chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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장비업체에 납품되는 재질의 자재를 수입사용하고 있으므로, 환율 변동에 따른 약간의 원가 변동이 예상됩니다. 7) 관련법령 또는 정부의 규제 등 Display 반도체 부품소자 개발사업을 정부에서 정책적으로 개발장려하는 사업입니다 지식경제부 산하 부품소재 통합연구단에서 부품소재전문기업의 기술력향상 및 자생력 배양의 일환으로 기술지원과 개발비용의 지원이 시행되고 있습니다. 8) 제조 과정 공정도 디스플레이 제조공정.jpg 디스플레이 제조공정 2. 주요 제품 및 서비스 1) 주요제품① Upper Electrode (상부전극)Upper Electrode(상부전극)은 Plasma 발생을 위한 전극의 역할을 하므로 전극으로서의 전기적 특성이 매우 중요하다. 여기에 추가해 Etching Gas의 투입구로서의 역할을 수행하는 상부 전극은 Gas를 Uniform하게 분배 함으로써 Etching Uniformity에 영향을 주게 되므로, 사용 중 Particle 발생을 최소화 할 수 있는 Hole 가공, 표면처리 기술이 매우 중요하며, 소모성 제품으로 Repair (Re-Anodizing)을 통해서 몇차례 사용이 가능합니다. 상부전극.jpg 상부전극 ② Lower Electrode (하부전극)하부 전극은 Glass를 지지하는 받침으로서의 역할을 수행하게 되므로 정전기 발생을 최소화하고, Glass에 전달되는 열을 균일하게 할 수 있는 구조 설계 및 표면 처리가 요구된다. 현재 WIZIT에서 Anodizing에 의한 표면 처리 뿐 아니라, 정전기 발생 및 수명 등에서 탁월한 성능을 발휘하며, 소모성 제품으로, Repair (Re-Anodizing or 재용사처리 )을 통해서 몇차례 사용이 가능합니다. 하부전극.jpg 하부전극 ③ SUSCEPTOR (HEATER BLOCK)Susceptor는 디스플레이 제조공정 중 성막공정인 CVD 공정에서 Glass가 놓이는 곳으로 Glass를 지지해주는 부품인 동시에 CVD 공정온도(350~400℃)까지 Glass의 온도를 높여주는 Heater로서의 역할을 수행하는 핵심부품임. 소모성 제품으로, Repair(Re-Anodizing)을 통해서 몇차례 사용이 가능합니다. ④ DIFFUSER (SHOWER PLATE)Diffuser는 Susceptor와 함께 CVD 공정 Chamber 내부 핵심 부품으로 CVD 공정 GAS의 투입구가 된다. Diffuser의 성능을 결정짓는 요인은 공정 진행 중 Particle 발생과 Gas Uniformity에 의한 Deposition Uniformity 수준이라고 할 수 있음. Dry Etcher 공정에서의 Upper Electrode 와 유사한 기능을 하는 제품임. 제작시 수만개의 Hole 가공 및 Flatness(평면도) 유지가 최대의 관건이다. 소모성 제품으로, Repair(Re-Anodizing) 해서 몇차례 사용이 가능합니다. ⑤ 노광기 Chuck 노광기 Chuck은 디스플레이 제조공정 중 Lithography 공정 중 Exposure 공정에서 Glass가 놓이는 곳으로 Glass를 지지해주는 부품인 동시에 투과된 빛에 의한 2차 감광을 억제하기 위한 Anti-Reflection Plate 역할을 수행하는 핵심부품임. 소모성 제품으로, Repair (Re-Anodizing)을 통해서 1~2회 재생이 가능합니다. 노광기 chuck.jpg 노광기 chuck Coater Chuck은 Lithography 공정 시 감광액(Photo Resist)을 Glass 표면에 균일하게 도포시키기 위한 장비 부품으로 Glass를 고정시키기 위하여 Vacuum을 사용하기 때문에 Leak Free 평탄도 및 표면 거칠기를 요구한다. Flatness(평면도) 유지가 최대의 관건이다. 소모성 제품으로, Repair(Re-Anodizing) 해서 몇차례 사용이 가능합니다. ⑦ 반도체 반도체 제조공정시Wafer상에 반도체형성을 위한 Film의 적층, 식각등을위해 Wafer상하부에 장착되어 전극역할을 함과 동시에, Film형성과 식각(Etching)을 위한 공정가스(Process
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Gas)의 분사 및 Wafer에 공정온도를 인가하는 Memory 소자 형성의 핵심이 되는 역할을 한다 반도체.jpg 반도체 2) 기타 일본, 대만등 디스플레이 업체에서는 품질문제로 순정부품을 사용하고 있었으나, Display panel업체의 세계1,2위인 삼성과 엘지에서는 당사의 기술력 인증과 납품실적에 대한 높은 평가로 가격과 품질면에서 경쟁력이 있는 국내 개발부품을 사용하고 있으며, 해외시장 등의 매출은 꾸준히 증가할 것으로 예상됩니다. 3. 원재료 및 생산설비 1) 주요 원재료 현황 (단위 : 백만원) 사업부문 매입유형 품 목 구체적용도 매입액 비 고 디스플레이 원재료 디스플레이/반도체부품 외주가공비 외주가공용역 합계 2) 주요 원재료 등의 가격변동추이 (단위 : ton / 달러,원) 품 목 제25기 제24기 제23기 원화 달러 원화 달러 원화 달러 알루미늄 디스플레이 반도체 3) 원자재 단가 기준환율 (단위 : 원) 품 목 제25기 제24기 제23기 기준환율 ※ 기준환율 : 서울외국환중개(1) 산출기준 ◆ 원료 단위별 구매단가를 산정하는 방법에는 단순평균에 의한 단가, 가중평균에 의한 단가, 연말 단가를 기준으로 하는 방법등이 있으며, 도표에 제시된 각 원료별 구매단가는 단순평균 단가를 이용한 기준가 및 기준환율은 각 기말 기준 환율로 산정하여 계산하였으며, 매입기준률의 달러기준을 이용하였습니다. (2) 주요 가격변동원인 ◆ 국제원자재의 가격은 지속적으로 상승 할 것으로 전망되고 있으며 수급, 달러유동성, 투기성 자금유입으로 수입원자재 가격이 꾸준히 상승될것입니다. 또한 원자재의 블랙홀로 불리우고있는 중국과 신흥국들의 원자재 수입 강세로 점차 국제원자재의 가격이 지속적으로 상승하고 있습니다.(3) 국제원자재 가격산정 ◆ 수입원자재 가격변동조사표는 조달청 " 비축물자웹사이트 "에서 조회하였으며 런던금속거래소(LME)와 연동하고 있습니다. 4. 생산 및 설비에 관한 사항 (1) 생산능력 당사는 2교대로 작업을 실시하고 있으며 주요 제품의 생산수량은 작업자의 작업시간과 비례하므로 1인 1일 생산가능량에 작업인원을 곱하여 일일 생산량을 산출하였으며 일일 생산량에 당기 가동일수를 곱하여 생산능력을 산출하였습니다. 이러한 기준으로 집계한 결과 당사의 2021년 당기말 평균가동율은 74%로 집계되었습니다. (2). 생산설비의 현황 등 [자산항목 : 유형자산] (단위 : 천원) 사업소 소유형태 소재지 구분 기초장부가액 제25기 감가상각비 당기말장부가액 비고 취득 대체 처분 본사및안산공장 자가보유 인천광역시및경기도안산시 토지 건물 구축물 기계장치 차량운반구 공구와기구 및 비품 건설중인자산 리스사용권 자산 합 계 ※ 한국채택국제회계기준이 적용되었습니다. (3) 설비의 신설ㆍ매입 계획 등- 당사는 2022년 약 22억원의 설비투자를 계획하고 진행중에 있습니다. 4. 매출 및 수주상황 1) 신규 부품업체에 대한 진입 장벽 디스플레이 및 반도체 부품은 양산 Line에서 부품의 품질인증을 위해 6개월~1년 이상의 시간이 필요하며 품질 테스트 과정에서 불량으로 인한 많은 비용이 소비되기 때문에 패널생산 업체들은 부품 공급 업체를 쉽게 바꾸려 하지 않는 특성이 있습니다. 또한 당사의 경우 독보적인 표면처리 재생기술을 보유하고 있어 타사에 비하여 기술적인 우위에 있는 상황입니다. 신규 부품업체의 시장진입은 부품 Size의 대형화에 따른 지속적인 투자 여력을 보유하여야 하며, 초기 투자금액이 매우 큰 어려움이 있어 신규 부품업체의 정상적인 시장진입은 매우 힘든게 현실입니다.2) 판매방법 및 조건 당사의 영업부서가 직접 수요처와 접촉하여 판매하는 방법으로 이루어지고 있으며,결제 조건은 통상 현금결제와 2개월 이내의 어음결제를 병행하고 있습니다. 3) 영업전략 당사는 외국의 수입에 의존하던 반도체 및 디스플레이 장비부품을 국산화하는 선두기업으로서 국내외 해당 분야의 선두기업과의 거래를 통한 품질에 대한 자신감을 바탕으로 시장의 영역확대에 주력하고 있습니다. 반도체 부문은 연구소에서의 수요처의 요구에 부응하는 기술개발 노력으로 시장의 변화에
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빠르게 적응하고 있으며, 국내외 주요업체와의 제휴에 적극적인 참여를 통해 해외시장 확대를 도모하고 있으며, 반도체 시장의 경기둔화로 인한 수요처의 신규장비 도입보다 모델 개량 및 성능 개선을 원하는 뉴모델링 작업의 틈새시장을 공략하고 있습니다. 디스플레이 부문은 기존의 주요 거래처와의 지속적인 협력관계 구축을 통해 대형화와 범용화에 따른 고가의 부품 판매를 확대해 나아가고 있습니다. 4) 수주상황 디스플레이 부문은 전자부품 업계의 특성상 년간 단위의 발주량을 주는 경우는 거의 없습니다. 제품을 수요하는 업체는 제품을 공급하는 업체의 기술력, 품질관리능력, 관리능력, 재무적인능력 등 회사의 전반적인 사항에 대하여 종합적으로 평가하여 거래업체로 지정하는 동시에 정기적으로 공급업체의 종합적인 능력을 확인하면서, 기본 거래계약만을 체결한 후 수시로 발주물량을 부여합니다. 당사도 주요거래처 등과 기본거래계약서만을 체결한 후 수시로 수주물량을 받고 있습니다. 5) 주요 수요처 당사 제품의 수요자는 크게 디스플레이 Panel 생산 업체, 반도체 소자 생산 업체, 디스플레이 및 반도체 장비 업체로, 다음과 같으며 지속적으로 거래처를 확대하고자 여러방면으로 주력하고 있습니다. 국내 해외 반도체 삼성전자, SK하이닉스, 동부하이텍, 세메스,메그나칩, ULVAC KOREA 등 6) 매출실적 (단위 : 천대,백만원) 품 목 제25기 제24기 제23기 수량 금액 수량 금액 수량 금액 디스플레이부품 내 수 수 출 합 계 반도체부품 내 수 수 출 합 계 기타 내 수 수 출 합 계 합 계 내 수 수 출 합 계 8) 판매조직 및 경로(1) 판매경로 매출유형 품목 판매경로 비중 제품 디스플레이 직 판:(주)위지트 → 수요자 직 판: 100% 반도체 직 판:(주)위지트 → 수요자 직 판: 100% 수출 직 판:(주)위지트 → 현지 Agent를 이용 직 판: 100% (2) 판매방법 및 조건 당사의 영업부서가 직접 수요처와 접촉하여 판매하는 방법으로 이루어지고 있으며,결제 조건은 통상 현금결제와 2개월 이내의 어음결제를 병행하고 있습니다. (3) 판매전략 당사는 외국의 수입에 의존하던 반도체, 디스플레이 장비부품을 국산화하는 선두기업으로서 국내외 해당 분야의 선두기업과의 거래를 통한 품질에 대한 자신감을 바탕으로 시장의 영역확대에 주력하고 있습니다. 반도체 부문은 연구소에서의 수요처의 요구에 부응하는 기술개발 노력으로 시장의 변화에 빠르게 적응하고 있으며, 국내외 주요업체와의 제휴에 적극적인 참여를 통해 해외시장 확대를 도모하고 있으며, 반도체 시장의 경기 둔화로 인한 수요처의 신규장비 도입보다 모델 개량 및 성능 개선을 원하는 뉴모델링 작업의 틈새시장을 공략하고 있습니다. 디스플레이 부문은 기존의 주요 거래처와의 지속적인 협력관계 구축을 통해 대형화와 범용화에 따른 고가의 부품 판매를 확대해 나아가고 있습니다.(4) 수주사황 디스플레이 전자부품 업계의 특성상 년간 단위의 발주량을 주는 경우는 거의 없습니다. 제품을 수요하는 업체는 제품을 공급하는 업체의 기술력, 품질관리능력, 관리능력, 재무적인능력 등 회사의 전반적인 사항에 대하여 종합적으로 평가하여 거래업체로 지정하는 동시에 정기적으로 공급업체의 종합적인 능력을 확인하면서, 기본 거래계약만을 체결한 후 수시로 발주물량을 부여합니다. 당사도 주요거래처 등과 기본거래계약서만을 체결한 후 수시로 수주물량을 받고 있습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 당사의 금융자산 및 금융부채에서 발생할 수 있는 주요 위험은 시장위험, 신용위험 및 유동성위험이며, 각 위험별 관리절차를 검토하고 정책에 부합하는지 검토하고 있습니다. 또한 당사는 투기 목적의 파생상품거래를 실행하지 않는 것이 기본적인 사항입니다. 1) 주요 시장위험 내용 ◆ 시장위험은 시장가격의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험을말하며, 시장위험은 이자율위험, 환위험 및 가격위험의 세가지 유형으로 나누어 지고있습니다. (1) 이자율 위험 : 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래 현금흐름이 변동할 위험이며, 당사는 현재
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정기적으로 이자율 위험을 측정하고 있습니다. (2) 환위험 : 시장 환율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험 을 말하며 당사는 현재 기능통화 이외의 외화로 화폐성자산 및 부채 를 정기적으로 측정하고 있으며, 외화에 대한 기능통화의 환율이 변 동시 당사는 손익에 반영하고 있습니다. - 보고기간종료일 현재 각 외화에 대한 기능통화의 환율이 5% 변동시 환율변동이 손익에 미치는 영향은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구분 당기말 전 기 5% 상승시 5% 하락시 5% 상승시 5% 하락시 USD JPY 합 계 (3) 가격위험 : 위 (1), (2)를 제외한 시장가격의 변동으로 금융상품의 공정가 치나 미래현금흐름이 변동할 위험을 말하고 있으나 당사는 현재 투자한 금융상품이 없으며, 이에 따른 가격위험에 노출되어 있지 않습니다 2) 신용위험 내용 ◆ 당사는 현재 매출채권, 대여금 등 영업활동 및 외환거래, 기타 금융상품등이 재무활동으로 인한 신용위험에 노출되어 있습니다. 또한 신용거래를 희망하는 모든 거래상대방에 대하여 신용검증절차의 수행을 원칙으로 하여 신용상태가 건전한 거래상대방과의 거래만을 수행하고 있으며, 당사의 대손위험에 노출정도가 중요하지 않은 수준으로 유지될 수 있도록 지속적으로 신용도를 재평가하는 등 매출채권 및 기타채권 잔액에 대하여 지속적으로 관리하고 있습니다. - 보고기간종료일 현재 당사 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구분 당기말 전 기 현금및현금성자산 기타금융자산(유동) 매출채권및기타채권 기타금융자산(비유동) 장기성매출채권및기타채권 합 계 3) 유동성 위험 내용 ◆ 당사는 특유의 유동성 전략 및 계획을 통하여 자금부족에 따른 위험을 관리하고 있으며, 금융상품 및 금융자산의 만기와 영업현금흐름의 추정치를 고려하여 금융자산과 금융부채의 만기를 대응시키고 있습니다. 4) 기타위험관리방식 ◆ 당사는 현재 수출계약시 환율의 영향을 최소화 할 수있는 방식으로 채택하고 있으며, 또한 이에 대응하기위한 방법으로 비용절감에 의한 가격경쟁력 확보에 주안점을 두고 있습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 1) 주요계약 현황공시서류 작성기준일 현재 당사의 재무상태에 중요한 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 없습니다 2) 연구개발활동의 개요당사는 디스플레이 및 반도체 제조공정기술에 대한 다수의 특허를 보유하고 있으며, 상용화에 성공하였습니다. 또한 정부에서 시행하는 기술개발 국책사업 파트너로 선정되어 다양한 분야의 연구 프로젝트를 수행하고 있습니다. 그리고 글로벌 기술 경쟁력을 갖추기 위하여 연구개발 활동을 지속적으로 추진하고, 핵심기술 및 인력확보를 위한 투자를 확대해 나가고 있습니다 3) 연구개발 담당조직 기 술 연 구 소 장 제품개발 Design 개발 정부과제 수행 4) 연구개발비용 (단위 : 천원) 과 목 제25기 제 24 기 제 23 기 비 고 연구개발비용 계 정부보조금 연구개발비용 총계 연구개발비 / 매출액 비율[연구개발비용계÷당기매출액×100] 7. 기타 참고사항 1) 연구개발 실적(최근 5년간) 개발기간 사업명(시행부처) 주요과제명 및 개발명 결과 및 기대효과 신뢰성산업체확산사업 (한국 산업기술진흥원) 유기공법이 적용된 LCD/OLED 식각장비 부품피막의 신뢰성 향상 기술개발 - 신규 유기공법 기술을 통한 upper electrode 개발- 고 신뢰성 국산 Upper electrode 개발 (1,000 hours) 뿌리기업-수요기업 기술협력지원 사업 (국가뿌리산업진흥센터) 친환경 차세대 파티클 저감 표면기술이 적용된 8세대상부전극 개발 - 친환경 상부전극 개발 글로벌전략기술개발사업(중소벤처기업청) CVD 공정 생산성 향상을 위한 디퓨져 표면처리 개발 - CVD 공정 표면처리 기술개발 중소기업기술혁신개발사업 (중소벤처기업청) 100단 이상 3D NAND flash용 고정밀 샤워헤드 개발 - 플라즈마 환경에서의 증착 균일도 향상을 위한 샤워헤드 개발 2) 기타 투자의사결정에 필요한 사항당사가 보유하고 있는 지적재산권 내역은 아래와 같습니다.(1) 특허권
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보유 현황 NO. 발명의 명칭 권리자 출원일 등록일 등록번호 샤워헤드 위지트 냉각 수단을 구비한 서셉터 및 이를 구비한 반도체 공정 장치 위지트 전극봉, 정전척 및 기판처리장치 위지트 샤워헤드(일체형) 위지트 환형 배플 조립체 위지트 CVD 공정챔버에 구비되는 서셉터(절연특성이 향상된 서셉터) 위지트 서셉터 및 그 제조방법 위지트 온도 균일성이 향상된 서셉터 위지트 액정 디스플레이 장치의 기판 노광기용 척 위지트 기판의 온도 균일성이 향상된 서셉터 출원명세서 위지트 기판지지 유닛 위지트 지지 기판유닛 (분할 출원) 위지트 서셉터 표면 처리방법 위지트 비증착 구간 발생이 없는 서셉터 위지트 알루미늄 백킹플레이트 연마방법 위지트 플라즈마 화학기상 증착장비용 상부전극 위지트 박막 공정용 마스크 베이스 프레임 제조 방법 위지트 OLED 메탈마스크 코팅 방법 위지트 (2) 출원중인 특허권 NO. 발명의 명칭 권리자 출원일 등록일 등록번호 서셉터 표면 처리방법 (분할 출원) 위지트 심사중 심사중 열처리 챔버용 반사 플레이트 위지트 심사중 심사중 반도체 공정 챔버 부품들의 원자층 증착 방법 위지트 심사중 심사중 (3) 상표권 보유현황 NO. 발명의 명칭 권리자 출원일 등록일 등록번호 제07류 가스화장치외 50종(Wizit/㈜위지트) 위지트 제0646668호 제07류 가스화장치외 50종(Wizit 로고) 위지트 제0638227호 제07류 LCD 제조장치외 25종(G-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GX-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GEX-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GTS-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(G+Process-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GX+Process-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GEX+Process-COATING) 위지트 제07류 LCD 제조장치외 25종(GTS+Process-COATING) 위지트 (4) 서비스표 보유현황 NO. 발명의 명칭 권리자 출원일 등록일 등록번호 제35류 간행물광고업외 79종(Wizit/㈜위지트) 위지트 제0132523호 제37류 건물방음설비설치업외 205종(Wizit/㈜위지트) 위지트 제0123251호 제35류 간행물광고업외 79종(Wizit 로고) 위지트 제0132902호 제37류 건물방음설비설치업외 200종(Wizit 로고) 위지트 제0126065호
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 본 경영진단의견서에서 기재한 예측은 공시서류의 작성시점의 사건과 재무성과에 대한 회사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수 있습니다. 또한 이러한 가정들은 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 유발할 수 있는 요인에는 회사 내부환경에 관련된 요인과 외부환경에 관련된 요인 및 기타 요인이 포함되어 있습니다. 회사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다.결론적으로 이러한 주의문구는 모든 예측정보에 대하여 적용되며, 회사가 예상한 결과가 실현되거나 실현되지 않는다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 의견서에 기재된 예측정보 등 의견서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가이러한 위험요인이나 예측정보를 갱신할 책임은 없습니다. 2. 재무상태 및 영업실적 가. 경영진단 범위 당사의 당기(제25기 : 2021. 1. 1 ∼ 2021. 12. 31) 회계 및 업무에 대한 경영진단을 실시하여 다음과 같이 진단한 의견을 제출합니다. 회사의 경영에 대한 전반적인 사항을 파악하기 위하여 장부와 관계서류를 열람하고 재무제표 및 부속명세서에 대해서도 면밀히 검토하였습니다.경영진단을 위하여 필요하다고 인정되는 서류에 대한 보고를 받았으며 중요한 업무에 관한 서류를 열람하고 그 내용을 면밀히 검토하는 등 적정한 방법을 사용하여 회사경영에 대한 내용을 파악하였습니다. 3. 재무제표 가. 연결재무제표 (단위 : 원) 과 목 제 25 기 당기 제 24 기 전기 증 감 증감율 [유동자산] 현금및현금성자산 기타유동금융자산 매출채권 및 기타유동채권 기타유동비금융자산 재고자산 기기법인세자산 [비유동자산] 기타비유동금융자산 관계기업투자 장기매출채권 및 기타비유동채권 유형자산 투자부동산 무형자산 이연법인세자산 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [지배기업 소유주지분] [자본금] [자본잉여금] [자본조정] [기타포괄손익누계액] [이익잉여금] [비지배지분] 자본총계 부채와 자본총계 나. 연결영업실적 (단위 : 원) 과 목 제 25 기 당기 제 24 기 전기 증 감 증감율 수익(매출액) 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익(손실) 기타이익 기타손실 관계기업이익에 대한 지분 관계기업투자주식손상차손환입 관계기업투자주식 손상차손 관계기업투자주식 처분손익 금융수익 금융원가 법인세비용차감전순이익(손실) 법인세비용 당기순이익(손실) 기타포괄손익 당기손익으로 재분류되지 않는항목 확정급여제도의 재측정손익 기타포괄공정가치금융자산 평가손실 지분법자본변동 당기손익으로 재분류될 수 있는 항목 매도가능금융자산평가손익 지분법자본변동 총포괄손익 당기순이익(손실)의 귀속 지배기업의 소유주지분 비지배지분 총 포괄손익의 귀속 지배기업의 소유주지분 비지배지분 주당이익 기본주당이익(손실) (단위 : 원) 다. 별도재무상태 (단위 : 원) 과 목 제 25 기 당기 제 24 기 전기 증 감 증감율 [유동자산] 현금및현금성자산 기타유동금융자산 매출채권및 기타유동채권 기타유동비금융자산 재고자산 [비유동자산] 비유동금융자산 관계기업투자 종속기업투자 장기매출채권및기타유동채권 투자부동산 유형자산 무형자산 이연법인세자산 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] [자본잉여금] [자본조정] [이익잉여금] 자본총계 자본과부채총계 라. 별도영업실적 (단위 : 원) 과 목 제 25 기 당기 제 24 기 전기 증감 증감율 수익(매출액) 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익(손실) 기타이익 기타손실 금융수익 금융원가 법인세비용차감전순이익(손실) 법인세비용 당기순이익(손실) 기타포괄손익 확정급여제도의 재측정요소 총포괄손익 주당이익 기본주당이익(손실) 4. 유동성 및 자금 조달과 지출 가. 유동성
위지트 — [기재정정]사업보고서 (2021.12)

보고기간종료일 현재 현금및현금성자산의 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기말 전기말 원화예금 외화예금 합 계 나. 자금조달 (1) 당기말과 전기말 현재 차입금 및 사채의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 당기말 전기말 유동성 : 유동성장기부채 전환사채 파생상품부채 소계 비유동성 : 장기차입금 전환사채 파생상품부채 소계 합계 (2) 유동성장기부채의 상세내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 차입처 최장만기일 연이자율(%) 장부금액 당기말 전기말 기업시설자금대출 신한은행 2.78%(고정) 상생협력자금대출 엘지디스플레이(주) 일반자금대출 신한은행 금융채6개월물(1.05)+1%(변동) 일반자금대출 우리은행 금융채3개월물(1.34%)+1.73%(변동) 합계 (3) 장기차입금의 상세내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구 분 차입처 최장만기일 연이자율(%) 장부금액 당기말 전기말 기업시설자금대출 신한은행 2.37%(고정) 상생협력자금대출 엘지디스플레이(주) 일반자금대출 신한은행 금융채6개월물(1.05%)+1%(변동) 일반자금대출 우리은행 금융채3개월물(1.34%)+1.73%(변동) 합 계 유동성대체액 유동성차감후 5. 기타 참고사항 - 해당사항없음
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II. 증권의 주요 권리내용 당사가 금번 공모를 통해 발행할 증권은 「상법」에서 정하는 액면가액 100원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 당사 정관상 증권의 주요 권리내용은 아래와 같습니다. 1. 액면금액 제6조 (1주의 금액) 회사가 발행하는 주식 1주의 금액은 100원으로 한다. 2. 주식에 관한 사항 제5조 (발행예정주식총수) 회사가 발행할 주식의 총수는 일억(100,000,000)주로 한다. 제7조 (설립 시에 발행하는 주식의 총수) 회사가 설립 시에 발행하는 주식의 총수는 150,000주(1주의 금액 100원 기준)로 한다. 제8조 (주식 및 주권의 종류) ① 회사의 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다. ② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 또는 잔여재산분배에 관한 우선주식, 의결권 배제 또는 제한에 관한 우선주식, 상환주식, 전환주식 및 이들의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다. ③ 회사의 주권은 일주권, 오주권, 일십주권, 오십주권, 일백주권, 오백주권, 일천주권, 일만주권의 8종으로 한다. 다만, 회사가 「주식·사채 등의 전자등록에 관한 법률」에 따라 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하는 경우에는 본항은 적용되지 아니한다. 제8조의2 (배당우선 종류주식) ① 회사는 이사회의 결의로 제5조의 발행예정주식총수의 4분의 1 범위 내에서 이익배당에 관하여 우선적 내용이 있는 종류주식(이하 “배당우선 종류주식”이라 한다)을 발행할 수 있다. ② 배당우선 종류주식은 액면금액을 기준으로 하여 연 10%를 초과하지 않는 범위 내에서 발행시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금으로 우선 배당한다. ③ 보통주식의 배당률이 배당우선 종류주식의 배당률을 초과하는 경우에는 이사회의 결의에 의해 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당할 수 있다. 단, 배당우선 종류주식에 대한 참가조건과 배당방식에 대해서는 발행시에 이사회의 결의로써 특수한 정함을 둘 수 있다. ④ 배당우선 종류주식에 대하여 어느 사업연도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 이사회의 결의에 의해 다음 사업연도의 배당 시에 우선하여 배당할 수 있다. 제8조의3 (잔여재산분배우선 종류주식) ① 회사는 이사회의 결의로 제5조의 발행예정주식총수의 4분의 1 범위 내에서 잔여재산 분배에 관하여 우선적 내용이 있는 종류주식(이하 “잔여재산분배 종류주식”이라 한다)을 발행할 수 있다. ② 잔여재산분배우선 종류주식은 이 회사가 청산할 때 잔여재산 분배에 있어 최초 발행 가액과 미지급된 배당금 및 상환 종류주식의 경우 상환 가액의 한도까지 보통주 주주에 우선하는 청구권을 갖는다. 또한 보통주식에 대한 잔여재산 분배율이 우선주식에 대한 잔여재산 분배율을 초과하는 경우 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 분배율로 참가하여 분배를 받는다. 제8조의4 (상환 종류주식) ① 회사는 이사회의 결의로 제5조의 발행예정주식총수의 4분의 1 범위 내에서 이익으로 상환되는 종류주식(이하 “상환 종류주식”이라 한다)을 발행할 수 있다. ② 상환 종류주식은 다음 각 호에 의거하여 상환 종류주식 주주의 청구에 의하여 상환한다. 1. 상환 종류주식의 상환 가액은 배당률, 시장상황 기타 상환 종류주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정한다. 다만, 상환 가액을 조정할 수 있는 것으로 하려는 경우 이사회에서 상환 가액을 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정의 기준일 및 조정 방법을 정하여야 한다. 2. 상환기간(상환청구기간)은 10년을 초과하지 않는 범위 내에서 발행 시 이사회가 정한다. 다만, 상환기간(상환청구기간)이 만료되었음에도 불구하고 상환이 완료되지 않은 경우에는 그 사유가 해소될 때까지 상환기간(상환청구기간)은 연장된다. 3. 상환주식의 상환은 회사에 배당가능한 이익이 있을 때에만 가능하며, 상환청구가 있었음에도 상환되지 아니하거나 미지급 배당금이 있는 경우에는 상환 및 배당금 지급이 완료될 때까지 연장되는 것으로 한다. ③ 상환권의 행사방법, 절차, 효력 등 상환권 행사에
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필요하거나 관련된 사항으로서 본 조에 규정된 것을 제외하고는 발행 시에 이사회가 정한다. 제8조의5 (전환 종류주식) ① 회사는 이사회의 결의로 제5조의 발행예정주식총수의 4분의 1 범위 내에서 주주의 청구에 따라 보통주식으로의 전환을 청구할 수 있는 종류주식(이하 “전환 종류주식”이라 한다)을 발행할 수 있다. ② 전환 종류주식의 주주는 아래에서 정하는 바에 따라 전환 종류주식의 전부 또는 일부에 대하여 전환을 청구할 수 있다. 1. 전환을 청구할 수 있는 기간은 최초발행일로부터 10년 이내의 범위 내에서 발행시에 이사회의 결의로 정한다. 다만, 동 기간 내에 전환권이 행사되지 않으면 전환기간 만료일에 전환된 것으로 본다. 2. 전환으로 인하여 발행할 주식은 보통주식으로 한다. 3. 전환 종류주식에 대한 전환비율은 원칙적으로 전환 종류주식 1주당 보통주식 1주로 한다. 단, 전환비율 및 전환가격의 조정에 관하여 종류주식 주주와의 특약을 둘 수 있다. ③ 기타 전환청구의 절차, 효력, 전환조건, 전환비율 및 전환 가액의 조정, 기타 전환권 행사에 필요하거나 관련된 사항은 발행 시에 이사회의 결의로 정한다. ④ 전환권을 행사한 주주의 이익이나 이자의 배당에 관하여는 그 청구를 한 때가 속하는 회계연도의 직전 회계 연도 말에 전환된 것으로 한다. 3. 신주인수권에 관한 사항 제10조 (신주인수권) ① 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식에 비례하여 신주를 배정 받을 권리를 가진다. ② 회사는 전항의 규정에도 불구하고 경영상 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우 다음 각 호의 경우에 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다. 1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우 2. 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선배정하는 경우 3. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 신주를 발행하는 경우 4. 「근로복지기본법」제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우 5. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우 6. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 경영상 필요로 인하여 「외국인투자촉진법」에 의한 외국인투자를 위하여 신주를 발행하는 경우 7. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 「여신전문금융업법」에 의한 신기술사업금융회사와 신기술투자조합, 「벤처투자 촉진에 관한 법률」에 의한 중소기업창업투자회사와 벤처투자조합 및 「법인세법」규정에 의한 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우 8. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 해외진출, 생산·판매·자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우 9. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금 조달 등의 목적으로 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우 10. 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우 11.「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의2(신주인수권)에 의거하여 신주를 발행하는 경우 ③ 주주의 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주 처리는 이사회의 결의로 정한다. 4. 배당에 관한 사항 제12조 (신주의 동등배당) 회사가 정한 배당기준일 전에 유상증자, 무상증자 및 주식배당 등에 의하여 발행(전환된 경우를 포함한다)한 주식에 대하여는 동등배당한다. 제55조 (이익배당) ① 이익배당은 금전 또는 금전 외의 재산(현물)으로 할 수 있다. ② 제1항의 배당은 결산기에 관한 정기주주총회에서 권리를 행사할 주주로 하거나 이사회 결의로 정하는 배당기준일 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다. ③ 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한
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때에는 주주총회의 결의로 그와 같은 종류의 주식으로도 할 수 있다. ④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다. 5. 의결권에 관한 사항 제28조 (주주의 의결권) 주주의 의결권은 의결권 있는 주식 1주마다 1개로 한다. 제29조 (상호주에 대한 의결권 제한) 회사, 모회사 및 자회사 또는 자회사가 다른 회사의 발행주식총수의 10분의 1을 초과하는 주식을 가지고 있는 경우 그 다른 회사가 가지고 있는 본 회사의 주식은 의결권이 없다. 제30조 (의결권의 불통일행사) ① 2 이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일 행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전 회사에 대하여 서면 또는 전자문서로 그 뜻과 이유를 통지하여야 한다. ② 회사는 주주의 의결권의 불통일행사를 거부할 수 있다. 다만, 주주가 주식의 신탁을 인수하였거나 기타 타인을 위하여 주식을 가지고 있는 경우에는 그러하지 아니하다. 제31조 (의결권의 대리행사) ① 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사하게 할 수 있다. ② 제1항의 대리인은 주주총회 개시전에 그 대리권을 증명하는 서면(위임장)을 제출하여야 한다.
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IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) ■ 본 장은 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제119조 제1항 및 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령』 제125조의 제1항 제2호 마목에 따라 본건 공모주식 인수인이 당해 공모주식에 대한 의견을 기재하고 있는 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 발행회사인 오픈엣지테크놀로지㈜가 아닌 금번 공모의 대표주관회사인 삼성증권㈜입니다. 또한 발행회사인 오픈엣지테크놀로지㈜의 경우에는 "동사", "회사" 또는 "오픈엣지테크놀로지㈜", "오픈엣지테크놀로지", "오픈엣지"로 기재하였습니다.■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 코스닥시장 상장의 대표주관회사인 삼성증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인 오픈엣지테크놀로지㈜로부터 제공받은 회사 및 산업에 대한 정보 및 자료에 기초하여 코스닥시장 신규 상장법인으로서의 조건충족여부 및 그 과정에서의 희망공모가액 제시 범위(공모가밴드) 산정논리와 적정성에 대한 판단범위로 한정됩니다.■ 즉, 본 장의 평가의견은 금번 공모주식의 발행회사인 오픈엣지테크놀로지㈜에 대한 기업실사 과정 중에 있어서 동사의 코스닥시장 상장 및 공모주식의 가치평가를 검토 및 산정하기 위해 제공받은 정보 및 자료에 기초하여 인수인이 합리적 추정 및 판단의 가정 하에 제시하는 주관적인 의견입니다.■ 그러므로, 본 증권신고서의 당해 기재내용이 금번 공모주식의 대표주관회사인 삼성증권㈜가 투자자에게 투자의사결정 여부, 이와 관련한 동사의 산업, 영업, 경영관리, 재무, 기술 등 전반적인 사업개황을 평가한 후의 조언 및 자문, 이에 상응하는 청약 관련 정보를 제공하는 것이 아니며, 인수인의 분석의견 제시가 본 증권신고서, 예비투자설명서, 투자설명서 기재내용의 고의적인 허위기재사실 이외 진실성, 정확성과 관련하여 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』상에서의 모든 책임을 부담하는 것은 아니라는 사실에 유의하시기 바랍니다.■ 본 장에 기재된 인수인의 평가의견 중에는 투자자에게 회사에 대한 이해를 돕기 위하여 기재된 예측정보가 포함되어 있습니다. 예측정보에 대한 실제결과는 여러 가지 내/외부 요인들의 변화에 의해 기재된 예측정보와는 다르게 나타날 수 있음을 투자자는 유의하셔야 합니다. 예측정보와 관련하여 투자자가 고려해야 할 사항에 대해서는 본 신고서의 서두에 기재된 "예측정보에 관한 유의사항" 부분을 참조하시기 바랍니다.■ 투자위험과 관련된 내용은
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II. 사업의 내용 당사 사업과 관련한 주요 용어 설명을 기재하였습니다. [주요 용어 정의] 용어 설명 당사 NPU Platform 관련 기술을 지칭. 인공 신경망을 처리하기 위한 연산 장치와 연산에 필요한 데이터에 접근을 하기 위해 필요한 IP 들을 결합하여 하나의 패키지로 제공하는 제품 형태. AI 가속기 Artificial Intelligence Accelerator. 인공 지능 애플리케이션, 특히 인공 신경망, 머신 비전 및 머신 러닝을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어 가속기 또는 컴퓨터 시스템의 한 종류. ASIC Application-Specific Integrated Circuit 범용 용도가 아닌 특정 용도에 맞게 맞춤 제작된 집적 회로를 말하며, 주문형 반도체라고도 함 Cache 자주 사용하는 데이터나 값을 미리 복사해 놓는 임시 장소 고성능 연산을 목적으로, CPU/NPU 등 내의 Local Cache Memory 에 Copy 되어 분산 저장된 DRAM Data 의 최신본을 Tracking 하는 기능 DDR Double Data Ratio 메모리. Data 전송량을 2 배로 늘리기 위해 DRAM Clock 의 Rising, Falling Edge 마다 Data 를 전송하는 기법. DRAM 의 Data 접근 요청들을 처리하고, DRAM 의 안정성을 유지하는 동작을 수행하는 IP. DDR PHY DRAM 과 Memory Controller 사이에서 고속의 동작을 위해 물리적인 신호의 품질을 보장해주는 IP. DDR SDRAM Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access 메모리. DDR SDRAM 은 기존의 SDRAM 에서 데이터 송신의 기준이 되는 클럭 1 회 신호에 두 번 데이터를 전송하도록 한 것임. 기존 SDRAM 에 비해 전송속도가 2 배 이상 빠르다는 장점이 있음. Edge 사람들이 직접 사용하는 스마트폰과 웨어러블 기기, 스마트 가전 등 단말이거나 혹은 단말과 근접한 위치에 있는 마이크로데이터센터, 라우터(Router) 및 게이트웨이(Gateway), 이동통신 기지국 등 각종 네트워크 장비를 의미. Edge Computing 은 중앙 집중식 서버나 클라우드가 아닌 데이터가 수집되고 분석되는 물리적 위치 근처에서 컴퓨팅이 이루어지는 분산 컴퓨팅 모델. ENLIGHT™ ENLIGHT™ 당사에서 개발한 NPU IP 의 Trademark. 밝힌다. 계몽한다의 의미를 가짐. FPGA Field Programmable Gate Array, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)는 설계 가능 논리 소자와 프로그래밍이 가능한 내부 회로가 포함된 반도체 소자 GDDR Graphic Double Data Ratio 메모리. Graphic 용 DDR SDRAM을 통칭함. 고대역폭을 요구하는 Server 시장에서 사용됨. HBM3 3 세대 High Bandwidth Memory. 초고대역폭 메모리. 고대역폭을 요구하는 Server 시장에서 사용됨. IP Intellectual Property. 반도체 설계 자산. 미리 정의된 기능을 가지는 기능블록으로 시스템반도체 칩을 설계할 때 사용됨. Latency 지연 시간. 반응 속도. Memory Controller 의 주요 성능 지표 중 하나임. Master IP 가 Memory 의 Data 전송을 요청하고, 요청된 Data 가 전송 완료될 때까지 총 소요된 시간을 측정함. LPDDR Low Power Double Data Ratio 메모리. Low Power DDR SDRAM을 통칭함. DDR 의 Low Power 버전으로 Mobile 시장에서 주로 사용됨. Manager/Subordinate 는 장치나 프로세스(Manager)가 하나 이상의다른 장치나 프로세스(Subordinate)를 통제하고 통신 허브 역할을 하는 비대칭 통신 및 제어 모델을 의미※ 업계에서는 Master/slave로 통칭되어 왔으나,최근 인종차별적인 개발용어를 중립적인 단어로 전환하는 움직임에 따라 Master → Manager, Slave →
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Subordinate 로 변경하여 기재함. 메모리 대역폭. 단위 시간당 처리할 수 있는 Data 전송량을 의미하며 초당 전송 가능한 Data 용량으로 표기함. Memory 동작 Frequency 와 Memory 의 Data Bit Width 의 곱으로 계산됨. Ex) 동작 Frequency 1600MHz, Data Bit 8bit → 1.6GHz*8byte = 12.8GB/s Multicast는 한 번의 송신으로 메시지나 정보를 특정 그룹에 속한 여러 컴퓨터에 동시에 전송하는 방식이며, Broadcast는 송신 호스트가 전송한 데이터가 네트워크에 연결된 모든 호스트에 전송되는 방식 nm 반도체 안에서 전기 신호들이 지나다니는 전기 회로의 선폭 선폭이 좁아질수록 트렌지스터가 작아지고 신호 전달거리가 줄어들어 적은 전력으로 빠른 속도로 신호를 처리할 수 있음. NPU Neural Processing Unit, NPU HW(Hardware). 신경망 연산 장치. 인공 신경망 처리에 특화된 전자 회로를 의미하며, 신경망 가속기, AI 가속기, AI 프로세서 등의 다양한 명칭을 가지고 있음. NPU SDK NPU Software Development Kit. NPU 를 위한 SW 개발 환경을 의미하며, 신경망을 NPU 에서 처리할 수 있는 형태로 변환하는 컴파일러 SW 와 변환 완료된 신경망을 실제 NPU 에서 처리하도록 하는 구동 SW 로 구성됨. OIC™ ORBIT™ On-chip Interconnect 의 약어. 당사의 자체개발 On-chip Interconnect 제품군을 지칭. OMC™ System On Chip 에서 IP 들의 연결을 통해 IP 들 간의 Command 와 Data 전송 동작을 수행하는 IP. OPHY™ ORBIT™ PHY 의 약어. 당사의 자체개발 PHY 제품군을 지칭. ORBIT™ ORBIT™. 당사가 개발한 메모리시스템 관련 IP 의 Trademark. RISC-V 2010 년부터 미국의 UC 버클리에서 개발중인 새로운 컴퓨터 CPU 구조. 리스크 브이가 아니라 V 는 영문 알파벳 V 가 아닌 로마 숫자 5 를 의미하며 "리스크 파이브(risc-five)"라고 발음한다. Server 사용자(Client)의 요청에 의하여 사용자에게 네트워크를 통해 정보나 서비스를 제공하는 컴퓨터 시스템. SoC System On Chip. 여러가지 반도체 IP 들로 구성되는 System을 하나의 Chip 에 구현된 기술 및 제품(반도체). Topology Network 을 구성하는 장치(Node)들의 배치와 연결형태를 의미. On-chip Interconnect 에서는 Interconnect 를 구성하는 여러 기능 블록들을 SoC 의 요구 조건에 맞추어 배치하고 연결한 모양을 의미. TOPS Tera Operations Per Second. NPU 의 연산 성능 지표로 많이 사용되는 단위이며, 1 초당 수행할 수 있는 단위 연산의 수를 의미함. 1.0 TOPS 는 1 초당 10 억 회의 단위 연산을 수행할 수 있음을 의미함. 당사 Memory System Platform 관련 기술을 지칭. System에서 DRAM 접근을 하기 위해 필요한 IP 들인 OIC™, OMC™, OPHY™ 를 결합하여, 하나의 패키지로 구성하여 제공하는 제품 형태. Utilization. 유효 대역폭. Memory Controller 의 주요 성능 지표 중 하나. Memory 동작 Frequency 에 따라 가능한 최대 Data 전송량 대비 실제로 Data 를 전송한 비율. Workload 데이터 접근 방법과 전달 방법 및 연산 방법을 결정하고 최적화 하는 과정 메모리 시스템 Memory 의 Data 에 접근하기 위해 필요한 IP 들을 서로 연결한 시스템. 시스템반도체 Data 를 저장하는 메모리 반도체와 달리 연산/제어 등의 정보처리 기능을 가지고 있음. 비메모리 반도체, System LSI(Large Scale Integration, 대규모집적회로) 반도체라고도 함. 컴파일 C, Java 등 인간이 이해할 수 있는 고급 언어로
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작성된 프로그램 소스 코드를 컴퓨터가 이해할 수 있는 기계어 또는 바이트코드로 번역해 주는 것임 1. 사업의 개요 가. 회사의 현황 기술 차별성 : 글로벌 유일 AI 플랫폼 IP 통합 솔루션 보유 기업 오픈엣지테크놀로지 당사는 'AI for Everyone, Everywhere'라는 비전으로 인공지능 기술을 자율주행자동차, 보안카메라 등과 같은 엣지 환경에서 구현하기 위해 반드시 필요한 시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 기술을 개발하는 기업입니다. 당사는 고성능 'Total Memory System IP Solution' 및 동 솔루션과 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)를 결합한 'AI Platform IP Solution for Edge Computing'을 현재 전세계에서 유일하게 제공 가능한 회사입니다. 당사가 주목하는 엣지 환경은 서버와는 달리 소비전력 또는 공간 측면에서 제약이 큽니다. 당사는 이러한 엣지 환경의 제약 사항을 고려하여 전력 및 면적 효율성이 높은 엣지 환경용 신경망 처리장치 NPU와 고성능 Total 메모리 시스템을 개발하고 있습니다. NPU에서 동작하는 인공지능 신경망의 중요한 특성 중 하나는 연산량 대비 필요한 데이터의 양, 즉 데이터 집약도가 높다는 점입니다. NPU가 본연의 성능을 내기 위해서는 DRAM에 저장되는 많은 양의 데이터가 NPU에 빠른 속도로 공급되고, NPU에서 연산한 결과가 다시 DRAM에 저장되는 일련의 과정이 효과적으로 이루어져야 합니다. 당사가 보유한 NPU와 고성능 메모리 시스템이 통합된 AI 플랫폼 IP 통합 솔루션은 엣지용 AI 반도체를 개발하는데 최적화된 Ready-Made 기술로, AI 반도체의 핵심 골격을 제공합니다.물론, 개별 IP 측면에서도 경쟁력이 충분하지만, '고성능 Total 메모리 시스템'과 'AI 플랫폼 IP'라는 통합된 IP 솔루션이 만들어내는 추가적인 시너지가 당사가 보유한 차별화 경쟁력입니다. 사업 모델 : IP 라이선스 Fee와 로열티(당사 IP가 적용된 칩 판매량과 연동) 수입 당사는 IP → 시스템반도체 설계(팹리스/디자인하우스) → 반도체 칩 양산(파운드리/패키징) → 판매(Device 제조 업체)로 이어지는 시스템반도체 밸류체인 내에서 고객과 Value를 공유합니다. 전통적으로 주요 IP 회사의 주요 고객은 칩을 직접 개발하는팹리스 였으나, 최근에는 칩을 개발하는 주체가 구글, 아마존, 페이스북과 같은 서비스 회사, 애플과 같은 세트 업체 등으로 다변화 되어, IP 회사의 고객도 기존 팹리스 외에 다양한 칩 메이커와 파운드리 사이에서 디자인 서비스를 제공하는 디자인하우스 등으로 확장되고 있습니다. 주요 매출원은 고객사로부터 수취하는 'IP 라이선스 Fee'와 '로열티'입니다. IP 라이선스 Fee는 고객사가 칩 개발과제를 시작하여 당사 IP를 라이선스 하는 시점에 1회성으로 받습니다. 로열티 조건은 고객사와 협상을 통해 당사 IP가 적용될 칩의 예상 판매량과 판매가격을 고려하여 결정합니다. 로열티 규모는 당사 IP가 적용된 제품이 파운드리에서 실제 양산이 시작되면 계약 조건(=칩생산량×칩당 로열티)에 따라 결정됩니다. IP 회사는 설립 초기에는 IP 라이선스 Fee의 비중이 대부분을 차지하지만, 업력이 쌓일수록 로열티 비중이 높아지는 매출 구조를 갖게 됩니다. 예를 들어, 반도체 IP업계 세계 1위 업체인 영국 ARM(1990년 설립, 업력 32년)사는 '21년 기준 로열티 매출 규모가 IP 라이선스 Fee 매출 대비 136% 수준입니다. 하지만, 로열티 비중이 높다는 것은 신규로 라이선스 되는 IP의 성장률이 낮아진 것에 기인할 수도 있으므로, 당사는 로열티와 IP 라이선스 Fee의 매출 구성이 50:50인 상태를 이상적인 목표로 삼아 성장을 추구하고자 합니다. ※ 유지/보수 매출은 최초 라이선스 계약 시 라이선스 총액 중 약 15%를 유지/보수 수수료로 할당 후 계약기간동안 월할하여 매출로 인식하며, 계약기간 종료 후에도 유지/보수가 필요한
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경우에는 별도로 추가 계약을 체결합니다. R 역량 : 시스템반도체 설계 및 양산 경험이 있는 핵심 전문가집단 보유 당사는 2017년 12월 시스템반도체를 직접 설계하고 양산까지 두루 경험한 5명의 개발자가 모여 설립하였습니다. IP 회사는 IP 라이선스만 제공하는 것이 아니라, 설계부터 실제 양산까지 진행되는 과정 중 발생하는 문제들을 고객사와 함께 해결해 나갈 수 있는 역량이 중요한데, 당사 개발팀은 삼성전자, SK하이닉스 등에서 시스템반도체 설계 및 양산 경험이 풍부한 베테랑 엔지니어로 구성되어 있습니다. 2019년에는 캐나다 소재 TSS (The Six Semiconductor Inc.)를 인수하여 R 역량을 더욱 강화하였습니다. TSS에 소속된 개발 엔지니어 역시 AMD 등에서 다년간의 CPU, GPU 등 시스템반도체의 설계 및 양산 경험을 보유한 우수 인력으로 구성되어 있습니다. 또한, 2021년 07월에는 미국에 R 설립하였으며, 핵심인력 확보를 통해 차세대 설계IP를 지속 개발할 계획입니다. 2022년 06월말 기준 개발인력 규모는 총 83명 (본사 48명, 캐나다 33명, 미국 2명)으로 확대되었습니다. 반도체 IP 산업 특성 : 업계 Track Record와 평판 확보가 매우 중요 반도체 IP 산업은 Tier-1 고객사 Track Record와 평판 확보가 특히 중요합니다. 시스템 반도체를 제작하기 위해서는 수십~수백개의 IP 기능블록을 통합해야 하는데 이는 매우 어려운 작업으로, 최근 시스템반도체 칩의 제작 비용이 급증하면서 고객사입장에서는 시장에서 검증 되지 않은 IP를 적용할 경우에 대한 실패 Risk를 지게 되는 부담이 있습니다. 따라서 Tier-1 고객사를 통한 IP 사용 이력과 평판 확보는 신규 고객 유치에 있어 아주 중요한 요인입니다. 당사는 '17.12월 설립 이후부터 4년간 미국 I사, M사, 중국 M사, J사 등과 같은 Tier-1 업체를 고객사로 확보하였으며, 앞으로도 적극적인 영업 활동을 통해 글로벌 고객을 확보해 나갈 계획입니다. 시장 Needs 당사 솔루션 : 면적 및 소비전력 효율 향상 → 칩 개발/생산 비용 절감 시스템반도체 칩을 개발하는데 필요한 비용은 공정 미세화에 따른 투자비 증가로 인해 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 2020년 맥킨지가 발표한 '시스템반도체 칩 개발 비용' 자료에 따르면, 28nm공정에서는 $50M였던 개발비가 5nm공정에서는 $500M으로 약 10배 증가 전망됩니다. (해당 개발비는 각 공정에서 칩을 개발할 때 필요한 인건비, EDA 비용 등 포함 기준) 당사는 기 보유한 면적 및 전력 효율성을 갖춘 Total 메모리 시스템 솔루션과 NPU의 조합을 통해, 개별 IP 수준을 넘어 AI 플랫폼 IP 통합 솔루션을 제공함으로써, AI 시스템반도체 개발의 핵심 골격 부분을 Ready-Made Turn-key 솔루션 형태로 제공할 수 있습니다. 고객사는 당사 솔루션 적용을 통해 시행 착오를 최소화하고 칩 설계와 생산에 소요되는 비용 절감을 기대할 수 있습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 설명 당사는 현재 신경망 연산장치(NPU) IP, On-chip Interconnect IP, Memory Interface IP로 파편화된 IP 시장에서, 세 가지 기술을 통합한 AI Platform IP Solution 제품을 통해, 엣지 환경의 고성능 고집적 인공지능 시스템반도체에서 필요한 시스템 수준의 인공지능 컴퓨팅 솔루션을 공급할 수 있는, 시스템반도체 IP 시장의 New Category Creator입니다. ORBIT™은 Total Memory System Solution IP로 메모리의 타입별로 DDR(Double Data Rate, 데스크톱, 노트북에 주로 활용되는 메모리), GDDR(Graphics Double Data Rate, 고성능 그래픽카드에 최적화된 메모리), LPDDR(Low Power Double Data Rate, 모바일향 저소비 전력 메모리), HBM(High Bandwidth Memory, 서버향 고대역폭
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메모리)로 IP가 개발됩니다. 특히 OPHY™의 경우 Foundry의 공정 노드와 메모리 타입별로 IP를 각각 개발해야 합니다. 예를 들어, GDDR6 TSMC 12nm PHY는 GDDR6 메모리 타입을 지원하며 TSMC의 12nm Foundry 공정에 맞춘 IP를 의미합니다. OIC™는 시스템반도체 SoC 안에서 Manager IP와 Subordinate IP를 연결하는 역할을 합니다. 출처: 당사 내부 자료 - AI Platform IP Solution for Edge Computing : ENLIGHT™은 다양한 NPU IP 제품 세대를 통칭하는 브랜드이며, ORBIT™(Total Memory System Solution IP)과 통합하여 활용할 경우 최적의 시너지를 낼 수 있도록 설계한 AI 엣지 반도체를 개발하는데 최적화된 솔루션입니다. 출처: 당사 내부 자료 [제품 설명] 구분 IP 제품설명 ORBIT™ OMC™ Memory Controller 는 DRAM(Dynamic Random Access Memory)에 효율적으로 접근할 수 있도록 DRAM Command 를 Scheduling 하고, DRAM Data 의 안정성을 보장하기 위한 기능들을 지원하는 역할을 합니다. OIC™ On-chip Interconnect 는 시스템반도체 SoC 안에서 Manager IP 와 Subordinate IP 를 연결하고 IP 간에 주고받는 데이터를 전달하는 Backbone 역할을 합니다. SoC 안의 많은 IP 들이 DRAM Memory 의 데이터를 읽고 쓰기 위해 서로 경쟁할 수 있으며, On-chip Interconnect 는 IP 간의 데이터 전달의 시간 지연(Delay)을 최소화하고 전송 효율(Throughput)을 최대로 하는 것이 가장 중요한 기능입니다. OPHY™ (DDR PHY) DDR PHY 는 DRAM 과 연결되어 Memory Controller 가 고속 동작(LPDDR5 6.4~8.5Gbps, GDDR6 14~16Gbps)이 가능하도록 하는 IP 입니다. PHY 는 고속(최대 16Gbps)으로 Data 를 주고받도록 하기 위해서 Clock Generation 및 Clock 과 Data Timing 관계를 조정하는 기능을 수행합니다. ENLIGHT™ (Neural NPU(Neural Processing Unit)는 인공 신경망 처리에 특화된 전자 회로를 의미하며, 신경망 가속기, AI 가속기, AI 프로세서 등의 다양한 명칭을 가지고 있습니다. 인공 신경망은 공통적으로 대부분 곱셈과 덧셈과 같은 단순한 연산으로 구성되며 기존의 알고리즘에 비해 처리에 필요한 연산량과 데이터량이 매우 크다는 특징이 있습니다. 나. 주요 제품 등의 매출 현황 (단위 : 백만원, %) 매출유형 제 품 명 2022연도 1반기 (제6기 1반기) 2021연도 (제5기) 2020연도 (제4기) 2019연도 (제3기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 라이선스 OIC™ ENLIGHT™ 소계 유지/보수 로열티 매 출 총 계 출처: 당사 별도감사보고서 및 2022년 반기 별도검토보고서 다. 주요 제품의 가격변동 추이 및 가격 변동 원인 당사가 고객에게 제공하는 반도체 IP는 고객사별로 요구되는 사양 차이에 따른 가격 편차가 있어 제품당 가격을 단순 산정하기 어렵습니다. 또한 사양 차이에 따른 구체적인 가격 변동 사항은 영업적으로 보호되어야 할 필요가 있으므로 제품에 대한 단가를 기재하지 않았습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 주요 원재료 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 나. 생산 및 설비 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출실적 (단위 : 백만원, %) 매출 유형 2022연도 1반기 (제6기 1반기) 2021연도 (제5기) 2020연도 (제4기) 2019연도 (제3기) 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 매출액 비중 라이선스 수출 내수 합계 유지보수 수출 내수 소계 로열티 수출 내수 소계 합계 수출 내수 합계 출처: 당사
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별도감사보고서 및 2022년 반기 별도검토보고서 나. 주요매출처 (단위 : 백만원, %) 매출처명 2022연도 1반기 (제6기 1반기) 2021연도 (제5기) 2020연도 (제4기) 2019연도 (제3기) 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 매출액 비율 A사 B사 C사 D사 E사 기타 합계 다. 판매조직 당사는 한국 본사 내 Sales Marketing팀을 중심으로 한국 뿐만 아니라 미국/중국/일본 등 글로벌 고객사 대상 당사 제품을 판매하는 조직을 기 구축하였습니다. 동 조직은 총 영업직무 약 25년 경력 내 IP Sales만 약 17년을 수행한 담당 임원이 리딩하고 있습니다. 당사의 판매조직은 총 10명(본사 4, 미국 법인 1, 지역별 Sales Agent 5)로 구성되어 있으며, 고객사 발굴, 기술문의 대응, 수주협상 및 계약체결까지의 영업 전 과정을 담당하고 있습니다. 직접적인 수주 영업활동 외에도 잠재 고객사 발굴을 위해 업계 유관 전시회 참가 및 브랜드 관리 등 마케팅 활동도 병행 중입니다. 특히, 당사는 시스템반도체 Fabless가 다수 소재한 중국, 미국, 일본, 대만 등 주요 지역 내에서의 영업활동을 강화할 목적으로, IP 분야에서 30년 이상 경력이 있는 베테랑 현지 영업 Agent를 적극 활용하고 있습니다. 향후 미국 법인을 중심으로 판매 조직을 확대하여 Sales 역량을 강화할 계획입니다. 라. 판매경로 당사는 모든 IP 제품에 대해 직판 체제를 구축하여 운영 중입니다. IP 시장은 Fabless 업체 및 IDM 등을 대상으로 하고 있어 대규모 마케팅 전략이 아닌 B2B 홍보 전략이 필요합니다. 따라서 타겟 고객사들이 다수 모이는 곳을 중심으로 온/오프라인 마케팅을 효과적으로 전개하고 있습니다. 오프라인에서는 반도체 업체들의 세미나, 학회 등에서 당사 IP 기술을 발표하는 Speech 진행 및 데모부스를 운영중이며, 온라인에서는 IP 관련 전문 웹사이트인 Design And Reuse, Chipestimate에 유료멤버로 가입하여 브로셔를 등록하고 Press Release 도 진행하고 있습니다. 자체적인 영업망과 별도로 Samsung Foundry의 SAFE(Samsung Advanced Foundry Ecosystem) IP Partner 프로그램에 속하여 Samsung Foundry의 DSP(Design Solution Partner) 업체인 S사, G사, A사 등 국내 디자인 하우스 업체와도 Partnership을 가지면서 상호 고객사를 소개하는 Win-Win 전략을 구사하고 있습니다. 마. 판매전략 당사가 수주영업 관련하여 중요하게 생각하는 고객군은 크게 두 가지 그룹으로, 당사 제품의 글로벌 브랜드 경쟁력 확보에 큰 도움이 되는 Global Tier-1 고객사 그룹과, 당사의 판매 채널의 효율성을 높일 수 있는 디자인하우스 고객사 그룹입니다. (1) Global Tier-1 고객사 확보 전략 공정 미세화로 SoC(System on Chip) 개발에 소요되는 비용이 급증(100억원 이상)하여, Fabless 고객사의 IP Vendor 및 IP 제품 선정 시 Tier-1 Track Record와 업계 평판이 중요합니다. 당사는 M사, I사, S사 등 Global Tier-1 고객사 Track Record를 기 확보하였으며, 이를 기반으로 중국에서만 2,800개('21년 기준) 이상인 중소형 시스템반도체 Fabless 고객사 Pool을 확대해 나가고 있습니다. (2) Design House 고객 확장 전략 일부 Design House가 시스템반도체의 Spec부터 설계, 파운드리 업체를 통한 웨이퍼 제작 및 최종 패키지까지의 전 과정을 담당하는 Turn-key 서비스를 제공 중입니다. 최근 Google, Amazon, Meta(Facebook)와 같은 기존 대형 IT플랫폼 서비스 업체 또는 신규 스타트업 업체들이 차별화 등을 목적으로 자체 시스템반도체의 제작을 추진하는 경우가 증가하고 있기 때문입니다. 동 업체들은 인력 효율성 등의 이유로 자체 개발팀은 차별화를 제공하기 위한 핵심
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기능 등으로 최소화하고, 시스템반도체의 메모리시스템을 포함한 많은 기타 부분은 외부 Design House의 Turn-Key 서비스를 활용 중입니다. 당사는 Turn-Key 서비스를 제공하는 Design House를 전략적인 고객사이자 동시에 매출 채널의 허브로 활용하여, 매출 효율성을 높일 수 있습니다. TSMC 와 Samsung 은 Design House에 대해서는 독자적이고 배타적인 파트너쉽을 유지하고 있습니다. TSMC의 Design House 파트너는 VCA(Value Chain Aggregator)라고 불리며 국내의 ASICLAND를 포함하여 전세계적으로는 GUC, Alchip, OpenFive 등이 있습니다. Samsung의 Design House 파트너는 DSP(Design Solution Partner) 라고 불리며 국내의 Gaonchips, ADT, SemiFive 등을 포함하여 해외의 Faraday, Sondrel, DreamChips 등이 있습니다. 당사 입장에서 TSMC, Samsung이 모두 중요하므로 VCA, DSP 모두 중요한 파트너입니다. 따라서 모든 VCA, DSP 등과 상시 연락을 유지하며 Biz 기회를 창출하기 위해 노력하고 있습니다. (3) 제품군별 판매 전략 OMC™는 OIC™와 더불어 국내시장에서는 이미 다수의 고객사를 확보하여 경쟁사인 Synopsys와 비슷한 규모의 고객사를 확보하고 있습니다. 다만, OPHY™는 아직 Foundry 및 공정에 대한 Coverage가 부족하여 전체 고객사 숫자 측면에서는 경쟁사와의 격차를 줄여 나가야 하는 상황입니다. 그러나 당사 PHY의 Test Chip 이 출시된 Samsung 14nm와 TSMC 12nm에서는 이미 가장 어려운 과정인 초기 고객사 확보에 성공한 상황이며, 여러 고객사를 통해 양산 경험이 축적되는 만큼 빠른 속도로 고객사가 확대될 것으로 예상됩니다. OIC™는 국내에서는 T사, N사 등 10여개 이상의 주요 Fabless 업체에 License 되어 이미 경쟁사를 압도하는 고객사 숫자를 보유하고 있습니다. 해외에서 OIC™는 주요 거점과 Reference가 될 수 있는 고객사를 확보하여 집중 지원하고 있으며, 이를 기반으로 점차 고객사 기반을 넓혀 나가고 있는 상황입니다. 국내시장에서 당사의 NPU IP를 이용한 고객사 제품은 이미 양산을 시작한 단계입니다. 경쟁사인 A사, V사 등의 NPU 제품을 License한 고객사도 있으나, 아직 양산경험을 가지고 있는 곳은 당사가 유일합니다. 이에, 향후 국내시장에서 당사의 NPU는 더욱 확고한 위치를 기반으로 고객을 확대할 것으로 전망됩니다. 바. 수주상황 수주잔고에 대한 상세 내용은 거래 상대방(팹리스 업체, 디자인하우스 업체 등)과의 영업과 관련된 기밀 또는 고객사의 신규 프로젝트 등 비공개 사항으로 관련 내용을 공시할 경우 거래 상대방의 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단됩니다. 이에 증권신고서에 수주계약 현황을 기재하여야 하나 상기 사유에 근거하여 해당 내용 기재를 생략합니다. 다만, 추후 언론과의 인터뷰, 공시 등의 기타의 방법을 통해 관련 내용이 공개된 경우에는 그 내용을 상세히 기재하도록 하겠습니다. 5. 위험관리 및 파생거래 가. 신용위험 용역 제공에 따른 계약자산 (1) 위험관리신용위험은 보유하고 있는 수취채권 및 확정계약을 포함한 거래처에 대한 신용위험뿐 아니라 현금및현금성자산 및 금융기관 예치금으로부터 발생하고 있습니다. 금융기관의 경우 독립적인 신용평가기관으로부터의 신용등급이 높은 경우에 한하여 거래를 하고 있습니다. 거래처의 경우 독립적으로 신용평가를 받는다면 평가된 신용등급이 사용되며, 독립적인 신용등급이 없는 경우에는 고객의 재무상태, 과거경험 등 기타 요소들을 고려하여 신용을 평가하게 됩니다. 개별적인 위험 한도는 이사회가 정한한도에 따라 내부 또는 외부적으로 결정된 신용등급을 바탕으로 결정됩니다. 신용한도의 사용여부는 정기적으로 검토되고 있습니다.2022년 반기말과 2021년 말 당사가 부담하고 있는 신용위험에 대한 최대노출정도는
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장부금액과 동일합니다.(2) 금융자산의 손상회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.ㆍ 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권ㆍ 용역 제공에 따른 계약자산ㆍ 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산 현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다. 나. 환위험 2022년 반기말과 2021년 말 현재 외환위험에 노출되어 있는 금융자산ㆍ부채의 원화환산 기준액은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 2021년 말 2022년 반기말 현금및현금성자산 매출채권 외화자산 합계 기타유동금융부채 기타비유동금융부채 외화부채 합계 순노출액 2022년 반기말과 2021년 말 다른 모든 변수가 일정하고 외화에 대한 원화의 환율 10% 변동 시 당사의 세후이익에 미치는 영향은 아래 표와 같습니다. (단위: 천원) 구분 2021년 말 2022년 반기말 환율 10% 상승 환율 10% 하락 환율 10% 상승 환율 10% 하락 USD JPY 합계 다. 유동성 위험 당사는 영업 자금 수요를 충족시키기 위해 차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어서당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과같은 외부 법규나 법률 요구사항이 있는 경우 그러한 요구사항을 고려하고 있습니다.2022년 반기말과 2021년 말 유동성위험 분석내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 2022년 반기말 3개월 미만 3개월에서 1년 이하 1년에서 2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 리스부채 합 계 (단위: 천원) 2021년 말 3개월 미만 3개월에서 1년 이하 1년에서 2년 이하 2년 초과 합계 장부금액 기타유동금융부채 단기차입금 기타비유동금융부채 당기손익-공정가치 측정 금융부채 리스부채 합 계 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상의 할인되지 않은 현금흐름입니다. 12개월이내 만기가 도래하는 금액은 현재가치 할인의 효과가 중요하지 않으므로 장부금액과 동일합니다. 라. 자본위험 관리 당사의 자본관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본비용을 절감하기 위해 최적 자본구조를 유지하는 것입니다.당사는 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있으며 총부채 및 총자본은 재무제표의 공시된 숫자로 계산합니다. 2022년 반기말과 2021년 말 부채비율은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 2021년 말 2022년 반기말 부채총계 자본총계 부채비율 출처: 당사 별도감사보고서 및 2022년 반기 별도검토보고서 마. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요계약이 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동 1) 연구개발 조직 당사 기업부설 연구소는 2018년 05월 설립되었으며 AI 반도체 IP 설계를 비롯, Memory Controller IP 설계 및 PHY 디지털 설계 기술과 관련된 다양한 설계 경험 및 개발 Know-How를 확보하고 있습니다. 증권신고서 제출일 기준 현재 총 9건의 국가과제를 성공적으로 수행 중에 있으며, 2020년에는 과기부 및 중소벤처기업 장관상을 모두 수상한 바 있습니다. 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 R 센터 산하 총 6개팀을 비롯, CTO 산하 조직을 포함 6개의 기능조직으로 구성하여 운영 중입니다. NPU AI 설계 담당 NPU팀, Memory Controller 설계담당 MC팀, PHY 설계 담당 PHY팀을 비롯, 설계 검증을 위한 Verification팀, 기술 지원을 위한 SA(System Architecture)팀, On-chip Interconnect 설계담당 NoC(Network on Chip)팀, CTO 산하 S/W
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Tool 개발 전담 조직을 통해 차세대 AI 반도체 통합 IP Solution 원천 기술 개발을 담당하고 있습니다. [ 연구개발 조직 개요 ] 연구개발 조직 개요.jpg 연구개발 조직 개요 부서 업무내용 NPU 팀 고효율 NPU IP 설계 및 검증, 신경망 최적화 고성능 DDR Memory Controller IP 설계 및 검증 PHY 팀 설계된 IP 검증, 문제 분석 및 해결, 검증법 개발 및 자동화 고객사 기술지원, 기술적 이슈 분석 및 해결 NoC 팀 고성능 On-Chip Interconnect IP 설계 및 검증 2) 연구개발비용 (단위 : 백만원, %) 구 분 2022연도 1반기 2021연도 2020연도 2019연도 (제6기 1반기) (제5기) (제4기) (제3기) 매출액 연구개발비용 소계 비용처리 외주용역비 인건비 기타경비 지급수수료 (정부보조금) 보조금 차감 후 합계 회계처리 판매비와 관리비 제조경비 개발비(무형자산) 합계 경상연구개발비 / 매출액 비율 (주1) 상기 연구개발비 및 연구개발비 산출을 위한 매출액은 K-IFRS(한국채택국제회계기준) 본사 별도 기준 작성되었으며, 당사는 연구개발비를 자산으로 처리하지 않고 발생시점에 당기 비용으로 처리하고 있습니다. (주2) 외주용역비는 동사의 종속기업인 The Six Semiconductor Inc. 와 OPENEDGES TECHNOLOGY CORPORATION에게 지급한 연구개발비 입니다. 3) 연구개발실적 가) 정부출연 연구과제 현황 연구과제명 주관부서 연구기간 정부출연금 비고 모바일 AI 구현을 위한 뉴로모픽 반도체(NPU) IP 개발 중소벤처기업부 6.3억원 완료 4K30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체 개발 산업통상자원부 3.1억원 완료 고성능 AI 서버용 HBM3급 이상 인터페이스 기술 개발 과학기술정보통신부 38.1억원 진행중 산업통상자원부 4.5억원 진행중 가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술 개발 과학기술정보통신부 29.1억원 진행중 복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발 과학기술정보통신부 30억원 진행중 Smarting Computing 구현을 위한 반도체 IP 중소벤처기업부 1.6억원 완료 획득영상에서 Semantic 정보처리를 위한 엣지용 SoC 및 미들웨어 개발 중 AI 가속기(NPU) 개발 국방부 3.0억원 진행중 기능안전 품질 향상을 통한 Smart Computing 반도체 IP 고도화 중소벤처기업부 2.0억원 완료 엣지 응용 스케일러블 온디바이스 AI 컴퓨팅을 위한 모델 경량화 프레임워크 개발 과학기술정보통신부 19.0억원 진행중 중소벤처기업부 1.5억원 진행중 자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체 개발 과학기술정보통신부 40.0억원 진행중 스마트 엣지 디바이스 SW 개발 플랫폼 개발 과학기술정보통신부 5.0억원 진행중 합계 183.2억 원 (주1) 정부 출연금은 연구 과제별 총 사업비에서 민간 부담금을 제외하고 해당 연구기간에 당사에 배정된 정부 출연금의 합계입니다. 나) 현재 개발중인 연구과제 현황 당사는 기존에 집중한 저전력 고효율의 Consumer/Edge 분야의 Total Memory System IP Solution 제품 시장을 Server 분야로 확장하기 위한 연구를 진행하고 있습니다. 현재 Total Memory System IP Solution로도 Server 시장에 진입할 수 있으나, 시장에서 기술 적 우위를 차지하기 위하여 연구개발을 진행 중입니다. 기존에는 GPU에 많이 사용되었으나, 최근 AI Workload가 보편화됨에 따라 고성능 AI 반도체에도 많이 사용되는 18Gbps급의 고속 메모리인 GDDR6 기술은 이미 확보하였으며, 현재 GDDR6 대비 10배 이상의 대역폭과 메모리 용량을 제공하는 HBM3 연구개발을 진행 중입니다. [신규개발 HBM3와 기 확보 GDDR6의 비교] 사용 목적 최대 I/O 속도 최대 대역폭 메모리 용량 HBM3 (신규개발) 초고성능 AI 서버 8.4 Gbps
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GDDR6 (기확보) GPU, AI 서버 18 Gbps 72 GB/s (16bX2ch) 당사는 기존 On-chip Interconnect 기술을 토대로 SoC내 많은 수의 IP 기능블록 간 연결 구조 연구와 Cache Coherence(주1) 기능 지원 연구를 진행하고 있습니다. 또한, Interconnect 고속 동작 및 IP 기능블록 간 연결 유연성을 높이는 연구도 병행하고 있습니다. 이를 위해, Command/Data Packetization(주2) 기술로 Interconnect 면적을 감소 시키고 7nm 급 반도체 미세 공정에서 2.0GHz 이상의 높은 주파수로 동작하는 라우터(데이터 교환기)를 구현하여 Interconnect 성능 향상을 추진중입니다. 향후 메모리 접근 요구가 큰 AI 기능 지원 요구에 대비하여 AI Workload (데이터 접근 및 연산 방법) 연구를 바탕으로 한 AI 기능(주3) 개발도 진행 중입니다. 당사는 자체 NPU 개발 역량을 보유하고 있어 AI 기능을 지원하는 Interconnect 기술 개발을 통해 AI 반도체 IP 통합 솔루션 제공을 목표로 하고 있습니다. [ 기존 On-chip Interconnect 제품과 신규 연구개발 제품의 비교 ] 사용 목적 최대 동작 속도 (7nm급공정) AI 기능지원 OIC™ 2 세대 (신규개발) 초고성능 AI 서버 및 2.0 GHz 지원 지원 OIC™ 1 세대 (기확보) Computing 1.2 GHz 미지원 미지원 (주1) Cache Coherence 기능 : 고성능 연산을 목적으로, CPU/NPU 등 내의 Local Cache Memory에 Copy되어 분산 저장된 DRAM Data의 최신본을 Tracking하는 기능 (주2) (주3) AI 기능 : 메모리 접근 요구를 효율적으로 처리하기 위한 기술 중 하나인 Multicast 기술(한 번의 송신으로 메시지나 정보를 특정 그룹에 속한 여러 컴퓨터에 동시에 전송)과, Broadcast(송신 호스트가 전송한 데이터가 네트워크에 연결된 모든 호스트에 전송)기술 지원 여부를 의미함 당사는 CCTV용 시스템반도체 SoC 개발사인 E사와 정부과제(4k30p급 Deep Learning 기반 Edge Computing IP 카메라용 시스템반도체 개발 과제)를 통해 협업을 진행하여 AI 기반 카메라 SoC를 2020년에 개발 완료하였습니다. 지능형 영상보안 시스템에 필요한 객체 인식, 얼굴 인식 처리 신경망을 카메라 SoC에서 처리하도록 설계되었으며, 2021년 현재 보안 시스템 업체에서 이 칩을 이용한 양산 제품을 개발하고 있습니다. [ IP 카메라용 시스템반도체 과제 개발 내용 ] 연산 성능 과제 목표 (면적당 연산 성능) 지원 신경망 신규NPU개발 1.2 TOPS 이미지 분류 신경망(Mobilenet), 객체 인식 신경망(Mobilenet-SSD), 얼굴 인식 신경망(MobileFaceNet) 당사는 "차세대 지능형 반도체 기술개발사업" 정부과제의 엣지 분야 세부 과제인 "가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술 개발 사업"에 주관기관으로 참여하고 있습니다. 이 과제를 통해 8/4-Bit 혼합 연산 정밀도를 지원하는 가속기를 개발하고 있습니다. 양자화 Bit 수가 감소하면 전력 효율은 높아지나 신경망 정확도가 낮아지는데, 신경망에서 양자화에 대한 민감도가 낮은 부분에만 선택적으로 4-Bit 양자화를 적용함으로써 정확도 하락을 방지하고 처리 효율을 높이는 기술을 개발하였습니다. 해당 기술이 적용된 IP를 이용하여, 현재 총괄 주관사인 N사를 통해 SoC 개발이 진행 중입니다. [ 가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 과제 개발 내용 ] 8-Bit 연산 성능 4-Bit 연산 성능 NPU SDK 기 확보 미지원 8-Bit 양자화 지원 신규 개발 8/4-Bit 혼합 정밀도 양자화지원 당사는 "복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 개발" 과제에 공동 연구기관으로 참여하여 인캐빈(차량 실내) 카메라와 전방 카메라에 필요한 고성능 NPU 개발을 진행하고 있습니다. 일반
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Edge 장치에 비해 높아진 차량용 NPU의 요구 성능을 만족시키기 위해 Multi-Core 구성이 가능하도록 HW를 확장하고, 하나의 신경망을 Multi-Core NPU에 분할하여 처리하는 기능을 컴파일러에 반영하여 실행 시간을 최적화 하고 있습니다. 해당 기술이 적용된 IP를 이용하여, 현재 총괄 주관사인 T사를 통해 SoC 개발이 진행 중이며, '21년 12월에 설계 완료 하였습니다. [ 복합감각 기반 상황예측형 모바일 인공지능 프로세서 과제 개발 내용 ] 연산 성능 내장 CPU NPU SDK 기 확보 미지원 신규 개발 지원 최대 4 Core 까지 병렬 처리 지원 당사는 "자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체" 개발 과제의 주관 기관으로 참여하여 자율 주행 반도체 및 SW와 다중 신경망 기술 개발을 진행하고있습니다. 자율주행 레벨4급은 지정된 조건하에 운전자의 개입 없이 차량이 주도적으로 주행할 수 있는 수준입니다. 자율주행 레벨4 구현을 위해서는 최소 250TOPS(Trillion Operation Per Second) 이상의 고성능 인공지능 반도체 및 인공 신경망 포함 자율주행 제어 SW, 이를 통합한 자율주행모듈 등이 필요하지만 기술적 한계로 인해 전세계에서 일부 기업만이 해당 기술들을 확보하고 있습니다. 해당 과제는 초고성능 멀티센서 인공지능 컴퓨팅, 고정밀도 인공신경망 병렬 프로세싱, 기능안전성(ISO-26262)에 대응하는 자율주행 레벨 4급의 인공지능 프로세서 반도체 개발 등이 주요 연구개발 요소입니다. 당사는 기 보유한 고효율 4/8비트 혼합정밀도 인공지능 프로세서(NPU, Neural Processing Unit) IP를 바탕으로 더욱 고도화된 자율주행용 최신 인공신경망을 다양하게 지원하는 250TOPS급 이상 고성능ㆍ저전력 상용 NPU IP를 개발하고 이를 통해 인공 지능 반도체 설계 역량을 강화할 계획입니다. [ 자율주행 레벨4급의 기능안전성 자율주행 인공지능 반도체 개발 과제 내용 ] 구분 내용 초고성능, 저전력 NPU IP H/W 및 SDK S/W 기술 - 다양한 자율주행용 인공신경망 지원(CNN 외 MLP, RNN, Attention 계열 등) · Attention 계열 : 시각적 집중(Visual Attention) 현상을 구현하는 신경망 기법 - 다중 영상 카메라 입력을 통합 처리하는 Batch Processing 기술 - Broadcast/Multicast를 지원하는 효율적인 Multi-Core 구조 기술 - 32bit 부동소수점 신경망 대비 1% 이하의 정밀도 Loss 수준의 높은 정밀도를 지원하기 위한 8/4-Bit 혼합정밀도 연산 구조 기술과 고정밀도 데이터 형식 지원 기술 - NPU H/W에 최적화된 컴파일러 및 혼합정밀도 양자화 기술 포함 NPU SDK 기술 기능안전성(ISO26262 Part5/11)에 대응하는 기술 - 자율주행 인공지능 반도체 개발을 위한 기능안전프로세스 구축 - 자율주행 반도체의 기능안전 명세 작성 - 반도체 기술안전 컨셉 개발 및 안전 분석 - 반도체 하드웨어 기능안전 설계 및 안전 분석(FMEDA) - 반도체 하드웨어 기능안전 심사 대응(ASIL-B 이상) ※ ISO26262 : 2011년 자동차에 탑재되는 E/E(Electric Electronic) 시스템의 오류로 인한 사고방지를 위해 ISO(International Organization for Standardization, 국제표준화기구)에서 제정한 자동차의 전기 및 전자 시스템의 기능 안전을 위한 국제 표준 인공지능 반도체 SoC 기술 - 16개 이상의 영상센서(칩당 8개 이상의 영상센서) 지원 인터페이스 탑재 - 고성능 Lidar, 4D Imaging Radar 지원 인터페이스 탑재 - 인지(Recognition), 계획(Planning) 단계에서의 지연시간 최소화를 위한 구조 설계(온칩 Frame Buffer 구조) - 실제 도로에서 자율주행 학습 데이터를 수집하기 위한 데이터 저장 구조 - 컴퓨팅 모듈 수준에서 두 개 이상의 반도체를 탑재 시 더 높은 수준의
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기능안전인증에(ASIL-D) 대응하기 위한 Safety Subsystem 기술(Redundancy 지원) 7. 기타 참고사항 가. 상표 관리정책 및 고객관리 정책 등이 사업에 미치는 중요한 영향 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 나. 특허권, 실용실안권, 의장권, 상표권 및 저작권 등 지적재산권 보유현황 (1) 등록특허 정보 (15건) 번호 구분 내용 출원일 등록일 적용제품 출원국 특허 인터커넥트 회로의 리셋 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 한국 특허 적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한 개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 한국 특허 브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치 한국 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 한국 특허 신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법 한국 특허 데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치 한국 특허 1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치 한국 (2) 출원특허 정보 (18건) 번 호 구분 내용 출원일 등록일 적용제품 출원국 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 압축하는 방법, 하드웨어 가속기로의 입력 데이터를 디코딩하는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 PCT 특허 하드웨어 가속기를 위한 파라미터를 메모리로부터 액세스하는 방법 및 이를 이용한 장치 PCT 특허 하드웨어 가속기의 출력 데이터를 메모리에 저장하는 방법, 하드웨어 가속기의 입력 데이터를 메모리로부터 읽는 방법, 및 이를 위한 하드웨어 가속기 PCT 특허 적응형 트랜잭션 처리 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 PCT 특허 트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치 PCT 특허 메모리장치에 제공되는 명령의 총 제한개수를 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 PCT 특허 신경망 연산방법 및 신경망 가중치 생성방법 PCT 특허 메모리장치에 제공되는 명령들 간의 최소 시간격을 가변하는 메모리 컨트롤러 및 이를 이용한 메모리 열 쓰로틀링 방법 PCT 특허 인티져 타입 데이터의 해상도를 증가시키는 연산방법 및 이를 적용한 장치 PCT 특허 고효율 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 브로드캐스팅 멀티플라이 최적화 방법 및 이를 이용한 하드웨어 가속기,이를 이용한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 데이터 스케일을 고려한 덧셈 연산 방법 및 이를 위한 하드웨어 가속기, 이를 이용한 컴퓨팅 장치 PCT 특허 1차원 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 어레이 풀링 방법 및 이를 위한 장치 PCT 특허 인터커넥트 회로의 리셋 방법 및 이를 위한 장치 한국 특허 트랜스포즈드 콘볼루션 하드웨어 가속장치 한국 특허 메모리 서브시스템 한국 다. 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 라. 사업영위와 관련하여 환경물질의 매출 또는 환경보호와 관련 규제 준수 여부 및 환경개선설비에 대한 자본지출 계획 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다.
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마. 시장여건 및 영업의 개황 (1) 시장의 특성 (가) 반도체 산업 전망 인공지능 컴퓨팅을 위한 차세대 지능형 반도체로의 패러다임 전환 4차 산업혁명으로 인하여 반도체 산업은 인공지능, IoT, 클라우드, 빅데이터, 가상현실, 자율주행 등을 구현할 수 있는 새로운 패러다임의 반도체 기술이 필요하게 되었습니다. 특히, 로봇, 자동차, PC, 서버, 스마트폰, 가전 등 모든 사물(제품)에는 인공지능 서비스를 구현할 수 있는 '다기능 융복합 반도체' 의 필요성이 대두되었으며, 이러한 변화에 맞춰 '인식 - 추론 - 학습 - 판단' 등 인공지능 서비스에 최적화(지능화, 저전력화, 안정화)된 소프트웨어와 시스템반도체가 융합된 반도체인 '지능형 반도체' 가 등장하였습니다. 이러한 지능형 반도체는 개인형 인공지능 디바이스, 자율이동체, 지능형 헬스케어, 빅데이터 처리, 차세대 통신 서비스, 스마트시티, 증강현실, 인간형 지능로봇, 신약 개발, 에너지 등 사회, 경제, 국방 등 다양한 산업 분야에 응용될 것으로 전망됩니다. 세계 반도체 시장은 인공지능 컴퓨팅을 위한 지능형 반도체 시대로 급격한 패러다임 전환시기를 맞고 있으며, 이를 위해 국가별, 글로벌 기업별로 차세대 반도체인 지능형 반도체의 연구개발을 본격적으로 시작하고 있습니다. 인공지능 서비스 성장에 따른 지능형 ICT 융합 제품 수요도 증가하여 반도체 시장은 지능형 반도체 중심으로 재편될 것으로 전망되며, 고성능, 저전력, 초경량 등 지속적인 성능 향상과 더불어 생산비용 절감 노력은 기존 반도체에 대한 대체 가능성을 높이고 있습니다. 2000년대 모바일 폰의 대중화와 더불어 발전한 컴포넌트 반도체는 2010년대 스마트폰 혁명에 의한 AP 등의 시스템반도체로 발전하였으며, 2020년 이후 4차 산업혁명과 인공지능 시대에서는 지능형 반도체가 주가 될 것으로 예측됩니다. 인공지능을 지원하는 차세대 지능형 반도체 기술은 현재 CPU에서 GPU로 변화하였으며, 중장기적으로 전력 소모는 줄이고 연산 성능은 높이는 효율성이 강화된 방향으로 발전해 NPU, 뉴로모픽 반도체(모든 칩을 병렬로 연결해 연산과 저장을 한 번에 할 수 있는 기술)로 진화할 것으로 전망됩니다. [ 반도체 산업 패러다임의 변화 ] 반도체 산업 페러다임의 변화.jpg 반도체 산업 페러다임의 변화 출처: 한국반도체산업협회(KISA)의 이미지를 당사가 재가공 함 글로벌 반도체 시장은 2020년 기준 $474B 규모로 전망되며, 이중 시스템반도체 시장은 $270B(메모리 반도체 시장의 2배 이상)로 추정됩니다. 시스템반도체 시장은 향후 AI, IoT, 자율주행차 등 4차 산업혁명을 위한 핵심부품으로 지속 성장 전망됩니다. [ 글로벌 반도체 시장규모, 단위 : $B ] 글로벌 반도체 시장규모.jpg 글로벌 반도체 시장규모 출처: WSTS(2020.12), IC Insights 및 수출입은행 정부는 2019년 5월 발표한 "시스템반도체 비전과 전략"에서 시스템반도체 산업 육성을 통해 2030년 종합반도체 강국으로 도약하기 위한 5大 중점 대책을 제시 4차 산업혁명시대를 맞아 반도체 수요가 PC·모바일에서 자동차, 로봇, 에너지, 바이오등 全산업으로 확산되면서 시스템반도체(데이터 연산/제어기능) 수요가 증가하고 있습니다. 시스템반도체는 메모리(대량생산)와 달리 1)다품종 맞춤형 제품, 2)세트업체 요구를 충족시킬 설계기술과 고급인력이 경쟁력을 좌우, 3)설계제조간 분업구조 등 차별화된 특성을 보유하고 있어, 업계의 투자와 함께 생태계 전반에 요구되는 인프라 지원이 병행 되어야 성공가능성이 높아집니다. 이에 정부는 시스템반도체 주요 분야인 팹리스, 파운드리의 성장 지원과 부문별 유기적 연계를 통해 생태계 전반의 수준을 업그레이드 하기 위한 방안으로, 세제, 금융지원 등 재정 정책을 통해 기업의 투자를 뒷받침하고, 시장에서 필요로 하는 인력 양성과 일자리 창출의 선순환 구조를 구축하며, 시스템반도체 유망시장 선점과 미래차, 바이오 등 제조업 경쟁력 강화를 위해 산업의 패러다임을 바꾸는 차세대 기술개발 추진 계획을
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발표하였습니다. [ 시스템반도체 비전과 전략(2019년 5월 산업자원부 발표 ] 구분 내용 팹리스 대대적 수요창출(5 大시장 수요연계, 공공수요 2,600 만개· 2,400 억원 이상 발굴, 5G 와 시스템반도체 연계)과 전용펀드(1,000 억원) 신설, 스케일업펀드, 우수기업연구소 선정 등 스케일업 지원, 반도체 설계툴 지원(추경 46 억원), 창업부터 성장단계까지 애로사항에 대한 원스톱 서비스 제공을 통해 글로벌 수준 성장기반 마련 파운드리 대표기업은 High-Tech 첨단분야, 중견기업은 Middle-Tech 틈새시장을 공략하고, 기업의 투자를 뒷받침할 수 있도록 세제·금융 지원 확대 생태계 디자인하우스 육성, 팹리스의 파운드리 공정 활용확대 등 정부- 업계 공동으로 상생협력 생태계 조성 인력 계약학과 신설(연·고대, ‘21~, 80 명(기존정원 외)) 및 단계적 확대, 반도체 설계·공정기술 R(정부, 기업 1:1 매칭), 폴리텍대학(안성)의 반도체 특화형 전환, 대학 공정실습 Fab 시설 확충(추경 100 억원) 등 종합 플랜을 토대로 학사/ 석·박사/실무 등 전문인력을 1.7 만명 양성(2030 년까지) 기술 AI 반도체 등 차세대(Next Generation) 반도체 기술개발에 향후 10 년간 1 조원 이상 투자 및 국가 핵심기술의 해외유출방지 시스템 정비 (나) 시스템반도체 시장 특성 시스템반도체 Value Chain은 각 분야(설계, 생산, 조립)별 전문 기업으로 분업화 시스템반도체 생태계는 설계를 전문으로 하는 IP 업체와 팹리스(Fabless), 위탁 생산 기업인 파운드리(Foundry), 그리고 파운드리에 최적화된 디자인 서비스를 제공하는 디자인 하우스(Design House), 조립 전문적으로 수행하는 Packaging Test 기업으로 분화되어 있습니다. 이는, 반도체 공정 미세화에 따라 생산 라인을 갖추기위한 투자비가 급증하면서 오로지 설계에만 집중하는 팹리스, 디자인 하우스가 최초 등장한 1990~2000년대 초반 이후부터 서서히 진행되어 현재의 분업 체계에 이르렀습니다. [ 시스템반도체 Value Chain ] 시스템반도체 value chain.jpg 시스템반도체 Value Chain 출처: (주1) (Outsourced) Semiconductor Assembly and Test: 반도체 패키지 조립 및 테스트 업체로 웨이퍼 공정 이후 후공정 담당 (주2) 시스템반도체는 메모리 반도체 대비 주문형 생산의 특성으로 우수 인력 확보 통한 설계 능력 확보가 중요한 산업이며, 수요-공급이 안정적인 시장 구조를 갖고 있음 시스템반도체 산업은 고도의 기술력과 창의적인 아이디어를 보유한 핵심 기술 인력이 기업의 경쟁력을 좌우하는 대표적인 기술집약적 산업입니다. 시스템반도체의 핵심 경쟁력은 최소한의 소자를 이용해서 세트 업체가 요구하는 사양을 충족하도록 칩을 설계 하는 능력이며, 동일한 성능을 가진 제품이라도 설계 능력에 따라 완전히 다른 설계로 구현할 수 있으며, 제조원가 또한 크게 차이 날 수 있기 때문에 우수 인력 확보를 통해 설계 역량을 강화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대만은 지난 20여 년간 실리콘 밸리 출신의 자국 엔지니어를 귀국하도록 유도하여 세계 2위의 팹리스 강국으로 도약 하였습니다. 해당 사례는 시스템반도체 산업 발전에 있어 우수한 설계 인력 확보의 중요성을 시사합니다. 또한, 시스템반도체는 경기 및 전방산업의 수요변화에 영향을 많이 받는 메모리 반도 체와는 달리 적용 분야가 광범위하고 다품종 소량생산 구조와 고도의 설계기술 요구되는 등의 요인으로 경기 변동 및 전방산업의 수요변화에 비교적 비탄력적인 산업특성을 보입니다. [ 시스템반도체 vs. 메모리 반도체 ] 구분 시스템반도체 메모리 반도체 시장구조 다품종 맞춤형 (통신, 자동차 등 용도별 특화된 시장) 소품종 대량생산 (표준 제품 중심의 범용 양산 시장) 제품성격 용도별 품목 다양성 표준품, 짧은 제품 수명 주기, 모바일·PC 시장 의존 생산방식 대부분 설계와 생산의 분업 구조 (수요자 주문형 방식, 설계전문,
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위탁생산전문기업으로 분업이 일반적) 설계 업체가 대부분 양산 (설계부터 생산까지 담당하는 종합반도체 기업(IDM) 중심 구도) 경쟁력 설계 기술, 우수 인력 (칩 구조의 복잡성으로, 우수 설계인력 및 IP 확보 관건, 경쟁 시스템과의 기능 경쟁) 자본력, 기술력, 규모의 경제 (가격 경쟁력이 중요, 선행기술 개발 시장선점) 참여기업 다수/다양/중소벤처형 사업구조 소수/제한적/대기업형 사업구조 대표기업 인텔(IDM), 퀄컴(Fabless) 삼성전자, SK 하이닉스 최근 시스템 기업의 자체 칩 설계 수요 증가 등 경쟁구도에 변화 조짐 시스템반도체 시장은 非반도체 기업의 반도체 시장 진출, 수요처 다양화, 기술 진화 및 신규 출현 등으로 경쟁구도가 변화하는 추세입니다. IT, 서버 업체 등의 기업은 자사 내부 수요를 기반으로 제품 개발 주도권 확보, 사용자 경험 차별화, 원가 절감 등을 위해 시스템반도체의 자체 개발 추진하고 있습니다. 예를 들어, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit, 데이터 분석 및 딥러닝용 연산장치로 '16.5월 발표)는 Fabless를 통하지 않고 구글 자체 설계 후 TSMC 28nm 공정에 위탁 제조를 맡긴 칩입니다. 또한, 구글은 2021년에 VCU(Video Coding Unit)를 공개하였는데 이 칩은 유튜브의영상 압축 및 변환만 전문으로 하는 칩이며, 구글 내부에서 수 년간 테스트 해본 결과인텔 CPU 기반의 서버를 사용할 때보다 최대 33배에 가까운 성능 향상 효과를 보였다고 합니다. 이처럼 기존에는 시스템 기업이 시스템반도체 산업 내 단순 고객으로 머물렀다면, 최근에는 자사가 보유한 시스템에 최적화된 칩을 직접 설계하고 이를 적용하여 자사 시스템 성능 향상 비용 절감에 적극적으로 나서고 있습니다. [ 시스템 기업의 자체 칩 설계 사례 ] 업체명 발표 시기 용도 애플 2020년 Mac 탑재용으로 개발한 ARM 기반 SoC 마이크로소프트 개발중 클라우드 플랫폼 Azure 용 ARM 기반 프로세서 아마존웹서비스(AWS) 2018년 서버용 칩 "그래비톤(ARM 기반 프로세서)" 발표 시스템반도체 영역에서의 IP Vendor에 대한 수요 확대 예상 시스템반도체는 칩 구조가 복잡하여 우수 설계 인력과 기술력이 필요하며, 수요자의 요구 조건을 충족하는 제품을 신속하게 개발하는 것이 핵심 경쟁력입니다. 반도체 IP는 사전에 설계 및 검증된 높은 수준의 기능블록으로, 시스템반도체 수요자는 IP 전문업체의 IP 도입을 통해 SoC 설계 시간, 비용 및 SoC 개발 실패 위험을 경감 가능합니다. 시스템반도체 응용처가 점점 더 다양화되고 맞춤형에 대한 니즈가 지속적으로 확대되는 시장 상황(응용처(Application)별 요구 조건 및 서비스 특성이 상이)을 고려할 때시스템반도체 시장 내 IP 시장의 비중은 꾸준히 상승할 것으로 전망됩니다. (다) 반도체 IP 산업의 기회 SoC 설계 복잡성 증가, 개발 비용 급증에 따른 검증된 IP 블록에 대한 수요 증가 반도체 IP 전문 업체가 보유한 검증된 반도체 IP 기능 블록이 SoC 설계에 중요한 요소로 자리잡고 있습니다. 2010년대에 접어 들면서 모바일 단말에서의 고해상도 카메라, 고화질 디스플레이, 고화질 스트리밍 서비스 등 사용자 경험에 대한 기대치가 크게 높아짐에 따라, 스마트폰, 휴대용 게임기 등에 사용하는 Mobile Application Processor(AP)의 집적도와 복잡도가 증가하였습니다. SoC 설계에 필요한 IP 기능 블록의 평균 개수는 약 100개 이상으로 증가하였으며, SoC 설계 복잡성은 세대를 거듭할수록 더욱 심화되는 추세입니다. SoC의 적기 시장 출시(Time To Market) 가능성을 높이기 위해 고성능 및 신뢰성이 필요한 분야를 포함하여 검증된 반도체 IP 기능 블록에 대한 시장 니즈가 형성되고 있습니다. 또한, SoC의 고성능 요구에 대응하기 칩 설계 업체는 CPU, GPU, FPGA 등 제품에 첨단 공정 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 하지만 첨단 공정 적용에 따른 SoC 개발 비용이