chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다. 최종 비교기업 3개사의 사업 및 재무 현황은 다음과 같습니다. 1) (주)한글과컴퓨터 ㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년에 설립되어 오피스SW 및 솔루션 개발 및 판매를 영위하고 있으며, 주요 제품은 한글과 컴퓨터 워드 프로세서인 '한글'입니다. 한글은 한국어를 사용할 수 있는 최적화된 문서 작성 프로그램으로, 출시 이후 한국 시장에서 큰 인기를 끌며 표준 워드 프로세서로 자리 잡았습니다. 한글과컴퓨터는 이후에도 다양한 오피스 소프트웨어 솔루션, 클라우드 서비스, 전자문서 관리 시스템 등을 개발하여, 개인 및 기업 고객들에게 포괄적인 IT 해결책을 제공하고 있습니다. 실시간 동시 협업 및 클라우드 스토리지 적용을 통한 문서 공유가 가능한 '한컴오피스 2014', 한컴오피스 하나만으로 다른 오피스SW에서 작성된 문서까지 편집하고, 원하는 장소에서 자유롭게 업무를 보고, 작성된 문서를 세계 각국의 언어로 번역할 수 있는 기능이 탑재된 '한컴오피스 네오', 그리고 인공지능 기능이 대거 적용되며 대화형 지식검색, 챗봇을 이용한 기능 호출, 음성인식을 통한 글자 입력이 가능하게 된 '한컴오피스 2018'의 출시를 비롯하여, 2019년 10월 인공지능, 클라우드, 블록체인 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 문서 생산성과 편의성을 향상한 '한컴오피스 2020'을 출시, 2021년10월, 개방형 문서표준이자 머신리더블한 문서형식인 HWPX의 이점을 활용한 기능이 추가된 한컴오피스 2022버전을 선보이고 2023년 사용자의 손쉬운 문서 검색과 관리를 위한 메타 태그(Meta Tag)삽입 기능을 확대한 '한컴오피스 2024' 버전을 출시하였습니다. 또한 한글과컴퓨터는 2022년 9월, 클라우드 환경의 확산과 SaaS 수요증가에 발맞춰 구독형 확장서비스인 "한컴독스"를 출시하였습니다. "한컴독스"는 PC버전(온프레미스, On-premise)뿐 아니라 언제 어디서나 사용 가능한 클라우드SaaS형 구독서비스로서 온라인-오프라인-모바일 기기의 경계를 넘는 업무환경을 제공하고 있습니다. 동시에 한글과컴퓨터는 SW외에도 제조, 기타, 금융 사업부문을 운영하고 있습니다. 제조 사업부문의 경우 '한컴라이프케어'를 통해 보호복, 호흡기, 마스크 등 개인보호장비(PPE) 분야를 주요사업군으로 집중하며, 공기호흡기 등 안전장비 분야에서 공고한 입지를 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 한컴라이프케어의 지분 36.13%를 보유한 최대주주입니다. 기타 분야의 경우 '유디엠'을 통해 마케팅 및 브랜드 육성 사업을 진행하고 있습니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 맞춤형 마케팅 대행 서비스를 제공하고, 성장 잠재력이 높은 브랜드사에 투자하고 있습니다. 유디엠은 테르스(체모 케어 종합 브랜드), 탈로(화장품, 뷰티 브랜드)에 투자하였습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 유디엠을 지배하고 있는 유디엠홀딩스 유한회사의 지분 48.26%를 보유하고, 동사에 대한 지배력을 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터의 주요 제품 및 서비스 현황은 다음과 같습니다. (단위 : 백만원) 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 주요 제품 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 SW 문서기반 서비스 및 SW (설치형, 클라우드 SaaS, SDK, 서비스), 제조 소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품 기타 마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스 금융 자금대출, 신기술사업자에 대한 투자 등 합 계 출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 연결재무제표 기준 한글과컴퓨터는 신사업으로 클라우드 기반 서비스와 AI도입을 진행하고 있습니다. 원격, 비대면 업무 및 학업을 위한 오피스 소프트웨어 수요의 급증을 바탕으로 클라우드 시장으로 사업 영역을 확장하고자 웹오피스를 넘어 메일, 드라이브, 메신저, 캘린더 등을 접목한 업무협업플랫폼 사업 분야에 진출하였습니다. 또한, 한글과컴퓨터의 웹오피스 서비스인 한컴독스에 생성형 AI를 결한한 '한컴독스
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AI'의 비공개 베타 테스트를 진행하여, 사용자가 요청하는 AI 템플릿을 제공하거나, 자동으로 문서를 생성하는 기능이 추가되었습니다. 향후 문서기반의 질의응답 시스템인 '도큐먼트QA', AI를 활용한 지능형 문서작성 도구 '한컴 어시스턴트'를 출시할 계획을 밝혔습니다. AI 기반의 인공지능 사업 및 검색 사업의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 디지털 문서 생성 소프트웨어에서 특히 강점을 드러내고 있습니다. 그러나, 동사가 생성형AI를 결한 챗봇인 WISE iChat을 출시한 점과 한글과컴퓨터가 생성형 AI를 결합한 ‘한컴독스 AI’를 출시한바 동사의 직접 경쟁회사로 간주되어, 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 동사가 AI 기술 및 SaaS/클라우드 기반으로 사업을 지속 확장하는 방향은 한글과컴퓨터에서 밝힌 디지털 문서에 대한 AI기술 및 SaaS/클라우드 서비스 도입의 방향은 동사가 진행하는 것과 유사한 방향으로 전개되고 있습니다. 그러나 문서 뷰어, 문서 필터 등 문서 활용 소프트웨어의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 대표 제품은 '한컴오피스' 제품으로서 문서 생성 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 또한 문서기반 서비스 및 소프트웨어 외에도 자회사들을 통해 제조업(소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품)과 기타(마케팅 및 브랜드 관리 등)사업을 영위하고 있으므로 와이즈넛과 완전히 동일한 사업 영역을 영위한다고는 볼 수 없으며 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다. 한글과컴퓨터의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다. [한글과컴퓨터 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보] (단위: 백만원) 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 자산총계 부채총계 자기자본 매출액 영업이익 당기순이익 FY2023년말매출구성 문서기반 서비스 및 SW (46.66%); 소방용호흡기, 보호의, 방산관련제품 (41.60%); 마케팅 대행, 브랜드 관리 (11.73%) 출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 연결재무제표 기준 2) ㈜엠로 엠로('EMRO., Incorporated)는 2000년에 설립되어 AI 기반 공급망관리 소프트웨어 개발 및 판매를 영위하고 있습니다. 약 20여 년 동안 540개 이상의 고객사와 1,600건 이상의 다양한 프로젝트를 진행하여 공급망관리 소프트웨어 시장에서 탄탄한 고객을 보유 중입니다. 주요 사업영역은 기업용 공급망관리 소프트웨어, AI 소프트웨어, 공급망관리 클라우드 서비스로 분류되며, 상세 내용은 아래와 같습니다. 기업용 공급망 관리 소프트웨어는 원가 관리부터 조달 구매, 전자계약, 협력사 관리 등 구매 업무와 관련된 모든 영역을 커버하는 기업용 소프트웨어 패키지입니다. SMARTsuite기반의 구매시스템을 통해 기업들은 기존에 수작업으로 진행되던 구매업무 과정에서 발생하는 다양한 오류와 한계를 저감하는데 기여함으로써 구매업무 전반의 효율성과 정확도를 높입니다. 주로 각 산업별 국내 대표 대기업 고객사와의 다양한 프로젝트를 수행하며 얻은 방대한 산업 관련 데이터와 높은 이해도를 기반으로 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업별 특성에 부합하는 공급망관리 소프트웨어를 제공 중입니다. 동사는 대부분 공급망관리 소프트웨어 및 클라우드 서비스에 대한 B2B 영업을 주로 수행하여, 주로 대기업 계열SI를 경유하여 매출 계약을 하는 경우와 고객사와 직접 매출 계약을 하는 두가지 판매 경로를 보유 중입니다. AI 소프트웨어는 다양한 AI 기술과 방법론을 기반으로 기업 고객의 구매 업무에 도움을 주고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계를 뜻하는 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 동사의 AI 소프트웨어는 미래의 제품 수요 및
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최적 판매 가격, 자재 가격 변동 추이 등을 예측하는 기능, AI 유사도 분석을 통한 데이터 자동 정비 및 내/외부 데이터 자동 수집 기반 최적의 원가/견적가를 추천하는 기능, AI를 활용한 데이터 자동 분류 및 맞춤형 데이터 분석을 통해 기업 경쟁력 강화를 위한 인사이트 제공(Analysis)하는 기능이 포함되어 있습니다. 특히, SMART item doctor는 AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용해 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 솔루션으로, 신규 품목등록부터 주기적인 데이터 정비까지 AI 기술로 자동화해 기업 내 구매 관련 데이터의 품질을 높은 수준으로 관리 가능합니다. 공급망관리 클라우드 서비스는 주요 솔루션인 클라우드 기반 구매시스템 emroCloud와 전자서명·계약 통합관리 플랫폼 anySign으로 구성되어 있습니다. 동 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 경제성과 신속성을 기반으로 기존 On-premise 솔루션에 비해 보다 빠른 시간에 적은 비용으로 서비스를 이용할 수 있는 특징이 있습니다. 엠로가 제공하고 있는 서비스 유형별 매출 실적은 다음과 같습니다. 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 시스템구축 및 전문용역 라이선스 기술지원 클라우드 사용료 합계 출처: 엠로 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 연결재무제표 기준 엠로는 AI 소프트웨어 등의 솔루션 개발 및 운영 용역을 On-premise 구축용으로 제공 매출을 ‘시스템구축 및 전문용역’ 매출, AI 소프트웨어 등의 솔루션으로 공급한 라이선스 매출을 ‘라이선스’, AI 소프트웨어 등의 기 구축한 솔루션에 대한 유지보수 매출을 ‘기술지원’, 솔루션을 고객사에 AI 소프트웨어 등의 솔루션을 클라우드 기반의 SaaS 형태로 서비스하는 매출을 의미합니다. 동사와 유사하게 엠로의 AI 소프트웨어 중 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 기능을 보유 중인 SMART item doctor에 인공지능 요소기술 중 하나인 자연어 처리 기술이 적용되는 점과 이는 와이즈넛 솔루션 중 Wise iChat, Search Formula-1이 질의 의도를 효율적으로 파악하여 기능을 개선하고자 자연어 처리 기술을 적용하는 점이 유사성이 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 동사와 엠로의 주요 매출경로는 고객사 별 SI 성격의 사업을 통한 매출 발생, 라이선스 사업을 통한 매출 발생, 유지보수로 인한 매출 발생 등 B2B의 성격으로 양사의 유사성이 높다고 볼 수 있습니다. 다만, 엠로의 주요 솔루션은 기업용 공급망관리 소프트웨어인 SMARTsuite이며, 대부분의 솔루션들이 구매 업무와 관련되어 있는 반편, 동사의 주요 제품인 Wise iChat과 Search Formula-1은 챗봇과 검색 솔루션으로 기업 내부의 검색에 치중되어 있는 점을 전반적으로 고려할 때, 양사가 지향하는 세부 사업은 다소 상이하며, 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다. 엠로의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다. [엠로 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보] (단위: 백만원) 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 자산총계 부채총계 자기자본 매출액 영업이익 당기순이익 FY2023년말 매출구성 시스템구축 및 전문용역 (65%), 소프트웨어 라이선스(12%), 기술지원(16%), 클라우드 사용료(7%) 출처: 엠로 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 연결재무제표 기준 ㈜비아이매트릭스 비아이매트릭스(BI MATRIX Co.,Ltd.)는 2005년에 설립되어 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI(Business Intelligence) 및CI(Collaboration Intelligence )분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다. 2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고
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정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 처리 및 고급 인공지능 모델링을 통한 첨단 분석 예측 분야로 사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 빅데이터 엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다. 주요 제품으로는 G-MATRIX, AUD플랫폼, M4PLAN이 있으며, 자세한 내용은 아래와 같습니다. 품목 주요 제품 제품 설명 AI솔루션 G-MATRIX 생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석가능 BI솔루션 AUD플랫폼 업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼 SCM솔루션 M4Plan BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지 출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서 비아이매트릭스의 주요 제품인 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다. 특히, G-MATRIX에 적용된 주요 기술은 아래와 같습니다. [G-MATRIX 적용 기술] 구분 내용 자연어 처리 기술 자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 처리 대화형AI 기술 사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목을 구분 SQL 자동생성 기술 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META를 사용하여 SQL 을 자동 생성 데이터 분석화면생성기술 생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공 기타 보안 및 권한 관리 등 출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서 비아이매트릭스의 판매경로는 직접 판매, 간접 판매, 해외 판매로 구분할 수 있으며, 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 간접판매는 대형 프로젝트 내 주사업사를 통한 계약, 대기업 계열 SI를 통한 계열사 계약, 파트너사를 통한 계약이 있습니다. 해외 판매는 해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약으로 분류됩니다. 비아이매트릭스가 판매하고 있는 제품별 매출 실적은 다음과 같습니다. 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 제품 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 서비스매출 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 유지보수 AI 솔루션 BI 솔루션 SCM 솔루션 소계 기타매출 매출총계 출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 개별재무제표 기준 비아이매트릭스의 매출은 AI 솔루션, BI솔루션 및 SCM패키지 등의 소프트웨어를 판매하는 제품매출과 제품매출 시 고객의 요청에 따라 기초 시스템을 개발하는데 발생하는 서비스 매출, 그리고 이후 계약에 따라 시스템의 유지보수를 제공하는데 발생하는 유지보수 매출로 구분할 수 있습니다. 기타매출은 임대료, 세미나 세션발표 및 전시대금 등입니다. 비아이매트릭스의 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로, 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에서 더 나아가, 정보의 최신성 및 환각현상(Hallucination), 보안문제를
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해결해주기 위한 Wise iRAG를 접목시키는 것과 유사성이 높습니다. 또한, G-MATRIX에 적용된 자연어 처리 기술, 대화형 AI 기술, SQL 자동생성 기술 역시 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에 모두 적용된 기술입니다. 비아이매트릭스도 와이즈넛와 유사하게 B2B 사업의 성격을 나타내고 있으며, 직접판매, 간접판매, 유지보수에 의한 매출을 발생 중입니다. 한편, 비아이매트릭스의 주요 매출은 AUD플랫폼이 포함된 BI솔루션이며, AUD 플랫폼은 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼의 성격을 띄고 있고, 또 다른 솔루션인 i-STREAM은 BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션으로 와이즈넛의 매출 비중이 높은 주요 제품이자 비즈니스 의사결정에 도움을 주기 위한 검색엔진, 챗봇의 성격과는 상이합니다. 기업의 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다. 비아이매트릭스의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다. [비아이매트릭스 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보] 구분 2024년 3분기 2023년 2022년 2021년 자산총계 부채총계 자기자본 매출액 영업이익 당기순이익 FY2023년말 매출구성 제품 매출(29%), 용역 매출(58%), 유지보수 매출(13%) 출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서 주1) 개별재무제표 기준 (마) 비교대상회사 기준 주가 기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2024년 11월 15일(증권신고서 제출일로부터 3영업일 전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2024년 10월 16일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균, 1주일(2024년 11월 11일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 가장 낮은 가액을 기준주가로 적용하였습니다. [ 비교대상회사 의 기준주가 산출] (단위 : 원) 구분 한글과컴퓨터 엠로 비아이매트릭스 1개월 평균 종가 (A) 1주일 평균 종가 (B) 분석기준일 종가 (C) 유사회사의 주가Min(A,B,C) (4) 희망 공모가액의 산출 (가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출 [미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계] ① 의의PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2024년 3분기 기준 직전 12개월 실적을 기준으로 산출한 비교대상회사들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2026년 추정 순이익을 현가화 및 가중평균하여 계산된 주당 순이익에 적용하여 산출하였습니다.※ 비교회사 PER = 비교회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 (지배주주)당기순이익 기준 PER※ 동사의 2026년 추정 순이익의 2024년 3분기말 현가 = {2026년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율 15%)^2.25}※ PER를 이용한 비교가치 = 비교대상회사 PER 배수 X 추정 주당순이익의 현가 대표주관회사인 삼성증권㈜는 비교가치 산정시 비교대상회사들의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 증권신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 상장주선인의 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권을 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:비교대상회사 : 분석기준일 현재 상장주식수발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 + 상장주선인 의무인수 주식수 + 행사 가능한 주식매수선택권 주식수※ 비교대상회사의 재무자료는 Bloomberg, Factset, 각 사의 공개자료 등을 참조하였습니다.③ 한계점- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로
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평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사의 2026년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정, 현재가치 할인을 위한 할인율 및 가중평균 비율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만, 연구개발인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 잠재적 특허소송, 경쟁 제품의 출현 등 실적 외의 요소들이 미래 실적 및 주가에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사 간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교대상회사 간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다. - 비교대상회사를 다수 설정할 경우, 특정 비교대상회사의 기업가치 저평가 혹은 고평가로 인해 적용 PER 산출에 왜곡이 생길 수 있는 등 한계점이 존재합니다. - 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER을 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없습니다. (나) 비교대상회사 PER 산출 상기에서 산출한 기준주가 및 비교대상회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 당기순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다. [2024년 3분기 (지배주주)당기기순이익 기준 비교회사 PER 산정] 구분 (주)한글과컴퓨터 (주)엠로 (주)비아이매트릭스 2024년 3분기 직전 12개월(지배주주)순이익 (A) 19,371백만원 10,490백만원 2,442백만원 적용 주식수 (B) 801원 885원 339원 기준주가 (D) 18,765원 53,483원 7,782원 23.42배 60.43배 22.97배 3개사 평균 PER(배) 35.61배 자료) 주1) 적용 주식수는 평가 기준일 현재 상장주식총수 적용 다. 주당 평가가액 산출 [PER에 의한 주식회사 와이즈넛의 평가가치] 구 분 산출 내역 비 고 2026년 추정 순이익 18,569 백만원 연할인율 2026년 추정 순이익의 현재가치 13,559 백만원 적용 당기 순이익 백만원 C 적용 PER 35.61 배 D 기업가치 평가액 482,813 백만원 E=C*D 적용주식수 주 F (주4) 주당 평가가액 34,523 원 G = E / F 주1) 2026년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『마. 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다. 주2) 주당 평가가액 산출에 있어서 동사는 2026년부터 RAG 기술이 접목된 AI Agent 대응 제품의 안정적인 대량 판매가 가능할 것으로 보고 있으며, 이러한 사업 계획 하 동사는 2026년 매출과 이익이 안정화될 것으로 기대됩니다. 따라서 동사의 성장 동력인 신규 사업 모델이 본 궤도에 오르고 올바른 이익 구조를 갖추는 최초 사업연도가 2026년이라고 판단하였으며, 이에 따라 2026년 추정 당기순이익에 기반한 기업 가치 평가가 타당할 것으로 판단하였습니다. 당기순이익의 현재가치를 산정함에 있어 적용한 연할인율은 2022년 이후 코스닥 기술평가기업의 연할인율 평균을 참고하였습니다. 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적
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및 할인기간은 아래와 같습니다. [2022년 이후 코스닥 기술평가기업 적용실적, 연할인율 및 할인기간] 회사명 상장일 적용실적 연 할인율(%) 할인기간(년) 애드바이오텍 2022~2023 1~2 이지트로닉스 스코넥 바이오에프디엔씨 퓨런티어 2022~2024 1~3 풍원정밀 2022~2023 1~2 노을 2024~2025 3.25~4.25 모아데이타 비플라이소프트 보로노이 레이저쎌 2022~2024 0.5~2.5 넥스트칩 코난테크놀로지 영창케미칼 루닛 아이씨에이치 에이프릴바이오 에스비비테크 샤페론 핀텔 플라즈맵 2024~2025 2.5~3.5 뉴로메카 엔젯 2023~2024 1.25~2.25 인벤티지랩 오브젠 샌즈랩 제이오 자람테크놀로지 지아이이노베이션 2024~2025 2~3 마이크로투나노 에스바이오메딕스 모니터랩 2024~2025 1.75~2.75 씨유박스 큐라티스 프로테옴텍 오픈놀 이노시뮬레이션 센서뷰 버넥트 파로스아이바이오 시지트로닉스 큐리옥스바이오시스템즈 스마트레이더시스템 시큐레터 아이엠티 퀄리타스반도체 쏘닉스 2024~2025 1.5~2.5 큐로셀 그린리소스 에이텀 2025~2026 와이바이오로직스 2024~2025 1.5~2.5 케이웨더 이에이트 코셈 케이엔알시스템 삼현 엔젤로보틱스 아이엠비디엑스 디앤디파마텍 민테크 아이씨티케이 라메디텍 에스오에스랩 2026~2027 2.75~3.75 에이치브이엠 이노스페이스 하스 엑셀세라퓨틱스 피앤에스미캐닉스 아이빔테크놀로지 2026~2027 2.75~3.75 뱅크웨어글로벌 케이쓰리아이 넥스트바이오메디컬 이엔셀 아이언디바이스 셀비온 2026~2027 2.5~3.5 루미르 씨메스 웨이비스 클로봇 토모큐브 에어레인 쓰리빌리언 평균 주3) 2026년 추정 당기순이익을 2024년 9월말 기준으로 환산하기 위한 연 할인율 15.00%는 비교대상회사 중 2개사((주)한글과컴퓨터, (주)엠로)의 가중평균자본비용(WACC) 평균값인 13.0%와 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성, 시장의 불확실성 등을 종합적으로 감안하여 산정하였습니다. 동사 적용 연 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 추정실적 연 할인율 평균값인 21.9%보다 낮은 수치이며, 최종 선정된 비교대상회사 중 2개사의 평균 가중평균자본비용(WACC) 13.0% 대비 높은 수치입니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 인수인의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로 투자시 유의하시기 바랍니다. [참고: 비교대상회사의 가중평균자본비용(WACC)] 회사명 가중평균자본비용(WACC) (주)한글과컴퓨터 (주)엠로 (주)비아이매트릭스 N/A 평균 주4) 적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다. 구분 주식수 주 비고 기발행보통주식수 보통주식수 공모 신주발행주식수 신주모집 주식수 상장주선인 의무인수분 MIN (공모물량의 3%, 10억원), 공모가액 하단 기준 주식매수선택권 행사 가능 주식수 합계 ㈜와이즈넛의 주당 평가가액을 산출함에 있어, 2026년 추정 당기순이익 (18,569 백만원)에 연 할인율 15%를 적용하여 산출한 2024년 3분기말 현재가치 (13,559 백만원)에 비교회사의 2024년 3분기 직전 12개월 (지배주주)순이익 기준 평균 PER 35.61 배, 적용 주식수 13,985,118주를 적용하여 주당 평가가액을 34,523원으로 산정하였습니다.그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사 선정, 가치평가방법 및 변수의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다. 라. 희망공모가액의 결정 상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜와이즈넛의 희망공모가액은 아래와 같습니다. 구분 내용 비고 주당 평가가액 34,523원 PER에 의한 평가가치 산출 평가액 대비 할인율 주1) 희망공모가액 밴드 확정 주당공모가액 주2)
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주1) 희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 평가가액 대비 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 신규상장한 기술성장기업의 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다. [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 에이치브이엠 이노스페이스 하스 엑셀세라퓨틱스 피앤에스미캐닉스 아이빔테크놀로지 뱅크웨어글로벌 케이쓰리아이 넥스트바이오메디컬 이엔셀 아이언디바이스 셀비온 루미르 씨메스 웨이비스 클로봇 토모큐브 에어레인 쓰리빌리언 평균 주) SPAC상장, SPAC합병 및 유가증권시장 상장은 제외하였습니다. 주2) 확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다. 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어 주당 평가가액을 기초로 하여 30.48 % ~ 24.69%의 할인율을 적용하여 공모희망가액을 24,000원 ~ 26,000원으로 제시하였습니다. 금번 공모시 제시된 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장을 완료한 기술성장기업들의 제시 할인율을 참고하였으나, 다양한 대내외적인 변수에 따라 기업간 할인율이 상이하게 책정되었으므로 금번 공모시 제시된 할인율은 동 기업들의 평균 할인율과는 차이가 있으니 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한, 해당 가격이 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니다. 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사의 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 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. 마. 추정 당기순이익 산정 내역 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 희망공모가액 산출을 위해 동사가 제시한 아래 추정 손익계산서 항목별 추정 근거에 대해 충분히 검토하였으며, 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 시장성(시장의 규모, 시장경쟁 상황), 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위, 기술의 상용화 경쟁력, 연구인력의 수준), 성장성(기업 성장 전략, 향후 사업 계획) 재무상황 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거에 대하여 검토를 하였습니다. 그러나 동사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부, 해외 매출의 안정적인 증가여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며, 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 예상 수주 금액 및 매출액 증가율 예측치 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치 이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익,
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당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다. (1) 추정 손익계산서 [㈜와이즈넛 추정손익계산서] (단위: 백만원) 계정 2022년 2023년 2024년 3분기 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) (제23기) (제24기) (제25기 3분기) (제25기) (제26기) (제27기) 매출 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익 영업외손익 법인세차감전손익 법인세비용 당기순이익 주1) 중립적 매출 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다. 주2) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다. (2) 항목별 추정 근거(가) 매출액 동사의 사업은 인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고서비스, 임대매출로 구성되어 있습니다. 동사는 각 사업에서 발생할 영업수익에 대하여 수주 현황 및 향후 프로젝트 수주 가능성과 예상규모를 바탕으로 신규로 발생할 것으로 예상되는 영업기회를 고려하여 2024년~2026년 매출을 추정하였습니다. 동사가 관리하고 있는 영업기회란, 향후 매출로 연결될 가능성이 있는 고객과의 사업 논의 내용으로, 동사는 영업기회에 대하여 영업수익으로 이어질 수주 가능성을 크게 5단계로 구분하여 관리하고 있습니다. 매출 추정을 위한 5단계별 수주확률은 과거 3개년 동안 5단계별 실제 실현율 분석을 통하여 산출된 산출평균 값을 기준으로 하여 기준보다 낮게 구간별 예상 실현율을 적용하였습니다. 동사는 과거 사업에 대한 실현율 분석 결과, 기회가 분석된 이후 높은 영업력을 기반으로 이에 대한 사업 실현율이 높은 특성이 있으며, 이를 바탕으로 지속적으로 우수한 성과를 달성할 수 있었습니다. [당사 수주 단계별 확률 분석] 수주 단계 세부 진행 현황 과거 3개년 평균 실현율 적용 수주 확률 계약확정 당사가 제공하는 솔루션 또는 서비스에 대하여 계약프로세스를 진행하고나 계약이 완료된 단계 수주확정 수의계약을 진행하거나, 사전에 사업계획 지원을 통해 영업상황이 유리하거나 경쟁업체 없이 단독수의계약형태로 계약이 진행가능한 상황, 그리고 고객과 지속적인 거래를 통한 신뢰성 확보로 수주가 확정시 되는 단계 수주우위 경쟁 입찰이지만 사업 비딩에서 우월적 지위를 갖고 있는 단계 사업확정 계획된 사업의 시점과 예산이 확정된 건으로 사업진행품의 단계 계획수립 고객과 사업 발주전 지속적인 커뮤니케이션을 통해 사업수행의지를 갖고 고객사에서 사업계획을 수립하며, 이를 지원하는 단계 주1) 과거 3개년 (2021년~2023년) 실제 평균 실현율을 기준으로 보수적으로 예상 수주확률은 실제 실현율보다 낮은 값을 적용하였습니다. 또한 동사는 사업 통상적으로 사업연도가 끝나기 전까지 매출인식이 완료되는 경향이 있으며, 이에 따라 수주월이 1월~8월까지 수주 건에 대해서는 수주가 발생하는 해에 매출이 인식되는 것으로 가정하였습니다. 와이즈넛의 매출은 프로젝트 단위로 발생되고 있기때문에 수주와 동시에 매출이 발생하기도 하지만, 주로 4개월에서 길게는 12개월에 걸쳐 매출이 발생됩니다. 3개년도의 수주건 별 매출발생 시점을 감안했을 때, 다음과 같이 이월가능성이 높은 9월부터 12월 사이의 수주건에 대해 이월가능 비율을 설정하고, 이월금액은 차년도 매출에 합산하는 형태로 매출을 추정하였습니다. 단, 확실시되는 사업이고, 고객사와 협의된 수주 예상 건은 예외처리하였습니다. [수주시점 별 당해년도 발생 매출 구분] 수주월 이월가능비율 비고 9월 잔금의 10%는 차기년도 매출에 감안 10월 잔금의 30%는 차기년도 매출에 감안 11월 잔금의 60%는 차기년도 매출에 감안 12월 잔금의 90%는 차기년도 매출에 감안 이를 기반하여 추정된 매출 부문 별 추정은 아래와 같습니다. [매출 부문 별 3개년 추정] (단위: 백만원) 구분 수주단계 인공지능 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 검색 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 빅데이터 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 클라우드서비스 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립
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이월잔고 소계 광고 계약확정 수주확정 수주우위 이월잔고 소계 유지보수 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 총합계 주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다. ChatGPT 등장 이후 초거대 인공지능에 대한 한계점이 명확해지면서 공공 및 기업시장에서는 사용자의 의도에 부합되는 정확한 정보를 찾아서 생성을 해주는 RAG기술에 대한 수요와 이를 위한 검색기술이 더욱 집중을 받고 있습니다. 2024년 11월에 ChatGPT에 검색기능이 포함되었으며, Perflexity와 같은 기업이 생성형AI기반 검색 및 생성 서비스를 제공하고 있습니다. 세일즈포스는 이런 RAG기술을 기반한 AI Agent 개념을 서비스에 접목시키는 제품을 선보이면서 주가가 상승되었습니다. [ 2024년 AI Agent 발표 이후 기업 주가 상승률] 2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률.jpg 2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률 출처: 미래에셋증권, 2024.10 - 글로벌소프트웨어 월간 리서치 이러한 검색기술은 최근 생성형AI에 대한 우려가 만연했던 시장에 새로운 모멘텀으로 작용하고 있습니다. 동사는 지금까지 사내의 의미있는 정보를 찾아주는 검색기술에 대한 노하우를 축적하여 제품화했던 만큼 기존 검색기술과 인공지능기술을 접목하여 검색시장의 점유율을 높이고, RAG기술을 시장에 확산시키며, AI Agent 대응 제품으로 확대하고 사업화할 계획입니다. [사업분야 별 연간 매출 및 매출 비중 추정] 사업분야 매출액 매출비중 매출액 매출비중 매출액 매출비중 인공지능 검색 빅데이터 클라우드서비스 광고 유지보수 총합계 주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다. 동사는 공공부문의 성장대비 기업분야의 매출 성장세를 높이는 사업전략을 수립하기 위해 금융과 제조, 통신분야의 사업을 공략하는 전략을 취하고 있습니다. 2024년 22억 수준의 금융분야의 검색과 인공지능, 빅데이터 분석 분야를 집중 공략하여 금융권 매출을 65억으로 확대할 계획입니다. 광주은행 등 다양한 분야의 생성형AI 구축 사업을 바탕으로 금융권 생성형AI사업과 신한은행과 같은 금융업무 특화된 처리완결형 챗봇 (Self-Closing. 단순 문의를 넘어 챗봇화면에서 금융업무를 처리할 수 있는 서비스)을 통해 금융권에 검증된 서비스 모델의 확산을 추진할 예정입니다. 또한 AICC, 콜센터 개편 등 대형 사업의 경우 파트너사들과의 협력을 통해 사업참여하고, 기존 고객 대상으로 생성형 요약 모듈 등 고도화 모델형태로 영업을 전개할 계획입니다. [금융분야 2024년 확보 파이프라인] (단위: 백만원) 구분 건수 금액 사이트 사업 예정 건 금융 수주확정 7건 S은행 비정형데이터 자산화 / 3억 S은행 AI 고도화 /15억 D은행 뱅킹 차세대(검색) / 2.1억 D은행 뱅킹 차세대(챗봇) / 4.88억 P은행 규정관리시스템 검색엔진 도입 / 0.8억 P은행 스마트뱅킹 검색 고도화 / 1.5억 S생명 챗봇 고도화 / 3.5억 수주우위 8건 G은행 챗봇 고도화(생성형) / 3.5억 P은행 내부챗봇 고도화 / 1.5억 K손해보험 검색엔진 업그레이드 / 1.2억 G생명 KMS 리뉴얼 검색엔진 도입 / 0.3억 사업확정 / 계획수립 49건 P은행 AICC 사업 S금융 정보계 검색엔진 도입 H은행 스마트뱅킹 리뉴얼 검색엔진 도입 H은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입 S보증보험 생성형 AI 구축 총 합계 64건 동사는 통신분야에서는 유플러스의 대화형 챗봇 중심으로 지속적인 사업을 진행해왔습니다. 향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직을 구성하고, 신규 사업을 확보하기 위한 영업활동을 전개할 계획입니다. 또한 다년간 통신사 구축 경험을 바탕으로 다양한 통신사에 확대 적용할 수 있도록 영업 활동을 진행 예정입니다. 제조분야에서는 기존 사업을 진행했던 대기업 계열사는 검색엔진 고도화를 통해 생성형AI사업으로 확대하는 사업전략을 추진할 예정이며, 신규사의 경우 고객의 니즈를 분석하여 검색엔진에서 생성형AI에 이르는 기술 로드맵을
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제시 후 단계적 도입을 통해 사업확대하는 전략을 추진할 예정입니다. [제조분야 2024년 확보 파이프라인] (단위: 백만원) 구분 건수 금액 사이트 사업 예정 건 제조 수주확정 2건 S전기 2025년 챗봇 운영 S기업 챗봇 고도화 수주우위 5건 S전자 검색엔진 업그레이드 및 이전작업 H선박 고객용 챗봇 구축 S방제 검색 고도화 H제조 생성형 검색 고도화 S제조기기 커머스 검색엔진 업그레이드 사업확장 20건 S솔루션 챗봇 확대 구축 H헬스케어 차세대 검색엔진 도입 S유가공 내부 시스템 검색엔진 구축 A반도체 홈페이지 검색엔진 고도화 C공제조합 홈페이지 검색엔진 고도화 S MRO RAG 사업 H비즈니스 대외용 챗봇 도입 H렌즈제조 RAG기반 검색 고도화 G에너지 그룹웨어 검색엔진 도입 J가전유통 검색엔진 고도화 D건설 내부시스템 검색엔진 도입 I영유아제품제조 챗봇 구축 K물류 챗봇 고도화 L전자 차세대시스템 검색엔진 구축 총 합계 27건 1) 인공지능 사업 인공지능사업은 기구축된 사업에 대한 고도화와 운영사업을 중심으로 수주를 확정하고 있으며 지속적인 고객관리를 기반으로 2026년까지 지속적으로 계약확정 및 수주확정 사업들을 중심으로 수주우위, 사업확정, 계획수립 단계의 실현율을 높아질 것으로 예상됩니다. 2024년의 인공지능 사업은 기존 WISE iChat을 기반으로 하는 챗봇 사업과 생성형AI사업으로 구분되어 진행되었습니다. ChatGPT로 촉발된 생성형AI는 인공지능시장의 변곡점으로 작용되어 기존 챗봇사업의 보류, 생성형 AI의 시범 사업이 진행되었습니다. 초거대AI(LLM)에 집중되다보니 할루시네이션(Hallucination)과 최신데이터의 미반영, 일반지식 중심의 답변 등으로 생성형 AI를 업무에 활용하기에 적합하지 않다는 회의감이 있었고, 이는 실제 생성형 AI사업에 대한 소극적 발주로 이어지면서 인공지능사업이 주춤하게 되었습니다. 동사는 2023년도부터 이런 생성형 AI의 한계점을 직시하고 기업 및 공공의 전문지식을 기반으로 생성형 AI 활용이 가능한 검색증강생성기술(RAG; Retrieval Augmented Generation)기술을 제품화하였습니다. 이를 기반으로 2023년도에는 화성시 생성형AI구축사업, 2024년도에는 5억 규모의 한국도로공사와 2억 규모의 광주은행 생성형AI사업을 수주하였고, 다양한 PoC사업을 진행했습니다. 신규 생성형 사업 수주 현황은 아래와 같습니다. 생성형사업은 LLM모델까지 포함된 RAG사업 뿐만아니라 사용자 질의 의도기반한 벡터검색 사업으로 나뉘어 판매되었습니다. 벡터검색은 생성형AI시스템 구축을 위한 필수요소로서 향후 고도화를 통해 생성형RAG로 확대될 수 있기 때문에, 단계적인 생성형사업을 감안하여 영업활동을 강화하고 있습니다. [2024년 생성형 사업 수주 현황] (단위: 천원 / VAT별도) 구분 고객사 사업명 사업금액 비고 생성형 RAG 한국도로공사 생성형 AI 시범사업(AI챗봇) 개발 용역 Llama3 70B 모델 파인튜닝, RAG 구축 생성형 RAG 고용노동부 스마트노사누리 구축 3차 생성형AI 기반한 유사사건 RAG 구축 생성형 RAG 한전KPS 감사업무 생성형AI 구축을 위한 시범 적용 25년 상반기 ISP 후 본사업 예정 생성형 RAG 국세청 24년 홈텍스 고도화 구축 생성형PoC PoC 사용성 검토 후 도입 예정 생성형 RAG 광주은행 광주은행 생성형LLM 검증 프로젝트 생성형AI 기반 요약 및 Q 생성형 RAG 미래에셋증권 매래에셋증권 MTS AI 검색 생성형기반 사용자 추천 벡터검색 한국교육학술정보원 교육행정데이터 통합관리시스템 구축 SF-1 v7.3 벡터검색 납품 벡터검색 한국산업인력공단 출제관리시스템 유사 문항 비교 검색 SF-1 v7.3 벡터검색 납품 벡터검색 국무조정실 스마트규제시스템 1단계 유사검색 SF-1 v7.3 벡터검색 납품 합계 2025년도에는 생성형AI사업에 대한 현실적인 방안이 구체화되면서 수요가 증가할 것으로 판단됩니다. 현재 영업중인 2025년 생성형AI 사업 파이프라인은 아래와 같습니다. [2025년 생성형 AI사업
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파이프라인] 구분 고객사 건명 내용 P기관 정보전산시스템 고도화 24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정 H기관 상담사 지원 생성형 챗봇 예산 확보를 위한 견적 제출 K기관 내부 챗봇 고도화 3차 3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇 R공사 생성형AI 챗봇 확대 구축 24년 시범사업 완료 후, 25년 확대 F기관 차세대 민원관리시스템 차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI S공단 AI기반 상담어시스턴트 내부 직원용 상담 어시스턴트 M기관 차세대 챗봇 고도화 차세대 사업 내 생성형 AI 도입 P기관 생성형 챗봇 챗봇 또는 생성형으로 예산 확정 I공단 내부경영지원 생성형 챗봇 기존 챗봇 고도화로 생성형 도입 N금융사 MTS 지능형 검색 생성형 사업 제안 H공단 내부업무 생성형 챗봇 내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇 S기관 GPT 연계 챗봇 화성시청 모델로 제안 H기관 범정부 통합창구 서비스 민원서비스안내형 제안 M기관 내부 업무 지원 Assitant 체계 관련 규정 P은행 AICC사업 콜센터 어시스턴트 D은행 뱅킹 차세대 Assistant 콜센터 어시스턴트 H제약 RAG 도입 사업 생성형AI 솔루션 도입 S기업 RAG 도칩 사업 생성형AI 솔루션 도입 H시스템 RAG기반 검색 고도화 기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드 S은행 S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입 생성형AI 솔루션 도입 S기업 생성형AI도입 생성형AI 솔루션 도입 H기업 생성형 검색 고도화 기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드 I은행 I은행 생성형AI 챗봇 구축 민원서비스안내형 제안 생성형AI가 사업이 전개되고 있음에도 챗봇의 수요는 지속적으로 발생되고 있음은 조달구매시장을 보더라도 확인할 수 있었습니다. [조달구매 시장현황-챗봇 솔루션] 조달구매 시장현황-챗봇 솔루션.jpg 조달구매 시장현황-챗봇 솔루션 고객을 대상으로 서비스하는 챗봇과 같은 인공지능서비스의 핵심은 고객에게 정확한 답변을 주는 것인데, 생성형AI에 대한 시범적 구축을 진행하는 단계에서 할루시네이션 등 답변의 통제를 제대로 못하고 있는 사례들이 발생하면서 대민서비스 영역에서는 보다 정확한 챗봇을 선호하고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 앞으로 생성형AI는 정확한 답변을 주는 기존 AI챗봇이 하이브리드된 결합 또는 연계된 형태의 사업이 진행될 것으로 판단되며, 이에 근거하여 동사는 인공지능 챗봇 사업의 파이프라인을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다. 아울러, 동사는 한동안 매출이 정체 및 감소되었던 제조분야의 활로 개척을 통해 민간시장의 매출을 확대하고자 합니다. 동사는 제조분야는 지금까지 검색엔진 중심으로 사업을 전개하였는데, 올해 한국산업기술기획평가원이 주관하는 산업부의 ‘철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’과제를 제조지능화 전문업체인 엠아이큐브솔루션과 공동 수행하며, 수요기관인 동국제강에 실증을 진행하고 있습니다. 이는 제조분야에 이미지, 센서데이터와 같은 다양한 이종 데이터까지 포함하여 추론이 가능한 Multi-Modal RAG 기술을 적용하는 연구 및 제품화를 추진중에 있습니다. [철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제] 철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제.jpg 철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제 [연도별 인공지능분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 수주확정 수주우위 소계 2025년 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 2026년 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 2) 검색 사업 검색사업은 과거 사례를 보면 고객의 웹사이트 또는 내부 관리 데이터가 증가되면서 기존 시스템의 교체 및 증설, 연계시스템의 확대, 검색 요건의 고도화에 따라 관련된 코어(core) 라이선스 증설 및 이중화 등의 요구들이 순차적으로 이어지는 경향이 있습니다.
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또한 검색엔진의 교체는 고객측의 업무, 비용적인 부담이 전가되기 때문에 서비스의 종료 등 특별한 상황이 발생하지 않는 한 계속적인 고도화와 라이선스 증설이 요구되는 사업의 특성이 있어서 아래와 같이 수주확정 이상의 사업들을 예상하며 수주우위 이하 파이프라인의 실현율을 높이는 활동을 추진할 계획입니다. 또한 생성형AI가 등장하면서 검색의 패러다임이 달라지고 있습니다. 이는 전통적인 키워드기반의 검색결과를 보여주는 방식에서 인공지능을 활용한 의미 기반 검색으로의 확대입니다. 이런 트랜드 변화는 MS Azure의 벡터기반 검색서비스에서부터 최근 OpenAI의 검색기능 탑재에 이르는 전반적인 변화를 봐도 알 수가 있습니다. 이런 벡터기반 검색을 용이하게 하기 위한 오픈소스 및 API 서비스들이 시장이 선보였고, 관련 원천기술이 없는 기업들도 손쉽게 벡터검색을 활용하여 제품 및 서비스를 출시하고 있는 상황입니다. 하지만, 24년간 자연언어처리 기술 기반 검색사업을 진행해왔던 와이즈넛은 검색에 대해 다른 시각으로 접근하고 있습니다. 기존 전통적인 자연어처리기반 동사의 검색기술은 ‘특허청’의 특허검색 부분에서는 아직도 유용하게 사용되고 있습니다. 물론, ‘사용자 의도’에 부합되는 의미기반 검색도 의미가 있기 때문에 이 두가지 기술의 장점을 극대화하는 ‘인공지능기반 하이브리드 검색’기술이 중요하다고 동사는 판단하고 있습니다. 이는 생성형AI를 활용하는 효율성과 운영비용은 상호 Trade-off 관계에 있고, 벡터검색이 절대적인 정확도 향상을 담보하지 않기 때문입니다. 와이즈넛의 검색은 이런 한계점을 인지하고, 하이브리드형 검색엔진을 시장에 공급하고 있습니다. 이런 기술은 검색에 대한 원천기술을 갖고 있지 않다면 실현할 수 없는 부분으로 관련 원천기술과 타사대비 우위를 점하고 있는 강력한 영업력을 바탕으로 지속적으로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.. [자연어처리기반 검색기술과 벡터검색의 차이] 자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이.jpg 자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이 동사는 2025년 상반기부터 생성형AI의 적용이 활발해질 것으로 판단되어, 기존 검색 이용 고객을 대상으로 RAG기술을 탑재한 생성형검색 사업들로 확대되어 매출로 실현될 수 있도록 파이프라인 관리할 계획입니다. [연도별 검색 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 수주확정 수주우위 소계 2025년 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 2026년 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 3) 빅데이터 사업 빅데이터 사업은 연속사업의 특성이 있는 빅데이터 분석 및 데이터 피딩 사업 들로 이루어져있습니다. 동사는 기 수행된 사업에 빅데이터 분석 영역을 확대하여 데이터를 구매하거나 시스템을 고도화하는 사업들도 수주확정 이상의 파이프라인을 확보했고, 수주우위 이하의 가망 사업들의 수주확률을 높이는 활동들을 추진할 계획입니다. [연도별 빅데이터 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 소계 2025년 계약확정 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 2026년 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 4) 클라우드서비스 사업 클라우드서비스 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스를 활용하고있는 주요 대학과 기관을 중심으로 수주확정 이상의 파이프라인을 기반으로 지속사업 고객을 밀착 관리하고 있으며, 향후 RAG기반의 SaaS서비스를 확대하기 위해 수주우위 이하 사업들을 지속적으로 관리하며 수주확률이 높아질 것으로 예상됩니다. 2024년 7월에는 국내 AI 기술 전문기업이 협력해 고객 맞춤형 AI 플랫폼 공동 수행을 위한 ‘AX얼라이언스’를 발족하였습니다. 엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식.jpg 엔터프라이즈 ai플랫폼 구축
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역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식 이는 와이즈넛, 클루커스, 누리어시스템, 링네트, 투라인코드, 위즈와 같은 클라우드 전문 기업 6개사가 모여 엔터프라이즈를 위한 AI 플랫폼 구축 역량을 통합 제공하는 것을 목표로하고 있습니다. 현재, 이러한 AX얼라이언스를 통해 S전자에 MS Azure Cloud기반의 생성형AI프로젝트를 계약하여 프로젝트를 수행하고 있으며, 중장기 로드맵을 통해 년차사업을 수행할 계획입니다. 2025년도까지의 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스인 ‘현명한 앤써니’를 중심으로 진행되었다면, 2025년에는 RAG를 기반한 생성형AI서비스를 탑재하며 기존 고객을 대상으로 고도화 및 운영 사업을 강화할 계획입니다. 또한 한국마이크로소프트 CSP와 네이버하이퍼클로바의 MSP파트너십을 통해 사업영역이 확대될 것으로 보고 있으나 외부LLM을 기반한 사업들에 대해서는 보수적으로 사업확정 단계로 관리하며 파이프라인 실현율을 높일 계획입니다. [연도별 클라우드 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 수주확정 수주우위 소계 2025년 수주확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 2026년 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 5) 광고서비스 사업 광고사업은 자사의 빅데이터 분석기술을 기반으로 하여 자체개발 한 네트워크 광고 플랫폼을 활용하여 온라인 마케팅 사업을 진행하고 있으며, 나아가서는 여러 대행사들과 파트너쉽을 맺고 주요 매체사들의 공식파트너사로서의 입지를 기반으로 사업을 확장해 나가고 있습니다. 또한, 주요 매체(NAVER, NATE, TMAP 등)의 공식파트너사로, 자사 광고에 대한 로열티가 높은 경향을 보이고 있으나, 광고사업은 경기에 민감한 특성을 보이고 있기때문에 보수적으로 '수주우위' 단계로 파이프라인을 구성하여 사업 전개할 계획입니다. [연도별 광고서비스 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 수주확정 소계 2025년 수주우위 이월잔고 소계 2026년 수주우위 이월잔고 소계 6) 유지보수 사업 유지보수 사업은 다른 사업과 달리 프로젝트 수주 후 바로 무상유지보수 1년을 거쳐 유상유지보수계약이 이루어지며, 특별한 사유가 없는 한 유상유지보수계약으로 이어집니다. 수주우위 이하로 계획된 파이프라인의 경우 장기계약 고객으로 전환되어 향후 소멸 등 연장계약이 이루어지지 않을 확률이 있는 고객으로 신규 프로젝트를 통한 시스템 전환 또는 증설, 기능개선 등을 유도하며 파이프라인 관리를 진행할 계획입니다. [연도별 유지보수 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)] (단위: 건, 백만원) 연도 수주단계 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 2024년 계약확정 수주확정 소계 2025년 계약확정 수주우위 사업확정 계획수립 소계 2026년 계약확정 수주우위 사업확정 계획수립 이월잔고 소계 [참고] 매출액 추정에 반영된 가정의 실현 여부에 따른 시나리오별 추정 매출은 다음과 같습니다. Best Case는 동사의 해외매출을 포함하여 추정하였습니다. 해외 사업의 경우 다수 사업 경험이 있는 일본 시장을 우선 공략하여 가시적인 성과를 도출하고, 이를 기반으로 중동의 클라우드 기반 챗봇 및 검색 서비스 그리고 베트남의 스마트시티의 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대할 계획입니다. 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 계획입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다.
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중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다. [해외 매출 예상 금액] (단위: 건, 백만원) 연도 구분 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 인공지능 검색 소계 인공지능 검색 소계 [Best Case 추정 매출액] (단위: 백만원) 계정 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) (제25기) (제26기) (제27기) 매출 Worst Case는 동사의 수주단계 중 "계약확정", "수주확정", "이월잔고" 단계만을 반영하여 산정하였습니다. [계약확정 및 수주확정 매출액] (단위: 백만원) 연도 구분 전체 예상 프로젝트 건수 전체 예상프로젝트 금액 예상 매출액 계약확정 수주확정 이월잔고 소계 계약확정 수주확정 이월잔고 소계 [Worst Case 추정 매출액] (단위: 백만원) 계정 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) (제25기) (제26기) (제27기) 매출 (나) 매출원가 동사의 제품 매출원가는 재료비, 노무비, 제조간접비로 구성되어 있습니다. 매출원가는 산정 가능한 직접 투입원가를 반영하였고, 과거 사업연도 매출원가 발생 내역 및 미래 3개년 사업연도 매출원가 추정액은 아래와 같습니다. 동사의 매출원가는 매출 증가와 함께 매출 원가율이 점진적으로 낮아질 것으로 예상됩니다. [매출원가 추정액] (단위: 백만원) 구분 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 재료비 노무비 제조간접비 매출원가 합계 1) 재료비 추정 동사의 재료비의 제품매출액 대비 비중은 과거 큰 변동이 없었으며, 이에 2021년부터 2023년까지 제품매출액 대비 재료비율 산술평균인 7.9%가 2025년부터는 향후 지속될 것으로 가정하였습니다. 2024년 재료비는 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 재료비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 온기 재료비를 추정하였습니다. [과거 재료비 비율] (단위: 백만원) 항목 2021년 2022년 2023년 재료비율 평균(%) 제품매출액 재료비 재료비(%) 과거 3개년 재료비율 평균을 2025년부터 적용한 향후 재료비 추정은 아래와 같습니다. [재료비 추정] (단위: 백만원) 항목 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 제품매출액 재료비 재료비(%) 주1) 2021년~2023년 재료비율 평균인 7.9%를 2025년부터 적용 2) 노무비 추정 동사의 노무비는 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 인 력 구성은 회사의 인력 채용 계획을 반영하였으며, 예상 평균 임금의 경우 향후 생산형 AI 관련 사업 확장을 감안하여 고급 인력 채용을 위한 평균 임금이 상승하는 것으로 추정하였습니다. 2024년까지는 생성형 AI 시장에 신규 진입하여, 사업 초기 안정화 작업을 위한 인원이 과투입 되었으나, 2025년부터는 인력숙련도 증가에 따라 현장 투입인원이 감소할 것으로 추정됩니다. 이를 감안한 동사의 인력 구성 계획은 아래와 같습니다. [인력 구성 계획] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 기술직 [예상 평균 임금] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 인당 평균 임금 동사의 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 기반으로 산정한 노무비 추정은 아래와 같습니다. [노무비 추정] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 노무비 3) 제조간접비 추정 동사의 제조간접비의 경우 여비교통비, 임차료, 외주용역비, 기타로 이루어져 있습니다. 여비교통비, 임차료 및 기타 제조간접비의 경우에는 2021년부터 2023년 제품매출액 대비 각 항목별 제조간접비의 비율의 산술평균이 2024년부터 향후 지속될 것으로 가정하였습니다. [과거 제조간접비 비율(제품 매출액 대비)] (단위: 백만원) 항목 2021년 2022년 2023년 제조간접비 평균(%) 제품매출액 여비교통비 여비교통비(%) 임차료
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임차료(%) 외주용역비 외주용역비(%) 기타 기타(%) 과거 3개년 여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 비율 평균을 2024년부터 적용한 향후 여비교통비, 임차료, 기타제조간접비 추정은 아래와 같습니다. [여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 추정] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 여비교통비 임차료 기타 제조간접비 중 가장 큰 비중을 차지하는 외주용역비의 경우 별도 항목으로 추정하였습니다. 2024년부터 생성형 AI가 일부 도입되면서, 과거 외부 프리랜서 또는 외주법인을 통해 진행했던 UX디자인, 번역 등의 외주비가 감소하는 추세입니다. 또한 2025년부터 생성형 AI 도입이 본격화되는 것을 고려하여 외주비 비중이 감소하는 것으로 추정하였습니다. 특히 동사의 챗봅사업 진행시 각 챗봇에 사용되는 언어를 구성하는 말뭉치를 만드는 외주인력이 다수 투입되었습니다. 생성형 AI의 도입 이후, 인력을 통한 언어 구성을 생성형 AI를 통해 구성함으로써 외주 인력 비용이 감소할 예정입니다. 이를 반영한 외주 용역비의 추정은 아래와 같습니다. [외주용역비 추정] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 외주용역비 외주용역비(%) (다) 판매비와 관리비 동사의 판매비와 관리비 추정내역은 다음과 같습니다. [판매비와 관리비 추정액] (단위: 백만원) 구분 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 급여 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 접대비 통신비 세금과공과 감가상각비 사용권자산상각비 무형자산상각비 투자부동산 감가상각비 지급임차료 차량유지비 경상연구개발비 교육훈련비 도서인쇄비 소모품비 지급수수료 광고선전비 대손상각비 건물관리비 합계 1) 인건비 판매비와 관리비에 해당하는 사무/영업 인건비의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 2025년~2026년 인건비를 산정하였습니다. 2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 인건비를 추정하였습니다. [인력 구성 계획] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 사무/영업직 [예상 평균 임금] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 인당 평균 임금 인당 평균 퇴직급여 인당 평균 복리후생비 동사의 인력구성 계획 및 예상 평균 임금을 고려하여 산정한 인건비 추정은 아래와 같습니다. [인건비 추정액] (단위: 백만원) 구분 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 급여 퇴직급여 복리후생비 합계 2) 변동비 동사의 변동비는 여비교통비, 접대비, 통신비, 교육훈력비, 소모품비, 지급수수료, 광고선전비, 대손상각비로 구분하였습니다. 변동비는 2021년부터 2023년까지 매출액 대비 각 변동비 항목의 비율의 산술평균이 2024년부터 지속될 것으로 가정하였습니다. [변동비 추정액] (단위: 백만원) 항목 적용비율 2023년 2024년 2025년 2026년 여비교통비 접대비 통신비 교육훈련비 소모품비 지급수수료 광고선전비 대손상각비 3) 고정비 동사의 고정비는 세금과공과, 지급임차료, 차량유지비, 도서인쇄비, 건물관리비로 구분하였습니다. 고정비는 평균 소비자 물가상승률을 고려하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다. [고정비 추정액] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년 2025년 2026년 세금과공과 지급임차료 차량유지비 도서인쇄비 건물관리비 4) 경상연구개발비 경상연구개발비는 연구 인력의 인건비에 연동하여 2025년~2026년의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 또한 과거 3개년 과제지원금 수준 및 회사 사업 계획을 고려하여 향후 과제지원금을 추정하였습니다. 2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 경상연구개발비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 경상연구개발비를 추정하였습니다. [인력 구성 계획] (단위: 백만원) 항목 2023년
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2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 연구 [예상 평균 임금] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 인당 평균 임금 동사의 연구 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 감안하여 산정한 경상연구개발비 추정액은 아래와 같습니다. [경상연구개발비 추정액] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 경상연구개발비(인건비) 과제지원금 합계 5) 상각비 감가상각비와 무형자산상각비는 회사 유형자산과 무형자산 내역을 기반으로 신규투자계획을 반영하여 산정하였습니다. 사용권자산상각비는 소비자 평균 물가 상승률을 감안하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.동사의 2025년, 2026년 신규 유형자산 투자계획은 아래와 같으며, 연도별 취득한 유형자산은 기중 취득으로 가정하여 취득한 해에는 상각률 50%를 반영하였습니다. 장비 인프라의 경우 내용연수를 10년으로 가정하였습니다. [유형자산 신규 투자 계획] (단위: 백만원) 내역 2025년 2026년 합계 장비 인프라 구축 신규 장비 인프라 구축을 감안하여 산정한 회사의 상각비 추정은 아래와 같습니다. [상각비 추정액] (단위: 백만원) 항목 2023년 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 감가상각비 사용권자산상각비 무형자산상각비 (라) 영업외손익 동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만, 보수적인 추정을 위하여 영업외손익은 감안하지 않았습니다. (마) 법인세 비용 동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였으며 법인세율 22%를 법인세비용으로 반영하였습니다 [추정 법인세비용] (단위: 백만원) 구분 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 법인세비용 바. 기상장기업과의 비교참고 정보 대표주관회사인 삼성증권(주)는 (주)와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 업종유사성, 사업유사성, 영업성과 시현, 비교가능성, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 국내 3개 기업을 최종 비교회사로 선정하였습니다.다만, 상기의 비교회사들은 일정수준의 사업구조, 시장점유율, 인력수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영전략 등에서 (주)와이즈넛과 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고정보를 토대로 투자의사 결정시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.(1) 비교회사의 주요 재무현황 [유사회사의 2024년 3분기 주요 재무현황] (단위: 백만원) 구분 와이즈넛 한글과컴퓨터 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 자본총계 매출액 영업이익 당기순이익 주1) 연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다. [유사회사의 2023년 주요 재무현황] (단위: 백만원) 구분 와이즈넛 한글과컴퓨터 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 자본금 자본총계 매출액 영업이익 당기순이익 주1) 연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다. (2) 비교회사의 주요 재무비율 [비교회사의 2024년 3분기 주요 재무비율] 구 분 비 율 와이즈넛 한글과컴퓨터 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 수익성 매출액 영업이익률(%) 매출액 순이익률(%) 총자산 순이익률(%) 자기자본 순이익률(%) 안정성 유동비율(%) 부채비율(%) 차입금의존도(%) N/A N/A 성장성 매출액 증가율(%) 영업이익 증가율(%) N/A 당기순이익 증가율(%) N/A 총자산 증가율(%) 활동성 총자산 회전율(회) 매출채권 회전율(회) 재고자산 회전율(회) N/A N/A N/A [비교회사의 2023년 주요 재무비율] 구 분 비 율 와이즈넛 한글과컴퓨터 엠로 비아이매트릭스 회계기준 K-IFRS 연결
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K-IFRS 연결 K-IFRS 연결 K-IFRS 별도 수익성 매출액 영업이익률(%) 매출액 순이익률(%) 총자산 순이익률(%) 자기자본 순이익률(%) 안정성 유동비율(%) 부채비율(%) 차입금의존도(%) N/A N/A 성장성 매출액 증가율(%) 영업이익 증가율(%) 당기순이익 증가율(%) N/A 총자산 증가율(%) 활동성 총자산 회전율(회) 매출채권 회전율(회) 재고자산 회전율(회) N/A N/A N/A ※ 주요 재무비율 산식 (단위: %) 구 분 산 식 설 명 [수익성 비율] 영업이익률 당기영업이익 ───────── ×100 당기매출액 기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한 것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다. 순이익률 당기순이익 ───────── ×100 당기매출액 매출액에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표 또한 영업으로 인한 효과를 나타내는 지표이며, 매출총이익률, 매출 경상이익률과 비교하여 기타 영업외 자금조달이나 부수활동을 통해 비효율적으로 누수될 수 있는 기업의 성과를 가늠할 수 있는 지표입니다. 총자산순이익률 당기순이익────────────── ×100 (기초총자산 + 기말총자산)/2 당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 ROA(Return on Assets)로 널리 알려져 있습니다. 기업의 계획과 실적간 차이 분석을 통한 경영활동 평가나 경영전략 수립 등에 많이 사용되는 지표입니다. [안정성 비율] 유동비율 당기말 유동자산 ───────── ×100 당기말 유동부채 유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다. 부채비율 당기말 총부채 ───────── ×100 당기말 자기자본 타인자본과 자기자본간의 관계를 나타내는 대표적인 재무구조지표로서 일반적으로 동 비율이 낮을수록 재무구조가 건전하다고 판단합니다. 그러나 이와 같은 입장은 여신자 측에서 채권회수의 안정성만을 고려한 것이며 기업경영의 측면에서는 단기적 채무변제의 압박을 받지않는한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다. 차입금의존도 당기말 차입금 ───────── ×100 당기말 총자산 총자산 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가 높은 기업일수록 금융비용 부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다. [성장성 비율] 매출액 증가율 당기 매출액 ──────── ×100 - 100 전기 매출액 전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다. 영업이익 증가율 당기 매출액 ──────── ×100 - 100 전기 영업이익 전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다. 순이익 증가율 당기 순이익 ──────── ×100 - 100 전기 순이익 전년도 순이익에 대한 당해연도 순이익의 증가율을 나타내는 지표이며, 지배주주순이익을 기준으로 산출되었습니다. [활동성 비율] 매출채권 회전율 당기 매출액─────────────── (기초매출채권+기말매출채권)/2 매출채권의 현금화 속도를 나타내는 비율로 매출채권이 순조롭게 회수되고 있는가를 나타내는 지표입니다 재고자산 회전율 당기 매출액─────────────── (기초재고자산+기말재고자산)/2 재고자산의 현금화 속도를 나타내는 비율로 유동성과 자본배분 상태를 측정하는 지표입니다. 총자산 회전율 당기
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매출액────────────── (기초총자산+기말총자산)/2 매출액을 총자산으로 나눈 수치로 기업이 자산을 얼마나 효율적으로 활용해 수익을 창출하는지 보여주는 지표입니다. 사. 인수인 실적 증권신고서 제출일로부터 최근 3 년간 삼성증권㈜이 대표주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다. 상장회사명 소속시장 상장일 공모희망가 공모가 수익률 하단 상단 구분 상장일 1개월 3개월 6개월 9개월 12개월 씨메스 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 아이스크림미디어 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 아이빔테크놀로지 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 하스 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 그리드위즈 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 노브랜드 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 이닉스 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 삼성스팩9호 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 에이직랜드 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 큐로셀 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 레뷰코퍼레이션 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 센서뷰 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 기가비스 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 금양그린파워 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 삼성스팩8호 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 삼성스팩7호 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 오픈엣지테크놀로지 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 수산인더스트리 유가증권 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 아이씨에이치 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 삼성스팩6호 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 레이저쎌 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 스톤브릿지벤처스 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 카카오페이 유가증권 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 지앤비에스에코 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 아이패밀리에스씨 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 차백신연구소 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 실리콘투 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 일진하이솔루스 유가증권 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) HK이노엔 코스닥 공모주식 (A) 시장지수 (B) 시장지수초과 (A-B) 구분 상장회사의 수 평균수익률 유가증권시장 시장지수초과 코스닥시장 합계 2. 평가기관 구분 증권회사(분석기관) 회사명 고유번호 대표주관회사 삼성증권㈜ 3. 평가의 개요 가. 개요 대표주관회사인 삼성증권㈜는「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제71조 및 동법 시행령 제68조에 의거 공정한 거래질서 확립과 투자자 보호를 위해 다수인을 상대로 한 모집ㆍ매출 등에 관여하는 인수회사로서, 발행인이 제출하는 증권신고서 등에 허위의 기재나 중요한 사항의 누락을 방지하는데 필요한 적절한 주의를 기울였습니다.대표주관회사인 삼성증권㈜는 인수 또는 모집ㆍ매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의 의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한 「금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준」(이하 "모범규준"이라 한다)의 내용을 회사 내부 규정에 반영하여 2012년 02월 01일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.기업실사(Due diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 삼성증권㈜는
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㈜와이즈넛의 기명식 보통주식 1,700,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 2023년 사업연도를 포함한 최근 3사업연도의 결산서와 감사보고서, 사업계획서 등 관련 자료를 바탕으로 동사가 속한 산업의 산업동향, 발행회사의 재무상태 및 영업실적, 유사회사의 주가 등 주식가치에 미치는 중요한 사항을 분석하여 평가하였습니다. 나. 평가 일정 구분 일시 대표주관계약 체결 2023년 05월 10일 기업실사 년 05월 10일 ~ 2024년 11월 20일 상장예비심사 신청 2024년 04월 25일 상장예비심사 승인 2024년 09월 26일 증권신고서 제출 2024년 11월 21일 다. 기업실사 참여자(1) 대표주관회사 기업실사 참여자 소속 부서 직책 성명 담당업무 참여기간 주요경력 삼성증권㈜ 본부장 이기덕 IPO 총괄 기업금융업무 24년 ECM4팀 팀장 김성민 기업실사 총괄 기업금융업무 14년 ECM4팀 부장 김희규 기업실사 실무 총괄 기업금융업무 5년 ECM3팀 과장 임규석 기업실사 실무 기업금융업무 8년 ECM4팀 과장 이동현 기업실사 실무 기업금융업무 5년 ECM4팀 과장 김보현 기업실사 실무 기업금융업무 6년 (2) 발행회사 기업실사 참여자 소속 직위 성명 담당업무 ㈜와이즈넛 대표이사 강용성 CEO 전무이사 장기정 경영관리 총괄,CFO 상무이사 장정훈 연구개발 총괄,CTO 이사 김인환 재경부 업무 총괄 이사 김정민 전략 수립 담당 팀장 이성태 공시업무 담당 팀장 김오남 회계업무 담당 팀장 권지은 마케팅 업무 담당 라. 기업실사 이행사항 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 코스닥시장 상장을 위하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용 등 상세한 내용은 첨부서류인 「기업실사」에 기재하였으므로 해당 첨부서류를 참고하여 주시기 바랍니다. 마. 회사의 과거 신규 주식 발행 내역 (기준일 : 증권신고서 제출일 기준) (단위 : 주, 원 ) 주식발행일자 발행형태및 방식 주식종류 총발행수량 주당발행가액 발행후 총 유통주식수 발행 관련중요 계약 조건 주요 투자자,행사자 비고 보통주 우선주 합계 2021년 12월 20일 주식매수선택권행사 보통주 해당사항 없음 임직원 788주 2021년 12월 20일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 598주 2021년 12월 31일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 24,227주 2022년 04월 08일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 27,436주 2022년 04월 08일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 1,000주 2022년 04월 08일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 861주 2022년 04월 08일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 670주 2022년 05월 12일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 1,760주 2022년 05월 12일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 1,409주 2022년 08월 12일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 220주 2022년 08월 12일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 309주 2023년 04월 11일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 80,000주 2023년 04월 11일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 45,699주 2023년 04월 11일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 28,253주 2023년 06월 16일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 18,765주 2023년 06월 16일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 16,970주 2023년 06월 16일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 7,468주 2023년 11월 06일 무상증자 보통주 임직원 2023년 12월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 19,950주 2023년 12월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 15,968주 2023년 12월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 8,324주 2024년 04월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 25,834주 2024년 04월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 13,630주 2024년 04월 09일 주식매수선택권행사 보통주 임직원 22,362주 바.
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기업공개 관련 평가 의견 (1) 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항 동사는 한국거래소 심사 과정 중 일부 주식 및 일부 주식매수선택권에 대하여 의무보유 확약을 하였으며, 관련 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 - 가. 상장 이후 유통물량 출회에 따른 위험 및 라. 주식매수선택권에 따른 주가 희석 위험」사항을 확인해주시길 바랍니다.아울러 대표이사 강용성 대표이사 및 최대주주인 윤여걸 기타비상무이사는 일부 주주와 공동보유확약을 체결하였으며, 관련 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 아. 상장 후 경영권 안정성에 대한 위험」사항을 확인해주시길 바랍니다. (2) 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용 동사의 금번 공모의 경우 주관회사 내부위원회 개최는 해당사항 없습니다. 삼성증권㈜의 사내규정 중 인수위험관리준칙 제2-3조(전결권)에 따를 경우 IPO의 경우 증권신고서 제출 시, 공모금액 1,000억원 초과 딜의 경우 투자인수위원회에 보고 및 승인을 받도록 규정하고 있습니다. 하지만, 금번 공모의 경우 공모금액이 1,000억원에 미달하기 때문 삼성증권(주) 내부적으로 투자인수위원회에 보고절차를 진행하지 않았으나, 실무자협의체(Commitment Committee)를 개최하여 리스크관리담당, 경영관리담당, 컴플라이언스담당 등의 합의 및 IB1부문 부사장의 승인을 통해 금번 공모의 지분증권 관련 총액인수를 검토하고 진행하였습니다. 내부위원회 명칭 위원회 주요 구성 일시 논의내용 실무자협의체(Commitment Committee) 기업심사팀 , 경영관리팀, 법무팀, 경리팀, 경영관리팀, 자금팀, 준법감시팀, 컴플라이언스운영팀, IB1지원팀 1. 산업 내 사업경쟁력2. 재무안정성 - 산업 내 경쟁현황에 대한 재검토 및 증권신고서 제출시 경쟁사와 발생할 수 있는 분쟁 가능성 확인- 경쟁사 대부분 적자 상태이나, 대상기업은 다년간 영업이익 흑자시현으로 안정적 영업현금흐름 보유 3. Valuation4. 규정 준수에 대한 사항 - 증권신고서 제출일 기준 기입된 2024년 3분기 재무수치에 대한 검토 - 상장예비심사신청 이후 변경된 Valuation 로직 및 PER 산정에 활용된 비교기업들의 적정성 검토 - 본건 인수업무를 수행함에 있어 23년 개정된 '코스닥시장 상장규정' 및 24년 개정된 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 누락 유의 5. 인수리스크6. IPO 일정 관련 사항 - 공모주식 중 미매각 물량 있을 시, 당사가 보유한 대상회사의 주식의 지분율이 5% 이상이 되는 경우 금산법상의 승인 이슈, 15% 이상이 되는 경우 기업결합 신고의무가 발생 가능성 유의- 증권신고서 제출일 기준 공모시장에 대한 점검 및 발행회사와 유사한 업종이면서 상장한 회사들에대한 데이터 확인 한편, 금번 개정된 금융투자협회의 「증권 인수업무 등에 관한 규정」에 따를 경우 금번 공모와 같이 수요예측을 통하여 공모가격을 결정하는 경우 동 공모가격의 결정(공모희망가격의 범위 산정 및 수요예측 결과의 반영을 포함)에 대한 내부기준을 마련하고 이에 따라 공모가격의 결정을 진행하도록 하고 있습니다. 하지만, 동 개정 규정 부칙 제2조제2항에 따라 동 내용은 2024년 10월 1일 이후 대표주관계약을 체결하는 건부터 적용하도록 함에 따라 금번 (주)와이즈넛의 경우 대표주관계약 체결일이 2023년 05월 10일임에 따라 해당 개정된 규정의 적용을 받지 않는 상황입니다. 금번 증권신고서 제출일 현재 삼성증권(주)는 동 개정내용과 관련된 내부 기준을 마련하여 내부규정을 개정할 계획에 있는 상황임을 유념하시기 바랍니다. (3) 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례 동사의 경우 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례에 해당하지 않습니다. 4. 기업실사결과 및 평가내용 동사는 2000년 설립되어 지난 24년간 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업으로, 2000년 초반 국내 1세대 기업용 토종 검색엔진 대표 기업으로 자리잡았으며, 2015년부터 인공지능
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챗봇 사업을 본격적으로 확대하며 산업의 생산성과 효율성을 높이는 인공지능 솔루션 전문 기업입니다. 현재 빅데이터 및 인공지능 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 동사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다. ① 인공지능 (챗봇) 사업 인공지능 제품군의 주력 제품은 높은 국내 판매 실적을 통한 노하우와 우수한 품질을 보유하고 있는 '와이즈 아이챗(WISE iChat)'이며, 인공지능 챗봇 사업은 지난 2023년(24기) 매출 실적의 26.35%를 차지하고 있습니다. 동사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다. 동사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 산하 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 성공 사례를 만들어내고 있습니다. ② 검색 사업 검색 제품군의 주력 제품은 2000년 동사 설립 이후 현재까지 24년간 약 5,000여 고객사들에게 고품질의 솔루션으로 공급되어 안정성과 품질을 인정받고 있는 '서치 포뮬러원(Search Formula-1)'이며, 지난 2023년(24기) 검색사업은 매출 실적의 31.83%를 차지하고 있습니다. 데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의 폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리, 관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 동사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 동사의 Search Formula-1은 제조업 등 국내 최다 5,000여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다. ③ 빅데이터 분석 사업 동사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다. 동사의 빅데이터 분석 솔루션은 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다. 비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다. ④ 서비스 (클라우드, 광고) 동사의 서비스 부문은 클라우드 서비스와 광고 서비스 부문으로 나눌 수 있습니다. 동사는 클라우드 서비스 제품은 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 클라우드 서비스형(SaaS)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 동사의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다. 구축형(On-premise형) 챗봇 구축사업의
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값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다. 동사는 AI 전문기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 중소기업으로는 유일하게 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 동사의 광고 서비스 제품은 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고입니다. 또한, 동사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 최근 동사는 티맵 광고 플랫폼 서비스인 ‘티맵모빌리티’ 공식 광고 영업 대행사로 선정되어 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 기반 데이터 분석을 통해 모빌리티 콘텐츠와 유저 텍스트에 맞는 광고를 제시함으로써, 사용자의 저항감을 줄였습니다. 동사는 티맵 광고 서비스를 통해 목적지 검색 중에 나오는 광고, 목적지 도착 후 발급되는 쿠폰형 광고 등 네비게이션 이용 중 방해를 주지 않으면서 효과적으로 광고를 전달하는 방식으로 티맵을 통해 배너와 팝업, 음성 광고 등을 서비스로 제공하고 있습니다. 동사는 인공지능 챗봇 제품과 검색 제품을 중심으로 해당 분야에서 국내 대표기업으로 인정받고 있으며, 현재 이를 기반으로한 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다. 가. 영업상황 (1) 시장의 특성(가) 인공지능 시장 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 아닌산업 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 전 산업에 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
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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. (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 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다. 빅데이터에는 정형 데이터뿐만 아니라 사진, 오디오, 비디오, 소셜미디어 데이터, 로그파일 등과 같은 비정형 데이터도 이에 포함됩니다. 시장에서 IoT, 통신기술, 인공지능 기반 기술 등 다양한 기술과 융합되어 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 필요한 만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로 비용을 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 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 있습니다. 클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사