바이브컴퍼니 — 투자설명서 (20201008)
제출인: 바이브컴퍼니

투자설명서
1.7
㈜바이브컴퍼니

투 자 설 명 서

2020년 10월 08일

( 발 행 회 사 명 )
주식회사 바이브컴퍼니

( 증권의 종목과 발행증권수 )
기명식 보통주 650,000주

( 모 집 또는 매 출 총 액 )
14,950,000,000원 ~ 18,200,000,000원

1. 증권신고의 효력발생일 :

2020년 10월 08일

2. 모집가액 :

23,000원 ~ 28,000원

3. 청약기간 :

2020년 10월 19일 ~ 2020년 10월 20일

4. 납입기일 :

2020년 10월 22일

5. 증권신고서 및 투자설명서의 열람장소

가. 증권신고서 :

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

나. 일괄신고 추가서류 :

해당사항 없음

다. 투자설명서 :

서면문서 : 
1) 한국거래소: 서울특별시 영등포구 여의나루로 76
2) ㈜바이브컴퍼니: 서울특별시 용산구 독서당로 97
3) 한국투자증권㈜: 서울특별시 영등포구 의사당대로 88

6. 안정조작 또는 시장조성에 관한 사항

해당사항 없음

이 투자설명서에 대한 증권신고의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 이 투자설명서의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

( 대 표 주 관 회 사 명 )

한국투자증권 주식회사

【 대표이사 등의 확인 】

투자설명서_대표이사 등의 확인.jpg
투자설명서_대표이사 등의 확인

【 본 문 】

바이브컴퍼니_증권신고서(2차정정)_V2_201003.dsd<증권신고서(지분증권)> 내용 가져오기 (전부) 
ㅇ'요약정보'는 직접 작성해야합니다. ('증권신고서-요약정보'에서 복사&붙여넣기 가능) 
ㅇ'제2부 발행인에 관한 사항'을 참조방식으로 기재한 경우, '가져오기' 기능을 사용할 수 없고 직접 작성해야합니다.

요약정보

1. 핵심투자위험

구 분
내 용

사업위험

가.
기술변화 및 경쟁심화 위험

인공지능 및 빅데이터 기술은 각종 산업 영역에 본격적으로 적용되면서 고객의 요구사항 및 수요형태가 다변화되었고 이에 따라 기술의 변화 속도가 빠른 사업입니다. 당사는 국내 인공지능 솔루션 분야를 선도하는 기업으로서 연구개발에 많은 투자를 하고 있으며 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 상용화를 통해 사업 확대를 도모하고 있습니다. 다만 이러한 노력에도 불구하고
기

술 트렌드 및 고객 수요에 맞춰 적절한 솔루션을 출시하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업성과 악화 가능성이 있습니다.

나.
매출의 계절성 위험

당사의 주요 고객은 기업 및 공공기관이며, 이에 따라 프로젝트성 사업의 수주 비중이 높아 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 다만, 분기별 매출액이 안정적으로 성장하고 월단위 과금방식의 서비스 매출이 증가함에 따라 계절성이 감소하고 있는 추세이며 향후 매출처의 다변화 및 신규 솔루션 출시 등을 통해 매출의 계절성이 다소 완화될 수 있습니다. 하지만 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고
수주 지연, 주요 매출처의 IT비용 집행 계획 변경 등 예상치 못한 상황이 발생할 경우, 매출액의 계절별 추세 이탈 및 영업성과 악화 가능성이 있습니다.

다.
규제 관련 위험

정부는 공공 소프트웨어 시장에서 중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다. 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만,
현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

라.
국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션 사업은 국내외 거시적 변수에 따른 경기 및 경제성장률 변동에 직ㆍ간접적인 영향을 받고 있습니다. 2020년 상반기 코로나19 확산과 이에 대응한 각국 봉쇄조치의 영향으로 글로벌 경기 성장세가 크게 위축되었으며 서비스교역이 급격히 감소하고 제조업 생산 차질 및 투자 부진으로 인해 상품교역 또한 부정적인 상황이 지속되었습니다.국가별로 코로나19 사태의 진정이 차별화되면서 글로벌 경기는 완만한 속도로 회복될 것으로 예상되고 있습니다. 하지만
코로나19의 확산이 예상보다 오래 지속될 경우 글로벌 경기 회복세가 지연되는 등 대내외적으로 불확실성이 높은 상황이 유지될 수 있습니다. 이처럼 코로나19 팬데믹 및 국내외 경제 변수의 불확실성 등으로 인해 글로벌 경기가 악화될 경우 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마.
주력시장 성장 둔화에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능, 빅데이터 산업은 4차 산업혁명의 핵심기술로서 이를 활용하는 산업이 급속도로 팽창하고 있고 정부정책지원에 힘입어 향후 그 성장성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
향후 경기불황 등에 의하여 주력 시장의 성장세가 둔화될경우, 인공지능과 빅데이터 산업과 직접적인 영향도가 높은 사업을 영위하고 있는 당사의 영업활동에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

바.
전방산업 침체에 따른 위험

당사의 주요 사업인 인공지능 및 빅데이터 솔루션은 수요처가 공공기관 및 일반기업 위주의 B2B, B2G 구조이며 이에 따라 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 집행 계획에 의해 수주 및 솔루션 제공에 영향을 받을 수 있습니다.
공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 집행은 국내외 경기변동 및 기업경기 등 내외부 상황에 따라 유동적으로 변동될 수 있습니다. 이에 따라 국내외 경기의 침체 및 기업경기 악화 등 부정적인 내외부 요인이 지속되는 경우, 수주 지연으로 인해 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

회사위험

가.
수익성 악화 위험 

당사는 인공지능 및 빅데이터 기술 기반 솔루션, SaaS 서비스 제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 2019년말 기준 매출액은 약 16,298백만원을 기록하였으며 최근 3사업연도 연평균 11.17%의 매출액 성장률을 기록하였습니다.
당사는 2017년 및 2018년은 영업이익을 시현하였으나 2019년 적자전환 하였으며 2020년 반기말 기준 영업손실 1,644백만원을 기록하는 등 적자 폭이 확대 되는 중
입니다. 이는 신규제품 개발 등을 위해 2019년 하반기 대거 인력을 고용한 부분에 기인합니다. 향후 매출액 증가와 함께 고마진 SaaS제품 라인업 확장을 기반으로 이익율이 개선 될것으로 전망 됩니다. 그럼에도 불구하고,
향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화 될 수 있습니다.

나.
재무 안정성 관련 위험

당사의
2020년 반기말 기준 유동비율은 80.30%로 동업종 평균 대비 낮은 수준이며 부채비율은 140.19% 수준으로 동업종 평균 대비 높은 수준
입니다. 당사는 영업활동을 통해 꾸준히 현금흐름을 창출하고 있으며 안정적인 매출액 성장세 등을 고려하였을 때 재무안정성 저하에 대한 위험은 제한적일 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고
영업활동과 관련한 영업환경 변화에 따른 매출의 감소, 신규 사업 확장을 위한 차입금의 증가 등으로 인해 당사의 재무안정성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

다.
기술성장특례 적용 기업에 따른 이익 미실현 관련 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 사업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는
최근 3사업연도 중 2019년 제외 당기순이익을 시현
하고 있으며, 안정적인 매출액 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 손익율이 개선 될 것으로 전망하고 있습니다. 다만,
내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

라.
관계회사 관련 위험

당사는 증권신고서 제출일
현재 ㈜퀀팃 1개의 계열회사를 보유
하고 있습니다.
해당 계열회사는 사업 초기 상태인 벤처회사로 당기순손실을 기록 중이며 향후 적자가 지속될 경우 이는 당사의 지분법손실로 이어질수 있으니 투자자분들께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

마.
인력 유출 가능성 관련 위험

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 연구개발 활동 및 프로젝트 수행능력에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바.
매출채권 관련 위험

당사의
2019년말 기준 매출채권 잔액은 2,421백만원으로 매출액 대비 매출채권의 비중이 14.85% 수준입니다. 대손충당금 설정액은 38백만원으로 매출채권 대비 1.59%이며, 매출채권회전율은 7.04회로 업종평균(6.56회) 대비 높은 수준
으로 판단됩니다. 다만 고객사의 영업환경 악화에 따른 매출채권 회수 지연 및 회수 불가능으로 인해 매출채권 손상 차손이 발생할 경우, 당사의 유동성이 악화되어 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 경영안정성 관련 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의
최대주주 및 특수관계인 지분율은 46.12%이며 금번 공모 이후 40.40% 수준으로 추가 희석될 것으로 예상
됩니다. 당사는 최대주주 및 특수관계인 지분에 대해 「코스닥시장 상장규정」 상 의무보유 대상 기간인 1년에 추가하여 상장일로부터 총 2년간 자발적 의무보유를 확약 하였습니다. 그러나 의무보유 기간 종료 후
최대주주등 및 특수관계인 지분을 대량 매각하거나 경영을 주도하고 있는 최대주주 및 경영진과 관련하여 경영권 변동 또는 기업지배구조 및 경영권 분쟁, 도덕적 해이 발생 등으로 당사의 경영환경이 악화 될 경우 경영 안정성이 저해 될 수 있습니다.

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 특허 출원, 등록 등을 통한 지적재산권 확보 노력과 함께 타인의 지적재산권 침해 방지를 위한 내부 검증 체제 등을 구축하여 운영하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고
핵심특허의 등록을 실패하거나 지적재산권 관련 분쟁이 발생하여 회사가 예상하지 못한 시간과 비용을 소모할 수도 있으며, 지적재산권 분쟁 결과에 따라 해당 개발기술을 회사가 사용하지 못할 경우 회사의 경영성과에 직접적인 영향이 발생할 수 있습니다.

자. 신규사업 관련 위험

당사는 새로운 기술 조합, 신제품 개발을 통해 유망한 신시장을 개척해 나갈 계획을 세우고 있습니다. 특히 디지털 트윈 시장 및 인사이트 발굴 교육 시장은 미래 성장 동력으로 키워 나갈 핵심 분야로 수년전부터 치밀한 계획 하에 시장 선점 등을 위한 준비 작업을 진행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 관련
기술의 개발 지연, 혹은 사업 진행에 차질이 발생 할 경우 고정비와 연구개발비 비용 증가에 따른 당
사의 수익성 악화 가능성이 존재합니다.

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 매출액 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 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서 관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

기타 투자위험

가. 공모가 산정방식의 한계에 따른 위험

당사는 공모가 산정은 PER을 이용한 비교가치 평가법을 사용하였습니다. 특히
2020년 반기말 기준 당사의 주당 순자산가치는 2,778원으로, 희망공모가액으로 제시한 23,000원~28,000원과는 현저한 차이가 존재
합니다. 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

16.71%
의 할인율로 할인한 2020년 반기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있습니다. 연 할인율
16.71%
또
한 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.

나. 비교기업 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 업종 관련성, 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반사항 등을 고려하여 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 상기 기준에 따라,
2개사(위세아이텍, 셀바스에이아이)를 최종 비교기업으로 선정
하였습니다. 그러나 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다.
기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없으며, 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라 비교기업 선정의 부적합성이 있을 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

다. 최대주주의 주식 증여로 인한 지분 변동 위험

당사의
최대주주인 김경서 의장은 확정공모가 기준으로 631,000,000원에 상당하는 지분을 회사에 증여할 계획
입니다. 이에 따라 공모 이후 최대주주 보유주식 물량이
자사주로 편입되어 보호예수 종료 이후 출회될 수 있으며, 재무제표의 변동을 수반할 수 있습니다.

라. 추정 실적 관련 위험

당사는"Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 라. 추정 당기순이익 산정내역"에 향후 당사가 추정하는 경영실적 내역을 기재 하였습니다. 단,
당사의 사업 계획 달성 과정에서 시장의 정체 등 다양한 변수로 인해 당사의 향후 매출이 감소하거나 비용이 증가할 가능성이 존재합니다.
따라서, 당사가 산정한 추정 당기순이익 산정 내역이 변동 될 수 있음을 투자자께서는 투자 시 유의하시기 바랍니다.

마. 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 증권신고서(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.

바. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장 직후 공모주식을 포함하여
당사 발행주식총수의 43.56%에 해당하는
2,349,566
주가 유통가능 물량
입니다. 상장 후 1개월 후에는 발행주식총수의 48.48%에 해당하는 2,615,070주, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 당사 발행주식총수의 52.31%에 해당하는 2,821,600주가 유통 가능합니다. 이와 같은
매도가능물량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의하시기 바랍니다.

사. 주식매수선택권 행사에 따른 지분 희석 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 374,190주로 공모 후 주식수 5,394,170주 기준 6.93%에 해당하며 이 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 301,190주(공모 후 주식수 기준 5.58%)에 해당 됩니다.
주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다.

아. 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.

자. 신고서 내 예측에 따른 기재내용 한계 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.

차. 재무제표 작성 기준일 이후 변동 미반영

본 증권신고서상의 재무제표에 관한 사항은
2020년도 반기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념하시기 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.

카. 증권신고서 기재사항의 한계 및 기재정정에 관한 위험

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 또한
본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 또한 본 신고서상의 발행일정은 확정된 것이 아니며 금융감독원 공시심사과정에서 정정사유 발생시 변경될 수 있습니다.

타. 환매청구권 및 초과배정옵션 미부여

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

파. 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 제약을 받을 수도 있습니다.

하. 증권 관련 집단 소송 가능 위험

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

거. 소수주주권 행사로 인한 소송위험

당사 소수주주는 소수주주권 행사를 통해 당사의 주요 경영의사결정에 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 당사는 관련한 소송 위험에 노출될 수 있습니다.

너. 증권시장의 일일가격제한폭 ±30% 확대에 따른 가격변동 위험

2015년 06월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한 폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대 되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

더. 수요예측에 따른 공모가격 결정

금번 공모를 위한 가격 결정은 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조제1항제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단, 금번 공모 시 동 규정 제5호제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

러. 불안정한 경제 상황으로 인한 영향

당사는 상기에 기술된 투자위험요소 외에도 전반적으로 불안정한 경제 상황 등에 의하여 직접적 또는 간접적으로 영향을 받을 수 있습니다.

머. 주식의 대규모 발행 또는 매각 가능성(Overhang Issue)

향후 당사의 보통주가 대규모로 매각되거나 추가적으로 발행되는 경우 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

버. 투자자의 독자적 판단 요구

투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안됩니다.
본 증권신고서에 기재된 사항 이외의 투자위험요소를 검토하시어 투자자 여러분의 독자적인 투자판단을 해야 함에 유의하시기 바랍니다.

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

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

기명식보통주
650,000
500
23,000
14,950,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
한국투자증권
기명식보통주
585,000
13,455,000,000
692,932,500
총액인수

인수
신영증권
기명식보통주
65,000
1,495,000,000
76,992,500
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2020.10.19 ~ 2020.10.20
2020.10.22
2020.10.19
2020.10.22
-

자금의 사용목적

구 분
금 액

시설자금
2,600,000,000

운영자금
1,005,000,000

기타(연구개발)
10,995,000,000

발행제비용
798,500,000

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
650,000
500
23,000
14,950,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
한국투자증권
기명식 보통주
585,000
13,455,000,000
692,932,500
총액인수

인수
신영증권
기명식 보통주
65,000
1,495,000,000
76,992,500
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일

2020.10.19 ~ 2020.10.20
2020.10.22
2020.10.19

주1)
모집(매출)가액(이하 "희망공모가액"이라 한다.)의 산정 근거는 『Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)』의『4. 공모가격에 대한 의견』부분을 참조하시기 바랍니다.

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜바이브컴퍼니의 제시 공모희망가액인 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액인 23,000원 기준입니다.

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

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제2-3조제2항제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출한 증권신고서의 공모할 증권수의 100분의 80이상과 100분의 120이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주5)

우리사주조합 청약일:

2020년 10월 19일
(1일간)
기관투자자, 일반투자자 청약일:
2020년 10월 19일 ~ 20일
(2일간)
기관투자자의 청약과 일반투자자 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다.

주6)
본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집(매출)하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 05월 22일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2020년 07월 23일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모완료 후, 신규상장신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」 제6조제1항제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주7)
총 인수대가는 희망공모가액 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액인 23,000원 기준으로 산정한 총 발행금액(상장주선인 의무인수금액 포함)의 5.0% 에 해당합니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수수수료는 변경될 수 있습니다.

주8)

「코스닥시장 상장규정」제26조제6항제2호에 의거 상장주선인은 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수당)을 모집하거나 가격과 같은 가격으로 취득하여 상장일로부터 3개월 간 계속보유하여야 합니다. 그 세부 내역은 아래 표와 같습니다. 

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

한국투자증권㈜
기명식보통주
19,500주
448,500,000원
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 ㈜바이브컴퍼니가 협의하여 제시한 희망 공모가액 밴드 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액인 23,000원 기준입니다. 금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 의무인수 주식의 수량에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다.

주9)
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 ㈜바이브컴퍼니의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 650,000주의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

【공모방법 : 일반공모】

공 모 대 상

주 수(비 율)

비 고

일 반 공 모

520,000주(80.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

우리사주조합
130,000주(20.0%)
우선배정

합 계

650,000주(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

130,000주(20.0%)

-

기관투자자

390,000주(60.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계

520,000주(80.0%)

-

주1)
모집대상 증권에 대한 배정비율

구분
배정증권수
배정
비율
증권당
모집가액
배정금액
배정대상

대표주관회사
한국투자증권㈜
468,000주
90.0%
23,000원
10,764,000,000원
기관투자자
(고위험고수익투자신탁 포함),
일반투자자

인수회사
신영증권㈜
52,000주
10.0%
1,196,000,000원

합계
520,000주
100.0%
11,960,000,000원

주2)

금번 모집에서 일반청약자에게 배정된 모집물량은 아래와 같이 대표주관회사인 한국투자증권㈜, 인수회사인 신영증권㈜을 통하여 청약이 실시됩니다.

구분
일반청약대상
모집증권수(비율)
증권당
모집가액
일반청약대상
모집총액(원)

대표주관회사
한국투자증권㈜
117,000주
23,000원
2,691,000,000원

인수회사
신영증권㈜
13,000주
299,000,000원

합 계
130,000주
2,990,000,000원

나. 모집의 방법 등

(1) 모집의 방법

【모집방법 : 일반공모】

모 집 대 상

주 수(비 율)

비 고

일 반 공 모

520,000주(80.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

우리사주조합
130,000주(20.0%)
우선배정

합 계

650,000주(100.0%)

-

【모집 세부내역】

모 집 대 상

배정주식수(비율)

주당 모집가액

모집총액

비고

우리사주조합
130,000주(20.0%)

23,000원

2,990,000,000원

-

일반청약자

130,000주(20.0%)

2,990,000,000원
-

기관투자자

390,000주(60.0%)

8,970,000,000원

-

합계

650,000주(100.0%)

14,950,000,000원

-

주1)

금번 공모에서 우리사주조합에 공모주식 중 130,000주(20.0%)를 우선배정하였습니다.

주2)

기관투자자 : 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 의한 다음 각 목에 해당하는 자를 말합니다.
가. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」시행령 제10조제2항제1호 부터 제10호(제8호의 경우 동법 제8조제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자
나. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다. 「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금관리공단
라. 「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부
마. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조제7항의 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」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

※ 고위험고수익투자신탁이란 「조세특례제한법」제91조의15제1항 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」 제2조제18호에 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」 제2조제18호 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」 제16조제1항제2호의 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」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 「조세특례제한법」시행령 제4조제1항에 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」제2조제20호에 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」제2조제20호에 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」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1항 및 제4항을 적용하지 않습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제5항제1호에 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」제2조제8호에 따른 기관투자자일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제5항제1호에 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」제9조제1항제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.
⑤「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

주4)

주당모집가액 : 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 ㈜바이브컴퍼니가 제시한 희망공모가액 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액으로서, 청약일 전에 한국투자증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 한국투자증권㈜와 ㈜바이브컴퍼니가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주5)

모집총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액인 23,000원을 근거로 하여 계산한 금액이며, 확정된 가액이 아니므로 추후 변동될 수 있습니다.

주6)

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 제2-3조제2항제1호에 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 ㈜바이브컴퍼니의 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 매출은 해당사항이 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

【「코스닥시장 상장규정」에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역】

구분

취득 주수

주당 취득가액

취득총액

비고

한국투자증권㈜

19,500주

23,000원

448,500,000원

-

주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액(23,000원 ~ 28,000원)의 밴드 최저가액인 23,000원 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 ㈜바이브컴퍼니의 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 공모희망가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구 분
내 용

주당 희망공모가액
23,000원 ~ 28,000원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과와 시장상황을 고려하여 발행회사와
대표주관회사가 협의하여 결정할 예정임

(1) 상기 도표에서 제시한 희망공모액의 범위는 ㈜바이브컴퍼니의 절대적 평가 가치가 아니며, 향후 국내ㆍ외 시장상황, 산업위험 및 재무 위험의 변화 등 다양한 제반 요인의 영향으로 예측 정보는 변동될 수 있습니다. 

(2) 금번 ㈜바이브컴퍼니의 코스닥시장 상장 공모를 위한 확정 공모가액은 향후 수요예측결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정할 예정입니다. 

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

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구 분
내 용
비 고

공고 일시
2020년 10월 12일(월)
인터넷 공고 주1)

기업 IR
2020년 10월 12일(월)
주2)

수요예측 일시
2020년 10월 12일(월) ~ 10월 13일(화)
-

공모가액 확정공고
2020년 10월 15일(목)
-

문의처
한국투자증권㈜ (☎ 02-3276-5766 / 5700)
-

주1)

수요예측 안내공고는
2020년 10월 12일
대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)

본 공모와 관련한 기업 IR은
2020년 10월 12일
에 개최할 예정이며, 시간 및 장소는 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 공지할 예정입니다.

주3)

수요예측 마감시각은 한국시간 기준
2020년 10월 13일
17:00 임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수마감시간을 엄수해 주시기 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」제2조제8호의 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.

가.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제10조제2항제1호부터 제10호(제8호의 경우 법 제8조제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자

나. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다. 「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금공단

라.「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부

마.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제7항의 금융투자업자 중 아목이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)

아.「금융투자업규정」제3-4조제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)

※ 고위험고수익투자신탁이란 「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각항의 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 투자신탁 등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 한다.

② 국내 자산에만 투자할 것
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제93조제3항제1호 및 같은 조 제7항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 한다.

【 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 2016년 12월 31일까지 가입하는 경우 1명당 투자금액 3천만원(모든 금융회사에 투자한투자신탁 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(「전자단기사채등의 발행 및 유통에 관한 법률」제2조제1호에 따른 전자단기사채의 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 비율로한다.
2. 국내 자산에만 투자할 것

※ "코넥스 고위험고수익투자신탁"이란 설정일·설립일부터 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 설정일·설립일부터 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」 제2조제18호 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」제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 「조세특례제한법 시행령」일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 「조세특례제한법 시행령」제14조제1항 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 전문투자조합에 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」제2조제20호에 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 마목 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 조건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다. 다만, 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1호 및 제4호를 적용하지 아니합니다. 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 참여 조건】

① 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자일 것
② 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것
③ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제5항제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것
④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 기관투자자 중 상기 사목 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제8조제7항의 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 참여 조건】

① 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호에 따른 기관투자자일 것
② 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것
③ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2제5항제1호에 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」 제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사 등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

※ 집합투자회사등(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2제1항에 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」 제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4, 제109조제1항제2호의4에 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」제2조제9호의 규정에 의한 이해관계인을 말한다). 다만, 동 규정 제9조제1항에 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」 제2조제9호의 규정에 의한 이해관계인을 말하며, 동 규정 제2조제9호의 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」제17조의2제3항에 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 창업투자자 등
⑦ 금번 공모시에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3제1항에 따른 환매청구권을 부여하지 않음에 따라 동 규정 제5조제1항제2호에서 정의하는 창업투자회사등은 금번 수요예측시 참여할 수 없습니다. 

【「증권 인수업무 등에 관한 규정」】

제5조(주식의 공모가격 결정 등) 
① 기업공개를 위한 주식의 공모가격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 결정한다.

2. 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법. 다만, 제2조제8호에 불구하고 인수회사는 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자(이하 "창업투자회사등"이라 한다)의 수요예측등 참여를 허용할 수 있으며, 이 경우 해당 창업투자회사등은 기관투자자로 본다.

가. 제6조제4항제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조제3항제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리·운용하는 법인

다. 「사립학교법」제2조제2호에 따른 학교법인

라. 「중소기업창업 지원법」제2조제4호에 따른 중소기업창업투자회사

제10조의3(환매청구권)
① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

【 불성실 수요예측참여자 지정 】

◆ 불성실 제재사항 : 불성실수요예측참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측 참여 제재
※ 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」 제180조제1항제2호에 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 제180조제1항제2호에 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 제45조제1항제4호의 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 벤처기업투자신탁 환매금지 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 미청약ㆍ미납입의 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
390,000주
60.0%
고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁
배정수량 포함

주1)
비율은 전체 공모주식수 650,000주에 대한 비율입니다.

주2)
일반청약자 배정분 130,000주(20.0%) 및 우리사주조합 배정분 130,000주(20.0%)는 수요예측 참여 대상주식이 아닙니다.

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구 분
최 고 한 도
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 범위내에서 수요예측에 참여하시기 바라며, 최고한도는 390,000주를 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

※ 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 받습니다.

【 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」제2조제18호에 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」제5조의2제1항의 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」제2조제19호에 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」제2조제20호에 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」제5조의2제1항의 각 호에 해당하는 신탁회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "신탁회사 확약서"를 첨부하여야 합니다.
ⓚ 「금융투자업규정」제3-4조제1항의 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

- 접수기간 :
2020년 10월 12일(월) ~ 10월 13일(화)

- 접수시간 : 09:00 ~ 17:00
- 접수방법 : 인터넷 접수
- 문의처 : 한국투자증권 (☎ 02-3276-5766, 5700)

(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」제2조제18호에 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」제5조의2제1항의 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」제2조제20호에 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」제5조의2제1항의 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 수요예측참여자의 성향 및 가격평가능력 등을 감안하여 공모가격 결정시 가중치를 달리할 수 있습니다. 또한, 과도하게 높거나 낮은 참여가격은 공모가격 결정시 배제하거나 낮은 가중치를 부여할 수 있으며, 가격을 제시하지 않은 수요예측 참여자는 공모가격 결정시 제외됩니다. 

(10) 물량배정방법

확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측참여자들을 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 물량배정시 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량배정은 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 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항제4호에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.

한편, 대표주관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2제1항에 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

◈ ㈜바이브컴퍼니 주요 공모 일정 ◈

구 분
일 자
비 고

수요예측일
2020년 10월 12일(월) ~ 10월 13일(화)
-

청약기일
개시일
2020년 10월 19일(월)
주1)

종료일
2020년 10월 20일(화)

배정 및 환불
2020년 10월 22일(목)
-

납입기일
2020년 10월 22일(목)
-

구 분
일 자
매 체

수요예측 안내 공고
2020년 10월 12일(월)
인터넷 공고 주2)

모집 또는 매출가액 확정의 공고
2020년 10월 15일(목)
인터넷 공고 주3)

청 약 공 고
2020년 10월 19일(월)
인터넷 공고 주4)

배 정 공 고
2020년 10월 22일(목)
인터넷 공고 주5)

주1)

우리사주조합 청약일 :
2020년 10월 19일(월)
(1일간)
기관투자자 청약일 :
2020년 10월 19일(월) ~ 10월 20일(화)
(2일간)
일반청약자 청약일 :
2020년 10월 19일(월) ~ 10월 20일(화)
(2일간)
기관투자자의 청약과 일반청약자 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기의 일정은 효력발생일의 변경, 회사 및 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다.

주2)

수요예측 안내공고는
2020년 10월 12일
대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주3)

모집 또는 매출가액 확정공고는
2020년 10월 15일
대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주4)

청약공고는
2020년 10월 19일
㈜바이브컴퍼니의 홈페이지(http://www.daumsoft.com), 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주5)

배정공고는
2020년 10월 22일
대표주관회사인 한국투자증권㈜ 홈페이지(http://www.truefriend.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주6)

일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일
(2020년 10월 22일)
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 청약사무취급처에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금(단, 기관투자자의 경우 청약증거금이 면제됨)과 함께 제출하여야 합니다.

(2) 우리사주조합 청약

우리사주조합의 청약은 대표주관회사인 한국투자증권㈜에 우리사주조합장 명의로 합니다.

(3) 일반투자자 청약

일반투자자의 청약은 해당 청약사무취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약취급처에 제출하여야 합니다. 

※ 청약사무취급처: 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점, 신영증권㈜ 본ㆍ지점

(4) 기관투자자의 청약

수요예측에 참가하여 주식을 배정받은 기관투자자는 배정받은 주식에 대한 청약(이하 "우선배정 청약" 이라 함)은 청약일인

2020년 10월 19일 ~ 20일
양일간에 한국투자증권㈜가 정하는 소정의 주식청약서, 한국투자증권 홈페이지 또는 유선의 방법으로 대표주관회사인 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점에서 청약하여야 하며, 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2020년 10월 22일 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 배정 물량 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 배정전까지 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.

(5) 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%이며, 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.
상기 ①, ② 항의 청약자 유형군에 따른 배정 비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 청약주식수에 비례하여 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정합니다.
③ 일반투자자 및 우리사주조합의 청약증거금은 주금납입기일
(
2020년 10월 22일
)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일 전일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 그 미달 금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사가 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입기일 당일(
2020년 10월 22일
)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2020년 10월 22일
08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일(
2020년 10월 22일
)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 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(6) 청약주식 단위

① 우리사주조합 및 기관투자자의 청약단위는 1주로 합니다.
② 일반투자자는 대표주관회사인 한국투자증권㈜의 본ㆍ지점, 인수회사인 신영증권㈜ 본ㆍ지점에서 청약이 가능합니다.
③ 일반청약자의 1인당 청약한도, 청약단위는 아래와 같습니다. 단, 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㈜
117,000주
3,800주
50%

주1)

한국투자증권㈜의 일반 고객 최고청약한도는
3,800주
(100%)이며, 우대 고객의 경우
7,600주
(200%), 최고우대 고객의 경우

11,400
주
(300%)까지 청약이 가능하고, 온라인전용 고객의 경우
1,900주
(50%)주까지 청약 가능합니다.

【 한국투자증권㈜의 청약주식별 청약단위 】

청약주식수
청약단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~
500주
이하

50주

500주 초과 ~
2,000주 이하

100주

2,000주 초과 ~ 11,400주 이하
200주

【 신영증권㈜의 일반투자자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율
】

구 분
일반투자자
배정물량
일반고객
최고청약한도
청약
증거금율

신영증권㈜
13,000주
650주
50%

주1)
(*) 신영증권㈜의 일반청약자 최고청약한도는 650주이나 신영증권㈜의 우대기준에 따라 1,300주(2배)까지 청약이 가능합니다.

- 그룹별 산정기준 및 청약수량 차등적용

구분
공모주 그룹별
청약수량 차등적용
산정기준
최고 청약한도

우대고객
우대(200%)
과거 3개월 자산 매일 평가금액이 5천만원 이상이고
연수입 30만원 이상 고객
1,300주
(200%)

일반고객
일반(200%)
과거 3개월 자산 매일 평가금액이 1천만원 이상 고객

1,300주
(200%)

일반(100%)
상기 조건 이외 고객
650주
(100%)

【 신영증권㈜의 청약주식별 청약단위 】

청약주식수
청약단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 1,000주 이하
50주

1,000주 초과
100주

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 390,000주로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다.

(7) 일반투자자의 청약자격 및 배정기준

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

【 한국투자증권㈜ 청약자격 】

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, 한국투자 스마트폰 App을 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

1,900주
, 일반 고객의 경우 청약한도의 100%인
3,800주
, 우대 고객의 경우 청약한도의 200%인
7,600주
, 최고우대 고객의 경우 청약한도의 300%인
11,400주
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 기준 당사 퇴직연금(DB형, DC형, IRP계좌) 가입 고객
- 단, IRP 계좌는 청약일까지 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) 일반청약자 배정수량의 100%를 배정합니다.
2) 배정 가능한 주식수 한도 내에서 청약경쟁률에 따라 5사 6입을 원칙으로 안분배정합니다.
3) 잔여주식이 발생한 경우 추첨을 통해 재배정합니다.

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)

【 신영증권㈜ 청약자격 】

구 분
내 용

청약자격 및 한도
■ 자격 : 청약자격 제한 없이 청약가능
단, 청약 초일까지 주식입고 가능한 계좌가 개설되어야 하는 것이 원칙임.
■ 한도 : 청약한도 차등(200%, 100%)
공모주 그룹 산정고지일 직전월부터 과거 3개월 자산 매일 평가금액이 1천만원 이상인 고객의 경우 200%까지 가능. 그외 고객은 100%까지 가능.

배정
■ 우대고객에게 일반청약자 배정물량의 20%를 우선배정(안분배정)하고 다시 우대고객과 일반고객을 합쳐 동 배정물량의 나머지 80%를 안분 배정 함.

우대고객 
산정기준

■ 공모주 그룹 산정고지일 직전월부터 과거 3개월 자산 매일 평가금액이 5천만원 이상이고, 직전 1년 연수입이 30만원 이상인 고객. 단, 공모주 그룹 산정시 가족합산은 인정되지 않음.(본인 실적으로만 가능)

※ 공모주 그룹 산정기준
- 대상고객 : 당사 정상계좌 보유 개인고객
- 평가항목 및 기준
 ① 자산 : 평가월 직전 3개월 평가금액
 ② 연수입 : 평가 월 직전 1년간 수수료 수입
- 그룹별 산정기준 및 청약수량 차등적용

구분
공모주 그룹
산정기준
청약수량 차등적용

우대고객
우대(200%)
과거 3개월 자산 매일 평가금액이 5천만원 이상이고
연수입 30만원 이상 고객
200%까지 청약가능

일반고객
일반(200%)
과거 3개월 자산 매일 평가금액이 1천만원 이상 고객
200%까지 청약가능

일반(100%)
상기 조건 이외 고객
100%까지 청약가능

업무수수료
■ 청약수수료
① 영업점 내점 청약 : 5,000원
② 홈페이지/e-planup(HTS)/SmarTree+(MTS)/ARS 청약 : 2,000원
③ 당사 고객그룹 PINE Tree, Bloom, Green, Roots 의 경우 : 면제
④ 수수료처리 : 환불금 입금 시 자동으로 차감
■ 대체(출고)수수료
① 배정된 공모주의 계좌입고 후 6개월(calendar day)내에 타계좌출고(타사) 하는 경우 건당 10,000원
② 분할해서 출고하는 경우 및 다수의 증권사로 타계좌출고(타사) 하는 경우 건당 부과

청약방법
■ 영업점 창구 내점
■ 청약증거금이 계좌에 있는 경우 홈페이지, e-plan up(HTS),SmarTree+(MTS), ARS 청약 가능

온라인 청약절차
■ 홈페이지 : 사이버지점 → 온라인창구 → 공모주청약
■ e-PlanUp : 온라인창구 → 공모주청약 → [7771]공모주청약종합 / [7775]공모주 계좌별 청약현황 내역조회
■ SmarTree+(MTS) : 메뉴 → 금융상품 → 공모주 청약 / 청약확인,취소 / 청약내역조회
■ ARS : [8번] 공모주 청약 → [2번] 공모주청약 신청 → 계좌번호/비밀번호 입력 → 투자설명서 교부 선택 → 청약수량 입력 → 신청

청약증거금
50% (모든 고객에게 동일 적용)

(8) 청약사무 취급처

① 우리사주조합 : 한국투자증권㈜ 본점
② 기관투자자 : 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점
③ 일반청약자 : 한국투자증권㈜ 본ㆍ지점, 신영증권㈜ 본ㆍ지점

다. 청약결과 배정에 관한 사항

(1) 공모주식 배정비율

① 우리사주조합 : 총 공모주식의 20.0% (130,000주) 를 배정합니다.
② 기관투자자 : 총 공모주식의 60.0% (390,000주)를 배정합니다.
③ 일반청약자 : 총 공모주식의 20.0% (130,000주)를 배정합니다.
④ 상기 ①, ②, ③항의 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.
④ 단, 인수회사(대표주관회사 포함) 및 인수회사의 이해관계인(다만,「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다), 발행회사의 이해관계인(단, 동 규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외) 및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사에 용역을 제공하거나 중대한 이해관계가 있는 자는 배정 대상에서 제외됩니다.
⑤ 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 대표주관회사 한국투자증권㈜, 인수회사인 신영증권㈜와 발행회사인 ㈜바이브컴퍼니가 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.

① 우리사주조합의 청약에 대한 배정은 우선배정주식수 내에서 청약한 주식수대로 배정합니다.
② 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.
③ 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.
④ 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㈜
117,000주
주)
본ㆍ지점 및 홈페이지

인수회사
신영증권㈜
13,000주

주)
안분배정 후 잔여주식은 추첨을 통해 재배정합니다.

(3) 배정결과의 통지

일반청약자에 대한 배정 결과 각 청약자에 대한 배정 내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입 등에 관한 배정공고는

2020년 10월 22일
(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 제9조제5항의 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 교부방법

(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.

【 신영증권㈜ 투자설명서 교부방법 】

구 분
투자설명서 교부방법

영업점 내방
본ㆍ지점에서 교부

온라인 (홈페이지, e-PlanUp(HTS),
SmarTree(MTS))
홈페이지(www.shinyoung.com), e-Planup(HTS)
또는 SmarTree(MTS)에서 다운로드

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제132조 및 「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」 제2-5조제2항에 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 ㈜바이브컴퍼니와 대표주관회사인 한국투자증권㈜, 인수회사인 신영증권㈜에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 한국투자증권㈜의 본ㆍ지점, 신영증권㈜ 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 영 제132조제2호에 따른 방법으로 설명서(제안서, 계약서, 설명서 등 명칭을 불문하며, 법 제123조제1항에 따른 투자설명서 및 집합투자증권의 경우 법 제124조제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 포함한다. 이하 같다)의 수령을 거부하는 경우를 제외하고는 투자설명사항을 명시한 설명서를 교부하여야 한다. (이하 생략)

마. 청약증거금의 대체, 반환 및 납입에 관한 사항

일반청약자 및 우리사주조합의 청약증거금은 주금납입기일
(
2020년 1
0월 22일
)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납일기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 그 미달금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사 및 인수회사가 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입일 당일(
2020년 10월 22일
)에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.

기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2020년 10월 22일
에 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(
2020년 10월 22일
)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 [신한은행 한남동금융센터지점]에 납입합니다.

바. 기타의 사항

(1) 신주의 배당기산일

본 공모에 의해 발행되는 신주의 배당기산일은 2020년 01월 01일 입니다.

(2) 주권교부에 관한 사항

① 주권교부예정일 : 청약결과 주식배정 확정시 대표주관회사가 공고합니다.
②「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 제35조제2항에 따라 전자등록주식은 계좌간 대체에 대한 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.

(4) 신주인수권증서에 관한 사항

금번 코스닥시장 상장 공모는 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
585,000주
총액인수

신영증권㈜
00136721
서울특별시 영등포구 국제금융로8길 16
65,000주

주)
기관투자자 및 일반투자자 배정 후 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에 의거 대표주관회사, 인수회사가 각자 자기계산으로 인수합니다.

나. 인수대가에 관한 사항

(단위 : 원)

구 분
인수인
금 액
비 고

인수수수료
한국투자증권㈜
692,932,500원
주)

신영증권㈜
76,992,500원

주)
인수수수료는 희망공모가액 밴드인 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액 기준으로 산정한 총 공모금액(14,950,000,000원) 및 상장주선인의 의무인수금액(448,500,000원)의 5.0%에 해당하는 금액입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수수수료는 변경될수 있습니다.

다. 상장주선인의 의무인수에 관한 사항

「코스닥시장 상장규정」 제26조제6항제2호에 의거 상장주선인은 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 상장일로부터 3개월 간 계속보유하여야 합니다. 

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜바이브컴퍼니의 상장주선인으로서 금번 공모시 「코스닥시장 상장규정」 제26조제6항제2호에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집·매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집·매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다. 세부내역은 아래와 같습니다. 

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

한국투자증권㈜
기명식 보통주
19,500주
448,500,000원
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 ㈜바이브컴퍼니와 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 23,000원 ~ 28,000원 중 최저가액인 23,000원 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 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 사모집합투자기구 중 환매가 금지된 집합투자기구

(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

1. 액면금액

※ 당사의 정관(이하 동일)

제 6 조 (1주의 금액)

당 회사가 발행하는 주식 1주의 금액은 금 오백(500)원으로 한다.

2. 주식에 관한 사항

제 5 조 (회사가 발행할 주식의 총수)
당 회사가 발행할 주식의 총수는 팔억주 (800,000,000)로 한다.

제 8 조 (주식 및 주권의 종류)

1. 당 회사의 주식은 보통주식과 종류주식으로 한다.

2. 당 회사의 주권은 1주권, 5주권, 10주권, 50주권, 100주권, 500주권, 1,000주권, 10,000주권의 8종으로 한다. 다만, 주주가 본 항에 기재된 주식수와 다른 주식수를 표시한 주권의 발행을 요청하는 경우 주주총회의 결의를 통해 당해 주주의 비용으로 그에 따라 적정한 단위의 주권을 발행 할 수 있다. 회사가 주권을 발행하는 경우 주권은 일련번호, 주권이 표창하는 주식수, 주주의 명칭등을 부기하고 그 발행과 함께 주주명부에 기재하여야 한다.

3. 제2항은 『주식·사채 등의 전자등록에 관한 법률 시행령』 개정에 따라 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하는 경우에는 삭제한다.

4. 회사는 『주식·사채 등의 전자등록에 관한 법률』 제2조 제1호에 따른 주식 등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하여야 한다

제 8조의 2 (이익배당, 의결권 배제 및 주식의 전환, 주식의 상환에 따른 종류주식)

1. 회사는 이익배당, 의결권 배제 및 주식의 전환, 주식의 상환에 관한 종류주식(이하 이 조에서 “종류주식”이라 한다)를 발행할 수 있다.

2. 제5조의 발행예정주식 총수 중 종류주식의 발행한도는 발행예정주식총수의 4분의 1로 한다.

3. 종류주식에 대해서는 우선 배당한다. 종류주식에 대한 우선배당은 1주의 금액을 기준으로 연 10%이내에서 발행 시에 이사회가 정한 배당률에 따라 현금으로 지급한다.

4. 종류주식에 대하여 제3항에 따른 배당을 하고 보통주식에 대하여 종류주식의 배당률과 동률의 배당을 한 후, 잔여배당가능이익이 있으면 보통주식과 종류주식에 대하여 동등한 비율로 배당한다.

5. 종류주식에 대하여 제3항에 따른 배당을 하지 못한 사업연도가 있는 경우에는 미배당분을 누적하여 다음사업연도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

6. 종류주식의 주주에게는 종류주식에 대하여 제 3항에 따른 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료 시까지는 의결권이 있다.

7. 종류주식의 주주는 발행일로부터 2년이 경과하면 종류주식을 전환할 것을 청구할 수 있다.

8. 제7항의 전환으로 인하여 발행할 주식은 보통주식으로 하고, 그 전환비율은 종류주식 1주 당 전환으로 인하여 발행하는 주식 1주로 한다.

9. 회사는 이사회 결의로 종류주식을 상환할 수 있다.

10. 주주는 회사에 대하여 종류주식의 상환을 청구 할 수 있다.

11. 상환가액은 발행가액에 발행가액의 10%를 넘지 않는 범위 내에서 발행 시 이사회에서 정한 금액을 더한 가액으로 한다. 다만, 상환가액을 조정하려는 경우 이사회에서 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정방법 등을 정하여야 한다.

12. 상환기간(또는 상환청구기간)은 종류주식의 발행 후 12월이 경과한 날로부터 5년이 되는 날의 범위 내에서 발행 시 이사회 결의로 정한다.

13. 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 이외의 유가증권이나(다른 종류의 주식은 제외한다) 그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

14. 제 7 항에 따라 발행되는 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 제9조의 4를 준용한다.

제 9 조의 5 (주식의 소각)

회사는 이사회의 결의에 의하여 회사가 보유하는 자기주식을 소각할 수 있다.

3. 의결권에 관한 사항

제 22 조 (주주의 의결권)

주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제 23 조 (상호주에 대한 의결권 제한)

당 회사, 모회사 및 자회사 또는 자회사가 다른 회사의 발행주식총수의 10분의 1을 초과하는 주식을 가지고 있는 경우 그 다른 회사가 가지고 있는 회사의 주식은 의결권이 없다.

제 24 조 (의결권의 불통일행사)

1. 2이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일 행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전에 회사에 대하여 서면 또는 전자문서로 그 뜻과 이유를 통지하여야 한다.

2. 회사는 주주의 의결권의 불통일행사를 거부할 수 있다. 그러나 주주가 주식의 신탁을 인수하였거나 기타 타인을 위하여 주식을 가지고 있는 경우에는 그러하지 아니하다.

제 28 조 (의결권의 대리행사)

1. 주주는 대리인으로 하여금 의결권을 행사할 수 있다.

2. 대리인은 당 회사의 주주가 아니라도 되며 그 대리권을 증명하는 서면을 주주총회에 제출하여야 한다.

4. 신주인수권에 관한 사항

제 9 조 (신주의 인수권)

1. 이 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여, 신주의 배정을 받을 권리를 가진다. 단, 실권주 및 단주처리는 이사회의 결의에 따른다.

2. 제1항의 규정에 불구하고 다음 각 호의 경우에는 주주 외의 자에게 신주를 배정 할 수 있다.

① 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 되는 경우

② 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의 6에 따란 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

③ 발행하는 주식총수의 100분의 20범위 내에서 우리사주 조합원에서 주식을 우선 배정하는 경우

④ 상법 제 542조의 3에 의한 주식매수선택권의 행사에 따라 신주를 발행하는 경우

⑤ 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 규정에 의한 주식예탁증서(DR)발행에 따라 신주를 발행하는 경우

⑥ 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 회사가 "경영상 필요로 외국의 합작법인에게 신주를 발행하는 경우

⑦ 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금의 조달을 위하여 신주를 발행하는 경우

⑧ 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산. 판매. 자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

⑨ 우리 사주 조합을 대상으로 사전 배정하는 경우

⑩ 상장 시 대표 주관사에게 신주인수권을 부여하는 경우

3. 제2항 각 호중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회 결의로 정한다.

5. 배당에 관한 사항

제 45 조 (이익배당)

1. 이익배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

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

3. 제 1항의 배당은 매 결산시말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.

4. 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

Ⅲ. 투자위험요소

1. 사업위험

가.
기술변화 및 경쟁심화 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션, 클라우드 서비스 사업은 딥러닝 등 알고리즘의 발전, 빅데이터의 증가, 네트워크 활성화 등으로 인해 기술 수준이 급성장하고 있습니다. 인공지능 및 빅데이터 기술은 각종 산업 영역에본격적으로 적용되면서 고객의 요구사항 및 수요형태가 다변화되었고 이에 따라 기술의 변화 속도가 빠른 사업입니다. 또한, 자체 기술경쟁력을 갖춘 로컬 기업, 막대한 자금력과 고객기반을 확보한 글로벌 기업이 혼재되어 경쟁하는 시장이며, 대기업 및 신규업체의 신규 진입 가능성도 배제할 수 없습니다. 당사는 국내 인공지능 솔루션 분야를 선도하는 기업으로서 연구개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 이를 기반으로 글로벌 수준의 뛰어난 기술력을 갖추었으며 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 상용화를 통해 사업 확대를 도모하고 있습니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고 기술 트렌드에 및 고객 수요에 맞춰 적절한 솔루션을 출시하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업성과 악화 가능성이 있습니다.

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. 인공지능 기술의 최근 발전 및 확장 속도로 봤을 때 우리 삶 전반에 대한 인공지능 기술의 영향력과 파급효과는 매우 크고 빠르게 확산될 것으로 예상되며, 적용 영역이 다양해짐에 따라 고객의 요구사항을 맞추기 위해 인공지능 및 빅데이터 기술의 진보 속도는 더욱 가파를 것으로 전망됩니다.

따라서 당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션 사업은 고객의 니즈를 충족시기 위해 지속적으로 기술의 발전이 필요하며, 당사의 성장 및 확장에 있어 중요한 부분입니다. 기술 트렌드 및 고객의 수요에 맞추어 지속적인 솔루션 개발 및 출시에 대응하지 못할 경우 경쟁업체 대비 뒤쳐지는 문제가 발생할 수 있으며, 이러한 경향이 심해질 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 인공지능 및 빅데이터 산업은 글로벌 선도 기업 뿐만 아니라 국내 대기업, 인공지는 전문 기업 등 경쟁이 높은 시장입니다. 대표적으로 GOOGLE은 AI기반 검색 최적화, 대화형 AI, 고성능 AI 데이터처리칩 등 미래 신산업에 활용될 AI 기술 확보에 주력하고 있으며, AMAMZON은 고객데이터와 AI를 기반으로 무인점포, 스마트스피커 등 새로운 혁신 기술의 상용화를 추진하고 있습니다. 이외에도 네이버, 카카오 등 국내 인터넷 플랫폼사, SKT, KT, LG U+등 통신대기업, 인공지능 전문 기업은 기술 우위를 선점하기 위한 경쟁을 지속하고 있습니다.

기업 뿐만 아니라 각국 정부는 데이터 및 AI 경제 주도권을 잡기 위해 적극적인 지원을 아끼지 않으며 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 미국은 데이터, AI 분야에 선제적 전략 투자로 세계 최고의 경쟁력을 보유하고 있으며, EU는 AI 분야에 대규모 투자 추진 및 개인 데이터 보호를 위한 제도를 정비 중에 있습니다. 또한 일본은 데이터 개방을 확대하고 주요 산업에서 AI 상용화를 조기 추진하겠다고 선언하였으며, 중국은 30년까지 AI 핵심산업 규모를 1조 위안까지 확대하고 산업별 플랫폼 육성에 집중하고 있습니다.

당사는 시장의 요구를 면밀하게 분석하여 기술 경쟁력을 바탕으로 파급 효과가 큰 시장(데이터 거래, IPA(Intelligent Process Automation), 디지털 트윈 등)을 위주로 세분 시장을 선점을 목표로 하고 있으며, 당사와 유사한 기술을 기반으로 사업을 영위하는 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

솔트룩스

- 주로 B2B 및 B2G 인공지능, 빅데이터 솔루션과 더불어 클라우드 방식의 솔루션 서비스를 기반으로 사업을 영위하는 기업
- 당사와 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을 벌이고 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

[해외 주요 경쟁업체 현황]

기술(제품)

업체명

썸트렌드

Basis Technology

AI Solver

탐지및 분류

Brandwatch

예측

발굴과 탐색

시뮬레이션

AI Report

-

AI Agent

IBM(왓슨)

주) 당사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다.

오랜 기간 연구개발을 바탕으로 당사는 글로벌 수준의 뛰어난 기술력을 갖추었으며 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 상용화를 통해 AI Analytics, AI assistant 등 주요 솔루션을 주축으로 사업 확대를 도모하고 있습니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고 기술 트렌드 및 고객 니즈에 맞춰 적절한 솔루션을 제공하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 우위를 선점하지 못할 경우, 당사의 영업성과에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

나.
매출의 계절성 위험

당사의 주요 고객은 기업 및 공공기관이며, 이에 따라 프로젝트성 사업의 수주 비중이 높아 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 다만, 분기별 매출액이 안정적으로 성장하고 월단위 과금방식의 서비스 매출이 증가함에 따라 계절성이 감소하고 있는 추세이며 향후 매출처의 다변화 및 신규 솔루션 출시 등을 통해 매출의 계절성이 다소 완화될 수 있습니다. 하지만 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고 수주 지연, 주요 매출처의 IT비용 집행 계획 변경 등 예상치 못한 상황이 발생할 경우, 매출액의 계절별 추세 이탈 및 영업성과 악화 가능성이 있습니다.

당사의 주요 고객은 기업 및 공공기관 위주로 매출이 상대적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 이는 당사의 주요 솔루션 중 AI Solver의 공공사업을 포함한 프로젝트성 사업 수주의 비중이 높기 때문에 사업이 종료되는 시점인 4분기에 매출이 집중됨에 기인합니다. 

일반적으로 기업의 IT투자는 1분기 투자계획 수립 이후 4분기까지 프로젝트성으로 발주하는 경향이 있으며, 따라서 4분기에 자금의 집행이 집중되는 경향이 있습니다. 이에 따라 당사와 유사한 사업을 영위하는 기업들의 매출액은 일반적으로 4분기에 집중되는 계절성이 나타나고 있습니다. 

당사의 분기별 매출액 및 비중은 아래와 같습니다.

[분기별 매출액 비중]

(단위 : 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년

금액

비율

금액

비율

금액

비율

1분기

2,018
15.3%
3,017
21.4%
2,096
12.4%

2분기

2,256
17.1%
2,582
18.3%
4,799
28.3%

3분기

2,237
17.0%
2,596
18.4%
2,807
16.6%

4분기

6,674
50.6%
5,906
41.9%
6,596
39.0%

합계

13,185
100.0%
14,100
100.0%
16,298
100.0%

주)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

이와 같이 당사의 매출액은 4분기에 집중되는 경향이 있으나, 연간 매출액이 안정적으로 성장하고 있으며, 매출의 계절성이 지속하여 완화되고 있습니다. 이는 당사의 주요 솔루션인 썸트렌드가 월단위 과금 방식으로 계절에 따른 영향이 낮은 편이며, AI Report와 AI Agent 또한 일반 기업이 주요 고객으로 계절적 요인에 의한 영향이 적음에 기인합니다. 향후 월단위 과금방식 서비스 확대, 매출처다변화, 신규 솔루션 출시등을 바탕으로 계절성이 다소 완화될 수 있습니다.

다만, 이와 같은 매출의 성장성에도 불구하고 수주 지연, 주요 매출처의 IT비용 집행 계획 변경 등 예상치 못한 상황이 발생할 경우, 매출액의 계절별 추세 이탈 및 영업성과 악화 가능성이 존재합니다.

다.
규제 관련 위험

정부는 공공 소프트웨어 시장에서 중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다. 이와 같이 소프트웨어산업 진흥법, 중소기업기본법 등 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 공공기관 발주 프로젝트에 입찰의 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 과학기술정보통신부 행정규칙에 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 설정되어 있습니다. 관련 규정은 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 명시하고 있습니다.또한,「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 163억원의 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 습니다.

이와 같이 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 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.

라.
국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션 사업은 국내외 거시적 변수에 따른 경기 및 경제성장률 변동에 직ㆍ간접적인 영향을 받고 있습니다. 2020년 6월 IMF가 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook)에 따르면, 2019년 세계경제성장률은 2.9%로 추정되며 2020년에는 -4.9%, 2021년에는기저효과로 인해 5.4%의 성장률을 기록할 것으로 전망하고 있습니다. 2020년 상반기 코로나19 확산과 이에 대응한 각국 봉쇄조치의 영향으로 글로벌 경기 성장세가 크게 위축되었으며 서비스교역이 급격히 감소하고 제조업 생산 차질 및 투자 부진으로 인해 상품교역 또한 부정적인 상황이 지속되었습니다.국가별로 코로나19 사태의 진정이 차별화되면서 글로벌 경기는 완만한 속도로 회복될 것으로 예상되고 있습니다. 하지만 코로나19의 확산이 예상보다 오래 지속될 경우 글로벌 경기 회복세가 지연되는 등 대내외적으로 불확실성이 높은 상황이 유지될 수 있습니다. 이처럼 코로나19 팬데믹 및 국내외 경제 변수의 불확실성 등으로 인해 글로벌 경기가 악화될 경우 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 제공하는 인공지능 및 빅데이터 플랫폼 솔루션은 기업 및 공공기관 IT투자의 영향을 받으며 IT투자는 경기와 높은 연관성을 가지고 있습니다. 일반적으로 기업 및 공공기관은 경기의 변동에 따라 IT투자 계획을 수립하고 집행여부를 결정합니다. 경기하락 국면에 IT투자는 비용절감을 위해 감소하는 추세를 보이며, 경기상승 국면 및 정책적 영향에 따라 기업 및 공공기관이 IT투자는 증가하는 추세를 보이는 경향이있습니다. IT투자 집행을 기반으로 솔루션 구축 및 기존에 구축된 솔루션에 대한 유지보수등의 수요가 높아지므로, 당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 솔루션 사업은 주요 고객인 기업과 공공기관의 IT투자에 영향을 받습니다. 

2020년 6월 IMF가 발표한 세계경제전망(World Economic Outlook)에 따르면 2019년 세계 경제는 2.9% 성장한 것으로 추정되며, 2020년에는 -4.9%, 2021년에는 2020년 기저효과로 5.4%의 성장률을 기록할 것으로 전망하고 있습니다. 코로나19의 확산 등의 영향이 심화됨에 따라 IMF는 선진국의 2020년 경제성장률을 직전 전망(2020년 04월) 대비 1.9%p. 하향한 -8.0%로 전망하였으며 신흥국의 2020년 경제성장률 전망치도 -3.0%로 직전 전망 대비 2.0%p. 하향 조정하였습니다. 특히, 한국의 경제성장률 또한 직전전망(2020년 4월) 대비 0.9%p. 하향한 -2.1%로 전망되었습니다.

[IMF 주요국의 경제성장률 전망치]

(단위 : %)

구분
2019년
2020년
('20.01)
2020년
('20.04)
2020년
('20.06)
2021년

세계
2.9
3.3
-3.0
-4.9
5.4

선진국
1.7
1.6
-6.1
-8.0
4.8

미국
2.3
2.0
-5.9
-8.0
4.5

유럽
1.2
1.3
-7.5
-10.2
6.0

일본
0.7
0.7
-5.2
-5.8
2.4

한국
2.0
2.2
-1.2
-2.1
3.0

신흥국
3.7
4.6
-1.0
-3.0
5.9

중국
6.1
5.8
1.2
1.0
8.2

인도
4.2
7
1.9
-4.5
6.0

(출처 : IMF World Economic Outlook Update(2020.06))

국내 경제 성장에 대하여 한국은행이 2020년 5월 발표한 경제전망보고서에 따르면, 국내경기는 코로나19 글로벌 확산의 영향으로 상반기중 크게 위축되겠으나 민간소비와 상품수출의 부진이 점차 완화되면서 완만하게 개선될 것으로 예상하고 있습니다. 민간소비는 정부정책 등으로 소득여건이 다소 개선되면서 2020년 하반기부터 증가 전환할 전망이며 설비투자는 비IT부문의 회복 지연에도 불구하고 반도체 등 IT부문을 중심으로 소폭 증가할 것으로 보고 있습니다. 

코로나19 사태의 향후 전개양상과관련하여 성장경로의 불확실성이 높은 상황이나 하반기부터 민간소비 및 설비투자의완만한 회복세를 기반으로 국내 경제가 점차 개선될 것으로 전망하고 있습니다.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.

[항목별 국내 경제전망]

(전년동기대비, %)

구 분

2019년

2020년(E)
2021년(E)

연간

상반기

하반기

연간

상반기

하반기

연간

GDP

2.0
-0.5
0.1
-0.2
3.4
2.8
3.1

민간소비
1.9
-3.4
0.6
-1.4
6.3
2.4
4.3

설비투자
-7.7
2.6
0.5
1.5
5.7
7.4
6.5

지식재산생산물투자
2.7
2.0
2.4
2.2
3.7
3.1
3.4

건설투자
-3.1
-0.2
-4.1
-2.2
-2.0
0.3
-0.8

상품수출
0.5
-0.4
-3.7
-2.1
2.5
3.9
3.2

상품수입
-0.8
1.2
-1.4
-0.2
3.9
4.0
3.9

실업률
3.8
4.3
3.6
4.0
4.1
3.4
3.7

소비자물가상승률

0.4
0.5
0.0
0.3
0.8
1.5
1.1

(출처 : 한국은행 경제전망보고
서
(2020.05))

국내외 경기는 2020년 하반기를 기점으로 완만한 회복세를 보일 것으로 전망되고 있
으나, 코
로나 19 확산 지속 여부 및 글로벌 정세 등 대내외적으로 불확실성이 높은 상황이 장기화될 수 있으며 이는 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마.
주력시장 성장 둔화에 따른 위험

당사는 설립이후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 사업을 기반으로 안정적인 매출 성장을 보이고 있으며 인공지능, 빅데이터 산업은 4차 산업혁명의 핵심기술로서 이를 활용하는 산업이 급속도로 팽창하고 있고 정부정책지원에 힘입어 향후 그 성장성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 경기불황 등 거시적 또는 미시적 요인에 의하여 주력 시장의 성장세가 둔화될경우, 인공지능과 빅데이터 산업과 직접적인 영향도가 높은 사업을 영위하고 있는 당사의 영업활동에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

인공지능은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비지니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 기업 및 공공기관에서의 수요가 지속 증가하고 있습니다. 

또한 인공지능 기술의 도입과 더불어 빅데이터 솔루션을 기반으로 단순 업무 효율화뿐 아니라 사람이 해결하기 힘든 복잡한 현상의 데이터인사이트를 발굴하고 대용량의 정형 혹은 비정형 데이터로부터 숨겨진 패턴과 알려지지 않은 정보 간의 관계를 찾아내어 즉각적인 비지니스 의사결정과 미래 예측 및 추천 등에 활용 가능하다는 점에서 관련 기술에 대한 수요가 확대되고 있습니다. 이러한 환경에서 당사는 우수한 기술력을 바탕으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션을 출시하였으며, 각 제품의 매출이 꾸준하게 증가하며 성장을 이어가고 있습니다.

Statistica에서 발표한 자료에 의하면 글로벌 인공지능 시장규모는 2019년 약 13조원에서 2025년 약137조원 규모로 4차 산업혁명의 핵심 기술로 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창함에 따라 가파른 성장세를 시현할 것으로 추정됩니다. 인공지능 관련 기술이조직의 디지털 트랜포메이션 과정에 필수적인 요소로 인식됨에 따라, 글로벌 기업들의 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 도입 속도는 가속화 될 것으로 예상됩니다. 

[글로벌 인공지능 시장 규모]

(단위: 억원, %)

구분
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
CAGR

시장규모
130,290
199,391
300,177
438,655
614,685
917,110
1,368,328
49.2%

(출처 : Statistica's AI market revenue worldwide 2016-2025)

국내 인공지능 시장 또한 글로벌 인공지능 시장의 흐름에 맞추어 지속성장할 것으로 예상되며, IDC에서 발표한 자료에 의하면 국내 인공지능 시장은 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 국내 선도기업을 주축으로 인공지능 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상과 더불어 국내의 높은 ICT 인프라 및 교육 수준, 신기술에 대한 빠른 수용성 등을 고려해 보았을 때, 공공 및 기업의 IT투자 확대를 기반으로 국내 시장의 성장 속도는 지속하여 증가할 것으로 판단됩니다.

[국내 인공지능 시장 규모]

(단위: 십억원)

국내 인공지능 시장규모(idc).jpg
국내 인공지능 시장규모

(출처 : IDC, 국내 인공지능 2019-2023 시장 전망)

글로벌 빅데이터 시장은 인터넷의 급속한 확대 및 모바일이라는 새로운 환경을 맞이하면서 수 많은 데이터 속에서 인사이트를 얻는 것의 중요성이 대두됨에 따라 규모가지속적으로 증가하고 있습니다. MarketsandMarkets에서 발표한 자료에 의하면 글로벌 빅데이터 시장은 2020년 약 1,389억 달러 수준으로 추정되며, 이후 2025년까지연평균 10.6%의 성장세를 유지하며 약 2,294억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 전망하고 있습니다.

[글로벌 빅데이터 시장 규모]

(단위: 십억원)

글로벌 빅데이터 시장규모(marketsandmarkets).jpg
글로벌 빅데이터 시장규모

(출처 : MarketsandMarkets Analysis, 2018~2025 시장전망)

국내 빅데이터 시장은 개인화 마케팅, 스마트 팩토리에서 발생하는 데이터 분석, 인공지능 학습을 위한 데이터 저장 등의 주요 수요를 통해 성장해 왔으며, IDC에 따르면 국내 빅데이터 시장은 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 2조 2,592억원까지 연평균 11.2%의 성장세를 시현할 것으로 전망됩니다. 향후 국내 빅데이터 시장은 데이터, 인공지능 산업 활성화를 위한 정부의 정책과 투자 계획에 힘 입어 성장 규모가 지속적으로 확대될 것으로 예상됩니다. 

[국내 빅데이터 시장 규모]

(단위: 십억원)

국내 빅데이터 시장규모(idc).jpg
국내 빅데이터 시장규모

(출처 : IDC, 국내 빅데이터 및 분석 시장 전망 2019-2023)

그럼에도 불구하고 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 및 경기침체로 인한 IT투자집행 감소 등의 변수로 인해 인공지능 및 빅데이터 시장의 성장이 예상과 달리 둔화될 경우, 관련 산업과 영위하고 있는 사업간의 상관관계가 높은 당사의 영업활동에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

바.
전방산업 침체에 따른 위험

당사의 주요 사업인 인공지능 및 빅데이터 솔루션은 수요처가 공공기관 및 일반기업 위주의 B2B, B2G 구조이며 이에 따라 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 집행 계획에 의해 수주 및 솔루션 제공에 영향을 받을 수 있습니다.4차 산업혁명이 가시화됨에 따라 다양한 산업에서 인공지능 및 빅데이터 솔루션에 대한 수요가 지속하여 증가하는 추세이나 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 집행은 국내외 경기변동 및 기업경기 등 내외부 상황에 따라 유동적으로 변동될 수 있습니다. 이에 따라 국내외 경기의 침체 및 기업경기 악화 등 부정적인 내외부 요인이 지속되는 경우, 수주 지연으로 인해 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터를 기반으로 AI기술을 활용하는 인프라를 구축하여 고객의 니즈에 맞는 새로운 제품과 서비스를 창출하는 것의 중요성이 높아졌으며, 이에따라 전 인공지능 및 빅데이터 기술은 전 세계적으로 신성장동력으로 주목받고 있습니다. 인공지능과 빅데이터 관련 기술이 전 산업의 혁신 성장을 가속화 할 것으로 전망되며, 향후 10년간 글로벌 경제의 게임 체인저 역할을 할 것으로 예상됩니다.
 
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.

정부는 빅데이터 활용의 중요성과 인공지능 역량 강화가 향후 경제 성장의 핵심 동력임을 인지하고 있으며 선진국과의 기술격차를 좁히기 위해 다양한 정책적 지원을 통해 관련 산업을 육성시키는 방향으로 나아가고 있습니다. 행정안전부는 2021년까지 112개 분야에서 지능 및 융합 공공 데이터 구축 개발의 확대와 국가 데이터 개방을 추진하는 등 민간이 필요로 하는 새로운 공공 데이터 개방의 적극적인 추진 의사를 밝혔습니다. 또한 과학기술정보통신부는 2019년 1월 '데이터ㆍAI경제 활성화 계획'AI 경제 활성화 계획'을 발표하였으며, 2023년까지 국내 데이터시장의 규모를 30조원까지 성장, 인공지능 분야 유니콘 기업 육성 등 주요 목표를 제시하였습니다. 

[데이터ㆍAI경제 활성화 계획]

데이터 ai 경제활성화 계획.jpg
데이터ㆍAI경제 활성화 계획(2019-2023년)

정부 정책과 더불어 디지털 트랜스포메이션이 기업들의 주요 과제로 인식되고 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업에서의 수요가 증가하면서, 기업들의 IT 지출은 지속적으로 증가하고 있습니다. 시장조사기업 KRG는 인공지능 등 신기술을 중심으로 한 소프트웨어 및 솔루션 시장이 전년대비 5.7% 성장한 5조 2,040억원을 기록할 것으로 전망하였습니다. 또한 Gartner의 자료에 따르면, 기업들의 소프트웨어 투자 지출 전망은 2019년부터 2021년까지 IT 지출 중 10.1%로 가장 높은 증가세를 보이는 주요 시장이 될 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))

글로벌 주요 국가 및 정부의 적극적인 인공지능 및 빅데이터 관련 산업 육성 정책과 더불어 국내외 주요 기업들의 비지니스 효율화 노력에 따른 지속적인 IT 투자집행 증가 추세, 관련 기술의 적용 영역 지속 확장 등으로 인해 전방산업은 우호적인 환경 속에서 가파른 성장속도를 보이고 있습니다. 그럼에도 불구하고 기술 트렌드의 급격한변화, 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 전방산업의 시장상황이 악화될 경우, 공공기관의 IT투자 수요가 감소하고 투자집행이 지연됨에 따라 당사의 영업활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 회사위험

가. 수익성 악화 위험 

당사는 인공지능 및 빅데이터 기술 기반 솔루션, SaaS 서비스 제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 2019년말 기준 매출액은 약 16,298백만원을 기록하였으며 최근 3사업연도 연평균 11.17%의 매출액 성장률을 기록하였습니다. 당사는 2017년 및 2018년은 영업이익을 시현하였으나 2019년 적자전환 하였으며 2020년 반기말 기준 영업손실 1,644백만원을 기록하는 등 적자 폭이 확대 되는 중입니다. 이는 신규제품 개발 등을 위해 2019년 하반기 대거 인력을 고용한 부분에 기인합니다. 향후 매출액 증가와 함께 고마진 SaaS제품 라인업 확장을 기반으로 이익율이 개선 될것으로 전망 됩니다. 그럼에도 불구하고, 향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화 될 수 있습니다.

당사는 빅데이터 및 인공지능 기술 기반 솔루션 및 SaaS 서비스 판매를 주요 사업으로 영위하고 있으며, 꾸준한 매출처 다변화, 차별화 된 신규 서비스 출시 역량 등을 기반으로 적극적인 영업활동을 전개함으로써 최근 3사업연도간 연 평균 11.17% 수준의 매출 성장세를 시현해오고 있습니다. 다만 2019년의 경우 영업손실을 기록하며 적자전환을 하였는데 이는 2019년 하반기 신규 서비스 런칭과 기존 서비스에 대한 업그레이드, 또한 스마트시티 관련 신규사업을 영위하기 위하여 총 51명에 해당하는 경력직 및 신입사원을 충원하며 증가한 인건비에 기인합니다.

(단위: 백만원, %)

구분

2017년
(제18기)

2018년
(제19기)

2019년

(제20기)

2020년 반기

(제21기 반기)

매출액

13,185

14,101

16,298

7,995

영업이익

699

1,342

(344)

(1,644)

영업이익율

5.30%

9.52%

(2.11%)

(20.57%)

당기순이익

463

765

(777)

(1,932)

순이익율

3.51%

5.43%

(4.76%)

(24.17%)

[비용의 성격별 분류 내역]

(단위: 백만원)

구분

2017년
 (제18기)

2018년
 (제19기)

2019년

(제20기)

2020년 반기

(제21기 반기)

인건비성 경비

7,218

7,708

9,577

5,805

외주용역비

2,756

2,384

3,706

2,054

지급수수료

439

786

1,112

595

유무형자산상각비

679

431

618

350

주식보상비용

-

199

312

148

세금과공과

350

394

463

213

기타

1,043

857

854

476

계

12,486

12,758

16,642

9,641

주1) 인건비성 경비에는 임직원급여, 퇴직급여, 복리후생비가 포함되어 있습니다.

주2) 외주비에는 외주용역비, 원재료비 금액이 포함되어 있습니다.

주3) 지급수수료에는 각종 구축비, 라이선스비 등이 포함되어 있습니다.

주4) 유무형자산상각비에는 감가상각비, 사용권자산상각비, 투자부동산상각비가 포함되어 있습니다.

주5) 2018년 5월에 부여된 주식보상비용은 2020년 반기까지 인식하고, 2019년 12월에 부여된 주식보상비용은 2022년말까지 인식될 예정입니다.

주6) 세금과공과에는 각종 세금 및 국민연금 납부금 등이 반영되어 있습니다.

주7) 기타 금액에는 보험료, 통신비, 지급임차료 등의 금액이 반영되어 있습니다.

2018년 대비 2019년 외주용역비와 지급수수료의 금액이 1,648백만원 증가 하였으며, 이는 당사의 주요 서비스인 썸트렌드의 개발 및 AI Solver 수주금액 증가에 따른 외주용역비 상승의 영향이 큽니다. 신규 사업을 영위하기 위한 경력직 및 신입 직원 충원으로 인해 1,870백만원의 인건비 또한 증가하였습니다. 이에 따라 2020년 반기 기준의 인건비성 경비와 외주비용을 전반기와 비교했을 때 큰 폭으로 증가하였습니다. 1차 부여 주식매수선택권에 대한 주식보상비용의 경우 2020년 반기에 인식이 완료되었으며, 2차 부여 주식매수선택권에 대한 주식보상비용의 경우 2022년까지 인식될 예정이지만 매년 57백만원 수준으로 1차 부여 주식보상비용보다 인식될 금액이 적습니다. 세금과공과 및 기타 비용에는 인건비와 연동되는 4대보험료 및 일반 경비가 반영되어 있기 때문에 인건비 증가시 일부 금액이 상승할 수 있습니다. 향후 신규 사업 수행 시 매출 증가에 따라 외주용역비가 증가할 수 있기 때문에 영업손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 인력충원으로 인해 발생한 고정비용 성격의 인건비 증가는 수익성을 악화시킬 수 있습니다.

아울러 당사의 주요 서비스는 대부분 제품 수명주기상 도입기와 성장기에 걸쳐있는 기술 제품입니다. 이는 시장에 제품이 처음 소개되어 제품의 시장 도입에 필요한 비용 등을 감안 시 매출액은 가파르게 증가하는 추세를 보일수 있으나 높은 수익성을 달성하기는 어려운 구간입니다. 예로 당사의 주요 서비스 중 하나인 썸트렌드의 경우 매출처 수 증가율에 있어서 연 평균 31%에 달하고 있으며 구독형 수익모델을 세워 기존 서비스 대비 높은 이익율을 기록 중에 있습니다. 갈수록 사회현상 측정의 중요성이 커짐에 따라 해당 서비스에 대한 수요 또한 가파르게 증가 할 것으로 예상하고 있습니다. 아울러 동사는 추후 원가 개선 전략의 일환으로 비교적 높은 외주용역비가 AI Solver 등 솔루션에서 구독형 서비스 위주의 SaaS 서비스(썸트렌드) 확장에 무게중심을 두어 점차 이익률을 개선 해 나갈 예정입니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 향후 계획대로 매출 성장을 달성하지 못할 경우 동사의 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

나.
재무 안정성 관련 위험

당사의 2020년 반기말 기준 유동비율은 80.30%로 동업종 평균 대비 낮은 수준이며 부채비율은 140.19% 수준으로 동업종 평균 대비 높은 수준 입니다. 당사는 영업활동을 통해 꾸준히 현금흐름을 창출하고 있으며 안정적인 매출액 성장세 등을 고려하였을 때 재무안정성 저하에 대한 위험은 제한적일 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 영업활동과 관련한 영업환경 변화에 따른 매출의 감소, 신규 사업 확장을 위한 차입금의 증가 등으로 인해 당사의 재무안정성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

당사의 최근 3사업연도 및 최근 반기말 기준 주요 재무안정성 및 유동성 지표는 하기와 같습니다.

[㈜바이브컴퍼니 재무안정성 지표]

(단위: %)

구분

2017년
(제18기)

2018년 (제19기)

2019년
(제20기)

2020년 반기
(제21기 반기)

회사

업종평균

유동비율

70.05

177.94

184.00

104.15

80.30

당좌비율

67.19

162.97

177.93

87.51

57.44

부채비율

426.02

107.10

70.70

110.93

140.19

차입금의존도

67.86

39.54

18.00

35.96

36.57

주1)
업종평균 수치는 한국은행에서 발간한 2018년 기업경영분석 'J582. 소프트웨어 개발 및 공급업' 기준입니다.

당사의 유동비율은 2017년 약 70% 수준에서 2018년 178% 수준으로 개선되었으며 이는 2018년 3차례의 제3자배정 유상증자로 인해 약 79억원 규모의 자본이 유입됨에 기인합니다. 

[2018년 유상증자 현황]

(단위: 백만원)

주식발행

일자

배정자

종류

수량
(주1)

주당

발행가액(주1)

증자액

자금사용내역(주2)

2018.02.14

NH투자증권

(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제2호)

보통주

132,450

7,550원

1,000

- 연구개발인력 신규 채용

- ㈜케이씨넷 지분취득

NH투자증권

(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제3호)

보통주

132,450

1,000

신한금융투자

(헤이스팅스토네이도전문투자형사모투자신탁제1호)

보통주

132,450

1,000

2018.07.23

우리사주조합

보통주

128,190

7,550원

968

- 연구개발인력 신규 채용

2018.11.28

NH투자증권

(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제2호)

보통주

37,000

17,770원

657

- 퀀팃의 지분취득

- 세종시 제2사옥 및 인공지능 & 빅데이터 센터 설립을 위한 토지 구입대금

- 인력 신규 채용

NH투자증권

(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제3호)

보통주

10,400

185

NH투자증권

(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제5호)

보통주

37,000

657

신한금융투자

(헤이스팅스토네이도전문투자형사모투자신탁제1호)

보통주

28,130

500

액트온인베스트먼트개인투자조합

보통주

112,540

2,000

주1) 유상증자 당시 액면가액은 5,000원이었으나 현재 공모 예상 단가와 비교 등을 위해 액면분할(현재 500원)이 반영된 발행가액, 수량으로 기재.

주2) 유상증자 금액은 전액 사용 완료하였습니다.

2019년은 동 비율이 약 104% 수준으로 감소하였는데 이는 당사가 2019년 관계회사인 ㈜퀀팃의 지분취득을 위한 20억원 규모의 현금 출자, 세종시 제2사옥 및 인공지능 & 빅데이터 센터 설립을 위한 토지 구입대금, 금융자산(FV-OCI 분류) ㈜케이씨넷의 지분취득을 위한 6.3억원 규모의 현금 출자 등으로 인하여 현금및현금성자산 규모가 2018년 약 80.9억원 수준에서 2019년 30.6억원 규모로 감소 한 점에 기인합니다. 2020년 반기의 경우 유동비율이 80% 수준으로 전년도 대비 감소 하였는데 이는 단기차입금 약 7.2억원 및 선수수익 약 21.6억원의 증가에 기인합니다.

반면 당사의 부채비율은 2017년 약 426% 수준에서 2018년 3차례의 유상증자로 인해 약 79억원 수준의 자본이 유입되며 약 107% 수준으로 개선되었으나 이는 2018년 업종 평균 대비 높은 수준입니다. 2019년의 경우 약 110%의 부채비율을 기록하며 전년도 대비 소폭 상승하는 추세를 나타냈는데 이는 당사가 보유한 장단기 차입금의 단계적 상환에도 불구하고 당사가 수주하는 프로젝트수가 증가함에 따라 매입채무 및 선수수익 규모가 소폭 상승함에 기인합니다. 2020년 반기 기준 부채비율은 약 140.19% 수준으로 소폭 상승하였으며 이는 단기차입금 및 선수수익의 증가 등에 기인합니다. 당사의 차입금의존도는 2017년 67.86%, 2018년 39.54%, 2019년 35.96%, 2020년 반기말 36.57% 수준으로 2019년까지 지속적으로 감소하는 추세를 나타내고 있으나 업종평균 대비 높은 수준입니다. 차입금은 운영자금, 세종시 건설 중인 제2사옥 건설비용, 신규사업 확장 등 다양한 용도로 사용되고 있습니다. 당사의 2020년 반기말 기준 단기차입금은 32.8억원, 유동성장기차입금은 10억원 및 장기차입금은 72.5억원 수준으로 매년 상환 계획에 따라 일정금액을 상환하고 있습니다.

당사는 유동성 확보를 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 현재로서는 업종 평균보다 낮은 유동비율 및 당좌비율을 기록하고 있습니다. 당사는 최근 3사업연도 내 견고한 매출 성장세 및 이익(2019년 제외)을 시현하고 있으며, 상장을 통한 공모자금 유입 시 재무안정성은 더욱 개선될 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 수익성 악화 등으로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상 밖의 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 회사의 재무안정성 지표는 악화 될 수 있습니다.

다. 기술성장특례 적용 기업에 따른 이익 미실현 관련 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 사업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 3사업연도 중 2019년 제외 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 매출액 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 손익율이 개선 될 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(기술특례상장) 으로서, 2020년 07월 23일 한국거래소의 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 ㈜이크레더블 및 ㈜나이스디앤비로부
터
주요 기술인 '심층적 의미 이해 기반의 설명 가능한 인공지능 기술', '빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 탐색 기술'
에 대해 기술평가를 의뢰하여 2020년 4월 9일에
각각 AA, A 등급을 득하였습니다. 한국거래소는 상장예비심사 청구기업에 대한 전문평가기관의 평가결과가 AA등급 이상인 경우에는 질적 심사기준(「코스닥시장 상장규정 시행세칙」[별표 7])에 따라 기술성ㆍ사업성 심사항목을 적용하지 않습니다.
한편, 전문평가기관의 종합의견은 다음과 같습니다.

[전문평가기관의 종합의견]

구분
평가등급
종합의견

이크레더블
AA
(주)바이브컴퍼니(이하 동사)는 2000년 소프트웨어 개발업 등을 목적으로 설립되어 사업을 영위 중으로, 2018년 총자산 31,844백만 원, 자기자본 15,438백만 원의 외감, 중기업임. 동사는 광범위하게 수집된 데이터를 처리, 가공하여 축적하는 빅데이터 기술과 인공지능 기술을 보유하고 있으며, 빅데이터를 통해 수집된 데이터를 인공지능을 통해 다양한 서비스를 제공하는 데이터 기반 맞춤형 서비스 기업임.

평가대상기술은 크게 심층적 의미 이해 기반의 설명 가능한 인공지능 기술과 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 탐색 기술임. 세부적으로는 지식베이스, Core NLP, Deep AI, Explanatory Agent, 수집 기술, 빅데이터 처리 기술, 트렌드맵, Visual Repository 등으로 구성되며, 자체 기술을 보유하고 있음. 오피니언 마이닝 시스템, 시나리오 기반의 업무 수행이 가능한 대화 에이전트, 소셜빅데이터 분석 플랫폼을 중심으로 국내 AI 및 빅데이터 분야를 선도하고 있음.

동사의 각종 인공지능 및 응용서비스 기술은 장기간 축적된 방대한 데이터를 기반으로 함. 동사는 블로그, 트위터, 인스타그램, 커뮤니티와 같은 소셜미디어는 물론 뉴스나 각종 비정형 데이터를 분석하며 동사의 플랫폼은 이를 바탕으로 주제 관심도, 연관 관계 분석, 라이프 스타일 (Life Style) 트렌드, 이슈 발굴, 감성 분석 등 초대용량 지식 추론을 통해 인사이트 발굴을 도와주는 플랫폼임.

평가대상기술은 크게 심층적 의미 이해 기반의 설명 가능한 인공지능 기술과 빅데이터 분석을통한 초대용량 지식맵 구성과 탐색 기술임. 동사의 기술이 적용된 제품(서비스)는 매출이 발생되는 판매단계로, 성능에 대한 만족도가 높아 수요가 지속되고 있으며, 현재까지 기술적 성능에 대한 뚜렷한 고객불만족 사항이 없고 기술적 성능이 안정적으로 구현되어 기술의 완성도는 우수함.

평가대상기술은 예측이나 지표 개발과 같이 객관적 자료의 제공으로 문제의 해결이나 의사결정에 적용될 수 있어, 새로운 시장창출이 가능. 특히, 데이터의 분석이 모든 사람들에게 쉽게 활용될 수 있도록 자동 분석, 요약, 패턴 변화 감지를 수행한 후 설명문장까지 생성해 자동으로 리포트를 작성하는 AI Report를 제공함으로써, 새로운 콘텐츠 및 사업모델 확대가 가능. 또한, 쌍방향 대화기술과 대화재개 기술을 탑재한 AI Chatbot 등을 통해 시장을 선도할 수 있음. 동사는 표준화된 개발 방법론을 수립하여 개발 프로세스의 정형화 및 일관성을 유지하고 있음. 완성도 높은 각 모듈을 신속하게 적용하고 있으며, 장기 프로젝트의 경우에도 3개월 이하로 수행하여 신속하고 표준화된 개발로 원가절감을 시현하고 있음. 원천 기술의 확보와 성능 개선효과 등을 통해 시장에서 상당기간 경쟁력을 유지 할수 있을 것으로 보임.

동사는 국내 최대 빅데이터 분석 전문 기업으로 이름을 알렸으며, 다양한 산업군에서 높은 브랜드 인지도를 확보하고 있고, 판로구축계획이 잘 수립되어 있으며, 계획의 구체성이 높으므로, 기술제품 판매처의 다양성은 우수함. 주요 판매처의 기업 규모가 큰 편이며, 해당 산업 내에서 일정 수준 이상의 시장지위를 확보한 중대형기업으로 신용도도 비교적 높아 기술제품 판매처의 안정성은 양호함.

동사 제품은 분석기능(연관어, 문서검색, 문서수, 감성분석 등)과 분석매체, 분석기간을 설정하기 쉽고 다양한 기능을 갖는 API로 제공되어 시스템 구축이 용이함. 이와 같은 API는 신속한 프로젝트 수행이 가능하여, 단기간에 완료할 수 있으므로, 가격경쟁력이 있음. 동사는 다양한 모니터링 툴과 리포트
툴을 자체 제작하고, 서비스하고 있음. 또한 다수의 SI인력이 사용자 중심의 UI를 설계하고 제공함으로써, 사용편의성을 보유하고 있음. 이와 같은 장점을 바탕으로 다양한 산업군의 수요처로부터 높은 만족도를 달성하고 있으며, 이에 기인한 동사 제품으로의 교체의사도 증가할 것으로 예상됨.

나이스디앤비
A
주식회사 바이브컴퍼니 이하 동사는 (주)다음커뮤니케이션 (現 주식회사 카카오) 으로부터 2000 년
분사하여 설립된 업체로 기계에 게 사람 말을 가르치는 기업 을 모토로 텍스트 마이닝 솔루션 등의 텍스트 데이터를 분석하여 정보를 제공하는 솔루션과 서비스를 자체 개발하여 제공하고 있음. 동사는 오피니언 마이닝 (Opinion 이라는 개념이 본격적으로 등장하기 전 인 2002 년 오피니언 마이닝 솔루션을 개발하였으며, 해당 솔루션은 삼성전자 주 에 제공되어 스마트폰과 같은 고관여 제품에 대한 사용자들의 의견을 분석하여 제품 의 신규 개발 및 개선, 마케팅 전략, 리스크 탐지 등에 활용 가능한 정보를 제공 하였음.

동사는 언어처리 지식, 감성 지식 등의 지식베이스와 트렌드맵 이라는 지식맵을 구축하고 있으며, 해당 지식맵을 활 용하여 언어의 중의성을 해소하고 감성 분석, 대응분석, 추론 등이 가능한 서비스를 개발하였으며, 이를 통해 법률, 금융, 의료 등의 다양한 분야에서 기업의 의사결정 과정 등에 도움을 줄 수 있는 브랜드분석 리뷰분석 상세 감성 지식 소셜 지수 등의 차별화된 시장 정보 를 제공하고 있음.

동사는 언어의 중의성, 유연성 등으로 인하여 난이도가 있는 자연어 처리 모듈을 형태소 분석에서부터 구문분석, 의미분석, 대화분석까지의 모든 모듈을 한국어에 적합하도록 자 체적으로 개발하여 계층화하였으며, 뉴스 기사와 같이 오류가 적은 문서에서부터 줄임말, 신조어 등이 자주 등장하는 소셜 데이터까지 다양한 텍스트 처리가 가능한 정확도를 확보하고 있음.

동사는 한국어가 영어와 달리 인접 단어에서 중의성 해소를 위한 정보를 획득하기 어려운 특징을 반영하여 결합 독립 (Joint 을 바탕으로 HMM(Hidden Markov Model) 을 확장하여 자연어 처리에 사용하고 있음 . 동사의 확장된 HMM 은 바로 직 전 단어의 품사와 어휘만을 고려하는 것이 아니라 더 많은 수의 이전 품사와 어휘를 고려하여 정확도를 향상시키고 있음. 또한, 동사는 용언의 활용으로 인하여 한국어에서 빈번하게 발생하는 동사 동사 중의성 해소의 정확도를 높이기 위해 고비용의 작업인 지도 학습 대신에 원시 말뭉치를 통한 비지도 학습 방법을 개발하여 자연어 처리의 정확도를 보완하고 있음.

동사는 수작업으로 기분석 사전을 작성하여 자주 등장하는 어절의 경우 형 태소 분석 과정을 생략 가능하도록 하 여 자연어 처리 성능을 향상시켰으며, 필요한 경우 문장 구조를 의미 분석에보다 효율적인 구조로 변환하는 구조 변환 규칙도 수작업을 통해 생성하였음. 또한 구문 분석 복잡도를 크게 줄일 수 있는 FST(Finite State Transducer) 를 시간표현 태깅 및 유사의미 변환에 적용하여 성능을 개선시키고 있음.

동사의 기술성은 기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 기술인력의 수준, 기술제품의 상용화 경쟁력을 고려할 때 상당히 양호한 수준으로 판단되며, 기술제품의 시장규모 및 성장잠재력과 기술제품의 경쟁력 을 감안 시 전반적인 시장성은 보통 이상 수준인 것으로 평가됨. 이에 따라 동사의 최종 기술평가등급은 높은 수준의 기술력을 가진 기업으로 장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준인 A로 의견 제시함.

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

2017년
(제18기)

2018년
(제19기)

2019년

(제20기)

2020년 반기

(제21기 반기)

회계처리 기준

K-IFRS
K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

매출액

13,185

14,101

16,298

7,995

매출원가
6,431
5,996
9,096
4,246

판매비및관리비
6,054
6,762
7,545
5,394

영업이익

699
1,342
(344)
(1,664)

세전계속사업이익
449
920
(841)
(1,932)

당기순이익

462
765
(776)
(1,932)

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 중 2019년을 제외 하고는 당기순이익을 시현하고 있으며, 안정적인 매출액 성장을 바탕으로, 향후 인공지능 및 빅데이터 솔루션 및 SaaS 서비스 사업 분야에서 영업망 확대 등에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 2020년 반기 기준 영업손실을 기록하였지만 당사의 사업 특성상 고객사가 연간 예산의 집행 완료를 위해 4분기까지 프로젝트를 종료되도록 발주하는 경향이 있어 4분기에 매출액이 집중 되는 반면 연초 및 상반기는 고객사가 투자계획 수립 및 검토를 진행하는 시기이므로 수주가 본격적으로 발생하지 않는 등 매출이 상대적으로 적은 편입니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

라. 관계회사 관련 위험

당사는 증권신고서 제출일 현재 ㈜퀀팃 1개의 계열회사를 보유하고 있습니다. 해당 계열회사는 사업 초기 상태인 벤처회사로 당기순손실을 기록 중이며 향후 적자가 지속될 경우 이는 당사의 지분법손실로 이어질수 있으니 투자자분들께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 ㈜퀀팃 1개의 계열회사를 보유하고 있습니다. 

㈜퀀팃은 2019년 1월에 설립된 벤처회사로 인공지능기술을 활용한 금융투자 플랫폼 개발 회사 입니다. 이를 활용해 자산운용사의 펀드 구성 및 리밸런싱 등 투자 관리에 핵심적인 시그널과 지표를 제공할 수 있는것으로 예상이 되며 당사가 보유한 기술과 다방면 특히 금융(투자)분야에서 시너지를 낼수 있을 것으로 기대하여 당사가 지분 취득을 하게 되었습니다.

[관계회사 ㈜퀀팃 재무정보]

(단위: 천원)

구분
2019년
(제1기)
2020년 반기
(제2기 반기)

매출액
-
34,246

당기순이익
(373,289)
(300,334)

자본총계
3,714,375
3,414,041

부채총계
61,075
44,344

자산총계
3,775,449
3,458,385

당사 보유 지분
48.78%
48.78%

당사 인식 지분법손익
(179,005)
(146,504)

당사는 2019년 초 ㈜퀀팃에 출자하였으며 2020년 반기말 기준 48.78%를 보유하고 있습니다. 또한 관계회사인 ㈜퀀팃과 12,000천원에 해당하는 매출거래가 존재합니다. 이는 당사 주요 서비스인 '썸트렌드'의 4개월 기간 구독료에 해당하는 금액이며, 해당 가격은 모든 거래처에 제공하는 단가와 동일합니다.

아울러 현재 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산으로 분류되어 있는 ㈜한다파트너스는 2017년 11월에 설립된 회사로 EWS(Early Warning System), 금융 모델링 등을 이용한 금융 위험관리에 특화된 연구개발을 진행하고 있으며, 당사의 AI Solver 솔루션에 모델을 탑재하여 제품의 완성도를 높임으로써 역할을 한 바 있습니다. ㈜한다파트너스 2019년 중 제3자 유상증자로 인해 유의적인 영향력을 상실하여 관계회사 대상에서 제외 되었습니다 당사는 2017년 말 ㈜한다파트너스에 출자하였으며 2020년 반기말 기준 18.18%를 보유하고 있습니다. 2018년 40,909천원에 해당하는 매입거래 내역이 있으며 이는 청구회사의 고객인 S사 대상 AI Solver 솔루션 제공 시 투입된 외주용역비에 해당 합니다. 2019년 30,551천원에 해당하는 매입거래 내역이 있으며 이는 T사 대상 AI Solver 솔루션 제공 시 투입된 외주용역비 및 당사의 감성키워드 분석 연구개발 관련 지급수수료에 해당하는 금액입니다. 

상기 관계회사와의 거래 규모는 당사의 매출에 중요한 비중을 차지하고 있지 않으며 향후에도 당사가 영업활동을 전개함에 있어서 관계회사에 대한 의존도는 낮다고 판단됩니다. 다만 당사는 향후 이해관계자 등 과의 거래가 발생 시 거래의 투명성을 확보하기 위하여 특수관계자와의 거래 규정을 제정하였으며 이에 따라 당사와 이해관계자의 특정 금액 이상의 거래는 이사회의 승인을 받아야 하고, 제3자와의 거래에서 형성되는 가격과 유사한 수준으로 집행하도록 할 예정으로 관계회사, 특수관계자 등의 거래를 통한 부의 유출 가능성은 낮다고 판단됩니다.

[최근 3사업연도 관계회사 거래 내역]

(단위: 천원)

성 명

관계

구 분

2020년 반기
(제21기 반기)

2019년
(제20기)

2018년
(제19기)

2017년
(제18기)

㈜퀀팃

관계

기업

매출거래

-

12,000

-

-

출자

-

2,000,000

-

-

㈜한다파트너스

FV-OCI

매입거래

-

30,551

40,909

-

출자

-

-

-

30,000

주)

㈜한다파트너스의 경우 제3자 배정 유상증자로 인해 2019연도 중 유의적인 영향력을 상실 하여 관계기업에서 제외되어 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산으로 재분류 되었습니다. ㈜한다파트너스와의 해당 매입거래는 관계회사로 분류되었던 시점까지의 거래금액에 해당합니다.

당사는 미래 성장동력의 일환으로 가치사슬상 전후방 기업들을 인수하거나 기술력은 있으나 사업성이 부족한 스타트업을 인큐베이팅 한 후 수직적 통합을 통한 외형 성장을 이루어 나갈 계획을 가지고 있습니다. 그러나 계열회사 ㈜퀀팃의 경우 2019년말 기준 당기순손실을 실현하였으며 사업 초기 단계인 업체로 향후에도 실적이 악화될 시 이는 당사의 지분법손실로 이어질 수 있으니 투자자분들께서는 이 점 유의하시어 투자하시기 바랍니다.

마. 인력 유출 가능성 관련 위험

당사가 주요 사업을 영위하고 있는 인공지능/소프트웨어 산업은 인력자원이 중심이 되므로, 우수한 연구개발 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 혜택 확대를 통해 인력 이탈 방지를 위해 노력하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 임금수준 및 경쟁기업의 우수한 유치노력 등으로 핵심 인력의 이탈이 있을 수 있으며, 이는 당사의 연구개발 활동 및 프로젝트 수행능력에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

인공지능 산업은 지식집약적/고부가가치 산업으로 전문 개발인력에 의해 좌우되는 개발프로세스 및 개발자간의 정보교환이 중요하기에 전문 인력에 대한 의존도가 높은 편이고, 기계장치 및 설비보다 고급 연구개발 인력이 생산의 핵심요소 입니다. 이에 당사 또한 전체 인력의 과반수가 기술인력으로 구성되어 있으며, 주요 경영진 중 에서도 절반 이상이 기술인력으로 구성되어 인공지능, 빅데이터 등 관련 분야의 연구개발 성과를 기반으로 사업화를 진행하고 있습니다. 다만 당사는 경쟁기업, 특히 대기업 등의 인공지능 관련 전문인력 유치노력 등으로 인해 핵심인력의 이탈 가능성을 배제 할수 없으며, 이탈 시 동사의 제품 등 연구개발 활동에 있어 프로젝트 수행능력 및 수행 중인 프로젝트에 대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 당사의 핵심적인 연구개발 인력현황(등기/미등기임원 기준)은 다음과 같습니다. 

㈜바이브컴퍼니 주요 연구개발 인력 현황

직위

성명

담당업무

주요경력

CTO/

연구소장

윤준태

최고기술책임자/

자연언어처리

연구소 소장

00~현재
㈜바이브컴퍼니 최고기술책임자, 부사장

99~00 University of Pennsylvania Post-Doc.

98~99 한국과학기술원(KIST) Post-Doc.

93~98 연세대학교 컴퓨터과학(박사) 졸업

91~93 연세대학교 컴퓨터과학(석사) 졸업

87~91 연세대학교 컴퓨터과학과 졸업

- 국제 저널 15건, 국내 저널 7건, 국제 학술대회 논문 19건, 국내 학술대회 논문 17 건, Technical Report 3건, 빅데이터/인공지능/자연어 관련 특허 3건

이사

/연구소장

안창원

스마트시티

연구소 소장

19~현재
㈜바이브컴퍼니 스마트시티연구소 소장

99~19 한국전자통신연구원(ETRI) 클라우드, 빅데이터, 시뮬레이션 책임연구원 및 연구실장

08~19 과학기술연합대학원 컴퓨터소프트웨어전공 겸임교수/부교수

15~16 행정자치부 빅데티어분석과 기술서기관

94~98 한국과학기술원 산업공학(박사) 졸업

92~94 한국과학기술원 경영과학(석사) 졸업

88~92 한국과학기술원 경영과학 졸업

現) 스페인 카탈로냐 공대(UPC) 방문연구교수

現) 스위스 연방공대(ETH) 방문연구교수

現) 세종특별자치시/대구도시공사 스마트시티 자문관

現) 세종특별자치시 4차산업혁명위원회 부위원장

現) 한국경영과학회 소셜시뮬레이션연구회 회장

이사

박의규

빅데이터

/인공지능

플랫폼 개발

06~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터/인공지능 플랫폼개발 이사

95~99 ㈜리딩텍 시스템개발 담당

01~06 연세대학교 전산학 박사

99~01 연세대학교 전산학 석사

91~95 연세대학교 전산학

- IDPP Conference 2019 빅데이터 강연

- 한국지역정보개발원 챗봇 강연

- 한국재정정보원 빅데이터 자문

이사

이호

인공지능

엔진연구개발

04~현재 ㈜바이브컴퍼니 인공지능 엔진개발 이사

03~04 NLP솔루션 이사

01~04 아스트로네스트 개발총괄 부장

99~01 삼성종합기술원 연구개발 연구원

95~99 고려대학교 전산학(인공지능전공) 박사

93~95 고려대학교 전산학 석사

88~92 고려대학교 전산과학

- 관련 국제/국내 논문 6건 발표

이사

이기황

소셜 빅데이터

마이닝,

지식베이스 구축 및 관리

11~현재
㈜바이브컴퍼니 소셜빅데이터 마이닝, 지식베이스구축 이사

17~18 이화여자대학교 겸임교수

10~10 연세대학교 HK연구교수

98~05 University of Edinburgh, Computational Linguistics & Language Engineering 박사

91~93 연세대학교 국어학 석사

87~91 연세대학교 국어국문학

- 관련 국내외 저널 및 논문 8건 발표

現) 패스트캠퍼스 "파이썬을 활용한 텍스트 마이닝" 강사

前) 언어정보학회 이사

前) 한국사전학회 이사

이사

박성공

신규 서비스

개발 및 구축

08~현재
㈜바이브컴퍼니 서비스 개발/구축 이사

01~07 ㈜메타라이츠 R&D 팀장

98~01 고려대학교 컴퓨터학 박사

96~98 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~96 고려대학교 컴퓨터학

前) 2018년 공무원연금공단 홍보 시민 참여단 전문위원

- 2015년 국립재난안전연구원 연구개발사업 우수상 수상

이사

유상우

썸트렌드

서비스 총괄

04~현재
㈜바이브컴퍼니 썸트렌드 총괄이사

99~00 한국전자통신연구원(ETRI) 전자상거래 연구개발 연구원

95~99 ㈜SKC 중앙연구원 소속 연구원

93~95 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~93 고려대학교 컴퓨터학

- TBS 라디오 “김미화의 유쾌한 만남” 의 “깜짝 리서치” 코너 고정 진행(2015.6~2016.9)

- 특강: 보건복지부, 국방부, 문화체육관광부, 국립도서관, 서울특별시, 한국방송광고진흥공사, 국립중앙박물관, 국립청소년수련원, KT, 한양대학교, 이화여자대학교, 홈플러스, 롯데호텔, 롯데월드, 롯데백화점, 두산, 한국패션협회, 백화점협회 등

이사

권미경

빅데이터

분석 컨설팅

00~현재
㈜바이브컴퍼니 빅데이터분석 컨설팅 이사

99~00 이즈데이터 웹기획 담당

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

90~94 덕성여자대학교 화학

現) 인천광역시 데이터기반행정위원회 자문위원

現) 공무원연금공단 홍보시민참여단 전문위원

現) 한국콘텐츠진흥원, 음원사재기 관련 빅데이터 분석 검증 자문단 자문위원

前) 국민대학교 경영대학원 빅데이터 경영MBA과정, 소셜애널리틱스 겸임교수

이사

최재원

빅데이터 분석 및 대외홍보

00~현재
㈜바이브컴퍼니 빅데이터분석/대외홍보 이사

00~00 시네플러그 CIO

95~00 조흥은행 IT행원

11~13 숭실대학교 IT정챙경영학 박사

09~11 숭실대학교 IT정책경영학 석사

91~95 연세대학교 컴퓨터과학

『치킨은 왜 행복을 말할까』 저자

現) 교육부 미래교육위원회 위원

前) 광운대학교 경영대학원 경영학과 겸임교수

前) 지능정보산업협회 이사

前) 라디오 빅데이터로 보는 세상 고정진행

이사

이도경

빅데이터

수집 및 관리

00~현재
㈜바이브컴퍼니 빅데이터수집관리 이사

98~00 ㈜테크노이천프로젝트 솔루션개발 연구원

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

91~99 충남대학교 컴퓨터공학

당사는 국내 인공지능 솔루션 분야를 선도하는 기업으로서 연구개발에 많은 투자를 하고 있으며, 우수 연구개발 인력 유치 및 유지를 위해 연구개발 인력에게 우리사주조합 참여 기회 제공 및 주식매수선택권 부여 등을 통하여 연구개발 의욕을 고취 시키고 회사의 발전 성과를 공유할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 아울러 연구개발 직원의 직무발명에 대한 정당한 보상을 제공하기 위한 직무발명보상제도를 내부적으로 운영중이며 이와 별개로 복리후생 제도 등의 단계별 확대 등을 통하여 임직원에 대한 체계적인 보상을 강화해 나갈 예정입니다. 증권신고서 제출일 기준 당사의 임직원을 대상으로 부여한 주식매수선택권 내역은 다음과 같습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(단위: 주, 원)

부여회차

부여대상

부여

주식종류

부여

주식수

행사가격

행사기간

부여일

1차

송성환 외 32인

보통주식

305,990

7,550

20.05.19~25.05.18

18.05.18

2차

송성환 외 5인

보통주식

73,000

15,000

23.01.01~25.12.31

19.12.27

합계
378,990
-

주)
증권신고서 제출일 현재 직원 2인 퇴사로 인해 4,800주 취소

당사의 성공적인 사업수행과 고객의 지속적인 요구 충족을 위해서는 다양한 전문 역량을 갖춘 핵심인력의 유치가 필수적 입니다. 이는 당사가 영위하고 있는 사업 분야의 모든 기업이 직면하고 있는 문제로서, 핵심인력 유치 경쟁은 점차 치열해 지고 있습니다. 이러한 핵심인력 유치 경쟁에서 당사가 우위를 차지하기 위해서는, 보상체계 상향 또는 채용비용 지출 확대 등이 필요합니다. 이에 당사는 임직원에 대한 보상체계를 구축함에도 불구하고 인력의 이탈 위험을 배제할 수 없으며 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 등 동사 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 매출채권 관련 위험

당사의 2019년말 기준 매출채권 잔액은 2,421백만원으로 매출액 대비 매출채권의 비중이 14.85% 수준입니다. 대손충당금 설정액은 38백만원으로 매출채권 대비 1.59%이며, 매출채권회전율은 7.04회로 업종평균(6.56회) 대비 높은 수준으로 판단됩니다. 다만 고객사의 영업환경 악화에 따른 매출채권 회수 지연 및 회수 불가능으로 인해 매출채권 손상 차손이 발생할 경우, 당사의 유동성이 악화되어 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 최근 3사업연도 및 2020년 반기말 기준 매출채권 연령분석, 대손충당금 및 매출채권 회전율 내역은 다음과 같습니다. 

[㈜바이브컴퍼니 매출채권 현황]

(단위: 백만원, %, 배)

구분

2017년
(제18기)

2018년 (제19기)

2019년
(제20기)

2020년 반기
(제21기 반기)

㈜바이브컴퍼니

업종평균

매출액

13,185

14,101

-

16,298

7,995

기말 매출채권

2,197

1,809

-

2,421

1,550

대손충당금

15

23

-

38

39

대손충당금 설정률

0.71%

1.31%

-

1.59%

2.52%

매출채권회전율

7.80

7.04

6.56

7.70

8.05

매출액 대비 매출채권 비중
16.66%
12.83%
-
14.85%
19.38%

주)

업종평균 수치는 한국은행에서 발간한 2018년 기업경영분석 'J582. 소프트웨어 개발 및 공급업' 기준입니다.

주2)
2020년 반기 기준 활동성 지표는 연환산 매출액을 적용 하였습니다.

당사의 2019년말 기준 매출채권 금액은 2,421백만원으로 매출액 대비 약 14.8% 수준이며, 당사의 2018년 매출채권 회전율(기초, 기말 매출채권 평균 적용)은 7.04로 동년 업종평균 (J582. 소프트웨어 개발 및 공급업) 대비 우수한 수준입니다. 당사의 주요 매출처는 공공기관, 금융기관, 대기업 등으로 재무건정성이 우수한 기관들로 구성되어 있으며 회수 기간은 세금계산서 발행 이후 30일 이내 회수를 원칙으로 하고 있으며 매출채권 고령화에 따른 자금흐름 및 유동성 위험으로 이어질 가능성은 낮다고 판단됩니다.

[2017년~2020년 반기말 매출채권 연령분석]

(단위: 천원, %)

구분

3월 미만

3~6월

미만

6~12월

미만

1년 이상

매출채권
잔액

부도금액

(업체수)

2017년도말

2,334,455

114,950

-

2,850

2,452,255

-

2018년도말

1,787,724

7,900

5,500

8,350

1,809,474

5,500 (1)

2019년도말

2,398,403

-

2,750

20,750

2,421,903

17,900 (2)

2020년 반기말

1,469,654
45,100
-
35,600
1,550,354
17,900 (2)

당사는 대손충당금 설정과 관련하여 개별분석을 통하여 대손충당금을 설정하고 있습니다. 2020년 반기말 기준 회수불가능 채권은 고객 중 폐업하여 회수가 불가능 한 업체 2개사에 해당하며 금액은 당사의 전체 매출 규모를 감안하면 상대적으로 낮은 수준입니다. 아울러 당사는 매출채권을 합리적으로 관리함으로써 매출채권에 대한 대손의 위험을 최소화 하고, 자금의 효율적인 운용을 목적으로 채권의 관리 방안, 대손충당 설정 기준 등을 규정하는 매출채권관리규정을 제정하여 운용하고 있습니다.

이와 같이 매출채권의 회수 지연에 따른 대손충당금 추가 설정으로 인한 당사의 손익에 미치는 부정적인 영향은 제한적일 것으로 판단됩니다. 다만 전방산업의 경기 불황 등으로 고객사의 영업환경 악화로 인해 매출채권의 회수가 지연될 경우, 당사의 현금흐름 및 재무상태 등에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 경영안정성 관련 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 및 특수관계인 지분율은 46.12%이며 금번 공모 이후 40.40% 수준으로 추가 희석될 것으로 예상 됩니다. 당사는 최대주주 및 특수관계인 지분에 대해 「코스닥시장 상장규정」 상 의무보유 대상 기간인 1년에 추가하여 상장일로부터 총 2년간 자발적 의무보유를 확약 하였습니다. 그러나 의무보유 기간 종료 후 최대주주등 및 특수관계인 지분을 대량 매각하거나 경영을 주도하고 있는 최대주주 및 경영진과 관련하여 경영권 변동 또는 기업지배구조 및 경영권 분쟁, 도덕적 해이 발생 등으로 당사의 경영환경이 악화 될 경우 경영 안정성이 저해 될 수 있습니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 김경서 사내이사를 포함한 특수관계인 9인이 46.12%의 지분을 보유하고 있습니다. 금번 공모를 감안 할 경우 상장 후 최대주주 및 특수관계인 지분율은 40.40% 수준으로 희석 될 것으로 예상 됩니다. 

아울러 재무적투자자인 미래에셋벤처투자, 엑트온인베스트먼트 개인투자조합 및 전문투자자 2인이 20.88%의 지분을 보유하고 있으며, 이 외 전략적투자자 및 일반투자자 등으로 구성되어 있는 기타주주가 28.04%, 소액주주가 4.95%의 지분을 보유하고 있어 지분율이 분산되어 있습니다.

[
㈜바이브컴퍼니
주주구성]

(단위: 주, %)

구분

주주명

관계

공모 전
공모 후

주식수

지분율

주식수

지분율

최대주주 및

특수관계인

김경서

최대주주

1,625,000

34.39%

1,625,000

30.13%

송성환 외 7인

임원

554,240

11.73%

554,240

10.27%

소계

-

2,179,240

46.12%

2,179,240

40.40%

벤처금융 및 
전문투자자

한국산업은행

FI

500,000

10.58%

500,000

9.27%

미래에셋대우

FI

236,900

5.01%

236,900

4.39%

미래에셋벤처투자

FI

137,160

2.90%

137,160

2.54%

엑트온인베스트먼트 개인투자조합

FI

112,540

2.38%

112,540

2.09%

소계

-

986,600

20.88%

986,600

18.29%

기타주주

-

1,324,994

28.04%

1,324,994

24.57%

소액주주

-

233,836
4.95%
233,836
4.33%

공모주주 (상장주선인 의무인수분 포함)

-
0.00%
669,500
12.41%

합계

-

4,724,670

100.00%

5,394,170
100.00%

이 외 당사는 전환사채, 신주인수권부사채 등 보통주식으로 전환 가능한 사채가 존재하지 않으며, 우선주식 등의 발행내역 또한 존재하지 않기에 금번 공모 및 희석으로 인한 경영권 확보 위험은 제한적으로 예상됩니다. 또한 당사의 최대주주 및 특수관계인은 경영안정성 강화를 위해 한국거래소「코스닥시장 상장규정」에 의거 의무보유대상 기간인 1년 외 추가적으로 1년의 자발적 의무보유기간을 확약하여 최대주주등의 지분은 상장일로부터 총 2년간 매각 제한 대상이 됩니다. 다만 향후 자금확보를 위한 추가 유상증자 등으로 인하여 최대주주등의 지분율이 감소하거나 예기치 못한 경영권 분쟁, 주요 주주들간에 지분 보유 경쟁 등이 발생할 경우 당사의 경영권 안정화에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 특허 출원, 등록 등을 통한 지적재산권 확보 노력과 함께 타인의 지적재산권 침해 방지를 위한 내부 검증 체제 등을 구축하여 운영하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고 핵심특허의 등록을 실패하거나 지적재산권 관련 분쟁이 발생하여 회사가 예상하지 못한 시간과 비용을 소모할 수도 있으며, 지적재산권 분쟁 결과에 따라 해당 개발기술을 회사가 사용하지 못할 경우 회사의 경영성과에 직접적인 영향이 발생할 수 있습니다.

당사가 주요 사업을 영위하고 있는 인공지능 및 관련 분야 산업은 특화된 기술 및 서비스화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 기술을 보호하기 위한 특허를 출원 및 등록하고 있습니다. 현재까지 당사의 특허에 대한 침해 관련 분쟁은 존재하지 않고 과거에도 없었으나 향후 제3자에 의하여 동사가 보유하고 있는 특허에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생 할 경우 동사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[
㈜바이브컴퍼니 경영활동과 관련 된 주요 지적재산권 출원/등록 현황]

상태

출원일

등록일

등록번호

발명의 명칭

등록

2003.05.16

2005.09.09

10-0515698

색인 및 형태소 분석에 이용되는 특정 문서 고유 사전의 작성방법 및 작성을 위한 장치

등록

2004.10.01

2007.02.26

10-0690151

대화형 에이전트를 이용한 서비스 방법 및 시스템

등록

2005.05.22

2005.11.09

10-0529120

대화형 방명록 서비스 방법 및 시스템

등록

2005.12.26

2007.05.08

10-0717998

문서의 표절 검사 방법

등록

2010.02.09

2011.05.31

10-1039411

실시간 교통 정보 제공 시스템 및 방법

등록

2010.04.12

2012.09.24

10-1186987

브랜드 맵 생성 방법 및 브랜드 맵 생성 시스템

등록

2010.04.12

2012.02.29

10-1124696

상품 관련 인터넷 게시물에 기반한 광고 방법 및 광고 시스템

등록

2010.06.01

2012.11.02

10-1199585

트랜드 맵 기반의 게임 방법

등록

2011.05.25

2013.04.03

10-1252814

드래그 입력을 이용한 도로 정보 제공 방법 및 그 시스템

등록

2011.05.25

2013.04.24

10-1259608

순위 정보를 디스플레이하는 방법

등록

2011.07.14

2014.02.17

10-1366045

복수의 사용자들 간의 대화 디스플레이 방법

등록

2011.08.10

2013.11.14

10-1331453

연관어를 이용한 확장 키워드 검색 광고 방법

등록

2011.09.16

2013.09.05

10-1307349

모바일 단말기의 지도 디스플레이 장치 및 방법

등록

2011.09.19

2013.04.03

10-1252813

사용자 입력에 유동적인 탭 검색 장치 및 방법

등록

2011.12.12

2013.06.12

10-1276372

이동통신기반 개인별 최적화된 폴링주기를 가지는 실시간 검색 서비스를 제공하는 방법, 단말기 및 기록매체

등록

2011.12.13

2014.03.04

10-1372368

복수의 아이템들을 제공하는 방법, 복수의 아이템들을 터치스크린 사용자 인터페이스에 디스플레이하는 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

등록

2012.05.08

2014.03.24

10-1379405

키워드 음성 인식을 통해 관련 어플리케이션을 실행시키는 음성 통화 처리 방법 및 이를 실행하는 모바일 단말

등록

2012.05.11

2014.08.04

10-1428538

콘텐츠 블록 제공 방법, 이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버 및 이를 저장한 기록 매체

등록

2012.06.08

2014.03.14

10-1376552

콘텐츠 블록 제공 방법, 이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버 및

이를 저장한 기록 매체

등록

2012.06.28

2014.02.14

10-1366301

소셜 콘텐츠 연계 방법 및 이를 기록한 기록 매체

등록

2012.08.06

2014.04.29

10-1392249

소셜 콘텐츠 연계 방법 및 이를 실행하는 소셜 콘텐츠 연계 서버

등록

2013.03.27

2015.04.16

10-1514291

컴퓨터 실행 가능한 감성 에너지 측정 방법

등록

2013.04.30

2015.05.28

10-1525400

컴퓨터 실행 가능한 감성 어휘 분류 방법 및 이를 수행하는 컴퓨터 실행 장치

등록

2017.12.28

2018.03.29

10-1997613

인공지능을 활용한 기업과 이벤트 상호 매칭시스템 및 매칭방법

등록

2018.03.29

2019.07.10

10-2000663

빅데이터 및 인공지능을 활용한 이벤트 예측 시스템 및 그 방법

등록

2018.03.29

2019.10.31

10-2041242

오토인코더를 이용한 산업분류 시스템 및 방법

등록

2018.02.09

2019.11.01

10-2041915

인공지능을 활용한 데이터베이스 모듈 및 이를 이용하는 경제 데이터 제공 시스템 및 방법

등록

2018.7.31

2019.12.5

10-2055071

제품 매뉴얼의 정형 데이터 구축 시스템 및 그 방법

출원완료

2018.03.22

-

-

빅데이터 기반 소비자심리지수 제공 시스템 및 그 방법

출원완료

2018.07.31

-

-

챗봇 기반의 제품 매뉴얼 제공 시스템 및 그 방법

출원완료

2018.12.07

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감성 사전 구축 방법 및 시스템

출원완료

2019.09.06

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라이프 태그 생성 장치 및 방법

당사는 현재 상기와 같이 총 32개의 국내외 지적재산권을 출원하여 28개가 등록되어 있는 상황이며, 대부분의 특허는 동사가 현재 생산하고 있는 제품에 적용되고 있습니다. 다만 인공지능 솔루션과 같은 기술집약적 산업에서는 전 세계적으로 특허등록을 위한 경쟁이 치열하게 전개되고 있습니다. 향후 예상치 못한 제3자로부터 당사가 소유하고 있는 기술 제품 특허에 대한 소송 및 분쟁 등이 발생할 수도 있으며 일부 출원 중인 특허권의 경우 동사가 특허출원 전략을 잘못 수립하여 적절히 특허권을 보호하지 못할 수 있습니다. 이 경우 당사가 특허권을 통한 견고한 기술진입장벽을 구축하지 못하여 사업경쟁력이 약화될 수 있으며 이는 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 신규사업 관련 위험

당사는 새로운 기술 조합, 신제품 개발을 통해 유망한 신시장을 개척해 나갈 계획을 세우고 있습니다. 특히 디지털 트윈 시장 및 인사이트 발굴 교육 시장은 미래 성장 동력으로 키워 나갈 핵심 분야로 수년전부터 치밀한 계획 하에 시장 선점 등을 위한 준비 작업을 진행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 관련 기술의 개발 지연, 혹은 사업 진행에 차질이 발생 할 경우 고정비와 연구개발비 비용 증가에 따른 당사의 수익성 악화 가능성이 존재합니다.

당사가 주요사업을 영위하고 있는 빅데이터 및 인공지능 시장은 고성장세를 시현하고 있습니다. 당사는 해당 시장에서의 독보적인 위상 및 기술력을 적극 활용하여 신규 서비스 개발을 통한 시장 개척을 통해 성장 동력을 극대화할 예정입니다. 특히 당사가 신사업으로 주력하고 있는 분야인 디지털 트윈 시장은 현재 추진 중인 다양한 스마트시티 사업을 성공적으로 이끌어 다른 지자체로의 확산뿐만 아니라 해외 진출의 발판으로 삼을 것 입니다. 또한 수많은 교육, 강의, 강연, 컨설팅 등을 통해 쌓은 신뢰를 바탕으로 인사이트 발굴을 위한 교육 시장에 적극적으로 진출할 예정입니다. 

1. 디지털 트윈 기술을 활용한 스마트시티 사업 확장

디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계에 존재하는 물리적 대상의 형상, 성질, 상태 등의 정보를 디지털 세계에 동일하게 구현하는 시장을 말합니다. Gartner는 2017년과 2018년에 디지털 트윈을 디지털 변혁시대를 맞아 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 지속적으로 언급하고 있습니다. 또한, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 사이버물리시스템 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전하고 보편화됨에 따라 이들을 응용하여 다양한 산업현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상시키고자 하는 요구가 확산되고 있는데, 이러한 요구를 충족하기 위한 중요한 기술 트렌드로서 디지털 트윈이 주목 받고 있습니다. 즉, 컴퓨터에 구현된 디지털 트윈(가상 모델)은 대상 객체(물리적 자산)와 연동하여 현실 상황을 반영하면서 현실에서 발생할 수 있는 상황을 예측하거나 운영 최적화 조건을 알려주는 등 산업 경쟁력 강화의 주요 수단으로 인식되고 있는 것입니다. 디지털 트윈은 제조, 전력, 의료, 항공, 자동차, 스마트 도시 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용 되어 혁신적인 변화를 가져 올 것으로 기대하고 있습니다.

[디지털 트윈 Targeting & Positioning]

구분

내용

Targeting

- 1단계 스마트 시티(지자체), 교통

- 2단계 제조업, 에너지, 물류 등 민간 영역으로 확산

Positioning

당사는 디지털트윈과 밀접하게 연결되어 있는 스마트시티 관련 사업에서 가장 두각을 나타내고 있는 선두주자임

(스마트시티 마스터 플랜 및 시범 구축사업 주관사, 디지털트윈 핵심기술 개발 사업 및 스마트시티 국가전략 프로젝트 수행)

- 세종시, 부산시 등 스마트 시티에서의 소셜 디지털 트윈을 성공 사례로 만들어 디지털 트윈 시장의 절대 강자로 포지셔닝할 예정임

- 국내에서의 성공 사례를 바탕으로 세계 시장에 진출하여 디지털 트윈 시장의 글로벌 기업으로 발돋음

당사는 2017년부터 체계적인 계획하에 디지털 트윈 시장에 진출하기 위한 준비를 해왔습니다. 국토교통부의 '스마트시티 국가전략 프로젝트(2018~2020)', 한국전자통신연구원의 '도시행정 디지털 트윈 핵심 기술 개발 사업(2019~2021)', 국토교통부의 '부산에코델타시티, 세종 5-1 생활권역 스마트시티 디지털 트윈 마스터 플랜 및 시범 구축사업(2019~2020)’을 성공적으로 수행해왔습니다. 또한, 당사는 2020년 1월 세종시에 '스마트시티 연구소’를 설립하였으며, 이를 바탕으로 디지털 트윈이 스마트시티에 효과적으로 적용될 수 있도록 관련 기술 및 제품 개발에 총력을 기울일 것입니다. 바이브컴퍼니는 미래 성장 동력으로 디지털 트윈을 신사업 모델로 정한 후, 중장기적인 기술, 제품, 사업 개발 계획을 수립하여 국내 디지털 트윈 시장을 주도 하고 있습니다. 이처럼 당사는 신사업 추진 시에도 철저하고 치밀한 계획을 수립하여 실행하고 있으며, 적극적으로 시장을 주도해 나갈 수 있는 차별적 역량을 보유하고 있습니다.

2. 인사이트 발굴을 위한 교육 시장 분석

인사이트 발굴 교육 시장이란 트렌드 발굴, 제품 기획, 마케팅, 모니터링, 브랜드, 평판, 캠페인 분석 등을 통해 비즈니스 인사이트를 얻기 위한 교육 시장을 말합니다. 대학교, 공공기관, 민간기업에서 인사이트 발굴을 위한 교육을 다양하게 진행하고 있습니다. 설문조사나 직관에 의존한 기획 또는 의사결정은 시장의 요구를 즉시 반영하지 못할 뿐만 아니라 오류를 범할 가능성이 높기 때문에 체계적인 방법으로 인사이트를 얻기 위한 조직 차원의 교육 수요가 늘어나고 있습니다. 또한 개인들도 직접 빅데이터 분석을 통해 인사이트를 얻고자 하는 욕구를 실현하고자 각종 서적이나 강의를 통해 역량 강화에 나서기도 합니다. 이처럼 범람하는 데이터를 직접 분석하여 비즈니스 인사이트를 발굴하려는 시장의 수요가 급증하고 있기 때문에 교육 시장도 점차 커질 것으로 예상됩니다. 

[인사이트 발굴 위한 교육 시장 Targeting & Positioning]

구분

내용

Targeting

- 1단계 대학생, 기획사 및 광고대행사

- 2단계 일정규모 이상의 기업 및 공공기관

Positioning

- 당사는 국내 최고의 인공지능기반 빅데이터 분석 기업으로서의 위상을 가지고 있음

- 방송, 출판, 강연 등을 통해 다양한 형태로 빅데이터 분석을 통한 인사이트발굴의 표준을 제시하고 있음

- 기업 및 공공기관 뿐만 아니라 일반 대중에게도 쉽고, 빠르고, 정확하게 데이터 분석을 통한 인사이트를 얻게 하고자 함

- 빅데이터 및 인공지능 관련 교육의 독보적인 리더로 자리매김할 계획

당사는 국내 최고의 인공지능 기반 빅데이터 분석 기업으로서의 위상으로 방송, 출판, 강연 등을 통해 빅데이터 분석을 통한 인사이트 발굴의 기준이 되고 있습니다. 기업, 공공기관뿐만 아니라 대중에게도 쉽고, 빠르고, 정확하게 데이터 분석을 통한 인사이트를 얻게 함으로써 빅데이터 및 인공지능 관련 교육 시장의 독보적인 리더로 자리매김할 계획입니다.

당사는 인사이트 발굴을 위한 교육 시장에 본격적으로 진출하기 위한 기반을 닦아 왔습니다. 2006년부터 2019년까지 14년 동안 1년에 1~2 차례 씩 'Opinion Mining Workshop(OMW)' 을 개최하고 있습니다. Opinion Mining Workshop은 사회 각 분야 전문가들이 연사로 나서 각 주제에 대한 심도 있는 논의와 인사이트를 제시하는 행사로 매년 성황리에 진행되고 있습니다. 2017년부터 4년째 '트렌드 노트' 를 발간하여 빅데이터 분석을 통해 한국사회의 과거, 현재, 미래를 내다보고 진단하고 있는데, 구독자 수가 가파르게 증가하고 있습니다. 2019년에는 생활변화관측소를 출범하여 매월 1억 2,000만건의 소셜 빅데이터에서 1,000여개의 키워드를 도출해 변화상을 관찰하고 이를 7개의 인사이트로 정리하는 작업을 하고 있습니다. 또한 매년 100여건 이상의 비즈니스 인사이트 발굴을 위한 외부 교육 및 강연을 수행하고 있는데, 2019년에는 별마당도서관, 세종시, 서울시립대, 스튜디오 드래곤, SK 텔레콤, 메가박스, 롯데마트 등에서 강연을 진행하였습니다. 당사는 썸트렌드라는 빅데이터 분석 도구만 제공하는 것이 아니라 인사이트 발굴을 위한 교육을 적극적으로 수행해오고 있습니다. 여기서 더 나아가 썸트렌드를 대중화하고, 기존에 쌓아온 차별적 역량을 바탕으로 누구나 쉽게 빅데이터 분석을 할 수 있도록 관련 교육 시장을 개척해 나갈 것입니다. 

당사는 이와 같은 계획하에 새로운 기술 조합, 신제품 개발 등을 통해 유망한 신시장을 개척해 나갈 예정입니다. 그럼에도 불구하고 관련 기술 개발이 지연되어 계획만큼 진척되지 않거나 신규 서비스를 출시 하였으나 수요에 대한 적시 대응이 미흡할 경우, 향후 당사의 경영 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 

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 매출액 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 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서 관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 07월 23일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 ㈜이크레더블 및 ㈜나이스디앤비부터 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

매출액

13,185
14,101
16,298

매출원가
6,431
5,996
9,096

판관비
6,054
6,762
7,545

영업이익

699
1,342
(344)

법인세비용차감전계속사업이익
449
920
(841)

당기순이익

462
765
(776)

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, SaaS 서비스를 제공하는 사업을 영위하는 벤처기업입니다. 최근 당사의 매출액은 2017년~2019년 연평균 11.17%의 성장률을 보이고 있습니다. 또한, 당사는 최근 3사업연도 동안 2019년을 제외 하고 영업이익을 시현하고 있습니다. 다만 당사는 인공지능, 빅데이터, 디지털 트윈 등의 높은 기술력을 확보하기 위해 고급 연구개발인력 충원, 연구개발비 투자 확대, 데이터 확보 등 적극적인 선행투자를 확대하였으며 이로 인해 과거 이익률은 낮은 편입니다.

당사는 현재 인공지능 및 빅데이터 솔루션, SaaS 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)

매출액
21,590
29,952
38,464

영업이익

910
5,301
10,456

당기순이익

412
4,819
8,556

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 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있으며, 「코스닥시장 상장규정」 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서 관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에 영업실적이 급격히 악화될 경우 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

3. 기타위험

가. 공모가 산정방식의 한계에 따른 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 반기말 기준 당사의 주당 순자산가치는 2,778원으로, 희망공모가액으로 제시한 23,000원~28,000원과는 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
16.71%
의 할인율로 할인한 2020년 반기말 현가를 적용하였습니다. 2022년 추정 순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있습니다. 연 할인율
16.71%
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 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 반기 말 기준 당사의 주당 순자산가치는 2,883원으로, 희망공모가액으로 제시한 23,000원 ~ 28,000원과는 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 반기말 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 관련 시장 업황 변동 등으로 인하여 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사는 이러한 불확실성을 반영하여 2022년 추정 순이익을 2020년 반기말로 할인 시 연
16.71%
의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 연 할인율
16.71%
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.

나. 비교기업 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 업종 관련성, 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반사항 등을 고려하여 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 상기 기준에 따라, 2개사(위세아이텍, 셀바스에이아이)를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 그러나 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없으며, 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라 비교기업 선정의 부적합성이 있을 수 있으니 투자 시 유의하시기 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 금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 최종 유사기업으로 선정된 회사는 위세아이텍, 셀바스에이아이 총 2개 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.

다. 최대주주의 주식 증여로 인한 지분 변동 위험

당사의 최대주주인 김경서 의장은 확정공모가 기준으로 631,000,000원에 상당하는 지분을 회사에 증여할 계획입니다. 이에 따라 공모 이후 최대주주 보유주식 물량이 자사주로 편입되어 보호예수 종료 이후 출회될 수 있으며, 재무제표의 변동을 수반할 수 있습니다.

당사의 최대주주인 김경서 의장은 2015년 본인이 최종권리자로 보유하고 있던 특허를 당사에 양도한 내역이 있습니다. 당사가 영위하는 사업은 전문 개발인력에 대한 의존도가 높기에 회사의 발전성과를 임직원과 공유하여 인력 이탈을 방지하는 것이 최우선입니다. 이에 김경서 의장은 임직원의 보상재원 마련 방안의 일환으로 당시 수취한 특허양도금액을 당사에 환원하고자 하여 확정공모가액 기준 631,000,000원에 상당하는 지분을 신규상장신청 이전까지 회사에 증여할 계획입니다.

[김경서 최대주주 주식 증여 전후 지분율 변화]

(단위 : 주)

주주명

증여 이전

증여 이후

비고

주식수

지분율

주식수

지분율

김경서

1,625,000
30.13%
1,597,565
29.62%

-

㈜바이브컴퍼니

-

0.00%

27,435
0.51%

-

기타주주

3,769,170

69.87%

3,769,170
69.87%

-

합계

5,394,170

100.00%

5,394,170

100.00%

-

주1) 공모가밴드 하단, 27,435주 증여 기준

주2) 공모 이후 지분 기준

아울러 증여 주식수는 상장일 이후 2년간 한국예탁결제원을 통한 의무보유 대상에 해당합니다. 증여 이후 당사의 지분 구조가 변경될 예정이며, 증여 주식수가 당사의 자사주로 편입됨에 따라 향후 자사주 처분시 그에 따른 자사주처분이익 혹은 자기주식처분손실이 발생할 수 있습니다. 투자자께서는 이러한 사항에 대해 인지하시기 바랍니다.

라. 추정 실적 관련 위험

당사는"Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 라. 추정 당기순이익 산정내역"에 향후 당사가 추정하는 경영실적 내역을 기재 하였습니다. 단, 당사의 사업 계획 달성 과정에서 시장의 정체 등 다양한 변수로 인해 당사의 향후 매출이 감소하거나 비용이 증가할 가능성이 존재합니다. 따라서, 당사가 산정한 추정 당기순이익 산정 내역이 변동 될 수 있음을 투자자께서는 투자 시 유의하시기 바랍니다.

당사가 추정한 향후 당사의 손익계산서는 하기와 같습니다. 

(단위: 백만원)

과 목

2019년

2020년 반기

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

매출액
16,298
7,995
21,590
29,952
38,464

매출원가
9,097
4,246
10,567
13,311
15,808

매출총이익
7,201
3,749
11,024
16,641
22,656

판매비및관리비
7,546
5,394
10,113
11,340
12,200

영업이익
(344)
(1,644)
910
5,301
10,456

영업외수익
140
25
124
192
143

영업외비용
454
313
622
643
535

법인세차감전순이익
(842)
(1,932)
412
4,851
10,064

법인세비용
62
-
-
31
1,508

당기순이익
(777)
(1,932)
412
4,819
8,556

당사는 매출 추정에 있어서 당사의 주요 서비스인 썸트렌드, AI Solver, AI Agent, AI Report 위주로 세분화하여 추정하였습니다. 비용 추정의 경우, 인건비(복리후생비, 여비교통 및 해외출장비, 보험료 등), 외주용역비, 공연사업비, 광고선전비 등의 항목별로 과거 3사업연도 평균 발생 금액 수준, 임금상승률 및 물가상승률 등을 반영하여 영업 비용을 추정하였습니다. 상세 추정 내역은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 라. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고 하시기 바랍니다.

한편 당사의 사업 계획 달성 과정에서 시장의 정체 등 다양한 변수로 인해 당사의 향후 매출이 감소하거나 비용이 증가할 가능성이 존재합니다. 따라서, 당사가 산정한 추정 당기순이익 산정 내역이 변동 될 수 있으므로 투자 시 유의하시기 바랍니다.

마. 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 증권신고서(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 투자자께서는 투자 시 이점에 유의하시기 바랍니다.

본 증권신고서 상의 공모 일정은 확정된 것이 아니며, 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리 과정에서 변경될 수 있습니다.

바. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장 직후 공모주식을 포함하여 당사 발행주식총수의 43.56%에 해당하는
2,349,566주가 유통가능물량입니다. 상장 후 1개월 후에는 발행주식총수의 48.48%에 해당하는 2,615,070주, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 당사 발행주식총수의 52.31%에 해당하는 2,821,600주가 유통 가능합니다. 이와 같은 매도가능물량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의하시기 바랍니다.

금번 공모 후 당사의 최대주주등 소유주식수는 2,179,240주(공모 후 40.40%)입니다. 최대주주 및 특수관계인의 주식은 「코스닥시장 상장규정」 제21조 및 자발적 의무보유확약 내역에 의거 상장일로부터 2년간 한국예탁결제원에 의무보유되며, 한국거래소가 불가피하다고 인정하는 경우를 제외하고는 매각이 제한됩니다. 

한국거래소 상장예비심사청구일 전 1년 이내에 최대주주등으로부터 주식 등을 취득한 이케이투자조합1호는 동 규정 제21조에 의거 13,330주(공모 후 0.25%)를 의무보유합니다.

벤처금융 소유주식의 경우, 동 규정 제21조 제1항 제2호(투자기간 2년 미만인 주식등) 및 제1호의4(자발적 의무보유)에 의거 112,540주(공모 후 2.09%)가 상장 후 1개월간 매각이 제한됩니다.

상장 후 유통가능물량의 대거 출회(Overhang)를 방지할 목적으로 벤처금융 보유 지분 중 68,580주(공모 후 1.27%)를 상장 후 3개월간, 전문투자자 보유 지분 중 118,450주(공모 후 2.20%)를 상장 후 3개월간, 기타주주 보유 지분 중 250,000주(공모 후 4.63%)를 상장 후 6개월간, 152,964주를 상장 후 1개월간 자발적으로 의무보유합니다.

상장주선인 한국투자증권㈜는 동 규정 제26조 제6항에 의거 공모주식의 3%에 해당하는 의무인수분 19,500주(10억원을 초과하는 경우 10억원에 해당하는 물량 / 공모 후 0.36%)를 인수하여 상장 후 3개월간 의무보유합니다. 단, 금번 공모물량 중 실권주가 발생하여 상장주선인이 인수하게 될 경우, 상장주선인이 취득하는 수량은 변경될 수 있습니다.

[상장 후 유통가능물량 및 매도금지물량]

(단위: 주)

구 분
주주명
관계
공모 후
유통가능물량
매도금지물량
비고

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율
기간

최대주주등
김경서
최대주주
1,625,000
30.13%
-

0.00%

1,625,000
30.13%
상장 후 2년
-

송성환
대표이사
155,000
2.87%
-

0.00%

155,000
2.87%

송길영
미등기임원
155,000
2.87%
-

0.00%

155,000
2.87%

윤준태
등기임원
100,000
1.85%
-

0.00%

100,000
1.85%

반승욱
미등기임원
86,670
1.61%
-

0.00%

86,670
1.61%

이호

미등기임원

30,000
0.56%
-

0.00%

30,000
0.56%

유상우

미등기임원

20,000
0.37%
-

0.00%

20,000
0.37%

김은경

미등기임원

5,430
0.10%
-

0.00%

5,430
0.10%

박성공

미등기임원

2,140
0.04%
-

0.00%

2,140
0.04%

소 계
2,179,240
40.40%
-
0.00%
2,179,240
40.40%
-
-

벤처금융 및 전문투자자
한국산업은행
전문투자자
500,000
9.27%
500,000
9.27%
-
0.00%
-
-

미래에셋대우㈜
전문투자자
236,900
4.39%
118,450
2.20%
118,450
2.20%
상장 후 3개월
-

미래에셋벤처투자㈜
벤처금융
137,160
2.54%
68,580
1.27%
68,580
1.27%
상장 후 3개월
-

엑트온인베스트먼트 개인투자조합
벤처금융
112,540
2.09%
-
0.00%
112,540
2.09%
상장 후 1개월
-

소 계
986,600
18.29%
687,030
12.74%
299,570
5.55%
-
-

기타주주
우리사주조합(사전배정)
일반투자자
91,040
1.69%
91,040
1.69%
-
0.00%
-
-

㈜카카오

일반투자자

500,000
9.27%
250,000
4.63%
250,000
4.63%

상장 후 6개월

-

신한금융투자㈜(헤이스팅스토네이도전문투자형사모투자신탁제1호의 신탁업자 위치)

일반투자자

149,990
2.78%
149,990
2.78%
-
0.00%
-
-

NH투자증권㈜(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제2호의 신탁업자 위치)

일반투자자

169,450
3.14%
92,968
1.72%
76,482
1.42%
상장 후 1개월
-

NH투자증권㈜(헤이스팅스볼케이노전문투자형사모투자신탁제3호의 신탁업자 위치)

일반투자자

142,850
2.65%
66,368
1.23%
76,482
1.42%

상장 후 1개월

-

그 외 3인
271,664
5.04%
271,664
5.04%
-
0.00%
-
-

소 계
1,324,994
24.57%
922,030
17.09%
402,964
7.47%
-
-

소액주주
이케이투자조합1호
40,000
0.74%
26,670
0.49%
13,330
0.25%
상장 후 1년
-

그 외 42인

193,836
3.59%
193,836
3.59%
-
0.00%
-
-

소 계
233,836
4.33%
220,506
4.09%
13,330
0.25%
-
-

공모주주
우리사주조합(우선배정)
130,000
2.41%
-
0.00%
130,000
2.41%
상장 후 1년
-

기관투자자 및 일반투자자
520,000
9.64%
520,000
9.64%
-
0.00%
-
-

상장주선인 의무인수분
19,500
0.36%
-
0.00%
19,500
0.36%
상장 후 3개월
-

합 계
5,394,170
100.00%
2,349,566
43.56%
3,044,604
56.44%
-
-

상장 직후 공모주식을 포함하여 당사 발행주식총수의 43.56%에 해당하는 2,349,566주에 대하여 계속보유의무가 없습니다. 상장 후 1개월 후에는 공모 후 예상 발행주식총수의 48.48%에 해당하는 2,615,070주, 상장 후 3개월 후에는 상장주선인 의무인수분을 포함한 발행주식총수의 52.31%에 해당하는 2,821,600주가 유통 가능합니다. 이와 같은 매도가능물량은 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자에 유의하시기 바랍니다.

사. 주식매수선택권 행사에 따른 지분 희석 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 374,190주로 공모 후 주식수 5,394,170주 기준 6.93%에 해당하며 이 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 301,190주(공모 후 주식수 기준 5.58%)에 해당 됩니다. 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다.

당사는 정관 제9조의3(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

취소 주식수
주2)
잔여 주식수

행사 가격

행사 기간 
주3)

부여일

1차
임직원 33인
기명식 보통주

305,990주

4,800주
301,190주

7,550원

2020.05.19~2025.05.18

2018.05.18

2차

임직원 6인
기명식 보통주

73,000주

0주

73,000주

15,000원

2023.01.01~2025.12.31

2019.12.27

합계

378,990주

4,800주

374,190주

-

-

-

주1)
주식수 및 행사가격은 액면분할을 반영한 액면가(500원) 기준입니다.

주2)

2019년 임직원 2인의 퇴사로 인해 주식매수선택권
4,800주를 취소 하였습니다.

주3)
당사의 등기임원은 보유하고 있는 1차 부여 주식매수선택권(80,980주)에 대하여 행사 시 상장일로부터 2년 후에 해당하는 일자까지, 미등기임원의 경우(167,950주) 1년 후에 해당하는 일자까지 매각을 제한 할것을 확약 하였습니다.

상기와 같이 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권은 총 374,190주로 공모 후 주식수 5,394,170주 기준 6.93%에 해당합니다.

또한 미행사 주식매수선택권 374,190주 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 301,190주(공모 후 주식수 기준 5.58%)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.

아. 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.

자. 신고서 내 예측에 따른 기재내용 한계 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 리스크 이외에도 다른 요인으로 인해 본 신고서에 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 리스크와 관련된 특정 기업정보공시는 그 특성상 추정치에 불과하며, 이 같은 불확실성이나 리스크 중 하나라도 실현되는 경우 실제 결과는 과거 실적은 물론 추정치, 예상치 와도 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 투자자 분들께서는 본 신고서의 공개일자 기준으로 작성된 미래 예측 진술에 지나치게 의존해서는 안 된다는 점을 유의해주시기 바랍니다.

차. 재무제표 작성 기준일 이후 변동 미반영

본 증권신고서상의 재무제표에 관한 사항은 2020년도 반기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념하시기 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 반기 재무제표에 대해 회계법인으로 검토 받은 K-IFRS 기준 검토보고서를 기준으로 본 증권신고서를 작성하였습니다. 본 증권신고서 상의 재무제표는 2020년 반기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자 시 유의하시기 바랍니다.

카. 증권신고서 기재사항의 한계 및 기재정정에 관한 위험

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 또한 본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 또한 본 신고서상의 발행일정은 확정된 것이 아니며 금융감독원 공시심사과정에서 정정사유 발생시 변경될 수 있습니다.

본 증권신고서에 대하여 정부가 본 신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 당사에 대한 투자책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다. 또한, 본 주권은 정부 및 금융기관이 보증한 것이 아니며, 투자위험은 투자자에게 귀속되오니 투자자께서는 투자시 이러한 점을 유념해 주시기 바랍니다.

본 신고서상의 공모일정은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 신고서 수리과정에서 변경될 수 있습니다.

타. 환매청구권 및 초과배정옵션 미부여

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

파. 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 제약을 받을 수도 있습니다.

당사는 2020년 05월 22일 상장예비심사청구서를 제출하여 2020년 07월 23일자로 한국거래소로부터 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 당사가 한국거래소로부터 수령한 공문에 따르면, 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있습니다. 그러나 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

□ ㈜다음소프트가 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사청구서 및 동 첨부서류를 코스닥시장상장규정(이하 “상장규정”이라 한다) 제8조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('20.7.23)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.

하. 증권 관련 집단 소송 가능 위험

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

국내 증권관련집단소송법은 2005년 1월 1일부터 시행되었는데 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/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 근거가 없습니다. 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목될 경우, 상당한 비용이 발생함은 물론이거니와 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

거. 소수주주권 행사로 인한 소송위험

당사 소수주주는 소수주주권 행사를 통해 당사의 주요 경영의사결정에 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 당사는 관련한 소송 위험에 노출될 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 해당하는주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다. 

또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우0.25%)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 법령또는 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 발생할경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업과 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있습니다.

너. 증권시장의 일일가격제한폭 ±30% 확대에 따른 가격변동 위험

2015년 06월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한 폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대 되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

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.

더. 수요예측에 따른 공모가격 결정

금번 공모를 위한 가격 결정은 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조제1항제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단, 금번 공모 시 동 규정 제5호제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

2016년 12월 15일 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 개정으로 인하여 동 규정 제5조 제1항에 따라 다양한 방법을 통한 가격결정이 가능하게 되었습니다.

【증권 인수업무 등에 관한 규정】

제5조(주식의 공모가격 결정 등) 
① 기업공개를 위한 주식의 공모가격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 결정한다.

1. 인수회사와 발행회사가 협의하여 단일가격으로 정하는 방법

2. 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법. 다만, 제2조제8호에 불구하고 인수회사는 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자(이하 “창업투자회사등”이라 한다)의 수요예측등 참여를 허용할 수 있으며, 이 경우 해당 창업투자회사등은 기관투자자로 본다.

가. 제6조제4항제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조제3항제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리·운용하는 법인

다.「사립학교법」제2조제2호에 따른 학교법인

라.「중소기업창업 지원법」제2조제4호에 따른 중소기업창업투자회사

3. 대표주관회사가 사전에 정한 방법에 따라 기관투자자로부터 경매의 방식으로 입찰가격과 수량을 제출받은 후 일정가격(이하“최저공모가격”이라 한다) 이상의 입찰에 대해 해당 입찰자가 제출한 가격으로 정하는 방법

4. 대표주관회사가 사전에 정한 방법에 따라 기관투자자로부터 경매의 방식으로 입찰가격과 수량을 제출받은 후 산정한 단일가격으로 정하는 방법

그럼에도 불구하고 금번 공모를 위한 가격 결정은 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조 제1항 제2호에 따라 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법으로 가격결정이 이루어질 예정입니다. 단, 금번 공모 시 동 규정 제5호제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

러. 불안정한 경제 상황으로 인한 영향

당사는 상기에 기술된 투자위험요소 외에도 전반적으로 불안정한 경제 상황 등에 의하여 직접적 또는 간접적으로 영향을 받을 수 있습니다.

당사는 상기에 기술된 투자위험요소 외에도 전반적으로 불안정한 경제 상황 등에 의하여 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 받을 수 있습니다. 증권신고서 제출일 현재코로나19 사태로 인하여 국제정세가 안정되지 않았으며, 국내의 경제지표도 우호적이지 않습니다. 당사의 재무제표는 당사의 재무상태에 영향을 미칠 수 있는 경제상황에 대한 경영자의 현재까지의 평가를 반영하고 있으나 그 실제 결과는 현재 시점에서의 평가와는 상당히 다를 수 있고 국내외 경제정세가 안정적이지 않은 시점이니, 투자자께서는 이점 유의하여 투자에 임하시기 바랍니다.

머. 주식의 대규모 발행 또는 매각 가능성(Overhang Issue)

향후 당사의 보통주가 대규모로 매각되거나 추가적으로 발행되는 경우 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

당사는 상장 이후 6개월이 경과하기 전까지 상장주선인의 사전 서면동의 없이는 총액인수계약서에 의한 공모주식을 상장주선인에게 매각하는 것 이외에 주식 또는 전환사채 등 주식과 연결된 유가증권을 발행하거나 직·간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않으며, 동 기간 동안 발행회사의 최대주주 등이 상장주선인의 사전 서면동의 없이 발행회사의 주식을 직·간접적으로 매매하거나, 담보제공 등 제3자와의 거래를 하지 않도록 할 것입니다. (단, 총액인수계약 이전에 발행한 전환사채 등 주식과 연결된 증권 또는 기타 주식의 발행의무가 있는 증권에 대한 주식발행 및 주식배당에 의한 주식발행과 매도는 제외)

향후 당사가 보통주를 추가적으로 발행하거나 당사의 주주가 보유한 주식을 대규모로 매각하는 경우(매각 제한 기간이 종료한 이후에는 매각 금지 대상 물량을 보유한 주주들도 포함) 또는 이와 같은 사건이 발생할 것이라는 인식이 형성되는 경우 당사의 보통주 가격은 하락할 수 있습니다.

버. 투자자의 독자적 판단 요구

투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안됩니다. 본 증권신고서에 기재된 사항 이외의 투자위험요소를 검토하시어 투자자 여러분의 독자적인 투자판단을 해야 함에 유의하시기 바랍니다.

본건 공모주식을 청약하고자 하는 투자자들은 투자결정을 하기 전 본 증권신고서의 투자위험요소 뿐만 아니라 다양한 위험요소를 주의 깊게 검토하시고 이를 종합적으로 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다. 다만 당사가 현재 인지하고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없으므로, 투자자는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며 투자자 본인의 독자적인 판단에 의해야 합니다.

만일 본 증권신고서에 기재된 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우 당사의 사업, 재무상태, 기타 운영결과에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모과정에서 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 애초에 예측했던 것과 다를 수 있다는 점도 유의해야 합니다.

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 ㈜
바
이브컴퍼니의 경우에는 "동사", "회사"로 기재하였습니다.

■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 한국거래소 코스닥시장 상장의 대표주관회사인한국투자증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인 ㈜바이브컴퍼니에 대한 기업실사 과정을 통하여 발행회사인 ㈜바이브컴퍼니로부터 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 ㈜바이브컴퍼니에 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 내ㆍ외부 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 ㈜바이브컴퍼니의 기명식 보통주 650,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 2020년 반기(2020년 01월 01일 ~ 2020년 06월 30일) 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
2018년 03월 26일

기업실사
2018년 05월 14일 ~ 2020년 05월 21일

상장예비심사 청구
2020년 05월 22일

상장예비심사 승인
2020년 07월 23일

증권신고서 제출
2020년 08월 19일

다. 기업실사 이행상황

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜바이브컴퍼니의 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

한국투자증권㈜
배영규
IB그룹
그룹장
IPO 진행 총괄 책임

최신호
IB1본부
본부장
IPO 진행 실무 책임

유명환
IB1본부
상 무

IPO 진행 실무 책임

김해광

기업금융1부

이 사

IPO 실무 총괄

임현수

기업금융1부

팀 장

기업실사 실무 총괄

김규덕
기업금융1부
차 장
기업실사 실무 담당

김재영
기업금융1부
과 장
기업실사 실무 담당

김경환
기업금융1부
과 장
기업실사 실무 담당

장민준
기업금융1부
주 임
기업실사 실무 담당

(2) 발행회사 실사 참여자

성 명

부서

직 책(직급)

담 당 업 무

송성환
-

대표이사

대표이사

윤준태
-
부사장
CTO

송길영
-
부사장
CSO

김성언
경영지원본부
이사
CFO

김은경

경영지원본부

이사
자금/경영지원

정화식

경영지원본부

과장
회계/경영지원

(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 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

2018.05.14

■ 1차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 배영규 본부장, 최신호 이사, 김해광 팀장, 김규덕 과장

- 발행회사: 송성환 대표이사, 윤준태 부사장, 김은경 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

2018.10.18

■ 2차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 팀장, 김규덕 과장, 김경환 대리

- 발행회사: 송성환 대표이사, 김성언 이사, 김은경 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

2019.03.15

■ 3차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 팀장, 김규덕 과장, 김경환 대리

- 발행회사: 송성환 대표이사, 김성언 이사

3. 내용

(1) 주요 사업 진행상황 점검

(2) 내부통제시스템 정비내역 확인

(3) 정기주주총회 안건 점검

(4) 이사회 및 주주총회 의사록 구비내역 점검

2019.08.23

■ 4차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김규덕 과장, 김경환 대리

- 발행회사: 김성언 이사, 김은경 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

2019.12.13

■ 5차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 임현수 팀장, 김규덕 과장, 김재영 과장, 김경환 대리

- 발행회사: 송성환 대표이사, 윤준태 부사장, 송길영 부사장, 김성언 이사

3. 내용

(1) 기술평가 준비를 위한 제반 사항 검토

(2) 내부통제시스템 정비상황 점검

(3) 향후 추정 실적 검토

(4) 상장예비심사청구 일정 검토

2020.02.13

■ 6차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김해광 이사, 임현수 팀장, 김규덕 차장, 김재영 과장, 김경환 과장

- 발행회사: 송성환 대표이사, 윤준태 부사장, 송길영 부사장, 김성언 이사

3. 내용

(1) 기술평가 및 상장예비심사청구 일정 검토
(2) 상장예비심사청구서 작성요령 안내
(3) 상장예비심사청구서 작성

(4) 내부통제시스템 정비상황 점검

2020.04.10

■ 7차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 임현수 팀장, 김규덕 차장, 김재영 과장, 김경환 과장, 장민준 주임

- 발행회사: 송성환 대표이사, 김성언 이사

3. 내용

(1) 기술평가 등급 확보에 따른 청구 등 향후 일정 점검
(2) 상장예비심사청구서 작성

(3) 내부통제시스템 정비상황 점검

2020.04.13 ~

2020.05.21

■ 8차 기업실사

1. 장소: ㈜바이브컴퍼니 회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 임현수 팀장, 김규덕 차장, 김재영 과장, 장민준 주임

- 발행회사: 송성환 대표이사, 김성언 이사, 김은경 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

2020.05.22

상장예비심사 청구

2020.07.23

한국거래소 코스닥시장본부 상장예비심사 승인

2020.08.18

총액인수계약 체결

2020.08.19
증권신고서 제출

3. 기업실사결과 및 평가내용

가. 기술성

(1) 기술 개요

동사의 원천기술 SOFIA는 데이터의 수집에서 분석, 인사이트 발굴 그리고 의사결정에 이르는 비즈니스 전 과정을 도와주는 빅데이터 인공지능 플랫폼으로 기업의 활동에서 발생하는 다양한 문제 해결을 지원하기 위한 기술의 총 집약체입니다. SOFIA의 기술 내부는 아래와 같이 크게 둘로 나뉘어집니다.

① 심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술

② 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 분석 기술

동사의 심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술은 거대한 지식베이스와 기계학습 기술을 바탕으로 자연어와 수치 데이터에 대한 의미를 이해하고 내재된 패턴 인식을 통해 문제를 해결한 후 분석 결과에 대한 해석을 제공해 활용성을 높일 수 있도록 하는 기술입니다. 인공지능이 문제 해결에 보다 고차원적으로 접근하기 위해서는 인간만큼 심층적 지능 체계를 가져야 합니다. 이를 위해서는 무엇보다도 복잡한실세계 문제를 모델링할 수 있는 학습 기술이 필요하며 인간과 같은 심층적 의미 이해 체계를 보유하고 있어야 합니다. 뿐만 아니라 빅데이터 분석을 의사결정에 활용하기 위해서는 인간이 이유에 대해 납득할 수 있어야 하는데 그러한 부분에 대한 설명이 없다면 결국 직접 데이터 분석을 수행하고 이해하는 수고를 거쳐야 합니다.

또한 빅데이터를 분석하는 이유는 다양하고 복잡한 데이터에서 비즈니스 가치를 찾아내기 위한 것입니다. 동사는 수집한 수많은 데이터로부터 사회현상을 반영하는 모든 정보를 추출하고 추출된 정보를 연결한 후 데이터 수집이 시작된 시점으로부터 현재까지 변화를 파악할 수 있도록 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 분석 기술을 개발하였습니다. 사용자는 이러한 지식맵 기술을 통해 사회와 관련된 모든 정보를 쉽고 빠르게 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

[SOFIA 플랫폼 구조]

SOFIA 플랫폼 구조

SOFIA 플랫폼은 크게 심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술과 빅데이터분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 분석 기술로 나뉘어지며 인공지능 기술은 지식베이스와 Core NLP, Deep AI, Explanatory Agent 기술로 이루어져있습니다. 또한 빅데이터 기술에는 데이터 수집기와 수집 데이터, 빅데이터 처리 기술 및 트렌드맵, 그리고 시각화 기술이 있습니다. 이들은 동사 기술제품군인 AI-based Big Data Analytics와 AI-based Assistant의 기반 기술을 이룹니다.

(2) 기술의 완성도

(가) 심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술

■ 지식베이스
 
동사의 모든 지식베이스는 실서비스에 활용되고 있으며 실서비스를 통해 지속적으로유지보수되고 있습니다. 언어처리 지식은 동사의 기계학습, 텍스트마이닝, 챗봇 등 자연어처리가 필요한 모든 시스템에 활용되고 있습니다. 신조어 발굴 시스템에 의해 지속적으로 언어처리 사전에 반영돼 왔으며 키팩트 추출 방법 역시 썸트렌드 등 실서비스의 피드백에 의해 개선이 진행되었습니다. 

온톨로지는 썸트렌드 서비스, AI Report, 챗봇 등의 기본 지식베이스로 이용되고 있으며 컨설팅 리포트 작성시에도 의미별 분류를 위해 사용되고 있습니다. 또한 도메인 필터링 지식은 도메인이나 조사대상자의 특성 구분이 필요한 컨설팅 리포트 작성에서 활용되고 있으며 감성 지식은 리뷰 분석을 바탕으로 한 썸트렌드 Review+ 서비스에 활용되고 있습니다. 지식베이스를 활용한 기술제품은 높은 완성도로 인해 고객의 만족도가 높으며 고객 수 및 장기계약 전환의 증가세가 지속되고 있습니다.

[동사 지식베이스의 활용도]

지식베이스의 활용도.jpg
지식베이스의 활용도

■ Core NLP

동사의 자연어처리 시스템은 이미 많은 기술제품에 적용되어 사업화되고 있습니다. 뉴스기사와 같이 오류가 없는 문서는 물론 트위터나 인스타그램과 같은 SNS 데이터,챗봇과 같은 모바일 환경에서도 정확도를 잃지 않고 수행될 정도의 견고성을 갖추고 있습니다. NLP 내부적으로는 형태소 분석에서 구문분석, 의미분석, 대화분석까지 언어처리 풀라인업이 개발되어 있으며 쉽게 활용될 수 있도록 모듈화, 계층화되어 있습니다. 또한 모든 모듈의 정확도에 있어서 국내 최고 수준에 이를 만큼 완성도를 갖추고 있습니다.

동사의 자연어처리 시스템은 한국어, 영어, 중국어 처리 모두 자체 개발되었을 뿐 아니라 성능에 있어서도 세계 수준에 뒤지지 않는 기술 자립도를 가지고 있습니다. 이러한 기술 자립도는 자연어처리에 있어 다국어처리까지도 경쟁력이 있음을 의미하며향후 동사가 글로벌로 진출하는 과정에서 중요한 요소로 작용할 것입니다.

■ Deep AI

Deep AI는 동사의 거의 모든 기술제품에 적용되어 있습니다. 또다른 원천 기술인 트렌드맵의 연관관계 기반 지식맵 구성의 핵심이며 AI Solver의 탐지 및 분류, 예측, 탐색을 위해 다양하게 활용되고 있습니다. 또한 기술제품 AI Report의 자동 데이터 분석에서는 연관관계 분석, 감성 분석, 데이터 요약, 클러스터링, 시계열 데이터 분석 및 예측, 대응 분석 등 모든 분석 기능이 자동화 리포트 작성에 활용되고 있습니다.

동사의 Deep AI는 SOFIA 플랫폼 내에 모듈화되어 있어 제품 개발에 쉽게 적용이 가능합니다. 또한 적용성뿐 아니라 동사 기술 제품 AI Solver 성능 평가에서 확인할 수 있듯이 모든 모듈의 정확도에 있어서도 완성도를 갖추고 있어 실서비스에 활용도가 높습니다. 아래 표에서 탐지 및 분류, 질병 예측은 정확도에 의해, 주식의 경우에는 연 투자수익률에 의해 평가한 결과입니다.

[Deep AI를 이용한 동사 기술 제품(AI Solver)의 성능]

불법추심
보험사기
HS코드
주식뉴스
연 투자수익률
질병예측

87.50%
84.25%
94.96%
93.70%
9.93%
85.58%

출처) ㈜바이브컴퍼니 내부자료

■ Explanatory Agent

Explanatory Agent는 현재 다양한 실시스템에 이미 적용 및 서비스되고 있습니다. 대화 기술의 경우 동사의 상담 챗봇의 핵심 기술로 법률, 금융, 의료, 소상공인 등 여러 분야의 상담 업무에 활용되고 있습니다. 또한 AI 리포트 컴포넌트도 트렌드 분석, 주식 분석, 관광 분석 등 다양한 서비스에 활용되고 있습니다. 많은 리포트릿이 구성되어 있으며 향후에도 더 많은 리포트릿이 제작 및 활용될 예정입니다. 

Explanatory Agent의 모든 모듈은 동사에 의해 직접 제작되었습니다. 특히 데이터, 지식베이스, Core NLP, Deep AI내의 학습 및 분석 모듈, 트렌드맵, Visual Repository을 활용한 AI 리포트 컴포넌트와 대화 에이전트의 모든 기술이 자체 개발되었으며 이들을 이용해 전문 어시스턴트가 제작될 예정입니다.

(나) 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 분석 기술

■ 데이터 수집 기술

동사의 데이터 수집은 응용에 필요한 데이터를 빠짐없이, 즉시성을 반영하여 확보하고 있습니다. 도메인 별 평균 90% 이상의 커버리지로 총 270 억 건의 정형.비정형 데이터를 실시간으로 수집하고 있으며, 수집/모니터링/장애대응 프로세스가 정립되어 안정적인 운영이 가능한 완성도를 갖추고 있습니다. 수집 기술의 완성도는 수집데이터 양의 일관성을 통해 살펴볼 수 있습니다.

[연도별 블로그 수집량 (2008-2018)]

연도별 블로그 수집량(2008-2018).jpg
연도별 블로그 수집량(2008-2018)

출처) ㈜바이브컴퍼니 내부자료

위 그림에서 볼 수 있듯이 동사는 블로그 활동량이 어느 정도 안정화된 수준에 이른 2013년부터 일정한 양을 지속하여 수집하고 있습니다. 이는 동사의 데이터 수집이 매우 안정적으로 이루어지고 있음을 보여줍니다.

현재 동사의 수집 기술은 모두 자체 개발되어 문제가 발생했을 때에도 직접 그리고 즉각적으로 수정이 가능한 상황입니다. 현재 개발된 수집기는 뉴스, 블로그, 트위터, 인스타그램, 커뮤니티, 유튜브, 페이스북, 리뷰, 포털검색, 주가, 금융데이터 등이 있으며 이들은 모두 다른 형태의 수집 방법이 적용되고 있습니다.

■ 빅데이터 처리 기술

기술의 완성도는 시스템의 구성을 통해 살펴볼 수 있습니다. 동사의 빅데이터 처리 프레임워크는 데이터 수집, 가공, 저장 관리, 분석에서 서비스 제공에 이르는 과정이 워크플로우 파이프라인 형태로 구성되며 또한 관리도구를 통해 24/7 운영되고 있습니다. 또한 Big Index를 기반으로 270억건의 데이터가 지식맵 형태로 분석되어 실서비스될 정도의 완성도를 보이고 있습니다.

현재 동사의 수집 기술은 모두 자체 개발되었습니다. HDFS 및 HBase와 같은 하둡 에코시스템의 최적화는 물론 하둡 시스템하에서 Big Index의 구현, Region의 최적화, 캐시의 개발 등 많은 시스템을 개발해 운영하고 있습니다.

■ 트렌드맵

트렌드맵은 데이터의 수집, 자연어 이해, Deep AI에 의한 데이터 분석을 모두 포함하며 기술제품인 썸트렌드와 AI Report의 분석 부분을 담당하고 있을 정도로 완성도가 높은 요소 기술입니다. 270억건의 소셜데이터가 스케줄링에 의해 정기적으로 분석되고 있으며 대규모의 분석이 24/7 멈추지 않도록 모니터링되면서 운영되고 있습니다. 또한 이러한 용량과 분석 능력, 안정성으로 언론이나 국가 기관에서 검증용으로 많이 활용되고 있습니다. 또한 트렌드맵의 완성도와 기술경쟁력에 힘입어 썸트렌드의 경우 연평균 31%의 고객 증가율과 높은 장기 고객 전환율을 보이고 있습니다.

수집에서 분석에 이르는 기술 뿐 아니라 트렌드맵의 핵심 기술 중 하나인 Big Index, 지식 탐색 및 추론 기술은 모두 동사에 의해 직접 개발되었습니다. 또한 다양한 응용에 따라 성능을 높이기 위해 동사의 연구진이 끊임없는 R&D를 진행하고 있습니다.

■ Visual Repository

동사의 시각화 기술인 Visual Repository는 컴포넌트로 구성되어 다양한 서비스와 제품에 활용되고 있습니다. 또한 많은 서비스에서 활용되는 만큼 오랜 경험을 기반으로 완성도를 갖추고 있습니다.

동사의 시각화 기술은 트렌드맵 및 Deep AI 기술과 맞물려 데이터의 의미를 표현하기 위해 이용되고 있으며, 동사의 데이터와 지식 그리고 기계학습 기술과 결합된 Visual Repository는 타사가 모방하기 힘든 인사이트 발굴 능력을 갖추었습니다. 

(3) 기술의 경쟁우위도

(가) 기술맵의 경쟁우위

동사는 2000년 7월 자연어처리 및 기계학습 그리고 그 근간이 되는 지식베이스 기술을 기반으로 설립되었으며 이후 AI 기술의 진보와 함께 지속적으로 발전을 이루어왔습니다. 2002년부터 Mining Spider를 기반으로 커뮤니티 및 뉴스 수집을 통해 본격적으로 데이터 수집을 시작하였습니다. 2004년에는 NLP 기술과 지식베이스를 기반으로 대화 챗봇을 개발하였으며, 2006년에는 시나리오 기반 업무 수행 챗봇을 상용화하였습니다. 이는 국내 챗봇 시장을 이끄는 성과였으며 동시에 시장의 신뢰를 얻는계기가 되었습니다.

2003년 세계 최초로 감성 분석 시스템을 개발해 상용화하며 텍스트마이닝의 기술 수준을 한 단계 향상시킬 수 있었으며 이를 통해 이전보다 효과적인 소셜미디어의 비정형 데이터의 수집 및 분석이 가능해졌고, 이후 블로그나 트위터, 페이스북 등 소셜미디어 및 소셜네트워크 서비스가 활성화된 2009년에 소셜미디어를 통해 사회 전체의 트렌드를 읽을 수 있는 트렌드맵 2.0을 개발하였습니다. 또한 세계 최초로 AI가 리포트를 작성하는 시스템의 상용화에 성공하여 AI기반 Analytics 분야에 새로운 장을 열어가고 있습니다. 그리고 누적된 기술력과 데이터를 바탕으로 경쟁사와의 격차를 꾸준히 벌이며 미처 열리지 않은 시장 상황 속에서도 지속적인 성장을 이루었습니다.

현재는AI-based Assistant 및AI-based Big Data Analytics 제품이 요구하는Full-Stack 기술과 SOFIA 플랫폼을 구축하여 시장의 다양한 문제들을 해결할 수 있는 제품들을 빠르게 상용화하고 있습니다.

연구 현황 및 기술맵

연구 현황 및 기술맵.jpg
연구 현황 및 기술맵

(나) 요소기술의 경쟁우위

동사의 요소기술은 완성도와 응용 가능성, 그리고 확장성이라는 측면에서 높은 경쟁력을 가지고 있습니다. SOFIA 플랫폼에는 데이터, 지식베이스, 자연어처리, 기계학습, 초대용량 지식맵까지 지능형 시스템에 필요한 모든 리소스가 갖춰져 있어 이들의조합으로 새로운 서비스나 솔루션의 개발이 가능합니다. 즉, 현재까지 구축된 플랫폼하에서 필요한 몇몇 데이터나 지식베이스의 구축만으로 빠르게 새로운 서비스의 구현이 가능합니다.

[SOFIA 플랫폼과 기술제품 개발]

sofia 플랫폼과 기술제품 개발.jpg
SOFIA 플랫폼과 기술제품 개발

소셜데이터 분석 플랫폼인 트렌드맵을 이용하여 썸트렌드 Biz, Premium 방송, 카드, 가전, 광고/기획 서비스가 만들어졌으며 감성 분석 기능을 추가해 썸트렌드 Review+가 개발되어 서비스되고 있습니다. AI Report는 사용자에게 보다 편리한 데이터 분석 환경을 제공하고자 기획된 후 트렌드맵, 지식베이스, NLP 및 기계학습, 통계분석 등 동사의 모든 기술을 아울러 개발하였습니다. 또한 보험사기 탐지 서비스의 경우 동사의 스팸으로 분류된 소셜데이터와 언어처리, Deep AI를 이용해 서비스로 개발된 바 있습니다. 이러한 서비스는 기획이 이루어지면 프로토타입의 개발에서 베타 서비스 오픈까지 빠르면 2-3주, 늦어도 3-4개월내로테스트가 가능합니다. 이는 모두 SOFIA 플랫폼에 포함된 데이터, 지식베이스, 자연어 이해, 기계학습, 초대용량 지식맵 등 잘 갖추어진 기술 스택의 높은 완성도에 기인한다고 할 수 있습니다.

동사는 서비스 기획, 데이터 구축, 서비스 개발까지 파이프라인 형태의 서비스 개발 절차가 조직화되어 있습니다. 즉, 기획이 이루어진 후 디자인, 서비스 개발까지 단계적 개발 파이프라인 절차를 따르고 있으며 각 파트별로 필요한 부분을 보완하거나 새로 개발해 SOFIA 플랫폼을 발전시키고 있습니다. 현재, 이러한 방법론에 따라 썸트렌드 Review+ 가전, 관광 등이 단계적으로 서비스 오픈을 앞두고 있으며 AI Report 역시 추가적인 서비스 오픈을 기다리고 있습니다. 동사 기술의 높은 완성도와 다양성은 맛집, 트렌드, 뷰티, 숙박 등의 추천과 같은 B2C에 쉽게 적용이 가능하며 국내 여행 코스 추천은 이미 오픈 가능한 수준으로 개발되어 있습니다. 이는 향후 챗봇과 결합해 실용 가능한 전문 버추얼 어시스턴트라는 획기적인 시스템으로 발전될 것입니다. 이와 같이 최근의 서비스 동향 트렌드를 반영한 지속적인 개발 및 동사가 보유한 데이터의 조화를 바탕으로 동사의 기술력은 타사가 모방하기 어려운 높은 완성도를 보이고 있습니다. 

SOFIA 플랫폼은 데이터와 기술의 성능적인 측면에서 우수한 경쟁력을 보유하고 있습니다. 먼저 데이터의 경우 원시 데이터와 데이터를 가공해서 얻은 지식베이스가 있으며 이들은 모두 양적, 질적 측면에서 파악해볼 수 있습니다. 아래 데이터 수집량 관련 표와 같이 동사의데이터 수집은 목적성, 포괄성, 확장성, 안정성, 적시성이라는 원칙하에 수집되어 응용 도메인에 필요한 데이터를 빠짐없이 확보하고 있는 특징이 있습니다. 또한 데이터는 모니터링 체계에 따라 끊김없이 수집이 이루어지며 관리되고 있으며 이러한 환경하에서 서비스 개발팀은 안전하고 용이하며 빠르게 서비스를 개발할 수 있습니다. 

[데이터 수집량]

데이터

분류

건수(건)

데이터

분류

기간(년)

비정형데이터

뉴스

187,773,628

자연재난

호우

58

블로그

1,380,218,934

태풍

34

인스타그램

1,802,036,075

강풍

24

트위터

22,372,772,776

대설

58

커뮤니티

806,250,539

지진

비정기

유튜브,TV채널

7,550,366

자연재난

22

페이스북

1,445,503

위험성평가

22

트렌드

47,069,508

급경사지

비정기

리뷰

54,692,210

연안침수

비정기

공시

-

산사태

비정기

금융데이터

주가

2,905

낙뢰

비정기

시장지수

185

글로벌

비정기

채권금리

22

자원동원현황

22

환율

36

기후변화시나리오

150

유가

3

사회재난

폭염

57

경제데이터

23

산불

비정기

기업재무 데이터

기업재무제표

2,111기업/59항목

생활안전

비정기

섹터재무제표

48섹터

사회재난

22

산업데이터

산업지수

247

위험성평가

22

자원동원현황

22

공간정보

공간지도

29

시설지도

29

아래 데이터 수집 현황 관련 표는 포괄성과 수집 주기를 기술하고 있습니다. 일부 불가피하거나 필요에 의한 경우를 제외하면 대부분의 데이터에 대해 전체를 포괄하며 수집 주기 또한 최대한 즉시성을 반영하고 있음을 확인할 수 있습니다.

[데이터 수집 현황]

구분

수집 대상

커버리지

수집주기

비정형

인스타그램

830만+ 계정

83%+

실시간

블로그

4,400만+ 계정

90%+

실시간

트위터

6,600만+ 계정

전체

실시간

뉴스

국내 145+
 해외 3만

-

실시간

금융시장

주가/시장지수

3,090개 종목

전체

일별

채권 금리

22개의 금리데이터

전체

일별

환율

36개 환률

전체

일별

유가

WTI(유가) 데이터

전체

일별

경제 데이터

23종 경제데이터

전체

월별/분기/년간

기업재무

기업 재무제표

59종 재무데이터

전체

분기/년간

섹터 재무제표

48종 섹터재무데이터

전체

분기/년간

산업지수

247종 산업 주요지표

전체

일별/월별/분기/연간

Dart 공시 데이터

6분류, 10종 보고서

전체

실시간(30초)

동사가 구축하고 보유한 지식베이스는 한국어, 영어, 중국어 등 다국어 처리가 가능하며 국내 최대 규모의 언어처리 사전을 보유하고 있습니다. 또한 20개 이상의 도메인별 온톨로지가 구축되어 있으며 4개의 도메인에 대한 전문 분야 대화가 가능하도록 시나리오가 구성되어 있습니다. 또한 78만개 이상의 표현에 대한 감성 표현이 분류체계와 함께 구성되어 있으며 이는 동사의 독자적인 기술이라 할 수 있습니다.

[지식베이스 현황]

대분류

분류

언어 및 도메인

항목 수

비고

언어처리

형태소사전

한국어

186만

기본형태소, 복합어, 기분석사전

영어

191만

기본형태소, 복합어사전

중국어

학습지식

-

품사태깅
 학습지식

한국어

학습지식

-

영어

학습지식

-

중국어

학습지식

-

개체명

300만

-

패러프레이징

한국어

2,500

-

영어

13,000

-

구문

한국어

63,000

-

영어

학습지식

-

중국어

학습지식

-

의미

-

300만

-

실세계지식

대화지식

-

100만

-

온톨로지

-

300만

도메인별 온톨로지

대화시나리오

도메인수

4

도메인별 시나리오

문서분류정보

분류수

20

-

저자범주

분류수

17

-

감성지식

일반감성지식

-

60만

도메인별 다단계 분류체계

금융감성지식

-

18만

다단계 분류체계

동사의 AI 기술과 관련하여 자연어처리의 성능은 독보적인 수준이라 할 수 있으며 영어나 중국어 처리도 세계적인 수준에 있습니다. 이는 향후 동사의 기술 제품이 글로벌로 진출하는 데 있어 매우 유리한 부분이라 할 수 있습니다.

직접적인 비교의 어려움이 있기는 하나 동사의 감성분석 정확도는 91.4%에 달하며, 불법 탐지나 코드 분류의 정확도 또한 각 기관으로부터 실서비스 가능성을 검증 받았습니다. 또한 동사가 수행한 딥러닝 기반 주가 예측 역시 펀드로서 가능성을 인정받아 운용을 기다리고 있으며 이는 동사의 AI 기술력을 입증하는 사례라 할 수 있습니다. 동사의 지능형 검색 시스템을 적용한 포털 및 음악 통합 검색 서비스의 경우 페이지뷰가 175% 및 500% 이상 향상됨으로써 실제 AI 기반 문제 해결 능력에서도 동사기술력의 우수성을 확인할 수 있습니다.

[AI 기술 성능]

구분

바이브컴퍼니

SOTA

비고

자연어처리

형태소분석 커버리지

99.9%

-

-

한국어 품사태깅

98.8%

(corpus: KAIST+ETRI+KU)

SOTA-98.1%

(ETRI, 세종)

-

개체명 인식(F1)

88.29%

-

-

구문분석(의존관계)

94%

(corpus: 자체 연구결과)

SOTA-90.4%

(NAVER, 세종)

-

영어 품사태깅(F1)

98.24%

97.85%

(WSJ)

CRF

기계번역 목적으로 품사셋변경

영어 구문분석(의존관계)

94.84%

97.33%

(UCSD, UAS)

확률기반

중국어 단어분할

98.75%

97.3%

(Northeastern Univ., Acc)

-

중국어 품사태깅

(F1, 단어분리 미포함)

89.99%

93.55%

(상동)

CRF

중국어 구문분석

(의존관계, 원시말뭉치)

78.76%

82.4%

(상동)

확률기반

추출대상

감성 분석

91.40%

-

-

빅데이터

분석

분석 문서수

270억건
블로그 2003년 ~ 현재

트위터 2010년 ~ 현재

인스타그램 2013년 ~ 현재

국내뉴스 1990년 ~ 현재

-

-

일별 생성 키텀 수

블로그 500만

트위터 800만

인스타그램 100만

-

-

일별 연관관계 후보 수

블로그

연관 500만*500만=25조

2003년 이후 전체

트위터

연관 800만*800만=64조

2010년 이후 전체

인스타그램

연관 100만*100만=10조

2010년 이후 전체

-

-

하둡 운용 서버 수

300대

-

-

저장공간

1PB

-

-

AI기반

문제해결능력

불법추심 (정확도)

87.5%

-

-

보험사기 (정확도)

84.25%

-

-

HS코드분류 (정확도)

94.96%

-

-

투자

연평균 수익률

9.93%

-

딥러닝

Sharpe Ratio

1.1

-

MDD

9.69%

-

질병 예측

85.58%

-

음이항분포

회귀분석

포털

검색

PV

800만→2200만(175%↑)

-

-

검색대상문서 수

500만→15억(약3만%↑)

-

검색대상 서비스 수

10→100(900%↑)

-

음악검색 (PV)

5천만→3억(500%↑)

-

-

(다) 지적재산권 소유 내역

동사는 20여년간 축적한 인공지능 및 빅데이터 분야의 기술과 노하우를 보유한 소프트웨어 기업으로 핵심 기술들과 관련하여 다음과 같은 지적재산권을 보유하고 있습니다.

[특허권 현황]

상태

출원일

등록일

발명의 명칭

등록

2003.05.16

2005.09.09

색인 및 형태소 분석에 이용되는 특정 문서 고유 사전의 작성방법 및 작성을 위한 장치

등록

2004.10.01

2007.02.26

대화형 에이전트를 이용한

서비스 방법 및 시스템

등록

2005.05.22

2005.11.09

대화형 방명록 서비스 방법 및 시스템

등록

2005.12.26

2007.05.08

문서의 표절 검사 방법

등록

2010.02.09

2011.05.31

실시간 교통 정보 제공 시스템 및 방법

등록

2010.04.12

2012.09.24

브랜드 맵 생성 방법 및

브랜드 맵 생성 시스템

등록

2010.04.12

2012.02.29

상품 관련 인터넷 게시물에

기반한 광고 방법 및 광고 시스템

등록

2010.06.01

2012.11.02

트랜드 맵 기반의 게임 방법

등록

2011.05.25

2013.04.03

드래그 입력을 이용한 도로 정보 제공 방법 및 그 시스템

등록

2011.05.25

2013.04.24

순위 정보를 디스플레이하는 방법

등록

2011.07.14

2014.02.17

복수의 사용자들 간의

대화 디스플레이 방법

등록

2011.08.10

2013.11.14

연관어를 이용한 확장 키워드

검색 광고 방법

등록

2011.09.16

2013.09.05

모바일 단말기의

지도 디스플레이 장치 및 방법

등록

2011.09.19

2013.04.03

사용자 입력에

유동적인 탭 검색 장치 및 방법

등록

2011.12.12

2013.06.12

이동통신기반 개인별 최적화된 폴링주기를 가지는 실시간 검색 서비스를 제공하는 방법, 단말기 및 기록매체

등록

2011.12.13

2014.03.04

복수의 아이템들을 제공하는 방법, 복수의 아이템들을 터치스크린 사용자 인터 페이스에 디스플레이하는 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체

등록

2012.05.08

2014.03.24

키워드 음성 인식을 통해 관련 어플리케이션을 실행시키는 음성 통화 처리 방법 및 이를 실행하는 모바일 단말

등록

2012.05.11

2014.08.04

콘텐츠 블록 제공 방법,

이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버

및 이를 저장한 기록 매체

등록

2012.06.08

2014.03.14

콘텐츠 블록 제공 방법, 이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버 및

이를 저장한 기록 매체

등록

2012.06.28

2014.02.14

소셜 콘텐츠 연계 방법 및

이를 기록한 기록 매체

등록

2012.08.06

2014.04.29

소셜 콘텐츠 연계 방법 및

이를 실행하는 소셜 콘텐츠 연계 서버

등록

2013.03.27

2015.04.16

컴퓨터 실행 가능한

감성 에너지 측정 방법

등록

2013.04.30

2015.05.28

컴퓨터 실행 가능한 감성 어휘 분류 방법 및 이를 수행하는 컴퓨터 실행 장치

등록

2017.12.28

2018.03.29

인공지능을 활용한 기업과 이벤트 상호 매칭시스템 및 매칭방법

등록

2018.03.29

2019.07.10

빅데이터 및 인공지능을 활용한 이벤트 예측 시스템 및 그 방법

등록

2018.03.29

2019.10.31

오토인코더를 이용한

산업분류 시스템 및 방법[d1]

등록

2018.02.09

2019.11.01

인공지능을 활용한 데이터베이스 모듈 및 이를 이용하는 경제 데이터 제공

시스템 및 방법[d2]

등록

2018.7.31

2019.12.5

제품 매뉴얼의 정형 데이터

구축 시스템 및 그 방법

등록

2018.03.22

2020.07.22

빅데이터 기반 소비자심리지수

제공 시스템 및 그 방법

등록

2018.07.31

2020.04.27

챗봇 기반의 제품 매뉴얼 제공

시스템 및 그 방법

출원완료

2018.12.07

-

감성 사전 구축 방법 및 시스템

출원완료

2019.09.06

-

라이프 태그 생성 장치 및 방법

출원완료
2019.12.26
-
관광지 지수 산출 방법 및 시스템

[프로그램 등록 현황]

상태

창작일

등록일

프로그램 명

저작자

등록

2001.02.01

2001.11.22

Talkro CS Agent 1.0

㈜바이브컴퍼니-프로그램심의조정위원회

등록

2002.02.01

2002.07.03

Talkro Webguide 2.0

㈜바이브컴퍼니-프로그램심의조정위원회

등록

2004.06.30

2004.08.04

하위 범주화 사전 편집도구

㈜바이브컴퍼니/

한국문화콘텐츠진흥원-프로그램심의조정위원회

등록

2004.06.30

2004.08.04

다음 시소러스 편집도구

㈜바이브컴퍼니

/한국문화콘텐츠진흥원-프포그램심의조정위원회

등록

2006.07.01

2006.08.18

지능형 대화 에이전트 Talkro CA

㈜바이브컴퍼니-프로그램심의조정위원회

등록

2011.02.10

2011.02.28

감성기반 콘텐츠 추천 프로그램

㈜바이브컴퍼니-한국저작권위원회

등록

2013.03.14

2013.04.02

뮤직오퍼 (MusicOffer)

㈜바이브컴퍼니-한국저작권위원회

등록

2012.06.01

2013.04.02

감성오퍼 (SenseOffer)

㈜바이브컴퍼니-한국저작권위원회

[소프트웨어품질인증서(GS) 등록 현황]

상태

등록일

등급

프로그램 명

저작자

등록

2015.02.16

-

마이닝서치IRv4.0

MiningSearchIRv4.0

㈜바이브컴퍼니

(120-86-08334)

등록

2018.05.28

1등급

ContextualFinderv2.0

㈜바이브컴퍼니

(120-86-08334)

등록

2019.06.24

1등급

컨덱스츄얼챗봇엔진(v5.0)

ContextualCAv5.0

㈜바이브컴퍼니

(120-86-08334)

(4) 연구개발인력의 수준

동사의 연구개발 조직은 크게 AI & Big Data연구소(자연언어처리연구소 및 자체 연구조직)와 스마트시티 연구소로 구분됩니다. AI & Big Data연구소는 데이터 수집, 지식베이스, 자연어 처리, 기계학습 및 통계분석 모델링, 빅데이터, 시각화, 기술제품등을 연구개발하고 있으며, 스마트시티 연구소의 주요 업무는 동사의 빅데이터 기술과 소셜 데이터, IoT 데이터 융합을 기반으로 도시의 구조적 문제를 분석하여 정책 실험을 검증하는 플랫폼의 연구개발입니다.

[연구개발 조직현황 및 주요 업무]

구분

주요 업무

구성원

AI

&

Big Data

연구소

SOFIA Platform

Big Data Lab

다양한 정형/비정형 빅데이터를 수집하여 인사이트를 제공하기 위한 기초 자료를 저장하며 데이터 수집, 정제, 관리 기술 개발

5

AI Lab

인공지능 분석을 위한 엔진과 플랫폼 연구를 담당하며 구체적으로 언어 처리, 기계학습, 빅데이터 분석, AI Report 등에 사용되는 핵심기술을 연구, 개발.

18

Knowledge & Insight Lab

수집된 정보를 의미 있게 분석하고 활용하기 위해 필요한 지식을 정의하고 구축합니다. 또한 인사이트 발굴을 위해 데이터 분석 및 시각화 기술을 개발 및 고도화

6

AI

기술

제품 개발

Analytics

제품군

썸트렌드

소셜빅데이터의 분석 및 시각화를 통해 개인 또는 기업이 온라인상에서 이용할 수 있는 분석 서비스 플랫폼을 개발 및 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 서비스 개발

9

AI Solver

환경, 교통, 범죄, 금융사기, 재난 등 사회의 다양한 문제를 사전에 예방하고 해결할 수 있도록 탐지/분류, 예측, 발굴/탐색 분야에 특화된 인공지능 기반의 솔루션 개발

21

Assistant

제품군

AI Report

기업, 기관 등에서 의사 결정에 필요한 보고서를 만드는 과정에서 방대한 데이터의 처리와 분석의 어려움을 해결할 수 있도록 인공지능 기반의 주제별, 목적별 자동 리포트 작성 시스템 개발

7

AI Agent

인공지능을 기반으로 하여 일반 대화뿐 아니라 고객 맞춤형 상담서비스도 가능한 고차원의 챗봇 서비스를 개발합니다.

10

스마트시티연구소

빅데이터와 소셜 데이터, IoT데이터를 융합하여 사회의 현황을 적시에 파악하고, 도시를 구성하는 모든 개체들의 연결고리에 대한 분석을 통해 문제점 분석과 정책 실험을 검증하는 플랫폼을 만듭니다.

8

빅데이터와 인공지능의 사업분야의 확장과 성장을 견인하기 위해 동사에서는 다양한연구활동이 이루어지고 있습니다. 이러한 연구활동에는
기술인력들의 충분한 관련 기술 경험과 지식, 관리 능력 등이 뒷받침 하고 있습니다.
증권신고서 제출일 기준 도아의 연구개발인력은 총 84명
으로 이 중 약 35%에 이르는 인원이 관련분야의 석사 이상 학위를 보유하고 있으며,
오랜 경험과 노하우를 지닌 인력
들이 부단한 연구 개발 과정을 통해 동사의 서비스
발전에 기여하고 있습니다.

[연구개발인력 구성 현황]

학력

박사

석사

학사

기타

인원수

12

17

54

1

동사는 증권신고서 제출일 현재 188명의 임직원 중 84명의 연구개발인력을 보유하고 있습니다. 해당 인력들은 각 서비스 분야에 특화된 전문성과 경험을 바탕으로 다년간의 인공지능 및 빅데이터 기술 개발 경험을 보유하고 있으며, 관련 분야의 심도 있고 꾸준한 기술개발 연구활동을 통해 동사의 기술을 제품화 및 사업화하고 있습니다. 동사가 영위하는 사업 분야에서 연구개발인력은 핵심적인 경쟁력으로 작용함을 감안하였을 때, 높은 수준의 연구개발인력을 확보한 것으로 판단됩니다. 동사의 주요연구개발인력 현황은 아래와 같습니다.

[주요 연구개발 인력 현황]

직위

성명

담당업무

주요경력

CTO/

연구소장

윤준태

최고기술책임자/

자연언어처리

연구소 소장

00~현재 ㈜바이브컴퍼니 최고기술책임자, 부사장

99~00 University of Pennsylvania Post-Doc.

98~99 한국과학기술원(KIST) Post-Doc.

93~98 연세대학교 컴퓨터과학(박사) 졸업

91~93 연세대학교 컴퓨터과학(석사) 졸업

87~91 연세대학교 컴퓨터과학과 졸업

- 국제 저널 15건, 국내 저널 7건, 국제 학술대회 논문 19건, 국내 학술대회 논문 17 건, Technical Report 3건, 빅데이터/인공지능/자연어 관련 특허 3건

이사

/연구소장

안창원

스마트시티

연구소 소장

19~현재 ㈜바이브컴퍼니 스마트시티연구소 소장

99~19 한국전자통신연구원(ETRI) 클라우드, 빅데이터, 시뮬레이션 책임연구원 및 연구실장

08~19 과학기술연합대학원 컴퓨터소프트웨어전공 겸임교수/부교수

15~16 행정자치부 빅데티어분석과 기술서기관

94~98 한국과학기술원 산업공학(박사) 졸업

92~94 한국과학기술원 경영과학(석사) 졸업

88~92 한국과학기술원 경영과학 졸업

現) 스페인 카탈로냐 공대(UPC) 방문연구교수

現) 스위스 연방공대(ETH) 방문연구교수

現) 세종특별자치시/대구도시공사 스마트시티 자문관

現) 세종특별자치시 4차산업혁명위원회 부위원장

現) 한국경영과학회 소셜시뮬레이션연구회 회장

이사

박의규

빅데이터/
인공지능

플랫폼 개발

06~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터/인공지능 플랫폼개발 이사

95~99 ㈜리딩텍 시스템개발 담당

01~06 연세대학교 전산학 박사

99~01 연세대학교 전산학 석사

91~95 연세대학교 전산학

- IDPP Conference 2019 빅데이터 강연

- 한국지역정보개발원 챗봇 강연

- 한국재정정보원 빅데이터 자문

이사

이호

인공지능

엔진연구개발

04~현재 ㈜바이브컴퍼니 인공지능 엔진개발 이사

03~04 NLP솔루션 이사

01~04 아스트로네스트 개발총괄 부장

99~01 삼성종합기술원 연구개발 연구원

95~99 고려대학교 전산학(인공지능전공) 박사

93~95 고려대학교 전산학 석사

88~92 고려대학교 전산과학

- 관련 국제/국내 논문 6건 발표

이사

이기황

소셜 빅데이터

마이닝,

지식베이스 구축 
및 관리

11~현재 ㈜바이브컴퍼니 소셜빅데이터 마이닝, 지식베이스구축 이사

17~18 이화여자대학교 겸임교수

10~10 연세대학교 HK연구교수

98~05 University of Edinburgh, Computational Linguistics & Language Engineering 박사

91~93 연세대학교 국어학 석사

87~91 연세대학교 국어국문학

- 관련 국내외 저널 및 논문 8건 발표

現) 패스트캠퍼스 “파이썬을 활용한 텍스트 마이닝” 강사

前) 언어정보학회 이사

前) 한국사전학회 이사

이사

박성공

신규 서비스

개발 및 구축

08~현재 ㈜바이브컴퍼니 서비스 개발/구축 이사

01~07 ㈜메타라이츠 R&D 팀장

98~01 고려대학교 컴퓨터학 박사

96~98 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~96 고려대학교 컴퓨터학

前) 2018년 공무원연금공단 홍보 시민 참여단 전문위원

- 2015년 국립재난안전연구원 연구개발사업 우수상 수상

이사

유상우

썸트렌드

서비스 총괄

04~현재 ㈜바이브컴퍼니 썸트렌드 총괄이사

99~00 한국전자통신연구원(ETRI) 전자상거래 연구개발 연구원

95~99 ㈜SKC 중앙연구원 소속 연구원

93~95 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~93 고려대학교 컴퓨터학

- TBS 라디오 “김미화의 유쾌한 만남” 의 “깜짝 리서치” 코너 고정 진행(2015.6~2016.9)

- 특강: 보건복지부, 국방부, 문화체육관광부, 국립도서관, 서울특별시, 한국방송광고진흥공사, 국립중앙박물관, 국립청소년수련원, KT, 한양대학교, 이화여자대학교, 홈플러스, 롯데호텔, 롯데월드, 롯데백화점, 두산, 한국패션협회, 백화점협회 등

이사

권미경

빅데이터

분석 컨설팅

00~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터분석 컨설팅 이사

99~00 이즈데이터 웹기획 담당

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

90~94 덕성여자대학교 화학

現) 인천광역시 데이터기반행정위원회 자문위원

現) 공무원연금공단 홍보시민참여단 전문위원

現) 한국콘텐츠진흥원, 음원사재기 관련 빅데이터 분석 검증 자문단 자문위원

前) 국민대학교 경영대학원 빅데이터 경영MBA과정, 소셜애널리틱스 겸임교수

이사

최재원

빅데이터 분석 
및 대외홍보

00~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터분석/대외홍보 이사

00~00 시네플러그 CIO

95~00 조흥은행 IT행원

11~13 숭실대학교 IT정챙경영학 박사

09~11 숭실대학교 IT정책경영학 석사

91~95 연세대학교 컴퓨터과학

『치킨은 왜 행복을 말할까』 저자

現) 교육부 미래교육위원회 위원

前) 광운대학교 경영대학원 경영학과 겸임교수

前) 지능정보산업협회 이사

前) 라디오 빅데이터로 보는 세상 고정진행

이사

이도경

빅데이터

수집 및 관리

00~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터수집관리 이사

98~00 ㈜테크노이천프로젝트 솔루션개발 연구원

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

91~99 충남대학교 컴퓨터공학

부장

이영신

기계학습

/소셜데이터분석 
엔진 개발

09~현재 ㈜바이브컴퍼니 엔진개발 담당 부장

06~08 Google Search Quality Enhancement 엔지니어

04~06 ㈜다음소프트 수집/NLP/검색 엔진 담당

02~04 NLP솔루션 NLP/검색 엔진 개발 담당

00~03 고려대학교 컴퓨터학 석사

93~00 고려대학교 컴퓨터학

- 특허 1건 등록

- 관련 논문 2건 발표

부장

한대희

빅데이터

분석엔진 개발

10~현재 ㈜바이브컴퍼니 빅데이터 분석 엔진 개발 담당 부장

06~10 티맥스소프트 프레임 워크 개발 책임 연구원

04~06 두리정보통신 미들웨어/HTS플랫폼 개발담당

00~03 한국인트라네트 미들웨어/HTS플랫폼 개발 담당

94~04 연세대학교 전자공학

부장

장대원

국가 연구개발 과제 및 스마트시티 
안전분야 총괄

19~현재 ㈜바이브컴퍼니 국가연구개발과제 및 스마트시티안전분야 총괄 부장

15~19 ㈜LIG시스템 국가연구개발과제 및 손해보험 위험관리 연구소장

09~15 ㈜노아솔루션 공공사업 및 재난안정 정보화 담당 본부장/국가연구개발과제 연구소장

05~09 인하대학교 국가연구개발과제 연구원

04~10 인하대학교 토목공학 박사

02~04 인하대학교 토목공학 석사

94~02 인하대학교 토목공학

現) (사)문화재방재학회 이사

現) (사)사면재해경감협회 이사

現) (사)방재관리연구센터 이사

現) (사)한국방재안전학회 이사

- 2017 행정안전부장관 개인표창(미래복합재산) 외 2건

- 관련 학술대회, 논문 및 저널 58 건 발표

차장

고중훈

데이터 분석 및 
모델링

12~현재 ㈜바이브컴퍼니 PM, PL, 데이터분석 담당 차장

10~12 조인스중앙㈜ PM, PL, 프로그램개발 담당

05~09 마하정보시스템㈜ PL, 프로그램개발 담당

15~18 한양대학교 경영학 박사

13~15 한양대학교 전략프로젝트경영 석사

93~10 한양대학교 전자정보시스템공학

웹어워드코리아-공공/의료부문 최우수상

現) 정보통신기획평가원 평가위원

前) (사)한국정보시스템감사통제협회 아카데미 연구위원

前) 한국IT비즈니스진흥협회 평가위원

前) (사)한국정보시스템감사통제협회 글로벌프레임워크 간사

前) (사)한국정보시스템감사통제협회 정보보호거버넌스 간사

- 관련 학술대회, 논문 5건 발표

차장

김연수

국가 연구개발

과제 담당

19~현재 ㈜바이브컴퍼니 국가연구개발과제 담당

16~19 ㈜LIG시스템 국가연구개발과제 및 손해보험 위험관리 담당 과장

15~15 한라대학교 토목공학과 전공기초 강사

11~12 ㈜노아솔루션 기후변화 및 풍수해 분석담당 대리

07~09 ㈜예일엔지니어링 하천기본계획 및 재해영향평가 담당

12~16 인하대학교 토목공학 박사

09~11 인하대학교 토목공학 석사

99~05 전주대학교 토목환경공학

2015 한국방재학회 학술발표대회 우수논문상 외 3건 수상

- 국내외 논문, 학술대회, 저널 총 122건 발표

차장

엄승태

스마트시티

데이터 분석

인공지능 모듈 개발

19~현재 ㈜바이브컴퍼니 스마트시티 데이터 분석모듈 AI개발 담당

18~19 에이치씨엔씨 반도체 세정기 공정품질 예지보전 플랫폼 AI 모델 개발 담당

17~18 인텔리빅스 스마트시티 영상관제 시스템영상인식 AI 모델 개발 담당

17~19 국민대학교 데이터사이언스 박사 수료

14~16 세종대학교 디지털정보산업학 석사

차장

김태년

AI기반 주식

모델링 개발

14~현재 ㈜바이브컴퍼니 AI기반 주식프로그램 개발 담당 차장

12~13 대신증권 PB

09~12 새마을금고 지점투자증권관리 담당

14~19 한양대학교 재무금융 박사 수료

12~14 한양대학교 경영전문대학원 금융투자 석사

00~08 경남대학교 경영학

- 2016 한국증권학회&에프앤가이드 연구지원 사업 선정(우수논문)

- 투자자산운용사, 부동산펀드투자상담사, 파생상품펀드투자상담사 등 금융관련 자격증 다수 보유

차장

장환석

기계학습,

데이터 분석

및 처리

16~현재 ㈜바이브컴퍼니 인공지능 기반의 데이터분석 및 처리 담당 차장

10~15 홍익대학교 전자정보통신공학 박사

08~10 홍익대학교 전자정보통신공학 석사

03~08 홍익대학교 전자전기공학부

- 홍익대학교 산학 협력단 연구원

- 기계학습 관련 논문 및 저널 3 건 발표

- 관련 특허 1건 출원

차장

이병운

데이터 분석 및 
모델링

18~현재 ㈜바이브컴퍼니 데이터분석/모델링 담당

14~18 ㈜코리아엑스퍼트 데이터분석/모델링/컨설팅 담당

13~18 어니컴㈜ 데이터분석/컨설팅 담당

08~13 ㈜투비웨이 데이터표준화/모델링/컨설팅담당 책임연구원

13~15 한양대학교 경영학 박사

06~08 한양대학교 경영학 석사

97~04 한림대학교 화학

(5) 기술의 상용화 경쟁력

동사는 높은 기술 완성도를 기반으로 주요 기술 제품들을 대부분 상용화 하였습니다. IT/전자, 공공, 금융/보험 등을 포함하여 25개 이상의 산업군에 포함되는 고객사를 보유하고 있으며 연평균 38%의 고객사 증가율을 보이고 있습니다. 동사는 기술력의 상용화 능력을 바탕으로 장기 이용고객이 증가하고, 안정적으로 매출이 성장하는 선순환 구조를 구축하였습니다.

[기술 제품의 고객사 활용 사례 (2017-2019)]

항목

고객사 명

내용

총 활용 건수

언론사

MBC

- MBC <100분 토론> 홍준표 VS 유시민 편에서 빅데이터 분석 결과를 발표

- 사상 최초로 현직 대통령과 국민과의 대화를 진행한 <2019 국민과의 대화>에서 빅데이터 분석 결과를발표

1,004건

그 외 다수 언론

- 기사 주제에 대한 논거를 뒷받침하기 위해 바이브컴퍼니의 기술 제품 활용

- 바이브컴퍼니에서 기발표한 내용을 기사나 방송에서 재인용

기업

트위터

- 트위터의 데이터를 기반으로 바이브컴퍼니가 데이터를 분석하고 ‘트위터 화제의 키워드’를 선별해 콘텐츠로 활용 중

667건

대홍기획

- 트렌드 및 브랜드 소셜 현황을 실시간으로 분석하는 ‘디빅스 2.0’ 솔루션ㆍ디빅스를 이용한 홍보 콘텐츠를 제작해 활용

공공

문화체육관광부

- 바이브컴퍼니의 기술 제품을 이용해 관광 빅데이터 자료를 만들어 언론 및 관계기관에 배포 중

183건

국회도서관

- 지능형 의회정보 융합분석시스템인 아르고스(Argos)를 개발해 국회내외부의 자료를 분석해 현안과 입법 과제를 발굴하는 데 활용

정부기관

경찰청

- 국가정보원법 위반, 국가공무원법 위반, 공직선거법 위반, 직권남용권리행사방해, 정보통신망이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 위반 등 범죄 행위 등을 수사하기 위해 바이브컴퍼니와 공조

22건

동사의 썸트렌드 제품은 25개 이상 업종의 고객사로부터 우수성을 인정 받아 수요가 지속하여 증가하는 추세이며, AI Solver는 공공기관 및 대기업 등 큰 규모의 공급처에 안정적으로 제공 중에 있습니다. 또한 AI Agent는 보험 및 금융 업계에 지속적으로 제공하고 있으며, AI Report의 상용화를 통해 신규시장에 진출하였습니다.

[산업별 주요 거래처 현황]

산업

주요 거래처

공공

국립중앙도서관, 한국출판문화산업진흥원, 국회도서관, 문화체육관광부, 한국방송광고진흥공사, 금융감독원, 한국관광공사, 고용노동부 외 45개

IT/전자/통신

삼성전자, LG전자, SK텔레콤, KT, LGU+, 카카오, 한솔인티큐브주식회사, 시스게이트, 동부씨엔아이 외 79개

부동산/건설

신세계프라퍼티, 에스케이디앤디, 스타필드수원, 그랜드호텔앤리조트, 두산, 한화호텔앤드리조트, 신세계건설 외 7개

금융/보험

현대카드, 롯데카드, 한국기업데이터, 신한은행, 한국은행, 비씨카드, 중소기업은행, 신한카드, 삼성생명본사, 케이비국민카드 외 18개

항공/자동차

대한항공, 벤츠코리아, 현대자동차, 기아자동차, 외 2개

광고/미디어

트위터, MBC, SBS, KBS, EBS, 대홍기획, 연합뉴스, 레오버넷, 주식회사엠포스, 에델만코리아, 주식회사위즈그룹, 외 78개

식품

농심, KT&G, 주식회사놀부, 동서식품, 롯데칠성음료주식회사 외 9개

문화/생활

파나소닉코리아주식회사, 애경산업, 우아한형제들, 아모스프로페셔널,

필립모리스, 주식회사시디즈 외 20개

의류/화장품

네파, 이랜드리테일, 에프앤에프, 주식회사아모레퍼시픽, 주식회사코스온, 올리패스코스메슈티컬즈, 한국존슨앤드존슨판매 유한회사 외 5개

제약/의료

유유제약, 한국화이자제약, 식품의약품안전처, 국립중앙의료원

유통

주식회사신세계, 롯데쇼핑주식회사, 스타벅스커피코리아, 카카오엠, 오뚜기, 주식회사이마트, 씨제이올리브네트웍스주식회사 외 14개

교육/출판

서울대학교산학협력단, 연세대학교산학협력단, 육군사관학교산학협력단, 부산가톨릭대학교산학협력단, 고려대학교 외 16개

기타

한국언론진흥재단, 한국개발연구원, 사단법인벤처기업협회 외 45개

나. 시장성

(1) 시장의 규모 및 성장잠재력

Statistica에서 발표한 자료에 의하면 글로벌 인공지능 시장규모는 2019년 약 13조원에서 2025년 약137조원 규모로 4차 산업혁명의 핵심 기술로 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창함에 따라 가파른 성장세를 시현할 것으로 추정됩니다. 인공지능 관련 기술이 조직의 디지털 트랜포메이션 과정에 필수적인 요소로 인식됨에 따라, 글로벌 기업들의 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 도입 속도는 가속화 될 것으로 예상됩니다. 

[글로벌 인공지능 시장 규모]

(단위: 억원, %)

구분
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
CAGR

시장규모
130,290
199,391
300,177
438,655
614,685
917,110
1,368,328
49.2%

(출처 : Statistica's AI market revenue worldwide 2016-2025)

국내 인공지능 시장 또한 글로벌 인공지능 시장의 흐름에 맞추어 지속성장할 것으로 예상되며, IDC에서 발표한 자료에 의하면 국내 인공지능 시장은 2019년 약 2,820억원에서 2023년 약 6,400억원으로 연평균 17.8%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다. 국내 선도기업을 주축으로 인공지능 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상과 더불어 국내의 높은 ICT 인프라 및 교육 수준, 신기술에 대한 빠른 수용성 등을 고려해 보았을 때, 공공 및 기업의 IT투자 확대를 기반으로 국내 시장의 성장속도는 지속하여 증가할 것으로 판단됩니다.

[국내 인공지능 시장 규모]

(단위: 십억원)

국내 인공지능 시장규모(idc).jpg
국내 인공지능 시장규모

(출처 : IDC, 국내 인공지능 2019-2023 시장 전망)

글로벌 및 국내 인공지능 시장 규모는 각각 연평균 성장률 49.2%, 17.8%를 기록하며 지속하여 확대될 것으로 전망됩니다. 이에 따라 동사가 영위하는 인공지능 관련 사업은 시장 규모의 확장을 기반으로 높은 성장 잠재력을 보유한 것으로 판단됩니다.

글로벌 빅데이터 시장은 인터넷의 급속한 확대 및 모바일이라는 새로운 환경을 맞이하면서 수 많은 데이터 속에서 인사이트를 얻는 것의 중요성이 대두됨에 따라 규모가지속적으로 증가하고 있습니다. MarketsandMarkets에서 발표한 자료에 의하면 글로벌 빅데이터 시장은 2020년 약 1,389억 달러 수준으로 추정되며, 이후 2025년까지연평균 10.6%의 성장세를 유지하며 약 2,294억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 전망하고 있습니다.

[글로벌 빅데이터 시장 규모]

(단위: 십억원)

글로벌 빅데이터 시장규모(marketsandmarkets).jpg
글로벌 빅데이터 시장규모

(출처 : MarketsandMarkets Analysis)

국내 빅데이터 시장은 개인화 마케팅, 스마트 팩토리에서 발생하는 데이터 분석, 인공지능 학습을 위한 데이터 저장 등의 주요 수요를 통해 성장해 왔으며, IDC에 따르면 국내 빅데이터 시장은 2019년 1조 6,744억원에서 2023년 2조 2,592억원까지 연평균 11.2%의 성장세를 시현할 것으로 전망됩니다. 향후 국내 빅데이터 시장은 데이터, 인공지능 산업 활성화를 위한 정부의 정책과 투자 계획에 힘 입어 성장 규모가 지속적으로 확대될 것으로 예상됩니다. 

[국내 빅데이터 시장 규모]

(단위: 십억원)

국내 빅데이터 시장규모(idc).jpg
국내 빅데이터 시장규모

(출처 : IDC, 국내 빅데이터 및 분석 시장 전망 2019-2023)

데이터의 급격한 증가를 기반으로 인사이트 도출 및 이를 활용한 비지니스 기회 창출이 중요해짐에 따라 국내외 빅데이터 시장 규모는 지속하여 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 동사의 빅데이터 사업과 연관성이 높은 국내 빅데이터 시장의 경우 정부 정책 및 우호적 시장환경에 힘입어 성장 가능성이 높은 것으로 판단됩니다.

(2) 시장경쟁 상황

동사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 사업은 글로벌 선도 기업 뿐만 아니라 국내 대기업, 인공지능 전문 기업 등 경쟁이 높은 시장입니다. 대표적으로 GOOGLE은 AI기반 검색 최적화, 대화형 AI, 고성능 AI 데이터처리칩 등 미래 신산업에 활용될 AI 기술 확보에 주력하고 있으며, AMAZON은 고객데이터와 AI를 기반으로 무인점포, 스마트스피커 등 새로운 혁신 기술의 상용화를 추진하고 있습니다. 이외에도 네이버, 카카오 등 국내 인터넷 플랫폼사, SKT, KT, LG U+등 통신대기업, 인공지능 전문 기업은 기술 우위를 선점하기 위한 경쟁을 지속하고 있습니다.

동사는 시장의 요구를 면밀하게 분석하여 기술 경쟁력을 바탕으로 파급 효과가 큰 시장(데이터 거래, IPA(Intelligent Process Automation), 디지털 트윈 등)을 위주로 세분 시장 선점을 목표로 하고 있으며, 동사와 유사한 기술을 기반으로 사업을 영위하는 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 동사와 경쟁이 예상됨

솔트룩스

- 주로 B2B 및 B2G 인공지능, 빅데이터 솔루션과 더불어 클라우드 방식의 솔루션 서비스를 기반으로 사업을 영위하는 기업
- 동사와 텍스트마이닝, 텍스트 어낼리시스 등에서 다년간 수주경쟁을 벌이고 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
- 동사는 원천기술에 기반한 솔루션이 요구되는 영역에 있어 본 기업들과 고객관계 혹은 파트너 관계를 함께 구축하고 있음

[해외 주요 경쟁업체 현황]

기술(제품)

업체명

썸트렌드

Basis Technology

AI Solver

탐지및 분류

Brandwatch

예측

발굴과 탐색

시뮬레이션

AI Report

-

AI Agent

IBM(왓슨)

주) 동사가 자체적으로 파악하고 있는 경쟁업체 현황 입니다.

동사는 경쟁사 대비 오랜 기간 데이터를 수집해왔으며, 이에 가장 많은 정형 및 비정형 데이터를 보유하고 있습니다. 더불어 수집 채널의 다양화를 지속적으로 추진하여 기술 제품의 우위성과 안정성, 확장성을 확보하고 있습니다. 또한 경쟁사 대비 우수한 기술력을 기반으로 안정적인 고객사 증가 추이 및 매출액 성장세를 유지하고 있습니다.

다. 성장성

(1) 기업 성장 전략

동사는 20여년간 축적해 온 빅데이터 및 인공지능 기술을 바탕으로 집약적이고 통합적인 성장을 목표로 하고 있습니다. 6대 전략 자산(인적자원 및 인프라, 데이터 및 지식, 기술력, 기술제품, 사업경험 및 노하우, 신뢰성 및 공신력)을 적극적으로 활용하고 4대 성장 전략(시장 선점 및 주도, 시장 확산, 서비스 개발 및 시장 개척, 협력을 통한 시너지 창출)을 바탕으로 12가지 세부 전술을 실행하여 목표를 달성하고자 노력하고 있습니다. 

[성장전략 개요]

성장 전략 개요.jpg
성장전략 개요

(가) 6대 전략 자산

■ 세계 최고 수준의 핵심 기술 인력

동사는 전체 인력의 과반수가 기술인력으로 구성되어 있으며, 주요 경영진 중에서도 절반 이상이 기술인력으로 구성되어 인공지능, 데이터 기반 연구개발 및 사업화를 다각도로 진행하고 있습니다.
동사의 핵심 기술 인력은 총 22명으로 그 중 박사 이상(수료 포함)의 학위를 보유한 인력이 약 70%를 차지해 관련 분야에 대한 높은 전문성을 가지고 있습니다. 또한 동사는 과학기술 및 공학 분야의 전문가뿐만 아니라 인문학적 지식을 기반으로 빅데이터 분석을 통해 인사이트를 발굴, 기관 및 기업에 컨설팅을 진행하는 데이터 분석 전문가까지 최고 수준의 기술 인력을 보유하고 있습니다. 

■ 국내 최대 규모의 데이터 및 지식

동사는 지금까지 약 270억 건의 데이터를 수집하고 지식베이스를 체계화하는 등 국내 최대 규모의 데이터 및 지식을 보유하고 있습니다. 10년 이상의 블로그, 트위터, 인스타그램, 커뮤니티를 비롯한 소셜데이터와 1990년 이후의 국내 뉴스기사 등 약 270억 건을 수집해왔으며, 해외 뉴스의 경우도 미국, 영국, 일본, 중국, 홍콩, 인디아 등의 주요 언론사 약 30,000개 소스로부터 수집 중에 있습니다. 또한 금융 시장의 분석에 필요한 주가 데이터, 재무 데이터, 산업 지표, 경제 지표 및 공시데이터와 뷰티, 가전, 호텔 등에 대한 리뷰데이터도 수집하고 있습니다. 데이터는 필요에 의해 10분~24시간 주기로 끊임없이 분석되고 있으며 양적인 측면 뿐만 아니라 질적인 측면에서도 국내 최고 수준의 데이터를 확보하고 있습니다.

■ 세계 최고 수준의 기술력

동사는 지속적인 연구개발을 통해 완성도, 자립도, 확장성, 모방난이도 측면에서 모두 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있습니다. 경쟁사 대비 높은 연구개발비 투자비중으로 끊임없이 기술을 발전시켜 나가고 있습니다. 동사의 기술은 크게 심층적 의미 이해 기반의 설명가능한 인공지능 기술과 빅데이터 분석을 통한 초대용량 지식맵 구성과 탐색 기술로 이뤄지는데 해당 기술들의 하위 항목에 속하는 지식베이스, Core NLP, Deep AI, Explanatory Agent, 수집기술, 빅데이터 처리기술, 트렌드맵, Visual Repository 등의 기술 대부분이 자체 기술력을 바탕으로 높은 완성도를 보이고 있습니다.

■ 독보적인 품질의 기술제품

동사의 기술제품들은 GS인증, SP인증, 사업화 등을 통해 높은 수준의 품질 인증을 획득한 바 있습니다. 동사는 ISO 국제표준을 기반으로 기능 적합성, 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등에 대한 시험을 수행하였고 인증심의위원회를 통해 인증에 통과하여 품질을 인증 받았습니다. 2015년에는 AI Solver 제품의 솔루션 중 하나인 '마이닝서치 Irv4.0'을 통해 GS 인증을 획득했습니다. 또한 2018년에는 썸트렌드와 AI Solver 제품에 활용되고 있는 'ContextualFinderv2.0' 솔루션, 2019년에는 AI Chatbot 제품인 Contextual Cav5.0을 통해 가장 높은 등급인 GS인증 1등급을 획득하며 제품의 우수성을 인정받고 고객사로부터 제품의 신뢰성을 확보할 수 있었으며, SP인증 획득을 통해 SW품질관리 체계가 제대로 확립되어 관리되고 있음을 인증 받았습니다.

■ 풍부한 사업경험과 노하우로 인한 차별적 위상

동사는 우수한 기술력을 토대로 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent 등 기술제품을 개발, 상용화시키고 더 나아가 오랜 시간 동안 관련 레퍼런스를 쌓는 등 풍부한 사업경험과 노하우를 보유하고 있습니다. 특히 고객사가 한 분야에 치우치지 않고 신고서 제출일 기준 공공, IT/전자/통신, 부동산/건설, 금융/보험, 광고/미디어,식품 등 25개 이상의 산업군에
서
419 개의 고객사를 확
보
하였으며
특정 산업에서의시장 확대뿐만 아니라 다른 산업으로의 사업 진출 및 확장이 용이합니다.

■ 고객으로부터 얻은 신뢰와 공신력

동사의 기술력과 기술제품은 오랜 시간 기업, 공공, 기관 등 다양한 고객사로부터 신뢰받아 다방면으로 활용되고 있습니다. 최근 3년간(2017년~2019년) 바이브컴퍼니의 기술제품이 활용된 건수는 1,876건에 달하는 등 고객으로부터 높은 신뢰를 바탕으로공신력을 얻고 있습니다. 또한 2년 이상 장기간 거래를 유지하고 있는 고객 수는 2016년 62개사, 2017년 99개사, 2018년 144개사, 2019년 198개사로 연 평균 47%의 높은 증가세를 유지하고 있습니다.

(나) 4대 성장 전략 및 실행 전술

첫째, 기존 시장에서의 독보적인 위상을 적극 활용하여 시장을 선점하고 주도하는 것입니다. 빅데이터 및 인공지능 시장은 매해 빠른 속도로 성장하고 있으며 동사는 기술제품의 질적, 양적 확대를 통해 기존 충성 고객의 만족도를 높이고 신규 고객을 유치하면서 시장 점유율을 빠르게 높여갈 계획입니다. 특히, 이미 높은 영향력을 확보한 소셜 리스닝 시장의 지배력을 높여 나가고, AI 위험 관리 시장 및 증강 분석 시장을 선점하여 독보적인 지위를 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

둘째, 동사는 기술 제품의 수직적, 수평적 확장을 통해 새로운 시장으로 확산시키고자 하며 소셜 데이터뿐만 아니라 금융 데이터, 리뷰 데이터 등 다양한 데이터를 분석하고 결합하여 맞춤형 데이터를 거래 할 수 있는 '데이터 거래소' 형태의 플랫폼을구축할 예정입니다. 또한, 아직 시장 주도자가 없는 IPA 시장에 진출하여 동사의 제품을 적극적으로 프로모션 할 것이며, AI 전문 상담시장은 고가의 구축 형태뿐만 아니라 클라우드 기반의 SaaS 방식의 서비스를 바탕으로 적용 가능한 시장을 넓혀 나갈 예정입니다.

셋째, 신제품 개발을 통한 시장 개척을 통해 성장 동력을 극대화 할 예정입니다. 특히,동사가 신사업으로 주력하고 있는 분야인 디지털 트윈 시장은 현재 추진 중인 다양한스마트시티 사업을 성공적으로 이끌어 다른 지자체로의 확산뿐만 아니라 해외 진출의 발판으로 삼을 예정입니다. 또한, 수많은 교육, 강의, 강연, 컨설팅 등을 통해 쌓은 신뢰를 바탕으로 인사이트 발굴을 위한 교육 시장에 적극적으로 진출할 계획이며,궁극적으로 기술제품의 결합과 고도화를 통해 '인간의 선택에 꼭 필요한 어시스턴트'를 만들어 IVA시장에 진출하여 성장해 나가는 것을 목표로 하고 있습니다.

넷째, 동사는 학교, 지자체, 공공기관, 기업, 연구소 등 다양한 파트너들과의 협력을 통해 시너지를 만들어 나갈 계획입니다. 또한, 가치사슬상 전후방 기업들을 인수하거나 스타트업을 인큐베이팅하여 수직적 통합을 이루어 나가는 것을 목표로 하고 있습니다. 집약적 성장뿐만 아니라 통합적 성장을 위해서는 전후방 기업들을 적극 활용할수 있는 전략적 접근이 필요하며, 동반 성장할 수 있는 파트너가 필수적이기 때문입니다. 또한, 유관산업과의 시너지를 위해 공동사업, 전략적 제휴 등을 적극적으로 추진할 예정입니다. 최근에는 통신사, 카드사 등과 공동사업을 진행하고 있으며 기업, 공공기관, 지자체 등과 민관상생모델 발굴에 힘쓰고 있는 상황입니다.

(2) 사업의 확장가능성

동사는 인공지능 및 빅데이터 솔루션 기반의 기술제품의 확장 및 디지털 트윈 기술을활용한 신규 제품 출시를 통한 사업의 확장을 계획하고 있습니다. 동사의 기존 제품 확장을 기반으로한 신규 사업 계획은 다음과 같습니다.

[신규사업 개요]

제품

신규사업 내용

전망

소셜
메트릭스

■ 인사이트 플랫폼 ‘SomeTrend(썸트렌드)’ 론칭

- 누구나 쉽게 빅데이터 분석이 가능하고 이를 바탕으로 추천이 가능한 플랫폼 구축

- 여행, 관광, 뷰티, 주식 등 다양한 분야의 분석/추천 콘텐츠 추가

- 기존의 단순 검색에서 벗어나 보다 깊이 있는 분석 정보와 데이터 제공으로 인사이트 발굴을 위한 새로운 시장 개척 및 선점

- 대기업뿐만 아니라 중소기업, 소상공인, 개인들의 빅데이터 분석에 대한 니즈가 꾸준하게 증대하고 있기 때문에 향후 전망은 밝음

■ Review+ ‘Beauty(뷰티)’ 론칭

- 국내 최초 딥러닝 기반 감성 분석 서비스인 화장품 리뷰 분석 서비스 오픈

- 2020년 하반기 중으로 네이버쇼핑을 포함한 방대한 리뷰 데이터 분석 추가 예정

- 뷰티 뿐만 아니라 여행, 호텔, 음식점 등 다양한 리뷰 분석을 추가하여 종합 리뷰 분석 서비스를 제공할 예정

- B2B뿐만 아니라 B2C로의 확장도 가능

■ Data+ 서비스 확장

- 소셜 데이터 뿐만 아니라 금융감성/주식뉴스 분석/재무제표 API 제공

- 데이터 보유 중인 타기업과 협업

- 데이터 유통/거래 플랫폼 구축

AI Solver

■ 소셜 시뮬레이션

- 스마트시티 연구소 설립(2020년 1월)

- DTP(Digital Twin Prototype), DTI(Digital Twin Instance), DTF(Digital Twin Foundation), DTE(Digital Twin Environment) 순차 개발

- DTF와 DTE를 모두 통합하여 포괄적인 “스마트시티 운영 시스템’ 솔루션 개발

- Markets and Markets의 2018년 6월 발표에 따르면 글로벌 디지털트윈 시장은 연평균 37.87% 성장할 것이며, 2023년에 약 17.3조원의 규모로 성장할 것으로 추정

- 디지털트윈 시장은 급속도로 성장하고 있으며, 그 중에서도 스마트시티는 디지털트윈 기술의 활용 가능성이 매우 높아서 가파른 성장이 기대됨

AI Report

■ 제품간 결합

- 썸트렌드, AI Solver, AI Agent에 AI Report를 접목

■ 다양한 형태의 분석 보고서

- KB와 산업/시장 동향 분석 보고서를 AI Report로 대체하는 협업 진행 중

- 메쎄이상과 전시 관련 분석 보고서 협의 진행 중

- Markets and Markets의 2019년 2월 발표에 따르면 글로벌 증강 분석 시장은 연평균 30.6% 성장할 것이며, 2023년에 약 21조원의 규모로 성장할 것으로 추정

- 동사의 AI Report는 세계 최초의 증강 분석 기술제품으로 활용가능성은 무궁무진함

특히, 소셜 디지털 트윈은 동사가 보유한 빅데이터와 사람과 사회에 대한 다양한 소셜데이터 및 사물에 대한 IoT 데이터를 융합하여 도시 경제사회 현상을 적시에 파악하고, 시민, 기업, 환경 등 도시를 구성하고 있는 모든 객체 간 미시적 상호작용을 규명하고 도시의 구조적 문제를 분석하여 정책을 실험 검증할 수 있는 플랫폼입니다. 이에 동사는 스마트시티 연구소를 통해 스마트시티 분야의 핵심 기술인 디지털 트윈 기술을 최우선으로 확보하고자 하고 있습니다.

동사는 '스마트시티 운영 체계' 기술을 확보하기 위해 그 핵심인 '소셜 디지털 트윈' 을 개발하고 있으며, 부산, 제주, 서울 등에서 소셜 디지털 트윈 사업을 진행중으로 2020년 상용화를 통해 해당 영역에서의 사업 확장과 시장 검증을 더욱 늘려가는 것을 목표로 하고 있습니다. 

라. 경영성

(1) CEO의 자질

동사의 송성환 대표이사는 전북대학교에서 전산학 학사를 취득하였으며 한양대학교 에서전산학 석사, 숭실대학교에서 IT정책경영학 박사를 취득하였습니다. 이후 한국정보통신㈜ 개발팀에 근무하며 자연어 처리 및 인공지능 분야의 소프트웨어에 대한 지식을 축적하였습니다. 이를 바탕으로 송성환 대표이사는 ㈜바이브컴퍼니 사업개발/마케팅 임원으로 취임하여 '믿고 쓸 수 있는 AI를 바탕으로 사람들이 항상 더 나은 선택을 할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다.'는 핵심가치를 바탕으로 사람과 사람뿐 아니라 사람과 기계, 기계와 기계가 상호 소통/협력 가능한 미래 원천기술을 개발하겠다는 일념 하에 13년간 동사의 비정형 빅데이터 가공을 통한 분석 서비스, 인공지능 기반의 문제해결 및 예측 서비스 등의 기술 제품의 개발과 마케팅을 담당하였습니다.

이후 동사의 대표이사로 취임하여 '시장 및 업계를 이끄는 창의성', '혁신을 통한 공헌', '맡은 일에 최선을 다하는 책임감', '구성원과 지역사회가 함께 가는 동반성장'을동사의 경영 철학으로 정의하고 이러한 경영 철학이 동사 고객의 성공을 넘어 사회와인류의 보다 행복한 삶에 기여할 수 있다는 믿음 하에 동사의 성장을 위해 최선을 다하고 있습니다. 송성환 대표이사의 끊임없는 변화와 발전에 대한 추구는 기업의 향후성장 가능성을 예상할 수 있게 하며, 경영인으로서 필요한 다양한 경험과 성과에 근거하여 전문 경영인으로서 충분한 자질을 보유하고 있다고 판단됩니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사의 임직원 수는 증권신고서 제출일

현재 총 186명이며, 전체 임직원 중 사무 12명, 연구 56명, 개발 118명, 컨설팅 19명, 디자인 10명, 영업 6명, 품질 4명 등으로 구성되어 있어
충분한 수준의 제품 연구개발 역량 및 사업 수행 역량을 모두 확보하고 있는 것으로 판단 됩니다.

[조직 현황]

조직도

동사의 경영진은 기술, 컨설팅, 운영, 재무 분야 등 기술과 경영을 아울러 안정적으로사업을 영위하고 있습니다. 주요 경영진들은 동사의 기술을 현재 수준까지 끌어 올리고 다각도로 사업을 진행해 지금의 바이브컴퍼니를 만드는데 핵심적인 역할을 하였습니다.

[경영진 內 학위 현황]

학위

박사

박사 수료

석사

학사

합계

인력 현황

10

1

2

5

18

[경영진 현황]

성명

총 경력

근속년수

최종학력(학위)

담당업무(직위)

송성환

27년 1개월

19년 4개월

숭실대학교

IT정책경영학(박사)

최고경영자(대표이사)

김경서

22년 10개월

17년 4개월

연세대학교 컴퓨터산업시스템공학(박사)

기술정책자문(의장)

윤준태

21년 8개월

19년 7개월

연세대학교

컴퓨터과학(박사)

최고기술책임자(부사장)

송길영

25년 11개월

19년 6개월

고려대학교

컴퓨터학(박사)

최고전략책임자(부사장)

반승욱

28년 2개월

19년 4개월

경상대학교

전자계산학(학사)

최고영업책임자(부사장)

김성언

7년 3개월

1년 6개월

아주대학교

경영학(학사)

최고재무책임자(이사)

: 공인회계사/세무사

안창원

26년 6개월

2개월

한국과학기술원(KAIST)

산업공학(박사)

스마트시티연구소 소장(이사)

박소아

21년 1개월

9개월

한남대학교

컴퓨터공학(박사)

공공컨설팅(이사)/ 스마트시티연구소 센터장

박의규

17년 4개월

13년 3개월

연세대학교

전산학(박사)

빅데이터&인공지능

플랫폼 개발(이사)

이호

20년 2개월

15년 9개월

고려대학교

인공지능(박사)

인공지능 엔진

연구개발(이사)

이기황

9년 9개월

8년 10개월

University of Edinburgh

Computational Linguistics & Language Engineering(박사)

소셜 빅데이터 마이닝& 지식베이스 구축 및 관리 (이사)

박성공

17년

11년

고려대학교

컴퓨터학(박사 수료)

빅데이터&인공지능 기반

신규 서비스 개발 및 구축 (이사)

유상우

21년 4개월

15년 10개월

고려대학교

컴퓨터학(석사)

썸트렌드서비스 총괄 (이사)

박현영

17년 3개월

9년 9개월

서울대학교

불문학(석사)

인사이트리포트 총괄 (이사)

권미경

22년 2개월

19년 2개월

덕성여자대학교

화학(학사)

빅데이터 분석 및

컨설팅 총괄 (이사)

최재원

24년

11개월

19년

3개월

숭실대학교

IT정책경영학(박사)

빅데이터 분석 및 대외홍보담당 (이사)

이도경

21년 5개월

11년 10개월

충남대학교

컴퓨터공학(학사)

빅데이터 수집 및 관리 (이사)

성용현

18년 2개월

14년 4개월

수원대학교

통계정보학(학사)

빅데이터, 인공지능

솔루션 및 개발 (이사)

주요 경영진은 ㈜바이브컴퍼니의 창사 이래로 20여년간 빅데이터 및 인공지능 기술을 발전시키고, 이를 활용한 기술제품을 개발하여 관련사업을 수행해 왔습니다. 회사의 미션과 비전을 달성하기 위해 일관되고 뚜렷한 목표를 가지고 사업의 성공을 위해 매진해 왔습니다. 주요 경영진 6명의 평균 경력기간은 약 22년이고, ㈜바이브컴퍼니에서의 근속연수 평균은 약 16년입니다. 상기 표에 나타낸 바와 같이 각 분야에서의 전문가로 이루어진 주요 경영진은 사업을 위한 다양한 활동을 적극적으로 수행함으로써 회사의 성장과 발전을 위해 전력투구하고 있습니다.

아울러 동사는 최고기술경영자인 윤준태 부사장을 중심으로 핵심 기술 인력들도 전문 분야의 연구개발 실적 및 경력을 보유하고 있으며, 업계에서 해당 전문성을 인정받아 강의, 저술 활동, 학회 활동, 유관기관 심의위원 등 다양한 대외활동을 과거에 했거나 현재에도 병행하고 있습니다. 다수의 핵심 인력들 또한 유관 분야에서 공로를인정받아 수상한 경력이 있습니다.

[핵심 기술 인력]

학위

박사

박사 수료

석사

학사

합계

인력 현황

11

4

3

4

22

핵심 기술 인력은 총
22명으로 그중 박사 이상(수료 포함)의 학위를 보유한 인력이 약70%를 차지해
관련 분야에 대한 높은 전문성을 가지고 있습니다. 동사는 과학기술 및 공학 분야의 전문가뿐만 아니라 인문학적 지식을 기반으로 빅데이터 분석을 통해 인사이트를 발굴, 기관 및 기업에 컨설팅을 진행하는 데이터 분석 전문가까지 다양한기술 인재를 보유하고 있습니다. 이와 같이 동사의 연구개발인력의 구성 및 조직 운영관리 프로세스를 감안하였을 때 동사는 인력 및 조직 경쟁력을 충분히 갖춘 것으로판단됩니다.

(3) 경영의 투명성

증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회는 김경서 사내이사, 송성환 대표이사, 윤준태사내이사, 김성언 사내이사, 조성준 사외이사 5인으로 구성되어 있으며, 이사회 운영규정에 따라 적절하게 운영되고 있습니다. 동사의 상근이사인 김경서 사내이사, 송성환 대표이사, 윤준태 부사장, 김성언 사내이사는 동사의 사업 영위에 필요한 충분한 역량 및 전문성을 확보하고 있으며 급여 및 복리후생 등의 조건에 있어 동종업체 및 사회통념 상 적정한 수준으로 제공되고 있습니다.

조성준 사외이사는 상법 제382조 및 제542조의 8 제2항에서 규정하고 있는 사외이사로서의 결격요건이 존재하지 않으며, 동사의 이사회에 대한 견제 및 감시 기능을 충실히 수행하고 있습니다. 또한 동사의 비상근 감사인 박규상 감사는 상법 제542조의 10 제2항에서 규정하고 있는 감사로서의 결격요건이 존재하지 않으며, 이사회의 경영활동에 대한 감사로서의 업무를 적절히 수행하고 있습니다.

동사는 2018년 03월 코스닥시장 상장을 계획한 이후 한국투자증권 주식회사와 대표주관계약을 체결하였으며, 이후 대표주관회사의 권고를 바탕으로 이사회운영규정, 특수관계자 거래 규정 등 주요 사규를 제·개정하여 운영해오고 있습니다. 또한 코스닥협회에서 발간한 코스닥상장법인 표준정관을 준용하여 정관을 적절히 개정하였습니다. 또한 한국예탁결제원과 2018년 07월 명의개서대행계약을 체결하여 주식사무를 이관하였으며 그 외에 상장회사로서 갖추어야 할 내부통제제도를 적절히 갖추어운영하고 있습니다.

동사의 상장 후 제반 공시와 관련된 업무는 동사의 경영관리본부에서 총괄하여 관리할 예정이며, 상장 후 내부정보의 철저한 관리를 위하여 '상장회사 표준 내부정보관리 규정' 등을 참고하여 내부정보관리규정을 제정하여 시행하고 있습니다.

위와 같이 기업지배구조, 내부통제제도, 공시체제 등을 감안하였을 때, 동사는 경영투명성을 충분히 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

(4) 경영의 독립성

증
권
신
고
서 제출일 현재 동사의 최대주주인 김경서 사내이사는 동사 주식의 34.39%를 보유하고 있으며, 송성환 대표이사, 윤준태 부사장, 송길영 부사장, 반승욱 부사장 등의 보유 주식을 포함하면 최대주주등의 보유 지분율은 46.12%입니다.

이에 대표주관회사 의무인수분을 포함한 동사의 공모예정주식수 669,500주를 감안하더라도
공모 후 최대주주등의 지분율은 40.40%로 상장 후 안정적인 경영권 확보에
는 문제가 없는 수준인 것으로 판단됩니다.

이 외 동사의 이사 및 감사는 최대주주인 김경서 사내이사와 관계가 없는 타인이며 사외이사 및 감사의 이사회 참여를 통한 적절한 감시 및 견제 시스템을 구축함으로써경영의 독립성을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

또한 신고서 제출일 현재 동사의 지분구조를 감안하였을 때, 동사 경영의 독립성이 훼손될 만한 요소는 제한적일 것으로 판단됩니다.

마. 재무상태

(1) 재무성장성

[2017년 ~ 2020년 반기 매출액 및 영업이익 추이]

(단위: 백만원)

구분

2017년

(제18기)

2018년
(제19기)

2019년

(제20기)

2020년

(제21기 반기)

매출액

(증감률)

13,185
(9.81%)
14,101
(6.40%)
16,298
(15.58%)
7,995
(15.84%)

영업이익

(증감률)

699
(-57.92%)
1,342
(91.99%)
(344)
(-125.63%)
-1,644
(-0.06%)

1인당 부가가치

6.30
11.98
(2.25)
N/A

경상이익률

3.41%

6.67%

(4.04%)
(24.17%)

주1) 1인당 부가가치 = 영업이익 / 기말 종업원수

주2) 경상이익률 = 법인세비용차감전순이익 / 매출액

주3) K-IFRS 별도 재무제표 기준

주4) 2020년 반기 증감률은 전반기 대비 증감률 기재

동사는 빅데이터 기반 솔루션/서비스 제공을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 꾸준한 매출처 다변화, 신규 서비스 개발 및 적극적인 영업활동을 전개함으로써 최근 3년간 지속적인 매출 성장세를 시현하고 있습니다. 동사의 매출액은 2017년 약 132억원에서 2019년 약 163억원으로 연평균 11.18% 성장하였습니다. 그럼에도 불구하고 2019년의 경우 -344백만원의 영업적자를 기록하였으며, 이는 디지털 트윈 등 신규 솔루션 개발 가속화 및 기존 SaaS 형식 서비스인 '썸트렌드'의 강화개발을 위해 연구개발인력을 약 45명 고용하여 판관비가 큰 폭으로 상승한 것에 기인합니다.

동사는 매출의 계절성으로 인해 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있
어
2020년 반기 매출액은 약 79.96억원 수준이오나 향후 축적된 기술 및 데이터 자산을 기반으로 더 우수한 AI/빅데이터 서비스 및 솔루션을 통하여 매출은 지속 성장할 것으로 전망되며, 이익률 또한 개선될 것으로 예상됩니다.

(2) 재무안정성

[2017년 ~ 2020년 반기 재무안정성 비율]

(단위: 백만원, %)

재 무 비 율

2017년
(제18기)

2018년

2019년

(제20기)

2020년 반기

(제21기 반기)

(제19기)
업종평균

부채비율

426.02%

107.10%

70.7%

110.93%

140.19%

차입금의존도

67.86%

39.54%

18.00%

35.96%

36.57%

유동비율

70.05%

177.94%

184.00%

104.15%

80.30%

당좌비율

67.19%

162.97%

177.93%

87.51%

57.44%

재고자산 회전율(회)

114.81

22.23

43.96

13.39

8.39

매출채권 회전율(회)

6.71

6.62

6.56

7.71

8.05

영업활동으로 인한

현금흐름

937

2,062

N/A

349

255

기말현금및현금성자산

1,643
8,091
N/A
3,064
2,761

주1)

K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)

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

주3)
2020년 반기 기준 활동성 지표는 연환산 매출액을 적용 하였습니다.

동사의

최근 반기 매출채권은 1,550백만원으로 매출액 대비 19.39% 수준이며, 동사의 2018년 기준 매출채권 회전율 (기초, 기말 매출채권의 평균 사용)은 6.62로 동년 업종평균(J.582 소프트웨어 개발 및 공급업) 회전율인 6.56를 상회하였습니다. 동사의 주요 매출처는 공공기관, 금융기관, 대기업 등으로 재무 건전성이 우수하고 결제 조건은 다소 차이가 있으나 대부분 대금 청구 후 30일 이내에 회수가 이루어지고 있으므로, 동사의 매출채권 건전성은 양호한 수준을 보이고 있는 것으로 판단됩니다. 

[2017년~2020년 반기말 매출채권 연령분석]

(단위: 천원, %)

구분

3월 미만

3~6월

미만

6~12월

미만

1년 이상

매출채권
잔액

부도금액

(업체수)

2017년도말

2,334,455

114,950

-

2,850

2,452,255

-

2018년도말

1,787,724

7,900

5,500

8,350

1,809,474

5,500 (1)

2019년도말

2,398,403

-

2,750

20,750

2,421,903

17,900 (2)

2020년 반기말

1,469,654
45,100
-
35,600
1,550,354
17,900 (2)

동사는 소프트웨어 개발 및 공급을 주된 사업으로 영위하고 있기에 실물 재고자산을 보유하고 있지 않으며 재무제표, 제조원가명세서 상 계상 되어 있는 재고자산은 수주기반 프로젝트 원가 투입액을 재공품으로 인식한 내역입니다. 동사는 향후 연구개발 및 데이터 확보를 위한 투자가 기반이 된 AI/빅데이터 서비스 및 솔루션 강화 등을 통해 수익성을 제고함으로서 동사의 재무안정성은 개선될 것으로 예상됩니다.

(3) 재무자료의 신뢰성

[최근 3사업연도 감사의견]

구분

2017년
(제18기)

2018년
(제19기)

2019년
(제20기)

2020년 반기
(제21기 반기)

외부감사인

정진회계법인
삼정회계법인
삼정회계법인
삼화회계법인

감사의견

적정

적정

적정

-

동사는 신고서 제출일 현재 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률에 의거하여 외부감사인의 회계감사를 수검하고 있습니다. 동사는 상장을 준비하는 과정에서 금융감독원에 감사인 지정 신청을 하여 지정감사인으로 삼정회계법인을 지정 받아 회계감사를 수검하였습니다. 2018년 최초로 K-IFRS로 전환 후 감사를 수검 받았으며 이에 대한 감사인의 감사의견은 적정 의견이었습니다.

또한, 해당 회계법인의 회계감사 관련 임직원은 동사의 주주 또는 친인척 등에 해당하지 않고 감사용역 외 거래관계가 존재하지 않으며, 동사의 주식 등을 보유한 사실이 없습니다. 따라서 동사의 감사인 및 감사 관련 인력은 동사의 재무 자료에 대하여 독립성을 유지하고 있으며, 동사 재무 자료의 신뢰성이 확보되어 있는 것으로 판단됩니다.

4. 공모가격에 대한 의견

가. 평가결과

대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜바이브컴퍼니의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구 분
내 용

주당 희망공모가액
23,000원 ~ 28,000원

확정공모가액
결정방법
수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜바이브컴퍼니가 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

상기 표에서 제시한 희망 공모가격 범위는 ㈜바이브컴퍼니의 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 ㈜바이브컴퍼니의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정 공모가격은 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜와 발행회사인 ㈜바이브컴퍼니의 협의 후 최종 결정 예정입니다.

나. 희망공모가액의 산출방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 한국투자증권㈜는 ㈜바이브컴퍼니의 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.

【 ㈜바이브컴퍼니 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.

【 ㈜바이브컴퍼니 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 ㈜바이브컴퍼니는 표준산업분류상 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 영위하는 사업자로서, 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 B2B, B2G 대상 인공지능 및 빅데이터 솔루션, SaaS 서비스 제공을 주된 사업으로 하고 있습니다.

이에 상장주선인은 적정기업가치 산출을 위하여 현재 동사가 속하여 있는 '응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)' 산업분류 내에서 모집단을 선정하였습니다.

한편, 국내기업 중 동사와 같이 인공지능 및 빅데이터 솔루션, SaaS 서비스 제공을 주요 사업으로 영위하는 유가증권 및 코스닥시장 상장사는 존재하지 않습니다. 따라서,
동사가 속해있는 산업분류와 실질적인 사업내용의 유사성 등을 고려하여 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 ㈜바이브컴퍼니와 동일한 산업분류에 속한 코스닥시장 상장 기업
- (J58222) 응용소프트웨어개발 및 공급업

솔트룩스, 인프라웨어, 코리아센터,
이스트소프트, 한국정보인증, 웹케시,
다날, 케어랩스 등
[총 59개사]

2차
사업 유사성
인공지능, 빅데이터 관련 솔루션 및 서비스 관련 사업을 주요 사업으로 영위하고 있을 것
셀바스에이아이, 제이엘케이, 위세아이텍, 나무기술, 솔트룩스
[총 5개사]

3차
재무 유사성 및
일반기준

① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 6개월 이상 경과한 기업
③
2020년 반기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이
익 시현 기업

④ 2019년 기준 매출액이 발행회사 매출액의 5배 이내일 것
⑤ 2020년 반기 기준 자산총계가 발행회사 자산총계의 5배 이내일 것
⑥ 2019년 부채비율이 150% 미만일 것

⑦

최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것

위세아이텍, 셀바스에이아이
[총 2개사]

(나) 유사회사 선정 세부내역

1) 국내 비교기업의 선정

[1차 비교기업 선정]

동사가 속한 한국표준산업분류 세세분류인 '응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)'에 속한 코스닥시장 상장기업 59개사를 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, 솔트룩스
59개사

[2차 비교기업 선정]

1차 비교회사로 선정된 위의 59개사를 대상으로 인공지능, 빅데이터 관련 솔루션 및 SaaS 기반 서비스 제공을 주요 사업으로 영위하는 회사를 근거로 아래 5개사를 비교회사로 선정하였습니다.

[2차 비교기업 선정 내역]

번호
회사명
주요사업
선정 여부

1
셀바스에이아이
의료진단기기 34.7%, 보조공학기기 28.4%, 인공지능 솔루션 27.6%, 전자사전 9.2%
O

2
케이지이니시스
전자상거래 및 유통 72.9%, 요식업 21.9%, 교육사업 6.6%
X

3
코나아이
스마트카드 53.8%, COB 등 상품 32.8%, 수수료 13.5%
X

4
한국정보인증
공인인증 80.1%, PKI솔루션 7.2%, 기타 12.7%
X

5
지어소프트
유통 및 이커머스 67.3%, IT서비스 22.4%, 광고사업부 10.3%
X

6
옴니텔
모바일커머스 100%
X

7
엔지스테크널러지
전장사업 68.0%, 솔루션 26.1%, 어플리케이션 5.6%
X

8
링크제니시스
개발 SI/CIM 64.7%, XcomPro/XGemPro 28.6
X

9
다날
커머스사업부문 84.7%, 프랜차이즈부문 9.5%, 디지털콘텐츠부문 5.8%
X

10
다나와
제품매출 63.2%, 제휴쇼핑 12.9%, 판매수수료 10.5%, 광고사업 8.4%, 정보이용료등 3.4%
X

11
갤럭시아커뮤니케이션즈
전자결제사업 80.9%, O2O사업 18.8%
X

12
브리지텍
콜센터 솔루션 73.8%, 클라우드 콜센터 23.9%
X

13
핸디소프트
SW용역매출 50.2%, NW부문 28.7%, SW유지보수 21.1%,
X

14
제이엘케이
인공지능 의료분석 솔루션 52.9%, 인공지능 산업/보안 분석 솔루션 33.7%
O

15
엑스큐어
스마트카드 71.7%, 용역 28.2%
X

16
포시에스
리포트부문 53.9%, 전자문서부문 44.6%
X

17
이지케어텍
의료정보시스템 운영 및 유지보수 51.2%, 의료정보시스템 개발 및 판매 48.8%
X

18
지니언스
네트워크 보안 제품 84.8%, 네트워크 보안 용역 14.8%
X

19
티라유텍
IT서비스 및 SW매출 86.0%, H/W매출 13.9%
X

20
이스트소프트
보안 및 소프트웨어사업 34.7%, 포털사업 34.7%, 게임사업 23.3%, 커머스 6.4%
X

21
한컴MDS
임배디드 소프트웨어개발 솔루션 31.4%, 임베디드 소프트웨어 솔루션 15.9%
X

22
알티캐스트
미디어솔루션 69.4%, Data플랫폼 7.0%
X

23
모바일어플라이언스
영상기록장치, HUD, ADAS 내비게이션 98.7%
X

24
웹케시
B2B핀테크서비스 81.7%, e금융사업 14.2%
X

25
SBI핀테크솔루션즈
결제서비스 37.8%, 개인머니서비스 47.2%, 기업지원서비스 16.6%
X

26
이루온
통신 솔루션 및 서비스 45.7%, 기타시스템 54.3%
X

27
코리아센터
글로벌 상품 소싱 솔루션 57.8%, 쇼핑몰 솔루션 19.5%, 배송대행 솔루션 7.4%
X

28
네오위즈홀딩스
게임사업 97.2%, 임대사업 1.9%, 지주사업 0.6%
X

29
비트컴퓨터
의료정보시스템 59.3%, 교육사업 25.3%, 디지털헬스케어 12.8%
X

30
한글과컴퓨터
SW 71.5%, 제조 28.5%
X

31
위세아이텍
데이터품질 44.1%, 빅데이터 30.6%, 시스템운영 18.3%
O

32
이지웰
복지사업 99.8%
X

33
키네마스터
모바일 동영상 편집앱 72.6%, 모바일 동영상 플레이어 21.9%
X

34
비즈니스온커뮤니케이션
전자문서 65.7%, 스마트MI 20.6%, 유지보수 8.0%, 광고 2.5%
X

35
미디어젠
음성인식용역 61.4%, 기타 38.6%
X

36
오상자이엘
IT 88.5%, BT 11.5%
X

37
한솔인티큐브
CRM사업부문 89.7%, 모바일사업부문 10.4%
X

38
엔에이치엔벅스
B2C(디지털 음원서비스 등) 63.2%, B2B(음원유통) 36.8%
X

39
팅크웨어
블랙박스 71.1%, 지도 14.0%, 기타 15.0%
X

40
케어랩스
디지털 마케팅 41.1%, 헬스케어 미디어 32.7%, 헬스케어 솔루션 14.7%
X

41
솔트웍스
교육훈련용 솔루션 100%
X

42
시큐브
정보보안 제품 68.4%, 정보보안 서비스 31.6%
X

43
신테카바이오
연구용역 100%
X

44
수산아이앤티
공유단말접속관리서비스 53.6%, 보안솔루션 45.0%
X

45
퓨쳐스트림네트웍스
AD AGENCY 43.0%, AD TECH 34.3%, 해외사업 24.0%
X

46
엔텔스
운영지원시스템 30.8%, 서비스 제공 플랫폼 27.2%, 비즈니스 지원 시스템 16.3%
X

47
지란지교시큐리티
메일보안 37.2%, 모바일보안 11.7%, 문서보안 10.1%
X

48
모바일리더
SW솔루션 100%
X

49
알서포트
RemoteCall 제품군 69.4%, RemoteView 24.0%
X

50
토탈소프트뱅크
Marine Terminal 82.5%, Shipping 13.4%
X

51
라온피플
AI 카메라 모듈검사 솔루션 64.0%, AI 머신비전 솔루션 28.7%, 골프센서 7.2%
X

52
파수
데이터보안 48.5%, 유지관리 21.7%, 애플리케이션보안 20.9%, 정보보호컨설팅 8.9%
X

53
유비케어
의료정보 플랫폼 96.4%, 개인건강정보 관리플랫폼 3.2%
X

54
네이블커뮤니케이션즈
유무선 융합 통신 및 IoT 72.2%, AI-IP 통신 보안 22.5%
X

55
한류에이아이센터
정보보안 제품 27.8%, SI사업 20.4%, 유지보수 20.2%, 네트워크 보안제품 15.5%
X

56
나무기술
데스크톱 가상화 서버 68.2%, 클라우드 솔루션 8.0%
O

57
이씨에스텔레콤
컨택센터 솔루션 56.6%, 유지보수 27.8%, 통합커뮤니케이션 6.9%, 영상회의솔루션 5.5%
X

58
인프라웨어
오피스 소프트웨어 51.3%, 모바일 게임 28.4%, IT 서비스 3.9%
X

59
솔트룩스
AI Suite 37.75%, Big Data Suite 41.20%, Graph DB Suite 1.84%, Cloud 서비스 19.19%
O

주1)
출처: 각사 2019년 사업보고서, 증권신고서

[3차 비교기업 선정] 

① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 6개월 이상 경과한 기업
③ 2020년 반기 기준 최근 4분기 LTM (2019년 3분기 ~ 2020년 2분기) (연결지배지분) 순이익 시현 기업

④ 2019년 기준 매출액이 발행회사 매출액의 5배 이내일 것
⑤ 2020년 반기 기준 자산총계가 발행회사 자산총계의 5배 이내일 것

⑥
2019년 부채비율이 150% 미만일 것

⑦ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것

[3차 비교기업 선정 내역]

(단위: 백만원)

회사명
결산월
상장 후
6개월 이상 경과
2020년 반기 LTM
순이익 시현
2019년 
매출액
2020년 반기 
자산총계
2019년
부채비율
최근 2사업연도
감사의견
선정 
여부

바이브컴퍼니
12월
-
(783)
16,298
31,530
110.9%
적정
발행회사

셀바스에이아이
12월
O
2,176
35,418
93,327
114.9%
적정
O

제이엘케이
12월
O
(10,683)
229
47,296
6.6%
적정
X

위세아이텍
12월
O
3,359
19,719
27,673
61.9%
적정
O

나무기술
12월
O
(3,274)
84,684
55,784
213.3%
적정
X

솔트룩스
12월
X
N/A
18,371
N/A(미공시)
10.2%
적정
X

주1)
출처: 각사 사업보고서

[최종 비교기업 선정 결과]

최종 비교기업

위세아이텍, 셀바스에이아이 [총 2개사]

(다) 유사회사의 기준주가

기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2020년 08월12일(증권신고서 제출일로부터 5영업일 전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2020년 07월 13일 ~ 2020년 08월 12일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 낮은 가액을 기준 주가로 적용 하였습니다.

(단위: 원)

회사명
위세아이텍
셀바스에이아이

기준주가 (Min[(A),(B)])
21,500
2,770

분석기준일 종가 (A)
21,500
2,770

1개월 평균 종가 (B)
22,570
3,010

일자
2020-07-13
16,100
3,025

2020-07-14
17,150
3,140

2020-07-15
22,250
3,140

2020-07-16
21,950
3,070

2020-07-17
22,150
3,050

2020-07-20
22,150
3,015

2020-07-21
22,450
3,080

2020-07-22
22,300
3,035

2020-07-23
21,700
3,010

2020-07-24
22,700
2,960

2020-07-27
23,650
2,975

2020-07-28
23,600
3,005

2020-07-29
25,650
3,165

2020-07-30
25,350
3,125

2020-07-31
24,450
3,105

2020-08-03
24,100
3,020

2020-08-04
24,950
3,030

2020-08-05
23,500
2,990

2020-08-06
23,400
2,965

2020-08-07
23,100
2,910

2020-08-10
22,400
2,820

2020-08-11
22,550
2,820

2020-08-12
21,500
2,770

(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 반기 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 반기 기준 최근 4개 분기(2019년 3분기 ~ 2020년 2분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER 배수에 동사의 2022년 추정 순이익을 2020년 반기 현가화 하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 2020년 반기 기준 최근 4개 분기(2019년 3분기 ~ 2020년 2분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER
※ ㈜바이브컴퍼니의 추정 주당순이익 현가 =
㈜바이브컴퍼니의 2022년 추정 순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜바이브컴퍼니의 2022년 추정 순이익의 2020년 반기말 현가 =
㈜바이브컴퍼니의 2022년 추정 순이익/ (1 + 현가할인율
16.71%)^2.5
※ PER 비교가치 = ㈜바이브컴퍼니의 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 ㈜바이브컴퍼니의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

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

(가) 유사회사 PER 산정

[ 2020년 반기 기준 최근 4개 분기 합산 실적을 적용한 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
위세아이텍
셀바스에이아이

순이익(백만원) (주1)
3,359
2,176

상장주식수(주) (주2)
4,403,611
22,055,945

주당순이익(원)
783
99

기준주가(원) (주3)
21,500
2,770

PER(배)
28.18
28.06

평균 PER(배)
28.65

주1)
적용순이익은 2020년 반기 기준 최근 4개 분기(2019년 3분기 ~ 2020년 2분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주2)
발행주식총수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주3)
기준주가 = Min(분석기준일[2020년 08월 12일]로부터 1개월 간 종가 산술평균, 분석기준일 종가)

(나) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

동사는 주당 평가가액 산출을 위해 '2022년 추정 당기순이익'을 적용 하였습니다. 

동사는 2019년 주요 서비스인 빅데이터 분석 '썸트렌드'의 신규 서비스 개발, 기존 솔루션의 보완 및 세종지역을 거점으로 한 스마트시티(디지털 트윈)사업 및 공공사업 확대를 위해 51명의 전략적인 대규모 인력 충원을 진행하였으며 이로 인해 고정비성 인건비용의 상승으로 적자 전환을 하였습니다. 한편 동사의 주요 서비스는 대부분 제품 수명주기상 도입기와 성장기에 걸쳐있는 기술 제품입니다. 이는 제품의 시장 도입에 필요한 비용 등을 감안 시 매출액은 가파르게 증가하는 추세를 보일수 있으나 높은 수익성을 달성하지는 못하는 구간입니다. 예로 동사의 주요 서비스 중 하나인 소셜데이터 분석 서비스 '썸트렌드'의 경우 매출처 수 증가율에 있어서 연 평균 31%에 달하고 있으며 구독형 수익모델을 세워 기존 AI Solver 등 프로젝트형 사업 대비 절대적인 매출액 규모는 적으나 월등히 높은 매출총이익율 및 성장율을 기록 중에 있습니다. 참고로 2020년 하반기 썸트렌드의 특화 서비스(Reivew+, Data+ 등) 및 B2C서비스를 출시 예정이며 매출 발생구조 및 추정 이익내용에 대한 자세한 내용은'다. 추정 당기순이익 산정내역'을 참조 부탁 드립니다. 

스마트시티 사업의 경우 디지털트윈을 적용한 국가시범도시 사업을 추진 한 바 있습니다. 국토교통부에서 추진하고 있는 스마트시티 디지털트윈 마스터 플랜 및 시범 구축 사업을 동사가 주관사가 되어 부산에코델타시티 스마트시티와 세종5-1 생활권역 스마트시티에서 AI가 필요한 영역에 핵심적인 역할을 진행하였으며 이 외 분야별(항공, 항만, 도시, 행정 등 분야로 확산)로 확산되는 다양한 사업에 참여하여 기획 및 컨설팅, R&D에 참여하고 있습니다. 한편 한국토지주택공사와 디지털 트윈 플랫폼 1단계 구축사업 계약 체결을 완료하였으며 2021년까지 구축 완료 예정입니다. 2021년부터는 3년간 연간 2개도시에 대하여 스마트시티 사업 추진을 계획중이며 현재 진행중인 1단계의 실행결과를 바탕으로 사업 수행 예정입니다.

아울러 동사는 2000년 부터 소셜 데이터를 수집, 정제, 가공, 분석, 인사이트 발굴 경험을 통해 쌓아온 노하우를 바탕으로 금융 데이터뿐 아니라 이종 데이터 거래를 포함하는 데이터 유통/거래 플랫폼을 설립해 수익 모델을 창출할 계획입니다. 현재 증권업, 자산운용업종에서 데이터 판매를 논의 중이며, 2020년 하반기부터 본격적으로 약 300여 개의 증권사 및 자산운용사를 대상으로 금융 데이터 판매 프로모션을 진행할 예정입니다. 또한 자체 수집 데이터인 소셜 데이터, 금융 데이터 이외에 타사가 보유 중인 유통 및 리뷰 데이터 등을 결합해 2022년까지 맞춤형 데이터 거래소를 설립할 계획입니다.

이와 같이 동사가 2019년 투자한 고정비를 회수하고 2020년 하반기부터 출시 예정인 주요 신규 서비스 및 디지털트윈 기술 바탕 스마트시티 프로젝트 매출 등이 본격적으로 가시화 되는 시점을 2022년으로 판단하였습니다. 이에 동사는 2022년 추정 당기순이익을 기준으로 할인율을 적용하여 주당 평가가액을 산출 하였습니다. 

구분
산출내역
비고

2022년 추정 순이익
85.56억원

A, 주1)

연 할인율
16.71%

주2)

2022년 추정 순이익 현가
58.14억원

B = A / (1.1671^2.5)

적용 주식수
5,695,360주

C, 주3)

2020년 반기말 기준 환산 주당순이익
1,020원

D = B / C

적용 PER
28.65배

E, 주4)

주당 평가가액
29,249원

F = D X E

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

주2)

2022년 추정 순이익을 2020년 반기말 비교대상 순이익으로 환산하기 위하여 연 할인율
16.71%
를 적용하였습니다. 이는 동사가 속한 표준산업분류 "응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)" 내 속해있는 코스닥시장 상장 업체의 가중평균자본비용 / 요구할인율인 WACC 평균 수준인 12.52% 및 2019년~현재 특례상장제도를 통해 상장한 비(非)바이오 업체의 추정 실적 할인 시 적용한 평균 할인율 수준인 20.89%을 고려하여 두 자료의 평균 수치를 적용 하였습니다.

["응용 소프트웨어 개발 및 공급업
(J58222)
" 표준산업분류 내 코스닥시장 상장업체 WACC]

종목코드(Ticker)
회사명

WACC
(%)

065370 KS Equity
위세아이텍
13.70%

108860 KS Equity
셀바스에이아이
9.46%

060850 KS Equity
영림원소프트랩
8.69%

053580 KS Equity
웹케시
14.00%

322180 KS Equity
티라유텍
13.64%

053980 KS Equity
오상자이엘
7.33%

099750 KS Equity
이지케어텍
13.90%

외 49사

평 균
12.52%

출처) 상기 WACC은 2020년 09월 09일 Bloomberg "Most Recent" 검색 기준 수치 입니다.

[증권신고서 제출일 기준 최근 1년 비(非)바이오 특례 상장기업 추정실적 적용 할인율]

기업명
업종
증권신고서 
제출일
추정 실적 적용
연할인율

솔트룩스
응용 소프트웨어 개발 및 공급업
2020-05-28
15.00%

레몬
합성섬유 제조업
2020-01-17
20.00%

서남
기타 전기 변환장치 제조업
2020-01-07
20.00%

제이엘케이인스펙션
응용 소프트웨어 개발 및 공급업
2019-11-04
8.00%

리메드
그 외 기타 의료용 기기 제조업
2019-11-04
25.00%

라파스
그 외 기타 화학제품 제조업
2019-10-02
20.00%

엔바이오니아
그 외 기타 달리 분류되지 않은 제품 제조업
2019-09-10
20.00%

라닉스
비메모리용 및 기타 전자집적회로 제조업
2019-08-06
25.00%

캐리소프트
광고 영화 및 비디오물 제작업
2019-07-12
18.00%

나노브릭
기타 기초 무기 화학물질 제조업
2019-07-10
10.00%

플리토
포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업
2019-06-05
32.00%

마이크로디지탈
그 외 기타 의료용 기기 제조업
2019-04-12
20.00%

아모그린텍
전자부품 제조업
2019-02-15
35.00%

평 균
20.89%

출처) DART 각사 증권신고서

주3)
적용주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 4,724,670주에 공모주식수 650,000주, 상장주선인 의무인수주식수 19,500주, 상장 후 1년 내 행사가능한 주식매수선택권 301,190주를 합산하여 산정하였습니다.

주4)
적용 PER는 유사회사의 2020년 반기 기준 최근 4개 분기(2019년 3분기 ~ 2020년 2분기) 합산 실적 기준 PER입니다.

대표주관회사인 한국투자증권㈜는
㈜바이브컴퍼니의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2022년 추정 순이익 8,556백만원에 연 할인율
16.71%
를 적용하여 산출된 현가 6,033백만원에 유사회사의 2020년 반기 기준 최근 4개 분기 합산 실적 기준 PER 28.65배, 적용 주식수 5,695,360주(공모 전 주식수 4,724,670주 + 공모주식수 650,000주 + 상장주선인 의무인수 주식수 19,500주 + 상장 후 1년 내 행사 가능한 주식매수선택권 301,190주)를 적용하여
29,249원으로 산정하였습니다. 

(다) 희망공모가액의 산정

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

【
㈜바이브컴퍼니 희망공모가액 산출내역 】

구 분
내 용

비교가치 주당 평가가액
29,249원

평가액 대비 할인율 주1)
4.27% ~ 21.36%

희망공모가액 밴드
23,000원 ~ 28,000원

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 코스닥시장 상장 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%

마이크로디지탈
2019.06.05
55.09%
48.35%

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%

제이엘케이인스펙션
2019.12.11
28.88%
6.26%

서남
2020.02.20
33.02%
23.10%

레몬
2020.02.28
35.40%
24.98%

솔트룩스
2020.07.23
35.01%
18.77%

평 균
35.03%
21.27%

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: 천원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

매출액
16,298,058
21,590,332
29,952,014
38,463,710

매출원가
(9,096,734)
10,566,688
13,310,626
15,807,753

매출총이익

7,201,323
11,023,644
16,641,388
22,655,957

판매비와관리비
(7,545,622)
10,113,169
11,340,194
12,200,349

영업이익

(344,299)
910,475
5,301,194
10,455,608

영업외수익

139,871
123,630
192,163
143,428

영업외비용

(454,410)
621,726
642,757
534,684

법인세비용차감전순이익
(841,880)
412,378
4,850,600
10,064,352

법인세비용

(62,319)
-
31,435
1,508,350

당기순이익

(776,561)
412,378
4,819,166
8,556,002

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 영업수익 및 손익은 인공지능 및 빅데이터 솔루션, SaaS 서비스의 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) 매출액

[부문별 매출액 추정 요약]

(단위: 천원)

구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

썸트렌드
5,360,285
6,101,794
8,999,694
11,602,698

AI Solver
8,182,093
11,848,147
16,705,854
21,764,000

AI Agent
2,158,523
3,129,713
3,701,415
4,431,195

AI Report
331,811
318,633
353,006
473,771

기타
265,347
192,046
192,046
192,046

합계
16,298,058
21,590,332
29,952,014
38,463,710

1) 썸트렌드

동사의 썸트렌드 서비스는 데이터(Data)로부터 고객이 요구하는 주요 정보(Information)를 추출한 뒤 그것을 조합하고 분류해 지식화(Knowledge)함으로써 신제품 개발 및 마케팅, 정책 발굴 등 기업 활동에 필요한 인사이트(Insight)를 찾을 수 있도록 도와주는 서비스입니다. 인터넷의 발달과 함께 소비자의 영향력이 커짐에 따라 기업들은 소비자의 의견을 적극 반영하고자 하고 있습니다. 하지만 기업들은 폭발적으로 증가하는 데이터를 적시에 수집하고 저장할 수 없을뿐더러 그들로부터 인사이트를 발굴하기 위해서는 분석 기술이 필수적으로 필요합니다. 썸트렌드는 동사의 특화된 빅데이터 분석과 자연어처리 및 AI 기술을 이용하여 중요한 정보를 찾아 브랜드와 관련된 주요 이슈를 발굴하고 트렌드 및 인사이트를 찾을 수 있도록 도와줍니다. 또한 썸트렌드는 그 사용 목적과 제공 방법에 따라 Biz, Pro, Report, Data+ 등으로 나뉘어 제공 됩니다. 

가) 세부 서비스별 예상 매출, 주요 고객사별 수주 내역

(단위: 천원)

사업부 구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

[기존 서비스]

썸트렌드 Biz

2,357,493

2,115,601
2,837,459
3,680,180

썸트렌드 Pro

1,245,944

836,166
1,600,000
1,840,000

썸트렌드 Report

1,595,770

2,756,588
3,032,247

[신규 서비스]

썸트렌드 B2C
-
46,634
318,560

썸트렌드 Review+ (Beauty)
-
12,699
521,172

썸트렌드 Data+
-
334,106
530,005

썸머니
-
-
160,251

합계
5,360,285
6,101,794
8,999,694
11,602,698

① 서비스별 수주(확정) / 신규 (추정) 매출액 요약

동사의 실제 수주내역 및 하기 '나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역
' 부분의 서비스별 가정 내역 등을 고려하여 다음과 같이 서비스별 매출액을 추정하였습니다.

(단위: 천원)

구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

썸트렌드 Biz
수주(확정)

2,357,493

1,857,857
173,350
-

신규(추정)

-

257,744
2,664,110
3,680,180

소계

2,357,493

2,115,601
2,837,459
3,680,180

썸트렌드 Pro
수주(확정)

1,245,944

800,694
31,562
-

신규(추정)

-

35,472
1,568,438
1,840,000

소계

1,245,944

836,166
1,600,000
1,840,000

썸트렌드 Report
수주(확정)

1,595,770

2,404,588
11,000
-

신규(추정)

-

352,000
3,021,247
3,335,472

소계

1,595,770

2,756,588
3,032,247
3,335,472

썸트렌드 B2C
수주(확정)

-

-
-
-

신규(추정)

-

46,634
318,560
531,228

소계

-

46,634
318,560
531,228

썸트렌드 Review + 
(Beauty)
수주(확정)
-
12,699
-
-

신규(추정)
-
-
521,172
984,818

소계
-
12,699
521,172
984,818

썸트렌드 Data+
수주(확정)

161,078

221,810
110,137
-

신규(추정)

-

112,297
419,866
773,988

소계

161,078

334,106
530,003
773,988

썸머니
수주(확정)

-

-
-
-

신규(추정)

-

-
160,251
457,012

소계

-

-
160,251
457,012

썸트렌드 전체
수주(확정)

5,360,285

5,297,648
326,048
-

신규(추정)

-

804,146
8,673,645
11,602,698

합계

5,360,285

6,101,794
8,999,694
11,602,698

② 썸트렌드 주요 프로젝트 별 고객사 현황 및 매출인식 예정 금액

(단위: 천원)

구 분
프로젝트명
일정
계약(수주)금액
2020년 매출 
인식예정금액
2021년 매출 
인식예정금액

A사(공기관)
소셜메트릭스(소셜미디어 분석 서비스)
20.02.01~21.01.31
30,000
27,460
2,540

B사(대기업)
온라인 여론 모니터링 서비스 용역 계약
20.06.01~21.01.31
98,400
57,692
40,708

C사(대기업)

소셜메트릭스(소셜미디어 분석 서비스)

20.01.02~20.04.01
9,000
9,000
-

D사(대기업)
소셜 리스닝 서비스 계약
20.01.01~20.12.31
405,600
405,600
-

E사(공기관)
음원사재기관련 차트 순위변화 및 소셜모니터링 위탁용역
20.04.03~20.12.15
128,789
115,910
12,879

F사(대기업)
소셜빅데이터 분석 서비스 및 인사이트 리포트
20.03.18~20.12.31
150,000
150,000
-

그 외 194건 주)
4,801,908
4,531,987
269,921

합계
5,623,697
5,297,649
326,048

주)
2019년 이월계약 (2020년 매출인식) 건 포함 건수

나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역

동사는 과거 대기업 위주의 고객사 구성에서 점점 중소기업 고객사가 증가하는 추세이며, B2C 서비스 확대를 기획하고 있는 만큼 유연한 가격 정책을 수립하는 것은 필수입니다. 동사는 이를 위해 기존에 고정돼 있던
썸트렌드 Review+의 가격정책을 제품 분석 단위로 세분화했으며, B2C 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌드 유료화에서도 일단위, 주단위 가격정책을 고려하고 있습니다. 아울러 썸트렌드(B2C)의 회원 수 유입을 위해 회원가입 이벤트, 대학생/일반인을 대상으로 한 공모전, 우수 활동자 포상 이벤트 등 다양한 이벤트 및 서비스/솔루션 판매를 늘릴 수 있는 다양한 프로모션을 기획 중에 있습니다. 썸트렌드 서비스 관련 구축/구독 비용 계획은 다음과 같이 가정하였습니다.

[세부 서비스별 구축/구독 비용 계획 및 가정 내역]

(단위: 천원)

구 분
구축료
구독료
비고

LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3

<기존>

썸트렌드 Biz
-
3,000
-

-

-

썸트렌드 Pro
200,000
10,000
-

-

-

썸트렌드 Report
-
50,000
-

-

-

<신규>

썸트렌드 (B2C)
-
30
50
100
20.09월 유료 서비스 오픈

썸트렌드 Review+ (Beauty)
-
100
500
3,000
20.11월 정식 서비스 오픈

썸트렌드 Data+
-
3,000
5,000
7,000
20.09월 정식 서비스 오픈

썸머니
-
30
50
100
20.10월 정식 서비스 오픈

썸트렌드의 경우 하위 서비스별로 매출 발생 구조가 상이 합니다. 썸트렌드 Biz의 경우 구독형 서비스로 사용을 희망하는 고객에게 아이디/패스워드를 제공하여 구독료를 수취하는 식으로 고객 수, 사용기간, 월별 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 썸트렌드 Pro의 경우에는 구축형/구독형 서비스가 결합된 서비스로 고객사마다 초기 구축비용이 1회 발생하며 그 이후 구독료를 수취하는 방식으로 신규 프로젝트 갯수, 가격으로 매출이 구성되어 있고, 최근 3년간 연평균 2건에 해당하는 프로젝트가 진행되고 있습니다. 또한 썸트렌드 Report의 경우는 컨설팅 서비스로 계약 건수, 건별 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 신규 서비스인 썸트렌드(B2C)와 썸머니의 경우에는 예상 가입자수, 유료이용률, 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 썸트렌드 Review+에는 예상 고객수(전체 시장규모*목표 가입률), 유료이용률, 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 썸트렌드 Data+의 경우에는 고객 수, 사용기간, 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 이처럼 썸트렌드 하위 서비스별 매출 구성 항목이 상이하고, 매출에 영향을 미치는 요소가 다르기 때문에 보다 정확한 매출 추정을 위해서 상이한 추정 기준을 설정하였습니다. 

① 썸트렌드 Biz: 

썸트렌드 Biz는 SaaS 형태의 빅데이터 분석 서비스로 계정별 실시간 모니터링, 추이분석, 연관어분석, 감성분석, 기간별 연관어분석, 비교분석 및 소셜 랭킹 기능을 제공합니다. 기업/기관, 브랜드, 제품 뿐만 아니라 사회의 다양한 이슈 분석을 통해 홍보, 마케팅, 위기관리 등 다양한 방면에 사용이 가능하며 동사의 주력 제품으로 자리매김 하고 있습니다. 동사는 썸트렌드 Biz의 매출추정을 함에 있어 2020년 1월 1일 ~ 2020년 06월말 기준 썸트렌드 Biz를 이용하고 있는 고객수, 각 고객수 별 사용기간 등이 유지 될것을 가정 하여 산정하였습니다.

구 분
고객 수
사용
월수
평균 사용 
월수 (연)
분기별 평균 사용 월수
비고

사용기간(월)
86
514
6개월
1.5개월
2020년 6월말 기준 서비스 사용 고객 수 기준

② 썸트렌드 Pro: 

썸트렌드 Pro는 고객이 속한 산업군의 특성을 반영한 맞춤형 대시보드(정보를 나타내는 창)를 제공합니다. 소셜데이터와 정형, 비정형 데이터를 결합한 융합분석, 각종 지수개발 등 실무자들의 업무와 연계할 수 있는 다양한 정보를 제공합니다.

매출 추정을 위하여 2020년 하반기 1건, 2021년부터 상,하반기 각 1건씩 신규 계약이 진행되는 것으로 예상하고 있으며 썸트렌드 Pro는 구축형 프리미엄 서비스로 구축 후 최소 이용기간이 1년 이상이므로 분기별 사용기간은 3개월을 적용하였습니다.

③ 썸트렌드 Report: 

썸트렌드 Report는 동사의 분석 전문가가 기업의 마케팅, 제품개발, 커뮤니케이션, 문제해결 등 주제와 목적에 맞추어 소셜빅데이터를 분석하고 해석하여 인사이트와 제언을 담은 컨설팅 보고서입니다. 

증권신고서 제출일 현재 해당 서비스의 수주율은 90% 이상으로 높은 편이지만 보수적으로 산정하였으며, 매출 증가율도 썸트렌드 전체 매출 증가율 14.4% (2017년 ~ 2019년)보다 낮은 수준으로 반영하였습니다.

과거 3년간 썸트렌드 Report의 수주율은 90% 수준이나, 코로나19로 인한 환경의 변화, 발주처의 사정 등으로 인해 발주가 연기되거나 취소되는 외부적인 요인을 고려하여 영업 또는 제안 진행 중인 사업의 목표 수주율인 60%를 적용했으며, 매출 증가율도 썸트렌드 전체 매출 증가율 14.4% (2017년~ 2019년)보다 낮은 수준인 최소 목표 매출 증가율인 10% 를 기준으로 반영 하였습니다.

구 분
수주율
비고

수주율
60%
영업 중인 사업을 수주할 비율

매출 증가율
10%
직전 동분기 대비 매출 증가율

④ 썸트렌드 B2C : 

기존의 썸트렌드 B2C 무료 서비스 가입자 수, 유료 이용률, 평균사용기간(썸트렌드 Biz 기준)을 반영하여 매출 추정 (신규 콘텐츠 추가로 신규 가입자 수가 증가할 것으로 기대되나 보수적으로 반영) 하였습니다.

구 분
인원
비고

가입자수
10,353
2020년 6월 30일

일평균 가입자수
76
2020년 2월말 ~ 2020년 7월 13일

탈퇴 회원수
41
2020년 2월말 ~ 2020년 7월 13일

구 분
유료 이용률
주1)
분기별
평균사용기간(월)
비고

유료 이용자
2.6%
1.5
가입자 수 대비 유료 고객 수, 분기 기준 사용 월 수

주1)

평균사용기간은 2020년 1월~ 2020년 06월말 기준 썸트렌드 Biz 서비스 고객의 실제 분기별 사용 개월 수를 적용 하였습니다.

유료 이용률은 정보통신정책연구원이 발간한 디지털 콘텐츠 평균 유료 서비스 이용률을 적용하였습니다.

[2018년 디지털 콘텐츠 유료 서비스 이용률 및 월평균 지출 비용]

(단위: %, 원)

구분
전체 유료 이용자

TV 방송
이용률
2.0%

동영상/영화
이용률
1.6%

교육동영상
이용률
1.3%

신문/잡지/책
이용률
0.7%

음악
이용률
7.6%

게임
이용률
2.2%

출처) 정보통신정책연구원

⑤ 썸트렌드 Review+ (Beauty) 

썸트렌드 Review+는 국내 최초의 AI 리뷰 분석 서비스입니다. 뷰티, 호텔, 관광, 가전 등 다양한 분야의 '사용자 리뷰'를 분석합니다. Review+ 뷰티의 경우 10만개+ 브랜드, 9천개+ 화장품 제품에 대한 350만 리뷰를 자동 분석해 화장품 '실구매자'의 경험담으로 인사이트를 도출합니다.

2020년 11월 네이버쇼핑 리뷰 데이터 분석을 포함한 본 서비스를 런칭할 예정이며, 가입 고객 대비 유료 이용률을 이용하여 매출 추정(주로 B2B대상으로 유료 이용률이 B2C보다 높을 것으로 예상하나, 목표율 5%로 가정하여 계산) 하였습니다.

구 분
총 수
휴업 수
운영 수
유료 이용율

국내 화장품 판매업자
16,444사
262사
16,182사
5.00%

주) 출처: 대한화장품협회 2020.02.05

주2) 유료 이용률은 동사 내부 목표 설정 이용률입니다

본 서비스 출시 전 제한 된 데이터를 활용한 맛보기 서비스 (글로우픽 데이터 활용 서비스)를 무료로 제공하여 회원 가입수를 증가시키고, 가입 업체를 대상으로 유료 서비스를 구독하게끔 계획하고 있습니다. 

구 분
2021년
2022년
2023년

1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기

가입율
10%
10%
5%
5%
4%
4%
4%
4%
3%
3%
3%
3%

누적 가입율
10%
20%
25%
30%
34%
38%
42%
46%
49%
52%
55%
58%

주) 상기 가입율은 동사가 정한 목표 수치 입니다.

⑥ 썸트렌드 Data+

소셜분석을 활용하는 일부 기업은 보유하고 있는 내부 데이터와 소셜미디어 데이터를 결합하여 분석하거나, 내부 시스템에 융합하여 활용 하고자 합니다. 이런 경우 동사가 제공하는 썸트렌드 Premium을 활용할 수 있으나, 일부 기업의 경우 내부 사정으로 내부 데이터를 외부에 공개할 수 없거나 내부의 개발 역량이 충분하여 기획 및 애플리케이션 개발을 직접 수행하고자 하는 경우가 있습니다. 이러한 경우 분석 데이터가 필요한데 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 썸트렌드 Data+라는 서비스를 개발하였습니다. 이에 고객들은 데이터를 직접 활용하거나, 다양한 내부데이터와 결합하여 인사이트를 얻을 수 있습니다.

썸트렌드 Data+의 정식 출시 시점은 2020년 9월로 예상하고 있으며, 기존 Data 판매 매출을 Data+에 포함 하였습니다. 분기별로 단계별 서비스 사용고객이 1개씩 증가하는 것으로 가정하였습니다. 

⑦ 썸머니: 

썸머니는 사용자의 투자 포트폴리오를 AI기술로 분석 및 평가 해주는 서비스로 썸트렌드 가입 회원을 타겟으로 제공할 계획입니다. 썸트렌드의 데이터인 일평균 가입자 수, 평균 사용기간을 반영하였으며, 정보통신정책연구원이 발간한 디지털 콘텐츠 평균 유료서비스 이용률을 반영하여 매출 추정 하였습니다.

구 분
유료 이용률
주1)
분기별
평균사용기간(월)
비고

유료 이용자
2.6%
1.5
가입자 수 대비 유료 고객 수, 분기 기준 사용 월 수

주1)
평균사용기간은 2020년 1월~ 2020년 06월말 기준 썸트렌드 Biz 서비스 고객의 실제 분기별 사용 개월 수를 적용 하였습니다.

유료 이용률은 정보통신정책연구원이 발간한 디지털 콘텐츠 평균 유료 서비스 이용률을 적용하였습니다.

[2018년 디지털 콘텐츠 유료 서비스 이용률 및 월평균 지출 비용]

(단위: %, 원)

구분
전체 유료 이용자

TV 방송
이용률
2.0%

동영상/영화
이용률
1.6%

교육동영상
이용률
1.3%

신문/잡지/책
이용률
0.7%

음악
이용률
7.6%

게임
이용률
2.2%

출처) 정보통신정책연구원

2) AI Solver

AI Solver는 기업이 가지고 있는 다양한 문제에 대한 솔루션을 제공하는 시스템입니다. 기업에서 행해지는 많은 문제는 이상현상 탐지, 데이터의 분류, 향후 변화에 대한 예측, 정보의 발견 및 탐색과 관련되어 있습니다. 이들은 해결돼야 할 중요한 문제이지만 수많은 데이터를 포함하고 있을 뿐만 아니라 인간의 지식이나 경험이 필요한 경우가 많아 노동과 시간이라는 비용이 발생합니다. AI Solver는 이러한 문제를 동사의 인공지능 기술을 기반으로 해결함으로써 소요되는 비용을 줄여줍니다. 현재 AI Solver 탐지와 분류에는 불법이나 이상현상 탐지 및 정보 분류 제품이 있고, 예측에는 금융 조기경보 서비스, 주식 포트폴리오 최적화 및 질병예측 서비스가 있으며, 발굴과 탐색에는 정보의 발굴, 검색이 있어 서비스와 솔루션 형태로 제공됩니다. 

가) 세부 서비스별 예상 매출, 주요 고객사별 수주 내역

(단위: 천원)

사업부 구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

탐지와 분류

1,127,273

1,422,545

90,000
2,132,800

발굴과 탐색

7,054,820

9,890,072

13,945,616

13,007,200

시뮬레이션 (디지털 트윈)

-

535,529

2,670,238

6,624,000

합계

8,182,093

11,848,147
16,705,854
21,764,000

동사의 실제 수주내역 및 하기 '나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역
' 부분의 서비스별 가정 내역 등을 고려하여 다음과 같이 서비스별 매출액을 추정하였습니다. 

① 서비스별 수주(확정) / 신규 (추정) 매출액 요약

(단위: 천원)

구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

탐지와 분류
수주(확정)

1,127,273

1,422,545
-
-

신규(추정)

-

-
90,000
2,132,800

소계

1,127,273

1,422,545
90,000
2,132,800

발굴과 탐색
수주(확정)

7,054,820

6,900,072
6,695,616
1,437,200

신규(추정)

-

2,990,000
7,250,000
11,570,000

소계

7,054,820

9,890,072
13,945,616
13,007,200

시뮬레이션
(디지털 트윈)
수주(확정)

-

535,529
770,238
-

신규(추정)

-

-
1,900,000
6,624,000

소계

-

535,529
2,670,238
6,624,000

AI Solver 매출
수주(확정)

8,182,093

8,858,147
7,465,854
1,437,200

신규(추정)

-

2,990,000
9,240,000
20,326,800

합계

8,182,093

11,848,147
16,705,854
21,764,000

② AI Solver 주요 프로젝트 및 고객사 현황

(단위: 천원)

구 분
프로젝트명
일정
계약(수주)금액
2020년 매출 
인식예정금액
2021년 매출 
인식예정금액

G사(공기관)
통합플랫폼 기반 포털 구축 (2차)
20.06.15 ~ 21.01.11
439,636
-
439,636

H사(공기관)
2020년 AI기반 무역금융사기 모니터링 시스템 구축
20.06.17 ~ 21.01.13
1,422,545
-
1,422,545

2020년 빅데이터 시스템 구축 및 분석모델 개발
20.06.18 ~ 21.02.13
3,471,000
-
3,471,000

I사(공기관)
지능형 의회정보 융합분석 시스템 고도화 사업
20.06.12 ~ 20.12.09
341,818
341,818
-

J사(공기관)
디지털트윈 플랫폼 1단계 구축용역
20.06.30 ~ 21.02.27
544,848
-
544,848

그 외
26
건 주)

12,650,904
7,939,913
4,710,991

합계

18,870,751

8,281,731
10,589,020

주1)

2019년 이월계약 (2020년 매출인식) 건 포함 건수

나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역

AI Solver의 경우 기본적으로 솔루션 기반이기 때문에 프로젝트의 규모와 성격에 따라 금액이 상이하며 프로젝트 규모에 비례하여 매출액이 결정되는 구조입니다. AI Solver 매출의 대부분을 차지하고 있는 공공사업의 경우에는 1개의 프로젝트가 통상적으로 3년 ~ 5년 단위로 사업이 추진되는데 1년차 사업(1단계)을 수주하는 경우 사업의 연속성 및 전문성으로 인해 그 이후의 사업을 수주할 확률이 매우 높습니다. 그렇기 때문에 1,2년차(단계) 이상 사업을 이미 수행한 경우에는 잔여기간(나머지 단계)에 대한 사업을 수행할 가능성이 더욱 높아집니다. 당사는 3년이상의 사업으로 기획된 공공사업에서 1차년도 사업 수행 이후, 제안에 참여하지 않은 경우를 제외하고는 잔여기간에 대한 사업 수주에 실패한 사례가 없습니다. 그렇기 때문에 AI Solver의 추정 매출을 산정하기 위해서는 과거 평균 성장률 등의 지표를 단순 적용하기 보다는 프로젝트별 수행의 연속성, 신규 프로젝트 수주 가능성 등을 고려하여 매출을 추정하는 것이 합리적입니다. 특히, 2019년에 진행한 대규모 투자의 결과로 신규 수주 및 계약이 급격하게 증가하고 있기 때문에 이를 고려해서 매출을 추정하였습니다. 따라서 AI Solver의 솔루션 분류별로 계속사업(3년 단위 이상으로 기획된 사업 중 1년차 이상 실행 또는 매년 반복해서 발생하는 사업 중 연속하여 3년이상 실행)과 신규사업(사업 기획 지원, 높은 단독 입찰 가능성 등 내부 평가 결과 수주 확률이 매우 높은 사업)으로 구분하여 매출을 추정하였습니다.

① 탐지와 분류: 

탐지 및 분류를 위한 AI Solver는 정상적인 추심과 대비된 불법 추심의 탐지, 정상적인 HS 코드와 대비된 HS 코드 오류 등에 대한 탐지 및 분류 등 비정형 데이터로부터 특정 패턴의 탐지와 분류를 수행하는 솔루션을 제공합니다. 

동사는 2022년도에 관세청 무역금융사기탐지 3차사업
약 18억원 규모의 사업을 수주할 가능성이 있
으며
(1,2차 바이브컴퍼니 수주,
계속사업
)이며 신규 보험사기 탐지 서비스를 2020년 4분기 출시 예정 (KB보험 월5백만원 구매 예정,
신규사업
) 하여 관련 서비스로 발생 가능한 매출액을 고려 하였습니다. 

② 발굴과 탐색: 

동사는 기업 내/외부에 축적된 데이터로부터 정보를 추출하고 지식화한 후 필요한 사용자가 쉽게 내용을 탐색할 수 있도록 해주는 지능형 발굴 및 탐색 시스템을 제공합니다. 

매년 계속하는 사업 고객으로부터 발생하는 매출액 (통합유지관리, 솔루션 고도화 등) 및 신규 수주 가능성이 높은 사업을 구분하여 연도별로 가정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2018
2019
2020
2021
2022
비고

<계속사업>

국회도서관

808,468

917,538

341,818

1,000,000
1,000,000

- 2020년 약 3.4억원 지능형 의회정보 융합분석 시스템 구축 실행 중

- 과거 2년간 약 8.6억원의 사업을 수주했으며, 현재 기획 중인 국회 의정 비서(AI) 사업에 적극 참여할 예정임. 기존 사업과 신규 사업 참여를 고려했을 때 향후 연평균 10억원 이상의 매출액 기대

국립중앙도서관

1,537,312

2,364,206

2,768,924

2,500,000

2,500,000

- 2020년 약 27.7억원 국립중앙도서관 웹사이트 통합유지관리 등 이행 중

- 2018년~2020년 3년간 국립중앙도서관 대상 연평균 약 22억원 수준의 매출이 발생하였으며, 추가 사업 수주로 인해 매출이 지속적으로 증가하고 있으므로 향후 약 25억원 이상의 매출이 발생할 것으로 예상

농수산물사이버거래소

535,878

597,878

1,107,498

1,100,000

1,100,000

- 2020년 약 11억원 사이버거래시스템 위탁운영 등 실행 중

- 금년부터 사업규모 확대로 인해 향후 연평균 11억원 규모의 매출이 발생할 것으로 추정되며, 사업 지속 예정

세종특별자치시

-

-

225,454

200,000
200,000

- 2020년 약 2.2억원 세종시 홈페이지 유지관리 및 기능개선 실행 중

- 매년 유사한 수준의 매출이 발생할 것으로 예상

한국출판문화산업진흥원

-

1,113,811

877,545

880,000

-

- 2020년 약 8.7억원 출판유통통합시스템 구축(2단계 실행중, 총3단계)

- 2021년 출판유통통합시스템 구축 3단계 추정 매출액

관세청
-
-

-

3,741,000

3,000,000

- 2021년 약 37억원 빅데이터플랫폼 구축 및 분석사업(1단계 실행중, 총3단계)

- 2022년 빅데이터플랫폼 구축 및 분석사업 2단계 추정 매출액은 약 30억원

문화체육관광부

903,965

791,218

772,727

770,000
770,000

- 2020년 약 7.7억원 정책홍보지원시스템 위탁운영 실행 중

- 2018년~2020년 3년간 연평균 약 8.2억원 수준의 매출이 발생하였으며, 향후 최소 사업 유지 수준인 약 7.7억원 이상의 매출은 발생할 것으로 예상

신용회복위원회
-
-

-

-

1,437,200

- 2022년 약 14억원 통합전산시스템 구축 완료 예정으로 2020년 계약 체결

한국고용정보원
-
-

-

2,781,810

3,000,000

- 2021년 약 28억원 머신러닝(AI)기반 일자리매칭시스템 구축 2단계 완료 예정으로 수주 확정 되었으며, 2022년 3단계 수주 시 매출액은 30억원으로 추정

소 계

3,785,623

5,784,651

6,093,966

12,972,810

13,007,200

<기타사업>

기타

(비연속성사업)

-

1,270,168

806,105

172,806

-

- 2019년 금융감독원 약 7억원, 보험개발원 약 5.4억원 외 3건

- 2020년 한국원자력안전재단 4.9억원, 세종도시교통공사 약 1.5억원 외 9건

- 2021년 국립중앙도서관 약 1.7억원 외 1건

<신규사업>

세종특별자치시
-
-
-
440,000
-
- 빅데이터를 활용한 옥외광고 시범사업으로 내부 평가결과 사업 수주 유력

한국산업공단
-
-

-

360,000

-

- 한국산업인력공단 빅데이터 구축사업으로 내부 평가결과 사업 수주 유력

추가 반영 사업
-
-

2,990,000

-

-

- 상기 미반영 하반기 발주 사업 및 성장률 고려한 추가 반영 사업

소 계
-
-

2,990,000

800,000

-

-

총 합 계

3,785,623

7,054,820
9,890,072
13,945,616

13,007,200

-

주1) 2019년 기타세부내역

(단위: 원)

기관명

프로젝트 내용

금액

A사(특수기관)

빅데이터.인공지능(AI)기반 대부업상시감시 및 민원지원시스템 구축

707,064,774

B사(사단법인)

AI를 이용한 상품위험률 확인시스템 구축

536,628,000

C사(중소기업)

국립중앙도서관 전산시스템 유지관리

14,400,000

D사(중소기업)

NH농협은행 디지털금융 보안고도화

6,075,515

E사(중소기업)

KB국민카드 소비자보호시스템 용역계약

6,000,000

합계

1,270,168,289

주2) 2020년 기타세부내역

(단위: 원)

기관명

프로젝트 내용

금액

F사(공기관)

원자력기금 원자력안전규제 계정 통합 관리시스템 구축

490,000,000

G사(공기관)

G사 정보화전략계획(ISP) 수립연구용역

154,545,454

H사(중소기업)

DL380 Gen10 #1 외

40,000,000

A사(특수기관)

금융감독원 TA솔루션 유지보수 계약

36,340,000

I사(공기관)

2020년 농가정보서비스 홈페이지 운영 및 유지관리

24,545,455

J사(공기관)

국민건강 알람서비스 자료제공 및 유지관리

36,178,453

K사(공기관)

공공부문 데이터 역량 강화를 위한 데이터 안심구역 사례조사

8,160,000

K사(공기관)

공공부분 데이터 지수 개발 현황 및 방법론 조사

6,790,000

L사(대기업)

공공부분 데이터 지수 개발 현황 및 방법론 조사

5,000,000

M사(대기업)

차세대 지방세정보시스템 구축 사업

3,000,000

N사(공기관)

SNS 연관 키워드 분석(코로나 바이러스)

1,545,455

합계

806,104,817

주3) 2021년 기타세부내역

(단위: 원)

기관명

프로젝트 내용

금액

O사(공기관)

O사 통합플랫폼 기반 포털 구축

169,636,364

A사(특수기관)

A사 TA솔루션 유지보수 계약

3,170,000

합계

172,806,364

③ 시뮬레이션 (디지털 트윈)

동사가 참여하는 디지털 트윈 사업분야는 2019년 국가시범도시 디지털트윈 마스터 플랜 및 시범구축을 시작으로 정부사업 최초로 시작 하였습니다. 세종시 도시행정 디지털트윈은 과학기술정보통신부의 연구개발 과제로 추진되어 동사의 핵심 기술을 축적하는 원천이 되었습니다.

한편, 동사는 2019년 국가시범도시 디지털트윈 구축 마스터 플랜에 참여하여 정부 예산인 중기재정을 지원하고, 2020년도 사업예산을 확정하는데 기여하였습니다. 특히, 분야별(항공, 항만, 도시, 행정 등 분야로 확산)로 확산되는 다양한 사업에 참여하여 기획 및 컨설팅, R&D에 참여하고 있습니다.

아울러 LH(한국토지주택공사)와 LX(한국국토정보공사)가 추진하는 신도시 개발, 디지털 트윈 특구 사업에 참여하며 중장기 사업 발굴과 디지털 트윈을 인공지능 전문업체로 도약하고자 합니다. 동사의 기술력 및 사업 성과 등을 바탕으로 LH 3기 신도시 디지털 트윈 구축 사업 수주 및 확대를 예상, LX 디지털 트윈 서비스 모델 발굴 및 디자인 제안 준비, 인천공항 디지털 트윈 서비스 컨설팅 제안 준비 등 다양한 수주처를 확보하고자 노력 하고 있습니다.

- 구축형 서비스

(단위: 천원)

구 분
2020
2021
2022
비고

한국토지주택공사

-

2,456,420

4,200,000

- 2020년 약 5.5억원 LH 디지털 트윈 플랫폼 1단계 구축사업 계약 체결했으며, 2021년 구축 완료 예정

- 2021년부터 3년간 연간 2개도시, 1개 도시당 30억원 규모의 사업 추진(2~4단계, 총180억원 규모)하며, 1단계 실행 결과를 바탕으로 사업 수행 예정

-

213,818

1,200,000

- 2020년 약 2.1억원 광양시 스마트타원 챌린지 MP수립 용역 계약 체결했으며, 2021년 용역 수행 완료 예정

- 2022년부터 3년간 연간 약12억원 규모의 사업 진행 예정

합 계

-

2,670,238

5,400,000

-

- 구독형 서비스

동사는 2022년부터 국내 243개 지방자치단체 대상으로 디지털 트윈 구독 서비스를 오픈할 계획입니다. 건축행정 디지털 트윈 서비스를 시작으로 건물생애주기관리 디지털 트윈 서비스, 대형화재 취약대상 디지털 트윈 서비스, 물재해관리 디지털 트윈 서비스, 도로시설물관리 디지털 트윈 서비스 등으로 서비스를 확대할 예정입니다. 

(단위: 천원)

구 분
LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3

월구독료
3,000
10,000
20,000

3) AI Agent,

AI Agent는 최근 인공지능 제품 중 기업들에 의해 가장 활발하게 도입되고 있는 분야입니다. 2000년대 이후 태어난 밀레니얼들은 대면 접촉을 꺼려하는 데다 스마트폰의 보급과 함께 모바일 커뮤니케이션에 익숙하기 때문에 챗봇에 의한 상담이 활성화될 수 있는 환경입니다. 특히 상담시 단순 QA가 아니라 시나리오를 기반으로 한 태스크 수행도 가능한 동사의 챗봇은 많은 기업들이 도입과 함께 직접적인 효과를 보고 있는 제품이기도 합니다. 동사의 AI Agent는 금융, 법률, 의학, 소상공인을 위한 상담 등 전문 상담지식을 갖춘 시스템으로 구축되고 있습니다. 

AI Agent의 경우 구축형 서비스는 고객 수, 사용기간, 가격으로 매출이 구성되어 있으며, 구독형 서비스는 사용 가능 규모, 가입율, 유료 고객비율, 사용기간, 가격 등으로 매출이 구성되어 있습니다. 구축형 서비스와 구독형 서비스가 매출을 구성하는 세부요소가 상이하기 때문에 당사의 과거 자료와 시장 조사 자료를 기본으로 합리적인 추정치 또는 회사 목표치를 사용하여 매출을 추정하였습니다.

가) 세부 서비스별 예상 매출, 주요 고객사별 수주 내역

(단위: 천원)

사업부 구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

[기존 구축형 서비스]

Smart Helper

1,115,905

1,087,567
1,066,200
1,116,600

AI Chatbot

1,042,618

2,022,105
1,500,000
1,500,000

[신규 구독형 서비스]

Smart Helper

-

11,250
181,125
603,675

AI Chatbot

-

8,790
954,090
1,210,920

합계

2,158,523

3,129,713
3,701,415
4,431,195

① 서비스별 수주(확정) / 신규 (추정) 매출액 요약

동사의 실제 수주내역 및 하기 '나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역
' 부분의 서비스별 가정 내역 등을 고려하여 다음과 같이 서비스별 매출액을 추정하였습니다.

(단위: 천원)

구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

구축형
서비스
Smart 
Helper
수주(확정)

1,115,905

887,567
93,272
-

신규(추정)

-

200,000
972,928
1,116,600

소계

1,115,905

1,087,567
1,066,200
1,116,600

AI Chatbot
수주(확정)

1,042,618

1,022,105
-
-

신규(추정)

-

1,000,000
1,500,000
1,500,000

소계

1,042,618

2,022,105
1,500,000
1,500,000

구독형
서비스
Smart 
Helper
수주(확정)

-

-
-
-

신규(추정)

-

11,250
181,125
603,675

소계

-

11,250
181,125
603,675

AI Chatbot
수주(확정)

-

-
-
-

신규(추정)

-

8,790
954,090
1,210,920

소계

-

8,790
954,090
1,210,920

AI Agent 전체 매출
수주(확정)

2,158,523

1,909,673
93,272
-

신규(추정)

-

1,220,040
3,608,143
4,431,195

합계

2,158,523

3,129,713
3,701,415
4,431,195

② AI Agent 주요 프로젝트 및 고객사 현황

(단위: 천원)

구 분
프로젝트명
일정
계약(수주)금액
2020년 매출 
인식예정금액
2021년 매출 
인식예정금액

K사(중소기업)
콜센터업그레이드용 
콜센터 솔루션 구매계약(KMS)
20.01.01~20.08.31
205,000
205,000
-

L사(대기업)
Smart Helper 유지보수

20.02.01~21.01.31

24,000
22,000
2,000

M사(중소기업)
콜센터 이노베이션 시스템
20.04.01~21.03.31
7,700
7,700
-

그 외 51건 주)
1,766,245
1,674,973
91,272

합계
2,002,945
1,909,673
93,272

주1)

2019년 이월계약 (2020년 매출인식) 건 포함 건수

나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역

구 분
구축비
구독료
비고

LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3

[구축형 서비스]

Smart Helper
200,000
1,400
-
-
-

AI Chatbot
500,000
-
-
-
-

<신규> 구독형 서비스

Smart Helper
-
50
100
150
20.10월 오픈

AI Chatbot
-
20
50
100
20.10월 오픈

① 구축형 기존 서비스

기존의 구축 형식 Smart Helper, AI Chatbot은 2021년부터 연간 각 3개 이상씩의 고객을 유치하는 것으로 가정하여 매출을 추정 하였습니다.

② 구독형 신규 서비스

구독형 Smart Helper와 AI Chatbot은 2020년 10월 출시 예정이며, 실제 과금은 상담원 계정 수에 따라 부과할 계획 입니다. 

구 분
중소기업 수
비고

전체 규모
6,304,313
2017년 중소벤처기업부 자료

상담 서비스 도입 가능 업체 수
630,431
전체 중소기업의 10%를 상담 시장 규모로 가정

구분
분기당 
평균사용기간(월)
감소율
비고

Smart Helper
3.0
50%
Smart Helper는 최소 1년 이상 사용하므로 1년 초과시점에 감소율 적용

AI Chatbot
3.0
50%
AI Chatbot은 최소 1년 이상 사용하므로 1년 초과시점에 감소율 적용

구 분
2020년
2021년
2022년

1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기

Smart Helper 가입률
0.010%
0.010%
0.010%
0.010%
0.030%
0.030%
0.030%
0.030%
0.040%
0.040%
0.040%
0.040%

Smart Helper 누적 가입률
0.010%
0.020%
0.030%
0.040%
0.070%
0.100%
0.130%
0.160%
0.200%
0.240%
0.280%
0.320%

AI Chatbot 가입률
0.500%
0.500%
0.100%
0.100%
0.200%
0.200%
0.200%
0.200%
0.250%
0.250%
0.250%
0.250%

AI Chatbot 누적 가입률
0.500%
1.000%
1.100%
1.200%
1.400%
1.600%
1.800%
2.000%
2.250%
2.500%
2.750%
3.000%

주1) 상기 가입률은 동사 목표 가입률 입니다.

4) AI Report 

AI Report는 지능 확장의 핵심 기술 제품입니다. 보고서 작성은 많은 직장인들이 업무시간의 65%를 보낼 정도로 많은 시간을 보내야 하는 일입니다. 사람들은 어떤 데이터를 활용해야 하는지 결정하고 해당 데이터를 수집해야 하며 이들을 관찰하고 검색해야 합니다. 또한 자신이 세운 가설을 검증하기 위해 통계적인 방법을 동원하고 내재된 의미를 찾기 위해 기계학습을 필요로 하는 경우도 있는데 이들은 모두 전문적인 지식을 필요로 합니다. 동사의 AI Report는 보고서를 작성하는 데 필요한 데이터의 수집에서 분석, 그리고 분석 결과를 시각화하기 위한 차트 및 표와 함께 설명을 담은 글까지 작성함으로써 보고서에 필요한 많은 부분을 대신해 시간과 노력을 줄여줍니다. 현재 AI Report에는 트렌드 분석 리포트, 브랜드 분석 리포트, 지역관광 리포트, 주식분석 리포트, 리뷰 분석 리포트 등 20종 이상이 제작되어 서비스되고 있으며 동사의 AI Agent와 함께 향후 전문 개인비서 역할을 하도록 하는 목표를 가지고 있습니다.

AI Report의 경우 구축형 서비스는 프로젝트 건수, 가격으로 매출이 구성되어 있으며, 구독형 서비스는 고객 수, 사용기간, 유료 이용률, 가격으로 매출이 구성되어 있습니다. 구독형 서비스 매출의 경우 썸트렌드 고객 기반으로 제공될 예정이므로 썸트렌드 B2C, 썸머니와 동일한 논리로 매출을 추정하였습니다. 다만, AI Report의 경우 썸트렌드와 달리 완전히 새로운 형태의 신규 서비스로 일정기간동안은 썸트렌드보다 유료이용률이 낮을 것으로 예상되기 때문에 보수적인 관점에서 유료이용률을 산정 하였습니다.

가) 세부 서비스별 예상 매출

(단위: 천원)

사업부 구분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

구축형 AI Report
331,811
300,000
226,000
262,000

구독형 AI Report
-
18,633
127,005
211,772

합계
331,811
318,633
353,005
473,772

동사의 AI Report 서비스는 증권신고서 제출일 기준 제주시와 65,000천원 규모의 계약(신규사업)을 체결하였습니다. 하반기에 200,000천원 규모로 정보기관과의 2차년도 사업(계속사업)이 예정되어 있습니다.

나) 세부 서비스 추정 매출 산정 시 주요 가정 내역

[AI Report 서비스 구축 / 구독 비용 계획]

(단위: 천원)

구 분
구축비
구독료
비고

LEVEL 1
LEVEL 2
LEVEL 3

구축형 서비스
100,000
3,000
-
-
상,하반기 1건씩

구독형 서비스
-
50
100
300
-

① 구축형 AI Report

구축형 AI Report 서비스의 경우 과거 2018년, 2019년 고객사 수(3사) 수준을 연도별로 유지할것을 가정 하여 매출을 산정 하였습니다.
2020년 기준으로 2건의 사업이 진행중이며, KB그룹, 신한은행, 논산시, 국회 등 금융기관뿐만 아니라 공공기관에서도 지속적으로 구축서비스 제공 요청이 들어오고 있으며, 이를 바탕으로 최소 업무 수행 기준인 상, 하반기 1건으로 매출을 추정하였습니다. 실제로는 진행되는 사업의 규모에 따라 수행 가능한 프로젝트는 증가될 것으로 예상됩니다.

② 구독형 AI Report

구 분
유료 이용률
주2)
평균사용기간(월) 주1)
비고

유료 이용자
1.8%
1.5
가입자 수 대비 유료 고객 수, 분기 기준 사용 월 수

주1)
AI Report 구독형 서비스는 동사의 주요 서비스인 썸트렌드 B2C 사용 대상자를 기반으로 제공될 예정으로 썸트렌드 서비스 기준 일평균 가입자 수, 유료 이용률, 평균사용기간을 반영하여 매출을 추정 하였습니다.

주2)
AI Report는 2018년말 출시 한 새로운 형태의 서비스로 향후 몇 년간은 동사의 주요 서비스인 썸트렌드보다 유료 이용률이 낮을 것으로 예상됩니다. 따라서 보수적인 관점(최대값과 최소값의 차이가 크고, 최대값이 다른 수치와 차이가 큰 경우에는 최대, 최소값을 제외하고 평균을 계산하면 특정 수치로 인해 평균값이 증가하는 것을 방지)에서 유료 이용률을 계산하기 위해서 최대, 최소값을 제외하고 평균값을 계산하였습니다. 이처럼 썸트렌드의 유료이용률보다 낮은 객관적인 유료이용률을 산정하여 추정 매출이 과다하게 계산되지 않도록 했습니다.

[2018년 디지털 콘텐츠 유료 서비스 이용률 및 월평균 지출 비용]

(단위: %, 원)

구분
전체 유료 이용자

TV 방송
이용률
2.0%

동영상/영화
이용률
1.6%

교육동영상
이용률
1.3%

신문/잡지/책
이용률
0.7%

음악
이용률
7.6%

게임
이용률
2.2%

출처) 정보통신정책연구원

5) 기타 매출

기타 매출은 동사가 수취하는 임대수익에 해당하며, 각 업체와 체결한 임대차계약에 의거 발생 가능한 매출액을 산정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)

임대수익
265,347
192,046
192,046
192,046

(나) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정 방법

동사의 과거 3사업연도 비용 발생 내역 및 미래 3사업연도 비용을 산정하기 위한 추정 방법은 다음과 같습니다. 

1) 매출원가

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
관련항목
추정방법

직원급여
2,495,469
2,833,130
4,065,063
인건비
인원 수

퇴직급여
96,965
190,712
278,852
인건비
인건비의 1/12

감가상각비
548,907
208,697
282,907
고정비
자산취득 계획

재료비
212,560
368,477
451,487
매출액
과거 매출액 비율

외주용역비
2,516,101
1,940,261
3,254,514
매출액

과거 매출액 비율

기타제조경비
561,642
455,097
763,911
매출액

과거 매출액 비율

합계
6,431,644
5,996,374
9,096,735
-
-

2) 판매비와관리비

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
관련항목
추정방법

직원급여
953,618
1,339,644
1,550,151
인건비
인원 수

경상연구개발비
3,358,856
3,175,329
3,469,012
인건비
인원수

퇴직급여
388,655
165,344
204,249
인건비
인건비의 1/12

복리후생비
419,394
430,116
644,361
인건비
인건비의 비율

차량유지비
23,746
16,023
66,735
인건비
인건비의 비율

교육훈련비
2,477
4,038
6,685
인건비
인건비의 비율

소모품비
19,829
17,517
27,134
인건비
인건비의 비율

세금과공과금
162,117
208,212
237,488
고정비
인건비의 비율

감가상각비
35,726
85,396
78,279
유형자산
자산취득계획

사용권자산상각비
-
-
69,638
유형자산
자산취득계획

접대비
7,944
8,522
3,370
매출액
과거 매출액 비율

외주용역비
27,227
74,827
-
매출액

과거 매출액 비율

여비교통비
45,821
35,308
27,027
매출액

과거 매출액 비율

지급임차료
31,408
5,323
2,368
매출액
과거 매출액 비율

도서인쇄비
28,660
23,752
54,953
매출액

과거 매출액 비율

광고선전비
23,099
28,252
28,609
매출액

과거 매출액 비율

대손상각비
5,264
8,256
14,786
매출액
과거 매출액 비율

지급수수료
386,158
771,158
610,018
세부내역 검토
경상/비경상 구분

주식보상비용

199,389
312,447
부여계획
부여수량 기준

통신비
34,546
48,270
26,584
고정비
연평균금액, 물가상승률

수도광열비
6,882
11,017
9,940
고정비

연평균금액, 물가상승률

수선비
770
1,467
512
고정비

연평균금액, 물가상승률

보험료
70,237
71,798
71,098
고정비

연평균금액, 물가상승률

운반비
3,345
3,350
3,324
고정비

연평균금액, 물가상승률

건물관리비
16,225
26,199
22,554
고정비

연평균금액, 물가상승률

기타
2,440
3,600
4,300
고정비

연평균금액, 물가상승률

합 계
6,054,444
6,762,107
7,545,622
-
-

(다) 인건비 성격의 비용

1) 급여 / 경상연구개발비

급여(매출원가, 판매비와관리비 구분) 및 경상연구개발비는 사업부별 인원 충원 계획과 임금상승률(2017년 ~ 2019년 평균), 국고보조금 수입 효과를 반영하여 추정하였습니다.

(단위: 천원, %)

구 분
금액
평균
추정

2017
2018
2019
2020
2021
2022

매출원가
직원급여
2,495,469
2,833,130
4,065,063
-
4,629,115
5,275,665
5,669,158

비율(인건비 대비)
36.7%
39.7%
45.8%
40.7%

40.7%

40.7%

40.7%

판매비와
관리비
직원급여
953,618
1,339,644
1,550,151
-
1,899,416
2,164,708
2,326,166

비율(인건비 대비)
14.0%
18.8%
17.5%
16.7%

16.7%

16.7%

16.7%

경상연구개발비
3,358,856
2,970,135
3,263,056
-
4,845,217
5,521,949
5,933,812

비율(인건비 대비)
49.3%
41.6%
36.8%
42.6%

42.6%

42.6%

42.6%

합계
6,807,943
7,142,909
8,878,270
-
11,373,748
12,962,322
13,929,135

비율(인건비 대비)
100%
100%
100%
-
-
-
-

기초 인원
123
125
129
-
172
200
209

순증감
2
4
43
-
28
9
6

기말 인원
125
129
172
-
200
209
215

연평균 인원
124
127
151
-
186
205
212

1인당 평균 인건비
54,903
56,243
58,992
-
61,149
63,385
65,703

임금상승률(주1)
-
2.44%
4.89%
-
3.66%
3.66%
3.66%

주1)
KOSIS(국가통계포털)이 고시한 협약임금상승률(민간)의 3년 평균을 향후 적용 임금상승률의 대용치로 사용하였습니다.

동사는 사업 확장 및 연구개발을 위해 2019년에 대규모 충원을 진행하였으며, 2022년 세종 제2사옥 준공, 디지털 트윈 관련 신규사업 준비 일정 등에 맞춰 필요인력을 하기와 같이 충원할 계획입니다.

(단위: 명)

구 분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

급여(매출원가)
급여(판매비와관리비)
관리-임원
19
20
20
20

관리-일반
16
18
19
20

컨설팅-일반
13
15
15
15

영업-일반
3
5
5
5

급여(매출원가)
경상연구개발비
연구/개발/품질
121
142
150
155

합계
172
200
209
215

2) 퇴직급여

퇴직급여는 인건비의 1/12수준을 고려하여 추정하였으며, 임원퇴직급여 추가액의 경우 동사의 임원퇴직금지급규정에 의거 대표이사는 200%, 이외 등기임원은 150% 지급 기준율 수준을 고려하여 추정하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2020 (E)
2021(E)
2022(E)

인건비
11,373,748
12,962,322
13,929,135

퇴직급여
947,812
1,080,194
1,160,761

임원퇴직급여 추가액
39,167
39,167
39,167

퇴직급여 추정액
986,979
1,119,361
1,199,928

퇴직급여 추정액(매출원가)
401,700
455,580
488,371

퇴직급여 추정액(판매비와관리비)
164,825
186,933
200,388

퇴직급여 추정액(경상연구개발비)
420,453
476,848
511,169

3) 감가상각비 / 사용권자산상각비

상각대상자산에는 유형자산(비품,차량,건물), 사용권자산(건물,차량,서버), 투자부동산(건물)로 구성되어 있음. 감가상각비와 사용권자산상각비는 향후 사업을 고려하여 인원충원계획에 따른 비품취득계획, 서버확충계획 등을 고려하여 추정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

<유형자산>

비품
244,509
375,504
473,192
544,442

차량
20,401
19,365
19,365
11,296

건물
113,053
113,053
113,053
113,053

감가상각비 소계
377,963
507,922
605,610
668,791

<사용권자산>

건물
29,615
68,987
49,301
49,301

차량
43,311
38,951
41,131
41,131

서버
127,117
122,784
124,950
124,950

사용권자산상각비 소계
200,043
230,723
215,383
215,383

<투자부동산>

건물
48,139
48,139
48,139
48,139

상각비 합계
626,145
786,784
869,133
932,314

감가상각비(매출원가)
45%
282,907
355,488
392,695
421,242

감가상각비(판관비)
55%
343,238
431,296
476,438
511,072

4) 기타 인건비성 비용

복리후생비, 차량유지비, 교육훈련비, 소모품비, 세금과공과는 인건비성 경비로 인건비에 따라 비례하여 발생하는 것으로 2017~2019년까지 발생한 인건비 대비 개별 비용의 비율을 평균한 값을 미래 추정 인건비 적용하여 반영 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
금액
평균
추정

2017
2018
2019
2020
2021
2022

인건비
6,807,943
7,142,909
8,878,270

11,373,748
12,962,322
13,929,135

판매비와관리비
복리후생비
419,394
430,116
644,361

739,294
842,551
905,394

비율(인건비 대비)
6.2%
6.0%
7.3%
6.5%

차량유지비
23,746
16,023
66,735

45,495
51,849
55,717

비율(인건비 대비)
0.3%
0.2%
0.8%
0.4%

교육훈련비
2,477
4,038
6,685

11,374
12,962
13,929

비율(인건비 대비)
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%

소모품비
19,829
17,517
27,134

34,121
38,887
41,787

비율(인건비 대비)
0.3%
0.2%
0.3%
0.3%

세금과공과
162,117
208,212
237,488

307,091
349,983
376,087

비율(인건비 대비)
2.4%
2.9%
2.7%
2.7%

합계
465,446
467,694
744,915

1,137,375
1,296,232
1,392,914

(라) 매출액 연동 비용

재료비, 외주용역비, 접대비 등 매출과 관련이 있는 비용의 경우 과거 3사업연도 평균 발생 매출액 비중을 적용하여 추정 매출액에 비례하여 발생하는 것으로 추정 하였습니다.

(단위: 천원, %)

구 분
금액
평균
추정

2017
2018
2019
2020
2021
2022

매출액
13,185,481
14,100,865
16,298,058
-
21,590,332
29,952,014
38,463,710

매출원가
재료비
212,560
368,477
451,487
-
503,487
698,481
896,974

비율(매출액 대비)
1.6%
2.6%
2.8%
2.3%
2.3%
2.3%
2.3%

외주용역비
2,516,101
1,940,261
3,254,514
-
3,800,762
5,272,753
6,771,152

비율(매출액 대비)
19.1%
13.8%
20.0%
17.6%
17.6%
17.6%
17.6%

기타제조경비
561,642
455,097
763,911
-
876,136
1,215,453
1,560,857

비율(매출액 대비)
4.3%
3.2%
4.7%
4.1%
4.1%
4.1%
4.1%

소계
3,290,303
2,763,836
4,469,912
-
5,180,384
7,186,686
9,228,983

판매비와관리비
접대비
7,944
8,522
3,370
-
10,147
14,077
18,078

비율(매출액 대비)
0.1%
0.1%
0.0%
0.05%
0.05%
0.05%
0.05%

외주용역비
27,227
74,827
-
-
53,112
73,682
94,621

비율(매출액 대비)
0.2%
0.5%
0.0%
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%

여비교통비
45,821
35,308
27,027
-
55,055
76,378
98,082

비율(매출액 대비)
0.3%
0.3%
0.2%
0.3%
0.3%
0.3%
0.3%

지급임차료
31,408
5,323
2,368
-
20,943
29,053
37,310

비율(매출액 대비)
0.2%
0.0%
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
0.1%

도서인쇄비
28,660
23,752
54,953
-
52,033
72,184
92,698

비율(매출액 대비)
0.2%
0.2%
0.3%
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%

광고선전비
23,099
28,252
28,609
-
39,726
55,112
70,773

비율(매출액 대비)
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%
0.2%

대손상각비
5,264
8,256
14,786
-
13,602
18,870
24,232

비율(매출액 대비)
0.0%
0.1%
0.1%
0.1%
0.1%
0.1%
0.1%

소계
169,423
184,240
131,113
-
244,618
339,356
435,794

합계
3,459,726
2,948,076
4,601,025
-
5,425,003
7,526,043
9,664,776

(마) 개별 분석 비용

1) 지급수수료

과거 지급하였던 지급수수료 중 인테리어철거 및 원상복구비용, 음성인식 기술이전비용 등 비경상적으로 발생하는 지급수수료는 과거 3년간의 평균금액으로 추정하고, 데이터 구입 등 경상적으로 발생하는 수수료는 최근 3년 평균 소비자물가상승률(1.26%)보다 높은 3%를 반영하여 추정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

비경상 지급수수료
141,018
172,490
120,000
144,503
145,664
136,722

경상 지급수수료
245,140
598,668
490,018
504,719
519,860
535,456

합계
386,158
771,158
610,018
649,221
665,524
672,178

2) 주식보상비용

주식보상비용의 경우 부여된 스톡옵션의 보상원가를 바탕으로 연도별로 인식할 주식보상비용을 추정 하였습니다. 2018년 5월 18일 부여된 주식보상비용은 2020년 반기까지 인식하고, 2019년 12월 27일 부여된 주식보상비용은 2022년말까지 인식 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)

1차 부여 주식보상비용
-
199,389
312,447
113,058
-
-

2차 부여 주식보상비용
-
-
-
57,152
57,152
57,152

합계
-
199,389
312,447
170,210
57,152
57,152

(바) 고정비 성격의 비용

판매비와관리비 중 통신비, 수도광열비 등 고정비 성격의 비용은 최근 3년간 연평균 발생금액에 최근 3년 평균 소비자물가상승률 (1.26%) 보다 더 보수적인 3% 수준을 적용하여 추정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
발생 금액
평균
추정

2017
2018
2019
2020
2021
2022

판매비와관리비
통신비
34,546
48,270
26,584
36,467
37,561
38,687
39,848

수도광열비
6,882
11,017
9,940
9,280
9,558
9,845
10,140

수선비
770
1,467
512
916
944
972
1,001

보험료
70,237
71,798
71,098
71,044
73,176
75,371
77,632

운반비
3,345
3,350
3,324
3,340
3,440
3,543
3,649

건물관리비
16,225
26,199
22,554
21,659
22,309
22,978
23,668

기타
2,440
3,600
4,300
3,447
3,550
3,657
3,766

합계
134,445
165,701
138,312
146,153
150,537
155,053
159,705

(사) 영업외손익

1) 영업외수익

기타수익의 경우 과거 3사업연도 평균금액에 물가상승률 3%를 반영하여 추정하였습니다. 금융수익의 경우 2020년 하반기 상장으로 인한 연평균 예ㆍ적금 금액의 증가로 인해 증가할 것으로 예상되며, 보수적인 관점에서 2020년은 전년과 동일한 수준으로 가정하고, 동사의 예상 공모금액 및 자금사용계획에 따라 2021년 150억원 기준 1%, 2020년 100억원 1% 수준으로 가정하여 산정 하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
발생 금액
평균
추정

2017
2018
2019
2020
2021
2022

기타수익
7,940
54,112
57,177
39,743
40,935
42,163
43,428

금융수익
11,554
59,112
82,695
51,120
82,695
150,000
100,000

합계
19,494
113,224
139,872
90,863
123,630
192,163
143,428

2) 영업외비용

기타비용은 기부금, 유형자산처분손실, 무형자산손상차손, 잡손실로 이루어져 있으며, 비정기적으로 발생한 유형자산처분손실, 무형자산손상차손, 잡손실을 제외하고, 정기적으로 발생하고 있는 기부금에 3% 수준의 물가상승률을 반영하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

기부금
-
5,000
8,000
8,240
8,487
8,742
정기적

유형자산처분손실
-
2,993
-
-
-
-
비정기적

무형자산손상차손
-

40,295
-
-
-
비정기적

잡손실
-
45,942
756
-
-
-
비정기적

합계
-
53,935
49,051
8,240
8,487
8,742

금융비용은 FV-PL 평가손실과 차입금의 이자이용으로 구성되어 있으며, 차입금의 조달/상환 계획에 근거하여 이자비용을 추정함. FV-PL 평가손실은 비정기적으로 발생하는 것으로 미래 추정시 반영하지 않았습니다.

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

이자비용
-
461,564
403,375
338,922
496,988
457,301
정기적

FV-PL 평가손실
-
-
1,984
-
-
-
비정기적

합계
-
461,564
405,359
338,922
496,988
457,301

지분법손실은 관계회사의 미래사업계획을 고려했을 때 2020년까지 2019년 대비 50% 증가하나, 2021년부터 50%씩 감소할 것으로 추정하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
2017
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
비고

지분법손실
591
19,936
183,043
274,565
137,282
68,641
정기적

합계
591
19,936
183,043
274,565
137,282
68,641
-

(아) 법인세

법인세비용은 매년 예상 과세표준에 대한 산출세액에 연구개발비세액공제를 반영하여 추정하였으며, 이연법인세효과는 별도로 반영하지 않았습니다. 

(단위: 천원)

구 분
2019년(*)
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)

법인세비용차감전순이익(손실)(주2)
(841,881)
412,378
4,850,600
10,064,352

이월결손금(주3)
-
412,378
2,253,473
-

과세표준
(841,881)
-
2,597,127
10,064,352

산출세액
-
-
483,425
1,976,870

세액공제(주4)
420,661
436,044
451,991
468,520

법인세비용(이익)
(65,320)
-
31,435
1,508,350

주1)
법인세 세무조정에 따라 2019년 산출세액은 발생하지 아니하였으며, 법인세비용은 이연법인세를 적용한 재무제표상 금액이므로 산출세액에서 세액공제를 차감한 금액이 법인세비용과 일치하지 아니하였습니다.

주2)
법인세 비용 추정 시 세무조정사항을 반영하지 아니하고 법인세비용차감전순이익(손실)과 각사업연도소득금액이 동일한 것으로 가정하였습니다.

주3)

세무조정계산서상 이월결손금내역을 반영하였습니다.

주4)

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

(단위: 천원)

연도
기한내 이월 결손금
사용(2020)
사용(2021)
사용(2022)
잔액

2011
139,610
139,610
-
-
-

2015
844,679
272,768
571,911
-
-

2016
484,857
-
484,857
-
-

2018
382,763
-
382,763
-
-

2019
813,941
-
813,941
-
-

합계
2,665,852
412,378
2,253,473
-
-

주1)

세무조정계산서상 이월결손금내역

(단위: 천원)

구 분
2019(*)
2020(E)
2021(E)
2022(E)

인건비
1,682,642
1,744,177
1,807,962
1,874,080

세액공제율
25%
25%
25%
25%

세액공제
420,661
436,044
451,991
468,520

주1)

연구인력개발비세액공제는 세액공제의 요건을 충족하는 연구인력급여에 공제율 25%를 적용하였습니다.

라. 기상장기업과의 비교참고 정보

대표주관회사인 한국투자증권㈜는
㈜바이브컴퍼니의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유의성, 재무적 유의성 검토 등을 통해 ㈜위세아이텍, ㈜셀바스에이아이 2개사를 최종 비교회사로 선정하였습니다. 다만 상기의 비교회사들은 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고 정보를 토대로 투자 의사 결정시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

(1) 비교회사의 주요 매출 등의 현황

비교회사의 주요 매출 등은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지 (http://dart.fss.or.kr) 에 공시된 각 사의 분기보고서를 참조하여 작성하였습니다.

[ 위세아이텍 ]

(단위: 백만원)

사업 부문
2018년
2019년

매출액
비율
매출액
비율

머신러닝
790
4.77%
1,382
7.01%

빅데이터
6,540
39.52%
6,034
30.60%

데이터품질
6,340
38.31%
8,697
44.10%

시스템운영
2,879
17.40%
3,606
18.29%

합계
16,549
100.00%
19,719
100.00%

[ 셀바스에이아이 ]

(단위: 백만원)

사업 부문
2018년
2019년

매출액
비율
매출액
비율

인공지능 솔루션
11,664
32.80%
9,778
27.60%

전자사전
3,825
10.80%
3,258
9.20%

의료진단기기
11,760
33.10%
12,297
34.70%

보조공학기기
8,266
23.20%
10,055
28.40%

기타
47
0.10%
30
0.10%

합계
35,562
100.00%
35,418
100.00%

(2) 비교회사의 주요 재무 현황

비교회사의 주요 재무 현황은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지 (http://dart.fss.or.kr)에 공시된 각 사의 사업보고서 및 분기보고서를 기준으로 작성했습니다.

[2019년]

(단위: 백만원)

구 분

바이브컴퍼니
위세아이텍
셀바스에이아이

유동자산

8,657
5,208
40,925

비유동자산

22,796
12,715
53,209

자산총계

31,453
17,923
94,134

유동부채

8,312
5,077
38,574

비유동부채

8,229
1,780
11,756

부채총계

16,541
6,857
50,330

자본금

2,362
1,700
11,028

자본총계

14,911
11,066
43,804

매출액

16,298
19,719
35,418

영업이익

(344)
2,912
-6,175

당기순이익

(776)
2,666
-8,592

당기순이익(지배)

(776)
2,666
-7,075

[2020년 반기] 

(단위: 백만원)

구 분

바이브컴퍼니
위세아이텍
셀바스에이아이

유동자산

8,530
15,325
39,054

비유동자산

22,999
12,348
54,274

자산총계

31,530
27,673
93,328

유동부채

10,623
5,017
32,598

비유동부채

7,779
1,067
13,294

부채총계

18,403
6,084
45,892

자본금

2,362
2,202
11,028

자본총계

13,127
21,589
47,436

매출액

7,995
10,452
15,298

영업이익

(1,644)
939
-3,636

당기순이익

(1,932)
910
3,030

당기순이익(지배)

(1,932)
910
3,159

(3) 비교회사의 주요 재무비율

비교회사의 주요 재무현황은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지 (http://dart.fss.or.kr)에 공시된 각 사의 사업보고서 및 분기보고서를 참조하여 작성하였습니다.

[2019년]

구 분
재무비율
바이브컴퍼니
위세아이텍
셀바스에이아이

성장성
매출액 증가율
15.58%
19.16%
-0.40%

영업이익 증가율
적자전환
69.84%
-63.80%

순이익 증가율
적자전환
77.14%
-67.68%

총자산 증가율
-1.23%
21.03%
-5.13%

활동성
(회)
총자산 회전율
0.51
1.20
0.37

재고자산 회전율
13.39
13.38
5.34

매출채권 회전율
7.82
6.69
4.49

수익성
매출액 영업이익율
-2.11%
14.77%
-17.44%

매출액 순이익율
-4.76%
13.52%
-19.98%

총자산 순이익율
-2.47%
14.87%
-7.52%

자기자본 순이익율
-5.21%
24.09%
-16.15%

안정성
부채비율
110.93%
61.96%
114.90%

차입금의존도
35.96%
0.00%
12.80%

유동비율
104.15%
102.59%
106.10%

주) 종속회사가 있는 경우
연
결기준으로 작성하였습니다.

[2020년 반기]

구 분
재무비율
바이브컴퍼니
위세아이텍
셀바스에이아이

성장성
매출액 증가율
15.84%
27.65%
-10.41%

영업이익 증가율
-0.06%
375.68%
-44.78%

순이익 증가율
0.38%
319.99%
흑자전환

총자산 증가율
0.24%
54.40%
-0.86%

활동성
(회)
총자산 회전율
0.51
0.92
0.33

재고자산 회전율
6.44
15.51
5.80

매출채권 회전율
10.58
10.41
5.95

수익성
매출액 영업이익율
-20.57%
8.99%
-23.77%

매출액 순이익율
-24.17%
8.71%
20.65%

총자산 순이익율
-6.13%
3.29%
3.38%

자기자본 순이익율
-14.72%
4.22%
6.66%

안정성
부채비율
140.19%
28.18%
96.75%

차입금의존도
36.57%
0.00%
11.25%

유동비율
80.30%
305.48%
119.81%

주1) 성장성지표는 전년 동기 대비 기준으로 산출하였습니다.

주2) 활동성지표는 연환산 기준(IS 항목)으로 산출하였습니다.

주3) 종속회사가 있는 경우 연결기준으로 작성하였습니다.

[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

㈜바이브컴퍼니의 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 투자의사 결정에 참고하시기 바랍니다.

동사의 본질가치 산정을 위한 자산가치는 2020년 반기 재무제표를 기준으로 하여 다음과 같이 산출되었습니다.

(단위: 원, 주)

구 분
금액
비 고

1. 자본총계
13,127,092,998
-

(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)
13,127,092,998
-

3. 발행주식총수
4,724,670
-

- 최근 분기말 발행주식수
4,724,670
-

- 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.)
2,778
-

Ⅴ. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

(단위: 천원)

구 분

금 액

신주 모집 총액 (1)
14,950,000

상장주선인 의무인수금액 (2)
448,500

발 행 제 비 용(3)
798,500

순 수 입 금 [ (1) + (2) - (3) ]
14,600,000

주1)
모집총액은 최저 희망공모가액인 23,000원 기준 입니다.

주2)
모집총액 및 발행제비용은 확정공모가 및 실제 비용의 발생여부에 따라 변동할 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위: 천원)

구 분

금 액

계산근거

인수수수료

769,925

발행금액의 5.0%

등록세

1,339

증자자본금의 4/1000

교육세

268

등록세의 20%

기타비용

26,968

법무사 수수료, IR 비용, 공고 비용 등

합 계

798,500

-

주1)
모집 또는 매출총액 및 발행제비용 내역은 최저 희망공모가액 23,000원을 기준으로 산정하였습니다.

주2)
발행제비용은 확정공모가 및 실제 비용의 발생여부에 따라 변동할 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 08월 19일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

2,600
-
1,005
-
-
10,995
14,600

주1)
기타 금액은 연구개발 및 마케팅 자금입니다.

나. 자금의 세부 사용계획

당사의 희망 공모가액 밴드 최저가액인 23,000원으로 계산한 상장 공모로 인한 순수입금은 약 146억원이며, 예상 유입자금 전액은 향후 3년간 상기 예상 자금수요를 충당하기 위하여 사용할 계획입니다. 공모자금 입금 후 실제 투자집행 시기까지의 자금보유 기간에는 국내 제 1금융권 및 증권사 등 안정성이 높은 금융기관의 상품에 예치할 계획이며, 자금의 사용시기가 도래하여 단기간 내에 자금의 사용이 예상되는 경우에는 당사의 단기금융상품 계좌 등에 일시 예치하여 운용할 예정입니다.

(1) 연구개발 및 마케팅

(단위: 백만원)

구분
구분
2020년
2021년
2022년
합계

썸트렌드 서비스 확장
1. 썸트렌드 서비스 추가 개발

105

720

1,080

1,905

2. 리뷰플러스 추가 개발 및 마케팅

90

480

660

1,230

3. 데이터플러스 서비스 확대를 통해 데이터 거래/유통 플랫폼 확장

150

840

1,320

2,310

IPA, 테크핀 분야 투자
4. 인공지능 챗봇, 스마트 헬퍼, 인공지능 리포트 등을 활용한 기술제품 확대

150

600

1,200

1,950

5. 인공지능을 활용한 EWS, 로보어드바이저 등 예측 기 고도화

30

300

720

1,050

6. 관계회사를 통한 금융 AI 플랫폼 공동 개발

15

360

600

975

디지털트윈 기술을 이용한 스마트시티 관련 사업 개발
7. 스마트시티 연구소를 통한 디지털트윈 기술 개발 및 고도화

75

600

900

1,575

합계
615
3,900
6,480
10,995

당사는 예상 공모금액 146.0억원(발행제비용 제외, 상장주선인 의무인수금액 포함 순수입금 기준) 중 약 54억원을 투자하여 썸트렌드 서비스를 본격적으로 확장하고자 합니다. 그 중에서도 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌트에 다양한 콘텐츠를 추가 개발하여 운영하고, 마케팅을 통해 고객을 확대해 나갈 것입니다. 또한, 리뷰플러스 서비스의 고도화 및 마케팅을 통해 시장을 선점하고, 데이터플러스 서비스 확대를 통해 3년 내에 데이터 거래/유통 플랫폼으로 확장 될 수 있도록 적극적인 투자를 계획하고 있습니다.

당사는 IPA(증강 분석 포함), 테크핀 분야에 대해 약 40억원을 투자할 계획입니다. 시장 지배력을 높이기 위해 인공지능 챗봇, 스마트 헬퍼를 고도화 하고, 2019년말 부터 본격적으로 매출이 발생하기 시작한 인공지능 리포트 서비스의 확장을 위해 2020년 하반기부터 구독형 서비스 개발에 착수할 예정입니다. 또한 인공지능&빅데이터 연구소에서는 인공지능을 활용한 EWS(Early Warning System), 로보어드바이저 등 예측 기술의 고도화를 위해 연구개발 할 예정이며, 관계회사인 퀀팃㈜와의 협업을 통해 금융AI 플랫폼 구축을 적극적으로 추진할 계획입니다. 아울러 추진 중인 스마트시티 사업 관련 핵심 기술은 디지털 트윈 기술을 보완 하고자 약 15억원을 투자할 계획입니다.

(2) 시설자금

(단위: 백만원)

구분
2020년
2021년
2022년
합계

1. 세종시 제2사옥 (인공지능 & 빅데이터센터) 구축
-
500
2,100
2,600

합계
-
500
2,100
2,600

당사는 디지털트윈 기술을 활용한 스마트시티 사업을 주도하기 위해 약 26억원을 투자할 계획입니다. 이를 위해 세종시에 건설 준비 중인 제2사옥에 인공지능 & 빅데이터 센터를 구축할 예정이며, 연구소를 통해 디지털트윈 기술 및 제품 개발 등을 적극적으로 추진할 것입니다. 제2사옥의 경우 세종테크밸리 산업시설구역 내 8,980.38㎡ 규모로 2020년 11월 착공 할 예정이며, 추정 공사비는 약 150억원 수준으로 80%인 120억원은 차입금으로 조달하고, 나머지 30억원은 자기자본 및 공모자금으로 조달할 계획입니다.

(3) 운영자금

(단위: 백만원)

구분
2020년
2021년
2022년
합계

1. 서비스 및 솔루션 전문 인력 영업 및 교육 조직 구축
105
300
600
1,005

합계
105
300
600
1,005

당사는 전문 영업 및 교육 조직을 구축하기 위해 약 10억원을 투자할 계획입니다. 서비스 및 솔루션을 판매 할 수 있는 전문 영업 조직을 구성하고, 고객의 서비스 활용도를 극대화하기 위해 전담 교육 인력을 양성할 예정입니다. 

Ⅵ. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

Ⅰ. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가.
연결대상 종속회사의 개황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 회사의 법적, 상업적 명칭

당사의 명칭은 "주식회사 바이브컴퍼니"이며, 영문으로는 "VAIV company Inc."라표기합니다. 

다. 설립일자

당사는 2000년 07월 08일에 "주식회사 다음소프트" 로 설립 되었으며,

2020년 8월 14일 주주총회 결의에 의하여 "주식회사 바이브컴퍼니"로 상호가 변경되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

구분
내 용

본사주소
서울시 용산구 독서당로 97

전화번호
02-565-0531

홈페이지주소
http://www.daumsoft.com

마. 중소기업 해당 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 중소기업에 해당합니다.

바. 대한민국에 대리인이 있는 경우

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 주요사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규 사업

당사는 기업, 공공기관, 개인 등 사회전반에 인공지능과 빅데이터를 기반으로 한 서비스를 제공합니다. 당사의 기술제품은
SOFIA 플랫폼을 기반으로 개발된 AI Analytics와 AI Assistant 제품으로 이루어져 있습니다. AI Analytics는 데이터 수집에서부터 분석까지 자동화된 인사이트 발굴 환경을 제공하여 기업이 직면한 문제에 대해 데이터 기반으로 합리적인 의사결정을 내리도록 도와주는 분석 전문 제품입니다. 한편 AI Assistant는 일반 사용자도 쉽게 데이터에 내재된 가치를 파악하고 편리하게 업무를 수행할 수 있도록 도와주는 지능형 에이전트입니다. 사업의 내용 및 신규 사업에 대한 상세 내용은 제 2부 「Ⅱ. 사업의 내용」을 참조하시기 바랍니다.

목 적 사 업

비 고

1. 지능형 에이전트 소프트웨어 제조 및 판매업

2. 데이터 베이스 검색, 개발 및 판매업

3. 멀티미디어 프로그램, 제조 및 판매업

4. 컴퓨터 및 컴퓨터 주변기기 도매업

5. 근로자 파견 사업

6. 정보통신 및 인터넷 서비스 사업

7. 전자상거래

8. 통신판매업

9. 광고대행업

10. 광고물 제작

11. 상품전시 및 행사대행업

12. 이벤트업

13. 시장조사업

14. 도서출판업

15. 컨설팅

16. 소프트웨어 임대사업

17. 연구개발 서비스업

18. 부동산 임대업

19. 정보통신 공사업

20. 컴퓨터 시스템 통합 자문 및 구축 서비스업

21. 증권정보제공업

22. 데이터베이스 및 온라인정보제공업

23. 위 사업과 관련된 교육사업

24. 위 사업과 관련된 부대사업

영위하고 있는 사업

아. 공시서류 작성 기준일 현재 계열회사의 총수, 주요계열회사의 명칭 및 상장 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

자. 신용평가에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

차. 「상법」 제290조에 따른 변태 설립 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

카. 회사의 주건상장(또는 등록·지정) 여부 및 특례상장에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

당사의 본점은 서울시 용산구 독서당로 97에 위치해 있으며, 공시대상기간 내 변경사항은 아래와 같습니다.

일 자

변경 전 소재지

변경 후 소재지

2017.10

서울특별시 용산구 한남대로21길 17

서울특별시 용산구 독서당로 97

나. 경영진의 중요한 변동

일 자

변경 (전)

변경 (후)

대표이사

사내이사

사외이사

감사

대표이사

사내이사

사외이사

감사

2018.03.30

송성환

송길영

송성환

반승욱

-

최재원

송성환

송길영

송성환

반승욱

김경서

채지훈

김경찬

2018.03.31

송성환

송길영

송성환

반승욱

김경서

채지훈

김경찬

송성환

송길영

송성환

김경서

채지훈

김경찬

2020.03.27

송성환

송길영

송성환

김경서

채지훈

김경찬

송성환

송성환

김경서

윤준태

김성언

조성준

박규상

다. 최대주주의 변동

당사는 공시대상기간 동안 최대주주의 변동 내역이 없습니다.

라. 상호의 변경

당사는 2020년 08월 14일에 개최된 임시주주총회 결의를 통해 주식회사 바이브컴퍼니(VAIV company Inc.) 로 변경되었습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과

당사는 설립일 이후 부터 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

일 자

내 용

2015.02

마이닝서치 IR v4.0 소프트웨어 품질(GS) 인증 획득 TTA

2016.12

세계 최초 AI Report 출시

2017.12

로보저널리즘 기반 지능형 관광길라잡이 서비스 출시

2018.01

생활 변화 콘텐츠 연구소 ‘생활변화관측소’ 개소

2018.05

Contextual Finder 소프트웨어 품질(GS) 1등급 인증 획득

2018.09

KDB-TECH 기업 선정(KDB산업은행)

2018.09

대한민국 ICT INNOVATION 대상 과학기술정보통신부 장관상 표창

2018.09

2018 대한민국 소프트웨어 기술 대상 기관장상 수상

2018.11

2018년 대한상공회의소 '일하기 좋은 중소기업' 선정(워라밸 부문)

2018.12

소프트웨어 프로세스 품질(SP) 인증 2등급 획득(정보통신산업진흥원)

2019.03

미세먼지센터 창립 1주년 기념 공로상 수상

2019.04

2019 고용노동부 강소기업 선정

2019.05

2019 한국IT서비스학회 춘계학술대회 공로상 수상

2019.06.

Contextual CA v5.0 소프트웨어품질(GS) 1등급 인증 획득

2019.05

한국기업데이터 기술신용평가(TCB) 기술역량우수기업으로 인증
(기술평가 등급 T2)

2019.01

대한상공회의소 '일하기 좋은 중소기업’ 2년 연속 선정
(성장가능성 부문)

2019.12

국내 최초 AI 기반 리뷰 감성 분석 서비스 썸트렌드 Review+ 출시

2019.12

일하기 좋은 SW 전문기업 선정(경영진 리더십 부문) 시상일: 2020.01.15

2020.01

스마트시티 연구소 설립

2020.01

2020 고용노동부 청년친화강소기업 선정(임금, 일/생활/균형 부문)

2020.02

B2C 빅데이터 분석 플랫폼 SomeTrend 리뉴얼 오픈

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동 현황

(증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주, 원)

주식발행
일자

발행 형태

발행(감소)한 주식의 내용

종류

수량

주당

액면가액

주당발행
가액

비고

2000.07.08

설립

보통주

200,000

5,000

5,000

설립자본금

2000.09.19

유상증자

보통주

50,000

5,000

5,000

제3자배정

2001.07.23

유상증자
보통주

9,720

5,000

72,000

제3자배정

2002.08.29

유상증자
보통주

60,000

5,000

5,000

-

2005.06.14

유상증자
보통주

50,000

5,000

40,000

제3자배정

2005.08.24

전환사채
보통주

27,686

5,000

58,900

-

2018.02.14

유상증자
보통주

39,735

5,000

75,500

제3자배정

2018.07.17

유상증자
보통주

12,819

5,000

75,500

제3자배정

2018.11.28

유상증자
보통주

22,507

5,000

177,700

제3자배정

2020.01.31

액면분할
보통주

4,252,203

500

-

-

합계
보통주
4,724,670
500
-
-

나. 전환사채 등 발행현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 전환사채 등을 발행한 사실이 없습니다.

다. 신주인수권부사채 등

당사는 설립일 이후 부터 증권신고서 제출일 현재 신주인수권부사채 등을 발행한 사실이 없습니다.

라. 전환형 조건부 자본증권 등

당사는 설립일 이후 증권신고서 제출일 현재 전환형 조건부 자본증권 등을 발행한 사실이 없습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수

(증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

구 분

주식의 종류

비고

보통주식

종류주식

합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수

800,000,000

-

800,000,000

-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수

4,724,670

-

4,724,670

-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수

-

-

-

-

Ⅳ. 발행주식의 총수(Ⅱ-Ⅲ)

4,724,670

-

4,724,670

-

Ⅴ. 자기주식수

-

-

-

-

Ⅵ. 유통주식수(Ⅳ-Ⅴ)

4,724,670

-

4,724,670

-

나. 자기주식 취득 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 다양한 종류의 주식

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 의결권 현황

(증권신고서 제출일 현재)

(단위: 주)

구 분

주식의 종류

주식수

비고

발행주식총수(A)

보통주식

4,724,670

-

종류주식

-

-

의결권없는 주식수(B)

보통주식

-

-

종류주식

-

-

정관에 의하여 의결권 행사가

배제된 주식수(C)

보통주식

-

-

종류주식

-

-

기타 법률에 의하여 의결권 행사가 제한된 주식수(D)

보통주식

-

-

종류주식

-

-

의결권이 부활된 주식수(E)

보통주식

-

-

종류주식

-

-

의결권을 행사할 수 있는 주식수

(F = A - B - C - D + E)

보통주식

4,724,670

-

종류주식

-

-

6. 배당에 관한 사항

가. 배당에 관한 사항

구분
내용

신주배당 기산일
제9조의4 (신주의 배당기산일)
이 회사가 유상증자, 무상증자, 주식배당 및 정관 제 9조의 3 에 의한 주식매수선택권의 행사에 의하여 신주를 발행하는 경우 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 해가 속하는 영업년도의 직전 영업년도 말에 발행된 것으로 본다.

이익잉여금의
처분
제44조 (이익금의 처분)
회사는 매 사업연도의 처분 전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.
매기 총수입금에서 총 지출금을 공제한 잔액을 이익금으로 하여 이를다음과 같이 처분한다.
1. 이익준비금
2. 기타의 법정적립금
3. 배당금
4. 임의 적립금
5. 기타의 이익잉여금 처분액

이익배당
제45조 (이익배당)
1. 이익배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.
2. 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 종류주식을 발행한 때에는 각각 그와 같은 종류의 주식으로 할 수 있다.
3. 제 1 항의 배당은 매 결산시말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.
4. 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

나. 최근 3사업연도 배당 내역

구 분
주식의 종류
2020년 반기
(제21기) (주1)
2019년
(제20기)
2018년
(제19기)

주당액면가액(원)
500

5,000

5,000

(연결)당기순이익(백만원)
(1,932)
(776)
765

(연결)주당순이익(원)
(409)
(1,644)
1,740

현금배당금총액(백만원)
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-

현금배당수익률(%)
보통주
-
-
-

우선주
-
-
-

주식배당수익률(%)
보통주
-
-
-

우선주
-
-
-

주당 현금배당금(원)
보통주
-
-
-

우선주
-
-
-

주당 주식배당(주)
보통주
-
-
-

우선주
-
-
-

주1)

2019년 11월 18일 이사회에서 1:10 액면분할이 결의 되었으며 2019년 12월 27일 주주총회에서 승인가결됨에 따라 2020년 1월 29일 액면분할이 등기 완료되어 발행주식 수는 472,467주에서 4,724,670주로 증가하였으
며, 주당액면금액은 5,000원에서 500원으로 변경되었습니다.

다. 이익참가부사채의 잔액 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

Ⅱ. 사업의 내용

※ 용어의 정리

용 어

내 용 (기 술 정 의)

5W1H

5W(Who, When, Where, What, Why), 1H(How)라는 의미로 누가, 언제, 어디서, 무엇을, 왜, 어떻게 했는가를 통해 제품을 어떻게 활용하며, 사람들의 삶의 트렌드는 어떤지 등 다양한 인사이트를 발굴할 수 있습니다.

AA

(Augmented Analytics)

데이터 전처리부터 피처 엔지니어링 과정까지 일련의 프로세스를 사람의 판단이 아닌 기계학습을 이용한 인공지능이 스스로 수행하고, 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 인사이트를 제공하는 분석 기술입니다. 지능 증강, IPA 등이 모두 관련이 있으며
㈜바이브컴퍼니의 AI Report는 증강 분석의 가장 앞선 기술이라 할 수 있습니다.

Big Index

㈜바이브컴퍼니가 개발한 초대용량 빅데이터를 저장, 탐색하기 위해 개발한 인덱싱 시스템입니다.

BSI(Brand Social Index)

브랜드가 온라인 상에서 갖는 경제적 가치를 파악하기 위해 빅데이터 기술 기반으로 산출하는 지수입니다.

CNN (Convolutional Neural Network)

기존 인공신경망을 응용하여 만든 딥러닝 학습방법 중의 하나로, CNN의 가장 큰 틀은 특징이 표현된 필터를 사용하여 입력 데이터의 특징을 추출하여 결과값 예측이 가능합니다.

CRF (Conditional Random Fields)

최대 엔트로피 기반 기계학습 알고리즘의 하나입니다.

DaaS

(Data as a Service)

특정 애플리케이션의 구동에 필요한 데이터를 클라우드 서비스에서 온-디맨드 형식으로 액세스하는 방식입니다. 지도 애플리케이션이나 주식시세 제공 애플리케이션 서비스의 경우 데이터의 업데이트를 애플리케이션 개발자가 신경 쓸 필요가 없이 데이터 제공 서비스 업체에게 맡기게 됩니다.

DNA
(Data, Network, AI)

Data, Network, AI를 뜻하는 말로 데이터, 네트워크, 인공지능을 말합니다.

DNN

심층 신경망(Deep Neural Network) 모델의 약자. 인간의 인식작용이나 지능을 수십에서 수백개의 선형모델의 네트워크(합성함수)로 모방하기 위한 기계학습 기법입니다.

ETL 
(Extract, Transform, Load)

데이터를 추출, 변환, 로드하는 과정입니다.

EWS 
(Early Warning System)

조기 경보 시스템으로 특정 동향이나 자료를 지속적으로 모니터링하고 분석함으로써 향후 발생할 수 있는 위험상황을 미리 감지할수 있도록 해주는 시스템 입니다.

HMM 
(Hidden Markov Model)

은닉 마르코프 모델로 기계학습 알고리즘의 하나. 음성 인식, 자연어 처리, 몸짓 인식(gesture recognition) 등과 같이 대량으로 출력된 데이터를 통계적으로 패턴 분석하여 입력된 정보를 추론하는 데에 응용됩니다.

IA 
(Intelligence Augmentation)

지능 증강. 인간과 기계의 협력 모델로 인공지능이 복잡한 계산, 지식 탐색 등을 대신함으로써 인간의 지적 활동을 도와주는 것입니다.

IDF 
(Inverse Document Frequency)

어떤 어휘가 얼마나 많은 문서에서 나타났는지를 나타내는 Document Frequency의 역수입니다.

IPA 
(Intelligent Process Automation)

RPA의 지능화된 버전으로 단순한 업무의 자동화를 넘어 AI를 활용한 비즈니스 프로세스 자동화를 의미합니다.

IVA 
(Intelligent Virtual Agent)

사람 대신 업무를 수행하는 지능형 가상 에이전트로 가상 비서라고도 합니다.

Label Spreading

현재 주어진 Label을 이용해 Unlabeled data의 값을 추정하는 계산 방법입니다.

LSTM (Long Short-Term Memory)

RNN(Recursive Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘의 하나입니다.

MDD 
(Maximum Draw Down)

MDD는 특정 시점을 기준으로 최대 몇 퍼센트까지 손실이 발생했는가를 측정하는 지표입니다. 예컨대 1년 MDD가 10%라면 어느 시점에 진입했어도 최대 손실이 10%로 안정적 포트폴리오라 할 수 있습니다.

Mining Spider

㈜바이브컴퍼니의 데이터수집기입니다.

NP (Noun Phrase)

최대 엔트로피 기반 기계학습 알고리즘의 하나입니다.

PIE(Program Index for Evaluation) non-TV Index

KBS에서 고안한 시청률을 보완하기 위한 지표로 인터넷 뉴스, SNS, 커뮤니티, 짤방 등을 통한 이용행위를 포괄한 ‘화제성’을 의미합니다.

POD

(Point of Difference)

해당 제품의 컨셉에만 존재하는 고유 속성으로 경쟁브랜드에는 없지만 나의 제품에만 있는 속성을 의미합니다.

Precision

정밀도. 정답이 맞는 것을 예측한 경우에 대한, 정답을 올바르게 예측한 경우의 비율입니다. (정답이라고 예상했던 것들 중 진짜 정답인 것들의 비율).

Recall

재현율. 실제 정답이 맞는 것들에 대한 정답을 올바르게 예측한 경우의 비율입니다. (진짜 정답 중에 모델이 정답이라고 예측한 것들의 비율).

RF (Random Forest)

기계학습 알고리즘의 하나, 의사결정 트리를 합친 것으로 여러 개의 의사결정 트리에서 결과값들의 평균을 결과로 나타납니다.

RPA 
(Robot Process Automation)

비즈니스 프로세스 자동화를 목적으로 단순 반복적인 작업을 대신하는 로봇을 의미하며 데이터를 처리하는 프로봇(Probot), 데이터를 수집하고 저장하는 '노우봇(Knowbots)', 실시간으로 고객 질의에 답하는 가상 비서 역할을 하는 '챗봇(Chatbots)' 등이 있습니다.

SaaS

(Software as a Service)

Software as a Service의 약자로 인터넷으로 우리가 필요한 서비스를 별다른 설치 없이 PC에서 이용할 수 있는 서비스를 의미합니다.

SMA

(Social Media Analysis)

소셜미디어 콘텐츠 분석

SMR (Smart Media Rep)

SBS와 MBC 합작 설한 지상파와 종합편성 채널 등 7개 방송사의 클립 영상 유통과 광고 영업을 담당하는 온라인 영상 광고 대행사.

SOFIA Platform

Wisdom(지혜)의 그리스어로 데이터로부터 정보, 지식, 인사이트 및 지혜를 발굴하기 위한
㈜바이브컴퍼니의 인공지능/빅데이터 플랫폼입니다.

STT (Speech to Text)

음성데이터를 텍스트데이터로 변환해주는 음성인식시스템입니다.

SVM (Support Vector Machine)

기계학습 알고리즘의 하나, 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 비확률적 이진 선형 분류 모델을 만드는 분류 모델 알고리즘입니다.

TCI(Total Content Impression) Index

시청률을 보완하기 위한 지표로 콘텐츠가 여러 미디어나 채널에 얼마나 노출되었는가를 계산하기 위해 SMR (Smart Media Rep) 조회수, 직접 검색량, 각종 웹문서 노출량 등을 종합해 산출한 지표입니다.

TF (Term Frequency)

어떤 어휘가 문서에서 나타난 빈도를 뜻합니다.

TPO

(Time, Place, Occasion)

사람들이 자사의 제품을 언제, 어디서, 그리고 어떤 상황에서 사용하는지 아는 것은 제품의 성공에 매우 중요합니다 이를 위해 TPO 분석을 수행하며 소셜미디어에는 이러한 부분도 잘 드러나 있습니다

VWAP

(Volume Weighted Average Price)

일반적으로 주가는 시가, 고가, 저가, 종가로 표시하는데 VWAP은 매수/매도가 일어난 평균가를 알기 위해 각 거래가 일어난 가격대의 거래량으로 가중하여 계산한 주가를 말합니다.

리스닝 플랫폼

(Listening Platform)

신제품 개발, 마케팅 전략 수립 또는 제품 개선과 같은 기업 활동에 소비자의 경험이나 의견을 반영하기 위해 고객의 소리를 들을 필요가 있습니다. 이러한 소셜미디어 기반의 인사이트 발굴 및 모니터링 플랫폼을 리스닝 플랫폼이라 합니다

머신러닝 워크벤치

다양한 기계학습 기법을 반복적으로 학습한 후 최적의 결과를 도출하는 모델을 생성할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

증강분석

데이터 전처리부터 피처 엔지니어링 과정까지 일련의 프로세스를 사람의 판단이 아닌 기계 학습을 이용한 인공지능이 스스로 수행하고, 많은 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아 인사이트를 제공하는 분석 기술(머신 러닝 + 자연어 생성)입니다.

페르소나

페르소나는 이상적인 고객에 대한 가상의 일반화된 표현으로 고객 및 잠재고객을 더 잘 이해하고 각각의 그룹별 특정 요구사항, 반응 및 관심사에 맞게 컨텐츠를 보다 쉽게 작성할 수 있도록 도와줍니다.

하위범주화

하나의 서술어는 특정 명사구를 반드시 필요로 하는데 이를 하위범주화라 합니다. 예를 들어, '먹다’는 주어와 목적어를 논항으로 취합니다.

NLP (Natural Language Processing)

프로그래밍 언어와 같은 형식언어와 사람의 언어처럼 의미 전달을 위해서 생산되지만 해석 모호성이 있는 텍스트(언어자료)를 소프트웨어가 처리할 수 있도록 분석하는 기술로서 형태소 분석, 구문 분석 등이 대표적입니다.

기계학습

(Machine Learning)

특정 TASK를 해결하는 예제들(학습 데이터)을 학습알고리즘이 관측함으로써 유사 TASK를 해결하는 모델의 매개변수를 학습하는 인공지능의 한 분야입니다.

딥러닝

(Deep Learning)

기계학습의 하위분야로 적층구조의 신경망모델이 특징이며, 전통적인 기계학습 방법론과 달리 모델의 입력 벡터구조를 알고리즘이 스스로 최적화합니다.

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 합니다.

챗봇

인간과의 대화를 통해 주어진 문제를 해결하거나 정보전달을 수행하는 소프트웨어 시스템입니다.

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 지칭합니다.

1. 사업의 개요

가. 회사의 현황

(1) 사업 개황

(가) 사업 모델

최근 기업들은 신제품 개발, 마케팅 전략 수립 또는 제품 개선과 같은 기업 활동에 소비자의 경험이나 의견을 적극 반영하고자 하고 있으며 이를 위해 리스닝 플랫폼(Listening Platform)을 필요로 하고 있습니다. 초기 리스닝 플랫폼은 단순히 각 브랜드의 버즈 추이나 긍부정을 모니터링하는 용도로 쓰였으나 최근에는 사람들의 이야기를 통해 사회 전반의 생각과 라이프스타일 트렌드를 읽고 이를 제품 개발에 반영하거나 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있는 정도의 기능이 요구되고 있습니다.

또한 많은 노동력과 시간이 필요한 영역 중에는 지적 능력이 필요해 쉽게 자동화하기 어려운 분야가 있습니다. 예컨대 통화 녹취록으로부터 불법 추심이 있는지 여부를 판단하는 일, 해외 뉴스 기사들로부터 향후 금융 분야에서의 리스크 발생 여부에 대해 판단하는 일 등은 자동화된다면 비용과 시간을 크게 줄일 수 있지만 사람의 지적 판단이 들어가기 때문에 쉽게 자동화시키기 어려운 영역에 속했습니다. 하지만 최근에는 자연어처리 및 기계학습 기술의 발달과 함께 이러한 난이도 있는 분석 분야에 까지도 자동화 니즈가 커져가고 있습니다.

또, 자동화에 있어 가장 중요한 영역 중 하나는 AI Assistant입니다. 최근 실시간으로 고객의 질의에 응답하는 챗봇이 많은 관심을 끌며 기관에 의해 도입되고 있습니다. 챗봇은 단순 질의 응답을 넘어 복합한 프로세스까지도 인지하고 이를 바탕으로 대화를 끌어나갈 수 있는 능력이 요구되고 있습니다. 뿐만 아니라, 조사에 의하면 직장인들은 65%의 시간을 보고서 작성 업무에 보내고 있는데 데이터의 활용이 필수적인 4차산업 시대에는 데이터를 처리하고 분석하는데 더 많은 시간이 들어갈 것으로 예상되고 있습니다. 따라서 이와 같은 업무상의 애로 사항을 해결해 줌으로써 사람들은 직관적이고 경험에 근거한 의사결정에 집중할 수 있게 됩니다.

이와 같이 기업들이 인공지능이라는 기술의 혜택을 직접적으로 체감하기 위해서는 무엇보다도 인공지능을 이용해 그들이 가지고 있는 문제를 다룰 수 있어야 하며 사용자들에게 편리한 환경이 주어져야 합니다. 이를 위해서는 기업들이 가지고 있는 문제를 이해하고 해결해주는 솔루션이 뒷받침되어야 하며 분석 결과에 대해 보다 쉽게 접근할 수 있어야 합니다.

당사는 이러한 문제의 해결을 위해 AI Analytics와 AI Assistant 기술 제품을 개발하여 사업화하고 있습니다. AI Analytics는 인공지능과 빅데이터 기술을 이용하여 데이터의 수집에서부터 자동화된 방법으로 분석까지 수행하는 기술 제품으로 썸트렌드와 AI Solver가 있습니다. 한편, AI Assistant는 사용자가 보다 편리하게 데이터에 내재된 가치를 찾아 업무를 수행할 수 있도록 도와주는 지능형 에이전트로 AI Report, AI Agent가 이에 해당합니다.

기술제품 ai analytics와 ai assistant_1.jpg
기술제품 ai analytics와 ai assistant_1

(나) 설립 배경

1990년대 후반부터 2000년 초반까지 소위 닷컴 버블로 알려진 시기, 수많은 닷컴 기업이 생겨나고 또 사라졌습니다. 전 세계적인 닷컴 버블을 추동한 것은 1989년 World Wide Web으로부터 촉발된 인터넷이었습니다. 이러한 인터넷의 대두와 함께 버블을 딛고 도약한 기업이 구글, 야후, 그리고 국내의 다음커뮤니케이션과 네이버가 있습니다. 인터넷은 사람들의 삶을 완전히 바꾸어 놓기 시작했으며 무료 이메일, 그리고 인터넷 카페라 불리는 커뮤니티가 활성화되었습니다.

당시 다음커뮤니케이션 내부에서, 특히 인터넷 카페와 웹의 성장을 바라보고 있던 기술팀이 사내 인큐베이팅을 통해
㈜다음소프트(현 ㈜바이브컴퍼니)라는 이름으로 창업을 하게 되었습니다. 당사가 창업 당시부터 가장 주목한 부분은 인터넷 문서의 기하급수적으로 증가한다는 것, 그리고 넘쳐나는 문서가 곧 정보의 홍수로 이어진다는 점이었습니다. 이와 같은 상황 인지 하에서 당사는 NLP와 AI 기술을 바탕으로 인간과 사회의 정보처리비용을 효과적으로 해결해야 한다고 믿고 'We smarten the world’라는 슬로건으로 탄생하였습니다. 그리고, 첫번째로 해소해야 하는 과제를 다음의 세 가지로 보았습니다.

1. 인터넷 정보의 홍수 속에서 사람들이 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 한다.

2. 검색을 넘어 보다 지능적으로 정보를 발굴하고 연결 지어 인사이트라는 가치로 재창조한다.

3. 인터넷이라는 공간에서 많은 일이 벌어지는 환경 하에서는 사람의 일을 대신 할 수 있는 지능형 에이전트를 제공한다.

첫 번째 과제는 정보의 검색에 관한 과제이며 당사는 사람들의 검색을 보다 편리하게 하기 위해 자연어를 기반으로 의미까지 고려한 검색엔진을 개발하였습니다. 두 번째 과제는 데이터로부터 인사이트를 발굴하는 과제였습니다. 인터넷에서는 다수의 사람들의 생각이 다양하게 표출되며 개인의 생각 하나는 비록 작은 의견이지만 이들이 모이면 여론을 형성하며 결국에는 사회적 담론의 구축에 이른다는 판단 하에 개개인의 생각을 모아 분석하고 정량화함으로써 새로운 가치를 창출하고자 하였습니다. 세 번째 과제는 인터넷이 활성화되면서 사람의 옆에서 도와줄 수 있는 편리한 에이전트의 필요에 대응하는 것이었습니다. 당사는 초창기부터 가상 에이전트 개발에 심혈을 기울였으며 2000년대 초반 대화 에이전트 개발을 완료했습니다.

(다) 핵심 가치

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당사의 핵심가치

당사는 설립 이후 인터넷의 급속한 확대와 모바일이라는 새로운 환경을 맞이하면서, 더욱 규모가 커지고 가속화된 데이터의 폭증환경에서 가치 있는 정보를 찾아 새로운 가치로 재창조함으로써 우리사회가 활용할 수 있도록 힘써왔습니다. 최근 미래창조과학부가 Statista의 자료를 인용한 바에 따르면 2025년에는 글로벌 AI산업의 시장 규모를 136.8조원으로 예상하고있습니다. 하지만 이러한 숫자보다도 글로벌 리서치 회사인 IDG에서 발간한 'AI prediction 2020 and beyond’에서는 보다 정성적인 2025년의 AI 산업에 대한 해석을 보여줍니다. 여기서 IDG는 2025년도의 환경을 'AI will Be here, there and everywhere, By 2025, at least 90% of new enterprise application releases will include embedded AI functionality’라는 문장으로 집약하였습니다. 2025년의 사회는 우리가 인지하든지 그렇지 못하든지 AI기술이 표면적으로 혹은 내재된 형태로 여기, 저기, 어디든 존재하고 작동하는 환경을 가진 사회라고 할 수 있습니다. 이러한 사회를 'AI Everywhere 시대’라고 말할 수 있습니다. 당사는 창사 이래로 다양한 데이터의 폭증환경에서 인사이트를 얻기 위하여 데이터의 특성에 맞는 AI기술을 연구개발하고 이를 발전시켜왔습니다. 그러나, 당사가 접근 할 수 있는 데이터에는 한계가 있었습니다. 소위 데이터 3법의 처벌 조항 때문에 산업, 공공, 개인간의 데이터의 거래, 공유, 개방이 위축되어 법률에 의해 개방이 제한되지 않는 분야까지도 활성화 되지 못했습니다. 데이터3법의 통과와 정부의 적극적인 데이터 산업 활성화는 데이터 학습기반으로 창출하는 AI 확산으로 AI Everywhere시대를 앞당길 것으로 생각합니다.

당사가 핵심 가치로 삼는 'AI for ALL’은 당사는 나이나 교육의 정도와 관계없이 누구나 혜택을 받을 수 있는 AI를 지향합니다. 또한 데이터의 자유로운 개방 환경에 따라 그간의 AI 서비스에 더하여 금융, 제조, 유통, 도시, 에너지, 환경 등 접근 가능한 데이터를 통하여 여러 분야에 AI서비스를 제공할 수 있을 것입니다. 'AI for ALL’이 지향하는 누구나, 언제, 어디서나 쉽게 믿고 쓸 수 있는 AI기술을 세상에 탁월하게 제공하기 위해 당사는 AGILE, RELIABLE, EASY 라는 3가지 요소를 핵심가치의 필수요소로 정하여 연구개발과 사업에 임하고 있습니다. 먼저, AGILE은 AI서비스가 요구되는 분야에 적용할 수 있는 AI기술을 충분히 연구 개발하고 확보하여 적재적소에 신뢰할 수 있는 인사이트를 빠르게 적용하는 AI를 지향합니다. 둘째로, RELIABLE은 방대하고 복잡한 업무를 항상 정확하고 신뢰도 높게 처리해주는 AI를 지향합니다. 정확한 데이터의 수집, 클렌징, 학습에서 AI기술을 활용하여 분석, 탐지, 예측에 이르는 전 과정에 이르기까지 그간의 지식과 탁월한 경험을 통하여 믿고 쓸 수 있는 결과물을 제공하고자 함입니다. 세번째는 EASY로서 복잡한 결과물이라 할지라도 최종적으로 인사이트가 제공되는 인간, 머신, 환경에 최적의 INTERFACE를 제공하고자 함입니다. 인생은 수많은 선택으로 가득 차 있다는 말이 있습니다. 기업이나 국가도 항상 선택을 요구 받습니다. 당사는 데이터분석에 탁월할 뿐만 아니라 상황에 맞는 AI기술을 적시에 적용하여 인간과 사회에 항상 최선의 선택을 도울 것입니다. 당사의 핵심가치는 'AI for ALL’로서, 믿고 쓸 수 있는 AI를 바탕으로 사람들이 항상 더 나은 선택(Always Better Choice)을 할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

데이터 관점에서 보면, 정형이든 비정형이든 데이터에는 많은 의미가 잠재되어 있습니다. 주로 수치로 이루어진 정형 데이터에는 사회·자연현상의 발현 양상과 결과가 고스란히 담겨 있으며 수치들 간에는 그런 현상들의 상호작용이 내재되어 있습니다. 또한 비정형 데이터에는 사람들의 생각과 삶이 기술되어 있으며 심리와 행동양식이 표현되어 있습니다.

당사는 이러한 데이터 속에 내재된 패턴을 인식하고 여기에 숨어있는 의미를 발견하며 이를 기업 또는 기관의 의사결정에 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 또한 이러한 과정에서 일반인들에게도 혜택이 돌아가도록 하기 위해서는 컴퓨터가 보다 지능적으로 많은 일을 해야 합니다. 즉, "사람의 지적 노동을 대신하고 이를 편리한 방식으로 전달할 수 있도록 함으로써 혁신을 이끄는 것", 그를 통해 더 나은 선택을 할 수 있도록 하는 것이 당사의 핵심 가치의 목표입니다.

나. 시장 현황

(1) 시장의 특성

(가) 주요 목표 시장

1) 인공지능 시장 규모와 성장성

인공지능은 ‘모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 나아가는 4차산업혁명의 핵심이며, 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창하면서 성장하고 있습니다. 인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, Statistica가 2018년에 발표한 자료를 토대로 추정하면 2019년 13조 원에서 2025년 137조 원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.

[인공지능 시장 규모]

(단위: 억원)

구분

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

CAGR

세계

130,290

199,391

300,177

438,655

614,685

917,110

1,368,328

49.2%

국내

91,000

111,000

133,200

159,840

191,800

230,352

276,653

20.1%

출처) 세계: Statista’s AI market revenue worldwide 2016-2025, 2018,

㈜바이브컴퍼니
추정

국내: 2017년 국가정보화에 관한 연차보고서 (미래창조과학부 자료 인용, 2021~2025 CAGR 적용)

미래창조과학부에서 발표한 '2017년 국가정보화에 관한 연차 보고서' 에 의하면 국내 인공지능 시장은 2019년 9.1조 원에서 2025년까지 27조 원으로 연평균 20.1%로 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 한국인터넷진흥원에 따르면 국내 인공지능 시장은 2016년 5.4조 원에서 2020년 11.1조 원으로 연평균 19.8% 성장할 것으로 전망하였고, 2018년부터 2020년까지 시장 규모는 약 1.5배 성장할 것으로 추정하고 있습니다. 조사 기관에 따라 차이가 있으나, 세계와 국내 인공지능 시장 규모는 가파르게 상승할 것으로 추정됩니다.

2) 목표 시장 세분화

당사는 'For better Choice’라는 핵심 가치를 통해 비전을 실현하고자 20여년 동안 끊임없는 연구개발에 매진해왔습니다. 그 결과로 세계 수준의 기술을 보유하고 있으며, 항상 시장을 선도하는 기술 제품을 개발해왔습니다. 또한 다양한 사업 경험과 노하우를 쌓으면서 '인공지능의 암흑기’를 지나 도약을 맞이하는 때를 기다려왔습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 딥마인드 챌린지 매치를 통해 인공지능 기술이 시장의 주목을 받게 되었고, 미래 성장성을 인정 받는 계기를 맞게 되었습니다. 인공지능이 각광 받게 되자 우후죽순 관련 시장이 생기고 있으며, 검증되지 않은 기술과 제품으로 시장을 교란하는 경우도 발생하고 있습니다.

당사는 시장의 요구를 면밀하게 분석하여 당사의 경쟁력을 바탕으로 파급 효과가 큰 시장을 9개로 세분화하였으며, 타깃으로 삼은 세분 시장을 선점하고 주도하여 국내 최고의 인공지능 기업을 넘어서 세계 일류 기업으로 거듭나는 것을 목표로 하고 있습니다.

[목표 시장의 종류와 규모]

(단위: 억원)

목표 시장

예상 시장 규모(2025년)

1. 데이터 거래(Data Trading) 시장

7,495

2. IPA(Intelligent Process Automation) 시장

3,797

3. 디지털트윈(Digital Twin) 시장

5,268

4. 증강 분석(Augmented Analytics) 시장

5,798

5. 인공지능 전문 상담(AI Professional Consultation) 시장

1,945

6. IVA(Intelligent Virtual Assistant) 시장

6,306

합 계

30,609

당사가 타깃으로 하는 7개로 세분화한 시장 규모를 합하면 2018년 5,913억 원에서 2025년 3조 980억 원으로 연평균 27% 성장할 것으로 예상됩니다. 세계 인공지능시장의 연평균 성장률인 49.2%보다는 낮지만, 국내 시장 성장률인 20.1%보다는 높으며, 2025년 이후에도 고속 성장이 예상되는 주목 받는 시장입니다.

가) 데이터 거래 시장

① 시장 정의

데이터 거래 시장은 소셜, 통신, 금융, 카드 데이터 등의 원천 데이터뿐만 아니라 가공 데이터, 분석 데이터 등 다양한 데이터를 거래할 수 있는 시장을 말합니다. 데이터는 4차 산업혁명을 견인하는 핵심 동인으로 모든 산업의 발전과 새로운 가치 창출의 촉매 역할을 하는 '데이터 경제' 로 패러다임이 전환하고 있습니다. 데이터가 기존 생산요소인 자본, 노동을 능가하는 경쟁원천으로 부상 할 것으로 예상되며, 대규모 데이터를 보유하고 활용을 잘하는 기업이 시장 혁신을 주도할 것으로 보입니다. 해외 주요국은 미래 경쟁력을 좌우하는 데이터의 중요성을 인식하여 데이터 산업 활성화를 위해 전략 수립과 투자 확대 등 데이터 패권 경쟁에 본격적으로 돌입했으며, 정부도 2018년 6월 '데이터 산업 활성화 전략'을 통해 적극적인 산업 육성에 심혈을 기울이고 있습니다. 따라서 데이터 거래의 중요성은 날로 커져 가고 있으며, 21세기의 원유라 불리는 '빅데이터'를 확보하기 위한 다양한 방법이 논의될 것입니다.

② 시장 분석

데이터 거래 시장은 신규 진입으로 인한 진입 장벽이 높지 않고, 데이터의 품질, 기간, 종류에 따라 일부 또는 전부 대체될 수 있습니다. 그리고 공급자와 구매자의 협상력은 보통 수준이고, 분야별 데이터 판매, 가공 기업간 주도권을 잡기 위한 치열한 경쟁이 예상됩니다. 데이터 3법의 개정으로 인해 데이터 거래 활성화를 인한 법적, 제도적 장치가 마련되었습니다. 위의 분석 결과를 종합해 보면 이 시장 자체의 매력도는 높지 않습니다. 하지만 이 시장에서의 주도권을 잡게 되면 그 영향력은 무궁무진하기 때문에 도전할 만한 가치가 충분합니다. 다만, 이 시장에서 성공하기 위해서는 기술이나 제품보다는 사업 경험 및 노하우가 중요한 요소로 작용 할 것입니다.

나) IPA 시장

① 시장 정의

RPA(Robotic Process Automation)은 단순하고 반복적인 사무 업무를 소프트웨어 프로그램으로 자동화하는 것을 말하며, IPA(Intelligent Process Automation)은 RPA에 인공지능이 결합되어 진화된 형태의 사무 자동화를 말하며 복잡하고 비반복적인 업무까지 처리할 수 있습니다. 주 52시간 근무제 도입으로 인력 운영의 어려움이 가중되고 있으며, 인공지능 기술의 발달은 IPA에 대한 관심을 증가시키는 요인이 되고 있습니다. 국내에서는 2016년 이후 은행, 보험, 카드사 등 금융권이 계약 관리, 보험증권 처리, 정보 조회 등 Back-Office 업무 중심으로 RPA 도입이 시작 되었으며, 2017년 이후에는 주 52시간 근무제 도입이 가시화 되며 제조, 물류, 공공 등 전 산업영역에서의 RPA에 대한 관심이 확산되고 있습니다. 또한, 20~30% 비용 절감 효과, 귀찮은 반복 작업의 자동화에 따른 근로자의 업무 만족도 제고 등으로 우호적인 분위기가 확대되고 있으며, 규제 대응, 업무 정확도, 업무 생산성, 인력 운영 유연성 등에서 90% 이상의 만족도를 보이며, RPA를 경험한 부서의 78% 이상이 추가 도입을 원하면서 기도입 조직을 중심으로 지속적인 수요가 발생하고 있습니다. 여기에서 더 나아가 RPA에 인공지능 기술을 접목시키면 복잡하고 비반복적인 업무까지 처리할 수 있으므로 시장의 수요는 더 커질 것으로 예상됩니다.

② 시장 분석

IPA시장은 RPA에 인공지능 기술을 접목해야 하므로 기술 장벽이 존재 하며, IPA는 신기술제품으로 RPA를 대체, 보완합니다. 그리고 IPA는 기술 기반 제품으로 실제 프로세스에 적용하기 위한 데이터를 구매자가 공급하므로 공급자의 협상력은 높지 않으며, 구매자의 수요는 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 글로벌 시장에서는 Ui Path, Automation Anywhere, Blue Prism, Nice, Pegasystems 5개 기업이 치열하게 경쟁하고 있으나, 아직 국내에서는 IPA 시장을 주도하는 업체가 존재하지 않습니다. 주 52시간 근무, 주 4일 근무 등 노동 시간 단축을 위한 환경이 조성되고 있기 때문에 IPA 시장이 활성화되기 위한 여건이 만들어지고 있습니다. 위의 분석 결과를 종합해 보면 이 시장 매력도는 높다고 판단됩니다. B2B 또는 B2G 시장에서 경쟁력을 갖기 위해서는 IPA 시장을 선도할 수 있는 기술, 제품 및 사업 경쟁력이 뒷받침되어야 할 것입니다.

다) 디지털트윈 시장

① 시장 정의

디지털트윈은 현실 세계에 존재하는 물리적 대상의 형상, 성질, 상태 등의 정보를 디지털 세계에 동일하게 구현하는 시장을 말합니다. Gartner는 2017년과 2018년에 디지털트윈을 디지털 변혁 시대를 맞아 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 지속적으로 언급하고 있습니다. 또한, 사물 인터넷, 빅데이터, 인공지능, 사이버물리시스템 등 4차 산업혁명을 견인하는 기술들이 발전하고 보편화됨에 따라 이들을 응용하여 다양한 산업 현장에서 생산성, 경제성, 안전성 등을 향상시키고자 하는 요구가 확산되고 있는데, 이러한 요구를 충족하기 위한 중요한 기술 트렌드로서 디지털트윈이 주목 받고 있습니다. 즉, 컴퓨터에 구현된 디지털트윈(가상 모델)은 대상 객체(물리적 자산)와 연동하여 현실 상황을 반영하면서 현실에서 발생할 수 있는 상황을 예측하거나 운영 최적화 조건을 알려주는 등 산업 경쟁력 강화의 주요 수단으로 인식되고 있는 것입니다. 디지털트윈은 제조, 전력, 의료, 항공, 자동차, 스마트 도시 등 산업 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용 되어 혁신적인 변화를 가져 올 것으로 기대하고 있습니다.

② 시장 분석

디지털트윈 시장은 데이터와 지능의 통합이 요구되므로 진입 장벽이 매우 높으며, 신기술제품의 영역으로 아직까지 대체재는 존재하지 아니합니다. 디지털트윈으로 데이터의 자산 가치가 상승하면서 데이터 공급자의 협상력이 높아질 것이며, 생산성 개선은 물론 다양한 사회문제까지 해결할 것으로 기대되면서 제조 이외에 교통, 도시 분야까지 적용 분야가 확대되면서 구매 수요가 급증할 것입니다. 국내에서는 시장이 형성되는 단계이고, 디지털트윈 관련 기술 제품을 보유하고 있는 국내 기업은 찾기 어려운 상황입니다. Gartner는 디지털트윈에 대한 시장의 기대치가 정점에 도달했으나, 향후 5~10년 동안 시장에서 다수의 실패 사례와 소수의 성공 사례가 혼재될 것으로 예상하고 있습니다. 이를 종합해 보면, 동 시장의 매력도는 매우 높다고 볼 수 있습니다. 이 매력적인 시장의 지배자가 되기 위해서는 데이터, 기술 및 사업 경쟁력을 모두 갖추고, 철저한 계획과 실행이 동반되어야 합니다.

라) 증강 분석 시장

① 시장 정의

증강 분석(Augmented Analytics)은 의미 있는 인사이트 도출을 자동화하기 위해 기계학습(Machine Learning)과 자연어 생성(Natural Language Generation, NLG)을 결합한 것을 의미합니다. 가트너는 2017년 증강 분석 개념을 처음 소개하면서, 데이터 분석 리더들이 도입해야 할 분석 시장의 "파괴적인 차세대 물결”이라고 표현했습니다. 비즈니스 분석에서의 증강 분석은 데이터 분석 프로세스의 효율성을 높이고, 현업 종사자들에게 몇 초 만에 데이터 기반 질문에 대답할 수 있는 도구를 제공하여 기업이 경쟁 우위를 점할 수 있도록 돕습니다. 증강 분석은 비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence, BI) 도구가 인공지능을 활용해 최종 사용자의 작업을 효율화하기 때문에 더 많은 주목을 받고 있으며, 핵심 요소는 기계학습, 자연어 생성, 인사이트 자동화입니다.

② 시장 분석

증강 분석 시장은 신규 진입으로 인한 진입 장벽이 매우 높고, 대체재는 아직까지 존재하지 아니합니다. 관련 기술제품을 상용화한 사례 또한 확인되지 아니하였습니다. 또한, 사회 전반에 인공지능을 활용한 자동화에 대한 관심이 높아지고 있기 때문에 증강 분석 기술제품의 활용이 가능한 시장 여건이 조성되고 있습니다. 이를 종합해 보면 이 시장의 매력도는 매우 높다고 판단됩니다. 이 시장에서 성공하기 위해서는 우수한 기술력과 사업 경쟁력이 반드시 필요합니다.

마) AI 전문 상담 시장

① 시장 정의

인공지능전문 상담 시장은 인공지능 기반의 챗봇 등을 이용하여 사람이 해 오던 전문 상담을 보조, 대체하는 것을 목적으로 하는 시장을 말합니다. 그 중에서도 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기반 기술이 발전하고 있는 가운데 사용자가 체감할 수 있는 인공지능 상담 챗봇이 전 산업 분야로 확산되고 있습니다. 인공지능 상담 챗봇은 스마트 기기 및 모바일 커뮤니케이션의 보편화와 대화형 인터페이스의 대중화에 따라 급속하게 성장하고 있습니다. 민간부문은 '대화형 커머스’, 공공부문은 '민원, 행정'분야에 챗봇의 활용이 집중되어 있고, 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 분야가 확대되는 중입니다.

② 시장 분석

인공지능 전문 상담 시장은 쌍방향 대화 기술을 기반으로 해야 하므로 기술 장벽이 존재하며, 기존의 단순 질의 응답이 가능한 챗봇 시장을 보완, 대체합니다. 대중이 인공지능 기술을 실질적으로 체감할 수 있는 가장 보편적인 기술제품 시장이므로 시장 수요가 폭발적으로 증가 할 수 있으며, 공급자와 구매자의 협상력 자체는 높지 않습니다. 단순 질의 응답 기반 챗봇 시장의 경쟁은 치열하나, 기술 장벽으로 인공지능 전문 상담 영역은 이제부터 본격적인 경쟁이 시작될 예정입니다. 정부가 2019년 1월 발표한 '데이터, AI 경제 활성화 계획'에 따라 관련 기술 산업에 대해 우호적인 정책을 펴고 있어 시장 환경은 양호한 것으로 판단됩니다. 이를 종합해 보면, 동 시장의 매력도는 높다고 볼 수 있습니다. 다만, 이 시장의 주도자가 되기 위해서는 지속적인 기술 개발뿐만 아니라 기술제품을 활용한 성공적인 사업화 경험과 노하우가 동반되어야 합니다.

바) IVA 시장

① 시장 정의

IVA(Intelligent Virtual Assistant)는 지능형 가상 비서로 개인 비서처럼 사용자가 요구하는 작업을 처리하고 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 소프트웨어 에이전트를 말합니다. Amazon의 'Alexa', Google의 'Google Assistant', 삼성전자의 '빅스비', Naver의 '클로바', 카카오의 '카카오 아이' 등이 IVA에 속한다고 할 수 있습니다. 현재 IVA는 예약, 주문, 실행, 날씨 확인, 가전제품 동작, 음악 재생 등의 단순한 업무를 수행 할 수 있으나, 미래에는 복잡하고 난해한 업무까지 처리할 수 있을 것으로 예상됩니다.

② 시장 분석

IVA 시장은 텍스트뿐만 아니라 음성 처리 기술이 필요하므로 일정 수준의 기술 장벽이 존재하며, 기존에 없었던 신기술제품 영역에 해당하므로 대체재는 없습니다. IVA는 자체 플랫폼을 통해 자연스럽게 데이터 수집을 할 것이므로 공급자의 협상력이 크지 않을 것이며 인간의 편의성을 극대화함으로써 미래에는 1인 1 IVA 시대가 도래할 것으로 예상됩니다. 글로벌 IT 기업들뿐만 아니라 국내 대기업들도 IVA 개발에 적극적으로 참여하고 있으므로 기술 경쟁이 심화될 것으로 예상됩니다. 또한, 데이터 3법의 개정으로 인해 데이터 활용성이 대폭 증가하였기 때문에 IVA 이용을 위한 환경은 크게 개선되었습니다. 위의 모든 내용을 종합해 볼 때, 기술 경쟁이 치열하지만 시장의 잠재 성장 가능성이 매우 크기 때문에 기술력이 뒷받침되는 기업에게는 매력적인 시장이라고 볼 수 있습니다.

다. 경기변동 및 계절적 요인

인공지능은 '모든 것이 연결되고 보다 지능적인 사회로의 진화’로 나아가는 4차산업혁명의 핵심이며, 이를 활용한 산업이 급속도로 팽창하면서 성장하고 있습니다. 인공지능 기술은 수많은 산업 분야에 적용될 수 있기 때문에 전체적인 시장 규모를 특정하기 어렵지만, Statistica가 2018년에 발표한 자료를 토대로 추정하면 2019년 13조 원에서 2025년 137조 원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 

[인공지능 시장 규모]

(단위: 억원)

구분

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

CAGR

인공지능시장(*1)

130,290

199,391

300,177

438,655

614,685

917,110

1,368,328

49.2%

주1) Statista's AI market revenue worldwide 2016-2025, 2018,

㈜바이브컴퍼니 추정.

당사의 모든 제품은 빅데이터 및 인공지능 기술 기반 제품으로 가파른 성장을 기대하고 있으며, 2015년부터 2019년까지 각 제품의 매출이 꾸준하게 증가하고 있는 것으로 볼 때, 향후에도 경기변동의 직접적인 영향을 받지는 않을 것으로 예상됩니다.

[2015년 ~ 2019년 제품별 매출]

(단위: 백만원)

구분

2015

2016

2017

2018

2019

썸트렌드

2,584

3,050

4,098

4,764

5,360

AI Solver

7,390

7,612

7,460

7,140

8,182

AI Agent

1,314

1,345

1,579

1,889

2,159

AI Report

-

-

-

3

332

기타

15

-

48

304

265

합계

11,303

12,007

13,185

14,101

16,298

[2017년 ~ 2019년 분기별 매출액]

(단위: 백만원)

사업연도

구분

1분기

2분기

3분기

4분기

계

2017연도

썸트렌드

817

796

927

1,558

4,098

AI Solver

1,029

1,266

1,159

4,006

7,460

AI Agent

172

194

150

1,062

1,579

AI Report

-

-

-

-

-

기타

-

-

-

48

48

계

2,018

2,256

2,237

6,674

13,185

2018연도

썸트렌드

901

1,247

905

1,712

4,764

AI Solver

1,608

1,049

1,514

2,968

7,140

AI Agent

435

207

105

1,143

1,889

AI Report

-

-

-

3

3

기타

73

80

73

79

304

계

3,017

2,582

2,596

5,906

14,101

2019연도

썸트렌드

782

1,672

1,170

1,736

5,360

AI Solver

1,072

2,646

1,270

3,194

8,182

AI Agent

155

389

325

1,290

2,159

AI Report

15

-

-

316

332

기타

71

91

42

61

265

계

2,096

4,799

2,807

6,596

16,298

당사의 제품과 계절적 요인을 분석해보면, AI Solver는 공공사업을 포함한 프로젝트성 사업 수주의 비중이 높기 때문에 사업이 종료되는 시점인 4분기에 매출이 집중되어 있습니다. 썸트렌드는 월단위 과금방식의 서비스로 계절에 영향을 받지 않으며, AI Report와 AI Agent도 민간 기업이 주된 고객으로 계절적 요인에 별다른 영향을 받지 않습니다.

라. 시장에서 경쟁력을 좌우하는 요인 및 회사의 경쟁상의 강점과 단점

(1) 제품별 경쟁력

(가) 썸트렌드

1) 데이터 비교 우위

당사는 경쟁사 대비 가장 오랜 기간 동안 데이터를 수집해왔으며, 이에 가장 많은 정형·비정형 데이터를 보유하고 있습니다. 더불어 수집 채널의 다양화를 지속적으로 추진하여 기술 제품의 우위성과 안정성, 확장성을 확보하기 위해 꾸준히 노력하고 있습니다.

타사와 수집 기간, 수량, 수집 채널을 기준으로 비교하였을 때, 당사가 데이터 보유량, 기간, 수집 채널 등 전반적인 부분에서 가장 우위에 있는 것을 확인할 수 있습니다. 당사의 수집된 데이터를 통한 기대 효과는 다음과 같습니다.

썸트렌드 경쟁사 데이터 수집 및 분석 범위 비교.jpg
썸트렌드 경쟁사 데이터 수집 및 분석 범위 비교

※ 비교표는 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개를 기준으로 작성되었습니다.

※ 수집 채널: 해당 채널에서 데이터를 수집하는 지에 대한 분류 
 (수집 채널 분류 기준: 
 ● : 확인 가능 | ◑ : 수집하고 있지만
㈜바이브컴퍼니 기준보다 미흡 | 
 ○ : 확인 불가 및 미수집)
 ※ 커뮤니티/카페 : 커뮤니티와 카페 두 채널 모두 수집해야 ●
 ※ 소비/행동(카드, 통신) : 카드사 및 통신사 데이터 수집 및 활용 가능시 ● 
 ※ 빅데이터 실시간 저장 : 단순 저장 이외에 실시간으로 저장 가능 여부에 따라 판별

2) 기술 비교우위

당사는 완성도 높은 빅데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 컴퓨터가 실세계 혹은 특정 영역의 지식을 처리할 수 있도록 지식베이스를 구축하여 지능형 소프트웨어가 보다 원활히 수행될 수 있도록 하였습니다.

자연어처리 시스템과 Deep AI를 이용하여 다양한 산업에 종사하는 고객의 만족을 위해 맞춤형 솔루션을 제공하고 있으며, 분석 결과를 다시 학습에 이용하는 등 적합성과 정확성, 범용성을 높이는 사이클을 구성하고 있습니다.

소셜미디어의 폭발적인 성장으로 생성되는 방대한 소셜빅데이터 분석을 위해 트렌드맵을 개발했습니다. 더불어 결과적으로 사용자가 인사이트를 쉽게 제공받을 수 있도록 Visual Repository를 통해 산재해 있는 데이터를 조직화하고 인사이트를 추출할 수 있도록 하고 있습니다. 썸트렌드에 포함된 기술을 경쟁사 제품과 비교한 결과는 다음과 같습니다.

썸트렌드 경쟁 제품 기술 비교 우위.jpg
썸트렌드 경쟁 제품 기술 비교 우위

[출처] 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개 자료

※ 분류 기준 ● : 기술 보유 | ◐ : 기술 개발 진행 중이거나
㈜바이브컴퍼니 기술보다 미흡 | ○ : 기술 확인 불가 및 미보유 기술

3) 기능 비교 우위

썸트렌드에서 제공되는 장기간의 데이터 분석을 활용하여 기업들은 광고, 기획 및 마케팅을 고도화할 수 있으며 그에 따른 경제적 가치 창출을 할 수 있습니다.

썸트렌드 경쟁 제품 기능 비교 우위.jpg
썸트렌드 경쟁 제품 기능 비교 우위

[출처] 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개 자료

※ 분류 기준 ● : 기술 보유 | ◐ : 기술 개발 진행 중이거나
㈜바이브컴퍼니 기술보다 미흡 | ○ : 기술 확인 불가 및 미보유 기술

(나) AI Solver

AI Solver은 당사 자체 기술력을 이용한 인공지능 기반 통합 해결사입니다. 데이터와 인공지능을 활용해 예측, 탐지, 발굴을 통합적으로 수행할 수 있다는 특장점이 있습니다. AI Solve는 기업이 가지고 있는 문제에 대한 해결을 제공하기도 하며 기업에 필요한 로봇 프로세스 자동화(Robot Process Automation)를 위한 요소 기술이기도 합니다.

AI Solver는 높은 기술 수준과 세분화된 기능, 참신함으로 타사 대비 경쟁우위를 선점하고 있습니다. AI Solver의 경우 국내외를 통틀어 거의 유일하다고 할 수 있을 정도로 새로운 인공지능 기반 문제 해결 제품입니다. 국내 비교 제품의 경우에도 솔트룩스, 와이즈넛, 코난테크놀로지 등이 문서 분류나 검색 등 AI Solver의 일부 기능만 보유하고 있으며 불법탐지 및 예측, 시뮬레이션에 대해서는 경쟁력을 보여주지 못하고 있습니다.

[AI Solver의 경쟁 제품 비교]

기술
분류

세부기술

바이브
컴퍼니

솔트룩스

코난테크놀로지

와이즈넛

마인즈랩

다이

퀘스트

문제해결
 분야

탐지

●

○

◐

◐

○

○

분류

●

●

●

●

●

●

예측

●

○

○

○

○

○

탐색

●

●

●

●

●

●

시뮬
레이션

●

○

○

○

○

○

[출처] 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개 자료

※ 분류 기준 ● : 기술 보유 | ◐ : 기술 개발 진행 중이거나
㈜바이브컴퍼니 기술보다 미흡 | ○ : 기술 확인 불가 및 미보유 기술

특히 당사가 보유한 탐지, 예측, 시뮬레이션 기능 등은 국내에서는 경쟁자가 거의 전무한 상황입니다. 금융, 무역, 공공 기관 등 다양한 분야에서 이미 활용되고 있는 AI Solver와 달리, 국내에서 인공지능 기반 기술 서비스를 하고 있는 뷰노(인공지능 기반 의료영상분석장치 소프트웨어), 루닛(인공지능 기반 의료 데이터 판독 소프트웨어), 아이젠글로벌(딥러닝 모형의 결과를 분석하고 관리하는 인공지능 금융 플랫폼) 등 스타트업들은 금융, 의료 등 일부 분야에서만 한정된 서비스를 하고 있거나 아직 다양한 레퍼런스를 보유하고 있지 않은 경우가 많습니다.

(다) AI Report

AI Report는 국내에서뿐만 아니라 전 세계적으로도 경쟁 제품을 찾아보기 어려운 세계 유일의 시스템입니다. 당사의 AI Report는 수집, 분석, 인사이트 발굴에 이르는 과정을 기계학습, 시각화, 자연어 생성 기술을 이용하여 완전 자동화해 로봇이 리포트를 작성하도록 하는 시스템입니다. 이 기술은 사람이 놓칠 수 있는 반복적 분석을 통한 검증, 비교 분석까지 수행할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 주가 분석 리포트의 경우 증권사 애널리스트가 커버할 수 없는 모든 종목을 대상으로 향후 전망과 종목의 현황에 대해 리포트를 작성합니다. 주가 분석 리포트 이외에도 트렌드 분석, 브랜드 분석, 관광 분석에 이르는 다양한 분석 리포트가 제작되어 있습니다. 다른 경쟁사와 비교했을 때, 당사와의 기술력 차이로 아직까지 시장에서 AI Report와 유사한 형태의 제품을 출시한 기업을 찾아볼 수 없습니다

[AI Report의 경쟁 제품 비교]

분류

바이브
컴퍼니

와이즈넛, 마인즈랩, 솔트룩스, 코난테크놀로지, 
Brandwatch, Basis Technology

AI Report

●

없음

[AI Report 제품 경쟁사 대비 기능 비교]

분류

바이브컴퍼니

솔트룩스

와이즈넛

마인즈랩

코난

테크놀로지

Brand

watch

Basis Technology

자동 추세 분석

●

○

○

○

○

○

○

트렌드 변화 시기 및 원인 분석

●

○

○

○

○

○

○

주요 이슈 시점 분석

●

○

○

○

○

○

○

트렌드 예측

●

○

○

○

○

○

○

보고서 시각화

●

○

○

○

○

○

○

분류 및 연관어 분석

●

○

○

○

○

○

○

이슈 키워드 분석

●

○

○

○

○

○

○

감성 분석

●

○

○

○

○

○

○

테마 분석

●

○

○

○

○

○

○

[출처] 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개 자료

※ 분류 기준 ● : 기술 보유 | ◐ : 기술 개발 진행 중이거나
㈜바이브컴퍼니 기술보다 미흡 | ○ : 기술 확인 불가 및 미보유 기술

(라) AI Agent

1) AI Chatbot 기능 비교

챗봇 시장에서 확인 가능한 경쟁사별 제품을 직접 사용하여 비교 분석했습니다. 언론에 배포된 공개적으로 사용 가능한 챗봇을 직접 비교함으로써 성능과 기능, 유용성 측면에서 비교 우위를 확인하기 위함입니다.

국내외 금융권에서는 2017년 초부터 본격적으로 챗봇을 도입하였습니다. 아래 표에서 당사에서 구축한 '우체국금융'과 타 금융 기관의 챗봇의 기능을 비교한 결과는 다음과 같습니다.

[금융권 AI Chatbot 서비스 비교]

구분

우체국금융

S은행

W은행

H카드

A생명

D증권

도입시기

2018년
12월

2018년
02월

2017년
09월

2017년
08월

2017년
11월

2017년
12월

상품안내

●

◐

○

◐

◐

◐

용어사전

●

○

○

○

○

○

연계정보

●

◐

◐

◐

◐

○

메신저 연동

●

○

○

◐

◐

◐

상담 만족도 평가

●

○

○

○

◐

○

음성인식 지원

●

◐

◐

○

○

◐

[출처] 특허정보넷 키프리스, 각사 홈페이지 및 기술 소개 자료

※ 분류 기준 ● : 유사제품 있음 | ◐ : 유사 기능 보유
㈜바이브컴퍼니 기술보다 미흡 | ○ : 기술 확인 불가 및 미보유 기술

2) AI Chabot 서비스 비교 우위

챗봇 서비스에서 가장 중요한 점은 자연스러운 대화를 이끌고 정확한 정보를 제공할 수 있어야 한다는 것입니다. 이를 확인하기 위하여 제품 성능 비교 테스트를 하였으며, 객관적인 비교를 위해 실제 상용화된 서비스를 기준으로 선별해서 실시하였습니다. 경쟁 기업별로 언론 및 홈페이지에 언급된 '챗봇 구축 성공' 사례를 기반으로 웹사이트 및 모바일을 확인하였으며, 그 중 실제로 확인이 가능한 서비스인 당사의 AI Chatbot 제품이 도입된 우체국금융의 '우정톡톡'과 와이즈넛의 고려대 안암병원 챗봇을 비교 테스트 하였습니다. 비교 테스트 항목은 다음과 같습니다

[AI Chatbot 서비스 비교 항목]

비교 항목

세부 내용

다중 의도 처리 기술

사용자 질의에 내포된 다중 의도를 인지 기억하여 주제별로 상담을 진행 여부 확인

상황 정보 인식 기술

다양한 표현에 내재된 사용자 정보를 인식하여 상담 대화 시 정보를 되묻지 않고 효율적인 상담 진행 여부 확인

안내 대화 기술

질의의 주제 정보와 연관된 컨텐츠 및 FAQ 정보들을 제공 확인

반복 질의 확인 기술

사용자가 일정 시간 내에 질의를 반복하여 물어보는 경우, 사용자에게 해당 질의에 대해 질의 의도가 맞는지 확인하여 사용자에게 알맞은 정보

금칙어 기술

사용자의 질의문에 금칙어가 포함된 경우, 사용자에게 금칙어 사용 경고 메시지를 제공

대화 재개 유도 기술

챗봇을 이용 중 로그아웃, 일정시간 이상 미응답 등으로 서비스 이용이 중단될 시 이전 대화를 제시 이어 나가는지 확인

주제 전환 기술

사용자 상담 중 다른 질의를 하는 경우, 질의한 대화에 대해 상담 진행후 이전대화에 돌아서 상담 진행

유사 대화 기술

사용자 질의에 이해할 수 없는 질의 표현인 경우 자연어처리 분석과 인공지능 기반 추론을 통해 질의에 유사한 질의들 리스트

형태로 제공

위의 8가지 항목을 비교한 결과 반복 질의 확인 기술은 두 제품 모두 확인 가능했으나, 그 이외의 7가지 항목은 당사의 우정톡톡에서만 확인 할 수 있어 성능의 차이가 분명하게 드러났습니다.

3) Smart Helper

Smart Helper는 한 번의 검색으로 콘텐츠, 어드바이스, 게시판 등의 통합검색 결과를 제공하며, 자동 완성 기능을 제공하여 사용자의 의도에 맞는 검색어를 빠른 시간 내에 제공합니다. 또한 영문으로 검색 시에도 자동으로 한글로 변환하여 사용자가 찾고자 하는 콘텐츠를 제공하는 한영 자동 변환 기능이 포함되어 있습니다. 또한, 동의어 사전을 이용하여 검색한 키워드와 연관성 있는 검색어 목록을 표시하여 검색 편의성을 제공하며, 검색어 확장 및 검색 재현율을 향상시킵니다.

(2) 브랜드 이미지

당사의 인공지능 및 빅데이터 기술을 이용한 다양한 제품들은 이미 수 년 전부터 다양한 언론, 기관 등에서 인용되는 등 신뢰성 및 공신력을 인정받아 왔습니다. 이미 20년간 누적된 278억 건 이상의 국내 최다 데이터를 보유하고 있고 당사의 독보적인 기술력으로 경쟁사 대비 높은 분석 정확도를 보이고 있어 언론사, 기업, 공공, 정부기관 등에서는 가장 먼저

바이브컴퍼니를
찾고 있습니다.

(가) 기술제품 활용 사례 (최근 3년)

2017년부터 2019년까지 최근 3년간 당사의 기술을 통한 분석 등 다양한 결과물이 인용된 사례는 보도된 기사, 방송 등을 기준으로 총 1,512건에(네이버 포털 게재 뉴스 기사 기준) 달합니다.

[2017~2019년

바이브컴퍼니 기술제품 활용 사례 (건수)]

분류

2017

2018

2019

합계

언론사

276

249

218

743

기업

218

212

201

631

공공

2

44

92

138

전체

496

505

511

1,512

(나) 정부기관 업무 협조 사례

당사는 정부기관의 광범위한 공적 활동에 수 년간 업무 협조를 지원해 왔습니다. 경찰청 등은 당사가 보유한 데이터와 기술의 신뢰성을 가지고 국가정보원법 위반, 국가공무원법 위반, 공직선거법 위반, 직권남용권리행사방해, 정보통신망이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 위반 등 범죄 행위 등을 수사하기 위해 당사와 공조해왔습니다.

마. 진행 및 향후 추진하려고 하는 사업

당사가 각 제품별로 진행하고 있거나 계획 중인 신규 사업은 다음과 같습니다.

제품

신규사업 내용

전망

썸트렌드

■ 인사이트 플랫폼 'SomeTrend(썸트렌드)’ 론칭

- 누구나 쉽게 빅데이터 분석이 가능하고 이를 바탕으로 추천이 가능한 플랫폼 구축

- 여행, 관광, 뷰티, 주식 등 다양한 분야의 분석/추천 콘텐츠 추가

- 기존의 단순 검색에서 벗어나 보다 깊이 있는 분석 정보와 데이터 제공으로 인사이트 발굴을 위한 새로운 시장 개척 및 선점

- 대기업뿐만 아니라 중소기업, 소상공인, 개인들의 빅데이터 분석에 대한 니즈가 꾸준하게 증대하고 있기 때문에 향후 전망은 밝음

■ Review+ 'Beauty(뷰티)’ 론칭

- 국내 최초 딥러닝 기반 감성 분석 서비스인 화장품 리뷰 분석 서비스 오픈

- 2020년 하반기 중으로 네이버쇼핑을 포함한 방대한 리뷰 데이터 분석 추가 예정

- 뷰티 뿐만 아니라 여행, 호텔, 음식점 등 다양한 리뷰 분석을 추가하여 종합 리뷰 분석 서비스를 제공할 예정

- B2B뿐만 아니라 B2C로의 확장도 가능

■ Data+ 서비스 확장

- 소셜 데이터 뿐만 아니라 금융감성/주식뉴스 분석/재무제표 API 제공

- 데이터 보유 중인 타기업과 협업

- 데이터 유통/거래 플랫폼 구축

AI Solver

■ 소셜 시뮬레이션

- 스마트시티 연구소 설립(2020년 1월)

- DTP(Digital Twin Prototype), DTI(Digital Twin Instance), DTF(Digital Twin Foundation), DTE(Digital Twin Environment) 순차 개발

- DTF와 DTE를 모두 통합하여 포괄적인 “스마트시티 운영 시스템’ 솔루션 개발

- Markets and Markets의 2018년 6월 발표에 따르면 글로벌 디지털트윈 시장은 연평균 37.87% 성장할 것이며, 2023년에 약 17.3조원의 규모로 성장할 것으로 추정

- 디지털트윈 시장은 급속도로 성장하고 있으며, 그 중에서도 스마트시티는 디지털트윈 기술의 활용 가능성이 매우 높아서 가파른 성장이 기대됨

AI Report

■ 제품간 결합

- 썸트렌드, AI Solver, AI Agent에 AI Report를 접목

■ 다양한 형태의 분석 보고서

- KB와 산업/시장 동향 분석 보고서를 AI Report로 대체하는 협업 진행 중

- 메쎄이상과 전시 관련 분석 보고서 협의 진행 중

- Markets and Markets의 2019년 2월 발표에 따르면 글로벌 증강 분석 시장은 연평균 30.6% 성장할 것이며, 2023년에 약 21조원의 규모로 성장할 것으로 추정

- 당사의 AI Report는 세계 최초의 증강 분석 기술제품으로 활용가능성은 무궁무진함

2. 주요제품 등에 관한 사항

가. 주요 제품 등의 매출현황

(단위: 천원)

품 목

생산(판매)

개 시 일

주요상표

매출액

(비율)

제 품 설 명

AI Solver

2001년

AI Solver

8,182,093

(50.20%)

AI Solver는 기업이나 기관, 정부기관 등에서 발생하는 많은 문제들을 미리 예측해 위험을 방지하거나 최소화하고, 문제가 일어났을 경우에도 해당 내용을 분석해 즉시 해결하는 AI 기반 Problem Solving 솔루션입니다. 당사는 AI가 문제해결에 활용될 때 비로소 의미가 있다는 철학 아래 정형/비정형 빅데이터와 함께 AI를 기반으로 사회의 다양한 문제를 해결하고 있으며 AI Solver는 이러한 형태의 인공지능 기반 솔루션으로 크게 다음과 같은 4가지 분야에 특화되어 있습니다.

1) 탐지 및 분류 - 어떤 대상을 카테고리 별로 분류하는 시스템으로서 불법추심이나 보험사기 여부의 탐지, 보험약관 오류 탐지, 관세 행정에 필요한 HS코드의 분류 등 특정 이슈의 탐지나 분류 문제를 해결합니다.

2) 예측 - 예측은 위험에 대한 선제적 대응과 이익을 거두기 위한 투자 등 비즈니스에 있어 핵심적인 요소입니다. 끊임없이 발생하는 금융 리스크의 예측 및 분석, 자산의 향후 흐름 예측, 수익률을 최대화하고 위험을 최소화하기 위한 포트폴리오 최적화 등 많은 금융 문제에 인공지능 기반의 분석을 제공함으로써 정확도 높은 대응이 가능하도록 합니다. 또한 공공 영역에서의 예측을 통해 공공의 안전을 도모하고 불필요한 비용을 줄일 수 있도록 합니다.

3) 발굴(Mining)과 탐색 - 데이터의 디지털화에 따라 기업이 보유한 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 당사가 보유하고 있는 빅데이터 및 인공지능 기술을 이용하여 기업 내외부의 데이터로부터 가치 있는 정보를 마이닝하고 지식화한 후 효과적인 탐색을 지원합니다.

4) 시뮬레이션(Social Digital Twin) - 당사가 보유한 빅데이터와 사람과 사회에 대한 수많은 소셜 데이터에 사물에 대한 IoT 데이터를 융합하여 도시 경제사회 현황을 적시에 파악하고, 시민, 기업, 환경 등 도시를 구성하고 있는 모든 객체 간 미시적 상호작용을 나타내는 도시 커넥토믹스를 규명하여 도시의 구조적 문제를 분석하고 정책을 실험 검증할 수 있는 플랫폼입니다.

썸트렌드

2012년

BIZ
REVIEW+
TREND
REPORT
DATA+
Pro

5,360,285

(32.89%)

썸트렌드는 트위터, 페이스북, 인스타그램 등 소셜미디어와 뉴스, 블로그, 커뮤니티 서비스 등의 온라인 데이터에 대한 수집, 저장, 분석 및 시각화 과정을 통해 인사이트 발굴 환경을 제공하는 당사의 빅데이터 분석 서비스입니다.

당사의 썸트렌드 서비스에는 소셜 데이터를 분석하고자 하는 누구나 가입하여 계정 기반의 맞춤 서비스를 제공받을 수 있는 썸트렌드 Biz, 기업이나 산업군의 니즈에 맞춰 특화된 맞춤형 분석 서비스를 제공하는 썸트렌드 Pro, 제품 및 서비스에 대한 리뷰 분석을 통해 실사용자의 반응을 분석하고 마케팅 및 제품 개발에 활용할 수 있도록 하는 썸트렌드 Review+, 당사에서 수집, 분석한 소셜/금융/뉴스 데이터 등을 DaaS(Data as a Service) 형태로 제공하는 썸트렌드 Data+로 나뉩니다.

AI Agent

2016년

AI Agent
AI Chatbot
Smart Helper

2,158,523

(13.24%)

AI Agent는 상담과 같이 고객이 원하는 답변을 찾아주고 필요한 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 기술 제품으로 AI Chatbot과 Smart Helper가 있습니다. AI Chatbot은 일반 대화뿐만 아니라 쉽고 편한 고객 맞춤형 상담 서비스를 제공하는 당사의 챗봇 제품입니다. Smart Helper는 기업의 일반 업무지식, 업무흐름 관련 지식, 상품정보, 게시판, 매뉴얼, 업무지침, 노하우, 지식 분류 등 상담에 필요한 모든 데이터를 지식화하고 검색을 지원함으로써 상담원이 신속하고 정확하게 응답을 해줄 수 있도록 도와주는 시스템입니다.

AI Report

2018년

AI Report

331,811

(2.04%)

당사의 AI Report는 인공지능이 데이터의 수집, 분석에서 리포트 작성까지 도와주는 AI-based Assistant 제품의 하나로 국내는 물론 세계적으로도 예를 찾아보기 힘든 시스템입니다. AI Report는 전문가의 전문 지식이 필요한 영역을 도와주는 제품으로 인공지능 챗봇과 함께 인간의 노동을 대폭 줄여주고 복잡한 업무를 도와줍니다. 빅데이터 처리 기술을 이용하여 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 대신하고 인공지능 기술을 이용하여 통계분석이나 내재된 패턴인식을 수행하며 시각화와 자연어 생성 기술을 이용해 표나 그림, 글로 표현함으로써 이해도를 높입니다. 이런 과정을 통해 기본적인 리포트 작성 작업은 AI Report가 대신하고 인간은 자신의 경험, 지식 그리고 직관을 이용해 최종 의사결정을 위한 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있습니다.

기타

-

-

265,347

(1.63%)

-

계

-

-

16,298,058

-

나. 주요 제품 등의 가격 변동 추이

당사의 산업 특성상 서비스에 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. 주요 원재료에 관한 사항

가. 매입 현황 

(단위: 천원)

매입유형

품 목

구 분

2017연도

(제18기)

2018연도

(제19기)

2019연도

(제20기)

2020연도
(제21기 반기)

원재료

원재료비

국 내

219,308

427,042

452,088

650,690

수 입

-

-

-

-

소 계

219,308

427,042

452,088

650,690

노무비

직원급여 등

국 내

2,762,374

3,470,634

4,464,807

2,085,798

수 입

-

-

-

-

소 계

2,762,374

3,470,634

4,464,807

2,085,798

외주용역비

프로젝트 비용

국 내

2,595,975

2,192,956

3,418,561

2,095,733

수 입

-

-

-

-

소 계

2,595,975

2,192,956

3,418,561

2,095,733

제조경비

프로젝트 외 제조경비

국 내

1,070,919

740,288

1,093,285

458,753

수 입

-

-

-

-

소 계

1,070,919

740,288

1,993,285

458,753

재공품

재공품 변동액

국 내

(216,932)

(834,546)

(332,007)

(1,044,658)

총 합 계(*1)

국 내

6,431,644

5,996,374

9,096,735

4,246,316

수 입

-

-

-

-

합 계

6,431,644

5,996,374

9,096,735

4,246,316

주1)

매입현황 금액은 제조원가명세서 금액과 일치합니다.

나. 가격변동 추이 및 가격 변동 요인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 생산 설비에 관한 사항

가. 현황

(단위: 천원)

구분

자산별

기초

가액

당기증감

당기

상각

기말

가액

최근반기말 가액

비고

증가

감소

유형

자산

토지

9,924,819

-

-

-

9,924,819

9,924,819

-

건물

3,250,260

-

-

(113,052)

3,137,208

3,080,681

-

비품

821,449

554,251

-

(244,510)

1,131,190

1,237,370

(주1)

차량운반구

70,428

-

-

(20,401)

50,027

40,344

(주2)

건설중인자산

137,831

184,462

-

-

322,293

589,708

-

무형

자산

회원권

546,993

-

40,295

-

506,698

506,698

-

사용권

자산

건물

9,765

130,563

-

(29,615)

110,713

152,224

-

차량운반구

167,189

95,451

-

(43,311)

219,329

174,067

(주3)

IDC상면

104,828

192,359

-

(127,117)

170,070

108,679

-

주1)

비품 상각금액에는 정부보조금 131,312천원이 상계 되어 있습니다.

주2)
차량운반구 기초가액에는 기업회계기준서 제1116호 적용에 따른 회계정책변경효과가 반영되어 있습니다.

주3)
기업회계기준서 제1116호 적용에 따라 유형자산에서 사용권자산으로 재분류하였습니다.

나. 최근 3년간 변동사항

(단위: 천원)

설비자산명

취득(처분)가액

취득(처분)일

취득(처분)사유

용 도

취득(처분)처

건물

4,650,482

2017-09-30

건물 신축

사옥 이전

원시취득

차량운반구

96,827

2017-08-02

업무용 차량

업무용

비품

597,396

2017년

서버 및 노트북

업무용

비품

478,801

2018년

서버 및 노트북

업무용

비품

554,251

2019년

서버 및 노트북

업무용

회원권

55,000

2018-04-27

영업 및 마케팅

영업 및 마케팅

반얀트리

회원권

75,000

2018-04-02

영업 및 마케팅

영업 및 마케팅

금보개발

다. 설비의 신설 매입계획

(단위: 천원)

구 분

설비

능력

총소요

자 금

기

지출액

지 출 예 정

착 공

예정일

준 공

년월일

진척율

비 고

2020년

2021년

2022년

2022년이후

토 지

-

1,378,306

386,306

248,000

248,000

248,000

248,000

-

-

-

세종시
 연구소

건 물

-

15,000,000

-

1,000,000

3,000,000

3,000,000

8,000,000

2020.

11.01

2023.

11.30

-

세종시
연구소

비품

(서버)

-

500,000

73,468

126,532

100,000

100,000

100,000

-

-

-

연구개발/

사업설비

비품

(노트북)

-

250,000

40,417

29,583

50,000

50,000

80,000

-

-

-

연구개발

비품

(모니터)

-

100,000

9,244

10,756

20,000

20,000

40,000

-

-

-

연구개발

계

-

17,228,306

509,435

1,414,871

3,418,000

3,418,000

8,468,000

5. 매출에 관한 사항

가. 매출 실적

(단위: 천원)

매출유형

품 목

2017년

(제18기)

2018년

(제19기)

2019년

(제20기)

2020년 반기
(제21기 반기)

수량

금액

수량

금액

수량

금액

수량

금액

서비스

매출

AI Solver

내수

63

7,460,390

66

7,140,224

30

8,182,093

15

3,969,637

썸트렌드

내수

156

4,098,387

202

4,763,859

279

5,360,285

191

3,258,344

AI Agent

내수

47

1,578,280

58

1,889,329

65

2,158,523

53

670,301

AI Report

내수

-

-

1

3,307

2

331,811

-

-

계

-

266

13,137,057

327

13,796,719

376

16,032,712

259

7,898,282

기타매출

임대료수입 등

내수

-

48,424

-

304,147

265,347

-

97,456

합 계

수출

-

-

-

-

-

-

-

-

내수

-

13,185,481

-

14,100,865

-

16,298,058

-

7,995,738

합계

-

13,185,481

-

14,100,865

-

16,298,058

-

7,995,738

주)

수량은 해당 연도에 귀속되는 계약 건수 입니다.

나. 판매조직

당사는 각 사업부에서 사업부에 특성에 맞는 판매 및 영업조직을 가지고 있으며, 기술인력과 유기적인 관계를 유지하고 있습니다.

본부

총괄

총괄

담당자

팀원
(주1)

업무내용

AI 사업본부

기술영업

반승욱
부사장

1

AI 사업본부 영업 총괄 및 AI Report 영업 담당

AI 사업본부

기술영업

박소아
센터장

2

AI Solver 영업 총괄

관공서, 대기업 시스템 구축 및 신규사업모델 발굴 및 컨설팅

AI 사업본부

기술영업

최용순
차장

1

썸트렌드 및 당사 솔루션 영업 총괄

AI 사업본부

기술영업

성용현
이사

2

AI Agent 영업 총괄

컨설팅사업본부

영업
마케팅

송길영
부사장

2

인사이트리포트 영업 및 생활변화 관측소 운영

주1)

총괄담당자와 팀원을 합한 수를 기재하였습니다.

다. 판매경로

(단위: 천원)

매출유형

품 목

판매경로

판매경로별 매출액(비중)

서비스매출

AI Solver

직판

8,182,093(50.20%)

썸트렌드

5,360,285(32.89%)

AI Agent

2,158,523(13.24%)

AI Report

331,811(2.04%)

기타매출

임대료수입

265,347(1.63%)

라. 판매전략

당사가 판매하는 대표 제품은 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent로 각각의 주요 수요처는 크게 B2G와 B2B, B2C로 구분할 수 있습니다. 수요처에 맞는 적절한 사업 마케팅 전략을 통해 사업 매출을 확대할 계획입니다.

(1) B2G 판매 전략

당사의 최근 5년 매출 데이터를 살펴보면, 대기업 중소기업 등 민간과 공공 산업의 매출 구성이 민간(49.7%), 공공(50.3%)으로 공공 영역에서의 매출 비중이 민간 못지 않게 크게 차지하는 편으로 앞으로의 판매 전략에서 중요한 부분을 담당합니다.

4차산업혁명이 도래하면서 공공 영역에서의 인공지능 및 빅데이터 기반 기술은 점점 활용도가 높아지고 있는 추세입니다. 이에 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 18년부터 DNA 대책으로 '데이터 산업 활성화 전략', '인공지능 R&D 전략’을 시작으로 올해 2019년 1월 16일 AI 경제 활성화 계획을 발표했습니다. 해당 내용은 데이터와 인공지능의 분야별 육성과 융합을 추진하는 것으로 정부 차원의 다양한 빅데이터 및 인공지능 사업이 성장하고 있는 추세입니다.

당사는 이미 지난 해부터 정부에서 추진 중인 다양한 사업에 참여 중입니다. 정부에서는 2017년부터 이에 대한 고민을 통해 2019년 체계적으로 데이터를 축적하고 개방을 확대하기 위해 총 1,516억 원 규모의 빅데이터 플랫폼 및 센터 공모 사업을 진행 중으로 이에 당사가 금융과 유통 분야에서 빅데이터 센터로 참여하고 있습니다. 또 양질의 데이터 유통 기반을 구축하기 위한 사업으로는 데이터 바우처 사업이 진행 중으로 이 역시 당사가 데이터 공급기업으로 선정돼 데이터를 활용하기 어려운 중소기업들을 대상으로 데이터를 원활하게 공급하는 사업에 참여하고 있습니다. 또, 정보 주체 중심의 데이터 활용사업을 확대하기 위해 대국민 활용성이 높은 금융, 통신 등 분야에서 본인 동의 하에 개인 데이터의 활용을 지원하는 마이데이터 활용사업에도 참여해 에너지 분야에서 ‘에너지 마이 데이터를 활용한 사용자 맞춤형 절감 사업’을 진행 중으로 조금씩 개선의 움직임에 동참하고 있습니다.

당사는 향후에도 해당 사업들을 지속적이고 주도적으로 추진해나갈 예정이며, 또한 데이터 경제 시대에 신산업 육성을 위해서는 인공지능(AI), 클라우드, 사물인터넷(IoT) 등 신기술을 활용한 데이터 이용이 필수적인 바, 지난 1월 데이터 3법이 개정됨에 따라 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히고자 하는 시도가 이뤄지는 등 다양한 노력이 시도되고 있어 당사의 역량을 활용할 기회가 더 확대될 전망입니다.

또, 당사는 올해 스마트시티 연구소를 설립해 AI 기반 주력 제품인 소셜 시뮬레이션을 이용한 다양한 스마트시티 사업을 추진할 예정으로 ▲도시행정 디지털트윈 연구용역('18 ~'22, 전자통신연구원) ▲지하공동구 디지털트윈 연구용역('20~'24, 전자통신연구원) ▲도심환경을 고려한 폭염 저감 기술 최적화('20 ~'23, 행정안전부), ▲전력연구원 안전재난 디지털트윈 구축 사업('20 ~'24, 한국에너지기술평가원) 등 장기 프로젝트가 계획되어 있으며 그 외에도 행정안전부의 '지역별 사회재난안전도 진단지능형 플랫폼 개발’ 사업 등 8개의 관련 분야 과제를 기획 중입니다.

(2) B2B 판매 전략

당사의 최근 5년간 매출 데이터에 따르면 대기업과 중소기업의 매출 비중은 각각 44.8%와 55.2%로 균형을 이루고 있습니다. 중소기업의 경우 단위 집행 금액은 대기업에 비해 적지만 다수의 거래처가 존재해 매출 규모를 형성하고 있습니다. 따라서 대기업과 중소기업으로 나눠 균형적인 판매 전략이 필요합니다.

(가) 대기업

어느 정도 기반이 형성된 대기업의 경우 맞춤형 솔루션 및 서비스를 선호합니다. 현재 당사의 대형 고객사들의 경우 당사의 범용 서비스로 시작해 맞춤형 서비스를 제공하는 프리미엄 서비스로 발전한 사례가 다수 있습니다. 예를 들어 수 년간 범용 빅데이터 분석 서비스인 썸트렌드 Biz를 사용하다가 맞춤형 빅데이터 분석 서비스인 썸트렌드 Pro 서비스를 추가로 이용 중인 삼성전자나 대홍기획 등을 들 수 있습니다.

따라서 당사의 기존 범용 서비스를 이용 중인 고객을 대상으로 한 전략적 접근이 필요하며, 연내 유튜브 채널 분석 추가 등 추가 개발을 통해 당사 서비스를 업그레이드 해 판매할 계획이 있습니다.

또한 대형 고객사의 업무 편의를 높이기 위해 자동화 분석 보고서인 AI Report 기능을 썸트렌드에 탑재해 서비스를 제공할 것이며, 2021년까지 민간기업 최초로 빅데이터 거래소를 구축해 금융 데이터 API를 가공 및 판매할 뿐만 아니라 유통 데이터, 리뷰 데이터 등을 결합해 맞춤형 데이터를 판매할 예정입니다.

(나) 중소기업

중소기업일수록 비용 문제로 빅데이터나 인공지능 솔루션 및 서비스를 도입하는 데 한계가 있습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부 사업인 데이터 바우처 사업을 적극 활용해 중소기업에 제공할 예정입니다.

데이터바우처 사업은 중소기업 등에 데이터 활용에 필요한 데이터 구매 또는 가공 비용 지원을 통해 데이터 거래를 활성시키기 위해 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 진행하는 정부사업으로 공급 사업자로 선정되면 정부지원금을 받을 수 있으며 요건을 갖춘 수요기업은 무료로 양질의 데이터를 얻을 수 있게 됩니다. 당사는 지난해부터 2년 연속 데이터바우처 공급 사업자로 선정돼 해당 사업을 진행 중입니다. 지난해에는 썸트렌드 Biz 서비스만을 공급했으나 올해부터는 추가적으로 썸트렌드 Review+서비스까지 공급해 데이터바우처를 통한 상품 판매가 급증했습니다. 썸트렌드 Review+의 경우 추후 관광, 맛집, 숙박, 가전 분야 서비스로 추가 개발을 진행 중으로 론칭 시 데이터바우처를 통한 매출 증대가 기대됩니다.

(3) B2C 판매전략

기존 매출 구조는 B2G, B2B 판매 위주로 이뤄졌으나 B2C 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌드 서비스를 필두로 B2C 서비스 사업 분야를 확장해 매출 다변화가 가능해질 전망입니다.

현재 썸트렌드(퍼블릭)는 무료 서비스로 제공되고 있으나, 2차 개발 단계에서 주식, 뷰티, 랭킹, 여행 등의 서비스를 추가하고 인공지능 리포트를 포함한 다양한 형태의 콘텐츠를 유료 서비스로 출시할 예정으로 개인 고객들을 대상으로 한 새로운 수익원을 창출할 것으로 기대됩니다.

(4) 상품별 판매전략

(가) 썸트렌드

1) 소셜리스닝 시장

소셜리스닝 분야의 대표 타깃은 대기업, 광고기획사, 광고대행사 등으로 산업별 소셜 데이터 활용 수요 증가에 따라 특히 기존 대기업에서 많이 활용되었으나 중소기업 등으로 확대되고 있습니다. 썸트렌드 플랫폼의 B2C화와 Review+로 여행, 숙박, 맛집 등 다양한 분야에서 소셜 데이터뿐 아니라 리뷰 데이터를 심층 분석한 서비스로 시장을 공략할 것입니다.

2) 인공지능&빅데이터 활용을 위한 교육 시장

빅데이터 분석 도구를 활용한 인사이트 발굴에 대한 수요가 점점 커짐에 따라 인공지능&빅데이터 활용을 위한 교육 시장 또한 커지고 있는 상황입니다. 이런 니즈에 부합하도록 당사는 선도적으로 나서서 기업뿐만 아니라 일반 대중도 인공지능&빅데이터의 원활한 활용이 가능하도록 썸트렌드 플랫폼을 대중화 시키고, 기업 및 대학교와의 협업을 통해 '비즈니스 애널리틱스’, '빅데이터 분석 및 인사이트 발굴’ 과정 등을 개설해 시장을 개척할 계획입니다.

3) 데이터 거래 시장

현재 기획 중인 신규 서비스 영역으로 당사가 약 10년간 소셜 데이터를 수집, 정제, 가공, 분석, 인사이트 발굴 경험을 통해 쌓아온 노하우를 바탕으로 금융 데이터뿐 아니라 이종 데이터 거래를 포함하는 데이터 유통/거래 플랫폼을 설립해 수익 모델을 창출할 계획입니다. 현재 NH투자증권, 한화자산운용 등에 데이터 판매를 논의 중이며, 2020년 하반기부터 본격적으로 약 300여 개의 증권사 및 자산운용사를 대상으로 금융 데이터 판매 프로모션을 진행할 예정입니다. 또한 자체 수집 데이터인 소셜 데이터, 금융 데이터 이외에 타사가 보유 중인 유통 및 리뷰 데이터 등을 결합해 2022년까지 맞춤형 데이터 거래소를 설립할 계획입니다.

(나) AI Solver

1) 디지털트윈 시장

디지털트윈 시장은 최근에 두각을 나타내기 시작한 신기술 제품의 영역으로 아직까지 주목할 만한 경쟁자가 없는 상황입니다. 당사는 이미 세종시, 부산시 등 스마트시티 디지털트윈 사업 마스터 플랜 구축 사업 주관사로 선정되어 성공적으로 사업을 완료했으며, 다수의 스마트 시티 연구과제를 통한 기술 개발로 해당 분야의 선도 기업으로 포지셔닝돼 있으며 올해에도 다수의 추가 사업을 기획하고 있습니다. 디지털트윈 시장의 경우 국내 성공 사례를 밑바탕으로 해외 기업인 Snap4City, DOXA, Citibeats, 화웨이, Replica 등과의 협업을 통해 스마트시티 관련 네트워크를 구축하고 해외 시장에 진출해 저변을 확대할 계획입니다.

2) IPA 시장

공공 영역에서 당사가 최초로 인공지능 기반 대부업 상시 감시 시스템, 인공지능 기반 무역금융 사기 탐지 시스템 등을 개발해 인공지능을 기반으로 한 문제 해결 솔루션을 제공 중으로, 맞춤형 IPA 솔루션을 개발해 금융권을 비롯한 제조, 물류 등 전 산업군으로 확산시킬 계획입니다.

3) 테크핀 시장

금융권에서의 데이터 및 인공지능 활용 사례는 점점 많아지고 있는 추세로 해당 기술이 가장 많이 활용되고 있는 영역이기도 합니다. 자산 운용사나 증권업을 타깃으로 기존 레퍼런스를 기반으로 한 특화 시장을 개척할 예정입니다. 이미 관계 회사인 퀀팃과 함께 예측 모델인 에베레스트를 테스트 중이며, 삼성자산운용에 금융위험조기경보 솔루션인 EWS를 공급한 바 있습니다. 이를 기반으로 테크핀 B2B 영업 전략을 강화할 계획이며, 추후 B2C 시장으로 진출해 혁신 플랫폼 증권사 시장으로의 확장을 계획 중입니다.

(다) AI Report

1) 증강분석 시장

현재 당사가 AI Report를 세계 최초로 개발해 경기관광공사 등에 서비스를 제공, 상용화에 성공한 바 있습니다. 이러한 레퍼런스를 기반으로 실제 리포트 작성에 대한 수요가 많은 대학생, 직장인, 일정 규모 이상의 기업 등을 대상으로 한 영업이 가능합니다. 실제로 올해 고려대학교와 협약을 통해 AI Report를 활용한 지자체 축제나 관광 사업을 추진할 예정이며 2021년에는 데이터 거래 서비스에 AI Report 서비스로 분석 및 결과까지 제공해 활용 영역을 확대해 시장 진출에 나설 예정입니다.

(라) AI Agent

1) AI 전문상담 시장

이미 상담지식 관리 시스템 영역에서는 당사가 금융권을 중심으로 우위를 점하고 있습니다. 기존에 널리 금융권에서 사용되던 당사의 Smart Helper에 AI Chatbot을 결합해 더욱 스마트한 전문상담 시스템을 개발할 계획으로 올해 1월부터 한국기술대학교와 지능형 챗봇 서비스 도입 관련 POC를 진행 중이며, 해당 성공 사례를 밑바탕으로 전국 모든 대학교로 확산시킬 계획입니다.

(5) 마케팅 전략

당사의 마케팅 전략은 기술제품들의 대외 인지도를 높이기 위한 브랜딩과 세일즈를 위한 마케팅 전략을 포함합니다. 당사가 보유한 기술제품들이 주로 B2B 내지 B2G 영역에서의 활용이 큰 바, B2C에 비해 마케팅 진행 시 고객 반응 민감도가 즉각적이지 않기 때문에 장기적인 관점에서 꾸준한 브랜딩에 집중하는 것이 중요합니다. 특히 당사의 경우 '최초’의 기술개발 사업자인 동시에 실제 고객사에 제공한 레퍼런스를 함께 보유하고 있어 해당 내용을 콘텐츠로 적절히 활용 시 기업이나 기관에게 크게 어필할 수 있는 요인이 됩니다. 따라서 대외 브랜드 인지도 제고를 위한 언론홍보 및 키워드/리타겟팅 마케팅을 포함, 콘텐츠 마케팅 등을 중점적으로 수행하고 온라인에서 오프라인까지 전략을 점차적으로 확대해 나갈 계획입니다.

또한 기존 B2B, B2G에 한정하여 고정돼 있던 서비스 및 솔루션의 가격 수준을 다변화해 당사가 추진하고자 하는 B2C 비즈니스 모델을 확대할 수 있도록 진행 중이며, 기존에 진행하지 않았던 다양한 프로모션 등을 추진해 신규 고객 확보에 주력할 것입니다. 당사의 2019년 매출액을 기준으로 2년 이상 장기 거래 업체 비중인 무려 78.7%에 달해 한번 당사의 서비스 및 솔루션을 이용하면 장기 고객이 될 확률이 높으므로 신규 고객을 확보하는 것이 매출 증대를 달성하는 데 핵심 요소가 될 것으로 보입니다.

(가) 대외홍보(PR)

대외홍보(PR)는 불특정 다수의 일반 대중을 대상으로 기업 및 브랜드의 이미지 제고나 홍보 등을 목적으로 전개하는 커뮤니케이션 활동을 뜻합니다. PR은 목적, 활동 매체, 방법 등에서 광고보다 그 범위가 넓으며 특정 고객을 타깃으로 하지 않고, 당사에 대한 인지도가 낮은 사람을 포함해 잘 알고 있는 이용자에까지 폭넓게 당사에 대한 이해도를 높일 수 있다는 특징이 있습니다.

단기적으로 효율을 내기는 어렵지만 장기적인 관점에서 기업의 브랜딩 작업을 수행 시에 필수적인 전략으로써, 특히 B2B나 B2G 고객사를 대상으로 하는 당사의 비즈니스 모델 특성 상 B2C모델에 비해 제품을 선택할 때 기업의 평판, 인지도를 파악 시 고객 민감도가 높은 편입니다. 따라서 당사의 신규 서비스 론칭이나 레퍼런스 확보, 프로모션 진행 시 대외홍보를 진행해 인지도 및 이미지를 제고하고 영업에 활용할 수 있는 근거 자료로 배포할 계획입니다.

(나) 키워드/리타겟팅 광고 마케팅

키워드 마케팅이란 포털 사이트에서 정보를 검색할 때, 관련된 특정 단어가 가장 높은 위치에 나도록 하는 홍보 방법이며, 리타겟팅 마케팅이란 광고주의 사이트에 이미 방문했던 사용자 등 고관여 대상자에게 배너 형식의 광고를 송출하는 방식의 마케팅입니다.

키워드 마케팅의 경우 해당 분야에 대한 지식이 많지 않은 잠재 신규 고객에 어필할 수 있는 형태로 상단에 당사의 홈페이지를 링크 시킴으로써 브랜드를 어필할 수 있으며, 추가적으로 리타겟팅 마케팅을 활용해 한번 당사 사이트에 유입됐던 고객들을 대상으로 이미지적으로 지속적인 어필이 가능하다는 점에서 인지도 확보에 필수적이라 할 수 있습니다.

(다) 콘텐츠 마케팅

당사는 공식 홈페이지 이외에도 당사의 소식 및 서비스/솔루션 등에 대한 정보전달을 용이하게 하기 위해 인스타그램, 페이스북, 트위터, 유튜브 등 다양한 SNS 채널을 운영하고 있습니다. 특히 콘텐츠 마다 전달하기 적합한 SNS 채널이 따로 존재하기 때문에 각 채널의 성격에 맞춰 콘텐츠를 제작, 배포 시 높은 홍보 효과를 거둘 수 있습니다. 특히 프로모션을 진행할 때도 각 채널 성격에 부합하는 프로모션을 기획 시 적은 비용으로도 큰 마케팅 효과를 거둘 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 카드뉴스 형태로 페이스북 또는 인스타그램에 당사의 서비스를 알리는 간접적으로 콘텐츠 제작 시 잠재 고객들은 광고에 대한 거부감 없이 해당 내용을 유용한 콘텐츠로 받아들이며 자연스럽게 회사에 대한 이미지를 심어줄 수 있습니다. 또한 정보를 전달하는 콘텐츠를 제작하고 광고 집행 시, 원하는 타깃에 맞춰 노출 될 수 있기 때문에 일일이 아웃바운드 영업을 진행하는 것에 비해 거부감을 줄이고 효율이 보다 긍정적으로 나타날 수 있습니다.

당사는 기존에 해왔던 방식의 콘텐츠 마케팅 이외에도, 추가적으로 유용한 정보를 전달하는 DM이나 뉴스레터, 백서 등을 제작해 각 고객사의 산업군에 유용한 정보가 될 만한 트렌드 정보나 인사이트를 제공할 예정입니다. '
바이브컴퍼니는 유용한 정보를 주는 전문가 집단’이라는 인식은 당사의 영업력에 막강한 밑바탕이 될 것입니다.

(라) 퍼포먼스 마케팅

당사는 키워드 마케팅, 리타겟팅 마케팅, 콘텐츠 마케팅 등 다양한 마케팅 활동을 기반으로 유입된 이용자들의 행태를 수치화된 데이터로 분석해 더 효율적인 성과를 낼 수 있도록 지속적으로 모니터링하고 있습니다. 어떤 유형의 이용자가 어떤 경로로 유입했고 당사의 콘텐츠에 어떻게 반응하고 있는지를 살펴, 성과가 좋았던 콘텐츠를 꾸준히 재생산하고 있습니다.

특히 신규 플랫폼인 썸트렌드 플랫폼의 경우 최대한 많은 일반 고객을 확보해야 추후 진행할 비즈니스에 기여할 수 있기 때문에 퍼포먼스 마케팅이 중요합니다. 현재 당사는 주기적인 썸트렌드 사용자 분석을 통한 기능 개선, 신규 기능 추가, 콘텐츠 개선을 끊임없이 진행 중이며, 그에 따라 썸트렌드의 방문자수는 지속적으로 증가하고 있는 추세입니다.

(마) 가격 전략 및 프로모션

과거 대기업 위주의 고객사 구성에서 점점 중소기업 고객사가 증가하는 추세이며, B2C 서비스 확대를 기획하고 있는 만큼 유연한 가격 정책을 수립하는 것은 필수입니다. 당사는 이를 위해 기존에 고정돼 있던 썸트렌드 Review+의 가격정책을 제품 분석 단위로 세분화했으며, B2C 빅데이터 분석 플랫폼인 썸트렌드 유료화에서도 일단위, 주단위 가격정책을 고려하고 있습니다.

또한 썸트렌드의 회원 수를 늘릴 수 있는 회원가입 이벤트, 대학생/일반인을 대상으로 한 공모전, 우수 활동자 포상 이벤트 등 다양한 이벤트 및 서비스/솔루션 판매를 늘릴 수 있는 다양한 프로모션을 기획 중입니다.

6. 수주 상황

(단위: 백만원)

발주처

품 목

수주일자

납 기

수주총액

수주잔고

수 량

금 액

수 량

금 액

아리시스 등 15개사
AI Agent
2019
2020
24
374
8
106

엘지전자 등 57개사
썸트렌드
2019
2020
61
1,331
18
596

국립중앙도서관 등 6개사
AI Solver
2019
2020
7
2,656
-
-

롯데카드 등 15개사
AI Agent
2020
2020
21
454
16
214

삼성전자 등 82개사
썸트렌드
2020
2020
111
3,011
29
1,616

문화체육관광부 등 9개사
AI Solver
2020
2020
16
5,715
12
5,694

브리지텍 등 7개사
AI Agent
2020
2021
12
227
12
227

비씨카드 등 36개사
썸트렌드
2020
2021
38
1,369
38
1,369

관세청 등 7개사
AI Solver
2020
2021
8
10,613
8
10,613

합 계

298
25,749

141

20,435

7. 시장위험과 위험관리

당사는 시장위험에 대한 노출이 중요하지 않으며 환위험, 이자율 위험, 신용위험 및 유동성 위험과 같은 다양한 금융 위험에 노출되어 있지 않습니다. 또한, 외환 관련 포지션이나 손익이 발생한 적 없으며, 파생상품 계약을 체결하지 않았습니다. 향후 2년 간 이러한 계약을 체결한 계획이 없습니다.

8. 파생상품 등 거래 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

9. 경영상의 주요 계약 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 회사의 재무상태에 영향을 미치는 비경상적인 중요 계약이 존재하지 않습니다.

10. 연구개발 활동

가. 연구개발 담당조직

(1) 연구개발 조직 개요

당사는 2020년 3월 기준, 정규직 중 약 40%(AI & Big Data 연구소+스마트시티연구소)가 연구개발 직원입니다. 당사의 연구개발조직은 크게 AI & Big Data연구소(자연언어처리연구소+자체 연구조직)와 스마트시티연구소로 구분됩니다.

(가) AI & Big Data 연구소

AI & Big Data 연구소는 자연언어처리연구소와 사내 자체 연구 조직 간의 긴밀한 연구협력을 통해 빠르게 변화하는 인공지능 분야에 대응하며 지속적인 기술발전을 이루고자 합니다. 연구분야는 데이터 수집, 지식베이스, 자연어 처리, 기계학습 및 통계분석 모델링, 빅데이터, 시각화, 기술제품 개발로 나누어집니다. 당사의 핵심기술을 발전시키고 제품의 고도화를 위한 끊임없는 연구를 진행합니다.

ai&bigdata 연구소 조직도.jpg
ai&bigdata 연구소 조직도

(나) 스마트시티연구소

스마트시티연구소는 당사의 빅데이터 기술과 소셜 데이터, IoT 데이터 융합을 통해 도시의 구조적 문제를 분석하여 정책 실험을 검증하는 플랫폼을 구축하고자 합니다. 당사에서 정형/비정형 데이터를 분석하여 추출한 인사이트를 미시적인 개인의 행동 모형으로 재현하고, 사회 현상의 복합적 원인을 추정하여 시뮬레이션과정을 거칩니다. 이를 통해 도시문제를 회피 혹은 예방하여 지속가능 한 '스마트시티’를 만들어가는 것을 목표로 합니다. 연구분야는 도시재난안전분야, 도시환경분야, 정책 시뮬레이션이 가능한 디지털트윈 분야로 나뉩니다.

스마트시티연구소 조직도.jpg
스마트시티연구소 조직도

디지털트윈 기술 적용 범위.jpg
디지털트윈 기술 적용 범위

나. 연구개발 비용

(단위: 천원)

구 분

2017연도

(제18기)

2018연도

(제19기)

2019연도

(제20기)

2020연도

(제21기 반기)

비용

처리

제조원가

-

-

-

-

판관비

3,358,856

3,175,329

3,469,012

3,095,236

합 계

(매출액 대비 비율)

25.5%

22.5%

21.3%

38.7%

주)

당사는 연구개발비용에 대해 전액 비용처리(경상연구개발비) 중입니다.

다. 연구개발실적

(가) 최근 3사업연도 중 수행한 내부과제

1) 방송 트렌드 변화 관찰을 위한 스코어링 기술

[연구 내용]

1. 버즈량(Buzz) 중심의 화제성 측정의 한계를 보완하기 위해 동영상 조회량, 검색량, 문서 노출 추정량을 활용하여 보다 직관적이고 계산 가능한 화제성 스코어링 기술 개발

2. 기존 화제성 지표와 달리 관련 문서의 개수가 아닌 관련 문서가 노출된 추정치를 산출하여 블로그, 게시판, 뉴스 등 각각의 문서가 존재하는 플랫폼의 특성을 고려하여 개발

[기대 효과]

1. 조회량, 검색량, 문서 노출량을 합산하여 산출함으로써 디지털 광고에서 사용되는 노출 횟수(impression) 개념을 차용할 수 있게 되어 기존 화제성 지표가 갖는 수치의 모호성과 계산불가능성을 보완

2. 디지털 광고 노출 개념을 차용하여 광고 효과 측정 및 분석을 위한 도구로 활용

[관련제품]

* 썸트렌드

[적용사례]

* SBS TCI (Total Contents Impression, 콘텐츠 통합 노출 횟수) 지수

2) 소셜 네트워크 상의 브랜드 경쟁력 분석을 위한 스코어링 기술

[연구 내용]

1. 소셜 상에서 나타나는 브랜드에 대한 이미지에 대한 성과 측정을 실시하여 밀레니얼 세대의 동향을 파악하고 마케팅 활동에 반영하기 위한 스코어링 기술 개발

2. 온라인 상의 다양한 소비자(고객)반응 정보를 활용하여 브랜드의 경쟁력 분석을 위한 스코어링(지표) 개발

[기대효과]

1. 공급자 중심의 시장 분석이 아닌 소비자 중심의 빠른 분석 가능

2. 다양한 소셜 플랫폼과 소비자 활동을 고려한 분석 가능

[관련제품]

* 썸트렌드

[적용사례]

* 대홍기획 - 소셜 브랜드 지수

* 아모레퍼시픽 - 브랜드 디지털 지표

3) 라이프스타일 트렌드 변화 관찰을 위한 스코어링 기술

[연구 내용]

1. 이종 데이터(공공/SNS/소비 데이터) 간 융합/분석을 통해 서울 시민의 라이프 스타일의 분석을 분류하고, 다양한 관점에서 라이프 스타일의 변화를 파악할 수 있는 트렌드 추적을 위한 스코어링(지표) 개발

2. 기존 카드 소비 데이터 및 구매 데이터 외에 SNS 데이터에서 확인 가능한 사람들의 가치 지향점이라는 기준을 추가하여 서울 시민의 특성 분류표를 새로이 구성

3. 새로운 서울시민 라이프 타입을 분류 및 재정의하고, 서울시민들의 이동 범위 및 주요 활동을 파악하여 핵심 라이프 타입에 대한 라이프 타입 지수 개발

4. 라이프 타입별에 따른 행정구별 점유율을 스코어링하여 행정구별 라이프 타입의 트렌드 변화를 비교 분석

⇒ 나홀로 라이프 타입 스코어링(지표) 개발/노마드 라이프 타입 스코어링(지표) 개발

[기대효과]

1. 이종간 데이터 결합의 모범사례로 향후 플랫폼 구축 시 기초자료로 활용되거나 품질 고도화

2. 서울 시민의 삶의 질을 높일 수 있는 새로운 정책을 수립하거나 기존 정책에 대한 검증 용도로 활용

3. 데이터 유통/거래 활성화를 통해 다양한 기관의 참여를 유도하여 각 기관의 데이터 가치 발굴

4. (서울시) 서울 시민의 새로운 분류체계 및 시민의 일상과 트렌드를 파악하여 새로운 정책의 근거 도출 및 신규 과제 도출

5. (민간기업) 신상품 기획 및 마케팅 및 프로모션 전략 방향 도출

6. (기타) 사회현상 예측 / 학술?연구 목적으로 활용 발판 마련

[관련제품]

* 썸트렌드

[적용사례]

* 서울특별시-서울 시민 라이프 타입 및 특성 분류, 지수 개발

4) 주식 분석을 위한 주요 경제 뉴스 판별 기술

[연구 내용]

1. 뉴스를 순위화하기 위하여 해당 뉴스가 주요 뉴스인지 아닌지 판별하는 이진 분류기를 활용

2. 분류기에서 예측한 주요 뉴스일 확률 값을 기준으로 순위화

3. 본문을 기준으로 뉴스의 스코어 값 계산

4. 판별 모델은 BERT 사용 (영문: FinBERT, 한글: KoBERT 사용)

주요 경제 뉴스 판별 기술.jpg
주요 경제 뉴스 판별 기술

[기대효과]

주식 시장에 큰 영향을 주거나 높은 관심이 예상되는 뉴스를 상위에 위치시킴으로써 사용자에게 보다 양질의 정보 제공이 가능해 짐

[관련제품]

* AI Solver

[적용사례]

* 주쓰(주식뉴스제공 플랫폼) (stocknews.some.co.kr)

* 한국투자증권 해외 주식 뉴스 제공

5) 스마트 시티의 주차 혼잡도 분산을 위한 주차 혼잡도 예측 기술

[연구 내용]

1. 날짜, 기상 및 환경 데이터를 활용하여 당일 주차장 대수를 예측

2. 날짜 데이터는 요일(7개의 카테고리 변수), 시간(24개의 카테고리 변수)으로 구성

3. 환경 데이터는 미세먼지(pm10, 이산형 변수), 초미세먼지(pm25, 이산형 변수), 환경지수 (4개의 카테고리 변수)으로 구성

4. 기상 데이터는 연속형 변수인 기온, 강수량, 1시간 강수량, 누적적설량와 카테고리형 변수인 날씨 상태로 구성

5. 카테고리 변수는 binary encoding을 진행하고, 이산형과 연속형 변수는 선형 변환을 적용하여 변수의 분포를 표준정규분포로 정규화

6. 예측 모형은 Support Vector Regressor와 Random Forest Regressor이며, 학습 과정에서는 학습 파라미터에 대한 grid search를 통해서 최적의 모델을 선택

7. 평가 지표는 RMSE, MSE

주차 혼잡도 예측 기술의 구성.jpg
주차 혼잡도 예측 기술의 구성

[기대효과]

1. 당일 시간대, 기상정보를 활용하여 지역별 주차장의 혼잡도를 분산시킬 수 있으며, 사전 안내를 통해 교통 상황 개선 가능

2. 이용자들의 수가 많은 대형마트, 영화관, 쇼핑몰 등의 경우에는 주차 대수 예측 서비스를 통해서 요일과 시간에 따른 이용자들의 분산 가능

[관련제품]

* AI Solver

[적용사례]

* CITYHUB 프로젝트- 주차 혼잡도 예즉서비스 적용

* CITYHUB 프로젝트: 스마트 시티 개방형 데이터 허브 아키텍처 및 핵심 기술 개발 프로젝트

6) 불법 추심 탐지를 위한 기계 학습 및 규칙 기반 탐지 기술

[연구 내용]

1. 대부업자의 불법추심을 적발하고자 수집된 녹화파일에 음성-텍스트 변환 기술이 적용된 데이터에 룰-키워드 기반의 판별 규칙 모델과 기계학습 기반 판별 모델을 적용

2. 음성-텍스트 변환된 데이터에 키워드 추출 및 형태소 분석을 통해 분석 가능한 데이터로 전처리

3. 형태소 분석 결과에 룰-키워드 기반의 판별 규칙 모델은 욕설이나 채권 추심 업무 가이드 라인 위반 등의 판별 규칙을 적용하여 불법 추심을 탐지

4. 기계학습 기반 판별 모델은 주요 키워드 추출된 불법 추심 데이터를 기계 학습 모형에 학습시켜 구축

5. 구축된 두 모델을 통해서 대부업과 채무자의 통화 상에서 발생하는 불법 추심을 탐지 할 수 있음

금융감독원 불법추심 탐지 기술 적용 사례.jpg
금융감독원 불법추심 탐지 기술 적용 사례

[기대효과]

1. 대부업자들의 언어폭력, 협박, 공포심, 불안감 유발, 경조사 병상 중 추심, 불법변제 강요 등 채권 추심 업무 가이드 라인 상의 금지 행위 모두를 적발 가능

2. 개발된 탐지 모델은 불법 추심뿐만 아니라 불완전 판매, 사기 등의 다양한 불법 행위 적발 영역 확장

[관련제품]

* AI Solver

[적용사례]

* 금융감독원 -대부업자 상시 감시 시스템 개발의 불법 추심탐지 기술 적용

7) 문서 요약을 위한 추출 및 추상 요약 기술

[연구 내용]

1. 한글 및 영문 뉴스 기사의 원문을 한 문장 내지 두세 문장으로 요약하는 기술

2. 원문에서 중요한 문장을 추출하는 추출 요약 경우에는 Word2Vec을 활용한 제목과의 유사도 점수, 원문 문장의 TextRank 점수, 요약 문장의 위치에 대한 정규화된 점수 등을 바탕으로 중요한 문장 하나를 추출하여 이를 요약 문장으로 활용

3. 딥러닝 기반 생성 모델을 통해서 요약 문장을 생성하는 추상 요약의 경우에는 Seq2Seq 기반의 Pointer Generator 모델을 통해서 대용량 코퍼스(원문-요약 쌍으로 이루어진)를 학습함

4. 추출 요약을 기본으로 하여, 추출 요약 점수가 낮은 경우에는 추상 요약 기술로 대체

[추상요약 모델인 pointer generator의 아키텍쳐].jpg
[추상요약 모델인 pointer generator의 아키텍쳐]

[기대효과]

1. 텍스트 문서 전체에 대한 탐색 필요 없이 요약 문장을 통해서 중요한 정보 추출 가능, 도메인에 맞는 문서 단위의 요약 기법 개발 활성화

2. 이를 확장하여 문서군 단위의 요약 가능

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Solver

[적용사례]

* 한국투자증권- 경제관련 영문 뉴스 요약 시스템 구축

8) 감성 지식 사전 구축을 위한 감성어 추출 및 분류 방법 기술

[연구 결과]

1. 연관성이 높은 키워드를 추출하거나, 키워드의 분류 및 클러스터링 활용 가능한 word2vec에 도메인 코퍼스를 학습하고, 이를 바탕으로 감성어 추출 및 분류 하는 기술

2. “외모”로부터의 “잘생겼다” 벡터를 긍정 벡터로 정의하고, “맛”으로부터 앞선 긍정 벡터를 통해서 “짱맛”을 추출하는 키워드 관계식 방법

3. “맛있다”의 인접 벡터 공간상의 키워드 후보군 추출을 통해서 “먹다”, “먹은”, “먹고싶다” 등의 키워드 확장 방법

키워드 확장 방법.jpg
키워드 확장 방법

4. 긍정/부정의 연관관계를 통해서 관련 감성 키워드를 추출

키워드 추출 방법.jpg
키워드 추출 방법

[기대효과]

지식 사전 구축의 효율 및 정확도 뿐만 아니라 도메인 확장시 확장성 극대화

[관련제품]

* 썸트렌드 Review+

[적용사례]

* 리뷰플러스 (www.reviewplus.kr) - 뷰티 도메인 감성 지식 사전 구축

* 리뷰플러스: 뷰티 리뷰 분석 서비스

9) 문서 군집화를 위한 비지도 학습 기반 군집화

[연구결과]

1. 비슷한 주제 또는 문서간의 유사성이 비슷한 문서들을 묶어주는 군집화 기술

2. 문서군의 자질 백터화 방식에는 TF-IDF, LSI, Doc2Vec 방식 적용

3. 클러스터링 방식은 K-Means를 적용하여 군집화 진행

4. 각 클러스터의 centroid와 문서간의 cosine 유사도를 계산

5. 클러스터별로 가장 높은 유사도를 지닌 문서를 군집 대표 문서로 출력

[기대효과]

1. 대용량 문서군에서 비슷한 주제 또는 유사성이 비슷한 문서들간의 군집화를 통해서 각 클러스터의 대표 주제를 문서로 요약 가능

2. 도메인 별 잘 군집화된 문서군은 질 높은 학습 데이터로 활용 영역 확장

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent

[적용사례]

*

바이브컴퍼니 - Trendmap의 문서 샘플링 및 키워드 분석

10) 시계열 특성 탐지를 위한 시계열추이 학습 및 모델링

[연구 결과]

1. 시계열 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하기 위해 방대한 양의 추이 데이터를 학습하고 분석 목적에 따른 유의미한 결과 도출

2. 시점에 따른 패턴이 존재하는 데이터인 경우, 주기성을 간주하고 해당 데이터에서 규칙적인 주기성이 존재하는지 혹은 시점에 상관없이 생성되는 데이터인지 선별

3. 특정 시점에서 이슈가 발생하여 추이에 이슈성이 반영된 경우, 기존의 학습된 패턴보다 발현량이 높아지거나 이상치로 판별된 경우, 해당 시점을 이슈지점으로 탐지

4. 시계열 데이터의 패턴이 증가하거나 감소하는 경우, 해당 증감이 어느 정도의 추세를 나타내는지 요약하고 앞으로의 추세를 예측하는 연구 진행

[기대효과]

1. 기존의 다양하고 방대한 추이를 학습한 모델로 새로운 데이터로부터 자동으로 유의미한 정보(데이터의 주기성, 데이터의 이슈지점, 데이터의 증감패턴 예측 등) 추출

2. 데이터가 주기성을 통해 데이터에 대한 이해를 높일 수 있으며, 이슈 지점이 발생한 경우, 해당 시점의 이슈분석으로 분석을 확장해 이슈분석 가능

3. 추세의 증감을 정형화 시킴으로써 증감의 정도를 가늠해볼 수 있으며 앞으로의 패턴 예측으로 데이터 관심도 추정 가능

[관련제품]

* AI Report

[적용사례]

*
바
이브컴퍼니 - 인공지능 트렌드분석 보고서, 브랜드분석 보고서 등의 기본 추세분석

11) 데이터 특성에 따른 분석 컴포넌트 자동 매칭 모델링

[연구 내용]

1. 다양한 시계열 데이터에 동일한 분석 컴포넌트를 적용하기 보다는 시계열 데이터의 특징에 따른 상이한 분석 컴포넌트를 적용

2. 데이터의 시점 중 별다른 이슈가 없는 경우, 시계열 데이터의 이슈 분석이 의미가 없듯이 데이터의 특징에 따른 의미 있는 분석을 컴퓨터가 자동으로 분류

3. 이를 위해, 뉴스에서 주요하게 언급된 데이터의 특징들을 정형화하여 다양한 종류의 시계열 데이터에 따른 특징들을 변수로 사용한 분류 모델링을 구축

4. 분석 컴포넌트로는 최고/최저 지점 분석, 증감주세분석, 변곡점 분석 등이 존재

[기대효과]

1. 매칭 정확도가 80%이상인 모델로 새로운 시계열 데이터가 들어올 경우, 의미 있는 정보만을 분석해주는 컴포넌트로 매칭

2. 자동 보고서의 형태로 시계열 데이터의 특징에 따른 유의미한 장표만 생성

[관련제품]

* AI Solver, AI Report

[적용사례]

*

바
이브컴퍼니- AI Report

12) 트렌드 분석을 위한 장기 트렌드 예측 모델링

[연구 내용]

1. 생활 트렌드 키워드를 기반으로 3년의 추세 패턴으로 1년 후의 트렌드 키워드 패턴을 예측하기 위한 모델 개발

2. 3년의 트렌드 키워드의 패턴을 통계적인 모델링으로 트렌드의 정도를 정형화시켜 해당 언급량의 트렌드 정도를 추정

3. 기존의 방대한 양의 트렌드 키워드 패턴을 학습함으로써 앞서 정의한 트렌드성을 기반으로 1년 후의 트렌드가 유지, 감소, 증가로 나눠서 예측

[기대효과]

1. 본 연구를 통해, 현재까지의 트렌드의 정도를 정형화 시킴으로써 트렌드 키워드간의 트렌드성을 비교 가능

2. 1년 후에도 해당 트렌드가 계속 유지 될 것인지, 혹은 계속해서 증가할 것인지 등을 살펴볼 수 있음

3. 브랜드의 경우, 해당 브랜드의 트렌드를 가늠해볼 수 있으며, 새로운 제품을 기획할 때도, 최근 시장의 뜨는 트렌드는 무엇이며 해당 트렌드가 미래에도 어떠한 변화를 가질 수 있을지 예측해봄으로써 의미 있는 정보를 추출해볼 수 있음

[관련제품]

* Social Metircs, AI Report

[적용사례]

* 트렌드맵 - 패션, 음식 트렌드 키워드의 장기 트렌드 분석에 적용 중

13) 주요 질병의 위험도 알람을 위한 소셜 데이터 및 공공데이터(기상/환경/진료) 결합 예측 모델링

[연구 내용]

1. 건강보험공단의 5대 질병과 만성질환에 대한 진료건수를 기반으로, 오늘, 내일, 모래의 기상, 환경, 소셜 데이터의 현황으로 질병의 위험도를 알람해주는 대국민서비스

2. 본 서비스를 위해, 3년의 기상, 환경, 소셜 데이터와 진료건수간의 상관성 분석을 수행

3. 이를 바탕으로 유의미한 변수들을 선별하여 진료건수를 예측하는 통계적인 모델링을 진행

4. 예측된 진료건수가 과서 3년의 진료건수의 분포에서 차지하는 크기의 정도에 따라 위험도를 관심, 주의, 경고, 알람의 총 4단계로 산출해 서비스를 진행

[기대효과]

알람서비스를 통해, 5대 질병 중 유행성 질병인 감기, 눈병 등을 미리 예방할 수 있으며, 특정 만성질환의 환자들에게 주의를 줌으로써 질병을 예방할 수 있음

[관련제품]

AI Solver

[적용사례]

국민건강보험공단 - 국민건강 알람서비스 http://forecast.nhis.or.kr/menu.do

국민건강보험공단-국민건강 알람서비스.jpg
국민건강보험공단-국민건강 알람서비스

14) 리뷰데이터의 감성 요약분석을 위한 감성 스코어링 및 감성 기반 관광지수 산출 모델링

[연구 내용]

1. 리뷰데이터로부터 주요 감성 키워드를 추출함

2. 추출된 주요 감성키워드와 각 리뷰의 평점 정보를 활용하여, 긍정 및 부정 감성 키워드를 점수화 함

3. 산출된 감성 키워드와 감성 키워드의 점수를 활용하여, 리뷰와 소셜 데이터 결합의 전반적인 관광지 및 숙박지의 지수를 산출함

4. 관광지와 숙박지의 지수를 결합하여 최종적인 관광지수를 산출함 - 리뷰 데이터를 분석

[기대효과]

1. 관광지의 사업자들 및 관광 정책관련자들은 소비자들의 관광지에 대한 감성 평가기반의 관광 지수를 통해, 전략 및 한계를 보완할 수 있음

2. 관광객들은 관광지에 대한 정보를 한 눈에 파악할 수 있으므로 원하는 관광지를 선택하고 만족도를 높일 수 있음

[관련제품]

* AI Report

[적용사례]

* 경기관광공사 - AI Report 관광지수 장표 및 감성분석 제공

15) 불린 쿼리 기반의 문서 필터 개발

[연구 내용]

1. 다수의 문서를 다수의 불린 쿼리 필터 조건에 대입하여 각 문서별로 부합하는 필터 조건을 찾는 고성능 문서 필터를 개발

2. 각 문서를 복잡한 불린 쿼리로 구성된 수만개의 필터 조건에 각각 대입하는 방식이 매우 많은 시간을 소모하게 되는 문제를 해결하기 위해 각 필터조건 중에 공통된 부분을 포함하는 조건들끼리 그룹을 지어주는 방식으로 조건 대입의 횟수를 줄여 필터 성능을 향상시킴

[기대효과}

1. 고성능 문서 필터의 결과로 도메인별 문서 필터 조건과 문서집합을 빠르게 확정 할 수 있음

2. 조건의 갯수나 복잡도에 대한 제한이 적기 때문에, 세밀하고 다양한 필터 조건을 통해서 도메인별 문서 정제의 효과를 극대화 할 수 있음

3. 위의 효과로 인해 전체 수집 문서들 중에서 특정 도메인에 유효한 문서들을 찾아서 분석하면 좀 더 잘 정제된 분석 결과를 확인 할 수 있음

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent

[적용사례]

* 다수의 Trendmap 및 Contextual Finder 기반의 사업에 적용

* 금칙어 기반의 스팸 문서 처리 시스템에도 적용

16) 패턴 기반 문서 정제 엔진 개발

[연구 내용]

다양한 게시판의 문서들은 운영자의 운영 방침에 따라 게시글 앞 또는 뒤에 삽입되는 특정 공지사항 문구로 인한 분석 결과 왜곡을 방지하기 위해, 각 게시판 별로 문서를 정제하기 위한 패턴을 정의하고 적용하는 엔진 개발

[기대효과]

문서마다 동일한 문구가 삽입되어 발생하는 왜곡 현상을 줄여주어 분석 결과물의 질을 향상 시킴

[관련제품]

* 썸트렌드 AI Solver, AI Report, AI Agent

[적용 사례]

* 다수의 Trendmap 및 Contextual Finder 기반의 사업에 적용됨

17) 로보어드바이저 서비스(에베레스트) 개발

[연구 내용]

1. 『에베레스트』는 인공지능 기술을 바탕으로 투자자의 투자성향에 적합한 투자포트폴리오를 수립하고 관리하는 투자자 자산운용 자문서비스를 제공하는 것을 목적으로 함

에베레스트 시스템 구조.jpg
에베레스트 시스템 구조

2. 상기 그림과 같이 사전에 분석된 투자자의 투자성향을 고려하여, 기계학습 알고리즘을 통해 주가와 기업의 재무정보 등을 분석하여 상승 가능성이 가장 높은 종목 찾음

3. 기계학습을 바탕으로 한 포트폴리오분석기법을 이용하여 최적의 투자비중을 산출

4. 자동화된 거래시스템을 통해 거래와 리밸런싱으로 투자자의 자산을 자동으로 운용

[기대효과]

1. 국내 로보어드바이저 사업의 발전에 기여

2. 『에베레스트』를 이용하는 고객들이 적은 투자금액과 낮은 수수료 비용으로도 양질의 투자자산운용 서비스 제공 가능

[관련제품]

* AI Solver

[적용사례]

* 『에베레스트』는 코스콤 제2회 로보어드바이저 테스트베드를 통과하여 시스템의 안정성을 인증 받음

18) 사례기반 주가 예측 모형 개발

[연구 내용]

1. 『사례기반 주가 예측 모형』 기술은 분석대상 기업의 1개월/3개월/6개월 후 상승/하락확률과 예상수익률, 예상주가흐름을 예측하는 것에 사용

2. 약 20년간에 빅데이터 정보를 분석하여 분석대상 기업의 주가와 재무 흐름과 유사한 기업을 찾아 향후 주가흐름 예측

사례기반 주가 예측 모형 시스템 구조.jpg
사례기반 주가 예측 모형 시스템 구조

3. 상기 그림과 같이 단순 주가데이터만을 비교 분석하는 것이 아니라 재무데이터를 같이 고려함으로써 정확도 고도화

4. 과거 시계열 유사흐름과 클러스터링등의 통계기법을 활용하여 예측점수를 제공

5. 예측점수를 통해 예측정확도를 보정 가능

6. 5개월간 내부 테스트 결과 예측점수가 50점 이상일 시 1개월 예측정확도는 56% 수준(2019년 9월).

7. 해당 기술은 3개월/6개월까지의 향후 주가 흐름을 예측할 수 있도록 구성

[기대효과]

1. 현재 국내 주식시장에 상장되어 있는 모든 유가증권과 코스닥 종목에 대해 일단위로 분석 가능

2. 사람이 개입하지 않은 기계적인 알고리즘 덕분에 고객들이 적은 비용으로도 분석 결과를 이용 가능

3. 애널리스트들이 제공하지 않는 기업들에 대한 분석결과 취득 가능

4. 가치중립적인 정보 취득이 가능

: 현재 국내 금융시장에서 기업분석을 담당하는 대부분의 증권사에서는 여러 이유로 매도 의견을 제시하지 못하고 있음. 해당 이슈를 해결을 위해 제도적 개선이 꾸준히 진행되고 있지만, 금융감독원에 따르면 전체 투자의견 보고서 중 매도의견을 제시하는 보고서는 약 2%정도로 낮은 수치를 보이고 있음(2019년 1월). 『사례기반 주가 예측 모형』을 사용한 분석은 사람의 개입 없이 이루어지기 때문에, 전 시점에 대한 기계적 분석을 통해 가치중립적인 분석이 가능함

[관련제품]

* AI Solver, AI Report

[적용사례]

*

바
이브컴퍼니- 김대리 주식 보고서의 핵심 기술(상장된 모든 기업의 주가에 대한1개월/3개월/6개월 후의 상승 확률을 예측하여 제공함)

19) 인공지능 주식분석 보고서(김대리 주식 보고서)

[연구 내용]

1. 『김대리 주식보고서』는 인공지능 기술을 바탕으로 분석한 기업의 주가와 가치에 대한 종합적인 정보를 자동화한 인공지능 보고서를 통해 제공하는 것을 목적으로 함

김대리 주식 보고서 서비스 내용.jpg
김대리 주식 보고서 서비스 내용

2. 상기 그림과 같이 분석대상 기업의 투자전망, 기업분석, 섹터분석, 유사 그래프 종목, 유사종목 이후 수익률 및 투자지표분석의 정보를 보고서의 형태로 제공

3. 투자전망에서는 『사례기반 주가 예측 모형』에서 예측된 기업의 상승확률 등의 예측정보와 기업의 가치를 분석한 투자요인분석, 기업의 주가와 연관성이 높은 뉴스를 선별하여 제공하는 등의 투자전망에 대한 포괄적인 정보를 제공

4. 기업분석에서는 기업의 재무상태에 대한 최근 4년간, 최근 4개 분기에 대한 재무정보와 향후 1년, 1분기에 대한 컨센서스 정보를 제공

5. 섹터분석에서는 기업의 재무상태가 섹터 내에서 어디에 위치해 있는지에 대한 비교정보 제공

6. 유사종목정보는 사례기반 주가 예측 모형에서 유사하다고 분석된 기업에 대한 유사시점과 유사시점 이후의 수익률에 대한 정보를 제공

7. 유사종목 이후 수익률 및 투자지표분석의 정보에서는 유사종목과 분석대상기업간의 주가와 재무흐름을 비교 분석하여 제공

[기대효과]

1. 『김대리 주식보고서』를 통해 투자자들이 신뢰성 있는 정보를 빠르게 수집하여 불확실성 한 투자의사결정의 위험을 줄이데 기여

2. 『김대리 주식보고서』는 합리적인 투자정보 상담 제공에 기여

3. 『김대리 주식보고서』 서비스를 통해 투자자의 투자 만족도 증가

20) 금융감성상태사전 구축

[연구 내용]

1. 금융과 관련된 비정형적 데이터인 소셜 데이터 및 뉴스를 수치화 하기 위한 감성지수 개발

2. 단순 키워드가 아닌 키텀 단위의 분석

3. 3만개 이상의 키텀을 바탕으로 사전을 구축

4. 키워드를 경제요인, 기업요인, 기타요인의 3개의 분류로 구분
5. 각 분류 별로 수직적인 분류체계르ㅜㄹ 구성하여 분석에 용이하도록 가공

키텀 분류 예시.jpg
키텀 분류 예시

[기대효과]

1. 일반적으로 금융권에서 사용되는 데이터들은 종합과 처리기간이 길어 즉각적인 활용이 어렵다는 한계가 있는데, 『금융감성상태사전』의 개발은 자동화된 소셜, 뉴스 데이터 분석 기법을 통해 금융분야와 관련된 소셜, 뉴스 등의 비정형 데이터를 즉시 해석하고 수치화하여 제공할 수 있음

2. 금융분야의 자연어는 수직적 계열화에 의해 분류하여 표준화된 데이터로 저장된다. 『금융감성상태사전』 데이터를 기반으로 하는 새로운 분석들을 제작 제공할 수 있음

3. 분기별로 주어지는 재무데이터만으로 주식시장에서 발생하는 충격을 실시간으로 파악하고 대응하기는 한계가 존재하기 때문에 『금융감성상태사전』을 통해 구축된 감성지수를 통해 주식시장의 충격을 신속하게 분석할 수 있도록 기여할 수 있음

4. 『금융감성상태사전』 연구는 상품화 될 수 있는 기술들을 위한 기반 연구로 활용 가능함

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Report

[적용사례]

*『금융감성상태사전』을 통해 분류된 분석대상(뉴스), 분석대상 별 키워드 빈도, 비율 등을 계산하여 금융감성을 개발하고, API의 형식으로 테이터를 제공

* 금융감성API를 통해 이용자들은 금융감성 카테고리, 일별 금융감성, 금융감성 긍부정 추이, 금융감성 뉴스URL 등을 조회할 수 있음

21) 주식뉴스검색을 위한 사전지식작업

[연구 내용]

1. 코스피, 코스닥에 상장된 기업을 대상으로 지식을 구축

2. Boolean query 와 정규표현식(regular expression)을 사용하여 필터링 규칙을 생성

3. 스포츠나 광고 등의 기업활동에 중요하지 않은 뉴스는 제거

4. 기업집단 등 관계 기업을 묶어 태깅규칙에 반영

[기대효과]

1. 불필요한 노이즈 뉴스를 제거하여 기업에 밀접한 관련이 있는 뉴스의 선별이 가능

2. 뉴스 태깅을 기업집단, 산업별로 확장하여, 기업집단 및 산업별 뉴스 추출에 활용할 수 있음

[관련제품]

* AI Solver

[적용사례]

* 주식뉴스 서비스 “주쓰”에서 뉴스 검색의 기반 지식으로 활용

22) 분석 데이터 기반 보고서 자동 생성 및 발행 시스템의 설계 및 개발

[연구 내용]

1. 데이터 분석 시스템 연동 방안 설계

2. serialization/deserialization을 위한 보고서 구조 설계

3. 템플릿 설계

4. 템플릿 기반 보고서 생성 엔진 개발

5. 데이터 시각화의 단위 요소인 렌더링 유닛을 위한 DDL 설계

6. 렌더링 데이터를 브라우저에 표현하는 렌더링 엔진 개발

7. 보고서 및 컴포넌트 설정을 위한 DDL 설계

8. 보고서 및 컴포넌트 설정 렌더링 엔진 개발

9. 보고서 발행 및 관리를 위한 DB 설계

10. 보고서 서비스 화면 개발

인공지능 보고서 서비스 화면.jpg
인공지능 보고서 서비스 화면

[기대효과]

1. 다양한 형태의 보고서 자동 생성 가능

2. 보고서 작성에 투입되는 시간과 비용 대폭 절감

3. 새로운 형태의 자동 보고서 기획 및 개발 용이

[관련제품]

* AI Report

[적용사례]

* 인공지능 보고서 시스템(http://tour-report.some.co.kr/)

* 김대리 주식 보고서 서비스에 자동 생성된 보고서를 제공

* 지능정보서비스확산사업에서 6종(지역여행분석보고서, 국내관광트렌드보고서 등)의 자동 보고서 생성 기능을 제공

* 융복합관광서비스사업화지원 과제를 위한 4종(호텔 분석 보고서, 관광지 분석 보고서 등)의 자동 보고서 생성 기능을 제공

* 로보트립(http://robotrip.some.co.kr/)에서 추천 받은 여행 코스에 대한 정보를 자동 보고서로 제공

23) 대용량 소셜 데이터 수집을 위한 병렬-분산처리 기술

[연구 내용]

1. 소셜미디어 데이터의 수집 포괄성을 높이기 위해서 수집 목적에 맞는 신규 사용자의 지속적인 발굴과 해당 사용자의 데이터를 항시 수집해야함.

2. 이를 위해 소셜미디어 데이터로부터 수집 목적에 맞는 신규 사용자를 발굴하기 위해서 후보 검출 알고리즘(예, 한국어 사용의 빈도)을 적용하고, 수집 데이터의 최신성 및 적시성을 확보하기 위해 신규 사용자 발굴 프로세스와 사용자별 데이터 수집 프로세스를 분산 및 병렬로 처리

3. 각 수집 프로세스에서 사용되는 수집 요청에 대하여 로드밸런싱 기술을 적용하여 안정적인 수집을 지원

[기대효과]

1. 수집 데이터의 포괄성, 최신성, 적시성 확보

2. 수집 데이터의 포괄성 증대로 빅데이터 분석의 품질 및 신뢰성 제고

3. 수집 데이터의 최신성 및 적시성 확보로 활용 서비스의 품질 및 만족도 제고

4. 주요 수집 기술의 타 수집시스템에 활용으로 시스템의 효율성 증대

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Solver, AI Report

[적용사례]

* 플랫폼 및 서비스 적용 사례: SOFIA 플랫폼, 썸트렌드

* 수집시스템 적용 사례: 인스타그램 수집기, 유튜브 수집기, 리뷰 수집기 등 비정형데이터 수집 시스템

24) 수집 데이터의 확장을 위한 도메인별 다양한 수집시스템 개발

[연구 내용]

1. 서비스 목적 및 활용 용도의 다양화에 대한 니즈에 부합하기 위해 데이터 소스의 영역을 확대하여 수집 시스템을 개발

2. 유튜브, TV 채널 등의 소셜미디어 데이터, 쇼핑/관광/맛집 관련된 생활/리뷰 데이터, 실시간 검색어, 인기검색어, 연관어 등 트렌드 정보를 알기 위한 데이터 등의 비정형 데이터와 카드 사용/매출 통계, 쇼핑몰 데이터, 통신 데이터와 같은 소비/행동 데이터, 기업공시, 주가, 기업/산업 재무 데이터 및 각종 통계와 같은 정형데이터를 수집

[기대효과]

수집 데이터의 확장성 확보로 서비스 활용 및 비즈니스 영역의 확대

[관련제품]

썸트렌드, AI Solver, AI Report

[적용사례]

* 플랫폼 및 서비스 적용 사례: SOFIA 플랫폼, 썸트렌드, 문화관광융복합분석과제 등

* 수집시스템 적용 사례: 인스타그램 수집기, 유튜브 수집기, 리뷰 수집기 등 비정형데이터 수집 시스템

25) 라이프스타일 트렌드 변화 관찰을 위한 키워드 모니터링 기술

[연구 내용]

1. 라이프스타일의 변화를 감지할 수 있는 유효 키워드의 선별 및 조합, 업데이트

2. 키워드들의 주기적 모니터링을 위한 자연어 처리, 색인, 데이터 마트 구성의 자동화

3. 관심 대상 키워드와 키워드 조합의 "유의미한" 변화를 정의하는 알고리즘

4. 포착된 변화의 자동화된 시각화

[기대효과]

위의 기술 결합에 의해 키워드 및 연관 키워드 발현 빈도의 상승과 하락, 키워드 쌍의 교차 현상 등을 모니터링하여 소셜 빅데이터에 나타나는 중장기 트렌드 변화를 추적하고 관찰 가능

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Report

[적용사례]

*

바
이브컴퍼니 생활변화관측소: 월별로 발간되는 트렌드 관찰 정기 간행물인 생활변화관측지의 자동화된 콘텐츠 추천과 생성

26) 키워드 패턴과 도메인 개념 분석을 이용한 합성어 온톨로지 작성 기술

[연구 내용]

1. 분석 대상 도메인에 대하여 개념 분석 기법을 적용하여 속성 위주의 개념 체계를 정의

2. 결합 강도가 높은 시드 합성어 키워드들을 위의 개념 체계를 적용하며 분절을 수행

3. 시드 합성어 분석 결과와 기존 온톨로지를 결합하여 합성어 온톨로지의 어휘를 확장

[기대효과]

1. 기존의 개념 분석 기법과 합성어 키워드의 패턴 분석 기법을 결합하여 반자동적으로 도메인 온톨로지의 어휘 확장 수행이 가능

2. 합성법을 통한 한국어 조어를 통해 생산성이 매우 높은 어휘 사전 구축 가능

[관련제품]

* 썸트렌드, AI Solver, AI Report, AI Agent

[적용사례]

* 트렌드랭킹 서비스 적용 예정

(나) 최근 3사업 연도 중 수행한 정부과제 

연구과제사업명

주관부서

연구기간

정부출연금

제품

비고

SW컴퓨팅산업 원천기술개발

정보통신산업진흥원

2014.04 ~ 2018.02

203,818

-

완료

산업핵심기술개발사업

한국산업기술평가관리원

2014.11 ~ 2018.10

1,820,000

-

완료

고성능컴퓨팅이노베이션

허브구축사업

정보통신기술진흥센터

2016.05 ~ 2018.12

600,000

-

완료

바이오의료기술개발사업

한국연구재단

2016.07 ~ 2018.12

248,000

AI Solver

완료

임상연구인프라조성

보건산업진흥원

2016.12 ~ 2018.10

50,000

-

완료

UCI전략적 보급 확산 및 모델발굴

문화체육관광부

2016.05 ~ 2018.11

360,000

AI Solver

완료

지능정보서비스확산사업

정보통신산업진흥원

2017.05 ~ 2018.12

645,000

완료

문화기술연구개발(지정과제)

한국콘텐츠진흥원

2017.06 ~ 2019.12

438,000

완료

2018년 융복합관광서비스

사업화지원(R&D)

한국콘텐츠진흥원

2018.05 ~ 2019.12

600,000

AI Report

완료

대학 ICT 연구센터 지원사업

정보통신기술진흥센터

2018.06 ~ 2019.12

80,000

-

완료(2020년 계속 수행 중)

2018년 스마트시티

국가전략프로젝트

국토교통부

2018.08 ~ 2019.12

404,985

AI Solver

완료(2020년 계속 수행 중)

연구개발지원사업

한국전자통신연구원

2019.01 ~ 2019.12

300,000

-

완료(2020년 계속 수행 중)

본인정보활용(Mydata)

지원사업

한국데이터산업진흥원

2019.05 ~ 2019.11

498,000

AI Solver

완료

빅데이터 플랫폼 및

센터구축사업(유통, 물류)

한국정보화진흥원

2019.07 ~ 2019.12

200,000

AI Solver

완료(2020년 계속 수행 중)

빅데이터 플랫폼 및

센터구축사업(유통, 금융)

한국정보화진흥원

2019.07 ~ 2019.12

200,000

AI Solver

완료(2020년 계속 수행 중)

11. 그 밖에 투자의사 결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 보유 현황

(1) 수상 실적

수 상 명

수상일

수상기관

비 고

기술신용평가 기술역량우수기업 인증
 (T2 등급)

2019.05.20

한국기업데이터

-

한국IT서비스학회 춘계학술대회 공로상

2019.05.16

한국IT서비스학회

초연결 지능화 시대를 이끌 DNA분야 
100대 혁신 기업 선정

2019.01.29

한국정보화진흥원

대한민국소프트웨어 기술대상 기관장상

2018.11.28

과학기술정보통신부장관

대한민국 ICT INNOVATION 대상 장관상 표창

2018.09.13

과학기술정보통신부

신용등급 우수기업

2018.06.15

한국기업데이터

BBB- 등급

(2) 인증실적

인증명

인증일

인증기관

비고

GS 인증

2019.06.24

한국정보통신기술협회

ContextualCAv5.0

(1등급)

GS 인증

2018.05.28

한국정보통신기술협회

ContextualFinderv2.0

(1등급)

SP 인증

(01-18-전-015)

2018.12.07

정보통신산업진흥원

소프트웨어프로세스 품질인증(2등급)

(3) 특허현황

구분

내용

권리자

출원일

등록일

적용제품

출원국

특허권

색인 및 형태소 분석에 이용되는 특정문서 고유사전의 작성방법 및 작성을 위한 장치

당사

2003.05.16

2005.09.09

썸트렌드
AI Report

대한민국

특허권

대화형 에이전트를 이용한

서비스 방법 및 시스템

당사

2004.10.01

2007.02.26

AI Agent

대한민국

특허권

대화형 방명록 서비스

방법 및 시스템

당사

2005.02.22

2005.11.09

AI Agent

대한민국

특허권

문서의 표절 검사 방법

당사

2005.12.26

2007.05.08

AI Solver

대한민국

특허권

실시간 교통 정보 제공

시스템 및 방법

당사

2010.02.09

2011.05.31

썸트렌드

대한민국

특허권

브랜드 맵 생성 방법 및 브랜드 맵 생성 시스템

당사

2010.04.112

2012.09.24

썸트렌드

대한민국

특허권

상품관련 인터넷 게시물에 기반한 광고 방법 및 광고시스템

당사

2010.04.12

2012.02.29

AI Solver

대한민국

특허권

트랜드 맵 기반의 게임 방법

당사

2010.06.01

2012.11.02

썸트렌드
AI Report

대한민국

특허권

순위 정보를 디스플레이 하는 방법

당사

2011.05.25

2013.04.24

썸트렌드

대한민국

특허권

복수의 사용자들 간의

대화 디스플레이 방법

당사

2011.07.14

2014.02.17

AI Agent

대한민국

특허권

연관어를 이용한 확장

키워드 검색 광고 방법

당사

2011.08.10

2013.11.14

썸트렌드

대한민국

특허권

모바일 단말기의 지도 디스플레이 장치 및 방법

당사

2011.09.16

2013.09.05

썸트렌드

대한민국

특허권

사용자 입력에 유동적인 탭 검색장치 및 방법

당사

2011.09.19

2013.04.03

썸트렌드

대한민국

특허권

이동통신기반 개인별 최적화된 폴링주기를 가지는 실시간 검색 서비스를 제공하는 방법, 단말기 및 기록매체

당사

2011.12.12

2013.06.12

AI Solver

대한민국

특허권

복수의 아이템들을 제공하는 방법, 복수의 아이템들을 터치 스크린 사용자 인터페이스에 디스플레이하는 방법 및 이를 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

당사

2011.12.13

2014.03.04

썸트렌드

대한민국

특허권

키워드 음성 인식을 통해 관련 어플리케이션을 실행시키는 음성 통화 처리 방법 및 이를 실행하는 모바일 단말

당사

2012.05.08

2014.03.24

AI Agent

대한민국

특허권

콘텐츠 블록 제공 방법, 이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버 및 이를저장한 기록매체

당사

2012.05.11

2014.08.04

AI Agent

대한민국

특허권

콘텐츠 블록 제공 방법, 이를 수행하는 콘텐츠 블록 제공 서버 및 이를저장한 기록매체

당사

2012.06.08

2014.03.14

AI Agent

대한민국

특허권

소셜 콘텐츠 연계 방법 및 이를 기록한 기록매체

당사

2012.06.28

2014.02.14

썸트렌드
AI Solver

대한민국

특허권

소셜 콘텐츠 연계 방법 및 이를 실행하는 소셜 콘텐츠 연계 서버

당사

2012.08.06

2014.04.29

썸트렌드
AI Solver

대한민국

특허권

컴퓨터 실행 가능한 감성 에너지 측정 방법

당사

2013.03.27

2015.04.16

썸트렌드
AI Solver

대한민국

특허권

컴퓨터 실행 가능한 감성 어휘 분류 방법 및 이를 수행하는 컴퓨터 실행 장치

당사

2013.04.30

2015.05.28

썸트렌드
AI Solver

AI Report

대한민국

특허권

인공지능을 활용한 기업과 이벤트 상호 매칭시스템 및 매칭방법

당사

2017.12.28

2018.03.29

썸트렌드
AI Solver

대한민국

특허권

인공지능을 활용한 데이터베이스 모듈 및 이를 이용하는 경제데이터 제공 시스템 및 방법

당사

2018.02.09

2019.11.01

AI Solver

AI Report

대한민국

특허권

빅데이터 및 인공지능을 활용한 이벤트 예측 시스템 및 그 방법

당사

2018.03.29

2019.07.10

AI Solver

대한민국

특허권

오토인코더를 이용한 산업분류 시스템 및 방법

당사

2018.03.29

2019.10.31

AI Solver

대한민국

특허권

제품 매뉴얼의 정형 데이터 구축 시스템 및 그 방법

당사

2018.07.31

2019.12.04

썸트렌드

대한민국

특허권

챗봇 기반의 제품 매뉴얼 제공 시스템 및 그 방법

당사

2018.07.31

2020.04.27

AI Agent

대한민국

특허권

빅데이터 기반 소비자심리지수 제공 시스템 및 그 방법

당사

2018.03.22

2020.07.22

썸트렌드

대한민국

특허권

감성 사전 구축 방법 및 시스템

당사

2018.12.07

출원 완료

썸트렌드
AI Report

대한민국

특허권

라이프 태그 생성 장치 및 방법

당사

2019.09.06

출원 완료

AI Solver

AI Report

대한민국

특허권

관광지 지수 산출 방법 및 시스템

당사

2019.12.26

출원 완료

썸트렌드
AI Report

대한민국

(4) 프로그램 및 상표 현황

구분

내용

권리자

등록번호

등록일

비고

프로그램
Talkro CS Agent 1.0
당사
2001-01-15-7918
2001.11.22

-

프로그램
Talkro Webguide 2.0
당사
2002-01-11-4057
2002.07.03

-

프로그램
하위범주화 사전 편집도구
당사
2004-01-221-003955
2004.08.04

-

프로그램
다음 시소러스 편집도구
당사
2004-01-221-003957
2004.08.04

-

프로그램
지능형 대화 에이전트 Talkro CA
당사
2006-01-221-004259
2006.08.18

-

프로그램
감성기반 콘텐츠 추천 프로그램
당사
2011-01-199-001143
2011.02.28

-

프로그램
뮤직오퍼 (MusicOffer)
당사
C-2013-006623
2013.04.02

-

프로그램
감성오퍼 (SenseOffer)
당사
C-2013-006624
2013.04.02

-

상표
socialzoom
당사
40-0982788
2013.0712

-

상표
TalkroTM
당사
40-0513836
2002.02.28

-

상표
토크로
당사
40-0513837
2002.02.28

-

상표
애질비
당사
41-0108004
2004.11.08

-

상표
즐비
당사
41-0108005
2004.11.08

-

상표
시만치
당사
41-0109509
2004.12.10

-

상표
아우
당사
41-0122980
2005.11.01

-

상표
irobo
당사
41-0126442
2006.01.16

-

상표
aawoo
당사
41-0126920
2006.01.26

-

상표
SLOG
당사
41-0127214
2006.02.02

-

상표
aAwoo.com (도형+aAwoo.com)
당사
41-0131037
2006.04.25

-

상표
아우도형
당사
41-0131038
2006.04.25

-

상표
SLOG
당사
41-0132935
2006.06.02

-

상표
aAwoo.com (aAwoo.com+도형)
당사
41-0132940
2006.06.02

-

상표
aAwoo.com 대화홈피[아:우:]
 (aAwoo.com+도형+대화홈피[아:우:])
당사
41-0132941
2006.06.02

-

상표
aAwoo.com Dialogue Homepage[a:u:] (aAwoo.com+도형+Dialogue Homepage[a:u:])
당사
41-0132942
2006.06.02

-

상표
아우닷컴 (도형+아우닷컴)
당사
41-0138980
2006.10.19

-

상표
●아우닷컴 (도형●+아우닷컴)
당사
41-0138979
2006.10.19

-

상표
●aAwoo (도형●+aAwoo)
당사
41-0138977
2006.10.19

-

상표
aAwoo (도형+aAwoo)
당사
41-0138978
2006.10.19

-

상표
UCC Metrics
당사
40-0761189
2008.09.16

-

상표
UCC Metrics
당사
41-0174257
2008.09.16

-

상표
UCCMetrics (도형+UCCMetrics)
당사
41-0174260
2008.09.16

-

상표
UCC도형Metrics (UCC+도형+Metrics)
당사
41-0174262
2008.09.16

-

상표
UCC→Metrics (UCC+도형+Metrics)
당사
41-0174264
2008.09.16

-

상표
비주서치
당사
40-0855427
2011.03.03

-

상표
VizuSearch
당사
40-0855428
2011.03.03

-

상표
마이닝서치
당사
40-0855429
2011.03.03

-

상표
MiningSearch
당사
40-0855430
2011.03.03

-

상표
마이닝서치
당사
41-0208721
2011.04.01

-

상표
MiningSearch
당사
41-0208722
2011.04.01

-

상표
MiningCompany
당사
40-0898105
2012.01.06

-

상표
마이닝컴퍼니
당사
40-0900595
2012.01.20

-

상표
마이닝마인즈
당사
40-0900596
2012.01.20

-

상표
MiningMinds
당사
40-0900597
2012.01.20

-

상표
MiningCompany
당사
41-0226255
2012.02.10

-

상표
마이닝컴퍼니
당사
41-0227062
2012.02.22

-

상표
마이닝마인즈
당사
41-0229150
2012.03.27

-

상표
MiningMinds
당사
41-0229151
2012.03.27
-

상표
Hot Offers
당사
41-0236414
2012.07.24
-

상표
키워드메이어
당사
41-0238938
2012.08.30
-

상표
The Mining
당사
41-0238939
2012.08.30
-

상표
Trend Zoom
당사
41-0238941
2012.08.30
-

상표
Hot Offers
당사
40-0934801
2012.09.19
-

상표
키워드메이어
당사
40-0934802
2012.09.19
-

상표
keywordmayor
당사
40-0934803
2012.09.19
-

상표
Brand Mayor
당사
40-0944072
2012.12.10
-

상표
Social Mining
당사
40-0944071
2012.12.10
-

상표
The Mining
당사
40-0944070
2012.12.10
-

상표
Trend Zoom
당사
40-0944069
2012.12.10
-

상표
소메
당사
41-0252570
2013.02.22
-

상표
TWITMOB
당사
41-0256381
2013.04.11
-

상표
소메
당사
40-0965765
2013.04.24
-

상표
livetalk
당사
41-0258643
2013.05.10
-

상표
livezoom
당사
41-0258682
2013.05.10
-

상표
socialzoom
당사
41-0259419
2013.05.22
-

상표
센티맵 SentiMap
당사
40-0972799
2013.06.04
-

상표
센티멘트맵 SentimentMap
당사
40-0972797
2013.06.04
-

상표
TWITMOB
당사
40-0974479
2013.06.12
-

상표
SentiMap(센티맵)
당사
41-0261073
2013.06.12
-

상표
Sentiment Map(센티멘트맵)
당사
41-0261072
2013.06.12
-

상표
livetalk
당사
40-0977244
2013.06.25
-

상표
livezoom
당사
40-0977245
2013.06.25
-

상표
Wine Offer
당사
40-0979305
2013.07.03
-

상표
소셜마음
당사
41-0265863
2013.08.08
-

상표
소셜마음
당사
41-0266103
2013.08.12
-

상표
말글
당사
41-0269145
2013.09.17
-

상표
말글컴퍼니
당사
41-0270222
2013.10.07
-

상표
ID Zoom
당사
40-1001663
2013.10.17
-

상표
말글
당사
40-1003087
2013.10.24
-

상표
말글컴퍼니
당사
40-1007021
2013.11.14
-

상표
MINING MINDS
당사
40-1016570
2014.01.08
-

상표
MINING MINDS
당사
41-0277166
2014.01.08
-

상표
마이닝마인드
당사
41-0306809
2014.12.11
-

상표
MiningMind
당사
41-0306806
2014.12.11
-

상표
MINING MIND
당사
41-0306810
2014.12.11
-

상표
마인드마이너
당사
41-0306807
2014.12.11
-

상표
MindMiner
당사
41-0306804
2014.12.11
-

상표
MIND MINER
당사
41-0306805
2014.12.11
-

상표
마이닝마인드
당사
40-1076382
2014.12.18
-

상표
MiningMind
당사
40-1076384
2014.12.18
-

상표
MINING MIND
당사
40-1076385
2014.12.18
-

상표
마인드마이너
당사
40-1076383
2014.12.18
-

상표
MindMiner
당사
40-1076387
2014.12.18
-

상표
MIND MINER
당사
40-1076386
2014.12.18
-

상표
로대리
당사
40-1550021
2019.12.03
-

상표
Rodery
당사
40-1550022
2019.12.03
-

상표
주식로봇 김대리
당사
40-1596417
2020.04.14
-

상표
Stock Robot Kimdery
당사
40-1598740
2020.04.22
-

나. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

Ⅲ. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 재무정보

(단위: 천원)

구분

2020년 반기
(제21기 반기)

2019년
(제 20기)

2018년
(제 19기)

회계처리기준

K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

유동자산
8,530,687
8,657,383
12,498,453

비유동자산

22,999,487
22,796,037
19,345,991

자산총계

31,530,174
31,453,420
31,844,444

유동부채

10,623,813
8,312,024
7,024,026

비유동부채
7,779,268
8,229,726
9,444,114

부채총계

18,403,081
16,541,750
16,468,140

자본금

2,362,335
2,362,335
2,362,335

자본잉여금

11,770,797
11,770,797
11,770,797

자본조정
659,725
511,836
199,389

기타포괄손익누계액
3,624,985
3,624,985
3,625,506

이익잉여금

(5,290,750)
(3,358,284)
(2,581,723)

자본총계

13,127,093
14,911,669
15,376,304

기간
2020.01.01~
2020.06.30
2019.01.01~
2019.12.31
2018.01.01~
2018.12.31

매출액

7,995,737
16,298,058
14,100,865

영업이익
(1,644,957)
(344,299)
1,342,384

법인세비용차감전순이익
(1,932,465)
(841,881)
920,172

당기순이익
(1,932,465)
(776,561)
765,204

기타포괄손익
-
(520)
2,269,970

총포괄손익

(1,932,465)
(777,082)
3,035,175

주당순이익
(409)
(164)
174

주1)
주당순이익은 액면분할 후인 액면금액 500원 기준

2. 연결재무제표

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

가. 재무상태표

재 무 상 태 표

제 21 기 반기 2020년 6월 30일 현재

제 20 기 2019년 12월 31일 현재

제 19 기 2018년 12월 31일 현재

주식회사
바
이브컴퍼니

(단위 : 원)

과 목
제 21 기 반기
제 20 기말
제 19 기말

자 산

I. 유동자산
8,530,687,433
8,657,382,574
12,498,453,276

1. 현금및현금성자산
2,761,967,460
3,064,431,142
8,091,295,756

2. 매출채권및기타채권
1,610,783,886
2,412,970,001
1,816,627,797

3. 재고자산
2,428,142,196
1,383,484,642
1,051,477,871

4. 기타유동금융자산
1,607,500,000
1,573,292,800
1,468,069,000

5. 당기법인세자산
3,480,400
12,532,570
6,604,670

6. 기타유동자산
118,813,491
210,671,419
64,378,182

II. 비유동자산
22,999,486,932
22,796,037,118
19,345,991,038

1. 관계기업투자주식
1,665,385,717
1,811,889,992
9,471,929

2. 투자부동산
4,518,089,432
4,442,681,569
4,370,928,553

3. 유형자산
14,872,921,787
14,565,536,433
14,371,974,479

4. 사용권자산
434,970,127
500,112,262
-

5. 무형자산
506,698,072
506,698,072
546,993,072

6. 기타비유동금융자산
1,001,421,797
969,118,790
46,623,005

7. 이연법인세자산
-
-
-

자 산 총 계
31,530,174,365
31,453,419,692
31,844,444,314

부 채

I. 유동부채
10,623,813,104
8,312,024,077
7,024,026,353

1. 매입채무및기타채무
2,150,486,587
2,632,743,727
2,025,547,316

2. 단기차입금
3,280,000,000
2,560,000,000
2,840,000,000

3. 유동성장기차입금
1,000,000,000
1,000,000,000
1,000,000,000

4. 유동성리스부채
139,787,113
259,569,911
66,119,140

5. 기타유동부채
4,053,539,404
1,859,710,439
1,092,359,897

II. 비유동부채
7,779,268,263
8,229,726,156
9,444,113,721

1. 장기매입채무및기타채무
-
-
33,741,500

2. 장기차입금
7,250,000,000
7,750,000,000
8,750,000,000

3. 비유동성리스부채
285,739,086
236,195,566
157,426,310

4. 기타비유동금융부채
93,275,867
91,844,126
267,218,311

5. 기타비유동부채
3,582,910
5,016,064
23,590,941

6. 이연법인세부채
146,670,400
146,670,400
212,136,659

부 채 총 계
18,403,081,367
16,541,750,233
16,468,140,074

자 본

I. 자본금
2,362,335,000
2,362,335,000
2,362,335,000

II. 자본잉여금
11,770,797,136
11,770,797,136
11,770,797,136

III. 기타자본항목
659,725,250
511,835,933
199,389,188

Ⅳ. 기타포괄손익누계액
3,624,985,468
3,624,985,468
3,625,505,728

Ⅴ. 결손금
(5,290,749,856)
(3,358,284,078)
(2,581,722,812)

자 본 총 계
13,127,092,998
14,911,669,459
15,376,304,240

부 채 와 자 본 총 계
31,530,174,365
31,453,419,692
31,844,444,314

나. (포괄)손익계산서

포 괄 손 익 계 산 서

제 21 기 반기 2020년 1월 1일부터 2020년 6월 30일까지

제 20 기 반기 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일까지 
 (검토받지 아니한 재무제표)

제 20 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

주식회사
바
이브컴퍼니

(단위 : 원)

과 목
제21기 반기
제20기 반기
제 20기
제 19기

I. 매출액
7,995,737,809
6,902,682,076
16,298,058,091
14,100,865,066

II. 매출원가
4,246,316,489
3,968,748,392
9,096,734,750
5,996,374,178

III. 매출총이익
3,749,421,320
2,933,933,684
7,201,323,341
8,104,490,888

IV. 판매비와관리비
5,394,378,385
4,579,822,394
7,545,622,458
6,762,107,221

V. 영업이익(손실)
(1,644,957,065)
(1,645,888,710)
(344,299,177)
1,342,383,667

VI. 기타손익
(6,917,333)
(31,874,574)
8,125,708
177,085

기타수익
3,202,078
16,612,142
57,177,129
54,111,736

기타비용
10,119,411
48,486,716
49,051,421
53,934,651

VII. 금융손익
(134,087,105)
(175,470,574)
(322,664,154)
(402,452,289)

금융수익
22,583,261
44,657,642
82,694,842
59,111,969

금융비용
156,670,366
220,128,216
405,358,996
461,564,258

VIII. 지분법손익
(146,504,275)
(71,934,664)
(183,043,222)
(19,936,869)

지분법손실
146,504,275
71,934,664
183,043,222
19,936,869

IX. 법인세비용차감전순이익(손실)
(1,932,465,778)
(1,925,168,522)
(841,880,785)
920,171,594

X. 법인세비용(수익)
-
-
(65,319,519)
154,967,412

XI. 당기순이익(손실)
(1,932,465,778)
(1,925,168,522)
(776,561,266)
765,204,182

XII. 기타포괄손익
-
-
(520,260)
2,269,970,443

후속적으로 당기손익으로 재분류되지
않는 항목

유형자산재평가이익
-
-
-
2,269,970,443

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 평가손익
-
-
(520,260)
-

XIII. 총포괄이익(손실)
(1,932,465,778)
(1,925,168,522)
(777,081,526)
3,035,174,625

XIV. 주당손익

기본 및 희석주당손실
(409)
(407)
(1,644)
1,740

다. 자본변동표

반 기 자 본 변 동 표

제 21 기 반기 2020년 1월 1일부터 2020년 6월 30일까지

제 20 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

제 18 기 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지

주식회사
바
이브컴퍼니

(단위 : 원)

과 목
자 본 금
자본잉여금
기타자본항목
기타포괄손익
누계액

이익잉여금

(결손금)

총 계

2018.01.01(전전기초)
1,987,030,000
4,178,781,236
-
1,355,535,285
(3,310,095,495)
4,211,251,026

전기오류수정
-
-
-
-
(36,831,499)
(36,831,499)

2018.01.01(전전기초 조정금액)
1,987,030,000
4,178,781,236
-
1,355,535,285
(3,346,926,994)
4,174,419,527

총포괄손익(재작성 금액)

당기순이익
-
-
-
-
765,204,182
765,204,182

유형자산재평가이익
-
-
-
2,269,970,443
-
2,269,970,443

소 계
-
-
-
2,269,970,443
765,204,182
3,035,174,625

소유주와의 거래

유상증자
375,305,000
7,592,015,900
-
-
-
7,967,320,900

주식선택권
-
-
199,389,188
-
-
199,389,188

소 계
375,305,000
7,592,015,900
199,389,188
-
-
8,166,710,088

2018.12.31(전전기말) (재작성 금액)
2,362,335,000
11,770,797,136
199,389,188
3,625,505,728
(2,581,722,812)
15,376,304,240

2019.01.01(전기초)
2,362,335,000
11,770,797,136
199,389,188
3,625,505,728
(2,581,722,812)
15,376,304,240

총포괄손익

반기순이익
-
-
-
-
(1,925,168,522)

(1,925,168,522)

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 평가
-
-
-
-
-
-

소 계
-
-
-
-
(1,925,168,522)

(1,925,168,522)

소유주와의 거래

주식선택권
-
-
153,362,603
-
-

153,362,603

2019.06.30(전기말)
2,362,335,000
11,770,797,136
352,751,791
3,625,505,728
(4,506,891,334)
13,604,498,321

2020.01.01(당기초)
2,362,335,000
11,770,797,136
511,835,933
3,624,985,468
(3,358,284,078)
14,911,669,459

총포괄손익

반기순이익
-
-
-
-
(1,932,465,778)
(1,932,465,778)

소 계
-
-
-
-
(1,932,465,778)
(1,932,465,778)

소유주와의 거래

주식선택권
-
-
147,889,317
-
-
147,889,317

2020.06.30(당반기말)
2,362,335,000
11,770,797,136
659,725,250
3,624,985,468
(5,290,749,856)
13,127,092,998

라. 현금흐름표 

반 기 현 금 흐 름 표

제 21 기 반기 2020년 1월 1일부터 2020년 6월 30일까지

제 20 기 반기 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일까지
 (검토받지 아니한 재무제표)

제 20 기 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 19 기 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지

주식회사
바
이브컴퍼니

(단위 : 원)

과 목
제 21기 반기
제 20기 반기
제 20 기
제 19 기

I. 영업활동으로 인한 현금흐름
212,109,450
(1,486,861,345)
349,438,844
2,061,635,239

1. 영업에서 창출된 현금
338,087,072
(1,291,616,592)
681,321,150
2,482,956,350

(1) 당기순이익(손실)
(1,932,465,778)
(1,925,168,522)
(776,561,266)
765,204,182

(2) 조정사항
1,054,424,607
1,080,707,807
1,424,367,855
1,239,900,910

대손상각비
575,726
8,948,604
14,785,440
8,256,113

퇴직급여
344,554,969
322,488,106
-
14,048,700

감가상각비
238,659,704
181,137,393
377,963,280
398,756,537

무형자산상각비
-
-
-
-

사용권자산상각비
115,361,273
96,890,712
200,043,112
-

투자부동산상각비
24,069,714
24,069,714
48,139,428
48,139,429

유형자산처분손실
-
-
-
2,992,897

유형자산처분이익
(3,134,830)
-
-
(460,000)

무형자산손상차손
-
40,295,000
40,295,000
-

이자비용
67,816,446
223,832,785
403,374,531
461,564,258

이자수익
(25,796,770)
(43,322,122)
(81,359,322)
(57,866,903)

외화환산손실
-
-
-
-

주식보상비용
147,889,317
153,362,603
312,446,745
199,389,188

지분법손실
146,504,275
81,039,027
183,043,222
19,936,869

당기손익-공정가치측정 금융자산 평가손실
273,580
450,275
1,984,465
-

당기손익-공정가치측정 금융자산 평가이익
(915,643)
(1,335,520)
(1,335,520)
(1,245,066)

임대료수입
(1,433,154)
(7,148,770)
(6,662,527)
(8,578,524)

종속기업투자주식처분이익
-

(10,117,924)
-

관계기업투자주식처분이익
-

(14,241,597)
-

법인세비용(수익)
-

(65,319,519)
154,967,412

기타
-

21,329,041
-

(3) 자산 및 부채의 증감
1,216,128,243
(447,155,877)
33,514,561
477,851,258

매출채권및기타채권의 감소(증가)
796,515,088
31,390,251
(614,421,615)
625,299,601

재고자산의 증가
(1,044,657,554)
959,278,554
(332,006,771)
(834,545,798)

기타유동자산의 증가
91,857,928
(9,856,953)
(170,337,519)
(37,318,778)

매입채무및기타채무의 증가
(476,861,215)
(760,875,739)
577,217,708
309,696,972

기타유동부채의 증가
2,193,828,965
(344,603,884)
773,062,758
414,719,261

임대보증금의 감소
-

(200,000,000)
-

퇴직금의 지급
(344,554,969)
(322,488,106)
-
-

2. 이자의 수취
26,762,919
46,414,855
82,033,058
50,680,433

3. 이자의 지급
(161,792,711)
(241,212,038)
(407,987,464)
(467,106,424)

4. 법인세의 납부
9,052,170
(447,570)
(5,927,900)
(4,895,120)

II. 투자활동현금흐름
(634,800,348)
(3,017,106,213)
(3,872,465,961)
(1,218,040,724)

1. 투자활동으로 인한 현금유입액
1,200,000,000
1,200,000,000
2,400,500,000
7,595,084,713

유형자산의 처분
-

-
18,187,273

단기금융상품의 감소
1,200,000,000
1,300,000,000
2,400,000,000
7,558,821,440

장기금융상품의 감소
-

-
-

임차보증금의 감소
-

500,000
18,076,000

2. 투자활동으로 인한 현금유출액
(1,834,800,348)
(4,217,106,213)
(6,272,965,961)
(8,813,125,437)

유형자산의 취득
278,630,608
155,130,813
733,368,979
616,631,277

무형자산의 취득
-

-
130,000,000

투자부동산의 취득
-

117,904,274
-

건설중인자산의 취득
356,169,740
124,475,400
-
-

단기금융상품의 증가
1,200,000,000

2,500,000,000
8,044,821,440

당기손익인식공정가치측정 금융상품의 취득
-

-
15,172,720

기타포괄손익공정가치측정 금융상품의 취득
-
637,500,000
637,500,000
-

임차보증금의 증가
-

281,992,708
6,500,000

기타보증금의 증가
-

2,200,000
-

관계기업투자주식의 취득
-
2,000,000,000
2,000,000,000
-

III. 재무활동현금흐름
120,227,216
(886,668,544)
(1,503,837,497)
5,604,654,390

1. 재무활동으로 인한 현금유입액
1,027,236,800

-
7,967,320,900

유상증자
-

-
7,967,320,900

장기차입금의 차입
1,000,000,000

-
-

임대보증금의 증가
27,236,800

-
-

2. 재무활동으로 인한 현금유출액
(907,009,584)
(886,668,544)
(1,503,837,497)
(2,362,666,510)

단기차입금의 상환
280,000,000
280,000,000
280,000,000
1,310,000,000

유동성장기차입금의 상환
500,000,000
500,000,000
1,000,000,000
1,000,000,000

리스부채의 상환
34,509,584
106,668,544
223,837,497
52,666,510

임대보증금의 감소
92,500,000
-
-
-

IV. 현금및현금성자산의 증가(감소)(I + II + III)
(302,463,682)
(5,390,636,102)
(5,026,864,614)
6,448,248,905

V. 기초의 현금및현금성자산
3,064,431,142
8,091,295,756
8,091,295,756
1,643,046,851

VII. 기말의 현금및현금성자산
2,761,967,460
2,700,659,654
3,064,431,142
8,091,295,756

5. 재무제표 주석

재무제표 주석

제21(당)기 반기 2020년 0

6월 30일 현재

제20(전)기 반기 2019년 0

6월 30일 현재
(검토받지 아니한 재무제표)

주식회사
바
이브컴퍼니

1. 회사의 개요

주식회사
바
이브컴퍼니(이하 "회사")는 2000년 7월 8일에 검색엔진 및 텍스트 마이닝 소프트웨어 등의 제조 및 판매를 사업목적으로 설립되었으며, 본사는 서울시 용산구 독서당로 97에 소재하고 있습니다.

회사의 설립시 자본금은 1,000백만원이었으며, 수차의 증자를 거쳐 당반기말 현재 납입 자본금은 2,362백만원이며, 주주현황은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

주 주 명
소 유 주 식 수
지 분 율

김경서
1,625,000
34.39%

주식회사 카카오
500,000
10.58%

KDB산업은행
500,000
10.58%

미래에셋대우주식회사
236,900
5.01%

기타주주
1,862,770
39.43%

합 계
4,724,670
100.00%

2. 재무제표의 작성기준

(1) 회계기준의 적용

당사의 반기재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되는 요약중간재무제표입니다. 동 재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었으며, 연차재무제표에서 요구되는 정보에 비하여 적은 정보를 포함하고 있습니다. 선별적 주석은 직전 연차보고기간말 후 발생한 당사의 재무상태와 경영성과의 변동을 이해하는 데 유의적인 거래나 사건에 대한 설명을 포함하고 있습니다.

(2) 추정과 판단

1) 경영진의 판단 및 가정과 추정의 불확실성

한국채택국제회계기준은 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다.

2) 공정가치 측정

회사는 공정가치평가 정책과 절차를 수립하고 있습니다. 동 정책과 절차에는 공정가치 서열체계에서 수준3으로 분류되는 공정가치를 포함한 모든 유의적인 공정가치 측정의 검토를 책임지는 평가부서의 운영을 포함하고 있으며, 그 결과는 재무담당임원에게 직접 보고되고 있습니다.

평가부서는 정기적으로 관측가능하지 않은 유의적인 투입변수와 평가 조정을 검토하고 있습니다. 공정가치 측정에서 중개인 가격이나 평가기관과 같은 제3자 정보를 사용하는 경우, 평가부서에서 제3자로부터 입수한 정보에 근거한 평가가 공정가치 서열체계 내 수준별 분류를 포함하고 있으며 해당 기준서의 요구사항을 충족한다고 결론을 내릴 수 있는지 여부를 판단하고 있습니다.

회사는 유의적인 평가 문제를 감사에 보고하고 있습니다.

자산이나 부채의 공정가치를 측정하는 경우, 회사는 최대한 시장에서 관측가능한 투입변수를 사용하고 있습니다. 공정가치는 다음과 같이 가치평가기법에 사용된 투입변수에 기초하여 공정가치 서열체계 내에서 분류됩니다.

- 수준 1.
측정일에 동일한 자산이나 부채에 대한 접근 가능한 활성시장의 조정되지 않은 공시가격

- 수준 2.
수준 1의 공시가격 이외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로 또는 간접적으로관측가능한 투입변수

- 수준 3.
자산이나 부채에 대한 관측가능하지 않은 투입변수

자산이나 부채의 공정가치를 측정하기 위해 사용되는 여러 투입변수가 공정가치 서열체계 내에서 다른 수준으로 분류되는 경우, 회사는 측정치 전체에 유의적인 공정가치 서열체계에서 가장 낮은 수준의 투입변수와 동일한 수준으로 공정가치 측정치 전체를 분류하고 있으며, 변동이 발생한 보고기간 말에 공정가치 서열체계의 수준간 이동을 인식하고 있습니다.

3. 유의적인 회계정책

회사는 다음에서 설명하고 있는 사항을 제외하고 2019년 12월 31일로 종료하는 회계연도의 연차재무제표를 작성할 때 적용한 것과 동일한 회계정책을 적용하고있습니다. 다음에서 설명하고 있는 회계정책의 변경사항은 2020년 12월 31일로 종료하는 회계연도의 연차재무제표에도 반영될 것입니다.

(1)
회사는 2020년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

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. 해
당
기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

②

기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1039호 '금융상품: 인식과 측정', 제1107호 '금융상품: 공시' 개정 - 이자율지표 개혁

개정 기준서에서는 이자율지표 개혁 움직임으로 인한 불확실성이 존재하는 동안 위험회피회계 적용과 관련하여 미래 전망 분석 시 예외규정을 적용토록 하고 있습니다.예외규정에서는 기존 이자율지표를 준거로 하는 예상현금흐름의 발생가능성이 매우 높은지, 위험회피대상항목과 위험회피수단 사이의 경제적 관계가 있는지, 양자간에 높은 위험회피효과가 있는지를 평가할 때, 위험회피대상항목과 위험회피수단이 준거로 하고 있는 이자율지표는 이자율지표 개혁의 영향으로 바뀌지 않는다고 가정합니다.
해
당
기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 주요 회계정책

반기재무제표

의
작
성에
적용된 유의적 회계정책과 계산방법
은
주석3(1)
에서 설명하는 제

ㆍ
개정 기준서의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

1) 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

2) COVID-19
2020년도 중 COVID-19의 확산은 국내외 경제에 중대한 영향을 미치고 있습니다. 이는 생산성 저하와 매출의 감소나 지연, 기존 채권의 회수 등에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이로 인해 회사의 재무상태와 재무성과에도 부정적인 영향이 발생할 수 있으며, 이러한 영향은 2020년 연차재무제표에도 지속될 것으로 예상됩니다.

요약반기재무제표 작성시 사용된 중요한 미래에 대한 회계추정 및 가정은 COVID-19에 따른 불확실성의 변동에 따라 조정을 유발할 수 있으며, 따라서 COVID-19와 영업활동 변경이 회사의 사업, 재무상태 및 성과, 유동성에 미칠 궁극적인 영향은 현재로는 예측할 수 없습니다.

4. 금융상품 공정가치 

(1) 금융상품 공정가치 서열 체계

공정가치로 측정되거나 공정가치가 공시되는 항목은 공정가치 서열체계에 따라 구분하며, 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 동일한 자산이나 부채에 대한 활성시장의 (조정되지 않은) 공시가격(수준 1)

- 직접적으로(예: 가격) 또는 간접적으로(예: 가격에서 도출되어) 관측 가능한, 자산이나 부채에 대한 투입 변수를 이용하여 산정한 공정가치. 단 수준 1에 포함된 공시가격은 제외함(수준 2)

- 관측 가능한 시장자료에 기초하지 않은, 자산이나 부채에 대한 투입 변수(관측 가능하지 않은 투입 변수)를 이용하여 산정한 공정가치 (수준 3)

공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

① 당반기말

(단위 : 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

공정가치로 측정되는 금융자산:

당기손익-공정가치측정금융자산
297
-
45,169
45,466

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
-
655,495
655,495

합 계
297
-
700,664
700,961

② 전기말

(단위 : 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

공정가치로 측정되는 금융자산:

당기손익-공정가치측정금융자산
571
-
44,253
44,824

기타포괄손익-공정가치측정금융자산
-
-
655,495
655,495

합 계
571
-
699,748
700,319

(2) 회사의 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동은 없습니다.

(3) 가치평가기법 및 투입 변수
회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2와 수준 3으로 분류되는 금융상품의 공정가치에 대하여 다음의 가치평가기법과 투입 변수를 사용하고 있습니다.

(단위 : 천원)

구분

공정가치

수준

가치평가기법

투입 변수

수준3 투입
변수 범위
 (가중평균)

지분증권
700,664

3

시장접근법
PBR, PSR, PER
PBR: 1.00~1.92

PSR: 2.36

PER: 19.36

(4) 당반기와 전기 중 수준 3으로 분류된 금융상품의 변동 내역은 다음과 같습니다.

① 당반기

(단위: 천원)

구 분
당기손익-공정가치 측정
금융자산
기타포괄손익-공정가치측정
금융자산

기 초
44,253
655,495

평 가
916
-

기 말
45,169
655,495

② 전기말

(단위: 천원)

구 분
당기손익-공정가치 측정
금융자산
기타포괄손익-공정가치측정
금융자산

기 초
42,918
-

취 득
-
637,500

대 체
(*)

-
18,662

평 가
1,335
(667)

기 말
44,253
655,495

주)
관계기업투자주식에서 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산으로 대체되었습니다.

5. 금융상품의 분류

(1) 당반기와 전반기 중 금융수익 및 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당반기
전반기

금융수익
이자수익
21,668
43,322

당기손익-공정가치 측정 금융자산 평가이익
916
1,336

소계
22,584
44,658

금융비용
이자비용
156,397
219,678

당기손익-공정가치 측정 금융자산 평가손실
274
450

소계
156,671
220,128

순금융원가
(134,087)
(175,470)

(2) 당반기말과 전기말 현재 금융자산의 범주별 구성내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위 : 천원)

구 분
상각후 원가로
측정하는 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

장부금액

현금및현금성자산
2,761,967
-
-
2,761,967

매출채권및기타채권
1,610,784
-
-
1,610,784

기타유동금융자산
1,607,500
-
-
1,607,500

기타비유동금융자산
300,460
45,466
655,495
1,001,421

합 계
6,280,711
45,466
655,495
6,981,672

② 전기

(단위 : 천원)

구 분
상각후 원가로
측정하는 금융자산
당기손익-공정가치 측정 금융자산

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산

장부금액

현금및현금성자산
3,064,431
-
-
3,064,431

매출채권및기타채권
2,412,970
-
-
2,412,970

기타유동금융자산
1,573,293
-
-
1,573,293

기타비유동금융자산
268,800
44,824
655,495
969,119

합 계
7,319,494
44,824
655,495
8,019,813

(3) 당반기말과 전기말 현재 금융부채의 범주별 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
상각후원가로 측정하는 금융부채

당반기말
전반기말

매입채무및기타채무
2,150,487
2,632,744

단기차입금
3,280,000
2,560,000

유동성장기차입금
1,000,000
1,000,000

장기차입금
7,250,000
7,750,000

리스부채(유동)
139,787
259,570

리스부채(비유동)
285,739
236,195

기타비유동금융부채
93,276
91,844

합계
14,199,289
14,530,353

6. 현금및현금성자산

현금및현금성자산은 재무상태표와 현금흐름표의 금액이 동일하며, 당반기말과 전기말 현재 회사의 현금및현금성자산은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

현금
640
-

보통예금
2,611,327
1,614,431

정기예금
-
1,300,000

환매채(*)
150,000
150,000

합 계
2,761,967
3,064,431

주)
상기 현금성자산은 만기가 짧고 현행시장이자율을 반영하는 변동이자율조건으로서 장부금액과 공정가치와의 차이가 중요하지 아니합니다.

7. 매출채권및기타채권

(1) 매출채권및기타채권은 대손충당금이 차감된 순액으로 재무상태표에 표시되었는바, 당반기말과 전기말 현재 대손충당금 차감전 총액 기준에 의한 매출채권및기타채권과 대손충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

총장부금액
대손충당금
순장부금액
총장부금액
대손충당금
순장부금액

매출채권
1,550,354
(39,126)
1,511,228
2,421,904
(38,551)
2,383,353

미수수익
7,928
-
7,928
13,023
-
13,023

미수금
91,628
-
91,628
16,594
-
16,594

합 계
1,649,910
(39,126)
1,610,784
2,451,521
(38,551)
2,412,970

(2) 당반기 및 전기 중 대손충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
매출채권

당반기
전 기

기초
38,551
23,765

대손상각비
576
14,786

기말
39,127
38,551

8. 재고자산

당반기말과 전기말 현재 재고자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

재공품
2,428,142
1,383,485

재공품은 한 시점에 충족되는 이행의무 관련 미완료된 프로젝트에 대한 원가 투입액입니다.

9. 관계기업
투자주식

(1) 당반기말과 전기말 현재 관계기업 현황은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

회사명
주된사업장
주요 영업활동
당반기말
전기말

소유지분율
장부금액
소유지분율
장부금액

㈜퀀팃
한국
응용 소프트웨어 개발 및 공급
48.78%
1,665,386
48.78%
1,811,890

(2) 당반기 및 전기 중 관계기업투자주식에 대한 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

회사명
기 초
취 득
지분법손익
처 분
기 타
기 말

㈜퀀팃
1,811,890
-
(146,504)
-
-
1,665,386

② 전기

(단위: 천원)

회사명
기 초
취 득
지분법손익
처 분(*1)
기 타(*2)
기 말

㈜한다파트너스
9,472
-
(4,038)
(5,434)
-
-

㈜퀀팃
-
1,989,881
(179,005)
-
1,014
1,811,890

합 계
9,472
1,989,881
(183,043)
(5,434)
1,014
1,811,890

주1)
전기 중 ㈜한다파트너스의 제3자 유상증자로 인해 유의적인 영향력을 상실하여 기타포괄손익-공정가치측정 금융자산으로 재분류됨에 따라 13,328천원의 관계기업투자주식처분이익이 발생하였습니다.

주2)
전기 중 ㈜퀀팃을 제3자 유상증자로 인해 종속기업투자주식에서 관계기업투자주식으로 분류하였습니다.

주3)
전기 중 ㈜퀀팃을 관계기업투자주식으로 분류한 이후, 제3자 유상증자로 인한 간주처분이익 입니다.

(3) 당반기말과 전기말 현재 관계기업의 요약 재무정보는 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

회사명
자 산
부 채
자 본
매출액
반기순손익

㈜퀀팃
3,458,385
44,344
3,414,041
34,246
(300,334)

② 전기

(단위: 천원)

회사명
자 산
부 채
자 본
매출액
당기순손익

㈜퀀팃
3,775,450
61,075
3,714,375
-
(373,289)

(4) 당반기말 현재 중요한 관계기업의 재무정보금액을 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

관계기업명
당반기말
순자산(a)
회사의
지분율(b)
순자산지분금액
(axb)
장부금액

㈜퀀팃
3,414,041
48.78%
1,665,386
1,665,386

10. 투자부동산

(1) 당반기 및 전반기 중 투자부동산 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

구분
토지
건물
건설중인자산
합계

취득원가
2,467,912
1,444,183
119,892
4,031,988

감가상각누계액
-
(108,314)
-
(108,314)

재평가차액
519,008
-
-
519,008

기초장부금액
2,986,920
1,335,869
119,892
4,442,682

취득
-
-
96,570
96,570

처분
-
-
-
-

감가상각
-
(24,070)
-
(24,070)

기말장부금액
2,986,920
1,311,799
219,370
4,518,089

기말취득원가
2,467,912
1,444,183
219,370
4,131,465

감가상각누계액
-
(132,383)
-
(132,383)

재평가차액
519,008
-
-
519,008

② 전반기

(단위: 천원)

구분
토지
건물
건설중인자산
합계

취득원가
2,467,912
1,444,183
-
3,912,095

감가상각누계액
-
(60,174)
-
(60,174)

재평가차액
519,008
-
-
519,008

기초장부금액
2,986,920
1,384,009
-
4,370,929

취득
-
-
-
-

처분
-
-
-
-

감가상각
-
(24,070)
-
(24,070)

재평가
2,986,920
1,359,939
-
4,346,859

기말장부금액
2,467,912
1,444,183
-
3,912,095

기말취득원가
-
(84,244)
-
(84,244)

감가상각누계액
519,008
-
-
519,008

재평가차액
2,986,920
1,359,939
-
4,346,859

(2) 당기 및 전기 중 투자부동산에서 발생한 임대수익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

임대수익
1,433
7,149

11. 유형자산

(1) 당반기 및 전반기 중 유형자산 장부금액의 변동내역은 다음과 같습니다.

① 당반기

(단위: 천원)

구분
토지
건물
비품
차량운반구
사용권자산
건설중인자산
합계

취득원가
5,795,742
3,391,576
2,352,048
96,827
700,155
322,293
12,658,642

감가상각누계액
-
(254,368)
(1,098,310)
(46,800)
(200,043)
-
(1,599,521)

국고보조금
-
-
(122,549)
-
-
-
(122,549)

재평가차액
4,129,077
-
-
-
-
-
4,129,077

기초장부금액
9,924,819
3,137,208
1,131,190
50,027
500,112
322,293
15,065,649

취득
-
-
278,631
-
76,006
259,599
614,236

처분
-
-
-
-
(25,786)
-
(25,786)

감가상각
-
(56,526)
(221,255)
(9,683)
(115,361)
-
(402,825)

국고보조금상계
-
-
48,804
-
-
-
48,804

대체
-
-
-
-
-
7,815
7,815

재평가
-
-
-
-
-
-
-

기말장부금액
9,924,819
3,080,681
1,237,370
40,344
434,970
589,708
15,307,892

기말취득원가
5,795,742
3,391,576
2,630,679
96,827
750,375
589,708
13,254,906

감가상각누계액
-
(310,894)
(1,319,565)
(56,482)
(315,404)
-
(2,002,346)

국고보조금
-
-
(73,744)
-
-
-
(73,744)

재평가차액
4,129,077
-
-
-
-
-
4,129,077

② 전반기

(단위: 천원)

구분
토지
건물
비품
차량운반구
사용권자산
건설중인자산
합계

취득원가
5,795,742
3,391,576
1,797,798
469,387
281,782
137,831
11,874,115

감가상각누계액
-
(141,316)
(722,489)
(231,770)
-
-
(1,095,574)

국고보조금
-
-
(253,861)
-
-
-
(253,861)

재평가차액
4,129,077
-
-
-
-
-
4,129,077

기초장부금액
9,924,819
3,250,260
821,448
237,617
281,782
137,831
14,653,756

취득
-
-
155,131
-
172,002
124,475
451,609

처분
-
-
-
-
-
-
-

감가상각
-
(56,526)
(180,438)
(10,719)
(96,891)
-
(344,574)

국고보조금상계
-
-
66,546
-
-
-
66,546

대체
-
-
-
(167,188)
-
-
(167,188)

재평가
-
-
-
-
-
-
-

기말장부금액
9,924,819
3,193,734
862,687
59,710
356,893
262,306
14,660,148

기말취득원가
5,795,742
3,391,576
1,952,928
96,827
453,784
262,306
11,953,163

감가상각누계액
-
(197,842)
(902,927)
(37,117)
(96,891)
-
(1,234,777)

국고보조금
-
-
(187,315)
-
-
-
(187,315)

재평가차액
4,129,077
-
-
-
-
-
4,129,077

(2) 당기 및 전기 중 계정과목별 유형자산 상각내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

제조원가
130,585
121,101

판매비와관리비
51,718
56,631

경상연구개발비
171,718
100,297

합 계
354,021
278,028

12. 리
스

회사가 리스이용자인 리스에 관련된 정보는 다음과 같습니다.

(1) 당반기말과 전기말 현재 사용권자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당반기말
전기말

건물
152,224
110,712

차량운반구
174,067
219,329

IDC상면
108,679
170,071

합 계
434,970
500,112

(2) 당반기말 및 전기말 현재 리스부채의 유동성분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당반기말

전기말

유동부채

139,787
259,570

비유동부채

285,739
236,196

합 계

425,526
495,765

(3) 리스와 관련하여 포괄손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당반기
전반기

사용권자산 감가상각비

건물
34,494
12,913

차량운반구
19,475
20,020

IDC상면
61,392
63,959

리스부채 이자비용

18,242
15,194

단기리스 관련 비용

25,575
10,500

소액자산리스 관련 비용

13,929
7,696

(4) 당반기 및 전반기 중 리스로 인한 총 현금유출 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분

당반기
전반기

리스관련 현금유출
160,962
121,862

단기리스 관련 현금유출
25,575
10,500

소액자산리스 관련 현금유출
13,929
7,696

합 계
200,466
140,058

13. 무형자산

(1) 당반기 및 전기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

구 분
기 초
손상차손
기 말

회원권(*)
506,698
-
506,698

주)
원권에 대해서는 이를 이용할 수 있을 것으로 기대되는 기간에 제한이 없으므로 당해 무형자산의 내용연수가 비한정인 것으로 평가하고 상각하지 아니하고 있습니다.

② 전반기

(단위: 천원)

구 분
기 초

손상차손

기 말

회원권(*)
546,993
(40,295)
506,698

주)
회원권에 대해서는 이를 이용할 수 있을 것으로 기대되는 기간에 제한이 없으므로 당해 무형자산의 내용연수가 비한정인 것으로 평가하고 상각하지 아니하고 있습니다.

(2) 연구개발비

당반기 및 전반기 중 발생한 연구개발비는 각각 3,095,236천원과 2,271,071천원이며, 회사의 경상연구개발비로 반영되어 있습니다.

14. 차입원가

(1) 당반기 및 전반기 중 자본화된 차입원가는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당반기
전반기

건설중인자산(유형자산)
7,815
5,037

건설중인자산(투자부동산)
2,907
1,874

합 계
10,722
6,911

당기 중 회사는 적격자산인 토지(세종테크노벨리 사옥 건설 목적)의 취득과 관련하여발생한 차입원가를 건설중인자산(유형자산 및 투자부동산)의 취득원가에 가산하였습니다.

(2) 당반기

및 전반기

자본화된

차입원가

산정을

위해

사용된 자본화이자율은 당
반기
2.54%~2.93% 및 전반기 3.11~3.27%입니다.

(3) 당반기 및 전반기 중 차입원가를 자본화함에 따라 기간비용으로 회계처리했을 때와의비교내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

이자비용의 감소
(10,722)
(6,911)

건설중인자산 취득금액의 증가(*1)
10,722
6,911

건물 감가상각비의 증가(*2)
3,088
3,088

주1)
유형자산과 투자부동산 상의 건설중인자산에 포함되었습니다.

주2)
유형자산과 투자부동산 상의 건설중인자산에 포함되었습니다.

15. 기타유동자산

당반기말과 전기말 현재 기타유동자산의 상세 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

선급금
32,529
171,514

선급비용
86,284
39,158

합 계
118,813
210,671

16. 기타금융자산

당반기말과 전기말 현재 기타금융자산의 상세 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

유동자산

단기금융상품
1,500,000
1,500,000

임차보증금
107,500
73,293

소 계
1,607,500
1,573,293

비유동자산

당기손익-공정가치측정 금융자산
45,466
44,824

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산
655,495
655,495

장기금융상품
50,000
50,000

임차보증금
247,110
215,449

기타보증금
3,350
3,350

소 계
1,001,421
969,118

합 계
2,608,921
2,542,411

17. 매입채무및기타채무

당반기말과 전기말 현재 현재 매입채무및기타채무의 상세 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

유동자산

외상매입금
240,000
698,188

미지급금
506,050
531,189

미지급비용
1,404,437
1,403,367

합 계
2,150,487
2,632,744

18. 장단기차입금

(1) 차입금 장부금액의 내역

(단위: 천원)

구 분

차입처(주1)

연이자율(%)
 당반기말

만기일

당반기말

전기말

단기차입금
산업운영대출
KDB산업은행
2.93%

2021.06.10

280,000
560,000

산업운영대출
KDB산업은행
2.38%

2020.10.17

2,000,000
2,000,000

일반자금대출
신한은행
1.93%

2021.04.28

1,000,000
-

소계

3,280,000
2,560,000

장기차입금
산업시설자금대출
KDB산업은행
2.54%

2020.08.10

2,099,246
2,226,474

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.55%

2020.08.10

3,226,508
3,422,052

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.64%

2020.08.10

742,879
787,901

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.75%

2020.08.10

337,503
357,957

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.36%

2020.08.10

374,996
397,724

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.85%

2020.08.10

749,992
795,448

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.65%

2020.08.10

449,993
477,267

산업시설자금대출
KDB산업은행
2.68%

2020.08.10

268,883
285,177

소계

8,250,000
8,750,000

유동성장기차입금

(1,000,000)
(1,000,000)

합계
(장기차입금 기말잔액)

7,250,000
7,250,000

합계
11,530,000
11,310,000

주1)
KDB산업은행에 대한 차입금에 대해서는 토지와 건물이 담보로 설정돼 있습니다.(주석 32 참조)

19. 퇴직급여(확정기여제도)

당반기 및 전반기 중 확정기여제도와 관련해 비용으로 인식한 금액은 344,555천원(전반기: 322,488 천원)입니다. 

20. 기타부채

당반기말과 전기말 현재 기타부채의 상세 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

유동부채

예수금
156,143
128,343

선수수익
3,894,530
1,728,501

유동성선수수익
2,866
2,866

소 계
4,053,539
1,859,710

비유동부채

장기선수수익
3,583
5,016

합 계
4,057,122
1,864,727

21. 법인세 비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 연간
유효
법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 회사는 당반기에 세전순손실이 발생하였고 미사용된 이월결손금 등이 존재하여 법인세비용을 산정하지 아니하였습니
다.

22. 자본금과 자본잉여금

(1) 당반기말과 전기말 현재 자본금 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주, 원)

구 분
당반기말
전기말

수권주식수
800,000,000
80,000,000

주당금액
500
5,000

발행주식수
4,724,670
472,467

보통주자본금
2,362,335,000
2,362,335,000

(2) 2019년 11월 18일 이사회에서 1:10 액면분할이 결의 되었으며 2019년 12월 27일 주주총회에서 승인가결됨에 따라 2020년 1월 29일 액면분할이 등기 완료되어 발행주식 수는 472,467주에서 4,724,670주로 증가하였습니다.

(3) 당반기말과 전기말 현재 자본잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

주식발행초과금
11,552,184
11,552,184

기타자본잉여금
218,613
218,613

합 계
11,770,797
11,770,797

23. 기타자본항목 및 기타포괄손익누계액

(1) 당반기말과 전기말 현재 기타자본항목의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

주식선택권
659,725
511,836

(2) 당반기말과 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

토지에 대한 재평가잉여금
3,625,506
3,625,506

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 평가손실누계액
(521)
(521)

합 계
3,624,985
3,624,985

(3) 당반기 및 전기 중 기타포괄손익누계액의 변동내용은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

구 분

기 초

증 가
법인세효과
기 말

토지에 대한 재평가잉여금
3,625,506
-
-
3,625,506

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 평가손실누계액
(521)
-
-
(521)

합 계
3,624,985
-
-
3,624,985

② 전반기

(단위: 천원)

구 분

기 초

증 가
법인세효과
기 말

토지에 대한 재평가잉여금
3,625,506
-
-
3,625,506

기타포괄손익-공정가치측정 금융자산 평가손실누계액
-
(667)
146
(521)

합 계
3,625,506
(667)
146
3,624,985

24. 주당손익

(1) 기본주당손익
당반기 및 전반기 중 기본주당손익 계산내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원, 주)

구 분
당반기
전반기

당기순이익(손실)
(1,932,465,778)
(1,925,168,522)

가중평균유통보통주식수
4,724,670
472,467

주당손익
(409)
(4,075)

(2) 가중평균유통보통주식수 계산내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 주)

구 분
주식수
기 간
일 수
적 수

기 초
4,724,670
2020.1.1~2020.06.30
182
859,889,940

주)
가중평균유통보통주식수=859,889,940/182일=4,724,670주

② 전반기

(단위: 주)

구 분
주식수
기 간
일 수
적 수

기 초
472,467
2019.1.1~2019.06.30
181
85,516,527

주)
가중평균유통보통주식수=85,516,527/181일=472,467주

(3) 희석주당손익

당반기말 현재 반희석효과 때문에 희석주당손익을 계산하지 않았지만 잠재적으로 미래에 기본주당손익을 희석할 수 있는 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 원, 주)

구 분
차수

1주당 행사가격

체결 만기일
발행될 보통주식수

주식매수선택권
1차
7,550
2025년 5월 18일
301,190

주식매수선택권
2차
15,000
2025년 12월 31일
73,000

25. 주식기준보상

(1) 주식선택권 (주식결제형)

회사는 주요 경영진에게 회사의 주식을 매입할 수 있는 주식선택권을 부여하였습니다. 이 주식선택권은 부여일의 주식 시가로 행사할 수 있습니다. 

당반기말 현재 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

구분
1차 부여분
2차 부여분

부여일
2018년 5월 8일
2020년 1월 2일

부여수량(*)
305,990 주
73,000 주

잔여수량(*)
301,190 주
73,000 주

가득조건
부여일로부터 2년이상 재임 또는 재직
부여일로부터 3년이상 재임 또는 재직

행사기간
가득조건 종료일로부터 5년간
가득조건 종료일로부터 3년간

행사가격(*)
7,550 원
15,000 원

주)
2020년 1월 29일 1 : 10 액면분할효과를 반영하였습니다.

주식선택권을 부여하고 제공받는 용역의 공정가치는 이항모형으로 측정한 주식선택권의 공정가치에 기초하여 측정합니다.

(2) 부여일 현재의 공정가치 측정을 위한 기초자료

부여일 현재의 주식기준보상 공정가치를 측정하기 위하여 사용된 기초자료는 다음과같습니다.

(단위: 원)

구 분
1차 부여분
2차 부여분

부여일 현재 주가(*)
7,435
14,964

기대주가변동성
22.41%
20.45%

기대행사기간
7년
3년

무위험이자율
2.65%
1.33%

주당옵션가치(*)
2,096
2,349

주)
2020년 1월 29일 1 : 10 액면분할효과를 반영하였습니다.

(3) 당반기 및 전기 중 발생한 주식보상원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

1차 부여분
2차 부여분

1차 부여분

총보상원가
641,208
171,457
641,208

전기까지 인식한 보상비용
(511,836)
-
(199,389)

반기 인식한 보상비용
(119,313)
(28,576)
(153,363)

소멸
(10,059)
-
(10,058)

반기 이후에 인식될 보상비용
-
142,881
278,397

(4) 당반기 및 전기 중 주식선택권 부여 수량의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구 분
당반기(*)

전반기(*)

1차 부여분
2차 부여분

1차 부여분

기초
301,190
-
305,990

부여
-
73,000
-

소멸
-
-
(4,800)

행사
-
-
-

기말
301,190
73,000
301,190

주)
2020년 1월 29일 1 : 10 액면분할효과를 반영하였습니다.

26
.

고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 당반기 및 전반기 중 매출액의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

한 시점에 이행
기간에 걸쳐 이행
합 계
한 시점에 이행
기간에 걸쳐 이행
합 계

서비스수익
4,670,662
3,227,620
7,898,282
3,445,713
3,309,244
6,754,957

임대수익
-
97,456
97,456
-
147,725
147,725

합 계
4,670,662
3,325,076
7,995,738
3,445,713
3,456,969
6,902,682

(2) 당반기말과 전기말 현재 고객과의 계약에서 생기는 수익과 관련하여 인식하고 있는 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기말
전기말

선수수익
3,897,396
1,731,368

장기선수수익
3,583
5,016

합 계
3,900,979
1,736,384

(3) 회사가 전기에서 이월된 계약부채와 관련하여 당기에 수익으로 인식한 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

서비스수익
1,722,928
980,618

임대수익
1,433
7,149

합 계
1,724,361
987,767

27. 성격별 비용

당반기 및 전반기 중 발생한 비용의 성격별 분류에 대한 정보는 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당반기
전반기

재고의변동
(1,044,658)
959,279

재료비
650,690
152,800

급여
5,262,788
4,469,441

퇴직급여
344,555
322,488

접대비
1,335
1,711

외주용역비
2,095,733
664,532

복리후생비
508,355
368,791

여비교통비
57,586
64,777

통신비
66,801
62,184

세금과공과금
219,327
233,214

감가상각비
238,660
181,137

사용권자산상각비
115,361
96,891

투자부동산상각비
24,070
24,070

지급임차료
31,594
14,115

수선비
3,511
1,844

보험료
118,749
85,650

차량유지비
32,654
27,799

운반비
2,866
2,786

교육훈련비
3,275
3,296

도서인쇄비
32,536
37,880

소모품비
21,684
12,371

지급수수료
576,529
517,579

광고선전비
30,959
198

건물관리비
75,274
53,117

대손상각비
576
8,949

주식보상비용
147,889
153,363

기타
21,996
28,308

합 계
9,640,695
8,548,571

28. 판매비와관리비

당반기 및 전반기 중 판매비와관리비의 상세내역은 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당반기
전반기

직원급여
890,027
930,035

퇴직급여
56,051
91,206

접대비
1,335
1,711

복리후생비
356,958
255,455

여비교통비
8,700
12,680

통신비
10,411
14,284

수도광열비
2,905
5,004

세금과공과금
73,558
126,369

감가상각비
36,437
37,462

사용권자산상각비
15,281
19,168

지급임차료
1,606
3,121

수선비
533
418

보험료
33,733
35,234

차량유지비
32,654
27,799

경상연구개발비
3,095,236
2,271,071

운반비
2,866
2,786

교육훈련비
3,275
3,296

도서인쇄비
22,496
37,880

소모품비
21,684
12,371

지급수수료
536,529
517,579

광고선전비
30,959
198

건물관리비
9,849
10,583

대손상각비
576
8,949

주식보상비용
147,889
153,363

기타
2,830
1,800

합 계
5,394,378
4,579,822

29. 기타수익

당반기 및 전반기 중 기타수익의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당반기
전반기

유형자산처분이익
3,135
-

종속기업투자주식처분이익
-
10,118

관계기업투자주식처분이익
-
1,014

잡이익
67
5,481

합 계
3,202
16,613

30. 기타비용

당반기 및 전반기 중 기타비용의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당반기
전반기

기부금
10,000
8,000

무형자산손상차손
-
40,295

잡손실
119
192

합 계
10,119
48,487

31. 우발상
황
및 약정사항 등

(1) 금융기관과의 약정사항은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

금융기관
종 류
약정한도
사용액

KDB산업은행
산업운영자금대출(*)
2,280,000
2,280,000

산업시설자금대출(*)
8,250,000
8,250,000

신한은행
신용담보대출
1,000,000
1,000,000

합 계
11,530,000
11,530,000

주)
회사 소유 토지 및 건물을 담보로 제공하였습니다.(주석32 참조)

(2) 당반기말 현재 회사가 특수관계자를 제외한 타인으로부터 제공받은 지급보증 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

제공자
지급보증내역
보증금액
지급보증처

서울보증보험
이행계약보증 등
5,492,461
다수의 매출거래처

소프트웨어공제조합
입찰보증 등
4,013,258
다수의 매출거래처

기술신용보증기금
차입금 지급보증
238,000
KDB산업은행

합 계

9,743,719

(3) 당반기말과 전기말 현재 회사의 사용이 제한된 예금의 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당반기말
전기말
사용제한내용

장기금융상품
50,000
50,000
임직원 은행대출 질권설정

(4) 당반기말 현재 회사가 피고로 계류 중인 소송사건은 없습니다.

32. 담보제공자산 등

(1) 당반기말 현재 회사의 채무를 위하여 담보로 제공되어 있는 자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

담보제공자산
장부금액(*)
담보설정금액
차입금종류
차입금액
담보권자
담보제공기간

토지 및 건물
17,304,219
17,000,000
장단기차입금
10,530,000
KDB산업은행
2016.01.21~2020.07.15

주)
유형자산과 투자부동산에 포함된 토지와 건물의 장부금액 합계입니다.

(2) 당반기말 현재 타인을 위하여 담보로 제공된 회사의 자산 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

담보제공자산
장부금액
담보설정금액
담보권자
담보제공기간

당기손익-공정가치측정 금융자산
28,854
28,854
소프트웨어공제조합

2020.06.29~2021.06.28

장기금융상품
50,000
50,000
IBK기업은행

2019.06.20~채무상환시까지

33. 특수관계자 거래

(1) 당반기말과 전기말 현재 회사와 특수관계가 있는 내역은 다음과 같습니다.

구 분
당반기말
전기말

최대주주
개인
개인

관계기업
㈜퀀팃
㈜퀀팃

(2) 주요 경영진과의 거래

회사는 기업 활동의 계획ㆍ운영ㆍ통제에 대하여 중요한 권한과 책임을 가진 등기임원, 비등기임원, 내부감사 책임자 및 각 사업부문장 등을 주요 경영진으로 판단하였으며, 당반기 및 전반기 중 주요 경영진에 대한 보상을 위해 지급한 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

단기급여
489,500
533,804

퇴직급여
41,292
35,792

주식기준보상
62,814
46,762

합 계
593,606
616,357

(3) 당반기 중 특수관계자와이 매출 및 매입 등의 거래는 없으며, 전반기 중 특수관계자와의 매출 및 매입등의 거래 내역은 다음과 같습니다.
① 전반기

(단위: 천원)

특수관계구분
특수관계자
매출
매입

관계기업
㈜한다파트너스
-
15,551

(4) 당반기 중 특수관계자와의 자금거래내역은 없으며, 전반기 중 특수관계자와의 자금거래 내역은 다음과 같습니다.

① 전반기

(단위: 천원)

특수관계구분
특수관계자

현금출자

관계기업
(주)퀀팃
2,000,000

(5) 당반기말 및 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권/채무 내역은 없습니다.

(6) 당반기말 현재 회사가 특수관계자로부터 제공받은 담보 및 보증 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

특수관계구분
지급보증내역
담보설정금액
지급보증처

최대주주
차입금 연대보증
15,600,000
KDB산업은행

34. 현금흐름표

(1) 당기 및 전기 중 현금및현금성자산의 사용을 수반하지 않은 중요한 거래내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당반기
전반기

리스계약에 따른 사용권자산 취득
76,006
172,002

(2) 당반기 중 현금흐름표에 재무활동으로 분류되었거나 미래에 재무활동으로 분류될 현금흐름과 관련된 부채의 변동내역은 다음과 같습니다.
① 당반기

(단위: 천원)

구 분
기 초
현금흐름
비현금변동
기 말

증 가
기 타

차입금
11,310,000
220,000
-
-
11,530,000

리스부채
495,765
(160,962)
72,481
18,242
425,526

합 계
11,805,765
59,038
72,481
18,242
11,955,526

6. 기타 재무에 관한 사항

가
. 재
무제표 재작성 등 유의사항

(1) 한국채택국제회계기준 최초채택

당사는 2018년 1월 1일로 개시되는 제19기(2018.1.1~2018.12.31)부터 한국채택국제회계기준(K-IFRS)을 채택하여, 2018 회계연도부터의 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다.

당사의 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2017년 1월 1일이며, 한국채택국제회계기준 채택일은 2018년 1월 1일 입니다.

전환일 시점인 2017년 1월 1일 현재 한국채택국제회계기준의 도입으로 인하여 당사의 재무상태에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

① 전환일 시점인 2017년 1월 1일 현재 한국채택국제회계기준의 도입으로 인하여 회사의 재무상태에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
자산
부채
자본

과거회계기준
18,506,995
14,661,619
3,845,376

조정액

당기손익-공정가치측정금융상품평가(*1)
5,700
-
5,700

수익인식 기준에 따른 조정(*2)
(106,625)
84,103
(190,728)

재고자산(*2)
12,758
-
12,758

매출채권(*3)
(10,245)
-
(10,245)

무형자산(*4)
416,993
-
416,993

보증금(*4)
(416,993)
-
(416,993)

개발비(*5)
(878,432)
-
(878,432)

토지(*6)
1,737,866
-
1,737,866

특허권(*5)
(567,900)
-
(567,900)

미지급비용의 조정(*7)
-
233,052
(233,052)

미지급금의 조정(*8)
(180,356)
(180,356)
-

조정에 대한 이연법인세 효과(*9)
27,286
-
27,286

소 계
40,052
136,799
(96,747)

한국채택국제회계기준
18,547,047
14,798,418
3,748,629

(*1)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 당기손익-공정가치측정 금융상품 의 평가이익입니다.

(*2)
한국채택국제회계기준 제1115호 적용에 따른 조정사항입니다.

(*3)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 기대신용손실 모형 적용 손실충당 금에 대한 조정사항입니다.

(*4)
내용연수가 비한정인 회원권에 대한 조정사항입니다.

(*5)
무형자산의 내용연수 등에 대한 조정사항입니다.

(*6)
토지의 재평가에 따른 조정사항입니다.

(*7)
미지급연차수당과 관련된 추정의 변경 및 기타 조정사항입니다.

(*8)
부가세대급금 및 부가세예수금에 대한 조정 및 기타 조정사항입니다.

(*9)
조정사항에 대한 이연법인세 효과입니다.

② 2017년 12월 31일 현재 한국채택국제회계기준의 도입으로 인하여 회사의 재무상태에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
자산
부채
자본

과거회계기준
22,425,135
17,509,855
4,915,280

조정액

당기손익-공정가치측정금융상품평가(*1)
6,566
-
6,566

수익인식 기준에 따른 조정(*2)
(719,278)
325,612
(1,044,890)

재고자산(*2)
216,932
-
216,932

매출채권(*3)
(15,509)
-
(15,509)

토지(투자부동산)(*4)
519,008
-
519,008

토지(*4)
1,218,858
-
1,218,858

건물(투자부동산)(*5)
1,432,148
-
1,432,148

건물(*5)
(1,248,415)
-
(1,248,415)

개발비(*6)
(1,403,626)
-
(1,403,626)

보증금(*7)
416,993
-
416,993

무형자산(*7)
(416,993)
-
(416,993)

특허권(*6)
(504,800)
-
(504,800)

미지급비용의 조정(*8)
-
58,744
(58,744)

미지급금의 조정(*9)
(176,981)
(176,981)
-

장기미지급비용의 조정(*10)
-
19,693
(19,693)

지분법적용투자주식의 조정(*11)
(591)
-
(591)

임대보증금에 대한 조정(*12)
-
(154)
154

조정에 대한 이연법인세 효과(*13)
198,573
-
198,573

소 계
(477,115)
226,914
(704,029)

한국채택국제회계기준
21,948,020
17,736,769
4,211,251

(*1)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 당기손익-공정가치측정 금융상품 의 평가이익입니다.

(*2)
한국채택국제회계기준 제1115호 적용에 따른 조정사항입니다.

(*3)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 기대신용손실 모형 적용 손실충당 금에 대한 조정사항입니다.

(*4)
토지 재평가 및 유형자산에서 투자부동산으로의 대체에 따른 조정사항입니다.

(*5)
건물의 차입원가 자본화 및 유형자산에서 투자부동산으로 계정대체에 따른 조정 사항입니다.

(*6)
무형자산의 내용연수 등에 대한 조정사항입니다.

(*7)
내용연수가 비한정인 회원권에 대한 조정사항입니다.

(*8)
미지급연차수당과 관련된 추정의 변경 및 기타 조정사항입니다.

(*9)
부가세대급금 및 부가세예수금에 대한 조정 및 기타 조정사항입니다.

(*10)
정부보조금을 수령하는 연구과제 관련 추정의 변경에 따른 조정사항입니다.

(*11)
지분법 회계처리 적용에 따른 조정사항입니다.

(*12)
임대보증금의 현재가치평가로 인한 조정사항입니다.

(*13)
조정사항에 대한 이연법인세 효과입니다.

③ 2017년 12월 31일 현재 한국채택국제회계기준의 도입으로 인하여 회사의 경영성과에 미치는 영향은 다음과 같습니다

(단위: 천원)

구 분
당기순이익
총포괄손익

과거회계기준
1,069,904
1,069,904

조정액

당기손익-공정가치측정금융상품평가(*1)
867
867

수익인식 기준에 따른 조정(*2)
(854,162)
(854,162)

재고자산(*2)
204,175
204,175

매출채권(*3)
(5,264)
(5,264)

개발비(*4)
(525,194)
(525,194)

특허권(*4)
63,100
63,100

건물투자부동산(*5)
43,297
43,297

건물(*5)
140,435
140,435

미지급비용의 조정(*6)
174,309
174,309

장기미지급비용의 조정(*7)
(19,693)
(19,693)

지분법적용투자주식의 조정(*8)
(591)
(591)

임대보증금에 대한 조정(*9)
154
154

조정에 대한 이연법인세 효과(*10)
171,285
171,285

소 계
(607,282)
(607,282)

한국채택국제회계기준
462,622
462,622

(*1)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 당기손익-공정가치측정 금융상품 의 평가이익입니다.

(*2)
한국채택국제회계기준 제1115호 적용에 따른 조정사항입니다.

(*3)
한국채택국제회계기준 제1109호 적용에 따른 기대신용손실 모형 적용 손실충당 금에 대한 조정사항입니다.

(*4)
무형자산의 내용연수 등에 대한 조정사항입니다.

(*5)
건물의 차입원가 자본화에 따른 조정사항입니다.

(*6)
미지급연차수당과 관련된 추정의 변경 및 기타 조정사항입니다.

(*7)
정부보조금을 수령하는 연구과제 관련 추정의 변경에 따른 조정사항입니다.

(*8)
지분법 회계처리 적용에 따른 조정사항입니다.

(*9)
임대보증금의 현재가치평가로 인한 조정사항입니다.

(*10)
조정사항에 대한 이연법인세 효과입니다.

④ 회사의 현금흐름에 미치는 영향
한국채택국제회계기준의 도입으로 인하여 과거회계기준에 따라 별도 표시되지 않았던 이자의 수취, 이자의 지급, 배당금의 수취, 법인세의 납부액을 현금흐름표상에 별도로 표시하기 위하여 관련 수익ㆍ비용 및 관련 자산ㆍ부채에 대한 현금흐름내역을 조정하였습니다.

(2) 전기 재무제표 재작성

가) 2019년 중 회사는 아래와 같은 전기오류사항을 발견하였습니다.

① 주식보상비용
전기 주식보상비용이 과소인식 되었습니다. 이에 따라, 주식보상비용 및 주식선택권이 과소 표시되었습니다.

② 장애인고용부담금
전기 이전부터 장애인고용부담금 비용 기간귀속의 오류가 존재하였습니다. 이에 따라, 세금과공과금 및 이와 관련된 부채가 과소 표시되었습니다.

나) 해당 오류에 대해 과거기간에 영향을 받는 재무제표의 각 항목별로 재작성하였습니다.

① 재무상태표

(단위: 원)

구 분
전기말
전기초

수정 전
수정 후
차 이
수정 전
수정 후
차 이

Ⅱ. 비유동자산
19,345,991,038
19,345,991,038
-
16,622,629,999
16,633,018,370
10,388,371

이연법인세자산
-
-
-
572,690,455
583,078,826
10,388,371

자 산 총 계
31,844,444,314
31,844,444,314
-
21,948,019,918
21,958,408,289
10,388,371

Ⅰ. 유동부채
6,961,437,523
7,024,026,353
62,588,830
7,555,533,560
7,602,753,430
47,219,870

매입채무및기타채무
1,962,958,486
2,025,547,316
62,588,830
1,682,292,464
1,729,512,334
47,219,870

부 채 총 계
16,405,551,244
16,468,140,074
62,588,830
17,736,768,892
17,783,988,762
47,219,870

III. 기타자본항목
72,735,398
199,389,188
126,653,790
-
-
-

V. 결손금
(2,392,480,192)
(2,581,722,812)
(189,242,620)
(3,310,095,495)
(3,346,926,994)
(36,831,499)

자 본 총 계
15,438,893,070
15,376,304,240
(62,588,830)
4,211,251,026
4,174,419,527
(36,831,499)

부 채 와 자 본 총 계
31,844,444,314
31,844,444,314
-
21,948,019,918
21,958,408,289
10,388,371

② 포괄손익계산서

(단위: 원)

구 분
전 기

수정 전
수정 후
차 이

IV. 판매비와관리비
6,620,084,471
6,762,107,221
142,022,750

V. 영업이익
1,484,406,417
1,342,383,667
(142,022,750)

IX. 법인세비용차감전순이익
1,062,194,344
920,171,594
(142,022,750)

X. 법인세비용
144,579,041
154,967,412
10,388,371

XI.당기순이익
917,615,303
765,204,182
(152,411,121)

XIII. 총포괄이익
3,187,585,746
3,035,174,625
(152,411,121)

XIV. 주당손익

기본 및 희석주당이익
2,087
1,740
(347)

다) 상기에 기재된 전기 재무제표 재작성과 관련된 주석을 재작성하였습니다.

나. 대손충당금 설정현황

(1) 계정과목별 대손충당금 설정 내용

(단위: 천원)

구 분
계정과목
채권금액
대손충당금
대손충당금
설정률

2020년 반기
(제21기 반기)

매출채권

1,550,354
39,126

2.52%

미수수익

7,928
-

0.00%

미수금

91,628
-

0.00%

2019년
(제20기)

매출채권

2,421,904
38,551

1.59%

미수수익

13,023
-

0.00%

미수금

16,594
-

0.00%

2018년
(제19기)

매출채권

1,809,474
23,765

1.31%

미수수익

15,743
-

0.00%

미수금

15,176
-

0.00%

2017년
(제18기)

매출채권

2,452,255
15,509

0.63%

미수수익

950
-

0.00%

미수금

5,301
-
0.00%

(2) 대손충당금 변동현황

(단위: 천원)

구분
2020년
(제21기 반기)
2019년
(제20기)
2018년
(제19기)
2017년
(제18기)

1. 기초 대손충당금 잔액합계
38,551
23,765
15,509
10,245

2. 순대손처리액(①-②±③)
-
-
-
-

① 대손처리액(상각채권액)
-
-
-
-

② 상각채권회수액
-
-
-
-

③ 기타증감액
-
-
-
-

3. 대손상각비 계상(환입)액
576
14,786
8,256
5,264

4. 기말 대손충당금 잔액합계
39,126
38,551
23,765
15,509

(3) 매출채권관련 대손충당금 설정방침

당사는 개별적으로 담보를 제공받은 채권, 회수불확실성이 없는 채권 및 부도채권에 대하여 개별적 손상검사를 수행하고, 이 외의 채권에 대해서는 고객사의 신용등급, 연체기간, 회수경험율을 근거로 한 집합적 손상검사를 수행하여 예상되는 대손추정액을 설정합니다.

(4) 경과기간별 매출채권잔액 현황

(기준일 : 2020. 06. 30)
(단위: 천원)

구 분
6개월 이하
6개월초과
1년 이하
1년 초과
합계

금액
일반
1,514,754
-
35,600
1,550,354

구성비율
97.70%
-
2.30%
100%

다. 재고자산 현황

(단위: 천원)

구 분
2020년 반기
2019년
2018년
2017년

재공품
2,428,142
1,383,485
216,932
12,758

당사는 한 시점에 충족되는 이행의무 관련 미완료된 프로젝트에 대한 원가 투입액을 재공품으로 인식하고 있습니다.

라. 수주계약 현황

당사는 K-IFRS 1115호 "고객과의 계약에서 생기는 수익"을 적용하였습니다. 따라서 진행율 적용 수주계약 현황은 해당사항이 없습니다.

마. 공정가치평가 내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 채무증권 발행실적 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅳ. 감사인의 감사의견 등

1. 회계감사인의 감사 또는 검토에 관한 사항

가. 회
계감사인의 명칭 및 감사의견

사업연도

감사의견

감사인

채택회계기준

감사보고서 특기사항

제21기 반기
(2020년 반기)
적정
삼화회계법인
K-IFRS
-

제20기
(2019년)
적정
삼정회계법인
K-IFRS
-

제19기
(2018년)
적정
삼정회계법인
K-IFRS
(주2)

제18기
(2017년)
적정
정진회계법인
K-GAAP
-

주1)
제21기 반기 재무제표에 대해 외부감사인 검토가 수행되었으며, 중요성 관점에서 공정하게 표시하지 않은 사항이 발견되지 아니하였습니다.

주2)
당사는 2018년 재무제표 작성 기준을 기존 일반기업회계기준에서 한국채택국제회계기준으로 회계 정책을 변경하였습니다. 한국채택국제회계기준 제1101호 "한국채택국제회계기준의 최초 채택"에 따라 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2017년 1월 1일입니다.

나
.
감
사용역 체결현황

(단위: 천원, 시간)

사업연도
감사인
내 용
보수
총소요시간

제21기
(2020년 반기)
삼화회계법인
재무제표 감사 및 
반기재무제표 검토
80,000
-

제20기
(2019년)
삼정회계법인
재무제표 감사
90,000
1,285

제19기
(2018년)
삼정회계법인
재무제표 감사
60,000
1,108

제18기
(2017년)
정진회계법인
재무제표 감사
19,000
173

다
.
회
계
감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

(단위: 천원)

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제21기
(2020년)
2020.08.07
증권신고서에 대한 감사인 확인서
2020.8.12~
2020.8.18
10,000
삼화회계법인

제19기
(2018년)
2019.01.31
K-IFRS 1115호 기준서 도입 관련 자문 용역
2019.1.31~
2019.2.15
9,000
삼화회계법인

2. 회계감사인의 변경

당사는 한국거래소 코스닥시장 상장을 준비하는 과정에서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제11조 제1항, 「동법 시행령」제17조 및 에 따라 2019년에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여

2019년 9월 16일 금융감독원으로부터 삼정, 삼덕회계법인을 감사인으로 지정받았고
2019년 10월 29일 삼정회계법인과 지정감사 계약을 체결하였습니다.
이후 외부감사인을 변경하여 2020년 2월 14일 삼화회계법인과 외부감사인 자유선임 계약을 체결하였고, 금융감독원에 2020년 3월 27일 외부감사인 선임 보고를 완료했습니다.

3. 내부회계관리제도

당사는 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제8조에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 회사가 아니기 때문에 해당사항이 없습니다. 하지만 당사는 2019년 9월 일 태성회계법인과 내부회계관리제도 구축 자문 용역계약을 체결하고 용역수행을 통해 2019년 12월 내부회계관리제도 도입을 완료하였으며, 설계 및 운영 테스트를 수행하였습니다. 당사의 내부회계관리자는 2020년 1월 1일부터 내부회계관리규정에 따라 성실히 업무를 수행할 예정입니다.

향후 주권상장법인으로서 기업의 투명성과 재무보고의 신뢰성을 확보하여 선진수준의 내부통제 프로세스를 확립하고, 체계적인 공시 통제 절차를 수립 및 운영함으로써사업보고서 등의 중요한 사항에 대한 기재 및 표시 누락, 허위 기재 등의 오류가 발생하지 않도록 할 예정입니다. 또한 내부회계관리자가 사업연도별로 이사회 및 감사에게 내부회계관리제도의 운영실태를 보고하고, 감사는 외부감사인에게 이를 제시하여외부감사인의 내부회계관리제도에 대한 검토의견을 표명하도록 할 예정입니다.

Ⅴ. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성

증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 4명, 사외이사 1명 등총 5명으로 구성되어 있습니다. 이사회는 법령 또는 정관에 정하여진 사항, 주주총회로부터 위임받은 사항, 회사 경영의 기본 방침 및 업무 집행에 관한 중요사항을 의결하며 이사 및 경영진의 직무 집행을 감독하고 있습니다. 당사의 김경서 사내이사가 이사회 의장을 겸직하고 있습니다.

각 이사의 주요 이력 및 인적사항은 "VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항"의 "가. 임원의현황"을 참조하시길 바랍니다.

나. 이사회의 주요 중요의결사항 등

회차
개최일자
의안내용
의결현황
대표이사
사내이사/의장
사내이사
사내이사
사내이사
사내이사
사외이사
사외이사

송성환
(출석율: 
100%)
주1) 김경서
(출석율: 
100%)
주2) 반승욱
(출석율: 
100%)
주3) 송길영
(출석율: 
100%)
주4) 윤준태
(출석율: 
100%)
주5) 김성언
(출석율: 
100%)
주6) 채지훈
(출석율: 
0%)
주7) 조성준
(출석율: 
66.7%)

찬반여부

18-1

2018.01.25

1) 신주발행의 건(보통주 39,735주, 주당75,500원)

가결
O

O

18-2

2018.03.15

1) 정기주총 소집의 건

가결

O

O

18-3

2018.04.25

1) 임시주총 소집의 건

가결

O
O

O

18-4

2018.06.08

1) 대출연장의 건(산업은행 마포지점)

가결

O
O

O

18-5

2018.06.28

1) 증권 명의개서 대리인 선임의 건

2) 신주발행의 건(보통주 12,819주, 주당 75,500원)

가결

O
O

O

18-6

2018.06.28

1) 법인예금담보제공 및 연대보증의 건

가결

O
O

O

18-7

2018.07.13

1) 신주발행 납입기일 변경의 건

가결

O
O

O

18-8

2018.09.19

1) 신사옥 부지 매입의 건(세종테크노밸리)

가결

O
O

O

18-9

2018.10.10

1) 산업은행 운전자금 대환의 건

가결

O
O

O

18-10

2018.11.09

1) 신주발행의 건(보통주 22,507주, 주당 177,700원)

2) 신주인수권 증서 발행의 건

가결

O
O

O

18-11

2018.12.28

1) 신규법인(퀀팃) 설립 출자의 건

가결
O
O

O

19-1

2019.02.14

1) 제 19기 내부결산 재무제표 요약

가결

O
O

O

19-2

2019.03.10

1) 정기주총 소집의 건

가결

O
O

O

19-3

2019.03.20

1) ㈜케이씨넷 지분 취득의 건

가결

O
O

O

19-4

2019.06.16

1) 임시주총 소집의 건

가결
O
O

O

19-5

2019.06.20

1) 법인예금담보제공 및 연대보증의 건

가결

O
O

O

19-6

2019.07.01

1) 대표이사 중임의 건

가결

O
O

O

19-7

2019.10.07

1) 산업은행 운전자금 대환의 건

가결

O
O

O

19-8

2019.11.18

1) 임시주총 소집의 건

가결

O
O

O

20-1

2020.02.14

1) 제 19기 내부결산 재무제표 요약

가결

O
O

O

20-2

2020.03.09

1) 정기주총 소집의건

2) 이사회 소집권자 선임의 건

가결

O
O

O

20-3
2020.04.27
1) 자금조달 계획 승인의 건
가결

O

O

O

O

O

20-4

2020.05.21

1) 코스닥시장 신규상장을 위한 상장예비심사 청구의 건

가결

O
O

O
O

O

20-5
2020.06.18
1) 자금조달 계획 승인의 건
2) CI 변경을 위한 외부 자문 진행의 건
가결
O
O

O
O

20-6
2020.07.07
1) 임시주주총회 소집의 건
가결
O
O

O
O

20-7
2020.07.14
1) 회사 규정 제정에 관한 건
가결
O
O

O
O

O

20-8
2020.08.18
1) 코스닥시장 상장을 위한 증권신고서 제출의 건

가결

O
O

O
O

O

주1)
2018.03.30 정기주주총회 개최를 하여 사내이사 김경서를 신규선임하였습니다.

주2)

사내이사 반승욱은 일신상의 이유로 2018.03.31일자로 사임 하였습니다.

주3)
사내이사 송길영은 일신상의 이유로 2020.03.27일자로 사임 하였습니다.

주4)

2020.03.27 정기주주총회 개최를 하여 사내이사 윤준태를 신규선임하였습니다.

주5)
2020.03.27 정기주주총회 개최를 하여 사내이사 김성언을 신규선임하였습니다.

주6)

사내이사 채지훈은 일신상의 이유로 2020.03.27일자로 사임 하였습니다.

주7)
2020.03.27 정기주주총회 개최를 하여 사외이사 조성준을 신규선임하였습니다.

다. 이사회내 위원회 구성 현황

증권신고서 제출일 현재 당사는 이사회 내에 위원회를 구성하고 있지 않습니다.

라. 이사회내의 위원회 활동 내역

증권신고서 제출일 현재 당사는 이사회 내에 위원회를 구성하고 있지 않습니다.

마. 이사의 독립성

이사는 주주총회에서 선임하며, 주주총회에서 선임할 이사 후보자는 이사회가 선정하여 주주총회에 제출할 의안으로 확정하고 있습니다. 또한 이사의 선임 관련하여 관련법규에 의거한 주주제안이 있는 경우, 이사회는 적법한 범위 내에서 이를 주주총회에 의안으로 제출하고 있습니다.

바. 사외이사 현황

(1) 사외이사의 인적사항

증권신고서 제출일 현재 정관에 의거 주주총회 결의에 의하여 선임된 사외이사(조성준) 1명이 있습니다.

성명
주요경력
최대주주등과의이해관계
결격요건
여부
비고

조성준

98~현재 서울대학교 산업공학과 교수

18~현재 공공데이터전략위원회 위원장

13~16 정부3.0 추진위원회 빅데이터전문위원장

10~12 한국 BI데이터마이닝학회 회장

87~92 메릴랜드대학교 컴퓨터 사이언스(뉴럴네트워크, 머신러닝, 인공지능) 박사

83~85 워싱턴대학교 컴퓨터사이언스(인공지능) 석사

85~87 서울대학교 산업공학 석사

79~83 서울대학교 산업공학

해당사항 없음
해당사항 없음
-

(2) 사외이사 후보 추천위원회

증권신고서 제출일 현재 당사는 사외이사 후보 추천위원회가 설치되어 있지 않습니다.

(3) 사외이사의 전문성

사외이사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 현재 구성되어있지 않습니다. 다만, 회사 내 지원조직은 사외이사가 이사회에서 전문적인 직무수행이 가능하도록 보조하고 있습니다. 이사회 개최 전에 해당 안건 내용을 충분히 검토할 수 있도록 사전에 자료를 제공하고 있으며, 기타 사내 주요현안에 대해서도 수시로 정보를 제공하고 있습니다.

(4) 사외이사 교육 미실시 내역

사외이사 교육 
실시여부
사외이사 교육 미실시 사유

미실시
사외이사의 경력과 전문성을 고려한 바, 현재까지는 교육을 실시하지 않았으나 업무수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사의 구성

증권신고서 제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 정관에 의거 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사(박규상) 1명이 감사업무를 수행하고 있습니다.

나. 감사의 인적사항

성 명

주요 경력

결격요건 여부

비 고

박규상

19.06~ 현재 성도이현회계법인 공인회계사 근무

17.11~19.06 정동회계법인 공인회계사 근무

09.10~17.11 삼일회계법인 공인회계사 근무

해당사항 없음

-

주1)
박규상 감사는 2020년 3월 27일 정기주주총회에서 선임되었습니다.

다. 감사의 독립성

감사는 회사의 회계와 업무를 감사하여 이사회 및 타부서로부터 독립된 위치에서 업무를 수행하고 있습니다. 그 직무를 수행하기 위한 관계서류를 해당부서에 제출 요구할 수 있으며, 필요시 회사로부터 영업에 관한 사항을 보고 받을 수 있습니다.

구 분

내 용

정관 제41조의2

(감사의 수)

1. 회사의 감사는 1인 이상으로 한다.

정관 제41조의2

(감사의 선임)

1. 감사는 주주총회에서 선임한다.

2. 감사의 선임을 위한 의안은 이사의 선임을 위한 의안과는 별도로 의결하여야 한다.

3. 감사의 선임은 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의1이상의 수로 하여야 한다. 그러나 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 3을 초과하는 수의 주식을 가진 주주는 그 초과하는 주식에 관하여 감사의 선임에는 의결권을 행사하지 못한다. 다만, 소유주식 수의 산정에 있어 최대주주와 그 특수관계인, 최대주주 또는 그 특수관계인의 계산으로 주식을 보유하는 자, 대주주 또는 그 특수관계인에게 의결권을 위임한 자가 소유하는 의결권 있는 주식의수는 합산한다.

정관 제41조의5

(감사의 직무)

1. 감사는 회사의 회계와 업무를 감시한다.

2. 감사는 회의의 목적 사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시주주총회 소집을 청구할 수 있다.

3. 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여 영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체 없이 보고를 하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는 자회사의 업무와 재산상태를 조사할 수 있다.

4. 감사에 대해서는 제 32조2 3항의 규정을 준용한다.

5. 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

6. 감사는 필요하면 회의의 목적 사항과 소집 이유를 적은 서면을 이사(소집권자가 있는 경우에는 소집권자)에게 제출하여 이사회 소집을 청구 할 수 있다.

7. 제 6항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

정관 제41조의6

(감사의 감사록)

감사는 감사에 관하여 감사록을 작성하여야 하며, 감사록에는 감사의 실시 요령과 그 결과를 기재하고 감사를 실시한 감사가 기명날인 또는 서명하여야한다.

라. 감사의 주요활동내역

회차
개최일자
의안내용
가결여부
감사

주1) 최재원
(출석율: 50%)
주2) 김경찬
(출석율: 57.8%)
주3) 박규상
(출석율: 66.7%)

찬반여부

18-1

2018.01.25

1) 신주발행의 건(보통주 39,735주, 주당75,500원)

가결

18-2

2018.03.15

1) 정기주총 소집의 건

가결

O

18-3

2018.04.25

1) 임시주총 소집의 건

가결

O

18-4

2018.06.08

1) 대출연장의 건(산업은행 마포지점)

가결

O

18-5

2018.06.28

1) 증권 명의개서 대리인 선임의 건

2) 신주발행의 건(보통주 12,819주, 주당 75,500원)

가결

18-6

2018.06.28

1) 법인예금담보제공 및 연대보증의 건

가결

18-7

2018.07.13

1) 신주발행 납입기일 변경의 건

가결

18-8

2018.09.19

1) 신사옥 부지 매입의 건(세종테크노밸리)

가결

O

18-9

2018.10.10

1) 산업은행 운전자금 대환의 건

가결

18-10

2018.11.09

1) 신주발행의 건(보통주 22,507주, 주당 177,700원)

2) 신주인수권 증서 발행의 건

가결

18-11

2018.12.28

1) 신규법인(퀀팃) 설립 출자의 건

가결

19-1

2019.02.14

1) 제 19기 내부결산 재무제표 요약

가결

O

19-2

2019.03.10

1) 정기주총 소집의 건

가결

O

19-3

2019.03.20

1) ㈜케이씨넷 지분 취득의 건

가결

O

19-4

2019.06.16

1) 임시주총 소집의 건

가결

O

19-5

2019.06.20

1) 법인예금담보제공 및 연대보증의 건

가결

O

19-6

2019.07.01

1) 대표이사 중임의 건

가결

19-7

2019.10.07

1) 산업은행 운전자금 대환의 건

가결

19-8

2019.11.18

1) 임시주총 소집의 건

가결

O

20-1

2020.02.14

1) 제 19기 내부결산 재무제표 요약

가결

O

20-2

2020.03.09

1) 정기주총 소집의건

2) 이사회 소집권자 선임의 건

가결

O

20-3
2020.04.27
1) 자금조달 계획 승인의 건
가결

O

20-4

2020.05.21

1) 코스닥시장 신규상장을 위한 상장예비심사 청구의 건

가결

O

20-5
2020.06.18
1) 자금조달 계획 승인의 건
2) CI 변경을 위한 외부 자문 진행의 건
가결

20-6
2020.07.07
1) 임시주주총회 소집의 건
가결

20-7
2020.07.14
1) 회사 규정 제정에 관한 건
가결

O

20-8
2020.08.18

1) 코스닥시장 상장을 위한 증권신고서 제출의 건

가결

O

주1)
감사 최재원은 일신상의 이유로 2018.03.30일자로 사임 하였습니다.

주2)
감사 김경찬은 일신상의 이유로 2020.03.27일자로 사임 하였습니다.

주3)
2020.03.27 정기주주총회 개최를 하여 비상근감사 박규상을 신규선임하였습니다.

마. 감사 교육 미실시 내역

감사 교육 실시여부
감사 교육 미실시 사유

미실시
감사의 경력과 전문성을 고려한 바, 현재까지는 교육을 실시하지 않았으나 업무수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

바. 감사 지원조직 현황

감사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 현재 구성되어있지 않습니다.
다만, 회사 내 관리조직은 감사의 요청에 따라 관련 자료를 제공하고 있습니다. 

부서(팀)명
직원수(명)
직위(근속연수)
주요 활동내역

-
-
-
-

사. 준법지원인 등

당사는「상법」제542조13에 따라 최근 사업연도말 현재 자산총액 5천억원 미만으로 증권신고서 제출일 현재 준법지원인 선임 의무가 없습니다.

3. 주주의 의결권 행사에 관한 사항

가. 집중투표제의 배제 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 집중투표제를 채택하고 있지 않습니다.

나. 서면투표제 또는 전자투표제의 채택 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 서면투표제 및 전자투표제를 채택하고 있지 않습니다.

다. 소수주주권의 행사 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 소수주주권의 행사 사실이 존재하지 않습니다.

라. 경영권 경쟁 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 경영권 분쟁이 발생한 사실이 없습니다.

Ⅵ. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

가. 최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유현황

(기준일: 증권신고서 제출일)
(단위: 주, %)

성 명
관 계
주식의
종류
소유주식수 및 지분율
비고
(주1)

기 초
기 말

주식수
지분율
주식수
지분율

김경서
본인
보통주
162,500
34.39
1,625,000
34.39
-

송성환
등기임원
보통주
15,500
3.28
155,000
3.28
-

송길영
등기임원
보통주
15,500
3.28
155,000
3.28
-

윤준태
미등기임원
보통주
10,000
2.12
100,000
2.12
-

반승욱
미등기임원
보통주
8,667
1.83
86,670
1.83
-

이상주
미등기임원
보통주
3,000
0.63
-
-
(주2)

이호
미등기임원
보통주
3,000
0.63
30,000
0.63
-

유상우
미등기임원
보통주
2,000
0.42
20,000
0.42
-

김은경
미등기임원
보통주
-
-
5,430
0.11
(주3)

박성공
미등기임원
보통주
-
-
2,140
0.05
(주4)

소계
220,167
46.60
2,179,240
46.12
-

주1)

당사는 2020년 1월 31일 유통주식수 확대를 통한 주식거래 활성화를 목적으로 1주당 액면가액을 5,000원에서 500원으로 액면분할 하였습니다.

주2)

당사 미등기임원이 사망함으로 인하여, 자녀에게 상속되었습니다.

주3,4)

코스닥시장상장규정 상 의무보유 대상으로 우리사주조합으로부터 인출하였습니다.

나. 최대주주 주요 경력

성명
(생년월일)
직책
주요 경력
비고

김경서
(70.08.01)
의장

86~93 연세대학교 전산과학
91~93 연세대학교 전산과학 석사
08~10 연세대학교 컴퓨터산업시스템공학 박사
97~00 ㈜카카오(구, 다음커뮤니케이션) 선임 연구원
00~13 ㈜
바
이브컴퍼니 사업총괄관리 대표이사
13~15 서울특별시 정보화사업계획 정보기획단 단장
19~20 롯데멤버스 주식회사 사외이사
15~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 기술총괄자문(의장)

-

다. 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래 유무

증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 최대주주 변동현황

당사는 공시대상기간 중 최대주주의 변동내역이 없습니다.

3. 주식의 분포

가. 5% 이상 주주와 우리사주조합 등의 주식소유현황

(기준일: 증권신고서 제출일)
(단위: 주, %)

구분
주주명
소유주식수
지분율
비고

5% 이상 주주
(주)카카오
500,000
10.58
-

한국산업은행
500,000
10.58
-

미래에셋대우(주)
236,900
5.01
-

우리사주조합
91,040
1.92
-

나. 소
액주주 현황

(기준일 : 2020년 5월 22일)
(단위: 명, 주, %)

구 분
주주
보유주식
비 고

주주수
비율
주식수
비율

소액주주
42
67.74
233,836
4.33
-

주1)
소액주주는 발행주식총수의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주입니다.

4. 주식사무

구분
내용

정관상
신주인수권의
내용

제9조(신주의 인수권)

① 이 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여, 신주의 배정을 받을 권리를 가진다. 단, 실권주 및 단주처리는 이사회의 결의에 따른다.
② 제1항의 규정에 불구하고 다음 각 호의 경우에는 주주 외의 자에게 신주를 배정 할 수 있다.

1. 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 되는 경우

2. 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의 6에 따란 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

3. 발행하는 주식총수의 100분의 20범위 내에서 우리사주 조합원에서 주식을 우선 배정하는 경우

4. 상법 제 542조의 3에 의한 주식매수선택권의 행사에 따라 신주를 발행하는 경우

5. 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 규정에 의한 주식예탁증서(DR)발행에 따라 신주를 발행하는 경우

6. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 회사가 "경영상 필요로 외국의 합작법인에게 신주를 발행하는 경우

7. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금의 조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주를 발행하는 경우

8. 발행주식총수의 100분의 20을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산. 판매. 자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

9. 우리 사주 조합을 대상으로 사전 배정하는 경우

10. 상장 시 대표 주관사에게 신주인수권을 부여하는 경우

③ 제2항 각 호중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회 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

한국예탁결제원

주주의 특전
해당사항 없음

공고게재방법
회사의 공고는 회사의 인터넷 홈페이지(http://www.daumsoft.com)에 한다. 다만, 전산장애 또는 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지에 공고를 할 수 없을 때에는 서울특별시내에서 발행하는 일간서울경제신문(합병 또는 개칭이 있는 경우 그 승계신문)에 게재한다.

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. 임원의 현황

[기준일: 증권신고서 제출일 현재]
[단위: 주]

성명

성별

출생

년월

직위

등기
임원
여부

상근

여부

담당

업무

주요경력

소유주식수

최대
주주와의 관계

재직기간

임기

만료일

의결권

있는 
주식

의결권

없는 
주식

송성환

남

67.11

대표이사

등기

상근

대표이사

14~16 숭실대학교 IT정책경영학 박사

97~99 한양대학교 전산학 석사

86~93 전북대학교 전산학 학사

00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 대표이사

20~현재 명지대학교 문헌정보학과 겸임교수

92~00 한국정보통신㈜ 개발팀 과장

155,000

-

타인

20년
1개월

2022.07.03

김경서
남
70.08
의장
등기
상근
기술총괄자문

08~10 연세대학교 컴퓨터산업시스템공학 박사

91~93 연세대학교 전산과학 석사

86~93 연세대학교 전산과학
15~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 기술총괄자문(의장)

19~20 롯데멤버스주식회사 사외이사

13~15 서울특별시 정보화사업계획 정보기획단 단장

00~13 ㈜
바
이브컴퍼니 사업총괄관리 대표이사

97~00 ㈜카카오(구, 다음커뮤니케이션) 선임 연구원

1,625,000
-
본인
20년
1개월
2021.04.05

윤준태
남
68.09
부사장
등기
상근
CTO

93~98 연세대학교 컴퓨터과학 박사

91~93 연세대학교 컴퓨터과학 석사

87~91 연세대학교 컴퓨터과학
00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 최고기술책임자, 부사장

14~18 연세대학교 컴퓨터과학과 겸임교수

99~00 University of Pennsylvania Post-Doc.

98~99 한국과학기술원(KIST) Post-Doc.

100,00
-
타인
20년
1개월
2023.04.08

김성언
남
83.09
이사
등기
상근
CFO

02~11 아주대학교 경영학
18~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 최고재무책임자

15~18 태성회계법인 공인회계사

12~15 한울회계법인 공인회계사

-
-
타인
2년 3개월
2023.04.08

조성준
남
60.12
사외이사
등기
비상근
사외이사

87-92 메릴랜드대학교 컴퓨터사이언스 (뉴럴

네트워크, 머닝러싱, 인공지능) 박사

83-85 워싱턴대학교 컴퓨터사이언스(인공지능) 석사

85-87 서울대학교 산업공학 석사

79~83 서울대학교 산업공학

98~현재 서울대학교 산업공학과 교수

20~현재 현대캐피탈 주식회사 사외이사 및 감사위원

18~현재 공공데이터전략위원회 (3~4기) 공동 위원장

13~16 정부3.0 추진위원회 빅데이터전문위원장

10~12 한국 BI데이터마이닝학회 회장

-
-
타인
-
2023.04.08

박규상
남
81.01
감사
등기
비상근
감사

05~09 아주대학교 경영학 
19~현재 성도이현회계법인 공인회계사

17~19 정동회계법인 공인회계사

09~17 삼일회계법인 공인회계사

-
-
타인
-
2023.04.08

송길영
남
69.10
부사장
미등기
상근
CSO

06~14 고려대학교 컴퓨터학 박사

92~94 고려대학교 전산과학 석사

88~92 고려대학교 전산학
01~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 전략 책임 부사장

17~19 고려대학교 미디어학부 겸임교수

00~01 인포웹 전략기획 이사

95~00 KTNET 연구개발 전임연구원

155,000
-
타인
19년
4개월
-

반승욱
남
66.07
부사장
미등기
상근
CBO

86~92 경상대학교 전자계산학
01~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 최고사업책임자, 부사장

現) 통계교육원 자문위원

現) 국회도서관 자문위원

現) 세종스마트시티 자문위원

96~01 ㈜한국무역정보통신 개발팀 과장

92~96 한국농림수산정보센터 개발팀 대리

86,670
-
타인
19년
3개월
-

최재원
남
71.06
이사
미등기
상근
빅데이터분석/ 대외홍보

11~13 숭실대학교 IT정챙경영학 박사

09~11 숭실대학교 IT정책경영학 석사

91~95 연세대학교 컴퓨터과학
00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 빅데이터분석/대외홍보 이사

00~00 시네플러그 CIO

95~00 조흥은행 IT행원

-
-
타인
20년
-

김은경
여
74.12
이사
미등기
상근
재무/회계 총괄

97~99 단국대학교 경영학 석사

93~97 원광대학교 회계학
00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 재무/회계 총괄 이사

99~00 ㈜선도소프트 회계, 자금, 인사 담당

96~97 ㈜대우통신 회계 담당

5,430
-
타인
19년
11개월
-

박의규
남
72.06
이사
미등기
상근
플랫폼개발

01~06 연세대학교 전산학 박사

99~01 연세대학교 전산학 석사

91~95 연세대학교 전산학
06~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 빅데이터/인공지능 플랫폼 개발 이사

95~99 ㈜리딩텍 시스템개발 담당

-
-
타인
14년
1개월
-

이호
남
70.07
이사
미등기
상근
인공지능엔진연구개발

95~99 고려대학교 전산학(인공지능전공) 박사

93~95 고려대학교 전산학 석사

88~92 고려대학교 전산과학
04~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 인공지능엔진개발 이사

03~04 NLP솔루션 이사

01~04 아스트로네스트 개발 총괄 부장

99~01 삼성종합기술원 연구개발 연구원

30,000
-
타인
16년
7개월
-

이기황
남
68.04
이사
미등기
상근
마이닝/지식베이스구축

98~05 University of Edinburgh, Computational Linguistics & Language Engineering 박사

91~93 연세대학교 국어학 석사

87~91 연세대학교 국어국문학

11~현재 ㈜
바
이브컴퍼니
소셜빅데이터 마이닝, 지식베이스구축 이사

20~현재 명지대학교 문헌정보학과 겸임교수

17~18 이화여자대학교 겸임교수

10~10 연세대학교 HK연구교수

-
-
타인
9년 8개월
-

박성공
남
70.06
이사
미등기
상근
신규서비스개발 및 구축

98~01 고려대학교 컴퓨터학 박사

96~98 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~96 고려대학교 컴퓨터학

08~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 서비스 개발/구축 이사

01~07 ㈜메타라이츠 R&D 팀장

2,140

-
타인
6년 7개월
-

유상우
남
69.03
이사
미등기
상근
SOME서비스 총괄

93~95 고려대학교 컴퓨터학 석사

89~93 고려대학교 컴퓨터학

04~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 썸트렌드 총괄이사

99~00 한국전자통신연구원(ETRI) 전자상거래 연구개발 연구원

95~99 ㈜SKC 중앙연구원 소속 연구원

20,000

-
타인
16년
7개월
-

박현영
여
77.10
이사
미등기
상근
인사이트리포트총괄

00~02 서울대학교 불문학 석사

96~00 서울대학교 경제학

10~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 인사이트리포트 총괄 이사

05~10 리서치인터내셔날 마케팅리서치 연구 팀장

-
-
타인
10년
6개월
-

권미경
여
70.10
이사
미등기
상근
빅데이터 분석 및 컨설팅 총괄

90~94 덕성여자대학교 화학

00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 빅데이터분석 컨설팅 이사

99~00 이즈데이터 웹기획 담당

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

-
-
타인
20년
-

이도경
남
72.11
이사
미등기
상근
빅데이터 수집관리

91~99 충남대학교 컴퓨터공학

00~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 빅데이터수집관리 이사

98~00 ㈜테크노이천프로젝트 솔루션 개발 연구원

97~99 데이코산업연구소 산업조사 연구원

-
-
타인
12년
7개월
-

성용현
남
76.10
이사
미등기
상근
빅데이터/인공지능사업

03~05 수원대학교 통계정보학

05~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 빅데이터/AI 사업 담당이사

03~05 ㈜엠엔제이코퍼레이션 응용SW개발 담당

01~02 ㈜코스모정보통신 응용SW개발/SI 담당

-
-
타인
15년
1개월
-

박소아
여
70.11
이사
미등기
상근
공공컨설팅

08~11 한남대학교 컴퓨터공학 박사

06~08 한남대학교 컴퓨터공학 석사

90~94 목포대학교 생활과학

19~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 공공컨설팅 이사

16~18 투이컨설팅 디지털공공컨설팅 상무

14~16 대우정보시스템 공공컨설팅 상무

00~14 삼성SDS 공공컨설팅 수석

-
-
타인
1년 7개월
-

안창원
남
69.01
이사
미등기
상근
스마트시티연구소장

94~98 한국과학기술원 산업공학 박사

92~94 한국과학기술원 경영과학 석사

88~92 한국과학기술원 경영과학

19~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 스마트시티연구소 소장

99~19 한국전자통신연구원(ETRI) 클라우드, 빅데이터, 시뮬레이션 책임연구원 및 연구실장

08~19 과학기술연합대학원 컴퓨터소프트웨어 전공 겸임교수/부교수

15~16 행정자치부 빅데이터분석과 기술서기관

-
-
타인
11개월
-

이영신
남
75.04
이사
미등기
상근
기계번역/소셜분석엔진개발

00~03 고려대학교 컴퓨터학 석사

93~00 고려대학교 컴퓨터학
09~현재 ㈜
바
이브컴퍼니 엔진개발 담당 부장

06~08 Google Search Quality Enhancement 엔지니어

04~06 ㈜
바
이브컴퍼니 수집/NLP/검색 엔진 담당

02~04 NLP솔루션 NLP/검색 엔진 개발 담당

-
-
타인
7년 6개월
-

나. 임원 겸직 현황

성 명

회사명

직책명

담당업무

재직기간

당사직책

송성환

명지대학교

겸임교수

강의

2020.03~현재

대표이사

김성언

㈜퀀팃

기타비상무이사

경영지원

2019.03~현재

사내이사

조성준

현대캐피탈 주식회사

사외이사

경영자문

2020.03~현재

사외이사

서울대학교

교수

강의

1998.09~현재

사외이사

박규상

성도이현회계법인

회계사

회계사

2019.06~현재

감사

다. 직원의 현황

(기준일 :
증
권신고서 제출일 현재)

(단위: 명, 천원)

사업
부문

성별

기간의 정함이 없는 근로자

기간제

근로자

합 계

평균

근속
연수

연간급여

총액

1인평균

급여액

비고

전체

(단시간

근로자)

전체

(단시간

근로자)

사무

남

4
-
1
-
5
6.3
68,483
17,121
-

여

5
-
2
-
7
161,758
32,352
-

연구

남

32
-
1
-
33
4.5
1,140,577
36,274
-

여

23
-

-
23
482,994
22,444
-

개발

남

61
-
19
-
80
3.9
1,687,940
28,321
-

여

22
-
16
-
38
406,772
19,912
-

컨설팅

남

6
-
-
-
6
3.9
191,148
33,209
-

여

13
-
-
-
13
332,548
27,427
-

디자인
여
10
-
-
-
10
2.1
209,665
20,966
-

영업

남

4
-
-
-
4
4.5
145,800
36,450
-

여
2
-
-
-
2
110,426
55,213
-

품질

남

1
-
-
-
1
5.9
43,540
43,540
-

여

3
-
-
-
3
87,372
29,124
-

합 계

186
-
39
-
225

5,069,023

-

주1)
평균근속년수, 연간급여총액, 1인평균급여 산정시 기간제 근로자는 제외되었습니다.

주2)
2020년 1월부터 7월까지의 실질임금액을 기재하였습니다.

라. 미등기 임원 보수현황

(기준일:
증권신고서 제출일 현재

)

(단위:
천원)

구분

인원수

연간급여총액

1인 평균 보수액

비고

미등기임원

16
1,042,950
69,530

-

주1)

증권신고서 제출일 현재 휴직중인 미등기임원(1명)에 대해 인원수 산정시 포함되었으나 연간급여총액 및 1인 평균급여액 산정 시 제외하였습니다.

주2)

2020년 1월부터 7월까지의 실질임금액을 기재하였으며, 1인당 평균 보수액은 연간급여총액을 인원수로 단순평균하여 산출하였습니다.

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황

(1) 주주총회 승인금액

(단위: 천원)

구분
인원수
주주총회 승인금액
비고

등기이사 (사외이사 포함)
5
1,500,000
-

감사
1
200,000

주)

2020.03.09 주주총회에서 승인된 금액입니다.

(2) 보수지급금액

(가) 이사ㆍ감사 전체

(단위: 명,
천원
)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

6
475,767
79,294
-

주)

보수총액은 2020
년
1월
부터
7월
까지
의 실질임금액을 기재하였으며, 1인당 평균보수액은 보수총액을 인원수로 단순평균하여 산출하였습니다.

(
나)
유형
별

(단위 : 명, 천원)

구 분

인원수

보수총액

1인당

평균보수액

비고

등기이사 (사외이사 제외)

4

455,100
113,775

-

사외이사

1

16,667
16,667

-

감사

1

4,000
4,000

-

주1)

등
기이사의 경우 2020년 1월부터
7월
까
지의 실질임금액을 기재하였습니다.

주2)

사외이사와 감사의
경우 신규 선임된 2020년 4월부터
7월
까지의 실질임금액을 기재하였습니다.

주3)
1인당 평균보수액은 보수총액을 인원수로 단순평균하여 산출하였습니다.

(3) 이사ㆍ감사의 보수지급기준

당사는 이사 및 감사의 개인별 보수 지급액이 5억원 미만이므로 해당사항이 없습니다.

나. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(1) 임
원 대상 주식매수선택권

(단위 : 천원)

구분

인원수

주식매수선택권의 공정가치 총액

비고

등기이사

4

251,901

-

사외이사

1

-

-

감사

1

-

-

계

6

251,901

-

(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(주1)

1차
송성환 외 32인
임직원
2018.05.18
신주발행
보통주
305,990
-
4,800
301,190

2020.05.19~2025.05.18

7,550

2차
송성환 외 5인
임직원
2019.12.27
신주발행
보통주
73,000
-
-
73,000
2023.01.01~2025.12.31
15,000

주1)

2019년 중 직원 퇴사로 인해 1,800주, 3,000주가 각각 부여 취소되었습니다.

Ⅷ. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사의 현황

가. 기
업집
단의 명칭 및
소속회사의 명칭

당사는 증권신고서 제출일 현재 『독점규제 및 공정거래에 관한 법률』 상의 대규모 기업집단에 속하여 있지 아니하며, 비상장회사 1개사가 관계회사로 있습니다. 해당 회사의 주요 사항은 아래와 같습니다.

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위: %)

상호
소재지
결산월
지분율
주요 사업
상장여부

주식회사 퀀팃
한국
12월
48.78
소프트웨어 개발 및 공급
비상장

나. 회
사
의
경영에 영향력을 미치는 회사

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 회
사
와
계열회사간 임원 겸직 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)

겸직임원
겸직회사

성명
직위
회사명
직위
상근여부
선임시기

김성언
사내이사
주식회사 퀀팃
기타비상근이사
비상근
2020.04

2. 타법인 출자현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(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

(주)케이씨넷
2019.03.25
사업협력
637,500
255,000
5.00%
637,500
-
-
(667)
255,000
5.00%
636,833
3,885,015
707,665

(주)한다파트너스(주2)
2017.01.01
사업협력
30,000
6,000
24.00%
9,472
-
-
-
6,000
18.18%
18,662
86,744
(44,227)

주1) 최근사업연도 재무현황은 2019년 재무현황입니다.

주2) 2019년 중 (주)한다파트너스의 제3자 유상증자로 인해 유의적인 영향력을 상실하여 관계회사에서 기타포괄손익-공정가치측정금융자산으로 재분류되었습니다.

Ⅸ. 이해관계자와의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여 등

가. 가
지
급
금
및 대여금에 대한 내역

당
사
는 증권신고서 제출일 현재, 이해관계자 등에 대하여 가지급금 및 대여금을 제공한 내역이 없습니다.

나.
담보제공 내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)

(단위: 천원)

금융기관
지급보증의 내용
지급보증한도
피보증인

IBK기업은행
임직원 은행대출 질권설정
55,000
임직원

다.
채무보증 내역

당
사
는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라.
차입금 내역

당
사
는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등

당
사
는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 대주주와의 영업거래

당
사
는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

(1) 당반기와 전반기 중 특수관계자와의 주요 거래 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
회사명
거래내용
당반기
전반기

관계기업
주식회사 퀀팃
-
-
-

-
-
-

(2) 당반기와 전반기 중 특수관계자에 대한 현금출자내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
회사명
당반기
전반기

관계기업
주식회사 퀀팃
-
2,000,000

Ⅹ. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용의 진행 ·변경 상황 및 주주총회 현황

가. 공시내용의

진행 ·변경
상
황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 주주총회 의사록 요약

개최일자
구분
의안내용
가결 여부

2018.03.30
정기주주총회
1. 제19기 재무제표 승인의 건
2. 정관 변경의 건
3. 이사 선임의 건
4. 감사 선임의 건
5. 이사 보수 승인의 건
6. 감사 보수 승인의 건
7. 임원 퇴직금 지급규정 승인의 건

가결

2018.05.18
임시주주총회
1. 정관 일부 변경의 건
2. 스톡옵션 부여의 건
가결

2019.03.29
정기주주총회
1. 재무제표 승인의 건
2. 정관변경의 건
3. 이사 보수 승인의 건
4. 감사 보수 승인의 건
가결

2019.07.01
임시주주총회
1. 사내이사 중임의 건
가결

2019.12.27
임시주주총회
1. 주식매수선택권 부여 승인의 건
2. 주식분할의 건
3. 정관 일부 변경의 건
가결

2020.03.27
정기주주총회
1. 재무제표 승인의 건
2. 정관 변경의 건
3. 이사 선임의 건
4. 감사 선임의 건
5. 이사 보수 승인의 건
6. 감사 보수 승인의 건
가결

2020.08.14
임시주주총회
1. 정관 변경의 건
가결

2. 우발채무

가.
중
요한 소송사건 등

당
사는 증권신고서 제출일 현재 당사가 피고로 계류중인 소송은 해당사항 없습
니다.

나.
견질 또는 담보용 어음ㆍ
수표 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다.
채무보증 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라.
채무인
수약정 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마.

기타의 우발채무 등

(1) 금융기관과 체결한 주요 약정 내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)

(단위: 천원)

금융기관명
약정내용
약정한도액
실행금액

신한은행
산업시설자금대출
8,250,000
8,250,000

산업운영자금대출
3,750,000
3,750,000

2,000,000
2,000,000

일반자금대출
1,000,000
1,000,000

KDB산업은행
산업운영자금대출
280,000
280,000

(2) 타인으로부터 제공받은 지급보증 내역

(기준일 : 2020년 6월 30일)

(단위: 천원)

금융기관명

지급보증내역

약정한도

지급보증처

서울보증보험
이행선급금보증 등
5,492,461
다수의 매출거래처

소프트웨어공제조합
입찰보증 등
4,013,258
다수의 매출거래처

기술신용보증기금
차입금 지급보증
238,000
KDB산업은행

3. 제재현황 등 그 밖의 사항

가.

제재현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나.

작성기준일 이후 발생한 주요사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다.

중소기업기준 검토표

중소기업 등 기준검토표1-1.jpg
중소기업 등 기준검토표1-1

중소기업 등 기준검토표1-2.jpg
중소기업 등 기준검토표1-2

라.

직접금융 자금의 사용

(1) 공모자금의 사용 내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(2) 사모자금의 사용 내역

(단위 : 백만원)

구분
납입일
납입금액
자금사용 계획
실제 자금사용 내역
차이발생
사유 등

주권비상장법인
제3자배정 유상증자
2018-02-21
3,000
운영자금
운영자금
-

2018-11-28
2,000

운영자금

운영자금
-

마. 외국지주회사의 자회사 현황

당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 합병등의 사후 정보

당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 녹색경영

당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항

당사는 증권신고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

자. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유등의 변동사항

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.

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.