chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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IV. 발행주식의 총수 ( II - III ) V. 자기주식수 VI. 유통주식수 ( IV - V ) 나. 자기주식 취득 및 처분 현황 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 다. 종류주식 발행현황 당사는 증권신고서 제출일 기준 현재 해당사항이 없습니다. 5. 정관에 관한 사항 가. 정관의 최근 개정일 당사 정관의 최근 개정일은 '21년 6월 4일이며, 제11기 정기주주총회 에서 정관 일부 변경의 건 의안이 원안대로 승인되었습니다. 나. 정관 변경 이력 정관변경일 해당주총명 주요변경사항 변경이유 제9기 정기주주총회 본점의 소재지 변경 본점 소재지 변경 제11기 정기주주총회 주권의 종류, 신주인수권, 신주의 배당, 주주 관련 신고 사항, 전환사채 발행 한도 제한, 신주인수권부사채의 발행한도 제한, 이익참가부사채의 발행한도 제한, 교환 사채의 발행한도 제한, 감사 선임 및 해임, 분기배당, 조문 번호 정비, 전자등록제 효력 발생일 명시, 상장회사 특례사항 명시 상법 개정사항 반영,코스닥 상장 준비
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II. 사업의 내용 ※ 용어해설 용어 설명 인공지능 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 머신러닝 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술방법. 컴퓨터가 패턴 인식 작업을 개발하는 프로세스 또는 특정 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 지속적으로 학습하고 데이터를 기반으로 예측하여 필요한 작업을 수행할 수 있는 능력을 의미. 인공 지능의 한 형태인 기계학습은 분석 모델 빌딩 프로세스를 효과적으로 자동화하고 시스템이 독립적으로 새로운 시나리오에 적응할 수 있도록 함. 딥러닝 딥러닝이란 여러층을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 함. 또한 "딥"이란 단어는 시간이 지나면서 축적되는 신경망의 여러 층을 의미하며, 신경망이 깊어질수록 성능이 향상. 기존의 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 여러 특징 중에서 어떤 특징을 추출할지를 사람이 직접 분석하고 판단하지만 딥러닝에서는 기계가 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습. 지도학습 지도 학습 알고리즘은 학습하는 동안 라벨이 지정된 데이터 모두를 갖는 것을 의미. 알고리즘은 라벨링된 정답에 가깝게 학습해 나아가며 정답을 유추. 예를 들어 알고리즘에 여러 개의 동물 이미지를 보여주고 오리와 오리가 아닌 동물의 정답을 알려주면 알고리즘은 오리를 구분하도록 학습할 수 있고 이후에 다른 동물 사진을 보여주면 해당 이미지가 오리인지 아닌지 구분할 수 있음. 데이터 확장 원본 이미지에 인위적인 변화를 주면서 학습에 활용될 데이터의 양을 늘려주는 방법을 의미. 비지도 학습 지도 학습과는 반대로 데이터 세트를 구축하기 힘들어 알고리즘이 질문에 답을 모르는 경우, 즉, 알고리즘이 학습 시 입력데이터의 정답을 알 수 없음. 비지도 학습은 데이터의 특징을 추출하고 추출된 특징으로 구조를 분석하여 데이터의 패턴 학습하고 그 결과 새로운 데이터가 입력으로 주어지면 데이터를 분류할 수 있음. 데이터 유사도(Similarity), 패턴(Pattern), 차이(Difference) 등으로 데이터를 분류할 수 있는 학습. 주어진 데이터를 정해진 카테고리에 따라 분류하는 것. Classification은 Binary Classification과 Multi-Class Classification으로 나뉨. Binary Classification은 예측해야 할 Class가 두 가지인 경우, 즉 예/아니오 로 구분될 수 있는 문제들을 주로 의미하며, Multi-Class Classification은 예측해야 할 Class가 여러 가지인 경우를 의미. 사물인지 여러 물체에 어떤 물체인지 분류하는 Classification 문제와 그 물체가 어디 있는지 Bounding box를 통해 위치 정보를 나타내는 Localization 문제를 둘 다 해내야 하는 분야를 의미. 즉, 여러 물체에 대해 Classification과 Localization 문제를 동시에 수행하는 작업. 컴퓨터비젼 분야에서 가장 핵심적인 기술로 단순하게 Bounding box 등을 이용하여 검출을 원하는 대상을 나타내는 것이 아니라, 사진에 있는 모든 픽셀을 해당하는 Class로 분류하는 것을 의미. 전이학습 학습에 사용할 만한 데이터가 충분히 확보되지 못했을 때 다른 분야의 풍부한 데이터를 바탕(Source Domain)으로 한 좋은 성능의 모델에서 학습하고 학습된 패턴들을 활용해 새로운 모델(Target Domain)로 지식을 전이하는 방법을 의미. 신경망 미세조정 모델의 파라미터를 미세하게 조정하는 것을 의미. 데이터의 양이 적을 경우 low level에서 튜닝할 경우 overfitting이 발생할 확률이 높아지므로 상위 특정 레이어만 학습하거나 classification만 학습하고, 데이터의 양이 많을 경우 학습 과정에서 local minimum에 빠질 확률이 낮으므로 low level부터 파라미터 튜닝을 통해 성능을 높일 수 있음. 이상 탐지 Anomaly Detection이란 정상 샘플과 비정상 샘플을 구별해내는 문제를 의미. 즉, 비정상
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샘플이 정상 샘플과 얼마나 차이가 있는지를 구분하는 것으로 제조업과 함께 CCTV와 같은 다양한 분야에서 사용됨. YOLO YOLO는 이미지 내의 bounding box와 class probability를 single regression problem으로 간주하여 이미지를 한번 보는 것만으로 Object의 종류와 위치를 추측하는 딥러닝 기반의 물체인식 알고리즘을 의미. YOLO는 간단한 처리과정으로 속도가 매우 빠르다는 장점이 있고 Image 전체를 한 번에 바라보는 방식으로 class에 대한 이해도가 높으며 이에 따라 낮은 False-Positive를 보임. YOLO V1부터 YOLO V5까지 기존 알고리즘의 성능을 향상시키면서 꾸준히 발전해 가고 있음. 머신비전 머신비전은 고성능 카메라, 이미지 프로세스, 소프트웨어 등의 구성요소로 이루어진 시스템. 카메라, 렌즈, 조명을 이용하여 적절한 이미지를 획득한 후, 획득한 이미지를 이미지 프로세서, 소프트웨어가 수행 작업의 목적에 적합하게 영상처리, 영상 분석의 과정을 거쳐 특정 작업을 수행할 수 있는 판단을 제공. 즉, 일련의 검수작업에서, 사람이 눈으로 보고, 판단하는 과정을 기계가 대체한 것으로, 열악한 환경에서도 가능하며, 피로도를 느끼지 않고, 마이크로 미터 단위까지 정밀하게, 또 매우 빠른 속도로 처리할 수 있도록 고안된 것이 머신 비전 시스템. 조명 (Light) 조명은 Machine Vision에 있어 일부 구성요소에 불과하지만, 조명에 따라 비전 시스템의 프로그래밍 효율성에서부터 처리 속도, 정확성에 이르기까지 중대한 영향을 미칠 수 있는 핵심요소. 현재 Machine Vision에서 가장 많이 사용되고 있는 조명은 LED 조명이며 빠른 반응, 긴 수명, 높은 출력의 안정성이라는 장점이 있음. 생산 관리 시스템 MES는 제품 주문부터 제품 품질 관리까지의 전 생산활동을 지원하기 위한 관리 시스템을 말하며, 생산 공정관리 시스템으로 불리기도 함. MES는 생산 계획과 실행의 차이를 줄이기 위해, 생산 현장의 각종 정보들을 실시간으로 수집하여 분석/모니터링 함으로써, 의사 결정을 지원하는 기능을 수행. PLC 프로그램 가능 논리 제어 장치(programmable logic controller)는 기존에 널리 사용되어온 릴레이 제어반의 각종 릴레이, 타이머, 카운터 등의 기능을 마이크로프로세서를 이용해 통합시킨 것을 의미. PLC에 프로그램을 작성함으로써 시퀀스 제어(sequnce control)는 물론 산술 연산, 논리 연산, 함수 연산, 조절 연산 및 데이터 처리를 실행할 수 있음. PLC는 기존의 릴레이에 비해 제어 기능 신뢰성이 뛰어나고 제어 내용을 손쉽게 수정하고 변경할 수 있으며 릴레이에 비해 복잡한 제어 기능을 수행할 수 있음. PC(PC 제어) 전용 제어기를 이용한 PLC 제어와는 달리 범용적으로 사용되는 PC를 이용하여 산업 설비를 제어 하는 것을 통칭. PC의 PCI 나 PCIe Slot에 각 기능을 가진 Card들을 삽입하여 목적에 맞는 제어를 진행할 수 있음. PLC 보다 안정성이 낮은 측면이 있으나, PLC 제어에서 하지 못 하는 복잡한 연산이나 Scheduler 등을 수행 할 수 있는 장점이 있고 Data 관리 및 Image 관리, Log 등을 저장하고 분석 할 수 있음. SECS/GEM SECS(Semi Equipment Communication Standard) 반도체 설비의 통신을 프로토콜에 대한 규약을 통칭. GEM(Generic Equipment Model)로서 반도체 장비의 동작에 대한 시나이로와 이때 사용되는 메시지에 관한 표준 모델을 정의. 반도체 공정에서 모든 설비들이 같은 인터페이스 방식을 사용하기 위해 정의된 통신 규약이며, 업계 표준이므로 서로 다른 설비, 업체 간 통신 협의 및 개발 시간을 단축함. 디스플레이 FPD(Flat Panel Display)라고도 하며, 기존의 컴퓨터 모니터나 텔레비전보다 얇고 가볍고, 노트북, 디지털 카메라 등과 같이 휴대성이 중요한 장치에 주로 적용되고 있음. LCD
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액정표시장치. 인가전압에 따른 액정 투과도의 변화를 이용하여 각종 장치에서 발생하는 여러 가지 전기적인 정보를 시각정보로 변화시켜 전달하는 화상표시 장치. OLED 형광성 유기화합물에 전류가 흐르면 빛을 내는 전계발광현상을 이용하여 스스로 빛을 내는 자체발광형 유기물질을 이용한 화상표시 장치. 플렉시블 OLED 전류를 흘려주면 스스로 발광하여 백라이트가 별도로 필요 없는 OLED의 특성을 이용하여 얇고 가볍고 자유롭게 휘어지는 플렉시블 Dsiplay를 접목시킨 것. ATT검사기 압흔 검사기를 명명. COG, FOG, TFOG등의 본딩 장비 이후의 검사 설비를 말하며, 본딩 시 ACF 내의 도전볼이 알맞은 수량이 있는지, 알맞은 강도로 도전볼이 터졌는지를 검사 하는 설비. AOI 자동 광학 검사기로 PCB 검사, Display 표면 검사기 등등에 포괄 적인 의미로 사용하는 검사기 명칭. 애플리케이션 특정한 업무를 수행하기 위해 고안된 일련의 컴퓨터 프로그램 집합. PC 제어 및 머신비젼 S/W는 모두 Application 형태로 설치되어 셋업 진행. OLED, Display 모듈 공정의 핵심장비로 각종 기능을 가진 자재들을 윈도우와 패널에 합착하는 설비. 합착 방식의 차이로 진공 라미, 롤 라미 등으로 구분되며, 합착을 위해 Resin이라는 액체 접착액 및 OCA의 접착 Tape을 사용. Lamination 의 핵심 공정은 얼마나 위치 오차 없이 합착을 할 수 있는지가 관건인데, 여기서 머신 비젼 시스템을 적용하여 위치 보정을 통해 합착 오차를 최소화 함. 모든 설비에 들어가는 위치 보정 시스템을 통칭. Camera를 통해 제품을 인지하고, 위치를 보정할 수 있도록 연산된 위치 Data를 구동부에 전달해주는 시스템. 인력으로 구동하던 설비에서 자동화가 되면서 사람의 눈을 대신해 주는 역할을 Machine Vision으로 대체하여 제품의 위치와 방향 등을 검출하고, 이를 수치화 하여 위치를 보정 할 수 있도록 함. CELL Probe 검사기 LCD OLED Panel을 고정밀로 정렬하여 점등검사를 수행하는 장비로 Probe Unit을 Panel 회로 전극에 일괄 접촉시켜 외부 구동회로로부터 전기신호를 보내어 LCD OLED Panel 의 점등 검사를 수행하는 자동화 설비. 검사기 다양한 사물들을 육안으로 검사 하는 형태에서 Camera Module을 사용하여 영상을 취득하고, 불량을 검출하는 검사기. 사람의 육안으로 검사 시 몸 상태 및 피로도에 따라, 그리고 사람에 따라 분류 기준이 달라지는 상황이 생길 수 있으므로, 이러한 불합리를 없애기 위해 Camera를 이용한 검사기를 사용함. 반도체, Display, 2차 전지 등에서는 이전부터 널리 사용되어 온 검사 방식이며, 최근에는 물병 검사, 자동차 부품, 과자 봉지 등의 검사기로 점차 확장되고 있음. 제품의 기획, 설계, 생산, 유통, 판매 등 전 과정을 정보통신기술(ICT)로 통합하여 최소의 비용과 시간으로 전체 공정의 효율성을 최적화시킨 진화된 공장. IoT 사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 제품 또는 환경을 의미. ◆click◆『사업의 내용』 삽입 10001#*사업의내용*.dsl 2_01사업의내용(제조서비스업) 1. 사업의 개요 가. 회사의 현황 (1) 사업 개황 당사는 다양한 산업의 제조 공정과 재질별 광학특성에 대한 이해 및 AI 딥러닝 비전 기술을 기반으로 공정자동화 솔루션을 제공하는 벤처기업입니다. 반도체, 디스플레이, 2차전지, 자동차, 식음료 및 바이오 등의 다양한 분야에서 고객사의 공정 자동화 구축을 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 커스터마이징하여 제공하고 있습니다. 당사는 자체 개발한 핵심기술을 바탕으로 AI 딥러닝 검사 소프트웨어 “MOAI”를 개발하였으며, 이를 탑재한 AI 검사기(T-MEGA), Rule-base 비전검사시스템, 스마트팩토리 솔루션(T-MASS) 등을 제공합니다. 당사는 2010년 1월 공장자동화, 장비제어 소프트웨어 개발 및 판매를 위해 설립하였고 OLED 디스플레이 제조 공정에 대한
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지속적인 연구개발 투자로 2013년부터 비전을 이용한 디스플레이 모듈 정렬 검사(Alignment Vision System)를 포함한 머신비전 부문에서 매출을 확대하며 빠르게 성장해 왔습니다. 당사의 디스플레이 모듈 정렬 검사는 OLED 제조 후공정의 윈도우 커버 라미네이션(Lamination) 공정에 처음 적용되었으며, Flexible OLED으로의 진화 과정에서 공정의 난이도가 증가함에 따라 디스플레이 모듈 정렬 검사의 사용량도 증가하는 추세에 있습니다. 한편, 당사는 기존 규칙(Rule) 기반 머신 비전 검사의 한계를 극복하기 위하여 2017년부터 인공지능(AI) 기술을 제조업 생산 현장에 도입하기 위한 연구개발을 시작하여 인공지능 기술을 활용한 딥러닝(Deep Learning) 비전 검사기술을 개발하여 상용화에 성공하였습니다. 당사는 산업용 AI 딥러닝 검사 선두 업체로서 다수의 고객을 확보할 수 있었습니다. 덕분에 제조라인에서 발생하는 다양한 재질, 다양한 형태의 불량 이미지를 누적적으로 확보하고 있으며, 이를 바탕으로 검출 정확도를 지속적으로 높여가고 있습니다. 또한 당사는 인공지능 머신비전 솔루션 외에 제조 공정 내에서 발생하는 대량의 데이터를 실시간 저장하고 분석하여 품질 문제의 사전 감지와 생산 효율성을 향상시키는 빅데이터 기술 및 자재관리와 생산관리 효율화를 위한 예지보전시스템 및 생산관리시스템을 개발하고 있습니다. (2) 제품 현황 설립 후 2013년까지 주요 매출은 공장자동화 및 장비제어에서 발생하였으며, 2014년에서 2017년까지 매출은 디스플레이 모듈 머신비전 부문에서 발생하였습니다. 2018년도부터는 인공지능 딥러닝 비전 기술까지 활용하여 다양한 제품의 검사 공정에 필요한 최적의 자동화 검사 솔루션을 고객사에 제공하고 있습니다. 1) MOAI : AI 딥러닝 핵심 알고리즘 라이브러리 MOAI는 기존의 Rule 기반 비전검사 방식으로는 불가능했던 복잡하고 까다로운 대상에 대하여서도 비전검사가 가능하고 사람보다 더 빠르고 정확하게 검출할 수 있도록 딥러닝 알고리즘을 적용한 머신비전 검사 기술입니다. MOAI는 상당히 규격화, 정형화된 제품인 반도체, OLED 등에 한정된 비전검사 전방산업을 확대하기 위하여 딥러닝 알고리즘 학습을 위한 학습용 데이터셋 자동 생성 기술과 제조 공정에 특화된 높은 검사 정확도를 구현하기 위하여 개발된 기술입니다. 기존의 광학 노하우에 딥러닝 기술을 적용하여 다양한 비정형 형태의 불량 검출과 픽셀 단위의 정밀한 검사가 가능하도록 하며, 미검과 과검을 최소화하여 생산 효율 및 검사 품질을 향상시키는 검사 모델 생성 기술입니다. moai.jpg 당사 인공지능 검사소프트웨어 MOAI MOAI는 인공지능 및 광학 비전 기술을 이용하여 다양한 형태의 비정형적인 부품이나 제품의 외형 검사를 위한 모델학습생성 검사 Software로, 고객의 요구에 맞추어 맞춤형 솔루션으로 제공되고 있습니다. Target별 정상 및 불량의 분류, 불량 종류 및 위치 검출 등이 가능하며, 자동차 부품, 스마트폰 및 케이스, 디스플레이, 2차전지, 반도체, PCB, 전기전자 부품, 태양광 모듈 등 첨단 소재 및 핵심부품에 대한 외관 검사 외에도 식음료, 섬유, 바이오/의료, 건축자재 등 모든 제조업 영역에 활용 가능하며, 딥러닝 기반 검사 기술과 규칙(Rule) 기반 검사기술의 융합 기술력을 구현하여 더욱 다양한 부분의 응용 및 폭넓은 산업층의 확보가 가능합니다. MOAI는 다양한 업무에 적용 및 개발 가능하도록 라이브러리(DLL) 형태로 제공될 수 있으며, 초기 투자 비용을 적게 하고, 저변을 확대 위해 검사 서버(MOAI)로 제공하기도 합니다. 또한, Machine Vision과 학습/검사 최적화를 위한 AI 알고리즘과 결합하여 고객사 요청에 따라 S/W 단독 또는 H/W 결합의 형태로 제공 됩니다. moai 진행 과정.jpg moai 진행 과정 2) T-MEGA : AI 딥러닝 검사 솔루션 T-MEGA AI 검사 솔루션은 당사의 AI 딥러닝 라이브러리인 MOAI, 영상 확보 기술, 그리고
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장비 설계/제조 기술을 통합 적용한 AI 자동화 검사기로서, 대상 제품의 양불검사를 자동으로 수행할 뿐 아니라 실제 공정 현장에서 물리적인 제품 투입과 양품과 불량품의 분류를 통합적으로 수행하는 스마트팩토리 검사 설비입니다. 딥러닝 비전검사 기술을 이용하여 다양한 형태의 비정형적인 부품이나 제품의 외형을 검사하되 기존 Rule 기반 머신비전 검사가 유효한 부분은 이를 결합하여 최적의 성능을 확보하였습니다. 자동차 부품, 스마트폰, 디스플레이, 2차전지, 반도체, PCB, 전기전자 부품, 태양광 모듈 등 첨단 소재 및 핵심부품에 대한 외관 검사 외에도 식음료, 섬유, 바이오/의료, 건축자재 등 모든 제조업 영역에 적용 가능다양한 전방산업에서 기존 검사원의 육안 검사 및 현미경 검사, 규칙 기반 머신 비전 검사를 대체하고 제품의 미검과 과검을 줄여주고 있습니다. 한편, AI 신경망 업체, AI 스마트카메라 업체, 기구물 업체가 컨소시엄을 구성하여 AI 검사 장비를 제작하는 경우, 기구의 진동으로 인한 광학 모듈의 성능저하 등 기구와 AI, 그리고 광학모듈의 결합 과정에서 여러 이슈가 발생하게 됩니다. 또한 기구물 업체는 AI 딥러닝 신경망에 대한 낮은 이해로 학습과 튜닝에서 한계를 보이며, 가장 기본적인 광학조건을 확보하지 못하기도 합니다. 이런 품질 문제 발생시 컨소시엄 업체간 책임 소재 분쟁이 발생하면서 고객사가 곤란을 겪는 경우가 있습니다. 당사는 T-MEGA라는 통합 솔루션을 제공하여 광학 촬영, AI 딥러닝 신경망 학습, 기구설계 및 제조까지 일괄 작업하여 바로 검사 라인에 투입 가능한 상태로 고객에게 납품하여 양산 검증을 받습니다. 해당 과정에서 발생하는 모든 이슈를 당사가 직접 해결하여 고객의 불편을 최소화합니다. 이러한 당사의 통합 솔루션은 고객으로부터 매우 반응이 좋은 상황입니다. 주요 검사 대상 산업 카테고리별 제품은 아래와 같습니다. t-mega 검사화면 예시.jpg t-mega 검사화면 예시 ① T-MEGA 메탈 : 난반사가 심한 금속 표면 검사에 특화된 자동화 AI 외관 검사 장비. 턴 테이블 배치 방식으로 검사 속도 향상 ② T-MEGA 파우치 : 난반사가 심한 알루미늄 파우치 검사에 특화된 자동화 AI 외관 검사 장비. 파우치류 건강기능식품의 자연적인 표면 구김과 진성 불량 구별 가능 ③ T-MEGA 바이오 : 진단 키트 자동화 제조 및 자동화 AI 검사 일체형 설비 3) Rule 기반 비전 시스템 Rule 기반 비전 시스템은 정밀한 전기전자 부품 등에 대하여 기 입력된 rule을 기반으로 제품의 양불을 검사하는 비전 검사 솔루션입니다. 당사 비전 시스템은 굴곡이나 왜곡이 심한 PCB, Flexible OLED 제품의 부착 및 합착 Alignment 알고리즘 및 그 정도를 측정 알고리즘을 개발하여 적용하였으며, 패널 모듈 특성화 검사기의 물류의 Loading/Unloading 물류 및 Connector 정밀 Alignment 수치 정보 계산, Flexible한 PCB나 Flexible OLED 패널 제품의 외관 검사(이물, 미박리, 스크래치) AOI 알고리즘, 각 공정 및 제품에 따라 높은 부착/합착 정밀도를 확보하고 있습니다. 또한 투명하면서도 높은 반사도를 지닌 모바일 디스플레이용 커버글라스 제품 광학 조건 확보 및 Alignment 에 기술력을 입증하여 고객사 내부 점유율을 높여가고 있습니다. flexible한 재질의 OLED 패널 뿐만 아니라 최근 접히는 디스플레이의 제조과정에서도 당사의 Rule-base 검사 시스템이 적용되고 있습니다. rule-base 비전 검사.jpg rule-base 비전 시스템 (3) 경기 변동과의 관계 및 제품의 라이프사이클 당사의 제품은 모든 제조업 분야에 적용 가능하며, 신규 설비 투자가 진행되지 않더라도, 기존 생산설비에 개조개선, 혹은 보완작업 형태로도 진행 가능하므로 특정 전방산업의 경기변동에 영향을 받는다고 보기 어렵습니다. 하지만 Rule-base 비전검사는 디스플레이 산업 노출 비중이 높으므로 디스플레이 생산설비 신규 투자, 혹은 고객사
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디스플레이 폼팩터 변화에 영향을 받습니다. 두 제품 모두 제조업을 전방으로 하며, 계절적인 영향은 없습니다. 스마트팩토리를 구축하는데 필요한 여러 분야 중에서 제조공정의 자동화는 아직 해결해야 할 이슈가 많으며 이러한 제조공정 자동화를 위한 머신비전 분야에서 핵심인 딥러닝 검사 기술은 산업 도입기 단계에 있습니다. 산업계에서는 딥러닝 기술을 활용한 상용화 사례가 매년 큰 폭으로 증가하고 있으며 해당 제품은 이러한 딥러닝 기술을 사용한 검사 솔루션으로서 앞으로도 지속적인 성장이 예상됩니다. (4) 신규 사업 당사는 2차원 영상의 특성을 분석하는 2D 비전 기술과 제조업에 특화된 AI 딥러닝 검사기술의 고도화 뿐만 아니라 높이와 깊이 등 입체 정보까지 함께 활용하는 AI 딥러닝 3D 비전 기술을 확보하여 상용화를 준비 중에 있습니다. 3세대 기술은 3D 비전 기술에 AI 신경망을 적용함으로서 복잡한 형상을 가지고 있으면서 입체적인 표면을 가진 제품에 대한 검사를 자동화 할 수 있습니다. 이러한 3세대 검사 기술의 완성도가 성숙 단계에 도달하면, 기계의 수준이 진정으로 인간의 검사 수준까지 도달할 것으로 당사는 예상하고 있습니다. 구 분 1세대 자동화 외관 검사 2세대 자동화 외관 검사 3세대 자동화 외관 검사 핵심 기술 규칙 기반 영상신호처리 규칙 + 인공지능 기반 영상신호처리 규칙 + 인공지능 + 비전 센서 + 로봇 + 3D 영상신호처리 주요 특징 및 응용 분야 정형화된 제품 불량 검사 디스플레이, 전기/전자, 자동차 산업군의 제품 불량 검사 비정형 제품 불량 검사 첨단 정밀 소재와 제품군, 파우치 제품군, 의료 및 식품군 등 모든 제조업에 적용 3차원 정보까지 이용한 Rule-base 비전 검사 제조업뿐만 아니라 공정 제어, 물류 및 로봇을 포함한 스마트 제조 전 분야 한편, 당사는 스마트팩토리의 핵심 기반이 되는 빅데이터 분석과 생산관리시스템인 MES 솔루션을 국제표준 기반으로 제공하여 제조 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 관리 및 제어함으로써 고객사의 제조 경쟁력을 향상시키고자 합니다. 뿐만 아니라 MES에서 취득한 데이터와 AI 검사설비에서 취득한 데이터를 당사 빅데이터 신경망으로 분석하여, 선제적으로 대응할 수 있는 AI 통합 MES를 개발하고 있습니다. 서비스 주요 목적은 실시간 공정관리 체계 구축, 설비 별 생산실적 전산화 구축, 오투입 방지, 원자재 관리, 시스템 통제 및 품질 확보, 설비 분석을 통한 설비 보전으로 생산성 향상에 있습니다. 스마트팩토리에서 예지보전 기술은 실시간으로 제조설비의 상태를 감시하고 초기 결함을 정확히 예측하고 진단해주는 기술입니다. 제조산업에서 이러한 예지보전 솔루션은 생산 현장에 노출된 작업자를 설비 고장으로 발생하는 위험으로부터 안전하게 보호하고 제조 장비의 고장을 사전에 예방하는 스마트팩토리의 주요 기술로 급부상하고 있습니다. 당사는 다양한 제조산업에서 인공지능 기술과 빅데이터를 융합하여 설비의 상태를 파악하여 설비의 이상 상태나 예상되는 문제점을 미리 예측하고 어떤 유지보수 작업을 실시해야 하는지 등의 엔지니어링 도움을 제공하여 제조설비를 항상 최상의 상태로 유지하는 솔루션을 제공하고자 합니다. 나. 시장의 현황 (1) 목표 시장의 정의 및 시장의 특성 당사가 목표로 하는 주요 시장은 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사 시장으로 생산단계 혹은 생산 완료단계에서 영상처리를 통해 제조를 하거나, 품질을 검사하는 이미지 기반 검사 시장입니다. 당사의 AI 소프트웨어 MOAI 및 이를 기반으로 하는 AI 검사기, 그리고 Rule 기반 비전 시스템은 해당 시장에 최적화 되어 있습니다. (가) Rule-base 사업부문① 성공적인 레퍼런스 누적이 중요한 산업Rule-base 사업부문의 주요 전방 산업은 모바일용 디스플레이 장비 산업입니다. 디스플레이 후공정에서 Rule-base 비전 모듈은 라미네이션 장비의 얼라인먼트와 외관 검사에 주로 활용 되는데 디스플레이 제조 공정 중 거의 마지막 공정에 해당합니다. 해당 공정에서 얼라인먼트 불량이 발생하면 완제품에
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가까운 제품을 폐기처리 해야 하므로 고객사의 영업이익률에 주요한 영향을 미치게 됩니다. 따라서 고객사는 해당 업무를 검증된 업체에게 맡기는 경향이 있습니다. ② 폼팩터가 지속적으로 변화하는 산업모바일 디바이스는 플렉서블 버전, 3D 엣지 버전과 폴더블 버전 등 폼팩터가 지속적으로 변화 되고 있습니다. 비전 모듈 협력사는 폼팩터가 변화할 때마다 더 까다로워지는 검출 환경에서 기존 보다 더 높은 정밀도와 낮은 불량률을 위해 새로운 알고리즘을 추가하는 등 지속적인 기술개발로 고객사의 요구조건에 대응하여야 합니다. 리지드 OLED 패널에서 플렉서블 OLED 패널이 등장하였고, 이를 응용한 3D 엣지 디스플레이가 등장하고, 최근에는 폴더플 디스플레이가 출시되는 등 폼팩터가 끊임 없이 변화 하는 특성을 가지고 있습니다. ③ 아날로그 광학기술이 중요한 산업모바일 디스플레이의 주요 재료는 투명 PI, 투명 기판, 투명 커버글라스 등 빛의 반사가 심하면서 투명한 재질들로서 정확한 촬상이 까다로운 재질들 입니다. 조명의 강도와 각도, 렌즈의 초점거리와 FOV 등 여러 조건이 완벽하게 세팅되어야 투명한 재질의 경계면을 검출할 수 있습니다. 수 백만대를 연속 검출함에 있어 최소의 에러 수준을 유지하기 위해서는 이러한 아날로그 광학 기술을 확보하는 것이 매우 중요한 산업니다. (나) AI-base 사업부문① 유사 카테고리 레퍼런스가 중요한 산업AI-base 비전 검사기는 아직 일반화 되지 않은 기술로서, 이를 구매하는 고객사들이 검사기의 성능과 효용에 대해 처음부터 확신을 가지기 어려운 상황이며, 많은 경우 검사기의 실제 성능을 확인하지 못한 상태에서 구매계약을 체결해야 합니다. 그러므로 고객사 생산품과 유사한 카테고리에 속하는 AI 검사기를 개발하여 실제 양산 납품한 레퍼런스를 확보한 업체를 선호합니다. ② 산업용 데이터 확보가 중요한 산업AI-base 비전 검사기의 두뇌에 해당되는 신경망은 이미지 학습을 통해 검사 정확도가 올라갑니다. 그리고 특정 부품 관련 이미지만 학습한 신경망보다 유사 부품을 미리 학습한 뒤 특정 부품을 학습한 신경망이 검출율에서 더 우수한 결과를 보여주므로, 유사한 카테고리에 속한 부품들의 이미지 확보도 중요합니다. 그런데 산업용 부품들의 정밀 이미지는 공개망에서 구하기가 어려우므로, 고객사를 선점하여 실제 프로젝트를 수행한 업체가 해당 산업 분야의 다른 고객을 확보하는데 더 유리한 입장이 됩니다. ③ 신경망 최적화가 중요한 산업신경망은 학습과 판독에서 반복적인 연산이 필요하여 기존 Rule-base 비전 검사 대비 속도가 느린 경향이 있습니다. 고가의 H/W를 사용하면 속도 문제가 해결 되기도 하지만 원가가 상승하게 됩니다. 또한 고사양 H/W로도 해결이 안되는 경우 고객사 라인의 생산 속도를 검사속도가 맞추기 못하는 경우도 발생합니다. 따라서 신경망 최적화가 필수적으로 진행되어야 하는데, 아직 업계의 신경망 이해도가 높지 않은 상황이라 다수의 업체들이 기존 범용 신경망을 사용하여 불필요한 연산으로 검사 속도 단축에 어려움을 겪고 있습니다. 고객사는 정확도와 검사속도 어떠한 것도 기존 검사원 대비 낮은 것을 허용하지 않으므로, 신경망 최적화로 정확도를 유지하면서 빠른 검사속도를 확보한 신경망을 가진 업체가 유리한 산업입니다. ④ 아날로그 광학기술이 중요한 산업이미지 촬영 단계에서 검사 대상이 뚜렷히 구별되도록 광학조건을 세팅하여야만, 신경망이 이를 원활하게 판독할 수 있습니다. 그런데 투명한 글라스, 난반사가 심한 금속류, 빛이 흡수되는 고무 등 수많은 산업용 부품들이 촬영이 까다로운 소재로 되어 있으므로, 광학 컨디션을 구축하는데 노하우를 가진 업체들이 유리한 산업입니다. ⑤ 통합 솔루션 제공이 중요한 산업AI-base 비전 검사기 수요를 가진 업체들 중 대다수가 생산 라인에 바로 설치가 가능한 턴키 방식의 완제품을 선호 합니다. AI 이미지 판독 업체, 광학 모듈업체, 장비 제조업체가 컨소시엄 형태로 제품을 개발 하여 공급하는 경우, 광학 특성이 고려되지 않은 장비가 설계되어 통합과정에서 기술적인
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문제가 발생하게 되고, 컨소시엄 업체간 책임 공방마저 발생되어 고객사가 곤란해지는 경우가 종종 발생합니다. 그러므로 AI 신경망부터 광학모듈 그리고 장비 설계까지 모두 독자적으로 수행하는 업체가 선호되는 산업입니다 . 목표 시장 의 규모 및 전망당사 제품은 크게 Rule 기반 비전과 AI 기반 비전으로 나눌 수 있으며, Rule 기반 비전은 OLED 디스플레이 산업, AI 기반 비전은 전체 머신비전 시장과 직결되어 있습니다.(가) Rule 기반 비전 시스템 당사는 Rule 기반 머신비전 분야에서 굴곡이나 왜곡이 심한 제품의 부착 및 합착 Alignment 알고리즘 및 Alignment 정도를 측정하는 알고리즘을 개발하여 왔습니다. 이러한 알고리즘은 비전검사기에 적용되어 디스플레이 OLED 제조 공정에서 Alignment 계측 및 보정을 하는데 사용됩니다. OLED 제조공정은 LTPS -> 증착(Evaporation) -> 봉지(Encapsulation) -> 셀(Cell) -> 모듈(Module)의 5대 공정을 통해 생산되는데, 당사의 Alignmnet 비전검사기는 모듈 공정에 적용됩니다.모듈 공정은 POL Attach -> Autoclave -> 본딩/부착기 -> Lamination -> Autoclave-> 벤딩 -> 점등검사의 순서로 이루어지는데, 이 중 Autoclave를 제외한 모든 공정 내 당사의 비전솔루션을 적용하고 있습니다. 따라서, 당사의 Rule 기반 머신비전은 디스플레이 전방 산업의 영향을 받으며, 시장의 규모 및 잠재성장력 역시 디스플레이 산업에 따라 결정 됩니다. 전세계 디스플레이 시장은 LCD 패널 시장의 점진적인 축소가 예상됨에도 불구하고,OLED 패널 시장의 고성장에 힘입어 완만한 성장을 이어갈 것으로 전망됩니다. 한국디스플레이산업협회가 2021년 03월에 발간한 디스플레이산업 주요 통계(2020.4Q) 자료에 의하면, 2020년말 기준 전세계 디스플레이 시장은 1,228억 달러를 기록하였으며, OLED 적용 어플리케이션의 확대 및 Flexible OLED 시장의 성장으로 2027년에는 전세계 디스플레이 시장이 1,452억 달러 수준까지 늘어날 것으로 예상되고 있습니다. 【전세계 디스플레이 시장 및 전망(금액 기준)】 (단위: 억달러) 구분 2020년 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) 2027년(E) LCD (A) 대형 중소형 대형 중소형 Other (C) 총 합계 (A+B+C) 주) '대형', '중소형'행의 괄호 안 비중은 각 디스플레이 내에서 차지하는 비중을 표시 (출처: 한국디스플레이산업협회, 2021.03) 중장기 디스플레이 패널 산업의 성장성은 OLED 패널이 견인할 것으로 전망됨에 따라, 국내외 디스플레이 업체들의 OLED 투자가 지속될 전망입니다. 특히, 삼성디스플레이, LG디스플레이 등 국내 디스플레이 패널 업체뿐만 아니라, 중국 디스플레이 패널 업체까지 OLED 패널 양산 계획을 발표하고 있습니다. OMDIA에서 발간한 통계 자료에 의하면 2020년 한국과 중국의 OLED 패널 생산 CAPA는 각각 연간 705만장, 235만장이나 2026년에는 1,283만장, 940만장으로 늘어날 전망입니다. 【국가별 디스플레이 패널 생산 CAPA 추이 및 전망(수량 기준)】 (단위: 천장/연간) 구분 국가명 2019년 2020년 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 2026년(E) LCD 한국 중국 대만 일본 기타 합계 OLED 한국 중국 일본 합계 상기 와 같이 디스플레이 산업은 지속적으로 성장할 것이 예상되며, 한국 및 중국의 주요 디스플레이 패널 제조사들은 Flexible OLED가 적용되는 곡면(3D) 스마트폰의 성장 지속, Foldable 스마트폰 시장의 개화 등에 따른 OLED 패널 수요에 대응하기 위하여 공격적인 후공정 설비 투자를 진행할 것으로 기대되고 있습니다. (나) AI 기반 비전 검사 시스템머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로,
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인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다.머신비전은 과거부터 인간이 육안으로 하는 검사를 대체하기 위해 계속 발전해 왔으며, Rule 기반 비전검사의 한계점을 극복하고자 AI 기반 비전검사 에 대한 연구가 진행되기 시작하였습니다. Rule 기반 머신비전 검사의 경우 다음과 같은 단점이 존재합니다. 1) 대다수 제조업과 같이 생산공정 환경이 가변적인 경우, 균일하지 못한 모든 경우의 수를 코딩으로 작성하여야하는데, 모든 규칙을 사전에 입력하는 것은 사실상 불가능합니다.2) 생산품의 외형적인 변화가 가능한 산업군(ex.식품산업)에는 불량 유형이 비정형적이기 때문에, 모든 불량에 대한 경우의 수를 코딩으로 작성하는 것은 사실상 불가능합니다. [Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교] 구 분 기존(Rule-based) 비전 검사 AI 기반 비전 검사 작동 조건 정상제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상제품과 불량품을 정의할 수 있어야 작동 실제 현장에서 생길 수 있는 다양한 변수들을 미리 고려하므로 다양한 조건에서도 작동 가능 제품에 미세하게 생긴 균열이나 규칙으로 미리 정의할 수 없는 흠집과 얼룩은 Rule-based 검사로 자동화 불가 AI기술을 적용한 머신비전은 추론능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사할 수 있음 적용 분야 유무 검사, 수량 카운팅, 로봇 가이드, 치수 측정, 컬러 검사, 바코드/OCR 비정형 크랙/스크래치/얼룩, 직물(실밥/구멍/끊어짐/붙음), 부품분류/불량선별, 복잡한 배경의 OCR 사전 지식 방법이 까다로워 비전 지식을 사전에 갖추어야 함 이미지만 있으면 비전 검사가 가능하여 비전 지식 없이도 사용 가능 AI 기반 머신비전을 통해 모든 산업군 내 검사기 도입이 가능해졌으며, 검사기 뿐만 아니라 영상데이터를 획득하고 분석 활용하여, 산업 현장에서 제조 공정, 제품 검수, 현장 감시, 물류 통제 등 생산 과정 전반에서 지능화/자동화할 수 있는 모든 분야에 대한 AI 기반 머신비전 수요가 증가하고 있습니다. 아래는 당사 AI 기반 머신러닝의 시장 규모라 볼 수 있는 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모를 나타낸 것입니다. 국내 인공지능 시장 구조 및 규모.jpg 국내 인공지능 시장 구조 및 규모 (단위: 억 달러) 【국내 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모】 (단위: 조 원) 구분 2018년 2019년 2020년(E) 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 머신러닝 컴퓨터 비전 시장 합계 위와 같이 국내 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장은 급격히 성장하고 있으며, 당사의 AI기반 머신비전의 적용 분야 역시 기하급수적으로 증가할 것이라 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장 구조 및 규모.jpg 글로벌 인공지능 시장 구조 및 규모 (단위: 억 달러) 【세계 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모】 (단위: 조 원) 구분 2018년 2019년 2020년(E) 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 2024년(E) 2025년(E) 머신러닝 컴퓨터 비전 시장 합계 이와 같이 전세계적으로 머신비전 시장은 AI 기술의 발전과 더불어 급속도로 성장할 것이라고 예상되며, 이와 같은 성장은 산업부문과 비산업부문 영역에서 동시에 나타날 것이라고 전망됩니다. 다. 시장 경쟁 요인 및 경쟁력 (가) Rule-base 사업부문후공정 중에서도 최종 단계에 속하는 얼라인먼트 공정에서 제조불량이 발생하면 고객사에 큰 손실이 발생하므로 디스플레이 비전모듈을 납품하는 업체들은 과거 프로젝트에서 고객 수율 개선 기여도로 평가 받습니다. 당사는 과거 고객사의 대규모 증설 과정에서 고객사 최종 수율을 단기간에 향상시키는데 기여하여 업계의 인정을 받은 바 있습니다. 주요 전방산업인 OLED 디스플레이는 폼팩터가 지속적으로 변화하고 있습니다. 플렉서블로 바뀌면서 기존 유리기판 대비 광학 조건이
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어려워졌고, 3D 엣지로 발전하면서 검출 알고리즘은 더 정교해져야 했습니다. 당사는 이러한 변화에 능동적이고 선제적으로 대응하여 왔습니다. 최근 폴더블 폼팩터가 추가 되는 과정에서도 당사는 새로운 과제들을 해결하면서 성공적으로 대응하였습니다. 또한 대규모 라인을 정해진 기간 내에 증설하거나 개조/개선 하는 경우가 많으므로 숙련된 엔지니어를 충분히 확보하는 것도 경쟁요인의 일부 입니다. (2) AI-base 사업부문AI-base 비전 검사기는 기존 검사원들이 수행하던 검사 업무를 대체함에 있어서, 검사원 대비 더 정확한 검출율과 더 빠른 검사 속도를 확보해야 할 뿐만 아니라, 이러한 양산형 장비를 실제로 개발하여 납품할 수 있는 것이 주요 경쟁력 입니다. 따라서, 개발 레퍼런스가 경쟁력으로 인정 받으며, 레퍼런스를 확보한 업체가 더 많은 산업용 이미지 데이터에 접근할 수 있게 되며, 더 많은 데이터로 학습된 신경망은 더 정확한 검출율을 보여주는 선순환 구조가 발생하게 됩니다. 당사는 Rule-base 에서 발생하는 안정적인 현금흐름을 기반으로 AI-base에 과감한 투자를 집행하여 이러한 선순환 구조를 선점하고 있습니다. 특히 당사는 이 과정에서 산업용 데이터 확보 및 축적에 노력을 기울이고 있습니다. 당사는 Rule-base 비전 사업에서 촬영이 까다로운 소재의 영상을 선명하게 확보하는 광학기술을 확보하였습니다. 이러한 기술은 AI-base 사업에서도 주요한 요소기술로서 신경망의 정확도를 향상시키는데 큰 역할을 하고 있으며, 특히 글라스 촬영 기술을 기반으로 금속성 필름류 검사비딩에서 글로벌 경쟁사를 상회하는 정확도를 보이며 수주에 성공하기도 하였습니다. 당사는 산업용 이미지 판독 특화 신경망을 사용하고 있으며, 코드레벨에서 신경망 최적화를 진행하여 범용신경망 대비 연산 속도를 획기적으로 개선하였습니다. 개선된 신경망 처리 속도는, 이미지를 더 정확하게 판독하기 위한 연산량 증가나 H/W 사양 최적화를 통한 원가 경쟁력 확보에 유리하게 적용될 수 있습니다. 대다수의 경쟁사는 비전 S/W, 광학 모듈, 장비 설계 및 제작을 개별 외주 방식으로 처리하고 있으므로 통합 과정에서 적지 않은 문제점을 노출하고 있습니다. 당사는 장비 제어 S/W을 기반으로 설립되었으며, Rule-base 비전 사업을 통해서 지속적으로 장비를 다루어 왔습니다. 이러한 업력으로 당사 S/W 기술인력은 제조장비에 대한 이해도가 높으며, 추가로 장비 설계, 전장, PLC 전문인력들을 채용하여 장비 설계 및 제조에 대한 기술력을 확보하였습니다. 당사는 비전인력과 장비 인력을 동시에 확보하여 고객사에 AI-base 비전 검사기 완성품을 턴키 방식으로 개발 및 납품하고 있으 며, 이 부분에서 많은 고객사들이 높은 만족도를 표시하였습니다. 2. 주요 제품 및 서비스 가. 주요 제품 등의 현황 (단위: 백만원) 품 목 판매 개시일 주요상표 2020년 매출액(비율) 2021년 반기 매출액(비율) 제품 설명 Rule-base 2014년 주1) AI-base 2018년 주2) 합계 주1) 주요 제품 설명 구분 주요 내용 제품명 특징 플렉시블 디스플레이 모든 설비에 적용 가능한 다양한 옵션 기능 제공 기능 오토포커싱, 위치 보정 시스템(4point), 멀티 마크, 검출방식, 얼라인 검사, 영상압축 등 주요용도 OLED 모듈공정의 얼라인 계측 및 보정 경쟁상황 당사 제출 End User 기준 약 70% 점유율 주2) 주요 제품 설명 구분 주요 내용 제품명 특징 외관 불량 자동 검출 기능 이물, 찍힘, 형상불량, 누액, 부정접합 등 검출 주요용도 제품 조립단계, 혹은 최종 검수단계의 품질검사 경쟁상황 글로벌 대형사 COGNEX가 선점 중인 시장에서 당사 매출 확대 중. 나. 주요 제품 등의 가격변동 추이 당사의 제품은 Project 단위로 다양한 사양의 검사 설비가 공급되며, 하드웨어 및 소프트웨어의 구성이 상이하여 단일 기준으로 제품의 가격을 산정할 수 없습니다. 3. 원재료 및 생산설비 가. 매입 현황 당사의 주요 원재료는 광학 설비 관련 부품이며, 매입
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현황은 아래와 같습니다. 스펙 및 구매수량에 따라 단가가 변동되며, 대부분 대체가 원재료들이므로 중요한 가격 변동은 없습니다. (단위 : 백만원) 매입유형 품목 구분 2021년도 반기 (제12기) 2020년도 (제11기) 2019년도 (제10기) 2018년도 (제9기) 원재료 PC 국내 해외 합계 카메라 국내 해외 합계 렌즈 국내 해외 합계 국내 해외 합계 PCB 컨트롤러 국내 해외 합계 카메라 케이블 국내 해외 합계 기타 국내 해외 합계 원재료 합계 국내 해외 합계 주) 환율은 인식 시점의 기준환율을 적용하여 기재하였습니다. 나. 생산능력 및 생산실적 당사는 수주 기반의 사업특성을 가지고 있으며, 제품 특성상 별도의 생산시설을 보유하지 않고 조립공정의 경우 외주인력의 이용으로 생산능력에 특별한 제한이 없습니다. 즉, 당사는 수주 잔고를 기준으로 사업전략을 수립하기 때문에 별도의 생산 Capacity나 이에 따른 가동률을 산정하지 않습니다. 다. 생산설비에 관한 사항 당사의 핵심 경쟁력은 S/W 에 있으므로 설비에 관해서는 토지, 건물, 비품을 기재하였습니다. (단위 : 백만원) 공장별 자산별 소재지 기초가액 당기증감 당기상각 기말가액 비고 증가 감소 본사 토지 경기 화성시 건물 경기 화성시 비품 경기 화성시 주1) 주1) 해당자산은 제조활동에 참여하는 부서 소속 자산만 기재하였습니다. 4. 매출 및 수주상황 가. 매출 실적 (단위 : 백만원 매출 유형 품 목 2021년도 반기(제12기) 2020년도(제11기) 2019년도(제10기) 2018년도(제9기) 수량 금액 수량 금액 수량 금액 수량 금액 제품 매출 Rule 수 출 내 수 소 계 AI 수 출 내 수 소 계 합 계 수 출 내 수 합 계 주1) 당사 제품 특성상 수량 단위로 매출하지 않는 바, 건수로 기재하였습니다.주2) 환율은 수익 인식 시점의 기준환율을 적용하여 기재하였습니다. 나. 판매경로 및 판매방법 (1) 판매조직 판매조직 영업1팀은 AI 기반의 검사 장비 및 솔루션을 자동차, 바이오, 2차전지, 식품 등 다양한 전방 산업군에 영업을 하고 있으며, 영업2팀은 디스플레이 관련 장비 업체에 머신비전 영업을 담당합니다. (2) 판매경로 (단위 : 백만원, 천USD) 매출유형 품 목 구 분 판매경로 판매경로별 매출액(비중) 제품매출 Rule 수 출 영업-자재구매-생산-고객납품 및 설치 (USD 401) 국 내 영업-자재구매-생산-고객납품 및 설치 AI 수 출 영업-자재구매-생산-고객납품 및 설치 (USD 804) 국 내 영업-자재구매-생산-고객납품 및 설치 (3) 판매 전략 ① 고객사의 중/장기 투자 계획 등에 대한 정보 파악 주기적인 영업활동을 통해 고객사의 중/장기적인 투자 계획 등에 대한 정보를 파악하여 영업 계획을 수립하고, 영업활동을 진행합니다. Rule 분야에서는 주요고객사 전담팀을 운영하고 있으며, AI 분야에서는 당사가 레퍼런스를 확보한 소형 단조 금속류, 알루미늄 파우치류, 바이오 진단키트 관련 검사 분야 등에 영업력을 집중하고 있습니다. ② 언론사, SNS 등을 통한 홍보, 마케팅 진행 당사는 기존에 고정 거래처 위주로 영업을 진행하여 언론 및 SNS 홍보가 부족한 면이 있었습니다. 하지만 AI 검사기는 신규 거래처를 지속적으로 확보하여야 하므로 마케팅 부서를 신설하여 해당 분야 경력 직원을 채용 및 배치하였습니다. 현재 Facebook, 네이버 블로그, Youtube 등 다양한 SNS를 통해 당사의 기술력을 소개하고 있으며, 주기적으로 언론에 당사 기술력을 어필하는 마케팅을 진행하고 있습니다. ③ AI 및 스마트팩토리 주제 전시회 정기적 참가 당사는 강남 코엑스 및 일산 킨텍스에서 개최되는 자동화설비, 머신비전, AI인공지능 등의 전시회에 주기적으로 참여해왔습니다. 하지만 작년 3월부터 Covid-19으로 인해 물리적인 전시회 참여가 불가능해졌습니다. 다만 이를 보완하기 위해 이메일, 우편, 전화 등 통신매체를 이용한 영업을 강화하였습니다. ④ 기존 고객의 추천 및 소개 AI 검사기는 아직 보편화 되지 않아, 처음 접한 고객은 투자
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결정을 쉽게 내리지 못하는 경우가 있습니다. 반면 당사의 AI 검사기를 도입했던 업체가 계열사나 협력업체에 당사 검사기를 추천하게 되면 어렵지 않게 투자 의사결정을 내리기도 합니다. 이에 당사는 기존 고객의 만족도 향상에 더욱 노력을 기울이면서 계열사나 협력사를 위한 제안서를 제출하는 등 고객 확장 전략을 시행하고 있습니다. 다. 주요 매출처 당사는 제조업을 영위하는 국내 대기업 및 협력사, 글로벌 회사의 국내 제조 법인, 식품 중견기업 등을 대상으로 매출을 영위하고 있습니다. 기존 디스플레이 산업에서 안정적인 매출을 확보하면서 , 신규 산업은 특정 카테고리별로 노하우 및 산업데이터를 축적하면서 선택적으로 확장시키고 있습니다. 라. 수주 상황 당 사는 수주계약 발주 이전까지의 영업 단계에서 다양한 고객을 대상으로 충분한 기간 동안 고객사 요구 사항 및 프로젝트의 발주 여부 등에 대해 구체적인 논의를 거치며, 이와 같은 과정을 거친 후 수주계약의 발주가 이루어집니다. 아래는 2021년 이후 증권신고서 제출일 현재까지 당사의 수주잔고 내역입니다. (단위 : 프로젝트 수, 백만원) 수주총액 기납품액 수주잔고 수 량 금 액 수 량 금 액 수 량 금 액 5. 위험관리 및 파생거래 가. 재무 위험 관리 (1) 외환 위험 당사는 외화 거래를 하므로 환율 변동에 노출되어 있습니다. 이러한 거래들이 표시되는 주된 통화는 USD 입니다. 당반기말과 전기말 현재 기능통화 이외의 외화로 표시된 화폐성자산 및 부채의 장부금액은 다음과 같습니다. (단위: 원) 구 분 당반기말 전기말 외화자산: 현금및현금성자산 매출채권 합 계 (2) 이자율 위험당사는 사실상 무차입경영을 하고 있으므로 이자율 변동으로 인한 위험은 높지 않습니다. 나. 유동성 위험 당사는 사실상 무차입경영을 하고 있으므로, 금융부채 등으로 인해 야기되는 유동성 위험은 높지 않습니다 다. 자본 위험 관리 당사의 자본관리는 건전한 자본구조를 유지하며, 주주이익의 극대화를 목적으로 하고 있습니다. 당사는 최적 자본구조 달성을 위해 부채비율과 순차입금비율 등의 재무비율을 자본관리지표로 사용하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다. (단위: 원) 구 분 당반기말 전기말 부채비율: 부채총계 자본총계 부채비율 라. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황 당사는 증권신고서 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 6. 주요계약 및 연구개발활동 가. 경영상의 주요계약 등 당사는 증권신고서 제출일 현재 매출(수주) 관련 계약 외 회사의 재무상태에 주요한 영향을 미치는 계약이 없으며 신규 대형 고객사와 진행 중인 프로젝트 관련 계약에 대해서는 현재 대외비 성격이므로 기재를 생략하였습니다. 수주내역은 [II. 사업의 내용 - 4. 매출 및 수주상황]을 참고하시기 바랍니다. 나. 연구개발활동 (1) 연구개발 조직개요 및 업무 분장 연구개발조직.jpg 연구개발조직 상기 당사 전체 조직도에서 파란색으로 표시된 부서가 연구개발과 관련된 부서이며, 총 52명의 연구원들이 연구개발에 전념하고 있습니다. 기업부설연구소에서는 머신비전과 스마트팩토리에 필요한 주요 기술들을 개발하여 사업본부에 이관합니다. 딥러닝팀에서는 딥러닝 기반의 비전검사 솔루션을 개발하여 사업부에 이관합니다. 빅데이터팀은 인공지능 빅데이터 모델링을 통하여 제조현장의 예지보전 솔루션을 개발합니다. MOAI Lab.은 딥러닝 머신비전에 필요한 고성능 알고리즘과 차별화 기술을 연구개발합니다. 사업본부 내에서도 자체적으로 필요한 주요 기술들을 개발하는데, 장비사업팀에서는 제조현장의 비전검사를 위한 설계 및 검사에 필요한 기술개발을 담당하고 스마트솔루션 업부에서는 머신비전에 필요한 알고리즘 개발을 담당합니다. (2) 연구개발인력 구성 및 증감표연구개발 인력의 구성은 아래와 같습니다. 학력 박사 석사 학사 기타 계 인원수 연구개발인력의 증감은 아래와 같습니다. 구분 직위 기초 증가 감소 기말 2018년도 석사 이상 학사 기타 계 2019년도 석사 이상 학사 기타 계 2020년도 석사 이상 학사 기타 계 신고서제출일 현재 석사
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이상 학사 기타 계 (4) 연구개발 비용 당사는 연구개발비를 비용처리 하고 있습니다. 아래 표시된 연구개발비는 판관비로 처리되는 경상연구개발비입니다. 폼팩터가 변경된 검사기나 신규 카테고리에 속하는 산업의 AI 검사기의 경우, 당사는 신규 장비 개발과 제조를 동시에 진행하고 있으며, 해당 비용은 제조원가로 처리되고 있습니다. (단위 : 백만원) 구 분 2021년도 반기 2020년도 2019년도 2018년도 자산처리 비용처리(판매관리비) 합 계(직접투자) (매출액 대비 비율) 국고 보조금 사용액 총액 연구개발비 사용 총액 (직접투자+보조금) 매출액 대비 비율 (5) 연구개발실적 (가) 산업용 딥러닝 알고리즘 개발 ① 고성능 딥러닝 알고리즘 구축 제품 및 불량 유형을 분류하는 객체 검출(Object Detection), 객체 분할(segmentation) 및 분류(Classification) 각각에 필요한 기존보다 10% 향상된 고성능/고속 딥러닝 알고리즘을 확보하여 고객사의 다양한 요구 조건을 만족하는 최적의 솔루션을 제공 ② 대용량 이미지 고속 검사 검사할 제품의 이미지가 대용량이어서 검사가 불가능할 경우에 패치(patch) 단위로 영상을 분할하여 불량이 있는 패치만 학습하고 고속으로 검사할 수 있는 패치 기반 검사를 지원 ③ 이상탐지 알고리즘 개발 불량이 거의 발생하지 않는 제품이나 같은 제품에서 발생하는 불량 유형 중에서 거의 발생하지 않는 불량 유형의 경우에 양품 데이터만을 사용하여 딥러닝 알고리즘을 학습하여 불량 검사를 수행④ 광학문자인식 (OCR: Optical Character Recognition) 산업 제품군에 특화된 OCR 알고리즘 개발을 목적으로 하며, 기존 OCR 엔진보다 문자 인식률을 높이고 인쇄 불량을 검출하는 알고리즘을 개발. OCR 엔진은 딥러닝 기반의 문자 영역 구분과 문자 인식 알고리즘으로 구성되며 자동 학습 데이터 생성 환경을 구축하여 다양한 학습용 데이터를 구축함으로써 OCR 엔진의 성능을 향상. (나) 딥러닝 학습 엔진 개발 ① 학습데이터 증폭 (Data Augmentation) GAN은 비지도학습(unsupervised learning) 방식의 인공지능 알고리즘 중 하나로 입력 데이터의 특징을 스스로 학습하여 새로운 데이터를 생성해내는 기법. 영상을 생성하는 생성기(generator)와 생성된 영상과 실제 영상을 판별하는 판별기(discriminator)를 사용하여 만든 합성 영상을 통해 학습 데이터 증강이 가능. ② 학습 데이터 레이블링 자동화 자동 레이블링은 딥러닝 모델을 통하여 예측한 레이블을 사용하는 것을 포함. 지도학습 방법으로 충분히 학습된 모델의 예측값을 기반으로 threshold와 같은 규칙으로 레이블링 되지 않은 데이터에 임시 레이블을 정의하고 기존에 레이블링 된 데이터와 함께 모델을 학습하는데 사용. ③ 전이학습(Transfer Learning) 지원 이미 잘 훈련된 모델이 있고 해당 모델과 유사한 문제를 해결 시 전이학습을 사용하여 학습에 소요되는 많은 비용을 줄일 수 있고 불량 예측 능력을 더 높일 수 있음. 전이된 파라미터를 사용하여 Target 네트워크에서 학습 속도 5% 이상 그리고 정확도 3% 이상 향상. (다) 빅데이터 AI 분석 엔진 화력발전소 목표 발전량에 부합하면서 최소한의 미세먼지 발생시키는 최적혼탄조합 AI 추천을 통해 환경성(미세먼지 감축) 향상 7. 기타 참고사항 가. 지식재산권 현황 (1) 특허권 내용 권리자 출원일 등록일 적용제품 출원국 생산 장비의 알람 예측 시스템 ㈜트윔 제조공정의 장비 대한민국 패널 얼라인 장치 ㈜트윔 디스플레이 대한민국 듀얼 오토포커싱을 적용한 영상 검출 시스템 ㈜트윔 다양한 공산품 검사 대한민국 초고속 패널 얼라인 시스템 ㈜트윔 디스플레이 대한민국 플렉시블 OLED 셀의 영상 획득 시스템 ㈜트윔 디스플레이 대한민국 제품 검사를 위한 학습 데이터 생성 장치, 방법 및 그 학습 데이터를 이용한 제품 검사 장치 ㈜트윔 산업용 제품 대한민국 자기지도 학습에 기반한 제품 검사 방법 및 장치 ㈜트윔 산업용 제품
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대한민국 뉴럴 네트워크를 이용한 제품 검사 방법, 장치 및 제품 검사 장치 학습 방법 ㈜트윔 출원중 산업용 제품 대한민국 비정형적 외형을 갖는 제품의 불량을 검사하는 장치 ㈜트윔 출원중 산업용 제품 대한민국 파우치 외형불량 검사 장치 ㈜트윔 출원중 파우치 제품 대한민국 (2) 상표권 내용 권리자 출원일 등록일 적용제품 출원국 팜아이 ㈜트윔 스마트팜 대한민국 트윔 ㈜트윔 컴퓨터 소프트웨어 개발업 대한민국 나. 관련 법령 및 규제 환경 당사는 머신비전 검사 및 딥러닝 알고리즘 기술을 기반으로 하는 AI검사기를 연구 개발 및 제공하는 회사로 당사 영위 사업은 소프트웨어 사업에 포함됩니다. 일반적으로 소프트웨어 사업은 소프트웨어진흥법, 지 능정보화 기본법 등 다양한 법률이 적용됩니다. 해당 법률 관련 자세한 사항은 아래와 같으며, 규제보다는 소프트웨어 산업을 장려하고 진흥하기 위한 법령들입니다. 구분 법령 관련 내용 소프트웨어 진흥법 '소프트웨어진흥법'의 하위 법령인 '소프트웨어진흥법 시행령'에 따라 과학기술정보통신부 장관은 소프트웨어 진흥 기본계획을 3년 단위로 수립하고 시행해야 합니다. 또한, 해당 시행령은 소프트웨어진흥시설 및 단지의 지정, 소프트웨어인력 양성, 인증기관의 지정, 품질인증의 실시 등의 사항에 관한 내용을 담고 있습니다. 지능정보화 기본법 동 법에 따라 정부는 지능정보사회 종합계획을 3년 단위로 수립하여야 합니다. 과학기술정보통신부장관은 지능정보기술 및 지능정보서비스의 발전을 위하여 전문인력의 양성에 필요한 시책을 수립·추진하여야 하며, 지능정보기술 개발·고도화 및 실용화·사업화를 효율적으로 지원하는 시책을 수립하고 추진하여야 합니다. 또한 정부는 지능정보기술 또는 지능정보서비스를 개발하는 중소기업에 행정적·재정적·기술적 지원할 수 있습니다.
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IV. 회계감사인의 감사의견 등 1. 외부감사에 관한 사항 가. 감사인(공인회계사)의 감사의견 등 사업연도 감사인 감사의견 강조사항 등 핵심감사사항 비고 2021년(제12기 반기) 우일회계법인 검토 2020년(제11기) 삼정회계법인 적정 지정감사 2019년(제10기) 삼일회계법인 적정 지정감사 2018년(제9기) 삼일회계법인 적정 지정감사 나. 연결재무제표에 대한 감사의견 사업연도 감사인 감사의견 강조사항 등 핵심감사사항 비고 2021년(제12기 반기) 우일회계법인 검토 2020년(제11기) 삼정회계법인 적정 지정감사 2019년(제10기) 삼일회계법인 적정 지정감사 2018년(제9기) 삼일회계법인 적정 지정감사 다. 감사용역 체결현황 (단위 : 천원) 사업연도 감사인 내 용 실제수행내역 보수 시간 2021년(제12기 반기) 우일회계법인 회계감사 2020년(제11기) 삼정회계법인 회계감사 2019년(제10기) 삼일회계법인 회계감사 2018년(제9기) 삼일회계법인 회계감사 라. 회계감사인과의 비감사 용역 계약 체결 현황 (단위 : 천원) 사업연도 감사인 내 용 보수 2021년(제12기 반기) 우일회계법인 재무확인서 마. 회계감사인의 변경 당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다. 2. 내부통제에 관한 사항 당사는 2017년 8월 31일, 우리회계법인과 내부회계관리제도 구축에 대한 용역계약을 맺고 내부회계관리제도에 대한 전사적 계획을 수립하였습니다. 다만 ‘주식회사의 외부감사에 관한 법률’ 제2조의2에서 명시하는 회사에 해당하지 아니하여(주권상장법인이 아닌 회사로서 직전 사업연도 말의 자산총액이 1천억원 미만인 회사는 제외) 이사회 및 감사에 운영실태 보고, 감사의 감사인에 운영실태 보고 등은 실시하지 아니하였습니다. 다만, 향후 주권상장 법인으로서 기업의 투명성과 재무보고의 신뢰성을 확보하여 선진수준의 내부통제 프로세스의 확립하고 체계적인 공시 통제 절차를 수립 및 운영함으로써 사업보고서 등에 주요한 사항에 대한 기재 및 표시누락, 허위 기재 등 오류가 발생하지 않도록 할 예정입니다. 또한 상기 내부회계관리자가 사업연도별로 이사회 및 감사에게 내부회계 관리제도의 운영실태를 보고하고, 감사는 회계감사인에게 이를 보고하여 회계감사인의 내부회계관리제도에 대한 검토의견을 득하도록 할 예정입니다.
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II. 증권의 주요 권리내용 [ 제7-1회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2024년 07월 15일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2024년 07월 15일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 2년 6개월 및 3년 만기 회사채 개별민평수익률의 산술평균을 근거로 보간법을 적용한 2년 9개월 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율로 만기 2년 9개월 회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. [ 제7-2회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2024년 10월 15일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2024년 10월 15일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 3년 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율로 만기 3년 회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. [ 제7-3회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2024년 11월 15일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2024년 11월 15일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 3년 및 4년 만기 회사채 개별민평수익률의 산술평균을 근거로 보간법을 적용한 3년 1개월 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율로 만기 3년 1개월 회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. [ 제7-4회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2024년 12월 13일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2024년 12월 13일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 3년 및 4년 만기 회사채 개별민평수익률의 산술평균을 근거로 보간법을 적용한 3년 2개월 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율로 만기 3년 2개월
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회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. [ 제7-5회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2026년 04월 15일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2026년 04월 15일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 4년 및 5년 만기 회사채 개별민평수익률의 산술평균을 근거로 보간법을 적용한 4년 6개월 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율에 -0.01%p를 가산한 이자율로 만기 4년 6개월 회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. [ 제7-6회 ] (단위: 원) 종류 액면금액 발행일 만기일 할인율 발행방법 신용등급 산은캐피탈(주) 기업어음증권 2021년 10월 15일 2026년 10월 15일 공모 A1 주1) 기업어음증권은 만기일인 2026년 10월 15일에 액면금액의 100%를 상환합니다. 다만, 만기일이 은행의 휴업일에 해당하는 경우 그 다음 영업일에 기업어음증권을 상환하되, 만기일 이후의 이자는 계산하지 아니합니다.주2) 최종 할인율은 청약일로부터 2영업일전 민간채권평가회사 4사(한국자산평가(주), 키스채권평가(주), 나이스피앤아이(주), 에프앤자산평가(주))에서 최종으로 제공하는 산은캐피탈(주) 5년 만기 회사채(3개월 이표) 개별민평 수익률을 산술평균(소수점 넷째 자리 이하 절사)한 이자율에 -0.01%p를 가산한 이자율로 만기 5년 회사채(3개월 이표)를 발행하였을 시의 IRR을 통한 실효수익률과 동일하게 실효수익률을 계산되게 하는 할인율(소수점 넷째 자리 이하 절사)로 결정될 예정입니다. 2. 기업어음증권의 주요 권리 내용가. 조기상환(Put option, 기한의 이익 상실조항 등)을 청구할 수 있는 권리 내용기업어음증권은 조기상환(Put option, 기한의 이익 상실조항 등)을 청구할 수 있는 권리가 부여되어 있지 않습니다.나. 중도상환(Call option)을 청구할 수 있는 권리 내용기업어음증권에는 중도상환(Call option)을 청구할 수 있는 권리가 부여되어 있지 않습니다.다. 기타 기업어음증권의 권리에 관한 사항(1) 기업어음증권은 일반적인 형태의 무보증사채와 달리 할인발행되므로 본건 기업어음증권에 청약하는 투자자는 기업어음증권의 액면금액에 할인율 및 만기까지의 기간을 적용하여 산정한 금액(할인금액)을 공제한 금액(할인대금)을 취득시에 납입하고, 만기에 기업어음증권의 액면금액을 지급받는 이외에는 별도의 이자를 지급받지 않습니다.(단, 만기일 이후에 지급이 이루어지는 경우 어음법이 정하는 바에 따라 이자가 발생할 수 있습니다.)(2) 기업어음증권의 할인금액은 아래 산식에 따라 계산되며, 해당 금액은 기업어음증권 투자자의 이자소득으로 간주되어 이에 대한 소득세 등의 납세 의무가 발생할 수 있습니다.[제7-1회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.026% ×1,004일 ÷ 365일 = 278,644,383원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 8매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 2,229,155,064원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 278,644,383원 =
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4,721,355,617원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 8매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 37,770,844,936원으로 계산됩니다.[제7-2회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.035% ×1,096일 ÷ 365일 = 305,528,767원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 3,055,287,670원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 305,528,767원 = 4,694,471,233원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 46,944,712,330원으로 계산됩니다.[제7-3회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.036% ×1,127일 ÷ 365일 = 314,324,931원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 8매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 2,514,599,448원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 314,324,931원 = 4,685,675,069원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 8매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 37,485,400,552 원으로 계산됩니다.[제7-4회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.038% ×1,155일 ÷ 365일 = 322,450,684원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 3,224,506,840원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 322,450,684원 = 4,677,549,316원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 46,775,493,160원으로 계산됩니다.[제7-5회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.136% ×1,643일 ÷ 365일 = 480,746,301원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 4,807,463,010원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 480,746,301원 = 4,519,253,699원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 45,192,536,990원으로 계산됩니다.[제7-6회 기업어음증권]할인금액 = 액면금액 × 할인율 × 발행일로부터 만기일까지의 일자 ÷ 365일 = 5,000,000,000원 × 연 2.223% ×1,826일 ÷ 365일 = 556,054,520원※ 상기 할인금액은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된 금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인금액 합계는 5,560,545,200원으로 계산됩니다.할인대금 = 액면금액 - 할인금액 = 5,000,000,000원 - 556,054,520원 =
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4,443,945,480원※ 상기 할인대금은 액면금액 50억원을 기준으로 계산된금액입니다. 금번 기업어음증권은 액면금액 50억원 10매가 발행됩니다. 이에 따라 할인대금 합계는 44,439,454,800원으로 계산됩니다. (3) "발행회사"는 "본 기업어음증권"의 만기일에 "본 기업어음증권"의 액면금 및 '어음법'에서 정하는 바에 따른 이자(이하 "원리금"이라 함)를 지급하여야 하며, "본 기업어음증권"의 원리금 상환에 관한 절차 및 방법, 그 지급 금액에 관하여는 '어음법' 기타 관련 법령에서 정하는 바에 따릅니다.(4) "본 기업어음증권"의 원리금지급의무에 대하여는 "발행회사"가 전적으로 책임을 지며, "인수회사"는 "본 기업어음증권"의 이면에 배서한 경우에도 그 지급을 담보하지아니합니다. 이는 무담보배서를 의미하는데, 무담보배서란 어음의 배서인이 어음 상의 책임을 지지 않겠다는 뜻의 기재를 하는 배서를 말하며, 채무증권에 속하는 기업어음증권의 경우 무담보배서를 통해 배서인이 담보책임 및 보증책임을 면하게 됩니다.어음은 '어음법' 제14조에 따라 배서로 어음으로부터 생기는 모든 권리를 이전하며 '어음법' 제16조에 따라 어음의 점유자가 배서의 연속에 의하여 그 권리를 증명할 때에는 적법한 소지인으로 추정되는 바 어음의 권리 이전을 위해서는 배서의 연속이 필요합니다. 이 경우 어음의 배서인은 '어음법' 제15조에 따라 인수 및 지급의 담보책임을 부담하는 것이 원칙이지만, 발행인과는 달라서 종국적인 의무자는 아니므로 이러한 책임을 부담하지 않는다는 뜻을 어음의 이면에 기재할 수 있으며, 이러한 무담보배서에 의하여 배서인은 담보책임 및 보증책임을 면하게 되는 것입니다. ※ 관련법규『어음법』제14조(배서의 권리 이전적 효력) ① 배서는 환어음으로부터 생기는 모든 권리를 이전(移轉)한다.② 배서가 백지식인 경우에 소지인은 다음 각 호의 행위를 할 수 있다.1. 자기의 명칭 또는 타인의 명칭으로 백지(白地)를 보충하는 행위2. 백지식으로 또는 타인을 표시하여 다시 어음에 배서하는 행위3. 백지를 보충하지 아니하고 또 배서도 하지 아니하고 어음을 교부만으로 제3자에게 양도하는 행위제15조(배서의 담보적 효력) ① 배서인은 반대의 문구가 없으면 인수와 지급을 담보한다.② 배서인은 자기의 배서 이후에 새로 하는 배서를 금지할 수 있다. 이 경우 그 배서인은 어음의 그 후의 피배서인에 대하여 담보의 책임을 지지 아니한다.제16조(배서의 자격 수여적 효력 및 어음의 선의취득) ① 환어음의 점유자가 배서의 연속에 의하여 그 권리를 증명할 때에는 그를 적법한 소지인으로 추정(推定)한다. 최후의 배서가 백지식인 경우에도 같다. 말소한 배서는 배서의 연속에 관하여는 배서를 하지 아니한 것으로 본다. 백지식 배서의 다음에 다른 배서가 있는 경우에는 그 배서를 한 자는 백지식 배서에 의하여 어음을 취득한 것으로 본다.② 어떤 사유로든 환어음의 점유를 잃은 자가 있는 경우에 그 어음의 소지인이 제1항에 따라 그 권리를 증명할 때에는 그 어음을 반환할 의무가 없다. 그러나 소지인이 악의 또는 중대한 과실로 인하여 어음을 취득한 경우에는 그러하지 아니하다. 3. 기업어음증권 상환을 위한 지급지 및 지급장소지급지 : 서울특별시지급장소 : 신한은행 서여의도기업금융센터※ 금번 기업어음증권 상환을 위한 지급장소는 당사가 당좌계좌를 개설하고 있는 신한은행 서여의도기업금융센터입니다. 당좌거래 약정을 증명하기 위한 거래확인서는 증권신고서에 첨부된 당좌거래확인서를 참조하시기 바랍니다.4. 모집위탁계약의 체결 유무금번 기업어음증권 발행의 경우 사채권자집회가 없다는 점, 그 외 표준무보증사채사채관리계약서에서 정한 사채관리회사의 역할이 기업어음증권과 관련한 법률관계에 적용되기 어려운 측면이 있다는 점, '상법'상 사채관리회사와 관련된 조항은 사채의 경우에만 적용되며 증권 인수업무 등에 관한 규정 제11조의2에서는 무보증사채의 경우 표준무보증사채사채관리계약서에 의한 계약 체결을 의무화하고 있지만 기업어음증권의 경우 무보증사채가 아니므로 동 조항의 적용을 받지
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IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) 1. 평가기관 구 분 증 권 회 사 회 사 명 고 유 번 호 대표주관회사 DB금융투자(주) 2. 평가의 개요 대표주관회사인 DB금융투자(주)는 『자본시장과금융투자업에관한법률』제71조 및 동법시행령 제68조 4항에 의거 공정한 거래질서 확립과 투자자 보호를 위해 다수인을 상대로 한 모집ㆍ매출 등에 관여하는 인수회사로서, 발행인이 제출하는 신고서 등에 허위의 기재나 중요한 사항의 누락을 방지하는데 필요한 적절한 주의를 기울였습니다. 대표주관회사인 DB금융투자(주)는 인수 또는 모집·매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의 의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한 『금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준』(이하 '모범규준'이라 한다)의 내용을 회사 내부 규정에 반영하여 2012년 2월 1일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.다만, '모범규준' 제3조 제5항에 따르면 금융투자회사의 이사회나 리스크관리위원회의 의사결정을 거쳐 '모범규준'의 내용(실사수준)을 생략하거나 강화 또는 완화 적용할 수 있도록 허용하였는 바, 대표주관회사인 DB금융투자(주)는 채무증권의 인수 또는 모집·매출의 주선업무를 수행함에 있어서 채권의 특성 및 일괄신고서에 의한 발행여부, 발행회사의 일정요건 충족여부 등에 따라 회사 내부의 의사결정을 거쳐 기업실사 수준을 완화하여 적용할 수 있도록 규정하고 있습니다.본 채무증권의 대표주관회사인 DB금융투자(주)는 '기업실사(DueDiligence) 업무규정' 및 "채무증권 등에 관한 인수업무지침"상의 내부 규정상의 기업실사 수준 완화대상기업 요건을 충족하고 있으며, 이에 발행회사의 양호한 재무구조 및 실적 등을 고려하여 내부적으로 마련한 기업실사 방법 및 절차에 따라 기업실사 업무를 수행하였습니다. 3. 평가 일정 구 분 일 시 기업실사 일자 실사보고서 작성 완료 인수계약 체결일자 증권신고서 제출일자 4. 기업실사 참여자 가. 대표주관회사 소속기관 부서 성명 직책 실사업무분장 참여기간 주요경력 DB금융투자(주) CM금융1팀 조병일 팀장 실사책임자 2021년 09월 28일 ~ 2021년 09월 30일 기업금융업무 등 26년 DB금융투자(주) CM금융1팀 김주현 부장 실사책임자 2021년 09월 28일 ~ 2021년 09월 30일 기업금융업무 등 13년 DB금융투자(주) CM금융1팀 조예슬 주임 기업실사 및 서류작성 2021년 09월 28일 ~ 2021년 09월 30일 기업금융업무 6년 나. 발행회사 소속기관 부서 성명 직책 실사업무분장 주요경력 KDB산은캐피탈 회계관리단 김은주 부부장 회계 총괄 회계업무 11년 KDB산은캐피탈 재무관리실 김진열 차장 자금조달 총괄 기업금융 9년 5. 기업실사 기업 실사에 대한 결과는 동 증권신고서에 첨부되어 있는 "기업실사보고서"를 참고하시기 바랍니다. 6. 종합의견 (1) 동사는 1972년 12월 한국산업은행의 출자로 설립된 여신전문금융회사로 국내 최초로 설립된 리스사인 舊 한국산업리스(주)가 1997년 외환위기 이후 부실화되자 대주주인 한국산업은행이 자회사 구조조정의 일환으로 1999년 3월 한국산업리스를 합병주체로 하여 신기술사업금융업을 영위하던 한국기술금융을 흡수 합병한 후 현재의상호로 변경하였습니다. 이후 2009년 10월 '산업은행 민영화 및 정책금융공사 설립방안'에 따라 산은금융지주의 자회사로 재출범하였으며, 한국산업은행법 개정으로 산은금융지주(주)가 한국산업은행에 흡수합병됨에 따라 2014년 12월 31일자로 산은금융지주에서 한국산업은행으로 최대주주가 변경되었습니다. 동사는 외감 대기업으로 시설대여(리스) 및 신기술금융업(벤처투융자), 기업구조조정업무, 신용카드업(기업 상용카드), 대출, 할부금융등 다양한 사업을 영위하고 있습니다. 산업은행계열 대형 리스사로서 연계영업 등 기업금융에 강점을 보이는 가운데 최근 자동차금융과 같은 소매금융의 확대는 사업다각화에 긍정적이며 영업기반이더욱 안정화되었습니다. 또한
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축적된 고객정보와 오랜 투자경험, 한국산업은행과의 연계영업 등을 바탕으로 리스 및 신기술금융 등 기업금융부문에서 비교적 공고한 영업기반을 확보하고 있습니다. 2015년에는 수익기반 성장세 둔화 및 대손비용 증가에도 불구하고 이자비용 감소 및 매도가능증권처분이익 등 신기술금 융수지 증가 등으로 893억원의 당기순이익과 2.5%의 관리금융 자산순이익률을 시현하였 으며 2020년 말에는 당기순이 익 1,373억원 을 시현하고, 2021년 6월말 기준 당기순이익은 1,271억원을 기록하는 등 안정적인 수익성이 이어지고 있습니다. 다만, 업무 특성상 수익변동성이 높은 투자금융자산이 확 대되며, 이 익변동 성은 증가할 것으로 예상됩니다 2010년 4분기 이후 대규모 상각 및 매각 등 부실채권 정리와 회수가 이어지면서 고정이하여신비율이 크게 하락하여 2015년말 고정이하여신비율과 Coverage ratio(대손충당금/고정이하여신)가 각각 1.7%, 224.0%를 기록하는 등 자산건전성도 우수한 수준으로 판단 됩니다 해운여신 연체발생으로 2016년 1분기말 고정이하여신비율이 3.5%로 일시적 증가하였으나 회수 및 상각 등 적극적 채권관리로 2016년 말 고정이하여신비율은 1.2%로 대폭 개선되었습니다 한 편 2019년말 레버리지배율(총자산/자기자본 )과 조정자기자본비율이 각각 6.2배, 2020년말에는 레버리지배율과 조정자기자본비율이 각각 6.3배, 16.5%를 기록하는 등 우수한 자본적정성을 견지하고 있습니다. 2021년 6월말에는 레버리지배율과 조정자기자본비율이 각각 6.3배, 16.5%를 기록하였 습니다. 또한 2020년말 기준 고정이하여신비율은 0.75%, 2021년6월말 기준 고정이하여신비율은 0.50%를 기록하였습니다. 다 만, 여타 할부리스사 대비 상대적으로 보수적인 건전성 분류기준을 적용하고 있는 점은 긍정적이나, 영업포트폴리오의 상당 부분이 해운업체와 부동산 시행사, 제조업체 등 중소기업 대상 여신으로 구성되어 있어 요주의이하여신의 부실화 위험에 대하여 지속적 인 모니터링이 필요한 것으로 판단됩니다 한국산업은행이 동사 지분 99.9%를 보유하고 있으며, KDB 금융그룹의 여신전문금융회사로서 영업 및 재무적 측면에서 높은 수준의 계열사 지원을 향유하고 있습니다. 그룹 내 비중 및 중요도는 높지 않은 수준이나, KDB 금융그룹과의 연계영업, 한국산업은행과 동사 간의 인력 교류가 이어지고 있는 점 등을 감안시 대주주 및 계열의 경상적 지원은 동사 신용도에 긍정적 요인으로 작용하고 있습니다. 금융위원회는 2013년 8 월 27 일 발표한 정책금융 역할 재정립 방안에 의거하여 2014 년말 한국산업은행, 한국정책금융공사, 산은금융지주를 통합하였으며, 이후 통합산업은행은 동사를 포함한 일부 자회사의 매각을 추진하고 있습니다 동사 지분 매각과 관련하여 한국산업은행이 2016년 05월에 진행한 본 입찰절차는 무산되었습니다. 향후 매각작업에 의한 지배구조 변화 가능성에 대해 인지하시고 투자에 유의하시기 바랍니다 (5) 금번 발행되는 기업어음은 한국신용평가㈜, NICE신용평가㈜, 및 한국기업평가㈜에서 평정한 등급은 A1등급입니다. A1등급은 원리금 지급능력이 매우 우수하다는 것을 의미합니다. 따라서 투자자 여러분께서는 상기 검토결과는 물론 증권신고서 및 투자설명서에 기재된 동사의 회사전반에 걸친 현황 및 재무상의 위험과 산업 및 영업상의 위험요소를 감안하시어 투자에 유의하시기 바랍니다. 아울러 본 기업어음의 원리금 상환과 관련하여 주관회사는 어떠한 책임도 지지않음을 참고하시기 바랍니다. 대표주관회사 DB금융투자 주식회사 대표이사 고 원 종
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II. 사업의 내용 ◆click◆『사업의 내용』 삽입 10002#*사업의내용*.dsl 4_02사업의내용(금융업) 1. 사업의 개요 신규 영업실적 (단위 : 억원) 구분 투 자 리 스 대 출 카 드 합 계 ※ 카드 등 단기성 여신은 평잔기준 2. 사업부문의 구분 (재무관련사항은 한국채택국제회계기준(IFRS) 별도 기준) - 당사가 영위하는 주요사업은 투자(신기술금융 및 PEF), 대출, 시설대여, 신용카드사업이며 최근 현황은 아래표와 같음. 가 . 재무현황 (단위 : 억원) 구 분 제51기 2분기 제50기 제49기 총 자 산 (투자자산) (리스자산) (대출자산) (카드자산) 총 부 채 자기 자본 매출액 세전순이익 당기순이익 나. 영업수익 (단위 : 억원) 구분 제51기 2분기 리스금융부문 투자금융부문 대출금융부문 카드부문 등 계 3. 취급 업무 및 상품ㆍ서비스 개요 - 신기술금융 : 위험이 높아 투자가 잘 이루어지지 않는 분야를 전문가적인 안목으로 발굴하여 지분참여를 중심으로 장기 자금을 지원하고, 경영 및 기술 지도로 부가가치를 높여 높은 투자 이익을 추구하는 금융활동으로서 신기술사업자에 대한 투자.융자, 경영 및 기술의 지도, 신기술사업투자조합의 설립, 신기술사업투자조합 자금의 관리, 운용을 종합적으로 행하는 것을 말함. - PEF (Private Equity Fund, 사모투자전문회사) : 투자자로부터 사모방식으로 중·장기적인 자금을 조달하여 기업주식 및 경영권 등에 투자하고 투자대상기업의 경영성과 및 지배구조 개선 등을 통해 투자수익을 추구하는 펀드를 말함.- 일반대출 : 일반대출은 기업을 고객으로 한 기업대출과 개인을 상대로 한 개인대출로 시장을 나눌 수 있으며, 당사는 주로 기업을 대상으로 한 기업대출을 취급하고 있음. 기업이 보유하고 있는 유무형의 자산(매출채권 포함)을 담보로 한 담보대출뿐만 아니라 기업의 신용도에 기반한 신용대출도 취급하고 있음. 또한, 개인고객을 대상으로 자동차 구매자금 지원을 위한 오토론도 취급하고 있음. - 시설대여(리스) : 리스회사가 특정 물건을 새로이 취득하거나 대여받아 거래상대방에게 일정기간 이상 사용하게 하고, 그 기간에 걸쳐 일정대가를 정기적으로 분할하여 지급받으며, 그 기간 종료후의 물건의 처분에 대하여는 당사자간의 약정으로 정하는 방식의 물적금융을 말함. - 신용카드 : 신용카드의 발행 및 관리, 신용카드이용과 관련된 대금의 결제, 신용카드 가맹점의 모집 및 관리 등의 신용카드업과 신용카드 회원에 대한 자금의 융통. 당사의 경우 신용카드 회원은 부가가치세법 등에 의한 사업자 등록을 한 사업자에 한정하고 있음.4 . 신규사업 등의 내용 및 전망 : 해당사항 없음. 2. 영업의 현황 1. 자금조달 및 운용실적 등 가. 자금조달실적 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기2021.6월말 제50기2020.12월말 제49기2019.12월말 평균잔액 비중 평균잔액 비중 평균잔액 비중 ㅇ원화자금 차입금 사채 ㅇ외화자금 차입금 사채 ㅇ기타 자본총계 기타 합계 나. 자금운용실적 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기2021.6월말 제50기2020.12월말 제49기2019.12월말 평균잔액 비중 평균잔액 비중 평균잔액 비중 ㅇ원화자금 유가증권 대출금 지급보증대지급금 예치금 원화콜론 리스자산 팩토링 조합출자금 ㅇ외화자금 대출금 지급보증대지급금 유가증권 예치금 외화콜론 리스자산 팩토링 ㅇ기타 현금 업무용유형자산 기타 합계 다. 수수료 거래 내역 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기2021.6월말 제50기2020.12월말 제49기2019.12월말 수수료수익 원화지급보증수수료 원화수입수수료 신용카드수입수수료 외화지급보증수수료 외화수입수수료 수수료비용 원화지급수수료 신용카드지급수수료 외화지급수수료 수수료이익 2. 영업 종류별 현황가. 대출업무(금융리스, 팩토링 포함) - 종류별 대출금 잔액 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기2021.6월말 제50기2020.12월말 제49기2019.12월말 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 원화금융리스채권 외화금융리스채권
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팩토링채권 원화대출금 외화대출금 지급보증대지급금 소계 신탁대출금 합계 ※ 충당금차감전 금액임 ※ 원화금융리스는 해지리스자산 포함 - 대출금의 잔존만기별 잔액 (단위 : 백만원) 구분 1년이하 1년초과~ 3년이하 3년초과~ 5년이하 5년초과 합계 원화 대출 팩토링 금융리스 소계 외화 대출 팩토링 금융리스 소계 합계 ※ 대출금 성격인 금융리스, 대출, 팩토링을 포함하고 투자성 성격인 투자사채, 조건부융자 및 운용리스, 카드는 제외함. - 자금용도별 대출현황 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기 제50기 연간 제49기 연간 기업자금대출 운전자금대출 시설자금대출 특별자금대출 가계자금대출 공공 및기타자금대출 운전자금대출 시설자금대출 특별자금대출 주택자금대출 중소기업구조개선자금대여 합 계 나. 유가증권 투자업무- 종류별 유가증권 잔액 (단위 : 백만원) 구 분 제51기 2분기2021.6월말 제50기2020.12월말 제49기2019.12월말 평균잔액 말잔 평균잔액 말잔 평균잔액 말잔 원화유가증권 국공채 사채 주식 기타증권 소계 외화유가증권 외화증권 역외외화증권 소계 합계 - 유가증권 시가정보 (단위 : 백만원) 구 분 기초장부가 기말장부가 평가손익 충당금잔액 원화유가증권 상장주식 비상장주식 사채인수 기타증권 합계 외화유가증권 상품유가증권 국내 국외 소계 투자유가증권 자회사 기타 소계 합계 총계 다. 신용카드 업무 (단위 : 업체수, 백만원) 구분 제51기 2분기 제50기 제49기 회원수 법인 개인 가맹점 수 수익상황 매출액 수수료수입액 ※ 회원수 및 가맹점수는 실질회원 대상임. 3. 파생상품거래 현황 1. 업무개요 - 회사는 회사보유 전체 외화자산과 외화부채 규모의 차이인 외환포지션으로 인하여발생하는 외환리스크 회피를 위하여, 파생금융상품 거래시장을 통한 통화스왑계약 또는 통화선도계약을 체결하고 있음. - 개별 외화차입의 경우, 달러 이외 통화로 차입시 발생하는 환리스크 등의 회피를 위하여 통화스왑계약 또는 통화선도계약을 체결하고 있음.- 파생상품을 당해 계약에 따라 발생된 권리와 의무를 자산/부채로 계상하여 공정가액으로 평가한 금액을 대차대조표가액으로 하고 있으며, 파생상품에서 발생한 손익은 발생시점에 당기손익으로 인식하고 있음. 다만, 현금흐름 위험회피를 목적으로 하는 파생상품의 평가손익 중 위험회피에 효과적인 부분은 현금흐름위험회피 파생상품평가손익의 과목으로 하여 기타포괄손익누계액으로 계상하고 있음. 2. 파생상품거래 현황 (단위 : 십억원, USD백만) 구 분 이자율 통화 주식 귀금속 기타 계 거 래 목 적 위험회피 매매목적 KRW10.0 KRW10.0 USD78.1 USD78.1 거 래 장 소 장내거래 장외거래 KRW10.0 KRW10.0 USD78.1 USD78.1 거 래 형 태 선 도 USD4.2 USD4.2 선 물 스 왑 KRW10.0 KRW10.0 USD73.9 USD73.9 옵 션 3. 신용파생상품 거래현황 : 해당사항 없음. 4. 영업설비 1. 본점 및 지점 현황 구 분 점포수 서울특별시 1개(본점) 부산광역시 1개 2. 조직도 □ 5본부 19실 1지점(2021.6.30. 기준) 조직도.jpg 조직도 5. 재무건전성 등 기타 참고사항 1. 투자의사결정에 필요한 사항 가. 재무건전성 관련지표 (단위 : %) 구 분 비율 지표 산식 조정자기자본비율 조정자기자본/조정총자산*100 원화유동성비율 원화유동성자산/원화유동성부채*100 대손충당금적립비율 대손충당금잔액/대손충당금 최소의무적립액*100 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 별도기준 나. 무수익여신 등 현황1) 무수익여신 증감 현황 (단위 : 백만원) 제51기 2분기 제50기 연간 제49기 연간 증감 무수익 여신잔액 비율 무수익 여신잔액 비율 무수익 여신잔액 비율 무수익 여신잔액 비율 △0.25%p ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 2) 거액무수익여신 증가업체 현황 (단위 : 백만원) 업체명 제51기 2분기무수익여신잔액 제51기 2분기무수익여신증가금액 제50기 연간무수익여신잔액 부실화사유 국내업체 회수가능액 반영 회수가능액 반영 국외업체 ※
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한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 3) 대손충당금 (단위 : 백만원) 구분 제51기 2분기 제50기 연간 제49기 연간 대손충당금 국내분 일반 특별 소계 국외분 일반 특별 소계 합계 기중대손상각액 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 다. 자산유동화에 관한 사항 1) 자산양도계약 또는 자산신탁계약 : 해당사항 없음. 2) 자산관리계약 : 해당사항 없음. 라. 기타 중요한 사항 1) 여신건전성 및 연체율 현황□ 총여신 및 건전성 분류 현황 (단위 : 백만원) 구 분 총 여 신(A) 여신현황 신 기 술 대 출 리 스 카 드 할부금융 기 타 건전성분류 정 상 충당금적립액 적 립 율 요 주 의 충당금적립액 적 립 율 고 정 충당금적립액 적 립 율 회수의문 충당금적립액 적 립 율 추정손실 충당금적립액 적 립 율 합 계 충당금적립액 적 립 율 연체현황 연체금액(B) 1개월 미만 1개월 이상 연 체 율(B/A) 1개월 미만 1개월 이상 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 □ 신기술금융 (단위 : 백만원) 구 분 신기술금융자산(A) 건전성분류 정 상 충당금적립액 적 립 율 요 주 의 충당금적립액 적 립 율 고 정 충당금적립액 적 립 율 회수의문 충당금적립액 적 립 율 추정손실 충당금적립액 적 립 율 합 계 충당금적립액 적 립 율 연체현황 연체금액(B) 1개월 미만 1개월 이상 연 체 율(B/A) 1개월 미만 1개월 이상 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 □ 대 출 (단위 : 백만원) 구 분 대출자산(A) 건전성분류 정 상 충당금적립액 적 립 율 요 주 의 충당금적립액 적 립 율 고 정 충당금적립액 적 립 율 회수의문 충당금적립액 적 립 율 추정손실 충당금적립액 적 립 율 합 계 충당금적립액 적 립 율 연체현황 연체금액(B) 1개월 미만 1개월 이상 연 체 율(B/A) 1개월 미만 1개월 이상 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 □ 리 스 (단위 : 백만원) 구 분 리스자산(A) 건전성분류 정 상 충당금적립액 적 립 율 요 주 의 충당금적립액 적 립 율 고 정 충당금적립액 적 립 율 회수의문 충당금적립액 적 립 율 추정손실 충당금적립액 적 립 율 합 계 충당금적립액 적 립 율 연체현황 연체금액(B) 1개월 미만 1개월 이상 연 체 율(B/A) 1개월 미만 1개월 이상 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 □ 신용카드 (단위 : 백만원) 구 분 신용카드자산(A) 여신현황 카드대금 현금서비스 카 드 론 기 타 건전성분류 정 상 충당금적립액 적 립 율 요 주 의 충당금적립액 적 립 율 고 정 충당금적립액 적 립 율 회수의문 충당금적립액 적 립 율 추정손실 충당금적립액 적 립 율 합 계 충당금적립액 적 립 율 연체현황 연체금액(B) 1개월 미만 1개월 이상 연 체 율(B/A) 1개월 미만 1개월 이상 ※ 한국채택국제회계기준(IFRS) 연결기준 2) 동일인에 대한 여신 취급현황□ 동일인 거액여신 규모 (단위 : 건, 백만원) 취급건수 거액여신총액 건전성 분류 비고 정상 요주의 고정 회수의문 추정손실 " 해 당 사 항 없 음 " * 동일인(개인 또는 법인)에 대하여 자기자본의 20%를 초과하는 여신액 합계 2. 영위 산업의 분석 등 가. 여신전문금융업의 특성- 여신전문금융업은 1997년 8월 여신전문금융업법 제정 및 1998년 1월 동법 개정으로 기존의 시설대여업, 신용카드업, 할부금융업, 신기술금융업 등이 통합되었으며,신용카드업을 제외한 기타업종은 등록제로 진출입에 제한 없음.- 여신전문금융회사는 회사채, CP 등을 발행하여 조달한 자금으로 여신행위를 주업무로 영위하고 있음. 나. 사업부문별 특성 및 성장성1) 투자 가) 신기술투자 (벤처투자)□ 정의 등 - 벤처투자는 일반적으로 고도의 기술성과 장래성 있는 벤처기업에 대하여 성공 여부가 불확실한 초기 단계에서 높은 위험을 기업가와 공동으로 부담하면서 자금(투자 및 융자), 경영관리, 기술지도 등 종합적인 지원을 제공하고 높은 자본이득을 얻고자하는 금융활동을 말함.- 국내에서는 1986년 신기술사업지원에 관한 법률(현 여신전문금융업법)과
산은캐피탈 — 증권신고서(채무증권)

중소기업창업지원법 제정으로 제도적 장치가 마련되었으며, 1997년 벤처기업육성에 관한 특별법 제정 이후 IMF 금융위기에 따른 실업과 경기침체를 해결하기 위한 정부의 적극적인 벤처산업 육성정책에 힘입어 급속히 성장하였음.□ 경기변동의 특성 및 현황- 벤처부문에 있어 투자기업의 주식매각이익 및 평가이익이 수익의 대부분을 차지하는 바, 증시여건의 변화가 회사의 영업수익에 상당한 영향을 주고 있음. - 국내 벤처캐피탈업계는 여신전문금융업법상의 신기술사업금융회사와 중소기업창업지원법상의 창업투자회사로 이원화되어 있는데, 신기술사업금융회사는 여신전문금융업법을 근거로 투자, 대출, 리스, 팩토링, 지급보증 등의 다양한 업무를 취급하고있으며, 주요 회사로는 당사 및 IBK캐피탈, 미래에셋캐피탈 등 79개사 (2002년부터 취급잔액이 있는 회사 기준)로, 2020년말 신기술금융회사의 전체 금융잔액은 약 81,702억원임. 또한, 1986년에 제정된 '중소기업창업지원법'을 설립근거로 하는 창업투자회사는 업무영역이 투자 및 제한적 자금대여에 국한되어 있으며, 2021년 6월말 기준 총회사수는 174개사로 총 투자잔액은 억원임. (출처 : 여신금융협회, 한국벤처캐피탈협회) ○ 여신전문금융회사의 신기술금융 현황 (단위 : 억원, 말잔) 년도 투자주식 투자사채 조건부투자 대출금 등 소계 조합투자 합계 ※ 자료 : 여신금융협회 □ 자금조달상의 특성 등 - 자금조달의 방법은 회사채발행, 투자조합결성 등으로, 투자자금의 회수기간이 비교적 장기인 업종의 특성상 장기차입금이 주를 이루고 있으며, 투자조합 결성을 통한 자금조달 규모가 증가하고 있음. 나) PEF (Private Equity Fund, 사모투자전문회사) - PEF란 투자자로부터 사모방식으로 중장기적인 자금을 조달하여 기업주식 및 경영권 등에 투자하고 투자대상기업의 경영성과 및 지배구조 개선 등을 통해 투자수익을 추구하는 펀드를 말함. - 공모펀드는 공개된 시장에서 불특정 다수를 상대로 투자자를 모집하여 펀드를 결성하기 때문에 불특정 다수의 투자자 보호를 목적으로 운용상 제도적 제약이 많고, 상대적으로 리스크(Risk)가 적은 상장기업의 주식이나 채권위주로 투자가 이루어지는 반면, PEF는 펀드운용자와 투자자의 신뢰관계와 투자자 책임 원칙 하에서 자산을 운용함으로써 자산운용에 대한 제도적인 제약이 적고 리스크(Risk)가 높은 주식이나 채권 등에 투자됨. - IMF 금융위기 이후 부실기업 정리과정에서 자금력이 풍부한 외국계 PEF들이 기업들을 인수하고 고수익을 실현함에 따라 국내에도 외국계 펀드들과 경쟁할 수 있는 자생적인 사모투자펀드의 필요성이 제기됨. - PEF와 유사한 업무를 수행할 수 있는 CRC나 사모 M 등이 도입되긴 했으나 투자대상과 운용방식에 제한, 연기금 등 기관투자자의 장기투자 기피로 활성화 되지 못한 반면, 자본시장법의 시행 등 외부환경의 정비와 더불어 PEF 업무가 확대되고 있음. 2) 일반대출 - 당사가 주로 취급하고 있는 대출은 기업을 상대로 한 운전자금 및 설비자금 등으로 주요 시장 참여자는 은행, 증권사, 여신전문금융회사, 저축은행 등임. - 은행권이 시중의 풍부한 유동성 및 조달금리상의 경쟁 우위를바탕으로 우량한 고객을 대상으로 적극적으로 영업에 나서고 있으며, 여신전문금융회사는 은행권, 증권사 및 저축은행의 틈새시장을 위주로 영업을 하고 있음. 3) 리스금융가) 산업의 특성 및 관련법령 - 리스산업은 시설대여업법에 의거 산업설비기계를 사업자에게 시설대여(리스)하는설비금융산업으로 1972년 한국산업리스(現 산은캐피탈)의 설립과 더불어 국내에 도입되었음. IMF 금융위기 전인 1997년까지는 전업리스 25개사, 종합금융 30개사 등 다수의 회사가 리스업무를 취급하여 국내 설비투자의 20%이상의 비중을 점하는 등 기업의 중요한 설비조달창구로서의 역할을 담당하였으며, 1998년 여신전문금융업법의 제정으로 업종간 구분이 철폐됨에 따라 카드업을 제외한 여신전문업종간의 신규진입이 자유롭게 되었음.나) 성장성, 경기변동의 특성 및 경쟁요소 등- 리스산업의 경기는