chaannwooff/Dartdoc huggingface dataset:
미래오토스 — [기재정정]사업보고서 (2020.12)

신종자본증권 미상환 잔액 (기준일 : 2020년 12월 31일 (단위 : 원) 잔여만기 1년 이하 1년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과15년이하 15년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 조건부자본증권 미상환 잔액 (기준일 : 2020년 12월 31일 (단위 : 원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계
미래오토스 — [기재정정]사업보고서 (2020.12)

IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 동 사업보고서에 기재한 예측정보는 당해 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한 것입니다. 동 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 다양한 가정에 기초하고 있으며, 동 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있습니다.당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보에 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다. 따라서, 동 사업보고서상에 회사가 예상한 결과 또는 사항이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 보고서에 기재된 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 수정할 의무가 없으니 유의하시기 바랍니다. 본 '이사의 경영진단 및 분석의견' 항목에 포함된 모든 재무제표 및 관련된 분석 의견은 연결 기준으로 작성되었으니 참고하시기 바랍니다. 2. 개요 2019년도는 연결기준 매출액 102,852백만원, 영업이익 1,349백만원을 기록하였으며, 카메라모듈사업의 매출액은 순매출조정으로 인하여 2018년 대비 감소하였으나 원가절감 및 수익률 상승으로 영업이익 흑자를 지속하여 왔습니다. 그러나, 2020년 재무구조 악화 등으로 보고기간 종료일 현재 연결기준 9,767백만원의 영업손실과 19,863백만원의 당기순손실이 발생하였습니다. 또한, 당사의 주요 사업인 휴대폰카메라모듈 매출이 주요 거래처의 단절 등으로 인해 사업보고서 제출일 기준 최근 6개월간 발생되고 있지 않고 있습니다. 당사는 사업의 지속성을 위한 자금수요를 위해 필요한 자금조달 계획과 향후 추진되는 신규 사업의 안정적인 경상이익 달성을 위한 재무 및 경영개선 계획을 추진하고 있습니다.만일 미래의 사건이나 상황의 변화에 따라 이러한 계획에 차질이 있어서 연결실체가 계속 기업으로서 존속하기 어려운 경우에는 당사의 자산과 부채를 정상적인 영업활동 과정을 통하여 장부가액으로 회수하거나 상환하지 못할 수도 있습니다. 이와 같은 불확실성의 결과로 계속기업이 타당하지 않을 경우에 발생될 수도 있는 자산과 부채의 금액 및 분류표시와 관련 손익항목에 대한 수정사항은 재무제표에 반영되어 있지 않습니다 3. 영업실적 등가. 재무상태당사의 연결기준 자산총계는 전년 대비 57.73% 감소한 45,012백만원을 기록하였습니다. 유동자산은 67.66% 감소한 18,313백만원이며, 비유동자산은 46.43% 감소한 26,699백만원입니다. 세부적으로는 실적부진 및 투자자산손실 등으로 인하여 관계기업투자 및 공동기업투자에서의 손실 및 매출 거래처인 CoAsia CM VINA JSC(구 HNT VINA JOINT STOCK COMPANY)의 영업단절로 인한 손실 등이 주요 자산감소 원인입니다.부채총계는 69.48% 감소한 17,499백만원을 기록하였습니다. 유동부채는 69.87% 감소한 16,867백만원이며, 비유동부채는 소폭 감소한 632백만원입니다. 세부적으로는 전기 발행한 제1회차 및 제2회차 전환사채에 대해 기한이익상실로 인한 채무상환이 주요 감소 원인입니다.[요약연결재무상태표] (단위: 원) 과 목 제13기 (2020년) 제12기 (2019년) 제11기( 2018년) [유동자산] 현금및현금성자산 단기금융상품 매출채권 기타유동금융자산 기타유동자산 재고자산 매각예정자산 [비유동자산] 기타비유동금융자산 기타비유동자산 투자부동산 유형자산 무형자산 관계기업투자 공동기업투자 자산총계 [유동부채] 매입채무 기타유동금융부채 리스부채(유동) 전환사채 기타유동부채 당기법인세부채 단기차입금 유동성장기차입금 회생담보채무(유동) 회생채무(유동) [비유동부채] 기타비유동금융부채
미래오토스 — [기재정정]사업보고서 (2020.12)

리스부채(비유동) 장기차입금 순확정급여부채 부채총계 [지배기업지분] 자본금 자본잉여금 기타자본구성요소 이익잉여금 [비지배기업지분] 자본총계 나. 영업실적2020년 당사의 연결기준 영업손실은 9,767백만원으로 전년대비 적자전환하였습니다. 이는 전기 감사의견 거절로 인한 신용도 하락으로 주요 매출처의 감소와 코로나19로 인한 매출품목의 감소로 인한 것입니다. 또한, 신규사업으로 자율주행사업의 투자를 통해 외형 확장 등을 추구하였으나, 기한이익에 따른 전환사채의 상환 등 재무구조 악화로 인해 투자의 지속이 어려워 현재 사업의 계속성이 불투명한 상황입니다.[요 약연결손익계산서] (단위: 원) 과 목 제13기 (2020년) 제12기 (2019년) 제11기( 2018년) 매출액 매출원가 매출총이익 판매비와관리비 영업이익(손실) 순영업외비용 당기순이익(손실) 4. 중요한 회계정책의 변경 및 회계추정회사의 중요한 회계정책의 변경 및 회계추정은 'III.재무에 관한 사항' 중 '3. 연결재무제표 주석' 및 '5.재무제표 주석'을 참조하시기 바랍니다.
대백저축은행 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

II. 사업의 내용 ◆click◆『수주상황』 삽입 11011#*_수주상황.dsl 1. 사업의 개요 가. 업계의 현황(산업의 특성) 저축은행은 서민과 소규모 기업의 금융 편의를 도모하고 지역사회의 발전에 기여하며, 중산층 및 서민의 저축을 증대하기 위해 1972년 8월 제정된 상호저축은행법에 의하여 설립된 제2금융기관으로서 예금과 대출을 주 업무로 하고 있습니다. 2002년 3월 저축은행으로의 명칭변경으로 대외 신인도가 크게 제고되었으며, 대표적인 서민금융기관으로 자리매김해왔습니다. 이후 부동산 경기의 침체, 저축은행업계의 구조조정 등으로 영업여건이 악화되었으나, 체계적인 위상정립, 건전성확보 및 수익모델 창출을 통하여 서민금융기관으로서의 새로운 발전을 모색하고 있습니다.(성장성) 저축은행 업계는 중금리 신용대출, 시중은행과의 연계를 통한 대출 등을 추진하고 있으며 비대면 실명확인제도의 시행에 따라 비대면 여수신 영업과 P2P대출 등 다양한 방면으로 영업 방안을 모색 중에 있습니다. 향후에도 저축은행의 규모와 자본의 적정성 등에 따라 규제가 차등 적용될 것으로 전망되며 이에 따라 업계는 대내외 신인도 제고와 함께 영업력을 강화하고 수익 창출을 할 수 있는 상품개발에 더욱 집중할 것으로 예상됩니다.(경기변동의 특성, 계절성) 저축은행업은 기본적으로 경기가 상승할 때는 자산증대와 수익 창출을 동시에 이룰 수 있는 반면, 경기가 하락할 때는 자산 성장이 둔화되면서 수익이 감소하는 등 경기변동의 영향을 받습니다. 산업적 관점에서 계절성은 뚜렷하게 나타나지 않으나 분기말에 대손상각, 매각 등의 이유로 부실채권이나 연체액이 줄어드는 특성도 있습니다. 나. 국내외 시장여건(시장의 안정성) 국내외 경제, 정치적 불확실성 증대 등 시장의 변동성은 여전히 잔존하고 있으며, 정부규제 및 글로벌 시장 요인에 의한 부동산 시장 불확실성 및 국제적인 무역갈등에 따른 교역위축으로 인해 국내외 경기 둔화의 가능성도 있을 것으로 예상됩니다.(경쟁상황) 정부의 규제 강화 등에 따라 가계대출 증가세가 둔화되고 있으며, 우량기업에 대한 대출도 경쟁이 심화되고 있습니다. 금융업권간 경계가 약화되면서 경쟁이 더욱 치열해지고 있으며, 금융의 공공성이 강조되면서 서민·중소기업 지원, 금융소비자 보호 및 사회공헌 확대 요구도 높아지고 있습니다. (시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 경쟁상의 강점과 단점) 저축은행업의 특성상 리스크 관리에 기반한 수익성 창출이 경쟁력을 좌우하는 주요한 요인입니다. 당 저축은행은 보수적인 여신심사와 리스크 관리를 바탕으로 안정적 수익을 창출하는 데 강점이 있습니다. 다만, 경기변동으로 인한 대출 부실 및 대손충당금 증가의 위험과 업권간 경쟁 심화로 인한 수익성 악화는 극복해야 할 과제입니다.(회사가 경쟁우위를 점하기 위한 주요수단) 당 저축은행은 지속적인 성장기반 확보를 통한 안정적인 수익 창출을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 리스크 관리에 만전을 기하면서 안전 대출자산의 견조한 성장을 위해 노력하고 있으며, 저축은행 설립 본연의 목적인 서민과 중소기업의 금융편의 제고를 위하여 지역 내 중소상공인 및 서민에 대한 금융지원을 확대하고 금융의 한 축으로 사회적 책임과 역할을 다할 예정입니다. (시장점유율) 2020년 12월말 기준 (단위 : 백만원, %) 여 신 수 신 대구ㆍ경북지역 당사 점유율 대구ㆍ경북지역 당사 점유율 * 상기 자료는 대구ㆍ경북지역 저축은행 기준임 2. 영업의 현황(1) 영업의개황 및 종류 (가) 영업개황 2020년 9월말에는 여신은 1,407억원, 수신은 1,561억원, 손익면에서는 당기순이익 세후 10.6억원을 시현하였습니다.■ 영업실적 (단위 : 백만원) 구분 당기 전기 비 고 매출액 영업이익 법인세비용차감전이익 당기순이익 (나) 영업의 종류 당 저축은행은 상호저축은행법에 따른 저축은행업무 및 그에 따른 부수업무와 겸영업무를 영위하고 있습니다. (다 ) 조직도공시일 현재, 당 저축은행의 조직은 아래와 같습니다 조직도.jpg 조직도 (라)영업부문별 자금조달 및 운용 당 저축은행의 주요 자금조달
대백저축은행 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

수단은 예금상품을 통한 고객 예수금이며, 자금운용은대출 및 금융기관 예치금이나 유가증권 운용입니다. 내용은 다음의 표를 통하여 살펴볼 수 있습니다. (1) 자금조달실적 (단위 : 백만원,%) 구 분 조달항목 제52기 제51기 제50기 평균잔액 이자율 평균잔액 이자율 평균잔액 이자율 원화자금 원가성 합 계 (2) 자금운용실적 (단위 : 백만원,%) 구 분 운용항목 제52기 제51기 제50기 평균잔액 이자율 평균잔액 이자율 평균잔액 이자율 원화자금 원가성 합 계 3. 영업 종류별 현황 가. 예금업무 (1) 예금별 잔고 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 평균잔고 기말잔액 평균잔고 기말잔액 평균잔고 기말잔액 원화예수금 (2) 국내 1점포당 평균 예금실적 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 예 수 금 (3) 직원 1인당 평균 예금실적 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 예 수 금 나. 대출업무 (1) 종류별 대출금 잔액 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 원화대출금 (2) 대출금의 잔존기간별 잔액 (단위 : 백만원) 구 분 6개월이하 6개월초과~1년이하 1년초과~2년이하 2년초과 합 계 원 화 (3) 자금용도별 대출현황 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 기업자금대출 가계자금대출 합 계 (4) 예대율 (단위 : 백만원,%) 구 분 제52기 제51기 제50기 대출금(A) 예금등(B) 비율(A/B) 다. 유가증권 투자업무 (1) 종류별 유가증권 잔액 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 평균잔액 기말잔액 C P 국ㆍ공채ㆍ금융채 회사채 주 식 수익증권 기타단기매매증권 기타 매도가능증권 합 계 (2) 유가증권 시가정보 (단위 : 백만원) 구 분 취득원가(A) 장부금액(B) 미실현손익누계액(B-A) 충당금잔 액 상장주식 (주)대구백화점 상장주식 (주)DGB금융지주 상장주식 삼성엔지니어링(주) 상장주식 엘지디스플레이(주) 총 계 (3) 예금 등에 대한 유가증권의 비율 (단위 : 백만원, %) 구 분 제52기말 제51기말 제50기말 유가증권(A) 예금 등(B) 비율(A/B) (라) 취급 상품 및 서비스 ● 주요 예금상품 상품 내용 정기예금 여유자금을 일정기간 예치하시면 높은 이자를 받을 수 있는 예금상품 정기적금 매월 일정한 금액을 불입하여 목돈을 마련하는데 편리한 상품 보통예금 예치기간에 대한 제한이 없는 입출금이 자유로운 상품 표지어음예수금 일시자금을 실세금리로 맡길 수 있는 예금으로 단기자금을 운용하는데 최적의 상품 기업자유예금 입출금이 자유로운 상품으로 기업의 일시 여유자금의 예치에 편리한 상품 신용부금 목돈을 마련할 수 있는 적립식 예금으로 중도에 불입실적에 따라 융자도 받을 수 있는 편리한 상품 자유적립예금 불입횟수, 납입일자 제한 없이 불입할 수 있는 적립식 예금 상품 ● 주요 대출상품 상품 내용 부동산담보대출 부동산을 담보로 부족한 생활(사업)자금이 필요하신 개인 및 개인사업자 대상 담보대출상품 스탁론 고객이 보유한 자금(보유주식 + 예수금) 이상으로 주식매입자금 대출 햇살론 직장인/자영업자 및 타행 고금리 대환 대출 외상채권대출 중소기업 등 운용자금이 필요한 업체를 위한 기업대출상품 예적금담보대출 긴급한 자금이 필요할 때 예적금 중도해지 없이 예치한 본인 명의 예적금을 담보로 손쉽게 대출이가능하며 예적금의 만기일 이내에서 중도해지 수수료 없이 언제든지 자유롭게 상환 가능한 대출 ● 기 타 ○ 신용카드 발급대행 업무 ○ 도서문화상품권 판매대행 업무 ○ 인터넷뱅킹 등 전자금융거래 서비스 4. 영업설비 등의 현황 당 저축은행은 대구광역시 수성구에 위치한 본점 1곳에서 사업활동을 수행하고 있습니다. 당 저축은행은 자체사옥을 소유하지 않고 있으며, 건물 임차 면적은 213.25㎡입니다 현재 당 저축은행은 자동화기기 등을 운용하고있지 않습니다. 5. 기타 투자의사결정에 필요한 사항 본 항목은 저축은행업의 특성을 고려하여 투자자의
대백저축은행 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

의사결정에 중요하다고 판단되는 자본적정성및 재무건전성 등의 항목을 위주로 설명하겠습니다. (1)BIS비율 (단위 : 백만원,%) 구 분 제52기말 제51기말 제50기말 자기자본(A) 위험가중자산(B) 자기자본비율(A/B 주) BIS(Bank for International Settlements ; 국제결제은행)기준 자기자본비율= 자기자본/위험가중자산 ×100※법규상 요구되는 비율은 7%이상임 (2) 유동성비율 (단위: %) 구분 제52기말 제51기말 제50기말 유동성비율 ※유동성비율: 단기조달자금에 대한 단기자금운용을 표시(상호저축은행의 지급능력)하는 지표로 그 비율이 높을수록 유동성이 좋다는 것을 의미합니다.(3)대손충당금 비율 (단위: 백만원, %) 구 분 제52기말 제51기말 제50기말 대출채권 대출채권 대손충당금 설정률
대백저축은행 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1.비교대차대조표 (단위 : 백만원) 구 분 제52기 제51기 제50기 [유동자산] ㆍ현금 및 대출자산 ㆍ재고자산 [비유동자산] ㆍ투자자산 ㆍ유형자산 ㆍ무형자산 ㆍ기타비유동자산 자산총계 [유동부채] [비유동부채] 부채총계 [자본금] [자본잉여금] [자본조정] [기타포괄손익누계액] [이익잉여금] 자본총계 매출액 법인세차감전순이익 계속사업이익 당기순이익(세후) 2. 영업개황예금은 전기 1,344억원에서 당기 1,561억원으로 전기 대비 16% 증가하였고, 대출은 전기 1,216억원에서 당기 1,408억원으로 전기 대비 15% 증가하였습니다. 이익면에서는 연체대출금 축소로 세후 10억원의 이익이 발생하였습니다. 2020회계년도에는 적극적인 연체채권 관리를 통하여 연체채권을 최대한 축소 및 부동산담보대출 위주의 여신영업에서 탈피하여 서민금융 및 틈새시장 개발을 통하여 양질의 신규 여신 개발에 최대한 노력하겠습니다. 주식회사 대백저축은행 대표이사 권 호 원
신테카바이오 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

II. 사업의 내용 ◆click◆『수주상황』 삽입 11011#*_수주상황.dsl 당사는 2009년 9월에 설립된 바이오 벤처회사로 바이오 빅데이터 처리 기술과 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 보유하고 있습니다. 다양한 기업, 연구소, 병원과 파트너쉽을 구축하여AI를 기반으로 한 신속한 신약 후보물질 발굴 및 면역항암제 개발을 주축으로 새로운 패러다임의 치료제 개발에 힘쓰고 있습니다. 뿐만 아니라, 유전체 빅데이터 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 활용하여 신규 항암제 바이오 마커 [양1] 발굴, 유전체 정밀의료 서비스 사업 등을 영위하고 있습니다. 가. 산업의 내용 [AI 산업] 인공지능 이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능'을 의미합니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어는 1956년 영국 디트머스 회의에서 컴퓨터/인지과학자인 존매카시에 의해 처음 사용되었으며 이후 용어와 정의는 연구자에 따라 다양하게 정의되고 있습니다. [인공지능의 다양한 정의] 구분 개념 존 매카시(1956) 지능적인 기계를 만드는 과학 및 엔지니어링 마쓰오 유타카(2015) 인간의 인지, 추론, 학습 능력 등을 기계(컴퓨터)로 모방하는 기술 기계(컴퓨터)가 인간수준의 인지, 이해, 추론, 학습 등의 사고 능력을 모방하는 기술 사람과 자연스러운 대화를 나누고 인간의 인지 능력을 향상 시키거나, 반복적인 작업 수행 시 사람들을 대체함으로써 인간을 모방하는 기술 과학기술정보통신부(2018) 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 컴퓨터를 이용해 구현하는 지능 즉, 인공지능이란 단순히 기계학습뿐만이 아니라, 인간이 다양한 환경 하에서 지능에 기반하여 학습하고, 다양한 문제에 대해 최선의 선택을 통해 그 문제를 해결할 수 있는 시스템을 의미한다는 점에서 포괄적인 용어 입니다. 인공지능은 기계학습을 포함하여, 자연어 처리 능력을 기반으로 한 정형/비정형 자료에 대한 분석과 지식 트리(Knowledge Tree)를 통한 지식화 능력, 인간과의 자연스러운 소통을 위한 음성인식과 음성 기반의 표현능력, 데이터에 대한 이해와 추론을 기반으로 질문에 대한 답변하는 능력 들을 포괄합니다. 1997년 IBM의 딥블루가 체스 챔피언인 개스 카스파로프를 꺾고, 2011년에는 역시 IBM의 왓슨이 인기 퀴즈쇼 였던 제퍼디에서 최다 연승 챔피언인 켄제닝스와 최다 상금 획득자 브래드 러터를 꺾으면서 다시 한번 인공지능에 대한 기대감이 높아졌으며, 인지컴퓨팅이라는 용어로 이 분야에서 선도적인 회사로 자리매김하게 됩니다. 현존하는 여러 상용 인공지능 중에서 가장 인지도가 높은 인공지능은 아마 인간과 인공지능 간 세기의 대결을 만든 알파고, 즉 구글의 딥마인드가 아닐까 합니다. 딥마인드는 다층 신경망과 큐러닝을 조합하여 심층 인공지능 기술인 심층 큐 네트워크를 독자 개발했습니다. 2016년 3월 이세돌 9단과의 대국에서 4승1패의 기록과 함께 인공지능의 가능성을 크게 보여 줬습니다. 현재 딥마인드는 인공지능을 의료와 건강분야에 적용하기 위해 노력 중입니다. 싱귤래리티 대학의 미래학자 레이 커즈와일은 "2040년에 인공지능은 인간 두뇌를 뛰어 넘을 것"이라며 '싱귤래리티'시대의 개막을 예고 하였으며, 공동 설립자인 피터 디아만디스는 그 시기가 2035년으로 단축 될 것이라고 전망 하였습니다. 또한, 해외 인공지능 연구자를 대상으로 인간의 지적 능력을 뛰어 넘는 기술의 실현 가능성을 조사한 결과, 40년 내 외과수술, 30년 내에는 뉴욕타임즈의 베스트셀러 출판을 비롯하여, 모든 분야에서 45년에 실현 가능성이 있다고 예측하였습니다. 최근 들어 인공지능 수준은 더욱 빠르게 발전하고 있어 이러한 추세라면 향후에는 일상 생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 기반기술로서 성격이 강하므로, 앞으로도 그 응용 영역이 크게 확대될 전망입니다. IT 업계뿐만 아니라 금융, 농업, 헬스케어, 자동차, 물류 등에 이용되고 있습니다. 산업별로 AI에 의한 시간, 품질,
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개인화 서비스 향상 등 잠재력을 평가하여 AI에 의한 영향력이 큰 산업 분야는 아래 표와 같습니다. [AI 활용이 가능한 산업 분야] 순위 산업분야 활용 가능 사례 헬스케어 환자 데이터 분석을 통한 정확한 진단 지원 잠재적인 전염병의 조기 발견 의료 영상 처리/진단 분야 자동차산업 완전 자율주행 자동차 운전자를 보조하는 반자동 기능의 자동차 엔진 모니터링 및 상황 예측, 자율적인 유지 보수 금융서비스 개인 맞춤형 재무 설계 사기 탐지 밑 자금 세탁 방지 고객 업무의 자동화 교통 물류 자동 운송 트럭과 배송 서비스 교통 통제 및 혼잡 감소 향상된 보안 미디어 통신 미디어 저장, 검색 및 컨텐츠 추천 서비스 고객 맞춤화된 컨텐츠 제작 개인 맞춤형 마케팅 및 광고 서비스 소매업 및 소비자 영역 개인화된 디자인 및 제작 고객 수요 예측 재고 최적화 및 납품 관리 에너지 스마트 미터링(스마트 에너지 관리 시스템) 스마트 그리드 및 에너지 저장 시스템 예측 기반 인프라 유지보수 기능 제조업 모니터링 및 프로세스 자동 수정 기능의 강화 공급망 및 생산 시스템 최적화 주문형 생산 시스템 출처: PWC 오늘날 인공지능은 또한, 글로벌 IT산업의 핵심 화두로 부상하였습니다. 기계가 사람의 생각과 판단 능력을 가지는 시대가 현실화되고 있으며 영역을 더욱 확대하여 이제는 단순 작업을 넘어 회계나 법률, 진료 등 전문 영역까지 인공지능을 활용하는 사례도 늘고 있습니다. 최근 들어 인공지능 수준은 음성이나 이미지를 인식하고 분류하는 것은 물론 언어 번역, 자율주행, 기사 작성 등도 수행할 수 있습니다. 한발 더 나아가 인간의 감정까지 모방하는 컴퓨터 등 인공지능 확산이 빠르게 이루어지고 있습니다. 이런 추세라면 향후에는 일상 생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 인공지능이 직간접적으로 활용될 전망입니다. 특히, 인공지능의 부상으로 반도체가 또 다시 큰 주목을 받고 있으며 해당 산업은 PC와 스마트폰 등 새로운 기기가 등장할 때마다 성장을 거듭하였습니다. 이들 기기들은 시간이 지날수록 보다 많은 정보 저장 용량과 빠른 연산 실행 속도를 요구하기 때문에, 고성능 반도체를 찾는 수요가 꾸준히 증가하였습니다. 게다가 스마트폰 시장이 폭발적으로 성장하면서 제품을 작고 가볍게 만들기 위하여 작은 크기에 기능을 집약한 반도체를 개발하려는 기업들의 경쟁도 치열하게 전개되고 있습니다. 이런 가운데 최근에는 인공지능을 집중적으로 지원할 수 있는 반도체를 개발 및 탑재 하려는 움직임이 두드러지고 있습니다. 인공지능 알고리즘을 효율적으로 구동할 수 있는 전용 반도체 프로세서를 사용하여 인공지능 성능을 대폭 끌어 올리는 것입니다. 인공지능 저변이 폭넓게 확대되면서 인공지능 프로세서는 글로벌 IT산업의 핵심기술로 부상하고 있습니다. 인공지능 이론에 대한 연구 또한 활발히 이루어지면서 이를 구현하기 위한 소프트웨어가 관심을 받은 반면, 이를 뒷받침하는 하드웨어는 상대적으로 크게 부각되지 못했습니다. 그러나 인공지능에 대한 기대수준이 나날이 커지면서 지금의 IT시스템으로는 이를 충족하기 어렵다는 주장이 제기되었습니다. 간단한 인공지능 알고리즘의 탑재는 큰문제는 없지만, 인공지능의 요구 성능 및 활용 범위가 커지면서 기존 하드웨어 기반으로는 지속적인 발전이 어렵다는 것입니다. 특히, 이런 문제는 오늘날 인공지능 발전을 주도하는 딥러닝 구현에서 중요 이슈로 부상하였습니다. 딥러닝은 인공지능의 주요 연구 분야인 머신러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 것이 특징입니다. 그림 01. ai 발전히스토리.jpg 그림 01. ai 발전히스토리 이에 주요 국가들은 정부차원에서 인공지능의 장기적 R 투자, 법/규제 개선, 인력 양성 등의 정책 환경을 마련하고, 산학연과 R 협력 체계 구축을 통해 인공지능 생태계를 활성화하는데 주력하고 있습니다. 또한, 최근 전세계 주요 국가는 인공지능의 이용 증진과 기술발전을 위한 활성화 정책을 수립하고 있습니다. 일련의 정책 방안들은 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 교육, 공공 및 민간 영역 적용, 윤리, 표준화,
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규제, 데이터 및 디지털 인프라 제공 등을 공통적으로 포괄하고 있습니다. 미국은 인공지능 기술을 선도하고 있으며 민간이 주도하는 시장환경으로 평가받고 있지만, 건강, 교육, 환경 등의 공공 영역에서는 정부가 적극적인 투자 주체로 나서고 있습니다. 미국 정부는 2013년부터 30억달러를 투자한다고 발표한적 있으며 정부의 장기투자를 강화하기 위한 R 전략 방향 또한 제시하였습니다. 미국은 1960-70년대부터 인공지능에 대한 회의적 시각이 팽배한 시기였음에도 불구하고, 장기투자를 지속하면서 현재 뇌과학, 자율자동차 등에서 선도적인 원천기술을 확보하게 되었습니다. 중국은 정부 주도로 대규모 선행 투자를 하여 AI R, 제품응용, 산업육성, 인재양성 등을 종합적으로 추진하고 있습니다. 그 가운데 시장주도 원칙을 천명하여 인공지능 기술성과의 상업적 활용도 적극 지원하고 있습니다. 기존에 중국의 ICT 정책이 대체로 정부 주도의 탑다운 방식이었던 반면, 인공지능 정책에서는 정부의 역할을 업계 인도, 정책지원, 안전 예방, 시장감독, 환경조성, 윤리법제 제정 등에 한정하면서, 응용 시장 확산과 오픈소스 개방을 원칙으로 견지하고 있습니다. 중국 국무원은 차세대 AI 발전 규획을 잇달아 발표하면서 2030년까지 인공지능 핵심 산업에 1조위안(약180조원)을 투자하고 관련 산업 규모를 10조까지 확대하겠다고 발표 하였습니다 그림 02. 차세대 ai규획의 6대 중점 의무.jpg 그림 02. 차세대 ai규획의 6대 중점 의무 일본은 AI 기술 경쟁력 확보를 통해 저성장과 고령화 등 현안을 해결하고 산업구조를 고도화하여 경제 산업을 발전시킴으로써 경제 사회의 변혁을 도모하고 있습니다. 산업경제 관점의 혁신 성장 정책으로 인공지능에 관한 AI 산업화 로드맵 등을 잇달아 발표하였습니다. 일본이 보유한 강점인 로봇, 제조업 등과의 융합을 고려한 차세대 AI R 추진하면서 자율주행, 스마트공장, 소형 범용 로봇 등의 신기술 도입을 통한 고부가가치 창출을 위해 2020년까지 30조엔 달성을 목표로 제시 하였습니다. 독일의 경우, 이미 1988년부터 AI분야를 전문적으로 연구하는 공공-민간 합작의 인공지능 연구소(Deutsches Forschungszentrum fur Kunstiche Intelligenz:DFKI)를 중심으로 AI R 주도해 왔습니다. DFKI는 혁신 SW분야를 세계적으로 선도하고 있고, AI와 관련된 기초과학에서 상용화 중심의 응용기술까지 광범위한 연구 개발을 수행 중인 연구소로, 독일 지방정부 외에도 인텔, MS, 구글 등 글로벌 기업과의 협력 업무를 적극적으로 수행하고 있습니다. 현재 51개의 스핀오프 기업들이 활발히 활동 중이며 사이버 밸리 건립으로 인간세포, 이동성(모빌리티), 빅데이터 처리 등의 분야에 인공지능 기술을 접목할 계획입니다, 현재 사이버 밸리 사업에는 BMW, Daimler, Porsche 를 비롯하여 미국의 Facebook, Amazon 등 총 12개의 대학 및 기업들이 참여 중입니다 2017년 전세계 최초로 캐나다는 국가 차원의 AI 전략을 제시하였습니다. 인공지능 연구 확산 및 인재 육성에 향후 5년간 1억 2,500만 달러를 투자할 계획이라고 발표 하였습니다. 이외에도 캐나다에서 인공지능을 연구하는 기관에 대해 투자비용의 15%를 세액 공제해주고 있으며, 정부가 지원하는 AI 연구 인력의 절반 이상을 국적에 상관없이 선정하는 등 해외 인력 및 자본의 유치에도 노력을 기울이고 있습니다. 우리나라도 4차 산업혁명의 변혁에 대비하기 위해 국가적 준비에 박차를 가하고 있습니다. 2017년 11월에 범국가적인 4차 산업혁명 중장기 전략으로 ‘혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획을 발표 하였고 2018년 5월에 AI기술력 확보, 4차 산업혁명 대응계획 실현을 위해 'AI R 전략'을 수립하였습니다. 부처명 4차 산업혁명 관련 주요 업무 계획 기획재정부 - 핵심 선도사업 관련 시범사업 본격화(드론, 자율차 등) - 창업 활성화 등 신산업 생태계 구축(혁신모험펀드 조성 등) - 융합과 협력기반
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조성 및 혁신문화 정착 과학기술정보통신부 - 초연결 지능화 인프라(DNA : DNA, Network, AI) 구축 : 세계 최초 5G 상용화('19.3), 데이터 구축, 개방, 활용 생태계 마련, 지능 융합서비스 개발 - 국가 R 시스템 혁신 : 예타 기간의 획기적 단축(평균 1년이상->6개월), 기술, 산업, 제도를 연계한 패키지형 투자 지원 - 과학기술, ICT를 통한 국민 삶의 문제해결: 미세먼지, 치매 등 국민 건강과 안전에 대한 투자 강화('17년 3,800억원 → '18년 4,490억원) 산업통상자원부 - 산업부의 R 약 30%(9,194억원)를 5대 신산업 분야에 집중 투자 - 미래형 고부가가치 경쟁력 제고를 위한 업종별 혁신성장 전략 수립 - 디지털 제조혁신 확산: 업종별 특성을 고려한 스마트 공장 구축 국토교통부 - 자율주행차 실험도시 완공 및 개방 - 드론시장 확대 - 스마트 시티 국가시범도시 구축 금융위원회 - 핀테크 활성화를 위한 Action Plan 마련 - 금융분야 규제 샌드박스 활성화 - 혁신기업의 창업과 성장기반 강화 국무조정실 - 포괄적 네거티브 규제전환 검토 및 법제도 정비 - 4대분야별 '규제 샌드박스 관련법' 입법 마무리 및 추가과제 발굴 - 혁신성장 선도사업의 핵심규제를 발굴 혁파 Tractica의 “인공지능(AI) 시장 예측” 보고서에 따르면 인공지능 시스템 구현에 대한 관심이 전 세계 기업 및 기관에서 높아지고 있습니다. 인공지능 소프트웨어의 직접 및 간접 애플리케이션으로 발생하는 매출이 2016년 14억 달러에서 2025년 598억달러에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 이 예측은 Tractica가 2016년 3분기 발표한 인공지능 시장 성장 예측에 대한 업그레이드인데, AI분야의 변화와 발전 속도가 예상보다 빨라졌기 때문입니다. 그림 03. ai산업 시장규모.jpg 그림 03. ai산업 시장규모 향후 10년간 AI의 가장 큰 시장 기회는 광고, 금융, 헬스케어, 소비자 부문 및 항공우주 분야에 있으며, 이 모든 분야에서는 비즈니스 프로세스의 향상과 새로운 비즈니스 모델의 창출을 위한 데이터 분석, 비전, 언어 능력을 활용 할 수 있는 기회를 적극적으로 추진하고 있습니다. 다른 주요 산업에서의 AI채용은 자동차, 비즈니스 서비스, 투자, 미디어 및 엔터테인먼트와 법률쪽이 될 것입니다. 그림 04. ai산업 분야별 시장규모.jpg 그림 04. ai산업 분야별 시장규모 글로벌 IT기업 구글(Google)은 자사의 웹오피스 서비스인 G스위트에 AI기술을 적용하여 전문가가 아니여도 쉽계 스프레드 시트 함수와 차트를 다룰 수 있도록 하고, 번역, 사진관리, 이메일 피싱 탐지 등 다양한 서비스를 하고 있습니다 AI산업은 AI기술을 타 산업에 활용하기 위해서 해당산업의 전문지식이 필요하기 때문에 글로벌 ICT 기업도 광대한 영역을 사내 역량 만으로 대응 할 수가 없습니다. 구글, 페이스북 등 글로벌 ICT 기업은 자사가 개발한 AI 개발 프레임웍을 누구나 쉽게 구현할 수 있도록 모듈화, 라이브러리화 하여 무료로 공개 하였습니다. 하지만, 핵심 AI알고리즘과 개발 툴의 개발은 ICT 선도기업이 주도하고 실제 응용은 다양한 스타트업 및 기존 기업들이 주도 하고 있습니다. 그림 05. 국가별 주요 인공지능 유니콘 기업.jpg 그림 05. 국가별 주요 인공지능 유니콘 기업 AI스타트업에 대한 대대적인 투자가 진행됨에 따라, 다양한 서비스 분야의 AI유니콘 기업이 탄생 했습니다. 대기업의 스타트업 M 도 점차 증가하고 있으며, 특히 AI스타트업 인수가 두드러지고 있습니다. 주요 인수자로는 구글, 애플, 트위터, 인텔, MS, 페이스북 등 북미 대기업의 강세가 뚜렷합니다. [AI헬스케어] AI 분야 중에서도 가장 활발하게 적용되고 있는 분야가 바로 의료 및 헬스케어 분야 입니다. 인공지능을 통해 개인의 건강상태 정보를 수집 및 분석하여 실시간 건강체크 및 개인별 최적화된 솔루션을 제공합니다. 의료진단분야에서는 영상자료, 투약 및 수술기록, 유전정보, 과거 사례 데이터 등을 종합적으로 분석하여
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개인별 치료 방법을 제안하고 의료진의 진단을 보조합니다. 제약에서는 신약개발을 위해 수백만 종류의 화학물질을 탐색하고, 신약 후보 물질이 어떤 작용을 일으킬 것인지 시뮬레이션을 통해 임상시험 결과를 예측합니다. 건강관리 분야에서는 개인의 신체상태, 식습관, 생활패턴 정보를 실시간으로 수집하고 개인의 건강관리 정보를 제공, 특히 고령자를 대상으로 발병확률 및 위험상황을 알리게 됩니다. 인공지능을 활용한 헬스케어 혁신 생태계에서 바이오 기업은 헬스케어 IT 기업들이 분석할 수 있는 과학적, 임상적 연구 데이터를 제공하는 한편 분석 결과를 활용해 맞춤의료기술을 개발하는 결정적 역할을 담당하고 있습니다. 헬스케어 IT기업은 이런 데이터를 분석함으로써 환자와 의료진에 첨단 치료 기술과 질환 관리를 위한 정보를 제공합니다. 인공지능을 활용한 분석 결과는 진단 기관 및 병원에 더 정확하고 효율적으로 질환에 대한 정보를 제공해 치료 결과를 향상시키고 제약사의 신약개발을 가속화 합니다. 다양한 헬스케어 기관들이 이미 AI를 사용하고 있는데 그 중 진단 기관들이 앞서서 사용하고 있습니다. 진단기관들은 딥러닝과 패턴인식을 이용해 진단 시간을 단축하고 이를 통해 의료 효율을 제고하여 암진단 부문에서 AI접목이 가장 빠르게 증가하고 있습니다. Mayo Clinic과 같은 몇몇 주요 병원들도 AI를 앞서서 사용하고 있는데 IBM Watson을 이용해 암을 조기에 진단해 환자에게 맞춤형 치료계획을 제공하는 것과 같이 인지컴퓨팅 기술을 활용하고 있습니다. 또한, 빅데이터 분석은 대용량 의료정보를 바탕으로 질환의 진행 패턴과 진단을 유추할 수 있도록 함으로써 의사결정을 개선하는데 이용되고 있습니다. Pfizer, Novartis, Merck와 같은 제약사들은 딥러닝과 패턴인식 등 고급 AI기술들을 적극 활용해 신약개발에 소요되는 시간을 단축해 더 많은 글로벌 임상시험과 안전성 평가를 수행하고 있습니다. 현재 AI는 대용량 의료 및 건강기록을 처리하는 데이터마이닝(Data-Mining)을 통해 치료 결정을 향상시키는데 유용함을 증명해 시장 진입이 활발합니다. 헬스케어 비용은 50% 절감 효과를 보였고 환자 치료 결과는 AI를 적용하지 않은 경우와 비교했을 때 50% 이상의 개선 효과를 보였습니다. 하지만 의료진 수기 기록이나 영상, 방사선 기록과 같은 비구조화된 데이터를 읽는 데는 한계를 가지고 있습니다. [인공지능 관련 기술의 헬스케어 분야 적용 현황] 기술 적용형태 적용 부문 딥러닝 인간과 기계의 상호작용을 기반으로 하는 딥러닝 플랫폼은 스스로 학습하는 능력을 이용해 대량의 의료 영상기록을 처리함으로써 의료진의 치료 결정에서 불확실성을 줄여준다 진단영상, 헬스케어 IT 로보틱스 수술용 로봇시스템은 수술과정의 정밀함과 정확도를 높여 질 높은 치료를 제공하고 있다. 의료기기, 영상장치 디지털 개인비서 개인비서 솔루션은 환자의 상태를 알 수 있는 지표들을 정기적으로 모니터링하고 적절한 돌봄이 필요할 때 간호사에게 알림으로써 치료를 개선하고 있다 헬스케어 IT, 의료기기 자연언어처리 자연언어처리 시스템은 원자료에 있는 주요 개념과 문구들을 식별해 냄으로써 진료기록과 같은 긴 서술형 문자 묶음들을 실행 가능한 견해로 변환시킨다 헬스케어 IT, 의료기기 머신러닝 머신러닝은 투약 과거력과 같이 치료결과에 영향을 미치는 데이터를 기반으로 패턴을 예측하거나 경향을 분석한다 영상처리 퍼지논리와 같은 인공지능 기술들이 대규모 의료영상기록들을 몇 초안에 처리해 질환 경과에 대한 견해를 내놓는 컴퓨터 보조 진단에서 시도되고 있다 헬스케어 IT 음성인식 인공지능 기반 음성인식 솔루션은 머신러닝과 심층신경망을 이용해 환자의 음석과 언어를 포착해 중요한 정보를 전자건강기록에 넣는다 진단영상 , 헬스케어IT 통계분석 예측분석은 고급 컴퓨팅을 통계방법과 통합해 인력으로는 불가능한 빠른속도로 대용량 환자 의료데이터를 조사하고 개별환자의 치료 결과를 예측한다 의약품, 헬스케어IT 빅데이터분석 인공지능 기반 분석 플랫폼은 다양한 규모의 헬스케어 기관들이 보유한 방대한 환자
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의료데이터를 처리하고 환자와 치료제공자들에게 맞춤형 권고를 제공한다 의약품 헬스케어IT 예측모델링 예측모델링은 특정 환자군을 관리하는데 따르는 가능한 비용이나 위험과 같은 진료 결과를 예측하는데 수학모델을 적용한다 의약품 헬스케어IT 그림 06. 서비스 별 ai헬스케어 시장규모.jpg 그림 06. 서비스 별 ai헬스케어 시장규모 헬스케어 시장에서 인공지능(AI)은 2025년까지 361억 달러(약 40.3조원)로 성장할 것으로 예상됩니다. "헬스케어시장에서의 인공 지능 - 2025년 글로벌 전망" 보고서에 따르면 헬스케어 분야에 활용된 AI는 예측 기간 동안 연평균성장률(CAGR) 50.2%를 기록할 것으로 나타났습니다 최근 인공지능을 바이오 의약산업에 적용하려고 하는 시도가 늘어나고 있습니다. 인공지능 기반으로 신약을 개발하는 기업으로 알려진 영국의 엑스사이언티아(Exscientia)는 글로벌 제약사인 사노피(Sanofi), GSK(GlaxoSmithKline)등과 제휴를 맺어 약물설계와 신약후보 물질 발굴에 인공지능을 활용함으로써 시간과 비용을 줄이고자 하고 있습니다. GSK는 AI를 이용해 평균 5.5년 정도 걸리는 신약후보물질 발견을 1년으로 줄이고 비용도 약 1/4수준으로 줄일 수 있을 것이라 기대하고 있습니다. 엑스사이언티아는 사노피가 보유하고 있는 제품군 중에 서로 시너지를 낼 수 있는 약물 조합을 AI를 이용해서 찾는 작업을 수행하고 있습니다. 미국의 바이오벤처 아톰와이즈(Atomwise)는 아톰넷(Atomnet)이라는 인공지능 시스템을 개발하였는데. 이 시스템은 서로 다른 후보물질의 상호작용을 인공지능으로 분석하여 물질들 간의 결합 가능성을 학습하고 예측할 수 있도록 설계되었습니다. 아톰와이즈의 발표에 따르면 아톰넷은 하루에 100만개의 화합물을 선별할 수 있는 기능을 가지고 있어 신약후보물질을 발굴하는데 시간을 단축할 수 있다고 밝혔습니다. 영국의 인공지능기업인 베네볼런트(BenevlentAI)는 존슨앤존슨(Johnson) 계열사인 얀센(Janssen)과 독점 라이선스 제휴를 맺어 인공지능을 이용한 저분자량 약물(Small Molecule)후보물질에 대한 평가작업을 통해 효율적인 신약개발이 가능할 것이라고 기대 했습니다. 진단 및 판독에 AI를 활용하는 사례도 늘어나고 있습니다. IBM의 AI진료 서비스인 ‘왓슨(Watson)’은 국내의 가천대 길병원, 부산대병원, 조선대병원 등에서도 도입하여 인공지능을 활용하는 진료가 확대되기 시작했고, 최근 국내 스타트업인 루닛, 뷰노 등이 딥러닝 이미지 인식을 기반으로 하는 유방암 및 폐암 진단 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 높은 정확도와 경제적 측면에서 효율성을 가지는 인공지능을 바이오 의약분에 활용하는 사례는 더욱더 늘어날 것으로 전망하며 해당 시장에 대한 시장현황 및 전망에 대해 아래에 기술하겠습니다. [AI 신약개발] AI Summit은 비즈니스분야에서 인공지능(AI)을 어떻게 적용하고 활용할 것인지 탐구하는 목적으로 열리는 국제 컨퍼런스로 2016년에 이어 지속적으로 개최되었습니다. 2017년 당시, 본 행사의 첫 기조연설 연사는 GSK(글락소스미스클라인)의 최고기술경영자(CTO)인 카네난테렐(Karenann Terrell)이었습니다. 이는 현 시점에서 AI가 가장 활발하게 적용되고 꽃피는 분야가 바로 의료 및 의약품 분야(healthcare)임을 상징적으로 보여줍니다. 또한, CBinsight에서 산업별 AI 기술 도입 및 투자현황을 조사한 결과, 2015년 기준 AI스타트업에 대한 투자액의 총 15%가 의료 및 의약품 분야에서 나온 것으로 가장 큰 규모 였고, 이 같은 현황은 아래 제시된 AI히트맵에서도 나타나고 있습니다. 그림 07. ai 히트맵 분야별 투자 집중 분포도.jpg 그림 07. ai 히트맵 분야별 투자 집중 분포도 헬스케어 시장의 화두는 헬스케어 비용을 얼마나 효과적으로 감축시킬 수 있느냐가 향후 인공지능 기반 헬스케어 발달의 방향과 속도에 결정적 영향을 미칠 것으로 보입니다. 미국의 경우 연간 전체 헬스케어 비용의 3분의1에
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해당하는 1조달러 이상이 과도한 치료, 불필요한 의료진 진찰, 치료 실패 등으로 낭비되고 있는데 환자-의료진의 효과적인 매칭, 건강정보 통합을 기반으로 한 환자 특성 파악, 치료 결정 보조 등 데이터 분석을 기반으로 한 인공지능 기술이 치료 비용을 감축 시켜줄 것으로 기대되고 있습니다. 또한 2015년 기준 미국의 제약 매출액의 약 20%가 신약 개발에 이용되고 있는 반면 개발 성공률은 4.1%에 그쳐 신약개발 비용 증가와 약가 인하의 압력을 받고 있는 제약사 들은 인공지능을 활용한 신약개발 과정 혁신에 기대를 걸고 있습니다. 신약 개발은 대표적인 고위험, 고수익 분야로 매우 높은 불확실성을 가집니다. 하나의 신약을 시판하기까지 평균 10년 이상의 기간과 2조원 이상의 개발 비용이 투입될 정도로 신약 연구개발 분야는 실패 위험이 높고, 오랜 개발기간과 막대한 비용을 필요로 하기 때문에, 초기 연구개발 효율성과 효과성이 제약 산업 지속 가능성을 위한 가장 중요한 요소입니다. 그림 08. 신약개발 단계별 후보약물 및 성공확률.jpg 그림 08. 신약개발 단계별 후보약물 및 성공확률 출처: 한국제약바이오협회 전 세계적으로 신약을 위한 연구개발 투자규모는 지속적으로 증가하고 있으며, 2022년에는 $1,820억에 달할 것으로 전망되며, 신약허가 건당 연구개발 비용은 평균 $24억에 이르는 수준입니다. 그림 09. 신약 연구개발 규모 및 성장률 추이.jpg 그림 09. 신약 연구개발 규모 및 성장률 추이 결과적으로 신약개발에 성공하는 제약회사는 소수에 불과하며, 대부분의 신약 후보물질은 신약개발 과정에 서 중도 탈락합니다. 최근에는 신약개발 비용은 증가하는 반면, 시장에 출시되는 신약의 개수는 감소하면서 신약개발의 생산성이 지속적으로 하락하고 있습니다. 의약품 고유의 특성 때문에 전적으로 실험을 배제하고 인공지능만을 활용하는 것은 불가능하지만, 모든 경우를 다 실험하고 증명해야 하는 기존의 비용이 많이 소요되는 연구 방식에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 인공지능을 통해 방대한 데이터를 취합하고 분석함으로써 임상시험을 최적화 시키고 부작용이나 작용기전을 예측하고 분석하는 등 신약개발에서 필요한 과정을 단축시킬 수 있습니다. 또한, 인공지능은 치료중심에서 예측 및 예방 중심으로 의료 및 제약 부문의 패러다임을 전환시킬 것으로 예상됩니다. 진단 과정의 효율화 뿐만 아니라 의료 데이터의 활용도를 제고 시키고 신약의 개발 기간을 단축시키는 등 혁신적인 변화가 예상됩니다. 그림 10. 이룸의 법칙.jpg 그림 10. 이룸의 법칙 2000년대 이후 세계적으로 신약에 대한 연구개발 비용은 빠르게 상승하고 있으나 투자효율은 오히려 낮아지면서 의약계에서는 이처럼 '무어의 법칙(Moore's Law)'을 정면으로 뒤집는 '이룸의 법칙(Eroom's law)'이 나타납니다. 생명공학 통계에 따르면 지난 40여년간 신약물질을 만드는 데 소요된 R 예산은 9년 단위로 2배씩 증가합니다. 그러나, 막대한 비용을 들여 의약품을 개발한다고 하더라도 FDA 등 인증기관으로부터 까다로운 심사를 거쳐 생산 허가를 받아야 하는 어려움이 있습니다. 이에 따라, 신약개발 효율화를 위한 새로운 접근방법이 절실히 요구되는 상황입니다. 이러한 상황에서 AI는 신약개발의 초기 단계에서 비용과 시간을 줄이고 성공률을 높일 수 있는 대안으로 각광받고 있고, 전문가들은 AI 활용을 통해 2025년까지 글로벌 제약바이오 R $270억(약 32조원)까지 절감할 수 있을 것으로 예상합니다. 그림 11. 신약개발 단계 별 ai 활용.jpg 그림 11. 신약개발 단계 별 ai 활용 출처: 과학기술정보통신부 또한, 기술의 특성상, 다양한 질환과 적응증에 활용이 가능하므로 헬스케어 산업내에서도 신약개발 부문이 향후 핵심이 될 것으로 예상됩니다. 전문 시장조사 기관들도 글로벌 AI 신약개발 부문이 2024년 $40억(약 4조 8천억원) 규모의 시장으로 성장하여 전체 AI 헬스케어 시장의 핵심 부문이 될 것으로 전망입니다. 그림 12. 글로벌 ai 헬스케어 영역별 시장규모
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전망(2024).jpg 그림 12. 글로벌 ai 헬스케어 영역별 시장규모 전망(2024) 이와 같은 AI 신약개발분야에 대한 시장의 기대는 해당 분야 전문 스타트업에 대한 투자와 해당 스타트업-주요 제약사간 파트너링을 통하여 이미 현실화되고 있습니다. 그림 13. 주요 ai 신약개발 스타트업 누적 투자유치 규모.jpg 그림 13. 주요 ai 신약개발 스타트업 누적 투자유치 규모 이와 같은 AI 신약개발분야에 대한 시장의 기대는 해당 분야 전문 스타트업에 대한 투자와 해당 스타트업-주요 제약사간 파트너링을 통하여 이미 현실화되고 있습니다. 또한 주요 선진국에서는 국가적 차원에서 AI 활용 신약개발을 적극 지원해오고 있으며, 최근 국내에서도 AI 신약개발 관련, 다방면의 정책지원이 이루어지고 있습니다. [국가별 AI 신약개발 지원 정책] 국가 주요 내용 한국 - 과기부, 보건복지부 공동으로 '19~'21년 3개년간 총 580억원을 투자해 AI 신약개발 플랫폼 구축 계획 발표 ('19년) - 제약바이오협회, 보건산업진흥원 공동으로 AI 신약개발 지원센터 설립 ('19년) 미국 - 국립보건원 (NIH)를 중심으로 항암제 후보물질 발굴기간을 1년 이내로 단축하기 위한 'ATOM 컨소시움' 구성 ('17년) 일본 - AI 신약개발 민관협동 컨소시움 ('라이프 인텔레전스 컨소시움') 출범 ('17년) 캐나다 - AI 헬스케어 부문 리서치를 위해 $24.9백만 프로그램 런칭 ('18년) [주요 AI 스타트업 - 주요 제약사 협업 현황] 구분 AI 스타트업 협업 제약사 해외 Atomwise Bactevo 베링거인겔하임 GSK Cyclica Gentech GSK Numedi Astellas Numerate Sirenas BMS twoXAR Santen XtalPi Pfizer 국내 신테카바이오 CJ헬스케어, JW중외제약, 카이노스메드, 셀리드, 젬벡스앤카엘 스탠다임 크리스탈지노믹스, Taiho Pharma 전문가들은 기존 제약사들이 AI 스타트업들의 경쟁자가 될 가능성은 적고, 그보다는 주요 제약사가 향후 이들에 대한 M 시장에서 주요 매수세력이 될 것으로 전망하고 있습니다. 실제로, 전통적 제약 R 달리 IT적 요소가 강한 AI 기술 특성상, 대부분의 제약사들은 자체역량 구축보다는 AI 스타트업들과 협업을 통해 아웃소싱하는 전략을 취해오고 있습니다. 2017년부터는 Evotec?Celgene?Amgen 등 대형 제약사들이 AI 신약개발 스타트업들에 대한 지분투자를 시작함에 따라, 전문가들은 주요 대형 제약사의 AI 스타트업 인수가 수년 내에 본격화될 것으로 전망하고 있습니다. 사업모델 측면에서 대부분의 AI 스타트업들은 제약사들의 신약개발을 지원하는 'Service Provider' 모델이나, 일부 회사들은 자체 파이프라인을 운영하는 'AI 기반의 제약사' 모델을 지향하면서 시장에서 높은 평가를 받고 있습니다. 대부분의 AI 스타트업들은 제약사들과 프로젝트 단위의 협업을 통해 Fee (통상 계약금 + 성공보수로 구성)를 받는 수익모델을 운영하고 있습니다. 반면 당사를 포함해 BenevoletAI, Recursion 등의 회사들은 자체 파이프라인을 운영하면서 Service Provider를 벗어나 'AI 기반 제약사' 모델로의 변화를 추구하고 있습니다. [자체 파이프라인 보유 AI 스타트업 사례] AI 스타트업 상세 내용 - '13년 영국에서 설립 - '16년 Janssen으로부터 임상단계 약물을 기술이전 받아 파킨슨병 치료제로 리포지셔닝해서 자체 임상2b상 개시 - '19년에는 자체 발굴한 약물후보로 임상1상 계획 발표 RECURSION - '13년 미국에서 설립 - '18년 자체발굴 후보물질로 임상 1상 시작 - '19년 1월 오하이오 주립대학에서 임상단계 약물을 기술이전 받아 희귀성종양 치료제로 리포지셔닝해서 자체 임상 추진 - '19년 3월 CJ헬스케어와 공동발굴한 항암제 후보물질을 기술이전 받아 비임상개발 진행 중 ('22년 임상 진입 목표) - '20년 표적항암제 중심의 자체 AI 신약 개발 착수 (파이프라인 확보
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진행 중) - 향후 임상단계 약물 License-in 리포지셔닝 전략을 통해 파이프라인 확대 계획 출처: 기사검색, 각사 홈페이지 나. 사업의 내용 (1) 사업 개황 당사는 지난 2009년 설립되었으며 2014년 한국전자통신연구원(ETRI)의 유전체분석 전용 슈퍼컴퓨팅 기술을 출자 받은 바 있습니다. 당시의 주력사업은 유전체 빅데이터 분석으로 차세대 맞춤의료 유전체 사업단 및 국제암컨소시엄 전장암유전체분석 프로젝트(International Cancer Genome Consortium Pan Cancer Analysis of Whole Genomes, ICGC-PCAWC)에 참여한 바 있습니다. 당사는 2016년을 기점으로 전통적인 신약연구개발의 비효율성을 극복하기 위한 AI신약개발 솔루션을 개발, 공동연구 또는 자체개발을 통한 AI신약개발을 추진하고 있으며 정밀의료 서비스도 제공하고 있습니다. 이 중 신약개발 영역에서는 후보물질 발굴 (Discovery) 단계와 임상시험 (Development) 단계 모두에서 기술사업을 진행하고 있습니다. 후보물질 단계에서는 저분자 화합물 (Small Molecule) 기반의 ① 합성신약 후보물질 발굴 사업과 펩타이드 (Peptide) 기반의 ② 항암백신 신생항원 발굴 사업을 운영하고 있습니다. 임상시험 단계에서는 임상시험 환자선별을 위한 ③ 항암제 바이오마커 개발 사업을 진행 중에 있습니다. 그림 14. 당사 기술사업 개요당사 기술기업 개요.jpg 그림 14. 당사 기술사업 개요당사 기술기업 개요 2016년 카이노스메드와의 파킨슨병치료제 공동연구 계약을 시작으로 CJ헬스케어와 신규활성 물질 발견 연구를 공동 수행한 바 있으며, JW중외제약, 레고켐바이오사이언스 등과 신약개발 협업계약을 맺고 치료제 공동연구를 진행하고 있습니다. 2018년까지 협업계약을 맺은 파트너 제약사들의 신약 파이프라인에 당사 기술을 적용하여 개발 지원하는 사업을 진행하여 왔으나 현재는 당사 자체적인 개발 파이프라인을 구축하면서 사업모델을 확장하고 있습니다. 특히, 2019년 3월에는 당사가 CJ헬스케어와 공동으로 발굴해온 신약 후보물질을 CJ헬스케어로부터 기술이전 받아 자체 신약개발 파이프라인(STB-C017)을 보유하게 되었습니다. 당사의 신약개발 파이프라인은 아래 그림과 같으며, 앞으로 AI 기술을 이용한 자체 신약개발 프로그램을 더 확장해 나갈 계획입니다. 그림 15. 당사 신약연구개발 파이프라인.jpg 그림 15. 당사 신약연구개발 파이프라인 진단영역에서는 환자별 유전적 특성을 반영해 맞춤화된 항암약물 처방과 유전성 희귀질환 진단 등 임상 의사결정을 지원하는 ④ 유전체 정밀의료 서비스 사업을 운영하고 있습니다. 당사는 협업계약을 맺은 병원들과 정밀의료센터를 공동 운영하면서, 유전체 시퀀싱, 분석, 보고서 생성 등 일련의 과정을 병원 사이트에서 원스톱으로 진행하고 있습니다. (2) 사업 설명 당사는 AI신약개발 기업입니다. DeepMatcher?를 이용하여 레고켐바이오사이언스, 한미사이언스, 그 외 복수의 바이오텍과 합성신약 후보물질 발굴 공동연구 또는 AI기술 서비스 제공을 하고 있습니다. 뿐만 아니라 자체적으로 신약연구개발 및 사업화를 진행하고 있으며 추후 해외 제약사들과의 협업도 계획 중에 있습니다. AI를 통한 후보물질 발굴 및 임상 시험의 수요는 지속적으로 증가될 것으로 전망되어 당사의 사업 확장 기회는 확대될 것으로 예상됩니다. ① 합성신약 후보물질 발굴(DeepMatcher?) 신약개발은 대표적인 고비용, 고위험 산업으로, 평균 15년이라는 시간과 2.5조원에 달하는 천문학적인 비용이 소요됩니다. 높은 비용에도 불구하고 신약개발의 성공률은 현저히 낮습니다. 신약개발 관련 기술의 비약적 진보와 질병의 생물학적 기전에 대한 연구결과의 축적에도 불구하고 신약개발의 생산성은 오히려 지속적인 감소 추세에 있습니다. 신약개발에 소요되는 시간과 비용을 신약개발 단계별로 살펴보면, 신약 후보물질을 발굴하는 '발굴(Discovery)' 단계에만 이미 5년 이상의 기간과 8,000억원 이상의 비용이
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발생합니다. 그림 15. 신약개발 단계별 비용 및 기간.jpg 그림 15. 신약개발 단계별 비용 및 기간 현재 후보물질 탐색 단계에서 가장 보편적으로 사용되는 기술은 고속대량탐색기술(HTS, High Throughput Screening)로, 주어진 타겟 단백질의 활성 변화 또는 세포 형질 변화를 야기하는 물질을 대량의 화합물 라이브러리로부터 신속하게 탐색하는 기술입니다. HTS가 후보물질 탐색 단계의 효율성을 크게 향상시켜 수십만 종의 화합물을 동시에 스크리닝하는 것이 가능해졌음에도 불구하고, 고비용으로 인해 대형 제약사를 제외한 다수의 기업에는 여전히 기술에 대한 접근이 제한적이며 광범위한 화합물 구조의 다양성을 모두 고려하는 것은 불가능 하다는 한계점이 있습니다. HTS의 한계를 극복하고 단백질 구조 및 화합물과의 결합력 계산 등에 있어 컴퓨터를 활용(CADD Computer-Aided Drug Discovery) 하려는 시도가 있었으나 결합예측의 정확성에 대한 한계와 단백질 및 화합물의 유동적인 구조 처리에 대한 어려움 등의 한계점 등이 존재하였습니다. DeepMatcher?는 AI와 GPU 및 슈퍼컴퓨팅 기술을 기반으로 10억 종에 달하는 수많은 화합물을 주어진 타겟 단백질에 가상으로 결합시키고, 결합여부를 예측하는 당사만의 독자적인 기술입니다. DeepMatcher?로 10억 종의 화합물을 미리 스크리닝하게되면 연구자 또는 협력사는 HTS 수행 없이 DeepMatcher?가 제시하는 수십 종의 선별된 물질을 대상으로 실험검증을 수행, 신속하게 유효물질 발굴이 가능해집니다. 비용과 시간 절감 외에도 시행착오 감소로 우수한 후보물질 발굴 가능성 또한 향상시킬 수 있습니다. DeepMatcher?는 타겟단백질과 약물이 결합하는 실제 물리적 환경의 변화에 따라 3차원 결합구조를 시뮬레이션하고, 구조의 유연성을 고려하였다는 점에서 타 기술 대비 경쟁우위를 가지고 있습니다. 또한 타겟과 화합물의 1차원적 특성정보, 2차원 거리 정보, 3차원 구조상에서의 결합적 특성들을 순차적으로 적용하여 단계적 스크리닝을 수행하고, GPU와 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅 인프라를 기반으로 예측한다는 점에서 신속성과 정밀성에 있어 경쟁력을 확보하였습니다. 그림 16. ai 플랫폼 적용으로 합성신약 후보물질 발굴 가속화.jpg 그림 16. ai 플랫폼 적용으로 합성신약 후보물질 발굴 가속화 당사는DeepMatcher?을 이용하여 시장의un-met needs가 큰 항암 표적들을 중심으로 지난 해 자체AI 신약개발을 착수하였고, 이 결과 다수의 타겟들에 대해 우수한 유효물질들을 발굴하였으며, 이를 통해DeepMatcher? 기술의 우수성 및AI 신약개발에의 적용 가능성을 확인하였고, 현재 파이프라인 확보를 위한 약물 최적화를 진행 중에 있습니다. 또한 올해 상반기에 이 기술을 상용화하여cash-cow 확보를 위한AI 신약 후보 발굴 서비스를 출시하였고, 현재 국내외 주요 제약사들을 중심으로 활발하게 마케팅을 진행 중에 있어 매출액 증대가 기대됩니다. ② 항암백신 신생항원 발굴 ( NEOscan) 면역항암제는 암환자의 면역력을 높여서 암세포를 죽이는 치료제를 통칭하는 용어로 항암치료의 새로운 패러다임으로 부각되고 있습니다. 면역항암제가 등장하기 이전에는 무분별하게 증식하는 암세포를 공격하여 암을 치료하는 세포독성항암제(1세대 항암제)와 암의 유발 및 진행에 중요한 역할을 하는 발암단백질을 공격하는 표적항암제(2세대)가 암치료에 주로 사용되어 왔습니다. 면역항암제는 1세대 세포독성항암제의 부작용과 2세대 표적항암제의 내성 발생 등의 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 치료제로 각광받고 있습니다. 신생항원(Neoantigen)이란 사람의 정상세포에는 존재하지 않고 암세포에서만 특이적으로 존재하는 암항원을 의미합니다. 신생항원을 기반으로 다양한 형태의 항암백신이나 면역세포치료제를 개발하는 것이 가능하며, 이들 치료제는 암에만 작용하여 부작용이 적으며 개별 환자 맞춤으로 치료제 제작이 가능하다는 장점이 있습니다. 그러나 개인마다 다르게 나타나는
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신생항원을 신속하고 정확하게 발굴하는 것은 진입장벽이 매우 높은 기술입니다. 그림 17. 신생항원 기반 백신 및 면역세포치료제 개발.jpg 그림 17. 신생항원 기반 백신 및 면역세포치료제 개발 당사가 개발한 딥러닝 기반 신생항원 예측 솔루션 NEOscan은 개별 암환자의 유전체 데이터를 시작점으로 하여 정상조직에는 없으나 암에만 존재하며, 해당 환자의 면역타입에 맞는 암 신생항원 펩타이드 후보를 선정하는 기술입니다. NEOscan에는 당사의 암 유전체 빅데이터, 높은 정확도를 유전체 데이터 분석 파이프 라인, 그리고 인실리코 및 인공지능 기술 등 높은 기술력을 요구하는 여러분야의 기술이 융합되어 활용됩니다. NEOscan은 3차원 결합구조의 분자동역학 시뮬레이션 적용으로 정확한 신생항원 선정의 핵심 요소이자 마지막 관문인 '면역반응 유도 가능성 예측' 단계에서 당사는 인공지능 예측모델을 사용하여 정확도를 크게 향상시켜 정밀한 예측이 가능케 하였습니다. 실험 검증을 통하여 경쟁 기술 대비 NEOscan이 뛰어난 예측 성능을 검증한 바 있습니다. NEOscan이 예측한 신생항원 후보 펩타이드가 주조직적합성복합체(major histocompatibility complex, MHC)에 100%에 가까운 양성예측도로 결합함을 확인하였으며, 건강인 혈액을 이용하여 예측된 신생항원의 T세포 활성 유도능력을 검증한 바 있습니다. 그림 19. neoscan 예측 성능 실험검증 결과.jpg 그림 19. neoscan 예측 성능 실험검증 결과 현재 암환자를 전향적으로 모집한 후 환자 체 외에서(ex vivo) NEOscan 예측 신생항원의 면역반응 유도능력을 검증하는 연구를 계획하고 있습니다.③ 항암제 바이오마커 개발(GBLscan) 바이오마커란 정상적인 생물학적 과정, 질병의 유무나 진행 상황, 치료반응을 객관적으로 측정하거나 평가할 수 있는 지표를 의미합니다. 활용에 따라 진단, 예측, 예후, 안정성 바이오마커 등으로 구분되며, 정밀의학의 시대에 핵심적 역할을 하고 있습니다. 기존에는 혈압, 체온, 혈당 수치와 같은 생리학적 지표가 바이오마커로 주로 사용되었으나 최근기술의 발전으로 특정 단백질의 발현 유무 또는 유전적 특성 등 새로운 형태의 바이오마커 들이 주목을 받고 있습니다. 바이오 마커는 타겟 단백질의 규명, 임상시험 대상자 선별, 약물의 안전성 확보 등 신약개발의 여러 단계에서 활용이 가능합니다. 특히, 임상시험 대상자 선별에 활용될 경우 임상시험의 성공률을 크게 향상시킵니다. 바이오마커 발굴 연구는 약물반응성-유전자 상관관계를 밝히는 연구로써, 통계적인 유의성을 갖는 바이오마커 발굴을 위해서는 충분한 샘플 수 확보가 필수적입니다. 따라서 유전정보와 약물 반응성 간 상관관계 연구는 임상단계에서는 주로 탐색적인 성격이 강하며, 대부분의 바이오마커 연구는 시판 후 발굴되는 경우가 대부분입니다. 바이오마커를 발굴함에 있어 여러 유전자 간 상호작용에 의한 약효의 차이를 고려하는 연구는 거의 없으며, 이는 높은 예측력을 지닌 바이오마커를 발굴하는데 큰 제한점으로 작용합니다. 약효예측 바이오마커 발굴을 통한 치료효과 향상을 목표로 세계적으로 다수의 대규모 컨소시엄이 구성되었으며 다양한 암세포주의 유전적 특성 정보 및 항암제 반응성 정보를 실험적으로 측정, 공개하고 있습니다. 하지만, 여전히 데이터의 복잡성으로 인해 활용 가능한 바이오 마커 발굴 성과는 여전히 충분하지 않은 실정입니다. 그림 18. 약효예측 바이오마커 개발로 임상시험 성공률 향상.jpg 그림 18. 약효예측 바이오마커 개발로 임상시험 성공률 향상 당사에서는 초기 임상 단계에서 확보 가능한 적은 수의 샘플을 토대로 의미 있는 바이오마커 발굴을 위해 유의미한 신규 약효예측 바이오마커 발굴을 위한 예측모델 확립 및 체계적인 분석방법(GBLscan)을 개발하여 실제 임상시험 중에 항암제 적용 중에 있습니다. GBLscan은 항암제에 대한 약물 반응성 실험 데이터와 반응성 측정에 사용되는 샘플의 유전체 데이터로부터 약효예측 바이오 마커를 발굴하는 독자적인 기술입니다. ④
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유전체 정밀의료 서비스 정밀의료 (Precision Medicine)의 정의는 기관별로 상이하나 통상 유전, 환경, 임상 등 다양한 정보에 근거하여 맞춤화 된 의료서비스를 제공하는 것을 의미합니다. 유전체 분석 비용이 지속적으로 감소함에 따라 국가별로 대규모 유전체 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 유전적 특성과 질병 진단 및 약물 반응성과 같은 형질정보 간 관계(Genotype - phenotype relationship) 규명에 대한 연구와 연구결과의 임상 적용이 지속적으로 확대되고 있습니다. 유전자 검사는 의료현장에서 유전질환의 진단, 바이오마커 기반 최적의 치료제 선정, 질병 위험도 예측 등에 이미 광범위하게 활용되고 있으며 그 적용 범위는 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 또한, 유전자 검사에 대한 활용도가 높아짐에 따라 한번에 다수의 유전자를 검사하는 차세대염기서열분석(Next Generation Sequencing, NGS)기반 유전자 패널검사의 중요성이 부각되고 있습니다. NGS-ARS는 환자 유전체 데이터를 정확하고 신속하게 분석하고 정밀진단(유전성 희귀질환의 경우) 및 표적치료제 가이드(암환자의 경우) 등 임상적 의사결정에 도움이 되는 유전변이 정보를 전문의에 제공하는 시스템입니다. NGS-ARS는 의료기관내에 직접 설치되므로, 검체를 받아 검사를 수행하고 최종 결과만 병원에 제공하는 수탁검사기관의 이용에 비해 EMR(Electronic Medical Record. 전자의무기록) 및 다름 검사 결과의 연계, 환자 데이터에 대한 보안 유지, 의료기관이 직접 원시 데이터를 확보하고 운영하는 것이 가능하다는 점 등 여러 이점이 있습니다. 축적된 데이터를 당사가 보유하고 있는 유전체 분석 기술과 인공지능 신약개발 기술의 적용으로 임상연구에 활용될 수 있습니다. 다. 지적재산권 보유 현황 번호 구분 내용 출원/등록번호 권리자 출원일 등록일 출원 국가 특허권 (등록) 단일 데이터 검색을 위한 파일 생성 방법 및 단일 데이터 파일의 검색방법 그리고 단일 파일 검색을 위한 RAT파일의 저장된 기록매체 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) ㈜신테카바이오 미국 특허권 (등록) 고집적인덱스 데이터베이스 및 쿼리 데이터의 검색과 연산기능 분할에 의한 그래픽 프로세서 기반 병렬분산 처리 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 군집 및 백본 데이터베이스 기반 바이오 메디컬 통합 정보 검색 방법 및 시스템 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 상호 연계 가능한 다중 맵 생성을 통한 바이오메디컬 기능연관정보 제공 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 전체원자기반 고분자 복합체의 시뮬레이션 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 차세대 시퀀싱 데이터의 질병변이마커 검출 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 대립유전자의 바이오마커 발굴방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 질병원인 발굴 시스템 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 유전형 분석 시스템및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 전장 유전체의 유전변이정보를 이용한 생리활성변이 분석 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 휴먼 하플로 타이핑 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 시스템 및 이를 이용한 분석방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 휴먼 하플로타이핑 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 이종 특성정보 병합 데이터 기반 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 약물 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개체군 유전체 염기서열 및 변이의 변환데이터에 대한 인공지능 딥러닝 모델을 이용한 바이오마커 검출 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 약물반응성, 유전자발현정보 및 복제수 변이를 이용한 기능하플로타이핑 방법 및 시스템 ㈜신테카바이오 / 식품의약품안전처 한국 특허권 (출원) ㈜신테카바이오 미국 특허권 (출원) ㈜신테카바이오
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미국 특허권 (출원) ㈜신테카바이오 미국 특허권 (등록) 환자 계층화를 위한 맞춤의학 분석 플랫폼 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 플랫폼 및 이를 이용한 분석 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 개인 유전체 맵 기반 맞춤의학 분석 플랫폼 및 이를 이용한 분석 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) ㈜신테카바이오 미국 특허권 (출원) 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커, 이를 이용한 암 약물 반응성 판단 방법 및 이를 위한 암 약물 반응성 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 암 약물 반응성 판단 방법 및 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 암 약물 반응성 판단 방법 및 암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 혈액암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 혈액암 약물 반응성 판단 방법 및 혈액암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 여성암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 여성암 약물 반응성 판단 방법 및 여성암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 뇌종양 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 뇌종양 약물 반응성 판단 방법 및 뇌종양 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 두경부암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 두경부암 약물 반응성 판단 방법 및 두경부암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 폐암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 폐암 약물 반응성 판단 방법 및 폐암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 육종암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 육종암 약물 반응성 판단 방법 및 육종암 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) ABL 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 ABL 약물 반응성 판단 방법 및 ABL 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) CHROMATIN 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 CHROMATIN 약물 반응성 판단 방법 및 CHROMATIN 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) EGFR 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 EGFR 약물 반응성 판단 방법 및 EGFR 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) ERK_MAPK 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 ERK_MAPK 약물 반응성 판단 방법 및 ERK_MAPK 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) IGFR 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 IGFR 약물 반응성 판단 방법 및 IGFR 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) MITOSIS 약물 반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물, 바이오 마커 조성물을 이용한 MITOSIS 약물 반응성 판단 방법 및 MITOSIS 약물
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반응성 판단을 위한 바이오 마커 조성물 검출용 진단칩 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 인간백혈구항원 하플로타입 기반 다중 분류 인공지능 모델을 이용한 면역항암제 적응증 및 반응 예측 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 인공지능모델기반 분자동역학 빅데이터를 활용한 신생항원 면역치료정보 제공 시스템 및 방법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 신규 화합물 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) EGFR 저해제의 동반진단 바이오마커 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 신규 IDO/TDO 억제제, 그의 항암 용도, 그의 항암 병용 요법 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (등록) 제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 조성물 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 폐계면활성제를 이용한 흡입형 코로나바이러스 치료제 ㈜신테카바이오 한국 특허권 (출원) 제2형 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 감염 질환의 예방 또는 치료용 ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) 신테카바이오 SyntekaBio (제36류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) 신테카바이오 SyntekaBio (제42류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) 신테카바이오 SyntekaBio (제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) 마하NGS (제42류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) 마하NGSpL (제42류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) (제9류, 제35류, 제42류, 제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) cdrscan (제42류, 제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ptscan (제42류, 제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ngsars (제42류, 제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) resiscan (제42류,제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) deepmatcher (제09류, 제35류 ,제42류, 제44류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) pgm (제42류) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (출원) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (출원) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 상표권 (등록) ㈜신테카바이오 한국 프로그램 (등록) PASSC (or PASH)- RVR 고집적 인덱스 기반 3차원 단백질 구조 예측(및 서열 비교) 분석 패키지 정종선 한국 프로그램 (등록) LSHEBA(or SHEBA)-RVR 고직접 인덱스 기반 3차원 환경에 기초한 단백질 도메인 (혹은 전체구조)비교 분석 툴 정종선 한국 프로그램 (등록) IDA 고집적인테스기반 대규모 유전역학 데이터들의 DBMS 및 통계분석 패키지 정종선 한국 프로그램 (등록) EMAP 3차원 단백질 구조 및 서열들의 물리/화학적 환경을 계산하는 패키지 정종선 한국 프로그램 (등록) RVR 비정형 대규모 데이터 DBMS 및 데이터마이닝을 위한 고집적 인덱스 기반 DNS,Text,Oilgomer비교 분석을 위한 DMAP,TMAP,OMAP모듈을 포함하는 패키지 정종선 한국 프로그램 (등록) SMAP 대규모 문서형식의 텍스트 데이터에서 SVD방법을 활용하여 의미론적인 정보(semantic analysis)를 추출하는 프로그램 패키지 정종선 한국
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II. 결손금처리액 Ⅲ.차기이월미처리결손금 23. 영업부문 당사의 영업은 빅데이터와 개인 유전체지도(PMAP)를 활용하여 유전체 분석과 대량의 바이오 데이터를 관리, 분석 연구 용역 등을 제공하는 것입니다. 당사의 주요 고객은 업종 특성상 대학교 연구소 및 병원 등으로 구성되어 있습니다. 당사는 최고의사결정자에게 보고되는 부문정보는 없으며, 당사는 단일부문으로 영업부문을 분류하고 있습니다. (2) 당기와 전기중 당사 매출의 구성내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 누적 비율 누적 비율 용역매출 (3) 당기말과 전기말 중 수익인식시기에 따른 당사의 매출 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기말 전기말 한 시점에 인식 기간에 걸쳐 인식 합계 당기와 전기 중 당사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객은 다음과 같습니다 (단위: 천원) 구분 당기 전기 금액 비율 금액 비율 A사 B사 C사 D사 E사 (5) 당기 중 당사의 매출은 전액 국내에서 발생되었습니다.(6) 당기말과 전기말 현재 고객과의 계약과 관련된 계약부채는 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기말 전기말 계약부채 - 연구용역 (7) 당기와 전기중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 기초 발생 수익 인식액 기말 24. 영업비용 당기와 전기의 영업비용 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 직원급여 퇴직급여 복리후생비 여비교통비 접대비 통신비 수도광열비 세금과공과금 감가상각비 지급임차료 수선비 보험료 차량유지비 경상연구개발비 운반비 교육훈련비 도서인쇄비 소모품비 지급수수료 광고선전비 대손상각비 건물관리비 무형자산상각비 외주용역비 주식보상비용 기타 합 계 25. 금융수익과 금융비용(1) 당기와 전기의 금융수익 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 이자수익 (2) 당기와 전기의 금융비용 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 이자비용 전환우선주부채평가손실 합 계 26. 기타수익과 기타비용 (1) 당기와 전기의 기타수익 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 대손충당금환입 유형자산처분이익 잡이익 합 계 (2) 당기와 전기의 기타비용 내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 기부금 잡손실 합 계 . 주당이익 (1) 기본주당손익당기와 전기의 기본주당손익 계산내역은 다음과 같습니다. (단위 : 원) 구 분 당기 전기 당기순이익(손실) 가중평균유통보통주식수(*) 보통주 기본주당이익(손실) (*) 기본주당손익을 계산하기 위한 가중평균유통보통주식수의 산출근거는 다음과 같습니다. (단위: 주) 구 분 당기 전기 기초 발행유통보통주식수 기말 발행유통보통주식수 가중평균유통보통주식수 (2) 희석주당손 익 희석주당이익은 모든 희석성 잠재적 보통주의 영향을 고려하여 조정한 가중평균유통보통주식수를 적 용하여 산정하고 있습니다. 당기말 현재 회사가 보유하고 있는 희석성 잠재적보통주로는 주식선택권이 있습니다. 잠재적보통주는 반희석효과를 가지고 있기 때문에 희석주당손익을 산정하지 않았습니다. 28. 현금흐름표 (1) 당기와 전기의 영업활동으로부터 창출된 현금흐름은 다음과 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 당기순이익(손실) 수익,비용 조정항목 : 대손상각비환입 이자수익 유형자산처분이익 잡이익 이자비용 감가상각비 무형자산상각비 전환우선주부채평가손실 퇴직급여 복리후생비 지급수수료 대손상각비 주식보상비용 복구충당부채전입액 정부보조금의 사용 소 계 영업활동으로 인한 자산/부채의 변동 : 단기금융상품 감소 매출채권의 감소 미수금의 감소 선급비용의 감소(증가) 선급금의 감소(증가)증가 부가세대급금의 감소(증가) 미지급금의 감소 미지급비용의 증가 예수금의 증가 부가세예수금의 감소 퇴직금의 지급 장기종업원급여 지급 유동계약부채의 증가 소 계 합 계 (2) 당사는 현금흐름표 상의 영업활동으로 인한 현금흐름을 간접법으로 작성하였으며 당기와 전기 중 현금의 유입과 유출이 없는 중요한 거래는 다음과
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같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 건설중인자산 본계정 대체 장기리스부채 유동성 대체 무상증자 (3) 당기와 전기 중 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용은 다음과 같습니다.① 당기 (단위: 천원) 구분 기초 증가 현금흐름 기말 리스부채 ② 전기 (단위: 천원) 구분 기초 증가 현금흐름 기말 전환우선주부채 리스부채 29. 우발부채 및 약정사항(1) 당기말 현재 당사는 연세대학교 세브란스병원 및 인하대학교 의과대학 부속병원과 유전자검사실 운용수수료수입 배분 및 차세대염기서열분석검사실 운용수수료수입 배분에 대하여 협업 약정을 체결하고 있습니다. (2) 당기말 현재 당사는 정부지원 용역연구개발과제와 관련하여 서울보증보험주식회사로부터 208,086천원의 지급보증을 제공받고 있습니다. (3) 세계적인 COVID-19의 확산으로 각국 정부는 이를 통제하기 위하여 공장 폐쇄, 자가격리, 입국제한, 여행 금지 등의 조치를 시행하고 있습니다. COVID-19 팬데믹이 회사의 영업에 미칠 궁극적인 영향은 아직 알 수 없고, 향후 전개되는 국면에 따라 달라질 것으로 보입니다. COVID-19의 지속기간, 심각성은 매우 불확실하고 예측할 수 없으며, 정부나 회사의 보호조치로 인하여 실질적인 영업중단이 발생하고 영업규모가 감소할 수 있습니다. COVID-19가 회사의 영업에 미치는 영향의 정도와 기간은 아직 결정할 수 없습니다. (4) 당기말 현재 당사가 피고로 계류 중인 주요 소송사건의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 관할법원 사건내용 소송가액 진행상황(*) 청주지방법원 손해배상 1회 변론기일 진행 (*) 당기말 현재 해당 소송내역의 향후 전망을 합리적으로 예측할 수 없습니다. 30. 복구충당부채당기말 현재 회사는 대전 본사, 서울 비즈니스 센터 및 서울 R 등의 사업장을임차하였으며, 임차기간 종료시 복구비용이 발생될 것으로 예상되어 복구충당부채를계상하였습니다. (1) 당기와 전기의 복구충당 부채의 변동내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구분 당기 전기 기초 증가 감소 기말 (2) 당기중 복구충당부채와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 내역은 감가상각비 6,571천원 및 복구충당부채전입액 454천원 입니다. 31. 특수관계자 거래 (1) 당기 와 전기의 당사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다. 구분 특수관계자명 당기 전기 대표이사 정종선(대표이사, 주요주주) 정종선(대표이사, 주요주주) 기타특수관계자 당기와 전기 중 특수관계자와의 매출 ㆍ 매입 등 거래 내역은 다음과 같습니다. ① 당기 (단위: 천원) 구분 회사명 영업수익 영업비용 기타특수관계자 ② 전기 (단위: 천원) 구분 회사명 영업수익 영업비용 기타특수관계자 당기와 전기의 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 없습니다. 당기말과 전기말 현재 당사가 특수관계자로부터 제공받고 있는 지급보증은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 보증내용 당기말 전기말 대표이사 연대보증 5) 회사는 등기여부에 관계없이 당사 활동의 계획, 운영 및 통제에 대한 중요한 권한과 책임을 가진 주요 임원을 주요 경영진으로 판단하였으며, 당기와 전기 중 주요 경영진에 대한 보상을 위해 비용으로 반영한 금액은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 단기종업원급여 퇴직급여 주식보상비용 합 계 6. 기타 재무에 관한 사항 당사는 본 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. ◆click◆『진행률적용 수주계약 현황』 삽입 11011#*진행률적용수주계약현황*.dsl 채무증권 발행실적 (기준일 : (단위 : 원, %) 발행회사 증권종류 발행방법 발행일자 권면(전자등록)총액 이자율 평가등급(평가기관) 만기일 상환여부 주관회사 합 계 ◆click◆ 『사채관리계약 주요내용 및 충족여부 등』 삽입 11011#*사채관리계약주요내용.dsl 기업어음증권 미상환 잔액 (기준일 : (단위 : 원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년 초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 단기사채 미상환 잔액
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(기준일 : (단위 : 원) 잔여만기 10일 이하 10일초과30일이하 30일초과90일이하 90일초과180일이하 180일초과1년이하 합 계 발행 한도 잔여 한도 미상환 잔액 공모 사모 합계 회사채 미상환 잔액 (기준일 : (단위 : 원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 신종자본증권 미상환 잔액 (기준일 : (단위 : 원) 잔여만기 1년 이하 1년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과15년이하 15년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계 조건부자본증권 미상환 잔액 (기준일 : (단위 : 원) 잔여만기 1년 이하 1년초과2년이하 2년초과3년이하 3년초과4년이하 4년초과5년이하 5년초과10년이하 10년초과20년이하 20년초과30년이하 30년초과 합 계 미상환 잔액 공모 사모 합계
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IV. 이사의 경영진단 및 분석의견 1. 예측정보에 대한 주의사항 당사가 동 이사의 경영진단 의견서에 기재한 미래에 발생할 것으로 예상ㆍ예측한 활동, 사건 또는 현상은 본 공시서류 작성시점의 사건 및 재무성과에 대하여 회사의 견해를 반영한것으로 미래에 대한 예측정보를 포함하고 있습니다. 이러한 예측정보는 과거가 아닌 미래의 사건과 관계된 것으로 당사의 향후 예상되는 경영현황 및 재무실적 등을 의미하고, 표현상으로는 '예상', '예정', '전망', '계획', '기대' 등과 같은 단어를 포함합니다. 예측정보는 미래 사업환경과 관련된 합리적인 근거나 다양한 가정에 기초하고 있으나, 이러한 가정들은 결과적으로 부정확한 것으로 판명될 수도 있습니다. 또한, 이러한 가정들에는 예측정보에서 기재한 예상치와 실제 결과 간에 중요한 차이를 초래할 수 있는 위험, 불확실성 및 기타 요인을 포함하고 있습니다. 이러한 중요한 차이를 초래할 수 있는 요인에는 회사 내부경영과 관련된 요인과 외부환경에 관한 요인이 포함되어 있으며, 이에 한하지 않습니다.당사는 동 예측정보 작성시점 이후에 발생하는 위험 또는 불확실성을 반영하기 위하여 예측정보를 기재한 사항을 수정하는 정정보고서를 공시할 의무는 없습니다.결론적으로는 동 이사의 경영진단 및 분석의견에 회사가 예상한 결과 또는 상황이 실현되거나 회사가 당초에 예상한 영향이 발생한다는 확신을 제공할 수 없습니다. 동 의견서에기재된 예측정보는 동 보고서 작성시점을 기준으로 작성한 것이며, 회사가 이러한 위험요인이나 예측정보를 업데이트할 책임이 없음을 유의하시기 바랍니다. 2. 개요 당사는 2009년 8월 설립되어, 현재까지 개인유전체맵플랫폼(PMAP)과 In Silico 2가지의 핵심기술 플랫폼에 기반한 유전체 빅데이터 연구소 기업으로 고성능 고효율의 슈퍼 컴퓨터를 이용한 유전체 분석과 대량의 바이오 데이터를 관리 및 분석할 뿐 아니라, 유전체 빅데이터 분석을 통해 다양한 기업, 연구소, 병원의 맞춤의학에 기반한 신약개발, 임상연구를 지원하는 모델로 새로운 분야를 개척하고 있습니다.또한 당사는, '유전질환검사 스크리닝’ 기술로 정부가 인증하는 보건신기술(NET, New Excellent Technology)을 획득하였으며, '2020년 미래 100대 기술과 주역' 수상 및 한국전자통신연구원(ETRI) 연구소 기업 인증을 득하였습니다. 3. 재무상태 및 영업실적 가. 재무상태 (단위: 원) 과목 제12기 제11기 증감액 증감률(%)
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II. 자본잉여금 III. 기타자본항목 IV. 미처리결손금 자본총계 부채와자본총계 "첨부된 주석은 본 재무제표의 일부입니다." 포 괄 손 익 계 산 서 제 12(당)기 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 제 11(전)기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 주식회사 신테카바이오 (단위 : 원) 구 분 주 석 제 12(당) 기 제 11(전) 기 Ⅰ. 영업수익 Ⅱ. 영업비용 Ⅲ. 영업손실 Ⅳ. 금융수익 Ⅴ. 금융비용 Ⅵ. 기타수익 Ⅶ. 기타비용 Ⅷ. 법인세비용차감전순이익(손실)
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같습니다. (단위: 천원) 구분 당기 전기 건설중인자산 본계정 대체 장기리스부채 유동성 대체 무상증자 (3) 당기와 전기 중 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용은 다음과 같습니다.① 당기 (단위: 천원) 구분 기초 증가 현금흐름 기말 리스부채 ② 전기 (단위: 천원) 구분 기초 증가 현금흐름 기말 전환우선주부채 리스부채 29. 우발부채 및 약정사항(1) 당기말 현재 당사는 연세대학교 세브란스병원 및 인하대학교 의과대학 부속병원과 유전자검사실 운용수수료수입 배분 및 차세대염기서열분석검사실 운용수수료수입 배분에 대하여 협업 약정을 체결하고 있습니다. (2) 당기말 현재 당사는 정부지원 용역연구개발과제와 관련하여 서울보증보험주식회사로부터 208,086천원의 지급보증을 제공받고 있습니다. (3) 세계적인 COVID-19의 확산으로 각국 정부는 이를 통제하기 위하여 공장 폐쇄, 자가격리, 입국제한, 여행 금지 등의 조치를 시행하고 있습니다. COVID-19 팬데믹이 회사의 영업에 미칠 궁극적인 영향은 아직 알 수 없고, 향후 전개되는 국면에 따라 달라질 것으로 보입니다. COVID-19의 지속기간, 심각성은 매우 불확실하고 예측할 수 없으며, 정부나 회사의 보호조치로 인하여 실질적인 영업중단이 발생하고 영업규모가 감소할 수 있습니다. COVID-19가 회사의 영업에 미치는 영향의 정도와 기간은 아직 결정할 수 없습니다. (4) 당기말 현재 당사가 피고로 계류 중인 주요 소송사건의 내역은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 관할법원 사건내용 소송가액 진행상황(*) 청주지방법원 손해배상 1회 변론기일 진행 (*) 당기말 현재 해당 소송내역의 향후 전망을 합리적으로 예측할 수 없습니다. 30. 복구충당부채당기말 현재 회사는 대전 본사, 서울 비즈니스 센터 및 서울 R 등의 사업장을임차하였으며, 임차기간 종료시 복구비용이 발생될 것으로 예상되어 복구충당부채를계상하였습니다. (1) 당기와 전기의 복구충당 부채의 변동내역은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구분 당기 전기 기초 증가 감소 기말 (2) 당기중 복구충당부채와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 내역은 감가상각비 6,571천원 및 복구충당부채전입액 454천원 입니다. 31. 특수관계자 거래 (1) 당기 와 전기의 당사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다. 구분 특수관계자명 당기 전기 대표이사 정종선(대표이사, 주요주주) 정종선(대표이사, 주요주주) 기타특수관계자 당기와 전기 중 특수관계자와의 매출 ㆍ 매입 등 거래 내역은 다음과 같습니다. ① 당기 (단위: 천원) 구분 회사명 영업수익 영업비용 기타특수관계자 ② 전기 (단위: 천원) 구분 회사명 영업수익 영업비용 기타특수관계자 당기와 전기의 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 없습니다. 당기말과 전기말 현재 당사가 특수관계자로부터 제공받고 있는 지급보증은 다음과 같습니다. (단위: 천원) 구분 보증내용 당기말 전기말 대표이사 연대보증 5) 회사는 등기여부에 관계없이 당사 활동의 계획, 운영 및 통제에 대한 중요한 권한과 책임을 가진 주요 임원을 주요 경영진으로 판단하였으며, 당기와 전기 중 주요 경영진에 대한 보상을 위해 비용으로 반영한 금액은 다음과 같습니다. (단위 : 천원) 구 분 당기 전기 단기종업원급여 퇴직급여 주식보상비용 합 계 ◆click◆ 『부속명세서 목차』 삽입 00760#*부속명세서_목차.dsl ◆click◆ 『내부회계관리제도 감사 또는 검토의견』 삽입 00760#*내부회계관리제도감사또는검토의견.dsl 50_내부회계관리제도감사또는검토의견 내부회계관리제도 감사 또는 검토의견 첨부된 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서는 주식회사 신테카바이오의 2020년 12월 31일자로 종료되는 보고기간의 재무제표에 대한 감사업무를 수행하고 회사의 내부회계관리제도를 검토한 결과 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 제8조의7에 따라 첨부하는 것입니다. 독립된 감사인의 내부회계관리제도 검토보고서 주식회사 신테카바이오 대표이사 귀하 2020년 3월 23일 우리는 첨부된 주식회사 신테카바이오의 2020년 12월 31일 현재의
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내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 검토를 실시하였습니다. 내부회계관리제도를 설계, 운영하고 그에 대한 운영실태보고서를 작성할 책임은 신테카바이오 주식회사의 경영자에게 있으며, 우리의 책임은 동 보고내용에 대하여 검토를 실시하고 검토결과를 보고하는데 있습니다. 회사의 경영자는 첨부된 내부회계관리제도 운영실태보고서에서 "내부회계관리제도 운영실태 평가결과, 20 20년 12월 31일 현재 당사의 내부회계관리제도는 내부회계관리제도 모범규준에 근거하여 볼 때 , 중요성의 관점에서 중요한 취약점이 발견되지 아니하였습니다." 고 기술하고 있습니다. 우리는 내부회계관리제도 검토기준에 따라 검토를 실시하였습니다. 이 기준은 우리가 중요성의 관점에서 경영자가 제시한 내부회계관리제도의 운영실태보고서에 대하여 회계감사보다는 낮은 수준의 확신을 얻을 수 있도록 검토절차를 계획하고 실시할 것을 요구하고 있습니다. 검토는 회사의 내부회계관리제도를 이해하고 경영자의 내부회계관리제도의 운영실태 보고내용에 대한 질문 및 필요하다고 판단되는 경우 제한적 범위 내에서 관련 문서의 확인 등의 절차를 포함하고 있습니다. 그러나 회사는 상장 중소기업으로서 경영자의 내부회계관리제도 구축과 운영, 그리고 이에 대한 운영실태평가보고는 내부회계관리제 도 모범규준 제5장 '중소기업에 대한 적용'의 규정에따라 상장대기업보다는 현저하게 완화된 방식으로 이루어졌습니다. 따라서 우리는 내부회계관리제도 검토 기준 중 '14. 중소기업 등에 대한 검토특례'에 따라 검토를 실시하였습니다.회사의 내부회계관리제도는 신뢰할 수 있는 회계정보의 작성 및 공시를 위하여 한국채택국제회계기준에 따라 작성한 재무제표의 신뢰성에 대한 합리적인 확신을 줄 수 있도록 제정한 내부회계관리규정과 이를 관리ㆍ운영하는 조직을 의미합니다. 그러나내부회계관리제도는 내부회계관리제도의 본질적인 한계로 인하여 재무제표에 대한 중요한 왜곡표시를 적발하거나 예방하지 못할 수 있습니다. 또한, 내부회계관리제도의 운영실태보고 내용을 기초로 미래기간의 내용을 추정 시에는 상황의 변화 혹은 절차나 정책이 준수되지 않음으로써 내부회계관리제도가 부적절하게 되어 미래기간에 대한 평가 및 추정내용이 달라질 위험에 처할 수 있다는 점을 고려하여야 합니다.경영자의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영자의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도 모범규준 제5장 '중소기업에 대한 적용'의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지아니하였습니다.우리의 검토는 2020년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도를 대상으로 하였으며, 2020년 12월 31일 이후의 내부회계관리제도는 검토하지 않았습니다. 본 검토보고서는 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률에 근거하여 작성된 것으로서 기타 다른 목적이나 다른 이용자를 위하여는 적절하지 않을 수 있습니다. 삼정회계법인 대표이사 김교태 운영실태보고서_신테카.jpg 내부회계관리제도 운영실태보고서 외부감사 실시내용 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제18조제3항의 규정에 의하여 외부감사 실시내용을 첨부합니다. 1. 감사대상업무 회 사 명 주식회사 신테카바이오 감사대상 사업연도 2020년 01월 01일 부터 2020년 12월 31일 까지 2. 감사참여자 구분별 인원수 및 감사시간 (단위 : 명, 시간) 감사참여자 ＼ 인원수 및 시간 품질관리검토자(심리실 등) 감사업무 담당 회계사 전산감사ㆍ세무ㆍ가치평가 등 전문가 건설계약 등수주산업전문가 합계 담당이사(업무수행이사) 등록공인회계사 수습공인회계사 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 당기 전기 투입 인원수 투입시간 분ㆍ반기검토 감사 합계 3. 주요 감사실시내용 구 분 내 역 전반감사계획(감사착수단계) 수행시기 2020년 7월 30일 일 주요내용 산업 및 회사에 대한 이해 및 예비분석적검토 등을 통한 전반 감사계획 수립 현장감사주요내용 수행시기 투입인원 주요 감사업무 수행내용 상주 비상주 반기검토 일 명 명 반기재무제표에 대한 검토 중간감사 일 명 명 통제의
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설계와 운영의 효과성 확인 기말감사 일 명 명 기말재무제표에 대한 입증감사 재고자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 청주 IDC, 연세대학교 세브란스병원 실사(입회)대상 주요 유형자산 실사 수행 금융자산실사(입회) 실사(입회)시기 일 실사(입회)장소 실사(입회)대상 외부조회 금융거래조회 O 채권채무조회 O 변호사조회 O 기타조회 지배기구와의커뮤니케이션 커뮤니케이션 횟수 회 수행시기 2020년 5월 27일, 2021년 1월 28일, 2021년 3월 18일 외부전문가 활용 감사 활용 내용 수행시기 일 4. 감사(감사위원회)와의 커뮤니케이션 구분 일자 참석자 방식 주요 논의 내용 2020년 05월 27일 이석준 감사 미팅 경영진 및 감사인의 책임, 감사업무의 조건, 감사인의 감사범위와 시기 등 2021년 01월 28일 이석준 감사 미팅 경영진 및 감사인의 책임, 감사업무의 조건, 감사인의 감사범위와 시기 및 상세감사계획 등 2021년 03월 18일 이석준 감사 전자메일 감사실시내용, 회계정책과 재무제표 공시등 유의사항에 대한 내용 등 ◆click◆ 『감사인의 중요성 금액』 삽입 00760#*감사인의중요성금액.dsl
솔디펜스 — [첨부추가]사업보고서 (2020.12)

II. 사업의 내용을 참고하시기 바랍니다. 아. 계열회사의 총수, 주요계열회사의 명칭 및 상장여부 Ⅸ. 계열회사 등에 관한 사항을 참조하시기 바랍니다. 자. 신용평가에 관한 사항 평가일 평가대상유가증권 등 신용등급 평가회사 비고 기업신용등급 BB 이크레더블 기업신용등급 BB+ 이크레더블 기업신용등급 BBB- 이크레더블 기업신용등급 BBB- 이크레더블 * 신용평가 회사의 신용등급정의 신용등급 등급정의 AAA 채무이행 능력이 최고 우량한 수준임 AA 채무이행 능력이 매우 우량하나, AAA보다는 다소 열위한 요소가 있음 A 채무이행 능력이 우량하나, 상위등급에 비해 경기침체 및 환경변화의영향을 받기 쉬움 BBB 채무이행 능력이 양호하나, 장래 경기침체 및 환경변화에 따라채무이행 능력이 저하될 가능성이 내포되어 있음 BB 채무이행 능력에 문제가 없으나, 경제여건 및 시장환경 변화에 따라그 안정성면에서는 투기적인 요소가 내포되어 있음 B 채무이행 능력이 있으나, 장래의 경제환경 악화시 채무불이행 가능성이있어 그 안정성면에서 투기적임 CCC 현재시점에서 채무불이행이 발생할 가능성을 내포하고 있어 매우 투기적임 CC 채무불이행이 발생할 가능성이 높음 C 채무불이행이 발생할 가능성이 매우 높음 D 현재 채무불이행 상태에 있음 차. 「상법」 제290조에 따른 변태설립사항 공시서류작성기준일 현재 해당사항 없습니다. 카. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 주권상장(또는 등록ㆍ지정)일자 특례상장 등여부 특례상장 등적용법규 2018년 03월 23일 2. 회사의 연혁 가. 회사의 본점소재지 및 그 변경 날짜 내용 2010년05월 경기도 안양시 동안구 학의로 268, 410호(관양동) 나. 지점의 변경 날짜 내용 2011년05월 서울지점 설치 (주소: 서울 강서구 강서로 466 8층 2호) 2013년06월 구미 지점 설치 (주소: 경북 구미시 1공단로2길 38) 2014년11월 서울지점 페쇄 (주소: 서울 강서구 강서로 466, 8층 2호) 2020년10월 구미 지점 이전( 주소: 경북 구미시 산호대로 142-12) 다. 경영진의 중요한 변동 변동일자 변경 전 변경 후 비고 대표이사 : 변해봉기타비상무이사 : 염호사외이사 : 김규식감 사 : 김대호 대표이사 : 김선태사내이사 : 이재완기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭기타비상무이사 : 윤영호사외이사 : 이용국감 사 : 정명훈 대표이사 : 김선태사내이사 : 이재완기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭기타비상무이사 : 윤영호사외이사 : 이용국감 사 : 정명훈 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 이재완기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 이용국감 사 : 남영선 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 이재완기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 이용국감 사 : 남영선 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 김상철사내이사 : 김연수기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 이용국감 사 : 남영선 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 김상철사내이사 : 김연수기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 이용국감 사 : 남영선 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 김상철사내이사 : 김연수기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 정귀일사외이사 : 고창성감 사 : 남영선 공동대표이사 : 한진석공동대표이사 : 김선태사내이사 : 김상철사내이사 : 김연수기타비상무이사 : 변성준기타비상무이사 : 장명섭사외이사 : 정귀일사외이사 : 고창성감 사 : 남영선 대표이사 : 김성화사내이사 : 곽동훈사내이사 : 김성훈사내이사 : 김용상사내이사 : 이승철사외이사 : 박상철사외이사 : 최병로감 사 : 남영선 대표이사 : 김성화사내이사 : 곽동훈사내이사 : 김성훈사내이사 : 김용상사내이사 : 이승철사외이사 : 박상철사외이사 : 최병로감 사 : 남영선 대표이사 : 김성화사내이사