위세아이텍 — 주주총회소집공고 (20190311)
제출인: 위세아이텍

주주총회소집공고
2.7
(주)위세아이텍

주주총회소집공고

2019년 3월 11일

회 사 명 :
(주)위세아이텍

대 표 이 사 :
김종현

본 점 소 재 지 :
경기도 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리C동 5층

(전 화) 02-6246-1400

(홈페이지) http://www.wise.co.kr

작 성 책 임 자 :
(직 책) 재무이사
(성 명) 김수아

(전 화) 02-6246-1460

주주총회 소집공고

(제29기 정기)

삼가 주주제위의 건승하심을 기원합니다. 그 동안 주주 여러분의 아낌없는 성원과 격려를 보내주신 데 대해 깊이 감사를 드리며, 올해도 모든 면에서 더욱 많은 도약을 이루도록 최선을 다하겠습니다.

당사는 상법 제542조의 4항과 정관 제20조에 의거하여 제29기 ㈜위세아이텍 정기주주총회를 아래와 같이 개최하고자 하오니 참석하여 주시기 바랍니다.

1. 일 시 : 2019년 3월 26일 (화) 15:00 

2. 장 소 : 경기도 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 C동 5층 ㈜위세아이텍

3. 회의목적사항

가. 보고사항 : 감사보고, 영업보고, 외부감사인 선임보고, 내부회계관리제도 운영실 태보고

나. 부의안건

제1호 의안 : 제29기(2018년 1월 1일 ~ 2018년 12월 31일) 승인의 건

제2호 의안 : 이익잉여금처분안 승인의 건

제3호 의안 : 정관 일부 변경의 건 (※세부내용은 붙임 참조)

제4호 의안 : 사내이사 선임의 건

성명

생년월일

주요약력

추천인

회사와의 
거래내역

최대주주
와의 관계

황덕열

690402

㈜위세아이텍 전무

김종현

해당없음

타인

제5호 의안 : 감사 선임의 건

성명

생년월일

주요약력

추천인

회사와의 
거래내역

최대주주
와의 관계

김성은

660525

前 법무법인 일우
前 김성은 법률사무소
現 법무법인 동민 대표변호사

김종현

해당없음

타인

제6호 의안 : 사외이사 선임의 건

성명

생년월일

주요약력

추천인

회사와의 
거래내역

최대주주
와의 관계

신승수

740108

前 스틱인베스트먼트(주)
現 스틱벤처스(주) 전무

김종현

해당없음

타인

제7호 의안 : 이사 보수한도액 결정의 건

제8호 의안 : 감사 보수한도액 결정의 건

4. 경영참고사항 비치

상법 제542조의4에 의거 경영참고사항을 우리 회사의 본점, 금융위원회, 한국거래소 및 한국예탁결제원 증권대행부에 비치 하오니 참고하시기 바랍니다. 

5. 예탁결제원 의결권 행사(섀도우보팅)제도 폐지에 따른 실질주주의 의결권 행사에 관한 사항

예탁결제원의 의결권 행사(섀도우보팅)제도가 2018년 1월 1일부터 폐지됨에 따라 한국예탁결제원이 주주님들의 의결권을 행사할 수 없습니다. 따라서 주주님께서는 한국예탁결제원에 의결권행사에 관한 의사표시를 하실 필요가 없으며, 종전과 같이 주주총회에 참석하여 의결권을 직접 행사하시거나 또는 위임장에 의거 의결권을 간접행사 할 수 있습니다.

6. 전자증권제도 시행에 따른 실물증권 보유자의 권리 보호에 관한 사항

2019년 9월 16일부터 전자증권제도가 시행됨에 따라 증권회사에 예탁하지 않은 전자등록전환 대상 주식 등 실물 증권은 제도 시행일에 효력이 상실되며, 명의개서 대행회사의 특별계좌에 전자 등록되어 권리행사 등이 제한됩니다. 따라서 보유 중인 실물증권을 증권회사에 예탁하십시오. 보유 중인 실물증권의 전자등록전환 대상 여부는 한국예탁결제원 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.(www.ksd.or.kr → 전자증권제도 → 제도 시행일의 전환 → 전환 대상 종목 )

* 2019년 8월 23일까지 예탁을 권고 드리며 마감 기한은 증권회사별로 다를 수 있습니다. 

7. 기타

의결권은 본인이 주주총회에 참석하여 행사하거나 또는 대리인에게 위임하여 행사하실 수 있습니다. (대리인은 위임장 및 인감증명서 첨부)

문의사항 : 경영관리부 김수아 이사 Tel. 02-6246-1460 FAX. 02-6246-1415

2019년 03월 11일

주식회사 위 세 아 이 텍

경기도 성남시 분당구 판교로 253 이노밸리 C동 5층

대 표 이 사 김 종 현 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

회차
개최일자
의안내용
사외이사 등의 성명

A
(출석률: %)
B
(출석률: %)
C
(출석률: %)
D
(출석률: %)

찬 반 여 부

-
-
-
-
-
-
-

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

-
-
-
-
-

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 
평균 지급액
비 고

-
-
-
-
-
-

II. 최대주주등과의 거래내역에 관한 사항

1. 단일 거래규모가 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래종류
거래상대방
(회사와의 관계)
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

2. 해당 사업연도중에 특정인과 해당 거래를 포함한 거래총액이 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래상대방
(회사와의 관계)
거래종류
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

III. 경영참고사항

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) 인공지능 기반의 빅데이터 분석 및 예측

1) 인공지능 응용 산업

① 기술특성

시장조사기관 가트너(Gartner, 2016)에 따르면 인공지능이란 특별한 임무수행에 인간 대체, 인지능력의 제고, 자연스러운 인간의 의사소통, 복잡한 콘텐츠의 이해와 결론을 도출하는 과정 등 인간이 수행하는 것을 모방하는 기술이라고 정의하고 있습니다.

인공지능(Artificial Intelligence: AI)은 인간의 뇌와 똑같은 지능을 가진 컴퓨터 또는 그것을 실현하기 위한 시스템이나 요소기술을 지칭합니다. 즉, 글자나 말의 의미 인식, 학습, 얼굴 표정 인지 등 인간만이 할 수 있다고 생각했던 기능을 컴퓨터가 수행하게 하는 것을 목표로 하는 일단의 소프트웨어, 논리, 컴퓨팅, 철학을 나타냅니다. AI분야는 긴 역사를 가지고 있으며 지금은 일상적인 것으로 간주되는 광학 문자 인식을 포함하여 일찍이 여러 가지 혁신적인 발전이 있었습니다. 인공지능의 기술 분류는 크게 3가지로 인공지능 핵심기술과 인공지능 응용기술, 그리고 인공지능 보조기술로 나누어집니다. 인공지능 핵심기술은 인공지능을 알고리즘을 활용하기 위한 가장 핵심적인 기술이며 주로 글로벌 기업의 주요 R&D를 통해 개발되고 있습니다. 인공지능 응용 기술은 인공지능 핵심기술을 활용하여 각 산업분야 및 실생활 접목을 통하여 발전하는 기술을 말합니다.

이 같이 인공지능은 경제적인 측면에서 과거에는 인간이 필요했던 작업을 시스템이 수행할 수 있다는 점이 특히 매력적입니다. 효과적인 AI솔루션은 인간의 뇌보다 더 빨리 ‘사고’하고 더 많은 정보를 처리하는 것입니다. 또한, AI는 의학과 같은 인간의 전문 지식이 유용하게 사용될 수 있는 우주 공간이나 오지 등 인간이 가기 어려운 장소까지 인간의 능력을 무한히 확장할 가능성을 가지고 있습니다. 

인공지능세부 기술 분류.jpg
인공지능세부 기술 분류

기술 구분

세부 분야

핵심 기술

인공지능

딥러닝

머신러닝

자연어 처리

예측 API

이미지 인식

음성 인식

인공지능 응용

기업/공공

판매/영업

보안/인증

이상거래 탐지

인사/채용

마케팅

개인비서

협업도구

산업

광고

농업

교육

금융

법률

제조

의료

에너지

미디어/컨텐츠

소비자 금융

복지/자선

자동차

의료진단

유통

개인

증강현실

제스쳐 컴퓨팅

로봇

감성인식

보조 기술

하드웨어

데이터 전처리

데이터 저장소

자료 : Bloomberg Beta Machine Intelligence Landscape (2014.11)

빅데이터(Big Data)는 ‘크다’라는 의미의 ‘Big’과 자료나 정보라는 의미의 ‘Data’가 만나 ‘큰 데이터’라고 단순 해석하기엔 크게 무리가 존재합니다. 빅데이터는 기존의 데이터보다 너무 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집, 저장, 분석 등이 어려운 정형 및 비정형 데이터를 의미합니다. 4차 산업혁명이나 IT 분야에서의 빅데이터는 단순한 의미를 넘어서는 가치가 내포되어 있습니다. 세계적인 컨설팅 기관인 매킨지(Mckinsey)는 빅데이터를 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모로서 그 정의는 주관적이며, 앞으로도 계속 변화될 것이라고 언급하기도 하였습니다. 어떤 그룹에서는 빅데이터를 테라바이트 이상의 데이터라고 정의하기도 하며, 대용량 데이터를 처리하는 아키텍처(architecture: 세부적으로 규정되지 않은 시스템 설계)라고 정의하기도 합니다.

빅데이터 기술은 ‘데이터 획득-저장/관리-분석-활용’ 전반에 걸친 광범위한 기술을 모두 포괄하는 개념으로 빅데이터 기술은 크게 기존 기술과 새로운 기술로 구분됩니다. 전자는 빅데이터라는 현상이 주목을 받기 전부터 존재해 왔던 데이터관리언어 SQL(Structured Query Language: 구조화 질의어)와 관련된 기술입니다. 반면 후자는 빅데이터라는 용어가 등장하는데 결정적인 역할을 한 신규기술들로 좀 더 유연하지만 복잡한 관리언어 NoSQL(SQL을 쓰지 않은 질의어)를 기반으로 합니다. 빅데

국내 인공지능 응용 시장 규모.jpg
국내 인공지능 응용 시장 규모

이터 활용의 선두주자는 구글과 아마존, 페이스북과 같은 기업들로서 특히 검색과 전자상거래 기업은 방대한 고객 데이터를 분석해 다양한 마케팅 활동 등을 하고 있으며 구글의 자동번역 시스템, IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’, 아마존의 도서 추천시스템 등이 대표적인 사례입니다. 공공 부문도 위험관리시스템, 탈세 등 부정행위방지, 공공데이터 공개 정책 등 빅데이터를 활용하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있으며 특히 구글의 검색테이터가 큰 힘이 되고 있습니다. 세계적인 인공지능 전문가인 제리 캐플런 美 스탠퍼드대 교수는 “AI 기술은 다양한 분야에서 활용되는 아주 넓은 의미를 가진 개념”이라며 “이 기술을 어떻게 적용하느냐가 관건이지 AI 기술과 빅데이터 그 자체로 가치가 있는 게 아니다”라는 발표를 통해 인공지능 응용 분야의 중요성을 언급하기도 하였습니다.

② 시장 규모

[ 국내 인공지능 응용 시장 규모 ]

(단위: 조원)

구분

2015

2016

2017

2018

2019

2020

CAGR

인공지능 응용 시장규모

1.7

1.9

2.1

2.5

2.9

3.4

16%

자료 : 미래창조과학부 인공지능 국내 시장규모(2015)

국내 인공지능 응용 시장은 2015년 1.7조원 규모에서 성장률(CAGR) 16%로 2020년 3.4조원 규모에 다다를 것으로 전망되고 있습니다. 

[ 글로벌 빅데이터 시장전망 2014-2019 ]
 (단위: $)

구분

2014

2015

2016

2017

2018

2019

CAGR

인공지능 응용 시장규모

17.3

21.4

26.5

32.6

39.9

48.6

23.1%

자료 : Worldwide Big Data Technology and Service Forecast, (2015~2019), IDC

국내 뿐만 아니라 세계적으로도 글로벌 빅데이터 시장은 2019년 까지 지속적으로 성장할 것으로 전망되며, 2019년 시장규모는 $48.6B(58조 8,423억원), 연평균 성장률(CAGR)은 23.1%에 달할 것으로 예측되고 있습니다.

향후 기업의 데이터 활용 가치 증가, 오픈소스SW, 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드, 보안 등의 유망 IT사업(OBICs)들의 활성화 기대, 비정형 데이터의 증가로 인해 민간 투자 주도로 변화하며 시장이 확대될 것으로 전망되고 있습니다.

③ 경기변동과의 관계

2016년 1월에 다보스 포럼에서 제4차 산업혁명에 대해 언급된 이후 제4차 산업혁명은 지능정보기술이 핵심이며, 이 지능정보기술은 인공지능과 정보로 구성됩니다. 일반적인 소프트웨어 산업의 경우 경기변동과 밀접한 관계를 갖는 편이었으나 제4차 산업혁명 이후 전 산업구조가 인공지능 기반의 지능정보산업으로 급속히 개편되어, 인공지능 응용산업은 경기변동에 안정적일뿐만 아니라 앞으로 이 분야에 적극적인 국가R&D 투자가 이루어질 예정입니다. 하지만, IT소프트웨어 산업은 일반적으로 경기변동에 영향을 받는 경향을 나타내고 있습니다.

④ 경쟁 상황

지능정보산업포럼/인공지능산업협의회(2016)에서 발표한 국내 인공지능 응용분야별 대표기업에서 많은 기업들이 있지만 대부분 스타트업 기업 위주이며, 20년 이상의 업력을 보유한 기업은 30% 미만입니다.

㈜위세아이텍은 학습능력을 구체화한 기술인 머신러닝 분야에 집중하고 있습니다. 머신러닝 프로세스를 자동화한 플랫폼인 WiseProphet를 시장에 공급하고 있습니다.

WiseProphet는 피처엔지니어링, 모델학습, 모델 운영 프로세스 자동화를 지원합니다.

당사는 머신러닝 프로세스 자동화 도구를 기반으로 예측정비, 부당청구 탐지, 개인화 추천 솔루션을 제작하여 시장에 공급하고 있습니다. 제조, 공공, 운수, 방위산업에서는 예측정비 장비의 정비와 수리부속 수요를 예측합니다. 금융, 공공, 의료산업에서는 부당청구탐지 솔루션을 활용하여 부정한 거래를 적발합니다. 유통, 미디어, 광고산업에서는 개인화 추천 솔루션으로 각 고객에게 맞춤큐레이션을 제공하여 매출을 향상시킬 수 있습니다. 

국내 인공지능 응용 분야별 대표기업.jpg
국내 인공지능 응용 분야별 대표기업

⑤ 관련 정책 및 규제

미래창조과학부는 정보통신융합법 제7조 제4항(정보통신활성화추진실무위원회)관련 신·방송·콘텐츠, 인터넷·정보보호, SW·융합, 대·중·소 상생 4개 분과를 구성·운영 중이며 인공지능은 SW·융합 분과에서 다루고 있습니다.

최근 인공지능 기술이 생활 속에 실현됨에 따라 규범적 대응이 필요한 영역이 새로 생겨나고 있습니다. 인공지능 영역은 스팸 필터링부터 감성 컴퓨팅, 주행통제, 진료, 상황인식, 전략적 판단, 생명공학 연구 등 다양하게 존재하기에 대다수의 사람들은 인공지능에 대한 규범적 대응의 필요성에 공감을 형성하고 있으며 일부 윤리학자들과 과학자들은 장기적으로 인공지능이 인류의 존속의 위협할 수 있다고 경고하고 있습니다.

2018년 1월 21일 과학기술정보통신부는 초연결 지능화 혁신을 위해 데이터, 네트워크, 인공지능(AI) 역량 강화에 장애가 되는 규제를 개선키로 하였으며 향후 규제는 완화될 것으로 전망됩니다.

2) 빅데이터 분석

① 기술 특성

빅데이터를 바라보는 시각은 학자마다 다르지만, 빅데이터는 총 6가지의 공통적인 특징을 가지고 있습니다. 첫째로 양, 크기(Volume)입니다. 빅데이터 체계 안에서는 양 자체가 기존의 시스템으로 다루지 못할 만큼 많습니다. 둘째는, 다양성(Variety)입니다. 빅데이터는 다양한 형태의 데이터가 모여 형성됩니다. 기록을 남기는 로그, 사진이나 비디오, SNS에 쓰는 짧은 글도 모두 빅데이터에 포함됩니다. 셋째는, 속도(Velocity)이며 이는 데이터가 만들어지는 속도와 처리되는 속도가 아주 빨라야 합니다. 빅데이터는 스마트폰과 같은 기기를 통해 데이터가 아주 빠르게 생성되고 처리되는 특징을 가지고 있습니다. 넷째는 정확성(Veracity)으로 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 데이터 사이의 불일치성, 불확실성, 근사값의 부정확성 등과 같이 모호한 데이터를 가려내서 신뢰할 수 있는 데이터를 확보해야 합니다. 다섯째로는 가치(Value)입니다. 빅데이터에는 너무 많은 데이터가 존재하고, 그 중에는 불필요한 데이터도 존재하기 때문에 유의미한 가치를 얻을 수 있는 데이터를 분별해야 합니다. 여섯째는 가변성(Variability)입이다. 빅데이터 환경에서는 데이터의 형태조차도 급격하게 변화합니다. 이같이 빅데이터는 끊임없이 변화하는 체계로써 사람의 경험과 지식에 의존하던 과거의 의사결정을 데이터로 기반한 객관적인 의사결정으로 발전시켰고, 새로운 가치 발굴 등의 목적을 두고 있습니다. 빅데이터의 궁극적인 활용을 위해서는 크게 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 활용 3단계로 구분할 수 있으며 각 단계별로 해당되는 H/W와 S/W 시장이 존재합니다.

[ 빅데이터시장의 발전 단계 ]

구분

초기

발전

고도화

시기

‘00년대 후반

‘10년대 초반

‘10년대 중반 이후

중점요소

데이터 수집 인프라 구축

데이터 분석 기술 강화

데이터 활용 사업화 추진

주요 공급산업

제조, 통신

제조, 소프트웨어

제조, 소프트웨어, 컨설팅

주요 수요산업

IT, 통신

IT, 통신, 금융

전 산업

빅데이터는 개인차원에서도, 조직, 국가 차원에서도 다양한 분야에 걸쳐 그 활용범위가 매우 넓습니다. 한 사례로, IBM의 분석 솔루션이 적용된 지능형운영센터에는 교통, 전력, 홍수, 산사태 등의 자연재해와 수자원 등을 통합 관리할 수 있는 체계가 갖추어져 있습니다. IBM이 제공한 고해상도 날씨 예측 시스템은 날씨와 관련한 방대한 데이터를 분석해 폭우를 48시간 이전에 예측이 가능합니다. 싱가포르는 차량의 기하급수적인 증가로 인한 교통체증을 줄이기 위해 교통량 예측 시스템을 도입하였습니다. 싱가포르는 이 시스템을 통해 85% 이상의 정확성으로 교통량을 측정하고 있습니다. 이렇게 축적된 빅데이터는 다양한 분야에서 적용되어 사용되고 있습니다.

구글(Google)은 키워드에 따른 검색 결과가 많으면 많을수록 사용자가 찾고자 하는 그리고 사용자에게 제공되는 정보의 퀄리티가 좋아질 수 있다는 ‘진리’를 있는 그대로 보여주고 있습니다. 실제 같은 키워드를 서로 다른 검색엔진을 통해 이용해 보면 충분히 알 수 있습니다.

미국의 아마존(Amazon)은 이와 유사한 기법을 마케팅 수단으로 활용하고 있습니다. 소비자의 소비 패턴을 데이터로 축적하고, 이 데이터를 분석해 소비자에게 구매 의사가 있을법한 아이템이나 쿠폰 등을 제공하고 있습니다. 이처럼 빅데이터는 검색, 커머스, 마케팅, 뉴스 등에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

국내 빅데이터 산업은 2000년도 후반 데이터 수집 인프라 구축을 시작으로 2010년도 초반에는 데이터 분석 기술이 강화되고 2010년도 중반부터 분석된 데이터를 기반으로 전 산업의 활용 사업화가 추진되고 있습니다. 빅데이터 산업의 성숙도를 판단하기 위해서는 빅데이터의 선진국인 미국과 유럽의 사례에서 보듯이 데이터 분석 및 활용 단계의 시장 비중이 높을수록 상대적으로 빅데이터 산업의 성숙도가 높다고 판단할 수 있습니다.

빅데이터의 분석 및 활용은 빅데이터 도입에 있어 가장 핵심 단계입니다. 그만큼 빅데이터 시장에서 가장 높은 비중을 차지하고 있고 이에 해당하는 제품의 기술개발도 가장 활발합니다. 빅데이터 산업은 대체산업의 등장으로 쇠퇴하는 기존산업과 다르게 타산업과의 융합으로 기존 산업의 경쟁력을 강화시키고, 4차 산업혁명의 핵심 기반 기술로 적용되어 지속적으로 성장하는 산업입니다. 2016년 한국사회를 뜨겁게 달구었던 촛불집회참가자 수를 두고 논쟁이 일었을 때, 광화문 주변의 지하철역 진출입 인원과 통신사 중계기의 접속자 수를 바탕으로 추정한 것은 빅데이터를 이용한 창의적 분석능력의 대표적인 예라고 말 할 수 있으며, 인공위성 사진에 나온 월마트 주차장에 세워진 차량 수를 분석해 월마트의 실적을 가늠해 보고, 석유 탱크의 그림자 길이를 통한 석유 재고량 추정을 하는 기술과 같이 빅데이터 분석시장은 상용화단계에 이르렀습니다.

한국정보화진흥원의 2016년 빅데이터 보고서에 따르면 향후 빅데이터는 인공지능 기술과 결합된 형태로 각 산업에서 수요가 꾸준히 증가할 것이며, 예상되는 관련 수요는 크게 예측, 이상탐지, 추천 분야가 있습니다. 이는 자사가 보유하고 있는 인공지능 응용 분야의 사업과 일치합니다. 또한 자사는 해당 분야인 예측, 이상탐지, 추천에서 기술력을 인정받아 국가연구개발과제에 선정되어 사업을 진행 중이며 기술력 확보와 시장을 선점하기 위하여 노력하고 있습니다.

[ 산업별 주요 기대 수요 ]

산업

관련 수요

제조

스마트 팩토리/인더스트리4.0

센싱 데이터(IoT) 기반의 생산에서 품질/수율 중심 서비스 안정성

타이어/화학 등의 프로세스(예측정비), VOC 분석

불량가능성 예측 및 조기 경보

스마트카/자율주행차의 개발에 필수적인 보행자/주행/교통 등 빅데이터에 대한 요구

금융

인터넷 로그, 콜센터, 소셜데이터 기반의 고객 성향 분석을 통한 마케팅 및 상품 판매

신용 Risk 관리, 보험사기 및 카드 부정사용 적발, 연체고객 예측

증시 단기 예측, 고객이탈방지

통신

로그데이터 기반의 마케팅 및 제품 판매(콘텐츠 상품 추천)

인터넷트래픽 사용량 예측, 데이터 과금 검증체계

유통/물류

고객관리/마케팅 분야 고객성향 분석(사용자상품추천, 고객이탈방지)

DW기반에서 개선된 수준 접근(예,옴니쇼핑)

드론을 활용한 물류 배송, 계절 상품/명절 상품 수요예측

의료

정밀의료 확산(개인 맞춤형 의료 데이터)

건강검진 고객 세분화

공공

서민의 편리성(버스, 날씨), 안전성(재난), 보안(출입국관리시스템)

예산 및 세입/세출 예측

교통량 예측, 교통사고 원인 파악, 소요시간 예측

전력 수요 예측 및 전기료 장기 연체자 사전감지

기타

통합로그분석을 통한 이상행위 탐지, 분석

홍채, 지문 등 생체정보 분야

자료 : 한국정보화진흥원(2016년 빅데이터 시장현황 조사 보고서)

② 시장 규모

빅데이터 시장은 2017년 4,672억에서 연평균 성장률(CAGR) 34.9%로 성장하여 2020년 약 11,730억원 규모로 예상됩니다.

[국내 빅데이터 시장 추이 2015년~2020년]

(단위: 억원)

구분

2015

2016

2017

2018

2019

2020

CAGR

빅데이터 시장 규모

2,623

3,432

4,672

6,497

8,797

11,730

34.90%

자료 : 과학기술정보통신부·한국정보화진흥원·K-ICT 빅데이터 센터, 2015

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국내 빅데이터 시장 추이

전체 빅데이터 시장규모에 2016년 빅데이터 시장현황 조사보고서에서 추산한 분석 및 활용 시장 부분 점유율인 45%를 적용하면 빅데이터 분석 및 활용 시장규모는 2016년 1,525억 규모에서 2020년 5,279억원으로 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터 분석 및 활용 단계의 성장률이 타 부문에 비해 높은 점을 감안하면 향후 시장규모는 추산된 규모보다 높을 것으로 예상됩니다. 향후 데이터가 분석되고 축적되면 기계는 더욱 스마트해질 것으로 예상됩니다.

[ 빅데이터 분석 및 활용 시장규모 ]

(단위: 억원)

구분

2015

2016

2017

2018

2019

2020

빅데이터 분석 및 활용 시장 규모

1,115

1,525

2,102

2,924

3,959

5,279

자료 : 과학기술정보통신부·한국정보화진흥원·K-ICT 빅데이터 센터

주) 2016 빅데이터 시장현황 조사 보고서 기반 추산

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2016 제품별 국내 빅데이터 시장비중

③ 경기변동과의 관계

빅데이터 산업 시장은 크게 공공과 민간으로 구분하였을 때 경기변동에 있어 상호 보완적으로 작용하고 있습니다. 민간기업의 경우 빅데이터 도입 관련 투자가 경기 변동에 따라 크게 바뀌는 경향이 있습니다. 반면에 공공부문에서는 빅데이터 관련 투자에 대해 경기변동과 상관없이 적극적인 투자를 하고 있습니다. 현재 국내는 지식·서비스 산업 인프라와 4차산업 기술인력에 대한 투자가 높은 비중을 차지하고 있습니다. 우리나라는 2000년대 초기 이후로 IT 강국으로 성장하기 위하여 매 대선 때마다 필수로 IT 분야 장려 정책을 언급하고 있으며 국제신용평가사인 무디스가 2013년 한국 경제성장률 전망을 3.0%에서 2.5%로 하향 조정한 시기에도 빅데이터 시장은 2012년 대비 36.8% 성장하였습니다.

이처럼 빅데이터 산업은 경기변동과 상관없이 높은 성장세를 보이고 있습니다. 디지털 데이터는 2013년 4.4ZB에서 2020년 44ZB로 성장할 것으로 예측되며 매년 5ZB정도의 새로운 디지털 데이터가 생겨나고 있습니다. 전 세계적으로 디지털 데이터는 2년마다 두 배로 증가하는 모습을 보이고 있습니다.

디지털 데이터 규모의 성장.jpg
디지털 데이터 규모의 성장

④ 경쟁상황

빅데이터 분석 및 활용시장에서 글로벌 사업체의 점유율은 평균적인 데이터산업의 수준 보다 높은 점유율을 보이고 있습니다. 이는 국내의 데이터 양이 지속적으로 증가하고 한층 상세한 새로운 데이터 소스가 출현함에 따라 조직에서는 이전에 불가능했던 비즈니스 기회를 발굴해 낼 수 있게 되었습니다. 최근 공공기관 및 지자체의 빅데이터 사업의 활성화와 빅데이터 분석툴의 커스터마이징에 대한 요구가 증가하고 국내 빅데이터 분석솔루션의 기술력이 높아짐에 따라 국내솔루션의 시장점유율은 지속적으로 상승세를 보이고 있습니다.

⑤ 관련 정책 및 규제

정부는 ICT인프라 강국에 이은 빅데이터 활용 강국으로의 도약이라는 중장기 비전 아래 수요 측면에서는 초기 시장 창출 및 확대, 공급 측면에서는 산업 육성 기반 확충, 인프라 측면에서는 지속발전 가능한 데이터 생태계의 조성을 중점 추진 과제에 포함시켰습니다. 정부 투자의 경우 2015년 698억원으로 전년대비 42.4%의 투자 증가를 보였습니다.

정부는 빅데이터 생태계 강화와 수요 창출 관점에서 업계의 실제 애로사항을 발굴, 해소함으로써 실질적 산업 육성 효과를 고양하는 방향으로 정책을 추진 중입니다.

빅데이터는 개인정보를 침해할 가능성이 높기 때문에 데이터를 자원으로 인식하여 폭 넓게 사용할 수 있게 비식별 정보 활용에 대한 법 개정안도 계속적으로 발의되고 있습니다.

국내 빅데이터 업무 추진현황을 종합적으로 파악하고, 관련 공공과 민간 빅데이터 활성화를 체계적으로 지원하기 위해 통계청, 과학기술정보통신부, 행정자치부가 민·관 합동 빅데이터 TF를 구성하였습니다.

3) 데이터 품질

① 기술 특성

데이터 품질은 데이터 활용에 있어 가장 중요한 항목입니다. 데이터는 국가와 기업의 중요한 자산으로 여겨져 데이터의 일관성과 정확성을 높여 데이터품질을 향상하기 위한 노력이 계속되고 있습니다. 현재 데이터품질은 빅데이터 분석 및 활용 뿐만 아니라 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능에도 매우 중요한 이슈로 작용되고 있습니다. 글로벌 인공지능 시장은 2016년 7,560억원에서 2025년 43조원 규모로 무려 57배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 또한 공공데이터에서도 데이터 품질이 필수로 요구되기 때문에 데이터 품질 시장은 더욱 더 확대될 것으로 예상됩니다. 공공데이터 개방은 대국민 빅데이터 활용을 위하여 중앙정부 및 공공기관과 지자체에서 보유하고 있는 데이터를 민간에게 개방하여 누구나 자유롭게 활용할 수 있는 데이터를 말합니다. 행정자치부에 따르면 공공데이터법이 제정된 2013년 대비 이용건수는 86배 증가했고, 공공데이터를 활용하는 기업체수가 42만여 개에 달하는 것으로 조사되었습니다.

[ 오픈데이터 바로미터 한국 순위 ]

구분

전체순위

점수

준비성

실행력

영향력

2016

5

81

95

59

100

2015

8

71.19

95

64

58

2014

17

57.65

79

54

48

자료 : OpenData Barometer Global Report(2017)

우리나라는 2014년 17위로 선진국에 비해 낮은 수준을 유지하고 있었으나 최근 조사에서 5위를 기록하였습니다. 최근 3개년간 준비성 부분에서 가장 높은 점수를 유지하고 있는데 이는 정부의 공공데이터 개방을 위한 정책 추진, 양적 확장을 위한 결과로 볼수 있습니다. 특히 시장에서 실제 활용을 가능하게 하는 영향력 부분에서 총 115개의 조사국가에서 가장 높은 점수를 받아 정부의 공공데이터 개방의 높은 의지를 확인할 수 있습니다. 향후 공공데이터 개방은 향상된 데이터품질 체계를 통한 고품질 데이터를 민간 산업계에 공급할 수 있는 기술 개발이 요구되며 공공데이터의 민간 활용성 증대를 위한 정부의 투자와 정책추진이 지속될 것으로 보입니다. 이에 당사는 공공데이터 개방 데이터품질 관리 분야에서 자체 솔루션과 기술력, 해당분야의 다수의 사업 경험으로 정부의 고품질 공공데이터 개방 정책에 특화된 다수의 사업기회를 꾸준히 획득할 것으로 예상됩니다.

② 시장규모

데이터 품질 시장규모는 2014년 약 1,940억에서 연평균 4.3% 의 CAGR을 보이며 2016년에 약 2,110억원 시장을 형성하고 있습니다.

[ 데이터품질 시장규모 ]
 (단위: 억원)

구분

2014년

2015년

2016년

CAGR

데이터 품질 시장 규모

1,940

2,056

2,110

4.30%

자료 : 한국데이터진흥원, 2016년 데이터산업 현황 조사

③ 경기변동과의 관계

데이터품질 산업은 일반적으로 경기변동에 비탄력적이고 최근의 4차산업혁명에 따른 공공과 민간기업의 적극적인 투자로 더욱 안정적인 산업으로 자리 잡고 있습니다. 특히 데이터품질의 경우 대규모 데이터베이스를 보유한 기업의 경우 경쟁력의 필수요소로 자리 잡아 경기변동과 상관없이 꾸준한 수요를 보이고 있습니다.

④ 경쟁상황

데이터 품질 시장은 데이터 품질관리 체계 수립에 따른 결재 프로세스 등과 관련한 커스터마이징 요구사항들이 발생하여 전체 데이터솔루션 시장점유율에 비해 국산 솔루션의 시장점유율이 높게 차지하고 있습니다.

국내 데이터 품질관리 솔루션 기업으로는 위세아이텍, 지티원, 데이터스트림즈, 엔코아 등이 있으며 글로벌 솔루션으로는 인포매티카, IBM, SAP, SAS, 트릴리움 소프트웨어 등이 있습니다. 글로벌 업체는 빅데이터 지원과 인공지능 기술을 일부 적용하고 있으며 국내에서는 자사의 솔루션이 유일하게 빅데이터 지원과 인공지능 기술을 적용하여 제공되고 있습니다.

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데이터품질관리 솔루션 주요 기업 및 제품

⑤ 관련 정책 및 규제
한국데이터진흥원에서는 국가 차원의 데이터 품질관리 체계 수립 및 개선을 위하여 데이터 품질관리 사업을 지난 2003년부터 단계별 추진 전략에 따라 수행하고 있습니다. 데이터 품질관리 체계 구축 사업 1단게 준비기는 사업의 중장기 추진 전략을 수립하여 국내실정에 적합한 DB 품질평가 모델을 개발, 보급하였고, 2단계 도입기에서는 저품질의 원인을 도출할 수 있는 DB 품질평가 모델 버전 2.0을 확장, 개발했으며, 지속적인 품질 유지및 관리를 위해 DB 품질관리 지침을 개발하여 보급하였습니다. 3단계 확장기에서는 기업에 도입된 데이터 품질관리 체계에 대한 도입 성과를 측정하는 '데이터 품질관리 성과측정 모형'을 개발하여 보급하였스비나. 4단계 정착기는 한국데이터진흥원에서 범국가적 데이터의 품질 제고 및 고도화를 목적으로 고품직 데이터의 품질관리 문화 정착을 위해 데이터 품질인증(DQC, Data Quality Certification) 제도을 운영하고 있습니다.

또한 법률 제 13723호인 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률을 제정하 고 고품질의 공공데이터 제공을 위하여 데이터품질 표준 제정을 확대하고 있습니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

㈜위세아이텍은 1990년에 설립된 데이터 전문 기업으로 머신러닝, 빅데이터 분석, 데이터 품질 시장을 주도하고 있습니다. 1990년 '위세정보기술' 설립 이래 관계형 데이터베이스 컨설팅 분야의 독보적인 기업으로 성장하였으며, 98년부터 비즈니스 인텔리전스 제품을 개발하며 솔루션벤더로 확장하였습니다. 2000년 사명을 '위세아이텍'으로 변경하며 데이터분석 솔루션 시장에 진출하였습니다.

㈜위세아이텍은 데이터 분석 솔루션인 WiseIntelligence을 개발하고 데이터품질관리 솔루션에 인공지능 기술을 적용하였습니다. 또한 공공데이터 개방 트렌드에 따라 발빠르게 공공데이터 개방관리도구인 WiseOpen을 출시하여 관련 시장을 선점하였습니다.

㈜위세아이텍은 데이터를 기반으로 지난 27년간 역동적으로 사업분야를 변화시켜온 회사입니다.

최근에는 인공지능 분야를 기존 빅데이터분석과 데이터품질 분야에 적용하여 제품 경쟁력을 강화시켰고, 나아가 머신러닝 분야에서는 컨텐츠 추천과 마케팅, 예측정비, 부당청구 탐지와 데이터전처리를 지원하는 WiseProphet를 출시하여 인공지능 기반의 빅데이터 분석 및 예측 전문기업으로 나아가고 있습니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

1) 머신러닝

① 예측 정비

예측정비는 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 미리 예측하여 정비함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화합니다.

정비 프로세스에 머신러닝 알고리즘을 적용하여 정비 최적시점을 제시하여 장비의 가동률을 상승시키고 정비비용 감소와 불필요한 예방정비를 제거함으로써 유휴시간을 최소화합니다. 자산가치가 높고 정비에 대한 프로세스가 복잡한 장비일수록 예측정비가 적합합니다.

예측정비 시점.jpg
예측정비 시점

[예방정비와 예측정비 비교]

구분

예방정비

예측정비

고장발생 주기

고장발생 주기가 일정하고 정비주기도 규칙적

고장 발생이 컨디션에 따라 달라져 예측 분석이 필요

모니터링

제한적 모니터링

실시간 모니터링

부품 및 기계 수명

부품이나 기계 잔존수명의 낭비 우려

부품이나 기계 잔존수명 활용

정비시간

정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 우려

정비로 인한 유휴 시간 최소화

② 부당청구 탐지

부당청구는 생명, 화재, 의료보험과 정부보조금에서 발생하는 계획된 불법적인 청구로 머신러닝, 딥러닝과 강화학습을 적용하여 이를 탐지합니다. 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 예측은 기존의 룰 기반의 시스템 보다 더 높은 탐지 정확도를 보입니다.

부당청구 탐지.jpg
부당청구 탐지

③ 개인화 추천
개인화 추천은 많은 글로벌 기업에서 활용되는 분야로 아마존, 넷플릭스, 유튜브, 페이스북 등 미디어나 전자상거래 업체에서 고객 행동패턴을 분석하여 상품 및 컨텐츠를 추천하는 기술을 말합니다. 핵심 기술로는 고객분류와 추천 알고리즘이 있습니다.

고객분류는 유사한 행동을 보이는 고객집단을 정의합니다. 각 고객군들을 대상으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용하여 상품 및 컨텐츠를 추천합니다.

개인화 추천.jpg
개인화 추천

2) 빅데이터 분석 및 활용

1999년 국내 최초로 개발된 빅데이터 분석 제품인 WiseIntelligence를 삼성전자에 납품함으로써 제품의 안정성과 성능의 우월성을 인정받았고 이후 대용량 데이터를 처리하는 빅데이터 분석 도구로 자리매김하게 되었습니다. 현재까지 빅데이터 분석과 활용에 요구되어지는 기능을 지속적으로 업그레이드하고 원천 기술력 보유로 시장에서 높은 평가를 받고 있습니다.

3) 데이터 품질

당사는 데이터 품질, 메타 데이터, 데이터아키텍처/모델링, 데이터 통합 등 데이터 품질 관련 요소 기술 모두를 갖고 있는 유일한 국내 기업으로 향후 글로벌 제품의 경쟁에 있어 머신러닝 기반의 차별적 경쟁우위를 가지고 있습니다.

특히 메타데이터 관리 솔루션의 경우 국내 최초로 가장 오랜 역사와 가장 많은 레퍼런스를 보유하고 있으며, 시장도 과점을 하고 있는 상황입니다.

4) 회사의 제품 현황

당사는 총 5개의 제품라인을 구성하여 AI응용, 빅데이터 분석, 데이터 품질, 공공데이터 개방, 클라우드 사업분야를 진출하고 있습니다. AI응용에 있어서는 WiseIntelligence™, WiseProphet™를 이용하여 분야별 예측, 탐지 및 추천하여 각 산업에서 데이터를 통한 인사이트를 확보할 수 있게 합니다.

빅데이터 분석사업에서는 WiseIntelligence™을 이용하여 빅데이터를 시각화, 분석, 예측, 시뮬레이션을 제공합니다.

데이터 품질사업에서는 WiseMeta™과 WiseDQ™을 제공하여 데이터품질 향상과 메타데이터를 관리하여 표준단어, 도메인, 표준항목의 표준데이터 관리와 데이터모델, 데이터베이스를 관리하며 데이터의 구조의 생성, 변경, 흐름, 소멸 전과정을 일관성 있게 관리할 수 있도록 도와줍니다.

공공데이터 개방 사업에서는 WiseOpen™, WiseDQ™, WiseProphet™를 통해 맞춤형 공공데이터를 제공하고 다양한 형태의 파일을 제공합니다. 이는 검증된 솔루션도입으로 초기 구축비용을 절감할 수 있게 해주며, 개방사이트 구축 노하우를 통한 고품질의 사이트 구축을 가능하게 합니다.

클라우드 사업은 빅데이터 분석, 활용을 위한 Wise제품을 클라우드 서비스로 제공하는 것으로 언제라도 필요한 만큼 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있게 도와주며 서버 구매, 환경설정, 관리 부담없이 경제적으로 이용할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 국내 최초의 상용 빅데이터 분석 클라우드 서비스로 관련제품은 WiseIntelligence™, WiseProphet™이 있습니다.

당사의 제품별 상세 현황은 다음과 같습니다.

[ 제품별 상세 현황 ]

WiseProphet™
머신러닝 프로세스 자동화 플랫폼으로 전통적인 머신러닝 프로젝트에 필요한 데이터 전처리, 모델 학습, 예측 프로세스를 자동화 하고 특질 및 알고리즘 선정의 최적화를 통하여 비즈니스 전문가도 쉽게 머신러닝 수행을 가능케 합니다. 또한 예측결과의 다차원 시각화를 통해 예측을 통한 결과분석을 수행합니다.

WiseIntelligence™
한국 마이크로소프트 솔루션 빌더 프로그램 최우수상을 수상하였으며 유통, 제조, 마케팅, 금융, 공공 등 다양한 업무영역에 구축 되어 In-memory, Colum DB 기반 BI 와 통합된 어플라이언스 제공합니다. 또한, 클라우드 도입 시 초기 구축 비용 및 유지보수 비용 최소화시키고 Any Platform, Any DBMS지원이 가능하여 국내외 주요 환경에 설치 용이합니다.

WiseDQ™
WiseDQ™는 분석대상 데이터에 접근하여 품질진단, 결과도출 및 분석을 하여 지속적인 데이터 품질관리의 유지 및 향상을 확보하는 시스템입니다. 분석대상 Database를 Profiling 수행하여 현재 상태의 품질수준을 분석 후 지속적인 관리 대상을 등록(Business Rule) 및 스케줄링 하여 결과를 분석 하고 오류사항에 대한 정비 프로세스를 활용하여 관리합니다.

WiseMeta™
WiseMeta™는 데이터 표준부터 데이터 설계, 데이터베이스 반영까지 전 과정을 관리합니다. 데이터 설계정보의 최신성을 유지하고, 변경 영향을 손쉽게 파악하여 데이터에 대한 이해도와 업무생산성을 향상할 수 있습니다.
 정보시스템 개발자, 관리자, 데이터 모델러, DBA의 업무를 지원합니다.

WiseOpen™
개방 관리와 포털 사이트 기능이 결합된 공공데이터 개방 관련 국내최초 GS 인증 도구로 기획재정부, 국방부, 강원도, 경기도, 교육부 , 서울시 등 대형 공공기관 에 적용경험을 보유하고 있는 제품입니다. 전자정부표준프레임워크 기반으로 개발되어 운영 유지보수가 효율적이며 공공데이터 이용 활성화를 위한 머신러닝 기반 수요자 중심 공공데이터를 제공해줍니다. 현재 HTML5, 웹표준(W3C), 웹호환성, 웹접근성 및 반응형웹 지원이 가능합니다.

(2) 시장의 특성

1) 제품별 주요 목표 시장

WiseIntelligence™
예측을 위하여 빅데이터를 세부적으로 탐색하는 다차원분석 도구

WiseProphet™
머신러닝 프로세스인 데이터 전처리, 모델학습, 예측을 통제하는
 인공지능 응용도구

WiseDQ™
인공지능 알고리즘을 적용하여 데이처 오류를 자동으로 정비하는 
 데이터품질관리 도구

WiseOpen™
공공데이터개방관리 도구

2) 수요자의 구성 및 특징

동사의 솔루션의 수요자는 대규모의 데이터를 보유하고 있는 공공, 금융, 서비스, 미디어 산업 등에 소속되어 있습니다. 사업수행에 있어 비교적 다양한 기술적 노하우와 원천 기술을 보유하여야 하며 지속적인 유지보수가 필요하기 때문에 단기간에 고객을 확보하기 어렵습니다. 같은 이유로 대다수 고객은 장기적인 관계를 유지하기 때문에 꾸준히 수요와 공급이 발생하고 있습니다. 또한 IT분야의 신기술을 접목해야 하는 시스템이 대다수이기 때문에 빅데이터, 머신러닝 등의 기술에 대한 관심과 수요가 매우 높은 편입니다.

(3) 신규사업 등의 내용 및 전망

1) 머신러닝 자동화 플랫폼 개요

많은 기업과 기관에서 빅데이터와 머신러닝에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나 아직 머신러닝 도입에는 상당한 부담을 느끼고 있으며, 이는 전문 인력 부족과 경제적 비용 부담이 가장 큰 주요 원인으로 조사되었습다.

머신러닝을 적용하기 위해서는 원천 데이터가 확보된 이후 데이터에 대한 기본 정보 확인, 스케일링, 중복 값 제거, 머신러닝 학습을 위한 피처 선정 등의 데이터 준비를 하게 된다. 이후 피처에 대한 알고리즘을 정하여 모델을 구축한 후 평가를 하여 목표로 하는 예측 결과가 나올 때까지 이 작업들을 반복적으로 수행하는 모델 학습을 거치게 됩니다. 결정된 머신러닝 모델은 신규 데이터를 기반으로 지속적으로 예측에 활용되어야 한다. 이러한 머신러닝 프로세스는 데이터과학자나 머신러닝 전문가에 의해 수행되며 요건에 따라 오랜 기간이 소요되기도 한다. 또한, 머신러닝 프로젝트는 한번 만들어진 모델을 계속 모니터링하고 개선하는 작업이 수반되어야 합니다.

이렇듯 기업은 오랜 소요 기간과 전문 인력 부족 등으로 머신러닝 도입을 쉽게 결정하지 못하고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 머신러닝 프로세스를 자동화할 수 있는 도구가 필요하며, 이에 위세아이텍의 와이즈프로핏(WiseProphet)은 자동화된 머신러닝 프로세스 기능을 개발하였고 아래의 3가지 관점에서 출발하였습니다.

○ 데이터만 있다면 머신러닝 프로젝트를 시작할 수 있을까?

○ 머신러닝을 쉽고 효과적으로 수행할 수 있을까?

○ 머신러닝의 데이터 전처리를 공학적으로 접근할 수 있을까?

2) 머신러닝 자동화 플랫폼 시장전망

2019_ML Platform_Magic_Quadrant

IT 전문 리서치 기관인 가트너는 매직 쿼드런트라는 보고서를 통해 매년 각 기술별 최고의 기업들을 소개하고 있습니다. 해당 머신러닝 플랫폼 매직쿼드런트는 2017년에 처음 발간되었으며 2019년까지 해당 기술을 소개하고 있습니다. 2019년 보고서에 따르면 2017년에서 2018년과 다르게 많은 글로벌 기업이 머신러닝 자동화 기술개발에 많은 투자를 하고 있음을 명시하고 있습니다. 해당 기술은 인공지능 및 머신러닝 기술의 활성화에 큰 영향을 끼칠것이며 국내에서도 4차 산업혁명을 위한 정부 및 대기업의 적극적인 투자와 사업을 고려해볼때 성장율이 매우 높은 기술임을 알 수 있습니다.

(4) 해외진출 관련 사항

구분

내용

해외 사업 실적

2017년 WiseProphet IS KOREA RENTAL VINA Co., LTD 베트남 수출
2016년 WISEIntelligence 중국 KRC Instruments 수출

해외 파트너사

DB Inc. : 해외 WiseIntelligence 공급 계약 체결
EPSOFT : 싱가폴 NIPA 주관 Korea Sales Rep 마케팅 주관사. 현재 싱가폴, 말레이시아, 인도네시아, 태국 4개 국가에서 위세아이텍 총판권 보유

SPH : 중국 Supermap 국내 총판. 중국 GIS 업체인 Supermap과 WiseIntelligence의 기술적 제휴 및 중국내 판매 네트워크 형성

비전인사이트 : WiseIntelligence과 WiseProphet 일본 수출 공급사로 일본현지에 다수의 유통채널을 보유

Will-be Solution 베트남 지사 : WiseMeta 베트남 공급 MOU

(5) 조직도

조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 재무제표의 승인

가. 해당 사업연도의 영업상황의 개요

㈜위세아이텍은 1990년에 설립된 데이터 전문 기업으로 머신러닝, 빅데이터 분석, 데이터 품질 시장을 주도하고 있습니다. 1990년 '위세정보기술' 설립 이래 관계형 데이터베이스 컨설팅 분야의 독보적인 기업으로 성장하였으며, 98년부터 비즈니스 인텔리전스 제품을 개발하며 솔루션벤더로 확장하였습니다. 2000년 사명을 '위세아이텍'으로 변경하며 데이터분석 솔루션 시장에 진출하였습니다.

㈜위세아이텍은 데이터 분석 솔루션인 WiseIntelligence을 개발하고 데이터품질관리 솔루션에 인공지능 기술을 적용하였습니다. 또한 공공데이터 개방 트렌드에 따라 발빠르게 공공데이터 개방관리도구인 WISE OPEN을 출시하여 관련 시장을 선점하였습니다.

㈜위세아이텍은 데이터를 기반으로 지난 28년간 역동적으로 사업분야를 변화시켜온 회사입니다.

최근에는 인공지능 분야를 기존 빅데이터분석과 데이터품질 분야에 적용하여 제품 경쟁력을 강화시켰고, 나아가 머신러닝 분야에서는 컨텐츠 추천과 마케팅, 예측정비, 부당청구 탐지와 데이터전처리를 지원하는 WiseProphet를 출시하여 인공지능 기반의 빅데이터 분석 및 예측 전문기업으로 나아가고 있습니다.

나. 해당 사업연도의 대차대조표(재무상태표)ㆍ손익계산서(포괄손익계산서)ㆍ자본변동표ㆍ이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)ㆍ현금흐름표

※ 아래의 재무제표는 감사전 재무제표입니다. 본 공고문 제출일 현재 회계감사가 완료되지 않았으므로, 아래의 재무제표는 외부감사인의 감사결과 및 주주총회 승인 과정에서 변동될 수 있습니다. 따라서 외부감사인의 감사의견을 포함한 최종 재무제표는 향후 전자공시시스템 (http://dart.fss.or.kr)에 공시예정인 당사의 감사보고서를 참조하시기 바랍니다.

재 무 상 태 표

당기 2018년 12월 31일 현재

전기 2017년 12월 31일 현재

주식회사 위세아이텍
(단위 : 원)

과 목
제 29(당)기말
("감사받지 않은 재무제표")
제 28(전)기말

자산

Ⅰ. 유동자산
9,954,497,740
6,601,658,416

현금및현금성자산
2,691,708,718
930,302,842

매출채권
4,117,292,418
2,724,557,030

기타유동금융자산
1,903,937,599
2,630,010,774

재고자산
659,360,750
185,733,772

기타유동자산
582,198,255
131,053,998

Ⅱ. 비유동자산
4,586,036,514
4,107,206,886

매도가능금융자산
531,588,737
352,114,797

기타비유동금융자산
92,099,580
129,529,287

유형자산
3,657,175,987
3,450,470,329

무형자산
229,780,522
99,700,785

이연법인세자산
75,391,688
75,391,688

자산총계
14,540,534,254
10,708,865,302

부채

Ⅰ. 유동부채
3,909,360,656
3,424,285,619

매입채무
649,451,440
836,992,732

단기차입금
-
-

유동성장기부채
-
-

유동성전환사채
-
600,000,000

기타유동금융부채
1,033,365,485
1,007,691,419

기타유동부채
2,158,458,561
915,180,251

당기법인세부채
68,085,170
64,421,217

Ⅱ. 비유동부채
1,665,466,670
282,635,569

장기차입금
1,000,000,000
-

기타비유동금융부채
665,466,670
282,635,569

부채총계
5,574,827,326
3,706,921,188

자본

납입자본
1,700,000,000
1,700,000,000

이익잉여금
7,265,706,928
5,301,944,114

자본총계
8,965,706,928
7,001,944,114

부채와 자본총계
14,540,534,254
10,708,865,302

포괄손익계산서

당기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

전기 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지

주식회사 위세아이텍
(단위 : 원)

과 목
제 29(당)기말
("감사받지 않은 재무제표")
제 28(전)기말

매출액
16,549,144,946
16,177,082,844

매출원가
11,251,450,252
11,848,190,963

매출총이익
5,297,694,694
4,328,891,881

판매비와관리비
3,202,332,959
3,274,297,425

영업이익
2,095,361,735
1,054,594,456

금융수익
38,691,312
22,756,809

금융원가
7,321,172
43,222,665

기타수익
138,732,907
336,076,982

기타비용
65,360,511
74,182,861

법인세비용차감전순이익
2,200,104,271
1,296,022,721

법인세비용
66,341,457
135,518,060

당기순이익
2,133,762,814
1,160,504,661

기타포괄이익
-
-

총포괄이익
2,133,762,814
1,160,504,661

주당이익

기본주당이익
628
341

희석주당이익
626
341

이익잉여금처분계산서(안)

당기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

전기 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지

(단위 : 천원)

과 목
당기
전기

Ⅰ. 미처분이익잉여금

7,021,839

5,113,154

1. 전기이월미처분이익잉여금
4,926,154

3,952,649

2. 회계변경의누적효과
(38,078)

3. 당기순이익
2,133,763

1,160,505

Ⅱ. 이익잉여금 처분액

93,500

187,000

1. 현금배당
85,000

170,000

2. 이익준비금 적립
8,500

17,000

Ⅲ. 차기이월미처분분이익잉여금

6,928,339

4,926,154

자본변동표

당기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

전기 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지

주식회사 위세아이텍
(단위 : 원)

구 분
자 본 금
이 익잉여금
합 계

2017.01.01 (전기초자본)
1,700,000,000
4,277,439,453
5,977,439,453

연차배당
-
(136,000,000)
(136,000,000)

당기순이익
-
1,160,504,661
1,160,504,661

2017.12.31 (전기말자본)
1,700,000,000
5,301,944,114
7,001,944,114

2018.01.01 (당기초자본)
1,700,000,000
5,301,944,114
7,001,944,114

연차배당
-
(170,000,000)
(170,000,000)

당기순이익
-
2,133,762,814
2,133,762,814

2018.12.31 (당기말자본)
("감사받지 않은 재무제표")
1,700,000,000
7,265,706,928
8,965,706,928

현금흐름표

당기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

전기 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지

주식회사 위세아이텍
(단위 : 원)

구 분
제 29(당)기말
("감사받지 않은 재무제표")
제 28(전)기말

영업활동으로 인한 현금흐름
1,397,811,989
1,844,791,482

영업으로부터 창출된 현금흐름
1,450,421,573
1,849,347,937

법인세차감전순이익(손실)
2,200,104,271
1,296,022,721

대손상각비
1,998,333
789,848,000

투자자산처분손실
-
0

유형자산감가상각비
157,587,722
176,241,735

투자자산감가상각비
-

무형자산손상차손
-
-

무형자산상각비
19,920,263
16,247,101

유형자산처분손실
-
39,371,994

유형자산처분이익
-
(208,496,580)

무형자산처분손실
-
1,100,000

무형자산처분이익
-
(41,008,123)

매출채권의 감소(증가)
(1,394,733,721)
(1,606,494,468)

기타자산의 감소(증가)
(917,115,840)
39,842,100

매입채무의 증가(감소)
(187,541,292)
233,980,631

기타부채의 증가(감소)
1,601,571,977
1,094,333,458

잡손실(이익)
-

이자비용
7,321,172
41,116,177

이자수익
(38,691,312)
(22,756,809)

이자수취
38,691,312
16,084,427

이자지급
(7,321,172)
(38,577,902)

법인세납부
(83,979,724)
17,937,020

투자활동으로 인한 현금흐름
83,382,387
(1,163,047,640)

단기대여금의 감소
403,720,000
388,474,508

단기금융상품의감소
2,200,000,000
1,000,000,000

장기금융상품의감소
34,097,307
358,552,310

유형자산의 처분
-
855,434,800

보증금의 감소
45,820,000
142,695,700

회원권의 처분
10,000,000
101,008,123

단기금융상품의 증가
(1,700,000,000)
(3,200,000,000)

단기대여금의증가
(164,000,000)
(631,000,000)

무형자산의 감소
-
-

장기금융상품의 증가
-
(8,000,000)

매도가능증권의증가
(9,473,940)
(41,900,000)

보증금의 증가
(42,487,600)
(18,956,988)

보험료의 납부
-
(103,628,820)

유형자산의 취득
(594,293,380)
(5,727,273)

회원권의 취득
(100,000,000)

재무활동으로 인한 현금흐름
280,211,500
(1,098,161,600)

단기차입금의증가
-
1,500,000,000

장기차입금의 증가

-

정부보조금의증가
-
-

전환사채의 발행
1,000,000,000
600,000,000

전환사채의 상환
(600,000,000)

임대보증금의 증가
50,000,000
-

단기차입금의상환
-
(1,500,000,000)

유동성장기부채의상환
-
(662,500,000)

장기차입금의 상환
-
(900,000,000)

임대보증금의감소
-
-

배당금의지급
(169,788,500)
(135,661,600)

현금및현금성자산의 순증가(감소)
1,761,405,876
(416,417,758)

기초 현금및현금성자산
930,302,842
1,346,720,600

기말 현금및현금성자산
2,691,708,718
930,302,842

최근 2사업연도의 배당에 관한 사항

구분
당기
전기

배당대상주식 : 보통주
3,400,000 주
3,400,000 주

배당금액
85,000,000 원
170,000,000 원

배당률(배당금/자본금)
5.00%
10.00%

배당성향(배당금액/당기순이익)
3.86%
14.69%

※ 당사의 주석사항은 정기주주총회 전까지 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시예정인 당사의 감사보고서를 참조하시기 바랍니다. 

□ 정관의 변경

가. 집중투표 배제를 위한 정관의 변경 또는 그 배제된 정관의 변경

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

-
-
-

나. 그 외의 정관변경에 관한 건

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

제 8 조 ( 주권의 발행과 주식의 종류 )

① 회사의 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 하고, 주권의 종류는 1주권, 5주권, 10주권, 50주권, 100주권, 500주권, 1,000주권 및 10,000주권의 8종류로 한다.

제 8 조 ( 주권의 발행과 주식의 종류 )

① 회사의 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다. (삭제)

(신설)

제 8 조의 2 ( 주식 등의 전자등록 )

회사는 [주식.사채 등의 전자등록에 관한 법률] 제2조 제1호에 따른 주식 등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하여야 한다.

제 11 조 ( 명의개서대리인 )

① 회사는 주식의 명의개서대리인을 둔다.

② 명의개서대리인 및 그 사무취급장소와 대행업무의 범위는 이사회의 결의로 정하고 이를 공고한다.

③ 회사의 주주명부 또는 그 부본을 명의개서대리인의 사무취급 장소에 비치하고 주식의 명의개서, 질권의 등록 또는 말소, 신탁재산의 표시 또는 말소, 주권의 발행, 신고의 접수, 기타 주식에 관한 사무는 명의개서대리인으로 하여금 취급케 한다.

제 11 조 ( 명의개서대리인 )

① 회사는 주식의 명의개서대리인을 둔다.

② 명의개서대리인 및 그 사무취급장소와 대행업무의 범위는 이사회의 결의로 정하고 이를 공고한다.

③ 회사의 주주명부 또는 그 부본을 명의개서대리인의 사무취급 장소에 비치하고 주식의 전자등록, 주주명부의 관리, 기타 주식에 관한 사무는 명의개서대리인으로 하여금 취급케 한다.

제 12 조 ( 주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고 )

① 주주와 등록질권자는 그 성명, 주소 및 인감 또는 서명 등을 제 11조의 명의 개서대리인에게 신고하여야 한다.② 외국에 거주하는 주주와 등록질권자는 대한민국 내에 통지를 받을 장소와 대리인을 정하여 신고하여야 한다.

③ 제 1항 및 제 2항의 변동이 생긴 경우에도 같다.

④ 제1항, 제2항, 제3항의 경우 신고를 태만히 함으로 발생한 손실에 대하여는 본 회사는 책임지지 아니한다.

제 12 조 ( 삭제 )

제 17 조 ( 사채발행에 관한 준용규정 ) 제 11조, 제 12조의 규정은 사채 발행의 경우에 준용한다.

제 17 조 ( 사채발행에 관한 준용규정 ) 제 11조의 규정은 사채 발행의 경우에 준용한다.

제 31 조 ( 이사의 선임 )

(4조 신설)

제 31 조 ( 이사의 선임 )

④ 이사회에서 주주총회에서 선임된 이사 중 사내이사와 기타 상무에 종사하지 아니하는 이사(기타 비상무이사)를 구분하여 결정할 수 있다.

제 49 조 (외부감사인의 선임) 외부감사인은 주식회사의 외부감사에 관한 법률의 규정에 의한 감사(또는 감사인 선임위원회)의 제청에 의하여 정기주주총회에서 선임한다.

제 49 조 (외부감사인의 선임) 외부감사인은 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률의 규정에 따라 감사는 감사인선임위원회의 승인을 받아 외부감사인을 선정하여야 하고, 회사는 그 사실을 외부감사인을 선임한 이후에 소집되는 정기주주총회에 보고하거나 주주에게 통지 또는 공고하여야 한다.

(신설)

부 칙

1. 이 정관은 2019년 3월 27일부터 시행한다. 다만, 제8조, 제8조의2, 제11조, 제12조, 제17조의 개정 규정은 [주식.사채 등의 전자등록에 관한 법률 시행령]이 시행되는 날부터 시행한다.

※ 기타 참고사항

□ 이사의 선임

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 여부

후보자성명
생년월일
사외이사
후보자여부
최대주주와의 관계
추천인

황덕열

690402

사내이사
타인
이사회

신승수
740108
사외이사
타인
이사회

총 ( 2 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ약력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명
주된직업
약력
해당법인과의
최근3년간 거래내역

황덕열

㈜위세아이텍 전무
㈜위세아이텍 전무
-

신승수
스틱벤처스(주) 전무
스틱벤처스(주) 전무
-

※ 기타 참고사항

□ 감사의 선임

<권유시 감사후보자가 예정되어 있는 경우>

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계

후보자성명
생년월일
최대주주와의 관계
추천인

김성은

660525

타인
이사회

총 ( 1 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ약력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명
주된직업(현재)
약력
해당법인과의
최근3년간 거래내역

김성은
법무법인 동민
대표변호사
前 법무법인 일우
前 김성은 법률사무소
現 법무법인 동민 대표변호사
-

<감사후보자가 예정되지 아니한 경우>

선임 예정 감사의 수
-(명)

※ 기타 참고사항

□ 이사의 보수한도 승인

가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

구 분
전 기
당 기

이사의 수(사외이사수)
3 ( 0 )
3 ( 1 )

보수총액 내지 최고한도액
10억원
10억원

※ 기타 참고사항

□ 감사의 보수 한도 승인

가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

구 분
전 기
당 기

감사의 수
1
1

보수총액 내지 최고한도액
3천만원
3천만원

※ 기타 참고사항

※ 참고사항

- 주주총회 개최(예정)일 : 2019년 3월 26일

- 주주총회 집중(예상)일 개최사유 :
당사는 주주총회 집중예상일 추가 발표 전 실무일정의 조율과 내부 결산에 따른 외부감사인의 감사 일정 및 감사보고서 수령, 제출 일정 등을 고려하여 부득이 하게 제 29기 정기주주총회를 2019년 3월 26일에 개최하게 되었습니다.