chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
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및 이를 이용한 인공 신경망 학습 방법 마인즈랩 MaumCloud 국내 출원 회의록 작성 시스템 마인즈랩 maum+ 국내 출원 전사를 위한 음성 콘텐츠의 전처리 방법 마인즈랩 maum+ 국내 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ EP 등록 개별 화자 별 음성 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 maum+ 국내 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ PCT 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ 국내 출원 고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템 마인즈랩 maum+ PCT 출원 고령자를 위한 휴먼케어 로봇의 학습 데이터 처리 시스템 마인즈랩 maum+ 국내 출원 게임 플레이 콘텐츠 제작 장치 마인즈랩 maum+ 국내 등록 항공 관제 정보 재현 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 등록 관제 통신 이력 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 등록 항공 관제 시스템 마인즈랩 인천국제공항공사 maum+ 국내 출원 답변 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC PCT_US 출원 문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC PCT 출원 문자열의 의도 분류 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 의도 분류기 생성 인터페이스 제공 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 상담 세션의 표시 제어 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC US 등록 컨택 관리 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC PCT 출원 컨택 시나리오 관리 인터페이스 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 호텔 고객 응대 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 답변 제공 장치 마인즈랩 AICC 국내 출원 상담 세션의 표시 제어 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 출원 통신 장애 지역 결정 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 AICC 국내 등록 복수 사용자에 대한 연락 일정 관리 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 컨택 관리 장치 마인즈랩 AICC 국내 등록 기계 독해에 기초한 질의 응답 장치 및 이를 이용한 질의 응답 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 학습 문장 생성 시스템 및 이를 이용한 유사 문장 생성 방법 마인즈랩 AICC 국내 등록 기계 독해를 위한 질의응답 데이터 생성 시스템 마인즈랩 엘지유플러스 AICC 국내 출원 신분증 이미지의 검증을 위한 서비스 제공 장치 및 방법 마인즈랩 중소기업은행 MaumCloud 국내 출원 메시지 검증 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 중소기업은행 MaumCloud 국내 출원 음성의 보이스 특징 변환 방법 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 인공 신경망 학습 방법과 이를 이용한 발음 평가 방법 마인즈랩 MaumCloud PCT 출원 개별 화자 별 음성 생성 방법 및 컴퓨터 프로그램 마인즈랩 maum+ EP 출원 화자가 표지된 텍스트 생성 방법 마인즈랩 maum+ US 출원 서비스 생성 방법 마인즈랩 MaumCloud US (4) 연구인력의 수준 인공지능 기술의 핵심 경쟁력은 기술과 지속적인 연구 개발이 가능한 전문 인력에서 나옵니다. 동사는 오랜 인공지능 개발 및 서비스 제공 경험을 통해 인공지능 사업 최적화를 위한 전문가 그룹을 세분화하고, 각 영역별 인재를 육성해 나가고 있습니다. 동사는 전체 인력의 70%이상이 연구개발 및 서비스 개발과 연계된 기술 전문 조직이며, 아래와 같이 기술 최적화를 위해 4종류의 AI전문가 그룹을 세분화했습니다. 1) 자체 AI알고리즘 연구 전문 인력인 AI Scientist 4) 고객에게 인공지능 서비스에 대한 컨설팅을 제공하는 AI Consultant 동사는 각 영역별로 업계 최고 수준의 전문가를 확보하여 국내는 물론 글로벌 최고 수준의 경쟁력을 높여가고 있습니다. 직군 정의 설명 인공지능 각 분야 별 최고 수준의 기술을 분석하여 이를 마인즈랩의 기술로 내재화하는
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동사 인공지는 연구 분야의 핵심 직군 - 정제되지 않은 고객의 데이터로 특정 문제를 해결하기 위한 최적의 ML/DL 알고리즘을 찾거나 설계- 기존 알고리즘의 상업적 가치와 새로운 도메인 학습모델의 설계 및 성능을 높이기위한 개선방안 연구- AI분야에서 현실 세계 혹은 고객의 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 알고리즘을 개발 연구된 AI 엔진 고도화를 위해 AI데이터 구축 가이드라인 설계와 최적의 AI학습표준을 만드는 AI학습전문직군 - 무질서한 원본 데이터를 인공지능 학습에 적합하도록 데이터셋을 기획, 설계, 수집, 관리- Python, SQL 등을 활용해 인공지능 학습용 데이터셋의 핸들링 및 전처리 방안 고안- 알고리즘의 상업성을 높이기 위한 학습 데이터셋의 개선 - 인공지능 알고리즘 학습 데이터의 유효성, 정합성 평가 및 개선방안 도출 - 초고품질 학습 데이터 구축을 위한 데이터 어노테이션 가이드라인 기획 마인즈랩의 인공지능 기술을 활용하는 서비스의 사용성과 성능을 개선하고, 서비스 운영 안정성을 위해 서비스 기획부터 시스템 개발을 전담하는개발 직군 - 시각 인공지능 개발을 위해 다양한 데이터의 정제와 적합한 알고리즘의 선별, 그리고 학습과 조합을 통한 솔루션/시스템 개발을 책임지고 진행- 솔루션과 Edge Device에서 작동하는 AI엔진 개발, 이미지 프로세싱, 데이ㅇ터 관리 툴 등 A관련 개발 - 소프트웨어 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지보수 및 개선- 개인별 프로젝트 우선순위, 일정, 배포 관리 마인즈랩의 인공지능 기술과 서비스를 바탕으로 실제 산업에서 인공지능 혁신을 만들어내는 인공지능 컨설팅 직군 - 인공지능 관련 신규 사업의 기획 및 프로젝트 리딩- 기존 산업과 인공지능 기술의 조화를 바탕으로 혁신적인 사업을 기획/실행 - 에코마인즈 파트너사와의 공동 연구개발 계획의 사업성 검토 및 실무 진행 (5) 기술의 상용화 경쟁력 동사의 핵심 제품인 maum.ai Suite은 인공지능 사업의 본원적 경쟁력인 AI 기술자산은 물론 30여명의 AI Sicentist를 포함한 100여명의 AI기술자로 구성된 AI 전문가, 풍부한 사업경험, AI연구 및 서비스 제공의 기반이 되는 서버 등 인프라 자원, 그리고 데이터 학습 역량등 상용화에 필요한 최고의 경쟁력을 보유하고 있습니다. [AI기술자산] 동사는 자체 기술력으로 음성/시각/언어.사고 지능 영역에 걸친 총 40여종의 종합적인 AI 지능을 글로벌 최고 수준인 SotA 알고리즘 기반으로 연구 개발하여, 글로벌 수준을 뛰어넘는 우수한 AI 기술자산으로 보유하고 있습니다. AI 영역 Task Algorithm Metric Data SotA 주) 자사 주) 글로벌대비 Audio Mellotron MOS, DMOS VCTK 우위 Mellotron MOS, DMOS 우위 MOS LJ Speech 우위 EER 우위 WER 열위 Vision SPNet mIoU 우위 PointRend AP MS COCO 동등 RS-CNN OA 열위 U2Net MAE DUT-OMRON 동등 F-measure CTW1500 열위 HRNet AP 동등 ESRGAN PSNR DF2K 동등 easyOCR Accuracy 동등 우위 CAR BSD100-4x 29.15없음 열위 Ap 동등 NLP PEGASUS Rouge 동등 AUROC 우위 XLNET Accuracy 열위 EM, F1 동등 ATIS 열위 주) 평가 수치가 높을 수록 기술경쟁력이 높음 또한, 모든 AI 기술은 도메인 다양성을 보유한 40여종의 AI 모델로 학습되어 API 패키징되어 있으며, 이를 클라우드 기반의 AI as a Service (이하 AIaaS ) 플랫폼인 maum.ai에서 손쉽게 사용될 수 있게 제공하고 있습니다. [풍부한 사업경험] 동사는 딥러닝 기반의 인공지능 기술의 본격화로 새로운 인공시장 서비스 시장이 본격적으로 형성되기 시작한 2016년부터, 인공지능 중심의 서비스에만 집중하여, 국내 어떤 기업보다도 다양하고 깊이있는 시장 경험과 노하우를 축적하고 있습니다. 이를 통해 금융/제조/공공/미디어/IT 등 전 산업에
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걸친 대기업과 중소기업 100여개의 고객사를 확보하고 있으며, 초기에는 금융권 콜센터 중심 서비스에서 현재 수많은 업종과 기업으로 서비스가 확대되고 있습니다. 2018년부터 자체 AI기술개발 역량을 확보하고, maum.ai Suite구축하면서, 독보적인 기술력을 확보하였고, 이를 기반으로 삼성전자, 하나은행, 포스코, 현대해상과 초일류기업들과 장기적으로서비스를 제공하는 등 안정된 고객기반을 넓혀가고 있습니다. [연구 및 서비스 인프라] 동사는 AI 연구개발, 학습 및 운영에 충분한 인프라를 갖추고 있으며, 이는 업계 최고 수준으로, GPU 서버 53대를 포함해 총 72대의 서버를 확보하고 있습니다. 풍부한 연구기반과 우수한 인재 Pool이 기초가 되어 더욱 우수한 인력 확보와 연구 수준향상의 선순환 구조가 마련되고 있으며, 개발된 AI엔진은 물론 응용 서비스의 서비스 품질을 관리할 수 있는 도구와 관리 조직을 마련하여 안정된 서비스 개발 및 운영 체계를 갖추었습니다. 동사의 기술역량이 사업 경쟁력으로 이어지는 핵심에는 연구조직과 사업조직간의 긴밀한 연계 체계가 있습니다. 시장에서 발굴된 니즈를 기술개발 조직의 연구 과제화하고, 이를 빠르게 시장에 적용함으로써 대기업을 포함해 타 경쟁사가 따라올 수 없는 빠르고 효과적인 AI 기술 상용화 체계가 마련되어 있습니다. [데이터 구축 역량 및 자산] 동사는 AI 개발의 핵심 요소인 데이터 구축에 대한 경쟁력을 확보하고자 데이터 구축에 필요한 저작툴, 크라우드 소싱한 워커와 다양한 구축 경험을 축적해왔으며, 2020년부터 별도 데이터사업조직을 신설하고, 본격적인 사업을 전개하고 있습니다. 아무리 좋은 인공지능 알고리즘을 확보하고 있더라도, 데이터 품질에 따라 결과물이 상이하기 때문에, 인공지능 서비스 구현에 있어 인공지능 기술과 결합과 데이터 구축은 매우 중요한 핵심 역량입니다. 동사는 자체 개발한 데이터 작업툴과 데이터 전문인력을 바탕으로 타 경쟁사가 갗주기 힘든 빠르고 품질 좋은 맞춤 AI 구현의 기반을 견고히 다지고 있습니다. 또한, 수많은 AI 연구 과정중에 축적한 내외부 데이터 자산은 다음 연구의 기초가 되면서 2년사이 자체 개발 엔진이 40여개에 달하는 독보적인 연구개발 속도를 이뤄낼 수 있었습니다. 동사의 데이터 작업의 특징은 궁극적으로 AI엔진 구현을 위한 AI데이터 구축에 전문성을 가지고 있으며, 이를 위해 AI AutoLabeling과 수작업에 의한 데이터 작업을 병행해 효율과 AI데이터로서의 정확성은 높이고 있으며, 학습된 데이터를 활용한 AutoML을 연계하여 궁극적으로 고객이 직접 AI 학습과 업그레이드 관리를 할 수 있는 MLOps를 지향하고 있습니다. 다. 성장성 (1) 기업 성장전략 동사는 2014년 회사 설립 이후, 인공지능 분야의 연구개발 및 사업화에 집중해 우리나라 대표 AIaaS(AI as a Service) 기업으로 성장하였으며, 2016년 딥러닝 기술의 발전과 더불어 국내 시장에서도 금융권 중심으로 음성인식, 챗봇, Text Analysis 기술을 활용한 인공지능 서비스가 본격적으로 도입되었고, 시장 초기부터 금융, 제조, 미디어, 관공서 등 전 산업군에 걸쳐 고객군을 확대하며, AI 사업 경험과 기술력을 축적해 왔습니다. 2018년 인공지능 알고리즘에 대한 자체 상용화 역량을 키우고, 종합 AI 서비스 플랫폼인 maum.ai를 구축하며 본격적으로 클라우드 기반의 AIaaS 사업기반을 다졌으며,자체 개발한 알고리즘을 활용하여 AICC, SmartX, maumCloud, maum+와 같은 서비스 사업을 본격화해나가고 있습니다. (2) 향후 성장을 위한 사업계획 동사는 제품기술 및 시장변화에 발맞추어 AI휴먼을 활용한 다양한 산업에서의 진출하여 사업을 확장시켜나갈 계획입니다. 동사는 2021년 5월에 AI Human ‘M1’을 런칭 했습니다. M1은 음성지능, 시각지능, 언어지능, 사고지능을 AIOS (AI Operation System)가 통합해서 종합적인 지능을 갖도록 한 세계 최초의 AI Human입니다. 고객은 자신만의 AI
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Human 모델 아바타를 만들 수 있으며, 자신의 아바타를 지속적으로 학습을 시킬 수 있습니다. 또한 AI Human Store에 자신의 상품을 등록해서 판매할 수도 있습니다. 세계 최초 AI Human Platform입니다. 동사의 AI Human M1은 사람의 외형을 지니고 있으며, 얼굴을 알아보고 음성을 알아듣고 이해하여 대화를 수행할 수 있어, 상담원이나 도슨트, 리셉셔니스트 등 사람과 대면하고 대화해야 하는 다양한 직업군 역할을 수행할 수 있습니다. M1은 지금까지 동사가 개발하여 상용화 한 시각, 음성, 언어, 사고 등 각각의 지능에 해당하는 AI 기술들을 종합하여 만들었습니다. M1의 외형(Face)은 실제 사람과 같은 외형으로, 발화에 맞춰 자연스럽게 입술을 움직이며, 대화의 자연스러움을 높입니다. M1 Ear는 사용자의 음성에 대해 0.5s 이내에 95% 이상 정확하게 알아들으며, 목적 지향형 대화와 특정 도메인의 Question-Answering에 대해서 90% 이상 정확하게 답변을 찾아냅니다. M1 Mouth는 얼마나 사람과 유사한지 평가하는 MOS score 기준 4.18(실제 사람 4.3)에 달하는 등 M1은 자연스럽게 사용자와 대화를 이어나갈 수 있게 되었습니다. 음성인식, 얼굴인식, BERT 등 개별 요소 기술들을 잘 다루는 기업들은 많습니다. 그러나 이를 제대로 엮어서 사람과 같은 역할을 수행할 수 있는 AI 휴먼으로 만들기 위해서는 마치 PC나 모바일 기기의 OS 역할을 하는 AIOS(Artificial Intelligence Operational System) 기술 요소가 중요합니다. 이번 M1 출시의 가장 중요한 의의 중 하나는, 지금까지 조각조각 만들어 놓았던 AI 핵심 기술들을 하나로 묶어 AI 휴먼으로서 작동할 수 있는 AIOS의 원형을 만들어냈다는 데에 있습니다. 앞으로 AIOS는 단순히 시각, 청각, 언어 등 다양한 단위 기능들을 엮어주는 데에 그치는 것이 아니라, 여러 감각 인지 기관에서 들어온 정보들을 취합하고 종합하여 직관적인 사고, 판단, 의사결정까지 수행할 수 있는, 마치 사람의 전두엽이 하는 역할을 수행하게 될 것입니다. 이러한 종합하는 지능의 태동은 인공지능의 수준을 지금보다 한 단계 높이는 계기가 될 것입니다. 이번에 출시한 M1은 동사가 이미 개발하여 상용화한 시각, 음성, 언어, 사고 지능 기술 기반으로 개발했습니다. 아직은 맥락을 정확하게 이해하지 못하거나 목적지향형 대화에 국한되는 등 상대적으로 단순반복적인 업무에 주로 투입될 것입니다. R 부서에서는 이미 차세대 AI 휴먼인 M2를 준비하고 있으며, 동사는 앞으로 매년 AI 휴먼을 업그레이드해 나갈 것입니다. M2는 외형적인 부분이 2D -> 3D로 대폭 개선되고, 시각적-언어적 맥락을 이해하는 등 보다 복잡한 상황에서도 동작할 수 있도록 개선될 것입니다. 사용자가 처한 상황을 보다 센스있게 눈치채고 선제적으로 대응할 수 있는 보다 향상된 지능을 가지게 될 것입니다. 지금까지는 AI를 도입할 때, AI가 할 수 있는 업무의 범위를 아주 좁게 특정하고 전문화해왔습니다. 한 사람이 여러 가지 업무를 담당할 수 있는 인간과는 달리, 현재 상용화되고 있는 AI 솔루션은 하나의 AI 솔루션이 하나의 일만 할 수 있습니다. 그러나 앞으로는 상당히 많은 task에 대해서 Artificial General Intelligence가 통째로 대체할 수 있다는 의견이 대두되고 있습니다. 기존의 사일로화 된 AI 솔루션과 달리 AI Human 접근은 직접적으로 인건비를 대체할 수 있습니다. 기존의 사일로화된 AI 솔루션을 도입할 때는 AI 도입의 효과성을 측정하는 것이 어려웠지만, AI Human의 경우 직접적으로 경제적 효과를 체감할 수 있으며, 현재의 AI Human이 할 수 있는 일이 비교적 단순한 상담이나 고객응대 등이었다면, 앞으로 AI human이 할 수 있는 일이 점점 많아질수록 경제적 효과는 극단적으로 증가할 것으로 예상되며, 해당 시장에서 동사가 개발한 AI Human의 활용가능성이 늘어날수록 동사의
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사업 역시 크게 확장될 가능성이 존재합니다. 라. 경영능력 및 투명성 (1) CEO의 자질 동사의 대표이사는 동사의 설립때부터 경영 전반에 관한 사항뿐만 아니라 마케팅 및 기술개발 전반에 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 동사의 대표이사의 전공은 서울대학교 인문대학 미학과로 동사가 영위하는 AI 연구개발과 직접적인 연관은 없는 것으로 판단될 수 있으나, 동사의 대표이사는 전공과 상관없이 93년부터 약 20년간 삼일회계법인에서 빅데이터, ERP시스템 관련 컨설팅 업무를 수행함으로써 IT 및 Big data 분야에 대한 높은 전문성을 보유하고 있으며, 인공지능 국가전략 프로젝트 운영위원, 인공지능 산업협의회 부회장 등 동사 사업관련 단체에서 활발한 활동을 수행하고 있어 해당 분야에서의 높은 전문성을 보여주고 있습니다. 대표이사의 주요 이력은 아래와 같습니다. 소속 (주)마인즈랩 직위 대표이사 성명 유 태 준 성명(영문) 성명(한자) 柳 泰 準 생년월일 1965년 8월 11일 학력 인천선인고등학교 졸업 서울대학교 인문대학 미학 학사 경력 PWC컨설팅 빅데이터, ERP 시스템 구축(Big Data, ERP, EDW, IFRS 시스템) 및 프로세스 개선. 공인회계사. (주)마인즈랩 제품개발총괄 부사장 2015.03~현재 (주)마인즈랩 경영총괄 대표이사 가입 및 활동단체 - 인공지능 국가전략 프로젝트 운영위원 - 경기도 인공지능 정책 자문위원 - 인공지능 산업협의회 부회장 - 강원 창조경제혁신센터 빅데이터 멘토 - PwC 컨설팅 파트너(빅데이터 컨설팅 팀장) - 삼일회계법인 공인회계시(시니어 매니저 컨설턴트) (2) 인력 및 조직 경쟁력 동사의 연구개발 조직은 크게 Brain R, SmartX R 나누어져 있으며, 기업부설연구소 소속 인원도 크게 양 쪽의 R 인력으로 구성되어 있으며, 증권신고서 제출일 현재 29명의 연구원 으로 구성되어 있습니다. Brain R 조직은 시각, 청각, 자연어 등 AI 기술 분야 전반에 걸쳐 다수의 딥러닝 알고리즘을 자체적으로 개발하는 연구를 진행하고 있습니다. 현재 마음AI 클라우드 API에서 제공하고 있는 얼굴인식, 음성인식, 음성합성, BERT 기반 텍스트 분류 및 MRC 등 30여개의 인공지능 엔진들은 모두 Brain R 조직에서 자체적으로 개발한 기술을 기반으로 하고 있습니다. Brain R 조직의 특징은 딥러닝 알고리즘 원천 기술을 연구개발하는 데 필수적인 수학적 모델링 능력을 갖춘 수학 과학 영재들로 대부분 구성되어 있다는 점입니다. 영재고, 국제올림피아드 출신 등 국내 최고 수준의 브레인들로 구성된 Brain R 조직은 국내 최고의 인공지능 연구개발 역량을 가지고 있습니다. SmartX R 조직은 Brain R 조직에서 개발한 여러 인공지능 알고리즘을 스마트 시티, 스마트 팩토리 등 규모가 큰 시장에 잘 활용할 수 있도록 상용화하는 연구개발을 중심으로 하고 있습니다. 특히 알고리즘 경량화, 엣지 컴퓨팅 개발 등 최적화 알고리즘 분야에 전문성을 지닌 경험 많은 연구원들로 구성되어 있습니다. 동사의 주요 연구개발 인력현황은 아래와 같습니다. [ 연구개발인력 현황 ] 담당분야 성명 직위 최종 학교 및 전공 CTO 백훈 CTO 서울대학교대학원 전기공학 박사('97) 연구소 황이규 연구소장 전북대학교대학원 전자계산학 박사 Brain 조면철 전무이사 서울대학교 물리학 학사(’13) Brain 정인성 상무이사 서울대학교 물리학 학사(’13) Brain 황주호 팀장 동경대학교 계수공학 학사(’16) Brain 이준혁 선임연구원 한국과학기술원 기계공학 석사(’20) Brain 용준영 선임연구원 홋카이도대학교대학원 정보과학연구학석사(’20) Brain 차성국 선임연구원 울산과학기술원 컴퓨터공학 SmartX 김성수 선임연구원 가천대학교대학원 IT융합공학 석사(’18) SmartX 김정욱 선임연구원 한양대학교대학원 컴퓨터소프트웨어학석사(’18) SmartX 박준형 연구원 단국대학교 소프트웨어공학 학사(’17) Audio 김강욱 선임연구원 서울대학교 전기정보공학부 Audio 한승우 연구원 서울대학교
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기계공학 Audio 정원빈 연구원 한국과학기술원 전산학부 Vision 송형규 수석연구원 한국과학기술원 바이오및뇌공학 Vision 최동호 연구원 서울대학교 수리과학 Vision 김진우 연구원 국민대학교 소프트웨어학 Vision 이유성 연구원 서울대학교 수리과학 Vision 양승민 연구원 한국과학기술원 바이오및뇌공학 Vision 최창호 연구원 고려대학교 컴퓨터학 NLP 이용재 선임연구원 서울대학교 컴퓨터공학 학사(’19) NLP 이진주 연구원 숙명여대 역사문화학 학사(’18), 포스텍 인턴 NLP 우상훈 연구원 UC Davis University 컴퓨터공학 학사(’19) NLP 김민석 연구원 NLP 이희영 연구원 서울시립대학교 컴퓨터과학 Image AI 이현영 연구원 가천대학교 컴퓨터공학 학사(’20), Image AI 최홍준 연구원 홍콩과학기술대학교 컴퓨터공학 학사(’17) Video AI 유현선 연구원 동국대학교대학원 통계학 석사(’19) Video AI 정민호 연구원 펜실베니아 주립대학교 컴퓨터공학 학사(’20) (3) 경영의 투명성 및 안정성동사는 상장 이후 거래소 및 금융감독원에 정기공시, 수시공시 및 공정공시 등의 의무를 성실하게 준수하기 위해 증권신고서 제출일 현재 공시전담조직을 체계적으로 갖추었습니다. 동사의 공시 책임자는 최용기 부사장이며, 공시 및 주식 담당은 관리팀 내 이기탁 팀장 및 한재희 팀원이 담당하고 있습니다. 신고서 제출일 현재 동사 최대주주의 지분율은 17.86% 수준이며, 금번 공모 시 경영안정화를 위하여 최대주주의 특수관계인 보유 지분(6.62%) 및 2대 주주인 한국전자통신연구원(8.38%)은 상장 후 2년간 최대주주와 의결권을 공동으로 행사하는 의결권 공동목적보유약정을 체결한 바 있습니다. 해당 주주들의 지분율 및 의결권을 감안하였을 때, 동사의 최대주주는 안정적인 경영권을 확보한 것으로 판단됩니다. (4) 경영의 독립성 신고서 제출일 현재 동사는 자산총액 1천억원 미만의 벤처기업으로 상장 이후에도 사외이사 및 상근감사의 선임의무는 없습니다. 그러나 동사는 투자자보호를 위한 내부통제 강화 목적으로 사외이사 2인을 선임하고 있으며, 이는 상법상 동사에 요구되는 요건보다 강화된 이사회 구성입니다. 동사의 사외이사 및 감사는 최대주주 및 동사와 이해관계가 없고, 상법상 결격요건에 해당되지 않음에 따라 독립성을 보유하고, 해당 직을 수행하기 위한 전문성을 보유하고 있습니다. [사외이사 주요 약력] 성명 구분 주요경력 최대주주 관계 결격요건 여부 이경전 사외이사 - 95.02 카이스트 경영과학 박사- 03.02 서울대학교 행정학 박사- 97.03~99.02 국제전자상거래 연구센터 책임연구원- 99.03~01.02 고려대학교 경영대학 조교수- 02.03~03.02 서울대학교 행정대학원 초빙조교수- 09.09~10.01 MIT Fulbright Visiting Professor- 10.02~10.08 U.C. Berkeley Fulbright Visiting Professor- 03.03~현재 경희대학교 경영대학 정교수 없음 없음 전희주 사외이사 - 89.02 고려대학교 통계학 학사 - 00.02~06.03 삼성카드 마케팅팀장 - 06.03~09.08 SK텔레콤 마케팅 부장 - 09.09~12.02 부산외국어대학교 데이터경영학과 교수 - 12.03~현재 동덕여자대학교 정보통계학과 교수 없음 없음 [감사 주요 약력] 성명 구분 주요경력 최대주주 관계 결격요건 여부 김종현 감사 1991 ~ 1999 제일제당 관리본부 부장2000 ~ 2003 제일제당 경영지원본부 상무2004 ~ 2005 CJ CGV 경영지원본부 상무 2011 ~ 2013 CJ제일제당 경영지원 부사장2014 ~ 2017 CJ제일제당 상근자문 없음 없음 마. 재 무 상태 (1) 매출 및 수익성 현황 (단위 : 백만원) 구 분 2018연도 (제5기) 2019연도 (제6기) 2020연도 (제7기) 2021연도 반기 (제8기 반기) 회계기준 K-GAAP K-IFRS(감사받지 않은 재무제표) K-IFRS K-IFRS 매출액 (증감률 %)
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영업이익 (증감률%) (적자전환) (적자지속) (4,891)(적자지속) 1인당 부가가치 (연도말 인원수) 경상이익률(%) 경상손실 경상손실 경상손실 주1) 동사는 2020년 최초 IFRS를 적용함에 따라 2019년~2021년 반기 손익계산서는 연결 재무수치가 존재하며, 2018년은 개별재무제표 수치로 작성되었습니다. 최근 3년간 매출 감소의 주요 원인은 과거 큰 규모의 매출을 담당하였던 구축형 AICC 부문 매출감소에 기인합니다. 동사는 과거 2018년에 상대적으로 큰 규모의 대기업 구축형 프로젝트들이 많이 진행되었고, 최근까지 지속적으로 기존의 구축형 사업을 축소하고 음성봇 위주의 서비스로 전환하면서 AICC부문 매출이 감소하였습니다. 구축형 사업의 경우, 해당 기업에 대하여 1회성으로 끝나는 프로젝트가 많은 반면, 매년 증가하고 있는 음성봇, MAUMCLOUD, MAUM+ 부문의 매출은 범용성이 높고 다양한 고객사에 적용가능한 매출로서 향후 사업 범위가 보다 확장될 것으로 예상되며, 매출 성장률은 과거 대비 개선될 것으로 예상됩니다.특히 동사는 2021년 3월에 최초 출시한 미래 성장동력인 AI Human을 활용하여 S은행 인공인간 프로젝트를 수주하게 되었으며, 이는 은행 지점에 인공인간 컨시어지 디바이스와 태블릿 기반의 AI Banker를 설치하는 프로젝트입니다. 4K 수준의 고화질 인공인간이 고객을 창구까지 안내하고, 창구에서는 고객의 은행업무를 자동으로 처리해주는 프로젝트로서 이 프로젝트 수주로 인해서 동사의 인공인간(AI Human) 기술은 시장에서 인정을 받게 되었고, 이를 기반으로 금융권 및 다양한 산업에 마인즈랩의 인공인간을 공급하는 큰 시장기회가 열리게 되었습니다. 현재는 금융권에만 AI Human을 공급하고 있으나, 동사 CS부서를 통하여 다양한 산업의 기업들 중심으로 AI Human 및 키오스크에 대한 문의가 오고 있습니다. 실질적으로 200여개 이상의 기업들로부터 적용 가능성에 대한 문의가 접수 되었으며, 무인점포 리셉션니스트, 사내강사, 카드모집인, 매장관리원 등 해당 직업군 또한 매우 다양합니다. 동사는 S은행 프로젝트를 성공적으로 마치고 이러한 다양한 수요처에 AI Human을 공급할 계획이며, 이에 따른 파급효과는 클것으로 기대하고 있습니다. 해당 제품의 경우 동사가 개발한 소프트웨어를 고객사가 가지고 있는 하드웨어에 공급하는 방식으로, 해당 소프트웨어 공급 및 유지보수에 구축형 프로젝트 대비 발생하는 비용 규모가 크지 않음에 따라 동 유형의 매출이 증가할 수록 향후 동사의 수익성에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 동사는 2021년 반기 로 변동 하였습니다. 2019년 영업이익률의 감소는 구축형 프로젝트 증가에 따른 지급수수료가 2018년 42억원에서 2019년 46억원으로 증가하였고 , 미회수 채권에 대한 대 손상각비를 13억원 인식하였으며, 개발비 등 무형자산 상각비가 38억원으로 2018년 6억원 대비 큰 폭으로 증가한 것이 주된 원인입니다. 20년은 매출은 전년대비 유사한 수준이나, 19년에 인식하였던 개발비 일시 상각, 대손상각비 등의 이벤트는 없었음에 따라 19년 대비 영업적자 수준은 감소하였습니다.다만 지속적으로 다양한 연구개발을 수행함에 따른 연구개발비증가, 사업확장에 따른 인원 충원, 자회사 청산에 따른 자회사 인력의 마인즈랩 이동에 따라 인력이 크게 증가하면서 고정비성 인건비가 늘어났고, 이에 지속적으로 영업적자를 시현중입니다. 2021년 상반기는 인건비 등 고정비는 유사한 반면 상반기 매출이 하반기보다 낮은 업 특성 상 고정비효과에 따른 영업적자율이 높은 수준으로 나타납니다. 과거 개발비로 인식하였던 자산은 증권신고서 제출일 현재 전액 손상처리 되었으며, 발행한 전환상환우선주 중 1~3회차의 경우 증권신고서 제출 전 전환되어 과거와 같은 큰 규모의 파생상품 손실은 발생하지 않을 것으로 판단됨에 따라, 과거와 같은 높은 당기순손실은 시현하지 않을 것으로 예상됩니다. 또한, 상장 직후에 현재 미전환된 4회차 상환전환우선주 역시 3영업일 이내에 전환할
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예정으로, 상장 이후에는 상환전환우선주 관련 파생상품 관련 손익이 발생하지 않을 예정입니다. 동사의 원가는 대부분이 인건비성 경비가 차지하고 있으며, 이는 고정비성 항목으로 AI human 등 추가 원가 부담이 크게 없는 플랫폼 매출의 증가에 따라 수익성은 개선될 것으로 기대됩니다. 다만 동사의 비용 구조 상 인건비 등 고정비성 항목의 비중이 높으며, 신규 사업부문 및 기존 사업부문에서의 예상치 못한 실적부진이나 동사의 사업계획대로 진행되지 않아 고정비를 초과하는 수준의 매출이 발생하지 않을 경우, 고정비 효과에 따라 수익성개선이 지연될 가능성은 있습니다. (2) 재무적 안정성 (단위: 백만원, %) 구 분 2021연도 반기 (제8기 반기) 2020연도 (제7기) 2019연도 (제6기) 2018연도 (제5기) 동업종평균 주1) 부채비율(%) 완전자본잠식 완전자본잠식 완전자본잠식 완전자본잠식 자본의 잠식률(%) N/A 매출채권 회전율(회) 영업활동으로 인한 현금흐름 주1) 업종평균은 한국은행에서 발간한 2019년 기업경영분석(2020.11) 'J582. 소프트웨어 개발 및 공급업'를 적용하였습니다. 주2) 자본잠식률은 (자본금-자기자본/자본금) 으로 산정하였습니다. 주3) 2018년 손익관련 재무수치는 일반기업회계기준 하의 재무수치를 적용하였으며, 그밖의 재무수치는 한국채택국제회계기준 수치를 적용하여 산정하였습니다. 주4) 차입금 의존도 계산시 전환상환우선주부채를 이자부부채로 간주하여 산정하였습니다. [부채비율 및 자본의 잠식률] 동사는 지속적인 영업손실 및 전환상환우선주의 부채인식으로 인한 이자비용, 해당 전환상환우선주의 파생상품평가손실에 의하여 매년 자본잠식을 시현하고 있습니다. 다만 증권신고서 제출일 현재 1회~3회차 전환상환우선주가 보통주로 전환완료 되었으며, 상장 이후에 4차 전환상환우선주가 3영업일 이내에 전환 될것으로 예상됨에 따라 현재 부채로 계상되어 있는 상환전환우선주 부채가 자본으로 계정 대체될 예정이며, 전환되는 즉시 동사의 부채비율 및 자본잠식률은 큰 폭으로 개선이 가능합니다. 이에 따라 과거와 같은 큰 규모의 파생상품평가손실 및 이자비용을 인식하지 않으며, 더불어 공모자금 유입에 따른 재무개선 효과에 따라 과거와 같은 높은 수준의 부채비율 및 자본의 잠식률이 지속될 가능성은 낮습니다. [매출채권 회전율] 동사의 매출채권 회전율은 2019년 6.17회에서 2021년 반기 3.20회로 감소하였습니다. 이는 장기미회수채권의 회수가능성이 낮음에 따라 2018년 대손충당금이 17.5백만원에서 2019년 638백만원, 2020년 886백만원으로 증가하고, 이에 회수가 지연됨에 따라 감소한 것입니다. 증권신고서 제출일 현재 보유한 현재 장기 미회수 채권의 경우, 회수노력을 기울이고 현실적으로 회수가 어려울 시 제각할 예정이며, 장기 미회수 매출채권을 제외하고 신규 발생 채권은 회수가 원활하게 이루어지고 있어 매출채권의 건전성은 개선되고 있습니다. [영업활동으로 인한 현금흐름] 동사는 지속적인 전환상환우선주 평가에 따른 파생상품평가손실에 따라 당기순손실 시현, 연구개발비 투자등에 따라 2018년 이후 지속적으로 (-)의 영업현금흐름을 시현하고 있습니다. 다만 지속적인 연구개발 투자의 결과로 다양한 AI엔진을 확보하였으며, 해당 연구개발 결과가 동사의 미래 성장동력인 AI Human으로 나타나고 있습니다. AI Human은 금융권을 중심으로 성공적으로 시작하여 다양한 산업군으로 확장될 가능성이 매우 높으며, 현재는 해당 시장이 열리기 시작하는 단계로 판단됩니다. AI Human의 경우 동사가 기존에 개발해 놓은 소프트웨어를 고객사의 하드웨어에 맞춰 공급하는 구조로, 매출발생에 따른 추가 원가 부담이 구축형 매출보다 낮습니다. 동사의 이러한 성격의 매출은 추후 구축형 매출 대비 높은 비중을 차지할 것으로 예상되는 바 고정비효과에 따른 수익성 개선과 더불어 추후영업현금흐름 역시 개선될 것으로 판단됩니다. (3) 재무자료의 신뢰성 사업연도 감사인 감사의견 강조사항 등 핵심감사사항 제8기 반기(당기) 삼정회계법인
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주) 해당사항 없음 해당사항 없음 제7기(전기) 삼정회계법인 적정 해당사항 없음 해당사항 없음 제6기(전전기) 한길회계법인 적정 해당사항 없음 해당사항 없음 제5기(전전기) 한길회계법인 적정 해당사항 없음 해당사항 없음 주) 제8기 반기 재무제표에 대해서 검토가 수행되었으며, 중요성의 관점에서 공정하게 표시하지 않은 사항이 발견되지 아니하였습니다. 2020년 및 2021년 동사는 코스닥 상장을 위하여 K-IFRS 기준으로 지정감사인의 '적정' 감사의견을 받았습니다. 동사의 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었으며, 당해 재무제표에 대해 외부감사인은 적정의견을 표명하였습니다. 외부감사인의 감사의견과 동사의 내부통제시스템을 통한 회계정보의 산출과정을 고려할 때 동사는 회계기준을 적정하게 반영하여 재무제표를 작성하는 것으로 판단됩니다.한편, 동사의 외부감사인에 대한 독립성 여부를 공인회계사윤리규정 제18조 1항에 근거하여 검토한 결과 독립성에 문제가 없는 것으로 판단됩니다. 바. 기타 투자자보호 실사 결과 동사는 투자자보호에 문제될 사항을 발견하지 못하였습니다. 동사의 이사회는 사내이사 2인, 사외이사 2인, 기타비상무이사 2인으로 구성되어 있으며, 비상근감사 1인을 선임하고 있습니다. 자산총액 1,000억원 미만의 벤처기업으로 상장 이후에도 사외이사 선임의무가 없음에도 불구하고 경영의 독립성과 투명성 확보를 위한 내부통제장치 마련 방안으로 최대주주와 특수관계가 없고 상법상 적합한 자격을 가진 인원으로 이사회의 독립성을 제고하였으므로 상장 이후 소액주주 보호에는 이상이 없을 것으로 판단됩니다. 4. 공모가격에 대한 의견 가. 평가결과 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜ 는 ㈜마인즈랩의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황등을 고려하여 희망공모가액을 아래와 같이 제시하였습니다. 구 분 내 용 주당 희망공모가액 확정공모가액결정방법 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다. 상기 표에서 제시한 희망공모가액의 범위는 ㈜마인즈랩의 절대적 가치가 아니며, 향후 국내ㆍ외 경기, 주식시장 상황, 산업 성장성 및 영업환경 변화 등 다양한 제반 요인의 영향으로 예측, 평가 정보는 변동될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.금번 ㈜마인즈랩의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정공모가액은 대표주관회사인 NH투자증권㈜가 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다. 나. 희망공모가액의 산출방법 (1) 평가모형의 개요 일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치평가법과 상대가치평가법이 있습니다. 절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치평가법이 있으며, 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교회사와 비교하기 위해서는 비교회사의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다. 본질가치평가법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어
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산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나, 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가 있으며, 또한 이를 보완하는 향후 2개년간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다. 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상기업과 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교 ·평가하는방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다. 그러나, 비교기업의 선정시 평가자의 주관 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)로 인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 여전히 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교대상 회사들이 우선적으로 일정한 재무적 요건을 충족하여야 하며 또한, 사업적, 기술적, 관련 시장의 성장성, 주력 제품군 등의 질적 측면에서 일정 부분 평가대상회사와 유사성을 갖고 있어야 합니다. (2) 비교평가 모형의 선정 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜는 금번 공모를 위한 (주)마인즈랩의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 유가증권시장 또는 코스닥시장에 기상장된 유사회사를 이용한 상대가치 평가법을 이용하였습니다. 【㈜마인즈랩 비교가치 산정시 PER 적용사유】 적용 투자지표 투자지표의 적합성 PER PER(Price/Earning Ratio)는 해당 기업의 주가와 주당순이익(EPS)의 관계를 규명하는 비율로서 기업의 영업활동을 통한 수익력에 대한 시장의 평가, 성장성, 영업활동의 위험성 등이 총체적으로 반영된 지표입니다. 또한 개념이 명확하고 계산의 용이성으로 인해 가장 널리 사용되는 투자지표이기도 합니다. PER는 순이익을 기준으로 비교가치를 산정하므로 개별 기업의 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라, 산업에 대한 향후 미래의 성장성이 반영되어 개별 기업의 PER가 형성되므로, PER를 적용할 경우 특정산업에 속한 기업의 성장성과 수익성을 동시에 고려할 수 있고 산업 고유위험에 대한 Risk 요인도 주가를 통해 반영될 수 있습니다. 이에 따라 발행회사인 ㈜마인즈랩의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다. 【㈜마인즈랩 비교가치 산정시 EV/EBITDA, PBR, PSR제외사유】 제외 투자지표 투자지표의 부적합성 EV/EBITDA EV/EBITDA는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이 많은 산업에 유용한 지표로써, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다. PBR PBR(주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다. PSR PSR(주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로
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일반적으로 비교기업의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교기업간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익율(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 가치산정시 제외하였습니다. (3) 비교평가모형의 한계 동사의 주당 평가가액은 동사의 미래 성장 동력인 AI Human 공급이 본격적으로 다양한 금융기관 및 산업으로 확산될 것으로 예상하는 2023년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.또한, 동사의 2023년의 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다. (4) 유사회사 선정 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜는 동사의 업종, 사업, 재 무 및 일반 유사성을 고려하여 셀 바스에이아이, 위세아이텍 2개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다. 최종 선정된 유사회사는 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출 의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다. (가) 유사회사 선정 요약 【 국내 유사회사 선정 기준표 】 구 분 선정기준 세부 검토기준 선정회사 차 산업분류유사성 한국표준산업분류상 다음 중 하나에 속하는 상장회사- 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222) 솔트룩스, 바이브컴퍼니, 코리아센터,이스트소프트, 한국정보인증, 웹케시,다날, 케어랩스 등 총 76개 사 2차 사업유사성 인공지능, 빅데이터를 활용한 솔루션 및 서비스 등 관련 사업을 주요 사업으로 영위하고 있을 것 셀바스에이아이, 제이엘케이, 위세아이텍,라온피플, 솔트룩스, 바이브컴퍼니, 이노뎁 등 총 12개사 3차 재무유사성 ① 12월 결산법인일 것② 2021년 반기 및 반기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이익 시현 기업 ③ 최 근 사업연도 감사의견 적정④ 상장 후 6개월 이상 경과한 기업⑤ 근 6개월간 분할/합병, 증자, CB/BW/EB 발행, 거래정지/관리종목 지정 등이 없을 것 셀바스에이아이, 위세아이텍 총 2개사 (나) 유사회사 선정 세부내역 ■ 1차 유사회사 선정 동 사 는 음성, 시각, 언어, 사고 지능을 망라하는 40 여종의 AI 알고리즘을 자체 기술로 상용화하고, 이를 기반으로 종합 인공지능 서비스 플랫폼 maum.ai Suite를 구현하여, 데이터부터 AI 서비스 적용까지 기업의 AI Transformation을 실현시키는 사업모델을 구축 및 영위하고 있습니다. 동사는 표준산업분류 상 [응용 소프트웨어 개발 및 공급업( J58222 )]에 속해있으며, 이에 동사의 주된 사업적 특성을 고려하여 한국표준산업분류 상 [응용 소프트웨어개발 및 공급업(J58222)] 속한 코스닥시장 또는 유가증권시장 상장사 총 76개 사를 모집단으로 선정하였습니다. 한국표준산업분류상 세분류 유가증권시장 및 코스닥시장 상장 업체 중 동사와의 산업유사성 해당 업체
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응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222) 이스트소프트,한컴MDS,유비케어,브리지텍,갤럭시아머니트리,다나와,코나아이,한국정보인증,셀바스에이아이,한글과컴퓨터,유엔젤, 지어소프트,다날,영림원소프트랩,티사이언티픽,엔지스테크널러지,이씨에스텔레콤,알티캐스트,오상자이엘,웹케시,시큐브,수산아이앤티,엠로,텔코웨어, 엔텔스,엑스큐어,현대오토에버, 파수,브레인즈컴퍼니,바이브컴퍼니, 이루온,핑거,모바일리더,미디어젠,코리아센터,비트컴퓨터,이지케어텍,솔트룩스,키네마스터,네이블커뮤니케이션즈,한솔인티큐브,현대이지웰,위세아이텍,엔에이치엔벅스,모바일어플라이언스,링크제니시스,플래티어, 지니언스,폴라리스오피스,팅크웨어,네오위즈홀딩스,비즈니스온커뮤니케이션,토탈소프트뱅크,케이지이니시스,아이퀘스트,딥노이드, 티라유텍,포시에스,퓨쳐스트림네트웍스,라이프시맨틱스,핸디소프트,알서포트,라온피플,원티드랩, 맥스트, 이노뎁, 씨이랩,신테카바이오,마이더스에이아이,에이트원,나무기술,알체라,케어랩스,SBI핀테크솔루션즈,제이엘케이,지란지교시큐리티 총 76개 사 ■ 2차 유사회사 선정 1차 유사회사 중 동사 와 유사하게 인공지능, 빅데이터 관련 제품 및 인공지능을 활용한 솔루션 서비스 제공을 주요 사업으로 영위하는 회사를 근거로 아래 12개사를 비교회사로 선정하였습니다. 회사명 최근 사업연도 매출액 구성 선정여부 이스트소프트 보안 및 소프트웨어사업 39.30%, 포털사업 23.97% 게임사업 28.76%, 커머스 6.41%, 금융 1.57% X 한컴MDS 임베디드 소프트웨어 개발솔루션 36.7%, 임베디드 시스템 소프트웨어 32.4%, 기타 30.9% X 유비케어 의료정보플랫폼 97.1%, 개인건강정보관리플랫폼 2.9% X 브리지텍 콜센터솔루션 제품 73.5%, 클라우드 콜센터 등 서비스 26.5% X 갤럭시아머니트리 전자결제서비스(휴대폰, PG 등) 77.3%, O2O 사업 21.5%, 기타 1.1% X 다나와 제휴 쇼핑 10.6%, 광고사업 7.5%, 판매수수료 9.4%, 정보이용료 등 2.4%, 상품매출 39.6%, 제품매출 30.4%, DPG 매출 0.1% X 코나아이 스마트카드 35.51%, COB 상품 22.15%, 소프트웨어 개발 수수료 42.34% X 한국정보인증 인증서 81.1% , 솔루션 9.9%, 기타 9.0% X 셀바스에이아이 HCI 부문(음성인식, 음성합성 등) 22%, Edu-tech 15%, Medical/Healthcare 2%, 의료진단기기 32%, 보조공학기기 29% O 한글과컴퓨터 오피스소프트웨어 등 소프트웨어 부문 58.62%, 소방개인안전장비 등 41.38% X 유엔젤 지능망, 메세지등 코어네트워크 (5G, IoT 포함) 70.60%, 스마트러닝 11.71%, ASP (Application Provider) 등 서비스사업 14.02%, 기타 3.67% X 지어소프트 It서비스(소프트웨어개발, 유지보수) 22.13%, 광고사업부(디지털온라인광고대행 등) 9.27% ,유통 및 이커머스 (유기농식품) 등 68.6% X 다날 유무선 결제 등 커머스 사업 84.81%, 모바일콘텐츠 유통 8.21%, 커피 프랜차이즈 6.23%, 렌탈 0.75% X 영림원소프트랩 ERP 패키지 65.35%, 유지관리서비스 28.77%, 상품 2.91% X 티사이언티픽 모바일커머스(모바일쿠폰/상품권) 51.22% 모바일커머스 SI(모바일 쿠폰관련 서비스, SI 용역 등) 48.78% X 엔지스테크널러지 커넥티드카솔루션 4.28%, 어플리케이션 0.2%, 전장사업 9.89%, 반도체 장비 65.48%, 기타 20.1% X 이씨에스텔레콤 고객성공 사업부문 44.8%, Digital Workplace 사업부문 28.4%, Etaas 사업부문 26.8% X 알티캐스트 미디어 솔루션 95.8 기타4.2% X 오상자이엘 PLM Solution 38.93%, 시스템통합 9.92%, 시스템용역 39.69%, 기타 11.46% X 웹케시 B2B금융핀테크 플랫폼 83.0% , SI용역 11.4%, B2B 솔루션 등 기타 5.6% X 시큐브 솔루션사업부문(보안운영,
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시스템통합계정권한, 로그분석, 모바일 인정) 52.8%, 서비스사업부문(유지보수) 47.2% X 수산아이앤티 공유단말접속관리서비스 46.9%, 보안솔루션 51.87%, 기타 1.23% X 엠로 SCM구축 및 용역 75.90%, 라이선스 12.82%. 기술료 7.81%, 클라우드 사용료3.47% X 텔코웨어 무선데이터80.8%, 음성핵심망 18.2%, 기타 1.0% X 엔텔스 운영지원시스템 40.5%, 비즈니스지원시스템 17.4%, 서비스제공플랫폼 29.4%, 장비 12.7% X 엑스큐어 스마트카드 71.37%, 기타 28.63% X 현대오토에버 IT시스템 운영 및 관리 등 57.92%, IT컨설팅, 시스템 설계 및 개발등 42.08% X 파수 데이터보안 56.0%, 애플리케이션보안 17.6%, 기타 23.6% X 브레인즈컴퍼니 통합 IT 인프라 관리 솔루션 60.1%, 유지보수 26.6%, 상품 13.3% X 바이브컴퍼니 O 이루온 통신 솔루션 및 서비스 48.8%, 상품용역 등 51.2% X 핑거 핑거 금융 플랫폼 85.13%, 솔루션 2.54%, 수수료 등 기타 8.84% X 모바일리더 광학 문자 인식 등 금융권 소프트웨어 100% X 미디어젠 차량 음성 인식/합성 소프트웨어 개발 67.9%, 차량용음성솔루션 판매 19.1% X 코리아센터 국내 이커머스 28.56%, 글로벌 이커머스 60.01%, 빅데이터이커머스 9.48%, 기타 1.95% X 비트컴퓨터 의료정보시스템 64.41%, 디지털헬스케어 7.12%, 교육수입 24.13%, 임대수입 4.34% X 이지케어텍 의료정보시스템 개발 및 판매 55.34%, 의료정보시스템 운영 및 유지보수 44.66% X 솔트룩스 O 키네마스터 모바일 동영상 편집앱 (KineMaster) 86.0%, 모바일 동영상 플레이어 (NexPlayer SDK) 13.76%, 기타 0.24% X 네이블커뮤니케이션즈 유무선 융합 통신 및 IoT 70.9%, All-IP 통신 보안16.8%, 기타 12.3% X 한솔인티큐브 컨택센터/CRM 등 92%, SMSC, MMSC 등 모바일 사업부문 8% X 현대이지웰 복지사업수수료 매출 48.8%, 직매입상품매출 50.9%, 기타 0.01% X 위세아이텍 AI 자동화 플랫폼 12.36%, 빅데이터(분석과 품질) 87.64% O 엔에이치엔벅스 디지털음원서비스 62.1%,음원 유통 37.9% X 모바일어플라이언스 차량용 영상기록장치, HUD, ADAS, 내비게이션 등 97.28%, 기타 2.72% X 링크제니시스 SW자동화테스트 58.79%, 통신Driver 34.63%, H/W 제품 2.83% 기타 3.74% X 플래티어 대형오픈마켓플랫폼 20.36%, 대형제조사온라인판매플랫폼 11.42%, 기타 64.0% X 지니언스 네트워크 보안제품 99.6%, 기타 0.4% X 폴라리스오피스 오피스소프트웨어 46.3% IT협업서비스 17.8%, 모바일게임 29.84%, 기타 6.13% X 팅크웨어 차량용 블랙박스 72.5%, 내비게이션 5.2%, 커넥티드 지도플랫폼 및 실시간 위치정보 서비스 4.1%, 기타 18.2% X 네오위즈홀딩스 지주사업 0.3% , 게임사업 97.4%, 임대사업 2.4% X 비즈니스온커뮤니케이션 스마트빌 61.7%, 전자계약 5.2%, 빅데이터 29.4%, 웹플랫폼서비스 3.7% X 토탈소프트뱅크 X 케이지이니시스 전자상거래 및 유통 89.1%, 기타 10.9% X 아이퀘스트 X 딥노이드 의료 인공지능 솔루션 용역매출 97.98%, 기타매출 2.02% O 티라유텍 MES, SCM, PF 등 IT 서비스 및 SW매출 84.4%, CAD/CAM 상품매출 15.4%, 기타 0.2% X 포시에스 리포트, 전자문서, Eform sign 부문 98.9%, 기타 1.1% X 퓨쳐스트림네트웍스 광고플랫폼 운영 등 24.47%, 웹/모바일광고 제작 대행 등 33.25%, 모바일 광고 등 34.46%, 기타제품 10.67% X 라이프시맨틱스 디지털헬스 기술 플랫폼 97.8%, 디지털헬스솔루션 2.2% X 핸디소프트 그룹웨어 SW 관련 개발용역 등
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62.3%, 유지보수 37.4%, 기타 0.3% X 알서포트 X 라온피플 카메라 모듈검사 솔루션 34.0%, AI머신비전 솔루션 53.55%, 골프센서 12.45% O 원티드랩 AI매칭 84.98%, 매치업 3.01%, 광고 4.74%, 커리어 4.45%, 긱스 2.29%, 기타 0.53% O 맥스트 AR개발 플랫폼 14.88%, AR솔루션 85.12% X 이노뎁 영상인식 70.87%, 데이터플랫폼 27.20%, 기타 1.93% O 씨이랩 영상데이터 관련 어플라이언스 57.12%, 솔루션 9.21%, AI용역 31.41% , 기타 2.26% O 신테카바이오 유전체 분석 연구 용역 100% O 마이더스에이아이 정보보안제품 등 66.8%, SI 사업 등 기타 29.2% X 에이트원 가상훈련시스템 등 교육훈련 시스템 100% X 나무기술 서버,스토리지 장비류 68%, 클라우드 솔루션 8%, 제품 솔루션 6%, 기타 용역 등 18% X 알체라 O 케어랩스 헬스케어 미디어 34.56%, 헬스케어 솔루션 17.26%, 디지털마케팅 43.35%, 소셜네트워크 4.25%, 기타 0.48% X SBI핀테크솔루션즈 결제대행서비스 34.5%, 국제송금서비스 56.4%, 백오피스 지원서비스 11.0% X 제이엘케이 인공지능 의료 분석 솔루션 8.8%,원격 인공지능 헬스케어 인공지능 데이터 매니지먼트 81.74%, 인공지능산업/보안 분석 솔루션 등 9.46% O 지란지교시큐리티 메일보안 35.52%, 문서보안9.47%, 모바일보안 11.95%, 기타 11.28%, 상품매출 18.81%, 용역매출 12.9% X 출처: 금융감독원 전자공시 시스템, 각사 사업보고서 ■ 3차 유사회사 선정 2차 비교회사로 선정된 12개의 기업 중 아래의 재무 및 일반 유사성 기준에 따라 아래 2개의 기업을 최종 유사회사로 선정하였습니다. 선정기준 세부 검토기준 일반 유사성 ① 12월 결산법인일 것② 2021년 반기 및 반기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이익 시현 기업 ③ 최 근 사업연도 감사의견 적정④ 상장 후 6개월 이상 경과한 기업⑤ 근 6개월간 분할/합병, 증자, CB/BW/EB 발행, 거래정지/관리종목 지정 등이 없을 것 회사명 ① 12월 결산법인일 것 ② 2021년 반기 및 반기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이익 시현 기업 ③ 최근 사업연도 감사의견 적정 ④ 상장 후 6개월 이상 경과한 기업 ⑤ 근 6개월간 분할/합병, 증자, CB/BW/EB 발행, 거래정지/관리종목 지정 등이 없을 것 선정여부 셀바스에이아이 O O O 해당없음 O 바이브컴퍼니 O X O X 솔트룩스 O X O X 위세아이텍 O O O 해당없음 O 딥노이드 O X O 해당없음 X 라온피플 O X O X 원티드랩 O X O 무상증자(2021.09.27) X 이노뎁 O X O 해당없음 X 씨이랩 O X O 무상증자(2021.09.14) X 신테카바이오 O X O 해당없음 X 알체라 O X O X 제이엘케이 O X O 해당없음 X 【 최종 유사기업 선정결과 요약 】 최종 유사기업 셀바스에이아이, 위세아이텍 (다) 유사회사 선정 결과 대표주관회사인 N H투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자 ㈜ 는 상기 선정 기준을 충족하는 셀바스에이아이, 위세아이텍 총 2 개사를 최종유사회사로 선정하였습니다. 그러나 동사와 선정된 유사회사가 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 선교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 및 과정에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함을 유의하시기 바랍니다.또한 동사의 희망공모가액은 선정 유사회사의 기준 주가를 특정 시점에서 적용하였기에 향후 발생할 수 있는 유사회사의 주가 변동에 따라서 동사의 주당 평가가액도 변동될 수 있습니다. 유사회사의 기준 주가가 향후 예상 경영성과에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성 등을 고려하면, 동사의 주당
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평가가액은 동사와 유사회사의 과거 경영실적을 활용하고 있다는 측면에서 평가방법으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다. (라) 유사회사 기준주가 기 준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2021년 10월 13일 (증권신고서 제출일로부터 3영업일 전일)을 분석기준일로 하여 약 1개월 간(20영업일, 21년 09월 09일 ~ 20 21년 10월 13일) 종가, 1주일(5영업일, 2021년 10월 06일 ~ 2021년 10월 13일) 의 산술평균과 분석기준일 종가 중 낮은 가액을 기준주가로 적용하였습니다. (단위: 원) 구 분 셀바스에이아이 위세아이텍 분석기준일 종가 (A) 1주일 평균 종가 (B) 1개월 평균 종가 (C) 일 자 출 처: 한 국거래소 희망공모가액의 산출 (가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출 【 PER 평가방법 적용 상대가치 산출 의의, 방법 및 한계점 】 ① 의의PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2021년 반기 LTM 실적을 기준으로 산출한 비교기업들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2023년 추정 순이익을 현가화 하여 계산된 주당 순이익에 적용하여 산출하였습니다.※ PER를 이용한 비교가치 = 유사회사 PER 배수 X 주당 순이익- 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜는 비교가치 산정시 유사회사의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 희석화가능주식수를 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:유사회사 : 분석기준일 현재 상장주식수발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 + 희석화가능주식수※ 유사회사의 재무자료는 금융감독원 전자공시시스템에 공시된 각사의 2021년 반기보고서를 참조하였습니다.③ 한계점- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사의 2023년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 상대가치를 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정 및 현재가치 할인을 위한 할인율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만 제품 판매계약 체결 여부, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화 등 실적 외의 요소들이 주가에 영향을 미치고 있습니다. 그렇기 때문에 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교기업이 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교 기업간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교 기업간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다. (나) 유사기업 PER 산출 상기에서 산출한 기준주가 및 비교회사의 2021년 반기 (지배주주)순이익 LTM 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다. ① 평균 PER 산정 【 2021년 반기 LTM 기준
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유사회사 PER 산출】 (단위: 원, 주, 배) 구분 적용 당기순이익(A)주1) 적용주식,수(B)주2), 주당순이익(C=A/B) 기준주가(D) 평균 셀바스에이아이 위세아이텍 주1) 상기의 적용 당기순이익은 2021년 반기 기준 최근 4개 분기(2020년 2분기 ~ 2021년 2분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다. 주2) 적용 주식수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다. 주3) 단순 참고목적으로 유사회사의 2021년 반기 (지배지분) 순이익 LTM 기준이 아닌 2021년 반기 (지배지분) 순이익의 연환산기준으로 산출한 PER 현황은 아래와 같습니다. (단위: 원, 주, 배) 구분 2021년 반기 연환산당기순이익(A) 적용주식,수(B) 주당순이익(C=A/B) 기준주가(D) 평균 셀바스에이아이 위세아이텍 (다) 주당 평가가액 산출 【 PER에 의한 (주)마인즈랩의 평가가치 】 구 분 산출 내역 비 고 2023년 추정 순이익 주1) 11,195 백만원 A 연할인율 주2) B 2023년 추정 순이익의 현재가치(적용 당기순이익) 7,097 백만원 적용 PER 35.39배 D 기업가치 평가액 251,181 백만원 E=(CXD) 적용주식수 F 주당 평가가액 38,696 원 G = E / F (주1) 2023년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『(마). 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다. (주2) 적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다. 구분 주식수(주) 비고 기발행보통주식수 보통주식수 공모 신주발행주식수 IPO 공모시 신주발행 주식수 상환전환우선주 1:1 전환 예정 상장주선인 의무인수분 미행사주식매수선택권 합계 (주3) 2023년 추정 당기순이익을 2021년 반기말 비교대상 당기순이익으로 환산하기 위한 연 할인율은 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성 등을 종합적으로 감안하여 산정하였으며, 또한 할인율 결정 시 아래와 같이 2021년 이후 상장한 특례기업의 추정 실적 할인율을 감안하여 최다 적용 할인율인 20.00%로 적용 하였습니다. 회사명 상장일 연 할인율(%) 엔비티 와이더플래닛 레인보우로보틱스 피엔에이치테크 씨이랩 뷰노 나노씨엠에스 프레스티지바이오로직스 네오이뮨텍 바이오다인 라이프시맨틱스 제노코 자이언트스텝 해성티피씨 샘씨엔에스 10~15% 삼영에스앤씨 진시스템 아모센스 오비고 큐라클 맥스트 원티드랩 딥노이드 바이젠셀 에이비온 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법 및 변수의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다. (마) 추정 당기순이익 산정 내역 대표주관회사인 NH투자증권㈜ 및 공동주관회사인 하나금융투자㈜ 는 ㈜마인즈랩의 희망공모가액 산출을 위해 동사가 제시한 아래 추정 손익계산서 항목별 추정 근거에 대해 충분히 검토하였으며, 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 3. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 연구개발인력의 수준, 기술의 상용화 경쟁력), 시장성(시장의 규모 및 성장잠재력, 시장경쟁 상황), 성장성(기업 성장전략, 향후 성장을 위한 사업계획, 사업의 확장가능성) 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거는 합리적이라고 판단됩니다.그러나 동사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부 및 매출의 안정적인 증가 여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 수주 적용률 및 판매수량 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이
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점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다. ■향후 3개년 추정 손익계산서 동사는 국내를 대표하는 종합 인공지능 서비스 기업으로, 자체 보유한 다양한 AI 기술을 맞춤 조합하여 다양한 산업군과 업무에서 활용되는 AI 어플리케이션 서비스와 인공인간 서비스를 하고 있습니다. AI 기초 알고리즘 개발부터 AI데이터 구축, 응용서비스 개발 및 클라우드 서비스 제공 그리고 Edge AI까지, 인공지능이 필요한 여러 기업 고객에게 End-to-End로 종합적인 AI 서비스를 제공합니다.2016년 국내에 AI 서비스가 본격화되는 시점부터, 콜센터 고객서비스를 시작으로 국내 대표적인 인공지능 기업으로 자리매김하며, 인공지능컨텍센터 (AICC), 스마트팩토리/스마트시티용 서비스(SmartX), AI API 서비스 (maumCloud), 회의록과 AI데이터 구축등의 AI Powered 응용서비스 (maum+) 등을 주요 사업으로 영위해왔으며, 최근 AI Avatar 기술을 접목하면서 동사가 보유한 알고리즘부터 데이터 까지 전체 기술과 서비스를 인공인간 (AI Human)으로 집대성하고 있고, 궁극적으로 종합적인 사고와 커뮤니케이션이 가능한 다양한 인공인간을 서비스하는 기업으로 전환해가고 있습니다. 동사의 이러한 성장 방향을 반영한 추정 당기순이익은 아래와 같습니다. (단위:백만원) 구분 2021연도(E) 2022연도(E) 2023연도(E) (제8기) (제9기) (제10기) 영업수익 영업비용 급여 경상개발비 퇴직급여 복리후생비 외주용역비 지급수수료 유무형상각비 대손상각비 기타 영업이익(손실) 영업외수익 영업외비용 법인세비용 당기순이익(손실) 1) 영업수익 추정동사의 향후 3개년 사업부문별 영업수익 현황은 아래와 같습니다. (단위: 백만원) 사업부 구분 사업영역 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) AI Human 기존고객 잠재고객 소계 AICC 음성봇 TMQA VOC 유지보수 소계 SmartX 스마트팩토리 영상인식 소계 Maum+ 회의록 데이터 소계 MaumCloud 합계 가) AI Human 사업 동사의 AI Human은 2021년 5월 첫번째 모델 M1을 출시 후, 본격적으로 사업을 전개하기 시작했습니다. 동사의 고객사인 S사은 장년층과 고령자들 중심으로 방문하는 기존 점포의 비효율성을 개선하기 위해 업계 최초로 인공인간뱅커(AI Human banker))서비스 시스템을 도입하여 기존의 비효율적인 지점을 효율적인 비대면 무인 디지털 점포로 교체하는 계획을 수립하였으며 공개경쟁입찰방식을 통해 사전에 철저한 기술 검증을 거친 후, 동사를 최종 선정하였습니다. 동사의 인공인간에 적용된 기술은 SOTA 알고리즘 기반의 립싱크 기술인 Wav2Lip 과 딥러닝 음성생성 알고리즘(Hi-Fi GAN)의 음성생성(TTS) 기술이 적용된 국내 최고 수준의 상용화 기술이며, 입술의 Sync가 맞는 지 여부에 대한 직접적인 Loss function을 추가하여, 모델이 Sync 여부를 직접 학습할 수 있게 됨으로써 성능을 최고로 개선하였고, 적은 양의 데이터(약 1,000 문장)로도 모델을 구축할 수 있다는 차별화된 장점이 있습니다. 또한 65인치 대형화면에 4K 이상의 최고 화질을 구현하기 위해서는 Lip sync와 동작그리고 피부톤 등을 정확히 맞추어야 하는 정교하고 전문적인 촬영과 인공지능 교육을 위한 TS(teaching scientist)등의 전문인력이 필요한데 이 부분은 단기간에 구축하기는 어려운 부분이라 현재 시점에서 경쟁자들이 단기간에 따라올 수 없는 상황입니다. 현재 동사와 유사하게 AI Human을 은행권에 도입하고자 하는 경쟁사는 딥브레인AI 정도이며, AI Human을 키오스크에 즉시 적용하여 은행 지점 내에 실제로 제품을 도입한 사례는 동사가
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유일합니다. [기존 고객 향 AI Human 매출] (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 기존 고객 매출(E= A + D) 소프트웨어 공급 매출(A = B * C) 소프트웨어 단가(B,원) 연도별 도입 예상 대수 (대, C) 205대 400대 676대 유지보수 매출(D=연도별 누적매출*0.08) 연도별 총 공급예상대수 대비 도입률 [항목별 추정 근거] 항목 근거 소포트웨어 단가 현재 공급 중인 사례를 바탕으로 향후 3개년 동일단가(5.8백만원/대) 적용 연도별 도입 예상 대수 2021년은 확정공급계약에 따른 수량, 2022년은 현재 고객 사와 논의되고 있는 수량 기준으로 작성하였으며, 2023년 AI 은행원 전지점에 1.5대 공급확대에 따른 잔여 수량이 모두 도입될 것을 가정 유지보수매출 계약서 상 근거하여 최초 공급시점의 다음연도부터 매출의 8%를 공급후 5년간 유지보수 매출로 인식하게 되어 있음에 따라, 전년도 누적매출의 8%로 추정 도입율 '금융감독원 발간 210915 조간 보도자료 21년 상반기 국내은행 점포 운영현황'에 따른 동사 고객사인 S사의 2021년 6월말 기준 지점수인 854개 기준, 지점 당 평균 1.5대 공급으로 총 공급예상대수(1,281대) 및 연도별 도입예상 대수로 도입률 산출 동사는 2021년 확정계약을 통하여 총 205대의 SW공급을 완료할 예정입니다. 언론기사에 따르면 동사의 주요 고객사는 동사의 AI Human 적용을 2023년까지 전지점으로 확대 할 예정이며, 현재 규모가 큰 지점은 2대, 규모가 작은 지점은 1대씩 공급하고 있습니다. 이에 금번 추정 시에는 2023년까지 S사 전체 지점 수인 854개에 평균 1.5대씩 총 1,281대를 공급하는 것을 가정하였으며, 2022년은 현재 S사와 논의되고 있는 수준인 400대, 2023년에는 잔여수량인 총 676대가 공급될 것을 가정하였습니다.동사의 AI Human M1은 현재 1세대로, 동사는 2023년까지 순차적으로 M1 대비 향상된 성능의 M2 ~ M4를 개발할 예정입니다. 기존 버전보다 향상된 버전이 출시 될 경우 현재 계약 상 공급단가보다 높은 수준으로 공급이 가능할 것으로 동사는 판단하고 있으나, 금번 추정에서는 해당 단가 변동분에 대한 반영은 추정에 반영하지 않았습니다. 또한 현재 적용한 공급 대수는 지점 당 평균 1.5대 수준으로, 실제로는 지점 별 많게는 4대 까지의 공급 기회 및 추가 매출 발생 요인이 존재하나, 금번 추정 시 해당 가정까지는 반영하지 않았습니다. 동사와 현재 공급을 시작한 S사 이외에 구체적으로 AI 은행원 도입을 논의하고있는 은행은 총 5곳(시중은행 1곳, 지방은행 2곳, 특수은행 2곳)이며, 해당 은행의 경우 S사의 AI은행원 도입 이후 내년부터 동사의 제품을 도입할 가능성이 높을 것으로 판단하고 있습니다.각 은행은 2022년부터 공급이 진행된다는 동사의 예상 하에 "210915 조간 보도자료 21년 상반기 국내은행 점포 운영현황"상에 따라 예상되는 잠재고객의 2021년 6월 말기준 지점 수에 S사 사례에 따라 22년부터 1~2년차 연도별 도입율 및 평균 도입대수 (1.5대)를 적용하여 각 은행 별 도입 대수를 추정하였으며, 매출단가의 경우 현재 계약한 대당 5.8백만원을 일괄적으로 적용하여 매출액을 추정하였습니다. 잠재고객의 향후 예상 매출액은 다음과 같습니다. [잠재고객 향 AI Human 매출] (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 연도별 도입률 잠재고객 예상 매출 (A= D + E) 도입 대수(지점수 * 도입율,B) 707대 1,379대 대당 단가(C) 유지보수 매출(E=누적매출 *0.08) [잠재고객 항목별 추정 근거] 항목 근거 소포트웨어 단가 현재 공급 중인 사례를 바탕으로 향후 3개년 동일단가(5.8백만원/대)적용 총 예상 도입 대수 '금융감독원 발간 210915 조간 보도자료 21년 상반기 국내은행 점포 운영현황'에 따른 동사의 잠재고객사 5곳의 2021년 6월말 기준 지점수 합계인 2,945개를 기준으로 지점
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당 1.5대 공급으로 총 공급예상대수(4,418대) 산출 잠재고객 지점 수 잠재 A사 잠재 B사 잠재 C사 잠재 D사 잠재 E사 도입 대수 현재 동사가 공급 중인 S사의 1년 ~ 2년차 예상 도입률에 잠재고객의 총 예상 도입 대수를 적용하여 연도별 추정 도입 대수 산출 유지보수매출 약서 상 근거하여 최초 공급시점의 다음연도부터 매출의 8%를 공급후 5년간 유지보수 매출로 인식하게 되어 있음에 따라, 전년도 누적매출의 8%로 추정 AI Human 기술의 경우 앞서 서술한 바와 같이 시장에서 동사가 선도적인 지위를 보유하고 있으며, 실제 시중은행에서 상용화한 사례 역시 동사가 처음입니다. 또한 동사는 지속적인 연구개발을 통하여 AI Human을 지속적으로 고도화 해 나갈 예정으로은행권 적용이 현재 급격히 논의되고 있는 시점 및 AI Human 기술 관련 경쟁업체가 동사를 제외하고는 1곳 뿐임을 고 려 할 때 동사의 시장 진입 및 예상 매출 발생 가 능성은 높을 것으로 판단됩니다. 현재 주로 논의되고 있는 은행권 뿐만이 아니라 타 산업으로의 인공인간의 서비스의 확장성은 클 것으로 예상되고 있으며, 현재 동사 CS 부서를 통하여 다양한 산업의 약 200여개의 기업들로 부터 문의가 들어오고 있습니다. 백화점 무인점포 리셉셔니스트, 보험회사 사내강사, 카드사 카드모집인, 자동차 소매점 매장 안내원, 무인편의점 응대 직원 등 동사의 AI Human 부문 확장의 파급효과 및 향후 매출액 규모는 동사의 금번 추정보다 증가할 것으로 예상하고 있으나, 금번 추정시에는 가시적인 성과가 존재하는 은행권만 적용하였습니다. 나) AICC 사업부 [AICC 사업 연도별 매출 추정] (단위: 백만원) 세부분야 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) AI 음성봇 TM-QA STT/TTS/챗봇 유지보수 합계 나-1) AI 음성봇 분야 (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 보험 은행 카드/캐피탈/증권 합계 코로나19의 확산으로 기존 밀집 근무 형태의 콜센터 운영방식의 문제가 사회적으로 대두되면서, 많은 기업들이 AI 음성봇을 통한 콜센터 운영 효율화 제고와 업무 방식 혁신을 모색하고 있습니다. 동사는 2018년부터 AI 음성봇 솔루션을 개발하여 2019년 금융위원회 혁신금융서비스 프로그램의 하나인 지정대리인으로 선정되어, A사에 보험계약대출(인바운드 콜), 완전판매모니터링(아웃바운드콜), 실효안내(아웃바운드콜) 서비스를 성공 콜당 과금하는 과금형 서비스로 제공하고 있는 음성봇을 업계 최초로 상용화 하였으며, 기존 상담사가 처리하던 수준 이상의 성과를 내고 있습니다. 이러한 성공사례가 확보되면서 금융권 콜센터 분야에서 AI 음성봇 도입 수요가 확산되고 있습니다. 카드사의 연체 안내 서비스, 보험사의 TM 영업 사전동의(Warm-up 콜) 서비스, 은행의 대출 만기 연장 서비스, 증권사의 주식 주문처리 서비스 등으로 서비스 범위가 빠르게 확산되고 있습니다. 금융권에는 대형 콜센터가 많아 단순하고 반복적 운영 업무를 AI 음성봇 솔루션으로 구현하려는 고객 니즈가 매우 빠르게 증대하고 있는 추세입니다. 또한, 최근에는 금융위원회가 『비대면·디지털 모집 규제』를 개선하는 보험업법 시행령과 감독규정 입법 예고를 발표(2021년 5월 14일)하여, 기존 보험 설계사가 전화로 보험을 모집할 때, 표준스크립트를 직접 읽고 녹취해야 했던 규정을 바꿔, 스크립트 낭독은 AI 음성봇을 활용할 수 있는 있도록 절차를 개선하였습니다. 이에 따라, 현재 보험업계에서는 AI 음성봇 서비스 활용 확대과 음성봇 구축에 대한 니즈가 급증하고 있습니다. 동사는 금융사 중심으로 전통적인 SI 구축 방식이 아닌, 콜센터 상담업무 위탁 도급계약 형식의 과금형 서비스를 제공하고 있습니다. 고객사는 초기투자 Risk 없이, 음성봇을 활용한 상담업무가 늘어남에 따라 기존의 상담사 인력을 대체해 나가면서 콜센터 운영비용을 지속적으로 절감할 수 있게 되었습니다. 동사는 경쟁사 대비 구축원가 및 기간을 단축한 음성봇 솔루션으로시장 점유율을 높여 나갈 수
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있을 것입니다.동사의 음성봇은 증권신고서 제출일 현재 매출이 발생하고 있는 보험 분야의 실제 콜수 및 콜당 단가를 기반으로 추정 매출액을 산출 하였으며 금번 추정에 포함된 예상 업체의 경우 현재의 계약 실적을 바탕으로 현재 도입을 논의중인 회사들입니다. - 보험 부문 동사 보험부문의 주요 매출 가정은 다음과 같습니다. [보험부문 AI 음성봇 월별 적용 콜수 추정] (단위:회) 사업 고객 2021년 상반기 2021년 하반기 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 보험 A사 (기존) B사 (기존) C사 (기존) 신규 D 신규 E 신규 F 신규 G 신규 H 신규 I 주) A사는 2021년 11월 부터 업무확장에 따라 월 3만콜로 증가될 예정이며, 21년 하반기는 3만콜로 증가되는 부분을 반영하여 평균 16,666콜로 추정하였습니다. [(10,000콜 * 4개월 + 30,000콜 * 2개월)/6개월] [보험부문 AI 음성봇 매출 추정] (단위:백만원) 매출 고객 2021년 상반기 2021년 하반기 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 보험 A사 (기존) B사 (기존) C사 (기존) 신규 D 신규 E 신규 F 신규 G 신규 H 신규 I 합계 연간 합계 [매출 산출 가정] 콜 수 현재 동사 업체당 초기 평균 월 1만콜 발생 중이며, 업무 확장 시 반기별로 월 2만콜씩 증가하는 것으로 추정(A사 사례 준용) 콜당 단가 현재 매출이 발생 중인 A사, B사의 콜당 단가의 평균 수준인 1,350원으로 추정 적용 월수 22년 신규업체의 경우 21년 연말 기준으로 2곳 계약체결 예상됨에 따라, 2곳은 상반기부터, 1곳은 하반기부터 매출 발생하는 것으로 추정하였으며, 23년 신규업체 3곳의 경우 하반기 수주 및 6개월 동안 매출 발생하는 것으로 가정 매출 추정 동사의 월별 추정 콜수에 콜당 단가 및 적용 월수(상하반기별 6개월)를 적용하여 산정ex) 반기별 고객사 매출 = 월 적용 콜수 * 1,350원 * 6개월 동사는 신고서 제출일 현재 총 3곳의 회사(A, B,C)로부터 매출이 발생하고 있으며, 2021년 연말까지 추가적으로 2곳와 계약을 체결하여 내년 초부터 매출이 추가 발생할 예정입니다. 현재 동사가 매출로 인식되는 월 평균 콜수는 1만콜 정도이나, A 업체의 경우, 금년 11월부터는 업무확장에 따라서 월 1만건에서 즉시 월 3만건으로 늘어날 예정입니다. 보험부문은 현재 완전판매모니터링을 시작으로 향후 실효안내, 보험료 미입금 안내, 상품 표준스크립트 안내, TM마케팅 동의 등 업무 확장이 가능하며, 업무의 확장 시 동사가 수행하는 콜수는 늘어날 것으로 예상됩니다. 금번 추정 시 기존 고객 및 신규 업체의 경우 현재 매출이 발생하는 사례에 비추어 월 1만콜을 기준으로 추 정하되, A사의 업무 확장 사례를 따라 반기별 업무 확장 시 월 2만콜이 추가되는 것으로 가정하였습니다.현재 동사는 2021년에 확보한 3개의 보험사 외에 총 12곳의 주요 생명/화재 보험사 와 논의를 진행하고 있습니다. 동사는 연간 신규 업체 3개를 수주하는 것을 목표로 하고 있으며, 신규업체까지 고려하였을 때 2023년 예상 기준 총 9개의 보험회사에 공급하는 것으로, 보험시장에서 음성봇AI를 활용하여 콜당 과금형태의 사업을 최초로 진행한 경험 및 사업 노하우를 고려할 시 3년 내 보험업계 내 총 41개 업체 중 9개업체(점유율 22%) 진입은 실현 가능한 수치로 판단됩니다.동사의 주요 고객사인 A사의 콜센터 직원수 중 동사의 업무와 관련된 인원은 약 1,200명으로 추정하고 있으며, 해당 직원들의 처리하는 전체 콜수는 연간 2천만 콜로 추정하고 있습니다. 동사가 A사 관련하여 2023년에 매출이 발생할 것으로 추정한 월 9만콜은 고객사의 월 추정 콜 수 약 170만 콜 대비 5.3%에 불과하며, 음성봇AI의 효율성 및 비용 절감 측면에서 해당 수준의 시장 대체는 가능할 것으로 판단됩니다. 또한 동사가 금번 추정에 포함한 잠재 고객사들의 역시 A사와 규모면에서 차이가 크게 있지는 않은 대형
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보험사이며, 전체 콜 수 역시 A사와 유사한 수준으로 추정됨에 따라 23년의 동사의 추정 월 콜 수 및 예상 매출액는 달성 가능한 수치로 판단됩니다. - 은행 부문 [은행부문 AI 음성봇 월별 적용 콜수 추정] (단위:회) 사업 고객 2021년 상반기 2021년 하반기 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 은행 신규 A(계약체결완료) 신규 B 신규 C [은행부문 AI 음성봇 매출 추정] (단위:백만원) 매출 고객 2021년 상반기 2021년 하반기주) 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 은행 신규 A(계약체결완료) 신규 B 신규 C 합계 연간 합계 [매출 적용 가정] 콜 수 현재 동사 공급예정 업체당 초기 평균 월 5천콜 발생 중이며, 업무 확장에 따른 콜수 증가 반영 콜당 단가 현재 매출이 발생 중인 보험매출 단가 1,350원으로 준용 적용 월수 A사의 경우, 11월부터 월 5천콜씩 발생예정임에 따라 21년 매출의 경우 2개월로 추정하였으며, 연도별 신규 업체의 경우 6개월만 매출 발생 가정 매출 추정 동사의 월별 추정 콜수에 콜당 단가 및 적용 월수를 적용하여 매출액을 추정ex) 반기별 고객사 매출 = 월 적용 콜수 * 1,350원 * 6개월 은행부문 음성봇AI 시장은 보험업과 비교하여 규모가 상당히 큰 편에 속하고, 현재 주로 대기업 및 빅테크 기업 위주의 구축형 사업으로 진행하고 있습니다. 이러한 상황속에서 동사는 시중은행 부문으로의 단일 AI 엔진 공급은 가능하지만, 구축형 서비스를 제공하기에는 대기업과의 경쟁에서 한계점을 보이고 있습니다. 따라서 동사는 시중은행 이외의 특수은행 및 지방은행 위주의 AI음성봇 사업 수주를 주력으로 진행하고 있습니다. 동사는 2021년 하반기 K은행의 소상공인대출만기안내에 대한 음성봇AI 를 수주하였으며, 해당 매출은 2021년 11월부터 본격적으로 발생할 예정입니다. 해당 업체와 논의되고 있는 업무분야는 현재 월 5천콜 정도로 예상됨에 따라 해당 콜수를 적용 하였으며, 내년에는 대출만기, 대출만기 연장처리 등 2개의 업무를 추가로 수행할 예정입니다. 추가적으로 현재 여신부에서만 적용되는 AI음성봇의 콜센터부서로의 확장이 진행되면, 대출연체 안내, 예적금 만기 안내 등 적용 콜수는 더욱더 늘어날 것으로 예상하고 있습니다. 이에 여신부 업무의 확장이 예상되는 내년 하반기부터 보수적으로 5천콜 증가를 예측하였으며, 이후 콜수가 많은 대출 관련 업무를 수행함에 따라 23년 하반기부터 2만콜 증가하는 것으로 가정하였습니다. 동사는 현재 K은행 외 총 7개의 은행과 음성봇AI 적용에 대한 업무를 진행하고 있으며, 동사가 목표로 하는 향후 연도별 신규 수주 목표 건수 1건은 보험업 사례 및 K은행 사례를 통하여 확장 가능한 수준으로 판단됩니다.- 카드/캐피탈/증권 [카드/캐피탈/증권 부문 AI 음성봇 월별 적용 콜수 추정] (단위:회) 사업 고객 2021년 상반기 2021년 하반기 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 캐피탈/증권/카드 카드A(신규) 카드B(신규) 캐피탈A(신규) 캐피탈B(신규) 증권A(신규) 증권B(신규) [카드/캐피탈/증권 부문 AI 음성봇 매출추정] (단위:백만원) 사업 고객 2021년 상반기 2021년 하반기 2022년 상반기 2022년 하반기 2023년 상반기 2023년 하반기 캐피탈/증권/카드 카드A(신규) 카드B(신규) 캐피탈A(신규) 캐피탈B(신규) 증권A(신규) 증권B(신규) 합계 연간 합계 [매출 적용 가정] 콜 수 현재 동사 공급예정 업체당 초기 진입 시 보험업을 준용하여 월 1만콜, 향후 업무 확장 시 월 3만콜로 추정 콜당 단가 현재 매출이 발생 중인 보험매출 단가 1,350원으로 준용 적용 월수 연도별 신규 업체의 경우 6개월만 매출 확정, 기존업체의 경우 12개월 적용 매출 추정 동사의 월별 추정 콜수에 콜당 단가 및 적용 월수를 적용하여 매출액을 추정ex) 반기별 고객사 매출 = 월 적용 콜수 * 1,350원 * 6개월 동사의
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음성봇AI는 카드 및 캐피탈, 증권사 등 금융기관 또한 도입이 가능합니다. 적용분야는 신규/갱신 카드 등록/연체안내/주식 매수-매도 안내 등 단순업무부터 적용예정입니다. 현재 동사는 카드 3곳/캐피탈 사 4곳/증권사 7곳과 도입에 관하여 논의 중이며, 2022년 부터 연간 각각 1개 사 계약을 목표로 업무를 진행하고 있습니다.상기의 추정을 반영한 동사의 2023년 AI음성봇 예상 매출액은 6,804백만원 입니다. 프라임경제 기업부설연구소에서 발간한 '2021 컨택센터 산업총람'에 따르면, 컨택센터 종사자는 약 23만 4,604명으로 추정되며, 이중 실제로 콜센터 업무를 수행하는 용역인력은 약 13만 4,350명으로 추산하고 있습니다. 컨택센터 종사자의 연간 급여수준을 연 40백만원으로 가정 할 시, 동사의 2023년 추정 매출액은 약 170명의 인력을 동사의 AI음성봇으로 대체하는 효과로 이는 전체 콜센터 업무 종사 인력의 0.1%에 불과한 수준입니다. 기업 입장에서는 보다 낮은 비용 부담으로 실제 상담인력보다 높은 효과를 보여줄 수 있으므로 대체의 유인은 충분할 것으로 판단되며 동사의 금번 추정 매출은 시장 대체 관점에서 또한 실현 가능한 수치로 판단됩니다. 나-2) 불완전판매 모니터링(TM-QA) 분야 동사의 TM-QA 솔루션은 상품 판매의 표준 스크립트, 약관 설명 준수여부, 금지어와 허위 과장 설명을 자동으로 탐지하여 결과를 제공해줌으로써, TM 품질 관리 상담사의 업무 효율을 높여주고, 자동 탐지 결과 미준수율이 높은 청약 상담에 대해 점검 업무를 집중할 수 있게 해줌으로써 Risk 예방에 효과적입니다. 금융당국의 규제준수 강화방침에 따라 대면상담 (은행/증권사 영업점 펀드판매) 영역에서도 불완전판매 모니터링 적용이 확산될 것으로 전망됩니다. 이러한 시장 상황을 반영하여 예상하는 동사의 매출은 아래와 같습니다. [TM-QA 분야 매출 추정] (단위: 개, 백만원) 고객 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 고객사수 매출 고객사수 매출 고객사수 매출 보험 보험_고도화 보험_신규 은행 증권 카드 합계 동사는 2017년 M사의 TM-QA 프로젝트를 성공적으로 수행하여 업무 효율성을 40% 이상 달성한 사례가 있으며, 이를 바탕으로 2017년부터 신고서 제출일 현재까지 총 10개 보험사의 TM-QA 솔루션 사업을 독식 하고 있습니다. 동사의 과거 10개 프로젝트는 건당 3~4억원 수준의 수주금액으로 진행되었으며, 과거 프로젝트 당 평균 금액은 375백만원으로, 동사는 금번 추정 시 향후 예상 프로젝트에 대한 단가는 과거 평균 금액으로 반영하였습니다. 동사가 보험 부문에서 예상하는 매출액은 과거에 공급했던 프로젝트 들에 대한 고도화 및 확장 프로젝트가 2022년 및 2023년 2건씩(연간 750백만원) 포함되어 있습니다. 동사의 TM-QA는 과거 공급한 프로젝트에 대하여 고도화하는 프로젝트가 대부분 진행되며, 2022년에는 2019년에 공급한 H사 고도화 프로젝트 및 2021년에 공급한 K사의 확장 프로젝트가 예상되어 있으며, 2023년에는 2018년 진행했던 B사 및 L사 프로젝트의 고도화가 예정되어 있습니다. 실제로 동사는 2017년에 수행하였던 M보험사 프로젝트의 경우 2020년에 기존 금액보다 높은 금액으로 고도화를 진행한 바 있습니다. 금번 추정 시 포함된 고도화 매출은 과거 매출실적 기반으로 진행되는 매출임에 진행 가능성이 높은 매출입니다.기존의 TM업무가 주로 보험 상품 판매에만 적용됨에 따라 과거 매출액은 보험회사 위주로 발생하였다면, 최근에는 금융업 전반으로 소비자 보호 강화조치로 불완전판매에 대한 규제가 높아짐에 따라, Telemarketing과 대면 상담 과정에서의 불완전판매에 대한 금융사의 관리 의무가 높아지고 있습니다. 동사는 이러한 시장상황을 반영하여 현재 증권사 5곳/ 은행 5곳/ 카드사 5곳과 TM-QA관련 업무논의를 진행 중에 있으며, 매년 각 사업군 별 1건 이상의 공급은 가능할 것으로 판단하고 있음에 따라, 매출 추정에 연간 1건 씩 총 3건의 수주목표를 반영하여
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매출액을 추정하였습니다. VOC는 초기 금융사/통신사 및 공공 부문에서 10억~20억 규모의 대형 사업을 다수 수주함에 따라 2019년~2020년까지 매출액이 높았으나, 이후 대기업 시장의 구축비율 상승에 따른 대형 사업 축소 및 경쟁 과열로 인하여 과거와 같은 큰 규모의 매출액을 기대하는 어렵습니다. 다만, 동사는 과거 수행하였던 대규모 구축형 매출을 신규로 수주하는 전략 보다는 과거 구축하였던 매출액의 고도화 프로젝트 및 동사의 기술적 강점을 바탕으로 단위 엔진 공급에 집중하는 전략으로 집중할 계획이며, 이에 2021년 예상 매출 수준이 지속적으로 발생할 것으로 추정하였습니다. [VOC 부문 최근 매출 추이 및 향후 3개년 매출 추정] (단위: 백만원) 구분 2019년 2020년 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) VOC 매출 나-4) 유지보수유지보수 매출의 경우 과거 공급한 구축형 매출(TM-QA, VOC)의 약 35%는 계약상라이선스 매출 비중이며, 해당 라이선스에 대하여 공급 후 2년 차 부터 매년 약 15%를 라이선스 유지보수 매출로 인식합니다. 2021년은 온기 예상 라이선스유지보수 매출이며, 2022년 이후에는 2020년 신규 발생한 TM-QA 및 VOC 라이선스 매출액에 15%의 비율을 고려한 금액을 전년도 매출액에 더하여 추정하였습니다. (단위: 백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 유지보수 매출 [Smart X 관련 매출] (단위:백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) Smart X 영상관제 분석 합계 - 스마트팩토리 부문 동사는 P사 공정에서 과거 4 년 동안 10 개 이상의 과제를 수행했습니다. 이러한 성과를 인정받아 동사는 2021년 P사로부터 우수조달업체로 선정되어서, 탈탄제어 등 주요 스마트팩토리 적용 분야의 경우 경쟁입찰을 하지 않고 수의계약을 할 수 있는 자격을 획득했습니다. P사 공정에서 납품하는 AI SW 솔루션의 경우, P사 공정에 최적화되어 있고 NDA를 통해 다른 회사에 그대로 적용할 수는 없지만, 납품한 솔루션에 대한 고도화를 계속 진행할 수 있고, 그동안 보여준 신뢰 및 성능을 바탕으로 지속적인 AI SW 솔루션 과제 수주가 가능하며, IOT 딥러닝 관련한 전문 인력 육성을 통해 수주 과제 수를 지속적으로 늘려갈 계획입니다.이에 P사는 2022년부터 2023년 까지 전로탈탄, RH탈탄, 온도고도화 모델 등 총 8개 모델을 개발할 예정이며, 동사는 P사의 핵심설비공급사로서 해당 프로젝트를 같이 진행할 것으로 예상하고 있습니다. P사 관련하여 동사는 2022년, 2023년 각각 3건의 프로젝트를 예상하고 있으며, 프로젝트별 규모에 따라 공급가액 차이는 존재할 수 있으나, 신규 프로젝트 또한 과거 프로젝트와 유사한 수준으로 진행이 될 것으로 예상되며 프로젝트별 공급가액은 보수적으로 과거 사례인 250백만원을 일괄 적용하여 추정하였습니다. - 영상관제 분석 분야 동사는 2019년 및 2020년 서울시 노후경유번호판 차량 인식 프로젝트, 한국방송진흥공사의 AI기반 광고창작시스템 구축과 저작권보호원의 불법복제물추적시스템 구축 등을 통하여 매년 4억원 이상의 매출을 인식하였으며, 21년 부천시 확진자역학조사 추적 프로젝트를 통하여 4.1억원의 매출을 인식하였습니다. 영상인식분야의 데이터 및 관공서 프로젝트수행 경험을 통하여 매년 1건 이상의 유사 프로젝트 사업기회가 존재할 것으로 예상되나, 2021년 매출액과 동일한 수준이 발생할 것으로 영상관제 분야의 매출을 추정하였습니다. 라) Maum + [Maum + 3개년 매출 추정] (단위:백만원) 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 마음회의록 마음데이타 합계 - 마음회의록 동사는 다년간의 경험과 CNN-STT 인공지능 기술을 활용하여, 높은 음성인식 성능을 가진 회의록 납품이 가능하며, 클라우드/On Device/On Premise/STT API와 같이 고객 수요에 맞게 서비스를 제공할 수 있는 차별점을 가지고 있습니다. 인공지능을 활용한 회의록 작성은
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현재 법원, 의회, 검경 및 학교 폭력위원회와 같이 필수적으로 회의록을 남겨야하는 고객에서부터 시작해, 일반 기업에서 진행되고 있는 온라인, 오프라인 회의에 급속도로 확산될 것으로 예상되고 있습니다. 특히, 코로나 19로 비대면 회의가 늘어남에 따라 회의내용에 대한 기록 필요성이 일반 기업에게도 확산되고 있는 상황이며, 동사의 회의록 시스템의 도입 성과가 가시화됨에 따라 시장에서 인공지능 회의록에 대한 니즈가 크게 증가한 상황입니다. 국내 회의록 시장은 실 수요 기업을 통한 사업기회 보다 법적 제도에 의한 회의록 작성이 필요로 사업 수요가 발생중에 있습니다. 기존 회의록 기능 제공 수요에서 인공지능을 활용한 회의록 작성 기능으로 전환기에 있으며 5개 정도의 업체가 인공지능 기능을 활용하고 있습니다. 이 업체들은 음성 인식기술을 자체 보유하지 못하고 기술이전 받아 제품에 접목하고 있으나, 음성인식율이 낮아 고객 요구를 충족시키지 못하고 있는 상황입니다. 공공기관 및 교육기관은 현재 자체 인력으로 속기하거나, 속기사를 이용하는데 많은 비용이 소요되고 있으며, 점차 인공지능 회의록을 도입되고 있는 중으로 금융기관은 아직 녹취시스템 자체가 없어 시스템 도입이 예정되어 있습니다. 이에 금번 추정 시, 동사는 공공기관, 교육기관, 금융기관을 모집단으로 하여 과거 수주 reference 및 목표 시장 침투율을 가정하여 매출을 추정하였습니다. [maum 회의록 추정 매출] (단위: 백만원) 고객 구분 2021년(E) 2022년(E) 2023년(E) 고객 매출 고객 매출 고객 매출 공공기관 On-Device 교육기관 On-Device 금융기관 On-Device B2C S사 협업 합계 주) 추정매출은 적용단가 * 고객 수로 산정 적용 단가: On-Premise - 과거 구축 사례를 토대로 1건당 150백만원으로 추정 On- Device - 현재 판매되고 있는 건당 45백만원으로 추정 ○공공기관 공공기관의 경우 "지방자치법 제72조(회의록) 1항 - 지방의회는 회의록을 작성하고 회의의 진행내용 및 결과와 출석의원의 성명을 적어야 한다"로 법령 제도적 장치에 따라 회의록 도입에 적극적입니다. 동사는 A시, U군, K도청 등 공공기관에 이미 회의록을 구축한 경험을 바탕으로, 현재 지자체 및 공공기관에 회의록 공급을 위한 영업을 진행중입니다. 현재 K대학교, B협력단, 중앙행정기관 B부 , H경찰청, K도청, U구청 등과 견적서를 주고 받는 등 논의를 진행하고 있으며, 2020년 말 지방자치단체(시,군,구) 는 총 226개(출처: 2021 지방자치단체 행정구역 및 인구현황, 행정안전부),공공기관은 총 350개(출처: 2021 대한민국 공공기관, 국회예산정책처) 등 잠재 목표 고객군 수는 총 576개로, 동사가 2023년 목표로 하는 10개 계약은 지자체 및 공공기관의 약 1.7% 정도에 불과함에 따라 추가 매출 발생 기회가 존재합니다.○교육기관 교육기관의 경우 "학교폭력예방 및 대책에 관한 법률 제13조 3항 - 심의위원회는 회의의 일시, 장소, 출석위원, 토의내용 및 의결사항 등이 기록된 회의록을 작성ㆍ보존하여야 한다"로 법령 제도적 장치가 마련되어있습니다. 동사는 2021년 D광역시동부교육청으로의 회의록 공급 이력을 토대로 현재 U교육청, K교육청, C교육청과 회의록 공급 논의를 진행하고 있습니다. 학교폭력위원회는 각 학교별로는 발생빈도가 낮을 수 있으므로 클라우드 기반의 서비스 이용을 확산하거나, 여러 학교가 공동으로활용될 수있는 시스템 도입으로 접근하고 있으며, 이에 동사의 주된 목표 고객은 전국의 교육청 및 교육청 산하 교육지원청입니다. 지방교육 재정알리미에 따르면 전국 교육청 수는 17개, 교육청 산하 교육지원청은 176개로 2023년 까지 5% 이내의 시장침투율을 목표로 영업을 진행하고 있습니다.○금융기관 금융기관의 경우 "금융소비자보호법에 의하여 "설명 의무 위반"시에 수입의 50%까지징벌적 과징금을 부과되게 하는데, 상품가입시 설명 의무를 증빙할수 있는 방법이 녹취가 일반적 방법입니다. 동사는 2021년에 H은행의 지점