chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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후 입력창이 뜨면 원하는 데이터를 입력하고 창을 닫는 구조가 아니라 서식 위에 필기를 하면 바로 데이터화 되어 입력되도록 하여 기존 종이 문서처럼 작성하는 편의성을 제공하기 위함. ▶ 연구 개발 내용 입력 컴포넌트(텍스트박스, 서명, 체크박스, 라디오버튼, 콤보박스 등) 위에 직접 펜을 이용하여 작성을 하면 필기인식을 통해 데이터가 입력되는 방식 개발. 또한 제스쳐를 지원하여 내용을 지우거나 글씨를 삽입할 수 있음. ▶ 연구 개발 성과 화면위에 바로 글씨를 쓰면 신속히 데이터로 변환하여 값이 입력됨. 필기 인식의 정확도 부분에서 아직 미흡한 부분이 있어 더 연구가 필요함. 상품화 대화형 입력 기능 연구소 ▶ 연구 개발 배경 복잡한 서식 내용을 살펴보면서 직접 서식에서 작성하지 않고 질/답 형태로 한번에 입력하고 최종적으로 서식에서는 결과만 볼 수 있도록 하여 입력 편의성을 향상하기 위함 ▶ 연구 개발 내용 질문 내용과 입력할 컴포넌트를 설정할 수 있는 디자인 화면 개발. 질문은 텍스트로도 표시되고 음성으로도 표현됨. 답변은 사용자가 직접 선택하여 입력할 수 있고, 음성 인식으로 통해 구두로 입력 가능함. 음성 인식된 내용은 자연어 처리되어 적당한 행위로 이어지도록 개발. ▶ 연구 개발 성과 서로 대화하는 형태로 질문을 듣고 말하기로 입력 가능하여 사용자의 선택행위 없이 자연스럽게 입력을 이어갈 수 있음. 복잡한 서식을 보지 않고도 필수 입력이 필요한 것들만 모아서 연속으로 입력을 이어갈 수 있음. 상품화 서명 불러오기 기능 연구소 ▶ 연구 개발 배경 금융권 등에서 서식 개발 시 고객 서명을 입력받는 항목이 많기에 일일히 다 서명을 하려면 시간도 오래 걸리고 불편한 점을 개선하기 위함. ▶ 연구 개발 내용 고객이 서명을 한번 작성하면 해당 서명을 기억하고 있다가 다음 서명에서 불러오기 할 수 있도록 기능 개발. 고객이 불러온 서명을 다시한번 확인하고 동의하는 절차가 필요한 경우를 위한 기능도 개발됨 ▶ 연구 개발 성과 고객이 서명한 내용을 다음 서명 컴포넌트에서도 쉽게 불러올 수 있기 때문에 서식 작성의 시간을 단축하고 고객이 매번 서명을 하는 불편함이 개선됨. 상품화 조건부 스타일 마법사 기능 연구소 ▶ 연구 개발 배경 서식을 디자인할 때 특정 조건에 의해 값이 변경되거나 컴포넌트의 표시 상태를 바꾸거나 할 경우 스크립트를 통해 개발해야 하기에 초보자에게는 접근성이 떨어짐. ▶ 연구 개발 내용 스크립트를 작성하지 않고 조건 마법사 기능을 통해 UI로 쉽게 조건을 작성하고 그에 맞는 결과를 지정할 수 있음. ▶ 연구 개발 성과 스크립트를 배우기 어려운 사용자의 경우 마법사 UI를 통해 쉽게 조건을 생성하고 컴포넌트의 표시여부, 값 등을 변경할 수 있음. 상품화 히스토리 기능 연구소 ▶ 연구 개발 배경 서식에서 입력한 데이터를 계속 누적하여 기록할 수 있어 특점 시점의 입력 값을 확인하거나 되돌릴 수 있도록 하기 위함 ▶ 연구 개발 내용 사용자가 저장한 서식 데이터의 히스토리를 날짜별, 컴포넌트 별로 정렬하여 표시해주는 기능 개발. ▶ 연구 개발 성과 사용자가 작성한 서식을 특정 시점의 값으로 되돌릴 수 있고, 입력값이 어떻게 변경되었는지 한눈에 확인 가능함. 상품화 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 OzinOffice 제품개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 서식 개발을 전용툴이 아닌 기존에 사용하던 엑셀,워드,PPT 파일을 이용하여 쉽게 서식을 개발할 수있도록 하기 위함. ▶ 연구 개발 내용 기존 MS 오피스 제품을 이용하여 입력컴포넌트를 추가하고 서식파일로 변환 가능하도록 기능 개발함. ▶ 연구 개발 성과 사용자는 기존에 익숙하게 사용하던 MS 오피스 제품에서 서식을 디자인하고 그것을 쉽게 리포트 서식파일로 변환하여 사용할 수 있음. 상품화 3) 원격 멀티스크린 기능 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 원격 멀티스크린 뷰어 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 원격으로 서로 떨어져 있는 장비를 통해 서로 비 대면으로 서식을 입력할 수 있어 직원과 고객이 서로 만나지 않더라도 서식
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작성이 가능하기 위함. ▶ 연구 개발 내용 각자 물리적으로 연결되지 않은 원격의 장비를 동기화하여 서로 입력 중인 값을 동기화 하고 기능을 제어할 수 있음. ▶ 연구 개발 성과 물리적으로 연결되지 않은 장비들을 네트웍으로 연결하여 원격으로 뷰어를 제어하고 데이터 값을 각자 입력하여 동기화 할 수 있음. 상품화 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 UWP 뷰어 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 윈도우10 기반 앱에서 구동되는 뷰어를 개발하기 위함. ▶ 연구 개발 내용 기존 WinRT용 뷰어 대신 윈도우 10 앱에서 구동되는 UWP 기반 오즈 뷰어 제품 개발. ▶ 연구 개발 성과 윈도우 10용 전용앱 개발에 필요한 UWP 뷰어를 제공 가능함. 상품화 5) OZViewer용 하이브리드 개발 프레임워크 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 연구소 ▶ 연구 개발 배경 모바일 뷰어에서 오즈 뷰어를 사용하기 위해서는 native 코드를 사용하여 앱을 개발해야 하기 때문에 멀티 플랫폼을 지원하기 위해서는 여러 언어를 개발하여야 함. ▶ 연구 개발 내용 웹페이지에서 자바스크립트로 오즈 뷰어를 사용할 수 있도록 하이브리드 프레임웍을 개발하여 하나의 웹코드로 UWP, iOS, Android 뷰어를 사용할 수 있음. 오즈 뷰어의 기능 이외의 각 플랫폼별 native API 기능(카메라, 위치, 파일 저장, STT, TTS 등) 을 사용할 수 있는 편의 기능도 제공함. ▶ 연구 개발 성과 자바스크립트로 작성된 코드로 iOS, Android, UWP 뷰어에서 동일하게 기능을 사용할 수 있어 생산성 향상 및 관리가 용이해짐. 상품화 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 기존 클라이언트 생성 방식은 대용량 데이터 처리 시 여러 환경적인 요소 및 성능적인 제약 사항들로 인해 사용이 어려운 문제에 대한 대응 필요. ▶ 연구 개발 내용 - 서버 생성 방식을 고안하여 클라이언트 생성 방식과 동일하게 바인딩, 익스포트, 인쇄가 가능하도록 개발 ▶ 연구 개발 성과 - 대용량 데이터 및 서식을 웹 환경에서 빠른 속도로 바인딩, 익스포트, 인쇄 처리를 할 수 있게 됨. 상품화 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 모바일에서도 HTML5 뷰어를 사용한 리포팅 업무를 사용하려는 요구 증가 - 모바일 환경에서 사용하기 쉬운 UI를 연구개발을 하게 됨. ▶ 연구 개발 내용 - 기존 iOS, Android Native Report Viewer에서 표시되는 UI와 동일하게 UI 개발 ▶ 연구 개발 성과 - 사용자가 모바일 환경에서도 리포팅 업무가 수월해짐. 상품화 8) 서버 웹 콘솔 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 OZ Server 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 기존 오즈서버 및 스케줄러 관리에 프로그램을 추가 설치하여 사용하였으나 프로그램을 추가 설치하지 않고 오즈서버만 설치하면 윈도우 OS가 아닌 다른 OS에서도 웹으로 서버관리를 할수 있게 지원하기 위함 ▶ 연구 개발 내용 - 서버 관리를 추가 설치 프로그램없이 웹콘솔로 개발하여 모든 OS에서 서버 및 스케줄러를 관리 할 수 있게 개발 ▶ 연구 개발 성과 - 웹콘솔 리파지토리 매니저 개발 완료 - 웹몬손 엔터프라이즈 매니저 서버부분 개발 완료 상품화 9) 분석 UI 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 분석 UI 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 기존 제품은 사이트 및 업무 특성, 사용자의 능력에 따라 사용되는데 한계가 많았음. 특히 분석화면을 작성하지 않고 결과만 원하는 사용자를 위해 제공하는 모듈이 따로 존재하지 않음. - 기존 제품은 일반적인 수준의 사용자가 사용하기에 어려운 툴들이 많음 - 사용자가 모든 보고서 파일을 통합된 한 화면에서 볼 수 있도록 (정형/비정형 포함) 공통된 모듈 제공 필요성. ▶ 연구 개발 내용 - 조회 조건 대상을 아이템으로 관리하며, 어떤 보고서를 불러오더라도 자동으로 조회 조건이 생성될 수 있는 기능 개발 -
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비정형 보고서 뿐만 아니라, 정형 보고서도 통합하여 보여 줄 수 있도록 개발. 또한 사용자의 입맛에 맞는 조회 화면을 구성이 가능하게 개발함. - 사용자에 따라 메뉴를 다르게 적용하고 관리할 수 있도록 개발 (메뉴 권한 관리 포함) - 사용자가 접속했던 화면 메뉴에 대한 로그생성 및 모니터링 가능하게 함 ▶ 연구 개발 성과 - 메뉴 관리, 조회 조건 아이템관리를 통해, 사용자에 따라 자동으로 메뉴 구성 및, 자동 조회 조건 생성 환경을 제공하여 손쉽게 조회 데이터를 분석할 수 있게 됨 - 비정형 화면 뿐이 아니라, 정형 보고서 또한 메뉴로 등록하게 됨으로써, 정형/비정형 을 한 화면에서 모두 조회하고 확인할 수 있게 됨으로써 사용 편리성이 증대 됨 - 최종사용자가 직접 개발한 개인 보고서를 분석 UI 에 등록 할 수 있도록 함으로써, 고객은 별도의 코딩 없이도 자신들만의 분석 시스템을 구축 및 개선해 나갈 수 있으며, 제품 커스터마이징의 필요성을 최소화함 상품화 10) 인감 스캐너 모듈 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 인감 스캐너 모듈 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 전자서식을 입력하는 데 있어 기존 업무나 서식에 인감도장을 입력하는 경우가 많아 이를 대응하기 위하여 연구개발 필요성 생김 - 또한 인감을 촬영한 영상이 실물크기로 출력되어야 하며, 또한 법적으로 전자문서 관리 모법규준 제4절 제20조 인장 해상도에 의거 600DPI이상 해상도를 만족해줘야 하는 필요조건 ▶ 연구 개발 내용 - 인감규격용지를 이용하여 카메라와 인감날인의 각도와 방향 거리에 영향을 받지 않고 실물크기로 자동 인식하여 스캔 해주는 모듈 개발 - 정확한 스캔을 위해 인감규격용지와 인식패턴 규격을 정의함 - 인감규격용지에 날인된 인감을 인식패턴을 검출하여 자동 스캔 하도록 함 ▶ 연구 개발 성과 - 어느 각도와 위치에 상관없이 촬영을 해도 항상 전자서식에서 필요한 실물크기의 인감도장을 얻을 수 있도록 제공. 따라서 다양한 업무에서 인감이 필요한 전자서식에 반영되어 사용되고 있음 - 모바일 기기의 카메라와 스캔용지를 이용한 실물크기 스캔 시스템 및 방법 특허 출원 상품화 11) 신분증 스캐너 모듈 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 신분증 스캐너 모듈 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 전자서식을 입력하는 데 있어 기존 업무나 계약서식 등에 신분증 사본을 첨부해야 하는 경우가 많아 이를 대응하기 위하여 연구개발 필요성 생김 - 개인정보가 중요해짐에 따라 신분증에서 주민번호 등의 개인정보를 감춰야 할 필요성이 생김 ▶ 연구 개발 내용 - 어느 종류의 신분증인지 여부에 상관 없이 신분증 선택을 하면 자동으로 인식 - 신분증의 실제 사이즈로 촬영 기능 - 특정 주민번호나 여권번호, 운전면허번호 등의 개인 정보를 자동 감춤 처리 기능 ▶ 연구 개발 성과 - 신분증을 실제사이즈로 자동 인식하여 보다 편리하게 신분증 촬영이 가능하게 함 - 신분증 내의 개인정보 등을 마스킹 처리하여 개인정보 유출을 방지할 수 있게 함 상품화 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화여부 Secure PDF Viewer 개발 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 전자문서 보존 포맷이 PDF/A로 ISO표준으로 정해짐 - 많은 기업들이 전자문서를 PDF로 저장/관리하고 있음 - 전자문서의 위변조 여부 및 시점 확인이 필요로 함 ▶ 연구 개발 내용 - PDF 문서를 PC에서만 볼 수 있는 것이 아니라 iOS/Android 모바일에서도 볼 수 있도록 Viewer개발 - TSA(시점확인) 연동을 통한 검증결과 시각화하여 표시하는 기능 - 프린트 시 워터마크(사본 여부 및 출력 시간의 표시)기능 개발 ▶ 연구 개발 성과 - 전자문서 보존 포맷을 자체 뷰어에서 볼 수 있도록 제공 - 사후열람 시 PDF문서를 생성 시점을 공인된 기관으로부터 확인이 가능하고 위변조 여부 또한 확인이 쉽게 시각화하여 가능하게 함 상품화 13) eformsign 클라우드 서비스 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화 여부 eformsign
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연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 국내 전자문서 시장에서 검증된 OZ e-form 솔루션을 클라우드 서비스 화하여 중소규모의 기업을 타겟팅 하기 위함. - 전자문서가 필요로 하나 비용과 인력문제로 사용을 못하는 중소규모의 기업을 위하여 부담없는 가격으로 서비스 제공하기 위함. - 국내 SMB 시장 뿐만이 아니라, 해외 시장까지 진출하기 위함.▶ 연구 개발 내용 - 모든 전자문서 작성 및 보관하는 클라우드 서비스 제공 - 회원 가입, 구글 및 페이스 북 계정 연동 - 서비스 운영 포탈, 전자문서 작성 및 저장/보관, 열람, 폐기, 문서 Export, 문서내 데이터 다운로드, 내 서명 및 도장 등록 - 대시보드, 서식 템플릿 생성 및 배포, 워크 플로우 설정, 문서함- 서식 생성기 ( oz in office add-in, 웹 폼 디자이너 ) - 회사관리, 그룹관리, 멤버관리, 회원초대, 문서 이관, 사용자 정의 필드 관리, 알림 템플릿 관리 , 이용현황 - 커넥트 연결 : 클라우드 저장소 연동, 구글 시트 및 micro excel에 데이터 전송, 외부 임베딩 연계, 외부 API 및 webhook 이벤트 - 빌링시스템( plan 정의, invoice 발급, 결재 내역 ,결제 수단 관리, 실시간 요금 ) - 사용량이 많을 경우 auto scaling및 무정지 배포 기능 - 사용량 집계를 위한 미터링 (국가별 미터링, 전체 미터링 구분) - 서버를 체계적으로 관리하기 위한 모니터링 ▶ 연구 개발 성과 - 고객 초기비용 최소화로 SMB 시장의 전자문서 사용 확산 유도 - 다양한 서식 생성기( oz in office addin, 웹 폼 디자이너) 제공으로 손쉬운 서식 생성 유도 - 글로벌 매출 효과 기대 상품화 14) eformbot 음성기반 전자문서 처리 솔루션 및 서비스 개발 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화 여부 eformbot 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 스마트 디바이스의 대중화로 다수의 음성기반의 서비스들에 대한사용자 경험이 축적되고 있음과 동시에 기업들의 서류 기반 업무는 Digital Form 기술로 변화되고 있는 추세이며, 축적된 음성 사용자 경험을 바탕으로 전자문서 기술의 패러다임이 예상됨 ▶ 연구 개발 내용 - 지능형 전자문서 엔진 플랫폼 ● 다양한 디바이스에서 대화형 음성 기반으로 전자문서 입력 ● 화자인식, 음성처리, 음성 상용구, 음성 제어를 통한 워크 플로우 처리 및 문서 검색 기능 ● 필기 및 이미지, 비전 API를 통한 전자문서 입력, 위치기반 전자문서 식별 및 입력처리 기능 - 인지 서비스 연계 프레임워크 ● 여러 인지 서비스에 대하여 표준화된 Wrapper 인터페이스 구축 - 디바이스 연계 Agent 개발 ● 각종 디바이스에 대한 표준 Agent 인터페이스 구축 및 SSO 연계 - 지능형 전자문서 작성기 개발 ● 필수입력 컴포넌트 및 Validation 체크, 워크 플로우 설정 ● 지능형 전자서식 입력항목 스토리 보드 및 다양한 크기의 스크린에서의 입력 화면 구성 기능 ● 항목별 질문, 재 질문 문구 지정, 확인 메시지 및 동의어 지정기능 - 스마트 디바이스 및 전자문서 UI/UX ● 각종 디바이스 별 전자문서 작성 및 처리 UI/UX 및 디자인 ● 사용자 역할 별 전자문서 작성 및 처리 UI/UX 및 디자인 ● 제스처/필기 인식/메신저 챗봇/작은 스크린 등의 UI/UX 및 디자인 ▶ 연구 개발 성과 - 평균 3초 이내의 사용자 의도파악, 1초 이내의 인식결과 문서 삽입속도, 2초 이내의 필기 인식 텍스트 문서 삽입 속도 - 6개 이상의 디바이스 및 3종 이상의 메신저 지원, 11건의 관련 특허 출원 - 음성입력을 통한 편의성 향상으로 전자문서 사용 확대에 기여 - eformsign과의 연계를 통한 글로벌 시장 선점 효과 기대 - 수출 증진, 창업 및 고용 촉진 효과 기대 상품화 15) AI 기계독해 기반의 전자문서 작성 시스템 연구과제 연구 기관 연구결과 및 기대효과 상품화 여부 기계독해 기반의 전자문서 작성 시스템 연구소 ▶ 연구 개발 배경 - 음성을 이용하여 편리하게 사용
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가능한 관련 서비스 시장이 확대되고 있는 상황임 - 사용자가 전자문서 서비스를 사용함에 있어 직접 조작하거나 단순 음성입력을 하는 수준에 그치지 않고 더 편리한 작성 방법을 제공하기 위함 ▶ 연구 개발 내용 - 다수의 사용자가 자연스럽게 대화한 음성을 분석하여 전자문서 작성에 필요한 입력 값을 AI 기계 독해 기술을 사용하여 분석 - 전자문서 서식에 입력하려는 값의 특성이나 종류에 따라 AI기술을 이용한 심층적이고 복합적인 분석을 이용하여 올바르게 값을 도출하는 기능 ▶ 연구 개발 성과 - 장비 혹은 전자문서 입력 방법에 익숙하지 않은 사용자도 자연스럽고 편리한 방법으로 전자문서 서비스를 이용할 수 있는 방법을 제공 - 콜센터나 지원 업무 등 비 대면 대화를 통해 진행되는 업무 전반에 적용 가능할 것으로 예상 - 전자문서 서비스를 더 많은 분야와 사용자 층에서 편리하게 이용 가능한 시스템으로 개선하여 시장 확대에 긍정적인 효과를 보일 것으로 기대 일부상품화 및개발중(특허등록) -보고서 제출일 현재 종속회사 FORCS Japan 및 FORCS Singapore는 연구개발실적이 없습니다. 마. 지적재산권 등 관련 사항1) 지적재산권 내역 번호 구분 내용 권리자 출원일 등록일 적용제품 주무관청 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국소프트웨어 진흥원 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국소프트웨어 진흥원 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 인증 CA Smart ㈜포시에스 CA 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 인증 ㈜포시에스 OZ Report 한국정보통신기술협회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 인증 VeriTest ㈜포시에스 VeriTest 인증 행정업무용SW ㈜포시에스 한국소프트웨어 산업협회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 인증 ㈜포시에스 개발조직 카네기 멜론대학 인증 ㈜포시에스 OZ Report SAP ICC 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 OZ EQ 1.0 프로그램심의조정위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 프로그램심의조정위원회 인증 ㈜포시에스 OZ EQ 한국정보통신기술협회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 컴퓨터프로그램보호위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 컴퓨터프로그램보호위원회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 인증 ISO 9001 품질 인증 ㈜포시에스 전 제품 ICR 국제인증원 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 인증 행정업무용SW ㈜포시에스 OZ Report 한국소프트웨어 산업협회 인증 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ) ㈜포시에스 전 제품 중소기업청장 인증 벤처기업 ㈜포시에스 전 제품 KIBO 기술보증기금 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 인증 녹색기술 인증 ㈜포시에스 전 제품 지식경제부 인증 소프트웨어 프로세스 품질인증 ㈜포시에스 전 제품 한국소프트웨어진흥원 인정서 기업부설연구소 인정서 ㈜포시에스 전 제품 한국산업기술진흥협회 인증서 품질경영시스템인증서 (ISO 9001:2008) ㈜포시에스 전 제품 ICR 국제인증원 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 지정증 수출유망중소기업지정증 ㈜포시에스 전 제품 서울지방중소기업청 인증 벤처기업 ㈜포시에스 전 제품 중소기업진흥공단 특허권 터치스크린 단말기를 이용한 전자서명 시스템 및 그 방법 ㈜포시에스 OZ e-Form 특허청 특허권 모바일기기의 카메라 모듈을 이용한 스캔 장치 및 그 방법 ㈜포시에스 OZ e-Form 특허청 특허권 전자문서 보안 출력 시스템 및 그 방법 ㈜포시에스 특허청 특허권 모바일기기의 카메라 모듈을 이용한 스캔 시스템 및 그 방법 ㈜포시에스 OZ e-Form 특허청 지정서 Hi-Seoul 브랜드기업 지정서 ㈜포시에스 전 제품 서울특별시 확인서 기술혁신형 중소기업 (INNO-BIZ) 확인서 ㈜포시에스 전 제품 중소기업청장 인증서
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소프트웨어품질인증서 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 OZ EQ 7.0 한국저작권위원회 인증 소프트웨어 프로세스 품질인증 ㈜포시에스 전 제품 한국소프트웨어진흥원 인증 품질경영시스템인증서(IOS9001:2008) ㈜포시에스 전 제품 ICR국제인증원 인증 벤처기업확인서 ㈜포시에스 전 제품50 중소기업진흥공단 특허권 모바일기기의 카메라와 스캔용지를 이용한실물크기 스캔 시스템 및 방법 ㈜포시에스 OZ e-Form 특허청 특허권 전자문서 서비스 제공 시스템 ㈜포시에스 eformsign 특허청 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 eformsign 한국저작권위원회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 특허권 영상 출력 장치들을 활용한 전자문서 처리장치 및그의 정보처리 방법 ㈜포시에스 eformsign 특허청 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 한국저작권위원회 특허권 음성을 통한 지능형 전자문서 제공 장치 방법 및 시스템 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 다수의 의도가 포함된 문장으로부터의도 및 의도에 대응되는 내용을 검출하는 전자문서 시스템 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 자연어 처리 기반 전자문서 제어 장치 및 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 대화를 통한 전자문서 작성 시디바이스 유형별 전자문서 데이터 제공 방법 및 장치 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 화자 식별을 통한 전자문서 데이터 제공 방법 및 장치 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 형태소 분석 기반의 자연어 매칭 장치 방법 및그를 이용한 전자문서 제어 시스템 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 음성을 통한 전자문서 제공 방법,음성을 통한 전자문서 작성 방법 및 장치 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 챗봇을 통한 전자문서 제공 방법,챗봇을 통한 전자문서 작성 방법 및 장치 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 다양한 입력 방식 전환을 통한전자문서 표시 방법 및 장치 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 대화형 및 문서형 전자문서 작성 장치 및방법과 전자문서 제공 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 저작권 프로그램등록 ㈜포시에스 eformbot 한국저작권위원회 인증 ㈜포시에스 한국정보통신기술협회 특허권 대화 인식을 통한 서식 기반 전자문서 입력 장치 및 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 시선 추적 및 음성 인식 기반의 전자문서 작성 장치 및 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 자연어 대화를 통한 대규모 언어모델 기반의 전자문서 작성 장치 및 이를 이용한 전자문서 작성 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 특허권 인공지능 기반의 전자문서 기입 항목 식별 장치 및 이를 이용한 전자문서 기입 항목 식별 방법 ㈜포시에스 eformsign eformbot OZ e-Form 특허청 7. 기타 참고사항 당사는 보고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 주식회사 포시에스의 이사회는 2022년 07월 01일부터 2023년 06월 30일까지 제15기 사업년도의 회계 및 업무에 관하여 이사의 경영진단에 관한 의견을 아래와 같이 보고합니다. 이사의 경영진단 및 분석의견은 연결재무제표를 기준으로 작성하였습니다. 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 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 중요한차이를 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 사업보고서 상에 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가당초에 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. 재무상태 및 영업실적 가) 당사의 최근 2사업연도의 재무상태에 관한 자료는 다음과 같습니다. (단위 : 원, %) 과 목 제15 기(2023년 06월) 제14기(2022년 6월) 증감 증감율 자산 유동자산 비유동자산 자산 총계 부채 유동부채 비유동부채 부채 총계 자본 자본금 주식발행초과금 자본조정 기타포괄손익누계액 이익잉여금 비지배지분 자본 총계 자본과 부채 총계 (연결재무제표 기준)-자산당기 유동 자산은 전기 대비 218백만원이 증가한 25,745백만원이며, 비유동자산은 전기 대비 3,483백만원이 증가한 48,262백만원입니다. 전기 대비 자산총계는 3,702백만원이 증가되었습니다. 자산 증가의 요인으로는 영업활동의 흐름으로 인한 현금유입이 증가하였습니다. -부채부채총계는 전기 대비 662백만원 감소하였으며, 주요 원인은 당기실적에 따른 계약부채 및 미지급법인세가 각각 354백만원, 366백만원이 감소되었기 때문입니다. 당사는 금융기관 등으로부터의 차입은 없습니다. -자본자본계정은 배당으로 인한 감소와 이익잉여금이월에 따른 증가로 자본 총액이 4,364백만원 증가하였습니다. 나) 당사의 최근 2사업연도의 영업실적에 관한 자료는 다음과 같습니다. (단위 : 원, %) 과 목 증감 증감율 매출액 영업이익 당기순이익 (연결재무제표 기준) 당사의 연결기준 매출액은 전기 대비 12.27% 증가한 33,247백만원(전기 29,914백만원)이며, 영업이익과 당기순이익은 전기 대비 각각 22.49%, 20.60% 감소 되었습니다. 당기 매출액의 증가요인은 전자문서솔루션(OZ e-Form) 및 eformsign 매출 증가(당기 20,808백만원, 전기 16,041백만원)가 주 원인으로 파악됩니다. 3. 신규 사업 등의 내용 및 전망 당사는 신규 성장 동력을 크게 3가지 부분에서 찾고 있습니다. 첫째, 스마트 디바이스, 소셜, 클라우드를 활용한 시/공간 제약 없는 전자문서 서비스제공.둘째, AI/인공지능 등을 활용한 지능형 전자문서 플랫폼 연구 개발.셋째, 해외 거점 확대입니다. 첫째, 시/공간 제약 없는 전자문서 서비스의 제공은 S/W 패키지 라이선스 형태의 판매에서 클라우드 서비스 제공에 기반한 월 별 가격 정책 변화를 의미합니다. 이는 중소기업 및 IT 시스템이 취약한 업무 영역에 속한 사업자들을 대상으로 패키지 초기 도입 비용과 관련 시스템 개발 및 구축에 대한 부담 없이 스마트 디바이스를 활용하여 가입 후 바로 사용할 수 있는 응용 프로그램 서비스로 기존 대규모 기업 중심의
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고객 군에서 중소/해외 시장의 고객 군으로 확대하고자 하는 서비스입니다. 둘째, AI/인공지능을 활용한 신기술 연구는 현재 당사에서 주력으로 연구하고 있는 지능형 전자문서 플랫폼 개발입니다. 2018년 6월 미래창조과학부 글로벌 창조 소프트웨어 (GCS) 사업에 참여하였으며, 이를 통한 꾸준한 연구 개발로 지능형 전자문서 플랫폼의 다양한 성과 중 하나인 2020년 상반기 이폼봇(음성을 통한 전자문서 제공 및 작성 기능)을 선보였습니다. 당사는 사용자 중심적인 기술 개발로 앞으로 전자문서 확산 및 기술력 선도를 이어갈 것으로 기대하고 있습니다. 셋째, 과거 Re-Seller 형태의 해외 파트너를 통해 해외 진출을 모색하던 단계에서 보다 적극적인 해외 진출을 위하여, 2014년에 일본 지사, 2015년에 싱가포르 지사를 설립한 후 본격적으로 해외 사업을 추진하고 있습니다. 최근에는 베트남 HD Bank, 싱가포르 스탠다드차타드은행 등 글로벌 은행의 페이퍼리스 솔루션 구축 등 금융 부문을 중심으로 해외 시장에서 가시적인 성과를 보이고 있으며, 세르비아 1위 통신사인 텔레콤 세르비아의 업무 페이퍼리스 프로젝트를 수주하는 등 글로벌 시장 활성화에 주력하고 있습니다. 향후 북미, 유럽 등에 지사를 설립하고 해외 거점을 확대할 계획입니다. 4. 유동성 및 자금조달 현황 가) 유동성당사는 당기말 현재 19,091백만원의 유동성을 보유하고 있으며, 그 구성은 다음과같습니다. (단위 : 원) 과 목 현금및현금성자산 유동성 금융기관 예치금등 합계 (연결재무제표 기준)나) 자금조달 현황당기 중 진행된 자금조달은 없으며, 금융기관 등의 차입도 진행 하지 않았습니다. 당사는 철저하게 무차입 경영을 원칙으로 하고 있으며, 당사는 전자문서 사업에 있어 적극적인 R 투자를 실행 하고 있고 당사의 유보 자금으로도 충분한 상황이므로 별도의 조달 계획은 수립 하지 않은 상황 입니다. 5. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 본 보고서 내용 외에 특이사항은 없습니다
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사가 영위하고 있는 사업인 리서치는 소비자, 국민으로부터 제품 또는 서비스나 사회 특정 이슈 등에 대해 설문조사를 통해 묻고, 그 질문에 대한 다양한 의견과 태도를 수집, 정리, 데이터화한 후 결과물을 도출하여 클라이언트 등에게 제공하는 것입니다. 리서치 결과물 중 일반인에게도 잘 알려진 것으로는 선거여론조사, 방송시청률조사 등이 있는데, 지금 이순간에도 이보다 훨씬 더 많은 다양한 설문조사가 일반 기업의 소비자 대상 마케팅 부문, 정부나 공공기관의 국민 대상 의견 수렴 등에서 진행되고 있으며, 지난 50여년간 하나의 산업으로서 꾸준히 성장해 왔습니다. 또한 최근 십여 년 동안은 스마트폰, 모바일, SNS(Social Network Service) 등의 정보통신기술이 발전함에 따라 소비자 개인은 손에 들고 있는 스마트폰을 이용하여 언제든 여러 가지 제품과 서비스에 대하여 기능, 가격, 구매 후기 등의 정보에 쉽게 접할 수 있게 되었고, 이를 통해 소비자의 충족 욕구는 더욱 폭발적으로 증가하게 되었습니다. 이와 같은 변화 속에서 소비자나 국민, 개인 또는 집단별 의견과 태도에 대한 데이터의 수집, 더욱 정교하고 다양한 소비자 또는 고객에 대한 분석, 더 빠른 리서치 결과물 제공 등의 필요성이 증가하였으며 이러한 필요성은 지금보다 미래에 훨씬 더 커질 것으로 전망됩니다. 이러한 시장의 요구에 부응하기 위해 기존 리서치 사업 이외에 새로이 빅데이터 사업에도 진출하였으며, 이를 패널빅데이터® 사업으로 칭하고 키워 나가고 있습니다. 당사 빅데이터 사업의 주요 서비스는 3가지로, 당사 빅데이터 패널 기반 분석 데이터를 제공하는 ‘패널빅데이터 분석 서비스'와 소비자의 관심사를 분석할 수 있는 'ALPS 분석 서비스' , 시장 점유율을 제공하는 ‘구매빅데이터' 서비스 입니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 (1) 리서치 상품 당사가 영위하고 있는 리서치 사업은 서비스 산업 중에서도 지식서비스 산업의 일종으로, 일반 제조업과는 달리 생산 시설이 있거나 원재료 구매 등의 활동을 하지 않습니다. 다른 서비스 산업처럼 리서치 상품의 판매가 확정되면 대부분 아래 그림처럼 당사 내부 프로세스를 진행하고, 완성된 조사결과물을 클라이언트에게 납품하게 됩니다. 수주에서 납품까지의 과정.jpg 당사 리서치 상품의 수주에서 납품까지의 과정 실사 진행 및 응답 데이터 수집은 조사패널을 대상으로 실사를 진행하는 경우와 그렇지 않은 경우로 크게 구분할 수 있습니다. 조사패널을 대상으로 실사를 진행하는 경우, 당사는 조사패널과 조사패널정보를 개별 조사 이전에 보유하고 있기에 각각의 조사에 적합한 응답자의 선정이 가능하므로 온라인 조사 기법을 함께 활용하여 조사기간과 비용 낭비를 혁신적으로 줄일 수 있습니다. 반면 조사패널을 대상으로 하지 않는 조사의 경우는 클라이언트로부터 응답자 리스트를 받아서 실사를 진행하는 경우가 아니면, 응답자를 소개받거나 무작위로 전화하기도 하고, 거리에서 응답자를 모집하는 등의 전통적인 방식으로 진행해야 하기에 조사 기간도 길어지고, 비용도 많이 들게 됩니다. 당사는 클라이언트 요구에 따라 다양한 조사방법을 활용하여 결과물을 납품하고 있는데, 주요 리서치 상품은 온라인 리서치(온라인 정량조사)와 FGD, IDI (In-depth Interview: 심층면접), 갱 서베이, CAPI, CATI, 클리닉 테스트 등 오프라인 리서치 6가지입니다. [당사 주요 리서치 상품] 구분 당사 주요 리서치 상품 비고 정량/정성 온라인 온라인 리서치 정량조사 오프라인 FGD (집단심층면접) 정성조사 IDI (심층면접) 정성조사 갱 서베이 정량조사 CAPI 정량조사 CATI 정량조사 클리닉 테스트 정량+정성 출처: 회사 자체자료 당사의 리서치 상품에 대한 개요는 아래와 같습니다. (가) 온라인 리서치 (Online Research) 온라인리서치는 컴퓨터나 휴대폰을 이용해서 응답자 본인이 직접 응답하게 함으로써 데이터를 수집하는 정량조사 방법입니다. 종이설문지를 인터넷 화면에서 응답자가 응답할 수
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있도록 프로그래밍 한 후 응답자에게 설문 문항이 있는 웹페이지 주소를 이메일이나 문자로 보내줘서 응답자 본인이 클릭한 후 동 설문 웹페이지에 방문하여 혼자 스스로 각 질문에 응답하면, 그 응답 값이 컴퓨터 서버에 저장되게 되고, 그 저장된 데이터를 다운받아 통계분석을 하면 결과물을 산출할 수 있습니다. 기존 개별면접조사와 가장 큰 차이점은 면접원이 없으며, 언제라도 응답자가 응답이 가능한 시간에 설문 웹페이지에 접속해서 응답할 수 있어 빠른 시간 내에 저렴한 비용으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 단독조사 기준으로 FY23의 온라인 리서치 원가율은 인건비를 포함하여 77.1%로, 오프라인 조사 원가율이 93.1%인 것과 비교해 볼 때, 온라인 리서치가 오프라인 리서치에 비해 수익성이 좋다고 할 수 있습니다. (나) 오프라인 리서치 (Offline Research) 6-8명의 소비자를 한 장소에 모아놓고 대략 2시간 동안 사회자의 안내에 따라 특정 주제(제품, 제품 컨셉/아이디어, 광고물 평가, 정부정책 등)에 대해 심층적으로 질문하고 토론을 통해 참석자들의 생각이나 느낌을 파악하고자 하는 정성조사 방법입니다. 참석자들의 자연스러운 대화과정을 통해 조사목적에 관련된 유용한 데이터를 수집할 수 있고, 일반 설문조사에서 발견하지 못한 “Why?”에 대한 심층적인 응답을 해당 소비자로부터 들을 수 있는 장점이 있습니다. 대부분의 조사회사에서는 2시간 동안 진행한 내용을 녹화하고, 그 녹화한 내용을 속기사가 문자화하여(Script) 클라이언트에게 제공하며, 그 내용을 분석한 후 보고서를 제출하게 됩니다. 면접자와 응답자가 1:1로 만나 특정 주제(제품, 제품 컨셉/아이디어, 광고물 평가, 정부정책 등)에 대한 생각이나 느낌을 1-2시간 동안 집중적으로 파악하고자 하는 정성조사 방법입니다. 조사대상자는 긴 시간 동안 한 장소에 모이도록 하기 힘든 CEO나 특정 분야의 전문가(기자, IT전문가,교수) 또는 의사, 검사 등과 같이 위계구조가 확실한 집단(아래 사람들의 의견이 묵살되는)인 경우도 있고, 토론 주제가 남들 앞에 터놓고 얘기하기 힘든 내용(성관계, 변비/설사 경험 등)인 경우에 활용됩니다. 심층적이고 전문적인 내용의 데이터를 수집한다는 장점이 있으나 조사비용이 상대적으로 비싸다는 단점이 있습니다. 사전에 조사대상자 조건에 맞는 사람을 리쿠르팅하여 정해진 장소에 10명~30명이 모이게 한 후, 사회자(Moderator)의 진행 하에, 종이설문지 또는 노트북/태블릿PC에 접속하여 본인이 설문에 직접 응답하도록 하여 데이터를 수집하는 정량조사 방법입니다. ‘Gang(깡패)’처럼 한꺼번에 모아서 진행된다고 하여 ‘Gang Survey’라고 불리며, Hall에서 진행되기 때문에 ‘Hall Test’라고도 하는데, 조사진행 시간은 보통 1시간-1시간 30분 정도입니다. 외부에 제품이나 컨셉에 대한 보안이 필요한 경우, 그리고 제품을 직접 보고 터치하면서 평가를 해야 하는 경우에 연구원이나 고객사 담당자가 직접 나와 자세히 설명한 후 평가할 수 있으므로 응답자의 이해도를 높인 후 제품평가를 받을 수 있고, 직접 현장에서 개선사항 및 불만사항에 대한 질문도 할 수 있는 장점이 있습니다. 기존에 면접원이 종이 설문지와 펜을 이용하는 방법과는 다르게 컴퓨터(노트북/태블릿PC)를 이용하여 응답자가 대답한 것을 기록하는 정량조사 방법입니다. 이때 컴퓨터는 인터넷에 접속이 되지 않아도 응답값이 컴퓨터 하드에 저장되는 자체 개발된 프로그램을 이용하고 있으므로 면접원이 컴퓨터를 휴대하고 다니면서 응답자를 대상으로 인터뷰하는 것이 가능하게 됩니다. 최근에는 3G 또는 Wifi로 접속되어 응답하는 도중에도 실시간으로 서버에 응답값이 자동으로 저장되기도 합니다. 기존 종이와 펜을 이용하는 전화조사와는 다르게 컴퓨터를 이용하여 설문지를 프로그래밍 한 후, 전화 인터뷰를 통해 응답자가 응답한 내용을 전화면접원이 컴퓨터에 응답내용을 입력하는 정량조사 방법입니다. 컴퓨터에 직접 응답내용을 기록하기 때문에 실시간으로 목표샘플수의 몇 명 정도까지
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진행했는지 모니터링 할 수 있으며, 전화면접원이 응답자와 인터뷰하는 통화내역도 음성파일로 저장하여 제공하는 것도 가능합니다. 면접원이 직접 설문조사를 수행하되, 그 외에 전화 걸기, 응답체크, 감독 및 검증 등의 거의 모든 과정을 컴퓨터와 프로그램을 이용해 수행하는 조사방법이기 때문에 면접원의 실수 가능성이 감소하고, 전화도 중복되지 않게 자동으로 걸어줌으로써 조사의 시간적 효율도 증대됩니다. ⑥ 클리닉 테스트 (Clinic Test) 일반적으로 클리닉 테스트는 어떤 제품이나 컨셉을 보여주고 소비자가 직접 체험하게 하면서, 설문지를 활용해 1:1로 심층적으로 질문하고 응답자로부터 그에 대한 느낌과 생각, 개선점 등을 도출하는 조사방법입니다. 주로 Gang Survey 조사방식으로 진행되는데, 정량조사 방법에 정성조사 기법이 합쳐진 것으로 볼 수 있습니다. 주로 카클리닉 테스트(Car Clinic Test)를 많이 진행하는데 특정장소에 자동차를 전시하고 소비자들을 불러 자동차를 직접 보면서 외관, 내관, 그리고 향후 장착될 세부옵션에 대해 평가를 진행하게 됩니다. 일명 자동차 품평회라고도 하는데 자동차제조사에서 시제품이 완성되었을 때, 경쟁사 제품 3대, 기존제품 1대, 시제품 1대를 전시해 놓고 면접원이 1:1로 응답자를 안내하면서 제품에 대한 평가를 진행합니다. (2) 패널빅데이터 당사는 최대 강점인 국내 최대 조사패 널 (2023년 6월 기준, 168만명) 을 활용하여 최근 각광을 받고 있는 빅데이터 시장에 진출할 수 있겠다고 판단하고, 2019년 11월 21일 클라이언트 초청 세미나를 통해 ‘패널빅데이터®’(‘패널빅 데이터®’는 당사 등록상표이며, 이후 ‘패널빅데이터’로 기재)를 출시하였습니다. 이를 통해 그간 조사 상품으로는 제공할 수 없었던 빅데이터에 기반한 인사이트를 클라이언트에게 제공하고, 새로운 사업 영역인 빅데이터 분석서비스 시장에 진출할 수 있게 되었습니다. 빅데이터 시장은 2016년부터 2022년까지의 CAGR이 30.9%로, 더 큰 성장이 예상되는 시장입니다. 빅데이터 시장규모(2016~2022년).jpg 빅데이터 시장규모(2016~2022년) 출처 : 한국데이터산업진흥원 2022년 데이터 산업 현황 조사주) 2016년 ~ 2021년 시장규모는 확정치, 2022년 시장규모는 추정치입니다. 6. 22년 제품별 국내 빅데이터 시장규모.jpg 빅데이터 시장 점유율 출처 : 한국데이터산업진흥원 2022년 데이터 산업 현황 조사‘ 패널빅데이터’는 빅데이터 서비스 시장의 상품으로 빅데이터 서비스 시장의 규모는 2022년 기준 4,447억원으로, 전체 빅데이터 시장의 약 25.7%를 차지하는 가장 큰 시장입니다. 당사의 패널빅데이터는 지금까지 빅데이터 시장에 없었던 새로운 분석 서비스 상품입니다. 기존의 다른 빅데이터 제공업체의 결과물은 ‘누구(Who)’의 구매 행위/활동인지 알 수 없어, 단순히 사회 전반적인 트렌드 변화 등을 알려준 것에 그칠 수 밖에 없습니다. 이에 반해 당사의 패널빅데이터는 ‘누구(Who)’의 구매 행위/활동인지를 분명히 알 수 있고, 또한 당사 조사 패널로부터 획득한 빅데이터이므로 추가 조사(Survey)를 통해 ‘원인/이유(Why)’도 파악할 수 있는 새로운 분석 서비스인 것입니다.패널빅데이터는 FY21부터 본격적으로 영업을 시작하여 24개의 클라이언트로부터 30여개의 프로젝트를 수행하였고 매출은 2억 87백만원의 매출 실적을 달성하였습니다. FY22는 42개의 고객사로부터 70개의 프로젝트를 수행하였고 12억 7천만원의 매출을 달성 하였으며 FY23에는 27개의 고객사로부터 41개의 프로젝트를 통하여 9억22백만원의 매출 실적을 달성하였습니다. FY24 당사의 패널빅데이터 사업 목표는 전년 실적의 2배인 20억을 목표로 하고 있습니다. (가)ALPS 분석 서비스ALPS 분석 서비스는 엠브레인 패널빅데이터의 ‘앱(App)’, ‘방문(Location)’, ‘결제(Payment)’, ‘라이프스타일조사(Survey)’의 앞 글자를 딴 이름으로, 간단히 설명한다면 ‘대한민국
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소비자들의 관심을 파악’할 수 있는 서비스 입니다. alps 분석 서비스.jpg ALPS 분석 서비스 출처: 회사 자체자료APLS 분석 서비스는 패널파워 APP을 설치한 조사패널 중 빅데이터 제공에 동의한 약 14만명의 빅데이터 패널에게 카테고리별 다양한 데이터를 수집하고 이를 분석하여 소비자들의 관심을 파악할수 있는 서비스입니다. app 이용정보, 방문정보, 결제정보에 대한 제공 카테고리.jpg APP 이용정보, 방문정보, 결제정보에 대한 제공 카테고리 출처: 회사 자체자료① ALPS 분석 서비스 상품ALPS 분석 서비스는 다양한 산업 카테고리의 앱 이용정보, 오프라인 방문정보, 결제 정보Life-style 정보를 결합하여 빠르고 편리하게 이용할 수 있는 DIY 플랫폼 분석 서비스로 다양한 산업군의 전략기획 및 마케팅, 투자결정, 신상품기획 후 시장반응평가, 자사 및 경쟁사 상품 판매 분석, 결제액 추정, 광고 및 매체 기획 등에 최적화된 분석 서비스입니다.ALPS 분석 서비스는 일정기간동안의 카테고리, 브랜드 랭킹을 확인할 수 있는 '랭킹분석’, 자사 및 경쟁사 브랜드의 월별 추세를 파악할수 있는 ‘브랜드 분석’, 자사 및 경쟁브랜드를 이용하는 고객의 특성을 파악하는 ‘소비자 분석' 등 총 3가지 분석 서비스를 구독 서비스 형태로 제공합니다. 랭킹분석 예시.jpg 랭킹분석 예시 트렌드분석 예시.jpg 트렌드분석 예시 소비자분석 예시.jpg 소비자분석 예시 출처: 회사 자체자료 구독 서비스 이용 시 플랫폼을 통하여 랭킹 분석/트렌드 분석/소비자분석(프로파일분석, 심층분석)을 앱, 위치정보, 결제정보 카테고리 별로 모든 데이터를 사용자가 선택한 조건에 맞추어 제공됩니다. 여기서 그 선택 조건을 연령, 인원, 성별 등으로 나누어 자유롭게 분석할 수 있는 DIY 서비스로, 그 중에서 탐색적 고객분석(ECA: Exploratory Data Analysis)은 주 이용 브랜드간의 연계성 분석이 가능하여, Co-marketing에 효율적입니다. 또한 구독서비스 이용중인 클라이언트가 추가적인 분석이나 보고서 등의 Ad-hoc서비스가 필요한 경우 별도의 비용을 지불하면 해당 서비스를 이용할 수 있습니다. ② ALPS 분석 서비스의 강점 ALPS 분석 서비스는 소비자 행동 데이터의 모음으로, 라이프스타일 및 미디어 관련 정보를 함께 결합하여 볼 수 있고, 패널 Profile 확인이 가능하여 Target 마케팅 활용에 용이합니다. 이를 통해 산업 경쟁 및 시장 현황, 트렌드 변화 파악이 가능하며, 자사 및 경쟁사의 프로모션 및 가격인상 등의 영향력을 확인할 수 있는 성과 데이터로 향후 마케팅 Plan 수립에 유용한 분석 서비스입니다. 또한 당사의 빅데이터 제공 패널이 사용하는 앱 정보, 방문정보, 결제정보 데이터를 수집하여 분석에 활용하는데, 특히 결제정보의 경우 매월 데이터 수집 후 검증을 통해 신뢰도 확보를 하고 있으며, 온라인, 오프라인 채널을 모두 포함하고 있어 유통채널별 분석도 가능합니다. (나) 구매빅데이터 소비재 제품의 시장 점유율을 제공하는 서비스로, 당사의 ‘구매빅데이터 패널’이 본인이 구매한 상품의 영수증과 바코드를 입력하게 함으로써 소비자의 온, 오프라인 구매 데이터를 수집하고, 수집된 정보를 활용하여 시장 점유율 등의 정보를 제공합니다. 참고로, 일반 카드 결제정보로는 결제된 전체 금액만 확인이 가능한 반면, ‘구매빅데이터’ 서비스는 영수증을 이용하여 개별 상품의 구매정보를 알 수 있다는 장점이 있습니다. 쇼핑패널 입력 시스템.jpg 구매빅데이터 패널 입력 시스템 출처: 회사 자체자료 ① 구매빅데이터(상품구매정보) 특장점 엠브레인 구매빅데이터는 대한민국 소비를 추정하기 위해 대표성 있는 전국 17개 시도 만14세~69세 남녀 약 2만명의 쇼핑패널을 전국단위 인구비례에 맞추어 설계되었으며 패널 회원의 온/오프라인의 일상 소비를 안정적으로 수집/관리하는 솔루션 입니다. 구매빅데이터는 국내 최대 규모의 쇼핑패널을 기반으로 전국의 실제 소비를 Tracking하여 시장 트렌드를 분석하고 이해할 수 있으며. 소비자
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조사로는 파악이 어려운 ‘쇼핑 경험’ 관점의 시장 규모 추정 및 상품/유통 관련 구매 정보 등의 데이터를 다양한 지표로 제공하고 분석하는데 특장점이 있습니다. 구매빅데이터는 쇼퍼 관점에서 구매한 실제 정보를 다각도의 지표로 산출함으로써 고객사 이슈별 효율적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. (단위: 명) 기간 2022년 6월 2022년 9월 2022년 12월 2023년 3월 2023년 6월 목표 패널 모집 패널 구매빅데이터 패널 수 출처: 회사 자체자료구매빅데이터는 Extensive single source에 기반을 두어 소비자의 실제 구매 자료를 다양하고 신뢰성있는 검증을 거쳐 영수증 스캔을 통한 기록편리성 및 정확성(바코드중복검증) 세밀하게 관리하기 때문에 복잡하고 광범위해진 쇼퍼의 소비 행태를 더 구체적이고 더 명확하게 이해할 수 있습니다. ② 주요 고객구매빅데이터는 배달 업종을 포함한 패스트푸드, 피자 치킨 프랜차이즈 등의 외식 기업과 담배, 가공식품, 제과, 식음료 등의 FMCG 생산기업, 그리고 화장품 등의 뷰티관련 회사가 주요 타겟 클라이언트입니다.또한 타사의 서비스를 이용하는 클라이언트와 당사와 친밀도가 높은 기업을 중심으로 성공가능성을 탐지하고 있으며, 시장에 조기 안착하기 위하여 아래의 3가지 조건을 만족하는 상품군에 집중하고자 합니다. 구매빅데이터 판매 전략.jpg 구매빅데이터 판매 전략 출처: 회사 자체자료③ 구매 빅데이터 시장 국내 시장 ‘점유율 제공’ 서비스 시장 규모에 대한 공신력 있는 전문기관의 발표는 없으나, 당사에서 파악하고 있는 시장 규모는 2020년 기준 연간 약 500억원 정도로, POS 데이터를 이용하는 서비스가 약 250억원, 가구패널 뷰티패널 등을 이용하는 패널 데이터 서비스가 약 110억원, 온라인 유통 시장 및 App 이용현황 비즈니스와 스마트폰 기반의 데이터를 수집 및 활용하는 기타 서비스가 130억원 규모인 것으로 추정하고 있습니다. 현재 다른 조사회사에서 운영중인 POS 데이터 이용 방식은 구매자 정보를 파악하기 힘들어 구매자 특성을 분석할 수 없다는 단점이 있으며, 대형마트의 POS데이터 납품 중단과 온라인 시장의 확대로 인하여 POS데이터 사업은 위축되고 있습니다. 이와 다르게 가구패널과 뷰티패널 등의 패널 데이터 시장은 확대되고 있는데, 당사는 국내 최대 규모인 구매빅데이터 패널 2만명으로(K사는 5천가구), 동 시장을 공략하여 점유율은 높여가려고 합니다. 또한 그동안 시장 점유율 데이터에 관심은 있던 클라이언트에게 영업을 통하여 동 시장의 규모를 확대해 나가려고 합니다. 나. 주요제품의 시스템 및 인프라 국내 조사회사에서는 보기 드물게 당사는 조사 방법론 및 솔루션 개발을 위한 별도 연구개발조직 (기술연구소, 패널빅데이터센터, 기술지원부)을 운영하고 있으며, 특히 창업 초기부터 많은 노력을 경주해 온 온라인조사 부분에서 확실한 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 온라인조사에서의 경쟁력은 아래 그림에 나타낸 바와 같이 ‘패널(조사패널)’, ‘노하우’, ‘솔루션’ 분야에서 얼마나 경쟁력을 가지고 있느냐에 따라 좌우됩니다. 온라인조사의 성공 요인.jpg 온라인조사의 성공 요인 출처: 회사 자체자료 (가) 패널(조사패널) 온라인 조사에서 가장 중요한 자산은 조사패널회원의 규모와 충성도입니다. 당사는 국내 최대 규모인 168만 패널회원(2023년 6월 기준) 규모 와 높은 충성도를 유지하기 위해, 다양한 패널 모집방법과 체계적인 패널관리 정책을 활용하고 있습니다. 또한, 국내 조사업계에서는 유일하게 패널회원을 관리하는 별도 조직인 패널관리팀를 운영하고 있습니다. (나) 노하우 당사는 창업 초기부터 온라인조사 방법론에 대해 꾸준히 연구하여, 오프라인조사와 온라인조사 간의 품질비교, 온라인조사 품질향상을 위한 방법론 개발 등의 연구를 진행해오고 있습니다. ("온라인 패널 조사와 오프라인 대인면접 조사 간 데이터 품질 비교: 신뢰도와 타당도를 중심으로"(마케팅연구, 2006), "온라인 조사의 응답오차에 대한 연구 : 설문응답시간과 응답성실성의 관계"(조사연구,
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2008) 등) 당사는 이러한 연구 결과로 얻어진 노하우를 클라이언트 초청 세미나 등을 통해 공개 발표해 오고 있으며 국내 리서치 산업 발전에 조력하고 있고, 동 노하우를 자체 개발한 솔루션(ISAS, FMS 등)에 지속적으로 반영함으로써 타사 대비 경쟁우위를 유지해 나가고 있습니다. (다) 솔루션 온라인조사를 위한 가장 중요한 솔루션은 설문지를 인터넷을 통해 응답할 수 있는 형태인 웹설문지로 변환해 주는 ‘웹설문 제작 프로그램’입니다. 웹설문 제작 프로그램은 크게 ‘응용 프로그램 방식’과 ‘에디터 방식’으로 구분할 수 있습니다. 응용 프로그램 방식은 정해진 위치에 직접 질문과 보기를 직접 입력하거나 설문지 파일의 내용을 붙여넣기하여 제작하는 방식이고, 에디터 방식은 설문지 파일을 연 상태에서 클릭 몇 번만으로 웹설문지가 제작되는 방식입니다. 당사에서 개발해서 이용중인 ISAS((Internet Survey Automation System)는 에디터 방식의 웹설문제작 프로그램으로, 개발하기는 어렵지만 웹설문지 제작시간이 응용 프로그램 방식 대비 현저히 짧은 장점이 있습니다. 당 사는 연간 1,300개 이상의 고객사로부터 5,400건 이상 의 프로젝트를 수행하고 있고 온라인 조사 비중이 크므로, 에디터 방식의 활용에 따른 인건비 절감 효과가 상당히 큽니 다. 더불어, 오프라인 조사를 위해서도 ISAS를 활용함으로써 그 효과를 더 크게 만들어나가고 있습니다. 다. 주요 제품 등의 현황 (단위 : 백만원, %) 매출유형 상품명 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 자사상품 조사상품 온라인 오프라인 패널빅데이터 소계 기타 소계 매 출 총 계 출처: 회사 자체자료 주) 연결 재무제표 기준입니다. 라. 주요 제품 등의 가격변동추이 당사 상품은 지식서비스인 리서치 상품입니다. 이에 클라이언트의 조사 목적과 요구에 따라 그때 그때 리서치 상품 구성이 달라지게 되므로, 가격변동추이를 기재하기 매우 어렵습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료 매입 현황 (단위 : 백만원) 품목 세부 품목 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 구분 (제22기) (제23기) (제24기) (제25기) 금 액 금 액 금 액 금 액 지급수수료 조사외주비 수입 국내 소계 면접원수당 국내 번역 및 통역비 국내 코딩 및 펀칭 국내 스크립터 국내 기타 국내 지급수수료 합계 수입 국내 소계 조사경비 조사경비 국내 회원적립금 회원적립금 국내 기타 기타 국내 합계 수입 국내 소계 출처: 회사 자체자료 주1) 연결 재무제표 기준입니다. 주2) 지급수수료는 대부분 조사 수행과 관련된 비용입니다. (조사외주비, 면접원수당, 번역 및 통역비, 코딩 및 펀칭 등) 주3) 조사경비는 조사 참여자 대상 사례비, 답례품 비용입니다. 주4) 회원 적립금은 당사 패널회원에게 조사에 참여한 대가로 지급한 적립금입니다. 나. 주요 원재료 가격변동 현황 당사 상품은 지식서비스인 리서치 상품으로 원재료가 없습니다. 다. 생산능력, 생산실적, 생산가동율에 관한 사항 당사는 인적자원을 활용하여 지식서비스인 리서치업을 영위하고 있으므로, 해당사항이 없습니다. 라. 생산설비에 관한 사항 당사는 인적자원을 활용하여 지식서비스인 리서치업을 영위하고 있으므로, 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 (단위 : 백만원, %) 매출유형 상품명 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 자사상품 조사 상품 온라인 오프라인 패널빅데이터 소계 기타 소계 매 출 총 계 출처: 회사 자체자료 주1) 연결 재무제표 기준입니다. 나. 판매조직 당사의 리서치 상품은 일반 제조업의 제품처럼 정형화, 규격화되어 생산되고, 각 영업 지역으로 유통된 후 소비자에게 판매되는 것과 달리, 클라이언트의 조사 목적에 부합되는 다양한 리서치 결과물을 종이 보고서나 전자 파일 등의 형태로 납품하게 됩니다. 이른바 지식 산업의 결과물을 대가를 받고 판매하는 형태로, 클라이언트의
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입장에서도 직접 제품을 눈으로 보고 구입하는 것이 아니다 보니, 판매자에 대해 신뢰할 수 있는지 여부가 구매에 큰 영향을 주게 됩니다. 이에 당사는 기존에 오랜 동안 거래 관계를 형성해 온 클라이언트와 신규 클라이언트에 대한 판매를 크게 구분하여 관리해 왔으며, 이러한 고객별 판매 전담 조직 운영을 통해 최근 몇 년간 국내 리서치 업계에서 찾아 보기 힘든 성과를 이어왔습니다. (1) 신규 클라이언트 판매 전담 조직 당사는 국내 리서치 산업뿐만 아니라 다른 지식 산업에서도 보기 드문 특화된 영업 전문 조직인 RC 본부(RC: Research Consultant)를 8년 이상 운영해오고 있고, 이 조직 내에 전문화된 리서치 세일즈 프로페셔널 인력이 현재 약 20명이 판매 업무를 수행하고 있습니다. 또한 이 영업 전문 인력인 RC는 매일 전국을 무대로 판매 영업 활동을 수행하고 있고, 이는 국내 다른 리서치 회사에서는 찾아 보기 매우 어려운 판매 활동입니다. RC 본부가 신규 클라이언트와 자주 조사를 수행하지 않는 클라이언트에 대해 연중 판매 활동을 수행함으로써, 연구부서의 연구원들은 매년 자주 조사를 수행하는 클라이언트에 대한 판매 활동에 집중하고 성과를 내는 구조를 확립하게 되었습니다. 그리고 매년 클라이언트 리스트를 점검하고 어느 조직이 판매를 담당하면 더 큰 성과를 낼 수 있을지를 논의하고 판매 담당 조직을 결정하고 있습니다. (2) 기존 클라이언트 판매 전담 조직 매년 조사를 자주 의뢰하는 클라이언트의 경우, 클라이언트가 속한 시장이나 클라이언트의 특성 등을 잘 이해하고 있는 리서치 회사와 연구원이 조사를 수행해 주기를 요구합니다. 자주 조사를 진행하는 만큼 클라이언트 내부에서도 조사 결과가 조직 내 의사결정에 미치는 영향도 큰데, 이러한 클라이언트는 지속적인 거래 관계에서 나올 수 있는 신뢰 관계가 재구매에 매우 커다란 영향을 주게 됩니다. 당사는 오랜 시간 거래한 주요 클라이언트는 클라이언트의 산업에 전문성이 있는 전문 연구 조직이 직접 판매를 담당하여, 클라이언트 만족도를 높이고 지속적인 재구매를 유도하고 있습니다. 다. 판매경로 및 주요 매출처 (단위 : 백만원) 매출 유형 품목 매출처 구분 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 용역 매출 리서치상품 A사 내수 수출 소계 B사 내수 수출 소계 C사 내수 수출 소계 D사 내수 수출 소계 기타 내수 수출 소계 합계 내수 수출 합계 출처: 회사 자체자료 주1) 연결 재무제표 기준입니다. 라. 판매 전략 (1) 당사 인지도 향상을 위한 마케팅, 홍보 활동 리서치 사업의 결과물은 눈으로 보고 구매 여부를 결정할 수 없는 서비스 상품이기에, 기존 클라이언트의 지속적인 재구매, 기존 클라이언트의 입소문을 통한 홍보와 소개뿐만 아니라, 잠재 고객에게 당사의 리서치의 전문성이 널리 잘 알려지는 것이 판매에 중요한 역할을 합니다. 당사는 국내 리서치 업계 최초이자 현재도 유일무이하게 2008년부터 15년간, 당사가자체적으로 소비자 시장조사 관련 조사를 기획하고 수행하여 그 결과물을 제공하는 정보 사이트인 '트렌드모니터'(www. trendmonitor.co.kr)를 운영해오고 있습니다. 당사는 동 사이트의 컨텐츠를 활용하여 국내 언론, 방송 기자들을 대상으로 정기적으로 뉴스레터를 발송하여 당사 브랜드와 조사 결과가 언론, 방송에 꾸준히 노출되도록 해왔으며, 당사 블로그와 페이스북 SNS 마케팅 활동에 동 컨텐츠를 지속적으로 게시하여, 네이버 등 국내 유력 포털에 당사 브랜드와 컨텐츠를 노출시키는 마케팅, 홍보 활동을 수행해 왔습니다. 이 뿐만 아니라 당사는 2010년부터 동 컨텐츠를 바탕으로 13년여간 15권의 소비자 트렌드 전망서를 다양한 이름으로 발간해 왔고 이를 홍보와 판매 영업 활동에 활용해 왔습니다. 가장 대표적인 것은 당사의 소비자 트렌드 전망서 출판과 함께 개최하는 세미나의 정기적인 진행이며, 2022년 12월에도 400여명 이상의 클라이언트가 참여한 세미나를 통해 클라이언트에 대상 판매 영업과 당사 브랜드 위상을 강화해 나가는 활동을 지속해
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나가고 있습니다. (2) 중장기적으로 미래 리서치 클라이언트를 지원, 육성 당사는 대학생, 대학원생 중 조사에 관심이 있는 학생들을 대상으로 매우 저렴한 비용으로 학창시절부터 조사를 경험할 수 있도록 하고 있습니다. 이를 전문으로 하는 별도의 브랜드인 ‘이지서베이’를 통해 이를 지원하고 미래의 리서치 클라이언트를 지원, 육성해 오고 있는데, 학창 시절에 경험한 조사와 당사의 서비스를 졸업 이후에 취업한 기관이나 직장 등에서 당사에 조사 의뢰를 자연스럽게 유도할 수 있기 때문입니다. 또한 ‘이지서베이’의 저렴한 조사 비용이 가능한 것은 무조건적인 할인이 아니라, 당사의 리서치자동화 솔루션을 적극 활용한 것으로 조사 기간이나 투입되는 인건비가 절반 정도로 줄일 수 있기에 지속 가능한 모델이며, 저렴한 가격 대비 뛰어난 조사 결과의 퀄러티로 인해 클라이언트의 만족도가 매우 높아 입소문에 의한 소개도 매우 많습니다. (3) 신규 클라이언트 확보 이미 기술한 바와 같이 신규 클라이언트 전담 조직인 RC 본부(RC: Research Consultant)가 조사를 처음 수행해 보려는 클라이언트부터, 경쟁 리서치회사에 불만을 가진 클라이언트 등을 대상으로 적극적으로 판매 영업 활동을 수행하고 있습니다. 경쟁사가 연구 조직 중심으로 대부분의 조사 상담이 전화와 이메일로 진행되는 경우와 달리, 당사 RC 본부는 적극적으로 방문 상담을 진행함으로써 수주 성공률을 높이고 있고, 수주가 되지 않는 경우에도 클라이언트로부터 다음 수주 기회를 확보해 나가고 있습니다. 또한 신규 클라이언트의 경우 당사와의 첫 거래를 고민할 경우, 소규모의 사전 기획 조사를 빠르게 수행하고 그 결과를 바탕으로 정식 판매를 유도해 내기도 합니다. 당사는 경쟁사에는 없는 패널을 보유하고 있기에 가능합니다. (4) 기존 클라이언트로부터 지속적인 재판매 및 매출액 증대 당사는 오랜 기간 판매를 해온 기존 클라이언트의 경우, 전담 연구 조직이 있어 클라이언트의 만족도를 제고하고 그를 통해 지속적인 재판매를 이루어내고 있습니다. 신규 클라이언트로서 RC 본부가 전담했던 클라이언트 중 향후 판매액 증가가 기대되는 클라이언트는 그 동안 동 클라이언트 조사를 전담하였던 연구 부서의 요청으로 전담 연구 조직이 판매를 전담하고 매출액을 증진시키는 전략을 취하고 있습니다. 클라이언트와 전담 연구 부서와의 직접적인 커뮤니케이션은 보다 전문적이고 깊이 있는 조사 상담을 가능하게 해주어 클라이언트별 조사 개수 및 판매단가 증대를 통해 클라이언트별 매출액 증진에 기여를 하게 됩니다. 위에서 언급한 판매단가 증대란 일종의 Upsell로서, 클라이언트가 최초로 조사를 의뢰할 때 짧은설문 문항에 통계 테이블을 결과물로 요청했더라도, 당사와 거래 관계가 계속될 경우 점차 설문 문항 개수도 많아지고, 통계 테이블을 포함한 정식 보고서를 결과물로 요청하게 되는 등 조사 건당 판매액이 커지게 되는 것을 의미합니다. 이와 같이 당사는 클라이언트와의 관계를 단계별로 구분, 전담 조직을 운영함으로써 전사 판매액증대에 보탬이 되도록 하고 있습니다. 마. 수주상황 당사의 수주현황은 다음과 같으며, 세부 사항은 고객사와의 계약관계 및 영업상의 기밀로 기재하지 않았습니다. (단위 : 백만원) 발주처 수주총액 금액 수주잔고 금액 합계 출처: 회사 자체자료 주) 수주총액, 수주잔고는 2023. 6월 마감시점의 금액이며, 일부 변경가능성이 있습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가 . 금융위험관리 금융상품과 관련하여 연결실체는 신용위험, 유동성위험 및 시장위험에 노출되어 있습니다. 본 주석은 연결실체가 노출되어 있는 위의 위험에 대한 정보와 연결실체의 위험관리 목표,정책, 위험 평가 및 관리 절차에 대해 공시하고 있습니다. 추가적인 계량적 정보에 대해서는 연결재무제표 전반에 걸쳐서 공시되어 있습니다.(1) 자본위험관리연결실체는 부채와 자본 잔액의 최적화를 통하여 주주이익을 극대화시키는 동시에 계속기업으로서 지속될 수 있도록 자본을 관리하고 있습니다. 연결실체는 자본관리지표로 부채비율을 이용하고 있으며 이 비율은
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총부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있고, 총부채 및 총자본은 재무제표의 금액을 기준으로 계산합니다. 연결실체는 외부적으로 강제된 자기자본규제의 대상은 아닙니다. 당기말 및 전기말 현재 부채비율은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 당기말 전기말 부채 자본 부채비율 (2) 신용위험관리신용위험은 연결실체의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다. 연결실체는 채무불이행으로 인한 재무적 손실을 경감시키는 수단으로서 신용도가 일정 수준 이상인 거래처와 거래하는 정책을 채택하고 있습니다. 은행 및 금융기관의 경우, 신용등급이 우수한 금융기관과 거래하고 있으므로 금융기관으로부터의 신용위험은 제한적입니다. 일반거래처의 경우 고객의 재무상태, 과거 경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 연결실체는 거래상대방에 대한 개별적인 위험 한도 관리정책은 보유하고 있지않습니다. 금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대노출정도를 표시하고 있습니다. 연결실체의신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구 분 당기말 전기말 현금및현금성자산 매출채권및기타채권 단기금융상품 장기금융상품 기타금융자산 합계 (3) 유동성위험관리연결실체는 유동성위험을 관리하기 위하여 단기 및 중장기 자금관리계획을 수립하고현금유출예산과 실제현금유출액을 지속적으로 분석 검토하여 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있습니다. 연결실체의 경영진은 영업활동현금흐름과 금융자산의 현금유입으로 금융부채를 상환가능하다고 판단하고 있습니다. 당기말 및 전기말 현재 비파생금융부채의 잔존계약만기에 따른 만기분석내역은 다음과 같습니다.① 당기말 (단위: 원) 구분 장부금액 계약상현금흐름 3개월이내 1년미만 1년초과 기타채무 리스부채 합계 ② 전기말 (단위: 원) 구분 장부금액 계약상현금흐름 3개월이내 1년미만 1년초과 기타채무 리스부채 합계 (4) 이자율위험관리연결실체는 당기말 현재 변동이자율예금을 보유하고 있지 않으며, 자금을 차입하고 있지 않으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다. (5) 외화위험관리연결실체는 외화로 표시된 거래를 수행하고 있으므로 환율변동으로 인한 위험에 노출되어 있습니다. 환율변동으로 인한 위험의 노출정도는 내부 외환관리규정을 활용하여 승인된 정책에서 정하는 한도 내에서 관리하고 있습니다. ① 당기말 및 전기말 현재 연결실체가 보유하고 있는 화폐성자산 및 부채의 장부금액은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 당기말 전기말 자산 부채 자산 부채 USD JPY EUR SGD AUD GBP 합계 ② 당기와 전기에 적용된 환율은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 평균환율 기말환율 당기 전기 당기말 전기말 USD JPY EUR SGD AUD GBP ③ 외화민감도 분석연결실체는 내부적으로 원화 환율 변동에 대한 환위험을 정기적으로 측정하고 있습니다. 당기말과 전기말 현재 각 외화에 대한 원화환율 10% 변동시 환율변동이 당기 및 전기의 세전손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 당기 전기 10% 상승시 10% 하락시 10% 상승시 10% 하락시 USD JPY EUR SGD AUD GBP 합계 (6) 공정가치당기말과 전기말 현재 공정가치 서열체계를 포함한 금융자산의 장부금액과 공정가치는 다음과 같습니다.① 당기말 (단위: 원) 구 분 장부금액 수준1 수준2 수준3 합 계 공정가치로 측정되는 금융자산: 당기손익-공정가치 측정 금융자산 ② 전기말 (단위: 원) 구 분 장부금액 수준1 수준2 수준3 합 계 공정가치로 측정되는 금융자산: 당기손익-공정가치 측정 금융자산 금융자산의 기중 변동내역은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구분 당기 전기 수준1 수준2 수준1 수준2 기초금액 취득 평가 처분 기말금액 당해 기간의 총 손익 : 당기손익에 포함된 손익 기타포괄손익에 포함된 손익 공정가치 서열체계에 수준 2로 분류된 항목의 가치평가기법, 유의적이지만 관측 가능하지 않은 투입변수에 대한 범위 등은 다음과 같습니다. 수준 구분 가치평가기법
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평가기관 수준 2 저축성보험상품 해지환급금차액 동양생명보험흥국생명보험 연결실체는 공정가치로 측정된 자산을 제외한 금융자산 및 금융부채의 장부가액이 공정가액을 근사치라고 추정하고 있습니다. 나. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 본 보고서 작성 기준일 현재 해당 사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요 계약 등 계약 상대방 계약체결 시기 계약의 목적 및 내용 계약금액 (원) 계약상의 주요 내용 문봉환 주식양수도 계약 당사는 문봉환이 보유한 ㈜케이씨에프파트너스 주식 100% 를 인수함 ㈜케이씨에프 파트너스 신주인수 계약 당사는 ㈜케이씨에프파트너스가 발행한 신주 100%를 인수함 주1) ㈜엠브레인 퍼블릭 영업양수도 계약 당사는 공공조사에 대한 영업을 양도함 ㈜엠브레인 퍼블릭 채권채무 상계계약 1. 계약체결 이후 매분기 말 용역서비스 공급 대금 상호간 상계하기로 함 2. 계약체결 이후 매분기 말 상호 대지급한 외부업체 대금 및 비용을 상계하기로 함 ㈜엠브레인 퍼블릭 영업양수도 계약 부속합의 2019.11.21 영업양수도계약에 따라 이전된 인력으로 인하여 발생한 부채(퇴직급여 충당금등)를 ㈜엠브레인퍼블릭으로 이전함 주1) 당사는 ㈜케이씨에프파트너스의 주식을 100%인수하여 자회사화하였고, ㈜케이씨에프파트너스는 ㈜엠브레인퍼블릭으로 상호 변경하였습니다. 나. 연구개발 조직 (1) 연구개발 조직 개요 당사의 연구개발 조직은 ‘패널빅데이터센터’, ‘기술연구소’, ‘Knowledge센터’, ‘기술지원부’로 구성되어 있습니다. 패널빅데이터센터는 패널빅데이터를 구축하고 이를 활용한 서비스를 개발하는 업무를 담당하고, Knowledge센터는 각각 새로운 조사방법을 개발하고 이를 솔루션화하는 업무를 수행합니다. 기술지원부는 개발된 솔루션 및 인프라에 대한 운영 및 관리를 담당합니다. 연구개발조직도.jpg 당사 연구개발 부분 조직도 [연구개발조직 운영현황] 구분 담당 업무 사 업 개 발 본 부 패널빅데이터센터 데이터 사이언스팀 빅데이터 및 데이터 사이언스 관련 기술동향 분석 및 중장기 연구개발 계획 수립 패널빅데이터를 활용한 서비스 개발 기술정보센터 솔루션 개발팀 조사 관련 솔루션 개발업무 효율성 제고를 위한 IT 솔루션 도입 기술연구소 플랫폼 개발팀 패널빅데이터 인프라/솔루션 설계 및 개발 빅데이터 수집 및 정제 기술지원부 개발된 솔루션 운영 지원 하드웨어, 네트워크 인프라 운영 관리 신규 조사방법 연구 분석 모형 연구 출처: 회사 자체자료 다. 연구개발 실적 당사의 연구개발 실적을 주력 사업 분야인 설문조사와 신규사업 분야인 패널빅데이터 분야로 나누어 설명하겠습니다. (1) 설문조사 당사 주요 조사 솔루션 목록.jpg 당사 주요 조사 솔루션 목록 출처: 회사 자체자료 [당사 주요 솔루션 개요] 솔루션 설명 도입 시기 Knowledge Portal 당사에서 진행된 모든 조사의 제안서, 설문지, 보고서를 쉽게 찾아볼 수 있는 시스템 제목, 키워드 뿐만 아니라 파일 내 내용까지 검색 가능 2017년 Q-Bank 산업군, 조사목적 등을 선택하면 표준설문지가 제공되어, 전문가가 아니더라도 누구나 쉽게 설문문항 구성 가능 2019년 ISAS MS-Word로 작성된 설문지를 몇 번의 클릭만으로 웹설문지로 변환할 수 있는 시스템 2003년 MSAS MS-Word로 작성된 설문지를 몇 번의 클릭만으로 모바일용 웹설문지로 변환할 수 있는 시스템 2016년 FMS 전문가가 아니더라도 몇번의 조작만으로 온라인/모바일 조사의 실사를 진행할 수 있도록 지원하는 시스템 2004년 CAPI 웹설문지로 개별면접조사를 수행하는 시스템 2018년 CATI 웹설문지로 전화면접조사를 수행하는 시스템 2017년 ETM 전문가가 아니더라도 몇번의 조작만으로 통계테이블을 생성할 수 있는 시스템 2011년 RPA 도입 규칙 기반의 단순 반복적인 업무를 신속 정확하게 수행할 수 있는 소프트웨어 로봇으로, 조사 진행 과정상의 여러 반복적인 업무를 자동화 2019년 출처: 회사 자체자료 당사 isas 시스템].jpg 당사 isas 시스템 출처: 회사
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자체자료 당사 fms 시스템.jpg 당사 fms 시스템 출처: 회사 자체자료 출처: 회사 자체자료 당사q-bank시스템.jpg 당사q-bank시스템 출처: 회사 자체자료 당사 capi 시스템.jpg 당사 capi 시스템 당사 cati 시스템.jpg 당사 cati 시스템 출처: 회사 자체자료 (2) 패널빅데이터 2018년 App이용정보 수집을 시작한 이래로 패널빅데이터 수집정보의 종류를 확대해 나가고 있으며, 수집된 자료를 이용한 분석방법의 추가적인 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 아래는 현재까지의 연구성과를 수집과 분석의 두 가지 부분으로 나누어 요약한 내용입니다. 패널빅데이터 연구개발 내용.jpg 패널빅데이터 연구개발 내용 출처: 회사 자체자료 (가) 패널빅데이터 수집 및 정제 현재 수집되고 있는 패널빅데이터의 종류는 ‘App 이용정보’, ‘오프라인 방문정보’, ‘결제정보’, ‘웹사이트 방문정보’입니다. 이 중 웹사이트 방문정보는 추적하고자 하는 웹사이트에 방문하면 해당 방문 기록이 자동으로 DB 서버로 전송되는 방식으로 수집합니다. 나머지 빅데이터들은 당사 앱(App)을 통해 수집되는데, 구체적으로는 당사 앱에 포함된 API(Application Programming Interface)를 통해 수집된 데이터들이 수집DB 서버로 전송됩니다. 수집DB 서버에 저장된 데이터들은 1일 1회 정제작업을 거쳐서 분석DB 서버로 전송됩니다. 이상 기술한 내용을 정리한 것이 아래 그림입니다. 패널빅데이터 데이터 수집 아키텍쳐.jpg 패널빅데이터 데이터 수집 아키텍쳐 출처: 회사 자체자료 주) 당사 패널파워앱은 안드로이드 버전으로 플레이스토어에서 다운로드 받을 수 있습니다 이렇게 수집, 정제된 빅데이터는 i)데이터 자체를 판매하는 방법과 ii)분석상품을 개발하여 판매하는 두 가지 방식으로 판매할 수 있습니다. 라. 연구개발비용 (단위 : 원) 구분 FY2020 FY2021 FY2022 FY2023 (제22기) (제23기) (제24기) (제25기) 자산처리 급여 기타 소계 비용처리 제조원가 판관비 소계 합계 (매출액 대비 비율) 출처: 회사 자체자료 주1) 당사는 해당 기간 중 정부보조금(국고보조금) 이력이 없습니다. 주2) 자산처리된 개발비는 과거 경험을 반영하여 5년간 정액 상각하고 있습니다. 7. 기타 참고사항 가. 지적재산권 보유현황 (1) 특허 번호 출원일 등록일 소유자 특허내용 주무관청 ㈜마크로밀 엠브레인 분석데이터를 이용한 마케팅 의사결정 지원 시스템 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 바코드, 큐알-코드 등을 통한 보육기관 이용시간 관리시스템 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 빅데이터와 설문을 활용한 통합형 광고효과 평가 지원시스템 한국특허청 ㈜마크로밀엠브레인 큐알코드를 이용한 조사 한국특허청 (2) 서비스표 번호 출원일 등록일 소유자 표장 주무관청 ㈜마크로밀 엠브레인 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 엠브레인 주1) 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 패널파워 주2) 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 트렌드모니터 주2) 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 한국특허청 ㈜마크로밀 엠브레인 패널빅데이터 주2) 한국특허청 ㈜마크로밀엠브레인 NXD 한국특허청 ㈜마크로밀엠브레인 EZsurvey 한국특허청 ㈜마크로밀엠브레인 EZ서베이 한국특허청 주1) 리서치 산업 또는 유사 산업군에서 당사의 출원 당시 회사명을 사용하는 경우를 방어하고자 서비스표를 출원하였습니다. 주2) 리서치 산업 또는 유사 산업군에서 당사의 서비스명을 사용하는 경우를 방어하고자 서비스표를 출원하였습니다. 나. 그밖에 투자의사결정에 필요한 사항 (1) 산업 특성 (가) 경쟁 현황 국내 리서치 시장은 2021년 기준 약 12,600억원(출처: 2022 KORA 회원사 현황조사, 2021년 예상매출액 인용)의 시장으로 여러회사가 경쟁하며 함께 키워나가고 있습니다.이 중엔 칸타코리아, 입소스코리아처럼 외국계 조사회사가 국내에 진출한 경우도 있고, 한국리서치, 한국갤럽처럼 국내에서 창업한 후 성장한 회사도 있으며, 당사의 경우처럼 국내 창업 후 글로벌 조사회사와 자본제휴 후, 자회사가
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된 회사도 있습니다. 국내 리서치 시장은 자유로운 경쟁 시장으로 독과점 위치를 차지하고 있는 조사회사는 없으며, 특정 산업에 대한 다년간의 조사 수행 경험과 지식, 특정 조사 방법론이나 상품에 대한 노하우 등으로 개별 조사회사의 고유한 경쟁력, 브랜드 파워로 시장에서 평가가 내려지고 있습니다. (나) 진입 장벽 조사 방법 중 온라인 리서치는 당사의 최고 경쟁력으로 인정받고 있는 분야로써 온라인 리서치를 지탱하는 2가지 큰 축은 조사패널과 솔루션입니다. 당사의 창업 시절인 2000년대 초반에 수많은 회사가 온라인 리서치를 표방하며 창업하고 기존 조사 시장에 출사표를 던졌지만, 당사를 제외하고 현재 존재하는 조사회사가 전무한 이유는 당시 창업했던 온라인 리서치 회사들이 대부분 온라인 조사 솔루션을 위주로 시장에 도전했기 때문입니다. 빠르고 편하게 온라인 상에 게시할 수 있는 설문 조사 페이지를 만들 수 있는 솔루션 만으로는 클라이언트의 요구를 결코 충족할 수 없었는데, 이는 빠른 시간 내에 조사에 참여하기로 약속한 조사패널이 없는 한 조사가 잘 진행되지 않아 조사 기간이 한 없이 늘어나는 등의 문제가 생겼기 때문입니다. 이렇게 온라인 리서치 분야는 조사패널 보유 유무와 신속한 조사 참여를 위한 조사패널 관리 여부가 사실상의 진입 장벽으로 작용하게 됩니다. (다) 계절적 요인 당사를 비롯한 리서치 업체의 상품 판매는 매년 10월~12월 사이에 집중되는 경향이 있으며, 당사의 경우 연간 매출의 약 40%가 집중됩니다. 이는 클라이언트의 연간 조사 예산의 연내 집행 완료와 6개월 또는 1년 단위의 장기 프로젝트 대부분이 연말에 종료되는 것과 관계가 있습니다. (라) 경기 변동과의 관계 일반적으로 일반 소비자 대상 마케팅 조사는 국내 경기가 좋지 않으면 조사 비용 부담 등의 이유로 조사 예산이 없어지거나 축소되는 등 불경기의 영향을 크게 받게 됩니다. 그러나 당사는 오프라인 조사 대비 조사 기간이 짧고 비용도 훨씬 적게 드는 온라인 리서치를 위주로 조사 제안을 하기 때문에 최근 몇 년간 국내 경기가 그리 좋지 않은 상황에서도 리서치 시장에서의 성장을 멈추지 않았습니다. (2) 사업의 규모 (가) 시장의 규모 및 전망 ① 국내 리서치 시장 국내 리서치 시장은 2009년 연간 약 5,040억원 시장에서 12년 후인 2021년에는 약 12,600억원 시장(출처: 2022 KORA 회원사 현황조사, 2021년 예상매출액 인용)으로 성장하였고, 연평균 성장률 7.9%의 성장률을 기록하였습니다. 이러한 성장의 주요 동력은 온라인 리서치인데 동기간에 연평균 15.3%의 높은 성장률을 기록하여 전체 리서치 시장 성장을 주도해 왔습니다. 전세계적으로도 온라인 리서치 비중이 높아지고 있는 추세인데, 이는 온라인 조사가 과거 오프라인 조사에 비해 결과 도출 시간이 빨라지고 적은 비용으로 수행이 가능하다는 이점이 있기 때문입니다. 이러한 장점들로 인해 국내 온라인 리서치 시장은 향후에도 지속적인 성장을 할 것으로 전망됩니다. 국내 시장 및 여론조사 산업현황.jpg 국내 시장 및 여론조사 산업현황 출처: 2022 KORA 회원사 현황조사 / 한국조사협회(KORA: Korea Research Association) 한국시장 조사 방법별 매출 구성비.jpg 한국시장 조사 방법별 매출 구성비 출처: 2022 KORA 회원사 현황조사/ 한국조사협회(KORA: Korea Research Association) ② 국내 빅데이터 시장 4차 산업혁명시대가 도래하면서 빅데이터가 시장에서 많은 관심을 받고 있으며, 관련 시장도 큰 폭으로 성장하고 있습니다. 아래 그림은 한국데이터산업진흥원에서 매년 실시하는 ‘데이터 산업 현황 조사’의 국내 빅데이터 시장 규모의 추이를 정리한 것인데, 2016년 ~ 2022년의 동 시장의 연평균 성장률은 약 30.9%로 앞으로도 지속적인 성장이 예측되고 있습니다. 이러한 성장은 민간기업의 지속적인 투자 확대는 물론, 정부의 적극적인 지원에 힘입은 바가 큽니다. 4. 국내 빅데이터 시장규모.jpg 국내 빅데이터 시장규모 출처 :
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한국데이터산업진흥원 2022년 데이터 산업 현황 조사 주) 2016년 ~ 2022년 시장규모는 확정치, 2022년은 추정치입니다 빅데이터 시장은 ‘서버’, ‘스토리지’, ‘네트워크’, ‘소프트웨어’, ‘서비스’의 다섯 가지 분야로 구분할 수 있으며, 아래 표는 빅데이터 시장현황 조사의 분야별 시장 규모를 정리한 것입니다. 아래 표에 의하면 2018년 ~ 2022년 전체 시장의 연평균 성장률은 약 31%이고, 빅데이터분석에 해당되는 서비스 분야의 연평균성장률은 26%로, 지속적으로 성장하고 있습니다. 또한, 2020년부터 빅데이터 서비스 시장은 빅데이터 내 시장규모 중 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 이는 우리나라의 빅데이터 시장이 초기 하드웨어 중심의 투자에서 서비스 중심의 빅데이터분석 시장으로 빠르게 재편되고 있다는 점을 의미하며, 향후에도 당분간 이러한 추세가 유지될 것으로 예상됩니다. [제품 분야별 빅데이터 시장규모 및 연평균 성장률] 시장규모(단위 : 억 원) CAGR(%) 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 서버 스토리지 네트워크 소프트웨어 서비스 기타 합계 출처 : 2018년 ~ 2022년 한국데이터산업진흥원 데이터 산업 현황 조사 나. 회사의 현황 당사 창립 시기인 1998년경 창립자 최인수 대표이사는 카이스트(KAIST) 산업공학과 박사로서 통계학을 전문 분야로 카이스트에서 포스트닥터 과정을 보내고 있었는데, 통계학과 리서치 산업은 매우 밀접한 관계에 있는 분야였으므로 평소 연구 활동 중에 리서치 분야를 많이 접하게 되었고 자연스럽게 관심을 가지게 되었습니다. 그런데 당시 국내 리서치 산업은 과거부터 전통적으로 진행되어 오던 오프라인 중심의 조사 방법을 고수하며 방법론적으로 오랜 시간 발전하지 못하고 있었고, 여기서 혁신의 기회를 발견하여 오프라인에서 벗어난 새로운 방식의 조사 방법을 연구하기에 이르렀고, 그 결과를 정보통신부 주관 벤처 창업 경진대회에 발표하는 등의 과정을 거치며 창업에 이르게 되었습니다. 창업과 더불어 본격적으로 새로운 조사방법을 개발하고 시장에 테스트해 나가면서 국내 리서치 시장에 온라인 리서치를 과거 오프라인 조사를 대체할 수 있는 새로운 대안으로 제시하며 리서치시장 혁신자로서 두각을 나타내기 시작하였으며, 그와 함께 온라인 리서치에 필수 요소인 패널 인프라에 막대한 투자를 하며 구축하기 시작해 현재 168만 (2023년 6월 기준)에 달하는 조사패널회원과 그 정보의 총합인 국내 최대의 패널 인프라를 보유하게 되었습니다. 2007년 이후 국내 리서치 시장에서 다국적 리서치 회사의 인수합병이 이루어져 규모가 큰 리서치회사가 나타나기 시작하였고, 몇 개의 리서치 회사가 사업을 정리하는 등 큰 변화가 나타나기 시작한 구조조정기를 맞게 되었습니다. 이에 대응하기 위해 당사는 2012년 일본 상장기업으로서 큰 성공을 거두었던 조사회사 마크로밀로부터 투자를 유치하고, 당시 한국 시장에서 별도로 운영되던 마크로밀코리아와 통합함으로써 회사 규모를 크게 하여 규모의 경제 이득을 취하고 경비를 절감하였으며, 당사의 브랜드 위상을 제고하고 최근까지 지속적인 매출액 성장을 이루어 왔습니다. [국내 5개 조사회사 4개년 매출액] (단위 : 백만원) 구분 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 최근4개년 연평균 성장률 마크로밀엠브레인(당사) 칸타코리아 한국리서치 입소스코리아 한국갤럽조사연구소 출처: 회사 자체자료 주1) 당사의 매출액은 연결 재무제표 기준이며, 2023년 6월말 기준 감사보고서를 2022년에 표기하였습니다 주2) 다른 4개 조사회사 매출액은 전자공시시스템(DART)에 등록된 감사보고서 자료에서 인용하였습니다. 주3) 한국리서치는 3월말 결산법인으로 2023년 3월말 기준 감사보고서를 2022년에 표기하였습니다. (4) 경쟁 현황 당사가 속해 있는 국내 리서치 산업은 조사회사의 특성상 외부감사를 받지 않거나 공시업무를 수행하지 않는 업체들이 많이 있어, 본 자료 작성에 필요한 충분한 자료가 존재하지 않습니다. (가) 주요 경쟁업체 현황 약
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12,600억원 규모(출처: 2022 KORA 회원사 현황조사, 2021년 예상매출액 인용)의 국내 리서치 시장에서 가장 매출 규모가 큰 조사회사는 칸타코리아로 2021년 약 674억원의 매출을 거두었는데, 매출 1위 조사회사도 점유율이 약 5% 정도로 , 당사를 포함한 수많은 조사회사가 시장을 나눠 점유하고 있습니다. 하지만 패널빅데이터 사업은 가까운 미래에 당사와 경쟁할 것으로 예상되는 경쟁사를 시장에서 찾아 보기 어렵다고 판단됩니다. 이는 패널이 누구이고 어떤 사람인지 알 수 있는 각각 패널 개인의 ‘프로파일링’ 정보, 동 패널을 대상으로 한 설문 조사를 통한 ‘의향이나 태도’ 정보, 그리고 패널빅데이터를 활용한 동 패널의 ‘행동’ 정보를 통합하여 제공하는 새로운 사업이고, 그 중추에 당사가 창업 후 20년 이상 투자하고 관리해온 168만 조사패널(2023년 6월 기준) 이 있기에 가능한 사업이기 때문입니다. (나) 주요 경쟁업체 비교 현황 국내 리서치 시장에서 활동하는 조사회사들은 당사의 주요 경쟁사로 앞에서 언급한 5개 조사회사 이외에도 수많은 중소규모 조사회사가 존재합니다. 국내 대부분의 조사회사는 중소업체로 실적을 공개하지 않아 전자공시시스템에 등록된 당사를 포함한 5개 조사회사만 기재합니다. [주요 경쟁업체 비교 현황] (단위 : 백만원, %) 마크로밀엠브레인 (당사) 칸타코리아 한국리서치 FY2021 (제23기) FY2022 (제24기) FY2023 (제25기) 20년도 (제23기) 21년도 (제24기) 22년도 (제25기) FY2021 (제35기) FY2022 (제36기) FY2023 (제37기) 설립일 1998년 10월 12일 1998년 12월 30일 1978년 10월 매출액 (매출 원가율) 영업이익 (이익률) 당기 순이익 (이익률) 총자산 총부채 자기자본 상장여부 상장 비상장 비상장 주요제품 마케팅, 여론조사 마케팅, 여론조사 마케팅, 여론조사 (매출 비중) 출처: 당사는 회사 자체자료, 타사는 전자공시시스템(DART) 주1) 당사는 연결 재무제표 기준입니다. 주3) 칸타코리아 제25기 : 2022.01.01~2022.12.31 주4) 한국리서치 제37기 : 2022.04.01~2023.03.31 (단위 : 백만원, %) 입소스코리아 한국갤럽조사연구소 20년도 (제24기) 21년도 (제25기) 22년도 (제26기) 20년도 (제47기) 21년도 (제48기) 22년도 (제49기) 설립일 1997년 1월 1974년 06월 17일 매출액 (매출원가율) 영업이익 (이익률 당기순이익 (이익률) 총자산 총부채 자기자본 상장여부 비상장 비상장 주요제품 마케팅, 여론조사 마케팅, 여론조사 (매출비중) 출처: 전자공시시스템 (DART) 주1) 입소스코리아는 감사보고서의 영업비용을 매출원가로 보고 매출원가율을 산정하였습니다. 주2) 입소스코리아 제26기 : 2022.01.01.~2022.12.31 주3) 한국갤럽조사연구소 제49기 : 2022.01.01.~2022.12.31 (다) 주요 경쟁사별 시장 점유율 당사 및 주요 경쟁사의 시장 점유율에 대한 정확하고 객관적인 자료는 존재하지 않으나, 전자공시시스템에 발표하고 있는4개 경쟁회사 매출액과 한국조사협회에서 매년 발표하는 ‘KORA 회원사 현황조사’ 자료의 국내 리서치 전체 시장의 매출액을 계산하여 시장 점유율을 계산하여 아래표에 기재하였습니다. 구분 FY2017 FY2018 FY2019 FY2020 FY2021(예상) 마크로밀엠브레인(당사) 칸타코리아 한국리서치 입소스코리아 한국갤럽조사연구소 출처: 회사 자체자료 주1) 당사의 매출액은 연결 재무제표 기준이며, 2022년 6월말 기준 감사보고서를 2021년에 표기하였습니다. 주2) 타 조사회사의 매출액은 전자공시시스템의 각 회계연도별 매출액입니다. 주3) 국내 리서치 시장의 연도별 전체 매출액은 한국조사협회에서 매년 발표하는‘KORA 회원사 현황조사’ 자료 수치를 사용하였습니다.주4) 한국리서치는 3월말 결산법인으로 2022년 3월말 기준 감사보고서를 2021년에 표기하였습니다. (라) 경쟁업체 대비
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당사의 강점 5개 주요 경쟁 조사회사를 포함하여 국내 다른 모든 조사회사와 비교할 때 당사는 다음 3가지의 비교 우위를 가지고 있습니다. 국내 최대의 패널 인프라를 보유하고 있으며, 대형 클라이언트에 편중되지 않은 안정적인 판매 포트폴리오를 확보하고 있고, 연구원 역량보다는 시스템 기반 리서치를 추구하는 방향으로 사업을 영위해오고 있다는 점입니다. ① 국내 최대 패널 인프라 보유 당사는 창업 시기부터 지금에 이르기까지 막대한 투자와 관리 비용을 들여, 현재 168만명(2023년 6월 기준)에 달하는 패널회원과 그 정보의 총합인 국내 최대의 패널 인프라를 보유하고 있습니다. 패널회원 모집은 회원추천, 언론보도 등을 접한 개인의 자발적인 참여 등으로 이루어지며, 그 결과로 아래 그림과 같이 패널회원 수를 꾸준히 확대할 수 있었습니다. 연도별 조사패널 회원수_23년 6월.jpg 연도별 조사패널 회원수 출처: 회사 자체자료 단기간에 많은 금액을 투자하여 패널회원을 모집하는 것은 자금이 있는 누구라도 할 수 있는 일이지만, 개별 조사에 리크루팅 되었을 때 빠른 시간 내에 참여하고 정확하고 바르게 응답값을 기입하도록 교육하고 유지 관리하는 것은 현실적으로 매우 어려운 작업입니다. 이를 위해 당사는 아래 그림과 같은 체계적인 패널관리 정책을 활용하고 있습니다 패널 활성화 정책.jpg 패널 활성화 정책 출처: 회사 자체자료 ㉮ 가입 정책 : 중복가입을 막기 위해 휴대폰 본인인증을 통해 가입을 받고 있습니다 ㉯ 신규패널 정책: 새롭게 가입한 패널회원들을 대상으로, 가입 5일동안 프로필조사와 가입감사조사들을 통해 온라인조사 교육과 활동 유의사항에 대해 안내하고 있습니다. ㉰ 활성화 정책 : 패널회원들이 꾸준히 활동하게 하고, 조사품질도 높이기 위해 다양한 활성화 정책을 실시하고 있습니다. 매년 약 3억원의 비용을 투자하여 시행하는패널기초조사를 통해 가구정보(가족, 소득, 주택형태등), 직업정보(업/직종) 및 프로파일 정보(가구소비재, 교통, 식생활, 건강, 여가, 쇼핑, 금융등) 약 250여개를 최신 업데이트 데이터로 유지하고 있습니다. 또한, 다양한 적립금 정책을 통해 패널회원들이 비활성화되는 것을 방지하고 있으며, 효율적 인 패널관리 활동을 위해 패널등급(활성, 준활성, 비활성) 제도를 활용하고 있습니다. ㉱ 재활성화 정책 : 활성화 정책을 아무리 열심히 수행하더라도, 일부 회원들은 더 이상 조사에 참여하지 않는 비활성 패널로 넘어가게 됩니다. 이들 비활성 패널들을 다시 활성패널로 전환시키기 위해 매월 Win-Back Survey를 실시하고 있습니다. ㉲ 불량패널 정책 : 패널회원 중 일부는 사례만을 바라고 거짓 응답을 하는 경우가 있습니다. 거짓이나 불성실 응답이 확인될 경우에는 해당 사항을 패널회원에게 고지하고 있으며, 누적 3회 적발되는 패널회원은 직권탈퇴 처리함으로써 조사품질을 높이고 있습니다. 당사의 패널 인프라는 온라인 조사에 활용되어 그동안의 급격한 실적 성장을 이루게 한 모멘텀이 되어왔을 뿐만 아니라, 오프라인 조사에서도 참여자를 빠르게 모집할 수 있도록 만들어 매년 많은 수의 FGD, 갱서베이, 클리닉 테스트 등 조사를 수행할 수 있게 해주는 또 다른 경쟁력이 되어왔습니다. 그런데 패널 인프라는 조사 프로젝트에만 국한되어 활용되는 것이 아니라, 사용 동의를 받은 패널 개개인의 다양한 프로파일링 정보를 패널빅데이터와 결합하고 다른 조사 결과와 합쳐서 보는 등 소비자 고객분석 측면에서 더욱 더 입체적이고 깊이 있는 인사이트를 제공하여, 현재 리서치 시장의 서비스 영역을 혁신하고 더 크고 넓게 확장시켜 줄 것입니다. ② 안정적인 판매 포트폴리오 확보 당사는 마케팅 리서치 시장의 경쟁업체와 같이 국내 대형 제조사에 판매를 하고 있지만 그 비중이 타사에 비해 매우 작고, 몇 개 대형 클라이언트에 대한 판매 비중이 크지 않아 클라이언트 업종별 경기 영향이나 개별 고객사별 실적 악화 또는 조사 예산 축소 등으로 인한 리스크가 넓게 분산되어 있어 매년 안정적인 판매 기반을 유지해 나가고 있습니다. FY23 기준 당사와
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거래중인 고객사를 살펴보면, 10억원 이상을 거래하는 고객사는 총 7곳으로 연간 총 매출의 22.97%를 차지하며, 3억에서 10억까지 17개 업체로 매출의 13.98%, 1억에서 3억원까지는 68개 업체로 20.23%의 매출 비중을 차지하고 있습니다. 그런데 1억원 미만 클라이언트의 숫자는 약 1,200개 이상으로 연간 매출의 절반에 가까운 42.82%를 차지하고 있습니다. 즉 당사는 몇 개 대형 클라이언트에 편중되지 않은 안정적인 판매 포트폴리오를 보유하고 있다고 할 수 있습니다. 이러한 안정적인 판매 포트폴리오는 우연히 생겨난 것이 아니고, 다른 조사회사에서는 크게 관심을 두지 않고 있는 온라인 마케팅 활동과 국내 유일무이한 영업 전문 조직을 오랫동안 운영해 온 결과입니다. 당사는 2008년부터 자체 소비자 관련 기획 조사를 수행하고, 트렌드모니터 사이트(www.trendmonitor. co.kr)를 통해 언론과 세상에 꾸준히 당사를 알려왔고, 동 기획조사 컨텐츠를 활용하여 당사를 지속적으로 알리는 온라인 마케팅 활동을 진행해 왔습니다. 이를 통해 기존에 다른 조사회사에 불만을 가지고 있는 클라이언트 뿐만 아니라, 새로이 조사를 시도해 보려고 하는 수많은 잠재 고객에게 당사를 널리 알릴 수 있었습니다. 이 뿐만 아니라 당사는 2010년부터 동 컨텐츠를 바탕으로 13년여간 15권의 소비자 트렌드 전망서를 다양한 이름으로 발간해 왔고 이를 홍보와 판매 영업 활동에 활용해 왔습니다. 가장 대표적인 것은 당사의 소비자 트렌드 전망서 출판과 함께 개최하는 세미나의 정기적인 진행이며, 2022년 12월에도 310여명의 클라이언트가 참여한 세미나를 통해 클라이언트에 대상 판매 영업과 당사 브랜드 위상을 강화해 나가는 활동을 지속해 나가고 있습니다. 당사는 영업 전문 조직인 RC(Research Consultant) 본부를 지난 8년여간 운영해 오면서 수많은 중소 규모의 신규 클라이언트를 당사 고객으로 만들어 왔습니다. 위에 기술했던 온라인 마케팅 활동과 고객의 입소문 등을 통해 당사를 알게 된 신규 고객은 대부분 전화나 이메일로 조사를 문의하게 되는데, 이 때 기본적인 리서치 상품 지식뿐만 아니라 클라이언트 응대 방법을 전문적으로 트레이닝 받은 영업 전문가인 RC(Research Consultant)가 고객을 적극적으로 응대하고, 판매하는 업무를 수행함으로써 다른 조사회사와는 차별화되는 판매 전략을 진행해 왔습니다. 온라인 마케팅과 RC를 통한 적극적인 판매 전략으로 다른 조사회사의 오프라인 조사 비용에 대해 부담이 있는 클라이언트 등에게는 온라인 리서치 등을 활용한 새로운 대체 리서치 상품을 제안하여 당사 리서치 상품을 구매하도록 만들었고, 조사를 처음 시도해 보려는 고객에게는 리서치 상품의 기대 효과와 조사에 대한 신뢰감을 만들어 주면서 조사 시장에 첫발을 디딜 수 있도록 하여 타사와 비교할 수도 없는 안정적인 판매 포트폴리오를 가질 수 있게 된 것입니다. ③ 시스템 기반의 리서치 사업 수행 시스템 기반의 리서치 사업을 수행한다고 해서 당사에 연구원 역량이 중요하지 않다는 것은 아닙니다. 당사에는 리서치 지식과 경험이 풍부한 연구원도 많이 있으며, 훌륭한 역량이 있는 연구원을 채용하고 지속적으로 교육해 나가고 있습니다. 다만 과거 리서치 산업에서 가장 중요하게 여겨지던 연구원 역량 만이 아니라 시스템 기반 리서치를 당사의 방향으로 삼아 왔고 이를 실적으로 증명해 왔다는 것입니다. 당사는 국내 리서치 산업의 후발주자였지만 혁신자로서 창업 때부터 지금까지 연구원 역량보다는 시스템 기반 리서치를 추구하며 성장해 왔습니다. 온라인 리서치에 혁신적인 조사 방법의 도입과 패널 인프라에 대한 막대한 투자 역시 시스템 기반 리서치를 위한 것이었고, 20여년간 개발해 온 수많은 리서치 자동화 솔루션도 그를 위한 것이었습니다. 당사는 앞으로도 시스템 기반 리서치 추구를 통해, 조사 결과물을 만들어 내는 데 있어 최대한 자동화하고 투입 인력은 최소화해 나갈 것입니다. ISAS(Internet Survey Automation
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System) 솔루션을 통한 설문 문항에서 데이터가 정리된 통계테이블까지의 자동화, RPA(Robotic Process Automation)를 활용한 보고서 작성 자동화, 연구원이 과거 프로젝트 조사결과물을 쉽게 검색하고 참고할 수 있는 Knowledge Portal, Q-Bank(Questionnaire Bank) 설문지 데이터베이스를 활용한 설문 작성 시간 절감 등을 통해 인력 투입의 배제 또는 최소화를 이루어 나갈 것입니다. 이를 통해 결과물 제공 시간의 단축, 투입 인력 및 비용의 절감, 업무 생산성 및 효율성 증대 등을 이루어 새롭게 창출되는 가치를 클라이언트에게 제공할 것입니다.