솔트룩스 — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20200615)
제출인: 솔트룩스

증권신고서(지분증권)
2.8
주식회사 솔트룩스

Y

정정신고(보고)-대표이사등의확인

정 정 신 고 (보고)

2020년 06월 15일

1. 정정대상 공시서류 : 주식회사 솔트룩스 증권신고서

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2020년 05월 28일

3. 정정사항

금번 정정은 기재내용 추가 및 보완을 위한 자진정정으로서, 정정사항은 "
굵은 파란색"으로 기재하였습니다.

항 목
정정사유
정 정 전
정 정 후

요약정보

1. 핵심투자위험
※ 요약 정보의 모든 정정사항은 아래 본문의 정정사항을 동일하게 반영하였으므로, 본 정정표에 별도로 기재하지 않았습니다. 요약정보의 정정사항은 아래 본문 정정내용을 참고하시기 바랍니다.

제 1부 모집 또는 매출에 관한 사항

Ⅲ. 투자위험요소

2. 회사위험 - 가

기재사항 정정
(주1)
(주1)

2. 회사위험 - 차
기재사항 정정
(주2)
(주2)

3. 기타위험 - 나
기재사항 정정
(주3)
(주3)

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

4. 공모가격에 대한 의견

4. 공모가격에 대한 의견 -
나
. 희망공모가액의 산출방법

기재사항 정정
(주4)
(주4)

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역
기재사항 정정
(주5)
(주5)

Ⅴ. 자금의 사용목적

2. 자금의 사용목적 - 가. 자금의 사용계획
기재사항 정정
(주6)
(주6)

2. 자금의 사용목적 - 나. 자금의 세부 사용계획
기재사항 정정
(주7)
(주7)

제 2부 발행인에 관한 사항

Ⅰ. 회사의 개요

4. 주식의 총수 등 -
가. 주식의 총수 현황

기재사항 정정
(주8)
(주8)

(주1)

<정정 전>

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사
업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 득하였습니다. 단, 상장예비심사 청구기업에 대한 전문평가기관의 평가결과가 AA등급 이상인 경우에는 질적 심사기준(
「코스닥시장 상장규정 시행세칙」
[별표 7])에 따라 기술성ㆍ사업성 심사항목을 적용하지 아니하였습니다.

한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 청구하는 기업의 유형별 주요 외형요건은 아래와 같이 일부 차이가 존재합니다.

[코스닥시장 상장예비심사 청구기업 유형별 주요 외형요건 비교]

구분
일반기업(벤처 포함)
기술성장기업

수익성ㆍ매출액 기준
시장평가ㆍ성장성 기준
기술평가 특례
성장성 추천

주식 분산
(택일)
주1)

① 소액주주 500명 이상 & ⒜ 또는 ⒝
 ⒜ 소액주주 25% 미만 소유 시(청구일 기준) : 공모 10% 이상 & 소액주주 지분 25% 이상
 ⒝ 소액주주 25% 이상 소유 시(청구일 기준) : 공모 5% 이상(10억원 이상)
② 소액주주 500명 이상 & 공모 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2)
③ 소액주주 500명 & 공모 25% 이상
④ 소액주주 500명 & 국내외 동시공모 20% 이상 & 국내 공모주식수 30만주 이상
⑤ 청구일 기준 소액주주 500명 & 모집에 의한 소액주주 지분 25%(또는 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2))

경영성과 및
시장평가 등
(택일)
① 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 시총 90억원
① 시총 500억원 & 매출 30억원 & 최근 2사업연도 평균 매출증가율 20% 이상
① 자기자본 10억원
② 시가총액 90억원

② 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 자기자본 30억원[벤처: 15억원]
② 시총 300억원 & 매출액 100억원 이상[벤처: 50억원]
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받고 평가결과가 A등급 이상일 것
상장주선인이 성장성을 평가하여 추천한 중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을것 & 시총 200억원 & 매출액 100억원[벤처: 50억원]
③ 시총 500억원 & PBR 200% 이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억원
④ 시총 1,000억원 이상

⑤ 자기자본 250억원 이상

감사 의견
최근 사업연도 적정

경영투명성
(지배구조)
사외이사, 상근감사 충족

기타 요건
주식양도 제한이 없을 것 등

주1)
주식 분산 요건은 신규상장신청일 기준입니다.

주2)
일정 공모주식수 : 100만주(자기자본 500~1,000억원), 200만주(자기자본 1,000~2,500억원), 500만주(자기자본 2,500억원 이상)

상기와 같이 '기술성장기업'으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.

당사 또한 기술성장기업(성장성 특례상장)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

[당사 요약 손익계산서]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도
(제37기)

2018년도
(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도 1분기

(제40기)

회계처리 기준

K-IFRS
K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

영업수익

12,202
15,482
18,371

1,336

영업비용
11,567
15,287
18,346

3,772

영업이익

635
195
25

(2,436)

세전계속사업이익
345
42
714

(2,232)

당기순이익

179
52
826

(2,239)

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 2020년 1분기 기준 영업수익이 감소하고 영업손실을 기록하였지만 이는 당사의 사업 특성상 대부분의 영업수익이 4분기에 발생함에 기인하였습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

<정정 후>

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사
업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 득하였습니다. 단,
한국거래소는 상장예비심사 청구기업에 대한 전문평가기관의 평가결과가 AA등급 이상인 경우에는 질적 심사기준(
「코스닥시장 상장규정 시행세칙」
[별표 7])에 따라 기술성ㆍ사업성 심사항목을 적용하지 아니하였습니다.

한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 청구하는 기업의 유형별 주요 외형요건은 아래와 같이 일부 차이가 존재합니다.

[코스닥시장 상장예비심사 청구기업 유형별 주요 외형요건 비교]

구분
일반기업(벤처 포함)
기술성장기업

수익성ㆍ매출액 기준
시장평가ㆍ성장성 기준
기술평가 특례
성장성 추천

주식 분산
(택일)
주1)

① 소액주주 500명 이상 & ⒜ 또는 ⒝
 ⒜ 소액주주 25% 미만 소유 시(청구일 기준) : 공모 10% 이상 & 소액주주 지분 25% 이상
 ⒝ 소액주주 25% 이상 소유 시(청구일 기준) : 공모 5% 이상(10억원 이상)
② 소액주주 500명 이상 & 공모 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2)
③ 소액주주 500명 & 공모 25% 이상
④ 소액주주 500명 & 국내외 동시공모 20% 이상 & 국내 공모주식수 30만주 이상
⑤ 청구일 기준 소액주주 500명 & 모집에 의한 소액주주 지분 25%(또는 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2))

경영성과 및
시장평가 등
(택일)
① 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 시총 90억원
① 시총 500억원 & 매출 30억원 & 최근 2사업연도 평균 매출증가율 20% 이상
① 자기자본 10억원
② 시가총액 90억원

② 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 자기자본 30억원[벤처: 15억원]
② 시총 300억원 & 매출액 100억원 이상[벤처: 50억원]
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받고 평가결과가 A등급 이상일 것
상장주선인이 성장성을 평가하여 추천한 중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을것 & 시총 200억원 & 매출액 100억원[벤처: 50억원]
③ 시총 500억원 & PBR 200% 이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억원
④ 시총 1,000억원 이상

⑤ 자기자본 250억원 이상

감사 의견
최근 사업연도 적정

경영투명성
(지배구조)
사외이사, 상근감사 충족

기타 요건
주식양도 제한이 없을 것 등

주1)
주식 분산 요건은 신규상장신청일 기준입니다.

주2)
일정 공모주식수 : 100만주(자기자본 500~1,000억원), 200만주(자기자본 1,000~2,500억원), 500만주(자기자본 2,500억원 이상)

상기와 같이 '기술성장기업'으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.

당사 또한 기술성장기업(성장성 특례상장)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

[당사 요약 손익계산서]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도
(제37기)

2018년도
(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도 1분기

(제40기)

회계처리 기준

K-IFRS
K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

영업수익

12,202
15,482
18,371

1,336

영업비용
11,567
15,287
18,346

3,772

영업이익

635
195
25

(2,436)

세전계속사업이익
345
42
714

(2,232)

당기순이익

179
52
826

(2,239)

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 2020년 1분기 기준 영업수익이 감소하고 영업손실을 기록하였지만 이는 당사의 사업 특성상 대부분의 영업수익이 4분기에 발생함에 기인하였습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

(주2)

<정정 전>

차. 관리종목 지정 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았고, 상장 이후에도 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.(영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제)

당사가 2020년 상장할 경우 매
출액 요건은 2025년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2023년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례
를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 취득하였습니다. 이로 인해
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다. 

[2017년 ~ 2019년 손익 현황]

(단위: 백만원)

과목
2017년
2018년
2019년

영업수익

12,202
15,482
18,371

영업비용
11,567
15,287
18,346

영업이익

635
195
25

법인세비용차감전계속사업이익
345
42
714

당기순이익

179
52
826

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 사업을 영위하는 벤처기업입니다. 최근 당사의 매출액은 2017년~2019년 연평균 22.7%의 성장률을 보이고 있습니다. 또한, 당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 영업이익일 시현하고 있습니다. 다만, 당사는 인공지능, 빅데이터, 클라우드의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며, 이로 인해 이익은 시현하였지만 이익률은 낮았습니다.

당사는 현재 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 등을 중심으로 매출을 시현하고 있으며, 향후 국내외 주요 고객을 대상으로 사업을 전개해나갈 예정입니다. 향후 2022년까지 당사의 예상 매출액 추정 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다. 

[2020년~2022년 추정 손익]

(단위 : 백만원)

과목

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

영업수익
22,597
28,818
37,172

영업이익

2,314
6,187
11,688

당기순이익

2,413
5,643
10,061

다만 당사의 제품에 대한 수요가 예상보다 저조하거나 신제품 등의 개발 단계가 지연되거나 실패할 경우 당사의 흑자 전환 시점이 지연될 수 있으며 이는 당사의 수익성 및 성장성에 부정적으로 작용 할 수 있습니다.

한편, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에서는 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기영업손실, 자본잠식 등 코스닥시장 상장법인으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

[코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유]

구분

사유

매출액

- 최근 년 30억원 미만 (지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업은 상장후 5년간 미적용

법인세비용차감전계속사업손실

- 자기자본 50%이상(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상(& 최근연도계속사업손실)
- 기술성장기업은 상장후 3년간 미적용

장기영업손실

- 최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 (주1)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정·의견거절·범위제한 한정

※ 동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주1) 자본잠식율 = (자본금 - 자기자본) / 자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2020년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2024년도 까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2022년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

<정정 후>

차. 관리종목 지정 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았고, 상장 이후에도 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.(영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제)

당사가 2020년 상장할 경우 매
출액 요건은 2025년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2023년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례
를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 취득하였습니다. 이로 인해
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다. 

[2017년 ~ 2019년 손익 현황]

(단위: 백만원)

과목
2017년
2018년
2019년

영업수익

12,202
15,482
18,371

영업비용
11,567
15,287
18,346

영업이익

635
195
25

법인세비용차감전계속사업이익
345
42
714

당기순이익

179
52
826

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 사업을 영위하는 벤처기업입니다. 최근 당사의 매출액은 2017년~2019년 연평균 22.7%의 성장률을 보이고 있습니다. 또한, 당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 영업이익일 시현하고 있습니다. 다만, 당사는 인공지능, 빅데이터, 클라우드의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며, 이로 인해 이익은 시현하였지만 이익률은 낮았습니다.

당사는 현재 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 등을 중심으로 매출을 시현하고 있으며, 향후 국내외 주요 고객을 대상으로 사업을 전개해나갈 예정입니다. 향후 2022년까지 당사의 예상 매출액 추정 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다. 

[2020년~2022년 추정 손익]

(단위 : 백만원)

과목

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

영업수익
21,954
27,662
34,927

영업이익

2,091
5,580
10,037

당기순이익

2,240
5,168
8,773

다만 당사의 제품에 대한 수요가 예상보다 저조하거나 신제품 등의 개발 단계가 지연되거나 실패할 경우 당사의 흑자 전환 시점이 지연될 수 있으며 이는 당사의 수익성 및 성장성에 부정적으로 작용 할 수 있습니다.

한편, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에서는 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기영업손실, 자본잠식 등 코스닥시장 상장법인으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

[코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유]

구분

사유

매출액

- 최근 년 30억원 미만 (지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업은 상장후 5년간 미적용

법인세비용차감전계속사업손실

- 자기자본 50%이상(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상(& 최근연도계속사업손실)
- 기술성장기업은 상장후 3년간 미적용

장기영업손실

- 최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 (주1)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정·의견거절·범위제한 한정

※ 동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주1) 자본잠식율 = (자본금 - 자기자본) / 자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2020년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2024년도 까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2022년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

(주3)

<정정 전>

나. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. 이러한 비교기업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2022년 추정 순이익을
연 20%
의 할인율로 할인한 2020년 1분기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있
습니다.

연 할인율 20%
또한
동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. PER 방식은 순이익 기준으로 비교가치를 산정하므로 수익성을 잘 반영하고 있으나, 적자를 시현하는 기업의 경우 비교기업으로 선정될 수 없다는 단점이 있습니다. 이러한 비교기
업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
당사의 희망공모가액 산출과 관련하여 자세한 사항은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견" 을 참고하여 주시기 바랍니다.

[ 당사 희망공모가액 산정방법의 한계 ]

구분
한계

PER
가치평가
PER는 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없습니다.

PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향및 할인율, 성장율 등 다양합니다. 따라서 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사가 아닌 이상 한계점이 존재합니다.

PER 가치평가는 추정 실적만을 고려하여 기업의 가치를 평가합니다. 따라서, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 생산시설 활용 등 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않는 한계점이 있습니다.

비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라, 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

당기순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게 영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

또한,
당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제5항의 경영성과 요건, 제6항의 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 2022년도 순이익을 추정한 후 이를 2020년 1분기말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 자세한 공모가액 산출내역은 본 증권신고서 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견"을 참고하여 주시기 바랍니다.

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2022년 추정 순이익은 향후 당사의 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치입니다. 다만,
당사가 추정한 제품 품목별 영업수익이 향후 관
련
시장 업황 변동 등으로 인하여 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사는 이러한 불확실성을 반영하여 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말로 할인 시 연 20%의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.
연 할인율 20% 또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

<정정 후>

나. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. 이러한 비교기업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2022년 추정 순이익을
연
15%

의 할인율로 할인한 2020년 1분기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있
습니다.

연 할인율
15%

또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. PER 방식은 순이익 기준으로 비교가치를 산정하므로 수익성을 잘 반영하고 있으나, 적자를 시현하는 기업의 경우 비교기업으로 선정될 수 없다는 단점이 있습니다. 이러한 비교기
업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
당사의 희망공모가액 산출과 관련하여 자세한 사항은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견" 을 참고하여 주시기 바랍니다.

[ 당사 희망공모가액 산정방법의 한계 ]

구분
한계

PER
가치평가
PER는 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없습니다.

PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향및 할인율, 성장율 등 다양합니다. 따라서 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사가 아닌 이상 한계점이 존재합니다.

PER 가치평가는 추정 실적만을 고려하여 기업의 가치를 평가합니다. 따라서, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 생산시설 활용 등 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않는 한계점이 있습니다.

비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라, 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

당기순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게 영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

또한,
당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제5항의 경영성과 요건, 제6항의 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 2022년도 순이익을 추정한 후 이를 2020년 1분기말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 자세한 공모가액 산출내역은 본 증권신고서 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견"을 참고하여 주시기 바랍니다.

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2022년 추정 순이익은 향후 당사의 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치입니다. 다만,
당사가 추정한 제품 품목별 영업수익이 향후 관
련
시장 업황 변동 등으로 인하여 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사는 이러한 불확실성을 반영하여 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말로 할인 시 연
15%
의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.
연 할인율
15%
또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

(주4)

<정정 전>

(4) 희망 공모가액의 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배 인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 순이익을 연환산하여 산출된 PER를 동사의 2022년 추정 순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

첫째, 기업의 경영성과를 나타내는 순이익에 주가를 대응하여 기업의 실적을 반영한 수치이며, 둘째, 대부분의 주식에 적용하여 계산하기가 간단하고 쉽게 자료를 구할 수 있어 주식간의 비교를 용이하게 하며, 마지막으로 위험과 성장률을 포함한 기업의 여러 특성들의 대용치가 될 수 있기 때문입니다.

◆ 한계점

첫째, 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

둘째, 동사의 2022년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 상대가치를 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정 및 현재가치 할인을 위한 할인율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

셋째, 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만 제품 판매계약 체결 여부, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화 등 실적 외의 요소들이 주가에 영향을 미치고 있습니다. 그렇기 때문에 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.

넷째, PER은 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없으므로 대안적인 가치평가 모형을 모색해야 합니다.

다섯째, PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향 및 할인율, 성장율 등이 있으므로 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러 요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사와의 비교가 아닌 이상 그 한계점이 존재합니다.

여섯째, 비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일곱째, 일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

마지막으로 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER 배수에 동사의 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER
※ ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 2020년 1분기말 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익/ (1 + 현가할인율 20%)^2.75
※ PER 비교가치 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 보수적인 관점에서 신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수주식수, 상장일로부터 1년 이내에 행사가능한 주식매수선택권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

◆ 유사회사의 모든 재무수치는 금융감독원에 공시된 각 사의 감사보고서 및 분기보고서를 참조하였습니다.

(가) 유사회사

PER 산정

[ 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적을 적용한 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

순이익(백만원) (주2)
2,688
7,317
2,051
613,611
934,837

상장주식수(주) (주3)
4,292,500
10,328,456
27,527,563
162,274,472
123,450,644

주당순이익(원)
626
708
74
3,781
7,573

기준주가(원) (주4)
13,633
20,225
4,005
122,143
168,565

PER(배)
21.77
28.55
53.77
32.30
22.26

평균 PER(배)
31.73

주1)
각 사 순이익의 원화 환산은 Bloomberg에서 제공하는 현지통화 환산분(KRW)으로 적용(기준일 2020.05.22)

주2)
적용순이익은 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주3)
발행주식총수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주4)
기준주가 = Min(분석기준일[2020년 05월 22일]로부터 1개월 간 종가 산술평균, 분석기준일 종가)

(나) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

구분
산출내역
비고

2022년 추정 (연결지배지분)순이익
10,037백만원

A, 주1)

연 할인율
20%

주2)

2022년 추정 순이익 현가
6,080백만원

B = A / (1.20^2.75)

적용 주식수
5,118,715주

C, 주3)

2020년 1분기말 기준 환산 주당순이익
1,188원

D = B / C

적용 PER
31.73배

E, 주4)

주당 평가가액
37,685원

F = D X E

주1)
2022년 추정 순이익 산정내역은 '다. 추정 당기순이익 산정내역'을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)
2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 비교대상 순이익으로 환산하기 위한 연 할인율 20%는 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성 등을 감안하여 산정하였습니다.

주3)
적용주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 4,259,015주에 공모주식수 750,000주, 상장주선인 의무인수주식수 22,500주, 상장 후 1년 내 행사가능한 주식매수선택권 87,200주를 합산하여 산정하였습니다.

주4)
적용 PER는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적 기준 PER입니다.

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2022년 추정 (연결지배지분)순이익 10,037백만원에 연 할인율 20%를 적용하여 산출된 현가 6,080백만원에 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 실적 기준 PER 31.73배, 적용 주식수 5,118,715주(공모 전 주식수 4,259,015주 + 공모주식수 750,000주 + 상장주선인 의무인수 주식수 22,500주 + 상장 후 1년 내 행사 가능한 주식매수선택권 87,200주)를 적용하여 37,685원으로 산정하였습니다. 

(다) 희망공모가액의 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜솔트룩스의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【 ㈜솔트룩스 희망공모가액 산출내역 】

구 분
내 용

비교가치 주당 평가가액
37,685원

평가액 대비 할인율
20.39% ~ 36.31%

희망공모가액 밴드
24,000원 ~ 30,000원

확정공모가액
주)

-

주)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

<정정 후>

(4) 희망 공모가액의 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배 인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 순이익을 연환산하여 산출된 PER를 동사의 2022년 추정 순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

첫째, 기업의 경영성과를 나타내는 순이익에 주가를 대응하여 기업의 실적을 반영한 수치이며, 둘째, 대부분의 주식에 적용하여 계산하기가 간단하고 쉽게 자료를 구할 수 있어 주식간의 비교를 용이하게 하며, 마지막으로 위험과 성장률을 포함한 기업의 여러 특성들의 대용치가 될 수 있기 때문입니다.

◆ 한계점

첫째, 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

둘째, 동사의 2022년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 상대가치를 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정 및 현재가치 할인을 위한 할인율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

셋째, 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만 제품 판매계약 체결 여부, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화 등 실적 외의 요소들이 주가에 영향을 미치고 있습니다. 그렇기 때문에 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.

넷째, PER은 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없으므로 대안적인 가치평가 모형을 모색해야 합니다.

다섯째, PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향 및 할인율, 성장율 등이 있으므로 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러 요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사와의 비교가 아닌 이상 그 한계점이 존재합니다.

여섯째, 비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일곱째, 일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

마지막으로 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER 배수에 동사의 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER
※ ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 2020년 1분기말 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익/ (1 + 현가할인율 20%)^2.75
※ PER 비교가치 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 보수적인 관점에서 신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수주식수, 상장일로부터 1년 이내에 행사가능한 주식매수선택권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

◆ 유사회사의 모든 재무수치는 금융감독원에 공시된 각 사의 감사보고서 및 분기보고서를 참조하였습니다.

(가) 유사회사

PER 산정

[ 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적을 적용한 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

순이익(백만원) (주2)
2,688
7,317
2,051
613,611
934,837

상장주식수(주) (주3)
4,292,500
10,328,456
27,527,563
162,274,472
123,450,644

주당순이익(원)
626
708
74
3,781
7,573

기준주가(원) (주4)
13,633
20,225
4,005
122,143
168,565

PER(배)
21.77
28.55
53.77
32.30
22.26

평균 PER(배)
31.73

주1)
각 사 순이익의 원화 환산은 Bloomberg에서 제공하는 현지통화 환산분(KRW)으로 적용(기준일 2020.05.22)

주2)
적용순이익은 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주3)
발행주식총수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주4)
기준주가 = Min(분석기준일[2020년 05월 22일]로부터 1개월 간 종가 산술평균, 분석기준일 종가)

(나) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

구분
산출내역
비고

2022년 추정 (연결지배지분)순이익
8,750백만원

A, 주1)

연 할인율
15%

주2)

2022년 추정 순이익 현가
5,958백만원

B = A / (1.20^2.75)

적용 주식수
5,118,715주

C, 주3)

2020년 1분기말 기준 환산 주당순이익
1,164원

D = B / C

적용 PER
31.73배

E, 주4)

주당 평가가액
36,931원

F = D X E

주1)
2022년 추정 순이익 산정내역은 '다. 추정 당기순이익 산정내역'을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 비교대상 순이익으로 환산하기 위한 연 할인율
15%는 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성 등을 감안하여 산정하였습니다.
또한, 할인율 결정 시 아래와 같이 국내 유사회사의 가중평균자본비용(WACC) 평균 수준을 고려하였습니다.

[2020년 1분기 기준 국내 유사회사 가중평균자본비용(WACC)]

티커

회사명

WACC

065370 KS Equity
위세아이텍
13.82%

300120 KS Equity

라온피플
14.34%

242040 KS Equity

나무기술
14.02%

평 균
14.06%

자료: Bloomberg

주3)
적용주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 4,259,015주에 공모주식수 750,000주, 상장주선인 의무인수주식수 22,500주, 상장 후 1년 내 행사가능한 주식매수선택권 87,200주를 합산하여 산정하였습니다.

주4)
적용 PER는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적 기준 PER입니다.

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2022년 추정 (연결지배지분)순이익
8,
750

백만원에 연 할인율
15%를 적용하여 산출된 현가
5,958
백만원에 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 실적 기준 PER 31.73배, 적용 주식수 5,118,715주(공모 전 주식수 4,259,015주 + 공모주식수 750,000주 + 상장주선인 의무인수 주식수 22,500주 + 상장 후 1년 내 행사 가능한 주식매수선택권 87,200주)를 적용하여
36,931
원으로 산정하였습니다. 

(다) 희망공모가액의 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜솔트룩스의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【 ㈜솔트룩스 희망공모가액 산출내역 】

구 분
내 용

비교가치 주당 평가가액

36,931원

평가액 대비 할인율
주1)

18.77% ~ 35.01%

희망공모가액 밴드
24,000원 ~ 30,000원

확정공모가액
주2)

-

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2019년 이후 코스닥 시장에 신규상장한 동사와 같은 비바이오 기술성장기업의 주당 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다.

[2019년 이후 코스닥 시장 기술성장기업 희망공모가액 산정 시 할인율]

회사명
상장일
평가액 대비 할인율

희망공모가액 하단
희망공모가액 상단

아모그린텍
2019.03.29
19.96%
9.95%

플리토
2019.07.17
34.65%
20.89%

나노브릭
2019.08.19
40.89%
27.76%

라닉스
2019.09.18
36.20%
16.26%

엔바이오니아
2019.10.24
35.94%
19.54%

캐리소프트
2019.10.29
44.98%
29.26%

미디어젠
2019.11.05
20.29%
10.12%

서남
2020.02.20
33.02%
23.10%

레몬
2020.02.28
35.40%
24.98%

평 균
33.48%
20.21%

자료: 각 사 증권신고서

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

(주5)

<정정 전>

(1) 추정 손익계산서

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

영업수익

18,371
22,597
28,818
37,172

영업비용
18,346
20,283
22,631
25,484

영업이익

25
2,314
6,187
11,688

영업외수익

1,293
606
755
808

영업외비용

604
92
106
142

법인세비용차감전순이익
714
2,828
6,836
12,354

법인세비용

(112)
415
1,193
2,293

당기순이익

826
2,413
5,643
10,061

(연결지배지분)순이익
863
2,409
5,622
10,037

주1)
상기 손익계산서는 K-IFRS에 따른 연결손익계산서입니다.

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 영업수익 및 손익은 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
의 사업화 실적 확대 및
고객군 확대, 공모자금을 활용한 성공적인 개발능력 확대 및 미래 해외진출 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 시장의 본격적인 성장 시기의 차이, 개발 제품 사업화의 성공 여부, 동사의 해외진출 여부 등의 불확실성이 존재함에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니하며, 시장 추정에 적용된 판매가격이나 시장점유율 등의 수치는 회사 사업계획 과정에서 자의성이 개입되어 있습니다. 따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

(가) 영업수익

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
인공지능
5,087
7,537
9,296
11,770

빅데이터
6,837
6,369
7,001
7,317

클라우드
1,317
1,591
2,210
2,730

라이선스
인공지능
667
1,433
2,735
4,174

빅데이터
752
1,005
1,471
2,233

클라우드
2,209
3,380
5,157
8,189

상품
인공지능
1,184
747
607
477

빅데이터
318
535
341
282

합계
18,371
22,597
28,818
37,172

동사의 영업수익 추정 근거는 다음과 같습니다.

1) 인공지능(심층질의응답기반 대화형 인공지능) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
5,087
7,537
9,296
11,770

라이선스
667
1,433
2,735
4,174

상품
1,184
747
607
477

합계
6,938
9,717
12,638
16,421

최근 인공지능의 급격한 발전에 따라 인공지능은 금융, 의료, 통신업, 모빌리티 등 다양한 산업 내 많은 기업들의 제품 및 서비스와 결합하고 있으며, 현재는 대부분의 기업들이 각각의 인공지능 개발을 위해 매진하고 있는 상황입니다. 실제 스마트폰의 보급 등으로 인하여 인공지능의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있으며, AI스피커, 챗봇 등 다양한 측면에서 우리 생활에 밀접하게 영향을 미치고 있습니다.

동사는 '딥러닝'과 '설명가능한 AI'를 결합한 앙상블 AI (뉴로 심볼릭) 원천기술을 기반으로 자연어, 음성인식, 음성합성, 학습/추론, 시각지능 등 인간의 직관에 의존해 판단, 처리되던 기업의 다양한 업무 영역(고객상담, HR/채용, 다국어 번역, 문서의 분석 등)을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 다양한 고객에게 제공하고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 AI Suite와 Graph DB 입니다.

가) 인공지능 시장 전망

2000년대 중반 딥러닝 기술이 등장하면서 학습 능력이 크게 향상된 인공지능이 등장할 수 있게 됐으며, 2016년 알파고/딥마인드 등으로 인해 일반은 물론 산업현장의 인공지능 적용에 대한 관심과 투자가 획기적으로 제고되면서, 최근 인공지능의 발전과 산업 및 일상생활에의 확산을 이루는 계기가 되었습니다. 

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 전망]

(단위 : 백만달러)

인공지능 소프트웨어 글로벌 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모

출처: Tractica, 2020

해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 소프트웨어 시장규모는 2018년 1
01억 달러에서 연평균 약 43.6%로 성장하여 2025년 1,260 달러로 확대될 것으로 전망됩니다. 이중 당사의 주요 목표 시장인 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. IDC에 따르면 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5
년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

이처럼 다양한 산업 전반에 걸쳐 이루어질 인공지능 시장의 확대 흐름에서 동사가 제공하는 인공지능 솔루션에 대한 수요 또한 급증할 것으로 기대됩니다. 특히, 인공지능 기술이 발전할수록 의료, 법률, 금융, 공공 등 일상 생활에 적용되는 서비스 분야가 점점 확대되고 있습니다. 이에 동사의 인공지능 솔루션을 본격적으로 공급하기 시작한 201
7년부터 2019년까지 동사의 인공지능 영업수익은은 46.35%의 연평균 상승률(CAGR)을 나타내고 있으며, 이러한 추세는 인공지능 시장의 다변화에 따라 향후에도 지속되리라 예상합니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Tractica
인공지능, 로봇공학, 사용자 인터페이스(UI) 기술, 웨어러블 기기, 디지털 헬스 등 혁신 기술에 관한 독보적인 인사이트 및 심층 분석자료를 제공하는 미국 IT 시장조사업체입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 인공지능 영업수익 추정

동사는 고객사들을 상대로 동사가 보유한 자연어 이해 엔진, 음성 인식 엔진, 대회 처리 엔진, 심층 질의응답 엔진, 이미지 인식 엔진 등 기업의 다양한 업무 영역을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 제공하고 있습니다.

인공지능 영업수익은 고객사의 다양한 전문 업무 분야에 커스터마이징된 솔루션 구축, 유지보수, Tool Upgrade, Usability Test(User Experience를 기반으로 사용성 설계부터 검증까지의 과정을 솔루션화 하여 체계적인 분석결과를 제공하는 업무) 등으로 이루어지며, 금융, 통신/방송, 법률/특허, 의료, 쇼핑/여행, 공공, 민간 등 지식 기반 고객 응대가 즉각적으로 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다. 

인공지능 영업수익은 인공지능 신기술의 개발 및 적용으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있으며, 수주산업의 특성상 단기간에 대해서는 수주 확인이 가능합니다. 또한 신규업체의 유입여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다.

각 거래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
금융 기관]

은행, 카드, 증권사 등 금융기관들은 전통적으로 선도적인 IT 솔루션 도입을 통해 고객의 편의 제고는 물론 방대한 데이터의 저장과 분석을 통한 부가가치 제고를 위해 노력해왔습니다. 인공지능부문에 있어서도 주요 금융지주사 및 계열사를 중심으로 대고객 서비스(예 : 컨택센터 혹은 콜센터)의 자동화 부문의 투자에 적극적인 모습입니다. 특히, 기존의 전통적인 콜센터의 경우 고객의 불만은 물론 향후 상품개발과 신규서비스 도입에 필요한 주요한 고객 인사이트가 집적되는 채널로서 그 중요성이 증대되고 있습니다. 이에 따라 주요 금융사들은 대화형 인공지능 솔루션을 통해 인간 상담원의 업무를 지원 혹은 대체함으로써 고객에게 균일한 품질의 상담서비스를 제공함과 동시에 비용 절감을 계획하고 있습니다.

동사는 구글 딥마인드가 한국에 소개된 2016년부터 은행권의 대화형 인공지능 자문, 파일럿 사업을 시작으로 2017년 이래 농협은행 및 농협카드에 '대화형 인공지능 기반 컨택센터 사업'을 다년간 전개하고 있습니다. 아울러 우리은행 위비봇 등 선도적인 금융권 컨택센터 레퍼런스를 인정받아, 2020년부터는 본격적으로 한국투자증권 컨택센터 자동화 (18억원 계약) 등 증권 부문으로 금융권 고객처 확대가 예상됩니다.

[공공기관 및 공공사업]

인공지능의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸치 거대한 변화를 맞이하고 있으며, 이와 같은 변화의 속도와 폭은 앞으로 더욱 빨라지고 광범위해질 것으로 예상됨에 따라 범국가 차원의 철저한 준비가 요구되는 상황입니다. 이에 세계 주요국들은 글로벌 인공지능의 주도권을 선점하고 인공지능으로 자국의 문제를 해결하기 위해 국가적 노력을 경주하고 있습니다.

이에
2019년 12월 17일 문재인 대통령 주재로 열린 제53회 국무회의에서 2030년까지 최대 455조원의 경제효과를 목표로 한 「인공지능(AI) 국가전략」을 발표하였습니다. 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'를 비전으로 2030년까지 ▲디지털 경쟁력 세계 3위, ▲AI를 통한 지능화 경제효과 최대 455조원 창출, ▲삶의 질 세계 10위를 위해, 3대 분야의 9대 전략과 100대 실행과제를 마련하였습니다. 이에 과학기술정보통신부는 2020년 예산 16조 309원 중 인공지능 예산을 2019년보다 150% 인상한 2,500억원으로 책정하였습니다. 이로 인해 향후 인공지능에 대한 공공기관 발주 및 공공사업의 규모 또한 급격히 증가할 것으로 기대됩니다.

동사는 과거부터 꾸준히 공공기관 등에서 발주되는 인공지능 개발사업에 참여하고 있으며, 해당 공공사업 참여를 통해 매년 안정적인 인공지능 수익을 확보하고 있습니다. 2019년에는 국립국어원과 "(대화형 인공지능 개발을 위한) 말뭉치 구축 사업"을 진행하며
동사의 자연어 인공지능 데이터 구축 역량의 우수성을 확인받았으며, 2020년 한국공항공사와 "사이버포털 고도화" 및 한전KDN과 "사내 직원용 챗봇 시스템" 참여

를 확정하였습니다. 인공지능의 중요성이 점차 증가하며 정부의 인공지능 구축 사업 투자 또한 증가하고 있으므로 향후 동사의 공공기관에 대한 인공지능 영업수익은 안정적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

[글로벌 기업]

시장조사업체 포레스터(Forester)에 따르면 2020년 포춘 500대 기업 중 25% 가량이 지능형 업무 자동화 활용을 위해 로보틱 프로세스 자동화, 텍스트 분석, 머신러닝 등 인공지능 기술을 도입할 것으로 예상하였습니다. 이는 글로벌 기업들이 단순히 인공지능이 접목된 서비스와 제품을 내놓는 것에 그치지 않고 기업의 사업 효율성을 위해 경영 곳곳에 인공지능을 활용한다는 의미 입니다. 실제로

Google, Amazon, MS,
Apple
등 글로벌 기업은 인공지능 기술을 접목한 서비스 및 제품을 출시할 뿐만 아니라 업무 전역에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다.

삼성, SK, 현대 등 국내 글로벌 대기업 또한 다양한 분야에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 글로벌 기업들의 경쟁적인 인공지능 기술 도입에 우수한 인공지능 엔진에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다.

특히 국내 기업들 중 글로벌 오퍼레이션을 보유한 제조 대기업들은 현지 고객 서비스를 위한 컨택센터 자동화(예 : 삼성전자 북미 가전 서비스 센터 상담 자동화)는 물론 내부 직원들의 업무 효율 증대를 위한 사내 지능형 상담(예 : 인사/총무/IT 헬프데스크, 장비나 기기의 이상진단 및 수리 상담 등)에 대해 높은 관심을 나타내고 있습니다. 특히 주 52시간 도입에 따라 단순 반복적인 업무의 효율화를 통해 궁극적으로 비용 부담을 완화하려는 필요에 따라 챗봇이라고 불리는 대화형 인공지능 도입이 확대되고 있습니다. 동사는 규칙 기반 질의 응답 엔진에 기반한 단순 챗봇과 차별화하여, 심층질의응답이 가능한 챗봇 사업을 전개하고 있으며, 동기술의 경쟁력을 인정받아 2019년 현대오토에버(현대자동차그룹 SI 계열사)에 해당 기술이전을 수행한바 있으며 현대자동차그룹 계열사에 대한 챗봇 라이선스의 매스터 공급계약을 맺고 사업 확대중에 있습니다.

[기타 국내 기업]

인공
지능은 ICT 뿐만 아니라 제조, 무역, 리테일/유통, 바이오, 모빌리티 등 다양한 산업 분야에 활용되고 있습니다.
이에
국내 기업들은 생산공정 최적화, 이용자 맞춤형 서비스 제공, 품질 개선 등 더욱 완성도 높은 제품과 서비스를 달성하기 위해
선제적으로 인공지능 기술 도입을 진행하고 있습니다.
특히, 동사가 집중하고 있는 대화형 인공지능 사업의 경우 대고객서비스는 물론, 회계나 법률 부문의 전문인력들의 업무효율 향상을 위한 인공지능 기반 데이터분석과 번역 등의 수요가 확대되고 있습니다. 동사는 2020년 EY한영과 '사내 업무효율 제고용 챗봇' 파일럿 사업을 진행하였으며, 연내 국내 최대 O2O 서비스 그룹의 인공지능 기반 컨택센터 자동화 사업 수주가 기대되고 있습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
농협은행 (금융)
2,489
562
910
1,577
주3)

농협카드 (금융)
116
700
820
1,230

한국전력공사 (공공)
337
-
380
456

국민연금관리공단 (공공)
-
-
380
406

국방부/육군/해군/공군 (공공)
336
-
280
780

국립국어원 (공공)
2,827
-
-
-

삼성전자 북미 (글로벌 제조)
-
212
680
1,050

현대자동차그룹 (글로벌제조)
151
200
480
980

테크로스 (글로벌 제조)
85
-
350
680

OO비즈온 (IT)
-
600
920
850

한전케이디엔 (에너지)
-
76
55
201

신규
거래처
한국투자증권 (금융)
-
1,800
1,050
835
주4)

타 금융권
-
1,315
1,610
1,960

대한민국 OO안전부 (공공)
-
2,500
1,750
1,700

한국공항공사 (공공)
-
40
45
98

리테일/O2O고객군 (유통,소비재)
-
650
1,250
1,550

EY한영 (회계)
-
57
420
470

동아대학교 (교육)
-
14
22
64

기타 공공기관
353
470
573
708
주5)

기타 기업
244
521
663
826

합계
6,938
9,717
12,638
16,421

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처이며, 2020년 수주 계약이 확정된 경우 거래처명을 기재하였습니다.

주2)

동사의 최근 인공지능 영업수익은 2017년 3,232백만원에서 2019년 6,938백만원으로 연평균 46.35% 수준으로 증가하였습니다. 전 세계적으로 적극적인 인공지능 도입 및 활용에 따라 동사의 인공지능 솔루션에 대한 수요가 꾸준히 발생할 예정이며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

인공지능 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 3월에 발표한 '국내 인공지능 2019-2023 시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(30%) 및
Tractica가 2019년 4월에 발표한 Artificial Intelligence Market Forecasts 보고서에 기재된 성장률(30%)을 적용하여 추정하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 농협금융지주, 현대자동차 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 인공지능 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다. 다만, 2019년 가장 큰 영업수익(약 28억원)을 기록한 국립국어원 프로젝트의 경우, '말뭉치 구축(자연어, 음성 등의 인공지능 학습용 데이터 구축)' 사업의 성격상 라이선스 공급없이 상품/용역매출 중심으로 수행하였습니다. 이는 데이터의 확보를 통해 동사의 자연어 처리, 음성인식 등 인공지능 솔루션의 기본 성능을 제고하기 위한 연구개발 목적에 의해 수행한 별도의 계약으로, 향후 동 성격의 프로젝트 비중은 전략적으로 축소 혹은 '클라우드 방식'으로 전환해 사업 자체 수익성을 제고할 계획입니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 농협은행 인바운드 콜봇 고도화 및 인공지능 유지보수

- 농협카드 대고객상담 챗봇 사업
- 한국전력공사 지능형 입사 상담 (HR) 챗봇
- 국민연금관리공단 인공지능 컨택센터 ISP 및 수행 사업

- 국방부(기무사) 지능형 안보 이상 감시

- 국립국어원 말뭉치 구축 사업
- 삼성전자 북미 가전 서비스센터 인공지능 컨택센터

- 현대오토에버, 현대비엔지스틸 챗봇 기술이전 및 라이선스 공급
- 테크로스 선박평형수 설비 대화형 이상진단 정비
- OO비즈온 인공지능 콜센터 사업
- 한전KDN 전자입찰시스템 입찰 관련 고객상담 챗봇 구축

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,648
1,739
3,889
5,821

라이선스
610
430
1,209
2,247

상품
1,083
181
157
142

합계
6,341
2,350
5,255
8,210

주4)

동사는 인공지능 사업에 있어 기존의 성공경험(대화형 인공지능 기반 대고객서비스, 직원 업무 효율화를 위한 챗봇사업 등)을 타 고객에게 확산하는데에 주력할 예정입니다. 한국투자증권 및 금융권과 OO안전부 등 공공부문이 주를 이룰것으로 예상되며, 리테일/O2O 부문이 신규 고객처로 확보가 예상됩니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 한국투자증권 상담지원시스템
- OOO산업은행, OO손해보험, O구은행 등 인공지능 컨택센터 사업
- OO안전부 민원365 챗봇 공통 플랫폼 구축 및 지능형 국민비서 서비스
- 한국공항공사 사이버포탈 고도화 사업
-
국내 최대 O2O 서비스 그룹의 인공지능 기반 컨택센터 자동화 사업

- EY한영 HR 챗봇
- 동아대학교 챗봇솔루션 납품

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
4,946
4,521
4,815

라이선스
-
925
1,315
1,676

상품
-
505
311
186

합계
-
6,376
6,147
6,677

주5)

기타 공공기관 및 기업(제조, 건설, 교육 등)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 시장 성장률(30%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
439
852
886
1,134

라이선스
57
78
211
251

상품
101
61
139
149

합계
597
991
1,236
1,534

2) 빅데이터(기계학습기반 증강분석 빅데이터) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
6,837
6,369
7,001
7,317

라이선스
752
1,005
1,471
2,233

상품
318
535
341
282

합계
7,907
7,909
8,813
9,832

빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의 편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.

이중 동사가 주 목표로 하는 분야는 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다. 동 영역은, 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터 산업과 달리, 자연어등 비정형 데이터를 융합한 보다 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로 합니다. 동사는 이러한 제품력을 바탕으로 공공부문의 통합 빅데이터 플랫폼, 소셜 빅데이터 분석 플랫폼, 금융권의 빅데이터 인사이트, 국가안보 이상징후 감지 솔루션등을 공급하고 있습니다.

가) 빅데이터 시장 전망

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

시장조사기관 스타티스타(Statista)에 따르면, 글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Statista

전세계 150여개의 시장에 대한 조사력을 보유하고 있는 통계분석 전문 리서치회사로서, 빅데이터, IT, 인공지능 등 B2B 산업 조사에 전문성을 보유한 회사입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 빅데이터 영업수익 추정

데이터분석을 통한 부가가치 창출(기업/기관운영의 의사결정력 제고, 대고객/민원 인사이트 발굴 및 데이터 유통 등)을 위해 B2B/B2G 고객들은 데이터의 수집과 정제(통계적 분석 및 기계학습을 위한 데이터 변환 및 구축), 저장, 검색과 조회, 분석 등의 일련의 과정에 걸쳐 다양한 니즈를 보유하고 있습니다. 이는 고객의 사업의 성격 (공공 대 민간) 및 수집/분석 대상 데이터의 다양성과 규모에 따라 다르게 나타납니다. 동사가 현재 주력하고 있는 공공 부문의 경우 정부의 데이터 경제 부흥 정책 등에 힘입어, 국가 혹은 광역단위 이상의 대량의 데이터 분석 체계 구축에 중점을 두고 있는 한편 미디어/일반 글로벌 제조기업등은 소셜네트워크상의 여론/소비자품평의 체계적 분
석 혹은 글로벌 소비자를 염두에둔 다국어 정보의 빅데이터화에 중점을 두고 있습니다. 

동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 2017년부터 전략적으로 향후 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 두었으며, 이후 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다. 

빅데이터 영업수익은 수집 대상 데이터의 종류 및 양의 확대와 데이터를 통해 고객이 얻고자 하는 부가가치(분석 인사이트, 데이터 유통에 따른 서비스 모델 개발등)가 다양화됨으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한, 신규고객의 확보여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 Big data suite와 Graph DB 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
공공기관 및 공공사업]

국가규모의 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하는 수요는 현 정부의 데이터 경제/디지털 중심의 한국판 뉴딜 정책에 힘입어 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 대형 공공기관들은 대국민 행정 서비스 고도화를 위한 통합 빅데이터 플랫폼 사업에서 나아가 부가가치 높은 데이터를 유통/서비스화할 목적으로 지속적으로 사업을 발주, 고도화하고 있습니다.

동사는 2016년부터 2020년까지 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼 다년차 사업을 수주, 이행하고 있습니다. 기계학습과 자연어처리 역량, 정형-비정형 융합분석 역량을
인정받아 지속적으로 수집 데이터의 종류의 확대 및 분석 고도화를 고객사와 공동 기획, 추진하고 있습니다. 동사업은 향후에도 지속 고도화가 예상되며 동시에 동사의 다년차 사업역량을 기반으로 타 대형사업을 수주하는데도 기여할 것으로 예상됩니다. 또한 2019년부터 베트남 법인에서 공공기관을 대상으로 통합 빅데이터 플랫폼 사업을 개시하였으며 한국의 '전자정부'
수출 케이스와 같은 선도적 시장 개척을 추진할 예정입니다.

[미디어 기업]

자연어이해를 통한 텍스트분석 수요가 가장 큰 곳중의 하나는 보도/뉴스 분석 분야입니다. SNS 등 폭증하는 여론의 추이를 분석해 적기에 인사이트를 발굴하려는 미디어 혹은 리서치 기업들의 수요가 증대되고 있습니다. 동사는 한국언론진흥재단(서비스명 : 빅카인즈)과 통합뉴스분석서비스 프로젝트를 4년? 수행중에 있으며 2019년부터는 뉴스 서비스 플랫폼의 운영을 주관하며 추가적인 프로젝트니즈를 체계적으로 발굴하고 있습니다.

[
글로벌 (제조) 기업]

국내기업들의 사업 글로벌화가 진전되면서, 다국어 자연어 처리/번역 역량에 대한 수요가 확대
되고 있습니다. 동사는 글로벌 소비자/B2B 기업 대상 제품/설비를 출시하는 국내 대
기업들이 제품사용, 설계/운영 정보와 시장 정보, 고객의 다국어 품평들을 수집, 처리 분석하는 과제를 빅데이터 플랫폼을 통해 해결하고 있습니다. 2019년부터 한국조선해양의 선주품평/R&D 설계도면 분석 사업을 수행해오고 있으며, 2020년 LG CNS로부터 LG전자 향의 다국어 사용자 매뉴얼 자연어처리/번역 및 구조화 사업을 수주하였습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
국토교통부 (공공)
1,033
1,069
1,114
1,255
주3)

금융보안원 (공공)
426
1,005
545
658

OO정보원 (공공)
145
430
530
315

국민권익위 (공공)
775
-
450
575

한국정보화진흥원 (공공)
1,039
-
450
475

한국전력 (공공)
94
214
314
388

한국수자원공사 (공공)
225
-
250
325

특허정보원 (공공)
-
130
160
205

한화시스템 (글로벌 제조)
249
509
583
625

LG CNS (글로벌 제조)
-
341
380
410

한국조선해양 (글로벌 제조)
108
94
150
210

한국언론진흥재단 (미디어)
985
757
850
920

신규
거래처
OO난방공사 (공공)
-
725
225
310
주4)

OO 수력원자력 (공공)
-
249
315
385

대한민국OO안전부 (공공)
-
250
210
250

BlokOOO (Vietnam) (공공)
-
56
105
115

Vietnam OOOO (글로벌 서비스)
-
50
150
185

한국OO은행 (금융)
-
400
220
310

기타 공공기관
1,856
1,135
1,266
1,276
주5

기타 기업
972
495
546
640

합계
7,907
7,909
8,813
9,832

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처이며, 2020년 수주 계약이 확정된 경우 거래처명을 기재하였습니다.

주2)

동사의 최근 빅데이터 영업수익은 2017년 7,956백만원에서 2019년 7,907백만원으로 유사한 수준을 유지하였습니다. 이는 인공지능에 대한 시장이 관심 및 적극적인 도입 분위기에 맞춰 동사의 역량을 인공지능 기술 개발 및 제품 매출에 집중하였기 때문입니다. 다만,
동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 동사의 빅데이터 솔루션은 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 전략적으로 2020년까지 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 둘 예정이며, 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다.

빅데이터 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 1월에 발표한 '
국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(11.5%) 및
Tractica가 2018년 3월에 발표한 Big data revenue worldwide from 2016 to 2027 보고서에 기재된 성장률(13.3%)을 적용하여 추정하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 국토교통부, 한국언론진흥재단 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 빅데이터/데이터분석 솔루션 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼
- 금융보안원 금융정보거래 서비스 플랫폼
- OO정보원 국가안보 이상징후 감지 분석
- 국민권익위 민원정보분석 고도화
- 한국정보화진흥원 환경영향지능화서비스
- 한국전력 소셜 빅데이터 플랫폼
- 한국수자원공사 빅데이터 구축 사업
- 특허정보원 특허 다국어 자연어처리/번역
- 한화시스템 통합 빅데이터/소셜 VOC 플랫폼
- LG CNS 사용자매뉴얼 다국어 자연어처리/번역 및 구조화
- 한국조선해양 선주품평 분석, R&D설계 데이터 고도화
- 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터 분석 서비스 플랫폼

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,392
3,559
4,539
4,781

라이선스
483
694
1,052
1,455

상품
204
296
185
125

합계
5,079
4,549
5,776
6,361

주4)

동사는 신규고객 확보에 있어 통합 빅데이터분석 플랫폼(예 : 국토부) 경험을 확대하는데 초점을 두고 있습니다. OO안전부, OO수력원자력, OO난방공사 등 다량의 이종 데이터를 기반으로 행정서비스를 제공하는 공공기관에 대한 매출을 확대할 계획이며, 동 수요는 타겟 고객의 프로젝트 니즈 조사에 기초하였습니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- OO난방공사 통합 빅데이터 플랫폼
- OO수력원자력 원전상황실 고도화; 운영매뉴얼 지능화
- OO안전부 빅데이터 검색 고도화
- BlokOOO (Vietnam) 베트남 공공부문 통합빅데이터 플랫폼
- Vietnam OOOO 공공안전용 CCTV 영상 이미지 데이터 구축

- 한국OO은행 통합 빅데이터 플랫폼

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
1,393
1,024
1,182

라이선스
-
208
116
264

상품
-
129
85
109

합계
-
1,730
1,225
1,555

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 빅데이터 시장 성장률(11.5%) 대비 낮은 약 8.4%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
2,445
1,417
1,438
1,354

라이선스
269
103
303
514

상품
114
110
71
48

합계
2,828
1,630
1,812
1,916

3

) 클라우드 서비스(AIaaS) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
1,317
1,591
2,210
2,730

라이선스
2,209
3,380
5,157
8,189

합계
3,526
4,971
7,367
10,919

인공지능 애플리케이션을 수요자 관점에서 초기 투자비용이 많이 드는 구축/설치형 (on-premise)이 아닌, 종량제 혹은 구독제 방식의 서비스 형태로 제공하는 사업 (AI as a Service)입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글, KT 등이 주로 저장과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 인프라스트럭쳐형 클라우드 플랫폼(IaaS : Infrastructure as a Service)를 제공한다면, 동사는 엔터프라이즈 부문의 오랜 기술 및 제품력을 기반으로 완성도 높은 애플리케이션을 이러한 인프라를 활용하여 제공하는 부가가치가 높은 사업영역에 집중하고 있습니다.

본 사업은 동사의 주요 구축형(on-premise) 제품인 AI, Big data, Graph DB의 핵심적 기능을 API(Application program interface) 및 Web service 기반으로 고객에게 제공하는 구독형/종량제 서비스 사업으로 동사의 클라우드 서비스를 통해 제공됩니다. 클라우드 인프라 환경의 보급이 가속화되며, 보다 유연한 환경에서 웹방식의 맞춤형 인공지능, 빅데이터 서비스를 공급받고자 하는 기업과 공공기관의 수요에 맞춰 전개하고 있는 사업입니다. 기업이나 공공기관은 자체적인 인공지능 사업/서비스 모델 개발을 위해 필요한 핵심 인공지능 기능을 솔트룩스로부터 공급받거나, 특화된 니즈(예 : 기업/국가 연구기관의 연구개발 분야의 데이터 수집과 분석 효율 강화, 경쟁사나 고객의 피드백 수집과 분석 등)에 대한 서비스를 구독형으로 공급받게 됩니다.

가) 인공지능 클라우드 서비스 (AI as a Service) 시장 전망

기업이나 공공기관 내부의 서버에 소프트웨어를 설치하는 구축형(on-premise) 시장이 아닌 인공지능 클라우드 서비스 시장은 보다 유연한 IT환경과 과금체계를 선호하는 고객 니즈 증대에 따라 빠른 성장이 예상됩니다. 또한 설치환경의 제약에서 자유로워져, 국내 대기업이나 해외고객들이 공급업체의 소재와 관계없이 글로벌 고객이나 법인향 서비스에 접근가능한 형태로, 사실상 물리적인 사업적 경계가 크게 완화되고 있는 것이 특징입니다. 글로벌 시장 전망 기관인 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 따르면 동 시장은 2023년까지 연 48.2%로 고성장해 글로벌 시장 규모가 약 13조원에 이를 것으로 추산됩니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Marketsand
Markets
MarketsandMarkets는 전 세계 기업 매출의 70 % ~ 80 %에 영향을 미치는 30,000 개의고성장 신흥 기회/위협에 대한 정량화 된 B2B 연구를 제공합니다. 현재 전세계 Fortune 1,000 대 기업 중 80 %를 고객으로 포함하여 전 세계 7,500여 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 850 여명의 정규 애널리스트를 보유한 전문 리서치 기관입니다.

나) 거래
처별 빅데티어 영업수익 추정

사업적 측면에서 인공지능 클라우드 서비스의 특징은 웹/API방식의 종량제(데이터사용양 혹은 서비스의 사용자수/사용량에 따른 과금) 및 구독제 형태인 점입니다. 동사업은 온프레미스/구축형이 아닌 웹/API 방식의 서비스를 통해 수행됩니다. 고객은 자신이 원하는 맞춤형 데이터 분석 등에 관한 서비스 니즈를 동사에 전달하면 동사는 인공지능, 빅데이터 등의 기본 제품 중 필요한 모듈별 기능을 선별, 조합해 웹/API방식으로 고객전용 서비스를 제공하게 됩니다. 이에 따라 통상적으로 초기 1~3개월의 서비스 커스터마이징 인력 투입 이후, 프로젝트 현장인력 파견없이 동사의 라이선스 비용을 월 혹은 연단위 과금형태로 고객으로부터 수취하게 됩니다. 

클라우드 부문은 동사의 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 현재 영업수익의 규모는 작으나, 고객의 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있습니다. 아울러 위와 같은 사업/운영구조로 인해 단위 프로젝트 당의 라이선스 매출 비중이 상대적으로 높아 공격적인 확산을 통해 동사의 영업수익은 물론 전반적 수익성 개선을 지속할 계획입니다. 또한, 클라우드 서비스의 특성상 글로벌 기업들에 대한 원격 서비스 제공이 가능해, 종량제/구독제 등에 따른 비용 합리성 니즈를 가진
일반적 고객들외의 글로벌/해외 오퍼레이션 기업들에 대한 사업도 진행중에 있습니다.
본 사업에 제공되는 당사의 제품은 Cloud service 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
글로벌 기업(제조, BPO)]

클라우드 인프라가 보급되면서 기업 맞춤형의 자체 인공지능 서비스와 사업모델 (예 : 자율주행, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(Business process outsourcing) 등)을 클라우드 인프라 위에서 개발/운영하려는 니즈가 확산되고 있습니다. 이는 특히 글로벌 오퍼레이션을 보유한 대규모, 다국적기업에서 두드러지며, 클라우드의 특성상 물리적인 경계없이 폭넓은 자국/해외 인공지능 서비스 공급자와의 사업협력을 고려하게 됩니다. 글로벌 기업인 경우에도 자체적인 인공지능 개발을 위해 많은 초기 학습/검증 비용이 들어가는 약점이 있어, 필요한 서비스 패키지를 기업의 니즈에 특화하여 클라우드로 구축할 수 있는 인공지능 기술사업자와의 사업 협력 수요가 증대되고 있습니다.

동사의 경우 일본 최대 프린팅/전자소재 대기업이자 전문 BPO(인사, 총무, IT, 금융상품/서비스 상담, 행정 서비스 일괄 외주 대행)사인 Dai Nippon Printing사와 2018년부터 현재까지 3년차 사업을 진행하며 DNP의 클라우드 기반 BPO 서비스 플랫폼을 구축하였습니다. DNP는 동사가 구축한 플랫폼을 기반으로 일본의 주요 보험 및 은행사들을 주 고객으로, 금융 상담(보험 클레임 처리 등), 상품 판매 대행 BPO 서비스에 관한 자동화 솔루션을 인공지능 기반으로 공급하고 있습니다. 농협은행 인공지능 컨택센터 사업에 활용된 심층질의응답기반 상담지원 체계 레퍼런스를 기반으로 본 사업을 수주하였습니다.
동사는 DNP의 BPO 자동화 서비스 라이선스 매출 중 65%를 수취하는 계약을 2019년 체결한 후 공동으로 개별 대형 금융사 고객들을 유치하기 위한 일본 현지 후속 영업중에 있습니다. 

또한, 글로벌 자동차 OEM인 현대자동차와 같이 다양한 지역시장에서 복잡도 높은 제품 라인업에 대한 다언어의 고객품평, 경쟁사 동향 등을 수집 분석해야 하는 마켓 인텔리전스 니즈도 증대되고 있습니다. 북미, 중국, 인도 등의 전략 시장에 신차가 출시될 시 경쟁차종/피쳐와의 비교 품평 등을 웹상에서 수집, 분석해 제공하는 본 사업은 2016년 이래 2020년까지 다년간 구독 사업으로 수행하고 있습니다. 특히, 이러한 글로벌/다언어 텍스트 분석을 통한 고객사의 적기 의사결정을 위한 시의성과 대규모 데이터를 처리하는데 따른 비용 합리성이 사업의 중요요소로서, 동사는 다국어/저비용의 개발, 수행역량을 보유한 베트남 법인(Saltlux Technology)을 활용해 사업을 지속 확장중에 있습니다.

[공공기관 및 공공사업]

공공기관의 경우에도 국내의 자생적인 클라우드 인프라/서비스 생태계의 구축은 물론 데이터 활용성의 증대를 위해 인공지능 클라우드 서비스 채택에 적극적인 양상입니다. 따라서 기존 공공기관 향 구축형 사업들 중 일부가 클라우드 서비스 방식 공급으로 전환되고 있으며, 데이터/AI 바우처 제도를 통해 민간과 공공의 인공지능/빅데이터용 데이터 구축을 위한 정책적 지원 또한 확대되고 있습니다. 동사는 한국데이터산업진흥원이 주관하는 동사업에 2020년 참여계획이며, 기존의 국립국어원 말뭉치 구축 사업 또한 클라우드 방식으로 전환해 사업수행의 수익성을 제고할 계획입니다.

[기타 국
내기업]

종량제/구독제 방식의 웹서비스의 유연성으로 인해 특화된 업무영역(회계계약서 분석, 법률자동번역, 고객서비스 개선을 위한 외부 SNS 소비자 품평의 수집 분석 등)에서의 수요가 꾸준히 증대되고 있습니다. 동사는 LG전자 소재기술연구원, KISTEP(한국과학기술기획평가원) 등 국내유수의 R&D 기관에 연구개발에 특화된 데이터과학 클라우드 서비스를 공급하고 있습니다. 또한, 2020년부터는 글로벌 최대 회계 컨설팅사인 PWC 컨설팅 및 OO회계법인과 인공지능 기반 계약서 자동분석 서비스 개발 프로젝트를 수행하고 있으며, 향후 동서비스는 분석 대상 계약서 분량당 과금하는 클라우드 서비스 사업으로 출시할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
DNP/IWI (글로벌 BPO)
1,394
261
1,600
2,650
주3)

현대자동차그룹 (글로벌 제조)
400
600
850
1,670

LG전자 (글로벌 제조)
46
11
78
96

한국데이터산업진흥원 (공공)
168
1,000
800
500

국립국어원 (공공)
-
329
550
630

한국언론진흥재단 (공공)
18
-
60
105

PWC컨설팅 및 OO회계법인 (회계)
-
40
220
450

국내 대형 법률사무소 (법률)
148
-
185
255

KT (통신)
36
60
84
100

신규
거래처
CJ헬스케어 (글로벌 제조)
-
80
120
352
주4)

대한민국 교O부 (공공)
-
600
180
200

리테일/O2O 고객군 (유통,소비재)
-
650
775
1,250

NOOO 신용평가 (금융)
-
-
130
250

기타 공공기관
543
590
675
850
주5

기타 기업
389
403
645
946

기타 글로벌 제조
384
347
415
615

합계
3,526
4,971
7,367
10,919

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처이며, 2020년 수주 계약이 확정된 경우 거래처명을 기재하였습니다.

주2)

동사의 최근 클라우드 영업수익은 2017년 923백만원에서 2019년 3,526백만원으로 연평균 95.41% 수준으로 증가하였습니다. 현재 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 규모는 작으나, 고객 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있으며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

클라우드 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 기재된 성장률(48.2%)을 적용하여 추정하였습니다.

주3)

DNP/IWI, 현대자동차 등 다년간의 연속 구독사업 중심으로 영업수익 확대 계획입니다. 타 사업 대비 높은 라이선스 매출 구조를 기 확보하였으며, 이를 기반으로 수익성 높은 영업 수익 확대에 주력할 것입니다. 아울러 DNP/IWI의 경우 기존 전통적인 인적 서비스 중심의 고비용 BPO 서비스를 인공지능 기반 고품질의 안정적 서비스 구조로 전환하려는 현지 고객수요처(주로 은행, 카드, 보험 등 금융사)의 확대를 통해 동사의 라이선스 수입을 증대시킬 것입니다. 현대자동차의 경우, 전략 분석 시장 확대(유럽, 남미, 동남아 등)에 따른 영업수익 증대가 예상됩니다.

<주요 프로젝트 현황>
- DNP/IWI 금융권 BPO 자동화 플랫폼 사업
- 현대자동차그룹(현대/기아자동차, 현재오토에버, 현대모비스) 글로벌 신차반응분석 및 자율주행 영상 데이터 구축 사업
- LG전자 소재기술연구원 신기술 센싱, 연구개발 효율화를 위한 데이터과학 서비스
- 한국데이터산업진흥원 데이터/AI 바우처 사업
- 국립국어원 말뭉치 구축 다년차 사업
- 한국언론진흥재단 주요 정책/공공기관에 대한 시민의 목소리 (Voice of citizens) 분석 서비스
- PWC컨설팅 및 OO회계법인 계약서 자동분석 서비스
- 국내 대형 법률사무소 법률/특허 자동번역 서비스
- KT 기가지니 인공지능 스피커 심층질의 응답 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
825
658
1,111
1,227

라이선스
1,385
1,643
3,316
5,229

합계
2,210
2,301
4,427
6,456

주4)

헬스케어(CJ헬스케어), 리테일 부문의 클라우드 기반 고객 품평 수집 분석 서비스(국내 최대 O2O 서비스 그룹), 공공 부문의 정책 수립 분석에 필요한 데이터 수집 분석, 서비스 (대한민국 OO부) 등, 기존의 구독/종량제 사업 모델하에서의 레퍼런스 확산에 주력할 것입니다. 신규 고객의 경우 초기 클라우드 서비스체계 구축 및 커스터마이징등을 고려해 기존 고객 대비 상대적으로 높은 용역 매출 비중을 예상하고 있습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- CJ헬스케어 신약 및 기능성 식품/미용재 개발/추천을 위한 인공지능 분석 서비스
- 대한민국 교O부, 교육정책 수립 위한 VOC 분석 및 빅데이터분석 서비스
- 국내 최대 O2O 서비스 그룹 고객 및 셀러 품평 데이터 수집 분석 서비스
- NOOO 신용평가, 신용분석을 위한 인공지능 클라우드 플랫폼 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
508
494
759

라이선스
-
822
711
1,293

합계
-
1,330
1,205
2,052

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 클라우드 시장 성장률(48.2%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
492
425
605
744

라이선스
824
915
1,130
1,667

합계
1,316
1,340
1,735
2,411

(나)
영업비용

영업비용은 각 항목별로 비용 동인을 분석하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

급여
3,301
3,699
4,002
4,416
(*1)

잡급
301
29
30
32

경상연구개발비
2,574
3,781
4,547
5,656

퇴직급여
946
900
1,146
1,360
(*2)

외주비
5,530
5,606
6,064
6,233
(*3)

재료비
1,574
1,282
948
759
(*4)

복리후생비
1,183
1,347
1,544
1,767
(*5)

교육훈련비
-
25
29
34

세금과공과
100
114
129
147

도서인쇄비
37
35
40
45

감가상각비
444
689
1,009
1,402
(*6)

무형자산상각비
269
334
443
521

접대비
45
79
100
124
(*7)

광고선전비
234
379
454
560

대손상각비
10
-
-
-

지급수수료
962
798
898
1,062
(*8)

주식보상비용
148
296
260
224
(*9)

여비교통비
170
189
219
246

(*10)

통신비
31
50
56
62

수도광열비
67
79
89
100

지급임차료
125
189
190
229

수선비
2
13
18
21

보험료
11
12
12
12

소모품비
87
111
130
153

차량비
44
52
57
65

운반비
5
8
10
13

회의비
121
155
176
209

협회비
25
32
31
32

합계
18,346
20,283
22,631
25,484

(*1)

급여, 잡급 및 경상연구개발비는 동사의 향후 사업부별 인원 증가 계획과 5% 임금상승률(과거 평균 임금상승률 및 보험계리가정 반영), 국고보조금 수입 효과를 감안하여 추정하였습니다. 동사는 연구 개발을 위한 인력 충원은 지속적으로 진행하나 일반인력에 대한 충원은 요구되지 않습니다. 추정 기간별 예상 인원현황은 다음과 같습니다.

(단위: 명)

부서별 기말인원
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

급여
관리-임원
13
13
13
13

관리-일반
20
16
17
19

영업-일반
2
8
10
14

경상연구개발비
연구/개발
116
133
151
167

합계
151
170
191
213

(*2) 2020년 예상 퇴직급여는 2019년 보험계리보고서에서 추정한 2020년 당기근무원가를 적용하였으며, 이후 추정기간은 2019년과 2020년의 인건비 대비 퇴직급여비율의 평균을 예상 인건비에 적용하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

인건비
6,176
7,509
8,579
10,104

퇴직급여
946
900
1,146
1,360

퇴직급여비율
15.32%
11.99%
13.36%
13.46%

(*3)
당사는 제품 라이선스 공급 후 구동을 위한 IT 개발 용역을 제공함에 있어 내부인력 외 외주 용역처를 활용하는 경우가 있으며, 외주용역비는 인건비가 대부분을 차지하고 있습니다. 당사는 향후 제품의 완전성 제고, 하반기 매출 쏠림 현상의 완화 및 자체 인력 고용확대 및 학습효과 고도화를 통해 외주비의 비중을 점차 감소시키고자 합니다.

이에 외주비는 2019년 용역 매출액 대비 외주비 비율을 산정 후 향후 3년간 추정 용역 매출액에서 외주비 비율을 점차적으로 절감하는 것을 가정하여 산정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

용역매출
13,241
15,497
18,507
21,817

외주비
5,530
5,606
6,064
6,233

외주비 비율
41.76%
36.17%
32.77%
28.57%

(*4) 재료비는 프로젝트 수행 시 발주처의 요청 또는 당사의 프로젝트 수행의 필요에 의하여 외부로부터 구입하여 단순 납품/설치하는 S/W 및 H/W 비용으로 상품매출과 직접적으로 대응하므로, 상품매출액에 100% 원가율을 적용하여 추정하였습니다. 

(*5) 복리후생비, 교육훈련비, 도서인쇄비 및 세금과공과 등
인건비성 경비는 임직원 수 평균 증가율(12.15%), 예상물가상승률 등을 고려하여 각 계정의 비용을 추정하였습니다. 

<참고> 예상물가상승율

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
평균

예상물가상승율

0.4%

1.2%

1.6%

1.7%

1.225%

출처: Eco
nomist Intelligence Unit, Country Forecast Report(South Korea), 2019년 12월

(*6)
유형자산은 사용권자산(사무실 및 차량 임차료), 비품(노트북, 모니터 및 서버), 시설장치(사무실인테리어 등), 무형자산은 개발비, 소프트웨어 및 특허권 등으로 구성되어 있습니다.

감가상각비와 무형자산상각비는 기존 자산 및 향후 플랫폼 및 클라우드사업 확장에 따른 GPU급 서버확충계획, 인원충원계획에 따른 비품취득계획, 임차료 상승 등을 고려하여 상각비를 추정하였습니다. 세
부 항목별 감가상각비 및 무형자산상각비 내역은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

<유형자산>

비품
24
190
517
856

사용권자산
392
468
422
431

시설장치
28
31
70
115

합계
444
689
1,009
1,402

<무형자산>

특허권
206
240
285
289

개발비
-
78
145
217

소프트웨어
10
11
11
13

라이선스
53
5
2
2

합계
269
334
443
521

(*7) 접대비, 광고선전비 등은 매출 규모에 따라 비례하여 발생하는 것으로 추정하였습니다. 한편, 대손상각비는 2019년 매출액 대비 0.06% 수준이었고, 거래처의 규모나 특성을 고려할 때 향후 발생가능성이 낮다고 판단하여 추정에서 제외하였습니다.

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

접대비/매출액 비율
0.24%
0.35%
0.35%
0.33%

광고선전비/매출액 비율
1.28%
1.68%
1.58%
1.51%

대손상각비/매출액 비율
0.06%
-
-
-

(*8) 지급수수료는 각 수수료 성격별로 개별분석을 통하여 향후 예상되는 지급수수료금액을 개별분석하여 추정하였습니다. 발생 특정항목별로 2020년 계약이 이미 이루어진 경우(예: 외부감사수수료, 내부회계관리제도구축수수료 등)에는 실제 계약금액을 반영하였으며, 2020년 이후에는 보수적으로 예상물가상승율 대비 높은 수준인 연 5%씩 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다. 단, 지급수수료 중 채용과 관련된 수수료는 평균 인원예상증가율인 연 11% 증가율을 적용하였으며, 사외이사 및 감사의 보수는 10%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(*9) 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 상 임직원에게 부여한 주식선택권에 대해서는 주식선택권의 공정가치를 산정한 후 기대행사기간 동안 연 분할한 금액을 영업비용으로 인식하도록 되어 있습니다. 이에 따라 당사는
증권신고서 제출일 현재 유효한 주식선택권이 지속적으로 유효하고 2020년 이후로는 신규 주식선택권을 부여하지 않는 것을 가정하여 향후 주식보상비용을 추
정하였습니다.

(*10)
기타영업비용은 직접적이거나 간접적인 동인을 찾기 어려운 항목들로서 여비교통비, 소모품비, 회의비, 수도광열비 등으로 이루어져 있습니다. 이에 따라 2019년 발생한 비용에서 보수적으로 예상물가상율보다 높은 연 5%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(다) 영업외수익 및 영업외비용

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

영업외수익
1,293
606
755
808

영업외비용
603
92
106
142

동사의 영업외수익은 대부분 이자수익으로 구성되며, 영업외비용은 대부분 이자비용으로 구성됩니다. 이자수
익은 동사가 보유중인 금융기관 예치금에서 발생되는 금액으로, 최근 3개년 예치금 잔액 대비 약
1.64%의 이자율이 산출되었습니다. 향후 공모자금의 유입 및 기간별 사용 계획에 따라 증감할 예치금 잔액을 추정하고, 추정 예치금 잔액에 약 1.64% 수준의 이자율을 적용하여 이자수익을 산정하였습니다.

다만, 2019년 중 발생한 공정가치측정금융자산 중 지분증권평가이익인 658백만원은 향후 발생하지 않는 것으로 가정하여 추정하였습니다. 

이자비용은 전환상환우선주, 확정급여채무, 리스부채에서 발생되는 금액입니다. 동사가 보유중인 전환상환우선주는 2019년 12월중 전액 보통주로 전환되어 향후 발생되지 않을 예정이며, 이외 차입금은 보유하고 있지 않으므로 향후 발생하지 않음을 가정하였습니다.

기타 영업외손익에는 외화차손익, 외화환산손익, 잡손익 등이 있으나 기간별로 변동이 심하여 합리적인 추정이 어려우며, 향후 재무제표에 미치는 영향이 중요하지 않을 것으로 추정됩니다. 이에 따라 이자수익과
이자비용 외에는 2020년 이후 영업외수익이나 비용에 고려할 중요한 요인은 없을 것으로 판단하였습니다.

(라) 법인세비용

법인세비용은 매년 예상 과세표준에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였으며, 이연법인세효과 및 결손금/세액이월공제는 별도로 반영하지 아니하였습니다. 추정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019 주1)

2020(E)

2021(E)

2022(E)

산출세액
135
600
1,482
2,696

세액공제 주2)

74
185
288
403

법인세비용(이익)
(112)
415
1,193
2,293

주1)

2019년 산출세액 및 세액공제액은 실제 법인세세무조정에 따른 가액이며, 법인세비용은 이연법인세를 적용한 재무제표 수치입니다. 이에 따라 '산출세액 - 세액공제' 가액이 법인세비용과 일치하지 아니합니다.

주2)

연구인력개발비세액공제는 세액공제의 요건을 충족하는 연구인력급여에 공제율 25%를 곱하여 산정하였습니다.

구분

2019

2020(E)

2021(E)

2022(E)

인건비
294
742
1,152
1,613

세액공제율

25%
25%
25%
25%

세액공제
74
185
288
403

<정정 후>

(1) 추정 손익계산서

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

영업수익

18,371
21,954
27,662
34,927

영업비용
18,346
19,863
22,082
24,890

영업이익

25
2,091
5,580
10,037

영업외수익

1,293
606
754
808

영업외비용

604
92
106
142

법인세비용차감전순이익
714
2,605
6,228
10,703

법인세비용

(112)
365
1,060
1,930

당기순이익

826
2,240
5,168
8,773

(연결지배지분)순이익
863
2,235
5,149
8,750

주1)
상기 손익계산서는 K-IFRS에 따른 연결손익계산서입니다.

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 영업수익 및 손익은 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
의 사업화 실적 확대 및
고객군 확대, 공모자금을 활용한 성공적인 개발능력 확대 및 미래 해외진출 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 시장의 본격적인 성장 시기의 차이, 개발 제품 사업화의 성공 여부, 동사의 해외진출 여부 등의 불확실성이 존재함에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니하며, 시장 추정에 적용된 판매가격이나 시장점유율 등의 수치는 회사 사업계획 과정에서 자의성이 개입되어 있습니다. 따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

(가) 영업수익

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
인공지능
5,087
6,882
8,678
10,831

빅데이터
6,837
6,390
6,953
7,630

클라우드
1,317
1,646
2,136
2,389

라이선스
인공지능
667
1,312
2,560
3,850

빅데이터
752
1,009
1,470
2,330

클라우드
2,209
3,497
4,961
7,166

상품
인공지능
1,184
681
566
437

빅데이터
318
537
338
294

합계
18,371
21,954
27,662
34,927

동사의 영업수익 추정 근거는 다음과 같습니다.

1) 인공지능(심층질의응답기반 대화형 인공지능) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
5,087
6,882
8,678
10,831

라이선스
667
1,312
2,560
3,850

상품
1,184
681
566
437

합계
6,938
8,875
11,804
15,118

최근 인공지능의 급격한 발전에 따라 인공지능은 금융, 의료, 통신업, 모빌리티 등 다양한 산업 내 많은 기업들의 제품 및 서비스와 결합하고 있으며, 현재는 대부분의 기업들이 각각의 인공지능 개발을 위해 매진하고 있는 상황입니다. 실제 스마트폰의 보급 등으로 인하여 인공지능의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있으며, AI스피커, 챗봇 등 다양한 측면에서 우리 생활에 밀접하게 영향을 미치고 있습니다.

동사는 '딥러닝'과 '설명가능한 AI'를 결합한 앙상블 AI (뉴로 심볼릭) 원천기술을 기반으로 자연어, 음성인식, 음성합성, 학습/추론, 시각지능 등 인간의 직관에 의존해 판단, 처리되던 기업의 다양한 업무 영역(고객상담, HR/채용, 다국어 번역, 문서의 분석 등)을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 다양한 고객에게 제공하고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 AI Suite와 Graph DB 입니다.

가) 인공지능 시장 전망

2000년대 중반 딥러닝 기술이 등장하면서 학습 능력이 크게 향상된 인공지능이 등장할 수 있게 됐으며, 2016년 알파고/딥마인드 등으로 인해 일반은 물론 산업현장의 인공지능 적용에 대한 관심과 투자가 획기적으로 제고되면서, 최근 인공지능의 발전과 산업 및 일상생활에의 확산을 이루는 계기가 되었습니다. 

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 전망]

(단위 : 백만달러)

인공지능 소프트웨어 글로벌 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모

출처: Tractica, 2020

해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 소프트웨어 시장규모는 2018년 1
01억 달러에서 연평균 약 43.6%로 성장하여 2025년 1,260 달러로 확대될 것으로 전망됩니다. 이중 당사의 주요 목표 시장인 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. IDC에 따르면 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5
년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

이처럼 다양한 산업 전반에 걸쳐 이루어질 인공지능 시장의 확대 흐름에서 동사가 제공하는 인공지능 솔루션에 대한 수요 또한 급증할 것으로 기대됩니다. 특히, 인공지능 기술이 발전할수록 의료, 법률, 금융, 공공 등 일상 생활에 적용되는 서비스 분야가 점점 확대되고 있습니다. 이에 동사의 인공지능 솔루션을 본격적으로 공급하기 시작한 201
7년부터 2019년까지 동사의 인공지능 영업수익은은 46.35%의 연평균 상승률(CAGR)을 나타내고 있으며, 이러한 추세는 인공지능 시장의 다변화에 따라 향후에도 지속되리라 예상합니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Tractica
인공지능, 로봇공학, 사용자 인터페이스(UI) 기술, 웨어러블 기기, 디지털 헬스 등 혁신 기술에 관한 독보적인 인사이트 및 심층 분석자료를 제공하는 미국 IT 시장조사업체입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 인공지능 영업수익 추정

동사는 고객사들을 상대로 동사가 보유한 자연어 이해 엔진, 음성 인식 엔진, 대회 처리 엔진, 심층 질의응답 엔진, 이미지 인식 엔진 등 기업의 다양한 업무 영역을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 제공하고 있습니다.

인공지능 영업수익은 고객사의 다양한 전문 업무 분야에 커스터마이징된 솔루션 구축, 유지보수, Tool Upgrade, Usability Test(User Experience를 기반으로 사용성 설계부터 검증까지의 과정을 솔루션화 하여 체계적인 분석결과를 제공하는 업무) 등으로 이루어지며, 금융, 통신/방송, 법률/특허, 의료, 쇼핑/여행, 공공, 민간 등 지식 기반 고객 응대가 즉각적으로 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다. 

인공지능 영업수익은 인공지능 신기술의 개발 및 적용으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있으며, 수주산업의 특성상 단기간에 대해서는 수주 확인이 가능합니다. 또한 신규업체의 유입여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다.

각 거래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
금융 기관]

은행, 카드, 증권사 등 금융기관들은 전통적으로 선도적인 IT 솔루션 도입을 통해 고객의 편의 제고는 물론 방대한 데이터의 저장과 분석을 통한 부가가치 제고를 위해 노력해왔습니다. 인공지능부문에 있어서도 주요 금융지주사 및 계열사를 중심으로 대고객 서비스(예 : 컨택센터 혹은 콜센터)의 자동화 부문의 투자에 적극적인 모습입니다. 특히, 기존의 전통적인 콜센터의 경우 고객의 불만은 물론 향후 상품개발과 신규서비스 도입에 필요한 주요한 고객 인사이트가 집적되는 채널로서 그 중요성이 증대되고 있습니다. 이에 따라 주요 금융사들은 대화형 인공지능 솔루션을 통해 인간 상담원의 업무를 지원 혹은 대체함으로써 고객에게 균일한 품질의 상담서비스를 제공함과 동시에 비용 절감을 계획하고 있습니다.

동사는 구글 딥마인드가 한국에 소개된 2016년부터 은행권의 대화형 인공지능 자문, 파일럿 사업을 시작으로 2017년 이래 농협은행 및 농협카드에 '대화형 인공지능 기반 컨택센터 사업'을 다년간 전개하고 있습니다. 아울러 우리은행 위비봇 등 선도적인 금융권 컨택센터 레퍼런스를 인정받아, 2020년부터는 본격적으로 한국투자증권 컨택센터 자동화 (18억원 계약) 등 증권 부문으로 금융권 고객처 확대가 예상됩니다.

[공공기관 및 공공사업]

인공지능의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸치 거대한 변화를 맞이하고 있으며, 이와 같은 변화의 속도와 폭은 앞으로 더욱 빨라지고 광범위해질 것으로 예상됨에 따라 범국가 차원의 철저한 준비가 요구되는 상황입니다. 이에 세계 주요국들은 글로벌 인공지능의 주도권을 선점하고 인공지능으로 자국의 문제를 해결하기 위해 국가적 노력을 경주하고 있습니다.

이에
2019년 12월 17일 문재인 대통령 주재로 열린 제53회 국무회의에서 2030년까지 최대 455조원의 경제효과를 목표로 한 「인공지능(AI) 국가전략」을 발표하였습니다. 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'를 비전으로 2030년까지 ▲디지털 경쟁력 세계 3위, ▲AI를 통한 지능화 경제효과 최대 455조원 창출, ▲삶의 질 세계 10위를 위해, 3대 분야의 9대 전략과 100대 실행과제를 마련하였습니다. 이에 과학기술정보통신부는 2020년 예산 16조 309원 중 인공지능 예산을 2019년보다 150% 인상한 2,500억원으로 책정하였습니다. 이로 인해 향후 인공지능에 대한 공공기관 발주 및 공공사업의 규모 또한 급격히 증가할 것으로 기대됩니다.

동사는 과거부터 꾸준히 공공기관 등에서 발주되는 인공지능 개발사업에 참여하고 있으며, 해당 공공사업 참여를 통해 매년 안정적인 인공지능 수익을 확보하고 있습니다. 2019년에는 국립국어원과 "(대화형 인공지능 개발을 위한) 말뭉치 구축 사업"을 진행하며
동사의 자연어 인공지능 데이터 구축 역량의 우수성을 확인받았으며, 2020년 한국공항공사와 "사이버포털 고도화" 및 한전KDN과 "사내 직원용 챗봇 시스템" 참여

를 확정하였습니다. 인공지능의 중요성이 점차 증가하며 정부의 인공지능 구축 사업 투자 또한 증가하고 있으므로 향후 동사의 공공기관에 대한 인공지능 영업수익은 안정적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

[글로벌 기업]

시장조사업체 포레스터(Forester)에 따르면 2020년 포춘 500대 기업 중 25% 가량이 지능형 업무 자동화 활용을 위해 로보틱 프로세스 자동화, 텍스트 분석, 머신러닝 등 인공지능 기술을 도입할 것으로 예상하였습니다. 이는 글로벌 기업들이 단순히 인공지능이 접목된 서비스와 제품을 내놓는 것에 그치지 않고 기업의 사업 효율성을 위해 경영 곳곳에 인공지능을 활용한다는 의미 입니다. 실제로

Google, Amazon, MS,
Apple
등 글로벌 기업은 인공지능 기술을 접목한 서비스 및 제품을 출시할 뿐만 아니라 업무 전역에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다.

삼성, SK, 현대 등 국내 글로벌 대기업 또한 다양한 분야에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 글로벌 기업들의 경쟁적인 인공지능 기술 도입에 우수한 인공지능 엔진에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다.

특히 국내 기업들 중 글로벌 오퍼레이션을 보유한 제조 대기업들은 현지 고객 서비스를 위한 컨택센터 자동화(예 : 삼성전자 북미 가전 서비스 센터 상담 자동화)는 물론 내부 직원들의 업무 효율 증대를 위한 사내 지능형 상담(예 : 인사/총무/IT 헬프데스크, 장비나 기기의 이상진단 및 수리 상담 등)에 대해 높은 관심을 나타내고 있습니다. 특히 주 52시간 도입에 따라 단순 반복적인 업무의 효율화를 통해 궁극적으로 비용 부담을 완화하려는 필요에 따라 챗봇이라고 불리는 대화형 인공지능 도입이 확대되고 있습니다. 동사는 규칙 기반 질의 응답 엔진에 기반한 단순 챗봇과 차별화하여, 심층질의응답이 가능한 챗봇 사업을 전개하고 있으며, 동기술의 경쟁력을 인정받아 2019년 현대오토에버(현대자동차그룹 SI 계열사)에 해당 기술이전을 수행한바 있으며 현대자동차그룹 계열사에 대한 챗봇 라이선스의 매스터 공급계약을 맺고 사업 확대중에 있습니다.

[기타 국내 기업]

인공
지능은 ICT 뿐만 아니라 제조, 무역, 리테일/유통, 바이오, 모빌리티 등 다양한 산업 분야에 활용되고 있습니다.
이에
국내 기업들은 생산공정 최적화, 이용자 맞춤형 서비스 제공, 품질 개선 등 더욱 완성도 높은 제품과 서비스를 달성하기 위해
선제적으로 인공지능 기술 도입을 진행하고 있습니다.
특히, 동사가 집중하고 있는 대화형 인공지능 사업의 경우 대고객서비스는 물론, 회계나 법률 부문의 전문인력들의 업무효율 향상을 위한 인공지능 기반 데이터분석과 번역 등의 수요가 확대되고 있습니다. 동사는 2020년 EY한영과 '사내 업무효율 제고용 챗봇' 파일럿 사업을 진행하였으며, 연내 국내 최대 O2O 서비스 그룹의 인공지능 기반 컨택센터 자동화 사업 수주가 기대되고 있습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
금융
2,605
1,614
2,520
3,650
주3)

공공
3,500
76
1,055
1,543

글로벌 제조
236
687
1,603
2,870

IT
-
600
920
850

신규
거래처
금융
-
2,860
2,060
1,815
주4)

공공
-
1,590
1,095
1,030

유통
-
496
970
1,333

회계
-
57
350
410

교육
-
14
22
64

기타(공공 및 민간)
597
881
1,209
1,553
주5)

합계
6,938
8,875
11,804
15,118

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 인공지능 영업수익은 2017년 3,232백만원에서 2019년 6,938백만원으로 연평균 46.35% 수준으로 증가하였습니다. 전 세계적으로 적극적인 인공지능 도입 및 활용에 따라 동사의 인공지능 솔루션에 대한 수요가 꾸준히 발생할 예정이며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

인공지능 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 3월에 발표한 '국내 인공지능 2019-2023 시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(30%) 및
Tractica가 2019년 4월에 발표한 Artificial Intelligence Market Forecasts 보고서에 기재된 성장률(30%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 농협금융지주,
현대오토에버 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 인공지능 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다. 다만, 2019년 가장 큰 영업수익(약 28억원)을 기록한 국립국어원 프로젝트의 경우, '말뭉치 구축(자연어, 음성 등의 인공지능 학습용 데이터 구축)' 사업의 성격상 라이선스 공급없이 상품/용역매출 중심으로 수행하였습니다. 이는 데이터의 확보를 통해 동사의 자연어 처리, 음성인식 등 인공지능 솔루션의 기본 성능을 제고하기 위한 연구개발 목적에 의해 수행한 별도의 계약으로, 향후 동 성격의 프로젝트 비중은 전략적으로 축소 혹은 '클라우드 방식'으로 전환해 사업 자체 수익성을 제고할 계획입니다.

<주요 프로젝트 현황>

- 농협금융 상담지원 시스템 고도화 및 영업점 집중화 사업

- 현대오토에버
매스터 챗봇 라이선스 공급 사업

- 삼성전자 북미 가전

콜센터 상담 자동화 사업 (PWC)
- 한전KDN 전자입찰시스템 입찰 관련 고객상담 챗봇 구축

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,648
2,143
4,268
6,203

라이선스
610
506
1,464
2,407

상품
1,083
328
366
303

합계
6,341
2,977
6,098
8,913

주4)

동사는 인공지능 사업에 있어 기존의 성공경험(대화형 인공지능 기반 대고객서비스, 직원 업무 효율화를 위한 챗봇사업 등)을 타 고객에게 확산하는데에 주력할 예정입니다. 한국투자증권 및 금융권과 OO안전부 등 공공부문이 주를 이룰것으로 예상되며, 리테일/O2O 부문이 신규 고객처로 확보가 예상됩니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 한국투자증권 상담지원시스템
(대화형 인공지능 및 아웃바운드 콜봇 구축)
- 동아대학교
학사상담 챗봇 시스템 구축

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
3,963
3,373
3,424

라이선스
-
753
989
1,116

상품
-
301
135
112

합계
-
5,017
4,497
4,652

주5)

기타 공공기관 및 기업(제조, 건설, 교육 등)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 시장 성장률(30%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
439
776
1,037
1,204

라이선스
57
53
107
327

상품
101
52
65
22

합계
597
881
1,209
1,553

2) 빅데이터(기계학습기반 증강분석 빅데이터) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
6,837
6,390
6,953
7,630

라이선스
752
1,009
1,470
2,330

상품
318
537
338
294

합계
7,907
7,936
8,761
10,254

빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의 편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.

이중 동사가 주 목표로 하는 분야는 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다. 동 영역은, 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터 산업과 달리, 자연어등 비정형 데이터를 융합한 보다 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로 합니다. 동사는 이러한 제품력을 바탕으로 공공부문의 통합 빅데이터 플랫폼, 소셜 빅데이터 분석 플랫폼, 금융권의 빅데이터 인사이트, 국가안보 이상징후 감지 솔루션등을 공급하고 있습니다.

가) 빅데이터 시장 전망

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

시장조사기관 스타티스타(Statista)에 따르면, 글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Statista

전세계 150여개의 시장에 대한 조사력을 보유하고 있는 통계분석 전문 리서치회사로서, 빅데이터, IT, 인공지능 등 B2B 산업 조사에 전문성을 보유한 회사입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 빅데이터 영업수익 추정

데이터분석을 통한 부가가치 창출(기업/기관운영의 의사결정력 제고, 대고객/민원 인사이트 발굴 및 데이터 유통 등)을 위해 B2B/B2G 고객들은 데이터의 수집과 정제(통계적 분석 및 기계학습을 위한 데이터 변환 및 구축), 저장, 검색과 조회, 분석 등의 일련의 과정에 걸쳐 다양한 니즈를 보유하고 있습니다. 이는 고객의 사업의 성격 (공공 대 민간) 및 수집/분석 대상 데이터의 다양성과 규모에 따라 다르게 나타납니다. 동사가 현재 주력하고 있는 공공 부문의 경우 정부의 데이터 경제 부흥 정책 등에 힘입어, 국가 혹은 광역단위 이상의 대량의 데이터 분석 체계 구축에 중점을 두고 있는 한편 미디어/일반 글로벌 제조기업등은 소셜네트워크상의 여론/소비자품평의 체계적 분
석 혹은 글로벌 소비자를 염두에둔 다국어 정보의 빅데이터화에 중점을 두고 있습니다. 

동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 2017년부터 전략적으로 향후 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 두었으며, 이후 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다. 

빅데이터 영업수익은 수집 대상 데이터의 종류 및 양의 확대와 데이터를 통해 고객이 얻고자 하는 부가가치(분석 인사이트, 데이터 유통에 따른 서비스 모델 개발등)가 다양화됨으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한, 신규고객의 확보여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 Big data suite와 Graph DB 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
공공기관 및 공공사업]

국가규모의 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하는 수요는 현 정부의 데이터 경제/디지털 중심의 한국판 뉴딜 정책에 힘입어 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 대형 공공기관들은 대국민 행정 서비스 고도화를 위한 통합 빅데이터 플랫폼 사업에서 나아가 부가가치 높은 데이터를 유통/서비스화할 목적으로 지속적으로 사업을 발주, 고도화하고 있습니다.

동사는 2016년부터 2020년까지 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼 다년차 사업을 수주, 이행하고 있습니다. 기계학습과 자연어처리 역량, 정형-비정형 융합분석 역량을
인정받아 지속적으로 수집 데이터의 종류의 확대 및 분석 고도화를 고객사와 공동 기획, 추진하고 있습니다. 동사업은 향후에도 지속 고도화가 예상되며 동시에 동사의 다년차 사업역량을 기반으로 타 대형사업을 수주하는데도 기여할 것으로 예상됩니다. 또한 2019년부터 베트남 법인에서 공공기관을 대상으로 통합 빅데이터 플랫폼 사업을 개시하였으며 한국의 '전자정부'
수출 케이스와 같은 선도적 시장 개척을 추진할 예정입니다.

[미디어 기업]

자연어이해를 통한 텍스트분석 수요가 가장 큰 곳중의 하나는 보도/뉴스 분석 분야입니다. SNS 등 폭증하는 여론의 추이를 분석해 적기에 인사이트를 발굴하려는 미디어 혹은 리서치 기업들의 수요가 증대되고 있습니다. 동사는 한국언론진흥재단(서비스명 : 빅카인즈)과 통합뉴스분석서비스 프로젝트를 4년? 수행중에 있으며 2019년부터는 뉴스 서비스 플랫폼의 운영을 주관하며 추가적인 프로젝트니즈를 체계적으로 발굴하고 있습니다.

[
글로벌 (제조) 기업]

국내기업들의 사업 글로벌화가 진전되면서, 다국어 자연어 처리/번역 역량에 대한 수요가 확대
되고 있습니다. 동사는 글로벌 소비자/B2B 기업 대상 제품/설비를 출시하는 국내 대
기업들이 제품사용, 설계/운영 정보와 시장 정보, 고객의 다국어 품평들을 수집, 처리 분석하는 과제를 빅데이터 플랫폼을 통해 해결하고 있습니다. 2019년부터 한국조선해양의 선주품평/R&D 설계도면 분석 사업을 수행해오고 있으며, 2020년 LG CNS로부터 LG전자 향의 다국어 사용자 매뉴얼 자연어처리/번역 및 구조화 사업을 수주하였습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
공공
3,737
2,848
3,813
4,354
주3)

글로벌 제조
357
1,188
1,242
1,576

미디어
985
757
850
920

신규
거래처
공공
-
1,037
690
720
주4)

글로벌 제조
-
86
23
102

글로벌 서비스
-
50
150
185

금융
-
340
192
180

기타(공공 및 민간)

2,828
1,630
1,801
2,217
주5

합계
7,907
7,936
8,761
10,254

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 빅데이터 영업수익은 2017년 7,956백만원에서 2019년 7,907백만원으로 유사한 수준을 유지하였습니다. 이는 인공지능에 대한 시장이 관심 및 적극적인 도입 분위기에 맞춰 동사의 역량을 인공지능 기술 개발 및 제품 매출에 집중하였기 때문입니다. 다만,
동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 동사의 빅데이터 솔루션은 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 전략적으로 2020년까지 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 둘 예정이며, 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다.

빅데이터 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 1월에 발표한 '
국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(11.5%) 및
Tractica가 2018년 3월에 발표한 Big data revenue worldwide from 2016 to 2027 보고서에 기재된 성장률(13.3%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 국토교통부, 한국언론진흥재단 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 빅데이터/데이터분석 솔루션 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼
- 금융보안원
빅데이터 거래소 구축 사업
- 한국전력 소셜 빅데이터
운영 및 고도화 사업
- 한국조선해양
빅데이터 분석 솔루션 사업
- 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터
고도화 및 운영 사업

- 우리은행 이상거래 탐지 솔루션 사업

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,392
3,858
4,630
4,864

라이선스
483
705
1,086
1,781

상품
204
230
189
205

합계
5,079
4,793
5,905
6,850

주4)

동사는 신규고객 확보에 있어 통합 빅데이터분석 플랫폼(예 : 국토부) 경험을 확대하는데 초점을 두고 있습니다. OO안전부, OO수력원자력, OO난방공사 등 다량의 이종 데이터를 기반으로 행정서비스를 제공하는 공공기관에 대한 매출을 확대할 계획이며, 동 수요는 타겟 고객의 프로젝트 니즈 조사에 기초하였습니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>

- 베트남 정보통신부 소셜 데이터 수집, 분석
- STX 조선 빅데이터 검색 솔루션 
- 하나투어 빅데이터 검색 솔루션

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
1,218
817
866

라이선스
-
192
176
266

상품
-
103
62
55

합계
-
1,513
1,055
1,187

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 빅데이터 시장 성장률(11.5%) 대비 낮은 약 8.4%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
2,445
1,314
1,506
1,900

라이선스
269
112
208
283

상품
114
204
87
34

합계
2,828
1,630
1,801
2,217

3

) 클라우드 서비스(AIaaS) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
1,317
1,646
2,136
2,389

라이선스
2,209
3,497
4,961
7,166

합계
3,526
5,143
7,097
9,555

인공지능 애플리케이션을 수요자 관점에서 초기 투자비용이 많이 드는 구축/설치형 (on-premise)이 아닌, 종량제 혹은 구독제 방식의 서비스 형태로 제공하는 사업 (AI as a Service)입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글, KT 등이 주로 저장과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 인프라스트럭쳐형 클라우드 플랫폼(IaaS : Infrastructure as a Service)를 제공한다면, 동사는 엔터프라이즈 부문의 오랜 기술 및 제품력을 기반으로 완성도 높은 애플리케이션을 이러한 인프라를 활용하여 제공하는 부가가치가 높은 사업영역에 집중하고 있습니다.

본 사업은 동사의 주요 구축형(on-premise) 제품인 AI, Big data, Graph DB의 핵심적 기능을 API(Application program interface) 및 Web service 기반으로 고객에게 제공하는 구독형/종량제 서비스 사업으로 동사의 클라우드 서비스를 통해 제공됩니다. 클라우드 인프라 환경의 보급이 가속화되며, 보다 유연한 환경에서 웹방식의 맞춤형 인공지능, 빅데이터 서비스를 공급받고자 하는 기업과 공공기관의 수요에 맞춰 전개하고 있는 사업입니다. 기업이나 공공기관은 자체적인 인공지능 사업/서비스 모델 개발을 위해 필요한 핵심 인공지능 기능을 솔트룩스로부터 공급받거나, 특화된 니즈(예 : 기업/국가 연구기관의 연구개발 분야의 데이터 수집과 분석 효율 강화, 경쟁사나 고객의 피드백 수집과 분석 등)에 대한 서비스를 구독형으로 공급받게 됩니다.

가) 인공지능 클라우드 서비스 (AI as a Service) 시장 전망

기업이나 공공기관 내부의 서버에 소프트웨어를 설치하는 구축형(on-premise) 시장이 아닌 인공지능 클라우드 서비스 시장은 보다 유연한 IT환경과 과금체계를 선호하는 고객 니즈 증대에 따라 빠른 성장이 예상됩니다. 또한 설치환경의 제약에서 자유로워져, 국내 대기업이나 해외고객들이 공급업체의 소재와 관계없이 글로벌 고객이나 법인향 서비스에 접근가능한 형태로, 사실상 물리적인 사업적 경계가 크게 완화되고 있는 것이 특징입니다. 글로벌 시장 전망 기관인 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 따르면 동 시장은 2023년까지 연 48.2%로 고성장해 글로벌 시장 규모가 약 13조원에 이를 것으로 추산됩니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Marketsand
Markets
MarketsandMarkets는 전 세계 기업 매출의 70 % ~ 80 %에 영향을 미치는 30,000 개의고성장 신흥 기회/위협에 대한 정량화 된 B2B 연구를 제공합니다. 현재 전세계 Fortune 1,000 대 기업 중 80 %를 고객으로 포함하여 전 세계 7,500여 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 850 여명의 정규 애널리스트를 보유한 전문 리서치 기관입니다.

나) 거래
처별 빅데티어 영업수익 추정

사업적 측면에서 인공지능 클라우드 서비스의 특징은 웹/API방식의 종량제(데이터사용양 혹은 서비스의 사용자수/사용량에 따른 과금) 및 구독제 형태인 점입니다. 동사업은 온프레미스/구축형이 아닌 웹/API 방식의 서비스를 통해 수행됩니다. 고객은 자신이 원하는 맞춤형 데이터 분석 등에 관한 서비스 니즈를 동사에 전달하면 동사는 인공지능, 빅데이터 등의 기본 제품 중 필요한 모듈별 기능을 선별, 조합해 웹/API방식으로 고객전용 서비스를 제공하게 됩니다. 이에 따라 통상적으로 초기 1~3개월의 서비스 커스터마이징 인력 투입 이후, 프로젝트 현장인력 파견없이 동사의 라이선스 비용을 월 혹은 연단위 과금형태로 고객으로부터 수취하게 됩니다. 

클라우드 부문은 동사의 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 현재 영업수익의 규모는 작으나, 고객의 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있습니다. 아울러 위와 같은 사업/운영구조로 인해 단위 프로젝트 당의 라이선스 매출 비중이 상대적으로 높아 공격적인 확산을 통해 동사의 영업수익은 물론 전반적 수익성 개선을 지속할 계획입니다. 또한, 클라우드 서비스의 특성상 글로벌 기업들에 대한 원격 서비스 제공이 가능해, 종량제/구독제 등에 따른 비용 합리성 니즈를 가진
일반적 고객들외의 글로벌/해외 오퍼레이션 기업들에 대한 사업도 진행중에 있습니다.
본 사업에 제공되는 당사의 제품은 Cloud service 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
글로벌 기업(제조, BPO)]

클라우드 인프라가 보급되면서 기업 맞춤형의 자체 인공지능 서비스와 사업모델 (예 : 자율주행, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(Business process outsourcing) 등)을 클라우드 인프라 위에서 개발/운영하려는 니즈가 확산되고 있습니다. 이는 특히 글로벌 오퍼레이션을 보유한 대규모, 다국적기업에서 두드러지며, 클라우드의 특성상 물리적인 경계없이 폭넓은 자국/해외 인공지능 서비스 공급자와의 사업협력을 고려하게 됩니다. 글로벌 기업인 경우에도 자체적인 인공지능 개발을 위해 많은 초기 학습/검증 비용이 들어가는 약점이 있어, 필요한 서비스 패키지를 기업의 니즈에 특화하여 클라우드로 구축할 수 있는 인공지능 기술사업자와의 사업 협력 수요가 증대되고 있습니다.

동사의 경우 일본 최대 프린팅/전자소재 대기업이자 전문 BPO(인사, 총무, IT, 금융상품/서비스 상담, 행정 서비스 일괄 외주 대행)사인 Dai Nippon Printing사와 2018년부터 현재까지 3년차 사업을 진행하며 DNP의 클라우드 기반 BPO 서비스 플랫폼을 구축하였습니다. DNP는 동사가 구축한 플랫폼을 기반으로 일본의 주요 보험 및 은행사들을 주 고객으로, 금융 상담(보험 클레임 처리 등), 상품 판매 대행 BPO 서비스에 관한 자동화 솔루션을 인공지능 기반으로 공급하고 있습니다. 농협은행 인공지능 컨택센터 사업에 활용된 심층질의응답기반 상담지원 체계 레퍼런스를 기반으로 본 사업을 수주하였습니다.
동사는 DNP의 BPO 자동화 서비스 라이선스 매출 중 65%를 수취하는 계약을 2019년 체결한 후 공동으로 개별 대형 금융사 고객들을 유치하기 위한 일본 현지 후속 영업중에 있습니다. 

또한, 글로벌 자동차 OEM인 현대자동차와 같이 다양한 지역시장에서 복잡도 높은 제품 라인업에 대한 다언어의 고객품평, 경쟁사 동향 등을 수집 분석해야 하는 마켓 인텔리전스 니즈도 증대되고 있습니다. 북미, 중국, 인도 등의 전략 시장에 신차가 출시될 시 경쟁차종/피쳐와의 비교 품평 등을 웹상에서 수집, 분석해 제공하는 본 사업은 2016년 이래 2020년까지 다년간 구독 사업으로 수행하고 있습니다. 특히, 이러한 글로벌/다언어 텍스트 분석을 통한 고객사의 적기 의사결정을 위한 시의성과 대규모 데이터를 처리하는데 따른 비용 합리성이 사업의 중요요소로서, 동사는 다국어/저비용의 개발, 수행역량을 보유한 베트남 법인(Saltlux Technology)을 활용해 사업을 지속 확장중에 있습니다.

[공공기관 및 공공사업]

공공기관의 경우에도 국내의 자생적인 클라우드 인프라/서비스 생태계의 구축은 물론 데이터 활용성의 증대를 위해 인공지능 클라우드 서비스 채택에 적극적인 양상입니다. 따라서 기존 공공기관 향 구축형 사업들 중 일부가 클라우드 서비스 방식 공급으로 전환되고 있으며, 데이터/AI 바우처 제도를 통해 민간과 공공의 인공지능/빅데이터용 데이터 구축을 위한 정책적 지원 또한 확대되고 있습니다. 동사는 한국데이터산업진흥원이 주관하는 동사업에 2020년 참여계획이며, 기존의 국립국어원 말뭉치 구축 사업 또한 클라우드 방식으로 전환해 사업수행의 수익성을 제고할 계획입니다.

[기타 국
내기업]

종량제/구독제 방식의 웹서비스의 유연성으로 인해 특화된 업무영역(회계계약서 분석, 법률자동번역, 고객서비스 개선을 위한 외부 SNS 소비자 품평의 수집 분석 등)에서의 수요가 꾸준히 증대되고 있습니다. 동사는 LG전자 소재기술연구원, KISTEP(한국과학기술기획평가원) 등 국내유수의 R&D 기관에 연구개발에 특화된 데이터과학 클라우드 서비스를 공급하고 있습니다. 또한, 2020년부터는 글로벌 최대 회계 컨설팅사인 PWC 컨설팅 및 OO회계법인과 인공지능 기반 계약서 자동분석 서비스 개발 프로젝트를 수행하고 있으며, 향후 동서비스는 분석 대상 계약서 분량당 과금하는 클라우드 서비스 사업으로 출시할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
글로벌 BPO
1,394
655
1,695
2,420
주3)

글로벌 제조
446
661
948
1,466

공공
168
1,507
1,280
1,195

미디어
18
-
60
105

회계
-
40
220
450

법률
148
-
185
255

통신
36
60
84
100

신규
거래처
공공
-
350
120
80
주4)

글로벌 제조
-
80
120
252

유통
-
450
580
780

금융
-
-
70
200

기타(공공 및 민간)
1,316
1,340
1,735
2,252
주5

합계
3,526
5,143
7,097
9,555

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 클라우드 영업수익은 2017년 923백만원에서 2019년 3,526백만원으로 연평균 95.41% 수준으로 증가하였습니다. 현재 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 규모는 작으나, 고객 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있으며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

클라우드 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 기재된 성장률(48.2%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

DNP/IWI, 현대자동차 등 다년간의 연속 구독사업 중심으로 영업수익 확대 계획입니다. 타 사업 대비 높은 라이선스 매출 구조를 기 확보하였으며, 이를 기반으로 수익성 높은 영업 수익 확대에 주력할 것입니다. 아울러 DNP/IWI의 경우 기존 전통적인 인적 서비스 중심의 고비용 BPO 서비스를 인공지능 기반 고품질의 안정적 서비스 구조로 전환하려는 현지 고객수요처(주로 은행, 카드, 보험 등 금융사)의 확대를 통해 동사의 라이선스 수입을 증대시킬 것입니다. 현대자동차의 경우, 전략 분석 시장 확대(유럽, 남미, 동남아 등)에 따른 영업수익 증대가 예상됩니다.

<주요 프로젝트 현황>
- DNP
일본 BPO 전용 인공지능 클라우드 플랫폼 서비스
- 현대자동차 글로벌 신차반응분석 사업
- LG전자 소재기술연구원 연구개발 데이터과학 서비스
- 국립국어원 말뭉치 구축 사업
- PWC 계약서 자동분석 서비스
- KT 기가지니 심층질의 응답
클라우드 서비스

- 현대모비스 자율주행 영상 DB 분석 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
825
731
1,028
1,318

라이선스
1,385
2,192
3,444
4,673

합계
2,210
2,923
4,472
5,991

주4)

헬스케어
(CJ제일제당), 리테일 부문의 클라우드 기반 고객 품평 수집 분석 서비스(국내 최대 O2O 서비스 그룹), 공공 부문의 정책 수립 분석에 필요한 데이터 수집 분석, 서비스 (대한민국 OO부) 등, 기존의 구독/종량제 사업 모델하에서의 레퍼런스 확산에 주력할 것입니다. 신규 고객의 경우 초기 클라우드 서비스체계 구축 및 커스터마이징등을 고려해 기존 고객 대비 상대적으로 높은 용역 매출 비중을 예상하고 있습니다.

<주요 프로젝트 현황>

- CJ제일제당
임상문헌
분석 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
290
276
341

라이선스
-
590
614
971

합계
-
880
890
1,312

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 클라우드 시장 성장률(48.2%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
492
625
832
730

라이선스
824
715
903
1,522

합계
1,316
1,340
1,735
2,252

(나)
영업비용

영업비용은 각 항목별로 비용 동인을 분석하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

급여
3,301
3,618
3,831
4,237
(*1)

잡급
301
29
30
32

경상연구개발비
2,574
3,581
4,547
5,656

퇴직급여
946
900
1,129
1,342
(*2)

외주비
5,530
5,574
5,815
5,978
(*3)

재료비
1,574
1,217
904
731
(*4)

복리후생비
1,183
1,341
1,532
1,753
(*5)

교육훈련비
-
25
29
34

세금과공과
100
114
128
145

도서인쇄비
37
35
39
44

감가상각비
444
689
1,009
1,402
(*6)

무형자산상각비
269
334
443
521

접대비
45
76
96
116
(*7)

광고선전비
234
370
439
530

대손상각비
10
-
-
-

지급수수료
962
794
888
1,037
(*8)

주식보상비용
148
296
260
224
(*9)

여비교통비
170
185
214
238

(*10)

통신비
31
49
54
60

수도광열비
67
79
89
100

지급임차료
125
182
183
219

수선비
2
14
17
20

보험료
11
12
12
12

소모품비
87
109
128
149

차량비
44
51
55
63

운반비
5
8
9
13

회의비
121
150
171
202

협회비
25
31
31
32

합계
18,346
19,863
22,082
24,890

(*1)

급여, 잡급 및 경상연구개발비는 동사의 향후 사업부별 인원 증가 계획과 5% 임금상승률(과거 평균 임금상승률 및 보험계리가정 반영), 국고보조금 수입 효과를 감안하여 추정하였습니다. 동사는 연구 개발을 위한 인력 충원은 지속적으로 진행하나 일반인력에 대한 충원은 요구되지 않습니다. 추정 기간별 예상 인원현황은 다음과 같습니다.

(단위: 명)

부서별 기말인원
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

급여
관리-임원
13
13
13
13

관리-일반
20
15
16
18

영업-일반
2
8
10
14

경상연구개발비
연구/개발
116
133
151
167

합계
151
169
190
212

(*2) 2020년 예상 퇴직급여는 2019년 보험계리보고서에서 추정한 2020년 당기근무원가를 적용하였으며, 이후 추정기간은 2019년과 2020년의 인건비 대비 퇴직급여비율의 평균을 예상 인건비에 적용하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

인건비
6,176
7,427
8,408
9,925

퇴직급여
946
900
1,129
1,342

퇴직급여비율
15.32%
12.12%
13.43%
13.52%

(*3)
당사는 제품 라이선스 공급 후 구동을 위한 IT 개발 용역을 제공함에 있어 내부인력 외 외주 용역처를 활용하는 경우가 있으며, 외주용역비는 인건비가 대부분을 차지하고 있습니다. 당사는 향후 제품의 완전성 제고, 하반기 매출 쏠림 현상의 완화 및 자체 인력 고용확대 및 학습효과 고도화를 통해 외주비의 비중을 점차 감소시키고자 합니다.

이에 외주비는 2019년 용역 매출액 대비 외주비 비율을 산정 후 향후 3년간 추정 용역 매출액에서 외주비 비율을 점차적으로 절감하는 것을 가정하여 산정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

용역매출
13,241
14,918
17,767
20,851

외주비
5,530
5,574
5,815
5,978

외주비 비율
41.76%
37.36%
32.73%
28.67%

(*4) 재료비는 프로젝트 수행 시 발주처의 요청 또는 당사의 프로젝트 수행의 필요에 의하여 외부로부터 구입하여 단순 납품/설치하는 S/W 및 H/W 비용으로 상품매출과 직접적으로 대응하므로, 상품매출액에 100% 원가율을 적용하여 추정하였습니다. 

(*5) 복리후생비, 교육훈련비, 도서인쇄비 및 세금과공과 등
인건비성 경비는 임직원 수 평균 증가율(12.15%), 예상물가상승률 등을 고려하여 각 계정의 비용을 추정하였습니다. 

<참고> 예상물가상승율

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
평균

예상물가상승율

0.4%

1.2%

1.6%

1.7%

1.225%

출처: Eco
nomist Intelligence Unit, Country Forecast Report(South Korea), 2019년 12월

(*6)
유형자산은 사용권자산(사무실 및 차량 임차료), 비품(노트북, 모니터 및 서버), 시설장치(사무실인테리어 등), 무형자산은 개발비, 소프트웨어 및 특허권 등으로 구성되어 있습니다.

감가상각비와 무형자산상각비는 기존 자산 및 향후 플랫폼 및 클라우드사업 확장에 따른 GPU급 서버확충계획, 인원충원계획에 따른 비품취득계획, 임차료 상승 등을 고려하여 상각비를 추정하였습니다. 세
부 항목별 감가상각비 및 무형자산상각비 내역은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

<유형자산>

비품
24
190
517
856

사용권자산
392
468
422
431

시설장치
28
31
70
115

합계
444
689
1,009
1,402

<무형자산>

특허권
206
240
285
289

개발비
-
78
145
217

소프트웨어
10
11
11
13

라이선스
53
5
2
2

합계
269
334
443
521

(*7) 접대비, 광고선전비 등은 매출 규모에 따라 비례하여 발생하는 것으로 추정하였습니다. 한편, 대손상각비는 2019년 매출액 대비 0.06% 수준이었고, 거래처의 규모나 특성을 고려할 때 향후 발생가능성이 낮다고 판단하여 추정에서 제외하였습니다.

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

접대비/매출액 비율
0.24%
0.35%
0.35%
0.33%

광고선전비/매출액 비율
1.28%
1.68%
1.59%
1.52%

대손상각비/매출액 비율
0.06%
-
-
-

(*8) 지급수수료는 각 수수료 성격별로 개별분석을 통하여 향후 예상되는 지급수수료금액을 개별분석하여 추정하였습니다. 발생 특정항목별로 2020년 계약이 이미 이루어진 경우(예: 외부감사수수료, 내부회계관리제도구축수수료 등)에는 실제 계약금액을 반영하였으며, 2020년 이후에는 보수적으로 예상물가상승율 대비 높은 수준인 연 5%씩 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다. 단, 지급수수료 중 채용과 관련된 수수료는 평균 인원예상증가율인 연 11% 증가율을 적용하였으며, 사외이사 및 감사의 보수는 10%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(*9) 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 상 임직원에게 부여한 주식선택권에 대해서는 주식선택권의 공정가치를 산정한 후 기대행사기간 동안 연 분할한 금액을 영업비용으로 인식하도록 되어 있습니다. 이에 따라 당사는
증권신고서 제출일 현재 유효한 주식선택권이 지속적으로 유효하고 2020년 이후로는 신규 주식선택권을 부여하지 않는 것을 가정하여 향후 주식보상비용을 추
정하였습니다.

(*10)
기타영업비용은 직접적이거나 간접적인 동인을 찾기 어려운 항목들로서 여비교통비, 소모품비, 회의비, 수도광열비 등으로 이루어져 있습니다. 이에 따라 2019년 발생한 비용에서 보수적으로 예상물가상율보다 높은 연 5%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(다) 영업외수익 및 영업외비용

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

영업외수익
1,293
606
754
808

영업외비용
603
92
106
142

동사의 영업외수익은 대부분 이자수익으로 구성되며, 영업외비용은 대부분 이자비용으로 구성됩니다. 이자수
익은 동사가 보유중인 금융기관 예치금에서 발생되는 금액으로, 최근 3개년 예치금 잔액 대비 약
1.64%의 이자율이 산출되었습니다. 향후 공모자금의 유입 및 기간별 사용 계획에 따라 증감할 예치금 잔액을 추정하고, 추정 예치금 잔액에 약 1.64% 수준의 이자율을 적용하여 이자수익을 산정하였습니다.

다만, 2019년 중 발생한 공정가치측정금융자산 중 지분증권평가이익인 658백만원은 향후 발생하지 않는 것으로 가정하여 추정하였습니다. 

이자비용은 전환상환우선주, 확정급여채무, 리스부채에서 발생되는 금액입니다. 동사가 보유중인 전환상환우선주는 2019년 12월중 전액 보통주로 전환되어 향후 발생되지 않을 예정이며, 이외 차입금은 보유하고 있지 않으므로 향후 발생하지 않음을 가정하였습니다.

기타 영업외손익에는 외화차손익, 외화환산손익, 잡손익 등이 있으나 기간별로 변동이 심하여 합리적인 추정이 어려우며, 향후 재무제표에 미치는 영향이 중요하지 않을 것으로 추정됩니다. 이에 따라 이자수익과
이자비용 외에는 2020년 이후 영업외수익이나 비용에 고려할 중요한 요인은 없을 것으로 판단하였습니다.

(라) 법인세비용

법인세비용은 매년 예상 과세표준에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였으며, 이연법인세효과 및 결손금/세액이월공제는 별도로 반영하지 아니하였습니다. 추정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019 주1)

2020(E)

2021(E)

2022(E)

산출세액
135
551
1,348
2,333

세액공제 주2)

74
185
288
403

법인세비용(이익)
(112)
365
1,060
1,930

주1)

2019년 산출세액 및 세액공제액은 실제 법인세세무조정에 따른 가액이며, 법인세비용은 이연법인세를 적용한 재무제표 수치입니다. 이에 따라 '산출세액 - 세액공제' 가액이 법인세비용과 일치하지 아니합니다.

주2)

연구인력개발비세액공제는 세액공제의 요건을 충족하는 연구인력급여에 공제율 25%를 곱하여 산정하였습니다.

구분

2019

2020(E)

2021(E)

2022(E)

인건비
294
742
1,152
1,613

세액공제율

25%
25%
25%
25%

세액공제
74
185
288
403

(주6)

<정정 전>

가. 자금의 사용계획

증권신고서 제출일 현재 당사의 공모자금 사용계획은 아래와 같습니다. 다만, 하기 투자계획은 현 시점에서 예상되는 계획이며, 향후 집행 시점의 경영환경 등을 고려하여 변경될 가능성이 있으므로 절대적인 계획이 아님을 투자자께서는 인지하시기 바랍니다.

(기준일 :
2020년 05월 28일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

10,000
-
3,500
-
-
4,160
17,660

<정정 후>

가. 자금의 사용계획

증권신고서 제출일 현재 당사의 공모자금 사용계획은 아래와 같습니다. 다만, 하기 투자계획은 현 시점에서 예상되는 계획이며, 향후 집행 시점의 경영환경 등을 고려하여 변경될 가능성이 있으므로 절대적인 계획이 아님을 투자자께서는 인지하시기 바랍니다.

(기준일 :
2020년 05월 28일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

3,500
-
6,900
-
3,100
4,160
17,660

(주7)

<정정 전>

나. 자금의 세부 사용계획

(단위: 백만원)

구 분

내역
우선순위
금액
시기
비고

연구개발

인건비

1

3,000

2020년 ~ 2022년

-

아웃바운드AI컨택센터

2

560

2020년 ~ 2022년

-

인공지능형 RPA

3

300

2020년 ~ 2022년

-

대화형 이상진단/정비

4

300

2020년 ~ 2022년

-

운영자금

마케팅비 집행

8

1,000

2020년 ~ 2022년

-

해외사업 확대

7

2,500

2020년 ~ 2022년

-

시설자금

클라우드설비투자

5

9,500

2020년 ~ 2022년

-

플랫폼설비투자

6

500

2020년 ~ 2022년

-

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 산정하였으며, 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)
금번 공모로 조달된 자금은 상기 우선순위에 따라 집행될 계획이며, 계획한 자금조달 시기 지연 및 조달자금 부족의 경우 자체 보유현금 통하여 집행할 계획입니다.

(1) 연구개발비

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

인건비

1,000
1,000
1,000
3,000

연구개발비

400
400
360
1,160

합 계

1,400
1,400
1,360
4,160

연구개발비는 AI Labs, 클라우드사업본부, 플랫폼사업본부의 연구개발인력의 인건비, 심층 자연어 이해 기술 고도화, 적응학습기반 음성인식 기술 고도화, 지능형 대화 플랫폼 기술 고도화 등을 위한 연구개발비 등으로 구성되어 있습니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서 우수한 연구개발 인력의 확보 및 관리가 중요하여 인건비에 대한 투자비율이 높습니다. 또한, 기존 기술 및 제품의 고도화 뿐만 아니라, 신사업 확장을 위한 연구개발에 투입할 계획입니다.

당사는 공모 후 2021년까지 약 12억원의 신규사업을 위한 연구개발비용을 투자할 계획이며, 상세 비용 배분 계획은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

아웃바운드AI컨택센터

200

200

160

560

인공지능형 RPA

100

100

100

300

대화형 이상진단/정비

100

100

100

300

합 계

400
400
360
1,160

(2) 운영자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

마케팅비 집행

200

250

550

1,000

해외사업 확대

500

1,000

1,000

2,500

합계

700

1,250

1,550

3,500

운영자금은 마케팅비 집행 및 해외사업 확대로 구성되어 있으며, 이를 공모자금으로 충당할 계획입니다.

당사는 2020 CES 참가 및 SAC(Saltlux Annual Conference)를 통한 당사의 신기술 및 신제품을 소개하며 4차산업혁명 기술시장을 선도하고 새로운 방향을 제시하는 마케팅 활동 및 Google Ad를 통한 브랜딩 광고를 지속하고 있습니다. 당사는 2020년 4월말 2020 SAC 행사를 기획하고 있으며 가칭 Start-up War 행사를 통해 인공지능 기반 융합 사업을 벌일 Start-up 발굴 및 사업협력관계를 더욱 강화할 예정입니다. 또한, 당사는 현재 B2B 및 B2G 매출이 주를 이루고 있으나 향후 B2C 및 B2B2C 유형의 매출을 위한 전략을 기획하고 있으며 해당 영역으로 매출확대와 함께 TV매체를 통한 브랜딩광고 및 제품 광고 등 적극적 마케팅 활동을 통한 성장을 추진할 계획입니다.

또한, 동사는 한국-영미 및 일본 선진시장-베트남의 3각 체계로 해외사업 확대를 진행할 계획입니다. 향후 구축형보다는 클라우드 기반으로 확장성있는 사업을 전개하고 24H 운영/서비스 체계를 갖추는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다국어와 글로벌향 솔루션의 개발, 대규모 글로벌 데이터 수집과 분류 등에 필요한 개발 및 서비스 인프라(GPU 및 CPU)를 확충할 계획입니다. 

(3) 시설자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

클라우드설비투자

3,500

3,000

3,000

9,500

플랫폼설비투자

200

200

100

500

합계

3,700

3,200

3,100

10,000

당사는 2019년 현재 19% (연결 기준) 수준인 클라우드 서비스 매출 비중을 2025년까지 45%로 제고하기 위한 필요 투자를 계획하고 있습니다. 당사의 서버 인프라에 기반해 웹상에서 Custom 형태로 솔루션을 개발, 사용할 수 있도록 자체 GPU 인프라스트럭쳐(Data center)를 단계적으로 증설(자체 구축 혹은 임대량 증설)할 계획입니다. 또한, 개발 인프라 뿐 아니라 웹상에서 개발된 인공지능 솔루션의 배포와 운영 관리 필요 증대에 대비하여 웹서비스 체계 개발 및 증축에 투자할 예정입니다. 이러한 사업방향은 AI 혁신 클러스터(AI 정부 로드맵) 조성 계획과도 궤를 같이하며, 각 지역의 국가/광역 단위 IDC 조성사업에 참여하여 기존보다 우월한 가성비의 컴퓨팅 인프라를 확보함으로써 투자효율성을 제고할 계획입니다.

또한, 당사는
원천기술의 지속적 업그레이드를 포함한 R&D 연구개발에 필요한 개발 인프라(솔트룩스 구축형 인공지능 솔루션의 개발, 데이터 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅/GPU 인프라) 확충을 통해, 연구개발 효율을 제고해 지속적으로 솔루션/라이선스를 고도화할 계획입니다.

<정정 후>

나. 자금의 세부 사용계획

(단위: 백만원)

구 분

내역
우선순위
금액
시기
비고

연구개발

인건비

1

3,000

2020년 ~ 2022년

-

아웃바운드AI컨택센터

2

560

2020년 ~ 2022년

-

인공지능형 RPA

3

300

2020년 ~ 2022년

-

대화형 이상진단/정비

4

300

2020년 ~ 2022년

-

운영자금
퍼블릭클라우드비용
7
1,700
2020년 ~ 2022년
-

광주AI센터 투자
8
1,700
2020년 ~ 2022년
-

마케팅비 집행

10

1,000

2020년 ~ 2022년

-

해외사업 확대

9

2,500

2020년 ~ 2022년

-

시설자금

클라우드설비투자

5

3,000

2020년 ~ 2022년

-

플랫폼설비투자

6

500

2020년 ~ 2022년

-

타법인증권취득자금
클라우드사업
 전략파트너 투자
11
3,100
2020년 ~ 2022년
-

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 산정하였으며, 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)
금번 공모로 조달된 자금은 상기 우선순위에 따라 집행될 계획이며, 계획한 자금조달 시기 지연 및 조달자금 부족의 경우 자체 보유현금 통하여 집행할 계획입니다.

(1) 연구개발비

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

인건비

1,000
1,000
1,000
3,000

연구개발비

400
400
360
1,160

합 계

1,400
1,400
1,360
4,160

연구개발비는 AI Labs, 클라우드사업본부, 플랫폼사업본부의 연구개발인력의 인건비, 심층 자연어 이해 기술 고도화, 적응학습기반 음성인식 기술 고도화, 지능형 대화 플랫폼 기술 고도화 등을 위한 연구개발비 등으로 구성되어 있습니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서 우수한 연구개발 인력의 확보 및 관리가 중요하여 인건비에 대한 투자비율이 높습니다. 또한, 기존 기술 및 제품의 고도화 뿐만 아니라, 신사업 확장을 위한 연구개발에 투입할 계획입니다.

당사는 공모 후 2021년까지 약 12억원의 신규사업을 위한 연구개발비용을 투자할 계획이며, 상세 비용 배분 계획은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

아웃바운드AI컨택센터

200

200

160

560

인공지능형 RPA

100

100

100

300

대화형 이상진단/정비

100

100

100

300

합 계

400
400
360
1,160

(2) 운영자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

퍼블릭클라우드비용
300
600
800
1,700

광주AI센터 투자
400
600
700
1,700

마케팅비 집행

200

250

550

1,000

해외사업 확대

500

1,000

1,000

2,500

합계

1,400

2,450

3,050
6,900

운영자금은
클라우드사업 확장을 위한 퍼블릭클라우드비용, 광주AI센터 투자, 마케팅비 집행 및 해외사업 확대로 구성되어 있으며, 이를 공모자금으로 충당할 계획입니다.

당사는 2020년 5월 중 광주 AI 클러스터 조성 사업의 일환인 광주 IDC와의 MOU 계약을 통해 기존보다 우월한 가성비의 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있어 투자효율성을 제고할 수 있습니다. 광주 IDC의 GPU Infrastructure를 경쟁력 있는 사용료로 이용함과 동시에 글로벌 퍼블릭 클라우드 서비스인 AWS, Azure 등을 통해 클라우드 고객에게 Custom Service 및 On-Demand Service 제공사업 확장을 계획하고 있습니다. 또한, 당사는 광주 AI 클러스터 내 솔트룩스 광주 인공지능센터를 설립하였으며, 점진적인 시설투자 및 지역인재 영입을 통해 영상, 음성, 이미지, 텍스트 등의 인공지능 학습용 데이터 개발 및 클라우드 서비스 플랫폼 개발을 진행할 예정입니다. 

당사는 2020 CES 참가 및 SAC(Saltlux Annual Conference)를 통한 당사의 신기술 및 신제품을 소개하며 4차산업혁명 기술시장을 선도하고 새로운 방향을 제시하는 마케팅 활동 및 Google Ad를 통한 브랜딩 광고를 지속하고 있습니다. 당사는 2020년
6월중
2020 SAC 행사를 기획하고 있으며 가칭 Start-up War 행사를 통해 인공지능 기반 융합 사업을 벌일 Start-up 발굴 및 사업협력관계를 더욱 강화할 예정입니다. 또한, 당사는 현재 B2B 및 B2G 매출이 주를 이루고 있으나 향후 B2C 및 B2B2C 유형의 매출을 위한 전략을 기획하고 있으며 해당 영역으로 매출확대와 함께 TV매체를 통한 브랜딩광고 및 제품 광고 등 적극적 마케팅 활동을 통한 성장을 추진할 계획입니다.

또한, 동사는 한국-영미 및 일본 선진시장-베트남의 3각 체계로 해외사업 확대를 진행할 계획입니다. 향후 구축형보다는 클라우드 기반으로 확장성있는 사업을 전개하고 24H 운영/서비스 체계를 갖추는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다국어와 글로벌향 솔루션의 개발, 대규모 글로벌 데이터 수집과 분류 등에 필요한 개발 및 서비스 인프라(GPU 및 CPU)를 확충할 계획입니다. 

(3) 시설자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

클라우드설비투자

1,000

1,000

1,000

3,000

플랫폼설비투자

200

200

100

500

합계

1,200

1,200

1,100

3,500

당사는 2019년 현재 19% (연결 기준) 수준인 클라우드 서비스 매출 비중을 2025년까지 45%로 제고하기 위한 필요 투자를 계획하고 있습니다.
당사는 회사 내부 서버실 및 외부(남서울IDC)에 주요한 서버설비를(총 223대) 갖추고 있으며, 향후 급격한 성장이 예상되는 Saltlux.ai(구, Adams.ai) 및 Datamixi.com을 통한 원활한 Open API 서비스 제공을 위하여
자체 GPU 인프라스트럭쳐(Data center)를 단계적으로 증설할 계획입니다.
또한, 개발 인프라 뿐 아니라 웹상에서 개발된 인공지능 솔루션의 배포와 운영 관리 필요 증대에 대비하여 웹서비스 체계 개발 및 증축에 투자할 예정입니다. 이러한 사업방향은 AI 혁신 클러스터(AI 정부 로드맵) 조성 계획과도 궤를 같이하며, 각 지역의 국가/광역 단위 IDC 조성사업에 참여하여 기존보다 우월한 가성비의 컴퓨팅 인프라를 확보함으로써 투자효율성을 제고할 계획입니다.

또한, 당사는
원천기술의 지속적 업그레이드를 포함한 R&D 연구개발에 필요한 개발 인프라(솔트룩스 구축형 인공지능 솔루션의 개발, 데이터 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅/GPU 인프라) 확충을 통해, 연구개발 효율을 제고해 지속적으로 솔루션/라이선스를 고도화할 계획입니다.

(4)
타법인 증권 취득 자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

클라우드사업 
전략파트너 투자
1,800
800
500
3,100

당사는 2019년과 2020년 중 인공지능과 빅데이터 사업 확장 및 생태계 조성을 위하여 총 8개사에 전략적 파트너 투자를 진행하였으며, 2020년부터는 클라우드 사업 확장 및 생태계 조성을 위한 투자를 계획하고 있습니다. 헬스케어 인공지능 클라우드 업체와의 Joint Venture 설립을 위한 MOU 체결 및 클라우드 전문업체와의 용역파트너쉽 계약 체결 등을 통해 클라우드 사업 생태계 조성을 위한 투자를 진행할 예정입니다.

다만, 클라우드사업 전략파트너 투자 계획의 무산, 지연 등으로 유휴자금이 발생하는 경우 해당 자금은 Saltlux.ai 및 datamixi.com의 인공지능, 빅데이타 클라우드 서비스 기능 고도화를 위한 투자자금 및 무산된 전략 파트너십이 보유한 기술을 대체 가능하도록 클라우드 관련 신기술 개발 투자자금으로 사용할 계획입니다.

(주8)

<정정 전>

가. 주식의 총수 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
80,000,000
20,000,000

100,000,000

-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
4,259,015
1,671,419
14,744,119
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
1,671,419
1,671,419
-

1. 감자
-
599,990
599,990
유상감자

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
1,071,429
1,071,429
보통주 전환

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
4,259,015
-
4,259,015
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
4,259,015
-
4,259,015
-

<정정 후>

가. 주식의 총수 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
80,000,000
20,000,000

100,000,000

-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
4,259,015
1,671,419
5,930,434
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
1,671,419
1,671,419
-

1. 감자
-
599,990
599,990
유상감자

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
1,071,429
1,071,429
보통주 전환

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
4,259,015
-
4,259,015
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
4,259,015
-
4,259,015
-

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인서명(정정).jpg
대표이사 등의 확인서명(정정)

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

증권신고서제출및정정연혁

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2020년 05월 28일
증권신고서(지분증권)
최초 제출

2020년 06월 15일
[기재정정]증권신고서(지분증권)

기재정정
(파란색)

금융위원회 귀중
2020년 05월 28일

회 사 명 :

주식회사 솔트룩스

대 표 이 사 :

이경일

본 점 소 재 지 :

서울특별시 강남구 언주로 538, 3~5층
(역삼동, 대웅빌딩)

(전 화) 02-2193-1610

(홈페이지) http://www.saltlux.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 대표이사 (성 명) 이경일

(전 화) 02-2193-1610

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :
기명식 보통주 750,000주

모집 또는 매출총액 :
18,000,000,000
원

증권신고서 및 투자설명서 열람장소

가. 증권신고서

전자문서 : 금융위(금감원) 전자공시시스템 → http://dart.fss.or.kr

나. 투자설명서

전자문서 : 금융위(금감원) 전자공시시스템 → http://dart.fss.or.kr

서면문서 : 1) 한국거래소: 서울특별시 영등포구 여의나루로 76
 2) ㈜솔트룩스: 서울특별시 강남구 언주로 538, 3~5층
 3) 한국투자증권㈜: 서울특별시 영등포구 의사당대로 88

【 대표이사 등의 확인 】

[대표이사 등의 확인서명].jpg
대표이사 등의 확인서명

요약정보

1. 핵심투자위험

구 분
내 용

사업위험

가. 국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당
사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은 경기 변동 및 경제성장률 등 국내외 거시적 환경의 직ㆍ간접적인 영향을 받고 있습니다. 한편, 2020년 4월 IMF가 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook) 수정치에 따르면, 2019년 세계경제성장률은 2.9%인 것으로 예상되며 2020년과 2021년은 각각 -3.0%, 5.8%로 기존 2020년 01월 전망치보다 하향조정되었습니다. 이는 미국의 교역국간 관계 악화, 금융시장 심리 약화 가능성 및 코로나19 충격에 따른 세계경제의 위축 등을 반영한 것입니다. 한편, 2019년 중국 후베이성 우한지역에서 발생한 신종 코로나바이러스의 확산은 당초 예상보다 빠르게 증가하고 있는 상황으로, Worldometer은 2020년 5월 21일 기준 전세계 누적 확진자 5,197,776명 및 사망자 334,675명으로 집계하였습니다
.
일별 코로나 바이러스 감염자 수는 2020년 4월 초까지 급격하게 증가한 후 7만~10만명 수준을 유지하고 있으며, 현재까지의 코로나 바이러스 감염자 수 증감의 흐름이 미래에도 이어진다고 확정할 수 없습니다.
코로나19에 따른 펜데믹이 예상보다 오래 지속되거나 2021년 코로나19가 재발할 경우 국제 경제 성장률이 추가 하락할 가능성이 있습니다
.
이처럼 예상치 못한 국제이슈, 지정학적 리스크 및 코로나19의 파급효과 등으로 국내외 경기가 악화될 경우 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

나. 전방산업 침체에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스의 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반업의 IT투자에 따라 당사의 영업실적에 영향을 미칠 수 있습니다. 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 실적은 기업경기 변동 및 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의하여 변동될 수 있으며, 기업경기 악화 및 전방산업의 시장상황이 악화되는 등 외부요인의 부정적인 영향이 지속되는 경우 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다. 주력시장 성장 둔화에 따른 위험

당사는
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
사업을 영위하며 설립 이후 꾸준한 매출 성장을 보이고 있으며 인공지능, 빅데이터 및 클라우드 산업은 시대적 필요성과 정부정책지원 등으로 향후 그 성장성은 더 커질 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 경기불황 등의 이유로 주력시장이 예상하는 바와 다르게 침체되거나 거시적 또는 미시적 요인에 의하여
성장이 이루어지지 않을 경우 인공지능과 빅데이터 산업에 직접적인 영향을 받는 당사의 사업 특성상 이는 당사의 영업실적 부진으로 이어질 수 있습니다.

라. 신기술 변화 또는 경쟁 심화에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은 신속한 기술변화, 고객의 요구사항 및 수요형태의 다변화, 새로운 제품과 서비스의 지속적인 출현 등 기술의 변화가 빠른 사업입니다. 또한, 기존 경쟁사 뿐만 아니라 대기업 및 신규업체의 시장 진입 가능성도 배제할 수 없습니다.
당사는 인공지능 및 빅데이터 관련 기술력과 안정적인 운영 노하우를 바탕으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션 제품을 가지고 사업 확대를 도모하고 있으며, 연구개발인력을 활용하여 기술의 진부화를 방지하고 고객의 요구사항을 반영하는 등 R&D를 지속해서 이행하고 있습니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고 당사가 기술의 급속한 변화에 적절하게 대응하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마. 관련 주요 법령 및 규정의 개정에 따른 위험

중소기업 성장을 독려하는 정부의 시책과 더불어 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 등 사업에 대기업의 입찰을 제한하고 있습니다. 이와 같은 소프트웨어산업 진흥법 등 관계법령 및 규정에 따라 당사는 대기업과의 직접적인 경쟁을 피할 수 있는 상황이지만, 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정이 당사에 불리하게 개정될 경우 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 데이타 3법 및 개인정보규제 개선 지연 또는 미흡에 따른 위험

당사의 사업
을 영위하는데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 기계학습은 매우 중요한 요소입니다. 다만, 이와 같은 빅데이터는 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다.

빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며, 이러한 흐름에 따라 국내뿐만 아니라 전세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다. 이처럼 동사의 개인정보처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 동사의 기술력에도 불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생하거나 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되어 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 경우, 동사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 매출의 계절성과 관련된 위험

당사는 매출의 계절성으로 인해 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 해당 추세는 당사 만의 특성이 아닌 IT 산업 전체의 특성입니다.
이처럼 당사의 매출도 4분기에 집중되는 경향을 나타내고 있으나 총 매출액의 성장성이 견고하며, 향후 매출처의 다변화 및 다년간 계약 등을 통해 매출의 계절성이 다소 완화될 수 있습니다. 하지만 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT비용의 집행시기 조정 등이 발생할 가능성이 있습니다. 이러한 상황이 발생할 경우에는 상기와 같은 계절별 추세를 벗어날가능성이 존재하며, 이를 당사가 예측하는 데에는 어려움이 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사
업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

나. 수익성 악화 위험

당사는
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 매출은 지속적으로 성장하고 있으며, 영업이익도 꾸준히 시현하고 있으며, 향후 매출의 증가와 함께 고도화된 플랫폼 기술력을 기반으로 이익률이 개선될 것으로 전망됩니다. 그럼에도 불구하고, 향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화될 수 있습니다.

다

. 재무안정성 및 유동성 악화 위험

당사는 2020년 1분기 별도 재무제표 기준, 유동비율 2,681.54% 및 부채비율 3.47% 등 재무안정성에서 업종 평균(한국은행 발간 2018년 기업경영분석의 스프트웨어 개발 및 공급업(J582) 재무비율 적용) 유동비율 184.0% 및 부채비율 70.70% 대비 우수한 재무안정성을 확보하고 있는 것으로 판단 됩니다. 당사는 유동성 확보를 위해 노력하고 있으며, 금번 IPO를 통한 추가 자금 확보를 통해 당사의 재무안정성은 더욱 개선될 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하치 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

라. 매출채권 건전성 악화 위험

당사의 매출채권은 대부분 3개월 이하의 정상 매출채권으로 2020년 1분기말 현재 매출채권에서 차지하는 비중은 77.15%이고, 매출채권 잔액 대비 대손충당금 비율은 15.58%로 매출채권 건전성은 양호한 수준을 보이고 있습니다. 당사의 매출채권 건전성 저하로 인한 위험은 미미하나,
전방산업 경기 불황 등이 발생할 경우 매출채권의 회수가 지연될 가능성이 존재하며 당사의 현금흐름 및 재무구조가 악화될 수 있습니다.

마. 경영안정성 및 최대주주 변경 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 및 특수관계인 지분율은 19.64% 이며, 금번 공모 후 추가로 희석될 것으로 예상됩니다. 이에 당사는 상장 후 경영안정성 제고를 위하여 1% 이상 주주인 정문선 지분(10.53%)에 대한 의결권을 상장일로부터 1년 간 최대주주인 이경일 대표이사에게 위임하는 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 또한 최대주주 지분에 대해 3년 간 자발적 의무보유를 진행하였습니다. 그러나 의무보유 기간 종료 후 상기 주주가 주식을 매각할 경우 당사의 경영안정성이 저하될 위험이 존재합니다.

바. 인력 이탈 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 인력자원이 중심이 되므로, 우수한 연개발 인력의 확보가 중요합니다. 당사는 산업의 특성상 기술개발의 속도가 빠르므로 꾸준한 투자와 연구개발이 필요합니다.
당사는 우수 인력 확보 및 기존 인력이탈 최소화를 위해 다양한 보상방안을 마련하여 활용하고
있으며, 향후에도 임직원의 다양한 복지 혜택을 확대를 통해 인력 이탈 방지를 위해 노력하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 임금수준 및 경쟁기업의 우수한 유치노력 등으로 핵심 인력의 이탈이 있을 수 있으며, 이는 당사의 제품 개발 및 연구개발 활동에 있어 프로젝트 수행능력 및 수행중인 프로젝트에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 지적재산권 관련 위험

당사는 20여년간 축적한 인공지능 및 빅데이터 분야의 기술과 노하우를 보유한 소프트웨어 기업으로, 지식재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고 핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 신규사업 관련 위험

당사의 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스는 매년 새로운 기능과 신기술을 적용해 나가면서 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하고 있습니다.

당사는 인공지능, 빅데이터 시장의 성장에 따라 부상하는 지원기술을 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의 시장 선도 지위를 구축하고자 하며, 이를 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 관련 기술 개발이 지연되거나 계획만큼 진척되지 않아 신규 수요에 대한 적시 대응이 미흡할 경우, 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 환율변동위험

당사는 영업활동을 영위함에 있어 기능통화인 원화 외의 통화로 표시되는 판매 및 구매에 대해 환위험에 노출되어 있습니다. 현재 당사의 해외 매출은 내수매출에 비해 미미한 수준이나 일본 BPO 사업자인 DNP 등과의 영업활동을 통해 해외사업의 비중이 점차 확대될 것으로 예상됩니다. 당사는 해외영업과정에서 발생하는 외화 환포지션을 관리하기 위하여 환노출위험을주기적으로 평가, 관리 및 보고하고 있으나 향후 환율의 급격한변동이 발생할 경우 외화 관련 손익이 당사의 손익에 미치는 영향은 보다 증가할 것이며, 이로 인한 회사 실적 변동 위험 역시 커질 것으로 예상됩니다.

차. 관리종목 지정 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았고, 상장 이후에도 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.(영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제)

당사가 2020년 상장할 경우 매
출액 요건은 2025년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2023년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

기타 투자위험

가. 투자자의 독자적 판단 요구

투자자께서는 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자 판단을 해서는 안됩니다.
본 증권신고서에 기재된 사항 이외의 투자위험요소를 검토하시어 투자자 여러분의 독자적인 투자 판단을 해야 함에 유의
하시기 바랍니다.

나. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. 이러한 비교기업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2022년 추정 순이익을
연
15%

의 할인율로 할인한 2020년 1분기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있
습니다.

연 할인율
15%

또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

다. 공모주식수 변경 위험

『증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정』제2-3조(효력발생시기의 특례 등) 제2항 제1호에 따라 수요예측 실시 후, 증권신고서 효력 발생일에 영향을 미치지 아니하고 신고서 제출일 현재 증권신고서에 기재된 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

라. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장
직후 공모주식을 포함하여 당사
발행주식총
수의
40.64%
에 해당하는
2,044,627주

가 유통가능물량입니다.
상장 후 1개월 후에는 발행주식총수의
70.97%
에 해당하는
3,570,838주
, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 당사 발행주식총수의
71.42%
에 해당하는

3,593,338주
가 유통 가능합니다.

이

와 같은
매도가능물
량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의
하시기 바랍니다.

마. 주식매수선택권 행사에 따른 지분 희석 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 166,100주로 공모 후 주식수 5,031,515주 기준 3.30%에 해당하며 이 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 87,200주(공모 후 주식수 기준 1.73%)에 해당 됩니다.
주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다.

바. 유사회사 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 사업의 유사성, 재무적 기준 등을 고려하여 유사기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 그러나
비교 참고회사 선정기준의 임의성 및 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인해 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의
하시기 바랍니다.

사. 환매청구권 미존재 위험

금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」상 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)가 부여되지 않으니 투자 시 유의
하시기 바랍니다.

아. 청약 불가능 위험

2009년 2월 4일 부로 시행된 『자본시장법』에 의거,
일반투자자들은 투자설명서를 미리 교부 받아야 청약이 가능합니다.

자. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

기관투자자에게 배정할 주식은 수요예측을 통해 배정하며,
동 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

차. 상장 후 주가의 공모가액 하회 위험

코스닥시장 상장 후 주식시장 상황 등에 따라 주가는 최초 공모가액을 하회할 수도 있으며, 이 경우 공모가격에
금번 공모주식을 취득한 투자자는 투자원금 손실을 입을 수 있습니다.

카. 코스닥시장 상장요건 미충족 위험

금번 공모는 「코스닥시장 상장규정」에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로
「
자본시장과 금융투자업에 관한 법률
」
에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나
일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약
을 받을 수도 있습니다.

타. 증권신고서 정정 위험

본 증권신고서(투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며,
본
증
권신고서(투자설명서)의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있습니다.
또한, 본 증권신고서(투자설명서) 상의 공모 일정은 확정된 것이 아니며, 금융감독원 공시심사과정에서 정정사유 발생 시 변경될 수 있습니다.

파. 미래예측진술에 대한 위험

본 증권신고서는 향후 사건에 대한 당사 경영진의 현재 시점(내지 별도 시점이 기재되어 있는 경우 해당 시점)의 예상을 담은 미래예측진술을 포함하고 있으며,
미래예측진술은 실제로는 상이한 결과를 초래할 수 있는 특정 요인 및 불확실성에 따라 달라질 수 있습니다.

하. 재무상황 변동 위험

본 증권신고서상의
재무제표에 관한 사항은

2020년도 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념
하시기 바랍니다. 본 증권신고서(예비투자설명서)에 기재된 재무제표의 작성기준일 이후 본 증권신고서(예비투자설명서) 제출일 사이에 발생한 것으로 증권신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름표 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다.

거. 소수주주권 행사로 인한 소송 위험

소수주주의 소수주주권 행사로 당사는
추가적인 소송위험에 노출
될 수 있습니다.

너. 집단 소송으로 인한 소송 위험

증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출
될 수 있습니다.

더. 주가의 일일 가격제한폭 변경

2015년 06월 15일부터
코

스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의
하시기 바랍니
다.

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

증권의
종류
증권수량
액면가액
모집(매출)
가액
모집(매출)
총액
모집(매출)
방법

기명식보통주
750,000
500
24,000
18,000,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
한국투자증권
기명식보통주
750,000
18,000,000,000
834,300,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2020.07.06 ~ 2020.07.07
2020.07.09
2020.07.06
2020.07.09
-

자금의 사용목적

구 분
금 액

연구개발비
4,160,000,000

설비투자
3,500,000,000

운영자금
6,900,000,000

타법인증권 취득자금
3,100,000,000

발행제비용
880,000,000

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

-
-
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의
관계
매출전
보유증권수
매출증권수
매출후
보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】
-

【기 타】
-

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

(단위 : 원, 주)

증권의
종류
증권수량
액면가액
모집(매출)
가액
모집(매출)
총액
모집(매출)
방법

기명식 보통주
750,000
500
24,000
18,000,000,000
일반공모

인수인
증권의 종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
한국투자증권
기명식 보통주
750,000
18,000,000,000
834,300,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일

2020.07.06~07
2020.07.09
2020.07.06

주1)
모집(매출)가액(이하 "희망공모가액"이라 한다)의 산정 근거는 『제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견』 부분을 참고하시기 바랍니다.

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜솔트룩스의 제시 희망공모가액인 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액 기준입니다.

주3)
모집(매출)가액의 확정(이하 "확정공모가액"이라 한다)은 청약일 전에 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인㈜솔트룩스가 재협의한 후 1주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액의 확정 시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)

기관투자자, 일반투자자 청약일 :

2020년 07월
06일 ~
07일 (2일간)

※ 기관투자자의 청약과 일반투자자 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하
시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반투자자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주5)

본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집(매출)하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 2월 28일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2020년 4월 29일)을 받았습니다.
그 결과 금번 공모 완료 후, 신규상장 신청 전 주식의 분산요건(
「코스닥시장 상장규정」
제6조 제1항 제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주6)

총 인수대가는 희망공모가액
24,0
00원 ~
30,0
00원 중 최저가액인
24,0
00원
기준으로 산정한 총 발행금액(상장주선인 의무인수금액 포함)
의
4.5%
에
해당합니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다.

주7)

금번 공모 시 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항 제2호에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집, 매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다. 그 세부 내역은 아래 표와 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

한국투자증권㈜
기명식보통주
22,500주
540,000,000원
코스닥시장 상장규정에 따른
상장주선인의 의무인수분

상장주선인의 의무 취득분은 사모의 방법으로 발행한 주식을 취득하여야 하며, 상장예비심사청구일부터 신규상장신청일까지 해당 주권을 취득하여야 합니다. 상장주선인은 해당 취득 주식을 상장일로부터 3개월간 계속보유하여야 합니다. 또한, 상장주선인의 의무 취득분은 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항에 의거 모집 및 매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며, 상기 취득금액은 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜솔트룩스가 협의하여 제시한 희망 공모가액 밴드 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액인 24,000원 기준입니다. 금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 의무인수 주식의 수량에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다

주8)
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권" 이라 합니다)를 부여하지 않습니다.

2. 공모방법

금번 (주)솔트룩스의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 750,000주의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

【공모방법 : 일반공모】

공 모 대 상

주 수(비 율)

비 고

일 반 공 모

600,000주(80.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

우리사주조합
150,000주(20.0%)
우선배정

합 계

750,000주(100.0%)

-

주1)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

【일반공모주식 배정내역】

공 모 대 상

배정주식수(비율)

비고

일반청약자

150,000주(20.0%)

-

기관투자자

450,000주(60.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계

600,000주(80.0%)

-

나. 모집의 방법 등

(1) 모집의 방법

【모집방법 : 일반공모】

모 집 대 상

주 수(비 율)

비 고

일 반 공 모

600,000주(80.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

우리사주조합
150,000주(20.0%)
우선배정

합 계

750,000주(100.0%)

-

【모집 세부내역】

모 집 대 상

배정주식수(비율)
주3)

주당 모집가액
주4)

모집총액 주5)

비고

우리사주조합 주1)
150,000주(20.0%)

24,000원

3,600,000,000원
-

일반청약자

150,000주(20.0%)

3,600,000,000원

기관투자자

450,000주(60.0%)

10,800,000,000원

주2)

합계

750,000주(100.0%)

18,000,000,000원

-

주1)

금번 공모에서 우리사주조합에 공모주식 중 150,000주(20.0%)를 우선배정하였습니다.

주2)

기관투자자 : 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 의한 다음 각 목에 해당하는 자를 말합니다.
가. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 시행령 제10조 제2항 제1호부터 제10호(제8호의 경우 동법 제8조 제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항 제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자
나. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다. 「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금관리공단
라. 「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부
마. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제7항의 금융투자업자 중 아목 이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)

아. 「금융투자업규정」 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

※ 고위험고수익투자신탁이란 「조세특례제한법」 제91조의15 제1항 및「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각 항의 요건을 모두 갖춘 것을 말합니다.
① 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것
이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 합니다.
② 국내 자산에만 투자할 것
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일에 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 합니다.

※ 코넥스 고위험고수익투자신탁이란 최초 설정일ㆍ설립일로부터 매 3개월마다 코넥스 상장주식의 평균보유비율(코넥스 상장주식의 평가액이 고위험고수익투자신탁의 평가액에서 차지하는 매일의 비율을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율을 말한다)이 100분의 2 이상인 고위험고수익투자신탁을 말합니다. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일의 코넥스 상장주식의 보유비율이 자산총액의 100분의 2 이상이어야 하며, 해당 투자신탁 등의 만기일까지의 잔존기간이 3개월 미만인 경우에는 평균보유비율을 적용하지 아니합니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 (코넥스)고위험고수익투자신탁으로참여하는 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호 및 제19호에 따른 (코넥스)고위험고수익투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ "벤처기업투자신탁"이란 「조세특례제한법」 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁으로서(대통령령 제28636호 「조세특례제한법」 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다) 다음 각 항의 요건을 갖춘 신탁을 말합니다. 
① 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의한 투자신탁(동법 제251조에 따른 보험회사의 특별계정을 제외한다. 이하 "투자신탁"이라 한다)으로서 계약기간이 3년 이상일 것

② 통장에 의하여 거래되는 것일 것

③ 투자신탁의 설정일부터 6개월 이내에 투자신탁 재산총액에서 다음 각 목에 따른 비율의합계가 100분의 50 이상일 것. 이 경우 투자신탁 재산총액에서 가목 1)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액이 차지하는 비율은 100분의 15 이상이어야 합니다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1)「벤처기업육성에 관한 특별조치법」 제2조 제2항에 따른 투자

2) 타인 소유의 주식 또는 출자지분을 매입에 의하여 취득하는 방법으로 하는 투자

나. 벤처기업이었던 기업이 벤처기업에 해당하지 아니하게 된 이후 7년이 지나지 아니한 기업으로서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 코스닥시장에 상장한 중소기업 또는 「조세특례제한법」 시행령 제4조 제1항에 따른 중견기업에 가목 1) 및 2)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

④ 제3항의 요건을 갖춘 날부터 매 6개월마다 같은 항 각 목 외의 부분 전단 및 후단에 따른 비율을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 제3항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 제3항 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1항 및 제4항을 적용하지 않습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호에 따른 기관투자자일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제5항 제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 신탁회사는 신탁계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 신탁재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호에 따른 기관투자자일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제5항 제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 신탁계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사)로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사)임을 확약하는 확약서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

주3)

배정주식수(비율)의 변경
① 청약자 유형군에 따른 배정비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과, 우리사주조합과 기관투자자의 청약 결과에 따라 청약일 및 청약일 전에 변경될 수 있습니다.
② 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 청약자 유형군에 합산하여 배정할 수 있습니다. (『제1부 모집또는 매출에 관한 사항 -Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약결과 배정에 관한 사항』에 관한 사항 부분 참조)
③ 잔여주식이 있는 경우에는 대표주관회사가 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.
④「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.
⑤「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

주4)

주당모집가액 : 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 ㈜솔트룩스가 제시한 희망공모가액 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액으로서, 청약일 전에 한국투자증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 한국투자증권㈜와 ㈜솔트룩스가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주5)

모집총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액인 24,000원을 근거로 하여 계산한 금액이며, 확정된 가액이 아니므로 추후 변동될 수 있습니다.

주5)

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 제2-3조 2항 제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출한 증권신고서의 공모할 주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경될 수 있습니다.

다. 매출의 방법 등

금번 ㈜솔트룩스의 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 매출은 해당사항이 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

【상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역】

구분

취득 주수

주당 취득가액

취득총액

비고

한국투자증권㈜

22,500주

24,000원

540,000,000원

-

주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액(24,000원 ~ 30,000원)의 밴드 최저가액인 24,000원 기준입니다.

주2)

상기 취득분은 모집(매출)주식과는 별도로 신주로 발행되어 상장주선인이 취득하게 됩니다. 단, 모집·매출하는 물량의 청약이 미달될 경우, 주당 취득가액이 변경될 경우에는 주식수가 변동될 수 있습니다. 관련된 내용은『제1부 모집 또는 매출에관한 사항』- 『Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항』의 『5. 인수 등에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

3. 공모가격 결정방법

가. 공모가격 결정 절차

금번 ㈜솔트룩스의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은『증권 인수업무 등에 관한 규정』제5조(주식의 공모가격 결정 등)에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다. 

한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정 절차는 다음과 같습니다.

◈ 수요예측을 통한 공모가격 결정 절차

① 수요예측 안내

② IR 실시

③ 수요예측 접수

수요예측 안내 공고

기관투자자 IR 실시

기관투자자 수요예측 접수

④ 공모가격 결정

⑤ 물량 배정

⑥ 배정물량 통보

수요예측 결과 및 증시 상황 등 감안, 대표주관회사와
발행회사가 최종 협의하여
공모가격 결정

확정공모가격 이상의
가격을 제시한 기관투자자
대상으로 질적인 측면을
고려하여 물량 배정

기관투자자 배정물량을
대표주관회사 홈페이지
통하여 개별 통보

나. 공모가격 산정 개요

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 희망공모가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구 분

내 용

주당 희망공모가액

24,000원 ~ 30,000원

확정공모가액 결정방법

수요예측 결과와 시장상황을 고려하여 발행회사와
대표주관회사가 협의하여 결정할 예정임

(1) 상기 도표에서 제시한 희망공모가액의 범위는
㈜솔트룩스의
절대적 평가 가치가 아니며, 향후 국내ㆍ외 시장 상황, 산업 및 재무 위험의 변화 등 다양한 제반 요인의 영향으로 예측 정보는 변동될 수 있습니다.

(2) 금번
㈜솔트룩스의
코스닥시장 상장 공모를 위한 확정공모가액은 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정할 예정입니다.

(3) 희망공모가액 산정과 관련된 구체적인 내용은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견』 부분을 참고하시기 바랍니다.

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구 분

내 용

비 고

공고 일시

2020년 06월 29일(월)

인터넷 공고 주1)

기업 IR

2020년 06월 29일(월)

주2)

수요예측 일시

2020년 06월 29일(월) ~ 06월 30일(화)

-

문의처

- ㈜솔트룩스 (☎ 02-2193-1610)

- 한국투자증권㈜ (☎ 02-3276-5137)

-

주1)

수요예측 안내공고는 2020년 06월 29일 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)

본 공모와 관련한 기업 IR은 2020년 06월 29일에 진행될 예정이며, 시간 및 장소는 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 공지할 예정입니다.

주3)
수요예측 마감시각은 한국시간 기준 2020년 06월 30일 17:00임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해주시기 바랍니다.

주4)

상기 일정은 추후 공모 및 상장 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(2) 수요예측 참가자격

(가) 기관투자자 

"기관투자자"란 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호의 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.

가. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 시행령 제10조 제2항 제1호부터 제10호(제8호의 경우 동법 제8조 제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항 제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자

나. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의6에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다. 「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금공단

라. 「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부

마. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제7항의 금융투자업자 중 아목이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)

아. 「금융투자업규정」 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)

※ 고위험고수익투자신탁이란 「조세특례제한법」제91조의15 제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각 항의 요건을 모두 갖춘 것을 말합니다.

① 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것. 이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 합니다.

② 국내 자산에만 투자할 것
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일에 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 합니다.

【 고위험고수익투자신탁 】

「조세특례제한법」 제91조의15(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)
① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권 또는 대통령령으로 정하는 주권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 "고위험고수익투자신탁"이라 한다)에 2017년 12월 31일까지 가입하는 경우 1명당 투자금액 3천만원(모든 금융회사에 투자한 투자신탁 등의 합계액을 말한다) 이하인 투자신탁 등에서 받는 이자소득 또는 배당소득에 대해서는 「소득세법」 제14조제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.

「조세특례제한법」 시행령 제93조(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)

① 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 채권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자(이하 이 조에서 "신용평가업자"라 한다) 2명 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제59조에 따른 단기사채등(같은 법 제2조제1호나목에 따른 권리에 한정한다)의 경우 A3+ 이하]인 사채권(이하 이 조에서 "비우량채권"이라 한다)을 말한다.

② 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 주권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제11조제2항에 따른 코넥스시장에 상장된 주권(이하 이 조에서 "코넥스 상장주식"이라 한다)을 말한다.

③ 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 투자신탁 등"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 "투자신탁등"이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.

1. 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것. 이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 이 조에서 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 한다.

2. 국내 자산에만 투자할 것

※ "코넥스 고위험고수익투자신탁"이란 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 코넥스 상장주식의 평균보유비율(코넥스 상장주식의 평가액이 고위험고수익투자신탁의 평가액에서 차지하는 매일의 비율을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율을 말한다)이 100분의 2 이상인 고위험고수익투자신탁을 말합니다. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일의 코넥스 상장주식의 보유비율이 자산총액의100분의 2 이상이어야 하며, 해당 투자신탁 등의 만기일까지의 잔존기간이 3개월 미만인 경우에는 본문의 평균보유비율을 적용하지 아니합니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 (코넥스)고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호 및 제19호에 따른(코넥스)고위험고수익투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 벤처기업투자신탁이란 「조세특례제한법」 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 「조세특례제한법」 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 「조세특례제한법」 시행령 제14조 제1항 제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 벤처기업투자신탁 자산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

【 벤처기업투자신탁 】

「조세특례제한법」 제16조(중소기업창업투자조합 출자 등에 대한 소득공제)

① 거주자가 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 출자 또는 투자를 하는 경우에는 2020년 12월 31일까지 출자 또는 투자한 금액의 100분의 10(제3호ㆍ제4호 또는 제6호에 해당하는 출자 또는 투자의 경우에는 출자 또는 투자한 금액 중 3천만원 이하분은 100분의 100, 3천만원 초과분부터 5천만원 이하분까지는 100분의 70, 5천만원 초과분은 100분의 30)에 상당하는 금액(해당 과세연도의 종합소득금액의 100분의 50을 한도로 한다)을 그 출자일 또는 투자일이 속하는 과세연도(제3항의 경우에는 제1항제3호ㆍ제4호 또는 제6호에 따른 기업에 해당하게 된 날이 속하는 과세연도를 말한다)의 종합소득금액에서 공제(거주자가 출자일 또는 투자일이 속하는 과세연도부터 출자 또는 투자 후 2년이 되는 날이 속하는 과세연도까지 1과세연도를 선택하여 대통령령으로 정하는 바에 따라 공제시기 변경을 신청하는 경우에는 신청한 과세연도의 종합소득금액에서 공제)한다. 다만, 타인의 출자지분이나 투자지분 또는 수익증권을 양수하는 방법으로 출자하거나 투자하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 중소기업창업투자조합, 한국벤처투자조합, 신기술사업투자조합 또는 소재ㆍ부품전문투자조합에 출자하는 경우

2. 대통령령으로 정하는 벤처기업투자신탁(이하 이 조에서 "벤처기업투자신탁"이라 한다)의 수익증권에 투자하는 경우

「조세특례제한법」 시행령 제14조(중소기업창업투자조합 등에의 출자 등에 대한 소득공제)

①법 제16조제1항제2호에서 "대통령령으로 정하는 벤처기업투자신탁"이란 다음 각호의 요건을 갖춘 신탁(이하 이 조에서 "벤처기업투자신탁"이라 한다)을 말한다.

1. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의한 투자신탁(같은 법 제251조에 따른 보험회사의 특별계정을 제외한다. 이하 "투자신탁"이라 한다)으로서 계약기간이 3년 이상일 것

2. 통장에 의하여 거래되는 것일 것

3. 투자신탁의 설정일부터 6개월(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제19항에 따른 사모집합투자기구에 해당하지 않는 경우에는 9개월) 이내에 투자신탁 재산총액에서 다음 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 50 이상일 것. 이 경우 투자신탁 재산총액에서 가목1)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액이 차지하는 비율은 100분의 15 이상이어야 한다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1) 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」 제2조제2항에 따른 투자

2) 타인 소유의 주식 또는 출자지분을 매입에 의하여 취득하는 방법으로 하는 투자

나. 벤처기업이었던 기업이 벤처기업에 해당하지 아니하게 된 이후 7년이 지나지 아니한 기업으로서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 코스닥시장에 상장한 중소기업 또는 제4조제1항에 따른 중견기업에 가목1) 및 2)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

4. 제3호의 요건을 갖춘 날부터 매 6개월마다 같은 호 각 목 외의 부분 전단 및 후단에 따른 비율(투자신탁재산의 평가액이 투자원금보다 적은 경우로서 같은 후단에 따른 비율이 100분의 15 미만인 경우에는 이를 100분의 15로 본다)을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여 총괄집계표를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 기관투자자 중 상기 마목 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제6항의 금융투자업자는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 조건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다. 투자일임회사는 투자일임재산으로 수요예측에 참여하는 경우 다음 조건이 모두 충족됨을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다. 대표주관회사는 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

【투자일임회사 등의 수요예측 참여조건】

① 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호에 따른 기관투자자일 것
② 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것
③ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제5항 제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것
④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※
기관투자자 중 상기 사목 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조 제7항의 금융투자업자 중 아목이외의 자는 신탁계약을 체결한 투자자가 다음 조건을 모두 충족하는 경우에 한하여 신탁재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다. 신탁회사는 신탁재산으로 수요예측에 참여하는 경우 다음 조건이 모두 충족됨을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다. 대표주관회사는 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

【신탁회사의 수요예측 참여조건】

① 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제8호에 따른 기관투자자일 것
② 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것
③ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제5항 제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것
④ 신탁계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우에 한해 상기 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있고, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 제출하지 않을 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

※ 집합투자회사등(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사를 말한다)이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 시행령 제87조 제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다.

(나) 참여 제외대상

다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다.

① 인수회사(대표주관회사 포함) 및 인수회사의 이해관계인(
「증권 인수업무 등에 관한 규정」
제2조 제9호의 규정에 의한 이해관계인을 말한다). 다만, 동 규정 제9조 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니합니다.
② 발행회사의 이해관계인(
「증권 인수업무 등에 관한 규정」
제2조 제9호의 규정에 의한 이해관계인을 말하며, 동 규정 제2조 제9호의 가목 및 라목의 임원은 제외한다)
③ 기타 본 건 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사(대표주관회사 포함)에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자
④ 주금납입능력을 초과하는 물량 또는 현저히 높거나 낮은 가격을 제시하는 등 수요예측에 참여하여 제시한 매입희망 물량과 가격의 진실성이 낮다고 판단되는 자
⑤ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2 제3항에 의거 금번 공모 이전에 실시한 공모에서 아래와 같은 사유로 수요예측일 현재 한국금융투자협회 홈페이지에 "불성실 수요예측참여자"로 분류되어 제재기간 중에 있는 기관투자자
⑥ 대표주관회사가 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일로부터 과거 1년 이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

【 불성실 수요예측참여자 지정 】

※ 금번 수요예측에 참여한 후 아래와 같은 사유로 인해 "불성실 수요예측등 참여자"로 분류된 기관투자자는 일정기간 동안 한국투자증권㈜가 대표주관회사로 하여 실시하는 수요예측에 참여할 수 없습니다.
1. 수요예측등에 참여하여 주식 또는 무보증사채를 배정받은 후 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금 또는 무보증사채의 납입금을 납입하지 아니한 자
2. 기업공개 시 수요예측에 참여하여 의무보유를 확약하고 주식을 배정받은 후 의무보유기간 내에 해당 주식을 처분(해당 주식을 대여하거나 해당 종목에 대하여 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제180조 제1항 제2호에 따른 공매도를 하는 등 경제적 실질이 매도와 동일한 일체의 행위를 포함한다. 이하 같다)한 자. 이 경우 의무보유기간 확약의 준수여부는 해당기간 중 일별 잔고(해당 종목에 대하여 동법 제180조 제1항 제2호에 따른 공매도를 한 경우 공매도 수량을 차감하여 산정한다. 이하 같다)를 기준으로 확인합니다.
3. 수요예측등에 참여하면서 관련정보를 허위로 작성ㆍ제출한 자
4. 수요예측등에 참여하여 배정받은 주식을 투자자에게 매도함으로써 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제11조를 위반한 자
5. 투자일임회사, 신탁회사, 부동산 신탁회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2를 위반하여 기업공개를 위한 수요예측등에 참여한 경우
6. 수요예측에 참여하여 공모주식을 배정받은 벤처기업투자신탁의 신탁계약이 설정일로부터 1년 이내에 해지되거나, 공모주식을 배정받은 날로부터 3개월 이내에 신탁계약이 해지(신탁계약기간이 3년 이상인 집합투자기구의 신탁계약기간 종료일 전 3개월에 대해서는 적용하지 아니한다)되는 경우
7. 사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁이 수요예측등에 참여하여 공모주식을 배정받은 후 최초 설정일로부터 1년 6개월 이내에 환매되는 경우
8. 그 밖에 인수질서를 문란하게 한 자로서 제1호부터 제7호까지의 규정에 준하는 경우

◆ 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 불성실 수요예측등 참여자의 정보 관리에 관한 사항
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조2에 의거 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 상기 사유에 해당하는 불성실 수요예측등 참여자에 대한 정보를 한국금융투자협회에 통보하며, 협회는 협회 정관 제41조에 따라 설치된 자율규제위원회의 의결을 거쳐 불성실 수요예측등 참여자로 지정하고, 불성실 수요예측등 참여자의 명단을 협회 홈페이지에 게시합니다. 다만, 한국금융투자협회는 집합투자회사가 운용하는 집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 경우(해당 사유 발생일 직전 1년 이내에 해당 집합투자회사 또는 해당 집합투자회사가 운용하는 집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 적이 없는 경우에 한한다) 해당 집합투자회사에게 협회 정관 제45조 제1항 제4호의 제재금을 부과할 수 있으며, 이 경우 수요예측등 참여를 허용하거나 공모주식을 배정할 수 있습니다. 또한 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 금번 공모를 통해 발생한 불성실 수요예측등 참여자의 정보를 한국투자증권㈜ 인터넷 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 다음 각호의 내용에 대해 게시할 수 있습니다.

[불성실 수요예측등 참여자의 정보]
- 사업자등록번호 또는 외국인투자등록번호
- 불성실 수요예측등 참여자의 명칭
- 해당 사유가 발생한 종목
- 해당 사유
- 해당 사유의 발생일
- 기타 협회가 필요하다고 인정하는 사항

◆ 불성실 제재사항 : 불성실 수요예측등 참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측 참여 제재

적용 대상

위반금액

수요예측 참여제한기간

정의
규모

미청약ㆍ미납입

미청약ㆍ미납입
주식수 × 공모가격

1억원
초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 5천만원 당 1개월씩 가산

* 참여제한기간 상한 : 24개월

1억원
이하

6개월

의무보유 확약위반

의무보유 확약위반
주식수 × 공모가격

주1)

1억원
초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 1.5억원 당 1개월씩 가산

* 참여제한기간 상한 : 12개월

1억원
이하

6개월

수요예측등 정보
허위 작성ㆍ제출
배정받은 주식수 × 공모가격

미청약ㆍ미납입과 동일

* 참여제한기간 상한 : 12개월

법 제11조 위반
대리청약
대리청약 처분이익

미청약ㆍ미납입과 동일

* 참여제한기간 상한 : 12개월

투자일임회사등
수요예측등
참여조건 위반
배정받은 주식수 × 공모가격

미청약ㆍ미납입과 동일

* 참여제한기간 상한 : 6개월

벤처기업투자신탁 해지금지 위반
12개월 이내 금지

사모 벤처기업투자신탁환매금지 위반

12개월 × 환매비율

주2)

기타 인수질서 문란행위
6개월 이내 금지

주1)
의무보유 확약위반 주식수 : 의무보유확약 주식수와 의무보유확약 기간 중 보유주식수가 가장 적은 날의 주식수와의 차이

주2)
사모 벤처기업투자신탁 환매비율 : 환매금액 누계 / (설정액 누계 - 환매외 출금액 누계)

주3)

가중 : 해당 사유발생일 직전 2년 이내에 불성실 수요예측등 참여자로 지정된 사실이 있는 자에 대하여는 100분의 200 범위 내 가중할 수 있으며, 불성실 수요예측등 참여자 지정횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의건을 포함)가 2회인 경우 100분의 50, 3회 및 4회인 경우 100분의 100, 5회 이상인 경우 100분의 200을 가중할 수 있습니다. 다만 수요예측등 참여제한 기간은 미청약
ㆍ미납입의 경우 36개월, 기타의 경우 24개월을 초과할 수 없습니다.

주4)
감면
1) 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 그 결과가 경미한 경우 감경할 수 있으며, 불성실 수요예측등 참여행위의 원인이 단순 착오나 오류에 기인하거나 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 제재금을 부과하거나 면제(불성실 수요예측등 참여자로 지정하되 수요예측등 참여를 제한하지 않는 것) 할 수 있습니다.
2) 위원회가 필요하다고 인정하여 제재금을 부과하는 경우에 의무보유 확약위반 후 사후 수습을 위하여 확약기간 내 해당 주식을 재매수하거나 위반비중이 경미하여 확약준수율([해당 주식의 확약기간 내 일별 잔고 누계액 / (배정받은 주식수 × 확약기간 일수)] × 100(%). 단, 일별 잔고는 확약한 수량 이내로 함)이 70% 이상인 경우 위원회는 확약준수율 이내에서 수요예측등 참여제한 기간을 감면할 수 있습니다.

주5)
가중ㆍ감경 사유가 경합된 때에는 가중 적용 후 감경을 적용(다만, 상기 감면 2)에 따른 감경은 다른 가중ㆍ감경보다 우선 적용)하고 감경 적용 후 월 단위 미만의 참여제한기간은 소수점 첫째자리에서 반올림합니다.

주6)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준) 이상의 불성실 수요예측등 참여행위를 같은 날에 개최되는 위원회에서 심의하는 경우 참여제한기간이 가장 긴 기간에 해당하는 위반행위를 기준으로 가중을 적용하고 해당 사유 발생일은 최근일을 기준으로 합니다.

주7)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준) 이상의 불성실 수요예측등 참여행위에 대하여 일부 건에 대한 제재를 위원회에서 의결하고, 해당 의결일 이전에 발생한 나머지 건에 대한 제재를 이후에 의결하는 경우 제재의 합은 주6)의 기준에 따라 산정된 제재와 동일하여야 합니다.

주8)

제재금 산정기준
1) 제재금 : Max[수요예측등 참여제한기간(개월수) × 500만원, 경제적 이익]

* 100만원 이하의 경제적 이익은 절사
- 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 감경할 수 있습니다.
2) 불성실 수요예측등 적용 대상별 경제적 이익
- 경제적 이익 산정표준을 기준으로 구체적인 사례에 따라 손익을 조정할 수 있으며, 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 달리 정할 수 있습니다.

적용 대상
경제적 이익 산정표준

미청약ㆍ미납입

- 의무보유 확약을 한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익 × (-1)

- 의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익 × (-1)

의무보유
확약위반

배정받은 주식 중 처분한 주식의 처분손익 + 미처분 보유 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가 기준 평가손익(*) - 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익

* 사후 수습을 위하여 재매수한 주식의 재매수가격 대비 평가손익 포함

수요예측등 정보
허위 작성ㆍ제출

- 의무보유 확약을 한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익

- 의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익

법 제11조 위반
대리청약
대리청약 처분이익

투자일임회사등
수요예측등
참여조건 위반

- 의무보유 확약을 한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(**) 기준 평가손익

- 의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익

** 위원회 의결일 전 5영업일까지 의무보유 확약기간이 경과하지 아니한 경우 위원회 의결일 5영업일 전일을 기산일로 하여 과거 3영업일간의 종가평균을 확약종료일 종가로 적용하여 산정

(3) 수요예측 대상주식에 관한 사항

구 분

주식수

비 율

비 고

기관투자자

450,000주

60.0%

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

주1)

비율은 전체 공모주식수 750,000주에 대한 비율입니다.

주2)

일반청약자 배정분 150,000주(20.0%)은 수요예측 참여 대상주식이 아닙니다.

(4)
수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저
한도

구 분

최고한도

최저한도

기관투자자

각 기관별로 법령등에 의한 투자한도 잔액
(신청수량 ×신청 가격)

1,000주

주1)

금번 수요예측에 있어서는 물량 배정시 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모 및 가격분석능력, 투자 및 매매 성향, 의무보유 확약기간, 공모 참여실적 등 수요예측에 대한 기여도 등)" 등을 종합적으로 고려하여 물량배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서, 수요예측 참여시 이러한 사항을 각별히 유의하여 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바라며, 최고한도는 수요예측 대상수량 450,000주를 초과할 수 없습니다.

주2)

금번 수요예측에 참여하는 기관투자자는 15일, 1개월, 3개월 또는 6개월의 의무보유기간을 확약할 수 있습니다.

(5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

구 분

내 용

수량단위

1,000주

가격단위

100원

주)

금번 수요예측 시, 가격을 제시하지 않고 수량만 제시하는 참여방법을 인정합니다. 이 경우 해당 기관투자자는 확정공모가격에 배정받겠다고 의사표시한 것으로 간주됩니다.

(6) 수요예측 참여방법

대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통해 인터넷 접수를 받으며, 서면으로는 접수 받지 않습니다. 다만, 대표주관회사의 홈페이지 문제로 인해 인터넷 접수가 불가능할 경우에는 보완적으로 유선, Fax, e-mail 등의 방법에 의해 접수를 받을 수 있습니다.

【 한국투자증권㈜ 인터넷 접수방법 】

① 홈페이지 접속 : http://www.truefriend.com ⇒ 상단 [투자정보] 메뉴 ⇒ [IPO] ⇒ [수요예측] ⇒ [수요예측 참여]
② Log-in : 사업자등록번호(해외기관투자자의 경우 투자등록번호), 한국투자증권
㈜ 위탁계좌번호 및 계좌 비밀번호 입력
③ 참여기관 기본정보 입력(또는 확인) 후 수요예측 참여

※ 수요예측 인터넷 접수 시 유의사항
ⓐ 수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 이전까지 한국투자증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 또한 집합투자회사의 경우 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁회사를 구분하여 접수해야 하며, 접수 시 각각 개별 계좌로 참여해야 합니다.
ⓑ 비밀번호 5회 입력 오류 시에는 소정의 서류를 지참하여 한국투자증권㈜ 영업점을 방문하여 비밀번호를 변경하여야 하오니, 수요예측 참여 전 반드시 비밀번호를 확인하신 후 참여하시기 바랍니다.
ⓒ 수요예측 참여 내역은 수요예측 마감시간 이전까지 정정 또는 취소가 가능하며, 최종 접수된 참여내역만을 유효한 것으로 간주합니다.
ⓓ 집합투자회사의 경우 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 구분하여 접수하셔야 하며, 집합투자재산의 경우 펀드별 참여내역을 통합하여 참여하셔야 합니다. 한편 대표주관회사는 수요예측 후 물량 배정 시 당해 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다. 
ⓔ 또한 집합투자회사 참여분 중 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산의 경우 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"를 수요예측 인터넷 접수 시 Excel 파일로 첨부하여야 합니다.
ⓕ 고위험고수익투자신탁은 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 해당하는 고위험고수익투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "고위험고수익투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓖ 투자일임회사는 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제1항의 각 호에 해당하는 투자일임회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "투자일임회사 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓗ 코넥스 고위험고수익투자신탁은 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제19호에 해당하는 코넥스 고위험고수익투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "코넥스 고위험고수익투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓘ 벤처기업투자신탁은 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "벤처기업투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓙ 신탁회사는 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제1항의 각 호에 해당하는 신탁회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "신탁회사 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓚ 「금융투자업규정」 제3-4조 제1항의 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

- 접수기간 : 2020년 06월 29일(월) ~ 30일(화)
- 접수시간 : 09:00 ~ 17:00
- 접수방법 : 인터넷 접수
- 문의처 : 한국투자증권 (☎ 02-3276-5137, 6681)

(8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항

① 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.

② 수요예측 참가자는 수요예측 인터넷 참여 이전까지 대표주관회사 한국투자증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 특히, 수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 이전까지 한국투자증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 또한, 집합투자회사의 경우 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 각각 구분하여 접수해야 하며 접수 시 각각 개별 계좌로 참여하여야 합니다.

③ 참가신청수량이 각 수요예측 참여자별 최고한도를 초과할 때에는 최고한도로 참가한 것으로 간주합니다.
④ 수요예측 참여 시 입력(또는 확인)된 참여기관의 기본정보에 허위의 내용이 있을 경우 참여 자체를 무효로 하며, 불성실 수요예측 참여자로 관리합니다. 다만, 집합투자기구의 경우 일반 펀드 가입자의 피해 방지를 위하여 펀드에서 미청약이나 주금 미납입이 발생한 경우에도 불성실 수요예측 참여자로 지정하지 아니하고 제재금을 부과합니다. 단, 해당 사유 발생일 직전 1년 이내에 불성실 수요예측 참여행위가 있었던 경우에는 제재금 부과를 적용하지 아니하고 불성실 수요예측 참여자로 지정합니다.
⑤ 본 수요예측에 참여한 고위험고수익투자신탁은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 해당하는 고위험고수익투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "고위험고수익투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다. 본 수요예측에 참여한 투자일임회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제1항의 각 호에 해당하는 투자일임회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "투자일임회사 확약서"를 첨부하여야 합니다. 본 수요예측에 참여한 코넥스 고위험고수익투자신탁은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조19호에 해당하는 코넥스 고위험고수익투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "코넥스 고위험고수익투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다. 본 수요예측에 참여한 벤처기업투자신탁은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제20호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "벤처기업투자신탁 확약서"를 첨부하여야 합니다.
본 수요예측에 참여한 신탁회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제1항의 각 호에 해당하는 신탁회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "신탁회사 확약서"를 첨부하여야 합니다.

⑥ 수요예측 참여 시 의무보유를 확약한 기관투자자는 의무보유확약 기간이 종료된 후 1주일 이내에 매매개시일로부터 의무보유확약 기간까지의 일별 잔고내역서 등을 대표주관회사에 제출하여 의무보유확약 기간 동안 동 주식의 거래가 없었음을 증명하여야 합니다. 한편, 상기 서류를 제출하지 않거나 기일 내에 제출하지 않을 경우 "불성실 수요예측 참여자"로 지정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.
⑦ 집합투자회사의 경우 집합투자재산, 고유재산과 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 구분하여 각각 개별 계좌로 신청해야 하며, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산에 대해서는 각각의 펀드별 참여내역을 통합하여 구분별로는 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 또한 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관 승인 및 설정이 완료된 경우에 한하며, 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.
⑧ 수요예측 인터넷 참여를 위한 "사업자(투자)등록번호, 위탁계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리의 책임은 전적으로 기관투자자 본인에게 있으며, "사업자(투자)등록번호, 위탁계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리 부주의로 인해 발생되는 문제에 대한 책임은 해당 기관투자자에게 있음을 유의하시기 바랍니다.
⑨ 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항은 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com) ⇒ 상단 [투자정보] 메뉴 ⇒ [IPO] ⇒ [수요예측]에서 확인하시기 바랍니다.

(9) 확정공모가액 결정방법

수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정합니다. 대표주관회사 및 발행회사는 수요예측 참여자의 성향 및 가격 평가능력 등을 감안하여 공모가격 결정 시 가중치를 달리할 수 있습니다. 또한 과도하게 높거나 낮은 참여가격은 공모가격 결정 시 배제하거나 낮은 가중치를 부여할 수 있으며, 가격을 제시하지 않은 수요예측 참여자는 공모가격 결정 시 제외됩니다.

(10) 물량배정방법

확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측 참여자들을 대상으로 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모 및 가격분석능력, 투자 및 매매 성향, 의무보유 확약기간, 공모 참여실적 등 수요예측에 대한 기여도 등)" 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다. 한편 대표주관회사는 집합투자회사에 대하여 물량 배정 시 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 각각 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다.

고위험고수익투자신탁 및 코넥스 고위험고수익투자신탁의 경우 자산총액의 100분의 20 이내 범위에서 물량을 배정하며, 이 경우 자산총액은 해당 고위험고수익투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출하는 자료를 기준으로 합니다.

벤처기업투자신탁의 경우 자산총액의 100분의 10 이내 범위에서 물량을 배정하며, 이 경우 자산총액은 해당 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출하는 자료를 기준으로 합니다.

고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 의무배정수량에 미달하는 경우에는 의무배정수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제4항 제4호에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.

한편, 대표주관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따른 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 조건을 모두 충족하여야 합니다.

【자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정】

① 수요예측등에 참여하는 집합투자회사등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것
② 수요예측등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것
③ 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할 것

(11) 수요예측 대상 주식의 배정결과 통보

① 대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 한국투자증권
㈜
홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시합니다.
② 기관별 배정물량은 수요예측 참여기관이 개별적으로 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com) ⇒ 상단 [투자정보] 메뉴 ⇒ [IPO] ⇒ [수요예측] ⇒ [수요예측 참여/결과내역]에 접속한 후 배정물량을 직접 확인하여야 하며, 이를 개별 통보에 갈음합니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 일정에 관한 사항

◈ ㈜솔트룩스 주요 공모 일정 ◈

구 분
일 자
비 고

수요예측일
2020년 06월 29일(월) ~ 06월 30일(화)
-

청약기일
개시일
2020년 07월 06일(월)
주1)

종료일
2020년 07월 07일(화)

배정 및 환불

2020년 07월 09일(목)

-

납입기일
2020년 07월 09일(목)
-

구 분
일 자
매 체

수요예측 안내 공고
2020년 06월 29일(월)
인터넷 공고 주2)

모집 가액 확정의 공고
2020년 07월 02일(목)
인터넷 공고 주3)

청 약 공 고
2020년 07월 06일(월)
인터넷 공고 주4)

배 정 공 고
2020년 07월 09일(목)
인터넷 공고 주5)

주1)
기관투자자, 일반투자자 청약일 : 2020년 07월 06일 ~ 07월 07일 (2일간)
기관투자자의 청약과 일반투자자 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기의 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반투자자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주2)
수요예측 안내공고는 2020년 06월 29일 대표주관회사인 한국투자증권 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주3)
모집 또는 매출가액 확정공고는 2020년 07월 02일 대표주관회사인 한국투자증권 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주4)
청약공고는 2020년 07월 06일 ㈜솔트룩스의 홈페이지(http://www.saltlux.com) 및 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주5)
배정공고는 2020년 07월 09일 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로서 개별통지에 갈음합니다.

주6)

일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일(2020년 07월
09일)에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 일반 청약자의 경우, 동 미달수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.

주7)
상기의 일정은 효력발생일의 변경, 회사 및 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

나. 청약에 관한 사항

(1) 일반 사항

모든 청약자는 「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」에 의한 실명자이어야 하며, 해당 청약사무 취급처에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금(단, 기관투자자의 경우 청약증거금이 면제됨)과 함께 제출하여야 합니다.

(2) 일반투자자 청약

일반청약자의 청약은 해당 청약사무 취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약 취급처에 제출하여야 합니다.

※ 청약사무취급처: 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점

(3) 기관투자자의 청약

수요예측에 참가하여 주식을 배정받은 기관투자자는 배정받은 주식에 대한 청약(이하 "우선배정 청약" 이라 함)은 청약일인 2020년 07월 06일 ~ 07일 양일간에 한국투자증권㈜가 정하는 소정의 주식청약서, 한국투자증권 홈페이지 또는 유선의 방법으로 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점에서 청약하여야 하며, 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2020년 07월 09일
08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.

한편, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측 결과 배정받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 확정공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다. 또한, 청약일 종료 후 미청약된 물량에 대해서 배정 전까지 기관투자자는 추가로 청약을 할 수 있으며, 추가 청약된 물량의 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(4) 청약증거금

구 분
내 용
비 고

청약증거금
우리사주조합
100%
주1)

일반투자자
50%

기관투자자
0%

주1)

청약증거금

① 기관투자자의 청약증거금은 없습니다.
②
우리사주조합의 청약증거금은 청약금액의 100%, 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.

상기 ①, ②항의 청약자 유형군에 따른 배정비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정
할 수 있습니다.

③ 일반투자자의 청약증거금은 주금납입기일(
2020년 07월 09일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일 전일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 그 미달금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사가 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일 당일(2020년 07월 09일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인 2020년 07월 09일 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일(2020년 07월 09일)에 주금납입금으로 대체 됩니다.
한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달하는 경우, 대표주관회사가 그 미달금액에
해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.

※ 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(5) 청약주식 단위

① 기관투자자의 청약단위는 1주로 합니다.
② 일반청약자는 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 본
ㆍ지점에서 청약이 가능합니다.
③ 1인당 청약한도, 청약단위는 아래와 같습니다. 청약단위와 상이한 청약수량은 그 청약수량 하위의 청약단위로 청약한 것으로 간주합니다.

【 한국투자증권㈜의 일반투자자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율 】

구 분
일반투자자
배정물량
일반고객
최고청약한도
청약
증거금율

한국투자증권㈜
150,000주
5,000주
50%

주1)
한국투자증권㈜의 일반 고객 최고청약한도는 5,000주이며, 우대 고객의 경우 10,000주(200%), 최고우대 고객의 경우 15,000주(300%)까지 청약이 가능하고, 온라인전용 고객의 경우 2,500주(50%)주까지 청약 가능합니다.

【 한국투자증권㈜의 청약주식별 청약단위 】

청약주식수
청약단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과 ~ 5,000주 이하
500주

5,000주 초과 ~ 15,000주 이하
1,000주

④ 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하여 물량을 배정받은 수량 단위로 하며, 청약미달을 고려하여 추가청약을 하고자 하는 기관투자자는 각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액(신청수량 * 신청가격) 또는 최고 청약한도 450,000주로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다.

(6) 일반투자자의 청약자격 및 배정기준

대표주관회사의 일반청약자 청약자격은 증권신고서 제출일 현재 아래와 같으며, 동 사항은 향후 변경될 수 있습니다. 청약자격이 변경이 되는 경우는 대표주관회사의 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

【 한국투자증권㈜ 청약 자격 】

구 분
내 용

청약자격
1) 청약일 초일 현재 당사 청약가능계좌(위탁계좌, 증권저축계좌) 또는 BanKIS Direct 위탁계좌 보유고객
2) 청약일 현재 제휴은행 개설 BanKIS 위탁계좌 또는 온라인개설 위탁계좌, 스마트폰 개설 위탁계좌 보유고객

청약수수료 및
청약방법

- 청약수수료

구 분
VIP
골드
프라임
패밀리

On-Line
무료
무료
무료
2,000원

Off-Line
무료
무료
3,000원
5,000원

주1)
청약증거금 환불 시 징수합니다.

주2)
기타 당사가 정하는 특정상품 가입고객의 경우 청약수수료가 면제됩니다.

< 고객등급별 점수 기준 >

고객등급
점수 기준

VIP
1만점 이상

골드
1천점 이상

프라임
3백점 이상

패밀리
3백점 미만

주)
당사 거래를 통한 자산 및 수익 기여도와 기타 거래 가산점 합계로 산출된 고객별 점수를 기준으로 상기의 4등급으로 구분합니다.

- 청약방법
On-Line 청약 : HTS, ARS, WTS, eFriend Smart+(스마트폰) 를 이용한 청약
Off-Line 청약 : 영업점 내점, 영업점 유선, 고객센터 상담원 연결

청약한도 및
우대기준

일반청약자의 경우 일반ㆍ우대 고객이 아닌 온라인전용 고객의 경우 청약한도의 50%인 2,500주, 일반 고객의 경우 청약한도의 100%인 5,000주, 우대 고객의 경우 청약한도의 200%인 10,000주, 최고우대 고객의 경우 청약한도의 300%인 15,000주를 청약한도로 합니다.

◆ 청약한도 우대기준◆

구 분
내 용
청약한도
청약채널
비 고

온라인전용
- 일반 및 우대에 해당하지 않는 고객
50%
온라인
-

일반
- 직전 3개월 평잔 3천만원 이상 또는
직전 3개월 약정 3천만원 이상
100%
온라인 /오프라인
-

우대(*)

- 청약일 현재 또는 전월 말일기준 VIP, 골드 등급의 고객

- 청약일 전일 기준 당사 퇴직연금 가입 고객
단, IRP 계좌는 청약일 전일까지 퇴직급여통산계좌(잔고번호 0001) 또는 가입자부담금계좌(잔고번호 0002)에 1천만원 이상 입금실적이 있는 고객
(단, 해지계좌, 입금대기계좌 제외)

- 청약일 직전 3개월 자산 평잔 5천만원 이상인 고객

- 청약일 직전 3개월 주식약정 1억원 이상인 고객

- 청약일 전월 말일 기준 연금상품 펀드 매입금액이 1천만원 이상인 고객
(1) 개인연금펀드, 신연금펀드, 연금저축계좌를 포함하여 실명번호단위로 합산 (퇴직연금, IRP 제외)

(2) MMF 매입금액은 제외

200%
온라인 /
오프라인
-

최고우대
- 청약일 전월 기준 아래 2가지 요건을 모두 갖춘 고객
(1) 청약일 직전 3개월 자산 평잔 1억원 이상
(2) 청약일 전월 말일 잔고 5억원 이상
300%
온라인 /오프라인
-

* 1가지 이상의 요건 충족 시 우대 한도 적용

- 평잔 산정 시 제외 항목

구 분
내 용

예수금
- 청약자 예수금 (공모주, 실권주, ELS/DLS 등)

유가증권
- 장외주식, 비상장주식
- 선물옵션, 해외선물, FX마진

배정 및 잔여주식처리방법
1) 일반투자자 배정수량의 100%를 배정함
2) 배정가능한 주식수 한도 내에서 청약경쟁률에 따라 5사 6입을 원칙으로 안분배정함
3) 잔여주식이 발생한 경우 추첨을 통해 재배정함

기타 유의사항
- CMA급여계좌 : 급여계좌로 등록하고 급여이체 또는 생활자금을 매월 정기적으로 입금하여 주거래 금융계좌로 사용하는 계좌
- 고객등급 조회 방법
1) 홈페이지(http://www.truefriend.com) → [고객센터] → [고객등급 조회하기] → [나의 등급 조회하기]
2) HTS(e-Friend) → [7802] 화면 (고객등급 조회)

(
7) 청약사무 취급처

① 우리사주조합 : 한국투자증권㈜ 본점
② 기관투자자 : 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점

③

일반청약자 : 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점

다. 청약결과 배정에 관한 사항

(1) 공모주식 배정비율

① 우리사주조합 : 총 공모주식의 20.0%

(150,000주)를
배정합니다.
② 기관투자자 : 총 공모주식의 60.0%
(450,000주)를
배
정합니다.

③

일반투자자 : 총 공모주식의 20.0%
(150,000주)를
배
정합니다.

④
상기 ① ,②,
③
항의 청약자 유형군에 따른 배정비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여
배정할 수 있습니다
.

⑤
단, 인수회사(대표주관회사 포함) 및 인수회사의 이해관계인(다만,
「증권 인수업무 등에 관한 규정」
제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다), 발행회사의 이해관계인(단,
동 규정
제2조 제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외) 및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사에 용역을 제공하거나 중대한 이해관계가 있는 자는 배정 대상에서 제외됩니다.

⑥
대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자 성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁 및 코넥스 고위험고수익투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

(2) 배정 방법

청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 대표주관회사와 ㈜솔트룩스가 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.

① 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 범위 내에서 우선배정하되, 추가청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다. 『Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 나. 청약에 관한 사항 - (3) 기관투자자의 청약』 부분을 참고하시기 바랍니다.
② 일반청약자가 청약한 주식은 청약주식수에 비례하여 안분배정합니다. 다만 일반투자자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 배정일에 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 대표주관회사가 자기계산으로 인수합니다.
③ 일반청약자에 대한 배정은 일반청약자 청약사무 취급처인 한국투자증권㈜가 자체적으로 정한 배정기준에 따라 개별 배정합니다. 또한 배정 결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 배정 가능한 주식수 한도 내에서 원칙적으로 5사 6입하여 잔여주식이 최소화 되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 추첨을 통해 재배정합니다.

【 청약취급처별 일반투자자 배정물량 】

청약취급처
배정주식수
배정기준
공고방법

대표주관회사
한국투자증권㈜
150,000주
주)
본ㆍ지점 및 홈페이지

주)
안분배정 후 잔여주식은 추첨을 통해 재배정합니다.

(3) 배정결과의 통지

일반투자자에 대한 배정결과 각 청약자에 대한 배정내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입 등에 관한 배정공고는 2020년 07월 09일(목) 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

라. 투자설명서 교부에 관한 사항

(1) 투자설명서의 교부

2009년 02월 04일부로 시행된
「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」
제124조에 의거 누구든지 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 아래에서 언급하는 대통령령으로 정하는 자를 제외한다)에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면, 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 따라서 본 주식에 투자하고자 하는 투자자는 청약 전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 다만, (1) 동법 제9조 제5항의 전문투자자, (2) 동법 시행령 제132조에 규정된 회계법인, 신용평가회사 등, (3) 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

(2) 투자설명서의 교부 방법

(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

【 한국투자증권㈜ 투자설명서 교부방법 】

구 분
투자설명서 교부방법

영업점 내방
한국투자증권㈜의 본ㆍ지점에서 청약하실 경우에는 인쇄물 또는 전자문서에 의한 투자설명서를 이메일로 교부 받으실 수 있습니다. 다만, 이메일을 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으실 경우에는 청약신청서에 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하여야 하고, 전자매체(이메일)를 지정하여야 하며, 수신 사실을 서면(또는 유선)으로 확인 하셔야만 투자설명서 교부가 가능합니다.

온라인
(HTS, 홈페이지)
- 전자문서에 의한 투자설명서 교부 방법
① 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)의 [공지사항] 또는 상단 [투자정보] 메뉴 - [IPO] 내 [공모주청약]으로 접속
② 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하고, 전자매체를 지정하며, 수신 사실을 확인해야 투자설명서 교부가 가능합니다. (투자설명서 다운로드 후 [다운로드 확인] 을 반드시 클릭하여야 수신 사실이 확인됨)

한국투자증권㈜의 HTS인 eFriend를 통해 청약할 경우에는 다운로드 방식을 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하여야 하고, 전자매체를 지정하여야 하며, 수신 사실이 확인되어야지만 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 전자문서에 의한 투자설명서의 내용은 인쇄물(책자)의 내용과 동일합니다.

ARS / 유선청약
사전에 홈페이지(http://www.truefriend.com)를 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으신 경우에는 별도의 교부 절차 없이 ARS로 청약하실 수 있습니다.

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」
시행령 제132조 및 「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」 제2-5조 제2항에 의거 투자설명서 교부를 원하지 않는 경우에는 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 대표주관회사에 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

(3) 투자설명서 교부 의무의 주체

총액인수계약서에 의거 금번 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 발행회사인 ㈜솔트룩스와 대표주관회사인 한국투자증권㈜에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점에서 상기와 같은 방법으로 수행합니다.

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조(정당한 투자설명서의 사용)

① 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외한다)에게 제123조에 적합한 투자설명서(집합투자증권의 경우 투자자가 제123조에 따른 투자설명서의 교부를 별도로 요청하지 아니하는 경우에는 제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 말한다. 이하 이 항 및 제132조에서 같다)를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 아니 된다. 이 경우 투자설명서가 제436조에 따른 전자문서의 방법에 따르는 때에는 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 때에 이를 교부한 것으로 본다.

1. 전자문서에 의하여 투자설명서를 받는 것을 전자문서를 받을 자(이하 "전자문서수신자"라 한다)가 동의할 것

2. 전자문서수신자가 전자문서를 받을 전자전달매체의 종류와 장소를 지정할 것

3. 전자문서수신자가 그 전자문서를 받은 사실이 확인될 것

4. 전자문서의 내용이 서면에 의한 투자설명서의 내용과 동일할 것

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 시행령 제132조(투자설명서의 교부가 면제되는 자)

법 제124조제1항 각 호 외의 부분 전단에서 "대통령령으로 정하는 자"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다.

1. 제11조제1항제1호다목부터 바목까지 및 같은 항 제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 자

1의2. 제11조제2항제2호 및 제3호에 해당하는 자

2. 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화ㆍ전신ㆍ모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자

3. 이미 취득한 것과 같은 집합투자증권을 계속하여 추가로 취득하려는 자. 다만, 해당 집합투자증권의 투자설명서의 내용이 직전에 교부한 투자설명서의 내용과 같은 경우만 해당한다.

「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」 제2-5조(설명의무 등)
1. (생략)
2. 금융투자회사는 일반투자자를 대상으로 투자권유를 하는 경우에는 해당 일반투자자가 서명 또는 기명날인의 방법으로 설명서(파생결합증권 및 집합투자증권의 경우 법 제123조에 따른 투자설명서를 말한다. 이하 같다)의 수령을 거부하는 경우를 제외하고는 투자유의사항을 명시한 설명서를 교부하여야 한다. (이하 생략)

마. 청약증거금의 대체, 반환 및 납입에 관한 사항

일반투자자 및 우리사주조합 청약증거금은 주금납입기일(2020년 07월 09일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납일기일 전일까지 당해 청약자로부터 그 미달 금액을 받지 못한 때에는 그 미달 금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사가 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일 당일(2020년 07월 09일)에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.

기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2020년 07월 09일
에 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일(
2020년 07월 09일
)에 주금납입금으로 대체됩니다.

※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 대표주관회사가 그 미달금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 인수합니다.

대표주관회사는 청약자의 주금납입금을 납입기일에

국민은행 논현동지점

에 납입합니다.

바. 기타의 사항

(1) 신주의 배당기산일

본 공모에 의해 발행되는 신주의 배당기산일은 2019년 12월 31일입니다.

(2) 주권교부에 관한 사항

① 주권교부예정일 : 청약결과 주식배정 확정시 대표주관회사가 공고합니다.
② 주권교부장소 : 각 해당 청약사무취급처에서 교부합니다.
③ 주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률(이하 '전자증권법')이 2019년 9월 16일 시행되었으며, 전자증권법 시행 이후에는 상장법인의 상장 주식에 대한 실물 주권 발행이 금지됩니다. 이에 당사는 금번 공모로 발행하는 주식의 실물 주권을 발행하는 대신 전자등록기관에 주식의 권리를 전자등록하는 방법으로 주식을 발행할 예정입니다

따라서 주금을 납입한 청약자 또는 인수인은 계좌관리기관 또는 전자등록기관에 전자등록계좌를 개설하여야 하며, 해당 계좌에 주식이 전자등록되는 방법으로 주식이 발행될 예정입니다. 전자증권법 제35조에 따라 전자등록계좌부에 전자등록된 자는 해당 주식에 대하여 전자등록된 권리를 적법하게 가지는 것으로 추정됩니다. 

(3) 전자등록된 주식 양도의 효력에 관한 사항

전자증권법 제35조 제2항에 따라 전자등록주식은 계좌간 대체에 대한 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.

(4) 신주인수권증서에 관한 사항

금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 신주모집이므로 신주인수권증서를 발행하지 않습니다.

(5) 정보이용제한

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 총액인수계약의 이행과 관련하여 입수한 정보 등을 제3자에게 누설하거나 발행회사의 경영개선 이외의 목적에 이용하여서는 아니됩니다.

(6) 주권의 매매개시일

주권의 신규상장 및 매매개시일은 아직 확정되지 않았으며, 향후 일정이 확정되는 대로 코스닥시장지를 통하여 안내할 예정입니다.

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

[인수방법: 총액인수]

인 수 인
인수주식의
종류 및 수
인수
조건

명 칭
고유번호
주 소

한국투자증권㈜
00160144
서울특별시 영등포구 의사당대로 88
기명식 보통주
750,000주
주)

주)
대표주관회사인 한국투자증권㈜가 공모주식의 100%(750,000주)를 인수합니다.

나. 인수대가에 관한 사항

(1) 인수수수료

(단위 : 원)

구 분
인수인
금 액
비 고

인수수수료
한국투자증권㈜
834,300,000원
주)

주)
인수수수료는 희망공모가액 밴드인 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액 기준으로 산정한 모집총액(18,000,000,000원) 및 상장주선인 의무인수 금액(540,000,000원)를 합한 금액의 4.5%에 해당하는 금액입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수수수료는 변경될수 있습니다.

다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항

금번 공모 시 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제6항 제2호에 의거 상장주선인이 상장을 위해 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다. (이하 "의무인수"라 한다).

금번 공모의 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 상장주선인으로서 의무인수에 관한 세부내역은 아래와 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

한국투자증권㈜
기명식 보통주
22,500주
540,000,000원
코스닥시장 상장규정에 따른
상장주선인의 의무 취득분

주1)
상장주선인의 의무 취득분은 사모의 방법으로 발행한 주식을 취득하여야 하며, 상장예비심사청구일부터신규상장신청일까지 해당 주권을 취득하여야 합니다. 상장주선인은 해당 취득 주식을 상장일로부터 3개월간 계속보유하여야 합니다. 또한, 위의 취득금액은 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항에 의거 모집·매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜솔트룩스와 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 24,000원 ~ 30,000원 중 최저가액인 24,000원 기준입니다.

주2)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우, 의무인수 주식의 수량에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다.

라. 기타의 사항

(1) 회사와 인수인 간 특약사항

당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 체결한 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후 1년간 대표주관회사의 사전 서면동의 없이는 주식 또는 전환사채 등 주식과 연계된 증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다.

(2) 회사와 주관회사 간 중요한 이해관계

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조(공동주관회사) 제1항에 해당하는 사항이 없습니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정 】

제6조(공동주관회사)
① 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 5 이상의 주식등을 보유하고 있는 회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 다른 금융투자회사(해당 발행회사와 이해관계인에 해당하지 아니하면서 해당 발행회사의 주식등을 보유하고 있지 아니한 금융투자회사를 말한다)와 공동으로 하여야 한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업의 기업공개를 위한 주관회사업무를 수행하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 기업인수목적회사

2. 외국 기업(한국거래소의「유가증권시장 상장규정」제2조제1항제8호 및 「코스닥시장 상장규정」제2조제22항에 따른 외국기업과 주식등의 보유를 통하여 해당 외국 기업의 사업활동을 지배하는 것을 주된 목적으로 하는 국내법인을 말한다. 이하 같다)

② 제1항에 따른 주식등의 보유비율 산정에 관하여는 법 시행규칙 제14조제1항을 준용한다.

③ 제2항에 불구하고 금융투자회사가 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제26조제6항제2호에 따라 취득하는 코스닥시장 상장법인(코스닥시장 상장예정법인을 포함한다)이 발행하는 주식 및 「코넥스시장 상장규정」에 따른 지정자문인 계약을 체결하고 해당 계약의 효력이 유지되는 상태에서 취득하는 코넥스시장 상장법인(코넥스시장 상장예정법인을 포함한다)이 발행하는 주식은 제1항에 따른 주식등의 보유비율 산정에 있어 보유한 것으로 보지 아니한다.

④ 제2항에 불구하고 금융투자회사 또는 금융투자회사의 이해관계인이 다음 각 호의 어느 하나(이하 이항에서 “조합등”이라 한다)에 출자하고 해당 조합등이 발행회사의 주식등을 보유하고 있거나, 발행회사 또는 발행회사의 이해관계인이 조합등에 출자하고 해당 조합등이 금융투자회사의 주식등을 보유하고 있는 경우에는 해당 조합등에 출자한 비율만큼 주식등을 보유한 것으로 본다. 이 경우, 금융투자회사 또는 금융투자회사의 이해관계인이 출자한 제4호의 경영참여형 사모집합투자기구가 보유하고 있는 발행회사의 주식등은 해당 경영참여형 사모집합투자기구의 보유비율 산정 대상에서 제외한다.

1.「중소기업창업지원법」제2조제5호에 따른 중소기업창업투자조합

2.「여신전문금융업법」제41조제3항에 따른 신기술사업투자조합

3.「벤처기업육성에관한특별조치법」제4조의3에 따른 한국벤처투자조합

4. 법 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 경영참여형 사모집합투자기구

(3) 초과배정옵션

당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모에서는 초과배정옵션 계약을 체결하지 않았습니다.

(4) 일반청약자의 환매청구권
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)를 부여하지 않습니다.

(5) 기타 공모 관련 서비스 내역

당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 인수인이 아닌 자로부터 인수회사 탐색 중개, 모집 또는 매출의 주선, 공모가격 또는 공모조건에 대한 컨설팅, 증권신고서 작성 등과 관련한 서비스를 제공받은 사실이 없습니다.

Ⅱ. 증권의 주요 권리내용

금번 당사 공모 주식은 상법에서 정하는 액면가액 500원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없습니다. 당사 증권의 주요 권리 내용은 다음과 같습니다.

1. 액면금액

제6조(일주의 금액) 
회사가 발행하는 주식 일주의 금액은 500원으로 한다.

2. 주식에 관한 사항

제5조(발행예정주식총수)
회사가 발행할 주식의 총수는 일억(100,000,000)주로 한다.

제8조(주권의 종류)
① 회사가 발행하는 주식의 종류는 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다.

② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 및 잔여재산분배에 관한 우선주식, 의결권 배제 또는 제한에 관한 우선주식, 상환주식, 전환주식 및 이들의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다.

③ 회사의 주권은 1주권, 5주권, 10주권, 50주권, 100주권, 500주권, 1,000주권 및 10,000주권의 8종류로 한다. 다만, 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하는 경우에는 동 조항을 삭제한다.

④ 회사는 주식·사채 등의 전자등록에 관한 법률 제2조 제1호에 따른 주식 등을 발행하는 경우 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록할 수 있다.

3. 의결권에 관한 사항

제25조(주주의 의결권)
주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제26조(상호주에 대한 의결권 제한)
회사, 회사와 회사의 자회사 또는 회사의 자회사가 다른 회사의 발행주식총수의 10분의 1을 초과하는 주식을 가지고 있는 경우, 그 다른 회사가 가지고 있는 이 회사의 주식은 의결권이 없다.

제27조(의결권의 불통일 행사)
① 2 이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전에 회사에 대하여 서면 또는 전자문서로 그 뜻과 이유를 통지하여야 한다.
 회사는 주주의 의결권의 불통일행사를 거부할 수 있다. 그러나 주주가 주식의 신탁을 인수하였거나 기타 타인을 위하여 주식을 가지고 있는 경우에는 그러하지 아니한다.

제28조(의결권의 대리행사)
① 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사하게 할 수 있다.
② 제1항의 대리인은 주주총회 개최전에 그 대리인을 증명하는 서면(위임장)을 제출하여야 한다.

4. 신주인수권에 관한 사항

제9조(신주인수권)
① 주주는 그가 소유한 주식의 수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 갖는다.

② 회사는 제1항의 규정에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.

1. 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한법률 제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 「상법」 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

3. 발행하는 주식총수의 100분의 20범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선배정하는 경우

4. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산?판매?자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위내에서「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의16의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우

6. 회사가 경영상 필요로 외국인투자촉진법에 의한 외국인 투자를 위하여 신주를 발행하는 경우

7. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우

8. 근로복지기본법 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

9. 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

10. 우리사주조합원에게 신주를 배정하는 경우

③ 제2항에 따라 주주외의 자에게 신주를 배정하는 경우 상법 제416조제1호, 제2호, 제2호의2, 제3호 및 제4호에서 정하는 사항을 그 납입기일의 2주 전까지 주주에게 통지하거나 공고하여야 한다.

④ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

⑤ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

5. 배당에 관한 사항

제53조(이익배당)
① 이익의 배당은 금전과 주식으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 종류주식을 발행한 때에는 각각 그와 같은 종류의 주식으로 할 수 있다.

③ 제1항의 배당은 매결산기말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

제56조 (중간배당)

① 회사는 이사회의 결의로 사업연도중 1회의 한하여 이사회 결의로 일정날의 주주에게 상법 제462조의3의 규정에 의한 중간배당을 할 수 있다.

② 제1항의 이사회 결의는 중간배당 기준일 이후 45일 이내에 하여야 한다.

③ 중간배당은 직전결산기의 대차대조표상의 순자산액에서 다음 각호의 금액을 공제한 액을 한도로 한다.

1. 직전결산기의 자본금의 액

2. 직전결산기까지 적립된 자본준비금과 이익준비금의 합계액

3. 직전결산기의 정기주주총회에서 이익배당하기로 정한 금액

4. 직전결산기까지 정관의 규정 또는 주주총회의 결의에 의하여 특정목적을 위해 적립한 임의준비금

5. 중간배당에 따라 당해 결산기에 적립하여야 할 이익준비금의 합계액

④ 사업연도 개시일 이후 중간배당 기준일 이전에 신주를 발행한 경우(준비금의 자본전입, 주식배당, 전환사채의 전환청구, 신주인수권부 사채의 신주인수권행사에 의한 경우를 포함한다)에는 중간배당에 관해서는 당해 신주는 직전사업연도 말에 발행된 것으로 본다.

Ⅲ. 투자위험요소

1. 사업위험

가. 국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당
사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은 경기 변동 및 경제성장률 등 국내외 거시적 환경의 직ㆍ간접적인 영향을 받고 있습니다. 한편, 2020년 4월 IMF가 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook) 수정치에 따르면, 2019년 세계경제성장률은 2.9%인 것으로 예상되며 2020년과 2021년은 각각 -3.0%, 5.8%로 기존 2020년 01월 전망치보다 하향조정되었습니다. 이는 미국의 교역국간 관계 악화, 금융시장 심리 약화 가능성 및 코로나19 충격에 따른 세계경제의 위축 등을 반영한 것입니다. 한편, 2019년 중국 후베이성 우한지역에서 발생한 신종 코로나바이러스의 확산은 당초 예상보다 빠르게 증가하고 있는 상황으로, Worldometer은 2020년 5월 21일 기준 전세계 누적 확진자 5,197,776명 및 사망자 334,675명으로 집계하였습니다
.
일별 코로나 바이러스 감염자 수는 2020년 4월 초까지 급격하게 증가한 후 7만~10만명 수준을 유지하고 있으며, 현재까지의 코로나 바이러스 감염자 수 증감의 흐름이 미래에도 이어진다고 확정할 수 없습니다.
코로나19에 따른 펜데믹이 예상보다 오래 지속되거나 2021년 코로나19가 재발할 경우 국제 경제 성장률이 추가 하락할 가능성이 있습니다
.
이처럼 예상치 못한 국제이슈, 지정학적 리스크 및 코로나19의 파급효과 등으로 국내외 경기가 악화될 경우 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 영위하는

인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은
전방산업인 기업 및 공공기관 IT투자의 영향을 받으며 IT투자는 경기와 밀접한 연관성을 가지고 있습니다. 일반적으로 경기하락 국면에 IT투자는 비용절감을 위한 첫 번째 고려대상이 되는 등 선행적인 성격이 강하며, 경기상승 국면에서는 기업이 IT투자를 후순위로 생각하는 후행적인 성격이 강합니다. 당사가 영위하는

인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은

기업들의 IT투자에 따라 영업 활동이 발생합니다. IT에 대한 투자를 통하여 솔루션을 구입 및 클라우드 시스템을 구축하거나 구축된 시스템에 대한 유지보수 등의 용역 필요성 역시 높아지기 때문입니다.

2020년 4월 14일 IMF가 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook) 수정치에 따르면, 2020년 세계경제성장률은 -3.0%로 2020년 1월 전망치(3.3%)에서 크게 하향조정 되었습니다. IMF는 이전 위기와 달리 공급측면까지 영향을 미치는 코로나19 충격의 특성과 급격히 악화되고 있는 최근 경제지표 등을 고려하여 세계경제 성장률 전망을 큰 폭으로 하향 조정하였으며, 대공황 이후 최악의 세계 경기 침체를 겪을 것으로 예상하고 있습니다.

한편, IMF는 세계경제전망은 극심한 불확실성을 내포하고 있으며, 이에 따라 기본 시나리오로 ① 방역조치기간 ② 셧다운 지속기간 ③ 금융여건 ④ 원자재 가격을 제시하면서, 대규모 봉쇄조치로 세계경제가 급격히 위축됨에 따라 2020년은 -3.0%로 전망하고 2021년은 반등하여 5.8% 성장할 것으로 전망하였습니다. 다만, 2021년 반등여부는 매우 불확실한 상황으로 2020년 하반기 중 팬데믹 종료여부와 정책적 지원효과에 따라 2021년 경제성장률이 영향을 받을 것으로 전망하였습니다. 이에 따라 팬데믹이 예상보다 오래지속되거나 2021년 코로나19가 재발할 경우 세계경제 성장률의 전망은 추가 하락할 가능성이 존재함을 명시하였습니다.

[세계 경제 성장률 전망]

(단위: %)

구 분
2016
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)

세계
3.2
3.8
3.6
2.9
-3.0
5.8

선진국
1.7
2.4
2.3
1.7
-6.1
4.5

개발도상국
1.5
4.7
4.5
3.7
-1.0
6.6

미국
1.8
2.2
2.9
2.3
-5.9
4.7

유로
0.9
2.4
1.9
1.2
-7.5
4.7

일본
0.2
1.9
0.8
1.0
-5.2
3.0

러시아
6.4
1.5
2.3
1.1
-5.5
3.5

중국
6.7
6.9
6.6
6.1
1.2
9.2

출처: IMF, World Economic Outlook, 2020. 04., 기획재정부 보도자료 참조

국내 경제 성장에 대하여
한국은행이 2020년 2월 발표한 경제전망보고서에 따르면, 한국 경제의 민간소비는 코로나19의 영향으로 단기적으로 위축되고 성장경로의 불확실성이 증대되었으나 재정정책이 확장적으로 운용되는 가운데 설비투자가 회복세를 보이며 코로나19 감염사태가 진정된 이후에는 민간소비와 수출도 부진에서 벗어나면서 성장흐름이 점차 개선될 것으로 전망하고 있습니다.

그러나 코로나19 사태의 장기화 등의 영향으로 국내경기의 침체가 악화되거나 지속될 경우 이는 소비심리의 위축으로 이어질 가능성이 있으며, 전방시장이 위축될 경우 당사의 매출에 부정적 영향을 줄 수 있습니다. 

[항목별 국내 경제전망]

(전년동기대비, %)

구 분

2019년

2020년(E)
2021년(E)

상반기

하반기

연간

상반기

하반기

연간

GDP

1.9

2.1

2.0

2.0

2.2

2.1

2.4

민간소비

2.0

1.8

1.9

1.1

2.6

1.9

2.4

설비투자

-12.3

-3.4

-8.1

4.8

4.7

4.7

5.3

지식재산생산물투자

2.8

2.7

2.7

3.2

3.4

3.3

3.3

건설투자

-5.1

-1.6

-3.3

-2.4

-2.0

-2.2

-0.9

상품수출

-0.8

1.5

0.4

1.4

2.3

1.9

2.5

상품수입

-3.2

1.3

-1.0

0.8

3.4

2.1

3.1

실업률
4.3
3.2
3.8
4.0
3.4
3.7
3.6

소비자물가상승률

0.6
0.2
0.4
1.0
0.9
1.0
1.3

출처: 한국은행 경제전망보고서(2020.02)

한편, 2019년 중국 후베이성 우한지역에서 발생한 신종 코로나바이러스의 확산은 당초 예상보다 빠르게 증가하고 있는 상황으로, Worldometer은 2020년 5월 21일 기준 전세계 누적 확진자 5,197,776명 및 사망자 334,675명으로 집계하였으며 누적확진자 수가 많은 순서로 미국, 러시아, 브라질이 각각 누적 확진자 수 1,620,902명, 317,554명, 310,921명 및 누적 사망자 수 96,354명, 3,099명, 20,082명을 기록 중입니다. 

[코로나 바이러스 감염자 수 관련 수치_2020.05.22]

코로나 바이러스 감염자 수 관련 수치.jpg
코로나 바이러스 감염자 수 관련 수치

출처: Worldometer

일별 코로나 바이러스 감염자 수는 2020년 4월 초까지 급격하게 증가한 후 7만~10만명 수준을 유지하고 있으며, 현재까지의 코로나 바이러스 감염자 수 증감의 흐름이 미래에도 이어진다고 확정할 수 없습니다. 코로나 바이러스의 일별 신규 감염자 수는 다음과 같습니다.

[코로나 바이러스 일별 신규 감염자 수_2020.05.21]

일별 증가자 수_2020.05.21.jpg
일별 증가자 수_2020.05.21

출처: Worldometer

이처럼 예상치 못한 국제이슈, 지정학적 리스크 및 코로나19의 파급효과 등으로 국내외 경기가 악화될 경우 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

나. 전방산업 침체에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스의 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기관 및 일반업의 IT투자에 따라 당사의 영업실적에 영향을 미칠 수 있습니다. 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 실적은 기업경기 변동 및 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의하여 변동
될 수
있으며, 기업경기 악화 및 전방산업의 시장상황이 악화되는 등 외부요인의 부정적인 영향이 지속되는 경우 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

인공지능 및 빅데이터는 전 세계적으로 고부가가치를 창출하는 신성장동력으로 대두되고 있으며, 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 높은 관심과 함께 정책적 지원이 뒷받침되고 있습니다. 인공지능과 빅데이터는 4차 산업혁명 시대의 중요한 생산요소로 부각되며 주요국은 인공지능과 빅데이터가 가져올 변화에 주목하고 이를 선도하기 위해 국가적 차원의 대책을 마련하여 추진하고 있습니다. 

정부 역시 미래의 경쟁은 대규모 데이터 확보와 인공지능 역량 강화가 핵심이라고 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 고려하여 즉각적인 준비가 필요하다고 인식하고 있습니다. 또한, 기존 개별적으로 수립한 전략으로는 선진국과의 격차를 극복하고 성장동력을 잃어가는 산업을 부양하는데 다소 한계가 있다고 판단하여 인공지능 및 빅데이터 분야별 육성전략과 융합촉진을 위한 정책을 통해 다양한 영역에서 인공지능과 빅데이터의 사용 촉발 필요성을 인식하고 있습니다.
 
이에 정부는 제4차 산업혁명의 성공이 양질의 데이터 시장형성, 고도의 인공지능 기술 확보 및 데이터와 인공지능 간 유기적인 융합에 달려있음을 시사하며 2019년 1월 '데이터ㆍAI경제 활성화 계획'을 발표하였습니다. 데이터 가치사슬 전주기 활성화, 세계적 수준의 인공지능 혁신 생태계 조성, 데이터 인공지능 융합촉진 등을 통해 2023년까지 국내 데이터시장을 30조원 규모로 키우고, 인공지능 분야 유니콘기업 10개 육성과 인공지능 융합 클러스터 조성 및 데이터ㆍ인공지능 분야 전문 인력을 1만명 양성한다는 목표를 제시하였습니다.

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데이터 AI경제 활성화 계획('19~'23년)

또한, 정부는 데이터ㆍAI, 네트워크(5G)를 전략투자 분야로 정하는 「혁신성장 확산ㆍ가속화를 위한 '2020 전략투자방향'」을 발표하였습니다. 정부는 데이터ㆍ5GㆍAI 분야(DNA-Data, Network, Artificial Intelligence)를 다양한 산업과 융합하여 산업 및 사회의 혁신적 변화를 연쇄적으로 촉발할 코어 블록으로 지정하고 2020년에 총 1조 7,100억원 투자를 통해 산업혁신 확산 및 민간투자 촉진을 계획하였습니다. 이중 데이터ㆍAI 분야의 투자액은 2019년 대비 2,477억원(30%)이 증가한 1조 600억 규모로 책정하였습니다. 해당 예산은 데이터 기반 공공서비스, 공공데이터 개방 확대 등 데이터 가치사슬 활성화, 기술개발 확대, 인재 육성, 활용 지원 등 AI 혁신생태계 조성, 데이터ㆍAI 융복합 선도를 위한 기반 조성 및 확산을 위해 사용될 예정입니다.

[D.N.A. 분야별 2020년 재정투자]

(단위 : 억원, %)

구분

2019년

2020년

전년대비
증감률

데이터ㆍAI

8,123

10,600

2,500

30.49%

5G

3,466

6,500

3,000

87.54%

합계

11,589

17,100

5,500

47.55%

출처 :
제21차 경제관계장관회의 겸
제3차 혁신성장전략회의
(2019.08)

일반기업들의 IT 지출도 지속적으로 증가하고 있습니다. Gartner의 자료에 따르면, 당사의 사업이 속한 소프트웨어 투자 지출 전망은 2019년부터 2021년까지 IT 지출 중 가장 빠르게 성장하는 주요 시장이 될 것이며, 10.1%의 두 자릿수 성장할 것으로 전망됩니다. Gartner의 2019년 ~ 2021년 국내 부문별 IT지출 전망은 다음과 같습니다.

[2019년 ~ 2021년 국내 부문별 IT 지출 전망]

(단위 : 백만원)

구분

2019년

2020년

2021년

데이터 센터 시스템
2,991,091
3,026,229
2,979,328

소프트웨어
6,414,526
7,078,628
7,770,838

디바이스
14,312,840
15,656,668
15,626,894

IT 서비스
18,599,528
19,573,657
20,598,898

커뮤니케이션 서비스
34,985,157
36,823,777
38,129,788

총합
77,303,142
82,158,959
85,105,746

출처 : Gartner (2020.01)

시장조사기업 KRG는 2020년 국내 기업용 IT 시장규모를 전년 대비 3.2% 성장한 23조 3,000억원으로 추정(국내 개인용 IT 시장, 통신 장비 및 통신 서비스 시장 제외) 하였습니다. 클라우드, 인공지능, 스마트 팩토리 등 신기술을 중심으로 한 소프트웨어ㆍ솔루션 시장이 전년비 5.7% 성장한 5조 2,040억원을 기록할 것으로 예상되며, 이는 국내 기업용 IT 시장 주된 성장 동력이 될 것이라고 전망하였습니다. 신산업의 시장규모를 좀더 살펴보면, 클라우드 6,008억원(전년 대비 10.4% 상승), 빅데이터 3,670억원(전년 대비 30.1% 상승), 인공지능 3,283억원(전년 대비 58.9% 상승) 등 전년 대비 신산업의 사업 규모가 더욱 커질 것으로 분석하였습니다. 또한 IT서비스 시장은 2019년 전반적인 경기침체 여파와 클라우드로의 급속한 시장 재편, 신기술 도입에 따른 파일럿 프로젝트가 주가 되면서 2018년 대비 1.8% 성장에 그쳤으나, 2020년에는 4차 산업혁명 관련 신기술 도입의 본격화, 그리고 금융권 차세대 프로젝트 확대와 클라우드 구축 수요의 증가로 인하여 전년 대비 3% 성장한 13조5300억 규모가 될 것으로 전망하고 있습니다.

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2020년 국내 기업용 IT 시장규모 전망

정부의 데이터ㆍAI 육성정책, 국내 기업들의 지속적인 IT 투자액 증가 추세 및 빅데이터 및 인공지능 분야에 대한 투자관심증대 등의 외부요인에도 불구하고 기업경기 악화 및 전방산업의 시장상황이 악화되는 등 외부요인의 부정적인 영향이 지속되는 경우 공공기관 및 일반기업의 IT 투자 니즈가 감소할 수 있습니다. 그리고 이로 인해 기업들은 투자보다는 기존의 시스템을 유지 및 보수하는데 중점을 두는 등 비용 및 투자 감소에 중점을 두게 될 경우 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다. 주력시장 성장 둔화에 따른 위험

당사는
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업을 영위하며 설립 이후 꾸준한 매출 성장을 보이고 있으며 인공지능, 빅데이터 및 클라우드 산업은 시대적 필요성과 정부정책지원 등으로 향후 그 성장성은 더 커질 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 경기불황 등의 이유로 주력시장이 예상하는 바와 다르게 침체되거나 거시적 또는 미시적 요인에 의하여
성장이 이루어지지 않을 경우 인공지능과 빅데이터 산업에 직접적인 영향을 받는 당사의 사업 특성상 이는 당사의 영업실적 부진으로 이어질 수 있습니다.

ICT 기술 발전에 따라 데이터가 급격히 증가하면서 인공지능 및 빅데이터의 중요성이 점차 상승되고 있습니다. 이에 세계 각국에서는 인공지능 및 빅데이터 기술을 미래 산업의 필수자산으로 인식하고 있으며, 국내에서도 ICT 기술과 융합하여 인공지능 및 빅데이터 기술을 다양한 산업분야에 적용하고 있습니다. 이러한 환경에서 당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업을 영위하고 있으며 설립 이후 꾸준한 매출 성장을 보였습니다.

글로벌 인공지능 소프트웨어 시장규모는 2018년 101억 달러에서 연평균 약 43.6%로 성장하여 2025년 1,260억 달러로 확대될 것으로 전망됩니다. 이중 당사의 주요 목표 시장인 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료, 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 전망]

(단위 : 백만달러)

인공지능 소프트웨어 글로벌 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모

출처: Tractica, 2020

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 인공지능 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장하였으며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한 분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억 달러에서 2027년 460억 달러까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

상기와 같이 당사가 영위하는 인공지능과 빅데이터 산업은 시대적 필요성과 정부정책지원 등으로 향후 그 성장성은 더 커질 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 경기불황 등의 이유로 인공지능 및 빅데이터 산업의 시장이 예상하는 바와 다르게 침체되거나 거시적 또는 미시적 요인에 의하여 성장이 이루어지지 않을 경우 인공지능과 빅데이터 산업에 직접적
인 영향을 받는 당사의 사업 특성상 이는 당사의 영업실적 부진으로 이어질 수 있습니다.

라. 신기술 변화 또는 경쟁 심화에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은 신속한 기술변화, 고객의 요구사항 및 수요형태의 다변화, 새로운 제품과 서비스의 지속적인 출현 등 기술의 변화가 빠른 사업입니다. 또한, 기존 경쟁사 뿐만 아니라 대기업 및 신규업체의 시장 진입 가능성도 배제할 수 없습니다.
당사는 인공지능 및 빅데이터 관련 기술력과 안정적인 운영 노하우를 바탕으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션 제품을 가지고 사업 확대를 도모하고 있으며, 연구개발인력을 활용하여 기술의 진부화를 방지하고 고객의 요구사항을 반영하는 등 R&D를 지속해서 이행하고 있습니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고 당사가 기술의 급속한 변화에 적절하게 대응하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 사업은 신속한 기술변화, 업계표준의 끊임없는 진화, 고객의 요구사항 및 수요형태의 다변화, 새로운 제품과 서비스의 지속적인 출현 등 기술의 변화가 빠른 사업이며, 특히 인공지능의 경우 발전 속도가 매우 빠릅니다. 미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 국제컨설팅그룹 맥킨지 등과 공동으로 작성해 최근 발표한 '인공지능 인덱스 2019 연례 보고서'에 따르면, 2010년대 들어 인공지능의 성능 향상 속도가 3,4개월에 두배씩 성장하고 있는 것으로
분석하였습니다. 이러한 사업의 특성을 감안할 때 당사는 고객의 요구사항을 정확하게 예측하고 이를 적시에 구현할 수 있는 능력이 당사의 성장 및 발전에 중대한 역할을 하는 것으로 볼 수 있습니다. 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못 하는 경우 경쟁업체 대비 뒤쳐지는 문제가 발생할 수 있으며, 이러한 경향이 심해질 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 글로벌 기업(구글, 아마존, 마이크로소프트 등), 막대한 자금력과 고객기반을 확보한 인터넷 플랫폼사(네이버, 카카오 등)와 통신 대기업(SKT, KT, LG U+), 인공지능 전문 기업 등이 혼재되어 경쟁하는 시장입니다. 특히, 인공지능의 경우 기술 패권을 차지하기 위해 구글, 애플, 마이크로소프트(MS), 아마존, 페이스북 등 글로벌 기술 기업은 물론 미국, 중국, 유럽 등 각국 정부까지 적극적인 지원에 나서며 민관이 함께 '인공지능 헤게모니'를 쥐기 위해 노력하고 있습니다. 당사와 같은 기술 기반의 사업자는 잠재력있는 세분화된 특화 시장에서 독점력을 가지고 진입장벽을 구축할 수 있는 독보적인 위상을 보유 및 강화하기 위해 노력하고 있습니다. 당사와 같은 기술 기반의 주요 경쟁업체는 다음과 같습니다.

[국내 주요 경쟁업체 현황]

기업명
내용

마인즈랩

- ETRI기술이전에 근거해 기술을 상용화한 기업으로 주로 대화형 인공지능 (인공지능 컨택센터 등) 부문에서 경쟁하고 있음
- 2019년에는 범용의 기술을 API화한 클라우드 서비스를 출시한 바 있으며, 향후 동 부문에서도 당사와 경쟁이 예상됨

다음소프트

- 주로 비정형 빅데이터/소셜 분석, 초기적인 인공지능 솔루션을 통해 사업을 전개하는 기업
- 소셜 네트워크상의 소비, 사회 트렌드 분석으로 인지도를 쌓았으며, 당사와는 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을 벌이고 있음

다이퀘스트
- 검색엔진과, 대화형 인공지능 뒷단의 대화모델/시나리오 기반 단순 QA부문에 경쟁력이 집중된 기업
- 현재 B2B, B2G 부문에서 인공지능 사업 혹은 빅데이터 분석 사업시 기존의 검색엔진 사업이나 기본적인 대화모델이 함께 고객의 요구사항에 포함되는 경우 당사와 경쟁하고 있음

국내 대기업 
AI Labs/ SI사의 AI 사업부문

- 현대자동차, SK C&C 등이 자체 사업 효율 개선, 서비스 모델 개발등을 위해 본 시장 영역에 진입하여 있음
- 삼성 SDS, LG CNS 등이 기존의 시스템 통합사업에 부가적으로 AI와 빅데이터 솔루션 사업을 초기적으로 전개하고 있음
- 당사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음

주) 당사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다.

[해외 주요 경쟁업체 현황]

구분

뉘앙스 커뮤니케이션즈
(NUANCE Communications)

스플렁크 (Splunk)

핵심 사업

대화형 인공지능

증강분석 빅데이터

서비스

음성인식, 자연어, 대화모델, QA 기술을 산업 도메인에 최적화하여, 주로 상담 솔루션을 공급함

정형 데이터는 물론 자연어 등 비정형 데이터를 기계학습 기반으로 분석, 지능화해 산업 도메인별로 공급함

기술 적용 영역

금융, 유통, 헬스케어

컨택센터 자동화; 기업내 직원 생산성 개선을 위한 업무효율화

금융, 국방, 제조부문 대용량 실시간 분석

당사는 인공지능 및 빅데이터 관련 기술력과 안정적인 운영 노하우를 바탕으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션 제품을 가지고 사업 확대를 도모하고 있으며, 연구개발인력을 활용하여 기술의 진부화를 방지하고 고객의 요구사항을 반영하는 등 R&D를 지속해서 이행하고 있습니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고 당사가 기술의 급속한 변화에 적절하게 대응하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마. 관련 주요 법령 및 규정의 개정에 따른 위험

중소기업 성장을 독려하는 정부의 시책과 더불어 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 등 사업에 대기업의 입찰을 제한하고 있습니다. 이와 같은 소프트웨어산업 진흥법 등 관계법령 및 규정에 따라 당사는 대기업과의 직접적인 경쟁을 피할 수 있는 상황이지만, 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정이 당사에 불리하게 개정될 경우 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어 및 IT서비스 산업의 특성상 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다.

현재는 중소기업의 성장을 독려하는 정부의 시책과 더불어 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다. 더불어,「중소기업기본법」제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다.

당사는 2019년 매출액 171억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 2020년 이후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업졸업 유예기간인 3년이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없으며, 중견기업으로 지정된 날로부터 5년 이후부터는 40억원 미만의 사업에 참여할 수 없게됩니다.

이와 같이 소프트웨어 및 IT서비스 산업 내에서 중소기업 및 중견기업은 일정금액 미만의 중소 프로젝트에서 대기업과의 직접적인 경쟁을 피할 수 있는 상황이지만 향후 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정이 당사에 불리하게 개정될 경우 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

대분류

소분류

소프트웨어산업 진흥법

제24조의2

(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

제24조의2(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.

② 과학기술정보통신부장관은 국가기관등이 발주하는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 사업을 제외한 소프트웨어사업에 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대하기 위하여 필요하다고 인정하면 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액(둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄발주하는 경우에는 각 사업의 금액을, 소프트웨어 유지 및 보수 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 연차별 평균금액을 말한다. 이하 이 조에서 같다)의 하한을 정하여 고시하고, 국가기관등의 장에게 이를 적용하도록 요청하여야 한다. 다만, 「공공기관의 운영에 관한 법률」제4조에 따른 공공기관에 해당하는 대기업 중 과학기술정보통신부장관이 고시하는 공공기관 및 해당 사업범위에 대하여는 그 적용을 요청하지 아니할 수 있다.

1. 삭제 <2015.12.22.>

2. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 사업(국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 사업에 한정한다)

3. 국방·외교·치안·전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업

③ 과학기술정보통신부장관은 제2항에도 불구하고「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」제14조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사(「공공기관의 운영에 관한 법률」제4조에 따른 공공기관은 제외한다)에 대하여는 제2항 각 호의 어느 하나에 해당하는 사업을 제외하고는 대통령령으로 정하는 바에 따라 사업금액에 관계없이 참여를 제한할 수 있다.

④ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 제2항을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 지체 없이 통지하여야 하며 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 그 적용을 권고하여야 한다.

⑤ 제1항 및 제2항에 따른 국가기관등의 범위와 대기업인 소프트웨어사업자의 기준은 대통령령으로 정한다.

중소기업기본법 제2조

(중소기업자의 범위)

제2조(중소기업자의 범위)

① 중소기업을 육성하기 위한 시책(이하 "중소기업시책"이라 한다)의 대상이 되는 중소기업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업(이하 "중소기업"이라 한다)을 영위하는 자로 한다.

1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖추고 영리를 목적으로 사업을 하는 기업

가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것

나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것

2.「사회적기업 육성법」 제2조 제1호에 따른 사회적기업 중에서대통령령으로 정하는 사회적기업

3.「협동조합 기본법」제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자

4.「소비자생활협동조합법」제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자

② 중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.

③ 제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 3년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다.

④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면「중소기업협동조합법」이나 그 밖의 법률에서 정하는 바에 따라 중소기업협동조합이나 그 밖의 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한

(과학기술정보통신부 행정규칙)

<대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한>

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

바. 데이타 3법 및 개인정보규제 개선 지연 또는 미흡에 따른 위험

당사의 사업
을 영위하는데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 기계학습은 매우 중요한 요소입니다. 다만, 이와 같은 빅데이터는 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다.

빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며, 이러한 흐름에 따라 국내뿐만 아니라 전세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다. 이처럼 동사의 개인정보처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 동사의 기술력에도 불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생하거나 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되어 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 경우, 동사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당
사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 사업을 영위하고 있으며, 해당 사업을 영위하는데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 기계학습은 매우 중요한 요소입니다. 다만, 이와 같은 빅데이터는 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다. 이를 위해 디지털 환경에서 사용자는 개인정보를 알 수 없도록 디지털 기기의 고유 식별 번호로만 인식되며 당사의 서비스는 비식별화 조건 하에서만 구현되어야 합니다.

비식별화 정보의 개념 및 비식별화 프로세스.jpg
비식별화 정보의 개념 및 비식별화 프로세스

이렇듯 빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며, 이러한 흐름에 따라 국내뿐만 아니라 전세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다. 국내에서는
개인정보보호법, 정보통신망법(정보통신 이용 촉진 및 정보 보호 등에 관한 법률)과 신용정보법(신용 정보의 이용 및 보호에 관한 법률)의 일컫는 데이터3법이 2020년 1월 9일 국회 본회의에서 최종 통과되었습니다.

데이터3법은 개인정보 보호에 관한 법이 소관 부처별로 나누어져 있어서 발생하는 중복 규제를 정리하여 4차 산업혁명 도래에 법적 환경을 맞추기 위한 것입니다. 그리고 개인정보보호의 컨트롤 타워 역할을 위해 설립한 개인정보보호위원회가 심의 기능만 할 뿐 별다른 역할과 책임이 없음으로 인해 유명무실해진 현상을 해결하기 위함이기도 합니다. 또한 개인정보의 암호나 가명 처리 등의 안전조치 마련, 독립적인 감독 기구 운영 등을 요구하는 EU의 일반개인정보보호법(GDPR)에 대응하기 위하여 법 개정을 통한 개인정보 관련 법 체계를 통합한 것입니다.

데이터 3법의 주요 내용을 살펴보면 아래와 같습니다.

구분

주요내용

개인정보보호법

- 개인정보 관련 개념을 개인정보, 가명정보, 익명정보로 구분한 후 가명정보를 통계 작성 연구, 공익적 기록보존 목적으로 처리할 수 있도록 허용한다.

- 가명정보 이용 시 안전장치 및 통제 수단을 마련한다.

- 행정안전부, 금융위원회, 방송통신위원회 등으로 분산된 개인정보보호 감독기관을 통합하기 위해 개인정보보호위원회로 일원화한다. 개인정보보호위원회는 국무총리 소속 중앙행정기관으로 격상한다.

정보통신망법

- 개인정보 관련 법령이 개인정보보호법, 정보통신망법 등 다수의 법에 중복돼 있고 감독기구도 행정안전부, 방송통신위원회, 개인정보보호위원회 등으로 나눠져 있음에 따른 혼란을 해결하기 위해 마련되었다.

- 정보통신망법에 규정된 개인정보보호 관련 사항을 개인정보보호법으로 이관한다.

- 온라인상 개인정보보호 관련 규제 및 감독 주체를 방송통신위원회에서 개인정보보호위원회로 변경한다.

신용정보보호법

- 은행, 카드사, 보험사 등 금융 분야에 축적된 방대한 데이터를 분석 및 이용해 금융상품을 개발하고 다른 산업 분야와의 융합을 통해 부가가치를 얻기 위해 마련되었다.

- 가명조치한 개인신용정보로서 가명정보 개념을 도입해 빅데이터 분석 및 이용의 법적 근거를 명확히 마련한다.

- 가명정보는 통계작성, 연구, 공익적 기록보존 등을 위해 신용정보 주체의 동의 없이도 이용, 제공할 수 있다.

상기 데이터3법의 내용 중에서 인공지능 및 빅데이터 산업에 큰 영향을 미치는 핵심 부분은 가명정보에 대해 신용정보 주체의 동의 없이 시장조사 등 상업적 목적을 포함한 빅데이터 분석 및 이용이 가능하게 되었다는 점입니다. 가명정보에 대한 빅데이터 분석 허용 조항으로 인해 인공지능 시대에 맞는 다양한 산업이 통합된 더욱더 심도있는 데이터 및 분석 서비스가 가능하게 되었습니다.

데이터3법의 국회 본회의 통과로 인해 향후 가능한 사업의 예시를 살펴보면 다음과 같습니다. 

구분

주요내용

데이터 가공 거래

개인(가명)정보를 수집하여 기업간에 판매 거래 (예: 은행이 고객 성향 정보를 가공하여 의류회사에 판매)

신용평가 활용

각종 연체 정보를 수집하여 개인 신용 등급 부여

금융 상품 
개발/제공

고객 자동차에서 실시간 데이터를 수집하여 보험료 할인 상품 개발 및 제공, 건강 관리 데이터를 연계한 새로운 금융 상품 개발, 맞춤형 재테크 정보 제공 서비스 등

이종 기업간 
융합(협업) 사업
통신사와 보험사가 제휴하여 특정 지역을 지나가는 고객에게 보험 추천 문자 및 이메일 송부

공익
송금 거래 등 다양한 정보를 수집하여 이상징후 포착 및 자금 세탁 추적

상기 사업 예시 이외에도, 정보통신기술(ICT), 금융, 위치정보, 제조업 정보, 금융(보험), 바이오 정보, 통신과 자율주행 등 다양한 데이터를 정밀하게 결합하고 분석하여, 하나의 산업으로 성장할 수 있는 길이 열리게 되었습니다. 또한 자율주행차와 스마트 헬스케어, 스마트 공장, 핀테크 등 다양한 후방산업 고도화도 예상됩니다.

동사의 개인정보처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 동사의 기술력에도 불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한 향후 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되거나 규제 환경 변화로 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 가능성이 존재합니다. 이러한 경우, 동사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 매출의 계절성과 관련된 위험

당사는 매출의 계절성으로 인해 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 해당 추세는 당사 만의 특성이 아닌 IT 산업 전체의 특성입니다.
이처럼 당사의 매출도 4분기에 집중되는 경향을 나타내고 있으나 총 매출액의 성장성이 견고하며, 향후 매출처의 다변화 및 다년간 계약 등을 통해 매출의 계절성이 다소 완화될 수 있습니다. 하지만 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT비용의 집행시기 조정 등이 발생할 가능성이 있습니다. 이러한 상황이 발생할 경우에는 상기와 같은 계절별 추세를 벗어날가능성이 존재하며, 이를 당사가 예측하는 데에는 어려움이 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다

당
사는
매출의 계절성으로 인해 상대적으로 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있으며, 해당 추세는 동사 만의 특성이 아닌 IT 산업 전체의 특성입니다.
일반적으로 기업의 IT 투자는 1분기에 투자계획 수립 및 검토를 주로 진행하므로 수주 감소로 인해 매출이 상대적으로 적게 발생하는 반면, 투자 검토가 완료된 이후 기업들의 연간 예산 집행 완료를 위해 4분기까지 프로젝트가 종료되도록 발주하는 경향이 있어 4분기에 매출이 집중되기 때문입니다. 대다수의 기업들은 이러한 이유로 4분기에 자금의 집행 시기를 집중시키는 경향이 있으며, 통상 제품 납품과 동시에 검수 확인이 이루어져 매출인식이 가능한 하드웨어 납품 프로젝트와는 달리 소프트웨어 개발
프로젝트는 제품 개발이 완료된 이후 검수 확인이 가능하기 때문에 프로젝트가 상반기에 시작되어도 매출인식은 하반기에 이루어지는 경우가 많습니다.

당사의 분기별 매출액 및 비중은 아래와 같습니다.

[분기별 매출액 비중]

(단위 : 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년

금액

비율

금액

비율

금액

비율

1분기

1,388

11.37%

1,661

10.83%

1,226

7.15%

2분기

1,534

12.56%

1,879

12.25%

1,497

8.73%

3분기

4,257

34.86%

2,320

15.13%

2,894

16.89%

4분기

5,033

41.21%

9,475

61.79%

11,521

67.22%

합계

12,212

100.00%

15,335

100.00%

17,138

100.00%

주)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

이처럼 당사의 매출도 4분기에 집중되는 경향을 나타내고 있으나 총 매출액의 성장성이 견고하며, 향후 매출처의 다변화 및 다년간 계약 등을 통해 매출의 계절성이 다소 완화될 수 있습니다. 하지만 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT비용의 집행시기 조정 등이 발생할 가능성이 있습니다. 이러한 상황이 발생할 경우에는 상기와 같은 계절별 추세를 벗어날가능성이 존재하며, 이를 당사가 예측하는 데에는 어려움이 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다

2. 회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사
업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 득하였습니다. 단,
한국거래소는 상장예비심사 청구기업에 대한 전문평가기관의 평가결과가 AA등급 이상인 경우에는 질적 심사기준(
「코스닥시장 상장규정 시행세칙」
[별표 7])에 따라 기술성ㆍ사업성 심사항목을 적용하지 아니하였습니다.

한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 청구하는 기업의 유형별 주요 외형요건은 아래와 같이 일부 차이가 존재합니다.

[코스닥시장 상장예비심사 청구기업 유형별 주요 외형요건 비교]

구분
일반기업(벤처 포함)
기술성장기업

수익성ㆍ매출액 기준
시장평가ㆍ성장성 기준
기술평가 특례
성장성 추천

주식 분산
(택일)
주1)

① 소액주주 500명 이상 & ⒜ 또는 ⒝
 ⒜ 소액주주 25% 미만 소유 시(청구일 기준) : 공모 10% 이상 & 소액주주 지분 25% 이상
 ⒝ 소액주주 25% 이상 소유 시(청구일 기준) : 공모 5% 이상(10억원 이상)
② 소액주주 500명 이상 & 공모 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2)
③ 소액주주 500명 & 공모 25% 이상
④ 소액주주 500명 & 국내외 동시공모 20% 이상 & 국내 공모주식수 30만주 이상
⑤ 청구일 기준 소액주주 500명 & 모집에 의한 소액주주 지분 25%(또는 10% 이상 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주2))

경영성과 및
시장평가 등
(택일)
① 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 시총 90억원
① 시총 500억원 & 매출 30억원 & 최근 2사업연도 평균 매출증가율 20% 이상
① 자기자본 10억원
② 시가총액 90억원

② 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 자기자본 30억원[벤처: 15억원]
② 시총 300억원 & 매출액 100억원 이상[벤처: 50억원]
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받고 평가결과가 A등급 이상일 것
상장주선인이 성장성을 평가하여 추천한 중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을것 & 시총 200억원 & 매출액 100억원[벤처: 50억원]
③ 시총 500억원 & PBR 200% 이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억원
④ 시총 1,000억원 이상

⑤ 자기자본 250억원 이상

감사 의견
최근 사업연도 적정

경영투명성
(지배구조)
사외이사, 상근감사 충족

기타 요건
주식양도 제한이 없을 것 등

주1)
주식 분산 요건은 신규상장신청일 기준입니다.

주2)
일정 공모주식수 : 100만주(자기자본 500~1,000억원), 200만주(자기자본 1,000~2,500억원), 500만주(자기자본 2,500억원 이상)

상기와 같이 '기술성장기업'으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.

당사 또한 기술성장기업(성장성 특례상장)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

[당사 요약 손익계산서]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도
(제37기)

2018년도
(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도 1분기

(제40기)

회계처리 기준

K-IFRS
K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

영업수익

12,202
15,482
18,371

1,336

영업비용
11,567
15,287
18,346

3,772

영업이익

635
195
25

(2,436)

세전계속사업이익
345
42
714

(2,232)

당기순이익

179
52
826

(2,239)

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3년 연속 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 영업수익 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 클라우드 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 2020년 1분기 기준 영업수익이 감소하고 영업손실을 기록하였지만 이는 당사의 사업 특성상 대부분의 영업수익이 4분기에 발생함에 기인하였습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

나. 수익성 악화 위험

당사는
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 매출은 지속적으로 성장하고 있으며, 영업이익도 꾸준히 시현하고 있으며, 향후 매출의 증가와 함께 고도화된 플랫폼 기술력을 기반으로 이익률이 개선될 것으로 전망됩니다. 그럼에도 불구하고, 향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화될 수 있습니다.

당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 제공을 주된 사업으로 영위하고 있으며, 이로 인해 매출원가가 없습니다. 따라서, 당사는 매출을 영업수익 형태로 인식하고 있습니다. 당사의 영업비용은 대부분 고정비 성격의 판관비(인건비, 임차료 등)로 구성되어 있습니다.

당사의 영업수익은 2017년~2019년 연평균 22.7%의 성장률을 보이고 있습니다. 또한, 당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 영업이익을 시현하고 있습니다. 2020년 1분기 기준 영업수익이 감소하고 영업손실을 기록하였지만, 이는 당사의 사업 특성상 대부분의 영업수익이 4분기에 발생함에 기인하였습니다. 다만, 당사는 인공지능, 빅데이터, 클라우드의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며, 이로 인해 이익은 시현하였지만 이익률은 낮았습니다.

[솔트룩스 경영 성과 추이]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도
(제37기)

2018년도
(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도 1분기

(제40기)

영업수익

12,202
15,482
18,371

1,336

영업비용
11,567
15,287
18,346

3,772

영업이익

635
195
25

(2,436)

영업이익률
5.21%
1.26%
0.14%
-182.26%

당기순이익

179
52
826

(2,239)

당기순이익률

1.47%
0.34%
4.50%
-167.53%

주)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

당사는 2017년 이후 지속적인 매출 성장세를 나타내고 있으며, 향후 매출의 증가와 함께 고도화된 플랫폼 기술력을 기반으로 이익률이 개선될 것으로 전망됩니다. 그럼에도 불구하고, 향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화될 수 있습니다.

다

. 재무안정성 및 유동성 악화 위험

당사는 2020년 1분기 별도 재무제표 기준, 유동비율 2,681.54% 및 부채비율 3.47% 등 재무안정성에서 업종 평균(한국은행 발간 2018년 기업경영분석의 스프트웨어 개발 및 공급업(J582) 재무비율 적용) 유동비율 184.0% 및 부채비율 70.70% 대비 우수한 재무안정성을 확보하고 있는 것으로 판단 됩니다. 당사는 유동성 확보를 위해 노력하고 있으며, 금번 IPO를 통한 추가 자금 확보를 통해 당사의 재무안정성은 더욱 개선될 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하치 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

당사의 2017년부터 2020년 1분기까지의 주요 재무안정성 및 유동성 지표는 하기와 같습니다.

[재무안정성 지표]

(단위: %)

구 분

2017년

2018년

2019년도

2020년도
1분기말

업종평균

유동비율
552.93
836.13
1,028.29
2,681.54
184.00

당좌비율
552.93
836.13
1,028.29
2,681.54
177.93

부채비율
-7,443.84
57.40
7.92
3.47
70.70

차입금의존도
6.30
1.06
1.12
1.13
18.00

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)
업종평균은 한국은행에서 2019년 11월 발간한 "2018년 기업경영분석"의 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)' 업종평균을 사용하였습니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 표준산업분류상 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 영위하고 있으며, 업종평균과 비교하여 우수한 재무안정성을
확보하고 있는 것으로 판단 됩니다.

당사의 부채비율은 2017년 -7,443.83%에서 2018년 유상증자 250억 및 전환상환우선주의 보통주 전환에 따라 2020년 1분기말 부채비율이 3.47%로 개선되었으며, 자본 잠식 역시 해소되었습니다. 당사는 임차에 따른 리스부채를 제외하곤 차입금이 존재하지 않아 차입금의존도가 업종평균 대비 낮은 수준을 기록하고 있습니다. 

당사는 유동성 확보를 위해 노력하고 있으며, 그 결과 업종 평균보다 높은 유동비율 및 당좌비율을 기록하고 있습니다. 당사는 꾸준하게 이익을 시현하고 있으며, 상장을 통한 공모자금이 유입이 예상되므로 당사의 재무안정성은 더욱 개선될 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하치 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

라. 매출채권 건전성 악화 위험

당사의 매출채권은 대부분 3개월 이하의 정상 매출채권으로 2020년 1분기말 현재 매출채권에서 차지하는 비중은 77.15%이고, 매출채권 잔액 대비 대손충당금 비율은 15.58%로 매출채권 건전성은 양호한 수준을 보이고 있습니다. 당사의 매출채권 건전성 저하로 인한 위험은 미미하나,
전방산업 경기 불황 등이 발생할 경우 매출채권의 회수가 지연될 가능성이 존재하며 당사의 현금흐름 및 재무구조가 악화될 수 있습니다.

당사의 2017년말부터 2020년 1분기말까지의 매출채권 현황은 아래와 같습니다.

[매출채권 현황]

(단위: 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년도

2020년도
1분기

매출액
12,212
15,335
17,138
1,060

매출채권잔액

2,700

7,333

4,634

848

대손충당금

(341)

(355)

(114)

(114)

대손충당금 설정율

12.63%

4.84%

2.47%

15.58%

매출채권회전율(회)

5.06

3.29

2.98
1.61

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)
매출채권 잔액은 대손충당금 차감 전 금액이며, 2020년 1분기 매출채권회전율은 매출액을 연환산하여 작성하였습니다.

당사의 2020년말 1분기말 매출채권 잔액은 848백만원으로 1.61회의 매출채권회전율,
15.58%의 대손충당금 설정율을 보이고 있습니다. 당사의 주요 매출처는 공공기관, 금융기관, 대기업 등으로 재무 건전성이 매우 우수하고 결제조건은 다소 차이가 있으나 대부분 대금 청구 후 30일 이내에 회수가 이루어지고 있습니다. 하지만 상기와 같이 매출채권 회전율이 낮아 보이는 이유는 당사의 매출이 영업 특성 상 12월에 집중되기 때문입니다. 매 12월 매출액 및 기말 매출채권 현황은 다음과 같습니다.

[매출채권 현황]

(단위: 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년도

12월 매출액

2,774

7,507

7,223

기말 매출채권 잔액 주1)

2,700

7,333

4,634

12월 매출액 대비 매출채권 비율

97.34%

97.68%

64.17%

주1)
대손충당금 차감 전 금액입니다.

당사의 매출채권은 대부분 3개월 미만의 정상적인 매출채권으로 2020년 1분기말 현재 매출채권 잔액의 77.15%가 3개월 이내의 매출채권으로 구성되어 있어 안정적으로 회수되고 있습니다. 2019년과 2018년의 3개월 이내 매출채권 비율은 각각 97.41%, 95.16%로 지속적으로 높은 매출채권 건전성을 유지하고 있습니다.

[매출채권 연령분석]

(단위: 백만원)

구 분

3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년 이상
매출채권
잔액

2017년말
2,298
34
11
358
2,700

비중
85.11%
1.25%
0.40%
13.24%
100.00%

2018년말
6,978
-
7
348
7,333

비중
95.16%
0.00%
0.10%
4.74%
100.00%

2019년말
4,514
6
11
104
4,634

비중
97.41%
0.12%
0.23%
2.25%
100.00%

2020년 1분기말
655
78
-
115
848

비중
77.15%
9.31%
0.00%
13.55%
100.00%

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

당사는 신규거래처 등록 시 신용등급 조회를 통한 거래처의 건전성 검토, 대금지급 지연 시 효과적인 채권관리프로세스를 통해 체계적으로 관리하고 있습니다. 이에 따라 당사의 매출채권 건전성은 매우 양호한 수준을 보이고 있으며, 매출채권의 회수 지연에 따른 대손충당금 추가 설정으로 인한 당사의 손익에 미치는 부정적인 영향은 향후 미미할 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고, 전방산업 경기 불황 등이 발생할 경우 매출채권의 회수가 지연될 가능성이 존재하며 당사의 현금흐름 및 재무구조가 악화될 수 있습니다.

마. 경영안정성 및 최대주주 변경 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 및 특수관계인 지분율은 19.64% 이며, 금번 공모 후 추가로 희석될 것으로 예상됩니다. 이에 당사는 상장 후 경영안정성 제고를 위하여 1% 이상 주주인 정문선 지분(10.53%)에 대한 의결권을 상장일로부터 1년 간 최대주주인 이경일 대표이사에게 위임하는 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 또한 최대주주 지분에 대해 3년 간 자발적 의무보유를 진행하였습니다. 그러나 의무보유 기간 종료 후 상기 주주가 주식을 매각할 경우 당사의 경영안정성이 저하될 위험이 존재합니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 최대주주 이경일 대표이사를 포함한 특수관계인 6인이 19.64%의 지분을 보유하고 있습니다. 여기에 금번 공모를 감안 할 경우 상장 후 최대주주 및 특수관계인 지분율은 16.62%로 희석될 것으로 예상됩니다.

한편 당사는 설립자인 이경일 대표이사가 설립과 동시에 최대주주였으며, 이후 최대주주가 변경된 바 없습니다.

반면, 벤처금융인 스틱 해외진출 플랫폼 펀드가 6.34%, KT-IBKC 미래투자조합1호가 3.13%, 파트너스제4호Growth투자조합이 3.13% 등 벤처금융 9인이 증권신고서 제출일 현재 21.26%를 보유하고 있으며, 일반주주인 정문선 10.53%를 포함한 1% 이상 주주 14인이 42.21%를 보유하고 있어 지분율이 분산되어 있습니다.

[공모 전·후 최대주주 및 특수관계인 지분율 변동]

(단위: 주)

구 분
주주명
관계
공모 전
공모 후

주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주등
이경일
최대주주
657,960
15.45%
657,960
13.08%

최대주주 친인척 (3명)
최대주주 처 등
44,066
1.03%
44,066
0.87%

김진우
등기임원
80,970
1.90%
80,970
1.61%

안태성
등기임원
51,310
1.20%
51,310
1.02%

양승원
미등기임원
2,000
0.05%
2,000
0.04%

소 계
836,306
19.64%
836,306
16.62%

벤처금융
스틱 해외진출 플랫폼 펀드
벤처금융
269,841
6.34%
269,841
5.36%

KT-IBKC 미래투자조합1호
벤처금융
133,333
3.13%
133,333
2.65%

파트너스제4호Growth투자조합
벤처금융
133,333
3.13%
133,333
2.65%

현대-수림 챔피언십 투자조합
벤처금융
105,263
2.47%
105,263
2.09%

현대기술투자수소펀드
벤처금융
102,631
2.41%
102,631
2.04%

현대투자파트너스제1호벤처투자조합
벤처금융
66,667
1.57%
66,667
1.32%

2016-KIF-송현 M&A-세컨더리 ICT투자조합
벤처금융
44,445
1.04%
44,445
0.88%

오픈워터 AI 혁신기업 투자조합 1호
벤처금융
33,333
0.78%
33,333
0.66%

현대기술투자㈜
벤처금융
16,667
0.39%
16,667
0.33%

소 계
905,513
21.26%
905,513
18.00%

1% 이상 주주
정문선
일반
448,371
10.53%
448,371
8.91%

그 외 13인
일반
1,349,564
31.68%
1,349,564
26.82%

소 계
1,797,935
42.21%
1,797,935
35.73%

소액주주
719,261
16.89%
719,261
14.30%

공모주주
우리사주조합
-
-
150,000
2.98%

기관투자자 및 일반투자자
-
-
600,000
11.92%

상장주선인 의무인수
-
-
22,500
0.45%

합 계
4,259,015
100.00%
5,031,515
100.00%

상기와 같이 당사는 최대주주 및 특수관계인 지분율이 높지 않음과 동시에 다수의 주주에게 분산되어 있음에 따라 발생할 수 있는 경영안정성 위험에 대비하여
1% 이상 주주인 정문선 지분(10.53%)에 대한 의결권은 상장일로부터 1년 간 최대주주인 이경일 대표이사에게 위임하는 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 또한 최대주주 지분에 대해 3년 간 자발적 의무보유를 진행하였습니다.

그럼에도 불구하고 기관투자자 보유주식이 특정 주주에게 집중적으로 양도되거나, 의무보유 기간 종료 후 최대주주 및 특수관계인 주주가 주식을 매각할 경우 당사의 경영안정성이 저하될 뿐만 아니라 최대주주가 변경될 위험이 존재합니다.

바. 인력 이탈 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 인력자원이 중심이 되므로, 우수한 연개발 인력의 확보가 중요합니다. 당사는 산업의 특성상 기술개발의 속도가 빠르므로 꾸준한 투자와 연구개발이 필요합니다.
당사는 우수 인력 확보 및 기존 인력이탈 최소화를 위해 다양한 보상방안을 마련하여 활용하고 있으며, 향후에도 임직원의 다양한 복지 혜택을 확대를 통해 인력 이탈 방지를 위해 노력하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 임금수준 및 경쟁기업의 우수한 유치노력 등으로 핵심 인력의 이탈이 있을 수 있으며, 이는 당사의 제품 개발 및 연구개발 활동에 있어 프로젝트 수행능력 및 수행중인 프로젝트에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 인력자원이 중심이 되는 속성을 지니고 있습니다. 급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서는 연구개발 인력의 확보 및 관리가 중요하며, 기존 핵심인력의 고용안정성을 보장할 뿐만 아니라 신규인력의 전문성 및 숙련도를 향상시켜야 하는 과제를 안고 있습니다. 당사의 주요연구개발 인력현황은 다음과 같습니다. 

직위
성명
담당업무
주요경력
주요연구실적

연구위원
(CTO)

박재득

인공지능 및 증강분석 
연구개발 총괄 및 운영관리

90.03~95.02 삼성전자 멀티미디어연구소 선임연구원

95.03~00.10 ETRI 언어이해연구팀장

00.11~09.02 (주)와이즈넛 연구소장/CTO

09.09~13.09 지식경제부 소프트웨어 R&D 프로젝트 기획-관리 PD

14.03~17.04 고려대학교 정보대학 산학협력교수

17.05~19.04 정보통신기획평가원 인공지능 국가전략 프로젝트 사업단장

19.06~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

1. 프로젝트

­기업용 대용량 고속 검색엔진(Search Formula-1 V1.0~V4.0) 개발 및 버전업(02.03~09.02)

­소프트웨어 산업원천 기술(World Best Software 프로젝트 등) 개발사업 (09.09~13.09)

­인공지능 국가전략(혁신성장동력) 프로젝트 (17.05~19.04)

­그 외 6건

2. 논문

­"언어처리 표준화와 평가의 중요성: MATEC99와 그 이후" (한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집, 99).

­"표준안에 따른 품사 부착 말뭉치 구축" (한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집, 99)

­"MATEC99의 Test Suites 작성을 위한 표준안 도출 과정 상의 문제점 및 개선방안"(한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집, 99)

­"정보거래 자동중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안" (한국정보과학회 학술대회 논문집, 00)

­"WBS(World Best SW) 프로젝트 개관" (한국정보과학회지,12)

­그 외 22건

3. 특허

­대화식 학습 보조장치 및 그의 대화분석 방법(00, 등록)

­토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법(08, 등록)

­그 외 4건

연구위원

(그룹장)

양승원

연구개발 및 운영관리

0010~02.08 ㈜한미데이터

02.11~05.02 ㈜날리지큐브

05.08~07.02 ㈜누리미디어

07.02~08.01 ㈜프리챌

08.03~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

1. 프로젝트

­메타 검색 엔진 개발(00.10~02.08)

­프리챌 검색 엔진 개발(07.02~08.01)

­삼성전자 집단 지성 고도화(16.01~16.02)

­Question Answering 시스템 개발(15.07~현재)

­국제표준 기반 오픈 데이터 유통 플랫폼 확장 기술 개발(17.08~17.12)

­WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발(13.05~)

­그 외 21건

2. 논문

­Korean-Optimized Word Representations for Out-of-Vocabulary Problems Caused by Misspelling Using Sub-Character Information (FICC, 18)

­시소러스를 활용한 XML 태그 검색 시스템(석사논문, 00)

­그 외 2건

3. 특허

­특허, 워드 벡터를 이용한 시맨틱 검색 시스템 및 방법(등록, 10-1923146)

­특허, 기계 학습 및 규칙에 기반한 감성 분석 시스템 및 방법(등록, 10-1739538)

연구위원

(그룹장)

정용일

제품개발 및 운영관리

04.10~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

1. 프로젝트

­유비쿼터스 환경지원 지식서비스 미들웨어 개발(04.10~07.07)

­STORM 제품 개발(04.10~19.03)

­ADAM ASSISTANT 개발 (18.01~18.12)

­ADAM QA와 KT기가지니 서비스 연동 사업(18.09~18.10)

­Wise KB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발(13.05~)

­자율지능 디지털 동반자 프레임 워크 및 응용 연구개발(17.04~)

­그 외 7건

2. 논문

­질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템, KIPS

­다시 보는 시맨틱 웹 그리고 시맨틱 기술 I, II, III, 마이크로소프트웨어

­지오시맨틱: 공간정보의 시맨틱 웹 접목을 통한 시맨틱 검색 및 상호운용성 확보, 정보통신산업진흥원

­그 외 5건

연구위원

이반 베를로셰

연구/제품
개발

00.07~01.12 ㈜Iwingz

02.02~04.09 ㈜SearchCast

04.11~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

1. 프로젝트

­WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발 (13.05~)

­가정용 소셜로봇 및 서비스 시스템 개발 (17.04~)

­국제표준 기반 오픈데이터 유통 플랫폼 확장 기술 개발 (16.05~16.12)

­ADAM QA 개발 (16.01~)

­Tornado, a Web-Browser based crawler for extracting easily rules from UI for extracting metadata 개발(14.01~16.12)

2. 논문

­Brochette: Toward A Continuous Learning Platform for Knowledge Acquisition and Integration FLAIRS 2015

­RDF based linked open data management as a DaaS platform ALLDATA 2015

­TopicRank: Bringing insight to users, SIGIR '08

­OPTIMA: A System for Semi Automatic and Large Scale Ontology Population, ASWC 2007

­Morphological annotation of Korean with Directly Maintainable Resources, LREC 2006

Semanno: Semantic Annotation Tool for Asian Languages, ASWC 2006

이사

(본부장)

김진우

CQO
(제품 및 수행 품질 총괄관리)

95.06~99.06 마인즈

00.08~현재 ㈜솔트룩스 PS 사업본부장

1. 프로젝트

­TrasWiz Office 1.0 (01.09~02.04)

­[IN2]DOR 1.5 (03.01~03.09)

­국가 기록 통합 검색 체계 구축 (08.01~08.07)

­[IN] Discovery 1.0(09.01~09.07)

­SoSA 복합 체계 분석 도구 개발 (11.06 ~11.12)

­ 솔루션 개발(14.01~14.12)

­BigO 빅데이터 분석 인프라 개발 (15.01~15.06)

­NH농협은행 인공지능 상담도우미 서비스 (17.08~18.01)

­한전 HR-Bot 시스템 개발 사업(19.06~19.07)

­엔젤위드 CKMS 구축(19.08~)

­행전안전부 클라우드 기반 지능형 웹오피스 구축(19.09~)

­그 외 11건

수석
 연구원

김성현

NLU엔진 
연구 개발

07.04~14.03 ㈜엘엔아이소프트 자연언어처리 연구팀

15.05~현재 ㈜솔트룩스 수석연구원

1. 프로젝트

­NH은행 머신러닝 컨트롤 시스템 설계 및 개발, 솔트룩스(18.04~19.04)

­NH은행 아르미 AI 대화시스템 브로커 시스템 설계 및 개발, NH농협은행(17.03~19.04)

­지니뉴스 콘텐츠 기반 추천시스템 설계 및 개발, 솔트룩스(15.05~16.01)

­시나리오 기반 대화 시스템 설계 및 개발, 엘엔아이소프트 (11.03~15.02)

­의료용 의사결정 시스템 추론엔진 설계 및 개발, 가천대학교(10.03~12.02)

­통계기반 자동번역 시스템 설계 및 개발(엘엔아이소프트), 중소기업청(08.01~11.12)

­정음 글로벌 영한번역엔진 고도화 사업 엘엔아이소프트 PM, 삼성전자 DMC(08.01~00.12)

­그 외 7건

2. 논문

­(A)Multi-Classifier Based Guideline Sentence Classification System. Healthcare Informatics Research (11)

­제한된 도메인을 위한 코퍼스 기반의 하이브리드 번역 시스템, 정보과학회, (10)

­그 외 1건

3. 특허

­데이터 수집 및 분석에 기초한 대화 모델 동적 확장을 위한 시스템 및 방법(18, 출원)

­문서작성을 위한 능동적 지식 추천 시스템 및 방법(17, 등록)

­사용자 관심기억 공간의 적응형 시각화 시스템 및 방법(16, 등록)

수석
 연구원

장정호

AI 솔루션 및 
서비스 개발

02.01~09.08 ㈜디큐 개발팀

09.10~10.08 ㈜아이피엠에스 연구소

10.09~현재 ㈜솔트룩스 수석연구원

1. 프로젝트

­강원도 행정 포탈 시스템 개발 (03.12~04.03)

­강원도 민원 콜센터 시스템 구축 (06.10~07.01)

­LOD기반 문화융성을 위한 융합 오픈DB구축 (16.02~16.03)

­2016년 빅데이터 공통기반 플랫폼 고도화 사업 (16.08~17.02)

­아담어시스턴트 관리도구 개발 (17.06~18.05)

­국민권익위원회 민원분석 시스템 개발 (19.06~19.08)

­DISE: DNP 일본향 솔트룩스 제품 납품 및 지식그래프 구축 사업(19.09~)

­그 외 8건

2. 특허

­자원 통합 관리 시스템(System for unification management of resources)(07, 등록)

­복수의 데이터 소스들 기반 지식 데이터 베이스 구축 시스템 및 방법(18, 출원)

책임
 연구원

이종민

추론엔진 
연구개발

13.05~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

1. 프로젝트

­WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발 과제(13.05~18.12)

­데이터기반 미래전략 컨설팅(14.07~14.12)

­데이터과학자급 빅데이터 분석전문가 양성 지원(14.07~14.12)

­인공지능(AI) 금융상담봇 기능검증(POC) 사업(신한은행, 16.10~17.01)

­AlterEgo 한국어 이해 모듈개발 사업(17.03~17.12)

­Talkbot 제품 개발 프로젝트(18.01~)

­NH농협은행 AI 고도화 사업(18.07~18.11)

­그 외 10건

2. 논문

­지식베이스 구축을 위한 웹 기반 어노테이션 도구(한국정보과학회, 15)

­XB: A Large-scale Korean Knowledge Base for Question Answering Systems (ISWC, 17)

­그 외 6건

3. 특허

­한국어 지식 베이스 구축 시스템 및 방법(15, 등록)

­복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템(17, 출원)

­모듈형 대화 모델을 위한 시스템 및 방법(19, 출원)

­그 외 8건

책임
 연구원

심홍매

질의응답엔진 연구개발

11.07~13.09 ㈜SK C&C 중국선양법인 비즈니스 웹서비스팀

16.07~17.11 ㈜CJ 올리브네트웍스 공통 IT 서비스팀

17.11~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

1. 프로젝트

­패션 브랜드 홈페이지 및 백오피스, 패션 통합 시스템 개발 및 유지보수 (11.07~13.09)

­WMS(Warehouse Management System)-창고관리시스템 개발(12.06~12.09)

­WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발 (17.11~)

­GBQA (Template Generation Based QA) 과제 지원 (17.11~)

­DISE: DNP 일본향 솔트룩스 제품 납품 및 지식그래프 구축 사업 (19.09~)

­그 외 4건

2. 논문

­질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합질의 응답시스템 (한국정보처리학회, 18)

­Seq2SPARQL: Neural Machine Translation 기반의 지식 베이스 질의 언어 자동 생성(한국정보처리학회, 19)

­그 외 2건

3. 특허

­질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템 및 그 방법(18, 출원)

­앙상블 질의 응답을 위한 시스템 및 방법(19, 출원)

책임
 연구원

김동건

Cloud Service 연구개발

05.07~09.12 ㈜티맥스소프트

10.04~15.06 ㈜피앤드티컨설팅

15.07~18.02 ㈜큐니브

18.02~18.07 ㈜리앙커뮤니케이션즈

18.08~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

1. 프로젝트

­아모레퍼시픽 국내 BI시스템 (11.04~11.10)

­한국야쿠르트 CRM BI 구축 (12.01~12.05)

­한진해운 차세대 실시간 BI (12.09~13.02)

­SKT 회계시스템 리포트 성능개선 프로젝트 (13.07~4.09)

­중소벤처기업 지역혁신 거버넌스 연구 (18.10~19.01)

­DATA MIXI R&D 솔루션 개발 (19.04~)

­그 외 11건

당사의 핵심 사업인 인공지능, 빅데이터, 클라우드 분야는 경험이 많고 전문성을 지닌 우수인재들의 확보가 필수적인 사업입니다. 따라서 당사는 우수인력의 유치 및 관리가 경쟁력 유지 및 강화, 미래의 기업성공을 좌우하는 결정적 요인임을 인식하고, 자발적이고 의욕적으로 업무를 수행할 수 있도록 노력하고 있습니다. 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 유지하기 위해 당사는 총 13차례에 걸쳐 주식매수선택권을 임직원에게 부여하는 등 장기 근속을 위한 동기 부여를 해왔습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

구분

부여일

대상

부여 주식수

잔여 주식수

행사가격

1차

2007.07.01

임직원 22인

53,000주

0주

1,200원

2차

2007.11.05

임직원 10인

63,550주

26,800주

1,200원

3차

2008.07.01

임직원 11인

38,000주

0주

1,200원

4차

2008.12.02

임직원 10인

23,000주

9,000주

1,200원

5차

2009.11.18

임직원 20인

18,300주

0주

1,200원

6차

2009.12.24

김일정

5,000주

0주

1,200원

7차

2010.01.20

이반베를로셰

4,000주

2,000주

1,200원

8차

2011.04.01

임직원 4인

12,500주

0주

1,200원

9차

2012.05.22

임직원 22인

15,100주

0주

1,200원

10차

2015.05.21

임직원 48인

50,400주

2,500주

2,400원

11차

2016.07.25

임직원 46인

47,000주

19,900주

2,400원

12차

2017.09.25

임직원 45인

58,000주

27,000주

2,400원

13차

2019.08.13

임직원 95인
83,200주
78,900주
8,000원

합계

471,050주

166,100주

-

한편, 당사의 최근 3년 및 증권신고서 제출일 현재까지 당사의 연구개발인력 입퇴사 현황은 아래와 같습니다.

[연구개발인력 입퇴사 현황]

(단위: 명)

구 분

직위

기초

입사자
퇴사자

기말

2017년도

이사

5

0

4

1

수석부장

2

0

0

2

부장

9

0

6

3

차장

8

0

4

4

과장

8

0

5

3

대리

12

0

2

10

사원

7

27

0

34

계

51

27

21

57

2018년도

이사

1

1

0

2

연구위원

0

1

0

1

수석부장

2

0

0

2

부장

3

0

1

2

차장

4

0

1

3

과장

3

2

0

5

대리

10

0

5

5

사원

34

0

9

25

계

57

4

16

45

2019년도

이사

2

1

0

3

연구위원

1

0

0

1

수석부장

2

0

1

1

부장

2

3

0

5

차장

3

0

0

3

과장

5

1

0

6

대리

5

6

0

11

사원

25

0

2

23

계

45

11

3

53

2020년도

이사

3

0
0
3

연구위원

1

1
0
2

수석부장

1

1
1
1

부장

5

0
1
4

차장

3

1
1
3

과장

6

1
2
5

대리

11

4
0
15

사원

23

0
5
18

계

53

8
10
51

핵심 연구개발인력들은 당사의 사업성과 성장 가능성에 대해 강한 신뢰를 보이고 있으며, 당사는 인력관리의 중요성을 인지하고 업무 만족도 증진, 회사의 비전 공유, 지속적인 교육을 통한 자기 계발 프로그램 강화 등 각종 복리후생제도강화 등을 통해 직원들의 애사심 고취에 힘쓰고 있으며 향후에도 임직원의 다양한 복지 혜택을 확대를 통해 인력 이탈 방지를 위해 노력하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 임금수준 및 경쟁기업의 우수한 유치노력 등으로 핵심 인력의 이탈이 있을 수 있으며, 이는 당사의 제품 개발 및 연구개발 활동에 있어 프로젝트 수행능력 및 수행중인 프로젝트에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 지적재산권 관련 위험

당사는 20여년간 축적한 인공지능 및 빅데이터 분야의 기술과 노하우를 보유한 소프트웨어 기업으로, 지식재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고 핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 20여년간 축적한 인공지능 및 빅데이터 분야의 기술과 노하우를 보유한 소프트웨어 기업으로, 지식재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 특히 당사의 인공지능 및 빅데이터 관련 기술에 대한 지식재산권은 사업화를 위해 매우 중요한 권리입니다. 다음은 당사의 지적재산권 현황입니다.

[특허권]

번호
구분
내용
현재 권리자
출원일
등록일
적용제품
주무관청

1

특허권

지식기반 홈네트워크 서비스를 위한 서비스 관리 장치

㈜솔트룩스

05.07.14
11.08.04

Big Data Suite

특허청

2

특허권

유비쿼터스 환경 기반의 상황정보 관리 장치 및 그 방법

㈜솔트룩스

05.07.15
12.09.20

Big Data Suite

특허청

3

특허권

비구조 웹문서 및 데이터베이스의 다양한 정보를 웹서비스로 제공하기 위한 웹서비스 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.09.10

Big Data Suite

특허청

4

특허권

비구조 웹문서로부터 온톨로지 인스턴스를 자동으로 추출하기 위한 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.06.08

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

5

특허권

동적 컨텍스트 처리 장치

㈜솔트룩스

07.06.28
10.02.10

Big Data Suite

특허청

6

특허권

사용자 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

08.02.22
10.07.29

Big Data Suite

특허청

7

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.19

Big Data Suite

특허청

8

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.09

Big Data Suite

특허청

9

특허권

온톨로지를 이용한 의미 확장 색인 장치 및 의미 확장 색인방법, 검색 시스템 및 검색 방법

㈜솔트룩스

09.02.06
11.09.28

Big Data Suite

특허청

10

특허권

통신 기록에 기반한 사회 관계 분석 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.04.21

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

11

특허권

시맨틱 메타데이터를 활용한 데이터 구조화 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.08.09

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

12

특허권

정보 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

09.03.13
11.08.09

Big Data Suite

특허청

13

특허권

시설물 관리를 위한 온톨로지 기반 상황인식시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

09.04.28
12.02.16

Big Data Suite

특허청

14

특허권

사용자 선호 지식 베이스 기반의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.05.14
12.01.10

Big Data Suite

특허청

15

특허권

시맨틱 데이터 추출 시스템 및 이를 이용한 검색 엔진

㈜솔트룩스

09.07.01
11.08.09

Big Data Suite

특허청

16

특허권

온톨로지에 기반한 동적 네비게이션 메뉴 출력 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.07.02
11.11.09

Big Data Suite

특허청

17

특허권

다중 온톨로지 모델링 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.02.07

Graph DB Suite

특허청

18

특허권

이종 분류체계들을 매핑 시키는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.24

Big Data Suite

특허청

19

특허권

온톨로지에 기반한 유사민원 검색 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.09

Big Data Suite

특허청

20

특허권

스트리밍 데이터의 실시간 추론 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.07

Big Data Suite

특허청

21

특허권

플러그인 기반의 대용량 데이터의 병렬처리 추론장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.21

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

22

특허권

벡터 공간 모델을 이용한 RDF 트리플 선택 방법, 장치, 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램 기록매체

㈜솔트룩스

11.02.25
13.05.16

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

23

특허권

전문가 목록 제공 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.21

Big Data Suite

특허청

24

특허권

소셜 네트워크 서비스 정보 검색 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.07

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

25

특허권

방송 콘텐츠 추천 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.09.02
13.07.09
Big Data Suite
특허청

26

특허권

대용량 소셜 데이터 처리 장치

㈜솔트룩스

12.08.21
14.06.13
Big Data Suite
특허청

27

특허권

사용자 맞춤형 광고 및 콘텐츠 제공 시스템

㈜솔트룩스

13.02.18
15.02.04
Big Data Suite

특허청

28

특허권

사용자에게 최적화된 관심 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

13.02.18
14.12.16
Big Data Suite

특허청

29

특허권

주제 기반 기사 그룹화 시스템

㈜솔트룩스

13.10.07
15.08.06
Big Data Suite

특허청

30

특허권

방송 콘텐츠에 키워드를 색인하는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

13.12.23
15.05.22

Big Data Suite

특허청

31

특허권

콘텐츠 추천을 위한 소셜 데이터 분석 시스템

㈜솔트룩스

14.02.13
15.11.03

Big Data Suite

특허청

32

특허권

한국어 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.08.03

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

33

특허권

비정형 데이터로부터 특성을 추출하여 지식 베이스를 구축하는 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.07.30

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

34

특허권

비정형 데이터 기반 무한 진화형 자가 학습 지식 획득 시스템

㈜솔트룩스

14.03.28
15.11.05

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

35

특허권

지식 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
16.12.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

36

특허권

소셜 데이터 기반의 센서 웹 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.09.05

Big Data Suite

특허청

37

특허권

센서 웹을 위한 소셜 센서 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.10.04

Big Data Suite

특허청

38

특허권

지식 데이터베이스 기반 구조화된 질의 생성 방법 및 장치

㈜솔트룩스

14.12.02
16.08.31

Graph DB Suite

특허청

39

특허권

반정형데이터 기반 동적 온톨로지 인스턴스 구축 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

14.12.02
16.11.08

Graph DB Suite

특허청

40

특허권

웹 페이지 정보 추출 장치 및 방법

㈜솔트룩스

14.12.02
17.02.15

Big Data Suite

특허청

41

특허권

비정형 데이터 처리 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.16
16.07.01

Big Data Suite

특허청

42

특허권

사용자 성향 기반 아이템 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.27
16.05.27

Big Data Suite

특허청

43

특허권

컨텐츠 수집, 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.08.18

Big Data Suite

특허청

44

특허권

시드 선별 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.01.06

Big Data Suite

특허청

45

특허권

키워드 인스턴스 기반 온톨로지 데이터 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
17.01.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

46

특허권

데이터 서비스 시스템 및 데이터 서비스 제공방법

㈜솔트룩스

15.07.24
16.11.28

Big Data Suite

Cloud Service

특허청

47

특허권

템플릿 기반 오픈 데이터 변환 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.07.24
17.05.25

Big Data Suite

특허청

48

특허권

엔트리 기반 지식자원 생성 장치

㈜솔트룩스

15.12.02
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

49

특허권

기계 학습 및 규칙에 기반한 감성 분석 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.25
17.05.18

Big Data Suite

특허청

50

특허권

지식 베이스의 검증 및 교정 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.26
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

51

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.27
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

52

특허권

사용자 관심 기억 공간의 적응형 시각화 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.29
18.01.09

Big Data Suite

특허청

53

특허권

문서 작성을 위한 능동적 지식 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.09.30
18.07.18

Big Data Suite

특허청

54

특허권

워드 벡터를 이용한 시맨틱 검색 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.11.24
18.11.22

Big Data Suite

특허청

55

특허권

자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.10.31

AI Suite

특허청

56

특허권

대화형 자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.04.11

AI Suite

특허청

57

특허권

대화 모델 기반의 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

58

특허권

온톨로지 기반의 대화 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

59

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리 생성 및 리소스 랭킹을 위한 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.06.05

AI Suite

특허청

60

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.10.15

AI Suite

특허청

61

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리의 생성에 사용되는 템플릿을 생성하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.06.04

AI Suite

특허청

62

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.10.15

AI Suite

특허청

63

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

17.12.28
19.07.26

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

64

특허권

단어교정 시스템

㈜솔트룩스

18.11.13
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

65

특허권

온톨로지 기반 패러프레이즈 문장 생성을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.26
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

66

특허권

지식베이스 기반의 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
20.04.01

AI Suite

특허청

67

특허권

기계 독해를 위한 문서를 제공하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
등록 진행중

AI Suite

특허청

68

특허권

데이터 증강 기반 지식 통합 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

69

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

70

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 데이터 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

71

특허권

지식 임베딩 기반 지식 보강 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.30
20.04.01

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

72

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

73

특허권

한국어 구문 분석을 활용한 정보 처리 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

74

특허권

복수의 대화 도메인을 가지는 대화 시스템

㈜솔트룩스

18.12.27
등록 진행중

AI Suite

특허청

75

특허권

온톨로지 기반의 프레임을 이용한 지식 추출시스템

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

76

특허권

모듈형 대화 모델을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

77

특허권

앙상블 질의 응답을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

78

특허권

지식 그래프 기반의 사용자 맞춤형 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

79

특허권

지식 베이스 보강을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

80

특허권

지식 통합을 위한 분산 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.07
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

81

특허권

기계 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.11
등록 진행중

AI Suite

특허청

82

특허권

아웃바운드 콜 시스템 및 아웃바운드 콜 방법

㈜솔트룩스

19.10.29
등록 진행중

AI Suite

특허청

83

특허권

다국어 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

84

특허권

도메인 자동 분류 대화 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

85

특허권

음성 합성 시스템 및 이의 방법

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

86

특허권

대화 재구성 기반의 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.11.07
등록 진행중

AI Suite

특허청

[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1
SW권
LEA(레아)

㈜솔트룩스

20.04.23
AI Suite
대한민국

2
SW권
긴 문단의 기계독해를 위한 모듈
㈜솔트룩스
19.11.25
AI Suite
대한민국

3

SW권

미세먼지 수집 에이피아이
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

4

SW권

어절 수준 표절 검사기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

5

SW권

위키피디아 및 위키데이터 페이지 탐색기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

6

SW권

음성 웨이브 데이터 다운샘플링 유틸리티
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

7

SW권

일본어 시간표현 변환기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

8

SW권

일본어 형태소 분석 임베딩 전처리기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

9

SW권

한국어 문자 감성 분류기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

10

SW권

한국어 비트기반 딥러닝 개체명 인식기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

11

SW권

한국어 음성합성 입력 문자열 정제 프로그램
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

12

SW권

엔티티링킹
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

13

SW권

한글조사정규화모듈
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

14

SW권

음성파일 형식 변환기(pcm to wav 변환기)

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

15

SW권

단위 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

16

SW권

오픈 에이피아이 검사기(Open api checker)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

17

SW권

영어로 표현된 한글 분리기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

18

SW권

엔티티링킹(Entity Linking)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

19

SW권

시간 표현 위치 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

20

SW권

인텐트 학습 및 분류 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

21

SW권

제이슨(Json)형식 데이터 추출기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

22

SW권

수집 및 변환 플러그인

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

23

SW권

영어한글 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

24

SW권

문장 내 개체 경계 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

25

SW권

클래스 로딩 유틸리티(Class Loader 유틸리티)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

26

SW권

손쉬운 텍스트랭크(TextRank)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

27

SW권

색인용 한자 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

28

SW권

시트 큐레이션 데이터 트리플 변환 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

29

SW권

아담 톡봇(ADAM TalkBot)

㈜솔트룩스

18.10.26

AI Suite

대한민국

30

SW권

엑소브레인 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

AI Suite

대한민국

31

SW권

위키백과 이즈어(Is-A) 데이터 추출 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

Big Data Suite

대한민국

32

SW권

한국어 비속어 처리기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

33

SW권

한국어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

34

SW권

영어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

35

SW권

한국어 비정형 문서 클러스터링 생성기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

36

SW권

비정형 문서 언어 판별기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

37

SW권

한국어 띄어쓰기 보정기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

38

SW권

사전 기반 개체명 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

39

SW권

영어 형태소 분석기, 개체명 인식기 사용자 사전 적용 모듈

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

40

SW권

한국어 비정형 문서 시간 정보 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

41

SW권

크라우드 소싱 퀴즈 자동생성기

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

42

SW권

크라우드 소싱 기반 지식 검증 서비스

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

43

SW권

XB 기록 데이터 구축 모듈(엑스비 기록 데이터 구축 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

44

SW권

SOR 데이터 추가 모듈(에스오알 데이터 추가 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

45

SW권

XB 지식베이스 리소스 확인 모듈 (엑스비 지식베이스 리소스 확인 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

대한민국

46

SW권

SOR 데이터관리 모듈 (에스오알 데이터관리 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

47

SW권

Wikipedia API 라이브러리 (위키피디아 에이피아이 라이브러리)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

48

SW권

XB 위키피디아 변환 모듈 (엑스비 위키피디아 변환 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

49

SW권

중국어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

50

SW권

날짜인식기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

51

SW권

영어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

52

SW권

외래어 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

53

SW권

오타교정기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

54

SW권

문장 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

55

SW권

빅데이터 중복맵

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

56

SW권

문장탐색기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

57

SW권

소셜 이벤트 탐지기

㈜솔트룩스

16.09.29

Big Data Suite

대한민국

58

SW권

지식베이스 데이터 검색엔진용 데이터 색인기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

59

SW권

한자 한글 변환기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

60

SW권

비정형 문서 하이라이팅 처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

61

SW권

문서 벡터 생성기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

62

SW권

비정형 문서 파일 작성자

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

63

SW권

XB 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

대한민국

64

SW권

지식베이스를 이용한 질의 응답 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

65

SW권

지식베이스 인스턴스 색인을 위한 전처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

66

SW권

인용문구 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

67

SW권

온톨로지 DB 관리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

68

SW권

트위터 데이터 문장 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

69

SW권

위키피디아 데이터 공급기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

70

SW권

디비피디아 링크드 오픈 데이터 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

71

SW권

어휘 의미관계 추출기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

72

SW권

콘텐츠 퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

73

SW권

엔트리 기반 문서 통합 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

74

SW권

지식베이스 통계 산출기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

75

SW권

소셜 네트워크 서비스 브리핑 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

76

SW권

위키피디아 데이터 전처리기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

77

SW권

지식베이스 링크드 오픈 데이터 탐색기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

78

SW권

지식 큐레이션 도구 (ver 2.0)

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

79

SW권

엔트리 데이터 생성 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

80

SW권

스파클(SPARQL) 자동 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

81

SW권

지식자원 제공 인터페이스

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

82

SW권

어휘 의미관계 관리기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

83

SW권

텍스트 대표 키워드 추출기

㈜솔트룩스

14.03.27

Big Data Suite

대한민국

84

SW권

UIMA(위마) 기반의 개체명 태거

㈜솔트룩스

14.03.27

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

85

SW권

IN2 RSS(인투 알에스에스) 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

86

SW권

IN2(인투) 웹 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

87

SW권

IN2(인투) 트위터 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

88

SW권

IN2(인투) 읽기도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

89

SW권

IN2(인투) 컨텐츠 분석기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

90

SW권

WordNet(워드넷) 기반 온톨로지 스키마 생성기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

91

SW권

위키피디아 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

92

SW권

지식 브라우저

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

93

SW권

지식 큐레이션 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

94

SW권

Tagged Corpus (타겟 코퍼스) 변환 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

95

SW권

읽기도구 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

대한민국

96

SW권

뉴스 분석/퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

Big Data Suite

대한민국

97

SW권

오픈데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

98

SW권

앱 메타데이터 검색기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

99

SW권

콘텐츠 특성 키워드 추출기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

100

SW권

SNS(소셜 네트워크 서비스) 수집 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

101

SW권

서울 공공데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

102

SW권

소셜 아티클 분류 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

103

SW권

TwitterBTLMessageProcessor(트위터 메시지분석기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

104

SW권

TwitterBTLFFCrawler(트위터 인맥정보 수집기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

105

SW권

TwitterBTLCodeIdentifier(트위터 코드식별기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

106

SW권

[IN2]TopicRank(인투 토픽랭크)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

107

SW권

[IN2]TopN(인투 탑엔)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

108

SW권

[STORM]Transformer

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

109

SW권

[STORM]SSAMZIE

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

110

SW권

[IN2]HBC(Hybrid classifier)

㈜솔트룩스

12.02.27

Big Data Suite

대한민국

111

SW권

소셜 퍼블리싱 엔진

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

112

SW권

모바일 소셜 매거진 앱

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

113

SW권

[IN2]Me2dayCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

114

SW권

[IN2]TwitterCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

115

SW권

[IN2]BlogCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

[IN2]NewsCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

보따리 모바일 서비스

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

118

SW권

지오 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

119

SW권

소셜 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

120

SW권

[IN2]Discovery

㈜솔트룩스

10.06.30

Big Data Suite

대한민국

121

SW권

Owlet Application 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

122

SW권

Knowledge Base Interface 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

123

SW권

Platform Wrapper 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

124

SW권

Visual Ontology Browser 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

125

SW권

SeMEditor 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

126

SW권

COMET(Common Ontology Modeling Environment)

㈜솔트룩스

09.02.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

127

SW권

[IN2]GCMS 1.0

㈜솔트룩스

09.02.11

Big Data Suite

대한민국

128

SW권

RDFa Model Processor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

129

SW권

Knowledge Base Interface 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

130

SW권

Platform Wrapper 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

Big Data Suite

대한민국

131

SW권

Triple Box 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

132

SW권

SeMEditor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

Big Data Suite

대한민국

133

SW권

OPITMA 1.0

㈜솔트룩스

07.12.26

Big Data Suite

대한민국

134

SW권

GMS 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

135

SW권

Context Manager 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

136

SW권

Service Scheduler 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

137

SW권

Service Manager 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

138

SW권

[IN2]SOR

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

139

SW권

[IN2]DOR (정보지식 검색 솔루션)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

140

SW권

온톨로지 인스턴스 생성 도구 (Ontology instantiation tool)

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

141

SW권

[IN2] TMS 2.0 (Text Mining System)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

142

SW권

[IN2]SEMANO

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

143

SW권

Semantic Crawler 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

144

SW권

Service Director 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

145

SW권

Context Manager 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

146

SW권

Service Handler 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

147

SW권

멀티모달 인터페이스 클라이언트 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

148

SW권

멀티모달 인터페이스 서버 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

149

SW권

[Context Manager] Metadata Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

150

SW권

[Context Manager] Storage Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

151

SW권

[IN2] Crawler - Emulator 연동 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

152

SW권

[Context Manager] Ontology Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

153

SW권

[IN2] Crawler - Feature 추출 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

154

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

155

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

156

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

157

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

158

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

159

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

160

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

161

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

162

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

163

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

164

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

165

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

166

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

167

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

168

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

169

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

170

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

171

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

172

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

02.12.28

Big Data Suite

대한민국

173

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

174

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

175

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

176

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

177

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

178

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

179

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

180

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

181

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

182

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

183

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

184

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

185

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

186

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

187

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

[상표권]

번호
상품분류
상표명
현재 권리자
출원일
등록일
주무관청

1
42
Saltlux Value innovation Partner
(주)솔트룩스
06.12.15
07.11.13
특허청

2
42
솔트룩스
(주)솔트룩스
07.04.26
08.04.22
특허청

3
9
인투
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

4
9
IN2
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

5
9
[IN2] Inside INformation SearchBox
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

6
9
[IN2] Discovery Inside INformation
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

7
42
솔트룩스 스톰 Saltlux STORM
(주)솔트룩스
09.06.23
10.12.16
특허청

8
42
ziny.us
(주)솔트룩스
12.10.22
15.02.25
특허청

9
42
zinyus
(주)솔트룩스
12.10.24
15.01.23
특허청

10
42
zinynews
(주)솔트룩스
13.02.13
14.12.17
특허청

11
42
지니뉴스
(주)솔트룩스
13.02.23
14.12.17
특허청

12
9
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

13
42
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

14
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

15
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

16
9
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

17
42
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

18
9
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

19
42
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

20
42
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

21
9
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

22
42
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

23
9
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

24
9
솔트룩스 톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

25
42
솔트룩스 톡봇 a TALLKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

26
9
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

27
42
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

28
9
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

29
42
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

30
9
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

31
42
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

32
9
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

33
42
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

34
9
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

35
42
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

36
9
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

37
42
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

38
9
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

39
42
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

40
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

41
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

42
9
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

43
42
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

44
9
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

45
42
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

46
9
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

47
42
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

48
9
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

49
42
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

[기술인증-GS(Good Software) 1등급]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1

기술인증

아담톡봇 ver3.0

㈜솔트룩스

18.11.19

AI Suite

Cloud Service

대한민국

2

기술인증

스톰 에스오알 v4.0

㈜솔트룩스

13.12.23

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

Cloud Service

대한민국

3

기술인증

인투 디스커버리 v1.0

㈜솔트룩스

10.02.11

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

4

기술인증

[인투]디오알 v4.0

㈜솔트룩스

07.08.22

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

당사는 지식재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권 관련 침해 사실, 소송 및 분쟁은 발생하고 있지 않으나, 향후 특허의 거절이나무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수있습니다.

아. 신규사업 관련 위험

당사의 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스는 매년 새로운 기능과 신기술을 적용해 나가면서 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하고 있습니다.

당사는 인공지능, 빅데이터 시장의 성장에 따라 부상하는 지원기술을 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의 시장 선도 지위를 구축하고자 하며, 이를 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 관련 기술 개발이 지연되거나 계획만큼 진척되지 않아 신규 수요에 대한 적시 대응이 미흡할 경우, 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스는 매년 새로운 기능과 신기술을 적용
해 나가면서 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하고 있습니다.

당사는 성장의 가속화를 위해 인공지능, 빅데이터 시장의 성장에 따라 부상하는 지원기술을 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의 시장 선도 지위를 구축하고자 하며, 이를 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하고 있습니다.

당사의 최근 주요 연구개발 실적은 아래와 같습니다.

연구과제명

발주기관

연구기간

정부출연금

(백만원)

관련제품

비고

휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 Wise QA 플랫폼 기술 개발

정보통신기획평가원

13.05
~17.02

460

AI Suite

완료

WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발

정보통신기획평가원

13.05
~23.02

7,127

AI Suite

진행중

도시의 삶의 질 향상을 위한 센서 기반의 시민 관측 커뮤니티 개발- Citi-SENSE 플랫폼 아키텍쳐 설계 및 도시환경 정보 센서 데이터 Core Ontology 모델 개발

한국산업기술진흥원

13.06
~16.09

730

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

완료

빅데이터 기반 한류 관광객 마케팅 클라우드 및 연동형 관광지원 App 개발

한국문화관광연구원

15.07
~17.05

223

Big Data Suite

완료

모바일에 최적화된 멀티모달 질의응답 프레임워크 개발

한국산업기술진흥원

15.10
~18.09

515

AI Suite

완료

지식증강형 실시간 동시통역 원천기술 개발

정보통신기획평가원

16.04
~20.12

730

AI Suite

진행중

시큐리티 인텔리전스 기반 내/외부 보안위협 사전 방지 시스템개발

정보통신기획평가원

16.12
~17.12

350

AI Suite

Graph DB Suite

완료

국제표준 기반 오픈 데이터 유통 플랫폼 확장 기술 개발

정보통신기획평가원

17.03
~19.12

200

Big Data Suite

Cloud Service

완료

머신러닝기반 의료EHR 클라우드 서비스 개발

정보통신기획평가원

17.04
~19.03

900

Cloud Service

완료

가정용 소셜로봇 및 서비스 시스템 개발

한국산업기술평가관리원

17.04
~19.12

1,720

AI Suite

완료

자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발

정보통신기획평가원

17.04
~20.12

1,100

AI Suite

진행중

인공지능기반 HACCP 기술상담 및 안심먹거리 추천서비스 개발

정보통신산업진흥원

17.05
~18.12

731

AI Suite

Big Data Suite

완료

특허분야 지식베이스 구축 사업

한국정보화진흥원

17.06
~17.11

240

AI Suite

Graph DB Suite

완료

성범죄 피해자 진술 지원 인공지능 시스템 연구

한국연구재단

18.03
~21.04

255

AI Suite

진행중

한국형 사물이미지 데이터 구축

한국정보화진흥원

19.03
~19.11

288

AI Suite

Graph DB Suite

완료

당사는 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하여 제품 개발 및 상용화를 통하여 아래와 같이 추가적인 신사업을 추진하고 있습니다.

[신사업 현황]

구분

주요 내용

아웃바운드 
컨택센터 콜봇

텔레마케팅, 아웃바운드 세일즈 및 리서치 부문의 전통적인 사람 접근 방식으로 인한 낮은 사용자 수신율, 낮은 성공율에 따른 고비용 등을 해결하기 위한 인공지능 기반 자동화 시장

인공지능형 
RPA

단순업무에 대한 자동화에서 나아가 인지/성보/지식 기반 자동화를 타겟으로 하는 솔루션 시장

회계/법률 계약서 자동분석

모든 기업체, 관공서 및 전문 회계/법무법인에 대한 증가하는 계약서의 핵심 조항을 파악/분석하는 업무의 자동화 니즈를 해경하른 솔루션 공급 시장

대화형 이상 
진단 및 정비

장비 운용 고객이 이상 상태의 파악, 정비이력, 운용상 유의점 등에 관해 지식 베이스와 자연어 기반의 문답 형태로 대화하며 즉각적인 진단과 문제 해결을 가능하게 하는 솔루션 시장

대규모 음성 및 이미지 데이터 큐레이션 플랫폼 사업

기업/공공기관 고댁들의 인공지능 솔루션의 구축 및 활용과 데이터 기반의 부가가치 창출에 필요한 데이터를 소싱, 저장, 관리, 활용/유통하는 일련의 과정에 대한 통합적 서비스를 제공

지능형 채용/HR 
심사

자연어 처리/기계학습에 기반한 인공지능 기술로 채용/HR 심사 업무의 장동화를 통해 기업의 운영부담 저감 및 절차의 공정성에 대한 나즈를 해결하는 솔루션 시장

그럼에도 불구하고 관련 기술 개발이 지연되거나 계획만큼 진척되지 않아 신규 수요에 대한 적시 대응이 미흡할 경우, 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 환율변동위험

당사는 영업활동을 영위함에 있어 기능통화인 원화 외의 통화로 표시되는 판매 및 구매에 대해 환위험에 노출되어 있습니다. 현재 당사의 해외 매출은 내수매출에 비해 미미한 수준이나 일본 BPO 사업자인 DNP 등과의 영업활동을 통해 해외사업의 비중이 점차 확대될 것으로 예상됩니다. 당사는 해외영업과정에서 발생하는 외화 환포지션을 관리하기 위하여 환노출위험을주기적으로 평가, 관리 및 보고하고 있으나 향후 환율의 급격한변동이 발생할 경우 외화 관련 손익이 당사의 손익에 미치는 영향은 보다 증가할 것이며, 이로 인한 회사 실적 변동 위험 역시 커질 것으로 예상됩니다.

당사는 영업활동을 영위함에 있어 기능통화인 원화 외의 통화로 표시되는 판매 및 구매에 대해 환위험에 노출되어 있습니다. 당사의 수출현황은 다음과 같습니다.

[당사 수출 현황]

(단위: 천원, 달러, 천엔, 유로)

품목

2017년

(제37기)

2018년

(제38기)

2019년

(제39기)

수출국

수출액

수출국

수출액

수출국

수출액

Big Data 
Suite

일본

(USD)

54,129

(48,087.70)

일본

(USD)

68,963

(63,126.66)

일본

(USD)

-

일본

(엔화)

-

일본

(엔화)

-

일본

(엔화)

-

미국

(USD)

7,362

(6,573.53)

미국

(USD)

66,098

(59,282.60)

미국

(USD)

215
(192.00)

독일

(USD)

38,122

(34,078.76)

독일

(USD)

14,864

(13,879.91)

독일

(USD)

-

독일

(유로)

13,701

(10,853.27)

독일

(유로)

20,159

(15,646.58)

독일

(유로)

-

기타 (원화)

115,448

기타 (원화)

5,375

기타 (원화)

-

소계 (원화)

228,762

소계 (원화)

175,460

소계 (원화)

215

Cloud 
Service

일본

(엔화)

21,831

(2,185)

일본

(엔화)

43,684

(4,391)

일본

(엔화)

1,359,598
(125,869)

미국

(USD)

-

미국

(USD)

-

미국

(USD)

80,931
(69,733)

기타 (원화)

35,911

기타 (원화)

-

기타 (원화)

50,341

소계 (원화)

57,741

소계 (원화)

43,684

소계 (원화)

1,490,870

합계 (원화)

286,504

219,143

1,491,085

수출 비중
2.35%

1.43%

8.70%

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

2019년 기준 당사의 해외 매출이 총 매출에서 차지하는 비중은 8.70%로 내수매출에 비해 미미한 수준이나 일본 BPO 사업자인 DNP 등과의 영업활동을 통해 해외사업의 비중이 점차 확대될 것으로 예상됩니다.

당사는 해외영업과정에서 발생하는 외화 환포지션을 관리하기 위하여 환노출위험을주기적으로 평가, 관리 및 보고하고 있으나 향후 환율의 급격한변동이 발생할 경우 외화 관련 손익이 당사의 손익에 미치는 영향은 보다 증가할 것이며, 이로 인한 회사 실적 변동 위험 역시 커질 것으로 예상됩니다.

차. 관리종목 지정 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다.
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았고, 상장 이후에도 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도(상장 후 사업년도말까지 3월 미만인 경우 다음 사업연도)를 포함한 연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.(영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제)

당사가 2020년 상장할 경우 매
출액 요건은 2025년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2023년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 04월 29일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례
를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 NICE평가정보로부터 각각 AA, A 등급을 취득하였습니다. 이로 인해
당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다. 

[2017년 ~ 2019년 손익 현황]

(단위: 백만원)

과목
2017년
2018년
2019년

영업수익

12,202
15,482
18,371

영업비용
11,567
15,287
18,346

영업이익

635
195
25

법인세비용차감전계속사업이익
345
42
714

당기순이익

179
52
826

주1)
K-IFRS 연결 재무제표 기준

주2)
2017년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 사업을 영위하는 벤처기업입니다. 최근 당사의 매출액은 2017년~2019년 연평균 22.7%의 성장률을 보이고 있습니다. 또한, 당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 영업이익일 시현하고 있습니다. 다만, 당사는 인공지능, 빅데이터, 클라우드의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며, 이로 인해 이익은 시현하였지만 이익률은 낮았습니다.

당사는 현재 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 등을 중심으로 매출을 시현하고 있으며, 향후 국내외 주요 고객을 대상으로 사업을 전개해나갈 예정입니다. 향후 2022년까지 당사의 예상 매출액 추정 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다. 

[2020년~2022년 추정 손익]

(단위 : 백만원)

과목

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

영업수익
21,954
27,662
34,927

영업이익

2,091
5,580
10,037

당기순이익

2,240
5,168
8,773

다만 당사의 제품에 대한 수요가 예상보다 저조하거나 신제품 등의 개발 단계가 지연되거나 실패할 경우 당사의 흑자 전환 시점이 지연될 수 있으며 이는 당사의 수익성 및 성장성에 부정적으로 작용 할 수 있습니다.

한편, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에서는 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기영업손실, 자본잠식 등 코스닥시장 상장법인으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

[코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유]

구분

사유

매출액

- 최근 년 30억원 미만 (지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업은 상장후 5년간 미적용

법인세비용차감전계속사업손실

- 자기자본 50%이상(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상(& 최근연도계속사업손실)
- 기술성장기업은 상장후 3년간 미적용

장기영업손실

- 최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)
- 기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 (주1)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정·의견거절·범위제한 한정

※ 동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주1) 자본잠식율 = (자본금 - 자기자본) / 자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2020년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2024년도 까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2022년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

그럼에도 불구하고
내
ㆍ
외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화
될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서
관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험
이 있습니다.

3. 기타위험

가. 투자자의 독자적 판단 요구

투자자께서는 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자 판단을 해서는 안됩니다.
본 증권신고서에 기재된 사항 이외의 투자위험요소를 검토하시어 투자자 여러분의 독자적인 투자 판단을 해야 함에 유의
하시기 바랍니다.

본건 공모주식을 청약하고자 하는 투자자들은 투자 결정을 하기 전 본 증권신고서의 투자위험요소 뿐만 아니라 다양한 위험요소를 주의 깊게 검토하고, 이를 종합적으로 고려하여 최종적인 투자 판단을 해야 합니다. 다만, 당사가 현재 인지하고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 사업 영위에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없으므로, 투자자께서는 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자 판단을 해서는 안되며 투자자 본인의 독자적인 판단에 의해야 합니다.

만일 본 증권신고서에 기재된 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우 당사의 사업, 재무상태, 영업실적 등에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자께서 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액의 일부 또는 전부를 잃게 될 수도 있습니다.

한편, 본건 공모를 위한 분석 중에는 일부 예측정보가 포함되어 있습니다. 그러나 예측정보에 대한 실제 결과는 여러가지 요소들의 영향에 따라 당초 예측했던 것과 다를 수 있다는 점도 유의해야 합니다.

나. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. 이러한 비교기업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2022년 추정 순이익을
연
15%

의 할인율로 할인한 2020년 1분기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있
습니다.

연 할인율
15%

또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. PER 방식은 순이익 기준으로 비교가치를 산정하므로 수익성을 잘 반영하고 있으나, 적자를 시현하는 기업의 경우 비교기업으로 선정될 수 없다는 단점이 있습니다. 이러한 비교기
업의 PER을 이용한 공모가 산정방식으로 계산된 희망공모가액 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아니며, PER 방식을 통한 공모가 산정 방식이 절대적인 평가법이 아님을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
특히 2020년 1분기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 8,597원으로, 희망공모가액으로 제시한 24,000원~30,000원과는 현저한 차이가 존재합니다.
당사의 희망공모가액 산출과 관련하여 자세한 사항은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견" 을 참고하여 주시기 바랍니다.

[ 당사 희망공모가액 산정방법의 한계 ]

구분
한계

PER
가치평가
PER는 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없습니다.

PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향및 할인율, 성장율 등 다양합니다. 따라서 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사가 아닌 이상 한계점이 존재합니다.

PER 가치평가는 추정 실적만을 고려하여 기업의 가치를 평가합니다. 따라서, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 생산시설 활용 등 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않는 한계점이 있습니다.

비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라, 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

당기순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게 영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

또한,
당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제5항의 경영성과 요건, 제6항의 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 2022년도 순이익을 추정한 후 이를 2020년 1분기말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 자세한 공모가액 산출내역은 본 증권신고서 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견"을 참고하여 주시기 바랍니다.

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2022년 추정 순이익은 향후 당사의 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치입니다. 다만,
당사가 추정한 제품 품목별 영업수익이 향후 관
련
시장 업황 변동 등으로 인하여 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사는 이러한 불확실성을 반영하여 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말로 할인 시 연
15%
의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.
연 할인율
15%
또한 동사의 조달비용을 포함한 재무위험, 기술성장특례기업의 적용 사례 등을 종합적으로 고려하여 결정하였으나, 이 과정에서도 필연적으로 주관적인 판단 요소가 반영되어 있으며,

불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

다. 공모주식수 변경 위험

『증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정』제2-3조(효력발생시기의 특례 등) 제2항 제1호에 따라 수요예측 실시 후, 증권신고서 효력 발생일에 영향을 미치지 아니하고 신고서 제출일 현재 증권신고서에 기재된 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정에 따르면 증권시장에 상장하기 위하여 지분증권을 모집 또는 매출하는 경우로서 모집 또는 매출할 증권 수를 당초에 제출한 신고서의모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경하는 경우 정정신고서를 제출시, 당초의 신고서 효력 발생일에 영향을 미치지 않습니다.

금번 공모의 경우 수요예측 실시 후, 증권신고서 효력 발생일에 영향을 미치지 아니하고 신고서 제출일 현재 증권신고서에 기재된 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

라. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장
직후 공모주식을 포함하여 당사
발행주식총
수의
40.64%
에 해당하는
2,044,627주

가 유통가능물량입니다.
상장 후 1개월 후에는 발행주식총수의
70.97%
에 해당하는
3,570,838주
, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 당사 발행주식총수의
71.42%
에 해당하는

3,593,338주
가 유통 가능합니다.

이

와 같은
매도가능물
량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의
하시기 바랍니다.

금번 공모 후 당사의 최대주주등 소
유주식
수는
836,306주(
공모 후 16.62%
)
입
니다.
최대주주는 자발적으로 상장일로부터 3년 의무보유하였습니다. 최대주주의 특수관계인의 주식은 「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제1호(최대주주등의 상장 후 매각제한)에 의거 상장일로부터
1년간 한국예탁결제원에 의무보유되며, 한국거래소가 불가피하다고 인정하는 경우를 제외하고는 매각이 제한됩니다.
또한, 1% 이상 소유주주인 정문선은 보유 주식에 대해 1년간 의무보유를 진행하는 한편 최대주주와 공동목적보유확약을 맺었습니다.

상장예비심사 청구일 전 1년 이내에 제3자배정으로 주식 등을 취득한 원영숙, 곽수정 및 전은정은 동 규정 제21조 제1항 제1호의2에 의거 3,500주(공모 후 0.07%)를 의무보유합니다.

벤처금융

소유주식의 경우, 동 규정 제21조 제1항 제2호(투자기간 2년 미만인 주식등) 및 제1호의4(자발적 의무보유)에 의거 436,626주(공모 후 8.68%)가 상장 후 1개월간
매각이 제한됩니다.

일
반투자자 중 일부가 상장 후 유통가능물량의 대거 출회(Over-hang)를 방지할 목적으로
1,089,585주(공모 후 21.66%)를 상장 후 1개월간 자발적으로 의
무보유합니다.

상장주선인 한국투자증권㈜는 동 규정 제26조 제6항에 의거 공모주식의 3%에 해당하는 의무인수분 22,500주(10억원을 초과하는 경우 10억원에 해당하는 물량 / 공모 후 0.45%)를 인수하여 상장 후 3개월간 의무보유합니다. 단, 금번 공모물량 중 실권주가 발생하여 상장주선인이 인수하게 될 경우, 상장주선인이 취득하는 수량은 변경될 수 있습니다.

상장
직후 공모주식을 포함
하여 당사
발행주식총수의

40.64%
에 해당하는

2,044,627
주
에
대하여 계속보유의무가
없습니다.

상장 후 1개월 후에는 발행주식총수의
70.97%
에 해당하는
3,570,838주
, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 당사 발행주식총수의
71.42%
에 해당하는

3,593,338주
가 유통 가능합니다.

이

와 같은
매도가능물
량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의
하시기 바랍니다.

[상장 후 유통가능물량 및 매도금지물량]

(단위: 주)

구 분
주주명
관계
공모 후
유통가능물량
매도금지물량
비 고

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율
기간

최대주주등
이경일
최대주주
657,960
13.08%
-
-
657,960
13.08%
상장 후 3년
주2)

최대주주 친인척 (3명)
최대주주 처 등
44,066
0.87%
-
-
44,066
0.87%
상장 후 1년
주3)

김진우
등기임원
80,970
1.61%

80,970
1.61%

안태성
등기임원
51,310
1.02%

51,310
1.02%

양승원
미등기임원
2,000
0.04%
-
-
2,000
0.04%

소 계
836,306
16.62%
-
-
836,306
16.62%
-
-

벤처금융
스틱 해외진출 플랫폼 펀드
벤처금융
269,841
5.36%
188,889
3.75%
80,952
1.61%
상장 후 1개월
주4)

KT-IBKC 미래투자조합1호
벤처금융
133,333
2.65%
93,333
1.85%
40,000
0.79%

파트너스제4호Growth투자조합
벤처금융
133,333
2.65%
93,333
1.85%
40,000
0.79%

현대-수림 챔피언십 투자조합
벤처금융
105,263
2.09%
-
0.00%
105,263
2.09%

현대기술투자수소펀드
벤처금융
102,631
2.04%
35,000
0.70%
67,631
1.34%

현대투자파트너스제1호벤처투자조합
벤처금융
66,667
1.32%
46,666
0.93%
20,001
0.40%

2016-KIF-송현 M&A-세컨더리 ICT투자조합
벤처금융
44,445
0.88%
-
0.00%
44,445
0.88%

오픈워터 AI 혁신기업 투자조합 1호
벤처금융
33,333
0.66%
-
0.00%
33,333
0.66%

현대기술투자㈜
벤처금융
16,667
0.33%
11,666
0.23%
5,001
0.10%

소 계
905,513
18.00%
468,887
9.32%
436,626
8.68%
-
-

1% 이상 주주
정문선
일반
448,371
8.91%
-
0.00%
448,371
8.91%
상장 후 1년
주5)

그 외 11인
일반
1,221,164
24.27%
157,894
3.14%
1,063,270
21.13%
상장 후 1개월
주6)

기타주주
일반
128,400
2.55%
128,400
2.55%
-
0.00%
-
-

소 계
1,797,935
35.73%
286,294
5.69%
1,511,641
30.04%
-
-

소액주주
3,500
0.07%
3,500
0.07%
3,500
0.07%
상장 후 1년
주7)

26,315
0.52%
26,315
0.52%
26,315
0.52%
상장 후 1개월
주6)

689,446
13.70%
659,631
13.11%
-
0.00%
-
-

공모주주
우리사주조합
150,000
2.98%
-
0.00%
150,000
2.98%
상장 후 1년
주8)

기관투자자 및 일반투자자
600,000
11.92%
600,000
11.92%
-
0.00%
-
-

상장주선인 의무인수
22,500
0.45%
-
0.00%
22,500
0.45%
상장 후 3개월
주9)

합 계
5,031,515
100.00%
2,044,627
40.64%
2,986,888
59.36%
-
-

주1)
유통가능물량은 공모주식수 변동 및 수요예측 시 기관투자자의 의무보유확약, 청약 시 배정군별 배정주식수 변경 등이 발생할 경우 변동될 수 있습니다.

주2)
최대주주는 「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제1호에 따른 의무보호예수 기간 1년 외에 상장 후 경영안정성 제고를 위하여 2년을 추가로 자발적 의무보유함으로써 보유주식을 상장일로부터 총 3년 간 의무보유합니다.

주3)
최대주주의 특수관계인은 「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제1호에 의거하여 상장일로부터 1년간 의무보유합니다.

주4)

「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제2호에 의거하여 상장예비심사 청구일을 기준으로 투자기간이 2년 미만인 벤처금융은 상장일로부터 1개월간 의무보유합니다. 벤처금융 중 일부는
유통가능물량의 대거 출회(Over-hang)를 방지할 목적으로
동 규정 제21조 제1항 제1의4호에 의거하여 상장일로부터 1개월간 자발적으로 의무보유합니다.

주5)

해당 주주는 「코스닥시장 상장규정」 제21조에 따른 의무보유 의무가 존재하지 않으나 상장 후 주가 안정화를 위하여 보유주식 전량을 상장일로부터 1년 간 자발적 의무보유합니다.

주6)

해당 주주 12인은 「코스닥시장 상장규정」 제21조에 따른 의무보유 의무가 존재하지 않으나 상장 후 주가 안정화를 위하여 보유주식 일부를 상장일로부터 1개월 간 자발적 의무보유합니다.

주7)

소액주주 중 일부주주는
「코스닥시장 상장규정」
제21조 제1항 제1호의2에 의거하여 상장예비심사 청구일 전 1년 이내에 제3자배정으로 주식등을 취득하여 3,500주(공모 후 0.07%)를 상장일로부터 1년간 의무보유합니다.

주8)
우리사주조합의 150,000주는 상장 후 1년간 한국증권금융에 예탁됩니다.

주9)

상장주선인 의무인수분 22,500주(공모 후 0.45%)는
「코스닥시장 상장규정」 제26조 제6항 제2호에 의거하여 상장일로부터 3개월간 의무보유합니다.

마. 주식매수선택권 행사에 따른 지분 희석 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 166,100주로 공모 후 주식수 5,031,515주 기준 3.30%에 해당하며 이 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 87,200주(공모 후 주식수 기준 1.73%)에 해당 됩니다.
주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다.

당사는 정관 제10조(주식매수선택권)에 의거 주주총회의 특별결의로 발행주식총수의 100분의 15 범위 내에서 주식매수선택권을 부여할 수 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 잔여 주식매수선택권이 아래와 같이 부여되어 있습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(단위: 주, 원)

부여 회차

부여 대상

부여 주식종류

부여 주식수

잔여 주식수

행사 가격

행사기간
주2)

부여일

1차
임직원 22인
기명식 보통주

53,000주

0주

1,200원

2010.01.01~2016.12.31

2007.07.01

2차

임직원 10인
기명식 보통주

63,550주

26,800주

1,200원

IPO후 6개월 경과 후 7년간

2007.11.05

3차
임직원 11인
기명식 보통주

38,000주

0주

1,200원

2011.01.01~2017.12.31

2008.07.01

4차

임직원 10인
기명식 보통주

23,000주

9,000주

1,200원

IPO후 6개월 경과 후 7년간

2008.12.02

5차

임직원 20인
기명식 보통주

18,300주

0주

1,200원

2012.05.18~2019.05.17

2009.11.18

6차

김일정
기명식 보통주

5,000주

0주
1,200원

IPO후 6개월 경과 후 7년간

2009.12.24

7차

이반베를로셰
기명식 보통주

4,000주

2,000주

1,200원

IPO후 6개월 경과 후 7년간

2010.01.20

8차

임직원 4인
기명식 보통주

12,500주

0주
1,200원

2013.10.01~2020.09.30

2011.04.01

9차

임직원 22인
기명식 보통주

15,100주

0주
1,200원

2014.11.22~2021.11.21

2012.05.22

10차

임직원 48인
기명식 보통주

50,400주

2,500주

2,400원

2017.05.21~2024.05.20

2015.05.21

11차

임직원 46인
기명식 보통주

47,000주

19,900주

2,400원

2019.07.25~2029.07.24

2016.07.25

12차

임직원 45인
기명식 보통주

58,000주

27,000주

2,400원

2020.03.25~2030.03.24

2017.09.25

13차
임직원 37인
기명식 보통주

28,300주

26,000주

8,000원

2022.08.13~2032.08.12

2019.08.13

임직원 58인
기명식 보통주

54,900주

52,900주

8,000원

2023.08.13~2033.08.12

2019.08.13

합계

471,050주

166,100주

-

-

-

주1)
주식수 및 행사가격은 액면가(500원) 기준입니다.

주2)
상기 부여 주식수 및 행사 가격은 당사가 2008년 05월 08일 실시한 액면분할을 반영한 수량 및 가격입니다.

상기와 같이 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권은 총 166,100주로 공모 후 주식수 5,031,515주 기준 3.30%에 해당합니다.

또한 미행사 주식매수선택권 166,100주 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 87,200주(공모 후 주식수 기준 1.73%)로 행사기간 이후 동 주식매수선택권에 의한 주식이 일시에 행사되어 유통될 경우 주식매수선택권에 의해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을수 있으며, 보수적 관점에서 이를 반영하기 위하여 1년 이내 행사 가능한 주식수에 대해 희망 공모가액 밴드 산정 시 당사의 적용 주식수에 해당 수량을 가산하였습니다.

바. 유사회사 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 사업의 유사성, 재무적 기준 등을 고려하여 유사기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 그러나
비교 참고회사 선정기준의 임의성 및 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인해 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의
하시기 바랍니다.

금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등에 대한 평가를 바탕으로 최종 유사기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.

상기 기준에 따른 유사회사의 선정은 유사회사의 사업 내용이 일정 부분 당사의 사업과 유사성을 가지고 있어 기업가치 평가요소의 공통점이 있고, 일정 수준의 질적요건을 충족하는 유사회사를 선정함으로써 본 지분증권 평가의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

그러나 기업 규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 비교참고 회사 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때 반드시 적합한 유사회사의 선정이라고 판단할 수 없습니다. 특히 금
번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 최종 유사기업으로 선정된 회사는
위세아이텍, 라온피플, 나무기술, AKAMAI TECHNOLOGIES INC, CITRIX SYSTEMS INC 총 5개
회사로, 동 회사들의 자산총계, 매출액 등 규모가 당사의 재무 규모와 비교하였을 때 다소 차이가 있습니다. 또한 유사회사 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 매출의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

사. 환매청구권 미존재 위험

금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」상 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)가 부여되지 않으니 투자 시 유의
하시기 바랍니다.

금번 공모의 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 2016년 12월 13일 개정되어 2017년 01월 01일부로 시행된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3에 명시된 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)가 부여되지 않습니다. 따라서 일반청약자는 해당 권리를 행사할 수 없으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

아. 청약 불가능 위험

2009년 2월 4일 부로 시행된 『자본시장법』에 의거, 일반투자자들은 투자설명서를 미리 교부 받아야 청약이 가능합니다.

2009년 2월 4일 부로 시행된 『자본시장법』제124조에 의거 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는자 (전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함) 에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 『자본시장법』시행령 제132조에 의거하여 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면으로 표시한 자는 투자설명서의 교부없이청약이 가능합니다. 이에, 금번 공모주 청약시 일반투자자들은 사전에 투자설명서를 교부 받아 회사 현황 및 투자위험요소 등을 검토하신 후 청약 여부를 결정하시길 바라며, 투자설명서 교부와 관련한 자세한 사항은 『 I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 라. 투자설명서 교부에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

자. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

기관투자자에게 배정할 주식은 수요예측을 통해 배정하며,
동 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 금번 총 공모주식
750
,000주의 청약자 유형군별 배정비율은 우리사주조합 150,000주(공모주식의 20.0%), 일반청약자 150,000주(공모주식의 20.0%), 기관투자자 45
0,000주(공모주식의 60.0%) 입니다.
기관투자자 배정주식 450,000주를
대상으로
2
020년
06월 29일~30일
에 수요예측
을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약
일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

한편,
2020년 07월 06일~07일
에
실시되는 청약
결과 잔여주식이 있는 경우에는 추첨에 의한 재배정을 하게 됩니다. 만약 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정될 수 있으며, 이러한 초과청약에 대한 배정은 대표주
관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

차. 상장 후 주가의 공모가액 하회 위험

코스닥시장 상장 후 주식시장 상황 등에 따라 주가는 최초 공모가액을 하회할 수도 있으며, 이 경우 공모가격에
금번 공모주식을 취득한 투자자는 투자원금 손실을 입을 수 있습니다.

수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사 간 협의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래될 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 당사의 재무실적, 당사 및 당사가 경쟁하는 업종의 전망, 당사의 경영진, 당사의 과거 및 현재 영업 상황, 당사의 미래수익 및 원가구조에 대한 전망, 당사의 발전 전망, 당사와 유사한 사업 활동을 영위하고 있는 공개기업의 기업가치평가, 한국 주식시장의 변동성 여부와 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 투자자께서는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수 있으며, 그 결과 투자금액의 일부 또는 전부에 대한 손실이 발생할 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

카. 코스닥시장 상장요건 미충족 위험

금번 공모는 「코스닥시장 상장규정」에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로
「
자본시장과 금융투자업에 관한 법률
」
에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나
일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약
을 받을 수도 있습니다.

당사는 2020년 02월 28일 상장예비심사청구서를 제출하
여
2020년 04월 29일자로
한국거래소로부터 상장예비심사 승인을 득하였습니
다.
당사가 한국거래소로부터 수령한 공문에 따르면, 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있습니다.
그러
나 상장 전 하기와 같은 사유가 발생하고 한국거래소가 판단하기에 상장예비심사 결과에 중대한 영향을 미칠
수 있다고 인정하는 경우, 한국거래소는 상장예비심사 승인의 효력을 인정하지 않을 수 있습니다. 이 경우 당사는 상장예비심사청구서를 다시 제출하여 심사를 받아야 할 수도 있으며, 당사 주식의 상장 연기 혹은 상장 취소로 이어질 수 있습니다.

1. 상장예비심사결과

□ ㈜솔트룩스가 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사청구서 및 동 첨부서류를 코스닥시장상장규정(이하 “상장규정”이라 한다) 제8조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('20.4.29)한 결과, 사후 이행사항을 제외하고 신규상장 심사요건을 구비하였기에 다음의 조건으로 승인함

- 다 음 -

□ 사후 이행사항

- 청구법인은 상장규정 제11조에서 정하는 신규상장신청일(모집 또는 매출의 완료일)까지 상장규정 제6조제1항제3호(주식의 분산)의 요건을 구비하여야 함

- 만약 청구법인이 신규상장 신청일에 코스닥시장상장규정 제2조 제9항에서 정하는 벤처기업에 해당하지 않게 되는 경우에는 동 규정 제6조의 벤처기업 요건이 적용되지 아니하고 일반기업 상장요건을 구비하여야 함

2. 예비심사결과의 효력 불인정

□ 청구법인이 코스닥시장상장규정 제9조제1항에서 정하는 다음 각 호의 사유에 해당되어, 본 예비심사결과에 중대한 영향을 미친다고 한국거래소(이하 “거래소”라 한다)가 인정하는 경우에는, 본 예비심사결과의 효력을 인정하지 아니할 수 있으며, 이 경우 청구법인은 재심사를 청구할 수 있음

1) 상장규정 제4조제4항제2호의 규정에서 정하는 경영상 중대한 사실(발행한 어음 또는 수표의 부도, 합병 등, 소송의 제기, 영업활동의 중지, 주요자산의 변동 등)이 발생한 경우

2) 상장예비심사청구서 또는 첨부서류의 내용 중 허위의 기재 또는 표시가 있거나 중요한 사항을 기재 또는 표시하지 아니한 사실이 발견된 경우

3) 상장규정 제4조제2항제1호의 서류(최근 사업연도 재무제표 및 감사인의 감사보고서)에 대한 외부감사및회계등에관한규정 제23조의 규정에 의한 감리결과 금융위원회 또는 증권선물위원회가 상장예비심사청구법인에 대하여 과징금 부과를 의결하거나 동규정 제26조제1항제3호(1년 이내의 증권 발행제한) 또는 제26조제7항(검찰총장에게 고발 또는 통보)에 해당하는 조치를 의결한 사실이 확인된 경우

4) 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제122조의 규정에 의한 정정신고서의 정정내용이 중요한 경우

5) 상장예비심사결과를 통보받은 날부터 6월 이내에 상장규정 제11조의 규정에 의한 신규상장 신청을 하지 않은 경우.

다만, 당해 법인이 코스닥시장의 상황급변 등 불가피한 사유로 신규상장 신청기간의 연장을 신청하여 거래소가 승인하는 경우에는 동 기간을 6월 이내의 범위에서 연장할 수 있음

6) 그 밖에 상장예비심사결과에 중대한 영향을 미치는 것으로 거래소가 인정하는 경우

□ 청구법인의 제4조제2항제1호의 서류(최근 사업연도 재무제표 및 감사인의 감사보고서)에 대한 외부감사및회계등에관한규정 제23조의 규정에 의한 감리결과 증권선물위원회가 상장예비심사청구법인에 대하여 동규정 제26조제1항제1호·제2호·제4호에 해당하는 조치(임원의 해임 또는 면직 권고, 임원의 6개월 이내 직무 정지, 3개 사업연도 이내의 감사인 지정)를 의결한 사실이 확인된 경우, 거래소는 당해 법인에 대하여 제6조제1항제19호의 규정에 의한 신규상장 심사요건을 기준으로 심사하여 심사결과가 상장예비심사결과의 효력불인정에 해당하는 경우에는 시장위원회의 심의·의결을 거쳐 상장예비심사결과의 효력을 인정하지 아니할 수 있음

3. 기타 신규상장에 필요한 사항

□ 청구법인은 코스닥시장상장규정 제4조제4항에서 정하는 다음 각 호 해당하는 사유가 발생한 때에는 그에 관련된 서류를 제출하여야 함

1) 증권에 관한 사항에 대한 이사회나 주주총회의 결의

2) 경영상 중대한 사실(발행한 어음 또는 수표의 부도, 합병등, 소송의 제기, 영업활동의 중지, 주요자산의 변동 등)

3) 모집 또는 매출의 신고를 한 때에는 투자설명서(예비투자설명서를 포함한다). 이 경우 기재내용의 정정사항을 포함한다.

4) 당해 사업연도 반기종료 후 45일이 경과한 경우 반기재무제표 및 감사인의 검토보고서

5) 최근 사업연도의 결산 승인을 위한 주주총회가 개최된 경우 최근 사업연도의 재무제표 및 감사인의 감사보고서

만약 당사의 상장적격성심사 결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생할 경우 이는 당사 주식 상장 일정의 연기 또는 상장의 승인 취소를 유발할 수 있으며, 이에 따라 당사의 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

타. 증권신고서 정정 위험

본 증권신고서(투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며,
본
증
권신고서(투자설명서)의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있습니다.
또한, 본 증권신고서(투자설명서) 상의 공모 일정은 확정된 것이 아니며, 금융감독원 공시심사과정에서 정정사유 발생 시 변경될 수 있습니다.

본 증권신고서(투자설명서)에 대하여 정부 또는 금융위원회가 본 신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 당사에 대한 투자책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다. 또한, 본 주권은 정부 및 금융기관이 보증한 것이 아니며, 투자위험 역시 투자자에게 귀속되오니 투자자
께서는 투자 시 이점에 유의하시기 바랍니다.

본 증권신고서 상의 공모 일정은 확정된 것이 아니며, 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리 과정에서 변경될 수 있습니다.

파. 미래예측진술에 대한 위험

본 증권신고서는 향후 사건에 대한 당사 경영진의 현재 시점(내지 별도 시점이 기재되어 있는 경우 해당 시점)의 예상을 담은 미래예측진술을 포함하고 있으며,
미래예측진술은 실제로는 상이한 결과를 초래할 수 있는 특정 요인 및 불확실성에 따라 달라질 수 있습니다.

기 언급된 당사 사업 관련 위험 이외에도 다른 요인으로 인해 본 증권신고서에 포함된 다양한 미래예측진술과 실제 발생한 결과가 상이할 수 있습니다. 이들 요인에는 다음과 같은 사항이 포함됩니다.

- 일반적인 경제, 사업, 정치 상황 및 부정적인 규제, 법률 발생
- 금리 변동 및 당사의 채무상환 능력
- 소비자 신뢰 저하 및 소비심리 하락
- 당사 관련 산업 경쟁구도 변화
- 금융시장 상황 및 환경의 변화

이러한 위험과 관련된 특정 기업정보 공시는 그 특성상 추정치에 불과하며, 이 같은 불확실성이나 위험 중 하나라도 실현되는 경우 실제 결과는 과거 실적은 물론 추정치 및 예상치와도 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 매출액 감소, 비용 증가, 자본비용 증가, 자본투자 지연, 실적 개선 예상치 달성 실패 등이 발생할 가능성이 있습니다. 

또한 법으로 요구하는 경우를 제외하고 당사는 새로운 정보 취득, 미래 사건 발생 등과 무관하게 미래예측진술을 업데이트하거나 수정할 의무가 없으며, 그러한 의무를 명시적으로 부인하는 바입니다. 따라서 투자자께서는 본 증권신고서의 공개일자 기준으로 작성된 미래예측진술에 지나치게 의존해서는 안된다는 점을 유의하시기 바랍니다.

하. 재무상황 변동 위험

본 증권신고서상의
재무제표에 관한 사항은

2020년도 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념
하시기 바랍니다. 본 증권신고서(예비투자설명서)에 기재된 재무제표의 작성기준일 이후 본 증권신고서(예비투자설명서) 제출일 사이에 발생한 것으로 증권신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름표 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다.

당사는 2020년 1분기 재무제표에 대해 회계법인으로 검토 받은 K-IFRS 기준 검토보고서를 기준으로 본 증권신고서를 작성하였습니다. 본 증권신고서 상의 재무제표는 2020년 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자 시 유의하시기 바랍니다.

거. 소수주주권 행사로 인한 소송 위험

소수주주의 소수주주권 행사로 당사는
추가적인 소송위험에 노출
될 수 있습니다.

본건 공모 이후 당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에 상장될 예정입니다. 상법상 상장회사 특례 규정인 제542조의6(소수주주권)에 따라 의결권이 없는 주식을 제외하고 회사의 발행주식총수의 1.5%에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 주주총회 소집청구 및 회사의 업무, 재산상태를 조사하기 위하여 법원에 검사인 선임을 청구할 수 있고, 1.0%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.5%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다. 

또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.25%)에 해당하는 주식을 6개월이상 보유한 소수주주는 이사, 감사 등의 해임을 요구할 수 있고, 0.1%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.05%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 회사의 회계장부를 열람청구할 수 있습니다. 0.05%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.025%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사가 법령 또는 정관에 위반한 행위를 하여 이로 인하여 회사에 회복할 수 없는 손해가 생길 염려가 있는 경우에는 회사를 위하여 이사에 대하여 그 행위를 유지할 것을 청구할 수 있고, 0.01%에 해당하는 주식을 6개월 이상보유한 소수주주는 회사를 대신하여 주주대표소송을 제기할 수 있습니다. 

회사의 소액주주들과 이사회 및 주요주주들과의 이해관계는 상이할 수 있으며, 이로 인해 소액주주들이 법적 행동을 통해 그들의 영향력을 행사할 수 있습니다. 향후 당사를 상대로 상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있습니다.

너. 집단 소송으로 인한 소송 위험

증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출
될 수 있습니다.

「증권관련 집단소송법」은 2005년 01월 01일부터 시행되었습니다. 국내 상장기업 주식을 집단적으로 0.01% 이상 보유하고 있으며, 해당 기업이 발행한 증권과 관련하여 자본시장 거래에서 피해를 입었다고 주장하는 투자자 집단을 대표하여 1인 이상의 대표성 있는 원고가 집단소송을 제기할 수 있도록 허용합니다.

증권 관련 집단소송에서 인정되는 소인으로는 증권신고서 또는 투자설명서에 기재된호도적 정보, 호도적인 사업보고서의 공시, 내부자 및 불공정 거래, 시세조작 등으로 인해 발생한 피해에 대한 청구, 회계부정으로 유발된 피해에 대해 외부회계법인을 대상으로 제기한 청구 등을 들 수 있습니다. 당사가 미래에 집단소송의 피고가 되지 않으리라고 확신할 수 있는 근거는 없습니다. 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목되면, 상당한 비용이 발생함은 물론 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

더. 주가의 일일 가격제한폭 변경

2015년 06월 15일부터
코

스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의
하시기 바랍니
다.

2015년 06월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의±15%에서 ±30%로 확대되었습니다. 이에 따라 상장일 이후 당사 주식의 장중 가격 변동폭이 이전의 공모주 투자 사례 대비 클 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

■
본 장은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제119조 제1항 및 동법 시행령 제125조 제1항 제2호 마목에 의거, 금번 공모주식의 인수인이 공모주식에 대한 의견을 기재한 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 한국투자증권㈜이므로 문장의 주어를 "당사", "한국투자증권㈜"로 기재하였습니다. 발행회사인 ㈜솔트룩스의 경우에는 "동사", "회사"로 기재하였습니다.

■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 한국거래소 코스닥시장 상장의 대표주관회사인한국투자증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인 ㈜솔트룩스에 대한 기업실사 과정을 통하여 발행회사인 ㈜솔트룩스로부터 제공받거나 취득한 정보 및 자료에 기초하여 코스닥시장 상장법인으로서의 조건 충족여부 및 상장과정에서의 희망공모가액 제시범위(공모가 밴드) 산정논리와 적정성에 대한 판단범위로 한정됩니다.

■ 즉, 본 장의 평가의견은 금번 공모주식의 발행회사인 ㈜솔트룩스에 대한 기업 실사과정 중에 있어서 동사의 코스닥시장 상장 및 공모주식의 가치평가를 검토 및 산정하기 위해 제공받은 정보 및 자료에 기초하여 인수인이 합리적 추정 및 판단의 가정하에 제시하는 주관적인 의견입니다.

■ 그러므로, 본 증권신고서의 당해 기재내용이 금번 공모주식의 대표주관회사인 한국투자증권㈜가 투자자에게 투자의사결정 여부, 이와 관련한 동사의 영업, 경영관리, 재무, 기술 등 전반적인 사업 개황을 평가한 후의 조언 및 자문, 이에 상응하는 청약 관련 정보를 제공하는 것이 아니며, 인수인의 분석의견 제시가 본 증권신고서, 예비투자설명서, 투자설명서 기재내용의 고의적인 허위기재사실 이외 진실성, 정확성과 관련하여 자본시장법 상에서의 모든 책임을 부담하는 것은 아니라는 사실에 유의하시기 바랍니다.

■ 본 장에 기재된 인수인의 분석의견 중에는 투자자에게 회사에 대한 이해를 돕기 위하여 기재된 예측정보가 포함되어 있습니다. 예측정보에 대한 실제결과는 여러 가지 내
ㆍ
외부 요인들의 변화에 의해 기재된 예측정보와는 다르게 나타날 수 있음을 투자자는 유의하셔야 합니다. 예측정보와 관련하여 투자자가 고려해야 할 사항에 대해서는 본 신고서의 서두에 기재된 "예측정보에 관한 유의사항" 부분을 참고하시기 바랍니다.

1. 평가기관

구 분
증권회사(분석기관)

회사명
고유번호

대표주관회사
한국투자증권㈜
00160144

2. 평가의 개요

가. 개요

기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 기명식 보통주 750,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 2020년 1분기(2020년 01월 01일~2020년 03월 31일) 및 최근 3사업연도의 결산서 및 감사보고서 등 관련 자료를 바탕으로 동사의 사업성, 수익성, 재무안정성 및 기술성 등에 대하여 기업실사를 실시하였으며, 기업실사를 통한 위험 요인들을 주식가치 산정에 반영하여 평가하였습니다.

나. 평가 일정

구 분
일 시

대표주관계약 체결
2014.08.29

기업실사
2014.09.03 ~ 2020.02.27

상장예비심사 청구
2020.02.28

상장예비심사 승인
2020.04.29

증권신고서 제출

2020.05.
28

다. 기업실사 이행상황

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다.

(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소 속
성 명
부 서
직 책
(직급)
실사업무 분장
IB 경력

한국투자증권㈜
배영규
IB그룹
그룹장
IPO 진행 총괄 책임
24년

최신호
IB1본부
본부장
IPO 진행 실무 책임
23년

유명환
IB1본부
상 무

IPO 진행 실무 책임

22년

김해광

기업금융1부

이 사

IPO 실무 총괄

16년

장우석

기업금융1부

팀 장

기업실사 실무 총괄

12년

신지웅
기업금융1부
과 장
기업실사 실무 담당
9년

박세훈
기업금융1부
과 장
기업실사 실무 담당
6년

김경환
기업금융1부
대 리
기업실사 실무 담당
4년

최재혁
기업금융1부
대 리
기업실사 실무 담당
3년

최영우
기업금융1부
주 임
기업실사 실무 담당
2년

(2) 발행회사 실사
참여자

성 명

부서

직 책(직급)

담 당 업 무

이경일
임원

대표이사

대표이사

강정우
임원
상무
CSO

권혁일
경영관리본부
상무
CFO

김형경
경영관리본부
팀장
재무팀장

정은영
경영관리본부
책임
자금/기획

김수진
경영관리본부
주임
결산

김지혜
경영관리본부
주임
결산

(3) 기업실사
항목

항 목
세부 확인사항

모집 또는 매출에
관한 일반사항

가. 당 증권 관련 정관상 근거, 청약방식, 발행가액, 발행절차 등 관련 법규 준수 여부 확인 
나. 당 증권에 대한 이사회 결의 내용 확인
다. 당 증권의 증권 발행(공모)가액의 적정성 검토 
라. 일반공모의 경우 공모기간과 청약방식, 최저청약금액 등이 일반 투자자에게 충분한 청약기회를 제공하는지 여부 
마. 주주배정의 경우 신주인수권 증서 상장 등 주주 보호방안이 있는지 여부
바. 우리사주조합 배정 비율 및 절차 관련 법규준수 여부
사. 발행회사 주식의 최근 시세가 액면가 이하이고 발행가액이 액면가 이상인 때에 발행회사 또는 발행회사의 대주주 등과 청약예정자 사이에 손실보전 등의 약정이 있는지 여부

증권의 주요 
권리내용

가. 당 증권의 발행과 관련하여 신주인수권, 의결권, 배당 등의 사항이 정관에 명시되어 있는지 확인 
나. 정관이나 관계법령에 회사의 지배권 변동을 실질적으로 제한하는 금지조항 등 특별한 조항의 존재 여부

투자위험요소

발행회사의 사업위험, 회사위험, 기타 투자위험이 증권신고서에 적정하게 반영되어 있는지 여부검토

자금의 사용목적

가. 투자대상의 실재성이 있고 자금사용 예정시기, 소요자금 산출근거, 청약미달시 자금집행 우선 순위, 미달자금 충원계획 등이 구체적인지 여부 
나. 기존에 공모를 통해 조달한 자금이 공시서류에 기재된 대로 사용되었는지 여부 
다. 발행회사가 과거에 횡령 등이 발생했거나, 조달자금 사용계획을 변경한 사실이 있는지 여부
라. 자금사용처가 신규사업진출이나 타법인주식 취득인지 여부

경영능력 및
투명성

가. 최대주주의 지분율 및 주식보유형태(담보제공여부 포함), 잦은 경영진 변경, 경영권 분쟁, 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권 행사 등으로 인하여 경영권 불안정성이 대두될 가능성이 있는지 여부
나. 경영진의 불법행위가 있고 이에 대한 형집행이 종료되지 않은 경우 불법행위의 중요성과 업무 관련성에 비추어 회사경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부
다. 최대주주 등이 법인인 경우 직접 방문하거나 국세청시스템(조회시점의 과세유형 및 휴면여부, 폐업일자 등) 등을 통해 실재성을 확인할 것 
라. 최근 최대주주가 변경된 경우(경영권 양수도계약이 체결된 경우 포함) 지분 인수조건 및 인수자금 조달방법 등이 타당한지 여부 
마. 사외이사 선임, 경영지배인선임, 이사진의 계열회사 이사 겸직 등과 관련하여 상법상 절차를 준수하였는지 여부
바. 최근 경영진이 변경된 경우 선임배경과 과거 근무경력(근무한 회사의 상장폐지 등 특기사항 포함), 형사처벌내역 등에 비추어 회사경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부
사. 정관상 이사회 의결 정족수강화, 이사 해임요건 강화 등 경영권 보호장치가 도입된 경우 효율적인 경영이 제한받을 가능성이 있는지 여부
아. 공시된 임원외 고문, 회장, 부회장, 부사장 등 사실상 회사의 임직원으로 근무하는 사람이 있는지 여부
자. 발행회사가 최근 3년 중 최대주주등과의 거래가 있는 경우 내부통제절차 등에 명시된 관련 근거가 있고 거래사유가 타당하며 거래조건이 제3자와의 거래와 비교하여 합리적인지 여부
차. 발행회사와 겸직회사간 거래내역이 있는 경우 관련 이사회 의결 절차를 준수하는 등 거래의 적절성이 확보되었는지 여부
카. 사내규정을 구비하고 있으며 내부통제절차가 관행적으로 이뤄지지 않고 문서화되어 있는지 여부
타. 사내 자금관리에 대한 내부통제제도 마련 및 운영이 타 기업사례에 비추어 적정한 수준인지 여부 
파. 법인인감, 통장, 어음용지, 수표 등의 관리책임이 특정인에게 집중되지 않고 업무분장 원칙에따라 관리되는지 여부 
하. 과거에 횡령 및 배임이 발생한 경우 유출 자금의 회수방안, 재발방지를 위해 내부통제시스템이 개선되어 운영되는지 여부 
거. 이사회 운영실태 관련하여 이사회 의사록 원본 관리자와 관리 대장 관리자가 분장되어 적절히 작성 및 관리되고 있는지 여부 
너. 회사의 재무상태, 경영실적 등을 적시에 공시할 수 있는 관리조직이 구비되었는지 여부

회사의 개요

가. 직전 정기보고서 제출 이후 현재까지 발생한 회사의 주된 변동 내용 확인 
나. 최근 1년간 자본금의 변동 내용 확인

사업의 내용

가. 발행회사가 속한 산업의 경쟁상황, 시장규모, 성장주기(Life Cycle), 정부규제 등 검토
나. 발행회사가 속한 산업에 대한 기재내용과 경쟁업계가 제출한 정기보고서 등의 기재내용 부합 여부에 대한 검토 
다. 신성장산업, 바이오산업, 녹색기술산업 등 기술평가가 기업의 가치에 중요한 영향을 미치는 경우 외부전문기관에 기술평가를 위탁할 필요성이 있는가? 
라. 평판리스크 존재 여부와 존재하는 경우 리스크 관리방안 검토 
마. 사업의 수주현황, 수주조건변경 추이에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지여부 
바. 사업과 관련된 매출채권과 재고자산의 증가 추이, 주요 거래처의 신용등급 변동내역, 채권회수 추이 등에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부 
사. 주된 사업의 전부 또는 상당부분을 특정거래처에 의존하는 경우 거래기간, 조건, 마진율 및 거래의 불가피성 등을 고려할 때 거래의 지속가능성 여부 
아. 발행회사가 유전사업, 바이오사업, 대체에너지사업 등 투자기간이 길고 수익성이 불확실한 사업을 영위하는 경우 동 사업의 경제성을 입증할 수 있는 증빙 자료 존재 여부 
자. 발행회사가 기존에 제출한 정기보고서나 주요사항보고서에 기재된 사업추진 계획이 현재 진행 중인지 여부
차. 발행회사의 주된 사업이 해외시장에 진출되어 있는 경우인지 여부
카. 발행회사의 주된 사업이 수출입 거래 규모가 크거나 파생상품계약이 체결되어 있는지 여부

재무에 관한 사항

가. 주요 재무지표(안정성지표, 수익성지표, 성장성지표,활동성지표 등)의 연간추이를 동일, 유사업종의 타 기업들과 비교하여 발행회사의 재무 위험요인을 검토 
나. 발행회사의 규모에 비추어 중요성이 있는 투자가 있었거나 있을 예정인 경우 투자의 진정성과 투자자금 사용내역이 구체적인지 여부
다. 차입금(회사채포함) 규모가 클 경우 차입금 만기구조(조기상환 포함), 유동성, 차입금 상환일정 등을 고려하여 채무상환 불이행 위험 가능성(가장 비관적인 시나리오도 가정할 것)을 검토
라. 발행회사가 지급보증, 담보제공, 파생상품, 어음 등으로 인해 우발채무가 현실화될 우려가 있는 경우 재무안정성의 악화 가능성 검토 
마. 자본잠식이 진행되고 있거나 진행될 우려가 있는 경우 자본구조의 개선을 위한 구체적인 대응방안 존재 여부 
바. 자본잠식 해소 등을 위해 출자전환을 하거나 채무면제, 채무재조정 등이 발생한 경우 별도의 이면 약정이 있는지 여부 
사. 현금흐름 구조에 비추어 유동성이 급격히 악화될 가능성이 있는 경우 대응방안 존재 여부 
아. 신용등급이 최근 3년내 1단계 이상 하락한 경우 이로 인해 향후 자금조달계획 및 손익에 미치는 영향 검토 
자. 재무정보에 활용된 재무제표의 기준일 및 단위, 기준통화가 통일되었는지 여부 
차. 출자회사 등 관계회사와 발행회사의 특수관계인 등에게 대여금, 선급금을 지급한 경우 지급사유와 충당금설정 추이에 비추어 회수가능성이 있는지 여부 
카. 자금 대여처가 원리금을 미상환하고 있음에도 불구하고, 추가로 자금대여를 하는 경우 발행회사와 대여처간 관계 파악 및 채권회수 방안이 적절히 수립되었는지 여부 
타. 차,카 의 내용을 확인하기 위해 발행회사의 경영자 및 내부통제관리자, 감사와의 면담을 하였는지 여부 
파. 타법인 주식 취득가액 산정근거가 합리적인지 여부
하. 타법인이 비상장회사이거나 해외소재 회사인경우 기존 회사운영 자금의 사용내역과 재무정보에 대해 신뢰할만한 자료가 존재하는지 여부 
거. K-IFRS 적용으로 인해 기존의 재무구조와 상당한 차이가 발생하거나 발생될 것으로 예상되는지 여부 
너. 발행회사가 최근 3년간 회계변경 및 오류수정을 통해 매출, 이익 등이 변경된 사실이 있는지 여부

감사인의 
감사의견 등

가. 최근 3개년간 회계감사인으로부터 적정의견 이외의 감사의견 받은 사실 여부 검토 및 발생시 이에 대한 재무위험성 검토

회사의 기관 및 
계열회사에 
관한 사항

가. 발행회사가 계열회사 주식을 보유하고 있는지 여부

주주에 관한 사항

가. 직전 정기보고서 제출 이후부터 현재까지 최대주주의 지분율 변동 또는 주식 관련 증권전환 또는 주식매수선택권의 행사 유무 검토
나. 최대주주 지분율 변동 또는 전환권 행사가 있었을 경우 이로 인하여 경영권 안정화 방안이 마련 여부 검토
다. 최근 1년간 최대주주 변동내역 확인

임원 및 직원 등에
관한 사항

'경영능력 및 투명성' 항목 검토로 갈음

이해관계자와의 
거래내용 등

가. 감사보고서상 관련 거래 내역의 기재 내용 검토 
나. 거래조건이 다른 거래와 비교할 때 비정상적이라고 보여지는지 여부 
다. 금전거래의 경우 자금 회수가 지연되거나, 적정한 충당금이 설정되었는지 여부
라. 비상장 당시 지급한 대여금이 상장후 만기 연장되었는지 여부

기타 투자자보호를
위해 필요한 사항

가. 유통주식수 증가(전환 및 행사가능 주식 포함) 및 자기주식 처분등에 따른 주식가치 하락 가능성 검토
나. 최근 특수관계자 등에 대해 발행한 주식, 주식관련증권, 주식매수선택권 등과 관련하여 별도 약정이나 옵션부여 여부 
다. 최근 제3자 배정자가 시가보다 높은 가격으로 유상증자에 참여하는 등의 경우, 제3자 배정자의 실재성 및 증자참여의 진정성 등 검토
라. 발행회사의 관리종목 및 상장폐지 요건 해당 가능성
마. 발행회사가 금융당국 등으로부터 관련 법령에 따른 제재조치를 받은 적이 있는 지 여부 
바. 발행회사의 임금체불 등 근로기준법 위반행위 여부 
사. 발행회사의 정기보고서가 연결기준으로 작성된 경우 주요 종속회사와 관련된 위험요인 등이 충실하게 기재되었는지 확인 
아. 발행회사의 소송 및 분쟁 내역 등이 있는지 여부 
자. 발행회사의 횡령, 배임 등 회사의 재무에 직접적 영향을 끼치는 소송이 있는지 여부
차. 발행회사 및 임직원의 제재현황이 존재하는지 여부
카. 투자자의 합리적인 투자판단이나 의사결정에중요한 영향을 미칠 수 있는 기존 정보(과거 공시나 언론 보도 등)가 검증 시점에 잘못 알려져 있거나 그 내용이 변동된경우가 있는지 여부

(4) 기업실사 주요 일정 및
내용

일 자

기 업 실 사 내 용

2014.09.03

■ 1차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 배영규 본부장, 최신호 이사, 김해광 팀장, 김무태 과장

- 발행회사: 이경일 대표이사, 나현규 이사

3. 내용

(1) 대표이사 면담

- 주요 경력 및 경영철학과 발행회사의 연혁 등에 관한 질의/응답 및 상장을 추진하게 된 경위 청취

- 회사의 핵심기술 및 설립 배경, 주요 서비스 등의 설명

(2) 상장업무 담당자 면담

- 설립 이후부터 현재까지의 연구개발 활동내역, 기술력 관련 설명 청취

- 재무상황의 변동 및 향후 상장 추진 일정에 관한 사항 문의

- 상장을 위한 준비사항 확인, 상장 일정 설명

2015.01.08

■ 2차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 팀장, 김무태 과장, 박세훈 주임

- 발행회사: 이경일 대표이사, 나현규 이사

3. 내용

(1) 발행회사의 일반적인 사항

- 정관, 주주명부 및 주식 변동사항, 법인등기부등본, 사업계획서, 사규 등 검토

- 임직원 현황, 급여 및 복리후생 관련 자료 등 검토

- 기타 경영상의 주요 계약 검토

(2) 경영성과 및 재무관련 사항

- 최근 2개년 결산자료, 세무조정계산서, 감사보고서 등 검토

- 주요 계정별 원장 검토

(3) 과거 매출 실적에 대한 분석

(4) 주요 거래처 및 서비스 별 세부현황 검토

(5) 향후 손익추정을 위한 Raw Data 수취 및 추정 근거 이해

(6) 연구개발 실적 및 계획과 향후 개발 예정 서비스 관련 내용 청취

(7) 발행회사의 경쟁회사 대비 핵심 역량 및 경쟁력 검토

(8) 이사회 구성 점검

(9) 기타 주요 내부통제시스템 이슈 점검 및 정비 필요사항 확인

2018.07.12

■ 3차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 팀장, 김무태 과장, 김규덕 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 나현규 이사

3. 내용

(1) 주요 사업 진행상황 점검

(2) 내부통제시스템 정비내역 확인

(3) 정기주주총회 안건 점검

(4) 이사회 및 주주총회 의사록 구비내역 점검

2019.05.22

■ 4차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 이사, 장우석 팀장, 신지웅 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 권혁일 이사

3. 내용

(1) 주요 사업 진행상황 점검

(2) 주주 명부 및 주식 변동 상황 확인

- 주식매수선택권 부여 및 유상증자 세부내역 확인

- 주주 간 주식 매매내역 확인

(3) 내부통제시스템 정비상황 점검

2019.07.04

■ 5차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 이사, 장우석 팀장, 신지웅 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 권혁일 이사

3. 내용

(1) 기술평가 준비를 위한 제반 사항 검토

(2) 내부통제시스템 정비상황 점검

(3) 향후 추정 실적 검토

(4) 상장예비심사청구 일정 검토

2019.09.11

■ 6차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 장우석 팀장, 신지웅 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 권혁일 이사

3. 내용

(1) 기술평가 및 상장예비심사청구 일정 검토

(2) 내부통제시스템 정비상황 점검

2019.12.13

■ 7차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 장우석 팀장, 신지웅 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 권혁일 이사

3. 내용

(1) 기술평가 등급 확보에 따른 청구 등 향후 일정 점검

(2) 내부통제시스템 정비상황 점검

2019.12.16 ~

2020.02.21

■ 8차 기업실사

1. 장소: ㈜솔트룩스 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 장우석 팀장, 신지웅 과장, 박세훈 과장, 최재혁 대리

- 발행회사: 이경일 대표이사, 권혁일 이사

3. 내용

(1) 상장예비심사청구서 작성

(2) 상장예비심사청구서 첨부서류 준비현황 점검

(3) 내부통제시스템 세부 정비내역 재확인

(4) Valuation 및 공모구조 최종 확정

(5) 주주명부 및 보호예수 대상주식 최종 확정

2020.02.28

상장예비심사 청구

2020.04.29

한국거래소 코스닥시장본부 상장예비심사 승인

2020.05.
28

총액인수계약 체결 및 증권신고서 제출

3. 기업실사결과 및 평가내용

가. 기술성

(1) 기술의 완성도

동사는 자체 개발한 기술과 제품의 신뢰성 검증을 위한 다양한 내부, 외부의 검증 체계를 활용하고 있습니다. AI Labs의 핵심엔진이나 제품 개발팀에 의해 개발되는 솔루션의 신규 릴리즈가 검증 대상입니다. 검증 체계를 통해 제품의 성능과 품질 기준이 충족되지 않으면, 원인 분석과 최적화를 통해 품질 기준을 충족할 때까지 QA 프로세스를 반복합니다.

신뢰성 검증 체계는 (1) GS 인증, (2) 제3자 검증, (3) 내부 신뢰성 검증으로 구분됩니다. GS 인증은 국내 최고의 권위를 갖는TTA를 통해 이루어집니다. 제3자 검증은 대외사업을 수행하면서 고객과 함께 진행되는 방식과 대학교 연구기관을 통해 위탁 검증되는 방식으로 세분화됩니다. 내부 신뢰성 검증은 신규 개발되거나 업그레이드된 제품을 내부QA 조직이 테스트함으로써 진행됩니다.

(가) 한국정보통신기술협회(TTA) - GS인증을 통한 신뢰성 검증

동사는 한국정보통신기술협회(TTA)가 SW시험인증센터가 보유한 각종 테스팅 장비를 통해 SW의 품질을 가늠하는 기능성, 신뢰성과 상호 호환성에 대한 평가를 수행, 일정수준 이상인 제품에 부여하는 국가가 인증 해주는 GS(Good Software) 인증 1등급 제품 4 건을 보유하고 있습니다. 아래 그림은 TTA 소프트웨어시험인증연구소 웹사이트에서 동사가 보유하고 있는 GS 인증 1등급 제품 목록 조회 결과입니다.

한국정보통신기술협회_gs 인증 제품 목록 조회.jpg
한국정보통신기술협회_GS 인증 제품 목록 조회

ㅁ 대화형 인공지능 상담 시스템 '아담톡봇 ver3.0'

"아담톡봇 ver3.0"은 사용자의 질문을 분석하여 자동 응답을 제공하는 상담 서비스 구축을 지원하는 솔루션입니다. 2017년 상용화 이후 동사의 주력 제품이 되어 중앙대학교, 한국전력, HACCP, NH농협은행 등의 고객에게 납품되었습니다. 한국정보통신기술협회(TTA) SW시험인증센터의 본 테스트에서 동사의 아담톡봇 ver3.0은 기능 적합성, 성능효율성, 호환성, 사용성, 신뢰성, 보안성, 유지보수성, 이식성 등에서 품질 특성별 최종 결함수가 0으로 확인되어 GS인증 1등급을 받았습니다.

ㅁ 앙상블 AI 기반 지식그래프 시스템 '스톰 에스오알 v4.0'

'스톰 에스오알 v4.0'은 시맨틱 메타 데이터를 온톨로지 저장소에 저장 및 관리하고 온톨로지 기반 스키마 및 인스턴스를 통합 관리하는 시맨틱 프레임워크로 추론, 질의응답의 핵심 요소입니다. 저장소는 방대한 양의 triple을 저장하고 빠른 시간 안에 추론이 가능해야 하므로 성능에 대한 신뢰성을 확보하는 것이 중요합니다.

'스톰 에스오알v4.0'은 기능성 측면에서는 적합성, 정확성, 상호 운영성(inter-operability), 보안성, 준수성이 테스트되었습니다. 신뢰성 측면은 성숙성, 결함허용성, 회복성, 준수성이 테스트되었습니다. 사용성 측면에서는 이해가능성, 학습성, 운영성, 선호도, 준수성을 확인하였습니다. 효율성 측면에서는 시간 효율성, 자원 효율성, 준수성을 테스트하였습니다. 유지보수성 측면에서는 분석성, 변경성, 안정성, 시험가능성, 준수성을 테스트했습니다. 이식성 측면에서는 설치 가능성, 대체성, 공존성, 준수성을 테스트하였습니다. 시험 결과 상기 모든 품질 특성에서 최종 결함수가 0으로 확인되어 GS인증을 받았습니다.

ㅁ 빅데이터 검색 및 분석 시스템 '인투 디스커버리 v1.0 Discovery'

'인투 디스커버리 v1.0'은 EDM 및 KMS에 저장된 문서 데이터(*.doc, *.hwp, *.pdf, *.ppt 등)에 대해 키워드 검색뿐만 아니라 질의어 의미 정보 연관성까지 검색하는 시맨틱 통합 검색솔루션으로 Big Data Suite의 핵심을 이루는 솔루션입니다. 검색엔진, 색인기, 분산 검색 서버, TMS, Cameo, Trend, Top-N 등 빅데이터 분석 기반 애플리케이션을 제작하기 위해 필요한 서브 시스템으로 구성되어 있습니다.

'인투 디스커버리v1.0'은 기능성 측면에서는 적합성, 정확성, 상호 운영성(inter-operability), 보안성, 준수성이 테스트되었습니다. 신뢰성 측면은 성숙성, 결함허용성, 회복성, 준수성이 테스트되었습니다. 사용성 측면에서는 이해가능성, 학습성, 운영성, 선호도, 준수성을 확인하였습니다. 효율성 측면에서는 시간 효율성, 자원 효율성, 준수성을 테스트하였습니다. 유지보수성 측면에서는 분석성, 변경성, 안정성, 시험가능성, 준수성을 테스트했습니다. 이식성 측면에서는 설치 가능성, 대체성, 공존성, 준수성을 테스트하였습니다. 시험 결과 상기 모든 품질 특성에서 최종 결함수가 0으로 확인되어 GS인증을 받았습니다.

ㅁ 문서 저장/검색 시스템 '[IN2]DOR v4.0'

'[IN2]DOR v4.0'은 색인된 문서의 내용을 검색하는 문서 검색엔진 솔루션으로 다국어(한국어, 영어, 일어) 색인 및 검색 기능, 파일 내 객체(표, 이미지, 차트 등) 색인 기능, 본문 내 검색 및 문서 자동 이동 기능, 키워드/중요문 추출 및 요약문 생성 기능, 문서 자동 분류 및 자동 군집 기능, 문서 자동 분류 및 자동 군집 기능이 포함 된 통합 검색의 핵심 요소로 구성되어 있습니다.

'[IN2]DOR v4.0'은 기능성 측면에서는 적합성, 정확성, 상호 운영성(inter-operability), 보안성, 준수성이 테스트되었습니다. 신뢰성 측면은 성숙성, 결함허용성, 회복성, 준수성이 테스트되었습니다. 사용성 측면에서는 이해가능성, 학습성, 운영성, 선호도, 준수성을 확인하였습니다. 효율성 측면에서는 시간 효율성, 자원 효율성, 준수성을 테스트하였습니다. 유지보수성 측면에서는 분석성, 변경성, 안정성, 시험가능성, 준수성을 테스트했습니다. 이식성 측면에서는 설치 가능성, 대체성, 공존성, 준수성을 테스트하였습니다. 시험 결과 상기 모든 품질 특성에서 최종 결함수가0으로 확인되어GS인증을 받았습니다.

(나) 한국정보통신기술협회(TTA) - R&D 과제 검증 시험

동사는 자체 개발한 기술과 제품에 대한 GS 인증, 제 3자에 의한 신뢰성 검증, 내부 신뢰성 검증뿐만 아니라 국책과제를 통해 개발된 산출물도 한국정보통신기술협회(TTA)에 의뢰하여 성능에 대한 신뢰성 검증을 진행하고 있습니다.

동사는 심층신경망과 지식그래프를 융합한 앙상블 대화형 인공지능 기술 개발을 위하여 관련 국책 연구 과제를 통하여 개발한 상담 QA 시스템에 대한 품질시험 및 평가를 받았습니다. 품질측정대상 기준은1) 의미역(semantic role) 인식 정확도, 2) 일반분야 및 전문분야 대상MRC 성능, 3) 개체명 인식 정확도, 4) 상담QA 품질, 5) 지식 추출 정확도, 6) Deep-Symbolic 하이브리드 질의응답 성능, 7) 컨텍스트 기반 질의/문서간 유사도이며, 우수한 시험결과를 달성하였습니다.

(다) 제 3자에 의한 신뢰성 검증

동사의 솔루션 기반으로 다수의 대외사업이 진행되어 새로운 형태의 시스템이 구축되면 제작된 시스템의 품질, 성능 검증을 진행합니다. 대외 사업의 특성상 솔루션 및 기능 요구사항에 대한 품질 및 성능 기준 설정되어 있으며 단위테스트, 통합테스트, 최종 인수테스트를 거쳐 사업 종료가 됩니다. 최종 인수테스트 시 고객과의 협의를 통해 대외 검수자(교수, 연구원 등) 테스트 및 감리를 통해 테스트가 진행되었으며, 주요 사례는 아래와 같습니다. 

ㅁ 우리은행 인공지능 상담 시스템 신뢰성 검증

우리은행 위비봇(인공지능 상담 시스템)은 솔트룩스의ADAMS.ai와 심층질의응답 엔진(Assistant)을 적용하여 질의응답 백엔드 시스템으로 활용된 구축 사업입니다. 본 사업에서 고객이 선정한 제 3 자 블라인드 테스트를 통하여 고객이 요구한 성능 및 품질 기준을 충족하였습니다.

ㅁ 김앤장 법률·특허 AI 기반 자동번역 시스템 신뢰성 검증

법률/특허 번역에 최적화된 인공신경망 기반의 자동번역(NMT: Neural Machine Translation)과 번역 도구인 CAT(Computer-Assisted Translation)툴 연계를 통한 번역 업무의 효율성을 개선하고, 검수가 완료된 번역 데이터를 언어자원(TM: Translation Memory)으로 변환하여 번역 품질의 일관성 및 품질 개선을 촉진할 수 있는 선순환 체계를 구성할 수 있는 AI 기반 자동번역 시스템 구축 사업입니다. 본 사업에서 고객이 선정한 성능품질 시험관들을 통하여 2 차례의 제 3 자 테스트를 진행하였으며, 테스트 결과 고객이 요구한 성능 및 품질 기준을 충족하였습니다.

ㅁ KT 지식그래프 기반 일반상식 질의응답 서비스 신뢰성 검증

KT 지식그래프 기반 일반상식 질의응답 서비스는 ADAM Deep QA와KT기가지니 서비스<스피커, TV>간 연동을 통해 사용자가 궁금해 하는 질문에 대한 답변을 제공하는 서비스 구축 사업입니다. 본 사업에 대한 검증을 KT 내부 네트워크연구 기술지원단, 미디어운용센터, Service연구소 전문 연구원과 외부KTH 연구원 등이 포함되어진 총 12 명의 성능 및 품질 검증단을 통해 검증이 진행 되었으며, 고객이 요구한 성능 및 품질 기준을 충족하였습니다.

ㅁ 특허청 특허상품 연계 분류정보 DB 구축 신뢰성 검증

특허문헌은 기술 중심으로 분류되어, 상품명(핸드폰, 텔레비전)에 익숙한 일반인이 접근하기에는 어려움이 존재하여 일반인이 특허를 쉽게 검색·활용할 수 있도록 특허문헌을 상품명과 연결하고 상품과 연계된 다양한 서비스 창출을 위해 자동화 분류도구를 활용한 특허상품 연계 분류정보DB구축 방법을 도입하여 전 산업분야에 걸친DB구축기간 및 소요비용을 줄이기 위한 일환으로 진행되어진 사업입니다. 본 사업에서 고객이 선정한 제 3 자 테스트를 통하여 고객이 요구한 성능 및 품질 기준을 충족하였습니다. 

이
외
에도 동사는 대학 연구소와 같은 위탁 연구기관에 신뢰성 검증을 의뢰하고 있습니다. 각 기술 별 국내 최고 연구 수준을 확보한 연구기관을 통한 신뢰성 검증은 대외사업에 활용되는 동사 솔루션의 신뢰성을 추가적으로 높이는 방법이 되고 있습니다.

(라) 내부 품질관리팀 신뢰성 검증

동사는 기술로드맵(TRM), 제품로드맵(PRM)에 따라 출시되는 핵심엔진 및 제품의 성능과 품질은 내부 품질관리팀 에 의하여 체계적으로 시험을 통해 검증하게 됩니다. 각 엔진과 솔루션은 품질 및 성능 검증 규준을 갖고 있어 대내외적으로 경쟁사의 동일, 유사 범주의 제품의 비교에 활용되고 있습니다.

(2) 기술의 경쟁우위도

(가) 인공지능 기술의 차별성 및 경쟁력

기존 인공지능 기술은 인간의 지능을 모방하는 방식의 차이에 따라 크게 두 가지 흐름이 존재합니다. 하나는 기호적(symbolic) AI 라고 부르며 지식그래프 (knowledge graph)가 핵심이고, 다른 하나는 비기호적(non symbolic) AI 라고 부르며 머신러닝(machine)이 핵심입니다. 동사는 기호적 AI와 비기호적 AI를 융합하여 심층신경망과 지식그래프를 융합한 인공지능 기술 기반의 제품을 개발하였습니다. 해당 제품은 인공지능 트랜스포메이션을 위한 모든 기술 및 기능을 제공하고, 시스템의 판단 결과를 설명 가능하게 설계할 수 있으며, 일부 영영에서 인간의 인식, 판단 능력을 능가하였습니다.

1) 소량의 데이터를 이용한 빠른 학습 가능

일반적인 머신러닝 및 딥러닝은 문제영역에 대해 미리 알려진 지식이 있더라도 그것을 사용하지 못하고 새로운 모델을 학습해야 하고 , 필요한 데이터의 양도 문제의 특성에 따라 충분히 확보되어 있어야 합니다. 당사의 인공지능 기술은 지식그래프를 심층신경망 안에 내장할 수 있어 필요한 학습데이터의 사이즈를 최소화할 수 있습니다.

2) 기존 학습된 지식을 다양한 형태로 재활용 용이

지식그래프는 도메인 지식을 의미네트워크(semantic network) 형식으로 재현한 데이터베이스입니다. 지식그래프 구축 또는 학습 시, 애플리케이션 층위에 대한 의존성이 없기 때문에 다양한 문제 영역에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 조직의 지식베이스를 지식그래프로 구축하면, 이 데이터베이스는 지식관리 서비스 용도로 사용할 수도 있고, 질의응답 서비스 용도로도 사용할 수 있습니다. 만약, 대화형 지식 제공 서비스를 추가하고 싶다면 이미 구축해 놓은 지식그래프와 통신하기 위한 작업만 진행하면 됩니다.

3) 빠른 도메인 적용과 성능 향상

지식그래프는 도메인 지식을 RDF 표준 데이터 모델에 근거하여 온톨로지 triple 형태로 구축한 것으로서 도메인 전문가를 통해 큐레이션하거나 레거시 시스템의 RDB 테이블을 자사의 데이터 변환 엔진인 Transformer를 통해 자동으로 triple로 만들 수 있습니다. 조직의 지식은 정적인 부분, 느리게 변화되는 부분, 자주 변경되거나 추가되는 부분으로 구분할 수 있 습니다. 자주 변경되고 추가되는 부분에 대한 triple을 지식그래프에 반영할 수 있는 웹 애플리케이션이 제공되므로 빠른 도메인 업데이트가 가능하며 실시간으로 관련 질의응답 및 대화형 인공지능 서비스에 반영이 됩니다.

4) 설명 가능한 인공지능 과 인과성 이해

비기호적 인공지능은 모든 입출력 데이터가 실수형 벡터 형태이고 심층 신경망 형태의 모델 매개변수들도 의미적으로 직관적이지 않은 실수형 값으로 되어 있기 때문에 일반적으로 블랙 박스로 간주됩니다. 인공지능의 판단 결과가 만약 법률 도메인에 적용되어 사법적 판단을 보조하게 된다면, 시스템의 출력 결과에 대한 내부적 추론 프로세스의 인과관계가 시각화 되어야 합니다. 동사의 인공지능 기술은 도메인 지식을 내장한 하이브리드 모델을 제공하므로 인공지능의 판단 결과를 도출하기 위해서 생성했던 논리의 구조를 확인하는 것이 가능합니다. 이러한 설명가능한 인공지능은 고도의 정확성과 인간과 기계가 협업하는 것이 중요한 애플리케이션에서 매우 중요한 요소로 자리잡아가고 있습니다.

(나) 빅데이터 기술의 차별성 및 경쟁력

동사는 자연언어처리 기반 검색엔진 개발업체로 비즈니스를 시작하였기 때문에 자연스럽게 데이터의 수집 , 저장 변환 , 분석 , 시각화와 같은 빅데이터 플랫폼의 전주기 기술 스택을 확보하였습니다. 데이터를 수집, 저장 색인 하여 자료를 검색하는 것에서 끝나지 않고, 다양한 방식의 지능형 빅데이터 분석 기능을 통하여 사용자가 필요로 하는 통찰력을 제공함으로써 조직의 의사결정까지 보조할 수 있는 수준의 거버넌스 레벨을 염두에 두고 주요 보유 기술과 제품을 연구 및 개발을 하였습니다. 이를 통해 동사의 빅데이터 기술은 단순히 데이터를 색인하고 통계모델로 만들어 시각화하는 수준으로 끝나지 않고, 정형/비정형 데이터의 융합 심층 분석, 실시간 스트림 데이터 분석, 병렬 분산 처리, 통찰력을 제공하는 시각화, 의사결정에 도움을 주는 리포팅 서비스 등 빅데이터 분석에 필요한 풀 스택에 대한 기술 경쟁력 및 기존 기술에 대한 우위를 확보하고 있습니다.

1) 누구나 쉽게 사용할 수 있는 빅데이터 분석 서비스

기존의 빅데이터 분석 서비스는 데이터 샘플링, 클린징, 알고리즘 선별, 분석 결과의 해석이 복잡하여 전문 데이터 과학자의 도움이 필수적이었습니다. 동사의 빅데이터 기술은 데이터 과학자가 아니어도 누구든지 쉽게 데이터를 액세스하고 직관적인 방식으로 데이터가 갖고 있으나 눈에 보이지 않는 지식을 발견할 수 있게 해줍니다. 예를 들면, 불특정 다수의 기자들이 양산하는 뉴스 빅데이터를 인공지능이 실시간으로 분석하여 다양한 방식의 인사이트를 추출 해내는 기술이 이미 상용화되어 메이저 언론사나 기업에서 비즈니스에 밀접하게 사용되고 있습니다.

2) 대화형 심층 질의응답 기술과의 접목

동사의 빅데이터 증강분석 기술은 지식 그래프와 자연어 이해(NLU) 기반의 대화형 질의응답 시스템과의 접목으로 차별화 됩니다. 동사는 빅데이터 플랫폼 서비스를 구축하는 업체 중에 유일하게 지식그래프 기반 대화형 질의응답 기술과 상용화 제품을 보유하고 있습니다. 뿐만 아니라, 딥러닝 기반 TTS, STT 기술을 보유하고 있어 가상의 빅데이터 분석 로봇과 대화를 통해서 업무를 진행하는 유스케이스 시나리오를 상용화할 수 있습니다.

3) 딥러닝 기반 정형 비정형 융합 심층 분석

동사는 초대규모 데이터를 Hadoop 에코시스템을 기반으로 실시간 분산 저장 및 분석할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 보유하고 있습니다. 다종의 정형, 비정형 데이터를 융합 분석 후 사용자에게 인사이트를 제공할 수 있습니다. 데이터의 분석은 기존의 통계적 방법론뿐만 아니라 최신의 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 복잡한 패턴을 갖는 데이터에 대해서도 분석을 진행할 수 있습니다. 동사는 텍스트와 같은 비정형 데이터뿐만 아니라 공공데이터의 정형 및 실수형 데이터셋을 융합하여 공간수요 예측이나 상권분석과 같이 고차원적인 분석 서비스를 제공하기 위한 기반 기술 셋을 보유하고 제품에 반영하고 있습니다.

(다) 핵심 기술 경쟁우우위 요소

1) 산학연 오픈이노베이션을 통한 세계 최고 수준의 인공지능 원천기술 보유

동사는 지난 20년전부터 국내외 유명 대학 연구소 및 기업과 함께 인공지능 관련 국가연구개발과제를 수행하고 있으며, 국가연구개발과제에서 연구 개발된 인공지능 원천 기술 및 소프트웨어는 자사의 AI Suite(상용화 제품)의 기틀을 만들었습니다. 예를 들어, 엑소브레인 프로젝트의 2세부 과제 '데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발'의 주관사 역할을 담당하면서 동사는 ADAM Assistant와 같은 AI Suite의 APP로 상용화할 수 있었습니다.

이처럼 동사의 국가연구개발과제 참여는 형식적인 과제 진행이 아니라 시장의 트렌드 인지, 비즈니스 모델의 구체화, 핵심 기술의 연구 및 개발, 논문 발표, 특허 등록이라는 선순환 구조를 만들어 냈습니다. 이러한 선순환 구조가 반복되면서 AI Suite의 구성 요소가 실체화되고, 이를 바탕으로 다양한 상용 프로젝트나 서비스가 개발되는 것입니다.

솔트룩스는 국내 R&D 국가연구개발과제 뿐만 아니라 국제 산학연구 협력에도 적극적으로 참여하여 인공지능 및 빅데이터의 핵심 엔진 개발에 필요한 기술을 확보하는 동시에 연구역량을 발전시켜 왔습니다. 'LarKC'나 'Citi-Sense'와 같은 국제 협력 R& 프로젝트가 대표적인 사례입니다. LarKC는 대규모 온톨로지 triple을 병렬, 분산 저장하고 초고속으로 유입되는 빅데이터에 대하여 스트림 추론(stream reasoning)이 가능한 시스템의 개발을 목표로 4년동안 진행된 프로젝트입니다. 유럽의 유명 공과대학 및 기업 연구소가 참여한 이 프로젝트 진행과정에서 솔트룩스는 대용량 빅데이터 스트림 추론과 위치 기반 컨텐츠 추천 서비스(BOTTARI)를 개발한 바 있으며, 확보된 기술들은 자사의 인공지능 및 빅데이터 제품의 핵심 기술 및 엔진 품질 개선에 적용되었습니다.

2) 풀스택 빅데이터 플랫폼 원천 기술 및 핵심 기술 보유

빅데이터 플랫폼은 일반적으로 데이터의 수집, 변환, 저장, 분석, 시각화라는 기술 층위로 구성됩니다. 각 기술 층위는 독립적으로 작동할 수 있기 때문에 모든 기술 요소가 동일한 기업에서 개발되어야 하는 것은 아닙니다. 데이터 수집 기술이 없다면 3rd-party 제품을 도입해서 시스템 통합을 할 수 있기 때문입니다. 실제로 많은 빅데이터 기반 서비스가 서로 다른 벤더들의 콤포넌트들을 표준 프로토콜과 메시징 미들웨어를 매개로 결합시키는 방식으로 구축됩니다. 하지만 각 서비스 층위의 핵심 기술들이 모두 하나의 기업에서 제작된다면 이질적인 시스템을 연동하는 경우보다 데이터 파이프라인 설계나 웹 서비스 오케스트레이션 관점에서 높은 효율성을 이루어낼 수 있습니다. 

동사는 국내 빅데이터 플랫폼 시장에서 정형, 비정형 데이터의 수집, 변환, 저장, 인지 분석, 시각화 엔진 및 이에 기반한 클라우드 서비스 등, 빅데이터 기반 서비스 구축에 필요한 모든 제품 라인업을 보유하고 있는 유일한 업체입니다. 이것은 초기 동사가 검색엔진 및 비정형 데이터 분석 등의 핵심 기술을 바탕으로 기술영역을 확대해왔기 때문에 가능한 것입니다. 동사는 빅데이터 플랫폼이 갖추어야 하는 풀-스택 기술 요소들을 모두 보유하고 있기 때문에 고객의 다양한 요구사항에 보다 민첩하게 대응할 수 있습니다. 이뿐만 아니라 통합된 제어 포인트와 데이터 흐름 시각화가 지원되는 관리화면을 제공하므로 데이터의 흐름 제어, 동기화, 고가용성, 장애대응 측면에서도 우수한 품질을 제공합니다.

3) 인공지능 기술과의 융합을 통한 빅데이터 플랫폼의 진화

동사는 빅데이터 플랫폼이 정형, 비정형 데이터를 시스템이 처리하는 각 단계(수집, 변환, 저장, 분석, 시각화 단계)에서 보유 인공지능 기술을 융합하여 타사 대비 상대적 우위를 가지고 있습니다.

비정형 데이터의 수집 단계에서는 웹 크롤러나 웹 데이터 수집기가 수많은 원시 데이터( 소스를 액세스하고, 데이터를 입수하면서 다양한 종류의 전처리, 핵심 데이터 추출 등을 진행하게 됩니다. 비정형 데이터는 데이터의 모델이나 스키마가 별도로 주어져있지 않기 때문에 수집 시스템이 스스로 데이터를 파싱(parsing)하여 데이터의 구조를 판단, 불필요한 부분을 제거하는 세그멘테이션 작업을 수행하게 됩니다. 이 과정에서 수집 시스템의 언어 지능, 시각 지능, 감성 지능이 활용됩니다. 또한 링크 관리나 방문 정책을 최적화하기 위해 인공지능 기법들이 적용됩니다.

데이터의 분석 및 시각화 단계에서는 다양한 수치해석, 통계, 머신러닝, 딥러닝 등의 알고리즘이 적용됩니다. 데이터에 출현한 단어 출현 통계와 같이 단순한 분석에서 단어 간의 연관도, 시계열 분석을 활용한 트렌드, 문서나 문장 단위 객체의 군집화 및 범주 분류 모델의 매개변수 추정이 진행되기도 합니다. 이와 같은 분석 결과는 레인보우 엔진에 의해 고객이 원하는 타입의 시각화 기법을 적용함으로써 통찰력을 주는 단계로 승화됩니다. 

(라)
지적재산권 소유 내역

동사는 20여년간 축적한 인공지능 및 빅데이터 분야의 기술과 노하우를 보유한 소프트웨어 기업으로 핵심 기술들과 관련하여 다음과 같은 지적재산권을 보유하고 있습니다.

[특허권]

번호
구분
내용
현재 권리자
출원일
등록일
적용제품
주무관청

1

특허권

지식기반 홈네트워크 서비스를 위한 서비스 관리 장치

㈜솔트룩스

05.07.14
11.08.04

Big Data Suite

특허청

2

특허권

유비쿼터스 환경 기반의 상황정보 관리 장치 및 그 방법

㈜솔트룩스

05.07.15
12.09.20

Big Data Suite

특허청

3

특허권

비구조 웹문서 및 데이터베이스의 다양한 정보를 웹서비스로 제공하기 위한 웹서비스 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.09.10

Big Data Suite

특허청

4

특허권

비구조 웹문서로부터 온톨로지 인스턴스를 자동으로 추출하기 위한 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.06.08

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

5

특허권

동적 컨텍스트 처리 장치

㈜솔트룩스

07.06.28
10.02.10

Big Data Suite

특허청

6

특허권

사용자 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

08.02.22
10.07.29

Big Data Suite

특허청

7

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.19

Big Data Suite

특허청

8

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.09

Big Data Suite

특허청

9

특허권

온톨로지를 이용한 의미 확장 색인 장치 및 의미 확장 색인방법, 검색 시스템 및 검색 방법

㈜솔트룩스

09.02.06
11.09.28

Big Data Suite

특허청

10

특허권

통신 기록에 기반한 사회 관계 분석 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.04.21

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

11

특허권

시맨틱 메타데이터를 활용한 데이터 구조화 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.08.09

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

12

특허권

정보 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

09.03.13
11.08.09

Big Data Suite

특허청

13

특허권

시설물 관리를 위한 온톨로지 기반 상황인식시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

09.04.28
12.02.16

Big Data Suite

특허청

14

특허권

사용자 선호 지식 베이스 기반의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.05.14
12.01.10

Big Data Suite

특허청

15

특허권

시맨틱 데이터 추출 시스템 및 이를 이용한 검색 엔진

㈜솔트룩스

09.07.01
11.08.09

Big Data Suite

특허청

16

특허권

온톨로지에 기반한 동적 네비게이션 메뉴 출력 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.07.02
11.11.09

Big Data Suite

특허청

17

특허권

다중 온톨로지 모델링 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.02.07

Graph DB Suite

특허청

18

특허권

이종 분류체계들을 매핑 시키는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.24

Big Data Suite

특허청

19

특허권

온톨로지에 기반한 유사민원 검색 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.09

Big Data Suite

특허청

20

특허권

스트리밍 데이터의 실시간 추론 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.07

Big Data Suite

특허청

21

특허권

플러그인 기반의 대용량 데이터의 병렬처리 추론장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.21

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

22

특허권

벡터 공간 모델을 이용한 RDF 트리플 선택 방법, 장치, 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램 기록매체

㈜솔트룩스

11.02.25
13.05.16

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

23

특허권

전문가 목록 제공 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.21

Big Data Suite

특허청

24

특허권

소셜 네트워크 서비스 정보 검색 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.07

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

25

특허권

방송 콘텐츠 추천 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.09.02
13.07.09
Big Data Suite
특허청

26

특허권

대용량 소셜 데이터 처리 장치

㈜솔트룩스

12.08.21
14.06.13
Big Data Suite
특허청

27

특허권

사용자 맞춤형 광고 및 콘텐츠 제공 시스템

㈜솔트룩스

13.02.18
15.02.04
Big Data Suite

특허청

28

특허권

사용자에게 최적화된 관심 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

13.02.18
14.12.16
Big Data Suite

특허청

29

특허권

주제 기반 기사 그룹화 시스템

㈜솔트룩스

13.10.07
15.08.06
Big Data Suite

특허청

30

특허권

방송 콘텐츠에 키워드를 색인하는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

13.12.23
15.05.22

Big Data Suite

특허청

31

특허권

콘텐츠 추천을 위한 소셜 데이터 분석 시스템

㈜솔트룩스

14.02.13
15.11.03

Big Data Suite

특허청

32

특허권

한국어 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.08.03

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

33

특허권

비정형 데이터로부터 특성을 추출하여 지식 베이스를 구축하는 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.07.30

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

34

특허권

비정형 데이터 기반 무한 진화형 자가 학습 지식 획득 시스템

㈜솔트룩스

14.03.28
15.11.05

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

35

특허권

지식 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
16.12.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

36

특허권

소셜 데이터 기반의 센서 웹 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.09.05

Big Data Suite

특허청

37

특허권

센서 웹을 위한 소셜 센서 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.10.04

Big Data Suite

특허청

38

특허권

지식 데이터베이스 기반 구조화된 질의 생성 방법 및 장치

㈜솔트룩스

14.12.02
16.08.31

Graph DB Suite

특허청

39

특허권

반정형데이터 기반 동적 온톨로지 인스턴스 구축 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

14.12.02
16.11.08

Graph DB Suite

특허청

40

특허권

웹 페이지 정보 추출 장치 및 방법

㈜솔트룩스

14.12.02
17.02.15

Big Data Suite

특허청

41

특허권

비정형 데이터 처리 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.16
16.07.01

Big Data Suite

특허청

42

특허권

사용자 성향 기반 아이템 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.27
16.05.27

Big Data Suite

특허청

43

특허권

컨텐츠 수집, 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.08.18

Big Data Suite

특허청

44

특허권

시드 선별 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.01.06

Big Data Suite

특허청

45

특허권

키워드 인스턴스 기반 온톨로지 데이터 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
17.01.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

46

특허권

데이터 서비스 시스템 및 데이터 서비스 제공방법

㈜솔트룩스

15.07.24
16.11.28

Big Data Suite

Cloud Service

특허청

47

특허권

템플릿 기반 오픈 데이터 변환 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.07.24
17.05.25

Big Data Suite

특허청

48

특허권

엔트리 기반 지식자원 생성 장치

㈜솔트룩스

15.12.02
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

49

특허권

기계 학습 및 규칙에 기반한 감성 분석 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.25
17.05.18

Big Data Suite

특허청

50

특허권

지식 베이스의 검증 및 교정 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.26
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

51

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.27
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

52

특허권

사용자 관심 기억 공간의 적응형 시각화 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.29
18.01.09

Big Data Suite

특허청

53

특허권

문서 작성을 위한 능동적 지식 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.09.30
18.07.18

Big Data Suite

특허청

54

특허권

워드 벡터를 이용한 시맨틱 검색 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.11.24
18.11.22

Big Data Suite

특허청

55

특허권

자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.10.31

AI Suite

특허청

56

특허권

대화형 자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.04.11

AI Suite

특허청

57

특허권

대화 모델 기반의 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

58

특허권

온톨로지 기반의 대화 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

59

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리 생성 및 리소스 랭킹을 위한 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.06.05

AI Suite

특허청

60

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.10.15

AI Suite

특허청

61

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리의 생성에 사용되는 템플릿을 생성하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.06.04

AI Suite

특허청

62

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.10.15

AI Suite

특허청

63

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

17.12.28
19.07.26

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

64

특허권

단어교정 시스템

㈜솔트룩스

18.11.13
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

65

특허권

온톨로지 기반 패러프레이즈 문장 생성을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.26
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

66

특허권

지식베이스 기반의 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
20.04.01

AI Suite

특허청

67

특허권

기계 독해를 위한 문서를 제공하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
등록 진행중

AI Suite

특허청

68

특허권

데이터 증강 기반 지식 통합 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

69

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

70

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 데이터 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

71

특허권

지식 임베딩 기반 지식 보강 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.30
20.04.01

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

72

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

73

특허권

한국어 구문 분석을 활용한 정보 처리 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

74

특허권

복수의 대화 도메인을 가지는 대화 시스템

㈜솔트룩스

18.12.27
등록 진행중

AI Suite

특허청

75

특허권

온톨로지 기반의 프레임을 이용한 지식 추출시스템

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

76

특허권

모듈형 대화 모델을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

77

특허권

앙상블 질의 응답을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

78

특허권

지식 그래프 기반의 사용자 맞춤형 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

79

특허권

지식 베이스 보강을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

80

특허권

지식 통합을 위한 분산 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.07
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

81

특허권

기계 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.11
등록 진행중

AI Suite

특허청

82

특허권

아웃바운드 콜 시스템 및 아웃바운드 콜 방법

㈜솔트룩스

19.10.29
등록 진행중

AI Suite

특허청

83

특허권

다국어 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

84

특허권

도메인 자동 분류 대화 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

85

특허권

음성 합성 시스템 및 이의 방법

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

86

특허권

대화 재구성 기반의 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.11.07
등록 진행중

AI Suite

특허청

[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1
SW권
LEA(레아)

㈜솔트룩스

20.04.23
AI Suite
대한민국

2
SW권
긴 문단의 기계독해를 위한 모듈
㈜솔트룩스
19.11.25
AI Suite
대한민국

3

SW권

미세먼지 수집 에이피아이
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

4

SW권

어절 수준 표절 검사기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

5

SW권

위키피디아 및 위키데이터 페이지 탐색기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

6

SW권

음성 웨이브 데이터 다운샘플링 유틸리티
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

7

SW권

일본어 시간표현 변환기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

8

SW권

일본어 형태소 분석 임베딩 전처리기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

9

SW권

한국어 문자 감성 분류기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

10

SW권

한국어 비트기반 딥러닝 개체명 인식기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

11

SW권

한국어 음성합성 입력 문자열 정제 프로그램
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

12

SW권

엔티티링킹
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

13

SW권

한글조사정규화모듈
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

14

SW권

음성파일 형식 변환기(pcm to wav 변환기)

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

15

SW권

단위 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

16

SW권

오픈 에이피아이 검사기(Open api checker)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

17

SW권

영어로 표현된 한글 분리기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

18

SW권

엔티티링킹(Entity Linking)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

19

SW권

시간 표현 위치 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

20

SW권

인텐트 학습 및 분류 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

21

SW권

제이슨(Json)형식 데이터 추출기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

22

SW권

수집 및 변환 플러그인

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

23

SW권

영어한글 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

24

SW권

문장 내 개체 경계 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

25

SW권

클래스 로딩 유틸리티(Class Loader 유틸리티)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

26

SW권

손쉬운 텍스트랭크(TextRank)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

27

SW권

색인용 한자 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

28

SW권

시트 큐레이션 데이터 트리플 변환 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

29

SW권

아담 톡봇(ADAM TalkBot)

㈜솔트룩스

18.10.26

AI Suite

대한민국

30

SW권

엑소브레인 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

AI Suite

대한민국

31

SW권

위키백과 이즈어(Is-A) 데이터 추출 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

Big Data Suite

대한민국

32

SW권

한국어 비속어 처리기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

33

SW권

한국어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

34

SW권

영어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

35

SW권

한국어 비정형 문서 클러스터링 생성기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

36

SW권

비정형 문서 언어 판별기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

37

SW권

한국어 띄어쓰기 보정기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

38

SW권

사전 기반 개체명 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

39

SW권

영어 형태소 분석기, 개체명 인식기 사용자 사전 적용 모듈

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

40

SW권

한국어 비정형 문서 시간 정보 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

41

SW권

크라우드 소싱 퀴즈 자동생성기

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

42

SW권

크라우드 소싱 기반 지식 검증 서비스

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

43

SW권

XB 기록 데이터 구축 모듈(엑스비 기록 데이터 구축 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

44

SW권

SOR 데이터 추가 모듈(에스오알 데이터 추가 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

45

SW권

XB 지식베이스 리소스 확인 모듈 (엑스비 지식베이스 리소스 확인 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

대한민국

46

SW권

SOR 데이터관리 모듈 (에스오알 데이터관리 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

47

SW권

Wikipedia API 라이브러리 (위키피디아 에이피아이 라이브러리)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

48

SW권

XB 위키피디아 변환 모듈 (엑스비 위키피디아 변환 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

49

SW권

중국어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

50

SW권

날짜인식기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

51

SW권

영어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

52

SW권

외래어 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

53

SW권

오타교정기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

54

SW권

문장 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

55

SW권

빅데이터 중복맵

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

56

SW권

문장탐색기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

57

SW권

소셜 이벤트 탐지기

㈜솔트룩스

16.09.29

Big Data Suite

대한민국

58

SW권

지식베이스 데이터 검색엔진용 데이터 색인기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

59

SW권

한자 한글 변환기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

60

SW권

비정형 문서 하이라이팅 처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

61

SW권

문서 벡터 생성기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

62

SW권

비정형 문서 파일 작성자

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

63

SW권

XB 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

대한민국

64

SW권

지식베이스를 이용한 질의 응답 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

65

SW권

지식베이스 인스턴스 색인을 위한 전처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

66

SW권

인용문구 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

67

SW권

온톨로지 DB 관리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

68

SW권

트위터 데이터 문장 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

69

SW권

위키피디아 데이터 공급기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

70

SW권

디비피디아 링크드 오픈 데이터 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

71

SW권

어휘 의미관계 추출기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

72

SW권

콘텐츠 퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

73

SW권

엔트리 기반 문서 통합 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

74

SW권

지식베이스 통계 산출기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

75

SW권

소셜 네트워크 서비스 브리핑 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

76

SW권

위키피디아 데이터 전처리기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

77

SW권

지식베이스 링크드 오픈 데이터 탐색기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

78

SW권

지식 큐레이션 도구 (ver 2.0)

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

79

SW권

엔트리 데이터 생성 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

80

SW권

스파클(SPARQL) 자동 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

81

SW권

지식자원 제공 인터페이스

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

82

SW권

어휘 의미관계 관리기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

83

SW권

텍스트 대표 키워드 추출기

㈜솔트룩스

14.03.27

Big Data Suite

대한민국

84

SW권

UIMA(위마) 기반의 개체명 태거

㈜솔트룩스

14.03.27

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

85

SW권

IN2 RSS(인투 알에스에스) 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

86

SW권

IN2(인투) 웹 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

87

SW권

IN2(인투) 트위터 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

88

SW권

IN2(인투) 읽기도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

89

SW권

IN2(인투) 컨텐츠 분석기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

90

SW권

WordNet(워드넷) 기반 온톨로지 스키마 생성기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

91

SW권

위키피디아 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

92

SW권

지식 브라우저

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

93

SW권

지식 큐레이션 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

94

SW권

Tagged Corpus (타겟 코퍼스) 변환 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

95

SW권

읽기도구 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

대한민국

96

SW권

뉴스 분석/퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

Big Data Suite

대한민국

97

SW권

오픈데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

98

SW권

앱 메타데이터 검색기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

99

SW권

콘텐츠 특성 키워드 추출기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

100

SW권

SNS(소셜 네트워크 서비스) 수집 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

101

SW권

서울 공공데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

102

SW권

소셜 아티클 분류 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

103

SW권

TwitterBTLMessageProcessor(트위터 메시지분석기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

104

SW권

TwitterBTLFFCrawler(트위터 인맥정보 수집기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

105

SW권

TwitterBTLCodeIdentifier(트위터 코드식별기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

106

SW권

[IN2]TopicRank(인투 토픽랭크)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

107

SW권

[IN2]TopN(인투 탑엔)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

108

SW권

[STORM]Transformer

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

109

SW권

[STORM]SSAMZIE

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

110

SW권

[IN2]HBC(Hybrid classifier)

㈜솔트룩스

12.02.27

Big Data Suite

대한민국

111

SW권

소셜 퍼블리싱 엔진

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

112

SW권

모바일 소셜 매거진 앱

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

113

SW권

[IN2]Me2dayCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

114

SW권

[IN2]TwitterCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

115

SW권

[IN2]BlogCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

[IN2]NewsCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

보따리 모바일 서비스

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

118

SW권

지오 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

119

SW권

소셜 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

120

SW권

[IN2]Discovery

㈜솔트룩스

10.06.30

Big Data Suite

대한민국

121

SW권

Owlet Application 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

122

SW권

Knowledge Base Interface 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

123

SW권

Platform Wrapper 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

124

SW권

Visual Ontology Browser 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

125

SW권

SeMEditor 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

126

SW권

COMET(Common Ontology Modeling Environment)

㈜솔트룩스

09.02.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

127

SW권

[IN2]GCMS 1.0

㈜솔트룩스

09.02.11

Big Data Suite

대한민국

128

SW권

RDFa Model Processor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

129

SW권

Knowledge Base Interface 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

130

SW권

Platform Wrapper 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

Big Data Suite

대한민국

131

SW권

Triple Box 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

132

SW권

SeMEditor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

Big Data Suite

대한민국

133

SW권

OPITMA 1.0

㈜솔트룩스

07.12.26

Big Data Suite

대한민국

134

SW권

GMS 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

135

SW권

Context Manager 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

136

SW권

Service Scheduler 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

137

SW권

Service Manager 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

138

SW권

[IN2]SOR

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

139

SW권

[IN2]DOR (정보지식 검색 솔루션)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

140

SW권

온톨로지 인스턴스 생성 도구 (Ontology instantiation tool)

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

141

SW권

[IN2] TMS 2.0 (Text Mining System)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

142

SW권

[IN2]SEMANO

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

143

SW권

Semantic Crawler 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

144

SW권

Service Director 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

145

SW권

Context Manager 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

146

SW권

Service Handler 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

147

SW권

멀티모달 인터페이스 클라이언트 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

148

SW권

멀티모달 인터페이스 서버 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

149

SW권

[Context Manager] Metadata Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

150

SW권

[Context Manager] Storage Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

151

SW권

[IN2] Crawler - Emulator 연동 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

152

SW권

[Context Manager] Ontology Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

153

SW권

[IN2] Crawler - Feature 추출 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

154

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

155

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

156

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

157

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

158

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

159

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

160

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

161

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

162

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

163

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

164

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

165

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

166

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

167

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

168

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

169

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

170

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

171

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

172

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

02.12.28

Big Data Suite

대한민국

173

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

174

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

175

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

176

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

177

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

178

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

179

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

180

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

181

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

182

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

183

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

184

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

185

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

186

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

187

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

[상표권]

번호
상품분류
상표명
현재 권리자
출원일
등록일
주무관청

1
42
Saltlux Value innovation Partner
(주)솔트룩스
06.12.15
07.11.13
특허청

2
42
솔트룩스
(주)솔트룩스
07.04.26
08.04.22
특허청

3
9
인투
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

4
9
IN2
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

5
9
[IN2] Inside INformation SearchBox
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

6
9
[IN2] Discovery Inside INformation
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

7
42
솔트룩스 스톰 Saltlux STORM
(주)솔트룩스
09.06.23
10.12.16
특허청

8
42
ziny.us
(주)솔트룩스
12.10.22
15.02.25
특허청

9
42
zinyus
(주)솔트룩스
12.10.24
15.01.23
특허청

10
42
zinynews
(주)솔트룩스
13.02.13
14.12.17
특허청

11
42
지니뉴스
(주)솔트룩스
13.02.23
14.12.17
특허청

12
9
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

13
42
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

14
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

15
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

16
9
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

17
42
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

18
9
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

19
42
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

20
42
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

21
9
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

22
42
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

23
9
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

24
9
솔트룩스 톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

25
42
솔트룩스 톡봇 a TALLKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

26
9
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

27
42
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

28
9
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

29
42
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

30
9
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

31
42
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

32
9
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

33
42
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

34
9
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

35
42
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

36
9
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

37
42
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

38
9
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

39
42
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

40
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

41
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

42
9
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

43
42
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

44
9
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

45
42
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

46
9
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

47
42
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

48
9
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

49
42
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

[기술인증-GS(Good Software) 1등급]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1

기술인증

아담톡봇 ver3.0

㈜솔트룩스

18.11.19

AI Suite

Cloud Service

대한민국

2

기술인증

스톰 에스오알 v4.0

㈜솔트룩스

13.12.23

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

Cloud Service

대한민국

3

기술인증

인투 디스커버리 v1.0

㈜솔트룩스

10.02.11

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

4

기술인증

[인투]디오알 v4.0

㈜솔트룩스

07.08.22

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

(3) 연구개발인력의 수준

동사의 연구 개발을 담당하는 연구직은 회사의 비전에 따라 목표된 제품이나 응용기술을 연구 개발하는AI Labs(Artificial Intelligence Labs, 인공지능연구소)와 데이터 수집, 정제, 저장, 분석, 레포팅 등 각 단계에서 빅데이터/텍스트 마이닝과 기술연구 및 데이터 큐레이션의 협력에 의해 사업을 수행하는 클라우드사업본부 및 인공지능과 지식그래프 기반 솔루션/서비스 제품을 개발하는 플랫폼사업본부로 구성되어 있습니다. 또한, 베트남 법인인Saltlux Technology Co., Ltd.가AI Labs 및 클라우드사업본부의 연구개발용역의 일부를 담당하고 있습니다.

[연구개발 조직현황 및 역할]

부서명

역할

플랫폼

사업본부

기술
본부

기술 
1그룹

그래프DB팀

지식그래프 기반 제품 개발 및 프로젝트 수행

기술 
2그룹

AI솔루션팀

인공지능 기술 기반 솔루션 연구 개발 및 프로젝트 수행

AI서비스팀

대화형 상담 등 인공지능 서비스 제품 개발 및 프로젝트 수행

클라우드

사업본부

기술
본부

클라우드

기술그룹

기술1팀

DATAMIXI 빅데이터 분석 플랫폼 서비스 및 인지분석 서비스

기술2팀

빅데이터, 텍스트 마이닝과 기술 및 데이터 큐레이션의 협력 사업 수행

지식큐레이션팀

데이터 수집, 정제, 저장, 레포팅 등

AI Labs

본부

(인공지능
연구소)

AIR그룹

인공지능 기술에 대한 연구 및 제품화를 위한 코어 기술 연구/개발

AIP그룹

AIR그룹에서 제공하는 기술 및 타 부서 기술의 제품화 및 관리

내공지능/ Vision그룹

유니티(Unity) 앱 개발 (대화모델구성, 플러그인 개발 등)

Saltlux Technology Co., Ltd.

- 솔트룩스 기술, 제품 로드맵 수립

- 선행 연구 및 연구과제 기획

- 핵심 엔진과 제품의 QA 프로세스 관리

동사는 증권신고서 제출일 현재 163명의 임직원 중 51명의 연구개발인력을 보유하고 있습니다. 해당 인력들은 대부분 동사의 연구개발과 긴밀하게 연관된 분야를 전공하였으며, 다년간의 인공지능 및 빅데이터 개발 및 사업화 경험을 보유하고 있는 인력들입니다. 동사가 영위하는 사업 분야에서 우수한 연구개발인력은 핵심적인 경쟁력으로 작용함을 감안하였을 때, 높은 수준의 연구개발인력을 확보한 것으로 판단됩니다. 동사의 주요 연구개발인력 현황은 아래와 같습니다.

직위
성명
담당업무
주요경력
주요연구실적

연구위원
(CTO)

박재득

연구개발 총괄 및
운영관리

90.03~95.02 삼성전자 멀티미디어연구소 선임연구원

95.03~00.10 ETRI 언어이해연구팀장

00.11~09.02 (주)와이즈넛 연구소장/CTO

09.09~13.09 지식경제부 소프트웨어 R&D 프로젝트 기획-관리 PD

14.03~17.04 고려대학교 정보대학 산학협력교수

17.05~19.04 정보통신기획평가원 인공지능 국가전략 프로젝트 사업단장

19.06~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

프로젝트 참여 9건
논문 27편
특허 6건

연구위원

(그룹장)

양승원

연구개발 및 
운영관리

0010~02.08 ㈜한미데이터

02.11~05.02 ㈜날리지큐브

05.08~07.02 ㈜누리미디어

07.02~08.01 ㈜프리챌

08.03~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

프로젝트 참여 27건
논문 4편
특허 2건

연구위원

(그룹장)

정용일

제품개발 및 
운영관리

04.10~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

프로젝트 참여 13건
논문 8편

연구위원

이반 베를로셰

연구/제품 개발

00.07~01.12 ㈜Iwingz

02.02~04.09 ㈜SearchCast

04.11~현재 ㈜솔트룩스 연구위원

프로젝트 참여 5건
논문 5편

이사

(본부장)

김진우

CQO
(제품 및 수행 
품질 총괄관리)

95.06~99.06 마인즈

00.08~현재 ㈜솔트룩스 PS 사업본부장

프로젝트 참여 22건

수석
 연구원

김성현

NLU엔진 
연구 개발

07.04~14.03 ㈜엘엔아이소프트 자연언어처리 연구팀

15.05~현재 ㈜솔트룩스 수석연구원

프로젝트 참여 14건
논문 3편
특허 3건

수석
 연구원

장정호

AI 솔루션 및 
서비스 개발

02.01~09.08 ㈜디큐 개발팀

09.10~10.08 ㈜아이피엠에스 연구소

10.09~현재 ㈜솔트룩스 수석연구원

프로젝트 참여 15건
특허 2건

책임
 연구원

이종민

추론엔진 
연구개발

13.05~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

프로젝트 참여 17건
논문 8편
특허 11건

책임
 연구원

심홍매

질의응답엔진 
연구개발

11.07~13.09 ㈜SK C&C 중국선양법인 비즈니스 웹서비스팀

16.07~17.11 ㈜CJ 올리브네트웍스 공통 IT 서비스팀

17.11~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

프로젝트 참여 9건
논문 4편
특허 2건

책임
 연구원

김동건

Cloud Service 
연구개발

05.07~09.12 ㈜티맥스소프트

10.04~15.06 ㈜피앤드티컨설팅

15.07~18.02 ㈜큐니브

18.02~18.07 ㈜리앙커뮤니케이션즈

18.08~현재 ㈜솔트룩스 책임연구원

프로젝트 참여 17건

(4) 기술의 상용화 경쟁력

동사는 현재 인공지능 기술 기반의 AI Suite 제품과 빅데이터 기술 기반의 Big Data Suite 제품을 상용화하여 공공 및 민간기업에 공급을 하고 있습니다. AI Suite과 Big Data Suite은 제품 별 핵심 엔진으로 구성이 되어 있으며, 엔진들의 조합을 통해 고객에게 맞춤형 제품으로 납품을 하며, 고객의 별도 요구사항은 대외사업 수행 인력을 통하여 사업을 수행하고 있습니다. 각 제품별 주요 적용 사례는 아래와 같습니다.

[제품별 주요 적용 사례]

제품
산업
발주처
사업명

AI Suite
금융

농협은행

딥러닝 기반 상담사 및 대고객 질의응답 시스템

우리은행

인공지능 위비봇 상담시스템 솔루션 개발

신한은행

인공지능 상담봇 POC사업

에너지

한국전력공사

HR-Bot 시스템 개발 사업

한전KDN

챗봇 상담시스템 개발 사업

제조

현대오토에버

HMG 챗봇 플랫폼 구축

삼성전자

차기 Bixby용 Open Q&A PoC 개발

방송

KBS

방송 컨텐츠 지능형 추천 시스템 구축

해외

DNP

일본향 DISE 엔진 개발

미즈호 은행

가상 상담 챗봇 시스템 구축

손해보험재팬

날마다지킴이 챗봇 서비스 구축

Big Data
Suite
공공

과학기술정통부

K-ICT 빅데이터 센터 구축

국토교통부

공간빅데이터 체계 구축(2차~5차)

대검찰청

지능형 범죄 예방 협업 체계구축

국방부

TICN 보안관제체계 내 정보융합분석 개발

금융

우리은행

우리은행 기업 부도 진단 시스템 구축

농협은행

콜센터 인공지능(AI) 빅데이터 시스템 고도화

제조

현대중공업

텍스트분석기법을 통한 데이터 정형화 기술 개발

삼성전자

삼성전자 신기술 센싱 시스템 구축사업

나이키

나이키 중국공장 - 스마트 팩토리

무역

한국무역협회

한국무역협회 빅데이터 분석 시스템 구축

에너지

한국전력공사

소셜 빅데이터 플랫폼 구축

Graph DB Suite

공공

대검찰청

지능형 범죄예방 협업체계 구축

특허청

산업지식재산권 LOD

금융

우리은행

인공지능 상담시스템

농협은행

지식그래프 기반 지능형 지식관리 시스템

제조

LG전자

특허 정보 시맨틱 검색 시스템

삼성전자

MOSAIC 지능형 추천 서비스

Cloud
Service
공공

인천국제공항공사

실시간 고객의 목소리 분석 서비스

중소기업연구원

중소벤처기업 지역 혁신 거버넌스 구축

컨설팅

PwC 컨설팅

실시간 기업 정보 및 모니터링 서비스

Arthur D. Little

베트남 제조 소비자 인식 및 시장 조사

제조

현대자동차그룹

미국 소비자 라이프 스타일 분석 및 신기술 센싱

삼성전자

차기 인공지능 솔루션 한국어 확장 개발

동사는 오랜 연구 개발 활동을 통해 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 등 제품 및 기술의 고도화를 시현하였으며, 수요자가 원하는 제품을 적재적시에 공급할 수 있는 역량을 보유하고 있습니다. 동사의 상용화 역량은 기술이 축적되고 사업화 실적이 쌓이면서 지속적으로 강화되고 있습니다.

나. 시장성

(1) 시장의 규모 및 성장잠재력

(가) 인공지능

인공지능이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능'을 의미하며, 인공지능 시장이란 '인지, 추론 등을 통한 학습과 문제해결 등 인간의 사고 능력을 기계적으로 구현, 자동화하는 사업 시장'을 뜻합니다. 

1) 글로벌 시장

해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 시장 규모는 2015년 2억 달러에서 2024년 111억 달러로 55배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 특히, 2024년에는 우리나라를 포함하여 일본, 중국, 인도 등이 속한 아시아 태평양 지역의 시장 규모가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다.

[글로벌 인공지능 시장 지역별 전망]

(단위 : 백만달러)

글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별.jpg
글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별

출처 : Tractica

각 산업 분야별로 보면 특히 정보통신(Telecommunications), 소비재(Consumer), 광고(Advertising), 기업 용역(Business Services), 의료(Healthcare) 등의 영역에서 AI 기술이 향후로도 많이 활용될 것으로 예측되고 있습니다.

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 산업별 전망]

(단위 : 백만달러)

글로벌 인공지능 시장 규모 전망_산업별.jpg
글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모 전망_산업별

출처 : Tractica

동사가 목표로 하는 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[글로벌 대화형 인공지능시장 전망]

(단위 : 백만달러)

글로벌 대화형 인공지능 시장.jpg
글로벌 대화형 인공지능 시장

출처: MarketsandMarkets Analysis

2) 국내 시장

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 인공지능 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

(나) 빅데이터

빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합을 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 또한 이로부터 더 나아가 부가가치 높은 데이터를 활용성 있게 유통하는 하나의 서비스 사업군까지 포함한 확장된 개념으로 진화하고 있습니다.

1) 글로벌 시장

글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

2) 국내 시장

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

(2) 시장경쟁 상황

동사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 글로벌 기업(구글, 아마존, 마이크로소프트 등), 막대한 자금력과 고객기반을 확보한 인터넷 플랫폼사(네이버, 카카오 등)와 통신 대기업(SKT, KT, LG U+), 인공지능 전문 기업 등이 혼재되어 경쟁하는 시장입니다. 동사와 같은 기술 기반의 사업자는 잠재력있는 세분화된 특화 시장에서 독점력을 가지고 진입장벽을 구축할 수 있는 독보적인 위상을 보유 및 강화하기 위해 노력하고 있습니다.

[국내시장 - 동사 인공지능&빅데이터 사업 현황]

국내시장_동사 인공지능&빅데이터 사업 현황.jpg
국내시장 - 동사 인공지능&빅데이터 사업 현황

동
사와 같은 기술 기반의 주요 경쟁업체는 다음과 같습니다.

[국내 주요 경쟁업체 현황]

기업명
내용

마인즈랩

- ETRI기술이전에 근거해 기술을 상용화한 기업으로 주로 대화형 인공지능 (인공지능 컨택센터 등) 부문에서 경쟁하고 있음
- 2019년에는 범용의 기술을 API화한 클라우드 서비스를 출시한 바 있으며, 향후 동 부문에서도 당사와 경쟁이 예상됨

다음소프트

- 주로 비정형 빅데이터/소셜 분석, 초기적인 인공지능 솔루션을 통해 사업을 전개하는 기업
- 소셜 네트워크상의 소비, 사회 트렌드 분석으로 인지도를 쌓았으며, 당사와는 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을 벌이고 있음

다이퀘스트
- 검색엔진과, 대화형 인공지능 뒷단의 대화모델/시나리오 기반 단순 QA부문에 경쟁력이 집중된 기업
- 현재 B2B, B2G 부문에서 인공지능 사업 혹은 빅데이터 분석 사업시 기존의 검색엔진 사업이나 기본적인 대화모델이 함께 고객의 요구사항에 포함되는 경우 당사와 경쟁하고 있음

국내 대기업 
AI Labs/ SI사의 AI 사업부문

- 현대자동차, SK C&C 등이 자체 사업 효율 개선, 서비스 모델 개발등을 위해 본 시장 영역에 진입하여 있음
- 삼성 SDS, LG CNS 등이 기존의 시스템 통합사업에 부가적으로 AI와 빅데이터 솔루션 사업을 초기적으로 전개하고 있음
- 당사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음

주) 동사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다.

[해외 주요 경쟁업체 현황]

구분

뉘앙스 커뮤니케이션즈
(NUANCE Communications)

스플렁크 (Splunk)

핵심 사업

대화형 인공지능

증강분석 빅데이터

서비스

음성인식, 자연어, 대화모델, QA 기술을 산업 도메인에 최적화하여, 주로 상담 솔루션을 공급함

정형 데이터는 물론 자연어 등 비정형 데이터를 기계학습 기반으로 분석, 지능화해 산업 도메인별로 공급함

기술 적용 영역

금융, 유통, 헬스케어

컨택센터 자동화; 기업내 직원 생산성 개선을 위한 업무효율화

금융, 국방, 제조부문 대용량 실시간 분석

다. 성장성

(1)

기업 성장전략

동사는 알고리즘 중심의 인공지능과 빅데이터 기술 개발뿐 아니라 인공지능 사업의 글로벌 경쟁력 확보를 위해 150 억건 이상의 대규모 데이터를 축적, 자산화하고 끊임없는 혁신 제품 출시와 해외 진출에 노력해 왔습니다. 이러한 노력은 121건의 기술 특허출원(PCT 포함)과 61건의 등록특허, 145건의 등록 소프트웨어 보유, 매년 20% 이상의 높은 매출 성장의 결실을 보이고 있습니다. 또한, 벤처기업 인증, ISO9001인증, 이노비즈 인증, 유망중소기업 인증, 가족친화기업 인증 외 다수의 GS(Good Software) 인증과 Software Process(SP) 인증 등의 국내외 기업, 품질, 프로세스, 제품 품질 인증을 확보하고 있으며, ISWC, 인터롭도쿄, 대한민국SW대상에서 그랑프리와 대통령상을 수상하는 등 그 기술과 사업에 대한 공신력을 확보해 왔습니다.

이를 통해 동사는 농협은행, 우리은행, 현대자동차, 한국전력, 국토교통부, 일본의 DNP(Dai Nippon Printing)등의 다년간 대형 인공지능/빅데이터 사업 고객을 확보함과 동시에, 클라우드 인프라 확산에 대비한 한국어 자연언어 기반AIaaS서비스 (ADAMs.
ai, DATAMIXI)를 최초로 출시해 성장을 가속화 하였습니다. 

동사의 설립 이후
증권신고서 제출일 현재까지의 주요 성장전략 및 성과는 아래와 같습니다.

솔트룩스 주요 연혁.jpg
솔트룩스 주요 연혁

동사는 2025년까지 "1억 명의 일상과 함께하는 AI 기업"이 되겠다는 비전과 세계 10대 AI 트랜스포메이션 기업이자 기업가치 1조원의 유니콘 기업이 되겠다는 사업 목표를 가지고 있습니다. 이러한 목표 달성을 위해 1단계 '특화시장 지배 전략', 2단계 'AI 생태계 리더십 전략', 3단계 '글로벌 린치핀 플랫폼 전략'을 치밀하게 추진해 갈 계획입니다.

(가) 1단계: 특화시장 지배전략 (2018~2020)

'특화시장 지배전략'은 세분화된 시장에서의 독보적 입지 구축을 목표로 하는 동사의 차세대 성장전략의 시발점입니다. 동사는 국내외 대규모 금융 및 제조 기업 등의 특화시장에서 전사 표준화가 가능한 엔터프라이즈 공통 플랫폼을 제공하고 이에 기반한 지배력을 확보해 가는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한, 인공지능 컨텍센터, 마켓 리스닝 서비스 등의 성공사례를 금융/자동차 외의 다양한 도메인으로 확대하는 사업 전략을 통해 매출 성장을 견인하고자 합니다.

(나) 2단계: AI 생태계 리더십 전략 (2021~2023)

'AI 생태계 리더십 전략'은 동사가 투자한 관계사와 100개 이상의 협력 기업, 현대오토에버와 DNP 등의 국내외 주요 거점을 통해 시장 침투와 확산을 가속화 하는 전략입니다. 특히 RPA, AR 및 IoT 등의 인공지능과 연계해 폭발적 성장이 가능한 기술과 제품의 결합을 통해 시장 생태계 구축과 리더십을 확보하고, 사업의 경제성과 수익성의 제고를 위해 어플라이언스와 클라우드 사업 기반을 강화해 나가겠습니다.

(다) 3단계: 글로벌 린치핀 플랫폼 전략 (2024~2025)

'글로벌 린치핀 플랫폼 전략'은 글로벌 유니콘으로의 도약을 위해 전략적 해외 사업 확장을 목표로 합니다. '린치핀'은 핵심축과 바퀴를 연결하는 가장 강력한 연결 고리로, 다른 누구/무엇도 대신할 수 없는 필수적 존재라는 뜻을 가지고 있습니다. 외교 관계에서는 '공동의 목표' 달성을 위해 꼭 필요한 동반자적 관계라는 뜻으로도 사용되는데, 동사의 글로벌 린치핀 플랫폼 전략은 1~2 단계에서 확보한 플랫폼 및 솔루션들의 최고 성공사례를 선택/집중하고, 이를 해외 거점과 파트너, 고객과의 공동목표 달성을 위한 대체 불가능한 플랫폼으로 확산하겠다는 목표와 의지를 담고 있습니다. 동사는 글로벌 린치핀 플랫폼 전략을 통해 궁극적으로 인공지능 중심의 글로벌 연결 지배성을 확보해 나갈 것입니다. 

동사는 이와 같은 3 단계에 걸친 성장 로드맵을 통해 다양한 수요와 환경에 적용될 수 있는 솔루션을 기반으로 새로운 시장을 개척하고 있으며, 지속적인 성장을 도모하고 있습니다.

(2) 향후 성장을 위한 사업계
획

동사는 3단계에 걸친 성장 로드맵 상에서 인공지능 기술의 상용화가 높은 명확한 타겟 시장을 정의하고 시장 점유율을 확대하기 위한 4대 성장 레버와 5대 사업 기반을 구축해 나갈 계획입니다.

(가) 4대 성장 레버

1) 기업/공공 공통 플랫폼 선점

인공지능과 빅데이터 사업은 한국 시장의 특성상 IT 예산이 집중된 대기업 집단과 국가/광역단위의 공공기관의 대형 플랫폼의 선점이 중요합니다. 인공지능 트랜스포메이션을 추진하는 기업과 기관들이 가지게 될 트랜스포메이션 로드맵상에서 진입점의 확보, 표준의 선점을 통한 엔터프라이즈 내 솔루션과 서비스의 빠른 저비용 확산을 추진하기 위해 i) 대화형 인공지능 플랫폼 ii) 증강형 빅데이터 분석 플랫폼 iii) 데이터과학 플랫폼 iv) 인공지능 클라우드 플랫폼의 세분시장을 공략할 것입니다.

2) Cross-domain 시장 확대

확장성을 모토로 하는 동사의 기술과 제품을 특정한 기능적 혁신분야에 적용해 다수의 산업에 전개하는 것입니다. 고객의 운영상 핵심 기능인 마케팅과 세일즈, 대고객 서비스, 리스크 관리 및 일반 사무 업무 분야의 생산성을 제고하기 위해 i) 인공지능 컨택센터 ii) 마켓 리스닝 iii) 증강형 이상징후 감지 iv) 인공지능형 RPA 시장을 목표로 할 것입니다.

3) Pain point 전문 솔루션 확산

전문 분야 인력의 한정된 능력치를 인공지능 기술을 통해 확장해 긴요한 업무의 해결을 자동화하는 솔루션을 전개할 것입니다. i) 지능형 채용/HR 심사, ii) 전문분야 자동번역 iii) 회계/법률 계약서 자동분석 iv) 대화형 이상 진단 및 정비 시장을 공략 계획입니다.

4) 글로벌 데이터 주도권 확보

인공지능 산업의 인프라와 같은 데이터 구축과 생산-유통 부문 사업을 통해 동사의 차별적인 데이터 자산을 공격적으로 사업화할 것입니다. i) 음성, 이미지 등 인공지능용 데이터 구축 사업 ii) 초대규모의 글로벌 수준 킬러 데이터의 실시간 수집과 분석, 유통을 통한 데이터 비즈니스 플랫폼 사업을 추진할 것입니다.

(나) 5대 사업 기반

1) 전략 고객 기반

동사는 현대오토에버/현대자동차 등 범현대 그룹, 국토교통부, 한국전력, 한국언론진흥재단, 우리은행, 농협금융지주, DNP 등과의 다년간 사업성과 및 공급계약을 통해 기존사업 부문에서 대형고객을 중심으로 한 안정적 사업기반을 구축하고 있습니다. 2019년 60%에 달하는 전략 고객의 비중을 2025년 70%까지 확대 계획이며, 특히 인공지능 트랜스포메이션의 파트너로서 3대 범현대 그룹(현대자동차, 현대중공업, 현대엘리베이터) 뿐 아니라, 일본향 전략 고객인 DNP/IWI, 국방 (국방부 및 3개군 사령부)과 제조, 전자 부문 (LG전자, LG CNS)의 신규 전략 고객을 개발할 예정입니다.

2) 오픈 이노베이션 신사업 강화

성장의 가속화를 위해, 동사는 인공지능을 중심으로 부상하는 지원기술를 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의 시장 선도 지위를 구축할 것입니다. 전략적 투자/협력을 기반으로 1) 정형-비정형 융합분석 서비스, 2) 아웃바운드 콜봇, 3) 인공지능형 RPA, 4) 회계/법률 계약서 자동분석, 5) 대화형 이상 진단 및 정비, 6) 대규모 음성데이터 큐레이션 플랫폼, 7) 컴퓨터 비젼 데이터 큐레이션 플랫폼 사업 등 총 7개 분야의 신사업 매출 비중을 2025년 40%까지 달성할 계획입니다.

3) 글로벌 사업

동사(한국), Saltlux Technology(베트남), Mobico(미국) 3각 운영체계를 통해 24H 글로벌 사업/서비스 체계를 구축할 것입니다. 베트남/동남아(Saltlux Technology 거점 현지 시장 공략), 일본 BPO (DNP사를 통한 시장 점유율 확대), 미국/유럽 선진시장(범현대그룹등 대기업 집단의 해외사업장 전개 및 특화 솔루션의 SaaS 기반 글로벌 전개) 등 3대 타겟 시장을 공략하고 글로벌 총판/리셀러 생태계 확보를 통해 사업력을 획기적으로 증대할 것입니다.

4) 확산형 사업 모델 구축

인공지능의 서비스화(AIaaS) 등 인공지능 기술의 빠른 확산 트렌드와 적용분야 다양화 니즈를 공략하고 대형 기업집단과 공공기관 뿐 아니라 Mid-tail 점유율 강화, 글로벌 시장 전개를 위해 동사는 클라우드/SaaS 및 SW-HW 일체형 솔루션을 확대할 계획입니다. ADMAS.ai 기반의 인공지능 클라우드 플랫폼, 데이터 과학, 마켓 리스닝, 아웃바운드 컨택센터 콜봇, 지능형 채용/HR심사 등의 솔루션을 확산형 서비스로 전개할 것입니다. 특히, 일본 BPO향 DNP 사업은 대부분의 매출을 Open API 기반 서비스로 제공하는 등, 향후 글로벌 사업의 주요 확산 기제로 클라우드 서비스를 활용할 계획입니다.

5) 인공지능 생태계 구축

동사 기술과 제품의 확산을 가속화하고 고객관점의One-stop 솔루션 제공을 위해 수행 및 제품 융합 파트너십을 확대할 계획입니다. 동사는 2019년말 기준 약 30개사의 파트너 등록을 추진하고 있으며, 향후 국내외 파트너십 생태계 규모를 총 150개사 이상으로 확대 계획입니다.

(3) 사업의 확장가능성

동사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션들을 다양한 산업과 기업에 공급하고 있으며, 성장의 가속화를 위해, 당사는 인공지능을 중심으로 부상하는 지원기술(Supporting technologies)를 융합한 신제품 출시를 통해 신규사업 확장을 계획하고 있습니다.

(가) 아웃바운드 컨택센터 자동화 (Call Bot)

텔레마케팅, 아웃바운드 세일즈 및 리서치 부문의 전통적인 Human to Human 접근 방식으로 인한 전 요인(낮은 사용자 수신율, 낮은 성공율에 따른 고비용 등) 해결을 위한 인공지능 기반 자동화 시장입니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 28.6%로 성장하여 2025년 총 1.3조원 규모가 예상됩니다. 동사의 아웃바운드 콜봇 및 TA 솔루션은 고객과 상담원 접점에서의 생산성 제고는 물론 텍스트 분석과 정형 분석 기반 지수화를 통해 콜센터 상담의 Hit ratio를 제고하는 것을 목표로 합니다. 또한, 동사의 컨택센터 솔루션은 진성 고객 식별을 위한 TTS 기반 초도 대화, 빅데이터 분석을 통한 적중율 제고, 상담 결과의 정형, 비정형 통합 분석을 통한 마케팅 운용 예산과 타겟팅 전략에 관한 인사이트를 제공할 것입니다. 동사는 새로운 시장 창출이 필요한 부분은 공급망 이해 관계자와의 협력하에 은행 외 보험사, 카드사 등으로 시작해 통신사, 리서치/서베이 부문 등으로 확장할 계획입니다.

(나) 인공지능형 RPA

업무 프로세스의 자동화를 통해 비용을 절감하는 기존의 RPA에서 인지/정보/지식 기반 자동화를 융합한 인공지능형 RPA (Cognitive RPA)로의 발전이 예상됩니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 13.2%로 성장하여 2025년 총 21조원 규모가 예상되며, 도입 초기인 국내 시장의 성장 속도는 이보다 더 가속화될 것으로 전망됩니다. 동사는 인공지능형 RPA 제품의 선도적 개발을 통해 외산 솔루션들(한국어 기반 인공지능 니즈 수용의 어려움)이 가진 약점 대비 차별적 우위를 확보하고 다국어화 기반 향후 일본과 베트남/동남아 시장을 공략할 것입니다. 동사의 대화형 인공지능, 톡봇 (Talkbot)과의 결합, 컨택센터 고객 상담 팔로우어 업무의 자동화를 추진하는 인공지능 컨택센터 사업의 차세대 지능화/자동화 등 Cross-domain의 확장성 있는 사업 부문을 공략할 계획입니다.

(다) 지능형 채용/HR 심사

채용 및 HR 업무에 해마다 증대되는 업무 로드는 주 52시간 시행과 맞물려 기업 고객에게 인공지능 기반의 자동화 솔루션/서비스에 대한 니즈를 증대시키고 있습니다. 이에 자동화 처리/기계학습에 기반한 인공지능 기술로 채용/HR 심사 업무의 자동화를 통해 기업의 운영부담 저감 및 절차의 공정서에 대한 니즈를 해결하는 솔루션 시장입니다. 동 부문의 글로벌 시장은 연평균 49.2%로 고성장하여 2025년 6.4조원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 동사는 고정밀 자연어 이해 및 추론 기술을 바탕으로 제품을 차별화해 공기업 및 대학교를 중심으로 사업을 전개하고 있으며 향후 동 사업을 SaaS 형태로 확대해, 공공기관 및 금융권, 대기업은 물론 채용과 HR 부문에 많은 투자가 어려운 Mid-tail 고객으로 시장 침투를 가속화할 것입니다.

(라) 회계/법률 계약서 자동분석 

모든 기업체, 관공서 및 전문 회계/법무 법인의 다량의 계약서로부터 핵심적 데이터를 기계독해 기반으로 추출 분석하는 사업을 전략적 사업 협력 관계인 도메인 전문 파트너(예: PWC)와 공동 개발, 전개할 것입니다. 동 시장은 연 48.4%의 고성장이 예상되며, 2025년 8.5조원 규모가 예상됩니다. 향후 회계법인, 로펌, 다수의 거래 계약서를 보유한 글로벌 제조 대기업, 공공 감사 기관 등을 대상으로 시장을 개척하고 향후 SaaS 기반의 글로벌 서비스를 전개할 계획입니다.

(마) 대화형 이상 진단 및 정비/디지털 트윈

장비 운용 고객이 이상 상태의 파악, 정비이력, 운용상 유의점 등에 관해 지식 베이스와 자연어 기반의 문답 형태로 대화하며 즉각적인 진단과 문제 해결을 가능하게 하는 솔루션 시장입니다. 글로벌 시장으로 전개되는 장비 및 대단위 부품의 이상 진단/정비, 나아가 제조 공장 혹은 대단위 플랜트의 설비에 대한 실시간 예측 정비 시장은 연평균 약 36.5% 성장해 66.7조원 규모로 성장이 예상됩니다. 특히, 5G 시대를 맞아 대화형 인공지능 뿐 아니라 VR, AR, IoT를 결합한 융합 솔루션에 대한 니즈 증대가 예상되며, 동사는 톡봇, 자회사인 솔트룩스 파트너스의 트러블 슈팅 대화모델 기술, 전략적 투자 협력사인 ㈜프론티스의 VR, AR 정비 솔루션을 결합해 국방과 제조, 플랜트 부문의 시장을 선도적으로 개척할 것입니다. 국내의 글로벌 사업자(현대, 두산 등)를 대상으로 향후 해외 사업장으로 사업 확대를 계획하고 있습니다.

(바) 음성/이미지 데이터 큐레이션 및 데이터 사업 플랫폼 

기업/공공기관 고객들의 인공지능 솔루션 구축 및 활용과 데이터 기반의 부가가치 창출에 필요한 데이터를 소싱, 저장, 관리, 활용/유통하는 일련의 과정에 대한 통합적 서비스를 제공하는 플랫품 시장입니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 39%로 성장하여 2025년 총 1.5조원 규모가 예상됩니다. 동사는 다년간 국립국어원 말뭉치 구축 사업을 지속적으로 수행하고 있으며, 기업내 매뉴얼을 인공지능 기반으로 지능화하려는 대기업의 데이터 서비스 사업을 수행 예정입니다. 또한, 협력업체와 함께 음성 데이터 큐레이션 서비스 및 자율주행, 보안, 의료영상 부문의 기계학습 기반 데이터 처리/구축 플랫폼 사업을 추진할 계획입니다.

라. 경영성

(1) CEO의 자질

동사의 최대주주인 이경일 대표이사는 인하대학교에서 전자재료 학사 및 정보통신 석사를 취득하였으며, 이후 LG중앙연구소 및 현대전자에 연구원으로서 근무하며 자연어 처리 및 인공지능 분야의 소프트웨어에 대한 지식을 축적하였습니다. 이를 바탕으로 이경일 대표이사는 "세상 모든 사람들이 자유롭게 지식 소통하도록 돕겠다"는 기업사명으로서 동사를 설립하였습니다. 동사는 이러한 사명을 바탕으로 사람과 사람뿐 아니라 사람과 기계, 기계와 기계가 상호 소통/협력 가능한 미래 원천기술을 개발하겠다는 일념으로 창업이래 20년간 자연언어이해를 포함한 음성, 영상에 대한 기계학습과 지식학습 및 추론에 기반한 기술과 제품을 개발해 왔습니다.

이경일 대표이사는 '올곧게 일함', '혁신을 통한 공헌', '행복과 성장 추구'라는 경영 철학을 바탕으로 회사를 운영하고 있습니다. 이경일 대표이사는 이러한 경영 철학을 바탕으로 끊임없는 변화와 발전을 추구함으로써 기업의 미래 성장, 동사 고객의 성공을 넘어 사회와 인류의 보다 행복한 삶에 기여할 수 있다고 믿습니다.

위와 같이 학력, 업력, 경영철학, 그리고 동사의 설립 이후 성공적으로 사업을 영위해오고 있는 데에 기여한 점들을 고려하였을 때 동사의 이경일 대표이사는 CEO로서 충분한 자질을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사에 상근하고 있는 주요 경영진인 이경일 대표이사, 강정우 사내이사, 김진우 사내이사, 안태성 사내이사는 모두 동사의 주요 사업영역인 인공지능 및 빅데이터 분야에서 풍부한 업무수행 이력을 보유하고 있습니다.

동사의 임직원 수는 신고서 제출일 현재 총 163명이며, 전체 임직원 중 임원 16명, 경영/관리 13명, 영업 10명, 개발 78명, 연구 46명 등으로 구성되어 있어 충분한 수준의 제품 연구개발 역량과 생산 역량을 모두 확보하고 있습니다.

솔트룩스 조직도.jpg
솔트룩스 조직도

구분

내용

플랫폼

사업부문

기술 
본부

기술
1그룹

빅데이터팀

공공, 민간분야 수주 프로젝트 수행

기술지원팀

유지보수 사업 대응 및 수행 프로젝트 기술지원

그래프DB팀

지식그래프 기반 제품 개발 및 프로젝트 수행

기술
2그룹

AI솔루션팀

인공지능 기술 기반 솔루션 연구 개발 및 관련 프로젝트 수행

AI시스템팀

인공지능 및 빅데이터 시스템 구축 및 관련 프로젝트 수행

AI서비스팀

대화형 상담 등 인공지능 서비스 제품 개발 및 프로젝트 수행

컨설팅그룹

인공지능 기반 서비스 구축 및 컨설팅

영업
본부

기업파트

민간 기업 영업 부문

금융파트

금융 영업 부문

공공파트

공공 영업 부문

영업기획파트

인공지능 사업 개발 및 발굴 수행

클라우드

사업부문

기술
본부

클라우드

기술그룹

기술1팀

DATAMIXI 빅데이터 분석 플랫폼 서비스 및 인지분석 서비스

기술2팀

빅데이터, 텍스트 마이닝과 기술 및 데이터 큐레이션의 협력 사업 수행

지식큐레이션팀

데이터 수집, 정제, 저장, 리포팅 등

영업본부

클라우드 및 파트너 영업 담당

AI Labs

본부

R&D기획팀

연구정책 및 기획, R&D기관협력, 연구보완 및 정부과제 담당

AIR그룹

인공지능 기술에 대한 연구 및 제품화를 위한 코어 기술 연구/개발

AIP그룹

AIR그룹에서 제공하는 기술 및 타 부서 기술의 제품화 및 관리

Vision그룹

시각 인공지능 기술과 제품 및 사업 모델의 개발

경영관리본부

인사팀

인사, 급여, 채용, 보상 및 조직문화 구축 등

재무팀

회계, 세무, 자금, 재무 기획 등

CCO

마케팅팀

광고, 홍보, 프로모션, 대외협력, 고객응대 등

CSO

기업혁신 전략도출 및 실행, 투자, 사업비전 기획 등

CQO

상용제품의 개선과정 QA 및 신규 제품 서비스 기획, 테스트 계획 수립 및 실행 액션 리딩

CISO

기업 정보보호, 보안의 전반적 업무를 담당

인공지능 및 빅데이터 개발 기업의 핵심 경쟁력은 연구개발 인력 및 조직에 있습니다. 동사는 현재 51명의 인력이 연구개발 업무를 수행하며 인공지능, 빅데이터 알고리즘 및 플랫폼 개발, 클라우드 서비스 개발 등 기술 경쟁력을 유지하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 동사의 연구 개발을 담당하는 연구직은 회사의 비전에 따라 목표된 제품이나 응용기술을 연구 개발하는 AI Labs와 데이터 수집, 정제, 저장, 분석, 레포팅 등 각 단계에서 빅데이터/텍스트 마이닝과 기술연구 및 데이터 큐레이션의 협력에 의해 사업을 수행하는 클라우드사업본부 및 인공지능과 지식그래프 기반 솔루션/서비스 제품을 개발하는 플랫폼사업본부로 구성되어 있습니다. 또한, 베트남 법인인 Saltlux Technology Co., Ltd.가 AI Labs 및 클라우드 사업본부의 연구개발용역의 일부를 담당하고 있습니다.

동사 인력의 학력 및 업계 경험, 그리고 국내외 유수 고객사에 지속적으로 동사의 주요 제품을 제공해오고 있는 점 등을 고려하였을 때 동사는 충분한 인력 및 조직 경쟁력을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

(3) 경영의 투명성

증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회는 총 6인(이경일 대표이사, 강정우 사내이사,김진우 사내이사, 안태성 사내이사, 김진수 기타비상무이사, 구태언 사외이사)으로 구성되어 있으며, 이사회 운영규정에 따라 적법하게 운영되고 있습니다. 동사의 상근이사인 이경일 대표이사, 강정우 사내이사, 김진우 사내이사, 안태성 사내이사는 동사의 사업 영위에 필요한 충분한 역량 및 전문성을 겸비하고 있으며, 급여 및 복리후생 등의 조건은 동종업계 및 사회통념상 적정한 수준으로 제공되고 있습니다.

동사의 구태언 사외이사는 상법 제382조 제3항 및 제542조의8 제2항에서 규정하고 있는 사외이사로서의 결격요건이 존재하지 않으며, 동사의 이사회에 대한 견제 및 감시 역할을 충실히 수행하고 있습니다. 또한 비상근감사인 주영현 감사는 상법 제542조의10 제2항에서 규정하고 있는 감사로서의 결격요건이 존재하지 않으며, 이사회의 경영활동에 대한 감사로서의 직무를 적절히 수행하고 있는 것으로 판단됩니다.

동사는 상장을 준비하는 과정에서 코스닥협회에서 발간한 코스닥상장법인 표준정관을 준용하여 정관을 적절히 개정하였으며, 이사회 운영규정, 특수관계자 거래 규정, 내부회계관리규정, 자금관리 규정, 임원퇴직금규정 등 주요 사규를 제ㆍ개정하여 충실히 운영하고 있습니다. 또한 효율적인 주주명부 관리를 위하여 국민은행과 명의개서대행계약 체결 후 주식사무를 이관하였으며, 주식 등의 전자등록을 완료하였습니다. 이 외에 상장회사로서 갖추어야 할 내부통제제도를 적절히 갖추어 운영하고 있습니다.

코스닥시장 상장 후 제반 공시와 관련된 업무는 내부정보관리규정을 제정하여 수행할 예정입니다. 동사의 경영관리본부에서 관련 업무를 총괄하여 관리할 예정이며, 상장후 내부정보의 철저한 관리를 위하여 '상장회사 표준 내부정보관리 규정' 등을 참고하여 내부정보의 관리를 강화할 계획입니다.

위와 같이 동사는 기업지배구조, 내부통제제도, 공시체제, 이해관계자와의 거래 현황 등을 감안하였을 때 경영투명성을 충분히 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

(4) 경영의 독립성

증권신고서 제출일 현재 동사의 최대주주는 이경일 대표이사로 동사 지분의 15.45%를 보유하고 있으며, 특수관계인들의 지분을 포함하면 최대주주등의 보유 지분율은 19.64%입니다. 상장 후 안정적인 경영권 확보를 위해 대표이사는 정문선 주주와 1년 간 공동목적보유확약을 맺었습니다. 이에 상장 후에도 안정적인 경영권을 확보하는 데에는 문제가 없을 것으로 판단됩니다.

이 외 동사의 이사 및 감사는 최대주주인 이경일 대표이사와 관계가 없는 타인이며 사외이사 및 감사의 이사회 참여를 통한 적절한 감시 및 견제 시스템을 구축함으로써경영의 독립성을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

공동목적보유확약 및 신고서 제출일 현재 동사의 지분구조를 감안하였을 때, 동사 경영의 독립성이 훼손될 만한 요소는 제한적일 것으로 판단됩니다.

마. 재무상태

(1) 재무성장성

[2017년~2020년 1분기 영업수익 및 영업이익 추이]

(단위: 백원)

구 분

2017년

(제37기)

2018년

(제38기)

2019년

(제39기)

2021년 1분기

(제40기)

영업수익

(증감률)

12,212
(23.34%)

15,335
(25.57%)

17,138
(241.86%)

1,060
(N/A)

영업이익

(증감률)

645
(266.09%)

287
(-55.49%)

569
(98.04%)

-2,225
(N/A)

1인당 부가가치

4.74

2.30

3.77
N/A

경상이익률

2.91%

0.88%

7.36%
N/A

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)
1인당 부가가치 = 영업이익 / 기말 종업원수

주3)
경상이익률 = 법인세비용차감전순이익 / 매출액

동사는 2017년 이후 2019년까지 매출액의 증가 및 영업이익을 지속적으로 시현하였습니다. 동사는 다년간의 선행투자 이후 보유 기술 및 제품의 성능을 공고히 하고 있으며, 보유 역랑을 더욱 고도화하여 이를 기반으로 매출의 증대를 시현하였으며, 이로 인해 매출액은 2017년부터 2019년까지 연평균 18.46%로 지속적으로 상승하고 있습니다. 2020년 1분기 기준 영업수익이 감소하고 영업손실을 기록하였지만 이는 당사의 사업 특성상 대부분의 영업수익이 4분기에 발생함에 기인하였습니다. 

다만, 동사는 인공지능, 빅데이터, 클라우드 기반의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며, 이로 인해 이익은 시현하였지만 이익률은 낮았습니다.

동사는 빠르게 성장하는 인공지능 및 빅데이터 시장에서 우수한 기술력을 바탕으로 지속적인 매출 상승을 기록하고 있습니다. 향후 동사는 장기간 사업을 영위하며 축적한 데이터 및 고도화된 알고리즘, 플랫폼 등을 기반으로 매출액 확대와 동시에 이익률 또한 개선될 것으로 예상됩니다.

(
2) 재무안정성

[2017년~2020년 1분기 재무안정성 지표]

(단위: 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년도

2020년도
1분기말

업종평균

부채비율

N/A
57.40%
7.92%
3.47%

70.70%

자본의 잠식률

122.68%

N/A
N/A
N/A

N/A

차입금 의존도
6.30%
1.06%
1.12%
1.13%
18.00%

유동비율
552.93%
836.13%
1,028.29%
2681.54%
184.00%

재고자산 회전율

N/A

N/A

N/A

N/A

43.96

매출채권 회전율

5.06회

3.28회

2.98회
1.61회

6.56회

영업활동으로 인한 현금흐름

1,120

-2,410

1,454
-121

N/A

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)
업종평균은 한국은행에서 2019년 11월 발간한 "2018년 기업경영분석"의 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)' 업종평균을 사용하였습니다.

동사는 2017년에 완전 자본 잠식을 나타냈습니다. 다만, 2018년 기중 동사의 성장성 등을 높이 평가하고 투자한 벤처금융 등으로부터의 제3자배정 유상증자를 통한 투자로 인하여 자본 잠식은 해소되었으며, 2020년 1분기까지 업종평균 대비 낮은 부채비율을 보이고 있습니다. 또한, 차입금의존도, 유동비율의 경우에도 대체로 업종 평균 대비 양호한 수준을 보이고 있습니다.

동
사
의 매출채권 회전율은 업종평균을 하회하였습니다. 이는 매출의 계절성으로 인해 4분기 매출이 집중되는 경향에 기인한 것이며, 동사의 주요 매출처는 공공기관, 금융기관, 대기업 등으로 재무 건전성이 우수하고 결제조건은 다소 차이가 있으나 대부분 대금 청구 후30일 이내에 회수가 이루어지고 있으므로, 동사의 매출채권 건전성은 양호한 수준을 보이고 있습니다.

[매출채권 연령분석]

(단위: 백만원)

구 분

3월 미만
3~6월 미만
6~12월 미만
1년 이상
매출채권
잔액

2017년말
2,298
34
11
358
2,700

비중
85.11%
1.25%
0.40%
13.24%
100.00%

2018년말
6,978
-
7
348
7,333

비중
95.16%
0.00%
0.10%
4.74%
100.00%

2019년말
4,514
6
11
104
4,634

비중
97.41%
0.12%
0.23%
2.25%
100.00%

2020년 1분기말
655
78
-
115
848

비중
77.15%
9.31%
0.00%
13.55%
100.00%

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

향후 공모를 통한 추가적인 자금 조달, 신규 사업 및 시장 진출을 통한 매출 성장 등을 고려하였을 때, 동사의 재무안정성은 안정적인 수준을 유지하며 개선될 것으로 전망됩니다.

(3) 재무자료의 신뢰성

구 분

2017년도

(제37기)

2018년도

(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도 1분기

(제20기 1분기)

외부감사인

한울회계법인

삼일회계법인

삼일회계법인

신한회계법인

감사의견

적정

적정

적정

-

동사는 신고서 제출일 현재 주식회사의 외부감사에 관한 법률에 의거하여 외부감사인의 회계감사를 수검하고 있습니다. 상장을 준비하는 과정에서 2018년 11월 15일 지정감사인으로 삼일회계법인을 지정 받아 삼일회계법인으로부터 회계감사를 수검하였습니다. 동사의 최근 3개년 재무제표에 대한 감사인의 감사의견은 모두 적정 의견이었습니다.

동사는 2018년(제38기)부터 한국채택국제회계기준 (K-IFRS)을 채택하여 회계 처리를 하고 있습니다. 일반기업회계기준(K-GAPP)에서 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2018년 1월 1일입니다. 2018년부터는 K-IFRS 기준으로 재무제표가 작성되고 있습니다.

한편, 해당 회계법인의 회계감사 관련 임직원은 동사의 주주 또는 친인척 등과 전혀 관계가 없으며, 동사의 주식 등을 보유한 사실이 없습니다. 따라서 동사의 감사인 및 감사 관련 인력은 동사의 재무자료에 대하여 독립성을 유지하고 있으며, 동사 재무자료의 신뢰성이 확보되어 있는 것으로 판단됩니다.

4. 공모가격에 대한 의견

가. 평가결과

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구 분
내 용

주당 희망공모가액
24,000원 ~ 30,000원

확정공모가액
결정방법
수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜솔트룩스가 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

상기 표에서 제시한 희망 공모가격 범위는 ㈜솔트룩스의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아니며, 향후 국내외 경기, 주식시장 상황, 산업 성장성, 영업환경 변화 등 다양한 요인의 영향으로 인하여 예측, 평가 정보는 변동될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

금번 ㈜솔트룩스의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정 공모가격은 향후 수요예측결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜솔트룩스의 협의 후 최종 결정 예정입니다.

나. 희망공모가액의 산출방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 사업 특성, 경영성과, 재무제표 및 비율 현황 등과 산업 특성, 비교기업의 경영성과 및 주가 수준 등을 고려하여 희망 공모가액을 산출하였습니다.

(1) 희망공모가액 산출 방법 개요

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 국내외 기상장된 비교기업들의 시장 평가(경영성과 및 시가총액 기준 등)에 근거한 상대가치 평가법을 활용하였습니다.

(2) 평가방법 선정

(가) 평가방법 선정 개요

일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다
.

절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치 할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치 평가방법이 있습니다. 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달 원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교기업과 비교하기 위해서는 비교기업의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로 이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.

본질가치 평가방법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어 산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가 존재합니다. 또한 이를 보완하는 향후 2개년간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.

상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상기업과 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교 ·평가하는방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다.

그러나, 비교기업의 선정 과정에서 평가자(기관)의 주관적인 판단 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교 대상 회사들이 일정한 재무적 요건 및 비교 유의성을 충족하여야 합니다. 또한 사업, 기술
, 관련 시장 성장성, 주요 제품군 등 질적 측면에서 일정 수준 이상 평가대상 회사와 비교 유의성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 선정

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 동사의 비교가치를 산정함에 있어 동사의 2022년 추정 순이익을 현가화한 실적을 기준으로 유사회사 PER 지표를 적용한 비교가치를 산출하여 평가하였습니다.

【 ㈜솔트룩스 비교가치 산정시 PER 적용사유】

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER
PER(주가수익비율)는 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 비율로서 기업 수익력의 성장성, 위험 등의 측면이 총체적으로 반영되는가장 일반적인 투자지표입니다. PER는 순이익 기준으로 비교가치를 산정하므로 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라 개별기업 수익력의 성장성, 위험 등을 반영하여 업종평균 대비 할증 또는 할인하여 적용할 수 있기 때문에, 동사와 같이 배당의 재원이 되는 수익성(주당순이익)이 중요한 회사의 경우 가치평가의 적합성을 내포하고 있어 적용하였습니다.

【 ㈜솔트룩스 비교가치 산정시 PBR, PSR, EV/EBITDA 제외사유 】

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

PBR
PBR(주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다.

PSR
PSR(주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 일반적으로 비교기업의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교기업간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익율(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 사용하기 적합하지 않습니다.

EV/EBITDA
EV/EBITDA는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이 많은 산업에 유용한 지표로서, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단 하에 가치산정시 제외하였습니다.

(다) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2022년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.

또한, 동사의 2022년의 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.

따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 한국투자증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

(3) 유사기업 선정

발행회사인 ㈜솔트룩스는 표준산업분류상 응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)을 영위하는 사업자로서, 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 제공을 주된 사업으로 하고 있습니다.

이에 상장주선인은 적정기업가치 산출을 위하여 현재 동사가 속하여 있는 '
응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)
' 분류 상으로는 사업내용의 유사성 측면에서 동사의 비교기업으로 선정할 만한 상장회사가 제한적이라고 판단되어, 동사와 유사한 사업을 영위하는 상장회사들이 속해있는 '포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업(J63120)', '데이터베이스 및 온라인정보 제공업(J63991)'으로 산업분류를 확대하여 모집단을 선정하였습니다.

한편, 국내기업 중 동사와 같이
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 제공을
주요 사업으로 영위하는 유가증권 및 코스닥시장 상장사는 존재하지 않습니다. 따라서, 동사가 속해있는 산업분류와 실질적인 사업내용의 유사성 등을 고려하여 국내 뿐만 아니라 해외 유관 업종 상장회사 중에서 동사와 유사한 사업을 영위하고 있는 회사를 포함하여 비교기업을 선정하였습니다.

최종 선정된 유사회사는 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 제품, 전략 등에서 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자들께서는 비교 참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

(가) 유사회사 선정 요약

[국내 비교기업 선정 절차 및 결과]

구분
선정기준
세부 검토기준
해당기업

1차
업종 유사성

한국표준산업분류 상
㈜솔트룩스와 동일한 산업분류에 속한 기업
-
(J58222)

응용소프트웨어개발 및 공급업

현대오토에버, 인프라웨어, 코리아센터,
이스트소프트, 한국정보인증, 웹케시,
다날, 케어랩스 등
[총 61개사]

상장주선인의 적정기업가치 평가를 위해 산업의 유사성 등을 고려하여 표준산업분류 확장

-
(J63120)
포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업

- (J63991)
데이터베이스 및 온라인정보 제공업

네이버, 카카오, 다우기술, 아시아경제, 사람인에이치알, 소리바다, 이크레더블, 미스터블루, 지니뮤직 등
[총 22개사]

2차
사업 유사성
인공지능, 데이터, 클라우드 관련 솔루션 및 서비스 관련 사업을 주요 사업으로 영위하고 있을 것

셀바스에이아이, 제이엘케이, 위세아이텍, 라온피플, 나무기술, 플리토
[총 6개사]

3차
재무 유사성
및
일반기준
① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 3개월 이상 경과한 기업
③ 2019년 기준 (연결지배지분)순이익 시현 기업
④ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것
위세아이텍, 라온피플, 나무기술
[총 3개사]

[해외 비교기업 선정 절차 및 결과]

구분
선정기준
세부 검토기준
해당기업

1차
업종 유사성
BICS(Bloomberg Industry Classification Standard) 기준 'Infrastructure Software', 'Application Software'에 속한 기업 중 '인공지능', '빅데이터' 및 '클라우드' 관련 업종 상장사
NUANCE COMMUNICATIONS INC, TWILIO INC, SPLUNK INC, AKAMAI TECHNOLOGIES INC, CITRIX SYSTEMS INC 등
[총 32개사]

2차
사업 유사성
인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 사업을 주요 사업으로 영위하고 있는 기업
NUANCE COMMUNICATIONS INC, TWILIO INC, SPLUNK INC, AKAMAI TECHNOLOGIES INC, CITRIX SYSTEMS INC 등
[총 12개사]

3차
재무 유사성
및
일반기준

① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 3개월 이상 경과한 기업

③ 2019년 기준 당기순이익 시현 기업

AKAMAI TECHNOLOGIES INC, CITRIX SYSTEMS INC
[총 2개사]

(나) 유사회사 선정 세부
내
역

1) 국내 비교기업의 선정

[1차 비교기업 선정]

동사가 속한 한국표준산업분류 세세분류인 '
응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)
'에 속한 61개사 외에 유사한 사업을 영위하는 상장회사들이 속해있는
'포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업(J63120)'
에 속한 10개사, '데이터베이스 및 온라인정보 제공업(J63991)'에 속한 12개사 이상 총 83개 기업을 1차 비교기업으로 선정하였습니다. 이와 같은 기준으로 선정된 1차 비교기업은 다음과 같습니다.

[1차 비교기업 선정 내역]

구분
회사명
비고

응용소프트웨어개발 
및 공급업(J58222)

텔코웨어, 유엔젤, 현대오토에버, 셀바스에이아이, 케이지이니시스, 코나아이, 한국정보인증, 지어소프트, 옴니텔, 엔지스테크널러지, 링크제니시스, 다날, 다나와, 갤럭시아커뮤니케이션즈, 브리지텍, 핸디소프트, 제이엘케이, 엑스큐어, 포시에스, 이지케어텍, 지니언스, 티라유텍, 이스트소프트, 한컴MDS, 알티캐스트, 모바일어플라이언스, 웹케시, SBI핀테크솔루션즈, 이루온, 코리아센터, 네오위즈홀딩스, 비트컴퓨터, 한글과컴퓨터, 위세아이텍, 이지웰, 키네마스터, 비즈니스온커뮤니케이션, 미디어젠, 오상자이엘, 한솔인티큐브, 엔에이치엔벅스, 팅크웨어, 케어랩스, 솔트웍스, 시큐브, 신테카바이오, 수산아이앤티, 퓨쳐스트림네트웍스, 엔텔스, 지란지교시큐리티, 모바일리더, 알서포트, 토탈소프트뱅크, 라온피플, 파수, 유비케어, 네이블커뮤니케이션즈, 한류에이아이센터, 나무기술, 이씨에스텔레콤, 인프라웨어
61개사

포털 및 기타 인터넷 
정보매개 서비스업(J63120)

카카오, 키다리스튜디오, 다우기술, 네이버, 케이아이엔엑스, 줌인터넷, 사람인에이치알, 플리토, 디지틀조선일보, 아시아경제,
10개사

데이터베이스 및 온라인정보 제공업(J63991)

케이티씨에스, 소리바다, 이크레더블, 케이지모빌리언스, 미스터블루, 지니뮤직, 더이앤엠, 팍스넷, 브레인콘텐츠, 나이스평가정보, 엔에이치엔한국사이버결제, 아이엠비씨
12개사

[2차 비교기업 선정] 

1차 비교회사로 선정된 위의 83개사를 대상으로 인공지능, 데이터, 클라우드 관련 솔루션 및 서비스 제공을 주요 사업으로 영위하는 회사를 근거로 아래 6개사를 비교회사로 선정하였습니다.

[2차 비교기업 선정 내역]

번호
회사명
주요사업
선정 여부

1
텔코웨어
무선데이터 72.0%, 음성핵심망 25.7%, 기타 2.3%
X

2
유엔젤
코어네트워크(5G, IoT 포함) 58.5%, 스마트러닝 15.0%, ASP 18.7%
X

3
현대오토에버
ITO부문(IT시스템 운영 및 관리) 54.1%, SI부문 45.9%
X

4
셀바스에이아이
의료진단기기 34.7%, 보조공학기기 28.4%, 인공지능 솔루션 27.6%, 전자사전 9.2%
O

5
케이지이니시스
전자상거래 및 유통 72.9%, 요식업 21.9%, 교육사업 6.6%
X

6
코나아이
스마트카드 53.8%, COB 등 상품 32.8%, 수수료 13.5%
X

7
한국정보인증
공인인증 80.1%, PKI솔루션 7.2%, 기타 12.7%
X

8
지어소프트
유통 및 이커머스 67.3%, IT서비스 22.4%, 광고사업부 10.3%
X

9
옴니텔
모바일커머스 100%
X

10
엔지스테크널러지
전장사업 68.0%, 솔루션 26.1%, 어플리케이션 5.6%
X

11
링크제니시스
개발 SI/CIM 64.7%, XcomPro/XGemPro 28.6
X

12
다날
커머스사업부문 84.7%, 프랜차이즈부문 9.5%, 디지털콘텐츠부문 5.8%
X

13
다나와
제품매출 63.2%, 제휴쇼핑 12.9%, 판매수수료 10.5%, 광고사업 8.4%, 정보이용료등 3.4%
X

14
갤럭시아커뮤니케이션즈
전자결제사업 80.9%, O2O사업 18.8%
X

15
브리지텍
콜센터 솔루션 73.8%, 클라우드 콜센터 23.9%
X

16
핸디소프트
SW용역매출 50.2%, NW부문 28.7%, SW유지보수 21.1%,
X

17
제이엘케이
인공지능 의료분석 솔루션 52.9%, 인공지능 산업/보안 분석 솔루션 33.7%
O

18
엑스큐어
스마트카드 71.7%, 용역 28.2%
X

19
포시에스
리포트부문 53.9%, 전자문서부문 44.6%
X

20
이지케어텍
의료정보시스템 운영 및 유지보수 51.2%, 의료정보시스템 개발 및 판매 48.8%
X

21
지니언스
네트워크 보안 제품 84.8%, 네트워크 보안 용역 14.8%
X

22
티라유텍
IT서비스 및 SW매출 86.0%, H/W매출 13.9%
X

23
이스트소프트
보안 및 소프트웨어사업 34.7%, 포털사업 34.7%, 게임사업 23.3%, 커머스 6.4%
X

24
한컴MDS
임배디드 소프트웨어개발 솔루션 31.4%, 임베디드 소프트웨어 솔루션 15.9%
X

25
알티캐스트
미디어솔루션 69.4%, Data플랫폼 7.0%
X

26
모바일어플라이언스
영상기록장치, HUD, ADAS 내비게이션 98.7%
X

27
웹케시
B2B핀테크서비스 81.7%, e금융사업 14.2%
X

28
SBI핀테크솔루션즈
결제서비스 37.8%, 개인머니서비스 47.2%, 기업지원서비스 16.6%
X

29
이루온
통신 솔루션 및 서비스 45.7%, 기타시스템 54.3%
X

30
코리아센터
글로벌 상품 소싱 솔루션 57.8%, 쇼핑몰 솔루션 19.5%, 배송대행 솔루션 7.4%
X

31
네오위즈홀딩스
게임사업 97.2%, 임대사업 1.9%, 지주사업 0.6%
X

32
비트컴퓨터
의료정보시스템 59.3%, 교육사업 25.3%, 디지털헬스케어 12.8%
X

33
한글과컴퓨터
SW 71.5%, 제조 28.5%
X

34
위세아이텍
데이터품질 44.1%, 빅데이터 30.6%, 시스템운영 18.3%
O

35
이지웰
복지사업 99.8%
X

36
키네마스터
모바일 동영상 편집앱 72.6%, 모바일 동영상 플레이어 21.9%
X

37
비즈니스온커뮤니케이션
전자문서 65.7%, 스마트MI 20.6%, 유지보수 8.0%, 광고 2.5%
X

38
미디어젠
음성인식용역 61.4%, 기타 38.6%
X

39
오상자이엘
IT 88.5%, BT 11.5%
X

40
한솔인티큐브
CRM사업부문 89.7%, 모바일사업부문 10.4%
X

41
엔에이치엔벅스
B2C(디지털 음원서비스 등) 63.2%, B2B(음원유통) 36.8%
X

42
팅크웨어
블랙박스 71.1%, 지도 14.0%, 기타 15.0%
X

43
케어랩스
디지털 마케팅 41.1%, 헬스케어 미디어 32.7%, 헬스케어 솔루션 14.7%
X

44
솔트웍스
교육훈련용 솔루션 100%
X

45
시큐브
정보보안 제품 68.4%, 정보보안 서비스 31.6%
X

46
신테카바이오
연구용역 100%
X

47
수산아이앤티
공유단말접속관리서비스 53.6%, 보안솔루션 45.0%
X

48
퓨쳐스트림네트웍스
AD AGENCY 43.0%, AD TECH 34.3%, 해외사업 24.0%
X

49
엔텔스
운영지원시스템 30.8%, 서비스 제공 플랫폼 27.2%, 비즈니스 지원 시스템 16.3%
X

50
지란지교시큐리티
메일보안 37.2%, 모바일보안 11.7%, 문서보안 10.1%
X

51
모바일리더
SW솔루션 100%
X

52
알서포트
RemoteCall 제품군 69.4%, RemoteView 24.0%
X

53
토탈소프트뱅크
Marine Terminal 82.5%, Shipping 13.4%
X

54
라온피플
AI카메라 모듈검사 솔루션 64.0%, AI 머신비전 솔루션 28.7%, 골프센서 7.2%
O

55
파수
데이터보안 48.5%, 유지관리 21.7%, 애플리케이션보안 20.9%, 정보보호컨설팅 8.9%
X

56
유비케어
의료정보 플랫폼 96.4%, 개인건강정보 관리플랫폼 3.2%
X

57
네이블커뮤니케이션즈
유무선 융합 통신 및 IoT 72.2%, AI-IP 통신 보안 22.5%
X

58
한류에이아이센터
정보보안 제품 27.8%, SI사업 20.4%, 유지보수 20.2%, 네트워크 보안제품 15.5%
X

59
나무기술
데스크톱 가상화 서버 68.2%, 클라우드 솔루션 8.0%

O

60
이씨에스텔레콤
컨택센터 솔루션 56.6%, 유지보수 27.8%, 통합커뮤니케이션 6.9%, 영상회의솔루션 5.5%
X

61
인프라웨어
오피스 소프트웨어 51.3%, 모바일 게임 28.4%, IT 서비스 3.9%
X

62
카카오
플랫폼 부문 46.7%, 콘텐츠 부문 53.3%
X

63
키다리스튜디오
미디어콘텐츠 97.1%
X

64
다우기술
금융사업부 94.2%
X

65
네이버
비즈니스플랫폼 43.2%, 라인 및 기타플랫폼 37.0%, 광고 9.6%, IT플랫폼 6.9%, 콘텐츠서비스 3.2%
X

66
케이아이엔엑스
인터넷인프라서비스 99.8%
X

67
줌인터넷
검색 광고 44.3%, 디스플레이 광고 26.9%, 쇼핑 광고 25.0%
X

68
사람인에이치알
매칭 플랫폼 72.4%, 인재파견 27.3%
X

69
플리토
데이터 매출 50.5%, 플랫폼 매출 49.5%
O

70
디지틀조선일보
전산사업 30.5%, 인터넷사업 28.6%, 영상사업 24.4%
X

71
아시아경제
용역매출(광고 등) 100%
X

72
케이티씨에스
B2B매출 40.7%, 고객서비스수익 21.3%, 유통사업수익 14.5%, 컨택센터사업수익 11.8%
X

73
소리바다
컨텐츠사업부 46.7%, 매니지먼트사업부 32.8%, 유통사업부 20.6%
X

74
이크레더블
신용조회사업 91.0%, 기업정보사업 5.3%, 결제형 B2B 사업 등 3.7%
X

75
케이지모빌리언스
Payment 사업부문 94.0%, 기타 사업부문 6.0%
X

76
미스터블루
게임 51.0%, 온라인 콘텐츠서비스 44.8%, 만화출판 4.2%
X

77
지니뮤직
음악사업매출 96.4%, 기타매출 3.6%
X

78
더이앤엠
인터넷사업부문 69.2%, 엔터테인먼트 미디어 사업부문 30.7%
X

79
팍스넷
금융솔루션 사업 40.2%, 광고 사업 24.0%, 증권정보 사업 23.1%
X

80
브레인콘텐츠
콘텐츠사업부문 98.4%, IT사업부문 1.6%
X

81
나이스평가정보
CB사업 63.2%, 기업정보사업 19.6%, 자산관리사업 16.1%
X

82
엔에이치엔한국사이버결제
PG 86.2%, 오프라인 VAN 9.2%, 온라인 VAN 4.3%
X

83
아이엠비씨
콘텐츠매출 51.4%, 용역매출 23.0%, 광고매출 14.1%, 사업수익 9.4%
X

주1)
출처: 각사 2019년 사업보고서

[3차 비교기업 선정] 

3
차 비교기업 선정은 재무적 및 비재무적 기준을 고려하여 선정하였습니다.

① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 3개월 이상 경과한 기업
③ 2019년 기준 (연결지배지분)순이익 시현 기업
④ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것

[3차 비교기업 선정 내역]

(단위: 백만원)

회사명
결산월
상장 후
3개월 이상 경과
2019년
순이익 시현
최근 2사업연도
감사의견
선정 여부

셀바스에이아이
12월
O
-7,075
적정
X

제이엘케이
12월
O
-10,644
적정
X

위세아이텍
12월
O
2,666
적정
O

라온피플
12월
O
8,435
적정
O

나무기술
12월
O
3,530
적정
O

플리토
12월
O
-5,937
적정
X

주1)
출처: 각사 사업보고서

2) 해외 비교기업의 선정

[1차 비교기업 선정]

해외 비교기업 선정을 위하여 BICS(Bloomberg Industry Classification System) 기준 상 '소프트웨어'에 속한 상장사 999개 기업 중 BICS 최적합 기업 선정 기준에 따라 '인공지능', '빅데이터' 또는 '클라우드' 관련 회사로 분류된 총 32개 기업을 1차 비교기업으로 선정하였습니
다
. 이와 같은 기준으로 선정된 1차 비교기업은 다음과 같습니다.

[1차 비교기업 선정 내역]

번호
티커
회사명
국가
상장시장

1
596 HK Equity
INSPUR INTERNATIONAL LTD
홍콩
Hong Kong

2
IDEX US Equity
IDEANOMICS INC
미국
NASDAQ CM

3
CTK US Equity
COOTEK CAYMAN INC
중국
New York

4
NUAN US Equity
NUANCE COMMUNICATIONS INC
미국
NASDAQ GS

5
SMAR US Equity
SMARTSHEET INC
미국
New York

6
FIVN US Equity
FIVE9 INC
미국
NASDAQ GM

7
APPF US Equity
APPFOLIO INC
미국
NASDAQ GM

8
APPN US Equity
APPIAN CORP
미국
NASDAQ GM

9
ZEN US Equity
ZENDESK INC
미국
New York

10
VRRM US Equity
VERRA MOBILITY CORP
미국
NASDAQ CM

11
CRM US Equity
SALESFORCE.COM INC
미국
New York

12
4443 JP Equity
SANSAN INC
일본
Tokyo

13
ALTR US Equity
ALTAIR ENGINEERING INC
미국
NASDAQ GS

14
BB CN Equity
BLACKBERRY LTD
캐나다
Toronto

15
ACIW US Equity
ACI WORLDWIDE INC
미국
NASDAQ GS

16
OKTA US Equity
OKTA INC
미국
NASDAQ GS

17
TWLO US Equity
TWILIO INC
미국
New York

18
SPLK US Equity
SPLUNK INC
미국
NASDAQ GS

19
AKAM US Equity
AKAMAI TECHNOLOGIES INC
미국
NASDAQ GS

20
NOW US Equity
SERVICENOW INC
미국
New York

21
LOGM US Equity
LOGMEIN INC
미국
NASDAQ GS

22
CLDR US Equity
CLOUDERA INC
미국
New York

23
SOW GR Equity
SOFTWARE AG
독일
Xetra

24
CTXS US Equity
CITRIX SYSTEMS INC
미국
NASDAQ GS

25
MDB US Equity
MONGODB INC
미국
NASDAQ GM

26
DT US Equity
DYNATRACE INC
미국
New York

27
PCTY US Equity
PAYLOCITY HOLDING CORP
미국
NASDAQ GS

28
BILL US Equity
BILL.COM HOLDINGS INC
미국
New York

29
FSLY US Equity
FASTLY INC
미국
New York

30
TDC US Equity
TERADATA CORP
미국
New York

31
CVLT US Equity
COMMVAULT SYSTEMS INC
미국
NASDAQ GS

32
YEXT US Equity
YEXT INC
미국
New York

주)
출처: Bloomberg

[2차 비교기업 선정]

1차 비교기업으로 선정된 32개사 중 실제 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스를 제공하는 업무를 수행하는 회사를 2차 비교기업으로 선정하였습니다.

[2차 비교기업 선정 내역]

번호
회사명
주요 사업
매출비중

1
COOTEK CAYMAN INC
인공지능 및 빅데이터 기술 기반 모바일 소프트웨어
98%

2
NUANCE COMMUNICATIONS INC
대화형 인공지능 솔루션
85%

3
SALESFORCE.COM INC
클라우드 기반 CRM 솔루션
94%

4
TWILIO INC
클라우드 커뮤니케이션 플랫폼
93%

5
SPLUNK INC
증강분석 빅데이터 솔루션
71%

6
AKAMAI TECHNOLOGIES INC
분산 컴퓨팅 플랫폼, 클라우드 서비스
100%

7
CITRIX SYSTEMS INC
데스크톱 가상화, 클라우드 서비스
81%

8
PAYLOCITY HOLDING CORP
클라우드 기반 HR 솔루션
100%

9
BILL.COM HOLDINGS INC
클라우드 기반 재무 자동화 솔루션
84%

10
FASTLY INC
클라우드 컴퓨팅 서비스
100%

11
YEXT INC
클라우드 기반 브랜드 관리 솔루션
100%

주)
출처: Bloomberg

[3차 비교기업 선정]

2차 비교기업으로 선정된 11개사 중 재무유사성 및 일반기준을 고려하여 (i) 12월 결산법인이고
, (ii) 분석기준일 현재 상장 후 3개월 이상 경과하였으며, (iii) 2019년 기준 당기순이익 시현
기업에 해당하는 3개사를 하기와 같이 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

[3차 비교기업 선정 내역]

번호
회사명
결산월
상장 후 3개월
이상 경과
2019년
당기순이익 시현
선정 여부

1
COOTEK CAYMAN INC
12월
O
X
X

2
NUANCE COMMUNICATIONS INC
09월
O
O
X

3
SALESFORCE.COM INC
01월
O
O
X

4
TWILIO INC
12월
O
X
X

5
SPLUNK INC
01월
O
X
X

6
AKAMAI TECHNOLOGIES INC
12월
O
O
O

7
CITRIX SYSTEMS INC
12월
O
O
O

8
PAYLOCITY HOLDING CORP
06월
O
O
X

9
BILL.COM HOLDINGS INC
06월
O
X
X

10
FASTLY INC
12월
O
X
X

11
YEXT INC
01월
O
X
X

주)
출처: Bloomberg

[최종 비교기업 선정 결과]

최종 비교기업

위세아이텍, 라온피플, 나무기술, AKAMAI TECHNOLOGIES INC, CITRIX SYSTEMS INC
[총 5개사]

(다) 유사회사의 기준주가

기준주가는 시장의 일시적인 급변
등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2020년 05월22일(증권신고서 제출일로부터 4영업일 전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2020년 04월 22일 ~ 2020년 05월 22일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 낮은 가액을 기준 주가로 적용하였습니다.

(단위: 원)

회사명
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

기준주가 (Min[(A),(B)])
13,633
20,225
4,005
122,143
168,565

분석기준일 종가 (A)
14,350
22,000
4,005
124,516
168,565

1개월 평균 종가 (B)
13,633
20,225
4,380
122,143
177,749

일자
2020-05-22
14,350
22,000
4,005
124,516
168,565

2020-05-21
14,800
22,700
4,085
123,427
168,660

2020-05-20
14,500
22,450
4,040
119,042
167,821

2020-05-19
14,100
21,400
3,970
120,284
171,525

2020-05-18
14,700
21,300
4,425
120,830
180,734

2020-05-15
14,700
20,850
4,555
119,637
179,720

2020-05-14
15,250
19,650
4,540
117,009
179,753

2020-05-13
14,600
19,800
4,610
117,065
179,509

2020-05-12
14,400
20,650
4,655
124,668
188,451

2020-05-11
14,350
20,050
4,685
123,307
184,052

2020-05-08
12,900
20,600
4,450
122,687
183,762

2020-05-07
12,700
20,700
4,305
121,719
181,309

2020-05-06
12,400
20,350
4,290
120,997
178,806

2020-05-05
-
-
-
119,618
179,328

2020-05-04
12,200
19,550
4,295
117,350
174,544

2020-05-01
-
-
-
118,683
176,136

2020-04-30
-
-
-
118,691
169,759

2020-04-29
12,350
19,950
4,370
124,372
172,276

2020-04-28
12,500
19,800
4,580
126,143
180,495

2020-04-27
13,000
18,800
4,505
126,863
180,260

2020-04-24
13,000
18,400
4,400
126,034
174,471

2020-04-23
12,950
18,350
4,370
128,841
187,399

2020-04-22
12,900
17,150
4,460
127,500
180,888

주)
해외비교대상기업의 종가는 Bloomberg에서 제공하는 현지통화 환산분(KRW)으로 적용하였습니다. (기준일 2020.05.22)

(라) 유사회사 선정의 한계점

상기와 같은 유사회사의 선정은 유사회사의 사업 내용이 일정 부문 동사의 사업과 유사성을 가지거나 유사한 전방산업에 영향을 받고 있어 기업가치 평가 요소의 공통점이 있고, 일정 수준의 질적요건을 충족하는 유사회사를 선정함으로써 본 지분증권 평가의 신뢰성을 높이기 위한 것입니다.

그러나 기업 규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 비교참고 회사 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 반드시 적합한 유사회사의 선정이라고 판단할 수는 없습니다. 또한 유사회사 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 주 매출처의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

또한, 동사의 주당 평가가액은 동사의 2022년 추정 실적을 현재 시점으로 할인한 실적을 기준으로 PER을 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.

따라서, 유사회사의 기준주가가 미래 예상 손익에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성을 고려한다면 비교평가방법은 평가모형으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다.

(4) 희망 공모가액의 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배 인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 순이익을 연환산하여 산출된 PER를 동사의 2022년 추정 순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

첫째, 기업의 경영성과를 나타내는 순이익에 주가를 대응하여 기업의 실적을 반영한 수치이며, 둘째, 대부분의 주식에 적용하여 계산하기가 간단하고 쉽게 자료를 구할 수 있어 주식간의 비교를 용이하게 하며, 마지막으로 위험과 성장률을 포함한 기업의 여러 특성들의 대용치가 될 수 있기 때문입니다.

◆ 한계점

첫째, 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

둘째, 동사의 2022년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 상대가치를 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정 및 현재가치 할인을 위한 할인율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.

셋째, 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만 제품 판매계약 체결 여부, 연구인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화 등 실적 외의 요소들이 주가에 영향을 미치고 있습니다. 그렇기 때문에 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.

넷째, PER은 기업의 수익성에 기반한 수치로 비교대상회사에서 적자(-)가 발생한 경우 적용할 수 없으므로 대안적인 가치평가 모형을 모색해야 합니다.

다섯째, PER 결정요인은 일정 시점의 주가와 주당 경상이익뿐만 아니라 배당성향 및 할인율, 성장율 등이 있으므로 경상이익 규모, 현금창출 능력, 유보율, 자본금 등 여러 요인이 완벽하게 일치하는 동업종 회사와의 비교가 아닌 이상 그 한계점이 존재합니다.

여섯째, 비교대상회사가 동일 업종에 속한다고 해도 각 회사에 고유한 사업구성, 시장점유율 추이, 인력수준, 재무위험 등에서 차이가 있으며, 이는 계량화하기 어려운 측면이 있습니다. 이에 따라 동업종 소속회사의 비율을 적용하여 비교분석하는 데에도 한계점이 존재합니다.

일곱째, 일정 시점의 주가 수준은 과거 실적보다는 미래 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로, 비교평가회사의 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.

마지막으로 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER를 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없으며, 회계처리 등에 의해 순이익이 쉽게영향을 받을 수 있는 단점이 있습니다.

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER 배수에 동사의 2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER
※ ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익의 2020년 1분기말 현가 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 순이익/ (1 + 현가할인율 20%)^2.75
※ PER 비교가치 = ㈜솔트룩스의 2022년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 보수적인 관점에서 신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수주식수, 상장일로부터 1년 이내에 행사가능한 주식매수선택권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜솔트룩스의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

◆ 유사회사의 모든 재무수치는 금융감독원에 공시된 각 사의 감사보고서 및 분기보고서를 참조하였습니다.

(가) 유사회사

PER 산정

[ 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적을 적용한 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

순이익(백만원) (주2)
2,688
7,317
2,051
613,611
934,837

상장주식수(주) (주3)
4,292,500
10,328,456
27,527,563
162,274,472
123,450,644

주당순이익(원)
626
708
74
3,781
7,573

기준주가(원) (주4)
13,633
20,225
4,005
122,143
168,565

PER(배)
21.77
28.55
53.77
32.30
22.26

평균 PER(배)
31.73

주1)
각 사 순이익의 원화 환산은 Bloomberg에서 제공하는 현지통화 환산분(KRW)으로 적용(기준일 2020.05.22)

주2)
적용순이익은 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주3)
발행주식총수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주4)
기준주가 = Min(분석기준일[2020년 05월 22일]로부터 1개월 간 종가 산술평균, 분석기준일 종가)

(나) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

구분
산출내역
비고

2022년 추정 (연결지배지분)순이익
8,750백만원

A, 주1)

연 할인율
15%

주2)

2022년 추정 순이익 현가
5,958백만원

B = A / (1.20^2.75)

적용 주식수
5,118,715주

C, 주3)

2020년 1분기말 기준 환산 주당순이익
1,164원

D = B / C

적용 PER
31.73배

E, 주4)

주당 평가가액
36,931원

F = D X E

주1)
2022년 추정 순이익 산정내역은 '다. 추정 당기순이익 산정내역'을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

2022년 추정 순이익을 2020년 1분기말 비교대상 순이익으로 환산하기 위한 연 할인율
15%는 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성 등을 감안하여 산정하였습니다.
또한, 할인율 결정 시 아래와 같이 국내 유사회사의 가중평균자본비용(WACC) 평균 수준을 고려하였습니다.

[2020년 1분기 기준 국내 유사회사 가중평균자본비용(WACC)]

티커

회사명

WACC

065370 KS Equity
위세아이텍
13.82%

300120 KS Equity

라온피플
14.34%

242040 KS Equity

나무기술
14.02%

평 균
14.06%

자료: Bloomberg

주3)
적용주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 4,259,015주에 공모주식수 750,000주, 상장주선인 의무인수주식수 22,500주, 상장 후 1년 내 행사가능한 주식매수선택권 87,200주를 합산하여 산정하였습니다.

주4)
적용 PER는 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기(2019년 2분기 ~ 2020년 1분기) 합산 실적 기준 PER입니다.

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2022년 추정 (연결지배지분)순이익
8,
750

백만원에 연 할인율
15%를 적용하여 산출된 현가
5,958
백만원에 유사회사의 2020년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 실적 기준 PER 31.73배, 적용 주식수 5,118,715주(공모 전 주식수 4,259,015주 + 공모주식수 750,000주 + 상장주선인 의무인수 주식수 22,500주 + 상장 후 1년 내 행사 가능한 주식매수선택권 87,200주)를 적용하여
36,931
원으로 산정하였습니다. 

(다) 희망공모가액의 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜솔트룩스의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【 ㈜솔트룩스 희망공모가액 산출내역 】

구 분
내 용

비교가치 주당 평가가액

36,931원

평가액 대비 할인율
주1)

18.77% ~ 35.01%

희망공모가액 밴드
24,000원 ~ 30,000원

확정공모가액
주2)

-

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2019년 이후 코스닥 시장에 신규상장한 동사와 같은 비바이오 기술성장기업의 주당 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다.

[2019년 이후 코스닥 시장 기술성장기업 희망공모가액 산정 시 할인율]

회사명
상장일
평가액 대비 할인율

희망공모가액 하단
희망공모가액 상단

아모그린텍
2019.03.29
19.96%
9.95%

플리토
2019.07.17
34.65%
20.89%

나노브릭
2019.08.19
40.89%
27.76%

라닉스
2019.09.18
36.20%
16.26%

엔바이오니아
2019.10.24
35.94%
19.54%

캐리소프트
2019.10.29
44.98%
29.26%

미디어젠
2019.11.05
20.29%
10.12%

서남
2020.02.20
33.02%
23.10%

레몬
2020.02.28
35.40%
24.98%

평 균
33.48%
20.21%

자료: 각 사 증권신고서

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

다. 추정 당기순이익 산정내역

(1) 추정 손익계산서

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

영업수익

18,371
21,954
27,662
34,927

영업비용
18,346
19,863
22,082
24,890

영업이익

25
2,091
5,580
10,037

영업외수익

1,293
606
754
808

영업외비용

604
92
106
142

법인세비용차감전순이익
714
2,605
6,228
10,703

법인세비용

(112)
365
1,060
1,930

당기순이익

826
2,240
5,168
8,773

(연결지배지분)순이익
863
2,235
5,149
8,750

주1)
상기 손익계산서는 K-IFRS에 따른 연결손익계산서입니다.

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 영업수익 및 손익은 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스
의 사업화 실적 확대 및
고객군 확대, 공모자금을 활용한 성공적인 개발능력 확대 및 미래 해외진출 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 시장의 본격적인 성장 시기의 차이, 개발 제품 사업화의 성공 여부, 동사의 해외진출 여부 등의 불확실성이 존재함에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니하며, 시장 추정에 적용된 판매가격이나 시장점유율 등의 수치는 회사 사업계획 과정에서 자의성이 개입되어 있습니다. 따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

(가) 영업수익

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
인공지능
5,087
6,882
8,678
10,831

빅데이터
6,837
6,390
6,953
7,630

클라우드
1,317
1,646
2,136
2,389

라이선스
인공지능
667
1,312
2,560
3,850

빅데이터
752
1,009
1,470
2,330

클라우드
2,209
3,497
4,961
7,166

상품
인공지능
1,184
681
566
437

빅데이터
318
537
338
294

합계
18,371
21,954
27,662
34,927

동사의 영업수익 추정 근거는 다음과 같습니다.

1) 인공지능(심층질의응답기반 대화형 인공지능) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
5,087
6,882
8,678
10,831

라이선스
667
1,312
2,560
3,850

상품
1,184
681
566
437

합계
6,938
8,875
11,804
15,118

최근 인공지능의 급격한 발전에 따라 인공지능은 금융, 의료, 통신업, 모빌리티 등 다양한 산업 내 많은 기업들의 제품 및 서비스와 결합하고 있으며, 현재는 대부분의 기업들이 각각의 인공지능 개발을 위해 매진하고 있는 상황입니다. 실제 스마트폰의 보급 등으로 인하여 인공지능의 발전 속도는 더욱 빨라지고 있으며, AI스피커, 챗봇 등 다양한 측면에서 우리 생활에 밀접하게 영향을 미치고 있습니다.

동사는 '딥러닝'과 '설명가능한 AI'를 결합한 앙상블 AI (뉴로 심볼릭) 원천기술을 기반으로 자연어, 음성인식, 음성합성, 학습/추론, 시각지능 등 인간의 직관에 의존해 판단, 처리되던 기업의 다양한 업무 영역(고객상담, HR/채용, 다국어 번역, 문서의 분석 등)을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 다양한 고객에게 제공하고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 AI Suite와 Graph DB 입니다.

가) 인공지능 시장 전망

2000년대 중반 딥러닝 기술이 등장하면서 학습 능력이 크게 향상된 인공지능이 등장할 수 있게 됐으며, 2016년 알파고/딥마인드 등으로 인해 일반은 물론 산업현장의 인공지능 적용에 대한 관심과 투자가 획기적으로 제고되면서, 최근 인공지능의 발전과 산업 및 일상생활에의 확산을 이루는 계기가 되었습니다. 

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 전망]

(단위 : 백만달러)

인공지능 소프트웨어 글로벌 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모

출처: Tractica, 2020

해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 소프트웨어 시장규모는 2018년 1
01억 달러에서 연평균 약 43.6%로 성장하여 2025년 1,260 달러로 확대될 것으로 전망됩니다. 이중 당사의 주요 목표 시장인 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. IDC에 따르면 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 AI 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5
년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

이처럼 다양한 산업 전반에 걸쳐 이루어질 인공지능 시장의 확대 흐름에서 동사가 제공하는 인공지능 솔루션에 대한 수요 또한 급증할 것으로 기대됩니다. 특히, 인공지능 기술이 발전할수록 의료, 법률, 금융, 공공 등 일상 생활에 적용되는 서비스 분야가 점점 확대되고 있습니다. 이에 동사의 인공지능 솔루션을 본격적으로 공급하기 시작한 201
7년부터 2019년까지 동사의 인공지능 영업수익은은 46.35%의 연평균 상승률(CAGR)을 나타내고 있으며, 이러한 추세는 인공지능 시장의 다변화에 따라 향후에도 지속되리라 예상합니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Tractica
인공지능, 로봇공학, 사용자 인터페이스(UI) 기술, 웨어러블 기기, 디지털 헬스 등 혁신 기술에 관한 독보적인 인사이트 및 심층 분석자료를 제공하는 미국 IT 시장조사업체입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 인공지능 영업수익 추정

동사는 고객사들을 상대로 동사가 보유한 자연어 이해 엔진, 음성 인식 엔진, 대회 처리 엔진, 심층 질의응답 엔진, 이미지 인식 엔진 등 기업의 다양한 업무 영역을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 제공하고 있습니다.

인공지능 영업수익은 고객사의 다양한 전문 업무 분야에 커스터마이징된 솔루션 구축, 유지보수, Tool Upgrade, Usability Test(User Experience를 기반으로 사용성 설계부터 검증까지의 과정을 솔루션화 하여 체계적인 분석결과를 제공하는 업무) 등으로 이루어지며, 금융, 통신/방송, 법률/특허, 의료, 쇼핑/여행, 공공, 민간 등 지식 기반 고객 응대가 즉각적으로 필요한 모든 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다. 

인공지능 영업수익은 인공지능 신기술의 개발 및 적용으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있으며, 수주산업의 특성상 단기간에 대해서는 수주 확인이 가능합니다. 또한 신규업체의 유입여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다.

각 거래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
금융 기관]

은행, 카드, 증권사 등 금융기관들은 전통적으로 선도적인 IT 솔루션 도입을 통해 고객의 편의 제고는 물론 방대한 데이터의 저장과 분석을 통한 부가가치 제고를 위해 노력해왔습니다. 인공지능부문에 있어서도 주요 금융지주사 및 계열사를 중심으로 대고객 서비스(예 : 컨택센터 혹은 콜센터)의 자동화 부문의 투자에 적극적인 모습입니다. 특히, 기존의 전통적인 콜센터의 경우 고객의 불만은 물론 향후 상품개발과 신규서비스 도입에 필요한 주요한 고객 인사이트가 집적되는 채널로서 그 중요성이 증대되고 있습니다. 이에 따라 주요 금융사들은 대화형 인공지능 솔루션을 통해 인간 상담원의 업무를 지원 혹은 대체함으로써 고객에게 균일한 품질의 상담서비스를 제공함과 동시에 비용 절감을 계획하고 있습니다.

동사는 구글 딥마인드가 한국에 소개된 2016년부터 은행권의 대화형 인공지능 자문, 파일럿 사업을 시작으로 2017년 이래 농협은행 및 농협카드에 '대화형 인공지능 기반 컨택센터 사업'을 다년간 전개하고 있습니다. 아울러 우리은행 위비봇 등 선도적인 금융권 컨택센터 레퍼런스를 인정받아, 2020년부터는 본격적으로 한국투자증권 컨택센터 자동화 (18억원 계약) 등 증권 부문으로 금융권 고객처 확대가 예상됩니다.

[공공기관 및 공공사업]

인공지능의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸치 거대한 변화를 맞이하고 있으며, 이와 같은 변화의 속도와 폭은 앞으로 더욱 빨라지고 광범위해질 것으로 예상됨에 따라 범국가 차원의 철저한 준비가 요구되는 상황입니다. 이에 세계 주요국들은 글로벌 인공지능의 주도권을 선점하고 인공지능으로 자국의 문제를 해결하기 위해 국가적 노력을 경주하고 있습니다.

이에
2019년 12월 17일 문재인 대통령 주재로 열린 제53회 국무회의에서 2030년까지 최대 455조원의 경제효과를 목표로 한 「인공지능(AI) 국가전략」을 발표하였습니다. 정부는 'IT 강국을 넘어 AI 강국으로'를 비전으로 2030년까지 ▲디지털 경쟁력 세계 3위, ▲AI를 통한 지능화 경제효과 최대 455조원 창출, ▲삶의 질 세계 10위를 위해, 3대 분야의 9대 전략과 100대 실행과제를 마련하였습니다. 이에 과학기술정보통신부는 2020년 예산 16조 309원 중 인공지능 예산을 2019년보다 150% 인상한 2,500억원으로 책정하였습니다. 이로 인해 향후 인공지능에 대한 공공기관 발주 및 공공사업의 규모 또한 급격히 증가할 것으로 기대됩니다.

동사는 과거부터 꾸준히 공공기관 등에서 발주되는 인공지능 개발사업에 참여하고 있으며, 해당 공공사업 참여를 통해 매년 안정적인 인공지능 수익을 확보하고 있습니다. 2019년에는 국립국어원과 "(대화형 인공지능 개발을 위한) 말뭉치 구축 사업"을 진행하며
동사의 자연어 인공지능 데이터 구축 역량의 우수성을 확인받았으며, 2020년 한국공항공사와 "사이버포털 고도화" 및 한전KDN과 "사내 직원용 챗봇 시스템" 참여

를 확정하였습니다. 인공지능의 중요성이 점차 증가하며 정부의 인공지능 구축 사업 투자 또한 증가하고 있으므로 향후 동사의 공공기관에 대한 인공지능 영업수익은 안정적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

[글로벌 기업]

시장조사업체 포레스터(Forester)에 따르면 2020년 포춘 500대 기업 중 25% 가량이 지능형 업무 자동화 활용을 위해 로보틱 프로세스 자동화, 텍스트 분석, 머신러닝 등 인공지능 기술을 도입할 것으로 예상하였습니다. 이는 글로벌 기업들이 단순히 인공지능이 접목된 서비스와 제품을 내놓는 것에 그치지 않고 기업의 사업 효율성을 위해 경영 곳곳에 인공지능을 활용한다는 의미 입니다. 실제로

Google, Amazon, MS,
Apple
등 글로벌 기업은 인공지능 기술을 접목한 서비스 및 제품을 출시할 뿐만 아니라 업무 전역에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다.

삼성, SK, 현대 등 국내 글로벌 대기업 또한 다양한 분야에 인공지능 기술을 도입하고 있습니다. 이러한 글로벌 기업들의 경쟁적인 인공지능 기술 도입에 우수한 인공지능 엔진에 대한 관심도 함께 높아지고 있습니다.

특히 국내 기업들 중 글로벌 오퍼레이션을 보유한 제조 대기업들은 현지 고객 서비스를 위한 컨택센터 자동화(예 : 삼성전자 북미 가전 서비스 센터 상담 자동화)는 물론 내부 직원들의 업무 효율 증대를 위한 사내 지능형 상담(예 : 인사/총무/IT 헬프데스크, 장비나 기기의 이상진단 및 수리 상담 등)에 대해 높은 관심을 나타내고 있습니다. 특히 주 52시간 도입에 따라 단순 반복적인 업무의 효율화를 통해 궁극적으로 비용 부담을 완화하려는 필요에 따라 챗봇이라고 불리는 대화형 인공지능 도입이 확대되고 있습니다. 동사는 규칙 기반 질의 응답 엔진에 기반한 단순 챗봇과 차별화하여, 심층질의응답이 가능한 챗봇 사업을 전개하고 있으며, 동기술의 경쟁력을 인정받아 2019년 현대오토에버(현대자동차그룹 SI 계열사)에 해당 기술이전을 수행한바 있으며 현대자동차그룹 계열사에 대한 챗봇 라이선스의 매스터 공급계약을 맺고 사업 확대중에 있습니다.

[기타 국내 기업]

인공
지능은 ICT 뿐만 아니라 제조, 무역, 리테일/유통, 바이오, 모빌리티 등 다양한 산업 분야에 활용되고 있습니다.
이에
국내 기업들은 생산공정 최적화, 이용자 맞춤형 서비스 제공, 품질 개선 등 더욱 완성도 높은 제품과 서비스를 달성하기 위해
선제적으로 인공지능 기술 도입을 진행하고 있습니다.
특히, 동사가 집중하고 있는 대화형 인공지능 사업의 경우 대고객서비스는 물론, 회계나 법률 부문의 전문인력들의 업무효율 향상을 위한 인공지능 기반 데이터분석과 번역 등의 수요가 확대되고 있습니다. 동사는 2020년 EY한영과 '사내 업무효율 제고용 챗봇' 파일럿 사업을 진행하였으며, 연내 국내 최대 O2O 서비스 그룹의 인공지능 기반 컨택센터 자동화 사업 수주가 기대되고 있습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
금융
2,605
1,614
2,520
3,650
주3)

공공
3,500
76
1,055
1,543

글로벌 제조
236
687
1,603
2,870

IT
-
600
920
850

신규
거래처
금융
-
2,860
2,060
1,815
주4)

공공
-
1,590
1,095
1,030

유통
-
496
970
1,333

회계
-
57
350
410

교육
-
14
22
64

기타(공공 및 민간)
597
881
1,209
1,553
주5)

합계
6,938
8,875
11,804
15,118

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 인공지능 영업수익은 2017년 3,232백만원에서 2019년 6,938백만원으로 연평균 46.35% 수준으로 증가하였습니다. 전 세계적으로 적극적인 인공지능 도입 및 활용에 따라 동사의 인공지능 솔루션에 대한 수요가 꾸준히 발생할 예정이며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

인공지능 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 3월에 발표한 '국내 인공지능 2019-2023 시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(30%) 및
Tractica가 2019년 4월에 발표한 Artificial Intelligence Market Forecasts 보고서에 기재된 성장률(30%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 농협금융지주,
현대오토에버 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 인공지능 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다. 다만, 2019년 가장 큰 영업수익(약 28억원)을 기록한 국립국어원 프로젝트의 경우, '말뭉치 구축(자연어, 음성 등의 인공지능 학습용 데이터 구축)' 사업의 성격상 라이선스 공급없이 상품/용역매출 중심으로 수행하였습니다. 이는 데이터의 확보를 통해 동사의 자연어 처리, 음성인식 등 인공지능 솔루션의 기본 성능을 제고하기 위한 연구개발 목적에 의해 수행한 별도의 계약으로, 향후 동 성격의 프로젝트 비중은 전략적으로 축소 혹은 '클라우드 방식'으로 전환해 사업 자체 수익성을 제고할 계획입니다.

<주요 프로젝트 현황>

- 농협금융 상담지원 시스템 고도화 및 영업점 집중화 사업

- 현대오토에버
매스터 챗봇 라이선스 공급 사업

- 삼성전자 북미 가전

콜센터 상담 자동화 사업 (PWC)
- 한전KDN 전자입찰시스템 입찰 관련 고객상담 챗봇 구축

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,648
2,143
4,268
6,203

라이선스
610
506
1,464
2,407

상품
1,083
328
366
303

합계
6,341
2,977
6,098
8,913

주4)

동사는 인공지능 사업에 있어 기존의 성공경험(대화형 인공지능 기반 대고객서비스, 직원 업무 효율화를 위한 챗봇사업 등)을 타 고객에게 확산하는데에 주력할 예정입니다. 한국투자증권 및 금융권과 OO안전부 등 공공부문이 주를 이룰것으로 예상되며, 리테일/O2O 부문이 신규 고객처로 확보가 예상됩니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 한국투자증권 상담지원시스템
(대화형 인공지능 및 아웃바운드 콜봇 구축)
- 동아대학교
학사상담 챗봇 시스템 구축

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
3,963
3,373
3,424

라이선스
-
753
989
1,116

상품
-
301
135
112

합계
-
5,017
4,497
4,652

주5)

기타 공공기관 및 기업(제조, 건설, 교육 등)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 시장 성장률(30%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
439
776
1,037
1,204

라이선스
57
53
107
327

상품
101
52
65
22

합계
597
881
1,209
1,553

2) 빅데이터(기계학습기반 증강분석 빅데이터) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
6,837
6,390
6,953
7,630

라이선스
752
1,009
1,470
2,330

상품
318
537
338
294

합계
7,907
7,936
8,761
10,254

빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의 편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.

이중 동사가 주 목표로 하는 분야는 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다. 동 영역은, 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터 산업과 달리, 자연어등 비정형 데이터를 융합한 보다 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로 합니다. 동사는 이러한 제품력을 바탕으로 공공부문의 통합 빅데이터 플랫폼, 소셜 빅데이터 분석 플랫폼, 금융권의 빅데이터 인사이트, 국가안보 이상징후 감지 솔루션등을 공급하고 있습니다.

가) 빅데이터 시장 전망

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

시장조사기관 스타티스타(Statista)에 따르면, 글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Statista

전세계 150여개의 시장에 대한 조사력을 보유하고 있는 통계분석 전문 리서치회사로서, 빅데이터, IT, 인공지능 등 B2B 산업 조사에 전문성을 보유한 회사입니다.

IDC
IT 및 통신, 컨수머 테크놀로지 부문 세계 최고의 시장 분석 및 컨설팅 기관으로, 세계적인 테크놀로지 부문의 미디어 및 리서치 그룹인 IDG의 자회사입니다.

나) 거래
처별 빅데이터 영업수익 추정

데이터분석을 통한 부가가치 창출(기업/기관운영의 의사결정력 제고, 대고객/민원 인사이트 발굴 및 데이터 유통 등)을 위해 B2B/B2G 고객들은 데이터의 수집과 정제(통계적 분석 및 기계학습을 위한 데이터 변환 및 구축), 저장, 검색과 조회, 분석 등의 일련의 과정에 걸쳐 다양한 니즈를 보유하고 있습니다. 이는 고객의 사업의 성격 (공공 대 민간) 및 수집/분석 대상 데이터의 다양성과 규모에 따라 다르게 나타납니다. 동사가 현재 주력하고 있는 공공 부문의 경우 정부의 데이터 경제 부흥 정책 등에 힘입어, 국가 혹은 광역단위 이상의 대량의 데이터 분석 체계 구축에 중점을 두고 있는 한편 미디어/일반 글로벌 제조기업등은 소셜네트워크상의 여론/소비자품평의 체계적 분
석 혹은 글로벌 소비자를 염두에둔 다국어 정보의 빅데이터화에 중점을 두고 있습니다. 

동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 2017년부터 전략적으로 향후 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 두었으며, 이후 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다. 

빅데이터 영업수익은 수집 대상 데이터의 종류 및 양의 확대와 데이터를 통해 고객이 얻고자 하는 부가가치(분석 인사이트, 데이터 유통에 따른 서비스 모델 개발등)가 다양화됨으로 인해 매년 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한, 신규고객의 확보여부에 따라 단계적으로 성장하는 수익 구조를 가지고 있습니다. 본 사업에 제공되는 동사의 제품은 Big data suite와 Graph DB 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
공공기관 및 공공사업]

국가규모의 대규모 데이터를 수집, 저장, 분석하는 수요는 현 정부의 데이터 경제/디지털 중심의 한국판 뉴딜 정책에 힘입어 더욱 확대될 것으로 예상됩니다. 대형 공공기관들은 대국민 행정 서비스 고도화를 위한 통합 빅데이터 플랫폼 사업에서 나아가 부가가치 높은 데이터를 유통/서비스화할 목적으로 지속적으로 사업을 발주, 고도화하고 있습니다.

동사는 2016년부터 2020년까지 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼 다년차 사업을 수주, 이행하고 있습니다. 기계학습과 자연어처리 역량, 정형-비정형 융합분석 역량을
인정받아 지속적으로 수집 데이터의 종류의 확대 및 분석 고도화를 고객사와 공동 기획, 추진하고 있습니다. 동사업은 향후에도 지속 고도화가 예상되며 동시에 동사의 다년차 사업역량을 기반으로 타 대형사업을 수주하는데도 기여할 것으로 예상됩니다. 또한 2019년부터 베트남 법인에서 공공기관을 대상으로 통합 빅데이터 플랫폼 사업을 개시하였으며 한국의 '전자정부'
수출 케이스와 같은 선도적 시장 개척을 추진할 예정입니다.

[미디어 기업]

자연어이해를 통한 텍스트분석 수요가 가장 큰 곳중의 하나는 보도/뉴스 분석 분야입니다. SNS 등 폭증하는 여론의 추이를 분석해 적기에 인사이트를 발굴하려는 미디어 혹은 리서치 기업들의 수요가 증대되고 있습니다. 동사는 한국언론진흥재단(서비스명 : 빅카인즈)과 통합뉴스분석서비스 프로젝트를 4년? 수행중에 있으며 2019년부터는 뉴스 서비스 플랫폼의 운영을 주관하며 추가적인 프로젝트니즈를 체계적으로 발굴하고 있습니다.

[
글로벌 (제조) 기업]

국내기업들의 사업 글로벌화가 진전되면서, 다국어 자연어 처리/번역 역량에 대한 수요가 확대
되고 있습니다. 동사는 글로벌 소비자/B2B 기업 대상 제품/설비를 출시하는 국내 대
기업들이 제품사용, 설계/운영 정보와 시장 정보, 고객의 다국어 품평들을 수집, 처리 분석하는 과제를 빅데이터 플랫폼을 통해 해결하고 있습니다. 2019년부터 한국조선해양의 선주품평/R&D 설계도면 분석 사업을 수행해오고 있으며, 2020년 LG CNS로부터 LG전자 향의 다국어 사용자 매뉴얼 자연어처리/번역 및 구조화 사업을 수주하였습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
공공
3,737
2,848
3,813
4,354
주3)

글로벌 제조
357
1,188
1,242
1,576

미디어
985
757
850
920

신규
거래처
공공
-
1,037
690
720
주4)

글로벌 제조
-
86
23
102

글로벌 서비스
-
50
150
185

금융
-
340
192
180

기타(공공 및 민간)

2,828
1,630
1,801
2,217
주5

합계
7,907
7,936
8,761
10,254

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 빅데이터 영업수익은 2017년 7,956백만원에서 2019년 7,907백만원으로 유사한 수준을 유지하였습니다. 이는 인공지능에 대한 시장이 관심 및 적극적인 도입 분위기에 맞춰 동사의 역량을 인공지능 기술 개발 및 제품 매출에 집중하였기 때문입니다. 다만,
동사가 집중하고 있는 증강분석 빅데이터 영역은 기본적으로 자연어처리 및 기계학습 등의 인공지능 기술과 제품력이 업력에 의해 제고될시 그 성능이 개선된다는 점에서 동사의 빅데이터 솔루션은 일반적인 범용의 빅데이터 사업과 차이가 있습니다. 동사는 전략적으로 2020년까지 빅데이터 사업과의 시너지를 감안해 인공지능 기술과 제품력 확대에 중점을 둘 예정이며, 2021년을 기점으로 빅데이터 사업을 재활성화할 계획입니다.

빅데이터 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 IDC가 2020년 1월에 발표한 '
국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망' 연구 보고서에 기재된 소프트웨어 및 서비스 부문 성장률(11.5%) 및
Tractica가 2018년 3월에 발표한 Big data revenue worldwide from 2016 to 2027 보고서에 기재된 성장률(13.3%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

기존 거래처는 동사가 선제적으로 레퍼런스를 확보한 국토교통부, 한국언론진흥재단 등 다년간 솔루션을 공급한 고객들로, 고객니즈 및 고객사 IT환경에 대한 이해도가 기확보됨에 따라 용역매출(컨설팅/커스터마이징) 및 상품매출의 비중이 축소되고 상대적으로 고도화된 소프트웨어 라이선스의 매출을 제고할 수 있는 이점이 있습니다.

2020년 영업수익은 기존 거래처로부터의 실제 수주액 및 수주예상액을 토대로 추정하였습니다. 아울러 거래처의 후속 빅데이터/데이터분석 솔루션 도입 로드맵에 대한 이해를 기초로 2021~2022년을 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>
- 국토교통부 통합 빅데이터 플랫폼
- 금융보안원
빅데이터 거래소 구축 사업
- 한국전력 소셜 빅데이터
운영 및 고도화 사업
- 한국조선해양
빅데이터 분석 솔루션 사업
- 한국언론진흥재단 뉴스 빅데이터
고도화 및 운영 사업

- 우리은행 이상거래 탐지 솔루션 사업

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
4,392
3,858
4,630
4,864

라이선스
483
705
1,086
1,781

상품
204
230
189
205

합계
5,079
4,793
5,905
6,850

주4)

동사는 신규고객 확보에 있어 통합 빅데이터분석 플랫폼(예 : 국토부) 경험을 확대하는데 초점을 두고 있습니다. OO안전부, OO수력원자력, OO난방공사 등 다량의 이종 데이터를 기반으로 행정서비스를 제공하는 공공기관에 대한 매출을 확대할 계획이며, 동 수요는 타겟 고객의 프로젝트 니즈 조사에 기초하였습니다. 신규 거래처이므로 컨설팅 및 커스터마이징, 하드웨어 연계 등의 니즈를 고려하여 유형별 매출을 추정하였으며, 2020년 현재 기수주 및 수주예상금액에 더하여 고객사의 니즈, IT투자 로드맵에 대한 이해를 기반으로 고객별 매출 규모를 2022년까지 추정하였습니다.

<주요 프로젝트 현황>

- 베트남 정보통신부 소셜 데이터 수집, 분석
- STX 조선 빅데이터 검색 솔루션 
- 하나투어 빅데이터 검색 솔루션

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
1,218
817
866

라이선스
-
192
176
266

상품
-
103
62
55

합계
-
1,513
1,055
1,187

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 빅데이터 시장 성장률(11.5%) 대비 낮은 약 8.4%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
2,445
1,314
1,506
1,900

라이선스
269
112
208
283

상품
114
204
87
34

합계
2,828
1,630
1,801
2,217

3

) 클라우드 서비스(AIaaS) 영업수익 상세

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

용역
1,317
1,646
2,136
2,389

라이선스
2,209
3,497
4,961
7,166

합계
3,526
5,143
7,097
9,555

인공지능 애플리케이션을 수요자 관점에서 초기 투자비용이 많이 드는 구축/설치형 (on-premise)이 아닌, 종량제 혹은 구독제 방식의 서비스 형태로 제공하는 사업 (AI as a Service)입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글, KT 등이 주로 저장과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 인프라스트럭쳐형 클라우드 플랫폼(IaaS : Infrastructure as a Service)를 제공한다면, 동사는 엔터프라이즈 부문의 오랜 기술 및 제품력을 기반으로 완성도 높은 애플리케이션을 이러한 인프라를 활용하여 제공하는 부가가치가 높은 사업영역에 집중하고 있습니다.

본 사업은 동사의 주요 구축형(on-premise) 제품인 AI, Big data, Graph DB의 핵심적 기능을 API(Application program interface) 및 Web service 기반으로 고객에게 제공하는 구독형/종량제 서비스 사업으로 동사의 클라우드 서비스를 통해 제공됩니다. 클라우드 인프라 환경의 보급이 가속화되며, 보다 유연한 환경에서 웹방식의 맞춤형 인공지능, 빅데이터 서비스를 공급받고자 하는 기업과 공공기관의 수요에 맞춰 전개하고 있는 사업입니다. 기업이나 공공기관은 자체적인 인공지능 사업/서비스 모델 개발을 위해 필요한 핵심 인공지능 기능을 솔트룩스로부터 공급받거나, 특화된 니즈(예 : 기업/국가 연구기관의 연구개발 분야의 데이터 수집과 분석 효율 강화, 경쟁사나 고객의 피드백 수집과 분석 등)에 대한 서비스를 구독형으로 공급받게 됩니다.

가) 인공지능 클라우드 서비스 (AI as a Service) 시장 전망

기업이나 공공기관 내부의 서버에 소프트웨어를 설치하는 구축형(on-premise) 시장이 아닌 인공지능 클라우드 서비스 시장은 보다 유연한 IT환경과 과금체계를 선호하는 고객 니즈 증대에 따라 빠른 성장이 예상됩니다. 또한 설치환경의 제약에서 자유로워져, 국내 대기업이나 해외고객들이 공급업체의 소재와 관계없이 글로벌 고객이나 법인향 서비스에 접근가능한 형태로, 사실상 물리적인 사업적 경계가 크게 완화되고 있는 것이 특징입니다. 글로벌 시장 전망 기관인 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 따르면 동 시장은 2023년까지 연 48.2%로 고성장해 글로벌 시장 규모가 약 13조원에 이를 것으로 추산됩니다.

[자료 인용기관 소개]

구 분
내 용

Marketsand
Markets
MarketsandMarkets는 전 세계 기업 매출의 70 % ~ 80 %에 영향을 미치는 30,000 개의고성장 신흥 기회/위협에 대한 정량화 된 B2B 연구를 제공합니다. 현재 전세계 Fortune 1,000 대 기업 중 80 %를 고객으로 포함하여 전 세계 7,500여 고객에게 서비스를 제공하고 있으며, 850 여명의 정규 애널리스트를 보유한 전문 리서치 기관입니다.

나) 거래
처별 빅데티어 영업수익 추정

사업적 측면에서 인공지능 클라우드 서비스의 특징은 웹/API방식의 종량제(데이터사용양 혹은 서비스의 사용자수/사용량에 따른 과금) 및 구독제 형태인 점입니다. 동사업은 온프레미스/구축형이 아닌 웹/API 방식의 서비스를 통해 수행됩니다. 고객은 자신이 원하는 맞춤형 데이터 분석 등에 관한 서비스 니즈를 동사에 전달하면 동사는 인공지능, 빅데이터 등의 기본 제품 중 필요한 모듈별 기능을 선별, 조합해 웹/API방식으로 고객전용 서비스를 제공하게 됩니다. 이에 따라 통상적으로 초기 1~3개월의 서비스 커스터마이징 인력 투입 이후, 프로젝트 현장인력 파견없이 동사의 라이선스 비용을 월 혹은 연단위 과금형태로 고객으로부터 수취하게 됩니다. 

클라우드 부문은 동사의 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 현재 영업수익의 규모는 작으나, 고객의 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있습니다. 아울러 위와 같은 사업/운영구조로 인해 단위 프로젝트 당의 라이선스 매출 비중이 상대적으로 높아 공격적인 확산을 통해 동사의 영업수익은 물론 전반적 수익성 개선을 지속할 계획입니다. 또한, 클라우드 서비스의 특성상 글로벌 기업들에 대한 원격 서비스 제공이 가능해, 종량제/구독제 등에 따른 비용 합리성 니즈를 가진
일반적 고객들외의 글로벌/해외 오퍼레이션 기업들에 대한 사업도 진행중에 있습니다.
본 사업에 제공되는 당사의 제품은 Cloud service 입니다.

각 거
래처 별로 영업수익 추정 내역은 다음과 같습니다.

[
글로벌 기업(제조, BPO)]

클라우드 인프라가 보급되면서 기업 맞춤형의 자체 인공지능 서비스와 사업모델 (예 : 자율주행, 비즈니스 프로세스 아웃소싱(Business process outsourcing) 등)을 클라우드 인프라 위에서 개발/운영하려는 니즈가 확산되고 있습니다. 이는 특히 글로벌 오퍼레이션을 보유한 대규모, 다국적기업에서 두드러지며, 클라우드의 특성상 물리적인 경계없이 폭넓은 자국/해외 인공지능 서비스 공급자와의 사업협력을 고려하게 됩니다. 글로벌 기업인 경우에도 자체적인 인공지능 개발을 위해 많은 초기 학습/검증 비용이 들어가는 약점이 있어, 필요한 서비스 패키지를 기업의 니즈에 특화하여 클라우드로 구축할 수 있는 인공지능 기술사업자와의 사업 협력 수요가 증대되고 있습니다.

동사의 경우 일본 최대 프린팅/전자소재 대기업이자 전문 BPO(인사, 총무, IT, 금융상품/서비스 상담, 행정 서비스 일괄 외주 대행)사인 Dai Nippon Printing사와 2018년부터 현재까지 3년차 사업을 진행하며 DNP의 클라우드 기반 BPO 서비스 플랫폼을 구축하였습니다. DNP는 동사가 구축한 플랫폼을 기반으로 일본의 주요 보험 및 은행사들을 주 고객으로, 금융 상담(보험 클레임 처리 등), 상품 판매 대행 BPO 서비스에 관한 자동화 솔루션을 인공지능 기반으로 공급하고 있습니다. 농협은행 인공지능 컨택센터 사업에 활용된 심층질의응답기반 상담지원 체계 레퍼런스를 기반으로 본 사업을 수주하였습니다.
동사는 DNP의 BPO 자동화 서비스 라이선스 매출 중 65%를 수취하는 계약을 2019년 체결한 후 공동으로 개별 대형 금융사 고객들을 유치하기 위한 일본 현지 후속 영업중에 있습니다. 

또한, 글로벌 자동차 OEM인 현대자동차와 같이 다양한 지역시장에서 복잡도 높은 제품 라인업에 대한 다언어의 고객품평, 경쟁사 동향 등을 수집 분석해야 하는 마켓 인텔리전스 니즈도 증대되고 있습니다. 북미, 중국, 인도 등의 전략 시장에 신차가 출시될 시 경쟁차종/피쳐와의 비교 품평 등을 웹상에서 수집, 분석해 제공하는 본 사업은 2016년 이래 2020년까지 다년간 구독 사업으로 수행하고 있습니다. 특히, 이러한 글로벌/다언어 텍스트 분석을 통한 고객사의 적기 의사결정을 위한 시의성과 대규모 데이터를 처리하는데 따른 비용 합리성이 사업의 중요요소로서, 동사는 다국어/저비용의 개발, 수행역량을 보유한 베트남 법인(Saltlux Technology)을 활용해 사업을 지속 확장중에 있습니다.

[공공기관 및 공공사업]

공공기관의 경우에도 국내의 자생적인 클라우드 인프라/서비스 생태계의 구축은 물론 데이터 활용성의 증대를 위해 인공지능 클라우드 서비스 채택에 적극적인 양상입니다. 따라서 기존 공공기관 향 구축형 사업들 중 일부가 클라우드 서비스 방식 공급으로 전환되고 있으며, 데이터/AI 바우처 제도를 통해 민간과 공공의 인공지능/빅데이터용 데이터 구축을 위한 정책적 지원 또한 확대되고 있습니다. 동사는 한국데이터산업진흥원이 주관하는 동사업에 2020년 참여계획이며, 기존의 국립국어원 말뭉치 구축 사업 또한 클라우드 방식으로 전환해 사업수행의 수익성을 제고할 계획입니다.

[기타 국
내기업]

종량제/구독제 방식의 웹서비스의 유연성으로 인해 특화된 업무영역(회계계약서 분석, 법률자동번역, 고객서비스 개선을 위한 외부 SNS 소비자 품평의 수집 분석 등)에서의 수요가 꾸준히 증대되고 있습니다. 동사는 LG전자 소재기술연구원, KISTEP(한국과학기술기획평가원) 등 국내유수의 R&D 기관에 연구개발에 특화된 데이터과학 클라우드 서비스를 공급하고 있습니다. 또한, 2020년부터는 글로벌 최대 회계 컨설팅사인 PWC 컨설팅 및 OO회계법인과 인공지능 기반 계약서 자동분석 서비스 개발 프로젝트를 수행하고 있으며, 향후 동서비스는 분석 대상 계약서 분량당 과금하는 클라우드 서비스 사업으로 출시할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
비고

기존
거래처
글로벌 BPO
1,394
655
1,695
2,420
주3)

글로벌 제조
446
661
948
1,466

공공
168
1,507
1,280
1,195

미디어
18
-
60
105

회계
-
40
220
450

법률
148
-
185
255

통신
36
60
84
100

신규
거래처
공공
-
350
120
80
주4)

글로벌 제조
-
80
120
252

유통
-
450
580
780

금융
-
-
70
200

기타(공공 및 민간)
1,316
1,340
1,735
2,252
주5

합계
3,526
5,143
7,097
9,555

주1)

기존 거래처는 최근 3년간 동사와 거래가 있는 거래처입니다.

주2)

동사의 최근 클라우드 영업수익은 2017년 923백만원에서 2019년 3,526백만원으로 연평균 95.41% 수준으로 증가하였습니다. 현재 인공지능 및 빅데이터 사업 대비 규모는 작으나, 고객 초기 투자비용 부담을 경감하고자 하는 니즈에 부합해 빠르게 성장하고 있으며, 이에 따라 영업수익이 일정한 성장 추세를 보일 것으로 전망됩니다.

클라우드 영업수익은 2020년의 경우, 동사의 실제 수주내역과 수주예상액을 고려하여 추정하였으며, 2021년 이후 기간에는 MarketsandMarkets가 2018년 4월에 발표한 Artificial Intelligence as a Service Market - Global Forecast 2023 보고서에 기재된 성장률(48.2%)을 적용하여 추정하였습니다.
또한, IDC가 2020년 4월에 발표한 '한국 ICT 2020년 시장 전망 보고서'에 기재된 COVID-19로 인한 국내 IT 시장 중 소프트웨어 시장의 성장 하향조정을 추가 반영하였습니다.

주3)

DNP/IWI, 현대자동차 등 다년간의 연속 구독사업 중심으로 영업수익 확대 계획입니다. 타 사업 대비 높은 라이선스 매출 구조를 기 확보하였으며, 이를 기반으로 수익성 높은 영업 수익 확대에 주력할 것입니다. 아울러 DNP/IWI의 경우 기존 전통적인 인적 서비스 중심의 고비용 BPO 서비스를 인공지능 기반 고품질의 안정적 서비스 구조로 전환하려는 현지 고객수요처(주로 은행, 카드, 보험 등 금융사)의 확대를 통해 동사의 라이선스 수입을 증대시킬 것입니다. 현대자동차의 경우, 전략 분석 시장 확대(유럽, 남미, 동남아 등)에 따른 영업수익 증대가 예상됩니다.

<주요 프로젝트 현황>
- DNP
일본 BPO 전용 인공지능 클라우드 플랫폼 서비스
- 현대자동차 글로벌 신차반응분석 사업
- LG전자 소재기술연구원 연구개발 데이터과학 서비스
- 국립국어원 말뭉치 구축 사업
- PWC 계약서 자동분석 서비스
- KT 기가지니 심층질의 응답
클라우드 서비스

- 현대모비스 자율주행 영상 DB 분석 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
825
731
1,028
1,318

라이선스
1,385
2,192
3,444
4,673

합계
2,210
2,923
4,472
5,991

주4)

헬스케어
(CJ제일제당), 리테일 부문의 클라우드 기반 고객 품평 수집 분석 서비스(국내 최대 O2O 서비스 그룹), 공공 부문의 정책 수립 분석에 필요한 데이터 수집 분석, 서비스 (대한민국 OO부) 등, 기존의 구독/종량제 사업 모델하에서의 레퍼런스 확산에 주력할 것입니다. 신규 고객의 경우 초기 클라우드 서비스체계 구축 및 커스터마이징등을 고려해 기존 고객 대비 상대적으로 높은 용역 매출 비중을 예상하고 있습니다.

<주요 프로젝트 현황>

- CJ제일제당
임상문헌
분석 서비스

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
-
290
276
341

라이선스
-
590
614
971

합계
-
880
890
1,312

주5)

기타 공공기관 및 기업(주로 제조)의 2020년~2022년 연평균 영업수익 성장률은 상대적으로 규모가 큰 기존 및 신규 거래처 매출 계획 및 인공지능 클라우드 시장 성장률(48.2%) 대비 낮은 약 24%을 적용하였습니다.

구분

2019년

2020년 (E)

2021년 (E)

2022년 (E)

용역
492
625
832
730

라이선스
824
715
903
1,522

합계
1,316
1,340
1,735
2,252

(나)
영업비용

영업비용은 각 항목별로 비용 동인을 분석하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

급여
3,301
3,618
3,831
4,237
(*1)

잡급
301
29
30
32

경상연구개발비
2,574
3,581
4,547
5,656

퇴직급여
946
900
1,129
1,342
(*2)

외주비
5,530
5,574
5,815
5,978
(*3)

재료비
1,574
1,217
904
731
(*4)

복리후생비
1,183
1,341
1,532
1,753
(*5)

교육훈련비
-
25
29
34

세금과공과
100
114
128
145

도서인쇄비
37
35
39
44

감가상각비
444
689
1,009
1,402
(*6)

무형자산상각비
269
334
443
521

접대비
45
76
96
116
(*7)

광고선전비
234
370
439
530

대손상각비
10
-
-
-

지급수수료
962
794
888
1,037
(*8)

주식보상비용
148
296
260
224
(*9)

여비교통비
170
185
214
238

(*10)

통신비
31
49
54
60

수도광열비
67
79
89
100

지급임차료
125
182
183
219

수선비
2
14
17
20

보험료
11
12
12
12

소모품비
87
109
128
149

차량비
44
51
55
63

운반비
5
8
9
13

회의비
121
150
171
202

협회비
25
31
31
32

합계
18,346
19,863
22,082
24,890

(*1)

급여, 잡급 및 경상연구개발비는 동사의 향후 사업부별 인원 증가 계획과 5% 임금상승률(과거 평균 임금상승률 및 보험계리가정 반영), 국고보조금 수입 효과를 감안하여 추정하였습니다. 동사는 연구 개발을 위한 인력 충원은 지속적으로 진행하나 일반인력에 대한 충원은 요구되지 않습니다. 추정 기간별 예상 인원현황은 다음과 같습니다.

(단위: 명)

부서별 기말인원
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

급여
관리-임원
13
13
13
13

관리-일반
20
15
16
18

영업-일반
2
8
10
14

경상연구개발비
연구/개발
116
133
151
167

합계
151
169
190
212

(*2) 2020년 예상 퇴직급여는 2019년 보험계리보고서에서 추정한 2020년 당기근무원가를 적용하였으며, 이후 추정기간은 2019년과 2020년의 인건비 대비 퇴직급여비율의 평균을 예상 인건비에 적용하여 추정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

인건비
6,176
7,427
8,408
9,925

퇴직급여
946
900
1,129
1,342

퇴직급여비율
15.32%
12.12%
13.43%
13.52%

(*3)
당사는 제품 라이선스 공급 후 구동을 위한 IT 개발 용역을 제공함에 있어 내부인력 외 외주 용역처를 활용하는 경우가 있으며, 외주용역비는 인건비가 대부분을 차지하고 있습니다. 당사는 향후 제품의 완전성 제고, 하반기 매출 쏠림 현상의 완화 및 자체 인력 고용확대 및 학습효과 고도화를 통해 외주비의 비중을 점차 감소시키고자 합니다.

이에 외주비는 2019년 용역 매출액 대비 외주비 비율을 산정 후 향후 3년간 추정 용역 매출액에서 외주비 비율을 점차적으로 절감하는 것을 가정하여 산정하였습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

용역매출
13,241
14,918
17,767
20,851

외주비
5,530
5,574
5,815
5,978

외주비 비율
41.76%
37.36%
32.73%
28.67%

(*4) 재료비는 프로젝트 수행 시 발주처의 요청 또는 당사의 프로젝트 수행의 필요에 의하여 외부로부터 구입하여 단순 납품/설치하는 S/W 및 H/W 비용으로 상품매출과 직접적으로 대응하므로, 상품매출액에 100% 원가율을 적용하여 추정하였습니다. 

(*5) 복리후생비, 교육훈련비, 도서인쇄비 및 세금과공과 등
인건비성 경비는 임직원 수 평균 증가율(12.15%), 예상물가상승률 등을 고려하여 각 계정의 비용을 추정하였습니다. 

<참고> 예상물가상승율

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
평균

예상물가상승율

0.4%

1.2%

1.6%

1.7%

1.225%

출처: Eco
nomist Intelligence Unit, Country Forecast Report(South Korea), 2019년 12월

(*6)
유형자산은 사용권자산(사무실 및 차량 임차료), 비품(노트북, 모니터 및 서버), 시설장치(사무실인테리어 등), 무형자산은 개발비, 소프트웨어 및 특허권 등으로 구성되어 있습니다.

감가상각비와 무형자산상각비는 기존 자산 및 향후 플랫폼 및 클라우드사업 확장에 따른 GPU급 서버확충계획, 인원충원계획에 따른 비품취득계획, 임차료 상승 등을 고려하여 상각비를 추정하였습니다. 세
부 항목별 감가상각비 및 무형자산상각비 내역은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

<유형자산>

비품
24
190
517
856

사용권자산
392
468
422
431

시설장치
28
31
70
115

합계
444
689
1,009
1,402

<무형자산>

특허권
206
240
285
289

개발비
-
78
145
217

소프트웨어
10
11
11
13

라이선스
53
5
2
2

합계
269
334
443
521

(*7) 접대비, 광고선전비 등은 매출 규모에 따라 비례하여 발생하는 것으로 추정하였습니다. 한편, 대손상각비는 2019년 매출액 대비 0.06% 수준이었고, 거래처의 규모나 특성을 고려할 때 향후 발생가능성이 낮다고 판단하여 추정에서 제외하였습니다.

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

접대비/매출액 비율
0.24%
0.35%
0.35%
0.33%

광고선전비/매출액 비율
1.28%
1.68%
1.59%
1.52%

대손상각비/매출액 비율
0.06%
-
-
-

(*8) 지급수수료는 각 수수료 성격별로 개별분석을 통하여 향후 예상되는 지급수수료금액을 개별분석하여 추정하였습니다. 발생 특정항목별로 2020년 계약이 이미 이루어진 경우(예: 외부감사수수료, 내부회계관리제도구축수수료 등)에는 실제 계약금액을 반영하였으며, 2020년 이후에는 보수적으로 예상물가상승율 대비 높은 수준인 연 5%씩 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다. 단, 지급수수료 중 채용과 관련된 수수료는 평균 인원예상증가율인 연 11% 증가율을 적용하였으며, 사외이사 및 감사의 보수는 10%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(*9) 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 상 임직원에게 부여한 주식선택권에 대해서는 주식선택권의 공정가치를 산정한 후 기대행사기간 동안 연 분할한 금액을 영업비용으로 인식하도록 되어 있습니다. 이에 따라 당사는
증권신고서 제출일 현재 유효한 주식선택권이 지속적으로 유효하고 2020년 이후로는 신규 주식선택권을 부여하지 않는 것을 가정하여 향후 주식보상비용을 추
정하였습니다.

(*10)
기타영업비용은 직접적이거나 간접적인 동인을 찾기 어려운 항목들로서 여비교통비, 소모품비, 회의비, 수도광열비 등으로 이루어져 있습니다. 이에 따라 2019년 발생한 비용에서 보수적으로 예상물가상율보다 높은 연 5%씩 상승함을 가정하여 추정하였습니다.

(다) 영업외수익 및 영업외비용

(단위: 백만원)

구분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

영업외수익
1,293
606
754
808

영업외비용
603
92
106
142

동사의 영업외수익은 대부분 이자수익으로 구성되며, 영업외비용은 대부분 이자비용으로 구성됩니다. 이자수
익은 동사가 보유중인 금융기관 예치금에서 발생되는 금액으로, 최근 3개년 예치금 잔액 대비 약
1.64%의 이자율이 산출되었습니다. 향후 공모자금의 유입 및 기간별 사용 계획에 따라 증감할 예치금 잔액을 추정하고, 추정 예치금 잔액에 약 1.64% 수준의 이자율을 적용하여 이자수익을 산정하였습니다.

다만, 2019년 중 발생한 공정가치측정금융자산 중 지분증권평가이익인 658백만원은 향후 발생하지 않는 것으로 가정하여 추정하였습니다. 

이자비용은 전환상환우선주, 확정급여채무, 리스부채에서 발생되는 금액입니다. 동사가 보유중인 전환상환우선주는 2019년 12월중 전액 보통주로 전환되어 향후 발생되지 않을 예정이며, 이외 차입금은 보유하고 있지 않으므로 향후 발생하지 않음을 가정하였습니다.

기타 영업외손익에는 외화차손익, 외화환산손익, 잡손익 등이 있으나 기간별로 변동이 심하여 합리적인 추정이 어려우며, 향후 재무제표에 미치는 영향이 중요하지 않을 것으로 추정됩니다. 이에 따라 이자수익과
이자비용 외에는 2020년 이후 영업외수익이나 비용에 고려할 중요한 요인은 없을 것으로 판단하였습니다.

(라) 법인세비용

법인세비용은 매년 예상 과세표준에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였으며, 이연법인세효과 및 결손금/세액이월공제는 별도로 반영하지 아니하였습니다. 추정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 백만원)

구분

2019 주1)

2020(E)

2021(E)

2022(E)

산출세액
135
551
1,348
2,333

세액공제 주2)

74
185
288
403

법인세비용(이익)
(112)
365
1,060
1,930

주1)

2019년 산출세액 및 세액공제액은 실제 법인세세무조정에 따른 가액이며, 법인세비용은 이연법인세를 적용한 재무제표 수치입니다. 이에 따라 '산출세액 - 세액공제' 가액이 법인세비용과 일치하지 아니합니다.

주2)

연구인력개발비세액공제는 세액공제의 요건을 충족하는 연구인력급여에 공제율 25%를 곱하여 산정하였습니다.

구분

2019

2020(E)

2021(E)

2022(E)

인건비
294
742
1,152
1,613

세액공제율

25%
25%
25%
25%

세액공제
74
185
288
403

라. 기상장기업과의 비교참고 정보

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜솔트룩스 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 영업성과 시현, 재무적 유사성, 일반기준, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 위세아이텍, 라온피플, 나무기술, AKAMAI TECHNOLOGIES, CITRIX SYSTEMS 총 5개사를 최종 유사회사로 선정하였습니다. 동 유사회사들은 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교참고 정보를 토대로 투자의사 결정시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

하기 비교기업들의 요약 (연결)재무제표 및 재무비율은 각사 사업보고서, 공시자료 또는 Bloomberg를 참조하여 작성하였습니다.

(1) 유사회사의 주요 재무현황

[유사회사 2019년 요약 재무현황]

(단위: 백만원)

구분
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

회계기준
K-IFRS 개별
K-IFRS 개별
K-IFRS 연결
US-GAAP 연결
US-GAAP 연결

유동자산
5,208
62,901
50,921
2,577,446
1,747,160

비유동자산
12,715
2,785
5,726
5,515,297
3,321,918

자산총계
17,923
65,686
56,647
8,092,743
5,069,078

유동부채
5,077
2,776
36,616
800,782
2,111,963

비유동부채
1,780
131
1,950
3,067,129
1,989,647

부채총계
6,857
2,907
38,566
3,867,911
4,101,610

자본금
1,700
5,154
2,914
1,871
368

자본총계
11,066
62,779
18,081
4,224,832
967,458

매출액
19,719
30,771
84,685
3,373,048
3,509,372

영업이익
2,912
8,205
4,077
680,199
650,878

당기순이익
2,666
8,435
3,842
557,239
794,780

주1)
출처 : 각사 사업보고서, 공시자료, Bloomberg

주2)
해외 비교기업의 적용환율은 Bloomberg에서 제공하는 현지통화 환산분(KRW)으로 적용(기준일 2020.05.22)

(2) 유사회사의 주요 재무비율

[유사회사 2019년 재무비율]

구 분
비율
위세아이텍
라온피플
나무기술
AKAMAI
TECHNOLOGIES
CITRIX SYSTEMS

회계기준
-
K-IFRS 개별
K-IFRS 개별
K-IFRS 연결
US-GAAP 연결
US-GAAP 연결

성장성
(%)
매출액 증가율
19.16
41.38
28.89
12.91
7.22

영업이익 증가율
69.84
32.54
흑자 전환
30.45
-14.78

당기순이익 증가율
77.14
34.95
흑자 전환
69.70
25.45

총자산 증가율
21.03
126.80
61.38
33.07
-11.36

활동성
(회)
총자산 회전율
1.20
0.65
1.85
0.61
0.65

재고자산 회전율
13.38
12.24
10.37
N/A
164.17

매출채권 회전율
6.69
7.72
4.20
9.45
4.39

수익성
(%)
매출액 영업이익률
14.77
26.66
4.81
20.17
18.55

매출액 순이익률
13.52
27.41
4.54
16.52
22.65

총자산 순이익률
16.29
17.82
8.38
7.86
14.73

자기자본 순이익률
27.29
17.82
24.41
14.33
100.50

안정성
(%)
부채비율
61.96
4.42
213.30
91.55
205.66

차입금의존도
5.01
0.91
22.97
38.12
22.77

유동비율
102.59
2,266.10
139.07
321.87
82.73

[재무비율 산정방법]

구 분
산 식
설 명

[안정성 비율]

유동비율
당기말 유동자산 
──────── ×100
당기말 유동부채
유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인 지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다.

부채비율
당기말 총부채 
──────── ×100
당기말 자기자본
타인자본과 자기자본간의 관계를 나타내는 대표적인 재무구조지표로서 일반적으로 동 비율이 낮을수록 재무구조가 건전하다고 판단합니다. 그러나 이와 같은 입장은 여신자 측에서 채권회수의 안정성만을 고려한 것이며 기업경영의 측면에서는 단기적 채무변제의 압박을 받지않는한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다.

차입금의존도
당기말 차입금 등 
──────── ×100
당기말 총자본
총자본 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가 높은 기업일수록 금융비용부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다.

[수익성 비율]

매출액 영업이익율
당기 영업이익 
─────── ×100
당기 매출액
기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한 것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다.

매출액 순이익율
당기 당기순이익 
──────── ×100
당기 매출액
매출액에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표 또한 영업으로 인한 효과를 나타내는 지표이며, 매출총이익률, 매출 경상이익률과 비교하여 기타 영업외 자금조달이나 부수활동을 통해 비효율적으로 누수될 수 있는 기업의 성과를 가늠할 수 있는 지표입니다.

총자산 순이익율
당기 당기순이익 
───────── ×100
(기초총자산+기말총자산)/2
당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 ROA(Return on Assets)로 널리 알려져 있습니다. 기업의 계획과 실적간 차이 분석을 통한 경영활동 평가나 경영전략 수립 등에 많이 사용되는 지표입니다.

자기자본 순이익율
당기 당기순이익 
──────── ×100
(기초자기자본+기말자기자본)/2
자기자본에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 자본 조달 특성에 따라 동일한 자산구성하에서도 서로 상이한 결과를 나타내므로 자본구성과의 관계도 동시에 고려해야 하는 지표입니다.

[성장성 비율]

매출액 증가율
당기매출액 
────── ×100 - 100
전기매출액
전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다.

영업이익 증가율
당기영업이익 
─────── ×100 - 100
전기영업이익
전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다.

당기순이익 증가율
당기순이익 
────── ×100 - 100
전기순이익
전년도 당기순이익에 대한 당해연도 당기순이익의 증가율을 나타내는 지표입니다.

총자산 증가율
당기말총자산 
─────── ×100 - 100
 전기말총자산
기업에 투하 운용된 총자산이 당해연도에 얼마나 증가하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 전체적인 성장척도를 측정하는 지표입니다.

[활동성 비율]

총자산 회전율
당기 매출액
─────────────
(기초총자산+기말총자산)/2
총자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업에 투하한 총자산의 운용효율을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

재고자산회전율
당기 매출액
──────────────
(기초재고자산+기말재고자산)/2
재고자산이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 재고자산의 소진현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

매출채권회전율
당기 매출액
──────────────
(기초매출채권+기말매출채권)/2
매출채권이 1년 동안 몇 번 회전하였는가를 나타내는 비율로서 기업의 매출채권의 회수현황을 총괄적으로 표시하는 지표입니다.

마. 본질가치(자산가치) 산출

㈜솔트룩스의 코스닥시장 상장을 위한 공모가액을 산정함에 있어, "증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 "제5-13조 및 "동 규정 시행세칙" 제5조의 규정에 의한 합병가액산정기준인 본질가치(자산가치에 의한 평가)를 산정하여 제시하오니 투자의사결정에참고하시기 바랍니다.

동사의 본질가치 산정을 위한 자산가치는 2020년 1분기 연결재무제표를 기준으로 하여 다음과 같이 산출되었습니다.

(단위 : 원, 주)

구 분
금액
비 고

1. 자본총계
36,613,008,495
-

(1) 가산항목
-
-

- 자기주식
-
-

- 결산기 이후 유상증자 등에 의하여 증가한 자본금
-
-

- 결산기 이후 전환사채의 전환권 행사에 의해 증가한 자본금
-
-

- 결산기 이후 신주인수권부 사채의 신주인수권 행사에 의하여 증가한 자본금
-
-

- 결산기 이후 전환상환우선주의 전환으로 인해 증가한 자본금
-
-

- 결산기 이후 증가한 자산재평가 적립금
-
-

(2) 차감항목
-
-

- 실질가치가 없는 무형자산
-
-

- 회수 가능성이 없는 채권
-
-

- 시장성 없는 투자주식의 순자산가액과 취득원가와의 차이
-
-

- 퇴직급여충당금 부족액
-
-

- 전환권 및 신주인수권 대가
-
-

- 주식선택권 행사로 인한 자본 감소액
-
-

- 결산기 이후 자본금, 자본잉여금 등 감소액
-
-

- 결산기 이후 전기오류수정손실
-
-

- 이익잉여금의 증감을 수반하지 않는 자본총계의 변동거래로 인한 중요한
순자산 감소액
-
-

2. 순자산 : 1+(1)-(2)
36,613,008,495
-

3. 발행주식총수
4,259,015
-

- 최근 분기말 발행주식수
4,259,015
-

- 결산기 이후 유상증자주식수
-
-

- 결산기 이후 무상증자주식수
-
-

- 결산기 이후 유상증자 및 무상증가 아닌 기타 사유로 인한 증가 주식수
(상환전환우선주 및 전환사채 보통주 전환)
-
-

- 결산기 이후 유상감자 주식 수 등 감소 주식수
-
-

4. 1주당 자산가치(2.÷3.)
8,597
-

Ⅴ. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

(단위: 천원)

구 분

금 액

총 공모금액 (1)

18,000,000

상장주선인 의무인수 금액 (2)
540,000

발행제비용 (3)
880,000

순수입금 [(1) + (2) - (3)]
17,660,000

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 산정하였습니다.

주2)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위: 천원)

구 분

금 액

계 산 근 거

인수수수료

834,300

공모금액 및 상장주선인 의무인수금액의 4.5%

등록세

1,545

증가 자본금의 4/1000

교육세

309

등록세의 20%

기타비용

43,846

법무사 수수료, IR 비용, 인쇄비 등

합 계

880,000

-

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 산정하였습니다.

주2)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

2. 자금의 사용목적

가. 자금의 사용계획

증권신고서 제출일 현재 당사의 공모자금 사용계획은 아래와 같습니다. 다만, 하기 투자계획은 현 시점에서 예상되는 계획이며, 향후 집행 시점의 경영환경 등을 고려하여 변경될 가능성이 있으므로 절대적인 계획이 아님을 투자자께서는 인지하시기 바랍니다.

(기준일 :
2020년 05월 28일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

3,500
-
6,900
-
3,100
4,160
17,660

나. 자금의 세부 사용계획

(단위: 백만원)

구 분

내역
우선순위
금액
시기
비고

연구개발

인건비

1

3,000

2020년 ~ 2022년

-

아웃바운드AI컨택센터

2

560

2020년 ~ 2022년

-

인공지능형 RPA

3

300

2020년 ~ 2022년

-

대화형 이상진단/정비

4

300

2020년 ~ 2022년

-

운영자금
퍼블릭클라우드비용
7
1,700
2020년 ~ 2022년
-

광주AI센터 투자
8
1,700
2020년 ~ 2022년
-

마케팅비 집행

10

1,000

2020년 ~ 2022년

-

해외사업 확대

9

2,500

2020년 ~ 2022년

-

시설자금

클라우드설비투자

5

3,000

2020년 ~ 2022년

-

플랫폼설비투자

6

500

2020년 ~ 2022년

-

타법인증권취득자금
클라우드사업
 전략파트너 투자
11
3,100
2020년 ~ 2022년
-

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 산정하였으며, 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)
금번 공모로 조달된 자금은 상기 우선순위에 따라 집행될 계획이며, 계획한 자금조달 시기 지연 및 조달자금 부족의 경우 자체 보유현금 통하여 집행할 계획입니다.

(1) 연구개발비

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

인건비

1,000
1,000
1,000
3,000

연구개발비

400
400
360
1,160

합 계

1,400
1,400
1,360
4,160

연구개발비는 AI Labs, 클라우드사업본부, 플랫폼사업본부의 연구개발인력의 인건비, 심층 자연어 이해 기술 고도화, 적응학습기반 음성인식 기술 고도화, 지능형 대화 플랫폼 기술 고도화 등을 위한 연구개발비 등으로 구성되어 있습니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 산업은 급격한 기술변화 환경에 대응하고 과거의 개발이력을 활용하기 위해서 우수한 연구개발 인력의 확보 및 관리가 중요하여 인건비에 대한 투자비율이 높습니다. 또한, 기존 기술 및 제품의 고도화 뿐만 아니라, 신사업 확장을 위한 연구개발에 투입할 계획입니다.

당사는 공모 후 2021년까지 약 12억원의 신규사업을 위한 연구개발비용을 투자할 계획이며, 상세 비용 배분 계획은 아래와 같습니다.

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

아웃바운드AI컨택센터

200

200

160

560

인공지능형 RPA

100

100

100

300

대화형 이상진단/정비

100

100

100

300

합 계

400
400
360
1,160

(2) 운영자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

퍼블릭클라우드비용
300
600
800
1,700

광주AI센터 투자
400
600
700
1,700

마케팅비 집행

200

250

550

1,000

해외사업 확대

500

1,000

1,000

2,500

합계

1,400

2,450

3,050
6,900

운영자금은
클라우드사업 확장을 위한 퍼블릭클라우드비용, 광주AI센터 투자, 마케팅비 집행 및 해외사업 확대로 구성되어 있으며, 이를 공모자금으로 충당할 계획입니다.

당사는 2020년 5월 중 광주 AI 클러스터 조성 사업의 일환인 광주 IDC와의 MOU 계약을 통해 기존보다 우월한 가성비의 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있어 투자효율성을 제고할 수 있습니다. 광주 IDC의 GPU Infrastructure를 경쟁력 있는 사용료로 이용함과 동시에 글로벌 퍼블릭 클라우드 서비스인 AWS, Azure 등을 통해 클라우드 고객에게 Custom Service 및 On-Demand Service 제공사업 확장을 계획하고 있습니다. 또한, 당사는 광주 AI 클러스터 내 솔트룩스 광주 인공지능센터를 설립하였으며, 점진적인 시설투자 및 지역인재 영입을 통해 영상, 음성, 이미지, 텍스트 등의 인공지능 학습용 데이터 개발 및 클라우드 서비스 플랫폼 개발을 진행할 예정입니다. 

당사는 2020 CES 참가 및 SAC(Saltlux Annual Conference)를 통한 당사의 신기술 및 신제품을 소개하며 4차산업혁명 기술시장을 선도하고 새로운 방향을 제시하는 마케팅 활동 및 Google Ad를 통한 브랜딩 광고를 지속하고 있습니다. 당사는 2020년
6월중
2020 SAC 행사를 기획하고 있으며 가칭 Start-up War 행사를 통해 인공지능 기반 융합 사업을 벌일 Start-up 발굴 및 사업협력관계를 더욱 강화할 예정입니다. 또한, 당사는 현재 B2B 및 B2G 매출이 주를 이루고 있으나 향후 B2C 및 B2B2C 유형의 매출을 위한 전략을 기획하고 있으며 해당 영역으로 매출확대와 함께 TV매체를 통한 브랜딩광고 및 제품 광고 등 적극적 마케팅 활동을 통한 성장을 추진할 계획입니다.

또한, 동사는 한국-영미 및 일본 선진시장-베트남의 3각 체계로 해외사업 확대를 진행할 계획입니다. 향후 구축형보다는 클라우드 기반으로 확장성있는 사업을 전개하고 24H 운영/서비스 체계를 갖추는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 다국어와 글로벌향 솔루션의 개발, 대규모 글로벌 데이터 수집과 분류 등에 필요한 개발 및 서비스 인프라(GPU 및 CPU)를 확충할 계획입니다. 

(3) 시설자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

클라우드설비투자

1,000

1,000

1,000

3,000

플랫폼설비투자

200

200

100

500

합계

1,200

1,200

1,100

3,500

당사는 2019년 현재 19% (연결 기준) 수준인 클라우드 서비스 매출 비중을 2025년까지 45%로 제고하기 위한 필요 투자를 계획하고 있습니다.
당사는 회사 내부 서버실 및 외부(남서울IDC)에 주요한 서버설비를(총 223대) 갖추고 있으며, 향후 급격한 성장이 예상되는 Saltlux.ai(구, Adams.ai) 및 Datamixi.com을 통한 원활한 Open API 서비스 제공을 위하여
자체 GPU 인프라스트럭쳐(Data center)를 단계적으로 증설할 계획입니다.
또한, 개발 인프라 뿐 아니라 웹상에서 개발된 인공지능 솔루션의 배포와 운영 관리 필요 증대에 대비하여 웹서비스 체계 개발 및 증축에 투자할 예정입니다. 이러한 사업방향은 AI 혁신 클러스터(AI 정부 로드맵) 조성 계획과도 궤를 같이하며, 각 지역의 국가/광역 단위 IDC 조성사업에 참여하여 기존보다 우월한 가성비의 컴퓨팅 인프라를 확보함으로써 투자효율성을 제고할 계획입니다.

또한, 당사는
원천기술의 지속적 업그레이드를 포함한 R&D 연구개발에 필요한 개발 인프라(솔트룩스 구축형 인공지능 솔루션의 개발, 데이터 학습에 필요한 고성능 컴퓨팅/GPU 인프라) 확충을 통해, 연구개발 효율을 제고해 지속적으로 솔루션/라이선스를 고도화할 계획입니다.

(4)
타법인 증권 취득 자금

(단위: 백만원)

구 분

2020년

2021년

2022년

합 계

클라우드사업 
전략파트너 투자
1,800
800
500
3,100

당사는 2019년과 2020년 중 인공지능과 빅데이터 사업 확장 및 생태계 조성을 위하여 총 8개사에 전략적 파트너 투자를 진행하였으며, 2020년부터는 클라우드 사업 확장 및 생태계 조성을 위한 투자를 계획하고 있습니다. 헬스케어 인공지능 클라우드 업체와의 Joint Venture 설립을 위한 MOU 체결 및 클라우드 전문업체와의 용역파트너쉽 계약 체결 등을 통해 클라우드 사업 생태계 조성을 위한 투자를 진행할 예정입니다.

다만, 클라우드사업 전략파트너 투자 계획의 무산, 지연 등으로 유휴자금이 발생하는 경우 해당 자금은 Saltlux.ai 및 datamixi.com의 인공지능, 빅데이타 클라우드 서비스 기능 고도화를 위한 투자자금 및 무산된 전략 파트너십이 보유한 기술을 대체 가능하도록 클라우드 관련 신기술 개발 투자자금으로 사용할 계획입니다.

Ⅵ. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

2_발행인에관한사항(참조방식에의한기재가아닌경우)

Ⅰ. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

(단위: 천원)

상호

설립일

주소

주요사업

최근사업연도말 
자산총액

지배관계 근거

주요종속회사
여부

(주)솔트룩스파트너스

2017년 11월 02일

서울특별시 강남구 언주로 538, 3층(역삼동, 대웅빌딩)
컴퓨터하드웨워 및 소프트웨어 자문, 개발업
751,385

의결권의 과반수
이상 소유
(지분율: 90.91%)

해당없음

Mobico, LLC
2018년 04월 05일
600 Congress Ave. 14th Floor 
Austin, TX 78701, USA
시스템, 응용소프트웨어 개발 및 공급업
253,006
지분 100% 보유
해당없음

Saltlux Technology Co., Ltd
2019년 06월 11일
P10-P11, 4th floor, Viet Tower, No.1 Thai Ha, Trung Liet ward,
Dong Da District, Hanoi, Vietnam
소프트웨어 자문, 개발업
528,339
지분 100% 보유
해당없음

주1) 최근 사업연도말 재무현황은 최근 사업연도
분기말 재무현황
입니다.

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭

당사의 명칭은 주식회사 솔트룩스이며, 영문명은 Saltlux Inc.입니다.

다. 설립일자 및 존속기간

당사는 1981년 08월 17일에 설립되었습니다. 

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

구분
내용

주소
서울특별시 강남구 언주로 538, 3~5층 (역삼동, 대웅빌딩)

전화번호
02-2193-1600

홈페이지
http://www.saltlux.com

마. 중소기업 해당여부

당사는
중소기업기본법 제2조에 의한 중소기업에 해당됩니다.

중소기업 확인서_솔트룩스.jpg
중소기업 확인서_솔트룩스

바. 벤처기업/이노비즈기업 해당 여부

당사는 벤처기업육성에 관한 특별 조치법
제25조
에 따라 벤처기업에 해당합니다.

확인기관

유형

유효기간

벤처확인번호

한국벤처캐피탈협회

벤처투자기업

2020년 03월 27일 ~

2022년 03월 26일

제20200300364호

또한, 당사는 중소기업기술혁신협회 정관 제 6조의 규정에 의거 중소기업기술협회의이노비즈기업에 해당합니다.

확인기관

유형

유효기간

회원번호

중소기업기술혁신협회

INNOBIZ

2020년 05월 17일 ~

2021년 05월 16일

20060248

(주)솔트룩스 벤처기업확인서-1.jpg
벤처기업확인서

innobiz 회원증-1.jpg
innobiz 회원증

사. 대한민국에 대리인이 있는 경우에는 이름(대표자), 주소 및 연락처

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 주요 사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규 사업

당사는 AI Suite, Big Data Suite, Graph DB Suite 소프트웨어 판매, 개발 및 Cloud Service를 주요 사업으로 영위하고 있습니다. 기타 자세한 사항은 동 보고서의 'II. 사업의 내용'을 참고하시기 바랍니다.

자

. 계열회사의 총수, 주요계열사의 명칭 및 상장여부

당사는 현재 3개의 계열회사가 있으며, 그 내역은 다음과 같습니다.

회사명
소재지
상장여부
회사개요

㈜솔트룩스파트너스
대한민국
비상장
컴퓨터하드웨어 및 소프트웨어 자문,개발업

Mobico, LLC.

미국

비상장

시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

Saltlux Technolongy Co., Ltd.
베트남
비상장
소프트웨어 자문,개발업

차. 신용평가에 관한 사항

평가일
신용평가전문기관명
신용등급
신용등급유효기간
비고

2020년 04월 02일
(주)이크레더블
BBB-
2020년04월02일~2021년04월01일
-

2020년 04월 03일

(주)나이스디앤비
e-40
2020년04월03일~2021년04월02일

공공조달용

2020년 04월 03일

(주)나이스디앤비
BBB0
2020년04월03일~2021년04월02일
-

2020년 04월 09일

(주)나이스평가정보
BB+
2020년04월09일~2021년04월08일
-

2019년 04월 15일
(주)이크레더블
BB+
2019년04월15일~2020년04월14일
-

2019년 04월 12일
(주)나이스디앤비
e-4-
2019년04월12일~2020년04월11일
공공조달용

2019년 07월 04일
(주)나이스디앤비
BBB-
2019년07월04일~2020년07월03일
-

2019년 04월 16일
(주)나이스평가정보
BB+
2019년04월16일~2020년04월15일
-

2018년 04월 11일
(주)이크레더블
BB+
2018년04월11일~2019년04월10일
-

2018년 04월 26일
(주)나이스디앤비
e-4-
2018년04월26일~2019년04월25일
공공조달용

2018년 04월 27일
(주)나이스평가정보
BB+
2018년04월27일~2019년04월26일
-

*(주)이크레더블 신용등급 정의

신용등급
등급의 정의

AAA
채무이행 능력이 최고 우량한 수준임.

AA
채무이행 능력이 매우 우량하나, AAA 보다는 다소 열위한 요소가 있음.

A
채무이행 능력이 우량하나, 상위등급에 비해 경기침체 및 환경변화의 영향을 받기 쉬움.

BBB
채무이행 능력이 양호하나, 장래경기침체 및 환경변화에 따라 채무이행 능력이 저하 될 가능성이 내포되어 있음.

BB
채무이행 능력에 문제가 없으나, 경제여건 및 시장환경 변화에 따라 그 안정성면에서는 투기적인 요소가 내포되어 있음.

B
채무이행 능력이 있으나, 장래의 경제 환경 악화시 채무불이행 가능성이 있어 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.

NCR
허위 및 위/변조자료 제출 등 부정당한 행위가 확인되어 기존의 등급을 취소·정지·변경

* (주)나이스디앤비 신용등급 정의

신용등급
(공공)
신용등급
등급의 정의

e-1
AAA
최상위의 상거래 신용도를 보유한 수준

e-2
AA
우량한 상거래 신용도를 보유하여, 환경변화에 대한 대처능력이 충분한 수준

e-3
A
양호한 상거래 신용도를 보유하여, 환경변화에 대한 대처능력이 상당한 수준

e-4
BBB
양호한 상거래 신용도가 인정되나, 환경변화에 대한 대처능력은 다소 제한적인 수준

e-5
BB
단기적 상거래 신용도가 인정되나, 환경변화에 대한 대처능력은 제한적인 수준

e-6
B
단기적 상거래 신용도가 인정되나, 환경변화에 대한 대처능력은 미흡한 수준

e-7
CCC
현 시점에서 신용위험 발생가능성이 내포된 수준

e-8
CC
현 시점에서 신용위험 발생가능성이 높은 수준

e-9
C
현 시점에서 신용위험 발생가능성이 매우 높고 향후 회복가능성도 매우 낮은 수준

e-10
D
상거래 불능 및 이에 준하는 상태에 있는 수준

NG
NG
등급부재: 신용평가불응, 자료불충분, 폐(휴)업 등의사유로 판단보류

* (주)나이스평가정보 신용등급 정의

신용등급
등급의 정의

AAA
상거래를 위한 신용능력이 최우량급이며, 환경변화에 충분한 대처가 가능한 기업

AA
상거래를 위한 신용능력이 우량하며, 환경변화에 적절한 대처가 가능한 기업

A
상거래를 위한 신용능력이 양호하며, 환경변화에 대한 대처능력이 제한적인 기업

BBB
상거래를 위한 신용능력이 양호하나, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가능성 있는 기업

BB
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가 우려되는 기업

B
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가능성이 높은 기업

CCC
상거래를 위한 신용능력이 보통이하이며, 거래안정성 저하가 예상되어 주의를 요하는 기업

CC
상거래를 위한 신용능력이 매우 낮으며, 거래의 안정성이 낮은 기업

C
상거래를 위한 신용능력이 최하위 수준이며, 거래위험 발생가능성이 매우 높은 기업

D
현재 신용위험이 실제 발생하였거나 신용위험에 준하는 상태에 처해있는 기업

R
1년 미만의 결산재무제표를 보유하거나, 경영상태 급변으로 기업평가등급부여를 유보하는 기업

카. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

이전일
소재지
비 고

1981.08.17
서울특별시 종로구 당주동 100
설립

1992.10.31
서울특별시 종로구 부암동 230
이전

2005.07.22
서울특별시 강남구 역삼로 546(대치동, 덕일빌딩)
이전

2014.06.15
서울특별시 강남구 언주로 538, 4층, 5층(역삼동, 대웅빌딩)
이전

나. 경영진의 중요한 변동
(대표이사를 포함한 1/3이상 변동)

일시
경영진의 중요한 변동내용

2015.03.25

사내이사 안태성 선임

기타비상무이사 이영배 사임

2015.05.21
기타비상무이사 이병주 사임
기타비상무이사 정근호 선임

2018.09.28

사내이사 강정우 선임

기타비상무이사 정근호 선임

2019.08.13

감
사 김온양 퇴임
사
외이사 구태언 선임
감사 주
영현 선임

다. 최대주주의 변동

년 월
내 용
비고

1981.08

최대주주 (김온양)

설립

2003.04

최대주주 변경 (이경일)

합병

라. 상호의 변동

일 자

상 호 명

비고

1981.08.17

모비코인터내셔날 주식회사
설립

2003.04.04
모비코앤시스메타 주식회사
합병 및 상호변경

2005.07.22
주식회사 솔트룩스
상호변경

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 결과

당

사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 회사가 합병 등을 한 경우 그 내용

당

사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

당

사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

일 자

내 용

비고

1981.08.17

모비코인터내셔날 주식회사 설립

회사설립

2000.08.17

㈜시스메타 설립

설립

2003.04.04

㈜시스메타와 모비코인터내셔날 합병, 모비코앤시스메타 주식회사로 상호변경

합병 및 상호변경

2005.07.22

현재 상호인 주식회사 솔트룩스로 상호변경

상호변경

2006.05.24

대표이사 김온양 사임 대표이사 이경일 취임

대표이사변경선임

2008.05.13

10:1 액면분할 실시 (액면가액 5,000원 →500원)

액면분할

2008.11.03

솔트룩스 베트남 하노이 개발센터(VDC) 개소

지사설립

2014.06.15

본점을 서울특별시 강남구 언주로 538 4층,5층으로 이전

본사이전

2015.04.12

솔트룩스 '지니뉴스', 애플 앱스토어 '한국을 빛낸 멋진 앱' 선정

경영활동

2015.06.08

소프트웨어 프로세스(SP) 품질인증

인증

2015.07.03

솔트룩스 실시간 빅데이터 분석 및 예측 플랫폼 신제품 출시

경영활동

2015.11.16

2015 특허 경영대상 한국소프트웨어산업협회표창 수여

수상

2015.11.19

솔트룩스 인공지능 검색 엔진 인투(IN2) 4.0 출시

경영활동

2015.12.09

솔트룩스 인공지능 '아담(ADAM)' 출시

경영활동

2016.03.29

빅데이터 인지분석 서비스 DATAMIXI 출시

경영활동

2017.07.03

이경일 대표이사 대통령 직속 "4차산업혁명위원회" 민간위원 위촉

경영활동

2017.11.02

자회사 주식회사 솔트룩스파트너스 설립

자회사설립

2017.12.25

솔트룩스, 2017 민관협력 우수기관 서울특별시장 표창 수상

수상

2018.04.05

미국법인인 MOBICO,LLC 설립

자회사설립

2018.07.30

대한민국 ICT Innovation 대상 과학기술정보통신부장관 표창 수상

수상

2018.09.13

아담톡봇(v3.0) GS(Good Software)인증 1등급 획득

인증

2018.11.19

2018 ICT 특허경영대상 특허청장상 수상

수상

2018.12.17

제18회 대한민국 SW기업 경쟁력 대상 IT솔루션 부문 최우수상 수상

수상

2019.02.22

AI Suite, Big Data Suite, GraphDB Suite, DS Suite 출시

경영활동

2019.06.11

베트남법인인 Saltlux Technology Co., Ltd. 설립

자회사설립

2019.11.26

내 생애 첫 평양친구 서비스 오픈

경영활동

2020.01.07

세계 최대 전시회인 CES에 단독 부스 참여 인공지능 Virtual Human 공개

경영활동

2020.01.29

정세균 국무총리 자사 내방, 인공지능 대표기업 간담회 진행

경영활동

2020.02.28
코스닥 상장 예비심사청구서 제출
경영활동

2020.04.29
코스닥 상장 예비심사통과
경영활동

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 원, 주)

주식발행
(감소)일자
발행(감소)
형태
발행(감소)한 주식의 내용

주식의 종류
수량
주당
액면가액
주당발행
(감소)가액
비고

1981.08.17

-

보통주

20,000

5,000

5,000

설립

1998.06.09

유상증자

보통주

20,000

5,000

5,000

-

2000.05.19

유상증자

보통주

20,000

5,000

5,000

-

2000.10.03

유상증자

보통주

30,000

5,000

5,000

-

2003.04.04

합병

보통주

90,000

5,000

5,000

-

2006.10.11

유상증자(제3자배정)

우선주

59,999

5,000

45,000

-

2008.05.08

주식분할
보통주

1,620,000

500
-
액면분할

우선주

539,991

500
-

2015.04.16

유상증자(제3자배정)

우선주

571,429

500

7,000
-

2015.04.28

유상감자

우선주

(599,990)

500

(6,300)
-

2017.06.01

유상증자(제3자배정)

우선주

266,666

500

15,000
-

2017.07.01

유상증자(제3자배정)

우선주

233,334

500

15,000
-

2017.10.23

유상증자(제3자배정)

보통주

66,300

500

1,200
주식선택권행사

2018.03.30

전환권행사

우선주

(257,143)

500
-
우선주의 보통주 전환

보통주

257,143

500
-

2018.03.31

유상증자(제3자배정)

보통주

526,315

500

19,000
-

2018.06.26

유상증자(제3자배정)

보통주

631,577

500

19,000
-

2018.08.18

유상증자(제3자배정)

보통주

157,894

500

19,000
-

2019.05.03

유상증자(제3자배정)

보통주

2,000

500

1,200
-

2019.09.03

유상증자(제3자배정)

보통주

1,500

500

2,400
-

2019.12.17

전환권행사

우선주

(200,000)

500

-

우선주의 보통주 전환

보통주

200,000

500

-

2019.12.18

전환권행사

우선주

(314,286)

500

-

우선주의 보통주 전환

보통주

314,286

500

-

2019.12.19

전환권행사

우선주

(66,667)

500

-

우선주의 보통주 전환

보통주

66,667

500

-

2019.12.23

전환권행사

우선주

(66,667)

500

-

우선주의 보통주 전환

보통주

66,667

500

-

2019.12.24

전환권행사

우선주

(166,666)

500

-

우선주의 보통주 전환

보통주

166,666

500

-

2020.01.31

유상증자(제3자배정)

보통주

1,000

500

2,400

주식선택권행사

2020.02.21

유상증자(제3자배정)

보통주

1,000

500

2,400

주식선택권행사

나. 전환사채 등 발행현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
80,000,000
20,000,000

100,000,000

-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
4,259,015
1,671,419

5,930,434

-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
1,671,419
1,671,419
-

1. 감자
-
599,990
599,990
유상감자

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
1,071,429
1,071,429
보통주 전환

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
4,259,015
-
4,259,015
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
4,259,015
-
4,259,015
-

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 다양한 종류의 주식 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 의결권 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
4,259,015
-

우선주
-
-

의결권없는 주식수(B)
-
-
-

-
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
-
-
-

-
-
-

기타 법률에 의하여
의결권 행사가 제한된 주식수(D)
-
-
-

-
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
-
-
-

-
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수
(F = A - B - C - D + E)
보통주
4,259,015
-

우선주
-
-

6. 배당에 관한 사항

가. 배당에 관한 사항

당사의 정관상 배당에 관한 사항은 다음과 같습니다.

구분
내용

신주배당 기산일

제11조 (신주의 배당기산일)
회사가 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 발행한 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 때가 속하는 영업연도의 직전영업연도 말에 발행된 것으로 본다.

이익잉여금의
처분

제52조(이익금의 처분)

회사는 매사업년도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정준비금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

이익배당

제53조(이익배당)

① 이익의 배당은 금전과 주식으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 종류주식을 발행한 때에는 각각 그와 같은 종류의 주식으로 할 수 있다.

③ 제1항의 배당은 매결산기말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.
④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

나. 최근 3사업연도 배당 내역

구 분
주식의 종류
2020년 1분기
(제40기 1분기)
2019년
(제39기)
2018년
(제38기)
2017년
(제37기)

주당액면가액(원)
500
500
500
500

(연결)당기순이익(백만원)
-2,239
826
52
179

(별도)당기순이익(백만원)
-2,023
1,374
145
189

(연결)주당순이익(원)
-523
249
27
99

현금배당금총액(백만원)
-
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-
-

현금배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주식배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 주식배당(주)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

다. 이익참가부사채의 잔액 등

증권신고서 제출일 현재 해당 사항 없습니다.

Ⅱ. 사업의 내용

※ 용어해설

당사가 영위하는 사업의 내용을 이해하기 위하여 개념정리가 필요한 용어해설은 다음과 같습니다.

용 어

설 명

AIaaS
(AI as a Service)

문장 범주 분류나 음성인식과 같이 인공지능 기술이 적용된 플랫폼 서비스를 별도로 AIaaS로 명칭함.

CEP
(Complex Event Processing)

복잡 이벤트 처리. 시계열 형태의 정형, 비정형 데이터에 포함된 일련의 이벤트 로그를 분석하여 이상징후(anomaly)나 금융사기(fraud) 등을 탐지하는 등의 애플리케이션을 구현하는데 필요한 핵심 기술임.

CNN
(Convolutional Neural Network)

합성곱 신경망. 인간 두뇌의 시각데이터 처리 방식을 신경망 모델로 모방한 것으로서 문자인식, 이미지 인식 등의 기술에 적용됨.

DaaS
(Data as a Service)

어떤 애플리케이션의 구동에 필요한 데이터를 클라우드 서비스에서 온-디맨드 형식으로 액세스하는 방식. 지도 애플리케이션이나 주식시세 제공 애플리케이션 서비스의 경우 데이터의 업데이트를 애플리케이션 개발자가 신경쓸 필요가 없이 데이터 제공 서비스 업체에게 맡기게 됨.

Deep QA

심층 질의응답 기술을 지칭. 심층 질의응답은 지식그래프 기반 질의응답, 딥-러닝 기반 질의응답, 정보검색 기반 질의응답 등의 핵심 기술을 통합하여 최적의 질의-응답 품질을 달성할 수 있도록 설계되고 개발됨.

Deep Signal Detection
(소셜 리스닝)

시그널은 웹 상에서 대량으로 생산되는 이미지, 텍스트, 사운드 등의 비정형 데이터를 의미함. 이러한 비정형 데이터의 생성자는 특정한 의도를 데이터에 포함시키며 그러한 시그널의 수집 및 분석을 통해 비즈니스를 성공시키는 등의 가치창출의 수단이 될 수 있음. 웹상에 대량생산, 유통, 은닉된 시그널의 수집, 분석, 모델링 과정에 최신의 딥러닝 알고리즘이 활용되는 경향을 지칭하는 신조어임.

Explainable AI
(설명가능 인공지능)

인공지능의 결정에 대한 근거를 함께 제공하는 기술임. 기존 기계학습 알고리즘으로 학습된 모델은 의사결정의 결과만을 출력하고 그 근거는 제시하지 않기 때문에 군사, 금융, 의학과 같은 도메인에서 인공지능의 의사결정을 신뢰하기 어려웠으나 기호적 AI와 비기호적 AI의 앙상블을 통해 설명 가능 인공지능 기술에 보다 더 근접하고 있음.

IRQA
(Information Retrieval 
Question-Answering)

지식그래프가 아니라 정보검색(Information Retrieval) 기법을 활용하는 질의응답 시스템 구축/개발 방법임.

KBQA
(Knowledge-Based 
Question-Answering)

지식그래프를 바탕으로 질의-응답을 처리하는 시스템을 뜻함.

LSTM
(Long-Short-Term Memory)

순환신경망(RNN) 모델의 학습단계에서 Convex 목적함수를 사용하는 최적화 시 Gradient(기울기 벡터)가 소실됨으로써 역전파(back-propagation) 알고리즘이 작동하지 않는 문제를 해결하기 위해 등장한 RNN 모델임.

NLP
(Natural Language Processing)

프로그래밍 언어와 같은 형식언어와 달리 의미 전달을 위해서 생산되지만 해석 모호성이 있는 텍스트(언어 자료)를 소프트웨어가 처리할 수 있도록 분석하는 기술로서 형태소분석, 구문분석 등이 대표적임.

NLU
(Natural Language Understanding)

자연언어처리(NLP) 기술을 바탕으로 텍스트가 담고 있는 의미 분석 결과를 구조화된 형태로 출력하는 기술을 통칭함.

RNN
(Recurrent Neural Network)

심층신경망(DNN) 범주의 기계학습 방법론의 하위 분류임. 일반적인 신경망 모델은 단일의 입출력 구조를 갖지만 순환신경망은 여러 개의 신경망이 직렬구조로 연결되어 있으며 하나의 신경망 출력값이 그 다음 신경망의 입력으로 주어짐. 일반적으로 문장과 같이 순차적인 이벤트 데이터를 모델링할 때 주로 활용됨.

강화학습
(Reinforcement Learning)

인간이 시행착오(trial-and-error)를 겪으면서 학습하는 원리를 모방한 기계학습 알고리즘을 통칭함.

고정밀 심층 자연어 이해
(고정밀 의미이해)

딥러닝과 지식그래프 기반 의미이해 기술을 통해 인간의 발화 데이터의 표층에 포함된 심층 의미 구조를 추출하는 기술임.

기계 독해
(Machine Reading 
Comprehension)

주어진 텍스트에 대한 <질문-답변> 예제들을 딥러닝 시스템에 학습 데이터로 보여줌으로써 특정 질의에 대한 답변 구간을 찾아내는 심층신경망 모델의 매개변수를 학습하는 것과 학습 후에 <질문>만 입력되었을 때 <답변> 구간을 찾아내는 TASK를 지칭함.

기계학습
(Machine Learning)

특정 TASK를 해결하는 예제들(학습 데이터)을 학습알고리즘이 관측함으로써 유사 TASK를 해결하는 모델의 매개변수를 학습하는 인공지능의 한 분야임.

기호적 인공지능
(Symbolic AI)

특정 문제해결을 위한 지식을 의미망(지식그래프)과 규칙(룰)베이스로 구성하는 방식임. 기호(심볼)는 그러한 의미망과 룰베이스를 구축할 때 도메인 전문가가 사용하는 형식언어의 구성 요소이기 때문에 기호적 AI라고 명칭함.

뉴로 심볼릭 인공지능
(Neuro-symbolic AI)

기호적 인공지능과 비기호적 인공지능의 결합을 통해 이종 데이터의 융합 기반 추론과 설명가능성 AI를 가능하게 하는 기술을 통칭함.

대화 모델
(Dialogue Model)

대화는 의식을 가진 생물학적 시스템간 메시지 교환으로서 정보전달이나 상대의 의견, 생각 추출, 공동의 문제 해결을 목적으로 이루어짐. 대화모델은 생물학적 시스템이 아닌 컴퓨터 시스템이 인간과 대화를 나눌 수 있도록 대화 흐름 제어 모델과 대화에 필요한 지식을 기입해놓은 정보를 지칭함. 대화의 흐름 제어를 위해 일반적으로 그래프(네트워크) 자료구조를 갖는 시나리오 모델이 주로 사용됨.

딥러닝
(Deep Learning)

기계학습의 하위분야로 적층구조의 신경망모델이 특징이며, 전통적인 기계학습 방법론과 달리 모델의 입력 벡터구조를 알고리즘이 스스로 최적화 함.

비기호적 인공지능
(Non-symbolic AI)

데이터(경험자료)를 바탕으로 추론을 위한 수학적 모델의 매개변수 추정을 통해 일반화에 이르는 방식으로 문제 해결을 위한 지능을 구현하는 방식을 포괄하는 개념임. 표현지식은 기호적 AI와 같이 단어로 표현되는 것이 아니라 벡터나 수치값으로 표현되며, 대표적으로는 심층신경망 기반의 딥러닝 기술 등이 있음.

비정형 빅데이터 분석
(Unstructured Big Data Analysis)

초대용량의 비정형 데이터는 의미를 포함하는 심볼열이며, NLP/NLU 기술을 통해 의미를 추출함으로써 데이터 생산자들의 니즈와 도메인 내의 이슈 탐지 등을 가능하게 함.

빅데이터 증강분석
(Big Data-based 
Augmented Analytics)

일반적으로 빅데이터 분석은 통계학이나 기계학습 프로세스에 대한 전문가적 지식을 가진 데이터 과학자에 의해 수행됨. 빅데이터의 증강분석은 데이터 과학자가 아니더라도 데이터 셋으로부터 통찰력(insight)을 확보할 수 있게 해주는 데이터 어낼리틱스 기술임.

스트림 빅데이터
(Stream Big Data)

정적(static) 빅데이터가 아니라 스마트 팩토리나 IOT 센서에서 동적으로 대량 생산되는 시계열 데이터를 의미함.

시맨틱 검색
(Semantic Search)

기존의 키워드 문자열 매칭 방식 검색과는 달리 입력 문장의 구성 단어들 및 단어들 간의 의미적 관계 제약 조건에 부합하는 내용을 검색을 수행하는 것을 뜻함.

시맨틱 복합추론

논리추론과 딥러닝기반 추론을 융합한 하이브리드 형태의 추론 기술을 뜻함.

신경망
(Neural Network)

다중의 선형함수를 네트워크 형태로 합성하여 데이터의 비선형 구조를 모델링하는 기법임. 두뇌의 뉴론과 뉴론들간의 연결(시냅스)의 강도(가중치) 구조를 모방하여 입력 뉴런과 출력 뉴런 사이에 다층의 은닉층 뉴런이 있고 이 뉴론들간의 연결의 강도를 가중치로 표현하는 학습-추론모델임.

실시간 이슈 감지
(Real-time Issue Detection)

실시간 데이터 분석 기능을 통해 스마트 팩토리의 생산라인이나 금융서비스를 통해 발생하는 이벤트를 실시간으로 분석하여 제품 불량률을 줄이거나나 분실카드 사용 등의 사고를 미연에 방지하는 기술임.

심층신경망
(DNN)

심층 신경망(Deep Neural Network) 모델의 약자. 인간의 인식작용이나 지능을 수십에서 수백개의 선형모델의 네트워크(합성함수)로 모방하기 위한 기계학습 기법임.

앙상블 AI

인공지능 시스템 개발 방법론의 큰 축인 기호적 AI(개념기호 표현 지식베이스 기반 추론 기술)와 비기호적 AI(심층신경망 기반 학습 기술)를 융합하는 방법임.

앙상블 대화형 인공지능

기호적 AI와 비기호적 AI 기술을 융합한 대화 시스템 기반 업무 어시스턴트를 뜻함.

지식 그래프

지식 모델링 시 도메인의 유의미한 엔티티와 엔티티간의 관계 속성이 네트워크의 형식으로 재현되므로 이를 일반적으로 지식그래프로 명칭함.

챗봇

인간과의 대화를 통해 주어진 문제를 해결하거나 정보전달을 수행하는 소프트웨어 시스템임.

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

(1) 사업 개황

솔
트룩스는 '세상 모든 사람들이 자유롭게 지식 소통하도록 돕겠다'는 기업 사명을 중심으로 사람과 사람 뿐 아니라 사람과 기계, 기계와 기계가 상호 소통/협력 가능한 미래 원천기술을 개발하겠다는 일념으로 2000년에 설립되었습니다. 당사는 B2B(대 기업고객) 및 B2G(대 공공고객) 인공지능, 빅데이터 솔루션을 프로젝트 수주하여 구축 혹은 클라우드 기반으로 서비스 하는 사업을 영위하고 있습니다. 인공지능과 빅데이터 관련 라이선스를 고객사에 제공하는데 있어서, 컨설팅, 커스터마이제이션 등의 서비스는 물론 클라우드 방식의 솔루션 서비스를 함께 제공하고 있습니다.

(가)

성장과정

창업기(2000년~2004년)
:
당사 설립자인 이경일 대표는 인하대학교 공대 재학시절 당시 일반인들에게는 생소하기만 했던 인공지능 분야의 소프트웨어 소기업을 창업 및 매각하였고, LG전자 중앙연구소 선임연구원으로 재직 후 2000년 당사의 전신인 시스메타를 설립하였습니다. 이후 2003년 다국어처리 전문기업인 모비코 인터내셔널과 합병하였으며, 사업적으로는 자연어처리(NLP : Natural Language Processing) 엔진 출시에 이어 이를 기반으로 한 텍스트 마이닝(텍스트로부터 가치와 의미가 있는 정보를 찾아내는 기술) 솔루션을 출시하며 본격적으로 자연어 부문의 국내 인공지능 시장을 개척하기 시작했습니다.

기술 검증기(2004년 ~ 2007년)
:
당사는 2005년부터는 지식공학(Knowledge Engineering)과 지식그래프(Knowledge Graph) 및 추론 기술에 대한 연구를 시작하였습니다. 2006년 기업명을 ㈜솔트룩스로 변경하였으며, 자연어 부문 원천 기술을 검색과 저장, 추론 부문의 솔루션으로 전개하며 시장의 얼리 어답터고객들로부터 산업현장 적용 가능성을 검증해 나갔습니다. 산업의 태동기임에도 불구하고 회사의 성장 가능성과 검증된 레퍼런스를 기반으로, 외부 투자를 유치하며 향후 기술 및 제품 확장/고도화에 필요한 동력을 확보하였습니다.

기술 상용화기(2008년 ~ 2011년)
:
당사의 원천기술이 산업현장의 보다 구체적인 문제해결영역으로 침투, 채택되었으며, '인공지능'하면 지금은 쉽게 떠올리는 '개인화 추천' 혹은 기업의 의사결정에 필요한 데이터의 규모가 증대하면서 요구되는 핵심적 기능성인 '병렬분산 검색' 등의 솔루션 출시를 통해 상용기술의 선도성을 인정받았습니다. 

제품 고도화기(2012년 ~ 2015년)
:
연구개발 분야에서 당사의 핵심 기술과 솔루션을 '플랫폼'(소프트웨어 사업의 복제성, 지속성, 확장성을 담보하는 기본 틀) 화하는데 노력함과 동시에, 당사의 핵심적 기술 경쟁우위의 기틀을 닦았습니다. 또한, 출시된 심층 QA(Deep QA : 산업현장의 문제해결에 있어, 미리 시나리오가 갖춰지지 않은 인간 혹은 기계의 질문에 대해서도 기계가, 기초 정보간의 의미분석 및 추론(reasoning)을 통해 답을 제시하는 기술) 과 지식학습 엔진(기계가 지속적으로 방대한 데이터학습을 통해 문제해결에 필요한 지식을 증강하는 기술)은 고객으로부터 차별화 포인트로 각인되었습니다. 

신성장기 (2016년 ~ 2020년)
:
2016년 알파고/딥마인드를 통해 인공지능/ 딥러닝의 산업현장 보급에 관한 고객과 시장에 대한 관심이 획기적으로 제고되었습니다. 또한 기업의 IT시스템이 클라우드로 빠르게 전환되는 국면과 더해, 당사는 창업이래 기술검증 및 상용화, 제품고도화를 통해 확보한 선도적 사업기반을 인공지능 사업과 빅데이터, 클라우드 서비스(AIaaS)를 중심으로 전개하면서 새로운 성장 국면에 진입하였습니다. 당사는 농협은행, 우리은행, 현대자동차, 한국전력, 국토교통부, 일본의 DNP(Dai Nippon Printing : 대일본인쇄)등의 다년간 대형 인공지능/빅데이터 사업 고객을 확보함과 동시에, 클라우드 인프라 확산에 대비한 한국어 자연언어 기반 AIaaS서비스(ADAMs.ai, DATAMIXI)를 최초로 출시해 성장 가속화중에 있습니다. 또한, 벤처기업 인증, ISO9001인증, 이노비즈 인증, 유망중소기업 인증, 가족친화기업 인증 외 다수의 GS(Good Software)인증과 Software Process(SP) 인증 등의 국내외 기업, 품질, 프로세스, 제품 품질 인증을 확보하고 있으며, ISWC, 인터롭도쿄, 대한민국 SW대상에서 그랑프리와 대통령상을 수상하는 등 그 기술과 사업에 대한 공신력을 확보해 왔습니다.

당사의 설립 이후
증권신고서 제출일 현재까지의 주요 성장전략 및 성과는 아래와 같습니다.

솔트룩스 주요 연혁.jpg
솔트룩스 주요 연혁

(나)
사업 설명

당사는 4대 제품을 기반으로 고객의 인공지능, 빅데이터 활용 니즈에 최적화된 총 3개 분야의 사업을 전개하고 있습니다. 

1) 심층질의응답 (Deep QA) 기반 대화형 인공지능 (Conversational AI) 사업

당사의 제품중 AI Suite를 기반으로 Graph DB (지식 베이스)를 결합해 기업과 공공기관의 판단과 의사결정의 효율화를 촉진하
는 인간-기계(Human to machine), 기계-기계(Machine to machine)간 자동화된 대화시스템을 공급하는 사업입니다. 당사의 음성인식, 음성합성, 자연어처리, 텍스트 및 이미지, 영상분석, Graph DB(지식 베이스)가 결합된 질의응답 엔진을 통해 대고객 서비스는 물론 기업 내부의 각종 업무자동화를 목표로 하고 있습니다. 특히 지식 베이스는 단순 규칙기반의 시나리오, FAQ나 검색 기반의 질의 응답이 아닌 복합적이고 개인화된 질문에 대응이 가능한 심층질의응답 (Deep QA) 기능을 제공해 질의에 대한 답변의 응답률과 정확도를 제고하여 농협은행 상담 시스템등에서 다년간 효익을 입증하고 있습니다.
주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

가) 대화형 인공지능 (챗봇)

대화형 인공지능(
Conversational AI
)은 음성 및 텍스트 기반 언어를 사용하여, 사람과 자연스러운, 진정한 상호 작용(대화)을 할 수 있게 하는 AI 솔루션의 집합체를 의미합니다. 의사 소통의 자동화와 확장성 높은 맞춤형 사용자 경험을 제공하기 위해서, 대화형 인공지능은 메시징 앱, 음성+텍스트 기반 어시스턴트와 챗봇(보이스봇) 등을 활용합니다.

대화형 인공지능은 엔터프라이즈 업무 환경에서 인공지능과 빅데이터 기술로 활용 가능한 다양한 솔루션이 연계되는 Human user interface는 물론 업무 자동화 추세에 따라, Bot과 Bot간의 Machine user interface로 사용성이 확대될 것입니다. 

대화형 인공지능의 도입은 엔터프라이즈 기업/공공 고객에게 있어서 향후 인공지능과 빅데이터 기술이 발전됨에 따라 대고객/민원 접점과 내부 업무 접점(지식 검색 등) 부문에 새로운 솔루션을 도입할 수 있는 시작점(Entry point)과 같은 역할을 할 것으로 전망됩니다. 현재 솔트룩스는 동부문에서 현대자동차그룹향 매스터 챗봇 라이선스 계약하에 각 계열사향으로 솔루션을 전개중입니다.

나) 인공지능 인바운드 컨택센터

최근 컨택센터 분야에서는 고객사의 사업이 성장하며 제품/서비스에 관한 문의가 증대됨과 동시에 고객 응대 채널이 다양화됨에 따라 최신 인공지능 기술 기반의 솔루션 수요가 증가하고 있습니다. AI 기반 인바운드 컨택센터 자동화는 다채널 환경에서 고객의 질의에 대해 최적의 응답을 실시간으로 제공함으로써 고객의 서비스 만족도를 제고함과 동시에 인력운용 비용을 절감하는데 초점을 두고 있습니다. 실제 연간 콜센터 총 운영 비용의 56%에 달하는 인건비를 관리하는데, 감정노동 스트레스 및 비효율적 업무 시스템으로 인한 월 ~15%에 달하는 이직율은 큰 운영상의 부담으로 대두되어 왔습니다.

콜센터 상담원 스트레스 유형 및 연간 콜센터 운영 비용 구분.jpg
콜센터 상담원 스트레스 유형 및 연간 콜센터 운영 비용 구분

출처 : 한국컨택센터협회

특히, 콜센터 상담원의 전통적인 스크립트 기반의 트레이닝 방식 및 복잡한 사내정보 조회 시스템(KMS : Knowledge management system)에서 오는 비효율은 콜 응대 시간을 늘려 운영 비효율을 낳을 뿐 아니라, 적절한 답변을 빠른 시간내에 제시하지 못하는 데서 오는 감정 노동 스트레스를 증대시키는 원인이 되고 있습니다. 이와 같은 인력 운용의 어려움 (고객 응대 시 상담원의 감정 노동 강도 강화 및 업무 시스템의 비효율에 따른 잦은 이직, 이에 따른 채용과 교육 비용의 증가 등)을 i) 콜센터 내에서의 질의 응답 자동화와 ii) 모바일 채널에서의 자동 고객응대 솔루션으로 해결하려는 니즈를 공략하는 사업입니다. 

다
) 전문분야 자동번역

고객사 사업 환경의 글로벌화가 가속화되면서, 다국어 자동번역의 니즈 또한 증대되고 있습니다. 당사는 인공지능 분야 중 하나인 인공 신경망을 번역 기술에 적용해 NMT (Neural Machine Translation, 신경망 기반 자동번역)기반의 자동번역 사업을 전개중입니다. 동 기술은 기존의 통계적 기계번역 대비 딥러닝에 기반한 자기 증강형 학습을 통해 번역의 정확도(맥락 및 의미 분석 등)를 개선하여 제공합니다. 특히 자동번역 기술의 특성상, 법률이나 특허, 기술 분야에 적용시 일상적 대화 번역대비 고성능을 발휘할 수 있음을 국내 대형 로펌 사업 (법률 및 툭허 부문 자동번역)을 통해 적용/입증후, 전문분야에 집중에 사업 전개 중입니다.

2) 기계학습 기반 증강분석 빅데이터(Augmented big data analytics) 사업

당사 제품 중 Big data suite를 기반으로 Graph DB (지식 베이스)를 결합해 제공하는 사업으로 기업과 공공기관의 데이터 기반의 의사결정에서 나아가 데이터 경제사업모델(가공 및 유통)을 목표로한 통합 분석, 서비스 플랫폼을 제공하는 사업입니다. 기존의 전통적인 빅데이터 산업이 데이터의 저장 중심, 기존에 내부 Data base 내에 있는 데이터(정형 정보)를 위주로 통계적 분석에 머문것에 비해, 본 사업은 기계학습을 적용해 자연어, 이미지, 영상, IoT, 음성 등 다중 매체 정보를 포함한 기업 내외부의 정보의 수집, 정제(데이터를 기계학습에 적합하도록 변형하는 과정), 데이터 저장/구축은 물론 인공지능 기술을 적용한 예측 분석을 포함하는 것이 특징입니다. 또한 정보간의 추론이 가능한 Graph DB를 적용해 기업이나 공공기관 운영상의 이상징후를 감지, 분석하는 기능을 차별화하여 사업중입니다. 동 부문의 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

가
)
통합 빅데이터 플랫폼

대형 국가기관 혹은 대기업 집단에 있어 기업 내외부의 이종의 정보/데이터를 수집, 분석, 활용하려는 니즈가 증대되고 있습니다. 기술적으로는 기존의 데이터 분석 작업들이 자연어 처리와 기계학습 기반으로 솔루션화/플랫폼화가 가능해지고 기업내 다양한 의사결정에 필요한 문제 해결책을 제시할 수 있게된 것이 시장 성장의 주요한 요인입니다. 통합 빅데이터 플랫폼 사업에 있어 솔트룩스가 대응하고 있는 고객의 주요 기능적 수요는 다음과 같습니다.

- 행정기관의 공공 정책 결정 및 데이터 개방/활용에 필요한 핵심적 정형, 비정형 정보 (예 IoT 센서, 소셜, CCTV, 등 제 행정 데이터)의 분석 및 예측
-
언론/미디어서비스 기관의 통합 뉴스 분석 및 데이터 유통 서비스

나
)
마켓 리스닝 (Market listening)

동 사업은 외부의 데이터(예 : SNS/소셜)의 대량 수집과 기업 내부의 핵심적 운영 정보(예 : 판매현황 등)를 융합해 마케팅과 R&D, 평판관리 혹은 공공 정책 부분의 의사결정을 지원하는 솔루션 사업입니다. 예는 다음과 같습니다. 

- 글로벌 자동차 OEM의 해외 시장 신차 출시 반응 (SNS) 실시간 수집 분석 사업
-
대형 에너지 공사 등 대국민 사업/공공정책 수립을 위한 VOC (Voic of Citizens) 분석 사업 
-
대기업의 평판관리, 고객 불만 해결, 상품 개발 인사이트 도출을 위한 VOC (Voice of Customers) 분석 사업 

다) 증강형 이상징후 감지

기업이나 공공기관 운영상의 위험 요인을 사전에 파악해 의사결정에 활용하기 위해서는 다종의 데이터 수집과 분석에서 나아가 기업/공공기관이 처한 맥락을 파악하고 데이터간 추론이 가능한 체계가 필수적입니다. 위험 인자의 도출과 인자 간의 네트워크/영향도에 관한 이해를 바탕으로 예측적, 예방적 솔루션을 공급해 기업/기관의 위기감지와 대응을 실시간화하는 데에 초점을 둔 사업입니다. 동부문에서 솔트룩스의 현 주요 고객수요는 다음과 같습니다. 

- 국내 4대은행의 기업 여신 차주 부도 예측 
-
국방/군사/정보 기관의 방첩/사회활동 이상징후의 감지

3)
인공지능 클라우드 서비스 (AI as a Service)

본 사업
은 솔트룩스의 주요 구축형(on-premise) 제품인 AI, Big data, Graph DB의 핵심적 기능을 API(Application program interface) 및 Web service 기반으로 고객에게 제공하는 구독형/종량제 서비스 사업으로 당사의 클라우드 서비스를 통해 제공됩니다. 클라우드 인프라 환경의 보급이 가속화되며, 보다 유연한 환경에서 웹방식의 맞춤형 인공지능, 빅데이터 서비스를 공급받고자 하는 기업과 공공기관의 수요에 맞춰 전개하고 있는 사업입니다. 기업이나 공공기관은 자체적인 인공지능 사업/서비스 모델 개발을 위해 필요한 핵심 인공지능 기능을 솔트룩스로부터 공급받거나, 특화된 니즈 (예 : 기업/국가 연구기관의 연구개발분야의 데이터 수집과 분석 효율 강화, 경쟁
사나 고객의 피드백 수집과 분석 등)에 대한 서비스를 구독형으로 공급받게 됩니다. 동부문의 주요 애플리케이션은 다음과 같습니다.

가
) R&D 데이터 과학 플랫폼

당사의 자동화된 기계학습 알고리즘을 통해, 기업의 데이터 엔지니어와 부서별/기능별 조직이 비즈니스 문제를 해결하는데 집중할 수 있도록 하는 Data Science 일괄 아웃소싱 사업입니다.
데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 분석 및 기계학습 기술이 발전하고 있으나, 여전히 업계 전반에 역량있는 데이터 사이언스의 공급은 부족한 상황입니다. 이에 따라, 자연스럽게 핵심적인 데이터 분석 기술과 데이터 자산을 보유하고 있는 전문 빅데이터 업체가 기업의 데이터 사이언스 업무를 통합적으로 아웃소싱 받아 수행하는 사업에 대한 수요가 증대되고 있습니다. 데이터 과학 플랫폼은 이와 같이 데이터 수집, 큐레이션, 통계 분석과 기계학습 등의 다양한 기술과 지식을 활용하여 복잡한 데이터로부터 인사이트를 얻거나 지능화된 시스템을 제공하는 사업입니다.

데이터 과학을 적용하기 위해서는 기업내 도메인 전문가, 데이터 엔지니어, 데이터 분석/인공지능 개발자들간의 유기적인 협업이 필수적이며, 이러한 Cross-functional한 프로젝트를 총제적으로 관리해 성과를 내기 위해서는 전문적인 플랫폼이 필요합니다. 동부문의 당사 주요 고객 수요는 다음과 같습니다. 

- 글로벌 전자기업의 신소재/신기술 연구부문 R&D 데이터 과학 서비스

- 국내 최대 공공 신기술 연구기관의 R&D 데이터 과학 서비스

나) 맞춤형 인공지능 클라우드 플랫폼

본 사업은 서비스형 AI (AIaaS) 사업으로 정의될 수 있으며, 인공지능을 클라우드에 구현하여 제공하는 서비스에 대한 수요를 타겟합니다. 본 사업은 엔터프라이즈 고객이 인공지능을 End-to-end로 자체 개발하고 운영하는데 소요되는 1) 높은 비용 부담과 2) 학습 곡선 허들로 인한 문제를 해결하는데 중점을 둘것입니다. 동 시장에서 당사는 특히 기업의 인공지능 트랜스포메이션 로드맵에 부합하는 요소 기술과 서비스들을 Custom Open API 형태로 제공하는 사업을 중점 개발 공급하고 있습니다. 당사는 업계 최초로 한국어 자연어 기반 클라우드 서비스인 ADAMs.ai 를 2016년 출시해 사업을 영위하고 있습니다. 현재 당사가 대응하고 있는 고객의 주요 수요는 다음과 같습니다. 

-
국내 대형 통신사의 인공지능 스피커의 일반 상식 질의 응답 기능 제공

- 일본 최대 BPO (Business process outsourcing : 인사, 콜센터, 판매 대행의 업무를 일괄 외주서비스로 제공하는 사업)사의 금융상품 서비스, 판매 상담 기능 제공 

다) 데이터 큐레이션 서비스

데이터 서비스는 사용자에게 필요한 데이터를 온디맨드(on-demand) 형태로 제공하는 사업 형태를 뜻합니다. 엔터프라이즈 고객
들이 인공지능과 빅데이터를 활용하여 본업의 성과를 개선하기 위해서 필요한 데이터를 소싱해서, 저장, 관리, 활용하는 일련의 과정에 대한 통합적 서비스를 제공하는 사업입니다.
현재 당사가 주력하고 있는 데이터 큐레이션 서비스 수요는 다음과 같습니다. 

- 국립연구기관의 한국어 자연어, 음성 부문의 기계학습용 데이터 구축 사업
-
글로벌 자동차 OEM의 자율주행 관련 영상 데이터의 큐레이션 및 DB 구축 사업

(2) 제품 설명

당사는 2대 핵심기술(심층신경망과 지식그래프를 융합한 앙상블 대화형 인공지능 기술, 초대규모 데이터 및 인지모델 기반 증강분석 기술)을 바탕으로 기업 및 공공 등 B2B/B2G 부문에서 AI, Big Data, Cloud Service
, GraphDB
의 4대 제품/사업 영역을 보유하고 있습니다.

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주요 제품 현황

(가) AI Suite

당사의 AI Suite는 '딥러닝'과 '설명가능한 A'를 결합한 앙상블 AI(뉴로 심볼릭) 원천기술에 기반하고 있습니다. 자연어, 음성인식, 음성합성, 학습/추론, 시각지능 등 인간의 직관에 의존해 판단, 처리되던 기업의 다양한 업무 영역 (고객상담, HR/채용, 다국어 번역, 문서의 분석 등)을 자동화하는 핵심적 문제해결 엔진을 제공하고 있습니다. 당사의 AI Suite의 핵심적 기능은 총 9가지이며, 다음과 같습니다.

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AI Suite 핵심적 기능 1

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AI Suite 핵심적 기능 2

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AI Suite 핵심적 기능 3

AI Suite는 인간과 기계간의 대화, 질의 응답 등을 자동화해 금융과 공공기관 등 부문의 상담 업무의 효율을 획기적으로 제고하고 있습니다. 그 일환으로 농협은행, 우리은행 등 대형 은행의 고객 상담 채널 운영을 자동화( 복합적이고 개인화된 질문에 관해 심층질의응답 엔진을 통한 답변 제시)한 바 있습니다.
또한, 당사의 자연어이해와, 대화처리, 심층질의응답 기능은 KT 기가지니 인공지능 스피커에 적용되고 있으며, 입사 지원자들의 다량의 서류를 분석, 심사하는 한국전력 AI면접, 심사에 적용되고 있습니다. 또한 음성인식과 음성합성을 결합한 AI 캐릭터 사업을 시범적으로 제공한바 있습니다.
아울러 당사는 대화형 인공지능에 기반한 상담 솔루션을 일본 ANA항공, 손해 보험 재팬, 미즈호은행에 공급한바 있으며, 미디어 부문의 콘텐츠 추천, 국내 최대 로펌의 법률,특허 부문 자동번역 솔루션을 공급한 바 있습니다.

(나) Big Data Suite

기업이 의사결정에 활용해야할 정보의 종류와 양이 획기적으로 증대되고 있습니다. 특히 비정형 데이터 (예, 음성/텍스트 등 자연어, 이미지, 영상 등)의 수집과 처리와 분석을 기업의 의사결정은 물론 새로운 사업모델로 발전 (예, 자율주행차)시키려는 니즈에 대응하기 위해서는 대량의 데이터의 실시간 수집부터, 인지분석, 판단등을 일괄로 처리할 수 있는 증강분석 기술에 기반한 제품력이 필수입니다.
당사의 Big Data Suite가 보유한 핵심 엔진은 다음과 같습니다.

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Big Data Suite 핵심 엔진 1

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Big Data Suite 핵심 엔진 2

당사의 Big Data Suite는 다양한 기업, 공공기관에 다년간 제품을 공급하고 있습니다.
한국언론진흥재단의 빅카인즈 플랫폼은 국내 최대의 인공지능 뉴스 분석 플랫폼 서비스입니다. 당사는 2017년 이래로 4년연속 동사업의 구축 및 운영 업무를 시행하고 있습니다. 또한 한화그룹, KT등은 다양한 채널로부터 수집되는 고객 목소리 (VOC)를 당사의 솔루션을 통해 실시간 집계, 분석해 경영활동에 반영하고 있습니다. 아울러 삼성전자에는 신기술 센싱에 기반한 전략적 M&A (유망 신기술 및 관련 업체 부상 현황)등의 투자 의사결정에 필요한 비정형 텍스트 분석 솔루션을 공급하였으며, 중국 나이키 공장에 당사의 스마트팩토리용 스트림 데이터 분석 솔루션을 공급한 바 있습니다.
당사 빅데이터 제품은 국방부, 기무사 등에서 방첩관련 인텔리전스 솔루션으로 활용되고 있으며, 국토부에는 국내 최대규모의 통합 빅데이터 플랫폼을 다년간 공급하고 있습니다.

(다) Cloud Service

인공지능 애플리케이션을 수요자 관점에서 초기 투자비용이 많이 드는 구축/설치형 (on-premise)이 아닌, 종량제 혹은 구독제 방식의 서비스 형태로 제공하는 사업 (AI as a Service)입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글, KT 등이 주로 저장과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 인프라스트럭쳐형 클라우드 플랫폼 (IaaS : Infrastructure as a Service)를 제공한다면, 당사는 엔터프라이즈 부문의 오랜 기술 및 제품력을 기반으로 완성도 높은 애플리케이션을 이러한 인프라를 활용해 그 위에 부가해 제공하는 부가가치가 높은 사업영역에 집중하고 있습니다.

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솔트룩스의 클라우드 서비스 개념도

당사의 클라우드 서비스는 완성도 높은 기술력을 통해 구현한 핵심 인공지능 엔진들을 API 형태로 제공하는 ADAMS.ai와 자연어이해와 기계학습을 적용한 웹서비스기반의 데이터과학 및 인지분석 서비스로 구성됩니다. 특히 이러한 클라우드 서비스 기반은 향후 당사의 기술 및 제품력을 글로벌로 확장하는데 있어 중추적 역할을 하게 될 것입니다. 특히 기존의 아마존, 구글 등의 IaaS 사업자와의 차별점은 범용적 엔진과 도구의 제공에 그치는 것이 아닌 기업이 필요한 서비스에 특화된 Custom API/Service 방식을 취하고 있는 점입니다. 또한, 당사는 현대자동차, LG전자 등의 글로벌 기반 대기업에 글로벌 자동차 출시 반응 분석, R&D 효율 제고 부문에 있어 클라우드 서비스를 제공하고 있으며, KT기가지니의 질의응답 서비스를 동방식으로 다년간 공급중입니다. 또한 일본 최대의 BPO(Business process outsourcing : 콜센터, 상품 프로모션, 클레임 처리 등 기업의 일반 사무 대행업)사인 DNP(Dai Nippon Printing : 대일본인쇄)에 손해보험사들의 대고객 상담과 사무처리를 위한 그래프DB 솔루션을 클라우드 방식으로 특화해 제공 중입니다.

(3) 신규 사업

당사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션들을 다양한 산업과 기업에 공급하고 있으며, 성장의 가속화를 위해, 당사는 인공지능을 중심으로 부상하는 지원기술(Supporting technologies)를 융합한 신제품 출시를 통해 신규사업 확장을 계획하고 있습니다.

(가) 아웃바운드 컨택센터 자동화 (Call Bot)

텔레마케팅, 아웃바운드 세일즈 및 리서치 부문의 전통적인 Human to Human 접근 방식으로 인한 전 요인(낮은 사용자 수신율, 낮은 성공율에 따른 고비용 등) 해결을 위한 인공지능 기반 자동화 시장입니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 28.6%로 성장하여 2025년 총 1.3조원 규모가 예상됩니다. 동사의 아웃바운드 콜봇 및 TA 솔루션은 고객과 상담원 접점에서의 생산성 제고는 물론 텍스트 분석과 정형 분석 기반 지수화를 통해 콜센터 상담의 Hit ratio를 제고하는 것을 목표로 합니다. 또한, 동사의 컨택센터 솔루션은 진성 고객 식별을 위한 TTS 기반 초도 대화, 빅데이터 분석을 통한 적중율 제고, 상담 결과의 정형, 비정형 통합 분석을 통한 마케팅 운용 예산과 타겟팅 전략에 관한 인사이트를 제공할 것입니다. 동사는 새로운 시장 창출이 필요한 부분은 공급망 이해 관계자와의 협력하에 은행 외 보험사, 카드사 등으로 시작해 통신사, 리서치/서베이 부문 등으로 확장할 계획입니다.

(나) 인공지능형 RPA

업무 프로세스의 자동화를 통해 비용을 절감하는 기존의 RPA에서 인지/정보/지식 기반 자동화를 융합한 인공지능형 RPA (Cognitive RPA)로의 발전이 예상됩니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 13.2%로 성장하여 2025년 총 21조원 규모가 예상되며, 도입 초기인 국내 시장의 성장 속도는 이보다 더 가속화될 것으로 전망됩니다. 동사는 인공지능형 RPA 제품의 선도적 개발을 통해 외산 솔루션들(한국어 기반 인공지능 니즈 수용의 어려움)이 가진 약점 대비 차별적 우위를 확보하고 다국어화 기반 향후 일본과 베트남/동남아 시장을 공략할 것입니다. 동사의 대화형 인공지능, 톡봇 (Talkbot)과의 결합, 컨택센터 고객 상담 팔로우어 업무의 자동화를 추진하는 인공지능 컨택센터 사업의 차세대 지능화/자동화 등 Cross-domain의 확장성 있는 사업 부문을 공략할 계획입니다.

(다) 지능형 채용/HR 심사

채용 및 HR 업무에 해마다 증대되는 업무 로드는 주 52시간 시행과 맞물려 기업 고객에게 인공지능 기반의 자동화 솔루션/서비스에 대한 니즈를 증대시키고 있습니다. 이에 자동화 처리/기계학습에 기반한 인공지능 기술로 채용/HR 심사 업무의 자동화를 통해 기업의 운영부담 저감 및 절차의 공정서에 대한 니즈를 해결하는 솔루션 시장입니다. 동 부문의 글로벌 시장은 연평균 49.2%로 고성장하여 2025년 6.4조원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 동사는 고정밀 자연어 이해 및 추론 기술을 바탕으로 제품을 차별화해 공기업 및 대학교를 중심으로 사업을 전개하고 있으며 향후 동 사업을 SaaS 형태로 확대해, 공공기관 및 금융권, 대기업은 물론 채용과 HR 부문에 많은 투자가 어려운 Mid-tail 고객으로 시장 침투를 가속화할 것입니다.

(라) 회계/법률 계약서 자동분석 

모든 기업체, 관공서 및 전문 회계/법무 법인의 다량의 계약서로부터 핵심적 데이터를 기계독해 기반으로 추출 분석하는 사업을 전략적 사업 협력 관계인 도메인 전문 파트너(예: PWC)와 공동 개발, 전개할 것입니다. 동 시장은 연 48.4%의 고성장이 예상되며, 2025년 8.5조원 규모가 예상됩니다. 향후 회계법인, 로펌, 다수의 거래 계약서를 보유한 글로벌 제조 대기업, 공공 감사 기관 등을 대상으로 시장을 개척하고 향후 SaaS 기반의 글로벌 서비스를 전개할 계획입니다.

(마) 대화형 이상 진단 및 정비/디지털 트윈

장비 운용 고객이 이상 상태의 파악, 정비이력, 운용상 유의점 등에 관해 지식 베이스와 자연어 기반의 문답 형태로 대화하며 즉각적인 진단과 문제 해결을 가능하게 하는 솔루션 시장입니다. 글로벌 시장으로 전개되는 장비 및 대단위 부품의 이상 진단/정비, 나아가 제조 공장 혹은 대단위 플랜트의 설비에 대한 실시간 예측 정비 시장은 연평균 약 36.5% 성장해 66.7조원 규모로 성장이 예상됩니다. 특히, 5G 시대를 맞아 대화형 인공지능 뿐 아니라 VR, AR, IoT를 결합한 융합 솔루션에 대한 니즈 증대가 예상되며, 동사는 톡봇, 자회사인 솔트룩스 파트너스의 트러블 슈팅 대화모델 기술, 전략적 투자 협력사인 ㈜프론티스의 VR, AR 정비 솔루션을 결합해 국방과 제조, 플랜트 부문의 시장을 선도적으로 개척할 것입니다. 국내의 글로벌 사업자(현대, 두산 등)를 대상으로 향후 해외 사업장으로 사업 확대를 계획하고 있습니다.

(바) 음성/이미지 데이터 큐레이션 및 데이터 사업 플랫폼 

기업/공공기관 고객들의 인공지능 솔루션 구축 및 활용과 데이터 기반의 부가가치 창출에 필요한 데이터를 소싱, 저장, 관리, 활용/유통하는 일련의 과정에 대한 통합적 서비스를 제공하는 플랫품 시장입니다. 동 시장은 글로벌 시장 기준 연 39%로 성장하여 2025년 총 1.5조원 규모가 예상됩니다. 동사는 다년간 국립국어원 말뭉치 구축 사업을 지속적으로 수행하고 있으며, 기업내 매뉴얼을 인공지능 기반으로 지능화하려는 대기업의 데이터 서비스 사업을 수행 예정입니다. 또한, 협력업체와 함께 음성 데이터 큐레이션 서비스 및 자율주행, 보안, 의료영상 부문의 기계학습 기반 데이터 처리/구축 플랫폼 사업을 추진할 계획입니다.

나

. 시
장 현황

(1) 인공지능 및 빅데이터 시장의 특성

(가) 인공지능 시장

인공지능(AI)이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능'을 의미하며, AI 시장이란 '인지, 추론 등을 통한 학습과 문제해결 등 인간의 사고 능력을 기계적으로 구현, 자동화하는 사업 시장'을 뜻합니다. 

인공지능에 대한 연구는 이미 1950년대부터 시작됐으나, 그동안 기술의 한계로 인해 별다른 발전을 이루지 못했습니다. 이후 기계가 정보를 처리, 추론, 분석하는데 필요한 기초 지식을 강제 주입하는 방식의 전문가 시스템이 등장했으나, 이 또한 시스템 구축에 필요한 지식의 추출에의 한계, 기계 스스로 지식을 학습 하는 능력의 부족으로 산업현장에 적용되지 못했습니다. 이를 극적으로 해결한 것이 바로 딥러닝(Deep Learning) 기술입니다. 2000년대 중반 딥러닝 기술이 등장하면서 학습 능력이 크게 향상된 인공지능 기술이 등장할 수 있게 됐으며, 2016년 알파고/딥마인드 등으로 인해 일반은 물론 산업현장의 인공지능 적용에 대한 관심과 투자가 획기적으로 제고되면서, 최근 인공지능의 발전과 산업 및 일상생활에의 확산을 이루는 계기가 되었습니다.

[인공지능 산업의 발전 단계 및 방향]

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인공지능 산업의 발전 단계 및 방향

출처 : 과학기술정보통신부

또한, 최근 등장한 다양한 기술들, 예를 들면 IoT, 클라우드, 빅데이터 등의 기술들은 인공지능 확산을 위한 기반을 마련할 뿐 아니라, 필요성을 강조하는 역할을 하고 있습니다. IoT 등으로 인한 빅데이터는 분석해야 할 무수한 데이터를 생성해 내고 있으며, 클라우드는 이런 데이터를 모으고 분석하기 위한 저비용의 유연한 인프라 기반이 되고 있습니다. 이러한 추세하에 현재 다수의 시장 조사기관들이 향후 행정/국방 등 공공영역은 물론 일반 산업현장에의 다양한 적용/확산 가능성을 전망하고 있습니다.

[인공지능 적용 유망 산업 분야]

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인공지능 적용 유망 산업 분야

출처 : 정보통신기획평가원

(나) 빅데이터 시장

빅데이터(big data)란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 뜻합니다. 또한 이로부터 더 나아가, 부가가치 높은 데이터를 활용성 있게 유통하는 하나의 서비스 사업군까지 포함한 확장된 개념으로 진화하고 있습니다.

[빅데이터 산업의 개요]

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빅데이터 산업의 개요

출처 : 과학기술정보통신부

빅데이터에 대한 관심은 2000년대 중반 이후의 SNS의 확산 및 2009년 이후 스마트폰, IoT/센서, 카메라 등 기업의 의사결정과 일상생활의 편의를 도모하는데에 분석적으로 활용이 가능한 데이터의 양이 폭증하고, 이를 저장, 분석할 수 있는 인프라스트럭쳐의 고도화(예 : 서버 개선, 클라우드 인프라 확산 등)에 힘입어 꾸준히 증대되고 있습니다. 특히, 비정형 정보 혹은 기존에 사람이 직관적으로 인지, 판단하는 근거가 되는 데이터(자연어, 음성, 이미지, 영상 등)를 대량 수집, 정제, 의미 분석이 가능한 딥러닝 기술이 발전하면서 새로운 도약기를 맡고 있습니다.

이중 당사가 주 목표로 하는 시장은 인공지능 기술을 접목해, 기존의 정형 데이터는 물론 초대규모의 인지 데이터(음성, 비젼, 자연어 등) 수집과 가공, 분석을 통해 이상 징후 감지, 맞춤화/추천, 예측등을 가능하게 하는 증강분석(Augmented analytics) 빅데이터 분야입니다.
동 영역은, 데이터의 저장등에 초점이 있던 기존의 전통 빅데이터 산업과 달리, 고도화된 분석을 가능하게 해 산업현장에서 구체적인 문제를 실시간으로 해결하는 것을 특징으로합니다. 참고로 맥킨지 앤드 컴퍼니의 분석에 따르면, 영업과 마케팅, R&D, 운영 등에 걸쳐 공공은 물론 금융, 통신, 소비재, 헬스케어, 에너지 등의 부문에서 고도화된 분석 기술의 채택 잠재력을 높이 보고 있습니다.

(2) 시장 규모 및 전망

(가) 인공지능 시장

1) 글로벌 시장

해외 리서치 전문기관인 트랙티카(Tractica)에 따르면, 글로벌 인공지능 시장 규모는 2015년 2억 달러에서 2024년 111억 달러로 55배 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 특히, 2024년에는 우리나라를 포함하여 일본, 중국, 인도 등이 속한 아시아 태평양 지역의 시장 규모가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 보입니다.

[글로벌 인공지능 시장 지역별 전망]

(단위 : 백만달러)

글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별.jpg
글로벌 인공지능 시장 규모 전망_지역별

출처 : Tractica

각 산업 분야별로 보면 특히 정보통신(Telecommunications), 소비재(Consumer), 광고(Advertising), 기업 용역(Business Services), 의료(Healthcare) 등의 영역에서 AI 기술이 향후로도 많이 활용될 것으로 예측되고 있습니다.

[글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 산업별 전망]

(단위 : 백만달러)

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글로벌 인공지능 소프트웨어 시장 규모 전망_산업별

출처 : Tractica

동사가 목표로 하는 대화형 인공지능 시장은 2019년 기준 약 42억 달러에서 연평균 30% 성장하여 2024년까지 약 157억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 글로벌 인공지능 시장은 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력 및 자연언어의 이해능력 등 인공지능 기술 발달로 금융, 의료 방송, 쇼핑 및 법조계까지 다양한 산업분야에서 활용되며 고성장을 지속할 것으로 보입니다.

[글로벌 대화형 인공지능시장 전망]

(단위 : 백만달러)

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글로벌 대화형 인공지능 시장

출처: MarketsandMarkets Analysis

2) 국내 시장

글로벌 시장과 마찬가지로 국내 인공지능 시장 역시 전세계적인 흐름과 동일하게 지속적으로 성장하고 있습니다. 국내 인공지능 시장규모는 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보이며 시장이 확대될 것으로 예상됩니다. 인공지능을 위한 하드웨어 시장은 2019년 인공지능 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지하지만 향후 업무 프로세스 효율화 및 비즈니스 자동화를 위한 인공지능 애플리케이션 및 플랫폼 구현 사업이 크게 증가하며 서비스와 소프트웨어 시장 모두 향후 5년 간 연평균 성장률 30% 이상의 본격적인 성장이 전망됩니다.

[국내 인공지능 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처: IDC, 국내 인공지능 2019-2023
시장 전망

(나) 빅데이터 시장

1) 글로벌 시장

글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2019년 1.8배 성장한 500억 달러로 성장할 것으로 보이며, 이후 2027년까지 연평균 9.5%의 성장세를 유지하며 1,030억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 예측합니다. 또한 빅데이터 시장에서 유망한분야는 소프트웨어 시장으로 2019년 170억달러에서 2027년 460억까지 연평균 13.3%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 빅데이터를 이용한 비즈니스가 활성화될수록 하드웨어보다 소프트웨어 및 서비스 분야의 성장세가 높게 나타날 것입니다

[글로벌 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억달러)

세계 빅데이터 시장 전망.jpg
글로벌 빅데이터 시장 전망

출처: Statistica

2) 국내 시장

국내 빅데이터 시장규모는 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 1.5배 성장한 2조 5,692억원까지 연평균 11.2%의 성장률을 보이며 성장할 것으로 예상됩니다. 국내 빅데이터 시장은 점차 서비스 및 소프트웨어 시장이 확대되는 양상을 보이고 있으며 2019년부터 2023년까지 연평균 12.5%로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 빅데이터 관련 투자가 과거 하드웨어 중심으로 이루어졌던 것에서 빅데이터를 활용한 서비스 및 이를 가동하기 위한 소프트웨어에 대한 투자로 변화됨을 알 수 있습니다.

[국내 빅데이터 시장 전망]

(단위 : 십억원)

국내 빅데이터 시장 전망.jpg
국내 빅데이터 시장 전망

출처: IDC, 국내 빅데이터 및 분석 2019-2023
시장 전망

다. 경쟁 현황

(1) 시장경쟁 상황

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 글로벌 기업(구글, 아마존, 마이크로소프트 등), 막대한 자금력과 고객기반을 확보한 인터넷 플랫폼사(네이버, 카카오 등)와 통신 대기업(SKT, KT, LG U+), 인공지능 전문 기업 등이 혼재되어 경쟁하는 시장입니다. 동사와 같은 기술 기반의 사업자는 잠재력있는 세분화된 특화 시장에서 독점력을 가지고 진입장벽을 구축할 수 있는 독보적인 위상을 보유 및 강화하기 위해 노력하고 있습니다.

[국내시장 - 당사 인공지능&빅데이터 사업 현황]

국내시장_동사 인공지능&빅데이터 사업 현황.jpg
국내시장 - 당사 인공지능&빅데이터 사업 현황

(2) 경쟁업체 현황

당
사와 같은 기술 기반의 주요 경쟁업체는 다음과 같습니다.

[국내 주요 경쟁업체 현황]

기업명
내용

마인즈랩

- ETRI기술이전에 근거해 기술을 상용화한 기업으로 주로 대화형 인공지능 (인공지능 컨택센터 등) 부문에서 경쟁하고 있음
- 2019년에는 범용의 기술을 API화한 클라우드 서비스를 출시한 바 있으며, 향후 동 부문에서도 당사와 경쟁이 예상됨

다음소프트

- 주로 비정형 빅데이터/소셜 분석, 초기적인 인공지능 솔루션을 통해 사업을 전개하는 기업
- 소셜 네트워크상의 소비, 사회 트렌드 분석으로 인지도를 쌓았으며, 당사와는 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을 벌이고 있음

다이퀘스트
- 검색엔진과, 대화형 인공지능 뒷단의 대화모델/시나리오 기반 단순 QA부문에 경쟁력이 집중된 기업
- 현재 B2B, B2G 부문에서 인공지능 사업 혹은 빅데이터 분석 사업시 기존의 검색엔진 사업이나 기본적인 대화모델이 함께 고객의 요구사항에 포함되는 경우 당사와 경쟁하고 있음

국내 대기업 
AI Labs/ SI사의 AI 사업부문

- 현대자동차, SK C&C 등이 자체 사업 효율 개선, 서비스 모델 개발등을 위해 본 시장 영역에 진입하여 있음
- 삼성 SDS, LG CNS 등이 기존의 시스템 통합사업에 부가적으로 AI와 빅데이터 솔루션 사업을 초기적으로 전개하고 있음
- 당사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음

주) 당사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다.

[해외 주요 경쟁업체 현황]

구분

뉘앙스 커뮤니케이션즈
(NUANCE Communications)

스플렁크 (Splunk)

핵심 사업

대화형 인공지능

증강분석 빅데이터

서비스

음성인식, 자연어, 대화모델, QA 기술을 산업 도메인에 최적화하여, 주로 상담 솔루션을 공급함

정형 데이터는 물론 자연어 등 비정형 데이터를 기계학습 기반으로 분석, 지능화해 산업 도메인별로 공급함

기술 적용 영역

금융, 유통, 헬스케어

컨택센터 자동화; 기업내 직원 생산성 개선을 위한 업무효율화

금융, 국방, 제조부문 대용량 실시간 분석

뉘앙스 커뮤니케이션즈는 대화형 인공지능 기술을 산업 애플리케이션 별로 최적화하여 제공하는 소프트웨어 회사입니다. 당사가 영위하고 있는 사업중 인공지능 컨택센터 사업 혹은 대화형 인공지능 사업에 걸쳐 주로 영미권 시장에서 도메인별 특화된 레퍼런스를 구축, 확장하고 있으며 일부 솔루션을 클라우드 서비스화하고 있습니다. 향후 당사가 해외로 확장시 영미권 시장에서의 경쟁이 있을 수 있으나, 당사는 단기적으로 해외 영미권 확장시 현대자동차그룹, 삼성전자 등 한국어를 반드시 포함한 대화형 인공지능 솔루션이 필요한 대형 사업에 집중할 계획이며, 일본, 동남아 등의 제 3의 해외시장에서는 현지언어 기반의 최적화 경쟁을 통해 사업을 전개할 가능성이 커 원천 기술력기반의 경쟁이 전개될 것으로 예상됩니다. 

스플렁크는 증강분석 빅데이터 부문의 해외 경쟁사입니다. 정형과 비정형 데이터의 대규모 실시간 분석부분에서 국내에도 일부 솔루션을 전개하고 있습니다. 그러나, 외산솔루션의 특징인 사용량/사용규모 증대시 (Scale out) 급격한 비용상승 및 사업환경에의 최적화 제한 이슈등으로 인해 솔트룩스 또한 애플리케이션 별로 특화된 경쟁력을 보유하고 사업 경쟁중에 있습니다.

(2) 경쟁구도 변경 가능성

인
공지능과 빅데이터 소프트웨어업은 점차적으로 도메인 특화형으로 진화하고 있습니다. 구글, 아마존등이 원천기술에 기반해 실질적으로 비수익성(클라우드 인프라스트럭쳐의 부가 서비스 형태) 사업을 글로벌 민간기업과 각 지역 공공부문에 전개하는데 반해, 상기의 국내외 소프트웨어 전문업체들은 3~4개 부문의 핵심적 도메인에서 사업을 고도화하고 있습니다. 향후에도 인프라스트럭쳐 기반의 글로벌 대형 사업자를 제외한 전문 소프트웨어 회사들의 핵심 도메인에 걸친 사업 전개방향은 지속될 것으로 예상됩니다. 

또한, 인공지능을 위시한 기술 진보에 따라 기능성의 지속적 보강(예, AR/VR, RPA, IoT 등과의 융합 기반 이노베이션 포함) 및 도메인 최적화를 위한 커스터마이징부문의 경쟁력 확보, 이를 확장성있게 시장에 공급할 수 있는 제품의 플랫폼화 등을 중심으로 기업들간 경쟁이 확대될 것으로 예상됩니다.

2. 주요 제품 등에 관한 사항

가. 주요 제품 등의 현황

(단위 : 천원)

제 품 명

생산(판매)

개 시 일

주요상표

2019년
매출액(비율)

제 품 설 명

AI Suite

2001년 06월

AI Suite,

ADAM Assistant

6,933,513(37.75%)

언어, 음성, 영상 인지와 지식학습 등 세계 최고 성능의 인공지능 엔진들로 구성되어 혁신적인 인공지능 서비스가 가능한 AIaaS 인공지능 플랫폼

Big Data Suite

2000년 06월

Big Data Suite,

BigO

7,568,741(41.20%)

초대규모 정형·비정형 실시간 데이터의 기계학습과 다양한 인지분석 및 시계열 예측을 제공함으로 탁월한 수준의 빅데이터 증강분석 서비스와 지능형 의사결정 서비스가 가능한 지능형 빅데이터 분석 플랫폼

Graph DB Suite

2008년 10월

Graph DB Suite

338,444(1.84%)

빅데이터를 효율적으로 활용 및 관리하기 위하여 데이터 간의 상관 관계를 지식 그래프 구조로 자동 변환·생성하여 저장 뿐만 아니라 분석에 바로 활용할 수 있는 분석 기능을 내장하고 있는 국내 최고의 지식 그래프데이터 생성에서부터 관리, 지능형 분석(예측·추론)이 가능한 최고의 데이터베이스 시스템

Cloud Service

2016년 02월

ADAMS.ai,

DATAMIXI

3,526,222(19.19%)

인공지능, 빅데이터, GraphDB 기능들을 클라우드 환경에서 사용 가능한 AIaaS 및 DaaS 서비스 플랫폼

기타

-
-
4,509(0.02%)
-

합계

18,371,429(100.00%)

나. 주요 제품 등의 가격변동추이

당사의 제품에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다.

3. 매입에 관한 사항

가. 매입 현황

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 상품을 매입하고 있으나 프로젝트를 위한 기자재 등을 구입한 것으로 그 중요성이 높지 않아 매입 현황을 기재하지 않았습니다.

나. 원재료의 제품별 비중

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다.

다. 원재료 가격변동추이

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다.

라. 주요 매입처에 관한 사항

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 상품을 매입하고 있으나 프로젝트를 위한 기자재 등을 구입한 것으로 그 중요성이 높지 않고, 특정 매입처를 국한하지 않아 주요 매입처에 관한 사항을 기재하지 않았습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항

가. 생산능력 및 생산실적

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항

당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 매출에 관한 사항

가. 매출실적

(단위: 천원)

매출유형
품목
2017년도
(제37기)
2018년도
(제38기)
2019년도
(제39기)
2020년도
(제40기 1분기)

라이선스
AI Suite
국내
747,751
675,143
667,346
146,955

수출
-
-
-
-

계
747,751
675,143
667,346
146,955

Big Data Suite
국내
1,128,700
1,635,935
552,018
1,500

수출
-
-
-
-

계
1,128,700
1,635,935
552,018
1,500

Graph DB Suite
국내
-
240,000
200,000
-

수출
-
-
-
-

계
-
240,000
200,000
-

Cloud Service
국내
578,394
1,165,309
765,655
86,182

수출
55,795
15,384
1,443,686
244,536

계
634,189
1,180,693
2,209,341
330,718

라이선스매출 소계
국내
2,454,845
3,716,387
2,185,019
234,637

수출
55,795
15,384
1,443,686
244,536

계
2,510,640
3,731,771
3,628,705
479,173

용역매출 소계
국내
8,515,669
8,876,542
13,003,201
654,743

수출
230,708
215,212
237,206
202,473

계
8,746,377
9,091,754
13,240,407
857,216

상품매출 소계
국내
945,290
2,658,748
1,502,317
-

수출
-
-
-
-

계
945,290
2,658,748
1,502,317
-

매출 총계
국내
11,915,804
15,251,677
16,690,537
889,380

수출
286,503
230,596
1,680,892
447,009

계
12,202,307
15,482,273
18,371,429
1,336,389

나. 판매조직

당
사의 판매구조는 D2C(Direct to Customer)와 파트너 생태계를 통한 라이선스 공급구조로 대별됩니다. 모든 거래는 각 사업부문/본부의 고객/파트너 교섭을 통해 수행됩니다.
사업부문의 주요 판매조직은 다음과 같습니다. 

[솔트룩스 판매조직]

구 분

내 용

플랫폼사업 영업본부
(총 인원 10명)
구축형 (On-premise) 소프트웨어 대상 고객영업 전담 조직입니다. 세부 영업파트는 기업, 금융, 공공, 영업기획으로 운영되며, Direct to Customer 매출과 투자/파트너사를 통한 라이선스 공급 매출 형태로 대별됩니다.

클라우드사업 영업본부
(총 인원 4명)
클라우드 서비스 형태의 솔루션 영업 담당 부서입니다. Direct to Customer 매출과 투자/파트너사를 통한 라이선스 공급 매출 형태로 대별됩니다.

다. 판매경로

당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다. 

라. 판매전략

(1) 전략 고객 매출 극대화

당사는 공공기관, 금융, 제조, 유통 등 다년간의 대형 사업 고객 매출 비중이 약 60%를 차지하고 있습니다. 당사는 동 고객들에 대해 초기 한정적 업무영역에 인공지능과 빅데이터 등을 도입한후, 검증된 효익을 기반으로 적용 영역확대 혹은 사업의 고도화를 추진하여 왔습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다. 

- 농협 인공지능 컨택센터 : 농협은행 '인바운드 콜센터 사업'을 시작으로 '영업접 집중화 솔루션 사업'으로 확장 및 농협카드 컨택센터 프로젝트로 확장

- 국토교통부 빅데이터 플랫폼 : 최근 5년간 4년 연속 사업 범위 확대 및 고도화
-
현대자동차 글로벌 시장 빅데이터 분석 사업 : 중국, 북미에서 인도 등 전략시장으로 사업 영역 확대하였으며, 자동차 품평외 고객 라이프 스타일 분석 등 인사이트 발굴 영역 확대
-
한국언론진흥재단 뉴스 분석 플랫폼(빅카인즈) : 자체적인 빅데이터 플랫폼 구축에서, 일반 대상 뉴스 서비스(빅카인즈) 플랫폼으로 고도화

(2) 클
라우드 서비스 기반 확산형 사업 운용

당사는 AIaaS (클라우드 기반 인공지능 서비스) 확산 전망에 따라 2016년 국내 최초의 인공지능 서비스 플랫폼인 ADAMs.ai를 출시하였으며, 데이터분석 SaaS 서비스인DATAMIXI를 2017년 출시해 다수의 타겟 애플리케이션 시장에 공급하고 있습니다. 고객의 인바운드 문의에 대해 영업조직의 간략한 커스터마이징 니즈 청취 및 반영에 기반해 당사의 클라우드 서비스로 유입하고 있습니다.

(3) 인공지능 파트너 생태계 운용

당사는 핵심 제품/서비스에 대해 약 30여개사와 영업 및 수행 파트너 등록을 통해 파트너십 생태계를 구축하였습니다. 당사는 파트너사를 통해 솔루션 라이선스 공급, 공동 영업 혹은 프로젝트 수행을 통해 당사만의 인공지능 판매 생태계를 조성하였습니다. 또한, 파트너사의 우수 솔루션을 당사와 융합된 Solutions-in-a-Box를 제공, 차별적인 제품력을 고객에게 제공할 수 있습니다. 국내는 물론 해외의 선도 솔루션 혹은 다국어 역량을 결합해 차별화 포인트를 가져가고 있습니다.

6. 수주상황

(단위: 백만원)

품목
기업수
계약 금액
단계

AI Suite
5
2,129
계약 완료

2
197
계약 확정

5
228
계약 진행

Big Data Suite
62
2,471
계약 완료

52
5,424
계약 확정

11
2,442
계약 진행

Cloud Service
19
3,884
계약 완료

3
59
계약 확정

16
556
계약 진행

주1)
상기 수주현황 중 계약 진행은 체결 가능성이 높은 계약이며, 계약 확정 전까지 변동가능함을 유의하시기 바랍니다.

7. 시장위험과 위험관리

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험, 가격위험, 이자율위험), 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 당사는 이러한 위험요소들을 관리하기 위하여 각각의 위험요인에 대해 면밀하게 모니터링하고 대응하는위험관리 정책 및 프로그램을 운용하고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재무부서의 주관으로 이루어지고 있습니다. 재무부서는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 문서화하여 제공하고 있습니다.

가. 시장위험

(1) 외환위험

당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다.
당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩
니다.

(3) 이자율 위험

당사의 이자율위험은 미래 시장이자율 변동에 따라 예금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 예금에서 발생합니다. 당사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.
이를 위해 당사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화, 고금리 조건

및 단기
차입금 비중 축소,
정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다. 한편, 증권신고서일 현재 당사가 보유하고 있는 금융자산의 이자율변동이 공정가치 또는 미래현금흐름에 미치는 영향은 중요하지 아니합니다.

나. 신용 위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 은행 및 금융기관의 경우 A 신용등급 이상과만 거래합니다.
기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여

신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

다. 유동성 위험

당사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다. 

라. 자본 위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 당사는 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다. 당사는 산업내 다른 기업과 일관되게 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다.

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

9. 경영상의 주요계약

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

10. 연구개발활동

가. 연구개발 조직

당사의 연구 개발을 담당하는 연구직은 회사의 비전에 따라 목표된 제품이나 응용기술을 연구 개발하는AI Labs(Artificial Intelligence Labs, 인공지능연구소)와 데이터 수집, 정제, 저장, 분석, 레포팅 등 각 단계에서 빅데이터/텍스트 마이닝과 기술연구 및 데이터 큐레이션의 협력에 의해 사업을 수행하는 클라우드사업본부 및 인공지능과 지식그래프 기반 솔루션/서비스 제품을 개발하는 플랫폼사업본부로 구성되어 있습니다. 또한, 베트남 법인인Saltlux Technology Co., Ltd.가AI Labs 및 클라우드사업본부의 연구개발용역의 일부를 담당하고 있습니다.

조 직

역 할

플랫폼
사업본부
기술본부
기술1그룹
그래프DB팀

지식그래프 기반 제품 개발 및 프로젝트 수행

기술2그룹
AI솔루션팀

인공지능 기술 기반 솔루션 연구 개발 및 프로젝트 수행

AI서비스팀

대화형 상담 등 인공지능 서비스 제품 개발 및 프로젝트 수행

클라우드
사업본부
기술본부
클라우드
기술그룹
기술1팀

DATAMIXI 빅데이터 분석 플랫폼 서비스 및 인지분석 서비스

기술2팀

빅데이터, 텍스트 마이닝과 기술 및 데이터 큐레이션의 협력 사업 수행

지식큐레이션팀

데이터 수집, 정제, 저장, 레포팅 등

AI Labs

(인공지능연구소)

AIR그룹

인공지능 기술에 대한 연구 및 제품화를 위한 코어 기술 연구/개발

AIP그룹

IR그룹에서 제공하는 기술 및 타 부서 기술의 제품화 및 관리

Vision Intelligence그룹
인공지능 분야 중 컴퓨터 비젼 분야의 핵심 기술 연구 및 개발

내공지능그룹
시각 인공지능 제품화 및 상용화

Saltlux Technology Co., Ltd.

선행 연구 및 연구과제 기획, 핵심 엔진과 제품의 QA 프로세스 관리

나. 연구개발비용

(단위 : 천원)

구분

2017년도

(제37기)

2018년도

(제38기)

2019년도

(제39기)

2020년도
(제40기 1분기)

인건비
3,877,939
4,212,118
5,565,933
1,358,752

기타 경비
141,934
9,272
1,628,063
42,551

연구개발비용 계
4,019,873
4,221,390
7,193,996
1,401,303

(정부보조금)
(3,111,897)
(2,529,541)
(4,271,834)
(557,703)

회계처리
영업비용
907,976
1,691,849
2,573,654
801,842

개발비(무형자산)
-
-
348,508
41,758

연구개발비 / 매출액 비율
[연구개발비용계÷당기매출액×100]
32.9%
27.3%
39.2%
104.9%

다. 연구개발실적 

[내부과제수행실적]

개발내용
연구결과/기대효과
제품 및 사용화
비고
(출시년월)

심층질의응답 엔진 핵심 기술 개발

[연구결과]
­ 인용문구 추출기

­ 트위터 데이터 문장 추출기

­ 비정형 문서 파일 작성자

­ 한자-한글 변환기

­ 비정형 문서 하이라이팅 처리기

­ 문서 벡터 생성기

­ 지식베이스 데이터 검색엔진용 데이터 색인기

­ 지식베이스 인스턴스 색인을 위한 전처리기

­ 지식베이스를 이용한 질의응답 모듈

­ 온톨로지 DB 관리기

­ XB 핵심 기능 모듈

[기대효과]

­
KBQA를 핵심으로 하는 심층질의응답 엔진 상용화 발판 마련

[관련 제품]

­ AI Suite ▶ Assistant

­ Big Data Suite ▶ TMS

­ Graph DB Suite

[상용화 사례]

­ KT GraphDB Semantic DB Management 구축

­ ICBM 지능형 IoT 지식프레임워크 개발

­ LOD 기반 HACCP인증 안전먹거리 연계통합 DB 구축

­ LOD 기반 문화데이터 융합 DB 구축

­ 융합형 스마트 강원관광DB 구축

2016.01.29

심층질의응답 엔진 기능 개선

[연구 결과]

­ 문장 유사도 판별기

­ 문장탐색기

­ 오타교정기

­ 날짜인식기

­ 외래어 유사도 판별기

­ 중국어 감성분석기

­ 영어 감성분석기

[기대효과]

­ 심층질의응답 엔진 품질 개선

­ 텍스트 분석 기반 서비스 품질 극대화

­ 자사 제품군의 다국어화 발판 마련

2016.11.24

질의응답 모델 학습데이터 구축 프로젝트

[연구 결과]

­ 크라우드소싱 퀴즈 자동생성기

­ 크라우드소싱 기반 지식 검증 서비스

[기대효과]

­ 동일, 유사 의도(의미)를 포함하지만 형태론적,구문론적으로 다른 표층형태를 갖는 비정형 언어데이터의 의미 인식 품질 개선에 필요한 학습 데이터셋 대량 구축 활성화

[관련 제품]

­ AI Suite ▶ Assistant

­ Big Data Suite ▶ TMS

­ Graph DB Suite

[상용화 사례]

­ 융합형 스마트 강원관광DB 구축

2017.02.10

LEA(솔트룩스 자연언어처리 핵심 모듈) 
성능/품질 개선 및 기능 추가R&D

[연구 결과]

­ 한국어 비속어 처리기

­ 한국어 뉴스 기사 인용문 추출기

­ 영어 뉴스 기사 인용문 추출기

­ 한국어 비정형 문서 클러스터링 생성기

­ 비정형 문서 언어 판별기

­ 한국어 띄어쓰기 보정기

­ 사전 기반 개체명 추출기

­ 영어 형태소 분석기, 개체명 인식기 사용자 사전 적용 모듈

­ 한국어 비정형 문서 시간 정보 추출기

[기대효과]

­ 자연언어처리 품질 개선

­ LEA 기반 애플리케이션 영역 확장

­ TA(텍스트 어낼리틱스) 애플리케이션 서비스 기능 개선

[관련 제품]

­ AI Suite ▶ Assistant

­ Big Data Suite ▶ TMS

­ Big Data Suite ▶ CAS

­ Cloud Service ▶ ADAMS.ai

[상용화 사례]

­ HACCP QA 시스템

­ 신한은행 QA 시스템(온-프레미스)

­ 우리은행 QA 시스템(온-프레미스)

­ 우리은행 QA 시스템(일반 지식 클라우드 서비스)

­ 한국전력공사 소셜빅데이터 구축

2017.12.07

질의응답 엔진 품질 개선 프로젝트

[연구 결과]

­ 엑소브레인 핵심 기능 모듈

­ 위키백과 이즈어(Is-A) 데이터 추출 모듈

[기대효과]

­ 텍스트 데이터에 포함된 엔티티 간 관계 지식 추출 자동화

­ 질의응답 시스템 상용화 수준의 품질/성능 개선

­ 기존IRQA 모듈에만 의존하는 자사 기존 제품이나 타사 경쟁사 질의응답 시스템에 대하여 정확성 측면의 절대적 우위 확보 및 비즈니스 기회 확대

[관련 제품 및 서비스]

­ AI Suite ▶ Assistant

­ Big Data Suite ▶ TMS

­ Big Data Suite ▶ CAS

­ Cloud Service ▶ DATA.MIXI

­ Cloud Service ▶ ADAMS.ai

[상용화 사례]

­ 신한은행 QA 시스템

­ NH농협 아르미 AI

­ KT GiGA Genie 플랫폼 클라우드 GraphDB 솔루션

­ 지능형 IOT 지식 프레임워크 개발

­ NH농협TA(텍스트 분석)

2017.12.08

지식그래프 및 시나리오 기반 대화 시스템 개발

[연구 결과]

­ 아담 톡봇(ADAM TalkBot)

[기대효과]

­ 비대면 대화를 통한 문제해결이 필요한 서비스 도메인에 대응하는 애플리케이션 개발 및 비즈니스 기획 확장

­ 질의응답만으로 처리할 수 없는 대화 내용의 기억이나 컨텍스트 기반의 정보 전달 측면 개선을 통한BM 영역 확장

[관련 제품]

­ AI Suite ▶ Talkbot

­ Big Data Suite ▶ TMS

­ Big Data Suite ▶ CAS

[상용화 사례]

­ NH농협 아르미 AI 콜봇

­ 중앙대학교 입시도우미

­ 한국언론재단 BIG KINDS

­ 문화정보 다부처 연계서비스 플랫폼 구축

­ NH농협 지능형 지식관리 시스템 구축

2018.10.26

NLU 성능 개선 사업
[연구 결과]
­ 단위 변환기
­ 영어로 표현된 한글 분리기
­ 엔티티링킹(Entity Linking)
­ 시간 표현 위치 인식
­ 인텐트 학습 및 분류 모듈
­ 수집 및 변환 플러그인
­ 영어한글 변환기
­ 문장 내 개체 경계 인식
­ 시트 큐레이션 데이터 트리플 변환 모듈
­ 음성파일 형식 변환기(pcm to wav 변환기)

[기대효과]
­ 문장의 의미 구조를 보다 더 정밀하게 추출하여 지식베이스 쿼리 성공률을 극대화함으로써 제품 경쟁력 개선.
[관련 제품]
­ AI Suite ▶ Assistant
­ Big Data Suite ▶ Talkbot
­ Big Data Suite ▶ CAS

[상용화 사례]
­ NH농협 아르미 AI 콜봇
­ 중앙대학교 입시도우미

2018.12.10

DNP 질의응답 및 대화처리엔진 기술 이전
[연구 결과]
­ 한글 조사 정규화 모듈
­ 엔티티링킹
­ 한국어 음성합성 입력 문자열 정제 프로그램
­ 한국어 문장 감성 분류기
­ 일본어 형태소 분석 임베딩 전처리기
­ 일본어 시간표현 변환기
­ 음성 웨이브 데이터 다운샘플링 유틸리티
­ 긴 문단의 기계독해를 위한 모듈
­ 한국어 BERT기반 딥러닝 개체명 인식기
­ - 위키피디아 및 위키데이터 페이지 탐색기

[기대효과]
­ 질의응답 및 대화처리 플랫폼 세계화의 발판 마련
­ 일본 내수 시장에서 솔트룩스 지능형 시스템의 점유율 증가
[관련 제품 및 서비스]
­ AI Suite ▶ Assistant
­ AI Suite ▶ Talkbot
­ Big Data Suite ▶ TMS
­ Big Data Suite ▶ CAS
­ Graph DB Suite
­ Cloud Service

[상용화 사례]
­ 한국전력 HR-BOT 구축
­ 한국전력 KDN 전자입찰시스템 고객상담 챗봇
­ 한국무역협회 네트워크 분석
­ 한국무역협회 추천시스템
­ 한국인터넷 진흥원 빅데이터 플랫폼 구축을 위한 NLP 엔진
­ 한국전력 공공 빅데이터 2차 수집 SW
­ 한국언론진흥재단 2019년 뉴스빅데이터 분석 시스템 구축
­ 공간빅데이터 5차 사업
­ 한국여성정책연구원 여성가족 소셜 데이터 분석
­ 지능형 환경영향평가 지원 서비스
­ 현대 중공업 TA(텍스트 분석)
2019.11.25

클라우드 서비스 플랫폼 개발
[연구 결과]
­ 데이터믹시 R&D 플랫폼
­ 데이터과학 플랫폼

[기대효과]
­ 인공지능, 빅데이터, GraphDB 기능들을 클라우드 환경에서 사용 가능한 AIaaS 및 DaaS 서비스 플랫폼화함으로써 온-프레미스 기반 서비스 구축 일변도의 사업 구조를 확장
­ 데이터 큐레이션 서비스 사업 확대
­ DaaS, AIaaS 서비스 사업 확대
[관련 서비스]
­ Cloud Service ▶ 데이터과학 서비스
­ Cloud Service ▶ 데이터큐레이션 서비스
­ Cloud Service ▶ 인지분석 서비스

[상용화 사례]

­ 현대자동차 빅데이터 기반 차급/지역별 소비자 담론 조사
­ 현대자동차 외부데이터 수집 서비스
­ DATAMIXI Open APIs 서비스
­ DATAMIXI 소셜데이터 분석
­ 유네스코 i-WSSM센터 물(water)관리 빅데이터 분석
­ VisitKorea 홈페이지 관광정보 빅데이터 분석
­ 일자리위원회 DataMixi 대시보드 서비스
­ Hybrid 지식 QA를 위한 3rd Party KB구축
­ AIA생명 텍스트마이닝 데이터 수집/분석 툴 제공 서비스
­ LG전자소재기술원 문헌정보 및 분석 
­ PwC 컨설팅 DATAMIXI Open APIs 서비스
­ 현대자동차 외부데이터 수집 서비스
­ 18년도 글로벌 신차 소셜미디어 분석
­ 고령(노인) 일자리 및 교육관련 소셜미디어 분석
­ 손해보험협회 소셜 빅데이터 분석 대시보드 서비스
­ 여성정책 소셜 빅데이터 수집 및 분석 연구 용역
­ 미국 ICT 정책 키워드 분석
­ 중소/벤처기업 지역혁신 거버넌스 연구
­ 현대오토에버 전사 외부 소셜 데이터 수집
­ LG전자소재기술원 문헌실험 정보 및 분석 용역
­ 일동제약 소셜 빅데이터 분석 서비스
­ Arthur D Little 베트남 자동차 소비자 시장 조사
­ 국립국어원 구어자료 수집 및 원시 말뭉치 구축
­ 한국해양수산개발원 실시간 현안정보 서비스
­ 한국여성정책연구원 2019년 1차 성평등 빅데이터 분석
2016~2019

[정부수행과제실적 (2016이후)]

연구과제명

발주기관

주관부서

연구기간

정부출연금

관련제품

비고

휴먼 지식증강 서비스를 위한 지능진화형 Wise QA 플랫폼 기술 개발

정보통신기획평가원

한국전자통신 연구원

2013.05~2017.02

460,000,000원

AI Suite

WiseKB: 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발

정보통신기획평가원

㈜솔트룩스

2013.05~2023.02

7,127,000,000원

AI Suite

진행중

도시의 삶의 질 향상을 위한 센서 기반의 시민 관측 커뮤니티 개발- Citi-SENSE 플랫폼 아키텍쳐 설계 및 도시환경 정보 센서 데이터 Core Ontology 모델 개발

한국산업기술진흥원

한국건설기술
 연구원

2013.06~2016.09

730,000,000원

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

빅데이터 기반 한류 관광객 마케팅 클라우드 및 연동형 관광지원 App 개발

한국문화관광연구원

㈜씨온

2015.07~2017.05

222,795,000원

Big Data Suite

모바일에 최적화된 멀티모달 질의응답 프레임워크 개발

한국산업기술진흥원

㈜솔트룩스

2015.10~2018.09

514,800,000원

AI Suite

지식증강형 실시간 동시통역 원천기술 개발

정보통신기획평가원

한국전자통신
 연구원

2016.04~2020.12

730,000,000원

AI Suite

진행중

시큐리티 인텔리전스 기반 내/외부 보안위협 사전 방지 시스템개발

정보통신기획평가원

㈜지란지교
 시큐리티

2016.12~2017.12

350,000,000원

AI Suite

Graph DB Suite

국제표준 기반 오픈 데이터 유통 플랫폼 확장 기술 개발

정보통신기획평가원

한국전자통신
 연구원

2017.03~2019.12

200,000,000원

Big Data Suite

Cloud Service

머신러닝기반 의료EHR 클라우드 서비스 개발

정보통신기획평가원

㈜비트컴퓨터

2017.04~2019.03

900,000,000원

Cloud Service

가정용 소셜로봇 및 서비스 시스템 개발

한국산업기술평가관리원

㈜아이피엘

2017.04~
2020.02

1,720,000,000원

AI Suite

자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발

정보통신기획평가원

전자부품
 연구원

2017.04~
2020.12

1,100,000,000원

AI Suite

진행중

인공지능기반 HACCP 기술상담 및 안심먹거리 추천서비스 개발

정보통신산업진흥원

㈜솔트룩스

2017.05~2018.12

731,250,000원

AI Suite

Big Data Suite

특허분야 지식베이스 구축 사업

한국정보화진흥원

㈜광개토연구소

2017.06~2017.11

240,000,000원

AI Suite

Graph DB Suite

성범죄 피해자 진술 지원 인공지능 시스템 연구

한국연구재단

서울대학교

2018.
08~2020.12

255,000,000원

AI Suite

진행중

한국형 사물이미지 데이터 구축

한국정보화진흥원

(주)미디어그룹
 사람과 숲

2019.03~2019.11

288,000,000원

AI Suite

Graph DB Suite

10. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

[특허권]

번호
구분
내용
현재 권리자
출원일
등록일
적용제품
주무관청

1

특허권

지식기반 홈네트워크 서비스를 위한 서비스 관리 장치

㈜솔트룩스

05.07.14
11.08.04

Big Data Suite

특허청

2

특허권

유비쿼터스 환경 기반의 상황정보 관리 장치 및 그 방법

㈜솔트룩스

05.07.15
12.09.20

Big Data Suite

특허청

3

특허권

비구조 웹문서 및 데이터베이스의 다양한 정보를 웹서비스로 제공하기 위한 웹서비스 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.09.10

Big Data Suite

특허청

4

특허권

비구조 웹문서로부터 온톨로지 인스턴스를 자동으로 추출하기 위한 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

06.05.29
07.06.08

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

5

특허권

동적 컨텍스트 처리 장치

㈜솔트룩스

07.06.28
10.02.10

Big Data Suite

특허청

6

특허권

사용자 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

08.02.22
10.07.29

Big Data Suite

특허청

7

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.19

Big Data Suite

특허청

8

특허권

정보 검색 방법 및 이를 수행할 수 있는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

㈜솔트룩스

08.12.31
11.08.09

Big Data Suite

특허청

9

특허권

온톨로지를 이용한 의미 확장 색인 장치 및 의미 확장 색인방법, 검색 시스템 및 검색 방법

㈜솔트룩스

09.02.06
11.09.28

Big Data Suite

특허청

10

특허권

통신 기록에 기반한 사회 관계 분석 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.04.21

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

11

특허권

시맨틱 메타데이터를 활용한 데이터 구조화 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.02.27
11.08.09

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

12

특허권

정보 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

09.03.13
11.08.09

Big Data Suite

특허청

13

특허권

시설물 관리를 위한 온톨로지 기반 상황인식시스템 및 그 방법

㈜솔트룩스

09.04.28
12.02.16

Big Data Suite

특허청

14

특허권

사용자 선호 지식 베이스 기반의 컨텐츠 추천 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.05.14
12.01.10

Big Data Suite

특허청

15

특허권

시맨틱 데이터 추출 시스템 및 이를 이용한 검색 엔진

㈜솔트룩스

09.07.01
11.08.09

Big Data Suite

특허청

16

특허권

온톨로지에 기반한 동적 네비게이션 메뉴 출력 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.07.02
11.11.09

Big Data Suite

특허청

17

특허권

다중 온톨로지 모델링 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.02.07

Graph DB Suite

특허청

18

특허권

이종 분류체계들을 매핑 시키는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.24

Big Data Suite

특허청

19

특허권

온톨로지에 기반한 유사민원 검색 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

09.08.13
11.11.09

Big Data Suite

특허청

20

특허권

스트리밍 데이터의 실시간 추론 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.07

Big Data Suite

특허청

21

특허권

플러그인 기반의 대용량 데이터의 병렬처리 추론장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.02.24
13.03.21

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

22

특허권

벡터 공간 모델을 이용한 RDF 트리플 선택 방법, 장치, 및 그 방법을 실행하기 위한 프로그램 기록매체

㈜솔트룩스

11.02.25
13.05.16

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

23

특허권

전문가 목록 제공 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.21

Big Data Suite

특허청

24

특허권

소셜 네트워크 서비스 정보 검색 시스템

㈜솔트룩스

11.05.27
13.03.07

Big Data Suite

Graph DB Suite

특허청

25

특허권

방송 콘텐츠 추천 장치 및 방법

㈜솔트룩스

11.09.02
13.07.09
Big Data Suite
특허청

26

특허권

대용량 소셜 데이터 처리 장치

㈜솔트룩스

12.08.21
14.06.13
Big Data Suite
특허청

27

특허권

사용자 맞춤형 광고 및 콘텐츠 제공 시스템

㈜솔트룩스

13.02.18
15.02.04
Big Data Suite

특허청

28

특허권

사용자에게 최적화된 관심 정보를 제공하기 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

13.02.18
14.12.16
Big Data Suite

특허청

29

특허권

주제 기반 기사 그룹화 시스템

㈜솔트룩스

13.10.07
15.08.06
Big Data Suite

특허청

30

특허권

방송 콘텐츠에 키워드를 색인하는 방법 및 장치

㈜솔트룩스

13.12.23
15.05.22

Big Data Suite

특허청

31

특허권

콘텐츠 추천을 위한 소셜 데이터 분석 시스템

㈜솔트룩스

14.02.13
15.11.03

Big Data Suite

특허청

32

특허권

한국어 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.08.03

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

33

특허권

비정형 데이터로부터 특성을 추출하여 지식 베이스를 구축하는 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
15.07.30

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

34

특허권

비정형 데이터 기반 무한 진화형 자가 학습 지식 획득 시스템

㈜솔트룩스

14.03.28
15.11.05

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

35

특허권

지식 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

14.03.28
16.12.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

36

특허권

소셜 데이터 기반의 센서 웹 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.09.05

Big Data Suite

특허청

37

특허권

센서 웹을 위한 소셜 센서 시스템

㈜솔트룩스

14.05.23
16.10.04

Big Data Suite

특허청

38

특허권

지식 데이터베이스 기반 구조화된 질의 생성 방법 및 장치

㈜솔트룩스

14.12.02
16.08.31

Graph DB Suite

특허청

39

특허권

반정형데이터 기반 동적 온톨로지 인스턴스 구축 방법 및 시스템

㈜솔트룩스

14.12.02
16.11.08

Graph DB Suite

특허청

40

특허권

웹 페이지 정보 추출 장치 및 방법

㈜솔트룩스

14.12.02
17.02.15

Big Data Suite

특허청

41

특허권

비정형 데이터 처리 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.16
16.07.01

Big Data Suite

특허청

42

특허권

사용자 성향 기반 아이템 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.27
16.05.27

Big Data Suite

특허청

43

특허권

컨텐츠 수집, 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.08.18

Big Data Suite

특허청

44

특허권

시드 선별 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
16.01.06

Big Data Suite

특허청

45

특허권

키워드 인스턴스 기반 온톨로지 데이터 생성 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.01.29
17.01.02

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

46

특허권

데이터 서비스 시스템 및 데이터 서비스 제공방법

㈜솔트룩스

15.07.24
16.11.28

Big Data Suite

Cloud Service

특허청

47

특허권

템플릿 기반 오픈 데이터 변환 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

15.07.24
17.05.25

Big Data Suite

특허청

48

특허권

엔트리 기반 지식자원 생성 장치

㈜솔트룩스

15.12.02
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

49

특허권

기계 학습 및 규칙에 기반한 감성 분석 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.25
17.05.18

Big Data Suite

특허청

50

특허권

지식 베이스의 검증 및 교정 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.26
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

51

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.27
17.05.18

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

52

특허권

사용자 관심 기억 공간의 적응형 시각화 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.01.29
18.01.09

Big Data Suite

특허청

53

특허권

문서 작성을 위한 능동적 지식 추천 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.09.30
18.07.18

Big Data Suite

특허청

54

특허권

워드 벡터를 이용한 시맨틱 검색 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

16.11.24
18.11.22

Big Data Suite

특허청

55

특허권

자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.10.31

AI Suite

특허청

56

특허권

대화형 자동 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.01.26
18.04.11

AI Suite

특허청

57

특허권

대화 모델 기반의 질의응답 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

58

특허권

온톨로지 기반의 대화 시스템

㈜솔트룩스

17.08.28
19.08.26

AI Suite

특허청

59

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리 생성 및 리소스 랭킹을 위한 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.06.05

AI Suite

특허청

60

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.20
19.10.15

AI Suite

특허청

61

특허권

자연어 질의로부터 지식 베이스에 대한 쿼리의 생성에 사용되는 템플릿을 생성하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.06.04

AI Suite

특허청

62

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

17.12.22
19.10.15

AI Suite

특허청

63

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

17.12.28
19.07.26

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

64

특허권

단어교정 시스템

㈜솔트룩스

18.11.13
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

65

특허권

온톨로지 기반 패러프레이즈 문장 생성을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.26
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

66

특허권

지식베이스 기반의 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
20.04.01

AI Suite

특허청

67

특허권

기계 독해를 위한 문서를 제공하는 시스템 및 이를 포함하는 질의 응답시스템

㈜솔트룩스

18.11.28
등록 진행중

AI Suite

특허청

68

특허권

데이터 증강 기반 지식 통합 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

69

특허권

통합 지식베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

70

특허권

복수의 데이터 소스들 기반 지식 데이터 베이스 구축 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.29
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

71

특허권

지식 임베딩 기반 지식 보강 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

18.11.30
20.04.01

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

72

특허권

복수의 질의 응답 모듈을 가지는 자동 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

73

특허권

한국어 구문 분석을 활용한 정보 처리 시스템

㈜솔트룩스

18.11.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

74

특허권

복수의 대화 도메인을 가지는 대화 시스템

㈜솔트룩스

18.12.27
등록 진행중

AI Suite

특허청

75

특허권

온톨로지 기반의 프레임을 이용한 지식 추출시스템

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

76

특허권

모듈형 대화 모델을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.01.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

77

특허권

앙상블 질의 응답을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.09
등록 진행중

AI Suite

특허청

78

특허권

지식 그래프 기반의 사용자 맞춤형 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

79

특허권

지식 베이스 보강을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.09.18
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

80

특허권

지식 통합을 위한 분산 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.07
등록 진행중

AI Suite

Graph DB Suite

특허청

81

특허권

기계 독해 기반 지식 추출을 위한 시스템 및 방법

㈜솔트룩스

19.10.11
등록 진행중

AI Suite

특허청

82

특허권

아웃바운드 콜 시스템 및 아웃바운드 콜 방법

㈜솔트룩스

19.10.29
등록 진행중

AI Suite

특허청

83

특허권

다국어 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

84

특허권

도메인 자동 분류 대화 시스템

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

Big Data Suite

특허청

85

특허권

음성 합성 시스템 및 이의 방법

㈜솔트룩스

19.10.30
등록 진행중

AI Suite

특허청

86

특허권

대화 재구성 기반의 질의 응답 시스템

㈜솔트룩스

19.11.07
등록 진행중

AI Suite

특허청

[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1
SW권
LEA(레아)

㈜솔트룩스

20.04.23
AI Suite
대한민국

2
SW권
긴 문단의 기계독해를 위한 모듈
㈜솔트룩스
19.11.25
AI Suite
대한민국

3

SW권

미세먼지 수집 에이피아이
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

4

SW권

어절 수준 표절 검사기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

5

SW권

위키피디아 및 위키데이터 페이지 탐색기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

6

SW권

음성 웨이브 데이터 다운샘플링 유틸리티
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

7

SW권

일본어 시간표현 변환기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

8

SW권

일본어 형태소 분석 임베딩 전처리기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

9

SW권

한국어 문자 감성 분류기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

10

SW권

한국어 비트기반 딥러닝 개체명 인식기
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

11

SW권

한국어 음성합성 입력 문자열 정제 프로그램
㈜솔트룩스
19.11.25

AI Suite

대한민국

12

SW권

엔티티링킹
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

13

SW권

한글조사정규화모듈
㈜솔트룩스
19.11.18

AI Suite

대한민국

14

SW권

음성파일 형식 변환기(pcm to wav 변환기)

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

15

SW권

단위 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

16

SW권

오픈 에이피아이 검사기(Open api checker)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

17

SW권

영어로 표현된 한글 분리기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

18

SW권

엔티티링킹(Entity Linking)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

19

SW권

시간 표현 위치 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

20

SW권

인텐트 학습 및 분류 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

21

SW권

제이슨(Json)형식 데이터 추출기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

22

SW권

수집 및 변환 플러그인

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

23

SW권

영어한글 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

24

SW권

문장 내 개체 경계 인식

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

25

SW권

클래스 로딩 유틸리티(Class Loader 유틸리티)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

26

SW권

손쉬운 텍스트랭크(TextRank)

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

27

SW권

색인용 한자 변환기

㈜솔트룩스

18.12.10

Big Data Suite

대한민국

28

SW권

시트 큐레이션 데이터 트리플 변환 모듈

㈜솔트룩스

18.12.10

AI Suite

대한민국

29

SW권

아담 톡봇(ADAM TalkBot)

㈜솔트룩스

18.10.26

AI Suite

대한민국

30

SW권

엑소브레인 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

AI Suite

대한민국

31

SW권

위키백과 이즈어(Is-A) 데이터 추출 모듈

㈜솔트룩스

17.12.08

Big Data Suite

대한민국

32

SW권

한국어 비속어 처리기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

33

SW권

한국어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

34

SW권

영어 뉴스 기사 인용문 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

35

SW권

한국어 비정형 문서 클러스터링 생성기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

36

SW권

비정형 문서 언어 판별기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

37

SW권

한국어 띄어쓰기 보정기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

38

SW권

사전 기반 개체명 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

39

SW권

영어 형태소 분석기, 개체명 인식기 사용자 사전 적용 모듈

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

40

SW권

한국어 비정형 문서 시간 정보 추출기

㈜솔트룩스

17.12.07

Big Data Suite

대한민국

41

SW권

크라우드 소싱 퀴즈 자동생성기

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

42

SW권

크라우드 소싱 기반 지식 검증 서비스

㈜솔트룩스

17.02.10

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

43

SW권

XB 기록 데이터 구축 모듈(엑스비 기록 데이터 구축 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

44

SW권

SOR 데이터 추가 모듈(에스오알 데이터 추가 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.09

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

45

SW권

XB 지식베이스 리소스 확인 모듈 (엑스비 지식베이스 리소스 확인 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

대한민국

46

SW권

SOR 데이터관리 모듈 (에스오알 데이터관리 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

47

SW권

Wikipedia API 라이브러리 (위키피디아 에이피아이 라이브러리)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

48

SW권

XB 위키피디아 변환 모듈 (엑스비 위키피디아 변환 모듈)

㈜솔트룩스

17.02.07

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

49

SW권

중국어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

50

SW권

날짜인식기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

51

SW권

영어감성분석기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

52

SW권

외래어 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

53

SW권

오타교정기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

54

SW권

문장 유사도 판별기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

55

SW권

빅데이터 중복맵

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

56

SW권

문장탐색기

㈜솔트룩스

16.11.24

Big Data Suite

대한민국

57

SW권

소셜 이벤트 탐지기

㈜솔트룩스

16.09.29

Big Data Suite

대한민국

58

SW권

지식베이스 데이터 검색엔진용 데이터 색인기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

59

SW권

한자 한글 변환기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

60

SW권

비정형 문서 하이라이팅 처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

61

SW권

문서 벡터 생성기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

62

SW권

비정형 문서 파일 작성자

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

63

SW권

XB 핵심 기능 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

대한민국

64

SW권

지식베이스를 이용한 질의 응답 모듈

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

65

SW권

지식베이스 인스턴스 색인을 위한 전처리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

66

SW권

인용문구 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

67

SW권

온톨로지 DB 관리기

㈜솔트룩스

16.01.29

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

68

SW권

트위터 데이터 문장 추출기

㈜솔트룩스

16.01.29

Big Data Suite

대한민국

69

SW권

위키피디아 데이터 공급기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

70

SW권

디비피디아 링크드 오픈 데이터 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

71

SW권

어휘 의미관계 추출기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

72

SW권

콘텐츠 퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

73

SW권

엔트리 기반 문서 통합 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

74

SW권

지식베이스 통계 산출기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

75

SW권

소셜 네트워크 서비스 브리핑 시스템

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

76

SW권

위키피디아 데이터 전처리기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

77

SW권

지식베이스 링크드 오픈 데이터 탐색기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

78

SW권

지식 큐레이션 도구 (ver 2.0)

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

79

SW권

엔트리 데이터 생성 모듈

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

80

SW권

스파클(SPARQL) 자동 변환기

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

81

SW권

지식자원 제공 인터페이스

㈜솔트룩스

15.01.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

82

SW권

어휘 의미관계 관리기

㈜솔트룩스

15.01.28

Big Data Suite

대한민국

83

SW권

텍스트 대표 키워드 추출기

㈜솔트룩스

14.03.27

Big Data Suite

대한민국

84

SW권

UIMA(위마) 기반의 개체명 태거

㈜솔트룩스

14.03.27

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

85

SW권

IN2 RSS(인투 알에스에스) 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

86

SW권

IN2(인투) 웹 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

87

SW권

IN2(인투) 트위터 수집기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

88

SW권

IN2(인투) 읽기도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

89

SW권

IN2(인투) 컨텐츠 분석기

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

90

SW권

WordNet(워드넷) 기반 온톨로지 스키마 생성기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

91

SW권

위키피디아 기반 온톨로지 인스턴스 변환기

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

92

SW권

지식 브라우저

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

93

SW권

지식 큐레이션 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

94

SW권

Tagged Corpus (타겟 코퍼스) 변환 도구

㈜솔트룩스

14.03.25

Big Data Suite

대한민국

95

SW권

읽기도구 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

대한민국

96

SW권

뉴스 분석/퍼블리싱 시스템

㈜솔트룩스

14.01.15

Big Data Suite

대한민국

97

SW권

오픈데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

14.01.15

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

98

SW권

앱 메타데이터 검색기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

99

SW권

콘텐츠 특성 키워드 추출기

㈜솔트룩스

13.04.23

Big Data Suite

대한민국

100

SW권

SNS(소셜 네트워크 서비스) 수집 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

101

SW권

서울 공공데이터 링크드 데이터 변환기

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

102

SW권

소셜 아티클 분류 시스템

㈜솔트룩스

13.01.29

Big Data Suite

대한민국

103

SW권

TwitterBTLMessageProcessor(트위터 메시지분석기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

104

SW권

TwitterBTLFFCrawler(트위터 인맥정보 수집기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

105

SW권

TwitterBTLCodeIdentifier(트위터 코드식별기)

㈜솔트룩스

12.07.27

Big Data Suite

대한민국

106

SW권

[IN2]TopicRank(인투 토픽랭크)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

107

SW권

[IN2]TopN(인투 탑엔)

㈜솔트룩스

12.03.30

Big Data Suite

대한민국

108

SW권

[STORM]Transformer

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

109

SW권

[STORM]SSAMZIE

㈜솔트룩스

12.02.28

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

110

SW권

[IN2]HBC(Hybrid classifier)

㈜솔트룩스

12.02.27

Big Data Suite

대한민국

111

SW권

소셜 퍼블리싱 엔진

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

112

SW권

모바일 소셜 매거진 앱

㈜솔트룩스

12.02.09

Big Data Suite

대한민국

113

SW권

[IN2]Me2dayCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

114

SW권

[IN2]TwitterCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

115

SW권

[IN2]BlogCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

[IN2]NewsCrawler

㈜솔트룩스

11.11.28

Big Data Suite

대한민국

116

SW권

보따리 모바일 서비스

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

118

SW권

지오 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

119

SW권

소셜 컨텍스트 서버

㈜솔트룩스

11.02.14

Big Data Suite

대한민국

120

SW권

[IN2]Discovery

㈜솔트룩스

10.06.30

Big Data Suite

대한민국

121

SW권

Owlet Application 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

122

SW권

Knowledge Base Interface 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

123

SW권

Platform Wrapper 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

124

SW권

Visual Ontology Browser 1.0

㈜솔트룩스

09.12.24

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

125

SW권

SeMEditor 2.0

㈜솔트룩스

09.12.24

Big Data Suite

대한민국

126

SW권

COMET(Common Ontology Modeling Environment)

㈜솔트룩스

09.02.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

127

SW권

[IN2]GCMS 1.0

㈜솔트룩스

09.02.11

Big Data Suite

대한민국

128

SW권

RDFa Model Processor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

129

SW권

Knowledge Base Interface 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

130

SW권

Platform Wrapper 1.0

㈜솔트룩스

08.11.14

Big Data Suite

대한민국

131

SW권

Triple Box 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

132

SW권

SeMEditor 1.0

㈜솔트룩스

08.11.13

Big Data Suite

대한민국

133

SW권

OPITMA 1.0

㈜솔트룩스

07.12.26

Big Data Suite

대한민국

134

SW권

GMS 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

135

SW권

Context Manager 3.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

136

SW권

Service Scheduler 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

137

SW권

Service Manager 1.0

㈜솔트룩스

07.07.26

Big Data Suite

대한민국

138

SW권

[IN2]SOR

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

139

SW권

[IN2]DOR (정보지식 검색 솔루션)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

140

SW권

온톨로지 인스턴스 생성 도구 (Ontology instantiation tool)

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

141

SW권

[IN2] TMS 2.0 (Text Mining System)

㈜솔트룩스

07.01.23

Big Data Suite

대한민국

142

SW권

[IN2]SEMANO

㈜솔트룩스

07.01.23

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

143

SW권

Semantic Crawler 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

144

SW권

Service Director 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

145

SW권

Context Manager 2.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

146

SW권

Service Handler 1.0

㈜솔트룩스

06.05.19

Big Data Suite

대한민국

147

SW권

멀티모달 인터페이스 클라이언트 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

148

SW권

멀티모달 인터페이스 서버 시스템(VER 1.0)

㈜솔트룩스

05.07.26

Big Data Suite

대한민국

149

SW권

[Context Manager] Metadata Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

150

SW권

[Context Manager] Storage Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

151

SW권

[IN2] Crawler - Emulator 연동 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

152

SW권

[Context Manager] Ontology Managing Engine

㈜솔트룩스

05.05.12

AI Suite

Graph DB Suite

대한민국

153

SW권

[IN2] Crawler - Feature 추출 모듈

㈜솔트룩스

05.05.12

Big Data Suite

대한민국

154

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

155

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

156

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

157

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

158

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

159

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

160

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

161

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

162

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

163

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

164

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

165

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

166

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

167

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

168

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

169

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

03.05.06

Big Data Suite

대한민국

170

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

03.05.06

AI Suite

대한민국

171

SW권

번역프로젝트 협업관리 시스템

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

172

SW권

Java 기반 Workflow Engine

㈜솔트룩스

02.12.28

Big Data Suite

대한민국

173

SW권

번역지원시스템(CAT) 연동 API

㈜솔트룩스

02.12.28

AI Suite

대한민국

174

SW권

트랜스위즈 한일 번역 엔진

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

175

SW권

SMJTL (SysMeta Japanese TransLiterator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

176

SW권

트랜스위즈모바일(TransWizMobile)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

177

SW권

SMJKTRAN (SysMeta Japanese to Korean TRANSlator)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

178

SW권

SMTDB(SysMeta Trie index and DataBase)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

179

SW권

트랜스위즈 1.0 (영문:TransWiz 1.0)

㈜솔트룩스

02.02.23

AI Suite

대한민국

180

SW권

DocuTrans

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

181

SW권

DocuAlign

㈜솔트룩스

01.06.28

AI Suite

대한민국

182

SW권

SMKMA(SYSMETA Korean Morphological Analysis)

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

183

SW권

오피스 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

184

SW권

웹 번역기

㈜솔트룩스

01.05.24

AI Suite

대한민국

185

SW권

웹 메모장

㈜솔트룩스

01.05.24

Big Data Suite

대한민국

186

SW권

고속 mXML 파서

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

187

SW권

멀티 플랫폼 라이브러리 - SMFC

㈜솔트룩스

00.11.24

Big Data Suite

대한민국

[상표권]

번호
상품분류
상표명
현재 권리자
출원일
등록일
주무관청

1
42
Saltlux Value innovation Partner
(주)솔트룩스
06.12.15
07.11.13
특허청

2
42
솔트룩스
(주)솔트룩스
07.04.26
08.04.22
특허청

3
9
인투
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

4
9
IN2
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

5
9
[IN2] Inside INformation SearchBox
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

6
9
[IN2] Discovery Inside INformation
(주)솔트룩스
08.11.20
09.12.10
특허청

7
42
솔트룩스 스톰 Saltlux STORM
(주)솔트룩스
09.06.23
10.12.16
특허청

8
42
ziny.us
(주)솔트룩스
12.10.22
15.02.25
특허청

9
42
zinyus
(주)솔트룩스
12.10.24
15.01.23
특허청

10
42
zinynews
(주)솔트룩스
13.02.13
14.12.17
특허청

11
42
지니뉴스
(주)솔트룩스
13.02.23
14.12.17
특허청

12
9
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

13
42
빅오션
(주)솔트룩스
16.09.21
17.04.28
특허청

14
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

15
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

16
9
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

17
42
아담스닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.04
17.09.04

특허청

18
9
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

19
42
에스크아담닷에이아이

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

20
42
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

21
9
ASKADAM.AI

(주)솔트룩스

17.01.05
17.09.04

특허청

22
42
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

23
9
솔트룩스 톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

24
9
솔트룩스 톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

25
42
솔트룩스 톡봇 a TALLKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

26
9
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

27
42
톡봇

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

28
9
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

29
42
톡봇 TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

30
9
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

31
42
SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

32
9
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

33
42
톡봇 a TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

34
9
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

35
42
a TALKBOT TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

36
9
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

37
42
a TALKBOT SALTLUX TALKBOT

(주)솔트룩스

18.07.13
19.03.08

특허청

38
9
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

39
42
Ai Suite

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

40
9
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

41
42
ADAMs.ai

(주)솔트룩스

19.10.14
등록진행중

특허청

42
9
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

43
42
Bigdata Suite

(주)솔트룩스

19.10.24
등록진행중

특허청

44
9
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

45
42
GraphDB Suite

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

46
9
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

47
42
Cloud Service

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

48
9
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

49
42
DataMixi

(주)솔트룩스

19.10.29
등록진행중

특허청

[기술인증-GS(Good Software) 1등급]

번호
구분
내용
현재 권리자
등록일
적용제품
출원국

1

기술인증

아담톡봇 ver3.0

㈜솔트룩스

18.11.19

AI Suite

Cloud Service

대한민국

2

기술인증

스톰 에스오알 v4.0

㈜솔트룩스

13.12.23

AI Suite

Big Data Suite

Graph DB Suite

Cloud Service

대한민국

3

기술인증

인투 디스커버리 v1.0

㈜솔트룩스

10.02.11

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

4

기술인증

[인투]디오알 v4.0

㈜솔트룩스

07.08.22

AI Suite

Big Data Suite

Cloud Service

대한민국

Ⅲ. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약연결재무정보

(단위 : 천원)

구분

2020년 1분기
(제40기 1분기)
2019년
(제39기)
2018년
(제38기)
2017년
(제37기)

1. 유동자산
26,322,420
30,961,176
39,763,377
14,161,788

(1) 당좌자산
26,322,420
30,961,176
39,763,377
14,161,788

2. 비유동자산
12,295,248
11,774,687
2,461,946
1,468,811

(1) 투자자산
10,093,904
9,635,942
1,311,668
546,560

(2) 유형자산
776,937
781,532
138,058
49,970

(3) 무형자산
1,108,050
1,049,545
742,300
640,314

(4) 기타비유동자산
316,357
307,668
269,920
231,967

자산총계
38,617,668
42,735,863
42,225,323
15,630,599

1. 유동부채
1,457,538
3,337,354
4,515,548
2,526,494

2. 비유동부채
547,122
629,477
10,813,289
13,229,321

부채총계
2,004,660
3,966,831
15,328,837
15,755,815

1. 자본금
2,129,508
2,128,508
1,719,615
933,150

2. 자본잉여금
37,138,825
37,121,547
26,914,737
811,006

3. 기타자본항목
642,419
604,892
469,852
296,833

4. 기타포괄손익누계액
33,664
6,615
11,032
-

5. 결손금
(3,351,143)
(1,124,077)
(2,286,388)
(2,264,434)

6. 비지배지분

19,735
31,547
67,638
98,229

자본총계
36,613,008
38,769,032
26,896,486
(125,216)

2020.01.01~
 2020.03.31
2019.01.01~
 2019.12.31
2018.01.01~
 2018.12.31
2017.01.01~
 2017.12.31

영업수익
1,336,389
18,371,429
15,482,273
12,202,307

영업이익(손실)
(2,435,761)
25,139
194,748
635,200

당기순이익(손실)
(2,238,878)
826,261
52,483
178,871

기본주당순이익(손실)(단위:원)
(523)
249
27
99

희석주당순이익(손실)(단위:원)
(523)
243
26
92

나. 요약별도재무정보

(단위 : 천원)

구분
2020년 1분기
(제40기 1분기)
2019년
(제39기)
2018년
(제38기)
2017년
(제37기)

1. 유동자산
25,471,171
29,834,294
39,196,770
13,976,526

(1) 당좌자산
25,471,171
29,834,294
39,196,770
13,976,526

2. 비유동자산
13,195,832
12,619,841
3,186,065
1,568,816

(1) 투자자산
11,587,945
11,130,329
2,223,010
646,565

(2) 유형자산
573,932
602,579
79,493
49,970

(3) 무형자산
740,846
586,453
613,642
640,314

(4) 기타비유동자산
293,109
300,480
269,920
231,967

자산총계
38,667,003
42,454,135
42,382,835
15,545,342

1. 유동부채
949,869
2,901,354
4,687,886
2,527,700

2. 비유동부채
345,336
213,967
10,768,536
13,229,321

부채총계
1,295,205
3,115,321
15,456,422
15,757,021

1. 자본금
2,129,508
2,128,508
1,719,615
933,150

2. 자본잉여금
37,169,268
37,151,990
26,945,180
812,733

3. 기타자본항목
642,419
604,893
469,852
296,832

4. 기타포괄손익누계액
-
-
-
-

5. 결손금
(2,569,398)
(546,578)
(2,208,234)
(2,254,394)

자본총계
37,371,797
39,338,813
26,926,413
(211,679)

2020.01.01~
 2020.03.31
2019.01.01~
 2019.12.31
2018.01.01~
 2018.12.31
2017.01.01~
 2017.12.31

영업수익
1,060,468
17,138,284
15,334,905
12,212,307

영업이익(손실)
(2,224,580)
568,766
287,203
645,300

당기순이익(손실)
(2,022,821)
1,373,712
145,205
188,950

기본주당순이익(손실) (단위 : 원)
(475)
396
51
104

희석주당순이익(손실) (단위 : 원)
(475)
387
49
97

2. 연결재무제표

분 기 연 결 재 무 상 태 표

제 40(당) 1분기말 2020년 03월 31일 현재

제 39(전) 기말 2019년 12월 31일 현재

주식회사 솔트룩스와 그 종속기업
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40(당) 1분기말
제 39(전) 기말

자 산

I. 유동자산

26,322,420,040

30,961,175,225

현금및현금성자산
5,8
4,885,075,557

5,967,897,313

단기금융상품
8
10,300,000,000

10,210,000,000

당기손익-공정가치금융자산
6,8
9,255,833,988

9,228,649,263

매출채권
7,8
851,262,226

4,705,755,221

계약자산
7,16
415,573,464

415,680,053

미수금
7,8
99,176,929

20,416,697

선급금

183,117,457

241,602,995

선급비용

46,144,238

-

미수수익
7,8
30,719,450

31,958,072

단기대여금
7,8
31,962,504

43,962,504

부가세대급금

40,022,057

16,964,926

당기법인세자산

183,532,170

78,288,181

II. 비유동자산

12,295,248,289

11,774,687,289

장기대여금
7,8
76,092,706

90,083,332

당기손익-공정가치금융자산
6,8
8,957,066,456

8,456,530,565

유형자산
10,11
776,936,602

781,532,825

무형자산
12
1,108,050,235

1,049,544,710

보증금
7,8
1,060,744,785

1,089,328,223

이연법인세자산
21
293,109,232

300,480,100

기타비유동자산

23,248,273

7,187,534

자 산 총 계

38,617,668,329

42,735,862,514

부 채

I. 유동부채

1,457,537,561

3,337,354,010

매입채무
8
91,243,433

1,385,133,140

미지급금
8
398,562,919

385,352,502

계약부채
16
31,852,091

63,904,477

미지급비용
8
310,549,459

275,145,994

유동리스부채
8,11,23
448,922,396

409,993,787

선수금

-

32,943,910

기타유동부채

176,407,263

784,880,200

II. 비유동부채

547,122,273

629,476,602

순확정급여부채
13
345,875,773

381,768,548

비유동리스부채
8,11,23
139,323,822

186,653,271

장기미지급비용
8
61,922,678

61,054,783

부 채 총 계

2,004,659,834

3,966,830,612

자 본

지배기업의 소유주에게 
귀속되는 자본

36,593,273,904

38,737,484,504

I. 자본금
14
2,129,507,500

2,128,507,500

II. 자본잉여금
14
37,138,824,994

37,121,546,994

III.
기타자본항목

14,15
642,419,669

604,892,924

IV. 기타포괄손익누계액
14
33,664,396

6,614,535

V.
결손금

14
(3,351,142,655)

(1,124,077,449)

비지배지분

19,734,591

31,547,398

자 본 총 계

36,613,008,495

38,769,031,902

부 채 와 자 본 총 계

38,617,668,329

42,735,862,514

별첨 주석은 본 분기연결재무제표의 일부입니다.

분 기 연 결 포 괄 손 익 계 산 서

제 40기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스와 그 종속기업
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40 기 1분기
제 39 기 1분기
(검토 받지 아니함)

I. 영업수익
9,16

1,336,388,765

1,417,143,983

II. 영업비용
17,18

3,772,149,404

3,667,206,028

III. 영업손실
9

(2,435,760,639)

(2,250,062,045)

IV. 기타손익

6,125,733

3,328,396

1. 기타수익
20
6,224,877

3,328,414

2. 기타비용
20
99,144

18

V. 금융손익

198,127,761

36,971,015

1. 금융수익
19
225,335,738

136,852,698

2. 금융원가
19
27,207,977

99,881,683

VI. 법인세비용차감전순손실

(2,231,507,145)

(2,209,762,634)

VII. 법인세비용
21

7,370,868

22,593,072

VIII. 분기순손실

(2,238,878,013)

(2,232,355,706)

지배기업 소유주지분

(2,227,065,206)

(2,193,647,494)

비지배지분

(11,812,807)

(38,708,212)

IX. 기타포괄손익

27,049,861

4,287,552

1. 후속적으로 당기손익으로 재분류
 되는 항목 :

27,049,861

4,287,552

해외사업장환산외환차이

27,049,861

4,287,552

X. 총포괄손실

(2,206,228,310)

(2,228,068,154)

지배기업 소유주지분

(2,200,015,345)

(2,189,359,942)

비지배지분

(11,812,807)

(38,708,212)

XI. 주당손실

1. 기본주당손실
22

(523)

(638)

2. 희석주당손실
22

(523)

(638)

별첨 주석은 본 분기연결재무제표의 일부입니다.

분 기 연 결 자 본 변 동 표

제 40 기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스와 그 종속기업
(단위 : 원)

과 목
주석
지배기업 소유주지분
비지배지분
합계

자본금
자본잉여금
기타자본항목
기타포괄
손익누계액
결손금
소계

2019.01.01 (전기초)

1,719,614,500
26,914,736,829
469,852,226
11,032,148
(2,286,387,971)
26,828,847,732
67,638,347
26,896,486,079

I. 총포괄손익

분기순손실

-
-
-
-
(2,193,647,494)
(2,193,647,494)
(38,708,212)
(2,232,355,706)

해외사업장환산외환차이

-
-
-
4,287,552
-
4,287,552
-
4,287,552

총포괄손익

-
-
-
4,287,552
(2,193,647,494)
(2,189,359,942)
(38,708,212)
(2,228,068,154)

II.
소유주와의 거래

주식보상비용
15
-
-
54,014,537
-
-
54,014,537
-
54,014,537

소유주와의 거래 총액

-
-
54,014,537
-
-
54,014,537
-
54,014,537

2019.03.31 (전분기말)
(검토받지 아니함)

1,719,614,500
26,914,736,829
523,866,763
15,319,700
(4,480,035,465)
24,693,502,327
28,930,135
24,722,432,462

2020.01.01 (당기초)

2,128,507,500
37,121,546,994
604,892,924
6,614,535
(1,124,077,449)
38,737,484,504
31,547,398
38,769,031,902

I. 총포괄손익

분기순손실

-
-
-
-
(2,227,065,206)
(2,227,065,206)
(11,812,807)
(2,238,878,013)

해외사업장환산외환차이

-
-
-
27,049,861
-
27,049,861
-
27,049,861

총포괄손익

-
-
-
27,049,861
(2,227,065,206)
(2,200,015,345)
(11,812,807)
(2,211,828,152)

II.
소유주와의 거래

주식보상비용
15
-
-
51,004,745
-
-
51,004,745
-
51,004,745

주식선택권의 행사
15
1,000,000
17,278,000
(13,478,000)
-
-
4,800,000
-
4,800,000

소유주와의 거래 총액

1,000,000
17,278,000
37,526,745
-
-
55,804,745
-
55,804,745

2020.03.31 (당분기말)

2,129,507,500
37,138,824,994
642,419,669
33,664,396
(3,351,142,655)
36,593,273,904
19,734,591
36,613,008,495

별첨 주석은 본 분기연결재무제표의 일부입니다.

분 기 연 결 현 금 흐 름 표

제 40 기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스와 그 종속기업
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40 기 1분기
제 39기 1분기
(검토 받지 아니함)

I. 영업활동으로 인한 현금흐름

(391,937,283)

430,210,773

1. 영업으로부터 창출된 현금흐름
23
(391,937,283)

430,210,773

II. 투자활동으로 인한 현금흐름

(614,360,198)

(163,182,644)

1. 투자활동으로 인한 현금유입액

7,386,461,101

13,258,478,021

단기대여금의 감소

19,990,626

13,916,669

당기손익-공정가치금융자산의 감소

7,228,132,988

13,114,397,395

장기대여금의 감소

6,000,000

-

보증금의 감소

58,928,610

75,000,000

이자수익의 수취

73,408,877

55,163,957

2. 투자활동으로 인한 현금유출액

(8,000,821,299)

(13,421,660,665)

단기금융상품의 증가

90,000,000

90,000,000

당기손익-공정가치금융자산의 취득

7,711,074,998

13,118,208,029

장기대여금의 증가

-

70,000,000

유형자산의 취득

23,679,274

18,905,728

무형자산의 취득

145,794,755

124,524,746

보증금의 증가

30,272,272

22,162

III. 재무활동으로 인한 현금흐름

(110,743,034)

(474,539,587)

1. 재무활동으로 인한 현금유입액

4,800,000

-

주식선택권의 행사

4,800,000

-

2. 재무활동으로 인한 현금유출액

(115,543,034)

(474,539,587)

단기차입금의 상환

-

450,000,000

이자비용의 지급

-

3,539,587

리스부채의 지급

115,543,034

21,000,000

IV. 현금및현금성자산의 감소(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)

(1,117,040,515)

(207,511,458)

V. 기초의 현금및현금성자산

5,967,897,313

12,176,119,906

VI. 현금및현금성자산의 환율변동효과

34,218,759

5,510,707

VII. 기말의 현금및현금성자산

4,885,075,557

11,974,119,155

별첨 주석은 본 분기연결재무제표의 일부입니다.

3. 연결재무제표 주석

제 40 기 1분기: 2020년 1월 1일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기: 2019년 1월 1일부터 2019년 3월 31일까지(검토받지 아니함)

주식회사 솔트룩스와 그 종속기업

1. 일반사항

한국채택국제회계기준 제1110호 '연결재무제표'에 의한 지배회사인 주식회사 솔트룩스(이하 '당사')는 ㈜솔트룩스파트너스, Mobico, LLC. 및 Saltlux Technolongy Co., Ltd.(이하 주식회사 솔트룩스와 그 종속기업을 일괄하여 ‘연결회사’)를 연결대상으로 하여 연결재무제표를 작성하였습니다.

1.1 회사의 개요

당사는 1981년 8월 1
7일 모비코인터내셔날 주식회사라는 상호로 설립되었으며, 2003년 3월 31일을 합병기준일로 하여 주식회사 시스메타를 흡수합병, 상호를 모비코앤시스메타 주식회사로 변경
후
2005년 7월 15일 상호를 현재의 주식회사 솔트룩스로 변경하였습니다. 당사는
컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 자문, 개발, 제조, 공급 및 판매업 및 정보처리 컨설팅, 자료처리, 데이터베이스업 및 정보통신 부가가치망 사업을 주사업목적으로 하고 있으며
, 서울
특별시 강남구 역삼동에 본사를 두고 있습니다.

당사의 보고기간말 현재 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

주 주 명
보 통 주
지 분 율

이경일
657,960 주
15.45%

정문선
448,371 주
10.53%

한국투자성장기업전문투자형사모혼합자산
315,789 주
7.41%

스틱 해외진출 플랫폼 펀드
269,841 주
6.34%

㈜테크로스
210,526 주
4.94%

KT-IBKC 미래투자조합1호
133,333 주
3.13%

파트너스제4호Growth투자조합
133,333 주
3.13%

기타
2,089,862 주
49.07%

합 계
4,259,015 주
100.00%

1.2 종속기업 현황

당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 연결대상 종속기업 현황은 다음과 같습니다.

종속기업

소재지

당분기말

지배지분율

전기말

지배지분율

결산월

업종

(주)솔트룩스파트너스

한국

90.
9
1
%

90.
9
1
%

12월

컴퓨터하드웨어 및 소프트웨어 자문,개발업

Mobico, LLC.

미국

100%

100%

12월

시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

Saltlux Technolongy Co., Ltd.
베트남
100%
100%
12월
소프트웨어 자문,개발업

1.3 종속기업의 요약 재무정보

당분기 및 전기 현재 연결대상 종속기업의 요약 재무현황은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

기업명

자산

부채

자본

매출

당기순손익

총포괄손익

(주)솔트룩스파트너스

751,385
534,436
216,949
354,182
(71,406)
(71,406)

Mobico, LLC.

253,006
-
253,006
898
(811)
(811)

Saltlux Technolongy Co., Ltd
528,339
182,304
346,035
59,532
(92,578)
(92,578)

2) 전기

(단위: 천원)

기업명

자산

부채

자본

매출

당기순손익

총포괄손익

(주)솔트룩스파트너스

922,226
703,871
288,355
1,695,999
(432,599)
(420,585)

Mobico, LLC.

287,567
47,184
240,383
67,371
8,075
8,075

Saltlux Technolongy Co., Ltd
555,167
130,170
424,997
148,039
(153,757)
(153,757)

2. 중요한 회계정책

다음은 연결재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 연결재무제표 작성 기준

연결회사의 2020년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한 요약분기연결재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 요약분기연결재무제표는 보고기간종료일인 2020년 3월 31일 현재 유효한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다. 

2.1.1 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

연결회사는 2020년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로
적용하였으며, 제ㆍ개정 기준서 적용으로 인하여 재무제표에 미치는 유의적인 영향은 없습니다.

(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시', 제1008호 '회계정책, 회계추정의 변경 및 오류' 개정 - 중요성의 정의

'중요성의 정의'를 명확히 하고 기준서 제1001호와 제1008호를 명확해진 정의에 따라 개정하였습니다. 중요성 판단 시 중요한 정보의 누락이나 왜곡표시뿐만 아니라 중요하지 않은 정보로 인한 영향과 회사가 공시할 정보를 결정할 때 정보이용자의 특성을 고려하도록 하였습니다. 

(2) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 사업의 정의

개정된 사업의 정의에서는, 취득한 활동과 자산의 집합을 사업으로 판단하기 위해서는 산출물의 창출에 함께 유의적으로 기여할 수 있는 능력을 가진 투입물과 실질적인과정을 반드시 포함하도록 하였고 원가 감소에 따른 경제적 효익은 제외하였습니다. 이와 함께 취득한 총자산의 대부분의 공정가치가 식별가능한 단일 자산 또는 자산집합에 집중되어 있는 경우, 취득한 활동과 자산의 집합은 사업이 아닌, 자산 또는 자산의 집합으로 결정할 수 있는 선택적 집중테스트가 추가되었습니다. 

2.1.2 연결회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정 또는 공표
되었
으나
2020
년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도에 시행일이 도래하지 않았고, 조기 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 없습니다.

2.2 회계정책

요약분기연결재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 연결재무제표 작성시 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다. 

3. 중요한 회계추정 및 가정 

연결회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다.
추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서
합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도있습니다.

4. 재무위험관리

연결회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험, 가격위험, 이자율위험), 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 연결회사는 이러한 위험요소들을 관리하기 위하여 각각의 위험요인에 대해 면밀하게 모니터링하고대응하는 위험관리 정책 및 프로그램을 운용하고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재무부서의 주관으로 이루어지고 있습니다. 재무부서는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 문서화하여 제공하고 있습니다.

4.1.1 시장위험

(1) 외환위험

연결회사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 연결회사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

연결회사는 연결재무상태표상 당기손익-공정가치 금융자산으로 분류되는 연결회사 보유지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 지분증권의 투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다.

당기손익-공정가치 지분증권의 손익은 당기손익에 영향을 미치고 기타포괄손익-공정가치 지분증권의 손익은 자본에 영향을 미칩니다. 

(3) 이자율 위험

연결회사의 이자율위험은 미래 시장이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과 차입금에서 발생합니다. 연결회사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.

이를 위해 연결회사는 내부 유보자금을 활용한 외부차
입의 최소화 및
고
금
리 조건/ 단기 차입금 비중 축소,
고정금리 차입금과 변동금리 차입금 간의 적정비율 유지, 정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을
통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다. 

4.1.2 신용 위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.

연결회사는 신용등급이 높은 은행 및 금융기관과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가합니다. 고객별 한도는 내부 및 외부 신용등급에 따라 이사회가 정한 한도를 적용합니다. 경영진은 이러한 고객별 한도의 준수 여부를 정기적으로 검토합니다.

연결회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 또는 신용장 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.

연결회사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

· 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

· 용역 제공에 따른 계약자산

· 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산

당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 금융자산 장부금액은 손상차손 차감 후 금액으로 회사의 신용위험 최대노출액을 나타내고 있습니다. 현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

4.1.3 유동성 위험 

연결회사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다. 

4.2. 자본 위험 관리

연결회사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 연결회사는 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다.

연결회사는 산업내 다른 기업과 일관되게 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다. 

한편, 보고기간말 현재 연결회사의 부채비율은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

부채총계(A)
2,004,660
3,966,831

자본총계(B)
36,613,008
38,769,932

부채비율(A/B)
5.48%
10.23%

5. 사
용제한금융상품

보고기간말 현재 사용이 제한된 금융상품은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당분기말
전기말
제한내용

현금성자산
100,941
162,469
국책과제(*1)

(*1) 특정 국책연구개발과제를 수행하기 위한 목적에만 사용이 가능합니다.

6.
당기손익-공정가치 금융자산

보고기간말 현재 연결회사의 당기손익-공정가치 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

유동
수익증권
9,255,834
9,228,649

합계
9,255,834
9,228,649

비유동
출자금
121,786
121,787

전환상환우선주
4,916,269
4,426,229

전환사채
930,000
930,000

영구채권
2,989,011
2,978,515

소계
8,957,066
8,456,531

합계
18,212,900
17,685,180

7.
매출채권 및
기타상각후원
가 금융
자산

보고기간말 현재 연결회사의 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

채권금액
손실충당금
장부금액
채권금액
손실충당금
장부금액

유동
매출채권
965,636
(114,374)
851,262
4,820,129
(114,374)
4,705,755

계약자산
415,573
-
415,573
415,680
-
415,680

미수금
180,845
(81,668)
99,177
102,085
(81,668)
20,417

미수수익
30,719
-
30,719
31,958
-
31,958

단기대여금
31,963
-
31,963
43,963
-
43,963

소 계
1,624,736
(196,042)
1,428,694
5,413,815
(196,042)
5,217,773

비유동
장기대여금
76,093
-
76,093
90,083
-
90,083

보증금
1,060,745
-
1,060,745
1,089,328
-
1,089,328

소 계
1,136,838
-
1,136,838
1,179,411
-
1,179,411

합 계
2,761,574
(196,042)
2,565,532
6,593,225
(196,042)
6,397,183

8. 범
주별 금융상품

(1) 금융자산 

보고기간말 현재 연결회사의 금융자산의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산
장부가액 합계
공정가액

현금및현금성자산
4,885,076
-
4,885,076
4,885,076

단기금융상품
10,300,000
-
10,300,000
10,300,000

당기손익-공정가치금융자산
-
18,212,900
18,212,900
18,212,900

매출채권 및
기타금융자산

981,158
-

981,158

981,158

대여금
108,056
-

108,056

108,056

보증금
1,060,745
-
1,060,745
1,060,745

합계
17,335,035
18,212,900
35,547,935
35,547,935

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산
장부가액 합계
공정가액

현금및현금성자산
5,967,897
-
5,967,897
5,967,897

단기금융상품
10,210,000
-
10,210,000
10,210,000

당기손익-공정가치금융자산
-
17,685,180
17,685,180
17,685,180

매출채권 및
기타금융자산

4,758,130
-
4,758,130
4,758,130

대여금
134,046
-
134,046
134,046

보증금
1,089,328
-
1,089,328
1,089,328

합계
22,159,401
17,685,180
39,844,581
39,844,581

(2) 금융부채

보고기간말 현재 연결회사의 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 
금융부채
기타
장부가액 합계
공정가액

매입채무 및 미지급금
489,806
-
489,806
489,806

리스부채
-
588,246
588,246
588,246

미지급비용(장기포함)(*1)
183,252
-
183,252
183,252

합계
673,058
588,246
1,261,304
1,261,304

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 
금융부채
기타
장부가액 합계
공정가액

매입채무 및 미지급금
1,770,486
-
1,770,486
1,770,486

리스부채
-
596,647
596,647
596,647

미지급비용(장기포함)(*1)
151,768
-
151,768
151,768

합계
1,922,254
596,647
2,518,901
2,518,901

(*1) 연차미지급비용 및 기타장기종업원급여가 제외된 금액입니다.

(3) 금융상품의 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 공시가격 (수준 1)

- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수 (수준 2)

- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 금융자산

-
15,557,317
2,655,583
18,212,900

2) 전기말

(단위: 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 금융자산

-
15,326,597
2,655,583
17,685,180

연결회사의 재무팀은 재무보고 목적의 공정가치 측정을 담당하고 있으며 매 결산기말에 공정가치평가과정 및 그 결과에 대해 재무담당이사 및 감사와 협의하고 있습니다.

9. 영업부문 정보

(1) 연결회사의 보고부문 구분에 대한 주요 내용은 다음과 같습니다.

연결회사의 경영진은 자원배분과 성과평가를 수행하는
이사회에
서 검토 및 보고한 정보에 기초하여 영업부문을 결정하고 있습니다.

이사회는 각 사업부별 영업정보를 검토하고 있으며 영업부문 구성 및 주요 사업의 내용은 다음과 같습니다.

부문
주요 사업 내용

플랫폼사업부문
공공/민간/금융업을 대상으로 AI Suite, Big Data Suite 및 Graph DB Suite 라이선스 공급 및 인공지능, Big Data 솔루션 구축 서비스

클라우드사업부문
AI Suite, Big Data Suite 핵심 제품 기능 기반의 AI 다중-클라우드 서비스(ADAMS.ai) 와 풀-스택 데이터과학 서비스(DATAMIXI.com) 제공 및 온프레미스/오프프레미스, 공공/민간 클라우드 연계구축 사업

CLS(Contents Language Service)부문
AI 기계번역을 포함한 다국어 번역, 데이터 큐레이션 및 AI/Big Data 관련 교육 서비스

AILabs(Artificial Intelligence Laboratory)
AI Suite, Big Data Suite 및 Graph DB Suite을 구성하는 기반 기술개발 및 핵심 연구 개발 수행

연결회사는 영업부문의 성과를 영업손익에 근거해서 평가하고 있으며, 이는 부문간 내부거래를 제외하고는
포괄
손익계산서에 보고된 내용과 차이가 없습니다.

(2) 당분기와 전분기 중 부문별 손익은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분

당분기

전분기

총부문

수익

부문간 수익

외부고객으로부터의 수익

영업손실

총부문

수익

부문간 수익

외부고객으로부터의 수익

영업손실

플랫폼사업부문

631,588
(4,191)
627,397
(1,575,965)
1,126,562
-
1,126,562
(773,883)

클라우드사업부문
390,250
-
390,250
(387,641)
52,344
-
52,344
(489,261)

CLS부문
453,242
(134,500)
318,742
(64,057)
238,238
-
238,238
(524,274)

AILabs
-
-
-
(408,097)
-
-
-
(462,644)

합계

1,475,080
(138,691)
1,336,389
(2,435,760)
1,417,144
-
1,417,144
(2,250,062)

연결회사는 부문간 매출거래를 독립된 당사자 간의 거래조건에 따라 이루어진 것처럼 회계처리합니다. 동 매출의 측정방식은
포괄
손익계산서상의 측정방식과 동일합니다.

(3) 당분기와 전분기 중 지역 부문별 매출내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

국내
901,605
1,337,635

해외
434,784
79,509

합 계
1,336,389
1,417,144

10
.
유형자산

(1) 보고기간말 현재 연결회사의 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

원가

상각누계액

장부금액

원가

상각누계액

장부금액

비품

231,254
(99,655)
131,599
202,816
(84,773)
118,043

시설장치
277,482
(216,608)
60,874
277,482
(209,665)
67,817

사용권자산
1,089,665
(505,201)
584,464
987,978
(392,305)
595,673

합계

1,598,401
(821,464)
776,937
1,468,276
(686,743)
781,533

(2) 당분기와 전분기 중 연결회사의 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
비품

시설장치

사용권자산

합계

기초 순장부금액

118,043
67,817
595,673
781,533

취득

23,679
-
101,688
125,367

감가상각비

(10,123)
(6,943)
(112,897)
(129,963)

기말 순장부금액

131,599
60,874
584,464
776,937

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
비품

시설장치

사용권자산

합계

기초 순장부금액

45,386
92,671
608,033
746,090

취득

18,906
-
-
18,906

감가상각비

(3,585)
(6,812)
(98,076)
(108,473)

기말 순장부금액

60,707
85,859
509,957
656,523

감가상각비는 전액 영업비용으로 분류하였습니다.

11. 리스

(1) 보고기간말 현재 연결회사의 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다..

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

부동산

558,373
563,068

차량운반구

26,091
32,605

합계

584,464
595,673

(2) 보고기간말 현재 연결회사의 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

유동 리스부채

448,922
409,994

비유동 리스부채

139,324
186,653

합계

588,246
596,647

(3) 당분기 및 전분기 중 연결회사가 인식한 리스와 관련하여 인식한 비용내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기

전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산

106,383
91,562

차량운반구

6,514
6,514

합계

112,897
98,076

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)

5,454
4,593

단기리스료(영업비용에 포함)

10,374
2,280

단기리스가 아닌 소액자산 리스료(영업비용에 포함)

12,266
10,605

당분기 중 리스의 총 현금유
출은
138,183천원입니
다
.

12. 무형자산 

(1) 보고기간말 현재 연결회사의 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

원가

상각누계액

장부금액

원가

상각누계액

장부금액

소프트웨어

1,866,798
(1,252,958)
613,840
1,747,305
(1,186,035)
561,270

특허권
105,852
(63,315)
42,537
105,852
(60,378)
45,474

상표권
3,202
(694)
2,508
3,202
(534)
2,668

라이선스

122,442
(87,292)
35,150
122,165
(73,883)
48,282

개발비
433,608
(19,593)
414,015
391,850
-
391,850

합계
2,531,902
(1,423,852)
1,108,050
2,370,374
(1,320,830)
1,049,544

(2) 당분기 및 전분기 중 연결회사의 무형자산의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
소프트웨어
특허권
상표권
라이선스
개발비
합 계

기초 순장부금액

561,270
45,474
2,668
48,282
391,850
1,049,544

내부개발
104,037
-
-
-
41,758
145,795

상각비

(51,467)
(2,937)
(160)
(13,132)
(19,593)
(87,289)

기말 순장부금액

613,840
42,537
2,508
35,150
414,015
1,108,050

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
소프트웨어
특허권
상표권
라이선스
합계

기초 순장부금액

596,293
45,195
-
100,812
742,300

개별취득
121,323
-
3,201
-
124,524

상각비

(49,122)
(2,392)
(53)
(13,132)
(64,699)

기말 순장부금액

668,494
42,803
3,148
87,680
802,125

무형자산상각비는 전액 영업비용으로 분류하였습니다.

(3
) 연결회사가 비용으로 인식한 연구와 개발 지출의 총액은
801,842천원(전기: 619,641천원)입니다.

13.
순확정급여부채

연결회사는 종업원을 위하여 최종임금기준 확정급여제도를 운영하고 있습니다. 이와관련하여 확정급여채무의 보험수리적평가는 예측단위적립방식을 사용하고 있습니다.

(1) 연결회사의 보고기간말 현재 순확정급여부채 산정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

기금이 적립된 확정급여채무의 현재가치

2,945,904
3,085,058

사외적립자산의 공정가치

(2,600,028)
(2,703,289)

재무상태표상 순확정급여부채

345,876
381,769

(2) 당분기와 전분기 중 연결회사의 손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기근무원가
224,141
209,987

순이자원가
(5,512)
(5,395)

합 계
218,629
204,592

연결회사는 당기근무원가는 영업비용으로 계상하고 있으며 순이자원가는 금융수익 및 금융원가로 반영하고 있습니다. 

14. 자본

(1) 보고기간말 현재 연결회사가 발행할 주식의 총수, 1주의 금액 및 발행한 주식의 수는 다음과 같습니다.

구분
당분기말
전기말

발행할 주식의 총수

100,000,000 주

100,000,000 주

1주의 금액

500 원

500 원

발행한 보통주 주식수

4,259,015 주

4,257,015 주

당분기말 현재 발행주식수 중 상법에 의하여 의결권이 제한돼 있는 주식은 없습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다.

구 분
보통주 자본금
주식발행초과금

당기초
2,128,508
37,121,547

주식선택권의 행사(*)
1,000
17,278

당분기말
2,129,508
37,138,825

(*1) 당분기 중 주식선택권 행사로 보통주 2,000주를 발행하였습니다.
전분기 중 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역은 없습니다.

.

(3) 보고기간말 현재 연결회사의 결손금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

미처리결손금
3,351,143
1,124,077

(4) 보고기간말 현재 기타자본항목의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식선택권
636,502
598,975

기타
5,918
5,918

합계
642,420
604,893

(5) 보고기간말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다

(단위 : 천원)

구 분
당분기말
전기말

해외사업장환산외환차이
33,664
6,615

15. 주식선택권 

(1) 연결회사는 회사경영에 기여하였거나 기여할 가능성이 있는 임직원에게 주식결제형 주식선택권을 부여한 바 있으며, 당분기말 현재 연결회사가 부여한 이와 관련된 주식선택권의 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 주,원)

회 차
발행주식수
행사가능주식
부여일
부여방법
행사가격
행사가능기간

2차
63,550
26,800
2007-11-05
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

4차
23,000
9,000
2008-12-02
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

7차
4,000
2,000
2010-01-20
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

10차
50,400
2,500
2015-05-21
신주교부방식
2,400 원
2017.05.21~2024.05.20

11차
47,000
19,900
2016-07-25
신주교부방식
2,400 원

2019.07.25~
2029.07.24

12차
58,000
27,000
2017-09-25
신주교부방식
2,400 원
2020.03.25~2030.03.24

13차
83,200
75,000
2019-08-13
신주교부방식
8,000 원
2022.08.13~2032.08.12
2023.08.13~2033.08.12

합 계
329,150
162,200

(2) 당분기와 전분기 중 비용으로 인식한 주식기준보상
은

51,005
천원
과

54,015천
원
이
며, 전액 주식결제형 주식기준보상과 관련된 비용입니다.

16. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채

(1) 당분기 및 전분기 중 연결회사가 인식한 영업수익은 전액 고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

연결회사는 다음의 주요 부문에서 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다. 연결회사의 대부분의 매출은 국내에서 발생하며, 대부분은 외부고객으로부터의 수익입니다(주석9 참조).

1) 당분기

(단위: 천원)

구분

플랫폼사업부문
클라우드사업부문
CLS부문

합계

부문 수익:

외부고객으로부터 수익

627,397
390,250
318,742
1,336,389

수익인식 시점:

한 시점에 인식

-
-
-
-

기간에 걸쳐 인식

627,397
390,250
318,742
1,336,389

합계

627,397
390,250
318,742
1,336,389

2) 전분기

(단위: 천원)

구분

플랫폼사업부문
클라우드사업부문
CLS부문

합계

부문 수익:

외부고객으로부터 수익

1,126,562
52,344
238,238
1,417,144

수익인식 시점:

한 시점에 인식

-
-
-
-

기간에 걸쳐 인식

1,126,562
52,344
238,238
1,417,144

합계

1,126,562
52,344
238,238
1,417,144

(3)
보고기
간말 현
재 연결회사
가 인식
하고 있
는 계약
자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

계약자산

415,573
415,680

계약부채

31,852
63,904

계약자산은 연결회사가 고객에게 재화나 용역을 이전한 재화나 용역에 대해 대가를 받을 권리가 발생하였으나 미청구한 금액으로 청구 시 수취채권으로 대체됩니다. 계약부채는 기간에 걸쳐 이행하는 건설계약 등을 위해 고객으로부터 선수취한 금액으로 고객에게 재화나 용역을 이전함에 따라 수익으로 대체됩니다. 

17. 비용의 성격별 분류

당분기 및 전분기 중 연결회사의 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

종업원급여
2,212,000
1,881,007

재료비
9,211
100,284

외주비
528,999
689,450

감가상각비 및 무형자산상각비
217,253
173,172

복리후생비
249,969
170,793

지급수수료
316,796
421,947

광고선전비
124,382
42,948

기타비용
113,539
187,605

합 계(*)
3,772,149
3,667,206

(*) 포괄손익계산서 상의 영업비용의 합계입니다. 

18. 영
업비용

당분기 및 전분기 중 연결회사의 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

급여
1,027,543
806,490

잡급
14,581
131,109

퇴직급여
224,141
209,987

주식보상비용
51,005
54,015

복리후생비
249,969
170,793

여비교통비
65,538
42,749

통신비
8,445
9,709

수도광열비
16,686
16,568

세금과공과
8,646
61,506

지급임차료
18,295
21,015

감가상각비
129,963
108,473

수선비
1,390
409

무형자산상각비
87,289
64,699

보험료
583
389

접대비
8,492
9,460

지급수수료
316,796
421,947

재료비
9,211
100,284

외주비
528,999
689,450

소모품비
10,571
25,940

도서인쇄비
11,058
4,816

차량비
10,161
10,879

교육훈련비
100
9,865

경상연구개발비
801,842
619,641

운반비
1,969
924

광고선전비
124,382
42,948

회의비
34,283
24,707

협회비
10,211
8,434

합 계
3,772,149
3,667,206

19. 금융손익 

(1) 금융수익

당분기 및 전분기 중 연결회사의 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자수익
89,079
74,684

외환차익
84,704
567

외화환산이익
6,774
1,802

당기손익-공정가치금융자산평가이익
31,194
45,353

당기손익-공정가치금융자산처분이익
13,585
14,447

합계
225,336
136,853

(2) 금융원가

당분기 및 전분기 중 연결회사의 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자비용
16,902
98,529

외환차손
8,926
1,061

외화환산손실
1
51

기타금융비용
1,379
241

합계
27,208
99,882

20. 기타손익

(1) 당분기 및 전분기 중 연결회사의 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

잡이익
6,225
3,328

(2) 당분기 및 전분기 중 연결회사의 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

잡손실
99
-

합계
99
-

21. 법인세비용 

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.

22. 주당순손실

(1) 기본주당손실

당분기와 전분기 중 연결회사의 기본주당순손실은 다음과 같습니다.

구분
당기
전기

지배주주 분기순손실
(2,227,065,206원)
(2,193,647,494원)

가중평균유통보통주식수
4,258,037주
3,439,229주

기본주당순손실
(523원)
(638원)

당분기와 전분기의 가중평균유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

구분
주식수(단위:주)
유통일수(단위:일)
적수(단위:주)

기초의 유통주식
4,257,015
91
387,388,365

주식매수선택권행사
1,000
61
61,000

주식매수선택권행사
1,000
32
32,000

가중평균유통보통주식수
4,258,037

2) 전분기

구분
주식수(단위:주)
가중치(단위:일)
적수

기초의 유통주식
3,439,229
90
309,530,610

가중평균유통보통주식수
3,439,229

(2) 희석주당이익

당분기와 전분기 중 분기순손실로 희석주당이익을 계산하지 않았으며 기본주당순손실과 동일합니다.

23. 영업으로부터 창출된 현금

(1) 당분기와 전분기 중 연결회사의 영업으로부터 창출된 현금및현금성자산의 세부내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분

당분기

전분기

1.분기순손실
(2,238,878)
(2,232,356)

2. 현금의 유출입이 없는 수익비용의 조정
376,040
422,026

퇴직급여
224,141
209,987

감가상각비
129,963
108,473

무형자산상각비
87,289
64,699

주식보상비용
51,005
54,015

외화환산손실
1
17

외화환산이익
(6,774)
(1,802)

당기손익-공정가치금융자산평가이익
(31,194)
(45,353)

당기손익-공정가치금융자산처분이익
(13,585)
(14,448)

이자수익
(89,079)
(74,684)

이자비용
16,902
98,529

법인세비용
7,371
22,593

3. 영업활동으로 인한 자산부채의 변동
1,470,900
2,240,541

매출채권의 증감
3,854,536
5,524,079

계약자산의 증감
107
159,133

미수금의 증감
(83,158)
44,872

선급금의 증감
58,486
(36,702)

선급비용의 증감
(45,240)
(35,564)

당기법인세자산의 증감
(107,547)
-

부가세대급금의 증감
(33,322)
(30,108)

매입채무의 증감
(1,293,890)
(2,488,518)

미지급금의 증감
12,699
(78,379)

계약부채의 증감
(32,052)
(52,425)

미지급비용의 증감
35,403
(177,335)

장기선급비용의 증감
(641,417)
(581,256)

장기미지급비용의 증감
817
1,986

사외적립자산의 증감
120,169
5,426

퇴직금의 지급
(374,691)
(14,668)

영업으로부터 창출된 현금및현금성자산 합계
(391,938)
430,211

(2) 당분기와 전분기 중 연결회사의 현금의 유입 및 유출이 없는 거래 중 중요한 사항은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

장기대여금
의
유동
성대체

7,991

20,000

(3) 당분기 중 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분

당기초
현금흐름
비현금흐름
당분기말

계약의 변경
이자계상

리스부채
596,647
(115,543)
101,688
5,454
588,246

24. 특수관계자 등

(1) 보고기간말 현재 연결회사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구 분

당분기말

전기말

관계기업(*1)
(주)디구루
(주)디구루

(주)프론티스
(주)프론티스

(주)이니션
(주)이니션

(주)엑소텍
(주)엑소텍

기타특수관계자(*2)
스틱 해외진출 플랫폼 펀드
스틱 해외진출 플랫폼 펀드

KT-IBKC 미래투자조합1호
KT-IBKC 미래투자조합1호

파트너스제4호Growth투자조합
파트너스제4호Growth투자조합

현대기술투자수소펀드
현대기술투자수소펀드

현대기술투자(주)
현대기술투자(주)

(*1) 연결회사는 전환상환우선주 및 전환사채로 투자하여 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 계정을 분류하였으나, 피투자회사에 대하여 의결권 및 이사 선임권을 보유하고 있어 유의적인 영향력을 행사할 수 있으므로 관계기업으로 분류하였습니 다.
(*2) 연결회사의 이사 선임권을 보유함에 따라 당사에 유의적인 영향력을 행사할 수 있으므로 기타특수관계자로 분류하였습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 연결회사와 특수관계자와의 중요한 영업상의 거래내역(자금거래 및 지분거래 별도)은 다음과 같습니다. 

1) 당분기

(단위 : 천원)

특수관계구분

회사명

매입

기타비용

관계기업
(주)이니션
85,760
900

합계
85,760
900

2) 전분기

(단위 : 천원)

특수관계구분

회사명

금융비용

기타
특수관계자

스틱 해외진출 플랫폼 펀드
18,393

KT-IBKC 미래투자조합1호
15,684

파트너스제4호Growth투자조합
15,684

현대기술투자수소펀드
5,881

현대기술투자(주)
1,960

합계
57,602

(3) 보고기간말 현재 특수관계자에 대한 채권 및 채무의 주요 잔액은 다음과 같습니다.

1) 당분기말 현재 특수관계자에 대한 채권 및 채무잔액은 없습니다.

2) 전기말

(단위 : 천원)

특수관계구분

회사명

매입채무

관계기업
(주)이니션
33,000

(4) 당분기 및 전분기 중 당사와 특수관계자와의 자금 거래 내역은 없습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상 
 
연결회사의 주요 경영진은 이사회의 구성원 및 내부감사책임자를 포함하고 있습니다. 종업원 용역의 대가로서 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분

당분기

전분기

급여 및 기타 단기종업원 급여

135,265
134,706

퇴직급여

30,366
17,777

주식보상비용
5,738
-

합 계

171,369
152,483

25. 우발채무와 약정사항

(1) 담보로 제공된 자산

연결회사는 소프트웨어공제조합의 지급보증과 관련하여 당기손익-공정가치측정금융자산으로 분류된 해당 출자지분 103,397천원을 담보로 제공하고 있습니다.

(2) 타인으로부터 제공받은 지급보증

당분기말 현재 연결회사가 타인으로부터 제공받은 지급보증 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

제 공 자
보 증 한 도
보 증 잔 액
보 증 내 용

서울보증보험
8,109,410
381,688
계약이행/선급금/하자보증

소프트웨어공제조합
5,790,204
1,889,196
계약이행/선급금/하자보증

합 계
13,899,614
2,270,884

(3) 당분기말 현재 연결회사의 주요 약정사항은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

금융기관
한도
약정사항

국민은행

1,000,000

기업일반운전자금대출

4. 재무제표

분 기 재 무 상 태 표

제 40(당) 1분기말 2020년 03월 31일 현재

제 39(전) 기말 2019년 12월 31일 현재

주식회사 솔트룩스
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40(당) 1분기말
제 39(전) 기말

자 산

I. 유동자산

25,471,170,539

29,834,294,150

현금및현금성자산
5,8
4,194,628,757

5,068,584,448

단기금융상품
8
10,300,000,000

10,210,000,000

당기손익-공정가치금융자산
6,8
9,255,833,988

9,228,649,263

매출채권
7,8
734,315,031

4,520,091,175

계약자산
7,16
407,151,554

397,401,435

미수금
7,8
82,968,080

13,565,922

선급금

177,781,946

234,264,958

선급비용

39,000,000

9,873,703

미수수익
7,8
30,719,450

31,958,072

단기대여금
7,8
31,962,504

43,962,504

당기법인세자산

183,489,480

75,942,670

부가세대급금

33,319,749

-

II. 비유동자산

13,195,832,110

12,619,840,360

장기대여금
7,8
76,092,706

90,083,332

당기손익-공정가치금융자산
6,8
8,957,066,456

8,456,530,565

종속기업투자
9
1,503,697,000

1,503,697,000

유형자산
10,11
573,932,100

602,578,971

무형자산
12
740,845,528

586,452,694

보증금
7,8
1,051,089,088

1,080,017,698

이연법인세자산
21
293,109,232

300,480,100

자 산 총 계

38,667,002,649

42,454,134,510

부 채

I. 유동부채

949,869,235

2,901,354,107

매입채무
8
19,640,594

1,315,593,549

미지급금
8
168,994,801

224,072,210

계약부채
16
31,852,091

63,904,477

미지급비용
8
270,253,835

266,334,324

유동리스부채

8,11,24
347,917,279

326,485,127

기타유동부채

111,210,635

704,964,420

II. 비유동부채

345,336,070

213,967,188

순확정급여부채
13
196,428,497

7,378,381

비유동리스부채

8,11,24

90,104,850

147,786,084

장기미지급비용
8
58,802,723

58,802,723

부 채 총 계

1,295,205,305

3,115,321,295

자 본

I. 자본금
14
2,129,507,500

2,128,507,500

II. 자본잉여금
14
37,169,268,301

37,151,990,301

III.
기타자본항목

14,15
642,419,669

604,892,924

IV. 결손금
14
(2,569,398,126)

(546,577,510)

자 본 총 계

37,371,797,344

39,338,813,215

부 채 와 자 본 총 계

38,667,002,649

42,454,134,510

별첨 주석은 본 분기재무제표의 일부입니다.

분 기 포 괄 손 익 계 산 서

제 40 기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40 기 1분기
제 39 기 1분기
(검토 받지 아니함)

I. 영업수익
16

1,060,467,887

1,226,291,945

II. 영업비용
17,18

3,285,047,572

3,077,683,944

III. 영업손실

(2,224,579,685)

(1,851,391,999)

IV. 기타손익

6,140,072

11,706

1. 기타수익
20
6,157,517

11,717

2. 기타비용
20
17,445

11

V. 금융손익

202,989,865

38,333,775

1. 금융수익
19
223,334,837

136,555,005

2. 금융원가
19
20,344,972

98,221,230

VI. 법인세비용차감전순손실

(2,015,449,748)

(1,813,046,518)

VII. 법인세비용
21

7,370,868

22,593,072

VIII. 분기순손실

(2,022,820,616)

(1,835,639,590)

IX. 기타포괄손익

-

-

X. 총포괄손실

(2,022,820,616)

(1,835,639,590)

XI. 주당손실

1. 기본주당순손실
22

(475)

(534)

2. 희석주당순손실
22

(475)

(534)

별첨 주석은 본 분기재무제표의 일부입니다.

분 기 자 본 변 동 표

제 40 기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스
(단위 : 원)

과 목
주석
자 본 금
자본잉여금
기타자본항목
결손금
총 계

2019.01.01 (전기초)

1,719,614,500
26,945,180,136
469,852,226
(2,208,234,192)
26,926,412,670

I. 총포괄손익

분기순손실

-
-
-
(1,835,639,590)
(1,835,639,590)

총포괄손익

-
-
-
(1,835,639,590)
(1,835,639,590)

II.
소유주와의 거래

주식보상비용
14,15
-
-
54,014,537
-
54,014,537

소유주와의 거래 총액

-
-
54,014,537
-
54,014,537

2019.03.31 (전분기말)

(검토 받지 아니함)

1,719,614,500
26,945,180,136
523,866,763
(4,043,873,782)
25,144,787,617

2020.01.01 (당기초)

2,128,507,500
37,151,990,301
604,892,924
(546,577,510)
39,338,813,215

I. 총포괄손익

분기순손실

-
-
-
(2,022,820,616)
(2,022,820,616)

총포괄손익

-
-
-
(2,022,820,616)
(2,022,820,616)

II.
소유주와의 거래

주식선택권의 행사
14
1,000,000
17,278,000
(13,478,000)
-
4,800,000

주식보상비용
14,15
-
-
51,004,745
-
51,004,745

소유주와의 거래 총액

1,000,000
17,278,000
37,526,745
-
55,804,745

2020.03.31 (당분기말)

2,129,507,500
37,169,268,301
642,419,669
(2,569,398,126)

37,371,797,344

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

분 기 현 금 흐 름 표

제 40 기 1분기 2020년 01월 01일부터 2020년 03월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 01월 01일부터 2019년 03월 31일까지

주식회사 솔트룩스
(단위 : 원)

과 목
주석
제 40 기 1분기
제 39 기 1분기
(검토 받지 아니함)

I. 영업활동으로 인한 현금흐름

(120,525,394)

647,803,289

1. 영업으로부터 창출된 현금흐름
23
(120,525,394)

647,803,289

II. 투자활동으로 인한 현금흐름

(675,715,732)

(159,156,839)

1. 투자활동으로 인한 현금유입액

7,386,437,713

13,258,408,209

단기금융상품의 감소

-

13,114,397,395

단기대여금의 감소

19,990,626

13,916,669

당기손익-공정가치금융자산의 감소

7,228,132,988

-

장기대여금의 감소

6,000,000

-

보증금의 감소

58,928,610

75,000,000

이자수익의 수취

73,385,489

55,094,145

2. 투자활동으로 인한 현금유출액

(8,062,153,445)

(13,417,565,048)

단기금융상품의 증가

90,000,000

13,208,208,029

당기손익-공정가치금융자산의 증가

7,711,074,998

-

장기대여금의 증가

-

70,000,000

유형자산의 취득

23,679,274

16,155,273

무형자산의 취득

207,399,173

123,201,746

보증금의 증가

30,000,000

-

III. 재무활동으로 인한 현금흐름

(84,459,564)

(453,539,587)

1. 재무활동으로 인한 현금유입액

4,800,000

-

주식선택권의 행사

4,800,000

-

2. 재무활동으로 인한 현금유출액

(89,259,564)

(453,539,587)

단기차입금의 상환

-

450,000,000

리스부채의 지급

89,259,564

-

이자비용의 지급

-

3,539,587

IV. 현금및현금성자산의 증가(감소)(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)

(880,700,690)

35,106,863

V. 기초의 현금및현금성자산

5,068,584,448

11,555,221,372

VI. 현금및현금성자산의 환율변동효과

6,744,999

785,977

VII. 기말의 현금및현금성자산

4,194,628,757

11,591,114,212

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

5. 재무제표 주석

제 40 기 1분기 2020년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지

제 39 기 1분기 2019년 1월 1일부터 2019년 3월 31일까지(검토 받지 않음)

주식회사 솔트룩스

1. 회사의 개요

주식회사 솔트룩스(이하 "당사")는 1981년 8월 17일 모비코인터내셔날 주식회사라는상호로 설립되었으며, 2003년 3월 31일을 합병기준일로 하여 주식회사 시스메타를 흡수합병, 상호를 모비코앤시스메타 주식회
사로 변경
후
2005년
7월 15일 상호를 현재의 주식회사 솔트룩스로 변경하였습니다.
당사는
컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어의 자문, 개발, 제조, 공급 및 판매업 및 정보처리 컨설팅, 자료처리, 데이터베이스업 및 정보통신 부가가치망 사업을 주사업목적으로 하고 있으며
, 서울
특별시 강남구 역삼동에 본사를 두고 있습니다.

당사의 보고기간말 현재 주요 주주현황은 다음과 같습니다.

주 주 명
보 통 주
지 분 율

이경일
657,960 주
15.45%

정문선
448,371 주
10.53%

한국투자성장기업전문투자형사모혼합자산
315,789 주
7.41%

스틱 해외진출 플랫폼 펀드
269,841 주
6.34%

㈜테크로스
210,526 주
4.94%

KT-IBKC 미래투자조합1호
133,333 주
3.13%

파트너스제4호Growth투자조합
133,333 주
3.13%

기타
2,089,862 주
49.07%

합 계
4,259,015 주
100.00%

2. 중요한 회계정책

다음은 재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성 기준

당사의 2020년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한 요약분기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 요약분기재무제표는 보고기간종료일인 2020년 3월 31일 현재 유효한 한국채택국제회계기준에 따라작성되었습니다. 

2.1.1 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

당사는 2020년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였으며, 제ㆍ개정 기준서 적용으로 인하여 재무제표에 미치는 유의적인 영향은 없습니다.

(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시', 제1008호 '회계정책, 회계추정의 변경 및 오류' 개정 - 중요성의 정의

'중요성의 정의'를 명확히 하고 기준서 제1001호와 제1008호를 명확해진 정의에 따라 개정하였습니다. 중요성 판단 시 중요한 정보의 누락이나 왜곡표시뿐만 아니라 중요하지 않은 정보로 인한 영향과 회사가 공시할 정보를 결정할 때 정보이용자의 특성을 고려하도록 하였습니다. 

(2) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 사업의 정의

개정된 사업의 정의에서는, 취득한 활동과 자산의 집합을 사업으로 판단하기 위해서는 산출물의 창출에 함께 유의적으로 기여할 수 있는 능력을 가진 투입물과 실질적인과정을 반드시 포함하도록 하였고 원가 감소에 따른 경제적 효익은 제외하였습니다. 이와 함께 취득한 총자산의 대부분의 공정가치가 식별가능한 단일 자산 또는 자산집합에 집중되어 있는 경우, 취득한 활동과 자산의 집합은 사업이 아닌, 자산 또는 자산의 집합으로 결정할 수 있는 선택적 집중테스트가 추가되었습니다. 

2.1.2 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정 또는 공표
되었
으나
2020
년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도에 시행일이 도래하지 않았고, 조기 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 없습니다.

2.2 회계정책

요약분기재무제표의 작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는 제ㆍ개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니
다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다.
추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서
합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도 있습니다.

4. 재무위험관리

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험(외환위험, 가격위험, 이자율위험), 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있습니다. 당사는 이러한 위험요소들을 관리하기 위하여 각각의 위험요인에 대해 면밀하게 모니터링하고 대응하는위험관리 정책 및 프로그램을 운용하고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재무부서의 주관으로 이루어지고 있습니다. 재무부서는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 문서화하여 제공하고 있습니다.

4.1.1 시장위험

(1) 외환위험

당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다.
당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다.

(3) 이자율 위험

당사의 이자율위험은 미래 시장이자율 변동에 따라 예금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 예금에서 발생합니다. 당사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.

이를 위해 당사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화, 고금리 조건

및 단기
차입금 비중 축소,
정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다. 

한편, 당분기말 현재 당사가 보유하고 있는 금융자산의 이자율변동이 공정가치 또는 미래현금흐름에 미치는 영향은 중요하지 아니합니다.

4.1.2 신용 위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다.

당사는 은행 및 금융기관의 경우 A 신용등급 이상과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여

신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다.

당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 또는 신용장 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.

당사는 기대신용손실 모형이 적용되는 다음의 금융자산을 보유하고 있습니다.

· 재화 및 용역의 제공에 따른 매출채권

· 용역 제공에 따른 계약자산

· 상각후원가로 측정하는 기타 금융자산

당분기말 및 전기말 현재 회사의 금융자산 장부금액은 손상차손 차감 후 금액으로 회사의 신용위험 최대노출액을 나타내고 있습니다. 현금성자산도 손상 규정의 적용대상에 포함되나 식별된 기대신용손실은 유의적이지 않습니다.

4.1.3 유동성 위험

당사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.

4.2 자본 위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다.

자본 구조를 유지 또는 조정하기 위해 당사는 부채 감소를 위한 신주 발행 및 자산 매각 등을 실시하고 있습니다.

당사는 산업내 다른 기업과 일관되게 부채비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 부채비율은 부채총계를 자본총계로 나누어 산출하고 있습니다.

한편, 보고기간말 현재 당사의 부채비율은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

부채총계(A)
1,295,205
3,115,321

자본총계(B)
37,371,797
39,338,813

부채비율(A/B)
3.47%
7.92%

5. 사
용제한금융상품

보고기간말 현재 사용이 제한된 금융상품은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당분기말
전기말
제한내용

현금성자산
100,941
161,378
국책과제(*1)

(*1) 특정 국책연구개발과제를 수행하기 위한 목적에만 사용이 가능합니다.

6.
당기손익-공정가치 금융자산

보고기간말 현재 당사의 당기손익-공정가치 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

유동
수익증권
9,255,834
9,228,649

소계
9,255,834
9,228,649

비유동
출자금
121,786
121,787

전환상환우선주
4,916,269
4,426,229

전환사채
930,000
930,000

영구채권
2,989,011
2,978,515

소계
8,957,066
8,456,531

합계
18,212,900
17,685,180

7.
매출채권 및
기타상각후원
가 금융
자산

보고기간말 현재 당사의 매출채권 및 기타상각후원가 금융자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말

채권금액
손실충당금
장부금액
채권금액
손실충당금
장부금액

유동
매출채권
848,689
(114,374)
734,315
4,634,465
(114,374)
4,520,091

계약자산
407,152

-

407,152
397,401
-
397,401

미수금
164,636
(81,668)
82,968
95,234
(81,668)
13,566

미수수익
30,719
-
30,719
31,958
-
31,958

단기대여금
31,963
-
31,963
43,963
-
43,963

소 계
1,483,159
(196,042)
1,287,117
5,203,021
(196,042)
5,006,979

비유동
장기대여금
76,093
-
76,093
90,083
-
90,083

보증금
1,051,089
-
1,051,089
1,080,018
-
1,080,018

소 계
1,127,182
-
1,127,182
1,170,101
-
1,170,101

합계
2,610,341
(196,042)
2,414,299
6,373,122
(196,042)
6,177,080

8. 범
주별 금융상품

(1) 금융자산 

보고기간말 현재 당사의 금융자산의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산
장부가액 합계
공정가치

현금및현금성자산
4,194,629
-
4,194,629
4,194,629

단기금융상품
10,300,000
-
10,300,000
10,300,000

당기손익-공정가치금융자산
-
18,212,900
18,212,900
18,212,900

매출채권 및
기타금융자산

848,00
2

-

848,00
2

848,00
2

대여금

108,05
6

-

108,05
6

108,05
6

보증금
1,051,089
-
1,051,089
1,051,089

합계
16,501,776
18,212,900
34,714,676
34,714,676

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산
장부가액 합계
공정가치

현금및현금성자산
5,068,584
-
5,068,584
5,068,584

단기금융상품
10,210,000
-
10,210,000
10,210,000

당기손익-공정가치금융자산
-
17,685,180
17,685,180
17,685,180

매출채권 및
기타금융자산

4,565,615
-
4,565,615
4,565,615

대여금
134,046
-
134,046
134,046

보증금
1,080,018
-
1,080,018
1,080,018

합계
21,058,263
17,685,180
38,743,443
38,743,443

(2) 금융부채

보고기간말 현재 당사의 금융부채의 범주별 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융부채
기타
장부가액 합계
공정가액

매입채무 및 미지급금
188,635
-
188,635
188,635

리스부채
-
438,022
438,022
438,022

미지급비용(장기포함)(*1)
142,956
-
142,956
142,956

합계
331,591
438,022
769,613
769,613

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
상각후원가 측정 금융부채
기타
장부가액 합계
공정가액

매입채무 및 미지급금
1,539,666
-
1,539,666
1,539,666

리스부채
-
474,271
474,271
474,271

미지급비용(장기포함)(*1)
142,956
-
142,956
142,956

합계
1,682,622
474,271
2,156,893
2,156,893

(*1) 연차미지급비용 및 기타장기종업원급여가 제외된 금액입니다.

(3) 금융상품의 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 공시가격 (수준 1)

- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수 (수준 2)

- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 금융자산

-
15,557,317
2,655,583
18,212,900

2) 전기말

(단위: 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 금융자산

-
15,326,597
2,655,583
17,685,180

당사의 재무팀은 재무보고 목적의 공정가치 측정을 담당하고 있으며 매 결산기말에 공정가치평가과정 및 그 결과에 대해 재무담당이사 및 감사와 협의하고 있습니다. 

9.
종
속기업 투자

보고기간말 현재 당사의 종속기업투자 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

기업명
소재국가
지분율(%)
당분기말
전기말

(주)솔트룩스파트너스
한국
90.91
700,000
700,000

Mobico LLC.
미국
100.00
212,600
212,600

Saltlux Technolongy Co., Ltd
베트남
100.00
591,097
591,097

합 계
1,503,697
1,503,697

10.
유형자산

(1) 보고기간말 현재 당사의 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

원가

상각누계액

장부금액

원가

상각누계액

장부금액

비품

195,410
(86,222)
109,188
171,731
(77,653)
94,078

시설장치
234,882
(202,658)
32,224
234,882
(197,845)
37,037

사용권자산
833,081
(400,561)
432,520
784,225
(312,761)
471,464

합계

1,263,373
(689,441)
573,932
1,190,838
(588,259)
602,579

(2) 당분기와 전분기 중 당사의 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
비품

시설장치

사용권자산

합계

기초 순장부금액

94,078
37,037
471,464
602,579

취득

23,679
-
48,856
72,535

감가상각비

(8,569)
(4,813)
(87,800)
(101,182)

기말 순장부금액

109,188
32,224
432,520
573,932

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
비품

시설장치

사용권자산

합계

기초 순장부금액

26,121
53,372
-
79,493

취득

16,155
-
488,719
504,874

감가상각비

(2,453)
(4,682)
(78,190)
(85,325)

기말 순장부금액

39,823
48,690
410,529
499,042

감가상각비는 전액 영업비용으로 분류하였습니다.

11. 리스

(1) 보고기간말 현재 당사의 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다..

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

부동산

406,429
438,859

차량운반구

26,091
32,605

합계

432,520
471,464

(2) 보고기간말 현재 당사의 리스부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

유동 리스부채

347,917
326,485

비유동 리스부채

90,105
147,786

합계

438,022
474,271

(3) 당
분기
및
전분기 중 당사가 인식한 리스와 관련하여 인식한 비용내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기

전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산

81,286
71,676

차량운반구

6,514
6,514

합계

87,800
78,190

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)

4,155
3,694

단기리스료(영업비용에 포함)

10,374
2,280

단기리스가 아닌 소액자산 리스료(영업비용에 포함)

11,235
8,871

당분기 중 리스의 총 현금유출은

110,868천원
입니다.

12. 무형자산

(1) 보고기간말 현재 당사의 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

원가

상각누계액

장부금액

원가

상각누계액

장부금액

소프트웨어

1,881,788
(1,227,745)
654,043
1,716,147
(1,177,836)
538,311

특허권
105,851
(63,315)
42,536
105,852
(60,378)
45,474

상표권
3,202
(694)
2,508
3,202
(534)
2,668

개발비
41,758
-
41,758
-
-
-

합계

2,032,599
(1,291,754)
740,845
1,825,201
(1,238,748)
586,453

(2)

당분기 및 전분기 중 당사의 무형자산의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
소프트웨어
특허권
상표권
개발비
합 계

기초 순장부금액

538,311
45,474
2,668
-
586,453

개별취득
165,641
-
-
41,758
207,399

상각비

(49,909)
(2,938)
(160)
-
(53,007)

기말 순장부금액

654,043
42,536
2,508
41,758
740,845

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
소프트웨어
특허권

상표권

합 계

기초 순장부금액

568,446
45,195
-
613,641

개별취득
120,000
-
3,202
123,202

상각비

(47,585)
(2,393)
(53)
(50,031)

기말 순장부금액

640,861
42,802
3,149
686,812

무형자산상각비는 전액 영업비용으로 분류하였습니다.

(3)
당사가 비용으로 인식한 연구와 개발 지출의 총액은

706,312
천원(
전분기: 619,641
천
원)
입니다.

13.
순확정급여부채

당사는 종업원을 위하여 최종임금기준 확정급여제도를 운영하고 있습니다. 이와 관련하여 확정급여채무의 보험수리적평가는 예측단위적립방식을 사용하고 있습니다.

(1) 당사의 보고기간말 현재 순확정급여부채 산정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

기금이 적립된 확정급여채무의 현재가치

2,796,457
2,710,667

사외적립자산의 공정가치

(2,600,028)
(2,703,289)

재무상태표상 순확정급여부채

196,429
7,378

(2) 당기와 전기 중 당사의 손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기근무원가
203,672
193,294

순이자원가
(6,186)
(5,613)

합 계
197,486
187,681

당사는 당기근무원가는 영업비용으로 계상하고 있으며 순이자원가는 금융수익 및 금융원가로 반영하고 있습니다. 

14. 자 본

(1) 보고기간말 현재 당사가 발행할 주식의 총수, 1주의 금액 및 발행한 주식의 수는 다음과 같습니다.

구분
당분기말
전기말

발행할 주식의 총수
100,000,000 주
100,000,000 주

1주의 금액
500 원
500 원

발행한 보통주 주식수
4,259,015 주
4,257,015 주

당기말 현재 발행주식수 중 상법에 의하여 의결
권이 제한
되어
있는
주식은 없습니다.

(2) 당분기 중 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
보통주 자본금
주식발행초과금

당기초
2,128,508
37,151,990

주식선택권의 행사(*1)
1,000
17,278

당분기말
2,129,508
37,169,268

(*1) 당기 중 주식선택권 행사로 보통주 2,000주를 발행하였습니다. 

전분기 중 자본금 및 주식발행초과금의 변동내역은 없습니다.

(3) 보고기간말 현재 당사의 결손금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기말
전기말

미처리결손금
2,569,398
546,578

(4) 보고기간말 현재 기타자본항목의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식선택권
636,502
598,975

기타
5,918
5,918

합계
642,420
604,893

15. 주식선택권

(1) 당사는 회사경영에 기여하였거나 기여할 가능성이 있는 임직원에게 주식결제형 주식선택권을 부여한 바 있으며, 당분기말 현재 당사가 부여한 이와 관련된 주식선택권의 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 주,원)

회 차
발행주식수
행사가능주식
부여일
부여방법
행사가격
행사가능기간

2차
63,550
26,800
2007-11-05
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

4차
23,000
9,000
2008-12-02
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

7차
4,000
2,000
2010-01-20
신주교부방식
1,200 원
상장 6개월 경과 후 7년간

10차
50,400
2,500
2015-05-21
신주교부방식
2,400 원
2017.05.21~2024.05.20

11차
47,000
19,900
2016-07-25
신주교부방식
2,400 원

2019.07.25~
2029.07.24

12차
58,000
27,000
2017-09-25
신주교부방식
2,400 원
2020.03.25~2030.03.24

13차
83,200
75,000
2019-08-13
신주교부방식
8,000 원
2022.08.13~2032.08.12
2023.08.13~2033.08.12

합 계
329,150
162,200

(2) 당분기와 전분기 중 비용으로 인식한 주식기준보상
은

51,005
천원
과

54,015천
원
이
며, 전액 주식결제형 주식기준보상과 관련된 비용입니다.

16. 고객과의 계약에서 생기는 수익 및 관련 계약자산과 계약부채

(1) 당기 및 전기 중 당사가 인식한 영업수익은 전액 고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 고객과의 계약에서 생기는 수익의 구분

당사는 다음의 주요 부문에서 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다. 당사의 대부분의 매출은 국내에서 발생하며, 외부고객으로부터의 수익입니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분

플랫폼사업부문
클라우드사업부문
CLS사업부문

합계

부문 수익:

외부고객으로부터 수익

631,588
330,718
98,162
1,060,468

수익인식 시점:

한 시점에 인식

-
-
-
-

기간에 걸쳐 인식

631,588
330,718
98,162
1,060,468

합계

631,588
330,718
98,162
1,060,468

2) 전분기

(단위: 천원)

구분

플랫폼사업부문
클라우드사업부문
CLS사업부문

합계

부문 수익:

외부고객으로부터 수익

1,126,562
52,344
47,386
1,226,292

수익인식 시점:

한 시점에 인식

-
-
-
-

기간에 걸쳐 인식

1,126,562
52,344
47,386
1,110,361

합계

1,126,562
52,344
47,386
1,226,292

(3)
보고기
간말 현
재 당사
가 인식
하고 있
는 계약
자산과 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당분기말

전기말

계약자산

407,151
397,401

계약부채

31,852
63,904

계약자산은 당사가 고객에게 재화나 용역을 이전한 재화나 용역에 대해 대가를 받을 권리가 발생하였으나 미청구한 금액으로 청구 시 수취채권으로 대체됩니다. 계약부채는 기간에 걸쳐 이행하는 건설계약 등을 위해 고객으로부터 선수취한 금액으로 고객에게 재화나 용역을 이전함에 따라 수익으로 대체됩니다. 

17. 비용의 성격별 분류

당분기 및 전분기 중 당사의 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

종업원급여
1,969,399
1,651,138

재료비
2,000
93,624

외주비
408,399
589,488

감가상각비 및 무형자산상각비
154,188
135,356

복리후생비
225,147
145,062

지급수수료
302,958
252,610

광고선전비
124,382
40,759

기타비용
98,575
169,647

합계(*)
3,285,048
3,077,684

(*) 포괄손익계산서 상의 영업비용의 합계입니다.

18. 영
업비용

당분기 및 전분기 중 당사의 영업비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

급여
846,877
605,464

잡급
14,581
118,959

퇴직급여
203,672
193,294

주식보상비용
51,005
54,015

복리후생비
225,147
145,062

여비교통비
65,011
37,124

통신비
8,286
9,679

수도광열비
14,246
14,956

세금과공과
7,095
61,466

지급임차료
15,345
17,950

감가상각비
101,182
85,325

수선비
1,390
408

무형자산상각비
53,006
50,031

보험료
434
389

접대비
8,260
8,982

지급수수료
302,958
252,610

재료비
2,000
93,624

외주비
408,399
589,488

소모품비
8,539
25,813

도서인쇄비
10,348
4,608

차량비
9,733
10,538

교육훈련비
100
6,550

경상연구개발비
760,312
619,641

운반비
1,334
924

광고선전비
124,382
40,759

회의비
32,106
23,825

협회비
9,300
6,200

합계
3,285,048
3,077,684

19. 금융손익

(1) 금융수익

당분기 및 전분기 중 당사의 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자수익
89,055
74,614

외환차익
82,727
338

외화환산이익
6,774
1,802

당기손익-공정가치금융자산평가이익
31,194
45,353

당기손익-공정가치금융자산처분이익
13,585
14,448

합계
223,335
136,555

(2) 금융원가

당분기 및 전분기 중 당사의 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

이자비용
14,877
97,403

외환차손
5,099
561

외화환산손실
1
16

기타금융비용
368
241

합계
20,345
98,221

20. 기타손익

(1) 기타수익

당분기 및 전분기 중 당사의 기타수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

잡이익
6,158
12

(2) 기타비용

당분기 및 전분기 중 당사의 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

잡손실
17
-

21. 법인세비용

법
인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.

22. 주당순손실

(1) 기본주당순손실

당분기와 전분기 중 당사의 기본주당순손실은 다음과 같습니다.

구분
당분기
전분기

보통주 분기순손실
(2,022,820,616원)
(1,835,639,590원)

가중평균유통보통주식수
4,258,037주
3,439,229주

기본주당순손실
(475원)
(534원)

당분기와 전분기의 가중평균유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.
1) 당분기

구분
주식수(단위:주)
유통일수(단위:일)
적수(단위:주)

기초의 유통주식
4,257,015
91
387,388,365

주식매수선택권행사
1,000
61
61,000

주식매수선택권행사
1,000
32
32,000

가중평균유통보통주식수
4,258,037

2) 전분기

구분
주식수(단위:주)
유통일수(단위:일)
적수(단위:주)

기초의 유통주식
3,439,229
90
309,530,610

가중평균유통보통주식수
3,439,229

(2) 희석주당손
실

 당분기와 전분기 중 분기순손실로 희석주당이익을 계산하지 않았으며 기본주당순손실과 동일합니다.

23. 영
업으로부터 창출된 현금

(1) 당분기와 전분기 중 당사의 영업으로부터 창출된 현금및현금성자산의 세부내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분

당분기

전분기

1. 당기순이익
(2,022,821)
(1,835,640)

2. 현금의 유출입이 없는 수익비용의 조정
290,506
366,460

퇴직급여
203,672
193,294

감가상각비
101,182
85,325

무형자산상각비
53,006
50,031

주식보상비용
51,005
54,015

외화환산손실
1
16

외화환산이익
(6,774)
(1,802)

당기손익-공정가치금융자산평가이익
(31,194)
(45,353)

당기손익-공정가치금융자산처분이익
(13,585)
(14,448)

이자수익
(89,055)
(74,614)

이자비용
14,877
97,403

법인세비용
7,371
22,593

3. 영업활동으로 인한 자산부채의 변동:
1,611,790
2,116,983

매출채권의 증감
3,785,805
5,330,500

계약자산의 증감
(9,750)
159,133

미수금의 증감
(69,402)
41,713

선급금의 증감
56,483
(36,480)

선급비용의 증감
(29,126)
(35,564)

당기법인세자산의 증감
(107,547)
-

부가세대급금
의 증감

(33,320)
(23,265)

매입채무의 증감
(1,295,954)
(2,489,930)

미지급금의 증감
(55,077)
(35,218)

계약부채의 증감
(32,052)
(52,425)

미지급비용의 증감
3,919
(180,764)

기타유동부채의 증감
(593,753)
(557,552)

장기미지급비용의 증감
-
1,681

사외적립자산의 증감
120,169
5,426

퇴직금의 지급
(128,605)
(10,272)

영업으로부터 창출된 현금및현금성자산 합계
(120,525)
647,803

(2) 당분기와 전분기 중 당사의 현금의 유입 및 유출이 없는 거래 중 중요한 사항은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

장기대여금
의
유동
성대체

7,991
20,000

(3) 당분기 중 재무활동에서 생기는 부채의 조정내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
기초
현금흐름
비현금변동
당분기말

계약의 변경
이자계상

리스부채
474,271
(89,260)
48,856
4,155
438,022

2

4.
특
수관계자 등

(1) 보
고기간말 현재 당사의 특수관계자 현황은 다음과 같습니다.

구 분

당분기말

전기말

종속기업
(주)솔트룩스파트너스
(주)솔트룩스파트너스

Mobico, LLC.
Mobico, LLC.

Saltlux Technology Co., Ltd.
Saltlux Technology Co., Ltd.

관계기업(*1)
(주)디구루
(주)디구루

(주)프론티스
(주)프론티스

(주)이니션
(주)이니션

(주)엑소텍
(주)엑소텍

기타특수관계자(*2)
스틱 해외진출 플랫폼 펀드
스틱 해외진출 플랫폼 펀드

KT-IBKC 미래투자조합1호
KT-IBKC 미래투자조합1호

파트너스제4호Growth투자조합
파트너스제4호Growth투자조합

현대기술투자수소펀드
현대기술투자수소펀드

현대기술투자(주)
현대기술투자(주)

(*1) 당사는 전환상환우선주 및
전
환사채
로 투자하여 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 계정을 분류하였으나, 피투자회사에 대하여 의결권 및 이사 선임권을 보유하고 있어 유의적인 영향력을 행사할 수 있으므로 관계기업으로 분류하였습니다.
(*2) 당사의 이사 선임권을 보유함에 따라 회사에 유의적인 영향력을 행사할 수 있으므로 기타특수관계자로 분류하였습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 당사와 특수관계자와의 중요한 영업상의 거래내역(자금거래 및 지분거래 별도)은 다음과 같습니다. 

1) 당분기

(단위 : 천원)

특수관계구분

회사명

매입

기타비용
자산매입

종속기업

(주)솔트룩스파트너스
-
-
134,500

Saltlux Technology Co., Ltd.
31,442
-
-

관계기업
(주)이니션
85,760
900
-

합계
117,202
900

134,500

2) 전분기

(단위 : 천원)

특수관계구분

회사명

금융비용

기타
특수관계자

스틱 해외진출 플랫폼 펀드
18,393

KT-IBKC 미래투자조합1호
15,684

파트너스제4호Growth투자조합
15,684

현대기술투자수소펀드
5,881

현대기술투자(주)
1,960

합계
57,602

(3) 보고기간말 현재 특수관계자에 대한 채권 및 채무의 주요 잔액은 다음과 같습니다. 

1) 당분기 말 현재 특수관계자에 대한 채권 및 채무잔액은 없습니다.

2) 전기말

(단위 : 천원)

특수관계
구분

회사명

매출채권

매입채무

종속기업

Mobico, LLC.

47,184

-

관계기업
(주)이니션
-

33,000

합 계

47,184

33,000

(4) 당분기 및 전분기 중 당사와 특수관계자와의 자금 거래 내역은 없습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상 
 
주요 경영진은 이사회의 구성원 및 내부감사책임자를 포함하고 있습니다. 종업원 용역의 대가로서 주요 경영진에게 지급되었거나 지급될 보상금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분

당분기

전분기

급여 및 기타 단기종업원 급여

130,875
119,706

퇴직급여

29,829
15,762

주식보상비용
5,738
-

합 계

166,442
135,468

25. 우발채무와 약정사항

(1) 담보로 제공된 자산

당사는 소프트웨어공제조합의 지급보증과 관련하여 당기손익-공정가치측정금융자산으로 분류된 해당 출자지분
103,397천원
을 담보로 제공하고 있습니다.

(2) 타인으로부터 제공받은 지급보증

당분기말 현재 당사가 타인으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

제 공 자
보 증 한 도
보 증 잔 액
보 증 내 용

서울보증보험
8,000,000
272,278
계약이행/선급금/하자보증

소프트웨어공제조합
5,790,204
1,889,196
계약이행/선급금/하자보증

합 계
13,790,204
2,161,474

(3) 당분기말 현재 당사의 주요 약정사항은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

금융기관
한 도
약 정 사 항

국민은행
1,000,000
기업일반운전자금대출

6. 기타 재무에 관한 사항

가. 대손충당금 설정현황

(1) 계정과목별 대손충당금 설정내용

(단위 : 천원)

구분
계정과목
채권금액
대손충당금
대손충당금
설정률

2020년 1분기
매출채권
965,636
114,374
11.8%

미수금
180,845
81,668
45.2%

선급금
267,790
84,672
31.6%

2019년
매출채권
4,820,129
114,374
2.4%

미수금
102,085
81,668
80.0%

선급금
326,275
84,672
26.0%

2018년
매출채권
7,331,605
354,779
4.8%

미수금
63,740
49,068
77.0%

선급금
153,831
84,672
55.0%

2017년
매출채권
2,700,087
341,914
12.7%

미수금
49,068
49,068
100.0%

선급금
129,042
84,672
65.6%

(2)
대손충당금 변동현황

(단위 : 천원)

구 분

2017년

2018년

2019년

2020년 1분기

1. 기초 대손충당금 잔액합계

470,233
475,654
488,519
280,714

2. 순대손처리액(①-②±③)

30,007
14,366
(207,805)
-

① 대손처리액(상각채권액)

56,407
371,196
42,906

-

② 상각채권회수액

26,400
356,830

-

-

③ 기타증감액

-

-

(250,711)

-

3. 대손상각비 계상(환입)액

24,586
1,501

-

-

4. 기말 대손충당금 잔액합계

475,654
488,519
280,714
280,714

(3) 매출채권 및 계약자산 관련 대손충당금(손실충당금) 설정 방침

당사는 매출채권과 계약자산에 대해
전체기간 기대신용손실금액을 대손충당금으로 인
식하는 간편법을 적용합니다.

기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권과 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 미청구용역에 따른 계약자산은 동일 유형의 계약에서 발생한 매출채권과 유사한 위험속성을 가지므로 연결회사는 매출채권의 손실율이 계약자산의손실율에 대한 합리적인 추정치로 판단하였습니다.

기대신용손실율은 보고기간말 기준으로부터 각 36개월 동안의 매출과 관련된 지불 정보와 관련 확인된 신용손실 정보를 근거로 산출하였습니다. 과거 손실 정보는 고객의 채무 이행능력에 영향을 미칠 거시경제적 현재 및 미래전망정보를 반영하여 조정합니다. 

(
4) 경과기간별 매출채권등 잔액 현황

(기준일 : 2020.03.31)
(단위 : 천원)

경과기간

3개월 이하

3개월 초과

6개월 이하

6개월 초과
12개월 이하

1년 초과

계

금액

일반

772,414
78,500
-
114,722
965,636

특수관계자

-
-
-
-
-

계

772,414
78,500
-
114,722
965,636

구성비율

80.0%
8.1%
-
11.9%
100.0%

나. 재고자산 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 수주계약 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 공정가치평가 내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 채무증권 발행실적 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅳ. 감사인의 감사의견 등

1. 회계감사인의 감사 또는 검토에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

사업연도
감사인
감사의견
강조사항 등
핵심감사사항

2020년 1분기
(제40기 1분기)
신한회계법인
(주1)
해당사항없음
해당사항없음

2019년
(제39기)
삼일회계법인
적정

해당사항없음

해당사항없음

2018년
(제38기)
삼일회계법인
적정

해당사항없음

해당사항없음

2017년
(제37기)
한울회계법인
적정

해당사항없음

해당사항없음

주1)

제40기 1분기 재무제표에 대해서 외부감사인 검토가 수행되었으며, 중요성 관점에서 공정하게 표시하지 않은 사항이 발견되지 않았습니다.

주2)
2018년부터 2019년까지 코스닥시장 상장을 위해 지정감사인을 외부감사인으로 선임하였습니다.

나. 감사용역 체결현황

(단위: 천원, 시간)

사업연도
감사인
내 용
보수
총소요시간

2020년 1분기
(제40기 1분기)
신한회계법인
1분기 검토
55,000
-

2019년
(제39기)
삼일회계법인
재무제표 감사
152,000
1,158

2018년
(제38기)
삼일회계법인
재무제표 감사
90,000
928

2017년
(제37기)
한울회계법인
재무제표 감사
18,000
227

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

2017년
(제37기)

2017.08.28

2017년 세무조정 및 법인세신고

2017.04.01~2018.03.31
2,200,000원

2. 회계감사인의 변경

당사는 한국거래소 코스닥시장 상장을 준비하는 과정에서
2018년에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여 2018년 12월 14일 금융감독원으로부터 삼일회계법인을 지정감사인으로 지정받아 외부감사계약을 체결하였습니다. 또한, 2019년에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여
2019년 2월 14일 금융감독원으로부터 삼일회계법인을 지정감사인으로 지정받아 외부감사계약을 체결하였습니다.

3. 내부 통제에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제8조에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 법인은 아니지만, 2020년 상반기까지 내부회계관리제도 및 관련 시스템 구축을 완료할 예정입니다. 향후 회계부정과 오류를 예방하여 신뢰성 있는 회계정보를 작성 및 공시하고 적시에 문제점을 발견할 수 있도록 2020년부터 내부회계관리제도에 대한 설계평가, 운영평가를 진행할 계획이며, 이를 토대로 매년 내부회계관리제도의 운영실태를 평가하여 이를 이사회 및 감사, 그리고 주주총회 및 외부감사인에게 보고하고 내용을 외부감사인으로부터 검토 받는 등 적정하게 구축 및 운영할 예정입니다.

Ⅴ. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성

당사의 이사회는 이사로 구성되고 법령 또는 정관에 정한 사항, 주주총회로부터 위임받은 사항, 회사 경영의 기본방침 및 업무집행에 관한 주요사항을 의결하며 이사 및 경영진의 직무집행을 감독하고 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 4인, 사외이사 1인 및 기타비상무이사 1인으로서 총 6인의 이사로 구성되어 있으며, 각 이사의 주요 이력 및 업무분장은 『제2부 발행인에 관한 사항 - VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항 - 1. 임원 및 직원 등의 현황』 부분을 참고하시기 바랍니다.

나. 이사회의 주요 의결사항

회 차
일 시
의 안 내 용
가결
여부
사내이사
사외이사
기타비상무이사

이경일
(출석률:
100%)
강정우
(출석률:
100%)
김진우
(출석률:
100%)
안태성
(출석률:
100%)

구태언
(출석률:
83%)

김진수
(출석률: 11%)

2019-1회차

2019.01.02

의안 1. 이해관계자와의 거래총액한도 승인의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-2회차

2019.02.13

의안 1. 2018 재무제표 및 영업보고서 승인의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-3회차

2019.02.13

의안 1. 베트남법인 설립의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-4회차

2019.02.27

의안 1. 정기주주총회 소집의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-5회차

2019.05.13

의안 1. 자회사 솔트룩스파트너스 연대보증 제공의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-6회차

2019.05.20

의안 1. ㈜디구루 투자의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-7회차

2019.05.30

의안 1. 임원 겸직 승인의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-8회차

2019.06.24

의안 1. 주식회사 이니션 투자의 건

의안 2. 주식회사 프론티스 투자의 건

의안 3. 주식회사 아틀라스랩스 투자의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-9회차

2019.06.26

의안 1. 임시주주총회 소집의 건

의안 2. 주주명부폐쇄 및 기준일 설정에 관한 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-10회차

2019.06.27

의안 1. 한국특허영문초록 영문번역 사업 자회사 이관 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-11회차

2019.07.08

의안 1. 임시주주총회 안건 추가의 건

가결
○
○
○
○
-
X

2019-12회차

2019.09.18

의안 1. 자회사 솔트룩스파트너스 연대보증 제공 건

의안 2. 등기이사 강정우 상무이사 겸직 승인 건

가결
○
○
○
○
○
X

2019-13회차

2019.10.31

의안 1. 임원신규선임 및 임원승진의 건

의안 2. 조직 개편의 건

의안 3. 주식선택권 현황 및 취소대상 보고 건

가결
○
○
○
○
X
○

2020-1회차
2020.01.02
의안 1. 이해관계자와의 거래총액한도 승인의 건
의안 2. 임원 자회사 겸직 승인의 건
가결
○
○
○
○
○
X

2020-2회차
2020.02.24
의안 1. 정기 주주총회 소집의 건
가결
○
○
○
○
○
X

2020-3회차
2020.02.24
의안 1. 코스닥 상장예비심사 청구의 건
가결
○
○
○
○
○
X

2020-4회차
2020.05.27
의안 1. 코스닥 상장을 위한 신주모집 승인의 건
가결
○
○
○
○
○
○

주1)
구태언 사외이사(2019년 08월 13일 취임)는 취임 이후 출석률을 계산하였습니다.

다. 이사회 내의 위원회 구성

당사는 증권신고서 제출일 현재 이사회 내 위원회를 구성하고 있지 않습니다.

라. 이사의 독립성 

이사는 주주총회에서 선임하며, 주주총회에서 선임할 이사 후보자는 이사회에서 선정하여 주주총회에 제출할 의안으로 확정하고 있습니다. 이사의 선임과 관련하여 관련 법규에 의거한 주주제안이 있는 경우, 이사회는 적법한 범위 내에서 이를 주주총회에 의안으로 제출하고 있습니다. 상기와 같은 절차에 따라 선임된 당사의 이사는 최대주주 또는 주요주주와의 관계에 있어서 독립적입니다.

마. 사외이사의 전문성 

당사는 사외이사가 이사회에서 전문적인 직무수행이 가능하도록 보조하고 있습니다.또한, 이사회 전에 해당 안건 내용을 충분히 검토할 수 있도록 사전에 자료를 제공하고 기타 사내 주요 현안에 대해서도 수시로 정보를 제공하고 있습니다.

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사위원회(감사) 설치 여부 및 구성방법 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사 1명이 감사업무를 수행하고 있습니다.

나. 감사의 인적사항

성 명

주요 경력

결격요건 여부

비 고

주영현

고려대학교 사회학과 학사 ('92~'01)
한영회계법인 감사본부 ('01~'08)
우리회계법인 감사본부 이사 ('08~'09)
오성회계법인 감사본부 이사 ('09~현재)
솔트룩스 비상근 감사 ('19.08~현재)

결격사유 없음

비상근

다. 감사의 독립성 

감사는 이사회에 참석하여 독립적으로 이사의 업무를 감독할 수 있으며, 제반 업무와관련하여 관련 장부 및 관계 서류의 제출을 해당 부서에 요구할 수 있습니다. 또한, 필요시 당사로부터 영업에 관한 사항을 보고 받을 수 있으며, 적절한 방법으로 경영정보에 접근할 수 있습니다.

제46조(감사의 직무등)

① 감사는 회사의 회계와 업무를 감사한다.

② 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시주주총회의 소집을 청구할 수 있다.

③ 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여 영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체없이 보고를 하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는 자회사의 업무와 재산상태를 조사할 수 있다.

④ 감사에 대해서는 정관 제35조 제3항의 규정을 준용한다.

⑤ 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

⑥ 감사는 필요하면 회의의 목적사항과 소집이유를 적은 서면을 이사에게 제출하여 이사회 소집을 청구할 수 있다.

⑦ 제6항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

라. 감사의 주요활동내역

개최일자
일 시
의 안 내 용
가결
여부
참석
여부
찬반

前 김온양 감사 (2019년 08월 13일 퇴임)
(출석률: 27.3%)

2019-1회차

2019.01.02

의안 1. 이해관계자와의 거래총액한도 승인의 건

가결
O
찬성

2019-2회차

2019.02.13

의안 1. 2018 재무제표 및 영업보고서 승인의 건

가결
O
찬성

2019-3회차

2019.02.13

의안 1. 베트남법인 설립의 건

가결
X
-

2019-4회차

2019.02.27

의안 1. 정기주주총회 소집의 건

가결
X
-

2019-5회차

2019.05.13

의안 1. 자회사 솔트룩스파트너스 연대보증 제공의 건

가결
X
-

2019-6회차

2019.05.20

의안 1. ㈜디구루 투자의 건

가결
X
-

2019-7회차

2019.05.30

의안 1. 임원 겸직 승인의 건

가결
O
찬성

2019-8회차

2019.06.24

의안 1. 주식회사 이니션 투자의 건

의안 2. 주식회사 프론티스 투자의 건

의안 3. 주식회사 아틀라스랩스 투자의 건

의안 4. 주식회사 시메이션 투자의 건

가결
X
-

2019-9회차

2019.06.26

의안 1. 임시주주총회 소집의 건

의안 2. 주주명부폐쇄 및 기준일 설정에 관한 건

가결
X
-

2019-10회차

2019.06.27

의안 1. 한국특허영문초록 영문번역 사업 자회사 이관 건

가결
X
-

2019-11회차

2019.07.08

의안 1. 임시주주총회 안건 추가의 건

가결
X
-

現 주영현 감사 (2019년 08월 13일 취임)
(출석률: 100%)

2019-12회차

2019.09.18

의안 1. 자회사 솔트룩스파트너스 연대보증 제공 건

의안 2. 등기이사 강정우 상무이사 겸직 승인 건

가결
O
찬성

2019-13회차

2019.10.31

의안 1. 임원신규선임 및 임원승진의 건

의안 2. 조직 개편의 건

의안 3. 주식선택권 현황 및 취소대상 보고 건

가결
O
찬성

2020-1회차
2020.01.02

의안 1. 이해관계자와의 거래총액한도 승인

의안 2. 임원 자회사 겸직 승인

가결
O
찬성

2020-2회차
2020.02.24

의안 1. 정기주주총회 소집의 건

가결
O
찬성

2020-3회차
2020.02.24

의안 1. 코스닥 상장예비심사 청구의 건

가결
O
찬성

2020-4회차
2020.05.27
의안 1. 코스닥 상장을 위한 신주모집 승인의 건
가결
O
찬성

3. 주주의 의결권 행사에 관한 사항

가. 투표제도

당사는 집중투표제, 서면투표제 또는 전자투표제를 채택하고 있지 않습니다.

나. 소수주주권의 행사여부

당사는 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 소수주주권의 행사 사실이 존재하지 않습니다.

다. 경영권 경쟁

당사는 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 경영권과 관련하여 경쟁이 발생한 사실이 없습니다.

Ⅵ. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유현황

가. 최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의
종류
소유주식수 및 지분율
비고

기 초
기 말

주식수
지분율
주식수
지분율

이경일
본인
보통주
657,960
15.46
657,960
15.45
(주1)

송지은
배우자
보통주
6,504
0.15
6,504
0.15
-

이영배
본인의 부
보통주
26,835
0.63
26,835
0.63
-

송재신
배우자의 부
보통주
10,727
0.25
10,727
0.25
-

김진우
등기임원
보통주
80,970
1.90
80,970
1.90
-

안태성
등기임원
보통주
51,310
1.21
51,310
1.20
(주1)

양승원
미등기임원
보통주
2,000
0.05
2,000
0.05
-

계
보통주
836,306
19.65
836,306
19.63
-

우선주
-
-
-
-
-

주1) 2020년중 주식선택권 행사에 따른 유상증자 2,000주로 지분율이 하락하였습니다.

나. 최대주주 주요 경력

성명
(생년월일)
직책
주요 경력
비고

이경일
(71.07.14)
대표이사

1995 인하대 전자재료학과 졸업, 학사

1997 인하대 정보통신학과 졸업, 석사

1997~1998 LG 중앙연구소, 주임연구원

1998~2000 현대전자, 선임연구원

2006~2009 인하대학교 겸임교수

2017~현재 한양대학교 특임교수

2000~현재 ㈜솔트룩스 대표이사

-

다. 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래 유무

증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 최대주주 변동현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 주식의 분포

가. 5% 이상 주주와 우리사주조합 등의 주식소유현황

(기준일 :
증권신고서 제출일)

(단위 : 주,%)

구분
주주명
소유주식수
지분율
비고

5% 이상 주주
정문선
448,371
10.53
-

한국투자성장기업전문투자형사모혼합자산

315,789
7.41
-

스틱해외진출플랫폼펀드
269,841
6.34
-

나. 소액주주 현황

(기준일 :
2020년 02월 28일)

(단위 : 주)

구 분
주주
보유주식
비 고

주주수
비율
주식수
비율

소액주주
124
92.54%
2,388,708
56.09%
-

주1)
소액주주는 발행주식총수의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주로서, 상기 보유주식수는 최대주주등의 소유주식수를 제외한 주식수입니다.

4. 주식사무

구분
내용

정관상
신주인수권의
내용

제9조(신주인수권)

① 주주는 그가 소유한 주식의 수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 갖는다.

② 회사는 제1항의 규정에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주를 배정할 수 있다.

1. 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한법률 제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 「상법」 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

3. 발행하는 주식총수의 100분의 20범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선배정하는 경우

4. 발행주식총수의 100분의
30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산
ㆍ
판매
ㆍ
자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지
않는 범위내에서「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의16의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우

6. 회사가 경영상 필요로 외국인투자촉진법에 의한 외국인 투자를 위하여 신주를 발행하는 경우

7. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우

8. 근로복지기본법 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

9. 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

10. 우리사주조합원에게 신주를 배정하는 경우

③ 제2항에 따라 주주외의 자에게 신주를 배정하는 경우 상법 제416조제1호, 제2호, 제2호의2, 제3호 및 제4호에서 정하는 사항을 그 납입기일의 2주 전까지 주주에게 통지하거나 공고하여야 한다.

④ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

⑤ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

결산일

12월 31일

정기주주총회

매 사업연도 종료 후 3월 이내

주주명부폐쇄시기

매년 1월 1일부터 1월 15일까지

주권의 종류

일주권, 오주권, 일십주권, 오십주권, 일백주권, 오백주권, 일천주권, 일만주권(8종)

명의개서대리인

KB국민은행 증권대행부

주주의 특전

해당사항 없음

공고게재

인터넷 홈페이지(www.saltlux.com) 및 금융감독원 또는 한국거래소가 운용하는 전자공시 시스템

5. 주가 및 주식거래 실적

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅶ. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원
여부
상근
여부
담당
업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의
관계
재직기간
임기
만료일

의결권
있는 
주식
의결권
없는 
주식

이경일
남
1971.07
대표이사
등기임원
상근
경영총괄
CEO

1995 인하대 전자재료학과 졸업, 학사

1997 인하대 정보통신학과 졸업, 석사

1997~1998 LG 중앙연구소, 주임연구원

1998~2000 현대전자, 선임연구원

2006~2009 인하대학교 겸임교수

2017~현재 한양대학교 특임교수

2000~현재 ㈜솔트룩스 대표이사

657,960

-
본인
19년
9개월
2021.03.28

강정우
남
1976.02
상무이사
등기임원
상근
CSO

2001 서울대 정치학과 졸업, 학사 
2008 Wharton School(Univ. of Pennsylvania)

졸업, MBA 석사
2008~2014 맥킨지앤드컴퍼니, 컨설턴트
2014~2015 알릭스파트너스, 전무이사
2015~2017 베인앤드컴퍼니, 상무이사
2017~2018 ㈜위메프, CSO
2018~현재 ㈜솔트룩스, CSO

-
-
-
1년
9개월
2021.09.28

김진우
남
1971.05
이사
등기임원
상근
CQO

1995 인하대 전자재료공학과 졸업, 학사
1995~1999 ㈜마인즈, 대리
1999~2000
㈜한국후지쯔

2000~현재 ㈜솔트룩스, CQO

80,970
-
-
19년
9개월
2021.03.28

안태성
남
1971.06
이사
등기임원
상근
컨설팅그룹
총괄

1995 인하대 전자재료공학과 졸업, 학사
2006 방송통신대 정보통계학과 졸업, 학사
2015 방송통신대 경영대학원 졸업, 석사
1995~1998 ㈜정소프트, 주임연구원
1998~1999
㈜유니소프트, 선임연구원

1999~2000 Learnout & Hauspie, SW엔지니어
2000~현재 ㈜솔트룩스, 이사

51,310
-
-

19년
9개월

2021.03.28

김진수
남
1978.12
기타
비상무이사
등기임원
비상근
기타
비상무이사

2003 한양대 재료공학과 졸업, 학사
2014 성균관대 경영대학원 졸업, 석사

2003~2015 ㈜KT, 차장
2015~현재 ㈜KT Investment, 이사
2017~현재 ㈜솔트룩스, 기타비상무이사

-
-
-
2년
8개월
2020.09.25

구태언
남
1969.03
사외이사
등기임원
비상근
사외이사

1991 고려대 법학과 졸업, 학사
2014 고려대 정보보호대학원 졸업, 석사
2017 고려대 국제법대학원 졸업, 박사
2002~2005 서울중앙지방검찰청, 검사
2006~2011 김앤장법률사무소, 변호사
2012~현재 법무법인 린, TEK&LAW, 변호사
2019~현재
㈜솔트룩스, 사외이사

-
-
-
10개월
2022.08.13

주영현
남
1974.07
감사
등기임원
비상근
감사

2001 고려대 사회학과 졸업, 학사
2001~2008 한영회계법인 감사본부, 회계사
2008~2009 우리회계법인 감사본부, 이사
2009~현재 오성회계법인 감사본부, 이사
2019~현재
㈜솔트룩스, 감사

-
-
-
10개월
2022.08.13

황보현
남
1962.09
부사장
미등기임원
상근
CCO
1989 연세대 신문방송학과 졸업, 학사
1988~1996 KORAD, 부장
1996~2018 HSAD, 상무
2018~현재 ㈜솔트룩스, CCO
-
-
-
1년
5개월
-

안준형
남
1971.09
전무이사
미등기임원
상근
플랫폼사업영업본부장

2000 단국대 컴퓨터공학과 졸업, 학사
2000~2001 ㈜한화 정보부문, 사원
2002~2005
㈜한화
S&C, 연구원
2005~현재
㈜솔트룩스, 전
무이사

-
-
-
14년
2개월
-

권혁일
남
1975.01
상무이사
미등기임원
상근
CFO

2001 고려대 경제학과 졸업, 학사
2017 California Institute of Management & 
 Technology MBA 수료, 석사
2002~2012 한영회계법인, 회계사/세무사
2010~2012 EY Detroit, Audit Manager
2012~2018
㈜
두산중공업, 부장
2018~현재
㈜
솔트룩스, CFO

-
-
-
1년
6개월
-

박재득
남
1961.06
연구위원
미등기임원
상근
CTO

1983 서울대 전산통계학과 졸업, 학사
1985 KAIST 전산학과 졸업, 석사
1994 KAIST 전산학과 졸업, 박사
1989~1995 삼성전자, 선임연구원
1995~2000 한국전자통신연구원, 팀장
2000~2009
㈜
와이즈넛, CTO
2009~2013 한국산업기술평가관리원, 이사
2014~2017 고려대 정보대학원, 교수
2017~2019 정보통신기획평가원, 사업단장
2019~현재
㈜
솔트룩스, CTO

-
-
-
11개월
-

박재원
남
1972.02
이사
미등기임원
상근
클라우드
기술본부장

1998 경기대 전자계산학과 졸업, 학사
2001 연세대 컴퓨터과학학과 졸업, 석사
2004 University of Pennsylvania Computer 
 and Information Science - NLP 수료, 박사
2001~2002
㈜
클릭큐, 선임연구원
2003~2004
㈜
레카스, 책임연구원
2004~2010
㈜
유크리에이션소프트, CTO
2010~2013
㈜
엠앤엘솔루션, CTO
2013~현재
㈜
솔트룩스, 이
사

-
-
-

6년
5개월

-

양승원
남
1972.10
연구위원
미등기임원
상근
AILabs
AIR그룹장

1998 강원대 수학과 졸업, 학사
2000 강원대 컴퓨터과학과 졸업, 석사
2016 강원대 컴퓨터과학과 수료, 박사
2000~2002
㈜
한미데이터, 대리
2002~2005
㈜
날리지큐브, 대리
2005~2007
㈜
누리미디어, 과장
2007~2008
㈜
프리챌, 과장
2008~
현재
㈜
솔트룩스, 연
구
위
원

2,000
-
-

12년
2개월

-

정용일
남
1974.09
연구위원
미등기임원
상근
AILabs
AIP그룹장

2003 동국대학원 전자상거래관리 졸업, 석사

2004~
현재
㈜
솔트룩스, 연
구
위
원

-
-
-

15년
7개월

-

이반베를로셰
남
1971.02
연구위원
미등기임원
상근

AILabs
내공지능그룹장

1
995 University of Rennes I (France) Image 
 Processing, 석사
1997 University Rennes I (France) Image
 Processing, 박사

1995~1996 CELAR

1996~1997 INRIA

1998~2000 ANPE

2000~2001 ㈜Iwingz
2002~2004 ㈜SearchCast
2004~현재 ㈜솔트룩스, 연구위원

-
-
-
15년
6개월

-

오세창
남
1965.01
연구위원
미등기임원
상근
Vision Intelligence그룹장

1984 연세대학교 전산과학과 졸업, 학사
1990 KAIST 전산학과 졸업, 석사
1997 KAIST 전산학과 졸업, 박사
1995~1999

㈜
LG전자, 선임연구원
1999~2000 인지소프트, 이사
2000~2003 아주대학교, 조교수
2004~2018 세종사이버대학교, 부교수
2018~2019

㈜
딜라이트체인, 이사
2019~현재

㈜
솔트룩스, 연구위원

-
-
-
1년
1개월
-

박형준
남
1972.12
이사
미등기임원
상근
플랫폼사업
민간영업
총괄

1998 한남대 산업공학과 졸업, 학사

1998~2003
㈜
대한정보시스템

2003~
현재
㈜
솔트룩스,
이
사

-
-
-

17년

-

김태현
남
1972.10
이사
미등기임원
상근
플랫폼사업
금융영업
총괄

1998 숭실대 산업정보시스템과 졸업, 학사

2000~2004 ㈜혁산정보시스템
2004~2007 ㈜디아이티
2007~현재

㈜
솔트룩스,
이
사

-
-
-

12년
10개월

-

채정석
남
1974.03
이사
미등기임원
상근
플랫폼사업
기술본부장

1998 단국대 재료공학과 졸업, 학사

1999~2002 ㈜엔디에스
2002~2003 ㈜효성티앤에스
2003~2005 ㈜프릭스미디어
2005~2006 ㈜스콜넷
2006~2009 ㈜미디어이쩜영
2010~2014 현대정보기술㈜
2014~2018 대보정보통신
2018 동해종합기술공사
2018~현재

㈜
솔트룩스,
이
사

-
-
-

8개월

-

나. 임원 겸직 현황

성명

직책명

겸임 현황

회사명

직위

담당업무

선임시기

이경일
대표이사
(상근/등기)
Mobico, LLC.
President and CEO
경영총괄
2017.12

강정우

사내이사

(상근/등기)

㈜솔트룩스파트너스

상무이사
전략실장

2018.08

㈜프론티스
기타비상무이사
경영자문
2019.09

안준형

사내이사
(상근/미등기)

㈜솔트룩스파트너스
-
전략사업협력

2019.06

김진수

기타비상무이사

(비상근/등기)

㈜KT Investment
팀장
투자담당
2015.10

구태언

사외이사
(비상근/등기)

법무법인 린테크앤로
부문장
대표변호사
2012.02

주영현

감사

(비상근/등기)

오성회계법인
이사
공인회계사
2009.10

다. 직원 현황

(기준일 : 2020년 03월 31일)
(단위 : 천원)

사업부문
성별
직 원 수
평 균
근속연수
연간급여
총 액
1인평균
급여액
비고

기간의
정함이 없는
근로자
기간제
근로자
합 계

전체
(단시간
근로자)
전체
(단시간
근로자)

전체
남
89
0
8
0
97
2년 3개월
1,429,721
14,739
-

전체
여
36
0
9
0
45
1년 9개월
434,548
9,656
-

합 계
125
0
17
0
142
2년 1개월
1,864,269
13,128
-

주1) 직원수는 2020년 3월 말 현재 재직자를 기준으로 작성하였으며,
등기임원 및 인턴은 제외하였습니다.

주2) 연간급여총액은 2020년 1월부터 3월까지 지급한 급여 및 급여성 복리후생비를 기재하였습니다.

주3) 평균근속연수와 1인 평균 급여액은 근속연수 합계와 급여 총액을 직원수로 나누어 산출하였습니다.

라. 미등기임원 보수 현황

(기준일 : 2020년 03월 31일)
(단위 : 천원)

구 분
인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
12
316,031
26,335
-

주1)
연간급여총액은 2020년 1월 부터 2020년 3월까지의 급여총액입니다.

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황

(1) 주주총회 승인금액

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주주총회 승인금액
비고

이사
6
700,000
-

감사
1
100,000
-

(2) 보수 지급 금액

(2)-1. 이사ㆍ감사 전체

(단위 : 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

7
136,525
19,504
-

주1)

보수총액은 등기임원에 한하여 2020년 1월 1일부터 3월 31일까지 지급총액 기준이며, 1인당 평균 보수액은 보수총액을 등기임원의 수로 단순평균하여 산출하였습니다.

(2)-2. 유형별

(단위 : 천원)

구 분
인원수
보수총액
1인당
평균보수액
비고

등기이사
5
130,875
32,718
사내이사 4명,
기타비상무이사 1명

사외이사
1
3,000
3,000
-

감사
1
2,650
2,650
-

주1)

보수총액은 등기임원에 한하여 2020년 1월 1일부터 3월 31일까지 지급총액 기준이며, 1인당 평균 보수액은 보수총액을 등기임원의 수로 단순평균하여 산출하였습니다.

(3) 이사ㆍ감사의 보수지급기준

등기이사의 경우 주주총회에서 승인받은 금액 내에서 직급과 업무를 고려하여 연봉을 책정하고 있습니다.

나. 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황

당사는 이사 및 감사의 개인별 보수 지급액이 5억원 이상에 해당하는 자가 없습니다.

다. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(1) 임원 대상 주식매수선택권의 개요

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주식매수선택권의
공정가치 총액
비고

등기이사
5
9,564
사내이사 3명

사외이사
1
-
-

감사위원회 위원 또는 감사
1
-
-

계
7

9,564

-

주1)

상기 공정가치 총액은
2019년 중 계상된 등기이사 주식보상비용을 기재하
였으며, 회계상 주식매수선택권의 주식보상비용 및 공정가치 산정에 대한 세부 내역은 [Ⅲ-5. 재무제표 주석]의 [19. 주식선택권] 등을 참조하시기 바립니다.

(2) 개인별 주식매수선택권 부여 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 원, 주)

부여
차수
부여
받은자
관 계
부여일
부여방법
주식의
종류
변동수량
미행사
수량
행사기간
행사
가격

부여
행사
취소

2차
안준형
미등기임원
2007-11-05
신주발행
보통주
6,000
-
-
6,000
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

2차
정용일
미등기임원
2007-11-05
신주발행
보통주
9,500
-
-
9,500
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

2차
이반베를로셰
미등기임원
2007-11-05
신주발행
보통주
9,500
-
4,750
4,750
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

2차
이제욱 외 6명
직원
2007-11-05
신주발행
보통주
38,550
-
32,000
6,550
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

4차
김태현
미등기임원
2008-12-02
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

4차
박형준
미등기임원
2008-12-02
신주발행
보통주
5,000
-
-
5,000
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

4차
하인석 외 7명
직원
2008-12-02
신주발행
보통주
16,000
-
14,000
2,000
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

7차
이반베를로셰
미등기임원
2010-01-20
신주발행
보통주
4,000
-
2,000
2,000
IPO 6개월 경과 후 7년간
1,200

10차
김태현
미등기임원
2015-05-21
신주발행
보통주
1,000
1,000
-
-
2017.05.21~2024.05.20
2,400

10차
박재원
미등기임원
2015-05-21
신주발행
보통주
3,000
3,000
-
-
2017.05.21~2024.05.20
2,400

10차
안준형
미등기임원
2015-05-21
신주발행
보통주
1,000
1,000
-
-
2017.05.21~2024.05.20
2,400

10차
양승원
미등기임원
2015-05-21
신주발행
보통주
2,500
-
-
2,500
2017.05.21~2024.05.20
2,400

10차
강미희 외 43명
직원
2015-05-21
신주발행
보통주
42,900
25,900
17,000
-
2017.05.21~2024.05.20
2017.11.21~2024.11.20
2,400

11차
박재원
미등기임원
2016-07-25
신주발행
보통주
1,200
-
-
1,200
2019.07.25~2029.07.24
2,400

11차
양승원
미등기임원
2016-07-25
신주발행
보통주
1,500
-
-
1,500
2019.07.25~2029.07.24
2,400

11차
서승억 외 43명
직원
2016-07-25
신주발행
보통주
44,300
3,500
23,600
17,200
2019.07.25~2029.07.24
2,400

12차
박재원
미등기임원
2017-09-25
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2020.03.25~2030.03.24
2,400

12차
양승원
미등기임원
2017-09-25
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2020.03.25~2030.03.24
2,400

12차
이동기 외 42명
직원
2017-09-25
신주발행
보통주
54,000
-
31,000
23,000
2020.03.25~2030.03.24
2,400

13차
강정우
등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,500
-
-
2,500
2022.08.13~2032.08.12
8,000

13차
강정우
등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
3,000
-
-
3,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
권혁일
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2022.08.13~2032.08.12
8,000

13차
권혁일
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
황보현
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2022.08.13~2032.08.12
8,000

13차
황보현
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
3,000
-
-
3,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
채정석
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,000
-
-
1,000
2022.08.13~2032.08.12
8,000

13차
김진우
등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
김태현
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,500
-
-
1,500
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
박재원
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,500
-
-
1,500
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
박형준
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,000
-
-
1,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
안준형
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
안태성
등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
2,000
-
-
2,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
양승원
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,500
-
-
1,500
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
정용일
미등기임원
2019-08-13
신주발행
보통주
1,000
-
-
1,000
2023.08.13~2033.08.12
8,000

13차
하인석 외 79명
직원
2019-08-13
신주발행
보통주
55,200
-
9,000
46,200
2022.08.13~2032.08.12
2023.08.13~2033.08.12
8,000

Ⅷ. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사의 현황

가. 계열회사의 현황

당사는 공정거래법상의 출자총액제한 기업집단 또는 상호출자제한 기업집단에 해당하지 않습니다. 당사는 증권신고서 제출일 현재 1개의 국내 비상장 관계회사와 2개의 해외 비상장 관계회사를 두고 있습니다.

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)

(단위: %)

회사명
소재지
결산월
지분율
회사개요

㈜솔트룩스파트너스
대한민국
12월

90.
9
1

컴퓨터하드웨어 및 소프트웨어 자문,개발업

Mobico, LLC.

미국

12월
100

시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

Saltlux Technolongy Co., Ltd.
베트남
12월
100
소프트웨어 자문,개발업

나. 계열회사 임원 겸직 현황

직책명

성명

겸임 현황

직장명

직위

담당업무

선임시기

대표이사
이경일
Mobico, LLC.
President and CEO
경영총괄
2017.12

사내이사

강정우

㈜솔트룩스파트너스

상무이사
전략실장

2018.08

2. 타법인출자 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 전일)

(단위 : 천원, 주, %)

법인명

최초
취득일자

출자
목적

최초
취득금액

기초잔액

증가(감소)

기말잔액

최근사업연도
 재무현황(주1)

수량

지분율

장부
 가액

취득(처분)

평가
손익

수량

지분율

장부
 가액

총자산

당기
 순손익

수량

금액

㈜솔트룩스파트너스
(비상장)
2017.11.07
종속회사
100,005
140,000
90.91%
700,000
-
-
-
140,000
90.91%
700,000
992,226
(432,599)

Mobico, LLC
(비상장).
2018.04.05
종속회사
212,600
-
100%
212,600
-
-
-
-
100%
212,600
287,567
8,075

Saltlux Technolongy Co., Ltd.(비상장)
2019.06.11
종속회사
591,097
-
100%
591,097
-
-
-
-
100%
591,097
555,167
(153,757)

㈜디구루(비상장)
2019.05.31
사업협력
430,800
53,850
35%
430,800
-
-
-
53,850
35%
430,800
278,523
(329,111)

㈜프론티스(비상장)
2019.06.25
사업협력
1,999,998
606,060
7.9%
2,655,583
-
-
-
606,060
7.9%
2,655,583
16,259,416
2,633,784

㈜이니션(비상장)
2019.06.28
사업협력
540,004
23,894
19.3%
540,004
-
-
-
23,894
19.3%
540,004
805,596
(403,620)

㈜시메이션(비상장)
2019.07.01
사업협력
499,840
1,562
5.88%
499,840
-
-
-
1,562
5.88%
499,840
2,098,506
177,440

㈜인피닉(비상장)
2019.10.02
사업협력
300,001
940
2%
300,001
-
-
-
940
2%
300,001
7,347,788
(635,387)

합 계

826,306

5,929,925

826,306

5,929,925

주1)

최근사업연도 재무현황은 2019년 재무현황입니다.

주2)

㈜디구루,
㈜프론티스
,
㈜이니션
,
㈜시메이션
은 전환상환우선주로 투자하였으며, 지분율은 투자사의 전체발행주식수 대비 당사가 보유한 전환상환우선주 비율로 계산하였습니다.

주3)

지분증권 외 당사는 2019년 7월 16일에 ㈜아틀라스랩스 전환사채 450백만원 및 2019년 11월 12일에 ㈜엑소텍 전환사채 480백만원을 투자하였습니다.

주4)

당사는 또한 2020년 3월 16일 SAFE(Simple Agreement for Future Equity) 조건으로 미국에 소재한 BINARYVR, INC. 에 490백만원을 투자하였습니다.

Ⅸ. 이해관계자와의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 대주주와의 영업거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

Ⅹ. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1.
공시사항의 진행, 변경상황 및 주주총회 현황

가. 공시사항의 진행, 변경상황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 주주총회 의사록 요약

개최일자
구분
의안내용
가결
여부

2018.03.28

정기
주주총회

1.
제37기 재무제표 및 이익잉여금처분계산서(안) 승인의 건

2.

이사 선임의 건

3. 이사 보수한도 승인의 건

4.
감사 보수한도 승인의 건

가결

2018.09.28

임시
주주총회

1.
이사 선임의 건

가결

2019.03.28

정기
주주총회

1.
2018 회계연도 (제38기) 재무제표 및 결손금처리계산서(안) 승인의 건

2.
정
관 변경의 건
3.
감사 중임 및 선임의 건

4. 이사 보수한도 승인의 건

5.
감사 보수한도 승인의 건

가결

2019.08.13

임시
주주총회

1.
정관 일부 변경의 건
2.
주식매수선택권 부여의 건

3.
임원 퇴직금 규정 개정의 건

4.
사외이사 선임의 건

5.
감사 사임 및 신규 선임의 건

가결

2020.03.25

정기
주주총회

1.
2019 회계연도 (제39기) 재무제표 및 결손금처리계산서(안) 승인의 건

2. 정관 변경의 건

3.
이사 보수한도 승인의 건

4.
감사 보수한도 승인의 건

가결

2. 우발채무 등

가. 중요한 소송사건 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나.견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

다. 채무보증 현황

당사는 증권신고서 체출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 채무인수약정 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 기타의 우발채무 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 자본으로 인정되는 채무증권의 발행

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 제재현황 등 그 밖의 사항

가. 제재현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 작성기준일 이후 발행한 주요사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

다. 중소기업기준 검토표

<중소기업기준검토표1-1>

<중소기업기준검토표1-2>

라. 직접금융 자금의 사용

(1) 공모자금의 사용 내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(2) 사모자금의 사용 내역

(기준일 : 증권신고서 제출일)

(단위 : 천원)

구 분

납입일

주요사항보고서의
 자금사용 계획

실제 자금사용 내역

차이발생 
사유 등

사용용도

조달금액

내용

금액

유상증자

2017.06.01

주1)

3,999,990

운영/연구개발
및 투자자금

3,999,990

-

유상증자

2017.07.01

주1)

3,500,010

운영/연구개발
및 투자자금

3,500,010

-

주식선택권
행사

2017.10.23

주1)

79,560

운영/연구개발
및 투자자금

79,560

-

유상증자

2018.03.31

주1)

9,999,985

운영/연구개발
및 투자자금

9,999,985

-

유상증자

2018.06.26

주1)

11,999,963

운영/연구개발
및 투자자금

11,999,963

-

유상증자

2018.08.18

주1)

2,999,986

운영/연구개발
및 투자자금

2,999,986

-

주식선택권
행사

2019.05.03

주1)

2,400

운영/연구개발
및 투자자금

2,400

-

주식선택권
행사

2019.09.03

주1)

3,600

운영/연구개발
및 투자자금

3,600

-

주식선택권
행사

2020.01.31

주1)

2,400

운영/연구개발
및 투자자금

2,400

-

주식선택권
행사

2020.02.21

주1)

2,400

운영/연구개발
및 투자자금

2,400

-

주1) 제3자배정에 따른 유상증자로 별도의 주요사항보고서를 제출하지 않았습니다.

마. 외국지주회사의 자회사 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
 

바. 법적위험 변동사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
 

사. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
 

아. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
 

자. 기업인수목적회사의 금융투자업의 역할 및 의부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

차. 합병등의 사후정보

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

카. 녹색경영

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

타. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

파. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유 등의 변동현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

하. 작성기준일 이후 발생한 주요 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.