씨이랩 — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20210107)
제출인: 씨이랩

증권신고서(지분증권)
2.8
(주)씨이랩

Y

정정신고(보고)-대표이사등의확인

정 정 신 고 (보고)

2021년 01월 07일

1. 정정대상 공시서류 : 증권신고서(지분증권)

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2020.12.21

3. 정정사항

금번 정정은 기재내용 추가 및 보완을 위한 정정으로서, 정정사항은 '
굵은 빨간색'으로 기재하였습니다. 기재정정사항은 하기의 정정사항을 확인하여 주시기 바랍니다. 정정에 따라 청약, 납입 등 공모 일정은 아래와 같이 변경됩니다.

구분
정정 전
정정 후
비고

수요예측 공고일
2021.01.14(목)
2021.01.27(수)
증권신고서 정정에 따른
공모일정 변경

수요예측일
2021.01.14(목) ~ 2021.01.15(금)
2021.01.27(수)~2021.01.28(목)

청약공고일
2021.01.19(화)
2021.02.01(월)

청약기일
2021.01.19(화) ~ 2021.01.20(수)
2021.02.01(월)~2021.02.02(화)

배정공고일
2021.01.22(금)
2021.02.04(목)

납입기일
2021.01.22(금)
2021.02.04(목)

또한 공통적으로 적용되는 부분으로서, 일반투자자 및 기관투자자 간 배정비율 정정은 아래와 같이 변경됩니다.

구분
정정 전
정정 후
비고

일반투자자
배정비율(%)
20%
20~25%
증권신고서 정정에 따른
공모일정 변경

배정주식수(주)
130,000주
130,000~162,500주

배정총액(원)
3,380,000,000원
3,380,000,000~
 4,225,000,000원

기관투자자
배정비율(%)
80%
75~80%

배정주식수(주)
520,000주
487,500~520,000주

배정총액(원)
13,520,000,000원
12,675,000,000~
13,520,000,000원

항 목
정정사유
정 정 전
정 정 후

금번 정정 신고서는 기재내용 수정을 위한 정정으로, 금번 정정에 따른 변동사항은 투자자의 편의를 위해 "
굵은 빨간색"을 사용하였습니다.

요약정보

1. 핵심투자위험
아래 본문의 Ⅲ. 투자위험요소 상의 정정사항을 동일하게 반영하였으므로, 본 정정표에 별도로 기재하지 않습니다. 요약정보의 정정사항은 아래 본문 정정내용을 참고하시기 바랍니다.

증권신고서 제1부
Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

2. 공모방법

다. 청약방법
(3)일반청약자의 청약자격
기재 정정
(주1) 정정 전
(주1) 정정 후

3. 공모가격 결정방법

다. 수요예측에 관한 사항
(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도
기재 정정
(주2) 정정 전
(주2) 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법
(4) 일반청약자의 청약단위
기재 정정
(주3) 정정 전
(주3) 정정 후

라. 청약결과 배정방법
(1) 공모주식 배정비율
기재 정정
(주4) 정정 전
(주4) 정정 후

Ⅲ. 투자위험요소

Ⅲ. 투자위험요소
*주요 용어 정리
추가 기재
-
(주5) 정정 후

1. 사업위험 
가. 국내외 거시경제 악화에 따른 위험
기재 정정
(주6) 정정 전
(주6) 정정 후

러. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항
기재 정정
(주7) 정정 전
(주7) 정정 후

머. 기관투자자 배정 및 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험
기재 정정
(주8) 정정 전
(주8) 정정 후

IV. 인수인의 의견

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역
기재 정정 및 보안
(주9) 정정 전
(주9) 정정 후

(주1) 정정 전

2. 공모방법

금번 (주)씨이랩의 코스닥시장 상장을 위한 공모(신주모집 650,000주(100%))는 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

[공모방법 : 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
650,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정』 제2-3조제2항제1호에 근거하여 정정신고서상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서 상의 공모주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경 가능합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

[일반공모주식 배정내역]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반투자자
130,000주
20.00%
-

기관투자자
520,000주
80.00%
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제9조제1항제3호에 근거하여 일반청약자에게 공모주식의 100분의 20 이상을 배정합니다.

참고로 2020년 11월 30일 개정된 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제1항 제3호에 따르면 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정하도록 되어 있으나, 부칙(2020.11.30)제2조(적용례)제2항에 따라 동 규정은 2021년 1월 1일 이후 증권신고서를 최초로 제출한 기업공개부터 적용합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

(주1) 정정 후

2. 공모방법

금번 (주)씨이랩의 코스닥시장 상장을 위한 공모(신주모집 650,000주(100%))는 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

[공모방법 : 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
650,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정』 제2-3조제2항제1호에 근거하여 정정신고서상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서 상의 공모주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경 가능합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

[일반공모주식 배정내역]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반투자자
130,000주 ~
 162,500주
20.00%~25.00%
-

기관투자자
487,500주 ~
 520,000주
75.00%~80.00%
고위험고수익투자신탁 및
 벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제9조제1항제3호에 근거하여 일반청약자에게 공모주식의 100분의 20 이상을 배정합니다.
 
 참고로 2020년 11월 30일 개정된 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제1항 제3호에 따르면 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정하도록 되어 있으나, 부칙(2020.11.30)제2조(적용례)제2항에 따라 동 규정은 2021년 1월 1일 이후 증권신고서를 최초로 제출한 기업공개부터 적용합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

주4)
증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제1항 제6호」의 개정에 따라 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 20%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5%내에서 발행인과 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다.

(주2) 정정 전

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구 분
최고한도
최저한도

기관
투자자
각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도잔액(신청수량 X 신청가격)
또는 520,000주(기관배정물량) 중 적은 수량
1,000주

(주1)
금번 수요예측에 있어서는 물량 배정시 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려하여 물량 배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서, 각 수요예측 참여자는 수요예측 참여시 이러한 사항을 각별히 유의하시고, 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바랍니다.

(주2)

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

(주2) 정정 후

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구 분
최고한도
최저한도

기관
투자자
각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도잔액(신청수량 X 신청가격)
또는 520,000주(기관배정물량) 중 적은 수량
1,000주

(주1)
금번 수요예측에 있어서는 물량 배정시 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려하여 물량 배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서, 각 수요예측 참여자는 수요예측 참여시 이러한 사항을 각별히 유의하시고, 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바랍니다.

(주2)

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

(주3)
기관투자자 수요예측 최고한도는 기관투자자 배정물량이 80.00%인 경우를 가정한 주식수 입니다.

(주3) 정정 전

(4) 일반청약자의 청약단위

【아이비케이투자증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금율

아이비케이투자증권㈜
130,000주
6,500주
50%

아이비케이투자증권(주)의 일반청약자 청약한도는 청약자격별로 상이합니다.

□ 일반고객의 청약한도 :
6,500주 (100%)
□ 우대고객의 청약한도 : 13,000주
(200%)
청약자격의 기준에 관한 사항은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (3) 일반청약자의 청약 자격』을 참고하시기 바랍니다.
 【 아이비케이투자증권㈜ 청약주식수별 청약단위 】

청약주식수
청약 단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과 ~ 5,000주 이하
500주

5,000주 초과 ~ 13,000주 이하
1,000주

(주3) 정정 후

(4) 일반청약자의 청약단위

【아이비케이투자증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금율

아이비케이투자증권㈜
130,000주 ~
162,500주
6,500주
50%

아이비케이투자증권(주)의 일반청약자 청약한도는 청약자격별로 상이합니다.

□ 일반고객의 청약한도 :

6,500주 ~ 8,125주
(100%)
□ 우대고객의 청약한도 :
13,000주~16,250주

(200%)
청약자격의 기준에 관한 사항은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (3) 일반청약자의 청약 자격』을 참고하시기 바랍니다.
 【 아이비케이투자증권㈜ 청약주식수별 청약단위 】

청약주식수
청약 단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과 ~13,000주 이하
500주

(주4) 정정 전

(1) 공모주식 배정비율

① 기관투자자 : 총 공모주식의 80.00%(520,000주)를 배정합니다.
② 일반청약자 : 총 공모주식의 20.00%(130,000주)를 배정합니다.
③ 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약 미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정합니다.

개정 전 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 20%를 배정합니다.

(주4) 정정 후

(1) 공모주식 배정비율

① 기관투자자 : 총 공모주식의
75.00% ~ 80.00%(487,500주 ~ 520,000주)를 배정합니다.
② 일반청약자 : 총 공모주식의
20.00% ~ 25.00%(130,000주 ~ 162,500주)를 배정합니다.
③ 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약 미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정합니다.

개정 전 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 20%를
기본으로 배정합니다. 다만, 2020년 11월 30일에 개정된 증권인수업무 등에 관한 규정 제9조 제1항 제6호에 따라 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 20%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행인과 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 

(주5) 정정 후

※ 주요 용어 정리

명칭

설명

컴퓨터 비전

(Computer Vision)

인공 지능(AI；artificial intelligence)의 한 분야로 컴퓨터를 사용하여 인간의 시각적인 능력을 재현하는 연구 분야

딥러닝

(Deep Learning)

컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습, 추론할 수 있는 인공지능 기술

머신러닝

(ML : Machine Learning)

인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

ODPi

빅데이터 플랫폼 주 개발사인 호튼웍스(현재 클라아데라社 인수, 나스닥 상장기업)를 포함해 IBM, SAS 등 해외 유수 기업들이 참여하고 있는 빅데이터와 AI Open Source Projects

GPU(Graphics Processing Units)

영상정보를 처리하고 화면에 출력시키는 장치로 개발 및 사용되었으나 알파고 프로젝트에서 구글이 AI 딥러닝 용도로 엔비디아의 GPU를 활용하면서 AI를 위한 하드웨어의 표준이된 고속의 병렬 연산장치

NVIDIA GTC

GTC는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)의 줄임말로 엔비디아가 매년 실리콘 벨리에서 주관해온 세계 최고 수준의 그래픽 컴퓨팅 기술 중심의 컨퍼런스

NGC

NVIDIA의 소프트웨어 제품으로 데이터 사이언티스트, 개발자, 연구원들이 솔루션 빌드, 인사인트 수집, 비즈니스 가치 전달에 집중할 수 있도록 모든 과정을 관리하는 HPC (High Performance Computer)용 GPU 최적화 소프트웨어 허브

분산처리

(Distributed Processing)

각각의 데이터를 나누어 데이터 처리 효율을 높이는 방식

분산학습

(Distributed training)

방대한 기계학습 수행에서 학습을 여러 컴퓨터로 나누어 학습하여 효율을 극대화하는 방법

추론

(Inference)

학습된 모델을 통해 결과(분석)를 도출하는 과정

텐서플로우

(TensorFlow)

딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝에 활용하기 위해 구글이 개발한 오픈소스 소프트웨어

쿠버네티스

(Kubernetes)

컨테이너화된 애플리케이션의 자동 배포, 자원 관리 등을 제공하는 운영관리시스템

프로비저닝

(Provisioning)

클러스터에서 쓰지 않고 있는 자원을 파악하고, 필요한 순간에 자원을 실시간으로 할당해 서비스를 생성하고 적절하게 제공하는 기술

파이프라인

(Pipeline)

한 데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태. 위와 같은 형태가 반복되어 자동화 프로세스 구성을 의미함

프레임워크

(Framework)

소프트웨어 어플리케이션이나 솔루션의 개발을 수월하게 하기 위해 소프트웨어의 구체적 기능들에 해당하는 부분의 설계와 구현을 재사용 가능하도록 협업화된 형태로 제공하는 소프트웨어 환경

잡스케쥴링

(Job Scheduling)

다중 처리를 실행하기 위하여 작업들 간의 실행 우선순위를 결정하는 것

로드밸런싱

(Load Balancing)

컴퓨터 네트워크 기술의 일종으로 둘 혹은 셋 이상의 중앙처리장치 혹은 저장장치와 같은 컴퓨터 자원들에게 작업을 나누는 것

가상화

(Virtualization)

물리적인 컴퓨터 자원을 다른 시스템, 응용 프로그램, 최종 사용자들이 리소스와 상호 작용할 수 있도록 인터페이스 매핑하는 기술. 가상화를 통해 하나의 컴퓨터에서 물리적인 자원을 논리적으로 나누어 사용할 수 있음

컨테이너

(Container)

가상화 기술 중 하나로 실행 프로그램 파일들과 실행 환경을 패키지화하고 분리하는 기술

도커 컨테이너

(Docker)

소프트웨어 컨테이너 안에 응용 프로그램들을 배치시키는 일을 자동화해 주는 오픈 소스 프로젝트이자 소프트웨어

도커 이미지

(Docker Image)

컨테이너를 생성하기 위해 필요한 컨테이너 정보들을 가지는 파일

멀티테넌시

(Multi-Tenancy)

소프트웨어 아키텍처의 하나로 다중 사용자가 하나의 어플리케이션에서 독립된 서비스를 제공 받을수 있는 구조. 독립된 서비스를 위해 모든 자원에 대한 접근권한 및 사용자 권한을 관리해야 함

파라미터

(Parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하게 됨

하이퍼파라미터

(Hyper-parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하지 못하고 사람이 직접 결정함.

관계형 데이터베이스 관리 시스템

(RDBMS : Relational DataBase Management System)

데이터베이스(DB)에 포함된 속성에 대한 추가, 편집, 질의, 분석, 요약을 위해 사용하는 컴퓨터 소프트웨어

다중 백본망 앙상블

(Multiple-Backbone ensemble)

여러 종류의 백본의 결과를 통합하여 하나의 백본을 사용하였을 때 보다 더 정확하게 예측하는 기법

데이터베이스

(Data Base - DB)

여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

학습데이터

기계에게 학습을 위해 주어지는 데이터

데이터셋

(Data set)

기계 학습에서 하나의 목적을 위해 수집된 동일한 형식의 데이터들의 집합

바운딩 박스

(Bounding box)

이미지 객체 감지에서 객체의 위치를 표시하는 방법 중 하나이며 여러개의 점을 이용하여 객체의 위치를 표시한 객체 주변의 사각형 경계(box) 구성

온프레미스

(On-premise)

소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식

메모리 매핑

(Memory Mapping)

리눅스는 실행파일을 실제로 물리적 메모리에 가져오는 대신에, 단지 프로세스의 가상 메모리와 연결만 시킨다. 그리고 응용 프로그램이 실행되면서 프로그램의 일부가 참조됨에 따라, 실행 이미지로부터 해당하는 이미지 부분을 메모리로 가져온다. 이렇게 이미지를 프로세스의 가상 주소공간에 연결하는 것을 메모리 매핑이라고 함

메타데이터

(Metadata)

기계 학습을 위한 데이터 셋의 데이터에 관한 추가적인 정보들

전처리

(Pre-processing)

데이터 마이닝 프로세스(대용량의 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 과정)의 일부 과정으로 데이터 분석에 사용하는 데이터 정리, 변환 등의 데이터 처리 기술

처리량

(Throughput)

컴퓨터가 단위 시간당 작업을 수행하는 양

클러스터

(Cluster)

같은 속성을 갖는 대상을 여러 개 모아서 하나의 대상으로 한 것이라는 의미하며, 운영 체제에 의해 할당된 장소의 기본적인 단위

(주6) 정정 전

2020년 6월 IMF가 발행한 'World Economic Outlook Update'에 의하면, 2020년 글로벌 성장률은 2020년 1월 3.3% 성장과 비교하여 6월 -4.9% 역성장으로 큰 폭의 하향 조정이 있었습니다. 이러한 하향 조정은 코로나19의 확산 및 장기화 추세로 인한 글로벌 경기 둔화에 따른 것으로, 기존 미중 무역 분쟁 및 이 외 지역 경제 상황 악화 또한 하향 요인으로 반영되었습니다.

[주요국 경제 성장률 전망]

구분

2019

2020.01

2020.04

2020.06

2021

글로벌

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)

주) 20.01~20.06 수치는 각 시점별 전망치입니다.

국내 경제 전망의 경우 한국은행이 2020년 11월에 발행한 '경제전망보고서'에 따르면 2020년 국내 경제 성장률은 -1.1% 역성장이 예상되며, 2021년에 회복할 것으로 전망되고 있습니다. 이는 상반기에는 코로나19의 글로벌 확산으로 인하여 성장성이 크게 위축되겠으나 정부정책 등으로 여건이 개선되면 하반기에는 민간 소비 회복 및 수출 부진이 점진적으로 완화될 것으로 예상한데서 기인합니다. 그러나 2020년 8월 말 현재 코로나19가 재확산 되며 2020년 하반기에 대한 전개 양상과 불확실성이 다시 높아진 상황입니다.

구분

2019년

2020년

2021년

연간

상반

하반

연간

상반

하반

연간

GDP

2.0

(0.5)

0.1

(0.2)

2.6
3.3
3.0

민간소비

1.9

(3.4)

0.6

(1.4)

2.9
3.2
3.1

설비투자

(7.7)

2.6

0.5

1.5

4.9
3.6
4.3

지적재산생산물투자
3.0
3.3
4.2
3.8
3.8
4.0
3.9

건설투자

(3.1)

(0.2)

(4.1)

(2.2)

(1.8)
2.6
0.5

상품수출

0.5

(0.4)

(3.7)

(2.1)

9.3
1.9
5.3

상품수입

(0.8)

1.2

(1.4)

(0.2)

7.5
4.5
5.9

출처: 경제전망보고서, 한국은행, 2020.11

(주6) 정정 후

2020년 10월 IMF가 발행한 'World Economic Outlook Update'에 의하면 2020년 글로벌 성장률은 -4.4%가 될 것으로 예측하였으며, 이러한 하향 조정은 코로나19의 확산 및 장기화 추세로 인한 글로벌 경기 둔화에 따른 것으로 기존 미중 무역 분쟁 및 이 외 지역 경제 상황 악화 또한 하향 요인으로 반영되었습니다.

[주요국 경제 성장률 전망]

구분
2019년
2020년
2021년

세계
2.8
-4.4
5.2

선진국
1.7
-5.8
3.9

미국
2.2
-4.3
3.1

유럽
1.3
-8.3
5.2

일본
0.7
-5.3
2.3

한국
2.0
-1.9
2.9

신흥국
3.7
-3.3
6.0

중국
6.1
1.9
8.2

인도
4.2
-10.3
8.8

출처 : IMF World Economic Outlook Update(2020.10)

국내 경제 전망의 경우 한국은행이 2020년 11월에 발행한 '경제전망보고서'에 따르면 2020년 국내 경제 성장률은 -1.1% 역성장이 예상되며, 2021년에 회복할 것으로 전망되고 있습니다. 이는 상반기에는 코로나19의 글로벌 확산으로 인하여 성장성이 크게 위축되겠으나 정부정책 등으로 여건이 개선되면 하반기에는 민간 소비 회복 및 수출 부진이 점진적으로 완화될 것으로 예상한데서 기인합니다. 그러나
2021년 1월 현재 코로나19가 재확산 되며
2021년 상반기에 대한 전개 양상과 불확실성이 다시 높아진 상황입니다.

구분

2019년

2020년

2021년

연간

상반

하반

연간

상반

하반

연간

GDP

2.0

(0.5)

0.1

(0.2)

2.6
3.3
3.0

민간소비

1.9

(3.4)

0.6

(1.4)

2.9
3.2
3.1

설비투자

(7.7)

2.6

0.5

1.5

4.9
3.6
4.3

지적재산생산물투자
3.0
3.3
4.2
3.8
3.8
4.0
3.9

건설투자

(3.1)

(0.2)

(4.1)

(2.2)

(1.8)
2.6
0.5

상품수출

0.5

(0.4)

(3.7)

(2.1)

9.3
1.9
5.3

상품수입

(0.8)

1.2

(1.4)

(0.2)

7.5
4.5
5.9

출처: 경제전망보고서, 한국은행, 2020.11

(주7) 정정 전

당사의 수요예측 예정일은 2021년 01월 14일(목) ~ 15일(금)입니다.

수요예측에 참여한 기관 투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인 2021년 01월 19일(화) ~ 20일(수)에 일반투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다.
따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니 투자자께 서는 이점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

(주7) 정정 후

당사의 수요예측 예정일은
2021년 01월 27일(수) ~ 28일(목)
입니다.

수요예측에 참여한 기관 투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2021년 02월 01일(월) ~ 02일(화)
에 일반투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다.
따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니 투자자께 서는 이점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다. 

(주8) 정정 전

증권신고서 작성기준일 현재 금번
총 공모주식
650,000주
의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자
130,000주(공모주식의 20.0%), 기관투자자 520,000주(공모주식의 80%) 배정할 예정입니다. 기관투자자 배정주식 520,000주를 대상으로 2021년 1월 18일~ 1월 19일에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

(주8) 정정 후

증권신고서 작성기준일 현재 금번
총 공모주식
650,000주
의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자
130,000주
~ 162,500주
(공모주식의 20%
~25%
), 기관투자자
487,500주 ~
520,000주(공모주식의
75% ~
80%) 배정할 예정입니다. 기관투자자 배정주식
487,500주 ~
520,000주를 대상으로 2021년 1월
27일
~ 1월
28일
에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

(주9) 정정 전

(1) 추정 손익계산서

동사의 최근 사업연도를 포함한 향후 4개년 손익추정은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구 분
2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

매출액
7,089
11,203
19,886
30,197
42,627

매출원가
5,280
8,321
13,176
18,005
23,008

매출총이익
1,809
2,882
6,709
12,190
19,619

판매비와관리비
1,549
2,166
3,580
4,556
5,824

영업이익
260
716
3,128
7,634
13,795

영업외수익
55
53
160
160
160

영업외비용
220
128
128
128
128

법인세차감전이익
95
641
3,161
7,666
13,827

법인세비용
33
119
673
1,665
3,020

당기순이익
62
522
2,487
6,002
10,807

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 매출 및 손익은 국내외 빅데이터, 인공지능 산업의 성장, 현재 진행 혹은 준비 중인 인공지능 및 빅데이터 솔루션 공급, AI기술용역사업 등의 확장 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 예측한 인공지능 및 빅데이터 시장의 본격적인 성장규모의 예측치와의 차이, 현재 진행 혹은 준비중인 사업 규모의 예측 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 점에 유의하시기 바랍니다.

(가) 매출액

[부문별 매출액 추정 요약]

(단위: 천원)

구분
2018년
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

어플라이언스
2,306,686
2,392,940
5,731,823
7,451,369
9,686,780
12,592,814

솔루션
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692

AI기술용역
2,749,978
3,690,703
2,791,521
8,488,411
15,122,002
22,905,692

데이터유통
-
186,364
938,591
1,856,364
2,880,519
4,120,779

합계
5,114,416
7,089,207
11,202,497
19,884,819
30,195,712
42,626,978

1) 어플라이언스

어플라이언스 제품은 글로벌 GPU 시장의 94%를 점유하고 있는 NVIDIA와 그 외 HP, DELL 등의 GPU 제품에 동사의 솔루션인 우유니(Uyuni)가 함께 탑재되어 판매되는 경우입니다. 동사는 GPU자원의 효율적인 관리 및 배분을 가능하게 하는 우유니(Uyuni) 솔루션을
2018년 (美)NVIDIA GTC에 참가하여 신기술을 발표하는 등 세계 1위 인공지능 인프라 업체인 NVIDIA사의 국내 최초 GPU S/W파트너로 선정되었습니다. 해당 파트너사에 선정됨에 따라 인공지능 비디오 데이터 분석에 필요한 H/W(GPU) 판매권을 확보하였으며 인공지능 H/W와 S/W를 동시에 납품할 수 있는 어플라이언스 상품 출시로 통합 역량을 확보하였습니다. 또한 2020년 하반기에는 NVIDIA사의 S/W업체 중 국내 유일하게 Preferred Partner로 승격되어 H/W 매입시 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다.

한편, AI 데이터센터 부문 실적은 최근 5개연도간 NVIDIA의 고속성장을 주도하며 CAGR 56.6%(FY2015년~2020년)로 집계되었습니다(삼성증권, 글로벌반도체, 2020.04). 또한 2019년 11월 기준 슈퍼컴퓨터 가속기 시장점유율이 94%를 보이고 있는 NVIDIA의 AI 신경망 반도체 GPU 매출액은 2019년부터 2024년 까지 CAGR 33.3%를 보일것으로 예상됩니다. 이와 같이 전 산업계와 공공분야의 인공지능 도입 확산에 따라 필수연산 자원인 GPU의 수요증가는 지속될 것으로 전망되며, 실제로 동사의 GPU와 함께 솔루션이 제공되는 어플라이언스 부문 매출액의 경우 '18~'20(E) CAGR 58%로 높은 성장세를 보이고 있습니다. 따라서 동사의 어플라이언스 부문의 향후 매출 성장률은 보수적으로 30%를 적용하여 추정하였습니다.

[AI신경망 반도체 GPU매출액 추이 및 전망]

ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망.jpg
ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망

동사는 X-AIVA를 통한 AI기술용역사업을 수행할 계획을 가지고 있습니다. 현재 국방, 금융업, 유통업, 공공사업 등에 예정되어 있는 AI기술용역사업과 더불어 어플라이언스 제품의 직접판매 비중이 점진적으로 증가 될 것으로 예상됩니다. AI기술용역을 통한 솔루션 매출과 더불어 어플라이언스 제품의 직접 매출이 병행될 것으로 판단되며 이와는 별개로 어플라이언스 단독 매출 중 직접판매 비중이 점차 증가할 것으로 예상되며 그 추정치는 아래와 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

직접판매 매출
-
-
244,185
1,117,705
2,906,034
7,555,689

간접판매 매출
2,306,686
2,392,940
5,535,098
6,333,664
6,780,746
5,037,126

매출합계
2,306,686
2,392,940
5,779,283
7,451,369
9,686,780
12,592,814

판매비중
직접판매
0%
0%
4%
15%
30%
60%

간접판매
100%
100%
96%
85%
70%
40%

2) 솔루션 매출

동사 솔루션 제품인 우유니(Uyuni), 엑스레이블러(x-Labeller), 엑스댐스(x-DAMs), 엑스아이바(X-AIVA)를 라이선스 기준으로 제품이 판매되면 제품별 가격을 고객에게 청구하는 방식으로 진행됩니다. 솔루션 제품 판매에는 커스터마이징이 포함되지 않습니다.

[씨이랩 비즈니스 모델 - 솔루션 제품 판매 방식]

출처 : 동사 작성 자료

동사의 솔루션 매출은 라이선스 판매로부터 발생합니다. 2019년 AI 영상분석 솔루션 X-Labeller를 출시하며 1,318%의 솔루션 부문 매출 신장을 달성하였고 2020년도는 전년대비 25%의 성장이 예상됩니다. 솔루션 사업부문 '18~'20(E) CAGR은 448.99%이며, 한국데이터산업진흥원에 의하면 데이터 분석 솔루션 '17~'19(E) CAGR은 22.3%입니다. 그럼에도 동사가 상용화한 솔루션 사업부문에서의 경쟁자의 진입 등을 고려하여 보수적으로 20%의 성장을 적용하여 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2,019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)
CAGR('19~'20E)

솔루션 매출
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692
448.99%

3) AI기술용역

동사의 AI기술용역의 경우 SI 성격의 빅데이터 및 AI 분석을 위한 인프라의 구축과 더불어 동사의 솔루션 제품(X-DAMs, Uyuni, X-Labeller 및 X-AIVA)을 접목하여 제공하여 고객의 니즈에 충족하는 서비스를 제공합니다. 동사는 2010년 설립 초기부터 빅데이터, AI 관련 기술용역을 제공해왔고 AI기술용역의 제공 내역 요약은 아래와 같습니다.

AI기술용역 제공 내역

(단위 : 백만원)

발주처
사업개요
사업기간
계약금액

KT
KT클라우드 서비스 내 GPU인프라 및 서비스 제공
'20.04 ~ '20.12.
765

매일방송외
유통 소비 빅데이터 플랫폼 기능 고도화 및 융복합 상품 생산체계 구축
'20.06 ~ '20.12.
850

국방과학연구소
딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 소프트웨어 개발
'19.12 ~ '22.04
700

국방과학연구소
딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작
'19.12 ~ '20.11
349

매일방송외
유통소비 빅데이터 플랫폼(KDX) 개발 프로젝트
'19.08 ~ '19.12
1,773

더본코리아
통합 POS 프로그램 및 매출데이터관리시스템 개발
'19.05 ~ '20.04
350

국방과학연구소
머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성기술 개발 융복합 ICT
'17.11 ~ '20.06
675

한국정보화진흥원
지능정보 데이터 소재정보 수집 및 대외 제공, 지능정보 통합지원 체계 구축
'17.11 ~ '17.12
378

한국정보화진흥원
K-ICT 빅데이터 센터 고도화
'16.11 ~ '16.12
729

국방과학연구소
실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼(D-Net) 개발
'16.08 ~ '18.11
2,201

경남발전연구원
경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발
'16.06 ~ '16.12
429

한국환경산업기술원
친환경 정보관련 시스템의 기능 고도화 및 안정적 운영을 통해 관련정보의 지속가능성 증대, 시스템 개선, 유지관리 통합 관리 체계 기반 마련
'16.05 ~ '16.12
400

한국정보화진흥원
빅데이터 기반 관계분석과 복지협업 프로세스 개선을 통한 범정부 복지 분야 협업체계 재설계
'15.05 ~ '15.11
485

중소기업은행
SNS기반 소상인 홍보 및 고객관리 서비스 개발 운영
'13.10 ~ '14.10
1,000

방송통신위원회
성남시 시장상권활성화서비스 개발 및 상권활성화 통합관리시스템 개발을 통한 스마트비즈니스 환경 구축
'12.05 ~ '12.12
1,050

인천정보산업진흥원
차세대 웹표준 HTML5 기반 소셜미디어 통합 프레임워크, 관리서비스 및 기업용 마케팅서비스 개발
'12.03 ~ '13.12
1,724

인천정보산업진흥원
문화컨텐츠 중소기업을 위한 스마트워크센터 구축
'11.06 ~ '11.11
453

기타
10,903

동사는 빅데이터, AI산업의 초기 단계에서는 빅데이터 및 AI 분석 환경의 구축, 선행기술의 개발 형식의 AI기술용역이 제공되었습니다. 현재 동사는 실시간 영상데이터 분석 기술의 개발 완료와 X-AIVA의 상업화가 완료됨에 따라 cctv 영상데이터의 실시간 분석을 통한 보안관제, 경영의사 판단을 위한 정보를 제공하거나 품질관리 등의 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 사업을 진행하고 있습니다.

① 국방분야 

동사는 2017년부터 국방과학연구소(ADD)와 실시간 영상인식 국방 빅데이터 플래폼(D-NET) 개발, 머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성 프레임워크 제작(D-GEN) 개발 용역을 수행하였습니다. 본 용역은 국방부의 무기체계 고도화 사업의 일환으로 진행되는 연구용역으로 제출일 현재 기술개발이 완료되어 2021년을 기점으로 본 사업진행을 앞두고 있습니다. 이와 더불어 국방과학연구소와의 실시간 영상인식과 관련된 기술 수준을 인정받아 공군 비행장에서의 스마트관제탑 사업을 수주, 2021년 본사업이 진행될 예정입니다.

[서산 공항 보안관제 서비스 제공 예시]

공항 관제.jpg
공항 관제

[국방분야 AI기술개발 용역 진행 내역 및 추정]

(단위 : 천원)

구분
2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼
1,016,056
931,385
-
-
-
-
-

AI 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
43,568
231,955
231,955
106,159
-
-
-

가시광 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
70,766
278,552
-
-
-

은폐상황 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
10,376
312,178
312,178
65,269
-

유도무기(지대공미사일) 탐색기용 영상분석 서비스
-
-
-
-
900,000
900,000
900,000

유도무기(드론) 탐색기용 영상분석 서비스
-
-
-
-
-
900,000
900,000

공군 비행장 영상분석 서비스(스마트관제탑)
-
-
-
171,205
1,050,000
1,050,000
1,050,000

소계
1,059,624
1,163,339
313,096
868,094
2,262,178
2,915,269
2,850,000

② 금융권

CCTV 영상을 통한 객체인식 영상분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 금융권 영업점의 CCTV와 비디오데이터 분석을 위한 GPU 서버를 연동하여 고객들을 분석하고 효용가치가 있는 분석 값으로 표출하는 구축형 납품 사업입니다. 금융권 각 영업점에는 평균 25대 가량의 CCTV가 설치되어 있으며 이는 영업점들마다 관제 모니터링과 데이터 기록 장치를 사용하여 관제와 비디오데이터를 기록을 하고 있습니다. 이러한 단순 관제 환경에 X-AIVA라는 영상 분석 시스템을 도입하면서 기능적으로는 감지 인원 마스킹 처리 기능, 고객출입 후 이동경로 분석, 인원 밀집도 분석, 분석 데이터 통계 기능이 적용됩니다. 또한 사업 추진 중인 금융권 영업점은 144개 영업점으로 규모적인 부분에서 소규모성 환경이 아니기 때문에 영상 분석 환경 구축을 중앙 분석 서버 시스템으로 구축하여 진행할 계획입니다.

본 계약에서 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 라이선스 측면에서는 10 영업점을 기본 구성으로 판매되며, 멀티구성은 50 영업점으로 대규모 계약시 할인폭이 적용된 가격으로 계약이 진행됩니다. 이러한 가격 체계로 영업점의 사이트 증설이나 신규 영업점 발굴로 인한 제품 라이선스 매출 증가를 기대하고 있습니다.

[금융권 지점관리 서비스 제공 예시]

금융권 지점 관리.jpg
금융권 지점 관리

제출일 현재 동사는 금융권 K사와 CCTV영상을 통한 객체인식을 통해 고객 이동동선 파악, 고객 밀집도 파악, 창구배치 효율화, 고객 이상행동 감지 등의 서비스를 제공하는 계약을 진행중에 있습니다. 동사가 예상하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

X-AIVA 서비스 단가
240,000
240,000
120,000

CCTV 적용대수
50
3,600
25,325

소계
12,000,000
864,000,000
3,039,000,000

구축비
175,000,000
9,000,000
-

목표 지점개수
2
144
1,013

소계
350,000,000
1,080,000,000
-

매출인식
362,000,000
1,944,000,000
3,039,000,000

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다.
주2) 3차년도 서비스 단가는 CCTV 대수 증가에 따른 50% 할인을 적용하였습니다.
주3) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주4) 지점당 CCTV대수는 25대로 가정하였습니다.

금융기관 CCTV 대수 추이

(단위 : 대)

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

17개 은행
6,788
6,765
6,708
6,697
6,685
6,674
6,663

KB국민은행
1,062
1,057
1,051
1,018
1,016
1,015
1,013

농협은행
1,150
1,135
1,135
1,135
1,133
1,131
1,129

우리은행
876
877
875
874
873
871
870

신한은행
865
876
876
875
874
872
871

하나은행
775
753
724
724
723
722
720

금융권 CCTV 대수
169,700
169,125
167,700
167,415
167,130
166,846
166,563

출처) 은행연합회 - 각 은행별 영상정보처리기기 운영관리 방침
주) 2021년부터의 CCTV 대수 추정치는 2017년~2020년까지의 CCTV대수의 CAGR인 -0.17%를 고려하여 추정하였습니다. 

③ 유통업

유통 분야 상품관리 영상 분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 G사 편의점 별 설치되어 있는 CCTV를 통해서 제품 진열대의 상품 점유율에 대한 영상 분석으로 영업점의 관리 및 현황을 파악할 수 있는 시스템 구축 사업입니다. 편의점 내부를 촬영하는 CCTV 비디오데이터의 특성상 구축형 납품 형태로 진행 계획을 세우고 있으며 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 현재 편의점의 상품 재고 파악을 위한 현장정보 수집은 판촉사원들이 편의점 실내 사진 촬영 후 영업시스템에 사진을 업로드하여 육안으로 분석한 결과를 전달하는 상황입니다. 이는 재고 파악의 정확성이 분명하지 않으며 단순 재고 파악으로는 운영 차원의 분석 정보가 미비하여 관리 운영에 어려움이 있습니다. 이를 CCTV 영상 분석 차원의 환경구성으로 구축하여 보다 정확한 관리체계를 마련하고자 하는 목적이 있는 사업입니다. 본 사업에 X-AIVA 적용을 위해서는 편의점 별 평균 카메라 대수와 서비스 적용 편의점의 영업점 수를 기준으로 중앙 분석 서버를 설치하고 편의점에 설치되어 있는 CCTV를 네트워크로 연동하여 X-AIVA 서비스 기능을 활용하는 구성으로 구조를 마련하고 있습니다. X-AIVA 적용 기대 효과로는 영업시스템의 기능 고도화와 효과적인 진열 위치 및 면적 분석 그리고 경쟁사 상품들과의 진열 효과 분석 결과로 기대하고 있습니다.

[유통 지점 관리 서비스 제공 예시]

유통업 지점 분석.jpg
유통업 지점 분석

제출일 현재 동사는 유통업 G사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

단가
240,000
240,000
240,000

목표 지점개수
155
1,600
8,360

도입율(주4)
1.02%
10.06%
50.03%

CCTV 대수
775
8,000
41,800

매출인식
37,200,000
384,000,000
2,006,400,000

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다(단가=2만원*12개월).
주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 G사 편의점 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

편의점 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
36,824
38,451
40,672
42,746
44,926
47,218
49,626

G사
12,429
13,107
13,918
14,393
15,127
15,899
16,709

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, G사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 편의점 지점수의 CAGR 5.1%고려하여 추정하였습니다.

동사는 유통 분야 요식업 피자 프랜차이즈 P사와의 AI 영상분석 사업을 추진 중입니다. P사는 영업점 내부에서의 식사보다 대부분 배달과 방문포장을 통해 영업을 진행하고 있습니다.

한편, 최근 코로나19의 영향으로 방문포장과 배달주문이 증가하고 있습니다. 포장구매와 배달주문의 특성상 고객이 요리 과정을 확인할 수 없고 제품의 최종상태를 취식 직전에 확인하는 경우가 대부분입니다. 또한, 최근 배달원들의 배달음식 취식행위에 따른 고객불만이 증가하고 있어 제품과 서비스 품질관리 차원에서 AI 영상분석 시스템을 도입하려하고 있습니다.

P사와 협의 중인 내용은 AI 영상분석을 통해 피자 요리과정에서의 품질관리(QC)입니다. 주방 내 설치된 CCTV를 통해 피자가 오븐기로 투입되기 전 정량의 토핑이 투입되었는지, 피자의 모양이 정상적인지 검증하고, 피자 요리과정에서 요리사의 이상행동(비위생적 행위 등)을 AI 영상분석을 통해 감지하는 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 P사는 고의적 재료 미투입을 통한 원가절감 행위, 요리사의 비위생적 행위 등을 방지하여 고객 서비스품질을 향상시키려하고 있습니다.

X-AIVA 적용 기대 효과로는 AI 영상분석을 통한 P사 내부 영상관제시스템을 구축을 통해 최종적으로 제품과 서비스 품질 향상을 기대하고 있습니다.

제출일 현재 동사는 프랜차이즈업체 P사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

단가
240,000
240,000
240,000

목표 지점개수
9
63
142

도입율(주4)
4.13%
50.23%
100.00%

CCTV 대수
45
313
711

매출인식
10,800,000
75,000,000
170,543,961

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다.
(단가=2만원*12개월).

주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 P사 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

요식업 프랜차이즈업체 및 P사 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
122,361
129,728
136,868
144,752
153,089
161,907
171,233

P사
128
146
167
191
218
249
284

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, P사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 요식업 프랜차이즈업체의 지점수
CAGR
5.76%, P사의 지점수
CAGR
14.22%를 고려하여 추정하였습니다.

④ 공공부문

통계청의 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수 현황자료에 따르면 지자체별 많게는 8,000대에서 적게는 1,000대의 CCTV가 운영되고 있습니다. 이는 교통감시, 주취, 폭력, 쓰레기 무단투기 등의 방범을 위한 목적과 화재, 지진 등의 재난안전에 대한 대비를 목적으로 하고 있습니다. 지자체의 CCTV는 통합관제센터 관제사들이 육안으로 감시하고 있는 실정입니다. 영주시의 경우 1명의 관제사가 약 150대의 CCTV를 관제하며 화성시의 경우 1명당 600대의 CCTV 관제를 담당하고 있습니다.

관제사에 의한 CCTV 실시간 관제는 물리적으로 불가하기 때문에 지자체에서는 AI를 통해 CCTV 영상을 선별적으로 관제할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이상행동, 재난상황 등의 객체 이벤트 발생 시 AI가 이를 감지하여 관제사에게 우선적으로 알려주어 관제효율을 증가시키는 것에 그 목적이 있습니다.

[스마트시티 보안관제 서비스 예시]

스마트시티 보안관제.jpg
스마트시티 보안관제

'21년도 지자체 중 10여개의 지자체 통합관제센터에서 예산을 확보한 상황이며 동사는 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 4개소에 X-AIVA 적용을 협의 중에 있습니다. 하기의 추정치는 보수적인 관점에서 수주가능이 높다고 판단되는 영주시 한개 시에 대해서만 추정치를 작성하였습니다.

진행중인 지자체 CCTV 선별 관제 서비스 관련 매출 추정

2020
2021E
2022E
2023E

영주시
900
957
1,019
1,083

진주시
2,285
2,431
2,586
2,751

이천시
2,834
3,015
3,207
3,412

부산시(기장군)
769
818
870
926

합계
6,788
7,221
7,682
8,172

단가
240,000
240,000
240,000
240,000

목표 타겟개수

1
2
6

목표 CCTV 대수
-
1,000
6,000
18,000

매출인식
-
240,000,000
1,440,000,000
4,320,000,000

시장점유율
-
0.07%
0.40%
1.08%

출처) 통계청 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수, 개인정보보호종합지원시스템 현황자료
주1) 영
주시, 진주시, 이천시의 CCTV 설치대수 추정치는 2017년~2020년 공공기관 CCTV 설치대수의 CAGR 6.38%를 고려하여 추정하였으며, 부산시(기장군)은 해당 지역의 2017년~2020년 CCTV 설치대수의 CAGR 14.3%를 고려하여 추정하였습니다.
주2) CCTV 1대당 X-AIVA의 구독료는 월 2만원, 연 24만원으로계산하였습니다.

공공기관 CCTV 운영대수 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

954,261
1,032,879
1,148,770
1,260,430
1,340,846
1,426,392
1,517,396

출처) 통계청 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수, 개인정보보호종합지원시스템 현황자료
주
1) 공공기관 CCTV 설치대수의 추정은 2017년~2020년 CCTV설치대수의 CAGR 6.38%를 고려하여 추정하였습니다.

⑤ AI이행사업(기타) 

동사는 설립초기부터 민간과 공공기관의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 기술개발 등의 용역을 수행해 왔습니다. 국내의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 관련 기술개발 사업은 대부분 정부 주도하에 이루어지고 있고, 이는 정보통신산업협회의 수요조사 후 자금이 집행되어 해당 사업이 진행되는 구조로 이루어지고 있습니다.

동사는 AI이행사업의 매출추정과 관련해서 AI, 빅데이터 이행사업 예산 중 동사가 수주한 금액의 2018년~2020년 동안의 비율을 근거로 하여 향후 AI, 빅데이터 이행사업의 규모를 과거 예산성장율과 국내 인공지능시장의 성장 전망치를 고려하여 추정하였습니다.

[AI, 빅데이터 이행사업 매출 추정]

(단위 : 백만원, 원)

2018년

2019년

2020E

2021E

2022E

2023E

AI, 빅데이터 이행사업
62,792
130,498
101,231
240,633
331,564
456,858

수주금액
1,105,147,337
3,376,310,968
2,109,481,964
5,158,433,228
7,107,733,841
9,793,648,211

시장점유율
1.76%
2.59%
2.08%
2.14%
2.14%
2.14%

주) 동사의 2018년~2020년 AI, 빅데이터 이행사업 규모 대비 수주금액 비율의 평균은 2.14%입니다. 2021년 이후 동사의 수주금액은 동사의 과거 시장 점유율 2.14%가 유지된다고 가정하였습니다.

[인공지능 국내시장 규모 및 전망]

(단위 : 십억원)

2017년

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

1,103

1,753

2,786

4,423

7,012

11,134

17,592

58.8%

출처 : MarketandMarkets, Aritificial Intelligence (Chipsets) 2017 재가공, 중소기업 전략기술로드맵 2020-2022 인공지능, 중소벤처기업부-중소기업기술정보진흥원, 2019

[정보화 사업 추진 규모 및 예산]

(단위 : 백만원)

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

총사업
96,022,897
106,571,834
75,204,528
106,671,039
110,479,195
114,423,302
3.57%

AI, 빅데이터 이행사업
62,792
130,498
101,231
240,633
331,564
456,858
37.78%

총사업대비비중
0.07%
0.12%
0.13%
0.23%
0.30%
0.40%

출처) 정보통신산업진흥원 수요예보 온라인조사시스템, 연도별 별첨자료

주1) AI, 빅데이터 이행사업의 2012년~2023년의 추정 예산 규모는 2018년 ~ 2020년 예산 연평균성장율 56.48%와 국내 인공지능시장 연평균성장율 58.8%를 고려하여 보수적으로 37.78%로 설정하였습니다.

4) 데이터유통

동사의 데이터유통 사업은 동사의 데이터 파트너사로부터 원천데이터를 구매하여 인공지능에 필요한 학습데이터로 가공 후 최종소비자에게 납품하는 사업입니다. 동사의 데이터유통 사업은 정부의 디지털뉴딜 사업의 일환인 데이터바우처 사업과 민간 데이터거래소에 의한 데이터 가공 의뢰로 구분됩니다. 제출일 현재 정부주도하에 이루어지고 있는 데이터 구축, 개발, 활용 분야의 정부예산은 '22년까지 3.2조원, '25년까지 6.7조원으로 증가할 것으로 예상되고, '19년 데이터시장규모가 16.8조원에서 '22년 30조원, '25년 43조원으로 시장규모 역시 유의미하게 증가할 것으로 예상됩니다(20.07.15 한국판 뉴딜 종합계획). 동사의 2019년 데이터 거래건수는 7건이며 2020년 데이터 거래건수는 22건으로 예상됩니다. 
한편, 동사는 '19년 AI 학습데이터를 거래할 수 있는 KDX한국데이터거래소 플랫폼을 구축하였고 파트너쉽 체결을 통해 AI 학습데이터 유통역량을 확보해나가고 있습니다. '20년에는 민간기업과 1건의 수주를 달성하였고 민간 주도의 시장형성에 따라 수주 건수를 높여나갈 예정입니다.
데이터 유통사업과 관련된 향후 매출의 추정에 있어서 정부의 디지털뉴딜 사업의 정착이 이루어진 2020년 전체 데이터 거래의 평균 거래금액과 최근 2사업연도의 데이터바우처관련 거래 건수 증가율을 토대로 데이터유통 사업의 예상매출을 추정하였습니다.

데이터 유통사업 부문 예상 매출 규모

(단위 : 건, 원)

구분
2019
2020
2021E
2022E
2023E

데이터바우처
거래건수
7
14
28
40
60

평균매출
26,623,377
52,012,987
52,012,987
52,012,987
52,012,987

예상매출액
186,363,636
728,181,818
1,456,363,636
2,080,519,480
3,120,779,220

민간 데이터거래소
거래건수
-
1
4
8
10

평균매출
-
200,000,000
100,000,000
100,000,000
100,000,000

예상매출액
-
200,000,000
400,000,000
800,000,000
1,000,000,000

합계
186,363,636
938,590,910
1,856,363,636
2,880,519,480
4,120,779,220

성장률
-
404%
98%
55%
43%

(나) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정방법

1) 매출원가

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

매출원가

8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

동사의 매출원가는 어플라이언스의 하드웨어 구입비용, AI기술용역의 인건비, 데이터유통의 데이터구매비용과 공통비용으로 구성되어 있습니다. 매출원가의 상세 구성내역은 아래와 같습니다.

(단위: 원)

구 분

비용성격

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

하드웨어 매입
직접비
5,566,640,776
6,926,047,794
8,611,547,537
10,174,993,850

솔루션 매입(*)
881,717,500
-
-
-

AI기술용역 외주비 등
1,003,334,166
2,546,523,334
4,385,380,740
6,413,593,808

데이터 매입
122,681,091
556,909,091
864,155,844
1,236,233,766

급여
간접비
1,160,722,214
2,880,445,525
3,662,259,174
4,462,280,533

가공인력급여
68,400,000
108,938,312
172,758,450
252,579,865

퇴직급여
64,448,838
253,199,886
323,462,854
396,694,845

복리후생비
71,562,342
188,262,512
242,342,718
299,435,887

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

장기종업원급여
17,604,165
41,190,989
52,621,489
64,534,994

정부보조금
(653,085,175)
(381,838,794)
(381,838,794)
(381,838,794 )

합계
8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

(*) 2020년 솔루션매입비용은 거래처의 요구로 비경상적으로 발생한 비용으로 2018년 이후 최초로 발생하였습니다. 따라서 원가 추정에서 해당 항목은 제외하였습니다.

가) 직접비

매출원가 중 어플라이언스, AI기술용역, 데이터유통사업과 관련하여 발생하는 직접비에 대한 추정은 아래와 같습니다.

① 어플라이언스

동사는 2020년 하반기 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 GPU 등 하드웨어의 매입단가에 대해서 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다. 따라서 하드웨어가 국내 총판사를 통해 고객에게 공급되지 않고, 동사에서 직접판매형태로 고객에게 제공되는 경우 어플라이언스 부문의 원가율은 낮아지게 됩니다. 따라서 2018년~2020년의 직접원가율평균은 97%임에 비해 2021년~2023년의 직접원가율은 93%, 89%, 81%로 점차 감소하게 됩니다.

[어플라이언스 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
2,307
2,393
5,732
7,451
9,687
12,593

직접원가
2,246
2,355
5,567
6,926
8,612
10,175

직접원가율
97.4%
98.4%
97.1%
93.0%
88.9%
80.8%

② AI기술용역

AI기술용역은 인프라 구축 등을 위한 하드웨어 구입비용, 외주비용 등으로 구성되어 있습니다. 동사는 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 하드웨어 구입비요의 절감효과가 발생할 것으로 판단하고, 향후 주력사업인 X-AIVA가 클라우드 기반 플랫폼 비지니스 형태로 전환되는 것을 고려하여 원가율이 2020년 이후 매년 1% 개선될 것으로 판단하였습니다.

[AI기술용역 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
851
1,966
1,003
2,544
4,372
6,385

직접원가
1,899
1,725
1,788
5,936
10,705
16,418

직접원가율
30.94%
53.26%
35.94%
30.00%
29.00%
28.00%

③ 데이터 유통

동사는 데이터 판매를 위해 기존에 보유하고 있지 않은 데이터의 경우 데이터 구매비용이 발생할 수 있습니다. 데이터 유통 사업이 본격적으로 진행되었던 2020년 데이터 유통 부문의 직접원가인 데이터 구매비용의 비율은 매출액 대비 17% 수준이었으나, 신규데이터 확보의 필요성이 증가할 것으로 예상하여 2020년 이후 데이터 구매 비용의 비율을 30%로 보수적으로 추정하였습니다.

[데이터유통 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
186
939
1,856
2,881
4,121

직접원가
66
123
557
864
1,236

직접원가율
35.20%
13.07%
30.00%
30.00%
30.00%

나) 간접비

동사의 간접비는 급여성항목과 정부보조금으로 구성되어 있습니다. 간접비는 각 사업부문별 매출액에서 직접비를 차감한 마진을 기준으로 배부하고 있습니다. 급여성 항목의 추정은 2020년 평균인건비를 기준으로 명목임금상승률, 동사의 인력운영계획을 고려하여 추정하였습니다.

[인력운영계획]

(단위 : 명)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

전체인력
인원수
47
52
118
151
189

증감률
53.00%
53.00%
38.00%
38.00%
41.00%

기술인력
(원가)
인원수
23
28
69
85
100

기술인력
(경상연구)
인원수
11
11
11
15
20

관리인력
인원수
13
13
17
25
35

기술인력비율
72%
75%
68%
66%
64%

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

동사의 정부보조금은 연구개발과 관련한 정부지원 인건비로 2020년 정부보조금 확정치는 653,085,175원입니다. 동사는 정부보조금의 추정에 있어서 과거 5년간 정부보조금 지급 내역을 토대로 그 평균금액을 2021년 이후 추정에 반영하였습니다.

[정부보조금 내역 및 추정]

과제명
2017년
2018년
2019년
2020년

빅데이터 기반 실시간 에너지 진단 플랫폼 개발
164,550,000
164,550,000
-
-

제로에너지타운 에너지클라우드 융합기술 개발
66,000,000
77,000,000
77,000,000
-

공공건물 제로에너지 구축을 위한 빅데이터
 플랫폼 기반 딥러닝 에너지 진단 기술개발
75,810,000
124,680,000
124,680,000
-

인공지능 학습용 데이터 구축
-
-
-
556,537,500

머신러닝 학습용 가상데이터 생성 서비스 개발
-
-
-
96,547,675

인공지능 관련 신규 연구개발
-
-
-
-

합계
306,360,000
366,230,000
201,680,000
653,085,175

평균
381,838,794

2) 판매비와관리비

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

급여
648,218,332
917,197,107
1,398,186,060
2,029,103,538

장기종업원급여
3,255,459
4,606,314
7,021,919
10,190,490

상여금
8,992,620
21,019,541
31,885,108
44,970,849

퇴직급여
54,018,194
76,433,092
116,515,505
169,091,962

주식보상비용
75,513,747
258,904,290
183,390,539
-

복리후생비
178,143,974
285,582,126
435,300,672
631,360,917

여비교통비
47,212,925
83,768,159
127,070,180
179,220,147

접대비
67,793,250
391,275,269
593,536,008
837,124,892

통신비
6,539,202
11,602,267
17,599,791
24,822,796

감가상각비
390,110,694
490,110,694
490,110,694
590,110,694

수선비
1,936,600
4,524,868
10,535,939
24,645,603

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

운반비
1,122,063
1,583,506
4,037,922
9,326,776

교육훈련비
3,780,000
37,693,899
57,455,204
83,333,137

경상연구개발비
137,825,650
157,953,107
219,295,078
298,057,602

무형자산상각비
7,492,688
208,991,226
210,789,471
212,947,365

외주비
32,400,000
83,407,352
83,407,352
83,407,353

기타
484,054,641
488,895,187
496,228,614
503,672,044

합계
2,165,351,813
3,579,992,340
4,555,024,568
5,821,162,189

① 급여, 장기종업원급여, 상여금, 퇴직급여, 복리후생비

동사의 판매 및 관리 인력은 대표이사, 경영관리, 유통사업본부, 영업단으로 구성되어 있습니다. 동사는 매출 외형 성장과 더불어 판매및관리 조직의 확충을 계획하고 있습니다. 

[연평균 판매 및 관리 인력 수(명)]

구분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

인원수

13
17
25
35

증가인원
2
4
8
10

- 급여 추정 : 판매 및 관리 인력을 추산하여 명목임금상승률을 고려하여 추정

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

- 퇴직급여 추정 : 일반적으로 산정하는 급여의 12분의 1에 해당하는 금액으로 산정

- 복리후생비 추정 : 인력증가와 임금 인상에 따라 비례하여 추정

② 여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등

여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등은 매출액과 연동하여 발생하는 경향이 높습니다. 다만, 동사의 영업 셩격상 매출액의 성장율에 비해 이러한 매출액에 연동하여 발생하는 비용항목의 성장율은 정비례하지 않습니다. 따라서 향후 해당 비용의 추정에는 매출액의 증가율의 절반 수준으로 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다.

③ 감가상각비, 무형자산상각

동사의 유형, 무형자산에 대한 감가상각비는 법인세법과 K-IFRS 기준에 준용하여 정액법으로 5년간의 상각기간을 적용하고 있으며, 향후 5년간 유형,무형자산의 취득 계획 등에 따라 동 상각기간을 적용하여 유형고정자산감가상각비와 무형고정자산상각비를 추정하였습니다.

④ 경상연구개발비

동사의 연구인력의 급여 등의 비용은 경상연구개발비로 인식합니다. 동사는 2020년 이후 추정에 대해서 연구인력의 평균급여, 명목임금상승률 및 연구인력 운영계획게 근거하여 추정하였습니다.

⑤ 외주비

2020년 외주비는 데이터 유통과 관련하여 특수 목적 데이터의 취급과 관련하여 발생한 외부 컨설팅 성격의 비용으로 매년 그 발생규모가 일정하지 않아 과거 3개년의 매출액 대비 외주비용의 규모의 평균을 적용하여 추정하였습니다.

(라) 영업외수익 및 영업외비용

동사의 영업외수익은 이자수익과 잡이익으로 이루어져 있고, 영업외비용은 이자비용과 기부금, 잡손실로 이루어져 있습니다. 동사의 영업외 손익은 이를 제외하고는 유의미하게 발생하지 않고, 비경상적으로 발생하기 때문에 미래 추정에서는 제외하였습니다.

(마) 법인세 비용

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

(단위: 원)

구분

2020(E)

2021(E)

2022(E)

2023(E)

법인세차감전
순이익(예상)
641,436,007
3,154,878,107
7,635,611,476
13,756,078,077

법인세비용
119,115,922
673,353,973
1,664,602,559
3,019,943,439

(주9) 정정 후

다. 추정당기순이익 산정내역

(1) 추정 손익계산서

동사의 최근 사업연도를 포함한 향후 4개년 손익추정은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구 분
2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

매출액
7,089
11,203
19,886
30,197
42,627

매출원가
5,280
8,321
13,176
18,005
23,008

매출총이익
1,809
2,882
6,709
12,190
19,619

판매비와관리비
1,549
2,166
3,580
4,556
5,824

영업이익
260
716
3,128
7,634
13,795

영업외수익
55
53
160
160
160

영업외비용
220
128
128
128
128

법인세차감전이익
95
641
3,161
7,666
13,827

법인세비용
33
119
673
1,665
3,020

당기순이익
62
522
2,487
6,002
10,807

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 매출 및 손익은 국내외 빅데이터, 인공지능 산업의 성장, 현재 진행 혹은 준비 중인 인공지능 및 빅데이터 솔루션 공급, AI기술용역사업 등의 확장 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 예측한 인공지능 및 빅데이터 시장의 본격적인 성장규모의 예측치와의 차이, 현재 진행 혹은 준비중인 사업 규모의 예측 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 점에 유의하시기 바랍니다.

(가) 매출액

[부문별 매출액 추정 요약]

(단위: 천원)

구분
2018년
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

어플라이언스
2,306,686
2,392,940
5,731,823
7,451,369
9,686,780
12,592,814

솔루션
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692

AI기술용역
2,749,978
3,690,703
2,791,521
8,488,411
15,122,002
22,905,692

데이터유통
-
186,364
938,591
1,856,364
2,880,519
4,120,779

합계
5,114,416
7,089,207
11,202,497
19,884,819
30,195,712
42,626,978

(출처 : 동사 제시 자료)

1) 어플라이언스

어플라이언스 제품은 글로벌 GPU 시장의 94%를 점유하고 있는 NVIDIA와 그 외 HP, DELL 등의 GPU 제품에 동사의 솔루션인 우유니(Uyuni)가 함께 탑재되어 판매되는 경우입니다. 동사는 GPU자원의 효율적인 관리 및 배분을 가능하게 하는 우유니(Uyuni) 솔루션을
2018년 (美)NVIDIA GTC에 참가하여 신기술을 발표하는 등 세계 1위 인공지능 인프라 업체인 NVIDIA사의 국내 최초 GPU S/W파트너로 선정되었습니다. 해당 파트너사에 선정됨에 따라 인공지능 비디오 데이터 분석에 필요한 H/W(GPU) 판매권을 확보하였으며 인공지능 H/W와 S/W를 동시에 납품할 수 있는 어플라이언스 상품 출시로 통합 역량을 확보하였습니다. 또한 2020년 하반기에는 NVIDIA사의 S/W업체 중 국내 유일하게 Preferred Partner로 승격되어 H/W 매입시 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다.

한편, AI 데이터센터 부문 실적은 최근 5개연도간 NVIDIA의 고속성장을 주도하며 CAGR 56.6%(FY2015년~2020년)로 집계되었습니다(삼성증권, 글로벌반도체, 2020.04). 또한 2019년 11월 기준 슈퍼컴퓨터 가속기 시장점유율이 94%를 보이고 있는 NVIDIA의 AI 신경망 반도체 GPU 매출액은 2019년부터 2024년 까지 CAGR 33.3%를 보일것으로 예상됩니다. 이와 같이 전 산업계와 공공분야의 인공지능 도입 확산에 따라 필수연산 자원인 GPU의 수요증가는 지속될 것으로 전망되며, 실제로 동사의 GPU와 함께 솔루션이 제공되는 어플라이언스 부문 매출액의 경우 '18~'20(E) CAGR 58%로 높은 성장세를 보이고 있습니다. 따라서 동사의 어플라이언스 부문의 향후 매출 성장률은 보수적으로 30%를 적용하여 추정하였습니다.

[AI신경망 반도체 GPU매출액 추이 및 전망]

ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망.jpg
ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망

동사는 X-AIVA를 통한 AI기술용역사업을 수행할 계획을 가지고 있습니다. 현재 국방, 금융업, 유통업, 공공사업 등에 예정되어 있는 AI기술용역사업과 더불어 어플라이언스 제품의 직접판매 비중이 점진적으로 증가 될 것으로 예상됩니다. AI기술용역을 통한 솔루션 매출과 더불어 어플라이언스 제품의 직접 매출이 병행될 것으로 판단되며 이와는 별개로 어플라이언스 단독 매출 중 직접판매 비중이 점차 증가할 것으로 예상되며 그 추정치는 아래와 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

직접판매 매출
-
-
244,185
1,117,705
2,906,034
7,555,689

간접판매 매출
2,306,686
2,392,940
5,535,098
6,333,664
6,780,746
5,037,126

매출합계
2,306,686
2,392,940
5,779,283
7,451,369
9,686,780
12,592,814

판매비중
직접판매
0%
0%
4%
15%
30%
60%

간접판매
100%
100%
96%
85%
70%
40%

(출처 : 동사 제시 자료)

2) 솔루션 매출

동사 솔루션 제품인 우유니(Uyuni), 엑스레이블러(x-Labeller), 엑스댐스(x-DAMs), 엑스아이바(X-AIVA)를 라이선스 기준으로 제품이 판매되면 제품별 가격을 고객에게 청구하는 방식으로 진행됩니다. 솔루션 제품 판매에는 커스터마이징이 포함되지 않습니다.

[씨이랩 비즈니스 모델 - 솔루션 제품 판매 방식]

출처 : 동사 작성 자료

동사의 솔루션 매출은 라이선스 판매로부터 발생합니다. 2019년 AI 영상분석 솔루션 X-Labeller를 출시하며 1,318%의 솔루션 부문 매출 신장을 달성하였고 2020년도는 전년대비 25%의 성장이 예상됩니다. 솔루션 사업부문 '18~'20(E) CAGR은 448.99%이며, 한국데이터산업진흥원에 의하면 데이터 분석 솔루션 '17~'19(E) CAGR은 22.3%입니다. 그럼에도 동사가 상용화한 솔루션 사업부문에서의 경쟁자의 진입 등을 고려하여 보수적으로 20%의 성장을 적용하여 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2,019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)
CAGR('19~'20E)

솔루션 매출
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692
448.99%

(출처 : 동사 제시 자료)

3) AI기술용역

동사의 AI기술용역의 경우 SI 성격의 빅데이터 및 AI 분석을 위한 인프라의 구축과 더불어 동사의 솔루션 제품(X-DAMs, Uyuni, X-Labeller 및 X-AIVA)을 접목하여 제공하여 고객의 니즈에 충족하는 서비스를 제공합니다. 동사는 2010년 설립 초기부터 빅데이터, AI 관련 기술용역을 제공해왔고 AI기술용역의 제공 내역 요약은 아래와 같습니다.

AI기술용역 제공 내역

(단위 : 백만원)

발주처
사업개요
사업기간
계약금액

KT
KT클라우드 서비스 내 GPU인프라 및 서비스 제공
'20.04 ~ '20.12.
765

매일방송외
유통 소비 빅데이터 플랫폼 기능 고도화 및 융복합 상품 생산체계 구축
'20.06 ~ '20.12.
850

국방과학연구소
딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 소프트웨어 개발
'19.12 ~ '22.04
700

국방과학연구소
딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작
'19.12 ~ '20.11
349

매일방송외
유통소비 빅데이터 플랫폼(KDX) 개발 프로젝트
'19.08 ~ '19.12
1,773

더본코리아
통합 POS 프로그램 및 매출데이터관리시스템 개발
'19.05 ~ '20.04
350

국방과학연구소
머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성기술 개발 융복합 ICT
'17.11 ~ '20.06
675

한국정보화진흥원
지능정보 데이터 소재정보 수집 및 대외 제공, 지능정보 통합지원 체계 구축
'17.11 ~ '17.12
378

한국정보화진흥원
K-ICT 빅데이터 센터 고도화
'16.11 ~ '16.12
729

국방과학연구소
실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼(D-Net) 개발
'16.08 ~ '18.11
2,201

경남발전연구원
경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발
'16.06 ~ '16.12
429

한국환경산업기술원
친환경 정보관련 시스템의 기능 고도화 및 안정적 운영을 통해 관련정보의 지속가능성 증대, 시스템 개선, 유지관리 통합 관리 체계 기반 마련
'16.05 ~ '16.12
400

한국정보화진흥원
빅데이터 기반 관계분석과 복지협업 프로세스 개선을 통한 범정부 복지 분야 협업체계 재설계
'15.05 ~ '15.11
485

중소기업은행
SNS기반 소상인 홍보 및 고객관리 서비스 개발 운영
'13.10 ~ '14.10
1,000

방송통신위원회
성남시 시장상권활성화서비스 개발 및 상권활성화 통합관리시스템 개발을 통한 스마트비즈니스 환경 구축
'12.05 ~ '12.12
1,050

인천정보산업진흥원
차세대 웹표준 HTML5 기반 소셜미디어 통합 프레임워크, 관리서비스 및 기업용 마케팅서비스 개발
'12.03 ~ '13.12
1,724

인천정보산업진흥원
문화컨텐츠 중소기업을 위한 스마트워크센터 구축
'11.06 ~ '11.11
453

기타
10,903

동사는 빅데이터, AI산업의 초기 단계에서는 빅데이터 및 AI 분석 환경의 구축, 선행기술의 개발 형식의 AI기술용역이 제공되었습니다. 현재 동사는 실시간 영상데이터 분석 기술의 개발 완료와 X-AIVA의 상업화가 완료됨에 따라 cctv 영상데이터의 실시간 분석을 통한 보안관제, 경영의사 판단을 위한 정보를 제공하거나 품질관리 등의 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 사업을 진행하고 있습니다.

① 국방분야 

동사는 2017년부터 국방과학연구소(ADD)와 실시간 영상인식 국방 빅데이터 플래폼(D-NET) 개발, 머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성 프레임워크 제작(D-GEN) 개발 용역을 수행하였습니다.
본 용역은 국방부의 무기체계 고도화 사업의 일환으로 4차 산업혁명 시대 선도를 위한 미래 전략기술, 유무인 복합체계 등 첨단무기 개발 역량 강화를 위해 진행된 연구용역으로 제출일 현재 기술개발이 완료되어 2021년을 기점으로 본 사업진행을 앞두고 있습니다.
이와 더불어 국방과학연구소와의 실시간 영상인식과 관련된 기술 수준을 인정받아 공군 비행장에서의 스마트관제탑 사업을 수주, 2021년 본사업이 진행될 예정입니다.

[서산 공항 보안관제 서비스 제공 예시]

공항 관제.jpg
공항 관제

(출처 : 동사 제시자료)

국방부 2021년 국방예산 편성과 관련된 보도자료(2020.09.01, 2020.12.02)에 따르면 2021년 국방예산은 52조 8,401원으로 확정되었으며 이는 2020년 대비 5.4% 증가한 수준입니다. 한편, 국방부 예산 중 유도무기 개발을 위한 유무인 복합체계사업 예산의 경우 1조 472억원으로 편성되었습니다. 이는 2020년 대비 43.9%증가된 수치입니다. 또한, 동사와 지속적으로 AI 기술개발을 진행하고 있는 국방과학연구소의 연구인프라보강(R&D) 예산은 2021년 1,220억원이 편성되었고 전년대비 24.5% 증가하였습니다. 

2021년 국방 예산 정부안(확정) 보도자료 발췌

2021년 국방예산 확정안 보도자료 발췌.jpg
2021년 국방예산 확정안 보도자료 발췌

국방예산_유무인복합체계 예산 내용 발췌.jpg
국방예산_유무인복합체계 예산 내용 발췌

(출처: 국방부 국방예산 보도자료 2020.09.01, 2020.12.02)

동사가 2017년부터 진행해온 3건의 AI기술개발용역(실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼, AI 학습용 가상데이터 생성 SW개발, 가시광 학습용 가상데이터 생성 SW개발사업)은 유무인 복합체계 사업의 일환으로, 2021년부터 실제 무인 유도무기에 탑재되는 본 사업으로 전환되어 SW엔진이 납품될 것으로 예상됩니다. 동사는 이러한 국방분야의 AI기술개발 용역 수주금액을 추정함에 있어서, 국방예산의 증가 및 동사가 진행할 유무인 복합체계 사업의 핵심기술개발 분야 및 국방과학연구소 연구인프라 보강 예산의 증액수준, 과거 수주 경험을 통하여 본 사업으로의 전환될 경우 수주 규모를 예상하여 향후 수익을 추정하였습니다.

[국방분야 AI기술개발 용역 진행 내역 및 추정]

(단위 : 천원)

구분
2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼
1,016,056
931,385
-
-
-
-
-

AI 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
43,568
231,955
231,955
106,159
-
-
-

가시광 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
70,766
278,552
-
-
-

은폐상황 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
10,376
312,178
312,178
65,269
-

유도무기(지대공미사일) 탐색기용 영상분석 서비스
(추정)

-
-
-
-
900,000
900,000
900,000

유도무기(드론) 탐색기용 영상분석 서비스
(추정)

-
-
-
-
-
900,000
900,000

공군 비행장 영상분석 서비스(스마트관제탑)
(추정)

-
-
-
171,205
1,050,000
1,050,000
1,050,000

소계
1,059,624
1,163,339
313,096
868,094
2,262,178
2,915,269
2,850,000

② 금융권

CCTV 영상을 통한 객체인식 영상분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 금융권 영업점의 CCTV와 비디오데이터 분석을 위한 GPU 서버를 연동하여 고객들을 분석하고 효용가치가 있는 분석 값으로 표출하는 구축형 납품 사업입니다. 금융권 각 영업점에는 평균 25대 가량의 CCTV가 설치되어 있으며 이는 영업점들마다 관제 모니터링과 데이터 기록 장치를 사용하여 관제와 비디오데이터를 기록을 하고 있습니다. 이러한 단순 관제 환경에 X-AIVA라는 영상 분석 시스템을 도입하면서 기능적으로는 감지 인원 마스킹 처리 기능, 고객출입 후 이동경로 분석, 인원 밀집도 분석, 분석 데이터 통계 기능이 적용됩니다. 또한 사업 추진 중인 금융권 영업점은 144개 영업점으로 규모적인 부분에서 소규모성 환경이 아니기 때문에 영상 분석 환경 구축을 중앙 분석 서버 시스템으로 구축하여 진행할 계획입니다.

본 계약에서 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 라이선스 측면에서는 10 영업점을 기본 구성으로 판매되며, 멀티구성은 50 영업점으로 대규모 계약시 할인폭이 적용된 가격으로 계약이 진행됩니다. 이러한 가격 체계로 영업점의 사이트 증설이나 신규 영업점 발굴로 인한 제품 라이선스 매출 증가를 기대하고 있습니다.

[금융권 지점관리 서비스 제공 예시]

금융권 지점 관리.jpg
금융권 지점 관리

(출처 : 동사 제시자료)

제출일 현재 동사는 금융권 K사와 CCTV영상을 통한 객체인식을 통해 고객 이동동선 파악, 고객 밀집도 파악, 창구배치 효율화, 고객 이상행동 감지 등의 서비스를 제공하는 계약을 진행중에 있습니다. 동사가 예상하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

X-AIVA 서비스 단가
(A)

240,000
240,000
120,000

CCTV 적용대수
(B)

50
3,600
25,325

소계
(C=A*B)

12,000,000
864,000,000
3,039,000,000

구축비
(D)

175,000,000
9,000,000
-

목표 지점개수
(E)

2
144
1,013

소계
(F=D*E)

350,000,000
1,080,000,000
-

수주예상금액(C+F)

362,000,000
1,944,000,000
3,039,000,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 산정하였습니다.

주2) 3차년도 서비스 단가는 금융분야 메이저 고객사 선점과 Lock-in 유도를 위해 전략적으로50% 할인을 적용하였습니다.
주3) 구축비의 경우 초기단계에서는 중앙통제형 관제센터 구축을 위해 개발비가 투입되나 통합관리센터 구축 이후부터는 단순 카메라 채널의 IP 연동만으로도 엔진 적용이 가능하여 점차적으로 감소하는 것으로 가정하였습니다. 

주4) 지점당 CCTV대수는 25대로 가정하였습니다.

금융기관 지점수는 2020년 12월기준 6,697개로 추정됩니다. 지점당 CCTV대수를 25대로 가정하면 2020년 167,415대에서 2023년까지 166,563대로 소폭 증가될 것으로 추정됩니다. 동사는 2023년까지 금융권 K사에 1,013개 지점 약 25,000대의 카메라에 X-AIVA 서비스를 도입하여 금융권 AI 영상분석 시장점유율 15%달성을 목표하고 있습니다. 제출일 현재 동사는 금융권 K사와의 관련 사업 진행을 위한 MOU를 체결하였고, 해당 사업의 진행됨에 따라 국내 타 금융기관으로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되나, 동사의 실적추정에서 해당 부분은 제외하였습니다.

금융기관 CCTV 대수 추이

(단위 :
지점수, 대)

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

17개 은행
(지점수)

6,788
6,765
6,708
6,697
6,685
6,674
6,663

KB국민은행
(지점수)

1,062
1,057
1,051
1,018
1,016
1,015
1,013

농협은행
(지점수)

1,150
1,135
1,135
1,135
1,133
1,131
1,129

우리은행
(지점수)

876
877
875
874
873
871
870

신한은행
(지점수)

865
876
876
875
874
872
871

하나은행
(지점수)

775
753
724
724
723
722
720

금융권 CCTV 대수
(대)

169,700
169,125
167,700
167,415
167,130
166,846
166,563

출처) 은행연합회 - 각 은행별 영상정보처리기기 운영관리 방침
주) 2021년부터의 CCTV 대수 추정치는 2017년~2020년까지의 CCTV대수의 CAGR인 -0.17%를 고려하여 추정하였습니다. 

③ 유통업

유통 분야 상품관리 영상 분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 G사 편의점 별 설치되어 있는 CCTV를 통해서 제품 진열대의 상품 점유율에 대한 영상 분석으로 영업점의 관리 및 현황을 파악할 수 있는 시스템 구축 사업입니다. 편의점 내부를 촬영하는 CCTV 비디오데이터의 특성상 구축형 납품 형태로 진행 계획을 세우고 있으며 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 현재 편의점의 상품 재고 파악을 위한 현장정보 수집은 판촉사원들이 편의점 실내 사진 촬영 후 영업시스템에 사진을 업로드하여 육안으로 분석한 결과를 전달하는 상황입니다. 이는 재고 파악의 정확성이 분명하지 않으며 단순 재고 파악으로는 운영 차원의 분석 정보가 미비하여 관리 운영에 어려움이 있습니다. 이를 CCTV 영상 분석 차원의 환경구성으로 구축하여 보다 정확한 관리체계를 마련하고자 하는 목적이 있는 사업입니다. 본 사업에 X-AIVA 적용을 위해서는 편의점 별 평균 카메라 대수와 서비스 적용 편의점의 영업점 수를 기준으로 중앙 분석 서버를 설치하고 편의점에 설치되어 있는 CCTV를 네트워크로 연동하여 X-AIVA 서비스 기능을 활용하는 구성으로 구조를 마련하고 있습니다. X-AIVA 적용 기대 효과로는 영업시스템의 기능 고도화와 효과적인 진열 위치 및 면적 분석 그리고 경쟁사 상품들과의 진열 효과 분석 결과로 기대하고 있습니다.

[유통 지점 관리 서비스 제공 예시]

유통업 지점 분석.jpg
유통업 지점 분석

제출일 현재 동사는 유통업 G사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

목표 지점개수
(A)

31

320

1,672

G사 지점수(추정)
(B)

15,127
15,899
16,709

도입율(주4)
(A/B)

0.2%

2%

10%

단가
(C)

240,000
240,000
240,000

CCTV 대수 (D)

155
1,600
8,360

수주예상금액
(C*D)

37,200,000
384,000,000
2,006,400,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다(단가=2만원*12개월).
주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 G사 편의점 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

전국 편의점 지점 수는 2020년 12월기준 42,746개로 추정됩니다. 이중 G사의 지점 수는 2020년 12월 14,393개이며 2023년까지 16,709개로 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 동사는 G사와 CCTV를 통한 영상분석 서비스 제공을 위한 MOU를 체결하였으며, 2021년 31개 지점에 AI 영상분석 엔진 납품을 목표하고 있습니다. 나아가 2023년까지 G사 전체 편의점 지점수의 10% 점유를 목표하고 있습니다.
동사는 관련 사업을 진행하면서 편의점 산업내 타 사로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되나, 동사의 실적추정에서는 제외하였습니다.

편의점 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
36,824
38,451
40,672
42,746
44,926
47,218
49,626

G사
12,429
13,107
13,918
14,393
15,127
15,899
16,709

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, G사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 편의점 지점수의 CAGR 5.1%고려하여 추정하였습니다.

동사는 유통 분야 요식업 피자 프랜차이즈 P사와의 AI 영상분석 사업을 추진 중입니다. P사는 영업점 내부에서의 식사보다 대부분 배달과 방문포장을 통해 영업을 진행하고 있습니다.

한편, 최근 코로나19의 영향으로 방문포장과 배달주문이 증가하고 있습니다. 포장구매와 배달주문의 특성상 고객이 요리 과정을 확인할 수 없고 제품의 최종상태를 취식 직전에 확인하는 경우가 대부분입니다. 또한, 최근 배달원들의 배달음식 취식행위에 따른 고객불만이 증가하고 있어 제품과 서비스 품질관리 차원에서 AI 영상분석 시스템을 도입하려하고 있습니다.

P사와 협의 중인 내용은 AI 영상분석을 통해 피자 요리과정에서의 품질관리(QC)입니다. 주방 내 설치된 CCTV를 통해 피자가 오븐기로 투입되기 전 정량의 토핑이 투입되었는지, 피자의 모양이 정상적인지 검증하고, 피자 요리과정에서 요리사의 이상행동(비위생적 행위 등)을 AI 영상분석을 통해 감지하는 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 P사는 고의적 재료 미투입을 통한 원가절감 행위, 요리사의 비위생적 행위 등을 방지하여 고객 서비스품질을 향상시키려하고 있습니다.

X-AIVA 적용 기대 효과로는 AI 영상분석을 통한 P사 내부 영상관제시스템을 구축을 통해 최종적으로 제품과 서비스 품질 향상을 기대하고 있습니다.

제출일 현재 동사는 프랜차이즈업체 P사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

목표 지점개수
(A)

9
63
142

P사 지점수(추정)
(B)

218
249
284

도입율(주4)
(A/B)

4.13%
50.23%
100.00%

단가
(C)

240,000
240,000
240,000

CCTV 대수
(D)

45
313
710

수주예상금액
(C*D)

10,800,000
75,000,000
170,400,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다.
(단가=2만원*12개월).

주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 P사 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

전국 요식업 프랜차이즈업체의 지점 수는 2020년 12월기준 144,752개로 추정됩니다. 이중 P사의 지점 수는 2020년 12월 191개이며 2023년까지 284개로 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 동사는 P사와 CCTV를 통한 영상분석 서비스 제공을 위한 MOU를 체결하였으며, 2021년 전지점에 AI 영상분석 엔진 납품을 목표하고 있습니다. 
동사는 관련 사업을 진행하면서 관련 산업내 타 사로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되고, P사의 글로벌 지점으로의 사업 영역 확대가 가능할 것으로 예상하나 동사의 실적추정에서는 제외하였습니다.

요식업 프랜차이즈업체 및 P사 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
122,361
129,728
136,868
144,752
153,089
161,907
171,233

P사
128
146
167
191
218
249
284

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, P사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 요식업 프랜차이즈업체의 지점수
CAGR
5.76%, P사의 지점수
CAGR
14.22%를 고려하여 추정하였습니다.

④ 공공부문

통계청의 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수 현황자료에 따르면 지자체별 많게는 8,000대에서 적게는 1,000대의 CCTV가 운영되고 있습니다. 이는 교통감시, 주취, 폭력, 쓰레기 무단투기 등의 방범을 위한 목적과 화재, 지진 등의 재난안전에 대한 대비를 목적으로 하고 있습니다. 지자체의 CCTV는 통합관제센터 관제사들이 육안으로 감시하고 있는 실정입니다. 영주시의 경우 1명의 관제사가 약 150대의 CCTV를 관제하며 화성시의 경우 1명당 600대의 CCTV 관제를 담당하고 있습니다.

관제사에 의한 CCTV 실시간 관제는 물리적으로 불가하기 때문에 지자체에서는 AI를 통해 CCTV 영상을 선별적으로 관제할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이상행동, 재난상황 등의 객체 이벤트 발생 시 AI가 이를 감지하여 관제사에게 우선적으로 알려주어 관제효율을 증가시키는 것에 그 목적이 있습니다.

[스마트시티 보안관제 서비스 예시]

스마트시티 보안관제.jpg
스마트시티 보안관제

(출처 : 동사 제시 자료)

'21년도 지자체 중 10여개의 지자체 통합관제센터에서 예산을 확보한 상황이며 동사는 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 4개소에 X-AIVA 적용을 협의 중에 있습니다.
동사는 2020년 10월부터 영주시와 CCTV 30개 채널에 X-AIVA 엔진 데모테스트를 진행 중에 있습니다. 엔진 테스트가 성공적으로 완료될 경우 2021년 본 사업으로 진행되어 1,000개 CCTV로 확장될 예정입니다. 2021년의 경우 보수적인 관점에서 수주가능성이 가장 높은 영주시 한 개 시에 대해서만 추정치를 작성하였습니다. 동사는 2023까지 6개의 지자체에 18,000여대 CCTV에 X-AIVA를 납품하여 시장점유율 1% 달성을 목표하고 있습니다.

진행중인 지자체 CCTV 선별 관제 서비스 관련 매출 추정

2020
2021E
2022E
2023E

수주예상 지자체수

1
2
6

수주예상 CCTV 대수(A)
-
1,000
6,000
18,000

공공기관 CCTV대수(B)
1,260,430
1,340,846
1,426,392
1,517,396

시장점유율(A/B)
-
0.07%
0.42%
1.19%

단가(C)
240,000
240,000
240,000
240,000

수주예상금액
(A*C)

-
240,000,000
1,440,000,000
4,320,000,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA의 구독료는 월 2만원, 연 24만원으로계산하였습니다.

공공기관 CCTV 운영대수 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

954,261
1,032,879
1,148,770
1,260,430
1,340,846
1,426,392
1,517,396

출처) 통계청 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수, 개인정보보호종합지원시스템 현황자료
주
1) 공공기관 CCTV 설치대수의 추정은 2017년~2020년 CCTV설치대수의 CAGR 6.38%를 고려하여 추정하였습니다.

⑤ AI이행사업(기타) 

동사는 설립초기부터 민간과 공공기관의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 기술개발 등의 용역을 수행해 왔습니다. 국내의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 관련 기술개발 사업은 대부분 정부 주도하에 이루어지고 있고, 이는 정보통신산업협회의 수요조사 후 자금이 집행되어 해당 사업이 진행되는 구조로 이루어지고 있습니다.

동사는 AI이행사업의 매출추정과 관련해서 AI, 빅데이터 이행사업 예산 중 동사가 수주한 금액의 2018년~2020년 동안의 비율을 근거로 하여 향후 AI, 빅데이터 이행사업의 규모를 과거 예산성장율과 국내 인공지능시장의 성장 전망치를 고려하여 추정하였습니다.

[AI, 빅데이터 이행사업 매출 추정]

(단위 : 백만원)

2018년

2019년

2020E

2021E

2022E

2023E

AI, 빅데이터 이행사업
62,792
130,498
101,231
240,633
331,564
456,858

수주금액
1,105
3,376
2,109
5,158
7,107
9,793

시장점유율
1.76%
2.59%
2.08%
2.14%
2.14%
2.14%

주) 동사의 2018년~2020년 AI, 빅데이터 이행사업 규모 대비 수주금액 비율의 평균은 2.14%입니다. 2021년 이후 동사의 수주금액은 동사의 과거 시장 점유율 2.14%가 유지된다고 가정하였습니다.

동사가 수행하는 AI 이행사업은 AI를 활용한 '빅데이터 플랫폼 구축' 사업과 'AI 영상분석시스템 구축' 사업으로 분류됩니다. 동사는 2019년부터 유통소비 빅데이터 플랫폼 구축 사업을 진행 중입니다. 또한, KT AI 클라우드의 GPU 인프라 서비스(GPU as a Service)를 계속사업으로 진행 중입니다. 해당사업은 2021년부터 고도화 사업으로 전개되어 동사의 AI 분석엔진이 결합된 'AI as a Service'로 제공될 예정이고, 수요예보에 따라 신규사업 수주가 지속 될것으로 예상됩니다..

[AI 기술용역 매출 추정]

(단위 : 백만원)

구분

2020E

2021E

2022E

2023E

빅데이터 플랫폼 구축(계속)

850

1,200

1,200

1,200

AI GPU인프라 서비스(계속)

765

1,350

1,350

1,350

계속사업 소계

1,615

2,550
2,550
2,550

신규사업

494

2,608

4,657
7,243

합계

2,109
5,158

7,107

9,793

(출처 : 당사 제시 자료)

① 빅데이터 플랫폼 구축사업(계속사업)

해당 사업은 정부의 디지털 뉴딜 정책에 편성된 '10대 빅데이터 플랫폼 구축'사업으로, 2019년부터 추진되어왔으며, 10개 분야에 3년간 총 1,516억원의 예산이 편성되어 있습니다. 동사가 수행 중인 분야는 유통물류 분야이며, 주관사업자인 매일방송의 민간 최초 데이터 거래 플랫폼(KDX한국데이터거래소)을 구축하고 기능을 고도화 하는 것이 목적인 AI기술용역 사업입니다.

[10대 빅데이터 플랫폼 구축 사업]

10대 빅데이터플랫폼 구축 사업.jpg
10대 빅데이터플랫폼 구축 사업

(출처 : 과학기술정보통신부)

동사는 '유통소비 빅데이터 플랫폼 구축' 사업의 주관사업자인 매일방송의 데이터 거래 플랫폼(KDX한국데이터거래소)의 유지보수 및 기능고도화 사업을 수행할 것으로 예상되며, 향후 수주 금액은 2021년 예상 수주 금액 규모가 지속됨을 가정하여 추정하였습니다.

② AI GPU인프라 서비스 사업(계속사업)

동사는 과학기술정보통신부 산하 정보통신사업진흥원이 전담기관으로 진행되는 '인공지능 고성능 컴퓨팅 자원 임차' 사업의 일환으로 해당 사업을 진행하고 있습니다. 이는 정부의 '데이터/AI 데이터 활성화 계획('19년 1월)'에 따라 AI 연구개발에 필요한 클라우드 기반의 GPU자원을 중소기업, 스타트업에게 지원해주는 사업으로 2019년 57억원 예산편성으로 200개사 지원을 시작으로 2023년까지 1,650개사로 확장하는 것을 목표로하고 있습니다. 2020년에는 237억원의 예산이 편성되었고 클라우드 GPU 이용자의 증가에 따라 2023년까지 정부의 예산은 점차 증액될 것으로 예상됩니다.

동사는 본 사업의 주사업자인 KT와 클라우드 파트너쉽 계약을 체결하였으며 이를 기반으로 '고성능 컴퓨팅 인프라 임차 사업' 수행을 포함한 다양한 신규사업 기회를 모색하고 있으며, 해당 AI기술용역사업을 통한 미래 추정 수익에는 계속사업으로 진행중인 '고성능 컴퓨팅 인프라 임차 사업'에 대한 추정만을 포함하여 산정하였습니다.

③ 신규사업

동사는 설립 이후 자체 보유 기술을 통해 민간 및 공공분야의 빅데이터, AI 사업을 수
행하였습니다. 

[설립 이후 AI기술용역 제공 내역]

(단위 : 백만원)

발주처
사업개요
사업기간
계약금액

KT
KT클라우드 서비스 내 GPU인프라 및 서비스 제공
'20.04 ~ '20.12.
765

매일방송외
유통 소비 빅데이터 플랫폼 기능 고도화 및 융복합 상품 생산체계 구축
'20.06 ~ '20.12.
850

국방과학연구소
딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 소프트웨어 개발
'19.12 ~ '22.04
700

국방과학연구소
딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작
'19.12 ~ '20.11
349

매일방송외
유통소비 빅데이터 플랫폼(KDX) 개발 프로젝트
'19.08 ~ '19.12
1,773

더본코리아
통합 POS 프로그램 및 매출데이터관리시스템 개발
'19.05 ~ '20.04
350

국방과학연구소
머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성기술 개발 융복합 ICT
'17.11 ~ '20.06
675

한국정보화진흥원
지능정보 데이터 소재정보 수집 및 대외 제공, 지능정보 통합지원 체계 구축
'17.11 ~ '17.12
378

한국정보화진흥원
K-ICT 빅데이터 센터 고도화
'16.11 ~ '16.12
729

국방과학연구소
실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼(D-Net) 개발
'16.08 ~ '18.11
2,201

경남발전연구원
경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발
'16.06 ~ '16.12
429

한국환경산업기술원
친환경 정보관련 시스템의 기능 고도화 및 안정적 운영을 통해 관련정보의 지속가능성 증대, 시스템 개선, 유지관리 통합 관리 체계 기반 마련
'16.05 ~ '16.12
400

한국정보화진흥원
빅데이터 기반 관계분석과 복지협업 프로세스 개선을 통한 범정부 복지 분야 협업체계 재설계
'15.05 ~ '15.11
485

중소기업은행
SNS기반 소상인 홍보 및 고객관리 서비스 개발 운영
'13.10 ~ '14.10
1,000

방송통신위원회
성남시 시장상권활성화서비스 개발 및 상권활성화 통합관리시스템 개발을 통한 스마트비즈니스 환경 구축
'12.05 ~ '12.12
1,050

인천정보산업진흥원
차세대 웹표준 HTML5 기반 소셜미디어 통합 프레임워크, 관리서비스 및 기업용 마케팅서비스 개발
'12.03 ~ '13.12
1,724

인천정보산업진흥원
문화컨텐츠 중소기업을 위한 스마트워크센터 구축
'11.06 ~ '11.11
453

기타
10,903

(출처 : 당사 제시 자료)

국내 정보화 사업(빅데이터, AI사업 포함)은 정보통신산업진흥원의 수요예보 조사를 통해 매해 공공 부문 정보화 사업 규모가 정해집니다. 국내 빅데이터, 인공지능 시장의 성장과 함께 정보화 사업의 추진 규모 및 예산은 증가할 것으로 예상됩니다.

2021년 수요예보에 따라 동사가 타겟으로 삼은 공공분야 AI영상분석시스템 구축 사업과 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 총 20건이며 총사업규모는 302억원규모입니다. 이 중 동사는 수주확률을 고려하여 2021년 총 사업규모의 약 8.6%, 약 26억원을 수주하는 것을 목표하고 있습니다. 2021년 이후 동사의 AI기술용역 수주 추정치는 2018년~2021년의 AI, 빅데이터 이행사업 규모 대비 동사의 수주금액의 비율(시장점유율)이 지속된다고 가정하고 추정하였습니다.

[정보화 사업 추진 규모 및 예산]

(단위 : %, 백만원)

2018년

2019년

2020년

2021년E

2022년E

2023년E

CAGR
('18~'21)

총사업
(A)

96,022,897
106,571,834
75,204,528
106,671,039
110,479,195
114,423,302
3.57%

AI, 빅데이터 이행사업
(B)

62,792
130,498
101,231
240,633
308,010
394,253
56.48%

총사업대비비중
(B/A)

0.07%
0.12%
0.13%
0.23%
0.30%
0.40%
-

씨이랩 수주 금액(C)
1,105
3,376
2,109
5,158

7,107

9,793

-

씨이랩 시장점유율(B/C)
1.76%
2.59%
2.08%
2.14%
2.14%
2.14%
-

출처) 정보통신산업진흥원 수요예보 온라인조사시스템, 연도별 별첨자료,
동사 추정

주1) AI, 빅데이터 이행사업의 2012년~2023년의 추정 예산 규모는 2018년 ~ 2020년 예산 연평균성장율 56.48%을 고려하여 보수적으로 약 40%로 설정하였습니다.

주2) 동사의 2021년 이후 수주금액은 계속사업 금액을 포함한 AI기술용역 전체 수주 금액입니다.

4) 데이터유통

동사의 데이터유통 사업은 동사의 데이터 파트너사로부터 원천데이터를 구매하여 인공지능에 필요한 학습데이터로 가공 후 최종소비자에게 납품하는 사업입니다. 동사의 데이터유통 사업은 정부의 디지털뉴딜 사업의 일환인 데이터바우처 사업과 민간 데이터거래소에 의한 데이터 가공 의뢰로 구분됩니다. 제출일 현재 정부주도하에 이루어지고 있는 데이터 구축, 개발, 활용 분야의 정부예산은 '22년까지 3.2조원, '25년까지 6.7조원으로 증가할 것으로 예상되고, '19년 데이터시장규모가 16.8조원에서 '22년 30조원, '25년 43조원으로 시장규모 역시 유의미하게 증가할 것으로 예상됩니다(20.07.15 한국판 뉴딜 종합계획). 동사의 2019년 데이터 거래건수는 7건이며 2020년 데이터 거래건수는 22건으로 예상됩니다. 
한편, 동사는 '19년 AI 학습데이터를 거래할 수 있는 KDX한국데이터거래소 플랫폼을 구축하였고 파트너쉽 체결을 통해 AI 학습데이터 유통역량을 확보해나가고 있습니다. '20년에는 민간기업과 1건의 수주를 달성하였고 민간 주도의 시장형성에 따라 수주 건수를 높여나갈 예정입니다.
데이터 유통사업과 관련된 향후 매출의 추정에 있어서 정부의 디지털뉴딜 사업의 정착이 이루어진 2020년 전체 데이터 거래의 평균 거래금액과 최근 2사업연도의 데이터바우처관련 거래 건수 증가율을 토대로 데이터유통 사업의 예상매출을 추정하였습니다.

데이터 유통사업 부문 예상 매출 규모

(단위 : 건, 원)

구분
2019
2020
2021E
2022E
2023E

데이터바우처
거래건수
7
14
28
40
60

평균매출
26,623,377
52,012,987
52,012,987
52,012,987
52,012,987

예상매출액
186,363,636
728,181,818
1,456,363,636
2,080,519,480
3,120,779,220

민간 데이터거래소
거래건수
-
1
4
8
10

평균매출
-
200,000,000
100,000,000
100,000,000
100,000,000

예상매출액
-
200,000,000
400,000,000
800,000,000
1,000,000,000

합계
186,363,636
938,590,910
1,856,363,636
2,880,519,480
4,120,779,220

성장률
-
404%
98%
55%
43%

(출처 : 동사 제시 자료)

(나) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정방법

1) 매출원가

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

매출원가

8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

동사의 매출원가는 어플라이언스의 하드웨어 구입비용, AI기술용역의 인건비, 데이터유통의 데이터구매비용과 공통비용으로 구성되어 있습니다. 매출원가의 상세 구성내역은 아래와 같습니다.

(단위: 원)

구 분

비용성격

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

하드웨어 매입
직접비
5,566,640,776
6,926,047,794
8,611,547,537
10,174,993,850

솔루션 매입(*)
781,717,500
-
-
-

AI기술용역 외주비 등
1,003,334,166
2,546,523,334
4,385,380,740
6,413,593,808

데이터 매입
222,681,091
556,909,091
864,155,844
1,236,233,766

급여
간접비
1,160,722,214
2,880,445,525
3,662,259,174
4,462,280,533

가공인력급여
68,400,000
108,938,312
172,758,450
252,579,865

퇴직급여
64,448,838
253,199,886
323,462,854
396,694,845

복리후생비
71,562,342
188,262,512
242,342,718
299,435,887

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

장기종업원급여
17,604,165
41,190,989
52,621,489
64,534,994

정부보조금
(653,085,175)
(381,838,794)
(381,838,794)
(381,838,794 )

합계
8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

(*) 2020년 솔루션매입비용은 거래처의 요구로 비경상적으로 발생한 비용으로 2018년 이후 최초로 발생하였습니다. 따라서 원가 추정에서 해당 항목은 제외하였습니다.

가) 직접비

매출원가 중 어플라이언스, AI기술용역, 데이터유통사업과 관련하여 발생하는 직접비에 대한 추정은 아래와 같습니다.

① 어플라이언스

동사는 2020년 하반기 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 GPU 등 하드웨어의 매입단가에 대해서 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다. 따라서 하드웨어가 국내 총판사를 통해 고객에게 공급되지 않고, 동사에서 직접판매형태로 고객에게 제공되는 경우 어플라이언스 부문의 원가율은 낮아지게 됩니다. 따라서 2018년~2020년의 직접원가율평균은 97%임에 비해 2021년~2023년의 직접원가율은 93%, 89%, 81%로 점차 감소하게 됩니다.

[어플라이언스 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
2,307
2,393
5,732
7,451
9,687
12,593

직접원가
2,246
2,355
5,567
6,926
8,612
10,175

직접원가율
97.4%
98.4%
97.1%
93.0%
88.9%
80.8%

② AI기술용역

AI기술용역은 인프라 구축 등을 위한 하드웨어 구입비용, 외주비용 등으로 구성되어 있습니다. 동사는 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 하드웨어 구입비요의 절감효과가 발생할 것으로 판단하고, 향후 주력사업인 X-AIVA가 클라우드 기반 플랫폼 비지니스 형태로 전환되는 것을 고려하여 원가율이 2020년 이후 매년 1% 개선될 것으로 판단하였습니다.

[AI기술용역 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
2,750
3,691
2,792
8,488
15,122
22,906

직접원가
851
1,966
1,003
2,547
4,385
6,414

직접원가율
30.94%
53.26%
35.94%
30.00%
29.00%
28.00%

③ 데이터 유통

동사는 데이터 판매를 위해 기존에 보유하고 있지 않은 데이터의 경우 데이터 구매비용이 발생할 수 있습니다. 데이터 유통 사업이 본격적으로 진행되었던 2020년 데이터 유통 부문의 직접원가인 데이터 구매비용의 비율은 매출액 대비 17% 수준이었으나, 신규데이터 확보의 필요성이 증가할 것으로 예상하여 2020년 이후 데이터 구매 비용의 비율을 30%로 보수적으로 추정하였습니다.

[데이터유통 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
186
939
1,856
2,881
4,121

직접원가
66
123
557
864
1,236

직접원가율
35.20%
13.07%
30.00%
30.00%
30.00%

나) 간접비

동사의 간접비는 급여성항목과 정부보조금으로 구성되어 있습니다. 간접비는 각 사업부문별 매출액에서 직접비를 차감한 마진을 기준으로 배부하고 있습니다. 급여성 항목의 추정은 2020년 평균인건비를 기준으로 명목임금상승률, 동사의 인력운영계획을 고려하여 추정하였습니다.

[인력운영계획]

(단위 : 명)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

전체인력
인원수
47
52
118
151
189

증감률
53.00%
53.00%
38.00%
38.00%
41.00%

기술인력
(원가)
인원수
23
28
69
85
100

기술인력
(경상연구)
인원수
11
11
11
15
20

관리인력
인원수
13
13
17
25
35

기술인력비율
72%
75%
68%
66%
64%

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

동사의 정부보조금은 연구개발과 관련한 정부지원 인건비로 2020년 정부보조금 확정치는 653,085,175원입니다. 동사는 정부보조금의 추정에 있어서 과거 5년간 정부보조금 지급 내역을 토대로 그 평균금액을 2021년 이후 추정에 반영하였습니다.

[정부보조금 내역 및 추정]

과제명
2017년
2018년
2019년
2020년

빅데이터 기반 실시간 에너지 진단 플랫폼 개발
164,550,000
164,550,000
-
-

제로에너지타운 에너지클라우드 융합기술 개발
66,000,000
77,000,000
77,000,000
-

공공건물 제로에너지 구축을 위한 빅데이터
 플랫폼 기반 딥러닝 에너지 진단 기술개발
75,810,000
124,680,000
124,680,000
-

인공지능 학습용 데이터 구축
-
-
-
556,537,500

머신러닝 학습용 가상데이터 생성 서비스 개발
-
-
-
96,547,675

인공지능 관련 신규 연구개발
-
-
-
-

합계
306,360,000
366,230,000
201,680,000
653,085,175

평균
381,838,794

2) 판매비와관리비

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

급여
648,218,332
917,197,107
1,398,186,060
2,029,103,538

장기종업원급여
3,255,459
4,606,314
7,021,919
10,190,490

상여금
8,992,620
21,019,541
31,885,108
44,970,849

퇴직급여
54,018,194
76,433,092
116,515,505
169,091,962

주식보상비용
75,513,747
258,904,290
183,390,539
-

복리후생비
178,143,974
285,582,126
435,300,672
631,360,917

여비교통비
47,212,925
83,768,159
127,070,180
179,220,147

접대비
67,793,250
391,275,269
593,536,008
837,124,892

통신비
6,539,202
11,602,267
17,599,791
24,822,796

감가상각비
390,110,694
490,110,694
490,110,694
590,110,694

수선비
1,936,600
4,524,868
10,535,939
24,645,603

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

운반비
1,122,063
1,583,506
4,037,922
9,326,776

교육훈련비
3,780,000
37,693,899
57,455,204
83,333,137

경상연구개발비
137,825,650
157,953,107
219,295,078
298,057,602

무형자산상각비
7,492,688
208,991,226
210,789,471
212,947,365

외주비
32,400,000
83,407,352
83,407,352
83,407,353

기타
484,054,641
488,895,187
496,228,614
503,672,044

합계
2,165,351,813
3,579,992,340
4,555,024,568
5,821,162,189

① 급여, 장기종업원급여, 상여금, 퇴직급여, 복리후생비

동사의 판매 및 관리 인력은 대표이사, 경영관리, 유통사업본부, 영업단으로 구성되어 있습니다. 동사는 매출 외형 성장과 더불어 판매및관리 조직의 확충을 계획하고 있습니다. 

[연평균 판매 및 관리 인력 수(명)]

구분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

인원수

13
17
25
35

증가인원
2
4
8
10

- 급여 추정 : 판매 및 관리 인력을 추산하여 명목임금상승률을 고려하여 추정

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

- 퇴직급여 추정 : 일반적으로 산정하는 급여의 12분의 1에 해당하는 금액으로 산정

- 복리후생비 추정 : 인력증가와 임금 인상에 따라 비례하여 추정

② 여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등

여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등은 매출액과 연동하여 발생하는 경향이 높습니다. 다만, 동사의 영업 셩격상 매출액의 성장율에 비해 이러한 매출액에 연동하여 발생하는 비용항목의 성장율은 정비례하지 않습니다. 따라서 향후 해당 비용의 추정에는 매출액의 증가율의 절반 수준으로 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다.

③ 감가상각비, 무형자산상각

동사의 유형, 무형자산에 대한 감가상각비는 법인세법과 K-IFRS 기준에 준용하여 정액법으로 5년간의 상각기간을 적용하고 있으며, 향후 5년간 유형,무형자산의 취득 계획 등에 따라 동 상각기간을 적용하여 유형고정자산감가상각비와 무형고정자산상각비를 추정하였습니다.

④ 경상연구개발비

동사의 연구인력의 급여 등의 비용은 경상연구개발비로 인식합니다. 동사는 2020년 이후 추정에 대해서 연구인력의 평균급여, 명목임금상승률 및 연구인력 운영계획게 근거하여 추정하였습니다.

⑤ 외주비

2020년 외주비는 데이터 유통과 관련하여 특수 목적 데이터의 취급과 관련하여 발생한 외부 컨설팅 성격의 비용으로 매년 그 발생규모가 일정하지 않아 과거 3개년의 매출액 대비 외주비용의 규모의 평균을 적용하여 추정하였습니다.

(라) 영업외수익 및 영업외비용

동사의 영업외수익은 이자수익과 잡이익으로 이루어져 있고, 영업외비용은 이자비용과 기부금, 잡손실로 이루어져 있습니다. 동사의 영업외 손익은 이를 제외하고는 유의미하게 발생하지 않고, 비경상적으로 발생하기 때문에 미래 추정에서는 제외하였습니다.

(마) 법인세 비용

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

(단위: 원)

구분

2020(E)

2021(E)

2022(E)

2023(E)

법인세차감전
순이익(예상)
641,436,007
3,154,878,107
7,635,611,476
13,756,078,077

법인세비용
119,115,922
673,353,973
1,664,602,559
3,019,943,439

【 대표이사 등의 확인 】

씨이랩 대표이사등의 확인_증권신고서.jpg
씨이랩 대표이사등의 확인_증권신고서

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

증권신고서제출및정정연혁

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2020년 12월 21일
증권신고서(지분증권)
-

2020년 12월 22일
[정정]증권신고서(지분증권)
-

2021년 01월 07일
[정정]증권신고서(지분증권)
-

금융위원회 귀중
2020년 12월 21일

회 사 명 :

주식회사 씨이랩

대 표 이 사 :

이우영

본 점 소 재 지 :

(06107)서울특별시 강남구 언주로 617, 3층(논현동)

(전 화) 02-2039-3145

(홈페이지) http://www.xiilab.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 대표이사 (성 명) 이우영

(전 화) 02-2039-3147

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :
기명식 보통주 650,000주

모집 또는 매출총액 :

16,900,
000,000

원

증권신고서 및 투자설명서 열람장소

가. 증권신고서

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

나. 투자설명서

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

서면문서 : 1) 한국거래소 : 서울시 영등포구 여의나루로 76
 2) IBK투자증권 주식회사
 - 서울특별시 영등포구 국제금융로6길 11
 - 지점 별첨 참조

[ 투자자 유의사항 ]

투자자의 본건 공모주식에 대한 투자결정에 있어 당사는 오직 본 증권신고서에 기재된 내용에 대해서만 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』(이하 "자본시장법") 상의 책임을 부담합니다. 당사는 본 증권신고서의 기재 내용과 다른 내용의 정보를 투자자에게 제공할 권한을 누구에게도 부여한 사실이 없으며, 본 증권신고서에 기재된 이외의 내용에 대하여 당사는 어떠한 책임도 부담하지 않습니다.

투자자는 본건 공모주식에 대한 투자 여부를 판단함에 있어 공모주식, 당사에 관한 내용 및 본건 공모의 조건과 관련한 위험 등에 대하여 독자적으로 조사하고, 자기 책임하에 투자가 이루어져야 합니다. 본 증권신고서 및 예비투자설명서 또는 투자설명서를 작성ㆍ교부하였다고 해서 당사가 투자자에게 본건 공모주식에의 투자 여부에 관한 자문을 제공하는 것이 아니며, 투자자의 투자에 따른 결과에 대해 책임을 부담하는 것으로 해석되는 것이 아닙니다.

투자자는 본건 공모주식에의 투자 여부를 결정함에 있어서 필요한 경우 스스로 별도의 독립된 자문을 받아야하며, 이에 따른 투자의 결과에 대하여는 투자자가 책임을 부담합니다.

본 증권신고서에 기재되어 있는 시장 또는 산업에 관한 정보 중 제3자의 간행물 또는 일반적으로 공개된 자료를 인용한 부분의 경우 그 정확성과 완전함의 여부에 대하여는 당사가 독립적으로 조사, 확인하지는 않았습니다.

본 증권신고서에 기재된 정보는 본 증권신고서 및 예비투자설명서 또는 투자설명서가 투자자에게 제공되는 날 또는 투자자가 당사의 공모주식을 취득하는 날에 상관 없이 표지에 기재된 본 증권신고서 작성일을 기준으로만 유효한 것입니다. 본 증권신고서에 기재된 당사의 영업성과, 재무상황 등은 본 증권신고서 작성일 이후에 기재 내용과는 다르게 변경될 가능성이 있다는 점에 유의해야 합니다.

본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 본건 공모주식의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 건 공모주식에 대한 투자 및 그 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

구체적인 공모 절차에 관해서는 "제1부 I. 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항" 부분을 참고하시기 바랍니다.

[ 예측정보에 관한 유의사항 ]

자본시장법에 의하면, 증권신고서에는 매출규모, 이익규모 등 발행인의 영업실적과 기타 경영성과에 대한 예측 또는 전망에 관한 사항, 자본금규모, 자금흐름 등 발행인의 재무상태에 대한 예측 또는 전망에 관한 사항, 특정한 사실의 발생 또는 특정한 계획의 수립으로 인한 발행인의 경영성과 또는 재무상태의 변동 및 일정 시점에서의 목표수준에 관한 사항, 기타 발행인의 미래에 대한 예측 또는 전망에 관한 사항을 기재할 수 있도록 되어 있습니다.

본 증권신고서에서 "전망", "전망입니다", "예상", "예상입니다", "추정", "추정됩니다", "E(estimate)", "기대", "기대됩니다", "계획", "계획입니다", "목표", "목표입니다", "예정", "예정입니다"와 같은 단어나 문장으로 표현되거나, 기타 발행인의 미래의 재무상태나 영업실적 등에 관한 내용을 기재한 부분이 예측정보에 관한 부분입니다.

예측정보는 본 증권신고서 작성일을 기준으로 당사의 미래 재무상태 또는 영업실적에 관한 당사 또는 대표주관회사인 IBK투자증권㈜의 합리적 가정 및 예상에 기초한 것일 뿐이므로, 예측정보에 대한 실제 결과는 본 증권신고서 "제1부 III.투자위험요소"에 열거된 사항 및 기타 여러가지 요소들의 영향에 따라 애초에 예측했던 것과는 중요한 점에서 상이할 수 있습니다. 예측정보에 관한 내용은 오직 본 증권신고서 작성일을 기준으로만 유효하므로, 당사는 본 증권신고서 제출 이후 예측정보의 기초가 된 정보의 변경에 대해 이를 다시 투자자에게 알려 줄 의무를 부담하지 않습니다.

따라서 예측정보가 오직 현재를 기준으로 당사의 전망에 대한 이해를 돕고자 기재된 것일 뿐이므로, 투자자는 투자결정을 함에 있어서 예측정보에만 의존하여 판단하여서는 안된다는 점에 유의하여야 합니다.

[ 기타 공지 사항 ]

"당사", "동사", "회사", "주식회사 씨이랩", "㈜씨이랩", "씨이랩", 또는 "발행회사"라 함은 본건 공모에 있어서의 발행회사인 주식회사 씨이랩을 말합니다.

"대표주관회사"라
함은 금번 공모의
대표주관회사
업무를 맡고 있는 아이비케이투자증권 주식회사를 말합니다. 아울러 "IBK투자증권", "IBK투자증권㈜"는 IBK투자증권 주식회사를 말합니다.

"코스닥", "코스닥시장"이라 함은 한국거래소 내 코스닥시장을 말합니다.

■ 아이비케이투자증권(주) 본ㆍ지점현황

본사 : 서울특별시 영등포구 국제금융로6길 11(여의도동, 삼덕빌딩)
홈페이지 : http://www.ibks.com
고객센터 : 1588-0030 / 1544-0050

■ 아이비케이투자증권(주) 영업점 현황

순번
점포형태
주소 및 전화번호

1
영업부
(07330) 서울시 영등포구 국제금융로 6길 11 (여의도동) 삼덕빌딩 1층

TEL : (02)6915-2626 FAX : (02)6915-5810

2
분당센터
(13591) 경기도 성남시 분당구 황새울로360번길 29 (서현동) IBK기업은행 분당서현역지점 4층

TEL : (031)705-3600 FAX : (031)778-8077

3
인천센터
(21353) 인천광역시 부평구 부흥로 353 IBK기업은행 부평지점 5층

TEL : (032)427-1122 FAX : (032)427-4580

4
대구센터
(42085) 대구시 수성구 달구벌대로 2426 (범어동) IBK기업은행 범어동지점 2층

TEL : (053)752-3535 FAX : (053)752-3591

5
부산센터
(48952) 부산광역시 중구 광복로 97번안길4(광복동1가) 기업은행 부산지역본부 1F

TEL : (051)805-2900 FAX : (051)805-2940

6
서초센터
(06633) 서울시 서초구 서초대로 314 (서초동) 정보통신공제조합 4층

TEL : (02)3486-8888 FAX : (02)3486-8838

7
강남센터
(06168) 서울시 강남구 테헤란로 503 (삼성동) 옥산빌딩 3층

TEL : (02)2051-5858 FAX : (02)2051-9898

8
IBKWM센터일산
(10414) 경기도 고양시 일산동구 중앙로 1168 (마두동) IBK기업은행 일산마두지점 4층

TEL : (031)904-3450 FAX : (031)904-2555

9
광주센터
(502-827) 61949 광주광역시 서구 상무중앙로 58, 4층 IBK 광주WM센터 (치평동, 타임스타워)

TEL : (062)382-6611 FAX : (062)382-1771

10
IBKWM센터부산
(48058) 부산광역시 해운대구 센텀남대로 50, 임페리얼타워 2층

TEL : (051)741-8810 FAX : (051)741-4030

11
IBKWM센터한남동
(04419) 서울시 용산구 한남대로 72 (한남동) 기업은행 한남동지점 1층

TEL : (02)796-8500 FAX : (02)796-8673

12
IBKWM센터시화공단
(15079) 경기도 시흥시 공단1대로 229 (정왕동) 기업은행 시화공단지점 2층

TEL : (031)498-7900 FAX : (031)498-6934

13
IBKWM센터강남
(06292) 서울시 강남구 언주로30길 21 (도곡동) 아카데미스위트 A동 2층

TEL : (02)2057-9300 FAX : (02)2058-2963

14
IBKWMN센터반포자이
(06544) 서울시 서초구 잠원로 24 (반포동) 반포자이프라자 2층

TEL : (02)3481-6900 FAX : (02)3477-6956

15
IBKWM센터목동
(07984) 서울시 양천구 목동동로 401 부영그린타운 2차 1층

TEL : (02)2062-3002 FAX : (02)2062-8996

16
IBKWM센터역삼
(06232) 서울시 강남구 강남대로 390 미진플라자 2층

TEL : (02)556-4999 FAX : (02)556-9154

17
IBKWM센터동부이촌동
(140-030) 서울 용산구 이촌로 182 IBK기업은행 2층

TEL : (02)798-1030 FAX : (02)798-1039

18
IBKWM센터중계동
(139-220) 서울 노원구 중계로 206 1층 IBK투자증권

TEL : (02)948-0270 FAX : (02)948-0288

19
IBKWM센터울산
(680-805) 울산 남구 삼산로 205 IBK기업은행 2층

TEL : (052)271-3050 FAX : (052)271-3064

20
IBKWM센터창원
(642-843) 경남 창원시 성산구 용지로 38, 기업은행 2층 창원WM센터

TEL : (055)282-1650 FAX : (055)282-1657

21
IBKWM센터천안
(336-857) 충남 아산시 배방읍 고속철대로 151 삼성화재 천안사옥 3층

TEL : (041)569-8130 FAX : (041)569-8143

22
IBKWM센터판교
(463-400) 경기 성남시 분당구 대왕판교로 660 (삼평동) 유스페이스1 313호

TEL : (031)724-2630 FAX : (031)724-2636

23
IBKWM센터남동공단
(405-817) 인천광역시 남동구 은청로 30, 7층(고잔동, 기업은행 인천남동금융센터)

TEL : (032)822-6200 FAX : (032)822-6220

24
IBKWM센터평촌
(463-050) 경기도 안양시 동안구 시민대로 290 기업은행 2층

TEL : (031)476-1020 FAX : (031)476-103

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의 확인.jpg
대표이사등의 확인

요약정보

1. 핵심투자위험

구 분
내 용

사업위험

가. 국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당사가 속해있는 인공지능 및 빅데이터 산업은 해당 산업의 성장 뿐 아니라 국내외 경기변동에 직·간접적인 영향을 받습니다. 세계 경제의 침체 및 불확실성은 2010년대 후반부터 지속적으로 진행되어 왔으며, 2020년 초부터 발생한 코로나19가 전세계적으로 확산됨에 따라 세계 및 국내 경제에 큰 악영향을 미치고 있습니다. 이러한 침체기 속에서 IMF는
10월
에 코로나19 확산 전과 비교하여 세계경제 성장 전망을 큰 폭으로 하향 조정하였으며, 한국은행
또한
2020년
11월에 2020년 국내 경제성장률을 마이너스로 전망하였습니다
. 이로 인한 글로벌 경제성장 둔화와 대외 경제여건 변동성 증가가 나타날 경우 국내 경기 회복 및 경제성장 제한이 발생할 가능성이 있으며, 이러한 불황기는 당사의 재무상태 및 영업성과등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

나. 전방산업 침체에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능/빅데이터 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기간 및 일반기업의 IT투자에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다. 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 실적은 기업경기 변동 및 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의하여 변동될 수 있고, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

다. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출

국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 해당 산업의 경우 본격 상업화 이전 단계로 제품의 상품성 확보 이전에 원천기술력이 매우 중요하나, 현시점에서 기술력으로 보았을 시 현재 미국이 산업을 주도하고 있으며 한국을 포함한 여러 주요국 또한 미국과는 기술 격차가 있는 것으로 판단됩니다.

미국, 유럽을 중심으로 한 글로벌 인공지능/빅데이터기업의 경우 당사를 포함한 국내 기업들의 기술수준, 연구분야를 앞서고 있다고 판단되기에, 이들이 국내 시장에 상업화된 제품군을 가지고 진출할 경우 위험요소가 될 수 있습니다.

라. 경쟁심화에 대한 위험

당사가 속해있는 인공지능/빅데이터 산업은 기술기반 산업으로 음성/텍스트/영상 등의 적용형태, 적용된 기술방식에 따라 시장이 세부적으로 분류됩니다. 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높음에 따라 전 영역을 아우르는 업체의 출현보다는 특정 방식이 적용되는 시장에 집중하여 기술을 개발하며 사업을 영위하는 업체들이 다수입니다. 이에 각 세부분류 시장 별 기술력이 진입장벽으로 먼저 작용하며, 선점업체가 보유하고 있는 기술력이 높고 희소성이 높을수록 높은 기술적 진입장벽 형성과 경쟁사의 시장 진입의 높은 장애물로 작용합니다. 

당사는 이러한 산업 제반환경 속에서 10년간 비디오 데이터 분석과 인공지능에 대해 지속적인 선행 기술 개발 및 연구로 해당 분야에서 기술적 진입장벽 형성하였으며, 대용량 비디오 데이터 분석 진행 시 기존 기술 및 제품을 사용한 연계 과정에서 새로운 제품화를 통한 비용 문제 해결과 핵심 전문 인력 보유를 통한 경쟁력을 확보하였습니다. 그러나 현재 인공지능/빅데이터 산업의 경우 상업화 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 아직까지 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적등에 악영향을 미칠 수 있습니다. 

마. 관련 주요 정책 관련 위험

당사의 주력 사업인 대용량 비디오 데이터 기반 AI/빅데이터 플랫폼이 속한 AI와 빅데이터 산업 등에 대해 최근 전세계 주요 국가는 관련 규제 완화 등의 활성화 정책을 수립하고 있습니다. 우리나라 정부에서도 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 시행하는 등 4차 산업혁명에 대비하기 위해 적극적인 지원청책과 규제 완화를 통하여 국가경쟁력 강화를 도모하고 있습니다. 이러한 정책에도 불구하고 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 데이터 3법 개정에 따른 개인정보 침해 위험

데이터 3법이라 불리는 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법의 경우 개정안이 2020년 8월 5일부터 시행되었습니다. 4차 산업혁명 핵심 자원인 데이터의 결합을 법적 근거로 마련하고자, 기존 개인정보보호에 관한 법이 소관 부처별로 나뉘어져 생기는 불필요한 중복 규제를 없애고 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 개정되었습니다. 데이터 3법은 추가 정보의 결합 없이는 개인을 식별할 수 없도록 처리된 가명정보의 개념을 도입하여 안전성을 부여했으며, 가명정보임에 따라 정보 주체의 동의 없이 이용, 제공이 가능해짐에 따라, 가명정보를 모아 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발 할 수 있어 기업들이 신사업을 전개할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 빅데이터 분석, 이용의 법적 근거가 마련됨에 따라 향후 빅데이터를 활용한 산업의 영역이 증가할 것으로 예상됩니다.

다만, 상기와 같이 규제 완화에 맞추어 당사가 개인정보처리 및 보호, 비식별화를 위한 노력 및 기존 당사의 데이터 사업과 연계하여 효율적으로 운영을 진행해 나감에도 불구하고, 당사가 예상하지 못한 개인정보의 유출 및 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한 현재는 규제 완화의 방향으로 이루어지고 있으나, 추후 환경등의 변화로 인하여 규제가 엄격해질 시 당사가 사업을 영위하는데 필요한 데이터의 수집 등에 제약이 발생할 가능성 또한 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 매출의 계절성에 따른 위험

일반적으로 빅데이터/인공지능 등의 IT 시장은 B2B시장으로서 고객사 IT투자계획에 영향을 받습니다. 연말에 기업들은 차기연도의 설비투자 계획에 IT투자계획을 포함하여 수립하고, 공공기관의 경우에는 차기연도 정부예산을 편성합니다. 그러나 IT 관련 투자실시 시기는 다른 투자계획 보다는 후순위에 있으며 차기연도 말에 기업의 예상실적에 따라 그 계획이 실행되기도 하고 보류되기도 합니다. 공공부문(정부기관 등)의 경우에도 계획한 예산을 소진하지 않으면 차기연도 예산책정 시 불이익이 있기 때문에 연말에 집중하여 집행하는 경우가 많습니다.

이러한 이유로 당사를 포함
한
IT 업계
대부분은 당사와 같이 4분기에 매출액이 급증하는 계절성을 가지고 있습니다.

상기와 같은 이유로 최근 3년간 당사의 매출 역시 계절적, 경기적 요소가 반영되어 하반기 매출이 집중되는 경향을 보이고 있습니다. 국내 부문별 IT관련 지출 전망 및 집행시기가 예측대로 진행될 시 당사 및 당사가 속한 산업의 투자에 따른 성장성은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 다만, 경기침체 등에 따른 산업 내 투자의 감소 및 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT 비용의 집행시기 조정 등이 발생할 경우에는 당사의 계절별 추세를 벗어날 가능성이 존재합니다. 이러한 상황이 발생할 경우 당사 실적 예상에 대한 투자자분들의 예측 가능성이 줄어들 수 있는 위험이 존재하오니 투자자분들께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.

회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다. 통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 사업연도 당기순이익을 시현하였으며, NVIDIA 파트너 등급 승격에 따른 마진율 개선 및 솔루션매출과 AI개발 및 서비스 사업확장에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

나. 재무안정성 및 유동성 악화 위험

당사의 2020년 3분기말 기준 유동비율, 부채비율, 영업활동으로 인한 현금흐름은 109.55%, 238.67%, 948백만원입니다.회사의 유동비율은 2017년까지 업종평균을 상회하였으나, 2018년 유동리스부채 증가로 인하여 업종평균대비 낮은 유동비율을 보이고 있습니다. 다만, 유동리스부채의 증가는 2018년 NVIDIA의 파트너로 어플라이언스 제품 판매를 위한 GPU매입에 따른 증가분으로, 경상적인 영업활동을 제외한 단기차입금의 경우 지속적으로 상환되고 있습니다. 또한 업종 특성상 매출의 계절성이 뚜렷하여 2020년 3분기까지 영업손실을 기록하고 있으나, 4분기 매출 발생시 정상화가 가능할 것으로 예상됩니다. 회사의 부채비율은 과거 3개년간 지속적으로 악화되었으나, 2020년 3분기 기준 2018년 부채비율 수준으로 개선되었습니다. 
다만, 업종평균 대비 회사의 유동비율과 부채비율은 악화되어 있으며, 영업활동과 관련한 영업환경 변화에 따른 매출의 감소, 계절성에 따른 유동성 악화로 인한 차입금의 증가 등으로 인해 당사의 재무 안정성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

다. 수익성 악화 위험 

당사는 빅데이터 및 인공지능(A.I) 기술 기반의 솔루션 및 서비스 개발을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 2019년말 기준 매출액은 약 7,089백만원을 기록하였으며 최근 3개사업연도 연평균 81.13%의 높은 매출액 성장률을 기록하였습니다. 당사는 2018년 NVIDIA와의 파트너쉽을 바탕으로 한 어플라이언스 판매를 기점으로 매출이 큰 폭으로 증가하였으며, 수익성 지표 역시 개선되어 2019년 흑자전환을 이루었습니다. 또한 2020년 상반기 NVIDIA의 파트너 등급이 상향됨에 따라, 어플라이언스 제품 납품에 대한 마진구조의 개선이 가능하므로 지속적인 이익률 개선이 예상됩니다. 당사는 2017년 및 2018년 당기순손실 39백만원, 38백만원을 기록하였으나, 2019년 62백만원 당기순이익을 시현하였으며, 계절성으로 인하여 2020년 3분기 현재 799백만원의 당기순손실을 기록하고 있으나, 4분기 실적 고려시 이익 시현이 가능할 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고, 향후 당사의 주요 사업 실적이 예상보다 저조하거나 당사가 예상하는 사업 계획을 달성하지 못할 경우 당사의 수익성은 악화 될 수 있습니다. 

라. 핵심 인력 이탈 위험

당사가 주요 사업을 영위하고 있는 인공지능/빅데이터 산업은 인력자원을 통한 연구개발이 중심이 되므로, 우수한 연구개발 인력의 확보가 중요합니다. 당사는 산업의 특성상 기술개발의 속도가 빠르므로 꾸준한 투자와 연구개발이 필요합니다. 당사는 우수 인력 확보 및 기존 인력 이탈 최소화를 위해 주식매수선택권을 포함한 다양한 보상방안을 마련하여 활용하고 있으며, 임직원을 대상으로 하는 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.

마. 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.

바. 경영안정성 관련 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 및 특수관계인 지분율은 68.82%이며 금번 공모 이후 53.23% 수준으로 추가 희석될 것으로 예상 됩니다. 당사는 최대주주 및 특수관계인 지분에 대해 「코스닥시장 상장규정」 상 의무보유 대상 기간인 1년간 의무보유를 진행할 예정입니다. 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. 

사. NVIDIA 파트너 (공급계약) 계약 갱신 위험

당사의 주요 매출비중을 차지하는 어플라이언스 제품의 경우 NVIDIA의 GPU를 매입하여 당사가 자체 개발한 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션을 설치 후 판매하는 방식을 취하고 있습니다. NVIDA는 국내 2곳의 총판을 두고 있으며, 총판 아래 대리점들이 국내 비즈니스를 전개하고 있습니다. 당사는 파트너로 NVIDIA의 제품을 판매할 수 있는 권리를 가지고 있으며. DGX와 GPU카드에 대한 판매권을 가지고 있습니다. 
당사는 타 파트너사와 달리 단순 GPU판매가 아닌 GPU자원관리 솔루션을 자체개발하여 제공하는 유일한 소프트웨어 회사로, 이러한 우수성을 인정받아 국내 최초로 2020년 파트너 등급이 상향되어 보다 안정적인 마진 확보가 가능하게 되었습니다. 
이러한 당사의 기술적 우위, GPU 솔루션의 결합 어플라이언스를 제공하는 유일한 파트너라는 점 등을 고려할 때 향후에도 지속적인 매출액 증가 및 NVIDIA와의 안정적인 관계유지가 가능할 것으로 예상하고 있으나, 향후 판매실적 부진, 혹은 새로운 SW를 개발한 파트너사의 등장으로 인한 경쟁력 상실 등으로 인한 등급 하락시 회사의 성장성 및 계속성에 위험이 발생할 수 있습니다. 

아. 신규사업 관련 위험

당사는 2020년 대용량 비디오데이터 분석 서비스(x-AIVA)를 출시하며 현 솔루션 위주의 비즈니스 모델을 통합 서비스 중심의 비즈니스 모델로 전환하여, 지능형 영상분석 시장(IVA:Intelligent Video Analytics) 진입을 추진하고 있습니다. 현재 x-AIVA는 대규모 지점과 공항 활주로에서의 CCTV 등의 적용 기회와 미디어 분석의 사업기회를 확보 중에 있습니다. 다만, x-AIVA의 경우 신규사업으로서 현재 테스트가 완료된 단계가 아니며, 당사가 예측한 x-AIVA의 적용 산업 및 현재 진행중인 고객과의 계약이 확정이 안될 경우 당사 실적에 악영향을 미칠 수 있습니다.

기타 투자위험

가. 상장 시 기준가격 산정 관련 사항

당사의 주식은 코스닥시장 매매개시일 전일까지 코넥스시장에서 매매거래가 가능합니다. 다만 코스닥시장 상장 시 기준가격은 코넥스시장가격과 연동되어 산정되므로 수요예측을 통해 확정된 공모가격과 차이가 발생할 수 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

나. 투자설명서 교부 관련 사항

2009년 2월 4일 부로 시행된『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 의거, 일반투자자들은 투자설명서를 미리 교부 받아야 청약이 가능한 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

다. 가치평가 방법의 한계 위험

당사의 희망공모가액은 유사회사의 PER을 적용하여 산출되었지만, 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 또한 향후 국내외 경기, 주식시장 현황, 산업 성장성, 영업환경 변화 등 다양한 요인의 영향으로 예측, 평가 정보는 변동될 수 있으며, 유사회사 선정 및 PER 평가방식의 한계가 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

라. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장 후 공모주식을 포함하여 당사 발행주식총수의 42.93%에 해당하는 1,269,206주에 대하여 계속보유의무가 없으며, 매도가능물량으로 인하여 주가에 부정적인 영향 미칠 수 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

마. 투자자의 독자적 판단 요구

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

바. 상장 이후 공모가 이하로 주가 하락 위험

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 한국거래소 코스닥시장에서 최초 거래되는 것입니다. 또한, 수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사 간 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래된 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 상장 이후 투자자는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수도 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

사. 대표주관회사의 신주인수권 취득 관련 위험

당사는 금번 공모시『증권 인수업무 등에 관한 규정』제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주에 관한 계약을 체결하였습니다. 이에 따라 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 신주인수권 32,500주가 보통주로 행사 가능하며, 동 물량이 출회될 경우 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 상장요건 미충족에 따른 재심사 가능성

금번 공모는 「코스닥시장상장규정」제6조 제1항 제3호에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청 제출일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되며 매매를 개시하게 됩니다. 그러나, 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우 코스닥시장에서 거래할 수 없어, 당사의 주식을 취득하는 투자자는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.

자. 주식매수선택권 및 신주인수권 행사에 따른 지분 희석 위험 

당사는 주식매수선택권을 임직원 등에게 부여하였고, 본 신고서 제출일 현재 잔여 주식매수선택권은 110,500주입니다. 또한 당사는 금번 공모시『증권 인수업무 등에 관한 규정』제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주(공모주식 수량의 5%)에 관한 계약을 체결하였습니다. 이에 따라 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 신주인수권 32,500주가 보통주로 행사 가능합니다. 주식매수선택권 및 신주인수권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

차. 공모가 산정방식의 한계에 따른 위험

당사의 희망공모가는 주가수익비율(PER)을 이용한 비교가치 평가법을 사용하여 산정하였습니다. 당사가 자체적으로 추정한 2023년 추정당기순이익 108.07억원을 현재가치로 할인한 평균금액(2020년 기말 기준/연 할인율 20%)에
2020년 3분기
기준 비교기업의 평균
PE
R(20.98배
)을
적용하여 비교가치를 산정하였습니다. 

또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분·반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 순이익을 연 20%의 할인율로 할인한 2020년 기말 현가를 적용하였습니다. 

이와 같은 당사의 희망공모가액 산출 시 활용된 추정 영업성과 및 추정에 반영된 다양한 변수는 별도 외부전문기관의 평가 등을 받지 아니한 당사의 자체적인 추정실적이며, 당시의 과거 실적과는 괴리가 존재하는 등 과대평가 되었을 가능성이 존재합니다. 또한 희망공모가액의 산출 시 활용한 비교기업의 선정과정에도 평가자의 자의성이 존재하며, 이 결과 비교기업으로 선정된 회사의 사업구조가 당사의 중점 사업인 영상 관련 인공지능 및 빅데이터 솔루션, GPU어플라이언스, 데이터 유통 사업의 미래가치를 반영하지 아니합니다. 

또한 최종 비교기업으로 선정된 회사들은 당사간 외형적 규모나 인지도 등에서 차이가 존재하나, 이익을 시현하는 기업들만 비교기업으로 선정될 수 있는 PER 평가방식에 따라서 최종 비교기업으로 선정되었습니다. 따라서, 당사의 희망공모가액의 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적인 평가액이 아니며 그 완결성이 보장되지 아니합니다. 또한, 향후 발생할 수 있는 경기변동, 당사가 속한 산업의 위험, 영업환경의 변화 등 다양한 요인에 따라 예측, 평가 정보가 변동될 수 있으며 이러한 변동가능성이 해당 공모가액 추정에 충분히 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

카. 유사회사 선정의 부적합 가능성

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

타. 사업 전망에 대한 불확실성

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서) 제출기준일 현재 시점의 전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

파. 증권신고서 효력 발생 의미, 증권신고서 및 투자설명서 내용의 변경가능성

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 또한 본 신고서(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.

하. 집단소송 위험

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

거. 소수주주권 행사로 인한 소송위험

소수주주의 소수주주권 행사로 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다.

너. 수요예측 참여 가능한 기관투자자

금번 공모를 위한 수요예측시 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제2조 제8호에 따른 기관투자자만 참여가 가능하므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

더. 수요예측에 따른 공모가격 결정

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 제5호 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

러. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항

당사의 수요예측
예정일은
2021년 1월 27일(수) ~ 28일(목)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자 들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인

2021년 2월 01일(월) ~ 02일(화)
에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다.
따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

머. 기관투자자 배정 및 청약자 유형군별 배정비율 변경
위험

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

버. 증권시장의 일일가격제한폭 ±30% 확대에 따른 가격변동 위험

2015년 6월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

서. 공모 주식수 변동 가능 유의

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 제2-3조 제2항1호에 따라 수요예측 실시후, 모집(매출)할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수 만큼 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

어. 일반청약자 배정방법의 변경에 따른 위험

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 아이비케이투자증권(주)는 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 이에 따라 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률보다 많을 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 배정주식에 따른 청약증거금의 환불은 이루어지지 않습니다. 투자자께서는 이 점 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
26,000
16,900,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
아이비케이투자증권
기명식보통주
650,000
16,900,000,000
760,500,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021년 02월 01일 ~ 2021년 02월 02일
2021년 02월 04일
2021년 02월 01일
2020년 02월 04일
-

자금의 사용목적

구 분
금 액

연구개발자금
7,463,000,000

운영자금
5,400,493,200

시설투자
3,700,000,000

발행제비용
843,506,800

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

(주)씨이랩 기명식 보통주
26,000
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의
관계
매출전
보유증권수
매출증권수
매출후
보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】
-

【기 타】
-

(주1)

단위당 모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액, 인수대가는 (주)씨이랩의 제시 공모희망가액인
26,000원~35,000원 중 최저가액인 26,000원
기준으로 기재하였습니다.

(주2)
총 인수대가는 공모금액의 4.5%입니다.

(주3)
신주인수권의 행사기간은 상장일부터 3개월 이후 18개월 이내이며 상장일로부터 3개월이 되는 날이 영업일이 아닐 경우 이후 최초로 도래하는 영업일을 행사기간의 개시일로 하고, 상장일로부터 18개월이 되는 날이 영업일이 아닐 경우 그 직전 영업일을 행사기간의 종료일로 합니다.

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

기명식보통주
650,000
500
26,000
16,900,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
아이비케이투자증권
기명식보통주
650,000
16,900,000,000
760,500,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021년 02월 01일 ~ 2021년 02월 02일
2021년 02월 04일
2021년 02월 01일
2021년 02월 04일
-

(주1)
모집(매출) 예정가액(이하 "공모희망가액"이라 한다.)과 관련된 내용은『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항』- 『Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 의견)』의 『4. 공모가격에 대한 의견』부분을 참조하시기 바랍니다.

(주2)

단
위당 모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액, 인수대가는 ㈜씨이랩의 제시 공모희망가액인
26,000원 ~ 35,000
원 중 최저가액인
26,000
원 기준입니다.

(주3)
모집(매출)가액의 확정(이하 "확정공모가액"이라 한다)은 청약일 전에 실시하는 수요예측 결과를반영하여 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜과 발행회사인 ㈜씨이랩이 합의하여 1주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

(주4)
증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 제2-3조 2항 제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출한 증권신고서의 공모할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

(주5)

청약일
- 기관투자자 청약일:
2021년 02월 01일 ~ 02월 02일 (2일간)
- 일반청약자 청약일:
2021년 02월 01일 ~ 02월 02일 (2일간)
※ 기관투자자의 청약과 일반투자자 청약은
2021년 02월 01일 ~ 02월 02일까지 이틀간 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다.

(주6)
기관투자자, 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약을 할 수 있습니다.

(주7)

본 주식은 한국거래소 내 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 2020년 09월 09일 상장예비심사청구서를 제출하여 2020년 11월 26일 한국거래소로부터 '사후 이행사항'을 제외하고 신규상장 예비심사 승인을 받았습니다. 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있으나 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 제약을 받을 수도 있음에 유의하시기 바랍니다.

(주8)

총 인수대가는 Max[공모금액의 4.5%,
5억원]에 해당하는 금액입니다. 상기 인수대가는 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 범위의 최저가액 기준이며, 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다. 또한, 상장주선인의 의무인수금액은 모집(매출)하는 물량의 청약이 미달될 경우 변동될 수 있으며, 이 경우 총 인수대가도 변동될 수 있습니다.

(주9)

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

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

아이비케이
투자증권㈜
기명식
보통주
19,500주
507,000,000원
코스닥시장 상장규정에 따른
상장주선인의 의무 취득분

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 제26조 제6항에 의거 모집 및 매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며, 상기 취득금액은 대표주관회사인 아이비케이투자증권(주)와 발행회사인 (주)씨이랩이 협의하여 제시한 희망 공모가액 밴드
2
6,000원 ~ 35,000
원 중 최저가액인
26,000
원 기준입니다. 금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 의무인수 주식의 수량에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다.

(주10)
금번 공모에서는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의3(환매청구권) ①항 각호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의3(환매청구권)에 따른 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 “환매청구권”이라 한다)를 부여하지 않습니다.

2. 공모방법

금번 (주)씨이랩의 코스닥시장 상장을 위한 공모(신주모집 650,000주(100%))는 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

[공모방법 : 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
650,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정』 제2-3조제2항제1호에 근거하여 정정신고서상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서 상의 공모주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경 가능합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

[일반공모주식 배정내역]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반투자자
130,000주 ~
162,500주
20.00%~25.00%
-

기관투자자
487,500주 ~
520,000주
75.00%~80.00%
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

주1)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제9조제1항제3호에 근거하여 일반청약자에게 공모주식의 100분의 20 이상을 배정합니다.

참고로 2020년 11월 30일 개정된 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제1항 제3호에 따르면 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정하도록 되어 있으나, 부칙(2020.11.30)제2조(적용례)제2항에 따라 동 규정은 2021년 1월 1일 이후 증권신고서를 최초로 제출한 기업공개부터 적용합니다.

주2)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조제1항제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

주4)
증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제1항 제6호」의 개정에 따라 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 20%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5%내에서 발행인과 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다.

나. 모집의 방법 등

[모집방법: 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
650,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
650,000주
100.00%
-

[참조] 모집세부내역

모집대상
주식수
(주3)
배정비율
(주3)
주당
모집가액
모집총액
(주5)
비고

일반청약자(주1)
130,000주 ~
162,500주
20.00%~25.00%
26,000원
(주4)
3,380,000,000원 ~
4,225,000,000원
-

기관투자자(주2)
487,500주 ~
520,000주
75.00%~80.00%
12,675,000,000원 ~ 13,520,000,000원
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합 계
650,000주
100.00%
16,900,000,000원
-

(주1)

금번 모집에서 일반청약자에게 배정된 모집물량은 아이비케이투자증권㈜를 통하여 청약이 실시됩니다.

(주2)

금번 모집에서 기관투자자(고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁 포함)에게 배정된 모집물량은 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜을 통하여 청약이 실시됩니다.
-기관투자자 :『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제2조 제8호에 의한 다음 각 목에 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 제249조의 10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다. 국민연금법에 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 금융투 자업자 중 아목이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)
아. 금융투자업규정 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다.)

※ 이번 공모와 관련하여 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

※ "고위험고수익투자신탁"이란 「조세특례제한법」제91조의15 제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각호의 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 비율을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 한다.
② 국내 자산에만 투자할 것
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일의 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 한다.

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

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 (코넥스)고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우 증권인수업무 등에 관한 규정 제2조 18호 및 19호에 따른 (코넥스)고위험고수익투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한수요예측 참여 집계표를 징구하며 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※투자일임회사와 부동산신탁회사의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 참여조건을 충족해야 합니다.
① 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있다. 다만, 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1호 및 제4호를 적용하지 아니한다.

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 불성실 수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측에 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것
4. 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원이상일 것

② 투자일임회사는 투자일임재산으로 수요예측에 참여하는 경우 제1항의 조건이 모두 충족됨을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 한다.
③ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사로 참여하는 경우 위 요건에 해당하는 투자일임회사임을 확약하는 확약서를 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 호의 요건을 갖춘 신탁을 말합니다.
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 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 제10조제1항에 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 비율을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다.
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

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

(주3)
배정주식수(비율)의 변경
① 일반청약자와 기관투자자의 배정주식수(비율)는 수요예측 결과 및 기관투자자의 청약 결과에 따라 청약일 및 청약일 전에 변경될 수 있습니다.
② 일반청약자 및 기관투자자의 배정분 중 청약 미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과 청약이 있는 다른 청약자 유형군에 합산하여 배정합니다.
③ 한편, 최종 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에 의거 대표주관회사가 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.
④「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.
⑤ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.
⑥ 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 규정에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제9조4항제4호에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.

(주4)

주당모집가액은 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜과 발행사인 ㈜씨이랩이 제시한 공모희망가액

26,000 ~ 35,000
원 중 최저가액으로서, 청약일 전에 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜이 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 아이비케이투자증권㈜과 ㈜씨이랩이 합의하여 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

(주5)

모집총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가액(2
6,000원 ~ 35,000
원)의 제시 밴드 최저가액인
26,000
원을 근거로 하여 계산한 금액이며, 확정된 가액이 아니므로 추후 변동될 수 있습니다.

(주6)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제2-3조 제2항 제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출한 증권신고서의 공모할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경될 수 있습니다.

다. 매출의 방법 등

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

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

【상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역】

구분
취득주수
주당 취득가액
취득총액
비고

아이비케이투자증권㈜
19,500주

2
6,000
원

507,000,000원
-

(주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가액(26,0
00원
~ 35,000원)의 밴드 최저가액인 26,000원
기준입니다.

(주2)
상기 취득분은 모집(매출)주식과는 별도로 신주가 발행되어 상장주선인이 취득하게 됩니다. 단, 모집(매출)하는 물량의 청약이 미달될 경우에는 주식수가 변동될 수 있습니다. 관련된 내용은『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항』- 『Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항』의 『5. 인수 등에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

(주3)
동 상장주선인 의무취득분은 코스닥시장 상장규정에 의거하여, 공모주식수량의 100분의 3을 사모의 방식으로 취득하게 되며, 동 취득금액이 10억원을 초과할 경우 10억원을 한도로 취득하게 됩니다. 이에 따라, 공모확정가액에 따라 그 취득수량이 변동하게 될 예정입니다.

(주4)
동 상장주선인의 의무취득분은 코스닥시장 상장규정에 의거하여, 상장일로부터 3월간 계속 보유하여야 하며, 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다. 다만, 상장주선인의 내규에 의거하여, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간 종료 이후 3개월 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라, 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3월) 이후 3개월 내 시장에 출회될 예정입니다.

3. 공모가격 결정방법

가. 공모가격 결정 절차

금번 ㈜씨이랩의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은『증권 인수업무 등에관한 규정 제5조(주식의 공모가격 결정 등)』에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다. 동 규정 제5조 제1항 제2호에 의한 수요예측을 실시할 예정이며, 금번 공모시에는 동 규정 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다. 한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정절차는 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 발행회사와 최종 합의하여 공모가격 결정
확정공모가격 이상의 가격을 제시한 기관투자자 대상으로 질적인 측면을 고려하여 물량 배정
기관투자자 배정물량을 대표주관회사의 홈페이지를 통하여 개별 통보

나. 공모가격 산정 개요

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 (주)씨이랩의 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 동사의 영업현황, 산업전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 공모희망가액을 다음과 같이 제시합니다.

구분
내용

주당 공모희망가액

2
6,000원 ~ 35,000
원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과 및 주식시장의 상황 등을 감안한 후 대표주관회사인아이비케이투자증권(주)과 발행회사가 합의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

(1) 상기 도표에서 제시한 주당 공모희망가액 범위는 동사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아닙니다. 또한 향후 발생할 수 있는 경기변동에 따른 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험, 산업에 대한 위험, 동사가 속한 산업의 성장성, 주식시장 상황의 변동가능성 등이 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(2) 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜은 상기와 같이 제시된 공모희망가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 확정 공모가액은 동 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 발행회사인 ㈜씨이랩과 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜이 합의하여 최종 확정할 예정입니다.

(3) 공모희망가액 산정과 관련한 구체적인 내용은 『IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견』를 참고하시기 바랍니다.

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측공고 및 수요예측 일시

구 분
내 용
비 고

공고 일시
2021년 01월 27일(수)
인터넷 공고

수요예측 일시
2021년 01월 27일(수) ~ 2021년 01월 28일(목)
-

문의처
- 아이비케이투자증권㈜(☎ 02-6915-5342,6915-5482)
-

(주1) 수요예측 공고는
2021년 01월 27
일 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지(www.ibks.com)에 게시함으로써 개별 통지에 갈음합니다.
(주2) 수요예측 마감시간은 국내외 모두 대한민국 시간 기준
2021년 01월 28일 오후 5시까지임을 유의하시기 바랍니다.
(주3) 상기 일정은 추후 공모 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(2) 수요예측 참가자격

(가) 기관투자자

『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제2조 제8호에 의한 다음 각 목에 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. 국민연금법에 의하여 설립된 국민연금공단
라. 「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부
마. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자
바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자
사. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제7항의 금융투자업자 중 아목 이외의 자(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우에 한한다.)
아. 금융투자업규정 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자

※ 금번 공모와 관련하여 『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제5조 제1항 제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

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

① 해당 투자신탁 등의 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」제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일 설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일의 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 한다.

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

【고위험고수익투자신탁】

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

『조세특례제한법 시행령』

제93조(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)
① 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 채권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자(이하 이 조에서 "신용평가업자"라 한다) 2명 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급이 BBB+ 이하(「전자단기사채등의 발행및 유통에 관한 법률」 제2조제1호에 따른 전자단기사채의 경우 A3+ 이하)인 사채권(이하 이조에서 "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 설정일·설립일부터 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 각각의평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 이 조에서 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 한다.

2. 국내 자산에만 투자할 것

※ 투자일임회사와 부동산신탁회사의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 참여조건을 충족해야 합니다.
① 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있다. 다만, 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1호 및 제4호를 적용하지 아니한다.

1. 제2조제8호에 따른 기관투자자일 것

2. 제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

3. 제17조의2제5항제1호에 따라 불성실수요예측등 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측에 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것
4. 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

② 투자일임회사는 투자일임재산으로 수요예측등에 참여하는 경우 제1항의 조건이 모두 충족됨을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 한다.
③ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있다.

※ 벤처기업투자신탁이란 조세특례제한법 제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 조세특례제한법 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 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(제3호·제4호 또는 제6호에 해당하는 출자또는 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 제1항제3호·제4호 또는 제6호에 따른 기업에 해당하게 된 날이 속하는 과세연도를 말한다)부터 출자 또는 투자 후 2년이 되는 날이 속하는 과세연도까지 거주자가 선택하는 1과세연도의 종합소득금액에서 공제한다. 다만, 타인의 출자지분이나 투자지분 또는 수익증권을 양수하는 방법으로 출자하거나 투자하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 중소기업창업투자조합, 한국벤처투자조합, 신기술사업투자조합 또는 소재·부품전문투자조합에 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 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 제10조제1항에 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 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.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우 상기 바목에해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 제출하지 않을 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 (코넥스)고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우 상기 사목에 따른 (코넥스)고위험고수익투자신탁임을 확약하는 확약서를 징구하며, 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로참여하는 경우 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여 집계표를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 투자일임회사로 참여하는 경우 상기 마목에 따른 투자일임회사임을 확약하는 확약서를 징구하며, 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

(나) 참여제외대상 :

다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다.

① 인수회사 및 인수회사의 이해관계인(증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조제9호의규정에 의한 이해관계인을 말한다)
② 발행회사의 이해관계인(증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조제9호의 규정에 의한이해관계인을 말하며, 동 규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원은 제외한다)
③ 기타 본 건 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 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 대표주관회사가 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년 이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등
⑥「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2 제3항에 의거 금번 공모 이전에 실시한 공모에서 수요예측일 현재 한국금융투자협회 홈페이지에 "불성실 수요예측 참여자"로 분류되어 제재기간 중에 있는 기관투자자
⑦ 금번 공모시에는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의3 제1항에 따른 환매청구권을 부여하지 않음에 따라 동 규정 제5조 제1항 제2호에서 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 매도하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

※ 금번 수요예측에 참여한 후 증권 인수업무 등에 관한 규정 제17조의2제3항에 의거 "불성실 수요예측 참여자"로 지정되는 경우 해당 불성실 수요예측 발생일로부터 일정 기간 동안 수요예측의 참여 및 공모주식 배정이 제한되므로 유의하시기 바랍니다.

※ 불성실 수요예측 참여자 :
『증권 인수업무 등에 관한 규정』제17조의2 제1항에 따라 다음 각호의1에 해당하는 자를 말합니다. 
1. 수요예측에 참여하여 주식 또는 무보증사채를 배정받은 후 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금 또는 무보증사채의 납입금을 납입하지 아니한 경우
2. 기업공개시 수요예측에 참여하여 의무보유를 확약하고 주식을 배정받은 후 의무보유기간 내에 해당 주식을 처분(해당 주식을 대여하거나 해당 종목에 대하여 법 제180조 제1항제2호에 따른 공매도를 하는 등 경제적 실질이 매도와 동일한 일체의 행위를 포함한다. 이하 이항 및 <별표 1>에서 같다)하는 경우. 이 경우 의무보유기간 확약의 준수여부는 해당기간 중 일별 잔고(해당 종목에 대하여 법 제180조제1항제2호에 따른 공매도를 한 경우 공매도 수량을 차감하여 산정한다. 이하 이항 및 <별표 1>에서 같다)를 기준으로 확인한다.
3. 수요예측에 참여하면서 관련 정보를 허위로 작성ㆍ제출하는 경우
4. 수요예측에 참여하여 배정받은 주식을 투자자에게 매도함으로써 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제11조를 위반한 경우
5. 투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사가 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 수요예측 등에 참여하여 공모주식을 배정받은 후 최초 설정일로부터 1년 6개월 이내에 환매되는 경우
8. 그 밖에 인수질서를 문란하게 한 행위로서 제1호부터 제7호까지의 규정에 준하는경우

※ 아이비케이투자증권㈜의 불성실수요예측참여자의 정보관리에 관한 사항

『증권 인수업무 등에 관한 규정』제17조의2에 의거 아이비케이투자증권㈜는 상기사유에 해당하는 불성실 수요예측 참여자에 대한 정보를 금융투자협회에 통보하며, 해당 불성실 수요예측 참여자에 대한 정보 및 제재사항 등을 기재한 불성실 수요예측참여자등록부를 작성하여 관리하고 아이비케이투자증권㈜의 인터넷 홈페이지(www.ibks.com)에 다음 각호의 내용을 게재합니다.

1. 사업자등록번호
2. 명칭
3. 해당 사유가 발생한 종목
4. 해당 사유
5. 해당 사유의 발생일
6. 기타 금융투자협회가 필요하다고 인정하는 사항

[불성실 수요예측 등 참여 제재사항]

불성실수요예측등 참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측 등 참여 제재(미청약·미납입과 의무보유 확약위반 행위에 대한 제재기준을 분리·적용)

적용 대상

위반금액*

수요예측 참여제한기간

미청약·미납입

1억원 초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 5천만원 당 1개월씩 가산

* 수요예측 참여제한기간 상한 : 24개월

1억원 이하

6개월

의무보유 확약위반

1억원 초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 1.5억원 당 1개월씩 가산

* 수요예측 참여제한기간 상한 : 12개월

1억원 이하

6개월

제17조의2제1항제3호 및 제4호에 해당하는 사유

미청약·미납입과 동일
* 수요예측 참여제한기간 상한 : 12개월

제17조의2제1항제5호에 해당하는 사유

미청약·미납입과 동일
* 수요예측 참여제한기간 상한 : 6개월

제17조의2제1항제6호에 해당하는 사유

12개월 이내 금지

제17조의2제1항제7호에 해당하는 사유

12개월 × 환매비율

제17조의2제1항제8호에 해당하는 사유

6개월 이내 금지

(주1)

미청약·미납입 위반금액 : 미청약·미납입 주식수 × 공모가격

의무보유 확약 위반금액 : 의무보유 확약위반 주식수 × 공모가격

(주2)

의무보유확약위반 주식수 : 의무보유확약 주식수와 의무보유확약 기간 중 보유주식수가 가장 적은 날의 주식수와의 차이

(주3)
가중 : 해당 사유발생일 직전 2년 이내에 불성실 수요예측 등 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 있음. 다만 수요예측등 참여제한 기간은 미청약·미납입의 경우 36개월, 기타의 경우 24개월을 초과할 수 없음

(주4)
감면 : 1) 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의·중과실 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 있음
 2) 위원회가 필요하다고 인정하여 제재금을 부과하는 경우에 의무보유 확약위반 후 사후 수습을 위하여 확약기간 내 해당주식을 재매수하거나 위반비중이 경미하여 확약준수율*이 70%이상인 경우 위원회는 확약준수율 이내에서 수요예측등 참여제한 기간을 감면할 수 있음
*확약준수율 : [해당 주식의 확약기간 내 일별 잔고누계액 / (배정받은 주식수 X 확약기간 일수)] X 100 (%). 단, 일별 잔고는 확약한 수량 이내로 함.

(주5)
가중ㆍ감경 사유가 경합된 때에는 가중 적용 후 감경을 적용하고 감경적용 후 월 단위 미만의 참여제한기간은 절사함

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

(주7)
제재금 산정기준 : Max[수요예측 참여제한기간(개월수) × 500만원, 경제적 이익]* 100만원 이하의 경제적 이익은 절사

(주8)
사모 벤처기업투자신탁 환매비율 : 환매금액 누계/(설정액 누계 - 환매외 출금액 누계)

(3) 수요예측 대상주식에 관한 사항

구 분
주식수
비율
비고

기관투자자
487,500주 ~ 
520,000주
75.00% ~
80.00%
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

(주1)
비율은 전체 공모주식수 650,000주에 대한 비율입니다.

(주2)

일반청약자 배정분
20.00%~25.00%는 수요예측 참여 대상주식이 아닙니다.

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구 분
최고한도
최저한도

기관
투자자
각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도잔액(신청수량 X 신청가격)
또는 520,000주(기관배정물량) 중 적은 수량
1,000주

(주1)
금번 수요예측에 있어서는 물량 배정시 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려하여 물량 배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서, 각 수요예측 참여자는 수요예측 참여시 이러한 사항을 각별히 유의하시고, 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바랍니다.

(주2)

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

(주3)
기관투자자 수요예측 최고한도는 기관투자자 배정물량이 80.00%인 경우를 가정한 주식수 입니다.

(5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

구분
내용

수량단위
1,000주

가격단위
100원

주) 금번 수요예측 시, 가격을 제시하지 않고 수량만 제시하는 참여방법을 인정합니다. 이 경우 해당 기관투자자는 확정 공모가격으로 배정 받겠다는 의사표시를 한 것으로 간주됩니다.

(6) 수요예측 참여방법

수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지(www.ibks.com)를 통해 온라인 접수를 하여야 합니다. 다만, 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지의 인터넷 전산장애 등의 불가피한 상황이 발생될 경우와 해외 기관투자자에 한하여 보완적으로 유선, Fax, E-mail 등의 방법을 제한적으로 인정합니다.

[수요예측 인터넷 접수방법]

ⓐ 홈페이지 접속 :「www.ibks.com → 뱅킹/신용대출 → 뱅킹/청약 → 공모주 →
 수요예측신청/조회 → 수요예측 참여」
ⓑ Log-in : 사업자등록번호(해외기관투자자의 경우 투자등록번호),
 아이비케이투자증권 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호 입력
ⓒ 온라인 수요예측 신청양식에 따라 내용입력 후 접수

[수요예측 인터넷 접수시 유의사항]

ⓐ 수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 이전까지 아이비케이투자증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 또한 집합투자회사의 경우 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 코넥스고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 투자일임재산을 각각 구분하여 개별계좌로 신청해야 하며, 그외 기관투자자가 고위험고수익투자신탁분을 수요예측에 참여하고자 하는 경우 고유재산과 고위험고수익투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 합니다.

ⓑ 비밀번호 5회 입력 오류시에는 소정의 서류를 지참하여 아이비케이투자증권㈜ 영업점을 방문하여 비밀번호 변경을 하여야 하오니, 수요예측 참여 전 반드시 비밀번호를 확인하신 후 참여하시기 바랍니다.

ⓒ 수요예측 참여 내역은 수요예측 마감시간 이전까지 정정 또는 취소가 가능하며, 최종접수된 참여내역 만을 유효한 것으로 간주합니다.

ⓓ 국내 기관투자자 대상 수요예측은 인터넷 접수로 접수 시스템은 한국시간기준 17:00에 마감되며, 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가능하오니 접수시간에 유의하여 주시기 바랍니다.

ⓔ 집합투자재산의 경우 펀드별 참여내역을 통합하여 참여하셔야 하며, 통합신청하는 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관승인 및 설정이 완료된 경우에 한하며, 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바라며, 위 해당내용을 기재한 "총괄집계표" 를 수요예측 마감 (
2021년 01월 28일 17:00)전까지 대표주관회사의 E-mail(ipo@ibks.com) 또는 Fax(02-6915-5804)로 제출하셔야 합니다. 한편, 대표주관회사는 수요예측 후 물량배정시 해당 집합투자회사에 집합투자재산과 고유재산을 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다. 집합투자재산 참여자는 기관투자자별 배정이 확정된 이후 배정된 물량에 대한"펀드세부명세서"를 기관청약 마감일까지 첨부서류(Excel 파일)로 대표주관회사의 E-mail 주소인 ipo@ibks.com 으로 제출하셔야 합니다.

ⓕ 고위험고수익투자신탁으로 참여하는 기관투자자의 경우, 각 고위험고수익투자신탁 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여하셔야 합니다. 수요예측 인터넷 접수 후 대표주관회사가 정하는 '펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청가격, 신청수량, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제 18호에 따른 고위험고수익투자신탁에 해당됨을 확인하는 내용'등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "고위험고수익투자신탁 확약서"를 수요예측 마감 (
2021년 01월 28일 17:00)전까지 대표주관회사의 E-mail(ipo@ibks.com) 또는 Fax(02-6915-5804)로 제출하셔야 합니다.

ⓖ 벤처기업투자신탁은 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 20호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 " 벤처기업투자신탁 확약서"를 첨부하여야합니다.

ⓗ (코넥스)고위험고수익투자신탁과 벤처기업투자신탁 자산 편입요건을 모두 충족한 경우, 하나의 수요예측 참여 유형으로만 수요예측 참여 가능합니다.

ⓘ 투자일임회사는 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측참여 시「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제1항의 각호에 해당하는 투자일임회사임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 및 "투자일임회사 확약서"를 수요예측 마감 (
2021년 01월 28일 17:00)전까지 대표주관회사의 E-mail(ipo@ibks.com) 또는 Fax(02-6915-5804)로 제출하셔야합니다.

ⓙ「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제3항에 따라, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호아목의 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한수요예측에 참여할 수 있습니다.

ⓚ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

ⓛ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우 증권인수업무등에관한 규정 제2조8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며,요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

또한, 대표주관회사는 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁이나 투자일임회사, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 상기 제2조제8호 마목, 사목, 아목, 제2조제18호, 제2조제19호, 제2조제20호, 제5조의2제1항, 제9조제10항에 따른 투자자임을 확약하는 확약서를 징구하며, 동 서류와 관련하여 추가 서류를 요청할 수 있고, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

[수요예측 복수가격 참여방법]

금번 공모는 수요예측 시 기관투자자의 복수가격 참여를 적용하고 있지 않습니다.

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

1) 국내 기관투자자

구분
내용

접수기간

2021년 01월 27일(수) ~ 01월 28일(목) 09:00 ~ 17:00 (한국시간 기준)

수요예측
참여방법
* 장소 : 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com)
* 방법 : 인터넷 접수아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com) 접속 → "뱅킹/신용대출" → "뱅킹/청약" → "공모주" → "수요예측신청/조회" 란에 접속하여, 
① 위탁계좌번호 
② 위탁계좌비밀번호 
③ 계좌사업자(투자)등록번호를 입력
⇒ Log-In 한 후 소정의 양식에 따라 입력하여 신청함

제출서류
및
문의처

* 집합투자회사(집합투자재산)
- 총괄집계표: 수요예측 마감일까지 IPO팀 메일또는 팩스로 송부
- 펀드세부명세서: 엑셀파일 기관청약 마감일까지 아이비케이투자증권㈜ IPO팀 메일로 송부(E-mail 주소 : ipo@ibks.com)

* 고위험고수익투자신탁/코스닥 벤처기업투자신탁 및 일임투자회사
- 확약서, 총괄집계표: 수요예측 마감일까지 IPO팀 메일또는 팩스로 송부
* 전화 : 02) 6915 - 5342, 5482
* FAX : 02) 6915 - 5804
* E-mail : ipo@ibks.com

2) 해외 기관투자자

구분
내용

접수기간

2021년 01월 27일(수) ~ 01월 28일(목) 09:00 ~ 17:00 (한국시간 기준)

수요예측
참여방법
* 장소 : 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com)
* 방법 : 인터넷 접수아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com) 접속 → "뱅킹/신용대출" → "뱅킹/청약" → "공모주" → "수요예측신청/조회" 란에 접속하여, 
① 위탁계좌번호 
② 위탁계좌비밀번호 
③ 계좌사업자(투자)등록번호를 입력
⇒ Log-In 한 후 소정의 양식에 따라 입력하여 신청함

제출서류
및
문의처

해외 기관투자자도 원칙적으로 국내기관투자자와 접수방식이 동일함. 그러나 시차 혹은 전산 상의 등의 이유로 수요예측 참여가 원활하지 않을 경우 소정의 양식에 의한 수요예측참가신청서를 인편, Fax 등의 방식으로 접수받을 수 있음
*
해외기관투자자: "외국인투자등록증" 사본 수요예측 마감일까지 IPO팀 메일 또는 팩스로 송부

* 전화 : 02) 6915 - 5432, 5482
* FAX : 02) 6915 - 5804
* E-mail : ipo@ibks.com

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

(8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항

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

2) 모든 수요예측 참가자는 수요예측 인터넷 참여 이전까지 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜에 본인 명의의 위탁 계좌를 개설하여야 합니다.

3) 참가신청금액이 각 수요예측참여자별 최고 한도를 초과할 때에는 최고 한도로 참가한 것으로 간주합니다.

4) 수요예측 참여시 가격을 제시하지 않고 수량만 제시하는 참여방법을 인정합니다. 이 경우 해당 기관투자자는 확정 공모가격으로 배정 받겠다는 의사표시를 한 것으로 간주됩니다.

5) 수요예측 참여시 입력(또는 확인)된 참여기관의 기본정보에 허위의 내용이 있을 경우 참여 자체를 무효로 하며, 불성실 수요예측참여자로 관리합니다. 특히, 집합투자업자가 불성실 수요예측 참여 행위를 하는 경우에는 당해 집합투자업자가 운용하는 전체 펀드에 대해 불성실 수요예측참여자로 관리합니다.

또한, 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 펀드가 조세특례제한법 제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등에 해당하는지 여부(다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 같은 법시행령 제93조제3항 제1호 및 같은 조 제7항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상 일것)를 확인하여야 하며, 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실수요예측참여자에 해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

추가적으로 코넥스 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 최초 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 고위험고수익투자신탁임을 확인(다만, 최초 설정일·설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만이고, 배정시점에 코넥스 상장주식의 보유비율이 자산총액의100분의 2 이상인 경우 동 요건을 갖춘 것으로 본다)하여야 합니다.

벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 조세특례제한법 제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 조세특례제한법 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실수요예측 참여자에해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

6) 투자일임회사의 경우, 투자일임계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자 여부, 제9조제4항에 따른 이해관계인 여부,수요예측 참여일 현재 불성실수요예측 참여자 여부와 투자일임계약 체결일로 부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실수요예측 참여자에해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

7) 부동산신탁회사의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2제3항에 따라고유재산으로만 수요예측에 참여할 수 있으며, 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실수요예측 참여자에 해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

8) 집합투자회사가 통합신청하는 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관승인 및 설정이 완료된 경우에 한합니다. 또한, 동일한 집합투자업자의 경우 각 펀드별 수요를 취합하여 1건으로 통합신청하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 또한, 고위험고수익투자신탁, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각각의 고위험고수익투자신탁, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁 펀드별 참여내역을 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 한편, 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.

9) 고위험고수익투자신탁, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 해당 고위험고수익투자신탁, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁의 가입자가 인수회사 또는 발행회사의 이해관계인인지 여부를 확인하여야 하며, 이에 해당하는 경우 해당 고위험고수익투자신탁, 코넥스 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁이 공모주 수요예측에 참가하지 않도록 조치하여야 합니다.

10) 수요예측 인터넷 참여를 위한 "사업자(투자) 등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리의 책임은 전적으로 기관투자자 본인에게 있으며, "사업자(투자) 등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리 부주의로 인해 발생되는 문제에 대한 책임은 당해 기관투자자에게 있음을 유의하시기 바랍니다.

11) 수요예측 참가시 의무보유확약기간을 미확약, 15일, 1개월, 3개월, 6개월로 제시가 가능합니다.

12) 수요예측 참가시 의무보유 확약을 한 기관투자자의 경우 기준일로부터 의무보유확약 +2일의 기간까지의 일별잔고증명서 및 매매내역서를 의무보유확약기간 종료 후 1주일 이내에 대표주관회사인 아이비케이투자증권 수요예측페이지 확약증빙서류에 해당 파일을 업로드 해주시기 바랍니다. 이때 제출하지 않은 기관투자자는 '불성실수요예측참여자'로 지정되어 일정기간 동안 아이비케이투자증권이 대표주관회사로 실시하는 수요예측에 참여할 수 없습니다. 또한 펀드만기가 의무보유확약기간에 미치지 못해 매도를 하는 경우에도 '불성실 수요예측 참여자'로 지정하오니 기관투자자등은 수요예측에 참여하기 전에 해당 펀드의 만기를 확인하여 수요예측에 참여하기 바랍니다.

13) 의무보유확약기간은 결제일 기준이 아니므로 의무보유확약기간 종료일 익일부터 매매가 가능하며, 잔고증명서 및 매매내역서는 동 기준에 근거하여 제출하시길 바랍니다.

14) 수요예측에 참가하여 공모주식을 배정받은 국내ㆍ외 기관투자자는 반드시 청약일에 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지를 통하여 배정받은 수량을 확인하신 후 주식청약서를 작성하여 청약일에 아이비케이투자증권㈜ 본점에서 청약하여 주시기 바랍니다. 수요예측에 참가하여 물량을 배정받은 기관투자자 등이 청약을 하지 않는 등의 행위를 할 경우, "불성실 수요예측참여자"로 지정되어 향후 아이비케이투자증권㈜에서 실시하는 수요예측의 참여가 일정기간 제한되므로 유의하시기 바랍니다.

15) 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조 제6항에 의거하여 신청가격 및 신청수량 등과 관련한 수요예측 참여 정보는 공지하지 않습니다. 또한 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.

16) 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.

17) 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%(청약금액의 1.0%)에 해당하는 청약 수수료를 수요예측을 접수한 대표주관회사에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

18) 금번 공모시에는 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않음에 따라 수요예측 시 동 규정 제2조 제8항에 따른 기관투자자만 참여할 수 있습니다.

(9) 확정공모가액 결정방법

수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정하며, 대표주관회사는 최종 결정된 "확정공모가액"을 아이비케이투자증권 홈페이지(www.ibks.com)에 게시합니다.

(10) 물량배정방법

상기와 같은 방법에 의해 결정된 확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측 참여자들을 대상으로 "참여가격, 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부 등)" 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다.

특히, 금번 수요예측시「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정(이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정함)하며, 대표주관회사는 고위험고수익투자신탁 자산총액의 20% 범위(공모의 방법으로 설정·설립된 고수익고위험투자신탁은 10%범위). 자산총액은 해당 고위험고수익투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출하는 자료를 기준으로 함)내에서 해당 고위험고수익투자신탁의 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향, 공모 참여실적, 의무보유 확약여부, 자기자본 규모 신뢰도 등)을 종합적으로 고려한 후 대표주관회사가 가중치를 부여하여 공모주식을 배정합니다.

또한,「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁(사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁의 경우 최초 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매가 금지된 벤처기업투자신탁을 말한다)에 공모주식의 30%이상을 배정하며, 해당 투자신탁 자산총액의 100분의 10 이내 범위에서 해당 벤처기업투자신탁의 참여시점 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 투자성향,공모 참여실적, 의무보유 확약여부, 자기자본 규모 신뢰도 등)을 종합적으로 고려한 후 대표주관회사가 가중치를 부여하여 공모 주식을 배정합니다. 이 경우 자산총액은 해당 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 합니다.

(11) 수요예측 대상 주식의 배정결과 통보

1) 대표주관회사는 최종 결정된 "확정공모가액"을 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com)에 게시합니다.

2) 각 기관투자자들은 "확정공모가액" 공지 후, 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜ 홈페이지(www.ibks.com)의 "뱅킹/신용대출" → "뱅킹/청약" → "공모주" → "수요예측 신청/조회" → "배정결과")를 통하여 수요예측 배정결과 내역을 확인할 수 있으며, 개별통보는 실시하지 않습니다.

(12) 기타 수요예측실시에 관한 유의사항

1) 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정받기를 희망하는 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)등은 대표주관회사에 미리 청약의 의사를 표시하고 청약일에 추가청약할 수 있습니다. 다만 수요예측에서 배정된 수량에 대한 청약이 모두 완료되는경우에는 배정받을 수 없습니다.

2) 상기와 같은 기관투자자에 대한 추가 청약 후 잔여물량이 있을 경우에는 이를 일반청약자 배정 물량에 합산하여 배정합니다.

3) 수요예측 참여시 참가신청서를 허위로 작성 또는 제출된 참가신청서를 임의 변경하거나 허위자료를 제출하는 자는 참여자체를 무효로 합니다.

4) 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 조건

항 목
내 용

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 650,000주

주당 모집가액 또는 매출가액
예정가액
26,000 원(주2)

확정가액
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
16,900,000,000원

확정가액
-

청 약 단 위
(주3)

청약기일
(주1)
기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)
개시일
2021년 02월 01일

종료일
2021년 02월 02일

일반투자자
개시일
2021년 02월 01일

종료일
2021년 02월 02일

청약증거금
(주4)
기관투자자
(고위험고수익투자신탁,
벤처기업투자신탁 포함)
0%

일반투자자
50%

환 불 및 납 입 기 일 (주4)
2021년 02월 04일

(주1) 청약기일: 상기의 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

(주2) 주당 공모가액은 공모희망가액 중 최저가액으로서, 청약일 전 아이비케이투자증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사와 발행회사인 ㈜씨이랩이 합의하여 주당 확정공모가액을 최종 결정할 것입니다.

(주3) 청약단위
① 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)의 청약단위는 1주로 합니다.
② 일반청약자는 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 본·지점에서 청약이 가능합니다. 1인당 청약한도, 청약단위는 아래 "다. 청약방법 - (5) 일반청약자의 청약단위"를 참조해 주시기 바라며, 기타 사항은 인수단 각사의 투명하고 공정하게 정하여 공시한 방법에 의합니다.

(주4) 청약증거금
① 기관투자자는 청약증거금은 없습니다.
② 일반청약자 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.
③ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일
(2021년 02월 04일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 인수인이 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일에 반환하며, 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2021년 02월 04일 08:00 ~ 13:00 사이에 당해 청약을 접수한 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일 (
2021년 02월 04일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 인수인이 그 미달 금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.

(주5) 청약취급처
1) 기관투자자 및 우리사주조합: 아이비케이투자증권㈜ 본점
2) 일반청약자 : 아이비케이투자증권㈜ 본ㆍ지점 및 온라인채널(HTS, MTS,홈페이지, ARS)
3) 일반청약자는 대표주관회사를 통해 청약하여야 하고, 한 청약취급처 내에서의 이중청약은 불가능합니다.

(주6) 분산요건 미 충족 시 청약증거금이 납입주금에 초과하였으나『코스닥시장 상장규정』 제6조 제1항 제3호에 의한 "주식분산요건"의 미충족사유 발생 시 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 주식분산요건을 충족하기 위한 추가 신주 공모여부를 결정합니다. 또한 청약증거금이 납입주금에 미달하고 "주식분산요건"의 미충족사유 발생 시 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 재공모 및 신규 상장 취소 여부를 결정합니다. 청약 이후 분산요건 미충족으로 신규 상장을 못할 경우, 청약증거금과 경과이자는 청약자에게 반환하나, 상기의 사유로 추가적인 신주 공모의 가능성과 신규 상장 취소의 가능성은 존재함을 유의하시기 바랍니다.

나. 모집 또는 매출의 절차

(1) 공모의 일자 및 방법

구 분
일 자
신 문

수요예측 안내공고
2021년 01월 27일
인터넷 공고 (주1)

모집 또는 매출가액 확정의 공고
2021년 01월 29일
(주2)

청 약 공 고
2021년 02월 01일
인터넷 공고

배 정 공 고
2021년 02월 04일
인터넷 공고 (주3)

(주1)

수요예측 안내공고는
2021년 01월 27일 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지 (www.ibks.com)에 게시합니다.

(주2)
"모집 또는 매출가액 확정의 공고" 는 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 홈페이지 "www.ibks.com"에 게시함으로서 공고 및 개별통지에 갈음합니다.

(주3)
일반청약자에 대한 "배정공고"는 각 인수단의 홈페이지에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

(주4)
상기 일정은 추후 공모 및 상장 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(2) 수요예측에 관한 사항

『I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 3. 공모가격 결정방법 - 다. 수요예측에 관한 사항』부분을 참고하시기 바랍니다.

다. 청약방법

(1) 청약의 개요

모든 청약자는『금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률』에 의한 실명자이어야 하며, 해당 청약사무취급처에 소정의 주식청약서를 청약증거금(단, 기관투자자의 경우 청약증거금이 면제됨)과 함께 제출하여야 합니다.

(2) 일반청약자의 청약

일반청약자는 해당 청약사무취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식 청약서를 작성하여 청약증거금(청약증거금율 50%)과 함께 이를 해당 청약사무 취급처에 제출하여야 합니다. 청약방법에는 지점내방 청약, HTS/홈페이지 청약, 고객지원센터 유선청약/ARS 청약 등이 존재합니다.

※ 청약사무 취급처: 아이비케이투자증권(주) 본 ㆍ지점

(3) 일반청약자의 청약 자격

일반청약자의 청약자격은 증권신고서 작성 기준일 현재 아래와 같으며, 동 사항은 향후 변경 될 수 있습니다. 청약자격이 변경이 되는 경우는 인수인의 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

【아이비케이투자증권㈜의 일반청약자 청약자격】

구 분
내 용

청약자격
청약개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객

청약한도 및
우대기준

구 분
기준요건
우대혜택

우대고객
수 수 료
청약초일 전월로부터 과거 3개월간 수수료 합계 10만원 이상 고객
청약한도의 200%

예탁자산
청약초일 전월로부터 과거 3개월간 예탁자산 일평잔1천만원 이상 고객

펀드실적
① CMS 이체금액 1백만원 이상 약정 계좌 중 청약초일 전월로부터 과거3개월간 총3백만원(누적기준) 이상을 펀드에 이체한 고객

② 지정일 자동대체 1백만원 이상 약정 계좌 중 청약초일 전월로부터 과거 3개월간 총3백만원(누적기준)이상을 펀드에 대체한 고객

일반고객
청약개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객
청약한도의 100%

배정
기준

일반청약자 배정물량의 50% 이상 균등방식 배정 후 잔여주식 추첨. 균등방식 배정 후 그 외 물량 비례방식 배정

청약
수수료
창구청약, 유선 및 고객만족팀 청약 : 5,000원 (우대고객 : 3,000원)

온라인(HTS, MTS, 홈페이지), ARS 청약 : 무료

기타
유의사항
청약수수료는 환불일이 아닌 청약일에 청약 신청시 징수합니다.

아이비케이투자증권 일반청약자 청약자격 중 우대고객 확인은 영업점 유선통화 및 내방 또는 당사 HTS-[8402]화면에서 확인이 가능 합니다.

(4) 일반청약자의 청약단위

【아이비케이투자증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금율

아이비케이투자증권㈜
130,000주 ~
162,500주
6,500주
50%

아이비케이투자증권(주)의 일반청약자 청약한도는 청약자격별로 상이합니다.

□ 일반고객의 청약한도 :

6,500주 ~ 8,125주
(100%)
□ 우대고객의 청약한도 :
13,000주~16,250주

(200%)
청약자격의 기준에 관한 사항은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (3) 일반청약자의 청약 자격』을 참고하시기 바랍니다.
 【 아이비케이투자증권㈜ 청약주식수별 청약단위 】

청약주식수
청약 단위

10주 이상 ~ 100주 이하
10주

100주 초과 ~ 500주 이하
50주

500주 초과 ~ 1,000주 이하
100주

1,000주 초과 ~13,000주 이하
500주

(5) 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)의 청약

수요예측에 참가하여 배정받은 주식에 대한 청약(이하 '우선배정 청약' 이라 함)은 청약일인
2021년 02월 01일(월) ~ 02월 02일(화) 2일간에 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜ 본점에 FAX(02-6915-5804) 송부 또는 주식청약서 스캔 후 E-mail 전송(ipo@ibks.com)의 방법으로 청약의사를 표시하여야 하며, 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2021년 02월 04일 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 본점에 납입하여야 합니다. 기간내 납입하지 않을시에는 금융투자협회에 미납입 사안을 통보하여, 향후 불이익을 받게 되므로 이에 유의하시기 바랍니다.

※ 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) 기관투자자의 추가 청약

수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측결과 배정받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정물량 범위 내에서 추가로 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 확정공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자등은 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고
2021년 02월 01일(월) ~ 02일(화)에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다.

(7) 청약이 제한되는 자

아래 『증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제4항 각호의 1에 해당하는 자가 청약을 한 경우에는 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다. 다만, 증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제4항 제4호 및 제5호에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사 등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정』제9조 제4항]

④ 제1항에 불구하고 기업공개를 위한 공모주식을 배정함에 있어 대표주관회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자에게 공모주식을 배정하여서는 아니 된다. 다만, 제4호 및 제5호에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사 등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.

2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외한다.

3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 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. 자신이 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년이내인 회사를 말한다)의 기업공개를위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 “주주에 관한 사항”에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사 등

(8) 청약 취급처

1) 아이비케이투자증권(주) 본ㆍ지점망 

본사 : 서울특별시 영등포구 국제금융로6길 11(여의도동, 삼덕빌딩)
홈페이지 : http://www.ibks.com
고객센터 : 1588-0030 / 1544-0050

■ 아이비케이투자증권(주) 영업점 현황

순번
점포형태
주소 및 전화번호

1
영업부
(07330) 서울시 영등포구 국제금융로 6길 11 (여의도동) 삼덕빌딩 1층

TEL : (02)6915-2626 FAX : (02)6915-5810

2
분당센터
(13591) 경기도 성남시 분당구 황새울로360번길 29 (서현동) IBK기업은행 분당서현역지점 4층

TEL : (031)705-3600 FAX : (031)778-8077

3
인천센터
(21353) 인천광역시 부평구 부흥로 353 IBK기업은행 부평지점 5층

TEL : (032)427-1122 FAX : (032)427-4580

4
대구센터
(42085) 대구시 수성구 달구벌대로 2426 (범어동) IBK기업은행 범어동지점 2층

TEL : (053)752-3535 FAX : (053)752-3591

5
부산센터
(48952) 부산광역시 중구 광복로 97번안길4(광복동1가) 기업은행 부산지역본부 1F

TEL : (051)805-2900 FAX : (051)805-2940

6
서초센터
(06633) 서울시 서초구 서초대로 314 (서초동) 정보통신공제조합 4층

TEL : (02)3486-8888 FAX : (02)3486-8838

7
강남센터
(06168) 서울시 강남구 테헤란로 503 (삼성동) 옥산빌딩 3층

TEL : (02)2051-5858 FAX : (02)2051-9898

8
IBKWM센터일산
(10414) 경기도 고양시 일산동구 중앙로 1168 (마두동) IBK기업은행 일산마두지점 4층

TEL : (031)904-3450 FAX : (031)904-2555

9
광주센터
(502-827) 61949 광주광역시 서구 상무중앙로 58, 4층 IBK 광주WM센터 (치평동, 타임스타워)

TEL : (062)382-6611 FAX : (062)382-1771

10
IBKWM센터부산
(48058) 부산광역시 해운대구 센텀남대로 50, 임페리얼타워 2층

TEL : (051)741-8810 FAX : (051)741-4030

11
IBKWM센터한남동
(04419) 서울시 용산구 한남대로 72 (한남동) 기업은행 한남동지점 1층

TEL : (02)796-8500 FAX : (02)796-8673

12
IBKWM센터시화공단
(15079) 경기도 시흥시 공단1대로 229 (정왕동) 기업은행 시화공단지점 2층

TEL : (031)498-7900 FAX : (031)498-6934

13
IBKWM센터강남
(06292) 서울시 강남구 언주로30길 21 (도곡동) 아카데미스위트 A동 2층

TEL : (02)2057-9300 FAX : (02)2058-2963

14
IBKWMN센터반포자이
(06544) 서울시 서초구 잠원로 24 (반포동) 반포자이프라자 2층

TEL : (02)3481-6900 FAX : (02)3477-6956

15
IBKWM센터목동
(07984) 서울시 양천구 목동동로 401 부영그린타운 2차 1층

TEL : (02)2062-3002 FAX : (02)2062-8996

16
IBKWM센터역삼
(06232) 서울시 강남구 강남대로 390 미진플라자 2층

TEL : (02)556-4999 FAX : (02)556-9154

17
IBKWM센터동부이촌동
(140-030) 서울 용산구 이촌로 182 IBK기업은행 2층

TEL : (02)798-1030 FAX : (02)798-1039

18
IBKWM센터중계동
(139-220) 서울 노원구 중계로 206 1층 IBK투자증권

TEL : (02)948-0270 FAX : (02)948-0288

19
IBKWM센터울산
(680-805) 울산 남구 삼산로 205 IBK기업은행 2층

TEL : (052)271-3050 FAX : (052)271-3064

20
IBKWM센터창원
(642-843) 경남 창원시 성산구 용지로 38, 기업은행 2층 창원WM센터

TEL : (055)282-1650 FAX : (055)282-1657

21
IBKWM센터천안
(336-857) 충남 아산시 배방읍 고속철대로 151 삼성화재 천안사옥 3층

TEL : (041)569-8130 FAX : (041)569-8143

22
IBKWM센터판교
(463-400) 경기 성남시 분당구 대왕판교로 660 (삼평동) 유스페이스1 313호

TEL : (031)724-2630 FAX : (031)724-2636

23
IBKWM센터남동공단
(405-817) 인천광역시 남동구 은청로 30, 7층(고잔동, 기업은행 인천남동금융센터)

TEL : (032)822-6200 FAX : (032)822-6220

24
IBKWM센터평촌
(463-050) 경기도 안양시 동안구 시민대로 290 기업은행 2층

TEL : (031)476-1020 FAX : (031)476-1030

(9) 기타

본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권 투자에 대한 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

라. 청약결과 배정방법

(1) 공모주식 배정비율

① 기관투자자 : 총 공모주식의
75.00% ~ 80.00%(487,500주 ~ 520,000주)를 배정합니다.
② 일반청약자 : 총 공모주식의
20.00% ~ 25.00%(130,000주 ~ 162,500주)를 배정합니다.
③ 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약 미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정합니다.

개정 전 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 20%를
기본으로 배정합니다. 다만, 2020년 11월 30일에 개정된 증권인수업무 등에 관한 규정 제9조 제1항 제6호에 따라 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 20%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행인과 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 

「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제3호에 따르면 일반청약자에 전체 공모주식의 25%를 배정하도록 되어 있으나, 부칙 (2020.11.30) 제2조 (적용례) 2항에 따라 동 조항은 2021년 1월 1일 이후 증권신고서를 최초로 제출하는 기업공개부터 적용합니다.

개정 전「증권 인수업무에 등에 관한 규정(개정 2020년 3월 19일)」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다. 이 경우 코넥스 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 따르면 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정하도록 되어 있으나, 부 칙 (2020. 11. 30) 제 2조(적용례) 2항에 따라 동 조항은 2021년 1월 1일 이후 증권신고서를 최초로 제출하는 기업공개부터 적용합니다. 

「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조 제1항 제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30%이상을 배정합니다. 다만 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁 및 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

(2) 배정 방법

청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 발행회사와 대표주관회사가 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.
① 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 범위 내에서 우선 배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

② 일반청약자의 경우 2020년 11월 30일 개정되어 동년 12월 01일에 시행된 「증권인수업무에등에관한규정」에 따라 일반청약자에게 배정하는 전체수량의 50% 이상을
최소청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하"균등방식 배정")으
로 배정을 진행하며
, 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정")합니다.

증권 인수업무 등에 관한 규정

제9조(주식의 배정)

⑪ 기업공개를 위한 주식의 인수회사가 제1항에 따라 일반청약자에게 공모주식을 배정하는 경우에는 자신이 인수한 공모주식 중 일반청약자에게 배정하는 전체수량(제1항제6호에 따른 배정수량을 포함한다)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 “균등방식 배정”이라 한다)으로 배정하여야 하며 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 “비례방식 배정”이라 한다)하여야 한다.

⑫ 제11항에도 불구하고 균등방식 배정 또는 비례방식 배정의 배정수량 보다 해당 배정방식을 선택한 일반청약자의 청약수량이 적은 경우 다음 각호에 따라 배정하여야 한다.

1. 균등방식 배정과 비례방식 배정 중 어느 한쪽의 청약수량은 배정수량에 미달하고 다른 한쪽의 청약수량은 배정수량을 초과하는 경우 청약수량이 미달한 쪽의 잔여주식을 초과한 쪽에 배정하도록 할 것

2. 균등방식 배정과 비례방식 배정 모두 청약수량이 배정수량에 미달하는 경우 각각의 청약수량까지 배정하고 잔여주식을 다른 청약자 유형군에 배정하거나 인수회사가 취득할 것

⑬ 기업공개를 위한 주식의 인수회사는 제11항에 따른 균등방식 배정의 방법과 수량을 준법감시인의 사전승인을 받아 결정하여야 하며, 인수회사가 복수인 경우 대표주관회사는 인수회사간 균등방식 배정의 방법이 동일하도록 하여야 한다.

[증권인수업무등에 관한 규정 상 일반청약자 배정 변경 요약]

기존

개정

인수회사 자체 방법 선정으로 청약주식수에 비례하여 배정하는 비례방식 배정 채택

일반청약자 배정물량의 50% 이상을 균등방식으로 배정하고, 그 외는 비례방식으로 배정

비례방식

청약주식수에 비례하여 일반청약자 물량 배정 진행

균등방식

최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 청약자에 대해 동등한 배정기회를 부여하는 방법.

단, 이 경우 몫은 동일하게 배정하되 나머지를 추첨으로 배정할 수 있기에 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있으며 '균등 배정'이 '동일 수량'을 의미하지 않습니다.

금번 ㈜씨이랩의 공모에 적용하는 균등방식은 일괄청약방식으로, 균등방식 배정과 비례방식 배정을 선택하게 하지않고 양 방식의 청약을 일괄하여 받는 방식입니다. 인수인은 일반청약자 배정수량의 50%이상(65,000주 이상)은 균등방식 배정으로, 이 외는 비례방식 배정으로 구분하여 배정을 진행할 예정입니다. 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정됩니다. 균등방식 배정의 경우 모든 청약자에 대해 동등한 배정기회를 부여하는 방법으로서, 청약에 참여한 일반청약자 전원에게 균등방식 배정 물량을 동일하게 배정하고, 나머지 물량을 추첨으로 배정합니다. 개별 청약자의 청약수량이 배정수량에 미달할 시에는 청약수량까지만 배정이 됩니다. 

일반청약자 배정 총 주식수에서 균등방식 배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례방식 배정이 이루어지게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 "비례배정분 청약증거금")을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다.

다만, 일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 납입기일까지 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가 납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 대표주관회사가 자기계산으로 인수합니다.

③ 상기 ①항의 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 최종적으로 ②항의 일반청약자에 합산 배정합니다.
④ 일반청약자에 대한 배정결과 발생하는 1주미만의 단수주는 원칙적으로 5사 6입 등(필요에 따라 소숫점이 높은 청약자들부터 순차적으로 배정) 잔여주식이 최소화 되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 대표주관회사가 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.
⑤ 기관투자자(고위험고수익투자신탁 포함) 청약에 대한 배정은 수요예측 후 배정받은 물량 범위 내에서 우선배정합니다.
⑥ 단, 인수회사 및 인수회사의 이해관계인, 발행회사의 이해관계인(단, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조 제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외)및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하거나 중대한 이해관계가 있는 자, 주금납입능력을 초과하는 물량 또는 현저히 높거나 낮은 가격을 제시하는 등 수요예측에 참여하여 제시한 매입희망 물량과 가격의 진실성이 낮다고 판단되는 자(6개월 의무보유 확약시 배정 가능), 대표주관회사가 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등(단, 6개월 의무보유 확약시 배정 가능, 창업투자회사는 일반청약자로서 청약시 배정가능)는 배정대상에서 제외됩니다.

(3) 배정결과의 통지

일반청약자에 대한 배정결과 각 청약자에 대한 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입은
2021년 02월 04일 대표주관회사의 홈페이지에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다. 기관투자자등의 경우에는 수요예측을 통하여 물량을 배정받은 내역과 청약내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

마. 투자설명서 교부에 관한 사항

(1) 투자설명서의 교부 및 청약방법

2009년 2월 4일 부로 시행된 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 의거 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자 (전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함)에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 제132조에 의거하여 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면으로 표시한 자는 투자설명서의 교부없이 청약이 가능합니다.

본 주식에 투자하고자 하는 투자자(자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제9조 제5항에 규정된 전문투자자 및 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 제132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는 자 제외)는 청약전 투자설명서를 교부받아야 합니다.

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 청약자가 실명자임을 확인한 후 투자설명서를 교부하고 투자설명서 교부 사실을 확인한 후 청약을 접수하여야 합니다. 단, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제124조 및 동법시행령 제132조에 의해 투자설명서 교부 의무가 면제되는 대상인 전문투자자, 수령거부 의사를 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 132조에 의거한 서면 또는 유선 등의 방법으로 표시한 자, 회계법인, 신용평가업자, 기타 전문가 등은 제외합니다.

투자설명서 교부 의무가 있는 인수인은 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제124조및 동법 시행령 제132조에 의하여 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 투자자에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 청약 전 교부할 예정입니다.

① 청약에 참여하고자 하는 투자자는 청약전 반드시 투자설명서를 교부받은 후 교부확인서에 서명하여야 하며, 투자설명서를 교부받지 않고자 할 경우, 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령 제132조』에 의거 투자설명서 수령거부의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위가 정하여 고시하는 방법으로 표시하여야 합니다.

② 투자설명서를 교부받지 않거나, 수령거부의사를 표시하지 않을 경우 청약에 참여할 수 없습니다.

(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

【아이비케이투자증권(주) 투자설명서 교부방법】

구 분
투자설명서 교부방법

영업점 교부
(내방, 유선)
아이비케이투자증권㈜의 본ㆍ지점 내방시 인쇄물 또는 전자문서에 의한 투자설명서를 이메일로 교부 받고 투자설명서 교부확인서를 작성하시거나, 투자설명서 거부확인서를 작성(전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신 등)하시면 청약이 가능합니다.

온라인 교부
(MTS, HTS,
홈페이지)
아이비케이투자증권㈜ HTS의 메뉴 [8402(공모주/실권주 청약)], MTS의 메뉴[MTS - 고객지원 - 권리/청약 - 공모주청약] 또는 홈페이지(http://www.ibks.com)의 메뉴 [뱅킹/신용대출 - 뱅킹/청약 - 공모주 - 청약 투자설명서 교부]로 접속하여 투자설명서 다운로드를 진행하시면 청약이 가능합니다.

※ ARS는 투자설명서 거부등록만 가능합니다.

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우

『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』시행령 제132조 및 『금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정』 제2-5조 제2항에 의거 투자설명서 교부를 원하지 않는 경우에는 반드시 대표주관회사에 투자설명서의 교부를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시하여야 청약이 가능합니다.

(2) 투자설명서 교부 의무의 주체

『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 의거 금번 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 발행회사인 ㈜씨이랩과 대표주관회사인 IBK투자증권(주)에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성제고를 위해 총액인수계약에 따라 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 IBK투자증권(주)의 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, 전화·전신·모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자

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

□ 금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정
제2-5조(설명의무 등)
1. (생략)
2. 금융투자회사는 일반투자자를 대상으로 투자권유를 하는 경우에는 해당 일반투자자가 서명 또는 기명날인의 방법으로 설명서(제안서, 계약서, 설명서 등 명칭을 불문하며, 법 제123조제1항에 따른 투자설명서 및 집합투자증권의 경우 법 제124조제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 포함한다. 이하 같다)의 수령을 거부(법 제123조제1항에 따른 투자설명서 및 법 제124조제2항제3호에 따른 간이투자설명서의 경우 영 제132조제2호의 방법으로 거부하는 경우를 포함한다)하는 경우를 제외하고는 투자설명사항을 명시한 설명서를 교부하여야 한다. (이하생략)

바. 청약증거금의 대체, 반환 및 납입에 관한 사항

일반청약자 청약증거금은 주금납입기일(
2021년 02월 04일)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(
2021년 02월 04일)에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.

기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
2021년 02월 04일에 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(
2021년 02월 04일)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 납입금액을 주금납입기일에 발행회사가 지정한 주금납입
처(IBK기업은행 분당수내역지점)에 납입하여야 합니다.

사. 기타의 사항

(1) 주권교부에 관한 사항

본 유상증자는 전자증권제도 시행에 따라 신주권 교부가 이루어지지 않습니다.

(2) 전자등록된 주식 양도의 효력에 관한 사항

전자등록된 주식을 양도하는 경우 「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제35조 제2항에 따라 계좌간 대체의 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.

(3) 신주인수권증서에 관한 사항

금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 일반공모 방식이므로신주인수권증서를 발행하지 않습니다.

(4) 정보이용제한

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

(5) 한국거래소 상장예비심사신청 승인에 관한 사항

당사는 2020년 09월 09일 한국거래소에 상장예비심사청구서를 제출하여 2020년 11월 26일 상장예비심사청구서에 대한 심사 결과 상장에 부적합하다고 인정될 만한 사항이 없음을 통지 받았습니다.

(6) 주권의 매매개시일

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

(7) 환매청구권

『증권 인수업무 등에 관한 규정』이 2016년 12월 13일에 개정됨에 따라 동 규정 제10조의3 제1항 각 호의 어느 하나에 해당할 경우 인수회사는 일반청약자에게 환매청구권을 부여하여야 하나, 당사는 금번 공모 시 동 규정 제10조의3 제1항을 적용하지 않음에 따라 환매청구권을 부여하지 않습니다. 

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

[인수방법 : 총액인수]

인수인
인수주식의
종류 및 수
인수
조건

명칭
고유번호
주소

아이비케이투자증권㈜
00684918
서울시 영등포구 국제금융로6길 11 삼덕빌딩
650,000주
총액인수

합계
650,000주
-

주)
금번 코스닥시장 상장 공모에는 별도의 초과배정옵션 계약을 체결하지 않았으므로, 추가로 발행되는 주식 및 별도의 인수수수료는 없습니다.

나. 인수대가에 관한 사항

(1) 인수수수료

(단위 : 원)

구분
인수인
금액
비고

인수수수료
아이비케이투자증권(주)
760,500,000
-

합계

760,500,000

주)

인수수수료는 공모희망가액인
26,
000원 ~ 35,000
원 중 최저가액인 2
6,000
원 기준으로 산정한 공모금액의 4.5%와 5억원 중 큰 금액입니다. 상기 인수대가는 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다.

(2) 신주인수권

당사는 금번 공모 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주에 관한 계약을 체결하였습니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정 】

제10조의2(신주인수권)

① 대표주관회사가 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 발행회사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권"이라 한다)에 관한 계약을 발행회사와 체결하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 신주인수권을 행사하여 취득할 수 있는 주식의 수량은 공모주식 수량의 10% 이내일 것

2. 신주인수권의 행사기간은 상장일부터 3개월 이후 18개월 이내일 것

3. 신주인수권의 행사가격은 공모가격 이상일 것

② 대표주관회사는 제1항에서 정하는 신주인수권에 관한 계약을 체결한 경우 그 사실을 증권신고서에 기재하여야 하며, 해당 권리를 행사하여 신주를 취득한 경우 자신의 홈페이지에 다음 각 호의 사항을 지체없이 게시하여야 한다.

1. 발행회사명

2. 신주인수권 계약 체결일 및 행사일

3. 신주인수권 행사로 취득한 주식의 종류 및 수량

4. 주당 취득가격

상기 규정에 따라 대표주관회사가 금번 공모 시 취득하는 신주인수권의 행사가능주식수는 공모주식 수량의 5%인 32,500주로, 행사가격은 확정공모가액이며, 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 행사 가능합니다.

【 신주인수권 계약 주요 내용 】

구 분
내 용

행사가능주식수
32,500주

행사가능기간
상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내

행사가격
확정공모가액

다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항

금번 공모 시「코스닥시장 상장규정」제26조 제6항에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다.

금번 공모의 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜가 ㈜씨이랩의 상장주선인으로서 의무인수하는 주식의 세부내역은 아래와 같습니다. 

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

아이비케이투자증권(주)
기명식보통주
19,500주

50
7,000,000
원

코스닥시장 상장규정에 따른 상장주선인의 의무인수분

(주1)
상장주선인의 의무인수분은 사모의 방법으로 발행한 주식을 취득하여야 하며, 상장예비심사청구일부터 신규상장신청일까지 해당 주권을 취득하여야 합니다. 또한, 상장주선인은 해당 취득 주식을 상장일로부터 3개월간 계속보유하여야 합니다.

(주2)

상기 취득금액은 코스닥시장 상장규정상 모집ㆍ매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며
, 대표주관회사인 아이비케이투자증권(주)와 발행회사인 (주)씨이랩이 협의하여 제시한 희망공모가액 26,0
00원 ~ 35,000
원 중 최저가액인 2
6,000
원 기준입니다.

(주3)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(19,500주)에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 또한, 모집ㆍ매출하는 물량 중 청약 미달이 100분의 3(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량) 이상 발생하여 상장주선인이 이를 인수할 경우 상장주선인이 추가로 취득하여야 하는 의무 취득분이 없을 수 있습니다.

관련 코스닥시장 상장규정은 아래와 같습니다.

[코스닥시장 상장규정]
제26조(상장주선인의 의무) ⑥상장주선인은 다음 각 호에서 정하는 바에 따라 상장예비심사청구일부터 신규상장신청일까지 상장예정법인이 상장을 위해 모집·매출하는 주식의 일부를 해당 모집·매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 한다. 이 경우 취득수량의 산정기준 및 취득방법 등에 대하여는 세칙에서 정한다.
2. 국내기업 상장주선의 경우에는 해당 모집·매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)에 대하여 상장일로부터 3월간 계속보유하여야 한다. 다만, 제7조제9항에 따른 신속이전기업 상장주선의 경우에는 제1호의 규정을 준용한다.

라. 기타의 사항

(1) 회사와 인수인 간 특약사항

당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜와 체결한 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후

1년까
지 대표주관회사의 사전 서면동의 없이는 주식 또는 전환사채 등 주식과 연계된 증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다.

또한 당사의 최대주주 및 그 특수관계인은『코스닥시장 상장규정』상장예비심사청구시 제출한 계속보유확약서 및 대표주관회사와 체결한 보호예수 약정서에 의거하여, 상장일로부터 1년간(이우영 외 7인, 1,667,936주) 그 소유 주식을 한국예탁결제원에 보관하며 코스닥시장상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업인수, 합병 등 한국거래소가 필요하다고 인정하는 경우 이외에는 그 주식을 인출하거나 매각할 수 없으며, 보관, 인출 또는 매각의 방법 및 절차 등에 관하여는 확약서에 정하는 바에 따릅니다.

(2) 회사와 주관회사 간 중요한 이해관계

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜은 증권 인수업무 등에 관한 규정 제6조(공동주관회사) 제1항에 해당하는 사항이 없습니다.

【증권 인수업무 등에 관한 규정】

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

1. 기업인수목적회사

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

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

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

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

1.「중소기업창업지원법」제2조제5호에 따른 중소기업창업투자조합

2.「여신전문금융업법」제41조제3항에 따른 신기술사업투자조합

3.「벤처기업육성에관한특별조치법」제4조의3에 따른 한국벤처투자조합

4. 법 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 경영참여형 사모집합투자기구

(3) 초과배정옵션

당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모에서는 초과배정 옵션 계약을 체결하지 않았습니다.

(4) 일반청약자의 환매청구권

당사는 금번 공모와 관련하여 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제10조의3 제1항에 해당하지 않기 때문에 일반청약자에 대한 환매청구권을 부여하지 않습니다.

【증권 인수업무 등에 관한 규정】

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.

1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이 50억원 이상이고, 공모가격을 제5조제1항제1호의 방법으로 정하는 경우

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측 등에 참여시킨 경우

3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우

4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제31항제2호에 따른 기술성장기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제6조제1항제6호나목의 요건을 충족하는 기업(이하 "이익미실현 기업"이라 한다)의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 환매청구권 행사가능기간

가. 제1항제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지

나. 제1항제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지

다. 제1항제5호의 경우 : 상장일부터 3개월까지

2. 인수회사의 매수가격 : 공모가격의 90%이상. 다만, 일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수가 상장일 직전 매매거래일의 주가지수에 비하여 10%를 초과하여 하락한 경우에는 다음 산식에 의하여 산출한 조정가격 이상. 이 경우, 주가지수는 한국거래소가 발표하는 코스피지수, 코스닥지수 또는 발행회사가 속한 산업별주가지수 중 대표주관회사가 정한 주가지수를 말한다.

조정가격 = 공모가격의 90% × [1.1 + (일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수 - 상장일 직전 매매거래일의 주가지수) ÷ 상장일 직전 매매거래일의 주가지수]

(5) 기타 공모 관련 서비스 내역

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

Ⅱ. 증권의 주요 권리내용

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

1. 액면금액

제6조(1주의 금액)
당 회사가 발행하는 주식 1주의 금액은 금 500 원 으로 한다.

2. 주식에 관한 사항

제7조의2(주식의 종류)

① 이 회사가 발행할 주식은 보통주식과 종류주식으로 한다.

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

③ 종류주식의 발행주식의 수는 총 12,500,000주 이하로 한다.

제7조의3(종류주식의 수와 내용①)

① 이 회사가 발행할 1종 종류주식은 무의결권 배당우선 전환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식에 대하여 소정의 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 경우에는 그 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료 시까지는 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식의 존속기간은 발행일로부터 5년으로 하고 이 기간 만료와 동시에 보통주식으로 전환된 것으로 본다.

⑧ 전환기간 만료일까지 소정의 배당을 완료하지 못한 경우에는 소정의 배당을 완료할 때까지 그 기간을 연장한다.

⑨ 전환으로 인하여 발행하는 주식에 대한 이익의 배당에 관하여는 제10조의2의 규정을 준용한다.

제7조의4(종류주식의 수와 내용②)

① 이 회사가 발행할 2종 종류주식은 의결권 있는 배당우선 전환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식은 총회에 회부된 모든 사항에 대하여 보통주식의 의결권과 함께 서로 종류를 구분하지 아니하고 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식의 존속기간은 발행일로부터 5년으로 하고 이 기간 만료와 동시에 보통주식으로 전환된 것으로 본다.

⑧ 전환기간 만료일까지 소정의 배당을 완료하지 못한 경우에는 소정의 배당을 완료할 때까지 그 기간을 연장한다.

⑨ 전환으로 인하여 발행하는 주식에 대한 이익의 배당에 관하여는 제10조의2의 규정을 준용한다.

제7조의5(종류주식의 수와 내용③)

① 이 회사가 발행할 3종 종류주식은 무의결권 배당우선 상환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식에 대하여 소정의 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 경우에는 그 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료 시까지는 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 상환할 수 있다. 단, 발행 시에 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하여 상환을 청구할 수 있다.

1. 상환가액은 ‘발행가액+연 25%를 초과하지 않는 범위 내에서 정한 가산금액’으로 하며, 가산 금액은 배당률, 시장상황 기타 종류주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정한다. 다만, 상환가액을 조정할 수 있는 것으로 하려는 경우 이사회에서 상환가액을 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정의 기준일 및 조정방법을 정하여야 한다.

2. 상환기간은 발행일이 속하는 회계연도의 정기주주총회 종료일 익일부터 발행 후 5년이 되는 날이 속하는 회계연도에 대한 정기주주총회 종료일 이후 1개월이 되는 날 이내의 범위에서 이사회가 정한다. 다만, 상환기간이 만료되었음에도 불구하고 다음 각 호의 1에 해당하는 사유가 발생하면 그 사유가 해소될 때까지 상환기간은 연장된다.

가. 상환기간 또는 상환청구기간 내에 상환하지 못한 경우

나. 우선적 배당이 완료되지 아니한 경우

3. 종류주식을 일시에 또는 분할하여 상환할 수 있다. 다만, 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 종류주식을 정할 수 있으며, 안분비례 시 발행하는 단주는 이를 상환하지 아니한다. 또한 발행 시 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 종류주식 전부를 일시에 또는 이를 분할하여 상환해 줄 것을 회사에 청구할 수 있다. 다만, 회사는 상환청구당 시에 배당가능이익이 부족한 경우에는 분할상환할 수 있으며 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 상환할 주식을 정할 수 있고, 안분비례 시 발생하는 단주는 이를 상환하지 아니한다.

4. 회사는 상환대상인 주식의 취득일 2주일 전에 그 사실을 그 주식의 주주 및 주주명부에 기재된 권리자에게 통지 또는 공고하여야 한다. 또한 발행 시에 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 상환청구주주는 2주일 이상의 기간을 정하여 상환할 뜻과 상환대상주식을 회사에 통지하여야 한다.

⑧ 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 외의 유가증권(다른 종류의 주식은 제외한다)이나 그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

제7조의6(종류주식의 수와 내용④)

① 이 회사가 발행할 4종 종류주식은 의결권 있는 배당우선 상환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식은 총회에 회부된 모든 사항에 대하여 보통주식의 의결권과 함께 서로 종류를 구분하지 아니하고 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 상환할 수 있다. 단, 발행 시에 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하여 상환을 청구할 수 있다.

1. 상환가액은 ‘발행가액+연 25%를 초과하지 않는 범위 내에서 정한 가산금액’으로 하며, 가산 금액은 배당률, 시장상황 기타 종류주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정한다. 다만, 상환가액을 조정할 수 있는 것으로 하려는 경우 이사회에서 상환가액을 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정의 기준일 및 조정방법을 정하여야 한다.

2. 상환기간은 발행일이 속하는 회계연도의 정기 주주총회 종료일 익일부터 발행 후 5년이 되는 날이 속하는 회계연도에 대한 정기주주총회 종료 일 이후 1개월이 되는 날 이내의 범위에서 이사 회가 정한다. 다만, 상환기간이 만료되었음에도 불구하고 다음 각 호의 1에 해당하는 사유가 발생하면 그 사유가 해소될 때까지 상환기간은 연장 된다.

가. 상환기간 또는 상환청구기간 내에 상환하지 못한 경우

나. 우선적 배당이 완료되지 아니한 경우.

3. 종류주식을 일시에 또는 분할하여 상환할 수 있다. 다만, 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 종류주식을 정할 수 있으며, 안분비례 시 발행하는 단주는 이를 상 환하지 아니한다. 또한 발행 시 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 종류주식 전부를 일시에 또는 이를 분할하여 상환해 줄 것을 회사 에 청구할 수 있다. 다만, 회사는 상환청구 당시에 배당가능이익이 부족한 경우에는 분할상환할 수 있으며 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 상환할 주식을 정할 수 있고, 안분비례 시 발생하는 단주 는 이를 상환하지 아니한다.

4. 회사는 상환대상인 주식의 취득일 2주일 전에 그 사실을 그 주식의 주주 및 주주명부에 기재된 권리자에게 통지 또는 공고하여야 한다. 또한 발 행시에 주주 에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 상환청구주주는 2주일 이상의 기간을 정하여 상환할 뜻과 상환대상주식을 회사에 통지하여야 한다.

⑧ 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 외의 유가 증권(다른 종류의 주식은 제외한다)이나 그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

제7조의7(종류주식의 수와 내용⑤)

① 이 회사가 발행할 5종 종류주식은 무의결권 배당우선 전환상환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식에 대하여 소정의 배당을 하지 아니한다는 결의가 있는 경우에는 그 결의가 있는 총회의 다음 총회부터 그 우선적 배당을 한다는 결의가 있는 총회의 종료 시 까지는 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 전환할 수 있다. 단, 발행 시에 주주에게 전환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하여 전환권을 행사할 수 있다.

1. 종류주식의 전환기간은 발행일로부터 5년으로 하고 이 기간 만료와 동시에 보통주식으로 전환된 것으로 본다.

2. 전환기간 만료일까지 소정의 배당을 완료하지 못한 경우에는 소정의 배당을 완료할 때까지 그 기간을 연장한다.

3. 전환으로 인하여 발행하는 주식에 대한 이익의 배당에 관하여는 제10조의2의 규정을 준용한다.

⑧ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 상환할 수 있다. 단, 발행 시 에 주주에게 상환 청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하 여 상환을 청구할 수 있다.

1. 상환가액은 ‘발행가액+연 25%를 초과하지 않는 범위 내에서 정한 가산금액’으로 하며, 가산 금액은 배당률, 시장상황 기타 종류주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정 한다. 다만, 상환가액을 조정할 수 있는 것으로 하려는 경우 이사회에서 상환가액을 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정의 기준일 및 조정방법을 정하여야 한다.

2. 상환기간은 발행일이 속하는 회계연도의 정기 주주총회 종료일 익일부터 발행 후 5년이 되는 날이 속하는 회계연도에 대한 정기주주총회 종료 일 이후 1개월이 되는 날 이내의 범위에서 이사 회가 정한다. 다만, 상환기간이 만료되었음에도 불구 하고 다음 각 호의 1에 해당하는 사유가 발생하면 그 사유가 해소될 때까지 상환 기간은 연장된다.

가. 상환기간 또는 상환청구기간 내에 상환하지 못한 경우

나. 우선적 배당이 완료되지 아니한 경우.

3. 종류주식을 일시에 또는 분할하여 상환할 수 있다. 다만, 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 종류주식을 정할 수 있으며, 안분비례 시 발행하는 단주는 이를 상 환하지 아니한다. 또한 발행 시 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 종류주식 전부를 일시에 또는 이를 분할하여 상환해 줄 것을 회사에 청구할 수 있다. 다만, 회사는 상환청구 당시에 배당가능이익이 부족 한 경우에는 분할 상환할 수 있으며 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분 비례의 방법에 의하여 상환할 주식을 정할 수 있고, 안분비례 시 발생하는 단주는 이를 상환하지 아니한다.

4. 회사는 상환대상인 주식의 취득일 2주일 전에 그 사실을 그 주식의 주주 및 주주명부에 기재된 권리자에게 통지 또는 공고하여야 한다. 또한 발행 시에 주주 에게 상환청구권을 부여하였을 시에 는 상환청구주주는 2주일 이상의 기간을 정하여 상환할 뜻과 상환대상주식을 회사에 통지하여야 한다.

⑨ 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 외의 유가 증권(다른 종류의 주식은 제외한다)이나 그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

제7조의8(종류주식의 수와 내용⑥)

① 이 회사가 발행할 6종 종류주식은 의결권 있는 배당우선 전환상환주식(이하 이조에서는 “종류주식”이라 함)으로 한다.

② 종류주식에 대하여는 액면금액을 기준으로 년 1% 이상 25% 이내에서 발행 시에 이사회가 정한 우선 비율에 따른 금액을 현금 또는 주식으로 우선 배당한다.

③ 보통주식의 배당률이 종류주식의 배당률을 초과할 경우에는 그 초과분에 대하여 보통주식과 동일한 비율로 참가시켜 배당한다.

④ 종류주식에 대하여 어느 사업년도에 있어서 소정의 배당을 하지 못한 경우에는 누적된 미배당분을 다음 사업년도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑤ 종류주식은 총회에 회부된 모든 사항에 대하여 보통주식의 의결권과 함께 서로 종류를 구분하지 아니하고 의결권이 있는 것으로 한다.

⑥ 이 회사가 신주를 발행하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 유상증자 및 주식배당의 경우에는 보통주식에 배정하는 주식과 동일한 주식으로, 무상증자의 경우에는 그와 같은 종류의 주식으로 한다.

⑦ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 전환할 수 있다. 단, 발행 시에 주주에게 전환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하여 전환권을 행사할 수 있다.

1. 종류주식의 전환기간은 발행일로부터 5년으로 하고 이 기간 만료와 동시에 보통주식으로 전환된 것으로 본다.

2. 전환기간 만료일까지 소정의 배당을 완료하지 못한 경우에는 소정의 배당을 완료할 때까지 그 기간을 연장한다.

3. 전환으로 인하여 발행하는 주식에 대한 이익의 배당에 관하여는 제10조의2의 규정을 준용한다.

⑧ 종류주식은 다음 각 호에 의거 회사의 선택에 따라 상환할 수 있다. 단, 발행 시에 주주에게 상환청구권을 부여하였을 시에는 주주는 회사에 대하여 상환을 청구할 수 있다.

1. 상환가액은 '발행가액+연 25%를 초과하지 않는 범위 내에서 정한 가산금액’으로 하며, 가산 금액은 배당률, 시장상황 기타 종류주식의 발행에 관련된 제반 사정을 고려하여 발행 시 이사회가 정 한다. 다만, 상환가액을 조정할 수 있는 것으로 하려는 경우 이사회에서 상환가액을 조정할 수 있다는 뜻, 조정사유, 조정의 기준일 및 조정방법을 정하여야 한다.

2. 상환기간은 발행일이 속하는 회계연도의 정기 주주총회 종료일 익일부터 발행 후 5년이 되는 날이 속하는 회계연도에 대한 정기주주총회 종료 일 이후 1개월이 되는 날 이내의 범위에서 이사 회가 정한다. 다만, 상환기간이 만료되었음에도 불구하고 다음 각 호의 1에 해당하는 사유가 발생하면 그 사유가 해소될 때까지 상환기간은 연장된다.

가. 상환기간 또는 상환청구기간 내에 상환하지 못한 경우

나. 우선적 배당이 완료되지 아니한 경우.

3. 종류주식을 일시에 또는 분할하여 상환할 수 있다. 다만, 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분비례의 방법에 의하여 종류주식을 정할 수 있으며, 안분비례 시 발행하는 단주는 이를 상환하지 아니한다. 또한 발행 시 주주에게 상환 청구권을 부여하였을 시에는 주주는 종류주식 전부를 일시에 또는 이를 분할하여 상환해 줄 것을 회사에 청구할 수 있다. 다만, 회사는 상환 청구 당시에 배당가능이익이 부족 한 경우에는 분할 상환할 수 있으며 분할상환하는 경우에는 회사가 추첨 또는 안분 비례의 방법에 의하여 상환할 주식을 정할 수 있고, 안분비례 시 발생하는 단주는 이를 상환하지 아니한다.

4. 회사는 상환대상인 주식의 취득일 2주일 전에 그 사실을 그 주식의 주주 및 주주명부에 기재된 권리자에게 통지 또는 공고하여야 한다. 또한 발행시에 주주 에게 상환청구권을 부여하였을 시에 는 상환청구주주는 2주일 이상의 기간을 정 하여 상환할 뜻과 상환대상주식을 회사에 통지하여야 한다.

⑨ 회사는 주식의 취득의 대가로 현금 외의 유가 증권(다른 종류의 주식은 제외 한다)이나 그 밖의 자산을 교부할 수 있다.

3. 의결권에 관한 사항

제24조 (주주의 의결권) 
주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제25조(의결권의 불통일행사)

1 2이상의 의결권을 가지고 있는 주주가 의결권의 불통일행사를 하고자 할 때에는 회일의 3일전에 회사에 대하여 서면으로 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.

제26조(의결권의 대리행사)

1 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사하게 할 수 있다.

② 제1항의 대리인은 주주총회 개시 전에 그 대리권을 증명하는 서면(위임장)을 제출하여야 한다.

4. 신주인수권에 관한 사항

제10조(신주인수권)

① 당회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.

② 전항의 규정에도 불구하고 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 주주이외의 자에게 신주의 배정비율이나 신주를 배정받을 자를 정할 수 있다.

1. 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위내에서 일반공모 증자방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 우리사주조합원에게 신주를 우선 배정하는 경우

3. 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

4. 회사가 경영상 필요로 외국인 투자를 유치하기 위하여 국외 법인 또는 개인에게 신주를 우선배정하는 경우

5. 신기술사업금융지원에 관한 법률에 의한 신기술사업금융회사와 신기술투자조합, 중소기업창업지원법에 의한 중소기업창업투자회사와 중소기업창업투자조합 및 법인세법 규정에 의한 기관투자자에게 총발행주식의 50%까지 배정하는 경우

6. 회사가 첨단기술의 도입, 사업다각화, 해외진출, 원활한 자금조달 등 전략적 제휴를 위하여 상대회사에 신주를 배정하는 경우.

7.신기술의 도입, 재무구조의 개선 등 기타 회사의 경영상의 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우.

8.주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우
9. 증권시장 상장을 위한 기업공개업무를 주관한 대표주관회사에게 금융투자협회의 "증권입수업무 등에 관한 규정"에 따라 기업공개 당시 공모주식 총수의 100분의 10을 초과하지 않는 범위 내에서 신주를 발행하는 경우

③ 제2항 각호의 어느 하나의 방식에 의해 신주를 발행할 경우에는 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 주주가 신주인수권의 일부 또는 전부를 포기하거나 상실한 경우와 신주발행에 있어서 단주가 발생한 경우에는 그 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

5. 배당에 관한 사항

제46조(이익배당)

① 이익배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다.

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

Ⅲ. 투자위험요소

※ 주요 용어 정리

명칭

설명

컴퓨터 비전

(Computer Vision)

인공 지능(AI；artificial intelligence)의 한 분야로 컴퓨터를 사용하여 인간의 시각적인 능력을 재현하는 연구 분야

딥러닝

(Deep Learning)

컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습, 추론할 수 있는 인공지능 기술

머신러닝

(ML : Machine Learning)

인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

ODPi

빅데이터 플랫폼 주 개발사인 호튼웍스(현재 클라아데라社 인수, 나스닥 상장기업)를 포함해 IBM, SAS 등 해외 유수 기업들이 참여하고 있는 빅데이터와 AI Open Source Projects

GPU(Graphics Processing Units)

영상정보를 처리하고 화면에 출력시키는 장치로 개발 및 사용되었으나 알파고 프로젝트에서 구글이 AI 딥러닝 용도로 엔비디아의 GPU를 활용하면서 AI를 위한 하드웨어의 표준이된 고속의 병렬 연산장치

NVIDIA GTC

GTC는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)의 줄임말로 엔비디아가 매년 실리콘 벨리에서 주관해온 세계 최고 수준의 그래픽 컴퓨팅 기술 중심의 컨퍼런스

NGC

NVIDIA의 소프트웨어 제품으로 데이터 사이언티스트, 개발자, 연구원들이 솔루션 빌드, 인사인트 수집, 비즈니스 가치 전달에 집중할 수 있도록 모든 과정을 관리하는 HPC (High Performance Computer)용 GPU 최적화 소프트웨어 허브

분산처리

(Distributed Processing)

각각의 데이터를 나누어 데이터 처리 효율을 높이는 방식

분산학습

(Distributed training)

방대한 기계학습 수행에서 학습을 여러 컴퓨터로 나누어 학습하여 효율을 극대화하는 방법

추론

(Inference)

학습된 모델을 통해 결과(분석)를 도출하는 과정

텐서플로우

(TensorFlow)

딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝에 활용하기 위해 구글이 개발한 오픈소스 소프트웨어

쿠버네티스

(Kubernetes)

컨테이너화된 애플리케이션의 자동 배포, 자원 관리 등을 제공하는 운영관리시스템

프로비저닝

(Provisioning)

클러스터에서 쓰지 않고 있는 자원을 파악하고, 필요한 순간에 자원을 실시간으로 할당해 서비스를 생성하고 적절하게 제공하는 기술

파이프라인

(Pipeline)

한 데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태. 위와 같은 형태가 반복되어 자동화 프로세스 구성을 의미함

프레임워크

(Framework)

소프트웨어 어플리케이션이나 솔루션의 개발을 수월하게 하기 위해 소프트웨어의 구체적 기능들에 해당하는 부분의 설계와 구현을 재사용 가능하도록 협업화된 형태로 제공하는 소프트웨어 환경

잡스케쥴링

(Job Scheduling)

다중 처리를 실행하기 위하여 작업들 간의 실행 우선순위를 결정하는 것

로드밸런싱

(Load Balancing)

컴퓨터 네트워크 기술의 일종으로 둘 혹은 셋 이상의 중앙처리장치 혹은 저장장치와 같은 컴퓨터 자원들에게 작업을 나누는 것

가상화

(Virtualization)

물리적인 컴퓨터 자원을 다른 시스템, 응용 프로그램, 최종 사용자들이 리소스와 상호 작용할 수 있도록 인터페이스 매핑하는 기술. 가상화를 통해 하나의 컴퓨터에서 물리적인 자원을 논리적으로 나누어 사용할 수 있음

컨테이너

(Container)

가상화 기술 중 하나로 실행 프로그램 파일들과 실행 환경을 패키지화하고 분리하는 기술

도커 컨테이너

(Docker)

소프트웨어 컨테이너 안에 응용 프로그램들을 배치시키는 일을 자동화해 주는 오픈 소스 프로젝트이자 소프트웨어

도커 이미지

(Docker Image)

컨테이너를 생성하기 위해 필요한 컨테이너 정보들을 가지는 파일

멀티테넌시

(Multi-Tenancy)

소프트웨어 아키텍처의 하나로 다중 사용자가 하나의 어플리케이션에서 독립된 서비스를 제공 받을수 있는 구조. 독립된 서비스를 위해 모든 자원에 대한 접근권한 및 사용자 권한을 관리해야 함

파라미터

(Parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하게 됨

하이퍼파라미터

(Hyper-parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하지 못하고 사람이 직접 결정함.

관계형 데이터베이스 관리 시스템

(RDBMS : Relational DataBase Management System)

데이터베이스(DB)에 포함된 속성에 대한 추가, 편집, 질의, 분석, 요약을 위해 사용하는 컴퓨터 소프트웨어

다중 백본망 앙상블

(Multiple-Backbone ensemble)

여러 종류의 백본의 결과를 통합하여 하나의 백본을 사용하였을 때 보다 더 정확하게 예측하는 기법

데이터베이스

(Data Base - DB)

여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

학습데이터

기계에게 학습을 위해 주어지는 데이터

데이터셋

(Data set)

기계 학습에서 하나의 목적을 위해 수집된 동일한 형식의 데이터들의 집합

바운딩 박스

(Bounding box)

이미지 객체 감지에서 객체의 위치를 표시하는 방법 중 하나이며 여러개의 점을 이용하여 객체의 위치를 표시한 객체 주변의 사각형 경계(box) 구성

온프레미스

(On-premise)

소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식

메모리 매핑

(Memory Mapping)

리눅스는 실행파일을 실제로 물리적 메모리에 가져오는 대신에, 단지 프로세스의 가상 메모리와 연결만 시킨다. 그리고 응용 프로그램이 실행되면서 프로그램의 일부가 참조됨에 따라, 실행 이미지로부터 해당하는 이미지 부분을 메모리로 가져온다. 이렇게 이미지를 프로세스의 가상 주소공간에 연결하는 것을 메모리 매핑이라고 함

메타데이터

(Metadata)

기계 학습을 위한 데이터 셋의 데이터에 관한 추가적인 정보들

전처리

(Pre-processing)

데이터 마이닝 프로세스(대용량의 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 과정)의 일부 과정으로 데이터 분석에 사용하는 데이터 정리, 변환 등의 데이터 처리 기술

처리량

(Throughput)

컴퓨터가 단위 시간당 작업을 수행하는 양

클러스터

(Cluster)

같은 속성을 갖는 대상을 여러 개 모아서 하나의 대상으로 한 것이라는 의미하며, 운영 체제에 의해 할당된 장소의 기본적인 단위

1. 사업위험

가. 국내외 거시경제 악화에 따른 위험

당사가 속해있는 인공지능 및 빅데이터 산업은 해당 산업의 성장 뿐 아니라 국내외 경기변동에 직·간접적인 영향을 받습니다. 세계 경제의 침체 및 불확실성은 2010년대 후반부터 지속적으로 진행되어 왔으며, 2020년 초부터 발생한 코로나19가 전세계적으로 확산됨에 따라 세계 및 국내 경제에 큰 악영향을 미치고 있습니다. 이러한 침체기 속에서 IMF는
10월에 코로나19 확산 전과 비교하여 세계경제 성장 전망을 큰 폭으로 하향 조정하였으며, 한국은행 또한 11월에 2020년 국내 경제성장률을 마이너스로 전망하였습니다. 이로 인한 글로벌 경제성장 둔화와 대외 경제여건 변동성 증가가 나타날 경우 국내 경기 회복 및 경제성장 제한이 발생할 가능성이 있으며, 이러한 불황기는 당사의 재무상태 및 영업성과등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 해당 산업 자체의 성장성에 더하여 전방산업의 수요 및 거시적인 경제 상황에 직간접적으로 영향을 받습니다. 인공지능 및 빅데이터 산업 또한 IT투자의 영향을 받음에 따라, 경기하락 국면에는 대상 투자가 비용절감을 이유로 감소하며, 경기상승 국면에서 또한 타 예산집행 대비 후순위로 고려되는 특성이 있습니다. 당사가 영위하는 인공지능 및 빅데이터 산업은 4차 산업혁명의 근간으로 중요한 산업임에는 틀림이 없으나, 현 시점에서는 각 기업별 필수 도입 솔루션 혹은 서비스로 고려되는 것이 아닌, 당사와 같은 해당 분야 종사 기업들이 선제적으로 구축을 설득해야 하는 분야입니다. 이는 인공지능 및 빅데이터 관련 솔루션들의 상용화가 이루어진지 긴 시간이 지나지 않았으며, 기업의 경우 검증까지 시간이 필요한 솔루션에 대한 선제적 투자에 있어 부담을 느낄 수 있기 때문입니다. 따라서 당사와 같은 해당 산업 기업들의 수주활동에는 경기 변동이 큰 영향을 주며, 경기 악화 시에는 회사의 실적에 악영향을 줄 수 있는 변수들이 증가하게 됩니다.

세계 경제의 침체 및 불확실성은 2010년대 후반부터 지속적으로 진행되어 왔으며, 이러한 세계 경제 자체의 불확실성은 대외 의존도가 높은 국내 경제에도 부정적인 영향을 줄 가능성이 존재합니다. 또한 2020년 초부터 발생한 코로나19가 전세계적으로 확산됨에 따라 세계 및 국내 경제에 큰 영향을 미치고 있습니다.

2020년 10월 IMF가 발행한 'World Economic Outlook Update'에 의하면 2020년 글로벌 성장률은 -4.4%가 될 것으로 예측하였으며, 이러한 하향 조정은 코로나19의 확산 및 장기화 추세로 인한 글로벌 경기 둔화에 따른 것으로 기존 미중 무역 분쟁 및 이 외 지역 경제 상황 악화 또한 하향 요인으로 반영되었습니다.

[주요국 경제 성장률 전망]

구분
2019년
2020년
2021년

세계
2.8
-4.4
5.2

선진국
1.7
-5.8
3.9

미국
2.2
-4.3
3.1

유럽
1.3
-8.3
5.2

일본
0.7
-5.3
2.3

한국
2.0
-1.9
2.9

신흥국
3.7
-3.3
6.0

중국
6.1
1.9
8.2

인도
4.2
-10.3
8.8

출처 : IMF World Economic Outlook Update(2020.10)

국내 경제 전망의 경우 한국은행이 2020년 11월에 발행한 '경제전망보고서'에 따르면 2020년 국내 경제 성장률은 -1.1% 역성장이 예상되며, 2021년에 회복할 것으로 전망되고 있습니다. 이는 상반기에는 코로나19의 글로벌 확산으로 인하여 성장성이 크게 위축되겠으나 정부정책 등으로 여건이 개선되면 하반기에는 민간 소비 회복 및 수출 부진이 점진적으로 완화될 것으로 예상한데서 기인합니다. 그러나
2021년 1월 현재 코로나19가 재확산 되며
2021년 상반기에 대한 전개 양상과 불확실성이 다시 높아진 상황입니다.

구분

2019년

2020년

2021년

연간

상반

하반

연간

상반

하반

연간

GDP

2.0

(0.5)

0.1

(0.2)

2.6
3.3
3.0

민간소비

1.9

(3.4)

0.6

(1.4)

2.9
3.2
3.1

설비투자

(7.7)

2.6

0.5

1.5

4.9
3.6
4.3

지적재산생산물투자
3.0
3.3
4.2
3.8
3.8
4.0
3.9

건설투자

(3.1)

(0.2)

(4.1)

(2.2)

(1.8)
2.6
0.5

상품수출

0.5

(0.4)

(3.7)

(2.1)

9.3
1.9
5.3

상품수입

(0.8)

1.2

(1.4)

(0.2)

7.5
4.5
5.9

출처: 경제전망보고서, 한국은행, 2020.11

상기와 같이 당사가 속해있는 인공지능 및 빅데이터 산업은 산업 전반에 대한 변화와 정부정책지원 등으로 향후 그 성장 추세가 더 증가할 것으로 예상됩니다. 그러나 독점적인 기술력을 가진 거대 글로벌 기업의 등장 및 다양한 업체들의 시장 진입 등으로 인한 경쟁심화와 경기불황에 따른 전방산업 수요처들의 부진 및 시장 침체에 성장세 감소가 이루어질 경우 인공지능 및 빅데이터 산업에 직접적인 영향을 받는 당사의 사업 특성상 매출 및 영업실적 등의 감소로 이어질 수 있습니다.

나. 전방산업 침체에 따른 위험

당사가 영위하는 인공지능/빅데이터 솔루션의 경우 수요처가 공공기관 및 일반기업 등 B2B 위주로 구성되어 있기 때문에 공공기간 및 일반기업의 IT투자에 따라 영업실적이 변동될 수 있습니다. 공공기관 및 일반기업의 IT 인프라 투자 실적은 기업경기 변동 및 전방산업의 시장상황 등 외부요인에 의하여 변동될 수 있고, 이러한 외부 요인이 장기화되는 경우 당사의 실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터를 기반으로 대규모 데이터 처리 기술과 AI기술이 융합된 제품과 서비스를 창출하는 것의 중요성이 높아졌으며, 이에 따라 인공지능 및 빅데이터 기술은 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 인공지능과 빅데이터 관련 기술이 전 산업의 혁신 성장을 가속화 할 것으로 전망되며, 나아가 향후 글로벌 경제는 인공지능과 빅데이터 관련 기술의 융합으로 인공지능과 대규모 데이터 처리를 통한 데이터의 가치를 생성하는 것이 경쟁력이 될 것으로 예상됩니다.

인공지능 및 데이터 산업은 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 주요목표를 제시하였습니다.

[데이터·AI경제 활성화 계획('19~'23년)]

출처 : 정부24 (2019)

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 비즈니스 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 급격한 변화, 코로나19로 인한 글로벌 경제 및 기업경기의 악화 등으로 인해 전방산업의 시장상황 악화에 따른 공공기관 IT투자 수요가 감소할 수 있으며, 투자집행의 지연으로 2020년 영업 및 주요 사업 활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상됩니다.

다. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출

국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 해당 산업의 경우 본격 상업화 이전 단계로 제품의 상품성 확보 이전에 원천기술력이 매우 중요하나, 현시점에서 기술력으로 보았을 시 현재 미국이 산업을 주도하고 있으며 한국을 포함한 여러 주요국 또한 미국과는 기술 격차가 있는 것으로 판단됩니다.

미국, 유럽을 중심으로 한 글로벌 인공지능/빅데이터기업의 경우 당사를 포함한 국내 기업들의 기술수준, 연구분야를 앞서고 있다고 판단되기에, 이들이 국내 시장에 상업화된 제품군을 가지고 진출할 경우 위험요소가 될 수 있습니다.

국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 해당 산업의 경우 본격 상업화 이전 단계로 제품의 상품성 확보 이전에 원천기술력이 매우 중요하나, 현시점에서 기술력으로 보았을 시 현재 미국이 산업을 주도하고 있으며 한국을 포함한 여러 주요국 또한 미국과는 기술 격차가 있는 것으로 판단됩니다.

[인공지능 최고 국 대비 기술수준 및 기술격차(%)]

한국

미국

일본

중국

유럽

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

19.5

18.6

17.2

0.0

0.0

0.0

13.6

13.4

13.7

13.2

11.0

11.5

8.0

10.4

11.4

18.4

0.0

13.6

11.9

9.9

출처 : 2018년 ICT 기술수준조사보고서, 정보통신기획평가원

[빅데이터 최고 국 대비 기술수준 및 기술격차(%)]

한국

미국

일본

중국

유럽

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

17.3

15.8

16.7

0.0

0.0

0.0

14.8

15.5

15.3

14.7

11.5

10.7

7.8

7.3

6.8

16.6

0.0

15.2

12.3

7.3

출처 : 2018년 ICT 기술수준조사보고서, 정보통신기획평가원

인공지능 및 빅데이터 기술의 경우 미국 중심으로 기술발전이 이루어지고 있으며, 타 주요국들 또한 미국과 격차가 존재하고 있습니다.

한국의 경우 인공지능 기술수준은 지속적으로 성장하고 있으나 아직은 타 주요국들과 격차가 크게 존재하고 있다고 판단되며, 빅데이터 플랫폼 분야에서 선진국을 추격하는 추세이나 해외 글로벌 기업의 플랫폼을 활용한 응용에 초점이 맞춰져 있고 오픈소스 플랫폼 기반 위에서 중소규모의 플랫폼 구축이 이루어지고 있어 기술 격차가 나는 실정입니다. 다만, 정부의 디지털 뉴딜 정책을 통한 빅데이터 산업 육성 의지 및 금년도 8월 5일부터 시행된 개정 데이터 3법에 따라 생태계 환경이 개선되어 기술수준이 더욱 향상될 수 있을 것으로 전망됩니다.

또한, 인공지능/빅데이터 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장을 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다.

다만, 아직까지는 해당 산업이 제품자체의 상품성보다는 보유기술의 유일성, 획기성 등에 초점이 맞추어져 있으나, 추후 기술이 상품화 되며 원천기술을 보유한 글로벌 기업이 등장할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당할 위험이 존재합니다.

라. 경쟁심화에 대한 위험

당사가 속해있는 인공지능/빅데이터 산업은 기술기반 산업으로 음성/텍스트/영상 등의 적용형태, 적용된 기술방식에 따라 시장이 세부적으로 분류됩니다. 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높음에 따라 전 영역을 아우르는 업체의 출현보다는 특정 방식이 적용되는 시장에 집중하여 기술을 개발하며 사업을 영위하는 업체들이 다수입니다. 이에 각 세부분류 시장 별 기술력이 진입장벽으로 먼저 작용하며, 선점업체가 보유하고 있는 기술력이 높고 희소성이 높을수록 높은 기술적 진입장벽 형성과 경쟁사의 시장 진입의 높은 장애물로 작용합니다. 

당사는 이러한 산업 제반환경 속에서 10년간 비디오 데이터 분석과 인공지능에 대해 지속적인 선행 기술 개발 및 연구로 해당 분야에서 기술적 진입장벽을 형성하였으며, 대용량 비디오 데이터 분석 진행 시 기존 기술 및 제품을 사용한 연계 과정에서 새로운 제품화를 통한 비용 문제 해결과 핵심 전문 인력 보유를 통한 경쟁력을 확보하였습니다. 그러나 현재 인공지능/빅데이터 산업의 경우 상업화 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 아직까지 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적등에 악영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 속해있는 인공지능/빅데이터 산업은 기술기반 산업으로 음성/텍스트/영상 등의 적용형태, 적용된 기술방식에 따라 시장이 세부적으로 분류됩니다. 각 분야별로 요구하는 기술 수준이 높음에 따라 전 영역을 아우르는 업체의 출현보다는 특정 방식이 적용되는 시장에 집중하여 기술을 개발하며 사업을 영위하는 업체들이 다수입니다. 이에 각 세부분류 시장 별 기술력이 진입장벽으로 먼저 작용하며, 선점업체가 보유하고 있는 기술력이 높고 희소성이 높을수록 높은 기술적 진입장벽 형성과 경쟁사의 시장 진입의 높은 장애물로 작용합니다. 또한 타 산업들과 다르게 전문공인인증가만이 다룰 수 있는 법적 규제 부재로 기술력 기반의 기술격차가 진입장벽 형성에 높은 비율을 차지하며, 데이터의 이해를 시작으로 ① 핵심 연구개발 인력, ② 연구개발 및 기자재 비용, ③ 연구개발 기간, ④ 각 기술별 연계 능력, ⑤ 해당 산업과 사업에 대한 이해 및 경영 노하우 등 다양한 요소 및 자원 투자가 필요합니다. 상기와 같은 변수들의 경우 긴 시간과 자본의 투입이 필요합니다. 따라서 시장을 선점하는 선도자의 이점이 높으며, 후발주자의 경우 해당 분야의 기술트렌드 및 기능 확보에 필요한 기술력을 내재하는데 오랜 시간이 걸립니다.

당사의 주요제품 라인업은 하기와 같으며, 각 주요 제품군간 기능, 사용처 등의 차이가 있어 제품군별로 경쟁사가 다릅니다.

[(주)씨이랩 주요제품 라인업]

제품명

설명

x-DAMs

x-DAMs는 대규모 데이터를 데이터파이프라인 기술을 적용하여 빠르게 수집하고 처리하는 솔루션입니다. 영상데이터는 대표적인 대용량 데이터여서 AI분석을 위해 많은 시간이 필요하고 대용량 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 기술이 필요합니다. x-DAMs를 구글(Google)의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow) 활용하면 기존 대비 분석 속도를 11배 이상 향상 시킬 수 있습니다.

Uyuni

AI 학습과 추론을 위한 연산처리를 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AI 연산처리에는 CPU 대비 월등한 성능을 보이는 GPU가 활용이 됩니다. CPU는 문서 작업을 하면서 음악도 들을 수 있는 등 다중 작업이 가능하지만 GPU는 다중 작업이 불가능합니다. 이로 인해 다수의 사용자가 GPU를 사용할 때 자원이 낭비되는 문제가 발생합니다. GPU의 특성상 다수의 사용자가 하나의 GPU를 사용할 수 없기 때문입니다. Uyuni는 다수의 사용자가 GPU를 사용할 수 있도록 해주는 솔루션입니다. Uyuni 활용 시 고가의 GPU 활용률을 4배가량 증가시킬 수 있습니다. Uyuni는 2018년 국내최초로 상용화되었으며 현재까지 시장점유율 1위를 유지하고 있으며 2020년 GoodSoftware 인증 1등급을 받았습니다.

x-Labeller

일반적인 영상데이터를 AI에 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 작업이 필요합니다. X-Labeller는 쉽고 빠르게 영상데이터를 AI 학습데이터로 가공하는 솔루션입니다. 다수의 사용자가 동시에 작업이 가능하며 자동가공(Auto-Labelling) 기술이 적용되어 소량의 학습데이터를 활용하여 대량의 학습데이터를 자동으로 가공할 수 있는 기능이 탑재되었습니다.

x-AIVA

X-AIVA는 초고속으로 대용량 영상데이터를 분석하는 서비스 플랫폼입니다. 기존 당사 핵심기술을 융합하여 2020년 신규 사업으로 데이터기반 영상분석 기술을 AI 플랫폼으로 구성하여 사업화하고 있습니다. 대용량 비디오, CCTV, 카메라 등에서 사람, 자동차, 드론 등 영상 속 객체를 분석하여 고객 분석, 광고 효과분석, 경계분석, 상권분석, 제품품질 등의 AI 영상분석 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다. 본 사업은 당사의 핵심역량을 집중하여 플랫폼 기반의 서비스 사업으로 전개되고 있습니다.

이러한 당사의 대용량 비디오 데이터에 대한 초고속 분석 환경 기술에 대한 국내 및 해외 경쟁자 대비 각 제품군 간 구현 가능한 기능의 비교는 다음과 같습니다.

(주)씨이랩 및 경쟁사 기능비교표

비교 항목

씨이랩

국내

국외

특장점

A사
B사
C사

D사

Uyuni

(고성능 컴퓨팅

자원 
 관리)

자원 관리

O

X

O

X

X

GPU 등 고성능 컴퓨팅의 자원 관리, 스케쥴링 기능에서 상대적 우위에 있으며, 특히 국내의 경우 고객사 확보 및 시장 점유 차원에서 우위를 확보하였습니다.

자원 모니터링

O

O

O

O

O

자원 스케쥴링

O

O

O

O

X

자원 리포팅

O

X

X

X

X

x-Labeller

(비디오 데이터 가공 및

AI 
모델링)

비디오 데이터 가공

O

X

X

X

X

비디오 데이터를 가공하고 인공지능 모델 학습을 전문가 개입 없이 할 수 있는 기능을 제공하며, 전문 인공지능 엔지니어가 설계한 알고리즘을 쉽게 등록하여 더 정밀한 인공지능 모델을 구축할 수 있습니다.

AI 모델 학습/관리

O

O

X

X

O

가공 데이터 관리

O

X

X

X

X

알고리즘 관리

O

O

X

X

X

x-DAMs
(대용량 비디오
데이터
고속 
처리)

비디오 데이터 고속 분석

O

X

O

X

O

특정 비디오 코덱(압축방식)에 제한 없는 비디오데이터 처리가 가능하도록 In-Memory 고속 링크 기반으로 구성되었으며 병렬 모델 방식 적용으로 빠른 데이터 분석 환경을 제공합니다.

대규모 데이터 가공을위한 비디오 데이터 수집 및 관리 기능을 제공합니다.

병렬 모델 구동 관리

O

X

X

X

X

분석 스케쥴링

O

X

X

X

X

비디오 데이터 수집/관리

O

X

X

O

X

x-AIVA

(실시간 영상분석)

비디오 출력 관리

O

X

O

X

X

영상분석결과를 실시간으로 제공합니다.

분석 시각화

O

X

O

O

O

결과 리포팅

O

X

O

X

X

당사 기술 개발의 차별성은 개별 알고리즘 튜닝을 통한 인식률 향상 기술이 아닌 컴퓨터 비전(Vision) 기술, 분산 빅데이터 플랫폼 기술, In-memory 데이터 프로세싱, 고성능 컴퓨팅 자원 관리 기술과 함께 데이터 기반 분석을 중심으로 머신러닝 기술의 융합을 통해 대용량 비디오 데이터를 초고속으로 분석합니다.

당사는 이러한 산업 제반환경 속에서 10년간 비디오 데이터 분석과 인공지능에 대해 지속적인 선행 기술 개발 및 연구로 해당 분야에서 기술적 진입장벽을 형성하였으며, 대용량 비디오 데이터 분석 진행 시 기존 기술 및 제품을 사용한 연계 과정에서 새로운 제품화(R&BD)에 성공하였으며 이를 통해 사업화를 위한 재원(투자 및 인력)을 효율적으로 운영하고 데이터 시장과 대용량 비디오데이터 분석 시장에서 경쟁사 대비 기술 및 시장에 유리한 위치를 선점하게 되었습니다.

그러나 현재 인공지능/빅데이터 산업의 경우 상업화 초기 단계로 핵심기술 보유여부가 회사의 경쟁력에 큰 영향을 줍니다. 아직까지 전후방 산업과 연계하여 기술개발이 지속되고 있으며 산업표준 기술이 존재하지 않음에 따라, 향후 기술 트렌드 변화 혹은 신기술 개발 시에는 산업 내에서 유리한 위치를 선점하는 기업이 바뀔 수 있습니다. 이러한 산업적인 특성에 따라 현재 당사가 개발하고 있는 분야에서 새로운 경경쟁자 및 경쟁의 심화가 진행될 시 당사의 실적 등에 악영향을 미칠 수 있습니다. 

마. 관련 주요 정책 관련 위험

당사의 주력 사업인 대용량 비디오 데이터 기반 AI/빅데이터 플랫폼이 속한 AI와 빅데이터 산업 등에 대해 최근 전세계 주요 국가는 관련 규제 완화 등의 활성화 정책을 수립하고 있습니다. 우리나라 정부에서도 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 시행하는 등 4차 산업혁명에 대비하기 위해 적극적인 지원정책과 규제 완화를 통하여 국가경쟁력 강화를 도모하고 있습니다. 이러한 정책에도 불구하고 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 속한 인공지능 및 빅데이터 산업의 경우 4차산업혁명의 기반 산업으로서 대한민국 이외에도 전 세계가 전략산업으로 인식하고 있습니다. 이에 정부의 각종 정책들이 산업의 발전 방향 혹은 규제 등에 영향을 크게 미치고 있으며, 정책에 더불어 관계 법령들을 제정함으로써 산업의 기본 발전 및 방향성이 민간 뿐 아닌 정부 차원의 주도로 이루어지고 있습니다.

인공지능 및 빅데이터 산업은 4차산업혁명의 중요한 축으로, 각 국 정부들 또한 해당 산업 육성을 위한 정책을 수립하고 있습니다.

[주요국 정책 동향]

구분

인공지능

빅데이터

한국

-과기정통부 ‘지능정보사회 중장기 종합대책’(‘16.12) 수립하여 기술→산업→사회로 연결되는 중장기 정책 방향과 2030년까지의 추진과제 정립

-과기정통부 ‘I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능 R&D 전략’(‘18.05) 수립하고 세계적 수준의 인공지능 기술력 및 R&D 생태계 확보를 위해 5년간 2.2조원 투자를 추진

-빅데이터 분야 개인정보 규제혁신 방안 마련 및 빅데이터 분석 활용을 위한 개인정보 비식별 조치 가이드라인 발표(‘16)

-4차 산업혁명 대응 위한 구체적 범부처 성장동력 13개 기술 중 빅데이터를 선정하고 세부추진계획 수립(‘17,18)

-빅데이터 산업 활성화 위한 ‘빅데이터 플래그십 선도사업’을 추진

-빅데이터 산업 생태계 강화를 위해 12억 규모 ‘2018 빅데이터 전문센터 구축 지원 사업’ 3개 센터 선정(‘18)

미국

-지속적인 장기 투자 통한 AI 핵심 기술개발 및 인재양성

-트럼프 정부는 자유시장경제에 따라 규제장벽 없앰으로써 기업이 기술혁신 주도하도록 지원

-데이터 혁신센터 창설 및 데이터 혁신을 촉진하기 위해 의회 차원의 입법관련 12개 권고안 발표

-빅데이터 R&D 전략 계획 발표하고 범부처 차원의 7개 R&D 전략수립 및 18개 세부과제 발표(‘18)

일본

-총리실 주도로 범부처 참여하여 초스마트화사회전략(‘16), AI 산업화 로드맵(’16), AI기술전략(‘17) 등의 정책을 수립하여 전 분야의 기술혁신과 더불어 경제, 사회문제 해결에 주력

-일본 경제산업성 시장 빅데이터 체계 구축사업 개시(‘16)

-미래투자전략 5.0 실현을 위한 개혁을 위해 5대 신성장 동력 전략분야에 데이터 활용 기반 구축 추진중

유럽

-EU 2018.04 ‘Communication on AI'라는 AI 전략 문서 발표함으로서 국가전반의 혁신기회로 인식, 글로벌 AI 선두국가 도약을 위해 ’22년까지 총 15억 유로 투자 계획 수립

-영국 2018.04 'AI Sector Deal' 산업전략 발표, AI 분야 공공/민간 R&D, STEM 분야 교육, 디지털 인프라 개선, AI 역량 육성 등에 대한 내용 포함하며, 3억 파운드 이상 민간분야 투자 계획 발표함

-유럽 내 47개 주요 교통, 물류, IT 관련기업 및 기관으로 구성된 컨소시엄 1,870억 유로 예산으로 Transforming Transport 프로젝트 추진

-유럽 내 통합 디지털 플랫폼 기반으로 데이터 접근, 분석, 활용 강화 통한 새로운 데이터 비즈니스 창출 목표로 데이터 경제 육성 전략 제시

-데이터 접근권 강화, 기술 표준 제정, 법적 책임 명확화

중국

-AI를 국가 전략산업으로 인식, 정부 주도의 대규모 투자, 인력양성을 추진, 선도기업을 지정하여 특화 플랫폼 육성

-'빅데이터 산업 발전계획’에서 빅데이터를 핵심산업으로 추진하기 위해, 10개 이상 글로벌 빅데이터 선도기업 육성 정책 제시('17)

-데이터 개방 확대, 플랫폼 및 오픈소스 기술 지원, 빅데이터 전문 S/W 수준 향상, 데이터거래소 등 생태계 조성

출처 : 정보통신기획평가원 정리, 2019

현 시점으로 미국이 AI 및 빅데이터 관련 최고기술을 보유하고 있다고 판단되며, 한국의 경우 아직은 주요국 중 열위에 있다고 판단됩니다. 이에 2020년 7월 정부가 발표한 한국형 뉴딜정책 중, 동 산업이 속한 디지털 뉴딜이 그린 뉴딜과 함께 정책의 주요 축 중 하나로 선정되었습니다. 해당 정책의 경우 데이터, 네트워크, 인공지능(D.N.A) 등 디지털 신기술을 바탕으로 산업의 혁신을 견인하고 국가경쟁력을 결정짓는 디지털 전환을 주목표로 합니다. 디지털뉴딜로 20년 추경부터 22년까지 총 23.4조원, 25년까지 58.2조원을 투자하여 일자리를 각각 22년까지 39만개, 25년까지 90.3만개 창출하는 것을 목표로 하고 있습니다.

[디지털 뉴딜 4대 분야 12개 추진과제]

D.N.A 생태계 강화

① 데이터 구축 개방, 활용

② 전산업 5G, AI 융합 확산

③ 5G, AI 기반 지능형(AI) 정부

④ K-사이버 방역 체계

교육인프라 디지털 전환

⑤ 초중고 디지털 기반 교육 인프라 조성

⑥ 전국 대학, 직업훈련기관 온라인 교육 강화

비대면 산업 육성

⑦ 스마트 의료 돌봄 인프라

⑧ 중소기업 원격근무 확산

⑨ 소상공인 온라인 비즈니스 지원

SOC 디지털화

⑩ 4대 분야 핵심인프라 디지털 관리체계 구축

⑪ 도시산단 공간 디지털 혁신

⑫ 스마트 물류체계 구축

출처 : 과학기술정보통신부

이러한 디지털 뉴딜의 4대분야 중 인공지능/빅데이터와 밀접하게 연관된 분야는 D.N.A 생태계 강화로, 해당 분야 내 세부 추진과제의 목표는 다음과 같습니다.

국민생활과 밀접한 분야의 데이터 구축, 개방, 활용

-공공데이터 개방, 분야별 데이터 수집, 활용 확대 등 데이터 수집, 개방, 활용에서부터 데이터 유통 및 인공지능 활용에 이르기까지 데이터 전주기 생태계를 강화하고 민관 합동 데이터 컨트롤 타워 마련을 통해 데이터 경제 전환 가속화를 추진

1, 2, 3차 전산업 5세대 이동통신, 인공지능 융합 확산

-전산업의 디지털 전환 및 신시장 창출 촉진을 위해 산업현장에 5G 이동통신, 인공지능 기술을 접목하는 융합 프로젝트를 진행

-디지털콘텐츠, 자율주행차, 자율운항선박 등 산업분야에 5G 이동통신 기반 융합서비스를 확산하고 스마트공장, 의료, 치안 등 다양한 산업, 공공 분야에 인공지능 활용을 확대하여 산업의 고도화를 추진

-스마트 대한민국펀드 투자 등을 통해 디지털 혁신기업 육성을 추진하며, 6G 이동통신, 차세대 지능형 반도체, 홀로그램 등 선도기술 개발을 지원하고 인공지능을 활용하여 신제품 및 서비스를 개발할 수 있도록 중소기업에 인공지능 솔루션 구매 바우처를 제공할 계획

5G 이동통신, 인공지능 기반 지능형(AI) 정부

-개인맞춤형 공공서비스를 신속처리하는 지능형 정부로 혁신하고 5G 이동통신 업무망, 클라우드 기반 공공 스마트 업무환경을 구현

-행정 디지털화 촉진을 통해 비대면 공공서비스 및 맞춤형 행정서비스를 제공하고 공공분야의 블록체인 시범사업 확대

-전 정부청사에 5G 이동통신 국가망을 단계적으로 구축하고 공공 정보시스템의 클라우드 전환도 추진

K-사이버 방역체계 구축

-디지털 전환 가속화에 따른 사이버위협 노출에 효과적으로 대응하기 위해 K-사이버 방역체계도 구축

-사이버 위협에 취약한 중소기업의 보안역량 강화를 위해 맞춤형 보안컨설팅 등을 지원하고 원격근무, 화상회의 이용 증가에 따라 관련 보안의 중요성이 높아짐에 따라 비대면 서비스용 소프트웨어의 보안취약점을 진단하고 보안기술을 지원할 계획

-블록체인, 클라우드, 5G 이동통신 등 신기술을 활용한 보안 시범사업 추진으로 유망한 보안기술 및 기업의 성장 지원

출처 : 과학기술정보통신부

빅데이터(D), 5G(N), 인공지능(A)를 주요요소로 하여 구축, 활용, 융합, 전산업 적용을 목표로 하고 있습니다. 이러한 정부의 DNA 생태계 강화는 한국판 뉴딜 10대 대표 과제 중 데이터 댐 개념에서 그 의도가 명확하게 드러납니다.

[한국판 뉴딜 대표과제 중 디지털 뉴딜 5대 대표과제]

데이터 댐

-데이터 수집, 가공, 결합, 거래, 활용을 통해 데이터 경제 가속화 및 5G 이동통신 전국망에 기반하여 모든 산업으로 5G 이동통신과 인공지능 융합서비스를 확산하려는 사업

지능형 정부

-블록체인, 인공지능 등 신기술과 5G, 클라우드 등 디지털 기반을 활용하여 비대면 맞춤형 정부서비스를 제공하고 일 잘하는 정부를 구현하려는 사업

스마트 의료 인프라

-감염병 위협에서 의료진, 환자를 보호하고, 환자의 의료편의 제고를 위해 디지털 기반 스마트 의료 인프라를 구축해 나갈 계획

국민안전 SOC 디지털화

-안전하고 효율적인 교통망 구축을 위해 도로, 철도, 공항 등 기반기설에 인공지능 및 디지털기술 기반의 디지털 관리 체계를 도입하여 이용자의 안전과 편의를 제고

디지털 트윈

-현실과 같은 가상세계인 ‘디지털 트윈’을 구축하여, 신산업을 지원하고 국토의 안전관리를 강화할 계획

출처 : 과학기술정보통신부

2010년대 초부터 중요성이 증대되어 활용방안이 연구되어 온 빅데이터의 경우, 현 단계에서는 단순히 데이터의 모집이 아닌, 수집된 데이터의 활용에 그 초점이 맞추어져 있습니다. 상대적으로 데이터를 모으기 어려운 민간 데이터 관련 기업의 활성화를 위하여 공공데이터 전체를 신속히 개방하고, 공동 빅데이터 분석 시스템을 구축하여 연계가 가능하도록 지원할 계획입니다. 또한 생산성 증대 및 국민생활 편의 제고를 위해 생활밀접 산업의 빅데이터 구축 및 활용을 확대하며, 활용도가 높은 빅데이터의 구축, 분석, 활용, 지원을 위해 플랫폼을 구축할 계획입니다. 마지막으로 인공지능의 학습용 데이터 또한 추가 구축하고, 중소/스타트업의 인공지능 기술 개발 및 적용을 위해 인공지능 학습용 데이터 가공 바우처를 기업에 제공하여 인공지능 고도화를 목표로 합니다.

이러한 데이터의 수집 및 처리 등에는 통신망의 처리속도 또한 중요한데, 이를 해결하기 위하여 5G망 조기 구축을 위한 인센티브 제공, 다양한 산업 분야에 5G 이동통신 기반 융합서비스의 개발을 목표로 합니다.

인공지능의 경우 5G인프라의 구축과 산업별 데이터의 확보, 활용을 바탕으로 하여 스마트공장, 스마트 건설, 의료, 스마트팜 등 전 산업영역에 인공지능 활용을 확대하여 기존 산업의 고도화를 목표로 하며, 글로벌 기준에 맞는 인공지능 윤리기준의 수립 및 포괄적 네거티브 규제 로드맵 마련 및 인공지능 기본법제 정비를 추진하여 생태계의 수립을 지원할 계획입니다.

상기와 같이 국가 전략산업으로서 인공지능 및 빅데이터 산업 분야의 경우 향후 전 산업 디지털화의 기반 산업으로 여러 분야 여러 방식을 통하여 그 영역을 확장해 나갈 수 있을 것으로 전망됩니다.

다만, 상기의 정책 등의 지원책에도 불구하고, 정권 및 정책의 변화로 인하여 지원이 축소되거나 관련 주요 법규 및 정책 변화에 적절하게 대응하지 못할 경우, 해당 정책등에 영향을 받는 산업에 속해있는 당사의 영업 및 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 데이터 3법 개정에 따른 개인정보 침해 위험

데이터 3법이라 불리는 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법의 경우 개정안이 2020년 8월 5일부터 시행되었습니다. 4차 산업혁명 핵심 자원인 데이터의 결합을 법적 근거로 마련하고자, 기존 개인정보보호에 관한 법이 소관 부처별로 나뉘어져 생기는 불필요한 중복 규제를 없애고 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 개정되었습니다. 데이터 3법은 추가 정보의 결합 없이는 개인을 식별할 수 없도록 처리된 가명정보의 개념을 도입하여 안전성을 부여했으며, 가명정보임에 따라 정보 주체의 동의 없이 이용, 제공이 가능해짐에 따라, 가명정보를 모아 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발 할 수 있어 기업들이 신사업을 전개할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 빅데이터 분석, 이용의 법적 근거가 마련됨에 따라 향후 빅데이터를 활용한 산업의 영역이 증가할 것으로 예상됩니다.

다만, 상기와 같이 규제 완화에 맞추어 당사가 개인정보처리 및 보호, 비식별화를 위한 노력 및 기존 당사의 데이터 사업과 연계하여 효율적으로 운영을 진행해 나감에도 불구하고, 당사가 예상하지 못한 개인정보의 유출 및 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한 현재는 규제 완화의 방향으로 이루어지고 있으나, 추후 환경등의 변화로 인하여 규제가 엄격해질 시 당사가 사업을 영위하는데 필요한 데이터의 수집 등에 제약이 발생할 가능성 또한 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

데이터 3법이라 불리는 개인정보 보호법, 정보통신망법, 신용정보법의 경우 개정안이 2020년 8월 5일부터 시행되었습니다. 4차 산업혁명 핵심 자원인 데이터의 결합을 법적 근거로 마련하고자, 기존 개인정보보호에 관한 법이 소관 부처별로 나뉘어져 생기는 불필요한 중복 규제를 없애고 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 개정되었습니다. 데이터 3법은 추가 정보의 결합 없이는 개인을 식별할 수 없도록 처리된 가명정보의 개념을 도입하여 안전성을 부여했으며, 가명정보임에 따라 정보 주체의 동의 없이 이용, 제공이 가능해짐에 따라, 가명정보를 모아 새로운 서비스나 기술, 제품 등을 개발 할 수 있어 기업들이 신사업을 전개할 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 빅데이터 분석, 이용의 법적 근거가 마련됨에 따라 향후 빅데이터를 활용한 산업의 영역이 증가할 것으로 예상됩니다.

[빅데이터/인공지능 관련 법령]

관련법령

내용

개인정보보호법

- 개인정보 관련 개념을 개인정보, 가명정보, 익명정보로 구분한 후 가명정보를 통해 작성연구, 공익적 기록보존 목적으로 처리할 수 있도록 허용함

- 가명정보 이용시 안전장치 및 통제수단을 마련

- 분산된 개인정보보호 감독기관을 통합하기 위해 개인정보보호위원회로 일원화 함. 동시에 개인정보보호위원회는 국무총리 소속 중앙행정기관으로 격상

정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(정보통신망법)

-기존 개인정보보호법에 우선하여 적용되던 개인정보 보호관련 사항을 개인정보보호법으로 이관함

-온라인상 개인정보보호관련 규제 및 감독 주체를 방송통신위원회에서 개인정보보호위원회로 변경함

신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률(신용정보법)

-개인신용정보의 가명화에 따라 동의 없이 사용이 불가능하였던 신용정보를 활용하여 금융상품 개발 및 타 산업분야와의 융합이 가능해짐

위와 같이 데이터 3법의 경우 당사가 영위하는 산업과 연관하여 가명정보에 대하여 기존과는 다르게 신용정보 주체의 동의 없이 시장조사 등 상업적 목적을 포함한 빅데이터의 분석 및 이용이 가능하게 되었다는 점입니다. 가명정보에 대한 빅데이터의 분석 및 허용 조항으로 인하여 보다 포괄적인 데이터 및 분석 서비스가 가능하게 되었습니다.

다만, 상기와 같이 규제 완화에 맞추어 당사가 개인정보처리 및 보호, 비식별화를 위한 노력 및 기존 당사의 데이터 사업과 연계하여 효율적으로 운영을 진행해 나감에도 불구하고, 당사가 예상하지 못한 개인정보의 유출 및 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한 현재는 규제 완화의 방향으로 이루어지고 있으나, 추후 환경등의 변화로 인하여 규제가 엄격해질 시 당사가 사업을 영위하는데 필요한 데이터의 수집 등에 제약이 발생할 가능성 또한 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 매출의 계절성에 따른 위험

일반적으로 빅데이터/인공지능 등의 IT 시장은 B2B시장으로서 고객사 IT투자계획에 영향을 받습니다. 연말에 기업들은 차기연도의 설비투자 계획에 IT투자계획을 포함하여 수립하고, 공공기관의 경우에는 차기연도 정부예산을 편성합니다. 그러나 IT 관련 투자실시 시기는 다른 투자계획 보다는 후순위에 있으며 차기연도 말에 기업의 예상실적에 따라 그 계획이 실행되기도 하고 보류되기도 합니다. 공공부문(정부기관 등)의 경우에도 계획한 예산을 소진하지 않으면 차기연도 예산책정 시 불이익이 있기 때문에 연말에 집중하여 집행하는 경우가 많습니다.

이러한 이유로 당사를 포함한 IT 업계 대부분은 당사와 같이 4분기에 매출액이 급증하는 계절성을 가지고 있습니다.

상기와 같은 이유로 최근 3년간 당사의 매출 역시 계절적, 경기적 요소가 반영되어 하반기 매출이 집중되는 경향을 보이고 있습니다. 국내 부문별 IT관련 지출 전망 및 집행시기가 예측대로 진행될 시 당사 및 당사가 속한 산업의 투자에 따른 성장성은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 다만, 경기침체 등에 따른 산업 내 투자의 감소 및 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT 비용의 집행시기 조정 등이 발생할 경우에는 당사의 계절별 추세를 벗어날 가능성이 존재합니다. 이러한 상황이 발생할 경우 당사 실적 예상에 대한 투자자분들의 예측 가능성이 줄어들 수 있는 위험이 존재하오니 투자자분들께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.

국내 데이터 산업은 IT 예산 내 배정된 빅데이터 분석 예산 비율의 집행 시기와 밀접한 연관이 있습니다. 이러한 투자집행의 주체는 크게 민간과 공공부문으로 나뉘며, 계절적으로는 고객들의 연말 투자확대 성향과 데이터 처리 증대에 따라 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 동 산업은 기업이 경영환경 변화에 따라 관련 예산 투자규모를 조정할 가능성이 있어 경기변동과 일부 상관관계가 있으나, 2019년 데이터·AI경제 활성화 계획(‘19~‘23년)에 이어 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책(‘20~‘25년)으로 당사의 주요 제품과 서비스는 2025년까지 지속적으로 경기변동에 대한 긍정적인 시점으로 판단됩니다.

상기와 같이 일반적으로 빅데이터/인공지능 등의 IT 시장은 B2B시장으로서 고객사 IT투자계획에 영향을 받습니다. 연말에 기업들은 차기연도의 설비투자 계획에 IT투자계획을 포함하여 수립하고, 공공기관의 경우에는 차기연도 정부예산을 편성합니다. 그러나 IT 관련 투자실시 시기는 다른 투자계획 보다는 후순위에 있으며 차기연도 말에 기업의 예상실적에 따라 그 계획이 실행되기도 하고 보류되기도 합니다. 특히 당사가 속한 빅데이터/인공지능 산업의 경우 산업은 큰 폭으로 성장하고 있으나 아직까지 상업화 단계에 이른 제품군이 적어 현 시점에서 투자 자체에 대한 효용성이 명확히 드러나지 않기 때문입니다. 이러한 현실을 감안하여 민간사업자는 매연도말이 가까워지면 연 초 수립된 사업계획과 예상실적을 비교하여 투자에 대한 집행여부와 우선순위를 조절하게 되고, IT투자는 후순위에 있기 때문에 투자가 보류되고 있다가 연말에 실행되는 경향이 많습니다.

공공부문(정부기관 등)의 경우에도 계획한 예산을 소진하지 않으면 차기연도 예산책정 시 불이익이 있기 때문에 연말에 집중하여 집행하는 경우가 많습니다.

이러한 이유로 당사를 포함한
IT업계 대부분
은 당사와 같이 4분기에 매출액이 급증하는 계절성을 가지고 있습니다.

[연도별 주요관리대상 사업소관별 집행실적]

[연도별 주요관리대상 사업소관별 집행실적(정부예산집행률)]

출저 : 기획재정부

상기 IT관련 비용 집행시기에 연동하여 데이터 가공이나 비디오데이터 분석 시장은 B2B 시장으로서 고객사의 IT투자계획에 영향을 받습니다. 연말에 기업들은 투자계획을 편성하면서 IT투자계획을 설정하게 되는데 평균적으로 4분기에 집중되는 경향이 있습니다.

최근 3년간 당사의 매출 역시 상기의 계절적 요소가 반영되어 하반기 매출이 집중되는 경향을 보이고 있습니다.

[ 당사 최근 3년간 분기별 매출액 ]

(단위 : 천원)

구분

2017년

2018년

2019년

2020년

금액

비율

금액

비율

금액

비율

금액
비율

1분기

705,631

31%

689,254

13%

126,362

2%

745,092
30%

2분기

110,454

5%

668,648

13%

1,593,906

22%

533,423
21%

3분기

640,626

28%

888,847

17%

1,534,327

22%

1,215,462
49%

4분기

830,075

36%

2,867,665

56%

3,834,610

54%

-
-

합계

2,286,788

100%

5,114,416

100%

7,089,206

100%

2,493,977
100%

상기와 같이 국내 부문별 IT관련 지출 전망 및 집행시기가 예측대로 진행될 시 당사 및 당사가 속한 산업의 투자에 따른 성장성은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 다만, 경기침체 등에 따른 산업 내 투자의 감소 및 당사가 예상하지 못한 발주 지연, 주요 매출처의 내부정책 변경에 따른 IT 비용의 집행시기 조정 등이 발생할 경우에는 당사의 계절별 추세를 벗어날 가능성이 존재합니다. 이러한 상황이 발생할 경우 당사 실적 예상에 대한 투자자분들의 예측 가능성이 줄어들 수 있는 위험이 존재하오니 투자자분들께서는 이 점 유의하여 주시기 바랍니다.

2. 회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다. 통상 기술성장특례의 적용을 받아 상장예비심사를 청구하는 기업은 사업의 성과가 본격화 되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사는 최근 사업연도 당기순이익을 시현하였으며, NVIDIA 파트너 등급 승격에 따른 마진율 개선 및 솔루션매출과 AI개발 및 서비스 사업확장에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서, 2020년 11월 26일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 (주)나이스디앤비 및 한국기업데이터(주)로부터 주요기술인 '데이터처리/영상 분석기술'에 대해 2020년 9월 4일과 2020년 9월 3일에 각각 BBB, A등급을 득하였으며, 전문평가기관의 종합의견은 다음과 같습니다. 

[전문평가기관의 종합의견]

구분

평가
등급

종합의견

한국기업데이터

A

주식회사 씨이랩(이하 '동사')는 2010년 7월에 설립되어 컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업을 영위하고 있으며, 2019년 12월말 기준 총자산 6,172백만원, 자기자본 1,908백만원 (납입자본금 1,119백만원), 매출액 7,054백만원, 평가일 현재 기준 상시종업원 48명 규모의 소기업으로 서울 강남구 언주로 617, 3층 (논현동)에 본사(임차)를 두고 있음.
동사는 영상 분석 시스템의 최적화를 위한 대용량 영상데이터 분산 파이프라인 솔루션, 데이터 레이블링 솔루션, 가상 학습 데이터 생성 솔루션, 고성능 컴퓨터 자원 관리(GPU 등) 솔루션 등의 제품군을 갖춘 빅데이터/인공지능 분야 전문기업으로, 특히, 인공지능 GPU 전문기업인 NVIDIA의 Preferred Partner로 하드웨어와 결합된 매출을 올리는 캐시카우를 보유하는 장점을 가지고 있음.
동사는 대용량 비디오 데이터 처리에 대한 핵심기술인 비디오 데이터 pre-processing을 통해 데이터를 분할하고 서버 클러스터 내 분산 DB에 비디오 데이터를 직접 적재하고, 패키팅 열기, 압축해제, 이미지 추출 등의 과정없이 곧바로 데이터를 가져오는 데이터 처리기술과 딥러닝 환경이 구성된 이미지를 이용하여 컨테이너를 생성하여, 사용자가 독립적인 개발환경을 제공하는 기술, 각 산업 분야에 맞는 인공지능 모델을 생성하고 실제 산업분야 환경에서 대규모 비디오 데이터를 인공지능 모델을 통해 고속 처리 및 분석할 수 있는 기술 등을 보유하고 있음.
매출에서 하드웨어 비중이 47%를 차지하는 상황으로 장단점이 존재함. 고객에게 토탈 솔루션 제공업체로 부각되면서 기술경쟁력과 가격 경쟁력을 모두 갖추면서 시장을 선도하는 효과가 발휘되는 반면, 기술 기반 솔루션 기업으로서의 의미가 약해지는 단점과 사업성과가 NVIDIA에 의존적일 수 있다는 문제점이 있음.
동사의 핵심기술이 적용되는 글로벌 빅데이터 시장규모는 2016년 280억 달러에서 2018년 420억 달러로 연평균 22.47%로 성장하였으며, 2022년까지 5년간 연평균 11.1%로 성장세를 유지하며 710억 달러로 시장규모가 확대될 것으로 전망됨.
동사의 제품/서비스의 기술적 차별성과 경쟁력 그리고 대용량 비디오 데이터 초고속 분석 플랫폼 분야의 시장 현황을 종합 고려하면, 동사의 제품의 시장성과 사업성 모두 우수한 것으로 판단되는 바, 동사의 기술은 A등급(높은 수준의 기술력을 가진 기업)으로 평가함.

나이스디앤비

BBB

(주)씨이랩(이하 동사)은 2010년 설립되어 소셜 네트워크 기반의 분석 서비스 등의 다양한 데이터 사업을 영위하여 왔으며, 현재는 인공지능과 분산처리 기술을 활용하는 솔루션을 개발하여 인공지능 기동용 GPU 하드웨어와 함께 어플라이언스(Appliance) 상품 또는 단독 솔루션을 시장에 공급하고 있음. 
인공지능 및 분산처리 영역에는 연구기관, 글로벌 IT기업 등이 개발하여 공개한 다양한 종류의 오픈소스 프레임워크가 존재하고 있으며, 동사는 인공지능과 가상화, 분산처리, 멀티GPU 프레임워크 등을 통합하여 대용량 영상 처리 등에 특화된 제품을 출시하였음. 동사는 GPU 자원관리 솔루션, 비디오 분석 솔루션도 개발하여 출시하였으며, 인공지능 개발 환경 제공에서부터 인공지능용 데이터 수집, 처리, 분석까지의 모든 영역에 대한 솔루션을 확보하고 있음. 
동사의 대용량 영상 데이터 솔루션은 대용량 데이터를 여러 서버에 분산 저장하는 기술과 인공지능 기술을 여러 GPU에서 분산 처리하는 기술이 통합되어 있으며, 연평균 19%의 빠른 성장이 예상되는 지능형 영상 데이터 분석 시장에 활용될 수 있음. 동사는 데이터 분산저장과 영상 전처리를 통해 대용량 영상 데이터의 인공지능 추론작업에서 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보였음. 
인공지능 분야의 성장과 함께 인공지능 학습을 위한 데이터의 수요도 증가하고 있음. 동사의 비디오 분석 솔루션은 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 데이터 라벨링(Labeling) 작업에 활용이 가능하며, 작업 효율 향상을 위해 이미지 자동 라벨링 기능을 제공하고 있음. 또한, 동사의 GPU 자원 관리 솔루션은 다수의 GPU를 보유한 개발 업체에 다수의 사용자와 다수의 프로젝트를 지원하며, 효율적으로 자원을 관리할 수 있는 인공지능 개발 환경을 제공함.
동사는 대용량 데이터 처리 등의 솔루션 개발을 위하여 80개 규모의 GPU 서버 인프라를 보유하고 있음. 또한, 동사는 GPU 자원 관리 및 비디오 분석 솔루션 등의 일부 권리를 보호할 수있는 특허를 출원하였으며, 국방과학연구소의 용역 수행을 통해 인공지능 학습을 위한 가상 데이터를 생성하는 실증 사업을 수행한 이력이 있음. 동사는 현재 국방과학연구소의 추가 용역을 통해 가상 데이터 생성 기술을 개발을 지속하고 있음.
동사는 솔루션 개발과 테스트를 위한 전문인력을 보유하고 있을 뿐만 아니라, 경영진 역시 전문인력임. 동사의 대표이사는 (주)케이티에서 데이터 통합 계획 수립 및 미래전략 수립 등의 업
무를 수행하였으며, 한국데이터산업협회 부회장을 역임하고 있는 데이터 산업 전문 인력이며 동사의 기술책임자 역시 인공지능과 기계학습 분야에서 경력을 쌓은 전문 개발인력임.
2019년 기준으로 동사의 인공지능 어플리케이션(AI Application) 부문의 매출 비중이 11.6%이고, 큰 폭의 매출성장을 보인 인공지능 프레임워크(AI Framework) 부문에서도 GPU 자원 관리솔루션이 차지하는 비중이 낮음을 고려하면, 현재 동사의 매출에서 솔루션이 차지하고 있는 비중은 현재 크지 않으나, 동사는 솔루션 부문에서의 시장 점유율 확보를 위해 지속적인 개발 활동과 마케팅 활동을 수행하고 있음.
한편, 시장에서 다수의 GPU 서버 등을 보유한 개발 업체는 상용화된 플랫폼의 사용보다는 직접 개발환경을 구축하는 것을 선호하고 있음. 또한, 데이터의 분산처리와 하나의 GPU에서 여러개의 모델 운영을 통해 대용량 영상 데이터를 처리하는 기술은 연구용으로의 활용 가능성은 높으나 현재 시장에서 국방 이외의 응용분야가 명확하게 제시되지는 않았음.
또한, 인공지능 솔루션 시장은 오픈소스 프레임워크 등으로 인한 시장진입 장벽이 낮아 시장 다수의 업체가 참여하고 있고 , 동사와 동일한 오픈소스 프레임워크 또는 대체 오픈소스 프레임워크를 기반으로 개발 환경 솔루션 또는 라벨링 솔루션 을 개발하여 오픈소스나 무료 형태로급하는 업체도 존재하는 경쟁이 치열한 시장임.
반면, 동사는 다양한 영역의 솔루션을 제공하고 있을 뿐만 아니라 개발용역과 데이터 가공용역과 GPU 유통을 병행하고 있어 솔루션 제공과 함께 하드웨어, 데이터까지의 모든부문이 일괄로 제공할 수 있는 점이 시장에서 소수의 인력으로 개발을 하거나, 개발기간과 개발비용을 단축하려는 업체에게 경쟁력으로 작용할 수 있음.
동사의 기술성은 기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 기술인력의 수준, 기술제품의 상용화 경쟁력을 고려할 때 양호한 수준으로 판단되며, 기술제품의 시장규모 및 성장잠재력과 기술제품의 경쟁력을 감안 시 전반적인 시장성은 보통수준인 것으로 평가됨. 이에 따라 동사의 최종기술 평가등급은 우수한 기술력을 보유하고 있으나, 장래의 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있는 수준인 BBB로 의견 제시함.

그러나, 위와 같은 전문평가기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

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 기술성장기업으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

[당사 요약 손익계산서]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도
(제8기)

2018년도
(제9기)

2019년도

(제10기)

2020년도 3분기

(제11기 3분기)

회계처리 기준

K-IFRS
K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

매출액
2,287
5,114
7,089
2,494

매출원가
1,203
4,081
5,280
1,743

매출총이익
1,083
1,033
1,809
751

판매비와관리비
1,069
1,118
1,549
1,417

영업이익(손실)
15
(84)
260
(666)

세전계속사업이익
(30)
(49)
95
(800)

당기순이익
(39)
(38)
62
(799)

주1)
K-IFRS 별도 재무제표 기준

주2)
2017년, 2018년, 2019년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

코스닥시장상장규정 제28조(관리종목)에 따라 매출액이 30억원 미만이거나, 최근 3사업연도 중 2사업연도에 각각 당해 사업연도말 자기자본의 100분의 50을 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실(10억원 이상인 경우에 한함)이 있고 최근 사업연도에 법인세비용차감전계속사업손실이 있는 경우 등에 해당하는 경우 관리종목으로 지정되게 됩니다. 

[코스닥시장 상장규정 상 관리종목 지정요건]

구 분

사 유

매출액

- 최근 사업연도 30억원 미만 (지주회사는 연결기준)

- 기술성장기업은 상장후 5년간 미적용

- 시장평가 또는 성장성 등의 일정요건 충족 기업은 5년간 미적용

법인세비용차감전 계속사업손실

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

- 기술성장기업은 상장후 3년간 미적용

- 시장평가 또는 성장성 등의 일정요건 충족 기업은 5년간 미적용

장기영업손실

- 최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)

- 기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50% 이상

- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만

- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or
 검토(감사)의견 부적정·의견거절·범위제한·한정

- 기술성장기업 미적용 요건 없음

주1)

상기 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태와 관련된 지정기준만 표기한 
것입니다.

주2)

자본잠식율 = (자본금 - 자기자본) / 자본금 × 100

당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함하여(상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월미만인 경우에는 그 다음 사업연도)연속하는 3개 사업연도에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않지만 상장 후 3년 이후(기술력과 사업성이 인정되는 등 규정으로 정하는 경우에는 연속하는 2개 사업연도 연장가능)에도 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다.

[코스닥시장 상장규정 상 상장폐지 요건]

제38조(상장의 폐지)

① 거래소는 코스닥시장 상장법인이 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 당해 기업의 상장을 폐지한다.

4. 제28조제1항제2호의 규정에 의하여 관리종목으로 지정된 코스닥시장 상장법인이 최근 사업연도 의 매출액이 30억원 미만인 경우

4의2. 제28조제1항제3호의 규정에 의하 여 관리종목으로 지정된 코스닥시장 상장법인이 최근 사업 연도에 최근 사업연도말 자기자본의 100분의 50을 초과하는 법인세비용차감전계속사업손실(10억 원 이상인 경우에 한한다)이 있는 경우. 다만, 연결재무제표 작성대상법인의 경우에는 연결재무제표

상 법인세비용차감전계속사업손실 및 자기자본을 기준으로 한다.

또한, 당사는 「코스닥시장 상장규정」제7조제2항에 의하여 상장되는 기술성장기업으로 동 규정 제28조(관리종목)제1항제2호 및 제3호, 제38조(상장의 폐지)제1항제4호 및 제4의2호에 따라 관리종목 지정과 상장폐지 요건 중 매출액 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 5개 사업연도, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도 동안 해당 요건을 적용 받지 않게 됩니다 (상장일부터 상장일이 속한 사업연도의 말일까지의 기간이 3월미만인경우에는 그 다음 사업연도부터 적용).

당사는 최근 사업연도 당기순이익을 시현하였으며, NVIDIA 파트너 등급 승격에 따른 마진율 개선 및 솔루션매출과 AI개발 및 서비스 사업확장에 따라 영업수익 및 이익이 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 
당사는 매출의 계절성으로 인해 상대적으로 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있습니다. 일반적으로 기업과 공공기관의 IT투자는 1분기에 투자계획 수립 및 검토를 주로 진행하므로 수주감소로 인해 매출이 상대적으로 적기 발생하는 반면, 투자 검토가 완료된 이후 공공기관과 기업들의 연간 예산 집행 완료를 위해 4분기까지 프로젝트가 종료되도록 발주하는 경향이 있어 4분기에 매출이 집중되기 때문입니다. 당사의 분기별 매출액 및 비중은 아래와 같습니다. 

[분기별 매출액 비중]

(단위: 천원)

구분

2017년

2018년

2019년

2020년

금액

비율

금액

비율

금액

비율

금액
비율

1분기

705,631

31%

689,254

13%

126,362

2%

745,092
30%

2분기

110,454

5%

668,648

13%

1,593,906

22%

533,423
21%

3분기

640,626

28%

888,847

17%

1,534,327

22%

1,215,462
49%

4분기

830,075

36%

2,867,665

56%

3,834,610

54%

-
-

합계

2,286,788

100%

5,114,416

100%

7,089,206

100%

2,493,977
100%

2020년

3분
기의 경우, COVID-19의 영향으로 당사의 주요 거래처인 공공기관과 거래처의 상반기 발주가 감소하여 매출규모는 감소하였지만,

마진율개선으로 매출총이익률은 증가하였습니다. 다만, 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 기술 개발 실패 등의 요인으로 인해 당사의 수익성 및 성장성은 악화될 수 있으며, 동 증권신고서의 1. 사업위험 및 2. 회사위험에 기술한 요인들로 인해 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다. 

나. 재무안정성 및 유동성 악화 위험

당사의 2020년 3분기말 기준 유동비율, 부채비율, 영업활동으로 인한 현금흐름은 109.55%, 238.67%, 948백만원입니다.회사의 유동비율은 2017년까지 업종평균을 상회하였으나, 2018년 유동리스부채 증가로 인하여 업종평균대비 낮은 유동비율을 보이고 있습니다. 다만, 유동리스부채의 증가는 2018년 NVIDIA의 파트너로 어플라이언스 제품 판매를 위한 GPU매입에 따른 매입채무 증가분으로, 경상적인 영업활동을 제외한 단기차입금의 경우 지속적으로 상환되고 있습니다. 또한 업종 특성상 매출의 계절성이 뚜렷하여 2020년 3분기까지 영업손실을 기록하고 있으나, 4분기 매출 발생시 정상화가 가능할 것으로 예상됩니다. 회사의 부채비율은 과거 3개년간 지속적으로 악화되었으나, 2020년 3분기 기준 2018년 부채비율 수준으로 개선되었습니다. 
다만, 업종평균 대비 회사의 유동비율과 부채비율은 악화되어 있으며, 영업활동과 관련한 영업환경 변화에 따른 매출의 감소, 계절성에 따른 유동성 악화로 인한 차입금의 증가 등으로 인해 당사의 재무 안정성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

당사의 2017년 부터 2020년 3분기까지의 주요 재무안정성 및 유동성 지표는 하기와 같습니다.

[씨이랩 재무 안정성 추이]

(단위: 백만원)

구분

2017년

2018년

2019년

2020년 3분기

업종평균

(2019년)

유동비율(%)

225.35
145.41
113.57
109.55
196.75

부채비율(%)

106.27
230.12
307.39
238.67
69.37

자본의 잠식률(%)

-
-
-
-
-

영업활동으로 
인한 현금흐름

149
-497
1,286
948
-

특정인에 대한 
자금의존 또는 
자금대여

-
-
-
-
-

주1) 상기 금액은 별도재무제표 기준으로 기재하였습니다.

당사는 '20년 3분기 별도 재무제표 기준, 유동비율
109.55% 및 부채비율

238.67%
등 재무안정성에서 업종 평균(한국은행 발간 2019년 'J582, 소프트웨어 개발 및 공급업'을 적용)유동비율 196.75% 및 부채비율 69.37% 대비

열악한 재무안정성을 보이고 있는 것으로 판단됩니다.

당사의 최근 3개년 부채비율은 2017년 106.27%, 2018년 230.12%, 2019년 307.39%, 2020년 3분기 238.67%로 동업계 평균 대비 악화된 재무비율을 보이고 있습니다. 당사의 최근 3개년 유동비율은 2017년 225.35%, 2018년 145.41%, 2019년 113.57%, 2020년 3분기 109.55%로 지속적으로 악화되고 있습니다.

부채비율이 상승하고 유동비율이 악화된 주원인은 2018년 당사가 NVIDIA의 파트너로 어플라이언스 제품 판매를 위한 GPU매입에 따른 매입채무 증가에 따른 것으로, 경상적인 영업활동을 제외한 단기차입금의 경우 지속적으로 상환되고 있습니다.

[씨이랩 유동부채]

(단위 : 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년

2020년 3분기

매입채무및기타채무
225
2,198
1,659
348

차입부채
1,010
960
805
765

유동리스부채
-
-
706
743

기타유동부채
48
50
184
919

합계
1,282
3,208
3,353
2,775

[2017년~2020년 유상증자 현황]

(단위 : 주, 원)

일 자

배정자

종류
배정주식

발행가액

발행총액

자금사용내역

2017.10.28

남현우

보통주
99,008

4,040

999,980,800

운영자금

차승민

74,256

차석훈

74,256

2020.07.14

㈜비에이치케이인베스트먼트

보통주
50,122

15,960

799,947,120

운영자금

당사는 경상적인 영업활동을 통한 이익금을 활용한 단기차입금 상환 및 유상증자를 통해 재무안정성 지표를 개선하고자 노력하고 있습니다. 또한 2017년 이후 영업활동으로 인한 현금흐름은 2017년 149백만원, 2018년 -497백만원, 2019년 1,286백만원 2020년 3분기 기준 948백만원으로 현금흐름이 개선되고 있으며, 2020년 3분기 기준 현금 및 현금성 자산 2,671백만원을 보유하고 있어, 금번 IPO를 통한 추가 자금 확보를 감안하면 안정적인 현금유동성을 유지할 전망입니다.

당사는 지속적으로 연구개발 관련 비용이 발생하고 있는 바, 꾸준한 영업활동 창출 수익을 기반으로 유동성 문제를 지속적으로 개선할 수 있도록 준비하고 있습니다. 당사의 매출과 이익 등의 지속성 및 성장성을 고려하였을 경우 안정성지표 개선 효과는 지속될 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 대내외적 불확실성이 발생하거나 영업환경이 악화되어 수익성 악화로 이어질 경우 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

다. 수익성 악화 위험 

당사는 빅데이터 및 인공지능(A.I) 기술 기반의 솔루션 및 서비스 개발을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사의 2019년말 기준 매출액은 약 7,089백만원을 기록하였으며 최근 3사업연도 연평균 81.13%의 높은 매출액 성장률을 기록하였습니다. 당사는 2018년 NVIDIA와의 파트너쉽을 바탕으로 한 어플라이언스 판매를 기점으로 매출이 큰 폭으로 증가하였으며, 수익성 지표 역시 개선되어 2019년 흑자전환을 이루었습니다. 또한 2020년 상반기 NVIDIA의 파트너 등급이 상향됨에 따라, 어플라이언스 제품 납품에 대한 마진구조의 개선이 가능하므로 지속적인 이익률 개선이 예상됩니다. 당사는 2017년 및 2018년 당기순손실 39백만원, 38백만원을 기록하였으나, 2019년 62백만원 당기순이익을 시현하였으며, 계절성으로 인하여 2020년 3분기 현재 799백만원의 당기순손실을 기록하고 있으나, 4분기 실적 고려시 이익 시현이 가능할 것으로 예상됩니다. 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(A.I) 기술 기반 솔루션 및 서비스 개발, NVIDIA와의 파트너쉽을 기반으로 하는 어플라이언스 제품 판매를 주요 사업으로 영위하고 있으며, 꾸준한 매출처 다변화, 차별화 된 신규 서비스 출시 역량 등을 기반으로 적극적인 영업활동을 전개함으로써 최근 3사업연도간 연 평균 81.13% 수준의 매출 성장세를 시현해오고 있습니다. 다만, NVIDIA 관련 어플라이언스 제품 판매가 본격화되기 이전인 2018년까지 영업손실을 기록하였습니다. 2020년 3분기 기준, 사업영역의 계절성을 보이는 특성으로 인하여 799백만원의 순손실을 기록하고 있으나, 4분기 실적 고려시 이익 시현이 가능할 것으로 예상됩니다. 

[씨이랩 영업실적]

(단위: 백만원)

구분

2017년
(제8기)

2018년
(제9기)

2019년

(제10기)

2020년 3분기

(제11기 3분기)

매출액

2,287
5,114
7,089
2,494

영업이익

15
-84
260
-666

영업이익율(%)

0.64
-1.65
3.67
-26.71

당기순이익

-39
-38
62
-799

순이익율(%)

-1.71
-0.73
0.87
-32.06

[비용의 성격별 분류 내역]

(단위: 천원)

구분

2017년
(제8기)

2018년
(제9기)

2019년

(제10기)

2020년 3분기

(제11기 3분기)

인건비성 경비

1,252,580
1,365,374
1,535,897
1,271,125

외주용역비

474,393
3,186,410
4,238,610
734,594

지급수수료

132,772
160,850
189,275
382,293

유무형자산상각비

33,804
36,752
369,867
439,043

세금과공과

1,591
3,619
797
381

기타

376,950
445,599
494,320
332,736

계

2,272,091
5,198,604
6,828,768
3,160,172

주1) 인건비성 경비에는 임직원급여, 퇴직급여, 복리후생비, 주식보상비용이 포함되어 있습니다. 2015년 3월과 2016년 3월에 부여된 주식보상비용은 2018년까지 인식하고, 2020년 9월에 부여된 주식보상비용은 2022년까지 인식될 예정입니다.

주2) 외주비에는 외주용역비, 원재료비 금액이 포함되어 있습니다.

주3) 지급수수료에는 각종 구축비, 라이선스비 등이 포함되어 있습니다.

주4) 유무형자산상각비에는 감가상각비, 사용권자산상각비가 포함되어 있습니다.

주5) 세금과공과에는 각종 세금이 반영되어 있습니다.

주6) 기타 금액에는 보험료, 통신비, 지급임차료 등의 금액이 반영되어 있습니다.

2017년 대비 2018년 외주
용역비가 2,712백만원 증가하였으며, 2019년 유무형자산상각비가 전년대비 333백만원 증가하였습니다. 외주용역비의 증가는 A.I 용역을 진행하는 과정에서 핵심기술 외에 긴 시간이 소요되고, 기존에 내재화가 되지 않은 기술을 효율성 증대를 위하여 외주화함에 따른 증가분입니다. 유무형 자산상각비는 2019년 NVIDIA GPU를 일부 리스로 제공받음에 따라,
GPU Server 사용권 자산이 증가하여 이에 대한 상각비가 전년대비 큰폭으로 증가하였습니다.
1차 주식매수선택권의 경우 2015년 3월 31일 부여되었으며, 가득기간인 2017년 3월 31일까지 주식보상비용을 인식하였습니다. 2차 주식매수선택권의 경우 2016년 3월 29일 부여되었으며, 가득기간인 2018년 3월29일까지 해당 비용을 인식하였습니다. 2020년 3분기까지 인식된 주식보상비용은 2020년 9월 16일 부여분으로 2022년 9월 16일까지 가득기간에 걸쳐 인식될 예정입니다. 또한, 인력충원으로 인해 발생한 고정비용 성격의 인건비 증가는 수익성을 악화시킬 수 있습니다. 세금과공과 및 기타 비용에는 인건비와 연동되는 4대보험료 및 일반 경비가 반영되어 있기 때문에 인건비 증가시 일부 금액이 상승할 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. 당사는 안정적인 현금 창출이 가능한 NVIDIA와의 거래에서 마진을 확보하고, 개발 완료된 초고속 비디오데이터 분석 서비스(x-AIVA)를 중심으로 솔루션 및 서비스 매출 규모를 확대하여 수익성을 개선할 예정입니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 향후 계획대로 매출 성장을 달성하지 못할 경우 당사의 재무상태에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

라. 핵심 인력 이탈 위험

당사가 주요 사업을 영위하고 있는 인공지능/빅데이터 산업은 인력자원을 통한 연구개발이 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 주식매수선택권을 포함한 다양한 보상방안을 마련하여 활용하고 있으며, 임직원을 대상으로 하는 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.

당사가 영위하고 있는 인공지능(A.I), 빅데이터 산업은 전통적 일반 제조업과 달리 빅데이터의 구축, AI 기술의 사업화에 필요한 응용프로그램 및 엔진 개발 등 연구개발역량이 사업 영위에 핵심 요소로서 고급 연구개발인력의 확보가 회사의 경쟁력을 유지하기 위한 중요한 요인이 됩니다. 당사 또한 전체 인력의 과반수 이상이 기술인력으로 구성되어 있으며, 주요 경영진의 대다수가 기술인력으로 구성되어 있어, 인공지능, 빅데이터 등 관련 분야의 연구개발 성과를 기반으로 사업화를 진행하고 있습니다.

따라서 핵심 연구인력의 이탈은 당사의 경쟁력을 약화시킬수 있는 매우 중요한 요소로 당사는 인력 이탈을 최소화하기 위하여, 주식매수선택권 및 복지혜택을 포함한 다양한 보상방안으로 인력 이탈방지를 위하여 노력하고 있습니다.

[매출액 대비 경상연구개발비 비중]

(단위:백만원)

구분

2017년
(제8기)
2018년
(제9기)
2019년
(제10기)
2020년3분기
(제11기 3분기)

매출액

2,287
5,114
7,089
2,494

경상개발비

323
448
321
74

비중

14.11%
8.76%
4.52%
2.96%

주1) 당사의 R&D와 관련된 비용은 모두 경상개발비로 인식하여 당해 비용으로 회계처리 하고 있으며, 증권신고서 제출일 현재 무형자산(개발비)으로 인식하는 개발비는 없습니다.

인공지능 및 빅데이터 산업은 다수의 업체가 사업의 성공 여부를 두고 치열하게 경쟁하고 있는 시장으로 지속적인 연구개발을 통한 기술우위를 바탕으로 시장을 선점하는 것이 중요하므로, 우수한 능력을 보유한 인력의 유출이 있을 경우, 연구개발 과제가 지연되거나 혹은 개발전략을 수정해야 할 가능성도 존재합니다.

당사의 연구개발 조직은 해당 분야 17년 이상의 경력을 보유한 CTO 정대수 부사장을 필두로 솔루션개발, 서비스개발, 선행기술개발부서에 현임원 1명, 팀장 6명, 팀원 28명 등 총 35명으로 구성되어 있습니다. 전문적인 지식과 경험을 보유한 당사 핵심 인력들의 지속적인 근무는 당사가 경쟁력을 유지하고 성장하는데 핵심적인 자산입니다.

[연구개발인력 증감표]

(단위: 명)

구 분

직위

기초

증가

감소

기말

17년도

임원

1

0

0

1

팀장

4

0

0

4

팀원

14

9

7

16

계

19

9

7

21

18년도

임원

1

1

0

2

팀장

4

2

1

6

팀원

16

10

13

12

계

21

13

14

20

19년도

임원

2

0

0

2

팀장

6

2

2

6

팀원

12

17

13

16

계

20

19

15

24

증권신고서
제출일 현재

임원

2

0

0

1

팀장

6

1

0

6

팀원

16

14

6

28

계

24

15

6

35

[주요 연구개발인력 현황]

직위

성명

담당업무

주요경력

주요연구실적

CTO

정대수

연구개발

총괄

10.07 ~ 현 재 ㈜씨이랩 부사장(CTO)

04.03 ~ 09.07 삼성전자종합기술원 전문연구원

03.10 ~ 04.03 Axion Racing(美) 연구원

99.02 ~ 02.02 Southern California(美) 석사

92.02 ~ 99.02 한양대학교 학사

재직

당사 연구개발 총괄

x-DAMs 개발

Uyuni 개발

x-Labeller 개발

이전

컴퓨터비전 연구개발

데이터 분석 연구개발

본부장

안주현

솔루션개발

15.02 ~ 현 재 ㈜씨이랩 이사

12.12 ~ 15.02 ㈜쏘그웨어 이사

12.01 ~ 12.12 디오엔스튜디오 이사

08.11 ~ 12.01 한국전자통신연구원(ETRI) 연구원

18.09 ~ 20.06 경희대학교 S/W융합 석사

05.02 Central Saint Martins University BA Industrial & Graphics 학사

재직

Uyuni 개발 총괄

이전

디바이스 연동 프레임워크 개발

3D 소셜 네워크 게임 개발

단장

위성철

솔루션개발

20.06 ~ 현 재 ㈜씨이랩 이사

12.02 ~ 19.06 한글과컴퓨터 OEM팀 부장

03.07 ~ 12.01 셀바스AI 영업1팀 차장

재직

고속 데이터 처리기술 개발

이전

한컴오피스 솔루션 개발

수석

김용현

서비스개발

19.03 ~ 현 재 ㈜씨이랩 부장

17.06 ~ 19.03 웍스 차장

15.01 ~ 17.05 ㈜트라이패스 과장

13.05 ~ 14.12 디자인모트 대리

10.07 ~ 13.04 플러 대리

07.08 ~ 10.02 한양대학교 영상디자인 석사

00.03 ~ 07.02 경동대학교 디지털디자인 학사

재직

x-Labeller 개발

x-AIVA 개발

대용량 비디오 데이터

초고속 분석 서비스 개발

이전

서비스 개발

플랫폼 개발

수석

김세훈

솔루션개발

16.06 ~ 현 재 ㈜씨이랩 수석연구원

13.11 ~ 15.02 ㈜모비넷피아 선임연구원

11.12 ~ 13.10 ㈜휴인스 주임연구원

08.06 ~ 10.05 한양대학교 참여연구원

06.03 ~ 11.02 한양대학교 컴퓨터공학 석사

99.03 ~ 06.02 한양대학교 컴퓨터공학 학사

재직

Uyuni 개발

x-Labeller 개발

이전

영상 인식 모듈 개발

영상 처리 서버 개발

카메라 입출력 APP 개발

책임

박진희

서비스개발

13.01 ~ 현 재 ㈜씨이랩 책임연구원

18.09 ~ 20.06 경희대학교 S/W융합 석사

07.03 ~ 10.02 한신대학교 컴퓨터공학 학사

재직

x-Labeller 개발

x-AIVA 개발

이전

-

책임

강미나

서비스개발

14.04 ~ 현 재 ㈜씨이랩 책임연구원

09.03 ~ 14.02 강남대학교 컴퓨터공학 학사

재직

x-AIVA 개발

제품 UI/UX 개발

이전

웹&앱 서비스 개발

당사는 핵심 연구인력의 이탈 방지 및 임직원들의 애사심 강화를 위해 수차례에 걸쳐 주식매수선택권을 부여하였으며, 확대된 복리후생제도를 시행하고 연구 인력의 확보를 위하여 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 인력의 이탈 위험을 배제할 수 없으며, 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술 유출 등 당사 사업에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(단위: 주, 원)

부여
 회차

부여 대상

부여 
주식종류

부여 
주식수

잔여 
주식수

행사기간

부여일

1차

안주현 외 16인

보통주

99,000

11,500

2017.04.01~2022.03.31

2015.03.31

2차

안주현 외 15인

보통주

81,000

13,000

2018.03.30~2023.03.29

2016.03.29

3차

강미나 외 18인

보통주

86,000

86,000

2022.09.16~2027.09.15

2020.09.16

주1)

증권신고서 제출일 현재 직원 22인의 퇴사로 인해 146,000주가 취소되었으며, 행사기간 도래된 건 중 9,500주가 행사되었습니다.

주2)

증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권 관련 부여주식수 및 미행사주식수는 부여시점 이후 무상증자 및 액면분할에 따른 조정사항이 반영된 내역입니다.

마. 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.

벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능(A.I) 및 빅데이터 관련 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술보호가 필수적입니다. 
당사는 증권신고서 제출일 현재 지적재산권 관련 진행 중인 소송은 없으며, 당사는 핵심 기술을 비롯하여 당사의 기술 전반에 대한 연구개발과 더불어 국내 및 해외에서 기술을 보호하기 위한 다수의 특허를 출원하고 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 당사는 국내에 등록된 특허권 14건을 비롯한 다수의 상표권, 프로그램등록증, 품질인증을 보유하고 있으며, 자세한 내용은 아래와 같습니다. 

[지적재산권 현황]

번호

구분

내용

권리자

출원일

등록일

적용제품

출원국

1

특허권

콘텐츠 스트리밍 내 광고 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

18.10.16

19.07.23

x-Labeller

대한민국

2

특허권

스마트폰 론처 화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법

㈜씨이랩

18.04.24

19.07.18

x-Labeller

대한민국

3

특허권

사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치

㈜씨이랩

12.09.27

14.03.20

x-Labeller

대한민국

4

특허권

인맥정보 표시 시스템 및 방법

㈜씨이랩

11.12.09

13.11.14

x-Labeller

대한민국

5

특허권

랜드마크 기반의 POI 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜씨이랩

13.08.01

14.12.17

x-DAMs

대한민국

6

특허권

이종콘텐츠 분석 서비스 방법

㈜씨이랩

15.05.28

16.02.29

x-DAMs

대한민국

7

특허권

빅데이터를 이용한 자기학습형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

8

특허권

빅데이터를 이용한 적응형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

9

특허권

데이터 거래 중개 시스템

㈜씨이랩

16.12.15

17.09.25

x-DAMs

대한민국

10

특허권

원천 데이터 제공에 따른 수익 분배 및 데이터 거래 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

16.12.29

17.09.25

x-DAMs

대한민국

11

특허권

빅데이터 기반 직관적인 응답 인터페이스 및 리워드 게임을 이용한 응답분석 서비스 제공방법

㈜씨이랩

18.11.30

19.07.18

x-DAMs

대한민국

12

특허권

실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템

㈜씨이랩

18.05.25

19.12.20

x-DAMs

대한민국

13

특허권

높은 정확도를 가지는 기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법

㈜씨이랩

19.06.20

20.01.10

x-DAMs

대한민국

14

특허권

제로에너지 구축을 위한 높은 정확도를 가지는 에너지 진단 시스템

㈜씨이랩

19.06.21

20.01.10

x-DAMs

대한민국

15

상표권

우유니(Uyuni)

(딥러닝 기반 GPU자원관리 프로그램)

㈜씨이랩

18.08.23

19.08.30

Uyuni

대한민국

16

상표권

엑스레이블러(x-Labeller)

(비디오데이터 분석 프로그램)

㈜씨이랩

19.04.11

20.01.13

x-Labeller

대한민국

17

상표권

엑스아이바(x-AIVA)

(대용량 비디오데이터 분석 서비스)

㈜씨이랩

20.07.09

20.08.09

x-AIVA

대한민국

18

프로그램

등록증

데이터 공유 기반 데이터 등록&요청 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

19

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

20

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

21

프로그램

등록증

데이터 처리 시각화 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

22

프로그램

등록증

지도 기반 데이터 분석 서비스

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

23

프로그램

등록증

엑스레이블러(X-Labeller)

㈜씨이랩

18.07.01

20.07.06

x-Labeller

대한민국

24

프로그램

등록증

우유니(Uyuni)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

Uyuni

대한민국

25

프로그램

등록증

엑스댐스(xDAMS)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

x-DAMs

대한민국

26

인증

소셜컨텐츠플랫폼 품질인증

㈜씨이랩

-

12.12.17

x-DAMs

대한민국

27

인증

소셜브이오씨 품질인증

㈜씨이랩

-

13.12.30

x-DAMs

대한민국

28

인증

Uyuni GS 1등급

㈜씨이랩

-

20.07.15

Uyuni

대한민국

당사의 지적재산권 보호 방침은 지적재산권의 침해 여부를 확인하기 어렵고 권리보호가 불분명해질수 있는 소프트웨어 기술의 특성상 특허나 논문 공개를 통한 기술과 노하우 노출을 최대한 줄이고, 제품화에 우선 집중하여 제품화된 기술은 소프트웨어 등록을 통해 저작권 보호를 진행하는 전략을 취하고 있습니다. 
그럼에도 불구하고 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 지적재산권에 대한 소송 또는 기타 분쟁이 발생할 수 있으며, 분쟁의 결과에 따라 당사가 보유하고 있는 기술에 대한 독점적 권리를 향유하지 못할 수 있습니다. 이러한 분쟁의 결과에 따라 당사의 영업활동 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 경영안정성 관련 위험

증권신고서 제출일 현재 당사의 최대주주 및 특수관계인 지분율은 68.82%이며 금번 공모 이후 53.23% 수준으로 추가 희석될 것으로 예상 됩니다. 당사는 최대주주 및 특수관계인 지분에 대해 「코스닥시장 상장규정」 상 의무보유 대상 기간인 1년간 의무보유를 진행할 예정입니다. 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 이우영 대표이사를 포함한 특수관계인 6인이 68.82%의 지분을 보유하고 있습니다. 금번 공모를 감안 할 경우 상장 후 최대주주 및 특수관계인 지분율은 53.23% 수준으로 희석 될 것으로 예상 됩니다. 

아울러 전문투자자인 교보AXA자산운용이 코넥스시장을 통한 지분취득 68,305주 2.99%를 보유하고 있으며, 주관사인 아이비케이투자증권(주)의 LP의무 보유분 8,319주 0.36%가 있습니다. 이 외 기타주주가 23.54%, 소액주주가 4.29%의 지분을 보유하고 있어 지분율이 분산되어 있습니다. 

[씨이랩 주주구성]

(단위: 주, %)

구분

주주명

관계

공모 전
공모 후

주식수

지분율

주식수

지분율

최대주주 및

특수관계인

이우영

최대주주

1,270,122
55.53
1,270,122
42.96

정대수 외 4인

임원 및 특수관계인

303,832
13.28
303,832
10.28

소계

-

1,573,954
68.82
1,573,954
53.23

기관투자자 및 
전문투자자

증권금융[교보AXA자산운용]
전문투자자
68,305
2.99
68,305
2.31

아이비케이투자증권(주)
전문투자자
8,319
0.36
8,319
0.28

소계

-
76,624
3.35
76,624
2.59

기타주주(1%이상 소유주주)

-
538,356
23.54
538,356
18.21

소액주주

-
98,208
4.29
98,208
3.32

공모주주 (상장주선인 의무인수분 포함)
-
-
-
669,500
22.64

합계

-
2,287,142
100.00
2,956,642
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 1년동안 의무보유를 진행예정입니다. 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.

사. NVIDIA 파트너 (공급계약) 계약 갱신 위험

당사의 주요 매출비중을 차지하는 어플라이언스 제품의 경우 NVIDIA의 GPU를 매입하여 당사가 자체 개발한 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션을 설치 후 판매하는 방식을 취하고 있습니다. NVIDA는 국내 2곳의 총판을 두고 있으며, 총판 아래 대리점들이 국내 비즈니스를 전개하고 있습니다. 당사는 파트너로 NVIDIA의 제품을 판매할 수 있는 권리를 가지고 있으며. DGX와 GPU카드에 대한 판매권을 가지고 있습니다. 
당사는 타 파트너사와 달리 단순 GPU판매가 아닌 GPU자원관리 솔루션을 자체개발하여 제공하는 유일한 소프트웨어 회사로, 이러한 우수성을 인정받아 국내 최초로 2020년 파트너 등급이 상향되어 보다 안정적인 마진 확보가 가능하게 되었습니다. 
이러한 당사의 기술적 우위, GPU 솔루션의 결합 어플라이언스를 제공하는 유일한 파트너라는 점 등을 고려할 때 향후에도 지속적인 매출액 증가 및 NVIDIA와의 안정적인 관계유지가 가능할 것으로 예상하고 있으나, 향후 판매실적 부진, 혹은 새로운 SW를 개발한 파트너사의 등장으로 인한 경쟁력 상실 등으로 인한 등급 하락시 회사의 성장성 및 계속성에 위험이 발생할 수 있습니다.

당사의 주요 매출비중을 차지하는 어플라이언스 제품의 경우 NVIDIA의 GPU를 매입하여 당사가 자체 개발한 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션을 설치 후 판매하는 방식을 취하고 있습니다. NIVIDA는 국내 2곳의 총판을 두고 있으며, 총판 아래 대리점들이 국내 비즈니스를 전개하고 있습니다. 당사는 파트너로 NVIDIA의 제품을 판매할 수 있는 권리를 가지고 있으며. DGX와 GPU카드에 대한 판매권을 가지고 있습니다. 
NVIDIA의 파트너 계약은 NVIDIA 회계연도를 기준으로 판매실적에 따라 매년 갱신이 진행되며, 파트너 등급에 따라서 판매권과 그에 따른 마진율, 판매 실적에 대한 분기별 인센티브가 차등 지급됩니다. 
당사는 타 파트너사와 달리 단순 GPU판매가 아닌 GPU자원관리 솔루션을 자체개발하여 제공하는 유일한 소프트웨어 회사로, 이러한 우수성을 인정받아 국내 최초로 2020년 파트너 등급이 상향되어 보다 안정적인 마진 확보가 가능하게 되었습니다.

[씨이랩 판매형태별 매출액]

(단위 : 백만원)

구분
2017년

2018년

2019년

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

어플라이언스
(H/W+S/W)
-
-
2,307
45.10%
2,393
33.75%

솔루션
-
-
58
1.13%
819
11.56%

서비스
2,287
100.00%
2,750
53.77%
3,877
54.69%

합계
2,287
100.00%
5,114
100.00%
7,089
100.00%

당사는 2018년 이후 NVIDIA의 GPU와 당사의 소프트웨어를 탑재한 어플라이언스 매출을 통한 이익을 바탕으로 연구개발에 투자하여 솔루션 및 서비스의 매출비중을 지속적으로 증가시키고 있습니다.

그럼에도 불구하고 당사의 매출에 있어서 NVIDIA의 GPU 제품의존도가 높은 상황이며, 해당 계약이 1년단위로 갱신되는 파트너쉽에 기초한 계약관계라는 점을 감안할 경우, NVIDIA와의 공급계약 연장이 지속되지 않거나, 판매실적 부진으로 인한 파트너 등급의 하락으로 확보가능한 마진율이 하락할 경우 회사의 성장성 및 계속성에 위험이 발생할 수 있습니다.

아. 신규사업 관련 위험

당사는 2020년 대용량 비디오데이터 분석 서비스(x-AIVA)를 출시하며 현 솔루션 위주의 비즈니스 모델을 통합 서비스 중심의 비즈니스 모델로 전환하여, 지능형 영상분석 시장(IVA:Intelligent Video Analytics) 진입을 추진하고 있습니다. 현재 x-AIVA는 대규모 지점과 공항 활주로에서의 CCTV 등의 적용 기회와 미디어 분석의 사업기회를 확보 중에 있습니다. 다만, x-AIVA의 경우 신규사업으로서 현재 테스트가 완료된 단계가 아니며, 당사가 예측한 x-AIVA의 적용 산업 및 현재 진행중인 고객과의 계약이 확정이 안될 경우 당사 실적에 악영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 2020년 대용량 비디오데이터 분석 서비스(x-AIVA)를 출시하며 현 솔루션 위주의 비즈니스 모델을 통합 서비스 중심의 비즈니스 모델로 전환하여, 지능형 영상분석 시장(IVA:Intelligent Video Analytics) 진입을 추진하고 있습니다. 세계 지능형 영상분석 분야 시장규모는 전 세계 지능형 영상분석 시장규모 2015년 166억 9,200만 달러에서 연평균 78.6%의 고성장을 지속하여 2020년에는 298억 1,900만 달러의 대규모 시장을 형성할 것으로 예상하고 있습니다.

[세계 지능형 영상분석(IVA) 시장]

출처 : CCTVNEWS 2019. 시장규모 천만 달러

당사는 이러한 환경의 변화를 사업의 기회로 인식하고 대용량 비디오데이터 분석 사업을 당사의 핵심 기술 기반에서 x-AIVA라는 플랫폼 서비스로 구성하여 신규 사업을 추진 중에 있습니다. 현재 x-AIVA는 대규모 지점과 공항 활주로에서의 CCTV 등의 적용 기회와 미디어 분석의 사업기회를 확보 중에 있습니다. 

본 대용량 비디오데이터 분석 사업의 x-AIVA 주요 기능에 대한 개발 진척률은 아래와 같습니다.

[x-AIVA 주요 기능 개발 진척률]

(환산기준 : O=1, △=0.5, X=0)

NO

분류

기능

설명

개발완료

비고

1

환경 설정

주소등록

실시간 IP카메라 주소 등록 기능

O

-

2

파일등록

비디오 소스 파일 등록 기능

O

-

3

AI 모델 등록

기학습된 AI 모델 등록 기능

O

-

4

영상 분석

데이터

파이프라인

대용량 비디오 데이터를 고속 처리하는

무손실 데이터 파이프라인 구성

O

-

5

다채널 동시 분석

다중 비디오 채널에 대한 동시 분석

작업 수행

O

-

6

다이나믹 모델

스위칭

분석모델 변경 시 모델 재적재에 소요되는 지연시간을 최소화하여 빠른 변경 가능

O

-

7

영상 처리

고속 디코딩/

인코딩

GPU 자원을 이용한 비디오 데이터의

고속 디코딩/인코딩

O

-

8

실시간 처리 (웹)

웹 앱을 통한 분석 결과 영상 실시간 확인

O

-

9

레포팅

채널별

비디오 채널별 검출 객체에 대한

집계 결과 레포팅

O

-

10

객체별

객체별 검출 결과 집계 레포팅

O

-

11

구간별

동일한 영상에 대한 서로 다른 분석 모델의 검출 결과를 구간별로 집계한 결과 레포팅

O

-

12

테스트

단위/통합 테스트

단위/통합 테스트 진행 및 기능별

상세 테스트 진행

△

진행중

13

사용성 및 디버깅

사용자 및 버그 관련 사항에 대한 수정

△

진행중

14

품질

인증

공신력 있는 인증 문서 진행

X

-

진척률

86%

대용량 비디오데이터 분석 서비스인 x-AIVA의 현 시점까지 점진적인 기술 고도화 진행으로는 연구개발을 토대로 현재 산업분야 특성에서 쉽게 사용할 수 있도록 가공 소프트웨어 고도화를 추진하였으며, 학습 모델 활용의 영상처리 기술 및 대규모 영상 처리를 위한 대규모 비디오데이터 고속처리 기술을 국방과학연구소 '실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼 사업’으로 2018년도에 기술검증을 진행하였습니다. 또한, 비디오데이터 가공에 소요되는 인적 자원 비용 절감을 위한 소형모델 앙상블을 통한 자동 가공 기술 개발(Auto-Labeling)을 진행하였으며, 대규모 GPU 클러스터 환경 구축에 불필요한 비용 절감을 위해 확장 가능한 GPU 기반 인공지능 환경 구축 기술을 반영하였고 비전문가 타겟 인공지능 모델링 기술 개발을 진행하며 사용성을 개선하고 있습니다.

본 신규 사업의 고객확보로 매일방송, KDX 한국데이터거래소, 데이터바우처 수요기업 등 다양한 분야의 고객과 사업화 진행 중에 있으며, 국방과학연구소(ADD)의 탐색, 인식 등 다양한 분야에 기술을 제공하고 있으며 금융권, 광고계, 디지털 사이니지 등 신규 시장 확장 가능 기술을 통한 신규 시장을 확대해 나가고 있습니다.

x-AIVA 플랫폼의 판매 형태로는 구축형과 서비스형으로 구분지어 고객에게 납품 진행할 계획이며 고객사의 규모와 용도에 적합한 형태로 제안하여 접근하고 있습니다. x-AIVA의 구축형 형태는 고객사의 적재되는 비디오데이터의 위치를 고려하여 자체 서버에 설치되며 보안성 또한 고객사에 최적화된 보안 정책이 적용 가능한 형태로 납품됩니다. 그리고 서비스 형태는 웹브라우저 형태로 제공되며 당사 서버에 설치되어 있는 서비스를 고객의 계정으로 접근하여 사용하는 개념이고 당사에서 제공하는 공통적인 보안 정책이 적용된 형태로 서비스됩니다.

다만, x-AIVA의 경우 신규사업으로서 현재 테스트가 완료된 단계가 아니며, 당사가 예측한 x-AIVA의 적용 산업 및 현재 진행중인 고객과의 계약이 확정이 안될 경우 당사 실적에 악영향을 미칠 수 있습니다.

3. 기타위험

가. 상장 시 기준가격 산정 관련 사항

당사의 주식은 코스닥시장 매매개시일 전일까지 코넥스시장에서 매매거래가 가능합니다. 다만 코스닥시장 상장 시 기준가격은 코넥스시장가격과 연동되어 산정되므로 수요예측을 통해확정된 공모가격과 차이가 발생할 수 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사의 주식은 2013년 12월 24일 코넥스시장에 상장된 이후 현재까지 거래되고 있습니다. 동 주식이 최초로 코스닥시장에서 거래되는 이전일까지 매매거래 정지기간은 없습니다. 따라서 상장 전후에 관계없이 당사의 일반공모방식에 의한 코스닥시장으로의 이전이 동 주식의 매매와 관련하여 큰 영향을 주지는 않을 것입니다.

[씨이랩 최근 6개월간 코넥스 시장 거래 현황]

(단위 : 원, 주)

종류
2020년 7월
2020년 8월
2020년 9월
2020년 10월
2020년 11월
2020년 12월

보통주
주가
최고
25,150
34,900
37,000
34,000
40,000
40,450

최저
16,000
25,400
25,400
30,900
30,900
36,050

평균
19,396
30,460
32,871
32,534
33,119
39,254

거래량
최고
43,890
432
391
66
908
1,536

최저
0
0
0
0
0
8

평균
2,022
124
133
16
114
649

주) 2020년 12월의 경우 제출일 전 거래일인 2020년 12월 18일까지 입니다.

반면, 금번 공모 이후 코스닥시장 매매개시일 시초가의 결정 방법은 다음과 같습니다.따라서 금번 모집에 따른 시장가격은 모집 뿐만 아니라 코넥스시장가격에 영향을 받을 수 있으니 투자자께서는 이점을 유의해주시길 바랍니다.

【 코스닥시장 매매개시일 시초가 산정 방법 】

기준가격 = [(코넥스시장가격 × 모집매출 전 주식수) + 모집매출금액] / 모집매출 후 주식수 / 호가의 범위 : 90% ~ 200%
코넥스시장가격 : 코넥스시장에서 거래가 형성된 매매거래일(거래형성일) 중 최종 30거래형성일의 종가 산술평균과 최종 거래형성일의 종가 중 낮은 가격

신규상장종목 등의 최초의 가격 결정을 위한 최저호가가격 및 최고호가가격 산정기준
(「코스닥시장 업무규정 시행세칙」 제27조 제4항 관련)

① 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 종목의 최초의 가격을 결정하기 위한 최저호가가격 및 최고호가가격은 달리 정하는 경우를 제외하고는 평가가격(원 미만을 절사하여 산출하고, 동 가격이 호가가격단위에 미달하는 경우에는 이를 호가가격단위로 절상한다. 이하 같다)에 제3항의 적용비율을 곱하여 산출한 가격(원 미만을 절사하여 산출하고, 동 가격이 호가가격단위에 미달하는 경우에는 이를 호가가격단위로 절상한다)으로 한다.

② 제1항에 따른 평가가격은 다음 각 호와 같이 한다. 이 경우「주식회사등의 외부감사에 관한 법률」에 따른 연결재무제표 작성대상법인은 연결재무제표 및 그에 대한 감사보고서를 기준으로 함을 원칙으로 하며, 제1항 각 호 중 둘 이상에 해당하는 종목의 경우에는 각각의 효력발생일을 기준으로 해당 산정방식을 순차적으로 적용하여 평가가격 등을 산정한다.

1. 신규상장종목
가. 보통주식 한 종목만 신규상장하는 경우
(3) 코넥스시장에서 이전한 종목의 경우 다음에 따라 산출되는 가격

(가) 상장규정 제4조에 따른 상장예비심사 청구일 이후 모집 또는 매출 실적이 없는 경우: 코넥스시장에서 거래가 형성된 매매거래일(이하 이 호에서 "거래형성일"이라 한다) 중 최종 30거래형성일의 종가(주식분할, 주식병합 또는 권리락 등이 발생하는 경우 이를 감안한 가격) 산술평균과 최종 거래형성일의 종가 중 낮은 가격(이하 "코넥스시장가격"이라 한다). 다만, 거래형성일이 30일 미만일 경우에 전체 거래형성일의 종가 산술평균과 최종 거래형성일의 종가 중 낮은 가격

(나) 상장규정 제4조에 따른 상장예비심사 청구일 이후 모집 또는 매출 실적이 있는 경우: [(코넥스시장가격 × 모집매출(상장규정 제26조 제6항에 따른 상장주선인의 취득을 포함한다. 이하 같다) 전 주식수(매출의 경우 매출주식수를 제외한다)) + 모집매출 금액]/모집매출 후 주식수. 이 경우 다음의 어느 하나에 해당할 때에는 모집 또는 매출시의 가격을 코넥스시장가격으로 하여 산정한다.

1) 거래형성일이 30일 미만인 경우

2) 코스닥시장 상장일 이전 1년간 시장감시규정 제5조의3의 투자경고종목 또는 투자위험종목으로 지정된 경우

3) 코넥스시장가격이 모집 또는 매출시의 가격보다 100분의 30 이상 높거나 낮은 경우

③ 적용비율은 다음 각 호와 같이 한다. 이 경우 제1호 및 제2호를 적용함에 있어 제1항 각 호 중 둘 이상에 해당하는 종목의 경우에는 해당 사유의 적용비율 중 가장 낮은 적용비율을 적용한다.

1. 최저호가가격 산정시의 적용비율

가. 신규상장종목(공모상장 또는 코넥스시장에서 이전한 종목에 한한다)으로서 보통주식(원주가 보통주식인 외국주식예탁증권을 포함한다)의 경우 : 90%

나. 그 밖의 종목의 경우 : 50%

2. 최고호가가격 산정시의 적용비율

가. 자본금감소 종목의 경우 : 150%

나. 그 밖의 종목의 경우 : 200%

④ 제1항부터 제3항까지에 따라 산정한 평가가격, 최저호가가격 또는 최고호가가격이 현저히 불합리하거나 이를 적용하기 곤란하다고 인정되는 경우에는 거래소가 이를 달리 정할 수 있다.

나. 투자설명서 교부 관련 사항

2009년 2월 4일 부로 시행된『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 의거, 일반투자자들은 투자설명서를 미리 교부 받아야 청약이 가능한 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

2009년 2월 4일 부로 시행된『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』제124조에 의거 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는자 (전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함) 에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』시행령 제132조에 의거하여 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면으로 표시한 자는 투자설명서의 교부없이 청약이 가능합니다. 이에, 금번 공모주 청약시 일반투자자들은 사전에 투자설명서를 교부 받아 회사 현황 및 투자위험요소 등을 검토하신 후 청약 여부를 결정하시길 바라며, 투자설명서 교부와 관련한자세한
사항은
『 I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 마. 투자설명서 교부에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

다. 가치평가 방법의 한계 위험

당사의 희망공모가액은 유사회사의 PER을 적용하여 산출되었지만, 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 또한 향후 국내외 경기, 주식시장 현황, 산업 성장성, 영업환경 변화 등 다양한 요인의 영향으로 예측, 평가 정보는 변동될 수 있으며, 유사회사 선정 및 PER 평가방식의 한계가 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

당사의 희망공모가액은 유사회사의 PER을 적용하여 산출되었지만, 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다.

PER 평가방식과 같은 상대가치 평가방법의 적용에 필요한 유사회사의 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. 최종 선정된 유사회사들은 당사와 사업구조 및 전략, 제품(Service), 영업환경, 성장성 등에서 차이가 존재하므로, 투자자들은 유사회사 현황, 참고 정보 등을 기반으로 투자의사 결정을 하는 경우 이와 같은 차이 사항에 유의하시기 바랍니다.

또한 향후 국내외 경기, 주식시장 현황, 산업 성장성, 영업환경 변화 등 다양한 요인의 영향으로 예측, 평가 정보는 변동될 수 있으며, 유사회사 선정 및 PER 평가방식의한계가 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다. 당사의 희망공모가액 산출과 관련하여 자세한 사항은

"Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견"
을 참고하여 주시기 바랍니다.

라. 상장 후 매도가능물량으로 인한 위험

상장 후 공모주식을 포함하여 당사 발행주식총수의 42.93%에 해당하는 1,269,206주에 대하여 계속보유의무가 없으며, 매도가능물량으로 인하여 주가에 부정적인 영향 미칠 수 있는 바 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

금번 공모 후 당사의 최대주주 및 특수관계인의 소유주식수는 1,573,954주(공모 후 52.80%)입니다. (공모 후 해당 주식은 코스닥시장 상장규정 제21조 제1항 제1호에 의거 상장일로부터 1년 간 한국예탁결제원에 보호예수하여야 하며, 한국거래소가 불가피하다고 인정하는 경우를 제외하고는 매각이 제한됩니다.

상장주선인인 IBK투자증권은 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항에 의거 19,500주(공모주식수의 3%에 해당하는 수량)를 인수하여 상장 후 3개월 간 보호예수합니다. 단, 금번 공모물량 중 실권주가 발생하여 상장주선인이 인수하게 될 경우 상장주선인이 취득하는 수량은 변경될 수 있습니다.
 

최대주주 및 특수관계인 외에 이은순, (주)비에이치케이인베스트먼트 주주는 각각 43,860주와 50,122주에 대하여 코스닥시장 상장규정 시행세칙 제 20조 제1항 제6호에 따라 코넥스 시장에서 제3자배정 및 최대주주 등으로부터 주식 등을 취득한 경우에 해당됩니다. 다만, 계속보유의무의 예외사항에 해당됨에도 불구하고 예비심사청구일 2개월 전에 취득함에 따라 자발적 보호예수를 진행할 예정입니다. 상기 주식은 현재 전매제한조치의 일환으로 2021년 7월 27일까지 보호예수가 설정되어 있으며, 기간 만료 후 의무보호예수 잔존기간에 따라 추가로 보호예수를 진행할 예정입니다. 상기 수량을 제외한 주(공모 후 42.93%)에 대하여 계속보유의무가 없으며,해당 물량의 상장 후 출회로 인하여 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[상장 후 유통가능 및 매도금지 물량]

구분
주주명
주식의
종류
공모 후
유통가능물량
매도금지물량

주식수(주)
지분율
주식수(주)
지분율
주식수(주)
지분율
기간
비고

기존주주
최대주주 및
특수관계인
이우영
보통주
1,270,122
42.96%
0
0
1,270,122
42.96%
상장 후 1년
-

정대수 외 4명
보통주
303,832
10.28%
0
0
303,832
10.28%
상장 후 1년
-

소계
-
1,573,954
53.23%
0
0
1,573,954
53.23%
-
-

기타주주
보통주
713,188
24.12%
619,206
20.94%
93,982
3.18%
상장 후 1년
-

공모주식
기관투자자 및 일반투자자
보통주
650,000
21.98%
650,000
21.98%
-
-
-
주1)

의무인수분
주관사 의무인수
보통주
19,500
0.66%
-
-
19,500
0.66%
상장 후 3개월
-

합계
-
2,956,642
100.00%
1,269,206
42.93%
1,687,436
57.07%
-
-

주1)
유통가능물량은 공모주식수 변동 및 수요예측 시 기관투자자의 의무보유확약, 청약 시 배정군별 배정주식수 변경 등이 발생할 경우 변동될 수 있습니다.

마. 투자자의 독자적 판단 요구

투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안됩니다. 본 증권신고서에 기재된 사항 이외의 투자위험요소를 검토하시어 투자자 본인의 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. 당사는 증권신고서 제출일 현재 한국채택국제회계기준(K-IFRS)을 적용하여 재무제표를 작성하고 있습니다. 이에 따라 당사는 증권신고서 제출일 현재 K-IFRS 기준으로 작성한 2020년 3분기 재무제표와 2020년 반기 재무제표에 대해 회계법인으로부터 각각 검토와 감사를 받았으며, 본 신고서에 기재하였습니다. 당사는 본 신고서 상 기재된 2020년 3분기 재무제표 작성기준일 이후 신고서 제출기준일 사이에 증권신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름표 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없는 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 당사가 제시한 2020년 3분기 재무제표는 작성기준일 이후의 변동이 반영되지 아니한 재무제표임을 투자 시 유의하시기 바랍니다.

바. 상장 이후 공모가 이하로 주가 하락 위험

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 한국거래소 코스닥시장에서 최초 거래되는 것입니다. 또한, 수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사 간 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래된 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 상장 이후 투자자는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수도 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며, 한국거래소 코스닥시장 이외의 기타 다른 유가증권 거래 시장에 상장할 것을 구체적으로 계획하고 있지않습니다. 따라서 한국거래소 코스닥시장에 상장된 이후 당사의 주식에 대한 매매가 원활하지 못할 수 있습니다. 

또한 수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사 간 협의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래된 시장가격을 나타내는 것이 아니며 당사의 재무실적, 당사 및 당사가 경쟁하는 업종의 과거 및 전망, 당사의 경영진, 당사의 과거 및 현재영업, 당사의 미래수익 및 원가구조에 대한 전망, 당사의 발전 현황, 당사와 유사한 사업활동을 영위하고 있는 공개기업의 가치평가, 한국증권시장의 변동성 여부와 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 투자자는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수 있으며 그 결과 투자금액의 일부 또는 전부에 대한 손실이 발생할 수 있습니다. 이 점 투자에 유의하시기 바랍니다.

사. 대표주관회사의 신주인수권 취득 관련 위험

당사는 금번 공모시『증권 인수업무 등에 관한 규정』제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주에 관한 계약을 체결하였습니다. 이에 따라 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 신주인수권 32,500주가 보통주로 행사 가능하며, 동 물량이 출회될 경우 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 금번 공모시『증권 인수업무 등에 관한 규정』제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주에 관한 계약을 체결하였습니다.

『증권 인수업무 등에 관한 규정』

제10조의2(신주인수권) 
① 대표주관회사가 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 발행회사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권"이라 한다)에 관한 계약을 발행회사와 체결하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.
1. 신주인수권을 행사하여 취득할 수 있는 주식의 수량은 공모주식 수량의 10% 이내일 것
2. 신주인수권의 행사기간은 상장일부터 3개월 이후 18개월 이내일 것 
3. 신주인수권의 행사가격은 공모가격 이상일 것

② 대표주관회사는 제1항에서 정하는 신주인수권에 관한 계약을 체결한 경우 그 사실을 증권신고서에 기재하여야 하며, 해당 권리를 행사하여 신주를 취득한 경우 자신의 홈페이지에 다음 각 호의 사항을 지체없이 게시하여야 한다.
1. 발행회사명
2. 신주인수권 계약 체결일 및 행사일
3. 신주인수권 행사로 취득한 주식의 종류 및 수량
4. 주당 취득가격

상기 규정에 따라 대표주관회사가 금번 공모시 취득하는 신주인수권의 행사가능주식수는 공모주식 수량의 5%인 32,500주로, 행사가액은 확정공모가액이며, 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 행사 가능합니다.

[신주인수권 계약 주요내용]

구분
내용

행사가능주식수
32,500주

행사가능기간
상장일로부터 3개월 이후, 18개월 이내

행사가격
확정공모가액

(주) 공모주식 수량이 변동되는 경우 신주인수권 행사가능주식수(공모주식 수량의 5%)는 변동될 수 있습니다.

금번 공모시 희망공모가액의 산정에 있어 당사의 희석가능주식수에는 대표주관회사가 취득하는 신주인수권의 행사가능주식수 32,500주가 포함되어 있으며, 동 신주인수권 행사로 인하여 대표주관회사가 취득하는 주식이 시장에 추가로 출회될 경우 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 상장요건 미충족에 따른 재심사 가능성

금번 공모는 「코스닥시장상장규정」제6조 제1항 제3호에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모 후 당사가 신규상장신청 제출일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되며 매매를 개시하게 됩니다. 그러나, 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우 코스닥시장에서 거래할 수 없어, 당사의 주식을 취득하는 투자자는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.

당사는 2020년 9월 9일 상장예비심사청구서를 제출하여 2020년 11월 26일 한국거래소로부터 상장예비심사결과를 통지 받았습니다. 금번 공모는 코스닥시장 신규상장에 필요한 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 따라 모집을 통해 공모하는 것입니다.

코스닥시장 상장규정 상 분산요건은 다음과 같습니다.

[코스닥시장 분산요건] (다음 중 택 1)

가. 청구일 기준 소액주주 지분 25% 이상일 경우 :
- 청구 후 5%(최소 10억원) 이상 공모

나. 청구일 기준 소액주주 지분 25% 미만일 경우
- 청구 후 10% 이상 공모 & 상장신청일 기준 소액주주 지분 25% 이상

다. 청구일 기준 자기자본 1,000억원 또는 시가총액 2,000억원 이상
- 청구 후 10% 이상 & 기업 규모 따라 200만주 이상 공모

라. 청구 후 25% 이상 공모

(*) 단, 상장신청일 기준 소액주주 500인 이상 충족 필요

한국거래소의 상장예비심사 결과 당사는 「코스닥시장상장규정」 제11조에서 정하는 신규상장신청일(모집완료일)까지 주식의 분산(「코스닥시장상장규정」 제6조 제1항 제3호)요건을 구비하여야 하며, 당사가 「코스닥시장상장규정」 제9조 제1항 각호의 1에 해당되어 상장예비심사 결과에 중요한 영향을 미친다고 한국거래소가 인정하는 경우에는 상장예비심사 결과의 효력을 인정하지 아니하며, 이 경우 재심사를 받을 수 있습니다.

1. 상장예비심사결과

□ (주)씨이랩이 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사청구서 및 동 첨부서류를 코스닥시장상장규정(이하 “상장규정”이라한다) 제8조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('20.11.26)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

자. 주식매수선택권 및 신주인수권 행사에 따른 지분 희석 위험 

당사는 주식매수선택권을 임직원 등에게 부여하였고, 본 신고서 제출일 현재 잔여 주식매수선택권은 110,500주입니다. 또한 당사는 금번 공모시『증권 인수업무 등에 관한 규정』제10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 32,500주(공모주식 수량의 5%)에 관한 계약을 체결하였습니다. 이에 따라 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 신주인수권 32,500주가 보통주로 행사 가능합니다. 주식매수선택권 및 신주인수권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사는 핵심인재 확보 및 유지를 위해 성과와 역량 중심의 인사체계를 운영하고 있습니다. 당사는 이번 기업공개와 관련하여 개개인의 성과와 역량 수준에 따라 차별화된 급여/스톡옵션 부여/조기승진 등의 보상체계를 마련하여 역량이 뛰어난 핵심인력이 기여도에 따라 합리적인 보상을 받을 수 있도록 하고 있습니다. 

당사 정관 제10조의 3에 의거 발행주식총수의 100분의 15의 범위 내에서 주주총회의 특별결의에 의하여 주식매수선택권을 부여할 수 있습니다. 신고서 제출일 현재, 주식매수선택권 부여 현황은 아래와 같습니다.

[주식매수선택권 부여 현황]

(단위: 주, 원)

구분

부여일

부여

대상자

부여

주식수

부여

취소주식수
(주2)

행사

주식수

미행사

주식수

주당

행사가격

행사기간

1차

2015.03.31
안주현 외 16명
99,000
82,000
5,500
11,500
3,790
2017.04.01~2022.03.31

2차

2016.03.29
안주현 외 15명
81,000
64,000
4,000
13,000
2,910
2018.03.30~2023.03.29

3차

2017.03.01
강미나 외 18명
86,000
-
-
86,000
19,600
2022.09.16~2027.09.15

합계

-
-
266,000
146,000
9,500
110,500
-
-

주1)
신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권 관련 부여주식수 및 미행사주식수는 부여시점 이후 무상증자 및 액면분할에 따른 조정사항이 반영된 내역입니다.

주2)
부여가 취소된 주식매수선택권은 부여대상 직원의 퇴사로 인한 소멸 건입니다.

또한, 당사는 당사 정관 제10조에 의거 주권을 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우 신주인수권을 부여할 수 있습니다. 신고서 제출일 현재 신주인수권이 아래와 같이 부여되어 있습니다.

[신주인수권 부여 현황]

구분
내용

부여 대상
아이비케이투자증권㈜

부여 주식종류
보통주

부여 주식수
32,500주

행사가격
확정공모가액

행사기간
상장일부터 3개월 이후 18개월 이내

부여일
2020년 12월 21일

당사가 부여한 주식매수선택권 및 신주인수권 행사시 지분율의 변동은 다음과 같습니다.

[공모 후 지분율 변동현황]

(단위: 주)

구분
주주명
공모전
공모후
공모후 주)

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주 등

이우영 외 5명
1,573,954
68.82%
1,573,954
53.23%
1,573,954
50.78%

벤처금융 및 전문투자자
76,624
3.35%
76,624
2.59%
76,624
2.47%

1%이상 소유주주

538,356
23.54%
538,356
18.21%
538,356
17.37%

소액주주

98,208
4.29%
98,208
3.32%
98,208
3.17%

공모주주

-
-
650,000
21.98%
650,000
20.97%

상장주선인 의무인수

-
-
19,500
0.66%
19,500
0.63%

상장주선인 신주인수권

-
-
-
-
32,500
1.05%

주식매수선택권

-
-
-
-
110,500
3.56%

합 계

2,287,142
100.00%
2,956,642
100.00%
3,099,642
100.00%

주)
증권신고서 제출일 현재 상장주선인 신주인수권은 32,500주이며, 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 110,500주입니다.

금번 공모시 희망공모가액의 산정에 있어 당사의 희석가능주식수에는 미행사 주식매수선택권 총 110,500주 중 행사기간 고려 시 1년내에 전환가능한 24,500주 및 대표주관회사가 취득하는 신주인수권의 행사가능주식수 32,500주가 포함되어 있으며, 상장 이후 주식매수선택권 및 신주인수권들의 행사로 인하여 발행된 보통주식이 시장에 출회할 경우 주가에 부정적인 영향을 줄 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

차. 공모가 산정방식의 한계에 따른 위험

당사의 희망공모가는 주가수익비율(PER)을 이용한 비교가치 평가법을 사용하여 산정하였습니다. 당사가 자체적으로 추정한 2023년 추정당기순이익
108.07억
원을 현재가치로 할인한 평균금액(2020년 기말 기준/연 할인율 20%)에
2020년 3분기
기준 비교기업의 평균 PER
(
20.98배)
을
적용하여 비교가치를 산정하였습니다. 

또한, 당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술성장기업으로, 신규상장 심사요건 중 경영실적 및 이익규모 등 요건을 면제받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분·반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 순이익을 연 20%의 할인율로 할인한 2020년 기말 현가를 적용하였습니다. 

이와 같은 당사의 희망공모가액 산출 시 활용된 추정 영업성과 및 추정에 반영된 다양한 변수는 별도 외부전문기관의 평가 등을 받지 아니한 당사의 자체적인 추정실적이며, 당시의 과거 실적과는 괴리가 존재하는 등 과대평가 되었을 가능성이 존재합니다. 또한 희망공모가액의 산출 시 활용한 비교기업의 선정과정에도 평가자의 자의성이 존재하며, 이 결과 비교기업으로 선정된 회사의 사업구조가 당사의 중점 사업인 영상 관련 인공지능 및 빅데이터 솔루션, GPU어플라이언스, 데이터 유통 사업의 미래가치를 반영하지 아니합니다. 

또한 최종 비교기업으로 선정된 회사들은 당사간 외형적 규모나 인지도 등에서 차이가 존재하나, 이익을 시현하는 기업들만 비교기업으로 선정될 수 있는 PER 평가방식에 따라서 최종 비교기업으로 선정되었습니다. 따라서, 당사의 희망공모가액의 범위는 당사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적인 평가액이 아니며 그 완결성이 보장되지 아니합니다. 또한, 향후 발생할 수 있는 경기변동, 당사가 속한 산업의 위험, 영업환경의 변화 등 다양한 요인에 따라 예측, 평가 정보가 변동될 수 있으며 이러한 변동가능성이 해당 공모가액 추정에 충분히 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장규정 제2조 제31항에 의한 기술특례를 통한 코스닥시장 상장을 준비중으로 2023년 추정당기순이익 108.07억원을 현재가치로 할인한 평균금액 기준(2020년 기말 기준/연 할인율 20% 반영)으로 희망공모가격을 산출하였습니다. 이는 비교기업에 따른 상대적 가치 평가방법으로서 당사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고있지 않으며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 당사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 당사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.

당사는 신고서 제출일 현재 제품 매출 및 솔루션매출과 용역 매출이 시현되고 있으며, 2019년 흑자전환을 시현하는 등, 아직 제품이 완성되지 않은 기술개발기업 등 대비 추정실적의 실현가능성은 상대적으로 높아 보입니다.
이에 따라 주당 평가가액 산출시 적용된 당기순이익은 당사의 미래 주력사업인 영상분석서비스 사업이 본격화되는 2023년 실적을 적용하는 것이 적절하다고 판단하여 선정하였습니다.

당사의 추정 영업성과는 별도의 외부전문기관의 평가 등 외부 공신력을 확보하지 않은 당사의 자체적인 추정실적이므로, 동 추정실적산출시 활용된 다양한 가정은 당사의 자의적인 기준이 개입되어 있습니다. 이에 향후 당사가 제시하는 경영성과에 대한 불확실성과 영업위험, 산업위험 등을 기타 여러 변수에 대해 투자자께서는 고려 하셔야 합니다.

또한 희망공모가액 산출시 활용된 비교기업 선정(제외)기준, 반영방법은 현존하는 가치평가기법에 따라 합리적인 근거에 따라 적용하였으나, 평가과정에서 평가자의 자의성이
반영됨에 따라 산정결과로 도출된 희망공모가액 역시 그 완결성을 보장할 수 없습니다. 금
번 희망공모가격 산정시 활용된 비교기업의 선정근거 및 그 기준은 'IV. 인수인의 의견-4.공모가격에 대한 의견'을 참고하시기 바라며,
산출시 활용된 비교대상기업의 사업구조는 당사의 중점 사업인 영상 관련 인공지능 및 빅데이터 솔루션, GPU어플라이언스, 데이터 유통 사업부문의 기업가치를 반영하고 있지 아니함을 유의하시기 바랍니다.

당사가 과거부터 현재까지 시현한 과거 실제 영업성과와 금번 희망공모가격 산출을 위한 당사의 미래 추정경영성과와는 상당한 차이가 존재합니다. 당사의 희망공모가액 범위는 당사의 사업계획을 바탕으로 당사가 자체적으로 추정하는 당사의 미래 영업성과를 기반으로, 비교대상기업의 현재 주가수익비율(PER)을 반영하여 산출하였습니다.

PER(주가수익비율)는 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 비율로서 기업 수익력의 성장성, 위험 등의 측면이 총체적으로 반영되는 가장 일반적인 가치평가방법에 해당하며, 회사가 실제 시현하는 당기순이익 기준으로 비교가치를 산정하므로 수익성을 잘 반영하고 있는 평가방식입니다. 그러나, 비교대상기업의 선정 및 배제, 평가방법의 반영 등에 있어 평가자의 자의성이 존재합니다. 이에 따라 주가수익비율 산출 방식이 신규상장기업의 주식가치 평가를 위하여 가장 보편적으로 사용되며 가장 합리적이라고 간주되는 방법이기는 하나, 방법 자체에 한계가 존재하므로 완전성에 대해서는 보장할 수 없습니다.

특히, 당사와 같이 기술연구개발을 통해 미래의 가치가 현재의 가치보다 더 높게 평가되는 기술중심의 기업인 경우, 현재시점의 경영성과를 기업가치 산출시 반영하기 보다는 미래 추정실적을 기반으로 평가하는 바, 미래의 추정실적의 달성가능성에 대한 불확실성이 존재하므로 투자자께서는 이 점에 유의하시어 투자하시기 바랍니다. 

[당사 4개년 추정 실적]

(단위:백만원)

구분

2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

매출액
7,089
11,203
19,886
30,197
42,627

매출원가
5,280
8,321
13,176
18,005
23,008

매출총이익
1,809
2,882
6,709
12,190
19,619

판매비와관리비
1,549
2,166
3,580
4,556
5,824

영업이익
260
716
3,128
7,634
13,795

영업외수익
55
53
160
160
160

영업외비용
220
128
128
128
128

법인세차감전순이익(손실)
95
641
3,161
7,666
13,827

법인세비용
33
119
673
1,665
3,020

당기순이익
62
522
2,487
6,002
10,807

당사는 2020년 3분기말 현재 별도기준 7.99억원의 당기순손실을 시현하였으며, 이에 따라 향후 3년 뒤인 2023년의 예상실적을 반영하여 공모희망가격을 산출하였습니다. 그러나, 최근 한국거래소의 기술성장기업 특례를 통해 상장한 회사의 공모희망가격 산출 방식은 대부분 주가수익비율을 활용하고 있으나, 현재가치에 대한 할인율 및 공모할인율에 대한 적용은 기업별로 상이하며 미래의 예상실적을 적용하는 기간 역시 기업별로 상이합니다.

이에 따라, 금번 공모가격 산정을 위한 평가방식에 사용된 현재가치할인율 및 공모할인율 등 평가시 활용되는 다양한 지표 및 적용실적에 대한 완결성은 보장할 수 없으며,

금번 당사의 공모에 참여하고자 하는 투자자께서는 본 증권신고서 내 'Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'을 필히 참고하시어, 투자하시기 바랍니다.
또한
'3. 기타위험 - 바'
에 기재한 바와 같이 상장 이후 당사의 주식가격은 공모가격 이하로 떨어질 가능성이 있어, 투자자의 주의가 필요합니다. 

[2019년 이후 상장한 유사업종 기술성장기업 희망 공모가액 산출 시 활용한 
미래추정실적 시기]

회사명
상장일
적용실적
할인기간(년)

플리토
2019.07.17
2021
3

위세아이텍
2020.02.10
2019
-

솔트룩스
2020.07.23
2022
2.75

바이브컴퍼니
2020.10.28
2022
2.5

알체라
2020.12.21
2023
3.5

카. 유사회사 선정의 부적합 가능성

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

금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등에 대한 평가를 바탕으로 최종 유사회사를 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 유사회사로 선정된 회사는 위세아이텍, 셀바스에이아이 국내 2개사로, 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.

타. 사업 전망에 대한 불확실성

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서) 제출기준일 현재 시점의 전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

본 증권신고서(투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서 작성기준일 현재 시점의 전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다. 당사의 전망치가 변동될 수 있는 기타 불확실한 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

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. 특히, 당사가 추정하는 매출/영업손익/당기순이익 등의 지표는 현재시점에서 당사가 합리적이라 판단되는 근거를 통하여 추정한 바 있으나, 별도의 외부평가 등을 진행하지 않은자체적인 사업계획입니다. 당사가 향후에 예상하는 사업전망의 경우, '1.사업위험', '2. 회사위험'에서 기재한 바와 같이 실제 당사의 연구개발에 대한 진척도 및 신규수주결과, 시장의 경쟁상황, 거래처 확대 등에 따라 현저히 변동될 가능성이 있습니다. 

또한, 본 증권신고서(투자설명서)에 기재된 전망의 내용은 증권신고서(투자설명서) 작성기준일 현재 추정 및 업계 내 자료에 근거하여 작성되었으며, 향후 전망에 대해 구체적인 수치를 보장하는 것은 아닙니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 감사보고서가 전자공시되어 있사오니 투자의사를 결정하시는데 참조하시기 바랍니다.

파. 증권신고서 효력 발생 의미, 증권신고서 및 투자설명서 내용의 변경가능성

본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서(예비투자설명서 또는 투자설명서)의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 또한 본 신고서(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 신고서에 대하여 정부가 본 신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 신고서의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 당사에 대한 투자책임은전적으로 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.

하. 집단소송 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 지목되게 되면, 상당한 비용이 발생함은 물론이거니와 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

거. 소수주주권 행사로 인한 소송위험

소수주주의 소수주주권 행사로 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있습니다.

상법상 상장회사 특례 규정인 제542조의6(소수주주권)에 따라 의결권이 없는 주식을 제외하고 회사의 발행주식총수의 1.5%에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 주주총회 소집청구 및 회사의 업무, 재산상태를 조사하기 위하여 법원에 검사인 선임을 청구할 수 있고, 1.0%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.5%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다. 또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우0.25%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사, 감사 등의 해임을 요구할 수 있고, 0.1%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.05%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 회사의 회계장부를 열람청구할 수 있습니다. 0.05%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.025%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사가 법령 또는 정관에 위반한 행위를 하여 이로 인하여 회사에 회복할 수 없는 손해가 생길 염려가 있는 경우에는 회사를 위하여 이사에 대하여 그 행위를 유지할 것을 청구할 수 있고, 0.01%에 해당하는 주식을 6개월 이상보유한 소수주주는 회사를 대신하여 주주대표소송을 제기할 수 있습니다. 

회사의 소액주주들과 이사회 및 주요주주들과의 이해관계는 상이할 수 있으며, 이로 인해 소액주주들이 법적 행동을 통해 그들의 영향력을 행사할 수 있습니다. 향후 당사를 상대로 상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업과 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있습니다.

너. 수요예측 참여 가능한 기관투자자

금번 공모를 위한 수요예측시 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제2조제8호에 따른 기관투자자만 참여가 가능하므로 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

2016년 12월 15일 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 개정으로 인하여 동 규정 제2조 제8호에도 불구하고 동 규정 제5조 제1항 제2호 단서조항에 따라 창업투자회사 등도수요예측에 참여하는 것이 가능하도록 하고 있습니다.

그러나, 금번 공모를 위한 수요예측시 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제5조 제1항 제2호 단서조항을 적용하지 않음에 따라 동 조항에 따른 창업투자회사 등은 수요예측에 참여할 수 없으며, 동 규정 제2조 제8호에서 규정하는 기관투자자만 수요예측에 참여할 수 있습니다. 투자자께서는 이점에 유의하여 주시기 바랍니다.

더. 수요예측에 따른 공모가격 결정

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 제5호 제1항 제2호의 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 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

러. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항

당사의 수요예측
예정일은
2021년 1월 27일(수) ~ 28일(목)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자 들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인

2021년 2월 01일(월) ~ 02일(화)
에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다.
따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

당사의 수요예측 예정일은
2021년 01월 27일(수) ~ 28일(목)
입니다.

수요예측에 참여한 기관 투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2021년 02월 01일(월) ~ 02일(화)
에 일반투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다.
따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니 투자자께 서는 이점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다. 

머. 기관투자자 배정 및 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

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

증권신고서 작성기준일 현재 금번
총 공모주식
650,000주
의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자
130,000주
~ 162,500주
(공모주식의 20%
~25%
), 기관투자자
487,500주 ~
520,000주(공모주식의
75% ~
80%) 배정할 예정입니다. 기관투자자 배정주식
487,500주 ~
520,000주를 대상으로 2021년 1월
27일
~ 1월
28일
에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

버. 증권시장의 일일가격제한폭 ±30% 확대에 따른 가격변동 위험

2015년 6월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

2015년 6월 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.

서. 공모 주식수 변동 가능 유의

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정 제2-3조제2항1호에 따라 수요예측 실시후, 모집(매출)할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수 만큼 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정에 따르면 증권시장에 상장하기 위하여 지분증권을 모집 또는 매출하는 경우로서 모집 또는 매출할 증권 수를 당초에 제출한 신고서의 모집 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 매출할 증권 수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식 수만큼 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

어. 일반청약자 배정방법의 변경에 따른 위험

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 아이비케이투자증권(주)는 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 이에 따라 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률보다 많을 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 배정주식에 따른 청약증거금의 환불은 이루어지지 않습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 공모주 일반청약자 참여기회 확대 방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 

[금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시]

1. 일괄청약방식
(청약) 현황과 마찬가지로 각자 원하는 수량을 청약
(배정) 일반청약자 배정물량의 절반을 모든 청약자에 대해 균등배정*한 후 남은 절반을 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정
*수요가 일정물량에 미달하는 청약자에 대해서는 해당 수요만큼 배정

2. 분리청약방식
(청약) 일반청약자 배정물량을 절반씩 A군과 B군으로 나누고 청약자는 A군과 B군을 선택하여 청약
(배정) A군에 대해서는 추첨, 균등배정(1/n) 등 다양한 방식을 적용하여 당첨자간 동일한 물량*을 배정하고
B군에 대해서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정
*증거금 부담을 감안하여 청약자별 최대 배정가능 수량을 설정·안내할 필요

3. 다중청약방식
(청약) 분리청약방식의 A군에서 청약자의 수요를 반영하기 위해 A군 청약접수시 사전에 정해진 복수의 수요량을 청약자가 선택
B군 청약자는 A군 수요량을 초과하는 첨위에서 원하는 수량을 청약
*(예시) A군(10주, 20주, 30주), B군(30주이상(직접입력)) 중 하나를 선택
(배정) A군의 각 그룹내에서 추첨, 균등배정(1/n) 등으로 물량배정
B군에서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정

아이비케이투자증권(주)는 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 

이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 일괄청약자에 대한 배정은 청약에 참여한 일반청약자 전원에게 균등방식 배정물량을 동일하게 배정(전원 균등)하고 나머지 물량을 비례방식으로 배정합니다. 

이에 따라 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률보다 많을 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 배정주식에 따른 청약증거금의 환불은 이루어지지 않습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조(주식의 배정) 개정사항]

⑪ 기업공개를 위한 주식의 인수회사가 제1항에 따라 일반청약자에게 공모주식을 배정하는 경우에는 자신이 인수한 공모주식 중 일반청약자에게 배정하는 전체수량(제1항제6호에 따른 배정수량을 포함한다)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 "균등방식 배정"이라 한다)으로 배정하여야 하며 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정"이라 한다)하여야 한다
⑫ 제11항에도 불구하고 균등방식 배정 또는 비례방식 배정의 배정수량 보다 해당 배정방식을 선택한 일반청약자의 청약수량이 적은 경우 다음 각 호에 따라 배정하여야 한다.
1. 균등방식 배정과 비례방식 배정 중 어느 한쪽의 청약수량은 배정수량에 미달하고 다른 한쪽의 청약수량은 배정수량을 초과하는 경우 청약수량이 미달한 쪽의 잔여주식을 초과한 쪽에 배정하도록 할 것
2. 균등방식 배정과 비례방식 배정 모두 청약수량이 배정수량에 미달하는 경우 각각의 청약수량까지 배정하고 잔여주식을 다른 청약자 유형군에 배정하거나 인수회사가 취득할 것
⑬ 기업공개를 위한 주식의 인수회사는 제11항에 따른 균등방식 배정의 방법과 수량을 준법감시인의 사전승인을 받아 결정하여야 하며, 인수회사가 복수인 경우 대표주관회사는 인수회사간 균등방식 배정의 방법이 동일하도록 하여야 한다.

Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

■ 본 장은 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』제119조 제1항 및 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령』제125조의 제1항 제2호 마목에 따라 본건 공모주식 인수인이 당해 공모주식에 대한 의견을 기재하고 있는 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜이므로 문장의 주어를 "당사" 또는 "아이비케이투자증권㈜"로 기재하였습니다. 또한 ㈜씨이랩의 경우에는 "동사", "회사" 또는 "㈜씨이랩"으로 기재하였습니다.

■ 본 장에 기재된 평가의견은 인수인이자 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜가 기업실사과정을 통해 발행회사인 ㈜씨이랩으로부터 제공받은 정보 및 자료에 기초하여 본 건 공모주식의 코스닥시장 상장법인으로서의 조건 충족여부 및 그 과정에서의 공모희망가액 범위 (Band)의 산정논리와 적정성에 대한 판단범위로 한정됩니다.

■ 즉, 본 장의 평가의견은 금번 공모주식의 ㈜씨이랩에 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 공모의 대표주관회사인 아이비케이투자증권 주식회사가 투자자에게 투자의사결정 여부, 이와 관련한 동사의 영업, 생산, 경영관리, 재무, 기술 등 전반적인 사업개황을 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 자본시장과 금융투자업에 관한 법률상에서의 모든 책임을 부담하는 것은 아니라는 사실에 유의하시기 바랍니다.

■ 본 장에 기재된 인수인의 분석의견 중에는 투자자에게 회사에 대한 이해를 돕기 위하 여 기재된 예측정보가 포함되어 있습니다. 예측정보에 대한 실제결과는 여러가지 내/ 외부 요인들의 변화에 의해 기재된 예측정보와는 다르게 나타날 수 있음을 투자자는 유의하셔야 합니다. 예측정보와 관련하여 투자자가 고려해야 할 사항에 대해서는 본 신고서의 서두부분에 기재된 "예측정보에 관한 유의사항" 부분을 참조하시기 바랍니다.

1. 평가기관

구 분
증 권 회 사 (분 석 기 관)

회 사 명
고 유 번 호

대표주관회사
아이비케이투자증권㈜
00684918

2. 평가의 개요

가. 개요

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 『자본시장과금융투자업에관한법률』제71조 및 동법시행령 제68조에 의거 공정한 거래질서 확립과 투자자 보호를 위해 다수인을 상대로 한 모집ㆍ매출 등에 관여하는 인수회사로서, 발행인이 제출하는 증권신고서 등에 허위의 기재나 중요한 사항의 누락을 방지하는데 필요한 적절한 주의를 기울였습니다.

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 인수 또는 모집ㆍ매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의 의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한 『금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준』(이하 '모범규준'이라 한다)의 내용을 회사 내부 규정에 반영하여 2012년 2월 1일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.

기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 기명식 보통주식 650,000주(상장주선인 의무인수분 제외)를 총액인수 및 모집ㆍ매출하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 최근 3사업연도의 결산서와 감사보고서, 사업계획서 등 관련 자료를 바탕으로 동사가 속한 산업의 산업동향, 발행회사의 재무상태 및 영업실적, 유사회사의 주가 등 주식가치에 미치는 중요한 사항을 분석하여 평가하였습니다.

나. 평가 일정

구분
일시

대표주관계약 체결
2013.10.15

기업실사
2020.05.08 ~ 2020.09.08

상장예비심사청구
2020.09.09

상장예비심사 승인
2020.11.26

증권신고서 제출을 위한 기업실사
2020.11.26 ~ 2020.12.21

증권신고서 제출
2020.12.21

다. 기업실사 참여자

(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
성명
부서
직책
실사업무 분장

IBK투자증권㈜

배 상 현

기업금융본부

상무

기업실사 총괄

김 성 욱

IPO2팀

부장
기업실사 및 서류작성 총괄

이 상 훈

IPO2팀

대리
기업실사 및 서류작성 실무 총괄

조 정 민

IPO2팀

과장
기업실사 및 서류작성 실무 담당

윤 상 문

IPO2팀

선임주임
기업실사 및 서류작성 실무 담당

(2) 발행회사 기업실사 참여자

부 서

직 책

성 명

담 당 업 무

경영총괄

대표이사

이우영

경영총괄

선행기술연구소

부사장

정대수

연구개발 총괄

데이터솔루션사업본부

이사(본부장)

안주현

솔루션 총괄 관리

전략사업본부

부장(본부장)

김용현

AI 전략 기획 총괄

데이터사업팀

차장(팀장)

차승민

데이터유통

서비스기획팀

과장

변기영

AI 전략 기획

인사총무팀

과장(팀장)

권순용

인사 총무

재무회계팀

과장(팀장)

김은지

재무회계팀 총괄

재무회계팀

주임

한한수

재무회계

라. 기업실사 주요 내용

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 코스닥시장 상장을 위해 ㈜씨이랩 본사에 방문하여 동사의 사업성, 수익성, 경영의 투명성, 재무 안전성 등에 대한 기업실사를 수행하였는 바, 실사의 내용 및 결과는 다음과 같습니다.

[기업실사 장소]

본점: 서울특별시 강남구 언주로 617, 3층(논현동)

[기업실사 주요내용]

검토사항

주요 내역

일반사항

- 회사에 대한 전반적인 이해

1) 사업내용, 연혁, 경영조직, 연구개발 활동, 핵심기술 등

2) 정관 및 기타 사내규정, 주식·자본에 관한 사항 등

- 산업에 대한 이해

임직원 관련 사항

임직원 현황, 임원의 변동사항, 핵심인력 등

재무에 관한 사항

- 감사보고서, 세무조정계산서, 주요 계정원장에 대한 확인

- 장/단기차입금 현황, 채무보증/담보 등 내역, 우발채무 등

- 재무비율 분석

- 자금조달 내역 및 자금운용 계획 등

매출/매입 관련 사항

- 매출 관련 사항

1) 매출실적 및 매출원가

2) 주요 매출처 현황, 수출 현황

3) 매출채권 연령분석, 매출채권 회수 현황 등

4) 판매조직, 판매경로, 판매전략

- 매입 관련 사항

1) 매입현황, 주요 매입처 현황, 매입채무 등

2) 원재료의 제품별 비중, 원재료의 가격변동추이 등

기타 검토 사항

지배구조, 관계회사 현황, 이해관계자 거래내역 등

[기업실사 일지]

일 자

검 토 사 항

2020.05.07

코스닥상장 논의 및 결정

2020.05.08 ~

2020.05.09

▶ 상장검토 및 일정협의를 위한 방문
1) 발행사 경영전반에 관한 내용 검토

- 형식적 요건 검토

- 사업개요, 연혁, 비전, 상장 추진 사유 등 인터뷰

2) 향후 실사일정협의

2020.05.18 ~

2020.05.20

▶ 1차 예비실사
1) 각 부서 주요업무 담당자 인터뷰

2) 회사 내부규정 검토

3) 최대주주 관련 주식 및 주식 매매현황 검토

4) 최근 3년간 이사회 및 주총의사록 확인 및 특이사항 검토

5) 자본에 관한 사항 검토

설립 후 자본금 변동내역 검토

주주명부 검토

증자 관련 이사회의사록, 주금납입증명서 등 검토

2020.06.07 ~

2020.06.28

▶ 1차 본실사
1) 외형요건 체크(관련서류 검토)
2) 관계회사와의 거래 현황 검토

3) 임원의 겸직 사항에 대한 검토

4) 매출채권 및 재고자산 연령분석, 매출채권 회수 내역 검토

5) 소송 등 분쟁사항에 대한 검토

6) 주요 계약서 검토

2020.07.20 ~

2020.08.10

▶ 2차 본실사
1) 예비심사청구서 및 가치평가를 위한 전반적인 기업실사
2) 예비심사청구서 작성 점검
3) 소송 및 우발채무 현황 검토
4) 재무에 관한 사항 검토

감사보고서, 결산서, 세무조정계산서 검토

재무제표에 대한 분석적 검토 수행

주요 재무비율 검토

매출채권 연령분석/회수현황 검토

자금 현황 검토

과거 3개년 손익 및 재무 상태 분석, 관련자료 확인
5) 영업위험평가

6) 기타 내부통제 관련 사항 검토

주요 활동별 업무 Flow 검토

관계회사 및 이해관계자 검토

2020.08.20 ~

2020.09.03

▶ 3차 본실사
1) 예비심사청구서 및 가치평가를 위한 전반적인 기업실사
2) 예비심사청구서 작성 점검

3) 내부통제 관련 Due-Diligence체크리스트 작성
4) 재무제표 확인 및 특이사항 점검, 핵심이슈 사항 확인
5) 질적 요건 검토

시장성 검토: 시장의 규모 및 성장률, 주력시장의 경쟁정도, 매출의 지속여부

수익성 검토: 매출 및 이익규모, 주력제품의 원가율 및 수익구조

재무상태 검토: 우발채무 위험도, 주요 재무비율, 매출채권의 건전성

경영성 검토: 경영진의 불법행위 여부, 이해관계자 거래의 적정성, 내부통제구조의 적정성, 지배구조 및 안정적인 경영권 확보 여부

6) 영업위험평가

2020.09.04 ~

2020.09.08

▶ 최종 실사
공모가액 협의 및 IBK투자증권 내부 실사 및 협의회 등 진행

2020.09.08
▶ 리스크 사전 실무협의회
1) 사업, 영업, 기타 위험에 대한 검토
2) 공모희망가액 내부 검토
3) 인수리스크 내부 검토

2020.09.09

▶ 상장예비심사청구서 제출

2020.09.09 ~
2020.11.25
▶ 상장예비심사청구서 심사대응
1) 상장예비심사청구서 제출 이후 주요 경영 및 영업활동 변동사항 검토
2) 2020년 3분기 실적 검토 등 상장예비심사청구서 업데이트

2020.11.26
▶ 한국거래소 상장예비심사 승인

2020.11.26 ~
2020.12.18
▶ 공모가 협의 준비
1) 대표주관회사와 발행회사 간 공모희망가액 협의
2) 유사회사 검토 및 주가추이와 재무현황 등 검토
3) 공모구조 최종 협의
4) 증권신고서 제출 이후 IR 일정 관련 협의
5) 상장예비심사청구서 제출 이후 경영상의 주요 사항 검토
6) 증권신고서 작성 내용의 실사, 투자위험요소 점검 등

2020.12.17
▶ 투자심의 위원회
1) 사업, 영업, 기타 위험에 대한 최종 검토
2) 공모희망가액 내부 최종 검토
3) 인수리스크 내부 최종 검토

2020.12.21
▶ 증권신고서 제출

3. 기업실사 결과 및 평가내용

가. 시
장성 및 성장성

(1) 시장의 규모 및 산업의 성장잠재력

1) 글로벌 인공지능 시장 현황 및 전망

인공지능 산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 기술의 발전에 따라 기존의 산업기반 뿐만 아니라 생산성 증가, 공공분야 및 사회 전반에 끼치는 영향력이 지대할 것으로 예상되는 분야입니다. 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 경제 및 사회 변혁의 핵심 동력으로 작용하여 각 국 경제성장에 비약적인 파급효과를 실현 것으로 파악되며, 이에 미국을 필두로 주요국들은 인공지능의 높은 잠재력에 주목, 기술력을 선점하기 위한 국가 차원의 대책을 추진 중입니다. 이러한 인공지능은 도입이 가능한 산업분야가 무궁무진하며 그 적용형태 또한 인공지능의 형태에 따라 여러 방면으로 나타날 것으로 파악됩니다.

[글로벌 인공지능 시장규모 전망]

(단위 : 백만 달러)

2017년

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

4,819

7,345

11,283

17,267

25,995

37,987

53,231

49.2%

출처 : Statistica's AI market revenue worldwide 2016-2025, 정보통신기획평가원 가공, 2018

인공지능시장의 경우 수많은 산업분야에 적용될 수 있어 전체적인 시장규모를 특정하기 어려우나, 대략적으로 정보통신기획평가원 추산 2017년 48억 달러에서 2023년 532억 달러 규모로 연평균 49.2%의 고도성장을 보일 것으로 예상되는 시장입니다.

[AI 서비스 시장규모 및 전망]

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

9.51

14.69

22.59

34.87

51.27

70.94

43.4%

출처 : 리테일온, AI 시장 글로벌 동향, 2019(Statista)

Statista에 따르면 세계 AI 소프트웨어 시장은 2018년 약 95억 달러 규모에서 연평균 43.4%씩 성장하여 2023년에는 약 70억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

[글로벌 인공지능 시장 규모]

글로벌 인공지능 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 시장 규모

출처 : Tractica, 나이스디앤비 재가공, 2019

Tractica에 따르면 글로벌 기준 인공지능 시장은 2018년 95억 달러를 달성하였으며, 이후 약 43.4%의 성장률을 보이며 2025년에 약 1,186억 달러의 규모로 시장을 형성할 것으로 전망했습니다. 동 조사기관은 30개 산업 분야에서 300개 이상의 인공지능 적용 사례를 분류하였으며, 인공지능이 큰 변화를 가져올 수 있는 상위 산업 분야는 통신, 자동차, 헬스케어, 광고, 소비자(인터넷 서비스), 비즈니스 서비스 및 소매로 전망하고 있습니다.

세부 기술 형태별 인공지능 시장의 경우 2017년 기준으로 하기 표와 같이 형성되었습니다.

분야별 글로벌 인공지능 시장 규모]

(단위 : 백만달러)

분야별 글로벌 인공지능 시장규모.jpg
분야별 글로벌 인공지능 시장규모

출처 : Tractica, 나이스디앤비 재가공, 2019

세부 분야 중 목소리/음성인식 분야가 많이 사용되는 것으로 파악되었으며, 이는 스마트 스피커 및 스마트폰의 디지털 보조장치, 차량 내 음성 지원 등에 적용, 서비스 로봇, 제조 부문에서도 인간과 인간의 상호 작용에 적용되는 기술이 터치에서 음성으로 확대된 것에서 기인한 것으로 판단됩니다.

영상감시 분야는 규모 상 두 번째로 많이 사용되고 있으며, 각 국 정부와 기업이 실시간으로 얼굴 인식을 수행할 수 있는 인공지능 기반 영상감시 시스템을 배치하고 자세 추정 및 물체 인식등에 적용하고 있는 것으로 파악됩니다. 비슷한 규모로 네트워크 IT/운영 및 관리 등의 통신 분야가 형성되어 있습니다.

기술별로는 분류 시에는 하기와 같이 전문가시스템, 자율로봇, 지능형 개인비서가 시장을 주도할 것으로 BCC는 전망하였습니다.

[세계 AI 시장 전망 - 기술별]

(단위 : 백만달러, %)

구분

'16년

'17년

'18년

'19년

'20년

'21년

'22년

CAGR

전문가시스템

3,775

4,190

4,651

5,163

5,731

6,360

6,869

8.9

자율로봇

1,551

1,737

1,946

2,179

2,441

2,736

3,688

13.2

지능형 개인비서

975

1,268

1,648

2,142

2,785

3,620

4,706

25.2

스마트 임베디드시스템

729

798

872

955

1,044

1,142

1,308

8.7

뉴럴 컴퓨팅

415

506

618

754

919

1,120

1,303

17.8

합 계

6,564

8,499

9,735

11,192

12,920

14,977

17,945

15.5

출처 : BCC Research(2016)

조사기관에 따라 인공지능 시장의 성장 규모 및 성장률이 상이하나, 전반적으로 타산업 대비 높은 40% 이상의 성장률로 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 이러한 높은 성장률은 인공지능이 적용가능한 산업이 매우 많으며, 인공지능 분야 또한 학습지능, 단일지능, 복합지능 등 여러 분야 여러 형태로 적용이 가능하기 때문으로 판단됩니다.

[인공지능 최고 국 대비 기술수준 및 기술격차(%)]

한국

미국

일본

중국

유럽

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

기초

응용

사업화

19.5

18.6

17.2

0.0

0.0

0.0

13.6

13.4

13.7

13.2

11.0

11.5

8.0

10.4

11.4

18.4

0.0

13.6

11.9

9.9

출처 : 2018년 ICT 기술수준조사보고서, 정보통신기획평가원

인공지능 기술의 경우 미국 중심으로 기술발전이 이루어지고 있으며, 타 주요국들 또한 미국과 격차가 존재하고 있습니다. 한국의 경우 국내 인공지능 기술수준은 지속적으로 성장하고 있으나, 아직은 타 주요국들과 격차가 크게 존재하고 있다고 판단됩니다. 정보통신기획평가원의 조사자료에 따르면, 인공지능 분야 전반에 걸쳐 미국이 압도적인 기술경쟁력을 확보하고 있으며, 중국의 경우 미국과의 협업으로 성장하고 있으나 양국간 관계악화로 자체 기술 확보 전략으로 선회하였습니다. 한국의 경우 국내수준은 경쟁국에 비해 낮은 수준으로 인공지능 기술의 향상을 위한 기초원천기술의 확보가 시급하다고 판단하고 있습니다.

주요국 중 미국과 중국 기업들의 활동이 활발하며, 19년도 기준 주요 현황은 다음과 같습니다.

국가

기업명

내용

미국

Google

알파고를 만들었던 딥마인드를 인수하고 딥러닝 기술개발 플랫폼인 텐서플로를 공개하는 등 지속적인 연구개발 투자를 진행 중

Amazon

키바시스템즈를 12년 7억 7,500만 달러에 인수하여 현재 15,000여대의 키바 로봇을 자사의 물류 센터를 운용하는데 사용

Microsoft

자사의 클라우드 ‘애저’에 AI ‘코타나’를 결합하여, 기존 오피스 및 운영체제 제품군을 강화 중이며, ‘에저’를 닛산, 도요타에 자율주행 플랫폼으로 공급

Amazon의 알렉사 검색에 Microsoft Bing 검색 엔진을 활용, 알렉사를 통한 Microsoft 오피스 접근과 동시에 MS 코타나를 통한 Amazon 전자상거래 플랫폼 오픈

GM, FORD

각각 1조원이 넘는 금액으로 딥러닝 기반의 자율주행 스타트업을 인수, 투자하여 뒤쳐졌던 기술 경쟁에 대응

IBM

왓슨이 금융, 의료 등에 적용되면서 해당 전문 지식을 지속적으로 축적하여 왓슨만의 생태계를 구축

Automation Anywhere

골드만삭스, 제너럴 애틀랜틱 등 거대 금융기업이 주도하는 2억 5,000만 달러의 시리즈 A 펀딩을 완료

중국

Baidu

Alibaba

Tencent

중국 3대 IT 기업들은 AI, 로봇, 자율주행 등과 같은 기술에 대규모 투자해 미래 혁신 분야에서도 미국 기업들을 추적

Alibaba

중국의 스마트 보건, 양로 중심의 의료산업 육성정책에 힘입어 ‘알리바바 헬스케어’와 ‘의료 클라우드’ 서비스를 개발했으며, 스마트 의료 생태계 구축사업을 추진 중인 텐센트 등 BAT 인터넷 기업들 또한 적극 참여

샤오미

'자체R&D-자체생산-자체판매‘ 체인으로 2018년 기준 1억개 하드웨어 기기가 연결되어 있는 스마트홈 생태계 구축에 성공

Sensetime

중국의 최대 인공지능 알고리즘 공급 업체로서, 인공지능 기술을 금융, 스마트시티, 스마트폰, 자동차, 모바일 인터넷, 로봇, 자율주행 등 다양한 분야에 제공

2) 국내 인공지능 산업 현황 및 전망

한국의 경우 국가적 대응전략을 마련하여 인공지능 역량 개선에 집중해 왔으나 주요국 대비 기술격차가 크게 존재하고 있습니다. 인공지능 분야의 전문인력 확보 및 역동적 기술 혁신 생태계 구축이 미진합니다. 다만 많은 산업분야가 인공지능 적용을 시작하는 단계이므로 전략적인 접근 시에는 경쟁력 확보가 충분히 가능할 것으로 판단되며, 전산업에 걸쳐 적용이 가능하다는 특성에 따라 정부 및 민간기업의 주도에 따라 그 성장세는 크게 상승할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[국내 인공지능 시장규모 전망]

(단위 : 십억원)

2017년

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

6,400

7,500

9,100

11,100

13,320

15,984

19,180

20.1%

출처 : 2017년 국가정보화에 관한 연차보고서 2017(미래창조과학부자료, 2021~2023 CAGR 적용), 정보통신기획평가원 가공

정보통신기획평가원 조사자료에 따르면 국내 시장은 현재 개화시기로써 2017년 6.4조에서 2023년 19.2조 규모로 연평균 20.1%의 고성장이 예측됩니다. 2020년 기준 음성인식 및 통번역 시장 4.2조원, 영상처리 및 영상인식 시장 3.5조원, 기타 S/W 및 알고리즘 관련 시장은 3.4조원 규모가 될 것으로 예상하였습니다.

국내 인공지능 시장 분야별 규모 전망.jpg
국내 인공지능 시장 분야별 규모 전망

출처 : 지능정보산업협회, 국내 AI산업 이론 넘어 상용화 시대로. 2017

[인공지능 국내시장 규모 및 전망]

(단위 : 십억원)

2017년

2018년

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년

CAGR

1,103

1,753

2,786

4,423

7,012

11,134

17,592

58.8%

출처 : MarketandMarkets, Aritificial Intelligence (Chipsets) 2017 재가공, 중소기업 전략기술로드맵 2020-2022 인공지능, 중소벤처기업부-중소기업기술정보진흥원, 2019

중소벤처기업부는 17년 약 1조 1천억 시장 규모에서 2022년 11조 규모로 약 10배 성장할 것으로 보았으며, 연평균 성장률 또한 58.8%로 전망하였습니다.

상기와 같은 국내 각 공공 기관 별 규모 및 성장률의 차이는 인공지능 산업분야가 아직 개화기이며, 적용가능 분야, 형태가 매우 다양하기에 범위 산정에 있어 차이점을 보인 것으로 판단됩니다. 다만 2023년 기준으로 약 17~19조 정도의 시장이 형성될 것으로 전망하고 있는 점과 타산업 대비 높은 성장률을 예측하고 있다는 점에서, 글로벌 트렌드에 따라 해당 분야가 고성장할 것으로 예측하고 있습니다.

전체 인공지능 시장의 세부분야로서 동사가 속한 영상 데이터 기반 AI 서비스는 영상과 이미지에 존재하는 객체의 종류와 특징들을 추출하고, 추출한 특징들로부터 유의미한 정보를 산출하는 AI 기술들을 활용하여 의료, 보안, 불량 검출, 범죄 인지, 상황 인지 등의 서비스의 인식률과 정확도를 높이는 AI 서비스입니다. 영상 데이터 기반 AI 서비스에서 사용되는 주요 요소 기술에는 객체인식 기술, 상황인식 기술, 모션인식 기술, 빅데이터 학습 기술등이 존재합니다.

[기술별 분류]

분류

상세 내용

객체인식

비디오 영상에서 특정 패턴의 객체를 인식하는 기술

(얼굴인식, 글자/숫자 인식, 사물 인식 등)

상황인식

비디오 영상에서 객체의 관계를 추론하여 상황을 인식하는 기술

(범죄, 쓰레기 투기, 교통사고, 교통혼잡 등)

모션인식

사람의 행동을 인식하는 기술

(안면 인식, 행동 인식, 표정 인식 등)

빅데이터 학습

대규모 영상 데이터를 병렬 학습하는 기술

이러한 영상데이터 기반 AI 서비스는 후방산업으로 대규모 데이터 저장, 병렬 분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어 등이 있고, 전방산업으로는 의료, 정밀기계, 보안, 치안, 스마트시티 등이 존재합니다. 전방산업의 경우 기술의 개발, 타산업의 적용 가능점 증가에 따라 더욱 증가할 것으로 전망됩니다.

[영상 데이터 기반 AI 서비스 분야 산업구조]

후방산업

영상 데이터 기반 AI 서비스

전방산업

대규모 데이터 저장, 병렬분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어

글자/숫자 인식, 얼굴인식, 모션인식, 사물 인식, 상황 인식, 동작 인식, 행동 인식

의료, 정밀기계, 보안, 치안, 교통, 물류, 스마트시티

나. 회사의 경쟁력

(
1) 기술성

가) 데이터기반 AI분석업체

일반적으로 인공지능 서비스를 위해 딥러닝 모델을 만드는 방법은 ImageNet과 같은 대량의 공개된 학습데이터로 이미 학습된 GoogleNet, ResNet, VGGNet 등의 오픈소스 백본(Backbone) 모델을 가져와서, 서비스가 요구하는 특정 객체검출 이나 얼굴인식, 또는 의료 영상 분석 등에 필요한 일정량의 학습 데이터로 전이학습(Transfer learning)과 상세 튜닝(Fine tuning)을 수행하게 됩니다. 서비스가 요구하는 정확도(인식률)를 확보를 위해서는 일반적으로 수백~수천 번의 전이학습을 반복하게 되는데 이유는 전이학습의 방식을 결정하는 하이퍼파라미터(Hyperparameter) 셋의 수많은 조합을 테스트해야 하기 때문입니다. 학습 결과로 자동으로 만들어지는 내부 파라미터와 달리 하이퍼파라미터의 경우 연구자가 직접 개별적으로 지정해야 합니다

전이학습을 위해서는 우선 학습의 과정과 방식을 결정하게 되는데, 이를 위한 변수들을 하이퍼파라미터(Hyperparameter)라고 합니다. 하이퍼파라미터의 종류는

학습 진도율 (Learning rate), 학습 반복수 (Epochs), 병렬 데이터 크기(Mini-batch size), 한정 변수(Regularization parameter), 비용 함수(Cost Function), 은닉 유닛 개수 (Hidden layer & node) 등이며, 이러한 변수들로 만들 수 있는 조합의 수는 지수적으로 증가할 수 있습니다. 문제는 딥러닝 모델의 특징으로 인해 하이퍼파라미터 셋에 의한 학습결과는 예측할 수 없다는 점입니다. 즉, 전이학습을 통해 해당 모델의 정확도를 높이기 위해서는 수많은 다양한 하이퍼파라미터 셋의 조합을 통해 반복적인 학습과정과 모델의 테스트를 통한 결과 확인이 필요하다는 점입니다. 최근 발표된 연구 결과에 따르면 시도 횟수를 줄일 수 있는 베이지안(Bayesian) 등의 통계적인 방법이 등장했으나 딥러닝의 근본적인 특성으로 인한 시간과 비용의 소모에 대한 문제는 여전히 존재하고 있습니다.

지금까지 설명한 방식을 동사는 알고리즘 기반의 모델 개발 방식으로 정의하고 있습니다. 이러한 방식은 기존 머신러닝의 경우 하이퍼파라미터 셋에 대한 분석적 접근(Analytical approach)이 가능하므로 결과를 미리 예측할 수 있고 따라서 적용에 무리가 없었으나, 분석적 접근이 불가능한 딥러닝의 경우 많은 시간과 비용의 소모라는 문제를 만들어 내고 있습니다. 무엇보다 딥러닝에 대한 알고리즘 기반 방식의 가장 큰 문제는 무수한 시도에도 불구하고 모델의 정확도 향상에 대한 보장이 없다는 점과 함께 전이학습과 상세 튜닝을 통한 정확도 향상의 정도는 제한적으로 최대 수 % 내외에 그치는 것이 일반적이라는 것입니다. 또한 특정 목적물에 대한 인식에 국한될 가능성이 높기때문에 범용의 AI모델을 구현해내기가 현실적으로 불가능합니다.

이러한 알고리즘 기반 방식의 문제점으로 인해 동사는 데이터 기반(Data-centric) 모델 개발 방식을 추진하고 있습니다. 데이터 기반 방식의 경우 하이퍼파라미터 셋은 기본적인 주요 파라미터 조합에 대한 테스트로 한정하고, 실제 서비스에 필요한 최적의 학습데이터를 통한 전이학습을 수행하는 것입니다. 동사는 최적의 학습데이터 확보를 위한 방안으로 

[데이터 연계] MBN 등의 미디어 채널과의 연계를 통한 방대한 데이터 확보,

[데이터 생성] 가상 데이터 생성을 통한 비균형(Unbalanced & biased) 데이터 확보,

[데이터 평가] 최적 학습데이터 공급을 위한 데이터 평가 기술 확보

를 통해 데이터 기반 AI 기술 회사로서의 기술적-사업적 기반을 공고히 하고 있습니다. 동사는 최적의 학습데이터 확보 방안으로 MBN, 메가뉴스(ZDnet)를 비롯한 다수의 영상 등 데이터 유통 협력업체들로부터 원천데이터를 구습하고, 학습데이터와 연계하여 가상 학습데이터를 생성, 학습효율성 평가를 통해 학습데이터를 최적화 하는 방안을 가지고 있습니다.

최적 학습데이터 확보 방안.jpg
최적 학습데이터 확보 방안

특히 최적의 학습데이터 제공을 위해서는 학습데이터로서의 효율성을 평가할 수 있는 측정 방법이 필요한데, 동사는 자체 기술력을 통해 학습데이터의 학습 효율을 평가하고 이를 히트 맵을 통해 시각화 하여 직관적으로 확인 할 수 있는 툴을 개발하였습니다. 학습데이터 평가 과정은 그림 2, 3과 같이 가상 학습데이터 생성과정에서 보다 분명히 확인이 가능합니다. 

가상삭습데이터 평가.jpg
가상학습데이터 생성과정

상기 그림에서 볼 수 있듯이 효율이 높은 학습데이터(좌측)와 낮은 데이터 예시(오른쪽), 히트맵은 해당 딥러닝 모델의 주요 관심 영역에 대한 시각적 표현으로 학습 효율이 좋은 데이터의 경우 주요 관심영역과 관심 객체의 영역이 일치하는 경향을 보이고 있고, 이는 동사 고유 기술력으로 보유하고 있는 가상학습데이터를 이용한 학습의 결과 AI모델의 정확성이 우수하다는 것을 확인할 수있습니다. 더불어 국방, 재난상황 등과 관련된 원천데이터의 충분한 수급이 현실적으로 불가능한 영역에서의 AI모델의 분석 정확성을 높일 수 있는 방안으로 동사는 판단하고 있습니다.

[알고리즘 기반 VS 데이터기반 비디오데이터 처리방식 비교]

구분

알고리즘 기반

데이터 기반

데이터 처리 방식

별도의 데이터 처리 방식 없음

타겟 환경에 대한 학습데이터 수집/생성/평가 등의 학습데이터 최적화

컴퓨터 비전 기술에 기반한 학습데이터 전처리를 통해 학습효율 향상

분석 모델 개발

(모델 학습)

알고리즘 튜닝에 필요한 최적 환경 변수(Hyperparameter) 조합을 찾기 위해 무수한 소모적 시도 (Trial & Error)를 통한 학습

기본적인 주요 파라미터 조합에 대한 테스트로 한정

베이지안(Bayesian) 등 확률적 방법으로 최적 환경 변수 검색을 위한 소모적 시도 최소화

최신 트렌드 관점

알고리즘 튜닝을 통한 분석 정확도 향상에 한계를 드러냄

기존 알고리즘 튜닝의 한계를 벗어나 딥러닝의 특성을 최대한 활용할 수 있는 대안으로 제시

1. 누가 이 기술을 쓰고 있는가?

iCAD(의료 이미지) 등과 같이 제한적 분야를 목표로 하는 업체. 대부분의 이미지 분석 업체에 해당.

구글, 페이스북 등 전반적 이미지/비디오 분석을 목표로 하는 업체. 컴퓨터 비전에 대한 기반 기술을 갖춘 업체 활용 기술

2. 이 기술을 사업화 하는 회사는 누구인가 ?

이미지 분석을 통해 서비스 개발을 진행하는 대부분의 분석 서비스 업체

자사 내부 서비스를 위한 분석 모델에 활용. 데이터 처리 방식 및 분석 모델 학습 과정 등 기술 자체에 대해서는 비공개

기술의 장점

단일 모델 개발을 만들어 적용하므로 모델 개발 및 적용에 필요한 시간이 비교적 짧음

분석 범위가 제한적/한정적일 경우 빠른 시간 내 요구되는 성능 도달 가능

학습데이터 수집/조합/생성 등의 학습데이터 최적화가 가능하므로 객체/행동/상황/이벤트 분석 등 다양한 분야에 적용 가능

각 타겟 환경에 대한 맞춤형 모델 개발이 가능하므로 모델 인식률 등 분석의 정확도 극대화 가능

기술의 단점

알고리즘 튜닝을 위한 체계적 방법론 부재 (소모적 시도를 통한 노하우 축적에 그칠 수 있음)

알고리즘 튜닝을 통한 분석 정확도 향상에 한계

각 타겟 환경별 모델 학습 필요

나) 기술의 완성도

동사는 2010년 설립 이후 인공지능/빅데이터 산업 내 여러 세부 분야 중 비디오 데이터 분야로 기술개발을 집중적으로 진행해 왔습니다. 동사 기술 중 근간 기술인 대용량 데이터 초고속 처리/분석을 시작으로 하여 현재 Uyuni, x-Labeller 등에 적용되는 기술들을 순차적으로 개발하였으며, 기술력을 인정받아 NVIDIA의 Preferred Partner, KT와의 인공지능 클라우드 협업, 국방과학연구소 등의 과제 수행 등 다방면으로 활동을 해왔습니다.

동사의 이우영 대표이사는 이러한 기술 개발 라인업을 바탕으로 향후 인공지능 데이터 처리 및 분석 플랫폼을 구축하는 것이 목표이며, 현재 개발 중인 x-AIVA의 개발완료 시점에 1차적인 플랫폼 라인업 구축이 완료될 것으로 판단됩니다.

이와 같이 동사는 비디오 데이터 분석 및 처리 분야에서 다양한 독자적 기술을 바탕으로 기술을 상품화 시키고 있으며, 국방과학연구소의 과제를 지속적으로 수행하며 추후 동사의 기술 확보 및 제품화가 가능한 기술 또한 지속적으로 개발하고 있습니다. 이러한 관점에서 보았을 시 동사의 기술완성도는 높은 수준으로 판단됩니다.

동사의 주요 핵심기술의 수준은 다음과 같습니다.

주요 기술

현 기술 수준 및 효과

상용화 여부 및 가능성

제품응용 범위

분산 데이터 파이프라인 기반 대용량 데이터 처리 기술

비디오 데이터의 전처리(Pre-processing)을 통해 초고속으로 데이터를 데이터베이스(DB)에 저장하여 데이터 접근속도를 증대시키는 기술

In-memory 기반 병렬 모델 구동을 통해 기존 구글 TensorFlow 대비 머신러닝 프레임워크 기동 속도를 11배 이상 향상이 가능

상용화 완료

미디어,

영상관제 산업군

GPU 고성능 컴퓨팅 자원

통합관리 기술

컨테이너 방식 가상화를 통해 다중 사용자에 대한 최적 머신러닝 프레임워크 환경 제공 기술

자동 Job Scheduling을 통한 다중서버-다중GPU 자원 관리 및 분산학습(Distributed Training) 지원

웹 UI를 통해 사용자 컴퓨팅 자원 할당, 모니터링, 및 서버/사용자별 사용량 통계 리포트 제공

GPU 자원 활용률 최대 4배 증가

상용화 완료

데이터센터

연구소 등

AI 모델링을 통한 대규모

비디오데이터 분석 기술

Hyper-parameter Optimization을 통해 코딩이 필요없는 자동 AI 모델 학습

3D 그래픽엔진을 통한 가상 학습데이터 생성 및 최적화

Multiple-backbone ensemble with WBF(weighted box fusion) 자체기술 적용으로 자동 가공 작업 수행으로 데이터 가공 인력 및 소요 시간 감축

상용화 완료

미디어,

영상관제 산업군

머신러닝 학습용 합성

가상데이터 생성 기술

머신러닝 학습용 이미지 정보 입력 기술

특정 물체에 대한 간접 정보 및 관련 배경 이미지 입력 기술 개발

게임엔진 기반 학습이미지 생성과 제어 기술

가상 환경조성 및 시뮬레이션 기술과 간접 정보에 근거한 3차원 객체 생성기술 개발

상용화 진행중

국방 및 보안산업군

다) 기술의 경쟁우위도

동사의 특허 로드맵과 지적재산권 보유현황은 아래와 같습니다.

[(주)씨이랩 특허 로드맵]

특허로드맵

[(주)씨이랩 지적재산권 보유현황]

번호

구분

내용

권리자

출원일

등록일

적용제품

출원국

1

특허권

인공지능 디지털 사이니지 시스템 및 이의 운용방법

㈜씨이랩

20.07.06

심사중

x-Trainer

대한민국

2

특허권

GPU 기반의 딥러닝 개발 환경 제공 시스템 및 방법

㈜씨이랩

19.12.17

20.07.28

Uyuni

대한민국

3

특허권

개인화 딥러닝 모델 생성을 위한 플랫폼을 제공하는 시스템 및 방법

㈜씨이랩

20.07.06

심사중

x-Labeller

대한민국

4

특허권

객체 레이블링을 통한 사용자맞춤 이미지식별 딥러닝 모델 생성을 위한 시스템 및 이의 운용 방법

㈜씨이랩

20.06.16

심사중

x-Labeller

대한민국

5

특허권

객체 라벨링을 통한 딥러닝 모델 생성 방법 및 장치

㈜씨이랩

19.12.17

심사중

x-Labeller

대한민국

6

특허권

비디오 데이터 통합 분석 및 관리 시스템

㈜씨이랩

20.05.07

심사중

x-Labeller

대한민국

7

특허권

콘텐츠 스트리밍 내 광고 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

18.10.16

19.07.23

x-Labeller

대한민국

8

특허권

스마트폰 론처 화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법

㈜씨이랩

18.04.24

19.07.18

x-Labeller

대한민국

9

특허권

사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치

㈜씨이랩

12.09.27

'14.03.20

x-Labeller

대한민국

10

특허권

인맥정보 표시 시스템 및 방법

㈜씨이랩

11.12.09

13.11.14

x-Labeller

대한민국

11

특허권

(PCT)

INTEGRATED VIDEO DATA ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM

㈜씨이랩

20.07.02

심사중

x-Labeller

전세계

12

특허권

(PCT)

SYSTEM FOR GENERATING CUSTOMIZING DEEP LEARINING MODEL USING LABELLING OBJECT AND OPERATING METHOD THEREOF

㈜씨이랩

20.07.02

심사중

x-Labeller

전세계

13

특허권

랜드마크 기반의 POI 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜씨이랩

13.08.01

14.12.17

x-DAMs

대한민국

14

특허권

이종콘텐츠 분석 서비스 방법

㈜씨이랩

15.05.28

16.02.29

x-DAMs

대한민국

15

특허권

빅데이터를 이용한 자기학습형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

16

특허권

빅데이터를 이용한 적응형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

17

특허권

데이터 거래 중개 시스템

㈜씨이랩

16.12.15

17.09.25

x-DAMs

대한민국

18

특허권

원천 데이터 제공에 따른 수익 분배 및 데이터 거래 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

16.12.29

17.09.25

x-DAMs

대한민국

19

특허권

빅데이터 기반 직관적인 응답 인터페이스 및 리워드 게임을 이용한 응답분석 서비스 제공방법

㈜씨이랩

18.11.30

19.07.18

x-DAMs

대한민국

20

특허권

실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템

㈜씨이랩

18.05.25

19.12.20

x-DAMs

대한민국

21

특허권

높은 정확도를 가지는 기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법

㈜씨이랩

19.06.20

20.01.10

x-DAMs

대한민국

22

특허권

제로에너지 구축을 위한 높은 정확도를 가지는 에너지 진단 시스템

㈜씨이랩

19.06.21

20.01.10

x-DAMs

대한민국

23

특허권

기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법

㈜씨이랩

18.11.13

20.05.21

x-DAMs

대한민국

24

특허권

제로에너지 구축을 위한 에너지 진단 시스템 및 이의 방법

㈜씨이랩

18.11.13

심사중

x-DAMs

대한민국

25

특허권

제로에너지 타운 구축을 위한 빅데이터 기반의 에너지 수요 및 공급예측 시스템

㈜씨이랩

19.07.23

심사중

x-DAMs

대한민국

26

특허권

빅데이터 및 인공지능을 이용한 사용자 정보 통합 플랫폼 및 이의 운용방법

㈜씨이랩

20.02.04

심사중

x-DAMs

대한민국

27

상표권

우유니(Uyuni)

(딥러닝 기반 GPU자원관리 프로그램)

㈜씨이랩

18.08.23

19.08.30

Uyuni

대한민국

28

상표권

엑스레이블러(x-Labeller)

(비디오데이터 분석 프로그램)

㈜씨이랩

19.04.11

20.01.13

x-Labeller

대한민국

29

상표권

엑스아이바(x-AIVA)

(대용량 비디오데이터 분석 서비스)

㈜씨이랩

20.07.09

20.08.09

x-AIVA

대한민국

30

프로그램

등록증

데이터 공유 기반 데이터 등록&요청 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

31

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

32

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

33

프로그램

등록증

데이터 처리 시각화 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

34

프로그램

등록증

지도 기반 데이터 분석 서비스

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

35

프로그램

등록증

엑스레이블러(X-Labeller)

㈜씨이랩

18.07.01

20.07.06

x-Labeller

대한민국

36

프로그램

등록증

우유니(Uyuni)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

Uyuni

대한민국

37

프로그램

등록증

엑스댐스(xDAMS)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

x-DAMs

대한민국

[(주)씨이랩 수상 및 인증 현황]

번호

구분

내용

일 자

발행기관

비 고

1

수상

2019 대한민국 신성장경영대상

(산업통상자원부 장관상)

19.12.12

산업통상자원부

2

수상

2017 대한민국

첨단안전제품·기술대상우수상

17.11.28

한국첨단안전산업협회

3

수상

2016 대한민국 ICT Innovation 대상

16.04.29

미래창조과학부

4

수상

중소기업 표창장

13.12.12

중소기업청

5

수상

스마트워크 우수사례 공급부문 대상

13.12.05

미래창조과학부

6

수상

제24회 글로벌 SW공모대전 동상

12.12.05

정보통신산업진흥원

7

수상

한국전파진흥협회 공로상

11.12.08

한국전파진흥협회

8

인증

품질경영시스템인증

(ISO9001:2015)

13.08.09

International Certification

Registrar Ltd.

9

인증

소프트웨어 품질인증서

(소셜 브이오씨 v1.0)

12.12.17

한국정보통신기술협회

(TTA)

x-DAMs

10

인증

소프트웨어 품질인증서

(소셜컨텐츠플랫폼)

13.12.30

한국정보통신기술협회

(TTA)

x-DAMs

11

인증

GS 인증 1등급

(Uyuni Enterprise v1.3)

20.07.23

한국정보통신기술협회

(TTA)

Uyuni

동사의 지적재산권 보호 방침은 지적재산권의 침해 여부를 확인하기 어렵고 권리보호가 불분명해 질 수 있는 소프트웨어 기술의 특성상 특허나 논문 공개를 통한 기술과 노하우 노출을 최대한 줄이고, 제품화에 우선 집중하여 제품화된 기술은 소프트웨어 등록을 통해 저작권 보호를 진행하는 전략을 취하고 있습니다.

라) 연구인력의 수준

동사의 연구개발조직은 해당 분야 17년 이상의 경력을 보유한 CTO 정대수 부사장을 필두로 하여 핵심인력인 각 팀의 팀장들, 휘하 연구원들에 의하여 운영되고 있습니다. 동사는 청구서 제출일 현재 현임원 1명, 팀장 6명, 팀원 28명 등 총 35명으로 구성되어있습니다..

[기술책임자(CTO) 정보]

성 명

정 대 수

직책

부사장

졸업여부 및 학위

학 력

졸업 년도

학 교 명

전 공

졸업 여부

비 고

(취득학위)

2004

UNIV.of

Southern California

컴퓨터공학

수료

박사

2002

UNIV.of

Southern California

컴퓨터공학

졸업

석사

1999

한양대학교

컴퓨터공학

졸업

학사

경 력

근 무 기 간

근 무 처

업 종

담 당 업 무

최종직위

2010.07~현재

씨이랩

소프트웨어 개발

기술개발총괄

부사장

2004.03~2009.07

삼성전자

종합기술원

연구개발업

연구개발

전문연구원

2003.10~2004.03

Axion Raicing(US)

연구개발업

연구개발

연구원

동업계 경력

17 년

주요

연구

실적

머신러닝 학습용 가상 데이터 생성 기술 개발

2017

~2020

GTC ’19 Poster & Oral Session

논문 2건

딥러닝 기반 에너지 빅데이터 플랫폼 개발

2016

~2019

논문 3건, 특허 5건

실시간 영상인식 빅데이터 플랫폼 개발

2016

~2018

GTC ’19 Poster 발표, 논문 2건

·Photographic expert-like capturing by analyzing scenes with representative image set

·Object recognition in the early visual system

· vVsual model of human blur perception for scene adaptive capturing

· Fast and accurate auto focusing algorithm based on two defocused images using discrete cosine transform

· A New Robotics Platform for Neuromorphic Vision

2003

~2009

Image Processing & Computer Vision 관련 논문 10건

* Computer Vision, Image Processing, Data Analysis 관련 17년 이상의 특급기술자

[주요 기술인력 현황]

직위

성명

담당업무

주요경력

주요연구실적

CTO

정대수

연구개발

총괄

'10.07 ~ 현 재 ㈜씨이랩 부사장(CTO)

'04.03 ~ '09.07 삼성전자종합기술원 전문연구원

'03.10 ~ '04.03 Axion Racing(美) 연구원

'99.02 ~ '02.02 Southern California(美) 석사

'92.02 ~ '99.02 한양대학교 학사

재직

동사 연구개발 총괄

x-DAMs 개발

Uyuni 개발

x-Labeller 개발

이전

컴퓨터비전 연구개발

데이터 분석 연구개발

본부장

안주현

솔루션개발

'15.02 ~ 현 재 ㈜씨이랩 이사

'12.12 ~ '15.02 ㈜쏘그웨어 이사

'12.01 ~ '12.12 디오엔스튜디오 이사

'08.11 ~ '12.01 한국전자통신연구원(ETRI) 연구원

'18.09 ~ '20.06 경희대학교 S/W융합 석사

'05.02 Central Saint Martins University BA Industrial & Graphics 학사

재직

Uyuni 개발 총괄

이전

디바이스 연동 프레임워크 개발

3D 소셜 네워크 게임 개발

단장

위성철

솔루션개발

'20.06 ~ 현 재 ㈜씨이랩 이사

'12.02 ~ '19.06 한글과컴퓨터 OEM팀 부장

'03.07 ~ '12.01 셀바스AI 영업1팀 차장

재직

고속 데이터 처리기술 개발

이전

한컴오피스 솔루션 개발

수석

김용현

서비스개발

'19.03 ~ 현 재 ㈜씨이랩 부장

'17.06 ~ '19.03 웍스 차장

'15.01 ~ '17.05 ㈜트라이패스 과장

'13.05 ~ '14.12 디자인모트 대리

'10.07 ~ '13.04 플러 대리

'07.08 ~ '10.02 한양대학교 영상디자인 석사

'00.03 ~ '07.02 경동대학교 디지털디자인 학사

재직

x-Labeller 개발

x-AIVA 개발

대용량 비디오 데이터

초고속 분석 서비스 개발

이전

서비스 개발

플랫폼 개발

수석

김세훈

솔루션개발

'16.06 ~ 현 재 ㈜씨이랩 수석연구원

'13.11 ~ '15.02 ㈜모비넷피아 선임연구원

'11.12 ~ '13.10 ㈜휴인스 주임연구원

'08.06 ~ '10.05 한양대학교 참여연구원

'06.03 ~ '11.02 한양대학교 컴퓨터공학 석사

'99.03 ~ '06.02 한양대학교 컴퓨터공학 학사

재직

Uyuni 개발

x-Labeller 개발

이전

영상 인식 모듈 개발

영상 처리 서버 개발

카메라 입출력 APP 개발

책임

박진희

서비스개발

'13.01 ~ 현 재 ㈜씨이랩 책임연구원

'18.09 ~ '20.06 경희대학교 S/W융합 석사

'07.03 ~ '10.02 한신대학교 컴퓨터공학 학사

재직

x-Labeller 개발

x-AIVA 개발

이전

-

책임

강미나

서비스개발

'14.04 ~ 현 재 ㈜씨이랩 책임연구원

'09.03 ~ '14.02 강남대학교 컴퓨터공학 학사

재직

x-AIVA 개발

제품 UI/UX 개발

이전

웹&앱 서비스 개발

(2) 성장성

동사는 기존 빅데이터, AI 분석 업체들이 분석대상으로 삼아왔던 텍스트, 이미지 등의 개별 데이터의 용량이 비교적 작은 데이터 집단의 분석이 아닌, 대용량의 영상데이터를 효율적, 효과적으로 분석하는 시장을 타겟으로 하고 있습니다. 이를 위해서는 대용량의 영상데이터를 기존의 방식이 아닌 새로운 방식을 통해 저장, 관리를 해야하고, 동사는 이러한 대용량의 데이터를 분산처리 시스템을 적용하여 관리하는 방식을 독자적으로 개발하여 적용하였습니다.

한편, 빅데이터, AI분석을 위한 인프라구축부터 솔루션을 통한 분석에 이르는 AI분석 파이프라인을 구축하고 있다는 점이 다른 빅데이터, AI분석 업체와의 차별성을 보이고 있습니다. 따라서 본격적으로 개화하게 될 대용량 영상데이터의 분석시장에서 동사가 주도적 위치에서 시장을 선도해 나갈 수 있다고 판단하고 있습니다.

가) 해외진출을 통한 사업영역 확장

동사는 2018년부터 NVIDIA GTC에 참가하여 논문발표 등을 통하여 기술력을 인정받았으며, 이를 바탕으로 2020년 NVIDIA의 우수파트너(Preferred Partner)로 승격되었습니다. 이에 따라 GPU 시장을 독점하고 있는 NVIDIA GPU에 대한 판매권을 확보할 수 있게 되었으며, 동사의 어플라이언스 제품의 기술적 우위를 인정받는 계기가 되었습니다. 현재 AI, 빅데이터 산업에 있어서 국내시장의 규모 및 기술력은 미국 등 관련 산업에 대한 선도국가 대비 크게 뒤쳐진 상태입니다. 따라서 동사는 국내 글로벌 기업을 중심으로 레퍼런스를 확보하여, 해외진출 시 서비스 신뢰도를 높이는 전략을 추진하고자 계획하고 있습니다. 

[해외 진출 시나리오]

해외진출시나리오

출처) 동사 제작

동사는 NVIDIA의 기술 신뢰도를 바탕으로 미국 실리콘밸리에 지사 설립을 통하여 NVIDIA 본사와 직접 또는 간접 사업 추진을 계획 중입니다. NVIDIA와는 단기적으로 어플라이언스 제품 판매를 통한 해외시장에서의 기술력 및 입지 확보전략을 진행예정이며, 중장기적 계획으로 국내 판매 전략과 같이 어플라이언스 제품의 마진율 확대를 통한 매출원가 감소를 계획하고 있습니다. 또한 미국 시장에서 어플라이언스 제품을 통한 인지도 확대를 발판으로 x-AIVA 서비스를 포함한 제품군을 독립적으로 출시하여 제품별 사업화를 추진하고자 합니다.

NVIDIA 데이터센터 GPU 매출액은 2016년 339백만 달러에서 2019년 2,932백만 달러로 연간 71.5%의 급성장으로, NVIDIA 파트너쉽 네트워크를 활용하여 우유니 솔루션의 해외시장 진출을 진행할 예정입니다. 또한 NVIDIA 사의 Preferred Partner로 승격으로 H/W(GPU) 판매에서 15%~30%(제품별 상이)의 추가 마진율을 확보하여 영업실적 신장이 기대되고 있습니다.

NVIDIA의 파트너 네트워크는 동사 기술력에 대한 신뢰로서, NVIDIA의 글로벌 고객 네트워크를 활용하여 해외시장 진출 시 유리한 위치를 확보하고 있습니다. NVIDIA 거점의 글로벌 네트워크를 활용하여 고객을 확보할 것이고 제품의 범위를 솔루션에서 서비스로 확장해나갈 계획입니다.

[ 동사 해외진출 전략 ]

전 략

내 용

글로벌 네트워크 활용

상품공급 관련 국외 메이저 파트너사인 NVIDIA의 파트너쉽 역량을 활용하여 글로벌 판매 네트워크를 확보하고 기회를 발굴해 나갈 예정입니다.

기존 고객 대상 제품

Coverage 확대

H/W와 S/W의 통합 납품 역량으로 가격 경쟁력과 기술 경쟁력 모두를 확보할 수 있습니다. 기존 고객에 대한 제품 Coverage를 솔루션 위주에서 서비스로 넓혀나갈 계획입니다.

초기 선점 효과를 통한 매출 확장

동사 제품은 최신 기술이 적용된 시장 형성 초기 단계인 기술입니다. 시장 내 Major 고객군 선점 및 레퍼런스 확보를 통해 고객 포트폴리오를 확대해 나갈 예정입니다. 또한 고객의 재구매를 유도하여 초기 선점 효과를 확보하고, 유사기업을 대상으로 횡전개 판매전략을 통해 확장성 높은 매출이 발생하도록 유도할 예정입니다.

글로벌 마켓플레이스 Cloud 제품 출시

글로벌 기업 아마존의 웹서비스인 AWS의 마켓플레이스내 Cloud 형태의 제품 출시를 통한 시장 확대의 기회를 늘리고 다양한 제품군 노출을 통한 시장 입지 생성 및 증대 효과 전략으로 제품의 홍보 및 사업 영역을 확장할 계획입니다.

신규 비즈니스 발굴을 통한 글로벌 영역 확대

글로벌 요식업 기업인 파파존스와 실증 사업 진행을 통한 역량 및 기술력 인증으로 시장 영역 및 사업의 범위를 확대할 예정입니다.

나) 온라인 마켓플레이스 사업 확장

동사는 네이버 클라우드 플랫폼(NCP : Naver Cloud Platfrom)의 엄격한 테스트와 심사, 시연 등의 과정을 거쳐 딥러닝 미들웨어 솔루션으로 우유니(Uyuni)를 2019.03.07 마켓플레이스 등록/출시하였고 같은해 엑스레이블러(x-Labeller) 제품도 마켓플레이스에 등록/출시하였습니다.

네이버 클라우드 플랫폼은 국내 최대 IT 서비스를 운영하는 안정적 인프라를 보유하였으며, 전 세계 수억 명의 사용자가 있는 Line을 통해 안정성이 검증된 글로벌 망을 보유하고 있습니다. 또한 국내 최고 CSA STAR Glod 인증을 획득해 클라우드 기술력을 세계적으로 인정받았고, CSAP IaaS/SaaS 인증 취득 등 국내외 엄격한 기준의 인증으로 검증된 클라우드를 보유한 플랫폼입니다. 동사는 네이버의 테스트와 심사 과정으로 검증된 기술력과 경험으로 아마존(Amazon)의 AWS(Amazon Web Services) 마켓플레이스 등록을 진행중입니다.

AWS는 전세계적으로 분포한 데이터 센터에서 175개가 넘는 기능의 서비스를 제공하며 전세계적으로 다수의 정부 기관 및 기업에서 채택하여 사용중인 클라우드 플랫폼입니다. AWS 마켓플레이스는 AWS에서 실행되는 소프트웨어를 쉽게 검색, 테스트, 구매 및 배포할 수 있도록 수천 개의 독립 소프트웨어 기업들의 제품 목록을 제공하는 디지털 카탈로그이자 온라인 마켓입니다.

동사는 AWS의 마켓플레이스 등록 기준 및 가이드를 준수하여 AWS에서 제시하는 절차, 품질, 테스트, 테스트 환경 등을 기획중으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 AWS 마켓플레이스에 동사의 제품군을 출시예정입니다. 출시한 제품들은 클라우드 환경에서 지원하여 시간과 장소에 상관없이 제품의 판매와 사용이 가능합니다.

AWS 마켓플레이스에서 클라우드 형태의 제품 판매와 미국 지사의 중장기 전략인 인공지능 영상데이터 분석 플랫폼 환경 및 서비스 제공을 통하여 제품 판매의 다양성과 맞춤형 고객 중심의 제품을 제공함으로써 점진적 시장점유율 확대를 계획하고 있습니다.

[NBP (NAVER Business Platform) 마켓플레이스의 Uyuni, x-Labeller 등록]

nbp 마켓플레이스 등록 현황.jpg
nbp 마켓플레이스 등록 현황

출처) 네이버 클라우드 플랫폼, 마켓플레이스 (https://www.ncloud.com)

다) 단계적 사업 확장

[요식업]

동사는 글로벌 요식업 기업과 '21년 'AI 영상분석 기반 매장 서비스 품질관리’ 실증 사업을 진행예정입니다. 국내 3개 매장을 시작으로 전국 매장('19년 기준, 170개)에 '23년까지 200여개 매장에 X-AIVA 제품 설치를 진행할 계획이며 해당 기업의 목표 가맹점 확대계획('25년까지 300개)에 맞춰 동사의 X-AIVA 제품 설치를 확대할 계획입니다.

국내 실증 사업을 발판으로 글로벌 매장 서비스 품질관리 사업으로 확대하여 미국시장에 진출할 예정입니다. 미국 요식업 부분 진출을 단기 전략으로 100개 매장에 동사의 X-AIVA의 기능이 탑재된 매장 관리 시스템 설치를 목표로 하고 있으며, 중장기 전략으로 요식업 매장을 비롯한 경쟁사 상권 데이터 분석 서비스 기능을 추가하여 사업영역을 확장할 계획입니다.

[금융]

동사는 금융권 은행기업과 '21년부터 'AI 영상분석 플랫폼 구축’ 사업을 진행할 예정입니다. 국내 2개 지점 실증을 시작으로 '22년까지 144개 지점, 2023년까지 약 1,000개의 지점에 X-AIVA 제품 설치를 진행할 계획이며 해당 레퍼런스를 토대로 금융권 타사 지점 분석 서비스를 확대해 나갈 예정입니다.

[지자체]

통계청의 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수 현황자료에 따르면 지자체별 많게는 8,000대에서 적게는 1,000대의 CCTV가 운영되고 있습니다. 이는 교통감시, 주취, 폭력, 쓰레기 무단투기 등의 방범을 위한 목적과 화재, 지진 등의 재난안전에 대한 대비를 목적으로 하고 있습니다. 지자체의 CCTV는 통합관제센터 관제사들이 육안으로 감시하고 있는 실정입니다. 영주시의 경우 1명의 관제사가 약 150대의 CCTV를 관제하며 화성시의 경우 1명당 600대의 CCTV 관제를 담당하고 있습니다.

관제사에 의한 CCTV 실시간 관제는 물리적으로 불가하기 때문에 지자체에서는 AI를 통해 CCTV 영상을 선별적으로 관제할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이상행동, 재난상황 등의 객체 이벤트 발생 시 AI가 이를 감지하여 관제사에게 우선적으로 알려주어 관제효율을 증가시키는 것에 그 목적이 있습니다.

'21년도 지자체 중 10여개의 지자체 통합관제센터에서 예산을 확보한 상황이며 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 4개소에 X-AIVA 적용을 협의 중에 있습니다. 이 중 영주시는 '20년 10월부터 30여대의 CCTV에 x-AIVA 제품이 설치되어 데모 운영중이며 '21년부터 본 사업으로 전환되어 1,000여대의 CCTV로 설치가 확장되어 매출이 발생될 예정입니다.

공공기관 CCTV 운영대수는 '20년 현재 약 126만대로 추정(통계청)되며 '23년까지 약 166만대가 설치되어 운영될 것으로 예상하고 있습니다. 동사는 '21년 4개 지자체의 실증 레퍼런스를 기반으로 '23년까지 18,000여대의 공공 CCTV에 x-AIVA 제품을 설치하여 시장점유율 약 1%를 목표하고 있습니다.

[유통]

유통 분야 상품관리 및 지점영상 분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 G사 편의점 별 설치되어 있는 CCTV를 통해서 제품 진열대의 상품 점유율에 대한 영상 분석으로 영업점의 관리 및 현황을 파악할 수 있는 시스템 구축 사업입니다.

'21년 2개 지점의 CCTV 영상분석 시스템에 X-AIVA를 납품하여 실증을 진행할 예정이며 '23년까지 G사 전체 편의점('20년 기준 14,393개, '23년 추정 약 16,000개)의 50%인 약8,000여개의 매장에 X-AIVA를 납품하여 AI 영상분석 서비스를 진행하는 것을 목표하고 있습니다.

(3) 경쟁 상황

가) X-DAMs(엑스댐스)

X-DAMs는 대용량 데이터 처리기술 기반의 솔루션으로 대용량 통합데이터를 분산처리 시스템을 적용하여 효율적으로 관리할 수 있는 시스템입니다.

해당 솔루션은 특히 음성/텍스트와 달리 용량이 매우 큰 영상데이터의 저장단계에서 발생하는 구조적 한계를 극복하고자 개발된 솔루션입니다.

현재 비디오분석 시장은 대용량 데이터인 영상데이터에 대한 저장기술의 한계로 인하여 단순 위험감지 및 알람 정도의 기능만이 가능하였습니다. 또한 과거 영상데이터에 대한 분석을 위해서는 실시간 위험감지 등에 최적화된 시스템을 바탕으로 작업을 진행하여야 하므로, 파일이 저장된 스토리지에서 영상을 불러오는 비효율적인 방식으로 인하여 영상분석 시간이 매우 장시간 소요되는 단점이 존재하였습니다.

반면 X-DAMs 제품은 스토리지 저장이 아닌 상대적으로 응답시간이 짧은 DB상에 직접 영상데이터를 저장하므로 영상분석 소요시간을 최소화시킬 수 있습니다.

국내외 시장에서 핵심 기술을 보유한 업체는 존재하지 않으며 일부 글로벌 기업 또는 연구 단체들이 데이터 처리에 대한 연구개발 중인 상태입니다.

해당 제품은 전세계적으로 독보적인 기술입니다. 일반 비디오데이터 분석시장에는 많은 시장 참여자들이 존재하지만 대용량 비디오데이터 처리 시장이라는 새로운 시장을 창출했다는 측면에서 해당 제품은 독점의 형태로 판단됩니다.

[ 대용량 비디오데이터 처리 기술동향 ]

기술

기술동향

대용량

비디오데이터

처리 기술

IBM, Microsoft, Google등의 글로벌 기업들은 이미지/비디오의 심층 분석을 기반으로 하는 차세대 지식 산업 창출을 목적으로 다양한 연구를 추진 중입니다.

시각 지능 플랫폼 기술은 기존의 인식 기술과 달리 특정인 혹은 특정 사물을 인식하는 대신에 비디오 데이터를 가지고 있는 포괄적인 정보 인식이 목적인 기술입니다.

플랫폼 기술은 다양한 부가 기술이 하나로 묶이는 시스템으로 IBM, Microsoft, Google과 같은 글로벌 기업을 중심으로 빠르게 성장 중입니다.

나) GPU 관리 솔루션(Uyuni)

국내 시장은 소수의 GPU관리 솔루션 업체들이 존재하고 있으며, 현재 수준은 상용화와 사용성 측면에서 해외시장과 격차가 존재하고 있습니다. 하지만 GPU의 역할이 점차 중요해지면서 GPU 및 인공지능 관련 업체들의 해당 시장에 대한 진입이 예상되고 있습니다.

국내의 GPU 관리 솔루션의 경우 현재까지 과점의 형태를 보이고 있으며, 동사는 해당 시장에서 최초로 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션을 상용화에 성공한 Uyuni 라는 제품을 보유하여 유통하고 있습니다. 또한 지속적인 연구 개발의 결과, 기술력을 인정받아 전세계 GPU 시장점유율 94%를 차지하고 있는 NVIDIA의 우수파트너로 선정되어 국내 시장에서 높은 영향력을 갖게 되었습니다.

해외 시장의 경우에는 Google, IBM, Intel 등 대기업을 비롯한 스타트 업체들이 GPU 자원관리에 높은 관심을 보이고 있으나, 각 주력 분야 및 제공 서비스 부분이 상이하기 때문에 독점적 지위의 업체가 존재하기 보다는 대기업의 인프라를 활용한 서비스를 지원하여 독과점 형태를 보이고 있는 업체들이 존재합니다.

동사는 현재 독점적 위치에 있는 납품처의 파트너사 선정 및, 높은 기술력을 바탕으로 위협요소가 적은 국내 시장에서 독점적인 지위를 유지하고 있으며, 해외기업이 자국 내 시장에 집중하여 특별한 해외 진출 계획이 없기 때문에 당분간 이러한 지위를 유지할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[ 국내외 GPU 관리 솔루션 기술동향 ]

구분

업체

(솔루션)

기술동향

장점

단점

국내

씨이랩

(Uyuni)

- 효율적인 GPU 시스템 자원 관리 및 모니터링 지원

- 딥러닝 사용 통계 및 리포팅 지원

- 편리한 개발 환경 및 Multitenant 지원

- 다양한 딥러닝 프레임워크 지원

- 멀티 GPU/노드 지원

- NVIDIA DIGITS 등의 다양한 개발 툴 지원

- 사용자 그룹/권한, GPU 서버 그룹/권한 관리 기능 제공

- CLI 인터페이스 미지원(개발 중)

- IDE 플러그인 미지원(개발 중)

A사

- 오픈소스 기반의 연산 자원(CPU/GPU/RAM) 관리용 머신러닝 분산처리 프레임워크

- 시각화 기능을 통해 연산 자원의 손쉬운 관리 가능

- On-premise와 Cloud의 인프라를 유기적 연산 자원 사용 가능

- 다양한 SDK 기반의 Plug-in을 제공하여 개발에 용이함

- 컨테이너를 활용한 언어별, 버전 별 가상 환경 제공

- 개발자에게는 사용이 용이하나 비전문가의 경우 학습이 어려움

B사

- 멀티 클라우드 지원

- 볼륨 및 스토리지 구성 및 관리

- 대용량 분산 파일 시스템 지원

- 멀티 GPU/노드 지원

- 메일링 연동

- 매뉴얼 및 정보 제공이 부족

- GPU 서버 상태에 대한 모니터링 부족

해외

NVIDIA

(NVIDIA DIGIT)

- 웹 UI 기반의 GPU 사용 딥러닝 학습 시스템

- 간단하고 직관적인 UI로 누구나 GPU 관리가 가능

- 비전문가도 간단한 CNNs 구성을 손쉽게 사용가능

- 시각화로 인해 학습이 현황 실시간 추적 가능

- 데이터 생성 시 hdf5를 사용하여 데이터 로딩이 효율적

- 하나의 데이터셋이나 모델을 여러 이용자가 사용 가능

- 간단한 작업에만 용이한 제한적인 기능들 (원래 개발 의도)

- 많은 양의 비슷한 작업을 할 때만 유용하며 많은 다른 작업을 할 경우 효율성이 떨어짐

Intel

(NAUTA)

- Open source 기반의 머신 러닝 분산처리 오케스트레이션 시스템

License : Apache License 2.0

- 다중사용자 지원으로 협력적으로 딥 러닝 작업 지원

- Model 통합관리 및 모델을 관리하기 위한 스토리지 지원

- Kubernetes 기반으로 여러 대의 서버들을 통합적으로 관리

- TensorFlow, Tfjob 등의 다양한 Template Packs 제공 및 custormizing 가능

- 사용자들이 이용하기 위해서는 별도의 Client 설치가 필요

- GPU 미지원 (Intel Xeon CPU에서 사용)

- 개발자에게는 사용이 용이하나 비전문가의 경우 학습이 어려움

- Linux, Nauta CLI command 등의 사전지식이 필요

- WebUI 은 제공이 되고 있으나 모니터링 용도로 제공

- 높은 하드웨어 스펙을 요구

- 최소사양 : Master node 12 CPU, 32GB Memory, 200GB Disk / Work Node : 4 CPU, 8GB Memory, 200GB Disk (2대 이상 필요)

다) 학습데이터 생성 솔루션(X-Labeller)

국내 시장의 경우 국가 정책 지원으로 데이터 가공, 학습데이터 생성 등에 관련한 여러 중소형 인공지능 업체들이 존재하고 있으나 해당 업체들의 경우 일반적인 학습데이터 생성과 기술적 한계를 보유한 Auto-Labeling 기술 또는 주력하는 부분이 달라 전체시장에서는 알고리즘 튜닝(알고리즘 설정 변경 및 수치 변환) 기술 보유 업체와 스타트업 업체들의 시장 진입이 늘어나고 있는 상태입니다. 기존 알고리즘 튜닝 기술을 보유한 업체 중 일부 업체들은 보유 기술의 특화를 통하여 타겟 시장의 확장을 위한 추가 기능 지원 등을 진행하고 있습니다.

라) X-AIVA(엑스아이바)

국내 시장의 경우 신규시장으로 유사형태의 사업을 진행하는 업체가 존재하며 각 업체마다 주력하고 있는 부분이 달라 전체시장에서는 독과점이 존재하지 않지만 각 영역별로는 독과점의 형태를 업체들이 존재합니다. 또한 기존 영상감시 업체 중 일부 지능형 영상감시 업체가 유사 기능들로 해당 시장진입을 위한 노력중인 상황입니다.

해당 서비스는 동사의 X-DAMs(엑스댐스)의 기반 기술을 이용하고 자원관리 부분에서 Uyuni(우유니) 기능을 사용하며 X-Labeller(엑스레이블러)의 기능들을 통하여 최종적으로 사용자의 선택에 따른 결과를 제공하는 플랫폼 서비스로 해당 서비스와 유사한 플랫폼 서비스를 지원하는 업체는 A사와 B사가 있습니다. 다만 A사와 B사의 경우 대규모 자금조달에도 불구하고 아직까지는 시장 내 긍정적인 성과를 내지 못하고 있습니다.

해외 시장도 국내와 비슷한 경쟁형태로 과점으로 파악됩니다. 유사 서비스를 제공하는 해외 업체인 H2O.ai와 Splunk의 플랫폼은 독점과 같은 지배력을 행사하고 있는 상태입니다.

다. 경영성

(1) 대표이사의 자질

동사의 이우영 대표이사는 아리조나 대학교 컴퓨터 공학과 석사 학위를 시작으로 13년 서울대학교 디지털정보융합학과 박사 수료까지 인공지능과 빅데이터의 기반이 되는 이론적인 지식들을 습득하였습니다. 이후 ㈜KT 기술전략실을 거쳐 삼성종합기술원 연구원 출신인 정대수 CTO와 함께 국내 솔루션의 세계화와 다양한 소프트웨어를 개발하고자 현재의 ㈜씨이랩을 설립하였습니다.

이우영 대표이사는 인공지능이 단순히 알고리즘을 통한 특정 행위의 구현이 아닌, 대용량데이터를 다루어 최종적으로 사람의 의사결정에 도움을 주는 기술이라는 믿음 하에, ㈜씨이랩 설립 이후 이러한 대용량 데이터 초고속 처리 및 분석 기술이 적용된 x-DAMS를 개발함으로써 동사 주력 기술의 근간을 구축하였습니다. 확보된 근간 기술력을 바탕으로 Uyuni로 대표되는 인공지능 학습 자원 관리 솔루션, 비디오 데이터 처리 기술인 x-Labeller, 플랫폼/솔루션과 같이 여러 형태로 제공되며 비디오 분석 기술인 x-AIVA로 이루어지는 ㈜씨이랩 인공지능 비디오 처리 및 분석 플랫폼의 라인업을 구축해 왔습니다. 텍스트 및 음성 등의 데이터와 다르게 비디오 데이터는 대용량임에 따라 현시점에는 해당 분야에 글로벌 플레이어가 부재한 상황이며, 동사는 향후 가깝게는 CCTV, 장기적으로 IoT 상업화 이후 축적되는 모든 시각 데이터에 대한 처리/분석 기술을 선제적으로 개발함으로써 시장 본격 성장 시 국내를 넘어 글로벌 시장을 목표로 도전하고 있습니다.

또한 이우영 대표이사는 동사의 성과, 발전 등에 기여한 핵심 인재에 대해 공정한 업무평가를 통한 보상체계의 확립과 주식매수선택권의 부여 등 보상체계를 통해 임직원에게 동기부여를 제공하고 있으며, 현재 코넥스 상장사의 지위에서 투명한 기업경영을 통해 주주가치를 극대화하고 기업의 사회적 책임을 능동적으로 수행하고 있습니다.

이러한 이우영 대표이사의 추진력과 지도력, 경영철학 등을 종합적으로 검토한 결과 코스닥시장 상장법인의 대표이사로서 적합한 자질과 리더십을 갖추고 있다고 판단됩니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사는 이우영 대표이사를 포함하여 이사진이 동 업계에서 오래된 경력을 가지고 있으며, 인공지능/빅데이터 중에서도 비디오 영상 관련 분야에서의 연구개발 및 사업화 전문성을 보유하고 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 52명의 임직원이 근무하고 있으며, 특히 총 35명에 달하는 전문연구개발인력들이 인공지능 및 빅데이터 분야에서의 특허 취득 및 제품화 등에서 지속적으로 성과를 거두고 있습니다. 공시 및 주식담당업무 또한 경영관리본부 내 공시담당 체계가 구축되어있으며 현재까지 이상 없이 공시 업무를 수행하고 있습니다. 이러한 점들을 감안할 때 동사는 상장사에 걸맞는 체계를 갖춘 것으로 판단됩니다.

[(주)씨이랩 조직도]

(주)씨이랩 조직도.jpg
(주)씨이랩 조직도

직책명

성명

(생년월일)

약력

담당

업무

관계

비고

대표이사

(상근/등기)

이우영

(74.03.18)

'01.12

'04.05

'13.08

'04.05~'10.05

'10.07~현재

아리조나대학 컴퓨터공학과 학사

남가주대학 전기전자학과 석사

서울대학교 디지털정보융합학과 박사수료

㈜KT

㈜씨이랩 대표이사

경영

총괄

본인

중임

(3년)

사내이사

(상근/등기)

정대수

(74.01.05)

'99.02

'02.12

'03.10~'04.03

'04.03~'09.09

'14.10~현재

'11.03~현재

한양대학교 전자계산학과 학사

남가주대학교 컴퓨터공학과 석사

AXION Racing

삼성종합기술원

주식회사 더크리에이션 감사

㈜씨이랩 이사

연구

개발

타인

중임

(3년)

사외이사

(비상근/등기)

AHN JAMES JINMAN

(77.07.08)

'02.06

'02.06~'04.06

'04.08~'11.08

'14.05~현재

'19.03~현재

University of California 산업공학, 전자공학 학사

삼성SDS IT컨설턴트

KT 리서치 매니저

SB파트너스 파트너

㈜씨이랩 사외이사

사외

이사

타인

신임

(3년)

사외이사

(비상근/등기)

강선무
(60.09.10)

'83.03~'00.08

'84.09~'87.08

'00.09~'04.12

'05.02~'06.03

'06.04~'08.12

'08.12~'10.05

'10.05~'11.12

'12.01~'14.01

'14.02~'15.08

'14.02~'15.08

'15.09~현재

한국전자통신 연구원 팀장

스웨덴 L.M.Ericsson 객원연구원

㈜네오텔레콤 부사장

전파진흥원 연구위원

한국정보사회진흥원 u-인프라기획팀 팀장

한국정보사회진흥원 IT성과관리단 단장

한국정보화진흥원 경영기획실장

한국정보화진흥원 스마트네트워크 단장

한국정보화진흥원 연구위원

경기도 정부 3.0/ICT 자문관

경희대학교 컴퓨터공학과 교수, 기업현신지원센터장

사외

이사

타인

신임

(3년)

감사

(비상근/등기)

이재용

(72.12.01)

'93.03~'98.02

'00.08~'06.08

'10.03~'15.02

'06.10~'09.03

'15.04~'19.01

'19.02~ 현재

홍익대학교 학사

메릴랜드주립대 박사수료

아주대학교 법학전문대학원

삼성전자 책임연구원

노생만·이재용 법률사무소 변호사

이재용 볍률사무소 대표변호사

감사

타인

신임

(3년)

또한, 대표이사 및 주요 경영진은 안정적인 경영과 성장을 위해서는 우수한 인재확보가 중요하다는 것을 인지하고 우수한 자질을 갖춘 인재가 동사에서 지속적으로 근무할 수 있도록 인센티브를 지급하여 동기를 부여하고 있으며 장기적인 관점에서 핵심인력들을 안정적으로 유치하고 근로의욕을 고취시킬 수 있는 다양한 방법들을 사용함으로써 임직원들이 회사와 미래를 함께 할 수 있는 발판을 마련해 주고 있습니다

(3) 경영투명성

가) 경영체제

동사는 코스닥 상장 준비 과정에서 내부통제장치강화를 위하여 특수관계자 거래규정, 내부정보관리규정 등 규정의 제개정을 통해 정비하여 적절한 절차를 거쳐 회사 내부 업무가 진행될 수 있도록 운영해오고 있습니다. 동사의 이사회, 감사 등의 지배구조와 내부통제제도를 고려할 경우, 동사의 경영투명성은 상장법인으로서 적합한 수준으로 평가됩니다.

동사는 주요 경영상의 의사결정을 이사회 및 주주총회의 사전 결의를 통해 진행하였으며, 이해관계자와의 거래에 대해서는 규정을 준수하며, 내부 기안을 통해 진행하는 등 내부통제 절차를 준수하고자 노력한 것으로 판단됩니다. 동사는 이사회 운영 규정 제정을 통해 주요 경영상의 의사결정에 있어서 이사회의 권한 및 부의 안건 등을 결정하였으며, 이사회의 결의에 관하여 특별한 이해관계가 있는 이사는 의결권을 행사하지 못하게 하는 등 의결권 제한을 통해 이사회의 독립성을 강화하였습니다.

특히, 동사는 내부통제시스템 강화를 위해 상법상 상장회사의 사외이사 요건을 충족하는 사외이사로 선임하여 청구서 제출일 현재 2인의 사외이사를 선임하고 있으며, 감사 역시 상법상의 요건을 검토하여 동사의 경영 활동 감시 및 견제 역할을 수행할 수 있는 감사를 선임하고 있습니다.

이와 더불어 동사는 경영, 인사, 회계, 일반 분야 등 회사의 운영에 있어서 코스닥 상장사에 걸맞는 내부통제 관련 사규의 정비를 완료하였으며, 새롭게 정비된 사규를 적극적으로 활용하여 내부통제 수준의 향상을 이루고 있습니다.

나) 공시체제

동사는 현재까지 코넥스상장 법인으로 코스닥 상장법인에 준하는 공시의무를 수행하고 있으며, 2013년 12월 상장 이후 현재까지 약 7년간 상장법인으로서의 공시사항 및 규정을 준수하였으며 불성실공시에 대한 제재를 받은 사항이 없습니다. 또한 한국거래소에서 진행하는 공시책임자 및 공시담당자 교육에 필히 참석하여 상장 이후 회사의 내용을 신속 정확하게 투자자에게 전달할 수 있도록 공시당당자에게 권고를 하여, 공시업무를 충실히 수행할 수 있게 대비하고 있습니다. 동사의 공시업무 책임자 및 담당자는 다음과 같습니다.

소 속

직 위

성 명

담당 업무

주요경력

비 고

임원

대표이사

이우영

경영총괄

'04.08~'10.07
'10.07~현재
'19.01~현재

㈜KT 기술전략실

㈜씨이랩

한국데이터산업협회

공시책임자

재무

회계팀

팀장

김은지

재무총괄

'13.09~'18.04

'18.10~현재

㈜뻬띠앙뜨 경영기획팀 대리

㈜씨이랩 재무회계팀 팀장

공시담당자

(정)

재무

회계팀

주임

한한수

재무, IR

'20.02~현재

㈜씨이랩 경영기획팀 팀원

공시담당자

(부)

다) 지분현황

현재 동사의 최대주주는 이우영 대표이사로 55.53%의 지분을 보유하고 있고, 특수관계인이 보유하고 있는 지분을 합하면 최대주주등의 지분율은 68.82%입니다. 향후 경영권변동의 위험이 적으며, 지배구조에 대한 위험이 발생할 가능성은 매우 제한적인 것으로 판단됩니다.

주식의

종류

성 명

(회사명)

청구일현재

주식수

관계

보통주

이우영

1,270,122주

(55.53%)

본인

정대수

275,332주

(12.04%)

부사장

박성희

11,272주

(0.49%)

처

김영희

11,272주

(0.49%)

장모

이주영

5,636주

(0.25%)

형

박준

320주

(0.01%)

기타특수관계법인의 임원

합 계

1,573,954주

(68.82%)

-

(4) 경영의 독립성

현재 이우영 대표이사를 포함한 이사회 구성원 전원은 최대주주와 친인척 관계가 없으며 감사 및 사외이사는 최대주주 및 주요주주의 특수관계인에 해당되지 않아 독립적인 감사 및 감독 업무수행이 가능하여 경영의 독립성이 확보되어 있다고 판단합니다.

라.
재무상태

(1) 재무성장성

[2017년~2020년 3분기 매출액 및 영업이익(손실) 추이]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도

2018년도

2019년도

2020년도 3분기

매출액

(증감률)(*)

2,287
(0.22%)

5,114
(123.65%)

7,089
(38.61%)

2,494
(-53.09%)

영업이익(손실)

(증감률)

15
(-90.49%)

-84
(적자전환)

260
(흑자전환)

-666
(적자전환)

경상이익률

-1.33%
-0.97%
1.34%
-32.09%

(*2020년 3분기수치를 연환산하여 증감률을 산정하였습니다.)

동사의 매출은 2019년까지 지속적으로 상승하고 있고 영업이익은 적자와 흑자를 반복하고 있으나, 추세적으로 상승 추세를 보이고 있습니다. 2020년 3분기 기준으로 연환산한 매출액과 영업이익은 전년 대비 감소추세를 보이고 있으나, 4분기에 매출이 집중되어 발생하는 사업특성상 2020년 예상매출액 및 예상영업이익을 기준으로는 전년대비 상승할 것으로 예상됩니다. 한편, 2018년 매출액이 전년대비 123.65% 상승했음에도 불구하고 영업이익 적자가 발생한 이유는 어플라이언스 제품 매출이 새롭게 발생함에 따라 초기 시장진입을 위한 추가 원가 발생, 신규 장기 기술용역 제공을 위한 사업 초기단계에서 발생한 비경상적 추가 원가가 발생함에 기인합니다.
동사는 현재 사업안정화 된계로 각 사업 별 효율적인 원가관리를 통하여 수익 창출 구조로 안정화 되었고, 신사업 등을 위한 기술개발이 완료되어 추가적인 거액의 일시적 개발비용 및 외주비 등의 비경상적 비용발생이 제한적일 것으로 예상합니다. 한편, 동사가 속한 국내외 AI시장의 성장에 힘입어 동사의 수익성 개선 및 외형 성장이 이루어 질것으로 예상됩니다.

(2) 재무안정성

[2017년~2020년 3분기 재무안정성 비율]

(단위: 백만원)

구 분

2017년도

2018년도

2019년도

2020년도 3분기

회사
동업종
평균

부채비율

106.27%
230.12%
307.39%
69.37%
238.67%

차입금의존도
32.39%
19.49%
12.70%
18.40%
14.57%

매출채권 회전율

2.7회
2.49회
2.67회
6.86회
2.79회

영업활동으로 인한 현금흐름

149
(497)
1,286
N/A
948

특정인에 대한 자금의존 또는 자금 대여

-
-
-
N/A
-

주1)
동업종 평균은 한국은행에서 발간한 "2019년 기업경영분석"의 J582. 소프트웨어 개발 및 공급업 기준입니다.

동사는 '20년 3분기 별도 재무제표 기준, 부채비율

238.67%
등 재무안정성에서 업종 평균(한국은행 발간 2019년 'J582, 소프트웨어 개발 및 공급업'을 적용)부채비율 69.37% 대비

열악한 재무안정성을 보이고 있는 것으로 판단됩니다. 동사의 최근 3개년 부채비율은 2017년 106.27%, 2018년 230.12%, 2019년 307.39%, 2020년 3분기 238.67%로 동업계 평균 대비 악화된 재무비율을 보이고 있습니다. 
부채비율이 상승하고 유동비율이 악화된 주원인은 2018년 동사가 NVIDIA의 파트너로 어플라이언스 제품 판매를 위한 GPU매입에 따른 매입채무 증가에 따른 것으로, 경상적인 영업활동을 제외한 단기차입금의 경우 지속적으로 상환되고 있습니다.

[씨이랩 유동부채]

(단위 : 백만원)

구 분

2017년

2018년

2019년

2020년 3분기

매입채무및기타채무
225
2,198
1,659
348

차입부채
1,010
960
805
765

유동리스부채
-
-
706
743

기타유동부채
48
50
184
919

합계
1,282
3,208
3,353
2,775

[매출채권 연령분석]

(단위 : 원)

구분

3월미만

3~6월 미만

6~12월 미만

1년이상

매출채권 잔액

'17년도말

878,160,747

-

-

29,660,000

907,820,747

'18년도말

3,227,586,995

2,291,600

-

13,660,000

3,243,538,595

'19년도말

2,081,734,629

-

-

162,933,009

2,244,667,638

최근 3분기말

300,207,793
-
-
162,933,009
463,133,802

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.

또한, 동사의 매출채권은 사업규모 확장에 따라 1년이상 매출채권의 규모가 일부 증가하였지만, 매출채권 잔액 대비 적은 금액이며, 거래처가 주로 대기업, 관공서 위주로 채권의 우량도가 우수하여, 안정적인 채권회수가 이루어지고 있습니다. 

지금과 같은 지속적인 차입금 회수 및 안정적인 채권 거래, 향후 공모를 통한 추가적인 자금 조달, 신규 사업 및 시장 진출을 통한 매출 성장 등을 고려하였을 때, 동사의 재무안정성은 안정적인 수준을 유지하며 개선될 것으로 전망됩니다.

(3) 재무자료의 신뢰성

구 분

2017년도

(제08기)

2018년도

(제09기)

2019년도

(제10기)

2020년도 반기

(제11기 반기)

2020년도 3분기

(제11기 3분기)

외부감사인

송강회계법인

송강회계법인

동아송강회계법인

현대회계법인

현대회계법인

감사의견

적정

적정

적정

적정
-

동사는 신고서 제출일 현재 주식회사등의 외부감사에 관한 법률에 의거하여 외부감사인의 회계감사를 수검하고 있습니다. 상장을 준비하는 과정에서 2020년 05월 14일 지정감사인으로 현대회계법인을 지정 받아 현대회계법인으로부터 회계감사를 수검하였습니다. 동사의 최근 3개년 재무제표에 대한 감사인의 감사의견은 모두 적정 의견이었습니다.

동사는 2020년(제10기)부터 한국채택국제회계기준 (K-IFRS)을 채택하여 회계 처리를 하고 있습니다. 일반기업회계기준(K-GAAP)에서 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2019년 1월 1일입니다. 2019년부터는 K-IFRS 기준으로 재무제표가 작성되고 있습니다.

한편, 해당 회계법인의 회계감사 관련 임직원은 동사의 주주 또는 친인척 등과 전혀 관계가 없으며, 동사의 주식 등을 보유한 사실이 없습니다. 따라서 동사의 감사인 및 감사 관련 인력은 동사의 재무자료에 대하여 독립성을 유지하고 있으며, 동사 재무자료의 신뢰성이 확보되어 있는 것으로 판단됩니다.

4. 공모가격에 대한 의견

가. 평가결과

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 영업현황, 산업전망 및 주식시장상황 등을 고려하여 공모희망가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구분

내용

공모희망가액

26,000원 ~ 35,000원

확정공모가액

결정방법

수요예측 결과 및 주식시장의 상황 등을 감안한 후 대표주관회사가 발행회사와 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

아이비케이투자증권㈜가 제시하는 상기 주당 공모희망가액 범위는 동사의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아닙니다. 또한, 향후 발생될 수 있는 경기변동에 따른 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험, 산업에 대한 위험, 동사가 속한 산업의 성장성, 주식시장 상황의 변동가능성 등이 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

금번 (주)씨이랩의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정공모가액은 대표주관회사인 아이비케이투자증권(주)가 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요 예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

나. 희망공모가액 산출 방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 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 아이비케이투자증권㈜은 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 절대가치평가법과 상대가치평가법이 있습니다.

절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치평가법이 있으며, 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC : Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교회사와 비교하기 위해서는 비교회사의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.

본질가치평가법은 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 있으며, 또한 이를 보완하는 향후 3개년간 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 분석대상기업와 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교 평가하는 방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다. 그러나, 비교기업의 선정시 평가자의 주관 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)로 인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 여전히 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교대상 회사들이 우선적으로 일정한 재무적 요건을 충족하여야 하며 또한, 사업적, 기술적, 관련 시장의 성장성, 주력 제품군 등의 질적 측면에서 일정 부분 평가대상회사와 유사성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 선정

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜은 금번 공모를 위한 ㈜씨이랩의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 유가증권시장 또는 코스닥시장에 기상장된 유사회사를 이용한 상대가치 평가법을 이용하였습니다.

【㈜씨이랩 비교가치 산정시 PER 적용사유】

적용 투자지표

투자지표의 적합성

PER

PER(주가수익비율)는 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를나타내는 비율로서 기업 수익력의 성장성, 위험 등의 측면이 총체적으로 반영되는 가장 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.

【㈜씨이랩 비교가치 산정시 EV/EBITDA, PBR, PSR제외사유】

제외 투자지표

투자지표의 부적합성

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 지표로써, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다.

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 가치산정시 제외하였습니다.

(다) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2023년 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 2023년의 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 아이비케이투자증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

(3) 유사회사 선정

발행회사인 ㈜씨이랩은 표준산업분류상 응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 영위하는 사업자로서, 설립 이후 증권신고서 제출일 현재까지 인공지능 및 빅데이터 분석 인프라구축 및 대용량 영상데이터에 특화된 분석 솔루션 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 분석 인프라구축 및 대용량 영상데이터에 특화된 분석 솔루션을 제공하는 유가증권 및 코스닥시장 상장사는 존재하지 않습니다. 따라서, 동사가 속해있는 산업분류와 실질적인 사업내용의 유사성 등을 고려하여 빅데이터 및 인공지능과 관련된 사업을 영위하는 기업을 유사업으로 선정하였습니다. 최종 선정된 유사회사는 동사와 빅데이터 및 인공지능 산업에서 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 ㈜씨이랩과 동일한 산업분류에 속한 코스닥시장 상장 기업
- (J58222) 응용소프트웨어개발 및 공급업

솔트룩스, 바이브컴퍼니, 코리아센터,
이스트소프트, 한국정보인증, 웹케시,
다날, 케어랩스 등
[총 61개사]

2차
사업 유사성
인공지능, 빅데이터 관련 솔루션 및 서비스 관련 사업을 주요 사업으로 영위하고 있을 것
셀바스에이아이, 제이엘케이, 위세아이텍,라온피플, 솔트룩스, 바이브컴퍼니
[총 6개사]

3차
재무 유사성 및
일반기준
① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 1년 이상 경과한 기업
③ 2020년 3분기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이익 시현 기업
④ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것
위세아이텍, 셀바스에이아이
[총 2개사]

(나) 유사회사 선정 세부내역

1) 1차 비교기업 선정

동사가 속한 한국표준산업분류 세세분류인 '응용소프트웨어개발 및 공급업(J58222)'에 속한 코스닥시장 상장기업 61개사를 1차 비교기업으로 선정하였습니다. 이와 같은 기준으로 선정된 1차 비교기업은 다음과 같습니다.

[1차 비교기업 선정 내역]

구분
회사명
비고

응용소프트웨어개발
및 공급업(J58222)

(주)이스트소프트, (주)한컴MDS, (주)유비케어, (주)브리지텍, 갤럭시아머니트리(주), (주)다나와, 코나아이(주), 한국정보인증(주), (주)셀바스에이아이, (주)한글과컴퓨터, (주)지어소프트, (주)다날, (주)영림원소프트랩, (주)티사이언티픽, (주)엔지스테크널러지, (주)이씨에스텔레콤, (주)알티캐스트, 오상자이엘(주), 웹케시(주), (주)시큐브, (주)수산아이앤티, (주)엔텔스, 엑스큐어(주), (주)파수, (주)바이브컴퍼니, (주)이루온, (주)모바일리더, 미디어젠(주), (주)코리아센터, (주)비트컴퓨터, 이지케어텍(주), (주)솔트룩스, 키네마스터(주), (주)네이블커뮤니케이션즈, 한솔인티큐브(주), 이지웰(주), (주)위세아이텍, (주)엔에이치엔벅스, 모바일어플라이언스(주), (주)링크제니시스, 지니언스(주), (주)인프라웨어, 팅크웨어(주), (주)네오위즈홀딩스, (주)비즈니스온커뮤니케이션, (주)토탈소프트뱅크, (주)케이지이니시스, (주)티라유텍, (주)포시에스, (주)퓨쳐스트림네트웍스, (주)핸디소프트, 알서포트(주), 라온피플(주), (주)신테카바이오, (주)마이더스에이아이, (주)솔트웍스, 나무기술(주), (주)케어랩스, SBI핀테크솔루션즈(주), (주)제이엘케이, (주)지란지교시큐리티

61개사

2) 2차 비교기업 선정

1차 비교회사로 선정된 위의 61개사를 대상으로 인공지능, 빅데이터 관련 솔루션 및 SaaS 기반 서비스 제공을 주요 사업으로 영위하는 회사를 근거로 아래 6개사를 비교회사로 선정하였습니다.

[2차 비교기업 선정 내역]

번호
회사명
주요사업
선정 여부

1

(주)이스트소프트

보안 및 소프트웨어사업 34.70%, 포털사업 34.68%, 게임사업 23.27%, 커머스 6.44%, 금융 0.91%

X

2

(주)한컴MDS

임베디드 소프트웨어개발 솔루션 31.4%, 임베디드 소프트웨어 솔루션 14.0%, 기타 52.7%

X

3

(주)유비케어

의료정보플랫폼 96.4%, 개인건강정보관리플랫폼 3.2%, 중단영업 0.4%

X

4

(주)브리지텍

콜센터 솔루션 73.77%, IP기반 유무선 멀티미디어 서비스 2.3%, 클라우드 콜센터 및 유지보수 23.9%

X

5

갤럭시아머니트리(주)

전자결제사업 80.94%, O2O사업 18.80%, 기타 사업 0.24%

X

6

(주)다나와

제품매출(기타) 63.38%, 제휴쇼핑(서비스) 12.98%, 판매수수료(서비스) 10.55%

X

7

코나아이(주)

KONA카드,콤비카드,통신카드53.74%, COB, 스마트카드 32.79%, S/W개발, 코나머니 13.45%

X

8

한국정보인증(주)

공인인증서(공인인증) 80.04%, SSL, #메일, 보안토큰 등(기타) 12.74%, 보안툴킷 등(PKI솔루션) 7.21%

X

9

(주)셀바스에이아이

인공지능 솔루션 27.6%, 전자사전 9.2%, 의료진단기기 34.7%, 기타 0.1%

O

10

(주)한글과컴퓨터

SW부문 74.40%, 제조부문 25.60%

X

11

(주)지어소프트

IT서비스 22.36%, 광고사업부 10.31%, 유통 및 이커머스 67.32%

X

12

(주)다날

유무선전화결제 등(용역)커머스 84.66%, 커피 프랜차이즈 등 9.53%, 모바일콘텐츠 및 음원제작 등 5.80%

X

13

(주)영림원소프트랩

제품매출 65.60%, 용역매출 31.39%, 상품매출 3.00%

X

14

(주)티사이언티픽

서비스매출 49.01%, 모바일상품권매출 500.68%, 상품매출 0.31%

X

15

(주)엔지스테크널러지

전장사업 68.01%, 솔루션 26.11%, 어플리케이션 5.59%, 기타 0.29%

X

16

(주)이씨에스텔레콤

시스템(컨텍센터 커뮤니케이션 시스템 및 솔루션) 56.84%, 시스템(사내전화기 및 네트워크 등) 12.27%, 유지보수 27.33%, 상품 3.56%

X

17

(주)알티캐스트

미디어 솔루션 69.36%, OVP/OTT 21.48%, Data 플랫폼 7.00%

X

18

오상자이엘(주)

PLM SolutionIT 40.82%, 시스템용역IT 37.17%, 포장재,생물농약,신소재 등 11.53%

X

19

웹케시(주)

B2B핀테크서비스 81.75%, e금융사업 14.18%, 기타 4.07%

X

20

(주)시큐브

솔루션 사업 부문(보안운영체제 등) 53.32%, 서비스사업부문(보안유지보수서비스) 46.67%

X

21

(주)수산아이앤티

공유단말접속관리서비스 53.59%, 보안솔루션 45.01%, 기타수입 1.39%

X

22

(주)엔텔스

운영지원시스템 30.82%, 서비스제공플랫폼 27.22%, 시스템통합 25.67%

X

23

엑스큐어(주)

스마트카드 71.70%, 용역 28.16%, 상품 0.13%

X

24

(주)파수

데이터보안 48.5%, 유지관리 21.68%, 애플리케이션보안 20.89%

X

25

(주)바이브컴퍼니

썸 트렌드 32.89%, AI Solver 50.20%, AI Agent 13.24%, AI Report 2.04%, 기타 1.63%

O

26

(주)이루온

카드발급/발송 시스템 및 디지털 54.29%, 핵심망, 부가망 통신 솔루션 45.70%

X

27

(주)모바일리더

SW솔루션 80.21%, SW솔루션 및 IT서비스 19.79%

X

28

미디어젠(주)

음성인식용역 61.39%, 기타 38.60%

X

29

(주)코리아센터

글로벌상품소싱솔루션 57.79%, 용역매출 39.67%, 제품매출 0.44%, 기타매출 2.10%

X

30

(주)비트컴퓨터

의료정보사업 72.10%, 교육사업 25.31%, 임대사업 2.59%

X

31

이지케어텍(주)

의료정보시스템 개발 및 판매 51.91%, 의료정보시스템운영 및 유지보수 48.08%

X

32

(주)솔트룩스

솔루션공급 67.91%, 서비스공급 32.08%

O

33

키네마스터(주)

KineMaster, Professional Mobi 72.61%, NexPlayer SDK, Media Player S 21.86%, 기타 5.51%

X

34

(주)네이블커뮤니케이션즈

유무선융합 통신 72.17%, All-IP 통신 보안 22.48%, 기타 5.34%

X

35

한솔인티큐브(주)

CC/CRM(제품) 89.64%, WAP SMS MMS 10.35%

X

36

이지웰(주)

직매입 상품 47.94%, 복지상품여행, 콘텐츠 등 44.22%, EAP서비스건강검진서비스 7.24%

X

37

(주)위세아이텍

데이터품질 44.10%, 빅데이터 30.59%, 시스템운영 18.28%

O

38

(주)엔에이치엔벅스

디지털 음원서비스/SNS 운영 63.22%, 음원유통B2B 36.77%

X

39

모바일어플라이언스(주)

영상기록장치, HUD, ADAS, 내비게이션(제품) 93.03%, 영상기록장치, HUD, ADAS, 내비게이션(상품) 5.66%, 기타 1.31%

X

40

(주)링크제니시스

개발 SI/ CIM(용역) 62.32%, XComPro/XGemPro(제품) 28.54%, 기타(EDA,H/W, XEI, VDL) 5.73%

X

41

지니언스(주)

네트워크보안(제품) 84.8%, 네트워크보안(용역 14.8%, 기타 0.4%

X

42

(주)인프라웨어

오피스소프트웨어 51.25%, 모바일 게임 28.42%, 기타 16.41%

X

43

팅크웨어(주)

블랙박스(제품)블랙박스 71.08%, 차량용액세서리 등(제품 및A/S) 14.97%, 내비게이션(제품) 7.56%

X

44

(주)네오위즈홀딩스

게임사업 97.2%, 임대사업 1.9%, 지주사업 0.6%

X

45

(주)비즈니스온커뮤니케이션

전자문서 65.7%, 스마트MI 20.6%, 유지보수 8.0%, 광고 2.5%

X

46

(주)토탈소프트뱅크

Marine Terminal 82.5%, Shipping 13.4%

X

47

(주)케이지이니시스

전자상거래 및 유통 72.9%, 요식업 21.9%, 교육사업 6.6%

X

48

(주)티라유텍

IT서비스 및 SW매출 86.0%, H/W매출 13.9%

X

49

(주)포시에스

리포트부문 53.9%, 전자문서부문 44.6%

X

50

(주)퓨쳐스트림네트웍스

AD AGENCY 43.0%, AD TECH 34.3%, 해외사업 24.0%

X

51

(주)핸디소프트

SW용역매출 50.2%, NW부문 28.7%, SW유지보수 21.1%,

X

52

알서포트(주)

RemoteCall 제품군 69.4%, RemoteView 24.0%

X

53

라온피플(주)

AI 카메라 모듈검사 솔루션 64.0%, AI 머신비전 솔루션 28.7%, 골프센서 7.2%

O

54

(주)신테카바이오

연구용역 100%

X

55

(주)마이더스에이아이

네트워크보안제품 10.96%, 정보보안제품 29.36%, 보안제품 23.11%, BI솔루션 0.43%, SI사업 20.00%, SI/SM 1.08%, 기타07%

X

56

(주)솔트웍스

교육훈련용 솔루션 100%

X

57

나무기술(주)

데스크톱 가상화 서버 68.2%, 클라우드 솔루션 8.0%

X

58

(주)케어랩스

디지털 마케팅 41.1%, 헬스케어 미디어 32.7%, 헬스케어 솔루션 14.7%

X

59

SBI핀테크솔루션즈(주)

결제서비스 37.8%, 개인머니서비스 47.2%, 기업지원서비스 16.6%

X

60

(주)제이엘케이

인공지능 의료분석 솔루션 52.9%, 인공지능 산업/보안 분석 솔루션 33.7%

O

61

(주)지란지교시큐리티

메일보안 37.2%, 모바일보안 11.7%, 문서보안 10.1%

X

주1)
출처: 각사 2019년 사업보고서, 증권신고서

3) 3차 비교기업 선정

① 12월 결산법인일 것
② 상장 후 1년 이상 경과한 기업
③ 2020년 3분기 기준 LTM 4분기 (연결지배지분)순이익 시현 기업
④ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것

[3차 비교기업 선정 내역]

(단위: 백만원)

회사명
결산월
상장 후
1년 이상 경과
2020년 3분기 LTM
순이익 시현
최근 2사업연도
감사의견
선정
여부

셀바스에이아이
12월
O
2,897
적정
O

제이엘케이
12월
X
N/A
적정
X

위세아이텍
12월
O
3.894
적정
O

바이브컴퍼니
12월
X
N/A
적정
X

솔트룩스
12월
X
N/A
적정
X

라온피플
12월
O
-2,669
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 12월 18일(증권신고서 제출일로부터 1영업일 전일)을 분석기준일로 하여 1개월간( 2020년 11월 20일~2020년 12월 18일) 종가의 산술평균, 1주일간(2020년 12월 14일~18일) 종가의 산술평균을 산정한 후 이들을 평가기준일(2020년 12월 18일) 종가와 비교하여 가장 낮은 주가를 기준주가로 적용하였습니다.

(단위: 원)

회사명
위세아이텍
셀바스에이아이

기준주가 (Min[(A)(B)(C)])

17,086

2,946

분석기준일 종가 (A)

17,400

2,960

1주일 평균 주가(B)

17,350

2,979

1개월 평균 종가 (B)

17,086

2,946

일자

2020-11-20

17,000

3,045

2020-11-23

17,500

2,970

2020-11-24

17,600

2,990

2020-11-25

17,400

2,925

2020-11-26

17,200

2,960

2020-11-27

16,950

2,940

2020-11-30

16,750

2,930

2020-12-01

16,500

2,930

2020-12-02

16,500

2,910

2020-12-03

16,650

2,895

2020-12-04

16,600

2,885

2020-12-07

16,200

2,970

2020-12-08

16,900

2,920

2020-12-09

17,250

2,880

2020-12-10

17,500

2,895

2020-12-11

17,550

2,925

2020-12-14

17,050

2,980

2020-12-15

17,200

3,020

2020-12-16

17,500

3,005

2020-12-17

17,600

2,930

2020-12-18

17,400

2,960

(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 2023년 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) 희망공모가액의 산출

【 PER 평가방법 적용 상대가치 산출 의의, 방법 및 한계점 】

① 의의

PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.

PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.

② 산출 방법

PER 평가방법을 적용한 상대가치는 유사회사의 2020년 3분기 기준 최근 4개 분기 합산(지배지분) 순이익을 기준으로 산출한 비교기업들의 산술평균 PER 배수를 동사의 최근 2023년 추정 순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하여 산출하였습니다.
※ PER를 이용한 비교가치 = 유사회사 PER 배수 X 주당 순이익

- 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 비교가치 산정시 유사회사의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 희석화가능주식수를 포함하여 제시하고 있습니다.
※ 적용주식수:
유사회사 : 분석기준일 현재 상장주식수
발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집주식수 + 상장주선인 의무인수주식수 + 희석화가능주식수

※ 유사회사의 재무자료는 금융감독원 전자공시시스템에 공시된 각사의 2019년 사업보고서를 참조하였습니다.

③ 한계점

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

- 동사의 2023년 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.

- 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.

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

- 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.

- 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.

- 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.

⑤ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2020년 3분기 기준 최근 4개 분기(2019년 4분기 ~ 2020년 3분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER 배수에 동사의 2023년 추정 순이익을 2020년 기말기준으로 현가화 하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 2020년 3분기 기준 최근 4개 분기(2019년 4분기 ~ 2020년 3분기) 합산 (지배지분) 순이익 기준 PER
※ ㈜씨이랩의 추정 주당순이익 현가 = ㈜씨이랩의 2023년 추정 순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜씨이랩의 2023년 추정 순이익의 2020년 기말 현가 = ㈜씨이랩의 2023년 추정 순이익/ (1 + 현가할인율 20%)^3
※ PER 비교가치 = ㈜씨이랩의 2023년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

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

⑥ 유사회사의 모든 재무수치는 금융감독원에 공시된 각 사의 감사보고서 및 분기보고서를 참조하였습니다.

(가)유사회사 PER 산정

[ 2020년 3분기 기준 최근 4개 분기 합산 실적을 적용한 PER 산정]

(단위: 백만원, 주, 원, 배)

구분
위세아이텍
셀바스에이아이

순이익(백만원) (주1)

3,894

2,897

상장주식수(주) (주2)

4,453,611

22,055,945

주당순이익(원)

131

874

기준주가(원) (주3)

17,086

2,946

PER(배)

19.54

22.43

평균 PER(배)

20.98

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

주2)
발행주식총수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주3)
기준주가 = Min(분석기준일[2020년 12월 18일]로부터 1개월 간 종가 산술평균, 1주일 간 종가 산술평균, 분석기준일 종가)

(나) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

동사는 주당 평가가액 산출을 위해 '2023년 추정 당기순이익'을 적용하였습니다. 그이유는 아래와 같습니다.

동사는 자체기술력으로 보유하고 있는 대용량의 영상데이터를 실시간으로 처리, 분석 할 수 있는 원천기술을 기반으로 하여 국방, 금융업, 유통업, 공공부문 등에 X-AIVA 솔루션을 통해 보안관제, 경영의사판단, QC 등의 서비스를 제공할 계획을 가지고 있습니다. 이러한 신사업의 안정적인 정착을 통한 수익 창출의 본격화 시점을 2023년을 판단하였습니다. 이에 동사는 2023년 추정 당기순이익을 기준으로 할인율을 적용하여 주당 평가가액을 산출하였습니다.

구분
산출내역
비고

2023년 추정 순이익
108.07억원

A, 주1)

연 할인율
20%

주2)

2023년 추정 순이익 현가
62.54억원

B = A / (1.20^3)

적용 주식수
3,013,642주

C, 주3)

2020년말 기준 환산 주당순이익
2,075원

D = B / C

적용 PER

20.98배

E, 주4)

주당 평가가액

43,549원

F = D X E

주1)
2023년 추정 순이익 산정내역은 '다. 추정 당기순이익 산정내역'을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

2023년 추정 당기순이익을 2020년말 비교대상 당기순이익으로 환산하기 위한 연 할인율 20%는 2019년 이후 기술성장기업의 현재가치 연 할인율, 유사회사의 가중평균자본비용(WACC) 등을 종합적으로 고려하여 20%의 할인율을 적용하였습니다. 동사 적용 연 할인율 20%는 2019년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 연 할인율 평균 비율인 22.4% 대비 2.4%p 할인하였으며, 최종 선정된 유사회사 2개사의 평균 가중평균자본비용(WACC) 11.58% 대비 약 8.42%p 할증하였습니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로, 이에 유의하시기 바랍니다.

[ 참고: 2019년 이후 상장한 기술성장기업의 연 할인율 ]

회사명
상장일
연 할인율(%)

이노테라피
2019.02.01
30.0

셀리드
2019.02.20
25.0

지노믹트리
2019.03.27
25.0

아모그린텍
2019.03.29
35.0

수젠텍
2019.05.28
40.0

마이크로디지탈
2019.06.05
20.0

압타바이오
2019.06.12
45.0

플리토
2019.07.17
32.0

나노브릭
2019.08.19
10.0

라닉스
2019.09.18
25.0

올리패스
2019.09.20
25.0

엔바이오니아
2019.10.24
20.0

캐리소프트
2019.10.29
17.5

미디어젠
2019.11.05
25.0

라파스
2019.11.11
20.0

티움바이오
2019.11.22
20.0

제이엘케이인스펙션
2019.12.11
8.0

신테카바이오
2019.12.17
30.0

메드팩토
2019.12.19
40.0

브릿지바이오테라퓨틱스
2019.12.20
20.0

천랩
2019.12.26
25.0

서남
2020.02.20
20.0

레몬
2020.02.28
20.0

서울바이오시스
2020.03.06
15.0

에스씨엠생명과학
2020.06.17
25.0

젠큐릭스
2020.06.25
25.0

소마젠
2020.07.13
20.0

솔트룩스
2020.07.23
15.0

제놀루션
2020.07.24
30.0

셀레믹스
2020.08.21
10.8

이오플로우
2020.09.14
20.0

압타머사이언스
2020.09.16
25.0

박셀바이오
2020.09.22
35.0

넥스틴
2020.10.08
-

피플바이오
2020.10.19
25.0

미코바이오메드
2020.10.22
15.0

바이브컴퍼니
2020.10.28
16.7

센코
2020.10.29
20.0

고바이오랩
2020.11.18
25.0

클리노믹스
2020.12.04
25.0

엔젠바이오
2020.12.10
20.0

평 균
22.4

[ 참고: 유사회사의 가중평균자본비용(WACC) ]

회사명
가중평균자본비용(WACC)

위세아이텍
13.70%

셀바스에이아이
9.46%

전체 평균
11.58%

주)
2020년 3분기말 기준 가중평균자본비용(WACC)입니다.

자료: Bloomberg

주3)
적용주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 2,287,142주에 공모주식수 650,000주, 상장주선인 의무인수주식수 19,500주, 상장 후 1년 내 행사가능한 주식매수선택권 24,500주, 상장 후 3개월 이후 18개월 이내 행사가 가능한 신주인수권 32,500주를 합산하여 산정하였습니다.

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

대
표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2023년 추정 순이익 108.07백만원에 연 할인율 20%를 적용하여 산출된 현가 6,254백만원에 유사회사의 2020년 3분기 기준 최근 4개 분기 합산 실적 기준 PER 20.98배, 적용 주식수 3,013,642주(공모 전 주식수 2,287,142주 + 공모주식수 650,000주 + 상장주선인 의무인수 주식수 19,500주 + 상장 후 1년 내 행사 가능한 주식매수선택권 24,500주+상장 후 3개월 이후 18개월 이내 행사가 가능한 신주인수권 32,500주)를 적용하여 43,549원으로 산정하였습니다.

(다) 희망공모가액의 산정

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

[ ㈜씨이랩 희망공모가액 산출내역 ]

구 분
내 용

주당 평가가액

43,549원

평가액 대비 할인율 주1)

19.80% ~ 40.40%

희망공모가액 밴드

26,000원 ~ 35,000원

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]

[2019년 이후 기술성장기업의 평가액 대비 할인율]

회사명
상장일
하단
상단

이노테라피
2019.02.01
44.70%
31.00%

셀리드
2019.02.20
43.50%
29.90%

지노믹트리
2019.03.27
53.10%
31.10%

아모그린텍
2019.03.29
20.00%
10.00%

수젠텍
2019.05.28
53.40%
45.70%

마이크로디지탈
2019.06.05
55.10%
48.40%

압타바이오
2019.06.12
40.60%
29.30%

플리토
2019.07.17
34.70%
20.90%

나노브릭
2019.08.19
40.90%
27.80%

라닉스
2019.09.18
36.20%
16.30%

올리패스
2019.09.20
44.10%
32.00%

엔바이오니아
2019.10.24
35.90%
19.50%

캐리소프트
2019.10.29
45.00%
29.30%

미디어젠
2019.11.05
20.30%
10.10%

라파스
2019.11.11
40.20%
27.70%

티움바이오
2019.11.22
43.60%
29.50%

제이엘케이인스펙션
2019.12.11
28.90%
6.30%

신테카바이오
2019.12.17
40.10%
24.10%

메드팩토
2019.12.19
40.50%
24.80%

브릿지바이오테라퓨틱스
2019.12.20
34.70%
25.40%

천랩
2019.12.26
42.60%
28.90%

서남
2020.02.20
33.00%
23.10%

레몬
2020.02.28
35.40%
25.00%

서울바이오시스
2020.03.06
41.60%
32.60%

에스씨엠생명과학
2020.06.17
28.60%
13.30%

젠큐릭스
2020.06.25
44.40%
36.00%

소마젠
2020.07.13
42.70%
21.90%

솔트룩스
2020.07.23
35.00%
18.80%

제놀루션
2020.07.24
39.10%
29.00%

셀레믹스
2020.08.21
47.50%
34.70%

이오플로우
2020.09.14
36.60%
26.00%

압타머사이언스
2020.09.16
47.70%
34.60%

박셀바이오
2020.09.22
42.90%
33.30%

평균
39.78%
26.55%

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. 추정당기순이익 산정내역

(1) 추정 손익계산서

동사의 최근 사업연도를 포함한 향후 4개년 손익추정은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구 분
2019년
2020년(E)
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

매출액
7,089
11,203
19,886
30,197
42,627

매출원가
5,280
8,321
13,176
18,005
23,008

매출총이익
1,809
2,882
6,709
12,190
19,619

판매비와관리비
1,549
2,166
3,580
4,556
5,824

영업이익
260
716
3,128
7,634
13,795

영업외수익
55
53
160
160
160

영업외비용
220
128
128
128
128

법인세차감전이익
95
641
3,161
7,666
13,827

법인세비용
33
119
673
1,665
3,020

당기순이익
62
522
2,487
6,002
10,807

(2) 항목별 추정 근거

동사의 추정 매출 및 손익은 국내외 빅데이터, 인공지능 산업의 성장, 현재 진행 혹은 준비 중인 인공지능 및 빅데이터 솔루션 공급, AI기술용역사업 등의 확장 등을 가정하여 산출하였습니다. 따라서 예측한 인공지능 및 빅데이터 시장의 본격적인 성장규모의 예측치와의 차이, 현재 진행 혹은 준비중인 사업 규모의 예측 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 점에 유의하시기 바랍니다.

(가) 매출액

[부문별 매출액 추정 요약]

(단위: 천원)

구분
2018년
2019년
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

어플라이언스
2,306,686
2,392,940
5,731,823
7,451,369
9,686,780
12,592,814

솔루션
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692

AI기술용역
2,749,978
3,690,703
2,791,521
8,488,411
15,122,002
22,905,692

데이터유통
-
186,364
938,591
1,856,364
2,880,519
4,120,779

합계
5,114,416
7,089,207
11,202,497
19,884,819
30,195,712
42,626,978

(출처 : 동사 제시 자료)

1) 어플라이언스

어플라이언스 제품은 글로벌 GPU 시장의 94%를 점유하고 있는 NVIDIA와 그 외 HP, DELL 등의 GPU 제품에 동사의 솔루션인 우유니(Uyuni)가 함께 탑재되어 판매되는 경우입니다. 동사는 GPU자원의 효율적인 관리 및 배분을 가능하게 하는 우유니(Uyuni) 솔루션을
2018년 (美)NVIDIA GTC에 참가하여 신기술을 발표하는 등 세계 1위 인공지능 인프라 업체인 NVIDIA사의 국내 최초 GPU S/W파트너로 선정되었습니다. 해당 파트너사에 선정됨에 따라 인공지능 비디오 데이터 분석에 필요한 H/W(GPU) 판매권을 확보하였으며 인공지능 H/W와 S/W를 동시에 납품할 수 있는 어플라이언스 상품 출시로 통합 역량을 확보하였습니다. 또한 2020년 하반기에는 NVIDIA사의 S/W업체 중 국내 유일하게 Preferred Partner로 승격되어 H/W 매입시 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다.

한편, AI 데이터센터 부문 실적은 최근 5개연도간 NVIDIA의 고속성장을 주도하며 CAGR 56.6%(FY2015년~2020년)로 집계되었습니다(삼성증권, 글로벌반도체, 2020.04). 또한 2019년 11월 기준 슈퍼컴퓨터 가속기 시장점유율이 94%를 보이고 있는 NVIDIA의 AI 신경망 반도체 GPU 매출액은 2019년부터 2024년 까지 CAGR 33.3%를 보일것으로 예상됩니다. 이와 같이 전 산업계와 공공분야의 인공지능 도입 확산에 따라 필수연산 자원인 GPU의 수요증가는 지속될 것으로 전망되며, 실제로 동사의 GPU와 함께 솔루션이 제공되는 어플라이언스 부문 매출액의 경우 '18~'20(E) CAGR 58%로 높은 성장세를 보이고 있습니다. 따라서 동사의 어플라이언스 부문의 향후 매출 성장률은 보수적으로 30%를 적용하여 추정하였습니다.

[AI신경망 반도체 GPU매출액 추이 및 전망]

ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망.jpg
ai신경망 반도체 gpu매출액 추이 및 전망

동사는 X-AIVA를 통한 AI기술용역사업을 수행할 계획을 가지고 있습니다. 현재 국방, 금융업, 유통업, 공공사업 등에 예정되어 있는 AI기술용역사업과 더불어 어플라이언스 제품의 직접판매 비중이 점진적으로 증가 될 것으로 예상됩니다. AI기술용역을 통한 솔루션 매출과 더불어 어플라이언스 제품의 직접 매출이 병행될 것으로 판단되며 이와는 별개로 어플라이언스 단독 매출 중 직접판매 비중이 점차 증가할 것으로 예상되며 그 추정치는 아래와 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)

직접판매 매출
-
-
244,185
1,117,705
2,906,034
7,555,689

간접판매 매출
2,306,686
2,392,940
5,535,098
6,333,664
6,780,746
5,037,126

매출합계
2,306,686
2,392,940
5,779,283
7,451,369
9,686,780
12,592,814

판매비중
직접판매
0%
0%
4%
15%
30%
60%

간접판매
100%
100%
96%
85%
70%
40%

(출처 : 동사 제시 자료)

2) 솔루션 매출

동사 솔루션 제품인 우유니(Uyuni), 엑스레이블러(x-Labeller), 엑스댐스(x-DAMs), 엑스아이바(X-AIVA)를 라이선스 기준으로 제품이 판매되면 제품별 가격을 고객에게 청구하는 방식으로 진행됩니다. 솔루션 제품 판매에는 커스터마이징이 포함되지 않습니다.

[씨이랩 비즈니스 모델 - 솔루션 제품 판매 방식]

출처 : 동사 작성 자료

동사의 솔루션 매출은 라이선스 판매로부터 발생합니다. 2019년 AI 영상분석 솔루션 X-Labeller를 출시하며 1,318%의 솔루션 부문 매출 신장을 달성하였고 2020년도는 전년대비 25%의 성장이 예상됩니다. 솔루션 사업부문 '18~'20(E) CAGR은 448.99%이며, 한국데이터산업진흥원에 의하면 데이터 분석 솔루션 '17~'19(E) CAGR은 22.3%입니다. 그럼에도 동사가 상용화한 솔루션 사업부문에서의 경쟁자의 진입 등을 고려하여 보수적으로 20%의 성장을 적용하여 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2018
2,019
2020(E)
2021(E)
2022(E)
2023(E)
CAGR('19~'20E)

솔루션 매출
57,752
819,200
1,740,563
2,088,675
2,506,410
3,007,692
448.99%

(출처 : 동사 제시 자료)

3) AI기술용역

동사의 AI기술용역의 경우 SI 성격의 빅데이터 및 AI 분석을 위한 인프라의 구축과 더불어 동사의 솔루션 제품(X-DAMs, Uyuni, X-Labeller 및 X-AIVA)을 접목하여 제공하여 고객의 니즈에 충족하는 서비스를 제공합니다. 동사는 2010년 설립 초기부터 빅데이터, AI 관련 기술용역을 제공해왔고 AI기술용역의 제공 내역 요약은 아래와 같습니다.

AI기술용역 제공 내역

(단위 : 백만원)

발주처
사업개요
사업기간
계약금액

KT
KT클라우드 서비스 내 GPU인프라 및 서비스 제공
'20.04 ~ '20.12.
765

매일방송외
유통 소비 빅데이터 플랫폼 기능 고도화 및 융복합 상품 생산체계 구축
'20.06 ~ '20.12.
850

국방과학연구소
딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 소프트웨어 개발
'19.12 ~ '22.04
700

국방과학연구소
딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작
'19.12 ~ '20.11
349

매일방송외
유통소비 빅데이터 플랫폼(KDX) 개발 프로젝트
'19.08 ~ '19.12
1,773

더본코리아
통합 POS 프로그램 및 매출데이터관리시스템 개발
'19.05 ~ '20.04
350

국방과학연구소
머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성기술 개발 융복합 ICT
'17.11 ~ '20.06
675

한국정보화진흥원
지능정보 데이터 소재정보 수집 및 대외 제공, 지능정보 통합지원 체계 구축
'17.11 ~ '17.12
378

한국정보화진흥원
K-ICT 빅데이터 센터 고도화
'16.11 ~ '16.12
729

국방과학연구소
실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼(D-Net) 개발
'16.08 ~ '18.11
2,201

경남발전연구원
경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발
'16.06 ~ '16.12
429

한국환경산업기술원
친환경 정보관련 시스템의 기능 고도화 및 안정적 운영을 통해 관련정보의 지속가능성 증대, 시스템 개선, 유지관리 통합 관리 체계 기반 마련
'16.05 ~ '16.12
400

한국정보화진흥원
빅데이터 기반 관계분석과 복지협업 프로세스 개선을 통한 범정부 복지 분야 협업체계 재설계
'15.05 ~ '15.11
485

중소기업은행
SNS기반 소상인 홍보 및 고객관리 서비스 개발 운영
'13.10 ~ '14.10
1,000

방송통신위원회
성남시 시장상권활성화서비스 개발 및 상권활성화 통합관리시스템 개발을 통한 스마트비즈니스 환경 구축
'12.05 ~ '12.12
1,050

인천정보산업진흥원
차세대 웹표준 HTML5 기반 소셜미디어 통합 프레임워크, 관리서비스 및 기업용 마케팅서비스 개발
'12.03 ~ '13.12
1,724

인천정보산업진흥원
문화컨텐츠 중소기업을 위한 스마트워크센터 구축
'11.06 ~ '11.11
453

기타
10,903

동사는 빅데이터, AI산업의 초기 단계에서는 빅데이터 및 AI 분석 환경의 구축, 선행기술의 개발 형식의 AI기술용역이 제공되었습니다. 현재 동사는 실시간 영상데이터 분석 기술의 개발 완료와 X-AIVA의 상업화가 완료됨에 따라 cctv 영상데이터의 실시간 분석을 통한 보안관제, 경영의사 판단을 위한 정보를 제공하거나 품질관리 등의 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 사업을 진행하고 있습니다.

① 국방분야 

동사는 2017년부터 국방과학연구소(ADD)와 실시간 영상인식 국방 빅데이터 플래폼(D-NET) 개발, 머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성 프레임워크 제작(D-GEN) 개발 용역을 수행하였습니다.
본 용역은 국방부의 무기체계 고도화 사업의 일환으로 4차 산업혁명 시대 선도를 위한 미래 전략기술, 유무인 복합체계 등 첨단무기 개발 역량 강화를 위해 진행된 연구용역으로 제출일 현재 기술개발이 완료되어 2021년을 기점으로 본 사업진행을 앞두고 있습니다.
이와 더불어 국방과학연구소와의 실시간 영상인식과 관련된 기술 수준을 인정받아 공군 비행장에서의 스마트관제탑 사업을 수주, 2021년 본사업이 진행될 예정입니다.

[서산 공항 보안관제 서비스 제공 예시]

공항 관제.jpg
공항 관제

(출처 : 동사 제시자료)

국방부 2021년 국방예산 편성과 관련된 보도자료(2020.09.01, 2020.12.02)에 따르면 2021년 국방예산은 52조 8,401원으로 확정되었으며 이는 2020년 대비 5.4% 증가한 수준입니다. 한편, 국방부 예산 중 유도무기 개발을 위한 유무인 복합체계사업 예산의 경우 1조 472억원으로 편성되었습니다. 이는 2020년 대비 43.9%증가된 수치입니다. 또한, 동사와 지속적으로 AI 기술개발을 진행하고 있는 국방과학연구소의 연구인프라보강(R&D) 예산은 2021년 1,220억원이 편성되었고 전년대비 24.5% 증가하였습니다. 

2021년 국방 예산 정부안(확정) 보도자료 발췌

2021년 국방예산 확정안 보도자료 발췌.jpg
2021년 국방예산 확정안 보도자료 발췌

국방예산_유무인복합체계 예산 내용 발췌.jpg
국방예산_유무인복합체계 예산 내용 발췌

(출처: 국방부 국방예산 보도자료 2020.09.01, 2020.12.02)

동사가 2017년부터 진행해온 3건의 AI기술개발용역(실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼, AI 학습용 가상데이터 생성 SW개발, 가시광 학습용 가상데이터 생성 SW개발사업)은 유무인 복합체계 사업의 일환으로, 2021년부터 실제 무인 유도무기에 탑재되는 본 사업으로 전환되어 SW엔진이 납품될 것으로 예상됩니다. 동사는 이러한 국방분야의 AI기술개발 용역 수주금액을 추정함에 있어서, 국방예산의 증가 및 동사가 진행할 유무인 복합체계 사업의 핵심기술개발 분야 및 국방과학연구소 연구인프라 보강 예산의 증액수준, 과거 수주 경험을 통하여 본 사업으로의 전환될 경우 수주 규모를 예상하여 향후 수익을 추정하였습니다.

[국방분야 AI기술개발 용역 진행 내역 및 추정]

(단위 : 천원)

구분
2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

실시간 영상분석 빅데이터 플랫폼
1,016,056
931,385
-
-
-
-
-

AI 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
43,568
231,955
231,955
106,159
-
-
-

가시광 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
70,766
278,552
-
-
-

은폐상황 학습용 가상데이터 생성 SW 개발
-
-
10,376
312,178
312,178
65,269
-

유도무기(지대공미사일) 탐색기용 영상분석 서비스
(추정)

-
-
-
-
900,000
900,000
900,000

유도무기(드론) 탐색기용 영상분석 서비스
(추정)

-
-
-
-
-
900,000
900,000

공군 비행장 영상분석 서비스(스마트관제탑)
(추정)

-
-
-
171,205
1,050,000
1,050,000
1,050,000

소계
1,059,624
1,163,339
313,096
868,094
2,262,178
2,915,269
2,850,000

② 금융권

CCTV 영상을 통한 객체인식 영상분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 금융권 영업점의 CCTV와 비디오데이터 분석을 위한 GPU 서버를 연동하여 고객들을 분석하고 효용가치가 있는 분석 값으로 표출하는 구축형 납품 사업입니다. 금융권 각 영업점에는 평균 25대 가량의 CCTV가 설치되어 있으며 이는 영업점들마다 관제 모니터링과 데이터 기록 장치를 사용하여 관제와 비디오데이터를 기록을 하고 있습니다. 이러한 단순 관제 환경에 X-AIVA라는 영상 분석 시스템을 도입하면서 기능적으로는 감지 인원 마스킹 처리 기능, 고객출입 후 이동경로 분석, 인원 밀집도 분석, 분석 데이터 통계 기능이 적용됩니다. 또한 사업 추진 중인 금융권 영업점은 144개 영업점으로 규모적인 부분에서 소규모성 환경이 아니기 때문에 영상 분석 환경 구축을 중앙 분석 서버 시스템으로 구축하여 진행할 계획입니다.

본 계약에서 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 라이선스 측면에서는 10 영업점을 기본 구성으로 판매되며, 멀티구성은 50 영업점으로 대규모 계약시 할인폭이 적용된 가격으로 계약이 진행됩니다. 이러한 가격 체계로 영업점의 사이트 증설이나 신규 영업점 발굴로 인한 제품 라이선스 매출 증가를 기대하고 있습니다.

[금융권 지점관리 서비스 제공 예시]

금융권 지점 관리.jpg
금융권 지점 관리

(출처 : 동사 제시자료)

제출일 현재 동사는 금융권 K사와 CCTV영상을 통한 객체인식을 통해 고객 이동동선 파악, 고객 밀집도 파악, 창구배치 효율화, 고객 이상행동 감지 등의 서비스를 제공하는 계약을 진행중에 있습니다. 동사가 예상하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

X-AIVA 서비스 단가
(A)

240,000
240,000
120,000

CCTV 적용대수
(B)

50
3,600
25,325

소계
(C=A*B)

12,000,000
864,000,000
3,039,000,000

구축비
(D)

175,000,000
9,000,000
-

목표 지점개수
(E)

2
144
1,013

소계
(F=D*E)

350,000,000
1,080,000,000
-

수주예상금액(C+F)

362,000,000
1,944,000,000
3,039,000,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 산정하였습니다.

주2) 3차년도 서비스 단가는 금융분야 메이저 고객사 선점과 Lock-in 유도를 위해 전략적으로50% 할인을 적용하였습니다.
주3) 구축비의 경우 초기단계에서는 중앙통제형 관제센터 구축을 위해 개발비가 투입되나 통합관리센터 구축 이후부터는 단순 카메라 채널의 IP 연동만으로도 엔진 적용이 가능하여 점차적으로 감소하는 것으로 가정하였습니다. 

주4) 지점당 CCTV대수는 25대로 가정하였습니다.

금융기관 지점수는 2020년 12월기준 6,697개로 추정됩니다. 지점당 CCTV대수를 25대로 가정하면 2020년 167,415대에서 2023년까지 166,563대로 소폭 증가될 것으로 추정됩니다. 동사는 2023년까지 금융권 K사에 1,013개 지점 약 25,000대의 카메라에 X-AIVA 서비스를 도입하여 금융권 AI 영상분석 시장점유율 15%달성을 목표하고 있습니다. 제출일 현재 동사는 금융권 K사와의 관련 사업 진행을 위한 MOU를 체결하였고, 해당 사업의 진행됨에 따라 국내 타 금융기관으로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되나, 동사의 실적추정에서 해당 부분은 제외하였습니다.

금융기관 CCTV 대수 추이

(단위 :
지점수, 대)

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

17개 은행
(지점수)

6,788
6,765
6,708
6,697
6,685
6,674
6,663

KB국민은행
(지점수)

1,062
1,057
1,051
1,018
1,016
1,015
1,013

농협은행
(지점수)

1,150
1,135
1,135
1,135
1,133
1,131
1,129

우리은행
(지점수)

876
877
875
874
873
871
870

신한은행
(지점수)

865
876
876
875
874
872
871

하나은행
(지점수)

775
753
724
724
723
722
720

금융권 CCTV 대수
(대)

169,700
169,125
167,700
167,415
167,130
166,846
166,563

출처) 은행연합회 - 각 은행별 영상정보처리기기 운영관리 방침
주) 2021년부터의 CCTV 대수 추정치는 2017년~2020년까지의 CCTV대수의 CAGR인 -0.17%를 고려하여 추정하였습니다. 

③ 유통업

유통 분야 상품관리 영상 분석에서의 대표적인 사업 연계 협의는 G사 편의점 별 설치되어 있는 CCTV를 통해서 제품 진열대의 상품 점유율에 대한 영상 분석으로 영업점의 관리 및 현황을 파악할 수 있는 시스템 구축 사업입니다. 편의점 내부를 촬영하는 CCTV 비디오데이터의 특성상 구축형 납품 형태로 진행 계획을 세우고 있으며 X-AIVA는 연간 라이선스로 비용이 책정되며 이와 함께 기술지원 및 유지보수 비용을 별도 청구하는 가격체계를 가지고 있습니다. 현재 편의점의 상품 재고 파악을 위한 현장정보 수집은 판촉사원들이 편의점 실내 사진 촬영 후 영업시스템에 사진을 업로드하여 육안으로 분석한 결과를 전달하는 상황입니다. 이는 재고 파악의 정확성이 분명하지 않으며 단순 재고 파악으로는 운영 차원의 분석 정보가 미비하여 관리 운영에 어려움이 있습니다. 이를 CCTV 영상 분석 차원의 환경구성으로 구축하여 보다 정확한 관리체계를 마련하고자 하는 목적이 있는 사업입니다. 본 사업에 X-AIVA 적용을 위해서는 편의점 별 평균 카메라 대수와 서비스 적용 편의점의 영업점 수를 기준으로 중앙 분석 서버를 설치하고 편의점에 설치되어 있는 CCTV를 네트워크로 연동하여 X-AIVA 서비스 기능을 활용하는 구성으로 구조를 마련하고 있습니다. X-AIVA 적용 기대 효과로는 영업시스템의 기능 고도화와 효과적인 진열 위치 및 면적 분석 그리고 경쟁사 상품들과의 진열 효과 분석 결과로 기대하고 있습니다.

[유통 지점 관리 서비스 제공 예시]

유통업 지점 분석.jpg
유통업 지점 분석

제출일 현재 동사는 유통업 G사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

목표 지점개수
(A)

31

320

1,672

G사 지점수(추정)
(B)

15,127
15,899
16,709

도입율(주4)
(A/B)

0.2%

2%

10%

단가
(C)

240,000
240,000
240,000

CCTV 대수 (D)

155
1,600
8,360

수주예상금액
(C*D)

37,200,000
384,000,000
2,006,400,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다(단가=2만원*12개월).
주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 G사 편의점 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

전국 편의점 지점 수는 2020년 12월기준 42,746개로 추정됩니다. 이중 G사의 지점 수는 2020년 12월 14,393개이며 2023년까지 16,709개로 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 동사는 G사와 CCTV를 통한 영상분석 서비스 제공을 위한 MOU를 체결하였으며, 2021년 31개 지점에 AI 영상분석 엔진 납품을 목표하고 있습니다. 나아가 2023년까지 G사 전체 편의점 지점수의 10% 점유를 목표하고 있습니다.
동사는 관련 사업을 진행하면서 편의점 산업내 타 사로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되나, 동사의 실적추정에서는 제외하였습니다.

편의점 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
36,824
38,451
40,672
42,746
44,926
47,218
49,626

G사
12,429
13,107
13,918
14,393
15,127
15,899
16,709

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, G사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 편의점 지점수의 CAGR 5.1%고려하여 추정하였습니다.

동사는 유통 분야 요식업 피자 프랜차이즈 P사와의 AI 영상분석 사업을 추진 중입니다. P사는 영업점 내부에서의 식사보다 대부분 배달과 방문포장을 통해 영업을 진행하고 있습니다.

한편, 최근 코로나19의 영향으로 방문포장과 배달주문이 증가하고 있습니다. 포장구매와 배달주문의 특성상 고객이 요리 과정을 확인할 수 없고 제품의 최종상태를 취식 직전에 확인하는 경우가 대부분입니다. 또한, 최근 배달원들의 배달음식 취식행위에 따른 고객불만이 증가하고 있어 제품과 서비스 품질관리 차원에서 AI 영상분석 시스템을 도입하려하고 있습니다.

P사와 협의 중인 내용은 AI 영상분석을 통해 피자 요리과정에서의 품질관리(QC)입니다. 주방 내 설치된 CCTV를 통해 피자가 오븐기로 투입되기 전 정량의 토핑이 투입되었는지, 피자의 모양이 정상적인지 검증하고, 피자 요리과정에서 요리사의 이상행동(비위생적 행위 등)을 AI 영상분석을 통해 감지하는 시스템을 구축하는 것입니다. 이를 통해 P사는 고의적 재료 미투입을 통한 원가절감 행위, 요리사의 비위생적 행위 등을 방지하여 고객 서비스품질을 향상시키려하고 있습니다.

X-AIVA 적용 기대 효과로는 AI 영상분석을 통한 P사 내부 영상관제시스템을 구축을 통해 최종적으로 제품과 서비스 품질 향상을 기대하고 있습니다.

제출일 현재 동사는 프랜차이즈업체 P사와 상기의 서비스를 제공하기 위한 AI기술용역 제공 사업을 진행중에 있으며, 동사에서 판단하는 계약규모 및 계약단계는 아래와 같습니다.

(단위 : 대, 수, 원)

2021E
2022E
2023E

목표 지점개수
(A)

9
63
142

P사 지점수(추정)
(B)

218
249
284

도입율(주4)
(A/B)

4.13%
50.23%
100.00%

단가
(C)

240,000
240,000
240,000

CCTV 대수
(D)

45
313
710

수주예상금액
(C*D)

10,800,000
75,000,000
170,400,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA 월 구독료는 2만원으로 사정하였습니다.
(단가=2만원*12개월).

주2) 구축형 AI개발용역 형태상 GPU서버 구축이 필연적으로 필요하나, GPU서버 구축은 어플라이언스 매출 추정에 반영하였습니다.
주3) 지점당 CCTV대수는 5대로 가정하였습니다.

주4) 추정 기간의 P사 지점수 추정치와 비교하여 도입율을 추산하였습니다.

전국 요식업 프랜차이즈업체의 지점 수는 2020년 12월기준 144,752개로 추정됩니다. 이중 P사의 지점 수는 2020년 12월 191개이며 2023년까지 284개로 증가할 것으로 예상됩니다. 이에 동사는 P사와 CCTV를 통한 영상분석 서비스 제공을 위한 MOU를 체결하였으며, 2021년 전지점에 AI 영상분석 엔진 납품을 목표하고 있습니다. 
동사는 관련 사업을 진행하면서 관련 산업내 타 사로의 사업전개가 가능할 것으로 예상되고, P사의 글로벌 지점으로의 사업 영역 확대가 가능할 것으로 예상하나 동사의 실적추정에서는 제외하였습니다.

요식업 프랜차이즈업체 및 P사 지점 수 현황 및 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

전체
122,361
129,728
136,868
144,752
153,089
161,907
171,233

P사
128
146
167
191
218
249
284

출처)공정거래위원회 가맹사업시스템, P사 홈페이지
주) 2020년 이후 지점수에 대한 추정치는 2017년~2020년까지의 요식업 프랜차이즈업체의 지점수
CAGR
5.76%, P사의 지점수
CAGR
14.22%를 고려하여 추정하였습니다.

④ 공공부문

통계청의 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수 현황자료에 따르면 지자체별 많게는 8,000대에서 적게는 1,000대의 CCTV가 운영되고 있습니다. 이는 교통감시, 주취, 폭력, 쓰레기 무단투기 등의 방범을 위한 목적과 화재, 지진 등의 재난안전에 대한 대비를 목적으로 하고 있습니다. 지자체의 CCTV는 통합관제센터 관제사들이 육안으로 감시하고 있는 실정입니다. 영주시의 경우 1명의 관제사가 약 150대의 CCTV를 관제하며 화성시의 경우 1명당 600대의 CCTV 관제를 담당하고 있습니다.

관제사에 의한 CCTV 실시간 관제는 물리적으로 불가하기 때문에 지자체에서는 AI를 통해 CCTV 영상을 선별적으로 관제할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이상행동, 재난상황 등의 객체 이벤트 발생 시 AI가 이를 감지하여 관제사에게 우선적으로 알려주어 관제효율을 증가시키는 것에 그 목적이 있습니다.

[스마트시티 보안관제 서비스 예시]

스마트시티 보안관제.jpg
스마트시티 보안관제

(출처 : 동사 제시 자료)

'21년도 지자체 중 10여개의 지자체 통합관제센터에서 예산을 확보한 상황이며 동사는 영주시, 진주시, 이천시, 부산시 4개소에 X-AIVA 적용을 협의 중에 있습니다.
동사는 2020년 10월부터 영주시와 CCTV 30개 채널에 X-AIVA 엔진 데모테스트를 진행 중에 있습니다. 엔진 테스트가 성공적으로 완료될 경우 2021년 본 사업으로 진행되어 1,000개 CCTV로 확장될 예정입니다. 2021년의 경우 보수적인 관점에서 수주가능성이 가장 높은 영주시 한 개 시에 대해서만 추정치를 작성하였습니다. 동사는 2023까지 6개의 지자체에 18,000여대 CCTV에 X-AIVA를 납품하여 시장점유율 1% 달성을 목표하고 있습니다.

진행중인 지자체 CCTV 선별 관제 서비스 관련 매출 추정

2020
2021E
2022E
2023E

수주예상 지자체수

1
2
6

수주예상 CCTV 대수(A)
-
1,000
6,000
18,000

공공기관 CCTV대수(B)
1,260,430
1,340,846
1,426,392
1,517,396

시장점유율(A/B)
-
0.07%
0.42%
1.19%

단가(C)
240,000
240,000
240,000
240,000

수주예상금액
(A*C)

-
240,000,000
1,440,000,000
4,320,000,000

(출처 : 동사 제시 자료)

주1) CCTV 1대당 X-AIVA의 구독료는 월 2만원, 연 24만원으로계산하였습니다.

공공기관 CCTV 운영대수 추정

2017
2018
2019
2020
2021E
2022E
2023E

954,261
1,032,879
1,148,770
1,260,430
1,340,846
1,426,392
1,517,396

출처) 통계청 공공기관 CCTV 설치 및 운영대수, 개인정보보호종합지원시스템 현황자료
주
1) 공공기관 CCTV 설치대수의 추정은 2017년~2020년 CCTV설치대수의 CAGR 6.38%를 고려하여 추정하였습니다.

⑤ AI이행사업(기타) 

동사는 설립초기부터 민간과 공공기관의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 기술개발 등의 용역을 수행해 왔습니다. 국내의 빅데이터, AI 인프라 구축 및 관련 기술개발 사업은 대부분 정부 주도하에 이루어지고 있고, 이는 정보통신산업협회의 수요조사 후 자금이 집행되어 해당 사업이 진행되는 구조로 이루어지고 있습니다.

동사는 AI이행사업의 매출추정과 관련해서 AI, 빅데이터 이행사업 예산 중 동사가 수주한 금액의 2018년~2020년 동안의 비율을 근거로 하여 향후 AI, 빅데이터 이행사업의 규모를 과거 예산성장율과 국내 인공지능시장의 성장 전망치를 고려하여 추정하였습니다.

[AI, 빅데이터 이행사업 매출 추정]

(단위 : 백만원)

2018년

2019년

2020E

2021E

2022E

2023E

AI, 빅데이터 이행사업
62,792
130,498
101,231
240,633
331,564
456,858

수주금액
1,105
3,376
2,109
5,158
7,107
9,793

시장점유율
1.76%
2.59%
2.08%
2.14%
2.14%
2.14%

주) 동사의 2018년~2020년 AI, 빅데이터 이행사업 규모 대비 수주금액 비율의 평균은 2.14%입니다. 2021년 이후 동사의 수주금액은 동사의 과거 시장 점유율 2.14%가 유지된다고 가정하였습니다.

동사가 수행하는 AI 이행사업은 AI를 활용한 '빅데이터 플랫폼 구축' 사업과 'AI 영상분석시스템 구축' 사업으로 분류됩니다. 동사는 2019년부터 유통소비 빅데이터 플랫폼 구축 사업을 진행 중입니다. 또한, KT AI 클라우드의 GPU 인프라 서비스(GPU as a Service)를 계속사업으로 진행 중입니다. 해당사업은 2021년부터 고도화 사업으로 전개되어 동사의 AI 분석엔진이 결합된 'AI as a Service'로 제공될 예정이고, 수요예보에 따라 신규사업 수주가 지속 될것으로 예상됩니다..

[AI 기술용역 매출 추정]

(단위 : 백만원)

구분

2020E

2021E

2022E

2023E

빅데이터 플랫폼 구축(계속)

850

1,200

1,200

1,200

AI GPU인프라 서비스(계속)

765

1,350

1,350

1,350

계속사업 소계

1,615

2,550
2,550
2,550

신규사업

494

2,608

4,657
7,243

합계

2,109
5,158

7,107

9,793

(출처 : 당사 제시 자료)

① 빅데이터 플랫폼 구축사업(계속사업)

해당 사업은 정부의 디지털 뉴딜 정책에 편성된 '10대 빅데이터 플랫폼 구축'사업으로, 2019년부터 추진되어왔으며, 10개 분야에 3년간 총 1,516억원의 예산이 편성되어 있습니다. 동사가 수행 중인 분야는 유통물류 분야이며, 주관사업자인 매일방송의 민간 최초 데이터 거래 플랫폼(KDX한국데이터거래소)을 구축하고 기능을 고도화 하는 것이 목적인 AI기술용역 사업입니다.

[10대 빅데이터 플랫폼 구축 사업]

10대 빅데이터플랫폼 구축 사업.jpg
10대 빅데이터플랫폼 구축 사업

(출처 : 과학기술정보통신부)

동사는 '유통소비 빅데이터 플랫폼 구축' 사업의 주관사업자인 매일방송의 데이터 거래 플랫폼(KDX한국데이터거래소)의 유지보수 및 기능고도화 사업을 수행할 것으로 예상되며, 향후 수주 금액은 2021년 예상 수주 금액 규모가 지속됨을 가정하여 추정하였습니다.

② AI GPU인프라 서비스 사업(계속사업)

동사는 과학기술정보통신부 산하 정보통신사업진흥원이 전담기관으로 진행되는 '인공지능 고성능 컴퓨팅 자원 임차' 사업의 일환으로 해당 사업을 진행하고 있습니다. 이는 정부의 '데이터/AI 데이터 활성화 계획('19년 1월)'에 따라 AI 연구개발에 필요한 클라우드 기반의 GPU자원을 중소기업, 스타트업에게 지원해주는 사업으로 2019년 57억원 예산편성으로 200개사 지원을 시작으로 2023년까지 1,650개사로 확장하는 것을 목표로하고 있습니다. 2020년에는 237억원의 예산이 편성되었고 클라우드 GPU 이용자의 증가에 따라 2023년까지 정부의 예산은 점차 증액될 것으로 예상됩니다.

동사는 본 사업의 주사업자인 KT와 클라우드 파트너쉽 계약을 체결하였으며 이를 기반으로 '고성능 컴퓨팅 인프라 임차 사업' 수행을 포함한 다양한 신규사업 기회를 모색하고 있으며, 해당 AI기술용역사업을 통한 미래 추정 수익에는 계속사업으로 진행중인 '고성능 컴퓨팅 인프라 임차 사업'에 대한 추정만을 포함하여 산정하였습니다.

③ 신규사업

동사는 설립 이후 자체 보유 기술을 통해 민간 및 공공분야의 빅데이터, AI 사업을 수
행하였습니다. 

[설립 이후 AI기술용역 제공 내역]

(단위 : 백만원)

발주처
사업개요
사업기간
계약금액

KT
KT클라우드 서비스 내 GPU인프라 및 서비스 제공
'20.04 ~ '20.12.
765

매일방송외
유통 소비 빅데이터 플랫폼 기능 고도화 및 융복합 상품 생산체계 구축
'20.06 ~ '20.12.
850

국방과학연구소
딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 소프트웨어 개발
'19.12 ~ '22.04
700

국방과학연구소
딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작
'19.12 ~ '20.11
349

매일방송외
유통소비 빅데이터 플랫폼(KDX) 개발 프로젝트
'19.08 ~ '19.12
1,773

더본코리아
통합 POS 프로그램 및 매출데이터관리시스템 개발
'19.05 ~ '20.04
350

국방과학연구소
머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성기술 개발 융복합 ICT
'17.11 ~ '20.06
675

한국정보화진흥원
지능정보 데이터 소재정보 수집 및 대외 제공, 지능정보 통합지원 체계 구축
'17.11 ~ '17.12
378

한국정보화진흥원
K-ICT 빅데이터 센터 고도화
'16.11 ~ '16.12
729

국방과학연구소
실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼(D-Net) 개발
'16.08 ~ '18.11
2,201

경남발전연구원
경상남도 빅데이터 분석 및 서비스 개발
'16.06 ~ '16.12
429

한국환경산업기술원
친환경 정보관련 시스템의 기능 고도화 및 안정적 운영을 통해 관련정보의 지속가능성 증대, 시스템 개선, 유지관리 통합 관리 체계 기반 마련
'16.05 ~ '16.12
400

한국정보화진흥원
빅데이터 기반 관계분석과 복지협업 프로세스 개선을 통한 범정부 복지 분야 협업체계 재설계
'15.05 ~ '15.11
485

중소기업은행
SNS기반 소상인 홍보 및 고객관리 서비스 개발 운영
'13.10 ~ '14.10
1,000

방송통신위원회
성남시 시장상권활성화서비스 개발 및 상권활성화 통합관리시스템 개발을 통한 스마트비즈니스 환경 구축
'12.05 ~ '12.12
1,050

인천정보산업진흥원
차세대 웹표준 HTML5 기반 소셜미디어 통합 프레임워크, 관리서비스 및 기업용 마케팅서비스 개발
'12.03 ~ '13.12
1,724

인천정보산업진흥원
문화컨텐츠 중소기업을 위한 스마트워크센터 구축
'11.06 ~ '11.11
453

기타
10,903

(출처 : 당사 제시 자료)

국내 정보화 사업(빅데이터, AI사업 포함)은 정보통신산업진흥원의 수요예보 조사를 통해 매해 공공 부문 정보화 사업 규모가 정해집니다. 국내 빅데이터, 인공지능 시장의 성장과 함께 정보화 사업의 추진 규모 및 예산은 증가할 것으로 예상됩니다.

2021년 수요예보에 따라 동사가 타겟으로 삼은 공공분야 AI영상분석시스템 구축 사업과 빅데이터 플랫폼 구축 사업은 총 20건이며 총사업규모는 302억원규모입니다. 이 중 동사는 수주확률을 고려하여 2021년 총 사업규모의 약 8.6%, 약 26억원을 수주하는 것을 목표하고 있습니다. 2021년 이후 동사의 AI기술용역 수주 추정치는 2018년~2021년의 AI, 빅데이터 이행사업 규모 대비 동사의 수주금액의 비율(시장점유율)이 지속된다고 가정하고 추정하였습니다.

[정보화 사업 추진 규모 및 예산]

(단위 : %, 백만원)

2018년

2019년

2020년

2021년E

2022년E

2023년E

CAGR
('18~'21)

총사업
(A)

96,022,897
106,571,834
75,204,528
106,671,039
110,479,195
114,423,302
3.57%

AI, 빅데이터 이행사업
(B)

62,792
130,498
101,231
240,633
308,010
394,253
56.48%

총사업대비비중
(B/A)

0.07%
0.12%
0.13%
0.23%
0.30%
0.40%
-

씨이랩 수주 금액(C)
1,105
3,376
2,109
5,158

7,107

9,793

-

씨이랩 시장점유율(B/C)
1.76%
2.59%
2.08%
2.14%
2.14%
2.14%
-

출처) 정보통신산업진흥원 수요예보 온라인조사시스템, 연도별 별첨자료,
동사 추정

주1) AI, 빅데이터 이행사업의 2012년~2023년의 추정 예산 규모는 2018년 ~ 2020년 예산 연평균성장율 56.48%을 고려하여 보수적으로 약 40%로 설정하였습니다.

주2) 동사의 2021년 이후 수주금액은 계속사업 금액을 포함한 AI기술용역 전체 수주 금액입니다.

4) 데이터유통

동사의 데이터유통 사업은 동사의 데이터 파트너사로부터 원천데이터를 구매하여 인공지능에 필요한 학습데이터로 가공 후 최종소비자에게 납품하는 사업입니다. 동사의 데이터유통 사업은 정부의 디지털뉴딜 사업의 일환인 데이터바우처 사업과 민간 데이터거래소에 의한 데이터 가공 의뢰로 구분됩니다. 제출일 현재 정부주도하에 이루어지고 있는 데이터 구축, 개발, 활용 분야의 정부예산은 '22년까지 3.2조원, '25년까지 6.7조원으로 증가할 것으로 예상되고, '19년 데이터시장규모가 16.8조원에서 '22년 30조원, '25년 43조원으로 시장규모 역시 유의미하게 증가할 것으로 예상됩니다(20.07.15 한국판 뉴딜 종합계획). 동사의 2019년 데이터 거래건수는 7건이며 2020년 데이터 거래건수는 22건으로 예상됩니다. 
한편, 동사는 '19년 AI 학습데이터를 거래할 수 있는 KDX한국데이터거래소 플랫폼을 구축하였고 파트너쉽 체결을 통해 AI 학습데이터 유통역량을 확보해나가고 있습니다. '20년에는 민간기업과 1건의 수주를 달성하였고 민간 주도의 시장형성에 따라 수주 건수를 높여나갈 예정입니다.
데이터 유통사업과 관련된 향후 매출의 추정에 있어서 정부의 디지털뉴딜 사업의 정착이 이루어진 2020년 전체 데이터 거래의 평균 거래금액과 최근 2사업연도의 데이터바우처관련 거래 건수 증가율을 토대로 데이터유통 사업의 예상매출을 추정하였습니다.

데이터 유통사업 부문 예상 매출 규모

(단위 : 건, 원)

구분
2019
2020
2021E
2022E
2023E

데이터바우처
거래건수
7
14
28
40
60

평균매출
26,623,377
52,012,987
52,012,987
52,012,987
52,012,987

예상매출액
186,363,636
728,181,818
1,456,363,636
2,080,519,480
3,120,779,220

민간 데이터거래소
거래건수
-
1
4
8
10

평균매출
-
200,000,000
100,000,000
100,000,000
100,000,000

예상매출액
-
200,000,000
400,000,000
800,000,000
1,000,000,000

합계
186,363,636
938,590,910
1,856,363,636
2,880,519,480
4,120,779,220

성장률
-
404%
98%
55%
43%

(출처 : 동사 제시 자료)

(나) 최근 3사업연도 비용 내역 및 추정방법

1) 매출원가

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

매출원가

8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

동사의 매출원가는 어플라이언스의 하드웨어 구입비용, AI기술용역의 인건비, 데이터유통의 데이터구매비용과 공통비용으로 구성되어 있습니다. 매출원가의 상세 구성내역은 아래와 같습니다.

(단위: 원)

구 분

비용성격

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

하드웨어 매입
직접비
5,566,640,776
6,926,047,794
8,611,547,537
10,174,993,850

솔루션 매입(*)
781,717,500
-
-
-

AI기술용역 외주비 등
1,003,334,166
2,546,523,334
4,385,380,740
6,413,593,808

데이터 매입
222,681,091
556,909,091
864,155,844
1,236,233,766

급여
간접비
1,160,722,214
2,880,445,525
3,662,259,174
4,462,280,533

가공인력급여
68,400,000
108,938,312
172,758,450
252,579,865

퇴직급여
64,448,838
253,199,886
323,462,854
396,694,845

복리후생비
71,562,342
188,262,512
242,342,718
299,435,887

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

장기종업원급여
17,604,165
41,190,989
52,621,489
64,534,994

정부보조금
(653,085,175)
(381,838,794)
(381,838,794)
(381,838,794 )

합계
8,320,967,690
13,176,122,985
18,005,348,526
23,008,284,778

(*) 2020년 솔루션매입비용은 거래처의 요구로 비경상적으로 발생한 비용으로 2018년 이후 최초로 발생하였습니다. 따라서 원가 추정에서 해당 항목은 제외하였습니다.

가) 직접비

매출원가 중 어플라이언스, AI기술용역, 데이터유통사업과 관련하여 발생하는 직접비에 대한 추정은 아래와 같습니다.

① 어플라이언스

동사는 2020년 하반기 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 GPU 등 하드웨어의 매입단가에 대해서 추가적인 마진을 확보할 수 있게 되었습니다. 따라서 하드웨어가 국내 총판사를 통해 고객에게 공급되지 않고, 동사에서 직접판매형태로 고객에게 제공되는 경우 어플라이언스 부문의 원가율은 낮아지게 됩니다. 따라서 2018년~2020년의 직접원가율평균은 97%임에 비해 2021년~2023년의 직접원가율은 93%, 89%, 81%로 점차 감소하게 됩니다.

[어플라이언스 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
2,307
2,393
5,732
7,451
9,687
12,593

직접원가
2,246
2,355
5,567
6,926
8,612
10,175

직접원가율
97.4%
98.4%
97.1%
93.0%
88.9%
80.8%

② AI기술용역

AI기술용역은 인프라 구축 등을 위한 하드웨어 구입비용, 외주비용 등으로 구성되어 있습니다. 동사는 NVIDIA사의 Preferred Partner로 선정됨에 따라 하드웨어 구입비요의 절감효과가 발생할 것으로 판단하고, 향후 주력사업인 X-AIVA가 클라우드 기반 플랫폼 비지니스 형태로 전환되는 것을 고려하여 원가율이 2020년 이후 매년 1% 개선될 것으로 판단하였습니다.

[AI기술용역 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2018
2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
2,750
3,691
2,792
8,488
15,122
22,906

직접원가
851
1,966
1,003
2,547
4,385
6,414

직접원가율
30.94%
53.26%
35.94%
30.00%
29.00%
28.00%

③ 데이터 유통

동사는 데이터 판매를 위해 기존에 보유하고 있지 않은 데이터의 경우 데이터 구매비용이 발생할 수 있습니다. 데이터 유통 사업이 본격적으로 진행되었던 2020년 데이터 유통 부문의 직접원가인 데이터 구매비용의 비율은 매출액 대비 17% 수준이었으나, 신규데이터 확보의 필요성이 증가할 것으로 예상하여 2020년 이후 데이터 구매 비용의 비율을 30%로 보수적으로 추정하였습니다.

[데이터유통 직접원가율 추이]

(단위 : 백만원)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

매출액
186
939
1,856
2,881
4,121

직접원가
66
123
557
864
1,236

직접원가율
35.20%
13.07%
30.00%
30.00%
30.00%

나) 간접비

동사의 간접비는 급여성항목과 정부보조금으로 구성되어 있습니다. 간접비는 각 사업부문별 매출액에서 직접비를 차감한 마진을 기준으로 배부하고 있습니다. 급여성 항목의 추정은 2020년 평균인건비를 기준으로 명목임금상승률, 동사의 인력운영계획을 고려하여 추정하였습니다.

[인력운영계획]

(단위 : 명)

2019
2020E
2021E
2022E
2023E

전체인력
인원수
47
52
118
151
189

증감률
53.00%
53.00%
38.00%
38.00%
41.00%

기술인력
(원가)
인원수
23
28
69
85
100

기술인력
(경상연구)
인원수
11
11
11
15
20

관리인력
인원수
13
13
17
25
35

기술인력비율
72%
75%
68%
66%
64%

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

동사의 정부보조금은 연구개발과 관련한 정부지원 인건비로 2020년 정부보조금 확정치는 653,085,175원입니다. 동사는 정부보조금의 추정에 있어서 과거 5년간 정부보조금 지급 내역을 토대로 그 평균금액을 2021년 이후 추정에 반영하였습니다.

[정부보조금 내역 및 추정]

과제명
2017년
2018년
2019년
2020년

빅데이터 기반 실시간 에너지 진단 플랫폼 개발
164,550,000
164,550,000
-
-

제로에너지타운 에너지클라우드 융합기술 개발
66,000,000
77,000,000
77,000,000
-

공공건물 제로에너지 구축을 위한 빅데이터
 플랫폼 기반 딥러닝 에너지 진단 기술개발
75,810,000
124,680,000
124,680,000
-

인공지능 학습용 데이터 구축
-
-
-
556,537,500

머신러닝 학습용 가상데이터 생성 서비스 개발
-
-
-
96,547,675

인공지능 관련 신규 연구개발
-
-
-
-

합계
306,360,000
366,230,000
201,680,000
653,085,175

평균
381,838,794

2) 판매비와관리비

(단위: 원)

구 분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

급여
648,218,332
917,197,107
1,398,186,060
2,029,103,538

장기종업원급여
3,255,459
4,606,314
7,021,919
10,190,490

상여금
8,992,620
21,019,541
31,885,108
44,970,849

퇴직급여
54,018,194
76,433,092
116,515,505
169,091,962

주식보상비용
75,513,747
258,904,290
183,390,539
-

복리후생비
178,143,974
285,582,126
435,300,672
631,360,917

여비교통비
47,212,925
83,768,159
127,070,180
179,220,147

접대비
67,793,250
391,275,269
593,536,008
837,124,892

통신비
6,539,202
11,602,267
17,599,791
24,822,796

감가상각비
390,110,694
490,110,694
490,110,694
590,110,694

수선비
1,936,600
4,524,868
10,535,939
24,645,603

보험료
16,941,774
56,444,336
72,658,512
89,776,025

운반비
1,122,063
1,583,506
4,037,922
9,326,776

교육훈련비
3,780,000
37,693,899
57,455,204
83,333,137

경상연구개발비
137,825,650
157,953,107
219,295,078
298,057,602

무형자산상각비
7,492,688
208,991,226
210,789,471
212,947,365

외주비
32,400,000
83,407,352
83,407,352
83,407,353

기타
484,054,641
488,895,187
496,228,614
503,672,044

합계
2,165,351,813
3,579,992,340
4,555,024,568
5,821,162,189

① 급여, 장기종업원급여, 상여금, 퇴직급여, 복리후생비

동사의 판매 및 관리 인력은 대표이사, 경영관리, 유통사업본부, 영업단으로 구성되어 있습니다. 동사는 매출 외형 성장과 더불어 판매및관리 조직의 확충을 계획하고 있습니다. 

[연평균 판매 및 관리 인력 수(명)]

구분

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

인원수

13
17
25
35

증가인원
2
4
8
10

- 급여 추정 : 판매 및 관리 인력을 추산하여 명목임금상승률을 고려하여 추정

구분
2021.12.31
2022.12.31
2022.12.31
2023.12.31

명목임금상승률
2.00%
2.20%
2.20%
2.20%

출처) Economist Intelligence Unit, 2020.07

- 퇴직급여 추정 : 일반적으로 산정하는 급여의 12분의 1에 해당하는 금액으로 산정

- 복리후생비 추정 : 인력증가와 임금 인상에 따라 비례하여 추정

② 여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등

여비교통비, 접대비, 통신비, 접대비 등은 매출액과 연동하여 발생하는 경향이 높습니다. 다만, 동사의 영업 셩격상 매출액의 성장율에 비해 이러한 매출액에 연동하여 발생하는 비용항목의 성장율은 정비례하지 않습니다. 따라서 향후 해당 비용의 추정에는 매출액의 증가율의 절반 수준으로 증가하는 것을 가정하여 추정하였습니다.

③ 감가상각비, 무형자산상각

동사의 유형, 무형자산에 대한 감가상각비는 법인세법과 K-IFRS 기준에 준용하여 정액법으로 5년간의 상각기간을 적용하고 있으며, 향후 5년간 유형,무형자산의 취득 계획 등에 따라 동 상각기간을 적용하여 유형고정자산감가상각비와 무형고정자산상각비를 추정하였습니다.

④ 경상연구개발비

동사의 연구인력의 급여 등의 비용은 경상연구개발비로 인식합니다. 동사는 2020년 이후 추정에 대해서 연구인력의 평균급여, 명목임금상승률 및 연구인력 운영계획게 근거하여 추정하였습니다.

⑤ 외주비

2020년 외주비는 데이터 유통과 관련하여 특수 목적 데이터의 취급과 관련하여 발생한 외부 컨설팅 성격의 비용으로 매년 그 발생규모가 일정하지 않아 과거 3개년의 매출액 대비 외주비용의 규모의 평균을 적용하여 추정하였습니다.

(라) 영업외수익 및 영업외비용

동사의 영업외수익은 이자수익과 잡이익으로 이루어져 있고, 영업외비용은 이자비용과 기부금, 잡손실로 이루어져 있습니다. 동사의 영업외 손익은 이를 제외하고는 유의미하게 발생하지 않고, 비경상적으로 발생하기 때문에 미래 추정에서는 제외하였습니다.

(마) 법인세 비용

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

(단위: 원)

구분

2020(E)

2021(E)

2022(E)

2023(E)

법인세차감전
순이익(예상)
641,436,007
3,154,878,107
7,635,611,476
13,756,078,077

법인세비용
119,115,922
673,353,973
1,664,602,559
3,019,943,439

라. 기상장기업과의 비교참고 정보

대표주관회사인 아이비케이투자증권㈜는 ㈜씨이랩의 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.

[(주)씨이랩 및 유사회사 2020년 3분기 기준 요약 재무현황]

(단위: 천원)

구분
(주)씨이랩
위세아이텍
셀바스에이아이

회계기준
K-IFRS

유동자산
3,040,033
14,099,766
14,434,859

비유동자산
2,211,076
14,170,280
52,628,062

[자산총계]
5,251,109
28,270,045
67,062,921

유동부채
2,774,988
5,909,859
16,017,069

비유동부채
925,616
944,558
6,039,160

[부채총계]
3,700,604
6,854,417
22,056,229

자본금
1,143,571
2,226,806
11,027,973

자본잉여금
1,704,907
11,402,971
38,949,783

기타자본구성요소
(19,270)
(2,855,346)
341,163

이익잉여금
(1,278,703)
10,641,198
(5,312,226)

[자본총계]
1,550,506
21,415,628
45,006,692

매출액
2,493,977
16,234,492
9,856,944

영업이익
(666,195)
1,418,996
(3,203,287)

당기순이익
(799,450)
1,555,205
2,350,231

(자료 : DART전자공시시스템)
주) 별도기준 재무제표 기준

[(주)씨이랩 및 유사회사 2019년 주요 재무비율]

(단위: %, 회)

구 분
세부항목
㈜씨이랩
위세아이텍
셀바스에이아이

성장성
매출액 증가율
38.61%
19.16%
-15.86%

영업이익 증가율
흑자전환
69.84%
35.13%

당기순이익 증가율
흑자전환
77.14%
221.11%

총자산 증가율
28.46%
21.03%
-1.68%

활동성
총자본회전율
1.26
120.49%
18.94%

매출채권 회전율
2.67
6.69
3.32

수익성
매출액 영업이익율
3.67%
14.77%
-16.49%

매출액 순이익율
0.87%
13.52%
-11.40%

총자산 순이익율
1.09%
14.87%
-2.18%

자기자본 순이익율
4.03%
24.09%
-3.55%

안정성
부채비율
307.39%
61.96%
62.91%

차입금의존도
12.7%
5.01%
20.61%

유동비율
113.57%
102.59%
82.89%

[(주)씨이랩 및 유사회사 2020년 3분기 주요 재무비율]

(단위: %, 회)

구 분
세부항목
㈜씨이랩
위세아이텍
셀바스에이아이

성장성
매출액 증가율
-53.09%
9.77%
33.83%

영업이익 증가율
-441.06%
-35.03%
-97.81%

당기순이익 증가율
-1,832.23%
-22.22%
310.01%

총자산 증가율
-17.15%
57.73%
-2.18%

활동성
총자본 회전율
0.57
0.94
0.19

매출채권 회전율
2.79
9.66
4.40

수익성
매출액 영업이익율
-26.71%
8.74%
-32.50%

매출액 순이익율
-32.06%
9.58%
23.84%

총자산 순이익율
-18.40%
7.33%
4.67%

자기자본 순이익율
-68.63%
9.68%
6.96%

안정성
부채비율
238.67%
32.01%
49.01%

차입금의존도
14.57%
0.00%
18.38%

유동비율
109.55%
238.58%
90.12%

[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.

Ⅴ. 자금의 사용목적

1. 자금조달금액

가. 자금조달금액

(단위 : 천원)

구 분

금 액

총 모 집 금 액(1)

상장주선인 의무인수 금액(2)

발 행 제 비 용(3)

순 수 입 금 [ (1)+(2)-(3) ]

16,900,000

507,000

843,507

16,563,493

주
1) 상기표에서 총 모집금액 및 상장주선인 의무인수 금액은 주당공모밴드인
26,000원 ~ 35,000
원 중 하단인 2
6,000
원을 기준으로 작성하였습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위 : 천원)

구 분
금 액
계산근거

인수수수료
760,500
Max[5억원, 공모금액의 4.5%]

등록세
1,339
증자자본금의 4/1000

교육세
268
등록세의 20%

공고비용
20,000
수요예측, 청약안내 공고 등

기타 비용
61,400
IR 수수료, 인쇄/전산/등기비용 등

합 계
843,507
-

주1)

인수수수료 등 상기 발행제비용은 희망공모가액인
26,0
00원 ~ 35,000
원 중 최저가액기준이며, 추후 확정공모가액에 따라 변동될 수 있습니다.

2.
자금의 사용목적

가. 개요

(기준일 :
2020년 12월 21일
)
(단위 : 천원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

3,700,000
-
5,400,493
-
-
7,463,000
16,563,493

주1) 상기
의 금액
은 공모가 밴드 26,00
0원~35,000원 중 하단인 26,000
원
기준입니다.
주2) IPO 공모자금은 신주모집 금액 중 발행제비용을 제외하고 순수 입금액을 기준으로 산정하였습니다.
주3) 금번 공모로 조달된 자금은 상기 우선순위에 따라 집행될 계획이며, 계획한 자금조달 시기 지연 및 조달자금 부족의 경우 자체 보유현금 통하여 집행할 계획입니다
주4) 당사는 자금이 실제로 집행될 때까지 은행 등 금융기관에 동 금액을 예치할 예정입니다.

나. 자금의 세부 사용계획

당사는 금번 공모를 통하여 유입될 자금을 연구개발자금, 운영자금 및 시설투자를 위하여 사용할 예정입니다.

(1) 연구개발 자금

(단위 : 천 원)

내 역

금 액

시 기

비 고

신규사업

x-AIVA

(AI Video Analytics)

솔루션, 구축형 플랫폼의 클라우드 서비스 연계

3,163,000

2021년 ~ 2025년

-

클라우드 기반 서비스 지원 모듈 개발

(과금체계, 데이터보안, 사용자관리 등)

데이터 처리속도 증강 기술개발

(In-memory 병렬 AI 모델 구동)

영상분석 알고리즘 개발 및 이식

(행동인식, 사물인식, 동선추적 등)

제품 고도화

(X-Labeller)Easy Trainer 및 사용자 인터페이스

2,500,000

2021년 ~ 2025년

-

(X-Labeller)Hyperparameter 최적화 기술

(X-Labeller)Auto Labelling 기술 고도화

(세그멘테이션, 객체추적, 행동인식 적용)

(Uyuni)멀티 데이터센터 연계 관리기술 및 Uyuni Cloud 개발

선행기술 내재화

AI 학습용 데이터 생성 기술 상용화

(Domain Randomization/GAN)

1,800,000

2021년 ~ 2025년

-

합 계

7,463,000

-

(2) 운영자금

(단위 : 천 원)

내 역

금 액

시 기

비 고

영업 및 관리조직 확장

1,200,000

2021년 ~ 2023년

-

해외사업 진출

1,200,000

2023년 ~ 2025년

-

클라우드 운용비용

1,200,000

2021년 ~ 2025년

-

데이터 구매 비용(AI 학습용 영상데이터)

1,200,000

2021년 ~ 2025년

-

마케팅비

600,493

2021년 ~ 2025년

-

합 계

5,400,493

-

-

(3) 시설자금

(단위 : 천 원

내 역

금 액

시 기

비 고

AI데이터센터 확장 투자

2,500,000

2021년 ~ 2022년

-

AI개발플랫폼 확장 투자

1,200,000

2021년 ~ 2022년

-

합 계

3,700,000

-

-

당사로 유입되는 공모자금은 1. 연구개발, 2. 운영자금, 3. 시설자금의 용도로 사용될 예정입니다. 세부적으로 신규사업으로 준비중인 AI 영상분석 서비스(x-AIVA)의 성공적 상용화를 위해 연구개발과 이에 따른 GPU 설비 투자를 진행할 예정입니다. 현재 AI 영상분석 서비스는 구축형태로 납품 중이나 연구개발과 시설투자를 통해 클라우드 서비스 플랫폼 형태의 수익모델로 전환하여 B2BC로 확대할 예정입니다.

당사가 영위하는 인공지능/빅데이터 산업의 경우 기술개발이 중요하며, 이러한 기술개발을 위해서는 숙련된 연구인력에 대한 확보가 중요합니다. 이에 공모자금 중 일부를 연구개발비로 사용하여 신사업과 제품 고도화, 선행기술 개발과 이를 실행하는 연구인력에 대한 확보 및 인건비로 사용할 예정입니다.

또한 매출형태의 다변화에 따라 이에 대응되는 조직의 확장 및 클라우드 운영 비용, 데이터 유통을 위한 데이터의 확충 비용, 이외 마케팅비 등에 자금을 집행할 예정입니다.

당사의 경우 x-AIVA를 통한 플랫폼 비즈니스의 진행 예정 및 기존 고객들의 서비스 제공, 당사 데이터의 저장, 보유 솔루션의 학습 등을 위하여 데이터 서버 확충에 대한 수요가 있습니다. 이에 데이터센터 확장 투자 및 개발플랫폼의 투자에 공모자금을 사용할 예정입니다.

Ⅵ. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

2_발행인에관한사항(참조방식에의한기재가아닌경우)

Ⅰ. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 회사의 법적, 상업적 명칭

당사의 명칭은 '주식회사 씨이랩'입니다. 영문명은 'XIILAB Co., Ltd.'입니다.

다. 설립일자

당사는 2010년 07월 27일에 설립되었습니다. 2013년 12월 24일 코넥스 시장에 상장하였습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호 및 홈페이지

구분
내용

본사주소
서울특별시 강남구 언주로 617, 3층

전화번호
02-2039-3147

홈페이지
http://www.xiilab.com

마. 중소기업 해당여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 중소기업기본법 제2조에 의거 중소기업에 해당됩니다.

중소기업확인서

바. 대한민국에 대리인이 있는 경우에는 이름(대표자), 주소 및 연락처

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

사. 주요사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규 사업

사업의 내용 및 신규 사업에 대한 상세 내용은 제 2부 「Ⅱ. 사업의 내용」을 참조하시기 바랍니다.

아. 공시서류 작성 기준일 현재 계열회사의 총수, 주요계열회사의 명칭 및 상장 여부

목 적 사 업

비 고

1. 연구개발업

2. 컴퓨터설비자문 및 소프트웨어 자문, 개발 및 공급업

3. 컴퓨터 및 통신기기를 이용한 정보자료처리 및 정보통신서비스업

4. 시스템통합구축서비스의 판매업

5. 정보처리기술에 관한 전문적서비스

7. 여론조사 및 리서치업

8. 하드웨어 개발 및 판매업

13. 인터넷 정보서비스

17. 정보통신공사업

18. 시스템소프트웨어, 응용소프트웨어 개발 및 공급업

19. 데이터베이스 및 온라인정보 제공업

20. 클라우드 솔루션 개발 및 서비스업

21. 빅데이터 시스템 개발 및 서비스업

영위하고 있는 사업

6. 광고대행업

9. 교육서비스업

10. 국내 및 국제자격 인증사업

11. 게임소프트웨어 제작, 유통 및 판매업

12. 출판업

14. 전자상거래

15. 도소매 및 무역업

16. 부동산 임대업

영위하고 있지

않는 사업

회사명
설립일
업종
주요종속회사여부
비고

(주)아이튼
2019.03.08
교과서 및 학습 서적 출판업
해당사항없음
비상장

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 주권상장(또는 등록·지정) 여부 및 특례상장에 관한 사항

주권상장
(또는 등록ㆍ지정)여부
주권상장
(또는 등록ㆍ지정)일자
특례상장 등
여부
특례상장 등
적용법규

코넥스 시장
2013년 12월 24일
-
-

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

구분
변경일자
주소

설립 시
2010.07.27
서울특별시 관악구 행운동(舊 봉천동) 852-2 서호빌딩 602호

본점 이전
2012.02.07
인천광역시 남구 경인로 229, 1304호 (도화동, 인천아이티타워)

본점 이점
2014.03.31
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 670 유스페이스2 B동 1002호

본점 이점
2017.04.01
서울시 강남구 논현로76길9, 4층 (역삼동, 서울강남빌딩)

본점 이점
2019.06.01
서울특별시 강남구 언주로 617, 3층 (논현동)

나. 경영진의 중요한 변동

일 자

변경 (전)

변경 (후)

대표이사

사내이사

사외이사

감사

대표이사

사내이사

사외이사

감사

2016.03.29

이우영
정대수

정민호

김성용
이우영
정대수

정민호

백용창

2018.03.30

이우영
정대수

정민호

백용창
이우영
정대수
여성중

정민호

백용창

2018.11.30
이우영
정대수
여성중

정민호

백용창
이우영
정대수

정민호

백용창

2019.03.27
이우영
정대수

정민호

백용창
이우영
정대수

정민호

김명준

2019.03.29
이우영
정대수

정민호

김명준
이우영
정대수
AHN JAMES JINMAN
김명준

2020.10.05
이우영
정대수
AHN JAMES JINMAN
김명준
이우영
정대수
AHN JAMES JINMAN,
강선무
이재용

다. 최대주주의 변동

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 상호의 변경

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과

당사는 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

주 요 내 용

2010.07

(주)씨이랩 창립

2011.09

인천지사 설립

2011.11

벤처기업인증 (기술보증기금)

2012.02

본사이전 (인천시 남구 경인로 229, 1304)

2012.06

판교지사 설립

2012.08

기업부설연구소 설립

2012.12

GS인증 획득 (한국정보통신기술협회)

2012.12

글로벌S/W공모대전 동상수상 (미래창조과학부)

2013.08

ISO 9001:2008 인증 획득 (ICR)

2013.10

(미) Hortonworks Partner 계약체결

2013.12

코넥스 상장

2013.12

미래창조과학부 장관상 수상

2014.03

일본 법인 설립 (XIIlab Japan)

2015.02

Buzz Bee 출시

2015.04

씨이랩(Xiilab)-중국 ISoftStone사 빅데이터 기반 스마트시티건설 관련 사업 MOU 협약

2015.04

산업통상자원부 주관 에너지 국제공동연구 사업자 선정

2015.07

에릭슨엘지와 Big Data 공동사업을 위한 MOU 체결

2015.09

글로벌 ODPi(Open Data Platform Initiative) Membership 계약 체결

2016.05

2016년 대한민국 ICT Innovations 대상 "미래창조과학부 장관 표창" 수상

2016.08

한국정보화진흥원(NIA) 데이터 거래중개 선도 시범사업자 선정

2016.08

경기과학기술진흥원(GSTEP) 2016년 SW융합클러스터 R&D 지원사업자 선정

2016.08

국방과학연구소 주관 실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼 개발 사업자 선정

2016.09

삼성에스디아이 Data Gathering System(DGS) 파일럿 구축 사업 수주

2016.11

한국정보화진흥원(NIA) K-ICT 빅데이터센터 고도화 사업자 선정

2017.04

본사 이전(서울특별시 강남구 논현로76길 9, 4층)

2018.09

고성능컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리시스템 개발 사업자 선정

2018.10

딥러닝 개발 미들웨어 우유니(Uyuni) 출시

2019.03

㈜아이튼(SPC) 설립

2019.06

본사 이전

2019.06

AI GPU센터 설립

2019.06

현대모비스 DGX-1 납품

2019.06

KT 데이터센터 GPU서비스 사업 수주

2019.07

데이터바우처지원사업 인공지능 가공 및 공급업체 선정

2019.08

유통소비 빅데이터 플랫폼 구축 사업 수주

2019.10

Mellanox 리셀러 파트너쉽 협약 체결

2019.12

2019 하반기 인기상품 솔루션 엑스레이블러(X-Labeller) 선정

2019.12

한국정보통신진흥협회(KAIT) 선정 데이터 및 AI 가공 우수 성과기업

2019.12

2019년 '대한민국 신성장경영대상' 산업통상자원부 장관상 수상

2020.03

데이터바우처 지원사업 파트너 재선정

2020.04

씨이랩-연세대 SW 중심대학사업단, AI 인력양성 등 산학협력 체결

2020.06

NVIDIA Partner Network (NPN) 체결

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 원, 주)

주식발행
(감소)일자
발행(감소)
형태
발행(감소)한 주식의 내용

주식의 종류
수량
주당
액면가액
주당발행
(감소)가액
비고

2010.07.27
-
보통주
30,000
1,000
1,000
설립

2011.03.22
유상증자(주주배정)
보통주
20,000
1,000
1,000
-

2012.02.28
유상증자(주주배정)
보통주
50,000
1,000
1,000

-

2013.06.01
유상증자(주주배정)
보통주
100,000
1,000
1,000

-

2013.08.20
유상증자(주주배정)
보통주
50,000
1,000
1,000

-

2013.08.20
유상증자(주주배정)
보통주
10,000
1,000
5,000

-

2013.08.22
무상증자
보통주
40,000
1,000
-

-

2013.10.21
유상증자(주주배정)
보통주
44,000
1,000
10,000

-

2013.11.22
무상증자
보통주
396,000
1,000
-

-

2013.11.22
유상증자(주주배정)
보통주
15,625
1,000
16,000

-

2013.11.23
무상증자
보통주
234,375
1,000
-

-

2013.11.26
액면분할
보통주
990,000
500
-
-

2017.10.28
유상증자(제3자배정)
보통주
247,520
500
4,040
-

2019.01.21
주식매수선택권행사
보통주
5,500
500
3,790
-

2019.01.21
주식매수선택권행사
보통주
4,000
500
2,910
-

2020.07.14
유상증자(제3자배정)
보통주
50,122
500
15,960

나. 전환사채 등 발행현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 신주인수권부사채 등 발행현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 전환형 조건부자본증권 발행현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
50,000,000
-
50,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
2,287,142
-
2,287,142
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
-
-
-

1. 감자
-
-
-
-

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
-
-
-

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
2,287,142
-
2,287,142
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
2,287,142
-
2,287,142
-

나. 자기주식 취득 및 처분 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 다양한 종류의 주식

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 의결권 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
2,287,142
-

우선주
-
-

의결권없는 주식수(B)
-
-
-

-
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
-
-
-

-
-
-

기타 법률에 의하여
의결권 행사가 제한된 주식수(D)
-
-
-

-
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
-
-
-

-
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수
(F = A - B - C - D + E)
보통주
2,287,142
-

우선주
-
-

6. 배당에 관한 사항

가. 배당에 관한 사항

구분
내용

신주배당 기산일
제10조의2(신주의 배당기산일)
 회사가 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 신주를 발행하는 경우 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 때가 속하는 영업년도의 직전영업년도말에 발행된 것으로 본다.

이익잉여금의
처분

제45조(이익금의 처분) 
회사는 매사업년도의 처분전이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정적립금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

이익배당

제46조(이익배당)

① 이익배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 수종의 주식을 발행한 때에는 주주총회의 결의로 그와 다른 종류의 주식으로도 할 수 있다.

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

나. 최근 3사업연도 배당 내역

구 분
주식의 종류
2020년 3분기
2019년
2018년
2017년

제11기 3분기
제10기
제9기
제8기

주당액면가액(원)
500
500
500
500

(연결)당기순이익(백만원)
-
-
-
-

(별도)당기순이익(백만원)
(799)
(1,161)
62
(38)

(별도)주당순이익(원)
(355)
28
(17)
(19)

현금배당금총액(백만원)
-
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-
-

현금배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주식배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 주식배당(주)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

Ⅱ. 사업의 내용

1. 사업의 개요

※ 주요 용어 정리

명칭

설명

컴퓨터 비전

(Computer Vision)

인공 지능(AI；artificial intelligence)의 한 분야로 컴퓨터를 사용하여 인간의 시각적인 능력을 재현하는 연구 분야

딥러닝

(Deep Learning)

컴퓨터가 사람처럼 스스로 학습, 추론할 수 있는 인공지능 기술

머신러닝

(ML : Machine Learning)

인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

ODPi

빅데이터 플랫폼 주 개발사인 호튼웍스(현재 클라아데라社 인수, 나스닥 상장기업)를 포함해 IBM, SAS 등 해외 유수 기업들이 참여하고 있는 빅데이터와 AI Open Source Projects

GPU(Graphics Processing Units)

영상정보를 처리하고 화면에 출력시키는 장치로 개발 및 사용되었으나 알파고 프로젝트에서 구글이 AI 딥러닝 용도로 엔비디아의 GPU를 활용하면서 AI를 위한 하드웨어의 표준이된 고속의 병렬 연산장치

NVIDIA GTC

GTC는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference)의 줄임말로 엔비디아가 매년 실리콘 벨리에서 주관해온 세계 최고 수준의 그래픽 컴퓨팅 기술 중심의 컨퍼런스

NGC

NVIDIA의 소프트웨어 제품으로 데이터 사이언티스트, 개발자, 연구원들이 솔루션 빌드, 인사인트 수집, 비즈니스 가치 전달에 집중할 수 있도록 모든 과정을 관리하는 HPC (High Performance Computer)용 GPU 최적화 소프트웨어 허브

분산처리

(Distributed Processing)

각각의 데이터를 나누어 데이터 처리 효율을 높이는 방식

분산학습

(Distributed training)

방대한 기계학습 수행에서 학습을 여러 컴퓨터로 나누어 학습하여 효율을 극대화하는 방법

추론

(Inference)

학습된 모델을 통해 결과(분석)를 도출하는 과정

텐서플로우

(TensorFlow)

딥러닝(Deep Learning)과 머신러닝에 활용하기 위해 구글이 개발한 오픈소스 소프트웨어

쿠버네티스

(Kubernetes)

컨테이너화된 애플리케이션의 자동 배포, 자원 관리 등을 제공하는 운영관리시스템

프로비저닝

(Provisioning)

클러스터에서 쓰지 않고 있는 자원을 파악하고, 필요한 순간에 자원을 실시간으로 할당해 서비스를 생성하고 적절하게 제공하는 기술

파이프라인

(Pipeline)

한 데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태. 위와 같은 형태가 반복되어 자동화 프로세스 구성을 의미함

프레임워크

(Framework)

소프트웨어 어플리케이션이나 솔루션의 개발을 수월하게 하기 위해 소프트웨어의 구체적 기능들에 해당하는 부분의 설계와 구현을 재사용 가능하도록 협업화된 형태로 제공하는 소프트웨어 환경

잡스케쥴링

(Job Scheduling)

다중 처리를 실행하기 위하여 작업들 간의 실행 우선순위를 결정하는 것

로드밸런싱

(Load Balancing)

컴퓨터 네트워크 기술의 일종으로 둘 혹은 셋 이상의 중앙처리장치 혹은 저장장치와 같은 컴퓨터 자원들에게 작업을 나누는 것

가상화

(Virtualization)

물리적인 컴퓨터 자원을 다른 시스템, 응용 프로그램, 최종 사용자들이 리소스와 상호 작용할 수 있도록 인터페이스 매핑하는 기술. 가상화를 통해 하나의 컴퓨터에서 물리적인 자원을 논리적으로 나누어 사용할 수 있음

컨테이너

(Container)

가상화 기술 중 하나로 실행 프로그램 파일들과 실행 환경을 패키지화하고 분리하는 기술

도커 컨테이너

(Docker)

소프트웨어 컨테이너 안에 응용 프로그램들을 배치시키는 일을 자동화해 주는 오픈 소스 프로젝트이자 소프트웨어

도커 이미지

(Docker Image)

컨테이너를 생성하기 위해 필요한 컨테이너 정보들을 가지는 파일

멀티테넌시

(Multi-Tenancy)

소프트웨어 아키텍처의 하나로 다중 사용자가 하나의 어플리케이션에서 독립된 서비스를 제공 받을수 있는 구조. 독립된 서비스를 위해 모든 자원에 대한 접근권한 및 사용자 권한을 관리해야 함

파라미터

(Parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하게 됨

하이퍼파라미터

(Hyper-parameter)

기계 학습 모델을 구성하며 학습 ? 예측에 영향을 미치는 변수. 데이터 학습을 통해 값을 결정하지 못하고 사람이 직접 결정함.

관계형 데이터베이스 관리 시스템

(RDBMS : Relational DataBase Management System)

데이터베이스(DB)에 포함된 속성에 대한 추가, 편집, 질의, 분석, 요약을 위해 사용하는 컴퓨터 소프트웨어

다중 백본망 앙상블

(Multiple-Backbone ensemble)

여러 종류의 백본의 결과를 통합하여 하나의 백본을 사용하였을 때 보다 더 정확하게 예측하는 기법

데이터베이스

(Data Base - DB)

여러 사람에 의해 공유되어 사용될 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

학습데이터

기계에게 학습을 위해 주어지는 데이터

데이터셋

(Data set)

기계 학습에서 하나의 목적을 위해 수집된 동일한 형식의 데이터들의 집합

바운딩 박스

(Bounding box)

이미지 객체 감지에서 객체의 위치를 표시하는 방법 중 하나이며 여러개의 점을 이용하여 객체의 위치를 표시한 객체 주변의 사각형 경계(box) 구성

온프레미스

(On-premise)

소프트웨어 등 솔루션을 클라우드 같이 원격 환경이 아닌 자체적으로 보유한 전산실 서버에 직업 설치해 운영하는 방식

메모리 매핑

(Memory Mapping)

리눅스는 실행파일을 실제로 물리적 메모리에 가져오는 대신에, 단지 프로세스의 가상 메모리와 연결만 시킨다. 그리고 응용 프로그램이 실행되면서 프로그램의 일부가 참조됨에 따라, 실행 이미지로부터 해당하는 이미지 부분을 메모리로 가져온다. 이렇게 이미지를 프로세스의 가상 주소공간에 연결하는 것을 메모리 매핑이라고 함

메타데이터

(Metadata)

기계 학습을 위한 데이터 셋의 데이터에 관한 추가적인 정보들

전처리

(Pre-processing)

데이터 마이닝 프로세스(대용량의 데이터 속에서 유용한 정보를 발견하는 과정)의 일부 과정으로 데이터 분석에 사용하는 데이터 정리, 변환 등의 데이터 처리 기술

처리량

(Throughput)

컴퓨터가 단위 시간당 작업을 수행하는 양

클러스터

(Cluster)

같은 속성을 갖는 대상을 여러 개 모아서 하나의 대상으로 한 것이라는 의미하며, 운영 체제에 의해 할당된 장소의 기본적인 단위

가. 회사의 현황

(1) 사업 개황

당사 설립년도인 2010년 7월은 국내외로 스마트폰 중심의 IT변화가 있었습니다. 美USC (University of Southern California, 남가주대) 동문이었던 창업자인 이우영과 정대수는 이러한 변화가 우리 사회에 폭발적인 대용량 데이터를 만들어 낼 것이며 이를 위한 기술과 새로운 서비스가 필요하다고 생각하여 씨이랩(eXperience, Idea and Insight Lab)을 설립하였습니다.

(설립기) 새로운 데이터 시대에 대한민국을 넘어선 최고의 글로벌 기술기업을 목표로 대용량 데이터 처리기술을 내재화하여 미래 성장동력을 확보하는데 주력하였습니다. 국내 최초로 영상데이터의 전처리를 통해 대용량의 영상데이터를 데이터베이스(DB)에 쉽게 저장할 수 있는 기술을 개발하여 영상데이터를 초고속으로 분석할 수 있는 기술근간을 마련하였습니다. 이를 토대로 美호튼웍스(빅데이터 기업, 나스닥)사와 국내최초로 기술교류 파트너십을 체결하였고 日하쿠호도(광고기업)와 공동사업 협약을 진행하며 국내외 빅데이터 시장을 개척하기 시작하였습니다.

(성장기) 당사 설립 후 5년여간의 국내 데이터 기술 환경은 외산 데이터기술 유지보수 수행을 중심으로 사업이 진행되며 새로운 변화를 이뤄내고 있지 못하고 있었습니다. 하지만 2016년 알파고를 통해 우리 사회가 AI를 새롭게 고민하게 되었고 더이상 낡은 데이터기술로는 AI를 구현할 수 없다는 것을 알게 되었습니다. 새로운 기술혁신을 이뤄가던 당사는 내재화된 대용량 데이터 기술을 토대로 영상분야 AI 기술을 접목하기 시작하였습니다. '16년 국방과학연구소의 1,000여대의 CCTV 영상을 실시간으로 분석할 수 있는 플랫폼 개발을 시작으로 슈퍼컴퓨터를 위한 AI 솔루션, 데이터학습 솔루션 등 AI 기술 사업화를 위한 발판을 마련해 나갔습니다.

(도약기) AI 기술사업화의 노력으로 글로벌 AI 하드웨어(GPU부문) 과점기업 NVIDIA로부터 당사 AI 솔루션의 기술력을 인정받게 되었습니다. 소프트웨어 회사로는 국내 최초로 우수파트너(Preferred Partner)로 승격하게 되었으며 AI 시장 내에서 소프트웨어 기술과 하드웨어 도메인의 전문성을 겸비한 유일한 기업이 되었습니다. 또한, 한컴MDS, 베이넥스, 애즈웰플러스, NBP, KT 등 대형 유통사들과 영업채널로 협업하며 개발에 집중할 수 있는 구조를 확보하였습니다.

당사는 성장기와 도약기에 매진한 빅데이터 처리 기반 기술과 AI 솔루션을 토대로 대용량 영상데이터를 초고속으로 분석할 수 있는 플랫폼 사업을 진행 중입니다. ‘19년 AI GPU센터를 구축하며 클라우드 서비스로 초고속 AI 영상분석 플랫폼(x-AIVA)이 활용될 수 있는 산업군을 발굴하고 있습니다. 육군 적침투경로 예측, 공군 스마트관제탑 등 국방 분야의 성공적 레퍼런스를 시작으로 유통분야 편의점포와 금융분야 지점고객의 영상분석 분야 등을 시작으로 다양한 산업군에 확대하고 있습니다.

구분

주요 목표

경영상 주요전략

주요 활동내역

설립기

('10~`13)

① 미래 성장을 위한 빅데이터 처리 기술 내재화

▶글로벌 수준 대용량

데이터 처리 기술 확보

- 빅데이터 관련 특허 확보 및 기업부설연구소, GS인증, ISO인증 획득

- 국내 최초 빅데이터 플랫폼 x-DAMs 확보

- 미래창조과학부 장관상 수상

▶ 국내외 협력관계 구성으로 기술협력 및 시장진출 토대 구축

- 美호튼웍스(빅데이터 기업, 나스닥)과 
 국내 최초 파트너십 체결 및 기술교류

- 日하쿠호도(광고기업)와 공동사업 협약

성장기
 ('14 ~ '17)

① 빅데이터 처리 기술 및 AI 솔루션 품질 고도화

② 빅데이터 기반 대용량 영상데이터 초고속 분석 기술 내재화

▶글로벌 수준 기술 내재화

- 실리콘밸리 ODPi(Open Data Platform) 국내 빅데이터 기업 중 유일 참여로 글로벌 수준 빅데이터 플랫폼(x-DAMs) 고도화

▶기술 사업화로 고객 확대

- 삼성전자, 삼성SDS, KT, SKT 등 민간 및 KISTI, ETRI, 행안부 등 공공 고객 확대

- '버즈비' 출시로 소셜 빅데이터 분석 플랫폼 사업화

▶대용량 영상데이터 처리 AI 기술 사업화

- 국방과학연구소(ADD) 1,000여대 CCTV 영상 데이터의 실시간 분석 플랫폼 개발

- 데이터기반 AI사업 수주 확대

▶AI 솔루션 품질 고도화

- 국내 최초 민간데이터거래소 사업 수주

- 슈퍼컴퓨터를 위한 AI 솔루션 개발 및 데이터학습 솔루션 개발

도약기
 ('18 ~ 현재)

① AI 솔루션 저변 확대 영업 운영

▶AI 솔루션 영업채널 운영

- 한컴MDS, 베이넥스, 애즈웰플러스 등 대형 유통사를 통한 당사솔루션 판매 진행

- 美NVIDIA 우수파트너 선정으로 어플라이선스 제품 판매 (해외 UPSALE 추진)

▶AI 솔루션 횡적 영역 확대

- (제조)LG화학 등, (유통)편의점, (연구) 
 현대모비스, 카이스트 등, (서비스)KT, SKT 등 사업영역 확장 중

② 대용량 영상데이터 초고속 분석 기술 고도화

▶서비스 플랫폼 기반 AI 사업 추진

- KT와 클라우드 기반 AI환경 제공 사업 계속사업 추진

▶AI학습데이터 유통시장 개척

- 통신사와 AI 영상분석사업 추진 수행

- MBN주관 데이터거래소(KDX) 총괄 개발

(데이터거래소에 AI 솔루션 및 서비스 연동 진행 중)

- '20 AI HUB (대용량 동영상 AI 학습데이터)와 데이터유통 등 사업 수주 및 솔루션 판매

(2) 회사비전

'AI Game Changer’

2016년 알파고를 통해 우리 사회가 AI를 새롭게 고민하게 되며 수많은 AI 기업들이 시장 선점을 위해 분주히 움직이고 있습니다. 국내 AI 시장은 강점을 갖는 AI 기술을 다양한 산업군에 적용하여 사업을 영위하는 기술특화 기업과 전문지식이 필요한 특정 산업군에 AI 기술을 적용하여 사업을 영위하는 산업특화 기업으로 분류할 수 있습니다.

기술특화 기업은 데이터의 취급 형태에 따라 영상(VISION) 데이터를 취급하는 기업군과 언어(TEXT) 데이터를 취급하는 기업군, AI 활용에 필요한 인프라를 제공하는 기업군으로 분류할 수 있습니다. 영상데이터는 언어데이터에 비해 데이터처리와 가공에 대용량 데이터 처리 기술을 요구합니다. 또한 영상데이터는 언어 데이터와 달리 국가 혹은 문화적인 의존성을 벗어나 기술의 성과에 따라 글로벌 사업기회 확보를 기대 할 수 있습니다.

당사는 대용량 영상데이터에 AI 기술을 적용하여 가치를 창출하는 기술특화 기업입니다. AI 분석 정확도 향상을 위해서는 AI 분석 알고리즘을 개선하거나 품질 높은 학습데이터를 대규모로 투입하는 방법이 있습니다. 하지만 대규모의 학습데이터를 구축하는데 소요되는 시간과 비용의 문제로 대부분의 영상 AI 기업은 전자의 방식을 택하고 있습니다.

제조업 QC데이터, 의료분야 CT데이터 등 동일한 촬영조건에서 영상데이터가 생성되고 한정된 객체만을 분석하는 경우 알고리즘 개선 방식이 AI 품질 향상에 효과적일 수 있습니다. 그러나 영상데이터의 촬영 또는 생성조건이 광범위하고 분석하는 객체의 수가 수백 개에서 수십만 개로 증가할 경우 전자의 방식으로 AI 품질을 개선하는 것은 불가능합니다. 알고리즘 개선에 필요한 최적 환경 변수(Hyperparameter) 조합을 찾기 위해 객체별로 무수한 소모적 시도(Trial & Error)가 동반되기 때문입니다.

당사가 추구하는 AI는 알고리즘 최적화에 제한되지 않는 데이터기반의 AI입니다. AI 품질 향상을 위해 더 많은 AI 학습데이터를 확보하고 투입하여 한정된 조건에서 한정된 객체만을 분석하는 것이 아닌 다양한 상황에서도 영상 내 모든 객체를 분석할 수 있는 AI 영상분석 플랫폼을 구축하는 것을 목표하고 있습니다. 국내 국방, 금융, 유통, 공공분야의 성공적인 레퍼런스를 시작으로 글로벌 시장 도약을 통해 AI 시장의 혁신을 가져올 'AI Game Changer’가 될 것입니다.

알고리즘 기반 VS 데이터 기반

구분

알고리즘 기반

데이터 기반

영상 환경

동일한 촬영환경

대규모, 실시간 분석환경

적용 분야

제조(품질), 의료(진단),

보안(얼굴인식)

스마트시티, 영상관제, 미디어분석, 국방 등

인식

객체 수

단일 객체

복수 개의 객체

(3) 제품라인업

당사는 대용량 데이터 초고속 처리기술에 기반하여 AI솔루션을 구성하고 데이터기반 AI 영상분석 기술을 서비스로 제공하며 성장하는 회사입니다. 아래와 같은 솔루션 제품을 통해 사업을 영위하고 있습니다.

제품명

제품설명

특장점

x-DAMs

(엑스댐스)

대규모 데이터 수집 및 처리 솔루션

구글(Google) 기술 대비 11배 빠른속도

Uyuni

(우유니)

GPU 활용 솔루션

(고가의 GPU 자원 효율성을 극대화)

국내 시장점유율 1위, GS인증 1등급

x-Labeller

(엑스레이블러)

영상데이터 AI 가공 솔루션

자동가공(Auto-Labelling) 기술적용,

협업기능 보유

x-AIVA

(엑스아이바)

AI 영상 분석 플랫폼

클라우드 기반 AI 분석 서비스

[x-DAMs(엑스댐스)]

x-DAMs는 대규모 데이터를 데이터파이프라인 기술을 적용하여 빠르게 수집하고 처리하는 솔루션입니다. 영상데이터는 대표적인 대용량 데이터여서 AI분석을 위해 많은 시간이 필요하고 대용량 데이터를 효과적으로 다룰 수 있는 기술이 필요합니다. x-DAMs를 구글(Google)의 머신러닝 프레임워크(TensorFlow) 활용하면 기존 대비 분석 속도를 11배 이상 향상 시킬 수 있습니다.

대용량 영상데이터 분석 속도 비교

[Uyuni(우유니)]

AI 학습과 추론을 위한 연산처리를 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AI 연산처리에는 CPU 대비 월등한 성능을 보이는 GPU가 활용됩니다. CPU는 문서 작업을 하면서 음악도 들을 수 있는 등 다중 작업이 가능하지만 GPU는 다중 작업이 불가능합니다. 이로 인해 다수의 사용자가 GPU를 사용할 때 자원이 낭비되는 문제가 발생합니다. GPU의 특성상 다수의 사용자가 하나의 GPU를 사용할 수 없기 때문입니다. Uyuni는 다수의 사용자가 GPU를 사용할 수 있도록 해주는 솔루션입니다. Uyuni 활용 시 고가의 GPU 활용률을 4배가량 증가시킬 수 있습니다. Uyuni는 2018년 국내최초로 상용화되었으며 현재까지 시장점유율 1위를 유지하고 있으며 2020년 GoodSoftware 인증 1등급을 받았습니다.

우유니

[X-Labeller(엑스레이블러)]

일반적인 영상데이터를 AI에 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 작업이 필요합니다. X-Labeller는 쉽고 빠르게 영상데이터를 AI 학습데이터로 가공하는 솔루션입니다. 다수의 사용자가 동시에 작업이 가능하며 자동가공(Auto-Labelling) 기술이 적용되어 소량의 학습데이터를 활용하여 대량의 학습데이터를 자동으로 가공할 수 있는 기능이 탑재되었습니다.

x-labeller 사용자 화면.jpg
x-Labeller 사용자 화면

[X-AIVA(엑스아이바)]

X-AIVA는 초고속으로 대용량 영상데이터를 분석하는 서비스 플랫폼입니다. 기존 당사 핵심기술을 융합하여2020년 신규 사업으로 데이터기반 영상분석 기술을AI 플랫폼으로 구성하여 사업화하고 있습니다. 대용량 비디오, CCTV, 카메라 등에서 사람, 자동차, 드론 등 영상 속 객체를 분석하여 고객 분석, 광고 효과분석, 경계분석, 상권분석, 제품품질 등의AI 영상분석 서비스를 고객에게 제공하고 있습니다. 본 사업은 당사의 핵심역량을 집중하여 플랫폼 기반의 서비스 사업으로 전개되어 글로벌 영상데이터 시장의 대표상품이 될 것입니다.

[X-AIVA 사용자화면 디지털광고물 분석 예시]

(4) 사업 구조

당사의 사업 구조는 4가지 구성으로 구분할 수 있는데 1) 어플라이언스 제품 판매 2) 솔루션 제품 판매 3) AI 기술용역 및 서비스 4) 데이터유통으로 영위되고 있습니다.

사업구분

납품형태

수익구조

어플라이언스

(H/W + S/W)

NVIDIA GPU + GPU 활용 솔루션

NVIDIA 제품 마진 + 라이선스 사용료

솔루션(S/W)

AI 솔루션 라이선스 납품

라이선스 사용료

AI 기술용역 및 서비스

구축형(SI) / 서비스형(클라우드)

개발비 + 기술료 + AI 엔진 사용료

데이터유통

AI 학습데이터 유통

AI 학습데이터 가공료 + 중개수수료

1) 어플라이언스 제품은 글로벌 GPU 시장의 94%를 점유하고 있는 NVIDIA 및 HP, DELL 등의 GPU 제품에 당사의 솔루션인 우유니(Uyuni)가 함께 탑재되어 판매되는 경우입니다. 어플라이언스 제품은 H/W 가격과 별도로 표준제품의 가격이 더해져서 가격이 결정됩니다. 당사는 2020년 6월 국내 S/W회사로는 최초로 NVIDIA의 Preferred Partner로 승격하여 NVIDIA 제품의 판매권을 확보하고 있습니다.

어플라이언스 제품 판매에 적용되어있는 당사 솔루션인 우유니(Uyuni)는 솔루션의 산업 표준 인증인 한국정보통신기술협회의 GS(Good Software)인증 1등급을 받은 제품입니다.

2) 솔루션 제품 판매 구조는 당사 솔루션 제품인 1) 엑스댐스(x-DAMs), 2) 우유니(Uyuni), 3) 엑스레이블러(x-Labeller)가 라이선스 기준으로 판매 후 제품별로 책정된 가격을 고객에게 연단위로 청구하는 방식으로 진행됩니다.

3) AI 기술개발 및 서비스 사업의 판매구조는 당사 솔루션 제품(엑스댐스(x-DAMs), 우유니(Uyuni), 엑스레이블러(x-Labeller) 엑스아이바(x-AIVA))를 기반으로 고객의 AI기술 요구사항에 따라 당사의 제품과 SI가 결합되어 맞춤형 제품으로 판매되는 방식으로 진행됩니다. 또한, 고객의 요구에 따라 구축형이 아닌 당사의 AI GPU 자원을 활용한 클라우드 방식으로 제공되기도 합니다. 매출구분 시에는 AI 기술용역으로 구분하여 기재하였습니다.

4) 데이터유통 매출의 판매구조는 단순 중개납품과 원천데이터를 AI 데이터로 가공하여 납품하는 방식, 그리고 당사의 x-Labeller 솔루션을 활용한 AI 모델링 납품 세 가지의 비즈니스 모델로 구성되었습니다.

(5) 신규 사업 - AI 영상분석 사업

유튜브는 1분마다 500시간 분량의 영상이 생성되어 이를 분석/관리하는 것이 곤란하여 대용량 영상데이터 분석의 필요성과 함께 기존 영상처리 및 분석 방식의 한계점이 있다고 밝혔습니다. (2019, Tubefilter, Youtube).

또한, CCTV의 경우 교통, 범죄예방, 불법주정차 관리, 재난 감시 등 개별 목적으로 설치된 CCTV를 지자체별 통합관제 센터에서 통합관리하고 관제요원의 육안 관제의 문제를 극복하고자 지능형 영상 분석 시스템을 도입하고 있으나, CCTV 채널 증가에 따라 영상데이터 처리량 증가로 분석 성능과 속도가 현저하게 감소하는 문제에 부딪히고 있습니다(2019.11, CCTV 통합관제센터 운용 관리 실태, 국회입법조사처).

AI 시장이 형성되고 여러 산업분야에서 AI를 적용한 혁신을 시도하는데 있어 폭발적으로 증가하는 영상데이터와 그 기술적 방법은 매우 주요한 문제로 논의되고 있습니다. 당사는 이러한 환경의 변화를 사업의 기회로 인식하고 대용량 영상데이터 분석 사업을 당사의 핵심 기술 기반에서 x-AIVA라는 플랫폼 서비스로 구성하여 신규 사업을 추진 중에 있습니다. 현재 x-AIVA는 공항활주로와 지자체 CCTV에 적용되어 수천개의 CCTV를 실시간으로 분석하는 서비스로 운영되고 있습니다. 또한, 대규모 지점을 보유한 기업들의 고객 분석과 지점 관리 등에 적용하며 사업확장을 계획하고 있습니다.

[x-AIVA(AI Video Analytics) - 사용자 화면]

출처 : 당사 작성 자료

당사의 AI 영상분석 플랫폼은 이미 2016년부터 1,000여대의 CCTV를 실시간으로 분석할 수 있는 영상인식 플랫폼을 개발하며 국방 분야에 성공적으로 적용되었습니다. 이를 기반으로 금융, 유통, 철강, 농업, 공공 등 대규모 영상데이터를 다루는 산업 전 분야로 확장되고 있습니다. x-AIVA를 통해 2023년까지 연간 100억원 이상의 서비스 매출 확보를 목표로 하고 있습니다.

나. 시장 현황

(1) 글로벌 인공지능 산업 현황 및 전망

인공지능 산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 기술의 발전에 따라 기존 산업기반 및 공공분야 등 사회 전반에 끼치는 영향력이 지대할 것으로 예상되는 분야입니다. 인공지능은 단순한 신기술이 아닌 경제 및 사회 변혁의 핵심 동력으로 작용하여 각 국 경제성장에 비약적인 파급효과를 실현할 것으로 예상되며, 이에 미국을 필두로 주요국들은 인공지능의 높은 잠재력에 주목, 기술력을 선점하기 위한 국가 차원의 대책을 실행 중입니다. 이러한 인공지능은 도입이 가능한 산업분야가 무궁무진하며 그 적용형태 또한 인공지능의 형태에 따라 여러 방면으로 나타날 것으로 파악됩니다.

[글로벌 인공지능 시장규모 전망]

(단위 : 백만 달러)

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

CAGR

4,819

7,345

11,283

17,267

25,995

37,987

53,231

49.2%

출처 : Statistica's AI market revenue worldwide 2016-2025, 정보통신기획평가원 가공, 2018

인공지능 시장의 경우 수많은 산업분야에 적용될 수 있어 전체적인 시장규모를 특정하기 어려우나, 정보통신기획평가원 추산 2017년 48억 달러에서 2023년 532억 달러 규모로 연평균 49.2%의 고도성장을 보일 것으로 예상되는 시장입니다.

[AI 서비스 시장규모 및 전망]

(단위 : 억 달러)

2018

2019

2020

2021

2022

2023

CAGR

9.51

14.69

22.59

34.87

51.27

70.94

43.4%

출처 : 리테일온, AI 시장 글로벌 동향, 2019(Statista)

Statista에 따르면 세계 AI 소프트웨어 시장은 2018년 약 9.5억 달러 규모에서 연평균 43.4%씩 성장하여 2023년에는 약 70억 달러 규모에 이를 것으로 전망되고 있습니다.

[글로벌 인공지능 시장 규모]

출처 : Tractica, 나이스디앤비 재가공, 2019

Tractica에 따르면 글로벌 인공지능 시장은 2018년 95억 달러를 달성하였으며, 이후 약 43.4%의 연평균 성장률을 보이며 2025년에 약 1,186억 달러의 규모로 시장을 형성할 것으로 전망했습니다. 동 조사기관은 30개 산업 분야에서 300개 이상의 인공지능 적용 사례를 분류하였으며, 인공지능이 큰 변화를 가져올 수 있는 상위 산업 분야는 통신, 자동차, 헬스케어, 광고, 소비자(인터넷 서비스), 비즈니스 서비스 및 소매로 전망하고 있습니다.

세부 기술 형태별 인공지능 시장의 경우 2017년 기준으로 하기 표와 같이 형성되었습니다.

(단위 : 백만달러)

[2017 분야별 글로벌 인공지능 시장 규모]

출처 : Tractica, 나이스디앤비 재가공, 2019

세부 분야 중 목소리/음성인식 분야가 많이 사용되는 것으로 파악되었으며, 이는 스마트 스피커 및 스마트폰의 디지털 보조장치, 차량 내 음성 지원 등에 적용, 서비스 로봇, 제조 부문에서도 인간과 인간의 상호 작용에 적용되는 기술이 터치에서 음성으로 확대된 것에서 기인한 것으로 판단됩니다. 영상감시 분야는 규모상 두 번째로 많이 사용되고 있으나 음성인식 AI 기술에 비해 국가 및 문화적 제한이 적어 글로벌 시장 진출을 위해 유리한 분야입니다.

(2) 국내 인공지능 산업 현황 및 전망

한국의 경우 국가적 대응전략을 마련하여 인공지능 역량 개선에 집중해 왔으나 주요국 대비 기술격차가 크게 존재하고 있습니다. 인공지능 분야의 전문인력 확보 및 역동적 기술 혁신 생태계 구축이 미진합니다. 다만 많은 산업분야가 인공지능 적용을 시작하는 단계이므로 전략적인 접근 시에는 경쟁력 확보가 충분히 가능할 것으로 판단되며, 전 산업에 걸쳐 적용이 가능하다는 특성에 따라 정부 및 민간기업의 주도에 따라 그 성장세는 크게 상승할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[국내 인공지능 시장규모 전망]

(단위 : 십억원)

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

CAGR

6,400

7,500

9,100

11,100

13,320

15,984

19,180

20.1%

출처 : 2017년 국가정보화에 관한 연차보고서 2017(미래창조과학부자료, 2021~2023 CAGR 적용), 정보통신기획평가원 가공

정보통신기획평가원 조사자료에 따르면 국내 시장은 현재 개화시기로써 2017년 6.4조에서 2023년 19.2조 규모로 연평균 20.1%의 고성장이 예측됩니다. 2020년 기준 음성인식 및 통번역 시장 4.2조원, 영상처리 및 영상인식 시장 3.5조원, 기타 S/W 및 알고리즘 관련 시장은 3.4조원 규모가 될 것으로 예상하였습니다.

[국내 인공지능 시장 분야별 규모 전망]

[국내 인공지능 시장 분야별 규모 전망]

출처 : 지능정보산업협회, 국내 AI산업 이론 넘어 상용화 시대로. 2017

[인공지능 국내시장 규모 및 전망]

(단위 : 십억원)

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

CAGR

1,103

1,753

2,786

4,423

7,012

11,134

17,592

58.8%

출처 : MarketandMarkets, Aritificial Intelligence (Chipsets) 2017 재가공, 중소기업 전략기술로드맵 2020-2022 인공지능, 중소벤처기업부-중소기업기술정보진흥원, 2019

중소벤처기업부는 17년 약 1조 1천억 시장 규모에서 2022년 11조 규모로 약 10배 성장할 것으로 보았으며, 연평균 성장률 또한 58.8%로 전망하였습니다.

상기와 같은 국내 각 공공 기관별 규모 및 성장률의 차이는 인공지능 산업분야가 아직 개화기이며 적용가능 분야와 형태가 매우 다양하기에 범위 산정에 있어 차이점을 보인 것으로 판단됩니다. 다만 2023년 기준으로 약 17~19조 정도의 시장이 형성될 것으로 전망하고 있는 점과 타산업 대비 높은 성장률을 예측하고 있다는 점에서 글로벌 트렌드에 따라 해당 분야가 고성장할 것으로 예측하고 있습니다.

전체 인공지능 시장의 세부분야로서 당사가 속한 영상 데이터 기반 AI 서비스는 영상과 이미지에 존재하는 객체의 종류와 특징들을 추출하고, 추출한 특징들로부터 유의미한 정보를 산출하는 AI 기술들을 활용하여 의료, 보안, 불량 검출, 범죄 인지, 상황 인지 등의 서비스의 인식률과 정확도를 높이는 AI 서비스입니다. 영상 데이터 기반 AI 서비스에서 사용되는 주요 요소 기술에는 객체인식 기술, 상황인식 기술, 모션인식 기술, 빅데이터 학습 기술 등이 존재합니다.

[기술별 분류]

분류

상세 내용

객체인식

영상에서 특정 패턴의 객체를 인식하는 기술

(얼굴인식, 글자/숫자 인식, 사물 인식 등)

상황인식

영상에서 객체의 관계를 추론하여 상황을 인식하는 기술

(범죄, 쓰레기 투기, 교통사고, 교통혼잡 등)

모션인식

사람의 행동을 인식하는 기술

(안면 인식, 행동 인식, 표정 인식 등)

빅데이터 학습

대규모 영상 데이터를 병렬 학습하는 기술

이러한 영상 데이터 기반 AI 서비스가 적용되는 사업분야는 후방산업으로 대규모 데이터 저장, 병렬 분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어 등이 있고, 전방산업으로는 국방, 의료, 정밀기계, 보안, 치안, 스마트시티 등이 존재합니다. 전방산업의 경우 기술의 개발, 타산업의 적용 가능성 증가에 따라 더욱 증가할 것으로 전망됩니다.

[영상 데이터 기반 AI 서비스 분야 산업구조]

후방산업

영상 데이터 기반 AI 서비스

전방산업

대규모 데이터 저장, 병렬분산 컴퓨팅, 영상 스트리밍, 카메라 제어, GPU

글자/숫자 인식, 얼굴인식, 모션인식, 사물 인식, 상황 인식, 동작 인식, 행동 인식

국방, 의료, 정밀기계, 보안, 치안, 교통, 물류, 스마트시티

다. 경쟁 현황

(1) 경쟁형태

가) 경쟁업체 및 기술현황

당사 제품은 각 제품별 특성에 따라 관련 시장 분야가 상이하여 해당 내용을 각 제품별로 구분하여 기술하였습니다.

1) x-DAMs(엑스댐스)

x-DAMs는 분산처리 기술을 적용하여 대용량 통합데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템입니다. 해당 솔루션은 특히 텍스트/음성과 달리 용량이 매우 큰 영상데이터의 저장단계에서 발생하는 구조적 한계를 기술적으로 극복하고자 개발된 솔루션입니다.

해당 솔루션에 적용된 핵심기술은 영상데이터 자체를 데이터베이스(DB)에 직접 적재하는 것입니다. 영상데이터 특성에 대한 이해와 컴퓨터 비전 기술에 대한 기술력을통해 데이터를 읽는 속도를 극대화하는 기술입니다. 영상데이터 전처리 (데이터 Frame Tokenizing)을 통해 영상데이터를 직접 DB에 적재함으로써 데이터 접근속도를 약 31배 증가시켰습니다. 이는 결과적으로 구글의 Tensorflow 대비 분석속도를 11배이상 높일 수 있습니다.

[대용량 영상데이터 분석 환경 및 데이터 분석 속도 비교]

[대용량 영상데이터 분석 환경 및 데이터 분석 속도 비교]

출처 : 논문 참조, D. Chung et al., "Getting the Most Out of Multi-GPU on Inference Stage using Hadoop-Spark Cluster," GTC 2018.

현재 영상분석 시장은 대용량 데이터인 영상데이터에 대한 저장기술의 한계로 인하여 단순 위험감지 및 알람 정도의 제한된 기능만이 가능합니다. 과거 영상데이터에 대한 분석을 위해서는 파일이 저장된 스토리지에서 영상을 불러오는 비효율적인 방식으로 인하여 영상분석 시간이 매우 장시간 소요됩니다. 이러한 한계를 극복하고자 x-DAMs 제품은 스토리지 저장이 아닌 상대적으로 응답시간이 짧은 DB상에 직접 영상데이터를 저장하므로 영상분석 소요시간을 현저하게 낮출 수 있습니다.

국내외 시장에서 대용량 영상에 특화된 핵심 기술을 보유한 전문 업체의 시장 내 성장이 기대되며 일부 글로벌 기업 또는 연구 단체들이 데이터 처리에 대한 연구개발 중인 상태입니다.

협회명

기술 현황

Cloud LSVA

- 클라우드 기반의 대규모 영상데이터 분석 솔루션 제공

- 반자동 데이터 가공 및 사물 인식

Scanner

- 확장 가능한 효율적인 영상처리 분산 시스템 제공

- 쿠버네티스 기반의 분산 서버 제공

- 코덱 인식기를 통한 소스 기능 제공

㉠ Cloud LSVA

Cloud LSVA는 Cloud Large Scale Video Analysis의 약자로 대규모, 대용량 영상데이터 분석 프로젝트 협의체입니다. Cloud LSVA는 대용량, 대규모 데이터 분석의 연구개발을 통하여 컴퓨터 비전 또는 영상분석 시스템의 성능은 본질적으로 사용 가능한 학습 데이터의 품질에 의해 제한이 있음을 밝혔습니다. 데이터셋을 수동으로 대조하고 주석을 다는 것이 시간과 비용 소요가 높으므로 이를 해결하는 것을 목표로 글로벌 기업과 학교들이 협의체를 구성한 연구단체입니다.

Cloud LSVA 컨소시엄

출처 : Cloud LSVA 홈페이지 (https://cloud-lsva.eu)

당사의 영상데이터 초고속 분석과 Cloud LSVA의 성능은 317FPS와 60FPS로 약 5배 이상 성능 차이가 발생하며 동일 해상도일 경우 약 10배 이상 더 높은 성능 차이가 발생합니다.

[x-DAMs와 Cloud LSVA 성능 비교표]

항목

씨이랩(x-DAMs)

Cloud LSVA

Total Inference

Performance

(FPS)

317 FPS

60 FPS

Resolution

1280x720

604x960

Model

Semantic Segmentation

Semantic Segmentation

Parallelism Number

15

3

GPU

Titan X(Pascal)

Titan X(Pascal)

[Cloud LSVA 성능]

출처 : Report on integration, validation and user trials 발췌

2) GPU 활용 솔루션(Uyuni)

국내 시장의 경우 소수의 GPU 활용 솔루션을 보유한 업체들이 존재하고 있습니다. 관련 솔루션을 상용화한 국내업체는 소수에 불과하지만 AI 산업 및 시장의 특성상 GPU에 대한 수요는 점차 부각되어 GPU 및 AI 관련 후발주자의 시장진입이 예상됩니다. 당사는 해당 시장에서 국내 최초 GPU 기반의 딥러닝 분석환경 통합관리 솔루션의 상용화에 성공한 Uyuni 제품을 개발하여 사업화하고 있습니다. 또한 지속적인 연구 개발을 통하여 NVIDIA의 우수파트너(Preferred Partner)로 2020년 승격되었으며 NVIDIA 제품과 결합된 어플라이언스 제품을 보유하여 시장에서 기술 및 사업적 리더십을 확장해나가고 있습니다.

GPU 관리 솔루션 시장의 주요 특징은 국내 시장의 경우 해당 솔루션에 대한 경쟁 업체가 소수에 불과하며, 해외 시장의 경우 대기업 인프라를 활용한 솔루션, 국내 서비스 미지원(해당 국가만 서비스, 국내 on-Premise 형태 미제공 등) 등의 특징으로 당사의 Uyuni 제품은 국내외 시장에서 위협요소가 적은 상황으로 타겟 시장에서 상당 부분을 점유한 유리한 위치에 있습니다.

당사의 제품이 경쟁사와 갖는 핵심 기술 차별점은 멀티 노드 기능입니다. 다중 사용자를 위한 다중 서버 관리 기술과 다중 GPU 자원 관리 기술이 있습니다. 해당 기술 확대 개발하여 고성능 컴퓨팅 자원 관리 기술에서의 기술격차를 확보하였습니다. 
[국내외 GPU 활용 솔루션 기술동향]

구분

Uyuni

(씨이랩)

A사

B사

자원 모니터링

O

X

O

Multi Node

O

X

X

Kubernetes 지원

O

O

X

사용자 관리

O

O

O

Multi GPU

O

O

O

개발 도구 연동

O

O

O

스케쥴링

O

O

O

NGC 이미지 지원

O

O

O

3) AI 영상데이터 가공 솔루션(x-Labeller)

정부는 일자리 창출과 경기 부양을 목적으로 디지털 뉴딜 정책을 통해 인공지능 산업을 중점적으로 육성 중이며, 그 일환으로 인공지능 학습용 데이터 구축 사업(‘20년 하반기 3천억원의 추경예산 편성)을 통해 다수의 데이터 가공으로 일자리 창출을 진행하고 있습니다. 국내 시장의 경우 국가 정책 지원으로 데이터 가공과 관련한 여러 스타트업 기업의 시장 진입이 증가하고 있는 상황입니다.

대량의 학습용 데이터는 AI 영상데이터 인식 품질을 좌우하는 가장 큰 요인이지만 데이터 가공 시 많은 인력공수가 투입되는 작업으로, 민간 분야에서는 경제성의 이유로 주도하기 어려운 문제가 발생합니다. 때문에 학습데이터 생성 솔루션의 경쟁력은 인력에 의존한 가공데이터 작업을 줄이는 것이 핵심으로 작용합니다. 당사의 제품 x-Labeller의 자동가공(Auto-Labelling)기술은 기존 수작업 대비 20배의 효율성을 갖으며 타사의 자동가공 기술 대비 25% 빠른 속도로 처리가 가능합니다.

항목

x-Labeller (엑스레이블러)

TrainingData.io

(TD.io)

국내 경쟁‘A’사

(S제품)

라벨당 소요시간

(Manually)

2.5sec

6sec

3.5sec

라벨당 소요시간

(Auto-Label)

0.09sec

-

0.12sec

학습기반

오토라벨링

O

(산업별 모델링 가능)

-

X

(범용 모델 사용)

사용가능모델

다양

-

단일

모델 관리

O

X

X

가공 난이도

(소요시간, 효율, 투입필요 인력)

쉬움

어려움

보통

기술에서의 우위 사항으로는 100장의 가공데이터로 학습한 소형모델 자동가공(Auto-Labeling) 성능(기존 수작업 대비 20배 효율)을 비교하였을 때 작업 효율성에서 우위를 보이고 있습니다. 해외 경쟁사 TrainingData.io 제품의 Manually-Labeling 내역에서 라벨당 평균 소요시간 약 6초이며 국내 A사 S제품의 경우 자동가공 소요시간은약 0.12초인 반면 당사 제품에서 자동가공 소요시간은 0.09초로 동기술을 보유한 경쟁사 대비 25%의 높은 성능을 보유하고 있습니다.

4) x-AIVA(엑스아이바)

국내 AI 영상분석 시장의 경우 기존 CCTV 영상감시 시장의 전통적 CCTV 제조업체와 지능형 영상감시 업체가 유사 기능들로 해당 시장진입을 위해 노력중인 상황입니다.

해당 서비스는 당사의 x-DAMs(엑스댐스)의 기반 기술을 이용하고 자원관리 부분에서 Uyuni(우유니) 기능을 사용하며 x-Labeller(엑스레이블러)의 기능들을 통하여 최종적으로 사용자의 선택에 따른 결과를 제공하는 플랫폼 서비스로 해당 서비스와 유사한 AI 플랫폼 서비스를 제공하는 업체로는 국내 A, B 2개사가 있습니다.

해외 시장도 국내와 비슷한 경쟁형태로 과점으로 파악됩니다. 유사 서비스를 제공하는 해외 업체인 H2O.ai와 Splunk의 플랫폼은 독점과 같은 지배력을 행사하고 있는 상태입니다.

경쟁업체

업체명

(제품형태)

AI 영상분석

적용 매출처

기술 및 현황

국내

씨이랩

"X-AIVA”

(클라우드 플랫폼)

공군

국방과학연구소

'19년 실적 : 매출액 70억원, 영업이익 2.5억원

공군 스마트관제탑, 국방과학연구소 AI 영상분석 사업

고품질 학습데이터 확보를 통한 AI 품질 향상방식

타사 영상분석 제품 대비 월등하게 빠른 분석 속도

GPU 클라우드 기반 플랫폼 서비스

A사

(솔루션)

-

'19년 실적 : 매출액 42억원, 영업손실 11.4억원

AI 기반의 일반 데이터 분석 환경 제공

분석용 데이터 자동 생산, 알고리즘 기반의 AI 분석

범용적 활용과 인프라 요소에 타겟

영상 데이터 분석에 특화된 제품은 아님

B사

(솔루션)

-

'19년 실적 : 매출액 170억원, 영업손실 118억원

알고리즘 기반 영상 데이터 분석 시스템(CCTV관제)

픽셀 단위 (POD : Pixel On Demand) 영상 전송 기술

영상데이터에 대한 Rule Base/Deep Learning

CCTV 관제, 운영, 제어 통합 모니터링

H/W 의존적, 시스템구축 등 필요

C사

(H/W 시스템 구축형)

-

'19년 실적 : 매출액 51억원, 영업이익 4.2억원

CCTV 영상관제 시장 타겟

CCTV 및 H/W에 의존적

촬영환경 변화에 따른 대응 어려움, 높은 오탐률

해외

Splunk

Intel, Gatwick Airport, Derbyshire 등

On-premise/Cloud 형태로 제공

자원 모니터링/스케쥴링 기능

영상데이터 고속 분석 기능, 분석 시각화 지원

H2O.ai

Intel, PayPal

자원 모니터링 지원

AI 모델 학습/관리 기능 제공

영상데이터 분석 가능, 분석 시각화 기능 제공

TrainingData.io

Balzano

오브젝트 / 세그먼트 / 픽셀 단위 라벨링 가공에 대한 역할 구분을 통한 품질 관리

Cloud 데이터 연결 기능

Supervisely

Alibaba, mazda

SaaS기반의 영상데이터 가공 기능

인공지능 모델 학습 기능

All-in-one Labeling 기능

A사

A사의 제품군 중 경우 인공 지능 모델 개발, 배포, 관리, 운영을 위한 플랫폼의 역할을 하며 분산처리 저장구조를 통한 빅데이터 관리가 가능한 제품을 보유하고 있습니다. 해당 제품의 경우 산업특성화 이미지 인식 알고리즘 에이전트로 소개되며 가스검침기 자동계량 인식, 자동차 파손사진을 통한 견적 서비스, 문자인식을 위한 OCR 기능 등을 탑재하고 있습니다. 해당 제품의 경우 영상데이터 보다는 기존의 텍스트 기반의 가벼운 데이터 분석에 초점을 맞추는 것으로 보입니다.

B사

B사의 제품은 영상관제 서비스를 위한 플랫폼 기능을 제공하며 GIS 연계를 통한 지도 도식화, 실제 카메라에서 들어오는 영상 표출을 비롯한 영상분석 결과에 대한 다양한 부수적인 시각화 서비스를 함께 제공하고 있습니다. 제품에서 활용되는 영상분석은 제품에서 제공하는 영상 인텔리전스 기능을 통해 보안 및 안전 중심의 영상분석 서비스를 제공합니다. 현재까지 B사의 AI 영상 분석 서비스에 대한 적용 사례는 제품화 시작 단계로 판단됩니다.

H2O.ai와 Splunk

H2O와 Splunk 두 회사의 경우 데이터 수집에서 분석, 시각화에 이르는 전반적인 데이터 프로세싱과 다양한 서비스를 위한 플랫폼을 제공하고 있습니다. 양사의 데이터 분석 제품의 경우 분석에 필요한 알고리즘의 제공을 통해 데이터 분석에 대한 환경 제공을 목표로 이를 통한 구체적인 서비스는 사용자(또는 데이터 분석가)가 직접 구현해야합니다. 또한 양사의 분석 제품의 특징은 최근 들어 이미지 분석에 대한 기능을 일부 제공하고 있으나 주로 기존 텍스트 기반의 가벼운 데이터 분석에 초점을 맞추고 있습니다.

기업 명

씨이랩

A사

B사

C사

Clarifai(해외)

제품개요

대용량 영상의 초고속 분석 플랫폼

빅데이터 기반의 AI 인프라 플랫폼

Video Intelligence 플랫폼

지능형 CCTV 솔루션

이미지 검색엔진 기반 서비스

영상 분석 서비스 명

X-AIVA

제품A

제품B

제품C

Armada

주요

기능

객체 검출

10,000 여종 객체 검출

파손부위, 계량인식 등

사람, 차량 등

사람, 자동차 및 차종 등

10,000 여종 객체 검출

안면 인식

●

없음

●

●

●

객체 추적

●

없음

●

●

●

객체 카운팅

●

없음

●

●

●

객체 프로파일링

나이, 성별 예측

차량파손 정도 추정

없음

나이, 성별 예측

나이, 성별 예측

위험 감지

화재, 생활방법, 생활안전, 도로 유고 등

없음

●

화재, 생활방법, 생활안전, 도로 유고 등

없음

행동인식

●

없음

●

●

●

자동차 번호판 인식

●

●

없음

●

●

리테일 매장분석

이동동선, 혼잡도 분석 등

없음

없음

없음

없음

주요

기술

GPU에 대한 병렬모델 동시 구동

●

없음

없음

없음

●

분산 데이터 관리를 통한 확장성

●

●

없음

없음

없음

다중 채널, 다중 모델 동시 분석

●

없음

없음

없음

없음

실시간 분석모델 스위칭

●

없음

없음

없음

없음

On-Board 분석 모델 업데이트 (코딩없이 분석모델 튜닝 및 변경 가능)

●

없음

없음

없음

●

영상분석

가능 포맷

MP4, AVI, MOV, WMV, OGG, WebM

(실시간 전송 영상)

이미지 기반

AVI

AVI

MP4, AVI, GIF, MOV, WMV, 3GPP

핵심 기술

대용량 영상의 초고속 분석 기술

이미지 분석을 위한 딥러닝 모델 기술

지능형 CCTV에 특화된 실시간 영상 분석 기술

지능형 CCTV에 특화된 실시간 영상 분석 기술

이미지 검색 엔진 기술에서 출발하여 다양한 분야 서비스로 확장

2
. 주요 제품 등에 관한 사항

가. 주요 제품 등의 현황

(기준일 : 2020. 09. 30)
(단위: 천원)

계정

품 목

생산(판매)
 개시일

주요

상표

매출액

(비율)

제 품 설 명

제품

어플라이언스

2019년

-

321,630
(12.90%)

NVIDIA GPU와 당사의 솔루션 Uyuni 설치 후 완제품 형태로 판매되는 제품

솔루션

2018년

Uyuni

11,440
(0.46%)

확장 가능한 GPU 기반의 딥러닝 분석 환경 통합관리 솔루션

2019년

X-Labeller

439,250
(17.61%)

영상데이터 자동가공 및 인공지능 모델링 솔루션

2020년
X-AIVA
54,000
(2.17%)
영상데이터 분석 솔루션

주) 상기 금액은 당사의 2020년 3분기 기준 전체 매출액 중 해당 제품의 매출금액을 기준으로 산정하였습니다.

나. 주요 제품 등의 가격변동추이

(단위 : 원)

2017연도

(제08기)

2018연도

(제09기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기
(제11기 3분기)

솔루션

Uyuni

내 수

-

326,087

6,490,000

572,000

수 출

-

402,013

(USD359.55)

-

-

x-Labeller

내 수

-

-

10,000,000

13,726,563

수 출

-

-

-

-

X-AIVA

내 수

-
-
-
54,000,000

수 출

-
-
-
-

주1) 외화금액에 대한 기준환율은 각 회계기간의 기말 환율을 적용하였습니다.

당사의 제품군은 산업 특성상 일반적인 제조업과는 다르게 다양한 산업에 적용되는 제품 및 기술로, 고객사가 속해 있는 산업에 맞는 기능 및 결과물의 제공에 따라 가격산출의 편차가 발생합니다. 상기의 이유로 인하여 당사의 제품은 일반적으로 견적 요청 시 가격이 제공됩니다.

(1) 가격산출기준

당사의 어플라이언스 제품은 주요 핵심 기능은 동일하나 GPU 종류 및 수량, 기본/멀티구성, 사용 계정의 수, 고객요구사항 및 기능 선택 경우와 S/W의 세부 기능별 가격책정으로 가격 산정의 범위와 편차가 존재합니다. 또한 사용용도(기업/교육/Data Center용)와 대리점에 따른 할인율 등이 적용되어 굉장히 다양한 판매 형태가 존재합니다.

당사 솔루션 제품의 경우 고객 맞춤형 제품 판매를 제공하고 있으며 고객사 요구사항을 중점으로 사업의 범위, 납기, 투입인력, 제품의 기능, 사용용도, 데이터처리량, 채널의 개수, 라이선스 사용 인원수, 결과물 등 다양한 옵션을 통하여 제품의 가격이 책정 됩니다.

당사의 인력비 산출은 한국소프트웨어산업협회에서 공표한 해당 연도의 ‘소프트웨어기술자 평균임금 공표’를 기준으로 기술자를 구분하여 투입인력, 요구사항, 사업기간 및 납기 등을 산출하여 견적을 제공합니다.

(2) 가격변동의 원인

주요 가격변동의 원인은 기술 및 제품 트렌드에 따른 기능 추가 및 사용용도이며, 직접적 가격변동의 고객사의 요구사항, 예산, 납기 등으로 가격의 변동이 생길 수 있습니다.

당사의 제품은 제품별 기능 구성과 고객의 요구사항 및 퍼포먼스에 따라 최종 가격이 결정되며, 제품의 가격은 제품 출시 후 기준가격에 대한 변동은 없었습니다.

다만, 당사가 판매하는 제품은 버전에 따라 가격을 다르게 책정하고 있으며, 고객이 요청한 H/W의 스펙에 따라 판매되는 S/W의 수량 및 버전 또한 달라지므로 각 제품별 원가 및 납품량 등을 고려하여 최종적으로 결정됩니다.

3. 매입에 관한 사항

가. 매입 현황

(단위 : 원)

매입유형

품 목

구 분

2017연도

(제8기)

2018연도

(제9기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기
(제 11기 3분기)

원재료

H/W (GPU)

국 내

-

2,245,710,001

2,355,243,840

319,640,000

수 입

-

-

-

-

합 계

-

-

2,355,243,840

319,640,000

총 합 계

국 내

-

2,245,710,001

2,355,243,840

319,640,000

수 입

-

-

-

-

합 계

-

2,245,710,001

2,355,243,840

319,640,000

나. 원재료의 제품별 비중

(단위 : %)

사업연도

주요 제품명

원재료명

원재료 비중(%)

제 2017 연도

(제8기)

-

-

-

제 2018 연도

(제9기)

어플라이언스

H/W(GPU)

100%

제 2019 연도

(제10기)

어플라이언스

H/W(GPU)

100%

제 2020 연도 3분기

(제11기 3분기)

어플라이언스

H/W(GPU)

100%

다. 원재료 가격변동추이

(단위 : 원)

품 목

2017연도

(제8기)

2018연도

(제9기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기
(제 11기 3분기)

H/W

(GPU등)

국 내

-

-

23,790,342

19,977,500

수 입

-

-

-

-

주1) 상기 원재료 가격은 H/W(GPU)와 이를 구성하기 위한 기타 부대장비를 포함한 가격으로, 전체 매입금액을 전체 매입수량으로 나눈 금액입니다.

주2) 당사는 원재료 매입시 국내 총판사를 통하여 거래가 진행되며, 총판사의 해외 GPU 매입과정에서 발생하는 환율 변동으로 인하여 매입단가가 변동하고 있습니다.

라. 주요 매입처에 관한 사항

(단위 : 원)

품 목

구 입 처

2017연도

(제8기)

2018연도

(제9기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기
(제 11기 3분기)

H/W(GPU)

국내

A사

-

-

2,321,640,000

319,640,000

B사

-

-

33,603,840

-

수입

-

-

-

-

-

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항

가. 생산능력 및 생산실적

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 생산설비에 관한 사항

(1) 현황

(단위 : 천원)

구분

자산별

기초

가액

당기증감

당기

상각

기말

가액

증가

감소

유형

자산

기계장치
-
32,090
-
(3,744)
28,346

차량운반구
1,973
-
-
(1,972)
1

비품
69,620
26,398
-
(22,521)
73,497

시설장치
152,044
-
-
(26,156)
125,888

사용권자산
2,087,577
-
-
(380,905)
1,706,672

무형

자산

산업재산권
8,305
-
-
(1,979)
6,326

소프트웨어
8,808
-
-
(1,766)
7,041

(2) 최근 3년간 변동사항

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(3) 설비의 신설 매입계획

당사의 주요 제품은 인공지능 및 빅데이터 솔루션 등으로 별도의 제조공정 및 생산설비 등이 필요하지 않으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 매출에 관한 사항 

가. 매출실적

(단위 : 원)

매출유형

품 목

2017연도

(제8기)

2018연도

(제9기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기
(제11기 3분기)

금액

금액

금액

금액

제품

어플라이언스

수출

-

-

-

-

내수

-

2,306,686,471

2,392,940,000

321,630,000

소계

-

2,306,686,471

2,392,940,000

321,630,000

솔루션

수출

-

50,251,607

(USD44,943.75)

-

-

내수

-

7,500,000

819,200,000

504,690,000

소계

-

57,751,607

819,200,000

504,690,000

용역

AI용역

수출

-

783,926,297

-

-

내수

2,286,788,420

1,966,051,890

3,690,703,261

1,483,009,318

소계

2,286,788,420

2,749,978,187

3,690,703,261

1,483,009,318

데이터유통

수출

-

-

-

-

내수

-

-

186,363,636

184,647,727

소계

-

-

186,363,636

184,647,727

합 계

수출

-

834,177,904

-

-

내수

2,286,788,420

5,064,164,658

7,089,206,897

2,493,977,045

합계

2,286,788,420

5,114,416,265

7,089,206,897

2,493,977,045

나. 판매조직

부 서 명

수 행 역 할

주요영업제품

영업단

공공과 민간분야 AI 영상데이터 처리와 분석 환경 구축사업과 관련된 영업

영상데이터 처리 및 분석 사업

(x-DAMs)

전략사업본부

전략적인 고객사를 대상으로 신규 사업과 관련된 직접적인 영업

영상데이터 분석 서비스

(x-AIVA)

데이터솔루션사업본부

당사와 계약되어있는 파트너사에 대한 영업활동 및 새로운 파트너 발굴, 관리

Uyuni, x-Labeller

데이터유통사업본부

파트너사의 데이터를 AI 데이터로 가공하여 중개납품 및 판매처 발굴

AI 학습데이터

다. 판매경로

(단위 : 원)

매출유형

품 목

구 분

판매경로

판매경로별 매출액

비중

제품

어플라이언스

국 내

직접판매

-
-

대리점판매

321,630,000
12.90%

솔루션

국 내

직접판매

11,440,000
0.46%

대리점판매

493,250,000
19.78%

용역

AI기술용역

국 내

직접판매

1,483,009,318
59.46%

대리점판매

-
-

데이터유통

국 내

직접판매

184,647,727
7.40%

대리점판매

-
-

합 계

2,493,977,045
100%

당사의 판매경로는 영업방식에 따라 아래와 같이 두 가지로 나눌 수 있습니다.

(1) 파트너사를 통한 간접 판매(대리점 판매)

당사는 한정된 영업 인력으로 영업과 마케팅 비용을 감축하고 기술개발에 집중하기 위하여 파트너사의 협업을 통해 영업활동을 진행하고 있습니다. 해당 방식에 의한 판매는 Uyuni 어플라이언스로, GPU에 당사의 Uyuni를 설치하여 납품하고 있습니다.
제품공급과 관련한 국내외 파트너사와의 파트너쉽 계약 및 대리점계약을 통해 영업 네트워크를 확보하고 판매채널을 다각화 하여 판매기회를 발굴해 나가고 있습니다.

(2) 최종소비자(End-User) 직접 판매

KT, 매일방송 등 대형고객사의 경우 당사에서 제안 및 영업활동을 수행하여 직접 계약으로 고객을 확보합니다. 또한, 고객이 희망하는 경우 데이터 처리 및 분석 서비스 구축 계약을 추가로 맺고 관련 용역도 제공하고 있습니다.

라. 판매전략

(1) 어플라이언스 제품출시로 시장경쟁력 확보

당사는 인공지능 산업의 필수자원인 GPU 부문의 원자재 판매사인 (美)NVIDIA와 NPN(NVIDIA Partner Network) 협약을 체결하였습니다. 2018년 NVIDIA GTC(GPU Technology Conference)에 참가하여 다중 GPU 병렬 처리 기술에 대한 논문 발표를 시작으로 최신 기술력을 인정받아 2020년 6월 국내 소프트웨어 사업자로는 최초로 우수파트너(Preferred partner)로 승격하였습니다. 이에 따라 NVIDIA사의 GPU 제품을 판매할 수 있는 판매권을 확보하였고 GPU 시장에서 H/W와 S/W를 통합 납품할 수 있는 원가경쟁력을 갖추었습니다. 또한, 당사의 자원 관리 솔루션인 Uyuni가 고객사의 인프라 구축시점부터 GPU에 설치되어 납품될 수 있음에 따라 향후 당사의 Uyuni 솔루션 점유율이 증가될 수 있는 유효한 판매전략입니다.

당사의 제품은 세부기능을 추가해 버전별 업그레이드를 진행하였으며 이를 통해 후발주자와의 기술격차를 확보하였습니다. NVIDIA와의 기술 기반 파트너쉽은 시장 수요에 탄력적으로 반응하여 선행 기술을 개발할 수 있는 원동력이 되고 있습니다.

(2) 기존고객 Lock-in 유도를 위한 선제적 제품 업그레이드

딥러닝과 머신러닝을 활용한 서비스 수요가 증가하며 AI 기동의 필수자원인 GPU의 수요 또한 증가하고 있습니다. 기존 AI 연구개발 단계에서의 GPU 필요량이 수 개 단위였다면 실증단계와 본 사업 추진을 위해 필요한 GPU 필요량은 수 십 개에서 수백 개 단위로 증가하게 됩니다. 이에 따라 당사는 기존 멀티Node 단위의 연동을 넘어서 데이터센터 단위의 자원 연동과 관리 가능한 Uyuni 데이터센터용 버전을 출시하였습니다. 기존고객 AI 사업 규모 확대를 예측하고 선제적 판매 제안을 통해 Lock-in을 진행하여 시장 선점을 유지해나갈 예정입니다.

(3) 전후방 협력 기업의 기술 중심 파트너쉽 확대

당사는 국방, 통신, 미디어, 유통, 공공기관 등 다년간의 대형 고객사와 다양한 프로젝트를 진행해왔습니다. 시장 내 Major 고객군 선점 및 레퍼런스 확보를 통해 고객포트폴리오를 확대해 나가고 있으며, 비즈니스 중심 협력관계에 있는 글로벌 및 국내 대기업들과의 파트너쉽을 기반으로 시장에서 사업 기회를 넓혀가고 있으며 기술 중심 파트너쉽을 통해 제품 및 기술개발 부문에서 협력을 이어가며 판매 기회를 찾고 있습니다.
 또한 고객의 재구매를 유도하여 초기 선점 효과를 확보하고, 유사기업을 대상으로 횡전개 판매전략을 통해 확장성 높은 매출이 발생하도록 유도하고 있습니다.

기업명

관련실적

판매전략

DELL

Dell OEM GPU 제품을 기반으로 제안하는 사업 협의

Uyuni + Dell OEM GPU 서버 어플라이언스 제품 기획 및 비즈니스 확대

IBM

건설기술연구원 인프라 안전 연구 본부에 Uyuni + GPU 어플라이언스 테스트 및 납품 완료

공공 및 민간 분야 제안을 위한 Uyuni + GPU 서버 어플라이언스 제품 기획

KT

2019년부터 현재까지 GPU 서비스 제공 (GPU 160개 / 서버 40대 규모)

2021년 이후 KT 클라우드를 통한

‘GPU As a Service’ 출시 협업

Naver Business Platform (NBP)

Uyuni 와 x-Labeller는 네이버 클라우드 플랫폼(NCP)의 마켓플레이스에서 솔루션 상품으로 판매

클라우드 서비스 사업 확장에 대한 지속적인 협력 진행

NBP 해커톤을 포함해 NBP의 사업영역에서 당사 솔루션 도입에 필요한 부분에 대한 기술 협력 진행

NHN

당사 구축 KDX한국데이터거래소의

NHN 클라우드를 연동하여 서비스 출시

클라우드 서비스에 대한 협력 확장

현대모비스

현재까지 GPU + Uyuni를 지속적으로 도입하고 있으며, 자율주행 연구에 활용

현대모비스 자율주행 연구를 타겟으로 당사 어플라이언스 비즈니스 확대

LIGNex1

유도무기, 수상 무인정 등 국방 연구분야 AI 센터 구축을 위한 GPU 서버에 Uyuni를 도입하여 활용

데이터센터 운영 기술 도입을 위한 Uyuni 확장 연구 진행

유도무기 탑재용 영상인식 플랫폼 공동 연구

가) 제품의 높은 호환성으로 고객 커버리지 확대

삼성증권(글로벌 반도체, 2020)에 따르면 2019년 11월 기준 NVIDIA사의 AI 학습용 GPU 시장점유율은 94%입니다. 당사는 이러한 시장 추세에 맞춰 NVIDIA사와 기술적 교류와 파트너쉽을 유지하며 사업 기회를 넓혀가고 있습니다. 그러나 시장 변동 가능성에 대비하여 당사 제품 Uyuni는 NVIDIA사 제품 외에도 DELL사와 IBM사 제품에도 적용이 가능토록 개발되었습니다. IBM 제품으로 구성된 건설기술연구원에 Uyuni를 성공적으로 납품하며 높은 호환성을 검증하였습니다.

나) 메이저 사업자와의 공동 비즈니스 기회 발굴

당사는 KT, NBP, NHN과 같은 메이저 클라우드 업체와 기술협력 관계를 유지하며 사업 기회를 발굴하고 있습니다. 클라우드 사업을 위해서는 대규모 컴퓨팅 자원이 필요하며 이를 연동하고 효과적으로 관리할 수 있는 기술이 필요합니다. 당사의 GPU 통합관리 기술을 통해 클라우드 GPU의 사용 효율을 높일 수 있습니다. KT에는 160대의 GPU자원을 연동 관리할 수 있는 당사의 기술이 적용되었습니다. 당사는 지속적으로 AI를 클라우드 기반으로 진행할 수 있는 "GPU as a Service" 사업을 진행할 예정입니다.

또한, 현대모비스의 AI 자율주행 연구와 LIGNex1의 AI 유도무기 연구와 같은 고객사 AI 연구개발 사업이 실제 양산 사업으로 전환될 것을 기대함에 따라 데이터센터 버전용 제품 판매를 진행하며 기존고객 Lock-in을 진행할 예정입니다.

6. 수주상황

(단위: 천원)

품목
발주처

수주일자

납 기

수주총액

수주잔고

수 량

금 액

수 량

금 액

어플라이언스

A사 외 9개사
2020
2020
10
5,410,193
10
5,410,193

솔루션
B사 외 6개사
2020
2020
7
1,065,873
7
1,065,873

AI기술용역
C사 외 15개사
2020
2020
16
2,268,859
16
1,255,207

D사 외 2개사
2020
2021
3
770,000
3
509,015

데이터유통
E사 외 14개사
2020
2020
15
983,591
15
753,943

합 계

51
10,498,516
51
8,994,231

7. 시장위험과 위험관리

회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출돼 있습니다. 회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험, 파생금융상품과 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

가. 시장위험

(
1) 외환위험

회사는 외환 위험, 특히 주로 미국 달러화와 관련된 환율 변동 위험에 노출돼 있습니다. 경영진은 회사가 각각의 기능통화에 대한 외환 위험을 관리하도록 하는 정책을 수립하고 있습니다. 

보고기간종료일 현재 외환 위험에 노출되어 있는 회사의 화폐성자산과 부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 미국 달러화, 천원)

구분

통화
당분기말
전기말

외화금액
원화환산액
외화금액
원화환산액

금융자산

매출채권(주1)
미국 달러화
145,723
162,933
145,723
162,933

(주1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권은 전액 대손충당금이 설정되어 장부금액은 없습니다.

당
분기말 현재 화폐성 자산부채의 장부금액은 없으므로 환율변동으로 인한 세후이익
및 자본에 대한 영향은 없습니다.

(2) 이자율 위험 

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 회사는 내부적으로 이자율 1% 변동을 기준으로 이자율위험을 측정하고 있으며, 상기의 변동비율은 합리적으로 발생가능한 이자율변동위험에 대한 경영진의 평가를 반영하고 있습니다.

회사의 이자율 민감도는 다음의 가정에 근거하여 결정됩니다.

- 변동금리부 차입금의 이자비용에 영향을 미치는 시장이자율의 변동

이러한 가정하에서 보고기간 종료일 현재 회사의 변동금리 차입금에 대하여 1%의 이자율의 변동이 발생할 경우 세전금융비용의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전분기말

1% 상승시
1% 하락시
1% 상승시
1% 하락시

이자비용의 감소(증가)

(7,650)
7,650
(8,050)
8,050

나. 신용위험

회사는 거래상대방이 지급기일이 된 다음의 금액을 지급하지 않는 경우 신용위
험에 노출됩니다.

ㆍ
3개월 기한 내 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)의 지급

ㆍ상각후원가로 측정되는 채무상
품의 계약상 현금흐름

(1) 대손충당금(매출채권) 잔액

회사는 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)에 대해 전체 기간 기대신용손실을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

보고기간종료일 현재
기대신용손실을 고려한 대손충당금 설정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

연체개월
기대손실율
당분기말
전기말

채권금액
대손충당금
채권금액
대손충당금

3개월 이내
0.0%
300,201
-
2,081,735
-

4개월 이내
1.8%
-
-
-
-

5개월 이내
5.5%
-
-
-
-

6개월 이내
10.9%
-
-
-
-

7개월 이내
18.2%
-
-
-
-

8개월 이내
27.3%
-
-
-
-

9개월 이내
38.2%
-
-
-
-

10개월 이내
50.9%
-
-
-
-

11개월 이내
65.5%
-
-
-
-

12개월 이내
81.8%
-
-
-
-

12개월 초과
100.0%
162,933
162,933
162,933
162,933

합계금액

463,134
162,933
2,244,668
162,933

다. 유동성 위험

회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 자금 수요를 충족시키기 위해차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다.
유동성을 예측하는데 있어 회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고있습니다.

라. 자본 위험 관리

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

9. 경영상의 주요계약

계약상대방

계약체결

시기

계약기간

계약의 목적

계약의 내용

(美)NVIDIA

2020.06.09

12개월

제품

판매권

NVIDIA 제품군 판매권

(Preferred Level)

매일방송

2019.11.28

36개월

데이터

판매권

매일방송 영상 및 텍스트 데이터 판매권

국방과학

연구소

2019.12.11

36개월

기술이전

기술실시권(경상기술료)

국방과학

연구소

2020.06.11

36개월

기술이전

기술실시권(경상기술료)

10. 연구개발활동

가. 연구개발 조직

당사는 2012년 8월 한국산업기술진흥협회 등록 공인 기업부설연구소를 설립하였으며 선행기술연구소를 중심으로 각 사업본부 내 개발조직을 통해 연구개발을 진행하고 있습니다.

구분

내용

① 연구개발 담당조직

선행기술연구소 외

② 조직 형태

기업부설연구소

③ 명칭

㈜씨이랩 기업부설연구소

④ 연구소 최초 인정일

2012.08.29

⑤ 연구소 인증번호

제 2012112595호

[연구개발 조직도]

부서명

주요 업무

비고

AI 연구1팀

가상 학습데이터 생성 기술 개발

x-DAMs

AI 연구2팀

초고속 영상데이터 처리기술 개발

x-DAMs

AI 서비스개발팀

초고속 영상분석 서비스 개발

영상 분석 솔루션 개발

x-AIVA

x-Labeller

데이터서비스개발팀

초고속 영상데이터 분석 플랫폼 개발

제품 UI/UX 개발

x-AIVA

솔루션개발1팀

GPU 자원관리 솔루션 개발

Uyuni

솔루션개발2팀

GPU 클라우드 서비스 개발

Uyuni Cloud

데이터유통개발팀

영상데이터 전처리 및 가공 개발

x-Labeller

나. 연구개발비용

(단위: 천원)

구 분

2017연도

(제8기)

2018연도

(제9기)

2019연도

(제10기)

2020연도 3분기

(제11기 3분기)

비용

처리

제조원가

247,562
364,067
320,589
-

판관비

75,138
83,995
-
73,937

합 계

(매출액 대비 비율)

322,700 
(14.11%)
448,062 
(8.76%)
320,589 
(4.52%)
73,937 
(2.96%)

다. 실적

(1) 연구개발 실적

가) 연구개발 프로젝트 수행 실적

연구기관

국방과학연구소(ADD)

수행년도

연구과제

실시간 영상인식 국방 빅데이터 플랫폼 개발

2016년~2018년

내 용

1,000여대 이상의 CCTV에서 생성되는 영상데이터를 수 분(Min) 이내로 분석할 수 있는 빅데이터 플랫폼 구축을 목표로하는 연구과제로서 최종적으로 3,4초내 분석이 가능한 영상 빅데이터 플랫폼을 개발하였습니다.

기대효과

본 프로젝트를 통해 당사의 핵심역량인 대용량 영상데이터의 초고속 처리 기술을 개발할 수 있었고 이를 x-DAMs로 상품화할 수 있었습니다. 또한 1,000여대 이상의 CCTV 영상데이터를 처리하고 연산하기 위해 필요한 GPU 등의 컴퓨팅 자원을 다루며, GPU 자원관리 솔루션을 개발할 수 있었습니다. 또한, 해당 기술을 기반으로 영상분석 서비스를 출시하며 고속 영상데이터 처리의 경쟁우위점을 갖고 영상관제 시장진입을 진행하고 있습니다.

연관제품

x-DAMs, Uyuni

연구개발비용

2,421백만원

연구기관

한국과학기술정보연구원(KISTI)

수행년도

연구과제

고성능 하둡 클러스터 운영관리 프레임워크 개발

2015년

고성능 하둡 플랫폼 운영관리시스템을 위한 모니터링 기술 개발

2016년

고성능 컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리 시스템 개발

2017년

고성능 컴퓨팅 기반 빅데이터 플랫폼 운영관리 시스템 개발 고도화

2018년

내 용

빅데이터 처리 고도화 핵심기술개발 사업 총괄 및 고성능 컴퓨팅 기술을 활용한 성능 가속화 기술개발 사업의 세부 연구과제로 4차년에 걸쳐 수행하였습니다.

기대효과

기존 특수 용도로만 활용되어 활용성과 운용률이 떨어지던 슈퍼컴퓨터에 대해 다양한 기업체, 연구소에서 동시에 활용 가능한 범용 슈퍼 컴퓨팅 시스템 개발을 목표로 진행하였습니다. 빅데이터를 처리하기 위한 고성능 컴퓨팅 자원을 쉽게 사용할 수 있는 플랫폼을 개발하여 성공적으로 솔루션에 적용하였습니다.

연관제품

x-DAMs, Uyuni

연구개발비용

597백만원

연구기관

전자통신연구원(ETRI)

수행년도

연구과제

ETRI 클라우드 기반의 ETRI AI데이터 허브 이용환경 구축

2018년

인공지능 공유 플랫폼 시험 운영을 위한 서비스 개발 및 기능 고도화

2019년

내 용

인공지능 응용서비스에 활용 가능한 데이터 자원과 학습데이터 구축에 필요한 툴을 사용자들에게 제공하고 ETRI의 인공지능 기술을 소개하는 기능 등이 포함된 클라우드 기반의 인공지능 데이터 허브 이용환경 구축 연구과제입니다.

기대효과

사용자가 쉽게 데이터 자원을 활용하여 학습데이터를 구축할 수 있는 플랫폼을 개발하고 이를 클라우드 형태로 서비스하는 것을 목표로합니다. 당사는 본 연구과제의 산출물을 초고속 영상데이터 분석 서비스에 적용하여 제품화를 진행하였습니다.

연관제품

x-Labeller, x-AIVA

연구개발비용

134백만원

나) 정부과제 수행 실적

(단위 : 백만원)

연구과제명

주관부서

연구기간

정부출연금

관련제품

비고

인공지능 학습용 데이터 구축

(대용량 동영상 데이터)

과학기술

정보통신부

'20.07∼'20.11

760

x-Labeller

진행중

머신러닝 학습용 가상데이터 생성 서비스 개발 및 사업화

과학기술

정보통신부

'20.06∼'21.05

170

x-AIVA

진행중

공공건물 제로에너지 빅데이터 딥러닝 에너지 진단 기술

산업통상자원부

'17.05∼'19.12

630

x-DAMs

수행완료

제로에너지타운 에너지클라우드 융합기술 개발

산업통상자원부

'17.05∼'19.12

420

x-DAMs

수행완료

빅데이터 기반 실시간 에너지 진단 플랫폼 개발

산업통상자원부

'15.06∼'18.05

780

x-DAMs

수행완료

데이터거래중개 선도시범사업 (빅데이터 유통거래 플랫폼)

과학기술

정보통신부

'16.10∼'16.12

170

x-DAMs

수행완료

빅데이터 기반 VRF

에너지 분석 서비스 개발

과학기술

정보통신부

'14.09∼'16.04

420

x-DAMs

수행완료

컨텍스트 데이터 공유서비스

과학기술

정보통신부

'16.08∼'16.12

90

x-DAMs

수행완료

빅데이터 기반 다차원 멀티 포맷 데이터 메타 인덱싱 기법 개발

중소벤처기업부

'14.06∼'15.05

34

x-DAMs

수행완료

합 계

3,474

다) 주요 논문 실적

번호

학회명

논문명

영문명

작성년도

비고

1

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

생성모델 어플리케이션 동향 및 특성 검증

A Survey for applications of Generative models

2018

x-Labller

2

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

심층신경망 생성모델 기술동향 및 특성 검증

A Technological Survey on Deep Generative Models

2018

x-Labller

3

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

Hbase Feature DB 기반 데이터 검색성능 향상

Data Search Perfomance Improvement using Hbase Feature DB

2018

x-DAMs

4

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

HBase기반 실시간 영상 데이터 DB연구

Research using HBase as real time video data

2018

x-DAMs

5

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

가상데이터 활용 물체탐지 성능향상 연구

Object Detection Performance Improvement using Virtual Data

2018

x-Labller

6

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

하둡-스파크 클러스터 기반 다중 GPU 성능평가

Multi-GPU Performance Evaluation on Hadoop-Spark Cluster

2018

Uyuni

7

한국군사과학기술학회(종합학술대회,2018)

실시간 영상 분석을 위한 빅데이터 파이프라인 성능 연구

A Performance Study of Bigdata Pipeline for Real-Time Image Analysis

2018

x-Labller

8

ICCPND, Russia

딥러닝과 결측치 대체법 기반 이종 데이터 통합 방안 연구

A Study on the Integration of Heterogeneous Data Based on Deep Learning and the Imputation of Missing Data

2019

x-AIVA

9

Journal of Cognitive Science

데이터 분석과 인지 프로세스 기반 데이터 주도 모델링 및 서비스

Data-driven Modeling and Service based on Big Data Analytics and Perception Process

2017

x-DAMs

(2) 연구개발 계획

연구기관

국방과학연구소(ADD)

수행년도

연구과제

딥러닝 학습용 부분가림 및 은폐상황 가상데이터 생성 S/W 개발

2019년~2022년

딥러닝 기반 가시광 학습용 가상데이터 생성 S/W 제작

2019년~2020년

머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성 프레임워크 제작

2017년~2020년

내 용

본 연구과제는 AI 산업의 만성적인 문제인 데이터 확보 문제를 해결하는 것을 목표로 ‘17년부터 진행되어온 사업입니다, 원천 데이터가 존재하지 않거나 부족하여 AI 학습자체가 불가능한 상황에서 데이터를 가상으로 합성, 생성해내어 학습데이터로 활용하는 기술입니다.

본 기술은 가상의 데이터를 랜덤하게 생성해내어 학습에 활용하기 때문에 실제 데이터 상에 인식하고자 하는 객체의 일부가가려져 있거나 은폐되어있는 상황에도 강건한 학습 성능을 보이는 강점이 있습니다.

본 연구개발 과제는 '17년 국방과학연구소와 함께 실증 사업으로 진행 후 가능성을 검증받았고 '19년부터 S/W개발 사업으로 확장되어 진행 중입니다. 본사업은 '21년부터 실제 유도무기 탑재용 자동 물체검출기 양산 사업으로 진행될 예정입니다.

기대효과

가상 학습데이터 생성기는 AI 학습을 위해 필요한 데이터 자체를 구하기 어려운 특수 분야에 적용되고 있습니다. 보안상의 이유로 데이터 공개가 어렵거나 기밀 데이터로서 확보가 어려운 분야에 적용되고 있습니다.

본 연구과제는 화재 영상 데이터처럼 발생 빈도가 희박하여 데이터 확보 자체가 어려운 재난안전 분야를 목표 시장으로 확대하여 사업화를 진행할 예정입니다.

본 연구과제는 R&D 용역사업으로 진행되며 당사는 연구개발 완료와 함께 기술이전을 통해 실시권을 확보하고 있으며 '21년부터 솔루션으로 출시하여 판매할 예정입니다.

연관제품

AI 가상 학습데이터 생성기(Synthetic Training Data Generator)

연구개발비용

1,724백만원

(3) 보유 기술의 경쟁력

가) 주요 기술의 개발경과

주요 기술

개발기간

관련제품

비고

1. 분산 데이터 파이프라인 기반 대용량 데이터 처리 기술

2012~2018

x-DAMs

특허등록 11건

특허출원 6건

저 작 권 6건

기술이전 1건

(1) 분산 영상데이터 DB 기반 초고속 데이터 억세스 및 공급

(2) In-memory 기반 GPU 병렬 영상분석 모델 구동

(3) 대규모 데이터 분산 수집 관리 기술

(4) 분산 서버 클러스터 관리 및 프로비저닝

2. GPU 고성능 컴퓨팅 자원 통합관리 기술

2016~2018

Uyuni

특허출원 1건

저 작 권 1건

상 표 권 1건

GS인증 1등급

(1) 컨테이너 방식의 가상화 및 Job Scheduling

(2) 멀티 Node, 멀티 GPU를 사용한 분산학습

(3) GPU 기반 딥러닝 개발환경 경량화 및 GPU 시각화

3. AI 모델링을 통한 대규모 영상데이터 분석 기술

2017~2019

x-Labeller

x-AIVA

특허등록 1건

특허출원 5건

저 작 권 1건

상 표 권 2건

(1) Hyper-parameter Optimization을 통한 자동 AI 모델 학습

(2) Multiple-backbone ensemble with WBF

(weighted boxes fusion)

(3) 타겟 도메인 가상 학습데이터 자동 생성/최적화 기술

(4) 영상데이터 기반 분석 서비스

4. 머신러닝 학습용 합성 가상데이터 생성 기술

2017~2022

개발 중

기술이전 1건

나) 보유기술의 기술 수준

주요 기술

현 기술 수준 및 효과

상용화 여부 및 가능성

제품응용 범위

분산 데이터 파이프라인 기반 대용량 데이터 처리 기술

영상데이터의 전처리(Pre-processing)을 통해 초고속으로 데이터를 데이터베이스(DB)에 저장하여 데이터 접근속도를 증대시키는 기술

In-memory 기반 병렬 모델 구동을 통해 기존 구글 TensorFlow 대비 머신러닝 프레임워크 기동 속도를 11배 이상 향상이 가능

상용화 완료

미디어,

영상관제 산업군

GPU 고성능 컴퓨팅 자원

통합관리 기술

컨테이너 방식 가상화를 통해 다중 사용자에 대한 최적 머신러닝 프레임워크 환경 제공 기술

자동 Job Scheduling을 통한 다중서버-다중GPU 자원 관리 및 분산학습(Distributed Training) 지원

웹 UI를 통해 사용자 컴퓨팅 자원 할당, 모니터링, 및 서버/사용자별 사용량 통계 리포트 제공

GPU 자원 활용률 최대 4배 증가

상용화 완료

데이터센터

연구소 등

AI 모델링을 통한 대규모

영상데이터 분석 기술

Hyper-parameter Optimization을 통해 코딩이 필요 없는 자동 AI 모델 학습

3D 그래픽엔진을 통한 가상 학습데이터 생성 및 최적화

Multiple-backbone ensemble with WBF(weighted box fusion) 자체기술 적용으로 자동 가공 작업 수행으로 데이터 가공 인력 및 소요시간 감축

상용화 완료

미디어,

영상관제 산업군

머신러닝 학습용 합성

가상데이터 생성 기술

머신러닝 학습용 이미지 정보 입력 기술

특정 물체에 대한 간접 정보 및 관련 배경 이미지 입력 기술개발

게임엔진 기반 학습이미지 생성과 제어 기술

가상 환경조성 및 시뮬레이션 기술과 간접 정보에 근거한 3차원 객체 생성기술 개발

상용화 진행중

국방 및 보안산업군

11. 그 밖에 투자의사 결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

번호

구분

내용

권리자

출원일

등록일

적용제품

출원국

1

특허권

인공지능 디지털 사이니지 시스템 및 이의 운용방법

㈜씨이랩

20.07.06

심사중

x-Trainer

대한민국

2

특허권

GPU 기반의 딥러닝 개발 환경 제공 시스템 및 방법

㈜씨이랩

19.12.17

20.07.28

Uyuni

대한민국

3

특허권

개인화 딥러닝 모델 생성을 위한 플랫폼을 제공하는 시스템 및 방법

㈜씨이랩

20.07.06

심사중

x-Labeller

대한민국

4

특허권

객체 레이블링을 통한 사용자맞춤 이미지식별 딥러닝 모델 생성을 위한 시스템 및 이의 운용 방법

㈜씨이랩

20.06.16

심사중

x-Labeller

대한민국

5

특허권

객체 라벨링을 통한 딥러닝 모델 생성 방법 및 장치

㈜씨이랩

19.12.17

심사중

x-Labeller

대한민국

6

특허권

비디오 데이터 통합 분석 및 관리 시스템

㈜씨이랩

20.05.07

심사중

x-Labeller

대한민국

7

특허권

콘텐츠 스트리밍 내 광고 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

18.10.16

19.07.23

x-Labeller

대한민국

8

특허권

스마트폰 론처 화면을 이용한 사용자 의사 입력 방법

㈜씨이랩

18.04.24

19.07.18

x-Labeller

대한민국

9

특허권

사용자에 의해 입력된 키워드에 대한 검색 결과 표시 장치

㈜씨이랩

12.09.27

'14.03.20

x-Labeller

대한민국

10

특허권

인맥정보 표시 시스템 및 방법

㈜씨이랩

11.12.09

13.11.14

x-Labeller

대한민국

11

특허권

(PCT)

INTEGRATED VIDEO DATA ANALYSIS AND MANAGEMENT SYSTEM

㈜씨이랩

20.07.02

심사중

x-Labeller

전세계

12

특허권

(PCT)

SYSTEM FOR GENERATING CUSTOMIZING DEEP LEARINING MODEL USING LABELLING OBJECT AND OPERATING METHOD THEREOF

㈜씨이랩

20.07.02

심사중

x-Labeller

전세계

13

특허권

랜드마크 기반의 POI 정보 제공 시스템 및 그 방법

㈜씨이랩

13.08.01

14.12.17

x-DAMs

대한민국

14

특허권

이종콘텐츠 분석 서비스 방법

㈜씨이랩

15.05.28

16.02.29

x-DAMs

대한민국

15

특허권

빅데이터를 이용한 자기학습형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

16

특허권

빅데이터를 이용한 적응형 HAVC 에너지 관리 시스템 및 구동 방법

㈜씨이랩

16.04.29

17.09.13

x-DAMs

대한민국

17

특허권

데이터 거래 중개 시스템

㈜씨이랩

16.12.15

17.09.25

x-DAMs

대한민국

18

특허권

원천 데이터 제공에 따른 수익 분배 및 데이터 거래 서비스 제공 방법

㈜씨이랩

16.12.29

17.09.25

x-DAMs

대한민국

19

특허권

빅데이터 기반 직관적인 응답 인터페이스 및 리워드 게임을 이용한 응답분석 서비스 제공방법

㈜씨이랩

18.11.30

19.07.18

x-DAMs

대한민국

20

특허권

실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템

㈜씨이랩

18.05.25

19.12.20

x-DAMs

대한민국

21

특허권

높은 정확도를 가지는 기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법

㈜씨이랩

19.06.20

20.01.10

x-DAMs

대한민국

22

특허권

제로에너지 구축을 위한 높은 정확도를 가지는 에너지 진단 시스템

㈜씨이랩

19.06.21

20.01.10

x-DAMs

대한민국

23

특허권

기축 건물의 에너지 데이터 처리장치 및 방법

㈜씨이랩

18.11.13

20.05.21

x-DAMs

대한민국

24

특허권

제로에너지 구축을 위한 에너지 진단 시스템 및 이의 방법

㈜씨이랩

18.11.13

심사중

x-DAMs

대한민국

25

특허권

제로에너지 타운 구축을 위한 빅데이터 기반의 에너지 수요 및 공급예측 시스템

㈜씨이랩

19.07.23

심사중

x-DAMs

대한민국

26

특허권

빅데이터 및 인공지능을 이용한 사용자 정보 통합 플랫폼 및 이의 운용방법

㈜씨이랩

20.02.04

심사중

x-DAMs

대한민국

27

상표권

우유니(Uyuni)

(딥러닝 기반 GPU자원관리 프로그램)

㈜씨이랩

18.08.23

19.08.30

Uyuni

대한민국

28

상표권

엑스레이블러(x-Labeller)

(비디오데이터 분석 프로그램)

㈜씨이랩

19.04.11

20.01.13

x-Labeller

대한민국

29

상표권

엑스아이바(x-AIVA)

(대용량 비디오데이터 분석 서비스)

㈜씨이랩

20.07.09

20.08.09

x-AIVA

대한민국

30

프로그램

등록증

데이터 공유 기반 데이터 등록&요청 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

31

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

32

프로그램

등록증

데이터 설문 기반 데이터 분석앱

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

33

프로그램

등록증

데이터 처리 시각화 프로그램

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

34

프로그램

등록증

지도 기반 데이터 분석 서비스

㈜씨이랩

16.12.01

17.01.19

x-DAMs

대한민국

35

프로그램

등록증

엑스레이블러(X-Labeller)

㈜씨이랩

18.07.01

20.07.06

x-Labeller

대한민국

36

프로그램

등록증

우유니(Uyuni)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

Uyuni

대한민국

37

프로그램

등록증

엑스댐스(xDAMS)

㈜씨이랩

19.01.01

20.06.25

x-DAMs

대한민국

나. 수상 및 인증 현황

번호

구분

내용

일 자

발행기관

비 고

1

수상

2019 대한민국 신성장경영대상

(산업통상자원부 장관상)

19.12.12

산업통상자원부

2

수상

2017 대한민국

첨단안전제품·기술대상우수상

17.11.28

한국첨단안전산업협회

3

수상

2016 대한민국 ICT Innovation 대상

16.04.29

미래창조과학부

4

수상

중소기업 표창장

13.12.12

중소기업청

5

수상

스마트워크 우수사례 공급부문 대상

13.12.05

미래창조과학부

6

수상

제24회 글로벌 SW공모대전 동상

12.12.05

정보통신산업진흥원

7

수상

한국전파진흥협회 공로상

11.12.08

한국전파진흥협회

8

인증

품질경영시스템인증

(ISO9001:2015)

13.08.09

International Certification

Registrar Ltd.

9

인증

소프트웨어 품질인증서

(소셜 브이오씨 v1.0)

12.12.17

한국정보통신기술협회

(TTA)

x-DAMs

10

인증

소프트웨어 품질인증서

(소셜컨텐츠플랫폼)

13.12.30

한국정보통신기술협회

(TTA)

x-DAMs

11

인증

GS 인증 1등급

(Uyuni Enterprise v1.3)

20.07.23

한국정보통신기술협회

(TTA)

Uyuni

Ⅲ. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

주식회사 씨이랩
(단위 : 천원)

구분

2020년 3분기
(제11기 3분기)

2019년
(제 10기)

2018년
(제 9기)

2017년
(제 8기)

회계처리기준

K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

K-IFRS

1.유동자산
3,040,033
3,807,676
4,665,554
2,889,804

2.비유동자산
2,211,076
2,530,346
268,109
228,804

자산총계
5,251,109
6,338,022
4,933,662
3,118,608

1.유동부채
2,774,988
3,352,858
3,208,462
1,282,348

2.비유동부채
925,616
1,429,396
230,710
324,373

부채총계
3,700,604
4,782,255
3,439,172
1,606,721

1.자본금
1,143,571
1,118,510
1,113,760
1,113,760

2.자본잉여금
1,704,907
931,460
874,866
874,866

3.기타자본구성요소
(19,270)
(14,950)
46,652
42,896

4.결손금
(1,278,703)
(479,252)
(540,788)
(519,635)

자본총계
1,550,506
1,555,768
1,494,490
1,511,887

기간
2020.01.01~
2020.09.30
2019.01.01~
2019.12.31
2018.01.01~
2018.12.31
2017.01.01~
2017.12.31

매출액
2,493,977
7,089,207
5,114,416
2,286,788

영업이익(손실)
(666,195)
260,439
(84,188)
14,697

법인세비용차감전순이익(손실)
(800,430)
94,874
(49,462)
(30,439)

당기순이익(손실)
(799,450)
61,535
(37,557)
(39,101)

기타포괄손익
(15,107)
(32,206)
16,405
-

총포괄손익
(814,558)
29,330
(21,152)
(39,101)

기본주당손익(단위: 원)
(355)
28
(17)
(19)

희석주당손익(단위: 원)
(355)
27
(17)
(19)

2. 연결재무제표

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 재무제표

재 무 상 태 표

제 11(당) 3분기말 : 2020년 09월 30일 현재

제 10 기 기 말 : 2019년 12월 31일 현재
(감사받지 아니한 재무제표)

제 9 기 기 말 : 2018년 12월 31일 현재
(감사받지 아니한 재무제표)

제 8 기 기 말 : 2017년 12월 31일 현재
(감사받지 아니한 재무제표)

주식회사 씨이랩
(단위 : 원)

과목
제 11 기 3분기말
제 10 기말
제 9 기말
제 8기말

자산

Ⅰ. 유동자산
3,040,033,389
3,807,676,149
4,665,553,532
2,889,804,153

현금및현금성자산
2,671,021,747
1,637,405,352
1,051,495,217
1,825,200,780

당기손익-공정가치금융자산
-
-
300,072,000
-

매출채권및기타채권
300,200,793
2,081,734,629
3,229,582,690
895,895,351

당기법인세자산
819,060
-
11,303,733
-

기타유동자산
67,991,789
88,536,168
73,099,892
168,708,022

Ⅱ. 비유동자산
2,211,075,995
2,530,346,206
268,108,578
228,803,692

장기금융상품
90,000,000
-
80,000,000
80,000,000

기타비유동금융자산
86,235,061
82,122,692
-
-

기타비유동자산
35,236,634
-
122,586,523
68,978,200

유형자산
1,934,404,920
2,311,214,076
53,711,778
71,820,659

무형자산
13,366,836
17,113,180
11,810,277
8,004,833

관계기업투자주식
51,832,544
119,896,258
-
-

자산총계
5,251,109,384
6,338,022,355
4,933,662,110
3,118,607,845

부채

Ⅰ. 유동부채
2,774,988,057
3,352,858,203
3,208,462,382
1,282,348,492

매입채무및기타채무
347,848,799
1,658,570,148
2,198,455,661
224,632,535

차입부채
765,000,000
805,000,000
960,000,000
1,010,000,000

당기법인세부채
-
8,881,324
-
11,542,860

유동리스부채
743,476,264
705,677,180
-
-

기타유동부채
918,662,994
174,729,551
50,006,721
36,173,097

Ⅱ. 비유동부채
925,615,515
1,429,396,456
230,710,029
324,372,800

비유동리스부채
569,802,568
1,132,193,261
-
-

순확정급여부채
313,238,270
267,912,491
202,628,436
303,191,449

기타비유동부채
42,574,677
29,290,704
28,081,593
21,181,351

부채총계
3,700,603,572
4,782,254,659
3,439,172,411
1,606,721,292

자본

Ⅰ. 자본금
1,143,571,000
1,118,510,000
1,113,760,000
1,113,760,000

Ⅱ. 자본잉여금
1,704,907,113
931,459,993
874,865,760
874,865,760

Ⅲ. 기타자본구성요소
(19,269,603)
(14,949,908)
46,651,500
42,896,000

Ⅳ. 이익잉여금(결손금)
(1,278,702,698)
(479,252,389)
(540,787,561)
(519,635,207)

자본총계
1,550,505,812
1,555,767,696
1,494,489,699
1,511,886,553

부채와자본총계
5,251,109,384
6,338,022,355
4,933,662,110
3,118,607,845

포 괄 손 익 계 산 서

제 11(당) 3분기 2020년 01월 01일부터 2020년 09월 30일까지

제 10(전) 3분기 2019년 01월 01일부터 2019년 09월 30일까지
(검토받지 아니한 재무제표)

제 10 기 2019년 01월 01일부터 2019년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 9 기 2018년 01월 01일부터 2018년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 8 기 2017년 01월 01일부터 2017년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

주식회사 씨이랩
(단위 : 원)

과목
제 11(당) 3분기
제 10(전) 3분기
제 10 기
제 9 기
제 8기

매출액
2,493,977,045
3,120,498,197
7,089,206,897
5,114,416,265
2,286,788,420

매출원가
1,742,710,359
3,090,236,186
5,279,991,533
4,081,028,457
1,203,296,376

매출총이익
751,266,686
30,262,011
1,809,215,364
1,033,387,808
1,083,492,044

판매비와관리비
1,417,462,067
1,075,686,676
1,548,775,967
1,117,575,376
1,068,794,551

영업이익(손실)
(666,195,381)
(1,045,424,665)
260,439,397
(84,187,568)
14,697,493

기타수익
38,925,806
19,511,373
32,201,800
97,621,981
741,578

기타비용
11,917,820
331,134
-
14,347,493
10,079,580

지분법손익
(69,520,878)
(52,221,234)
(80,103,742)
-
-

금융수익
9,507,178
27,290,402
22,577,641
6,229,525
2,995,774

금융비용
101,229,288
78,243,516
140,241,397
54,778,926
38,794,041

법인세비용차감전이익(손실)
(800,430,383)
(1,129,418,774)
94,873,699
(49,462,481)
(30,438,776)

법인세비용(수익)
(980,074)
-
33,338,527
(11,905,485)
8,662,492

분기순이익(손실)
(799,450,309)
(1,129,418,774)
61,535,172
(37,556,996)
(39,101,268)

기타포괄손익
(15,107,369)
-
(32,205,575)
16,404,642
-

후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목 :

순확정급여부채의 재측정요소
(16,564,533)
-
(32,205,575)
16,404,642
0

지분법자본변동
1,457,164
-

총포괄손익
(814,557,678)
(1,129,418,774)
29,329,597
(21,152,354)
(39,101,268)

주당손익

기본주당손익
(355)
(505)
28
(17)
(19)

희석주당손익
(355)
(505)
27
(17)
(19)

자 본 변 동 표

제 11(당) 3분기 2020년 01월 01일부터 2020년 09월 30일까지

제 10(전) 3분기 2019년 01월 01일부터 2019년 09월 30일까지
(검토받지 아니한 재무제표)

제 10 기 2019년 01월 01일부터 2019년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 9 기 2018년 01월 01일부터 2018년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 8 기 2017년 01월 01일부터 2017년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

주식회사 씨이랩
(단위 : 원)

과목
자본금
자본잉여금
기타자본구성요소
이익잉여금
(결손금)
총계

2017.01.01
990,000,000
-
37,064,563
(480,533,939)
546,530,624

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
(39,101,268)
(39,101,268)

자본에 직접 반영된 소유주와의 거래

유상증자

주식매입선택권 부여
-
-
5,831,437
-
5,831,437

2017.12.31
1,113,760,000
874,865,760
42,896,000
(519,635,207)
1,511,886,553

2018.01.01 (전전기초)
1,113,760,000
874,865,760
42,896,000
(519,635,207)
1,511,886,553

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
(37,556,996)
(37,556,996)

순확정급여채무의 재측정요소
-
-
-
16,404,642
16,404,642

자본에 직접 반영된 소유주와의 거래:

주식매입선택권 부여
-
-
3,755,500
-
3,755,500

2018.12.31 (전전기말)
1,113,760,000
874,865,760
46,651,500
(540,787,561)
1,494,489,699

2019.01.01 (전기초)
1,113,760,000
874,865,760
46,651,500
(540,787,561)
1,494,489,699

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
61,535,172
61,535,172

순확정급여채무의 재측정요소
-
-
(32,205,575)
-
(32,205,575)

자본에 직접 반영된 소유주와의 거래:

주식매입선택권 행사
4,750,000
33,349,900
(6,151,500)
-
31,948,400

주식매입선택권 소멸
-
23,244,333
(23,244,333)
-
-

2019.12.31 (전기말)
1,118,510,000
931,459,993
(14,949,908)
(479,252,389)
1,555,767,696

2019.01.01 (전기초)
1,113,760,000
874,865,760
46,651,500
(540,787,561)
1,494,489,699

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
(1,129,418,774)
(1,129,418,774)

순확정급여채무의 재측정요소
-
-
-
-
-

자본에 직접 반영된 소유주와의 거래:

주식매입선택권 행사

주식매입선택권 소멸
-
23,244,333
(23,244,333)
-
-

2019.09.30 (전3분기말)
1,118,510,000
931,459,993
17,255,667
(1,670,206,335)
397,019,325

2020.01.01 (당기초)
1,118,510,000
931,459,993
(14,949,908)
(479,252,389)
1,555,767,696

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
(799,450,309)
(799,450,309)

순확정급여채무의 재측정요소
-
-
(16,564,533)
-
(16,564,533)

지분법자본변동
-
-
1,457,164
-
1,457,164

자본에 직접 반영된 소유주와의 거래:

유상증자
25,061,000
773,447,120
-
-
798,508,120

주식매입선택권 부여
-
-
10,787,674
-
10,787,674

2020.09.30 (당3분기말)
1,143,571,000
1,704,907,113
(19,269,603)
(1,278,702,698)
1,550,505,812

현 금 흐 름 표

제 11(당) 3분기 2020년 01월 01일부터 2020년 09월 30일까지

제 10(전) 3분기 2019년 01월 01일부터 2019년 09월 30일까지
(검토받지 아니한 재무제표)

제 10 기 2019년 01월 01일부터 2019년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 9 기 2018년 01월 01일부터 2018년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

제 8 기 2017년 01월 01일부터 2017년 12월 31일까지
(감사받지 아니한 재무제표)

주식회사 씨이랩
(단위 : 원)

과목
제 11(당) 3분기
제 10(전) 3분기
제 10 기
제 9 기
제 8기

I. 영업활동으로 인한 현금흐름
948,188,171
(9,487,141)
1,286,053,116
(496,597,035)
149,214,445

1. 영업에서 창출된 현금
1,052,742,960
51,112,521
1,387,141,555
(444,618,545)
193,177,884

(1) 당기순손익
(799,450,309)
(1,129,418,774)
61,535,172
(37,556,996)
(39,101,268)

(2) 당기순손익에 대한 조정
638,855,622
418,564,891
789,664,524
108,888,216
324,182,368

(3) 영업활동 자산부채의 증감
1,213,337,647
761,966,404
535,941,859
(515,949,765)
(91,903,216)

2. 이자의수취
5,394,809
7,577,941
8,787,716
12,129,090
741,578

3. 이자의 지급
(101,229,288)
(78,243,516)
(118,909,208)
(37,838,937)
(32,074,271)

4. 법인세의 환급(납부)
(8,720,310)
10,065,913
9,033,053
(26,268,643)
(12,630,746)

II. 투자활동으로 인한 현금흐름
(148,488,287)
(337,145,929)
(32,657,836)
(227,108,528)
(70,325,316)

장기금융상품의 처분
-
80,000,000
80,000,000
-
-

유형자산의 취득
(58,488,287)
(210,085,789)
(218,685,788)
(15,442,362)
(20,891,076)

매도가능증권의처분

17,060,107

단기투자자산의처분

315,518,092
578,279,477
1,075,420

보증금의감소

7,962,000

무형자산의 취득
-
(7,060,140)
(9,490,140)
(7,005,750)
(7,316,660)

관계기업투자주식의 취득
-
(200,000,000)
(200,000,000)
-
-

장기금융상품의 취득
(90,000,000)
-
-
-
-

보증금의증가

-
(50,000,000)

투자자산의증가

(1,155,000)

단기매매증권의취득

(800,000,000)
-

III. 재무활동으로 인한 현금흐름
233,916,511
(484,339,901)
(667,485,145)
(50,000,000)
1,388,625,760

단기차입금의 증가

700,000,000

유상증자
798,508,120
31,948,400
31,948,400
-
999,980,800

단기차입금의 상환
(40,000,000)
(140,000,000)
(155,000,000)
(50,000,000)
(310,000,000)

미지급금의 지급

(1,355,040)

리스부채의 상환
(524,591,609)
(376,288,301)
(544,433,545)
-
-

IV. 현금및현금성자산의 증가(감소)
1,033,616,395
(830,972,971)
585,910,135
(773,705,563)
1,467,514,889

V. 기초의 현금및현금성자산
1,637,405,352
1,051,495,217
1,051,495,217
1,825,200,780
357,685,891

VI. 기말의 현금및현금성자산
2,671,021,747
220,522,246
1,637,405,352
1,051,495,217
1,825,200,780

5. 재무제표 주석

제 11(당) 3분기말 2020년 09월 30일 현재

제 10(전) 기말 2019년 12월 31일 현재
(감사받지 아니한 재무제표)

제 10(전) 기초 2019년 01월 01일 현재
(감사받지 아니한 재무제표)

주식회사 씨이랩

1. 회사의 개요

주식회사 씨이랩(이하 '회사')은 2010년 7월 설립되어, 인터넷서비스 및 소프트웨어 개발을 주요사업으로 영위하고 있으며, 서울특별시 강남구 언주로 617, 3층에 본사를 두고 있으며, 2013년 12월 24일 코넥스 시장에 상장되었습니다. 

보고기간종료일 현재 회사의 주주현황은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

주주
주식수
금액
구분
지분율

이우영
1,270,122 주
635,061
보통주식
55.53%

정대수
275,332 주
137,666
보통주식
12.04%

증권금융[교보AXA자산운용]
68,305 주
34,152
보통주식
2.99%

기 타
673,383 주
336,692
보통주식
29.44%

합계
2,287,142 주
1,143,571
보통주식
100.00%

2. 중요한 회계정책

회사는 국제회계기준을 채택하여 제정한 한국채택국제회계기준을 최초 도입하였습니다. 회사의 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2019년 1월 1일이며, 한국채택국제회계기준 채택일은 2020년 1월 1일입니다. 

회사의 재무제표는 주석에서 별도로 기술하는 경우를 제외하고는 역사적 원가모형에의하여 작성되었습니다. 

한국채택국제회계기준 이전의 회계기준에 따라 작성된 회사의 2019년 1월 1일 및 2019년 12월 31일 현재의 자본과 2019년 12월 31일로 종료되는 회계기간의 총포괄손익에 대하여 한국채택국제회계기준에 따라 작성된 금액과의 조정사항은 주석
32에
기술되어 있습니다. 

2.1 재무제표 작성 기준

회사의 재무제표는 한국채택국제회계기준(이하
"기업회계기준"
)에 따라 작성됐습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서와 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다.

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성 시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 필요한 부분이나 중요한 가정 및 추정이 필요한 부분은 주석 3에서 설명하고 있습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

(1) 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서

회사는 2020년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하
였습니다.

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. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없는것으로 판단하고 있습니다.

2) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 사업의 정의

개정된 사업의 정의에서는, 취득한 활동과 자산의 집합을 사업으로 판단하기 위해서는 산출물의 창출에 함께 유의적으로 기여할 수 있는 능력을 가진 투입물과 실질적인과정을 반드시 포함하도록 하였고 원가 감소에 따른 경제적 효익은 제외하였습니다. 이와 함께 취득한 총자산의 대부분의 공정가치가 식별가능한 단일 자산 또는 자산집합에 집중되어 있는 경우, 취득한 활동과 자산의 집합은 사업이 아닌, 자산 또는 자산의 집합으로 결정할 수 있는 선택적 집중테스트가 추가되었습니다.
회사는 동 개정으로 인하여 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없는 것으로
판단하고 있습니다.

(2) 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서

2020년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도에 시행일이 도래하지 않아 회사가 조기적용하지 않은 주요 제ㆍ개정 기준서는 없습니다.

2.3 외화환산

(1) 기능통화와 표시통화

회사는 회사 내 개별기업의 재무제표에 포함되는 항목들을 각각의 영업활동이 이뤄지는 주된 경제 환경에서의 통화("기능통화")를 적용하여 측정하고 있습니다. 회사의 기능통화는 대한민국 원화이며, 재무제표는 대한민국 원화로 표시되어 있습니다.

(2) 외화거래와 보고기간말의 환산

외화거래는 거래일의 환율 또는 재측정되는 항목인 경우 평가일의 환율을 적용한 기능통화로 인식됩니다. 외화거래의 결제나 화폐성 외화 자산ㆍ부채의 환산에서 발생하는 외환차이는 당기손익으로 인식됩니다. 다만, 조건을 충족하는 현금흐름위험회피나 순투자의 위험회피의 효과적인 부분과 관련되거나 보고기업의 해외사업장에 대한 순투자의 일부인 화폐성항목에서 생기는 손익은 기타포괄손익으로 인식합니다.

비화폐성 금융자산ㆍ부채로부터 발생하는 외환차이는 공정가치 변동손익의 일부로 보아 당기손익-공정가치 측정 지분상품으로부터 발생하는 외환차이는 당기손익으로, 기타포괄손익-공정가치 측정 지분상품의 외환차이는 기타포괄손익에 포함하여 인식됩니다.

2.4 금융자산

(1) 분류

회사는 다음의 측정 범주로 금융자산을 분류합니다.

-
당기손익-공정가치
측정
금융자산

- 기타포괄손익-공정가치
측정
금융자산

- 상각후원가 측정 금융자산

금융자산은 금융자산의 관리를 위한 사업모형과 금융자산의 계약상 현금흐름 특성에근거하여 분류합니다.

공정가치로 측정하는 금융자산의 손익은 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 채무상품에 대한 투자는 해당 자산을 보유하는 사업모형에 따라 그 평가손익을 당기손익 또는 기타포괄손익으로 인식합니다. 회사는 금융자산을 관리하는 사업모형을 변경하는 경우에만 채무상품을 재분류합니다.

단기매매항목이 아닌 지분상품에 대한 투자는 최초 인식시점에 후속적인 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 지정하는 취소불가능한 선택을 할 수 있습니다. 지정되지 않은 지분상품에 대한 투자의 공정가치 변동은 당기손익으로 인식합니다.

(2) 측정

회사는 최초 인식시점에 금융자산을 공정가치로 측정하며, 당기손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 경우에 해당 금융자산의 취득과 직접 관련되는 거래원가는 공정가치에 가산합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 거래원가는 당기손익으로 비용처리합니다.

내재파생상품을 포함하는 복합계약은 계약상 현금흐름이 원금과 이자로만 구성되어 있는지를 결정할 때 해당 복합계약 전체를 고려합니다.

① 채무상품

금융자산의 후속적인 측정은 금융자산의 계약상 현금흐름 특성과 그 금융자산을 관리하는 사업모형에 근거합니다. 회사는 채무상품을 다음의 세 범주로 분류합니다.

(가) 상각후원가
계약상 현금흐름을 수취하기 위해 보유하는 것이 목적인 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 자산은 상각후원가로 측정합니다. 상각후원가로 측정하는 금융자산으로서 위험회피관계의 적용 대상이 아닌 금융자산의 손익은 해당 금융자산을 제거하거나 손상할 때 당기손익으로 인식합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은

'금융수익
'에 포함됩니다.

(나) 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산
계약상 현금흐름의 수취와 금융자산의 매도 둘 다를 통해 목적을 이루는 사업모형 하에서 금융자산을 보유하고, 계약상 현금흐름이 원리금만으로 구성되어 있는 금융자산은 기타포괄손익-공정가치로 측정합니다. 손상차손(환입)과 이자수익 및 외환손익을 제외하고는, 공정가치로 측정하는 금융자산의 평가손익은 기타포괄손익으로 인식합니다. 금융자산을 제거할 때에는 인식한 기타포괄손익누계액을 자본에서 당기손익으로 재분류합니다. 유효이자율법에 따라 인식하는 금융자산의 이자수익은 '금융수익'에 포함됩니다. 외환손익은 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시하고 손상차손은 '기타 비용'으로 표시합니다. 
 
(다) 당기손익-공정가치 측정 금융자산
상각후원가 측정이나 기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산이 아닌 채무상품은 당기손익-공정가치로 측정됩니다. 위험회피관계가 적용되지 않는 당기손익-공정가치 측정 채무상품의 손익은 당기손익으로 인식하고 발생한 기간에 손익계산서에 '기타수익 또는 기타비용'으로 표시합니다.

② 지분상품

회사는 모든 지분상품에 대한 투자를 후속적으로 공정가치로 측정합니다. 공정가치 변동을 기타포괄손익으로 표시할 것을 선택한 장기적 투자목적 또는 전략적 투자목적의 지분상품에 대해 기타포괄손익으로 인식한 금액은 해당 지분상품을 제거할 때에도 당기손익으로 재분류하지 않습니다. 이러한 지분상품에 대한 배당수익은 회사가 배당을 받을 권리가 확정된 때 '금융수익'으로 당기손익으로 인식합니다.

당기손익-공정가치 측정 금융자산의 공정가치 변동은 손익계산서에 '금융수익 또는 금융비용'으로 표시합니다.

기타포괄손익-공정가치 측정 금융자산에 대한 손상차손(환입)은 별도로 구분하여 인식하지 않습니다.

(3) 손상

회사는 미래전망정보에 근거하여 상각후원가로 측정하거나 기타포괄손익-공정가치로 측정하는 채무상품에 대한 기대신용손실을 평가합니다. 손상 방식은 신용위험의 유의적인 증가 여부에 따라 결정됩니다.
단, 매출채권

에 대해 회사는 채권의 최초 인식시점부터 전체기간 기대신용손실을 인식하는 간편법을 적용합니다.

(4) 인식과 제거

금융자산의 정형화된 매입 또는 매도는 매매일에 인식하거나 제거합니다. 금융자산은 현금흐름에 대한 계약상 권리가 소멸하거나 금융자산을 양도하고 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 이전한 경우에 제거됩니다.

회사가 금융자산을 양도한 경우라도 채무자의 채무불이행시의 소구권 등으로 양도한금융자산의 소유에 따른 위험과 보상의 대부분을 회사가 보유하는 경우에는 이를 제거하지 않고 그 양도자산 전체를 계속하여 인식하되, 수취한 대가를 금융부채로 인식합니다.

(5) 금융상품의 상계

금융자산과 부채는 인식한 자산과 부채에 대해 법적으로 집행가능한 상계권리를 현재 보유하고 있고, 순액으
로 결제하거나 자산을 실현하는 동시에 부채를 결제할 의도를 가지고 있을 때 상계하여 재무상태표에 순액으로 표시합니다. 법적으로 집행가능한 상계권리는 미래사건에 좌우되지 않으며, 정상적인 사업과정의 경우와 채무불이행의 경우 및 지급불능이나 파산의 경우에도 집행가능한 것을 의미합니다.

2.5 매출채권

매출채권은 최초에 공정가치로 인식되고 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가에 대손충당금을 차감하여 측정됩니다(회사의 매출채권 회계처리에 대한 추가적인 사항은 주석 8, 손상에 대한 회계정책은 주석 31.3.1 참조).

2.6 재고자산

재고자산은 원가와 순실현가능가치 중 작은 금액으로 표시되고, 재고자산의 원가는 선입선출법에 따라 결정됩니다.

2.7 유형자산

유형자산은 원가에서 감가상각누계액과 손상차손누계액을 차감하여 표시됩니다. 역사적 원가는 자산의 취득에 직접적으로 관련된 지출을 포함합니다.

유형자산은 취득원가에서 잔존가치를 제외하고, 다음의 추정 경제적 내용연수에 걸쳐 정액법으로 상각됩니다.

과 목

추정 내용연수

기계장치
5년

차량운반구
5년

비품
5년

시설장치
5년

유형자산의 감가상각방법과 잔존가치 및 경제적 내용연수는 매 회계연도 말에 재검토되고 필요한 경우 추정의 변경으로 조정됩니다.

2.8 무형자산

영업권은 이전대가, 피취득자에 대한 비지배지분의 금액과 취득자가 이전에 보유하고 있던 피취득자에 대한 지분의 취득일의 공정가치 합계액이 취득한 식별가능한 순자산을 초과하는 금액으로 인식되며, 원가에서 손상차손누계액을 차감한 금액으로 표시되고 있습니다.

영업권을 제외한 무형자산은 역사적 원가로 최초 인식되고, 원가에서 상각누계액과 손상차손누계액을 차감한 금액으로 표시됩니다.

한정된 내용연수를 가지는 다음의 무형자산은 추정내용연수동안 정액법으로 상각됩니다.

과 목

추정 내용연수

산업재산권
5년

소프트웨어
5년

2.9 리스

회사는 리스된 자산을 사용할 수 있는 리스개시일에 사용권자산과 이에 대응하는 부채를 인식합니다.

리스에서 생기는 자산과 부채는 최초에 현재가치기준으로 측정합니다. 리스부채는 다음 리스료의 순현재가치를 포함합니다.
- 받을 리스 인센티브를 차감한 고정리스료(실질적인 고정리스료 포함)
- 개시일 현재 지수나 요율을 사용하여 최초 측정한, 지수나 요율(이율)에 따라 달라지는 변동리스료
- 잔존가치보증에 따라 회사(리스이용자)가 지급할 것으로 예상되는 금액
- 회사(리스이용자)가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한 경우 그 매수선택권의 행사가격
- 리스기간이 회사(리스이용자)의 종료선택권 행사를 반영하는 경우에 그 리스를 종료하기 위하여 부담하는 금액

또한 리스부채의 측정에는 상당히 확실한(reasonably certain) 연장선택권에 따라 지급될 리스료를 포함합니다.

리스의 내재이자율을 쉽게 산정할 수 있는 경우 그 이자율로 리스료를 할인합니다. 내재이자율을 쉽게 산정할 수 없는 경우에는 리스이용자가 비슷한 경제적 환경에서 비슷한 기간에 걸쳐 비슷한 담보로 사용권자산과 가치가 비슷한 자산을 획득하는 데 필요한 자금을 차입한다면 지급해야 할 이자율인 리스이용자의 증분차입이자율을 사용합니다.

회사는 지수나 요율에 따라 달라지는 변동리스료의 경우 지수나 요율이 유효할 때까지 리스부채에 포함하지 않는 변동리스료의 잠재적 미래 증가 위험에 노출되어 있습니다. 지수나 요율에 따라 달라지는 리스료의 조정액이 유효한 시점에서 리스부채를 재평가하고 사용권자산을 조정합니다.

각 리스료는 리스부채의 상환과 금융원가로 배분합니다. 금융원가는 각 기간의 리스부채 잔액에 대하여 일정한 기간 이자율이 산출되도록 계산된 금액을 리스기간에 걸쳐 당기손익으로 인식합니다.

사용권자산은 다음 항목들로 구성된 원가로 측정합니다.
- 리스부채의 최초 측정금액
- 받은 리스 인센티브를 차감한 리스개시일이나 그 전에 지급한 리스료
- 리스이용자가 부
담하는 리스개설직접원가
- 복구원가의 추정치

사용권자산은 리스개시일부터 사용권자산의 내용연수 종료일과 리스기간 종료일 중 이른 날까지의 기간동안 감가상각합니다. 회사가 매수선택권을 행사할 것이 상당히 확실한(reasonably certain) 경우 사용권자산은 기초자산의 내용연수에 걸쳐 감가상각합니다.

장비 등의 단기리스와 모든 소액자산 리스와 관련된 리스료는 정액 기준에 따라 당기손익으로 인식합니다. 단기리스는 리스기간이 12개월 이하인 리스이며, 소액리스자산은 IT기기와 소액의 임차 장비 등으로 구성되어 있습니다.

2.10 정부보조금

정부보조금은 보조금의 수취와 정부보조금에 부가된 조건의 준수에 대한 합리적인 확신이 있을 때 공정가치로 인식됩니다. 자산관련보조금은 자산의 장부금액을 계산할 때 차감하여 표시되며, 수익관련보조금은 이연하여 정부보조금의 교부 목적과 관련된 비용에서 차감하여 표시됩니다. 

2.11 관계기업투자

관계기업은 회사가 유의적인 영향력을 보유하는 기업입니다. 유의적인 영향력은 피투자자의 재무정책과 영업정책에 관한 의사결정에 참여할 수 있는 능력이지만 그러한 정책의 지배력이나 공동지배력은 아닙니다.

회사는 관계기업투자에 대하여 지분법을 적용하여 회계처리하고 있습니다. 관계기업투자는 최초 취득원가로 인식되며, 취득일 이후 관계기업의 순자산변동액 중 회사의 지분 해당액을 인식하기 위하여 장부금액을 가감하고 있습니다. 관계기업과 관련된 영업권은 해당 투자자산의 장부금액에 포함되며 상각 또는 별도의 손상검사를 수행하지 아니하고 있습니다.

관계기업의 영업에 따른 손익 중 회사의 지분 해당분은 손익계산서에 직접 반영되며 기타포괄손익의 변동은 회사의 기타포괄손익의 일부로 표시하고 있습니다. 관계기업의 자본에 직접 반영된 변동이 있는 경우 회사의 지분 해당분은 자본변동표에 반영하고 있습니다. 회사와 관계기업 간 거래에 따른 미실현손익은 회사의 지분 해당분만큼제거하고 있습니다.

관계기업의 보고기간은 회사의 보고기간과 동일하며 회사와 동일한 회계정책의 적용을 위해 필요한 경우 재무제표를 조정하고 있습니다.

지분법을 적용한 이후, 회사는 관계기업투자에 대하여 추가적인 손상차손을 인식할 필요가 있는지 결정합니다. 회사는 매 보고기간말에 관계기업투자가 손상된 객관적인 증거가 있는지 판단하고, 그러한 객관적인 증거가 있는 경우 관계기업투자의 회수가능액과 장부금액과의 차이를 손상차손으로 하여 포괄손익계산서에 인식하고 있습니다.

2.12 비금융자산의 손상

영업권이나 내용연수가 비한정인 무형자산에 대하여는 매년, 상각대상 자산에 대하여는 자산손상을 시사하는 징후가 있을 때 손상검사를 수행하고 있습니다. 손상차손은 회수가능액(사용가치 또는 처분부대원가를 차감한 공정가치 중 높은 금액)을 초과하는 장부금액만큼 인식되고 영업권 이외의 비금융자산에 대한 손상차손은 매 보고기간말에 환입가능성이 검토됩니다.

2.13 매입채무및기타채무

매입채무및기타채무는 회사가 보고기간말 전에 재화나 용역을 제공받았으나 지급되지 않은 부채입니다. 해당 채무는 무담보이며, 보통 인식 후 30일 이내에 지급됩니다.매입채무및기타채무는 지급기일이 보고기간 후 12개월 후가 아니라면 유동부채로 표시되었습니다. 해당 채무들은 최초에 공정가치로 인식되고 후속적으로 유효이자율법을 적용한 상각후원가로 측정됩니다.

2.14 금융부채

(1) 분류 및 측정

회사의 당기손익-공정가치 측정 금융부채는 단기매매목적의 금융상품입니다. 주로 단기간 내에 재매입할 목적으로 부담하는 금융부채는 단기매매금융부채로 분류됩니다. 또한, 위험회피회
계의 수단으로 지정되지 않은 파생상품이나 금융상품으로부터 분리된 내재파생상품도 단기매매금융부채로 분류됩니다.

당기손익-공정가치 측정 금융부채, 금융보증계약, 금융자산의 양도가 제거조건을 충족하지 못하는 경우에 발생하는 금융부채를 제외한 모든 비파생금융부채는 상각후원가로 측정하는 금융부채로 분류되고 있으며,
재무상태표상 "매입채무및기타채무" 및 "차입부채" 등으로 표시됩니다.

특정일에 의무적으로 상환해야 하는 우선주는 부채로 분류됩니다. 이러한 우선주에 대한 유효이자율법에 따른 이자비용은 다른 금융부채에서 인식한 이자비용과 함께 손익계산서 상 "금융비용"으로 인식됩니다.

(2) 제거

금융부채는 계약상 의무가 이행, 취소 또는 만료되어 소멸되거나 기존 금융부채의 조건이 실질적으로 변경된 경우에 재무상태표에서 제거됩니다. 소멸하거나 제3자에게 양도한 금융부채의 장부금액과 지급한 대가(양도한 비현금자산이나 부담한 부채를 포함)의 차액은 당기손익으로 인식합니다.

2.15 충당부채

과거사건의 결과로 현재의 법적의무나 의제의무가 존재하고, 그 의무를 이행하기 위한 자원의 유출가능성이 높으며, 당해 금액의 신뢰성 있는 추정이 가능한 경우 충당부채를 인식하고 있습니다.

2.16 종업원급여

(1) 퇴직급여

회사의 퇴직연금제도는 확정기여제도와 확정급여제도입니다.

확정기여제도는 회사가 고정된 금액의 기여금을 별도 기금에 지급하는 퇴직연금제도이며, 기여금은 종업원이 근무 용역을 제공했을 때 비용으로 인식됩니다.

확정급여제도는 확정기여제도를 제외한 모든 퇴직연금제도입니다. 일반적으로 확정급여제도는 연령, 근속연수나 급여수준 등의 요소에 의하여 종업원이 퇴직할 때 지급받을 퇴직연금급여의 금액이 확정됩니다. 확정급여제도와 관련하여 재무상태표에 계상된 부채는 보고기간말 현재 확정급여채무의 현재가치에서 사외적립자산의 공정가치를 차감한 금액입니다. 확정급여채무는 매년 독립된 보험계리인에 의해 예측단위적립방식에 따라 산정되며, 확정급여채무의 현재가치는 그 지급시점과 만기가 유사한 우량회사채의 이자율로 기대미래현금유출액을 할인하여 산정됩니다. 한편, 순확정급여부채와 관련한 재측정요소는 기타포괄손익으로 인식됩니다

제도 개정, 축소 또는 정산이 발생하는 경우, 과거근무원가 또는 정산으로 인한 손익은 당기손익으로 인식됩니다. 

(2) 장기종업원급여

회사는 장기 근속 임직원에게 장기종업원급여를 제공하고 있습니다. 이러한 급여의 예상원가는 확정급여연금제도에서 사용된 것과 동일한 회계처리방법을 사용하여 근무기간 동안 인식됩니다. 보험수리적 가정의 변경 및 보험수리적 가정과 실제로 발생한 결과의 차이로 인해 발생하는 보험수리적손익은 발생한 기간에 당기손익으로 인식하고 있습니다. 또한, 이러한 채무는 매년 독립적이고 적격한 보험계리사에 의해 평가되고 있습니다.

2.17 주식기준보상

주식기준보상거래에서 제공받는 재화나 용역은 그 재화나 용역을 제공받는 날에 인식하고 있습니다. 주식결제형 주식기준보상거래로 재화나 용역을 제공받는 경우에는그에 상응한 자본의 증가를 인식하고, 현금결제형 주식기준보상거래로 재화나 용역을 제공받는 경우에는 그에 상응한 부채의 증가를 인식하고 있으며, 주식기준보상거래에서 제공받는 재화나 용역이 자산의 인식요건을 충족하지 못하는 경우에는 비용으로 인식하고 있습니다. 

회사가 재화나 용역을 제공받는 대가로 자신의 지분상품(주식 또는 주식선택권 등)을부여하는 주식기준보상거래 혹은 재화나 용역을 제공받지만 이를 제공한 자에게 주식기준보상거래를 결제할 의무가 없는 주식기준보상거래에 대하여, 제공받는 재화나용역과 그에 상응하는 자본의 증가를 제공받는 재화나 용역의 공정가치로 직접 측정하며, 제공받는 재화나 용역의 공정가치를 신뢰성 있게 추정할 수 없다면 제공받는 재화나 용역과 그에 상응하는 자본의 증가는 부여한 지분상품의 공정가치에 기초하여 간접 측정하고 있습니다. 특정기간의 용역을 제공하여야 부여된 지분상품이 가득되는 경우 지분상품의 대가에 해당하는 용역을 미래 가득기간에 제공받는 것으로 보아 해당 용역은 가득기간에 배분하여 인식하며 그에 상응하여 자본의 증가를 인식하고 있습니다. 

시장조건이 아닌 가득조건은 거래금액 측정시 포함되는 지분상품의 수량을 조정할 때 고려하여 부여한 지분상품의 대가로 제공받는 재화나 용역에 대해 인식하는 금액이 궁극적으로 가득되는 지분상품의 수량에 기초하여 결정될 수 있도록 하고 있으며 후속적인 정보에 비추어 볼 때 미래에 가득될 것으로 예상되는 지분상품의 수량이 직전 추정치와 다르다면 해당 추정치를 변경하여 가득일에는 궁극적으로 가득된 지분상품의 수량과 일치하도록 해당 추정치를 변경하고 있습니다. 목표주가와 같은 시장조건은 부여한 지분상품의 공정가치를 추정할 때 고려하고 있습니다.

지정된 가득조건(시장조건 제외)이 충족되지 않아 지분상품이 가득되지 못하는 경우를 제외하고는 지분상품을 부여한 당시의 조건을 변경하는지, 부여한 지분상품을 취소하거나 중도청산하는지 여부와 관계없이 제공받는 근무용역은 최소한 지분상품의 부여일 당시의 공정가치에 따라 인식하고 있으며 주식기준보상약정의 총공정가치를 증가시키거나 종업원에게 유리하게 조건을 변경하는 경우에는 추가로 조건변경의 효과를 인식하고 있습니다. 

부여한 지분상품이 가득기간 중에 취소되거나 중도청산되는 경우에는 취소나 중도청산으로 인해 부여한 지분상품이 일찍 가득된 것으로 보아 취소나 중도청산이 없다면 잔여가득기간에 제공받을 용역에 대해 인식될 금액을 즉시 인식하며, 취소나 중도청산시 종업원 등에게 지급하는 금액은 자기지분상품의 재매입으로 보아 자본에서 차감하고 있습니다.

2.18 수익인식

수익은 고객과의 계약에서 정한 대가에 기초하여 측정되며 제삼자를 대신해서 회수한 금액은 제외합니다. 또한 회사는 고객에게 재화나 용역의 통제가 이전될 때 수익을 인식합니다.

1) 재화의 판매
회사는 제품 및 상품에 대하여 재화의 소유에 따른 중요한 위험과 보상이 이전된 시점에 수익으로 인식하고 있습니다. 이에 따라 제품은 검수완료시점에, 상품은 인도시점에 수익으로 인식하고 있습니다. 

2) 용역의 제공
회사는 용역의 제공으로 인한 수익은 기간에 걸쳐 인식하고 있습니다. 회사는 수행된용역을 신뢰성 있게 측정할 수 있는 방법을 사용하기 위하여 거래의 성격에 따라, 작업수행정도의 조사, 총예상용역량 대비 현재까지 수행한 누적용역량의 비율, 총추정원가 대비 현재까지 발생한 누적원가의 비율 등의 제공한 용역을 신뢰성 있게 측정할수 있는 방법을 사용하여 진행률을 결정하고 있습니다.

2.19 당기법인세 및 이연법인세

법인세비용은 당기법인세와 이연법인세로 구성됩니다. 법인세는 기타포괄손익이나 자본에 직접 인식된 항목과 관련된 금액은 해당 항목에서 직접 인식하며, 이를 제외하고는 당기손익으로 인식됩니다.

법인세비용은 보고기간말 현재 제정됐거나 실질적으로 제정된 세법을 기준으로 측정됩니다.

경영진은 적용 가능한 세법 규정이 해석에 따라 달라질 수 있는 상황에 대하여 회사가 세무신고 시 적용한 세무정책에 대하여 주기적으로 평가하고 있습니다. 회사는 세무당국에 납부할 것으로 예상되는 금액에 기초하여 당기법인세비용을 인식합니다.

이연법인세는 자산과 부채의 장부금액과 세무기준액의 차이로 발생하는 일시적 차이에 대하여 장부금액을 회수하거나 결제할 때의 예상 법인세효과로 인식됩니다. 다만,사업결합 이외의 거래에서 자산ㆍ부채를 최초로 인식할 때 발생하는 이연법인세자산과 부채는 그 거래가 회계이익이나 과세소득에 영향을 미치지 않는다면 인식되지 않습니다. 

이연법인세자산은 차감할 일시적 차이가 사용될 수 있는 미래 과세소득의 발생가능성이 높은 경우에 인식됩니다.

종속기업, 관계기업 및 공동기업 투자지분과 관련된 가산할 일시적 차이에 대해 소멸시점을 통제할 수 있는 경우, 그리고 예측가능한 미래에 일시적 차이가 소멸하지 않을 가능성이 높은 경우를 제외하고 이연법인세부채를 인식하고 있습니다. 또한 이러한 자산으로부터 발생하는 차감할 일시적 차이에 대하여 일시적 차이가 예측가능한 미래에 소멸할 가능성이 높고 일시적 차이가 사용될 수 있는 과세소득이 발생할 가능성이 높은 경우에만 이연법인세자산을 인식하고 있습니다.

이연법인세자산과 부채는 법적으로 당기법인세자산과 당기법인세부채를 상계할 수 있는 권리를 회사가 보유하고 있으며, 동시에 이연법인세자산과 부채가 동일한 과세당국에 의해서 부과되는 법인세와 관련이 있으면서 순액으로 결제할 의도가 있는 경우에 상계됩니다. 

2.20 주당이익

회사는 보통주의 기본주당이익과 희석주당이익을 포괄손익계산서에 표시하고 있습니다. 기본주당이익은 보통주에 귀속되는 당기순손익을 그 회계기간에 유통된 보통주식수를 가중평균한 주식수로 나누어 계산하고 있습니다. 희석주당이익은 모든 희석효과가 있는 잠재적보통주의 영향을 고려하여 보통주에 귀속되는 당기순손익 및 가중평균유통보통주식수를 조정하여 계산하고 있습니다.

3. 중요한 회계추정 및 가정

재무제표 작성에는 미래에 대한 가정 및 추정이 요구되며 경영진은 회사의 회계정책을 적용하기 위해 판단이 요구됩니다. 추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에 비추어 합리적으로 예측가능한 미래의 사건을 고려하여 이루어집니다. 회계추정의 결과가 실제 결과와 동일한 경우는 드물 것이므로 중요한 조정을유발할 수 있는 유의적인 위험을 내포하고 있습니다.

다음 회계연도에 자산 및 부채 장부금액의 조정에 영향을 미칠 수 있는 경영진 판단과 유의적 위험에 대한 추정 및 가정은 다음과 같습니다. 일부 항목에 대한 유의적인 판단 및 추정에 대한 추가적인 정보는 개별 주석에 포함되어 있습니다.

(
1) 법인세

회사의 과세소득에 대한 법인세는 다양한 국가의 세법 및 과세당국의 결정을 적용하여 산정되므로 최종 세효과를 산정하는 데에는 불확실성이 존재합니다.

회사는 특정 기간동안 과세소득의 일정 금액을 투자, 임금증가 등에 사용하지 않았을때 세법에서 정하는 방법에 따라 산정된 법인세를 추가로 부담합니다. 따라서, 해당 기간의 당기법인세와 이연법인세를 측정할 때 이에 따른 세효과를 반영하여야 하고, 이로 인해 회사가 부담할 법인세는 각 연도의 투자, 임금증가 등의 수준에 따라 달라지므로 최종 세효과를 산정하는데에는 불확실성이 존재합니다.

(2) 금융상품의 공정가치

활성시장에서 거래되지 않는 금융상품의 공정가치는 원칙적으로 평가기법을 사용하여 결정됩니다. 회사는 보고기간말 현재 중요한 시장상황에 기초하여 다양한 평가기법의 선택 및 가정에 대한 판단을 하고 있습니다(주석 5 참조).

(3) 금융자산의 손상

금융자산의 대손충당금은 부도위험 및 기대손실률 등에 대한 가정에 기초하여 측정됩니다. 회사는 이러한 가정의 설정 및 손상모델에 사용되는 투입변수의 선정에 있어서 회사의 과거 경험, 현재 시장 상황, 재무보고일 기준의 미래전망정보 등을 고려하여 판단합니다(주석 31.3 참조).

4. 범주별 금융상품

4.1
보고기간종료일 현재 금융상품의 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.

(1) 당분기말

(단위: 천원)

금융자산
상각후원가
금융자산
당기손익-공정
가치 금융자산
합계

현금및현금성자산
2,671,022
-
2,671,022

매출채권및기타채권
300,201
-
300,201

장기금융상품
90,000
-
90,000

기타비유동금융자산
86,235
-
86,235

합계
3,147,458
-
3,147,458

(단위: 천원)

금융부채
상각후원가
금융부채
당기손익-공정
가치 금융부채
합계

매입채무및기타채무
347,849
-
347,849

차입부채
765,000
-
765,000

유동리스부채
743,476
-
743,476

비유동리스부채
569,803
-
569,803

합계
2,426,128
-
2,426,128

(2) 전기말

(단위: 천원)

금융자산
상각후원가
금융자산
당기손익-공정
가치 금융자산
합계

현금및현금성자산
1,637,405
-
1,637,405

매출채권및기타채권
2,081,735
-
2,081,735

기타비유동금융자산
82,123
-
82,123

합계
3,801,264
-
3,801,264

(단위: 천원)

금융부채
상각후원가
금융부채
당기손익-공정
가치 금융부채
합계

매입채무및기타채무
1,658,570
-
1,658,570

차입부채
805,000
-
805,000

유동리스부채
705,677
-
705,677

비유동리스부채
1,132,193
-
1,132,193

합계
4,301,440
-
4,301,440

(3) 전환일

(단위: 천원)

금융자산
상각후원가
금융자산
당기손익-공정
가치 금융자산
합계

현금및현금성자산
1,051,495
-
1,051,495

당기손익-공정가치금융자산
-
300,072
300,072

매출채권및기타채권
3,229,583
-
3,229,583

장기금융상품
80,000
-
80,000

기타비유동금융자산
100,400
-
100,400

합계
4,461,478
300,072
4,761,550

(단위: 천원)

금융부채
상각후원가
금융부채
당기손익-공정
가치 금융부채
합계

매입채무및기타채무
2,198,456
-
2,198,456

차입부채
960,000
-
960,000

합계
3,158,456
-
3,158,456

4.2 당분기와 전분기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

(1) 당분기

(단위: 천원)

구 분
상각후원가
금융자산
당기손익-
공정가치 금융자산
상각후원가
금융부채
합계

이자수익
9,507
-
-
9,507

이자비용
-
-
(101,229)
(101,229)

합 계
9,507
-
(101,229)
(91,722)

(2) 전분기

(단위: 천원)

구 분
상각후원가
금융자산
당기손익-
공정가치 금융자산
상각후원가
금융부채
합계

이자수익
10,167
-
-
10,167

당기손익-공정가치
금융자산평가이익
-
13,071
-
13,071

외환차익
4,053
-
-
4,053

이자비용
-
-
(78,244)
(78,244)

합 계
14,219
13,071
(78,244)
(50,953)

5. 금융상품 공정가치

5.1 금융상품 종류별 공정가치

보고기간종료일 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산

현금및현금성자산
2,671,022
(*1)
1,637,405
(*1)
1,051,495
(*1)

당기손익-공정가치금융자산
-
-
-
-
300,072
300,072

매출채권및기타채권
300,201
(*1)
2,081,735
(*1)
3,229,583
(*1)

장기금융상품
90,000
(*1)
-
(*1)
80,000
(*1)

기타비유동금융자산
86,235
(*1)
82,123
(*1)
100,400
(*1)

합계
3,147,458
-
3,801,263
-
4,761,550
300,072

금융부채

매입채무및기타채무
347,849
(*1)
1,658,570
(*1)
2,198,456
(*1)

차입부채
765,000
(*1)
805,000
(*1)
960,000
(*1)

리스부채
1,313,279
(*1)
1,837,870
(*1)
-
-

합계
2,426,128
-
4,301,440
-
3,158,456
-

(*1) 장부금액이 공정가치의 합리적인 근사치이므로 공정가치 공시에서 제외하였습니다.

5.2 공정가치 서열체계

공정가치로 측정되는 금융상품은 공정가치 서열체계에 따라 구분되며 정의된 수준들은 다음과 같습니다.

- 측정일에 동일한 자산이나 부채에 대해 접근할 수 있는 활성시장의 (조정하지 않은) 공시가격 (수준 1)

- 수준 1의 공시가격 외에 자산이나 부채에 대해 직접적으로나 간접적으로 관측할 수 있는 투입변수 (수준 2)

- 자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

전환일 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치금융자산
-
300,072
-
300,072

5.3 가치평가기법 및 투입변수

회사는 공정가치 서열체계에서 수준 2로 분류되는 금융상품에 대하여 미래현금흐름을 적정이자율로 할인하는 현재가치법을 사용하고 있습니다.

6. 현금및현금성자산

보고기간종료일 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

전환일

보통예금 등
2,894,039
1,637,405
1,051,495

정부보조금
(223,017)
-
-

합계
2,671,022
1,637,405
1,051,495

7. 당기손익-공정가치금융자산

(1) 보고기간종료일 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

전환일

유동항목

수익증권
-
-
300,072

(2) 당분기와 전분기 중 당기손익-공정가치금융자산으로 인하여 당기손익으로 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기손익-공정가치금융자산 평가손익
-
13,071

8. 매출채권및기타채권과 기타비유동금융자산

(1)
보고기간종료일 현재
매출채권의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

전환일

매출채권

463,134
2,244,668
3,243,539

대손충당금

(162,933)
(162,933)
(14,077)

매출채권 장부금액

300,201
2,081,735
3,229,462

(2) 보고기간종료일 현재 기타채권 및 기타비유동금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

기타채권
기타비유동금융자산

기타보증금
-
400
400

임차보증금
-
100,000
100,000

총 장부금액
-
100,400
100,400

차감: 대손충당금
-
-
-

차감: 현재가치할인차금
-

(14,165)

(14,165)

상각후원가
-
86,235
86,235

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

기타채권
기타비유동금융자산

기타보증금
-
400
400

임차보증금
-
100,000
100,000

총 장부금액
-
100,400
100,400

차감: 대손충당금
-
-
-

차감: 현재가치할인차금
-
(18,277)
(18,277)

상각후원가
-
82,123
82,123

3) 전환일

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

기타채권
기타비유동금융자산

미수금
121
-
121

기타보증금
-
400
400

임차보증금
-
100,000
100,000

총 장부금액
121
100,400
100,521

차감: 대손충당금
-
-
-

차감: 현재가치할인차금
-
-
-

상각후원가
121
100,400
100,521

9. 기타자산 

보고기간종료일 현재
기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

(1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

선급금
73,502
35,237
108,738

선급비용
14,490
-
14,490

총 장부금액
87,992
35,237
123,228

차감: 대손충당금
(20,000)
-
(20,000)

순 장부금액
67,992
35,237
103,228

(2) 전기말

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

선급금
87,830
-
87,830

선급비용
20,706
-
20,706

총 장부금액
108,536
-
108,536

차감: 대손충당금
(20,000)
-
(20,000)

순 장부금액
88,536
-
88,536

(3) 전환일

(단위: 천원)

구분
유동
비유동
합계

선급금
63,664
-
63,664

선급비용
9,436
-
9,436

총 장부금액
73,100
-
73,100

차감: 대손충당금
-
-
-

순 장부금액
73,100
-
73,100

10. 관
계기업투자주식

(1)
보고기간종료일 현재 관계기업의 현황은 다음과 같습니다.

피투자회사명

소유지분율

주된

사업장

사용
재무제표일

당분기말

전기말

전환일(*)

(주)아이튼
24.39%
24.39%
-
대한민국
당분기말: 9월 30일
전기말: 12월 31일

(*) 회사는 2019년 중 (주)아이튼의 설립시 지분을 취득하였습니다.

(2) 당분기 및 전분기 중 관계기업투자주식에 대한 지분법 평가 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

피투자회사명

당분기초

취득

지분법손익

지분법
자본변동

당분기말

(주)아이튼
119,896
-
(69,521)
1,457
51,833

2) 전분기

(단위: 천원)

피투자회사명

전환일

취득

지분법손익

지분법
자본변동

전분기말

(주)아이튼
-
200,000
(52,221)
-
147,779

(3) 당분기말 현재 관계기업의 재무정보금액을 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

피투자회사명
순자산
소유지분율
순자산지분
금액
영업권 및 
내부거래
장부금액

(주)아이튼
212,513
24.39%
51,833
-
51,833

(4) 당분기와 전분기 중 관계기업의 요약 재무정보는 아래와 같습니다.

(단위: 천원)

계정과목
당분기
전분기

유동자산
8,106
186,738

비유동자산
633,570
814,509

자산총계
641,676
1,001,247

유동부채
257,647
119,508

비유동부채
171,517
275,846

부채총계
429,163
395,354

자본총계
212,513
605,893

매출액
70,423
1,100

영업이익(손실)
(270,401)
(203,536)

분기순이익(손실)
(285,036)
(214,107)

11. 유형자산

(1)

보고기간종료일 현재
유형자산의 내역은 다음과 같습니다. 

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

기계장치
32,090
(3,744)
-
28,346

차량운반구
14,789
(14,788)
-
1

비품
579,612
(374,361)
(131,753)
73,497

시설장치
216,376
(90,488)
-
125,888

사용권자산
2,404,497
(697,824)
-
1,706,672

합계
3,247,364
(1,181,205)
(131,753)
1,934,405

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
14,789
(12,816)
-
1,973

비품
493,807
(310,472)
(113,715)
69,620

시설장치
216,376
(64,332)
-
152,044

사용권자산
2,404,497
(316,919)
-
2,087,577

합계
3,129,469
(704,539)
(113,715)
2,311,214

3) 전환일

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
14,789
(9,859)
-
4,930

비품
425,524
(229,872)
(146,872)
48,780

시설장치
42,000
(41,999)
-
1

합계
482,313
(281,730)
(146,872)
53,712

(2) 당분기와 전분기 중 유형자산의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구 분
기계장치
차량운반구
비품
시설장치
사용권자산
합계

기초
-
1,973
69,620
152,044
2,087,577
2,311,214

취득
32,090
-
26,398
-
-
58,488

처분
-
-
-
-
-
-

감가상각
(3,744)
(1,972)
(22,521)
(26,156)
(380,905)
(435,297)

기말
28,346
1
73,497
125,888
1,706,672
1,934,405

2) 전분기

(단위: 천원)

구 분
기계장치
차량운반구
비품
시설장치
사용권자산
합계

기초
-
4,930
48,780
1
-
53,712

취득
-
-
35,710
174,376
2,404,497
2,614,582

처분
-
-
-
-
-
-

감가상각
-
(2,218)
(16,936)
(13,615)
(189,024)
(221,793)

기말
-
2,712
67,555
160,762
2,215,472
2,446,501

12. 리스

(1)

보고기간종료일 현재
리스와 관련하여 재무상태표에 인식한 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

사용권자산(*)

부동산
271,622
358,872
-

기계장치
1,435,050
1,728,705
-

합계
1,706,672
2,087,577
-

(*) 재무상태표의 '유형자산' 항목에 포함되었습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

리스부채(*)

유동
743,476
705,677
-

비유동
569,803
1,132,193
-

합계
1,313,279
1,837,870
-

(*) 리스부채 측정시 회사의 증분차입이자율 6.45%를 적용하였습니다. 

(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련된 포괄손익계산서에 인식된 금액
은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산
87,250
58,273

기계장치
293,655
130,751

리스부채에 대한 이자비용(금융비용에 포함)
83,080
53,902

소액자산 리스료
3,399
2,272

단기 리스료
-
42,681

단기리스 및 소액리스자산 등을 포함하여 리스와 관련된 총 현금유출액은 611,070천원입니다.

13. 무형자산

(1)

보고기간종료일 현재
무형자산의 내역은 다음과 같습니다. 
1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
22,351
(12,800)
(3,225)
6,326

소프트웨어
11,776
(4,735)
-
7,041

합계
34,127
(17,535)
(3,225)
13,367

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
22,352
(9,559)
(4,487)
8,305

소프트웨어
11,776
(2,968)
-
8,808

합계
34,128
(12,527)
(4,487)
17,113

3) 전환일

(단위: 천원)

구분
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
19,465
(7,395)
(6,170)
5,900

소프트웨어
7,006
(1,096)
-
5,910

합계
26,471
(8,491)
(6,170)
11,810

(2) 당분기와 전분기 중 무형자산의 변동 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
기초
취득
상각
기말

산업재산권
8,305
-
(1,979)
6,326

소프트웨어
8,808
-
(1,766)
7,041

합계
17,113
-
(3,745)
13,367

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
기초
취득
상각
기말

산업재산권
5,900
4,720
(1,618)
9,002

소프트웨어
5,910
2,340
(1,324)
6,926

합계
11,810
7,060
(2,942)
15,928

14. 정부보조금

당분기와 전분기 중 정
부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
기초
수령
상각
기말

보통예금
-
557,212
(334,195)
223,017

비품
113,715
59,407
(41,368)
131,753

산업재산권
4,487
-
(1,262)
3,225

합계
118,202
616,619
(376,825)
357,996

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
기초
수령
상각
기말

비품
146,872
23,973
(42,548)
128,297

산업재산권
6,170
-
(1,262)
4,908

합계
153,042
23,973
(43,810)
133,205

15. 매입채무및기타채무

보고기간종료일 현재
매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

전환일

매입채무
-
1,255,728
1,979,934

미지급금
275,387
336,099
184,447

미지급비용
72,462
66,744
34,075

합계
347,849
1,658,571
2,198,456

16. 기타유동부채와 기타비유동부채

보고기간종료일 현재
기타유동부채와 기타비유동부채의 내역은 다음과 같습니다.

(1) 당분기말

(단위: 천원)

구분

유동

비유동

합계

예수금
23,765
-
23,765

초과청구공사
844,826
-
844,826

연차수당부채
50,073
-
50,073

장기종업원급여부채
-
42,575
42,575

합계
918,664
42,575
961,239

(2) 전기말

(단위: 천원)

구분

유동

비유동

합계

예수금
16,892
-
16,892

초과청구공사
137,040
-
137,040

연차수당부채
20,798
-
20,798

장기종업원급여부채
-
29,291
29,291

합계
174,730
29,291
204,021

(3)전환일

(단위: 천원)

구분

유동

비유동

합계

예수금
12,085
-
12,085

초과청구공사
21,059
-
21,059

연차수당부채
16,863
-
16,863

장기종업원급여부채
-
28,082
28,082

합계
50,007
28,082
78,089

17. 차입부채

보고기간종료일 현재 단기차입금 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

차입처
내역
당분기말
이자율(%)
당분기말
전기말
전환일

KEB하나은행
운영차입금
2.43~2.79
765,000
805,000
760,000

신한은행
운영차입금
-
-
-
200,000

합계
765,000
805,000
960,000

18. 퇴직급여제도

회사는 종업원을 위하여 확정기여제도와 확정급여제도를 운영하고 있으며, 확정급여부채의 보험수리적 평가는 예측단위적립방식을 사용하였습니다.

(1) 보고기간종료일 현재 재무상태표에 인식된 순확정급여부채의 내역은다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

확정급여채무의 현재가치
313,238
267,912
202,628

사외적립자산의 공정가치
-
-
-

합계
313,238
267,912
202,628

(2) 당분기 및 전기 중 확정급여제도와 관련하여 인식된 손익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전기

당기근무원가
24,106
27,688

이자원가
4,655
5,391

합계
28,761
33,079

(3) 당분기와 전분기 중 확정기여제도로 인하여 인식한 비용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기 비용 인식 기여금
84,326
59,883

19. 주식선택권

(1) 당분기말 현재 회사가 부여한 주식기준보상 약정의 조건은 다음과 같습니다.

구분
2015년 부여분(1차)
2016년 부여분(2차)
2020년 부여분(3차)

부여시기
2015년 3월
2016년 3월
2020년 9월

부여수량
45,500주
58,000주
86,000주

행사가격
3,790원
2,910원
19,600원

행사가능기간
부여일로부터 2년 경과시 행사 가능하며, 행사가능일로부터 5년 이내 청구

가득조건
용역제공조건 : 부여일로부터 2년

부여방법
다음 중 이사회의 결의 : 신주 교부, 자기주식 교부, 차액(현금 또는 주식)교부

(2) 주식선택권의 공정가치와 공정가치 산정에 적용된 주요 가정은 다음과 같습니다.

(단위: 원)

부여차수
공정가치
측정모형
주식가격
행사가격
무위험이자율
예상
주가변동성
단위당
추정 공정가치

3차
이항모형
19,722
19,600
1.37%
37.86%
6,021

(3) 당분기 및

전기
중 주
식선택권의 수량의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구분
당분기
전기

기초 잔여주
24,500
48,000

부여
86,000
-

행사
-
(9,500)

소멸(*)
-
(14,000)

기말 잔여주
110,500
24,500

(*)가득 후 상실된 주식선택권에 해당 금액은 기타자본잉여금으로 대체되었습니다.

(4) 당분기 중 주식기준보상거래와 관련하여 인식한 총비용은 10,788천원입니다.

20. 우발사항 및 약정사항

(1) 당분기말
현재 회사가 타인으로부터 제공받은 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

제공자
보증금액
보증내용
보증처

기술보증기금
589,500
대출보증
KEB하나은행

서울보증보험
1,841,603
이행보증
각 거래처

(2) 전환일 현재 회사는 장기금융상품 80,000천원에 대한 질권을 이행보증보험 한도와 관련하여 서울보증보험에 제공하고 있으며, 관련 질권은 당분기말 및 전기말 현재에는 존재하지 않습니다.

21. 특수관계자

(1) 회사의 특수관계자 범위는 다음과 같습니다.

구분
당분기말
전분기말
전환일

관계회사
(주)아이튼
(주)아이튼
-

기타특수관계자
Tobelet Pte, Ltd(*)
Tobelet Pte, Ltd
Tobelet Pte, Ltd

(*) Tobelet Pte, Ltd는 Data trading을 목적으로 설립된 싱가포르 소재 기업으로서, 회사의 지배주주인 대표이사의 특수관계자가 Tobelet Pte, Ltd의 주요 주주로서 지배력이 있다고 판단하여 기타특수관계자로 식별하였습니다.

(2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 주요 거래내역 및 보고기간종료일 현재 주요 채권, 채무의 내역은 다음과 같습니다.

1) 거래내역

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

매출 등
매입 등
매출 등
매입 등

Tobelet Pte, Ltd
-
-
-
49,996

2) 채권, 채무

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말
전환일

채권 등
채무 등
채권 등
채무 등
채권 등
채무 등

Tobelet Pte, Ltd
162,933
-
162,933
-
834,178
-

당분기말과 전기말 현재 특수관계자와의 채권은 전액 대손충당금이 설정되어 있습니다. 

(3) 주요 경영진에 대한 보상

주요 경영진은 회사의 활동의 계획, 운영,통제에 대한 중요한 권한과 책임을 가진 등기이사들로 구성되어 있으며, 당분기와 전분기 중 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

단기급여
225,340
198,075

퇴직급여
28,761
24,809

합계
254,101
222,884

(4) 특수관계자로부터 제공받은 보증 

당분기말 현재 회사는 대표이사로부터 KEB하나은행 차입금에 대하여 120,000천원의 연대보증을 제공받고 있습니다.

22. 자본

(1) 자본금과 자본잉여금

1) 보고기간종료일 현재 회사의 수권주식수는 50,000,000주(1주당 금액: 500원)이며, 회사의 발행주식총수와 납입자본금은 각각 2,287,142주와 1,143,571천원입니다.

2) 당분기와 전분기 중 자본금과 자본잉여금의 변동내역은 다음과 같습니다. 
(당분기)

(단위: 천원)

구분
주식수(주)
자본금
자본잉여금

주식발행초과금
기타자본잉여금

기초잔액
2,237,020
1,118,510
908,216
23,244

유상증자
50,122
25,061
773,447
-

기말잔액
2,287,142
1,143,571
1,681,663
23,244

(전분기)

(단위: 천원)

구분
주식수(주)
자본금
자본잉여금

주식발행초과금
기타자본잉여금

기초잔액
2,227,520
1,113,760
874,866
-

유상증자
9,500
4,750
33,350
-

주식선택권 소멸
-
-
-
23,244

기말잔액
2,237,020
1,118,510
908,216
23,244

(2) 기타자본구성요소

보고기간 종료일 현재 기타자본구성요소의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

주식선택권
28,043
17,256
46,652

순확정급여채무의 재측정요소
(48,770)
(32,206)
-

지분법자본변동
1,457
-
-

합계
(19,270)
(14,950)
46,652

23.

매출
액

(1) 당분기와 전분기 중 매출 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

용역매출
1,667,657
1,460,388

제품매출
826,320
1,660,110

합계
2,493,977
3,120,498

(2)
당분기와 전분기 중 매출의

수
익인식 시점은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
한 시점에 인식
기간에 걸쳐 인식
합계

용역매출
-
1,667,657
1,667,657

제품매출
826,320
-
826,320

합계
826,320
1,667,657
2,493,977

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
한 시점에 인식
기간에 걸쳐 인식
합계

용역매출
-
1,460,388
1,460,388

제품매출
1,660,110
-
1,660,110

합계
1,660,110
1,460,388
3,120,498

(3) 회사는 단일 영업부문을 영위하고 있어 영업부문별 정보를 공시하지 아니합니다.

(4) 당분기와 전분기 중 단일고객 중 매출액의 10%이상을 발생시키는 고객현황은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

고객 1
586,668
-

고객 2
510,000
-

고객 3
321,630
1,464,150

고객 4
-
407,143

(5) 보고기간종료일 현재 계약자산 및 계약부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말
전환일

계약자산
계약부채
계약자산
계약부채
계약자산
계약부채

미청구공사
초과청구공사
미청구공사
초과청구공사
미청구공사
초과청구공사

용역매출
91,371
844,826
446,047
137,040
146,349
21,059

(6) 당분기말 현재 진행중인 용역계약과 관련하여 인식한 용역수익 등의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

총계약금액
당기손익인식
누적손익인식
누적청구금액
계약자산
계약부채

미청구공사
초과청구공사

3,581,909
1,439,904
1,521,045
2,274,500
91,371
844,826

24.

판
매비와관리비

당분기와 전분기 중
판매비와관리비
의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

직원급여
471,514
327,381

상여금
8,993
10,351

퇴직급여
45,002
31,876

주식보상비용
3,512
-

복리후생비
115,655
106,084

여비교통비
20,722
30,717

접대비
61,142
80,358

세금과공과금
381
674

감가상각비
141,643
91,041

지급임차료
3,399
35,121

보험료
16,756
13,109

경상연구개발비
73,937
-

교육훈련비
3,780
36,226

지급수수료
382,293
124,850

대손상각비
-
61,794

건물관리비
-
10,000

무형자산상각비
3,746
2,942

외주비
32,400
82,584

기타
32,587
30,579

합계
1,417,462
1,075,687

25. 비용의 성격별 분류

당분기와 전분기 중 발생한 비용을 성격별로 분류한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

재고자산의 변동
319,640
1,620,634

종업원급여
1,271,125
932,359

감가상각비
435,297
221,793

무형자산상각비
3,746
2,942

외주비
414,954
813,513

지급수수료
382,293
124,850

기타
333,117
449,833

합계
3,160,172
4,165,923

26. 기타수익과 기타비용

당분기와 전분기 중 기타수익과 기타비용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기타수익

정부보조금수익
37,936
18,824

잡이익
990
687

소계
38,926
19,511

기타비용

잡손실
11,918
331

소계
11,918
331

기타손익 합계
27,008
19,180

27. 금융수익과 금융비용

당분기와 전분기 중 금융수익과 금융비용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

금융수익

이자수익
9,507
10,167

외환차익
-
4,053

당기손익-공정가치금융자산평가이익
-
13,071

소계
9,507
27,290

금융비용

이자비용
101,229
78,244

소계
101,229
78,244

금융손익 합계
(91,722)
(50,953)

28. 법인세비용

경영진의 세무이익 추정에 따라 연간 기준으로 과세소득이 발생하지 않을 것으로 예상되어 당분기 및 전분기의 당기소득에 대한 법인세비용을 인식하지 않았습니다.

29. 주당손익

(1) 당분기와 전분기 중 기본주당손익의 내역은 다음과 같습니다.

1) 기본주당이익 계산

(단위: 원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

보통주 분기순이익(손실)
361,194,602
(799,450,309)
146,636,825
(1,129,418,774)

가중평균유통보통주식수
2,276,791
2,250,374
2,237,020
2,236,150

기본주당순이익(손실)
159
(355)
66
(505)

2) 가중평균유통보통주식수 산정

(당분기)

일자
내역
유통보통주식수
가중치
적수

2020-01-01
기초유통보통주식수
2,237,020
274
612,943,480

2020-07-20
유상증자
50,122
73
3,658,906

합계
616,602,386

가중평균유통보통주식수(주)
2,250,374

(당분기 3개월)

일자
내역
유통보통주식수
가중치
적수

2020-07-01
기초유통보통주식수
2,237,020
92
205,805,840

2020-07-20
유상증자
50,122
73
3,658,906

합계
209,464,746

가중평균유통보통주식수(주)
2,276,791

(전분기)

일자
내역
유통보통주식수
가중치
적수

2019-01-01
기초유통보통주식수
2,227,520
273
608,112,960

2019-01-26
유상증자
9,500
248
2,356,000

합계
610,468,960

가중평균유통보통주식수(주)
2,236,150

(전분기 3개월)

일자
내역
유통보통주식수
가중치
적수

2019-07-01
기초유통보통주식수
2,237,020
92
205,805,840

합계
205,805,840

가중평균유통보통주식수(주)
2,237,020

(2) 당분기와 전분기 중 희석주당손익의 내역은 다음과 같습니다.

희석주당이익은 모든 희석성 잠재적 보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 

회사가 보유하고 있는 희석성 잠재적 보통주로는 주식선택권이 있으며, 당분기와 전분기 중 희석증권으로 인한 희석효과는 당분기의 3개월 기간(2020년 7월 1일부터 2020년 9월 30일까지) 및 전분기의 3개월 기간(2019년 7월 1일부터 2019년 9월 30일까지)에 발생하였으며 그 외 기간에는 발생하지 않아 당분기 누적 기간과 전분기 누적 기간의 희석주당이익은 기본주당이익과 동일합니다.

(단위: 원)

구분
당분기 3개월
전분기 3개월

보통주분기순이익(손실)
361,194,602
146,636,825

보통주희석순이익(손실)
361,194,602
146,636,825

발행된 가중평균유통보통주식수
2,276,791
2,237,020

조정내역

주식선택권
6,871
17,770

희석주당이익 산정을 위한
가중평균유통보통주식수
2,283,662
2,254,790

희석주당이익
158
65

(3) 당분기말 현재 반희석성 잠재적 보통주는 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구분
1차 부여분
2차 부여분
3차 부여분
합계

주식선택권
11,500
13,000
86,000
110,500

30. 현금흐름표

(1) 당분기와 전분기 중 당기순손익에 대한 조정 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

당기손익-공정가치 금융자산 평가이익
-
(13,071)

대손상각비
-
61,794

지분법손실
69,521
52,221

감가상각비
435,297
221,793

무형자산상각비
3,746
2,942

법인세비용(이익)
(980)
78,244

이자비용
101,229
-

퇴직급여
28,761
24,809

이자수익
(9,507)
(10,167)

주식보상비용
10,788
-

합계
638,855
418,565

(2) 당분기와 전분기 중 영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 증감 내용은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출채권및기타채권의 증감
1,781,534
778,439

기타유동자산의 증감
20,544
(19,209)

기타비유동자산의 증감
(35,237)
-

매입채무및기타채무의 증감
(1,310,721)
(13,182)

기타유동부채의 증감
743,933
23,202

기타비유동부채의 증감
13,284
(7,284)

합계
1,213,337
761,966

(3) 당분기와 전분기 중 현금의 유입과 유출이 없는 거래 중 중요한 사항은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

사용권자산의 인식
-
2,382,304

(4) 당분기와 전분기 중 재무활동에서 생기는 부채의 변동으로 인한 현금흐름은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

구분
당분기초
현금흐름
비현금변동
당분기말

유동성대체
리스부채의 증가
이자상각

단기차입금
805,000
(40,000)
-
-
-
765,000

유동리스부채
705,677
(524,592)
562,391
-
-
743,476

비유동리스부채
1,132,193
-
(562,391)
-
-
569,803

합계
2,642,870
(564,592)
-
-
-
2,078,279

2) 전분기

(단위: 천원)

구분
전분기초
현금흐름
비현금변동
전분기말

유동성대체
리스부채의 증가
이자상각

단기차입금
960,000
(140,000)
-
-
-
820,000

유동리스부채
-
(430,190)
352,932
716,093
53,902
692,737

비유동리스부채
-
-
(352,932)
1,666,210
-
1,313,279

합계
960,000
(570,190)
-
2,382,304
53,902
2,826,016

31. 재무위험관리

31.1 재무위험관리요소

회사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출돼 있습니다. 회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화하는데 중점을 두고 있습니다.

위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 이루어지고 있습니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 문서화된 정책, 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험, 파생금융상품과 비파생금융상품의 이용 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 문서화된 정책을 검토하고 승인합니다.

31.2 시장위험

(
1) 외환위험

회사는 외환 위험, 특히 주로 미국 달러화와 관련된 환율 변동 위험에 노출돼 있습니다. 경영진은 회사가 각각의 기능통화에 대한 외환 위험을 관리하도록 하는 정책을 수립하고 있습니다. 

보고기간종료일 현재 외환 위험에 노출되어 있는 회사의 화폐성자산과 부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 미국 달러화, 천원)

구분

통화
당분기말
전기말
전환일

외화금액
원화환산액
외화금액
원화환산액
외화금액
원화환산액

금융자산

매출채권(*)
미국 달러화
145,723
162,933
145,723
162,933
746,067
834,178

(*) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권은 전액 대손충당금이 설정되어 장부금액은 없습니다.

당
분기말 현재 화폐성 자산부채의 장부금액은 없으므로 환율변동으로 인한 세후이익
및 자본에 대한 영향은 없습니다.

(2) 이자율 위험 

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치나 미래현금흐름이 변동할 위험입니다. 회사는 내부적으로 이자율 1% 변동을 기준으로 이자율위험을 측정하고 있으며, 상기의 변동비율은 합리적으로 발생가능한 이자율변동위험에 대한 경영진의 평가를 반영하고 있습니다.

보고기간종료일 현재
이자율 변동위험에 노출되어 있는 금융부채는 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전기말
전환일

차입금
765,000
805,000
960,000

회사의 이자율 민감도는 다음의 가정에 근거하여 결정됩니다.

- 변동금리부 차입금의 이자비용에 영향을 미치는 시장이자율의 변동

이러한 가정하에서 보고기간 종료일 현재 회사의 변동금리 차입금에 대하여 1%의 이자율의 변동이 발생할 경우 세전금융비용의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기말
전분기말

1% 상승시
1% 하락시
1% 상승시
1% 하락시

이자비용의 감소(증가)

(7,650)
7,650
(8,050)
8,050

31.3 신용위험

회사는 거래상대방이 지급기일이 된 다음의 금액을 지급하지 않는 경우 신용위
험에 노출됩니다.

ㆍ
3개월 기한 내 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)의 지급

ㆍ상각후원가로 측정되는 채무상
품의 계약상 현금흐름

(1) 대손충당금(매출채권) 잔액

회사는 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)에 대해 전체 기간 기대신용손실을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

보고기간종료일 현재
기대신용손실을 고려한 대손충당금 설정 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

연체개월
기대손실율
당분기말
전기말
전환일

채권금액
대손충당금
채권금액
대손충당금
채권금액
대손충당금

3개월 이내
0.0%
300,201
-
2,081,735
-
3,227,587
-

4개월 이내
1.8%
-
-
-
-
-
-

5개월 이내
5.5%
-
-
-
-
-
-

6개월 이내
10.9%
-
-
-
-
-
-

7개월 이내
18.2%
-
-
-
-
2,292
417

8개월 이내
27.3%
-
-
-
-
-
-

9개월 이내
38.2%
-
-
-
-
-
-

10개월 이내
50.9%
-
-
-
-
-
-

11개월 이내
65.5%
-
-
-
-
-
-

12개월 이내
81.8%
-
-
-
-
-
-

12개월 초과
100.0%
162,933
162,933
162,933
162,933
13,660
13,660

합계금액

463,134
162,933
2,244,668
162,933
3,243,539
14,077

(2) 대손충당금 변동내역

(단위: 천원)

구분

당분기

전분기

기초
(162,933)
(14,077)

당기손익으로 인식된 대손충당금의 증가
-
(61,794)

회수가 불가능하여 제각된 금액
-
-

환입된 미사용 금액
-
-

기말

(162,933)

(75,871)

개별평가손실 충당금
(162,933)
-

기대신용손실 충당금
-
(75,871)

(3)

보고기간종료일 현재
신용위험에의 최대 익스포저를 나타내는 금융자산의 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분

당분기말

전기말

전환일

현금및현금성자산
2,671,022
1,637,405
1,051,495

당기손익-공정가치금융자산
-
-
300,072

매출채권및기타채권
300,201
2,081,735
3,229,583

장기금융상품
90,000
-
80,000

기타비유동금융자산
86,235
82,123
100,400

합계
3,147,458
3,801,263
4,761,550

31.4 유동성 위험

회사는 미사용 차입금 한도를 적정 수준으로 유지하고, 자금 수요를 충족시키기 위해차입금 한도나 약정을 위반하는 일이 없도록 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다.
유동성을 예측하는데 있어 회사의 자금조달 계획, 약정 준수, 회사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고있습니다.

보고기간종료일 현재 비파생금융부채의 만기분석 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위: 천원)

구분
장부금액
계약상 
현금흐름
1년 이내
1년~2년이내
2년~3년이내
3년 초과

차입부채
765,000
767,825
767,825
-
-
-

매입채무및기타채무
347,849
347,849
347,849
-
-
-

리스부채
1,313,279
1,397,959
810,621
544,298
43,040
-

2) 전기말

(단위: 천원)

구분
장부금액
계약상 
현금흐름
1년 이내
1년~2년이내
2년~3년이내
3년 초과

차입부채
805,000
825,445
825,445
-
-
-

매입채무및기타채무
1,658,570
1,658,570
1,658,570
-
-
-

리스부채
1,837,870
2,005,630
810,327
810,621
373,922
10,760

3) 전환일

(단위: 천원)

구분
장부금액
계약상 
현금흐름
1년 이내
1년~2년이내
2년~3년이내
3년 초과

차입부채
960,000
982,073
982,073
-
-
-

매입채무및기타채무
2,198,456
2,198,456
2,198,456
-
-
-

32. 한국채택국제회계기준으로의 전환

(1) 한국채택국제회계기준의 적용

회사는 2019년 1월 1일 이후에 개시하는 연차보고기간부터 국제회계기준을 채택하여 제정한 한국채택국제회계기준을 적용하고 있습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서, 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다. 

회사의 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성됐으며, 기업회계기준서 제1101호 "한국채택국제회계기준의 최초채택"의 적용을 받습니다.

기업회계기준서 제1101호에 따른 일반기업회계기준("과거회계기준")에서 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2019년 1월 1일이며, 과거회계기준에서 한국채택국제회계기준으로의 전환에 따른 자본, 총포괄손익 및 주요한 현금흐름의 조정사항은 본 주석에 표시되어 있습니다.

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 요구되는 부분이나 중요한 가정 및 추정이 요구되는 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다.

(2) 기업회계기준서 제1101호의 면제조항 선택 적용

회사가 다른 기업회계기준서에 대한 면제조항으로 선택적으로 적용한 사항은 다음과같습니다. 

1) 주식선택권

회사가 부여한 주식선택권은 2019년 1월 1일 최초 전환일 이전에 모두 가득되었으므로 선택적 면제조항을 적용하여 주식선택권 행사가격의 공정가치를 재측정하지 않았습니다.

(3) 다른 기업회계기준서의 소급적용에 대한 의무적 예외항목의 적용

회사는 다음의 예외사항을 적용했습니다.

1) 추정치에 대한 예외

한국채택국제회계기준 전환일(2019년 1월 1일)의 한국채택국제회계기준에 따른 추정치는 기존의 추정에 오류가 있었다는 객관적인 증거가 없는 한 동일한 시점에 과거회계기준에 따라 추정된 추정치(회계정책의 차이조정 반영 후)와 일관성있게 작성됐습니다.

(4) 과거회계기준으로부터 한국채택국제회계기준으로의 전환에 따른 조정

1) 한국채택국제회계기준으로의 전환으로 인한 재무상태, 경영성과 및 현금흐름에 미치는 영향

- 2019년 1월 1일(한국채택국제회계기준 전환일)의 재무상태표 조정내역

(단위: 천원)

구분
자산
부채
자본

과거 회계기준
5,108,338
3,292,808
1,815,531

조정액:

연차충당부채(*1)
-
16,863
(16,863)

대손충당금(*2)
(7,247)
-
(7,247)

확정급여부채(*3)
-
84,522
(84,522)

DC형 미지급비용(*4)
-
16,898
(16,898)

장기종업원급여부채(*5)
-
28,082
(28,082)

무형자산 손상차손(*6)
(137,513)
-
(137,513)

유형자산 감가상각(*7)
23,663
-
23,663

수익인식 변경(*8)
14,840
-
14,840

조정액에 대한 이연법인세효과(*9)
(68,420)
-
(68,420)

조정액 합계
(174,676)
146,365
(321,041)

한국채택국제회계기준
4,933,662
3,439,172
1,494,490

(*1) 종업원 누적유급휴가에 대한 단기종업원급여 인식에 따른 효과입니다.

(*2) 대손충당금 설정기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*3) 확정급여채무 보험수리적 모형 도입에 따른 효과입니다.
(*4) 확정기여형 퇴직급여제도 가입자 중 1년미만 근속자에 대한 미지급비용을 인식한 효과입니다. 
(*5) 장기근속시 포상휴가제도 운영에 따른 장기종업원급여부채를 인식한 효과입니다. 
(*6) 개발비에 대해서 손상검사를 수행하여 손상차손을 인식한 효과입니다. 
(*7) 유형자산 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경한 효과입니다. 
(*8) 수익인식시 진행률 기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*9) 조정사항에 대한 이연법인세 변동 및 법인세 효과입니다. 

- 2019년 12월 31일(과거회계기준에 따른 최근 연차재무제표에 표시된 최종 기간의종료일)의 재무상태표 및 재무성과의 조정내역

(단위: 천원)

구분
자산
부채
자본
당기순이익
총포괄손익

과거 회계기준
6,171,828
4,264,087
1,907,741
60,262
60,262

조정액:

연차충당부채(*1)
-
20,798
(20,798)
(3,934)
(3,934)

대손충당금(*2)
(129,189)
-
(129,189)
(127,728)
(127,728)

확정급여부채(*3)
-
131,815
(131,815)
(15,087)
(47,293)

DC형 미지급비용(*4)
-
34,306
(34,306)
(17,408)
(17,408)

장기종업원급여부채(*5)
-
29,291
(29,291)
(1,209)
(1,209)

무형자산 손상차손(*6)
(40,446)
-
(40,446)
97,068
97,068

유형자산 감가상각(*7)
50,868
-
50,868
27,205
27,205

지분법평가주식(*8)
10,040
-
10,040
10,040
10,040

사용권자산과 리스부채(*9)
322,524
339,196
(16,672)
(16,672)
(16,672)

수익인식 변경(*10)
6,788
(37,238)
44,026
34,971
34,971

조정액에 대한 이연법인세효과(*11)
(54,391)
-
(54,391)
14,029
14,029

조정액 합계
166,194
518,168
(351,973)
1,273
(30,932)

한국채택국제회계기준
6,338,022
4,782,255
1,555,768
61,535
29,330

(*1) 종업원 누적유급휴가에 대한 단기종업원급여 인식에 따른 효과입니다.

(*2) 대손충당금 설정기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*3) 확정급여채무 보험수리적 모형 도입에 따른 효과입니다.
(*4) 확정기여형 퇴직급여제도 가입자 중 1년미만 근속자에 대한 미지급비용을 인식한 효과입니다. 
(*5) 장기근속시 포상휴가제도 운영에 따른 장기종업원급여부채를 인식한 효과입니다. 
(*6) 개발비에 대해서 손상검사를 수행하여 손상차손을 인식한 효과입니다.

(*7) 유형자산 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경한 효과입니다. 
(*8) 관계회사의 K-IFRS로 적용된 재무제표를 기초로 지분법평가손익을 산출한 효과입니다. 
(*9) 2019년부터 도입된 1116호 리스기준서를 적용한 효과입니다. 
(*10) 수익인식시 진행률 기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*11) 조정사항에 대한 이연법인세 변동 및 법인세 효과입니다. 

2) 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 조정했습니다. 

이 밖에 한국채택국제회계기준에 따라 표시한 현금흐름표와 과거회계기준에 따라 표시한 현금흐름표 사이에 그 밖의 중요한 차이는 없습니다.

6. 기타 재무에 관한 사항

가. 한국채택국제회계기준으로의 전환

(1) 한국채택국제회계기준의 적용

회사는 2019년 1월 1일 이후에 개시하는 연차보고기간부터 국제회계기준을 채택하여 제정한 한국채택국제회계기준을 적용하고 있습니다. 한국채택국제회계기준은 국제회계기준위원회("IASB")가 발표한 기준서, 해석서 중 대한민국이 채택한 내용을 의미합니다. 

회사의 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성됐으며, 기업회계기준서 제1101호 "한국채택국제회계기준의 최초채택"의 적용을 받습니다.

기업회계기준서 제1101호에 따른 일반기업회계기준("과거회계기준")에서 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2019년 1월 1일이며, 과거회계기준에서 한국채택국제회계기준으로의 전환에 따른 자본, 총포괄손익 및 주요한 현금흐름의 조정사항은 본 주석에 표시되어 있습니다.

한국채택국제회계기준은 재무제표 작성시 중요한 회계추정의 사용을 허용하고 있으며, 회계정책을 적용함에 있어 경영진의 판단을 요구하고 있습니다. 보다 복잡하고 높은 수준의 판단이 요구되는 부분이나 중요한 가정 및 추정이 요구되는 부분은 주석3에서 설명하고 있습니다.

(2) 기업회계기준서 제1101호의 면제조항 선택 적용

회사가 다른 기업회계기준서에 대한 면제조항으로 선택적으로 적용한 사항은 다음과같습니다. 

1) 주식선택권

회사가 부여한 주식선택권은 2019년 1월 1일 최초 전환일 이전에 모두 가득되었으므로 선택적 면제조항을 적용하여 주식선택권 행사가격의 공정가치를 재측정하지 않았습니다.

(3) 다른 기업회계기준서의 소급적용에 대한 의무적 예외항목의 적용

회사는 다음의 예외사항을 적용했습니다.

1) 추정치에 대한 예외

한국채택국제회계기준 전환일(2019년 1월 1일)의 한국채택국제회계기준에 따른 추정치는 기존의 추정에 오류가 있었다는 객관적인 증거가 없는 한 동일한 시점에 과거회계기준에 따라 추정된 추정치(회계정책의 차이조정 반영 후)와 일관성있게 작성됐습니다.

(4) 과거회계기준으로부터 한국채택국제회계기준으로의 전환에 따른 조정

1) 한국채택국제회계기준으로의 전환으로 인한 재무상태, 경영성과 및 현금흐름에 미치는 영향

- 2019년 1월 1일(한국채택국제회계기준 전환일)의 재무상태표 조정내역

(단위: 천원)

구분
자산
부채
자본

과거 회계기준
5,108,338
3,292,808
1,815,531

조정액:

연차충당부채(*1)
-
16,863
(16,863)

대손충당금(*2)
(7,247)
-
(7,247)

확정급여부채(*3)
-
84,522
(84,522)

DC형 미지급비용(*4)
-
16,898
(16,898)

장기종업원급여부채(*5)
-
28,082
(28,082)

무형자산 손상차손(*6)
(137,513)
-
(137,513)

유형자산 감가상각(*7)
23,663
-
23,663

수익인식 변경(*8)
14,840
-
14,840

조정액에 대한 이연법인세효과(*9)
(68,420)
-
(68,420)

조정액 합계
(174,676)
146,365
(321,041)

한국채택국제회계기준
4,933,662
3,439,172
1,494,490

(*1) 종업원 누적유급휴가에 대한 단기종업원급여 인식에 따른 효과입니다.

(*2) 대손충당금 설정기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*3) 확정급여채무 보험수리적 모형 도입에 따른 효과입니다.
(*4) 확정기여형 퇴직급여제도 가입자 중 1년미만 근속자에 대한 미지급비용을 인식한 효과입니다. 
(*5) 장기근속시 포상휴가제도 운영에 따른 장기종업원급여부채를 인식한 효과입니다. 
(*6) 개발비에 대해서 손상검사를 수행하여 손상차손을 인식한 효과입니다. 
(*7) 유형자산 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경한 효과입니다. 
(*8) 수익인식시 진행률 기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*9) 조정사항에 대한 이연법인세 변동 및 법인세 효과입니다. 

- 2019년 12월 31일(과거회계기준에 따른 최근 연차재무제표에 표시된 최종 기간의종료일)의 재무상태표 및 재무성과의 조정내역

(단위: 천원)

구분
자산
부채
자본
당기순이익
총포괄손익

과거 회계기준
6,171,828
4,264,087
1,907,741
60,262
60,262

조정액:

연차충당부채(*1)
-
20,798
(20,798)
(3,934)
(3,934)

대손충당금(*2)
(129,189)
-
(129,189)
(127,728)
(127,728)

확정급여부채(*3)
-
131,815
(131,815)
(15,087)
(47,293)

DC형 미지급비용(*4)
-
34,306
(34,306)
(17,408)
(17,408)

장기종업원급여부채(*5)
-
29,291
(29,291)
(1,209)
(1,209)

무형자산 손상차손(*6)
(40,446)
-
(40,446)
97,068
97,068

유형자산 감가상각(*7)
50,868
-
50,868
27,205
27,205

지분법평가주식(*8)
10,040
-
10,040
10,040
10,040

사용권자산과 리스부채(*9)
322,524
339,196
(16,672)
(16,672)
(16,672)

수익인식 변경(*10)
6,788
(37,238)
44,026
34,971
34,971

조정액에 대한 이연법인세효과(*11)
(54,391)
-
(54,391)
14,029
14,029

조정액 합계
166,194
518,168
(351,973)
1,273
(30,932)

한국채택국제회계기준
6,338,022
4,782,255
1,555,768
61,535
29,330

(*1) 종업원 누적유급휴가에 대한 단기종업원급여 인식에 따른 효과입니다.

(*2) 대손충당금 설정기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*3) 확정급여채무 보험수리적 모형 도입에 따른 효과입니다.
(*4) 확정기여형 퇴직급여제도 가입자 중 1년미만 근속자에 대한 미지급비용을 인식한 효과입니다. 
(*5) 장기근속시 포상휴가제도 운영에 따른 장기종업원급여부채를 인식한 효과입니다. 
(*6) 개발비에 대해서 손상검사를 수행하여 손상차손을 인식한 효과입니다.

(*7) 유형자산 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경한 효과입니다. 
(*8) 관계회사의 K-IFRS로 적용된 재무제표를 기초로 지분법평가손익을 산출한 효과입니다. 
(*9) 2019년부터 도입된 1116호 리스기준서를 적용한 효과입니다. 
(*10) 수익인식시 진행률 기준 변경에 따른 효과입니다. 
(*11) 조정사항에 대한 이연법인세 변동 및 법인세 효과입니다. 

2) 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 조정했습니다. 

이 밖에 한국채택국제회계기준에 따라 표시한 현금흐름표와 과거회계기준에 따라 표시한 현금흐름표 사이에 그 밖의 중요한 차이는 없습니다.

나. 대손충당금 설정현황

(1) 계정과목별 대손충당금 설정 내용 

(단위: 천원)

구 분
계정과목
채권금액
대손충당금
대손충당금
설정률

2020년 3분기
(제11기 3반기)

매출채권

463,134
162,933
35.18%

미수수익

-
-
-

미수금

-
-
-

선급금
108,738
20,000
18.39%

2019년
(제10기)

매출채권

2,244,668
162,933
7.26%

미수수익

-
-
-

미수금

-
-
-

선급금
87,831
20,000
22.77%

2018년
(제9기)

매출채권

3,243,539
14,07
0.43%

미수수익

-
-
-

미수금

121
-
0.00%

선급금
63,664
-
0.00%

2017년
(제8기)

매출채권

907,821
22,077
2.43%

미수수익

-
-
-

미수금

15,763
5,612
35.60%

선급금
62,115
-
0.00%

(2) 대손충당금 변동현황

(단위: 천원)

구분
2020년
(제11기 3분기)
2019년
(제10기)
2018년
(제9기)
2017년
(제8기)

1. 기초 대손충당금 잔액합계
182,933
14,077
27,689
6,830

2. 순대손처리액(①-②±③)
-
(13,660)
-
-

① 대손처리액(상각채권액)
-
(13,660)
-
-

② 상각채권회수액
-

-

-
-

③ 기타증감액
-

-

-
-

3. 대손상각비 계상(환입)액
-
182,516
(13,612)
20,859

4. 기말 대손충당금 잔액합계
182,933
182,933
14,077
27,689

(3) 매출채권관련 대손충당금 설정방침

회사는 매출채권(진행률에 따른 미청구공사 포함)에 대해 전체 기간 기대신용손실을 대손충당금으로 인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 기대신용손실에는 미래전망정보가 포함됩니다.

(4) 경과기간별 매출채권잔액 현황

(기준일 : 2020. 09. 30)
(단위: 천원)

구 분
3개월 이내
3개월초과
6개월 이하
6개월초과
1년 이하
1년 초과
합계

금액
일반
300,201
-
-
-

300,201

특수관계자
-
-
-
162,933
162,933

계

300,201

-
-
162,933
463,134

구성비율
64.82%
-
-

35.18%

100%

다. 재고자산 현황

(단위: 천원)

구 분
2020년 3분기
2019년
2018년
2017년

제품
-
-
-
-

라. 수주계약 현황

(단위: 천원)

회사명

품목

계약일

공사기한

수주총액

진행률

미청구공사

공사미수금

총액

손상차손

누계액

총액

대손

충당금

고객A

용역

20.04.01

20.04.01~20.12.31

765,000
66.67%

-

-

-

-

고객B

용역

20.07.01

20.07.01~20.11.27

737,114
24.70%

-

-

334,045

-

고객C
용역
19.12.08
19.12.12~22.04.30
700,000
36.00%
18,434
-
-
-

합계

-

18,434

-

334,045

-

마. 공정가치평가 내역

공정가치 평가내역은 "Ⅲ. 재무에 관한 사항 5. 재무제표의 주석의 5. 금융상품 공정가치"를 참조하시길 바랍니다. 

바. 채무증권 발행실적 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅳ. 감사인의 감사의견 등

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의

견

사업연도

감사의견

감사인

채택회계기준

강조사항 등
핵심감사사항

제11기 3분기
(2020년 3분기)
-
현대회계법인
K-IFRS
-
-

제11기 반기
(2020년 반기)
적정
현대회계법인
K-IFRS
-
-

제10기
(2019년)
적정
동아송강회계법인
K-GAAP
-
-

제9기
(2018년)
적정
송강회계법인
K-GAAP
-
-

제8기
(2017년)
적정
송강회계법인
K-GAAP
-
-

주1)
제11기 3분기 재무제표에 대해 외부감사인 검토가 수행되었으며, 중요성 관점에서 공정하게 표시하지 않은 사항이 발견되지 아니하였습니다.

주2)
당사는 2020년 재무제표 작성 기준을 기존 일반기업회계기준에서 한국채택국제회계기준으로 회계 정책을 변경하였습니다. 한국채택국제회계기준 제1101호 "한국채택국제회계기준의 최초 채택"에 따라 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2019년 1월 1일입니다.

나. 감사용역 체결현황

(단위: 천원, 시간)

사업연도
감사인
내 용
보수
총소요시간

제11기 3분기
(2020년 3분기)
현대회계법인
재무제표 감사 및 
분기재무제표 검토
70,000
-

제10기
(2019년)
동아송강회계법인
재무제표 감사
13,000
292

제9기
(2018년)
송강회계법인
재무제표 감사
11,000
141

제8기
(2017년)
송강회계법인
재무제표 감사
9,000
117

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

(단위: 천원)

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제11기 
(2020년)
2020.12.15
증권신고서에 대한 감사인 확인서
증권신고서 제출일까지
15,000
현대회계법인

제10기
(2019년)
2019.02.14

세무조정계산서작성업무

법인세 정기신고기한까지
3,000

송강회계법인

제8기
(2017년)
2017.07.06
세무조정계산서작성업무
법인세 정기신고기한까지
2,500
송강회계법인

2. 회계감사인의 변경

당사는 한국거래소 코스닥시장 상장을 준비하는 과정에서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제11조 제1항, 「동법 시행령」제17조 및 에 따라 2020년에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여 2020년 05월 14일에 금융감독원으로부터 현대회계법인을 감사인으로 지정받았고 2020년 05월 28일 현대회계법인과 지정감사 계약을 체결하였습니다.

3. 내부회계관리제도

감사인은 당사의 제10기(2019년), 제9기(2018년), 제8기(2017년) 내부회계관리제도 운영실태평가보고서 검토 결과 중요성의 관점에서 내부회계관리제도 모범규준의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였다는 의견을 표명하였습니다.

Ⅴ. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성

증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 2명, 사외이사2명 등 총 4명으로 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 이우영 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/의장
사내이사
사내이사
사외이사
사외이사
사외이사

이우영
(출석율: 
100%)
정대수
(출석율: 
100%)
주1) 여성중
(출석율: 
60%)
주2) 정민호
(출석율: 
66%)
주3) AHN 
JAMES JINMAN
(출석율: 
100%)
주4) 강선무

찬반여부

18-1

2018.02.08

1. 제8기 재무제표 승인의 건

가결

O
O

O

18-2

2018.02.28

1. 제8기 정기주주총회 소집

2. 타법인주식및출자증권양수결정

가결

O
O

O

18-3

2018.03.02

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

18-4

2018.03.02

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

18-5

2018.03.19

1. 기업일반자금대출 이억원 만기 연장

가결

O
O

18-6

2018.04.16

1. 기업일반자금대출 일억원 만기 연장

가결

O
O
O

18-7

2018.08.24

1. 기업일반자금대출 삼억원 만기 연장

가결

O
O
O

18-8

2018.09.07

1. 이해관계자거래규정 제정의 건

가결

O
O

O

18-9

2018.10.08

1. 기업일반자금대출 일억원 만기 연장

가결

O
O
O
O

18-10

2018.11.26

1. 특수관계자와의 거래 승인의 건

가결

O
O

O

18-11

2018.12.03

1. 기업일반자금대출 삼억원 만기 연장

가결

O
O

18-12

2018.12.17

1. 타법인 주식 및 출자증권 양수결정

가결

O
O

O

19-1

2019.01.16

1. 신주식 발행의 건 : 주식매수선택권 행사

가결

O
O

O

19-2

2019.02.11

1. 제9기 재무제표 승인의 건

가결

O
O

O

19-3

2019.03.05

1. 제9기 정기주주총회 소집의 건

가결

O
O

O

19-4

2019.03.06

1. 타법인 주식 및 출자증권취득결정의 건

2. 대표이사및이사(미등기)겸직승인의건

가결

O
O

O

19-5

2019.03.11

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

19-6

2019.03.11

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

19-7

2019.03.15

1. 운전자금 만기 연장(대환 대출)의 건

가결

O
O

19-8

2019.04.01

1. 특수관계자와 용역(도급)계약 체결의 건

가결

O
O

O

19-9

2019.05.29

1. 본점 이전의 건

가결

O
O

O

19-10

2019.05.31

1. 기계장치(GPU server) 취득의 건

2. 기계장치(GPUserver/HPEapollo6500)취득의건

가결

O
O

O

19-11

2019.09.16

1. 운전자금 대환대출의 건

가결

O
O

O

19-12

2019.10.22

1. 기업운전일반자금 신규대출의 건

가결

O
O

O

19-13

2019.10.24

1. 타법인주식 및 출자증권 처분결정

가결

O
O

O

20-1

2020.01.16

1. 외부감사인 선임의 건

가결

O
O

O

20-2

2020.02.05

1. 제10기 재무제표 승인의 건

가결

O
O

O

20-3

2020.02.10

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

20-4

2020.02.19

1. 제 10기 정기주주총회 소집의 건

2. 하반기주식매수선택권부여예정의건

가결

O
O

O

20-5

2020.03.20

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O
O

O

20-6

2020.03.24

1. 기업운전일반자금 대환 대출의 건

가결

O
O

O

20-7

2020.05.29

1. 감사직무규정 제정의 건 
2. 내부정보관리규정 제정의 건

가결

O
O

O

20-8

2020.07.03

1. 신주발행의 건(제3자배정)

가결

O
O

O

20-9

2020.08.06

1. 임시주주총회 소집의 건

2. 임시주주총회 권리주주확정을 위한 명의개서 정지의 건

가결

O
O

O

20-10

2020.08.27

1. 임시주주총회 부의안건 세부내용 확정 승인의 건

가결

O
O

O

20-11

2020.09.07

1. 코스닥시장 상장추진의 건

가결

O
O

O

주1)
사내이사 여성중은 2018.03.30 정기주주총회를 통하여 신규선임하였으며, 일신상의 사유로 인하여 2018.11.30일자로 사임 하였습니다.

주2)
사외이사 정민호는 2,016.03.29 정기주주총회를 통하여 신규선임하였으며 임기만료로 인하여 2,019.03.27일자로 사임 하였습니다.

주3)
2019.03.27 정기주주총회 개최를 하여 사외이사 AHN JAMES JINMAN을 신규선임하였습니다.

주4)
2020.09.16 임시주주총회 개최를 하여 사외이사 강선무를 신규선임하였습니다.

다. 이사회내 위원회 구성현황

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(AHN JAMES JINMAN, 강선무) 2명이 있습니다.

성명
주요경력
최대주주등과의이해관계
결격요건
여부
비고

AHN JAMES JINMAN

02.06
University of California 학사

02.06 ~ 04.06
삼성SDS IT컨설턴트

04.08 ~ 11.08
KT 리서치 매니저

14.05 ~ 현재
SB파트너스 파트너

해당사항 없음
해당사항
없음

강선무

83.03 ~ 00.08
한국전자통신 연구원 팀장

84.09 ~ 87.08
스웨덴 L.M.Ericsson 객원연구원

00.09 ~ 04.12
㈜네오텔레콤 부사장

05.02 ~ 06.03
전파진흥원 연구위원

06.04 ~ 08.12
한국정보사회진흥원 u-인프라기획팀 팀장

08.12 ~ 10.05
한국정보사회진흥원 IT성과관리단 단장

10.05 ~ 11.12
한국정보화진흥원 경영기획실장

12.01 ~ 14.01
한국정보화진흥원 스마트네트워크 단장

14.02 ~ 15.08
한국정보화진흥원 연구위원

14.02 ~15.08
경기도 정부 3.0/ICT 자문관

15.09 ~ 현재
경희대학교 컴퓨터공학과 교수, 기업혁신지원센터장

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(이재용) 1명이 감사업무를 수행하고 있습니다.

나. 감사의 인적사항

성 명

주요 경력

결격요건 여부

비 고

이재용

93.03 ~ 98.02
홍익대학교 학사

00.08 ~ 06.08
메릴랜드주립대 박사수료

10.03 ~ 15.02
아주대학교 법학전문대학원

06.10 ~ 09.03
삼성전자 책임연구원

15.04 ~ 19.01
노생만·이재용 법률사무소 변호사

19.02 ~ 현재
이재용 볍률사무소 대표변호사

해당사항
없음

-

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 제42조

(감사의 수와 선임)

1. 회사의 감사는 1명 이상으로 한다.

2. 감사는 주주총회에서 선임하며, 감사의 선임을 위한 의안은 이사의 선임을 위한 의안과는 구분하여 의결하여야 한다.

3. 감사의 선임은 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1이상의 수로 하여야 한다. 그러나 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 3을 초과하는 수의 주식을 가진 주주는 그 초과하는 주식에 관하여 제1항의 감사의 선임에 있어서는 의결권을 행사하지 못한다. 다만, 소유주식수의 산정에 있어 최대주주와 그 특수관계인, 최대주주 또는 그 특수관계인의 계산으로 주식을 보유하는 자, 최대주주 또는 그 특수관계인에게 의결권을 위임한 자가 소유하는 의결권 있는 주식의 수는 합산한다.

정관 제42조의4
(감사의 직무 등)

1. 감사는 이 회사의 회계와 업무를 감사한다.

2. 감사는 이사회에 출석하여 의견을 진술할 수 있다.

3. 감사는 필요하면 회의의 목적사항과 소집이유를 서면에 적어 이사에게 제출하여 이사회 소집을 청구할 수 있다.

4. 제3항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

5. 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시총회의 소집을 청구할 수 있다.

6. 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.

7. 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

정관 제42조의5

(감사록)

감사는 감사에 관하여 감사록을 작성하여야 하며, 감사록에는 감사의 실시요령과 그 결과를 기재하고 감사를 실시한 감사가 기명날인 또는 서명하여야 한다.

라. 감사의 주요활동내역

회차
개최일자
의안내용
의결현황
감사

주1) 백용창
(출석율: 
72%)
주2) 김명준
(출석율: 
42%)
주3) 이재용

찬반여부

18-1

2018.02.08

1. 제8기 재무제표 승인의 건

가결

O

18-2

2018.02.28

1. 제8기 정기주주총회 소집

2. 타법인주식및출자증권양수결정

가결

O

18-3

2018.03.02

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

18-4

2018.03.02

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

18-5

2018.03.19

1. 기업일반자금대출 이억원 만기 연장

가결

18-6

2018.04.16

1. 기업일반자금대출 일억원 만기 연장

가결

18-7

2018.08.24

1. 기업일반자금대출 삼억원 만기 연장

가결

18-8

2018.09.07

1. 이해관계자거래규정 제정의 건

가결

O

18-9

2018.10.08

1. 기업일반자금대출 일억원 만기 연장

가결

18-10

2018.11.26

1. 특수관계자와의 거래 승인의 건

가결

O

18-11

2018.12.03

1. 기업일반자금대출 삼억원 만기 연장

가결

18-12

2018.12.17

1. 타법인 주식 및 출자증권 양수결정

가결

O

19-1

2019.01.16

1. 신주식 발행의 건 : 주식매수선택권 행사

가결

O

19-2

2019.02.11

1. 제9기 재무제표 승인의 건

가결

O

19-3

2019.03.05

1. 제9기 정기주주총회 소집의 건

가결

O

19-4

2019.03.06

1. 타법인 주식 및 출자증권취득결정의 건

2. 대표이사및이사(미등기)겸직승인의건

가결

O

19-5

2019.03.11

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

19-6

2019.03.11

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

19-7

2019.03.15

1. 운전자금 만기 연장(대환 대출)의 건

가결

19-8

2019.04.01

1. 특수관계자와 용역(도급)계약 체결의 건

가결

O

19-9

2019.05.29

1. 본점 이전의 건

가결

O

19-10

2019.05.31

1. 기계장치(GPU server) 취득의 건

2. 기계장치(GPUserver/HPEapollo6500)취득의건

가결

O

19-11

2019.09.16

1. 운전자금 대환대출의 건

가결

19-12

2019.10.22

1. 기업운전일반자금 신규대출의 건

가결

19-13

2019.10.24

1. 타법인주식 및 출자증권 처분결정

가결

20-1

2020.01.16

1. 외부감사인 선임의 건

가결

O

20-2

2020.02.05

1. 제10기 재무제표 승인의 건

가결

O

20-3

2020.02.10

1. 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

20-4

2020.02.19

1. 제 10기 정기주주총회 소집의 건

2. 하반기주식매수선택권부여예정의건

가결

O

20-5

2020.03.20

1. 감사의 내부회계관리제도 운영실태 보고

가결

O

20-6

2020.03.24

1. 기업운전일반자금 대환 대출의 건

가결

20-7

2020.05.29

1. 감사직무규정 제정의 건 
2. 내부정보관리규정 제정의 건

가결

O

20-8

2020.07.03

1. 신주발행의 건(제3자배정)

가결

20-9

2020.08.06

1. 임시주주총회 소집의 건

2. 임시주주총회 권리주주확정을 위한 명의개서 정지의 건

가결

20-10

2020.08.27

1. 임시주주총회 부의안건 세부내용 확정 승인의 건

가결

20-11

2020.09.07

1. 코스닥시장 상장추진의 건

가결

O

주1)
감사 백용창은 2016.03.29 정기주주총회를 통하여 신규선임하였으며, 임기만료로 인하여 2019.03.27일자로 사임 하였습니다.

주2)
감사 김명준은 2019.03.27 정기주주총회를 통하여 신규선임하였으며, 일신상의 사유로 인하여 2020.10.05일자로 사임 하였습니다.

주3)
2020.09.16 임시주주총회 개최를 하여 감사 이재용을 신규선임하였습니다.

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 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 )
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의
종류
소유주식수 및 지분율
비고

기 초
기 말

주식수
지분율
주식수
지분율

이우영
최대주주
보통주
1,313,982
58.74

1,270,122

55.53
주1), 주2)

정대수
임원
보통주
275,332
12.31

275,332

12.04
주2)

김영희
장모
보통주
11,272
0.50

11,272

0.49
주2)

박성희
배우자
보통주
11,272
0.50

11,272

0.49
주2)

이주영
형제
보통주
5,636
0.25

5,636

0.25
주2)

박준

기타특수

관계법인의 임원

보통주
320
0.01

320

0.01
주2)

계
보통주
1,617,814
72.32
1,573,954
68.82
주2)

우선주
-
-
-
-
-

주1) 당사의 최대주주인 이우영은 2020.07.14일자로 장내거래를 통해 주식 43,860주를 양도하였습니다.
주2) 2020.07.14일 제3자배정 유상증자로 인해 지분율의 변동이 발생하였습니다.

나. 최대주주의 주요경력 및 개요

성 명
직위
생년월일
주요경력
비 고

이 우 영
(주)씨이랩
대표이사
1974.03.18

01.12

04.05

13.08

04.05~10.05

10.07~현재

아리조나대학 컴퓨터공학과 학사

남가주대학 전기전자학과 석사

서울대학교 디지털정보융합학과 박사 수료

㈜KT

㈜씨이랩 대표이사

-

다. 최대주주의 변동을 초래할 수 있는 특정 거래 유무

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 최대주주 변동현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 주식의 분포

가. 5% 이상 주주와 우리사주조합 등의 주식소유현황

최근 주주명부 폐쇄일(2020년 09월 09일) 기준 당사의 발행주식을 5% 이상 소유한 주주 및 우리사주조합 주식소유 현황은 다음과 같습니다.

(기준일 : 2020년 09월 09일 )
(단위 : 주, %)

구분
주주명
소유주식수
지분율
비고

5% 이상 주주
이우영

1,270,122

55.53
-

정대수
275,332
12.04
-

이은순
117,775
5.15

우리사주조합
-
-
-

나. 소액주주현황

(기준일 : 2020년 09월 09일 )
(단위 : 주, %)

구 분
주주
보유주식
비 고

주주수
비율
주식수
비율

소액주주
46
75.4
106,527
4.66
-

4. 주식사무

정관상 
신주인수권의
내용

① 당회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.

② 전항의 규정에도 불구하고 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 주주이외의 자에게 신주의 배정비율이나 신주를 배정받을 자를 정할 수 있다.

1. 발행주식총수의 100분의 50을 초과하지 않는 범위내에서 일반공모 증자방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 우리사주조합원에게 신주를 우선 배정하는 경우

3. 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

4. 회사가 경영상 필요로 외국인 투자를 유치하기 위하여 국외 법인 또는 개인에게 신주를 우선배정하는 경우

5. 신기술사업금융지원에 관한 법률에 의한 신기술사업금융회사와 신기술투자조합, 중소기업창업지원법에 의한 중소기업창업투자회사와 중소기업창업투자조합 및 법인세법 규정에 의한 기관투자자에게 총발행주식의 50%까지 배정하는 경우

6. 회사가 첨단기술의 도입, 사업다각화, 해외진출, 원활한 자금조달 등 전략적 제휴를 위하여 상대회사에 신주를 배정하는 경우.

7.신기술의 도입, 재무구조의 개선 등 기타 회사의 경영상의 목적을 달성하기 위하여 필요한 경우.

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

③ 제2항 각호의 어느 하나의 방식에 의해 신주를 발행할 경우에는 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 주주가 신주인수권의 일부 또는 전부를 포기하거나 상실한 경우와 신주발행에 있어서 단주가 발생한 경우에는 그 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

결산일
12월 31일
정기주주총회
매사업년도 종료 후 3월 이내

주주명부 폐쇄시기

1 회사는 매년 1월 1일부터 1월 31일까지 권리에 관한 주주명부의 기재변경을 정지한다.

② 회사는 매년 12월 31일 최종의 주주명부에 기재되어 있는 주주를 그 결산기에 관한 정기주주총회에서 권리를 행사할 주주로 한다.

③ 회사는 임시주주총회의 소집 기타 필요한 경우 이사회의 결의로 3개월을 경과하지 아니하는 일정한 기간을 정하여 권리에 관한 주주명부의 기재변경을 정지하거나 이사회의 결의로 3개월내로 정한 날에 주주명부에 기재되어 있는 주주를 그 권리를 행사할 주주로 할 수 있다. 이 경우, 이사회가 필요하다고 인정하는 경우에는 주주명부의 기재변경 정지와 기준일의 지정을 함께 할 수 있으며, 회사는 이를 2주간전에 공고하여야 한다.

주권의 종류
기명식 보통주

명의개서
대리회사
국민은행 증권대행부 
(150-716) 서울시 영등포구 여의도동 36-3 KB국민은행 3층
☏ 02-2073-8104

주주의 특전
해당사항없음
공고게재신문
매일경제신문

5. 주가 및 주식거래 실적

종류
2020년 7월
2020년 8월
2020년 9월
2020년 10월
2020년 11월
2020년 12월

보통주
주가
최고
25,150
34,900
37,000
34,000
40,000
40,450

최저
16,000
25,400
25,400
30,900
30,900
36,050

평균
19,396
30,460
32,871
32,534
33,119
39,254

거래량
최고
43,890
432
391
66
908
1,536

최저
0
0
0
0
0
8

평균
2,022
124
133
16
114
649

주) 2020년 12월의 경우 제출일 전 거래일인 2020년 12월 18일까지 입니다.

Ⅶ. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원의 현황

[기준일: 증권신고서 제출일 현재]

성명
성별
출생년월
직위
등기임원
여부
상근
여부
담당
업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의
관계
재직기간
임기
만료일

의결권
있는 주식
의결권
없는 주식

이우영
남
74.03
대표이사
등기
상근
경영
총괄

01.12

04.05

13.08

04.05~10.05

10.07~현재

아리조나대학 컴퓨터공학과 학사

남가주대학 전기전자학과 석사

서울대학교 디지털정보융합학과 박사 수료

㈜KT

㈜씨이랩 대표이사

1,270,122

-
본인
10.07.27~
현재
22.03.29

정대수
남
74.01
사내이사
등기
상근
기술
총괄

99.02

02.12

03.10~04.03

04.03~09.09

14.10~현재

11.03~현재

한양대학교 전자계산학과 학사

남가주대학교 컴퓨터공학과 석사

AXION Racing

삼성종합기술원

주식회사 더크리에이션 감사

㈜씨이랩 이사

275,332

-
임직원
10.07.27~
현재
22.03.29

AHN 
JAMES JINMAN
남
77.08
사외이사
등기
비상근
사외
이사

02.06
University of California 학사

02.06 ~ 04.06
삼성SDS IT컨설턴트

04.08 ~ 11.08
KT 리서치 매니저

14.05 ~ 현재
SB파트너스 파트너

-
-
-
19.03.29~
현재
22.03.29

강선무
남
60.09
사외이사
등기
비상근
사외
이사

83.03 ~ 00.08
한국전자통신 연구원 팀장

84.09 ~ 87.08
스웨덴 L.M.Ericsson 객원연구원

00.09 ~ 04.12
㈜네오텔레콤 부사장

05.02 ~ 06.03
전파진흥원 연구위원

06.04 ~ 08.12
한국정보사회진흥원 u-인프라기획팀 팀장

08.12 ~ 10.05
한국정보사회진흥원 IT성과관리단 단장

10.05 ~ 11.12
한국정보화진흥원 경영기획실장

12.01 ~ 14.01
한국정보화진흥원 스마트네트워크 단장

14.02 ~ 15.08
한국정보화진흥원 연구위원

14.02 ~15.08
경기도 정부 3.0/ICT 자문관

15.09 ~ 현재
경희대학교 컴퓨터공학과 교수, 
기업혁신지원센터장

-
-
-
20.10.15~
현재
23.10.15

이재용
남
72.12
감사
등기
비상근
감사

93.03 ~ 98.02
홍익대학교 학사

00.08 ~ 06.08
메릴랜드주립대 박사수료

10.03 ~ 15.02
아주대학교 법학전문대학원

06.10 ~ 09.03
삼성전자 책임연구원

15.04 ~ 19.01
노생만·이재용 법률사무소 변호사

19.02 ~ 현재
이재용 볍률사무소 대표변호사

-
-
-
20.10.15~
현재
23.10.15

나. 임원 겸직 현황

성 명

(생년월일)

회사명

직책명

담당업무

재직기간

겸직회사와
청구회사의 관계

비 고

정대수

㈜더크리

에이션

감사

감사업무

2014.10~현재

관계없음

-

AHN JAMES JINMAN

SB Partners

Partner

경영총괄

2004.05~현재

관계없음

-

강선무
경희대학교
교수
강의 및 
연구개발

2015.09~현재

관계없음

-

이재용
이재용 볍률사무소
대표
변호사
2019.02~현재

관계없음

-

다. 직원의 현황

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)

개발 및 연구

남

24
-
5
-
29
1년 11개월
730,391
30,433
-

여

9
-
11
-
20
276,352
30,706
-

사무

남

6
-
0
-
6
1년 3개월
199,805
33,301
-

여

4
-
1
-
5
111,313
27,828
-

영업

남

1
-
1
-
2
6개월
24,861
24,861
-

여

0
-
0
-
0
-
-
-

합 계

44
-
18
-
62
1년 0개월
1,342,723
30,516
-

주1)
2020년 11월말 기준이며 평균근속년수, 연간급여총액, 1인평균급여 산정시 기간제 근로자는 제외되었습니다.

주2)
2020년 1월부터 11월까지의 실질임금액을 기재하였습니다.

라. 미등기 임원 보수현황

(기준일: 증권신고서 제출일 현재)
(단위: 천원)

구분

인원수

연간급여총액

1인 평균 보수액

비고

미등기임원

-
-
-

-

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황

(1) 주주총회 승인금액

(단위: 천원)

구분
인원수
주주총회 승인금액
비고

등기이사 (사외이사 포함)
4
600,000
-

감사
1
100,000
-

주)
2020.03.20 주주총회에서 승인된 금액입니다.

(2) 보수지급금액

(가) 이사ㆍ감사 전체

(단위: 명, 원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

5
271,393,480
54,278,696
-

주)

보수총액은 2020년 1월부터 11월까지의 실질임금액을 기재하였으며, 1인당 평균보수액은 보수총액을 인원수로 단순평균하여 산출하였습니다.

(나) 유형별

(단위 : 명, 원)

구 분

인원수

보수총액

1인당

평균보수액

비고

등기이사 (사외이사 제외)

2

271,393,480
135,696,740

-

사외이사

2
-
-

-

감사

1

-
-

-

주1)
등기이사의 경우 2020년 1월부터 11월까지의 실질임금액을 기재하였습니다.

(3) 이사ㆍ감사의 보수지급기준

당사는 이사 및 감사의 개인별 보수 지급액이 5억원 미만이므로 해당사항이 없습니다.

나. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(1) 임원 대상 주식매수선택권

당사는 증권신고서 제출일 현재 등기임원 대상 주식매수선택권에 대한 해당사항이 없습니다.

(2) 개인별 주식매수선택권 부여 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 원, 주)

부여차수
부여받은자
관계
부여일
부여방법
주식의
종류
변동수량
미행사
수량
행사기간
행사
가격

부여
행사
취소
주1)

1차
안주현 외 16인
임직원
2015.03.31
신주교부,자기주식교부,차액보상
보통주
99,000
5,500
82,000
11,500
17.04.01~22.03.31
3,790

2차
안주현 외 15인
임직원
2016.03.29
신주교부,자기주식교부,차액보상
보통주
81,000
4,000
64,000
13,000
18.03.30~23.03.29
2,910

3차
강미나 외 18인
임직원
2020.09.16
신주교부,자기주식교부,차액보상
보통주
86,000
-
-
-
22.09.16~27.09.15
19,600

주1) 2015년, 2016년 중 주식매수선택권을 부여받은 직원의 퇴사로 인해 1차 82,000주, 2차 64,000주가 각각 부여 취소되었습니다. 
주2) 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권 관련 부여주식수 및 미행사주식수는 부여시점 이후 무상증자 및 액면분할에 따른 조정사항이 반영된 내역입니다.

Ⅷ. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사의 현황

가. 기업집단의 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)
(단위: %)

상호
소재지
결산월
지분율
주요 사업
상장여부

주식회사 아이튼
한국
12월
24.39
소프트웨어 개발 및 공급
비상장

나. 회사의 경영에 영향력을 미치는 회사

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 회사와 계열회사간 임원 겸직 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 타법인 출자현황

(기준일 : 증권신고서 제출일)
(단위 : 천원, 천주, %)

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

주식회사 아이튼
(비상장)
2019.03.08
투자
및 
사업
영역
확대
200,000
20
24.39%
119,896
-
-
(68,064)
22
24.39%
51,833
470,490
(369,590)

주1)
최근사업연도 재무현황은 2019년 재무현황입니다.

Ⅸ. 이해관계자와의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

3. 대주주와의 영업거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

(단위 : 천원)

특수관계구분
회사명
매출 등
매입 등
채권
채무

기타의 특수관계법인
Tobelet Pte, Ltd
-
-
162,933
-

Ⅹ. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용의 진행 ·변경 상황 및 주주총회 현황

가. 공시내용의 진행 ·변경상황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 주주총회 의사록 요약

주총일자
구분
안건
가결여부

2017-03-28
정기주총

1. 제7기 재무제표 승인의 건

2. 정관 일부 변경의 건
3. 이사 보수한도 승인의 건
4. 감사 보수한도 승인의 건

가결

2018-03-30
정기주총
1. 제8기 재무제표 승인의 건
2. 이사 선임의 건
3. 정관 일부 변경의 건
4. 이사 보수한도 승인의 건
5. 감사 보수한도 승인의 건
가결

2019-03-27
정기주총
제1호의안 : 제9기 재무제표 승인의 건
제2호의안 : 정관 일부 변경의 건
제3호의안 : 이사 선임의 건
제4호의안 : 감사 선임의 건
제5호의안 : 이사 보수한도 승인의 건
제6호의안 : 감사 보수한도 승인의 건
가결

2020-03-20
정기주총
1. 제10기 재무제표 승인의 건
2. 이사 보수한도 승인의 건
3. 감사 보수한도 승인의 건
4. 임원퇴직금지급규정 개정의 건
가결

2020-09-16
임시주총
1. 정관 일부 변경의 건 
2. 사외이사 강선무 신규 선임의 건 
3. 감사 이재용 선임의 건 
4. 주식매수선택권 부여의 건
가결

2. 우발채무

가. 중요한 소송사건 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 당사가 피고로 계류중인 소송은 해당사항 없습니다.

나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 채무보증 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 채무인수약정 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 기타의 우발채무 등

제공자
보증금액
보증내용
보증처

기술보증기금
589,500
대출보증
KEB하나은행

서울보증보험
1,841,603
이행보증
각 거래처

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

중소기업기준검토표1

중소기업기준검토표2

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

유상증자
2012.02.08
50
운영자금
운영자금
-

유상증자
2013.06.01
100
운영자금
운영자금
-

유상증자
2013.08.20
50
운영자금
운영자금
-

유상증자
2013.08.22
50
운영자금
운영자금
-

유상증자
2013.11.22
440
운영자금
운영자금
-

유상증자
2013.11.23
250
운영자금
운영자금
-

유상증자
2017.10.28
1,000
운영자금
운영자금
-

주식매수선택권 행사
2019.01.21
21
운영자금
운영자금
-

주식매수선택권 행사
2019.01.21
12
운영자금
운영자금
-

유상증자
2020.07.14
800
운영자금
운영자금
-

마. 외국지주회사의 자회사 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

바. 법적위험 변동사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

자. 기업인수목적회사의 금융투자업의 역할 및 의부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

차. 합병등의 사후정보

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

카. 녹색경영

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

타. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

파. 조건부자본증권의 전환, 채무재조정 사유 등의 변동현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

하. 작성기준일 이후 발생한 주요 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.