미디어젠 — 주주총회소집공고 (20200310)
제출인: 미디어젠

주주총회소집공고
2.8
미디어젠(주)

주주총회소집공고

2020년 3월 10일

회 사 명 :
미디어젠 주식회사

대 표 이 사 :
고훈

본 점 소 재 지 :
경기도 성남시 분당구 성남대로925번길 41(야탑동), 
파인벤처빌딩 4층

(전 화) 02-6429-7110/7100

(홈페이지)http://www.mediazen.co.kr

작 성 책 임 자 :
(직 책)대표이사
(성 명)고훈

(전 화)02-6429-7110/7100

주주총회 소집공고

(제20기 정기주주총회)

주주님의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다.

당사는 상법 제363조와 정관 제22조에 의거, 제20기 정기주주총회를 아래와 같이 개최합니다.

- 아 래 -

1. 일 시 : 2020년 3월 25일(수요일) 오전 9시 30분

2. 장 소 : 미디어젠 주식회사 본사 회의실

3. 회의 목적 사항

가. 보고사항 : 내부회계관리제도 실태보고, 감사의 감사보고, 영업보고

나. 부의안건

제1호 의안 : 제20기(2019.1.1~2019.12.31) 재무제표 및 연결재무제표 승인의 건

제2호 의안 : 이사 선임의 건

▶사내이사 후보자 (2명)

성명

생년월일

약 력

임기

최대

주주와의

관계

당사와

최근3년간

거래내역

체납

사실

여부

부실기업

경영진

여부

법령상

결격

사유

비고

추천인

윤성준

1966.4.24

現 미디어젠(주) 부사장

前 HayGroup 부사장

3년

없음

없음

없음

없음

없음

중임

이사회

성명

생년월일

약 력

임기

최대

주주와의

관계

당사와

최근3년간

거래내역

체납

사실

여부

부실기업

경영진

여부

법령상

결격

사유

비고

추천인

신성웅

1945.2.14

現 미디어젠(주) 부사장

前 POCNS 전무이사

3년

없음

없음

없음

없음

없음

중임

이사회

▶사외이사 후보자 (1명)

성명

생년월일

약 력

임기

최대

주주와의

관계

당사와

최근3년간

거래내역

체납

사실

여부

부실기업

경영진

여부

법령상

결격

사유

비고

추천인

김영종

1975.2.19

現 엘앤에스벤처캐피탈 이사

3년

없음

없음

없음

없음

없음

중임

이사회

제3호 의안 : 이사 보수한도 승인의 건

제4호 의안 : 감사 보수한도 승인의 건

4. 의결권 행사방법에 관한 사항

주주님께서는 본인이 직접 주주총회에 참석하시거나 대리인을 대신 참석하게 하는 방식으로 의결권을 행사하실 수

있습니다.

- 직접행사: 주총 참석장, 신분증

- 대리행사: 주총 참석장, 위임장(주주 및 대리인 인적사항 기재, 인감 날인), 주주의 인감증명서, 대리인의 신분증

2020년 3월

미디어젠 주식회사
대표이사 고 훈 (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

김영종

(출석률: 64.29%)

박재현

(출석률: 57.14%)

찬반여부
찬반여부

1
2019.1.14
- 마곡 사옥 건립에 따른 시공사 선정의 건
- 마곡 사옥 건립에 따른 감리회사 선정의 건
참석
(찬성)
참석
(찬성)

2
2019.1.15
- 설 명절 격려금 지급의 건
참석
(찬성)
참석
(찬성)

3
2019.2.8
- 제19기 결산 승인의 건
참석
(찬성)
참석
(찬성)

4
2019.3.14
- 내부회계관리제도 운영실태 평가보고 건
- 제19기 재무제표 승인의 건
- 제19기 영업보고서 승인의 건
- 이사 보수 한도 승인 요청의 건
- 정기주주총회 소집의 건
참석
(찬성)
참석
(찬성)

5
2019.3.29
- 임원 보수의 건

참석
(찬성)

불참

6
2019.4.15
- 2019년 코스닥 이전 상장 추진의 건

참석
(찬성)

참석
(찬성)

7
2019.9.1
일본 지점 설치 건

참석
(찬성)

참석
(찬성)

8
2019.9.17
코스닥시장 상장을 위한 신주발행 승인의 건

참석
(찬성)

참석
(찬성)

9
2019.9.17
신주인수권 부여의 건
불참
불참

10
2019.10.7

코스닥시장 상장을 위한 신주발행 승인의 건
(내용 추가)

참석
(찬성)
참석
(찬성)

11
2019.10.18
법인 연대보증 입보의 건
불참
불참

12
2019.10.24
코넥스시장 상장폐지 및 코스닥시장 상장 결의의 건
불참
불참

13
2019.11.29
임원 보수의 건 (증액)
불참
불참

14
2019.12.23
비등기임원 선임 및 담당업무 위촉
불참
불참

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

감사인선임위원회
김영종
2018.4.27
외부감사인 선임 승인의 건
(2018.1.1~2020.12.31)
가결

감사인선임위원회
박재현
2019.2.14
외부감사인 선임 승인의 건
(2019.1.1~2021.12.31)
가결

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 
평균 지급액
비 고

사외이사
2
-
-
-
-

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) 산업의 특성

당사는 음성인식 및 음성합성 기술, 그리고 지능적 의미 처리가 가능한 대화처리 기술 등 음성 인터페이스에 관련된 원천기술을 기반으로 각종 응용 소프트웨어를 공급하는 음성 전문 기업입니다.

음성인식 기술은 컴퓨터와 같은 자동적 수단을 이용해 인간이 발생시키는 음성신호로부터 언어적 의미를 식별해내는 기술을 의미합니다. 과거에는 특수한 용도에만 제한적으로 사용되어왔던 음성인식 관련 기술들이 최근 들어 자동차 분야의 안정성 및 사용성 개선 이슈 및 휴대용 컴퓨팅 단말의 확산과 맞물려 급속도로 발전하고 있습니다.

음성인식은 1980년대부터 기술 개발과 제품화 노력이 진행되었으나, 2010년대에 이르러서야 조망을 받기 시작했습니다. 시장 개화 초기에는 자연어를 정확하게 인식하여 명령을 실행시키는 것에 집중하는 솔루션에 불과했으나 최근 빅데이터와 인공지능 기술이 접목되며 각각의 서비스들을 한데 묶어 주는 플랫폼으로 변모하고 있습니다.

특히, 4차 산업혁명의 시대에 음성인식이 주목받는 이유는 입력과 설치의 편리성에 있습니다. 음성인식 인터페이스를 설치하는 것만으로 신체를 기기에 접촉시키지 않고도 기기나 소프트웨어 기능을 실행하는 그 편의성에 소비자는 주목하고 있습니다.

차량 음성 서비스 기술은 크게 세 가지로 나뉘어집니다. 음성을 듣고 문자로 바꿔주는 음성인식(ASR) 기술, 문자를 음성으로 되살리는 음성 합성(TTS) 기술, 그리고 인식된 음성의 의미를 이해하고 차량 내 다양한 기능과 연결해주는 음성 콘트롤 엔진(VCE) 기술이 그것입니다. 당사는 이 중에서 자연어 처리 기술이 접목된 음성 콘트롤 엔진(VCE) 기술에 집중하고 있습니다. 이 음성 콘트롤 엔진(VCE)은 다양한 기능을 편하고 쉽게 음성과 연결하여 제공하고, 다국어 처리 및 대화 모듈을 포괄하고 있으므로 보통 음성 플랫폼(Speech Platform) 또는 음성대화시스템(SDS : Speech Dialogue System)이라고도 부릅니다.

당사의 주력 제품인 “TIMA”는 음성대화시스템(SDS)의 코어 엔진부를 지칭하는 제품명입니다.

(2) 산업의 성장성

아래 표에 따르면, 차량 음성인식 시장은 2024년에 약 544.5백만불(약 6,000억 원) 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 연간 평균 15.2% 이상의 성장률을 보일 것으로 예측되고 있습니다.

1

(출처 : MarketsandMarkets 2019, Speech and Voice Recognition Market) 

또한 스마트 스피커, 스마트 IoT 등 일반 사용자 시장은 2024년에 약 10,742.1백만불(약 11조 8천억 원) 규모로 평균 약 26%의 연간 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.

2

(출처: MarketsandMarkets 2019, Speech and Voice Recognition Market) 

이처럼 본격적으로 음성인식을 활용한 제품들이 상용화되면서 스마트 헬스, 자율주행차 등 다양한 융합 서비스의 개발과 출시과 이어져 음성인식 시장은 매우 크게 성장할 것을 전망하고 있습니다.

음성인식 소프트웨어는 매년 15% 이상의 고성장이 예상되며 특히 구글(Google), 애플(Apple) 등 모바일 관련 음성인식 기술의 확산, 국내의 경우 네이버, 다음 등 검색서비스의 음성인식 기술 탑재 등을 통해 본격적으로 성장할 것으로 예측됩니다.

3

그 외에도 위의 표와 같이 각종 사업 분야에서 음성인식 기술 시장이 지속적으로 수요가 있을 것이라는 점을 예상할 수 있습니다.

이와 같은 현황을 종합할 때, 동사는 음성인식 산업의 성장과 함께 지속적인 기술 개발과 안정적인 라이센스 매출을 통해 계속적으로 발전해 나갈 것으로 기대됩니다.

(3) 경쟁 요소

차량에 직접 장착할 수 있는(Embedded) 음성인식 및 음성합성 기술을 가진 기업은 세계적으로 Cerence社(예전 Nuance 오토사업부)가 독보적입니다. 전세계 자동차에 들어있는 음성인식(ASR) 및 음성합성(TTS) 엔진의 대부분은 Cerence社 제품입니다

차량용 음성 콘트롤 엔진(VCE)을 개발, 판매하는 기업은 당사를 비롯해서 북미에 Voicebox社가 있었는데, 얼마 전 Serence社로 인수되었습니다. 따라서 현재 음성콘트롤 엔진을 주력으로 판매하는 기업은 당사와 Cerence로 알려져 있습니다. 즉 시장 및 경쟁구도는 Cerence社의 독점적 구조 아래, 당사가 해외 시장 점유율을 넓히고자 노력하는 단계에 있습니다.

당사의 보유기술의 차별화 경쟁력은 2가지입니다. 첫째, 신규 업체나 경쟁사가 당사의 기술을 모방할 수 없다는 점입니다. 이는 다른 업체에게 진입장벽으로 작용하기 때문에 사업의 안정성으로 이어집니다. 둘째, 당사의 기술은 다른 제품에 적용이 잘되고 유연하며 확장성을 가진다는 점입니다. 이는 신규고객을 끌어올 수 있는 장점으로 작용하기 때문에 사업의 성장성으로 이어집니다.

당사는 엔진을 통합관리하는 플랫폼 기술에서는 누구보다 앞서 있습니다. 그 이유는 당사의 플랫폼은 다양한 엔진이나 KAKAO, Sound Hound 등 클라우드 엔진 기술과 호환이 가능하기 때문입니다. 더불어 고객사의 개발 사양 변경에 유기적 대응이 가능하며, 신기술 적용에도 매우 유리합니다.

당사는 OEM에서 요청하는 자동차 어플리케이션 서비스 제공에 특화되어 있으며, 단말과 서버의 하이브리드 음성인식 사양 개발 및 실차 환경 테스트의 측면에서 강점을 가지고 있습니다. 또한 자체 대화 시나리오 편집 툴을 보유함으로써 복잡한 음성 대화 시나리오도 매우 빠르고 쉽게 실물로 구현할 수 있습니다.

차량에 양산 탑재되는 서비스는 비교적 오래 전 기술이 적용되지만, 음성인식 서비스의 경우 최근의 신기술들이 속속 탑재되고 있어서, 그 복잡성이나 기존 어플리케이션과의 호환성 문제가 많이 대두되고 있습니다.

IQS 등 고객 품질 만족도에서 많은 이슈가 제기되는 것이 사용자의 감성적 품질과 더불어 음성인식 시스템 자체의 성능 및 기능적 완성도에 기반한 것임을 감안할 때, 당사 음성 콘트롤 엔진(VCE)의 품질과 유지보수 간편성, 서비스 영역의 확장 가능성이라는 강점은 새로운 잠재 고객들의 관심을 끌고 있습니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

미디어젠 주식회사는 2000년 6월 설립된 음성인식 소프트웨어 기업으로 현재 음성인식 플랫폼 개발 및 관련 개발 용역을 수주하여 사업을 영위하고 있습니다. 동사는 설립 이후 국내의 경우 차량용 음식인식 기술 개발 용역을 통해 성장해왔습니다.

2019년에는 다수의 국내 차량 음성인식 양산 프로젝트를 원활히 수행해 왔고, 후속 모델에 대한 양산 개발 프로젝트를 진행하였습니다. 지속적인 수출 향지 확대와 신기능 서비스 기술의 확장으로 사업 가치를 크게 높이고 있습니다. 특히 당사 음성 콘트롤 엔진(VCE)에 탑재된 하이브리드 음성인식 시스템은 높은 성능과 빠른 반응 속도로 시장의 호평을 받고 있으며, 북미에 적용된 하이브리드 음성인식 또한 높은 품질을 인정받고 있습니다.

이와 더불어 당사는 해외 시장에 대한 진출 및 프로젝트 확대도 활발히 진행하고 있습니다. 2019년에는 일본 동경 롯본기 중심부에 지점을 개설 등록하였고, 영업 및 사업 인원을 보강하여 본격적인 해외 사업을 진행하고 있습니다. 벤치마킹, UX 평가, 자동화 평가 시스템 및 Test DB 등의 컨설팅 프로젝트는 물론 POC 소프트웨어 개발 프로젝트까지 그 범위가 확장되고 있습니다.

한편 유럽 자동차 OEM 프로젝트의 경우에는 기존 유럽 및 북미 차량 대상 음성인식 양산 프로젝트와 더불어 중국 차량 프로젝트를 신규 개발 수주하였으며, 이에 대한 양산 개발이 진행 중입니다. 향후 당사의 참여 비율을 점차 높일 수 있는 프로젝트 규모 확장을 기대하고 있습니다.

차량 이외의 사업 분야에 대해서는 자체 개발 딥러닝 음성인식 엔진(STT)을 이용한 콜센터 무인 응대 시스템 사업화를 모색하고 있고, 딥러닝 기반 음성합성 엔진(TTS)는 단품 판매 실적을 올렸습니다.

또한 대화 기반 서비스인 음성인식 기반 키오스크 시스템은 고령군 전시장 및 가나 스마트 사업 등에 납품이 되었고, 홀로그램 캐릭터와의 음성 연동 서비스도 준비 중에 있습니다. 그 외 홈쇼핑이나 증권사 등의 고객 센터 데이터 지식 구축 서비스 및 해외 네트워크 시스템 프로젝트 수주가 지속적으로 이어지고 있습니다.

이처럼 당사는 그간의 경험과 기술 개발을 통해 안정적인 매출을 실현함과 동시에, 꾸준한 기술 개발, 신사업진출을 통해 국내를 넘어 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 음성인식 기술 기업으로 성장하려 합니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

A. 차량용 다국어 음성인식 플랫폼

당사의 Hybrid 음성인식 플랫폼은 장기간에 걸쳐 조금씩 진보되어 온 음성인식 기술의 발전적 결과물들이 반영되어 있으며, 또 한편으로는 점차 커져가고 있는 자동차 산업의 요구사항들이 빠짐없이 적용되어 있는 기술적 집약체라고 할 수 있습니다. 따라서 음성인식 엔진, 전처리, 후처리, 상황인지, 지능화 처리 등 각종 요소 기술을 양산 실적이 없는 회사에서 단번에 따라잡는다는 것은 불가능에 가까운 일이라고 생각됩니다.

실제로 현재 저희가 진행하고 있는 양산 프로젝트 중에 저희 플랫폼을 사용하는 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트를 비교했을 때, 양산 품질 수준에 도달하는 시간과 비용 그리고 유연성 면에서 몇 배 이상의 불필요한 시행착오를 다시 겪을 수밖에 없는 현실을 생생하게 확인하고 있습니다.

멀티미디어 장치의 발달, 고객의 눈높이 상승, 음성인식 기술에 대한 기대감 향상 등 다양한 환경 조건에서 완성차 제조사와 1차 벤더 기업들이 이러한 시행착오를 겪으며 특정 기업을 육성하는 정책을 펼치는 것은 기대할 수 없는 현실입니다.

미리 준비되어 있고, 충분한 양산의 레퍼런스를 가지고 있는 회사들만이 지속적인 차량용 음성인식 사업의 주도권을 가지고 갈 수 있는 구조로 귀결될 것이며, 그러한 과정에서 미디어젠의 역할과 사명이 매우 큰 의미를 지닌다고 할 수 있겠습니다.

특히, 글로벌 기업과 견줄 수 있는 제품과 품질, 양산 이력을 가지고 있으며, 전 세계 완성차 기업의 관심이 점차 미디어젠의 기술과 제품으로 모아지고 있는 점 등 여러 조건에서 충분히 폭발적 성장을 기대할 수 있다고 할 수 있습니다.

차량 산업의 특징은 차량 특성을 고려한 소프트웨어의 구조 수립 가능성과 철저한 품질 검증 절차의 통과 가능성이 확실하게 증명되어야만 진입할 수 있는 구조를 갖추고 있다는 점입니다. 따라서 처음 차량 산업에 진입하는 것도 너무 어렵지만, 일단 진입하여 성과를 내게 되면 다른 신생 경쟁사가 들어오기가 굉장히 어려운 산업 구조를 가지고 있습니다.

음성인식 소프트웨어도 이와 마찬가지여서, 아무리 우수한 기술을 개발하였다고 하더라도 차량 환경에서 온전한 성능을 낼 수 있도록 성능을 육성하는 과정이 순탄하지 않습니다.

차량 개발 프로세스에서는 설계부터 구현, 검증까지 수많은 고객사의 점검 절차와 이벤트를 거치게 되는데, 해당 프로세스를 완수하기 위해서는 개발 인력도 중요하지만 프로젝트의 관리, 프로젝트의 리딩, 이슈의 관리, 타 부문과의 협력, 고객사의 소프트웨어 공학 프로세스 준수 등 외부적으로 충족해야 할 사항도 많기 때문에, 이에 대한 완비가 쉽지 않습니다.

또 가장 중요한 요소로 지적되고 있는 개발 히스토리의 문제는 도저히 극복하기 어려운 사항입니다. 예를 들어, 현재 주어진 사양으로 음성인식 기능을 개발을 하였는데, 이유를 알 수 없는 문제가 발생하여 동작이 되지 않는다면 음성인식 부서만이 아니라, 시스템, UI, 타 어플리케이션까지 모든 분야의 인원들이 투입되어 문제를 함께 해결해야 합니다. 그러나 이러한 문제가 오래 전에 이미 협의되어 음성인식에서 처리되기로 한 이력이 있는 것으로 밝혀진다면, 간단한 이력만으로 문제를 예방할 수 있는 사항을 어마어마한 자원과 시간이 투입되는 이슈로 처리하도록 한 대가를 치루어야 합니다. 차량 산업에서는 특히나 이러한 비효율적 자원과 시간의 낭비를 원하지 않기 때문에, 차량 음성인식 산업에서 그간 진행되어 온 트렌드와 각종 문제점을 다시 겪지 않기 위해 숙련된 인력과 문제 해결 프로세스, 그리고 양산 레퍼런스를 갖춘 기업을 선호할 수밖에 없습니다.

양산 레퍼런스와 히스토리를 간직한 숙련된 인력을 바탕으로, 고객사가 원하는 내재적이고 통합적인 음성 솔루션을 만드는 것은 매우 어려운 일입니다. 아무리 실리콘 밸리의 촉망받는 기업이라 하더라도 자동차 제조사가 원하는 방향으로 미리 소프트웨어를 만들어 놓고 기다릴 수 없습니다.

B2C 비즈니스와 B2B 비즈니스의 차이점을 극명하게 보여주는 곳이 차량 산업이라고 할 수 있습니다.

차량용 음성인식 시스템을 간단히 요약하면, ① 사용자가 발화한 음성을 정확하게 인식하고, ② 가장 효율적인 대화 시나리오를 제공하며, ③ 사용자가 원하는 기능으로 정확하게 안내하는 일을 하는 소프트웨어입니다.

음성 플랫폼은 이 3가지 기본 기능에 모두 관여하면서, 음성 신호를 엔진에 공급하고, 음성인식 엔진을 정상 작동하도록 제어하며, 결과를 받아서 올바른 안내를 생성하고, 필요하면 질문을 만들어 냅니다. 최종적으로는 화자의 의도를 추출하여 분석한 뒤 다른 어플리케이션에 동작 명령을 내립니다.

음성 플랫폼에는 이미 이러한 정보의 흐름이 원활하게 이루어지도록 구현되어 있습니다. 만약 이러한 플랫폼 구조가 아니라 직접 하나하나 코딩을 한다면 매우 큰 어려움에 직면할 수 있습니다.

예를 들어, 음성인식 엔진을 받아서 새로운 플랫폼에 포팅을 할 때, 만약 사용자가 전화를 블루투스로 연결한다면 전화기 안에 있는 연락처 목록을 음성 기호로 변환하여 엔진에 공급해야 합니다. 이때 연락처 목록을 받기 위한 통신을 해야 하고, 통신 프로토콜과 정보 전달 코드, 정보 확인 코드, 예외 처리 코드 등을 매번 프로젝트가 달라질 때마다 새롭게 개발해야 합니다. 이것은 단지 1개의 기능에 대한 예일 뿐이지만, 음성인식 양산 개발 시 보통 수천 가지 이상의 구현 기능(Feature)가 존재한다는 점에서 엄두조차 나지 않는 작업입니다.

미디어젠의 Hybrid 음성인식 플랫폼을 사용하면, 프로젝트가 매번 달라져도 안정적으로 동작하는 정보 송수신, 정보 검증, 통신 프로토콜 검증 등의 기능을 그대로 사용할 수 있습니다. 자연스럽게 음성인식 기능 요구 사항의 상당 부분을 별도 개발하지 않고 추진할 수 있습니다.

또 사용자의 의도를 파악하고 대화 시나리오를 결정하는 과정에서도 고난이도의 처리가 필요합니다. 인식 문법(Grammar)이 필요한 단말 음성인식 엔진이 문장으로 결과를 낼 수 있도록 하게 하고, 추출된 의미가 적정한지를 검사하고, 사용자에게 추가적인 대화 유도가 필요한지 판단하고, 어떤 정보를 제공해야 할지를 결정하는 과정을 일일이 코딩으로 표현한다면, 적어도 1년 안에 모든 기능 구현이 완료되어야 하는 양산 프로세스에서는 감당이 되지 않는 일일 것입니다.

미디어젠의 Hybrid 음성인식 플랫폼은 “지니(JINIE)”라는 스크립트 언어를 자체 개발하여 활용하고 있습니다. 앞서 말씀 드린 대화 처리의 복잡성을 직접 일일이 코딩하거나, 테이블 매칭으로 불러오는 방식이 아니라, 스크립트 코딩을 통해 쉽고 간편하게 제어할 수 있는 틀을 제공합니다. 이러한 스크립트 언어를 활용한 자연어 처리 및 대화 제어 기술은 타 경쟁사에서 시도된 바 없는 미디어젠 고유의 기술입니다.

또한 21개 언어 이상 제공되는 다국어에 대한 인식 문법의 리소스, 대화 코퍼스, 사양 분석 결과 등 내부적으로 지니고 있는 방대한 양의 데이터를 통해 새로운 프로젝트가 시작되어도 시행착오 없이 빠른 시간에 구현 및 검증이 가능합니다.

기존 고객사에서 미디어젠을 오랜 기간 협력의 파트너로 삼아 온 이유 중에는 미디어젠의 보유한 데이터의 재가용성 부분도 큰 역할을 담당하고 있습니다. 예를 들어, 초기 세대 내비게이션에서 16개 다국어의 음성인식을 개발하였다면, 다음 세대에서 21개 언어를 개발할 때, 이미 초기 세대에서 개발된 데이터의 상당 부분을 재가용할 수 있기 때문에 개발 일정 및 개발 비용을 대폭 절감할 수 있었습니다.

한 번 음성인식을 개발하게 되면, 다국어 각각의 언어에 대해, 수백만 개 이상의 주소 검색, 수십만 개 이상의 음성 목적지 검색, 수천 개 이상의 음성 사람 이름 검색, 수 만개 이상의 전화 번호 검색, 몇 백개 이상의 라디오 주파수 검색, 기기 당 수백 개 이상의 트랙 검색 등을 모두 하나의 내비게이션 단말기에서 음성으로 구동시켜야 합니다. 신규 프로젝트마다 새로 개발했다면, 음성 부문 경쟁력이 지금처럼 높아지는 것은 불가능했을 것입니다.

한편 미디어젠은 지난 양산 개발 과정에서 발생한 주요 문제점과 그 원인, 분석 결과 등의 데이터를 보유하고 있고, 실제로 몸소 그 과정을 겪은 숙련 인력들이 있습니다. 아무리 소프트웨어 개발 능력이 출중하다고 해도, 이러한 데이터와 노하우를 지닌 인적 인프라를 뛰어넘기는 어렵습니다.

양산 개발의 과정에서 특정 이슈가 발생했을 때 그 이슈의 원인을 얼마나 빨리 파악하고, 또 얼마나 빨리 해결하는지가 양산 실력을 보유했는지 그렇지 못한지를 판단하는 기준이 됩니다. 미디어젠은 전 세계 글로벌 OEM 중에서도 평가 기준이 가장 엄격한 자동차 산업에서 다수의 양산을 진행해 오면서, 켐페인이나 리콜 등의 품질 문제를 야기한 바가 없습니다. 이는 곧 IQS라는 북미 품질 지수에서 음성인식의 개선 결과로 이어지는 사항이며, 글로벌 OEM들에게 품질 및 평가 관련 제품 판매와 컨설팅을 가능하게 하는 원동력입니다.

이상의 내용을 간략히 요약하면 다음과 같습니다.

① 미디어젠 솔루션은 보유 데이터, 소프트웨어 구조, 고유한 스크립트 언어 사용을 통한 효율화 등 기술적 대체 및 모방이 매우 어려운 제품입니다.

② 차량 산업적 특성, 레퍼런스, 히스토리, 인력 숙련도, 테스트 이력 등의 측면에서도 새로운 경쟁 상대가 나타나기 매우 어려운 높은 진입 장벽이 존재합니다.

③ AI 서비스의 많은 출시와 잠재 고객사의 내재화 수요 등의 정세로 볼 때, 미디어젠에 대한 역할과 기회가 점점 커지는 시장 흐름이 감지됩니다.

B. 스마트 IoT 음성인식 플랫폼

아마존 에코의 놀랄만한 성공으로 인해 SK의 누구, KT 기가 지니 등 스마트 스피커를 통한 음성인식 대화 시스템의 수요도 함께 높아지고 있습니다. 음성인식을 아주 쉽게 음악, 가전 기기 제어, 예약, 쇼핑 등에 활용할 수 있는 신개념의 서비스로서 관련 기기로의 확장이 유력해 보입니다.

하지만 이러한 음성인식 시스템도 제조사가 자신만의 서비스로 활용하기에는 아직 진입 장벽이 높습니다. 아마존 에코의 알렉사 시스템이 오픈되어 있지만, 이를 이용하기 위해서는 음성인식 시스템을 포팅해야 하고, 자신만의 서비스를 위한 VUI를 별도로 개발해야 합니다.

이러한 부분은 음성인식을 처음 접해보는 회사라면 시행착오를 통해 상당한 시간과 비용의 소모가 필요한 사항입니다. 따라서 미디어젠에서 자체 개발하는 음성 대화 플랫폼으로 그대로 연동하여 서비스하는 클라우드 음성 ICT 플랫폼을 바로 사용할 수 있도록 제공하는 플랫폼 서비스 사업을 진행하고 있습니다. 이를 위해 별도의 사업실을 조직하여 국내외 영업 및 마케팅 활동을 진행하고 있습니다.

당사는 딥러닝 기반의 음성인식 엔진과 통계 기반 머신러닝 언어 이해 엔진, 그리고 IoT 제어 대화 엔진을 통합한 OCF(Open Connectivity Foundation) 표준 IoT 음성 플랫폼 개발을 완료하였습니다.

C. 음성인식 평가 자동화 시스템

최근 미디어젠의 기술력이 반영된 북미 IQS 순위 급상승 원인에 대한 분석이 각 제조사를 통해 이루어지고 있는데, 그 중 인식률의 상대적 우위가 중요한 요인으로 지목되고 있습니다. 미디어젠의 음성인식 자동화 평가 Tool 및 장비를 통해 이루어지는 반복적인 대규모 테스트에 대해 많은 자동차 제조사들이 관심을 보이고 있으며, 이에 대한 도입의 필요성을 적극적으로 검토하고 있습니다.

미국의 CES, SAE, 일본의 Automotive World 등의 다양한 전시회 출품을 통해 홍보 활동을 진행하고 있으며, 다수의 관심 고객으로부터 계약 문의를 받고 있습니다. 2020년에 본격적인 해외 매출 발생이 예상됩니다.

음성인식 자동화 평가 Tool은 S/W 및 H/W의 판매뿐만이 아니라, Test DB의 구축, 평가 용역, 성능 검증 컨설팅 등 다양한 분야로 사업 영역이 확장될 수 있습니다.

D. 음성인식 UX 평가 및 컨설팅

현재 다수의 고객사와 국내외 소비자를 대상으로 한 사용성 조사를 지속적으로 수행해 왔습니다. 이러한 결과들을 바탕으로 제품의 가치를 높일 수 있는 사용성 개선에 기여하고 있습니다. 다양한 UX 컨설팅 레퍼런스를 기반으로 하여, 최근 해외 기업과의 UX 컨설팅 계약을 수주하여 성공적으로 진행하고 있습니다.

이러한 UX 컨설팅은 음성인식에 대한 사용자의 만족도가 인식률 및 반응속도에만 있지 않고, 사용성과 VUI(Voice User Interface)의 충실성에 있음을 반증하는 것이며, 글로벌 시장에서도 음성인식에 대한 전문성 있는 UX 컨설팅 회사가 없기 때문에 향후 이 분야에 대한 전망이 매우 밝다고 할 수 있습니다.

특히, 최근 주요 북미/일본 메이저 차량 제조사의 음성인식 IQS 점수가 매우 낮은 점을 감안하면, 이에 대한 수요가 급증할 것으로 예상되며, 실제로도 이와 관련한 많은 접촉과 미팅을 진행하고 있습니다.

(2) 신규사업 등의 내용 및 전망

모바일 스마트 IoT 분야의 음성 솔루션 공급 및 대화 서비스 관련 사업을 꾸준히 추진하고 있습니다. 음성 대화 시스템에 대한 소비자 관심이 높아짐에 따라 머지 않아 관련 매출이 발생할 것으로 기대됩니다.

A. 딥러닝 음성인식 엔진 기술 공급

2018년 노랑풍선의 음성인식 챗봇 여행 예약 서비스를 시작으로 STT 엔진의 상용화가 시작되었습니다. STT 엔진은 딥러닝 기반의 음성인식 받아쓰기 엔진으로, 한국어와 영어에 대해 알고리즘을 직접 개발하고 상용화 가능한 수준의 커스터마이징을 마쳤습니다.

딥러닝 알고리즘을 직접 SW 코드로 구현하는 것은 물론, 각종 파라미터에 대한 튜닝 툴 및 튜닝 프로세스를 완비하였습니다. 당사의 딥러닝 엔진은 음성인식에 가장 일반적으로 사용되는 KALDI 기반 DNN이며, 2019년 우수한 산학 인력들을 영입하여 현재 제2연구소장 포함 20여 명의 연구원이 개발에 참여하고 있습니다.

당사 음성인식 엔진의 장점은 양산 전담 인력들이 참여하여 디코딩 모듈을 직접 개발하였기에 매우 빠른 인식 속도를 보여주는 점이며, 성능 면에서도 B2B 사업 고객의 눈높이에 맞는 솔루션 제공이 가능하다는 점입니다.

현재 모바일 시장에서(포털 등이 아닌 콜센터 또는 예약 서비스 등) 널리 적용되고 있는 음성인식 엔진은 대부분 외산이거나 기술이전을 받은 엔진인데, 자체 엔진이 아니다 보니 데이터가 있어도 성능을 개선할 수 있는 음향 모델 튜닝 작업을 진행이 불가하다는 큰 문제들을 안고 있습니다.

당사의 음성인식 엔진은 이에 대한 대안으로서 해당 시장으로의 신규 진입이 유력합니다.

당사의 음성인식 STT 엔진은 2019년 공인 인증 기관인 TTA로부터 IoT 영역에 대해 한국어 WER 3.12%(인식률 96.9% 수준), 영어 WER 2.62%(인식률 97.4% 수준)의 높은 성능을 인정 받았습니다.

또한 네트워크가 없이도 구동할 수 있는 임베디드 타입의 딥러닝 음성인식 엔진을 개발하여, 잠재 고객사들과 IoT 관련 사업화를 협의하고 있습니다.

이러한 딥러닝 음성인식 엔진(일명 STT : Speech to Text 엔진)은 당사에서 개발 중인 챗봇 시스템, 음성 IoT 플랫폼, 무인 AI 음성 응대 시스템 등 다양한 산업에 적용될 수 있는 범용성을 지니고 있습니다.

B. 자동 음성 응대 시스템 및 자동 음성 주문 시스템

자동 음성 응대 시스템은 콜센터의 통신원이 담당하는 단순한 상담 업무를 인공지능 음성인식으로 대체하는 분야이며, 자동 음성 주문 시스템은 홈쇼핑의 전화 상담원 주문을 인공지능 음성인식으로 대체하는 것을 뜻합니다.

이 두 분야 모두 콜센터 운영 기업에서 신사업 개발 및 수익 증대를 위해 적극적으로 추진하는 사업으로 실제 고객사에서 먼저 데이터 제공 및 서비스의 솔루션화를 제안하고 있는 상황입니다.

콜센터의 기본적인 상담 업무는 이미 챗봇 시스템이 일부 기능을 대체하고 있는 상황이기 때문에, 그 시장에 그대로 음성 솔루션을 탑재함으로써 더 용이하게 수익을 올릴 수 있습니다.

챗봇의 광범위한 도입은 그 효용성이 완벽하지는 않더라도 단순 상담에는 대체 가능한 수준이라는 것을 의미하는데, 이에 노약자의 챗봇 접근성이 매우 떨어지는 점을 감안하면, 자동 음성인식 응대 서비스의 유용성이 입증될 것으로 판단됩니다.

당사는 약 150여 개의 콜센터를 위탁 운용하고 있는 고객사와 협력 관계를 맺고, 다양한 고객의 데이터를 기반으로 한 모델링을 진행하고 있습니다.

최근 협력사 담당자의 평가에서 STT 인식률이 90%를 상회하는 결과를 받음으로써 당사 솔루션에 대한 신뢰도가 매우 높아진 상태이며, 고객사 적용 범위를 점차 넓힘으로써 협력사와 당사가 서로 윈윈할 수 있는 사업 구조를 생성하고 있습니다.

C. 텍스트 분석(TA) 시스템

음성 녹취 중심의 기존 콜센터는 통화가 끝나고 나면 해당 정보들이 녹취 파일로 저장될 뿐 가공이 되지 않은 채로 쌓여 있게 됩니다. 이 데이터들을 텍스트로 변환하면 엄청나게 많은 유의미한 정보로 변환할 수 있습니다.

예를 들어, 자주 주문하는 상품, 사용자의 긍정 표현 또는 부정 표현, 자주 발생하는 불만 요인 등 고객의 피드백에서 향후 사업에 유용하게 활용할 수 있는 마케팅 정보를 추출할 수 있습니다.

특히 음성인식 기술의 발전으로 텍스트 변환 정확성과 속도가 올라감에 따라 TA 작업을 통한 유의미한 소비자 맞춤 전략 수립의 수요가 점점 더 커지고 있습니다.

당사는 언어학 전공 인력들이 투입되고 있으며 이와 관련한 툴킷을 직접 제작함으로써 빠르고 정확한 TA 결과를 고객사에 제공할 수 있습니다.

2019년에는 다수의 고객사들과 이와 관련된 복수의 계약이 체결되었으며, 활발한 TA 사업이 진행 중에 있습니다.

D. 딥러닝 기반 영어 발음 교육 엔진

기존의 영어 발음 교육은 원어민 음성의 물리적 특징을 분석하여, 이를 피교육자의 실제 음성 데이터와 비교하여 제시하는 방법을 사용하였습니다. 이러한 방식은 단순 비교를 통해 점수를 계산하므로 정확성이 떨어집니다. 전체 단어나 문장의 억양 등에 대한 유사도 비교를 활용한 발음 교육은 각 음소 별 점수 집계가 되지 않으므로, 세밀한 성능을 담보하기 어려운 구조입니다.

당사의 기술은 기존의 특징 분석 방법이 아닌 딥러닝 인공지능 기반의 훈련 모델을 활용하므로, 각 단어 및 문장의 자모음에 대한 발음 점수를 표시함으로써 사용자가 잘못 발음한 음소가 어떤 것인지에 대한 평가 정보를 제공할 수 있습니다. 이에 따라 피교육자가 어떤 발음이 잘못되었는지 직관적으로 확인하고 이를 수정하여 발음 능력을 향상시키는 데에 탁월한 시스템을 제공합니다.

본 시스템은 아래의 기술을 적용함으로써 높은 성능을 보장합니다.

딥러닝 기반의 강제 정렬 시스템은 특정 단어나 문장의 자모음 위치를 시간 단위로 세분하여 정리할 수 있는 기술로, 대규모 데이터를 통한 딥러닝 학습을 통해 높은 정확도로 자모음 단위를 구분할 수 있습니다. 딥러닝 기반의 영어 음성인식 시스템은 각 자모음 별로 음성인식 엔진에서 인식된 결과를 확률값으로 리턴받아, 해당 발음이 실제 자모음의 발음과 얼마나 일치하는지를 점수로 출력할 수 있습니다. 반복 인식 시스템은 각 자모음에 대한 인식을 2회 반복하여 수행함으로 높은 성능이 보장되는 결과를 출력합니다.

본 기술은 특히 온라인 교육을 위한 기술 사업화에 매우 용이하며, 임베디드 기반의 엔진도 공급이 가능하므로 다양한 서비스 사업화에 유리합니다.

현재 복수의 고객사와 상용화를 위한 협의가 진행 중이며, 이르면 2020년 봄에 프로토타입 제품을 선보일 예정입니다.

(4) 조직도

조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 재무제표의 승인

가. 해당 사업연도의 영업상황의 개요

- 사업의 개요를 참조하시기 바랍니다.

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

(1) 연결재무제표

- 재 무 상 태 표

요 약 연 결 재 무 상 태 표

제 20(당) 기 : 2019년 12월 31일 현재

제 19(전) 기 : 2018년 12월 31일 현재

미디어젠 주식회사와 그 종속기업
(단위: 원)

과 목
주석
당기말
전기말

자산

Ⅰ. 유동자산

17,301,372,669

8,241,202,523

현금및현금성자산
4,5,26
3,658,120,936

2,122,536,492

단기금융상품
4,5,26
2,990,193,379

2,624,096,481

당기손익-공정가치측정금융자산
4,5,26
1,002,064,437

-

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
4,5,26
5,000,000,000

-

매출채권
4,5,6,25,26
2,055,124,352

1,736,935,830

계약자산
6,18,25,26
2,391,253,659

1,510,343,768

미수금
4,5,26
34,978,600

18,285,894

미수수익
4,5,26
72,892,126

13,087,146

재고자산
7
-

19,885,409

기타유동자산
8
96,745,180

196,031,503

Ⅱ. 비유동자산

12,258,592,463

6,954,591,248

당기손익-공정가치측정금융자산
4,5,26
359,972,516

241,695,402

장기금융상품
4,5,26
675,000,000

930,000,000

보증금
4,5,26
1,383,833,206

1,541,153,754

유형자산
9,26
9,673,100,054

4,016,343,672

무형자산
10
166,686,687

225,398,420

자산총계

29,559,965,132

15,195,793,771

부채

Ⅰ. 유동부채

3,051,452,089

2,078,372,794

매입채무
4,5
915,384,745

-

미지급금
4,5,26
91,718,744

240,577,733

미지급비용
4,5,26
301,558,195

323,020,013

유동리스부채
4,5,12,26,27
93,148,664

-

계약부채
17,25
556,631,335

477,089,409

단기차입금
4,5,11,24,26
500,000,000

500,000,000

유동성장기차입금
4,5,11,24,26
300,000,000

-

유동성장기미지급금
4,5,26
160,137,615

113,761,262

기타유동부채
13
132,872,791

423,924,377

Ⅱ. 비유동부채

8,461,209,080

4,379,637,770

장기차입금
4,5,11,24,26
6,301,500,000

3,000,000,000

장기미지급금
4,5,26
33,249,634

-

리스부채
4,5,12,26,27
860,666,720

-

순확정급여부채
14
1,265,792,726

1,379,637,770

부채총계

11,512,661,169

6,458,010,564

자본

Ⅰ. 지배기업의 소유지분

18,047,303,963

8,737,783,207

자본금
15
2,319,140,500

1,840,190,500

자본잉여금

19,115,536,366

9,809,974,326

기타자본

23,143,050

-

기타포괄손익누계액
9
-

1,862,198

이익잉여금(결손금)

(3,410,515,953)

(2,914,243,817)

Ⅱ. 비지배지분

-

-

자본총계

18,047,303,963

8,737,783,207

부채와자본총계

29,559,965,132

15,195,793,771

- 포괄손익계산서

요 약 연 결 포 괄 손 익 계 산 서

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사와 그 종속기업
(단위: 원)

과 목
주석
당기
전기

Ⅰ. 영업수익
17,25
13,828,289,788
13,383,194,891

Ⅱ. 영업비용

14,568,575,013
13,600,459,436

상품매출원가
19
3,044,550,026
1,163,914,123

기타영업비용
18,19
11,524,024,987
12,436,545,313

Ⅲ. 영업이익(손실)

(740,285,225)
(217,264,545)

기타수익
20
18,631,468
133,137,520

기타비용
20
2,743,784
602,611,320

금융수익
21
238,236,160
174,899,419

금융비용
21
63,764,910
20,847,403

Ⅳ. 법인세비용차감전순이익(손실)

(549,926,291)
(532,686,329)

법인세비용
22
-
-

Ⅴ. 당기순손이익(순실)

(549,926,291)
(532,686,329)

Ⅵ. 당기기타포괄손익

60,436,689
1,825,769

1.당기손익으로 재분류되지
 않는 항목

62,298,887
-

(1)순확정급여부채의 재측정요소

62,298,887

2.후속적으로 당기손익으로
 재분류될 수 있는 항목

(1,862,198)
1,825,769

(1)지분법자본변동

(1,862,198)
1,825,769

Ⅶ. 당기총포괄손익

(489,489,602)
(530,860,560)

당기순이익의 귀속

지배기업 소유주 귀속 당기순이익(손실)

(549,926,291)
(532,686,329)

비지배지분에 귀속될 당기순이익(손실)

-
-

당기총포괄손익의 귀속

지배기업 소유주 귀속 총포괄손익

(489,489,602)
(530,860,560)

비지배지분에 귀속될 총포괄손익

-
-

Ⅷ. 주당손익

15

기본및희석주당이익

(142)
(179)

- 자 본 변 동 표

요 약 연 결 자 본 변 동 표

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사와 그 종속기업
(단위: 원)

과 목

자본금

자본잉여금

기타자본

기타포괄손익
누계액
이익잉여금
(결손금)

합 계

2018년 12월 31일(전기초)
1,450,000,000
3,874,657,800
28,968,872
(7,229,952)
(3,091,508,175)
2,254,888,545

Ⅰ. 당기총포괄손익

1. 당기순손실
-
-
-
-
(532,686,329)
(532,686,329)

2. 순확정급여부채의 재측정요소
-
-
-
-
709,950,687
709,950,687

3. 해외사업환산손익
-
-
-
9,092,150
-
9,092,150

Ⅱ. 자본에 직접 인식된 주주와의 거래

1. 전환상환우선주의 보통주 전환
354,699,000
5,871,358,504
-
-
-
6,226,057,504

2. 주식선택권의 보통주 전환
35,491,500
63,958,022
(28,968,872)
-
-
70,480,650

2018년 12월 31일(전기말)
1,840,190,500
9,809,974,326
-
1,862,198
(2,914,243,817)
8,737,783,207

2019년 1월 1일(당기초)
1,840,190,500
9,809,974,326
-
1,862,198
(2,914,243,817)
8,737,783,207

Ⅰ. 자본에 직접 인식된 주주와의 거래

1. 유상증자
478,950,000
9,305,562,040
-
-
-
9,784,512,040

2. 주식선택권의 증가
-
-
23,143,050
-
-
23,143,050

Ⅱ. 회계정책변경효과

1. 기준서 1116호 적용
-
-
-
-
(8,644,732)
(8,644,732)

Ⅱ. 당기총포괄손익

1. 당기순손실
-
-
-
-
(549,926,291)
(549,926,291)

2. 순확정급여부채의 재측정요소
-
-
-
-
62,298,887
62,298,887

3. 해외사업환산손익
-
-
-
(1,862,198)
-
(1,862,198)

2019년 12월 31일(당기말)
2,319,140,500
19,115,536,366
23,143,050
-
(3,410,515,953)
18,047,303,963

- 현 금 흐 름 표

요 약 연 결 현 금 흐 름 표

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사와 그 종속기업
(단위: 원)

구 분

주석

당기

전기

Ⅰ.영업활동으로 인한 현금흐름

(1,054,146,486)
767,601,404

1. 영업에서 창출된 현금흐름
23
(976,577,808)
766,113,960

2. 이자수취

56,296,409
115,567,121

3. 이자지급

(133,865,087)
(92,236,971)

4. 법인세납부

-
(21,842,706)

Ⅱ.투자활동으로 인한 현금흐름

(10,796,268,467)
(343,798,810)

단기금융상품의 순증감

426,317,902
875,903,519

단기대여금의 감소

-
80,000,000

유형자산의 처분

8,083,032
-

보증금의감소

415,446,572
34,200,000

단기대여금의 증가

-
(80,000,000)

당기손익-공정가치금융자산의 증가

(1,116,144,800)
(60,000,000)

기타포괄손익-공정가치금융자산의 증가

(5,000,000,000)
-

장기금융상품의 증가

(525,000,000)
(780,000,000)

유형자산의 취득

(4,723,562,876)
(254,277,740)

무형자산의 취득

(10,670,000)
(55,117,625)

보증금의 증가

(270,738,297)
(104,506,964)

Ⅲ.재무활동으로 인한 현금흐름

13,386,012,040
137,094,621

유상증자

9,784,512,040
-

장기차입금의 차입

5,894,879,882
-

장기미지급금의 증가

-
66,613,971

주식선택권의 행사

-
70,480,650

장기차입금의 상환

(2,293,379,882)
-

Ⅳ.현금의증가(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ )

1,535,597,087
560,897,215

Ⅴ.기초의현금및현금성자산

2,122,536,492
1,569,728,748

Ⅵ.현금및현금성자산의 환율변동효과

(12,643)
(8,089,471)

Ⅶ.당기말의현금및현금성자산

3,658,120,936
2,122,536,492

※ 상기 연결재무제표는 외부감사인의 감사결과 및 주주총회 결의내용에 따라 변경 될 수 있으며 상세한 주석사항은 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 당사의 연결감사보고서를 참조하시기 바랍니다.

(2)별도재무제표

- 재 무 상 태 표

요 약 재 무 상 태 표

제 20(당) 기 : 2019년 12월 31일 현재

제 19(전) 기 : 2018년 12월 31일 현재

미디어젠 주식회사
(단위: 원)

과 목
주석
당기말
전기말

자산

Ⅰ. 유동자산

17,301,372,669

7,976,660,063

현금및현금성자산
4,5,27
3,658,120,936

1,859,235,123

단기금융상품
4,5,27
2,990,193,379

2,624,096,481

당기손익-공정가치측정금융자산
4,5,27
1,002,064,437

-

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
4,5,27
5,000,000,000

-

매출채권
4,5,6,26,27
2,055,124,352

1,736,935,830

계약자산
6,18,26,27
2,391,253,659

1,510,343,768

미수금
4,5,27
34,978,600

18,285,894

미수수익
4,5,27
72,892,126

13,087,146

재고자산
7
-

19,885,409

기타유동자산
8
96,745,180

194,790,412

Ⅱ. 비유동자산

12,258,592,463

7,211,046,490

종속기업투자주식
9
-

274,104,450

당기손익-공정가치측정금융자산
4,5,27
359,972,516

241,695,402

장기금융상품
4,5,27
675,000,000

930,000,000

보증금
4,5,27
1,383,833,206

1,534,556,964

유형자산
10,28
9,673,100,054

4,005,291,254

무형자산
11
166,686,687

225,398,420

자산총계

29,559,965,132

15,187,706,553

부채

Ⅰ. 유동부채

3,051,452,089

2,070,285,576

매입채무
4,5
915,384,745

-

미지급금
4,5,27
91,718,744

240,013,092

미지급비용
4,5,27
301,558,195

315,497,436

유동리스부채
4,5,13,27,28
93,148,664

-

계약부채
18,26
556,631,335

477,089,409

단기차입금
4,5,12,25,27
500,000,000

500,000,000

유동성장기차입금
4,5,12,25,27
300,000,000

-

유동성장기미지급금
4,5,27
160,137,615

113,761,262

기타유동부채
14
132,872,791

423,924,377

Ⅱ. 비유동부채

8,461,209,080

4,379,637,770

장기차입금
4,5,12,25,27
6,301,500,000

3,000,000,000

장기미지급금
4,5,27
33,249,634

-

리스부채
4,5,13,27,28
860,666,720

-

순확정급여부채
15
1,265,792,726

1,379,637,770

부채총계

11,512,661,169

6,449,923,346

자본

Ⅰ. 자본금
16
2,319,140,500

1,840,190,500

Ⅱ. 자본잉여금

19,115,536,366

9,809,974,326

Ⅲ. 기타자본

23,143,050

-

Ⅳ. 기타포괄손익누계액
9
-

1,862,198

Ⅴ. 이익잉여금(결손금)

(3,410,515,953)

(2,914,243,817)

자본총계

18,047,303,963

8,737,783,207

부채와자본총계

29,559,965,132

15,187,706,553

- 포괄손익계산서

요 약 포 괄 손 익 계 산 서

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사
(단위: 원)

과 목
주석
당기
전기

Ⅰ. 영업수익
18,26
13,908,713,430
13,021,383,017

Ⅱ. 영업비용

14,362,779,588
13,328,335,214

상품매출원가
20
3,044,550,026
1,160,572,512

기타영업비용
19,20
11,318,229,562
12,167,762,702

Ⅲ. 영업이익(손실)

(454,066,158)
(306,952,197)

기타수익
21
3,349,484
133,137,520

기타비용
21
1,416,178
602,611,320

금융수익
22
238,213,723
174,870,811

금융비용
22
63,764,910
20,847,403

지분법손익
9
(272,242,252)
89,716,260

Ⅳ. 법인세비용차감전순이익(손실)

(549,926,291)
(532,686,329)

법인세비용
23
-
-

Ⅴ. 당기순손익

(549,926,291)
(532,686,329)

Ⅵ. 당기기타포괄손익

60,436,689
719,042,837

1.당기손익으로 재분류되지
 않는 항목

62,298,887
709,950,687

(1)순확정급여부채의 재측정요소

62,298,887
709,950,687

2.후속적으로 당기손익으로
 재분류될 수 있는 항목

(1,862,198)
9,092,150

(1)지분법자본변동

(1,862,198)
9,092,150

Ⅶ. 당기총포괄손익

(489,489,602)
186,356,508

Ⅷ.주당손익
17

기본및희석주당손익

(142)
(179)

- 자 본 변 동 표

요 약 자 본 변 동 표

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사
(단위: 원)

과 목

자본금

자본잉여금

기타자본

기타포괄손익
누계액
이익잉여금
(결손금)

합 계

2018년 1월 1일(전기초)
1,450,000,000
3,874,657,800
28,968,872
(7,229,952)
(3,091,508,175)
2,254,888,545

Ⅰ. 자본에 직접 인식된 주주와의 거래

1. 전환상환우선주의 보통주 전환
354,699,000
5,871,358,504
-
-
-
6,226,057,504

2. 주식선택권의 보통주 전환
35,491,500
63,958,022
(28,968,872)
-
-
70,480,650

Ⅱ. 당기총포괄손익

1. 당기순이익
-
-
-
-
(532,686,329)
(532,686,329)

2. 순확정급여부채의 재측정요소
-
-
-
-
709,950,687
709,950,687

3. 지분법자본변동
-
-
-
9,092,150
-
9,092,150

2018년 12월 31일(전기말)
1,840,190,500
9,809,974,326
-
1,862,198
(2,914,243,817)
8,737,783,207

2019년 1월 1일(당기초)
1,840,190,500
9,809,974,326
-
1,862,198
(2,914,243,817)
8,737,783,207

Ⅰ. 자본에 직접 인식된 주주와의 거래

1. 유상증자
478,950,000
9,305,562,040
-
-
-
9,784,512,040

2. 주식선택권의 증가
-
-
23,143,050
-
-
23,143,050

Ⅱ. 회계정책변경효과

1. 기준서 1116호 적용
-
-
-
-
(8,644,968)
(8,644,968)

Ⅱ. 당기총포괄손익

1. 당기순이익
-
-
-
-
(549,926,291)
(549,926,291)

2. 순확정급여부채의 재측정요소
-
-
-
-
62,298,887
62,298,887

3. 지분법자본변동
-
-
-
(1,862,198)
-
(1,862,198)

2019년 12월 31일(당기말)
2,319,140,500
19,115,536,366
23,143,050
-
(3,410,515,953)
18,047,303,963

- 결손금처리계산서

당기 및 전기의 결손금처리계산서

는 다음과 같습니다. 

결 손 금 처 리 계 산 서

제 20 기
2019년
1월 1일부터
2019년
12월 31일까지

제 19 기
2018년
1월 1일부터
2018년
12월 31일까지

처리예정일

2020년
3월 25일

처리확정일

2019년
3월 31일

회사명 : 미디어젠 주식회사
(단위 : 원)

과 목
제 20(당) 기
제 19(전) 기

미처리결손금

3,410,515,953

2,914,243,817

전기이월미처리결손금
2,914,243,817

1,882,011,598

회계정책변경누적효과
-

299,547,011

전기오류수정
(8,644,732)

(799,092,901)

순확정급여부채의 재측정요소
62,298,887

-

당기순손실
549,926,291

532,686,329

결손금처리액

-

-

차기이월미처리결손금

3,410,515,953

2,914,243,817

- 현 금 흐 름 표

현 금 흐 름 표

제 20(당) 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19(전) 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

미디어젠 주식회사
(단위: 원)

구 분

주석

당기

전기

Ⅰ.영업활동으로 인한 현금흐름

(778,324,502)
664,097,352

1. 영업에서 창출된 현금흐름
24
(700,733,387)
662,638,516

2. 이자수취

56,273,972
115,538,513

3. 이자지급

(133,865,087)
(92,236,971)

4. 법인세납부

-
(21,842,706)

Ⅱ.투자활동으로 인한 현금흐름

(10,808,789,082)
(342,009,722)

단기금융상품의 순증감

426,317,902
875,903,519

단기대여금의 감소

-
80,000,000

보증금의감소

408,849,782
34,200,000

단기대여금의 증가

-
(80,000,000)

당기손익-공정가치금융자산의 증가

(1,116,144,800)
(60,000,000)

기타포괄손익-공정가치금융자산의 증가

(5,000,000,000)
-

장기금융상품의 증가

(525,000,000)
(780,000,000)

유형자산의 취득

(4,721,403,669)
(252,488,652)

무형자산의 취득

(10,670,000)
(55,117,625)

보증금의 증가

(270,738,297)
(104,506,964)

Ⅲ.재무활동으로 인한 현금흐름

13,386,012,040
137,094,621

유상증자

9,784,512,040
-

장기차입금의 차입

5,894,879,882
-

장기미지급금의 증가

-
66,613,971

주식선택권의 행사

-
70,480,650

장기차입금의 상환

(2,293,379,882)
-

Ⅳ.현금의증가(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ )

1,798,898,456
459,182,251

Ⅴ.기초의현금및현금성자산

1,859,235,123
1,408,142,343

Ⅵ.현금및현금성자산의 환율변동효과

(12,643)
(8,089,471)

Ⅶ.당기말의현금및현금성자산

3,658,120,936
1,859,235,123

※ 상기 연결재무제표는 외부감사인의 감사결과 및 주주총회 결의내용에 따라 변경 될 수 있으며 상세한 주석사항은 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 당사의 연결감사보고서를 참조하시기 바랍니다.

- 최근 2사업연도의 배당에 관한 사항

구분
제20기
제19기

주당 현금배당금(원)
해당사항 없음
해당사항 없음

현금배당금 총액(원)
해당사항 없음
해당사항 없음

시가배당률(%)
해당사항 없음
해당사항 없음

□ 이사의 보수한도 승인

가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

이사의 수 (사외이사수)
5(2)

보수총액 또는 최고한도액
7억원

(전 기)

이사의 수 (사외이사수)
5(2)

실제 지급된 보수총액
4.1억원

최고한도액
7억원

※ 기타 참고사항

□ 이사의 선임

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 여부

후보자성명
생년월일
사외이사
후보자여부
최대주주와의 관계
추천인

윤성준
1966.4.24
부
없음
이사회

신성웅
1945.2.14
부
없음
이사회

김영종
1975.2.19
여
없음
이사회

총 ( 3 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명
주된직업
세부경력
해당법인과의
최근3년간 거래내역

기간
내용

윤성준
미디어젠(주)부사장
11.01~현재
10.01~11.01
07.04~09.12

미디어젠(주) 부사장
AON Consulting Korea 부사장
Hay Group Consulting Korea 부사장

없음

신성웅
미디어젠(주)부사장
10.04~현재
04.04~10.03

미디어젠(주) 부사장
㈜포씨앤에스 전무이사

없음

김영종
엘앤에스벤처캐피탈 상무
15.08~현재
00.03~15.07

엘앤에스벤처캐피탈 상무
현대자동차

없음

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

후보자성명
체납사실 여부
부실기업 경영진 여부
법령상 결격 사유 유무

윤성준
해당없음
해당없음
해당없음

신성웅
해당없음
해당없음
해당없음

김영종
해당없음
해당없음
해당없음

라. 후보자의 직무수행계획(사외이사 선임의 경우에 한함)

- 사외이사로서의 전문성 및 독립성을 기초로 직무를 수행할 계획임
- 기업 및 주주, 이해관계자 모두의 가치 제고를 위한 의사결정 기준과 투명한 의사개진을 통해 직무를 수행할 계획임

마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

- 오랜 경험을 바탕으로 풍부한 역량과 전문성을 최대한 발휘하여, 이사회의 중요한 의사결정이 주주와 이해관계자들의 이익을 대변하는 동시에 회사의 지속적인 발전에 기여할 수 있고, 당사의 사외이사로서 요구되는 능력과 경험이 충분하다고 판단되어 추천함.
- 재선임에 대한 결격 사유 없음

확인서

김영종

신성웅

윤성준

※ 확인서 삽입시 주민등록번호 등 개인정보를 기재하지 않도록 유의하시기 바랍니다.

※ 기타 참고사항

□ 감사의 보수한도 승인

가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

감사의 수
1

보수총액 또는 최고한도액
-

(전 기)

감사의 수
1

실제 지급된 보수총액
-

최고한도액
-

※ 기타 참고사항

※ 참고사항

당사는 이번 주주총회를 가능한 주주총회 집중일을 피하여 진행하고자 검토하였으나, 회계법인의 감사일정을 고려하여 불가피하게 집중일에 주주총회를 개최하게 되었습니다.향후 주주총회 개최시 주주총회 집중일에 개최하지 않도록 적극 검토하도록 하겠습니다.