chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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클렌징 기술로 수집 데이터의 스토리지 공간을 최소화하여, 불필요한 스토리지 운영으로 인해 발생하는 데이터저장 비용 및 관리 업무의 시간을 절감합니다. WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 필요한 영역/형태에 관계없이 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 Cleansing(정제) 하여 사용자에게 필요한 정보만을 빅데이터 저장소에 저장합니다. 또한, WISE BICrawler는 SNS서비스, 연구/학술/인터넷 정보, 사용자 리뷰, FAQ 및 VOC 등의 빅데이터 정보를 선택적으로 수집하여 제공함으로써 빅데이터 저장 비용 절감 및 다양한 기업 및 기관에서 신속하게 전략 수립 등 대응할 수 있도록 지원합니다. 당사 WISE BICrawler의 수집기술은 국가지식포털, 한국언론재단 등 국내 대표 정부/공공기관으로부터 빅데이터 수집기술의 우수성과 안정성을 인정받았습니다 (마) 서비스 (Service) 1) WISE Answerny (클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스) 클라우드 기반 서비스형 인공지능 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)’ 는 당사의 인공지능 챗봇 기술을 기반으로 챗봇 컨설팅 및 기획부터 운영까지 원스톱 서비스를 제공합니다. 클라우드(Cloud) 형태로 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입할 수 있습니다. 현명한 앤써니는 당사의 국내 최다 구축형 챗봇 구축 노하우와 기술의 집약체라 할 수 있습니다. 챗봇 기획부터 지식 설계, 운영까지 이해도가 높은 챗봇 전문가의 단계별 커뮤니케이션 등 기존 타 업체들이 보유한 문제점을 해결할 수 있는 서비스로 주목 받고 있습니다. 현명한 앤써니는 공공, 교육, 제조, 유통, 물류, 공공분야 등 전 산업에 걸쳐 인공지능 챗봇 기술과 노하우를 맞춤화된 서비스로 제공해오고 있습니다. [인공지능 기반 클라우드형 서비스 챗봇] 특히, 전국 대학가 곳곳에 도입되며 빠르게 영역을 확대해 가고 있으며, 대표적인 예로 서울대학교, 중앙대학교, 건국대학교, 아주대학교, 이화여자대학교를 포함한 전국 유수의 대학들이 현명한 앤써니를 도입했습니다. 학사지원 및 교육 패러다임 변화에 앞장서며, 학생들과 교직원 등이 불편함 없이 양질의 콘텐츠와 행정서비스를 제공받을 수 있도록 언택트 학사행정 대표 서비스로 자리 잡았습니다. 그 외에도, 현명한 앤써니는 공공기관(한국도로공사, 근로복지공단, 인천항만공사 외)과 지자체 지역 온라인 축제 등에서도 활용되어, 24시간 365일 국민들에게 편리함을 제공하고 있습니다. 당사는 AI 전문 기업으로서2022년 업계 최초로 챗봇 서비스 클라우드서비스 보안 인증(CSAP)을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 공공조달청 디지털 서비스 전용몰에 클라우드 챗봇 서비스(SaaS서비스)로는 유일하게 등록하여 판매하고 있습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 당사는 클라우드 서비스 도입을 통해 비즈니스를 발전시키고자 하는 기업 및 기관에 앞으로도 최고의 인공지능 및 클라우드 기술력과 서비스를 제공할 예정입니다. 2) AD plus (네트워크 배너 광고 서비스) 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이 당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로
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해당사항 없습니다. 나. 생산설비에 관한 사항 당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 사업보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출현황 2024년 매출은 연결기준 349억원으로 전년 대비 0.72% 감소하였습니다. 부문별로 보면 전년대비 인공지능 부분은 1.83% 증가, 검색부분은 13.06% 증가, 빅데이터부분은 33.62% 감소, 챗봇서비스 65.47% 감소, 광고서비스 11.75% 증가, 유지보수 부분은 0.68% 증가하였으며, 새로운 사업부문인 생성형 인공지능 부문이 추가되었습니다. (단위 : 원) 사업부문 매출유형 제25기 (2024년도) 제24기 (2023년도) 제23기 (2022년도) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 인공지능(AI) 제품용역 수출 내수 소계 검색(Search) 제품용역 수출 내수 소계 빅데이터(Big Data) 제품용역 수출 내수 소계 서비스(Service) 챗봇서비스 용역 수출 내수 소계 광고서비스 용역 수출 내수 소계 유지보수 용역 수출 내수 소계 기타 기타매출 수출 내수 소계 합 계 ※ 당사는 24기 반기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.※ 당사는 코스닥 상장 예비심사 신청서 작성 중 매출 구분 기준을 변경하였습니다. 따라서 매출합계는 동일하나, 부문별 매출이 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다. 나. 판매조직 당사는 타겟 고객군에 따라 개발, 영업, 컨설팅이 함께 활동할 수 있는 사업 총괄 부문을 신설하여 보다 독립적이고 체계적인 영업조직을 운영하고 있습니다. 각 사업부문은 타겟별 최적화된 구축형(On-premise)소프트웨어와 클라우드(SaaS) 제공할 수 있도록 세부 조직화하여 운영하고 있습니다. 사업조직은 본사에 위치하고 있으며, 중부 이남 지역의 효율적인 영업 활동 및 개발, 유지보수 대응 등을 위해 대전 소재의 중부지사를 설치하여 운영하고 있습니다. 또한, 글로벌 사업과 협력, M 등을 담당하는 미래전략본부를 신설하여 보다 전략적으로 중장기적인 관점으로 조직을 운영하고 있습니다. 다. 판매경로 당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 라. 판매전략 당사는 2000년 설립 이후 지난 25년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 5,500여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 당사는 솔루션 개발 및 용역, 그리고 유지보수 사업 중심의 비즈니스 모델에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업으로 확대해나가는 전략으로 끊임없는 변화를 시도하며 사업을 확장해나가고 있습니다. (가) 인공지능 (AI) 솔루션 당사는 공공기관을 비롯해 금융, 제조, 유통, 미디어, 의료 등 산업 전반에 걸쳐 인공지능 소프트웨어 및 서비스를 공급하고 있습니다. 국가 주무 부처 및 산하 공공기관, 연구소 등에 입찰, 수의, 제3자 단가계약 등의 형태로 공급하고 있으며, 대형 사업 수주를 이뤄내는 등 괄목적인 성장을 이뤄내고 있습니다. 당사는 공공분야 내 각계 시스템에 인공지능 기반 검색 솔루션을 확산하였으며, 각 기관의 민원 응대 챗봇뿐만 아니라 내부 업무용 챗봇, 비정형 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 등 공공분야 대내외 니즈를 충족하고, 선도적으로 신기술과 제품을 제시하며 공공분야 내 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다. 당사는 최다 상용화 레퍼런스를 활용한 상담 어시스턴트, 빅데이터 분석 사업 등을 전 산업 분야에서 사업을 확장해나가고 있으며, 인공지능 솔루션을 확대 공급하며 비즈니스 효율 향상과 비용 절감 등에서 뛰어난 효과를 입증해왔습니다. 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등에 대한 지속적인 사업 니즈를
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발굴하고 파이프라인을 확보해가고 있으며, 고객과의 직접적인 계약뿐만 아니라 채널사를 통한 솔루션 계약도 증가하는 등 다각적인 영업전략을 전개하고 있습니다. 더 나아가, 당사는 신기술을 통한 신규 시장을 개척하는 등 끊임없이 사업 영역을 확장해나가고 있습니다. (나) 클라우드 기반 인공지능 서비스 디지털 전환에 맞춰 민간기업을 중심으로 클라우드 전환이 확산되고 있으며, 전세계및 국내 클라우드 시장 또한 빠른 확산 전망을 보이고 있습니다. 이에 따라, 당사는 당사의 25년 기술력과 노하우가 담긴 구축형(온프레미스) SW을 접목시킨 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업을 확대하며 클라우드 사업으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있으며, 현재 대학교 등 특정 분야에서는 점유 1위를 기록하는 등 가시적 성과를 나타내고 있습니다. 당사는 전세계 및 국내 클라우드 및 SaaS시장의 확산 전망에 따른 사업 확대를 위해 관련 조직 및 기술 등의 정비를 지속해왔으며, AWS 컨설팅 및 교육을 수강하는 등 SaaS 아키텍처 설계, Domain 이해, 시장성, 보안, Compliance, Transaction 등에 대한 전문성을 갖추어왔습니다. 당사는 인공지능 전문 기업으로서 업계 최초이자 현재 유일하게 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받은 바 있습니다. 이는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 보다 안전하게 최적화된 상태의 인공지능 기술과 서비스를 제공하기 위해 선제적으로 마련한 와이즈넛만의 차별화된 장점입니다. 또한, 이를 기반으로 업계 최초 조달청 디지털 서비스몰에 등록을 완료했으며, 각 주무부처 및 공공수요기관, 대학교 등에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하고 경쟁력있게 제공하고 있습니다. [현명한 앤써니(WISE Answerny) 에 대한 클라우드 서비스 보안 인증 취득] 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스의 경우 협력사를 통한 시장 확대, 전문 특화된 레퍼런스를 확산해나가는 등 정교한 비즈니스 모델을 제시함으로써 시장을 선도해나가고 있습니다. 당사는 서비스에 대한 고객의 니즈에 부합한 보다 세분화된 가격 전략(종량제, 사용자 수, 등급별 기준 등)을 추가 마련하여 적용할 예정에 있습니다. 또한, 빅데이터 분석 서비스의 경우 데이터 구축 서비스, 데이터 가공 및 분석 서비스, 데이터 북, 비정형 데이터 분석을 통한 리포트 서비스 등 지속해서 영역을 확대해나가며 시장의 변화에 유연하게 대응하고 있습니다. 마. 주요매출처 2024년 당사의 주요 매출처는 네이버, 엘지씨엔에스, 엘지유플러스, 한국고용정보원, 한국지능정보사회진흥원 (가나다순)입니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 19.33% 수준입니다. 바. 수주상황 당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 시장위험과 위험관리 당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다. (가) 위험관리 위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재경부 주관으로 이루어지고 있습니다. 재경부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다. (나) 시장위험 관리(1) 외환위험 당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다. (2) 가격위험 당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치
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측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다. (3) 이자율 위험 이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다. (다) 신용 위험 관리 신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 거래합니다. 기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다. (라) 유동성 위험 관리 당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다. (마) 자본 위험 관리 당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다. 나. 파생상품 등 거래현황 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 나. 연구개발활동 (가) 연구개발 조직 당사의 연구개발은 성장기술연구소에서 핵심적으로 역할을 맡고 있으며, 회사의 지속적인 성장과 수익을 이루기 위해 인공지능/언어처리/빅데이터 분야의 선행 기술을 다양하게 연구하고 현재 시장에서 필요로 하는 제품을 개발하고 있습니다. 성장기술연구소는 각각의 전문화된 연구개발을 위해 제품개발실, 연구개발실로 구성되어 있습니다. 제품개발실은 자연어처리 기술을 근간으로 주로 언어 모델과 대화 지능, 텍스트마이닝, 검색과 같은 연구를 하며 관련 제품을 개발하고 있으며, 연구개발실은 클라우드 기반의 ML/Dev 플랫폼과 챗봇, 빅데이터 분석 연구를 하며 제품을 개발하고 있습니다. 또한 연구기획관리팀은 선행 연구 주제를 발굴하고 선행 연구한 기술을 상용화할 수 있도록 기획하는 역할을 맡고 있으며, 특히 회사 전체 연구/개발의 프로세스 설계와 모니터링 피드백, 품질관리를 통해 지속 성장의 기틀을 마련하고 있습니다. 또한, 제품개발실내 RAG TF팀을 신설하여 생성형 중심으로 변화하고 있는 시장의 빠른 변화에 신속하게 대응하고, 당사 기 제품들과의 연계/RAG기반 기술 연구개발/RAG플랫폼 연구개발 등을 전문적으로 담당하여 사업확대 및 기술 품질 강화를 위해 노력하고 있습니다. 연구소 부서 팀 역할 성장기술연구소 제품개발실 AISearch팀 차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발 AI솔루션팀 챗봇, 빅데이터 분석, ML 기반의 솔루션 연구개발 RAG TF팀 RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응 연구개발실 연구기획관리팀 선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획/제안 AI플랫폼팀 클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발 NLP팀 언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발 (나)연구개발비용 (기준일 : 2024년 12월 31일) (단위: 백만원) 과 목 제25기 제24기 제23기 비 고 연구개발비용 계* (정부보조금)
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연구개발비 / 매출액 비율 [연구개발비용계÷당기매출액×100] *정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정 (다)연구개발실적 연구 주제 주요 연구 내용 기간 미디어 취약계층을 위한 생성형AI기반 배리어프리 콘텐츠 제작 기술 개발 및 지상파와 뉴미디어 멀티플랫폼 서비스 실증 LLM학습용 데이터를 수집 및 가공하여 생성형AI 기반 배리어프리 콘텐츠 제작 솔루션을 개발하고, 미디어 도메인에 최적화된 LLM모델을 개발 연구개발 진행중 멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발 실제 업무환경에서 활용되는 멀티모달 데이터를 기반으로 대형언어모델(LLM)의 구조적, 성능적 한계인 ▲최신화된 정보유지의 어려움 ▲환각현상 ▲도메인 정보 부족 ▲대규모 컴퓨팅자원소요 등 한계를 극복하는 멀티모달 RAG 기술 개발 연구개발 진행중 철강산업 제조공정 최적화를 위한LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발 연구개발 진행중 머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발 데이터 전문가 및 비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있도록 인공지능 모델 개발 및 운영에 필요한 학습데이터 수집, 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 MLOps 플랫폼 기술 개발 연구개발 진행중 데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발 6종(영상, 이미지, 오디오, 텍스트, IoT, 시스템 로그)의 다크데이터를 수집·분석한 뒤 유의미한 지식 데이터 셋을 발굴하여 이를 범용 지식 또는 각 도메인에 특화된 양질의 지식 자산으로 활용할 수 있는 기술 개발 ~2024.12 생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발 일상에서 발생하는 8종의 위험군(△일상생활 위험 △유해물질 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림)에 대한 실시간 데이터를 수집하여 사용자별 선호도와 접근성을 바탕으로 자연어 처리 및 인공지능 기반으로 분석, 이를 통해 사용자 맞춤형 생활안전 위험 예방 서비스 제공 기술 및 서비스 기술 개발 ~2023.12 이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 원시 데이터에서 형상(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)이 다른 이종의 데이터를 추출하고 이들의 메타 정보를 파악하여 연관성이 높은 이종의 데이터를 확장해 가는 종적 증식 기술 개발 기존 확보한 데이터 셋과 의미 연관성이 높은 다른 서비스 도메인에 존재하는 데이터를 검색/확보함으로써 다종 데이터를 확장하는 횡적 증식 기술 개발 증식된 데이터의 유효성을 검증하고 품질 높은 데이터를 융합 관리하여 분석에 활용하고, 이를 실제 서비스(유통, 금융 등)에서 실증하여 상용화 수준으로 활용할 수 있는 “이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발” ~2022.12 뉴럴-심볼릭 모델의 지식 학습 및 추론 기술 기계학습의 다양화에도 불구하고, 심층 신경망의 논리 추론 영역에서의 지식 학습, 추론 처리, 암묵적 지식의 유추, 기억 공간의 한계를 극복할 수 있는 차세대 AI 기술 개발을 목표로 함. 이를 위해 신경망 모델에서 새로운 심볼릭 지식을 추출해서 기존 지식베이스와 통합 및 확장하고, 이를 바탕으로 추론이 가능한 뉴럴-심볼릭 모델 연구 ~2022.12 다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 산업/분야별 특화된 개별 빅데이터 플랫폼 간의 서로 다른 데이터 모델 사용 시 발생되는 데이터 사용 복잡도를 최소화하고 누구나 쉽게 다양한 산업/분야별 빅데이터를 분석/활용할 수 있는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 기술 개발 ~ 2021.12 금융 지식 그래프 구축 및
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다국어 NLP 기술 자연어 처리를 위한 한국어 및 영어 코퍼스 생성, 딥러닝 알고리즘, 딥러닝 모델의 개발과 이를 위한 새로운 형태의 active learning annotator를 개발 ~ 2021.12 자율 능동형 지식 확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 목적성 대화 이해 및 응답을 할 수 있는 챗봇 기술과 자동 분산의 검색 기술을 개발하고 각각 솔루션을 출시 - 사용자와 챗봇 간 대화를 주고받는 기술로 질의응답, 분기, 재질의 등의 업무처리에 활용 - 자연어 이해, 지식 관리, 대화 메모리 관리 등 대화작업 내에서 발생하는 서비스 지원 - 복잡한 업무규칙의 처리가 가능한 5가지 종류의 대화작업 개발(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯) - 대화 작업은 서로 유기적으로 연결되어 있어 여러 대화가 이어지도록 구성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 시나리오를 구성할 수 있음 - 기계학습, 질의 유사도, 텍스트 패턴을 조합한 의도 분류기를 통해 최적화된 지식을 구축 - 자동화된 실시간 분산 색인 및 검색 기술 ~ 2021.04 AI 기반 금융회사의 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 및 서비스 개발 부동산 금융 시장의 트렌드와 부동산 정책의 이슈 등의 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 개발 ~ 2020.12 빅데이터 기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스 기업이 가진 다양한 종류의 데이터를 해석하여 가공하고, 관련 산업 분야의 빅데이터와 지식베이스를 구축한 후, 분석 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘을 추천하여 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기반 AI서비스 플랫폼의 개발 ~ 2020.11 빅데이터품질평가 도구 개발 빅데이터 활용 가치 향상을 위해 빅데이터 특성을 고려한 지표와 평가 방법을 개발하고, 데이터 전처리부터 품질 개선까지의 전 과정을 지원할 수 있는 인공지능 기반의 자동화된 빅데이터 품질 평가도구를 개발 ~ 2019.12 분산환경 인메모리 기술 기반의 복합형 고속 스트림 빅데이터 처리 기술 다양한 데이터 소스로부터 빠르게 생성되는 복합형(정형/반정형/비정형) 고속 스트림 빅데이터의 실시간 관리 및 분석기술(복합형 고속 스트림 빅데이터 플랫폼)개발 ~ 2019.05 음성/음향 분석 기반 상황 판단 솔루션 기술 개발 발화자의 발화 행태, 핵심 자연어, 및 주변 환경 음향으로부터의 정보 추출 및 추론 기술은 발화자의 상황과 의도 판단하기 위한 핵심 기술 및 원천기술임 - 음성·음향을 통해 전달되는 핵심어, 발화 행태, 및 주변 환경음으로부터 내용들을 분석하고 상황 정보들을 추론함으로써 음성·음향 기반 상황추론과 의도 파악의 신기술을 확보할 수 있는 연구개발임 - 대표적인 적용 분야로 매년 끊임없이 발생하는 많은 사건·사고들을 초기에 대응하고 폭주하는 전화 신고와 허위 신고에 대한 접수자의 빠른 상황 판단과 의사결정을 통해 사회적 손실을 최소화할 수 있는 지능화된 원천기술 개발임 - 응답자에게 신고전화의 사실 유무뿐만이 아니라, 실제 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시하여 적응적 대응을 위한 지원이 가능한 기술 개발임 ~ 2018.02 법률 분야 지능정보산업 인프라조성 법률 분야 인공지능 서비스 개발에 필요한 데이터 수집 및 정제와 지식베이스 구축을 통한 지능정보산업 선순환 생태계 구축 - 활용도가 높은 분야의 원천 데이터 확보 및 지식베이스 구축을 통한 공공·민간의 지능정보기술 및 서비스 개발 지원 - 데이터 보유 부처·기관과의 지식베이스 공동 구축·운영을 통하여 지속적인 데이터 갱신 및 자가(Self) 확산 체계 확보 - 정부 R 과제로 추진 중인 인공지능 관련 연구결과들과의 연계를 통한 데이터 및 지식베이스 활용성 극대화 ~ 2017.12 기업용 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 검색, 분석 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터에 제약받지 않고 단일 시스템 환경에서 검색·분석이 가능한 기반기술을 개발하고, 이를 바탕으로 자동화된 개발 및 운영도구를 포함한 기업용 페타스케일(Petascale)
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페타스케일(Petascale)급 정형 및 비정형 빅데이터 검색/분석 SW 개발 - 글로벌 선도 제품 수준의 SW 경쟁력을 갖춘 자동화된 개발 및 운영 도구 - 글로벌 시장 확대를 위한 영어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어를 지원하는 다국어 분석 엔진 - 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 수집 및 분산 파일 시스템 연동 검색 엔진 - 비정형 빅데이터에 대한 주제어(Keyword) / 주제(Topic) 기반 분석 엔진 ~ 2015.04 7. 기타 참고사항 가. 시장 현황 (가) 인공지능(AI) 시장 현황 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다. 특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다. 또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이 높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다. 또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다. (1) 자연어처리 시장 자연어처리(이하 NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야입니다. 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호연결하는 것으로 ‘언어입력’이라고도 합니다. 자연어처리에 대한 연구는 1950년대 디지털 컴퓨터가 발명된 직후부터 시작되었으며, 언어학과 인공지능을 모두 활용합니다. 자연어처리는 머신러닝으로 사람이 입력한 데이터로부터 배우고 일반화하는 시스템을 개발하는 AI의 한 분야였습니다. 최근에는 딥러닝을 통해 대규모 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 방법을 사용하여 기술을 고도화 하고 있습니다. 의료서비스에서 NLP를 활용하여 의료기록을 분석하거나, 법률, 금융계에서 대량의 데이터 내 필요한 정보를 찾고 분석하는과정을 신속하게 진행하는 등 비즈니스 업무에 효율성을 더해주는 방법으로 활용하고 있습니다 [자연어처리 분석단계] 자연어처리에 대한 수요가 다양한 분야에서
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적용되면서 이에 대한 필요성과 중요성이 확산되고 있습니다. 여기에 클라우드 컴퓨팅 기반으로 업무 프로세스가 점차 전환되고, 클라우드 기반의 자연어 처리 솔루션이 빠르게 보급되면서 시장 조성과 성장의 발판이 되고 있습니다. 특히, 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. NLP는 고객 경험 관리, 가상 비서, 소셜 미디어 모니터, 감정 분석, 텍스트 분류 및 요약 등 세분화된 분야에 자연어 처리 기술을 적용하여 경제적으로 의미 있는결과를 낼 것으로 기대됩니다. 오늘날 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르기까지 엄청난 양의 텍스트 및 음성 데이터를 효율적이고 일관적이며 중립적인 방식으로 분석하기 위해서는 자동화가 필수적입니다. 자연어처리 중 검색 산업은 자연어처리 기술을 검색에 도입한 것으로, 자연어 처리 기술을 통해 문맥에 기반하여 단어의 의미를 명확히 하고, 형태학적 변형을 고려하여 문서에 대한 키워드 일치 검색 및 FAQ 검색 효율을 개선할 수 있습니다. 이 중 ‘기업검색시장’은 고객을 기업에 초점을 맞추어, 기업들이 시간을절약하는 데이터 검색을 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시장입니다. 기업 검색 솔루션은 데이터베이스, 이메일, 인트라넷, 데이터 관리 시스템등에서 필요한 데이터 또는 정보를 기업이 이용할 수 있도록합니다. 이러한 솔루션은 비즈니스 효율성을 향상시켜주고, 보안성도 높아 정보에 대한 권한 있는 엑세스를 제공합니다. 인공지능 및 머신러닝 기능과 같은 기술 발전과 접목은 기업 검색 솔루션 시장의 전망을 더욱 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이제는 대기업뿐만 아니라 공공기관에서도 방대한 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 내부 검색 추세가 상당할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 최근 생성형, LLM 등과 함께 정확한 정보 검색에 대한 요구도 증가하고 있습니다. (2) 생성형AI 시장 생성형 AI(Generative AI)란 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어내는 파운데이션(기반)모델을 바탕으로 구동되는 AI입니다. 기존의 데이터 학습을 통해 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 코드 등)를 생성할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 생성형AI는 기존AI와 비교하여 창의적인 결과물을 생성하는 능력을 갖추고 있다는 점에서 차별화됩니다. 대표적인 기술로는 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model), 이미지 생성 모델(Diffusion Model) 등이 있으며, 이를 활용한 다양한 응용 서비스가 빠르게 확산되고 있습니다. 생성형 AI는 대규모 언어모델을 활용하여 보다 자연스럽고 맥락을 고려한 문장을 생성할 수 있으며, 다양한 언어와 도메인에 적용이 가능합니다. 또한 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 동영상 등의 다양한 멀티모달 콘텐츠를 생성하는 기술이 발전하면서 크리에이티브 작업의 자동화가 가능해지고 있습니다. 생성형 AI 초반 시장의 급성장은 하드웨어와 서비스형 인프라(IaaS), 시스템 인프라 소프트웨어(SIS) 등 '인프라 구축'에 대한 집중 투자가 이끌 것으로 보고있습니다. 그러나 생성형 AI 플랫폼과 애플리케이션 소프트웨어는 향후 엄청난 성장률을 기록하며 인프라 분야를 점차 추월할 것이라고 전망됩니다. IT 및 비즈니스 서비스를 포함한 생성 AI 서비스의 성장률도 인프라 지출과 흡사한 규모로 따라붙을 것으로 예측되고있습니다. (3) 챗봇 시장 챗봇(Chat-bot)이란 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션 하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간이 실제 사람과 소통하는 것과 동일한 방식으로 디지털 장치와 상호작용할 수 있게 해주는 AI 기반 프로그램입니다. 챗봇은 AI, 자동화된 규칙, 자연어처리, 머신러닝을 기반으로 하여 데이터를 처리하고, 모든종류의 질문에 대한 응답을 제공합니다. 챗봇은 작업지향적(선언적) 챗봇과, 데이터 기반의 예측형(대화형)챗봇으로 분류됩니다. 구분 특징 작업 지향적 (선언적) 챗봇 - 하나의 기능을 수행하는데 초첨을 맞춘 단일 목적 프로그램 - 사용자
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문의에 대해 자동화된 대화형 응답 생성 - NLP를 사용하기 떄문에 사용자가 대화형 경험을 할 수는 있으나, 챗봇의 기능은 기본적인 응답에 그침 데이터 기반의 예측형(대화형) 챗봇 - 가상비서 또는 디지털 어시스턴트라고 불림 - 개인화된 경험과 정교한 상호작용을 제공 - 맥락을 인지하고, 자연어 이해 및 처리, 머신러닝을 활용해 상시 학습 가능 - 사용자의 선호도나 정보를 지속적으로 습득하여 추천서비스의 기능까지 수행 가능 챗봇의 품질은 개발자가 챗봇에 사용한 AI 및 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 데이터의 품질이 높은상태에서 챗봇이 개발되면 데이터가 챗봇의 동력원과 같은 역할을 하게 됩니다. 그러나, 데이터의 품질이좋지 못한 상태에서는 오히려 챗봇이 데이터로의 접근과 답변을 제한하게 되는 역효과가 발생할 가능성이 있습니다. 인공지능 챗봇은 금융권을 시작으로 의료, 유통, 제조, 교육, 여행, 엔터테인먼트 등의 분야에서 활발히 활용되었습니다. 고객지원, 세일즈, 상품 추천, 예약 및 안내 등의 단순 반복적인 업무는 챗봇으로 대신 처리하고 복잡하고 전문적인 영역은 인력이 투입되는 등 노동생산성과 업무 효율성 향상을 위해 주로 활용되었습니다. 챗봇 시장의 발달은 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민의 삶에 있어 근본적인 변화를 촉발하며 편리함을 제공해 주었고, 더 나아가 최근에는 글, 소설, 논문 작성 등의 작문, 이미지 생성, 디자인, 영상 및음악 편집, 작곡, 지식 관리, 알고리즘 코딩 등 생성형 AI에 기반한 서비스 수요가 발생하여 창작의 작업을 수행하는 새로운 시장이 형성되면서 더욱 다양한 산업에서 인공지능 챗봇 기술의 활용을 가속화하고있습니다. 초기에는 단순한 질의응답을 위한 도구로 시작된 챗봇은 이제 전략적 비즈니스 파트너로, 그리고 소비자와 기업 사이의 중요한 커뮤니케이션 채널로 변모하고있습니다. (나) 빅데이터 시장 빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다. 빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업 혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다. (다) 클라우드 시장 클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다. 클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a
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Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다. 소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다. 플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화된 플랫폼 형태로 공급됩니다. 클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축연구기관 및 대학이나 데이터백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다 [클라우드 컴퓨팅 서비스 종류] 나. 시장 규모 및 전망 (가) 인공지능 산업의 현황 및 전망 (1) 글로벌 시장 동향 글로벌 ICT컨설팅기관 프리시던스리서치(Precedence Research)에 따르면, 2022년 전 세계 AI시장 규모는 1조원을 기록하였으며, 2023년에는 전년 대비 37.7% 성장한 198조원에 이를 것으로 예상되고 연평균성장률(CAGR) 38.1%를 기록하며 2030년에는 1,909조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다 (단위 : 조원) [글로벌 인공지능(ai)시장 규모 및 전망] (2) 국내 시장 동향 글로벌 정보 연구기업 MVI(Market Value Insight)가 발표한 “한국 인공지능(AI) 시장가치” 보고서에 따르면 국내 AI 인공지능 시장은 2022년 2.5조원 시장을 형성하였으며 향후 연평균 25.44%의 성장률을 기록하며 2032년 24.0조원 규모에 이를 전망입니다. 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 혁신이 빠르게 이루어지면서 인공지 시장을 견인할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 생성형 인공지능과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대수요에 의해 인공지능 전체 시장의 견고한 성장세를 유지할 것으로 기대하고 있습니다. (단위 : 조원) [국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망] 가) 자연어처리(NLP) 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향 (단위 : 백만달러) 구분 글로벌 NLP [ 글로벌 NLP 시장 규모 및 전망 ]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing 글로벌 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2025년에 8조 8,190억원으로 추정되며, CAGR 15.73%로 성장하여 2030년에는 15조 4,082억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. NLP 오픈소스 프로젝트들이 NLP 시장 성장 견인에 큰 역할을 할 전망입니다. 자연어 처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있으며 시장 규모로는 BFSI(Banking, financial services and insurance) 부문의 성장이 두드러질 전망입니다. 금융이나 보험 분야는 빠르고 넓은 범위에서 자연어 처리 기술과 기법을 도입하고 있습니다. 고객 유지, 비용 절감, 수익 증가, 규칙과 규정 준수라는 목표 달성에 필요한 정보 검색, 의도 구문 분석, 고객 서비스 및 규정 준수 프로세스 자동화에 자연어 처리가 유용하기 때문입니다. 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. 국내 시장 동향 (단위 : 백만달러) 구분 국내 NLP [ 국내 NLP 시장 규모 및 전망 글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면
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자연어처리(NLP)시장은 ① Language translation NLP(언어 번역 자연어처리), ② Speech-based NLP(음성 기반 자연어처리) ③ The Text-Based NLP(텍스트 기반 자연어처리), 세가지 시장으로 분류되고 있으며, 검색 산업의 경우 명확한 전체 시장 규모를 가늠하기는 쉽지 않으나, 문자 언어를 분석하는 응용프로그램을 다루는 NLP 시장으로 목표시장을 타겟하고 있습니다. 국내 자연어처리(NLP) 시장 규모는 2023년에 5,282억원으로 추정되며, 2030년에는 1조 5,888억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. 나) 챗봇 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향 시장조사 전문 기관인 IMARC 그룹의 ‘전 세계 챗봇 시장 동향과 기회, 예측, 2024년~2032년’ 보고서에따르면, 전 세계 챗봇 시장 규모는 2023년 6.8조원이었으며, 2023년부터 연평균 성장(CAGR) 21.5%로 성장하여 2032년 41.5조원에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 북미 시장은 챗봇 시장의 주요 거점으로 가장 큰 점유율을 차지하고 있는 것으로 파악됩니다 (단위 : 십억원) [글로벌 챗봇 시장 규모] 출처 : IMARC 그룹전 세계 챗봇 시장 동향과 기회예측년 2024년 ~ 2032년 (2) 국내 시장 동향 글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 국내 챗봇 시장의 규모는 CAGR 16%로, 2022년 4,217억원에서 2030년 1조 7,383억원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다 (단위 : 십억원) [국내 챗봇 시장 규모] 다) 생성형AI 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향 그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 12조 1,680억원으로 평가되었으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 35.6%로 성장하여 131조 2,440억원 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 또한, 골드만삭스의 자료에 따르면 향후 10년간 생성형 AI가 7%에 달하는 글로벌 GDP 성장을 이끌고, 3억개에 달하는 일자리에 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 기업용소프트웨어 업체들 대부분은 2024년을 기점으로 제품과 서비스에 생성 AI를 포함할 것으로 예상됩니다 (단위:십억원) [글로벌 생성형ai 시장 규모] 출처 : 그랜드뷰리서치 (2) 국내 시장 동향 글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면 국내 생성형AI 시장은 2023년 1조 320억원에서 2030년 5조1,840억원으로 늘어날 것으로 전망하고 있습니다. (단위: 십억원) 구분 (나) 빅데이터 산업 시장 동향 글로벌 빅데이터 시장 규모는 2022년 192.4조원에서 13.9%씩 성장해 2030년에는 479.2조원에 이를것으로 전망되고 있습니다. (단위 : 조원) [글로벌 빅데이터 시장 규모] (단위:십억원) [국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망] 한국IDC에 따르면 2024년 국내 분석도구를 포함한 빅데이터 시장은 연평균 10.6%의 성장률을 기록하며 2027년까지 3조 9,771억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활동 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 기업 또한 데이터가 비즈니스 인텔리전스의 핵심 전략으로 자리잡으며 더욱 그 중요도가 높아지고 있습니다. 특히 각종 이커머스 및 물류 등 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야 등 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT개발 구축에 대한 수요가 빅데이터 시장의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망하고 있습니다. (다) 클라우드 산업 시장 동향 글로벌 클라우드 시장은 최근 몇 년간 빠른 성장을 보였으며, 향후 지속적인 성장을 전망하고 있습니다. 글로벌 시장조사업체 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research)에 다르면, 2022년 전 세계 클라우드 컴퓨팅 시장 규모는 약4,830억 달러로 평가되었으며, 2030년까지 연평균(CACR) 14.1%로 성장하여 약1조5,540억 달러에 이를 것으로 전망하고 있습니다. 국내 클라우드컴퓨팅 시장 또한
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글로벌에 발맞춰 빠른 성장을 보이고 있습니다. 소프트웨어를 '소유' 하는 시대에서 '구독' 하는 시대로 변하고 있으며, 국내 기업 및 기관들의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형태의 SW 구독 시장은 커져가고 있습니다. IT시장분석 기관인 한국 IDC의‘국내 홀 클라우드 시장 전망 2024-208’보고서에 따르면 2024년 국내 클라우드 시장이 전년 대비 21.9% 성장한 약 14조6,000억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 출처 : 한국 IDC 특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다. 나. 경쟁 현황 (가) 경쟁 현황 [국내 동종업계 타사 현황 ] 당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있습니다. 이를 기반으로 지난 13년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있으며, 국내 대표 인공지능 SW기업으로서 시장을 선도하고 있습니다. 인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난해 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다. 3개년 매출액.jpg [국내 동종업계 3개년 매출액 현황] 3개년 영업이익.jpg [국내 동종업계 3개년 영업이익 현황] (출처 : 전자공시시스템 자료 재편집) [해외 동종업계 타사 현황] 지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 25년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다. 외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다. 해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다. 당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다. 특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다. (나) 경쟁구도 변경 가능성 클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위성을 굳건히 지켜나갈 것 입니다. 다. 신규 사업 (가) AI에이전트 생성 플랫폼 개발 및AI에이전트 시장 당사는 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 'AI 에이전트'를 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 에이전트 시장의 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다. 3.jpg [AI 에이전트] AI에이전트는 에이전트 생성 플랫폼“WISE AGP(Agent Generation Platporm)”을 통해 다양한AI에이전트 시리즈로 공급해나갈 계획입니다. 4.jpg WISE AGP는 필요에 따라 각종 LLM을 쉽게 선택할 수 있는 구조로 설계되어 있어, 도메인 학습을 통해 고객사에 맞게 내재화하고 최적화할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다. 다양한 LLM 모델의 등장과 그로 인해
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향상된 추론기술은 와이즈넛의 RAG를 이용한 답변 생성 능력을 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. AI 에이전트는 RAG와 LLM 기술 수준에 따라 격차가 커질 것으로 예상되고 있으며, 당사는 B2B시장에 가장 최적화된 기술력으로 사업을 준비하고 있습니다. RAG의 경우, 최근 기존 버전대비 ▲전처리 기능 강화 ▲벡터검색모델 정확도 향상 ▲하이브리드 검색 성능 강화 ▲사용자 중심 관리도구 고도화 등 RAG의 핵심 성능을 좌우하는 기능들을 강화한‘WISE iRAG V2’를 출시하며 경쟁력을 강화하고 있습니다. 와이즈넛은 자체 구축한 도메인별 학습 데이터를 이용해 사전학습한 WISE LLM을 보유하고 있습니다. WISE LLM은 도메인 특화 LLM과 파인튜닝한 테스크 특화 LLM 등 다양한 버전으로 구성되어 있으며, 그중 B2B시장에서 수요가 높은70B 및 8B 모델을 중점적으로 공급하고 있습니다. 당사는 고객이 효율적인 비용으로 최적의 성능을 가진 LLM과 최고 수준의 RAG기술을 적용하여 인공지능 전환과 고효율의 비즈니스를 이뤄낼 수 있도록, 기업들이 최소한의 감독하에서 특정 업무를 자동화하고 의사결정 할 수 있는 AI 에이전트를 확대 보급해 나갈 계획입니다. (나) 초거대 인공지능과의 연계 생성형 인공지능(Generative AI)로 대표되는 미국 Open AI사의 ChatGPT로 시작된 초거대 인공지능 언어모델(LLMs)의 이슈가 지속되면서 시장 분위기가 고조됨에 따라, 인공지능 시장 규모의 성장뿐만 아니라 챗봇에 대한 관심과 중요성 또한 다시 집중되고 있습니다. 정부에서도 글로벌 동향에 발맞춰 선도적 경쟁력 확보를 위해 '초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안(23.04)'을 발표하며 2023년도에만 총 3천901억원 규모의 예산 투입에 대한 적극적인 의지를 밝혔습니다. 언어모델의 등장으로 인공지능 기술이 크게 도약하고 있는데, 자연어 이해(Natural Language Unerstanding이하, NLU)가 필요한 기술은 초거대 규모가 아니어도 상용화가 가능한데 비해 생성형(Natural Language Generation 이하, NLG) 기술은 생성문의 품질 이슈로 초거대 규모로 가고 있는 실정입니다. 특히 이슈의 중심에 있는 초거대 언어모델은 ChatGPT, LaMDA, Bard 등 글로벌 테크 기업에서 앞다투어 개발을 하고 있습니다. 당사가 영위하고 있는 챗봇 사업은 이러한 언어모델 중 어떠한 유형을 적용하느냐에 따라 NLU방식의 목적지향형(Task-oriented) AI 챗봇과 NLG방식의 생성형(Generative) AI 챗봇으로 구분 될 수 있습니다. NLG방식의 생성형 AI챗봇은 답변을 선택하는 것이 아닌 새롭게 생성해내는 방식으로, 끊임없이 유기적으로 새로운 답변을 조합 및 생성하기 때문에 자연스럽게 답변하는 영역에서 뛰어남을 보입니다. 그러나 답변이 주어진 데이터 또는 맥락에 근거하지 않은 잘못된 정보이거나 허위 정보를 생성할 수 있는 할루시네이션(Hallucination환각)현상, 콘텐츠 저작권 등의 문제를 갖고 있습니다. 특히, 고객의 내부 데이터 안에서 답변을 해야 하는 상황에서, 행정 문서나 기밀 등에 대한 보안의 어려움, 사용량에 따른 과금 등 다양한 한계가 지적되고 있습니다. 반면, NLU방식의 목적지향형 AI챗봇은 사용자의 질문과 대화의 문맥에 기반해서 의도를 파악하고, 가장 적절한 응답을 선택하는 방식입니다. 사전에 협의를 통해 만들어진 답변을 기반으로 대화를 하기 때문에 응답 내용이 일관적이고 정확성이 높다는 장점이 있습니다. 때문에 본 형식의 챗봇은 공공 행정 업무 및 민원서비스 상담, 병원 예약 및 문진처리, 상품추천, 고객상담서비스 등 매뉴얼에 따라 정확한 정보 기반의 맞춤형 대화 영역에서 전방위적으로 활용되고 있습니다. 당사의 인공지능 챗봇 SW인 'WISE iChat(와이즈 아이챗)은 NLU방식의 목적지향형 AI 챗봇으로 현재 국내 550개 이상의 최다 성공 레퍼런스를 보유하고 있으며, 사업들을 전개하며 쌓아온 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다. 더불어,
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당사는 그간 제공해온 챗봇 형태에 안주하지않고, 생성형AI와의 연계를 통해 다양한 형태의 챗봇 사업을 전개할 수 있는 기술개발을 계속적으로 진행하고 있습니다. 이를 위해 글로벌 IT기업 마이크로소프트(Microsoft, 이하MS)와 함께 MS 클라우드 플랫폼 애저(Azure)위에서 ChatGPT 연계를 통한 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 경량화된 언어모델을 자체 내재화하여 고객사 특성을 반영한 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이처럼 당사는 생성형AI와 오픈언어모델, 경량화된 자체 언어모델 등 인공지능 시장을 선도해나가기 위해 끊임없이 다양한 기술개발 및 연구계획을 수립하고 있습니다. (다) 클라우드 서비스화 글로벌 및 국내 클라우드 서비스 시장 매년 확대 성장확대되고 있습니다. 디지털 전환이 가속화되고, AI 및 데이터 분석 수요가 증가하고, 비용 효율성 및 확장성 강화에 대한 시장의 요구사항이 높아지고 있습니다. 한국IDC에 따르면 2023년 국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장은 전년 대비 20.8% 증가한 4조2,549억원을 기록하고 있으며, 향후5년간 연평균 16.9%의 성장률로 2027년에는 7조6,642억원 규모에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 또한, 정부에서도 2030년까지 기존 정보시스템의 90%를 클라우드 네이티브로 전환하고, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 적용률을 70%까지 높일 계획으로 발표했습니다. 클라우드 도입 촉진을 위해 공공기관 평가에 클라우드 도입 실적을 반영하거나, 민간 클라우드 우선 이용 원칙을 제시하는 등 다양한 정책을 추진하고 있습니다. 또한 클라우드 서비스 보안인증제도(CSAP)를 개선하여 국내외 클라우드 기업 간 경쟁과 협력을 촉진하고 있습니다. 당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력 25년의 AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외 2019년 이후 지속 공급해왔던 서비스형 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)를 시작으로 궁극적으로 전 제품 및 인공지능 소프트웨어 기술의SaaS 전환 노력을 지속하고 있습니다. AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. [클라우드기반 sw시장 확대 전망] 당사는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 최적화된 인공지능 기술과 서비스를 제공하고, 한층 더 높은 고객 가치를 실현함과 동시에 클라우드 서비스 개발 및 운영, 활용을 통해 AI 기술과 솔루션의 성숙도를 높여나갈 계획입니다. 또한 현재 클라우드 서비스에 생성형AI를 연동하여 제공할 수 있도록 연구개발을 지속하고 있습니다. 라. 지식재산권 현황 [ 특허권] 번호 특허번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 주무관청 제0511164호 국내 웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법 정보통신 연구진흥원, 와이즈넛 특허청 국내 날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법 와이즈넛 특허청 국내 토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법 (SIGAR STS2009에서 발표한 PLM 논문) 와이즈넛 특허청 국내 와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법 와이즈넛 특허청 국내 모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법 와이즈넛 특허청 국내 고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법 와이즈넛 특허청 국내 메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터
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텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법 와이즈넛 특허청 국내 어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 정규화된 키워드 가중치에 기반한 연관 키워드 추출 방법 와이즈넛 특허청 국내 어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법 와이즈넛 특허청 국내 음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법 한국과학기술원 트리포스와이즈넛세종대학교파워보이스한양대학교 특허청 국내 고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 온라인 커뮤니티 모니터링 방법 와이즈넛 특허청 국내 딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치 와이즈넛 특허청 국내 채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법 와이즈넛 특허청 국내 태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치 와이즈넛 특허청 국내 대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법 와이즈넛 특허청 국내 유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법 와이즈넛 특허청 국내 언어 판별 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법 와이즈넛 특허청 국내 음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법 와이즈넛 특허청 국내 특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치 와이즈넛 특허청 국내 고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법 와이즈넛 특허청 국내 사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치 와이즈넛 특허청 국내 분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법 와이즈넛 특허청 국내 계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법 와이즈넛 특허청 국내 복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법 와이즈넛 특허청 국내 개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법 와이즈넛 특허청 국내 챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법 와이즈넛 특허청 국내 그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템 와이즈넛 특허청 국내 단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법 와이즈넛 특허청 국내 지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치
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및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법 와이즈넛 특허청 국내 날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법 와이즈넛 특허청 국내 언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법 와이즈넛 특허청 국내 검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 와이즈넛 특허청 국내 스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법 와이즈넛 특허청 국내 데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법 와이즈넛 특허청 국내 분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템 와이즈넛 특허청 국내 필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법 와이즈넛 특허청 국내 챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법 와이즈넛 특허청 국내 인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법 와이즈넛 특허청 국내 동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템 와이즈넛 특허청 국내 인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법 와이즈넛 특허청 국내 감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법 와이즈넛 특허청 국내 사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템 와이즈넛 특허청 국내 데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템 와이즈넛 특허청 국내 주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법 와이즈넛 특허청 국내 순서형 로지스틱 회귀 분석 기반의 침수 피해예측 분석 장치 와이즈넛 특허청 일본 텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법 와이즈넛 특허청 일본 어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법 와이즈넛 특허청 [ 컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권 ] 번호 내용 권리자 등록일 출원국 와이즈넛 대한민국 WISE CIMS 와이즈넛 대한민국 시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램 와이즈넛 대한민국 주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler 와이즈넛 대한민국 와이즈 아이에프 v1.0 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 (와이즈 스트림) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이챗 v2.0) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이데스크 v1.0) 와이즈넛 대한민국 WISE Data Post Processor (와이즈 데이터 후처리기) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 데이터 이관기) 와이즈넛 대한민국 WISE OPEN API CRAWLER (와이즈 오픈 API 수집기) 와이즈넛 대한민국 (케이엠에이 블랙 V1) 와이즈넛 대한민국 텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램 와이즈넛 대한민국 텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램 와이즈넛 대한민국 날씨컨설팅 웨더봇 와이즈넛 대한민국 금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기 와이즈넛 대한민국 (와이즈 아이챗 V3) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 텍스트마이너 V3) 와이즈넛 대한민국 병영생활 안내챗봇 와이즈넛 대한민국 장병 인재추천 와이즈넛 대한민국 이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러) 와이즈넛 대한민국 크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우) 와이즈넛 대한민국 지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러) 와이즈넛 대한민국 ALLECTOR(올렉터) 와이즈넛 대한민국 (와이즈 클래시파이어 V2) 와이즈넛 대한민국 WISE NER (와이즈 엔이알) 와이즈넛 대한민국 와이즈 아이챗 와이즈넛 대한민국 와이즈 파이낸스 와이즈넛 대한민국 와이즈넛
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대한민국 와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler) 와이즈넛 대한민국 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 생활안전 상황 판단 의사결정 시스템 (Life safety Situation Decision Making System) 와이즈넛 대한민국 AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램 와이즈넛 대한민국 로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 데이터 워크플로우 저작도구 와이즈넛 대한민국 데이터 수집/처리/저장 도구 와이즈넛 대한민국 트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0) 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0 와이즈넛 대한민국 직무 추천 모듈 V1.0.0 와이즈넛 대한민국 빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램 와이즈넛 대한민국 인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램 와이즈넛 대한민국 머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool) 와이즈넛 대한민국 인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector) 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 장애인 직무 추천 프로그램 와이즈넛 대한민국 장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0 와이즈넛 대한민국 멀티모달 융합검색 프로그램 와이즈넛 대한민국 데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램 와이즈넛 대한민국 MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0) 와이즈넛 대한민국 MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0) 와이즈넛 대한민국 데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program) 와이즈넛 대한민국 장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램 V2 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 ML(엠엘) 모델 서빙 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0(ML Model Serving Platform API Program v1.0) 와이즈넛 대한민국 다크데이터를 위한 장면 분리기 v1.0 (SmartScene Splitter for darkdata v1.0) 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 검색 모델 추가학습 모듈 v1.0 와이즈넛 대한민국 MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.1(MLOps Platform API Program v1.1) 와이즈넛 대한민국 RAG(검색증강생성) 모델 자동 평가 모듈 v1.0 (RAG Auto Evaluator v1.0) 와이즈넛 대한민국 프롬프트 엔지니어링 모듈 v1.0 (Prompt Engineering Module v1.0) 와이즈넛 대한민국 RAG(검색 증강 생성) 구성 요소 관리도구 v1.0 (RAG Component Management Tool v1.0) 와이즈넛 대한민국 RAG(검색 증강 생성) 엔진 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (RAG Engine API Program v1.0) 와이즈넛 대한민국 RAG(검색 증강 생성) 자동 태스크 처리 챗 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (RAG Auto Task Processing Chat API Program v1.0) 와이즈넛 대한민국 와이즈넛 대한민국 [ 상표권 ] 번호 상표명 권리자 출원일 등록일 주무관청 와이즈넛 2000년 02월 09일 2001년 12월 28일 대한민국 특허청 와이즈넛 와이즈넛 2000년 02월 09일 2001년 10월 30일 대한민국 특허청 와이즈넛 2000년 02월 09일
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2001년 10월 30일 대한민국 특허청 와이즈넛 2000년 02월 15일 2001년 06월 07일 대한민국 특허청 와이즈넛 2001년 02월 24일 2003년 01월 16일 대한민국 특허청 WISEBRIEF 와이즈넛 2001년 07월 13일 2003년 01월 09일 대한민국 특허청 WISEBRIEF 와이즈넛 2001년 07월 13일 2003년 01월 09일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2004년 09월 07일 대한민국 특허청 WISECIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2004년 09월 07일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2005년 04월 19일 대한민국 특허청 CIMS 와이즈넛 2003년 05월 21일 2005년 04월 19일 대한민국 특허청 WISE IF 와이즈넛 2003년 05월 21일 2011년 06월 03일 대한민국 특허청 와이즈넛 2003년 05월 21일 2011년 06월 03일 대한민국 특허청 WISENUT 와이즈넛 2011년 06월 07일 2013년 02월 07일 대한민국 특허청 W WISEnut 와이즈넛 2000년 02월 15일 2001년 06월 07일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 04월 16일 2004년 03월 21일 대한민국 특허청 WISE LinK 와이즈넛 2013년 07월 11일 2014년 06월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 07월 11일 2014년 06월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 12월 18일 2014년 12월 23일 대한민국 특허청 와이즈넛 2013년 12월 18일 2014년 12월 24일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 WISE VOT 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 02월 24일 2016년 10월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 12월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 WISE BOT 와이즈넛 2016년 12월 06일 2017년 09월 18일 대한민국 특허청 와이즈넛 2017년 05월 12일 2020년 02월 04일 대한민국 특허청 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 현명한 앤써니 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 현명한 앤써니 와이즈넛 2019년 03월 22일 2020년 04월 02일 대한민국 특허청 W.I.F 와이즈넛 2011년 03월 15일 2011년 08월 26일 일본 특허청 와이즈넛 2014년 08월 29일 2015년 01월 09일 일본 특허청 와이즈넛 2020년 07월 29일 2022년 04월 21일 대한민국 특허청 WISE iRAG 와이즈넛 2024년04월29일 2034년04월29일 대한민국 특허청 와이즈넛 2024년05월07일 2034년05월07일 대한민국 특허청 와이즈넛 2024년05월07일 2034년05월07일 대한민국 특허청 [ 인증실적 ] 번호 구분 소프트웨어명칭 인증일 인증기관 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급
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한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 GS인증 1등급 한국정보통신기술협회 SP인증 2등급 소프트웨어프로세스 품질인증 한국소프트웨어진흥원 클라우드 서비스 보안인증 현명한앤써니(SaaS) 한국인터넷진흥원 클라우드서비스보안인증(재) 현명한앤써니(SaaS) 한국인터넷진흥원 세계일류상품인증 (차세대세계일류상품) 산업통상자원부 직무발명보상우수기업 인증 특허청 직무발명보상우수기업 인증(재) 특허청 직무발명보상우수기업 인증(재) 특허청 직무발명보상우수기업 인증(재) 특허청 경기도 유망중소기업 인증 경기도 경기도 유망중소기업 인증(재) 경기도 가족친화인증 여성가족부
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의 사항 본 자료는 미래에 대한 예측정보를 포함하고 있습니다. 이는 과거가 아닌 미래의 사건과 관계된 것으로 회사의 향후 예상되는 경영현황 및 재무실적을 의미합니다. 예측정보는 그 성격상 불확실한 사건들을 언급하는데, 이러한 불확실성으로 인해 회사의 실제 미래실적은 '예측정보'에 명시적 또는 묵시적으로 포함된 내용과 중대한 차이가 있을 수 있음을 양지하시기 바랍니다. 당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 2. 경영진단의 개요 회사의 경영에 대한 전반적인 사항을 파악하기 위하여 장부와 관계서류를 열람하고 재무제표 및 부속명세서에 대하여도 면밀히 검토하였습니다. 경영활동에 중대한 영향을 미칠 수 있는 사항에 대하여는 그 내용을 면밀히 검토하는 등 적정한 방법으로 회사경영에 대한 내용을 진단하였습니다. 와이즈넛은 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이는 13년간 영업이익 흑자 경영으로 이어져 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다. 와이즈넛은 인공지능 기술 기반 챗봇과 비정형 빅데이터 검색/분석/수집 분야 국내 최다 사업을 수행한 대표 1위 기업입니다. 다년간 축적된 기술력과 사업노하우, 고도의 전략적 경영능력을 바탕으로 수익성 중심의 사업 전개와 질적 성장에 집중하여 온 결과, 2024년에는 동종업계 여러 경쟁사들의 저성장과 적자 실현 대비 상대적 우위를 유지하며, 매출 349억원, 영업이익 17억원을 달성하였습니다. 3. 재무상태 및 영업실적(연결기준) 가. 재무상태 요약 연결재무상태표 (단위 : 원) 과 목 제25기 제24기 증감 증감율 자산
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II. 비지배지분 자본총계 자본과부채총계 [자산]당기 자산은 전기 대비 4.61% 증가한 580억으로 영업이익에 의한 현금성 자산의 증가가 그 주요 원인 입니다.[부채] 매입 채무등을 포함한 유동부채가 1억원 가량 감소하였으며, 장기종업원 급여부채등 비유동 부채가 0.3억원 가량 증가하여, 당사의 부채는 전기와 비슷한 수준인 66.1억 수준입니다.[자본]당기 자본은 513.5억원으로 전기 대비 5.36% 증가하였습니다. 임직원의 주식매수선택권 행사로 자본금, 자본잉여금등이 4억원증가, 당기순이익 30.5억이 발생이 주요원인 입니다. 나. 영업실적 1)요약 연결손익계산서 (단위 : 원) 과 목 제25기 제24기 증감 증감율 매출액 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익 영업외손익 법인세비용차감전순이익(손실) 법인세비용 당기순이익(손실) 2)사업부문별 매출 (단위 : 원) 사업부문 제25기매출액 제24기 매출액 증감 증감율 인공지능(AI) 검색(Search) 빅데이터(Big Data) 서비스(Service) 유지보수 기타 합 계 당기 매출액은 349.2억, 영업이익은 17억, 당기순이익은 30.5억입니다. 매출원가는 189억 원으로, 전년 대비 11억 원 증가하여 6.2% 상승했습니다. 이러한 매출원가의 증가는 생성형AI 시장 본격적인 개화를 대비하여 사업수행능력의 확보 유지에 따른 비용 증가 때문입니다. 이러한 비용은 향후 생성형 사업 수행시 효율성을 높이고 시장 대응력을 강화하는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다. 다. 신규사업 및 중단사업 당사의 신규사업에 관한 사항은 내용>을 참고하시기 바랍니다. 4. 유동성 현황 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다. (단위 : 원) 구분 제25기 제24기 증감 현금및현금성자산 단기금융상품 당기손익-공정가치금융자산(유동) 소 계 당기말 현재 당사의 유동성은 양호한 수준이며, 여유자금을 단기, 중기 및 장기운영자금으로 구분하여 자금운용을 하고 있습니다. 5. 부외거래 당사는 사업보고서 제출일 향후 재무제표에 중대한 영향을 줄만한 채무보증, 특정거래에 관한 우발채무 등의 부외거래가 없습니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 가. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 "중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항"은 첨부하는 감사보고서를 참고하시기 바랍니다. 나. 환경 및 종업원 등에 관한 사항(1) 환경에 관한 사항 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. (2) 종업원에 관한 사항 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 법규상의 규제에 관한 사항 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 파생상품 및 위험관리정책에 관한 사항 당사는 사업보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 □ 자이에스앤디 연결회사는 첨단공장, 인터넷데이터센터(IDC), 연구시설 및 오피스, 화공플랜트 등을 시공하는 '건축사업부문', 중·소규모 자체개발사업, 외주시공, 소규모재건축, 가로주택정비사업 등의 '주택개발사업부문', 스마트홈, 아파트 AS, Xi옵션 판매, 환기형공기청정기 Sys Clein 제조 및 판매, 부동산 임대운영, 시설관리, 인프라 운영관리 등의 'Home Solution 사업부문'의 3개 부문으로 구성되어 있으며, 제25기말 현재 별도기준 5,306억원, 연결기준 15,782억원의 매출을 달성하였습니다. 각 사업부문별 주요 제품은 다음과 같습니다. 사업부문 주요사업내용 건축사업 클린룸 조성, 첨단공장, 인터넷데이터센터(IDC), 석유화학 플랜트사업 등 시공 주택사업 아파트, 오피스텔, 주상복합 등 건축물 시공 분양(부동산 개발 및 공급) 스마트 홈 시스템(IoT, 홈네트워크 시스템) 전문직별 공사업(통신공사업 등) 시설물유지관리 등(AS, 아파트 입주관리, 고객센터, 기타) 환기형공기청정기 'Sys Clein' 제조, 판매 및 설치Xi 옵션(시스템 에어컨 등 빌트인가전) 판매 및 설치부동산 임대(부동산 임대관리) 부동산 관리업(주거용, 비주거용 부동산관리 등) 민간투자사업(BTO/BTL) 관리 용역 가. 건축 사업부문 (1) 건축사업건축사업 분야는 첨단산업 생산 및 연구시설, 오피스 등의 건축물을 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 특히 액정 디스플레이 제조 클린룸 조성과 전기차 및 IT기기용 배터리 공장, 가전제품 생산을 위한 첨단공장 건설에 특화되어 있으며, 인터넷데이터센터(IDC) 건설 분야에서도 경험과 기술력을 축적하고 있습니다.회사가 영위하는 건축사업은 기술의 발전에 민감하게 반응하는 특징을 가지고 있으며, IT 및 친환경 등 기타 산업과의 연관성이 큰 분야입니다.최근 첨단산업을 중심으로 생산시설 투자가 증가함에 따라 주력하고 있는 건축분야에서의 성장을 기대하고 있습니다.(2) 플랜트사업플랜트 산업은 석유화학플랜트를 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 플랜트는 EPC(Engineering, Procurement, Construction) 방식으로 프로젝트가 수행되고 발주처의 요구사항을 충족시켜야 하기 때문에 고도의 기술력 뿐만 아니라 광범위한 지식서비스를 필요로 합니다.최근에는 ESG 경영의 중요성이 대두되면서 발주처의 친환경/재생 제품의 연구개발이 본격화되고 있어 기존 역량을 바탕으로 해당 분야로의 사업영역 확장을 기대하고 있습니다. 제25기말 현재 건축사업부문의 매출액은 10,476억원으로 전체 매출의 66.4%를 차지합니다. 나. 주택사업부문 주택사업부문은 생활의 기본인 주거시설을 공급하는 사업분야이며, 대부분의 주택사업을 영위하는 기업들은 토지확보, 분양, 시공까지의 업무를 주로 하고 있습니다. 주택사업부문은 경기동향, 시중 유동성 및 고객의 니즈에 민감하게 반응합니다. 주택사업부문은 직접 토지를 매입하여 시행과 시공을 병행하는 개발형 주택사업과, 주택조합, 시행사 등 발주처의 요구에 따라 시공하여 공급하는 도급공사로 구분되며,당사의 경우 대규모 정비사업보다는 500세대 미만의 도심 소규모 재건축, 가로주택 정비사업 및 중소규모 단지 개발 자체사업에 회사 역량을 집중하고 있습니다.주택사업부문은 타 산업에 비해 가치창출, 고용유발 등 경기부양 효과가 크기 때문에 침체된 경기를 활성화하는 견인차 역할을 담당하고 있으며, IT, 친환경 등 기타산업과의 연관성이 매우 큰 산업적 특징을 지니고 있습니다. 제25기말 현재 주택사업부문의 매출액은 2,473억원으로 전체 매출의 15.7%를 차지합니다. 다. Home Solution 사업부문 업 Home Improvement 산업은 아파트 입주민들을 대상으로 삶의 질을 향상시키고, 생활 편의를 제공하는 부가가치서비스 사업으로 당사는 i) 스마트 홈 시스템 제조 및 판매, ii) 준공 건축물에 대한 A/S 등 사후관리 서비스 제공 iii) 환기형공기청정기 'Sys Clein'과 시스템 에어컨 등 빌트인가전을
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판매하고 있습니다.국내 스마트홈 시장을 포함한 빌트인가전 시장은 소비자들이 삷의 질 향상, 생활 편의성 향상 및 안전에 대한 중요성이 점차로 부각됨에 따라 편리하면서도 안전하고, 즐거움이 있는 세련된 주거 환경에 대한 욕구가 강해지고 있어 관련시장은 지속적으로 성장하고 있습니다.(2) 부동산 운영 사업부동산운영 사업은 부동산업을 기반으로 하는 서비스 산업이며, 표준산업분류표 상 부동산 관리업(FM, Facility Management) 및 부동산 임대업(Leasing Management)으로 크게 구분할 수 있으며, 2000년 이후 지속적인 성장세를 보이고 있습니다. 현재 부동산 임대, 개발 및 공급, 관리 등 부동산 관련 사업이 확대됨에 따라 부동산 관련 서비스에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있는 반면, 부동산 중개업, 관리업 등 후방 밸류체인 사업을 영위하는 회사의 경우 영세, 군소 업체가 대부분이며, 관련 규제 등으로 One-Stop 서비스가 활성화 되어 있지 않아 수요자들의 불편을 초래하고 있는 실정입니다. 이에 따라, 금융과 실물에 대한 역량, 사업 전반에 대한 관리 및 기획 능력을 갖춘 부동산 임대관리(LM), 부동산 시설관리(FM), 부동산재산관리(PM), 자산관리(AM) 등 전반적인 부동산 관련 서비스를 제공하는 부동산종합서비스회사 도입의 필요성이 점차 확대되고 있으며, 당사는 시장상황에 부합하는 서비스를 개발하여 시장을 선도해 나갈 수 있도록 노력하고 있습니다. 제25기말 현재 Home Solution사업부문의 매출액은 2,833억원으로 전체 매출의 18.0%를 차지합니다. □ 자이씨앤에이 당사는 건축사업과 플랜트사업을 핵심으로 하고 있으며, 제4기 현재 1,047,561백만원의 연결기준 매출을 달성하였습니다. 사업에 대한 주요 내용은 다음과 같습니다. 1) 건축사업 건축사업 분야는 첨단산업 생산 및 연구시설, 오피스 등의 건축물을 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 특히, 액정 디스플레이 제조 클린룸 조성과 전기차 및 IT기기용 배터리 공장, 가전 제품 생산을 위한 첨단공장에 특화되어 있으며 인터넷 데이터센터(IDC) 건설 분야에서도 경험과 기술력을 축적하고 있습니다. 당사가 영위하는 건축사업은 기술의 발전에 민감하게 반응하는 특징을 가지고 있으며, IT 및 친환경 등 기타 산업과의 연관성이 큰 분야입니다. 최근 첨단산업을 중심으로 생산시설투자가 증가함에 따라 주력하고 있는 건축분야에서의 성장을 기대하고 있습니다. 제4기 건축사업으로 달성한 연결기준 매출액은 954,706 백만원으로 전체 매출의 91%를 차지합니다. 2) 플랜트사업 플랜트 산업은 석유화학플랜트를 중심으로 사업을 전개하고 있습니다. 플랜트는 EPC(Engineering, Procurement, Construction)방식으로 프로젝트가 수행되고 발주처의 요구사항을 충족시켜야 하기 때문에 고도의 기술력 뿐만 아니라 광범위한 지식서비스가 요구됩니다. 최근에는 ESG 경영의 중요성이 대두되면서 발주처의 친환경/재생 제품 연구개발이 본격화되고 있어, 기존 역량을 바탕으로 해당 분야로의 사업영역 확장을 기대하고 있습니다. 제4기에 플랜트사업으로 달성한 연결기준 매출액은 92,855 백만원으로 전체 매출의 9%를 차지합니다. 2. 주요 제품 및 서비스 □ 자이에스앤디 가. 주요 재화 및 용역 매출 내역 (단위 : 백만원) 사업부문 주요 생산 및 판매제품 유형 주요고객 매출액 비율(%) 건축사업 클린룸 조성, 첨단공장, 인터넷데이터센터(IDC),석유화학 플랜트사업 등 엘지디스플레이(주)(주)엘지화학 등 주택사업 아파트, 오피스텔, 주상복합 등 건축물 시공분양(부동산 개발 및 공급) 경주건설(주) 등 스마트 홈 시스템(IoT, 홈네트워크 시스템) 전문직별 공사업(통신공사업 등) 시설물유지관리 등(AS, 아파트 입주관리, 고객센터, 기타)환기형공기청정기 'Sys Clein' 제조, 판매 및 설치Xi 옵션(시스템 에어컨 등 빌트인가전) 판매 및 설치부동산 임대(부동산 임대관리) 부동산 관리업(주거용, 비주거용 부동산관리 등)
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민간투자사업(BTO/BTL) 관리 용역 GS건설(주) 등 제이영동고속도로(주),엠파크시설관리(주) 등 소계 연결조정효과 합계 자세한 사항은 '4. 매출현황 및 수주상황'을 참조하시기 바랍니다. 건축사업에는 연결조정금액이 포함되어 있습니다. 나. 주요제품의 가격변동추이 공시대상기간중 해당 사업부문의 수익성에 중요한 영향을 미치는 제품 또는 서비스의 판매가격에 변동이 있었던 적은 없습니다. □ 자이씨앤에이가. 주요 재화 및 용역 매출 내역 (단위 : 백만원) 사업부문 주요 재화 및 용역 매출액 비율(%) 자이씨앤에이( 주) 용역매출 건설형매출 건설형매출 기타매출 건설형매출 건설형매출 건설형매출 소계 연결조정효과 합계 자세한 사항은 '4. 매출현황 및 수주상황'을 참조하시기 바랍니다. 나. 주요제품의 가격변동추이 공시대상기간중 해당 사업부문의 수익성에 중요한 영향을 미치는 제품 또는 서비스의 판매가격에 변동이 있었던 적은 없습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료에 관한 사항 □ 자이에스앤디 (1) 주요 원재료 매입 현황 (단위 : 백만원) 구 분 매입액 비율(%) 단가(원) 주요 매입처 비 고 건축 철근 911,000원/톤 대한제강㈜ 레미콘 금성네트㈜, ㈜한덕 등 토건기타 ㈜포스코인터내셔널, ㈜대륭 등 플랜트기자재 ㈜대창강업, ㈜동헌기업 등 소계 주택 철근 911,000원/톤 ㈜한국특강, 동국제강㈜ 등 레미콘 (주)삼표산업 등 기타 소계 정보통신 피타입 등 월패드 등 옵션 등 엘지전자 등 에어컨 등 휴게소 소계 합 계 ※ 투입원가 기준으로 작성하였습니다. (2) 주요 원자재 가격변동 추이 구 분 제25기 제24기 제23기 비 고 철근 911,000원/톤 935,000원/톤 957,000원/톤 HD 10MM 레미콘 수도권(25-240-15) □ 자이씨앤에이 1) 주요 원재료 매입현황 (단위 : 백만원) 구 분 매입액 비율(%) 단가(원) 주요 매입처 비 고 철근 911,000원/톤 대한제강㈜ 레미콘 금성네트㈜, ㈜한덕 등 토건기타 엘에스전선 주식회사 등 플랜트기자재 ㈜대창강업, ㈜동헌기업 등 합 계 (2) 주요 원자재 가격변동 추이 (단위 : 백만원) 구 분 제4기 제3기 제2기 비 고 철근 911,000원/톤 935,000원/톤 957,000원/톤 HD 10MM 레미콘 수도권(25-240-15) -철근 : 고철스크랩가는 '24년도 1분기를 고점으로 지속적인 하락세를 보였으나, 10월 산업용 전기료 인상 및 제강사 가격 인상 정책으로 연말 철근가는 소폭 반등하였습니다. 제강사들의 감산 정책 지속 및 고철스크랩 가격 반등에 따라 '25년 1분기 철근 가격은 강보합이 예상됩니다. -레미콘 : '24년 상반기 전국 권역별 레미콘 가격이 상승하였고, 현재까지 동일 단가 유지 중에 있습니다. 연 중 레미콘 믹서트럭 운반비 상승하였으며, 연말 주요권역(서울/부산) 레미콘사들의 가격인상 요청이 있으나, 레미콘 수요 감소에 따라 '25년 1분기는 가격 보합이 예상됩니다. 나. 설비에 관한 사항□ 자이에스앤디 (별도 기준)(1) 생산능력, 생산실적, 가동률당사는 고정된 생산설비를 이용하여 반복적인 생산활동을 통해 산출물을 물적 형태로 생산하지 않으며, 주요사업 중 건축사업, 주택사업, Home Solution사업은 수주산업이며, 부동산 운영 중 부동산의 시설 및 임대관리, 민간투자사업(BTO/BTL) 관리 용역 등 부동산 관련 서비스 및 용역을 제공하고 있으므로 '생산'의 개념이 적용되지 않아, 생산능력 및 생산실적 및 가동율의 산출이 어려우므로 기재를 생략합니다.(2) 생산설비의 현황 (단위 : 백만원) 구분 자산별 소재지 기초가액 당기증감 당기상각 대체 환산차이 연결범위변동 기말가액 증가 감소 생산설비(유형자산) 구축물 중구 外 기계장치 중구 外 건설장비 중구 外 차량운반구 중구 外 공구와기구 중구 外 비품 중구 外 기타유형자산 중구 外 소계 생산설비(투자부동산) 투자부동산 서울 서초구 투자부동산 서울 강북구 투자부동산 서울 중랑구 투자부동산 서울 성북구 투자부동산 서울 송파구 소계 □ 자이씨앤에이(별도 기준) (1)
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당기말 및 전기말 현재 유형자산 장부가액 구성내역은 다음과 같습니다. (당기말) (단위:백만원) 계정과목 공구와기구 비품 합계 취득원가 감가상각누계액 장부가액 ※ 별도 재무제표 기준입니다. (전기말) (단위:백만원) 계정과목 공구와기구 비품 합계 취득원가 감가상각누계액 장부가액 ※ 별도 재무제표 기준입니다.(2) 당기와 전기 중 장부가액의 변동내역은 다음과 같습니다. (당기) (단위: 백만원) 계정과목 공구와기구 비품 합계 기초금액 취득액 처분 대체 감가상각비 기타증감(*) 기말금액 ※ 별도 재무제표 기준입니다. (전기) (단위: 백만원) 계정과목 공구와기구 비품 합계 기초금액 취득액 처분 감가상각비 기타증감 기말금액 ※ 별도 재무제표 기준입니다. 다. 설비의 신설 매입계획 등 - 해당사항 없음. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출현황 □ 자이에스앤디 (단위 : 백만원) 구분 사업부문 매출유형 제25기 제24기 제23기 금액 비율(%) 금액 비율(%) 금액 비율(%) 국내 건축 공사 등 주택사업부문 공사 Home Solution 사업부문 공사 소계 해외 건축 공사 등 소계 합 계 2022년 3월 자이씨앤에이(주) 인수로 건축 사업부문을 추가하여 작성하였으며, 2022년 3월 1일부터 연결실적에 반영하였습니다. 해외 부문은 자이씨앤에이(주) 수출부문과 및 해외법인에서 발생한 매출을 합산하여 기재하였습니다. □ 자이씨앤에이 (단위 : 백만원) 구분 제4기 제3기 제2기 사업부문 매출유형 품목 (주)자이씨앤에이 용역매출 등 건설형매출 등 수출 내수 계 용역매출 등 건설형매출 등 수출 내수 계 용역매출 등 건설형매출 등 수출 내수 계 용역매출 등 건설형매출 등 수출 내수 계 용역매출 건설형매출 수출 내수 계 소계 수출 내수 합계 연결조정효과 총계 ※ 수출/내수 구분은 각 현지법인을 기준으로 작성하였습니다. 나. 영업조직 및 수주전략 □ 자이에스앤디(별도기준) 당사는 각 사업부문별 별도의 영업조직을 운영하고 있습니다. 구분 부 서 명 주택사업부문 주택영업1팀, 주택영업2팀, 주택영업3팀 Home Solution 사업부문 HI기술지원팀, HI사업1팀, HI사업2팀, CS수행지원팀, FM운영1팀, FM운영2팀, 인프라운영사업팀 (1) 주택사업부문대규모 단지 중심의 기존 건설시장과는 차별화된 수익성 및 분양성이 확보된 '중소규모 부동산 시장'을 Target Market으로 분류하여 시장을 공략하는 한편, 소규모 재건축, 재개발, 도시형생활주택사업, 가로주택정비사업 등에 적극 참여하여 시장을 선도하는 Leading Company로 거듭나고자 합니다.(2) Home Solution 사업부문[스마트 홈]스마트홈 사업의 경우 IoT 솔루션, 모바일 기반의 스마트홈 솔루션, 에너지 관리 솔루션 등 5세대 스마트홈 시장을 선점하기 위하여 지속적인 투자와 연구개발을 진행하고 있습니다.[옵션/환기형 공기청정기 'Sys Clein'] - 철저한 사전 마케팅을 통한 제품 홍보 확대- 옵션 상품 다양화 및 아파트 면적별 선호 품목 조사를 통한 적정 가격 제시- 시공 품질 향상 [FM/LM/PM]- 발주정보 사전 수집을 통한 신규사업장 사업참여 확대- 업력, 우수한 재무구조, 특화 서비스 개발 등 제안능력 강화- 관리 서비스 품질 유지, 원가절감 및 특화서비스 제공 등을 통한 재수주율 제고[BTO/BTL]- 사전입찰 정보 수집 및 사업 아이템 발굴 - 경쟁력 확보한 협력사 발굴 및 컨소시엄 구성을 통한 수주경쟁력 강화 □ 자이씨앤에이(별도기준) 구 분 부서명 건축 영업 1팀, 영업 2팀 플랜트 영업 3팀 (1) 건축사업 - 클린룸 : 당사는 클린룸 내부 시설 구축에 대한 설계를 직접 수행함으로써 설계/시공 통합 수행을 통한 고객 가치 제공에 최적화하여 사업을 수행 중입니다. 건설 경쟁력 지속 강화를 통해 당사의 주력사업으로 비중을 지속 높여갈 예정입니다. - 배터리공장 : 클린룸 생산시설과 더불어 당사의 주력 사업으로 추진하고 있습니다. 고객사의 수주잔고 지속 증가에 따라 국내 및 해외 건설 투자를 지속 확대할 것으로 예상되는 만큼 지속적으로 사업