chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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II. 사업의 내용 1. 사업의 개요 당사는 플랫폼을 통해 수집된 언어 데이터를 검수 및 정제 후 판매(데이터 판매; 연결기준 매출액의 하 거나, 번역가 자원 및 자동화된 당사 플랫폼을 이용하여 번역 데이터를 구축하는 서비스 및 다양한 컨텐츠 관련 사업 (플랫폼서비스; 연결기준 매 출액의 내수 17.45%, 수출 11.89% 을 영위하고 있습니다. 또한 데이터 판매, 플랫폼 서비스, 기타 지급수수료 등 지급수수료와 포인트비용을 원재료로 인식하고 있으며 생산설비 등을 통한 재고자산 내역이 없는 관계로 제품별 비중은 해당사항이 없습니다.당사의 연구개발 조직은 크게 CTO Division과 CDO Division으로 구분되어 운영되고 있으며, 보고서 작성일 기준 인력은 총 51명으로 전사 인 원의 약 34.5%를 차지고 하고 있습니다. CTO Division는 공동창업자 강동한CTO가, CDO Division은 공동창업자 김진구CDO가 총괄하고 있습니다. 또한, 당사는 장문 번역 서비스 장치 및 방법(특허번호 제 1646414 호), 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법(제10-2244448호), 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버(제10-2244447호) 등의 지적재산권을 보유하고 있습니다. 당사가 영위하는 사업은 효과적으로 조성된 플랫폼을 기반으로 하고 있습니다. 이에 향후 플랫폼의 기능 개선과 더불어 데이터 관련 기술의 추가 개발 등을 통해 당사의 기술경쟁력 확보에 노력을 기울일 예정입니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 등의 현황 당사의 최근사업연도 및 당분기의 주요제품현황은 아래와 같습니다. (단위 : 천원) 품 목 구분 제12기 매출액 (비율) 제11기매출액 (비율) 제 품 설 명 데이터 판매 내수 플랫폼 내에 수집된 언어 데이터를 판매하는 서비스 수출 플랫폼 서비스 내수 집단지성, 전문번역, API, QR 등 플랫폼 내에 제공하는 각종 언어서비스 수출 합계 주1) 상기 금액은 별도재무제표 기준으로 기재하였습니다. 나. 주요 제품 등의 가격 변동 추이 현재 언어데이터의 형태(Text, Voice 및 Image)와 언어종류에 따라 단가에 큰 차이가 나타나고 있습니다. 각 제품별 세부 변동요인은 아래와 같습니다. 구분 변동 요인 데이터 판매 데이터 판매 계약 규모가 확대되고, 언어당 단가도 높아지면서 데이터판매 평균단가가 상승하고 있습니다. 플랫폼 서비스 플랫폼 생태계의 활성화로 인하여 플랫폼 내 체결되는 거래건수가 증가하는 한편, 고품질의 언어서비스를 기대하는 참여자들의 수요 증가로 관련 단가 또한 상승하고 있습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 (단위: 천원) 매입유형 품목 2023년 2022년 2021년 (제12기 ) (제11기) (제10기) 지급수수료 데이터 판매 플랫폼 서비스 기타 지급수수료 포인트비용 합계 주1) 상기 금액은 별도재무제표 기준으로 기재하였습니다.주2) 당분기 및 전기 포인트비용은 소멸시효에 따른 환입 금액이 포함되어 있습니다. 나. 원재료의 제품별 비중 당사는 생산설비 등을 통한 재고자산 내역을 보유하고 있지 않습니다. 이에 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 다. 생산능력 및 생산실적 당사는 무형의 언어데이터를 기반으로 한 데이터판매와 플랫폼 내 제공되는 언어서비스를 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 이에 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 생산설비에 관한 사항 당사는 무형의 언어데이터를 기반으로 한 데이터판매와 플랫폼 내 제공되는 언어서비스를 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 이에 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다 4. 매출 및 수주상황 가. 매출개요 (단위 : 천원) 구분 구분 제12기 (2023년) 제11기(2022년) 제10기(2021년) 영업수익 데이터 판매 내수 수출 플랫폼 서비스 내수 수출 합계 주) 상기 금액은 별도재무제표 기준으로 기재하였습니다. 나. 판매경로 당사는 언어데이터의 판매를 위해
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고객처와 직접 계약 체결후 직접판매를 하고 있습니다. 또한 당사의 플랫폼 내 언어서비스 제공은 당사 시스템 내에서 유저가 결제 등을 진행하고 있습니다. 다. 매출원가 당사는 재고자산을 보유하고 있지 않으므로 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 판매전략 당사가 판매하는 언어 데이터의 수요처는 크게 B2G와 B2B로 구분할 수 있습니다. 국가 연구기관은 매년 예산 제한이 있긴 하나, 사기업에 비해 데이터 수요량이 방대하고 사업의 연속성 및 지속성이 보장됩니다. 트렌드에 맞추어 개발(R) 포트폴리오가 시시각각 변하는 사기업에 비해 국가연구기관은 매년 예산을 배정받아 중장기 사업으로 구상할 수 있는 여지가 많습니다. 이에 플리토의 비즈니스 포트폴리오 내 중장기 사업 전략으로 포지셔닝이 가능합니다. 또한, B2B 고객군은 크게 1) IT 대기업 2) Technology 기반 SME(Small-medium enterprise) 3) 전략적 제휴가 가능한 경쟁사로 분류할 수 있습니다. 데이터의 품질 및 플랫폼 서비스 개선을 통한 고객만족강화를 목표로 기존거래처와 전략적 파트너십을 더욱 발전시켜 나갈 것이며, 신규거래처 발굴을 통한 거래처 다변화 등으로 매출을 증대 시킬 계획입니다. 마. 주요 매출처 최근 보고서 작성 기준일 현재, 당사의 주요 매출처는 미국 소재 IT기업 A사, 국내 소재 공공기관 B사 등이 있으며 각 매출처 비율은 B사(18.99%) 입니다. 주요 매출처는 중요성의 관점에서 국내외 고객사별매출액 중 큰 부분을 차지하는 거래처를 표시하였습니다. 바. 수주현황 (단위 : 천원) 구분 금액 데이터 유형 데이터 판매 텍스트/음성 플랫폼 서비스 합계 주1) 상기 수주현황은 공시서류 작성 기준일인 2023년 12월 31일 기준으로 계약이 종료되지 않은 금액입니다.주2) 데이터 판매 금액은 보고서 작성 기준일 매매기준율을 적용해 원화로 환산하였습니다. 해당 금액은 환율 변동 등의 사유로 인하여 일부 변동가능함을 유의하시기 바랍니다. 5. 위험관리 및 파생거래 당사는 최근 사업연도말 현재 자산총액이 1천억원 미만이거나 매출액 500억원 미만인 소규모 기업에 해당하며,기업공시서식 작성기준에 따라 본 항목을 기재하지 않습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 당사가 최근 3년 이내 체결된 경영상의 주요계약은 아래와 같습니다. 계약체결일 계약내용 본사 임대차 계약 갱신 (서울 역삼동) 본사 임대차 계약 신규체결 (서울 삼성동) 나. 연구개발활동 1. 연구개발 조직 당사의 연구개발 조직은 크게 CTO Division과 CDO Division으로 구분되어 운영되고 있으며, 보고서 작성일 기준 인력은 총 51명으로 전사 인 원의 약 34.5%를 차지고 하고 있습니다. 하기 조직도 내에서 CTO Division은 공동창업자 강동한CTO가, CDO Division은 공동창업자 김진구CDO가 총괄하고 있습니다. 연구개발조직도.jpg 연구개발조직도 CTO Division은 Server1, Server2, App Team으로 구성된 Product Tech. Group과 Product, QA, UXD Team으로 구상된 Product Strategy Group으로 이루어져 있습니다. Product Tech. Group은 Server와 App을 개발하는 조직으로 Server1, Server2 Team은 Frontend, Backend 개발자로 이루어져 있고, App Team은 iOS, Android 개발을 각각 담당하는 개발자가 근무하고 있습니다. 각 개발 조직은 번역을 기반으로 하는 여러 종류의 언어 Service, 플리토의 Data Platform을 기반으로 하는 AI Data Service, AI산업을 이끌어가기 위한 다양한 신규 서비스 등을 개발하고 있습니다. Product Strategy Group은 플리토의 다양한 서비스 전략을 수립/기획하는 역할과 플랫폼 운영, 품질관리, 사용성 개선 등을 통한 기능을 수행하고 있습니다. Product Team은 플리토의 다양한 서비스를 기획하고, 실제
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운영까지 책임지고 있습니다. QA Team은 기획, 개발, 운영 전 과정에 있어 전체적은 품질을 관리합니다. UXD Team은 사용자 인터렉션을 포함한 사용성을 개선하고, 고객 경험을 개선하기 위한 역할을 수행합니다. CDO Division에는 Data Dev Team이 있으며 크게 데이터 구축 업무와 AI 기술 개발을 담당합니다. 데이터 구축 파트에서는 고객사에서 필요로하는 텍스트, 이미지, 음성 등의 데이터를 수집하고 품질을 관리하며, AI 기술 개발 파트에서는 기계 번역기, AI+ 번역, Place, Chat Translation/Live Translation 등 당사에서 제공하는 서비스에서 필요로하는 다양한 AI 모델 개발을 담당하고 있습니다. 2. 연구개발 인력현황 2023년 12월 현재 당사는 석사급 4명 등 총 51명의 연구인력을 보유하고 있으며, 핵심 연구개발 인력은 아래와 같습니다. 학력 박사 석사 학사 기타 인원수 인력 구성 직 위 성 명 담당 업무 주요경력 기술 본부장 강동한(CTO) 연구개발총괄 플랫폼 기술 총괄 플리토 플랫폼 개발 총괄(12.09~現) SK텔레콤, SK플래닛(08.01~12.08) 연세대학교 컴퓨터과학 학사(08.02) 기술 본부장 김진구(CDO) 모바일 기술총괄 플리토 클라이언트 개발 총괄(12.09~ 現) SK텔레콤, SK플래닛(06.01~12.08) 포항공과대학교 컴퓨터공학 학사(06.02) 기술실장 신기영실장 Product 기획/운영 총괄 플리토 Product 총괄 (21.01 ~ 現) HP Korea (16.11~20.12) 삼성전자 (07.01~16.10) 한국외대 제어계측공학 학사 (07.02) 3. 연구개발비용 (단위 : 천원) 구 분 제12기(2023년) 제11기(2022년) 제10기(2021년) 비용처리 제조원가 판관비 합 계(매출액 대비 비율) 주) 상기 금액은 별도재무제표 기준으로 기재하였습니다. 4. 연구개발실적 당사가 최근 3년 이내 완료된 연구개발실적은 아래와 같습니다. 연구과제명 연구결과 및 기대효과 상품화 여부 비고 말뭉치 구축을 위한 플랫폼 개발 - 기계 번역기 개발에 필요한 다국어 병렬 말뭉치, 대규모 언어 모델에 필요한 대화 말뭉치 등을 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 플랫폼 개발 - 다단계로 진행되는 번역 및 QC를 통한 품질 검수, 유저의 이용 패턴을 분석한 어뷰징 사전 방지, 번역가들을 효율적으로 관리하기 위한 길드 시스템 개발 등으로 말뭉치의 품질 향상 및 구축 기간 단축 상품화서비스명 : Arcade 2020년 적용 이미지 인페인팅(Inpainting) 및 텍스트 속성 추출 개발 - 이미지에서 텍스트를 인식해서 추출한 후 텍스트만 지우고, 이미지에 새로운 텍스트를 합성할 수 있는 기능 개발- 음식점에서는 별도로 다국어 메뉴판이 없어도 Place 서비스를 이용해 다국어 메뉴판 생성 가능 상품화서비스명 : Place 2022년 적용 다국어 기계 번역기 성능 고도화 - 기존 인공신경망 기반 번역기(Neural Machine Translation)에 의한 번역 결과를 향상시키기 위해 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 이용해 번역문을 한번 더 검수하는 기능 개발 - 인공신경망 기계 번역기만을 이용했을 때보다 기계 번역기 성능을 평가하는 BLEU 점수 향상 상품화서비스명 : AI+ 2023년 적용 실시간 다국어 음성 인식 및 번역 플랫폼 개발 - 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 주요 언어를 중심으로 사람이 말을 하면 음성을 인식해 텍스트로 변환하고, 이를 다시 외국인들이 많은 관광 안내소, 병원, 공장 및 대규모 컨퍼런스 등에서 실시간 통번역 서비스 제공 2023년 적용 7. 기타 참고사항 Ⅰ. 당사의 지적재산권 보유현황은 다음과 같습니다. 번호 구분 내용 출원일 등록일 적용제품 출원국 특허 장문 번역 서비스 장치 및 방법 `14.12.12 `16.08.01 웹사이트 및 모바일 어플리케이션 대한민국 특허 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '20.10.05 '21.04.20 " 대한민국 특허 이미지
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번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '20.10.05 '21.04.20 " 대한민국 특허 복수의 사용자 단말들과의 연계를 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '21.04.07 '21.05.24 " 대한민국 특허 아케이드 이미지 파일을 통해 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '21.04.07 '21.05.24 " 대한민국 특허 인공지능을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '21.04.07 '21.05.24 " 대한민국 특허 글자 인식 모델을 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '21.04.07 '21.05.24 " 대한민국 특허 하나 이상의 글자 이미지들을 표시하는 사용자 인터페이스를 활용하여 이미지 번역 서비스를 제공하기 위한 방법 및 서버 '21.04.07 '21.05.24 " 대한민국 특허 최적화된 번역 단말을 선별하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '21.04.09 '21.09.06 " 대한민국 특허 번역 단말들의 연계를 통해 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '21.04.09 '21.08.26 " 대한민국 특허 번역 단말들의 평가 정보에 기반하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '21.04.09 '21.09.06 " 대한민국 특허 인공 신경망을 활용한 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '21.04.09 '21.09.23 " 대한민국 특허 최적의 번역 모델을 활용하여 전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법 '21.04.09 '21.10.01 " 대한민국 (주1) 당사가 영위하는 사업은 효과적으로 조성된 플랫폼을 기반으로 하고 있습니다. 이에 향후 플랫폼의 기능 개선과 더불어 데이터 관련 기술의 추가 개발 등을 통해 당사의 기술경쟁력 확보에 노력을 기울일 예정입니다. Ⅱ. 각 사업부문의 시장여건 및 영업의 개황 등 가. 산업의 특성 인공지능(AI; Artificial Intelligence)은 컴퓨터가 여러 데이터를 이용하여 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대한 적절한 작업 및 예측 등을 수행할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 말합니다. 인공지능 기술 분류는 다음과 같습니다. 데이터산업백서.jpg 인공지능 기술분류 ※ 출처 : 2023 데이터산업백서, 한국데이터진흥원 인공지능은 예측, 추론, 인식, 탐지 등 지능형 결과를 출력함에 따라 특정 산업의 제한없이 다양한 서비스를 가능하게 합니다. 특히나 앞으로 데이터의 기하급수적인 증가와 강력해지는 컴퓨팅 파워를 통해 폭발적인 가치를 지닌 산업으로 더욱더 성장하게 될 분야입니다. AI산업을 탄생시킨 핵심에는 4차 산업혁명 시대 원유 역할을 하는 신자본(New Capital), 즉 데이터가 자리잡고 있습니다. 데이터는 디바이스의 진화, 5G의 상용화, AI등 다양한 기술과 융합해 4차 산업혁명을 견인시키고 전산업계 구조의 혁신적인 변화를 끌어내는 기폭제 역할을 하고 있습니다. 이로 인해 데이터가 모든 국가와 기업의 경쟁력을 결정하는 원천이 되고 있습니다. 나아가 데이터가 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하면서 데이터가 경쟁력이 되는 새로운 경제 패권시대, '데이터 경제(Data Economy)'시대를 열고 있습니다. IoT산업, 스마트공장, 기계학습과 딥러닝 등 데이터 경제로의 진화는 데이터의 수집과 생산->저장 및 관리->가공과 유통->분석 및 활용 등 모든 과정에 필요한 새로운 기술과 산업의 탄생을 촉진시키고 있습니다. AI는 그 자체로 막대한 부가가치를 창출하는 신산업이자, 기존 산업의 경쟁구도를 근본적으로 바꾸는 원천이 되고 있습니다. 맥킨지는 2030년까지 전 세계 기업 70%가 AI활용, 글로벌 GDP를 13조 달러 추가 성장시킬 것으로 예상하고 있습니다. 또한 IBM은 오는 2025년 AI산업이 2,000조 원에 이르는 시장을 창출할 것으로 내다보고 있습니다. 맥킨지는 이로 인해 7,000조원(약 6조 7,000억 달러)에 이르는 파급 효과가 있을 것으로 전망하고 있습니다.
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(출처: 2020 국가 정보화 백서, NIA한국정보화진흥원) (1) 언어DATA 관련 시장의 개요 언어DATA 시장은 인공지능의 기술 발전에 따라 확대 및 발전하였습니다. 1950년대부터 인공지능 기술은 개념과 구현에 대한 논의와 함께 발전이 시작되었습니다. 이후 산업 및 학계 내에서 지속적으로 인공지능 관련 기술과 성능이 향상되어 왔으나, 컴퓨팅 파워의 한계, 학습에 필요한 데이터의 제한, 알고리즘의 한계 등으로 발전의 속도가 점차 느려지게 되었습니다. 하지만 최근 신경망을 활용한 Deep Learning 기술의 등장으로 인공지능 발전의 제약요인들이 해소되면서, 인공지능 기술과 관련산업은 다시 빠르게 성장하고 있으며 이에 따라 언어데이터 시장 또한 확대되고 있습니다. 최근 인공지능은 빅데이터, 로봇공학, 양자암호, 사물 인터넷, 무인 운송, 3D 프린팅, 연결 표시 기술 등과 결합하여 4차 산업 혁명의 요소 기술로 평가받고 있습니다. 다양한 산업 내에서 빠르게 성장하는 인공지능은 기계번역기, AI스피커 등 언어데이터를 활용하며 특히 우리 실생활에서 두각을 나타내기 시작했습니다. 자연어 처리, 음성인식, 이미지 인식, 음성 합성 등 언어 관련 기술과 더불어 정제된 빅데이터의 투입으로 인하여 인공지능 성능은 급격히 성장하고 있으며, 이에 다수의 기업들이 언어 분야의 인공지능 개발 및 성능향상을 위한 경쟁에 돌입하고 있습니다. 대표적인 기업으로 구글(미국), 애플(미국), 아마존(미국), 바이두(중국), 텐센트(중국), 네이버(한국), 카카오(한국) 등이 있으며, 향후 더 많은 기업들의 경쟁을 통해 인공지능 시장은 더욱 빠르게 성장할 것으로 기대됩니다. (가) 지역별 인공지능 시장 규모 및 전망 해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 시장 규모는 2015년 2억달러에서 2024년 111억달러로 약 55배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 특히 2024년에는 우리나라를 포함하여 일본, 중국, 인도 등이 속한 아시아/태평양 지역의 시장 규모가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 전망되고 있습니다. (단위 : 백만 USD) 2015-2024 지역별 ai 시장 규모와 전망.jpg 2015-2024 지역별 ai 시장 규모와 전망 국내 데이터 시장규모 - 데이터산업백서 2023.jpg 국내 데이터 시장규모 - 데이터산업백서 2023 국내 데이터산업 시장 규모는 2022년 25조 527억원으로 2021년 대비 9.4% 성장했습니다. 2018년 이후 CAGR 12.6% 추세로 급격하게 성장하고 있습니다. (단위: 억원) 구분 2018년 2019년 2020년 2021년 2022년 증감율 CAGR '20~'21 '20~'22 데이터솔루션 데이터구축/컨설팅 데이터서비스 합계 ※출처: 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 '2023년 데이터산업 현황조사_결과보고서' 국내 데이터산업 시장이 지난 5개년 연평균 성장률인 12.6%와 같이 지속적으로 성장한다고 가정했을 때, 2028년(추정치)에 51조 원을 넘어설 것으로 전망됩니다. (단위: 억원) 2022년(E) 2023년(P) 2024년(P) 2025년(P) 2026년(P) 2027년(P) 2028년(P) CAGR '22~'28 ※출처: 과학기술정보통신부, 한국데이터산업진흥원 ''2023년 데이터산업 현황조사_결과보고서' ※E: 잠정치, P: 추정치 (나) 산업별 인공지능 시장 규모 및 전망 각 산업 분야별로 보면 특히 정보통신(Telecommunications), 소비재(Consumer), 광고(Advertising), 기업 용역(Business Services), 의료(Healthcare) 등의 영역에서 인공지능 기술이 향후로도 많이 활용될 것으로 예측되고 있습니다. (단위 : 백만 USD) 2018-2025 산업별 ai 시장규모 전망.jpg 2018-2025 산업별 ai 시장규모 전망 데이터 양의 증가, 컴퓨터의 연산 능력 향상, 알고리즘의 성능 향상 등으로 인해 인공지능 요소를 탑재한 소프트웨어가 점점 대중화되고 있으며 이에 따라 AI 소프트웨어
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시장의 2025년까지 연간 글로벌 매출은 1,260억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. (2) 플랫폼 내 언어서비스 시장의 개요 최근 번역 등 언어서비스 시장에서 특히 주목할 만한 점은 사람이 직접 언어서비스를 제공하는 전통적인 방식뿐만 아니라 기계를 통한 언어서비스 시장 규모 또한 함께 성장하고 있다는 점입니다. 일반적으로 번역가를 통한 사람의 번역과 기계번역은 서로 대체재의 성격을 띠고 있어 상호 공존이 어려운 것으로 생각되고 있습니다. 물론 한정된 시장 수요를 전제로 한다면 사람의 번역과 기계번역은 일정부분 대체의 효과가 존재할 수 있으나, 빠른 세계화로 인해 전자상거래, 여행, 복지 등 다양한 산업 내 번역의 수요가 크게 증가하고 있어 사람의 번역과 기계번역은 각각의 시장규모가 함께 성장하고 있는 모습을 보여주고 있습니다. 특히, 일상적인 주제에 대한 대량 번역은 기계번역의 시장으로 분화되고, 전문적이고 특수한 번역은 사람의 번역으로 분화되는 등 번역 시장의 특성에 따라 가장 효율적이고 효과적인 방법에 따라 기계번역과 사람의 번역이 상호 보완 관계를 보이고 있습니다. 나. 회사의 현황 (1) 사업 개황 주식회사 플리토는 플랫폼을 통해 수집된 말뭉치(코퍼스, Corpus)를 집단지성 및 검수 과정을 거쳐 정제한 후 이러한 언어 데이터를 필요로 하는 국가 연구기관 또는 IT 산업 내 다양한 기업고객 등에게 판매하는 사업을 영위하고 있습니다. 또한 언어데이터를 수집하기 위해 구축된 당사의 플랫폼을 통해 다양한 컨텐츠 관련 서비스를 제공하고 있습니다. 플랫폼 구조도.jpg 플랫폼 구조도 (가) 언어 데이터 수집 정제된 코퍼스를 생산하기 위한 기존 방식은 소수의 해당 언어 전문가를 고용하거나 외부 의뢰하여 생산하는 방식으로서 이는 많은 시간과 비용이 소요되는 한계가 존재합니다. 당사는 기존 방식이 지닌 고비용/비효율 구조를 해결하기 위해 집단지성 방식의 플랫폼을 활용하였으며, 이를 다수의 플랫폼 참여자가 상호 검토를 통해 정제된 말뭉치를 생성하므로 기존 방식보다 단축된 시간 및 절감된 비용 구조 하에서 높은 품질의 코퍼스를 생산할 수 있습니다. 당사는 다수의 참여자를 유입시키기 위해 단순 금전적 보상을 제시하는 수준에서 그치지 않고, '언어 학습'이라는 부가적인 효익을 제시하고 있습니다. 즉, 생산하고자 하는 언어 데이터를 개별 참여자에게 각각 생산을 의뢰하여 소액의 대가를 보상하는 것보다는, '언어 학습'이라는 목표를 가진 다수의 참여자에게 언어 데이터 생산 및 품질 검증의 역할을 부여하여 상호 견제를 할 수 있도록 플랫폼을 설계하였습니다. 즉, 자발적인 동기부여가 이루어진 참여자들을 대상으로 플랫폼 내 언어 데이터 생성 및 검증과 관련된 활동을 '학습' 형태로 유도하고, 실제 '언어 학습' 과정에서 타인의 품질 검증을 받은 언어 데이터 생산시 그에 따른 보상을 제공합니다. 언어데이터 구축 절차.jpg 언어데이터 구축 절차 당사는 집단지성을 통해 참여한 많은 사람들의 상호 검증을 거친 언어 데이터를 확보할 수 있으므로 저렴한 비용으로 정제된 데이터를 얻을 수 있고, 참여자 입장에서는 '언어학습'이라는 개인적 목표 달성 중에 적절한 보상을 얻을 수 있어 만족할 수 있습니다. 또한, 참여에 따른 단순 금전 보상 외에도 참여자들의 주관적인 목표를 충족시킬 수 있어, 당사가 플랫폼 유입 및 활동을 위한 별도 유인책을 제시하지 않더라도 실제 플랫폼 내 참여자들의 활동이 매우 활발하게 이뤄지고 있습니다. 또한, 코퍼스 생산 과정에서 일반적인 원문이나 번역문의 코퍼스가 아니라 번역가 및 발화자의 메타데이터(성별, 연령 등)를 포함한 언어 데이터를 형성하기 때문에 일반적인 코퍼스에 비해 더 높은 가치를 지닌 데이터 생산이 가능합니다. 특히 집단지성 방식의 언어 데이터 생성은 다수의 참여자가 활동하는 플랫폼 구축이 반드시 선행되어야 하며, 당사의 플랫폼은 이러한 측면에서 언어 데이터 생산에 강력한 이점을 지니고 있습니다. (나) 언어 데이터 판매 당사는 집단지성 플랫폼을 통해 수집한 언어 데이터를 전자상거래, 엔터테인먼트,
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자동차, 여행 및 숙박, 요식업, 헬스케어, 등 다양한 산업군으로 구성된 글로벌 언어데이터 수요 기업에 판매합니다. 글로벌 언어데이터 수요 기업의 경우, 자신들이 속한 산업군 및 향후 지향하는 사업 계획의 특성에 맞는 높은 수준의 세분화된 데이터를 요구합니다. 따라서, 당사는 집단지성 검수를 통해 정제된 고품질의 언어데이터를 고객사의 필요에 맞추어 제공하게 됩니다. (다) 주요 서비스 서비스 명칭 주요 내용 비고 언어 데이터 아케이드, 집단지성 등을 통해 생산된 데이터는 CMS(Corpus Management System)을 거쳐 병렬 코퍼스로 저장됩니다. 데이터는 종류(텍스트, 이미지, 음성)와 언어, 퀄리티, 생산자의 정보에 따라 체계적으로 분류/저장되어, 다양한 시장의 코퍼스 구매 수요에 유연하게 대처할 수 있는 경쟁력을 확보하고 있습니다. 데이터 판매 아케이드 아케이드는 플리토의 각 서비스에서 생성된 언어 데이터들을 사용자들의 집단지성 참여방식으로 번역/검수를 진행하여 CMS(Corpus Management System)에 저장합니다. 언어 데이터 통합/관리 집단지성 집단지성 번역은 다수의 사용자들이 번역에 참여하여 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있는 번역 서비스입니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 음성으로 번역을 요청할 수 있으며 25개 언어에 대한 번역을 지원합니다. 사용자 확보 원어민 교정 원어민에 의한 문법교정 및 현지화된 문체 수정을 통해 더욱 완벽한 문장을 요청자에게 제공하는 서비스입니다. 실시간 이미지 번역 플리토는 사용자들의 이미지 번역 요청에서 OCR 기술을 활용하여 텍스트 값을 추출한 후, 데이터베이스에 저장해둡니다. 이후 비슷한 위치에서 유사한 요청이 있을 경우, 저장해두었던 번역을 보여주게 됩니다. 사용자는 별도의 포인트가 수반된 요청 없이 실시간으로 이미지의 정확한 번역 값을 얻을 수 있습니다. 다양한 유형의 데이터 확보 QR Place 음식점, 박물관 등 번역이 필요한 장소에서 QR Place를 생성하여 촬영한 이미지들을 일괄적으로 번역 요청하면, 생성된 웹에서 원본 이미지와 번역을 한 눈에 볼 수 있는 서비스입니다. 비디오자막 번역 Flitto 디스커버리의 비디오 메뉴를 통해 사용자들이 참여하여 영상 컨텐츠의 자막을 생성하고 다국어로 번역할 수 있는 서비스입니다. 전문번역 요청자와 전문 번역가를 1:1로 매칭하는 서비스이며, 요청자는 번역가의 프로필과 번역 견적을 확인 후 선택할 수 있습니다. 이력서, 논문 및 업무에 사용하는 중요한 번역일 경우 1:1 전문번역을 사용하면 일정수준 이상의 퀄리티를 보장받을 수 있게 됩니다. 번역가 확보 Open API 플리토의 다양한 번역 서비스를 외부 기업이 연동하여 사용할 수 있도록 표준화된 기술 형식의 API를 제공합니다. 기업은 Open API 연동을 통해 Flitto의 번역 기능을 해당 기업의 플랫폼에 간단하게 통합할 수 있으며, 상호간 협의에 의해 절차를 간소화하거나, 파일 포맷을 특정하는 등의 커스터마이징 서비스를 제공하고 있습니다. 데이터 수집 채널 다양화 한국어, 영어, 일본어, 중국어 등 주요 언어를 중심으로 사람이 말을 하면 음성을 인식해 텍스트로 변환하고, 이를 다시 외국인들이 많은 관광 안내소, 병원, 공장 및 대규모 컨퍼런스 실시간 라이브 스트리밍 서비스 등에서 실시간 통번역 서비스 제공하고 있습니다. 실시간 AI 통번역 서비스 제공 (라) 신규 사업(1) 실시간 통번역 서 비스 제공 당사가 개발한 STT 번역 엔진은 Chat Translation(CT엔진), Live Translation(LT엔진)으로 구분하고 있습니다. CT엔진은 공공기관이나 병원, 관광안내소 등지에서 특정 목적을 가진 사람들이 사용할 수 있는 엔진으로 서비스를 제공하고 있습니다. LT엔진은 라이브 스트리밍서비스나 국제 컨퍼런스에서 활용가능한 실시간 통역 엔진으로써 서비스를 개시하고 있습니다. ct엔진학습 .jpg ct엔진학습 당사의 CT엔진과 LT엔진은 플리토에서 자체 개발한 인공지능 번역엔진과 플랫폼 유저들의 데이터 생산 참여로 구동되고 있으며
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적시에 강화학습용 데이터를 생산하고 즉시 강화학습된 엔진을 서비스할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다. (2) 언어별 목표시장 국내의 경우 한국어-영어, 한국어-일본어, 한국어-중국어가 가능한 사람들은 점차 많아지고 있지만, 한국어-아랍어, 한국어-네덜란드어, 한국어-스웨덴어 등을 할 수 있는 사람은 비교적 많지 않습니다. 반대로 해외의 경우 영어-스페인어, 영어-프랑스어, 영어-독일어 등 유럽 국가 언어 외에 아시아 국가 언어를 할 수 있는 사람은 비교적 적습니다. 이처럼 각 지역별로 언어전문가의 상대적인 불균형과 희소성이 존재함에 따라, 각 언어별 장벽이 발생하고 있습니다. 당사는 이러한 언어장벽을 해소할 수 있는 방안으로서 당사가 구축한 플랫폼을 운영하고 있습니다. 시간 및 장소의 제한이 없는 당사의 플랫폼에는 번역이 필요하거나 직접 번역을 할 수 있는 전세계 173개 국가의 사람들이 활발하게 서비스를 참여하고 있습니다. 당사의 플랫폼을 통해 참여자들은 각자의 언어장벽을 해소하며 만족도를 높일 수 있고, 당사는 참여자들의 자발적인 활동을 통해 다양한 언어데이터를 축적할 수 있습니다. 특히 당사 플랫폼은 주요 언어 외에도 소수언어까지 서비스되고 있어 참여자들의 만족도를 더욱 높이는 한편, 당사는 희소성 있는 언어데이터를 확보하여 더 높은 경제적 효익 추구가 가능합니다. (3) 국가별 목표시장 구글(Google)을 필두로 전세계 주요 IT기업들은 독자적인 기계번역기 개발을 경쟁하고 있습니다. 기본적으로 독자적인 인공지능 생태계를 구축하여 각 기업들의 서비스 영향력을 극대화하고자 합니다. 해당 기업들이 소재한 특정 지역에 국한된 인공지능이 아닌 전세계적으로 범용화된 인공지능을 개발하고 있으며, 이에 따라 인공지능 개발을 위해 다양한 종류의 데이터가 대량으로 요구됩니다. 이러한 인공지능 개발 경쟁의 흐름에서 당사는 다양한 지역에 소재한 주요 IT업체의 요구에 부합하는 다양한 형태의 언어데이터를 공급하고 있습니다. [ 주요 IT 기업의 기계 번역기 서비스 현황 ] 국가 기업명 서비스 미국 Amazon 미국 Apple Siri 미국 Google 미국 IBM 미국 Microsoft 중국 Baidu 중국 Tencent 일본 Mirai 러시아 Yandex 한국 Kakao 한국 Naver (4) 언어 관련 인공지능의 연혁 언어와 관련하여 인공지능이 개발되어 우리 실생활에 쓰이는 가장 대표적인 사례는 기계번역기입니다. 기계 번역이라는 용어는 1949년 워렌 위버의 논문에 처음 언급이 되었으며, 1951년 MIT에서 본격적인 연구가 시작되었습니다. 연구 초기에는 5년 정도면 완전한 기계 번역이 될 것이라고 예측을 하였지만 성능이 기대에 미치지 못하면서 한동안은 연구 수준에만 머물렀습니다. 1990년대에 등장한 SMT(Statistical Machine Translation)는 원문과 번역문이라는 병렬 Corpus를 활용해 통계적인 방법으로 번역을 하면서 기계 번역의 품질이 크게 향상되었습니다. 이후 2014년부터 등장한 NMT(Neural Machine Translation) 기술은 번역의 정확성을 한단계 더 끌어올리는 계기가 되었으며, Google, Microsoft, Yandex 등 주요 IT 기업들은 NMT를 기반으로 더욱 향상된 기계 번역 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. [기계번역기에 적용되는 각 기술의 차이 비교] 구분 내용 규칙기반 (RBMT: 어법을 규칙화하여 번역하는 방법. 정확성이 높고 분야별전문성을 가지고 있으나 기술 개발에 시간과 비용이 매우많이 듦 통계기반 (SMT: 통계적으로 대용량의 병렬 말뭉치의 규칙들을 자동으로 모델링하여 통번역하는 것으로 딥러닝과 빅데이터 기술이 활용됨 신경망기반 (NMT: 컴퓨터 스스로 최적의 가중치를 두어 번역대상 결과를 쌍으로 비교하여 최적의 데이터 도출 및 향후 자동 학습 업데이트 기계번역 이전까지 통번역은 무역 및 외교 등에 필수적인 기능으로서, 두개 이상의 언어를 할 수 있는 소수의 사람들에 의해 영위되어 온 전통적인 산업입니다. 하지만 최근에는 통신 및 IT
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기술의 발달로 이전보다 손쉽게 다양한 언어권의 정보를 접할 수 있게 되었습니다. 또한 이전과 같이 소수의 전문 번역가들에 의해 제공되는 고품질 및 고가격의 번역 뿐만 아니라, 빠르고 저렴한 번역 수요도 점차 증가하고 있습니다. 이에 IT 기업들은 이러한 빠르고 저렴한 번역 수요에 대응하기 위해 기계번역을 적극적으로 개발하여 서비스하고 있습니다. 전문번역가의 번역 대비 빠르고 저렴하지만 낮은 품질로 인하여 사용량이 많지 않았으나, 누적되는 언어 데이터 투입량에 따라 기계번역의 결과 또한 빠른 속도로 개선되고 있어 점차 사용량 또한 증가하고 있습니다. [ 주요 IT 기업별 기계 번역기 및 출시연도 ] 기업명 서비스명 출시일 1997년 Google 2006년 Yandex 2011년 Microsoft 2016년 Naver Papago 2016년 Kakao 번역 Beta 2017년 기계번역이 등장하여 점차 그 사용량이 늘어난 이후, 언어와 인공지능이 결합되어 우리 실생활에 유용한 사례가 다수 나타나기 시작했습니다. AI스피커, 챗봇 등 기본적으로 언어와 인공지능 기술이 결합하면서 우리 생활의 편의를 높이고 있으며, 우리생활 내에 필수적인 요소인 언어와 인공지능을 더욱 다양하게 활용하기 위해 기업들은 끊임없는 연구개발을 진행중입니다. (5) 주요 수요 변동 요인(가) 인공지능 개발과 관련된 수요 증가 최근 딥러닝 기술의 등장으로 인하여 인공지능 분야는 빠르게 혁신되고 있습니다. 실제 딥러닝 기술을 통한 인공지능 개발은 전자, 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 영향력을 미치고 있으며, 이러한 추세 변화와 인공지능의 영향력에 민감한 구글, 페이스북, 아마존 등 해외 주요 IT 기업들은 인공지능을 미래 핵심기술로 여기며 상호 경쟁을 통해 인공지능 플랫폼 생태계를 만들어 나가고 있습니다. 특히 이들은 인공지능을 플랫폼화하여 산업 생태계를 주도하고자 하며, 플랫폼을 통한 혁신과 새로운 기회를 창조하고자 합니다. 해외 주요기업이 주도하는 인공지능 플랫폼.jpg 해외 주요기업이 주도하는 인공지능 플랫폼 주) 출처 : 과학기술일자리진흥원 인공지능 플랫폼의 확장과 더불어 기계가 인간의 언어를 인식하기 위한 언어 인식 기술에 대한 연구도 확대되고 있으며, 이는 애플 시리(Siri), 아마존 알렉사(Alexa)와 같은 지능형 비서 서비스의 활성화로 이어지고 있습니다. 이러한 언어 인식 분야는 다양한 언어로 확대되고 있으며, 이에 따라 언어별 데이터에 대한 수요 또한 증가하고 있습니다. 특히 일상 생활에 밀접하게 사용되는 인공지능의 경우 빠른 환경변화 속에서도 정확하게 사용자간 의사전달을 하기 위해서는 고품질의 언어 데이터가 무엇보다 중요하게 여겨지고 있습니다. 하지만 현재 플랫폼 확대를 목표로 하는 업체들은 인공지능 개발에 필수적인 데이터확보에 큰 어려움을 겪고 있습니다. 단순히 방대한 양의 빅데이터를 확보하는 것 뿐만 아니라 상황별 조건에 부합하는 데이터의 질적(Quality)인 측면까지 고려되어야 하기 때문입니다. 실제 딥러닝에 있어서 데이터의 질(Quality)은 데이터의 다양성과 함께 기계 학습이 가능한 형태로의 전처리 과정이 필수적입니다. 이처럼 인공지능 기술의 급격한 성장과 더불어 양질의 빅데이터가 요구되는 현재 시점에서 당사는 기존 인공지능 업체들에 효과적인 방안을 제시하고 있습니다. 당사는 플랫폼을 통해 이러한 시장의 수요에 대응할 수 있는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터를 생성해 내고 있으며, CMS(Corpus Management System) 시스템을 통해 딥러닝에 적합한 형태로 언어 데이터를 제공할 수 있습니다. (나) 정부기관의 수요 증가 인공지능 개발을 위한 데이터의 가치가 높아지면서 공공의 목적에 따라 국가 차원의 데이터 확보를 위한 사업 또한 증가하고 있습니다. 이에 당사는 2014년 정부기관과의 적극적인 협업을 통해 공공 데이터 구축 사업을 진행해오고 있습니다. 당사는 2014년부터 매년 정부기관의 발주사업을 수주하여 성공적으로 진행하고 있으며, 향후 인공지능의 중요성이 증가함에 따라
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향후 발주되는 사업의 규모 또한 증가할 것이라 예상하고 있습니다. 특히 주요 국가행사를 대비하기 위해 인공지능 개발과 언어데이터구축은 더욱 다양하게 이루어질 것이라 기대합니다. 과거 2018년 평창올림픽을 대비하는 과정에서 당사는 다양한 정부기관 및 관련 기업들과 언어데이터 구축 사업을 진행한 경험이 있습니다. 추후 세계 다양한 지역에서 발생할 국가 행사들로 인하여 언어데이터 수요는 증가할 것이라 예상됩니다. (다) 기타 다양한 산업군 내 수요 증가 인공지능 개발업체 및 정부기관 관련 업체 외에도 당사는 다양한 분야의 업체들과 언어데이터 공급을 논의중입니다. 단순히 인공지능이라는 기술이 특정 IT 영역에서만 활용되는 것이 아니라, 각 기업들의 제품 및 서비스와 결합하는 추세에서 인공지능을 개발하려는 기업들도 다양해짐에 따라 당사의 거래서 또한 다양해지고 있습니다. 기존의 전통적인 IT 업체들이 기계번역 기술 향상 등의 목적으로 텍스트 형태의 언어데이터를 중심으로 당사와 거래를 진행했다면, 최근 당사와 논의중인 업체들은 제조업, 유통업 등 다양한 산업으로 분류되고 있으며 당사에 요청하는 언어데이터 또한 음성 및 이미지 등 다양하게 논의되고 있습니다. 이러한 신규 산업군의 수요는 인공지능의 확장성에 따라 당사의 언어데이터 또한 다양한 거래처로 수요가 확대될 수 있음을 보여주고 있습니다. (6) 규제환경 당사가 영위하는 Corpus 구축 및 판매 사업에 대한 직접적인 규제 환경은 없는 것으로 파악됩니다. 하지만 저작권 및 개인정보 보호 등 잠재적인 위험을 해소하고자 당사는 당사 플랫폼 참여자들의 활동에 따라 생성된 언어데이터를 당사가 활용할 수 있음을 약관상 명시하였으며, 이를 참여자들로부터 사전에 동의받고 있습니다. [ 서비스 이용약관 제15조 제3항, 제6항(게시물의 저작권) ] "사용자"가 제공한 원문 내에 "사용자"의 저작물이 있는 경우 "사용자"는 그 저작물 부분에 대하여는 이를 "회사" 가 번역문을 만들거나, 제3자에게 사용권을 부여하는 등 영리목적으로 사용하는 것을 허락한 것으로 봅니다."사용자"는 "회사"에게 데이터를 제공함으로써 회사가 회사에 제공된 데이터(제2항에 따라 수정된 원문 포함, 이하 같다)를 번역문을 만드는 데에 사용하거나, "사용자"의 권리를 부당하게 해치지 않는 범위 내에서 "회사"가 영리목적으로 복제, 배포, 공연, 전시, 표시 및 제3자에게 서브라이선스를 부여할 수 있는 라이선스를 부여하는 것에 동의합니다. 다. 산업 내 경쟁형태 및 비교우위 (1) 인공지능 목적 언어데이터 (가) 경쟁업체의 특성 기존의 언어데이터 시장은 통번역 시장과 밀접하게 연결되어 형성되어 있습니다. 실제 대부분의 언어데이터 공급업체는 통번역 및 현지화 사업을 영위하고 있으며, 국가별로 강점을 가진 소규모 업체들이 언어데이터 수요에 따라 산발적으로 공급하고 있습니다. 번역업체는 각 지역을 기반으로 하는 번역가 네트워크를 핵심역량으로 확보하고 있으나, 특정지역에 한정된 소규모 집단이라는 한계가 존재합니다. 이에 IT 기술의 발달로 언어 데이터의 중요성이 부각되면서, 많은 참여자에 의해 다양한 조건으로 고객사의 요청이 다변화하고 있으며, 이러한 다변화된 요구에 부합하는 신규 언어데이터 공급업체들이 등장하기 시작했습니다. 이들은 아래와 같은 특징을 가지고 언어데이터 공급 사업을 확대해 나가고 있습니다. [ 신규 언어데이터 공급업체의 특징 ] 구분 내용 온라인 마케팅을 통한 다양한 국가의 번역가 확보 온라인 서비스를 기반으로 하는 대부분의 기업은 UA (User Acquisition: 사용자 획득)를 통하여 다양한 국가의 번역가를 자신들의 생태계에 편입시키고 있습니다. 이들은 국가별 법인 설립 없이도 현지화를 통하여 현지 번역가를 유입합니다. 온라인 서비스를 기반으로 하는 대부분의 기업은 UA를 통하여 다양한 국가의 번역가를 자신들의 생태계에 편입시키고 있습니다. 이들은 국가별 법인 설립 없이도 현지화를 통하여 현지 번역가를 유입합니다. 데이터 생산 시스템 인공지능과 관련된 언어 데이터 산업은 방대한 양의 표본을
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필요로 하며, 각 표본들은 산업분야, 상황, 데이터의 길이, 종류 등에 따라서 다양하게 구성됩니다. 기업들이 필요한 데이터를 빠르게 처리하고 생산하기 위해서는 전 과정이 시스템화 되어야 하므로 IT기술력과 업력이 매우 중요합니다. 글로벌 영업 언어 데이터가 필요한 기업군은 일반적으로 자동차, Wearable 기기 제조기업, 국가별 통신사, 인터넷 플랫폼 기업, 콘텐츠 기업 등이며, 대부분 전세계 시장을 대상으로 서비스하는 대규모 기업들입니다. 이들은 데이터 생산에 따르는 보안 문제를 최소화하기 위하여 극소수의 기업들과 강력한 영업 네트워크를 구축하고 있습니다. (나) 경쟁 현황 2016년 신경망을 활용한 언어 인공지능 기술(NMT)이 실용화된 것을 시작으로 구글이 선제적으로 이를 발표하는 한편 NMT 기술과 관련된 API (Application Programming Interface)를 제공하며 본격적으로 언어 인공지능 시장의 규모가 확대되고 있습니다. 이러한 추세 속에서 네이버, 삼성, 바이두, 텐센트, NTT 도코모, 아마존, 애플 등 주요 IT 기업들이 경쟁적으로 언어 인공지능 개발 분야에 진입하였으며, 이를 활용한 서비스가 사람들의 실생활에 실질적으로 사용되기 시작했습니다. 2018년 이후부터는언어 인공지능 기술을 일반 기업이나 개인들도 범용적으로 개발하고 서비스에 적용할 수 있게 되었으며, 이러한 개발을 통해 음성 편집, 챗봇, 동시 통역, 영상 번역 등의 서비스로 확장되고 있습니다. 언어 인공지능 분야는 기하급수적으로 성장하고 있지만 막상 언어 데이터는 턱없이 부족한 실정입니다. 이는 주요 IT기업들이 인공지능 기술 개발 자체에 초점을 두고 있지만, 인공지능을 학습시키기 위한 데이터 수집에는 상대적으로 소홀히 했기 때문입니다. 마치 기술력 있는 자동차들은 경쟁적으로 개발되고 있지만 자동차를 움직이기 위한 연료는 한정적인 것과 같습니다. 이러한 언어데이터의 초과 수요 상황에서 실제 언어데이터를 공급할 수 있었던 공급처는 번역업을 영위하거나 과거 기계번역기 등의 언어DB 사업에 참여했던 소규모 업체들이 대부분이었습니다. 이들이 보유한 언어데이터량은 인공지능 개발을 위한 수요 대비 매우 부족했음에도 희소한 언어데이터를 공급가능한 업체가 한정적이다보니 주요 IT기업들과 계약이 이루어졌고, 이를 통해 공급처들에게 새로운 수익을 제공하기 시작하였습니다. 특히 공급처들의 낮은 경쟁력과 낮은 품질의 언어데이터에도 언어데이터 시장 내 초과수요로 인하여 관련 매출이 증가하고 있는 상황입니다. (다) 당사의 경쟁력 및 비교우위 최근 언어 인공지능 개발을 진행하는 다수의 기업들은 신경망 번역(NMT)에서 사용되는 딥러닝(Deep Learning) 기술, 불필요한 잡음을 걸러내고 정확한 음성만을 반영하는 음성 인식(Voice Recognition), 자연언어처리(Natural Language Processing) 등의 개발을 진행중이며, 이를 위해서는 최대한 많은 병렬 Corpus와 음성 데이터가 요구됩니다. 단순히 많은 언어데이터가 아니라 높은 품질을 갖춘 데이터가 투입되어야 인공지능 개발의 효과가 높으며, 양질의 언어 데이터 확보를 위해 인공지능 개발을 진행중인 기업들은 각별한 노력을 기울이고 있습니다. 고객사의 요구에 부합되는 언어데이터를 구축하기 위해서는 기본적으로 많은 어려움이 존재합니다. 각 언어별로 언어데이터를 일정기간 내에 생산 가능한 사람을 적절히 확보하는 한편, 확보된 사람별로 일관된 품질을 유지해야 합니다. 음성데이터의 경우 사람마다 각기 다른 억양, 발음 등의 차이를 최소화하면서 공통적인 음성 파형을 추출하기 위해서는 가급적 많은 사람들이 동일한 조건에서 생산한 음성데이터를 구축해야 합니다. 이러한 어려움으로 인하여 양질의 언어데이터를 대량으로 구축하기가 현실적으로 불가능하며, 언어데이터 구축사업에 진입하려는 신규경쟁자에게 진입장벽으로 작용하고 있습니다. 현재 언어데이터를 공급하는 대부분의 공급처는 전문가 생산방식을 통하여 언어데이터를 구축하고 있습니다. 언어데이터를 취급할 수 있는 소수의 번역가 등
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전문가를 고용하여 제한된 일정과 예산 하에서 언어데이터를 생산해 내고 있습니다. 이러한 방식은 소수의 인원을 동원하기 때문에 품질이 일관되지 않을 뿐만 아니라 언어데이터 구축에 상당히 오랜 기간이 소요됩니다. 전문가를 고용하는 과정에서 비교적 높은비용이 발생하는 한편 소수의 전문가 확보에 실패하는 경우 언어데이터의 구축 자체가 불가능한 한계가 존재합니다. 이와 달리 당사는 플랫폼 내 집단지성을 활용한 생산방식으로 언어데이터를 구축하고 있습니다. 플랫폼 내에 참여하는 1천400만명 이상의 유저들을 통해 상시 생산되어 구축되는 당사의 집단지성 방식은 전문가 생산방식 대비 낮은 비용에도 빠르고 정확한 언어데이터의 구축이 가능합니다. 소수의 참여자를 기준으로 언어데이터의 생산이 진행되는 것이 아니라 다수의 참여자가 생산 및 상호 검증을 거쳐 더욱 정교화된 언어데이터의 생산이 이루어집니다. 173개국 25개 언어를 기준으로 서비스 되는 당사 플랫폼 내에서 조달되는 언어데이터는 비교적 소수의 언어 또한 구축이 가능한 장점이 존재합니다. 이러한 집단지성 방식의 장점을 기반으로 당사는 매년 언어데이터의 공급량을 증가시키고 있으며, 거래를 시작하는 업체 수 또한 증가 추세입니다. 기본적으로 빅데이터 기반의 인공지능 기술 개발의 핵심은 최대한 많은 데이터를 빠르고 정확하게 제공하여 인공지능의 학습이 진행되어야 하므로, 전문가 방식의 언어데이터 생산은 고객사의 언어데이터 수요를 지속적으로 충족시킬 수 없습니다. 이에 당사의 집단지성 방식의 언어데이터 생산은 속도, 가격, 종류, 품질 등에서 타 경쟁사 대비 높은 경쟁력을 갖춘 것으로 평가됩니다. [ 타사와 당사의 언어데이터 구축방식 비교 ] 구분 전문가 기반 데이터 구축 당사 집단 지성 방식 데이터 구축 속도 소수의 전문가에 의해 제한적으로 생산되기 때문에 구축 속도가 매우 느림 모바일 및 웹을 통하여 장소/시간에 상관없이 누구나 구축할 수 있어 매우 빠름 구축비용 전문가의 요구비용이 높아 언어데이터의 구축비용이 높음 다수의 참여자가 경쟁방식으로 구축을 진행하기 때문에 비용이 낮음 정확도 소수의 전문가의 구축 이후 검증이 이루어지지 않는다면 인적오류(Human Error)의 가능성이 높음 다수의 참여자를 통해 상호 견제 및 검증이 이루어지므로 정확도가 매우 높음 구축규모 소수의 인원이 진행하여 제한조건내 생산가능한 데이터 규모가 적음 다수의 참여자를 통해 제약없이 하루에 수만개의 데이터를 상시 구축 가능 타사와 언어데이터 구축 방식의 차이 외에도 당사는 아래와 같은 독자적인 특성을 통해 타사대비 차별화되는 언어데이터 공급이 가능합니다. 1) 여러 종류의 언어에 대한 병렬 Corpus 제공 가능 언어는 연속성의 성격으로 인해 시대 및 환경의 변화에 따라 끊임없이 변하고 있습니다. 매년 수많은 표현과 신조어가 생성되고 있으며, IT 기술의 발달로 일상적으로 사용되는 언어 또한 끊임없이 확장되고 있습니다. 이러한 흐름 속에 기존 언어데이터를 유지하며 추가 수정반영하지 않는다면 언어데이터로서의 가치가 감소할 수 밖에 없습니다. 과거 1998년부터 2007년까지 국립국어원에서 주관한 '세종 말뭉치 사업'이 사업 기간 종료 이후 업데이트가 중단되었으나, 정부도 이러한 문제를 극복하기 위해 2021년부터 2022년까지 84억원을 투입해 '인공지능용 한국어 말뭉치 구축 사업'을 진행하였고 2023년에는 약 47억을 투입해 '병렬 말뭉치 구축 사업'을 시작하였습니다. 당사는 플랫폼을 통해 25개 언어를 지원하고 있으며 경제, 예술, 역사, 생활, IT 등 각 주제별로 문어체뿐만 아니라 구어체 등 다양한 문장들의 구축이 이루어지고 있습니다. 동일한 문장에 여러 사람이 번역에 참여하였을 경우 어떤 번역이 좋은지 추천하여 하나의 번역이 채택되고 있으며, 이 과정을 거친 문장들은 CMS(Corpus Management System)에 저장되고 있습니다. 이러한 병렬 Corpus는 다른 언어와의 조합을 통해 새로운 병렬 Corpus로 확장됩니다. 예를 들어 번역 요청을 통해 1쌍의 한국어-영어 병렬
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Corpus가 만들어졌다면, 한국어 또는 영어 문장을 일본어, 중국어 등 다른 언어로 확장시켜 추가 조합을 구성하는 방식으로 새로운 병렬 Corpus를 생산합니다. 2) 저렴한 언어데이터 생산 가격 병렬 Corpus를 구축하기 위해서는 목적에 맞는 최초의 Corpus로부터 시작되며, 해당 Corpus 생산작업은 타사의 경우 번역가들이 번역을 하게 됩니다. 이러한 방식은 물리적인 시간뿐만 아니라 비용도 많이 들기 때문에 효율적인 방식이라 하기 어렵습니다. 당사의 경우 플랫폼 내에 전문번역가 및 2개 이상의 언어를 구사할 수 있는 참여자들이 다수 확보되어 활동 중입니다. 요청자와 번역가의 상호 거래를 통해 자연스럽게 생성된 언어데이터를 기준으로 당사는 병렬 Corpus를 구축하게 되며, 다수의 참여자를 통해 타 언어로 순식간에 확장되기 때문에 언어데이터의 생산단가를 크게 낮출 수 있습니다. 전문 번역가가 아닌 일반 참여자들이 참여한 경우 균일한 품질의 우려가 있지만, 플랫폼 내 다양한 참여자간 상호 검증을 여러번 거치도록 설계되어 있습니다. 이러한 QC(Quality Control) 과정을 거치면서 언어데이터는 더욱 정교화 되며 최종적으로 고객사에서 요구하는 품질 조건에 부합하게 됩니다. 3) 요구조건에 부합하는 참여자 선택 가능 특정 언어에 대해 각 개인별로 수준의 차이가 있으며, 익숙한 주제로 구분 시 그 차이는 더욱 커지게 됩니다. 이는 일반 참여자 외에 전문번역가 또한 마찬가지입니다. 즉 개인별로 익숙하거나 전문적인 지식을 갖춘 분야가 있기 때문에, 동일한 언어 데이터의 생산에도 각 개인별 조건에 따라 다른 품질과 결과물이 도출됩니다. 당사는 플랫폼 내 누적된 데이터를 기반으로 참여자의 전문영역을 구분하는 기술을 활용하여, 더욱 효과적인 언어데이터 생산을 유도합니다. 언어데이터 생산과 관련하여 무작위로 담당자를 배치하는 것이 아니라, 적절한 인원을 중심으로 대응이 가능합니다. 주제 외에도 세부적인 언어 조건 또한 파악이 가능합니다. 당사의 플랫폼은 전 세계 참여자들로 구성되어 있으며 참여자들의 상시 활동이 이루어지고 있기 때문에, 각기 소재한 지역과 모국어 여부 등 세부 조건의 파악이 가능합니다. 예를 들어 고객사로부터 영어와 관련된 언어데이터의 요청이 있는 경우, 단순히 영어 형태의 언어데이터 조건 외에도 미국, 영국, 호주 등 영어권 국가의 설정이 가능하며 이외에도 성별, 나이 등의 조건을 설정하여 언어데이터의 구축 및 공급이 이뤄지고 있습니다. 이를 통해 당사가 보유한 언어데이터의 추가적인 가치 상승을 기대할 수 있으며, 고객사의 당사 언어데이터에 대한 만족도 또한 높일 수 있습니다. 4) 모바일 앱의 편리한 사용성 당사는 웹사이트 외에도 모바일 어플리케이션을 통해 플랫폼 서비스를 유저에게 제공하고 있습니다. 실제 모바일의 편리한 특성으로 당사의 앱을 통해 수집되는 언어데이터가 크게 증가하고 있습니다. 대부분의 언어데이터 공급처는 오프라인을 통해 전문가 방식으로 데이터를 구축하고 있으나, 당사는 휴대기기를 이용하는 모든 사람들이 별도의 제약없이 플랫폼에 접속하여 언어데이터 생산에 참여할 수 있으므로 별도의 제약이 존재하지 않습니다. (2) 플랫폼 내 언어서비스 산업 (가) 경쟁업체의 특성 번역 및 현지화 시장은 전통적이고 보수적인 시장으로서 전형적인 포화시장(Red-ocean)입니다. 현재 외국계 위주의 글로벌 번역기업들이 주요 번역시장을 점유하고 있으며, 각 지역에 특화된 소규모 번역기업들은 지역 단위 업무를 수행하고 있습니다. 글로벌 번역기업들은 시장 경쟁력을 유지하기 위하여 아래와 같은 전략을 사용하고 있습니다. [글로벌 번역기업의 특징] 구분 내용 현지 법인 설립을 통한 영업 전략 글로벌 번역기업들은 주요 지역 내 현지 법인을 설립하여 영업망을 구축하고 번역가 생태계를 만들어 가고 있습니다. 이를 위해 각 지역의 해외지사들은 현지 언어권에 맞는 번역가들을 공유하며, 가장 높은 수준의 품질을 유지합니다. 이들은 동일한 방법으로 다양한 국가에 진출하고 있으며, 전 과정에서 선순환 구조를 보이고
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있습니다. 번역 S/W 판매를 통한 락인효과 글로벌 번역기업들은 주요고객과의 지속적인 계약을 위하여 자체적으로 제작한 번역 S/W를 판매 혹은 무상지원하고 있습니다. 번역용역 계약의 형태를 시스템화하여 향후로도 고객사와 지속적인 비즈니스 관계를 이어가기 위함입니다. (나) 당사의 경쟁력 및 비교우위 기존의 언어서비스 제공 기업들은 대부분 소규모 조직에 의해 조달된 번역가 등을 통해 제한된 조건 하의 업무를 수행하고 있습니다. 이러한 조건 하에서 각 기업들의 핵심역량은 언어별로 조달가능한 전문가 여부가 되며, 전문가 고용에 따른 고비용에도 제공받는 서비스의 체계도와 투명성이 낮아 신뢰가 낮습니다. 당사는 이러한 문제의식에서 당사의 플랫폼 내에 제공하는 번역 등 각종 언어서비스를 체계적이고 투명하게 운영하여 플랫폼 참여자들의 신뢰 향상을 목표로 하고 있습니다. 플랫폼 내에 제공되는 집단지성 및 아케이드는 유저들의 참여결과를 투명하게 공개하고 있습니다. 또한 전문번역을 통해 높은 보안이 요구되는 기업고객의 언어서비스 요청에도 체계적으로 대응하여 기업고객에게 더욱 효과적인 결과물을 전달할 수 있습니다. 이러한 모든 서비스는 플랫폼에서 참여자간 자생적인 거래로 이루어지며, 시간과 장소의 제약이 없으므로 참여자간의 만족도 또한 증가하고 있으며, 이는 당사가 기존 언어서비스 제공 기업 대비하여 높은 차별 요소로 작용하고 있습니다. 다. 사업부문별 주요 재무정보 (단위: 천원) 구분 제12기(2023년) 제11기(2022년) 제10기 (2021년) 매출액 1) 데이터판매 2) 플랫폼서비스 영업비용 1) 인건비 2) 지급수수료 3) 포인트비용 영업손익 주) 해당 표는 별도 재무제표를 기준으로 작성되었습니다.
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 동 사업보고서에서 기재하는 미래에 발생할 것으로 예측되는 경영활동 및 사건, 현상 등은 당해 공시서류 작성시점의 재무성과 등에 대하여 당사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 경영환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 예측정보는 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수 있습니다. 또한 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는위험, 불확실성 등을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며 이에 한하지 않습니다.당사는 동 예측정보작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다.따라서 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 보고서를 작성하는 시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 추가적으로 반영할 계획이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개요 당사는 플랫폼을 통해 수집된 말뭉치(코퍼스, Corpus)를 집단지성 및 검수 과정을 거쳐 정제한 후 이러한 언어 데이터를 필요로 하는 국가 연구기관 또는 IT 산업 내 다양한 기업고객 등에게 판매하는 사업을 영위하고 있으며, 이러한 언어데이터를 수집하기 위해 구축된 플랫폼을 통해 다양한 컨텐츠 관련 서비스를 제공하고 있습니다.당사는 집단지성 방식의 플랫폼을 활용하여 다수의 플랫폼 참여자가 상호 검토 및 검수를 통해 정제된 말뭉치(코퍼스)를 생성하는 방식으로 인공지능 학습에 필요한 언어데이터를 생산하고 있습니다. 다수의 참여자를 유입시키기 위하여 당사는 ‘금전적 보상’과 ‘언어학습’이라는 부가적 효익을 제시하고 있습니다. 자발적인 동기부여가 이루어진 참여자들을 대상으로 플랫폼 내 언어데이터 생산 및 검토 및 검수와관련된 활동을 ‘학습’형태로 유도하고 실제 ‘언어학습’과정에서 타인의 품질 검증을 받은 언어데이터 생산 시 그에 따른 보상을 제공합니다. 당사는 이러한 일련의 과정을 통해 수집한 언어데이터를 AI스피커, 전자상거래, 엔터테인먼트, 자동차 등 다양한 산업군으로 구성된 글로벌 언어데이터 수요 기업에 판매합니다. 글로벌 언어데이터 수요 기업의 경우, 자신들이 속한 산업군 및 향후 지향하는 사업계획의 특성에 맞는 높은 수준의 세분화된 데이터를 요구 하기 때문에 당사는집단지성 검토 및 검수를 통해 정제된 고품질의 언어데이터를 고객사의 필요에 맞추어 제공하고 있습니다. 영상 콘텐츠 관련 사업의 경우, 당사 자체의 동영상 음성 소스 추출 및 음성 인식 기술(STT; Speech To Text)을 활용하여 영상에서 텍스트 및 음성데이터를 번역 가능한 형태로 추출합니다. 그 후 집단지성을 활용하여 해당 텍스트 및 음성 데이터의 번역이 수행되며 이는 최종 문맥 검사 형태의 검수를 거쳐 판매 가능한 데이터로 정제됩니다. 이렇게 구축 및 정제된 영상 언어 데이터는 MCN 기업(인터넷방송 플랫폼에서 활동하는 1인 창작자들을 지원, 관리하며 수익을 공유하는 기업)등에 판매 됩니다.또한, '장문 번역 서비스 장치 및 방법', '전문 번역 서비스 플랫폼을 제공하기 위한 방법' 등에 대한 특허를 보유하고 있으며 향후 플랫폼의 기능 개선과 더불어 데이터 관련 기술의 추가 개발 등을 통해 당사의 기술경쟁력 확보에 노력을 기울일 예정입니다. 가. 재무상태 당사의 자산총계는 전기대비 약 36.4% 감소한 약 158억원을 기록하였으며, 부채총계는 전기대비 약 10.8% 감소한 약 114억원을 기록하였습니다. 자본총계는 전기대비 약 63.6% 감소한 약 44억원을 기록하였습니다. (단위: 원) 과 목 제 12(당)기말 제 11(전)기말 자 산 Ⅰ.유동자산 현금및현금성자산 당기손익-공정가치측정금융자산 파생상품자산 매출채권및기타채권 기타유동자산 당기법인세자산 Ⅱ.비유동자산 장기금융상품 장기채권 및 기타비유동채권 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 유형자산 무형자산 자 산 총 계
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부 채 Ⅰ.유동부채 매입채무및기타채무 계약부채 차입금 기타유동금융부채 당기법인세부채 충당부채 기타유동부채 유동전환사채 Ⅱ.비유동부채 차입금 기타비유동금융부채 비유동충당부채 확정급여부채 부 채 총 계 자 본 지배기업 소유주지분 Ⅰ.자본금 Ⅱ.자본잉여금 Ⅲ.자본조정 Ⅳ.기타포괄손익누계액 Ⅴ.결손금 비지배지분 자 본 총 계 부채 및 자본총계 장기금융상품 장기채권 및 기타비유동채권 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 유형자산 무형자산 자 산 총 계 부 채 Ⅰ.유동부채 매입채무및기타채무 계약부채 차입금 기타유동금융부채 당기법인세부채 충당부채 기타유동부채 유동전환사채 Ⅱ.비유동부채 차입금 기타비유동금융부채 비유동충당부채 확정급여부채 부 채 총 계 자 본 지배기업 소유주지분 Ⅰ.자본금 Ⅱ.자본잉여금 Ⅲ.자본조정 Ⅳ.기타포괄손익누계액 Ⅴ.결손금 비지배지분 자 본 총 계 부채 및 자본총계 나. 영업실적 당사의 당기 매출액은 정부과제를 포함한 국내외 데이터 판매 증가 및 플랫폼 서비스이용 증가로 인하여 전기대비 약 30.1% 증가한 약 178억원을 실현하였습니다. 영업손실은 손익구조 개선을 통해 전년대비 약22% 감소한 약 -51억원을 기록하였습니다. (단위: 원) 구 분 제 12(당)기말 제 11(전)기말 제 10(전전)기말 영업수익 영업비용 영업손익 금융손익 기타손익 당기순손익 4. 유동성 및 자금조달과 지출 가. 유동성 당사의 현금 흐름은 하기 기재된 표와 같으며 기말에 약 104억원의 현금을 보유하고 있습니다. (단위: 원) 과 목 제 12(당)기 제 11(전)기 I.영업활동으로 인한 현금흐름 1.영업에서 창출된 현금흐름 2.이자의 수취 3.이자의 지급 4.배당금의 수취 5.법인세의 납부(환급) II.투자활동으로 인한 현금흐름 1.투자활동으로 인한 현금유입액 당기손익-공정가치측정금융자산의 감소 단기금융상품의 감소 장기대여금의 상환 보증금의 감소 비품의 처분 2.투자활동으로 인한 현금유출액 당기손익-공정가치측정금융자산의 증가 단기금융상품의 증가 장기대여금의 대여 보증금의 증가 비품의 취득 소프트웨어의 취득 III.재무활동으로 인한 현금흐름 1.재무활동으로 인한 현금유입액 단기차입금의 차입 장기차입금의 차입 주식매수선택권의 행사 2.재무활동으로 인한 현금유출액 단기차입금의 상환 유동성장기차입금의 상환 리스부채의 감소 전환사채 매도청구권 행사 IV.현금의 증감 V.기초의 현금 VI.현금성자산의 환율변동효과 VII.기말의 현금 나. 자금조달 당사는 2019년 7월 17일 코스닥시장에 상장하였으며 이를 통해 38,310,636,000원을 조달하였습니다.(신주모집 1,000,000주, 구주매출 473,486주, 주당 26,000원) (단위: 원) 증권의 종류 증권수량 액면가액 모집(매출) 가액 모집(매출) 총액 모집(매출) 방법 기명식보통주 일반공모 또한, 당사는 2021년 11월 2일 BNK자산운용(주)을 대상자로 제1회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채를 발행하였으며, 세부 발행조건은 다음과 같습니다. 구 분 내 용 전환사채 명칭 제1회 무기명식 이권부 무보증 사모 전환사채 사채발행총액(원) 발행일 2021년 11월 02일 만기일 2026년 11월 02일 표면이자율 만기보장수익률 이자지급방법 본 사채의 표면이율은 0.0%이며, 별도의 이자지급기일은 없는 것으로 한다. 전환으로 인하여 발행할 주식의 종류 ㈜플리토 기명식 보통주 발행시 주당 전환가액 25,100원 전환청구기간 2022년 11월 03일부터 2026년 10월 02일까지 전환가격 조정 전환가격 조정사유 발생 시 사채인수계약서에 정한 바에 따라 조정 주) 보고서 제출일 현재 시가하락으로 인해 전환가액은 22,400원으로 변경 되었습니다. 5. 부외거래 본 보고서 작성기준일 현재 부외거래는 없습니다. 6. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 1. 중요한 회계정책 및 추정에 관한 사항 당사의 중요한 회계정책 등에 관한 사항은 본 사업보고서의
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II. 연결재무제표 III. 독립된 감사인의 감사보고서 주식회사 플리토 주주 및 이사회 귀중 감사의견 우리는 주식회사 플리토와 그 종속기업들(이하 "연결회사")의 연결재무제표를 감사하였습니다. 해당 연결재무제표는 2023년 12월 31일 현재의 연결재무상태표, 동일로 종료되는 보고기간의 연결포괄손익계산서, 연결자본변동표 및 연결현금흐름표 그리고 중요한 회계정책 정보를 포함한 연결재무제표의 주석으로 구성되어 있습니다. 우리의 의견으로는 별첨된 연결회사의 연결재무제표는 연결회사의 2023년 12월 31일 현재의 연결재무상태와 동일로 종료되는 보고기간의 연결재무성과 및 연결현금흐름을 한국채택국제회계기준에 따라 중요성의 관점에서 공정하게 표시하고 있습니다. 감사의견근거 우리는 대한민국의 회계감사기준에 따라 감사를 수행하였습니다. 이 기준에 따른 우리의 책임은 이 감사보고서의 연결재무제표감사에 대한 감사인의 책임단락에 기술되어 있습니다. 우리는 연결재무제표감사와 관련된 대한민국의 윤리적 요구사항에 따라 회사로부터 독립적이며, 그러한 요구사항에 따른 기타의 윤리적 책임들을 이행하였습니다. 우리가 입수한 감사증거가 감사의견을 위한 근거로서 충분하고 적합하다고 우리는 믿습니다. 핵심감사사항 핵심감사사항은 우리의 전문가적 판단에 따라 당기 연결재무제표감사에서 가장 유의적인 사항들입니다. 해당 사항들은 연결재무제표 전체에 대한 감사의 관점에서 우리의 의견형성 시 다루어졌으며, 우리는 이런 사항에 대하여 별도의 의견을 제공하지는않습니다. - 매출의 발생사실핵심감사사항으로 결정된 이유 연결회사는 다수의 이해관계가 존재하는 코스닥 상장사로 영업성과에 대한 시장참여자의기대가 존재합니다. 또한 수익은 회사의 주요 성과지표에 포함되므로 목표 또는 기대치를 달성하기 위해 조정될 수 있는 고유위험이 높은 항목에 해당합니다. 따라서우리는 매출의 발생사실과 관련하여 유의적인 위험이 있는 것으로 판단하고 잠재적인 오류의 가능성을 고려하여 이를 핵심감사사항으로 선정하였습니다. 핵심감사사항이 감사에서 다루어진 방법상기 유의적 위험과 관련하여 우리가 수행한 주요 감사절차는 다음과 같습니다.ㆍ수익인식 프로세스에 대한 이해ㆍ매출의 발생사실과 대금청구에 대한 내부통제의 유효성 검토ㆍ수익인식기준 적정성 검토ㆍ월별/거래처별 매출의 추이 분석ㆍ매출 중 주요거래처에 대한 매출의 발생내역을 적격증빙(Invoice, PO, BL, 세금계산서등) 확인하여 매출의 발생사실과 정확성 확인 기타사항 연결회사의 2022년 12월 31일로 종료되는 보고기간의 연결재무제표는 대주회계법인이 감사하였으며, 이 감사인의 2023년 3월 23일자 연결감사보고서에는 적정의견이 표명되었습니다. 연결재무제표에 대한 경영진과 지배기구의 책임 경영진은 한국채택국제회계기준에 따라 이 연결재무제표를 작성하고 공정하게 표시할 책임이 있으며 부정이나 오류로 인한 중요한 왜곡표시가 없는 연결재무제표를 작성하는데 필요하다고 결정한 내부통제에 대해서도 책임이 있습니다. 경영진은 연결재무제표를 작성할 때, 연결회사의 계속기업으로서의 존속능력을 평가하고 해당되는 경우 계속기업 관련 사항을 공시할 책임이 있습니다. 그리고 경영진이기업을 청산하거나 영업을 중단할 의도가 없는 한, 회계의 계속기업전제의 사용에 대해서도 책임이 있습니다. 지배기구는 연결회사의 재무보고절차의 감시에 대한 책임이 있습니다. 재무제표감사에 대한 감사인의 책임 우리의 목적은 연결회사의 연결재무제표에 전체적으로 부정이나 오류로 인한 중요한왜곡표시가 없는지에 대하여 합리적인 확신을 얻어 우리의 의견이 포함된 감사보고서를 발행하는데 있습니다. 합리적인 확신은 높은 수준의 확신을 의미하나, 감사기준에 따라 수행된 감사가 항상 중요한 왜곡표시를 발견한다는 것을 보장하지는 않습니다. 왜곡표시는 부정이나 오류로부터 발생할 수 있으며, 왜곡표시가 연결재무제표를 근거로 하는 이용자의 경제적 의사결정에 개별적으로 또는 집합적으로 영향을 미칠 것이 합리적으로 예상되면, 그 왜곡표시는 중요하다고 간주됩니다. 감사기준에 따른 감사의 일부로서 우리는 감사의 전 과정에
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걸쳐 전문가적 판단을 수행하고 전문가적 의구심을 유지하고 있습니다. 또한, 우리는: ㆍ부정이나 오류로 인한 연결재무제표의 중요왜곡표시위험을 식별하고 평가하며 그러한 위험에 대응하는 감사절차를 설계하고 수행합니다. 그리고 감사의견의 근거로서 충분하고 적합한 감사증거를 입수합니다. 부정은 공모, 위조, 의도적인 누락, 허위진술 또는 내부통제 무력화가 개입될 수 있기 때문에 부정으로 인한 중요한 왜곡표시를 발견하지 못할 위험은 오류로 인한 위험보다 큽니다.ㆍ상황에 적합한 감사절차를 설계하기 위하여 감사와 관련된 내부통제를 이해합니다. 그러나 이는 내부통제의 효과성에 대한 의견을 표명하기 위한 것이 아닙니다. ㆍ연결재무제표를 작성하기 위하여 경영진이 적용한 회계정책의 적합성과 경영진이 도출한 회계추정치와 관련 공시의 합리성에 대하여 평가합니다. ㆍ경영진이 사용한 회계의 계속기업전제의 적절성과, 입수한 감사증거를 근거로 계속기업으로서의 존속능력에 대하여 유의적 의문을 초래할 수 있는 사건이나, 상황과 관련된 중요한 불확실성이 존재하는지 여부에 대하여 결론을 내립니다. 중요한 불확실성이 존재한다고 결론을 내리는 경우, 우리는 연결재무제표의 관련 공시에 대하여 연결감사보고서에 주의를 환기시키고, 이들 공시가 부적절한 경우 의견을 변형시킬 것을 요구받고 있습니다. 우리의 결론은 연결감사보고서일까지 입수된 감사증거에 기초하나, 미래의 사건이나 상황이 연결회사의 계속기업으로서 존속을 중단시킬 수 있습니다. ㆍ공시를 포함한 연결재무제표의 전반적인 표시와 구조 및 내용을 평가하고, 연결재무제표의 기초가 되는 거래와 사건을 연결재무제표가 공정한 방식으로 표시하고 있는지 여부를 평가합니다. 우리는 여러 가지 사항들 중에서 계획된 감사범위와 시기 그리고 감사 중 식별된 유의적 내부통제 미비점 등 유의적인 감사의 발견사항에 대하여 지배기구와 커뮤니케이션합니다. 또한, 우리는 독립성 관련 윤리적 요구사항들을 준수하고, 우리의 독립성 문제와 관련된다고 판단되는 모든 관계와 기타사항들 및 해당되는 경우 관련 제도적 안전장치를 지배기구와 커뮤니케이션한다는 진술을 지배기구에게 제공합니다. 우리는 지배기구와 커뮤니케이션한 사항들 중에서 당기 연결재무제표감사에서 가장 유의적인 사항들을 핵심감사사항으로 결정합니다. 법규에서 해당 사항에 대하여 공개적인 공시를 배제하거나, 극히 드문 상황으로 우리가 감사보고서에 해당 사항을 기술함으로 인한 부정적 결과가 해당 커뮤니케이션에 따른 공익적 효익을 초과할 것으로 합리적으로 예상되어 해당 사항을 감사보고서에 커뮤니케이션 해서는 안 된다고 결론을 내리는 경우가 아닌 한, 우리는 감사보고서에 이러한 사항들을 기술합니다.이 감사보고서의 근거가 된 감사를 실시한 업무수행이사는 김은용입니다. 서울특별시 강남구 역삼로 542 현 대 회 계 법 인 대 표 이 사 곽 규 백 2024년 3월 20일 이 감사보고서는 감사보고서일 현재로 유효한 것입니다. 따라서 감사보고서일 후 이 보고서를 열람하는 시점 사이에 첨부된 회사의 재무제표에 중요한 영향을 미칠 수 있는 사건이나 상황이 발생할 수도 있으며, 이로 인하여 이 감사보고서가 수정될수도 있습니다. (첨부)연 결 재 무 제 표 주식회사 플리토와 그 종속회사 제 12 기 2023년 01월 01일 부터 2023년 12월 31일 까지 제 11 기 2022년 01월 01일 부터 2022년 12월 31일 까지 "첨부된 연결재무제표는 당사가 작성한 것입니다." 주식회사 플리토 대표이사 이정수 본점 소재지 : (도로명주소) 서울특별시 강남구 영동대로96길 20 대화빌딩 6층 (전 화) 연 결 재 무 상 태 표 제 12(당)기 : 2023년 12월 31일 현재 제 11(전)기 : 2022년 12월 31일 현재 주식회사 플리토와 그 종속기업 (단위 : 원) 과 목 주석 제 12(당)기말 제 11(전)기말 자 산 Ⅰ.유동자산 현금및현금성자산 당기손익-공정가치측정금융자산 파생상품자산 매출채권및기타채권 기타유동자산 당기법인세자산 Ⅱ.비유동자산 장기금융상품 장기채권 및 기타비유동채권
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기타포괄손익-공정가치측정금융자산 유형자산 무형자산 자 산 총 계 부 채 Ⅰ.유동부채 매입채무및기타채무 계약부채 차입금 기타유동금융부채 당기법인세부채 충당부채 기타유동부채 유동전환사채 Ⅱ.비유동부채 차입금 기타비유동금융부채 비유동충당부채 확정급여부채 부 채 총 계 자 본 지배기업 소유주지분 Ⅰ.자본금 Ⅱ.자본잉여금 Ⅲ.자본조정 Ⅳ.기타포괄손익누계액 Ⅴ.결손금 비지배지분 자 본 총 계 부채 및 자본총계 "별첨 주석은 본 연결재무제표의 일부입니다." 연 결 포 괄 손 익 계 산 서 제 12당)기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 제 11(전)기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 주식회사 플리토와 그 종속기업 (단위 : 원) 과 목 주석 제 12(당)기 제 11(전)기 Ⅰ.영업수익 Ⅱ.영업비용 Ⅲ.영업손실 금융수익 금융원가 기타수익 기타비용 Ⅳ.법인세비용차감전손실 Ⅴ.법인세비용(수익) Ⅵ.당기순손실 Ⅶ.기타포괄손익 후속적으로 당기손익으로 재분류되는 항목 해외사업환산차이 후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목 순확정급여부채의 재측정요소 Ⅷ.총포괄손실 Ⅸ.당기순손실의 귀속: 지배기업 소유주지분 비지배지분 Ⅹ.총포괄손실의 귀속: 지배기업 소유주지분 비지배지분 XI .주당손실 기본주당순손실 "별첨 주석은 본 연결재무제표의 일부입니다." 연 결 자 본 변 동 표 제 12(당)기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 제 11(전)기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 주식회사 플리토와 그 종속기업 (단위 : 원) 과 목 자 본 금 자 본잉여금 자본조정 기타포괄손익누계액 결손금 지배지분 비지배지분 총 계 2022.01.01(전기초) 총포괄손익 당기순손실 확정급여채무의 재측정요소 해외사업환산차이 주식매수선택권 전환사채 2022.12.31(전기말) 2023.01.01(당기초) 총포괄손익 당기순손실 확정급여채무의 재측정요소 해외사업환산차이 주식매수선택권 자기주식 처분 복합금융상품 매입 2023.12.31(당기말) "별첨 주석은 본 연결재무제표의 일부입니다." 연 결 현 금 흐 름 표 제 12(당)기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지 제 11(전)기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 주식회사 플리토와 그 종속기업 (단위 : 원) 과 목 주석 제 12(당)기 제 11(전)기 I.영업활동으로 인한 현금흐름 1.영업에서 창출된 현금흐름 2.이자의 수취 3.이자의 지급 4.배당금의 수취 5.법인세의 납부(환급) II.투자활동으로 인한 현금흐름 1.투자활동으로 인한 현금유입액 당기손익-공정가치측정금융자산의 감소 단기금융상품의 감소 장기대여금의 상환 보증금의 감소 비품의 처분 2.투자활동으로 인한 현금유출액 당기손익-공정가치측정금융자산의 증가 단기금융상품의 증가 장기대여금의 대여 보증금의 증가 비품의 취득 소프트웨어의 취득 III.재무활동으로 인한 현금흐름 1.재무활동으로 인한 현금유입액 단기차입금의 차입 장기차입금의 차입 주식매수선택권의 행사 2.재무활동으로 인한 현금유출액 단기차입금의 상환 유동성장기차입금의 상환 리스부채의 감소 전환사채 매도청구권 행사 IV.현금의 증감 V.기초의 현금 VI.현금성자산의 환율변동효과 VII.기말의 현금 "별첨 주석은 본 연결재무제표의 일부입니다." 주석 제 12(당) 기 : 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일 까지 제 11(전) 기 : 2022년 1월 1일부터 2022년 12월 31일 까지 주식회사 플리토 1. 일반사항 (1) 지배기업의 개요 주식회사 플리토(이하 "지배기업")는 정보통신 서비스업을 사업목적으로 2012년 8월24일에 설립되었으며, 서울특별시 강남구 영동대로에 소재하고 있는 벤처기업입니다. 지배기업의 1주당 액면가액은 500원으로 설립시 자본금은 50백만원이었으며, 여러차례의 증자 및 주식분할을 거쳐 당기말 현재 자본금은 2,617백만원(발행주식수: 보통주 5,233,796주)입니다. 지배기업의 주식은 2019년 7월 17일자로
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한국거래소가개설한 코스닥 시장에 상장되었습니다.당기말 현재 주주는 다음과 같습니다. 주주명 주식 종류 소유주식 수(주) 지분율 이정수 기명식 보통주 기명식 보통주 김진구 기명식 보통주 강동한 기명식 보통주 기명식 보통주 주재형 기명식 보통주 자기주식 기명식 보통주 기타주주 기명식 보통주 합 계 (2) 연결대상 종속기업의 현황 회사명 소유지분율 소재지 결산월 업 종 당기말 전기말 역특망락기술(북경)유한공사 중국 12월 번역 서비스 및 자문 북경비역망락 유한공사(*1) 중국 12월 소프트웨어 서비스 플리토 재팬 주식회사 일본 12월 번역 서비스 및 자문 (*1) 역특망락기술(북경)유한공사가 실질적인 지배력을 가지고 있습니다. (3) 종속기업 요약재무상태 및 경영성과(내부거래 제거 전) ① 당기말 (단위: 원) 구 분 자산 부채 자본 매출액 당기순손익 역특망락기술(북경)유한공사 북경비역망락 유한공사 플리토 재팬 주식회사 ② 전기말 (단위: 원) 구 분 자산 부채 자본 매출액 당기순손익 역특망락기술(북경)유한공사 북경비역망락 유한공사 플리토 재팬 주식회사 2. 중요한 회계정책 다음은 연결재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다. 2.1 연결재무제표 작성기준 지배기업 및 종속기업(이하 "연결회사")의 연결재무제표는 한국채택국제회계기준(이하 "기업회계기준")에 따라 작성됐습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회(IASB)가 발표한 기준서와 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다. 한국채택국제회계기준은 연결재무제표 작성시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 요구되는 부분이나 중요한 가정 및 추정이 요구되는 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다. 2.2 연결기준 연결재무제표는 매 회계연도 12월 31일 현재 연결기업의 재무제표로 구성되어 있습니다. 지배력은 피투자자에 대한 관여로 변동이익에 노출되거나 변동이익에 대한 권리가 있고 피투자자에 대하여 자신의 힘으로 그러한 이익에 영향을 미치는 능력이 있을 때 획득됩니다. 구체적으로 연결기업이 다음을 모두 갖는 경우에만 피투자자를 지배합니다.- 피투자자에 대한 힘(즉 피투자자의 관련활동을 지시하는 현재의 능력을 갖게 하는 현존 권리)- 피투자자에 대한 관여로 인한 변동이익에 대한 노출 또는 권리- 투자자의 이익금액에 영향을 미치기 위하여 피투자자에 대하여 자신의 힘을 사용하는 능력 피투자자의 의결권의 과반수 미만을 보유하고 있는 경우 연결기업은 피투자자에 대한 힘을 갖고 있는지를 평가할 때 다음을 포함한 모든 사실과 상황을 고려하고 있습니다. - 투자자와 다른 의결권 보유자간의 계약상 약정- 그 밖의 계약상 약정에서 발생하는 권리 - 연결기업의 의결권 및 잠재적 의결권 연결기업은 지배력의 세 가지 요소 중 하나 이상에 변화가 있음을 나타내는 사실과 상황이 있는 경우 피투자자를 지배하는지 재평가합니다. 종속기업에 대한 연결은 연결기업이 종속기업에 대한 지배력을 획득하는 시점부터 지배력을 상실하기 전까지 이루어집니다. 기중 취득하거나 처분한 종속기업의 자산, 부채, 수익 및 비용은 연결기업이 지배력을 획득한 날부터 연결기업이 종속기업을 더 이상 지배하지 않게 된 날까지 연결포괄손익계산서에 포함하고 있습니다. 당기순손익과 기타포괄손익의 각 구성요소는 비지배지분이 부(-)의 잔액이 되더라도지배기업의 소유주와 비지배지분에 귀속시키고 있습니다. 필요한 경우 종속기업의 회계정책을 연결기업과 일치시키기 위하여 종속기업의 재무제표를 수정하여 사용하고 있습니다. 연결기업간의 거래로 인해 발생한 모든 연결기업의 자산, 부채, 자본, 수익, 비용 및 현금흐름은 전액 제거하고 있습니다. 지배력을 상실하지 않는 종속기업에 대한 지배기업의 소유지분 변동은 자본거래로 회계처리하고 있습니다.지배기업이 종속기업에 대한 지배력을 상실한 경우 지배력을 상실한 날에 종속기업의 자산(영업권 포함), 부채, 비지배지분 및 자본의
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기타 항목을 제거하고 그에 따른 손익을 당기손익으로 인식하고 있습니다. 이전의 종속기업에 대한 잔여 투자는 공정가치로 인식하고 있습니다. 2.3 회계정책과 공시의 변경 2.3.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 연결회사는 2023년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서를 신규로 적용하였습니다. (1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' - '회계정책'의 공시 중요한 회계정책 정보(중요한 회계 정책 정보란, 재무제표에 포함된 다른 정보와 함께 고려되었을 때 재무제표의 주요 이용자의 의사결정에 영향을 미칠 정도의 수준을 의미)를 정의하고 이를 공시하도록 하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. (2) 기업회계기준서 제1001호 ' 재무제표 표시 ' - 행사가격 조정 조건이 있는 금융부채 평가손익 공시 발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건이 있는 금융상품의 전부나 일부가 금융부채로 분류되는 경우 그 금융부채의 장부금액과 관련 손익을 공시하도록 하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. (3) 기업회계기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정의 변경 및 오류' - '회계추정'의 정의 회계추정을 정의하고, 회계정책의 변경과 구별하는 방법을 명확히 하였습니다. 해당기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. (4) 기업회계기준서 제1012호 '법인세' - 단일거래에서 생기는 자산과 부채에 대한 이연법인세 자산 또는 부채가 최초로 인식되는 거래의 최초 인식 예외 요건에 거래시점 동일한 가산할 일시적차이와 차감할 일시적차이를 발생시키지 않는 거래라는 요건을 추가하였습니다. 해당 기준서의 개정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. (5) 기업회계기준서 제1117호 '보험계약' 제정 기업회계기준서 제1117호 '보험계약'은 기업회계기준서 제1104호 '보험계약'을 대체합니다. 보험계약에 따른 모든 현금흐름을 추정하고 보고시점의 가정과 위험을 반영한 할인율을 사용하여 보험부채를 측정하고, 매 회계연도별로 계약자에게 제공한 서비스(보험보장)를 반영하여 수익을 발생주의로 인식하도록 합니다. 또한, 보험사건과 관계없이 보험계약자에게 지급하는 투자요소(해약/만기환급금)는 보험수익에서 제외하며, 보험손익과 투자손익을 구분 표시하여 정보이용자가 손익의 원천을 확인할 수 있도록 하였습니다. 해당 기준서의 제정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. (6) 기업회계기준서 제1012호 '법인세' - '국제조세개혁 - 필라2 모범규칙' 개정 기준은 다국적기업의 국제조세를 개혁하는 필라2 모범규칙을 반영하는 법률의 시행으로 생기는 이연법인세 회계처리를 일시적으로 완화하고 이와 관련된 당기법인세 효과 등에 대한 공시를 요구하고 있습니다. 해당 기준서의 제정이 연결재무제표에미치는 중요한 영향은 없습니다. 2.3.2 연결회사가 적용하지지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서 제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다. (1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류, 약정사항이 있는 비유동부채 부채는 보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기 지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된 경우는 제외됩니다. 또한, 기업이 보고기간말 후에 준수해야하는 약정은 해당 부채의 분류에 영향을 미치지 않으며, 보고기간 이후 12개월 이내 약정사항을 준수해야하는 부채가 비유동부채로 분류된 경우 보고기간 이후 12개월 이내 부채가 상환될 수 있는 위험에 관한 정보를 공시해야 합니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동
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개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다. (2) 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 기업회계기준서 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 공급자금융약정에 대한 정보 공시 공급자금융약정을 적용하는 경우, 재무제표이용자가 공급자금융약정이 기업의 부채와 현금흐름 그리고 유동성위험익스포저에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 공급자금융약정에 대한 정보를 공시해야 합니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동 개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다. (3) 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채 판매후리스에서 생기는 리스부채를 후속적으로 측정할 때 판매자-리스이용자가 보유하는 사용권 관련 손익을 인식하지 않는 방식으로 리스료나 수정리스료를 산정합니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 연결회사는 동 개정으로 인해 연결재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다. (4) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - '가상자산 공시' 가상자산을 보유하는 경우, 가상자산을 고객을 대신하여 보유하는 경우, 가상자산을 발행한 경우의 추가 공시사항을 규정하고 있습니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 제정이 연결재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. 2.4 사업결합 사업결합은 동일지배하의 사업결합을 제외하고는 취득법을 적용하여 회계처리하고 있습니다. 이전대가는 공정가치로 측정하며, 그 공정가치는 연결회사가 이전하는 자산, 연결회사가 피취득자의 이전 소유주에 대하여 부담하는 부채 및 연결회사가 발행한 지분의 취득일의 공정가치 합계로 산정합니다. 다만, 사업결합의 이전대가에 포함된 피취득자의 종업원이 보유하고 있는 보상과 교환하여 취득자가 부여한 주식기준보상은 공정가치로 측정하지 않고 기준서 1102호 '주식기준보상' 에 따라 측정합니다. 한편, 취득일 현재 피취득자에 대한 비지배지분을 피취득자의 식별가능한 순자산중 비지배지분의 비례적 지분으로 측정하고 있습니다. 연결회사가 사업결합의 효과를 거두기 위하여 발생시킨 취득관련원가에는 중개수수료 즉 자문, 법률, 회계, 가치평가 및 그 밖의 전문가 또는 컨설팅 수수료, 내부의 취득 부서를 유지하기 위한 원가를 포함한 일반관리원가, 채무증권과 지분증권을 등록하고 발행하는 원가를 포함합니다. 이러한 취득관련원가는 기준서 제1032호와 기준서 제1109호에 따라 인식하는 채무증권과 지분증권의 발행원가를 제외하고, 원가가 발생하고 용역을 제공받은 기간에 비용으로 회계처리하고 있습니다. 연결회사는 취득일 현재 이전대가, 피취득자에 대한 비지배지분 및 단계적 사업결합의 경우 연결회사가 보유하고 있는 피취득자에 대한 지분의 취득일의 공정가치 합계가 취득하는 종속기업의 식별가능한 순자산을 초과하는 금액을 영업권으로 인식하고있습니다. 반면, 취득한 식별가능한 순자산이 이전대가, 피취득자에 대한 비지배지분및 단계적으로 이루어지는 사업결합의 경우 연결회사가 보유하고 있던 피취득자에 대한 지분의 취득일의 공정가치의 합계를 초과하는 경우 측정을 재검토하고, 재검토 이후에도 계속해서 남는 초과분은 즉시 당기손익으로 인식합니다. 한편, 비지배지분의 추가취득은 주주간의 거래로 회계처리하고, 그 결과 관련 영업권 등은 인식하지않고 있습니다. 2.5 관계기업및공동기업 관계기업이나 공동기업에 대한 투자가 기준서 제1105호 '매각예정비유동자산과 중단영업'에 의하여 매각예정자산으로 분류되는 경우를 제외하고는 관계기업과 공동기업의 당기순손익, 자산과 부채는 지분법을 적용하여 연결재무제표에 포함하고 있습니다. 지분법을 적용함에 있어 관계기업과 공동기업투자는 취득원가에서 지분취득 후 발생한 관계기업과 공동기업의 순자산에 대한 지분변동액을 조정하고, 각 관계기업과 공동기업투자에 대한
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손상차손을 차감한 금액으로 연결재무상태표에 표시하였습니다. 연결회사가 관계기업이나 공동기업과 거래를 하는 경우, 관계기업과 공동기업의 거래에서 발생한 손익은 연결회사와 관련이 없는 관계기업과 공동기업에 대한 지분에 해당하는 부분만을 연결회사의 연결재무제표에 인식하고 있습니다. 연결회사는 관계기업과 공동기업투자에 대한 손상징후가 있는 경우, 관계기업과 공동기업투자의 전체 장부금액(영업권 포함)을 기준서 제1036호 '자산손상'에 따라 회수가능액(순공정가치와 사용가치 중 큰 금액)과 비교하여 손상검사를 하고 있습니다.인식된 손상차손은 관계기업과 공동기업투자의 장부금액의 일부를 구성하는 어떠한 자산(영업권 포함)에도 배분하지 않습니다. 그리고 손상차손의 환입은 기준서 제1036호에 따라 이러한 투자자산의 회수가능액이 후속적으로 증가하는 만큼 인식하고 있습니다. 2.6 외화환산 1) 기능통화와 표시통화연결회사는 연결재무제표에 포함되는 항목들을 영업활동이 이루어지는 주된 경제환경에서의 통화("기능통화")를 적용하여 측정하고 있습니다. 연결회사의 기능통화는 대한민국 원화이며, 연결재무제표는 대한민국 원화로 표시되어 있습니다. 2) 외화거래와 보고기간말의 환산 외화거래는 거래일의 환율 또는 재측정되는 항목인 경우 평가일의 환율을 적용한 기능통화로 인식됩니다. 외화거래의 결제나 화폐성 외화 자산ㆍ부채의 환산에서 발생하는 외환차이는 당기손익으로 인식됩니다.차입금과 관련된 외환차이는 연결포괄손익계산서에 금융원가로 표시되며, 다른 외환차이는 기타수익 또는 기타비용에 표시됩니다. 비화폐성 금융자산ㆍ부채로부터 발생하는 외환차이는 공정가치 변동손익의 일부로 보아 당기손익인식지분상품으로부터 발생하는 외환차이는 당기손익으로, 매도가능지분상품의 외환차이는 기타포괄손익에 포함하여 인식됩니다. 2.7 금융상품 1) 금융자산의 인식 및 측정 연결회사는 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에따라 금융자산을 상각후원가측정금융자산, 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 및 당기손익-공정가치측정금융자산의 세가지 범주로 분류하고 분류 명칭에 따라 후속적으로 측정하고 있습니다. 내재파생상품은 주계약이 기준서 제1109호의 적용범위에 해당되는 경우에는 분리하지 않고 복합금융상품 전체에 대해 위 세가지 범주중의 하나로 분류합니다. 유의적인 금융요소를 포함하지 않는 매출채권은 최초인식시점에 거래가격으로 측정하고 이외에는 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치측정금융자산이 아닌 경우 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 최초 인식시점에 공정가치에 가산하고있습니다. ① 상각후원가측정금융자산 계약상 현금흐름의 수취를 목적인 사업모형하에서 계약조건에 따라 특정일에 원금과원금잔액에 대한 이자지급만으로 구성되는 현금흐름이 발생하는 금융자산을 상각후원가측정금융자산으로 인식하고 있습니다. 원금은 최초 인식시점의 공정가치이며 이자는 화폐의 시간가치에 대한 대가 및 신용위험에 대가 등을 포함합니다. 상각후원가측정금융자산은 유효이자율법에 따라 측정하고 이자수익은 당기손익에 반영하고 있습니다. ② 기타포괄손익-공정가치측정금융자산 계약상 현금흐름의 수취와 매도를 목적으로 하는 사업모형하에서 계약조건에 따라 특정일에 원금과 원금잔액에 대한 이자지급만으로 구성되는 현금흐름이 발생하는 금융자산을 기타포괄손익-공정가치측정금융자산으로 인식하고 있습니다. 공정가치의 변동으로 인한 차이는 기타포괄손익에 반영하고 처분시 당기손익으로 재순환시키며 이자수익, 손상차손(환입) 및 외환손익은 당기손익에 반영하고 있습니다. 한편, 연결회사는 단기매매목적으로 보유하지 않는 지분상품은 최초 인식시점에 기타포괄손익-공정가치측정금융자산으로 취소불가능 한 선택을 할 수 있습니다. 이러한 선택을 하는 경우에는 배당금을 제외하고 해당 지분상품으로부터 발생하는 모든 손익은 기타포괄손익으로 인식하고 후속적으로 당기손익으로 재순환시키지 않습니다. ③ 당기손익-공정가치측정금융자산 금융자산이 상각후원가 또는 기타포괄손익-공정가치로 측정하지 않는 경우에는 당기손익-공정가치측정금융자산으로 분류하며
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단기매매목적의 지분증권, 파생상품 등을 포함하고 있습니다. 기준서 1109호의 분류기준에 따라 상각후원가 또는 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 금융자산으로 분류되더라도 회계불일치를 해소하기 위해당기손익-공정가치측정금융자산으로 취소 불가능한 지정을 할 수 있습니다. 당기손익-공정가치측정금융자산과 관련된 손익은 당기손익으로 인식하고 있습니다. 2) 금융부채의 분류 및 측정 연결회사는 계약의 실질에 따라 금융부채를 상각후원가측정금융부채, 당기손익-공정가치측정금융부채로 분류하고 있습니다. 한편, 연결회사가 복합금융상품을 발행한경우에는 자본요소와 부채요소를 분리하고 부채요소의 공정가치를 측정하여 최초 장부금액을 부채요소에 먼저 배부하고 있습니다. 금융부채는 최초인식시점에 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치측정금융부채가 아닌 경우 금융부채의 발행과 직접 관련되는 거래원가는 최초 인식시점에 공정가치에 가산하고 있습니다. 후속적으로는 상각후원가측정금융부채는 유효이자율을 적용하여 측정하고 관련 이자비용은 당기손익으로 인식하며, 당기손익-공정가치측정금융부채는 공정가치로 측정하고 공정가치의 변동액을 당기손익으로 인식합니다. 3) 금융자산의 손상 연결회사는 상각후원가측정금융자산과 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대해 기대신용손실모형을 적용하고 있습니다. 연결회사는 신용손상측정대상 금융자산에 대해 최초 인식 후 신용위험의 유의적 증가가 있는지에 대한 개별평가 및 대상금융자산의 경제적 성격을 고려한 집합평가를 매 보고기간 말에 수행하고 있습니다. 신용위험의 유의적인 증가가 있는지를 평가할 때 신용등급(외부평가기관 및 내부에서의 평가결과 모두 참고), 재무구조, 연체정보 및 현재 및 미래의 예측가능한 경제적 상황의 변동 등을 종합적으로 고려하여 판단하고 있습니다. 연결회사는 보고기간말 신용위험이 낮다고 판단되는 경우에는 최초인식 후 신용위험이 유의적으로 증가하지 않은 것으로 하고 연체일수가 30일을 초과하는 경우에는 명백한 반증이 없는 한 신용위험이 유의적으로 증가한 것으로 회계처리하고 있습니다. 매 보고기간말에 매출채권은 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액을 손실충당금으로 측정하고 최초인식시점에 신용이 손상된 금융자산은 최초인식후 전체기간기대신용손실의 누적변동분만을 손실충당금으로 계상합니다. 이외의 상각후원가측정금융자산 및 기타포괄손익-공정가치측정금융자산(지분증권제외) 대해서는 12개월 기대신용손실로 측정한 손실충당금을 인식하며 최초 인식 후 신용위험의 유의적 증가가 있거나 신용손상이 있는 경우에는 전체기간 기대신용손실에 해당하는 금액을 손실충당금으로 측정하고 있습니다. 보고기간 말에 측정한 손실충당금과 장부금액과의차이는 손상차손(환입)으로 당기손익에 반영하고 있습니다. 4) 금융상품의 제거 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다. 연결회사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한 금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 연결회사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다. 해당 금융부채는 연결재무상태표에 '차입금'으로 분류하고 있습니다. 5) 금융상품의 상계 금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 연결재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다. 2.8 유형자산 토지를 제외한 유형자산은 역사적 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다. 토지를 제외한 자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로