 연구개발비용 계 (정부보조금) 회계처리 판매비와관리비 제 조 경 비 개발비(무형자산) 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 주) 최근 3사업연도 중 자산으로 처리된 개발비는 없음.주) 연결재무제표 기준임. 라. 연구개발 실적 연구과제 연구개발 결과 및 기대효과 상품화 여부 AVS+ 디코더 IP 개발 중국의 위성파/공중파 HD 방송 서비스의 표준 코덱으로 채택된 AVS+를 지원하는 통합 비디오 디코더 IP 개발 AVS+는 중국 정부 주도하에 개발된 차세대 동영상 압축 코덱의 표준임. H.264/AVC high profile과 동급의 화질 제공 기존의 CODA9 제품군의 기존 하드웨어를 최대한 재사용하여 원가를 절감하도록 AVS+를 지원함으로써 중국향 3DTV/HDTV 시장의 급격한 성장에 대응할 수 있을 것으로 기대 상품화 UHD HEVC 디코더 IP 개발 H.264/AVC의 50%의 bitrate로 동일한 화질을 보여 주는 차세대 동영상 압축 코덱의 UHD 디코더 IP 개발 UHD 동영상 재생을 위한 DTV 뿐만 아니라 이동통신채널/인터넷 등 bandwidth가 중요한 응용에서 UHD이하급의 해상도 재생을 위해서도 사용될 가능성이 큼 싱글 코어의 성능은 4K 30fps이며, 여러 개의 코어로 확장하면 4K 60fps, 8K 30fps/60fps 등의 성능을 달성할 수 있음 ○ HEVC 표준에 100% 호환 ○ UHD 동영상을 지원하는 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나인 외부메 모리 bandwidth의 절감을 위하여 frame memory compression 기술 적용 ○ Bitrate이나 외부메모리 접근데이타량의 순간적으로 급격한 변화에 대해서도 안정적인 성능을 보장하기 위한 하드웨어 구조 적용 ○ 내부 메모리의 사용량을 줄이기 위해 원래 CTU 사이즈 보다 작은 크기의 가상 CTU 사이즈로 pipeline 처리하도록 하드웨어 구조 적용 상품화 UHD HEVC 인코더 IP 개발 H.264/AVC의 50%의 bitrate에서 동일한 화질을 보여 주는 차세대 동영상 압축 표준인 HEVC UHD 인코더 IP 개발 UHD 영상의 녹화를 위한 개인용 device, 감시 솔루션, 화상회의 솔루션 및 셋톱박스 등에서의 채택이 증가되고 있음. ○ UHD 동영상을 지원하는 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나인 외부메모리 bandwidth의 절감을 위한 다양한 기술 적용 ·Bandwidth 절감에 특화된 계층적 움직임 추정 기술 ·Bandwidth 절감 위한 데이터 처리 단위, 순서 고려 ○ Objective quality 뿐만 아니라 HVS(Human Visual System)을 고려한 subjective quality 의 향상을 위한 압축 및 비트율 제어 알고리즘 적용 ○ 화질과 성능(주파수, 전력, area 등)을 고려한 다양한 녹화 옵션 제공 ○ 4K30뿐만 아니라 더 높은 frame rate 및 해상도 지원을 위한 확장성을 고려한 아키텍처 기반의 설계 ○ 내부 메모리 사용량을 최소화 하기 위한 메모리 공유 아키텍처 적용 상품화 UHD HEVC 코덱 IP 개발 HEVC 인코더 전용, 디코더 전용으로 개발된 두 개의 독립적인 IP를 통합한 IP로써, 인/디코더가 기능블럭들을 최대한
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공유하도록 하여 비용 및 전력을 절감하는 것을 목표로 개발됨 ○ 인/디코더 IP를 각각 사용하여 코덱을 구현한 경우에 비해 약 20%의 원가 절감 효과가 있음. 상품화 UHD HEVC VP9 통합 디코더 IP 개발 UHD 영상을 위한 고효율 압축코덱 표준인 HEVC와 Google이 개발한 VP9 코덱을 동시에 지원하는 통합 디코더 IP임. 현재 개발, 시판되고 있는 제품들 대부분이 HEVC 또는 VP9 중 하나의 포맷만 지원하거나, 8-bit 영상만 지원하는 것에 비해 이 제품은 두 포맷 모두 10-bit 영상의 압축 포맷을, area 최적화(비용 및 전력 절감)된 싱글 IP로 처리함. ○ HEVC Main10 profile 과 호환되는 UHD 영상 압축 포맷 재생 지원: 최대 4K 60fps 까지 지원하는 초고성능 IP ○ VP Profile 2와 호환되는 UHD 영상 압축 포맷 재생 지원 ○ Area 및 전력 절감을 위해 VP9와 HEVC가 공통으로 사용할 수 있도록 기능블럭을 설계 ○ 응용/비용에 최적화된 솔루션을 제공하기 위한 다양한 variants 제공 ·VP9 디코더 only (VP9 디코더만 필요한 경우, HEVC에서만 사용하는 회로 제거하여 비용 절감) 상품화 IoT, Wearable, Drone 등을 위한 소형화 SoC 및 Camera, surveillance Camera에 적용되는 보급형 SoC 등에 용이하도록 IP size 및 전력을 최대한 절감하는 것을 목표로 개발됨. ○ 기존 HEVC 코덱 IP 대비 size를 50% 축소 상품화 2세대 UHD HEVC 디코더 IP 개발 H.264/AVC의 50%의 bitrate로 동일한 화질을 보여 주는 차세대 동영상 압축 코덱의 UHD 디코더 IP 개발 UHD 동영상 재생을 위한 DTV 뿐만 아니라 이동통신채널/인터넷 등 bandwidth가 중요한 응용에서 UHD이하급의 해상도 재생을 위해서도 사용될 가능성이 큼 싱글 코어의 성능은 4K 60fps이며, 여러 개의 코어로 확장하면 4K 120fps, 8K 30fps/60fps 등의 성능을 달성할 수 있음 ○ HEVC 표준에 100% 호환 HEVC 표준에 100% 호환 ○ UHD 동영상을 지원하는 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나인 외부메모리 bandwidth의 절감을 위하여 frame memory compression 기술 적용 ○ Bitrate이나 외부메모리 접근데이타량의 순간적으로 급격한 변화에 대해서도 안정적인 성능을 보장하기 위한 하드웨어 구조 적용 ○ 내부 메모리의 사용량을 줄이기 위해 원래 CTU 사이즈 보다 작은 크기의 가상 CTU 사이즈로 pipeline 처리하도록 하드웨어 구조 적용 상품화 영상 data를 원본과 동등한 화질을 유지하면서 data을 특정 비율로 압축, 감소시키는 기술 ○ ISP, DDT, T-con chip에 적용 가능○ Memory 감소로 Chip Size 감소 효과 ○ Data량 감소로 data 전송량 및 소비전력 감소 효과 상품화 UHD HEVC AVS2통합 디코더 IP 개발 중국의 위성파/공중파 UHD 방송 서비스의 표준 코덱으로 채택된 AVS2를 지원하는 통합 비디오 디코더 IP 개발 ○ AVS2는 중국 정부 주도하에 개발된 차세대 동영상 압축 코덱의 표준임. HEVC와과 동급의 화질 제공 ○ 기존의 WAVE5 제품군의 기존 하드웨어를 최대한 재사용하여 원가를 절감하도록 AVS2를 지원함으로써 중국향 UHD TV시장의 급격한 성장에 대응할 수 있을 것으로 기대 상품화 2세대 UHD HEVC 인코더 IP 개발 264/AVC의 50%의 bitrate에서 동일한 화질을 보여 주는 차세대 동영상 압축 표준인 HEVC UHD 인코더 IP 개발 UHD 영상의 녹화를 위한 개인용 device, 감시 솔루션, 화상회의 솔루션 및 셋톱박스 등에서의 채택이 증가되고 있음. ○ UHD 동영상을 지원하는 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나인 외부메모리 bandwidth의 절감을 위한 다양한 기술 적용 ·Bandwidth 절감에 특화된 계층적 움직임 추정 기술 ·Bandwidth
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절감 위한 데이터 처리 단위, 순서 고려 ○ Objective quality 뿐만 아니라 HVS(Human Visual System)을 고려한 subjective quality 의 향상을 위한 압축 및 비트율 제어 알고리즘 적용 ○ 화질과 성능(주파수, 전력, area 등)을 고려한 다양한 녹화 옵션 제공 ○ 싱글 코어 성능: 4K 60fps 상품화 HEVC, H.264 통합 IP 개발 264/AVC의 50%의 bitrate에서 동일한 화질을 보여 주는 차세대 동영상 압축 표준인 HEVC와 다양한 분야에 사용되어 왔던 H.264의 UHD 통합 IP 개발 UHD 영상의 녹화를 위한 개인용 device, 감시 솔루션, 화상회의 솔루션 및 셋톱박스 등에서의 채택이 증가되고 있으며 기존 H.264를 지원하여 호환성을 확보를 위해 별도의 IP를 추가할 필요없음 ○ UHD 동영상을 지원하는 시스템에서 가장 중요한 요소 중 하나인 외부메모리 bandwidth의 절감을 위한 다양한 기술 적용 ·Bandwidth 절감에 특화된 계층적 움직임 추정 기술 ·Bandwidth 절감 위한 데이터 처리 단위, 순서 고려 ○ Objective quality 뿐만 아니라 HVS(Human Visual System)을 고려한 subjective quality 의 향상을 위한 압축 및 비트율 제어 알고리즘 적용 ○ 화질과 성능(주파수, 전력, area 등)을 고려한 다양한 녹화 옵션 제공 ○ 싱글 코어의 성능은 4K 60fps이며, 여러 개의 코어로 확장하면 4K 120fps, 8K 30fps/60fps 등의 성능을 달성할 수 있음 상품화 UHD HEVC AV1 통합 디코더 IP 개발 구글의 VP9을 이어 고화질의 영상의 실시간 스트리밍 서비스를 위해 개발된 AV1를 지원하는 통합 비디오 디코더 IP 개발 ○ AV1는 구글 및 다양한 IT기업이 결성한 AOM(Alliance for Open Media)에서 개발하였으며 로열티를 받지 않는 코덱 표준임. HEVC보다 우월한 화질 제공 ○ 기존의 WAVE5 제품군의 기존 하드웨어를 최대한 재사용하여 원가를 절감하도록 AV1를 지원함으로써 유튜브, 넷플릭스 등 네트워크 기반의 고화질 영상 스트리밍 서비스 시장의 급격한 성장에 대응할 수 있을 것으로 기대 상품화 4K UHD AV1 통합 코덱 개발 AV1, HEVC 및 AVC의 인코딩과 디코딩을 지원하는 통합 하드웨어 코덱 IP를 개발 ○ 단일 코어 기준으로 SoC의 임베디드된 하드웨어 코덱에서 4K 60fps의 실시간 인코딩 및 디코딩 성능을 지원하는 비디오 코덱 IP ○ 통합 인코더는 SoC의 임베디드된 하드웨어 인코더에서 메모리 대역폭(Memory Bandwidth)을 최소화할 수 있도록 최적화된 인코딩 도구를 선택하여 설계 ○ 통합 디코더는 비디오 표준 간 하드웨어 모듈을 공유하도록 설계하여 SoC의 임베디드된 하드웨어 디코더 면적을 최소화함. 단일 클럭 및 참조 픽쳐 압축 기술 등을 적용하여 동작 클럭 및 메모리 대역폭을 줄임 ·H.264/AVC Constrained Baseline/Baseline/Main/High/High10 Profile ·Down-scaler, Color Space Conversion (CSC), Rotation/Mirroring○ 글로벌 컨텐츠 제작사들과 스트리밍 서비스 업체들은 AV1 코덱을 이용한 고화질 영상 스트리밍 서비스를 시작함으로써 디지털 TV, 셋톱박스, 미디어 스트리밍 장치(Streaming Device), 모바일에서 로열티 프리(Royalty-free) 정책을 취하는 AV1 표준의 수요가 증가할 것으로 기대 상품화 차량용 반도체나 CCTV 등에 사용되는 object detection module 개발 최근에 deep learning 기술을 사용하여 object detection 성능을 획기적으로 높인 기술이 개발되었으나 계산량이 많아 SW로 구현하면 성능이 떨어지고, CPU/GPU 등의 전력을 많이 소모함. 이 기능을 수행하는 module을 HW RTL로 구현하여 큰 이미지 사이즈를 적은 전력으로
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처리할 수 있도록 함 ○ 차량, 보행자, 자전거 타는 사람 등 6가지 object detection ○ 6가지 객체 외, 사용자가 지정한 객체 검출 및 목표 성능에 적합한 IP가 생성되도록 하는DK(Design Kit) 추가 개발 중 상품화 기존 딥러닝 기반의 Super-resolution Up-scaler IP에 대한 고도화 연구 개발 및 상품화○ 저화질의 영상을 딥 러닝 기술로 최대 8K 60fp까지 업 스케일링함. Interpolation Filter, Bi-cubic 등 선형 보간 방식 업 스케일러(Up-scaler) 대비 주관적 화질을 높이면서, 고화질의 영상으로 (High-resolution)영상을 복원 ·8K 60fps, 4K 60fps 실시간 업 스케일링 지원 ·고객사의 응용에 따른 복수의 퀄리티 모드 지원 ·저전력 딥러닝 알고리즘 설계 ·최소화된 하드웨어 업 스케일러 면적 설계○ 4K/8K 영상을 디코딩 하는 것 대비 본 제품을 이용한 Up-scaling 처리 시, 화질 감소를 최소화하면서 시스템 대역폭(System Bandwidth) 및 네트워크 대역폭(Network Bandwidth)의 사용량을 줄여 저전력 기반의 모바일(Mobile), 모빌리티 디바이스(Mobility Device) 및 스트리밍 장치(Streaming Device)에서 다양하게 활용될 것으로 기대 상품화 YUV422, YUV444 인코딩 및 디코딩을 지원하는 AV1, HEVC, AVC 통합 하드웨어 코덱 IP ○ 기존 YUV420을 지원하는 통합 하드웨어 IP에서 추가적으로 YUV422, YUV444형식의 영상을 처리할 수 있는 AV1, HEVC 및 AVC의 통합 하드웨어 코덱 IP를 개발○ YUV422, YUV444의 더 많은 영상 데이터를 처리함에도 불구하고 기존 단일 코어 성능과 동일한 4K 60fps의 실시간 인코딩 및 디코딩이 가능한 IP를 개발- AV1 profressional profile 추가 지원- HEVC 422, 444 profile 추가 지원- AVC 422, 444 profile 추가 지원○ 기존 단일 코어 성능과 같이 서로 이형의 표준에 대해서 하드웨어내 가능한 많은 로직을 공유하여 하드웨어 증가분을 최소화○ 데이터 지연에 의한 성능 감소를 최소화하기 위한 추가 설계를 적용하여 약40%가량의 대기 시간 허용 오차에 대한 성능을 향상 (700cycles -> 1000cycles)○ AI, automotive 산업에서 요구하는 고화질, 색상표현력의 범위를 늘릴 수 있는 profile지원을 할 수 있는 통합 하드웨어 코덱 IP를 지원함으로 인해 일반적인 영상서비스를 진행하는 소비자외에 색정보에 더욱 민감한 소비자에 대한 지원이 가능한 통합 하드웨어 코덱 IP확보 상품화 실시간 이미지 처리를 위한 Application Specific NPU 개발 딥 러닝을 이용한 다양한 이미지 처리(ISP functions, Super Resolution, …)를 위한 Application Specific NPU에 대한 고도화 연구 개발 및 상품화 상품화 ISP Functions(Noise Reduction, Demosaic)○ 기존 ISP에 구현되는 Noise Reduction과 Demosaic 기능을 딥 러닝 기술로 구현하여 더욱 효과적인 Noise Reduction과 Demosaic 기능을 확보하여 기존에 사용되는 Non-Local-Means의 Noise Reduction과 Malvar-He-Cutrler Demosaic 대비 주관적 화질을 높여서 저조도 환경에서 활용될 것으로 기대·8M 30fps@500Mhz 실시간으로 Noise Reduction과 Demosaic 기능을 실행·고객사의 응용에 따라 HW 변경 없이 SR Network Algorithm의 업그레이드 가능·저전력 딥러닝 알고리즘 설계·최소화된 하드웨어 업 스케일러 면적 설계○ ISP Functions에서 가장 비중이 크고 복잡한 Noise Reduction과 Demosaic 기능을 딥러닝 기반으로 대체하여 저조도 환경에 활용될 것으로 기대 됨. 시스템
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대역폭(System Bandwidth) 및 네트워크 대역폭(Network Bandwidth)의 사용량을 줄여 저전력 기반의 감시 카메라(Surveillance), 자동차(Automotive), 모바일(Mobile) 등에서 다양하게 활용될 것으로 기대 상품화 Super Resolution Up Scaler○ 저화질의 영상을 딥 러닝 기술로 최대 8K 60fp까지 업 스케일링함. Interpolation Filter, Bi-cubic 등 선형 보간 방식 업 스케일러(Up-scaler) 대비 주관적 화질을 높이면서, 고화질의 영상으로 (High-resolution)영상을 복원·4K 60fps@500MHz 실시간 업 스케일링 지원·고객사의 응용에 따라 HW 변경 없이 SR Network Algorithm의 업그레이드 가능·저전력 딥러닝 알고리즘 설계·최소화된 하드웨어 업 스케일러 면적 설계○ 4K/8K 영상을 디코딩 하는 것 대비 본 제품을 이용한 Up-scaling 처리 시, 화질 감소를 최소화하면서 시스템 대역폭(System Bandwidth) 및 네트워크 대역폭(Network Bandwidth)의 사용량을 줄여 저전력 기반의 모바일(Mobile), 셋탑 박스 및 스트리밍 장치(Streaming Device)에서 다양하게 활용될 것으로 기대 상품화 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 현황 당사는 연구개발활동에 지속 투자를 통해 보고서 작성기준일 현재, 당사가 영위하는 사업과 관련하여 34건의 국내 등록특허 및 40건의 해외 등록특허를 보유하고 있으며, 국내 상표권 3건 및 해외 상표권 6건의 지적재산권을 보유하고 있습니다. (1) 특허권 보유 내역 [ 국내 특허 등록 내역] 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용 제품 주무관청 특허 이동자막 영역의 움직임 보상 프레임 보간 장치 및 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 해상도 변환 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 프레임 율 변환을 위한 움직임 정보 추정 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 프레임 율 변환 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 해상도 변환 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 해상도 변환 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 영상 필터링 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 중앙대학교 산학협력단 특허청 특허 정지자막 영역의 움직임 보상 프레임 보간 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 인트라 예측정보를 이용한 해상도 변환 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 움직임 정보를 이용한 해상도 변환 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 이미지 패치를 이용한 해상도 스케일링 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 중앙대학교 산학협력단 특허청 특허 복호화 정보를 이용한 해상도 변환 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 해상도 스케일링 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 해상도 스케일링 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 복수의 영상 프레임의 이미지 패치를 이용한 해상도 스케일링 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 중앙대학교 산학협력단 특허청 특허 프레임 율 변환 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 프레임 율 변환 영상의 홀 보간 장치 및 그 방법 칩스앤미디어 세종대학교 산학협력단 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어
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특허청 특허 프리 스캔을 이용한 블록 기반 동영상 복호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 오프라인 CABAC을 지원하는 비디오 코딩 프로세스의 비트 예측 기반 비트 레이트 컨트롤 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 특허청 특허 부호화 트리 유닛 및 부호화 유닛의 처리를 수행하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 특허 향상된 산술부호화를 제공하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 특허 병렬 처리를 위한 움직임 정보를 처리하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 특허 병렬 처리를 위한 움직임 정보를 처리하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 특허 향상된 산술부호화를 제공하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 특허 부호화 트리 유닛 및 부호화 유닛의 처리를 수행하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 한국전자통신연구원 특허청 [ 해외 특허 등록 내역 ] 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용 제품 국가 특허 실시간 동적 수정이 가능한 명령어 집합을 가지는 컴퓨터 칩스앤미디어 TW 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 프리 스캔을 이용한 블록 기반 동영상 복호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 CN 특허 동영상 처리 방법 및 장치 칩스앤미디어 US 특허 향상된 산술부호화를 제공하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 오프라인 CABAC을 지원하는 비디오 코딩 프로세스의 비트 예측 기반 비트 레이트 컨트롤 방법 및 그 장치 칩스앤미디어 CN 특허 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 US 특허 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원세종대학교 US 특허 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원세종대학교 US 특허 병렬 처리를 위한 움직임 정보를 처리하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 US 특허 향상된 산술부호화를 제공하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원 US 특허 부호화 트리 유닛 및 부호화 유닛의처리를 수행하는 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 복호화, 부호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 영상 부호화/복호화 방법, 장치 및 비트스트림을 저장한 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원세종대학교항공대학교 US
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특허 영상 처리 방법, 그를 이용한 영상 부호화/복호화 방법 및 그 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원세종대학교 US 특허 가운데에 저장된 비트 스트림을 갖는 화상 부호화와 디코딩 및 휴대용 저장 매체의 방법과 장치 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 이미지 디코딩/인코딩 방법과 저장 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 이미지 디코딩/인코딩 방법과 저장 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 이미지 디코딩/인코딩 방법과 저장 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 이미지 디코딩/인코딩 방법과 저장 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장하는 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 CN 특허 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장하는 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원세종대학교항공대학교 US 특허 I영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장하는 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 US 특허 영상 인코딩/디코딩 방법 및 장치, 그리고 비트스트림을 저장하는 기록 매체 칩스앤미디어한국전자통신연구원 MX (2) 상표권 보유 내역 [ 국내 상표권 등록 내역] 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 권리기간 주무관청 상표 C(9류, 42류) 칩스앤미디어 특허청 상표 C 칩스앤미디어 칩스앤미디어 특허청 상표 C Chips 칩스앤미디어 특허청 [ 해외 상표권 등록 내역 ] 번호 구분 국가 명칭 출원일 등록일 권리기간 상표 유럽 상표 유럽 상표 대만 상표 대만 상표 유럽 C(9류, 42류) 상표 미국
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 동 사업보고서에서 기재한 예측은 당해 공시서류 작성시점의 재무성과에 대한 우리 회사의 의견을 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래의 경영환경과 관련된 여러 가정에 근거하고 있으며, 이러한 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들은 예측치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 경영성과 등 내부 환경에 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인 및 기타 요인이 포함되어 있습니다. 회사는 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 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트 할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개 요 시장의 변화를 반영한 UHD(초고해상도ㆍUltra High Definition) 통합 코덱과 AV1등 신규 비디오 표준 개발을 통해 라이선스 매출이 증가하여 현재 당사의 제품이 적용되고 있는 주요한 응용분야는 □자동차(Automotive Infotainment) □가전(Home Entertainment) □일반산업(Industrial) □모바일(Mobile) 로 구분됩니다. 초고화질 비디오 처리 기술에 대한 요구가 스마트폰과 TV를 중심으로 자동차 인포테인먼트 시스템, 자율주행차, 영상보안카메라, 데이터센터, 드론, 로봇, 스포츠캠 등 4차 산업과 관련된 다양한 기기의 등장과 더불어 개발이 가속화되고, 기술 도입을 통한 신속한 제품 출시로 신시장을 선점하려는 반도체 칩 회사와 자체 칩을 기획하는 IT플랫폼, 서비스 기업들의 전략이 당사에 많은 기회를 줄 것으로 예상하고 있습니다. 3. 재무상태 및 영업실적 가. 재무상태 2024년말 유동자산은 51,901백만원이며, 비유동자산은 32,079백만원입니다. 2024년말 유동부채는 4,961백만원이며, 비유동부채는 3,237백만원입니다. 2024년말 자본총계는 75,783백만원입니다. 세부내역은 'Ⅲ. 재무에 관한 사항' 및 '감사인의 감사보고서'를 참조하시기 바랍니다. 요약연결재무상태표 (단위: 원) 구 분 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 자본잉여금 기타자본구성요소 기타포괄손익누계액 이익잉여금 자본총계 주) 상기 내용은 K-IFRS 기준에 따른 연결기준으로 작성되었습니다.주) 상기 요약 재무제표는 '주주총회 승인 전 재무제표'이며, 향후 정기주주총회에서 재무제표 승인 관련 안건이 부결되거나 수정이 발생한 경우 정정보고서를 통해 그 내용 및 사유를 반영할 예정입니다. 나. 영업실적 당사의 매출은 고객사에 IP를 공급할 때 받는 라이선스와 고객사가 이를 활용해 만든 반도체칩을 판매할 때 받는 로열티 그리고 유지보수에 해당하는 용역으로 구분됩니다. 2024년 기말 기준 당사의 매출은 라이선스 56.1%(15,193백만원), 로열티 38.8%(10,516백만원), 용역 5.1%(1,367백만원)으로 이루어져 있습니다. 주력 제품인 비디오 코덱 IP의 경우, 아직 반도체 칩 회사에서 자체적으로 개발하여 사용하는 비율이 외부 기술을 도입하는 비율보다 높은 편입니다. 한편, 초고화질 비디오 처리 기술에 대한 요구가 스마트폰과 TV를 중심으로 자동차 인포테인먼트 시스템, 자율주행차, 영상보안카메라, 데이터센터, 드론, 로봇, 스포츠캠 등 여러 산업으로 확대되고 있으며, 기술 도입을 통한 신속한 제품 출시로 신시장을 선점하려는 반도체 칩 회사와 자체 칩을 기획하는 IT플랫폼, 서비스 기업들의 전략이 당사에 많은 기회를 줄 것으로 예상하고 있습니다.
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해당 기업들은 당사와 같은 IP Provider에게 직접 IP를 라이선스하거나 ASIC 업체를 통해 칩을 제작합니다. 이에 따라 플랫폼 기업과 ASIC 업체가 모두 당사의 잠재 고객군으로 확보되었습니다. (1) 요약연결포괄손익계산서 요약연결포괄손익계산서 (단위: 원) 구 분 2024년(제22기) 2023년(제21기) 2022년(제20기) 영업수익 영업비용 영업이익 법인세차감전순이익 법인세비용 당기순이익 기타포괄손익 총포괄손익 주) 상기 내용은 K-IFRS 기준에 따른 연결기준으로 작성되었습니다.주) 상기 요약 재무제표는 '주주총회 승인 전 재무제표'이며, 향후 정기주주총회에서 재무제표 승인 관련 안건이 부결되거나 수정이 발생한 경우 정정보고서를 통해 그 내용 및 사유를 반영할 예정입니다. (2) 주요 제품 등의 현황 품목 매출유형 2024년(제22기) 사용용도 및 기능 특징 매출액 비율(%) 비디오 IP 라이선스 스마트폰칩, 디지털TV칩 등 멀티미디어 반도체 칩에 내장되어 동영상을 녹화하거나재생시키는 기능을 함 멀티미디어 반도체 칩의 동영상 기술을 설계하여 고객에게 제공시점 매출 인식 로열티 당사의 IP가 적용된 고객의 반도체 칩이 판매될 때 수취 용역 당사의 IP에 대한 유료 기술지원 서비스 계 당사의 매출 영역은 자동차, 홈엔터테인먼트, 인더스트리얼(일반산업), 모바일 부문으로 분류하고 있으며 2024년 일반산업 12,488백만원(46%), 자동차 8,129백만원(30%), 홈엔터테인먼트 4,327백만원(16%), 모바일 2,133백만원(8%)의 매출을 차지하고 있습니다. 전방 산업 발달과 당사의 비디어 IP를 적용 가능한 디바이스가 증가함에 따라 꾸준한 매출 성장을 이룰 수 있을 것이라 예상됩니다.(3) 환율 변동 영향 당사는 국제적으로 영업활동을 영위하고 있어 외환위험, 특히 USD의 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 2024년에는 높은 환율이 지속되면서 당사의 우수한 실적에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 당사는 외화표시 자산과 부채의 환율변동에 의한 리스크를 최소화하여 재무구조의 건전성 및 예측 가능 경영을 통한 경영의 안정성 실현을 목표로 환율 변동으로 인한 불확실성과 손익 변동을 최소화하는데 만전을 기하고 있습니다. 다. 신규사업 내용 다양한 전자제품에 특화된 시스템 반도체 칩 수요와 짧아진 제품 출시 주기로 인해 다수의 반도체 기업들은 고유의 기능을 제외한 나머지 기능들을 IP형태로 도입하는 경향이 두드러지고 있습니다. 한편 ARM Holdings, Synopsys, Imagination Technologies 등의 선두 IP 업체들은 주력 제품(e.g. CPU, GPU 등) 외에 기술적으로 연관된 IP들을 자체 개발 또는 M 통해 확보하고 하나의 패키지로 고객들에게 제안함으로써 이러한 시장의 변화에 대응하고 있습니다. 당사의 고객은 전통적으로 팹리스 업체였으나 2019년 이후 고객군이 확대되는 움직임을 보이고 있습니다. 첫째, 대형 IT 플랫폼 기업들이 당사의 고객군으로 들어오고 있습니다. LTE에서 5G에 이르기까지 인터넷 속도의 발달과 함께 플랫폼에서 유통되는 영상 콘텐츠의 양과 크기가 방대해져 소프트웨어 프로그램으로 처리하는 것이 점점 어려워지고 있습니다. IT 플랫폼 기업들은 하드웨어 방식의 반도체 칩으로 영상을 처리하려는 시도를 하고 있으며, 서비스 및 제품의 차별화를 위해 직접 칩을 기획하는 기업도 생겨나고 있습니다. 당사는 2019년 하반기 해외 대형 IT 플랫폼 회사의 데이터센터 칩에 IP 라이선스를 하면서 해당 시장에 진출하였고 올해까지 신규 라이선스가 이어져 수요가 지속될 것으로 전망됩니다. 둘째, IT 플랫폼 기업과 통신사 등 그동안 반도체 기성품을 사용하던 기업들의 자체칩 생산 수요가 늘어나면서 ASIC Service를 제공하는 디자인하우스의 역할이 확대되고 있습니다. 이에 따라 당사는 팹리스뿐만 아니라 국내외 디자인하우스를 고객으로 한 라이선스가 활성화될 것으로 기대하고 있습니다. 당사 역시 주력 제품인 비디오 코덱 IP 외에 유관 IP들을 확보하고자 노력하고 있습니다.
칩스앤미디어 — 사업보고서 (2024.12)

안전과 자율주행을 목적으로 하는 자동차의 ADAS와 드론(헬리캠), 웨어러블카메라(액션캠), 영상보안기기 등 카메라 센서가 적용되는 전자제품들이 나날이 다양해짐에 따라 당사에서는 ISP(Image Signal Processing) IP와 CP(Computational Photography)IP를 확보하여 2018년부터 라이선스하고 있으며, 이와 더불어 당사 역시 인공지능 IP를 직접 개발하고 있습니다. 인공지능은 차세대 기술 변화의 새로운 엔진으로써 각국의 수많은 테크 기업이 경쟁적으로 인공지능 반도체를 개발하고 있으며, 새로운 인공지능 IP는 이미 안정적으로 매출이 이루어지는 비디오 코덱 기술과 더불어 미래 성장 동력이 될 것으로 예상합니다. 당사가 속한 인공지능 기술 개발 동향은 아래와 같습니다. ChatGPT로 촉발된 인공지능 개발 경쟁이 AI 칩의 수요 및 칩에 삽입되는 반도체의 수요를 증가시키고 있습니다. 당사는 데이터센터에서 사용되는 서버용 칩과 일반 전자기기에서 사용되는 칩을 기획하는 고객사에게 비디오를 제공하여 인공지능 기술의 조력자 역할을 하고 있습니다. 동영상 재생, 생성형 영상 처리 등 데이터센터에서 영상 컨텐츠가 차지하는 비율은 약 80%에 달하며, 영상에서 특정 사물을 탐지하기 위해 당사의 비디오 기술이 사용됩니다. 현재 데이터센터에서 사용하는 인공지능 칩은 대부분 엔비디아의 GPU를 사용하지만 미중 반도체 전쟁으로 인해 중국에서는 엔비디아의 GPU를 대체하려는 움직임이 활발하며, 중국 뿐 아니라 비용 절감, 보안 이슈로 자체 클라우드를 구축하려는 국내외 업체에 기술을 공급하고 있습니다. 지금까지 AI 시장은 서버에서 데이터를 처리하는 것이 다수였으나, 2024년부터 본격적으로 On-Device AI의 개화가 이루어졌습니다. 즉, 모바일, 감시카메라, TV, AI PC, Robotics 등에서 이제 NPU를 활용한 Application이 나오고 있는 단계이기 때문에 On-Device, Edge Device 시장에서 당사의 활약을 기대할 수 있을 것입니다. 당사는 슈퍼 레졸루션(SR, Super Resolution), 노이즈 리덕션(NR, Noise Reduction), 객체 검출(OD, Object Detection) 기능을 구동할 수 있는 자체 NPU(Neural Processing Unit)를 개발 완료하였습니다. 당사의 NPU는 Full-HD 이상의 고화질 영상처리에 최적화되어 일반적인 NPU(General NPU)에 비해 10~20% 정도의 Size로 구현하며, DRAM Access 없이 데이터를 처리하므로 고객의 AI칩 연산 능력과 원가 절감에 효과적인 기술입니다. General NPU는 Data를 처리할 때 DRAM을 사용하기 때문에 그 과정에서 Latency(지연, 대기시간)가 발생합니다. 실시간으로 Data 처리를 필요로 하는 차량용, 스마트폰 등에서는 이와 같은 DRAM Access가 필요하지 않은 당사 NPU가 효과적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 당사 NPU IP는 2023년 하반기 출시 이후 AI SoC향으로 2024년 하반기 첫 라이선스 매출을 이루었으며, 고객에게 SR, NR, OD 알고리즘까지 함께 공급할 수 있는 솔루션 비지니스 모델을 구축하고 있습니다. 현재 이와 같은 기술 서비스를 제공하는 업체는 전세계에서 당사가 유일하며, 기술을 제공한 이후 SR, NR, OD등 추가로 학습한 Algorithm을 업그레이드하여 고도화된 알고리즘을 추가로 제공하면서 지속적인 고객 유치가 가능합니다. 영상 기술 역시 AI와 접목하여 시장 규모가 커질것으로 예상하며, 향후 비디오 IP 뿐 아니라 NPU IP까지 해당 시장에 라이선스하면서 매출을 확대할 수 있을것입니다. 당사가 속한 인공지능 기술 개발 동향은 아래와 같습니다. ChatGPT로 촉발된 인공지능 개발 경쟁이 AI 칩의 수요 및 칩에 삽입되는 반도체의 수요를 증가시키고 있습니다. 당사는 데이터센터에서 사용되는 서버용 칩과 일반 전자기기에서 사용되는 칩을 기획하는 고객사에게 비디오를 제공하여 인공지능 기술의 조력자
칩스앤미디어 — 사업보고서 (2024.12)

역할을 하고 있습니다. 동영상 재생, 생성형 영상 처리 등 데이터센터에서 영상 컨텐츠가 차지하는 비율은 약 80%에 달하며, 영상에서 특정 사물을 탐지하기 위해 당사의 비디오 기술이 사용됩니다. 현재 데이터센터에서 사용하는 인공지능 칩은 대부분 엔비디아의 GPU를 사용하지만 미중 반도체 전쟁으로 인해 중국에서는 엔비디아의 GPU를 대체하려는 움직임이 활발하며, 중국 뿐 아니라 비용 절감, 보안 이슈로 자체 클라우드를 구축하려는 국내외 업체에 기술을 공급하고 있습니다. 지금까지 AI 시장은 서버에서 데이터를 처리하는 것이 다수였으나, 2024년부터 본격적으로 On-Device AI의 개화가 이루어졌습니다. 즉, 모바일, 감시카메라, TV, AI PC, Robotics 등에서 이제 NPU를 활용한 Application이 나오고 있는 단계이기 때문에 On-Device, Edge Device 시장에서 당사의 활약을 기대할 수 있을 것입니다. 당사는 슈퍼 레졸루션(SR, Super Resolution), 노이즈 리덕션(NR, Noise Reduction), 객체 검출(OD, Object Detection) 기능을 구동할 수 있는 자체 NPU(Neural Processing Unit)를 개발 완료하였습니다. 당사의 NPU는 Full-HD 이상의 고화질 영상처리에 최적화되어 일반적인 NPU(General NPU)에 비해 10~20% 정도의 Size로 구현하며, DRAM Access 없이 데이터를 처리하므로 고객의 AI칩 연산 능력과 원가 절감에 효과적인 기술입니다. General NPU는 Data를 처리할 때 DRAM을 사용하기 때문에 그 과정에서 Latency(지연, 대기시간)가 발생합니다. 실시간으로 Data 처리를 필요로 하는 차량용, 스마트폰 등에서는 이와 같은 DRAM Access가 필요하지 않은 당사 NPU가 효과적으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 당사 NPU IP는 2023년 하반기 출시 이후 AI SoC향으로 2024년 하반기 첫 라이선스 매출을 이루었으며, 고객에게 SR, NR, OD 알고리즘까지 함께 공급할 수 있는 솔루션 비지니스 모델을 구축하고 있습니다. 현재 이와 같은 기술 서비스를 제공하는 업체는 전세계에서 당사가 유일하며, 기술을 제공한 이후 SR, NR, OD등 추가로 학습한 Algorithm을 업그레이드하여 고도화된 알고리즘을 추가로 제공하면서 지속적인 고객 유치가 가능합니다. 라. 환율변동 영향 당사는 국제적으로 영업활동을 영위하고 있어 외환위험, 특히 USD의 환율변동위험에 노출되어 있습니다. 외환위험은 미래예상거래 및 인식된 자산과 부채와 관련하여 발생하고 있지만 환율 변동으로 인한 불확실성과 손익 변동을 최소화하는데 만전을 기하고 있습니다. 4. 유동성 및 자금조달과 지출 가. 유동성 당사의 당기말 현재 유동비율은 1,048%로 높은 편입니다. 생산을 위한 대규모 설비 및 원재료 매입이 필요하지 않은 사업의 특성상, 현금성 자산 위주의 높은 유동성 자산 비중 및 낮은 유동성 부채 비중의 특성을 나타내고 있습니다. 나. 자금조달과 지출 당사는 금융기관 차입을 하지 않는 무차입 경영을 유지하고 있으며, 2022년 10월 5일 이사회 결의를 통하여 최대주주인 한투반도체투자 주식회사를 대상으로 상환전환우선주를 발행한 바 있습니다. 해당 우선주는 2023년 12월 29일 보통주로 전환하였으며 자금은 회사 운영자금으로 사용할 계획입니다. 보고서 제출일 현재 미사용 자금은 예·적금으로 운용하고 있으며, 회사 운영 및 R 투자에 사용될 예정입니다. 5. 부외거래 당사는 보고서 작성기준일 현재 부외거래가 없습니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 연결회사의 연결재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성됐습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회('IASB')가 발표한 기준서와 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다. 연결재무제표는 다음을 제외하고는 역사적 원가에 기초하여 작성하였습니다.- 특정 금융자산과 금융부채- 확정급여제도와
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공정가치로 측정하는 사외적립자산 한국채택국제회계기준은 연결재무제표 작성 시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다. 이밖에 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항은 『Ⅲ. 재무에 관한 사항』 중 3. 연결재무제표 주석과 5. 재무제표 주석을 참조하시기 바랍니다. 나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항 해당사항 없습니다. 다. 법규상의 규제에 관한 사항 해당사항 없습니다. 라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항 파생상품은 파생상품 계약 체결 시점에 공정가치로 최초 인식되며 이후 공정가치로 재측정됩니다. 위험회피회계의 적용 요건을 충족하지 않는 파생상품은 매매목적으로분류되고 파생상품의 공정가치변동은 거래의 성격에 따라 '기타영업외수익(비용)' 또는 '금융수익(비용)'으로 손익계산서에 인식됩니다. 당기와 전기 중 파생상품부채의 변동내역은 다음과 같습니다. (단위:천원) 구 분 당기 전기 기초잔액 상환전환우선주 발행 평가손익 보통주전환 기말잔액
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IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액의 산출방법 - (4) 희망 공모가액 산출 - (다) 주당 평가가액 산출 주당 평가가액 23,821원 ① × ② ÷ ③ ④ 주당 평가가액에대한 할인율* '1.공모가격에 대한 의견- 나. 희망공모가액의 산출방법- (5) 주당 평가가액 산정- (가) 희망공모가액 결정' 참조 공모가 산정결과 주) 주당평가가액 및 공모가를 계산함에 있어 발생하는 단수차이는 무시하였습니다.(중략) (라) 희망공모가액 산정 상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 온코닉테라퓨틱스㈜의 희망공모가액은 아래와 같습니다. [온코닉테라퓨틱스㈜의 희망공모가액 산출내역] 구분 내용 비고 주당 평가가액 23,821원 평가액 대비 할인율 % ~ 주1) 희망공모가액 밴드 확정 주당 공모가액 주2) 주1) 주당 희망 공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2023년 이후 코스닥시장에 신규상장한 기업의 주당 희망 공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다 주2) 확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다. 【 2022년~2024년 기술성장기업 신규상장법인의 평가액 대비 할인율 】 기업명 상장일 할인율(하단) 할인율(상단) 애드바이오텍 이지트로닉스 스코넥 바이오에프디엔씨 퓨런티어 풍원정밀 노을 모아데이타 비플라이소프트 보로노이 레이저쎌 넥스트칩 코난테크놀로지 영창케미칼 루닛 에이프릴바이오 아이씨에이치 에스비비테크 샤페론 핀텔 플라즈맵 뉴로메카 엔젯 인벤티지랩 티이엠씨 오브젠 샌즈랩 제이오 자람테크놀로지 지아이이노베이션 마이크로투나노 에스바이오메딕스 씨유박스 모니터랩 큐라티스 프로테옴텍 오픈놀 이노시뮬레이션 센서뷰 버넥트 파로스아이바이오 시지트로닉스 파두 큐리옥스바이오시스템즈 스마트레이더시스템 시큐레터 아이엠티 퀄리타스반도체 쏘닉스 컨텍 큐로셀 그린리소스 에이텀 와이바이오로직스 케이웨더 이에이트 코셈 케이엔알시스템 삼현 엔젤로보틱스 아이엠비디엑스 디앤디파마텍 민테크 아이씨티케이 라메디텍 씨어스테크놀로지 한중엔시에스 에스오에스랩 하이젠알앤엠 에이치브이엠 이노스페이스 하스 엑셀세라퓨틱스 피앤에스미캐닉스 아이빔테크놀로지 뱅크웨어글로벌 케이쓰리아이 넥스트바이오메디컬 이엔셀 아이언디바이스 평균 대표주관회사인 NH투자증권 ㈜는 온코닉테라퓨틱스㈜의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어 주당 평가가액을 기초로 하여 32.83 % ~ 24.44%의 할인율을 적용하여 희망공모가액을 16,000원 ~ 18,000원으로 제시하였습니다. 금번 공모시 제시된 할인율은 2022년~2024년 기술성장기업 신규상장법인의 제시 할인율 제시 할인율을 참고하 였으나, 다양한 대내외적인 변수에 따라 기업간 할인율이 상이하게 책정되므로 금번 공모시 제시된 할인율은 동 기업들의 평균 할인율과는 차이가 있으니 투자자께서는 이점에 유의하시기 바랍니다. 또한, 해당 가격이 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니다. 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액임을 유의하시기 바랍니다.대표주관회사인 NH투자증권㈜는 상기 제시한 공모희망가액을 근거로 수요예측을 실시하고 수요예측 참여현황 및 시장상황 등을 감안하여 발행회사와 협의한 후 공모가액을 최종 결정할 예정입니다. 주10) 정정 후 1. 공모가격에 대한 의견 가. 평가결과 대표주관회사인 NH투자증권㈜는 온코닉테라퓨틱스㈜의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 결정하였습니다. 구분 내용 주당 희망공모가액 주당 확정공모가액 13,000원 확정공모가액결정방법 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정하였습니다. 상기 표에서 제시한 희망 공모가액의 범위는
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온코닉테라퓨틱스㈜의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아니며, 향후 국내외 경기 변동, 주식시장 상황, 산업 성장성 및 영업환경의 변화 등 다양한 요인의 영향으로 인하여 예측, 평가 정보는 변동될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다. 금번 온코닉테라퓨틱스㈜의 코스닥시장 상장 공모를 위한 확정공모가액은 상기와 같이 제시된 희망 공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하였으며, 확정 공모가격은 동 수요예측 결과 및 주식시장 등을 감안하여 대표주관회사인 NH투자증권㈜과 발행회사인 온코닉테라퓨틱스㈜가 협의하여 1주당 13,000원으로 결정하였습니다. [공모가 산정 요약표] 평가방법 상대가치법 '1.공모가격에 대한 의견- 나. 희망공모가액의 산출방법- (1) 희망공모가액 산출 방법 개요' 참조 평가모형 PER 적용 재무수치 추정치 적용산식 추정 당기순이익 현재가치(①) × 유사기업 PER(②) ÷ 주식수(③)× {1-할인율(④)} 적용근거 구분 수치 참고사항 ① '27년 추정 당기 순이익의 현재가치(할인율 20%, 3개 기간) 111.04억원