chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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업무에 대한 가시성 확보 및 업무 편의성 향상 신속한 구매 업무 수행을 위한 고급 검색 엔진 솔루션 -대용량, 고품질 검색 엔진 기반의 키워드 중심 메뉴 검색, 직관적인 품목 검색, 구매 이력 검색 등 신속한 구매 업무 수행 가능 구매정보 분석 솔루션 -AI Big Data 기반 구매정보 분석을 통해 다양한 데이터 간 연계성 파악 및 분석 기능 제공, 구매 업무 단계별 최적화된 예측정보를 제공해 최적의 구매 의사결정 지원 시스템 공통 관리 솔루션 -조직 정보/코드, 기준정보관리, 직무관리, 게시판관리 및 일정관리 등 다양한 시스템 관리 기능을 제공 (2) AI 소프트웨어 2022년말 OpenAI가 생성형 AI ‘ChatGPT’ 발표한 이후 2016년 구글 알파고에 이어 두 번째 AI 기술 혁신이 진행되고 있습니다. AI 기술을 활용해 일상 생활에서 그 활용 가치를 체감할 수 있는 새로운 서비스가 등장하면서 전세계의 기대감이 커지고 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타, 애플 등 주요 글로벌 IT 기업들 역시 AI 연구 개발을 통해 새로운 시장을 개척해 나가고 있으며, 수많은 기업들이 시장 불확실성에 대응하고 전반적인 운영 비용을 줄이며, 더 많은 수익을 창출하기 위해 AI 기술을 활용하고 있습니다. 제조, 물류, 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에서 업무 자동화 및 빅데이터 기반 예측이 필요한 업무를 중심으로 AI 기술이 본격적으로 도입되고 있으며, 이 외에도 유통, 보안, 모빌리티, 교육 등 거의 모든 산업 영역에서 AI와의 융합이 빠르게 확대되고 있습니다. 공급망관리 소프트웨어 시장에서도 AI는 디지털 전환의 핵심기술로 각광받으며 머신러닝, 자연어처리, 딥러닝, 이미지 및 영상인식 등 AI 기술을 활용한 다양한 솔루션들이 쏟아져 나오고 있습니다. 당사는 다양한 AI 기술과 방법론을 기반으로 기업 고객의 구매 업무에 도움이 되는 AI 모델 및 엔진, 소프트웨어를 직접 개발하여 제공하고 있습니다. 특히, 컴퓨터를 통해 사람의 언어를 분석하고 처리하는 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계를 뜻하는 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 탁월한 강점을 보유하고 있습니다. 당사의 AI 소프트웨어는 크게 ▲분류(Classification), ▲최적화(Optimization), ▲예측(Forecast) 영역으로 구분됩니다. [엠로 - AI 디지털 혁신 소프트웨어 제품군] 2.ai소프트웨어 라인업.jpg AI 디지털 혁신 소프트웨어 제품군 가. AI 유사도 분석을 통한 구매 관련 데이터 자동 정비 및 분류(Classification)기업이 하나의 제품을 생산하는 데 수 백개에서 많게는 수 만개의 부품이 필요합니다. 만약 각 품목별 가격, 스펙, 재고량, 거래처 등의 수많은 구매 관련 데이터가 회사 내 각기 다른 시스템에 흩어져 서로 다른 기준으로 관리되거나 중복 또는 잘못된 항목이 데이터베이스에 포함되어 있다면, 동일한 품목임에도 부서마다 다른 금액으로 구매하거나 구매 결과에 대한 분석 정확도가 떨어지는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기업들은 이러한 문제를 해결하고자 주기적으로 구매 관련 데이터를 일일이 정비하는 데 많은 인력과 시간을 투입하고, 데이터 표준화 컨설팅에 상당한 비용을 지출하고 있습니다. 당사는 AI 기반 데이터 자동 분류 소프트웨어를 통해 기존에 수작업으로 진행하던 구매 관련 데이터의 정비 및 분류 작업을 자동화해 작업 속도는 물론 데이터의 정확도를 높이고 시간과 비용을 모두 절감할 수 있도록 지원합니다. 제품명 주요 기능 AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용해 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 솔루션으로, 신규 품목 등록부터 주기적인 데이터 정비까지 AI 기술로 자동화해 기업 내 구매 관련 데이터의 품질을 높은 수준으로 관리 가능 ① 신규 품목 등록/검토 시 유사도 분석을 통해 동일한 품목의 중복 등록 방지 ② 전체 품목 데이터에 대한 주기적인 유사도 모니터링 및 상시 분석
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③ 데이터 전반의 상태 진단(Data Health?Check)을 통한 중복 품목 사후 관리 (지능형 비용 분류 및 분석) AI 기반으로 간접 비용 분석 대상을 자동으로 인식해 카테고리를 분류하고, 지출 관련 핵심 정보를 분석해 리포트로 제공함으로써 보다 정확한 비용 분석 가능 ① 과거 지출 전표 데이터와 지출 분석을 위한 카테고리 분류 결과를 학습한 후 새로운 전표 발생시 분석 대상여부 및 카테고리를 AI가 자동 분류하여 정확한 분석 기반 마련 ② Cost, Supplier, Compliance등 구매 의사결정에 필요한 핵심정보를 시각화하여 대시보드 및 리포트로 제공 나. 내·외부 데이터 자동 수집 및 비교분석 통한 최적의 견적가 및 부품 단가 추천(Optimization) 기업의 구매 담당자들은 협력사가 보낸 수많은 견적서 내 다양한 품목들의 단가가 적정한지 여부를 분석하고 평가하는 데 많은 시간과 노력을 들이고 있습니다. 정확한 단가 분석 및 비교를 위해서는 각 부품의 단가에 영향을 미치는 중요한 속성은 무엇이며, 과거의 구매 가격은 얼마인지, 현재 시장에서는 어느 정도 가격에 거래되고 있는지 등 다양한 데이터가 필요합니다. 당사는 AI 기술을 활용해 견적가 및 부품 단가의 적정성을 평가하는 데 필요한 과거 구매 내역과 현재 시장에서 거래되고 있는 거래 가격 등 내·외부 데이터를 자동으로수집하고, 비교·분석해 최적의 견적가와 부품 단가를 추천합니다. 이를 통해 기업들은 정확한 데이터를 기반으로 구매와 관련된 합리적인 의사결정을 내림으로써 빠르게 변화하는 시장환경에 유연하게 대응할 수 있습니다. 제품명 주요 기능 (최적 견적 분석 및 추천) 과거에 진행한 견적서 상의 품목과 단가를 AI가 자동으로 인식, 분류 및 정리해 견적단가 비교에 필수적인 표준단가 DB를 구축, 이를 기반으로 견적가 비교/분석 업무 효율성 제고, 누적되는 견적 데이터를 활용해 표준단가 DB를 지속적으로 업데이트 및 관리 ① 기존 협력사 견적 데이터를 활용하여 초기 표준단가 DB 구축 ② AI기반 유사도 검색, 외부 시장가 자동 비교를 통해 협력사 견적가 자동 분석 ③ 신규 견적서의 개별 항목에 대한 최적의 가격 제시 ④ 주기적인 표준단가 업데이트를 통해 지속적인 데이터 품질 향상 (신규 모델 부품 원가 추천) 과거 구매 내역을 바탕으로 부품 단가에 영향을 미치는 다양한 속성에 대해 가중치가 적용된 유사도 분석 모델을 생성, 새로운 사양의 부품 구매를 검토하는 경우 이를기반으로 최적의 단가를 추천 ① 데이터 표기 기준 통일, 유사/동의어/단위 치환, 다양한 정비 기준을 적용해 기존 데이터 정비 ② 부품 속성별 중요도에 따른 가중치를 적용한 유사도 분석 모델 생성 ③ AI 학습 모델 기반의 유사 부품/단가 검색을 통해 최적의 부품원가 추천 다. AI예측 모델링을 통한 미래의 제품 수요 및 최적 판매 가격, 자재 가격 변동 추이 등 예측(Forecast) 갈수록 복잡해지는 시장 환경과 빠르게 변화하는 글로벌 경제 상황 등으로 인해 기업의 생산 활동에 반드시 필요한 핵심 자재의 가격이 어떻게 변화할지 예측해 최적의 시점에 이를 구매하고, 앞으로의 시장 수요를 예측해 생산 및 재고량을 관리하는 등 불확실성 줄이는 것이 안정적인 기업 운영에 매우 중요해지고 있습니다. 당사는 기업이 그간 축적해 온 생산 및 판매 관련 데이터와 경쟁사 및 시장 관련 외부정보 등 방대한 양의 데이터로부터 AI 머신러닝 알고리즘을 활용해 생산 및 판매에 영향을 미치는 다양한 요인을 찾아냅니다. 이를 기반으로 예측 모델링을 실시해 미래의 수요, 판매 가격 및 소요기간, 가격 변동 추이 등을 예측합니다. 특히, 당사의 AI 예측 소프트웨어는 고객사의 특성에 따라 맞춤형 예측 모델을 적용해 최적의 예측 결과를 제시합니다. 제품명 주요 기능 (지능형 수요예측 및 재고관리) 수집된 내외부 데이터 분석→ AI 모델링을 위한 데이터 전 처리→ 수요에 영향을 미치는 요인(Factor) 추출→ 수요예측 모형 개발→ 예측 실행에 이르는 수요예측의 전 과정을 지원하는 One-stop솔루션
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① 고객사별 업무 특성을 고려하여 내/외부 데이터 분석 ② 희소 및 이상치(Outlier) 데이터 전 처리 ③ 수요에 영향을 미치는 요인(Factor) 정의 및 모델링 (일반모형 및 추가모형) ④ 상품유형 별 예측, 신제품/단종제품 예측 등 다양한 유형의 수요예측 가능 (기간별 최적 판매 가격 동적 예측) 데이터를 기반으로 특정 시점 이내에 제품이 판매될 확률을 동적으로 예측하고, 각 상품별 특성과 가격이 판매에 어느 정도 영향을 미치는지 나타내는 민감도 분석을 통해 최적의 판매 가격을 제시, 상품의 재고를 줄이고 수익은 극대화할 수 있도록 지원 ① 머신러닝 방법론을 사용하여 미래 특정 시점 이내에 판매될 확률을 시간의 경과에 따라 동적으로 예측하여 예상 판매 소요기간을 산출 ② 시나리오 기반의 시뮬레이션을 통해 상품 특성과 가격 변화에 따른 판매소요기간 민감도 분석 수행 ③ AI 기반 적정가격 추천 기능으로 가격 책정이 필요한 시점에 관련 정보와 조건을 반영하여 적정가격을 동적으로 제시 (시황성 자재 Trend 분석) 원자재 시황, 물가 지수, 환율 등 자재 가격에 영향을 주는 다양한 외부 변수와 과거 구매 데이터를 결합한 시계열 예측 모형을 활용하여 자재 별 가격 변동 추이를 예측, 협력사가 제출한 견적가 적정성을 검토 ① Web Scraping, Crawling, Open API 등을 활용하여 원자재 시황정보, 물가 지수 및 환율 등 각종 경제지표와 같은 외부 데이터 자동 수집 및 외부 변수 발굴 ② 자재그룹 별로 상관관계가 높은 외부 변수 매핑 ③ 예측 대상 자재의 과거 구매 데이타와 외부 변수를 기반으로 가격 예측 모델 학습 ④ 자재별 가격 예측을 통해 협력사 견적가 검토 [엠로 - AI 소프트웨어 대표 고객사] 3.ai소프트웨어 대표 고객사.jpg AI소프트웨어 대표 고객사 (3) 공급망관리 클라우드 서비스 당사는 20년 이상 구매 영역에서 쌓아온 전문성과 다양한 시스템 구축 경험 노하우를 바탕으로 클라우드 컴퓨팅의 경제성, 신속성을 결합한 공급망관리 클라우드 서비스를 제공하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 경제성과 신속성을 기반으로 기존 On-premise 솔루션에 비해 보다 빠른 시간에 적은 비용으로 서비스를 이용할 수 있으며,매월 사용량에 따라 합리적인 수준의 서비스 이용 요금을 부과하기 때문에 중소·중견기업도 부담 없이 이용 가능합니다. 당사는 현재 클라우드 기반 구매시스템 emroCloud와 전자서명·계약 통합관리 플랫폼 anySign을 제공하고 있습니다. 국내 많은 중소기업들은 아직까지 별도의 전문적인 구매시스템이 없이 구매 업무를 수작업 기반으로 진행하고 있으며, 이 과정에서 구매 업무가 비효율적으로 진행되거나 기업 내 부서 간 구매 정보가 제대로 공유되지 않는 등의 문제가 발생합니다. 또한, 체계적인 구매시스템 없이는 공급사와 원활히 협업하거나 투명한 구매 업무를 진행하기 어렵습니다. 이 같은 문제점에도 불구하고 중소·중견 기업은 과도한 구축 비용과 긴 구축 기간 등의 문제로 구매시스템 도입이 어려운 실정입니다. 당사는 보다 많은 기업들이 디지털 기반의 구매시스템을 통해 구매업무 수준을 향상시키고, 그에 따른 혜택을 누릴 수 있도록 2019년 클라우드 기반의 구매시스템 emroCloud를 출시하였습니다. 국내 최초로 기업의 규모와 관계없이 모든 기업들에게 적용 가능한 표준 구매시스템을 클라우드 SaaS 방식으로 제공함으로써, IT인프라에 대규모 투자가 어려운 중견·중소기업이 보다 합리적인 가격으로 간편하게 디지털 기반의 선진화된 구매시스템을도입할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 구매 업무를 빠르게 혁신하고 비용을 절감하는 것은 물론 구매 업무의 투명성을 강화할 수 있습니다. 이는 궁극적으로 기업 경쟁력 향상으로 이어지게 됩니다. emroCloud는 2019년 출시 이후 기업들의 디지털 혁신 가속화와 코로나19가 촉발한비대면 업무 환경에 대한 수요 급증으로 2022년 말 기준 약 130여개의 누적 고객사를 확보하며 폭발적인 성장세를 보이고 있습니다. anySign은 전사의 모든 계약업무를
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디지털화해 통합 관리하고자 하는 기업 고객의 요구사항에서 시작되었습니다. 기존 구매 시스템을 통해 제공하던 계약관리 모듈을 클라우드 기반으로 간소화하고 간편서명 및 해외계약 기능을 추가하여 클라우드 서비스로 제공하고 있습니다. 기존의 전자계약 및 전자서명 서비스들은 단순히 빠르고 간편한 전자서명에만 초점을 맞춘 반면, anySign은 기업 고객의 각기 다른 요구사항에 부합하는 맞춤형 서비스가 가능한 것이 특징입니다. 또한 B2B환경에 최적화된 관리기능과 계약의 유형과 목적, 대상, 서명방식(공동인증서, 간편서명, Docusign 연동 등)에 관계없이 모든 계약의 통합 관리를 제공하는 등 기존 전자계약 서비스와 차별화된 기능을 제공하여 2021년 출시 이후 꾸준히 시장 내 입지를 넓혀가고 있습니다. 2) 주요 제품등의 가격변동 추이기업용 공급망관리 소프트웨어, AI 디지털 혁신 소프트웨어, 공급망관리 클라우드 서비스 등 당사가 개발한 소프트웨어와 서비스는 공급업체별 특성에 따라 계약이 진행되므로, 가격 변동을 표시할 수 없습니다. 가격은 고객사의 요청사항과 구축 환경에 따라 변동될 수 있습니다. 3. 원재료 및 생산설비 1) 원재료 매입현황당사는 공급망관리 소프트웨어 개발 및 공급을 주된 사업으로 영위하고 있으며, 해당사업은 일반 제조업과 달리 원재료, 부재료, 저장품 등의 매입이 존재하지 않습니다.2) 생산 및 설비에 관한 사항당사의 주된 사업은 소프트웨어 개발 등 인적자원을 활용하여 사업을 영위하고 있어,사무실과 개발용 단말기 외에 특별한 생산설비가 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 1) 매출 실적 (1) 연결 기준 (단위: 백만원, %) 구분 국내 / 수출 2022년 2021년 2020년 2019년 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 시스템구축 및 전문용역 (주1) 국 내 수 출 라이선스(주2) 국 내 수 출 기술지원(주3) 국 내 수 출 클라우드사용료(주4) 국 내 수 출 합 계 국 내 수 출 계 (주1) 시스템 구축 및 전문용역 : 컨설팅 수행, 시스템 개발 및 운영 용역 등과 AI소프트웨어를 고객사에 On-Premise 구축용으로 공급한 매출을 의미합니다. (주2) 라이선스(공급망관리 소프트웨어, SMARTsuite) : 솔루션사업부문 및 AI사업본부에서 개발한 공급망관리 소프트웨어와 AI 소프트웨어(SMARTsuite)를 고객사에on-premise 구축용으로 공급한 라이선스 매출을 의미합니다 (주3) 기술지원 : 기술지원료는 기 구축한 소프트웨어에 대한 기술지원 및 유지보수 서비스에 대한 매출을 의미합니다. (주4) 클라우드 사용료 : 클라우드 사용료는 클라우드 기반의 SaaS형 구매시스템인 emroCloud 셋업(Set up)에서 발생하는 매출과 이후 emroCloud 사용에서 발생되는 사용자 별 월간 또는 연간 사용료를 의미합니다. 또한 AI소프트웨어를 고객사에 클라우드 기반의 SaaS 형태로 서비스하는 매출을 의미합니다. (2) 별도기준 (단위: 백만원, %) 구분 국내 / 수출 2022년 2021년 2020년 2019년 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 시스템구축 및 전문용역 국 내 수 출 라이선스 국 내 수 출 기술지원 국 내 수 출 클라우드사용료 국 내 수 출 합 계 국 내 수 출 계 2) 판매경로 및 판매전략 등 (1) 판매조직 당사의 판매조직은 모든 제품과 서비스에 대한 영업 제반 활동을 수행하는 사업기획부문이 있습니다. 영업대표는 다양한 산업 분야의 전문성을 겸비하여 이를 기반으로 공급망관리 소프트웨어 및 클라우드 서비스에 대한 B2B 영업을 수행합니다. 영업기획팀은 Pre-sales에서 필요한 다양한 제반 자료들을 작성하고 수주를 위한 제안서를작성하며 신기술 기반의 다양한 신제품 출시를 위한 기획을 진행합니다. 영업지원팀은 매출 관리를 통해 영업 실적을 모니터링하고 관리합니다. 수행 업무에 대한 상세 내용은 다음과 같습니다. [수행 업무 상세] 구분 업무 영업대표 - 국내 영업 채널 전략 수립 및 실질적 영업 활동 수행 - 공급망관리 소프트웨어 및
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클라우드 서비스 관련 신규 사업 발굴- AI기반 서비스 관련 신규 사업 발굴 - 네트워크 구축 및 고객 Relationship 강화 영업기획 - 영업 기회 관리 - 영업 제반 활동 관련 정보 수집 및 분석 - 수주를 위한 제안서 및 마케팅 자료 작성 - 신제품 기획 영업지원 - 매출 및 영업실적 관리 - 프로젝트/유지보수 관리 (2) 판매경로당사의 매출 판매 경로는 삼성SDS, 현대오토에버, SK, LG CNS, 한화시스템 등의 대기업 계열SI 회사를 경유하여 매출 계약을 하는 경우와 고객사와 직접 매출 계약을하는 두가지 판매 경로를 가지고 있습니다. 가. 대기업 SI를 경유하는 경우 1111.jpg 대기업 SI를 경유하는 경우 대기업의 경우 대기업 계열 SI 회사를 경유하여 매출 계약을 하는 경우가 존재합니다. 예를 들면, 삼성 그룹의 경우는 삼성전자, 삼성바이오로직스, 삼성물산 등과 매출 계약을 할 경우 삼성SDS를 경유하여 계약을 체결하고 있으며, 현대/기아자동차, 현대모비스, 현대위아, 현대트랜시스, 현대케피코 등과 매출 계약을 할 경우, 현대오토에버를 경유하여 매출 계약을 체결하고 있습니다. 당사와 거래하는 주요 대기업SI 계열 회사들은 삼성SDS, 현대오토에버, SK, LG CNS, 한화시스템 등이 있습니다. 나. 고객과 직접 매출 계약을 하는 경우 고객 직접.jpg 고객과 직접 매출 계약을 하는 경우 계열 SI 회사들이 없는 경우는 고객들과 직접 매출 계약을 진행합니다. 아모레퍼시픽, 에쓰오일, 대우조선해양 등과 같이 대기업이지만 계열 SI회사가 없는 경우, SFA, 하이브, 우아한형제들과 같이 중견기업들인 경우가 이에 해당합니다. 또한 한국전력공사, 인천공항공사, 서울의료원, 한국도로공사 등 공기업 고객들에게 직접 매출하는경우도 고객들과 직접 매출계약을 진행합니다. (3) 판매경로별 매출액 (단위: 백만원, %) 매출유형 품 목 구 분 판매경로별 구분 2022년 판매경로별매출액 비중 제품 및 서비스 시스템구축및 전문용역 수 출 대기업 SI 경유 수 출 직계약 내 수 대기업 SI 경유 내 수 직계약 라이선스 수 출 대기업 SI 경유 수 출 직계약 내 수 대기업 SI 경유 내 수 직계약 기술지원 수 출 대기업 SI 경유 수 출 직계약 내 수 대기업 SI 경유 내 수 직계약 클라우드사용료 수 출 대기업 SI 경유 수 출 직계약 내 수 대기업 SI 경유 내 수 직계약 합 계 수 출 내 수 소 계 3) 수주상황 (단위 : 천원) 품목 수주일자 납기 수주총액 기납품액 수주잔고 금액 금액 금액 A 社 B 社 C 社 D 社 E 社 F 社 G 社 H 社 I 社 J 社 K 社 L 社 M 社 N 社 기 타 합 계 ※ 수주상황은 23월 2월말 별도 재무제표 기준으로 작성하였습니다.※ 수주잔고 기준으로 10억 이상 업체는 별도로 표기하였으며, 나머지는 기타로 표기하였습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 금융상품과 관련하여 연결실체는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 당사가 노출되어 있는 위의 위험에 대한 정보와 연결실체의 위험관리 목표,정책, 위험 평가 및 관리 절차에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인 계량적정보에 대해서는 동 재무제표 전반에 걸쳐서 공시되어 있습니다.당사의 위험관리 체계를 구축하고 감독할 책임은 이사회에 있습니다. 당사의 위험관리 정책은 당사가 직면한 위험을 식별 및 분석하고, 적절한 위험 한계치 및 통제를 설정하고, 위험이 한계치를 넘지 않도록 하기 위해 수립되었습니다. 위험관리정책과 시스템은 시장 상황과 당사의 활동의 변경을 반영하기 위해 정기적으로 검토되고 있습니다. (1) 신용위험신용위험이란 고객이나 거래상대방이 금융상품에 대한 계약상의 의무를 이행하지 않아 당사가 재무손실을 입을 위험을 의미합니다. 주로 거래처에 대한 매출채권과 채무증권에서 발생합니다.당사는 계약상대방의 재무상태, 과거 경험 및 기타 요소들을 평가하여 신용도가 일정수준 이상인 계약상대방과 거래하는 정책을 운영하고 있습니다. 당사의 신용위험에 대한 노출은 주로 매출 거래처별 특성의 영향을 받습니다. 고객이
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영위하고있는 산업및 고객이 위치한 국가의 파산위험 등은 신용위험에 큰 영향을 주지 않습니다. 또한, 당사는 모든 신규 고객에 대해 개별적으로 신용도를 검토하는 정책을 수립하고 있습니다. 한편, 당사는 매출채권 및 기타채권에서 발생할 것으로 기대되는 손실에 대해 충당금을 설정하고 있습니다. 이 충당금은 개별적으로 유의적인 항목에 대한 구체적인 손상차손과 유사한 특성을 가진 금융자산 집합에 대한 손상차손으로 구성됩니다.신용위험은 금융기관과의 거래에서도 발생할 수 있으며, 해당 거래는 현금및현금성자산, 각종 예금 그리고 파생금융상품 등의 금융상품 거래를 포함합니다. 이러한 위험을 줄이기 위해, 당사는 신용등급이 높은 은행들에 대해서만 거래를 하는것을 원칙으로 하고 있으며, 기존에 거래가 없는 금융기관과의 신규거래는 자금부서의 승인, 관리, 감독하에 이루어지고 있습니다. (2) 유동성위험유동성위험이란 연결실체가 금융부채와 관련된 의무를 충족하는 데 어려움을 겪게 될 위험을 의미합니다. 당사의 유동성 관리방법은 재무적으로 어려운 상황에서도 받아들일 수 없는 손실이 발생하거나, 당사의 평판에 손상을 입힐 위험 없이, 만기일에 부채를 상환할 수 있는 충분한 유동성을 유지하도록 하는 것입니다.일반적으로 당사는 금융부채 상환을 포함하여, 향후 60일 동안 발생될 것으로 예상되는 운영비용을 충당할 수 있는 충분한 요구불예금을 보유하고 있다고 확신하고 있습니다. 여기에는 합리적으로 예상할 수 없는 극단적인 상황으로 인한 잠재적인 효과는 포함되어 있지 않습니다.(3) 시장위험시장위험이란 환율, 이자율 및 지분증권의 가격 등 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험을 의미합니다. 시장가격 관리의 목적은 수익은 최적화하는 반면 수용가능한 한계 이내로 시장위험 노출을 관리 및 통제하는 것입니다.(4) 자본관리당사의 자본관리 정책은 투자자와 채권자, 시장의 신뢰 및 사업의 향후 발전을 위해 건전한 자본을 유지하는 것입니다. 경영진은 보통주 주주에 대한 배당의 수준과 자본수익률을 감독하고 있습니다. 당사는 자본과 조정된 부채의 비율을 사용하여 자본을 감독하고 있습니다. 당사의 당기말과 전기말 현재 조정부채비율은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당기말 전기말 부채총계 차감: 현금및현금성자산 조정 부채 자본총계 조정 부채 비율 (주1) (주1) 전기말의 조정부채비율은 부(-)의 비율이므로 산출하지 않았습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 1) 경영상의 주요계약 등해당사항 없습니다.2) 연구개발활동 (1) 연구개발 조직 및 운영당사의 연구개발 조직은 R, 솔루션그룹, AI사업본부, 플랫폼개발그룹으로 구분됩니다. R Framework, SMARTsuite 전반에 대한 소프트웨어 개발 및 보안/업그레이드를 수행하는 부서로서 시장의 요구사항, 산업 및 기술 트렌드 등을 바탕으로 R 역량을 강화하고 내재화하여 소프트웨어로 구현하는 역할을 담당하고 있습니다.솔루션그룹은 고객의 요구사항에 맞춰 SMARTsuite의 신규 기능을 개발하고 있습니다. AI사업본부는 산하에 AI연구그룹, 기업부설연구소 등을 두고 있으며, AI와 관련된 신기술을 중점적으로 연구하고 소프트웨어화하는 역할을 수행합니다. SMART item doctor, SMART spend doctor, SMART cost doctor, SMART quotation doctor, SMART price doctor, SMART forecasting doctor, SMART dynamic optimizer 등 당사가 출시한 모든 AI 디지털 혁신 소프트웨어는 AI 사업본부에서 주관하여 심층적으로 개발한 소프트웨어입니다. 플랫폼개발그룹은 emroCloud, anySign 등 클라우드서비스와 플랫폼 서비스 전반에 대한 개발을 수행하고 있습니다. (단위 : 명) 구분 R 솔루션그룹 DX사업부문 합계 Framework AI 28(연구소장포함) Cloud 합 계 (2) 연구개발 비용 (단위 : 백만원) 구 분 2019년(제20기) 2020년(제21기)
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2021년(제22기) 2022년(제23기) 자산처리 원재료비 인건비 감가상각비 위탁용역비 기타 경비 소 계 비용 처리 제조원가 판관비 합 계 (3) 연구개발실적당사의 주요 경쟁력은 개발 시점의 개발 편의성과 시스템 오픈 후 사용자의 업무 편의성을 높이는 것입니다. 개발 편의성과 관련하여 빠르고 편리하게 시스템 기술 개발을 진행할 수 있는 우위적 요소를 보유하고 있고, AI 기반의 신기술을 적용해 수많은 Item Master 및 간접 비용 회계 정보 관리를 자동화하여, 자동화 유사 기능을 제공하는 타사 제품 대비 사용자 편의성을 크게 강화하였습니다. 또한 당사는 과거 데이터로부터 판매에 영향을 미치는 요인을 찾아내고 미래에 영향을 미칠 환경요인을 함께 분석하여, 머신러닝 기반으로 품목별 수요예측이 가능한 소프트웨어를 개발하였습니다. 이를 통해 기업의 판매계획 정확도를 높여 재고감소 및 판매손실을 최소화하고 있습니다. 이 외에도 상품의 다양한 특성과 판매 상황을 고려하여 상품의 최적화된 가격과 판매시기를 제안하는 AI 기반의 가격 최적화 소프트웨어를 개발하여 기업의 재고량 최적화와 이익률 향상에 기여하고 있습니다. 견적서 분석부터 관련 데이터까지 한번에 관리할 수 있는 AI 기반의 견적 자동분석 소프트웨어를 통해 기업들이 쉽고 빠르게 견적가를 비교할 수 있도록 지원함으로써 기업의 구매 업무 효율화에도 기여하고 있습니다. 이처럼 당사가 보유한 제품의 기술적 경쟁력은 유사 제품을 공급하는 경쟁사보다 쉽고 빠른 개발과 대용량의 데이터를 다뤄야 하는 사용자 관점에서 높은 편의성을 제공한다는 점입니다. 당사는 지속적인 연구개발을 통해 소프트웨어의 편의성 개선 및 호환성 향상, AI 기반의 신기술 적용 등을 진행할 계획입니다. 당사의 최근 연구 개발 실적은 다음과 같습니다. 연구과제 연구주제 연구 결과 및 기대효과 소프트웨어 Upgrade (Chromium Embedded Framework을 활용한 Flash 호환성 제고 및 브라우저 가속 엔진) - IE(Internet Explorer) 11 사용자들에게 Flex 기반 시스템을 안정적으로 사용할 수 있도록 하고 웹 표준 기반의 Application의 동작 성능 향상 제공 (검색엔진 기반 통합검색 모듈) - 오픈소스 검색엔진을 기반으로 구매업무 효율화를 위한 통합검색 모듈 개발 (사용자 별 업무 모니터링 모듈) - 프로세스 단계 별 세부 업무 상태 정보를 제공을 통해 프로세스가 복잡하고 다양한 경우 담당자 별로 해야 할 일들을 인지하여 효율적으로 수행할 수 있게 함 (모바일 전용 UI Framework) - 모바일 화면에 특화된 개발 방법론을 제공하여 데스크톱, 노트북 환경 뿐 아니라 다양한 모바일 디바이스 환경에서 서비스를 할 수 있도록 기능을 제공함 (유사 / 중복 Item 자동분류 소프트웨어) AI 기반 기술을 통해, 기존 및 신규 추가 Item을 체계적으로 자동 분류하는 소프트웨어 - Character Embedding, CNN 알고리즘을 활용한 범용적인 Text 분류/매핑 및 분석을 통한 비정형 Text 데이터 업무 자동화에 기여함 (간접비 자동분류 및 분석 소프트웨어) AI 기반 기술을 통해, 유사·중복된 간접비 항목을 체계적으로 자동 분류하고, 효율적인 간접비 정보를 제공하는 소프트웨어 - 효율적인 관접비 관리를 통한 기업의 비용절감 및 생산성 향상에 기여 (수주/견적 효율화 소프트웨어) AI기반 기술을 통해 수주?견적 업무를 효율화하는 소프트웨어 - 정확한 수주 / 견적을 통하여 기업의 요구에 정확히 부합하는 결과를 가져옴 블록체인 소프트웨어 블록체인 기술 기반의 전자계약 소프트웨어 - 전자계약 소프트웨어(모듈) 블록체인 기술 적용, Hyperledger Fabric Client를 관리의 management 기능 제공을 통한 데이터 위변조 방지 및 제3자 공인인증기관 검증 없이 계약 인증 및 체결 환경 구축함 클라우드 emroCloud (클라우드 기반 공급망관리 소프트웨어 emroCloud 개발) - 클라우드 환경에서 동작하는 엠로 Framework 클라우드
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버전 개발을 통해 빠르고 경제적이게 도입할 수 있는 공급망관리 소프트웨어 출시 지능형 수요예측 및 재고관리 수요예측을 통하여 최적의 재고를 파악하고 그에 따라 자동발주까지 연계되는 소프트웨어 개발 수요패턴 세분화 및 예측 모델을 통해 수요예측을 실행하고안전재고에 맞게 자동 발주를 연계하여 업무 효율화를 제고함 전자서명/계약 플랫폼 Any User, Any Sign, Any Task Type (비대면 계약 서명 플랫폼) - 모든 종류의 계약 및 서명업무를 단일 플랫폼에서 통합 관리하여 비대면 계약/서명 업무를 효율화하고 신뢰성을 제고함. Risk Hub 사업을 영위하면서 겪게 되는 국내·외 위험요소들을 미리 파악하여 안내하는 소프트웨어 - 국내·외 위험요소를 미리 안내함으로써, 사업을 성공적으로 이끌어 갈 수 있도록 지원함 Dynamic Optimizer 상품의 다양한 특성과 판매 상황을 고려하여 최적화된 가격과 시기를 제안하는 소프트웨어 - 다양한 상품의 최적화된 가격과 판매시기를 제안하여, 고객사의 수익율을 증대시킴 외부 변수와 과거 구매 데이터를 결합한 시계열 예측 모형을 활용해 자재 별 구매단가를 예측하고 시장가 연계를 통해 구매단가 적정성을 검토하는 소프트웨어 - AI 예측 단가와 협력사 제출 견적가를 비교해 데이터 기반으로 가격 적정성 여부를 판단함으로써 구매 협상력 강화 및 구매 비용 절감을 실현함 다양한 AI 솔루션의 개발 및 운영을 위한 통합 개발 플랫폼 - 프로젝트 단위로 다양한 머신러닝 서비스 구현 가능, 시나리오 디자이너 기반으로 복잡한 머신러닝 파이프라인을 직관적으로 구현 및 서비스화 가능해 AI 소프트웨어 개발 기간단축 및 비용절감을 실현함 7. 기타 참고사항 1) 지적재산권 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 주무관청 특허권 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 엠로 미국 특허청 특허권 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 엠로 일본 특허청 특허권 기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치 엠로 미국 특허청 특허권 기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치 엠로 일본 특허청 특허권 기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치 엠로 미국 특허청 특허권 기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치 엠로 일본 특허청 특허권 기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치 엠로 미국 특허청 특허권 기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치 엠로 일본 특허청 특허권 IoT를 기반으로 하는 안전 관리 시스템을 제공하기 위한 서버 및 사용자 단말기 엠로 특허청 레이컴 특허권 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 엠로 특허청 특허권 기계 학습 기반 유사 아이템에 대한 정보를 제공하는 방법 및 장치 엠로 특허청 특허권 기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치 엠로 특허청 특허권 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 엠로 특허청 상표권 엠로(35류) 엠로 특허청 상표권 엠로(42류) 엠로 특허청 상표권 엠로(36류) 엠로 특허청 상표권 EMRO(35류) 엠로 특허청 상표권 EMRO(36류) 엠로 특허청 상표권 EMRO(42류) 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 SMARTsrm 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 SMARTcms 엠로 특허청 상표권 SMARTrfx 엠로 특허청 상표권 엠로(9류) 엠로 특허청 상표권 EMRO(9류) 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 SMARTfta 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 SMARTpro 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 SMARTss 엠로 특허청 상표권 SMARTvs 엠로 특허청 상표권 SMARTc 엠로 특허청 상표권 SMARTcost 엠로 특허청 상표권 SMARTepi 엠로 특허청 상표권 SMARTduty 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 emroCloud 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 상표권 엠로 특허청 2) 영업 및 환경 관련 규제사항 당사는 공급망관리 소프트웨어를 제공하는 회사로 당사 영위
엠로 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 정보보호산업의진흥에 관한 법률, 데이터3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법), 지능정보화 기본법, 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 SW산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다. [소프트웨어 산업 관련 주요 법령] 구분 법령 관련 내용 소프트웨어 진흥법 ‘소프트웨어진흥법’의 하위 법령인 ‘소프트웨어진흥법 시행령’에 따라 과학기술정보통신부 장관은 SW 산업 발전을 위한 중장기 기본계획을 3년 기간 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어 전문인력의 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다. 정보보호산업의 진흥에 관한 법률 이 법률은 국내 정보보호 시장의 확대, 정보보호 전문가 양성, 관련 수요 확충과 신시장 창출, 정보보호 전문인력의 체계적 양성·관리 및 세계적 정보보호 기업 육성 지원 등에 관한 내용을 담고 있습니다. 또한, 정부는 정보통신서비스 이용자의 안전을 위하여 정보보호 준비도 평가를 수행하는 기관에 필요한 기술적ㆍ재정적인 지원을 해야합니다. 데이터 3법 데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)은 데이터 이용 활성화를 위한 가명정보 개념을 도입하고, 관련 법률의 유사·중복 규정을 정비하여 추진체계를 일원화하는 등 개인정보 보호 협치(거버넌스) 체계의 효율화를 추구하고 있습니다. 또한 데이터 활용에 따른 개인정보 처리자의 책임을 강화했으며, 그동한 모호했던 ‘개인정보’ 판단 기준을 명확화했습니다. 지능정보화 기본법 과학기술정보통신부를 주축으로 3년 단위로 지능정보사회 종합 계획을 수립하고, 매년 단위로 지능정보화 시행계획을 수립하여야 합니다. 또한,지능정보 서비스 이용의 건전성 보장을 위해 정보문화의 창달과 정보격차 해소를 위한 시책을 마련하도록 하며, 지능정보서비스 과의존 예방ㆍ해소 등 지능정보사회 역기능 해소를 위한 지원 및 연구를 해야합니다. 클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률 동 법에 따라 과학기술정보통신부는 관계 중앙행정기관의 계획 및 시책을 종합하여 3년마다 기본계획을 수립해야 합니다. 또한 이 법은 행정기관으로 하여금 클라우드 컴퓨팅 관련 연구개발사업 및 시범사업을 추진할 수 있도록 하고, 재정적 지원을 의무화하고 있습니다. 이 외에 당사가 개발 및 공급하고 있는 AI 소프트웨어와 관련해서는 아직까지 구체적인 법률이 존재하지 않습니다. 하지만 보고서 작성일 기준 현재 ‘인공지능산업 육성및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안’이 국회 과학기술정보방송통신위원회 정보통신방송 법안심사소위원회를 통과하며 세계 최초의 인공지능법 제정을 눈 앞에 두고 있습니다. 해당 법률안이 제정되면 인공지능 산업 진흥과 기술 발전을 위한 체계적인국가 지원 제도가 마련될 것 전망이며, 특히 인공지능기술 발전을 위한 ‘우선 허용, 사후 규제 원칙’을 마련함으로써 인공지능기술과 알고리즘 연구·개발, 인공지능제품 및 인공지능서비스 출시 등이 활성화될 것으로 기대됩니다. 3) 업계의 현황 (1) 산업의 특성 가. 소프트웨어의 개요 소프트웨어(Software, 이하 SW)란 하드웨어를 작동시키는 운영체계로서 각종 시스템·서비스·네트워크(센서)와 융합해 부가가치를 창출하는 4차 산업혁명 시대 국가경쟁력의 핵심 요소입니다. 사전적으로는 SW 산업 진흥법 1장 2조에서 SW를 ‘컴퓨터, 통신, 자동화 등의 장비와 그 주변장치에 대하여 명령, 제어, 입력, 처리, 저장, 출력 등의 상호작용이 가능하게 하는 지시·명령 (음성이나 영상정보 등을 포함한다)의 집합과 이를 작성하기 위하여 사용된 기술서나 그 밖의 관련 자료’로 정의하고 있습니다. 이러한 SW의 사전적 의미는 4차 산업혁명과 더불어 확장된 개념과 다양한 범위를 포괄하는 실체적 의미로 변화하고 있습니다. 4차 산업혁명 시대는 ‘소프트파워를 통한 사물의 지능화’로
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정의될 수 있으며 이를 위해서는 제품, 서비스, 기업에 내재화된 SW융합의 구현이 필요하기 때문에 SW의 역할과 중요성은 더욱 확장되고 있습니다. SW는 인간의 창조적 지식·기술을 컴퓨터·시스템을 통해서 구현하여 삶의 질과 기업의 경쟁력을 향상시키는 핵심기술로 기기-서비스-사람을 연결하는 산업의 성장엔진으로서 역할을 담당하고 있습니다. 또한, 산업의 고도화 및 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 사물인터넷 등 미래 기술의 발전으로 인한 다양한 융·복합 현상의 매개체로서 역할을 하고 있습니다. 소프트웨어 사업은 크게 ▲패키지SW와 ▲IT서비스로 구분됩니다. 패키지SW는 판매, 리스, 대여 또는 서비스 형태로의 제공을 목적으로 상용화된 SW 프로그램을 의미합니다. SW 업체들의 패키지 SW 매출은 통상 SW 라이선스 사용으로 얻는 수익과 SW 사용을 위해 필요한 서비스 비용을 포함합니다. 패키지SW는 제공하는 SW에 따라구분되는데, OS 또는 시스템 운용 및 관리 SW를 제공하는 ‘시스템 인프라 SW’와 응용 SW개발 지원 및 DBMS 관리, 미들웨어 SW 등을 제공하는 ‘개발용 SW’, 다양한 산업과 비즈니스에 적용하여 업무 효율과 생산성을 높이는 ‘응용 SW’로 구분됩니다. 또한, IT서비스는 기업 정보 시스템(Information System)과 관련된 일련의 활동, 정보 시스템의 도입부터 운영 및 관리까지 포괄하는 컨설팅, 구축, 아웃소싱, 지원, 교육 등의 서비스 전반을 포함하며, HW나 SW, 네트워크 장비 등의 IT 제품을제외한 순수 서비스만 해당됩니다. IT서비스는 크게 IT컨설팅이나 시스템을 통합하고 주문형 애플리케이션을 개발하는 ‘프로젝트 기반 컨설팅/SI/NI(Consulting/SI/NI)’, IT 관련 아웃소싱 서비스를 제공하는 ‘아웃소싱(Outsourcing)’, ‘지원 및 교육 (Support and Training)’의 3개 부문으로 분류할 수 있습니다. [SW 사업의 분류] 구 분 기능 분야 패키지SW 시스템 인프라 SW - OS를 포함한 시스템 운용 및 관리를 지원하는 SW 영역으로, 서버, 스토리지, 네트워크 관련 제품과 보안 영역 포함 애플리케이션 개발/배포 SW (개발용 SW) - 애플리케이션(응용 SW) 개발을 지원하며, 데이터를 다룰 수 있는 DBMS 영역을 포함 - 응용 SW와 인프라의 연계를 지원하는 다양한 미들웨어 및 통합 플랫폼 SW도 포함 애플리케이션 (응용 SW) - 다양한 산업과 비즈니스에서 프로세스를 자동화하고, 생산성을 높이거나 교육을 지원할 수 있는 프로그램 포함 IT서비스 프로젝트 기반 컨설팅/SI/NI - IT컨설팅, 시스템 통합, 네트워크 컨설팅 및 통합, 주문형 애플리케이션 개발 아웃소싱 - 애플리케이션 관리, 정보시스템 아웃소싱, 네트워크 및 데스크톱 아웃소싱, 호스팅된 애플리케이션 관리, 호스팅 인프라 서비스 지원 및 교육 - HW설치 및 지원, SW 배포 및 지원, IT 교육/훈련 출처: 2020년 SW산업연간보고서, 소프트웨어정책연구소, 2021.12 응용SW는 다양한 산업과 비즈니스에 적용하여 업무 효율과 생산성을 높이는SW 전체를 의미하며 대표적으로는ERP, CRM, 엔지니어링SW, 공급망관리SW 등이 있습니다. ERP(Enterprise Resource Planning)는 기업 내 생산, 물류, 재무, 회계 등 경영활동 전반에 대한 전사적 관리 및 통합 시스템이며, CRM(Customer Relationship Management)은 기업이 고객과 관련된 자료를 통합ㆍ분석하여 고객 중심 자원을 극대화하고 마케팅 활동을 계획ㆍ지원하는 시스템입니다. 엔지니어링SW는 가상의 공간에서 제품을 만들고 구동하여 제품의 성능을 사전에 검증ㆍ예측하는SW입니다. 마지막으로 SCM(Supply Chain Management)은 생산부터 구매, 유통에 이르기까지 전체공급망을 관리하는 시스템입니다. [주요 응용 SW] 구 분 개 념 ERP 기업 내 생산, 물류, 재무, 회계, 영업과 재고 등 경영활동 프로세스들을 통합적으로 연계해 관리하는 전사적 자원 관리시스템
엠로 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

또는 전사적 통합시스템 CRM 기업이 고객과 관련된 내·외부 자료를 분석·통합해 고객 중심 자원을 극대화하고 이를 토대로 고객특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 시스템 엔지니어링 SW 컴퓨터를 활용한 가상의 공간에서 제품을 제작하고, 구동하는 등 실제와 동일한 조건에서 테스트를 통해 제품을 만들어 보지 않고 제품의 성능을 검증·예측하는 공학 소프트웨어 SCM 원재료의 생산 및 유통 등 모든 공급망 단계를 최적화해 수요자가 원하는 제품을 원하는 시간과 장소에 제공하는 공급망관리 시스템 나. 공급망관리(SCM) 산업의 발전공급망관리(SCM, Supply Chain Management)는 고객의 요구사항을 최대한 효율적으로 충족시키기 위해 공급사슬(Supply Chain)의 운영을 계획, 실행, 제어하는 프로세스로 원자재, 재공품·재고, 완제품의 원산지에서 소비자로 이르는 모든 운송과정과, 중간과정으로서 저장 활동을 광범위하게 포함하고 있습니다. 공급망관리 분야가 크게 성장할 수 있었던 이유는 1990년대부터 2010년대 중반 IT 인프라의 급격한 성장과 관련성이 높습니다. 특히 인터넷, 서버 및 PC의 대중화를 통한 기업 간 정보의 유통과 처리속도 향상은 공급망관리의 발전에 크게 기여하였습니다. 인터넷의 발전으로 전 세계로부터 각 회사의 유통정보, 물동정보를 교환할 수 있게 되면서 부서 간/기업 간 협업이 잦아지고 업무 당사자들 사이의 신뢰를 높일 수 있는 환경이 형성되었습니다. 또한, AI기술을 활용해 복잡한 알고리즘을 빠르게 계산할 수 있게 되면서 이를 통해 데이터 기반의 수요예측도 가능해졌으며 최적화 연산을 통해 생산계획 및 부품 수급계획도 신속하고 효율적으로 수립할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 이제 21세기 기업들의 경쟁은 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, Value Chain과 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있어 공급망관리의 중요도가 지속적으로 높아지고 있습니다. 기업 부가가치의 60~70%가 공급망에서 발생되고 매출의 10~14%가 공급망관리 비용으로 지출되기 때문에 공급망관리의 수준은 곧 기업의 핵심역량을 측정하는 잣대로 인식되고 있습니다. 때문에 기업들은 협력사와의 협업을 통해 Value Chain 전반의 역량을 강화하기 위해 노력하고 있습니다. 최근에는 러시아-우크라이나 전쟁, 미-중 갈등 심화 등 다양한 지정학적 리스크와 글로벌 무역 전쟁 등으로 인해 글로벌 공급망 중단사태, 원자재 가격 상승 등 공급망 리스크가 확대 및 장기화됨에 따라 기업들은 이를 해결하고 관리하기 위한 방안 마련에 고심하고 있습니다. 특히 다양한 산업분야에서 자동화, 정보 분석 효율성 향상을 위한 AI 기술 활용이 증가하면서, 공급망관리 분야에서도 갈수록 높아지는 시장 불확실성에 대응하기 위해 AI기반의 공급망관리가 주목받고 있습니다. AI 기반의 공급망관리는 수많은 데이터의 정밀한 분석을 통해 데이터 품질을 고도화하여 보다 정확하고 정교한 공급망 의사결정을 지원하고 공급망 프로세스 전반에 대한 가시성 확보에 도움을 줍니다. 또한, 2025년까지 글로벌 기업의 절반 이상이 클라우드 방식의 공급망관리 솔루션을도입할 것으로 예상되고 있습니다. 클라우드는On-premise 구축 대비 도입비용이 훨씬 낮을 뿐만 아니라 실시간 협업, 데이터 공유 등을 통해 구매업무의 효율성을 강화하고, 구매비용 절감과 정보의 자산화를 실현하여 구매 프로세스 전반의 디지털 혁신을 선도하고 있습니다. 이러한 AI, 클라우드 등 디지털 핵심 신기술은 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱인 ‘SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)’을 확산시키고, 딥러닝 기반의 수요 및 가격예측, 자연어처리 기술을 활용한 데이터 자동분류, 최적의 구매 가격 및 판매 시점 추천 등 AI 기반 공급망관리가 가능하도록 산업을 지속적으로 발전시키고 있습니다. 기존의 공급망관리는 상당히 어려운 분야이고, 오랫동안 훈련된 전문인력이 필요한 분야였습니다. 공급망관리 체계를 구축하기 위해서는 기업의 전략과
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경영을 이해할 수 있어야 하고, 기업의 프로세스를 분석하고 설계할 수 있어야 합니다. 또한 시간을 투자하여 기업의 문화를 바꿔야 성과가 드러나며, 외부 기업과 상호협력 프로세스를 하나씩 준비해야 하는 분야입니다. 즉, 공급망관리 체계를 성공적으로 구축하기 위해서는 상당 수준의 투자를 꽤 오랫동안 지속해야만 했습니다. 이런 특성으로 인하여 대기업 외에는 투자가 쉽지 않았던 분야이기도 합니다. 설사 투자를 했더라도 이를 지속하지 못해 성공에 이르지 못한 사례도 다수 존재합니다. 최근에는 공급망관리에 클라우드의 장점을 접목시킨 클라우드 기반의 공급망관리 아웃소싱 SCMaaS(Supply Chain Management as a Service)의 확산이 두드러지고 있습니다. SCMaaS의 장점은 서비스를 이용하는 데 드는 비용이 On-premise방식의 구매시스템을 구축하는 것보다 현저히 낮고, 별도의 IT 자원이나 전문인력 없이도 표준화된 공급망관리 체계를 구축할 수 있으며 필요한 시점에만 유연하게 활용할 수 있다는 것입니다. SCMaaS을 통해 중소ㆍ중견기업도 보다 합리적인 비용으로 전문화된 공급망관리 서비스를 누릴 수 있게 되면서 대기업 중심으로 형성되었던 공급망관리 시장의 범위가 빠르게 확대되고 있습니다. ② AI 기반 공급망관리 불확실한 경제 환경으로 글로벌 공급망 리스크가 확대되면서 공급망관리에 있어 기업의 생산활동에 영향을 미치는 다양한 변수를 사전에 모니터링하고 분석·예측해 시장 변동성에 기민하게 대응하는 것이 무엇보다 중요해졌습니다. 이를 통해 기업은 보다 명확한 경영계획과 목표를 수립할 수 있고, 시장의 반응을 사전에 감지할 수 있으며, 수립한 목표와 시장 반응 간 차이를 바탕으로 효율적인 생산·영업·마케팅 계획 등을 수립할 수 있습니다. 이는 곧 매출 향상은 물론 궁극적으로 기업의 경쟁력 강화로 이어지게 됩니다. 그 동안 기업의 구매 담당자는 개인의 경험치나 통계적인 방법을 사용해 시장을 예측해왔습니다. 최근에는 예측 정확도를 높이기 위해 과학적인 방법을 적극적으로 활용하고 있으며, 특히 데이터 애널리틱스, 딥러닝, 머신러닝 등AI 기술을 기반으로 한 공급망관리 솔루션이 주목받고 있습니다. 세계적인 식음료 기업인 코카콜라의 경우, 글로벌 공급망 위기 극복을 위해 기업 의사결정 및 가격 예측, 공급망 전반의 잠재적 위험 영역 모니터링 등 다양한 업무 분야에AI를 적극 활용하고 있습니다. 이처럼 공급망관리의 효율성 향상뿐 아니라 비용 절감, 시장 불확실성에 대한 대응책으로서 AI 기반 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 기업들이 앞으로 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다. 다. 공급망관리 시장의 특성 ① 경제성 패러다임 변화에 따른 공급망관리의 역할 변화 1차 산업혁명 시기만 하더라도 옷, 신발, 자동차, 시계 등 제조업의 가치창출의 원동력은 지역 거점 기반 상점 모델이었습니다. 다시 말하면 ‘Economy of Value Shop’이였습니다. 장인들이 생산에 직접 참여했으며 신뢰와 명성, 고객의 문제를 해결하는 능력이 핵심 요소였습니다. 이 시기의 공급망관리는 단순한 중재자 역할을 의미하였습니다. 전기 에너지의 대중화와 헨리 포드의 대량 생산체제로 유발된 2차 산업 혁명 이후에는 ‘Economy of Scale’이 가치 창출의 원동력인 비즈니스 모델이 시작됩니다. 생산 과정을 일관되게 연결함으로써 비용 절감과 생산 속도의 획기적 발전이 이뤄진 것입니다. 이후 인텔, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들이 글로벌 표준을 주도하며 기업의 가치 창출을 시작한 ‘Economy of Scope’ 비즈니스 모델이 주류를 이룹니다. 이 시기에 공급망관리는 부품 조달을 원활히 하는 역할과 비용의 통제자 역할이었습니다. 1990년도 중반부터는 ICT의 눈부신 발전과 함께 이루어진 글로벌 통합 인프라(통신,교통, 인터넷 등)를 기반으로 3차 산업 혁명이 본격적으로 이루어지며, 글로벌 네트워크를 효율적으로 활용하는 기업이 경제성을 창출하는 시대가 본격적으로 시작되었습니다. 이 시기부터 공급망관리의 중요성이 급격히 부각되며,
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글로벌 대기업들을 중심으로 공급망관리 소프트웨어를 대규모로 도입하기 시작하였습니다. 이 시기에 공급망관리는 본격적인 가치 창출자로서의 역할을 부여받아 기업 경영 전반에 더욱 중요한 핵심 경쟁 요소로 등장하게 됩니다. 4차 산업 혁명 시기에 새롭게 출현한 신기술들, AI, IoT, Cloud 등은 모두가 데이터에 관련된 기술들로, 공급망관리에 새로운 역할을 부여하게 됩니다. AI 기술의 발달로 엄청난 양의 데이터에 대한 분석이 매우 용이해졌으며, 분석 결과를 기반으로 현상에 대한 통찰력이 몰라보게 향상되었고 데이터에 기반한 정교한 의사 결정과 프로세스의 자동화가 가능해졌습니다. IoT 기술의 발전과 더불어 기계들이 더 많은 데이터를 생성하게 되었으며, 데이터를 통한 기계와 기계간, 기계와 사람간의 소통이 더욱 활발해졌습니다. 클라우드는 엄청난 컴퓨팅 파워의 공유를 통하여 누구에게나 빅데이터 및 다양하고 복잡한 알고리즘에 쉽게 접근하고 분석할 수 있는 인프라를 제공하여 주고 있습니다. 이러한 신기술의 등장과 더불어 공급망관리는 데이터 기반 혁신의 리더로 역할을 부여받게 됩니다. [뉴노멀 시대가 요구하는 공급망관리의 수준] 4.뉴노멀 시대가 요구하는 공급망관리의 수준.jpg 뉴노멀 시대가 요구하는 공급망관리의 수준 출처: 당사 내부자료 ② 가치 창출자 역할의 공급망관리21세기 기업 경쟁의 형태는 개별 기업 간의 경쟁이 아닌, 기업을 둘러싼 Supplier Network와 Customer Network, 즉 기업 Value Chain 간의 경쟁으로 변화하고 있습니다. 기업 Value Chain 경쟁력이 개별 기업의 경쟁력을 판가름하고 있습니다. [21세기 기업 경쟁의 형태와 공급망관리의 역할] 5.기업경쟁구도.jpg 21세기 기업 경쟁의 형태와 공급망관리의 역할 출처: 당사 내부자료이에 따라 개별 기업의 경쟁력 강화를 위해 협력업체와 생산업체 그리고 고객에 이르기까지 거래관계에 있는 기업들, 즉 기업생태계의 구성요소들 간 다양한 IT기술과 솔루션을 이용한 실시간 정보공유를 통해 시장과 수요자들의 요구에 기민하게 대응할 수 있도록 공급망관리의 중요성이 그 어느 때보다 높아지게 되었습니다. ③ 데이터 기반 혁신 리더로서의 공급망관리오늘날 갈수록 높아지는 공급망의 변동성과 불확실성이 안정적인 기업 경영에 걸림돌이 되고 있습니다. 특히 COVID-19 이후 공급망 리스크가 더욱 확대되면서 데이터를 기반으로 보다 적극적이고 선제적으로 대응하는 것이 그 어느 때 보다 중요해졌습니다. 기업들은 공급망관리 소프트웨어를 기반으로 구매 관련 빅데이터를 활용하여 다양한관점에서 분석을 실행하고, 단순 현황 파악에 머무르는 것이 아니라 현황에 대한 원인 분석과 해결책까지 제시하며 공급망관리의 방향성 제시, 신속한 후속 업무 연계, 선제적 리스크 관리, 업무 자동화 등의 전략적 의사 결정을 정확하고 신속하게 수행해야 합니다. [공급망관리 소프트웨어를 통한Data Intelligence 활용] 6.공급망관리sw 데이터인텔리전스.jpg 공급망관리 소프트웨어를 통한Data Intelligence 활용 출처: 당사 내부자료 (2) 산업의 특성 가-1. 글로벌 소프트웨어 시장 2022년 글로벌 소프트웨어 시장 규모는 비대면 문화 확산 및 디지털 전환 가속화로 인해 전년 대비 8% 성장한 1조 6,578억 달러 규모를 형성할 전망입니다. 앞으로 AI·클라우드·빅데이터 등을 활용한 기업들의 디지털 전환이 가속화되고 소프트웨어 도입이 꾸준히 증가하면서 시장 규모는 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 2022년 IT서비스 시장 규모는 기업들의 디지털 전환 프로젝트 중심으로 수요가 급증하면서 전년 대비 5.11% 증가한 8,094억 달러가 예상되며, 당사가 속한 패키지SW시장은 COVID-19이후 비대면 환경 구축, 클라우드 수요 증가 등에 힘입어 그 규모가 전년 대비 10.99% 증가한 8,485억 달러로 성장하며 전체 소프트웨어 시장을 견인할 전망입니다. 한편, 다양한 산업 및 업무 현장에 AI를 적용하는 기업들이 늘어나면서 글로벌 AI 시장이 급성장하고
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있으며, IoT(사물인터넷), VR(가상현실) 등 신규 비즈니스 기회가 증가하면서 관련 소프트웨어 시장도 확대될 것으로 예상됩니다. [글로벌 소프트웨어 시장 규모 및 추이] 1. 글로벌 소프트웨어 시장 규모 및 추이.jpg 글로벌 소프트웨어 시장 규모 및 추이 가-2. 국내 소프트웨어 시장 국내 소프트웨어 시장은 IT서비스와 패키지SW가 지속적으로 성장하면서 2022년 그규모가 전년 대비 5.08% 늘어난 17.3조 원에 이르며 안정적인 성장세를 지속할 전망입니다. COVID-19 이후 기업마다 디지털 프로세스 도입을 위한 IT 투자가 중요해지고 있으며, 특히 비대면 업무 환경 구축을 위한 IT 투자가 꾸준히 증가하는 추세입니다. IT서비스 시장 규모는 2022년 디지털 뉴딜 정책, AI, 클라우드 등이 핵심 이슈로 부상하며 전년 대비 3.23% 증가한9.8조원을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한, 당사가 속한 패키지SW시장은 전년 대비 7.58% 증가한 7.5조원으로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 국내 패키지 SW 시장은 특정 산업에 편중되지 않고 모든 산업 전반에서 그 수요가 증가하고 있어 높은 성장성을 보유하고 있습니다. [국내SW 시장 규모 및 추이] 2. 국내 sw 시장 규모 및 추이.jpg 국내 sw 시장 규모 및 추이 나-1. 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장 공급망관리 소프트웨어 시장은 패키지SW 시장에서 ERP, 엔지니어링SW, 콘텐츠SW와 달리 낮은 비중을 차지하고 있었습니다. 그러나 COVID-19 팬데믹 장기화와 러-우 전쟁 등으로 글로벌 공급망의 불확실성이 높아지면서 많은 기업들이 공급망 위기 관리에 대한 중요성을 인식하게 되었고, 그 결과 공급망관리 소프트웨어 도입 수요가꾸준히 증가하고 있습니다. 이외에도, 원가관리를 통한 재무성과의 개선, 기업 경영의 효율성 제고, 규모의 경제효과 극대화, IT 기반 물류 혁신, 공급망의 민첩성 및 가시성 확보 등을 통해 불황기에도 기업가치를 높이는 핵심적인 역할로 공급망관리가 부각되면서 공급망관리 소프트웨어 시장이 성장하고 있습니다. 또한, AI, 클라우드 등과 같은 신기술과 결합된 공급망관리 소프트웨어들이 속속 출시되고 있는데, 이 역시 공급망관리 소프트웨어 시장 성장에 긍정적인 요인입니다. 글로벌 공급망관리 소프트웨어 시장은 2020년 179억 달러를 기록하였으며, 2024년까지 연평균 7.2%의 성장세를 보여줄 것으로 예상됩니다. [글로벌 공급망 관리 소프트웨어 시장 규모 및 전망] (단위: 억 달러) 구분 20년 21년 22년 23년(E) 24년(E) 규모 나-2. 국내 공급망관리 소프트웨어 시장 최근 공급망 속도·효율성·가시성 향상, 수요-공급 변동에 따른 리스크 대응, 공급망 통찰력 확보 등을 위해 공급망관리 소프트웨어 도입하고자 하는 기업들이 늘어나고 있으며, 대기업을 중심으로 그룹 차원의 ERP와 공급망관리 소프트웨어 통합 및 고도화 사업이 활발하게 진행되고 있습니다. 이에 따라 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 국내 패키지SW 시장이나 해외 공급망관리 소프트웨어 시장에 비해 높은 성장율을 기록할 것으로 예상됩니다. 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 2020년 1,675억원 규모에서 2024년까지 연평균 1.6% 성장하여 1,786억원에 이를 것으로 전망됩니다. 또한, 현재 국내 1,000대 기업 기준으로 시스템 기반으로 구매업무를 수행하고 있는 기업의 비중은 아직 높지 않다고 파악되고, 기업들의 클라우드 활용도가 높아지며 SaaS 도입률이 높아지는 추세이므로 당사의 잠재 시장은 현재 공급망관리 시장 규모를 상회할 것이고, 앞으로 시장 성장은 지속될 것으로 기대하고 있습니다. [국내 공급망 관리 시장 규모 및 전망] (단위: 억 원) 구분 20년 21년 22년 23년(E) 24년(E) 규모 다-1. 글로벌 AI 소프트웨어 시장 2022년말 OpenAI사가 출시한 ChatGPT가 세계적인 주목을 받으며, 글로벌 AI 산업발전이 더욱 가속화될 것이라는 기대를 모으고 있습니다. 이와 관련하여 글로벌 AI 소프트웨어 시장 규모는 2030년까지
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연평균 38.2%의 성장률을 기록할 전망입니다. 2022년 약 1,200억 달러 규모의 글로벌 AI 소프트웨어 시장은 2030년에는 1조 5,910억 달러에 이를 전망입니다. 또한, 글로벌 컨설팅 기업 PwC의 보고서에 따르면 AI 기술은 2030년까지 전 세계 지역 경제의 GDP를 약 26% 증가시킬 것으로 예상됩니다. 주요 글로벌 IT 기업들은 디지털 전환의 선두주자로서 비즈니스 효율성을 높이고, 고객 경험을 개선하기 위해 AI 기술 연구 및 개발에 투자를 아끼지 않고 있습니다. 마이크로소프트의 경우, 이미 ChatGPT 개발사인 OpenAI에 약 100억 달러 규모의 투자를 발표했으며 구글은 올해 새로운 검색 엔진 등 20개 이상의 AI 제품을 출시할 계획이라고 밝혔습니다. 세계 최대 퍼블릭 클라우드 서비스 업체인 아마존웹서비스(AWS) 역시 AI 스타트업 허깅페이스(Hugging Face), 생성AI 개발사인 스테빌리티AI(StabilityAI) 등과 협력을 강화하며 AI 관련 투자를 확대하고 있습니다. 이 같은 시장 흐름에 따라 앞으로 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 기술로서 AI의 역할이 커질 전망이며, 새로운 AI 소프트웨어 및 서비스 출시 증가에 따라 AI 소프트웨어 생태계가 빠르게 확대될 것으로 기대됩니다. [글로벌 인공지능(AI) 시장 전망] (단위: 십억 달러) 22년 23년(E) 24년(E) 25년(E) 26년(E) 27년(E) 28년(E) 29년(E) 30년(E) 출처: ‘글로벌 인공지능 시장 분석(2022~2030)’, Precedence Research, 2023.01 다-2. 국내 AI 소프트웨어 시장 국내 AI 소프트웨어 시장은 전반적으로 성장세를 나타내고 있습니다. 2022년 기준, 전년 대비 24.1% 성장하여 9,435억 원 규모를 형성할 전망입니다. 또한, 향후 5년간 연평균 성장률 18.8%를 기록하며 시장 규모가 2025년까지 1조 9,074억 원에 이를 전망입니다. 이는 산업 분야를 막론하고 기업들이 경영 및 생산 활동 전반의 효율성을 높이기 위해 AI 기술을 활발하게 활용하고 있기 때문입니다. 또한, 데이터의 중요성이 대두됨에 따라 경영 활동 과정에서 축적된 빅데이터를 가공 및 처리해 인사이트를 도출하고이를 활용하기 위해 AI 기술을 적극적으로 도입하는 추세입니다. 정부 차원에서도 AI 기술 강국으로의 도약을 위해 지원을 아끼지 않고 있습니다. ‘AI 일상화’ 같은 AI 기업의 성장을 위한 인프라, 제품개발 및 시장 진출 지원 프로젝트를 추진하는 한편, ‘인공지능산업 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률안’이 국회 과학기술정보방송통신위원회 정보통신방송 법안심사소위원회를 통과하며 국내 AI 산업 육성을 위한 발판을 마련하고 있습니다. AI 기술이 가져다주는 파급효과와 그 잠재력을 고려했을 때, 국내 AI 소프트웨어 시장은 지속적으로 성장하며 급격히 커지는 글로벌 AI 시장의 성장세에 발맞춰 나갈 것으로 예상됩니다. [국내 인공지능(AI) 시장 전망] (단위: 십억 원) 2020년 2021년 2022년 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 출처: ‘국내 인공지능 시장 전망(2021-2025)’, 한국IDC, 2022.03 라-1. 글로벌 클라우드 시장 최근 당사가 속해 있는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 클라우드 기반 서비스형 모델이 시장에 확산되고 있습니다. COVID-19로 인한 비대면 업무가 활성화되면서 직접 대면하거나 회사 및 현장에 있지 않아도 인터넷으로 접속하여 업무를 처리할 수있는 클라우드 기반 SW에 대한 관심이 증가하면서 기업들이 클라우드 관련 투자를 계획하고 있습니다. 이에 따라 공급망관리 소프트웨어 시장에서도 클라우드에 대한 수요가 클 것으로 예상하고 있으며, 특히 자체 IT인프라 구축에 부담을 느끼는 중소 및 중견기업을 중심으로 서비스 도입 수요가 증가세를 보일 전망입니다. 이는 클라우드 기반의 공급망관리 소프트웨어가 기존의 On-premise 구축 방식 대비 도입 비용이 현저히 낮고 별도의 IT 자원과 전문인력 없이도 공급망관리
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소프트웨어 체계를 구축할 수 있으며 필요한 시점에만 유연하게 활용할 수 있다는 장점을 갖고 있기 때문입니다. 2023년 전 세계 퍼블릭 클라우드 시장 규모가 2022년 4,903억 달러에서 20.7% 증가한 5,918억 달러에 이를 것으로 보입니다. 오늘날 전 세계적인 인플레이션의 압력과 불확실한 거시경제 상황이 기업의 클라우드 지출에 영향을 미치고 있는 가운데, 민첩성, 탄력성, 확장성을 제공하는 클라우드 컴퓨팅은 이 같은 불확실성의 시기에도 지속적으로 기업의 성장을 지원하면서 기업 혁신의 동력으로 작용할 것으로 예상됩니다. [세계 퍼블릭 클라우드 시장 전망] (단위: 백만 달러) 구분 2021년 2022년 2023년(E) 클라우드 비즈니스 프로세스 서비스(BPaaS) 클라우드 애플리케이션 인프라 서비스(PaaS) 클라우드 애플리케이션 서비스(SaaS) 클라우드 관리 및 보안 서비스 클라우드 시스템 인프라 서비스(IaaS) 서비스형 데스크톱(DaaS) 총계 출처: ‘세계 퍼블릭 클라우드 시장 전망(2021~2023)’, Gartner, 2022.10 라-2. 국내 클라우드 시장 한국IDC에 따르면, 2022년 국내 퍼블릭 클라우드 시장은 전년 대비 17.8% 성장한 3조 226억원 규모에 이를 전망입니다. 클라우드 기반 워크로드 확대로 기업들의 클라우드 관련 비용 및 리소스 최적화에 대한 요구사항이 증가한 데 더해 정부의 클라우드 산업 육성 및 지원 정책이 뒷받침되며 시장 성장을 견인한 것으로 나타났습니다. 국내 클라우드 서비스 기술은 애플리케이션, 데이터, AI 및 자동화, 플랫폼 영역에서 주요한 성장세를 보이고 있으며, 업무 편의성 향상을 위해 대부분 기업의 차세대 애플리케이션이 클라우드 기반 애플리케이션으로 교체되는 추세입니다. 또한, 대기업에서는 클라우드 기반 메타버스 플랫폼 활용 사례가 폭넓게 증가하고 있는 것으로 나타났습니다. [국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망] (단위: 십억 원) 2021년 2022년 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 출처: ‘국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망(2021~2026)’, 한국 IDC, 2022.12 (3) 경기변동의 특성 및 계절성 공급망관리 소프트웨어의 역할이 가치 창출자 및 데이터 기반 혁신 리더로 확대됨에 따라 당사의 사업은 경기 변동에는 큰 영향을 받지 않고 있습니다. 기업 간의 경쟁 구도가 기업이 보유하고 있는 공급망까지 포괄하는 기업 네트워크 간의 경쟁으로 변화하였고, 치열한 경영환경 속에서 원가 경쟁력의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 따라서 경제 침체기에 오히려 공급망관리 소프트웨어를 도입하는 경향도 나타나고 있습니다. 특히, 협력업체들과의 협업과 접촉이 많을 수밖에 없는 공급망관리 영역은COVID-19 이후 비대면 업무 환경으로의 전환 수요가 급증함에 따라 공급망관리 소프트웨어 도입이 빠르게 늘어나며 경기 변동과 무관하게 성장하고 있습니다. 다만, 고객들이 주로 1분기에는 투자 사업을 준비하는 경우들이 많아 당사의 경우 1분기 매출이 다른 분기 대비 소폭 낮은 경향을 나타내는 계절성 요인은 존재합니다. 당사는 주로 이 시기에 내부 역량 강화를 통해 제품의 콘텐츠 업그레이드 및 다양한 신기술 접목을 시도하고 있으며 2분기~4분기까지는 유사한 수준의 매출액을 기록하고 있습니다. 특히 COVID-19 대유행이 본격화된 2020년부터는 보편적인 Annual Cycle외에도 시장 트렌드가 민감하게 반영되어 괄목할 만한 매출 신장을 일으켰습니다. 2022년에도 글로벌 공급망 변동성 확대와 기업들의 ESG 대응을 위한 노력이 계속되는 가운데 당사의 공급망관리 소프트웨어에 대한 수요는 지속적으로 증가하였습니다. 또한 수많은 기업들이 구매업무의 경쟁력 강화와 투명성 확보, 효율적인 공급망관리를 위해 당사의 공급망관리 소프트웨어를 필수적으로 도입하고, 구매 프로세스의 디지털 혁신 수요까지 더해져 유의미한 성장은 지속될 전망입니다. (4) 국내외 시장 여건 및 경쟁환경 국내 공급망관리 소프트웨어 시장의 경우 해외 업체들이 가격, 유지보수,
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국내 환경에 맞는 최적화 등의 측면에서 국내 업체에 비해 뒤쳐지며 시장 진출에 어려움을 겪고 있습니다. 따라서, 국내 공급망관리 소프트웨어 시장은 국내 업체들 위주로 경쟁 구도를 형성하고 있으며 해외 업체의 경우 SAP, Ariba만이 국내 시장에 진출하여 경쟁하고 있습니다. 당사는 제품의 구매 기능 Coverage 및 프로세스 정합도 측면에서 타사의 단순한 기능에 비해 우수하며, 사용자 편의성 측면에서도 경쟁력을 보유하고 있습니다. 또한, 외주업체를 통해 고객지원 및 관리 서비스를 제공하는 해외 업체와 달리 당사는 내부전문 조직을 통해 장애에 즉각 대응하며 예민한 구매시스템의 안정적인 운영을 지원하기 때문에 사후관리 용이성 측면에서도 탁월합니다. 뿐만 아니라 당사는 다양한 산업군의 선도 기업과의 프로젝트 진행 경험을 바탕으로 축적된 노하우를 내재화하였으며, 국내 대표 대기업 중심의 안정적인 B2B 고객 네트워크도 확보하고 있습니다. 당사는 이러한 공급망관리 분야의 전문성을 기반으로 국내 공급망관리 소프트웨어 시장에서의 지위를 공고히 하고 있습니다. 또한, 경제성과 효율성을 확보한 공급망관리 클라우드 서비스를 출시하여 중견 및 중소 기업으로도 시장을 적극적으로 확대하고 있으며, 자체 개발한 AI 기술 역량을 바탕으로 다양한 AI 디지털 혁신 소프트웨어를 선보이며 공급망관리 소프트웨어 시장을 선도해 나가고 있습니다. (5) 경쟁우위 요소 가. Best Practice 기반으로 산업별 특화 기능 제공 구매시스템은 산업 별로 사업 내용에 따라 특화된 프로세스 및 기능을 필요로 합니다. 당사는 20년 이상 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업군의 선도 기업들과 1,500여 건 이상의 구매 컨설팅 및 차세대 구매시스템 구축 프로젝트 등을 수행하며 소프트웨어 제품 경쟁력을 검증받았으며, 이 과정에서 각 산업별 특화된 구매의 Best Practice를 내재화하는데 성공했습니다. 타 경쟁사들이 공급하는 소프트웨어의 경우 특정 산업군에만 적용될 수 있는 기능에 국한되어 있는 데 반해, 당사의 공급망관리 소프트웨어는 이처럼 다양한 산업별 특화기능을 보유하고 있어 시장 내 경쟁력을 크게 강화할 수 있었습니다. 당사는 그 동안 축적한 구매 전문성과 Best Practice 노하우를 적극 발휘하여 다양한 고객 니즈에 부합하는 특화된 구매 기능을 제공, 기업의 구매 경쟁력 강화와 업무 프로세스 혁신, 구매의 디지털 전환을 지원하고 있습니다. 당사의 산업별 주요 고객사와 산업별 특징은 아래와 같습니다. [산업별 주요 고객사 및 특징] 산업군 주요 고객사 산업 특징 전자/ 반도체/ 전기/ 이차전지 삼성전자/삼성전기/삼성SDI LG전자/LG디스플레이/LG이노텍 SK하이닉스/에코프로비엠 등 ■ 기술과 제품 트렌드의 빠른 변화에 따라 타 산업 대비 짧은 라이프사이클 보유 ■ 기술/제품 개발의 중요도가 높으므로 원활한 개발 협업 진행을 위한 기능 구현에 대한 니즈가 높음 자동차 현대자동차/현대모비스/현대위아 만도/한온시스템 한국타이어/금호타이어 등 ■ 완성차 조립으로부터 세부 부품 제조까지 공급망 전반의 수직 계열화 ■ 전략적 원가 관리 및 공급망 전반의 가시성을 강화하는 측면의 시스템 구현 필요 화학/ 정유 LG화학/SK케미칼/한화케미칼 에스오일/GS칼텍스 SK에너지/한화에너지 등 ■ 제품 생산 특성에 따라 대형 플랜트 및 장치에 대한 중요도가 높음 ■ 대형 플랜트를 수리/유지보수 가능한 설비 및 공사 등과 관련된 구매 빈도 높음 건설/ 철강 / 기계 삼성엔지니어링/물산(건설) 포스코/현대제철/현대엔지니어링 한화건설/GS건설 등 ■ 주로 EPC를 공급하는 기업으로서, 프로젝트 수주를 통한 제품 공급/운영 ■ 프로젝트 기반의 구매 운영 프로세스를 시스템화 한 특화 서비스에 대한 니즈가 높음 서비스/ 소비재 / 기타 삼성SDS/현대오토에버/포스코ICT SK주식회사C/ SK텔레콤/LGU+ 삼성웰스토리/한화호텔 F/우아한형제들/하이브 등 ■ IT/통신/유통/엔터 관련 각종 서비스
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제공을 주요 사업으로 운영 ■ 표준 구매프로세스 기반 다양한 구매유형을 포괄하는 시스템 기능에 대한 니즈가 높음 의료/ 공공 / 금융/ 바이오 연세의료원/서울의료원 한국전력공사/한국수력원자력 우리은행/현대카드/캐피탈/커머셜 메디톡스 등 ■ 국가 법령/조항/규칙 등을 기반으로 하는 각종 사업 운영 ■ 국가조달법을 준수하고 다양한 구매유형을 포괄하는 시스템 기능을 필요로 함 나. 자체 AI 기술 및 소프트웨어 개발 역량 보유 당사는 자체 AI 기술과 방법론을 기반으로 AI 모델 및 엔진, 소프트웨어를 직접 개발하고 있으며, 특히 문자 임베딩(Character Embedding), 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks) 알고리즘을 활용한 텍스트 인식 및 자동 분류 등 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 이 같은 기술 역량을 바탕으로 2021년 ‘기계학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치’ 등 총 4건의 AI 관련 국내 특허를 등록 완료했으며, 미국과 일본 등 해외에서도 4건의 특허를 출원했습니다. [AI 관련 특허 보유 현황] No. 내용 출원일 등록일 주무관청 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 특허청 기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치 특허청 기계 학습 기반 정보 제공 방법 및 장치 특허청 기계 학습을 통한 학습 모델을 사용한 정보 제공 방법 및 장치 특허청 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 미국 특허청 기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치 미국 특허청 기계 학습 기반 아이템을 분류하는 방법 및 장치 일본 특허청 기계 학습 기반 유사 아이템에 관한 정보를 제공하는 방법 및 장치 일본 특허청 또한, 당사는 외부 AI 플랫폼이 아닌 자체 AI 개발도구이자 서비스 플랫폼인 SMART ai studio를 활용해 다양한 AI 소프트웨어를 직접 개발하고 있습니다. SMART ai studio는 다양한 데이터 소스부터 데이터 수집 및 전처리, 모델 학습 및 예측, 결과 데이터 데이터베이스(DB) 저장에 이르는 일련의 파이프라인을 쉽고 빠르게 개발할 수 있도록 지원하며, 용이한 서비스 적용 및 운영을 위한 다양한 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 당사는 SMART ai studio를 기반으로 기업에서 구매업무 효율화를 위해 필요로 하는다양한 요구사항에 부합하는 새로운 AI 소프트웨어를 지속적으로 개발, 출시하여 기업에게 가장 필요한 실용적인 AI 디지털 혁신 사례를 만들어 가고 있습니다. [엠로 - AI 개발 플랫폼SMART ai studio] 출처: 당사 내부 자료 당사의 AI 기술을 활용한 다양한 디지털 혁신 사례 중 구매 영역에서 가장 중요한 기준정보 중 하나인 품목 마스터(Item Master)의 품질을 관리하기 위해 개발한 SMART item doctor가 대표적인 사례입니다. AI 자연어처리 알고리즘을 통해 대량의 데이터에서 중복되거나 유사한 품목을 빠르고 효과적으로 찾아내 중복 데이터가 발생하지 않도록 함으로써 품목 마스터의 품질을 유지할 수 있도록 지원하는 소프트웨어로,현재 다수의 대기업 고객사에서 활용하고 있으며 지속적으로 USE CASE를 늘려가고 있습니다. 또한, 구매 담당자가 협력사들의 복잡한 견적서 내역을 수작업으로 분석하여 적정 구매금액을 검토하는 업무를 AI 기반으로 자동화해 업무 부하를 대폭 줄이고 객관적인 견적서 분석이 가능하도록 지원하는 SMART quotation doctor도 개발하였습니다. 최근에는 다양한 외부 환경에 의해 발생하는 공급망 리스크에 대응하기 위해 원자재 시황, 물가지수 등의 정보를 활용하여 구매 품목의 가격 변동 추이를 예측하는 SMART price doctor 소프트웨어를 출시해 국내 대표 화학·정유 기업, 건설사 등에 적용한 성공사례를 보유하고 있습니다. AI 분야에서 주요 활용 사례로 언급되는 수요예측 또한 당사가 보유한 핵심
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기술 역량 중 하나입니다. 일별·주별·월별 수요예측에 특화된 AI 모델을 개발해 이를 기반으로 한 SMART forecasting doctor 소프트웨어를 출시했으며, 이를 글로벌 대표 전자기업 등에 공급했습니다. 당사의 수요예측 솔루션은 고객사로부터 예측 성능의 우수성과 안정성을 인정 받아 지속적으로 서비스를 제공하고 있으며, 고객사 또한 점차확대해 나가고 있습니다. [엠로의 AI 신기술] 8.엠로의 ai 신기술.jpg 엠로의 AI 신기술 출처: 당사 내부 자료 다. 내부 전문 인력을 통한 안정적인 고객 지원 당사는 내부에 고객 지원 전담 조직인 TCS(Technical Customer Support)본부를 구성하여 공급망관리 소프트웨어를 도입한 고객사에 맞춤형으로 체계적인 사후관리 서비스를 제공하며 안정적인 시스템 운영을 지원하고 있습니다. 당사의 TCS본부는 다양한 산업군의 구매시스템 구축 및 운영 노하우를 보유하고 있는 전문 인력으로 구성되어 고객사의 요구사항에 적극적으로 대처하며 시스템 안정성 확보는 물론 운영 효율성을 높이고 있습니다. [기술 및 운영 서비스 개요] 9.기술 및 운영 서비스 개요.jpg 기술 및 운영 서비스 개요 출처: 당사 내부자료TCS본부는 TCS라이선스팀, TCS운영팀, OSS(On-Site System) 운영팀으로 구성되어 있으며, 각 팀의 주요 담당 업무는 아래와 같습니다. [TCS 본부 구성 및 담당 업무] 구분 담당 업무 TCS 라이선스팀 시스템에 대한 기술지원 전담 - 시스템 결함 및 오류 등에 대한 즉각 대응 및 가이드 제공 TCS 운영팀 비상주 운영 시스템 운영 담당 - 원활한 시스템 사용을 위해 기능 개선 및 운영 서비스를 제공 OSS 운영팀 On-site 시스템 운영 지원 및 시스템 관리 담당 - 원활한 시스템 사용을 위해 기능 개선 및 운영 서비스를 제공 또한 당사가 운영하는 기술서비스 전용 사이트 JIRA를 통해 시스템 오류를 보다 체계적으로 관리하고 있습니다. JIRA에서 오류 접수 시 즉각적으로 담당자를 배정하고이력 관리를 통해 해당 오류에 대한 처리 진행 현황을 실시간으로 관리할 수 있습니다. 이처럼 당사는 한국 본사에서 직접 고객 지원 서비스를 제공하기 때문에 경쟁관계에 있는 해외업체 대비 빠른 대응이 가능합니다. 예를 들어 경쟁사인 해외업체의 경우, 미국 본사에서 클라우드 서비스를 총괄 관리하고 있어 인터페이스나 커스터마이징뿐만 아니라 운영 관련 문의사항에 대한 대응 리드타임이 최대 2주까지 소요되는 데 반해 당사는 문의 또는 요청사항 발생 즉시 대응이 가능합니다. 이 외에도 당사는 자체 기술로 소프트웨어를 개발 및 공급하고 있기 때문에 자사 소프트웨어에 대한 높은 이해를 바탕으로 보다 체계적인 기술 지원이 가능하며, 다양한산업군의 폭넓은 구축 레퍼런스를 보유해 타사 대비 운영에 대한 안정성이 이미 검증되었다는 점도 경쟁우위로 작용합니다. 라. 경쟁사 대비 높은 가격 경쟁력 보유 당사는 뛰어난 공급망관리 소프트웨어 제품 및 서비스를 합리적인 가격에 제공하며 경쟁사 대비 우수한 가격 경쟁력을 갖추고 있습니다. 당사의 주요 수익 모델인 소프트웨어 라이선스, 시스템 구축 및 컨설팅, 기술지원 서비스, 클라우드 서비스 사용료 전반에 있어 유연한 가격 정책을 채택해 고객사의 비용 부담은 낮추고 만족도는 극대화시키고 있습니다. 소프트웨어 라이선스의 경우, 고객사의 매출 규모 및 사용자 수에 따라 유연하게 가격을 책정하고 있으며 기업이 꼭 필요한 기능만 선별적으로 도입할 수 있도록 기능별모듈식 구성을 제공하고 있습니다. 또한, 당사가 보유한 업계 최고의 전문가들이 지속적인 교육을 통해 공급망관리 소프트웨어 구축 및 운영에 필요한 역량을 업데이트 함으로써 최소의 시스템 구축 및 컨설팅 비용으로 최대의 가치를 창출하며 높은 고객 만족도를 유지하고 있습니다. 기술지원 서비스료의 경우, 해외 소프트웨어 업체들은 소프트웨어 라이선스의 25%를 청구하는 데 반해 당사는 18% 수준으로 합리적인 비용을 청구하고 있습니다. 클라우드사용료 역시 해외 소프트웨어 업체 대비 평균
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항당사가 동 사업보고서에서 미래에 발생할 것으로 예상·예측한 활동, 사건 또는 현상은, 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며, 이에 한하지 않습니다.당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 결론적으로, 동 사업보고서상에, 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 예정이 없음을 유의하시기 바랍니다.2. 개요 주식회사 엠로 이사회는 2022년 01월 01일부터 2022년 12월 31일까지 제23기 사업연도의 회계 및 업무에 대한 경영진단을 실시하여 다음과 같이 진단한 의견을 제출합니다. 회사의 경영에 대한 전반적인 사항을 파악하기 위하여 장부와 관계서류를 열람하고 재무제표 및 동 부속명세서에 대해서도 면밀히 검토하였습니다. 경영진단을 위하여 필요하다고 인정되는 서류에 대한 보고를 받았으며 중요한 업무에 관한 서류를 열람하고 그 내용을 면밀히 검토하는등 적정한 방법을 사용하여 회사경영에 대한 내용을 파악하였습니다.3. 재무상태 및 영업실적 1) 영업 실적 (단위: 백만원) 과 목 제 23(당) 기 제 22(전) 기 증 감 증감율(%) Ⅰ. 매출액 Ⅱ. 매출원가 Ⅲ. 매출총이익 판매비와관리비 Ⅳ. 영업이익 기타수익 기타비용 금융수익 금융비용 지분법관련손익 Ⅴ. 법인세비용차감전순이익 법인세비용 Ⅵ. 당기순이익 당사는 시스템 구축 및 컨설팅 부문에서 36,275백만원, 라이선스 부문에서 7,909백만원, 기술지원 부문에서 9,901백만원, 클라우드 사용료부문에서 4,538백만원 수익을 거두었습니다. 당사는 다양한 고객사 발굴하고 AI 소프트웨어 및 클라우드 서비스를 중점적으로 제공하여 향후 매출을 증대 시킬 예정입니다. 당사는 중산 사업은 없으며, 환율 변동에 대한 영향은 크지 않습니다. 2) 재무 상태 (단위: 백만원) 구 분 제 23 기(2022년 12월말) 제 22 기(2021년 12월말) 증 감 유동자산 비유동자산 자산총계 유동부채 비유동부채 부채총계 지배지분 자본금 자본잉여금 기타자본 기타포괄손익누계액 이익잉여금 비지배지분 자본총계 4. 유동성 및 자금조달과 지출 1) 유동성최근 2개 사업연도 동안 연결실체의 현금흐름은 아래와 같습니다. (단위: 백만원) 구 분 제 23기 제 22기 증감액 영업활동으로 인한 현금흐름 투자활동으로 인한 현금흐름 재무활동으로 인한 현금흐름 기초의 현금 및 현금성자산 기말의 현금 및 현금성자산 2) 자금조달당사는 2022년 사옥부지 구입을 위하여 산업은행 100억에서 장기로 차입하였습니다. 그 외로 운영자금을 위하여 20억원 단기로 차입 진행하였습니다. 당사가 차입한 차입금에 대해서는 상환 스케쥴에 맞추어 상환할 예정입니다.5. 부외거래해당사항 없습니다.6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항해당사항 없습니다.
노을 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 샘플 프렙부터 AI결과 판독까지 현미경 진단의 전과정을 자동화한 세계 유일의 탈중앙화 진단 플랫폼 기업입니다. 당사는 진단검사 중에서도 현미경 검사법 기반의 방식에 집중하고 있으며 혈액과 조직 분야의 다양한 진단검사로 확장이 가능한 카트리지 방식을 사용하고 있습니다. 또한 어느 곳에서나 원격으로 결과를 확인 할 수 있는 디지털 뷰어를 통해 실험실의 물리적 제약을 극복하였습니다. 특히 기존의 진단검사실의 경우 진단의 정확도를 보장할 수 있지만, 인프라, 전문 인력, 진단 장비 등 운영비 부담이 높고 진단에의 접근성도 낮은 문제점을 가지고 있습니다. 반면에, 현장진단 중심의 신속검사는 높은 접근성에 비해 검사의 정확도가 낮고 골드스탠다드 방식을 구현하기 어려워 확진을 할 수 없다는 한계가 존재합니다.이러한 차이점에 착안해 당사의 마이랩은 진단 정확도와 접근성 간 딜레마(trade-off)를 해소하고, 진단실험실이 갖춰져 있지 않은 전세계 95% 이상의 의료기관에서도 높은 정확도의 진단검사가 이루어지도록 하였습니다. 마이랩 플랫폼은 사용자의 숙련도와 상관없이 일관된 검사 결과를 확보할 수 있으며, 검사결과는 디지털 데이터로저장되어 물리적인 검체 이동 대신 디지털 데이터의 저장과 전송으로 진단검사 소요 시간을 획기적으로 단축시켰습니다. 이를 통해 의료접근성의 극적 개선을 가능하게 한 진단검사 플랫폼입니다.현재 대다수의 진단검사 장비는 특정 검사만을 지원하기 때문에 다양한 질병에 대한 복수의 검사가 필요한 환경에서 장비의 효율적인 활용이 어렵습니다. 특히, 자원이 충분하지 않은 중저소득국가 및 일차보건시설에서는 장비 구매,인력에 대한 부담이 가중될 수 있으며, 이는 다양한 진단서비스의 확장에 제약이 됩니다. 당사의 경우 고체염색 기반의 마이랩 카트리지 방식을 통해 혈액/세포/미생물 검체를 대상으로 한 Romanowsky, Papanicolau, H, immunohistochemistry 등이 염색법을 용이하게 적용할 수 있어 다른 진단검사로의 확장성이 매우 뛰어납니다. 하나의 디바이스에서 진단 가능한 검사의 영역이 확장될 수록 사용자가 체감하는 비용대비 효율성은 크게 높아집니다. 마이랩 플랫폼 기술은 의료접근성의 개선과 진단검사의 효율화가 필요한 광범위한 영역에 적용이 가능합니다. 노을은 말라리아 진단, 혈구형태분석, 자궁경부암 검사 제품을 출시하였고 이어 유방암, 갑상선암 등의 카트리지 개발을 목표로 연구 중입니다. 또한, 암 프로파일링 분야의 다양한 암 정밀진단을 위한 선행 연구를 수행하고 있습니다. 코로나 팬데믹 이후 원격 의료를 향한 소비자의 니즈는 빠르게 증가하고 있지만, 원격 의료에 필수적인 검체 획득, 진단 과정과 결과의 디지털화, 진단 데이터의 분석 및 전송 등에는 여전히 많은 기술적인 한계가 존재합니다. 마이랩은 이러한 한계를 극복한 제품으로, 검체 획득, 디지털이미징, 진단 클라우드 서버, 원격 접속 소프트웨어 등 진단의 디지털화에 필요한 다양한 기술과 기능을 탑재하고 있습니다. 마이랩 플랫폼 기술을 활용한다면 디바이스 내에서 생성된 혈액과 조직 등의 디지털이미지를 의료전문가가 원격 네트워크에 접속하여 진단검사를 수행하거나, 축적된 진단 데이터를 기반으로 AI 결과 판독까지 가능한 환경을 구축할 수 있습니다. 미래에는 이러한 디지털 진단검사실이 환자와 의료기관의 물리적 시간과 비용을 획기적으로 줄이고, 환자 중심의 새로운 소비자 경험을 제공하게 될 것으로 예상합니다. 당사 마이랩 플랫폼의 핵심 타겟 고객은 자체적인 진단검사 역량을 갖추고자 하는 중소형 병원입니다. 중소형 병원은 실험실 인프라, 전문 테크니션, 대형 진단 장비를 갖추기에 한계가 있어 자체적인 진단검사 수행이 어렵습니다. 중소형 병원에서 마이랩 플랫폼을 도입하게 되면 병원의 진단 검사 영역의 확대 및 새로운 환자 유입을 통해 추가 수입을 창출 할 수 있을 것으로 예상합니다. 2. 주요 제품 및 서비스 (단위 : 백만원) 구 분 품 목 생산(판매) 개시일 2022년 매출액 (비율) 제 품 설 명
노을 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

제품 혈액검사 진단기기 카트리지를 이용해 검체의 전처리 프로세스를 수행하고, 소형화 된 디지털 이미징 시스템을 통해 검체를 디지털 스캐닝 한 후, AI 진단 알고리즘을 기반으로 진단 분석을 수행하는 진단기기 진단 카트리지 하나의 랩온어칩에서 도말, 고정, 염색 등의 모든 전처리 프로세스가 가능하도록 디자인된 세계 최초의 고체염색 기반 카트리지 액세서리 및 서비스 miLab Viewer 정기 월 구독료, 기타 소모품 제공 서비스로 구성되며, miLab Viewer는 인터넷을 통한 웹 기반의 원격 진단 뷰어로서 NAS, Cloud 등을 통해 구현되는 통합 시스템임 합계 당사의 제품군은 차세대 진단검사 플랫폼인 miLab Dx와 정밀의료 플랫폼인 miLab Rx로 구성되어 있습니다. 주력 제품인 miLab Dx는 하나의 All-in-one 디바이스에서 말라리아 열 질환, 혈액분석, 암 진단 등 3개 분야에서 총 8개 종류의 질병 진단이 가능한 플랫폼입니다. 당사는 2020년 6월부터 말라리아에 감염된 비정상 적혈구의 확인이 가능한 자동혈구계산 디바이스와 혈구염색용 카트리지를 판매중에 있습니다. 나. 주요 제품 등의 가격변동 추이 당사의 체외진단 제품은 시장에서 형성되는 공정가격이 없으며, 대상 질환별, 각 국가별 시장 상황 및 현지 사업파트너와의 공급 계약에 따라 판매가격이 결정되고 있으므로 제품별 가격변동 추이는 산정하지 않았습니다. 다. 주요 제품 등 관련 각종 산업 표준 (1) 외부 인증을 통한 핵심 기술 제품의 사업화 당사는 혁신적인 진단검사 솔루션인 miLab Dx 플랫폼에 대해 국내외 표준에 따른 품질시스템 및 제품 인증을 유지하고 있습니다. 글로벌 시장을 목표로 제품을 개발한 만큼, 당사는 국제사회에서 제품에 대한 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해 국제표준에 기반한 제품 검증 활동을 수행하고 있습니다. (가) ISO 13485: 2016(의료기기 품질경영시스템 국제표준) 인증 ISO 13485는 의료기기 제조업체가 제품의 품질 및 관련 규제 준수를 보장할 수 있도록 품질경영시스템을 표준의 요건에 부합하게 개발, 실행 및 유지관리하는 포괄적인 프레임워크를 제공하는 국제표준입니다. 당사는 세계 최초의 표준기구인 영국표준협회의(BSI)로부터 주력 제품이 말라리아 진단기에 대한 ISO 13485 인증을 취득하였습니다. [표] ISO 13485:2016 인증 상세 구분 명칭 인증기관 유효기간 인증범위 인허가번호 최초인증 BSI 말라리아진단기 MD676429 갱신인증 BSI 말라리아진단기 MD676429 (나) 유럽 CE IVDD 의료기기 인증 핵심 기술제품인 miLab 플랫폼은 유럽 CE IVDD 인증에서 체외진단기기(IVD)로 분류되며, "miLab Platform"은 플랫폼 기기로서 다중 진단이 가능한 시스템으로 CE Doc 선언을 진행하였습니다. 말라리아 진단 카트리지인 '말라리아 MAL 카트리지'는 2021년 1월 유럽대리인을 통해 CE 등록을 완료하였고, 추가로 2022년 5월에는 혈액진단과 자궁경부암 진단 검사를 위한 세포 스크리닝 카트리지에 대해 CE 등록을 완료하였습니다. 이로써, 당사는 여러 고체염색 기반 진단 카트리지를 기반으로 추후 다양한 진단 서비스로 확대 가능한 플랫폼 비즈니스 모델을 갖추게 되었습니다 [표] 유럽 CE IVDD 의료기기 인증 상세 No CMAA 말라리아 진단 카트리지 CBCA 혈구분석 진단 카트리지 CCEA 자궁경부암 진단 카트리지 CFNA 최소침습적 세포분석 카트리지 [표] 유럽 CE IVDR 의료기기 인증 상세 No DMLA 마이랩 디바이스 SafeFix CSFA 소모품 (다) 국내 인허가(MFDS) 현황 국내에서 miLab 플랫폼은 “혈구계산기" 품목명으로 1등급 신고 및 “세포및조직병리 진단보조장치"로서 3등급 수출허가를 획득하였습니다. [표] 국내 인허가 상세 구분 명칭 인허가 기관 인허가일 제품명 품목명 등급 인허가번호 신고 의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 miLabTM MDX2000 혈구계산기 제신19-1320호 수출허가 체외진단의료기기 제조허가증
노을 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

식품의약품 안전처 miLabTM Platform 세포및조직병리진단보조장치 체외 제허20-774호 품목허가 체외진단의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 세포및조직염색시약I(CH) 체외 제신21-479호 품목허가 체외진단의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 세포및조직염색시약I(CIHC) 체외 제신21-480호 품목허가 체외진단의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 혈구염색시약(CBCA) 체외 제신21-483호 품목허가 체외진단의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 세포및조직염색시약I(CPAP) 체외 제신21-484호 품목허가 체외진단의료기기 제조신고증 한국의료기기 안전정보원 혈구염색시약(CMAA) 체외 제신21-564호 3. 원재료 및 생산설비 가. 원재료에 관한 사항 (1) 주요 원재료 매입 현황 (단위 : 천원, %) 매입유형 품 목 구 분 2020년 2021년 2022년 (제6기) (제7기) (제8기) 원재료 전자부품류 국 내 수 입 ($57,009) ($52,424) ($25,434) 소 계 기기부품류 국 내 수 입 소 계 사출물류 국 내 수 입 소 계 시약류 국 내 수 입 ($4,538) ($5,601) ($3,935) 소 계 기타 국 내 수 입 소 계 원재료 합계 국 내 수 입 소 계 부재료 포장재 등 부재료 합계 국 내 수 입 소 계 총 합 계 국 내 수 입 ($61,547) ($58,025) ($29,369) 합 계 주) 외화의 경우 4분기말의 서울외국환중개의 원달러 매매기준율을 적용(1,267.30원/USD)하였습니다. (2) 주요 원재료 가격 변동 추이 당사 제품의 원재료 등은 종류가 다양하고 세부사양과 가격이 상이합니다. 또한 지속적으로 신규 제품을 개발하고 원재료 등을 교체하며 제품을 개선해 가고 있어 원재료의 가격변동 추이를 산출할 만한 자료가 부족하고 거래처 및 경쟁사에 누출될 경우 당사의 사업경쟁력에 영향을 미칠 수 있어 원재료 가격변동 추이의 기재를 생략합니다. 나. 생산설비에 관한 사항 (1) 생산능력 및 생산실적 (단위 : 대) 품목명 구 분 2020년 (제6기) 2021년 (제7기) 2022년 (제8기) 수량 수량 수량 Device 생산능력 생산실적 가 동 율 기말재고 주) 가동율은 생산능력 대비 생산실적으로 기재했습니다. (가동률(%)=100*생산실적/생산능력 (단위 : 천개) 품목명 구 분 2020년 (제6기) 2021년 (제7기) 2022년 (제8기) 수량 수량 수량 Cartridge 생산능력 생산실적 가 동 율 기말재고 주) 가동율은 생산능력 대비 생산실적으로 기재했습니다. (가동률(%)=100*생산실적/생산능력 (다) Device Cartridge 생산능력 산출근거 품목명 생산능력/년 산출근거 생산라인 (개) 생산능력 (일) 인력 (명) 가동시간 (시간) 가동일수 (일) 가동월 효율 Device 2021년 240대 1대 2022년 240대 1대 Cartridge 2021년 360천개 1.5천개 2022년 480천개 2.0천개 (2) 생산설비 현황 (단위 : 백만원) 공장별 자산별 소재지 기초 가액 당기증감 당기 상각 기말 가액 비고 증가 감소 노을㈜ 토지 건물 기계장치 실링설비 용인 정액법 냉각시스템 토출기 등 GMP 시설 용인 공구와기구 용인 합 계 (3) 생산설비 신설 및 매입계획 당사는 제품 수요의 증가에 따른 디바이스와 카트리지 생산 능력을 확보하기 위해 2022년부터 2023년까지 2년간 기계장치와 구축물에 점진적으로 약 29.6억원을 투자할 계획입니다. 2022년에는 카트리지 생산능력을 년간 360천개에서 1,459천개로 확대하기 위해 카트리지 생산라인 증설에 투자할 계획입니다.또한 구축물 투자비와 관련하여 2022년에는 생산라인 증설에 따른 생산실 클린룸 개조비로 1.5억원 가량을 투자하였습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출현황 (단위 : 천원) 매출유형 품 목 2020년 2021년 2022년 (제6기) (제7기) (제8기) 수량 금액 수량 금액 수량 금액 제품 진단 기기 수 출 내 수 소 계 진단 카트리지 수 출 내 수 소 계 기타 수
노을 — [기재정정]사업보고서 (2022.12)

출 내 수 소 계 합 계 수 출 내 수 합 계 나. 수주상황 (단위 : 백만원 ) 품목 수주일자 납기 수주총액 수주잔고 수량 금액 수량 금액 마이랩 디바이스 및 카트리지 23년 1월 25년 12월 합 계 주1) 기공시된 매출공시 내용에 대해서만 기재하였습니다. 다. 판매 조직 및 경로 당사의 주요 고객은 크게 ① 의료기관 및 연구소, ③ 공공기관 및 국제기구 ③ 전략적협력파트너 등으로 구분됩니다. 각 고객의 특성에 맞게 부문별 전문성을 보유한 판매조직을 운영하고 있습니다. 본사가 위치한 국내에서는 전반적인 영업을 총괄하고 있으며, 스위스 바젤 이노베이션센터에 위치한 유럽법인에서는 유럽 내 국제기구, 협력기관, 대리점 등에 대한 고객지원을 담당하고 있습니다. 라. 판매 전략 (1) 제품 판매 전략 당사의miLab은 플랫폼으로 기획된 제품으로 ① 디바이스 보급, ② 소모품 판매, ③ 데이터 플랫폼, 순서의 3단계 판매전략을 시행하고 있습니다. 아래의 3단계 판매전략을 통해 순차적 시장 확대와 안정적 수익증대를 목표로 하고 있습니다. (가) Phase 1: 디바이스 보급 단계 혈액분석과 말라리아 진단 시장을 중심으로 디바이스를 보급하는 단계입니다. 당사는 혈액분석과 말라리아 진단 분야에서 대체불가능한 독점적 솔루션을 보유하고 있으며, 초기 디바이스 보급 확대를 위한 공격적인 가격설정 등 적극적 시장확대 정책으로 다수의 영업파트너들로부터 판매 대리점 계약 요청을 받고 있습니다. 당사는 각 지역별 선두권 업체와의 판매 계약을 통해 해당 지역에 빠르고 효과적인 디바이스 보급을 계획하고 있습니다. (나) Phase 2: 소모품(카트리지) 종류 확대 단계 혈액 암, 열 질환, 자궁경부암, 패혈증 등 진단 종류 확대를 통해 대리점과 고객 모두에게 수익확대가 가능한 단계입니다. 당사는 현재 디바이스 구매 대리점과 고객들에게 신규 카트리지 출시에 따른 디바이스 교체 없이 S/W 업그레이드를 통한 신규 카트리지 적용 기능을 제공하여 초기 디바이스 구매 부담을 대폭 줄여주고 있습니다. 신규 카트리지는 기존 시장 내 진단이 불가능 했던 새로운 영역을 개척하는 고부가가치 카트리지 중심으로 구성되어 신규시장 확대뿐만 아니라 수익증대도 가능할 것으로 전망됩니다. (다) Phase 3: 데이터 구독 서비스 단계 향후 시장의 가장 큰 트렌드는 진단검사의 디지털화 입니다. 현재의 현미경 진단은 임상 및 진단 데이터 확보가 제한적입니다. 당사는 디지털 현미경 이미지 데이터를 기반으로 신규 질병 및 신약 연구, 원격 진단 및 분석이 가능합니다. 현재 NAS, 클라우드 등의 디지털 데이터 저장 솔루션을 제공 할 뿐만 아니라 데이터 분석과 원격 접속을 위한 miLab Viewer를 제공하여 신약개발, 임상연구, 원격 진단 등에 활용되고 있습니다. 월 구독료 형태로 당사의 miLab Viewer 사용료를 받고 있으며, 혈액 및 조직 진단 분야의 최초의 원격진단 솔루션을 제공하고 있습니다. 고객은 추가적인 투자 없이도 디지털 및 원격 진단 솔루션의 활용이 가능합니다. (2) 판매 대리점 및 영업파트너 확보 전략 당사의 주요 고객은 크게 ① 의료기관 및 연구소, ② 공공기관 및 국제기구, ③ 전략적 협력파트너 등으로 구분되며 각각의 고객에 따른 판매 대리점 및 영업파트너 확보 전략을 다음과 같습니다. (가) 의료기관 및 연구소 판매를 위한 지역별 딜러망 구축 - 기존 구축된 인적 네트워크 활용: 당사의 영업 주요 인력들은 진단분야에서 20년 이상 경력을 보유한 전문가로 각 지역별로 오랜기간 구축된 인적네트워크를 보유하고 있습니다. 기존에 구축된 인적 네트워크를 활용하여 빠르게 영업파트너들을 확보해 나가고 있으며, 지속적으로 경험있는 전문가들을 채용하여 인적 네트워크를 확대, 강화해 나갈 예정입니다. - 전시회 및 학회 참여: 당사는 신규 딜러 발굴 및 제품 홍보 등을 위해 진단 관련 전시회 및 관련 학회에 매우 적극적으로 참여하고 있습니다. 당사는 국내 KIMEX, 미국 AACC, 독일 MEDICA, 중동 MEDLAB, 남미 Hospitalar 등 뿐만아니라