딥노이드 — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20210709)
제출인: 딥노이드

증권신고서(지분증권)
3.0
(주)딥노이드

Y

정정신고(보고)-대표이사등의확인

정 정 신 고 (보고)

2021년 07월 09일

1. 정정대상 공시서류 : 증권신고서(지분증권)

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2021년 6월 18일

3. 정정사항

금번 정정은 기재내용 추가 및 보완을 위한 자진정정으로서, 정정사항은 투자자의 편의를 위해

"굵은 파란색"
으로 기재하였습니다. 기재정정사항은 하기의 정정사항을 확인하여 주시기 바랍니다.

구 분
정정 전
정정 후
비고

수요예측 공고일
2021년 07월 14일(수)
2021년 08월 02일(월)
증권신고서 정정에
따른 공모일정 변경

수요예측일
2021년 07월 14일(수) ~ 2021년 07월 15일(목)
2021년 08월 02일(월) ~ 2021년 08월 03일(화)

청약공고일
2021년 07월 21일(수)
2021년 08월 05일(목)

청약기일
2021년 07월 21일(수) ~ 2021년 07월 22일(목)
2021년 08월 05일(목) ~ 2021년 08월 06일(금)

배정공고일
2021년 07월 26일(월)
2021년 08월 10일(화)

납입기일
2021년 07월 26일(월)
2021년 08월 10일(화)

항 목
정정사유
정 정 전
정 정 후

※ 단순 오타 및 띄어쓰기 등 문서 교정사항은 본문에 반영하였으며, 본 정정표에 별도로 기재하지 않았습니다.

[요약정보]의 정정내용은 본 증권신고서 본문의 정정사항을 동일하게 반영하였으므로, 중복기재로 인해 별도 정오표를 작성하지 않으니 참고하시기 바랍니다.

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요
기재사항 정정
(주1)
(주1)

3. 공모가격 결정방법 - 다. 수요예측에 관한 사항 - (1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시
기재사항 정정
(주2)
(주2)

3. 공모가격 결정방법 - 다. 수요예측에 관한 사항 - (7) 수요예측 접수일시 및 방법
기재사항 정정
(주3)
(주3)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 가. 모집 또는 매출 조건
기재사항 정정
(주4)
(주4)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 나. 공모일자 및 방법
기재사항 정정
(주5)
(주5)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (3) 일반청약자의 청약 자격
기재사항 정정
(주6)
(주6)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (4) 기관투자자의 청약
기재사항 정정
(주7)
(주7)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (5) 청약이 제한되는 자
기재사항 정정
(주8)
(주8)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 라. 청약결과 배정방법 - (3) 배정 결과의 통지
기재사항 정정
(주9)
(주9)

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 바. 주금납입장소
기재사항 정정
(주10)
(주10)

Ⅲ. 투자위험요소

1. 사업위험 - 사. 임상 실패 위험
기재사항 정정
(주11)
(주11)

2. 회사위험 - 아. 지적재산권 관련 위험
기재사항 정정
(주12)
(주12)

2. 회사위험 - 차. 관리종목 지정 위험
기재사항 정정
(주13)
(주13)

3. 기타위험 - 리. 공모가액 산출 관련 위험
기재사항 정정
(주14)
(주14)

3. 기타위험 - 사. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험
기재사항 정정
(주15)
(주15)

3. 기타위험 - 버. 향후 사업 전망 위험
기재사항 정정
(주16)
(주16)

3. 기타위험 - 저. 추정 실적에 관한 위험
기재사항 정정
(주17)
(주17)

Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

3. 기업실사결과 및 평가내용 - 가. 시장성 - (2) 시장 경쟁 상황 - (다) 경쟁업체 현황
기재사항 정정
(주18)
(주18)

3. 기업실사결과 및 평가내용 - 나. 기술성 - (2) 기술의 경쟁우위도
기재사항 정정
(주19)
(주19)

3. 기업실사결과 및 평가내용 - 나. 기술성 - (4) 기술의 상용화 경쟁력
기재사항 정정
(주20)
(주20)

3. 기업실사결과 및 평가내용 - 다. 성장성 - (1) 기업 성장전략 - (나) 미래
기재사항 정정
(주21)
(주21)

4. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액의 산출방법 - (4) 희망공모가액의 산출 - (가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출
기재사항 정정
(주22)
(주22)

4. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액의 산출방법 - (4) 희망공모가액의 산출 - (나) 희망공모가액 산정
기재사항 정정
(주23)
(주23)

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역 - (1) 추정손익계산서
기재사항 정정
(주24)
(주24)

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역 - (2) 항목별 추정 근거
기재사항 정정
(주25)
(주25)

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역 - (2) 항목별 추정 근거 - (가) 영업수익
기재사항 정정
(주26)
(주26)

4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역 - (2) 항목별 추정 근거 - (나) 영업비용
기재사항 정정
(주27)
(주27)

제2부 발행인에 관한 사항

Ⅱ. 사업의 내용

1. 사업의 개요 - 가. 회사 현황 - (2) 제품현황 - (가) DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)
기재사항 정정
(주28)
(주28)

1. 사업의 개요 - 가. 회사 현황 - (4) 사업화 전략 - (가)
Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보

기재사항 정정
(주29)
(주29)

1. 사업의 개요 - 다. 경쟁 현황 - (2) 경쟁업체 현황
기재사항 정정
(주30)
(주30)

10. 연구개발활동 - 다. 연구개발실적
기재사항 정정
(주31)
(주31)

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항 - 가. 지적재산권 현황
기재사항 정정
(주32)
(주32)

(주1)

■ 정정 전

1. 공모개요

(단위 : 원, 주)

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

기명식보통주
300,000
500
31,500
9,450,000,000
일반공모

인수인
증권의 종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
KB증권
기명식보통주
300,000
9,450,000,000
800,000,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021.07.21 ~ 2021.07.22
2021.07.26
2021.07.21
2021.07.26
-

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

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜딥노이드의 제시 희망공모가액인 
31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주3)
모집(매출)확정가액(이하 "확정공모가액" 혹은 "확정공모가격"이라 한다)은 청약일 전 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항 제1호에 따라 정정 증권신고서 상의 모집 또는 매출할 증권수는 금번 제출한 증권신고서의 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주5)
- 기관투자자, 일반청약자 청약일 : 2021년 07월 21일 ~ 22일 (2일간)
※ 기관투자자와 일반청약자의 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반투자자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주6)
기관투자자와 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우, 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약할 수 있습니다.

주7)
본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 12월 14일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2021년 06월 10일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모 완료 후, 신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」 제6조제1항제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주8)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주9)

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

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

KB증권㈜
기명식보통주
9,000주
283,500,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른 상장주선인 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. 상기 취득금액은 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주10)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(9,000주)에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 모집 또는 매출할 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.

주11)
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주12)
자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터 2021년 07월 20일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

■ 정정 후

1. 공모개요

(단위 : 원, 주)

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

기명식보통주
300,000
500
31,500
9,450,000,000
일반공모

인수인
증권의 종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
KB증권
기명식보통주
300,000
9,450,000,000
800,000,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021.08.05 ~ 2021.08.06
2021.08.10
2021.08.05
2021.08.10
-

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

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜딥노이드의 제시 희망공모가액인 
31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주3)
모집(매출)확정가액(이하 "확정공모가액" 혹은 "확정공모가격"이라 한다)은 청약일 전 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항 제1호에 따라 정정 증권신고서 상의 모집 또는 매출할 증권수는 금번 제출한 증권신고서의 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주5)

- 기관투자자, 일반청약자 청약일 :
2021년 08월 05일 ~ 06일 (2일간)
※ 기관투자자와 일반청약자의 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반투자자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주6)
기관투자자와 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우, 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약할 수 있습니다.

주7)
본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 12월 14일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2021년 06월 10일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모 완료 후, 신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」 제6조제1항제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주8)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주9)

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

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

KB증권㈜
기명식보통주
9,000주
283,500,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른 상장주선인 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. 상기 취득금액은 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주10)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(9,000주)에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 모집 또는 매출할 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.

주11)
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주12)

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터
2021년 08월 04일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

(주2)

■ 정정 전

3. 공모가격 결정방법

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구분
내용
비고

공고 일시
2021년 07월 14일(수)
주1)

기업 IR
2021년 07월 14일(수)
주2)

수요예측 일시
2021년 07월 14일(수) ~ 07월 15일(목)
주3)

문의처
KB증권㈜(☎ 02-6114-0906, 0995)
-

주1)
수요예측 안내공고는 2021년 07월 14일(수) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)
본 공모와 관련한 기업 IR 시간 및 장소는 추후 통지할 예정입니다.

주3)
수요예측 마감시각은 한국시간 기준 2021년 07월 15일(목) 17:00임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해주시기 바랍니다.

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

■ 정정 후

3. 공모가격 결정방법

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구분
내용
비고

공고 일시
2021년 08월 02일(월)
주1)

기업 IR
2021년 08월 02일(월)
주2)

수요예측 일시
2021년 08월 02일(월) ~ 08월 03일(화)
주3)

문의처
KB증권㈜(☎ 02-6114-0906, 0995)
-

주1)

수요예측 안내공고는
2021년 08월 02일(월) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)
본 공모와 관련한 기업 IR 시간 및 장소는 추후 통지할 예정입니다.

주3)

수요예측 마감시각은 한국시간 기준
2021년 08월 03일(화) 17:00임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해주시기 바랍니다.

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

(주3)

■ 정정 전

3. 공모가격 결정방법

다. 수요예측에 관한 사항

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

구 분
내 용

접수기간
2021년 07월 14일(수) ~ 2021년 07월 15일(목)

접수시간
09:00 ~ 17:00 (오전 9시~오후 5시)

접수방법

KB증권㈜ 홈페이지 (http://www.kbsec.com)

문의처
☎ 02-6114-0906, 0995

■ 정정 후

3. 공모가격 결정방법

다. 수요예측에 관한 사항

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

구 분
내 용

접수기간
2021년 08월 02일(월) ~ 2021년 08월 03일(화)

접수시간
09:00 ~ 17:00 (오전 9시~오후 5시)

접수방법

KB증권㈜ 홈페이지 (http://www.kbsec.com)

문의처
☎ 02-6114-0906, 0995

(주4)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 조건

항목
내용
비고

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 300,000주
-

주당 모집가액 또는 매출가액
예정가액
31,500원
주1)

확정가액
-
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
9,450,000,000원
-

확정가액
-
-

청 약 단 위
-
주2)

청약기일
기관투자자
개시일
2021년 07월 21일(수)
주3)

종료일
2021년 07월 22일(목)

일반투자자
개시일
2021년 07월 21일(수)

종료일
2021년 07월 22일(목)

청약증거금
기관투자자
0%
주4)

일반투자자
50%

납입기일
2021년 07월 26일(월)
-

주1)
주당 공모가액
대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 중 최저가액으로서, 청약일 전 KB증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 KB증권㈜와 ㈜딥노이드가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 것입니다.

주2)

청약단위
① 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)는 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지를 통하여 접수 받으며, 청약단위는 1주로 합니다.
② 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하는 물량을 배정 받은 수량 단위로 하며, 청약 미달을 고려하여 추가 청약을 하고자 하는 기관투자자는 각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액(신청가격 x 신청수량)과 수요예측 최고 참여한도 중 작은 금액으로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다. 세부적인 내용은 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항_Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항_4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항_다. 청약방법 및 라.청약결과 배정방법"을 참고하시기 바랍니다.
③ 일반청약자는 대표주관회사인 KB증권㈜에서 청약이 가능합니다. 대표주관회사인 KB증권㈜의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같습니다.

【KB증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금률】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금률

KB증권㈜
75,000주~90,000주
2,400주~3,000주
50%

주1)

KB증권(주)는 2021년 6월 1일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 6월 1일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
일반 고객의 경우 최고 청약한도의
50%(1,200주~1,500주) 또는
100%(2,400주~3,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

주2)

KB증권(주)는 2021년 6월 1일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 6월 1일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
우대 고객의 경우 하기 조건에 따라 최고 청약한도의 2배수
(4,800주~6,000주)
, 2.5배수
(6,000주~7,500주)

또는 3배수(7,200주~9,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

우대
200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식펀드 월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액정립식)

- 입금일 기준(공휴일 등 사유로 대체분 익월 납입 완료시 익월분으로 처리)/직전2개월(전월, 전전월)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 3일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

【KB증권㈜의 일반청약자 청약단위】

청약주식수
청약단위

10주 이상 100주 이하
10주

100주 이상 500주 이하
50주

500주 초과 3,000주 이하
100주

3,000주 초과 7,200주 이하
200주

7,200주 초과 9,000주 이하
300주

주3)
청약기일
효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

주4)
청약증거금
① 기관투자자의 청약증거금은 없습니다.
② 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.
③ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(2021년 07월 26일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하는 경우 추가납입기일(2021년 07월 26일)에 청약처를 통하여 추가납입을 하여야 하며, 추가납입을 하지 않은 일반 청약자의 경우 동 미달수량에 대하여는 배정 받을 수 없습니다. 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 그 청약을 받은 대표주관회사인 KB증권㈜이 자기계산으로 인수하거나 재배정하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일 당일(2021년 07월 26일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정 받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인 2021년 07월 26일 08:00 ~ 12:00 사이에 당해 청약을 접수한 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(2021년 07월 26일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정 받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 대표주관회사가 그 미달 금액에 해당하는 주식을 추가청약을 희망하는 기관투자자에게 배정하거나 인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수하거나 재배정합니다.

주5)
청약취급처
① 기관투자자 : KB증권㈜ 홈페이지
② 일반청약자 : KB증권㈜ 본ㆍ지점

주6)
분산요건 미충족 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.

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 조건

항목
내용
비고

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 300,000주
-

주당 모집가액 또는 매출가액
예정가액
31,500원
주1)

확정가액
-
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
9,450,000,000원
-

확정가액
-
-

청 약 단 위
-
주2)

청약기일
기관투자자
개시일
2021년 08월 05일(목)
주3)

종료일
2021년 08월 06일(금)

일반투자자
개시일
2021년 08월 05일(목)

종료일
2021년 08월 06일(금)

청약증거금
기관투자자
0%
주4)

일반투자자
50%

납입기일
2021년 08월 10일(화)
-

주1)
주당 공모가액
대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 중 최저가액으로서, 청약일 전 KB증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 KB증권㈜와 ㈜딥노이드가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 것입니다.

주2)

청약단위 
① 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)는 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지를 통하여 접수 받으며, 청약단위는 1주로 합니다.
② 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하는 물량을 배정 받은 수량 단위로 하며, 청약 미달을 고려하여 추가 청약을 하고자 하는 기관투자자는 각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액(신청가격 x 신청수량)과 수요예측 최고 참여한도 중 작은 금액으로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다. 세부적인 내용은 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항_Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항_4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항_다. 청약방법 및 라.청약결과 배정방법"을 참고하시기 바랍니다.
③ 일반청약자는 대표주관회사인 KB증권㈜에서 청약이 가능합니다. 대표주관회사인 KB증권㈜의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같습니다.

【KB증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금률】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금률

KB증권㈜
75,000주~90,000주
2,400주~3,000주
50%

주1)

KB증권(주)는 2021년 06월 01일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 06월 01일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
일반 고객의 경우 최고 청약한도의
50%(1,200주~1,500주) 또는
100%(2,400주~3,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

주2)

KB증권(주)는 2021년 06월 01일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 06월 01일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
또한 08월 03일부터 우대 고객의 청약조건이 신설 및 변경될 예정이며 이에 따라

우대 고객의 경우 하기 조건에 따라 최고 청약한도의
1.5배수(3,600주~4,500주)
,
2배수
(4,800주~6,000주)
, 2.5배수
(6,000주~7,500주)

또는 3배수(7,200주~9,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

우대
150%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 30만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)

(단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

② 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 1백만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)
 (단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 03일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

※상기 우대기준에 관한 내용은 08월 03일부로 신설 및 변경될 우대기준 개편 후 기준으로 기재되었습니다.

【KB증권㈜의 일반청약자 청약단위】

청약주식수
청약단위

10주 이상 100주 이하
10주

100주 이상 500주 이하
50주

500주 초과 4,500주 이하
100주

4,500주 초과 9,000주 이하
300주

주3)
청약기일
효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

주4)

청약증거금
① 기관투자자의 청약증거금은 없습니다.
② 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.
③ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(
2021년 08월 10일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하는 경우 추가납입기일(
2021년 08월 10일)에 청약처를 통하여 추가납입을 하여야 하며, 추가납입을 하지 않은 일반 청약자의 경우 동 미달수량에 대하여는 배정 받을 수 없습니다. 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 그 청약을 받은 대표주관회사인 KB증권㈜이 자기계산으로 인수하거나 재배정하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일 당일(
2021년 08월 10일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정 받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
20
21년 08월 10일 08:00 ~ 12:00 사이에 당해 청약을 접수한 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(
202
1년 08월 10일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정 받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 대표주관회사가 그 미달 금액에 해당하는 주식을 추가청약을 희망하는 기관투자자에게 배정하거나 인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수하거나 재배정합니다.

주5)
청약취급처
① 기관투자자 : KB증권㈜ 홈페이지
② 일반청약자 : KB증권㈜ 본ㆍ지점

주6)
분산요건 미충족 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.

(주5)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

나. 공모일자 및 방법

구분
일자
공고방법

수요예측 안내공고
2021년 07월 14일(수)
인터넷 공고(주1)

모집(매출)가액 확정공고
2021년 07월 20일(화)
인터넷 공고(주2)

청약 공고
2021년 07월 21일(수)
인터넷 공고(주3)

배정 공고
2021년 07월 26일(월)
인터넷 공고(주4)

주1)
수요예측 안내공고는 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주2)
모집(매출)가액 확정공고는 2021년 07월 20일(화) 정정 증권신고서를 제출함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주3)
청약 공고는 2021년 07월 21일(수) ㈜딥노이드 홈페이지(http://www.deepnoid.com) 및 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주4)
일반청약자에 대한 배정 공고는 2021년 07월 26일(월) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주5)
상기 일정은 추후 공모 및 상장 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

나. 공모일자 및 방법

구분
일자
공고방법

수요예측 안내공고
2021년 08월 02일(월)
인터넷 공고(주1)

모집(매출)가액 확정공고
2021년 08월 04일(수)
인터넷 공고(주2)

청약 공고
2021년 08월 05일(목)
인터넷 공고(주3)

배정 공고
2021년 08월 10일(화)
인터넷 공고(주4)

주1)
수요예측 안내공고는 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주2)

모집(매출)가액 확정공고는
2021년 08월 04일(수) 정정 증권신고서를 제출함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주3)

청약 공고는
2021년 08월 05일(목) ㈜딥노이드 홈페이지(http://www.deepnoid.com) 및 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주4)

일반청약자에 대한 배정 공고는
2021년 08월 10일(화) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주5)
상기 일정은 추후 공모 및 상장 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(주6)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(3) 일반청약자의 청약 자격

일반청약자 청약 자격은 일반청약 사무 취급처인 KB증권㈜ 본ㆍ지점의 일반청약자 청약 자격에 따릅니다. KB증권㈜는 2021년 06월 01일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 06월 01일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다. 동 청약 자격은 향후 변경될 수 있으므로 청약 자격이 변경이 되는 경우는 각 청약사무처 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

【 KB증권㈜ 청약 자격 】

구분
청약자격

청약자격
■ 청약 개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객

최고 청약한도
■ 일반고객(50%): 청약한도의 50%

■ 일반고객(100%): 청약한도의 100%

■ 우대고객(200%): 일반고객 청약한도의 200%

■ 우대고객(250%): 일반고객 청약한도의 250%

■ 우대고객(300%): 일반고객 청약한도의 300%

청약방법
■ HTS/MTS/홈페이지 청약

■ 지점 내방 청약

■ 유선청약(지점/고객센터)

■ ARS 청약

※ 일반고객(50%)의 경우 온라인 청약만 가능(영업점(유선포함)/고객센터 청약 불가)

※ 단, 일반고객(50%) 중 만 65세 이상 고객은 영업점(유선포함)/고객센터 청약 가능

청약한도
우대기준

일반고객은 아래 조건에 따라 청약한도의 50% 또는 100%, 우대고객은 아래 조건에 따라
150%, 200%, 250% 또는 300%까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

우대
200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식펀드 월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액정립식)

- 입금일 기준(공휴일 등 사유로 대체분 익월 납입 완료시 익월분으로 처리)/직전2개월(전월, 전전월)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 3일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

유통시장별 구분
유통시장별 구분없이 청약

배정기준
■ 50% 이상을 균등배정 방식으로 배정하고, 나머지 청약수량을 비례배정 방식으로 배정

■ 배정결과 발생하는 1주 미만 단수주는 5사6입 등 방법으로 잔여주식이 최소화하도록 배정하며, 필요시 추첨 또는 KB증권㈜가 인수할 수 있음

청약수수료
구분
MVP/로얄
골드/프리미엄/일반

오프라인
(지점/고객센터)
무료
3,000원

온라인
(HTS/MTS/홈페이지/ARS)
무료

기타사항
- 경로자(만65세) 수수료 면제

- 기존 자문형 랩 '공모주서비스' 등록 계좌 수수료 면제

- 개인 공모주 청약 수수료는 able포인트로 납부 가능

- 법인우수고객 수수료 면제

청약증거금
청약증거금률 50%(모든 고객에 동일 적용)

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(3) 일반청약자의 청약 자격

일반청약자 청약 자격은 일반청약 사무 취급처인 KB증권㈜ 본ㆍ지점의 일반청약자 청약 자격에 따릅니다. KB증권㈜는 2021년 06월 01일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 06월 01일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
또한 08월 03일부터 우대 고객의 청약조건이 신설 및 변경될
예정이며
동 청약 자격은 향후 변경될 수 있으므로 청약 자격이 변경이 되는 경우는 각 청약사무처 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

【 KB증권㈜ 청약 자격 】

구분
청약자격

청약자격
■ 청약 개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객

최고 청약한도
■ 일반고객(50%): 청약한도의 50%

■ 일반고객(100%): 청약한도의 100%

■ 우대고객(150%): 일반고객 청약한도의 150%

■ 우대고객(200%): 일반고객 청약한도의 200%

■ 우대고객(250%): 일반고객 청약한도의 250%

■ 우대고객(300%): 일반고객 청약한도의 300%

청약방법
■ HTS/MTS/홈페이지 청약

■ 지점 내방 청약

■ 유선청약(지점/고객센터)

■ ARS 청약

※ 일반고객(50%)의 경우 온라인 청약만 가능(영업점(유선포함)/고객센터 청약 불가)

※ 단, 일반고객(50%) 중 만 65세 이상 고객은 영업점(유선포함)/고객센터 청약 가능

청약한도
우대기준

일반고객은 아래 조건에 따라 청약한도의 50% 또는 100%, 우대고객은 아래 조건에 따라
150%, 200%, 250% 또는 300%까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

우대
150%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 30만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)

(단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

② 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 1백만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)
 (단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 3일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

※ 상기 우대기준에 관한 내용은 8월 3일부로 신설 및 변경될 우대기준 개편 이후 기준으로 기재되었습니다.

유통시장별 구분
유통시장별 구분없이 청약

배정기준
■ 50% 이상을 균등배정 방식으로 배정하고, 나머지 청약수량을 비례배정 방식으로 배정

■ 배정결과 발생하는 1주 미만 단수주는 5사6입 등 방법으로 잔여주식이 최소화하도록 배정하며, 필요시 추첨 또는 KB증권㈜가 인수할 수 있음

청약수수료
구분
MVP/로얄
골드/프리미엄

일반

오프라인
(지점/고객센터)
무료
4,000원

온라인
(HTS/MTS/홈페이지/ARS)
무료
1,500원

기타사항
- 경로자(만65세) 수수료 면제

- 기존 자문형 랩 '공모주서비스' 등록 계좌 수수료 면제

- 개인 공모주 청약 수수료는 able포인트로 납부 가능(오프라인 限)

- 법인우수고객 수수료 면제

※
2021년 07월 23일부로 청약수수료 제도 개편 예정이며, 상기 청약수수료에 관한 내용은 7월 23일부 수수료 개편 이후로 기재되었습니다.

※ 온라인 청약 수수료는 환불금에서 후불 청구하며, 청약 미배정시 수수료가 면제 됩니다.

청약증거금
청약증거금률 50%(모든 고객에 동일 적용)

(주7)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(4) 기관투자자의 청약

수요예측에 참가하여 배정 받은 주식에 대한 청약은 청약일인 2021년 07월 21일(수) ~ 07월 22일(목) 08:00~16:00(한국시간 기준)에 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com > 하단 '기업금융' > 수요예측 > 수요예측종목청약 > 로그인 후 청약)를 통하여 접수 받으며, KB증권㈜의 본ㆍ지점 및 서면으로는 접수 받지 않습니다. 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인 2021년 07월 26일(월) 08:00~12:00 사이에 대표주관회사인 KB증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.

※ 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, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측결과 배정 받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정 물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정 받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사에 미리 청약 의사를 표시하고 2021년 07월 21일(수) ~ 07월 22일(목)에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정 받을 수 없습니다.

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(4) 기관투자자의 청약

수요예측에 참가하여 배정 받은 주식에 대한 청약은 청약일인
2021년 08월 05일(목) ~ 08월 06일(금) 08:00~16:00(한국시간 기준)에 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com > 하단 '기업금융' > 수요예측 > 수요예측종목청약 > 로그인 후 청약)를 통하여 접수 받으며, KB증권㈜의 본ㆍ지점 및 서면으로는 접수 받지 않습니다. 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2021년 08월 10일(화) 08:00~12:00 사이에 대표주관회사인 KB증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.

※ 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, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측결과 배정 받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정 물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정 받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사에 미리 청약 의사를 표시하고 인
2021년 08월 05일(목) ~ 08월 06일(금)
에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정 받을 수 없습니다.

(주8)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(5) 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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정】

제9조(주식의 배정)

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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.

2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조 제9호의 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 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터 2021년 07월 20일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

※ 예외적으로 모집(매출)에 따른 주식 취득이 허용되는 경우

①
모집(매출)에 따른 주식 취득이 금지되는 공매도 거래 기간 중에 전체 공매도 주문수량보다 많은 수량의 주식을 가격경쟁에 의한 거래 방식으로 매수한 경우(매매계약 체결일 기준으로 정규시장의 매매거래시간에 매수한 경우로 한정)

②
한국거래소의 증권시장업무규정 또는 파생상품시장업무규정에서 정한 유동성 공급 및 시장조성 목적을 위해 해당 주식을 공매도하거나 공매도 주문을 위탁한 경우

③
동일한 법인 내에서 모집(매출)에 따른 주식 취득 참여가 금지되는 공매도 거래 기간 중 공매도를 하지 않거나 공매도 주문을 위탁하지 않은 독립거래단위(금융투자업규정 제6-30조 제5항에 따라 의사결정이 독립적이고 상이한 증권계좌를 사용하는 등의 요건을 갖춘 거래단위)가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

다. 청약방법

(5) 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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정】

제9조(주식의 배정)

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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.

2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조 제9호의 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 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터
2021년 08월 04일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

※ 예외적으로 모집(매출)에 따른 주식 취득이 허용되는 경우

①
모집(매출)에 따른 주식 취득이 금지되는 공매도 거래 기간 중에 전체 공매도 주문수량보다 많은 수량의 주식을 가격경쟁에 의한 거래 방식으로 매수한 경우(매매계약 체결일 기준으로 정규시장의 매매거래시간에 매수한 경우로 한정)

②
한국거래소의 증권시장업무규정 또는 파생상품시장업무규정에서 정한 유동성 공급 및 시장조성 목적을 위해 해당 주식을 공매도하거나 공매도 주문을 위탁한 경우

③
동일한 법인 내에서 모집(매출)에 따른 주식 취득 참여가 금지되는 공매도 거래 기간 중 공매도를 하지 않거나 공매도 주문을 위탁하지 않은 독립거래단위(금융투자업규정 제6-30조 제5항에 따라 의사결정이 독립적이고 상이한 증권계좌를 사용하는 등의 요건을 갖춘 거래단위)가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

(주9)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

라. 청약결과 배정방법

(3) 배정 결과의 통지

일반청약자에 대한 배정 결과 각 청약자에 대한 배정 내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입은 2021년 07월 26일(월)에 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별 통지에 갈음하며, 기관투자자 등의 경우에는 수요예측을 통하여 물량을 배정 받은 내역과 청약내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

라. 청약결과 배정방법

(3) 배정 결과의 통지

일반청약자에 대한 배정 결과 각 청약자에 대한 배정 내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입은

2021년 08월 10일(화)에 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별 통지에 갈음하며, 기관투자자 등의 경우에는 수요예측을 통하여 물량을 배정 받은 내역과 청약내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

(주10)

■ 정정 전

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

바. 주금납입장소

대표주관회사는 청약자의 납입주금을 납입기일인 2021년 07월 26일(월)에 국민은행 신림본동종합금융센터에 납입하여야 합니다.

■ 정정 후

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

바. 주금납입장소

대표주관회사는 청약자의 납입주금을 납입기일인
2021년 08월 10일(화)에 국민은행 신림본동종합금융센터에 납입하여야 합니다.

(주11)

■ 정정 전

1. 사업위험

사. 임상 실패 위험

국내에서 인공지능을 활용한 의료영상 진단기기가 의료기기로서 병원에서 사용되기 위해서는 먼저 의료기기로서 규제당국인 식약처로부터 유효성과 안정성에 대한 인정을 받아야 합니다. 당사는 자체 인허가 프로세스를 기반으로 솔루션 제품별 특성에 맞춰 의료기기 인허가를 받은 바 있습니다.
그러나 현재까지 당사가 인허가를 받은 솔루션에 더해 추가적인 병변에 대한 임상은 지속적으로 진행해야 하는 상황이며, 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

국내의 경우는 의료기기를 4개의 등급으로 구분하여 국내 의료기기 허가 절차를 다르게 운영하고 있으며, 의료영상을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 품목별 등급별로 분류됩니다.

【국내 의료기기 허가절차】

국내 의료기기 허가절차.jpg
국내 의료기기 허가절차

출처) 식품의약품안전처

【빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 품목】

등급

품목명

정의

2

의료영상분석장치 소프트웨어

의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용 가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어

방사선치료계획 소프트웨어

획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및 모의시술에 사용되는 소프트웨어

의료영상검출보조 소프트웨어

의료영상 내에서 정상과 다른 이상 부위를 검출한 후 윤곽선, 색상 또는 지시선 등으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

3

의료영상진단보조 소프트웨어

의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는 소프트웨어

출처) 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가심사 가이드라인 (식품의약품안전처, 2017.11)

식약처로부터 2등급 인증 및 허가를 받은 의료기기는 의료영상에 대한 정보를 수치, 밀도값 등으로 변환하거나 기준값을 가지고 이상부위와 정상부위를 비교표시하는 솔루션입니다. 3등급 의료기기의 경우, 의료영상을 사용하여 이상부위를 감별하는 수준을 넘어 질병의 유ㆍ무 및 중증도, 병명까지 자동으로 표시하여 의료진에게 제공합니다. 대개 높은 등급을 받을수록 의료진의 진단 보조 역할에 도움이 될 수 있으나, 의료기기 등급은 정책 상황에 따라 수시로 변경될 수 있는 부분으로 환경적 요인에 따라 등급의 위해도는 변경될 수 있습니다.

【등급분류 및 적용 규제】

구분

내용

1등급

사용자에 대한 위험성이 가장 낮은 장비들이며, 보편적으로 다른 장비들에 비하여 단순한 의료기기로 1등급 의료기기 74%가 510(k) 생략하고 일반규제와 품질시스템 요구사항을 선택 적용

2등급

대부분의 의료기기가 해당되며, 일반규제사항, 특별규제사항, 품질시스템 규정의 유지 및 관리가 필수 사항이며, 510(k) 적용대상

3등급

삽입용/이식용 의료기기, 생명 유지용 High Risk 의료기기 등이 해당되며,일반규제사항, PMS, 시판전 승인(PMA, 임상시험필수), 품질시스템 규정등의 유지관리가 필수 사항

현재 당사의 의료기기 솔루션은 제품별 특성에 맞게 인허가를 진행해 왔으며, 현재 아래와같이 17건의
제품을 보유하고 있습니다. 국내 인허가 절차가 진행되고 있거나 완료된 제품을 중심으로 2021년 2건의 제품인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득 해야하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다.

미국도 한국과 같이 의료기기에 대한 등급이 분류되어 있으며, 각 등급별로 다른 규제를 적용하고 있습니다. 또한, 미국에서 의료기기를 판매하기 위해서는 미국 FDA의 시판 전 신고 (510(K)) 또는 승인(PMA)을 받아야 합니다.

【당사 국내 인허가 제품 현황】

No.

제품명

품목명

구분

품목허가번호

1

DEEP:SPINE-CF-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 19-550 호

2

DEEP:PACS-ZR-01

2등급의료영상전송장치소프트웨어

인증

제인 20-4240 호

3

DEEP:CHEST-XR-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4378 호

4

DEEP:NEURO-CA-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-467 호

5

DEEP:LUNG-LN-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-578 호

6

DEEP:SPINE-BM-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4709 호

7

DEEP:BREAST-MS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4743 호

8

DEEP:SPINE-SC-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4742 호

9

DEEP:NEURO-HE-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4751 호

10

DEEP:DENTAL-CS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4749 호

11

DEEP:ENDO-ST-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4762 호

12

DEEP:ENDO-CL-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4761 호

13

DEEP:CHEST-XR-02

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4764 호

14

DEEP:SPINE-ID-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4805 호

15

DEEP:LUNG-SG-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4804 호

16

DEEP:BREAST-SG-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-5104 호

17
DEEP:PACS-CS-01
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인 21-4417호

【당사 국내 인허가 진행 계획
】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가
예상시기

파이프라인
방식

DEEP:
CHEST-XR-03

흉부 X-ray 경화, 기흉 검출

임상시험
진행중

21년 3분기

DEEP:
CHEST-XR-04

흉부 X-ray 경화, 결절/종괴,
망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

식약처 인허가
신청 준비중

22년 4분기

DEEP:
PATH-CRC-01

대장병리질환 검출

식약처 인허가
신청 준비중

22년 2분기

DEEP:
BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기

DEEP:
AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기

플랫폼
방식

DEEP:
NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가
신청 준비중

21년 4분기

DEEP:
LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가
신청 준비중

21년 4분기

DEEP:
LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발진행중

21년 4분기

DEEP:
SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기

DEEP:
SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기

당사는 지속적으로 위와 같이 국내 인허가를 진행 및 계획하고 있으며 특히 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 활용하여 보다 효율적이고 빠른 연구개발 및 고도화를 지원하고 있습니다. 다만, 이러한 인허가 프로세스의 효율적 운영에도 불구하고 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의 점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

■ 정정 후

1. 사업위험

사. 임상 실패 위험

국내에서 인공지능을 활용한 의료영상 진단기기가 의료기기로서 병원에서 사용되기 위해서는 먼저 의료기기로서 규제당국인 식약처로부터 유효성과 안정성에 대한 인정을 받아야 합니다. 당사는 자체 인허가 프로세스를 기반으로 솔루션 제품별 특성에 맞춰 의료기기 인허가를 받은 바 있습니다.
그러나 현재까지 당사가 인허가를 받은 솔루션에 더해 추가적인 병변에 대한 임상은 지속적으로 진행해야 하는 상황이며, 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

국내의 경우는 의료기기를 4개의 등급으로 구분하여 국내 의료기기 허가 절차를 다르게 운영하고 있으며, 의료영상을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 품목별 등급별로 분류됩니다.

【국내 의료기기 허가절차】

국내 의료기기 허가절차.jpg
국내 의료기기 허가절차

출처) 식품의약품안전처

【빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 품목】

등급

품목명

정의

2

의료영상분석장치 소프트웨어

의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용 가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어

방사선치료계획 소프트웨어

획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및 모의시술에 사용되는 소프트웨어

의료영상검출보조 소프트웨어

의료영상 내에서 정상과 다른 이상 부위를 검출한 후 윤곽선, 색상 또는 지시선 등으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

3

의료영상진단보조 소프트웨어

의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는 소프트웨어

출처) 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가심사 가이드라인 (식품의약품안전처, 2017.11)

식약처로부터 2등급 인증 및 허가를 받은 의료기기는 의료영상에 대한 정보를 수치, 밀도값 등으로 변환하거나 기준값을 가지고 이상부위와 정상부위를 비교표시하는 솔루션입니다. 3등급 의료기기의 경우, 의료영상을 사용하여 이상부위를 감별하는 수준을 넘어 질병의 유ㆍ무 및 중증도, 병명까지 자동으로 표시하여 의료진에게 제공합니다. 대개 높은 등급을 받을수록 의료진의 진단 보조 역할에 도움이 될 수 있으나, 의료기기 등급은 정책 상황에 따라 수시로 변경될 수 있는 부분으로 환경적 요인에 따라 등급의 위해도는 변경될 수 있습니다.

【등급분류 및 적용 규제】

구분

내용

1등급

사용자에 대한 위험성이 가장 낮은 장비들이며, 보편적으로 다른 장비들에 비하여 단순한 의료기기로 1등급 의료기기 74%가 510(k) 생략하고 일반규제와 품질시스템 요구사항을 선택 적용

2등급

대부분의 의료기기가 해당되며, 일반규제사항, 특별규제사항, 품질시스템 규정의 유지 및 관리가 필수 사항이며, 510(k) 적용대상

3등급

삽입용/이식용 의료기기, 생명 유지용 High Risk 의료기기 등이 해당되며,일반규제사항, PMS, 시판전 승인(PMA, 임상시험필수), 품질시스템 규정등의 유지관리가 필수 사항

현재 당사의 의료기기 솔루션은 제품별 특성에 맞게 인허가를 진행해 왔으며, 현재 아래와같이 17건의
제품을 보유하고 있습니다. 국내 인허가 절차가 진행되고 있거나 완료된 제품을 중심으로 2021년 2건의 제품인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득 해야하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다.

미국도 한국과 같이 의료기기에 대한 등급이 분류되어 있으며, 각 등급별로 다른 규제를 적용하고 있습니다. 또한, 미국에서 의료기기를 판매하기 위해서는 미국 FDA의 시판 전 신고 (510(K)) 또는 승인(PMA)을 받아야 합니다.

【당사 국내 인허가 제품 현황】

No.

제품명

품목명

구분

품목허가번호

1

DEEP:SPINE-CF-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 19-550 호

2

DEEP:PACS-ZR-01

2등급의료영상전송장치소프트웨어

인증

제인 20-4240 호

3

DEEP:CHEST-XR-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4378 호

4

DEEP:NEURO-CA-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-467 호

5

DEEP:LUNG-LN-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-578 호

6

DEEP:SPINE-BM-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4709 호

7

DEEP:BREAST-MS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4743 호

8

DEEP:SPINE-SC-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4742 호

9

DEEP:NEURO-HE-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4751 호

10

DEEP:DENTAL-CS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4749 호

11

DEEP:ENDO-ST-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4762 호

12

DEEP:ENDO-CL-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4761 호

13

DEEP:CHEST-XR-02

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4764 호

14

DEEP:SPINE-ID-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4805 호

15

DEEP:LUNG-SG-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4804 호

16

DEEP:BREAST-SG-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-5104 호

17
DEEP:PACS-CS-01
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인 21-4417호

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

당사는 지속적으로 위와 같이 국내 인허가를 진행 및 계획하고 있으며 특히 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 활용하여 보다 효율적이고 빠른 연구개발 및 고도화를 지원하고 있습니다. 다만, 이러한 인허가 프로세스의 효율적 운영에도 불구하고 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의 점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

(주12)

■ 정정 전

2. 회사위험

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 소프트웨어 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고
핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 특히 당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 툴 관련 기술에 대한 지적재산권은 사업화를 위해 매우 중요한 권리입니다. 다음은 당사의 지적재산권 현황입니다.

【지적재산권 현황】

특허권

상표권

프로그램 저작권

출원 60개/등록 43개

출원 20개/등록 10개

-

주) 출원 60개에는 해외 출원 4건이 포함되어 있으며, 현재 등록된 특허는 모두 국내 특허입니다.

【지적재산권 - 특허 출원/등록 현황

】

No.

내용

출원일

등록일

적용제품

출원국

1

딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법

19.02.11

19.10.22

DEEP:PHI, DEEP:AI

한국

2

딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법

19.03.06

19.12.30

DEEP:AI

한국

3

딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법

19.03.29

19.11.06

DEEP:AI

한국

4

의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법

17.08.17

18.12.07

DEEP:PACS

한국

5

딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법

19.06.20

20.04.16

DEEP:AI

한국

6

딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법

19.06.20

20.03.26

DEEP:AI

한국

7

딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법

19.06.25

20.03.26

DEEP:AI

한국

8

인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법

19.06.27

20.04.29

DEEP:PACS

한국

9

초음파 이미지로부터 태아 두부의 생체 치수를 측정하기 위한 
딥러닝 기반의 생체 치수 측정 시스템

19.08.12

-

DEEP:AI

한국

10

의료 영상 관리 장치 및 방법

19.07.15

20.12.30

DEEP:PACS

한국

11

의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템

19.07.12

20.04.29

DEEP:PHI

한국

12

인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법

19.07.25

20.03.31

DEEP:PHI

한국

13

인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법

19.07.25

20.03.31

DEEP:PHI

한국

14

영상 랜드마크 분류 장치 및 방법

19.07.25

20.01.31

DEEP:PHI

한국

15

인공지능 질환 판독 장치 및 방법

19.07.25

20.03.31

DEEP:AI

한국

16

인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법

19.07.31

20.03.31

DEEP:PACS

한국

17

형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법

19.08.02

20.10.28

DEEP:AI

한국

18

특이점 진단 장치 및 진단 방법

19.08.08

20.08.31

DEEP:AI

한국

19

특이점 분류 장치 및 분류 방법

19.08.08

20.08.26

DEEP:AI

한국

20

뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템

19.08.09

20.04.16

DEEP:AI

한국

21

뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템

19.08.16

20.02.27

DEEP:AI

한국

22

AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법

19.07.05

20.01.02

DEEP:AI

한국

23

관리 장치 및 관리 방법

19.08.29

-

DEEP:PHI

한국

24

진단 장치 및 진단 방법

19.09.30

20.07.03

DEEP:AI

한국

25

병변 판독 장치 및 방법

19.10.24

20.07.03

DEEP:AI

한국

26

수술 위치 항법 장치 및 그 방법

19.12.03

21.03.29

DEEP:AI

한국

27

의료 영상 데이터 처리장치 및 방법

19.12.11

-

DEEP:PHI

한국

28

딥러닝 기반 내시경 영상 분석 시스템 및 방법

20.01.09

-

DEEP:AI

한국

29

딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법

20.03.11

20.11.10

DEEP:AI

한국

30

다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.03.31

20.10.29

DEEP:AI

한국

31

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

DEEP:PHI

한국

32

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.08.26

DEEP:PHI

한국

33

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

DEEP:PHI

한국

34

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

DEEP:PHI

한국

35

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

DEEP:PHI

한국

36

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

DEEP:PHI

한국

37

척추 분류 장치 및 분류 방법

20.04.17

20.09.29

DEEP:AI

한국

38

질환 진단 장치 및 진단 방법

20.04.17

21.02.17

DEEP:AI

한국

39

척추 검출 장치 및 검출 방법

20.04.17

20.12.22

DEEP:AI

한국

40

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 
기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.06.05

21.02.01

DEEP:PHI

한국

41

인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템

20.06.05

21.04.01

DEEP:PHI

한국

42

인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법

20.06.15

-

DEEP:PHI

한국

43

멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법

20.06.15

20.09.29

DEEP:PHI

한국

44

수술시야 각도 설정 장치 및 방법

20.06.22

21.05.24

DEEP:AI

한국

45

X.ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치

20.07.06

-

DEEP:AI

한국

46

X.ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법

20.07.06

-

DEEP:AI

한국

47

물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템

20.08.14

-

DEEP:AI

한국

48

학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 
이를 위한 방법

20.09.15

21.03.05

DEEP:AI

한국

49

X.ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법

20.09.03

21.04.23

DEEP:SECURITY

한국

50

X.ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법

20.09.04

21.03.08

DEEP:SECURITY

한국

51

뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법

20.10.26

-

DEEP:AI

한국

52

상대 좌표 추출 장치 및 방법

20.12.01

-

DEEP:AI

한국

53

인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법

20.12.01

-

DEEP:PHI

한국

54

융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 
생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.12.01

21.05.27

DEEP:PHI

한국

55

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법

20.12.22

-

DEEP:AI

한국

56

심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.12.22

-

DEEP:PHI

한국

57
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
21.03.22
-
DEEP:PHI
미국
(PCT)

58

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

21.03.22
-
DEEP:PHI
미국
(PCT)

59
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
21.03.22
-
DEEP:AI
미국
(PCT)

60

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

21.03.22
-
DEEP:PHI
미국
(PCT)

주) DEEP:SECURITY : 공항 AI X.ray 영상 자동판독 시스템

【지적재산권 - 상표권 현황】

No.

내용

출원일

등록일

적용제품

출원국

1

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)

17.03.03

17.12.28

DEEP:PHI

한국

2

제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)

17.05.10

18.04.27

DEEP:PHI

한국

3

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)

18.09.13

19.06.14

DEEP:AI

한국

4

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)

18.09.13

19.06.14

DEEP:AI

한국

5

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)

18.09.13

19.06.14

DEEP:PACS

한국

6

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)

18.09.18

19.06.27

모든 제품

한국

7

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)

18.09.21

19.06.27

DEEP:AI

한국

8

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)

19.06.14

20.02.20

DEEP:AI

한국

9

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)

20.01.30

20.12.02

DEEP:STORE

한국

10

제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)

20.01.30

21.01.08

DEEP:STORE

한국

11

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)

20.04.23

-

DEEP:AI

한국

12

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)

20.04.23

-

DEEP:AI

한국

13

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)

20.04.23

-

DEEP:AI

한국

14

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)

20.04.23

-

DEEP:AI

한국

15

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)

20.04.23

-

DEEP:AI

한국

16

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)

20.04.23

-

DEEP:STORE

한국

17

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:WORKS)

20.04.23

-

DEEP:STORE

한국

18

제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)

20.09.04

-

DEEP:AI

한국

19

제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)

20.09.04

-

DEEP:AI

한국

20

제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)

20.11.20

-

DEEP:AI

한국

당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권 관련 침해 사실, 소송 및 분쟁은 발생하고 있지 않으나, 향후 특허의 거절이나 무효소송 그리
고 특허 침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

■ 정정 후

2. 회사위험

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 소프트웨어 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고
핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 특히 당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 툴 관련 기술에 대한 지적재산권은 사업화를 위해 매우 중요한 권리입니다. 다음은 당사의 지적재산권 현황입니다.

【지적재산권 현황】

특허권

상표권

프로그램 저작권

출원 56개/등록
43개

출원 20개/등록 10개

-

주)
출원 56개에는 해외 출원 4건이 포함되어 있으며, 현재 등록된 특허는 모두 국내 특허입니다.

【지적재산권 - 특허 출원/등록 현황

】

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권 관련 침해 사실, 소송 및 분쟁은 발생하고 있지 않으나, 향후 특허의 거절이나 무효소송 그리
고 특허 침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

(주13)

■ 정정 전

2. 회사위험

차. 관리종목 지정 위험

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

당사가 2021년 상장할 경우 매출액 요건은 2026년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2024년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

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

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 한국보건산업진흥원으로부터 모두 A등급을 득하였습니다. 이로 인해 당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다.

【당사 요약 손익계산서】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

매출총이익

26,844

522,290

140,775

380,117

영업이익(손실)

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

세전계속사업이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,714,780)

(3,088,277)

당기순이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

주1) K-IFRS 재무제표 기준

주2) 2018년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 동기간 매출총이익을 기록하였음에도 불구하고 2016년 의료 인공지능 부문을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비 투입 및 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 인공지능 제품을 개발하기 위하여 우수한 인력을 신규채용 함에 따라 많은 판관비가 발생하였기 때문입니다.

지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 뇌동맥류, 폐결절 폐렴, 기흉, 압박골절 등 식품의약품안전처로부터 인증/허가받은 17개의 의료기기(의료 인공지능 솔루션 15개, 의료영상저장전송시스템 2개)를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 2021년 이후 매출액 증가 및 향후 흑자전환을 통해 수익성이 점차 개선될 것으로 판단됩니다. 향후 2023년까지 당사의 예상 손익 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다.

【2021년~2023년 추정 손익】

(단위 : 백만원)

구분

2021연도(E)

2022연도(E)

2023연도(E)

영업수익

3,358

9,102

25,005

영업이익

(5,448)
(817)
13,040

당기순이익

(6,711)
(655)
13,349

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

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

【코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유】

구분

사유

매출액

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

법인세비용차감전
 계속사업손실

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

장기영업손실

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

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 주2)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정

주1)

동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주2)

자본잠식율 = (자본금 - 자기자본)/자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2021년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2025년도까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2023년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

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

■ 정정 후

2. 회사위험

차. 관리종목 지정 위험

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

당사가 2021년 상장할 경우 매출액 요건은 2026년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2024년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

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

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 한국보건산업진흥원으로부터 모두 A등급을 득하였습니다. 이로 인해 당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다.

【당사 요약 손익계산서】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

매출총이익

26,844

522,290

140,775

380,117

영업이익(손실)

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

세전계속사업이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,714,780)

(3,088,277)

당기순이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

주1) K-IFRS 재무제표 기준

주2) 2018년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 동기간 매출총이익을 기록하였음에도 불구하고 2016년 의료 인공지능 부문을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비 투입 및 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 인공지능 제품을 개발하기 위하여 우수한 인력을 신규채용 함에 따라 많은 판관비가 발생하였기 때문입니다.

지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 뇌동맥류, 폐결절 폐렴, 기흉, 압박골절 등 식품의약품안전처로부터 인증/허가받은 17개의 의료기기(의료 인공지능 솔루션 15개, 의료영상저장전송시스템 2개)를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 2021년 이후 매출액 증가 및 향후 흑자전환을 통해 수익성이 점차 개선될 것으로 판단됩니다. 향후 2023년까지 당사의 예상 손익 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다.

【2021년~2023년 추정 손익】

(단위 : 백만원)

구분

2021연도(E)

2022연도(E)

2023연도(E)

영업수익

3,268
8,797
24,228

영업이익

(5,531)
(1,099)
12,319

당기순이익

(6,794)
(941)
12,616

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

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

【코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유】

구분

사유

매출액

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

법인세비용차감전
 계속사업손실

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

장기영업손실

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

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 주2)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정

주1)

동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주2)

자본잠식율 = (자본금 - 자기자본)/자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2021년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2025년도까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2023년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

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

(주14)

■ 정정 전

3. 기타위험

라. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 상장예비심사 외형요건 중 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 실적 당기순이익을 연 19%의 할인율로 2.5년 할인한 2021년 6월말 현가를 적용하였습니다.
2023년 추정 당기순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있으며, 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급증하는 매출은 증권신고서 제출일 현재 당사의 매출구조와 매우 상이할 수 있으며, 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 연 할인율 19%가 이러한 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다. 

「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 일반적인 신규상장기업 대비 높은 경영실적을 시현하지 못하고 있는 바 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제6항의 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리, 2023년도 당기순이익을 추정하여 2021년 6월 말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 본 증권신고서 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역』에 당사가 추정하는 향후 경영실적 내역을 기재하였으며, 당사의 요약 (추정)손익계산서는 아래와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,358
9,102
25,005

영업비용
8,806
9,919
11,965

영업이익
(5,448)
(817)
13,040

법인세비용차감전순이익
(6,711)
(655)
13,349

당기순이익
(6,711)
(655)
13,349

【2021~2023년 사업 부문별 (추정)영업수익】

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
974
1,771
3,222

해외
-
403
2,257

DEEP:CHEST
국내
501
892
1,587

해외
-
301
1,872

DEEP:DENTAL
국내
437
831
1,583

해외
-
-
-

DEEP:ENDO
국내
-
599
1,069

해외
-
-
-

DEEP:LUNG
국내
227
430
815

해외
-
-
-

DEEP:NEURO
국내
97
167
475

해외
-
-
-

DEEP:BREAST
국내
-
49
85

해외
-
-
-

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
986
1,984
3,510

해외
-
1,175
2,016

인공지능 개발 툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
145
2,837

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
118
1,072

해외
-
51
1,153

합계
3,358
9,102
25,005

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2023년 추정 당기순이익은 향후 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치이며, 2023년 추정 당기순이익을 할인하여 공모가액을 산출하는 과정에서 평가자의 자의성 개입 가능성이 존재합니다. 또한, 당사가 추정한 사업 분야별 매출액이 향후 코로나바이러스감염증-19의 확산이 지속되어 국내외 경제 환경 회복이 지연되는 등의 요인으로 당사의 추정 실적 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 영업수익, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 당사의 추정 매출 및 손익은 2021년 코로나바이러스감염증-19에 의한 국내외 경제적 환경이 적어도 2019년 수준으로 회복한다는 가정 하에 2023년 추정 당기순이익을 2021년 6월 말 현가로 환산하였으며, 연 19%의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 다만 이러한 할인율의 적용이 당사 사업의 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

■ 정정 후

3. 기타위험

라. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 상장예비심사 외형요건 중 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 실적 당기순이익을 연 19%의 할인율로
2.33년
할인한 2021년
8월말
현가를 적용하였습니다.
2023년 추정 당기순이익은 당사가 자체적으로 추정한실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있으며, 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급증하는 매출은 증권신고서 제출일 현재 당사의 매출구조와 매우 상이할 수 있으며, 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 연 할인율 19%가 이러한 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다. 

「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 일반적인 신규상장기업 대비 높은 경영실적을 시현하지 못하고 있는 바 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제6항의 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리, 2023년도 당기순이익을 추정하여 2021년
8월 말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 본 증권신고서 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역』에 당사가 추정하는 향후 경영실적 내역을 기재하였으며, 당사의 요약 (추정)손익계산서는 아래와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

【2021~2023년 사업 부문별 (추정)영업수익】

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
940
1,679
3,002

해외
-
433
2,536

DEEP:CHEST
국내
476
827
1,434

해외
-
270
1,584

DEEP:DENTAL
국내
426
800
1,505

DEEP:ENDO
국내
-
567
993

DEEP:LUNG
국내
211
387
708

DEEP:NEURO
국내
100
174
499

DEEP:BREAST
국내
-
47
80

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
980
1,972
3,487

해외
-
1,168
2,005

인공지능 개발툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
141
2,745

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
94
1,051

해외
-
54
1,146

합계
3,268
8,797
24,228

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2023년 추정 당기순이익은 향후 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치이며, 2023년 추정 당기순이익을 할인하여 공모가액을 산출하는 과정에서 평가자의 자의성 개입 가능성이 존재합니다. 또한, 당사가 추정한 사업 분야별 매출액이 향후 코로나바이러스감염증-19의 확산이 지속되어 국내외 경제 환경 회복이 지연되는 등의 요인으로 당사의 추정 실적 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 영업수익, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 당사의 추정 매출 및 손익은 2021년 코로나바이러스감염증-19에 의한 국내외 경제적 환경이 적어도 2019년 수준으로 회복한다는 가정 하에 2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월 말
현가로 환산하였으며, 연 19%의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 다만 이러한 할인율의 적용이 당사 사업의 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

(주15)

■ 정정 전

3. 기타위험

사. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

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

증권신고서 제출일 현재 금번 총 공모주식 300,000주의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자 75,000~90,000주(공모주식의 25.0~30.0%), 기관투자자 210,000~225,000주(공모주식의 70.0~75.0%) 입니다. 기관투자자 배정주식 210,000~225,000주를 대상으로 2021년 07월 14일~15일에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

한편, 2021년 07월 21일~07월 22일에 실시되는 청약 결과 잔여주식이 있는 경우에는 추첨에 의한 재배정을 하게 됩니다. 만약 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제12항에 따라 잔여주식을 배정할 계획입니다.

■ 정정 후

3. 기타위험

사. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

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

증권신고서 제출일 현재 금번 총 공모주식 300,000주의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자 75,000~90,000주(공모주식의 25.0~30.0%), 기관투자자 210,000~225,000주(공모주식의 70.0~75.0%) 입니다. 기관투자자 배정주식 210,000~225,000주를 대상으로 2021년
08월 02일~08월 03일
에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

한편, 2021년
08월 05일~08월 06일
에 실시되는 청약 결과 잔여주식이 있는 경우에는 추첨에 의한 재배정을 하게 됩니다. 만약 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제12항에 따라 잔여주식을 배정할 계획입니다.

(주16)

■ 정정 전

3. 기타위험

버. 향후 사업 전망 위험

본 증권신고서(예비투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서(예비투자설명서) 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 시점의전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다.

따라서 향후 실제 시장의 규모나 당사의 실적 등은 전망 수치와 상이할 수 있습니다. 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.

■ 정정 후

3. 기타위험

버. 향후 사업 전망 위험

본 증권신고서(예비투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서(예비투자설명서) 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 시점의전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다.

당사가 영위하는 주요 사업 영역인
X-ray, CT
등 의료영상 인공지능 판독시장에서 코로나19와 같은 팬데믹 발생, 대체기술의 출현 등을 원인으로 시장의 성장추세가 둔화될 수 있습니다. 아래와 같이 2015년부터 2020년까지 주요 질환의 영상 진단료 총액의 연도별 증가율이 낮아지는 추세가 장기화되는 경우 당사의 영업환경과 실적에 변동이 발생할 수 있습니다. 

【2015년 ~ 2020년 주요 질환의 연도별 진단료 변화 추이】

(단위 : 백만원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년

뇌 MRI
87,184
97,935
100,266
95,431
113,307
103,927

흉부 CT
226,521
266,857
289,262
332,116
366,169
346,281

흉부
X-ray

182,626
200,513
199,233
220,007
229,376
214,040

척추 MRI
29,355
32,051
34,396
37,360
41,251
41,781

척추
X-ray

109,801
122,297
131,732
138,997
150,037
148,108

유방촬영술
23,562
25,919
25,898
26,617
26,931
25,763

위+대장 내시경

241,301
253,095
260,406
286,608
306,077
296,237

파노라마 X-ray
106,087
120,234
136,942
152,648
174,612
185,638

합계
1,006,436
1,118,901
1,178,136
1,289,785
1,407,760
1,361,777

변화율
-
11.17%
5.29%
9.48%
9.15%
-3.27%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 질환별 2015년~2020년 연도별 진료금액 재구성

따라서 향후 실제 시장의 규모나 당사의 실적 등은 전망 수치와 상이할 수 있습니다. 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.

(주17)

■ 정정 전

3. 기타위험

저. 추정 실적에 관한 위험

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

당사가 추정한 향후 당사의 손익계산서는 하기와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,358
9,102
25,005

영업비용
8,806
9,919
11,965

영업이익
(5,448)
(817)
13,040

영업외수익
199
195
346

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,711)
(655)
13,349

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,711)
(655)
13,349

당사는 매출 추정에 있어서 현재 인허가 받은 제품의 경우 영업인력 확충을 통한 영업확대 전략으로 국내 영업수익 증대 계획 반영, 해외시장의 경우 제품판매를 위해 현재 진행중인 주요 국가 인증 절차 계획을 반영하여 국내외 영업수익을 추정하였습니다. 비용추정의 경우, 영업비용은 인건비성 비용, 경상연구개발비, 변동비성 비용 등의 항목은 당사의 향후 인력채용계획과 제품 인허가, 해외진출계획, 매출성장률 등을 반영하여 추정하였습니다. 고정비성 비용 항목인 경우 소비자물가상승률 만큼 상승할 것으로 가정하여 추정하였습니다. 상세 추정 내역은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고 하시기 바랍니다.

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

■ 정정 후

3. 기타위험

저. 추정 실적에 관한 위험

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

당사가 추정한 향후 당사의 손익계산서는 하기와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

영업외수익
198
191
333

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

당사는 매출 추정에 있어서 현재 인허가 받은 제품의 경우 영업인력 확충을 통한 영업확대 전략으로 국내 영업수익 증대 계획 반영, 해외시장의 경우 제품판매를 위해 현재 진행중인 주요 국가 인증 절차 계획을 반영하여 국내외 영업수익을 추정하였습니다. 비용추정의 경우, 영업비용은 인건비성 비용, 경상연구개발비, 변동비성 비용 등의 항목은 당사의 향후 인력채용계획과 제품 인허가, 해외진출계획, 매출성장률 등을 반영하여 추정하였습니다. 고정비성 비용 항목인 경우 소비자물가상승률 만큼 상승할 것으로 가정하여 추정하였습니다. 상세 추정 내역은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고 하시기 바랍니다.

단, 당사의 사업 계획 달성 과정에서 시장의 정체 등 다양한 변수로 인해 당사의 향후 매출이 감소하거나 비용이 증가할 가능성이 존재합니다.
아래와 같이 2015년부터 2020년까지 주요 질환의 영상 진단료 총액의 연도별 증가율이 낮아지는 추세가 장기화되는 경우 당사의 향후 매출에 변동이 발생할 수 있습니다. 

【2015년 ~ 2020년 주요 질환의 연도별 진단료 변화 추이】

(단위 : 백만원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년

뇌 MRI
87,184
97,935
100,266
95,431
113,307
103,927

흉부 CT
226,521
266,857
289,262
332,116
366,169
346,281

흉부
X-ray

182,626
200,513
199,233
220,007
229,376
214,040

척추 MRI
29,355
32,051
34,396
37,360
41,251
41,781

척추
X-ray

109,801
122,297
131,732
138,997
150,037
148,108

유방촬영술
23,562
25,919
25,898
26,617
26,931
25,763

위+대장 내시경

241,301
253,095
260,406
286,608
306,077
296,237

파노라마 X-ray
106,087
120,234
136,942
152,648
174,612
185,638

합계
1,006,436
1,118,901
1,178,136
1,289,785
1,407,760
1,361,777

변화율
-
11.17%
5.29%
9.48%
9.15%
-3.27%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 질환별 2015년~2020년 연도별 진료금액 재구성

따라서, 당사가 산정한 추정 당기순이익 산정 내역이 변동 될 수 있으므로 투자 시 유의하시기 바랍니다.

(주18)

■ 정정 전

3. 기업실사결과 및 평가
내용

가. 시장성

(2) 시장 경쟁 상황

(다) 경쟁업체 현황

의료 인공지능 시장에서 동사와 동일하게 Two-track 사업을 진행하는 경쟁 업체는 없습니다. 다만 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 사업을 영위하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다. 

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

■ 정정 후

3. 기업실사결과 및 평가
내용

가. 시장성

(2) 시장 경쟁 상황

(다) 경쟁업체 현황

동사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

(주19)

■ 정정 전

3. 기업실사결과 및 평가
내용

나. 기
술성

(2) 기술의 경쟁우위도

동사는 인공지능 솔루션과 솔루션 개발을 위한 효율화 툴 모두를 개발하여 제공한다는 점에서 폭넓은 기술 역량을 보유하고 있습니다. 

국내 의료 인공지능 분야에서 인공지능 연구자가 직접 연구에서부터 배포까지 GUI 방식의웹 서비스를 통해 제공하는 제품은 DEEP:PHI가 최초이며, 직접적인 경쟁 제품은 없는 상황입니다. 향후 공개될 DEEP:STORE는 DEEP:PHI와 연동되어 인공지능 제품을 등록하고 판매할 수 있는 마켓플레이스로, DEEP:PHI와 마찬가지로 국내 의료 인공지능 분야에서 최초로 인공지능을 거래할 수 있는 제품입니다. DEEP:PHI와 DEEP:STORE의 연동 활용을통해 인공지능 비전문가인 의료인도 인공지능 개발과 제품화, 판매가 가능합니다. 또한 자체 개발한 PACS인 DEEP:PACS를 보유하고 있어 의료인은 DEEP:PACS를 통해 의료 현장의 익숙한 PACS 환경에서 손쉽게 DEEP:AI의 인공지능

판독 기능 활용이 가능하다는 이점이 있습니다. 

이처럼 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 모두를 보유함에 따라 인공지능 제품의 활용 외에도 직접 인공지능을 연구하고 제품을 개발, 배포, 활용하고자 하는 병원의 복합적인 니즈를 충족할 수 있다는 점이 동사가 보유하고 있는 차별성입니다.

동사는 보유하고 있는 다양한 제품을 통해 자체 인공지능 개발(파이프라인 방식) 외에도 의료인이 직접 인공지능을 개발(플랫폼 방식)하고 판매, 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 동사는 적은 비용, 시간 투입으로 효율적이고 신속한 인공지능 제품 개발이 가능하다는 이점을 갖게 됩니다. 이에 따라 동사는 다수의 질환군을 대상으로 한 인공지능 제품의 다양성을 확보하여 향후 의료 인공지능 시장에서의 경쟁력을 강화할 것으로 기대됩니다.

동사의 지적재산권 소유 내역은 아래와 같습니다.

구분

내용

출원일

등록일

출원국

특허권

딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법

19.02.11

19.10.22

한국

특허권

딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법

19.03.06

19.12.30

한국

특허권

딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법

19.03.29

19.11.06

한국

특허권

의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법

17.08.17

18.12.07

한국

특허권

딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법

19.06.20

20.04.16

한국

특허권

딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법

19.06.20

20.03.26

한국

특허권

딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법

19.06.25

20.03.26

한국

특허권

인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법

19.06.27

20.04.29

한국

특허권

초음파 이미지로부터 태아 두부의 생체 치수를 측정하기 위한 
딥러닝 기반의 생체 치수 측정 시스템

19.08.12

-

한국

특허권

의료 영상 관리 장치 및 방법

19.07.15

20.12.30

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템

19.07.12

20.04.29

한국

특허권

인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법

19.07.25

20.03.31

한국

특허권

인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법

19.07.25

20.03.31

한국

특허권

영상 랜드마크 분류 장치 및 방법

19.07.25

20.01.31

한국

특허권

인공지능 질환 판독 장치 및 방법

19.07.25

20.03.31

한국

특허권

인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법

19.07.31

20.03.31

한국

특허권

형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법

19.08.02

20.10.28

한국

특허권

특이점 진단 장치 및 진단 방법

19.08.08

20.08.31

한국

특허권

특이점 분류 장치 및 분류 방법

19.08.08

20.08.26

한국

특허권

뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템

19.08.09

20.04.16

한국

특허권

뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템

19.08.16

20.02.27

한국

특허권

AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법

19.07.05

20.01.02

한국

특허권

관리 장치 및 관리 방법

19.08.29

-

한국

특허권

진단 장치 및 진단 방법

19.09.30

20.07.03

한국

특허권

병변 판독 장치 및 방법

19.10.24

20.07.03

한국

특허권

수술 위치 항법 장치 및 그 방법

19.12.03

21.03.29

한국

특허권

의료 영상 데이터 처리장치 및 방법

19.12.11

-

한국

특허권

딥러닝 기반 내시경 영상 분석 시스템 및 방법

20.01.09

-

한국

특허권

딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법

20.03.11

20.11.10

한국

특허권

다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.03.31

20.10.29

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.08.26

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

한국

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.04.16

20.11.10

한국

특허권

척추 분류 장치 및 분류 방법

20.04.17

20.09.29

한국

특허권

질환 진단 장치 및 진단 방법

20.04.17

21.02.17

한국

특허권

척추 검출 장치 및 검출 방법

20.04.17

20.12.22

한국

특허권

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 
기반의 클라우드 플랫폼 시스템

20.06.05

21.02.01

한국

특허권

인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템

20.06.05

21.04.01

한국

특허권

인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법

20.06.15

-

한국

특허권

멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법

20.06.15

20.09.29

한국

특허권

수술시야 각도 설정 장치 및 방법

20.06.22

21.05.24

한국

특허권

X.ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치

20.07.06

-

한국

특허권

X.ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법

20.07.06

-

한국

특허권

물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템

20.08.14

-

한국

특허권

학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 
이를 위한 방법

20.09.15

21.03.05

한국

특허권

X.ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법

20.09.03

21.04.23

한국

특허권

X.ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법

20.09.04

21.03.08

한국

특허권

뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법

20.10.26

-

한국

특허권

상대 좌표 추출 장치 및 방법

20.12.01

-

한국

특허권

인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법

20.12.01

-

한국

특허권

융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 
생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.12.01

21.05.27

한국

특허권

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법

20.12.22

-

한국

특허권

심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법

20.12.22

-

한국

특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
21.03.22
-
미국
(PCT)

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

21.03.22
-
미국
(PCT)

특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
21.03.22
-
미국
(PCT)

특허권

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

21.03.22
-
미국
(PCT)

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)

17.03.03

17.12.28

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)

17.05.10

18.04.27

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)

18.09.13

19.06.14

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)

18.09.13

19.06.14

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)

18.09.13

19.06.14

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)

18.09.18

19.06.27

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)

18.09.21

19.06.27

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:CEST)

19.06.14

20.02.20

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:STORE)

20.01.30

-

한국

상표권

제 [35] 류 (상표의 명칭: DEEP:STORE)

20.01.30

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:BREAST)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:MSK)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:LIVER)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:ENDO)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:COIN)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09] 류 (상표의 명칭: DEEP:WORKS)

20.04.23

-

한국

상표권

제 [09]류 (상표의 명칭: DEEP:DENTAL)

20.09.04

-

한국

상표권

제 [09]류 (상표의 명칭: DEEP:PATH)

20.09.04

-

한국

상표권

제 [09]류 (상표의 명칭: DEEP:SECURITY)

20.11.20

-

한국

■ 정정 후

3. 기업실사결과 및 평가
내용

나. 기
술성

(2) 기술의 경쟁우위도

동사는 인공지능 솔루션과 솔루션 개발을 위한 효율화 툴 모두를 개발하여 제공한다는 점에서 폭넓은 기술 역량을 보유하고 있습니다. 

국내 의료 인공지능 분야에서 인공지능 연구자가 직접 연구에서부터 배포까지 GUI 방식의웹 서비스를 통해 제공하는 제품은 DEEP:PHI가 최초이며, 직접적인 경쟁 제품은 없는 상황입니다. 향후 공개될 DEEP:STORE는 DEEP:PHI와 연동되어 인공지능 제품을 등록하고 판매할 수 있는 마켓플레이스로, DEEP:PHI와 마찬가지로 국내 의료 인공지능 분야에서 최초로 인공지능을 거래할 수 있는 제품입니다. DEEP:PHI와 DEEP:STORE의 연동 활용을통해 인공지능 비전문가인 의료인도 인공지능 개발과 제품화, 판매가 가능합니다. 또한 자체 개발한 PACS인 DEEP:PACS를 보유하고 있어 의료인은 DEEP:PACS를 통해 의료 현장의 익숙한 PACS 환경에서 손쉽게 DEEP:AI의 인공지능

판독 기능 활용이 가능하다는 이점이 있습니다. 

이처럼 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 모두를 보유함에 따라 인공지능 제품의 활용 외에도 직접 인공지능을 연구하고 제품을 개발, 배포, 활용하고자 하는 병원의 복합적인 니즈를 충족할 수 있다는 점이 동사가 보유하고 있는 차별성입니다.

동사는 보유하고 있는 다양한 제품을 통해 자체 인공지능 개발(파이프라인 방식) 외에도 의료인이 직접 인공지능을 개발(플랫폼 방식)하고 판매, 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 동사는 적은 비용, 시간 투입으로 효율적이고 신속한 인공지능 제품 개발이 가능하다는 이점을 갖게 됩니다. 이에 따라 동사는 다수의 질환군을 대상으로 한 인공지능 제품의 다양성을 확보하여 향후 의료 인공지능 시장에서의 경쟁력을 강화할 것으로 기대됩니다.

동사의 지적재산권 소유 내역은 아래와 같습니다.

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

(주20)

■ 정정 전

3. 기업실사결과 및 평가
내용

나. 기
술성

(4) 기술의 상용화 경쟁력 

동사는 높은 기술력과 사업성을 인정받아 보건복지부, 정보통신산업진흥원, 한국정보화진흥원 등에서 주관하는 국가 R&D 과제에 선정되어 2016년 이래 81.56억원의 연구비 지원(예정 포함)을 받았으며 연구 인력 관련 비용 등 자체 연구개발투자비 48.94억원(2017년-2021년 1분기 누적)을 추가로 투자하여 총 130.50억원을 연구개발에 투자하였습니다.

【국가 R&D 사업 수행 현황】

(단위 : 천원)

연구과제명
주관부서
연구기간
정부
출연금
비고

딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
90,000
완료

척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
460,000
완료

기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
35,000
완료

딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
20,000
완료

인공지능 Body Morphometry 기반 플랫폼 서비스 및
응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
677,000
진행

혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇
개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
603,400
진행

인공지능(AI) X-ray 영상 자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
완료

AI 의료영상 판독 서비스 플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
진행

해마 주변의 장소-경계-격자세포 네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
진행

인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
22,700
완료

지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
85,000
완료

질병진단(유방암 조직,부비동) 이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
85,000
완료

군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,230,000
완료

군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,793,150
진행

AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,714,000
진행

인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림,
전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
5,200
진행

비대면 안과 질환 진단 및 치료를 위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
진행

AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
200,000
진행

AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,000
진행

뿐만 아니라, 동사는 의료 인공지능 솔루션, 인공지능 효율화 툴 및 의료 외 산업 인공지능솔루션에 이르는 전체 기술제품을 직접 생산ㆍ관리하고 있습니다.

구분

동사의 기술제품

자체 생산

여부

자체 관리

여부

의료 인공지능 솔루션

1. DEEP:AI

O

O

- DEEP:NEURO-CA-01

O

O

- DEEP:NEURO-HE-01

O

O

- DEEP:LUNG-LN-01

O

O

- DEEP:LUNG-SG-01

O

O

- DEEP:SPINE-CF-01

O

O

- DEEP:SPINE-SC-01

O

O

- DEEP:SPINE-ID-01

O

O

- DEEP:SPINE-BM-01

O

O

- DEEP:CHEST-XR-01

O

O

- DEEP:CHEST-XR-02

O

O

- DEEP:BREAST-MS-01

O

O

- DEEP:BREAST-SG-01

O

O

- DEEP:ENDO-ST-01

O

O

- DEEP:ENDO-CL-01

O

O

- DEEP:DENTAL-CS-01

O

O

인공지능 효율화 툴

2. DEEP:PHI

O

O

3. DEEP:STORE

O

O

4. DEEP:PACS

O

O

의료 외 산업 
인공지능 솔루션

5. 공항 X-ray 보안검색대 영상 
자동 판독 시스템

O

O

■ 정정 후

3. 기업실사결과 및 평가
내용

나. 기
술성

(4) 기술의 상용화 경쟁력

동사는 높은 기술력과 사업성을 인정받아 보건복지부, 정보통신산업진흥원, 한국정보화진흥원 등에서 주관하는 국가 R&D 과제에 선정되어 2016년 이래 81.56억원의 연구비 지원(예정 포함)을 받았으며 연구 인력 관련 비용 등 자체 연구개발투자비 48.94억원(2017년-2021년 1분기 누적)을 추가로 투자하여 총 130.50억원을 연구개발에 투자하였습니다.

【국가 R&D 사업 수행 현황】

(단위 : 천원)

구분
연구과제명
주관부서
연구기간
총사업비
(현금)
정부
출연금
민간
부담금
지급방식
비고

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
93,500
90,000
3,500
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
610,000
460,000
150,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
36,170
35,000
1,170
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
25,000
20,000
5,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능 Body Morphometry 기반
플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
725,000
677,000
48,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
706,979
603,400
103,579
사용후
정산방식
진행

보안 인공지능
(공항 X-ray 보안검색)
인공지능(AI) X-ray 영상
자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
673,000
-
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI 의료영상 판독 서비스
플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
270,000
-
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
해마 주변의 장소-경계-격자세포 
네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 
통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
100,000
-
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
24,400
22,700
1,700
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
119,000
85,000
34,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
질병진단(유방암 조직,부비동) 
이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
92,000
85,000
7,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,280,000
1,230,000
50,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,849,400
1,793,150
56,250
선출연방식
진행

보안 인공지능
(통관 불법복제품 판독)
AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,972,500
1,714,000
258,500
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
15,200
5,200
10,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
비대면 안과 질환 진단 및 치료를 
위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
-
-
해당없음
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
226,750
200,000
26,750
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:PHI)
AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,200
93,000
-
선출연방식
진행

주)
자산관련보조금과 수익관련보조금은 이연수익으로 인식하여 각각 자산의 내용연수와 해당 정부보조금으로 보전하려는 관련원가를 비용으로 인식하는 기간에 걸쳐 체계적인 기준에 따라 '기타영업외수익'으로 인식합니다.

(주21)

■ 정정 전

3. 기업실사결과 및 평가
내용

다. 성장성

(1) 기업 성장전략

(나) 미래

동사는 다년간의 연구개발로 확보한 기술역량과 인공지능 효율화 툴을 기반으로 하여 동사의 자체적인 인공지능 제품 개발과 함께 의료인의 인공지능 제품 개발을 활성화하여 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보할 계획입니다. 

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

파이프라인

방식

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 경화, 결절/종괴, 망상음영 등 
다질환 검출 및 판독문 작성

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 검출

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

DEEP:AS-MS-01(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

플랫폼

방식

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 검출

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 검출

개발 진행중

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 예측

개발 진행중

DEEP:SPINE-CF-02

압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 위해 동사가 대학병원, 의료학회를 중심으로 진행한 50여회의 DEEP:PHI 인공지능 교육을 지속하여 의료인의 인공지능 관심 증대 및 플랫폼 유입을 유도하며, 유입된 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 컨설팅을 통해 성공적인 플랫폼 방식의 인공지능 제품 개발을 이끌 계획입니다. 

나아가 동사가 보유한 인공지능 개발 역량과 의료인을 대상으로 한 인공지능 교육, 컨설팅역량을 활용하여 2023년 보안 인공지능 사업 및 인공지능 교육 사업으로 사업 영역을 확장하여 지속적인 기업 성장을 유도할 예정입니다. 보안 인공지능 사업 진출을 위해 동사는
한국공항공사와 2019년부터 2020년까지 진행한 공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 및 2020년부터 2021년까지
관세청이 제공하는 현품/가품 데이터를 이용하여 모조품을 식별하는 AI융합 불법복제품 판독시스템의 고도화 및 실제 활용을 위한 레퍼런스를 확보할 예정입니다. 또한 인공지능 교육 사업 진출을 위해 동사가 진행한 50 여회의 의료인 대상 DEEP:PHI 인공지능 교육을 대학생, 직장인 대상의 의료 외 분야로 확장하여 역량 강화를 진행할 예정입니다. 

연도

목표

계획

2021년

Two-track 비즈니스 
구축

- Two-track 방식의 의료 인공지능 연구 개발 활성화

- 공공기관과의 협력을 통해 DEEP:AI 적용 확대 및 레퍼런스 확보

- 글로벌 기업과의 협업을 통한 글로벌 인공지능 판독 확대

2022년

AIaaS

- Two-track 방식의 인공지능 제품 다양성 확보

- 의료인의 플랫폼 유입 증대

- 국내외 의료 인공지능 서비스 제공 확대

- 보안 분야 인공지능 제품 개발 및 상용화

- 의료/의료외 산업 분야 인공지능 교육 컨설팅 확대

2023년

비즈니스 스케일업

- 의료 인공지능 사업 안정화

- 인공지능 교육 사업 진출

- 보안 인공지능 사업 진출

- 헬스케어 등 데이터 유통/서비스 제공

■ 정정 후

3. 기업실사결과 및 평가
내용

다. 성장성

(1) 기업 성장전략

(나) 미래

동사는 다년간의 연구개발로 확보한 기술역량과 인공지능 효율화 툴을 기반으로 하여 동사의 자체적인 인공지능 제품 개발과 함께 의료인의 인공지능 제품 개발을 활성화하여 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보할 계획입니다. 

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 위해 동사가 대학병원, 의료학회를 중심으로 진행한 50여회의 DEEP:PHI 인공지능 교육을 지속하여 의료인의 인공지능 관심 증대 및 플랫폼 유입을 유도하며, 유입된 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 컨설팅을 통해 성공적인 플랫폼 방식의 인공지능 제품 개발을 이끌 계획입니다. 

나아가 동사가 보유한 인공지능 개발 역량과 의료인을 대상으로 한 인공지능 교육, 컨설팅역량을 활용하여 2023년 보안 인공지능 사업 및 인공지능 교육 사업으로 사업 영역을 확장하여 지속적인 기업 성장을 유도할 예정입니다. 보안 인공지능 사업 진출을 위해 동사는
한국공항공사와 2019년부터 2020년까지 진행한 공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 및 2020년부터 2021년까지
관세청이 제공하는 현품/가품 데이터를 이용하여 모조품을 식별하는 AI융합 불법복제품 판독시스템의 고도화 및 실제 활용을 위한 레퍼런스를 확보할 예정입니다. 또한 인공지능 교육 사업 진출을 위해 동사가 진행한 50 여회의 의료인 대상 DEEP:PHI 인공지능 교육을 대학생, 직장인 대상의 의료 외 분야로 확장하여 역량 강화를 진행할 예정입니다. 

연도

목표

계획

2021년

Two-track 비즈니스 
구축

- Two-track 방식의 의료 인공지능 연구 개발 활성화

- 공공기관과의 협력을 통해 DEEP:AI 적용 확대 및 레퍼런스 확보

- 글로벌 기업과의 협업을 통한 글로벌 인공지능 판독 확대

2022년

AIaaS

- Two-track 방식의 인공지능 제품 다양성 확보

- 의료인의 플랫폼 유입 증대

- 국내외 의료 인공지능 서비스 제공 확대

- 보안 분야 인공지능 제품 개발 및 상용화

- 의료/의료외 산업 분야 인공지능 교육 컨설팅 확대

2023년

비즈니스 스케일업

- 의료 인공지능 사업 안정화

- 인공지능 교육 사업 진출

- 보안 인공지능 사업 진출

- 헬스케어 등 데이터 유통/서비스 제공

(주22)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

나. 희망공모가액의 산출방법

(4) 희망공모가액의 산출

(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 당기순이익을 적용하여 산출된 PER를 동사의 2023년 추정 당기순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

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

◆ 한계점

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

둘째, 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.

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

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

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

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

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

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

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 배수에 동사의 2023년 추정 당기순이익을 2021년 6월말로 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기~2021년 1분기) 합산 (지배지분) 당기순이익 기준 PER

※ ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 2021년 6월말 현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율
19%)^2.5

※ PER 비교가치 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 KB증권㈜는 보수적인 관점에서 증권신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수, 대표주관회사의 신주인수권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

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

1) 적용 PER 배수 산출

【2021년 1분기 LTM 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
7,032,390,335
11,921,756,595
3,432,129,452

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
423
228
522

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
22.64
35.15
24.77

적용 PER
27.52

출처) 금융감독원 전자공시시스템

주1) 적용순이익은 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기 ~ 2021년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주2) 적용 주식수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주3) 기준주가는
평가기준일(2021년 06월 07일) 기준 최근일, 1주일(06월 01일 ~ 06월 07일), 1개월(05월 07일 ~ 06월 07일) 평균 중 최소값 기준

동사는
2021년 1분기 기준 LTM(최근 12개월 실적) 재무수치를 기준으로
기업가치를 산정하였으며, 참고 목적으로 비교회사의 2021년 1분기 연환산 실적과 2020년 실적 기준으로 산정한 PER을 제시하면 다음과 같습니다.

【2021년 1분기 연환산 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
4,186,665,548
34,151,574,624
1,510,588,368

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
252
654
230

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
38.03
12.27
56.27

적용 PER
35.52

【2020년 실적 기준 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
6,474,398,128
6,234,240,556
3,374,737,501

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
389
119
513

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
24.59
67.21
25.19

적용 PER
39.00

2) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

【㈜딥노이드의 PER에 의한 평가가치】

구 분
산 출 내 역
비 고

2023년 추정 당기순이익
13,349백만원
A, 주1, 2)

연 할인율
19%
주3)

2023년 추정 당기순이익의 2021년 6월말 현가

8,641
백만원

B = A ÷ (1.
19
^2.5)

적용 주식수
4,922,197주
C, 주4)

2021년 6월말 기준 주당순이익
1,756원
D = B ÷ C

적용 PER
27.52배
E, 주5)

주당 평가가액
48,309원
F = D × E

주1)
2023년 추정 당기순이익 산정내역은 하기 "다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고해주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출을 위하여 2023년 추정 당기순이익을 적용한 이유는 동사의 의료 인공지능 솔루션 대부분이 2020년 하반기에 식약처 인허가를 받았으며, 2021년 본격적인 해외 진출을 위한 FDA, CE인증 및 동남아 주요 국가인증 절차 진행 후 2023년부터 국내외 본격적인 매출이 가시화되는 시점이기 때문에 해당 시점의 추정 당기순이익에 PER을 적용하는 것이 가장 타당할 것으로 판단하였습니다. 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간】

회사명
상장일
적용실적
할인기간(년)

서남
2020.02.20
2022
3

레몬
2020.02.28
2020~2022
1~3

서울바이오시스
2020.03.06
2020~2021
1~2

에스씨엠생명과학
2020.06.17
2023
4

젠큐릭스
2020.06.25
2020~2023
0~3

소마젠
2020.07.13
2023
4

솔트룩스
2020.07.23
2022
2.75

제놀루션
2020.07.24
2023
3.5

셀레믹스
2020.08.21
2022
2

이오플로우
2020.09.14
2023
3.75

압타머사이언스
2020.09.16
2022~2023
1.5~2.5

박셀바이오
2020.09.22
2024
5

넥스틴
2020.10.08
2020
-

피플바이오
2020.10.19
2022
2.5

미코바이오메드
2020.10.22
2022
2

바이브컴퍼니
2020.10.28
2022
2.5

센코
2020.10.29
2021
2

클리노믹스
2020.12.04
2023~2024
3~4

퀀타매트릭스
2020.12.09
2022~2023
2.25~3.25

엔젠바이오
2020.12.10
2022~2023
2.5~3.5

알체라
2020.12.21
2023
3.5

프리시젼바이오
2020.12.22
2023
3

석경에이티
2020.12.23
2023
3

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
2024
4.5

엔비티
2021.01.21
2022
2

와이더플래닛
2021.02.03
2022
2

레인보우로보틱스
2021.02.03
2023
3

피엔에이치테크
2021.02.16
2022
2

씨이랩
2021.02.24
2023
3

뷰노
2021.02.26
2022~2023
2~3

나노씨엠에스
2021.03.09
2023
3

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
2021~2022
1~2

네오이뮨텍
2021.03.16
2024
4

바이오다인
2021.03.17
2023
3

라이프시맨틱스
2021.03.23
2023
3

제노코
2021.03.24
2021
1

자이언트스텝
2021.03.24
2023
3

해성티피씨
2021.04.21
2022
2

주3)

2023년 추정 당기순이익을 2021년 6월 말 비교대상 당기순이익으로 환산하기 위한 연 할인율 19%는 동사의 설립 이후 지속적인 적자, 재무위험, 개발 중인 신규 제품들의 개발 성공여부, 예상 매출의 실현 가능성 등을 종합적으로감안하여 산정하였습니다. 이에 동사의 할인율은 2020년 이후 기술성장기업의 현재가치 연 할인율, 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity) 등을 종합적으로 고려하여 19%의 할인율을 적용하였습니다. 동사 적용 연 할인율 19%는 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 연 할인율 평균 21.9% 대비 2.9% 할인하였으며, 최종 선정된 유사회사 3개사의 평균 자기자본비용(Cost of Equity) 16.1% 대비 2.9% 할증하였습니다. 이는 동사의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴이 증권신고서 제출일 현재까지 본격적인 매출이 발생하고 있지 않은 상황을 고려하여 결정하였습니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 대표주관회사인 KB증권㈜의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로, 이에 유의하시기 바랍니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 연 할인율】

회사명
상장일
연 할인율(%)

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

클리노믹스
2020.12.04
25.0

퀀타매트릭스
2020.12.09
25.0

엔젠바이오
2020.12.10
20.0

알체라
2020.12.21
25.0

프리시젼바이오
2020.12.22
25.0

석경에이티
2020.12.23
25.0

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
20.0

엔비티
2021.01.21
25.0

와이더플래닛
2021.02.03
20.0

레인보우로보틱스
2021.02.03
20.0

피엔에이치테크
2021.02.16
20.0

씨이랩
2021.02.24
20.0

뷰노
2021.02.26
20.0

나노씨엠에스
2021.03.09
20.0

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
25.0

네오이뮨텍
2021.03.16
35.0

바이오다인
2021.03.17
25.0

라이프시맨틱스
2021.03.23
23.0

제노코
2021.03.24
20.0

자이언트스텝
2021.03.24
30.0

해성티피씨
2021.04.21
25.0

평 균
21.9

【참고: 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity)】

회사명
자기자본비용(cost of Equity)

(주)비트컴퓨터

15.6%

(주)유비케어
16.4%

(주)위세아이텍
16.3%

전체 평균
16.1%

자료: Bloomberg

주4)
적용 주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 3,981,997주에 모집주식수 300,000주, 상장주선인 의무인수 주식수 9,000주, 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 및 대표주관회사의 신주인수권 30,000주를 합산하여 산정하였습니다.

주5)
적용 PER는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 (지배지분) 당기순이익 기준 PER입니다.

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2023년 추정 당기순이익 13,349백만원에 연 할인율 19%를 적용하여 산출된 2021년 6월말 현가 8,641백만원에 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 27.52배, 적용 주식수 4,922,197주(공모 전 주식수 3,981,997주 + 모집주식수 300,000주 +상장주선인 의무인수 주식수 9,000주 + 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주 +전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 + 대표주관회사의 신주인수권 30,000주)를 적용하여 48,309원으로 산정하였습니다.

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

나. 희망공모가액의 산출방법

(4) 희망공모가액의 산출

(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 당기순이익을 적용하여 산출된 PER를 동사의 2023년 추정 당기순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

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

◆ 한계점

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

둘째, 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.

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

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

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

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

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

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

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 배수에 동사의 2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월 말
로 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기~2021년 1분기) 합산 (지배지분) 당기순이익 기준 PER

※ ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 2021년
8월 말
현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율
19%)

^

2.33

※ PER 비교가치 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 KB증권㈜는 보수적인 관점에서 증권신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수, 대표주관회사의 신주인수권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

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

1) 적용 PER 배수 산출

【2021년 1분기 LTM 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
7,032,390,335
11,921,756,595
3,432,129,452

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
423
228
522

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
22.64
35.15
24.77

적용 PER
27.52

출처) 금융감독원 전자공시시스템

주1) 적용순이익은 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기 ~ 2021년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주2) 적용 주식수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주3) 기준주가는
평가기준일(2021년 06월 07일) 기준 최근일, 1주일(06월 01일 ~ 06월 07일), 1개월(05월 07일 ~ 06월 07일) 평균 중 최소값 기준

동사는
2021년 1분기 기준 LTM(최근 12개월 실적) 재무수치를 기준으로
기업가치를 산정하였으며, 참고 목적으로 비교회사의 2021년 1분기 연환산 실적과 2020년 실적 기준으로 산정한 PER을 제시하면 다음과 같습니다.

【2021년 1분기 연환산 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
4,186,665,548
34,151,574,624
1,510,588,368

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
252
654
230

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
38.03
12.27
56.27

적용 PER
35.52

【2020년 실적 기준 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
6,474,398,128
6,234,240,556
3,374,737,501

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
389
119
513

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
24.59
67.21
25.19

적용 PER
39.00

2) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

【㈜딥노이드의 PER에 의한 평가가치】

구 분
산 출 내 역
비 고

2023년 추정 당기순이익

12,616백만원

A, 주1, 2)

연 할인율
19%
주3)

2023년 추정 당기순이익의 2021년
8월 말 현가

8,412
백만원

B = A ÷ (1.
19
^
2.33
)

적용 주식수
4,922,197주
C, 주4)

2021년
8월 말 기준 주당순이익

1,709원

D = B ÷ C

적용 PER
27.52배
E, 주5)

주당 평가가액

47,026원

F = D × E

주1)
2023년 추정 당기순이익 산정내역은 하기 "다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고해주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출을 위하여 2023년 추정 당기순이익을 적용한 이유는 동사의 의료 인공지능 솔루션 대부분이 2020년 하반기에 식약처 인허가를 받았으며, 2021년 본격적인 해외 진출을 위한 FDA, CE인증 및 동남아 주요 국가인증 절차 진행 후 2023년부터 국내외 본격적인 매출이 가시화되는 시점이기 때문에 해당 시점의 추정 당기순이익에 PER을 적용하는 것이 가장 타당할 것으로 판단하였습니다. 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간】

회사명
상장일
적용실적
할인기간(년)

서남
2020.02.20
2022
3

레몬
2020.02.28
2020~2022
1~3

서울바이오시스
2020.03.06
2020~2021
1~2

에스씨엠생명과학
2020.06.17
2023
4

젠큐릭스
2020.06.25
2020~2023
0~3

소마젠
2020.07.13
2023
4

솔트룩스
2020.07.23
2022
2.75

제놀루션
2020.07.24
2023
3.5

셀레믹스
2020.08.21
2022
2

이오플로우
2020.09.14
2023
3.75

압타머사이언스
2020.09.16
2022~2023
1.5~2.5

박셀바이오
2020.09.22
2024
5

넥스틴
2020.10.08
2020
-

피플바이오
2020.10.19
2022
2.5

미코바이오메드
2020.10.22
2022
2

바이브컴퍼니
2020.10.28
2022
2.5

센코
2020.10.29
2021
2

클리노믹스
2020.12.04
2023~2024
3~4

퀀타매트릭스
2020.12.09
2022~2023
2.25~3.25

엔젠바이오
2020.12.10
2022~2023
2.5~3.5

알체라
2020.12.21
2023
3.5

프리시젼바이오
2020.12.22
2023
3

석경에이티
2020.12.23
2023
3

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
2024
4.5

엔비티
2021.01.21
2022
2

와이더플래닛
2021.02.03
2022
2

레인보우로보틱스
2021.02.03
2023
3

피엔에이치테크
2021.02.16
2022
2

씨이랩
2021.02.24
2023
3

뷰노
2021.02.26
2022~2023
2~3

나노씨엠에스
2021.03.09
2023
3

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
2021~2022
1~2

네오이뮨텍
2021.03.16
2024
4

바이오다인
2021.03.17
2023
3

라이프시맨틱스
2021.03.23
2023
3

제노코
2021.03.24
2021
1

자이언트스텝
2021.03.24
2023
3

해성티피씨
2021.04.21
2022
2

주3)

2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월 말 비교대상 당기순이익으로 환산하기 위한 연 할인율 19%는 동사의 설립 이후 지속적인 적자, 재무위험, 개발 중인 신규 제품들의 개발 성공여부, 예상 매출의 실현 가능성 등을 종합적으로감안하여 산정하였습니다. 이에 동사의 할인율은 2020년 이후 기술성장기업의 현재가치 연 할인율, 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity) 등을 종합적으로 고려하여 19%의 할인율을 적용하였습니다. 동사 적용 연 할인율 19%는 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 연 할인율 평균 21.9% 대비 2.9% 할인하였으며, 최종 선정된 유사회사 3개사의 평균 자기자본비용(Cost of Equity) 16.1% 대비 2.9% 할증하였습니다. 이는 동사의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴이 증권신고서 제출일 현재까지 본격적인 매출이 발생하고 있지 않은 상황을 고려하여 결정하였습니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 대표주관회사인 KB증권㈜의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로, 이에 유의하시기 바랍니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 연 할인율】

회사명
상장일
연 할인율(%)

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

클리노믹스
2020.12.04
25.0

퀀타매트릭스
2020.12.09
25.0

엔젠바이오
2020.12.10
20.0

알체라
2020.12.21
25.0

프리시젼바이오
2020.12.22
25.0

석경에이티
2020.12.23
25.0

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
20.0

엔비티
2021.01.21
25.0

와이더플래닛
2021.02.03
20.0

레인보우로보틱스
2021.02.03
20.0

피엔에이치테크
2021.02.16
20.0

씨이랩
2021.02.24
20.0

뷰노
2021.02.26
20.0

나노씨엠에스
2021.03.09
20.0

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
25.0

네오이뮨텍
2021.03.16
35.0

바이오다인
2021.03.17
25.0

라이프시맨틱스
2021.03.23
23.0

제노코
2021.03.24
20.0

자이언트스텝
2021.03.24
30.0

해성티피씨
2021.04.21
25.0

평 균
21.9

【참고: 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity)】

회사명
자기자본비용(cost of Equity)

(주)비트컴퓨터

15.6%

(주)유비케어
16.4%

(주)위세아이텍
16.3%

전체 평균
16.1%

자료: Bloomberg

주4)
적용 주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 3,981,997주에 모집주식수 300,000주, 상장주선인 의무인수 주식수 9,000주, 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 및 대표주관회사의 신주인수권 30,000주를 합산하여 산정하였습니다.

주5)
적용 PER는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 (지배지분) 당기순이익 기준 PER입니다.

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2023년 추정 당기순이익
12,616
백만원에 연 할인율 19%를 적용하여 산출된 2021년
8월 말
현가
8,412
백만원에 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 27.52배, 적용 주식수 4,922,197주(공모 전 주식수 3,981,997주 + 모집주식수 300,000주 +상장주선인 의무인수 주식수 9,000주 + 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주 +전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 + 대표주관회사의 신주인수권 30,000주)를 적용하여
47,026
원으로 산정하였습니다.

(주23)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

나. 희망공모가액의 산출방법

(4) 희망공모가액의 산출

(나) 희망공모가액 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 주식회사 ㈜딥노이드의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【㈜딥노이드 희망공모가액 산출내역】

구 분
내 용
비 고

비교가치 주당 평가가액
48,309원
-

평가액 대비 할인율
35.00% ~ 13.20%
주1)

희망공모가액 밴드
31,500원 ~ 42,000원
-

확정공모가액
-
주2)

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2020년 이후 코스닥시장에 상장한기술성장기업의 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율을 고려하여 산정하였습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 평가액 대비 할인율】

회사명
상장일
평가액 대비 할인율(%)

희망공모가액
하단
희망공모가액
상단

서남
2020.02.20
33.02
23.10

레몬
2020.02.28
35.40
24.98

서울바이오시스
2020.03.06
38.22
28.72

에스씨엠생명과학
2020.06.17
31.13
14.92

젠큐릭스
2020.06.25
41.55
32.55

소마젠
2020.07.13
29.35
20.00

솔트룩스
2020.07.23
42.70
33.20

제놀루션
2020.07.24
32.37
19.70

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

넥스틴
2020.10.08
32.41
17.13

피플바이오
2020.10.19
43.00
31.60

미코바이오메드
2020.10.22
36.40
20.50

바이브컴퍼니
2020.10.28
21.36
4.27

센코
2020.10.29
40.74
22.97

클리노믹스
2020.12.04
41.00
25.00

퀀타매트릭스
2020.12.09
53.60
40.00

엔젠바이오
2020.12.10
47.21
29.61

알체라
2020.12.21
38.92
23.65

프리시젼바이오
2020.12.22
43.07
32.22

석경에이티
2020.12.23
36.87
21.09

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
33.23
25.81

엔비티
2021.01.21
41.56
22.08

와이더플래닛
2021.02.03
30.52
13.14

레인보우로보틱스
2021.02.03
46.92
31.75

피엔에이치테크
2021.02.16
48.84
37.87

씨이랩
2021.02.24
30.18
5.90

뷰노
2021.02.26
46.97
31.06

나노씨엠에스
2021.03.09
37.20
19.88

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
48.70
26.88

네오이뮨텍
2021.03.16
48.10
38.40

바이오다인
2021.03.17
40.08
23.57

라이프시맨틱스
2021.03.23
36.05
11.08

제노코
2021.03.24
45.53
33.42

자이언트스텝
2021.03.24
36.68
22.61

해성티피씨
2021.04.21
53.26
43.42

평 균
39.92
25.80

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

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

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

나. 희망공모가액의 산출방법

(4) 희망공모가액의 산출

(나) 희망공모가액 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 주식회사 ㈜딥노이드의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【㈜딥노이드 희망공모가액 산출내역】

구 분
내 용
비 고

비교가치 주당 평가가액

47,026
원

-

평가액 대비 할인율
33.20% ~ 10.90%
주1)

희망공모가액 밴드
31,500원 ~ 42,000원
-

확정공모가액
-
주2)

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2020년 이후 코스닥시장에 상장한기술성장기업의 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율을 고려하여 산정하였습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 평가액 대비 할인율】

회사명
상장일
평가액 대비 할인율(%)

희망공모가액
하단
희망공모가액
상단

서남
2020.02.20
33.02
23.10

레몬
2020.02.28
35.40
24.98

서울바이오시스
2020.03.06
38.22
28.72

에스씨엠생명과학
2020.06.17
31.13
14.92

젠큐릭스
2020.06.25
41.55
32.55

소마젠
2020.07.13
29.35
20.00

솔트룩스
2020.07.23
42.70
33.20

제놀루션
2020.07.24
32.37
19.70

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

넥스틴
2020.10.08
32.41
17.13

피플바이오
2020.10.19
43.00
31.60

미코바이오메드
2020.10.22
36.40
20.50

바이브컴퍼니
2020.10.28
21.36
4.27

센코
2020.10.29
40.74
22.97

클리노믹스
2020.12.04
41.00
25.00

퀀타매트릭스
2020.12.09
53.60
40.00

엔젠바이오
2020.12.10
47.21
29.61

알체라
2020.12.21
38.92
23.65

프리시젼바이오
2020.12.22
43.07
32.22

석경에이티
2020.12.23
36.87
21.09

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
33.23
25.81

엔비티
2021.01.21
41.56
22.08

와이더플래닛
2021.02.03
30.52
13.14

레인보우로보틱스
2021.02.03
46.92
31.75

피엔에이치테크
2021.02.16
48.84
37.87

씨이랩
2021.02.24
30.18
5.90

뷰노
2021.02.26
46.97
31.06

나노씨엠에스
2021.03.09
37.20
19.88

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
48.70
26.88

네오이뮨텍
2021.03.16
48.10
38.40

바이오다인
2021.03.17
40.08
23.57

라이프시맨틱스
2021.03.23
36.05
11.08

제노코
2021.03.24
45.53
33.42

자이언트스텝
2021.03.24
36.68
22.61

해성티피씨
2021.04.21
53.26
43.42

평 균
39.92
25.80

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소들(유사회사 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 유사회사의 기준주가 선정 등)이 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.

(주24)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(1) 추정 손익계산서

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,358
9,102
25,005

영업비용
8,806
9,919
11,965

영업이익
(5,448)
(817)
13,040

영업외수익
199
195
346

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,711)
(655)
13,349

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,711)
(655)
13,349

주1) 동사는 의료 인공지능 솔루션 제품을 공급하는 회사로서, 소프트웨어 업체 특성상 매출원가 비중이 크지 않지 않음에 따라, 향후 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경예정입니다. 따라서, 추정 손익계산서는 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경하여 작성하였습니다.

주2) 법인세비용은 당기순손실 및 결손금 규모에 따라 없는 것으로 추정하였습니다.

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(1) 추정 손익계산서

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

영업외수익
198
191
333

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

주1) 동사는 의료 인공지능 솔루션 제품을 공급하는 회사로서, 소프트웨어 업체 특성상 매출원가 비중이 크지 않지 않음에 따라, 향후 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경예정입니다. 따라서, 추정 손익계산서는 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경하여 작성하였습니다.

주2) 법인세비용은 당기순손실 및 결손금 규모에 따라 없는 것으로 추정하였습니다.

(주25)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

DEEP:AI는 식약처 인허가를 받아 판매 단계에 있는 제품 별로 ① 타겟 질환의 전체 시장 규모 중 ② 일정 비율을 동사가 취하는 방식으로 추정하였습니다. 

① 타겟 질환의 전체 시장 규모는 “보건의료빅데이터개방시스템의 연간 진단료 총액 X 진단료 중 판독료 비율 X 판독료 중 인공지능 제품이 획득 가능한 수익 비율”을 이용하여산출하였습니다. ② 시장 규모 중 동사 제품의 비율은 현재 인공지능 제품의 초기 도입 단계인 관계로 인공지능 제품 도입률을 명확히 추정하기 어려워, 인공지능 제품과 유사한 과거 수가 개정 시 PACS 도입률을 준용하였습니다. 제품 별로 경쟁제품 유무에 따라 도입률에 차이가 있을 것으로 보아, 경쟁제품이 있는 경우 PACS 도입률의 1/5 수준으로, 경쟁제품이 없는 경우 PACS 도입률의 1/2수준으로 추정하였습니다.

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

DEEP:AI는 식약처 인허가를 받아 판매 단계에 있는 제품 별로 ① 타겟 질환의 전체 시장 규모 중 ② 일정 비율을 동사가 취하는 방식으로 추정하였습니다. 

① 타겟 질환의 전체 시장 규모는 “보건의료빅데이터개방시스템의 연간 진단료 총액 X 진단료 중 판독료 비율 X 판독료 중 인공지능 제품이 획득 가능한 수익 비율”을 이용하여산출하였습니다. ②
시장 규모 중 동사 제품의 비율은 현재 인공지능 제품의 초기 도입 단계인 관계로 인공지능 제품 도입률을 명확히 추정하기 어려워, 인공지능 제품과 유사한 소프트웨어 의료기기인 PACS의 과거 시장 도입률을 준용하였습니다. 또한 제품 별로 경쟁제품 유무에 따라 도입률에 차이가 있을 것으로 보아, 소프트웨어 의료기기인 EMR의 주요 업체 별 시장 점유율과 의료 인공지능 분야의 주요 경쟁 업체를 고려해 경쟁제품이 있는 경우 PACS 도입률의 1/5 수준으로, 경쟁제품이 없는 경우 PACS 도입률의 1/2 수준으로 추정하였습니다.

(주26)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

(가) 영업수익

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
974
1,771
3,222

해외
-
431
2,257

DEEP:CHEST
국내
501
892
1,587

해외
-
273
1,872

DEEP:DENTAL
국내
437
831
1,583

해외
-
-
-

DEEP:ENDO
국내
-
599
1,069

해외
-
-
-

DEEP:LUNG
국내
227
430
815

해외
-
-
-

DEEP:NEURO
국내
97
167
475

해외
-
-
-

DEEP:BREAST
국내
-
49
85

해외
-
-
-

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
986
1,984
3,510

해외
-
1,175
2,016

인공지능 개발툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
145
2,837

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
118
1,072

해외
-
51
1,153

합계
3,358
9,102
25,005

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

가) 국내

DEEP:AI의 매출은 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 매출 추정은 DEEP:AI 제품군별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다.

예상수익=ⓐ 연간 진단료 총액×
ⓑ 판독료 비중(0.3)×ⓒ 판독료 내 수익 비율×ⓓ 예상 도입율

구분
추정근거

ⓐ 연간 진단료 총액
건강보험심사평가원의 보건의료빅데이터개방시스템내 진료행위 통계를 이용해 산출하였습니다.

ⓑ 연간 판독료
타켓영상의 연간 판독료는 건강보험심사평가원의 건강보험급여비용(2020년 3월 기준)을 기준으로 추정하였습니다. 건강보험요양급여비용의 제2부 제3장 영상진단 및 방사선치료료에 따르면 영상진단료는 촬영료 70%, 판독료 30%로 구성되어 있습니다. 따라서 질환 별 연간 판독료는 연간 진단료 총액의 30%로 산출하였습니다.

ⓒ 판독료 내 DEEP:AI 
제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓓ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

① DEEP:SPINE

DEEP:SPINE은 척추 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 척추질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 X-ray, MRI 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:SPINE-CF-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:SPINE-SC-01, DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

척추질환은 10대는 척추측만증, 20대~30대는 디스크, 40대~50대는 척추전방전위증, 60대 이상은 척추 압박골절 등이 주로 발생하는 등 전연령대에 걸쳐 빈번하게 발생하여 영상판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:SPINE 제품군은 척추 X-ray영상 내 요추 압박골절의검출 보조 및 척추 X-ray, MRI영상의 인공지능 분석을 통해 의료계의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:SPINE 제품군은 증권신고서 제출일 현재
건강보험심사평가원의 급여 심사에 활용되고 있으며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통한 원격판독에 활용되고 있습니다. 상급병원을 대상으로 수 건의 계약을 완료하여 납품을 진행 중입니다. 향후 척추질환에 대한 병원의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:SPINE 제품군은 동사의 자체 조사 결과 동사 제품을 제외하고 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 없다는 점에서 상대적으로 높은 도입율을 부여하여 추정하였습니다. 또한 DEEP:SPINE 제품군은 X-ray 영상과 MRI 영상을 대상으로 하며, X-ray와 MRI 영상의 촬영빈도, 가격 등이 상이하다는 점에서 X-ray, MRI 2 개의 시장으로 나누어 추정하였습니다. 

ⓐ 척추 X-Ray (DEEP:SPINE-CF-01, DEEP:SPINE-SC-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 X-ray 진단료 총액
175,385,793
189,623,708
205,017,463

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 X-ray 판독료 총액
52,615,738
56,887,112
61,505,239

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
854,480
1,553,018
2,823,090

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
진단료 증가율
8.12%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 척추 X-Ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
50.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

척추 X-ray 진단료
109,800,692
122,297,111
131,732,448
138,996,689
150,036,860
8.12%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

ⓑ 척추 MRI (DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 MRI 진단료 총액
48,900,484
53,241,636
57,968,175

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 MRI 판독료 총액
14,670,145
15,972,491
17,390,452

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
119,122
218,025
399,111

구분
내용
산정근거

척추 MRI 
진단료 증가율
8.88%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 척추 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율 차별화

예상 도입률
50.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

척추 MRI 진단료
29,355,113
32,050,672
34,396,404
37,360,325
41,251,210
8.88%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

②
DEEP:CHEST (DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02)

DEEP:CHEST는 흉부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 흉부 영상의 인공지능 분석에 사용되며 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

흉부 X-ray 검사는 흉부의 질환을 진단하는 가장 기본적인 검사 방법으로, 적은 시간과 비용으로 폐, 종격동, 흉막 질환 등의 질환을 민감하게 진단할 수 있다는 점에서 건강검진 등에 널리 활용되고 있어 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:CHEST 제품군은 흉부 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:CHEST 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 상급병원에 납품되어 활용 중이며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS에 연동되어 원격 판독에 활용되고 있습니다. 또한 시범사업을 거쳐 2022년 김해지역 보건소에 납품될 예정으로 향후 병원 및 보건소의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:CHEST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 X-ray 진단료 총액
257,063,205
272,136,184
288,092,971

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 X-ray 판독료 총액
77,118,961
81,640,855
86,427,891

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
500,965
891,518
1,586,816

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray
 진단료 증가율
5.86%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 흉부 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

흉부 X-ray 진단료
182,625,611
200,513,051
199,233,268
220,007,399
229,375,576
5.86%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

③
DEEP:DENTAL (DEEP:DENTAL-CS-01)

DEEP:DENTAL은 치아 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 치아 촬영 영상의 인공지능 분석에 사용되며 파노라마 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:DENTAL-CS-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다.

치아 파노라마 X-ray 검사는 치아 및 주위조직의 전반적인 상태에 대한 파악이 용이하다는 점에서 치아 질환의 판독 시 보편적으로 활용됩니다. 동사의 DEEP:DENTAL 제품군은 치아 파노라마 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 치과의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 목적으로 치과의원에 납품되어 활용되고 있습니다. 향후에도 치과의원을 주요 타겟으로 한 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

파노라마 X-ray 진단료 총액
224,016,336
253,736,228
287,399,012

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

파노라마 X-ray 판독료 총액
67,204,901
76,120,869
86,219,704

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
436,563
831,240
1,582,994

구분
내용
산정근거

파노라마 X-ray
 진단료 증가율
13.27%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 파노라마 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 파노라마 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

파노라마 X-ray
진단료
106,087,189
120,233,843
136,942,013
152,647,958
174,612,008
13.27%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

④
DEEP:ENDO

DEEP:ENDO는 내시경 촬영 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 내시경 영상의 인공지능 분석에 사용되며 위내시경 영상과 대장내시경 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:ENDO-ST-01, DEEP:ENDO-CL-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

위내시경 검사 및 대장 내시경 검사는 염증, 궤양, 폴립, 암 등의 질환을 진단하는 검사 방법으로 종합건강검진 등에 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:ENDO 제품군은 내시경 영상의 인공지능 분석을 통해 내시경 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다. 

DEEP:ENDO 제품군은 내시경 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:ENDO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

위+대장 내시경 진단료 총액
344,719,806
365,833,988
388,241,420

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

위+대장 내시경 판독료 총액
103,415,942
109,750,196
116,472,426

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
599,236
1,069,217

주) DEEP:ENDO 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

위+대장 내시경
 진단료 증가율
6.13%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 위+대장 내시경 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 위+대장 내시경 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

위+ 대장 내시경
진단료
241,301,123
253,094,870
260,406,372
286,608,094
306,076,936
6.13%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

⑤
DEEP:LUNG

DEEP:LUNG은 폐 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 폐질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:LUNG-LN-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:LUNG-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

폐질환 중 폐암은 전세계적으로 유병률과 사망률이 가장 높은 암 중 하나로, 국내에서는 2019년 7월부터 국가 폐암 검진 사업이 시행되어 매년 약 270만명의 흉부 CT 촬영이 예상되는 등 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:LUNG 제품군은 폐 CT영상 내 폐 결절의 검출 보조 및 폐 CT영상의 인공지능 분석을 통해 폐 CT에 대한 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:LUNG 제품군은 증권신고서 제출일 현재 상급병원을 대상으로 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 현재에도 인공지능 판독 수요 및 인공지능 연구 수요가 많은 제품군에 해당하여 상급병원 위주로 영업 및 보급 확산을 계획중에 있으며, 향후 국가 폐암 검진 사업을 타겟으로 하여 사용자 편의성 등 제품 고도화 진행 중입니다. 

DEEP:LUNG 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 CT 진단료 총액
465,552,407
524,942,574
591,909,099

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 CT 판독료 총액
139,665,722
157,482,772
177,572,730

판독료 내 수익 비율
5.00%
5.00%
5.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
226,817
429,928
815,059

구분
내용
산정근거

흉부 CT
 진단료 증가율
12.76%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 흉부 CT 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
5.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 1.5%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 CT 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

흉부 CT 진단료
226,521,410
266,856,600
289,261,679
332,116,098
366,169,474
12.76%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

⑥
DEEP:NEURO

DEEP:NEURO는 신경두경부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 뇌혈관 질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 MRI와 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:NEURO-CA-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:NEURO-HE-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

뇌혈관 질환은 중년 이상에서 주로 발생하는 성인병이며 고혈압, 당뇨, 비만, 스트레스 등이 주 원인으로 식습관이 불규칙하고 스트레스에 노출되어 있는 현대인에게 발생하기 쉽습니다. 뇌손상을 줄이기 위해 신속한 진단과 치료가 필수적이라는 점에서 동사의 DEEP:NEURO 제품군과 같은 인공지능 판독 보조가 뇌혈관 질환 진단 속도 개선에 크게 도움이 될 것으로 기대됩니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 증권신고서 제출일 현재 병원에서 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 신경외과, 신경과, 응급의학과, 영상의학과 등 뇌혈관 질환과 관련된 과를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

뇌 MRI 진단료 총액
99,842,739
102,124,518
104,458,444

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

뇌 MRI 판독료 총액
29,952,822
30,637,355
31,337,533

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
15.15%

합계
97,287
167,280
474,670

구분
내용
산정근거

뇌 MRI
 진단료 증가율
2.29%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 뇌 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 뇌 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

뇌 MRI 진단료
87,183,698
97,935,487
100,265,889
95,430,988
95,430,988
2.29%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

주) 2019년 뇌 MRI진단료는 수가 기준과 코드가 달라진 관계로 정확한 통계자료를 획득할 수 없어 2018년도 진단료로 대체

⑦
DEEP:BREAST

DEEP:BREAST는 유방 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 유방촬영영상(Mammography)의 인공지능 분석에 사용됩니다. DEEP:BREAST-MS-01, DEEP:BREAST-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

유방암은 국내에서 여성이 가장 많이 걸리는 암 중 하나로, 40대~50대 중년 여성에게서 주로 발생하나 최근 20대~30대에서도 빈발하고 있습니다. 유방촬영술은 유방암을 검진하기 위한 기본적인 검사 방법으로, 국가 암 검진 사업에서도 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 인공지능 분석을 통해 유방촬영영상에 대한 높은 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:BREAST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유방촬영술 진단료 총액
28,792,230
29,770,576
30,782,165

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

유방촬영술 판독료 총액
8,637,669
8,931,173
9,234,650

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
48,764
84,774

주) DEEP:BREAST 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

유방촬영술
 진단료 증가율
3.40%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 유방촬영술 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.0%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 유방촬영술 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
CAGR

유방촬영술 진단료
23,561,543
25,919,174
25,898,425
26,617,292
26,930,936
3.40%

자료: 보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보

나) 해외

DEEP:AI의 해외 매출은 해외 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 동사는 제품의 활용도와 시장성을 기준으로 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST 제품군에 대해 2022년도까지 미국 FDA, 유럽 CE, 그리고 주요 동남아시아 국가의 인증을 완료할 계획으로 인증 절차를 진행 중에 있습니다. 이에 따라 2023년까지 해외 매출 추정은 현재 인증을 진행중인 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST에 한정하여 산정하였으며 제품군 별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다. 

DEEP:AI의 해외 판매 시에 해당 국가의 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 또는 합작회사를 설립하여 판매를 진행할 예정으로, 현지 업체와 7:3의 수익 배분을 가정하여 전체 매출중 70%를 획득하는 것으로 매출 추정을 하였습니다. 

예상수익=ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모 ×
ⓑ 영상 중 부위별 매출 비율×ⓒ 세부 타겟 시장 비율×ⓓ 판독료 내 수익 비율 ×ⓔ 예상 도입률 ×ⓕ 현지 병원(회사)와 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모
Transparency Market Research(2020)의 "AI in Medical Imaging Market" 자료에 근거한 해외 시장 규모를 추정하였습니다.

ⓑ 영상 중 부위별 
매출 비율
국내 건강보험심사평가원 자료를 통해 각 의료영상당 DEEP:AI 솔루션에 해당하는 부위별 매출 비율을 준용하여 산출 하였습니다.
(예시: 2019년도 전체 CT 진료금액이 20억일 때, 그 중 흉부 CT 진료금액이 4억이면 CT 시장 규모 중 흉부 CT 시장이 차지하는 비율을 20%로 추정)

ⓒ 세부 타겟 시장 비율
대륙별 총 시장규모에서 실제 제품 판매가 가능한 세부 타겟 시장의 비율로, 의료기기 인허가 진행 중으로 판매 계획이 수립된 국가의 시장 비중과 해당 국가별 인허가 예정 시기를 고려하여 반영하였습니다.

ⓓ 판독료 내 DEEP:AI 제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 
의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓔ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

ⓕ 현지 병원(회사)와 
수익배분비율
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영하였습니다.

①
DEEP:SPINE

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 FDA 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

척추 X-ray 판독시장 비중
11.55%
11.55%
11.55%

척추 X-ray 판독료 총액
35,479,291
50,734,390
73,248,874

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
337,563
1,635,421

주) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.55%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
50.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 CE 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

척추 X-ray 판독시장 비중
11.55%
11.55%
11.55%

척추 X-ray 판독료 총액
15,127,434
21,752,564
31,628,112

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
82,046
798,919

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.55%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
50.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아의 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 아시아-태평양 시장 내 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남,인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

척추 X-ray 판독시장 비중
11.55%
11.55%
11.55%

척추 X-ray 판독료 총액
16,388,053
23,942,072
35,688,035

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
11,372
92,379

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.55%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray 진료금액 중 척추 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
50.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

②
DEEP:CHEST

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.30%
18.30%
18.30%

흉부 X-ray 판독료 총액
56,230,138
80,407,520
116,090,096

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
213,998
1,036,773

주) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.30%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.30%
18.30%
18.30%

흉부 X-ray 판독료 총액
23,975,048
34,475,032
50,126,512

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
52,013
506,474

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.30%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아를 주요 타겟으로 2021년부터2022년에 걸쳐 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.30%
18.30%
18.30%

흉부 X-ray 판독료 총액
25,972,969
37,945,122
56,560,971

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
7,210
58,564

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.30%
보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~2019년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률
20.00%
2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

2) 인공지능 PACS (DEEP:PACS)

동사는 2개의 DEEP:PACS 제품에 대한 식약처 인허가를 완료하였고, 증권신고서 제출일 현재 1개 제품의 개발을 진행하고 있습니다. 식약처 인허가를 획득한 DEEP:PACS는 웹 PACS인 DEEP:PACS-ZERO-01과 설치형 PACS인 DEEP:PACS-CS-01이 있습니다. 2개 제품의 인허가 시기는 2020년 1건, 2021년 1건으로 2020년 하반기 이후 영업활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:AI 솔루션을 활용하고자 하는 병ㆍ의원 및 공공기관을 주요 타겟으로 하여 DEEP:AI 솔루션의 뷰어로서 연계하여 판매를 진행하고 있습니다. 주로 연간 라이선스 방식으로 판매를 진행하고 있으며 향후 사용료 청구(Pay Per Use) 방식의 판매도 진행할 예정입니다.

추정 시에는 동사의 DEEP:PACS 제품은 기존에 10년 이상 PACS를 개발한 업체들을 중심으로 형성되어 있는 PACS시장에 새롭게 진입하는 제품으로 수요자가 DEEP:PACS를 활용할 유인을 근거로 하였습니다. DEEP:PACS가 보유한 기존 PACS 제품과의 주요 차별성은 DEEP:AI의 판독 결과를 확인하거나 DEEP:PHI를 이용한 연구개발 결과를 확인하는 뷰어로서의 연계 활용이 유용하다는 점입니다. 이에 따라 국내외 모두 DEEP:AI, DEEP:PHI, DEEP:STORE 등 동사 타제품을 사용하는 사용자 중 일부가 DEEP:PACS를 구매할 것으로 가정하여 매출을 추정하였습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 국내시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 국내 PACS
시장규모
보건산업진흥원_품목브리프 Vol 59의 2016년도 국내 의료용영상처리용장치 소프트웨어 시장규모에 국내 PACS 시장점유율 1위 기업인 인피니트 헬스케어의 내수매출 성장률(2016-2019)인 4.98%를 적용하여 국내 PACS 시장규모를 추정

ⓑ 동사제품
국내시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 국내시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 30%의 동사제품 전환 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 PACS 시장규모
127,660,042
134,022,947
140,702,996

DEEP:PACS 예상 점유율
0.77%
1.48%
2.49%

- 동사 제품 국내시장 점유율
2.58%
4.94%
8.31%

- 제품 전환율
30.00%
30.00%
30.00%

합계
986,218
1,984,422
3,509,518

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 해외시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 해외 PACS 
시장규모
TECHNAVIO보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 2016년 약 26억 달러에서 연 평균 
5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 35억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 
TECHNAVIO의 세계 PACS 시장규모 예측치를 사용하였습니다.

ⓑ동사제품 
해외시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 해외시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 0.45% 만 동사제품 전환 가정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 PACS 시장규모
4,138,200,000
4,379,800,000
4,635,505,302

DEEP:PACS 예상 점유율
0.00%
0.03%
0.04%

- 동사 제품 해외시장 점유율
3.59%
5.96%
9.66%

- 제품 전환율
0.00%
0.45%
0.45%

합계
0
1,174,520
2,015,588

주) 2021년
도에는 DEEP:AI 해외매출이 발생하지 않는 점을 고려하여 제품전환율 0% 가정

3) 인공지능 개발툴 (DEEP:PHI)

동사는 2020년 3월 DEEP:PHI 서비스를 정식 오픈하여 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 개발을 진행 중에 있습니다. DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 의료인의 인공지능 연구 컨설팅을 등 기술영업 활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:PHI는 인공지능 연구 개발을 원하는 의료인을 주요 타겟으로 하여 매출을 확대하고있습니다. DEEP:PHI의 수익은 주로 인공지능 학습을 위한 GPU 사용 및 Storage 사용 등 인공지능 인프라 사용량 청구(Pay Per Use) 방식 및 인공지능 연구 컨설팅 수익으로 구성됩니다. 의료인의 DEEP:PHI를 이용한 플랫폼 개발 방식 유입을 위해 2021년부터 2022년까지 한시적인 사용료 할인 정책을 진행하고 있습니다. 

추정 시에는 모든 의료인이 인공지능 연구 컨설팅을 활용하지는 않는다는 점에서 보수적으로 사용량 청구에 따른 수익만을 대상으로 하였습니다. 국내의 경우 동사의 2021년 1분기까지 DEEP:PHI에 유입된 사용자 증가 추세 및 사용자 별 GPU, Storage 사용 현황에 기반해 추정한 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다. 해외의 경우 DEEP:PHI의 주요 사용층은 인공지능 연구를 수행하는 의료인 연구자라는 점에서 연도별 의료 인공지능 논문수를 기준으로 사용자를 추정한 이후, 국내와 동일하게 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

연구당 평균 가격(P)은 연구 당 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다.

구분
추정근거

연구기간
DEEP:PHI의 평균 연구기간은 데이터 수집 및 레이블링, 데이터 전처리 및 인공지능학습까지 총 6개월로 가정

연구당 사용량
GPU 사용량의 경우 연구당 사용량은 "연구기간 X GPU 월평균 사용시간”으로 추정 연구자 1인당 사용량은 DEEP:PHI의 GPU 월평균 사용량인 161시간(2020년 기준)으로 추정하였으며, 결과적으로 GPU의 연구당 사용량은 연구기간 6개월 X 1인당 GPU 월 평균 사용시간 161시간으로 총 966시간으로 추정했습니다. 스토리지 사용량의 경우 아직 DEEP:PHI를 이용한 연구 활성화 이전이라는 점, 그리고 의료 데이터셋은 평균 50GB 이상의 용량을 가진다는 점에서 DEEP:PHI에서 50GB 이상 사용하는 유저의 스토리지 사용량인 412GB를 연구당 스토리지 사용량으로 추정

DEEP:PHI
이용 요금

DEEP:PHI 이용 요금은 유사한 서비스를 제공하는 업체들의 가격정책을 감안하여 유료 GPU 시간당 1,000원, 유료 스토리지 500GB 추가 기준 월 20,000원으로 측정. 단, 플랫폼 활성화 이전 원활한 사용자 확보를 위해 2020년 100%, 2021-2022년 80%의 가격 할인 정책을 시행하여 실제 이용 요금은 아래와 같음. 

구분
2020년
2021년
2022년
2023년

GPU 이용요금
(시간당)
0원
200원
200원
1,000원

스토리지 이용요금
(월 500GB추가시)
0원
4,000원
4,000원
20,000원

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 국민건강보험공단 [건강보험통계] 종별 인력현황에서 국내 종합병원 전문의 수를 잠재적 이용자라고 가정하였으며, 2021년 1분기 실제 DEEP:PHI 사용인원에 향후 플랫폼 비즈니스의 특징인 네트워크 효과를 반영하여 향후 국내 DEEP:PHI 사용자수를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 종합병원 전문의 수
30,968
32,042
33,153

DEEP:PHI 전문의 사용률
1.50%
2.36%
3.26%

국내 DEEP:PHI 사용자수
463
757
1,081

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
492,268
885,038
1,389,385

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
98,454
177,008
1,389,385

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
18,000
42,000
60,000

STORAGE 사용매출
8,340
31,808
64,849

합계
106,794
208,816
1,454,234

구분
내용
산정근거

전문의 증가율
3.47%
연도별 국내 종합병원 전문의 수 증가율을 의미하며, 2017년~2019년 전문의 연평균 증가율 반영

연도별 
네트워크 효과
15.83%
연도별 사용자 증가율을 의미하며, 2020년 3월~2021년 3월 간 사용자 평균 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【국내 종합병원 전문의 증가율】

(단위 : 명)

구분
2017년
2018년
2019년
연평균 증가율

전문의 수
27,022
27,758
28,928
3.47%

자료: 건강보험심사평가원 건강보험통계연보 요양기관 종별 인력 상급 종합병원, 종합병원 전문의수 합계

나) 해외

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

해외의 연구당 평균 가격(P)은 국내와 동일하게 연구 당 평균 연구원수와 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다. 

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 해외 DEEP:PHI 수요층이 인공지능을 이용한 연구개발을 진행하고 논문을 발간하는 대학병원 교수라는 점에서 미국국립의학도서관(PubMed Central)에서 (convolutional) 그리고 (deep learning) 그리고 (artificial intelligence)으로 검색한 2017년~2019년 국내외 의료 인공지능 논문수를 모집단으로 하고, 2017-2019 (3개년) 의료 인공지능 논문수 증가율만큼 미래에도 동일하게 증가한다고 가정하였습니다. 상기 방법으로 추정한 국외 의료 인공지능 논문수에서 국내의 DEEP:PHI 전문의 사용률을 준용하여 해외 DEEP:PHI 사용자를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 의료 인공지능 논문수
9,617
24,938
64,669

DEEP:PHI 사용률
1.50%
2.36%
3.26%

해외 DEEP:PHI 사용자수
144
589
2,108

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
152,862
688,812
2,710,199

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
30,572
137,762
2,710,199

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
12,000
12,000
60,000

STORAGE 사용매출
1,727
7,073
126,498

합계
32,299
144,835
2,836,697

구분
내용
산정근거

해외 의료
인공지능 논문 
증가율
159.32%
해외 연구 수요를 보여주는 연간 해외 의료 인공지능 논문의 증가율을 의미하며, 2017년~2019년 의료 인공지능 논문 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【해외 의료 인공지능 논문수 증가율】

구분
2016년
2017년
2018년
2019년
연평균 증가율

해외 의료 인공지능 논문수
82
276
788
1,430
159.32%

자료: PubMed Central 에서 의료 인공지능 관련 키워드로 검색한 2016년~2019년 해외 의료 인공지능 논문수

4) 인공지능 마켓플레이스(DEEP:STORE)

동사는 DEEP:STORE의 사용량 기반 결제 기능 등 추가 기능을 개발 중에 있으며, 아직 일반에 공개하지 않은 상황입니다. 이에 따라 DEEP:STORE의 매출은 증권신고서 제출일 현재 아직 발생하지 않았으며, 추가 기능 개발이 완료되는 2022년 이후 매출이 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 

DEEP:STORE의 수익은 마켓플레이스 내 등록된 인공지능 제품의 사용에 따른 사용량 청구 수익(Pay Per Use)이 주를 이룹니다. 동사가 등록한 인공지능 제품의 경우는 DEEP:AI의 사용료 수익과 마찬가지로 수익의 100%를 동사가 획득하며, 동사가 아닌 의료인 또는 타 인공지능 업체가 등록한 인공지능 제품의 경우 사용료 수익 중 일정 비율을 수수료로 획득합니다. 

추정 시에는 2021년에는 기능 개발 중으로 2022년부터 본격적인 매출이 발생할 것으로 가정하였고, 향후 동사가 자체 개발한 인공지능 제품보다 의료인 또는 타 인공지능 업체가 개발한 제품이 더욱 늘어날 것으로 가정해 수수료 수익만을 대상으로 하였습니다. 또한 DEEP:STORE에 인공지능 제품을 등록할 주 사용자는 DEEP:PHI 사용자라는 점에서 연도별로 추정한 DEEP:PHI 연구개발건수 중 일정 비율이 실제 식약처 인허가를 거쳐 제품화되고 DEEP:STORE에 등록될 것으로 가정하였습니다. 

각 제품 별 사용료 수익은 앞서 추정한 DEEP:AI의 평균 수익으로 가정하여 DEEP:STORE 내 제품 건수를 반영한 전체 사용료 수익 중 일정 수수료를 취득하는 방식으로 국내외의 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
국내 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 DEEP:PHI 사용자
463
757
1,081

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.20%
1.00%

국내 DEEP:AI 제품출시
-
1
11

제품당 국내 평균 매출액
-
325,386
330,592

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
394,280
3,573,106

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
118,284
1,071,932

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
해외 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균 매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 DEEP:PHI 사용자
144
589
2,108

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.20%
1.00%

해외 DEEP:AI 제품출시
-
1
21

제품당 해외 평균 매출액
-
169,182
182,266

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
169,182
3,842,701

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
50,755
1,152,810

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

(가) 영업수익

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
940
1,679
3,002

해외
-
433
2,536

DEEP:CHEST
국내
476
827
1,434

해외
-
270
1,584

DEEP:DENTAL
국내
426
800
1,505

DEEP:ENDO
국내
-
567
993

DEEP:LUNG
국내
211
387
708

DEEP:NEURO
국내
100
174
499

DEEP:BREAST
국내
-
47
80

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
980
1,972
3,487

해외
-
1,168
2,005

인공지능 개발툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
141
2,745

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
94
1,051

해외
-
54
1,146

합계
3,268
8,797
24,228

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

가) 국내

DEEP:AI의 매출은 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 매출 추정은 DEEP:AI 제품군별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다.

예상수익=ⓐ 연간 진단료 총액×
ⓑ 판독료 비중(0.3)×ⓒ 판독료 내 수익 비율×ⓓ 예상 도입율

구분
추정근거

ⓐ 연간 진단료 총액

건강보험심사평가원의 보건의료빅데이터개방시스템내 진료행위 통계를 이용해 산출하였습니다.
2015년~2020년까지 총 6개년의 진단료 변화 추이를 반영하여 2021년~2023년의 예상 진단료를 산정하였습니다. 코로나19 팬데믹 장기화 및 기존 의료행위의 대체기술 도입과 같은 의료환경의 변화를 이유로 연도별 진단료 총액의 성장추세가 둔화되는 움직임을 보이고 있습니다. 그럼에도 매출의 추정기간인 2023년까지 단기간 내에 급격한 임상환경의 변화가 발생할 가능성은 높지 않다는 점에서 2015년부터 2020년까지의 연평균 성장률을 활용해 향후 3개년 예상 진단료를 산정하였습니다.

ⓑ 연간 판독료
타켓영상의 연간 판독료는 건강보험심사평가원의 건강보험급여비용(2020년 3월 기준)을 기준으로 추정하였습니다. 건강보험요양급여비용의 제2부 제3장 영상진단 및 방사선치료료에 따르면 영상진단료는 촬영료 70%, 판독료 30%로 구성되어 있습니다. 따라서 질환 별 연간 판독료는 연간 진단료 총액의 30%로 산출하였습니다.

ⓒ 판독료 내 DEEP:AI 
제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓓ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

주)

예상 도입률은 소프트웨어 의료기기인 DEEP:AI의 특성을 고려하여 병원에서대표적으로 활용되는 소프트웨어 의료기기인 PACS의 과거 시장 도입률과 EMR의 주요 업체 별 시장 점유율, 그리고 의료 인공지능 분야의 주요 경쟁 업체 현황을 활용하여 산정하였습니다. 

【참고: 2000년~2005년 PACS의 시장 도입률】

구분
2000년
2001년
2002년
2003년
2004년
2005년
CAGR

도입률
16.24%
27.30%
45.90%
70.40%
80.30%
87.27%
39.98%

출처) DATANET, '국내 병원 정보화 현황', '06.09.27 

【참고: 2020년 주요 EMR 업체의 시장점유율 및 매출규모 비율】

(단위: 개, 백만원)

구분
EMR A사
EMR B사
EMR C사
EMR D사
EMR E사

의원수
15,000
6,000
3,000
2,200
2,000

의원 점유율
53.19%
21.28%
10.64%
7.80%
7.09%

매출액
100,212
37,283
41,514
3,921
-

매출액 비율
54.87%
20.38%
22.69%
2.14%
-

출처)
의원수-
MEDI:GATE NEWS, '의원급 EMR시장 재편', '21.03.18

매출액-
EMR A사, B사: 사업보고서(2020.12)

EMR C사: 감사보고서(2020.12)

EMR D사: NICE 평가정보(2020.12)

주1)
EMR 업체별 의원수 현황은 위 출처의 기사를 인용한 자료로, 객관적인 시장점유율을 판단하기 위해 각 업체 별 2020년 매출액의 비율을 함께 고려하였습니다.

주2)
EMR E사의 매출 관련 최신 자료는 2015년도 기업평가정보 자료로 3,646 백만원 규모입니다. 동일연도 기준의 비교를 위해 매출액 비율 계산시 E사의 매출액은 생략하였습니다.

예상 도입률 산정 시 PACS의 2000년~2002년 도입률을 DEEP:AI를 포함한 인공지능 의료기기의 2021년~2023년 전체 도입률로 준용하였습니다. 

【2021년~2023년 인공지능 의료기기의 예상 도입률】

구분
2021년
2022년
2002년

인공지능 의료기기 도입률
16.24%
27.30%
45.90%

인공지능 의료기기 도입률 중 경쟁제품 유무에 따라 가중치를 부여하여 최종적인 DEEP:AI 제품별 도입률을 산정하였습니다. 

경쟁 제품이 없는 경우, 시장 내 의료기기 수요의 100%를 획득할 것이지만 보수적으로 후발주자의 제품이 시장에 유입될 것으로 가정하여 EMR 선두 업체 A사의 의원 점유율 53.19%과 매출액 비율 54.87%를 준용하여 의료기기 수요의 50%를 획득할 것으로 산정하였습니다. 

【경쟁제품이 없는 경우 도입률 가중치】

구분
EMR A사
의원 점유율
EMR A사
매출액 비율
DEEP:AI
도입률 가중치

비율
53.19%
54.87%
50.00%

경쟁 제품이 있는 경우, 증권신고서 제출일 현재 기업공개 후 의료 인공지능 사업화를 진행 중이거나, 인공지능 관련 혁신의료기기소프트웨어 기업 인증을 받은 주요 경쟁업체가 4곳이라는 점을 고려하여 동사를 포함한 5개 업체의 평균 점유율인 20%를 수요로 획득할 것으로 산정하였습니다. 

【의료 인공지능 분야의 주요 경쟁업체 현황】

구분
의료 인공지능
A사
의료 인공지능
B사
의료 인공지능
C사
의료 인공지능
D사

식약처 
인허가수
14개
9개
5개
5개

기업공개
여부
O
O
-
-

혁신의료기기소프트웨어 
인증 여부
-
O
O
O

【경쟁제품이 있는 경우 도입률 가중치】

구분
주요 의료 인공지능 업체수
DEEP:AI
도입률 가중치

내용
5개 업체
20.00%

주1)
주요 의료 인공지능 업체수는 4개 업체의 경쟁업체와 동사를 포함한수치입니다.

주2)
5개 업체 외에도 의료 인공지능 업체가 존재하지만, 의료 인공지능 제품의 연구개발기간과 식약처 인허가 획득 기간 고려 시 제품 상업화를 위해 2년 이상의 기간이 소요된다는 점에서 매출추정 시에 주요 경쟁업체는 위 5개 업체로 한정하였습니다.

인공지능 의료기기의 예상 도입률과 경쟁제품 유무에 따른 도입률 가중치를 곱하여 산정한 연도별 DEEP:AI 예상도입률은 다음과 같습니다. 

【2021년~2023년 DEEP:AI의 예상 도입률】

구분
2021년
2022년
2002년

인공지능 의료기기 도입률 (A)
16.24%
27.30%
45.90%

도입률
가중치
경쟁제품 無 (B)
50.00%

경쟁제품 有 (C)
20.00%

DEEP:AI
예상도입률
경쟁제품 無 (A X B)
8.12%
13.65%
22.95%

경쟁제품 有 (A X C)
3.25%
5.46%
9.18%

① DEEP:SPINE

DEEP:SPINE은 척추 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 척추질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 X-ray, MRI 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:SPINE-CF-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:SPINE-SC-01, DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

척추질환은 10대는 척추측만증, 20대~30대는 디스크, 40대~50대는 척추전방전위증, 60대 이상은 척추 압박골절 등이 주로 발생하는 등 전연령대에 걸쳐 빈번하게 발생하여 영상판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:SPINE 제품군은 척추 X-ray영상 내 요추 압박골절의검출 보조 및 척추 X-ray, MRI영상의 인공지능 분석을 통해 의료계의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:SPINE 제품군은 증권신고서 제출일 현재
건강보험심사평가원의 급여 심사에 활용되고 있으며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통한 원격판독에 활용되고 있습니다. 상급병원을 대상으로 수 건의 계약을 완료하여 납품을 진행 중입니다. 향후 척추질환에 대한 병원의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:SPINE 제품군은 동사의 자체 조사 결과 동사 제품을 제외하고 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 없다는 점에서 상대적으로 높은 도입율을 부여하여 추정하였습니다. 또한 DEEP:SPINE 제품군은 X-ray 영상과 MRI 영상을 대상으로 하며, X-ray와 MRI 영상의 촬영빈도, 가격 등이 상이하다는 점에서 X-ray, MRI 2 개의 시장으로 나누어 추정하였습니다. 

ⓐ 척추 X-Ray (DEEP:SPINE-CF-01, DEEP:SPINE-SC-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 X-ray 진단료 총액
169,117,253
179,548,958
190,624,125

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 X-ray 판독료 총액
50,735,176
53,864,687
57,187,238

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
823,939
1,470,506
2,624,894

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
진단료 증가율
6.17%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 척추 X-Ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

8.12%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

척추 X-ray 진단료
109,800,692
122,297,111
131,732,448
138,996,689
150,036,860
148,108,488
6.17%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 척추 X-ray 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

ⓑ 척추 MRI (DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 MRI 진단료 총액
47,506,660
50,981,593
54,710,705

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 MRI 판독료 총액
14,251,998
15,294,478
16,413,211

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
115,726
208,770
376,683

구분
내용
산정근거

척추 MRI 
진단료 증가율
7.31%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 척추 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율 차별화

예상 도입률

8.12%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

척추 MRI 진단료
29,355,113
32,050,672
34,396,404
37,360,325
41,251,210
41,780,947
7.31%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 척추 MRI 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

②
DEEP:CHEST (DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02)

DEEP:CHEST는 흉부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 흉부 영상의 인공지능 분석에 사용되며 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

흉부 X-ray 검사는 흉부의 질환을 진단하는 가장 기본적인 검사 방법으로, 적은 시간과 비용으로 폐, 종격동, 흉막 질환 등의 질환을 민감하게 진단할 수 있다는 점에서 건강검진 등에 널리 활용되고 있어 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:CHEST 제품군은 흉부 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:CHEST 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 상급병원에 납품되어 활용 중이며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS에 연동되어 원격 판독에 활용되고 있습니다. 또한 시범사업을 거쳐 2022년 김해지역 보건소에 납품될 예정으로 향후 병원 및 보건소의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:CHEST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 X-ray 진단료 총액
244,411,062
252,294,453
260,432,119

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 X-ray 판독료 총액
73,323,319
75,688,336
78,129,636

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
476,308
826,517
1,434,460

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray
 진단료 증가율
3.23%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 흉부 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

흉부 X-ray 진단료
182,625,611
200,513,051
199,233,268
220,007,399
229,375,576
214,040,471
3.23%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 흉부 X-ray 진료행위 코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

③
DEEP:DENTAL (DEEP:DENTAL-CS-01)

DEEP:DENTAL은 치아 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 치아 촬영 영상의 인공지능 분석에 사용되며 파노라마 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:DENTAL-CS-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다.

치아 파노라마 X-ray 검사는 치아 및 주위조직의 전반적인 상태에 대한 파악이 용이하다는 점에서 치아 질환의 판독 시 보편적으로 활용됩니다. 동사의 DEEP:DENTAL 제품군은 치아 파노라마 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 치과의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 목적으로 치과의원에 납품되어 활용되고 있습니다. 향후에도 치과의원을 주요 타겟으로 한 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

파노라마 X-ray 진단료 총액
218,411,641
244,273,649
273,197,964

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

파노라마 X-ray 판독료 총액
65,523,492
73,282,095
81,959,389

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
425,641
800,240
1,504,774

구분
내용
산정근거

파노라마 X-ray
 진단료 증가율
11.84%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 파노라마 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 파노라마 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

파노라마 X-ray
진단료
106,087,189
120,233,843
136,942,013
152,647,958
174,612,008
185,638,107
11.84%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 파노라마 X-ray 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

④
DEEP:ENDO

DEEP:ENDO는 내시경 촬영 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 내시경 영상의 인공지능 분석에 사용되며 위내시경 영상과 대장내시경 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:ENDO-ST-01, DEEP:ENDO-CL-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

위내시경 검사 및 대장 내시경 검사는 염증, 궤양, 폴립, 암 등의 질환을 진단하는 검사 방법으로 종합건강검진 등에 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:ENDO 제품군은 내시경 영상의 인공지능 분석을 통해 내시경 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다. 

DEEP:ENDO 제품군은 내시경 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:ENDO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

위+대장 내시경 진단료 총액
332,248,283
346,161,541
360,657,432

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

위+대장 내시경 판독료 총액
99,674,485
103,848,462
108,197,230

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
567,013
993,251

주) DEEP:ENDO 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

위+대장 내시경
 진단료 증가율
4.19%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 위+대장 내시경 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 위+대장 내시경 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

위+ 대장 내시경
진단료
241,301,123
253,094,870
260,406,372
286,608,094
306,076,936
296,237,268
4.19%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 위내시경 및 대장내시경진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

⑤
DEEP:LUNG

DEEP:LUNG은 폐 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 폐질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:LUNG-LN-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:LUNG-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

폐질환 중 폐암은 전세계적으로 유병률과 사망률이 가장 높은 암 중 하나로, 국내에서는 2019년 7월부터 국가 폐암 검진 사업이 시행되어 매년 약 270만명의 흉부 CT 촬영이 예상되는 등 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:LUNG 제품군은 폐 CT영상 내 폐 결절의 검출 보조 및 폐 CT영상의 인공지능 분석을 통해 폐 CT에 대한 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:LUNG 제품군은 증권신고서 제출일 현재 상급병원을 대상으로 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 현재에도 인공지능 판독 수요 및 인공지능 연구 수요가 많은 제품군에 해당하여 상급병원 위주로 영업 및 보급 확산을 계획중에 있으며, 향후 국가 폐암 검진 사업을 타겟으로 하여 사용자 편의성 등 제품 고도화 진행 중입니다. 

DEEP:LUNG 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 CT 진단료 총액
433,920,478
472,361,129
514,207,205

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 CT 판독료 총액
130,176,144
141,708,339
154,262,161

판독료 내 수익 비율
5.00%
5.00%
5.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
211,406
386,864
708,063

구분
내용
산정근거

흉부 CT
 진단료 증가율
8.86%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 흉부 CT 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
5.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 1.5%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 CT 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

흉부 CT 진단료
226,521,410
266,856,600
289,261,679
332,116,098
366,169,474
346,281,494
8.86%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 흉부 CT 진료행위코드의2015년~2020년 연도별 진료금액

⑥
DEEP:NEURO

DEEP:NEURO는 신경두경부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 뇌혈관 질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 MRI와 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:NEURO-CA-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:NEURO-HE-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

뇌혈관 질환은 중년 이상에서 주로 발생하는 성인병이며 고혈압, 당뇨, 비만, 스트레스 등이 주 원인으로 식습관이 불규칙하고 스트레스에 노출되어 있는 현대인에게 발생하기 쉽습니다. 뇌손상을 줄이기 위해 신속한 진단과 치료가 필수적이라는 점에서 동사의 DEEP:NEURO 제품군과 같은 인공지능 판독 보조가 뇌혈관 질환 진단 속도 개선에 크게 도움이 될 것으로 기대됩니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 증권신고서 제출일 현재 병원에서 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 신경외과, 신경과, 응급의학과, 영상의학과 등 뇌혈관 질환과 관련된 과를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

뇌 MRI 진단료 총액
102,378,063
106,039,007
109,830,864

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

뇌 MRI 판독료 총액
30,713,419
31,811,702
32,949,259

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
15.15%

합계
99,757
173,692
499,082

구분
내용
산정근거

뇌 MRI
 진단료 증가율
3.58%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 뇌 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 뇌 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

뇌 MRI 진단료
87,183,698
97,935,487
100,265,889
95,430,988
113,307,216
103,927,148
3.58%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 뇌 MRI 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

주)
2019년과 2020년 뇌 MRI 진단료는 수가 기준과 관련 코드가 달라진 관계로 변경된 코드를 기준으로 산정

⑦
DEEP:BREAST

DEEP:BREAST는 유방 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 유방촬영영상(Mammography)의 인공지능 분석에 사용됩니다. DEEP:BREAST-MS-01, DEEP:BREAST-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

유방암은 국내에서 여성이 가장 많이 걸리는 암 중 하나로, 40대~50대 중년 여성에게서 주로 발생하나 최근 20대~30대에서도 빈발하고 있습니다. 유방촬영술은 유방암을 검진하기 위한 기본적인 검사 방법으로, 국가 암 검진 사업에서도 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 인공지능 분석을 통해 유방촬영영상에 대한 높은 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:BREAST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유방촬영술 진단료 총액
27,910,664
28,413,813
28,926,033

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

유방촬영술 판독료 총액
8,373,199
8,524,144
8,677,810

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
46,542
79,662

주) DEEP:BREAST 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

유방촬영술
 진단료 증가율
1.80%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 유방촬영술 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 유방촬영술 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

유방촬영술 진단료
23,561,543
25,919,174
25,898,425
26,617,292
26,930,936
25,763,242
1.80%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 유방촬영술 진료행위코드의2015년~2020년 연도별 진료금액

나) 해외

DEEP:AI의 해외 매출은 해외 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 동사는 제품의 활용도와 시장성을 기준으로 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST 제품군에 대해 2022년도까지 미국 FDA, 유럽 CE, 그리고 주요 동남아시아 국가의 인증을 완료할 계획으로 인증 절차를 진행 중에 있습니다. 이에 따라 2023년까지 해외 매출 추정은 현재 인증을 진행중인 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST에 한정하여 산정하였으며 제품군 별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다. 

DEEP:AI의 해외 판매 시에 해당 국가의 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 또는 합작회사를 설립하여 판매를 진행할 예정으로, 현지 업체와 7:3의 수익 배분을 가정하여 전체 매출중 70%를 획득하는 것으로 매출 추정을 하였습니다. 

예상수익=ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모 ×
ⓑ 영상 중 부위별 매출 비율×ⓒ 세부 타겟 시장 비율×ⓓ 판독료 내 수익 비율 ×ⓔ 예상 도입률 ×ⓕ 현지 병원(회사)와 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모
Transparency Market Research(2020)의 "AI in Medical Imaging Market" 자료에 근거한 해외 시장 규모를 추정하였습니다.

ⓑ 영상 중 부위별 
매출 비율

국내 건강보험심사평가원 자료를 통해 각 의료영상당 DEEP:AI 솔루션에 해당하는 부위별 매출 비율을 준용하여 산출 하였습니다.
(예시:
2020년도 전체 CT 진료금액이 20억일 때, 그 중 흉부 CT 진료금액이 4억이면 CT 시장 규모 중 흉부 CT 시장이 차지하는 비율을 20%로 추정)

ⓒ 세부 타겟 시장 비율
대륙별 총 시장규모에서 실제 제품 판매가 가능한 세부 타겟 시장의 비율로, 의료기기 인허가 진행 중으로 판매 계획이 수립된 국가의 시장 비중과 해당 국가별 인허가 예정 시기를 고려하여 반영하였습니다.

ⓓ 판독료 내 DEEP:AI 제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓔ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

ⓕ 현지 병원(회사)와 
수익배분비율
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영하였습니다.

①
DEEP:SPINE

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 FDA 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
35,608,954
50,919,805
73,516,570

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
338,797
1,641,398

주) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 CE 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
15,182,719
21,832,061
31,743,700

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
82,345
801,839

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아의 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 아시아-태평양 시장 내 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남,인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
16,447,945
24,029,571
35,818,461

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
11,414
92,717

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

②
DEEP:CHEST

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
55,591,375
79,494,106
114,771,335

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
211,567
1,024,996

주) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
23,702,696
34,083,402
49,557,085

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
51,422
500,720

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아를 주요 타겟으로 2021년부터2022년에 걸쳐 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
25,677,921
37,514,072
55,918,450

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
7,128
57,899

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

2) 인공지능 PACS (DEEP:PACS)

동사는 2개의 DEEP:PACS 제품에 대한 식약처 인허가를 완료하였고, 증권신고서 제출일 현재 1개 제품의 개발을 진행하고 있습니다. 식약처 인허가를 획득한 DEEP:PACS는 웹 PACS인 DEEP:PACS-ZERO-01과 설치형 PACS인 DEEP:PACS-CS-01이 있습니다. 2개 제품의 인허가 시기는 2020년 1건, 2021년 1건으로 2020년 하반기 이후 영업활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:AI 솔루션을 활용하고자 하는 병ㆍ의원 및 공공기관을 주요 타겟으로 하여 DEEP:AI 솔루션의 뷰어로서 연계하여 판매를 진행하고 있습니다. 주로 연간 라이선스 방식으로 판매를 진행하고 있으며 향후 사용료 청구(Pay Per Use) 방식의 판매도 진행할 예정입니다.

추정 시에는 동사의 DEEP:PACS 제품은 기존에 10년 이상 PACS를 개발한 업체들을 중심으로 형성되어 있는 PACS시장에 새롭게 진입하는 제품으로 수요자가 DEEP:PACS를 활용할 유인을 근거로 하였습니다. DEEP:PACS가 보유한 기존 PACS 제품과의 주요 차별성은 DEEP:AI의 판독 결과를 확인하거나 DEEP:PHI를 이용한 연구개발 결과를 확인하는 뷰어로서의 연계 활용이 유용하다는 점입니다. 이에 따라 국내외 모두 DEEP:AI, DEEP:PHI, DEEP:STORE 등 동사 타제품을 사용하는 사용자 중 일부가 DEEP:PACS를 구매할 것으로 가정하여 매출을 추정하였습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 국내시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 국내 PACS
시장규모
보건산업진흥원_품목브리프 Vol 59의 2016년도 국내 의료용영상처리용장치 소프트웨어 시장규모에 국내 PACS 시장점유율 1위 기업인 인피니트 헬스케어의 내수매출 성장률(2016-2019)인 4.98%를 적용하여 국내 PACS 시장규모를 추정

ⓑ 동사제품
국내시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 국내시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 30%의 동사제품 전환 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 PACS 시장규모
127,660,042
134,022,947
140,702,996

DEEP:PACS 예상 점유율
0.77%
1.47%
2.48%

- 동사 제품 국내시장 점유율
2.56%
4.90%
8.26%

- 제품 전환율
30.00%
30.00%
30.00%

합계
980,018
1,971,604
3,487,305

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 해외시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 해외 PACS 
시장규모
TECHNAVIO보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 2016년 약 26억 달러에서 연 평균 
5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 35억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 
TECHNAVIO의 세계 PACS 시장규모 예측치를 사용하였습니다.

ⓑ동사제품 
해외시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 해외시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 0.45% 만 동사제품 전환 가정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 PACS 시장규모
4,138,200,000
4,379,800,000
4,635,505,302

DEEP:PACS 예상 점유율
0.00%
0.03%
0.04%

- 동사 제품 해외시장 점유율
3.57%
5.93%
9.61%

- 제품 전환율
0.00%
0.45%
0.45%

합계
-
1,168,237
2,004,610

주) 2021년
도에는 DEEP:AI 해외매출이 발생하지 않는 점을 고려하여 제품전환율 0% 가정

3) 인공지능 개발툴 (DEEP:PHI)

동사는 2020년 3월 DEEP:PHI 서비스를 정식 오픈하여 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 개발을 진행 중에 있습니다. DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 의료인의 인공지능 연구 컨설팅을 등 기술영업 활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:PHI는 인공지능 연구 개발을 원하는 의료인을 주요 타겟으로 하여 매출을 확대하고있습니다. DEEP:PHI의 수익은 주로 인공지능 학습을 위한 GPU 사용 및 Storage 사용 등 인공지능 인프라 사용량 청구(Pay Per Use) 방식 및 인공지능 연구 컨설팅 수익으로 구성됩니다. 의료인의 DEEP:PHI를 이용한 플랫폼 개발 방식 유입을 위해 2021년부터 2022년까지 한시적인 사용료 할인 정책을 진행하고 있습니다. 

추정 시에는 모든 의료인이 인공지능 연구 컨설팅을 활용하지는 않는다는 점에서 보수적으로 사용량 청구에 따른 수익만을 대상으로 하였습니다. 국내의 경우 동사의 2021년 1분기까지 DEEP:PHI에 유입된 사용자 증가 추세 및 사용자 별 GPU, Storage 사용 현황에 기반해 추정한 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다. 해외의 경우 DEEP:PHI의 주요 사용층은 인공지능 연구를 수행하는 의료인 연구자라는 점에서 연도별 의료 인공지능 논문수를 기준으로 사용자를 추정한 이후, 국내와 동일하게 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

연구당 평균 가격(P)은 연구 당 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다.

구분
추정근거

연구기간
DEEP:PHI의 평균 연구기간은 데이터 수집 및 레이블링, 데이터 전처리 및 인공지능학습까지 총 6개월로 가정

연구당 사용량
GPU 사용량의 경우 연구당 사용량은 "연구기간 X GPU 월평균 사용시간”으로 추정 연구자 1인당 사용량은 DEEP:PHI의 GPU 월평균 사용량인 161시간(2020년 기준)으로 추정하였으며, 결과적으로 GPU의 연구당 사용량은 연구기간 6개월 X 1인당 GPU 월 평균 사용시간 161시간으로 총 966시간으로 추정했습니다. 스토리지 사용량의 경우 아직 DEEP:PHI를 이용한 연구 활성화 이전이라는 점, 그리고 의료 데이터셋은 평균 50GB 이상의 용량을 가진다는 점에서 DEEP:PHI에서 50GB 이상 사용하는 유저의 스토리지 사용량인 412GB를 연구당 스토리지 사용량으로 추정

DEEP:PHI
이용 요금

DEEP:PHI 이용 요금은 유사한 서비스를 제공하는 업체들의 가격정책을 감안하여 유료 GPU 시간당 1,000원, 유료 스토리지 500GB 추가 기준 월 20,000원으로 측정. 단, 플랫폼 활성화 이전 원활한 사용자 확보를 위해 2020년 100%, 2021-2022년 80%의 가격 할인 정책을 시행하여 실제 이용 요금은 아래와 같음. 

구분
2020년
2021년
2022년
2023년

GPU 이용요금
(시간당)
0원
200원
200원
1,000원

스토리지 이용요금
(월 500GB추가시)
0원
4,000원
4,000원
20,000원

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 국민건강보험공단 [건강보험통계] 종별 인력현황에서국내 종합병원 전문의 수를 잠재적 이용자라고 가정하였으며, 2021년 1분기 실제 DEEP:PHI 사용인원에 향후 플랫폼 비즈니스의 특징인 네트워크 효과를 반영하여 향후 국내 DEEP:PHI 사용자수를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 종합병원 전문의 수
31,653
32,930
34,259

DEEP:PHI 전문의 사용률
1.46%
2.30%
3.15%

국내 DEEP:PHI 사용자수
463
757
1,081

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
492,268
885,038
1,389,385

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
98,454
177,008
1,389,385

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
18,000
42,000
60,000

STORAGE 사용매출
8,340
31,808
64,849

합계
106,794
208,816
1,454,234

구분
내용
산정근거

전문의 증가율
4.03%

연도별 국내 종합병원 전문의 수 증가율을 의미하며, 2017년~
2020년 전문의 연평균 증가율 반영

연도별 
네트워크 효과
15.83%
연도별 사용자 증가율을 의미하며, 2020년 3월~2021년 3월 간 사용자 평균 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【국내 종합병원 전문의 증가율】

(단위 : 명)

구분
2017년
2018년
2019년
2020년
연평균 증가율

전문의 수
27,022
27,758
28,928
30,426
4.03%

자료:

건강보험심사평가원 건강보험통계연보 요양기관 종별 인력 상급 종합병원, 종합병원 전문의수 합계

나) 해외

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

해외의 연구당 평균 가격(P)은 국내와 동일하게 연구 당 평균 연구원수와 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다. 

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 해외 DEEP:PHI 수요층이 인공지능을 이용한 연구개발을 진행하고 논문을 발간하는 대학병원 교수라는 점에서 미국국립의학도서관(PubMed Central)에서 (convolutional) 그리고 (deep learning) 그리고 (artificial intelligence)으로 검색한 2017년~2019년 국내외 의료 인공지능 논문수를 모집단으로 하고, 2017-2019 (3개년) 의료 인공지능 논문수 증가율만큼 미래에도 동일하게 증가한다고 가정하였습니다. 상기 방법으로 추정한 국외 의료 인공지능 논문수에서 국내의 DEEP:PHI 전문의 사용률을 준용하여 해외 DEEP:PHI 사용자를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 의료 인공지능 논문수
9,617
24,938
64,669

DEEP:PHI 사용률
1.46%
2.30%
3.15%

해외 DEEP:PHI 사용자수
141
574
2,040

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
149,554
670,230
2,622,704

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
29,911
134,046
2,622,704

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
12,000
12,000
60,000

STORAGE 사용매출
1,689
6,882
122,414

합계
31,600
140,928
2,745,118

구분
내용
산정근거

해외 의료
인공지능 논문 
증가율
159.32%
해외 연구 수요를 보여주는 연간 해외 의료 인공지능 논문의 증가율을 의미하며, 2017년~2019년 의료 인공지능 논문 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【해외 의료 인공지능 논문수 증가율】

구분
2016년
2017년
2018년
2019년
연평균 증가율

해외 의료 인공지능 논문수
82
276
788
1,430
159.32%

자료: PubMed Central 에서 의료 인공지능 관련 키워드로 검색한 2016년~2019년 해외 의료 인공지능 논문수

4) 인공지능 마켓플레이스(DEEP:STORE)

동사는 DEEP:STORE의 사용량 기반 결제 기능 등 추가 기능을 개발 중에 있으며, 아직 일반에 공개하지 않은 상황입니다. 이에 따라 DEEP:STORE의 매출은 증권신고서 제출일 현재 아직 발생하지 않았으며, 추가 기능 개발이 완료되는 2022년 이후 매출이 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 

DEEP:STORE의 수익은 마켓플레이스 내 등록된 인공지능 제품의 사용에 따른 사용량 청구 수익(Pay Per Use)이 주를 이룹니다. 동사가 등록한 인공지능 제품의 경우는 DEEP:AI의 사용료 수익과 마찬가지로 수익의 100%를 동사가 획득하며, 동사가 아닌 의료인 또는 타 인공지능 업체가 등록한 인공지능 제품의 경우 사용료 수익 중 일정 비율을 수수료로 획득합니다. 

추정 시에는 2021년에는 기능 개발 중으로 2022년부터 본격적인 매출이 발생할 것으로 가정하였고, 향후 동사가 자체 개발한 인공지능 제품보다 의료인 또는 타 인공지능 업체가 개발한 제품이 더욱 늘어날 것으로 가정해 수수료 수익만을 대상으로 하였습니다. 또한 DEEP:STORE에 인공지능 제품을 등록할 주 사용자는 DEEP:PHI 사용자라는 점에서 연도별로 추정한 DEEP:PHI 연구개발건수 중 일정 비율이 실제 식약처 인허가를 거쳐 제품화되고 DEEP:STORE에 등록될 것으로 가정하였습니다. 

각 제품 별 사용료 수익은 앞서 추정한 DEEP:AI의 평균 수익으로 가정하여 DEEP:STORE 내 제품 건수를 반영한 전체 사용료 수익 중 일정 수수료를 취득하는 방식으로 국내외의 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
국내 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 DEEP:PHI 사용자
463
757
1,081

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.2%
1.00%

국내 DEEP:AI 제품출시
-
1
11

제품당 국내 평균 매출액
-
313,383
318,397

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
313,383
3,502,367

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
94,015
1,050,710

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
해외 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균 매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 DEEP:PHI 사용자
141
574
2,040

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.20%
1.00%

해외 DEEP:AI 제품출시
-
1
21

제품당 해외 평균 매출액
-
179,006
181,870

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
179,006
3,819,268

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
53,702
1,145,780

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

(주27)

■ 정정 전

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

(나) 영업비용

영업비용은 인건비성 비용, 변동비, 경상연구개발비, 고정비로 나누어 추정하였습니다. 동사의 영업비용 상세내역은 다음과 같습니다.

【동사 영업비용 추정 내역】

(단위 : 천원)

구분
비용성격
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

직원급여
인건비성 비용
1,299,627
1,638,168
1,892,580

퇴직급여
인건비성 비용
108,302
136,514
157,715

복리후생비
인건비성 비용
700,989
777,708
846,551

여비교통비
인건비성 비용
68,972
159,163
173,242

접대비
변동비
30,751
83,359
229,001

통신비
인건비성 비용
7,733
16,308
17,751

세금과공과금
고정비
25,017
25,493
25,900

감가상각비
변동비
403,336
534,669
722,225

지급임차료
변동비
64,913
72,821
80,769

수선비
고정비
4,090
4,167
4,234

보험료
변동비
75,409
201,363
432,807

차량유지비
인건비성 비용
30,998
39,628
43,133

경상연구개발비
경상연구개발비
4,034,815
4,785,276
5,832,034

운반비
고정비
3,045
3,103
3,152

교육훈련비
인건비성 비용
939
11,740
12,779

도서인쇄비
고정비
6,969
7,102
7,215

사무용품비
인건비성 비용
5,885
12,522
13,630

소모품비
인건비성 비용
40,260
116,243
126,525

지급수수료
변동비
147,005
398,497
1,094,738

광고선전비
고정비
3,762
3,834
3,895

건물관리비
변동비
63,121
70,811
78,539

무형자산상각비
변동비
30,797
44,405
166,901

주식보상비용
인건비성 비용
1,649,431
775,948
-

합 계
-
8,806,167
9,918,842
11,965,315

영업수익
-
3,357,764
9,102,121
25,005,039

영업수익 대비 비율
-
262.26%
108.97%
47.85%

■ 정정 후

4. 공모가격에 대한 의견

다. 추정 당기순이익 산정내역

(2) 항목별 추정 근거

(나) 영업비용

영업비용은 인건비성 비용, 변동비, 경상연구개발비, 고정비로 나누어 추정하였습니다. 동사의 영업비용 상세내역은 다음과 같습니다.

【동사 영업비용 추정 내역】

(단위 : 천원)

구분
비용성격
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

직원급여
인건비성 비용
1,299,627
1,638,168
1,892,580

퇴직급여
인건비성 비용
108,302
136,514
157,715

복리후생비
인건비성 비용
700,989
777,708
846,551

여비교통비
인건비성 비용
68,972
159,163
173,242

접대비
변동비
29,933
80,568
221,886

통신비
인건비성 비용
7,733
16,308
17,751

세금과공과금
고정비
25,017
25,493
25,900

감가상각비
변동비
403,336
534,669
722,225

지급임차료
변동비
64,913
72,821
80,769

수선비
고정비
4,090
4,167
4,234

보험료
변동비
73,334
194,820
417,427

차량유지비
인건비성 비용
30,998
39,628
43,133

경상연구개발비
경상연구개발비
4,034,815
4,785,276
5,832,034

운반비
고정비
3,045
3,103
3,152

교육훈련비
인건비성 비용
939
11,740
12,779

도서인쇄비
고정비
6,969
7,102
7,215

사무용품비
인건비성 비용
5,885
12,522
13,630

소모품비
인건비성 비용
40,260
116,243
126,525

지급수수료
변동비
143,093
385,156
1,060,727

광고선전비
고정비
3,762
3,834
3,895

건물관리비
변동비
63,121
70,811
78,539

무형자산상각비
변동비
30,797
44,405
166,901

주식보상비용
인건비성 비용
1,649,431
775,948
-

합 계
-
8,799,361
9,896,168
11,908,810

영업수익
-
3,268,410
8,797,396
24,228,196

영업수익 대비 비율
-
269.22%
112.49%
49.15%

(주28)

■ 정정 전

1. 사업의 개요

가. 회사 현황

(2) 제품현황

(가) DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)

1) 제품 분류

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 식약처 인허가를 받은 총 15 개의 DEEP:AI 제품을 보유하고 있습니다.
뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환, 흉부질환 등 주요 질환 별 제품을 보유하고 있고 지속적인 제품개발을 진행하고 있어 총 보유 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. 각 제품 별 목표질환 및 제품 모델명, 주요 기능은 아래의 표와 같습니다.

【
DEEP:AI 주요 제품 분류
】

제품명
목표질환
모델명
기능

DEEP:NEURO
뇌혈관질환
DN-CA-01

뇌 MRI 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

뇌동맥류 검출 보조 기능

DN-HE-01

뇌 CT 영상의

주변보다 밝은 뇌 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:LUNG

폐질환

DL-LN-01

폐 CT 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

폐결절 검출 보조 기능

DL-SG-01

폐 CT 영상 내

폐 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:SPINE

척추질환

DS-CF-01

척추 X-ray 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

요추 압박골절 검출 보조 기능

DS-SC-01

척추 X-ray 영상 내

양끝 척추뼈 사이 각도에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-ID-01

척추 MRI 영상 내

척추간판 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-BM-01

척추 MRI 영상 내

주변보다 어두운 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:CHEST
흉부질환

DC-XR-01

흉부 X-ray 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DC-XR-02

흉부 X-ray 영상 내

폐영역 시각화 및 심흉비에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:BREAST
유방질환

DB-MS-01

Mammography 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DB-SG-01

Mammography 영상 내

유방섬유유선조직에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:ENDO
내시경병변

DE-ST-01

위내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DE-CL-01

대장내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:DENTAL
치주질환

DD-CS-01

치과용 파노라마 X-ray 영상 내

치근영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

■ 정정 후

1. 사업의 개요

가. 회사 현황

(2) 제품현황

(가) DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)

1) 제품 분류

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 식약처 인허가를 받은 총 15 개의 DEEP:AI 제품을 보유하고 있습니다.
뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환, 흉부질환 등 주요 질환 별 제품을 보유하고 있고 지속적인 제품개발을 진행하고 있어 총 보유 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. 각 제품 별 목표질환 및 제품 모델명, 주요 기능은 아래의 표와 같습니다.

【
DEEP:AI 주요 제품 분류
】

제품명
목표질환
모델명
품목허가번호
최초허가일자
기능

DEEP:NEURO
뇌혈관질환
DN-CA-01
제허 20-467 호
2020-06-10

뇌 MRI 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

뇌동맥류 검출 보조 기능

DN-HE-01
제인 20-4751 호
2020-08-13

뇌 CT 영상의

주변보다 밝은 뇌 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:LUNG

폐질환

DL-LN-01

제허 20-578 호
2020-07-16

폐 CT 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

폐결절 검출 보조 기능

DL-SG-01

제인 20-4805 호
2020-09-02

폐 CT 영상 내

폐 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:SPINE

척추질환

DS-CF-01

제허 19-550 호
2019-08-20

척추 X-ray 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

요추 압박골절 검출 보조 기능

DS-SC-01

제인 20-4743 호
2020-08-12

척추 X-ray 영상 내

양끝 척추뼈 사이 각도에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-ID-01

제인 20-4804 호
2020-09-02

척추 MRI 영상 내

척추간판 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-BM-01

제인 20-4709 호
2020-08-06

척추 MRI 영상 내

주변보다 어두운 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:CHEST
흉부질환

DC-XR-01

제인 20-4378 호
2020-05-15

흉부 X-ray 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DC-XR-02

제인 20-4764 호
2020-08-19

흉부 X-ray 영상 내

폐영역 시각화 및 심흉비에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:BREAST
유방질환

DB-MS-01

제인 20-4742 호
2020-08-12

Mammography 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DB-SG-01

제인 20-5104 호
2020-12-14

Mammography 영상 내

유방섬유유선조직에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:ENDO
내시경병변

DE-ST-01

제인 20-4761 호
2020-08-18

위내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DE-CL-01

제인 20-4762 호
2020-08-18

대장내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:DENTAL
치주질환

DD-CS-01

제인 20-4751 호
2020-08-13

치과용 파노라마 X-ray 영상 내

치근영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

(주29)

■ 정정 전

1. 사업의 개요

가. 회사 현황

(4) 사업화 전략

(가) Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보

당사는 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 방식으로 보다 신속하게 제품을 개발하여 DEEP:AI의 제품 다양성을 확보하고, 이를 통해 의료 인공지능 시장 내 경쟁우위를 점하고자 합니다. 인공지능 의료기기 개발 시 자체 개발인 파이프라인 방식만 진행하는 것에 비해 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보할 수 있습니다.

다음 표와 같이 증권신고서 제출일 현재, 사내 인공지능 개발 인력이 5개의 제품을 개발 중에 있습니다. 또한 의료인이 주도하여 5개의 제품을 개발 중에 있어 자체 개발 시에 비해 약 2배의 제품 개발이 가능하다는 이점을 누리고 있습니다.

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

비고

파이프라인
방식

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

딥노이드
개발 주도

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등 다질환 검출 및 판독문 작성

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

플랫폼
방식

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

대학병원 소속
의료인 개발 주도

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

Two-track 방식을 이용 시 신속한 제품 다양성 확보 외에도 상호보완적인 제품 개발이 가능하다는 이점을 누릴 수 있습니다. 파이프라인 방식의 경우 회사의 사업 계획을 반영한 제품 개발이 가능하며, 플랫폼 방식의 경우 의료인이 개발하므로 회사가 놓칠 수 있는 의료 현장에 보다 적합한 제품 개발이 가능하기 때문입니다. 

이러한 이점에 근거하여 당사는 파이프라인 방식의 인공지능 개발을 지속하는 동시에 장기적으로 플랫폼 방식의 인공지능 개발을 활성화해 Two-track 방식의 인공지능 제품 개발을 이어가고자 합니다.

■ 정정 후

1. 사업의 개요

가. 회사 현황

(4) 사업화 전략

(가) Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보

당사는 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 방식으로 보다 신속하게 제품을 개발하여 DEEP:AI의 제품 다양성을 확보하고, 이를 통해 의료 인공지능 시장 내 경쟁우위를 점하고자 합니다. 인공지능 의료기기 개발 시 자체 개발인 파이프라인 방식만 진행하는 것에 비해 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보할 수 있습니다.

다음 표와 같이 증권신고서 제출일 현재, 사내 인공지능 개발 인력이 5개의 제품을 개발 중에 있습니다. 또한 의료인이 주도하여 5개의 제품을 개발 중에 있어 자체 개발 시에 비해 약 2배의 제품 개발이 가능하다는 이점을 누리고 있습니다.

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

Two-track 방식을 이용 시 신속한 제품 다양성 확보 외에도 상호보완적인 제품 개발이 가능하다는 이점을 누릴 수 있습니다. 파이프라인 방식의 경우 회사의 사업 계획을 반영한 제품 개발이 가능하며, 플랫폼 방식의 경우 의료인이 개발하므로 회사가 놓칠 수 있는 의료 현장에 보다 적합한 제품 개발이 가능하기 때문입니다. 

이러한 이점에 근거하여 당사는 파이프라인 방식의 인공지능 개발을 지속하는 동시에 장기적으로 플랫폼 방식의 인공지능 개발을 활성화해 Two-track 방식의 인공지능 제품 개발을 이어가고자 합니다.

(주30)

■ 정정 전

1. 사업의 개요

다. 경쟁 현황

(2) 경쟁업체 현황

의료 인공지능 시장에서 당사와 동일하게 Two-track 사업을 진행하는 경쟁 업체는 없습니다. 다만 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다. 

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

■ 정정 후

1. 사업의 개요

다. 경쟁 현황

(2) 경쟁업체 현황

당사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

(주31)

■ 정정 전

10. 연구개발활동

다. 연구개발실적

당사의 인공지능 관련 연구과제 실적은 다음과 같습니다. 

(단위 : 천원)

연구과제명
주관부서
연구기간
정부
출연금
비고

딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
90,000
완료

척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
460,000
완료

기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
35,000
완료

딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
20,000
완료

인공지능 Body Morphometry 기반 플랫폼 서비스 및
응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
677,000
진행

혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇
개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
603,400
진행

인공지능(AI) X-ray 영상 자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
완료

AI 의료영상 판독 서비스 플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
진행

해마 주변의 장소-경계-격자세포 네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
진행

인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
22,700
완료

지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
85,000
완료

질병진단(유방암 조직,부비동) 이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
85,000
완료

군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,230,000
완료

군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,793,150
진행

AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,714,000
진행

인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림,
전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
5,200
진행

비대면 안과 질환 진단 및 치료를 위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
진행

AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
200,000
진행

AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,000
진행

■ 정정 후

10. 연구개발활동

다. 연구개발실적

당사의 의료 분야 인공지능 연구과제 및 보안 분야 인공지능 등 신규 사업 관련 연구과제 실적
은 다음과 같습니다. 

(단위 : 천원)

구분
연구과제명
주관부서
연구기간
총사업비
(현금)
정부
출연금
민간
부담금
지급방식
비고

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
93,500
90,000
3,500
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
610,000
460,000
150,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
36,170
35,000
1,170
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
25,000
20,000
5,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능 Body Morphometry 기반
플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
725,000
677,000
48,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
706,979
603,400
103,579
사용후
정산방식
진행

보안 인공지능
(공항 X-ray 보안검색)
인공지능(AI) X-ray 영상
자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
673,000
-
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI 의료영상 판독 서비스
플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
270,000
-
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
해마 주변의 장소-경계-격자세포 
네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 
통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
100,000
-
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
24,400
22,700
1,700
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
119,000
85,000
34,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
질병진단(유방암 조직,부비동) 
이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
92,000
85,000
7,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,280,000
1,230,000
50,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,849,400
1,793,150
56,250
선출연방식
진행

보안 인공지능
(통관 불법복제품 판독)
AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,972,500
1,714,000
258,500
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
15,200
5,200
10,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
비대면 안과 질환 진단 및 치료를 
위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
-
-
해당없음
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
226,750
200,000
26,750
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:PHI)
AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,200
93,000
-
선출연방식
진행

주)
자산관련보조금과 수익관련보조금은 이연수익으로 인식하여 각각 자산의 내용연수와 해당 정부보조금으로 보전하려는 관련원가를 비용으로 인식하는 기간에 걸쳐 체계적인 기준에 따라 '기타영업외수익'으로 인식합니다.

(주32)

■ 정정 전

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

번호
구분
내용
출원일
등록일
출원국

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
2019-02-11
2019-10-22
한국

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
2019-03-06
2019-12-30
한국

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
2019-03-29
2019-11-06
한국

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
2017-08-17
2018-12-07
한국

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
2019-06-20
2020-04-16
한국

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
2019-06-20
2020-03-26
한국

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
2019-06-25
2020-03-26
한국

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
2019-06-27
2020-04-29
한국

9
특허권
초음파 이미지로부터 태아 두부의 생체 치수를 측정하기 위한 딥러닝 기반의 생체 치수 측정 시스템
2019-08-12
-
한국

10
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
2019-07-15
2020-12-30
한국

11
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
2019-07-12
2020-04-29
한국

12
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

13
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

14
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
2019-07-25
2020-01-31
한국

15
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

16
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
2019-07-31
2020-03-31
한국

17
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
2019-08-02
2020-10-28
한국

18
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
2019-08-08
2020-08-31
한국

19
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
2019-08-08
2020-08-26
한국

20
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
2019-08-09
2020-04-16
한국

21
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
2019-08-16
2020-02-27
한국

22
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
2019-07-05
2020-01-02
한국

23
특허권
관리 장치 및 관리 방법
2019-08-29
-
한국

24
특허권
진단 장치 및 진단 방법
2019-09-30
2020-07-03
한국

25
특허권
병변 판독 장치 및 방법
2019-10-24
2020-07-03
한국

26
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
2019-12-03
2021-03-29
한국

27
특허권
의료 영상 데이터 처리장치 및 방법
2019-12-11
-
한국

28
특허권
딥러닝 기반 내시경 영상 분석
시스템 및 방법
2020-01-09
-
한국

29
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
2020-03-11
2020-11-10
한국

30
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-03-31
2020-10-29
한국

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-08-26
한국

33
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

34
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

35
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

36
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

37
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
2020-04-17
2020-09-29
한국

38
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
2020-04-17
2021-02-17
한국

39
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
2020-04-17
2020-12-22
한국

40
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
2020-06-05
2021-02-01
한국

41
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
2020-06-05
2021-04-01
한국

42
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
2020-06-15
-
한국

43
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
2020-06-15
2020-09-29
한국

44
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
2020-06-22
2021-05-24
한국

45
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
2020-07-06
-
한국

46
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
2020-07-06
-
한국

47
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
2020-08-14
-
한국

48
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-09-15
2021-03-05
한국

49
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
2020-09-03
2021-04-23
한국

50
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
2020-09-04
2021-03-08
한국

51
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
2020-10-26
-
한국

52
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
2020-12-01
-
한국

53
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
2020-12-01
-
한국

54
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-12-01
2021-05-27
한국

55
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
2020-12-22
-
한국

56
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-12-22
-
한국

57
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

2021-03-22
-
미국

58

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

2021-03-22
-
미국

59

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
2021-03-22
-
미국

60

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

2021-03-22
-
미국

61
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)
2017-03-03
2017-12-28
한국

62
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)
2017-05-10
2018-04-27
한국

63
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)
2018-09-13
2019-06-14
한국

64
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)
2018-09-13
2019-06-14
한국

65
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)
2018-09-13
2019-06-14
한국

66
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NOID)
2018-09-18
2019-06-27
한국

67
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)
2018-09-21
2019-06-27
한국

68
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)
2019-06-14
2020-02-20
한국

69
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2020-12-02
한국

70
상표권
제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2021-01-08
한국

71
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)
2020-04-23
-
한국

72
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)
2020-04-23
-
한국

73
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)
2020-04-23
-
한국

74
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)
2020-04-23
-
한국

75
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)
2020-04-23
-
한국

76
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)
2020-04-23
-
한국

77
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:WORKS)
2020-04-23
-
한국

78
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)
2020-09-04
-
한국

79
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)
2020-09-04
-
한국

80
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)
2020-11-20
-
한국

■ 정정 후

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인.jpg
대표이사 등의 확인

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

증권신고서제출및정정연혁

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2021년 06월 18일
증권신고서(지분증권)
최초 제출

2021년 07월 09일
[정정]증권신고서(지분증권)

기재 정정
("
굵은 파란색")

금융위원회 귀중

2021년 6월

18일

회 사 명 :

㈜딥노이드

대 표 이 사 :

최 우 식

본 점 소 재 지 :

서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호
(구로동, 이앤씨벤처드림타워2차)

(전 화) 02-6952-6001

(홈페이지) http://www.deepnoid.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 경영개선팀장 (성 명) 손 동 국

(전 화) 02-6952-6001

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :

기명식보통주
300,000주

모집 또는 매출총액 :
9,450,000,000
원

증권신고서 및 투자설명서 열람장소

가. 증권신고서

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

나. 투자설명서

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

서면문서 : 1) 한국거래소 → 서울특별시 영등포구 여의나루로 76
 2) ㈜딥노이드 → 서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호
 (구로동, 이앤씨벤처드림타워2차)
 3) KB증권㈜
 → 본사: 서울특별시 영등포구 여의나루로 50
 → 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 받아야 하며, 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 상관없이 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 신고서의 효력발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 본건 공모주식의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본건 공모주식에 대한 투자 및 그 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

구체적인 공모 절차에 관해서는 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항_I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항_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, 자본금 규모, 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.

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예측정보는 본 증권신고서 작성일을 기준으로 당사의 미래 재무상태 또는 영업실적에 관한 당사 또는 대표주관회사인 KB증권㈜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 공지사항】

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

"대표주관회사"라 함은 금번 공모의 대표주관회사 업무를 맡고 있는 KB증권 주식회사를 말하며 "KB증권㈜" 또는 "KB증권" 또한 KB증권 주식회사를 말합니다.

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

【KB증권㈜ 본ㆍ지점망】

본 사
서울특별시 영등포구 여의나루로 50

고객만족센터
1588-6611

홈페이지
http://www.kbsec.com/

지역
지점명
주소

서울
가산디지털지점
서울특별시 금천구 벚꽃로 286, 3층(가산동, 삼성리더스타워)

강남스타PB센터
서울특별시 강남구 테헤란로 152, 21층(역삼동, 강남파이낸스센터)

강동지점
서울특별시 강동구 양재대로 1443, 4층(길동, 동우빌딩)

광화문지점
서울특별시 종로구 적선동 80 (사직로 130) 적선현대빌딩 2층

노원PB센터
서울특별시 노원구 동일로 1405, 3층(상계동, 국민은행빌딩)

대치금융센터
서울특별시 강남구 대치동 509-1 (남부순환로 3008) KB증권빌딩 1,2층

도곡스타PB센터
서울특별시 강남구 언주로30길 39, 10층(도곡동, 린스퀘어타워)

마곡지점
서울특별시 강서구 공항대로 190, 2층(마곡동, 푸리마타워)

명동라운지
서울특별시 중구 을지로 51, 2층(을지로 2가, 내외빌딩)

명동스타PB센터
서울특별시 중구 을지로 51, 6층(을지로 2가, 내외빌딩)

목동PB센터
서울특별시 양천구 목동동로 381, 3층(목동, 국민은행빌딩)

반포지점
서울특별시 서초구 신반포로 157, 5층(잠원동, 반포쇼핑타운)

방배PB센터라운지
서울특별시 서초구 동광로 89, 2층(방배동, 예강빌딩)

삼성동금융센터
서울특별시 강남구 테헤란로 518, 6층(대치동, 섬유센터빌딩)

서초PB센터라운지
서울특별시 서초구 서초중앙로24길 41, 3층(서초동, 국민은행빌딩)

서초지점
서울특별시 서초구 서초동 1573-1 (서초대로 286) 서초프라자 3층

선릉역라운지
서울특별시 강남구 테헤란로 412, 삼성생명 대치2빌딩 2층

송파지점
서울특별시 송파구 문정동 150-2 (중대로 80) 롯데마트 3층

수유지점
서울특별시 강북구 수유3동 229-5 (도봉로 333) 정우빌딩 3층

스타시티PB센터라운지
서울특별시 광진구 능동로 90, A동 2층(자양동, 더클래식500)

신림지점
서울특별시 관악구 서원동 86-3 (신림로 318) 청암두산위브센티움 3층

신사라운지
서울특별시 서초구 강남대로 597, 2층(잠원동, 진미선빌딩)

신설동지점
서울특별시 동대문구 신설동 101-2 (왕산로 6) 경영빌딩 2층

압구정PB센터
서울특별시 강남구 압구정로 230,3층(신사동, LF서관)

압구정지점
서울특별시 강남구 신사동 611 (논현로 878) 중산빌딩 4층

양재PB센터
서울특별시 서초구 강남대로 213, 2층(양재동, EL타워)

양천라운지
서울특별시 양천구 목동동로 67, 2층(신정동, 국민은행빌딩)

여의도라운지
서울특별시 영등포구 국제금융로8길 26, 2층(여의도동, 국민은행 여의도본점)

역삼동라운지
서울특별시 강남구 강남대로 354, 2층(역삼동, 혜천빌딩)

연신내라운지
서울특별시 은평구 통일로 861, 4층(갈현동, 범일빌딩)

영업부금융센터
서울특별시 영등포구 여의나루로 50, 2층(여의도동, The-K타워)

올림픽PB센터라운지
서울특별시 송파구 양재대로 1222, 2층(방이동, 올림픽프라자)

용산지점
서울특별시 용산구 한강대로 92 LS용산타워 2층

이촌PB센터라운지
서울특별시 용산구 이촌로 206, 2층(이촌동, 국민은행빌딩)

잠실롯데PB센터
서울특별시 송파구 올림픽로 240, 4층(잠실동, 롯데호텔)

잠실중앙라운지
서울특별시 송파구 올림픽로 212, 2층(잠실동, 갤러리아팰리스)

종로지점
서울특별시 종로구 인사동5길 29(인사동) 태화빌딩 2층

청담PB센터
서울특별시 강남구 압구정로 416, 6층(청담동, 트리니티빌딩)

청담역라운지
서울특별시 강남구 삼성로 706, 2층(청담동, 추탄빌딩)

테크노마트지점
서울특별시 광진구 구의동 546-4 (광나루로56길 85) 테크노마트빌딩 4층

합정역지점
서울특별시 마포구 양화로 45, 1층(서교동, 메세나폴리스)

강원
원주지점
강원도 원주시 무실동 1857-6 정한타워 3층

경기
과천지점
경기도 과천시 별양상가3로 5 유니온빌딩 2층

광명지점
경기도 광명시 광명동 158-514 (광명로 896) 해솔타워 3층

구리라운지
경기도 구리시 인창동 676-1 (경춘로 239) 리맥스타운 6층

김포지점
경기도 김포시 사우동 929 (김포대로 847) 김포중앙프라자 2층

미금역라운지
경기도 성남시 분당구 돌마로 87 골드프라자 2층

미금역지점
경기도 성남시 분당구 금곡동 157 (돌마로 67) 금산젬월드빌딩 2층

부천지점
경기도 부천시 소향로 245, 3층(중동, 국민은행빌딩)

분당PB센터
경기도 성남시 분당구 황새울로 312번길 22 국민은행빌딩 3층

산본지점
경기도 군포시 산본로323번길 16-26, 3층(산본동, 국민은행빌딩)

수원지점
경기도 수원시 팔달구 인계동 1018 (경수대로 472) KB증권빌딩 3층

수지PB센터
경기도 용인시 수지구 수지로 98, 나동 2층(상현동, 상현골프클럽)

시화지점
경기도 시흥시 정왕동 1734-5 (정왕대로 220) 우리빌딩 3층

안산지점
경기도 안산시 단원구 고잔로 64, 3층(고잔동, 국민은행빌딩)

영통지점
경기도 수원시 영통구 봉영로 1576, 1층(영통동, 영통홈플러스)

용인지점
경기도 용인시 처인구 중부대로 1294, 1층(역북동, 더와이스퀘어)

의정부라운지
경기도 의정부시 행복로 39, 2층(의정부동, 국민은행빌딩)

이천라운지
경기도 이천시 중리동 220 (중리천로 98) 그랜드웨딩홀빌딩 5층

일산PB센터라운지
경기도 고양시 일산동구 정발산로42번길 5, 2층(장항동, 한화생명빌딩)

일산지점
경기도 고양시 일산서구 중앙로 1414, 3층(주엽동, 국민은행빌딩)

철산역라운지
경기도 광명시 철산로 15 웅진빌딩 2층

판교지점
경기도 성남시 분당구 판교역로 145, 2동 2층(백현동, 알파리움타워)

평촌지점
경기도 안양시 동안구 시민대로 196, 3층(호계동, 국민은행빌딩)

평택지점
경기도 평택시 합정동 736-12 (중앙2로 47) KB증권빌딩 2층

경남
김해지점
경상남도 김해시 내동 1118-2 (내외중앙로 59) 햄튼타워 2층

마산라운지
경상남도 창원시 마산합포구 남성로 152, 2층(동성동, 국민은행빌딩)

진주지점
경상남도 진주시 순환로 529, 8층(평거동, 영성빌딩)

창원중앙라운지
경상남도 창원시 성산구 상남로 87, 5층(상남동, 국민은행빌딩)

창원지점
경상남도 창원시 성산구 상남동 78-2 (중앙대로 110) KB증권빌딩 2층

경북
경주라운지
경상북도 경주시 황오동 179-30 (화랑로 146) 기업은행 2층

구미지점
경상북도 구미시 송원동로 7, 2층(송정동, 용은빌딩)

김천지점
경상북도 김천시 김천로 94, 2층(평화동, 국민은행빌딩)

영주지점
경상북도 영주시 하망동 341-12 (중앙로 106) KB증권빌딩 2층

포항지점
경상북도 포항시 남구 상도동 5-8 (포스코대로 327) 삼광빌딩 1,2층

광주
광산지점
광주광역시 광산구 사암로 205, 2층(우산동, 국민은행빌딩)

광주PB센터
광주광역시 동구 금남로 204, 4층(금남로4가, 국민은행빌딩)

상무지점
광주광역시 서구 상무중앙로 22, 화평빌딩 2층

첨단라운지
광주광역시 광산구 월계로 175, 2층(월계동, KT첨단빌딩)

대구
대구PB센터라운지
대구광역시 수성구 달구벌대로 2397, 11층(범어동, KB손해보험빌딩)

대구지점
대구광역시 수성구 범어동 190-2 (달구벌대로 2418) KB증권빌딩 2,3층

상인지점
대구광역시 달서구 월배로 250, 1층(상인동, 대구도시철도공사)

대전
대전PB센터
대전광역시 서구 대덕대로 212 국민은행빌딩 3층

대전지점
대전광역시 중구 중앙로 119, 3층(선화동, 대전테크노파크빌딩)

부산
동래지점
부산광역시 연제구 중앙대로 1089, 3층(연산동, 은강빌딩)

부산PB센터라운지
부산광역시 부산진구 새싹로 2, 8층(부전동, 국민은행빌딩)

부산지점
부산광역시 중구 중앙대로 49, 3층(중앙동2가, 국민은행빌딩)

부전동지점
부산광역시 부산진구 새싹로 11, 5층(부전동, 국민은행빌딩)

해운대PB센터라운지
부산광역시 해운대구 마린시티3로 51, 상가205호(우동, 해운대더샵아델리스)

세종
세종지점
세종특별자치시 한누리대로 499, 1층(어진동, 세종포스트빌딩)

울산
남울산금융센터
울산광역시 남구 달동 1367-10 (삼산로 253) KB증권빌딩 1,2층

방어진지점
울산광역시 동구 대학길 43, 3층(화정동, 새마을금고빌딩)

북울산지점
울산광역시 북구 호계로 337-10, 3층(신천동)

울산중앙라운지
울산광역시 남구 삼산로 214, 2층(달동, 국민은행빌딩)

울산지점
울산광역시 중구 번영로 461, 1층(복산동, 일중학원)

인천
부평지점
인천광역시 부평구 부평대로 20, 5층(부평동, 국민은행빌딩)

송도라운지
인천광역시 연수구 센트럴로 194, A동 2층(송도동, 더샵센트럴파크2)

연수지점
인천광역시 연수구 먼우금로 201, 2층(청학동, 국민은행빌딩)

전남
목포라운지
전라남도 목포시 백년대로 310, 2층(상동)

연향라운지
전라남도 순천시 연향번영길 149, 1층(연향동, 국민은행빌딩)

전북
군산지점
전라북도 군산시 나운3동 155 (하나운로 32) 세경프라자빌딩 1층

익산라운지
전라북도 익산시 무왕로 1052, 2층(영등동, 아오아빌딩)

전주지점
전라북도 전주시 완산구 홍산로 246, 2층

제주
제주지점
제주특별자치도 제주시 남광북1길 1, 3층(이도이동, 제주법조타워)

충남
대천지점
충청남도 보령시 대천동 432-3 (중앙로 110) KB증권빌딩 2층

천안지점
충청남도 천안시 서북구 불당21로 71, 2층(불당동, 정석프라자3)

충북
청주지점
충청북도 청주시 서원구 사직대로 103, 3층(사창동,국민은행빌딩)

충주라운지
충청북도 충주시 연수동 1336번지 (번영대로 237) 푸른빌딩 1층

주)
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요약정보

1. 핵심투자위험

구 분
내 용

사업위험

가. 코로나바이러스감염증-19로 인한 당사 사업 위험

코로나바이러스감염증-19(이하 '코로나19')의 감염 확산세가 전세계로 이어지면서 2020년 3월 11일 세계보건기구(WHO)는 '세계적 대유행(Pandemic)'으로 선포하였습니다. 이로 인해 세계 경제는 산업분야를 막론하고 침체 상황을 겪고 있으며, 사태의 장기화가 우려되고 있습니다. 코로나19로 인해 당분간 당사의 신규 투자 축소 및 투자 시점 지연이 불가피할 것으로 예상되지만 인공지능 소프트웨어 개발 사업을 영위하는 당사의 매출 및 매출처 구성으로 보아 코로나19 장기화로 인한 피해가 타 업종 대비 제한적일 것으로 판단됩니다. 그러나
코로나19 대유행으로 일부 의료기관의 출입통제로 연구개발의 지연 및 사업화 지연 등에 의하여 사업에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 국내를 포함한 세계 금융시장의 변동성 또한 확대되고 있어, 공모 이후 당사의 주가가 급격한 변동성을 보일 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이러한 코로나19로 인하여 발생하는 다양한 투자위험을 유의하시어 투자 의사결정 하시기 바랍니다.

나. 의료 인공지능 산업의 성장성 둔화 위험

당사의 전방산업은 인공지능 산업이며, 당사는 인공지능 산업의 일부분인 헬스케어 솔루션을 구현하여 사업화하고 있습니다. 당사의 주력 사업인 인공지능 기반 헬스케어 시장 규모는 2018년 약 19억 달러에서 2023년 약 115억 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 예상되며 지속적으로 확대될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나,
이러한 기조에도 불구하고 인공지능 시장의 환경 변화, 관련 지원 및 규제정책의 변화, 급격한 시장 진입자의 증가로 인한 경쟁심화 등의 영향으로 전방산업의 시장 전망이 악화될 경우 당사의 사업에 부정적인 영향이 미치게 됩니다. 투자자 여러분께서는 당사의 인공지능 헬스케어 시장 성장성의 변동성에 대하여 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

다. 정부의 인공지능 산업에 대한 정책적 지원의 축소 위험

당사가 영위하고 있는 인공지능 사업은 4차 산업혁명의 핵심이 되는 기술로 전 세계적으로 관심이 주목되고 있는 시장입니다. 그 중특히 인공지능이 접목된 헬스케어 시장에 대한 관심도가 높아 빠른 속도로 시장이 성장하고 있으며, 민간 기업들의 투자 및 정부의정책적 지원 또한 지속적으로 확대되고 있습니다.
이러한 정부의 전폭적인 지원에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산하는 산업으로

의료기기의
안정성 확보를 위해 엄격하게 정부가 규제하는 특성 또한 지니고 있습니다. 이와 같
이 인공지능 산업은 정부의 지원과 규제책에 민감한 사업으로, 정책적 변화가 당사의 영업환경 및 자금조달에 영향을 줄 수 있으며, 사업을 영위하는 데에 있어서 변화를 초래할 수 있습니다.

라. 해외시장 인허가 미승인/지연 위험

당사는 기술의 완성 이후 최근 제품 상용화를 위해 식약처 인허가 17건을 완료하였습니다. 또한 이러한 기술력을 바탕으로 해외 진출을 준비하고 있습니다. 당사는 각 지역 및 국가의 현지 특성을 파악하여 국가별로 다른 전략으로 접근을 시도하고 있으며, 법적/제도적 요건과 인증 절차를 선제적으로 파악하여 유동적으로 접근할 수 있는 다양한 비즈니스 모델과 영업전략을 수립하고 있습니다. 미국 FDA 허가 등의 진행상황과 관련해서는 2021년 올해 2건의 제품 인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득해야 하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다. ISO 13485는 7월 중 인증 완료를 목표로 하고 있으며, 인증 획득 이후 식약처 허가 제품 2건의 미국 FDA 인증과 유럽 CE 인증 절차를 진행할 예정입니다.
다만, 미국, 유럽, 동남아 등 해외 시장 진출을 위한 인허가가 예상보다 지연되거나 승인되지 못할 경우, 당사의 해외매출은 예상보다 저조할 수 있습니다.

마. 보험 급여 등재 실패 등 제도적 위험

현재 정부에서는 인공지능 의료 진단 시장 형성 및 발전을 위해 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안'을 발표하고 신의료기술평가와 보험등재심사 절차를 동시에 진행하여 시장 진입 절차를 단축하는 방안을 마련하고 있습니다. 당사가 사업화하고 있는 인공지능 의료기기가 혁신의료기기로 지정될 경우, 단계별 심사, 우선 심사 등의 특례가 적용되며 국가 개발 사업에 우선 지정과 건강보험 요양급여대상 여부 결정에도 우대조치를 받는 등 시장 진입과 사업화에 있어 탄력을 받을 수 있습니다.
그러나 보험 급여 등재 등정부의 우호적인 정책 이행이 지연될 경우,
사업 확장에 부
정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 데이터 3법 및 개인정보규제 개선 지연 또는 미흡에 따른 위험

당사의 사업을 영위하는데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 인공지능 학습은 매우 중요한 요소입니다. 다만, 이와 같은 빅데이터는 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다. 빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며, 이러한 흐름에 따라 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다.
이처럼 당사의 개인정보 처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 당사의 기술력에도 불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생하거나 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되어 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 경우, 당사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 임상 실패 위험

국내에서 인공지능을 활용한 의료영상 진단기기가 의료기기로서 병원에서 사용되기 위해서는 먼저 의료기기로서 규제당국인 식약처로부터 유효성과 안정성에 대한 인정을 받아야 합니다. 당사는 자체 인허가 프로세스를 기반으로 솔루션 제품별 특성에 맞춰 의료기기 인허가를 받은 바 있습니다.
그러나 현재까지 당사가 인허가를 받은 솔루션에 더해 추가적인 병변에 대한 임상은 지속적으로 진행해야 하는 상황이며, 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의 점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 비대면 진료 및 인공지능 활용에 따른 사회적 갈등 위험

당사는 비대면 진료가 가능한 인공지능 솔루션을 통해 대면의료를 '보완'하며, 사람의 의사결정을 돕는 '도구'로서 의료 자원의 효율적 배분과 개인의 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
그러나 아직 비대면 의료 및 인공지능과 헬스케어의 결합에 대한 부정적인 통념이 존재합니다. 이러한 부정적인 사회통념이 확산되어 사회적 갈등이 심화될 경우, 디지털 헬스산업의 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 신기술 변화에 따른 위험

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

차. 관련 주요 법령 및 규정의 개정에 따른 위험

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

회사위험

가. 매출 하락 및 수익성 악화 위험

당사는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사는 증권신고서 제출일 현재 본격적인 매출이 발생하는 초기 시점이며, 매출의 저조 및 연구개발비/판관비 증가로 최근 3개년 및 2021년도 1분기 동안 지속적으로 영업 적자가 발생하였습니다. 당사는 지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 식품의약품안전처로부터 인증/허가 받은 17개의 의료기기를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 국내 매출 실적을 확보해 나가고 있으며, 해외 진출을 위한 해외 인허가를 진행중에 있습니다. 그럼에도 불구하고
당사가 영위하는 의료 인공지능 산업의 특성상, 주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자 규모가 축소되거나 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다.

나. 재무안정성 및 유동성 악화 관련 위험

당사는 2021년 1분기 재무제표 기준, 부채비율 -337.39%(완전자본잠식), 유동비율 1,297.37%, 차입금 의존도 39.75%로 재무안정성 측면에서 업종평균(한국은행 발간 2019년 기업경영분석의 소프트웨어 개발 및 공급업(J582) 재무비율과 비교)대비 열위한 상황입니다. 이는 의료인공지능산업 진출 관련 시설투자 및 연구개발 자금 마련을 위해 전환상환우선주 발행에 따른 평가손실 발생 및 부채 증가에 기인합니다. 2020년도에는 기발행 전환상환우선주의 상당수가 보통주로 전환됨에 따라 부채의 감소로 자본잠식률이 개선되었습니다. 향후 본격적인 의료 인공지능 솔루션과 인공지능 효율화 툴 매출 발생 및 금번 공모를 통한 자금 유입시 당사 재무구조에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고
향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하지 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

다. 병역특례 연구원 이탈 위험

당사는 인공지능 전문 인력이 부족하며, 특히 채용 가능한 시니어 연구원이 거의 없는 상황에서 병역특례제도를 통해 석, 박사 출신의 우수한 전문 주니어 연구원을 채용하여 연구소를 운영하고 있습니다. 연구인력 중 병역 특례 연구원이 15명으로 구성되어 있습니다. 병역 특례 연구원의 경우 복무 기간이 만료될 경우 업무의 공백이 발생할 우려가 있습니다. 당사의 병역 특례 연구원의 복무 기간 만료일이 분산되어 있을 뿐만 아니라, 지속적으로 충원되고 있으며, 급여 수준이 상대적으로 높으며, 충분한 직무권한 및 복리후생을 제공하고 있으나
해당 병역 특례 연구원의 이탈이 발생할 경우 회사의 연구개발의 지연, 이탈직원의 경쟁업체 합류 등으로 사업 경쟁력 약화 등이 발생할 수 있습니다.

라. 오진으로 인한 신뢰성 하락 위험

당사는 다양한 영상 모달리티를 여러 시각에서 분석하고 진단하는 솔루션을 개발하였습니다. 당사는 정확도를 향상시키기 위하여 다량의 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있으며, 객관적 신뢰성 검증 프로세스를 거쳐 그 안정성과 유효성을 평가받고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고

당사 인공지능 솔루션의 진단이 오진으로 판명날 경우, 솔루션에 대한 신뢰도가 하락하여 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠수 있습니다.

마. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장규정에 의거 전문평가기관이 당사의 기술 등을 평가하여, 평가결과가 일정 등급 이상일 경우 적용되는 기술성장기업 특례를 적용 받았습니다. 기술성장기업의 경우 사업의 성과가 본격화되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사 또한 증권신고서 제출일 현재 가시적인 재무성과를 나타내지 못하고 있습니다. 당사는 자체 인공지능제품 개발과 인공지능 효율화 툴을 활용한 연구 사용자의 제품개발을 병행하는 Two-Track 방식을 통한 인공지능 의료기기 개발하여 ① 병ㆍ의원 및 보건소 대상 인공지능 의료기기 판매, 서비스 제공에 따른 수익 확보를 주수입원으로 하며 ② 부가적으로 대학병원, 종합병원, 연구소의 인공지능 연구 사용자를 확대하여 인공지능 효율화 툴 사용 수익을 확보할 계획입니다. 다만,
당사의 사업계획에 차질이 생길 경우 당사의 흑자전환 시점이 늦춰질 수 있으며, 코스닥시장 상장규정 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서 관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에도 가시적인 성과를 내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

바. 기술 및 노하우 유출 위험

당사가 영위하고 있는 의료 인공지능 산업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 제품화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 원천 기술과 개발 노하우를 보호하기 위하여 제도적 장치를 마련하고 인적 관리를 진행하고 있습니다.
현재까지 당사의 기술 유출 사례는 없으나 향후 특허 침해, 기술 유출 등이 발생할 경우 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 전략적 제휴 관계의 중단 위험

당사는 해외 각국의 시장에 효율적으로 진출하기 위하여 각 국가 별 기업 등의 네트워크 관계를 통해 사업화 기회와 역량을 확보해 나아가고 있습니다. 해외 진출 시 각 지역의 특성에 적합한 사업 부문에 집중 투자하는 방식으로 효율적인 해외 진출을 진행하고 있습니다. 유럽, 미국 등의 선진국은 글로벌 제약회사
Novartis Korea
와 강직성 척추염 인공지능 제품의 공동연구개발 등의 방식으로 진입을 꾀하고 있습니다. 동남아시아 등 의료인, 의료 인프라 등이 상대적으로 부족한 지역의 경우 부족한 의료 자원을 보완할 수 있는 의료인공지능 제품 활용에 초점을 맞추어 의료 인공지능 솔루션 사업을 중심으로 해외 시장을 공략하고자 합니다. 그러나
당사 제품의 통제 불가능한 문제 발생, 공급의 차질 등의 예측 불가능한 외부 요인에 의하여 파트너사와의 제휴가 중단되거나 계약 내용의 변경 등이 이루어질 경우 당사의 성장성, 시장성 등에 부정적으로 작용할 수 있습니다.

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 소프트웨어 기업으로, 지식재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고
핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 신규 체결 예정인 계약과 관련된 위험

당사는 증권신고서 제출일 현재 공공기관 및 의료기관과 당사의 제품 공급과 관련된 계약 체결을 진행 중입니다. 계약 체결 관련된 사항은 공공기관 공식 입찰 및 "국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률"에 따른 계약과 관련된 경우 계약이 변동될 가능성은 매우 낮다고 판단되나
시장 환경의 급변 또는 예상치 못한 영업환경의 변화 등으로 인해 계약 내용의 변경 또는 체결 자체가 연기될 가능성이 존재하오니, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다
.

차. 관리종목 지정 위험

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

당사가 2021년 상장할 경우 매출액 요건은 2026년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2024년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

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

카. 신규사업 관련 위험

당사의 의료 인공지능 솔루션 서비스는 매년 새로운 기능과 신기술을 적용해 나가면서 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하고 있습니다. 당사는 인공지능, 빅데이터 시장의 성장에 따라 부상하는 기술을 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의 시장 선도 지위를 구축하고자 하며, 이를 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고

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

기타 투자위험

가. 투자자의 독자적 판단 요구

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

나. 청약 전 투자설명서 교부

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

다. 상장 이후 유통물량 출회에 따른 위험

당사의 상장예정주식수 4,621,921주 중 약 44.57%에 해당하는 2,059,884주는 상장 직후 유통가능한 물량입니다.
유통가능한 물량의 경우 상장일부터 매도가 가능하므로 해당 물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있으며, 추가적으로 최대주주 등 의무보유예탁 대상자들의 의무보유기간이 종료되는 경우 추가적인 물량출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

라. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 상장예비심사 외형요건 중 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 실적 당기순이익을 연 19%의 할인율로
2.33년
할인한 2021년
8월 말
현가를 적용하였습니다.
2023년 추정 당기순이익은 당사가 자체적으로 추정한실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있으며, 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급증하는 매출은 증권신고서 제출일 현재 당사의 매출구조와 매우 상이할 수 있으며, 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 연 할인율 19%가 이러한 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다. 

마. 공모주식수 변경 위험

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

바. 주식매수선택권, 신주인수권 행사 및 전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 주가 희석화 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 270,276주로 공모 후 주식수 4,922,197주(잠재적 희석가능주식수 포함) 기준 5.49%에 해당됩니다. 그리고 당사는 보통주 330,924주로 전환가능한 전환상환우선주를 발행하였으며 보통주 전환 시 상장 후 1개월(일반 개인투자자 보유주식은 1년) 이후 매각가능합니다. 또한 당사는 금번 공모 시「증권인수업무 등에 관한 규정」제 10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 30,000주에 관한 계약을 체결하였습니다.
주식매수선택권 및 신주인수권의 행사 혹은 전환상환우선주의 보통주 전환으로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다. 

사. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

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

아. 유사회사 선정의 부적합 가능성

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

자. 코스닥시장 상장요건 미충족 위험

금번 공모는 「코스닥시장 상장규정」에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다.
금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다. 당사가 상장 재심사 사유에 해당하는 경우, 당사 주식의 상장일정 연기를 유발할 수 있으며, 상장 일정이 연기되는 경우 당사의 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

차. 증권신고서 정정 위험

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

카. 상장 후 주가의 공모가액 하회 위험

코스닥시장 상장 후
주식시장 상황 등에 따라 주가는 최초 공모가액을 하회할 수도 있으며,
이 경우 공모가격에

금번 공모주식을 취득한 투자자는 투자원금 손실을 입을 수 있습니다.

타. 환매청구권 미존재 위험

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

파. 재무상황 변동 위험

본 증권신고서상의 재무제표에 관한 사항은
2
021년도 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념하시기 바랍니다.
본 증권신고서(예비투자설명서)에 기재된 재무제표의 작성기준일 이후 본 증권신고서(예비투자설명서) 제출일 사이에 발생한 것으로 증권신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름표 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다.

하. 소수주주권 행사로 인한 소송 위험

소수주주의
소수주주권 행사로 당사는 소송위험에 노출될 수 있습니다.

거. 집단 소송으로 인한 소송 위험

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

너. 주가의 일일 가격제한폭 변경

2015년 06월 15일부터
코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

더. 미래예측진술에 대한 위험

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

러. 공모일정 변동 가능 위험

본 증권신고서 상의 공모일정은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 변경될 수 있습니다. 당사가 금번 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여
상장예비심사결과를 통보 받은 날로부터 6개월 이내인 2021년 12월09일까지 신규상장신청 미완료 시 코스닥시장상장규정 제9조 제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.

머. 상장주선인의 당사 주식취득에 따른 이해관계 상충 위험

대표주관회사인 KB증권㈜는 당사가 진행한 제3자배정 유상증자에 참여하여, 증권신고서 제출일 기준 당사의 주식을 취득한 사실이 존재합니다. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 따르면, 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 금융투자회사)와 공동으로 하여야 한다고 명시하고 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 KB증권㈜의 지분율은 0.91%으로, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제6조 제5항에 의거하여 KB증권㈜는 당사 주식의 100분의 5 미만의 주식 보유로 당사의 상장주선인으로서의 주관회사 업무를 적법하게 수행할 수 있다고 판단됩니다.

그럼에도 불구하고
KB증권㈜는 당사의 상장주선인이자 전문투자자로서 당사 주식을 보유하고 있음으로 인해 금번 공모를 진행하는 과정에서 이해상충 발생 가능성이 존재하며, 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

버. 향후 사업 전망 위험

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.

서. 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 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

어. 비교기업 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 업종 관련성, 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반사항 등을 고려하여 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.
상기 기준에 따라, 3개사(비트컴퓨터, 유비케어, 위세아이텍)
를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 그러나 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없으며,
사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라 비교기업 선정의 부적합성이 있을 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

저. 추정 실적에 관한 위험

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

처. 일반청약자 배정방법의 변경에 따른 위험

2020년 11월 19일 금융위원회가 고시한 기업공개(IPO)시
일반청약자의 배정기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 대표주관회사인 KB증권(주)는 일반청약자 주식을 배정함에 있어금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 해당 청약방식에 따라 일반청약자는 현행과 마찬가지로 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
300,000
500
31,500
9,450,000,000
일반공모

인수인
증권의
종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
케이비증권
기명식보통주
300,000
9,450,000,000
800,000,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021.08.05 ~ 2021.08.06
2021.08.10
2021.08.05
2021.08.10
-

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

2021.06.18
2021.08.04

자금의 사용목적

구 분
금 액

시설자금
2,639,965,227

연구개발비
6,217,793,173

발행제비용
875,741,600

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

-
-
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의
관계
매출전
보유증권수
매출증권수
매출후
보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】
-

【기 타】
-

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

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜딥노이드의 제시 희망공모가액인 
31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주3)
모집(매출)확정가액(이하 "확정공모가액" 혹은 "확정공모가격"이라 한다)은 청약일 전 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항 제1호에 따라 정정 증권신고서 상의 모집 또는 매출할 증권수는 금번 제출한 증권신고서의 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주5)

- 기관투자자, 일반청약자 청약일 :
2021년 08월 05일 ~ 06일
(2일간)

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

주6)
기관투자자와 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우, 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약할 수 있습니다.

주7)
본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 12월 14일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2021년 06월 10일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모 완료 후, 신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」 제6조제1항제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주8)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주9)

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

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

KB증권㈜
기명식보통주
9,000주
283,500,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른 상장주선인 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. 상기 취득금액은 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주10)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(9,000주)에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 모집 또는 매출할 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.

주11)
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주12)

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터
2021년 08월 04일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

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
300,000
500
31,500
9,450,000,000
일반공모

인수인
증권의 종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
KB증권
기명식보통주
300,000
9,450,000,000
800,000,000
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2021.08.05 ~ 2021.08.06
2021.08.10
2021.08.05
2021.08.10
-

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

주2)
모집(매출)가액, 모집(매출)총액, 인수금액 및 인수대가는 ㈜딥노이드의 제시 희망공모가액인 
31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주3)
모집(매출)확정가액(이하 "확정공모가액" 혹은 "확정공모가격"이라 한다)은 청약일 전 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항 제1호에 따라 정정 증권신고서 상의 모집 또는 매출할 증권수는 금번 제출한 증권신고서의 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주5)

- 기관투자자, 일반청약자 청약일 :
2021년 08월 05일 ~ 06일 (2일간)
※ 기관투자자와 일반청약자의 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반투자자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주6)
기관투자자와 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우, 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약할 수 있습니다.

주7)
본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집하는 것으로 상장예비심사청구서를 제출(2020년 12월 14일)하여 한국거래소로부터 상장예비심사 승인(2021년 06월 10일)을 받았습니다. 그 결과 금번 공모 완료 후, 신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」 제6조제1항제3호)을 충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주8)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주9)

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

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

KB증권㈜
기명식보통주
9,000주
283,500,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른 상장주선인 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. 상기 취득금액은 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 밴드 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주10)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분(9,000주)에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 모집 또는 매출할 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.

주11)
금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주12)

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터
2021년 08월 04일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

2. 공모방법

금번 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 300,000주(100.0%)의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역

【공모방법 : 일반공모】

공모대상

주식수(비율)

비고

일반공모

300,000주(100.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계

300,000주(100.0%)

-

주1)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항 제1호에 근거하여 정정신고서상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서 상의 공모주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경 가능합니다.

주2)
2020년 11월 30일 개정된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제4호에 의거 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제5호에 의거 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

【청약대상자 유형별 공모대상 주식수】

공모대상

주식수
비율

비 고

일반청약자

75,000주 ~
90,000주
25.0% ~
30.0%

-

기관투자자

210,000주 ~
225,000주
70.0% ~
75.0%

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합 계

300,000주
100.0%

-

주1)
2020년 11월 30일 개정된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제3호에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.

주2)
2020년 11월 30일 개정된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제4호에 따라 고위험고수익투자신탁(「상법 제469조 제2항 제3호」에 따른 사채로서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률(이하 "법"이라 한다) 제4조 제7항 제1호」에 해당하는 증권을 제외한 비우량채권과 코넥스 상장주식의 합산 보유비율이 100분의 45 이상인 경우에 한한다. 이하 동일하다.)에게 공모주식의 100분의 5 이상을 배정합니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제5호에 근거하여 벤처기업투자신탁(사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁의 경우 최초 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매가 금지된 벤처기업투자신탁을 말합니다.)에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.

주4)
2020년 11월 30일 개정된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제6호의 개정에 따라 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 25%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5% 내에서 발행회사와 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 금번 공모는 우리사주조합에 대한 우선배정을 진행하지 않으나, 상기 개정규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반청약자에게 공모주식의 5% 내에서 배정할 수 있습니다.

주5)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제7호에 근거하여 주1~4)에 따른 배정 후 잔여주식을 기관투자자에게 배정합니다.

주6)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제3항에 근거하여 본 공모주식의 청약조건을 충족하는 청약자 유형군의 청약수량이 배정비율에 미달하는 경우에는 다른 청약자 유형군에 배정할 수 있습니다.

나. 모집의 방법 등

【모집방법 : 일반공모】

모집대상

주식수(비율)

비고

일반공모

300,000주(100.0%)

고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계

300,000주(100.0%)

-

【모집 세부내역】

모집대상

배정주식수(주2)

비율

주당 모집가액 (주3)

모집총액(주4)

비 고

일반청약자

75,000주 ~
90,000주
25.0% ~
30.0%
31,500원
2,362,500,000원 ~
2,835,000,000원
-

기관투자자

210,000주 ~
225,000주
70.0% ~
75.0%
6,615,000,000원 ~
7,087,500,000원

(주1)

합 계

300,000주
100.0%
9,450,000,000원

-

주1)

기관투자자 : 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 의한 다음 각 목에 해당하는 자를 말합니다.

가.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제10조 제2항 제1호부터 제10호(제8호의 경우 법 제8조 제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항 제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자
나.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구
다.「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금공단
라.「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부
마.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조 제6항의 금융투자업자

바. 상기 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조 제7항의 금융투자업자 중 아목 이외의 자

아. 금융투자업규정 제3-4조 제1항의 부동산신탁업자

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

※ "고위험고수익투자신탁"이란 「조세특례제한법」제91조의15 제1항 및「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각항의 요건을 모두 갖춘 것을 말합니다.
① 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것. 이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 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
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일직전 영업일에 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 합니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조18호 및 19호에 따른 고위험고수익투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ "벤처기업투자신탁"이란 조세특례제한법 제16조 제1항 제2호의 벤처기업투자신탁으로서(대통령령 제28636호 조세특례제한법 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다)다음 각 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 제3항의 요건을 갖춘 날부터 매 6개월마다 같은 항, 각, 목 외의 부분 전단 및 후단에 따른 비율을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다.
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조 제1항 제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조 20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다. 다만, 제2조 제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1항 및 제4항을 적용하지 아니한다.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사)로 참여하는 경우 위 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사)임을 확약하는 확약서 및 투자일임재산 구성내역을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

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

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

주2)

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 한편 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 청약자 유형군에 합산하여 배정할 수 있습니다. (『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 -Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 라. 청약결과 배정에 관한 사항』에 관한 사항 부분 참조)
③ 최종 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에 의거 대표주관회사가 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정하며, 잔여주식 인수주식과 상장주선인의 의무인수주식 수량과의 관계는 5. 인수 등에 관한 사항 - 다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항을 참조하시기 바랍니다.
④「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.
⑤「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다.
⑥ ④, ⑤ 에도 불구하고 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

주3)

주당 모집가액이란 대표주관회사인 KB증권㈜와 ㈜딥노이드가 제시한 공모희망가액 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액으로서, 청약일 전에 KB증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 KB증권㈜와 ㈜딥노이드가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주4)

모집총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원을 근거로 하여 계산한 금액이며, 확정된 가액이 아니므로 추후 변동될 수 있습니다.

주5)

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

주6)
금번 공모에서는「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3(환매청구권)에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권" 이라 합니다)를 부여하지 않습니다.

다. 매출의 방법 등

금번 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 해당사항 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

【상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역】

구분

취득주식수

주당 취득가액

취득총액

비 고

KB증권㈜

9,000주
31,500원
283,500,000원

-

주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액인 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주2)

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

주3)
상장주선인의 의무 취득분은 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제6항 제2호에 의거하여 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집, 매출하는 가격과 같은 가격으로 사모의 방식으로 취득하게 됩니다. 또한 확정공모가액에 따라 취득주식수가 변동될 수 있습니다.

주4)
상장주선인의 의무 취득분은 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제6항 제2호에 의거하여 상장일부터 3개월간 의무보유하여야 합니다.

3. 공모가격 결정방법

가. 공모가격 결정 절차

금번 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조(주식의 공모가격 결정 등)에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다. 동 규정 제5조 제1항 제2호에 의한 수요예측을 실시할 예정이며, 금번 공모 시에는 동 규정 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정 절차는 아래와 같습니다.

【수요예측을 통한 공모가격 결정 절차】

① 수요예측 안내
② IR 실시
③ 수요예측 접수

수요예측 안내 공고
기관투자자 IR 실시
기관투자자 수요예측 접수

④ 공모가격 결정
⑤ 물량 배정
⑥ 배정물량 통보

수요예측 결과 및 증시 상황 등 감안, 대표주관회사와
발행회사가 최종 협의하여
공모가격 결정
확정공모가액 이상의
가격을 제시한 기관투자자
대상으로 질적인 측면을
고려하여 물량 배정
기관투자자 배정물량을
대표주관회사 홈페이지를
통하여 개별 통보

나. 공모가격 산정 개요

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 코스닥시장 신규상장을 위한 공모와 관련하여 발행회사의 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 아래와 같이 제시합니다.

구분
내용

주당 희망공모가액
31,500원 ~ 42,000원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과와 주식시장의 상황 등을 고려하여 발행회사와
대표주관회사가 협의하여 결정할 예정입니다.

수요예측 결과
반영 여부
수요예측에 참여한 기관별 자산규모, 장기보유 성향 등을 고려하여 참여수량을 집계하고, 가중평균 가격을 산정한 후 시장상황 등을 종합적으로 고려하여 확정공모가격 결정의 근거로 활용합니다.

(1) 상기 표에서 제시한 주당 희망공모가액의 범위는 ㈜딥노이드의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아닙니다. 또한 향후 발생할 수 있는 경기변동에 따른 위험,
㈜딥노이드
의 영업 및 재무에 대한 위험, 산업에 대한 위험,
㈜딥노이드
가 속한 산업의 성장성, 주식시장 상황의 변동가능성 등이 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

(2) 대표주관회사인 KB증권㈜는 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 확정 공모가액은 동 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 고려하여 발행회사인 ㈜딥노이드와 대표주관회사인 KB증권㈜가 합의하여 최종 확정할 예정입니다.

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

다. 수요예측에 관한 사항

(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구분
내용
비고

공고 일시
2021년 08월 02일(월)
주1)

기업 IR
2021년 08월 02일(월)
주2)

수요예측 일시
2021년 08월 02일(월) ~ 08월 03일(화)
주3)

문의처
KB증권㈜(☎ 02-6114-0906, 0995)
-

주1)

수요예측 안내공고는
2021년 08월 02일(월) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)
본 공모와 관련한 기업 IR 시간 및 장소는 추후 통지할 예정입니다.

주3)

수요예측 마감시각은 한국시간 기준
2021년 08월 03일(화) 17:00임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해주시기 바랍니다.

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

(2) 수요예측 참가자격

(가) 기관투자자

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

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

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

라. 「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부

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

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

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

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

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

※ 집합투자회사등의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.

① 집합투자회사등(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사를 말한다)이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제87조 제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다.
② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 합니다.
1. 수요예측등에 참여하는 집합투자회사 등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것
2. 수요예측등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것
3. 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자 등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할 것

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

① 해당 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 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로 합니다.
② 국내 자산에만 투자할 것
다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조 제18호에 의거 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만일 경우에는 수요예측 참여일 직전 영업일에 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 합니다
.

【 고위험고수익투자신탁 】

「조세특례제한법」 제91조의15(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)
① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권 또는 대통령령으로 정하는 주권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 "고위험고수익투자신탁"이라 한다)에 2017년 12월 31일까지 가입하는 경우 1명당 투자금액 3천만원(모든 금융회사에 투자한 투자신탁 등의 합계액을 말한다) 이하인 투자신탁 등에서 받는 이자소득 또는 배당소득에 대해서는 「소득세법」 제14조 제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.

「조세특례제한법 시행령」 제93조(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)

① 법 제91조의15 제1항에서 "대통령령으로 정하는 채권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자(이하 이 조에서 "신용평가업자"라 한다) 2명 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제59조에 따른 단기사채등(같은 법 제2조 제1호 나목에 따른 권리에 한정한다)의 경우 A3+ 이하]인 사채권(이하 이 조에서 "비우량채권"이라 한다)을 말한다.

② 법 제91조의15 제1항에서 "대통령령으로 정하는 주권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제11조 제2항에 따른 코넥스시장에 상장된 주권(이하 이 조에서 "코넥스 상장주식"이라 한다)을 말한다.

③ 법 제91조의15 제1항에서 "대통령령으로 정하는 투자신탁 등"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 "투자신탁등"이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.

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

2. 국내 자산에만 투자할 것

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

※ 투자일임회사와 신탁회사, 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, 제2조 제18호에 따른 고위험고수익투자신탁의 경우에는 제1호 및 제4호를 적용하지 아니한다.

1. 제2조 제8호에 따른 기관투자자일 것

2. 제9조 제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

3. 제17조의2 제5항 제1호에 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.

④ 제1항 및 제2항의 규정은 신탁회사에 준용한다. 이 경우 제1항 중 "투자일임회사"는 "신탁회사"로, "투자일임계약"은 "신탁계약"으로, "투자일임재산"은 "신탁재산"으로 본다.

※ 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.

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

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

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

【 벤처기업투자신탁 】

「조세특례제한법」 제16조(중소기업창업투자조합 출자 등에 대한 소득공제)

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

1. 중소기업창업투자조합, 한국벤처투자조합, 신기술사업투자조합 또는 소재ㆍ부품전문투자조합에 출자하는 경우

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

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

①법 제16조 제1항 제2호에서 "대통령령으로 정하는 벤처기업투자신탁"이란 다음 각호의 요건을 갖춘 신탁(이하 이 조에서 "벤처기업투자신탁"이라 한다)을 말한다.

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

2. 통장에 의하여 거래되는 것일 것

3. 투자신탁의 설정일부터 6개월(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조 제19항에 따른 사모집합투자기구에 해당하지 않는 경우에는 9개월) 이내에 투자신탁 재산총액에서 다음 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 50 이상일 것. 이 경우 투자신탁 재산총액에서 가목1)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액이 차지하는 비율은 100분의 15 이상이어야 한다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1) 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」 제2조 제2항에 따른 투자

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

나. 벤처기업이었던 기업이 벤처기업에 해당하지 아니하게 된 이후 7년이 지나지 아니한 기업으로서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 코스닥시장에 상장한 중소기업 또는 제4조 제1항에 따른 중견기업에 가목1) 및 2)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

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

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

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

(나) 참여 제외대상

다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다. 다만 제4항 및 제5항에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5항의 창업투자회사 등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

① 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니합니다.
② 발행회사의 이해관계인(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제9호의 규정에 의한 이해관계인을 말하며, 동 규정 제2조 제9호의 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 주권의 신규 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 공모 시에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3 제1항에 따른 환매청구권을 부여하지 않음에 따라, 동 규정 제5조 제1항 제2호에서 정의하는 창업투자회사 등은 금번 수요예측에 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, 제2조 제8호에 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. 제6조 제4항 제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합
나. 영 제10조 제3항 제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인
다. 「사립학교법」제2조 제2호에 따른 학교법인
라. 「중소기업창업 지원법」제2조 제4호에 따른 중소기업창업투자회사

제10조의3(환매청구권)
① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.
2. 제5조 제1항 제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

【 불성실 수요예측참여자 지정 】

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

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

【불성실 수요예측 등 참여자의 정보】

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

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

적용 대상

위반금액

수요예측 참여제한기간

정의
규모

미청약ㆍ미납입

미청약ㆍ미납입
주식수 × 공모가격

1억원
초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 5천만원 당 1개월씩 가산

* 참여제한기간 상한 : 24개월

1억원
이하

6개월

의무보유 확약위반

의무보유 확약위반
주식수 × 공모가격
주1)

1억원
초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 1.5억원 당 1개월씩 가산
* 참여제한기간 상한 : 12개월

1억원
이하

6개월

수요예측등 정보
허위 작성ㆍ제출
배정받은 주식수 X 공모가격
미청약ㆍ미납입과 동일
* 참여제한기간 상한 : 12개월

법 제11조 위반
대리청약
대리청약 처분이익
미청약ㆍ미납입과 동일
* 참여제한기간 상한 : 12개월

투자일임회사등
수요예측등 참여
조건 위반
배정받은 주식수 × 공모가격
미청약ㆍ미납입과 동일
* 참여제한기간 상한 : 6개월

벤처기업투자신탁 해지금지 위반
12개월 이내 금지

사모 벤처기업투자신탁 환매금지 위반
12개월 × 환매비율
주2)

기타 인수질서 문란행위
6개월 이내 금지

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

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

주3)
가중: 해당 사유발생일 직전 2년 이내에 불성실 수요예측등 참여자로 지정된 사실이 있는 자에 대하여는 100분의 200 범위 내 가중할 수 있으며, 불성실 수요예측등 참여자 지정횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의건을 포함)가 2회인 경우 100분의 50, 3회 및 4회인 경우 100분의 100, 5회 이상인 경우 100분의 200을 가중할 수 있습니다. 다만 수요예측등 참여제한 기간은 미청약ㆍ미납입의 경우 36개월, 기타의 경우 24개월을 초과할 수 없습니다.

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

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

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

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

주8)

제재금 산정기준
1) 제재금 : Max[수요예측등 참여제한기간(개월수) × 500만원, 경제적 이익]
* 100만원 이하의 경제적 이익은 절사
- 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 감경할 수 있습니다.
2) 불성실 수요예측등 적용 대상별 경제적 이익
- 경제적 이익 산정표준을 기준으로 구체적인 사례에 따라 손익을 조정할 수 있으며, 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 달리 정할 수 있습니다.

적용 대상
경제적 이익 산정표준

미청약ㆍ미납입

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

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

의무보유
확약위반

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

* 사후 수습을 위하여 재매수한 주식의 재매수가격 대비 평가손익 포함

수요예측등 정보
허위 작성ㆍ제출

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

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

법 제11조 위반
대리청약
대리청약 처분이익

투자일임회사등
수요예측등
참여조건 위반

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

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

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

(3) 수요예측 대상주식에 관한 사항

구 분
주식수
비율
비고

기관투자자
210,000주 ~225,000주
70.0% ~
75.0%
고위험고수익투자신탁 및
벤처기업투자신탁 배정수량 포함

주1)
비율은 전체 공모주식수 300,000주에 대한 비율입니다.

주2)
일반청약자 배정분 75,000주 ~ 90,000주(25.0% ~ 30.0%)는 수요예측 참여 대상주식이 아닙니다.

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구분
최고한도
최저한도

기관투자자
각 기관별로 법령등에 의한 투자한도 잔액(신청수량 × 신청가격) 또는 225,000주(기관투자자 배정물량) 중 적은 수량
1,000주

주1)
금번 수요예측에 있어서 물량 배정 시 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모 및 가격 분석능력, 투자 및 매매 성향, 의무보유 확약기간, 공모 참여실적, 수요예측에 대한 기여도 등)" 등을 종합적으로 고려하여 물량 배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서 수요예측 참여 시 이러한 사항을 각별히 유의하여 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량 범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바라며, 최고한도는 225,000주를 초과할 수 없습니다.

주2)
금번 수요예측에 참여하는 기관투자자는 15일, 1개월, 3개월, 6개월의 의무보유기간을 확약할 수 있습니다.

주3)
기관투자자 수요예측 최고한도는 기관투자자 배정 물량이 75.0%인 경우를 가정한 주식수입니다.

(5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

구분
내용

수량단위
1,000주

가격단위
100원

주)
금번 수요예측 시, 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우, 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

(6) 수요예측 참여방법

대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지를 통해 인터넷 접수를 받으며, 서면으로는 접수 받지 않습니다. 다만, KB증권㈜의 홈페이지 문제로 인해 인터넷 접수가 불가능할 경우 및 수요예측 참여자의 인터넷 수요예측 참여가 불가능한 경우에는 보완적으로 유선, fax, e-mail 등의 방법에 의해 접수를 받습니다.

※ 인터넷 접수방법

①
홈페이지 접속 : http://www.kbsec.com ⇒ 최하단의 기업금융 ⇒ 수요예측 ⇒ 수요예측 참가

②
Log-in : 사업자등록번호 (해외기관투자자의 경우 투자등록번호), KB증권㈜ 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호 입력

③
참여기관 기본정보 입력 (또는 확인) 후 수요예측 참여

④
기관투자자로 금번 수요예측에 참가하고자 하나, 금융위원회 사이트 등에서 객관적으로 확인이 되지 않는 기관투자자는 반드시 기관투자자임을 증빙하는 서류를 KB증권㈜ ECM본부 E-mail(ipo@kbsec.com)로 송부하여 주시기 바라며, 증빙서류 없이 확인이 되지 않는 기관투자자는 물량배정에서 제외될 수 있습니다.

⑤
수요예측 온라인 접수를 마치신 기관투자자께서는 유선으로 수요예측참가 신청 사항을 반드시 확인 부탁드립니다.
* 연락처 : KB증권㈜ (☎ 02-6114-0906, 0995)

※ 인터넷 접수시 유의사항

①

수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 전까지 KB증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 집합투자회사는 고유재산, 집합투자재산, 투자일임재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 참여하여야 하며, 그 외 기관투자자는 고유재산, 투자일임재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 계별 계좌로 참여하여야 합니다.
벤처기업투자신탁의 경우 공모, 사모에 따라 개별 계좌로 신청하여야 합니다.

②
비밀번호 5회 입력 오류시에는 소정의 서류를 지참하여 KB증권㈜ 영업점을 방문하여 비밀번호 변경을 하여야 하오니, 수요예측 참여 전 반드시 비밀번호를 확인하신 후 참여하시기 바랍니다.

③
수요예측참여 내역은 수요예측 마감시간 이전까지 정정 또는 취소가 가능하며, 최종 접수된 참여내역 만을 유효한 것으로 간주합니다.

④
집합투자회사의 경우 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 구분하여 접수하셔야 하며, 집합투자재산의 경우 펀드별 참여내역을 통합하여 1건으로 참여하셔야 합니다. 한편, 대표주관회사는 수요예측후 물량배정시 당해 집합투자회사에 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다.

⑤
또한, 집합투자회사 참여분 중 집합투자재산의 경우 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표"를 수요예측 인터넷 접수시 Excel 파일로 첨부하여야합니다.

⑥
고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우 각 고위험고수익투자신탁 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 합니다. 한편 대표주관회사는 수요예측 후 물량 배정시 당해 기관투자자의 고위험고수익투자신탁에 대해 1건으로 통합 배정하며, 펀드별 물량 배정은 각각의 기관투자자가 마련한 기준 및 법령 등 관계 규정에 따른 기준에 의해 배정합니다.

⑦
또한, 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 소정의 양식(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제18호에 해당하는 고위험투자신탁임을 확약하는 "고위험고수익투자신탁 확약서")을 홈페이지에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.

⑧
벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우 각 벤처기업투자신탁 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 합니다. 한편 대표주관회사는 수요예측 후 물량 배정시 당해 기관투자자의 벤처기업투자신탁에 대해 1건으로 통합 배정하며, 펀드별 물량 배정은 각각의 기관투자자가 마련한 기준 및 법령 등 관계 규정에 따른 기준에 의해 배정합니다.

⑨
또한, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 소정의 양식(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제19호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 확약하는 "벤처기업투자신탁 확약서")을 홈페이지에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.

⑩
투자일임회사로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 따른 기관투자자 여부, 제9조 제4항에 따른 이해관계인 여부, 수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측등 참여자 여부와 투자일임계약 체결일로부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

⑪
신탁회사로 수요예측에 참여하는 경우, 신탁계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 따른 기관투자자 여부, 제9조 제4항에 따른 이해관계인 여부, 수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측등 참여자 여부와 신탁계약 체결일로부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상인 지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

⑫
집합투자회사 등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 수요예측에 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따른 "확약서"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 집합투자회사등이 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

⑬
대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우 증권 인수업무 등에 관한 규정 제2조 제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 요청 받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※
금번 수요예측 시, 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우, 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

※
국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1%에 해당되는 청약수수료를 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

구 분
내 용

접수기간
2021년 08월 02일(월) ~ 2021년 08월 03일(화)

접수시간
09:00 ~ 17:00 (오전 9시~오후 5시)

접수방법

KB증권㈜ 홈페이지 (http://www.kbsec.com)

문의처
☎ 02-6114-0906, 0995

(8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항

(가) 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.

(나) 수요예측에 참여하고자 하는 기관투자자는 수요예측 참여 전까지 KB증권㈜에 본인 명의의 위탁계좌가 개설되어 있어야 합니다. 집합투자회사는 고유재산, 집합투자재산, 투자일임재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 참여하여야 하며, 그 외 기관투자자는 고유재산, 투자일임재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 계별 계좌로 참여하여야 합니다.

(다) 참가신청금액이 각 수요예측 참여자별 최고 한도를 초과할 때에는 최고 한도로 참가한 것으로 간주합니다.

(라) 금번 수요예측 시, 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우, 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

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

집합투자회사의 경우 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 구분하여 접수하셔야 하며, 집합투자재산의 경우 펀드별 참여내역을 통합하여 1건으로 참여하셔야 합니다. 한편, 대표주관회사는 수요예측후 물량배정시 당해 집합투자회사에 집합투자재산과 고유재산, 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다.

또한, 집합투자회사 참여분 중 집합투자재산의 경우 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "수요예측참여 총괄집계표" 를 수요예측 인터넷 접수시 Excel 파일로 첨부하여야 합니다.

고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우 각 고위험고수익투자신탁 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 합니다. 한편 대표주관회사는 수요예측 후 물량 배정시 당해 기관투자자의 고위험고수익투자신탁에 대해 1건으로 통합 배정하며, 펀드별 물량 배정은 각각의 기관투자자가 마련한 기준 및 법령 등 관계 규정에 따른 기준에 의해 배정합니다.

또한, 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 소정의 양식(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제18호에 해당하는 고위험투자신탁임을 확약하는 "고위험고수익투자신탁 확약서")을 홈페이지에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.

또한, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우, 대표주관회사가 정하는 소정의 양식(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제19호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 확약하는 "벤처기업투자신탁 확약서")을 홈페이지에서 다운로드 후 작성 및 날인하여 업로드하여야 합니다.

대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

(바) 투자일임회사로 수요예측에 참여하는 경우, 투자일임계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 따른 기관투자자 여부, 제9조 제4항에 따른 이해관계인 여부, 수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측등 참여자 여부와 투자일임계약 체결일로 부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상인지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

(사) 신탁회사로 수요예측에 참여하는 경우, 신탁계약을 체결한 투자자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호에 따른 기관투자자 여부, 제9조 제4항에 따른 이해관계인 여부, 수요예측 참여일 현재 불성실 수요예측등 참여자 여부와 신탁계약 체결일로 부터 3개월 경과여부 및 수요예측 참여일전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상인지를 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다. 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

(아) 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 수요예측에 참여하는 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2 제1항에 따른 "확약서"를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 집합투자회사등이 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

(자) 부동산신탁회사의 경우, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제3항에 따라 고유재산으로만 수요예측에 참여할 수 있으며, 동 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측등 참여자에 해당 될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.

(차) 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, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각각의 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.

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

(타) 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.

(파) 수요예측 참가시 의무보유 확약기간을 미확약, 15일, 1개월, 3개월, 6개월로 제시 가능합니다.

(하) 수요예측참가시 의무보유 확약을 한 기관투자자(고위험고수익투자신탁 포함)의 경우 기준일로부터 의무보유 확약 + 2일의 기간까지의 일별잔고증명서 및 매매내역서를 의무보유 확약기간 종료 후 1주일 이내에 대표주관회사인 KB증권㈜ ECM본부 E-mail(ipo@kbsec.com)로 보내주시기 바랍니다. 이 때 해당서류를 제출하지 않은 기관투자자는 '불성실 수요예측등 참여자'로 지정되어, 불성실 수요예측등 발생일 이후 1년 이내의 일정기간동안 KB증권㈜가 대표주관회사로 실시하는 수요예측 참여에 제한을 받을 수 있습니다. 또한 펀드 만기가 의무보유 확약기간 종료 이전에 도래하여 매도를 하는 경우에도 '불성실 수요예측등 참여자'로 지정될 수 있으니 기관투자자 등은 수요예측에 참여하기 전 해당 펀드의 만기를 확인하여 수요예측에 참여하기 바랍니다.

(거) 의무보유 확약기간은 결제일 기준이 아니므로 의무보유 확약기간 종료일 익일부터 매매가 가능하며, 잔고증명서 및 매매내역서는 동 기준에 근거하여 제출하시길 바랍니다.

(너) 금번 공모시에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조 제1항 제2호의 단서조항은 적용하지 않음에 따라 수요예측 시 동 규정 제2조 제8호에 따른 기관투자자만 참여할 수 있습니다.

(더) 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%(청약금액의 1.0%)에 해당하는 청약수수료를 수요예측을 접수한 대표주관회사인 KB증권㈜에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시길 바랍니다.

(러) 대표주관회사는 주식시장 상황, 수요예측 참여현황 등을 종합적으로 고려하여 내부 수요예측운영 기준에 따라 배정기준을 변경할 수 있으며, 이와 관련된 상세 내용은 수요예측참가안내공문을 참고하시길 바랍니다.

(9) 확정공모가액 결정방법

수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정합니다. 대표주관회사 및 발행회사는 수요예측 참여자의 성향 및 가격 평가능력 등을 감안하여 공모가격 결정 시 가중치를 달리할 수 있습니다. 또한 과도하게 높거나 낮은 참여가격은 공모가격 결정 시 배제하거나 낮은 가중치를 부여할 수 있습니다. 대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시합니다.

(10) 수량 배정방법

(가) 확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측참여자들을 대상으로 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모 및 가격분석능력, 투자 및 매매 성향, 의무보유 확약기간, 공모 참여실적 등 수요예측에 대한 기여도 등) 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다.

(나) 금번 수요예측시「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다. 대표주관회사는 고위험고수익투자신탁 자산총액의 20% 범위(공모의 방법으로 설정ㆍ설립된 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. 이 경우 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 고위험고수익투자신탁 참여도, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있으며, 고위험고수익투자신탁 배정 물량 중 미배정 물량은 기타 기관투자자에게 배정될 수 있습니다.

(다) 대표주관회사는 수요예측 후 물량배정시에 해당 집합투자업자에 대해 전체 물량(뮤추얼 펀드, 신탁형펀드 등에 배정되는 물량을 합산한 물량)을 배정하며, 펀드별 물량배정은 각각의 집합투자업자가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하므로, 해당 펀드에 배정하여 자체적으로 발생하는 문제에 관하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사는 책임을 지지 아니합니다.

(라) 「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.

(마) 적격 참여자인 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁 등의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 보고, 의무배정 부족분에 대해서는 다른 기관투자자에게 배정될 수 있습니다. 이 경우 유효한 수요예측참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조 제4항 제4호에 해당하지 아니하는 자(고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자에 한한다)가 수요예측에 참여하여 제출한 물량 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.

(바) 대표주관사가 「증권 인수업무에 등 관한 규정」제9조의2 제1항에 따른 집합투자회사 등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 조건을 모두 충족하여야 합니다.

【자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정】

① 집합투자회사 등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측 등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제87조 제1항 제2호의4, 제99조 제2항 제2호의4, 제109조 제1항 제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 한다.
② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.
1. 수요예측 등에 참여하는 집합투자회사등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것
2. 수요예측 등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것
3. 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자 등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할 것

(11) 수요예측 대상 주식의 배정결과 통보

(가) 대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시합니다.

(나) 기관별 배정물량은 수요예측 참여기관에서 개별적으로 확인이 가능합니다.
확인 방법: KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com ⇒ 최하단의 "기업금융" ⇒ "수요예측" ⇒ "수요예측참가" ⇒ "수요예측 배정결과 조회")

(12) 기타 수요예측 실시에 관한 유의사항

(가) 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정받기를 희망하는 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)등은 대표주관회사에 미리 청약의 의사를 표시하고 청약일부터 납입일까지 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량에 대한 청약이 모두 완료되는 경우에는 배정받을 수 없습니다.

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

(다) 수요예측 참여시 참가신청서를 허위로 작성 또는 제출된 참가신청서를 임의 변경하거나 허위자료를 제출하는 자는 참여 자체를 무효로 합니다.

(라) 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

항목
내용
비고

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 300,000주
-

주당 모집가액 또는 매출가액
예정가액
31,500원
주1)

확정가액
-
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
9,450,000,000원
-

확정가액
-
-

청 약 단 위
-
주2)

청약기일
기관투자자
개시일
2021년 08월 05일(목)
주3)

종료일
2021년 08월 06일(금)

일반투자자
개시일
2021년 08월 05일(목)

종료일
2021년 08월 06일(금)

청약증거금
기관투자자
0%
주4)

일반투자자
50%

납입기일
2021년 08월 10일(화)
-

주1)
주당 공모가액
대표주관회사인 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 중 최저가액으로서, 청약일 전 KB증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 KB증권㈜와 ㈜딥노이드가 협의한 후 주당 확정공모가액을 최종 결정할 것입니다.

주2)

청약단위 
① 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함)는 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지를 통하여 접수 받으며, 청약단위는 1주로 합니다.
② 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하는 물량을 배정 받은 수량 단위로 하며, 청약 미달을 고려하여 추가 청약을 하고자 하는 기관투자자는 각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액(신청가격 x 신청수량)과 수요예측 최고 참여한도 중 작은 금액으로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다. 세부적인 내용은 "제1부 모집 또는 매출에 관한 사항_Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항_4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항_다. 청약방법 및 라.청약결과 배정방법"을 참고하시기 바랍니다.
③ 일반청약자는 대표주관회사인 KB증권㈜에서 청약이 가능합니다. 대표주관회사인 KB증권㈜의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같습니다.

【KB증권㈜의 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금률】

구 분
일반청약자 배정물량
최고 청약한도
청약증거금률

KB증권㈜
75,000주~90,000주
2,400주~3,000주
50%

주1)

KB증권(주)는 2021년 6월 1일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 6월 1일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
일반 고객의 경우 최고 청약한도의
50%(1,200주~1,500주) 또는
100%(2,400주~3,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

주2)

KB증권(주)는 2021년 6월 1일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월 말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 6월 1일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
또한 8월 3일부터 우대 고객의 청약조건이 신설 및 변경될 예정이며 이에 따라

우대 고객의 경우 하기 조건에 따라 최고 청약한도의
1.5배수(3,600주~4,500주)
,
2배수
(4,800주~6,000주)
, 2.5배수
(6,000주~7,500주)

또는 3배수(7,200주~9,000주)
까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

우대
150%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 30만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)

(단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

② 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 1백만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)
 (단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 3일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

※ 상기 우대기준에 관한 내용은 8월 3일부로 신설 및 변경될 우대기준 개편 이후 기준으로 기재되었습니다.

【KB증권㈜의 일반청약자 청약단위】

청약주식수
청약단위

10주 이상 100주 이하
10주

100주 이상 500주 이하
50주

500주 초과 4,500주 이하
100주

4,500주 초과 9,000주 이하
300주

주3)
청약기일
효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

주4)

청약증거금
① 기관투자자의 청약증거금은 없습니다.
② 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.
③ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(
2021년 08월 10일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하는 경우 추가납입기일(
2021년 08월 10일)에 청약처를 통하여 추가납입을 하여야 하며, 추가납입을 하지 않은 일반 청약자의 경우 동 미달수량에 대하여는 배정 받을 수 없습니다. 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 그 청약을 받은 대표주관회사인 KB증권㈜이 자기계산으로 인수하거나 재배정하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일 당일(
2021년 08월 10일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.
④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정 받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인
20
21년 08월 10일 08:00 ~ 12:00 사이에 당해 청약을 접수한 대표주관회사에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(
202
1년 08월 10일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정 받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 대표주관회사가 그 미달 금액에 해당하는 주식을 추가청약을 희망하는 기관투자자에게 배정하거나 인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수하거나 재배정합니다.

주5)
청약취급처
① 기관투자자 : KB증권㈜ 홈페이지
② 일반청약자 : KB증권㈜ 본ㆍ지점

주6)
분산요건 미충족 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. 공모일자 및 방법

구분
일자
공고방법

수요예측 안내공고
2021년 08월 02일(월)
인터넷 공고(주1)

모집(매출)가액 확정공고
2021년 08월 04일(수)
인터넷 공고(주2)

청약 공고
2021년 08월 05일(목)
인터넷 공고(주3)

배정 공고
2021년 08월 10일(화)
인터넷 공고(주4)

주1)
수요예측 안내공고는 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주2)

모집(매출)가액 확정공고는
2021년 08월 04일(수) 정정 증권신고서를 제출함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주3)

청약 공고는
2021년 08월 05일(목) ㈜딥노이드 홈페이지(http://www.deepnoid.com) 및 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주4)

일반청약자에 대한 배정 공고는
2021년 08월 10일(화) 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별통지를 갈음합니다.

주5)
상기 일정은 추후 공모 및 상장 일정에 따라서 변동될 수 있음을 유의하시기 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 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약사무취급처에 제출하여야 합니다. 한 청약사무취급처 내에서의 이중청약은 불가합니다.

※ 청약사무취급처: KB증권㈜ 본ㆍ지점

(3) 일반청약자의 청약 자격 

일반청약자 청약 자격은 일반청약 사무 취급처인 KB증권㈜ 본ㆍ지점의 일반청약자 청약 자격에 따릅니다. KB증권㈜는 2021년 06월 01일부터 청약 우대조건을 변경하여 시행(5월말일자 조건 반영) 중이며 아래 청약자격에 관한 사항은 상기한 06월 01일 변경 이후 기준으로 작성하였습니다.
또한 8월 3일부터 우대 고객의 청약조건이 신설 및 변경될
예정이며
동 청약 자격은 향후 변경될 수 있으므로 청약 자격이 변경이 되는 경우는 각 청약사무처 홈페이지를 통하여 고지하도록 하겠습니다.

【 KB증권㈜ 청약 자격 】

구분
청약자격

청약자격
■ 청약 개시일 직전일까지 개설된 청약 가능 계좌 보유 고객

최고 청약한도
■ 일반고객(50%): 청약한도의 50%

■ 일반고객(100%): 청약한도의 100%

■ 우대고객(150%): 일반고객 청약한도의 150%

■ 우대고객(200%): 일반고객 청약한도의 200%

■ 우대고객(250%): 일반고객 청약한도의 250%

■ 우대고객(300%): 일반고객 청약한도의 300%

청약방법
■ HTS/MTS/홈페이지 청약

■ 지점 내방 청약

■ 유선청약(지점/고객센터)

■ ARS 청약

※ 일반고객(50%)의 경우 온라인 청약만 가능(영업점(유선포함)/고객센터 청약 불가)

※ 단, 일반고객(50%) 중 만 65세 이상 고객은 영업점(유선포함)/고객센터 청약 가능

청약한도
우대기준

일반고객은 아래 조건에 따라 청약한도의 50% 또는 100%, 우대고객은 아래 조건에 따라
150%, 200%, 250% 또는 300%까지 청약이 가능합니다.

구분
세부내용

일반
50%
아래 일반 100% 및 우대 조건에 해당하지 않는 고객

100%
아래 ①, ②, ③ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 3천만원 이상

② 전월 자산 평잔 3천만원 이상

③ 프라임클럽(레드) 가입 후 3개월(90일) 이상 유지

- 청약접수 초일 현재 프라임클럽 최초 가입일로부터 90일 이상 경과한 '레드' 고객

- 단, 기준일 현재 체험판/해지 고객은 제외

우대
150%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 30만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)

(단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

② 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 1백만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

200%
아래 ①, ②, ③, ④, ⑤ 중 1가지 이상 충족

① 전월 3개월 주식약정 1억원 이상

② 전월 자산 평잔 1억원 이상

③ 직전 2개월 이상 적립식
상품
월 1백만원 이상(정기대체)

- 정기대체 및 은행이체 포함(임의식, 자유적립식, 정액적립식)
 (단, 발행어음 및 주식/ETF/브라질채권 등 적립식서비스 제외)

- 정기대체 납입완료일 기준/직전2개월(전월말기준)

④ 전월말까지 중개형 ISA 계좌에 2천만원 이상 순납입

- 타 금융사 및 당사 기존 ISA계좌에서 이전한 금액 포함

※ 순납입 = 납입금액 - 출금금액

⑤ 퇴직연금 가입법인(소속직원)

※ '20년 12월 3일 이전 가입법인 계약에 한함

250%
KB스타클럽(MVP스타/로얄스타 등급) 고객

- 개인: 매월 10일 변경 등급 반영 / 법인: 매월 1일 변경 등급 반영

300%
아래 ①, ② 중 1가지 이상 충족

① Able Premier Members

- Able Premier Members 프리미엄블랙, 블랙, 퍼플 등급

② 전월 자산 평잔 3억원 이상 & 전월말 자산 3억원 이상 동시 만족(동시 만족)

- 자산: 국내/해외주식, CMA, 현금성자산, 금융상품 등 총자산(단, 신용공여 자산 제외)

주) 개인/법인 고객 우대요건 동일 적용

※ 상기 우대기준에 관한 내용은 8월 3일부로 신설 및 변경될 우대기준 개편 이후 기준으로 기재되었습니다.

유통시장별 구분
유통시장별 구분없이 청약

배정기준
■ 50% 이상을 균등배정 방식으로 배정하고, 나머지 청약수량을 비례배정 방식으로 배정

■ 배정결과 발생하는 1주 미만 단수주는 5사6입 등 방법으로 잔여주식이 최소화하도록 배정하며, 필요시 추첨 또는 KB증권㈜가 인수할 수 있음

청약수수료
구분
MVP/로얄
골드/프리미엄

일반

오프라인
(지점/고객센터)
무료
4,000원

온라인
(HTS/MTS/홈페이지/ARS)
무료
1,500원

기타사항
- 경로자(만65세) 수수료 면제

- 기존 자문형 랩 '공모주서비스' 등록 계좌 수수료 면제

- 개인 공모주 청약 수수료는 able포인트로 납부 가능(오프라인 限)

- 법인우수고객 수수료 면제

※
2021년 7월 23일부로 청약수수료 제도 개편 예정이며, 상기 청약수수료에 관한 내용은 7월 23일부 수수료 개편 이후로 기재되었습니다.

※ 온라인 청약 수수료는 환불금에서 후불 청구하며, 청약 미배정시 수수료가 면제 됩니다.

청약증거금
청약증거금률 50%(모든 고객에 동일 적용)

(4) 기관투자자의 청약

수요예측에 참가하여 배정 받은 주식에 대한 청약은 청약일인
2021년 08월 05일(목) ~ 08월 06일(금) 08:00~16:00(한국시간 기준)에 대표주관회사인 KB증권㈜의 홈페이지(http://www.kbsec.com > 하단 '기업금융' > 수요예측 > 수요예측종목청약 > 로그인 후 청약)를 통하여 접수 받으며, KB증권㈜의 본ㆍ지점 및 서면으로는 접수 받지 않습니다. 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일인
2021년 08월 10일(화) 08:00~12:00 사이에 대표주관회사인 KB증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.

※ 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, 수요예측에 참가한 기관투자자 중 수요예측결과 배정 받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정 물량 범위 내에서 추가 청약이 가능합니다. 또한 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정 받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사에 미리 청약 의사를 표시하고 인
2021년 08월 05일(목) ~ 08월 06일(금)에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정 받을 수 없습니다.

(5) 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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정】

제9조(주식의 배정)

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 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.

2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조 제9호의 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 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4 제1항에 따라 2021년 06월 18일부터
2021년 08월 04일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3 제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4 제2항 및 금융투자업규정 제6-34조에 해당할 경우에는 예외적으로 주식 취득이 허용됩니다.

※ 예외적으로 모집(매출)에 따른 주식 취득이 허용되는 경우

①
모집(매출)에 따른 주식 취득이 금지되는 공매도 거래 기간 중에 전체 공매도 주문수량보다 많은 수량의 주식을 가격경쟁에 의한 거래 방식으로 매수한 경우(매매계약 체결일 기준으로 정규시장의 매매거래시간에 매수한 경우로 한정)

②
한국거래소의 증권시장업무규정 또는 파생상품시장업무규정에서 정한 유동성 공급 및 시장조성 목적을 위해 해당 주식을 공매도하거나 공매도 주문을 위탁한 경우

③
동일한 법인 내에서 모집(매출)에 따른 주식 취득 참여가 금지되는 공매도 거래 기간 중 공매도를 하지 않거나 공매도 주문을 위탁하지 않은 독립거래단위(금융투자업규정 제6-30조 제5항에 따라 의사결정이 독립적이고 상이한 증권계좌를 사용하는 등의 요건을 갖춘 거래단위)가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

(6) 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

(가) 일반청약자 : 전체 공모주식의 25.0% ~ 30.0% (75,000주 ~ 90,000주)를 배정합니다.

(나) 기관투자자(고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 포함) : 전체 공모주식의 70.0% ~ 75.0%(210,000주 ~ 225,000주)를 배정합니다.

상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약 미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정합니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 25.0% 이상을 배정합니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제1항 제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정합니다.

「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) 배정방법

청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 대표주관회사 KB증권㈜와 발행회사인 ㈜딥노이드가 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.

(가) 금번 IPO는 일반청약자에게 75,000주에서 90,000주 이하를 배정할 예정으로서 균등방식 최소배정 예정물량은 37,500주에서 45,000주 이상이며, 균등방식의 세부 방법은 일괄청약방식입니다. 균등방식 배정물량을 제외한 나머지 일반청약자 배정은 전부 비례방식으로 배정이 이루어집니다.
개별 청약자의 청약 주식수가 배정수량보다 작은 경우 청약 주식수까지 배정됩니다. 다만,일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 배정일에 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수합니다.

(나) 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정됩니다.

(다) 일반청약자 배정물량 중 1/2 이상을 일반청약자 인원수로 나눈 몫을 청약자 전원에게 동일하게 배정(전원 균등)하고, 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례 배정이 이루어지게 됩니다. 단, 이 경우 몫은 동일하게 배정하되 나머지를 추첨으로 배정하므로 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있으며 '균등 배정'이 '동일 수량'을 의미하지 않습니다. 아울러 추첨의 경우 균등방식 배정물량이 당첨자 수로 나누어 떨어지지 않는 경우, 동 나머지를 추가 추첨으로 배정하므로 동일 수량을 의미하지 않습니다.

(라) 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 배정일에 추가납입하여야 하며, 그렇지 않은 경우 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다. 추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수합니다.

(마) 일반청약자에 대한 배정결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 1주 이상을 배정받은 일반청약자들을 대상으로 하여 재배정하며 5사 6입을 원칙으로 하되, 소숫점이 높은 청약자들부터 순차적으로 배정합니다. 이후 동일한 소숫점을 보유한 일반청약자들에게 배분할 단수주가 부족하게 될 경우 청약주식수량, 청약등급 등을 고려하여 잔여주식이 최소화되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.

(바) 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측 후 배정받은 물량 범위 내에서 우선배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.

(사) 「증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제4항」 각 호(아래)의 어느 하나에 해당하는 자가 청약하는 경우 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다

1. 인수회사(대표주관회사 포함) 및 인수회사의 이해관계인(『증권 인수업무 등에 관한 규정』 제2조 제9호의 규정에 따른 이해관계인을 말함. 다만, 제9조의2 제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다.)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.)

2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조 제9호의 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 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사 등

(3) 배정 결과의 통지

일반청약자에 대한 배정 결과 각 청약자에 대한 배정 내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입은

2021년 08월 10일(화)에 대표주관회사인 KB증권㈜ 홈페이지(www.kbsec.com)에 게시함으로써 개별 통지에 갈음하며, 기관투자자 등의 경우에는 수요예측을 통하여 물량을 배정 받은 내역과 청약내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

마. 투자설명서 교부에 관한 사항

(1) 투자설명서의 교부

2009년 02월 04일부로 시행된 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제124조에 의거 누구든지 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는자 (전문투자자, 그밖에 아래에서 언급하는 대통령령으로 정하는 자를 제외함)에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 따라서 본 주식에 투자하고자 하는 투자자는 청약전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 다만, (i) 동법 제9조 제5항의 전문투자자 / (ii) 동법 시행령 제132조에 규정된, 회계법인, 신용평가업자 등 / (iii) 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

투자설명서 교부 의무가 있는 대표주관회사인 KB증권㈜는『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제124조 및 동법 시행령 제132조에 의하여 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 투자자에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 청약전 교부할 예정입니다. 투자설명서 교부 후 투자자는 투자설명서 내용을 충분히 숙지하고 청약기간에 각각의 청약취급처에서 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 제출하여야 합니다.

(2) 투자설명서의 교부 방법

(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

【KB증권㈜ 투자설명서 교부방법】

청약방법
투자설명서 교부형태

지점내방 청약
책자 형태로 투자설명서 교부 받은 후 내점청약

HTS/MTS/
홈페이지 청약
HTS/MTS/홈페이지로 로그인 후 청약화면에서 투자설명서 교부받은
후 청약

지점/고객만족센터 유선청약
ARS 청약
본,지점 방문을 통해 투자설명서 교부 받은 후 청약
홈페이지로 로그인 후 투자설명서 교부 받은 후 청약
E-mail로 투자설명서 교부 받은 후 청약

주1)
지점 내방 청약
본 공모의 청약 취급처인 KB증권㈜의 본ㆍ지점에서 청약하실 경우에는 인쇄물에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 인쇄물에 의한 투자설명서 교부시는 투자설명서 교부확인서를 작성하셔서 청약을 하셔야 합니다.

주2)
HTS/MTS/홈페이지 청약
KB증권㈜의 HTS, MTS 또는 홈페이지를 통해 청약할 경우에는 다운로드 방식을 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하여야 하고, 전자매체를 지정하여야 하며, 수신 사실이 확인되어야지만 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다.

주3)
지점/고객만족센터 유선청약 및 ARS
KB증권㈜에서 ARS나 유선 청약을 하고자 하는 투자자는 청약 이전에 투자설명서를 교부 받아야만 청약을 진행 할 수 있습니다. 투자자는 청약 이전에 KB증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com : 인터넷뱅킹 → 청약 → 투자설명서 교부)에서 다운로드 방식을 통해 투자설명서를 교부받거나 KB증권 본, 지점에 내방하여 인쇄물에 의한 투자설명서를 교부받으실 수 있으며, KB증권㈜에 등록되어 있는 E-mail을 통해서도 투자설명서를 교부받을 수 있습니다. 전자문서에 의한 투자설명서를 교부받는 투자자는 전자문서에 의한 투자설명서 교부에 동의하여야 하고, 전자매체를 지정하여야 하며, 수신 사실이 확인되어야지만 투자설명서를 교부 받으실 수 있으며, 지점에 내방하여 투자설명서를 교부받을 경우에는 반드시 교부확인서를 작성하여야 합니다. 또한 E-mail을 통해 투자설명서를 교부받는 투자자는 유선으로 반드시 투자설명서 교부 여부를 확인하여야 합니다. 이와같이 투자설명서를 교부받은 투자자는 KB증권㈜ 지점/고객만족센터로 유선청약 또는 ARS 청약을 진행할 수 있습니다.

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제132조 및 「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」제2-5조 제2항에 의거 투자설명서 교부를 원하지 않는 경우에는 반드시 대표주관회사인 KB증권㈜에 투자설명서의 교부를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시하여야 청약이 가능합니다.

(3) 투자설명서 교부 의무의 주체

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」에 의거 금번 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 발행회사인 ㈜딥노이드와 대표주관회사인 KB증권㈜에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 총액인수계약에 따라 실제 투자설명서 교부는 청약취급처의 본ㆍ지점에서 상기와 같은 방법으로 수행합니다.

【투자설명서 관련 법률】

□ 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 투자설명서를 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 제124조 제1항 각 호 외의 부분 전단에서 "대통령령으로 정하는 자"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다.
1. 제11조 제1항 제1호 다목부터 바목까지 및 같은 항 제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 자
2. 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화ㆍ전신ㆍ팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자

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

바. 주금납입장소

대표주관회사는 청약자의 납입주금을 납입기일인
2021년 08월 10일(화)에 국민은행 신림본동종합금융센터에 납입하여야 합니다.

사. 주식의 전자등록에 관한 사항

「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」(이하 "전자증권법")이 2019년 09월 16일 시행됨에 따라 상장법인의 상장 주식에 대한 실물 주권 발행이 금지됩니다. 이에 당사는 금번 공모로 발행하는 주식의 실물 주권을 발행하는 대신 전자등록기관에 주식에 관한 권리를 전자등록하는 방법으로 주식을 발행할 예정입니다.

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

한편 전자증권법 제35조 제2항에 따라 전자등록주식을 양도하는 경우에는 동법 제30조에 따른 계좌간 대체의 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.

아. 기타의 사항

(1) 신주의 배당기산일

본 공모에 의해 발행되는 신주의 배당기산일은 2021년 01월 01일입니다.

(2) 신주인수권증서에 관한 사항

금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 일반공모 증자방식이므로 신주인수권증서를 발행하지 않습니다.

(3) 대표주관회사의 정보이용 제한 및 비밀유지

대표주관회사인 KB증권㈜는 총액인수계약의 이행과 관련하여 입수한 정보등을 제3자에게 누설하거나 발행회사의 경영개선 이외의 목적에 이용하여서는 아니됩니다.

(4) 주권의 매매개시일

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

(5) 효력발생에 대한 사항

본 증권신고서(투자설명서)의 효력 발생은 정부 또는 금융위원회가 증권신고서의 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 당해 증권의 가치를 보증 또는 승인하는 것이 아니며, 본 증권신고서(투자설명서)의 기재사항 중 일부가 청약일 전까지 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

(6) 환매청구권

'증권 인수업무 등에 관한 규정'이 2016년 12월 13일에 개정됨에 따라 동 규정 제10조의3 제1항 어느하나에 해당할 경우 인수회사는 일반청약자에게 환매청구권을 부여하여야 하나, 금번 공모 시 동 규정 제10조의3 제1항을 적용하지 않음에 따라 환매청구권을 부여하지 않습니다.

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

인수인
인수주식의 종류와 수
(인수비율)
인수금액
인수
조건

명칭
주소

KB증권㈜
서울특별시 영등포구 여의나루로 50
기명식 보통주식
300,000주(100%)
9,450,000,000원
총액
인수

주1)
인수금액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액인 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액 기준입니다. 다만, 향후 수요예측 이후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수금액은 변경될 수 있습니다.

주2)
금번 코스닥시장 상장 공모와 관련하여 별도의 초과배정옵션 계약을 체결하지 않았습니다.

나. 인수대가에 관한 사항

(1) 인수수수료

구 분
인수인
금 액
비 고

인수수수료
KB증권㈜
800,000,000원
주)

주)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 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 30,000주에 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 10%인 30,000주로, 행사가격은 확정공모가액이며, 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 행사 가능합니다.

【 신주인수권 계약 주요 내용 】

구분
내용

행사가능주식수
30,000주

행사가능기간
상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내

행사가격
확정공모가액

다. 상장주선인 의무취득에 관한 사항

금번 공모시 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항 제2호에 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 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 상장주선인으로서 아래와 같이 의무취득을 진행할 계획입니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비고

KB증권㈜
기명식보통주
9,000주
283,500,000원
코스닥시장 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분

주1)
위의 취득금액은 코스닥시장 상장규정상 모집ㆍ매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며 대표주관회사인 KB증권㈜과 발행회사인 ㈜딥노이드가 협의하여 제시한 희망공모가액 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원 기준입니다.

주2)
상장주선인의 의무 취득분은 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항에 따라 발행한 주식을 취득하여야 하며, 상장예비심사청구일부터 신규상장신청일까지 해당 주권을 취득하여야 합니다. 상장주선인은 해당 취득 주식을 상장일로부터 3개월간 계속보유하여야 합니다.

주3)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 의무인수 주식의 수량(9,000주)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.

라. 기타의 사항

(1) 회사와 인수인 간 특약사항

당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 KB증권㈜와 체결한 총액인수계약에 따라 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후 6개월까지 대표주관회사의 사전 서면동의 없이는 주식 또는 전환사채 등 주식과 연계된 증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다.

(2) 회사와 주관회사 간 중요한 이해관계

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

【 증권 인수업무 등에 관한 규정 】

제6조(공동주관회사)
① 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 5 이상의 주식등을 보유하고 있는 회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 다른 금융투자회사(해당 발행회사와 이해관계인에 해당하지 아니하면서 해당 발행회사의 주식등을 보유하고 있지 아니한 금융투자회사를 말한다.)와 공동으로 하여야 한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업의 기업공개를 위한 주관회사업무를 수행하는 경우에는 그러하지 아니하다
1. 기업인수목적회사
2. 외국 기업(주식등의 보유를 통하여 외국 기업의 사업활동을 지배하는 것을 주된 목적으로 하는 국내 법인을 포함한다. 이하 같다.)

② 제1항에 따른 주식등의 보유비율 산정에 관하여는 법 시행규칙 제14조 제1항을 준용한다.

③ 제2항에 불구하고 금융투자회사가 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제26조 제6항 제2호에 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.

1.「중소기업창업지원법」제2조 제5호에 따른 중소기업창업투자조합

2.「여신전문금융업법」제41조 제3항에 따른 신기술사업투자조합

3.「벤처기업육성에관한특별조치법」제4조의3에 따른 한국벤처투자조합

4. 법 제268조에 따라 금융위원회에 등록된 사모투자전문회사(사모투자전문회사가 금융투자회사 또는 발행회사의 이해관계인이 아닌 경우에 한한다.)

(3) 초과배정옵션

당사는 금번 공모와 관련하여 초과배정옵션 계약을 체결하지 않았습니다.

(4) 기타 공모 관련 서비스 내역

당사는 금번 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.

(5) 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 매도하거나 배정 받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이 50억원 이상이고, 공모가격을 제5조 제1항 제1호의 방법으로 정하는 경우

2. 제5조 제1항 제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측 등에 참여시킨 경우

3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우

4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제26조 제7항 제1호에 따른 기술성장기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제26조 제7항 제2호에 따른 기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 환매청구권 행사가능기간

가. 제1항 제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지

나. 제1항 제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지

다. 제1항 제5호의 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]

Ⅱ. 증권의 주요 권리내용

당사가 금번 공모를 통해 발행할 증권은 「상법」에서 정하는 액면가액 500원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 당사 정관상 증권의 주요 권리내용은 아래와 같습니다.

1. 액면금액

제7조(1주의 금액) 주식 1주의 금액은 500원으로 한다.

2. 주식에 관한 사항

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

제6조(설립시에 발행하는 주식의 총수) 회사가 설립시에 발행하는 주식의 총수는 200,000주(1주의 금액 500원 기준)로 한다.

제9조(주식의 종류)
① 회사가 발행할 주식은 기명식 보통주식과 기명식 종류주식으로 한다.

② 회사가 발행하는 종류주식은 이익배당 또는 잔여재산분배에 관한 주식, 의결권배제 또는 제한에관한 주식, 상환주식, 전환주식 및 이들의 전부 또는 일부를 혼합한 주식으로 한다.

제9조의2(주식 등의 전자등록) 회사는 주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률 제2조 제1호에 따른 주식 등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식 등을 전자등록하여야 한다.

제9조의3(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식)
① 회사는 이익배당, 잔여재산 분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식(이하 이 조에서 “종류주식”이라 한다)을 발행 할 수 있다.

② 제1항의 종류주식의 발행한도는 발행주식 총수의 100분의 50 이내로 한다.

③ 회사가 발행할 종류주식은 1주당 의결권 1표를 갖게 되며, 전환조건에 따라 기명식 보통주로 전환하는 경우에는 전환후의 보통주 1주당 의결권 1표를 갖는다.

④ 종류주식에 대하여는 우선 배당한다. 종류주식에 대한 우선배당은 1주의 액면금액을 기준으로 연 1% 이상 발행 시에 이사회가 정한 배당률에 따라 현금으로 지급한다.

⑤ 종류주식에 대하여 제4항에 따른 배당을 하고 보통주식에 대하여 종류주식의 배당률과 동률의 배당을 한 후, 잔여배당가능이익이 있으면 보통주식과 종류주식에 대하여 동등한 비율로 배당한다.

⑥ 종류주식에 대하여 제4항에 따른 배당을 하지 못한 사업연도가 있는 경우에는 미배당분을 누적하여 다음 사업연도의 배당 시에 우선하여 배당한다.

⑦ 회사에 청산 등의 사유가 발생한 때에는 종류주식의 주주는 보통주를 소유한 주주보다 우선하여 잔여재산 분배를 받을 권리를 가진다.

⑧ 회사가 유상증자, 무상증자 또는 주식배당을 실시하는 경우 종류주식에 대한 신주의 배정은 무상증자의 경우 종류주식으로, 유상증자의 경우에는 회사가 발행키로 한 주식으로 배정한다.

⑨ 종류주식의 주주는 회사에 대하여 서면으로 보유 중인 주식의 전부 또는 일부의 상환을 청구할 수 있다.

⑩ 상환청구 기간은 종류주식의 발행일 1개월이 경과한 날로부터 이사회 결의로 정한다.⑪ 제9항에 따라 종류주식의 주주로부터 상환을 청구 받은 경우 회사는 상환청구를 받은 날로부터 10일 이내에 상환청구를 받은 사실과 상환 가능한 주식의 수량 및 금액을 상환청구를 한 종류주식의 주주를 포함하여 종류주식을 보유한 모든 주주에게 통지하여야 한다. 종류주식의 주주는 회사로부터 위와 같은 상환통지를 받은 날로부터 10일째 되는 날 또는 위와 같이 상환통지를 한 날로부터 20일째 되는 날 중 나중에 도래하는 날까지의 기간(이하 "상환기간“이라 한다.)동안 회사의 본점에서 회사에 대하여 보유 중인 종류주식의 전부 또는 일부의 상환을 요구할 수 있다. 종류주식 주주의 상환 청구가 있는 경우 회사는 상환기간이 종료한 날로부터 20일째 되는 날 이내에 제12항에 따른 상환금액과 미지급된 배당이익(배당에 관한 주주총회의 결의가 있었으나 청산 시까지 배당되지 아니한 이익)을 상환 청구한 종류주식의 주주에게 상환하여야 한다.

⑫ 상환가액은 발행가액 및 이에 대하여 상환주식의 발행일로부터 상환일까지 연 복리 10%를 넘지 않는 범위 내에서 발행 시 이사회에서 정한 보장수익률을 적용한 가액으로 하되, 본 건 종류주식 발행일로부터 상환일까지 지급된 배당금액이 있는 경우 이를 차감한다.

⑬ 회사는 법률에 따라 종류주식의 상환을 위하여 사용될 수 있는 재원이 상환 청구된 금액을 모두 상환하기에 부족한 경우, 법률적으로 사용할 수 있는 최대한의 재원으로 상환에 응하되 종류주식의 주주 사이에서 상환 청구한 주식의 수에 따라 동등한 비율로 상환하기로 한다. 그 이후 회사에 종류주식의 상환을 위하여 법률적으로 사용 가능한 재원이 마련된 경우, 회사는 동 재원을 즉시 상환을 위하여 사용하되 이 경우에도 종류주식 주주 사이에서는 상환 청구한 주식의 수에 동등한 비율로 상환하기로 한다. 상환 청구를 하였으나 상환이 되지 아니한 종류주식에 대하여는 상환기간은 연장되는 것으로 보며, 상환이 이루어질 때까지 관련 법령과 본 정관에 따라 상환주식에 부여된 모든 권한과 우선권이 부여된다.

⑭ 종류주식의 주주는 최초 발행일 익일부터 발행일로부터 10년 이내 언제든지 종류주식의 전부 또는 일부를 보통주로 전환할 수 있는 권리를 가지며 전환할 것을 청구할 수 있으며, 존속기간내에 보통주로 전환되지 아니한 경우 존속기간 만료와 동시에 보통주로 전환된다. 다만, 위 기간 중 소정의 배당을 실시하지 못한 경우에는 소정의 배당이 완료될 때까지 그 기간이 연장된다.

⑮ 제14항의 전환으로 인하여 발행할 주식은 보통주식으로 하고, 그 전환비율은 종류주식 1주당 전환으로 인하여 발행하는 주식 1주로 하되, 종류주주의 주주가 전환 청구를 하기 전에 주주의 1주당 취득가격을 하회하는 발행가격 등으로 유상증자 또는 주식연계증권 등을 발행할 경우에는 종류주식의 전환가격도 같은 가격으로 조정한다. 다만, 우리사주조합의 결성과 주식매수선택권을 행사하는 경우에는 발행시에 이사회가 결정한다.

16. 전환청구에 의하여 전환권을 행사한 주식의 이익이나 이자의 배당에 관하여는 그 청구를 한 때가 속하는 영업연도의 직전영업연도말에 전환된 것으로 본다.

17. 기타 종류주식에 대하여 본 정관에서 달리 정하지 아니한 사항은 발행 시에 이사회가 결정한다.

제13조(주식의 소각) 회사는 이사회의 결의에 의하여 회사가 보유하는 자기주식을 소각할 수 있다.

3. 의결권에 관한 사항

제28조(주주의 의결권) 주주의 의결권은 1주마다 1개로 한다.

제29조(상호주에 대한 의결권 제한) 회사, 회사와 회사의 자회사 또는 회사의 자회사가 다른 회사의 발행주식총수의 10분의1을 초과하는 주식을 가지고 있는 경우, 그 다른 회사가 가지고 있는 이 회사의 주식은 의결권이 없다.

제30조(의결권의 불통일행사)

① 2 이상의 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.

제31조(의결권의 대리행사)

① 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사하게 할 수 있다.

② 제1항의 대리인은 주주총회 개시전에 그 대리권을 증명하는 서면(위임장)을 제출하여야 한다.

4. 신주인수권에 관한 사항

제10조(신주인수권)
① 주주는 그가 소유한 주식의 수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 갖는다.

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

1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

3. 발행주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 배정하는 경우

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

5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산ㆍ판매ㆍ자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

6. 외국인투자 촉진법에 의해 외국인투자유치를 위해 신주를 발행하는 경우

7. 주권을 유가증권시장 또는 코스닥시장에 신규상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

8. 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의2(신주인수권)에 의거하여 신주를 발행하는 경우

③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

5. 배당에 관한 사항

제12조(신주의 배당기산일) 회사가 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 발행한 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 때가 속하는 영업연도의 직전영업연도말에 발행된 것으로 본다.

제56조(이익배당)
① 이익의 배당은 금전과 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

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

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

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

제57조(분기배당)
① 회사는 사업연도 개시일부터 3월, 6월 및 9월 말일 현재의 주주에게 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의12에 의한 분기배당을 할 수 있다.

② 제1항의 분기배당은 이사회의 결의로 하되, 그 결의는 제1항의 각 기준일 이후 45일 내에 하여야 한다.

③ 분기배당은 직전결산기의 대차대조표상의 순재산액에서 다음 각호의 금액을 공제한 액을 한도로 한다.

1. 직전결산기의 자본금의 액

2. 직전결산기까지 적립된 자본준비금과 이익준비금의 합계액

3. 직전결산기의 정기주주총회에서 이익배당하기로 정한 금액

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

5. 분기배당에 따라 당해 결산기에 적립하여야 할 이익준비금 합계액

6. 당해 사업연도 중에 분기배당이 있었던 경우 그 금액의 합계액

7. 상법 시행령 제19조에서 정한 미실현이익

④ 사업연도 개시일 이후 제1항의 각 기준일 이전에 신주를 발행한 경우(준비금의 자본전입, 주식배당, 전환사채의 전환청구, 신주인수권부사채의 신주인수권 행사의 경우를 포함한다.)에는 분기배당에 관해서는 당해 신주는 직전 사업연도말에 발행된 것으로 본다.

⑤ 분기배당을 할 때에는 종류주식에 대하여도 보통주식과 동일한 배당률을 적용한다.

제58조(배당금지급청구권의 소멸시효)
① 배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성한다.

② 제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 회사에 귀속한다.

Ⅲ. 투자위험요소

1. 사업위험

가. 코로나바이러스감염증-19로 인한 당사 사업 위험

코로나바이러스감염증-19(이하 '코로나19')의 감염 확산세가 전세계로 이어지면서 2020년 3월 11일 세계보건기구(WHO)는 '세계적 대유행(Pandemic)'으로 선포하였습니다. 이로 인해 세계 경제는 산업분야를 막론하고 침체 상황을 겪고 있으며, 사태의 장기화가 우려되고 있습니다. 코로나19로 인해 당분간 당사의 신규 투자 축소 및 투자 시점 지연이 불가피할 것으로 예상되지만 의료 인공지능 소프트웨어 개발 사업을 영위하는 당사의 매출 및 매출처 구성으로 보아 코로나19 장기화로 인한 피해가 타 업종 대비 제한적일 것으로 판단됩니다. 그러나
코로나19 대유행으로 일부 의료기관의 출입통제로 연구개발의 지연 및 사업화 지연 등에 의하여 사업에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 국내를 포함한 세계 금융시장의 변동성 또한 확대되고 있어, 공모 이후 당사의 주가가 급격한 변동성을 보일 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 이러한 코로나19로 인하여 발생하는 다양한 투자위험을 유의하시어 투자 의사결정 하시기 바랍니다.

코로나바이러스감염증-19(이하 '코로나19')는 중국 후베이성 우한시에서 2019년 12월 발생하여 확산 중인 급성 호흡기 질환으로, 감염 확산세가 전세계로 이어지면서 2020년 3월11일, 세계보건기구(WHO)는 감염병 경보를 기존 5단계에서 최고 단계인 6단계로 상향 조정하여 '세계적 대유행(Pandemic)'으로 선포하였습니다. 국내는 2020년 2월 코로나19 확산을 막기 위해 감염병 위기 경보를 최고 등급인 '심각' 단계로 올렸으며 2020년 8월 말 수도권 사회적 거리두기 2.5단계를 실시하면서 방역에 총력을 기울이고 있지만 환자 수는 지속적으로 증가하고 있는 상황입니다. 이로 인해 세계 경제는 산업분야를 막론하고 침체 상황을 겪고 있으며, 사태의 장기화가 우려되고 있습니다.

2021년 4월 IMF에서 발표한 세계경제전망 수정(WEO Update)에 따르면
세계경제는 2021년 6.0%, 2022년 4.4%의 성장률을 기록할
것으로 전망하고 있습니다. IMF는 백신ㆍ치료제 보급 확대로 2분기에 경기회복 모멘텀이 강화될 것으로 전망하여, 2021년 01월 세계 경제 전망치 대비 2021년과 2022년에 각각 0.5%p, 0.2%p 상향 조정하였습니다. 선진국의 경우 2021년 경제성장률을 5.1%, 신흥국은 6.7%로 2021년 01월 대비 각각 0.8%p, 0.4%p 상향 조정했습니다.
한국의 경제성장률은 2020년 -1.0%, 2021년 3.6%
으로, IMF는 글로벌 경제에 대하여 2021년부터 회복할 것을 전망하고 있으나, 여전히 코로나19 재확산 및 봉쇄, 백신 부작용, 치료제 지연 등 부정적 요인은 상존하고 있습니다.

【IMF 주요국의 경제성장률 전망치 및 발표수치】

(단위 : %, %p)

구분

2020

2021.01 예측

2021.04 예측

차이

2021(P)

2022(P)

2021(P)

2022(P)

2021(P)

2022(P)

세계

-3.3

5.5

4.2

6.0

4.4

0.5

0.2

선진국

-4.7

4.3

3.1

5.1

3.6

0.8

0.5

미국

-3.5

5.1

2.5

6.4

3.5

1.3

1.0

유럽

-6.6

4.2

3.6

4.4

3.8

0.2

0.2

일본

-4.8

3.1

2.4

3.3

2.5

0.2

0.1

한국

-1.0

3.1

2.9

3.6

2.8

0.5

-0.2

신흥국

-2.2

6.3

5.0

6.7

5.0

0.4

0.0

중국

2.3

8.1

5.6

8.4

5.6

0.3

0.0

인도

-8.0

11.5

6.8

12.5

6.9

1.0

0.1

출처)

IMF World Economic Outlook, April 2021 및 January 2021.

최근 국내외 경제는 코로나19 팬데믹으로 인해 크게 위축되고 있습니다. 코로나19 사태 외에도 미국의 보호무역주의 강화, 중동의 지리적 긴장감 고조, 브렉시트 이슈 등 대외적 요인들이 경기 하방 압력을 높일 것으로 예상됩니다. 향후 정부의 정책 방향에 따라 경기 정상화 여부와 속도가 달라질 수 있으며 글로벌 수요 둔화가 예상과 달리 지연될 경우 민간소비 위축, 설비투자 지연, 수출 감소 등으로 국내외 경기는 물론 궁극적으로 당사가 영위하는 사업 및 당사 재무 상황에 부정적 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

상기 항목 외에도 코로나19는 다음과 같은 사항은 당사 사업에 악영향을 미칠 수 있습니다.

- 당사 제품의 수요 또는 가격에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 시장 및 경기 불황

- 사업장 폐쇄로 인한 업무 중단, 출장 및 회의와 같은 비즈니스 활동 중단

- 세계 금융 시장 변동성 증가와 경제 둔화로 인해 당사 자본 조달 어려움

- 상기 사항 관련된 리스크 관리 및 일정 관리에 소요되는 비용 증가

다만, '한국판 뉴딜' 사업 추진으로 SOC 및 R&D부문 등은 확대될 것으로 예상되며, 의료 인공지능 소프트웨어 개발을 영위하는 당사의 사업 특성상 코로나19 장기화로 인한 피해가 타 업종 대비 제한적인 것으로 판단됩니다. 또한, 코로나19로 인해 당분간 신규 투자 축소 및 투자시점 지연이 불가피할 것으로 예상되지만 장기적으로 비대면(untact) 거래 확대 움직임에 따라 당사의 영상인식 AI 기술이 다양한 곳에 적용될 것으로 예상되고 있습니다. 하지만 코로나19의 대유행은 다양한 방면으로 당사 사업에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상되며, 금융시장 변동성이 커지는 상황 속에서 공모 이후 당사 주가 역시 급격한 변동성을 보일 가능성이 존재하므로 투자자께서는 이점 유의하시어 투자하시기 바랍니다.

나. 의료 인공지능 산업의 성장성 둔화 위험

당사의 전방산업은 인공지능 산업이며, 당사는 인공지능 산업의 일부분인 헬스케어 솔루션을 구현하여 사업화하고 있습니다. 당사의 주력 사업인 인공지능 기반 헬스케어 시장 규모는 2018년 약 19억 달러에서 2023년 약 115억 달러로 폭발적으로 성장할 것으로 예상되며 지속적으로 확대될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나,
이러한 기조에도 불구하고 인공지능 시장의 환경 변화, 관련 지원 및 규제정책의 변화, 급격한 시장 진입자의 증가로 인한 경쟁심화 등의 영향으로 전방산업의 시장 전망이 악화될 경우 당사의 사업에 부정적인 영향이 미치게 됩니다. 투자자 여러분께서는 당사의 인공지능 헬스케어 시장 성장성의 변동성에 대하여 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

당사의 전방산업은 인공지능 산업이며, 인공지능 산업의 일부분인 헬스케어 솔루션을 구현하여 사업화하고 있습니다. 당사의 주력사업인 인공지능 헬스케어 분야는 인공지능 산업의 큰 축 중 하나로, 딥러닝 기반의 연산 알고리즘이 개발되면서 시장이 형성되기 시작하였습니다. 기존에는 다루기 어려웠던 대량의 의료영상, 의무기록 데이터 등을 머신러닝 알고리즘을 통해 분석할 수 있게 되고, 인공지능 기반 의료 솔루션의 우수성을 입증하는 연구 논문 및 제품이 등장하면서 자연스럽게 인공지능을 접목한 의료기기 개발 회사들이 늘어나고 있습니다. 이러한 인공지능 기반 헬스케어 시장 규모는

2018년 1,887.9 백만 달러, 2019년 2,543.6 백만 달러, 2023년에는 약 11,508.3 백만 달러
를 기
록해 연 평균 성장률 45.1%의 폭발적인 속도로 성장할 것으로 예상되며, 인공지능 시장의 다양한 응용 분야들 가운데 가장 빠르게 성장하는 시장으로 점쳐지고 있습니다.

【세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망】

(단위 : 백만 달러)

세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망_사업위험.jpg
세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망

출처) Global Artificial Intelligence Market in Healthcare Sector: Analysis&Forecasts, 2017- 2025, BIS research, 2018, 식약처 재가공 (2020년 신개발 의료기기 전망 분석 보고서)

인공지능 헬스케어 시장은 크게 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 세 부문으로 구분할 수 있는데, Market and Markets(2018)에 따르면 이 중 소프트웨어 분야를 가장 비중이 큰 산업으로 전망하고 있습니다. 세계 인공지능 소프트웨어 시
장은
2018년 1,338 백만 달러에서 연평균 50.1% 만큼 성장하여 2025년에는 22,922.8 백만 달러 규모의 시장으로 성장
할 것으로 예상됩니다.

【세계 인공지능ㆍ빅데이터 기반 소프트웨어 의료기기 시장현황】

(단위 : 백만 달러)

세계 인공지능 빅데이터 기반 소프트웨어 의료기기 시장현황_사업위험.jpg
세계 인공지능ㆍ빅데이터 기반 소프트웨어 의료기기 시장현황

출처) Artificial Intelligence Healthcare Market Global Forecasts to 2025, Markets and Markets, 2018.11, 식약처 재가공 (2020년 신개발 의료기기 전망 분석 보고서)

또한, Allied Market Research (2018)에 따르면 인공지능 헬스케어 시장을 인공지능 기술 별로 살펴보면 딥러닝(Deep Learning)이 가장 높은 연평균 성장률인 52.5%
로
2023년까지 2,854 백만 달러 규모
의 시장으로 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 딥러닝이 기술의 정확도를 급격히 향상시켜 시간과 비용 측면에서 압도적인 성능을 나타내기 시작하였으며, 시각/언어지능 분야에서는 딥러닝을 활용하여 인간의 수준을 넘어서는 단계로 진
입하고 있기 때문인 것으로 추정됩니다. 

【글로벌 인공지능 헬스케어 시장 내 딥러닝 시장 규모】

(단위 : 백만 달러)

구분

2016

2018

2020

2022

2023

CAGR

딥러닝

149

356

832

1,902

2,854

52.5%

출처) Allied Market Research (2018)

Transparency(2020)에 따르면 의료 영상 분야의 시장규모는 2023년 기준 1,714.1 백만 달러로 추산됩니다. X-ray가 가장 큰 비중을 차지하며 이 추세는 향후에도 이어질 것으로 예상되고 있습니다. 전체 Modality 중 CT의 연 평균 성장률은 48.2%로 가장 높으며, 이러한 규모는 전체 임상 적용 분야가 확대됨에 따라 함께 성장할 것으로 보이고 있습니다. CT 영상은 폐암, 뇌출혈, 관상동맥질환, 간암 및 지방간 진단 등에 활용되고 있으며 CT 진단 횟수가 전세계적으로 증가하고 있
어 향후 인공지능 기반 의료영상 시장의 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.

【글로벌 의료영상 Modality 별 인공지능의 임상 적용 규모】

(단위 : 백만 달러)

구분

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

CAGR

X-ray

168.2

243.4

351.4

506.5

728.7

1,046.7

1,500.8

2,148.7

3,070.1

4,381.0

43.5%

CT

37.3

55.9

83.5

124.5

185.1

274.7

406.7

600.7

884.9

1,300.7

48.2%

MRI

28.7

42.6

63.1

93.3

137.7

203.0

298.5

438.1

641.7

938.3

47.2%

초음파

17.1

25.2

37.0

54.3

79.4

116.0

169.1

246.1

357.3

517.9

45.9%

분자영상

12.2

17.6

25.2

36.2

51.7

73.8

105.2

149.6

212.4

301.2

42.6%

합계

263.5

384.7

560.3

814.8

1,182.7

1,714.1

2,480.3

3,583.2

5,166.4

7,439.1

44.8%

출처) Transparency (2020)

또한 Signify Research(2020)에 따르면, 2019년 기준 인공지능 기반 의료영상 분야는 심장, 유방, 신경, 폐 관련 영상이 인공지능 기반 의료영상 시장
의 85%를 차지하고 있으며, 2024년도 네 분야의 영상이 전체 시장의 주를 이룰 것으로 예측하고 있습니다.

【글로벌 인공지능 기반 의료영상 분야 비중】

글로벌 인공지능 기반 의료영상 분야 비중_사업위험.jpg
글로벌 인공지능 기반 의료영상 분야 비중

출처) Signify Research (2020)

한편, 전 세계 각국의 만성적인 문제로 대두되고 있는 의료분야 전문 인력 부족 이슈는 인공지능 헬스케어 수요 증가를 견인하는 중요 요소입니다. 의료진 부족 문제는 전 세계적으로 심화되고 있는 형태로, 개발도상국 뿐만 아니라 선진국도 이러한 문제가 계속해서 지적되고 있습니다. AAMC(2020)에 따르면, 미국 내 인구 증가, 고령화, 의료 노동 인구의 은퇴 등의 요인으로 의료인력에 대한 공급은 수요보다 급증해 2033년에는 미국에서만

최대 13만 9천명
의 의사가 부족할 것으로 예측하고 있습니다.

【미국 내 의료 부족 범위】

미국 내 의료 부족 범위_사업위험.jpg
미국 내 의료 부족 범위

출처) AAMC The Complexities of Physician Supply and Demand: Projections From 2018 to 2033 (2020)

이와 같은 인공지능 헬스케어 산업의 성장세에도 불구하고 인공지능 시장의 환경변화, 관련 지원 및 규제정책의 변화, 급격한 시장 진입자 증가로 인한 경쟁 심화 등의 영향으로 전방산업의 시장전망이 악화될 경우 인공지능 헬스케어 산업의 성장이 둔화될 가능성이 존재합니다. 그러나, 인구고령화에 따른 의료비 증가, 보건의료 패러다임의 변화, 질높은 의료 서비스에 대한 요구 및 폭발적으로 증가하는 인공지능 헬스케어 데이터에 대한 기존 산업의 분석역량 미달 등 산업의 성장요인으로 작용할 거시적인 사회ㆍ경제적인 요인이 큰 바, 산업의 성장성과 관계된 위험은 비교적 제한적인 것으로 판단됩니다.

다. 정부의 인공지능 산업에 대한 정책적 지원의 축소 위험

당사가 영위하고 있는 인공지능 사업은 4차 산업혁명의 핵심이 되는 기술로 전 세계적으로 관심이 주목되고 있는 시장입니다. 그 중 특히 인공지능이 접목된 헬스케어 시장에 대한 관심도가 높아 빠른 속도로 시장이 성장하고 있으며, 민간 기업들의 투자 및 정부의 정책적 지원 또한 지속적으로 확대되고 있습니다.
이러한 정부의 전폭적인 지원에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산하는 산업으로

의료기기의
안정성 확보를 위해 엄격하게 정부가 규제하는 특성 또한 지니고 있습니다. 이와 같
이 인공지능 산업은 정부의 지원과 규제책에 민감한 사업으로, 정책적 변화가 당사의 영업환경 및 자금조달에 영향을 줄 수 있으며, 사업을 영위하는 데에 있어서 변화를 초래할 수 있습니다.

당사가 영위하고 있는 인공지능 사업은 4차 산업혁명의 핵심이 되는 기술로 전 세계적으로 관심이 주목되고 있는 시장입니다. 그 중 특히 인공지능이 접목된 헬스케어 시장에 대한 관심도가 높아 빠른 속도로 시장이 성장하고 있으며, 민간 기업들의 투자 및 정부의 정책적 지원 또한 지속적으로 확대되고 있습니다. 정부는 지난 2017년 12월 전 세계에서 처음으로 정부 차원의 인공지능 의료기기 가이드라인을 발표하였습니다. 식약처가 '데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가ㆍ심사 가이드라인'을 발표한 이후 의료영상을 이용한 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기에 대한 품목이 정의되었습니다. 또한, 정부는 4차 산업 발전 기조에 맞춰 의료기기산업 육성책으로 지난 2018년 7월 '의료기기 규제혁신 및 산업육성 방안'을 발표하였으며, 후속조치로 의료기기산업 육성을 위한 근거법인 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'이 2019년 4월 국회본회의를 통과하였습니다.

【데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가 심사 가이드라인】

등급

품목명

정의

2

의료영상분석장치 소프트웨어

의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어

방사선치료계획 
소프트웨어

획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및 모의시술에 사용되는 소프트웨어

의료영상검출보조 소프트웨어

의료영상 내에서 정상과 다른 이상 부위를 검출한 후 윤곽선, 색상 또는 지시선 등으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

3

의료영상진단보조 소프트웨어

의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

출처) 언론사 종합, 한국투자증권 및 교보증권 리서치 보고서

【혁신형 의료기기 관련 지원방안】

구분

주요내용

종합계획 및 
시행계획의 수립

복지부장관은 의료기기산업의 발전기반 조성 및 국제경쟁력 강화를 촉진하기 위하여 종합계획 및 시행계획을 수립하고, 복지부장관 소속으로 혁신형 의료기기 기업에 대한 인증 및 혁신의료기기군지정 등을 심의하는 의료기기 산업육성ㆍ지원위원회를 둔다.

혁신형 의료기기 
기업의 인증

복지부장관이 의료기기에 관한 연구개발 활동 및 그 성과가 우수한 의료기기 기업 등에 대해 혁신형 의료기기 기업으로 인증할 수 있으며, 인증의 유효기간은 3년으로 한다.

혁신형 의료기기 
기업의 지원

혁신형 의료기기 기업에 대해 국가연구개발사업 등 참여 우대, 조세 감면, 연구시설 건축에 관한 특례, 부담금의 면제 등의 지원을 할 수 있다.

혁신의료기기 
지정 및 지원

식약처장은 복지부장관과 협의해 혁신의료기기군에 포함되는 의료기기를 혁신의료기기로 지정할 수 있고, 혁신의료기기에 대해 단계별 심사, 우선심사 등의 특례를 적용할 수 있다.

의료기기산업의 발전을 위 한 연구개발 등

국가와 지방자치단체는 의료기기산업의 경쟁력 강화를 위해 연구개발사업 추진 및 지원, 연구개발정보의 수집과 보급, 의료기기 기업에 대한 포상을 할 수 있다.

의료기기산업 발전을 위한 기반 마련

혁신의료기기의 임상시험, 사용활성화 등의 지원, 홍보ㆍ전시ㆍ훈련센터 지원, 전문인력 양성, 수출지원, 국제협력 지원 근거를 마련하고, 의료기기산업 종합지원센터를 통해 의료기기 기업의 시장진출을 지원할 수 있 도록 한다

관리/감독

식약처장은 혁신의료기기 품질 및 안전성 확보를 위해 제조ㆍ수입ㆍ사용 등에 관한 조사, 안전사용에 관한 조치 명령 등을 할 수 있고, 허가ㆍ인증의 취소 및 과징금 등의 처분을 할 수 있다.

출처) 식품의약품안전평가원 (2019.05)

2018년 7월에는 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안'을 발표한 뒤 2019년 4월 국회에서 의료기기산업 육성을 위한 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'을 본회의에서 통과시켰으며 2019년 6월 '의료기기 규제혁신 협의체'를 발족하여 시장 진입 절차를 단축하고 유관기관과 의료기기 업체들이 구체적인 규제 혁신방안을 모색할 수 있는 자리를 마련하였습니다. 

당사가 영위하고 있는 인공지능을 활용한 의료기기가 혁신 의료기기로 지정될 경우 단계별 심사, 우선 심사 등의 특례가 적용되며 국가 개발 사업에 우선지정과 건강보험 요양급여대상 여부 결정에서도 우대조치를 받는 등 시장 진입과 사업화에 있어 탄력을 받을 것으로 예상됩니다. 소프트웨어 및 IT 서비스 산업의 특성상 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 

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

이러한 정부의 전폭적인 지원에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강에 관련된 제품을 생산하는 산업으로 기기의 안정성 확보를 위해 엄격하게 정부가 규제하는 특성 또한 지니고 있습니다. 현재 정부는 의료기기 산업분야를 육성하기 위해 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'을 제정하여 인공지능을 접목시킨 의료기기에 대한 규제를 일정부분 완화하고자 하나, 의료기기 특성상 새로운 의료기기를 개발 후 판매하기 위해서는 정부에서 관리하는 임상시험, 기술문서 심사, 의료기기 허가 등의 단계를 거쳐야만 시장에진출할 수 있습니다. 이와 같이 인공지능 산업은 정부의 지원과 규제책에 민감한 사업으로, 정책적 변화가 당사의 영업환경 및 자금조달에 영향을 줄 수 있으며, 사업을 영위하는 데에 있어서 변화를 초래할 수 있습니다.

라. 해외시장 인허가 미승인/지연 위험

당사는 기술의 완성 이후 최근 제품 상용화를 위해 식약처 인허가 17건을 완료하였습니다. 또한 이러한 기술력을 바탕으로 해외 진출을 준비하고 있습니다. 당사는 각 지역 및 국가의 현지 특성을 파악하여 국가별로 다른 전략으로 접근을 시도하고 있으며, 법적/제도적 요건과 인증 절차를 선제적으로 파악하여 유동적으로 접근할 수 있는 다양한 비즈니스 모델과 영업전략을 수립하고 있습니다. 미국 FDA 허가 등의 진행상황과 관련해서는 2021년 올해 2건의 제품 인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득해야 하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다. ISO 13485는 7월 중 인증 완료를 목표로 하고 있으며, 인증 획득 이후 식약처 허가 제품 2건의 미국 FDA 인증과 유럽 CE 인증 절차를 진행할 예정입니다.
다만, 미국, 유럽, 동남아 등 해외 시장 진출을 위한 인허가가 예상보다 지연되거나 승인되지 못할 경우, 당사의 해외매출은 예상보다 저조할 수 있습니다.

당사는 기술의 완성 이후 제품 상용화를 위해 식약처 인허가 17건을 완료하여 본격적으로영업을 진행하고 있으며, 동시에 해외 진출을 위한 준비도 병행하고 있습니다.

현재 글로벌 제약회사
Novartis Korea와 강직성 척추염 인공지능 제품(DEEP:AS-MS-01)의 공동연구개발을 진행하고 있습니다. 2021년 내 제품개발 및 임상효과 인증 후 Novartis Korea가 보유한 국내외 네트워크를 통해 AI 제품의 홍보를 진행할 계획입니다. 

동남아시아 등 의료인, 의료 인프라 등이 상대적으로 부족한 지역의 경우 부족한 의료 자원을 보완할 수 있는 의료 인공지능 제품 활용에 초점을 맞추어 인공지능 솔루션 DEEP:AI의 병원 도입, 인공지능 연동이 용이한 DEEP:PACS의 병원 도입과 원격판독 시스템 구축 등을 진행할 계획입니다.

【당사의 해외 기업과의 비즈니스 현황】

연번

회사명(주요 영위사업)

국가

협업 내용

1

Novartis Korea

(글로벌 제약사업)

한국

인공지능 기반 강직성 척추염 분석 솔루션(DEEP:AS-MS-01) 공동연구개발 및 해외 사업화를 위한 MOU 체결. 2021년 내 제품화 및 임상효과 인증 후 Novartis Korea의 국내외 네트워크를 통해 홍보를 진행할 예정.

2

Intel

(글로벌 IT 사업)

미국

코로나 19 전염병 확산 방지 위한 상호협력 MOU 체결. 인도네시아 내 4개 병원(Primaya, Kenari, Tangerang, Bekasi Barat)에 인공지능 원격 판독 시스템 구축.

3

MEDIWELL PARTNER

(인도네시아 내 
의료기기 유통 판매 사업)

인도
네시아

인도네시아 내 DEEP:AI, DEEP:PACS 등 당사 제품 위탁 판매를 위한 계약 체결. 인도네시아의 병원 기관, 헬스케어 업체의 판로 확보 진행 중.

4

Medika Solusi

(인도네시아 내 
스마트 헬스케어 사업)

인도
네시아

MEDIWELL PARTNER와의 협업을 통해 인도네시아의 스마트 헬스케어 사업을 영위하는 Medika Solusi와의 MOU 체결. 인공지능 판독을 위한 DEEP:AI, DEEP:PACS의 인도네시아 병원 내 도입을 위한 협업 진행 예정.

5

GMAC THAI

(태국 내 의료기기 사업)

태국

태국 내 당사 제품 판매를 위한 MOU 체결완료. 태국 대리점 형태로 판매를 위한 판매점 계약 체결 완료.

6

SOTATEK

(베트남 내 IT 사업)

베트남

베트남 내 당사 제품 판매를 위한 MOU 및판매 계약 체결 완료.

당사는 이와 같이 각 지역 및 국가의 현지 특성을 파악하여 우선 순위를 두어 국가별로 다른 전략으로 접근을 시도하고 있습니다. 특히, 의료분야 제품의 경우 각 국가마다 법적/제도적 요건과 인증 절차가 다르기 때문에 선제적으로 이를 파악하여 거래처의 규모와 해당 국가의 상황에 맞춰 유동적으로 접근할 수 있는 다양한 비즈니스 모델 및 영업전략을 수립하고 있습니다. 

당사는 2021년 올해 2건의 제품 인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득해야 하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다. ISO 13485는 7월 중 인증 완료를 목표로 하고 있으며, 인증 획득 이후 식약처 허가 제품 2건의 미국 FDA 인증과 유럽 CE인증 절차를 진행할 예정입니다.

이와 같이 당사는 세계 시장에 진출하기 위한 제반 요건을 갖추고, 기술력을 바탕으로 본격적으로 해외 시장에 진출하고자 준비하고 있습니다. 그러나, 현재 목표로 하고 있는 미국, 유럽, 동남아 등의 규제 상황과 대내외 정책 등에 의해 제품의 인허가가 지연되거나 인허가를 득하지 못하게 될 경우 해외수출 매출의 감소로 인하여 당사의 사업 계획 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마. 보험 급여 등재 실패 등 제도적 위험

현재 정부에서는 인공지능 의료 진단 시장 형성 및 발전을 위해 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안'을 발표하고 신의료기술평가와 보험등재심사 절차를 동시에 진행하여 시장 진입 절차를 단축하는 방안을 마련하고 있습니다. 당사가 사업화하고 있는 인공지능 의료기기가 혁신의료기기로 지정될 경우, 단계별 심사, 우선 심사 등의 특례가 적용되며 국가 개발 사업에 우선 지정과 건강보험 요양급여대상 여부 결정에도 우대조치를 받는 등 시장 진입과 사업화에 있어 탄력을 받을 수 있습니다.
그러나 보험 급여 등재 등 정부의 우호적인 정책 이행이 지연될 경우,
사업 확장에 부
정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

인공지능 시장이 4차 산업 혁명의 핵심 산업으로 대두됨에 따라 정부에서도 4차 산업 발전 기조에 맞춰 의료기기 산업 육성책을 수립하고 있습니다. 지난 2018년 7월에는 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안'을 발표한 뒤 2019년 4월 국회에서 의료기기 산업 육성을 위한 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'을 본회의에서 통과시켰으며 2019년 6월 '의료기기 규제혁신 협의체'를 발족하여 시장 진입 절차를 단축하고 유관기관과 의료기기 업체들이 구체적인 규제 혁신방안을 모색할 수 있는 자리를 마련하였습니다.

【신의료기술평가 제도개선 전후 비교】

신의료기술평가 제도개선 전후 비교.jpg
신의료기술평가 제도개선 전후 비교

출처) 보건복지부, 2019.05

당사가 영위하고 있는 인공지능을 활용한 의료기기가 혁신 의료기기로 지정될 경우 단계별 심사, 우선 심사 등의 특례가 적용되며 국가 개발 사업에 우선지정과 건강보험 요양급여대상 여부 결정에서도 우대조치를 받는 등 시장 진입과 사업화에 있어 탄력을 받을 것으로 예상됩니다. 현재 국내는 단일 보험체계라는 국내적 특수성으로 인하여 의료기기 인허가 이후에도 신 의료기술 여부, 보험등재 및 수가 결정 이전에 현실적으로 인허가 의료기기가 현장에서 사용되지 못하는 어려움이 있습니다. 또한 인공지능 의료기기는 매우 빠르게 발전하는 기술로서 신 의료기술로 평가 받기에는 유효성을 검증할 충분한 데이터가 없다는 제한이 존재합니다. 따라서 심평원은 '인공지능기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 여부 평가 가이드라인 방안' 연구용역을 바탕으로 이해관계자의 의견 수렴을 거쳐 '인공지능 진단보조 소프트웨어(SW) 급여 결정을 위한 기준'을 제시할 예정입니다. 이 가이드라인에 따르면, 인공지능 소프트웨어를 사용하지 않는 경우 대비 이를 사용할 경우 인공지능을 사용하는 진료 행위가 비용효과성을 입증할 수 있는 경우 Level 3, 4는 급여화 고려대상으로 제안하고, 치료 결과의 향상이나 비용효과성을 입증하는 것이 현실적으로 불가능한 경우에 속하는 Level 2는 급여화 검토 대상으로 분류하고 있습니다. 

【인공지능 기반 의료기술(영상의학 분야) 급여여부 평가 가이드라인 제안】

인공지능 기반 의료기술(영상의학 분야) 급여여부 평가 가이드라인 제안.jpg
인공지능 기반 의료기술(영상의학 분야) 급여여부 평가 가이드라인 제안

출처) 심평원, "인공지능(AI) 기반 의료기기 현황 및 이슈 2018.12

또한, 영상 검사가 기존에 제공하지 않던 전혀 새로운 정보를 제공하는 소수 인공지능의 경우 신 의료기술 평가의 대상이 될 것으로 예상(신 의료기술은 새로운 (급여)코드를 부여받는 것을 의미)되고 있으며, 영상의학 검사 판독을 보조하는 인공지능 의료 행위는 완전히 새롭기보다 기존 기술 성격이 강한 것으로 분석하고 있습니다. 따라서, 인공지능(AI) 기반 의료기기 급여 보상은 신규가 아닌 '기존 의료영상저장전송시스템(PACS) 검사 수가 가산비 지급'과 같은 형태가 될 가능성이 높은 것으로 보입니다. 

【인공지능 기반 의료기술(기기) 신의료기술평가 가이드라인 방안(예시)】

인공지능 기반 의료기술(기기) 신의료기술평가 가이드라인 방안(예시).jpg
인공지능 기반 의료기술(기기) 신의료기술평가 가이드라인 방안(예시)

출처) 심평원, "인공지능(AI) 기반 의료기기 현황 및 이슈 2018.12

당사는 이러한 정부 정책에 대한 전략을 수립함과 동시에 국내 시장에 진입하기 위해 기존의료분야 업체들과 사업화(PACS 업체와의 인공지능 솔루션 연동 등)를 위한 논의를 진행하고 있습니다. 또한, 당사는 사업의 지속성 및 제도적인 리스크를 줄이기 위하여 인허가나 보험수가에 영향을 받지 않는 비즈니스 모델을 준비하여, 시장 확대를 위해 유연성 있게 환경에 대처하고 있습니다. 정부의 우호적인 정책은 당사가 영위하고 있는 인공지능 의료시장이 급속도로 성장할 수 있는 발판이며, 정부의 우호적인 정책이행이 지연되어 보험 등재 등이 어려워질 경우, 사업 확장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

바. 데이터 3법 및 개인정보규제 개선 지연 또는 미흡에 따른 위험

당사의 사업을 영위하는데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 인공지능 학습은 매우 중요한 요소입니다. 다만, 이와 같은 빅데이터는 개인정보 보호원칙에 근거하여 철저히 비식별화 과정을 거쳐야 합니다. 빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며,이러한 흐름에 따라 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다.
이처럼 당사의 개인정보 처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 당사의 기술력에도불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생하거나 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되어 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 경우, 당사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

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

【개인정보 비식별 조치 가이드라인】

개인정보 비식별 조치 가이드라인.jpg
개인정보 비식별 조치 가이드라인

출처) 행정안전부(2016)

이렇듯 빅데이터 활용에 있어 비식별화 정보의 중요성은 매우 높으며, 이러한 흐름에 따라국내뿐만 아니라 전세계적으로 이에 대한 규제 및 가이드라인을 공표하여 통제하고 있습니다. 국내에서는 개인정보보호법, 정보통신망법(정보통신 이
용 촉진 및 정보 보호 등에 관한 법률)과 신용정보법(신용 정보의 이용 및 보호에 관한 법률)
등 데이터 3법 개정안이 2020년 1월 9일 국회 본회의에서 최종 통과되었습니다. 

데이터 3법은 개인정보 보호에 관한 법이 소관 부처별로 나누어져 있어서 발생하는 중복 규제를 정리하여 4차 산업혁명 도래에 법적 환경을 맞추기 위한 것입니다. 그리고 개인정보보호의 컨트롤 타워 역할을 위해 설립한 개인정보보호위원회가 심의 기능만 할 뿐 별다른 역할과 책임이 없음으로 인해 유명무실해진 현상을 해결하기 위함이기도 합니다. 또한 개인정보의 암호나 가명 처리 등의 안전조치 마련, 독립적인 감독기구 운영 등을 요구하는EU의 일반개인정보보호법(GDPR)에 대응하기 위하여 법 개정을 통한 개인정보 관련 법 체계를 통합한 것입니다. 데이터 3법의 주요내용을 살펴보면 아래와 같습니다.

【데이터 3법 주요 내용】

구분

주요내용

개인정보보호법

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

- 가명정보 이용 시 안전장치 및 통제 수단을 마련한다.

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

정보통신망법

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

- 정보통신망법에 규정된 개인정보보호 관련 사항을 개인정보보호법으로 이관한다.

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

신용정보보호법

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

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

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

상기 데이터 3법의 내용 중에서 인공지능 및 빅데이터 산업에 큰 영향을 미치는 핵심 부분은 가명정보에 대해 신용정보 주체의 동의 없이 시장조사 등 상업적 목적을 포함한 빅데이터 분석 및 이용이 가능하게 되었다는 점입니다. 가명정보에 대한 빅데이터 분석 허용 조항으로 인해 인공지능 시대에 맞는 다양한 산업이 통합된 심도 있는 데이터 및 분석 서비스가 가능하게 되었습니다. 데이터 3법의 국회 본회의 통과로 인해 향후 가능한 사업의 예시를 살펴보면 다음과 같습니다.

【데이터 3법 이후 향후 가능한 사업 예시】

구분

주요내용

데이터 가공 
거래

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

신용평가 활용

각종 연체 정보를 수집하여 개인 신용 등급 부여

금융 상품

개발/제공

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

이종 기업간

융합(협업) 사업

통신사와 보험사가 제휴하여 특정 지역을 지나가는 고객에게 보험 추천문자 및 이메일 송부

공익

송금거래 등 다양한 정보를 수집하여 이상징후 포착 및 자금 세탁 추적

상기 사업 예시 이외에도, 정보통신기술(ICT), 금융, 위치정보, 제조업 정보, 금융(보험), 바이오 정보, 통신과 자율주행 등 다양한 데이터를 정밀하게 결합하고 분석하여, 하나의 산업으로 성장할 수 있는 길이 열리게 되었습니다. 또한 자율주행차와 스마트 헬스케어, 스마트 공장, 핀테크 등 다양한 후방산업 고도화도 예상됩니다. 당사의 개인정보처리 보호와 비식별화를 위한 노력 및 데이터 3법 개정에 대하여 효율적으로 운영할 수 있는 당사의기술력에도 불구하고 예상치 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정위반 등이 발생할 수 있습니다. 또한 향후 개인정보처리와 관련된 규제 및 법령이 더욱 강화되거나 규제 환경 변화로 사업을 영위하는데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 가능성이 존재합니다. 이러한 경우, 당사의 매출과 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 임상 실패 위험

국내에서 인공지능을 활용한 의료영상 진단기기가 의료기기로서 병원에서 사용되기 위해서는 먼저 의료기기로서 규제당국인 식약처로부터 유효성과 안정성에 대한 인정을 받아야 합니다. 당사는 자체 인허가 프로세스를 기반으로 솔루션 제품별 특성에 맞춰 의료기기 인허가를 받은 바 있습니다.
그러나 현재까지 당사가 인허가를 받은 솔루션에 더해 추가적인 병변에 대한 임상은 지속적으로 진행해야 하는 상황이며, 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

국내의 경우는 의료기기를 4개의 등급으로 구분하여 국내 의료기기 허가 절차를 다르게 운영하고 있으며, 의료영상을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 품목별 등급별로 분류됩니다.

【국내 의료기기 허가절차】

국내 의료기기 허가절차.jpg
국내 의료기기 허가절차

출처) 식품의약품안전처

【빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 품목】

등급

품목명

정의

2

의료영상분석장치 소프트웨어

의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용 가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어

방사선치료계획 소프트웨어

획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및 모의시술에 사용되는 소프트웨어

의료영상검출보조 소프트웨어

의료영상 내에서 정상과 다른 이상 부위를 검출한 후 윤곽선, 색상 또는 지시선 등으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

3

의료영상진단보조 소프트웨어

의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는데 사용하는 소프트웨어

출처) 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가심사 가이드라인 (식품의약품안전처, 2017.11)

식약처로부터 2등급 인증 및 허가를 받은 의료기기는 의료영상에 대한 정보를 수치, 밀도값 등으로 변환하거나 기준값을 가지고 이상부위와 정상부위를 비교표시하는 솔루션입니다. 3등급 의료기기의 경우, 의료영상을 사용하여 이상부위를 감별하는 수준을 넘어 질병의 유ㆍ무 및 중증도, 병명까지 자동으로 표시하여 의료진에게 제공합니다. 대개 높은 등급을 받을수록 의료진의 진단 보조 역할에 도움이 될 수 있으나, 의료기기 등급은 정책 상황에 따라 수시로 변경될 수 있는 부분으로 환경적 요인에 따라 등급의 위해도는 변경될 수 있습니다.

【등급분류 및 적용 규제】

구분

내용

1등급

사용자에 대한 위험성이 가장 낮은 장비들이며, 보편적으로 다른 장비들에 비하여 단순한 의료기기로 1등급 의료기기 74%가 510(k) 생략하고 일반규제와 품질시스템 요구사항을 선택 적용

2등급

대부분의 의료기기가 해당되며, 일반규제사항, 특별규제사항, 품질시스템 규정의 유지 및 관리가 필수 사항이며, 510(k) 적용대상

3등급

삽입용/이식용 의료기기, 생명 유지용 High Risk 의료기기 등이 해당되며,일반규제사항, PMS, 시판전 승인(PMA, 임상시험필수), 품질시스템 규정등의 유지관리가 필수 사항

현재 당사의 의료기기 솔루션은 제품별 특성에 맞게 인허가를 진행해 왔으며, 현재 아래와같이 17건의
제품을 보유하고 있습니다. 국내 인허가 절차가 진행되고 있거나 완료된 제품을 중심으로 2021년 2건의 제품인증 신청을 목표로 미국 FDA, 유럽 CE 인증 이전에 획득 해야하는 국제 의료기기 품질 표준 ISO 13485의 인증 절차를 진행 중입니다.

미국도 한국과 같이 의료기기에 대한 등급이 분류되어 있으며, 각 등급별로 다른 규제를 적용하고 있습니다. 또한, 미국에서 의료기기를 판매하기 위해서는 미국 FDA의 시판 전 신고 (510(K)) 또는 승인(PMA)을 받아야 합니다.

【당사 국내 인허가 제품 현황】

No.

제품명

품목명

구분

품목허가번호

1

DEEP:SPINE-CF-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 19-550 호

2

DEEP:PACS-ZR-01

2등급의료영상전송장치소프트웨어

인증

제인 20-4240 호

3

DEEP:CHEST-XR-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4378 호

4

DEEP:NEURO-CA-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-467 호

5

DEEP:LUNG-LN-01

의료영상검출보조소프트웨어

허가

제허 20-578 호

6

DEEP:SPINE-BM-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-4709 호

7

DEEP:BREAST-MS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4743 호

8

DEEP:SPINE-SC-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4742 호

9

DEEP:NEURO-HE-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4751 호

10

DEEP:DENTAL-CS-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4749 호

11

DEEP:ENDO-ST-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4762 호

12

DEEP:ENDO-CL-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4761 호

13

DEEP:CHEST-XR-02

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4764 호

14

DEEP:SPINE-ID-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4805 호

15

DEEP:LUNG-SG-01

의료영상분석장치소프트웨어

인증

제인 20-4804 호

16

DEEP:BREAST-SG-01

의료영상분석소프트웨어

인증

제인 20-5104 호

17
DEEP:PACS-CS-01
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인 21-4417호

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

당사는 지속적으로 위와 같이 국내 인허가를 진행 및 계획하고 있으며 특히 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 활용하여 보다 효율적이고 빠른 연구개발 및 고도화를 지원하고 있습니다. 다만, 이러한 인허가 프로세스의 효율적 운영에도 불구하고 만약 타 병변에 대한 임상이 늦어지거나 기준이 미달되어 허가를 받지 못하는 경우 당사의 점유율 확대에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

아. 비대면 진료 및 인공지능 활용에 따른 사회적 갈등 위험

당사는 비대면 진료가 가능한 인공지능 솔루션을 통해 대면의료를 '보완'하며, 사람의 의사결정을 돕는 '도구'로서 의료 자원의 효율적 배분과 개인의 삶의 질을 향상시키는 것을목표로 하고 있습니다.
그러나 아직 비대면 의료 및 인공지능과 헬스케어의 결합에 대한 부정적인 통념이 존재합니다. 이러한 부정적인 사회통념이 확산되어 사회적 갈등이 심화될 경우, 디지털 헬스산업의 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

정부는 2020년 7월 한국판 뉴딜 종합계획을 발표하였으며, 이와 관련된 8대 비대면 유망분야가 조기 정착될 수 있도록 과감한 지원 정책과 비대면 관련 규제개선에 초첨을 맞추어2020년 11월 비대면 경제 활성화 방안을 마련하였습니다. 주요내용 중 코로나-19로 인해 한시적으로 허용한 비대면 의료 서비스를 제도화한다는 내용이 포함되었습니다.

【비대면 경제 활성화 방안 주요 내용】

비대면 경제 활성화 방안 주요 내용.jpg
비대면 경제 활성화 방안 주요 내용

출처) 기획재정부

당사는 인공지능 판독 솔루션을 통해 실제 비대면으로 진료가 이루어지는 프로세스를 검토 및 준비하고 있습니다. 또한 정부의 내국인 상대 비대면 의료 제도화 추진 움직임에 따라 사업적으로 다양한 기회를 검토하고 있습니다. 다만, 비대면 진료는 효과적인 만성질환관리 등으로 의료자원의 효율적인 배분, 도서지역 등의 의료사각지대 해소 등 대면의료를 '보완'하는 형태로 긍정적인 효과가 크나, 진단의 위험성과 대형병원으로 의료수요가 집중되어 의료체계 붕괴를 일으킬 수 있다는 부정적인 시선도 함께 존재합니다.

또한 당사에서 제공하고 있는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴은 개인의 건강상태, 생활습관, 유전체 정보에 따라 질환의 증상이 다른 상황에서 개인 또는 의료진에게 방대한 데이터 속에서 의사 결정에 도움이 될 수 있는 정확한 결과를 도출하여 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 다만 여전히 인공지능과 헬스케어 산업의 결합에 대해 프라이버시 보호, 감시에 대한 공포, 인공지능의 오진에 대한 공포 등으로 반대하는 사회적 견해도 상당합니다. 비록 현재 각국에서 빠르게 성장 중인 비대면 의료와 인공지능 솔루션이 대면의료의 '보완' 및 사람의 의사결정을 돕는 '도구'로서 부정적인 효과를 가져올 가능성은 적으나, 만약 사회적 통념이 부정적으로 변할 경우 사회적 갈등이 심화되며, 이로 인해 정부의 규제 등이 강화되는 등 산업의 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 신기술 변화에 따른 위험

당사가 영위하는 의료 인공지능 사업은 신속한 기술변화, 고객의 요구사항 및 수요형태의 다변화, 새로운 제품과 서비스의 지속적인 출현 등 기술의 변화가 빠른 사업입니다. 당사는 인공지능 관련 기술력과 안정적인 운영 노하우를 바탕으로 의료 인공지능 솔루션제품을 가지고 사업 확대를 도모하고 있으며, 연구개발인력을 활용하여 기술의 진부화를방지하고 고객의 요구사항을 반영하는 등 R&D를 지속해서 이행하고 있습니다. 다만,
이러한 노력에도 불구하고 당사가 기술의 급속한 변화에 적절하게 대응하지 못하거나 경쟁사 대비 기술 경쟁력이 하락할 경우 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

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

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

차. 관련 주요 법령 및 규정의 개정에 따른 위험

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

소프트웨어 및 IT서비스 산업의 특성상 공공기관 발주 프로젝트에 입찰하는 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 현재는 중소기업의 성장을 독려하는 정부의 시책과 더불어 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 규정되어 있습니다. 더불어, 「중소기업기본법」제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 '중견기업'이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 20억원 미만의 사업에 참여할 수 없도록 규정되어 있습니다. 

당사는 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 향후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업 졸업 유예기간인 3년이 경과한 연도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없으며, 중견기업으로 지정된 날로부터 5년 이후부터는 40억원 미만의 사업에 참여할 수 없게 됩니다. 이와 같이 소프트웨어 및 IT서비스 산업 내에서 중소기업 및 중견기업은 일정금액 미만의 중소 프로젝트에서 대기업과의 직접적인 경쟁을 피할 수 있는 상황이지만 향후 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정이 당사에 불리하게개정될 경우 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

대분류

소분류

소프트웨어산업 
진흥법 제24조의2 
(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 
지원)

제24조의2(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

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

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

1. 삭제

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

3. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어 사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업

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

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

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

중소기업기본법 
제2조 
(중소기업자의 범위)

제2조(중소기업자의 범위)

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

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

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

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

2.「사회적기업 육성법」 제2조 제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업

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

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

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

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

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

대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업 
금액의 하한 
(과학기술정보통신부 행정 규칙)

대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

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

2. 회사위험

가. 매출 하락 및 수익성 악화 위험

당사는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 제공을 주된 사업으로 영위하고 있습니다. 당사는 증권신고서 제출일 현재 본격적인 매출이 발생하는 초기 시점이며, 매출의 저조 및 연구개발비/판관비 증가로 최근 3개년 및 2021년도 1분기 동안 지속적으로 영업 적자가 발생하였습니다. 당사는 지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일현재 식품의약품안전처로부터 인증/허가 받은 17개의 의료기기를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 국내 매출 실적을 확보해 나가고 있으며, 해외 진출을 위한 해외 인허가를 진행중에 있습니다. 그럼에도 불구하고
당사가 영위하는 의료 인공지능 산업의 특성상, 주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자 규모가 축소되거나 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다.

당사는 최근 3사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 동기간 매출이 발생하였음에도 불구하고 2016년 의료 인공지능 부문을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴의 개발을 위해 관련 분야 우수인재를 채용하고 연구개발비로 많은 비용을 지출하였기 때문입니다.

【매출액 및 이익 추이】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

영업이익

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

영업이익률

-6,064.90%

-481.64%

-1,798.20%

-171.22%

당기순이익

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

당기순이익률

-6,000.97%

-1,307.75%

-3,660.65%

-388.89%

당사는 2018년부터 2021년도 1분기까지 매년 판관비 중 약 50%~60%의 금액을 경상연구개발비로 투자하여 자체적인 인공지능 개발 외에도 의료인이 인공지능을 개발할 수 있는 인프라를 조성하였습니다. 동기간 DEEP:AI, DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 제품군의 개발 및 의료인 연구자와 협력하여 의료 인공지능 제품 개발을 위해 연구개발인력도 25명에서 54명으로 채용을 확대하여 집중적으로 연구 개발을 진행하였습니다.

이에 따라 당사는 2019년 1개의 식약처 인허가 획득을 시작으로 2021년도 1분기까지 16개의 식약처 인허가 의료기기를 보유하게 되었습니다. 또한 2021년도 2분기 중 1개의 인허가를 추가로 획득하여 총 17개의 의료기기를 보유하고 있습니다. 다년간의 집중적인 연구개발 투자의 결과로 영업손실을 기록하였지만, 향후 의료 인공지능 분야에서 지속적인 제품 출시를 통한 매출 실적 확보의 기틀을 마련할 수 있었습니다.

【인건비 및 연구개발비 발생 추이】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

직원급여

338,289
825,023
791,629
347,708

경상연구개발비

1,263,396
3,061,417
2,166,517
983,265

기타

497,973
1,644,624
1,410,241
568,051

판매비와관리비

2,099,659
5,531,064
4,368,387
1,899,024

경상연구개발비 비중

60.17%
55.35%
49.60%
51.78%

연구개발 인력
54명
53명
37명
25명

인허가 현황(누적)
16건
16건
1건
-

당사는 2020년 DEEP:AI, DEEP:PACS, DEEP:PHI 제품군으로부터 각각 250,723천원, 298,636천원, 445,711천원의 매출을 발생시켰습니다. 각 제품군 별 매출규모는 전년도 대비 모두 증대되었으며, 총 매출규모 또한 약 342% 증가하여 집중적인 기술개발에 따라 확보한 기술역량을 매출로 전환하고 있습니다. 이처럼 당사는 지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 식품의약품안전처로부터 인허가 받은 17개의 의료기기를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 국내 매출 실적을 확보해 나가고 있으며, 해외 진출을 위한 해외 인허가를 진행중에 있습니다.

【제품 유형별 매출액 추이】

(단위 : 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

DEEP:AI
2,365
250,723
-
545,455

DEEP:PACS
3,277
298,636
18,182
151,818

DEEP:PHI
28,535
445,711
199,920
-

기타
-
44,875
17,000
189,847

합 계
34,177
1,039,945
235,102
887,120

그럼에도 불구하고 당사가 영위하는 의료 인공지능 산업의 특성상, 주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자규모가 축소되거나 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다.

나. 재무안정성 및 유동성 악화 관련 위험

당사는 2021년 1분기 재무제표 기준, 부채비율 -337.39%(완전자본잠식), 유동비율 1,297.37%, 차입금 의존도 39.75%로 재무안정성 측면에서 업종평균(한국은행 발간 2019년 기업경영분석의 소프트웨어 개발 및 공급업(J582) 재무비율과 비교)대비 열위한 상황입니다. 이는 의료인공지능산업 진출 관련 시설투자 및 연구개발 자금마련을 위한 전환상환우선주 발행에 따른 평가손실 발생 및 부채 증가에 기인합니다. 2020년도에는 기발행 전환상환우선주의 상당수가 보통주로 전환됨에 따라 부채의 감소로 자본잠식률이 개선되었습니다. 향후 본격적인 의료 인공지능 솔루션과 인공지능 효율화 툴 매출 발생 및 금번 공모를 통한 자금 유입시 당사 재무구조에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고
향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하지 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

당사의 2018년부터 2021년 1분기까지 주요 재무현황, 재무안정성 및 유동성 지표는 하기와 같습니다.

【주요 재무현황】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

자산총계

9,247,445

11,314,695

5,832,858

8,337,017

부채총계

13,142,935

13,590,672

23,921,390

19,033,484

자본총계

(3,895,491)

(2,275,977)

(18,088,532)

(10,696,467)

자본금

1,990,999

1,990,999

688,333

688,333

자본잠식률

295.66%

214.31%

2,727.88%

1,653.97%

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

매출총이익

26,844

522,290

140,775

380,117

영업이익(손실)

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

당기순이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

【주요 재무안정성 관련 지표】

구분

동업종평균

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

유동비율

196.75%

1,297.37%

864.52%

38.47%

583.69%

부채비율

69.37%

-337.39%

-597.14%

-132.25%

-137.19%

차입금의존도

18.40%

39.75%

31.14%

147.54%

93.32%

주) 업종평균은 2019년 한국은행 기업경영분석 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 적용하였습니다.

당사는 표준산업분류상 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 영위하고 있으며, 업종 평균과 비교하여 다소 열위한 재무안전성을 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

당사는 의료인공지능산업 진출을 위한 시설투자와 인공지능 솔루션을 개발할 우수인력 유치에 따른 연구개발비 확대로 2018년도부터 최근 사업연도 분기말까지 완전자본잠식 상태입니다. 당사는 자본확충 및 운영자금 마련을 위해 2017년 전환상환우선주 29.9억원, 2018년 72.9억원, 2020년 94.0억원 발행하였습니다. 이를 통해 자본잠식을 해소하려고 하였지만, K-IFRS 도입으로 인하여 발행한 전환상환우선주가 부채 계정으로 인식됨에 따라 부채비율 증가 및 전환상환우선주 평가손실 발생으로 자본잠식을 해소하지 못하였습니다. 당사의 자본잠식은 상장 후 미 전환된 전환상환우선주의 전환 및 신주모집 자금이 유입되고 사업이 본격화되면 점진적으로 해소될 것으로 예상됩니다.

당사의 부채비율의 경우 K-IFRS 회계기준 상 부채로 인식되는 전환상환우선주를 2017년 및 2018년 두 차례 발행함에 따라 증가하였습니다. 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴의 개발 등으로 증대된 기업가치로 전환상환우선주의 부채 평가금액이 증가함에 따라 부채비율 증가폭은 더욱 확대되었습니다. 당사는 2017년 이래 2021년 1분기까지 자본잠식 상태입니다.

유동비율은 2018년 발행한 전환상환우선주 발행 자금 72.9억원의 현금유입으로 유동비율이 583.69%로 증가하였으나, 2019년에는 추가적인 투자유치 없이 당기순손실 86.1억원 발생 및 유형자산 취득으로 현금성자산이 17.1억원 감소함에 따라 유동비율은 2018년 대비 545.23% 감소하였습니다. 2020년 전환상환우선주 발행에 따른 94.0억원 현금유입으로 유동비율은 2020년도 864.52%, 2021년도 1분기 1,297.37%로 유동비율이 개선되었습니다. 이는 업종평균 196.75%보다 상회하는 수치입니다.

당사는 본격적인 매출이 시현되지 않은 관계로 업종 평균 대비 다소 열위한 재무안정성을 기록하고 있으나, 향후 본격적인 의료 인공지능 솔루션과 인공지능 효율화 툴의 매출 발생과 금번 공모를 통한 자금 유입시 당사의 재무안정성은 향후 개선될 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고 향후 수익성 악화로 인한 운영자금 충당, 투자활동을 위한 자금 차입, 예상하지 못한 영업환경 악화나 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표는 악화될 수 있습니다.

다. 병역특례 연구원 이탈 위험

당사는 인공지능 전문 인력이 부족하며, 특히 채용 가능한 시니어 연구원이 거의 없는 상황에서 병역특례제도를 통해 석, 박사 출신의 우수한 전문 주니어 연구원을 채용하여 연구소를 운영하고 있습니다. 연구인력 중 병역 특례 연구원이 15명으로 구성되어 있습니다. 병역 특례 연구원의 경우 복무 기간이 만료될 경우 업무의 공백이 발생할 우려가 있습니다. 당사의 병역 특례 연구원의 복무 기간 만료일이 분산되어 있을 뿐만 아니라, 지속적으로 충원되고 있으며, 급여 수준이 상대적으로 높으며, 충분한 직무권한 및 복리후생을 제공하고 있으나
해당 병역 특례 연구원의 이탈이 발생할 경우 회사의 연구개발의 지연, 이탈직원의 경쟁업체 합류 등으로 사업 경쟁력 약화 등이 발생할 수 있습니다.

전 세계적으로 인공지능 전문 인력이 부족하며, 국내에서는 특히 채용 가능한 시니어 연구원이 거의 없는 상황입니다. 보건산업진흥원에서 발간한 주요국가별 인공지능 인력양성 정책 및 시사점에 따르면 전 세계 인공지능 인력은 2017년말 기준 204,575명이며 이 중에 한국은 2,664명으로 전 세계의 1.3% 수준에 불과합니다.

【국가별 인공지능 인력 분포 현황

(2017년 기준)】

(단위: 명, %)

국가

전체 AI 인재 수

AI 인재비율

미국

28,536

13.9

중국

18,232

8.9

인도
17,384
8.5

독일
9,441
4.6

영국

7,998

3.9

프랑스

6,395

3.1

이란

6,219

3.0

일본

3,117

1.5

한국
2,664
1.3

기타
104,589
51.1

합계
204,575
100.0

출처) China Institute for Science and Technology Policy at Tsinghua University(2018)

전 세계적으로 인공지능 전문인력이 부족하여 인재확보 경쟁이 치열합니다. PWC 보고서에 의하면 국내의 2018∼2022년 사이 인공지능 인력에 대한 수급격차가 9,986명일 것으로 예상되고 있으며, 삼성과 엘지 등 국내 대기업은 국내의 부족한 AI 인력을 확보하기 위해 미국, 캐나다 등에 해외 연구센터를 설립 중입니다.

이러한 환경에서 당사는 석ㆍ박사 출신의 우수한 전문 주니어 연구원을 병역특례 제도를 통해 채용하여 연구소를 운영하고 있습니다. 당사 연구인력 61명 중 병역특례 연구원이 15명으로 구성되어 있고, 병역특례 연구원의 경우 2022년 6명, 2023년 8명, 2024명 1명이 복무기간 만료 예정입니다. 당사는 이러한 병역 특례 연구원의 이탈 가능성에 대비하여 제품 개발 노하우와 자체 인허가 진행의 노하우를 업무 시스템화 하였고, 모든 개발 소스코드와 개발 과정 활동을 문서화하여 정립하였습니다. 임원 및 부서장 급 이상의 통제 하에 시스템 관리 및 유지를 통해 개별 연구인력의 공백에도 영향을 받지 않고 숙련도 축적이 가능하도록 체계화하였습니다.

그 외에도 우수한 병역특례 연구원에 대해서는 타 기업 대비 높은 수준의 급여를 지급하고있고, 급여 외 직무발명 보상금, 성과보너스를 지급하고 있으며, 직책에 따라 개발을 주도할 수 있는 직무권한을 부여하고 있습니다. 또한 복무기간 만료일이 분산되어 있어 급격한인력 이탈 가능성은 낮은 것으로 보입니다.

【병역 특례 연구원 주식매수선택권 및 우리사주 부여내역】

구분

주식매수선택권 부여

우리사주 부여

병역특례 연구원

56,000주

12,280주

그럼에도 불구하고 인공지능 전문 인력의 이탈은 당사의 경쟁력을 약화시킬 수 있으며, 연구 역량을 축소시킬 수 있으며, 타 경쟁사 이직을 통한 시장 경쟁 강화 등 부정적인 영향이있을 수 있습니다.

라. 오진으로 인한 신뢰성 하락 위험

당사는 다양한 영상 모달리티를 여러 시각에서 분석하고 진단하는 솔루션을 개발하였습니다. 당사는 정확도를 향상시키기 위하여 다량의 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있으며, 객관적 신뢰성 검증 프로세스를 거쳐 그 안정성과 유효성을 평가받고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고

당사 인공지능 솔루션의 진단이 오진으로 판명날 경우, 솔루션에 대한 신뢰도가 하락하여 당사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠수 있습니다.

당사는 현재 뇌혈관질환, 흉부질환, 척추질환, 폐질환 등 다양한 신체부위에 적용 가능한
15개

의료 인공지능 솔루션을 제품화하였으며, 다양한 시각에서 분석하고 진단이 가능한 시스템을 개발하였습니다. 당사는 솔루션의 정확도를 향상시키기 위하여 여러 기술협력 관계를 통해 다량의 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있으며, 객관적 신뢰성 검증 프로세스를 거쳐 그 안정성과 유효성을 평가받고 있습니다.

당사의 신뢰성 검증 프로세스는 크게 3가지 방법을 통해 이루어집니다. 먼저 논문을 학술지에 게재하고 발표하는 학술적 신뢰성 검증이 있으며, 기존 시장에 없던 신기술 도입 전 현장에서 검증하는 현장 POC(Proof of concept)를 통한 신뢰성 검증, 마지막으로 실제 임상 환경에서의 유효성과 안정성을 입증하기 위한 임상시험이 있습니다. 이와 같은 단계적인 신뢰성 검증 이후에도 솔루션의 안정성과 유효성을 평가하기 위하여 대규모의 다기관 확증 임상시험을 진행하고 있으며 전문의들과 함께 솔루션의 민감도 및 특이도를 검증하고 있습니다.

그러나 이러한 노력에도 불구하고 당사 인공지능 솔루션의 진단이 오진으로 판명날 경우, 솔루션에 대한 신뢰도가 하락하여 회사의 영업환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

마. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험

당사는 코스닥시장 상장규정에 의거 전문평가기관이 당사의 기술 등을 평가하여, 평가결과가 일정 등급 이상일 경우 적용되는 기술성장기업 특례를 적용 받았습니다. 기술성장기업의 경우 사업의 성과가 본격화되기 전이기 때문에 안정적인 재무구조 및 수익성을 기록하고 있지 않은 경우가 많습니다. 당사 또한 증권신고서 제출일 현재 가시적인 재무성과를 나타내지 못하고 있습니다. 당사는 자체 인공지능제품 개발과 인공지능 효율화 툴을 활용한 연구 사용자의 제품개발을 병행하는 Two-Track 방식을 통한 인공지능 의료기기 개발하여 ① 병ㆍ의원 및 보건소 대상 인공지능 의료기기 판매, 서비스 제공에 따른 수익 확보를 주수입원으로 하며 ② 부가적으로 대학병원, 종합병원, 연구소의 인공지능 연구 사용자를 확대하여 인공지능 효율화 툴 사용 수익을 확보할 계획입니다. 다만,
당사의 사업계획에 차질이 생길 경우 당사의 흑자전환 시점이 늦춰질 수 있으며, 코스닥시장 상장규정 제28조(관리종목)에 의거 기술성장기업으로서 관리종목 지정 요건에 대한 유예기간이 종료된 이후에도 가시적인 성과를 내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 위험이 있습니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서 2021년 6월 10일 상장예비심사 승인을 득하였습니다.

기술성장기업 상장특례를 적용 받고자 하는 기업은 한국거래소가 지정한 2개의 전문평가기관에게 평가를 받으며, 1개 기관에서 A등급 이상 취득, 나머지 기관에서 최소 BBB등급 이상 취득이 필요합니다. 당사는 2020년 9월 이크레더블과 한국보건산업진흥원 2개사에서 기술평가를 받은 바 있으며, 의료 인공지능 플랫폼(DEEP:PHI, DEEP:STORE) 및 임상의사결정 지원시스템 개발 기술(DEEP:AI, DEEP:PACS)에 대하여 각각 A등급을 획득하며 기술성장기업 상장특례를 적용받았습니다.

【전문평가기관의 종합의견】

전문평가기관

등급

평가결과

이크레더블

A

당사의 핵심기술은 의료 인공지능 플랫폼 및 임상의사결정 지원시스템 개발 기술임. 
당사는 제품개발 속도의 향상과 제품 개발 시 의료인의 역할 강화를 이루기 위해서 각 질환 별로 인공지능 기업이 생산하고 의료인이 소비하는 전통적인 형태의 ‘파이프라인 비즈니스’보다 의료인이 주도하여 인공지능을 연구하고 제품화까지 이어지는 ‘플랫폼 비즈니스’가 적합하다고 판단했음. 당사의 의료 인공지능 플랫폼 및 임상의사결정 지원시스템은 판매 초기 단계이며, 성능과 품질을 높인 제품을 지속적으로 연구개발하고 있음.

당사는 의료 인공지능 제품화 속도 및 제품 활용성을 높이고자 연속적이고 통합적인 인공지능 임상의사결정 지원시스템을 개발했음. 당사의 인공지능 임상의사결정 지원시스템 기술은 크게 의료영상 인공지능 솔루션과 의료영상 저장전송시스템, 디지털 병리 시스템으로 구성됨.

당사의 매출액 대비 최근 2개년 평균 연구개발 투자비중은 동업종 평균 대비 높은 수준임. 당사는 향후 지속적인 진출시장 확대 등을 위해 연구개발 비용을 산정하고 있으며, 전반적인 사업계획 대비 연구개발 투자규모의 적정성은 양호한 수준으로 평가됨.

당사의 최우식 대표이사는 연세대학교 전자공학과를 졸업하였으며, 1996년부터 (주)한화정보통신, (주)삼성전자, APPLETON, 에이엠텔레콤 등에 근무하였음. 당사의 주요 경영진은 기술총괄 담당 김태규 연구소장, 임상연구 담당 최종문 이사, 사업담당 심영태 이사, 경영관리담당 정종채 이사 등 4명으로 구성되어 있음. 당사는 한국산업기술진흥협회에 등록된 기업부설연구소를 운용하고 있으며, 기술인력의 전문성이 우수함.

당사는 의료 인공지능 플랫폼, 인공지능 임상의사결정 지원시스템, 산업 X-ray 영상 자동 판독 솔루션에 이르는 전체 기술제품을 직접 생산ㆍ관리하고 있음. 또한, 자체 연구설비를 구축해 GMP 기반으로 영상분석판독 WEB PACS, 인공지능 플랫폼을 생산ㆍ관리하고 있음.

당사는 금융권 차입, 외부투자 등을 통해 자금을 조달하고 있으며, 추가 운전자금 및 개발비등에 대한 투자계획을 수립하고 있음. 다만, 동업종 평균과 비교하여 부가가치 창출능력은 미흡한 수준임.

세계 의료용 인공지능 시장규모는 2015년 7.22억 달러에서 연평균 41.8% 성장하여 2017년 14.51억 달러 규모의 시장을 형성하였고, 향후 50.2% 성장률로 성장하여 2023년 155.88억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됨. 한편, 국내 의료용 인공지능 시장규모는 2015년 0.37억 달러에서 연평균 49.8% 성장하여 2017년 0.83억 달러 규모의 시장을 형성하였고, 향후 49.8% 성장률로 성장하여 2023년 8.97억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망됨.

당사는 40 여개의 전처리 기술과 30 여개의 인공지능 신경망 기술이 그래픽 기반으로 모듈화되어 있어 서비스 개시시점에는 타사 의료용 인공지능 플랫폼에 비해서는 유리할 수 있음. 그러나, 시장 초기단계 이후에는 편의성 보다는 성능이 수요자들의 플랫폼 선택/결정 요인으로 작용할 가능성이 높으며, 우수한 써드파티솔루션 업체를 수급하는 것도 플랫폼기업입장에서는 중요하다고 할 수 있음.

당사의 제품은 기존에 분절화되어 있던 데이터 수집, 데이터 레이블링, 인공지능 학습에 이르는 데이터 업무 프로세스를 DEEP:PACS를 통해 연속적으로 수행할 수 있음. PACS내 질환별 데이터를 수집, 데이터 다운로드, 레이블링 프로그램에 업로드, 데이터 레이블링, 학습용 데이터 형태ㆍ포맷으로 변환, 인공지능서버 업로드, 인공지능학습 등 7단계에 걸쳐 비효율적으로 나뉘어 진행되던 기존 방식과 달리 당사가 제공하는 DEEP:PACS를 통해 PACS 상에서 모든 업무를 연속적으로 수행하여 인공지능 학습을 시작할 수 있음.

또한, 당사의 제품은 레이블링 완료된 데이터를 학습 데이터 형식에 맞게 재가공해야 했던 기존 방식과 달리 DEEP:PACS와 DEEP:PHI를 연동하여 추가적인 데이터 포맷 변경 없이 학습용 데이터셋으로 활용 가능함. 이처럼 데이터 수집, 데이터 레이블링, 인공지능 학습까지 일련의 과정을 연속적으로 수행함으로써 기존에 비해 의료인공지능연구 및 제품화 속도를 가속화할 수 있음.

또한, 의료인공지능플랫폼 및 임상의사결정 지원시스템 개발 기술을 바탕으로 산업용 비전검사, 보안, 국방, 생활가전 등에 대한 비즈니스 영역 확대를 위하여 관련된 기술개발, 인프라 등을 갖추는 것에도 지속적인 투자를 하고 있는 것으로 보이므로 향후 관련 시장을 점진적으로 확대할 수 있는 기반을 구축하고 있는 것으로 판단됨.

한국보건산업진흥원

A

㈜딥노이드(이하 ‘당사’)의 주요 핵심 기술은, “의료인공지능플랫폼”과 “인공지능

임상의사결정지원시스템” 등 크게 2가지로 구성되어 있음. "의료인공지능플랫폼” 기술이적용된 제품은, 영상에 기반하여 인공지능(AI)모델링을 도와주는 AI 소프트웨어 제작 플랫폼 "DEEP:PHI”와, 개발된 AI제품을 온라인으로 공유 및 판매할 수 있는 마켓플레이스 "DEEP:STORE”이며, "인공지능 임상의사결정지원시스템” 기술이 적용된 제품은, AI 기반으로 질병

진단을 보조할 수 있는 “DEEP:AI”, 의료영상 저장전송시스템인 “DEEP:PACS”및 디지털 병리시스템 “DEEP:PATHOLOGY”로 구성됨.

당사의 주력기술제품인 “DEEP:PHI”는 그래픽유저인터페이스(GUI) 기반의 웹 플랫폼으로서, 높은 수준의 프로그래밍 지식이 없이도 여러 가지 모듈을 이어 붙이는 동작으로 구현과 분석이 가능하도록 직관적으로 설계되어 있어 기술적 완성도가 높음. 의료진 등 연구자가자발적으로 사용하고 딥러닝을 시도할 수 있다는 점에서, 경쟁제품과 차별화되며, 자립도가 상당한 것으로 판단됨. 국내 다수의 대학 및 병원에서 연구용으로 테스트 중이어서 확장성도 보유한 것으로 사료됨.

당사의 “DEEP:STORE”는 “DEEP:PHI”를 통해 개발된 솔루션을 제품화하고 사용자가 거래할 수 있도록 하는 시장공간임. 의사 등 연구자가 자체적으로 개발한 모델을 배포하여 타 연구자의 피드백을 받을 수 있으며, 아직 시장에 출시된 적이 없는 새로운 형태의 제품으로 보여 자립도가 상당한 것으로 판단됨. 성능과 편의성 개선을 위한 노력을 지속적으로 기울여 사용자가 편의성을 느끼도록 하면, 사용자 Lock-In에 유리할 것으로 판단됨.

당사의 “DEEP:AI” 기술은 여러 진료분야에서 전문의들과 협력하여 개발되었음.18개의 세부 제품으로 구성되어 있는 의료영상 인공지능 솔루션은 9개의 판매 단계 제품, 7개의 제품화 단계 제품 및 2개의 시제품 단계 제품으로 상당 부분 제품화가 진행되었음. 특히 “DEEP:LUNG”, “DEEP:CHEST”, “DEEP:SPINE” 등은 우수한 진단 정확도를 확보하여 기술의 완성도가 높음. 2021년까지 약 100개의 제품을 출시할 예정으로 기술의 자립도와 확장성이 높을 것으로 평가됨.

당사의 “DEEP:PACS” 기술은 기존의 의료영상저장 및 전송시스템(PACS)과 비교하였을 때, AI 기술이 가미된 PACS로 볼 수 있음. 해당 기술을 통해 출시되거나 출시될 "DEEP:AI” 제품을 진료 현장에서 즉각 적용할 수 있어, 확장성이 높은 기술로 판단됨.

당사의 “DEEP:PATHOLOGY” 기술은 아직 시제품 단계에 있으므로, 기술의 완성도를 판단하기에는 이른 시점으로 사료됨.

당사는 다수의 특허를 통해 독자적인 기술을 확보한 것으로 파악됨. 다만, 특허의 권리범위가 비교적 협소하여, 경쟁자가 회피 설계를 통하여 모방할 가능성은 존재하는 것으로 판단되므로, 추후 지식재산권 강화를 위한 보완이 필요한 것으로 판단됨.

당사는 2016년 의료 AI를 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비를 투입하고 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 플랫폼을 개발하였음. 또한, 플랫폼 기반으로 제작된 솔루션을 지속적으로 임상 현장에서 검증하고 있으며, 기 허가된 14건을 비롯하여 많은 제품에 대한 인허가를 추진하고 있어, 현 시점에서는 국내에서 경쟁자가 없는 기술로 판단되며, 많은 사용자를 확보하기 위한 지속적인 노력이 수반될 경우 기술의 차별성 유지가 가능할 것으로 사료됨.

다만, GE, SIEMENS, Philips를 비롯한 글로벌 대형 의료기기 업체들이 유사한 시스템을 개발하고 있으므로, 향후 시장에서 경쟁우위를 유지하기 위해서는 다각도의 협력모델이 필요할 것으로 사료됨.

당사의 “DEEP:PACS”는 당사의 여러 AI 솔루션들과 연동되어 바로 labeling이 가능한 기능을 갖추는 등, 플랫폼을 효율적으로 운영하기에 적합한 Tool로 차별성이 있는 것으로 사료됨.따라서, 기존 시장 선도 기업들이 공고하게 구축한 PACS 시장에서, 이들에 대한 대체 또는 연계 전략을 통하여 사용률을 높이면 기술수명 유지를 기대할 수 있을 것으로 판단됨.

당사의 최고경영자(CEO)인 최우식 대표이사는, 연세대학교에서 전자공학을 전공하고 삼성전자 등 다양한 관련 업계에서 20년 이상의 경력을 축적하여, 전반적인 기술 이해도가 높음. 2008년 창업한 이래, 2016년 이후 인공지능 관련 사업으로 빠른 전환을 이룩한 것으로 보아, 기술력 이외에도 사업 영역에서도 성공적으로 이끌고 있어 시장에서 성공확률이 높을 것으로 기대됨.

당사는 영상의학과 전문의를 임상본부장으로 역임시켜 의료 전문성이 우수하고, 최고기술경영자 등 주요 경영진의 전문성과 사업 몰입도도 충분한 편임.

당사의 연구개발 인력은 전체인원 대비 약 90% 수준으로, 연구개발 집중도가 매우 높은 기술인력 중심의 회사로 사료됨. 의료 AI 전문 인력이 전체 인원의 47% 이상을 차지하는 등 연구개발 인력은 대부분 컴퓨터 관련, 인공지능 관련 기술인력으로 구성되어 있어, 인공지능 소프트웨어 기업으로서 기술인력 구성이 우수함. 당사가 개발한 제품과 연구 성과 등을 통하여 기술인력의 수준이 전반적으로 높음을 알 수 있음.

당사가 향후 급변하는 의료 IT 시장의 상황을 잘 이해하고, 필요한 비즈니스 모델을 개발하여장기 전략을 수립하여 끌고 나가기 위해서는, 전략마케팅이나 비즈니스 모델 개발에 전문성이 있는 인력 보강이 필요할 것으로 판단됨. 또한, 민감한 의료 정보를 다루는 분야이므로 개인정보보호 및 익명화 등 보안 기술의 전문인력을 추가로 보강할 필요가 있는 것으로 사료됨.

당사는 파이프라인 비즈니스의 한계를 예측하고 2017년부터 플랫폼 비즈니스로의 전환을 위한 핵심기술 확보에 모든 역량을 집중하였음. 당사는 GMP 인증을 보유하고, 모든 기술제품을 당사가 자체개발 및 직접생산 관리하고 있어 외부 의존도가 높지 않은 기술집약 기업으로 판단됨. 13건에 걸쳐 약 100억 원 규모의 투자를 받아 의료데이터 확보를 위한 신규 서버 및 장비구축 등 기술제품 상용화를 위한 자본조달 능력을 보유하였음. 또한, 노바티스와 공동 연구 양해각서(MOU)를 체결하여 당사의 AI 영상진단 및 질병 예후예측기능 확장과 다양한 글로벌판매처 확보에 도움이 될 것으로 사료됨.

당사의 우수한 기술 수준을 실제 비즈니스 영역의 부가가치 창출 성과로 연결하기 위해서는 상용화를 위한 노력을 보완할 필요가 있는 것으로 판단됨. 기존 대형 PACS 업체나 영상기기 업체들과 경쟁하여 시장에 진입하는 방안 및 글로벌 시장 진출 전략 등을 적극적으로 모색하여야 할 것으로 사료됨.

당사는 의료 인공지능 분야에서 특히 의료인공지능플랫폼 사업을 목표로 하고 있어, 기존 경쟁사들이 주력으로 하고 있는 파이프라인 사업과는 차별성이 있음. 의료 인공지능 플랫폼 시장은 매년 30% 이상 성장하고 있으며 있으며, 당사는 하나의 플랫폼으로 다양한 서비스를 제공할 수 있어 성장 잠재력이 높은 것으로 사료됨.

우리나라의 임상 의료행위는 건강보험의 보험수가에서 책정된 의료행위를 바탕으로 이루어져 있으므로, 의료 인공지능 제품에 대한 보험수가 책정과 표준의료로의 편입이 가능할 경우, 당사의 제품은 큰 폭의 매출로 이어질 것으로 기대됨. 이를 위해서는 병원 및 의료인 등 연구자가 적극적으로 “DEEP:PHI”를 활용하여 “DEEP:AI” 앱을 저작 및 활용할 수 있도록 지속적으로 임상평가를 수행하고, 그 근거가 의학계에서 인정받을 수 있도록 홍보 노력을 기울여야 할 것으로 사료됨.

상기의 사항들을 종합적으로 고려할 때, 당사는 그래픽유저인터페이스 기반의 직관적인 플랫폼을 구현하여 AI 기술에 익숙하지 않은 의사 등 연구자가 간편하게 의료 AI 연구와 앱 개발을 가능하도록 함으로써 기술적 차별성과 경쟁력이 우수한 것으로 판단됨. 또한, 플랫폼을 통해 만들어진 앱을 공유할 수 있는 마켓플레이스도 미리 마련하여 확장성이 높음. 국내 다수의 병원과 공동연구 및 임상 검증을 진행하고 있으며, 이를 통해 14개 제품이 인허가를 획득하였음. 또한, 노바티스와 공동 연구 MOU를 체결하는 등 글로벌 경쟁력 확보 노력도 보임.대표이사를 포함한 주요 연구진과 경영진, 기술인력의 전문성이 높은 것으로 사료됨.

다만, 주력기술제품의 기술적 우수성이 높은 시장성으로 이어지도록 비즈니스 모델을 전략적으로 잘 수립하는 등 부가가치 창출 능력에 대한 보완이 필요할 것으로 판단됨.

따라서, 해당 기업은 높은 수준의 기술력을 보유하였고, 장래의 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 것으로 보여 A 등급을 부여함.

기술성장기업 상장특례 적용 기업은 코스닥시장 상장예비심사 청구 시 벤처기업의 외형요건 중 경영성과 요건 및 이익ㆍ매출액 요건이 적용되지 않습니다. 한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 청구하는 기업의 유형별로 주요 외형요건은 아래와 같이 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 & 공모 주식수가 일정주식수 이상 주2))

경영성과 및 시장평가 등 
(택일)

① 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 시총 90억원

① 시총 500억원 & 매출 30억원 & 최근 2사 업연도 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 기 술 등에 대한 평가를 받고 평가결과가 A등급 이상일 것

상장주선인이 성장 성을 평가하여 추천한 중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을것 & 시총 200억원 & 매출액 100억원[벤처: 50억원]

③ 시총 500억원 & PBR 200%이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억원

④ 시총 1,000억원 이상

-

⑤ 자기자본 250억원 이상

감사 의견

최근 사업연도 적정

경영투명성

(지배구조)

사외이사, 상근감사 충족

기타 요건

주식양도 제한이 없을 것 등

주1) 주식 분산 요건은 신규상장신청일 기준입니다.

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

상기와 같이 '기술성장기업'으로 상장예비심사를 청구하는 경우 일반기업 및 벤처기업에 비해 주요 외형요건이 완화되어 있으며, 특히 경영성과 및 시장평가 요건 등에 있어 제한이 크지 않습니다. 따라서 기술성장기업은 일반적으로 사업의 성과가 본격화되기 전이므로 안정적인 재무구조 및 수익성을 보이고 있지 않은 경우가 많습니다.
 
당사 또한 기술성장기업(기술기반기업)으로서 일반(벤처)기업에 비해 완화된 외형요건을 적용받았으며, 증권신고서 제출일 현재 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적을 보이고 있습니다.

【당사 요약 손익계산서】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

매출총이익

26,844

522,290

140,775

380,117

영업이익(손실)

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

세전계속사업이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,714,780)

(3,088,277)

당기순이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

주1) K-IFRS 재무제표 기준

주2) 2018년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

따라서 당사는 빠른 시장 진입 및 매출 가시화를 위하여 당사 자체 인공지능 제품 개발과 인공지능 효율화 툴을 활용한 의료인 연구 사용자의 제품개발을 병행하는 Two-Track 방식을 통한 인공지능 의료기기 개발하여 ① 병ㆍ의원 및 보건소 대상 인공지능 의료기기 판매, 서비스 제공에 따른 수익 확보를 주 수입원으로 하며 ② 부가적으로 대학병원, 종합병원,연구소의 인공지능 연구 사용자를 확대하여 인공지능 효율화 툴 사용 수익을 확보할 계획입니다.

그럼에도 불구하고 당사의 제품에 대한 수요가 예상보다 저조하거나 사업계획 이행에 차질이 생길 경우 당사의 흑자 전환 시점이 지연될 수 있으며 이는 당사의 수익성 및 성장성에 부정적으로 작용할 수 있습니다.

코스닥시장상장규정 제28조(관리종목)은 매출액, 법인세비용차감전계속사업손실, 장기영업손실, 자본잠식 등 코스닥 상장기업으로서의 경영성과 및 재무상태에 미달하는 경우에는 관리종목으로 지정하도록 규정하고 있습니다.

【코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유】

구분

사유

매출액

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

법인세비용차감전
 계속사업손실

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

장기영업손실

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

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 주2)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정

주1)

동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주2)

자본잠식율 = (자본금 - 자기자본)/자본금 X 100

당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도인 2021년도(예정)를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2025년까지), 세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2023년까지)에 대해서는해당 요건을 적용받지 않지만(영업이익 요건은 유예기간 없이 적용 면제), 상장 후 해당 유예기간 이후에도 개발 일정 지연 및 매출 성장 정체로 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있으니, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

바. 기술 및 노하우 유출 위험

당사가 영위하고 있는 의료 인공지능 산업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 제품화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다. 이에 당사는 핵심 원천 기술과 개발 노하우를 보호하기 위하여 제도적 장치를 마련하고 인적 관리를 진행하고 있습니다.
현재까지 당사의 기술 유출 사례는 없으나 향후 특허 침해, 기술 유출 등이 발생할 경우 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 핵심 경쟁력은 뇌동맥류, 폐 결절, 요추 압박골절 검출 보조 등 15개의 검출 보조 및 영상 분석을 할 수 있는 의료 인공지능 솔루션과
인공지능 제품 개발을 효율화 할 수 있는 인공지능 효율화 툴의 보유입니다. 당사의 핵심 원천기술과 개발 노하우를 바탕으로 위제품군 모두를 자체 개발하였다는 점이 큰 강점입니다. 이와 같은 당사의 핵심 원천기술과 개발 노하우에 대한 유출 발생 시 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 매출 및 성장성에 제약이 될 수 있습니다.

당사는 이러한 사고를 사전 방지하고자 제도적 장치를 마련하고 인적 관리를 진행하고 있습니다. 제도적 장치의 경우 당사는 전문성을 보유한 특허법인과의 유기적인 협업을 통하여 특허 출원 준비단계, 출원 단계, 의견제출 대응 단계, 등록 단계의 전 과정을 수행하고 있습니다. 또한 의료 인공지능 전문 기술 역량을 기반으로 한 솔루션과 각 제품 요소 기술별로 적극적이고 전략적인 국내외의 특허, 상표권, 소프트웨어저작권 출원 및 등록을 통해 지식재산의 창출, 보호, 관리, 활용 활동을 수행하고 있습니다.

【지적재산권 현황】

특허권

상표권

프로그램 저작권

출원 56개/등록 43개

출원 20개/등록 10개

-

주) 출원 56개에는 해외 출원 4건이 포함되어 있으며, 현재 등록된 특허는 모두 국내 특허입니다.

인적 관리는 기존 직원은 물론 새로운 임직원의 입사 시점부터 부서원의 보안활동을 지도 및 감독하고, 업무상 취득한 정보에 대한 비밀 유지를 사규로 제정하고 있습니다. 또한 전산망을 통한 내부정보 유출 방지를 위한 서비스를 구축하여 운영하고 있고, 내부 보안 등급을 정하여 인가된 자에게만 정보 접근성을 부여하였으며, 인쇄된 자료는 정기적으로 파쇄하여 폐기하고 있습니다.

현재까지 당사의 기술 및 노하우 유출사례는 없으며, 향후에도 중요한 지적 재산임을 인지하고 사고를 사전 방지해 나갈 예정이므로, 당사의 기술 및 노하우 유출위험은 제한적일 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 특허 침해, 기술유출 등이 발생할 경우 당사의 사업성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 전략적 제휴 관계의 중단 위험

당사는 해외 각국의 시장에 효율적으로 진출하기 위하여 각 국가 별 기업 등의 네트워크 관계를 통해 사업화 기회와 역량을 확보해 나아가고 있으며, 해외 진출 시 각 지역의 특성에 적합한 사업 부문에 집중 투자하는 방식으로 효율적인 해외 진출을 진행하고 있습니다. 유럽, 미국 등의 선진국은 글로벌 제약회사
Novartis Korea
와 강직성 척추염 인공지능 제품의 공동연구개발 등의 방식으로 진입을 꾀하고 있습니다. 동남아시아 등 의료인, 의료 인프라 등이 상대적으로 부족한 지역의 경우 부족한 의료 자원을 보완할 수 있는 의료인공지능 제품 활용에 초점을 맞추어 의료 인공지능 솔루션 사업을 중심으로 해외 시장을 공략하고자 합니다. 그러나
당사 제품의 통제 불가능한 문제 발생, 공급의 차질 등의 예측 불가능한 외부 요인에 의하여 파트너사와의 제휴가 중단되거나 계약 내용의 변경 등이 이루어질 경우 당사의 성장성, 시장성 등에 부정적으로 작용할 수 있습니다.

당사는 해외 진출 시 각 지역의 특성에 적합한 사업 부문에 집중 투자하는 방식으로 효율적인 해외 진출을 진행하고 있습니다. 

현재 글로벌 제약회사 Novartis Korea와 강직성 척추염 인공지능 제품의 공동연구개발을 진행하고 있습니다. 2021년 내 제품화 및 임상효과 인증 후
Novartis Korea의 국내외 네트워크를 통해 AI 제품 활용을 위한 홍보를 진행할 계획입니다. 

동남아시아 등 의료인, 의료 인프라 등이 상대적으로 부족한 지역의 경우 부족한 의료 자원을 보완할 수 있는 의료 인공지능 제품 활용에 초점을 맞추어 의료 인공지능 솔루션 사업을 중심으로 DEEP:AI의 병원 도입, 인공지능 연동이 용이한 DEEP:PACS의 병원 도입과원격판독 시스템 구축 등을 진행할 계획입니다.

해당 지역의 해외 진출 방식은 주요 거점 대상의 위탁 판매 계약, 대리점 계약, 합작회사 설립 등을 통해 당사의 제품을 공급하는 방식으로 진행 중입니다. 인구 대비 의료 인프라가 부족한 동남아시아의 주요 국가인 태국, 베트남, 인도네시아의 현지 기업과 계약을 맺어 판매를 진행할 계획입니다. 

태국의 경우 현지 업체인

GMAC THAI와 제품 판매 협업을 위한 MOU를 체결 완료하였고, 태국 대리점 형태로 판매를 위한 판매점 계약을 체결하였습니다. 

베트남의 경우 현지 IT 회사인
SOTATEK과 베트남 내 당사 제품 판매를 위한 MOU 및 판매 계약을 체결 완료하였습니다. 해당 계약을 통해 DEEP:AI, DEEP:PACS의 베트남 병원 연동 등을 계획하고 있습니다. 

인도네시아의 경우 의료기기 유통 판매 사업을 영위 중인 현지 기업인

MEDIWELL PARTNER와 위탁판매계약을 체결하였으며, 2020년 인도네시아 내 4개 병원에 구축한 인공지능 원격 판독 시스템을 확장하고자 합니다.

당사의 현재 해외 현지 파트너와의 전략적 제휴관계는 다음과 같습니다.

【당사의 해외 기업과의 비즈니스 현황】

연번

회사명(주요 영위사업)

국가

협업 내용

1

Novartis Korea

(글로벌 제약사업)

한국

인공지능 기반 강직성 척추염 분석 솔루션(DEEP:AS-MS-01) 공동연구개발 및 해외사업화를 위한 MOU 체결. 2021년 내 제품화 및 임상효과 인증 후 Novartis Korea의 국내외 네트워크를 통해 홍보를 진행할예정.

2

Intel

(글로벌 IT 사업)

미국

코로나 19 전염병 확산 방지 위한 상호협력 MOU 체결. 인도네시아 내 4개 병원(Primaya, Kenari, Tangerang, Bekasi Barat)에인공지능 원격 판독 시스템 구축.

3

MEDIWELL PARTNER

(인도네시아 내 
의료기기 유통 판매 사업)

인도네시아

인도네시아 내 DEEP:AI, DEEP:PACS 등 당사 제품 위탁 판매를 위한 계약 체결. 인도네시아의 병원 기관, 헬스케어 업체의 판로 확보 진행 중.

4

Medika Solusi

(인도네시아 내 
스마트 헬스케어 사업)

인도네시아

MEDIWELL PARTNER와의 협업을 통해 인도네시아의 스마트 헬스케어 사업을 영위하는 Medika Solusi와의 MOU 체결. 인공지능 판독을 위한 DEEP:AI, DEEP:PACS의 인도네시아 병원 내 도입을 위한 협업 진행 예정.

5

GMAC THAI

(태국 내 의료기기 사업)

태국

태국 내 당사 제품 판매를 위한 MOU 체결완료. 태국 대리점 형태로 판매를 위한 판매점 계약 체결 완료.

6

SOTATEK

(베트남 내 IT 사업)

베트남

베트남 내 당사 제품 판매를 위한 MOU 및판매 계약 체결 완료.

이와 같이 당사는 연구개발에 집중하고, 마케팅 및 영업 등의 부분은 전략적 제휴 또는 판매계약을 통해 효율적으로 시장을 확대하고 경쟁력을 확보하고자 하고 있습니다. 그러나 당사 제품의 통제 불가능한 문제 발생, 공급의 차질 등의 예측 불가능한 외부 요인에 의하여 파트너사와의 제휴가 중단되거나 계약 내용의 변경 등이 이루어질 경우 판매 및 영업역량 저하, 성장동력의 악화, 사업계획에 위험요소로 작용할 수 있습니다.

아. 지적재산권 관련 위험

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 소프트웨어 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고
핵심특허의 거절이나 무효소송 그리고 특허침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 5년 이상 축적한 인공지능 기술과 노하우를 보유한 의료 인공지능 기업으로, 지적재산권은 사업을 영위하는 데 큰 비중을 차지하고 있는 핵심 사안입니다. 특히 당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 툴 관련 기술에 대한 지적재산권은 사업화를 위해 매우 중요한 권리입니다. 다음은 당사의 지적재산권 현황입니다.

【지적재산권 현황】

특허권

상표권

프로그램 저작권

출원 56개/등록 43개

출원 20개/등록 10개

-

주) 출원 56개에는 해외 출원 4건이 포함되어 있으며, 현재 등록된 특허는 모두 국내 특허입니다.

【지적재산권 - 특허 출원/등록 현황

】

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

당사는 지적재산권 확보를 통하여 당사의 핵심기술에 대한 권리를 보호받을 수 있는 방안을 마련하고자 지속적으로 노력하고 있습니다. 현재 당사가 보유하고 있는 지적재산권 관련 침해 사실, 소송 및 분쟁은 발생하고 있지 않으나, 향후 특허의 거절이나 무효소송 그리
고 특허 침해의 발생은 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

자. 신규 체결 예정인 계약과 관련된 위험

당사는 증권신고서 제출일 현재 공공기관 및 의료기관과 당사의 제품 공급과 관련된 계약 체결을 진행 중입니다. 계약 체결 관련된 사항은 공공기관 공식 입찰 및 "국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률"에 따른 계약과 관련된 경우 계약이 변동될 가능성은 매우 낮다고 판단되나
시장 환경의 급변 또는 예상치 못한 영업환경의 변화 등으로 인해 계약 내용의 변경 또는 체결 자체가 연기될 가능성이 존재하오니, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다
.

당사는 증권신고서 제출일 현재 공공기관 및 기업과 당사의 제품 공급과 관련한 계약 체결을 진행중입니다. 계약의 주요사항은 다음과 같습니다.

【신규 체결 예정인 계약】

(단위 : 백만원)

계약자

계약시기

계약목적 및 주요 내용

계약금액

공공기관 A

21년 6월

DEEP:PHI, DEEP:LABEL 공급

607

주) 증권신고서 제출일 기준으로 협의 진행 중인 항목으로, 계약시기 및 계약금액 등은 실제 계약 진행 결과와 차이가 있을 수 있습니다.

공공기관 공식 입찰 및 "국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률"에 따른 계약과 관련된 경우 계약이 변동될 가능성은 매우 낮다고 판단되며
, 계약과 관련된 절차도 정상적으로 진행되고 있으나, 계약 상대방의 사정 및 시장 환경의 급변으로 인하여 계약 내용이 변화될 수 있습니다. 또한 예기치 못한 영업환경의 변화 등으로 인해 계약의 체결 자체가 오랜기간 연기될 가능성도 배제할 수 없습니다. 이러한 경우 당사의 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

차. 관리종목 지정 위험

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

당사가 2021년 상장할 경우 매출액 요건은 2026년부터, 법인세비용차감전계속사업손실 요건은 2024년부터 적용될 예정이나 자본잠식 관련 요건은 유예사항이 없어 신규 상장일이 속하는 사업연도말 자본잠식률이 100분의 50 이상일 경우 관리종목 및 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다.

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

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)입니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 이크레더블 및 한국보건산업진흥원으로부터 모두 A등급을 득하였습니다. 이로 인해 당사는 기술성장특례를 적용받은 기업으로서 일반기업에 비해 완화된 상장심사요건을 적용 받았습니다.

【당사 요약 손익계산서】

(단위 : %, 천원)

구분

2021년도 1분기

(제14기)

2020년도

(제13기)

2019년도

(제12기)

2018년도

(제11기)

매출액

34,177

1,039,945

235,102

887,120

매출총이익

26,844

522,290

140,775

380,117

영업이익(손실)

(2,072,815)

(5,008,774)

(4,227,612)

(1,518,907)

세전계속사업이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,714,780)

(3,088,277)

당기순이익(손실)

(2,050,964)

(13,599,885)

(8,606,266)

(3,449,939)

주1) K-IFRS 재무제표 기준

주2) 2018년의 경우 K-GAAP 기준으로 외부감사를 수감하였으나, 기간별 비교가능성을 높이기 위하여 K-IFRS(감사받지 않은 재무제표)기준으로 기재하였습니다.

당사는 최근 3사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 동기간 매출총이익을 기록하였음에도 불구하고 2016년 의료 인공지능 부문을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비 투입 및 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 인공지능 제품을 개발하기 위하여 우수한 인력을 신규채용 함에 따라 많은 판관비가 발생하였기 때문입니다.

지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 뇌동맥류, 폐결절 폐렴, 기흉, 압박골절 등 식품의약품안전처로부터 인증/허가받은 17개의 의료기기(의료 인공지능 솔루션 15개, 의료영상저장전송시스템 2개)를 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 2021년 이후 매출액 증가 및 향후 흑자전환을 통해 수익성이 점차 개선될 것으로 판단됩니다. 향후 2023년까지 당사의 예상 손익 세부내역은 IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)을 참고해 주시기 바랍니다.

【2021년~2023년 추정 손익】

(단위 : 백만원)

구분

2021연도(E)

2022연도(E)

2023연도(E)

영업수익

3,268
8,797
24,228

영업이익

(5,531)
(1,099)
12,319

당기순이익

(6,794)
(941)
12,616

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

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

【코스닥시장 상장규정 상 경영실적 및 재무상태 관련 관리종목 지정 사유】

구분

사유

매출액

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

법인세비용차감전
 계속사업손실

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

장기영업손실

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

자본잠식/자기자본

- 사업연도(반기)말 자본잠식률 50%이상 주2)
- 사업연도(반기)말 자기자본 10억원미만
- 반기보고서 제출기한 경과후 10일내 반기검토(감사)보고서 미제출 or 검토(감사)의견 부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정

주1)

동 관리종목 지정기준은 경영성과 및 재무상태 관련 지정기준만 표기한 것입니다.

주2)

자본잠식율 = (자본금 - 자기자본)/자본금 X 100

당사는 기술성장기업(기술 특례상장) 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도인 2021년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2025년도까지), 법인세비용차감전계속사업손실 요건의 경우 신규상장 예정일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2023년도까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않습니다.

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

카. 신규사업 관련 위험

당사의 의료 인공지능 솔루션 서비스는 매년 새로운 기능과 신기술을 적용해 나가면서 최신 기술의 동향을 선도할 수 있는 기반을 고객사에 제공하고 있습니다. 당사는 인공지능, 빅데이터 시장의 성장에 따라 부상하는 기술을 융합한 신제품 출시를 통해 동 부문의시장 선도 지위를 구축하고자 하며, 이를 위한 기술 개발 투자를 지속적으로 진행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고

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

당사는 축적된 의료인공지능 솔루션 개발역량을 기반으로 다양한 추가적인 제품을 신규로기획하고 있습니다. 현재 개발된 제품의 경우 추가적인 빅데이터 학습으로 제품을 고도화하고 제품의 기능을 확대하는 개발활동을 지속적으로 수행 예정이며, 각 사업영역별 의료인공지능 제품군을 확대할 계획입니다.

의료영상분야에서는 기존 제품의 경우 진단가능한 질환영역을 확대하고 결과 레포트가 자동 도출되도록 하는 등 제품성능을 고도화를 지속 추진하고 있으며, 궁극적으로 시장성이 입증된 모든 영역의 영상진단보조가 가능하도록 제품의 라인업을 확대할 계획입니다.

관련하여 신규사업으로 진행하는 원격진료 사업, 산업분야 사업, 교육 사업 부분은 다음과같습니다. 당사는 원격 진료 사업의 일환으로

부산대병원
과 협력하여 인도네시아 병원협회(PERSI)로부터 수요를 받아 ICBM 기반 원격협진 시스템 (Mobile ㆍHealth-Kit ㆍWeb-PACSㆍAI)을 구축하고, 이를 이용하여 원격판독 보조를 진행하고 있습니다. 인도네시아 내 2,000여 개 병원 네트워크를 보유하고 있는 인도네시아 병원협회(PERSI)의 적극적인 협조를 통해 상기 협회와 유관한 현지 파트너사를 지속적으로 발굴할 계획입니다. 향후 중소병원을 대상으로 원격협진 시스템 및 Web-PACS 구축을 단기적으로 추진하고, 종합 병원을대상으로 질환 별 인공지능 분석 솔루션 공급을 추진함으로써 비즈니스 대상에 따라 차별화된 사업화를 진행할 예정입니다.

이와 같은 의료 사업의 확장 추진 외에도 당사는 2019년부터 2020년까지
한국공항공사와 공동 개발한 X-ray 보안검색대 자동판독시스템을 김포공항에서 시범 운영하고 있습니다. 향후 순차적으로 전국의 공항에 확대 구축 예정입니다. 현재 총, 칼, 가위, 라이터 등 총 20종의 모든 기내반입 위해물품을 판독할 수 있으며, 해당 인공지능 기술을 응용해 의료 분야 외에도 산업 및 보안 분야로 사업 영역을 확장할 계획입니다. 또한, 최근 관세청이 제공하는 현품/가품 데이터를 이용하여 모조품을 식별해내는 인공지능 기술을 개발 중입니다.국내 4대 분야(IT제품, 생활가전, 이미용품, 자동차) 등에 대한 불법 복제품 판독 시스템을구축하고 있으며 특히 디자인 도면 및 상표권 등을 참고하여 불법 복제품 판독 시스템 알고리즘을 구현하고 있습니다. 이러한 과정을 통해 불법 복제품 판독을 위한 데이터셋 구축 및 산업 AI를 활용한 신규 AI 시장 개척을 도모하고 있습니다.

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

3. 기타위험

가. 투자자의 독자적 판단 요구

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

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

만일 본 증권신고서에 기재된 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우 당사의 사업, 재무상태, 영업실적 등에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자께서 금번 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 당초 예측했던 것과 다를수 있다는점도 유의해야 합니다.

나. 청약 전 투자설명서 교부

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

2009년 2월 4일 부로 시행된 『자본시장법』제124조에 의거 누구든지 증권신고의 효력이발생한 증권을 취득하고자 하는자 (전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함) 에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 『자본시장법 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 관련한 자세한 사항은 『 I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 마. 투자설명서 교부에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

다. 상장 이후 유통물량 출회에 따른 위험

당사의 상장예정주식수 4,621,921주 중 약 44.57%에 해당하는 2,059,884주는 상장 직후 유통가능한 물량입니다.
유통가능한 물량의 경우 상장일부터 매도가 가능하므로 해당 물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있으며, 추가적으로 최대주주 등 의무보유예탁 대상자들의 의무보유기간이 종료되는 경우 추가적인 물량출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

금번 공모 후 당사의 최대주주등 수유주식수는 1,667,388주(공모 후 36.08%)입니다. 최대주주 중 최우식 대표이사 및 김태규 사내이사 소유주식수 1,666,988주(공모 후 36.07%) 는 자발적으로 상장일로부터 3년간 의무보유예탁되었습니다. 그외 최대주주등은 코스닥 시장 상장규정 제21조 제1항 제1호에 의거하여 상장일로부터 1년간 의무보유예탁되었습니다.

상장예비심사청구일 전 1년 이내에 제3자배정으로 주식등을 취득한 창조투자자문, 티지나래 및 OOO등 3인은 동 규정 제21조 제1항 제1호의2에 의거
43,324
주(공모 후 0.94%)는 상장일로부터 1년간, 그리고 투자기간이 2년 미만인 벤처금융 또는 전문투자자의 보유주식수 543,782주(공모 후 11.77%) 및 벤처금융 자발적 의무보유 주식수 160,355주(공모 후 3.46%)
는 상장일로부터 1개월 간 매각이 제한됩니다. 

단
,
상장주선인인 KB증권이 2020년 9월 11일 제3자배정 유상증자로 취득한 주식은 투자기간이 6개월 미만으로 「코스닥시장 상장규정」제21조제1항제7호에 따라 수요예측 이후공모가격과의 괴리가 50% 이내일 경우 규정상 의무보유는 1개월로 변경될 수 있으나, 보수적인 관점에 따라 6개월로 기재하였습니다.

한편, 코스닥시장 상장규정 제26조 제6항 제2호에 의하여 상장주선인이 상장을 위해 모집하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집하는 것과 같은 가격으로 취득하여 상장일로부터 3개월간 의무보유하여야 합니다. 이를 위하여 상장주선인인 KB증권은 각각 9,000주를 취득할 예정에 있으며, 상장일로부터 3개월간 의무보유합니다.

코스닥시장 상장 규정에 의거하여 의무보유를 위해 예탁된 물량은 한국거래소가 법령상 의무의 이행, 코스닥 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업의 인수 또는 합병 등에 대하여 불가피하다고 판단하는 경우를 제외하고는 매각이 제한됩니다.

【한국거래소가 불가피하다고 판단하는 경우】

코스닥시장 상장규정 제21조(상장 후 매각제한)
② 제1항을 적용함에 있어 법령상 의무의 이행, 코스닥상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업의 인수 또는 합병 등에 대하여 거래소가 불가피하다고 판단하는 경우에는 상장 후 매각제한의 예외를 인정할 수 있다. 다만, 법령상 의무의 이행, 인수 또는 합병 등으로 인하여 주식등을 취득하거나 교부받은 자는 잔여기간동안 동 의무를 이행하여야 한다.

코스닥시장 상장규정 시행세칙 제20조(상장 후 매각제한)
② 규정 제21조제2항에서 "코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선"이라 함은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우를 말한다.
1.기술향상ㆍ품질개선ㆍ원가절감 및 능률증진을 위한 경우
2.연구ㆍ기술개발을 위한 투자금액이 과다하거나 위험분산을 위하여 필요한 경우
3.전문경영인 영입 등 지배구조의 투명성확보를 위한 경우
4.거래조건의 합리화를 위한 경우
5. 그 밖에 기업의 인수나 합병으로 인한 기대효과가 최대주주등의 지분매각을 금지하는 효과보다 크다고 거래소가 인정하는 경우

【상장 후 유통가능물량 및 매도금지물량】

(단위 : 주, %)

구분
주주명
관계
주식의 종류
공모 후
유통가능
유통불가능
매각제한
기간
매각제한 
사유

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주
등
최우식
본인
보통주
936,180
20.26%
-
-
936,180
20.26%
3년
주2)

김태규
등기임원
보통주
730,808
15.81%
-
-
730,808
15.81%
3년
주2)

OOO
최대주주
친인척
보통주
400
0.01%
-
-
400
0.01%
1년
주3)

1년 이내
OOO 등 3인
일반
전환상환
우선주
11,814
0.26%
-
-
11,814
0.26%
1년
주4)

벤처금융
LB유망벤처산업펀드
벤처금융
보통주
394,690
8.54%
276,283
5.98%
118,407
2.56%
1개월
주9)

엠포드-하랑
AI신기술투자조합1호
벤처금융
전환상환
우선주
287,600
6.22%
81,359
1.76%
206,241
4.46%
1개월
주5)

아주좋은기술금융펀드
벤처금융
보통주
152,396
3.30%
106,677
2.31%
45,719
0.99%
1개월
주9)

아이엠엠IMM
세컨더리 벤처펀드 제4호
벤처금융
보통주
144,298
3.12%
40,821
0.88%
103,477
2.24%
1개월
주5)

아주디지털 콘텐츠투자조합
벤처금융
보통주
113,234
2.45%
79,264
1.71%
33,970
0.73%
1개월
주9)

2014KIF-아주IT전문투자조합
벤처금융
보통주
113,234
2.45%
79,264
1.71%
33,970
0.73%
1개월
주9)

더웰스 세컨더리
제1호 투자조합
벤처금융
보통주
88,064
1.91%
24,912
0.54%
63,152
1.37%
1개월
주5)

로그성장기여1호펀드
벤처금융
보통주
24,558
0.53%
6,947
0.15%
17,611
0.38%
1개월
주5)

전문투자자
티그리스인베스트먼트
주식회사
전문투자자
보통주
38,240
0.83%
-
-
38,240
0.83%
1개월
주5)

이베스트투자증권
전문투자자
보통주
23,200
0.50%
-
-
23,200
0.50%
1개월
주5)

신영증권주식회사
전문투자자
보통주
20,150
0.44%
-
-
20,150
0.44%
1개월
주5)

KB증권
전문투자자
보통주
39,390
0.85%
-
-
39,390
0.85%
6개월
주5),주8)

일반법인
창조투자자문
일반법인
전환상환
우선주
19,694
0.43%
-
-
19,694
0.43%
1년
주4)

티지나래
일반법인
전환상환
우선주
11,816
0.26%
-
-
11,816
0.26%
1년
주4)

기타
1%이상 주주
보통주
674,533
14.59%
674,533
14.59%
-
-
-
-

소액 주주
보통주
389,824
8.43%
389,824
8.43%
-
-
-
-

우리사주조합(사전배정분)
보통주
98,798
2.14%
-
-
98,798
2.14%
'23.05.31
주6)

공모주주
기관투자자 및 일반청약자
보통주
300,000
6.49%
300,000
6.49%
-
-
-
-

대표주관회사 의무인수분
보통주
9,000
0.19%
-
-
9,000
0.19%
-
주7)

합계
4,621,921
100.00%
2,059,884
44.57%
2,562,037
55.43%
-
-

주1)
유통가능물량은 공모주식수 변동 및 수요예측 시 기관투자자의 의무보유확약, 청약 시 배정군 별 배정주식수 변경 등이 발생할 경우 변동될 수 있습니다.

주2)
최대주주는 「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제1호에 따른 의무보호예수 기간 1년 외에 상장 후 경영안정성 제고를 위하여 2년을 추가로 자발적 의무보유함으로써 보유주식을 상장일로부터 총 3년 간 의무보유합니다.

주3)
최대주주의 특수관계인은 「코스닥시장 상장규정」 제21조 제1항 제1호에 의거하여 상장일로부터 1년 간 의무보유합니다.

주4)
상장예비심사청구일 전 1년 이내에 제3자배정으로 주식등을 취득하거나 최대주주등의 소유주식을 취득한 경우 「코스닥시장 상장규정」제21조 제1의2항에 의거하여 상장일로부터 1년 간 의무보유등록합니다.

주5)
투자기간이 2년 미만인 벤처금융 또는 전문투자자의 보유주식은 「코스닥시장 상장규정」제21조 제2항에 의거하여 상장일로부터 1개월 간 의무보유 등록합니다

주6)
당사는 2019년 6월1일 무상출연을 통해 우리사주조합에게 98,798주를 배정하였으며, 해당 주식은 배정일로부터 4년인 2023년 5월 31일까지 매각이 제한됩니다.

주7)
상장주선인인 KB증권 주식회사는 코스닥시장 상장규정에 의거 상장을 위해 모집/매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과 시 10억원에 해당하는 수량)을 모집, 매출하는 것과 같은 가격으로 취득하여 상장일로부터 3개월 간 매각이 제한됩니다.

주8)
상장주선인인 KB증권이 2020년 9월 11일 제3자배정 유상증자로 취득한 주식은 투자기간이 6개월 미만으로 「코스닥시장 상장규정」제21조 제1항 제7호에 따라 수요예측 이후 공모가격과의 괴리가 50% 이내일 경우 규정상 의무보유는 1개월로 변경될 수 있으나, 보수적인 관점에 따라 6개월로 기재하였습니다.

주9)
「코스닥시장 상장규정」에 따른 의무보유대상자가 아니나, 투자자보호 및 상장 후 안정적 주가 유지를 위해 자발적으로 상장일로부터 1개월동안 의무보유 예정입니다.

당사의 상장예정주식수 4,621,921주 중 약 44.57%에 해당하는 2,059,884주는 상장 직후 유통가능한 물량입니다. 유통가능한 물량의 경우 상장일부터 매도가 가능하므로 해당 물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있으며, 추가적으로 최대주주 등 의무보유예탁 대상자들의 의무보유기간이 종료되는 경우 추가적인 물량출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

라. 공모가액 산출 관련 위험

당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 상장예비심사 외형요건 중 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 공모가액 산출 시 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리 당사의 2023년 추정 실적 당기순이익을 연 19%의 할인율로
2.33년
할인한 2021년
8월말
현가를 적용하였습니다.
2023년 추정 당기순이익은 당사가 자체적으로 추정한 실적이므로 향후 이를 달성하지 못할 가능성이 있으며, 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급증하는 매출은 증권신고서 제출일 현재 당사의 매출구조와 매우 상이할 수 있으며, 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 연 할인율 19%가 이러한 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다. 

「코스닥시장 상장규정」 제2조 제31항 제2호에 의한 기술성장기업으로, 일반적인 신규상장기업 대비 높은 경영실적을 시현하지 못하고 있는 바 동 규정 제6조의 신규상장 심사요건 중 제6항의 경영성과 및 시장평가 등 요건을 면제 받았습니다. 또한 이와 관련하여 공모가액 산출에 최근 사업연도 또는 분ㆍ반기 경영실적을 적용하는 일반적인 신규상장기업과는 달리, 2023년도 당기순이익을 추정하여 2021년
8월말 현가로 할인한 수치를 적용하는 방법을 사용하였습니다. 본 증권신고서 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역』에 당사가 추정하는 향후 경영실적 내역을 기재하였으며, 당사의 요약 (추정)손익계산서는 아래와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

【2021~2023년 사업 부문별 (추정)영업수익】

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
940
1,679
3,002

해외
-
433
2,536

DEEP:CHEST
국내
476
827
1,434

해외
-
270
1,584

DEEP:DENTAL
국내
426
800
1,505

DEEP:ENDO
국내
-
567
993

DEEP:LUNG
국내
211
387
708

DEEP:NEURO
국내
100
174
499

DEEP:BREAST
국내
-
47
80

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
980
1,972
3,487

해외
-
1,168
2,005

인공지능 개발툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
141
2,745

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
94
1,051

해외
-
54
1,146

합계
3,268
8,797
24,228

당사가 금번 공모가액 산출에 적용한 2023년 추정 당기순이익은 향후 사업이 당사가 수립한 사업계획대로 원활히 진행될 것을 가정하여 추정한 수치이며, 2023년 추정 당기순이익을 할인하여 공모가액을 산출하는 과정에서 평가자의 자의성 개입 가능성이 존재합니다. 또한, 당사가 추정한 사업 분야별 매출액이 향후 코로나바이러스감염증-19의 확산이 지속되어 국내외 경제 환경 회복이 지연되는 등의 요인으로 당사의 추정 실적 예상대로 발생하지 않을 위험이 존재합니다. 당사가 제시한 (추정)손익계산서 상의 영업수익, 영업이익, 당기순이익 등은 당사의 과거 영업실적 추이와의 연속성 및 연관성이 적습니다. 당사의 추정 매출 및 손익은 2021년 코로나바이러스감염증-19에 의한 국내외 경제적 환경이 적어도 2019년 수준으로 회복한다는 가정 하에 2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월말 현가로 환산하였으며, 연 19%의 할인율을 적용하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 다만 이러한 할인율의 적용이 당사 사업의 불확실성을 완벽하게 반영하는 것은 아님에 유의하시기 바랍니다.

마. 공모주식수 변경 위험

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

증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정에 따르면 증권시장에 상장하기 위하여 지분증권을 모집 또는 매출하는 경우로서 모집 또는 매출할 증권 수를 당초에 제출한 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, 증권신고서 효력 발생일에 영향을 미치지 아니하고 신고서 제출일 현재 증권신고서에 기재된 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 공모주식수가 변경될 수 있으니 투자시 유의하여 주시기 바랍니다.

바. 주식매수선택권, 신주인수권 행사 및 전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 주가 희석화 위험

증권신고서 제출일 현재 당사가 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권은 총 270,276주로 공모 후 주식수 4,922,197주(잠재적 희석가능주식수 포함) 기준 5.49%에 해당됩니다. 그리고 당사는 보통주 330,924주로 전환가능한 전환상환우선주를 발행하였으며 보통주 전환 시 상장 후 1개월(일반 개인투자자 보유주식은 1년) 이후 매각가능합니다. 또한 당사는 금번 공모 시「증권인수업무 등에 관한 규정」제 10조의2에 따라 기업공개를 위한 대표주관업무 수행의 보상으로 당사로부터 신주를 취득할 수 있는 권리(이하 "신주인수권")를 대표주관회사가 취득할 수 있도록 해당 신주인수권 30,000주에 관한 계약을 체결하였습니다.
주식매수선택권 및 신주인수권의 행사 혹은 전환상환우선주의 보통주 전환으로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사의 상장 후 주가에 희석화 요인으로 작용할 수 있습니다. 

당사는 설립 이후 2차례의 회사의 경영 및 기술혁신 등에 기여한 임직원에게 주식매수선택권을 부여한 바 있으며, 증권신고서 제출일 현재 주식매수선택권 부여 현황은 다음과 같습니다. 

【주식매수선택권 부여 현황】

(단위 : 주, 원)

부여회차
부여대상
부여 주식
종류
부여
주식수
기행사
주식수
취소
주식수
잔여
주식수
행사
가격
부여일
행사 가능 기간

1차
임직원 1인
보통주
60,276
-
-
60,276
2,500
2019.10.11
2021.10.11
~2026.10.11

2차
임직원 17인
보통주
218,000
-
8,000
210,000
14,000
2020.07.28
2022.07.28
~2027.07.28

합계
278,276
-
8,000
270,276
-
-
-

상기와 같이 증권신고서 제출일 현재 미행사 주식매수선택권은 총 270,276주로 공모 후 주식수 4,922,197주(잠재적 희석가능주식수 포함) 기준 5.49%에 해당합니다. 미행사 주식매수선택권 270,276주 중 상장 후 1년 이내에 행사 가능한 주식매수선택권은 60,276주이며, 추후 잔여 주식매수선택권이 행사기간 이후 일시에 행사되어 유통될 경우 주식매수선택권에 의해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을수 있으니, 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2020년 9월 11일 엠포드-하랑AI신기술투자조합 1호, KB증권, 창조투자자문, 티지나래외 일반 개인투자자 3인을 대상으로 인수총액 9,401,161,518원에 해당하는 전환상환우선주 370,314주를 발행하였습니다. 해당 전환상환우선주 중 KB증권 39,390주는 2020년09월 29일 보통주로 전환되었습니다. 미전환 전환상환우선주 전량 보통주 전환 시 330,924주의 주식이 추가로 발행되며 전환된 보통주는 상장 후 1개월(일반 개인투자자 보유주식은 1년)뒤 매각가능합니다. 추가 주식수 증가로 인해 기존 주주의 주식가치가 희석될 수 있는 점을 참고하시기 바랍니다. 해당 전환상환우선주의 세부내역은 다음과 같습니다.

구분
내용

투자처
엠포드-하랑 AI신기술투자조합 1호 등

발행일
2020년 09월 11일

우선주 발행주식수
185,157주

1주당 발행가액
50,774원

인수총액
9,401,161,518원

대상주식수 주1)
370,314주

전환권행사가액 주1),주2)
25,387원

전환에 관한 사항
발행시 ~10년

상환에 관한 사항
발행일로부터 3년 ~10년

조기상환시 이율
8.00%

행사여부
2020년 09월 29일 일부 전환

인수인

엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 (7,301,301,200원)
KB증권(999,993,930원)

창조투자자문(499,971,578원)

티지나래(299,972,792원)

개인투자자 3인(299,922,018원)

비고

상장 후
의무보유
1개월(개인투자자 3인은
의무보유
1년)

주1)
2020년 9월 11일에 발행한 전환상환우선주 전체 발행분(대상 주식수) 370,314주 중 39,390주는 2020년 9월 29일에 보통주로 전환되었으며, 그 외 330,924주는 증권신고서 제출일 현재 전환상환우선주로 보유하고 있습니다.

주2)
2020년 9월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 실행됨에 따라, 전환권 행사가액이 기존의 50%로 감소하였으며, 대상주식수가 기존의 2배로 증가하였습니다.

한편, 전환상환우선주 계약서 상 전환조건에는 상장시 공모가격을 30% 할인한 가격이 전환가격을

하회하는 경우
, 전환가
격을 공모가격의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정하게 되어있습니다. 증권신고서 제출일 현재 당사의 희망공모가액 밴드는 31,500원 ~ 42,000원으로, 수요예측 이후 확정된 최종 공모가액이 36,267원 이하로 결정될 경우 계약서 상 전환조건에 따라 전환가격 및 전환비율이 조정되고 전환시 발행되는 보통주식수가 증가할 수 있습니다.

[희망공모가액 밴드 하단 31,500원 확정시 Refixing 증가 주식수]

(단위 : 원, 주)

투자자
발행단가
전환가격
조정 전환가격
부여주식수
조정주식수
증가주식수

엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 등
25,387
25,387
22,050
330,924
381,005
50,081

희망공모가액 밴드 하단인 31,500원 확정시 전환가격은 공모가격의 70%인 22,050원으로 전환가격이 조정되
며, 당초 전환시 330,924주가
증가하나 Refixing조건에 따라 추가적으로 50,081주가 더 증가합니다. 추가적인 전환 주식수 증가로 인해 기존주주의 주식가치가 희석될 수 있는 점을 참고하시기 바랍니다.

【전환상환우선주 주요조건】

전환조건 및 투자금반환조건

전환 조건

발행일로부터 10년이 경과하거나 그 기간 동안 투자자의 전환청구가 있는 경우 그 10년이 되는 다음날 또는 전환청구가 있는 날부터 보통주로 전환되며, 전환비율은 원칙적으로 우선주 대 보통주의 비율을 1대 1로 하며, 아래와 같은 Re-fixing 조항을 포함합니다.

1) 유상증자를 실시하거나, 주식 관련 권리를 발행하거나, 회사합병 등을진행하거나 하는 경우로서 1주당 발행가격, 처분가격, 합병가격, 전환가격, 행사가격, 양도가격 등 거래의 대가가 전환가격을 하회하는 경우 전환가격을 1주당 거래대가로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
2) 경영권 변경을 수반하는 거래활동이 있는 경우, 1주당 거래대가의 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회하는 경우, 전환가격을 거래단가 등의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정

3) 상장시 공모가격을 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회하는 경우, 전환가격을 공모가격의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정

4) 주식의 분할, 병합, 무상증자, 자본의 감소 등으로 전환가격을 조정하지 아니하면 직전의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”와 해당 사건 직후의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”가 달라지는 사건이 발생한 경우에는, 해당 사건 전후의 두 수치가 동일하게 유지되도록 전환가격을 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
5) 분할 또는 합병 등이 이루어지는 경우에는 그 사유가 발생하기 전에 본건 우선주가 보통주식으로 전환되었다면 받을 수 있었던 대가가 본건 우선주로서 받을 수 있는 대가 보다 큰 경우, 보통주식으로 전환되었다면
 받을 수 있었던 대가를 받도록 전환가격을 조정

투자금
반환조건

1) 회사 또는 이해관계인의 진술 및 보장이 허위 또는 부정확하게 되었다는 점이 밝혀진 경우

2) 회사 또는 이해관계인이 본 계약을 위반한 경우

3) 회사 또는 이해관계인이 거래종결 후 상법, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 등의 법률을 위반하여 본 계약을 성실히 이행할 수 없는 경우

4) 회사, 이해관계인 또는 임직원이 상호 또는 제3자와의 분쟁 등으로 피투자기업의 사업추진이 불가능 할 경우

5) 회사가 투자자에게 제출한 사업계획서상의 내용이 사실과 상이한 사항이 발견되어 사업계획 실현이 불가능하다고 투자자가 판단할 경우

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 30,000주에 관한 계약을 체결하였습니다. 이에 따라 상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내에 신주인수권 30,000주가 보통주로 행사 가능합니다. 신주인수권의 행사로 인하여 신주가 발행되어 보통주로 시장에 출회될 경우 당사 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 청약자 유형군별 배정비율 변경 위험

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

증권신고서 제출일 현재 금번 총 공모주식 300,000주의 청약자 유형군별 배정비율은 일반청약자 75,000~90,000주(공모주식의 25.0~30.0%), 기관투자자 210,000~225,000주(공모주식의 70.0~75.0%) 입니다. 기관투자자 배정주식 210,000~225,000주를 대상으로 2021년
08월 02일~08월 03일
에 수요예측을 실시하여 배정하며, 동 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 청약자 유형군별 배정비율이 변경될 수 있습니다.

한편, 2021년
08월 05일~08월 06일
에 실시되는 청약 결과 잔여주식이 있는 경우에는 추첨에 의한 재배정을 하게 됩니다. 만약 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제12항에 따라 잔여주식을 배정할 계획입니다.

아. 유사회사 선정의 부적합 가능성

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

금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등에 대한 평가를 바탕으로 최종 비교회사를 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.

상기 기준에 따른 비교회사의 선정은 비교회사의 사업 내용이 일정 부분 당사의 사업과 유사성을 가지고 있어 기업가치 평가요소의 공통점이 있고, 일정 수준의 질적 요건을 충족하는 비교회사를 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 비교회사의 선정이라고 판단할 수 없습니다.

특히 금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 최종 유사기업으로 선정된 회사는 비트컴퓨터, 유비케어, 위세아이텍 등 총 3개 회사로,

동 회사들의 자산총계, 매출액 등 규모가
당사의 재무 규모와 비교하였을 때 다소 차이가 있습니다. 또한 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.

자. 코스닥시장 상장요건 미충족 위험

금번 공모는 「코스닥시장 상장규정」에서 규정하고 있는 주식의 분산요건을 충족할 목적으로 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다.
금번 공모 후 당사가 신규상장신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우, 코스닥시장에서 거래할 수 없어 당사의 주식을 취득하는 투자자께서는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다. 당사가 상장 재심사 사유에 해당하는 경우, 당사 주식의 상장일정 연기를 유발할 수 있으며, 상장 일정이 연기되는 경우 당사의 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 2020년 12월 14일 상장예비심사청구서를 제출하여 2021년 06월 10일자로 한국거래소로부터 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 당사가 한국거래소로부터 수령한 공문에 따르면, 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있습니다. 그러나 상장 전 하기와 같은 사유가 발생하고 한국거래소가 판단하기에 상장예비심사 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있다고 인정하는 경우, 한국거래소는 상장예비심사 승인의 효력을 인정하지 않을 수 있습니다. 이 경우 당사는 상장예비심사청구서를 다시 제출하여 심사를 받아야 할 수도 있으며, 당사 주식의 상장 연기 혹은 상장 취소로이어질 수 있습니다.

그러나 청약일 이후『코스닥시장 상장규정』 제6조 제1항 제3호에 의한 "주식분산요건"의미충족하는 사유가 발생할 수 있으며,『코스닥시장 상장규정』 제9조 제1항에서 정하는 1) ~ 6) 사항에 해당하는 경우 한국거래소는 본 예비심사결과의 효력을 인정하지 않을 수 있습니다. 이 경우 당사는 상장예비심사청구서를 다시 제출하여 심사를 받아야 할 수도 있으며, 당사 주식의 신규 상장 연기 혹은 상장 취소로 이어질 수 있습니다.

당사는 "주식분산요건"의 미충족 사유 발생 시 대표주관회사와 협의를 통하여 재공모를 하거나 신규상장 취소 여부를 결정할 계획이며, 당사가 "주식분산요건"을 미충족하여 신규상장 취소를 결정하거나 한국거래소에 신규 상장 신청일까지『코스닥시장 상장규정』 제9조제1항에서 정하는 1) ~ 6) 중 어느 하나에 해당하여 예비심사결과의 효력을 인정받지 못하여 신규 상장 여부를 취소하는 경우 일반 청약자의 청약금은 청약자에게 즉시 반환할 예정입니다. 다만, 청약증거금 납입일로부터 반환일까지 기간에 대한 경과이자는 일반 청약자에게 반환되지 않습니다.

1. 상장예비심사결과

□ ㈜딥노이드가 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사청구서 및 동 첨부서류를 코스닥시장상장규정(이하 “상장규정”이라한다) 제8조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('21.06.10)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 제6조 제1항 제3호(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 제9조 제1항에서 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 제4조 제4항 제2호의 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 제4조 제2항 제1호의 서류(최근 사업연도 재무제표 및 감사인의 감사보고서)에 대한 외부감사및회계등에관한규정 제23조의 규정에 의한 감리결과 금융위원회 또는증권선물위원회가 상장예비심사청구법인에 대하여 과징금 부과를 의결하거나 동규정 제26조 제1항 제3호(1년 이내의 증권 발행제한) 또는 제26조 제7항(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 제4조 제2항 제1호의 서류(최근 사업연도 재무제표 및 감사인의 감사보고서)에 대한 외부감사및회계등에관한규정 제23조의 규정에 의한 감리결과 증권선물위원회가 상장예비심사청구법인에 대하여 동규정 제26조 제1항 제1호ㆍ제2호ㆍ제4호에 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 제6조 제1항 제19호의 규정에 의한 신규상장 심사요건을 기준으로 심사하여 심사결과가 상장예비심사결과의 효력불인정에 해당하는 경우에는 시장위원회의 심의ㆍ의결을 거쳐 상장예비심사결과의 효력을 인정하지 아니할 수 있음

3. 기타 신규상장에 필요한 사항

□ 청구법인은 코스닥시장상장규정 제4조 제4항에서 정하는 다음 각 호 해당하는 사유가발생한 때에는 그에 관련된 서류를 제출하여야 함

1) 증권에 관한 사항에 대한 이사회나 주주총회의 결의

2) 경영상 중대한 사실(발행한 어음 또는 수표의 부도, 합병등, 소송의 제기, 영업활동의 중지, 주요자산의 변동 등)

3) 모집 또는 매출의 신고를 한 때에는 투자설명서(예비투자설명서를 포함한다). 이 경우 기재내용의 정정사항을 포함한다.

4) 당해 사업연도 반기종료 후 45일이 경과한 경우 반기재무제표 및 감사인의 검토보고서

5) 최근 사업연도의 결산 승인을 위한 주주총회가 개최된 경우 최근 사업연도의 재무제표 및 감사인의 감사보고서

만약 당사의 상장적격성심사 결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생할 경우 이는 당사 주식 상장 일정의 연기 또는 상장의 승인 취소를 유발할 수 있으며, 이에 따라 당사의 주식의가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

차. 증권신고서 정정 위험

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

본 증권신고서(예비투자설명서)에 대하여 정부 또는 금융위원회가 본 신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 본 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 당사에 대한 투자책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다. 또한, 본 주권은 정부 및 금융기관이 보증한 것이 아니며, 투자위험 역시 투자자에게 귀속되오니 투자자께서는 투자 시 이점에 유의하시기 바랍니다.

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

카. 상장 후 주가의 공모가액 하회 위험

코스닥시장 상장 후
주식시장 상황 등에 따라 주가는 최초 공모가액을 하회할 수도 있으며,
이 경우 공모가격에

금번 공모주식을 취득한 투자자는 투자원금 손실을 입을 수 있습니다.

수요예측을 거쳐 당사와 대표주관회사 간 협의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 기업공개 이후 시장에서 거래될 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 당사의 재무실적, 당사 및 당사가 경쟁하는 업종의 전망, 당사의 경영진, 당사의 과거 및 현재 영업 상황, 당사의 미래수익 및 원가구조에 대한 전망, 당사의 발전 전망, 당사와 유사한 사업 활동을 영위하고 있는 공개기업의 기업가치평가, 한국 주식시장의 변동성 여부와 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 따라서 투자자께서는 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 재매각하지 못할 수 있으며, 그 결과 투자금액의 일부 또는 전부에 대한 손실이 발생할 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

타. 환매청구권 미존재 위험

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

금번 공모의 대표주관회사인 KB증권㈜는 2016년 12월 13일 개정되어 2017년 01월 01일부로 시행된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3에 명시된 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(환매청구권)가 부여되지 않습니다. 따라서 일반청약자는 해당 권리를 행사할 수 없으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

파. 재무상황 변동 위험

본 증권신고서상의 재무제표에 관한 사항은
2
021년도 1분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으니 투자에 유념하시기 바랍니다.
본 증권신고서(예비투자설명서)에 기재된 재무제표의 작성기준일 이후 본 증권신고서(예비투자설명서) 제출일 사이에 발생한 것으로 증권신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름표 또는 손익사항에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다.

당사는 2021년 1분기 재무제표에 대해 회계법인으로 검토받은 K-IFRS 기준 검토보고서를기준으로 본 증권신고서를 작성하였습니다. 본 증권신고서 상의 재무제표는 2021년 1분기재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자시 유의하시기 바랍니다.

하. 소수주주권 행사로 인한 소송 위험

소수주주의
소수주주권 행사로 당사는 소송위험에 노출될 수 있습니다.

본건 공모 이후 당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에 상장될 예정입니다. 상법상 상장회사 특례 규정인 제542조의6(소수주주권)에 따라 의결권이 없는 주식을 제외하고 회사의발행주식총수의 1.5%에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 주주총회 소집청구 및 회사의 업무, 재산상태를 조사하기 위하여 법원에 검사인 선임을 청구할 수 있고, 1.0%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.5%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다.

또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.25%)에 해당하는 주식을 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 이상 보유한 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 상대로상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있습니다.

거. 집단 소송으로 인한 소송 위험

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

「증권관련 집단소송법」은 2005년 01월 01일부터 시행되었습니다. 국내 상장기업 주식을 집단적으로 0.01% 이상 보유하고 있으며, 해당 기업이 발행한 증권과 관련하여 자본시장 거래에서 피해를 입었다고 주장하는 투자자 집단을 대표하여 1인 이상의 대표성 있는 원고가 집단소송을 제기할 수 있도록 허용합니다.

증권 관련 집단소송에서 인정되는 소인으로는 증권신고서 또는 투자설명서에 기재된 호도적 정보, 호도적인 사업보고서의 공시, 내부자 및 불공정 거래, 시세조작 등으로 인해 발생한 피해에 대한 청구, 회계부정으로 유발된 피해에 대해 외부회계법인을 대상으로 제기한 청구 등을 들 수 있습니다. 당사가 미래에 집단소송의 피고가 되지 않으리라고 확신할 수 있는 근거는 없습니다. 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목되면, 상당한 비용이 발생함은 물론 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

너. 주가의 일일 가격제한폭 변경

2015년 06월 15일부터
코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의 ±15%에서 ±30%로 확대되었으므로, 투자 시 유의하시기 바랍니다.

2015년 06월 15일부터 코스닥시장과 유가증권시장 주식의 일일 가격제한폭이 기존의±15%에서 ±30%로 확대되었습니다. 이에 따라 상장일 이후 당사 주식의 장중 가격 변동폭이 이전의 공모주 투자 사례 대비 클 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

더. 미래예측진술에 대한 위험

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

기 언급된 당사 사업 관련 위험 이외에도 다른 요인으로 인해 본 증권신고서에 포함된 다양한 미래예측진술과 실제 발생한 결과가 상이할 수 있습니다. 이들 요인에는 다음과 같은사항이 포함됩니다.

- 일반적인 경제, 사업, 정치 상황 및 부정적인 규제, 법률 발생
- 금리 변동 및 당사의 채무상환 능력
- 소비자 신뢰 저하 및 소비심리 하락
- 당사 관련 산업 경쟁구도 변화
- 금융시장 상황 및 환경의 변화

이러한 위험과 관련된 특정 기업정보 공시는 그 특성상 추정치에 불과하며, 이 같은 불확실성이나 위험 중 하나라도 실현되는 경우 실제 결과는 과거 실적은 물론 추정치 및 예상치와도 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 매출액 감소, 비용 증가, 자본비용 증가, 자본투자 지연, 실적 개선 예상치 달성 실패 등이 발생할 가능성이 있습니다.

또한 법으로 요구하는 경우를 제외하고 당사는 새로운 정보 취득, 미래 사건 발생 등과 무관하게 미래예측진술을 업데이트하거나 수정할 의무가 없으며, 그러한 의무를 명시적으로부인하는 바입니다. 따라서 투자자께서는 본 증권신고서의 공개일자 기준으로 작성된 미래예측진술에 지나치게 의존해서는 안된다는 점을 유의하시기 바랍니다.

러. 공모일정 변동 가능 위험

본 증권신고서 상의 공모일정은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 변경될 수 있습니다. 당사가 금번 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여
상장예비심사결과를 통보 받은 날로부터 6개월 이내인 2021년 12월09일까지 신규상장신청 미완료 시 코스닥시장상장규정 제9조 제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.

본 증권신고서상의 공모일정 및 기재사항은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 청약일 전에 변경될 수 있으니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 2020년 12월 14일 상장예비심사청구서를 제출하여 2021년 06월 10일자로 한국거래소로부터 상장예비심사를 승인 받았습니다. 당사는 코스닥시장상장규정 제9조 제1항 제5호에 의거, 상장예비심사결과를 통보받은 날로부터 6개월 이내인 2021년 12월 09일까지 신규상장 신청을 완료하여야 합니다. 당사가 금번 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여 2021년 12월 09일까지 신규상장신청 미완료 시 코스닥시장상장규정 제9조 제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.

머. 상장주선인의 당사 주식취득에 따른 이해관계 상충 위험

대표주관회사인 KB증권㈜는 당사가 진행한 제3자배정 유상증자에 참여하여, 증권신고서 제출일 기준 당사의 주식을 취득한 사실이 존재합니다. 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 따르면, 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 금융투자회사)와 공동으로 하여야 한다고 명시하고 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 KB증권㈜의 지분율은 0.91%으로, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제6조 제5항에 의거하여 KB증권㈜는 당사 주식의 100분의 5 미만의 주식 보유로 당사의 상장주선인으로서의 주관회사 업무를 적법하게 수행할 수 있다고 판단됩니다.

그럼에도 불구하고
KB증권㈜는 당사의 상장주선인이자 전문투자자로서 당사 주식을 보유하고 있음으로 인해 금번 공모를 진행하는 과정에서 이해상충 발생 가능성이 존재하며, 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

대표주관회사인 KB증권㈜는 당사가 진행한 제3자배정 유상증자에 참여하여, 증권신고서 제출일 기준 당사의 주식을 취득한 사실이 존재합니다.

【상장주선인 주식 취득 내역】

(단위 : 주, 백만원)

주주명
구분
주식의 종류
취득일
취득주식수
지분율
주당 취득가액
총 취득금액
의무보유기간

KB증권㈜
제3자배정 유상증자
보통주
2020.09.11
39,390
0.91%
25,387원
99,974
상장일로부터 6개월

주1)
상장주선인인 KB증권이 2020년 9월 11일 제3자배정 유상증자로 취득한 주식은 투자기간이 6개월 미만으로 「코스닥시장 상장규정」제21조 제1항 제7호에 따라 수요예측 이후 공모가격과의 괴리가 50% 이내일 경우 규정상 의무보유는 1개월로 변경될 수 있으나, 보수적인 관점에 따라 6개월로 기재하였습니다.

주2)

상장주선인인 KB증권은 2020년 09월 11일 제3자배정 유상증자로 전환상환우선주 19,695주를 취득하였으며, 2020년 9월 28일자본잉여금을 재원으로 하여 1주당 1주의
비율의 신주 배정방식 무상증자를 진행하여 주식수 19,695주가 증가하였습니다. 한편, KB증권은 2020년 09월 29일 전환상환주 전부를 보통주로 전환하였습니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 따르면, 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 금융투자회사)와 공동으로 하여야 한다고 명시하고 있습니다.

증권신고서 제출일 현재 KB증권㈜의 지분율은 0.91%으로, 증권 인수업무 등에 관한 규정 제6조 제5항에 의거하여 KB증권㈜는 당사 주식의 100분의 5 미만의 주식 보유로 당사의 상장주선인으로서의 주관회사 업무를 적법하게 수행할 수 있다고 판단됩니다.

【증권 인수업무 등에 관한 규정】

제6조(공동주관회사)

① 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 5 이상의 주식 등을 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」제2조 제1항 제8호 및 「코스닥시장 상장규정」제2조 제22항에 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 제14조 제1항을 준용한다.

③ 제2항에 불구하고 금융투자회사가 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제26조 제6항 제2호에 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」제2조 제5호에 따른 중소기업창업투자조합

2.「여신전문금융업법」제41조 제3항에 따른 신기술사업투자조합

3.「벤처기업 육성에 관한 특별조치법」제4조의3에 따른 한국벤처투자조합

4. 법 제249조의10에 따라 금융위원회에 등록된 사모투자전문회사(사모투자전문회사가 금융투자회사 또는 발행회사의 이해관계인이 아닌 경우에 한한다.)
⑤ 제2항에 불구하고 금융투자회사가 보유하고 있는 발행회사의 주식등 중 다음 각 호의 요건을 충족하는 주식등은 금융투자회사가 보유한 것으로 보지 아니 한다.
1. 기업공개의 경우 : 주식등의 취득일이 상장예비심사청구일 이전이고, 해당 주식 등을 한 국예탁결제원에 보호예수하겠다는 확약서(<별지 제1호 서식>)를 협회에 제출한 경우
2. 장외법인공모의 경우 : 주식등의 취득일이 장외법인공모를 위한 대표주관계약 체결일 이전이고, 해당 주식등을 한국예탁결제원에 보호예수하겠다는 확약서 (<별지 제1호 서식>)를협회에 제출한 경우
⑥ 금융투자회사는 제5항의 확약서를 대표주관계약 체결일(대표주관계약을 체결한 이후 주식등을 취득한 경우에는 취득일)로부터 5 영업일 이내에 협회에 제출하여야 하며, 기업공개또는 장외법인공모 이전에 해당 확약내용에 변경이 발생하는 경우 협회에 지체없이 신고하여야 한다.
⑦ 제5항의 주식등을 발행한 발행회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 금융투자회사는 다음 각 호의 기간동안 한국예탁결제원에 해당 주식등을 지체없이 보호예수하고, 한국예탁결제원이 발행한 보호예수증명서를 보호예수일로부터 10 영업일 이내에 협회에 제출하여야 한다.
1. 기업공개의 경우 : 한국거래소 상장일로부터 6개월간
2. 장외법인공모의 경우 : 장외법인공모 주식의 발행일로부터 6개월간

그럼에도 불구하고 KB증권㈜는 당사의 상장주선인이자 전문투자자로서 당사 주식을 보유하고 있음으로 인해 금번 공모를 진행하는 과정에서 이해상충 발생 가능성이 존재하며, 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

버. 향후 사업 전망 위험

본 증권신고서(예비투자설명서)는 향후 사업 전망에 대한 증권신고서(예비투자설명서) 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 시점의전망을 포함하고 있습니다. 이와 같은 전망 수치들은 시장의 추세 및 당사의 영업환경 등에 따라 변동될 수 있으며, 기타 불확실한 요인들을 고려하지 않은 수치입니다.

당사가 영위하는 주요 사업 영역인
X-ray, CT
등 의료영상 인공지능 판독시장에서 코로나19와 같은 팬데믹 발생, 대체기술의 출현 등을 원인으로 시장의 성장추세가 둔화될 수 있습니다. 아래와 같이 2015년부터 2020년까지 주요 질환의 영상 진단료 총액의 연도별 증가율이 낮아지는 추세가 장기화되는 경우 당사의 영업환경과 실적에 변동이 발생할 수 있습니다. 

【2015년 ~ 2020년 주요 질환의 연도별 진단료 변화 추이】

(단위 : 백만원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년

뇌 MRI
87,184
97,935
100,266
95,431
113,307
103,927

흉부 CT
226,521
266,857
289,262
332,116
366,169
346,281

흉부
X-ray

182,626
200,513
199,233
220,007
229,376
214,040

척추 MRI
29,355
32,051
34,396
37,360
41,251
41,781

척추
X-ray

109,801
122,297
131,732
138,997
150,037
148,108

유방촬영술
23,562
25,919
25,898
26,617
26,931
25,763

위+대장 내시경

241,301
253,095
260,406
286,608
306,077
296,237

파노라마 X-ray
106,087
120,234
136,942
152,648
174,612
185,638

합계
1,006,436
1,118,901
1,178,136
1,289,785
1,407,760
1,361,777

변화율
-
11.17%
5.29%
9.48%
9.15%
-3.27%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 질환별 2015년~2020년 연도별 진료금액 재구성

따라서 향후 실제 시장의 규모나 당사의 실적 등은 전망 수치와 상이할 수 있습니다. 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.

서. 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, 제2조 제8호에 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. 제6조 제4항 제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조 제3항 제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인

다.「사립학교법」제2조 제2호에 따른 학교법인

라.「중소기업창업 지원법」제2조 제4호에 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.

어. 비교기업 선정의 부적합 가능성

당사는 금번 공모 시 업종 관련성, 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반사항 등을 고려하여 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.
상기 기준에 따라, 3개사(비트컴퓨터, 유비케어, 위세아이텍)
를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 그러나 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없으며,
사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라 비교기업 선정의 부적합성이 있을 수 있으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 업종 관련성, 사업 유사성, 재무 유사성 및 일반사항 등에 대한 평가를 바탕으로 최종 비교기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다.

상기 기준에 따라, 총 3개사(비트컴퓨터, 유비케어, 위세아이텍)를 당사의 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

그러나 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 비교 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다.

따라서, 기업규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 최종 선정된 기업들이 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없으며, 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함에 따라서도 차이가 존재합니다.

당사의 희망공모가액 기준 보통주 시가총액 범위는 약 135,166백만원~180,222백만원 수준임에 비
하여
유사기업 3개사
의 시가총액 추이는 아래와 같습니다.

【유사기업 3개사 시가총액 추이(유사기업 PER 산출 시 적용기간)】

(단위 : 백만원)

구 분
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

일 자
2021-05-07
155,095
410,791
86,802

2021-05-10
158,254
416,533
86,144

2021-05-11
156,425
416,533
87,459

2021-05-12
152,934
409,226
86,144

2021-05-13
150,441
407,138
85,815

2021-05-14
153,267
403,484
85,815

2021-05-17
151,438
402,440
83,842

2021-05-18
151,106
399,830
84,500

2021-05-20
151,272
399,308
82,527

2021-05-21
151,604
401,918
81,870

2021-05-24
150,940
397,220
81,212

2021-05-25
153,101
399,308
82,527

2021-05-26
157,090
409,226
87,130

2021-05-27
158,088
411,835
84,829

2021-05-28
158,254
412,879
85,486

2021-05-31
164,737
443,154
84,829

2021-06-01
167,064
444,198
85,486

2021-06-02
166,233
447,329
85,158

2021-06-03
168,726
454,637
87,130

2021-06-04
181,194
454,637
87,459

2021-06-07
181,194
446,808
85,815

당사의 경우 2021년 1분기 재무제표 상 당기순이익을 실현하지 못하고 있으나, 유사기업 3개사의 2021년 1분기 요약 재무현황은 아래와 같습니다.

【유사회사 2021년 1분기 요약 재무현황】

(단위 : 백만원)

구 분
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

회계기준
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

유동자산
24,014
98,959
24,550

비유동자산
45,903
48,039
15,325

[자산총계]
69,917
146,998
39,875

유동부채
10,761
20,509
3,762

비유동부채
4,421
10,959
11,507

[부채총계]
15,182
31,468
15,268

자본금
8,311
26,099
3,288

기타불입자본
11,619
47,609
8,991

이익잉여금
34,806
39,524
12,202

기타자본구성요소
-
(645)
126

[자본총계(지배)]
54,736
115,531
24,607

매출액
7,629
26,420
6,193

영업이익
1,169
3,264
665

분기순이익(지배)
1,047
8,538
378

그 외에 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 투자 시 이점 유의하시기 바랍니다.

저. 추정 실적에 관한 위험

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

당사가 추정한 향후 당사의 손익계산서는 하기와 같습니다.

【2021~2023년 추정 (요약)손익계산서】

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

영업외수익
198
191
333

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

당사는 매출 추정에 있어서 현재 인허가 받은 제품의 경우 영업인력 확충을 통한 영업확대 전략으로 국내 영업수익 증대 계획 반영, 해외시장의 경우 제품판매를 위해 현재 진행중인 주요 국가 인증 절차 계획을 반영하여 국내외 영업수익을 추정하였습니다. 비용추정의 경우, 영업비용은 인건비성 비용, 경상연구개발비, 변동비성 비용 등의 항목은 당사의 향후 인력채용계획과 제품 인허가, 해외진출계획, 매출성장률 등을 반영하여 추정하였습니다. 고정비성 비용 항목인 경우 소비자물가상승률 만큼 상승할 것으로 가정하여 추정하였습니다. 상세 추정 내역은 "Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고 하시기 바랍니다.

단, 당사의 사업 계획 달성 과정에서 시장의 정체 등 다양한 변수로 인해 당사의 향후 매출이 감소하거나 비용이 증가할 가능성이 존재합니다.
아래와 같이 2015년부터 2020년까지 주요 질환의 영상 진단료 총액의 연도별 증가율이 낮아지는 추세가 장기화되는 경우 당사의 향후 매출에 변동이 발생할 수 있습니다. 

【2015년 ~ 2020년 주요 질환의 연도별 진단료 변화 추이】

(단위 : 백만원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년

뇌 MRI
87,184
97,935
100,266
95,431
113,307
103,927

흉부 CT
226,521
266,857
289,262
332,116
366,169
346,281

흉부
X-ray

182,626
200,513
199,233
220,007
229,376
214,040

척추 MRI
29,355
32,051
34,396
37,360
41,251
41,781

척추
X-ray

109,801
122,297
131,732
138,997
150,037
148,108

유방촬영술
23,562
25,919
25,898
26,617
26,931
25,763

위+대장 내시경

241,301
253,095
260,406
286,608
306,077
296,237

파노라마 X-ray
106,087
120,234
136,942
152,648
174,612
185,638

합계
1,006,436
1,118,901
1,178,136
1,289,785
1,407,760
1,361,777

변화율
-
11.17%
5.29%
9.48%
9.15%
-3.27%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 질환별 2015년~2020년 연도별 진료금액 재구성

따라서, 당사가 산정한 추정 당기순이익 산정 내역이 변동 될 수 있으므로 투자 시 유의하시기 바랍니다.

처. 일반청약자 배정방법의 변경에 따른 위험

2020년 11월 19일 금융위원회가 고시한 기업공개(IPO)시
일반청약자의 배정기회 확대방안에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 대표주관회사인 KB증권(주)는 일반청약자 주식을 배정함에 있어금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 해당 청약방식에 따라 일반청약자는 현행과 마찬가지로 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. 대표주관회사인 KB증권(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.

【 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 설정ㆍ안내할 필요

3. 다중청약방식
(청약) 분리청약방식의 A군에서 청약자의 수요를 반영하기 위해 A군 청약접수시 사전에 정해진 복수의 수요량을 청약자가 선택
B군 청약자는 A군 수요량을 초과하는 범위에서 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

【 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(제1항 제6호에 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 배정수량보다 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 인수회사 간 균등방식 배정의 방법이 동일하도록 하여야 한다.

Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

■ 본 장은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제119조 제1항 및 동법 시행령 제125조 제1항 제2호 마.목에 의거, 금번 공모주식의 인수인이 공모주식에 대한 의견을 기재하고 있는 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 KB증권㈜이므로 문장의 주어를 "당사"로 기재하였습니다. 또한 발행회사인 ㈜딥노이드의 경우에는 "동사", "회사" 또는 "㈜딥노이드" 또는 "딥노이드"로 기재하였습니다.

■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 한국거래소 코스닥시장 상장의 대표주관회사인 KB증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인 ㈜딥노이드에 대한 기업실사 과정을 통하여 발행회사로부터 제공받거나 취득한 정보 및 자료에 기초하여 코스닥시장 상장법인으로서의 조건 충족여부 및 상장과정에서의 희망공모가액 제시범위(공모가 밴드) 산정논리와 적정성에 대한 판단범위로 한정됩니다.

■ 즉, 본 장의 평가의견은 ㈜딥노이드에 대한 기업실사과정 중 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 KB증권㈜가 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 참고하시기 바랍니다.

1. 평가기관

구분
증권회사 (분석기관)

회사명
고유번호

대표주관회사
KB증권㈜
00164876

2. 평가의 개요

가. 개요

대표주관회사인 KB증권㈜는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제71조 및 동법 시행령 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 KB증권㈜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 2월1일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.

기업실사(Due-Diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 기명식 보통주
식
300,000주
(상장주선인 의무인수분 제외)를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어 최근 3사업연도 및 당 사업연도 1분기의 결산서와 감사ㆍ검토보고서, 사업계획서 등 관련 자료를 바탕으로 동사가 속한 산업의 산업동향, 발행회사의 재무상태 및 영업실적, 유사기업의 주가 등 주식가치에 미치는 중요한 사항을 분석하여평가하였습니다.

나. 평가일정

구분
일시

대표주관계약 체결
2019년 10월 1일

기업실사

2019년 10월 1일~2021년
6월 17일

상장예비심사 청구
2020년 12월 14일

상장예비심사 승인
2021년 6월 10일

증권신고서 제출
2021년 6월 18일

다. 기업실사 이행상황

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장을 위하여 동사에 대한 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용은 다음과 같습니다.

(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
성명
부서
직책
실사업무 분장
참여기간
경력

KB증권㈜
심재송
ECM본부
본부장
ECM본부 총괄

2019.10.01~
2021.06.17

27년

이상훈
ECM2부
부서장
IPO 진행 총괄 책임

2019.10.01~
2021.06.17

17년

김진백
ECM2부
팀장
IPO 실무 총괄

2019.10.01~
2021.06.17

11년

강재성
ECM2부
과장
기업실사 실무 총괄

2019.10.01~
2021.06.17

10년

이상현
ECM2부
과장
기업실사 실무 담당

2019.10.01~
2021.06.17

7년

김상훈
ECM2부
대리
기업실사 실무 담당

2019.10.01~
2021.06.17

4년

(2) 발행회사 기업실사 참여자

소속

직책

성명

담당업무

경영총괄

대표이사

최우식

상장업무 총괄 책임

AI연구소
연구소장
김태규
연구소 및 제품기획 총괄

윤리경영팀

팀장

윤정오
재무회계 총괄

경영개선팀

팀장

손동국

경영지원 총괄

윤리경영팀

대리
차혜영

재무회계 담당

연구기획팀
선임
박무성
연구 및 제품기획 담당

(3) 기업실사 항목

항목
세부 확인사항

모집 또는 매출에
관한 일반사항

가. 당 증권 관련 정관상 근거, 청약방식, 발행가액, 발행절차 등 관련 법규를 준수여부 확인

나. 당 증권에 대한 이사회 결의 내용 확인

다. 당 증권 발행가액의 적정성 검토

라. 일반공모의 경우 공모기간과 청약방식, 최저청약금액 등이 일반투자자에게 충분한 청약기회를 제공하는지 여부

마. 주주배정의 경우 신주인수권증서 상장 등 주주 보호방안이 있는지 여부

바. 우리사주조합 배정 비율 및 절차의 관련 법규 준수 여부

사. 발행회사 주식의 최근 시세가 액면가 이하이고 발행가액이 액면가 이상인 때에 발행회사 또는 발행회사의 대주주 등과 청약예정자 사이에 손실보전 등의 약정이 있는지 여부

증권의 주요
권리내용

가. 당 증권의 발행과 관련하여 신주인수권, 의결권, 배당 등의 사항이 정관에 명시되어 있는지 확인
나. 정관이나 관계법령에 회사의 지배권 변동을 실질적으로 제한하는 금지조항 등 특별한 조항의 존재 여부

투자위험요소

가. 발행회사의 사업위험, 회사위험, 기타 투자위험이 증권신고서에 적정하게 반영되어 있는지 여부 검토

자금의 사용목적

가. 투자대상의 실재성이 있고 자금사용 예정시기, 소요자금 산출근거, 청약미달 시 자금집행 우선순위, 미달자금 충원계획 등이 구체적인지 여부

나. 기존에 공모를 통해 조달한 자금이 공시서류에 기재된 대로 사용되었는지 여부

다. 발행회사가 과거에 횡령 등이 발생했거나, 조달자금 사용계획을 변경한 사실이 있는지 여부

라. 자금사용처가 신규사업 진출이나 타법인주식 취득인지 여부

경영능력 및
투명성

가. 최대주주의 지분율 및 주식보유 형태(담보 제공여부 포함), 잦은 경영진 변경, 경영권 분쟁, 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권 행사 등으로 인하여 경영권 불안정성이 대두될 가능성이 있는지 여부

나. 경영진의 불법행위가 있고 이에 대한 형집행이 종료되지 않은 경우 불법행위의 중요성과 업무 관련성에 비추어 회사경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부

다. 최대주주등이 법인인 경우 직접 방문하거나 국세청 시스템(조회시점의 과세유형 및 휴면여부, 폐업일자 등) 등을 통해 실재성을 확인할 것

라. 최근 최대주주가 변경된 경우(경영권 양수도계약이 체결된 경우 포함) 지분 인수조건 및 인수자금 조달방법 등이 타당한지 여부

마. 사외이사 선임, 경영지배인 선임, 이사진의 계열회사 이사 겸직 등과 관련하여 상법상 절차를 준수하였는지 여부

바. 최근 경영진이 변경된 경우 선임배경과 과거 근무경력(근무한 회사의 상장폐지 등 특기사항 포함), 형사처벌 내역 등에 비추어 회사 경영에 불리한 영향을 미칠 가능성이 있는지 여부

사. 정관상 이사회 의결정족수 강화, 이사 해임요건 강화 등 경영권 보호장치가 도입된 경우 효율적인 경영이 제한받을 가능성이 있는지 여부

아. 공시된 임원 외 고문, 회장, 부회장, 부사장 등 사실상 회사의 임직원으로 근무하는 사람이 있는지 여부

자. 발행회사가 최근 3년 중 최대주주등과의 거래가 있는 경우 내부통제절차 등에 명시된 관련근거가 있고 거래사유가 타당하며 거래조건이 제3자와의 거래와 비교하여 합리적인지 여부

차. 발행회사와 겸직회사 간 거래내역이 있는 경우 관련 이사회 의결 절차를 준수하는 등 거래의 적절성이 확보되었는지 여부

카. 사내규정을 구비하고 있으며 내부통제절차가 관행적으로 이뤄지지 않고 문서화되어 있는지 여부

타. 사내 자금관리에 대한 내부통제제도 마련 및 운영이 타 기업사례에 비추어 적정한 수준인지 여부

파. 법인인감, 통장, 어음용지, 수표 등의 관리책임이 특정인에게 집중되지 않고 업무분장 원칙에 따라 관리되는지 여부

하. 과거에 횡령 및 배임이 발생한 경우 유출 자금의 회수방안, 재발 방지를 위해 내부통제시스템이 개선되어 운영되는지 여부

거. 이사회 운영실태 관련하여 이사회의사록 원본 관리자와 관리대장 관리자가 분장되어 적절히 작성 및 관리되고 있는지 여부

너. 회사의 재무상태, 경영실적 등을 적시에 공시할 수 있는 관리조직이 구비되었는지 여부

회사의 개요

가. 직전 정기보고서 제출 이후 현재까지 발생한 회사의 주된 변동내용 확인

나. 최근 1년간 자본금의 변동내용 확인

사업의 내용

가. 발행회사가 속한 산업의 경쟁상황, 시장규모, 성장주기(Life Cycle), 정부규제 등 검토

나. 발행회사가 속한 산업에 대한 기재내용과 경쟁업계가 제출한 정기보고서 등의 기재내용의 부합 여부에 대한 검토

다. 신성장산업, 바이오산업, 녹색기술산업 등 기술평가가 기업의 가치에 중요한 영향을 미치는 경우 외부전문기관에 기술평가를 위탁할 필요성이 있는지 여부

라. 평판 리스크 존재 여부와 존재하는 경우 리스크 관리방안 검토

마. 사업의 수주현황, 수주조건 변경 추이에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이 있는지 여부

바. 사업과 관련된 매출채권과 재고자산의 증가 추이, 주요 거래처의 신용등급 변동내역, 채권회수 추이 등에 비추어 영업활동이 악화될 가능성이있는지 여부

사. 주된 사업의 전부 또는 상당부분을 특정 거래처에 의존하는 경우 거래기간, 조건, 마진율 및 거래의 불가피성 등을 고려할 때 거래의 지속 가능성 여부

아. 발행회사가 유전사업, 바이오사업, 대체에너지사업 등 투자기간이 길고 수익성이 불확실한 사업을 영위하는 경우 동 사업의 경제성을 입증할 수 있는 증빙자료 존재 여부

자. 발행회사가 기존에 제출한 정기보고서나 주요사항보고서에 기재된 사업추진계획이 현재 진행 중인지 여부

차. 발행회사의 주된 사업이 해외시장에 진출되어 있는 경우인지 여부

카. 발행회사의 주된 사업이 수출입 거래 규모가 크거나 파생상품계약이 체결되어 있는지 여부

재무에 관한 사항

가. 주요 재무지표(안정성지표, 수익성지표, 성장성지표, 활동성지표 등)의 연간추이를 동일, 유사업종의 타 기업들과 비교하여 발행회사의 재무 위험요인을 검토

나. 발행회사의 규모에 비추어 중요성이 있는 투자가 있었거나 있을 예정인 경우 투자의 진정성과 투자자금 사용내역이 구체적인지 여부

다. 차입금(회사채포함) 규모가 클 경우 차입금 만기구조(조기상환 포함), 유동성, 차입금 상환일정 등을 고려하여 채무상환 불이행위험 가능성(가장 비관적인 시나리오도 가정)을 검토

라. 발행회사가 지급보증, 담보제공, 파생상품, 어음 등으로 인해 우발채무가 현실화 될 우려가 있는 경우 재무안정성의 악화 가능성 검토

마. 자본잠식이 진행되고 있거나 진행될 우려가 있는 경우 자본구조의 개선을 위한 구체적인 대응방안 존재 여부

바. 자본잠식 해소 등을 위해 출자전환을 하거나 채무면제, 채무재조정 등이 발생한 경우 별도의 이면약정이 있는지 여부

사. 현금흐름 구조에 비추어 유동성이 급격히 악화될 가능성이 있는 경우 대응방안 존재 여부

아. 신용등급이 최근 3년 내 1단계 이상 하락한 경우 이로 인해 향후 자금조달계획 및 손익에 미치는 영향 검토

자. 재무정보에 활용된 재무제표의 기준일 및 단위, 기준통화가 통일되었는지 여부

차. 출자회사 등 관계회사와 발행회사의 특수관계인 등에게 대여금, 선급금을 지급한 경우 지급사유와 충당금 설정 추이에 비추어 회수 가능성이 있는지 여부

카. 자금 대여처가 원리금을 미상환하고 있음에도 불구하고, 추가로 자금대여를 하는 경우 발행회사와 대여처 간 관계 파악 및 채권회수 방안이 적절히 수립되었는지 여부

타. 차, 카의 내용을 확인하기 위해 발행회사의 경영자 및 내부통제관리자, 감사와의 면담을 하였는지 여부

파. 타법인 주식 취득가액 산정근거가 합리적인지 여부

하. 타법인이 비상장회사이거나 해외소재 회사인 경우 기존 회사운영 자금의 사용내역과 재무정보에 대해 신뢰할 만한 자료가 존재하는지 여부

거. K-IFRS 적용으로 인해 기존의 재무구조와 상당한 차이가 발생하거나 발생될 것으로 예상되는지 여부

너. 발행회사가 최근 3년간 회계변경 및 오류수정을 통해 매출, 이익 등이 변경된 사실이 있는지 여부

감사인의
감사의견 등

가. 최근 3개년 간 회계감사인으로부터 적정의견 이외의 감사의견 받은 사실 여부 검토 및 발생 시 이에 대한 재무위험성 검토

회사의 기관 및
계열회사에
관한 사항

가. 발행회사가 계열회사 주식을 보유하고 있는지 여부

주주에 관한 사항

가. 직전 정기보고서 제출 이후부터 현재까지 최대주주의 지분율 변동 또는 주식 관련 증권 전환 또는 주식매수선택권의 행사 유무 검토

나. 최대주주 지분율 변동 또는 전환권 행사가 있을 경우 이로 인한 경영권 안정화 방안 마련 여부 검토

다. 최근 1년간 최대주주 변동내역 확인

임원 및 직원 등에
관한 사항

'경영능력 및 투명성' 항목 검토로 갈음

이해관계자와의
거래내용 등

가. 감사보고서상 관련 거래 내역의 기재 내용 검토

나. 거래조건이 다른 거래와 비교할 때 비정상적이라고 보여지는지 여부

다. 금전거래의 경우 자금 회수가 지연되거나, 적정한 충당금이 설정되었는지 여부

라. 비상장 당시 지급한 대여금이 상장 후 만기 연장되었는지 여부

기타 투자자보호를
위해 필요한 사항

가. 유통주식수 증가(전환 및 행사가능 주식 포함) 및 자기주식 처분 등에 따른 주식가치 하락 가능성 검토

나. 최근 특수관계자 등에 대해 발행한 주식, 주식관련증권, 주식매수선택권 등과 관련하여 별도 약정이나 옵션부여 여부

다. 최근 제3자 배정자가 시가보다 높은 가격으로 유상증자에 참여하는 등의 경우, 제3자 배정자의 실재성 및 증자 참여의 진정성 등 검토

라. 발행회사의 관리종목 및 상장폐지 요건 해당 가능성

마. 발행회사가 금융당국 등으로부터 관련법령에 따른 제재조치를 받은 적이 있는지 여부

바. 발행회사의 임금체불 등 근로기준법 위반행위 여부

사. 발행회사의 정기보고서가 연결기준으로 작성된 경우 주요 종속회사와 관련된 위험요인 등이 충실하게 기재되었는지 확인

아. 발행회사의 소송 및 분쟁 내역 등이 있는지 여부

자. 발행회사의 횡령, 배임 등 회사의 재무에 직접적 영향을 끼치는 소송이 있는지 여부

차. 발행회사 및 임직원의 제재현황이 존재하는지 여부

카. 투자자의 합리적인 투자판단이나 의사결정에 중요한 영향을 미칠 수 있는 기존 정보(과거 공시나 언론보도 등)가 검증시점에 잘못 알려져 있거나 그 내용이 변동된 경우가 있는지 여부

(4) 기업실사 주요 일정 및 내용

일자

기업실사내용

2019.10.18

■ 1차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 심재송 전무, 이상훈 이사, 김진백 팀장, 강재성 과장

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 손동국 팀장, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 상장일정 및 기업실사 일정 협의

(2) 기업공개를 위한 사전준비사항 및 진행절차 설명

- 주식 분산 및 공모규모 협의

- 향후 세부 일정에 대한 협의

2019.11.27
~2019.11.29

■ 2차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 이상훈 이사, 김진백 팀장, 강재성 과장

- 발행회사: 최우식 대표이사, 손동국 팀장, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 지배구조 및 제반 규정 검토

- 기업지배구조의 투명성 및 이사회의 독립성 검토

- 최근 3개년 주주총회 및 이사회의사록 주요 내역 검토

- 이사회운영규정, 위임전결규정 등 제반 규정 검토

2020.1.13
~2020.1.15

■ 3차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 손동국 팀장, 박무성 선임, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 회사전반에 대한 이해

- 사업계획 및 영업현황 등에 관한 설명 청취 및 인터뷰

- 주요 사업부문별 담당자 설명 청취 및 인터뷰

- 비즈니스모델 및 수익구조 파악

- 경쟁사 현황 파악

2020.2.24
~2020.2.26

■ 4차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 손동국 팀장, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 주식 관련 사항 검토

- 주주현황 및 자본금 변동사항 검토

- 최대주주 등 보호예수 대상자 파악

2020.4.6
~2020.4.8

■ 5차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 손동국 팀장, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 재무자료 검토

- 최근 3개년 감사(검토)보고서/세무조정계산서 검토

(2) 상장적합성(외형요건 및 질적요건 검토)

2020.5.20
~2020.5.22

■ 6차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 손동국 팀장, 차혜영 대리, 박무성 선임

3. 내용

(1) 재무, 회계 관련 추가 인터뷰

(2) 상장 적합성(외형요건 및 질적요건) 검토

(3) 각 사업부문 별 성장성 및 사업성, 경쟁우위 및 경쟁 열위 등 인터뷰

(4) 회사의 영업위험 평가

(5) 실사 후 보완사항 점검

2020.7.21
~2020.7.24

■ 7차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 손동국 팀장, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 1차 실사 시 이슈사항 F/U

(2) 재무, 회계 관련 인터뷰

- 주요 투자 계약서 검토, 우발부채 파악

(3) 상장 적합성(외형요건 및 질적요건) 검토

2020.8.3
~2020.8.7

■ 8차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 손동국 팀장, 박무성 선임, 차혜영 대리

3. 내용

(1) 기술평가자료 작성 관련 자문 및 검토

(2) 기술평가자료 첨부서류 준비

2020.10.5
~2020.10.7

■ 9차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 손동국 팀장, 차혜영 대리, 박무성 선임

3. 내용

(1) 상장예비심사청구서 작성 관련 자문 및 검토

- 청구서 본문 작성 검토 및 수정

(2) 의무보유관련 절차 설명

2020.11.9
~2020.12.11

■ 10차 기업실사

1. 장소: ㈜딥노이드 대회의실

2. 참석자

- 대표주관회사: 김진백 팀장, 강재성 과장, 이상현 과장, 김상훈 대리

- 발행회사: 최우식 대표이사, 김태규 전무, 윤정오 팀장, 손동국 팀장, 차혜영 대리, 박무성 선임

3. 내용

(1) 상장예비심사청구서 상장주선인 종합의견 작성 및 검토

(2) DD체크리스트 작성 및 수정

(3) 상장예비심사청구서 첨부서류 안내 및 준비

2020.12.14

한국거래소 코스닥시장 상장예비심사 청구

2020.12.14
~

2021.06.09

■ 상장예비심사 대응
- 상장예비심사청구서 제출 이후 경영 및 영업활동 주요 변동사항 검토

2021.06.10

상장예비심사 승인

2021.06.11
~2021.06.17
■ 증권신고서 작성
(1) 발행회사와 대표주관회사 간 희망공모가액 협의
(2) 유사기업 검토 및 주가추이와 재무현황 등 검토
(3) 2021년 1분기 실적 검토
(4) 증권신고서 작성 내용 실사, 투자위험요소 점검 등

2021.06.18

증권신고서 제출

3. 기업실사결과 및 평가
내용

가. 시장성

(1) 시장의 규모 및 산업의 성장잠재력

(가) 시장규모 및 시장 성장률

1) 의료 인공지능 플랫폼 시장

Technavio의 'Global Artificial Intelligence Platforms Market’ 보고서에 따르면 인공지능 플랫폼 시장은 2019 년부터 2023 년까지 33.42 %의 성장률을 보이며 2019년 45,745억 원에서 2023년 141,995억 원으로 급속히 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 

【Top Use Caese for AI Based on 2017 Market Share】

top use caese for ai based on 2017 market share_사업위험.jpg
Top Use Caese for AI Based on 2017 Market Share

출처) FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance’: IDC 자료에서 재인용

FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' 보고서에 따르면전체 인공지능 플랫폼 시장 중 의료 인공지능 플랫폼 시장의 비율은 10%에 해당하여, 이를 고려한 의료 인공지능 플랫폼 시장규모는 다음 표와 같습니다.

【표. 세계 의료 인공지능 플랫폼 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억원)

구분

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

인공지능 플랫폼 시장

45,745.35

59,981.35

79,223.36

105,549.34

141,995.53

의료 인공지능 
플랫폼 시장(추정)

4,574.53

5,998.14

7,922.34

10,554.93

14,199.55

주)
의료 인공지능 플랫폼 시장 = 인공지능 플랫폼 시장 X 10%

2) 의료 인공지능 솔루션 시장

시장조사 전문기업인 Transparency market research의 'AI in Medical Imaging Market’ 보고서에 따르면 의료 영상 분야에서 인공지능 시장은 2019년 약 4,540억 원 규모에서 2023년 약 20,227억 원으로 성장할 것으로 예상됩니다.

【표. 세계 의료 인공지능 솔루션 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억원)

구분

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

의료 인공지능 솔루션 시장 규모

4,539.65

6,611.82

9,615.05

13,956.45

20,227.24

3) PACS 시장

한국보건산업진흥원의 '보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59’보고서에 따르면세계 PACS 시장은 연 평균 5.64% 대로 성장하여 2023년에는 약 40,443억 원 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 

【표. 세계 PACS 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억원)

구분

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

PACS시장 규모
32,377
34,145
36,134
38,233
40,443

(나) 시장의 성장잠재력

의료분야는 인공지능 기술이 활발하게 도입되는 산업 중 하나입니다. 인공지능 헬스케어 시장 규모는 2018년 약 2조 3천억 원(19억 달러), 2019년 약 3조 원 (25억 달러)이며 연평균 성장률 45.1%로 예상되어 2023년에는 약 14조 원(115억 달러)을 기록할 것으로 예상합니다.

시장 규모를 성장시키는 요인으로는 인공지능 기술에 대한 연구개발 증가 및 의료기기 산업에서 인공지능 활용의 확대로 인한 것으로 나타났습니다(실시간 모니터링, 자가 건강관리, 진단 지원 등). 현재 미국 위주의 시장형성에서 점차 세계적인 시장으로 확대됨에 따라 인공지능 헬스케어 시장은 더욱 커질 전망입니다.

【그림. 세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망】

그림.세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망_사업위험2.jpg
[그림.세계 인공지능 헬스케어 시장 현황 및 전망]

(2) 시장 경쟁 상황

(가) 경쟁형태

동사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 더 많이 발생하고 있습니다.

특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.

동사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 동사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다. 

업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 주요 플레이어인 글로벌 대기업은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 인공지능 전문 기업과 협업을 통해 인공지능 역량을 강화하고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.

(나) 진입장벽

동사가 속한 의료 인공지능 산업은 지식집약적 고부가가치 산업으로서, 의료 인공지능 제품 및 플랫폼 개발에 필요한 최소한의 개발인력을 갖추기 위해 필요한 비용 및 기간은 인공지능 관련 개발자만 채용할 때에 비해 수배 이상 소요됩니다. 그 예시로 아직 전 세계적으로 상용화 된 지 5년이 채 안 된 Kubernetes를 능숙하게 사용하는 고급 개발인력을 구하기 어렵고, 빅데이터 관리자 또한 구하기 어려우며 채용 비용 또한 높습니다. 해당 인력을 채용한 이후에도 다양한 개발인력을 유기적으로 관리하여 의료 인공지능 제품이라는 통합적인 결과물을 도출하기 위해 필요한 개발인력 교육 및 관리 노하우 습득에 소요되는 비용, 시간 또한 막대합니다. 

동사는 5년 이상 의료기관과 협력을 통해 의료 인공지능 제품에 대한 요구사항 분석을 도출하였으며 이를 바탕으로 내부 핵심 개발인력 간 상호작용하고 있습니다. 동사가 보유한 DB부터 인공지능까지 개발 전 영역에 걸친 다양한 개발인력 및 운용 경험은 새롭게 의료 인공지능 산업에 진출하려는 타사가 보유하지 못한 자산이며, 동사의 사업 모방 시 높은 진입장벽으로 작용할 것입니다.

(다) 경쟁업체 현황

동사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

(3) 매출 현황

(가) 매출의 우량도

(단위 : %, 천원)

구 분

2018년도

(제11기)

2019년도

(제12기)

2020년도

(제13기)

2021년도 1분기

(제14기)

매출액

887,120

235,102

1,039,945
34,177

수출금액(비중)

-

-

-
-

거래업체 수

10

4

9
10

기말 매출채권

(6월이상 채권)

424,962

(-)

-

175,203
(-)
12,040
(-)

부도금액

(업체 수)

-

-

-
-

매출총이익률

42.85%

59.88%

50.22%
78.54%

동사는 의료 인공지능 제품의 개발 및 공급을 주 사업으로 영위하고 있는 회사로서, 의료인이 주도하여 의료 인공지능을 연구하고 제품화까지 진행할 수 있는 환경을 구성하여 증권신고서 제출일 현재 국내 17개의 식약처 인허가 제품을 보유한 기업으로 성장하였습니다.

동사는 2019년 의료 인공지능 사업에 집중하기 위해 기존에 영위하던 전장사업 양도 및 임베디드 사업을 정리함에 따라 2019년 매출액은 235백만원으로 전년대비 73% 감소하였지만, 수익성이 좋은 의료 인공지능 향 매출 비중의 증가로 매출 총이익률은 전년 대비 개선되었습니다.

2020년에는 의료 인공지능 제품이 병원 및 공공기관에 본격적으로 납품됨에 따라 매출액이 지속적으로 증가하고 있으며, 매출총이익률도 50%를 기록하는 등 매출의 우량도도 지속적으로 개선되고 있습니다.

동사는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 관련 역량을 바탕으로 산업용 비전검사, 보안, 국방, 생활가전 등에 대한 비즈니스 영역 확대를 위하여 관련된 기술개발, 인프라 등을 갖추는 것에 지속적인 투자를 하고 있는 것으로 보입니다. 따라서 향후 관련 시장을 점진적으로 확대할 수 있는 기반을 구축함에 따라 제품 판매를 통해 매출 우량도는 점차 개선될 것으로 보입니다.

매출채권의 경우 동사는 기말 매출채권 잔액대비 6개월 이상 경과된 매출채권이 존재하지않으며, 부도발생한 채권이 발생하지 않고 있는 점 등을 고려하였을 때 매출채권의 관리는체계적으로 이루어지고 있는 것으로 판단됩니다.

(나) 수익성

(단위 : %, 천원)

구 분

2018년도

(제11기)

2019년도

(제12기)

2020년도

(제13기)

2021년도 1분기

(제14기)

매출액

887,120
235,102
1,039,945
34,177

매출원가
 (매출원가율)

507,003
(57.15%)
94,327
(40.12%)
517,655
(49.78%)
7,333
(21.46%)

판관비

1,899,024
4,368,387
5,531,064
2,099,659

영업이익
 (영업이익률)

(1,518,907)

(-171.22%)

(4,227,612)

(-1,798.20%)

(5,008,774)
(-481.64%)
(2,072,815)
(-6,064.90%)

당기순이익
 (당기순이익률)

(3,449,939)

(-388.89%)

(8,606,266)

(-3,660.65%)

(13,599,885)

(-1,307.75%)

(2,050,964)

(-6,000.97%)

동사는 최근 3사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 동기간 매출총이익을 기록하였음에도 불구하고 2016년 의료 인공지능 부문을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비 투입 및 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 인공지능 제품을 개발하기 위하여 우수한 인력을 신규채용 함에 따라 많은 판관비가 발생하였기 때문입니다. 

지속적인 연구개발 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 뇌동맥류, 폐결절, 요추 압박골절 검출 보조 의료기기 등 식품의약품안전처로부터 17개의 의료기기(의료 인공지능 솔루션 15개, 의료영상저장전송시스템 2개)를 인증ㆍ허가받아 보유하는 등 우수한 기술력을 바탕으로 2021년 이후 매출액 증가 및 향후 흑자전환을 통해 수익성이 점차 개선될 것으로 판단됩니다.

나. 기술성

(1) 기술의 완성도

(가)
DEEP:AI

평가대상 핵심기술 및 관련 제품

아이디어

단계

시제품

단계

제품화

완료

양산

준비

판매

단계

DEEP:NEURO-CA-01 (뇌동맥류 검출 보조 소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:NEURO-HE-01 (두경부 CT 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:LUNG-LN-01 (폐결절 검출 보조 소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:LUNG-SG-01 (폐 CT 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:SPINE-CF-01 (요추 압박골절 검출 보조 소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:SPINE-SC-01 (척추 X-ray 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:SPINE-ID-01 (척추 MRI 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:SPINE-BM-01 (척추 MRI 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:CHEST-XR-01 (흉부 X-ray 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:CHEST-XR-02 (흉부 X-ray 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:BREAST-MS-01 (유방촬영술 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:BREAST-SG-01 (유방촬영술 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:ENDO-ST-01 (위내시경 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:ENDO-CL-01 (대장내시경 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:DENTAL-CS-01 (치아 X-ray 영상분석소프트웨어)

-

-

-

-

O

DEEP:CHEST-XR-03 (흉부 X-ray 질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:CHEST-XR-04 (흉부 X-ray 질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:PATH-CRC-01 (대장병리질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:BONE-FR-01 (사지 X-ray 질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:AS-MS-01 (가칭, 강직성 척추염 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:NEURO-AD-01 (두경부 PET 영상분석소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:LUNG-CV-01 (흉부 CT 영상분석소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:LUNG-SG-02 (흉부 CT 영상분석소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:SKIN-SC-01 (피부 질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

DEEP:SPINE-CF-02 (척추 MRI 질환 검출 보조 소프트웨어)

-

O

-

-

-

동사는 자체적인 의료 인공지능 역량과 인공지능 효율화 툴을 활용해 효과적으로 의료 인공
지능 솔루션을 개발하였으며, 그 결과 증권신고서 제출일 현재 식품의약품안전처로부터
15개의 인공지능 의료기기의 인허가(전체 식약처 인허가 17건 중 인공지능 의료기기 15건을 의미)
를 획득하였습니다. 향후에도 Two-track 개발방식을 통해 지속적으로 제품군을 확대해 나갈 예정입니다. 증권신고서 제출일 현재 약 10개 제
품이 Two-track 방식으로 개발되고 있으며, 2021년부터 2022년에 걸쳐 순차적으로 제품화 및 식약처 인허가를 진행할예정입니다. 

(나)
DEEP:PHI

평가대상 핵심기술 및 관련 제품

아이디어

단계

시제품

단계

제품화

완료

양산

준비

판매

단계

DEEP:PHI (영상 데이터 인공지능 분석)

-

-

-

-

O

DEEP:PHI-Record (레코드 데이터 인공지능 분석)

-

-

-

O

-

동사는 자체적인 인공지능 솔루션 개발 효율화 및 플랫폼 방식의 의료인 인공지능 개발을 위해 DEEP:PHI를 개발하였습니다. 2019년 베타버전 출시 후 2020년 3월부터 DEEP:PHI를정식 오픈하여 서비스를 운영 중에 있습니다. 

정식 오픈한 DEEP:PHI에서는 영상 데이터를 이용한 인공지능 분석이 가능하였으며, 2021년 4월에는 환자 성별, 나이 등 EMR, EHR에서 획득가능한 레코드 데이터를 이용한 인공지능 분석을 위한 DEEP:PHI-Record 알파버전의 운영을 시작하였습니다. 향후 영상 데이터 및 레코드 데이터를 결합하여 인공지능 분석을 할 수 있도록 기능 고도화 중에 있습니다.

(다) DEEP:STORE

평가대상 핵심기술 및 관련 제품

아이디어

단계

시제품

단계

제품화

완료

양산

준비

판매

단계

DEEP:STORE (인공지능 제품 등록 기능 / PACS 연동 기능)

-

-

-

O

-

DEEP:STORE (수익공유 기능 / 연속학습 기능)

-

O

-

-

-

동사는 자체 역량을 활용해 인공지능 솔루션의 효율적인 관리와 배포를 위해 DEEP:STORE를 개발하였습니다. 증권신고서 제출일 현재 DEEP:PHI에서 개발한 인공지능 제품을 DEEP:STORE에 등록하는 기능 및 DEEP:STORE 내 인공지능 제품을 PACS에서 연동하여 인공지능 판독을 하는 기능을 개발 완료하였습니다. 

추가로 DEEP:STORE 내 수익공유 기능 및 사용자의 인공지능 제품 활용 후 피드백을 다시 학습에 반영하는 연속학습 기능을 개발 중에 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 DEEP:STORE는 비공개 상태이나 추가 기능의 개발 완료 후 일반에 공개할 예정입니다. 

(라) DEEP:PACS

평가대상 핵심기술 및 관련 제품

아이디어

단계

시제품

단계

제품화

완료

양산

준비

판매

단계

DEEP:PACS-Zero (웹 PACS)

-

-

-

-

O

DEEP:PACS-CS (설치형 PACS / 기본형 PACS)

-

-

-

-

O

DEEP:PACS-Pro (설치형 PACS / 기능 고도화 PACS)

-

O

-

-

-

DEEP:PATHOLOGY (웹 기반 디지털 병리 시스템)
-
O
-
-
-

DEEP:LABEL

-

-

-

-

O

동사는 자체 개발 역량을 활용해 병원 현장에서 의료영상의 조회, 판독에 사용되는 시스템인 DEEP:PACS를 개발하였습니다. 의료영상 조회, 판독이라는 PACS 본연의 기능과 함께동사 DEEP:AI를 비롯한 인공지능 연동과 판독 기능을 갖추도록 개발을 진행하였습니다. 

증권신고서 제출일 현재 사용기관 및 사용자의 다양한 니즈를 충족할 수 있도록 DEEP:PACS-CS(설치형 PACS) 및 DEEP:PACS-Zero(웹 PACS)의 식약처 인허가를 획득하였으며, 설치형 PACS이자 보다 고도화된 기능을 갖춘 DEEP:PACS-Pro(설치형 PACS)의 개발을 진행 중에 있습니다. 또한 병리영상을 관리, 판독, 레이블링하기 위한 웹 기반의 디지털 병리 시스템으로 DEEP:PATHOLOGY를 개발 중에 있습니다. 인공지능 데이터 수집에 최적화된 레이블링 툴로서 DEEP:LABEL 또한 고도화를 진행 중으로, 향후 DEEP:PACS 제품군은 의료영상의 조회, 판독, 인공지능 분석, 데이터 수집 및 레이블링 등 다양한 기능을 포괄할 것으로 예상됩니다. 

(2) 기술의 경쟁우위도

동사는 인공지능 솔루션과 솔루션 개발을 위한 효율화 툴 모두를 개발하여 제공한다는 점에서 폭넓은 기술 역량을 보유하고 있습니다. 

국내 의료 인공지능 분야에서 인공지능 연구자가 직접 연구에서부터 배포까지 GUI 방식의웹 서비스를 통해 제공하는 제품은 DEEP:PHI가 최초이며, 직접적인 경쟁 제품은 없는 상황입니다. 향후 공개될 DEEP:STORE는 DEEP:PHI와 연동되어 인공지능 제품을 등록하고 판매할 수 있는 마켓플레이스로, DEEP:PHI와 마찬가지로 국내 의료 인공지능 분야에서 최초로 인공지능을 거래할 수 있는 제품입니다. DEEP:PHI와 DEEP:STORE의 연동 활용을통해 인공지능 비전문가인 의료인도 인공지능 개발과 제품화, 판매가 가능합니다. 또한 자체 개발한 PACS인 DEEP:PACS를 보유하고 있어 의료인은 DEEP:PACS를 통해 의료 현장의 익숙한 PACS 환경에서 손쉽게 DEEP:AI의 인공지능

판독 기능 활용이 가능하다는 이점이 있습니다. 

이처럼 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴 모두를 보유함에 따라 인공지능 제품의 활용 외에도 직접 인공지능을 연구하고 제품을 개발, 배포, 활용하고자 하는 병원의 복합적인 니즈를 충족할 수 있다는 점이 동사가 보유하고 있는 차별성입니다.

동사는 보유하고 있는 다양한 제품을 통해 자체 인공지능 개발(파이프라인 방식) 외에도 의료인이 직접 인공지능을 개발(플랫폼 방식)하고 판매, 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 동사는 적은 비용, 시간 투입으로 효율적이고 신속한 인공지능 제품 개발이 가능하다는 이점을 갖게 됩니다. 이에 따라 동사는 다수의 질환군을 대상으로 한 인공지능 제품의 다양성을 확보하여 향후 의료 인공지능 시장에서의 경쟁력을 강화할 것으로 기대됩니다.

동사의 지적재산권 소유 내역은 아래와 같습니다.

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

(3) 연구인력의 수준

동사의 임직원 수는 증권신고서 제출일 기준 96명이며, 인원 구성은 관리, 영업, 연구개발, 사업으로 구성되어 있으며, 각 분야의 적절한 인원 구성을 통해 모든 업무가 유기적으로 진행되고 있습니다. 특히, 연구인력은 61명으로 전체인원 대비 약 63.54%로 연구개발분야에 투자를 아끼지 않고 있습니다.

연구 개발 인력을 포함한 전체 인력 중 학위 구성 별로 보면 서울대, 연세대, 고려대, 포항공대, 카이스트 등 국내외 유수 대학교의 석박사 27명, 학사 33(4)명입니다. 연구개발 임직원들은 대부분 컴퓨터공학, 수학과, 통계학과, 전자공학, 의공학 분야 등 이공계 관련 분야의 해당 분야의 전문가들입니다.

의료 인공지능 연구에는 의학적 전문지식과 진료 경험이 중요함에 따라 전문의 자격증을 보유하고 있는 최종문 이사(영상의학과 전문의)가 임상연구를 총괄하고 있습니다.

【연구개발인력의 학력구성】

(단위 : 명)

구분

박사

석사

학사(전문학사)

기타

합계

연구인력

4

23

33(4)

1

61

【주요 연구 인력 현황】

직위

성명

담당업무

주요경력

주요연구실적

전무

김태규

연구총괄

- 인하대학교 기계공학

('01)

- 록시아 CTO

('02~'07)

- 딥노이드 전무

('08~현재)

[재직전]

-국내 최초 MMS(Multimedia Messaging Server) 서비스 상용화(SK텔레콤, KTF)

[재직시]

- AI 의료영상 판독서비스 플랫폼 구축사업 외 40여건

- '인공지능 질환 판독 장치 및 방법' 외 등록 32건, 출원 17건

- Web Radiology_CDM 기반 머신러닝을 위한 인공지능 학습 플랫폼 구축

이사

최종문

임상총괄
(임상1본부)

- 충남대학교 의과대학

('08)

- 분당제생병원 영상의학과 전문의

('08~'13)
 - 장흥종합병원 영상의학과 과장

('13~'15)
 - 장흥군보건소 공중보건의사

('15~'18)
 - 딥노이드 이사

('18~현재)

[재직시]

- 주요연구:
 '인공지능 기반 압박골절 X-ray 자동 검출 알고리즘 임상검증 연구' 외 5건

- SCIE급 3편 게재

- 주요논문:
 Automatic detection and segmentation of lumbar vertebrae from X-ray images for compression fracture evaluation. Computer Methods and Programs in Biomedicine.2020

이사
최현석
임상총괄
(임상2본부)

- 연세대학교 의과대학 박사
 ('10)

- 연세대학교 세브란스 병원 인턴쉽/레지던트
 ('01~'06)
- 연세대학교 세브란스 병원 임상연구원
 ('09~'11)
- 서울성모병원 신경방사선 조교수
 ('11~'17)

- Visiting Scholar, Foothills Hospital, U Calgary, Canada
 ('17~'18)

- 서울성모병원 신경방사선 부교수
 ('18~'19)

- 연세대학교 세브란스병원 신경방사선과 임상 부교수
 ('19~'21)

- 서울의료원 영상의학과
 ('21~현재)

- 대한의료인공지능학회 총무이사
 ('21~현재)

[재직전] 
- 주요연구:
 One-Year Outcome of Multiple Blood? Brain Barrier Disruptions With Temozolomide for the Treatment of Glioblastoma 2020-09 국제전문학술지(SCI급) 외 37건

- 주요특허:
 개인 맞춤형 뇌졸중 진단을 위한 임상 인자 및 의료 영상 처리 시스템 외 3건

실장

오지영

DEEP:PHI 개발 총괄

- 경남대학교 기계공학

('00)

- 지앤비아이텍 솔루션개발팀 차장
 ('06~'11)

- 와이즈스톤 품질연구소 이사
 ('14~'17)

- 투그램시스템즈 연구소 이사
 ('17~'19)

- 딥노이드 플랫폼개발실 실장
 ('19~현재)

[재직전]

-AI를 이용한 선박 경로 예측 시스템 개발

-머신러닝을 이용한 선박 엔진 고장 예측 시스템 개발

-IFRS 시스템 개발

-Issue Management System 개발

-네비게이션 UI Builder 개발

[재직시]

- DEEP:PHI 플랫폼 개발

- 국내 출원 10건

- 주요특허:
 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템(10-2020-0045743, 10-2020-0045744, 10-2020-0045741, 10-2020-0045740, 10-2020-0045745)

팀장

김화평

DEEP:AI 
개발 총괄

- 한양대학교 수학과 학사
 ('16)

- 연세대 계산과학공학 박사 수료
 ('19)

- 딥노이드 AI연구팀 팀장
 ('19~현재)

[재직전]

- 국외 SCIE급 5편 게재

- Conference Proceeding 1편 게재

- 국외 특허 출원 1건

[재직시]

- 의료영상법, 영상 처리, 인공지능 연구

- 의료영상 검출보조소프트웨어 1건 개발(DN-CA-01)

- 의료영상 분석장치소프트웨어 2건 개발(DC-XR-01, DC-XR-02)

- 국내 특허 등록 4건 & 출원 4건

- 주요특허: 딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법 (10-2019-0075682)

팀장

김창수

DEEP:PACS-Zero
 개발총괄

- 서강대학교 전자계산학
 ('98)

- LG-EDS 개발부서 사원
 ('98~'99)

- NISSI Media 개발부서 수석
 ('99~'01)

- 비티비와이어레스 연구소장
 ('02~'04)

- 비티비솔루션 개발관리 이사
 ('04~'10)

- 파피아 공동대표
 ('10~'12)

- 비티비엔터 개발관리 이사
 ('12~'14)

- 비티비솔루션 개발관리 이사
 ('14~'15)

- 티온소프트 개발관리 이사
 ('15~'17)

- 딥노이드 개발부서 수석
 ('18~'19)

- 밀리웨이브 개발부서 수석
 ('19~'20)

- 딥노이드 웹영상팀 팀장
 ('20~현재)

[재직전]

- 이동통신사 모바일 서비스 개발

- 기업용 언택트 업무 솔루션 개발

- 밀리미터파 라우터 S/W 개발

[재직시]

- DEEP:PACS-Zero 개발 총괄

- AI 판독 인터페이스 개발

- 국내 특허 등록 2건

- 주요 특허: 인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법 (10-2019-0077279)

팀장

박태성

딥노이드 
제품 기획 
총괄

- KAIST 산업디자인학
 ('94~'98)

- KAIST 산업디자인학 석사
 ('98~'00)

- NHN 메인 UX팀 팀장
 ('05~'10)

- 딥노이드 상품기획팀 팀장
 ('19~현재)

[재직전]

- HCI학회, IEA학회 등 7편 게재

- 주요 논문:
 T.S. Park, J.H. Lee, S. Kim, M.J. Kim, M.J. Shim and J.J. Park. “Design Process Improvement for Effective Rich Interaction Design”, IASDR, 2007

[재직시]

- DEEP:PHI 시나리오 및 상세설계

- DEEP:STORE 시나리오 및 상세설계

- 네이버 지식인 UX 개편 프로젝트

- 삼성병원 서비스 디자인 컨설팅

- 국내 등록 3건 & 출원 5건

- 주요 특허:
 조그 다이얼 타입의 메뉴 검색 방법 및 장치 (10-2006-0082954)

팀장

최은혜

딥노이드 
의료기기 RA
총괄

- 아주대학교 생명과학
 ('01~'05)
- 아주대학교 생명과학 석사
 ('05~'07)
-
㈜
그린진바이오텍 유전자분석팀 연구원
 ('07~'12)
- ㈜젠큐릭스 분자진단팀 차장
 ('14~'18)
'- ㈜와이디생명과학 RA 차장
 ㈜바이오세움
 ('18~'18)
'- ㈜노보믹스 RA 매니저
 ('19~'20)
'- 딥노이드 RA팀 팀장
 ('20 ~ 현재)

[재직전]

- Flanking DNA sequencing 시험기술 안정화

- Protein binding Microarray 시험기술 개발

- 체외진단 의료기기 유방암 진단키트(3등급) 성능시험 및 임상시험

- ISO17025, GLP 시스템 수립

- 체외진단 의료기기 위암 진단키트(3등급) 임상시험 및 혁신의료기술 진행

[재직시]

- AI 의료기기 10여개 국내 인허가 완료

- AI 의료기기 임상시험 관리(계획승인, 변경, 사후관리)

- ISO13485:2016 인증(6월)

- CE & FDA 인증 준비

- 동남아시아 인허가 준비

- GMP 정기심사(10월)

팀장

최현주

임상설계

- 인제대학교 전산학 박사
 ('05)

- 인제대 의생명공학원 연구교수
 ('05~'06)

- 부산대 의학전문대학원 연구교수
 ('06~'08)

- 스웨덴 웁살라대학교 영상분석센터 연구원
 ('08~'10)

- 미국 에모리대학교 의생명정보학과 연구원
 ('11~'13)

- 김해산업진흥의생명융합재단 
융복합산업팀 팀장
 ('15~'20)

- 딥노이드 임상연구팀 팀장
 ('20~현재)

[재직전]
- 정부과제 14개 참여
- 주요과제:
 컴퓨터를 이용한 종양의 신생혈관 생성능 분석기술 개발(주관부처: 과기부)
 다차원 분자영상분석을 위한 알고리즘 개발(주관부처: 과기부)
- 국외 SCIE급 12편 게재
- 주요 논문:
 H.J. Choi, H.K. Choi, "Grading of renal cell carcinoma by 3D morphological analysis of cell nuclei", Computers in Biology and Medicine, 37(9):1334-41, 2007. 

[재직시] 
- DEEP:PHI 활용 연구지원
- 보건복지부, 디지털 병리 기반 암전문 AI 분석 솔루션 개발 등 정부과제 3건 과제책임
- 의료영상 검출·진단소프트웨어 (DC-XR-03) 식약처 임상시험계획 승인
- 국내 특허 출원 1건 : 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법(10-2020-0180989)

(4) 기술의 상용화 경쟁력

동사는 높은 기술력과 사업성을 인정받아 보건복지부, 정보통신산업진흥원, 한국정보화진흥원 등에서 주관하는 국가 R&D 과제에 선정되어 2016년 이래 81.56억원의 연구비 지원(예정 포함)을 받았으며 연구 인력 관련 비용 등 자체 연구개발투자비 48.94억원(2017년-2021년 1분기 누적)을 추가로 투자하여 총 130.50억원을 연구개발에 투자하였습니다.

【국가 R&D 사업 수행 현황】

(단위 : 천원)

구분
연구과제명
주관부서
연구기간
총사업비
(현금)
정부
출연금
민간
부담금
지급방식
비고

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
93,500
90,000
3,500
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
610,000
460,000
150,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
36,170
35,000
1,170
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
25,000
20,000
5,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능 Body Morphometry 기반
플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
725,000
677,000
48,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
706,979
603,400
103,579
사용후
정산방식
진행

보안 인공지능
(공항 X-ray 보안검색)
인공지능(AI) X-ray 영상
자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
673,000
-
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI 의료영상 판독 서비스
플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
270,000
-
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
해마 주변의 장소-경계-격자세포 
네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 
통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
100,000
-
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
24,400
22,700
1,700
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
119,000
85,000
34,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
질병진단(유방암 조직,부비동) 
이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
92,000
85,000
7,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,280,000
1,230,000
50,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,849,400
1,793,150
56,250
선출연방식
진행

보안 인공지능
(통관 불법복제품 판독)
AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,972,500
1,714,000
258,500
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
15,200
5,200
10,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
비대면 안과 질환 진단 및 치료를 
위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
-
-
해당없음
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
226,750
200,000
26,750
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:PHI)
AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,200
93,000
-
선출연방식
진행

주)
자산관련보조금과 수익관련보조금은 이연수익으로 인식하여 각각 자산의 내용연수와 해당 정부보조금으로 보전하려는 관련원가를 비용으로 인식하는 기간에 걸쳐 체계적인 기준에 따라 '기타영업외수익'으로 인식합니다.

뿐만 아니라, 동사는 의료 인공지능 솔루션, 인공지능 효율화 툴 및 의료 외 산업 인공지능솔루션에 이르는 전체 기술제품을 직접 생산ㆍ관리하고 있습니다.

구분

동사의 기술제품

자체 생산

여부

자체 관리

여부

의료 인공지능 솔루션

1. DEEP:AI

O

O

- DEEP:NEURO-CA-01

O

O

- DEEP:NEURO-HE-01

O

O

- DEEP:LUNG-LN-01

O

O

- DEEP:LUNG-SG-01

O

O

- DEEP:SPINE-CF-01

O

O

- DEEP:SPINE-SC-01

O

O

- DEEP:SPINE-ID-01

O

O

- DEEP:SPINE-BM-01

O

O

- DEEP:CHEST-XR-01

O

O

- DEEP:CHEST-XR-02

O

O

- DEEP:BREAST-MS-01

O

O

- DEEP:BREAST-SG-01

O

O

- DEEP:ENDO-ST-01

O

O

- DEEP:ENDO-CL-01

O

O

- DEEP:DENTAL-CS-01

O

O

인공지능 효율화 툴

2. DEEP:PHI

O

O

3. DEEP:STORE

O

O

4. DEEP:PACS

O

O

의료 외 산업 
인공지능 솔루션

5. 공항 X-ray 보안검색대 영상 
자동 판독 시스템

O

O

다. 성장성

(1) 기업 성장전략

(가) 과거, 현재

동사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 동사가 직접 제품을 개발하는 파이프라인 개발 방식과 의료인이 제품을 개발하는 플랫폼 개발 방식을 병행하는 사업모델인 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 상업화를 진행하고 있습니다. 

동사는 Two-track 사업모델의 구현을 위해 2017년 이래 증권신고서 제출일 현재까지 연구개발인력을 집중 투입하여 인공지능 판독보조를 위한 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI와 인공지능 개발, 배포, 활용까지 의료 인공지능 전 과정을 효율화 할 수 있는 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 제품 개발에 매진하였습니다. 

또한, 동사의 사업 방향과 일치하는 국가 R&D 사업 및 공공기관의 사업에 적극 참여하여 성공적으로 사업을 수행하며 효과적으로 관련 제품의 연구개발을 진행하는 동시에 향후 사업화를 위한 레퍼런스를 확보하였습니다. 대표적으로 국내 모든 의료기관의 의료행위에 대한 수가급여심사를 수행하는
건강보험심사평가원
과 2017년부터 2020년

까
지
AI 모델 사업과 정보화사업을 진행해 원내 의료 데이터 관리 및 인공지능 시스템 고도화를 진행하였고, 특히 2020년에는 동사의 인공지능 제품을 이용해 척추 관련 의료영상의 의료행위에 대한 수가급여심사를 개시하였습니다. 

국가 R&D 사업, 공공기관의 사업 참여와 함께 집중적인 연구개발인력을 투입을 통한 연구개발의 결과로 동사는 인공지능 전 과정에 걸친 특허 등록 43건, 특허 출원 17건(해외 출원 4건 포함)을 확보하였으며, AI 제품 15건, PACS 2건 등 총 17건의 식약처 인허가 제품을 보유하게 되었습니다. 또한 의료인의 플랫폼 방식의 개발을 위해 필수적인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS의 제품화를 완료하여 동사가 지향하는 Two-track 사업모델의 기반을 마련하였습니다.

(나) 미래

동사는 다년간의 연구개발로 확보한 기술역량과 인공지능 효율화 툴을 기반으로 하여 동사의 자체적인 인공지능 제품 개발과 함께 의료인의 인공지능 제품 개발을 활성화하여 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보할 계획입니다. 

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 위해 동사가 대학병원, 의료학회를 중심으로 진행한 50여회의 DEEP:PHI 인공지능 교육을 지속하여 의료인의 인공지능 관심 증대 및 플랫폼 유입을 유도하며, 유입된 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 컨설팅을 통해 성공적인 플랫폼 방식의 인공지능 제품 개발을 이끌 계획입니다. 

나아가 동사가 보유한 인공지능 개발 역량과 의료인을 대상으로 한 인공지능 교육, 컨설팅역량을 활용하여 2023년 보안 인공지능 사업 및 인공지능 교육 사업으로 사업 영역을 확장하여 지속적인 기업 성장을 유도할 예정입니다. 보안 인공지능 사업 진출을 위해 동사는
한국공항공사와 2019년부터 2020년까지 진행한 공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 및 2020년부터 2021년까지
관세청이 제공하는 현품/가품 데이터를 이용하여 모조품을 식별하는 AI융합 불법복제품 판독시스템의 고도화 및 실제 활용을 위한 레퍼런스를 확보할 예정입니다. 또한 인공지능 교육 사업 진출을 위해 동사가 진행한 50 여회의 의료인 대상 DEEP:PHI 인공지능 교육을 대학생, 직장인 대상의 의료 외 분야로 확장하여 역량 강화를 진행할 예정입니다. 

연도

목표

계획

2021년

Two-track 비즈니스 
구축

- Two-track 방식의 의료 인공지능 연구 개발 활성화

- 공공기관과의 협력을 통해 DEEP:AI 적용 확대 및 레퍼런스 확보

- 글로벌 기업과의 협업을 통한 글로벌 인공지능 판독 확대

2022년

AIaaS

- Two-track 방식의 인공지능 제품 다양성 확보

- 의료인의 플랫폼 유입 증대

- 국내외 의료 인공지능 서비스 제공 확대

- 보안 분야 인공지능 제품 개발 및 상용화

- 의료/의료외 산업 분야 인공지능 교육 컨설팅 확대

2023년

비즈니스 스케일업

- 의료 인공지능 사업 안정화

- 인공지능 교육 사업 진출

- 보안 인공지능 사업 진출

- 헬스케어 등 데이터 유통/서비스 제공

(2) 향후 성장을 위한 사업계획

동사는 의료 인공지능 전과정을 포괄하는 핵심 기술을 보유하고 있습니다. 인공지능 판독을 위한 DEEP:AI 및 인공지능 개발, 배포, 활용을 효율화할 툴인 DEEP:PHI(인공지능 개발툴), DEEP:STORE(인공지능 마켓플레이스), DEEP:PACS(인공지능 PACS)를 자체 개발하여 보유하고 있습니다. 

인공지능의 발전에 따라 의료 데이터를 활용한 기술과 서비스의 수요가 높아지고, 자연스럽게 의료 인공지능에 대한 관심도
또한 높아지고 있으며, 인공지능 헬스케어 시장 규모는 2019년 약 3조 원 규모였으며, 2023년에는 약 14조 원에 이를 것으로 예상되어 고성장의 흐름을 보입니다. 동사는 의료 인공지능의 전주기를 포괄하는 기술을 통해 의료 인공지능 산업 전체에 적용 가능한 의료 인공지능 생태계를 구축하고자 합니다.

(3) 사업의 확장가능성

동사는 의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI에 활용된 다양한 질환 대상의 원천기술을 적극 활용하여 기존 솔루션의 고도화 및 신규 솔루션의 개발을 진행하고자 합니다. 기존 제품의대상질환 확대와 자동 판독문 기능 추가 등을 통해 단기적으로는 질환 범위 및 기능 범위가 확장된 제품의 개발을 계획 중에 있습니다. 나아가 동사는 인공지능 기술을 지속적으로고도화해 향후 의료인의 판독 보조에서 질병 조기진단 등 인공지능의 역할을 확대하여 의료인의 효율적이고 정확한 판독, 진단에 대한 기여를 높이고자 합니다. 

【DEEP:AI의 확장성】

분류

설명

단기적 확장성

-기존 개발된 솔루션을 기반으로 새로운 질환 솔루션 개발이 용이함

질환 범위 확장

-뇌혈관 추출 및 탐색 기술을 폐혈관 탐색 시 응용

-척추 압박골절에서의 뼈 영역 추출 기술이 척추 측만증, 디스크 솔루션 개발에 응용

기능 범위 확장

-메타 데이터 분석을 포함해 영상 진단, 검출에서 더 나아가 발병 예측, 
 재발률 예측 등까지 범위 확장

-제약사 제품군의 치료 반응성 예측

장기적 확장성

-판독 보조 외 질병 조기진단 등 인공지능 역할 확장

질병 조기진단

-환자의 생체신호 분석, 기간별 영상비교 등을 통한 질병의 조기진단

동사는 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS의 경쟁력 강화를 위한 고도화 또한 진행하고 있습니다. 

의료 영상에 특화된 DEEP:PHI를 EMR, EHR, eCRO등 임상데이터 및 의료 외 산업 영상 인공지능을 개발할 수 있는 제품으로 고도화시키고자 합니다. 2021년 4월 임상데이터를 이용한 인공지능 개발을 수행할 수 있는 DEEP:PHI-Record의 알파버전을 공개하여 사용자의 피드백을 통해 제품 고도화를 진행 중에 있습니다. 또한 동사는 영상 인공지능 노하우를 DEEP:PHI에 적용해 의료 영상 외에도 산업 영상을 대상으로 한 DEEP:PHI의 연구 영역을 확장할 예정입니다.

.
동사는 위의 제품 경쟁력 강화와 함께 Two-track 비즈니스 중 의료인의 플랫폼 유입을 통해 다룰 수 있는 질환, 지표, 대상의 수를 확대해 나갈 예정입니다. 또한 의료인의 인공지능 개발 과정에서 도출되는 논문과 같은 연구성과 공유와 제품화 된 인공지능 솔루션의 사용에 따른 수익 배분을 통해 회사와 사용자 모두 이득을 보는 상생 구조 안에서 인공지능의 실제 임상 활용성이 높아지고, 의료 효율성도 발전될 것으로 기대됩니다.

라. 재무상황

(1) 재무적 성장성

(단위 : %, 천원)

구 분

2018년도

(제11기)

2019년도

(제12기)

2020년도

(제13기)

2021년도 1분기

(제14기)

매출액
887,120
235,102
1,039,945
34,177

증감률
(-38.00%)
(-73.50%)
(342.34%)
(-86.85%)

영업이익
(1,518,907)
(4,227,612)
(5,008,774)
(2,072,815)

증감률
적자지속
적자지속
적자지속
적자지속

1인당 부가가치
N/A
N/A
N/A
N/A

경상이익율

N/A
N/A
N/A
N/A

주1) 2021년 1분기 매출액 증감률은 연환산하여 산출하였습니다.
주2) 1인당 부가가치 및 경상이익률의 경우, 지속적인 영업손실 발생으로 인하여 기재하지 않았습니다.

동사는 최근 3개 사업연도 및 2021년 1분기까지 지속적으로 영업손실을 기록하였습니다. 이는 2016년 의료 인공지능 사업을 주력 사업화 분야로 설정한 이래 대규모의 연구개발비를 투입하고 국내 다수의 대학병원 연구자와 협력하여 인공지능 제품을 개발하기 위하여 우수한 인력을 신규채용 함에 따라 많은 판관비가 발생하였기 때문입니다. 

지속적인 연구개발의 노력의 결과 증권신고서 제출일 현재 뇌동맥류, 폐결절, 요추 압박골절 등 의료 인공지능 전 과정에 걸친 등록 특허
43
건, 특허 출원
17
건(해외 출원 4건 포함)을 확보하였으며,
17건의 식약처 인허가 제품을 보유하게 되었습니다. 이러한, 우수한 기술력을 바탕으로 2021년 이후 매출액 증가 및 향후 흑자전환을 통해 수익성이 점차 개선될 것으로 판단됩니다.

(2) 재무적 안정성

(단위 : %, 천원)

구 분

2018년도

(제11기)

2019년도 (제12기)

2020년도

(제13기)

2021년도 1분기

(제14기)

회사
동업종 평균

부채비율(%)

자본잠식
자본잠식

69.37%

자본잠식
자본잠식

자본의 잠식률(%)

1,653.97%
2,727.88%

-

214.31%
295.66%

재고자산 회전율(회)

6.64
-

44.54

-
-

매출채권 회전율(회)

1.76
1.11

6.86

11.87
-

영업활동으로 
인한 현금흐름

(1,724,145)
(2,175,109)

-

(3,495,706)
(1,686,565)

특정인에 대한 자금의존 또는 자금 대여

-
-

-

-
-

주) 동업종평균은 한국은행이 발간한 '2019 기업경영분석에서 J582. 소프트웨어 개발 및 공급업'을 참고하여 작성하였습니다.

동사는 2019년도까지 자본잠식 상태로 재무적 안정성은 동 업종 대비 열위한 수준을 보였습니다. 이는 의료인공지능 산업 진출 관련
시설투자 및 연구개발 인력 유치를 위한 자금사용목적의 전환상환우선주 발행에 따른 평가손실 발생 및 부채 증가에 기인하고 있습니다. 2020년도에는 대부분의 전환상환우선주의 보통주 전환에 따른 부채금액 감소 등으로 자본잠식률이 점차 개선되고 있습니다. 향후 본격적인 의료 인공지능 제품의 매출 발생 및 상장 후 공모 자금 유입 시 동사 재무구조에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 판단됩니다.

재고자산 회전율 및 매출채권회전율 역시 동 업종 평균 대비 낮은 수준을 보이고 있습니다. 이는 현재는 영위하고 있지 않는 사업부문의 수주 기반 진행률 특성에 기인한 것으로, 현재 동사는 해당 사업부문을 영위하고 있지 않음에 따라 재고자산을 보유하고 있지 않습니다. 

영업활동으로 인한 현금흐름은 의료 인공지능 관련 경상연구개발비 지출 및 인력확충에 따른 판매비와 관리비의 증가로 순유출의 현금흐름을 보이고 있습니다. 특정인에 대한 자금 의존 또는 자금 대여는 해당사항 없습니다.

(3) 재무자료의 신뢰성

(가) 감사인의 감사의견

동사의 2020년 12월 31일 현재의 재무상태와 동일로 종료되는 보고기간의 재무성과 및 현금흐름은 한국채택국제회계기준에 따라 중요성의 관점에서 공정하게 표시하고 있습니다. 동사는 코스닥시장 상장을 위하여 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 제11조 제1항 제12호에 의해 금융감독원으로부터 2020년 사업연도에 대한 지정감사인으로 삼일회계법인을 지정 받았습니다. 2021년 사업연도 또한 2020년 사업연도와 동일한 절차에 따라 삼일회계법인을 외부감사인으로 지정받아 2021년도 1분기 검토를 수검하였습니다. 

사업연도

감사
의견

감사인

채택회계
기준

수정사항 및
그 영향

감사인
지정

특기
사항

제14기 1분기

(2021년 1분기)

검토
삼일회계법인

K-IFRS

-

2021.02.15

-

제13기

(2020년)

적정

삼일회계법인

K-IFRS

-
2020.08.14
-

제12기
(2019년)

적정

회계법인보명

K-IFRS

-
-
-

제11기

(2018년)

적정

회계법인보명
K-GAAP
-
-
-

(나) 감사인의 독립성

외부감사인 및 그 임직원과 동사 간에는 감사인의 독립성 훼손을 의심할 만한 이해관계가 존재하지 않습니다.

(다) K-IFRS 도입현황에 대한 적정성

동사의 과거연도 재무제표는 한국의 일반적으로 인정된 회계처리기준에 따라 작성되었으나, 2019년 1월 1일로 개시되는 2019 회계연도의 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다. 따라서, 비교표시된 전기 재무제표는 한국채택국제회계기준에 따라 2018년 1월 1일을 한국채택국제회계기준 전환일로 하고 기업회계기준서 제1101호 (한국채택국제회계기준의 최초채택)를 적용하여 재작성 되었습니다.

동사는 삼덕회계법인과의 K-IFRS 도입 업무 진행과 관련하여 사전에 K-IFRS 도입으로 인한 상세 영향 분석 수행, 회계담당자에 대한 K-IFRS 교육 및 경영진에 대한 도입영향 보고등을 진행하였으며, 2019년 K-IFRS 도입을 완료하였습니다. 또한 동사의 재무 총괄을 맡고 있는 윤정오 팀장, 경영지원 총괄 손동국 팀장, 회계담당 차혜영 대리 등은 다년간 회계및 재무업무를 담당하여 회계에 관한 지식 및 실무경험을 충분히 보유하고 있어 K-IFRS 재무제표 산출 능력이 충분하다고 판단됩니다.

마. 경영환경

(1) CEO의 자질

동사의 최고경영자(CEO)인 최우식 대표이사는 연세대학교 전자공학을 전공하고 삼성전자 등 다양한 관련 업계에서 20년 이상의 경력을 축적하여 전반적인 기술 이해도가 높습니다. 2008년 창업한 이래, 2016년 이후 인공지능 관련 사업으로 빠른 전환을 이룩한 것으로 보아, 기술력 이외에도 사업 영역에서도 성공적으로 이끌고 있어 시장에서 성공 확률이높을 것으로 기대 됩니다.

최우식 대표이사는 '인류의 건강과 삶의 질 향상에 공헌하는 인공지능'을 기업이념으로 하여 동사 자체 개발과 의료인의 플랫폼 방식의 개발을 병행하는 Two-track 사업모델을 통해 의료 인공지능 생태계 구축을 목표로 기업을 설립하여 운영하고 있으며, 인공지능이 인류의 건강에 실질적으로 기여하기 위해 크게 두 가지 문제를 해결해야 한다고 인식합니다.

첫 번째, 의료 인공지능은 지금보다 훨씬 넓은 범위의 질환의 연구, 진단, 치료에 도움을 주어야 합니다.

두 번째, 의료 인공지능은 지금보다 의료 일선 업무에 도움을 줄 수 있도록 활용성이 높아져야 합니다.

이와 같은 문제인식을 바탕으로 동사는 더욱 많은 질환 커버를 위한 제품 개발 속도의 향상과 활용성 높은 제품 개발을 위한 의료인의 역할 강화에 이바지할 수 있을 것으로 보입니다. 뿐만 아니라, 동사의 창업자이자 대표이사로서 사업의 핵심 기술에 대한 이해도가 높으며, 오랜 업력을 바탕으로 동사의 대표이사로서 회사를 이끌어 나가는 능력을 충분히 갖춘 것으로 평가됩니다.

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사는 증권신고서 제출일 현재
96명의 임직원이 근무하고 있으며, 향후 사업의 성장 및 확장을 위한 효과적이고 효율적인 조직을 갖추고 있습니다. 또한, 경영본부, 영업, 연구개발, 상품기획팀, 사업본부 등 사업을 영위함에 있어 필수적인 모든 조직체계를 자체적으로갖추고 있어 향후 독립적이고 안정적인 기술의 개발 및 활용이 가능할 것으로 판단되며, 동사가 영위하는 사업구조에 적합한 인력 및 조직 경쟁력을 가지고있다고 판단됩니다.

부서명

업무내용

윤리경영팀

재무, 회계, 자금 관련 업무

경영개선팀

경영기획/전략, 주식/공시, 인사/총무, 안전/환경, 시설, IT 등 지원업무

임상연구팀

임상시험 계획, 의료기관 연구 지원, 결과 관리

국내영업팀
국내 직접영업, 판매대행업체(채널사) 관리

해외영업팀
해외영업 전략, 해외판로 개척 및 판매조직 관리

마케팅팀
회사 및 제품 홍보, 마케팅

사업1팀

의료 관련 사업 수주 및 프로젝트 수행

사업2팀

의료 외 사업 수주 및 프로젝트 수행

사업지원팀

외부 프로젝트 및 국책과제 지원

AI연구팀

의료인공지능 진단 소프트웨어 개발

RA팀

의료기기 RA 업무

연구기획팀

의료인공지능 연구 및 제품 기획

웹영상팀

Web PACS 개발

플랫폼개발실

DEEP:PHI, DEEP:STORE 개발

상품기획팀

의료인공지능 플랫폼 및 소프트웨어 상품 기획

스마트영상팀

Window PACS 개발

(3) 경영의 투명성 및 안정성

동사의 등기임원은 최우식 대표이사, 김태규 사내이사, 정종채 사내이사, 전석철 기타비상무이사, 김소희 기타비상무이사, 박성민 사외이사 등 총 6인으로 구성되어 있으며, 감사로는 황인범 비상근 감사가 선임되어 있습니다. 사외이사 및 감사는 결격사유가 없는 것으로파악되었으며, 모든 임원에 대하여 독립성을 유지할 수 있는 구조로 이사회를 통하여 의견을 수렴하고 있어 경영의 투명성을 기할 수 있는 구조를 가지고 있다고 판단됩니다. 

동사는 상장을 본격적으로 준비하기 시작한 이후 '이해관계자와의 거래에 관한 규정'을 포함한 사내 규정을 정비하였습니다. 이를 통해 동사의 내부 관리는 이사회를 통해 제정한 사규에 의해 관리되고 있습니다. 또한, 동사는 이사회 결의 및 내부 기안결재를 통하여 제정된 회사내 규정에 입각하여 각종 경비지출, 관리 등이 이루어지는 등 적절한 내부통제 시스템을 구축하고 있으며 경영투명성을 공고히 하고 있는 바, 상장에 적합한 경영 투명성을 충분히 갖추고 있는 것으로 판단됩니다.

(4) 경영의 독립성

동사의 최대주주 및 특수관계인은 증권신고서 제출일 현재 1,667,388주(지분율 38.66%)를 보유하고 있으며, 공모 후에도 지분율은 36.08%로, 공무 후 지분율 감소에 따른 지배구조 변경 위험이 발생할 가능성은 제한적인 것으로 판단됩니다. 또한, 최대주주의 안정성 및 이사회의 독립성을 고려하면 동사의 경영 독립성은 보장되어 있는 것으로 판단됩니다.

4. 공모가격에 대한 의견

가. 평가결과

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 영업현황, 산업전망 및 주식시장상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구분
내용

주당 희망공모가액
31,500원 ~ 42,000원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과 및 주식시장의 상황 등을 감안한 후 대표주관회사와 발행회사가 합의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

대표주관회사가 제시하는 상기 주당 희망공모가액 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 ㈜딥노이드의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정공모가액은 대표주관회사인 KB증권㈜가 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사가 발행회사와 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

나. 희망공모가액의 산출방법

(1) 개요

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 2021년 1분기까지의 영업실적, 재무지표, 경영성과 등과 산업의 특성, 유사기업과의 재무지표 비교 및 주가수준 등을 감안하여 공모가액을 종합적으로 평가하였습니다. 동사의 공모가 밴드를 제시하기 위한 절차는 다음과 같습니다.

(2) 평가방법 선정

(가) 평가방법 특징

일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다.

절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치 할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치 평가방법이 있습니다. 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달 원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 비교기업과 비교하기 위해서는 비교기업의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로 이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.

본질가치 평가방법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년추정실적을 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 점에서 한계가 존재합니다. 또한 이를 보완하는 향후 2개년간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.

상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상 기업과 동일하거나 유사한 제품을 주요 제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교ㆍ평가하는 방법으로서 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다.

그러나, 비교기업의 선정 과정에서 평가자(기관)의 주관적인 판단 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교 대상 회사들이 일정한 재무적 요건 및 비교 유의성을 충족하여야 합니다. 또한 사업, 기술, 관련 시장 성장성, 주요 제품군 등 질적 측면에서 일정 수준 이상 평가대상 회사와 비교 유의성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 선정

대표주관회사인 KB증권㈜는 금번 공모를 위한 ㈜딥노이드의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 국내 증권시장에 기상장된 비교기업의 실적을 기준으로 PER을 산정하여 가치평가에 활용하였습니다.

【㈜딥노이드 비교가치 산정시 PER 적용사유】

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER
PER(Price/Earning Ratio)는 해당 기업의 주가와 주당순이익(EPS)의 관계를 규명하는 비율로서 기업의 영업활동을 통한 수익력에 대한 시장의 평가, 성장성, 영업활동의 위험성 등이 총체적으로 반영된 지표입니다. 또한 개념이 명확하고 계산의 용이성으로 인해 가장 널리 사용되는 투자지표이기도 합니다. PER는 순이익을 기준으로 비교가치를 산정하므로 개별 기업의 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라, 산업에 대한 향후 미래의 성장성이 반영되어 개별 기업의 PER가 형성되므로, PER를 적용할 경우 특정산업에 속한 기업의 성장성과 수익성을 동시에 고려할 수 있고 산업 고유위험에 대한 Risk 요인도 주가를 통해 반영될 수 있습니다. 이에 따라 발행회사인 ㈜딥노이드의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

【㈜딥노이드 비교가치 산정시 PBR, PSR, EV/EBITDA 제외사유】

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

PBR
PBR(주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다.

PSR
PSR(주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 일반적으로 비교기업의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교기업간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익률(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 사용하기 적합하지 않습니다.

EV/EBITDA
EV/EBITDA는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이많은 산업에 유용한 지표로서, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다.

(다) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2023년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는 데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기 상황의 변동 및 동사가 속한 산업의성장성 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 수있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.

따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 KB증권㈜가 그 가치를 보증하거나, 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다

(3) 유사회사 선정

대표주관회사인 KB증권㈜는 동사와의 산업, 사업 및 제품, 재무 및 일반 유사성을 고려하여 비트컴퓨터, 유비케어, 위세아이텍 총 3개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다.

최종 선정된 유사회사는 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 한 투자의사결정 시 이러한 차이점이 존재한다는사실에 유의하시기 바랍니다.

(가) 유사회사 선정 요약

【국내 유사회사 선정 절차 및 결과】

구분

선정기준

세부검토기준

회사수

1단계

산업분류
유사성

한국표준산업분류상 다음 중 하나에 속하는 상장회사
① 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)
② 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)
③ 컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업(J62021)
④ 자료 처리업(J63111)

115개사

2단계
사업 및 제품
유사성
의료 정보, 의료용 소프트웨어, 인공지능 관련 서비스를 주력 사업으로 영위할 것
12개사

3단계

재무 유사성

① 2020년 (지배)당기순이익 흑자 시현 기업
② 2020년 영업이익 흑자 시현 기업
③ 최근 2사업연도 감사의견이 적정일 것

5개사

4단계
일반 요건

① 상장 후 6개월이 경과하였을 것
② 최근 6개월 이내 합병, 분할 또는 중요한 영업의 양수도 등이 없었을 것
③ 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것
④
최대 및 최소 PER값 제외할 것

3개사

(나) 유사회사 선정 세부내역

1) 1차 유사회사 선정

동사는 의료 인공지능 솔루션 제품의 개발과 공급을 주 사업으로 영위하고 있습니다. 이에, 동사의 주된 사업적 특성을 고려하여 표준산업분류 상 [응용 소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)], [시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)], [컴퓨터시스템 통합 자문 및 구축 서비스업(J62021)], [자료 처리업(J63111)]에 속한 코스닥 또는 유가증권시장 상장사를 1차 유사회사로 선정하였습니다.

한국 표준산업분류
해당기업
비고

응용 소프트웨어 
개발 및 공급업
 (J58222)
유엔젤(주), 텔코웨어(주), 현대오토에버(주), SBI핀테크솔루션즈(주), 오상자이엘(주), (주)핸디소프트, 모바일어플라이언스(주), 코나아이(주), 
(주)비즈니스온커뮤니케이션, (주)링크제니시스, (주)지어소프트, 알서포트(주), 팅크웨어(주), (주)한글과컴퓨터, (주)한컴MDS, (주)이루온, 
(주)바이브컴퍼니, 한솔인티큐브(주), (주)지란지교시큐리티, (주)폴라리스오피스, (주)라이프시맨틱스, (주)현대이지웰, (주)아이퀘스트, (주)제이엘케이,(주)파수, 이지케어텍(주), (주)네이블커뮤니케이션즈, 나무기술(주), 엑스큐어(주), (주)알티캐스트, (주)셀바스에이아이, (주)다날, 
(주)코리아센터,(주)에이트원, (주)케이지이니시스, 웹케시(주), 미디어젠(주), 키네마스터(주), (주)유비케어, (주)브리지텍, (주)씨이랩, (주)영림원소프트랩, (주)토탈소프트뱅크, 한국정보인증(주), 지니언스(주), (주)포시에스, (주)위세아이텍, (주)이씨에스텔레콤, (주)이스트소프트, (주)티사이언티픽, (주)엔에이치엔벅스, 라온피플(주), (주)솔트룩스, (주)핑거, (주)비트컴퓨터, (주)다나와, (주)모바일리더, (주)수산아이앤티, (주)케어랩스, (주)퓨쳐스트림네트웍스, (주)알체라, (주)시큐브, (주)신테카바이오, (주)티라유텍, (주)엔텔스, 갤럭시아머니트리(주), (주)네오위즈홀딩스
67개

시스템 소프트웨어 
개발 및 공급업
 (J58221)
(주)미래테크놀로지, (주)인피니트헬스케어, (주)에스에스알, (주)투비소프트, (주)누리플렉스, (주)아프리카티비, 유비벨록스(주), 에스지에이
(주), 에스지에이솔루션즈(주), 아이크래프트(주), (주)아톤, (주)디지캡, (주)엑셈, 한국전자인증(주), 소프트캠프(주), (주)싸이버원, (주)네오리진, (주)와이더플래닛, 이니텍(주), (주)휴네시온, (주)플랜티넷, (주)안랩, 라온시큐어(주), (주)한컴위드, (주)드림시큐리티, (주)케이사인
26개

컴퓨터시스템 통합 
자문 및 구축 서비스업
 (J62021)
(주)미래아이앤지, 아시아나아이디티(주), (주)신세계아이앤씨, 
(주)디비아이엔씨, 대신정보통신(주), (주)케이씨에스, (주)정원엔시스, (주)율호, (주)상상인, (주)케이씨티, (주)로지시스, (주)인성정보, 에스트래픽(주), (주)오픈베이스, (주)큐로컴, (주)링네트, (주)오파스넷, 
(주)아이티센, 쌍용정보통신(주), 에스넷시스템(주), 이삭엔지니어링㈜
21개

자료 처리업 (J63111)
(주)뷰노
1개

2) 2차 유사회사 선정

1차 유사회사 115개사 중 동사와 정확히 일치하는 의료 인공지능 사업을 영위하는 상장사가 매우 제한적임에 따라, 비교 가능성을 제고하기 위해 최근 사업연도 매출 기준 의료 정보, 의료용 소프트웨어 또는 인공지능 관련 사업 비중이 50% 이상인 회사를 선정하였습니다.

기업명
최근 사업연도 매출비중
선정
여부

유엔젤(주)
코어네트워크 (5G, IoT 포함) 70.60%, 스마트러닝 11.71%, 서비스사업 14.02%, 기타 3.67%
X

텔코웨어(주)
무선데이터 80.08%, 음성핵심망 18.2%, 기타 1.0%
X

현대오토에버(주)
ITO부문 57.92%, SI부문 42.08%
X

SBI핀테크솔루션즈(주)
결제서비스 34.5%, 개인머니서비스 56.4%, 기업지원서비스 11.0% 조정 -1.9%
X

오상자이엘(주)
CATIA, ENOVIA, DELMIA 등 38.93%, 시스템 구축 등 39.69%, 과일포장재 등 11.46%, 서버,스토리지 등 9.92%
X

(주)핸디소프트
SW부문 99.7%, NW부문 0.3%
X

모바일어플라이언스(주)
영상기록장치, HUD, ADAS, 내비게이션 외 97.28% 등
X

코나아이(주)
스마트카드 57.66%, 코나머니(선불결제) 42.34% 등
X

(주)비즈니스온커뮤니케이션
전자세금계산서 등 61.7%, 전자계약 5.2%, 빅데이터 29.4%, 웹플랫폼서비스 3.7%
X

(주)링크제니시스
개발 SI/CIM 58.79%, XComPro/XGemPro 34.63%, MAT 0.24% 기타 3.50% 등
X

(주)지어소프트
유기농 식품 등 68.60%, 소프트웨어 개발 22.13%, 디지털 온라인 광고 등 9.27%
X

알서포트(주)
Remote Call 43.3%, Remote View 48.9%, 모비젠 2.7% 등
X

팅크웨어(주)
블랙박스 72.5%, 차량용 액세서리 18.2%, 내비게이션 5.2%, Map S/W, 모바일 서비스 4.1%
X

(주)한글과컴퓨터
오피스 제품, PDF 개발엔진 등 58.62%, 소방용호흡기, 마스크, 보호의 등 41.38%
X

(주)한컴MDS
임베디드 SW 설계/구현/검증/시험 툴 36.7%, OS 번들 및 서비스/미들웨어/애플리케이션SW 32.4%, 산업자동화 솔루션 17.4% 기타 13.5%
X

(주)이루온
카드발급/발송 51.2%, 핵심망, 부가망 통신 솔루션 및 서비스 48.8%
X

(주)바이브컴퍼니
AI Solver 69.07%, 썸트렌드 25.62%, AI Agent 3.92%, AI Report 0.65% 등
O

한솔인티큐브(주)
컨택센터 및 CRM 92%, SMSC 및 MMSC 등 8%
X

(주)지란지교시큐리티
메일보안 35.52%, 상품매출 18.81%, 모바일보안 11.95%, 문서보안 9.47% 등
X

(주)폴라리스오피스
오피스 소프트웨어 46.26%, 모바일게임 29.84%, IT ·협업 서비스 17.78%, 기타 6.13%
X

(주)라이프시맨틱스
개인건강 측정기기/스마트 홈케어기기 50.74%, 디지털헬스 기술 플랫폼 기반 시스템 개발, 구축 24.48%, 클라우드 22.59%, 디지털헬스 솔루션 2.18%
X

(주)현대이지웰
복지상품 여행, 콘텐츠 등 91.8%, EAP서비스,건강검진서비스 7.75%, 기타 0.45%
X

(주)아이퀘스트
중소기업 경영 ERP 78.78%, 중소기업 경영 SAP 11.70%, 부가서비스 5.45%, 양식지 4.06%
X

(주)제이엘케이
원격 인공지능 헬스케어 인공지능 데이터 매니지먼트 81.7%, 인공지능 산업 보안 분석 솔루션 등 9.5%, 인공지능 의료 분석 솔루션 8.8%
O

(주)파수
데이터보안 56.0%, 유지관리외 23.3%, 애플리케이션 보안 17.6%, 정보보호 컨설팅 3.1%
X

이지케어텍(주)
의료정보시스템 개발 및 판매 51.9%, 의료정보시스템 운영 및 유지보수 48.1%
O

(주)네이블커뮤니케이션즈
유무선 융합 통신 및 IoT 70.9%, AII-IP 통신 보안 16.8%, 기타 12.3%
X

나무기술(주)
서버, 스토리지 장비 62.5%, 클라우드 15.6%, 솔루션 용역 14.1%, 기타 7.8%
X

엑스큐어(주)
스마트카드 71.4%, 용역 26.7%, 기타 1.9%
X

(주)알티캐스트
미디어 솔루션 95.7%, 기타 4.3%
X

(주)셀바스에이아이
의료진단기기 32.0%, 보조공학기기 29.0%, 음성인식/필기/영상지능 22%, 학습지원 15%, 의료 및 헬스케어 2%
O

(주)다날
유무선 결제시스템 등 84.8%, 모바일콘텐츠와 음원 등의 제작 유통 8.2%, 커피 프랜차이즈 6.2%, 렌탈 서비스 0.8%
X

(주)코리아센터
글로벌 상품소싱솔루션 52.1%, 쇼핑몰 솔루션 16.6%, 연동 솔루션 11.9%, 빅데이터 솔루션 9.5%, 배송대행 솔루션 7.9%, 기타 2.0%
X

(주)에이트원
교육훈련용 솔루션(가상훈련시스템 등) 100.00%
X

(주)케이지이니시스
전자상거래 및 유통 91.35%, 교육사업부문 3.15%
X

웹케시(주)
인하우스뱅크 25.1%, SERP 22.3%, 브랜치 21.0%, 경리나라 14.6%, e금융사업 11.4%, B2B솔루션 및 기타 5.6%
X

미디어젠(주)
차량 등 음성시스템 67.9%, 차량용 음성솔루션 19.1%, 기타 13.0%
X

키네마스터(주)
모바일 동영상 편집앱 86.0%, 모바일 동영상 플레이어 13.8%, 기타 0.2%
X

(주)유비케어
의료정보 플랫폼 97.1% (EMR 49.8%, 유통 38.2%, 데이터 9.1%), 개인건강정보관리 플랫폼 2.9%
O

(주)브리지텍
콜센터 솔루션 69.3%, 클라우드 콜센터 및 유지보수 26.5%, IP 기반 유무선 멀티미디어 4.2%
X

(주)씨이랩
GPU활용 솔루션 어플라이언스 57.12%, AI용역 24.79%, 솔루션 9.21%, 데이터유통 6.62%
X

(주)영림원소프트랩
ERP Package 68.33%, 유지관리서비스 28.77%, 상품 2.91%
X

(주)토탈소프트뱅크
컨테이너 터미널 자동화 시스템 70.8%, 훈련용 시뮬레이션 시스템 8.5%
X

한국정보인증(주)
인증서 81.5%, 솔루션 6.0%, 기타 12.5%
X

지니언스(주)
NAC/GPI 82.8%, 유지관리 기술지원 16.8%, 기타 0.4%
X

(주)포시에스
리포트 부문 49.6%, 전자문서 부문 48.9%, 기타 1.5%
X

(주)위세아이텍
빅데이터 47.9%, 데이터품질 39.8%, 머신러닝 응용 12.3%
O

(주)이씨에스텔레콤
시스템 통합 및 글로벌컨설팅, IP AI 컨택센터 솔루션 44.8%, 콜센터 솔루션 및 인프라구축, 운영 및 유지관리 26.8%, 
영상회의/통합커뮤니케이션/네트웍 통합 솔루션 28.4%
X

(주)이스트소프트
알툴즈패키지 77.2%, 제휴서비스 및 광고 15.7%, 위탁개발 서비스 7.1%
X

(주)티사이언티픽
모바일 쿠폰/상품권 51.22%, 모바일 쿠폰 관련 서비스 및 SI용역 48.78%
X

(주)엔에이치엔벅스
디지털 음원 서비스/SNS 운영 외 62.10%, 음원유통 37.90%
X

라온피플(주)
AI 머신비전 솔루션 53.6%, 카메라 모듈검사 솔루션 34.0%, 골프센서 12.4%
O

(주)솔트룩스
플랫폼 55.5%, 클라우드 35.7%, CLS 8.8%
O

(주)핑거
금융 플랫폼 85.13%, 금융 솔루션 구축 컨설팅 5.22%
X

(주)비트컴퓨터
의료정보 71.5%, 교육 24.1%, 임대 4.4%
O

(주)다나와
제품/상품매출 등 70.3%, 제휴쇼핑 10.7%, 판매수수료 9.4%, 광고 7.5%, 정보이용료 등 2.2%
X

(주)모바일리더
인지소프트 SW 솔루션 92.6%, SW솔루션 및 IT 서비스 23.1%, 연결조졍 -15.7%
X

(주)수산아이앤티
보안솔루션 51.9%, 공유단말접속관리서비스 46.9%, 기타 1.2%
X

(주)케어랩스
디지털마케팅 43.5%, 헬스케어미디어 34.6%, 헬스케어솔루션 17.3%, 소셜네트워크 4.2%, 기타 0.4%

X

(주)퓨쳐스트림네트웍스
웹/모바일 광고 제작/대행 등 33.3%, 광고플랫폼 운영 등 24.5%, 모바일광고 등 34.5%, 제품매출 10.7%, 연결조정 -3%
X

(주)알체라
인공지능 학습 데이터 labling 및 정제 34.93%, 얼굴인식기반 발열감지 출입통제 시스템 29.04%, 3D landmark 안면 인식 21.67%
O

(주)시큐브
보안운영체제 52.8%, 유지보수 서비스 47.2%
X

(주)신테카바이오
빅데이터와 개인 유전체지도를 활용한 용역매출 100.0%
X

(주)티라유텍
MES 51.1%, P/F 등 20.5%, SCM 12.8%, CAD/CAM 15.4%, 기타 0.2%
X

(주)엔텔스
운영지원시스템 40.5%, 서비스제공플랫폼 29.4%, 비즈니스지원시스템 17.4%, 시스템통합 12.7%
X

갤럭시아머니트리(주)
전자결제사업 77.3%, O2O사업 21.6%, 기타사업 1.1%
X

(주)네오위즈홀딩스
지주사업 100.0%
X

(주)미래테크놀로지
H/W OTP 85.9%, S/W OTP 10.4%, 기타 3.7%
X

(주)인피니트헬스케어
의료용 소프트웨어 개발 및 판매 100.0%
O

(주)에스에스알
취약점 진단 솔루션 40.0%, 기술 컨설팅 30.0%, 관리 컨설팅 12.1%, 상품 9.5%, 웹해킹 방지 솔루션 5.6%, 기타 2.8%
X

(주)투비소프트
기업용 소프트웨어 개발 100.0%
X

(주)누리플렉스
전력IoT사업 81.5%, 공공IoT 사업 12.2%, 산업IoT사업 5.1%
X

(주)아프리카티비
플랫폼(기부경제 선물등) 81.3%, 광고 및 콘텐츠제작 15.4%, 멀티플랫폼 1.9%, 기타 1.4%
X

유비벨록스(주)
블랙박스 67.2%, 스마트카드 23.7%, 시스템구축 5.4% 등
X

에스지에이(주)
보안솔루션 10.57%, 스토리지 32.58%, 개발용역/유지보수 11.07 투자/임차료 45.78%
X

에스지에이솔루션즈(주)
보안솔루션 21.04%, 임베디드HW 19.16%, 무전솔루션 등 46.15%
X

아이크래프트(주)
네트워크 및 솔루션 장비 판매 69.6%, 인터넷핵심망 등 30.2% 등
X

(주)아톤
핀테크 보안 솔루션 45.1%, 핀테크 플랫폼 19.1%, 스마트금융 11.0%, 티머니 솔루션 8.5%, 기타 16.3%
X

(주)디지캡
보호 솔루션 55.5%, 방송서비스 솔루션 24.5% 등
X

(주)엑셈
맥스게이지 41.1%, 유지보수 컨설팅 33.4%, 인터맥스 13.0%, 빅데이터 11.9% 등
X

한국전자인증(주)
공인인증서비스 63.0%, 인증솔루션 21.6%, 글로벌인증서비스 15.4%
X

소프트캠프(주)
문서 DRM 45.0%, 유지보수매출 31.9%, 영역 DRM 12.8% 등
X

(주)싸이버원
보안관제, 컨설팅, 스마트시스템(유지보수 등) 93.3% 등
X

(주)네오리진
유무선보안솔루션 99.92% 등
X

(주)와이더플래닛
모바일마케팅/광고 49%, PC마케팅/광고 51%
X

이니텍(주)
ITO 28.8%, SI 21.1%, 금융 ASP 17.1%, 인증 및 통합보안 관리 16.1%, 솔루션/채널 유지보수 등 13.9% 등
X

(주)휴네시온
솔루션 68.8%, 용역 17.0%, 상품 14.2%
X

(주)플랜티넷
디지털매거진/음원 및 영상 유통 39.4%, 유해컨텐츠차단서비스 36.6% 등
X

(주)안랩
V3 66.6%, 보안관제서비스 등 17.5% 등
X

라온시큐어(주)
모바일 보안 42.8%, PC보안 12.6%, 통합접근관리 11.2% 등
X

(주)한컴위드
PKI 솔루션 외 46.4%, 디지털 포렌식 29.4%, 임대 15.8% 등
X

(주)드림시큐리티
솔루션 49.5%, 개인정보보호서비스 44.6% 등
X

(주)케이사인
SecureDB 53.5%, PKI 10.6%, Access 8.5% 등
X

(주)미래아이앤지
솔루션 - SWIFT 99.3% 등
X

아시아나아이디티(주)
운영유지보수 57.0%, 컨설팅/SI 34.0%, 전산상품 9.0%
X

(주)신세계아이앤씨
IT 서비스 51.4%, IT 유통 39.1%, 플랫폼서비스 9.5%
X

(주)디비아이엔씨
IT 서비스 69.6%, 무역 - 합성수지 외 15.1%, 브랜드사용수익 외 12.5%, 교육 서비스 외 2.8%
X

대신정보통신(주)
ICT인프라/정보시스템 구축 42.3%, 기타 유지보수 28.2%, 보안장비 등 H/W 15.6%, 산업용PDA/휴대단말기 9.9% 등
X

(주)케이씨에스
유지보수 및 용역 55.1%, S/W(Solution 외) 22.6%, H/W(NSK 외) 22.3%
X

(주)정원엔시스
SI제품 외 60.7%, H/W, PC 등 23.7%, 유지보수 15.5% 등
X

(주)율호
EMC 솔루션과 Software 100.0%
X

(주)상상인
네트워크 장비, 시스템 설계, 구축 및 유지보수 100.0%
X

(주)케이씨티
공과금수납기 외 53.6%, 유지보수 33.8%, 통장프린터 외 12.5%,
X

(주)로지시스
유지보수 및 VAN 대행관리 91.7%, 전산장비 및 소모품 8.3%
X

(주)인성정보
(네트워크 구축 및 유지보수) CISCO, EMC, HP 등 99.1% 등
X

에스트래픽(주)
도로요금징수시스템 48.8%, 도로ITS 등 28.3%, 철도AFC등 14.6% 등
X

(주)오픈베이스
컴퓨터 및 주변기기와 통신장비 판매 93.4%, 소프트웨어 개발 및 공급 4.7% 등
X

(주)큐로컴
S/W 개발 및 유지보수 65.3%, 컴퓨터 및 주변기기 34.7%
X

(주)링네트
일반기업부문 네트워크 79.3%, 공공부문 네트워크 16.9%, 교육기관부문 네트워크 3.8%
X

(주)오파스넷
네트워크 구축 70.9%, 유지보수 23.7% 등
X

(주)아이티센
S/W 개발 53.6%, 유지보수 43.5% 등
X

쌍용정보통신(주)
네트워크/IT 인프라 50.4%, 시스템통합 49.6%
X

에스넷시스템(주)
시스템 구축 및 운영 및 유지보수 100.0%
X

이삭엔지니어링(주)
시스템통합 76.0%, 상품 23.8% 등
X

(주)뷰노
VUNO Med- DeepASR 42.9%, VUNO Med- Chest X-ray 16.5%, VUNO Med-BoneAge 14.5%, VUNOMed-Dental 11.9% 등
O

3) 3차 유사회사 선정

2차 유사회사로 선정된 12개 기업 중 아래의 재무적 유의성 기준에 따라 5개 기업을 3차 유사회사로 선정하였습니다.

① 2020년 (지배)당기순이익 흑자 시현 기업
② 2020년 영업이익 흑자 시현 기업
③ 최근2사업연도 감사의견이 적정일 것

(단위 : 천원)

회사명
2020년
감사의견
선정여부

영업이익
(지배)순이익
2019년도
2020년

(주)비트컴퓨터
5,458,066
6,474,398
적정
적정
O

(주)제이엘케이
(7,533,992)
(7,637,096)
적정
적정
X

(주)유비케어
13,409,069
6,234,241
적정
적정
O

이지케어텍(주)
(6,635,289)
(6,628,445)
적정
적정
X

(주)인피니트헬스케어
7,283,855
6,682,931
적정
적정
O

(주)바이브컴퍼니
(3,353,299)

(2,572,904)

적정
적정
X

(주)셀바스에이아이
(1,530,056)
4,081,204
적정
적정
X

(주)위세아이텍
3,683,153
3,374,738
적정
적정
O

라온피플(주)
(4,593,800)
(4,028,372)
적정
적정
X

(주)솔트룩스
355,528
540,097
적정
적정
O

(주)알체라
(5,120,237)
(3,704,925)
적정
적정
X

(주)뷰노
(9,721,688)
(11,108,598)
적정
적정
X

출처) 금융감독원 전자공시시스템
주1) 연결재무제표 작성법인의 당기순이익은 지배기업 소유주 지분 당기순이익으로 산정하였습니다.
주2) 이지케어텍(주)는 3월말 사업법인으로 2021년 3월 당해연도 3분기 보고서상 연결 포괄손익계산서를 연환산하여 영업이익 및 (지배)순이익을 산정하였습니다.

4) 4차 유사회사 선정

4차 유사회사 선정은 3차 비교회사로 선정된 기업으로부터 질적 기준을 고려하여 선정하였습니다.

① 상장 후 6개월이 경과하였을 것
② 최근 6개월 이내 합병, 분할 또는 중요한 영업의 양수도 등이 없었을 것
③ 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것

④ 최대 및 최소 PER값 제외할 것

(21년 1분기 LTM 기준 (지배주주)순이익 기준 산출)

(단위 : 백만원, 배)

회사명
상장일
합병, 분할 또는 
중요한 영업양수도 유무
투자유의종목 등 
 조치 사실 유무
시가총액
PER 값
최종
선정

(주)비트컴퓨터
1997.07.04
O
O
159,216
22.64
선정

(주)유비케어
1997.05.02
O
O
419,006
35.15
선정

(주)인피니트헬스케어
2010.05.26
O
O
193,194
21.32
제외

(주)위세아이텍
2020.02.10
O
O
85,002
24.77
선정

(주)솔트룩스
2020.07.23
O
O
155,342
313.25
제외

출처) 금융감독원 전자공시시스템

주) 시가총액은 평가기준일(2021년 06월 07일) 기준 최근일, 1주일(06월 01일 ~ 06월 07일), 1개월(05월 07일 ~ 06월 07일) 평균 중 최소값 기준

【 최종 유사회사 선정결과 요약 】

최종 유사회사

(주)비트컴퓨터, (주)유비케어, (주)위세아이텍
[총 3개사]

(다) 유사회사 선정 결과

대표주관회사인 KB증권㈜는 상기 선정기준을 충족하는 (주)비트컴퓨터, (주)유비케어, 
(주)위세아이텍 3개사를 최종 유사회사로 선정하였습니다.

그러나 동사와 선정된 유사회사가 사업의 연관성이 존재하고, 매출 구성 측면에서 선정 가능성이 일정 수준 존재하여도 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 및 과정에 대한 완전성을 보장할 수는 없습니다. 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에 차이점이 존재함을 유의하시기 바랍니다.

또한 동사의 희망공모가액은 선정 유사회사의 기준 주가를 특정 시점에서 적용하였기에 향후 발생할 수 있는 유사회사의 주가 변동에 따라서 동사의 주당 평가가액도 변동될 수 있습니다. 유사회사의 기준 주가가 향후 예상 경영성과에 대한 기대감을 반영하고 있을 가능성 등을 고려하면, 동사의 주당 평가가액은 동사와 유사회사의 과거 경영실적을 활용하고 있다는 측면에서 평가방법으로서 완전성을 보장받지 못할 수 있습니다.

(라) 유사회사 기준주가

기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위하여 2021년 06월 07일을 평가기준일로 하여 평가기준일로부터 소급하여 1개월간(2021년 05월 07일 ~ 06월 07일) 산술평균, 일주일 간(2021년 06월 01일 ~ 06월 07일) 종가의 산술평균을 산정한 후 이들을 평가기준일(2021년 06월 07일) 종가와 비교하여 그 중 가장 낮은 주가를 기준주가로 적용하였습니다.

(단위 : 원)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

기준주가 (Min[(A),(B),(C)])
9,578
8,027
12,926

분석기준일 종가 (A)
10,900
8,560
13,050

1주일 평균 종가 (B)
10,400
8,612
13,110

1개월 평균 종가 (C)
9,578
8,027
12,926

일 자
2021-05-07
9,330
7,870
13,200

2021-05-10
9,520
7,980
13,100

2021-05-11
9,410
7,980
13,300

2021-05-12
9,200
7,840
13,100

2021-05-13
9,050
7,800
13,050

2021-05-14
9,220
7,730
13,050

2021-05-17
9,110
7,710
12,750

2021-05-18
9,090
7,660
12,850

2021-05-20
9,100
7,650
12,550

2021-05-21
9,120
7,700
12,450

2021-05-24
9,080
7,610
12,350

2021-05-25
9,210
7,650
12,550

2021-05-26
9,450
7,840
13,250

2021-05-27
9,510
7,890
12,900

2021-05-28
9,520
7,910
13,000

2021-05-31
9,910
8,490
12,900

2021-06-01
10,050
8,510
13,000

2021-06-02
10,000
8,570
12,950

2021-06-03
10,150
8,710
13,250

2021-06-04
10,900
8,710
13,300

2021-06-07
10,900
8,560
13,050

(4) 희망공모가액의 산출

(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

【 미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계 】

◆ 산출방법 및 의미

PER(주가수익비율)는 특정주식의 주당 시가를 주당 순이익(EPS)으로 나눈 수치로, 주가가 1주당 수익의 몇 배인지를 나타내는 비율입니다. PER를 적용한 비교가치는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 합산 (지배지분) 당기순이익을 적용하여 산출된 PER를 동사의 2023년 추정 당기순이익을 현가화하여 계산된 주당순이익에 적용하였습니다.

◆ 선정이유

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

◆ 한계점

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

둘째, 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.

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

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

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

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

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

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

◆ PER를 적용한 비교가치 = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 배수에 동사의 2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월말
로 현가화하여 계산된 주당순이익을 적용

※ 유사회사 PER = 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기~2021년 1분기) 합산 (지배지분) 당기순이익 기준 PER

※ ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 현가 / 적용주식수
※ ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익의 2021년
8월말
현가 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율
19%)

^

2.33

※ PER 비교가치 = ㈜딥노이드의 2023년 추정 주당순이익의 현가 × 산출된 유사회사의 PER 배수

- 대표주관회사인 KB증권㈜는 보수적인 관점에서 증권신고서 제출일 기준일 현재 보통주식수, 공모주식수, 상장주선인 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수, 대표주관회사의 신주인수권 등을 모두 포함한 주식수를 적용하여 ㈜딥노이드의 추정 주당순이익 현가를 산정하였습니다.

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

1) 적용 PER 배수 산출

【2021년 1분기 LTM 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
7,032,390,335
11,921,756,595
3,432,129,452

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
423
228
522

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
22.64
35.15
24.77

적용 PER
27.52

출처) 금융감독원 전자공시시스템

주1) 적용순이익은 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(2020년 1분기 ~ 2021년 1분기)의 (지배지분) 순이익의 합계입니다.

주2) 적용 주식수는 분석기준일 현재 상장주식총수입니다.

주3) 기준주가는
평가기준일(2021년 06월 07일) 기준 최근일, 1주일(06월 01일 ~ 06월 07일), 1개월(05월 07일 ~ 06월 07일) 평균 중 최소값 기준

동사는
2021년 1분기 기준 LTM(최근 12개월 실적) 재무수치를 기준으로
기업가치를 산정하였으며, 참고 목적으로 비교회사의 2021년 1분기 연환산 실적과 2020년 실적 기준으로 산정한 PER을 제시하면 다음과 같습니다.

【2021년 1분기 연환산 기준 유사회사 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
4,186,665,548
34,151,574,624
1,510,588,368

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
252
654
230

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
38.03
12.27
56.27

적용 PER
35.52

【2020년 실적 기준 PER 산정】

(단위 : 원, 주, 배)

구 분
(주)비트컴퓨터
(주)유비케어
(주)위세아이텍

적용 순이익
6,474,398,128
6,234,240,556
3,374,737,501

적용 주식수
16,623,293
52,197,139
6,575,874

주당순이익(EPS)
389
119
513

기준주가
9,578
8,027
12,926

PER
24.59
67.21
25.19

적용 PER
39.00

2) 미래 추정순이익 기준 주당 평가가액 산출

【㈜딥노이드의 PER에 의한 평가가치】

구 분
산 출 내 역
비 고

2023년 추정 당기순이익

12,616백만원

A, 주1, 2)

연 할인율
19%
주3)

2023년 추정 당기순이익의 2021년
8월말 현가

8,412
백만원

B = A ÷ (1.
19
^
2.33
)

적용 주식수
4,922,197주
C, 주4)

2021년
8월말 기준 주당순이익

1,709원

D = B ÷ C

적용 PER
27.52배
E, 주5)

주당 평가가액

47,026원

F = D × E

주1)
2023년 추정 당기순이익 산정내역은 하기 "다. 추정 당기순이익 산정내역"을 참고해주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출을 위하여 2023년 추정 당기순이익을 적용한 이유는 동사의 의료 인공지능 솔루션 대부분이 2020년 하반기에 식약처 인허가를 받았으며, 2021년 본격적인 해외 진출을 위한 FDA, CE인증 및 동남아 주요 국가인증 절차 진행 후 2023년부터 국내외 본격적인 매출이 가시화되는 시점이기 때문에 해당 시점의 추정 당기순이익에 PER을 적용하는 것이 가장 타당할 것으로 판단하였습니다. 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간】

회사명
상장일
적용실적
할인기간(년)

서남
2020.02.20
2022
3

레몬
2020.02.28
2020~2022
1~3

서울바이오시스
2020.03.06
2020~2021
1~2

에스씨엠생명과학
2020.06.17
2023
4

젠큐릭스
2020.06.25
2020~2023
0~3

소마젠
2020.07.13
2023
4

솔트룩스
2020.07.23
2022
2.75

제놀루션
2020.07.24
2023
3.5

셀레믹스
2020.08.21
2022
2

이오플로우
2020.09.14
2023
3.75

압타머사이언스
2020.09.16
2022~2023
1.5~2.5

박셀바이오
2020.09.22
2024
5

넥스틴
2020.10.08
2020
-

피플바이오
2020.10.19
2022
2.5

미코바이오메드
2020.10.22
2022
2

바이브컴퍼니
2020.10.28
2022
2.5

센코
2020.10.29
2021
2

클리노믹스
2020.12.04
2023~2024
3~4

퀀타매트릭스
2020.12.09
2022~2023
2.25~3.25

엔젠바이오
2020.12.10
2022~2023
2.5~3.5

알체라
2020.12.21
2023
3.5

프리시젼바이오
2020.12.22
2023
3

석경에이티
2020.12.23
2023
3

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
2024
4.5

엔비티
2021.01.21
2022
2

와이더플래닛
2021.02.03
2022
2

레인보우로보틱스
2021.02.03
2023
3

피엔에이치테크
2021.02.16
2022
2

씨이랩
2021.02.24
2023
3

뷰노
2021.02.26
2022~2023
2~3

나노씨엠에스
2021.03.09
2023
3

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
2021~2022
1~2

네오이뮨텍
2021.03.16
2024
4

바이오다인
2021.03.17
2023
3

라이프시맨틱스
2021.03.23
2023
3

제노코
2021.03.24
2021
1

자이언트스텝
2021.03.24
2023
3

해성티피씨
2021.04.21
2022
2

주3)

2023년 추정 당기순이익을 2021년
8월말 비교대상 당기순이익으로 환산하기 위한 연 할인율 19%는 동사의 설립 이후 지속적인 적자, 재무위험, 개발 중인 신규 제품들의 개발 성공여부, 예상 매출의 실현 가능성 등을 종합적으로감안하여 산정하였습니다. 이에 동사의 할인율은 2020년 이후 기술성장기업의 현재가치 연 할인율, 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity) 등을 종합적으로 고려하여 19%의 할인율을 적용하였습니다. 동사 적용 연 할인율 19%는 2020년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 연 할인율 평균 21.9% 대비 2.9% 할인하였으며, 최종 선정된 유사회사 3개사의 평균 자기자본비용(Cost of Equity) 16.1% 대비 2.9% 할증하였습니다. 이는 동사의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴이 증권신고서 제출일 현재까지 본격적인 매출이 발생하고 있지 않은 상황을 고려하여 결정하였습니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 대표주관회사인 KB증권㈜의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로, 이에 유의하시기 바랍니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 연 할인율】

회사명
상장일
연 할인율(%)

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

클리노믹스
2020.12.04
25.0

퀀타매트릭스
2020.12.09
25.0

엔젠바이오
2020.12.10
20.0

알체라
2020.12.21
25.0

프리시젼바이오
2020.12.22
25.0

석경에이티
2020.12.23
25.0

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
20.0

엔비티
2021.01.21
25.0

와이더플래닛
2021.02.03
20.0

레인보우로보틱스
2021.02.03
20.0

피엔에이치테크
2021.02.16
20.0

씨이랩
2021.02.24
20.0

뷰노
2021.02.26
20.0

나노씨엠에스
2021.03.09
20.0

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
25.0

네오이뮨텍
2021.03.16
35.0

바이오다인
2021.03.17
25.0

라이프시맨틱스
2021.03.23
23.0

제노코
2021.03.24
20.0

자이언트스텝
2021.03.24
30.0

해성티피씨
2021.04.21
25.0

평 균
21.9

【참고: 유사회사의 자기자본비용(Cost of Equity)】

회사명
자기자본비용(cost of Equity)

(주)비트컴퓨터

15.6%

(주)유비케어
16.4%

(주)위세아이텍
16.3%

전체 평균
16.1%

자료: Bloomberg

주4)
적용 주식수는 증권신고서 제출일 현재 동사의 발행주식총수 3,981,997주에 모집주식수 300,000주, 상장주선인 의무인수 주식수 9,000주, 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주, 전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 및 대표주관회사의 신주인수권 30,000주를 합산하여 산정하였습니다.

주5)
적용 PER는 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기 (지배지분) 당기순이익 기준 PER입니다.

대표주관회사인 KB증권㈜는 ㈜딥노이드의 주당 평가가액을 산출함에 있어 2023년 추정 당기순이익
12,616
백만원에 연 할인율 19%를 적용하여 산출된 2021년
8월말
현가
8,412
백만원에 유사회사의 2021년 1분기 기준 최근 4개 분기(지배지분) 당기순이익 기준 PER 27.52배, 적용 주식수 4,922,197주(공모 전 주식수 3,981,997주 + 모집주식수 300,000주 +상장주선인 의무인수 주식수 9,000주 + 상장 후 행사 가능한 주식매수선택권 270,276주 +전환상환우선주의 전환청구시 증가할 보통주식수 330,924주 + 대표주관회사의 신주인수권 30,000주)를 적용하여
47,026
원으로 산정하였습니다.

(나) 희망공모가액 산정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 주식회사 ㈜딥노이드의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

【㈜딥노이드 희망공모가액 산출내역】

구 분
내 용
비 고

비교가치 주당 평가가액

47,026
원

-

평가액 대비 할인율
33.20% ~ 10.90%
주1)

희망공모가액 밴드
31,500원 ~ 42,000원
-

확정공모가액
-
주2)

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 할인율은 2020년 이후 코스닥시장에 상장한기술성장기업의 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율을 고려하여 산정하였습니다.

【참고: 2020년 이후 상장한 기술성장기업의 평가액 대비 할인율】

회사명
상장일
평가액 대비 할인율(%)

희망공모가액
하단
희망공모가액
상단

서남
2020.02.20
33.02
23.10

레몬
2020.02.28
35.40
24.98

서울바이오시스
2020.03.06
38.22
28.72

에스씨엠생명과학
2020.06.17
31.13
14.92

젠큐릭스
2020.06.25
41.55
32.55

소마젠
2020.07.13
29.35
20.00

솔트룩스
2020.07.23
42.70
33.20

제놀루션
2020.07.24
32.37
19.70

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

넥스틴
2020.10.08
32.41
17.13

피플바이오
2020.10.19
43.00
31.60

미코바이오메드
2020.10.22
36.40
20.50

바이브컴퍼니
2020.10.28
21.36
4.27

센코
2020.10.29
40.74
22.97

클리노믹스
2020.12.04
41.00
25.00

퀀타매트릭스
2020.12.09
53.60
40.00

엔젠바이오
2020.12.10
47.21
29.61

알체라
2020.12.21
38.92
23.65

프리시젼바이오
2020.12.22
43.07
32.22

석경에이티
2020.12.23
36.87
21.09

지놈앤컴퍼니
2020.12.23
33.23
25.81

엔비티
2021.01.21
41.56
22.08

와이더플래닛
2021.02.03
30.52
13.14

레인보우로보틱스
2021.02.03
46.92
31.75

피엔에이치테크
2021.02.16
48.84
37.87

씨이랩
2021.02.24
30.18
5.90

뷰노
2021.02.26
46.97
31.06

나노씨엠에스
2021.03.09
37.20
19.88

프레스티지바이오로직스
2021.03.11
48.70
26.88

네오이뮨텍
2021.03.16
48.10
38.40

바이오다인
2021.03.17
40.08
23.57

라이프시맨틱스
2021.03.23
36.05
11.08

제노코
2021.03.24
45.53
33.42

자이언트스텝
2021.03.24
36.68
22.61

해성티피씨
2021.04.21
53.26
43.42

평 균
39.92
25.80

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

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

다. 추정 당기순이익 산정내역

동사의 추정 매출 및 손익은 현재 판매중인 제품의 안정적인 판매 확대 및 개발중인 제품의 성공적인 개발 및 상용화를 가정하여 산출하였습니다. 또한 대표주관회사인 KB증권
(주)는 시장규모, 경쟁요소 및 제도적 측면, 기술수준, 예상되는 주력 제품의 시장 침투력 등 전반적인 회사의 경쟁력를 반영하여 회사의 향후 예상 실적추정에 대한 논리에 대하여 충분한 검토를 하였습니다. 그러나 회사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부, 해외 매출의 안정적인 증가 여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 시장점유율 및 판매가격 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.

따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다.

또한 연도별 추정금액 산정 시 각종 비율을 적용하여 표기함에 따라 합계 등에서 발생하는 단수차이는 무시하였습니다.

(1) 추정 손익계산서

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)

영업수익
3,268
8,797
24,228

영업비용
8,799
9,896
11,909

영업이익
(5,531)
(1,099)
12,319

영업외수익
198
191
333

영업외비용
1,462
33
37

법인세비용차감전순이익
(6,794)
(941)
12,616

법인세비용
-
-
-

당기순이익
(6,794)
(941)
12,616

주1) 동사는 의료 인공지능 솔루션 제품을 공급하는 회사로서, 소프트웨어 업체 특성상 매출원가 비중이 크지 않지 않음에 따라, 향후 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경예정입니다. 따라서, 추정 손익계산서는 영업수익, 영업비용 표기방법으로 변경하여 작성하였습니다.

주2) 법인세비용은 당기순손실 및 결손금 규모에 따라 없는 것으로 추정하였습니다.

(2) 항목별 추정 근거

동사는 신속한 제품 범위 확장을 위해 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 개발 방식을 병행하고 있습니다. 파이프라인 방식과 플랫폼 방식에 공통으로 쓰여 인공지능 제품 개발을 효율화하는 개발툴인 DEEP:PHI, 개발의 결과로 병원에서 인공지능 판독 보조에 활용되는 의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI, 인공지능 제품 거래가 가능한 마켓플레이스인 DEEP:STORE 및 인공지능 솔루션과 연동이 되어 의료영상 조회, 분석, 판독에 활용되는 인공지능 PACS인 DEEP:PACS 등 동사는 총 4가지 제품을 보유하고 있습니다. 이에 따라 동사의 인공지능 개발툴(DEEP:PHI), 의료 인공지능 솔루션(DEEP:AI), 인공지능 마켓플레이스(DEEP:STORE), 인공지능 PACS(DEEP:PACS)등 4가지 부문별로 나누어서 추정하였습니다.

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

DEEP:AI는 식약처 인허가를 받아 판매 단계에 있는 제품 별로 ① 타겟 질환의 전체 시장 규모 중 ② 일정 비율을 동사가 취하는 방식으로 추정하였습니다. 

① 타겟 질환의 전체 시장 규모는 “보건의료빅데이터개방시스템의 연간 진단료 총액 X 진단료 중 판독료 비율 X 판독료 중 인공지능 제품이 획득 가능한 수익 비율”을 이용하여산출하였습니다. ②
시장 규모 중 동사 제품의 비율은 현재 인공지능 제품의 초기 도입 단계인 관계로 인공지능 제품 도입률을 명확히 추정하기 어려워, 인공지능 제품과 유사한 소프트웨어 의료기기인 PACS의 과거 시장 도입률을 준용하였습니다. 또한 제품 별로 경쟁제품 유무에 따라 도입률에 차이가 있을 것으로 보아, 소프트웨어 의료기기인 EMR의 주요 업체 별 시장 점유율과 의료 인공지능 분야의 주요 경쟁 업체를 고려해 경쟁제품이 있는 경우 PACS 도입률의 1/5 수준으로, 경쟁제품이 없는 경우 PACS 도입률의 1/2수준으로 추정하였습니다.

2) 인공지능 PACS (DEEP:PACS)

DEEP:PACS는 시장이 아직 형성되어 있지 않은 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE 제품과 달리 기존에 형성되어 있는 PACS 시장에 침투하여 수익을 획득해야 합니다. 매출은 ①전체 PACS 시장 규모 중 ② 일정 비율을 점유하는 방식으로 추정하였습니다.

3) 인공지능 개발툴 (DEEP:PHI)

DEEP:PHI는 인공지능 연구 시 사용자의 1) 인공지능 학습을 위한 GPU 이용시간과 2) 학습 데이터 보관을 위한 Storage 사용량에 가격을 부과하여 수익을 획득합니다. 따라서 DEEP:PHI의 매출 추정은 DEEP:PHI를 이용한 연구 진행 시 ① 연구 당 GPU, Storage 이용시간과 ② GPU, Storage 이용요금을 곱하여 연구 당 수익을 산출한 후, ③ 연간 예상되는 DEEP:PHI 연구 수요를 곱하여 최종적인 수치를 구하였습니다.

4) 인공지능 마켓플레이스 (DEEP:STORE)

DEEP:STORE 내 제품 사용에 따라 제품을 개발한 의료인이 얻게 된 수익 중 일부를 수수료 형태로 획득하게 됩니다. 따라서 DEEP:STORE의 매출 은 ① DEEP:PHI를 이용한 의료인의 제품 개발 건수와 ② 개발된 제품의 평균 매출액을 곱한 전체 수익 중 ③ 동사의 수수료 형태 수익배분 비율을 곱하여 추정하였습니다.

(가) 영업수익

(단위 : 백만원)

구분
매출구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

의료
인공지능
솔루션
(DEEP:AI)
DEEP:SPINE
국내
940
1,679
3,002

해외
-
433
2,536

DEEP:CHEST
국내
476
827
1,434

해외
-
270
1,584

DEEP:DENTAL
국내
426
800
1,505

DEEP:ENDO
국내
-
567
993

DEEP:LUNG
국내
211
387
708

DEEP:NEURO
국내
100
174
499

DEEP:BREAST
국내
-
47
80

인공지능 PACS
(DEEP:PACS)
국내
980
1,972
3,487

해외
-
1,168
2,005

인공지능 개발툴
(DEEP:PHI)
국내
104
186
1,454

해외
32
141
2,745

인공지능 마켓플레이스
(DEEP:STORE)
국내
-
94
1,051

해외
-
54
1,146

합계
3,268
8,797
24,228

1) 의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

가) 국내

DEEP:AI의 매출은 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 매출 추정은 DEEP:AI 제품군별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다.

예상수익=ⓐ 연간 진단료 총액×
ⓑ 판독료 비중(0.3)×ⓒ 판독료 내 수익 비율×ⓓ 예상 도입율

구분
추정근거

ⓐ 연간 진단료 총액

건강보험심사평가원의 보건의료빅데이터개방시스템내 진료행위 통계를 이용해 산출하였습니다.
2015년~2020년까지 총 6개년의 진단료 변화 추이를 반영하여 2021년~2023년의 예상 진단료를 산정하였습니다. 코로나19 팬데믹 장기화 및 기존 의료행위의 대체기술 도입과 같은 의료환경의 변화를 이유로 연도별 진단료 총액의 성장추세가 둔화되는 움직임을 보이고 있습니다. 그럼에도 매출의 추정기간인 2023년까지 단기간 내에 급격한 임상환경의 변화가 발생할 가능성은 높지 않다는 점에서 2015년부터 2020년까지의 연평균 성장률을 활용해 향후 3개년 예상 진단료를 산정하였습니다.

ⓑ 연간 판독료
타켓영상의 연간 판독료는 건강보험심사평가원의 건강보험급여비용(2020년 3월 기준)을 기준으로 추정하였습니다. 건강보험요양급여비용의 제2부 제3장 영상진단 및 방사선치료료에 따르면 영상진단료는 촬영료 70%, 판독료 30%로 구성되어 있습니다. 따라서 질환 별 연간 판독료는 연간 진단료 총액의 30%로 산출하였습니다.

ⓒ 판독료 내 DEEP:AI 
제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓓ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

주)

예상 도입률은 소프트웨어 의료기기인 DEEP:AI의 특성을 고려하여 병원에서대표적으로 활용되는 소프트웨어 의료기기인 PACS의 과거 시장 도입률과 EMR의 주요 업체 별 시장 점유율, 그리고 의료 인공지능 분야의 주요 경쟁 업체 현황을 활용하여 산정하였습니다. 

【참고: 2000년~2005년 PACS의 시장 도입률】

구분
2000년
2001년
2002년
2003년
2004년
2005년
CAGR

도입률
16.24%
27.30%
45.90%
70.40%
80.30%
87.27%
39.98%

출처) DATANET, '국내 병원 정보화 현황', '06.09.27 

【참고: 2020년 주요 EMR 업체의 시장점유율 및 매출규모 비율】

(단위: 개, 백만원)

구분
EMR A사
EMR B사
EMR C사
EMR D사
EMR E사

의원수
15,000
6,000
3,000
2,200
2,000

의원 점유율
53.19%
21.28%
10.64%
7.80%
7.09%

매출액
100,212
37,283
41,514
3,921
-

매출액 비율
54.87%
20.38%
22.69%
2.14%
-

출처)
의원수-
MEDI:GATE NEWS, '의원급 EMR시장 재편', '21.03.18

매출액-
EMR A사, B사: 사업보고서(2020.12)

EMR C사: 감사보고서(2020.12)

EMR D사: NICE 평가정보(2020.12)

주1)
EMR 업체별 의원수 현황은 위 출처의 기사를 인용한 자료로, 객관적인 시장점유율을 판단하기 위해 각 업체 별 2020년 매출액의 비율을 함께 고려하였습니다.

주2)
EMR E사의 매출 관련 최신 자료는 2015년도 기업평가정보 자료로 3,646 백만원 규모입니다. 동일연도 기준의 비교를 위해 매출액 비율 계산시 E사의 매출액은 생략하였습니다.

예상 도입률 산정 시 PACS의 2000년~2002년 도입률을 DEEP:AI를 포함한 인공지능 의료기기의 2021년~2023년 전체 도입률로 준용하였습니다. 

【2021년~2023년 인공지능 의료기기의 예상 도입률】

구분
2021년
2022년
2002년

인공지능 의료기기 도입률
16.24%
27.30%
45.90%

인공지능 의료기기 도입률 중 경쟁제품 유무에 따라 가중치를 부여하여 최종적인 DEEP:AI 제품별 도입률을 산정하였습니다. 

경쟁 제품이 없는 경우, 시장 내 의료기기 수요의 100%를 획득할 것이지만 보수적으로 후발주자의 제품이 시장에 유입될 것으로 가정하여 EMR 선두 업체 A사의 의원 점유율 53.19%과 매출액 비율 54.87%를 준용하여 의료기기 수요의 50%를 획득할 것으로 산정하였습니다. 

【경쟁제품이 없는 경우 도입률 가중치】

구분
EMR A사
의원 점유율
EMR A사
매출액 비율
DEEP:AI
도입률 가중치

비율
53.19%
54.87%
50.00%

경쟁 제품이 있는 경우, 증권신고서 제출일 현재 기업공개 후 의료 인공지능 사업화를 진행 중이거나, 인공지능 관련 혁신의료기기소프트웨어 기업 인증을 받은 주요 경쟁업체가 4곳이라는 점을 고려하여 동사를 포함한 5개 업체의 평균 점유율인 20%를 수요로 획득할 것으로 산정하였습니다. 

【의료 인공지능 분야의 주요 경쟁업체 현황】

구분
의료 인공지능
A사
의료 인공지능
B사
의료 인공지능
C사
의료 인공지능
D사

식약처 
인허가수
14개
9개
5개
5개

기업공개
여부
O
O
-
-

혁신의료기기소프트웨어 
인증 여부
-
O
O
O

【경쟁제품이 있는 경우 도입률 가중치】

구분
주요 의료 인공지능 업체수
DEEP:AI
도입률 가중치

내용
5개 업체
20.00%

주1)
주요 의료 인공지능 업체수는 4개 업체의 경쟁업체와 동사를 포함한수치입니다.

주2)
5개 업체 외에도 의료 인공지능 업체가 존재하지만, 의료 인공지능 제품의 연구개발기간과 식약처 인허가 획득 기간을 고려 시 제품 상업화를 위해 2년 이상의 기간이 소요된다는 점에서 매출추정 시에 주요 경쟁업체는 위 5개 업체로 한정하였습니다.

인공지능 의료기기의 예상 도입률과 경쟁제품 유무에 따른 도입률 가중치를 곱하여 산정한 연도별 DEEP:AI 예상도입률은 다음과 같습니다. 

【2021년~2023년 DEEP:AI의 예상 도입률】

구분
2021년
2022년
2002년

인공지능 의료기기 도입률 (A)
16.24%
27.30%
45.90%

도입률
가중치
경쟁제품 無 (B)
50.00%

경쟁제품 有 (C)
20.00%

DEEP:AI
예상도입률
경쟁제품 無 (A X B)
8.12%
13.65%
22.95%

경쟁제품 有 (A X C)
3.25%
5.46%
9.18%

① DEEP:SPINE

DEEP:SPINE은 척추 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 척추질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 X-ray, MRI 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:SPINE-CF-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:SPINE-SC-01, DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

척추질환은 10대는 척추측만증, 20대~30대는 디스크, 40대~50대는 척추전방전위증, 60대 이상은 척추 압박골절 등이 주로 발생하는 등 전연령대에 걸쳐 빈번하게 발생하여 영상판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:SPINE 제품군은 척추 X-ray영상 내 요추 압박골절의검출 보조 및 척추 X-ray, MRI영상의 인공지능 분석을 통해 의료계의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:SPINE 제품군은 증권신고서 제출일 현재
건강보험심사평가원의 급여 심사에 활용되고 있으며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통한 원격판독에 활용되고 있습니다. 상급병원을 대상으로 수 건의 계약을 완료하여 납품을 진행 중입니다. 향후 척추질환에 대한 병원의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:SPINE 제품군은 동사의 자체 조사 결과 동사 제품을 제외하고 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 없다는 점에서 상대적으로 높은 도입율을 부여하여 추정하였습니다. 또한 DEEP:SPINE 제품군은 X-ray 영상과 MRI 영상을 대상으로 하며, X-ray와 MRI 영상의 촬영빈도, 가격 등이 상이하다는 점에서 X-ray, MRI 2 개의 시장으로 나누어 추정하였습니다. 

ⓐ 척추 X-Ray (DEEP:SPINE-CF-01, DEEP:SPINE-SC-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 X-ray 진단료 총액
169,117,253
179,548,958
190,624,125

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 X-ray 판독료 총액
50,735,176
53,864,687
57,187,238

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
823,939
1,470,506
2,624,894

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
진단료 증가율
6.17%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 척추 X-Ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

8.12%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

척추 X-ray 진단료
109,800,692
122,297,111
131,732,448
138,996,689
150,036,860
148,108,488
6.17%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 척추 X-ray 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

ⓑ 척추 MRI (DEEP:SPINE-BM-01, DEEP:SPINE-ID-01)

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

척추 MRI 진단료 총액
47,506,660
50,981,593
54,710,705

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

척추 MRI 판독료 총액
14,251,998
15,294,478
16,413,211

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
8.12%
13.65%
22.95%

합계
115,726
208,770
376,683

구분
내용
산정근거

척추 MRI 
진단료 증가율
7.31%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 척추 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율 차별화

예상 도입률

8.12%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 척추 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

척추 MRI 진단료
29,355,113
32,050,672
34,396,404
37,360,325
41,251,210
41,780,947
7.31%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 척추 MRI 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

②
DEEP:CHEST (DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02)

DEEP:CHEST는 흉부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 흉부 영상의 인공지능 분석에 사용되며 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:CHEST-XR-01, DEEP:CHEST-XR-02에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

흉부 X-ray 검사는 흉부의 질환을 진단하는 가장 기본적인 검사 방법으로, 적은 시간과 비용으로 폐, 종격동, 흉막 질환 등의 질환을 민감하게 진단할 수 있다는 점에서 건강검진 등에 널리 활용되고 있어 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:CHEST 제품군은 흉부 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:CHEST 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 상급병원에 납품되어 활용 중이며, PACS업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS에 연동되어 원격 판독에 활용되고 있습니다. 또한 시범사업을 거쳐 2022년 김해지역 보건소에 납품될 예정으로 향후 병원 및 보건소의 수요에 맞추어 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:CHEST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 X-ray 진단료 총액
244,411,062
252,294,453
260,432,119

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 X-ray 판독료 총액
73,323,319
75,688,336
78,129,636

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
476,308
826,517
1,434,460

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray
 진단료 증가율
3.23%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 흉부 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.00%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

흉부 X-ray 진단료
182,625,611
200,513,051
199,233,268
220,007,399
229,375,576
214,040,471
3.23%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 흉부 X-ray 진료행위 코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

③
DEEP:DENTAL (DEEP:DENTAL-CS-01)

DEEP:DENTAL은 치아 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 치아 촬영 영상의 인공지능 분석에 사용되며 파노라마 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:DENTAL-CS-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다.

치아 파노라마 X-ray 검사는 치아 및 주위조직의 전반적인 상태에 대한 파악이 용이하다는 점에서 치아 질환의 판독 시 보편적으로 활용됩니다. 동사의 DEEP:DENTAL 제품군은 치아 파노라마 X-ray영상의 인공지능 분석을 통해 치과의 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 증권신고서 제출일 현재 판독 보조 목적으로 치과의원에 납품되어 활용되고 있습니다. 향후에도 치과의원을 주요 타겟으로 한 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:DENTAL 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

파노라마 X-ray 진단료 총액
218,411,641
244,273,649
273,197,964

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

파노라마 X-ray 판독료 총액
65,523,492
73,282,095
81,959,389

판독료 내 수익 비율
20.00%
20.00%
20.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
425,641
800,240
1,504,774

구분
내용
산정근거

파노라마 X-ray
 진단료 증가율
11.84%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 파노라마 X-ray 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
20.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 6%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 파노라마 X-ray 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

파노라마 X-ray
진단료
106,087,189
120,233,843
136,942,013
152,647,958
174,612,008
185,638,107
11.84%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 파노라마 X-ray 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

④
DEEP:ENDO

DEEP:ENDO는 내시경 촬영 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 내시경 영상의 인공지능 분석에 사용되며 위내시경 영상과 대장내시경 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:ENDO-ST-01, DEEP:ENDO-CL-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

위내시경 검사 및 대장 내시경 검사는 염증, 궤양, 폴립, 암 등의 질환을 진단하는 검사 방법으로 종합건강검진 등에 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:ENDO 제품군은 내시경 영상의 인공지능 분석을 통해 내시경 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다. 

DEEP:ENDO 제품군은 내시경 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:ENDO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

위+대장 내시경 진단료 총액
332,248,283
346,161,541
360,657,432

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

위+대장 내시경 판독료 총액
99,674,485
103,848,462
108,197,230

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
567,013
993,251

주) DEEP:ENDO 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

위+대장 내시경
 진단료 증가율
4.19%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 위+대장 내시경 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 위+대장 내시경 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

위+ 대장 내시경
진단료
241,301,123
253,094,870
260,406,372
286,608,094
306,076,936
296,237,268
4.19%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 위내시경 및 대장내시경진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

⑤
DEEP:LUNG

DEEP:LUNG은 폐 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 폐질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:LUNG-LN-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:LUNG-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

폐질환 중 폐암은 전세계적으로 유병률과 사망률이 가장 높은 암 중 하나로, 국내에서는 2019년 7월부터 국가 폐암 검진 사업이 시행되어 매년 약 270만명의 흉부 CT 촬영이 예상되는 등 영상 판독 수요가 높습니다. 동사의 DEEP:LUNG 제품군은 폐 CT영상 내 폐 결절의 검출 보조 및 폐 CT영상의 인공지능 분석을 통해 폐 CT에 대한 높은 영상 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:LUNG 제품군은 증권신고서 제출일 현재 상급병원을 대상으로 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 현재에도 인공지능 판독 수요 및 인공지능 연구 수요가 많은 제품군에 해당하여 상급병원 위주로 영업 및 보급 확산을 계획중에 있으며, 향후 국가 폐암 검진 사업을 타겟으로 하여 사용자 편의성 등 제품 고도화 진행 중입니다. 

DEEP:LUNG 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

흉부 CT 진단료 총액
433,920,478
472,361,129
514,207,205

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

흉부 CT 판독료 총액
130,176,144
141,708,339
154,262,161

판독료 내 수익 비율
5.00%
5.00%
5.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
9.18%

합계
211,406
386,864
708,063

구분
내용
산정근거

흉부 CT
 진단료 증가율
8.86%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 흉부 CT 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
5.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 1.5%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 흉부 CT 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

흉부 CT 진단료
226,521,410
266,856,600
289,261,679
332,116,098
366,169,474
346,281,494
8.86%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 흉부 CT 진료행위코드의2015년~2020년 연도별 진료금액

⑥
DEEP:NEURO

DEEP:NEURO는 신경두경부 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 뇌혈관 질환에 의한 병변을 검출 및 분류하는 데 사용되며 MRI와 CT 영상을 입력 영상으로 사용합니다. DEEP:NEURO-CA-01에 대해서 식약처 의료기기 허가를 획득하였으며, DEEP:NEURO-HE-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

뇌혈관 질환은 중년 이상에서 주로 발생하는 성인병이며 고혈압, 당뇨, 비만, 스트레스 등이 주 원인으로 식습관이 불규칙하고 스트레스에 노출되어 있는 현대인에게 발생하기 쉽습니다. 뇌손상을 줄이기 위해 신속한 진단과 치료가 필수적이라는 점에서 동사의 DEEP:NEURO 제품군과 같은 인공지능 판독 보조가 뇌혈관 질환 진단 속도 개선에 크게 도움이 될 것으로 기대됩니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 증권신고서 제출일 현재 병원에서 판독 보조 및 임상 연구 목적으로 주로 활용되고 있으며, PACS 업체에 납품되어 인도네시아 원격 판독 등 PACS 연동을 통해 원격 판독 업무에 활용되고 있습니다. 신경외과, 신경과, 응급의학과, 영상의학과 등 뇌혈관 질환과 관련된 과를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다. 

DEEP:NEURO 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

뇌 MRI 진단료 총액
102,378,063
106,039,007
109,830,864

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

뇌 MRI 판독료 총액
30,713,419
31,811,702
32,949,259

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
3.25%
5.46%
15.15%

합계
99,757
173,692
499,082

구분
내용
산정근거

뇌 MRI
 진단료 증가율
3.58%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 뇌 MRI 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

3.25%
(2021년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 뇌 MRI 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

뇌 MRI 진단료
87,183,698
97,935,487
100,265,889
95,430,988
113,307,216
103,927,148
3.58%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 뇌 MRI 진료행위코드의 2015년~2020년 연도별 진료금액

주)
2019년과 2020년 뇌 MRI 진단료는 수가 기준과 관련 코드가 달라진 관계로 변경된 코드를 기준으로 산정

⑦
DEEP:BREAST

DEEP:BREAST는 유방 부위를 촬영한 의료 영상에 적용되는 의료 인공지능 솔루션 제품군입니다. 주로 유방촬영영상(Mammography)의 인공지능 분석에 사용됩니다. DEEP:BREAST-MS-01, DEEP:BREAST-SG-01에 대해서 식약처 의료기기 인증을 획득하였습니다. 

유방암은 국내에서 여성이 가장 많이 걸리는 암 중 하나로, 40대~50대 중년 여성에게서 주로 발생하나 최근 20대~30대에서도 빈발하고 있습니다. 유방촬영술은 유방암을 검진하기 위한 기본적인 검사 방법으로, 국가 암 검진 사업에서도 활용되고 있습니다. 동사의 DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 인공지능 분석을 통해 유방촬영영상에 대한 높은 판독 수요를 충족하고자 합니다.

DEEP:BREAST 제품군은 유방촬영영상의 판독 수요가 존재하는 상급병원 및 건강검진센터를 중심으로 영업 및 보급 확산을 계획 중에 있습니다.

DEEP:BREAST 제품군은 국내 식약처 인허가를 획득한 경쟁제품이 존재한다는 점에서 도입율을 상대적으로 낮게 부여하여 보수적으로 추정하였습니다. 또한 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라 2021년도는 매출이 발생하지 않을 것으로 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유방촬영술 진단료 총액
27,910,664
28,413,813
28,926,033

판독료 비중
30.00%
30.00%
30.00%

유방촬영술 판독료 총액
8,373,199
8,524,144
8,677,810

판독료 내 수익 비율
10.00%
10.00%
10.00%

예상 도입율
0.0%
5.46%
9.18%

합계
-
46,542
79,662

주) DEEP:BREAST 제품 출시 후 2021년 현재 매출이 발생하고 있지 않음에 따라, 2021년도 매출은 보수적으로 발생하지 않을 것으로 추정

구분
내용
산정근거

유방촬영술
 진단료 증가율
1.80%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 유방촬영술 진단료의 증가율 반영

판독료 비중
30.0%
인공지능 판독과 관련된 비용은 전체 진단료 중 판독료이므로 인공지능 판독 시장 규모 추정 시 진단료 총액의 30%로 구성된 판독료로 규모 제한

판독료내 
수익 비율
10.0%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영. 수익 비율 반영 결과 인공지능 판독료 비율은 진단료 총액 중 약 3%에 불과하도록 보수적으로 추정

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

【연도별 유방촬영술 진단료 증가율】

(단위 : 천원)

구분
2015년
2016년
2017년
2018년
2019년
2020년
CAGR

유방촬영술 진단료
23,561,543
25,919,174
25,898,425
26,617,292
26,930,936
25,763,242
1.80%

자료:

보건의료빅데이터개방시스템의 "의료통계정보"-"진료행위(검사/수술 등) 통계"의 유방촬영술 진료행위코드의2015년~2020년 연도별 진료금액

나) 해외

DEEP:AI의 해외 매출은 해외 병원 내 DEEP:AI 제품 활용에 따른 수익을 의미합니다. 동사는 제품의 활용도와 시장성을 기준으로 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST 제품군에 대해 2022년도까지 미국 FDA, 유럽 CE, 그리고 주요 동남아시아 국가의 인증을 완료할 계획으로 인증 절차를 진행 중에 있습니다. 이에 따라 2023년까지 해외 매출 추정은 현재 인증을 진행중인 DEEP:SPINE과 DEEP:CHEST에 한정하여 산정하였으며 제품군 별 추정된 매출액을 합산하는 방식으로 산정하였습니다. 

DEEP:AI의 해외 판매 시에 해당 국가의 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 또는 합작회사를 설립하여 판매를 진행할 예정으로, 현지 업체와 7:3의 수익 배분을 가정하여 전체 매출중 70%를 획득하는 것으로 매출 추정을 하였습니다. 

예상수익=ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모 ×
ⓑ 영상 중 부위별 매출 비율×ⓒ 세부 타겟 시장 비율×ⓓ 판독료 내 수익 비율 ×ⓔ 예상 도입률 ×ⓕ 현지 병원(회사)와 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ 인공지능 의료영상 해외 시장규모
Transparency Market Research(2020)의 "AI in Medical Imaging Market" 자료에 근거한 해외 시장 규모를 추정하였습니다.

ⓑ 영상 중 부위별 
매출 비율

국내 건강보험심사평가원 자료를 통해 각 의료영상당 DEEP:AI 솔루션에 해당하는 부위별 매출 비율을 준용하여 산출 하였습니다.
(예시:
2020년도 전체 CT 진료금액이 20억일 때, 그 중 흉부 CT 진료금액이 4억이면 CT 시장 규모 중 흉부 CT 시장이 차지하는 비율을 20%로 추정)

ⓒ 세부 타겟 시장 비율
대륙별 총 시장규모에서 실제 제품 판매가 가능한 세부 타겟 시장의 비율로, 의료기기 인허가 진행 중으로 판매 계획이 수립된 국가의 시장 비중과 해당 국가별 인허가 예정 시기를 고려하여 반영하였습니다.

ⓓ 판독료 내 DEEP:AI 제품의 수익 추정 비율
2018년 대한영상의학회가 수행한 심평원 AI기반 의료기술(영상의학 분야) 급여 연구 용역 자료를 기반으로 2020년 3월 기준 건강보험요양급여비용 중 의료영상 별 보험점수와 PACS, 3D 영상 사용 시 가산점수 비율을 준용하여 추정하였습니다.

ⓔ 예상 도입률
과거 PACS 수가 적용 후 도입률을 고려하였으며, 과거 PACS 적용 후 도입률에 경쟁제품 존재 유무 및 경쟁제품 대비 장단점 등을 고려하여 예상 도입률을 반영하였습니다.

ⓕ 현지 병원(회사)와 
수익배분비율
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영하였습니다.

①
DEEP:SPINE

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 FDA 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
35,608,954
50,919,805
73,516,570

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
338,797
1,641,398

주) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 CE 인증을 획득한 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
15,182,719
21,832,061
31,743,700

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
82,345
801,839

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 척추질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:SPINE-CF-01에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아의 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 동사의 조사결과 아시아-태평양 시장 내 척추 X-ray 경쟁제품은 존재하지 않아 인증 완료 시 동사 제품의 차별성에 따라 상대적으로 높은 예상 도입율을 가정하으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남,인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

척추 X-ray 판독시장 비중
11.59%
11.59%
11.59%

척추 X-ray 판독료 총액
16,447,945
24,029,571
35,818,461

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
13.65%
22.95%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
11,414
92,717

주1) DEEP:SPINE 제
품은 2022년내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

척추 X-ray 
판독시장 비중
11.59%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
20
20년 전체 X-ray진료금액 중 척추 X-Ray진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
무
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

13.65%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

②
DEEP:CHEST

ⓐ 미국시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 FDA 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 북미 국가 중 세부적인 영업타겟으로 선정한 미국의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 FDA인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

북미X-ray 인공지능 판독시장 규모
307,288,800
439,414,360
634,413,990

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
55,591,375
79,494,106
114,771,335

세부 영업 타겟 시장 비율(미국)
-
34.82%
69.49%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
211,567
1,024,996

주) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 FDA 절차 진행 중임에 따라 2022년 3분기 부터 매출이 발생함을 가정

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원 또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓑ 유럽시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 2021년 현재 CE 인증 절차를 진행 중입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 유럽 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스의 비중 및 현지 파트너와 수익배분, 그리고 CE 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

유럽X-ray 인공지능 판독시장 규모
131,019,840
188,400,590
273,933,450

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
23,702,696
34,083,402
49,557,085

세부 영업 타겟 시장 비율
-
19.74%
78.62%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
51,422
500,720

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 2021년 현재 CE 절차 진행 중임에 따라 2022년 4분기 부터 매출이 발생함을 가정

주2) 전체 유럽국가 중 독일, 프랑스, 이탈리아, 스페인, 스위스 국가 등 주
요
국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

ⓒ 아시아-태평양 시장

동사는 2022년 하반기 인증 완료를 목표로 X-ray 흉부질환 판독 보조 솔루션인 DEEP:CHEST-XR-03에 대해 태국, 베트남, 인도네시아 등 동남아시아를 주요 타겟으로 2021년부터2022년에 걸쳐 각 국가별 인증 절차를 진행할 계획입니다. 

증권신고서 제출일 현재 FDA 인증을 획득한 흉부 X-ray 경쟁제품이 존재함에 따라 상대적으로 낮은 예상 도입율을 가정하였으며, 동사가 아시아-태평양 국가 중 세부적인 영업 타겟으로 선정한 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르의 비중 및 현지 파트너와의 수익배분, 그리고 각 국가별 인증 획득 예상 시기를 고려해 매출을 추정하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

아시아-태평양 X-ray 인공지능 
판독시장 규모
141,938,160
207,364,080
309,096,750

흉부 X-ray 판독시장 비중
18.09%
18.09%
18.09%

흉부 X-ray 판독료 총액
25,677,921
37,514,072
55,918,450

세부 영업 타겟 시장 비율
-
2.49%
8.06%

판독료 내 수익 비율
-
20.00%
20.00%

예상 도입율
-
5.46%
9.18%

현지 병원(회사)와 수익배분
-
70.00%
70.00%

합계
-
7,128
57,899

주1) DEEP:CHEST 제
품은 2022년 내 인증 완료를 목표로 2021년
현
재 태국, 베트남, 인도네시아 인증 진행 중이며, 2022년 중 말레이시아, 싱가포르 인증 진행 예정임

주2) 전체 아시아-태평양 국가 중 태국, 베트남, 인도네시아, 말레이시아, 싱가포르 국가를 타겟으로 하여 영업 예정임에 따라 해당 국가 시장 비율 반영

구분
내용
산정근거

흉부 X-ray 
판독시장 비중
18.09%

보건의료빅데이터개방시스템 의료통계정보 내 2015년~
2020년 전체 X-ray 진료금액 중 흉부 X-Ray 진료금액의 평균비율 적용

판독료내 
수익 비율
20.00%
전체 판독료 중 인공지능 판독에 따른 예상 수익 비율로, AI 의료기기의 판독료 중 수익 비율은 PACS, 3D의 비율과 유사할 것으로 가정해 PACS, 3D의 판독료 내 수익 비율 반영.

경쟁제품 유무
유
경쟁제품 존재 시 시장 파이를 경쟁제품과 나눌 것을 고려해, 경쟁제품 존재 유무에 따라 시장 점유율을 차별화

예상 도입률

5.46%
(2022년)

2021년 기준으로 PACS 도입율 16.24% 중 경쟁제품 존재 시 예상도입률 가중치 20.00%를 곱하여 총 3.25% 규모, 경쟁제품 없는 경우 예상도입률 가중치 50.00%를 곱하여 총 8.12% 규모의 시장점유를 할 것으로 추정

수익분배율
70.00%
해외진출을 위해 현지 병원또는 회사와 파트너 관계 및 합작회사를 설립하여 진출 계획에 있으며, 이에 따라 현지 병원(회사)과의 수익배분을 고려하여 반영

2) 인공지능 PACS (DEEP:PACS)

동사는 2개의 DEEP:PACS 제품에 대한 식약처 인허가를 완료하였고, 증권신고서 제출일 현재 1개 제품의 개발을 진행하고 있습니다. 식약처 인허가를 획득한 DEEP:PACS는 웹 PACS인 DEEP:PACS-ZERO-01과 설치형 PACS인 DEEP:PACS-CS-01이 있습니다. 2개 제품의 인허가 시기는 2020년 1건, 2021년 1건으로 2020년 하반기 이후 영업활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:AI 솔루션을 활용하고자 하는 병ㆍ의원 및 공공기관을 주요 타겟으로 하여 DEEP:AI 솔루션의 뷰어로서 연계하여 판매를 진행하고 있습니다. 주로 연간 라이선스 방식으로 판매를 진행하고 있으며 향후 사용료 청구(Pay Per Use) 방식의 판매도 진행할 예정입니다.

추정 시에는 동사의 DEEP:PACS 제품은 기존에 10년 이상 PACS를 개발한 업체들을 중심으로 형성되어 있는 PACS시장에 새롭게 진입하는 제품으로 수요자가 DEEP:PACS를 활용할 유인을 근거로 하였습니다. DEEP:PACS가 보유한 기존 PACS 제품과의 주요 차별성은 DEEP:AI의 판독 결과를 확인하거나 DEEP:PHI를 이용한 연구개발 결과를 확인하는 뷰어로서의 연계 활용이 유용하다는 점입니다. 이에 따라 국내외 모두 DEEP:AI, DEEP:PHI, DEEP:STORE 등 동사 타제품을 사용하는 사용자 중 일부가 DEEP:PACS를 구매할 것으로 가정하여 매출을 추정하였습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 국내시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 국내 PACS
시장규모
보건산업진흥원_품목브리프 Vol 59의 2016년도 국내 의료용영상처리용장치 소프트웨어 시장규모에 국내 PACS 시장점유율 1위 기업인 인피니트 헬스케어의 내수매출 성장률(2016-2019)인 4.98%를 적용하여 국내 PACS 시장규모를 추정

ⓑ 동사제품
국내시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 국내시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 30%의 동사제품 전환 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 PACS 시장규모
127,660,042
134,022,947
140,702,996

DEEP:PACS 예상 점유율
0.77%
1.47%
2.48%

- 동사 제품 국내시장 점유율
2.56%
4.90%
8.26%

- 제품 전환율
30.00%
30.00%
30.00%

합계
980,018
1,971,604
3,487,305

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 PACS 시장규모×
ⓑ동사제품 해외시장 점유율×ⓒ 제품 전환율

구분
추정근거

ⓐ 해외 PACS 
시장규모
TECHNAVIO보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 2016년 약 26억 달러에서 연 평균 
5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 35억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 
TECHNAVIO의 세계 PACS 시장규모 예측치를 사용하였습니다.

ⓑ동사제품 
해외시장 점유율

동사제품 DEEP:PACS의 경우 동사 타 제품인 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE와의 호환성이 가장 큰 장점으로, 기존 제품을 사용하는 수요자들 중 동사 제품으로 전환하는 수요자들이 있을것으로 판단, 따라서 해당연도의 DEEP:PHI, DEEP:AI, DEEP:STORE의평균 시장점유율을 DEEP:PACS 해외시장점유율 대용치로 사용.

ⓒ 제품 전환율
PACS 시장은 기존 업체가 존재하는 시장인 점을 고려하여 제품 전환율은 동사 타 제품을 사용하는 소비자 중 0.45% 만 동사제품 전환 가정하였습니다.

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 PACS 시장규모
4,138,200,000
4,379,800,000
4,635,505,302

DEEP:PACS 예상 점유율
0.00%
0.03%
0.04%

- 동사 제품 해외시장 점유율
3.57%
5.93%
9.61%

- 제품 전환율
0.00%
0.45%
0.45%

합계
-
1,168,237
2,004,610

주) 2021년
도에는 DEEP:AI 해외매출이 발생하지 않는 점을 고려하여 제품전환율 0% 가정

3) 인공지능 개발툴 (DEEP:PHI)

동사는 2020년 3월 DEEP:PHI 서비스를 정식 오픈하여 의료인을 대상으로 한 인공지능 연구 개발을 진행 중에 있습니다. DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 의료인의 인공지능 연구 컨설팅을 등 기술영업 활동을 진행하여 2021년부터 본격적인 매출이 발생하고 있습니다. 

DEEP:PHI는 인공지능 연구 개발을 원하는 의료인을 주요 타겟으로 하여 매출을 확대하고있습니다. DEEP:PHI의 수익은 주로 인공지능 학습을 위한 GPU 사용 및 Storage 사용 등 인공지능 인프라 사용량 청구(Pay Per Use) 방식 및 인공지능 연구 컨설팅 수익으로 구성됩니다. 의료인의 DEEP:PHI를 이용한 플랫폼 개발 방식 유입을 위해 2021년부터 2022년까지 한시적인 사용료 할인 정책을 진행하고 있습니다. 

추정 시에는 모든 의료인이 인공지능 연구 컨설팅을 활용하지는 않는다는 점에서 보수적으로 사용량 청구에 따른 수익만을 대상으로 하였습니다. 국내의 경우 동사의 2021년 1분기까지 DEEP:PHI에 유입된 사용자 증가 추세 및 사용자 별 GPU, Storage 사용 현황에 기반해 추정한 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다. 해외의 경우 DEEP:PHI의 주요 사용층은 인공지능 연구를 수행하는 의료인 연구자라는 점에서 연도별 의료 인공지능 논문수를 기준으로 사용자를 추정한 이후, 국내와 동일하게 연도별 인프라 사용량에 연도별 가격정책을 반영하여 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

연구당 평균 가격(P)은 연구 당 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다.

구분
추정근거

연구기간
DEEP:PHI의 평균 연구기간은 데이터 수집 및 레이블링, 데이터 전처리 및 인공지능학습까지 총 6개월로 가정

연구당 사용량
GPU 사용량의 경우 연구당 사용량은 "연구기간 X GPU 월평균 사용시간”으로 추정 연구자 1인당 사용량은 DEEP:PHI의 GPU 월평균 사용량인 161시간(2020년 기준)으로 추정하였으며, 결과적으로 GPU의 연구당 사용량은 연구기간 6개월 X 1인당 GPU 월 평균 사용시간 161시간으로 총 966시간으로 추정했습니다. 스토리지 사용량의 경우 아직 DEEP:PHI를 이용한 연구 활성화 이전이라는 점, 그리고 의료 데이터셋은 평균 50GB 이상의 용량을 가진다는 점에서 DEEP:PHI에서 50GB 이상 사용하는 유저의 스토리지 사용량인 412GB를 연구당 스토리지 사용량으로 추정

DEEP:PHI
이용 요금

DEEP:PHI 이용 요금은 유사한 서비스를 제공하는 업체들의 가격정책을 감안하여 유료 GPU 시간당 1,000원, 유료 스토리지 500GB 추가 기준 월 20,000원으로 측정. 단, 플랫폼 활성화 이전 원활한 사용자 확보를 위해 2020년 100%, 2021-2022년 80%의 가격 할인 정책을 시행하여 실제 이용 요금은 아래와 같음.

구분
2020년
2021년
2022년
2023년

GPU 이용요금
(시간당)
0원
200원
200원
1,000원

스토리지 이용요금
(월 500GB추가시)
0원
4,000원
4,000원
20,000원

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 국민건강보험공단 [건강보험통계] 종별 인력현황에서국내 종합병원 전문의 수를 잠재적 이용자라고 가정하였으며, 2021년 1분기 실제 DEEP:PHI 사용인원에 향후 플랫폼 비즈니스의 특징인 네트워크 효과를 반영하여 향후 국내 DEEP:PHI 사용자수를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 종합병원 전문의 수
31,653
32,930
34,259

DEEP:PHI 전문의 사용률
1.46%
2.30%
3.15%

국내 DEEP:PHI 사용자수
463
757
1,081

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
492,268
885,038
1,389,385

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
98,454
177,008
1,389,385

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
18,000
42,000
60,000

STORAGE 사용매출
8,340
31,808
64,849

합계
106,794
208,816
1,454,234

구분
내용
산정근거

전문의 증가율
4.03%

연도별 국내 종합병원 전문의 수 증가율을 의미하며, 2017년~
2020년 전문의 연평균 증가율 반영

연도별 
네트워크 효과
15.83%
연도별 사용자 증가율을 의미하며, 2020년 3월~2021년 3월 간 사용자 평균 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【국내 종합병원 전문의 증가율】

(단위 : 명)

구분
2017년
2018년
2019년
2020년
연평균 증가율

전문의 수
27,022
27,758
28,928
30,426
4.03%

자료:

건강보험심사평가원 건강보험통계연보 요양기관 종별 인력 상급 종합병원, 종합병원 전문의수 합계

나) 해외

예상수익=ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)×
ⓑDEEP:PHI의 연구수요(Q)

ⓐ DEEP:PHI 이용한 연구당 평균가격(P)

해외의 연구당 평균 가격(P)은 국내와 동일하게 연구 당 평균 연구원수와 평균 연구 기간에 기반해 추정한 DEEP:PHI 사용량과 DEEP:PHI 이용요금을 곱하여 산정하였습니다. 

ⓑ DEEP:PHI의 연구수요(Q)

DEEP:PHI를 이용한 연구수요(Q)는 해외 DEEP:PHI 수요층이 인공지능을 이용한 연구개발을 진행하고 논문을 발간하는 대학병원 교수라는 점에서 미국국립의학도서관(PubMed Central)에서 (convolutional) 그리고 (deep learning) 그리고 (artificial intelligence)으로 검색한 2017년~2019년 국내외 의료 인공지능 논문수를 모집단으로 하고, 2017-2019 (3개년) 의료 인공지능 논문수 증가율만큼 미래에도 동일하게 증가한다고 가정하였습니다. 상기 방법으로 추정한 국외 의료 인공지능 논문수에서 국내의 DEEP:PHI 전문의 사용률을 준용하여 해외 DEEP:PHI 사용자를 추정하였습니다.

(단위 : 명, 시간, 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 의료 인공지능 논문수
9,617
24,938
64,669

DEEP:PHI 사용률
1.46%
2.30%
3.15%

해외 DEEP:PHI 사용자수
141
574
2,040

평균 GPU 사용시간
1,062
1,169
1,285

총 GPU 사용시간
149,554
670,230
2,622,704

GPU 시간당요금(단위 : 원)
200
200
1,000

GPU 사용매출
29,911
134,046
2,622,704

STORAGE 사용가격(단위 : 원)
12,000
12,000
60,000

STORAGE 사용매출
1,689
6,882
122,414

합계
31,600
140,928
2,745,118

구분
내용
산정근거

해외 의료
인공지능 논문 
증가율
159.32%
해외 연구 수요를 보여주는 연간 해외 의료 인공지능 논문의 증가율을 의미하며, 2017년~2019년 의료 인공지능 논문 증가율 반영

평균 GPU사용시간
966
DEEP:PHI 사용자의 연 평균 GPU 사용시간

평균 GPU 증가율
10.00%
연도별 연 평균 GPU 사용시간 증가율을 의미하며, 인공지능 연구 활성화, 고도화에 따른 학습 시간 증가를 반영

【해외 의료 인공지능 논문수 증가율】

구분
2016년
2017년
2018년
2019년
연평균 증가율

해외 의료 인공지능 논문수
82
276
788
1,430
159.32%

자료: PubMed Central 에서 의료 인공지능 관련 키워드로 검색한 2016년~2019년 해외 의료 인공지능 논문수

4) 인공지능 마켓플레이스(DEEP:STORE)

동사는 DEEP:STORE의 사용량 기반 결제 기능 등 추가 기능을 개발 중에 있으며, 아직 일반에 공개하지 않은 상황입니다. 이에 따라 DEEP:STORE의 매출은 증권신고서 제출일 현재 아직 발생하지 않았으며, 추가 기능 개발이 완료되는 2022년 이후 매출이 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 

DEEP:STORE의 수익은 마켓플레이스 내 등록된 인공지능 제품의 사용에 따른 사용량 청구 수익(Pay Per Use)이 주를 이룹니다. 동사가 등록한 인공지능 제품의 경우는 DEEP:AI의 사용료 수익과 마찬가지로 수익의 100%를 동사가 획득하며, 동사가 아닌 의료인 또는 타 인공지능 업체가 등록한 인공지능 제품의 경우 사용료 수익 중 일정 비율을 수수료로 획득합니다. 

추정 시에는 2021년에는 기능 개발 중으로 2022년부터 본격적인 매출이 발생할 것으로 가정하였고, 향후 동사가 자체 개발한 인공지능 제품보다 의료인 또는 타 인공지능 업체가 개발한 제품이 더욱 늘어날 것으로 가정해 수수료 수익만을 대상으로 하였습니다. 또한 DEEP:STORE에 인공지능 제품을 등록할 주 사용자는 DEEP:PHI 사용자라는 점에서 연도별로 추정한 DEEP:PHI 연구개발건수 중 일정 비율이 실제 식약처 인허가를 거쳐 제품화되고 DEEP:STORE에 등록될 것으로 가정하였습니다. 

각 제품 별 사용료 수익은 앞서 추정한 DEEP:AI의 평균 수익으로 가정하여 DEEP:STORE 내 제품 건수를 반영한 전체 사용료 수익 중 일정 수수료를 취득하는 방식으로 국내외의 매출을 추정했습니다.

가) 국내

예상수익=ⓐ 국내 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
국내 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 DEEP:PHI 사용자
463
757
1,081

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.2%
1.00%

국내 DEEP:AI 제품출시
-
1
11

제품당 국내 평균 매출액
-
313,383
318,397

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
313,383
3,502,367

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
94,015
1,050,710

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

나) 해외

예상수익=ⓐ 해외 DEEP:PHI 사용자×
ⓑ 제품 개발비중×ⓒ 제품군 당 평균 매출액×ⓓ 동사 수익배분비율

구분
추정근거

ⓐ DEEP:STORE에 
등록될 DEEP:AI 제품
해외 DEEP:STORE에 등록될 DEEP:AI제품의 경우 DEEP:STORE에 등록된 DEEP:AI제품의 상당수가 DEEP:PHI를 통해 개발된 제품이 등록되는 점을 감안하여 DEEP:PHI 연구수요(Q)를 추정한 방식에 제품 개발비중을 고려하여 산정

ⓑ 제품 개발비중
DEEP:PHI를 이용한 연구 중 실제 제품화가 이뤄지는 비율로, 2021년 국내 인공지능 논문수 대비 신규 인허가 건수의 비율을 고려하여 산정, 2021년 현재 DEEP:PHI 사용자수 대비 연내 예정된 연구자의 인허가 건수인 약 1%의 비율로 제품 개발이 이루어질 것으로 예측하였으며 이에 따라, DEEP:PHI의 제품 개발비중은 1%로 가정
(단, DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도 0.2%, 2023년도 1% 비율로 증가함을 가정)

ⓒ 제품군 당 
평균 매출액
DEEP:STORE의 제품군 당 평균 매출액은 동사에서 출시하는 DEEP:AI 제품당 향후 4개년(2020년-2024년)의 연도별 평균 매출액 중 보수적으로 최소값을 적용하였으며, 향후 소비자물가상승률 만큼 매년 상승한다고 가정

ⓓ 동사 수익배분비율
동사 수익배분 비율은 전체 DEEP:STORE 수익 중 제품 개발자에게 70%를 제공하고 동사는 수수료 명목으로 30%를 수취할 예정임에 따라 30% 가정

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

해외 DEEP:PHI 사용자
141
574
2,040

DEEP:AI 제품 개발비중
-
0.20%
1.00%

해외 DEEP:AI 제품출시
-
1
21

제품당 해외 평균 매출액
-
179,006
181,870

DEEP:STORE 출시 제품 매출액
-
179,006
3,819,268

동사 수익배분 비율
-
30.00%
30.00%

합계
-
53,702
1,145,780

주)

DEEP:STORE 고도화 후 정식 서비스가 2021년 하반기 이후로 예상됨에 따라 2022년도부터 매출이 발생함을 가정

(나) 영업비용

영업비용은 인건비성 비용, 변동비, 경상연구개발비, 고정비로 나누어 추정하였습니다. 동사의 영업비용 상세내역은 다음과 같습니다.

【동사 영업비용 추정 내역】

(단위 : 천원)

구분
비용성격
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

직원급여
인건비성 비용
1,299,627
1,638,168
1,892,580

퇴직급여
인건비성 비용
108,302
136,514
157,715

복리후생비
인건비성 비용
700,989
777,708
846,551

여비교통비
인건비성 비용
68,972
159,163
173,242

접대비
변동비
29,933
80,568
221,886

통신비
인건비성 비용
7,733
16,308
17,751

세금과공과금
고정비
25,017
25,493
25,900

감가상각비
변동비
403,336
534,669
722,225

지급임차료
변동비
64,913
72,821
80,769

수선비
고정비
4,090
4,167
4,234

보험료
변동비
73,334
194,820
417,427

차량유지비
인건비성 비용
30,998
39,628
43,133

경상연구개발비
경상연구개발비
4,034,815
4,785,276
5,832,034

운반비
고정비
3,045
3,103
3,152

교육훈련비
인건비성 비용
939
11,740
12,779

도서인쇄비
고정비
6,969
7,102
7,215

사무용품비
인건비성 비용
5,885
12,522
13,630

소모품비
인건비성 비용
40,260
116,243
126,525

지급수수료
변동비
143,093
385,156
1,060,727

광고선전비
고정비
3,762
3,834
3,895

건물관리비
변동비
63,121
70,811
78,539

무형자산상각비
변동비
30,797
44,405
166,901

주식보상비용
인건비성 비용
1,649,431
775,948
-

합 계
-
8,799,361
9,896,168
11,908,810

영업수익
-
3,268,410
8,797,396
24,228,196

영업수익 대비 비율
-
269.22%
112.49%
49.15%

1) 인건비성 항목

구분
세부 계정
추정 방법

인건비성 비용
급여
관리직, 영업직 각 직급별 동사 임금정책에 관리직, 영업직 채용계획을 반영하여 추정

퇴직급여
매년 추정된 급여의 1개월치가 퇴직급여로 발생한다고 가정

복리후생비
과거 3개년 1인당 평균 복리후생비에 직급별 채용계획을 반영하여 추정

기타 
인건비성 비용

2020년도 발생 비용에 매년도별 소비자물가상승률

을 반영하여 추정

주식보상비용
부여 시점의 주식매수선택권 공정가치를 행사기간동안 안분하여 주식보상비용 추정

가) 급여

동사의 관리 및 영업 인력은 대표이사, 경영본부, 영업본부로 구성되어 있습니다. 동사는 매출 외형 성장과 더불어 관리 및 영업 조직의 확충을 계획하고 있습니다. 

【관리 및 영업직 채용계획】

(단위 : 명)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

- 관리직
12
14
15

- 영업직
11
14
16

합 계
23
28
31

주) 인원수는 연평균 인원 기준입니다.

상기 직급별 채용계획을 바탕으로 각 직급별 직책을 고려한 2020년 평균급여에서 매년도별 명목임금상승률을 반영하여 급여를 추정하였습니다.

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

명목임금상승률
3.30%
4.10%
3.80%

자료:

Economist Intelligence Unit, 2021.04

나) 주식보상비용

동사는 2019년도부터 현재까지 2번의 주식매수선택권을 발행하였으며, 이에 따라 향후 인식할 주식보상비용을 추정하여 반영하였습니다.

구분
1차 부여
2차 부여
비고

부여일
2019-10-11
2020-07-28
-

행사일자
2021-10-11
2022-07-28
-

가득기간
730 일
730 일
-

부여주식수
60,276 주
210,000 주
주1),주2)

행사가액
2,500 원
14,000 원
주2)

주1) 2차 주식매수선택권의 부여주식수는 218,000주 가득기간 중 퇴사로 인하여 8,000주는 부여취소됨

주2) 2020.09.28 1:1 비율로 신주를 배정하여 무상증자를 진행함에 따라 부여 주식수 및 행사가격 조정반영됨

【주식기준보상비용 추정내역】

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

주식보상비용
1,649,431
775,948
-

2) 경상연구개발비

구분
세부 계정
추정 방법

경상
연구
개발비
연구직 급여
연구직 각 직급별 동사 임금정책에 연구직 채용계획을 반영하여추정

정부보조금
동사는 현재 다수의 국책과제를 수행중에 있어 향후 추정시 2020년 정부보조금 차감액 수준으로 계속 발생하는 것으로 가정

연구직
퇴직급여
매년 추정된 연구직 급여의 1개월치가 퇴직급여로 발생한다고 가정

국내 임상 
인허가 비용
매년 개발된 DEEP:AI 제품 대상 국내 인허가 계획을 반영하여 국내 임상(인허가) 비용 추정

해외 임상 
인허가비용
국내 기 인허가된 DEEP:AI 제품의 해외진출 계획을 반영하여, 해외 인허가(FDA, CE 등)에 발생할 비용 추정

해외진출비용
국외 의료 인공지능 전시회 참여는 건당 2,000만원으로 추정하였으며, 코로나 사태 장기화를 고려하여 2021년 이후 2023년까지 점진적으로 증가하는 것으로 추정

【경상연구개발비 추정내역】

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

연구직 급여
4,455,137
4,993,372
5,864,724

정부보조금
(2,151,944)
(2,151,944)
(2,151,944)

연구직 퇴직급여
371,261
416,114
488,727

국내 임상 인허가 비용
255,885
409,416
562,947

해외 임상 인허가 비용
1,054,476
958,317
1,054,476

해외진출비용
50,000
160,000
260,000

합 계
4,034,815
4,785,276
5,832,034

가) 연구직 급여

동
사는 연구인력의 급여 등의 비용을 자산화하지 않고 전액 경상연구개발비로 비용처리하고 있으며 수령한 정부보조금은 관련 비용과 차감하고 있습니다. 동사는 연구직 급여 추정에 대해서 연구인력의 2020년도 평균급여, 명목임금상승률 및 연구인력 운영계획에 근거하여 추정하였습니다. 동사는 현재 다수의 국책과제를 수행 중에 있어 앞으로도 정부보조금을 통한 연구개발이 지속될 것으로 예상됨에 따라, 향후 추정 시 2020년 정부보조금 차감액 수준으로 계속 발생하는 것으로 가정하였습니다. 

2021년부터 2022년까지 각 제품별 기능 고도화를 위해 점진적으로 연구직 채용이 늘어날 것이며, 2023년에는 의료인의 플랫폼 개발 방식 유입 활성화에 따라 인공지능 연구 컨설팅을 위한 임상 연구 인력이 증가할 것으로 기대되어 연구인력 채용을 확대하였습니다.

【연구개발직 채용계획】

(단위 : 명)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

- 연구직
86
92
100

주) 인원수는 연평균 인원 기준입니다.

나) 국내 및 해외 임상 인허가 비용

ⓐ 국내 및 해외 임상 인허가 계획

국내 인허가 건수는 동사와 의료인이 인공지능 제품 개발을 병행하는 Two-track 사업모델의 활성화에 따라 연도별로 지속적으로 증가할 것으로 가정하였습니다. 해외 인허가 건수는 기존 국내 식약처 인허가를 획득한 주요 제품을 대상으로 한 신속한 해외 진출을 위해 전문 컨설팅 업체 혹은 현지 업체를 통해 2021년에 국내 대비 많은 인허가를 진행 중에 있습니다. 북미 FDA와 유럽 CE에 연도별로 2개 제품의 인허가를 계획하였으며, 성장 잠재력이 높은 동남아시아 주요 국가를 대상으로 한 인허가를 진행할 계획입니다. 

(단위 : 개)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 인허가 제품
5
8
11

해외 인허가 제품
10
8
10

- 미국
2
2
2

- 유럽
2
2
2

- 동남아시아
6
4
6

합 계
15
16
21

ⓑ
국내 및 해외 임상 인허가 비용

국가별 건당 인허가 비용은 동사가 진행 예정인 국내외 인허가 계획 건수에 제품별 평균적인 인허가 비용을 반영하여 산출하였습니다. 

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

국내 인허가 비용
255,885
409,416
562,947

해외 인허가 비용
1,054,476
958,317
1,054,476

- 미국
360,000
360,000
360,000

- 유럽
406,000
406,000
406,000

- 동남아시아
288,476
192,317
288,476

합 계
1,310,361
1,367,733
1,617,423

3) 변동비

구분
세부 계정
추정 방법

변동비
접대비
2020년도 접대비 발생액에 매년 영업수익 증가율을 반영하여 추정

보험료
이행보증보험등으로 구성, 향후 영업수익에 과거 3개년 평균 매출액 대비 보험료 비율을 반영하여 추정

지급수수료
유사회사의 평균 영업수익 대비 지급수수료 비율만큼 향후 동사도 발생할 것으로 가정

지급임차료
향후 인원 소요계획 등을 감안하여 산정

건물관리비
향후 인원 소요계획 등을 감안하여 산정

감가상각비
향후 회사의 사업계획 및 영업수익 규모 등을 감안한 유무형자산 투자계획에 근거하여 산정

무형자산상각비
향후 회사의 사업계획 및 영업수익 규모 등을 감안한 유무형자산 투자계획에 근거하여 산정

가) 유무형자산 투자계획

유형자산의 경우 1) 인공지능 학습, 판독 등 동사의 DEEP:AI, DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 서비스 제공에 필요한 서버장비, 2) 업무용 PC, 모니터 등 개인업무를 위한 개인장비, 그리고 3) 네트워크, 프린터 등 공용업무를 위한 기타전산장비로 구성됩니다. 서버장비는 DEEP:PHI 수요 증가에, 개인장비는 채용인력 증가에 비례하여 증가할 것으로 산정하였고, 기타전산장비는 매년 정률로 증가할 것으로 산정하였습니다. 

무형자산의 경우 1) 특허 출원 및 등록 등 산업재산권, 2) 연구개발 등 업무를 위한 소프트웨어로 구성됩니다. 산업재산권은 과거의 증가 추세에 기반하여 투자계획을 산정하였고, 소프트웨어는 채용인력 증가에 비례하여 증가할 것으로 산정하였습니다. 

【유형자산 투자계획】

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

서버장비
549,625
749,250
1,108,875

개인장비
53,915
16,945
16,945

기타전산장비
54,115
56,821
59,662

합 계
657,655
823,016
1,185,482

주1) 서버장비 : 플랫폼 등 회사 서비스 운영에 필요한 서버에 들어가는 Storage, GPU등 구성, DEEP:PHI 수요 증가에 비례하여 증가 가정

주2) 개인장비 : 업무용 PC, 모니터 등 직원 업무에 필요한 장비등 구성, 채용인력에 비례하여 증가 가정

주3) 기타전산장비 : 네트워크 장비, 프린터 등 사내 공용 업무에 필요한 장비등 구성, 매년 5%씩 증가 가정

【무형자산 투자계획】

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

산업재산권
60,769
63,807
66,998

소프트웨어
9,608
3,020
3,020

합 계
70,377
66,827
70,018

주1) 산업재산권 : 산업재산권은 과거 산업재산권 증가 추이에 비례하여 증가 가정

주2) 소프트웨어 :소프트웨어는 채용인력에 비례하여 증가 가정

【유무형자산 감가상각비 추정내역】

(단위 : 천원)

구분
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)

감가상각비
403,336
534,669
722,225

- 기존취득분
191,183
151,905
127,829

- 신규취득분
212,153
382,764
594,396

무형자산상각비
30,797
44,405
166,901

- 기존취득분
19,987
19,875
18,906

- 신규취득분
10,810
24,530
147,994

합 계
434,133
579,074
889,125

4) 고정비

동사의 고정비성 비용 항목의 경우, 세금과공과금, 수선비, 운반비, 도서인쇄비, 광고선전비 항목으로 구성되며, 국내 소비자물가 상승률을 반영하여 추정하였습니다.

(다) 영업외손익

영업외손익은 항목은 향후 발생할 이자수익과 리스부채 및 전환상환우선주에 대한 이자비용으로 구성됩니
다.

당기 이후의 이자수익은 과거 3개년(2018-2020년) 평균 이자수익 창출계정 대비 이자수익률에 공모자금을 포함한 향후 예치금잔액 수준을 적용하여 추정하였으며, 이자비용은 전환상환우선주 중 상각후원가금융부채의 상각스케쥴에 따른 이자비용 및 동사가 부담하고 있는 리스부채에 대한 이자율을 적용하여 산정하였습니다.

2021년 상장시 영업외비용 중 상환전환우선주가 보통주로 전환됨에 따라 기존 부채로 분류되었던 상환전환우선주 전환 전 평가에 따른 파생상품 평가손실은 2021년 1,276백만원이 인식된 이후 발생하지 않을 예정입니다.

라.
기
상장기업과의 비교참고 정보

최종 선정된 비교기업들은 ㈜딥노이드와 일정 수준의 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영전략 등에서 차이가 존재합니다. 투자자들은 비교기업 현황, 참고 정보 등을 기반으로 투자의사 결정을 하는 경우 이와 같은 차이 사항에 유의하시기 바랍니다.

유사회사의 주요 재무현황은 금융감독원 전자공시시스템 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에 공시된 각 사의 공시자료를 참조하여 작성하였습니다.

(1) 유사회사의 주요 재무현황

【유사회사 2020년 요약 재무현황】

(단위: 백만원)

구분
딥노이드
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

회계기준
K-IFRS 별도
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

유동자산
10,314
21,050
105,998
26,835

비유동자산
1,001
49,501
48,160
14,778

자산총계
11,315
70,551
154,158
41,613

유동부채
1,193
10,228
33,795
5,640

비유동부채
12,398
5,659
10,898
11,178

부채총계
13,591
15,887
44,693
16,818

자본금
1,991
8,312
26,099
2,227

자본총계
(2,276)
54,665
106,525
24,796

매출액
1,040
37,283
107,819
24,862

영업이익
(5,009)
5,458
13,409
3,683

당기순이익
(13,600)
6,474
6,234
3,375

주) 연결재무제표의 경우, 자본총계와 당기순이익은 지배주주귀속 자본총계와 당기순이익을 기재하였습니다.

【유사회사 2021년 1분기 요약 재무현황】

(단위: 백만원)

구분
딥노이드
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

회계기준
K-IFRS 별도
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

유동자산
8,022
24,014
98,959
24,550

비유동자산
1,225
45,903
48,039
15,325

자산총계
9,247
69,917
146,998
39,875

유동부채
618
10,761
20,509
3,762

비유동부채
12,525
4,421
10,959
11,507

부채총계
13,143
15,182
31,468
15,268

자본금
1,991
8,311
26,099
3,288

자본총계
(3,895)
54,736
115,531
12,202

매출액
34
7,629
26,420
6,193

영업이익
(2,073)
1,169
3,264
665

분기순이익
(2,051)
1,047
8,538
378

주) 연결재무제표의 경우, 자본총계와 분기순이익은 지배주주귀속 자본총계와 분기순이익을 기재하였습니다.

【유사회사 2020년 주요 재무비율】

구분
세부항목
딥노이드
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

성장성
매출액 증가율
342.34%
-0.25%
-2.74%
26.08%

영업이익 증가율
주1)
-10.12%
8.54%
26.48%

당기순이익 증가율
주1)
-8.72%
-8.28%
26.59%

총자산 증가율
93.98%
12.91%
12.73%
132.18%

활동성
총자산 회전율
0.12회
0.56회
0.74회
0.84회

재고자산 회전율
-
82.32회
28.52회
20.00회

매출채권 회전율
-
5.60회
4.92회
10.28회

수익성
매출액 영업이익율
주1)
14.64%
12.44%
14.81%

매출액 순이익율
주1)
17.37%
6.35%
13.57%

총자산 순이익율
주1)
9.73%
4.71%
11.34%

자기자본 순이익율
주1)
12.49%
5.96%
18.82%

안정성
부채비율
-597.14%
39.06%
40.83%
67.83%

차입금의존도
31.14%
8.41%
5.73%
24.55%

유동비율
864.52%
205.82%
313.65%
475.80%

주) 동사의 경우 2020년 기준 영업이익 및 당기순이익이 부(-)의 금액이므로 해당 비율을 산출하지 않았습니다.

【유사회사 2021년 1분기 주요 재무비율】

구분
세부항목
딥노이드
비트컴퓨터
유비케어
위세아이텍

성장성
매출액 증가율
-96.71%
2.30%
-0.82%
7.93%

영업이익 증가율
주1)
-29.20%
-23.29%
95.58%

당기순이익 증가율
주1)
114.19%
299.54%
17.92%

총자산 증가율
-18.27%
-0.90%
-4.64%
-4.18%

활동성
총자산 회전율
0.01회
0.43회
0.70회
0.61회

재고자산 회전율
-
42.99회
30.72회
40.47%

매출채권 회전율
-
5.85회
5.96회
8.80회

수익성
매출액 영업이익율
주1)
15.30%
12.35%
10.74%

매출액 순이익율
주1)
14.08%
32.32%
6.10%

총자산 순이익율
주1)
5.99%
22.68%
3.71%

자기자본 순이익율
주1)
7.65%
30.36%
6.12%

안정성
부채비율
-337.39%
27.70%
27.24%
62.05%

차입금의존도
39.75%
7.00%
6.08%
26.29%

유동비율
1,297.37%
223.20%
482.52%
652.64%

주1) 동사의 경우 2021년 1분기 기준 영업이익 및 당기순이익이 부(-)의 금액이므로 해당 비율을 산출하지 않았습니다.

주2) 성장성 비율인 매출액, 영업이익, 당기순이익, 총자산 증가율은 전년 동기 대비 증가율이며, 활동성 비율인 총자산, 재고자산, 매출채권 회전율 및 수익성 비율인 총자산, 자기자본 순이익율의 경우 매출액 및 순이익을 연환산하여 산출하였습니다.

재무비율 산정방법은 다음과 같습니다.

구분
산식
설명

[성장성 비율]

매출액 증가율
당기매출액 
────── ×100 - 100
전기매출액
전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액 증가율은 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.

[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 증가할 때의 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 자산구성 하에서도 서로 상이한 결과를 나타내므로 자본구성과의 관계도 동시에 고려해야 하는 지표입니다.

[안정성 비율]

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 받지 않는 한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다.

차입금의존도
당기말 차입금 등 
──────── ×100
당기말 총자산
총자산 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금 의존도가 높은 기업일수록 금융비용부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다.

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 은행가 비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다.

Ⅴ. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

(단위 : 원)

구분

금액

총 공모금액 (1)

9,450,000,000

상장주선인 의무인수금액 (2)
283,500,000

발행제비용 (3)
875,741,600

순수입금 [(1)+(2)-(3)]
8,857,758,400

주1)
공모금액은 공모가 밴드 31,500원 ~ 42,000원 중 하단인 31,500원 기준입니다.

주2)
상장주선인의 의무인수금액은 「코스닥시장 상장규정」 제26조 제6항에 의거하여 모집 또는 매출하는 주권 총수의100분의 3(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 상장주선인이 취득한 부분입니다. 단, 모집하는 물량 중 청약미달이 발생할 경우 상장주선인의 의무인수금액이 변동될 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위 : 원)

구분
금액
계산근거

인수수수료
800,000,000
대표주관회사와 협의에 따라 정액으로 산정

상장심사수수료
-
「코스닥시장 상장규정」 제7조 제2항(기술성장기업)에 따른 면제

상장수수료
-
「코스닥시장 상장규정」 제7조 제2항(기술성장기업)에 따른 면제

등록세
618,000
증자자본금의 0.4%

교육세
123,600
등록세의 20.0%

기타비용
75,000,000
IR비용, 인쇄비용, 회계법인, 전산비용, 등기비용 등

합 계
875,741,600

주1)
상기 금액은 희망공모가액인 31,500원 ~ 42,000원 중 최저가액인 31,500원을 기준으로 산정하였습니다.

주2)
인수대가는 정액 800,000,000원입니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사의 상장 관련 업무 성실도 및 기여도 등을 종합적으로 고려하여 공모금액의 2% 이내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

2. 자금의 사용목적

가. 자
금의 사용계획

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

(기준일 :
2021.06.18
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수
자금
운영자금
채무상환
자금
타법인증권
취득자금
기타
계

2,640
-
-
-
-
6,218
8,858

나. 자금의 세부 사용계획

당사의 공모가 밴드 최저가액으로 계산한 공모로 인한 순수입금은 약 8,858백만원(상장주선인의 의무인수금액 포함)입니다. 당사는 금번 공모를 통해 조달되는 자금을 당사의 주요 제품인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:AI, DEEP:PACS의 원활한 운영을 위한 연구기자재 확보, 서비스 고도화를 위한 연구개발비로 사용할 계획입니다. 다만, 용도별 자금의 규모와 지출시기는 당사가 직면한 사업환경 변화 및 예상치 못한 자금 수요 등에 따라 변동될 가능성이 존재합니다.

당사의 희망공모가액인 31,500원 ~ 42,000원 중 최저 희망공모가액인 31,500원으로 계산한 공모로 인한 순수입금은 약 8,858백만원(상장주선인 의무인수금액 포함)이며, 향후 3년간 아래와 같은 예상 자금수요를 충당하기 위해 사용할 계획입니다. 다만. 확정공모가액이 희망공모가액 하단(31,500원)에 미달하여 공모자금이 예상보다 적게 유입될 경우, 아래 세부 사용계획 순서대로 연구개발비, 운영자금, 채무상환자금을 우선순위로 설정하여 유입자금을 사용할 계획입니다.

【자금의 세부 사용계획】

(단위: 백만원)

구 분
내 역
우선순위
금 액

사용시기

시설자금
서비스 운영장비 취득
1
2,408
2021년 ~ 2023년

사내 업무장비 취득
62

기타 전산장비 취득
171

연구개발비
산업재산권 등록
2
192

소프트웨어 취득

11

의료기기 인허가

4,296

연구개발직 인건비
1,720

주1)
상기 금액은 최저 희망공모가액인 31,500원을 기준으로 산정하였으며, 확정공모가액 및 실제 비용의 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

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

(1) 시설자금

【연구기자재 자금 사용계획】

(단위: 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

합계

서비스 운영장비

550

749

1,109

2,408

사내 업무장비

22

9

31

62

기타 전산장비

54

57

60

171

총 액

625

815

1,199

2,640

(가) 서비스 운영장비

당사는 DEEP:PHI, DEEP:STORE 등의 Cloud 서비스 운영을 위해 다수의 사용자가 행하는작업을 분산 처리하여 끊김 없이 연산을 수행할 수 있는 고성능 CPU 및 인공지능 학습을 위한 GPU, 대용량 의료 데이터 및 인공지능 학습 데이터 저장을 위한 Storage 장비를 확충에 사용할 계획입니다.

【서비스 운영장비 자금 사용계획】

(단위: 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

GPU 서버

480

640

960

CPU 서버

10

19

29

Storage 서버

60

90

120

총 액

550

749

1,109

이처럼 당사는 향후 3년간 총 2,408백만원의 서비스운영장비 투자를 통해 원활한 서비스 운영과 사용자 확보를 통한 플랫폼 성장을 달성하고자 합니다.

(나) 사내 업무장비

당사는 AI 연구, 플랫폼 서비스 개발 및 연구지원 업무를 위한 사내업무장비를 확충하고 합니다. 2020년 기준 채용 인력 1인당 평균 사내업무장비 단가는 1.5백만원 수준입니다. 당사의 2021년~2023년 인력 채용 계획을 고려하여 3년간 총 58백만원을 사내업무장비 자금으로 사용할 계획입니다.

(다) 기타 전산장비

당사는 네트워크 장비, 프린터 등 공용업무를 위한 장비의 신규 구입 및 유지보수를 통해 효율적인 연구 개발 협업 환경을 구축하고자 합니다. 해당 금액은 2020년 기타전산장비 투자금액을 기준으로 매년 정률적으로 5%씩 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 연간 기타전산장비 자금사용계획은 아래와 같습니다.

【기타 전산장비 자금 사용계획】

(단위: 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

총 액

54

57

60

이처럼 당사는 향후 3년간 171백만원의 기타전산장비 투자를 통해 효율적인 연구 개발 협업이 이루어질 수 있는 환경을 유지 및 개선할 계획입니다.

(2) 연구개발비

【연구개발비 자금 사용계획】

(단위: 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

합계

산업재산권

61

64

67

192

소프트웨어

4

2

5

11

의료기기 인허가

국내

256

409

563

1,228

해외

1,054

958

1,054

3,067

연구개발직 인건비

516

545

659

1,720

총 액

1,891

1,978

2,349

6,218

(가) 산업재산권

당사는 지난 3년간의 자체 연구 개발의 결과로 확보한 핵심원천기술에 대한 높은 진입장벽 형성 및 안정적인 수익 창출을 목적으로 적극적으로 산업재산권을 획득하고자 합니다. 본격적인 연구 개발의 성과가 나오기 시작한 2019년 29건, 2020년은 전년 대비 약 41% 증가한 41건의 산업재산권을 신규로 획득하여 적극적인 산업재산권 획득 노력을 지속 중입니다. 국내의 지속적인 제품 개발 외에도 해외 진출이 본격화되어 해외 특허, 상표권 출원이 증가할 것으로 예상되어 당사는 다음과 같이 산업재산권을 획득할 것으로 추정하였습니다

【연간 산업재산권 획득 계획(출원 기준)】

(단위: 개)

구분

2021년

2022년

2023년

건 수

48

50

52

산업재산권 획득에 소요되는 건당 평균 비용은 2017년부터 2020년 산업재산권 투자비용을 고려한 1.3백만원으로 산정하였습니다. 이에 따라 위 연간 산업재산권 획득에 소요되는 연간 투자비용은 다음과 같습니다.

【산업재산권 자금사용계획】

(단위: 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

총 액

61

64

67

이처럼 당사는 향후 3년간 192백만원의 자금을 투자하여 독자 기술의 보호 및 안정적인 수익 창출을 위한 산업재산권을 적극적으로 획득할 계획입니다.

(나) 소프트웨어

당사는 인공지능 및 플랫폼 개발을 위한 연구 개발용 소프트웨어 및 협업 관리 툴 활용을 통해 효율적인 작업 환경을 조성할 계획입니다. 이를 위한 투자 금액은 2019년부터 2020년 당사의 신규 채용인원과 소프트웨어 투자비용을 고려하여 향후 3년간 총 11백만원을 소프트웨어 취득 자금으로 사용할 계획입니다.

(다) 의료기기 인허가

당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI의 상용화를 위한 국내 식약처 인허가 및 해외 FDA,CE, 동남아시아 인증 업무를 적극적으로 추진할 예정입니다. 제품의 판매 및 실제 의료 환경에서 활용을 위해 인허가 절차가 필수이므로 향후 인공지능 의료기기의 수익화를 위해 다수의 인허가가 필요합니다. DEEP:PHI의 사용자가 많아질수록 연구개발의 성과는 지속적으로 늘어날 예정이며, 연구개발의 성과 증가에 따라 국내외 의료기기 인허가 건수도 증가될 것으로 예상됩니다.

【해외 의료기기 인허가 자금 사용계획】

(단위: 개, 백만원)

구분

2021년

2022년

2023년

국내

인허가 건수

5

8

11

총 액

256

409

563

해외

인허가 건수

10

8

10

총 액

1,054

958

1,054

총 액

1,310

1,368

1,617

당사는 향후 3년간 국내, 해외 인허가 투자금액 중 2021년 1,310백만원, 2022년 1,368백만원 및 2023년 1,617백만원을 공모를 통해 투자하여 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI의 판매 및 수익화에 집중할 계획입니다.

(라) 연구개발직 인건비

당사는 지속적인 제품의 연구개발 및 고도화 수행을 통한 제품 경쟁력 강화와 수익 실현을위해 공모자금을 2021년~2023년의 연구개발 수행 인력의 인건비 일부 지원에 투자할 계획입니다.

【연구개발직 인건비 자금 사용계획】

(단위: 명, 백만원, %)

구분

2021년

2022년

2023년

연구개발직 인원수

86

92

100

연구개발직 인건비

4,455

4,993

5,637

연구개발직 인건비 중

공모자금 사용 비율

11.58%

10.91%

11.70%

총 액

516

545

659

당사는 공모를 통해 2021년~2023년 전체 연구개발직 인건비 중 10%~12%에 해당하는 총 1,720백만원을 투자함으로써 지속적인 연구개발을 통한 제품 경쟁력 강화에 집중할 계획입니다.

3. 공모자금 유입의 경제적 효과

금번 IPO시 신주모집을 통해 유입된 공모자금은 4차산업의 한 축인 의료 인공지능 분야에서 당사가 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴의 지속적인 개발을 통해 원천적인기술을 확보할 수 있는 원동력이 될 것으로 기대하며, 이는 당사의 꾸준한 성장의 바탕이 될 것으로 예상됩니다. 이러한 투자를 기반으로 매출의 확대, 수익성 증대를 통하여 글로벌 인공지능 기업으로 거듭나고자 합니다

Ⅵ. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

2_발행인에관한사항(참조방식에의한기재가아닌경우)

Ⅰ. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭

당사의 명칭은 '주식회사 딥노이드'입니다. 영문명은 'DEEPNOID Inc.'입니다.

다. 설립일자 및 존속기간

당사는 2008년 2월 15일에 법인 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소

구분
내용

본사주소
서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호

전화번호
02-6952-6001

홈페이지
http://www.deepnoid.com

마. 중소기업 해당 여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 중소기업기본법 제2조에 의거 중소기업에 해당됩니다.

【중소기업 확인서】

딥노이드_중소기업확인서

바. 벤처기업 해당 여부

현재 벤처기업육성에 관한 특별조치법 제25조의 규정에 의거 벤처기업에 해당됩니다.

【벤처기업 확인서】

딥노이드_벤처기업

사. 대한민국에 대리인이 있는 경우에는 이름(대표자), 주소 및 연락처

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

아. 주요 사업의 내용 및 향후 추진하려는 신규사업

당사는
'인류의 건강과 삶의 질 향상에 공헌하는 인공지능'을 기업이념으로 하여
당사 자체 개발과 의료인의 플랫폼 방식의 개발을 병행하는 Two-track 사업모델을 통해 의료 인공지능 생태계 구축을 목표로 인공지능 서비스를 제공하고 있습니다. 

당사 사업의 상세 내용은 본 증권신고서 『제2부 발행인에 관한 사항 - Ⅱ. 사업의 내용』을 참조하시기 바랍니다.

자. 공시서류작성기준일 현재 계열회사의 총수, 주요계열회사의 명칭 및 상장여부

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

차. 신용평가에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

카. 「상법」 제290조에 따른 변태설립사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

타. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

주권상장(또는

등록ㆍ지정)여부

주권상장(또는

등록ㆍ지정)일자

특례상장 등

여부

특례상장 등

적용법규

-
-
기술성장기업 코스닥시장 특례상장
코스닥시장 상장규정 제7조 2항

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점 소재지 및 그 변경

일자

내용

소재지

2008.02

설립

서울시 영등포구 문래동 3가 54 66 에이스하이테크시티2동 803호

2008.11

본점이전

서울시 강남구 역삼동 663-15 골드틴빌딩 3층

2009.08

본점이전

서울시 강남구 역삼동 790-10 영신빌딩 4층

2011.10

본점이전

경기도 군포시 한세로 48, 6층

2014.08

지점설치

충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울 1길 55

2015.03

지점이전

충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10

2016.10

지점폐쇄

충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10

2016.11

본점이전

경기도 성남시 분당구 돌마로 172, 403호

2018.04

본점이전

서울시 구로구 디지털로33길 55, 13층 1305호

2019.01

지점폐쇄

충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울1길 55

나. 경영진의 중요한 변동(대표이사를 포함한 1/3이상 변동)

구분

변경 전

변경 후

비고

대표이사

이사

감사

대표이사

이사

감사

2008.02.15

-

-

-

최우식

김태규

장철희

설립

2016.03.31

최우식

김태규

장철희

최우식

김태규

-

장철희 사임

2018.03.30

최우식

김태규

-

최우식

김태규

박성민

전석철

-

박성민 선임

전석철 선임

2019.03.29

최우식

김태규

박성민

전석철

-

최우식

김태규

박성민

전석철

김소희

-

김소희 선임

2020.07.28

최우식

김태규

박성민

전석철

김소희

-

최우식

김태규

박성민

전석철

김소희

정종채

황인범

정종채 선임

황인범 선임

2021.03.30

최우식

김태규

박성민

전석철

김소희

정종채

황인범

최우식

김태규

박성민

전석철

김소희

정종채

황인범

박성민 중임

전석철 중임

다. 최대주주의 변동

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

라. 상호의 변경

일자

변경 전

변경 후

비고

2018.03.30

㈜오픈비지니스솔루션코리아

㈜딥노이드

-

마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재진행중인 경우 그 내용과 결과

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용

구분

내용

양수인

㈜비원

양도대상

전장사업부(천안 소재)

계약체결일

2018년 12월 31일

양도목적

천안시에 소재한 전장사업부(LCD/반도체 장비제어시스템 설계 및 제작, 설치 등)의 적자 지속, 성장 여력부족 및 인공지능(AI) 사업으로의 회사 역량을 집중하고 장기 성장 기반 구축

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

시 기

연 혁

2008.02

㈜오픈비지니스솔루션코리아 설립

2008.08

벤처기업 인증(기술보증기금, 제20080105711호)

2008.10

부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회)

2008.11

본점 이전(서울시 강남구 역삼동 663-15 골드틴빌딩 3층)

2008.11

제3자배정 유상증자(보통주 132,000주)

2009.08

본점 이전(서울시 강남구 역삼동 790-10 영신빌딩 4층)

2010.09

벤처기업 인증(기술보증기금, 제20100106593호)

2010.12

제3자배정 유상증자(보통주 248,000주)

2011.10

본점 이전(경기도 군포시 한세로 48, 6층)

2012.09

임베디드 기업부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회, 제2012112775호)

2012.12

벤처기업 인증(기술보증기금, 제20130112851호)

2013.10

제3자배정 유상증자(보통주 120,000주)

2014.08

지점 설치(충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울1길 55)

2015.03

지점 이전(충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10)

2016.08

벤처기업 인증(기술보증기금, 20160109261호)

2016.10

지점 폐쇄(충청남도 아산시 음봉면 음봉로136번길 10)

2016.11

본점 이전(경기도 성남시 분당구 돌마로 172, 403호)

2016.11

제3자배정 유상증자(보통주 500,000주)

2017.02

제3자배정 유상증자(보통주 176,665주)

2017.06

제3자배정 유상증자(전환상환우선주 55,555주)

2017.10

제3자배정 유상증자(전환상환우선주 286,796주)

2018.02

AI기업부설연구소 인증(한국산업기술진흥협회, 제2018110735)

2018.03

상호변경(㈜딥노이드)

2018.04

본점 이전(서울시 구로구 디지털로33길 55, 13층 1305호)

2018.08

벤처기업 인증(한국벤처캐피탈협회, 제20180300584 호)

2018.08

제3자배정 유상증자(전환상환우선주 225,928주)

2018.10

제3자배정 유상증자(전환상환우선주 24,557주)

2018.11

의료기기 제조 및 품질관리 기준 적합인정서(유효기간: 2021.11.21)

2018.12

영업양수도(계약상대방 ㈜비원)

2019.01

지점 폐쇄(충청남도 천안시 서북구 입장면 가좌울1길 55)

2019.07

의료기기 제조업 허가증 취득

2019.08

의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 19-550호)

2020.03

의료영상전송장치소프트웨어 인증(제인 20-4240호)

2020.04

중소기업확인서(중소벤처기업부장관, 발급번호 0010-2020-162612)

2020.04

정보통신공사업등록증 취득(서울특별시장, 등록번호 203222)

2020.05

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4378호)

2020.06

의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 20-467호)

2020.07

의료영상검출보조소프트웨어 허가(제허 20-578호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4709호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4742호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4743호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4749호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4751호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4761호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4762호)

2020.08

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4764호)

2020.09

제3자배정 유상증자(전환상환우선주 185,157주)

2020.09

무상증자(1주당 1주 부여, 주식발행초과금 및 기타자본잉여금 재원)

2020.09

보통주 전환(전환상환우선주 1,225,062주 a 보통주 1,228,667주)

2020.09

과학기술정보통신부 9월의 디지털 뉴딜 우수기업 선정

2020.09

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4804호)

2020.09

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-4805호)

2020.10

명의개서대리인 선임(국민은행)

2020.11

김포공항 국내선 보안검색대 2대 AI X-ray 보안검색 자동판독시스템 시범운영

2020.11

인도네시아 원격협진시스템 구축(보건복지부 “2020년 ICT기반 의료시스템 해외진출 시범사업 수행 성과)

2020.12

의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 20-5104호)

2021.04
한국지능정보사회진흥원 2020년D.N.A 혁신기업 선정

2021.05

의료영상전송장치소프트웨어 인증(제인 21-4417호)

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 원, 주)

주식발행
 (감소)일자
발행
 (감소)형태
발행(감소)한 주식의 내용

종류
수량
주당
액면가액
주당발행
 (감소)가액
비고

08.02.15
설립자본금
보통주
200,000
500
500
-

08.11.22
유상증자
 (제3자 배정)
보통주
132,000
500
500
-

10.12.31
유상증자
 (제3자 배정)
보통주
248,000
500
500
-

13.10.31
유상증자
 (제3자 배정)
보통주
120,000
500
500
-

16.11.29
유상증자
 (제3자 배정)
보통주
500,000
500
500
-

17.02.09
유상증자
 (제3자 배정)
보통주
176,665
500
1,500
-

17.06.29
유상증자
 (제3자 배정)
우선주
55,555
500
9,000
-

17.10.13
유상증자
 (제3자 배정)
우선주
286,796
500
8,717
-

18.08.30
유상증자
 (제3자 배정)
우선주
225,928
500
29,086
-

18.10.03
유상증자
 (제3자 배정)
우선주
24,557
500
29,086
-

20.09.11
유상증자
 (제3자 배정)
우선주
185,157
500
50,774
-

20.09.28
무상증자
보통주
1,376,665
500
500
100%
무상증자

20.09.28
무상증자
우선주
777,993
500
500
100%
무상증자

20.09.29
보통주 전환
보통주
1,228,667
500
-
-

20.09.29
보통주 전환
우선주
(1,225,062)
500
-
-

나. 미상환 주권관련 사채권 등에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
50,000,000
50,000,000
100,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
3,981,997
1,555,986
5,537,983
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
-
1,225,062
1,225,062
-

1. 감자
-
-
-
-

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
1,225,062
1,225,062
보통주 전환

Ⅳ. 발행주식의 총수(Ⅱ-Ⅲ)
3,981,997
330,924
4,312,921
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수(Ⅳ-Ⅴ)
3,981,997
330,924
4,312,921
-

나. 자기주식

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 다양한 종류의 주식

(1) 종류주식(1회차) 발행현황 (보통주 전환 완료)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2017-06-29

주당 발행가액(액면가액)

9,000(500)

발행총액(발행주식수)

499,995,000(55,555주)

현재 잔액(현재 주식수)

-

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 18%(액면가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 1개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 4.41% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

114,717주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

보통주 전환완료

(2) 종류주식(2회차) 발행현황 (보통주 전환 완료)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2017-09-29

주당 발행가액(액면가액)

8,717(500)

발행총액(발행주식수)

500,007,120(57,360주)

현재 잔액(현재 주식수)

-

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 1%(발행가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 3개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 8.00% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

114,720주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

보통주 전환완료

(3) 종류주식(3회차) 발행현황 (보통주 전환 완료)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2017-10-13

주당 발행가액(액면가액)

8,717(500)

발행총액(발행주식수)

1,999,993,612(229,436주)

현재 잔액(현재 주식수)

-

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 1%(발행가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 3개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 8.00% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

458,872주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

보통주 전환완료

(4) 종류주식(4회차) 발행현황 (보통주 전환 완료)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2018-08-30

주당 발행가액(액면가액)

29,086(500)

발행총액(발행주식수)

6,571,341,808(225,928주)

현재 잔액(현재 주식수)

-

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 1%(발행가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 3개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 8.00% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

451,856주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

보통주 전환완료

(5) 종류주식(5회차) 발행현황 (보통주 전환 완료)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2018-10-03

주당 발행가액(액면가액)

29,086(500)

발행총액(발행주식수)

714,264,902(24,557주)

현재 잔액(현재 주식수)

-

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 1%(발행가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 3개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 8.00% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

49,114주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

보통주 전환완료

(6) 종류주식(6회차) 발행현황 (일부 보통주 전환)

(단위 : 원, 주)

발행일자

2020-09-11

주당 발행가액(액면가액)

50,774(500)

발행총액(발행주식수)

9,401,161,518(185,157주)

현재 잔액(현재 주식수)

330,924

주식의 내용

이익배당에 관한 사항

참가적, 누적적 우선배당률 1%(발행가 기준)

잔여재산분배에 관한 사항

보통주식 주주에 우선하여 분배

상환에

관한 사항

상환조건

투자자의 상환청구가 있는 경우

상환방법

상환청구일로부터 1개월 이내에 현금 지급

상환기간

발행일로부터 3년 이후 존속기간 만료일까지

주당 상환가액

인수가액에 연복리 8.00% 합산

(기지급된 배당금은 공제)

1년 이내

상환 예정인 경우

-

전환에

관한 사항

전환조건

(전환비율

변동여부 포함)

전환우선주 1주당 보통주 1주

전환청구기간

발행일 이후 존속기간 만료일까지

전환으로 발행할

주식의 종류

보통주

전환으로

발행할 주식수

370,314주

의결권에 관한 사항

1주당 1의결권

기타 투자 판단에 참고할 사항

(주주간 약정 및 재무약정 사항 등)

우선주 370,314주 중 39,390주 보통주 전환

5. 의결권 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

구 분

주식의 종류

주식수

비고

발행주식총수(A)

보통주

3,981,997

-

우선주

330,924

-

의결권없는 주식수(B)

보통주

-

-

우선주

-

-

정관에 의하여 의결권 행사가

배제된 주식수(C)

보통주

-

-

우선주

-

-

기타 법률에 의하여 의결권 행사가
제한된 주식수(D)

보통주

-

-

우선주

-

-

의결권이 부활된 주식수(E)

보통주

-

-

우선주

-

-

의결권을 행사할 수 있는 주식수

(F = A - B - C - D + E)

보통주

3,981,997

-

우선주

330,924

-

6. 배당에 관한 사항

가. 배당의 관한 사항

당사의 정관에 기재된 배당에 관항 사항은 다음과 같습니다.

구분

내용

신주의 배당기산일

12조(신주의 배당기산일)
회사가 유상증자, 무상증자 및 주식배당에 의하여 발행한 신주에 대한 이익의 배당에 관하여는 신주를 발행한 때가 속하는 영업연도의 직전 영업연도 말에 발행된 것으로 본다.

이익금의 처분

55조(이익금의 처분)
회사는 매 사업년도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정준비금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

이익배당

제56조(이익배당)
① 이익의 배당은 금전과 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

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

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

④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

분기배당

제57(분기배당)
① 회사는 사업년도 개시일부터 3월, 6월 및 9월 말일 현재의 주주에게 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의12에 의한 분기배당을 할 수 있다.

② 제1항의 분기배당은 이사회의 결의로 하되, 그 결의는 제1항의 각 기준일 이후 45일 내에 하여야 한다.

③ 분기배당은 직전결산기의 대차대조표상의 순재산액에서 다음 각호의 금액을 공제한 액을 한도로 한다.

1. 직전결산기의 자본금의 액

2. 직전결산기까지 적립된 자본준비금과 이익준비금의 합계액

3. 직전결산기의 정기주주총회에서 이익배당하기로 정한 금액

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

5. 분기배당에 따라 당해 결산기에 적립하여야 할 이익준비금 합계액

6. 당해 사업년도 중에 분기배당이 있었던 경우 그 금액의 합계액

7. 상법 시행령 제19조에서 정한 미실현이익

④ 사업년도 개시일 이후 제1항의 각 기준일 이전에 신주를 발행한 경우(준비금의 자본전입, 주식배당, 전환사채의 전환청구, 신주인수권부사채의 신주인수권 행사의 경우를 포함한다)에는 분기배당에 관해서는 당해 신주는 직전 사업년도말에 발행된 것으로 본다.

⑤ 분기배당을 할 때에는 종류주식에 대하여도 보통주식과 동일한 배당률을 적용한다.

배당금지급청구권의
소멸시효

제58조(배당금지급청구권의 소멸시효)
① 배당금의 지급청구권은 5년간 이를 행사하지 아니하면 소멸시효가 완성한다.

② 제1항의 시효의 완성으로 인한 배당금은 회사에 귀속한다.

나. 최근 3사업년도 배당에 관한 사항

(1) 주요배당지표

구 분
주식의 종류
당기
전기
전전기
전전전기

제14기 1분기
제13기
제12기
제11기

주당액면가액(원)
500
500
500
500

(연결)당기순이익(백만원)
(2,051)
(13,600)
(8,606)
(3,450)

(별도)당기순이익(백만원)
-
-
-
-

(연결)주당순이익(원)
(515)
(4,432)
(3,126)
(1,752)

현금배당금총액(백만원)
-
-
-
-

주식배당금총액(백만원)
-
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
-
-
-

현금배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주식배당수익률(%)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

주당 주식배당(주)
보통주
-
-
-
-

우선주
-
-
-
-

(2) 과거 배당 이력

(단위 : 회, %)

연속 배당횟수

평균 배당수익률

분기(중간)배당

결산배당

최근 3년간

최근 5년간

-
-
-
-

주) 당사는 최근 5년간 배당 내역이 없습니다.

7. 정관에 관한 사항

당사 정관 변경 이력은 다음과 같습니다.

정관변경일
해당주총명
주요변경사항
변경이유

2016.11.15
2016년 제2차
임시주주총회
제3조(본점의 소재지) 소재지 변경
- 소재지 변경

2016.11.28
2016년 제3차
임시주주총회
제5조(회사가 발행할 주식의 총수) 주식총수의 변경
- 발행할 주식총수의 변경

2017.06.22
2017년 제2차
임시주주총회
제3조(본점의 소재지 및 지점 등의 설치) 조항 및 조문개정
제8조(주식 및 주권의 종류와 내용) 조항 및 조문개정
제8조의1(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식) 신설
제9조(신주인수권) 조문 개정
제3장사채 신설
제19조(전환사채의 발행) 신설
제20조(신주인수권부사채의 발행) 신설
제21조(사채발행에 관한 준용규정) 신설
제4장주주총회 조문 개정
제22조(소집) 조항 및 조문 개정
제23조(소집통지) 조항 및 조문 개정
제24조(소집지) 신설
제26조(의장의 질서유지권 등) 신설
제27조(주주총회의 결의 및 의결정족수) 조항 및 조문개정
제29조(총회의 의사록) 조항 및 조문개정
제31조(이사의 선임) 조항 및 조문개정
제32조(감사의 선임) 조항 및 조문개정
제36조(이사회의 결의) 조항 및 조문개정
제37조(이사회의 의사록) 조항 및 조문개정
제40조(감사의 직무) 조항 및 조문개정
제41조(임원의 보수와 퇴직금) 조항 및 조문개정 
제43조(재무제표와 영업보고서의 작성과 비치등) 조항 및 조문개정
제45조(이익 배당) 조항 및 조문개정
제46조(중간배당) 조항 및 조문개정
- 관련법령 사항 반영

2018.03.30
제10기
정기주주총회
제1조(상호) 상호 변경
 제4조(공고방법) 공고방법의 변경
 제5조(발행예정주식총수) 주식총수의 변경
 제6조(설립시에 발행하는 주식의 총수) 용어 변경
 제8조(주권의 종류) 주권의 종류 추가 
 제8조의 1(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식) 삭제
 제9조(주식의 종류) 조항의 삭제 및 변경
 제9조의2(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식) 신설
 제10조(신주인수권) 조항의 변경
 제11조(주식매수선택권) 신설
 제 12 조 (주금납입의 지체) 삭제
 제13조(주식의 소각) 신설
 제 14 조 (질권의 등록 및 신탁재산의 표시) 삭제
 제 15 조 (주권의 재발행) 삭제
 제 16 조 (수수료) 삭제
 제14조(명의개서대리인) 조항 및 조문 개정
 제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고) 조항 및 조문 개정
 제16조(주주명부의 폐쇄 및 기준일) 조항 및 조문 개정
 제17조(전환사채의 발행) 조항 및 조문 개정
 제12조의 규정을 준용한다.
 제18조(신주인수권부사채의 발행) 조항 및 조문 개정
 제19조(이익참가부사채의 발행) 신설
 제20조(교환사채의 발행) 신설
 제20조의 2(사채 발행의 위임) 신설
 제21조(사채발행에 관한 준용규정) 조항 및 조문 개정
 제22조(소집시기) 조항 및 조문개정
 제23조(소집권자) 신설
 제24조(소집통지) 소집통지의 변경
 제28조(주주의 의결권) 신설
 제29조(상호주에 대한 의결권 제한) 신설 
 제30조(의결권의 불통일행사) 신설
 제32조(주주총회의 결의방법) 조항 및 조문개정
 제33조(주주총회의 의사록) 조항 및 조문개정
 제34조(이사의 수) 조문개정
 제36조(이사의 임기) 조항 신설
 제37조(이사의 직무) 신설
 제38조(이사의 의무) 신설
 제39조(이사의 보수와 퇴직금) 신설
 제40조(이사회의 구성과 소집) 용어의 변경
 '제41조(이사회의 결의방법) 조항 및 조문 개정
 제43조(상담역 및 고문) 신설
 제44조(대표이사의 선임) 일부조항 삭제
 제45조(대표이사의 직무) 일부조항 삭제
 제46조(감사의 수) 신설
 제47조(감사의 선임) 조항 및 조문개정
 제48조(감사의 임기와 보선) 조항 및 조문개정
 제49조(감사의 직무와 의무) 조항 및 조문개정
 제50조(감사록) 신설
 제51조(감사의 보수와 퇴직금) 조항 및 조문개정
 제53조(재무제표 등의 작성 등) 조항 및 조문개정
 제54조(외부감사인의 선임) 신설
 제55조(이익금의 처분) 조항 및 조문개정 
 제56조(이익배당) 조항 및 조문개정
 제57(분기배당) 조항 및 조문개정
 제58조(배당금지급청구권의 소멸시효) 일부조항 삭제
 제 48 조 (업무규정) 삭제
- 사명 변경
- 전자공고제도 도입
- 발행할 주식의 수 변경
- 관련법령 반영을 위한 조항 및 조문 개정

2018.04.30
2018년 제1차
임시주주총회
제2조(목적) 용어의 변경
제3조(본점의 소재지 및 지점 등의 설치) 용어의 변경
제4조(공고방법) 공고방법 변경
- 소재지 변경
- 사업목적의 추가
- 공고방법 변경

2019.10.11
2019년 제2차
임시주주총회
제11조(주식매수선택권) 주식매수선택권 부여방법 변경
- 주식매수선택권 부여방법의 변경

2020.03.30
제12기
정기주주총회
제4조(공고방법) 공고방법 변경
제8조(주권의 종류) 전자증권 도입을 위한 변경
제9조의2(주식 등의 전자등록) 전자증권 도입을 위한 신설
제9조의3(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에 관한 종류주식) 용어의 변경
제10조(신주인수권) 용어의 변경
제11조(주식매수선택권) 용어의 변경
제14조(명의개서대리인) 신설
제14조의2(주주명부) 변경
제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고) 전자등록 도입을 위한 변경
제17조(사채의 발행) 변경
제20조의2(사채 발행의 위임) 삭제
제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 변경
제21조의3(사채 및 신주인수권증권에 표시되어야 할 권리의 전자등록) 변경
제23조(소집권자) 변경
제24조(소집통지) 일부조항 삭제
제26조(의장) 용어의 변경
제37조(이사의 직무) 용어의 변경
제40조(이사회의 구성과 소집) 용어의 변경
제45조(대표이사의 직무) 용어의 변경
제48조(감사의 임기와 보선) 용어의 변경
제49조(감사의 직무와 의무) 용어의 변경
제53조(재무제표 등의 작성 등) 용어의 변경
제54조(외부감사인의 선임) 용어의 변경
제57(분기배당) 용어의 변경
제58조(배당금지급청구권의 소멸시효) 용어의 변경
- 전자증권제도 도입 반영
- 상법 시행령 개정사항 반영

2020.07.28
2020년 제1차
임시주주총회
제8조(주권의종류) 관련 법령 변경
제9조의3 주식총수의 변경
제14조(명의개서대리인) 관련 법령 변경
제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고) 관련 법령 변경
제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 관련 법령 변경
- 전자증권등록에 관한 법률 반영
 - 2020년 유상증자 계획
 - 명의개서대리인 선임

주) 증권신고서 제출일 기준 최근 5개 사업년도의 정관 변경 이력입니다.

Ⅱ. 사업의 내용

당사의 사업에 대한 이해를 돕기 위해 당사가 영위하는 사업 분야 및 제품에 대한 전문용어 해설을 기재합니다.

약어

용어

해설

CT

Computed Tomography

CT 스캐너를 이용한 컴퓨터단층촬영법으로, 엑스선을 여러 각도에서 인체에 투영하고 이를 컴퓨터로 재구성하여 인체 내부 단면의 모습을 화상으로 처리하는 방법. 종양 등의 진단법으로 이용

DICOM

Digital Imaging and 
Communications in Medicine

의료 영상 정보 및 관련 데이터의 통신 및 관리를 위한 표준. DICOM은 의료영상 장치의 종류나 제조사 등과 관계 없이 다양한 의료영상을 하나의 시스템으로 연동할 수 있도록 의료영상의 저장형식과 통신 방법을 규격화한 국제 표준.

eCRF

electronic Case Report Form

전자 증례기록지. 임상연구에서 임상 자료를 수집하고 관리하기 위해 디자인된 소프트웨어 시스템을 의미

EMR, EHR

Electronic Medical Record, 
Electronic Health Record

EMR(전자의무기록)은 환자의 정보를 디지털로 변환하여 기록하는 환자 차트로 내부 공유 데이터
EHR(전자건강기록)은 개인의 디지털 건강 정보로, EMR 보다 다양한 정보가 포함될 수 있고 외부 공유 가능성이 있는 데이터

GMP

Good Manufacturing Practice

의료기기 제조 및 품질관리 기준. 국내에서 의료기기를 제조 또는 수입함에 있어 준수해야 하는 품질시스템 가이드라인

GPU

Graphics Processing Unit

그래픽 연산을 빠르게 처리하여 결과값을 모니터에 출력하는 연산 장치로, 그래픽 처리 장치로도 불림. 인공지능 연구에 필요함

GUI

Graphical User Interface

사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 기능을 알기 쉬운 아이콘 등 사용자가 프로그램을 편리하게 사용할 수 있도록 기능을 알기 쉬운 아이콘 등의 그래픽으로 표현하는 인터페이스 방식

마이크로서비스
아키텍처

Micro Service Architecture

모듈 추가 변경이 용이한 소프트웨어 개발 기법 중 한 가지

MRI

Magnetic Resonance 
Imaging

자기공명영상. 핵자기공명 원리를 사용하여 인체의 구조적 정보 뿐만 아니라 혈액 내의 산소합류량에 따른 기능적 정보를 측정할 수 있는 영상장치 또는 영상.

PACS

Picture Archiving and

Communication System

의료영상저장전송시스템. 병원에서 촬영한 영상 정보의 획득, 저장, 전송, 검색, 판독 등의 기능을 DICOM 표준에 따라 통합적으로 관리, 처리하는 소프트웨어 시스템.

X-ray

엑스레이

인체에 엑스선을 투과해서 촬영하는 검사로 조영제나 다른 기구를 사용하지 않고 내부 조직의 상태를 볼 수 있는 검사 방법

내시경 영상

Endoscopy

의료 목적으로 신체의 내부를 살펴보는 위내시경, 대장내시경 등의 검사 과정에서 촬영된 영상을 지칭

데이터 3법

데이터 3법

개인정보 보호법ㆍ정보통신망법ㆍ신용정보법 개정안을 일컫는 것으로 빅데이터 3법, 데이터경제 3법이라고도 함

개인정보 보호법

당사자의 동의 없는 개인정보 수집 및 활용하거나 제3자에게 제공하는 것을 금지하는 등 개인정보보호를 강화한 내용을 담아 제정한 법률

신용정보법

신용 정보의 이용 및 보호에 관한 법률

정보통신망법

정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률

데이터 마이닝

Data Mining

대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 추출해 가치 있는 정보를 획득하는 과정

데이터 전처리

Data Preprocessing

데이터를 분석하는 프로젝트에서 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하거나 핸들링 또는 클리닝 하는 모든 단계를 통칭하는 작업 단계를 의미

도커

Docker

컨테이너 기반의 가상화 기술을 활용해 플랫폼에 상관없이 실행될 수 있는 가상환경을 만드는 기술

드래그 앤 드롭

Drag&Drop

GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 환경에서 시각적인 객체를 클릭하여 다른 위치로 끌어다(drag) 놓는(drop) 행위

딥러닝

Deep Learning

여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야

레이블링

Labeling

인공지능 모델의 학습을 위해 각종 표지를 달아주거나 영역을 정의해주는 작업을 레이블링 혹은 라벨링 (Labeling)이라고 함. 이미지 레이블링의 경우 대표적으로 해당 영역을 박스 형태로 표시하거나, 이미지를 어떤 이미지인지 분류해주거나, 픽셀 단위로 색칠하듯이 표시해주는 방법이 있음

마켓플레이스

Marketplace

웹과 같은 가상의 공간에서 제공되는 각종 솔루션을 사고 팔 수 있는 공간을 지칭. 구글의 플레이 스토어, 애플의 앱스토어 등 앱 거래를 위한 마켓플레이스를 의미

머신러닝

Machine Learning

인공지능 학습을 뜻하며, 기계가 학습을 한다고 해서 붙여진 이름

모듈

Module

프로그램을 구성하는 구성 요소의 일부로, 관련된 데이터와 함수들이 묶여서 모듈을 형성. 해당 문서에서는 인공지능 모델에서 각각의 전처리 기법 및 신경망을 구성하는 층을 모듈이라 지칭

메타데이터

Metadata

데이터를 설명하기 위한 목적으로 작성된 구조화된 데이터. 사진 데이터 속의 포함된 촬영 시간, 해상도, 사진크기, 촬영위치 등의 보이지 않는 데이터

병리영상

Pathology Imaging

인체 조직을 떼어내어 현미경 관찰을 통해 암 등의 질환 여부를 결정하는 것을 병리 조직 검사라 하는데, 여기서 의료인이 현미경 상으로 확인하는 염색된 병리 조직 이미지들을 통틀어 지칭

서드파티

Third Party

하드웨어나 소프트웨어 등의 제품을 제조하고 있는 주요 기업이나 그 계열 회사 또는 기술 제휴를 하고 있는 기업이 아닌 제3자 기업을 부르는 말

스토리지

Storage

기억 장치 또는 저장 장치로서 컴퓨터 시스템에서 데이터와 명령어를 저장하기 위해 사용하는 장치

식약처

식품의약품안전처

식품의약품안전처는 국내(대한민국)에서 의료기기 및 의약품 관련 산업표준을 만들고 자격을 관리하는 기관

신경망

Neural network

사람의 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식과 유사한 머신 러닝 유형. 병렬로 작동하는 여러 계층의 노드(또는 '뉴런')를 사용하여 일을 배우고 패턴을 인식하며 사람과 유사한 방식으로 의사 결정을 내리는 시스템

인공지능

Artificial Intelligence

인공지능은 크게 인간의 학습, 추론, 지각 등의 능력을 프로그램으로 구현한 기술을 의미함. 인공지능 모델은 목적에 따라 분류 (Classification), 검출 (Detection), 분할 또는 영역추출 (Segmentation) 3가지로 나눌 수 있음

클라우드

Cloud Computing

인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 클라우드(인터넷)에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술을 의미

파이프라인
비즈니스

Pipeline
Business

한쪽 끝에 생산자가, 반대편 끝에 소비자가 있는 구조. 생산자가 제품의 전체 생산과정을 통제하여 소비자에게 판매하는 전통적인 사업형태

플랫폼
비즈니스

Platform
Business

플랫폼 소유자가 구성한 인프라를 이용해 제품의 생산자이자 소비자인 플랫폼 사용자가 자발적으로 제품의 생산과 판매, 소비를 하는 사업형태

1. 사업의 개요

가. 회사 현황

(1) 사업 개황

당사는 '인류의 건강과 삶의 질적 향상에 공헌하는 인공지능'이라는 기업이념을 바탕으로의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다.

당사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 상업화를 진행하고 있습니다.

Two-track 사업모델의 한 요소로 파이프라인 비즈니스(파이프라인 개발 방식)는 당사가 직접 제품을 개발하는 방식으로서, 병원으로부터 의료 데이터를 구매해 내부 연구 인력을 동원하여 개발을 진행합니다.

플랫폼 비즈니스(플랫폼 개발 방식)는 병원과 의료인이 자체적으로 보유한 데이터를 활용해 인공지능 제품을 직접 개발하는 방식으로서, 당사는 인공지능 인프라와 연구 컨설팅을 제공하고 제품 판매 수익을 공유하는 방식으로 진행합니다.

당사는 Two-track 사업모델을 동원하여 의료인의 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)를 신속하고 효과적으로 개발하고자 합니다.

당사는 인공지능 제품의 개발, 배포, 활용을 효율화하기 위한 인공지능 효율화 툴로서 DEEP:PHI (인공지능 개발툴; 인공지능 모델의 학습과 제품 개발에 활용하는 소프트웨어), DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스; 인공지능 개발 및 상용화가 완료된 인공지능 제품을 배포하여 거래할 수 있는 마켓플레이스), DEEP:PACS (인공지능 PACS; PACS는 병원에서 의료영상 조회, 판독, 분석에 사용하는 필수 소프트웨어)를 자체 개발하여 보유하고 있습니다. 당사의 파이프라인 방식의 자체 개발 시, 그리고 의료인의 플랫폼 방식의 개발 시 공통적으로 인공지능 효율화 툴을 활용해 신속하게 인공지능 제품 다양성을 확보하고 시장경쟁력을 강화하고자 합니다. 

결론적으로 당사는 Two-track 사업모델을 통해 개발한 인공지능 의료기기인 DEEP:AI를 판매하는 것을 주 수익원으로 하며, 나아가 의료인의 인공지능 효율화 툴 (DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS) 사용에 따른 수익을 추가적으로 획득하고자 합니다.

당사는 의료인의 인공지능 개발이 보편화되지 않은 현재에는 단기적으로 일반적인 의료 인공지능 사업의 매출 실현 방식인 파이프라인 비즈니스를 중점적으로 공략하고자 합니다. 하지만 플랫폼 비즈니스는 병원과 의료인의 인공지능 자체 개발에 대한 높은 수요 존재, 내부 개발 비용 절감 및 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화 등에 대한 장점이 존재합니다. 따라서 당사의 플랫폼 방식 내 사용자를 지속적으로 유입하고 인큐베이션 함으로써, 플랫폼 비즈니스 모델을 이용한 인공지능 생태계를 조성하고 시장 선점 효과를 누리고자 합니다.

당사는 향후에도 Two-track 사업모델에 대한 집중적인 투자와 운영으로, 4개의 제품군인 DEEP:AI , DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 통한 의료 인공지능 생태계 조성에 앞장서고자 합니다.

【
딥노이드의 사업모델과 제품군
】

사업모델
제품군

Two-track
사업모델
인공지능
의료기기
인공지능
효율화 툴

파이프라인
비즈니스
플랫폼
비즈니스
DEEP:AI
DEEP:PHI
DEEP:STORE
DEEP:PACS

딥노이드가
주도하는
AI 개발방식
의료인이
주도하는
AI 개발방식
의료
인공지능
솔루션
인공지능
개발툴
인공지능
마켓플레이스
인공지능
PACS

(2) 제품현황

(가) DEEP:AI (의료 인공지능 솔루션)

1) 제품 분류

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 식약처 인허가를 받은 총 15 개의 DEEP:AI 제품을 보유하고 있습니다.
뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환, 흉부질환 등 주요 질환 별 제품을 보유하고 있고 지속적인 제품개발을 진행하고 있어 총 보유 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. 각 제품 별 목표질환 및 제품 모델명, 주요 기능은 아래의 표와 같습니다.

【DEEP:AI 주요 제품 분류】

제품명
목표질환
모델명
품목허가번호
최초허가일자
기능

DEEP:NEURO
뇌혈관질환
DN-CA-01
제허 20-467 호
2020-06-10

뇌 MRI 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

뇌동맥류 검출 보조 기능

DN-HE-01
제인 20-4751 호
2020-08-13

뇌 CT 영상의

주변보다 밝은 뇌 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:LUNG

폐질환

DL-LN-01

제허 20-578 호
2020-07-16

폐 CT 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

폐결절 검출 보조 기능

DL-SG-01

제인 20-4805 호
2020-09-02

폐 CT 영상 내

폐 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:SPINE

척추질환

DS-CF-01

제허 19-550 호
2019-08-20

척추 X-ray 영상 내

질환 위치 정보 제공을 통한

요추 압박골절 검출 보조 기능

DS-SC-01

제인 20-4743 호
2020-08-12

척추 X-ray 영상 내

양끝 척추뼈 사이 각도에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-ID-01

제인 20-4804 호
2020-09-02

척추 MRI 영상 내

척추간판 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DS-BM-01

제인 20-4709 호
2020-08-06

척추 MRI 영상 내

주변보다 어두운 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:CHEST
흉부질환

DC-XR-01

제인 20-4378 호
2020-05-15

흉부 X-ray 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DC-XR-02

제인 20-4764 호
2020-08-19

흉부 X-ray 영상 내

폐영역 시각화 및 심흉비에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:BREAST
유방질환

DB-MS-01

제인 20-4742 호
2020-08-12

Mammography 영상 내

둥근 형태의 밝은 영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DB-SG-01

제인 20-5104 호
2020-12-14

Mammography 영상 내

유방섬유유선조직에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:ENDO
내시경병변

DE-ST-01

제인 20-4761 호
2020-08-18

위내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DE-CL-01

제인 20-4762 호
2020-08-18

대장내시경 영상 내

융기영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

DEEP:DENTAL
치주질환

DD-CS-01

제인 20-4751 호
2020-08-13

치과용 파노라마 X-ray 영상 내

치근영역에 대한

정량적 영상 분석 기능

2) 제품 개요 및 주요 기능

DEEP:AI는 의료 인공지능 솔루션으로 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변 영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료행위를 보조하는 역할을 수행합니다. 또한 당사는 질환 다양성 확대 및 분석 결과의 명확한 전달을 위한 시인성 향상 등을 위한 DEEP:AI의 기능 고도화를 지속적으로 진행하고 있습니다. 

DEEP:AI의 주요 기능은 아래와 같습니다.

- 의료 영상 데이터 대상 질환 분류 (Classification)

- 특정 병변 기준으로 병변 영역 검출 (Segmentation, Detection)

- 데이터 분석을 통한 예후 예측 (Prediction)

- 분석 결과에 대한 심층 레포트 생성

【
DEEP:AI 제품 실행화면 예시1 - DEEP:NEURO-CA-01
】

[DEEP:AI 제품 실행화면 예시1 - DEEP:NEURO-CA-01]

【
DEEP:AI 제품 실행화면 예시2 - DEEP:CHEST-XR-01
】

[DEEP:AI 제품 실행화면 예시2 - DEEP:CHEST-XR-01]

3) 제품의 경쟁력

당사의 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 15개로,
당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI와의 연동이 가능하다는 점
덕분에 다수의 제품을 개발하고 보유할 수 있었습니다.DEEP:PHI에서 쉽게 DEEP:AI를 개발하고 필요 시 고도화까지 연속적으로 운영이 가능하여 다양하고 전문적인 DEEP:AI 제품들이 신속하게 개발될 수 있습니다. 또한 개발이 완료된 DEEP:AI 제품들은 당사의 DEEP:PACS에 쉽게 연동 탑재되어 의료현장에서 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있습니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.

【
DEEP:AI 제품 경쟁력 요약
】

구분

경쟁력

AI 솔루션 확장성

당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI를 통해 개발되는 의료 인공지능 제품들이 솔루션 형태로 지속적으로 업데이트될 예정

다수의 질환 커버

식약처 인허가 15건의 솔루션 보유로 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환 등 크게 7가지 영역의 질환 커버 가능

손쉬운 PACS 탑재

당사의 DEEP:PACS와 연동되어, 개발된 솔루션을 의료 현장에서 손쉽게 활용 가능

(나) DEEP:PHI (인공지능 개발툴)

1) 제품 개요 및 주요 기능

DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 특히 코딩에 익숙하지 않거나 인공지능 프로그래밍 경험이 없더라도 DEEP:PHI를 이용해 쉽게 연구를 수행할 수 있습니다. 이를 위해 인공지능 연구에 필요한 이미지 전처리 모듈, 신경망 모듈이 기본으로 제공되고, 다양한 템플릿 프로젝트가 공유되어 쉽게 인공지능 연구개발을 시작할 수 있습니다. DEEP:PHI 주요 기능은 아래와 같습니다.

- 다양한 포맷의 의료 영상/레코드 파일 및 2D, 3D 레이블링 파일 지원

(DICOM, SVS, PNG, JPG, XLS, CSV, TIFF, NIFTI 등)

- 70여 개의 전처리 기술, 50여 개의 인공지능 신경망 모듈을 지원

- 성능 지표 관리 기능 제공 (학습 및 검증 히스토리 저장 및 관리)

- 컴퓨팅 자원 분산 기능 지원

- 인공지능 학습결과 테스트 및 배포 기능 지원

- 프로젝트 공유 및 복사 기능 제공

【
DEEP:PHI 모델 설계 화면
】

[DEEP:PHI 모델 설계 화면]

【
DEEP:PHI 학습 결과 화면
】

[DEEP:PHI 학습 결과 화면]

2) 제품의
경쟁력

DEEP:PHI의 경쟁력은 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 적용하여 프로그래밍을 모르더라도 인공지능 연구를 진행하여 빠르게 결과를 도출 할 수 있다는 점입니다. DEEP:PHI의 모든 기능은 웹 환경에 접속하여 바로 실행이 가능하므로 연구자가 별도의 인공지능 H/W, S/W 환경을 구축하지 않아도 되는 편리함도 제공합니다. 또한, 연구 결과물은 공유할 수 있고, 필요 시 유사 프로젝트에 재사용할 수 있어 연구의 연속성과 지속가능성이 우수합니다. 자세한 사항은 아래와 같습니다.

【
DEEP:PHI 제품 경쟁력 요약
】

구분

경쟁력

코딩없는 GUI 방식

- 의료인이 코딩 없이 GUI 방식으로 인공지능 연구 가능

- 드래그앤드롭 및 파이프라인 연결 방식으로 직관적 사용 가능

실시간 공동연구 가능

- 의료인 간 연구 협업을 위해 실시간 동작 연동, 채팅 기능, 결과 공유, 히스토리 공유 등의 기능 제공

클라우드 연구환경

- 개인 사용자가 인공지능 개발 환경을 구축하지 않아도 웹으로 접속하여 실행 가능

제품 간 연동

- 당사의 인공지능 마켓플레이스 DEEP:STORE와도 연동 가능

연구결과 자산화

- 연구결과의 공유 및 확산을 통해 연속성 및 지속가능성 강화

(다) DEEP:STORE (인공지능 마켓플레이스)

1) 제품 개요 및 주요 기능

DEEP:STORE는 인공지능 마켓플레이스입니다. 인공지능 앱 형태의 솔루션을 사용자 간 거래할 수 있는 공간으로 증권신고서 제출일 현재 DEEP:STORE는 비공개 상태로 추가 기능을 개발 중입니다. 향후 인공지능 솔루션 개발자는 자신이 개발해 식약처의 인허가를 획득한 인공지능 의료기기를 앱 형태로 DEEP:STORE에 배포할 수 있고, 의료현장의 사용자는 인공지능 판독을 위해 필요한 앱을 구독하여 PACS를 통해 쉽게 판독에 활용할 수 있도록 개발을 진행하고 있습니다. 향후 개발이 완료되어 일반에 공개된 이후 DEEP:STORE가 제공할 예정인 주요 기능은 아래와 같습니다.

- 식약처 인허가를 획득한 의료 인공지능 솔루션을 앱 형태로 등록 및 구독을 지원하는 마켓플레이스

- DEEP:PHI로 개발한 의료 인공지능 모델을 앱 형태로 배포/등록

- PACS와 연동하여 사용자가 구독한 앱에 대한 판독 실행 및 처리 지원

- 앱 판매 및 구매 내역은 결제 및 정산관리 시스템을 통해 개발자와 회사 간의 수익 공유가 가능하도록 지원

【DEEP:STORE 제품 목록 화면】

[DEEP:STORE 제품 목록 화면]

【
DEEP:STORE 제품 상세 화면】

[DEEP:STORE 제품 상세 화면]

2) 제품의 경쟁력

DEEP:STORE의 개발이 완료되면 병원의 의료진은 DEEP:STORE를 통해 온라인에서 시공간의 제약 없이 인공지능 솔루션을 확인하고 필요한 제품을 선택하여 구독 및 활용을 할 수 있습니다. 그리고 구독한 제품은 DEEP:PACS 또는 병원 내의 기존 PACS 시스템과도 연동하여 사용성을 높일 수 있습니다.

또한 의료 인공지능 연구자는 DEEP:STORE를 통해 자신이 개발한 인공지능 솔루션을 등록하여 수익을 얻을 수 있으므로 마켓플레이스로의 참여 동기를 높일 것으로 기대됩니다. 

DEEP:STORE의 개발 후 기대되는 주요한 제품 경쟁력은 다음과 같습니다.

【DEEP:STORE 제품 경쟁력 요약】

구분

경쟁력

간편한 앱 등록

(기능 개발 완료)

- 당사의 DEEP:PHI를 통해 전달받은 인공지능 모델을 기반으로 인공지능 앱으로 자동 생성, 빌드, 및 패키징 가능

온라인 거래 지원

(기능 개발 완료)

- 온라인을 통한 시간/공간 제약없이 원하는 인공지능 솔루션을 구독 방식으로 사용하고 실시간 연동 및 업그레이드 지원 용이

서비스 확장성

(기능 개발 완료)

- 당사의 DEEP:PACS 뿐 아니라 타사 PACS 또한 연동 가능

학습 고도화 지원

(예정)

- 판독 결과 데이터를 쌓아 이를 DEEP:PHI와 연동하여 인공지능 모델 고도화에 활용하는 연속 학습 기능 지원

수익 공유/참여 유도

(예정)

- 마켓플레이스 수익 공유로 의료인의 참여 유도 강화

(라) DEEP:PACS (인공지능 PACS)

1) 제품 분류

당사의 DEEP:PACS 제품군은 운영 환경에 따라 PC 설치용 PACS인 DEEP:PACS-Pro와 DEEP:PACS-CS, Web 기반 PACS인 DEEP:PACS-Zero, 그리고 의료영상 레이블링 기능을 제공
하는
DEEP:LABEL로
구
성되어 있습니다.

【DEEP:PACS 주요 제품 분류】

제품명

사용범위

세부 기능

DEEP:PACS-Pro

(개발 진행중)

의료영상
저장전송

- PC 설치용 PACS(고도화 버전)

- 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DEEP:PACS-CS
(인허가 완료)
- PC 설치용 PACS(경량화 버전)
- 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DEEP:PACS-Zero

(인허가 완료)

- Web 기반 PACS

- 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DEEP:PATHOLOGY
(개발 진행중)
병리영상
관리 및 
레이블링
- Web 기반 디지털 병리 시스템
- 병리영상 관리 및 뷰어 기능 
- 병리영상 레이블링 기능

DEEP:LABEL

(고도화 진행중)

의료영상

레이블링

- 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 보조 기능

- 반자동 레이블링 기능

2) 제품 개요 및 주요 기능

DEEP:PACS는 인공지능 PACS로 영상진단장치(CT, MRI, X-ray, Mammography, Ultrasonography 등)를 통해 의료영상정보를 획득하거나, 저장, 전송, 검색하는 데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템입니다. 특히 당사의 PACS는 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 분석을 수행하는 등 인공지능에 특화된 기능을 제공하여 차별화를 추구하고 있습니다. DEEP:PACS의 주요 기능은 다음과 같습니다.

- 의료 영상 조회 및 판독 기능

- 인공지능 영상 판독 기능

- 인공지능 학습데이터 레이블링 지원

- 반자동 레이블링 및 3D 볼륨 생성 기능

- DEEP:AI 솔루션 연동 및 인공지능 영상 분석 지원

【DEEP:PACS-ZERO 주요 화면】

화면 캡처 2021-06-09 161421.jpg
[DEEP:PACS-ZERO 주요 화면]

【DEEP:PATHOLOGY 주요 화면】

[DEEP:PATHOLOGY 주요 화면]

【DEEP:LABEL 주요 화면】

화면 캡처 2021-06-09 111402.jpg
[DEEP:LABEL 주요 화면]

3) 제품의 경쟁력

당사의 DEEP:PACS는 일반 PACS의 기본 기능을 제공하면서 동시에 인공지능 판독 지원 및 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. DEEP:AI와 연동되어 PACS 내에서쉽게 인공지능 판독을 실행하여 결과를 확인할 수 있고, 별도의 레이블링 툴이 없이도 인공지능 학습을 위한 데이터 레이블링 작업이 가능합니다. 또한, 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송하여 기존 연구에 이어서 후속 연구를 진행할 수 있도록 지원합니다. DEEP:PACS의 상세 경쟁력은 아래와 같습니다. 

【DEEP:PACS 제품 경쟁력 요약】

구분

경쟁력

PACS 기본 기능 충실

- 의료 영상 데이터 조회/ 판독 기능 등 PACS 기본 기능 제공

AI 특화 기능 제공

- 당사의 DEEP:AI와 연동되어 인공지능 판독 가능

레이블링 기능 제공

- 별도 S/W 없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능

타 시스템과 연동

- PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원

(3) 사업구조

당사의 사업구조는 Two-track 사업모델로, 당사에서 의료 인공지능 솔루션 개발을 주도하는 파이프라인 비즈니스와 의료인이 개발을 주도하는 플랫폼 비즈니스를 병행하여 인공지능 제품 개발을 진행하고 있습니다.

효율적인 사업 운영을 위해 인공지능의 개발, 배포, 활용의 전 과정을 아우르는 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 제품화해 인공지능 개발을 진행하고 있습니다. 인공지능 효율화 툴을 활용해 의료인의의 판독ㆍ진단 보조 및 질병 조기진단을 수행하는 의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI를 제품화하여 총 4가지 제품군을 통한 의료 인공지능 상업화를 진행 중에 있습니다.

【딥노이드 Two-track 사업모델】

[딥노이드 Two-track 사업모델]

당사의 수익구조는 다음과 같은 방식으로 구성되어 있습니다.

첫 번째 수익루트는 파이프라인 비즈니스와 플랫폼 비즈니스 운영을 통해 개발된 DEEP:AI를 의료기관에 판매하여 수익을 창출하는 방식입니다.

두 번째 수익루트는 의료인이 의료 인공지능을 연구하고 제품을 개발하는 플랫폼 비즈니스 운영 중에 당사의 인공지능 효율화툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS 사용에 따른 수익을 창출하는 방식입니다.

제품별 수익모델은 다음과 같습니다.

【딥노이드 제품별 수익모델】

[딥노이드 제품별 수익모델]

(가) DEEP:AI

DEEP:AI의 주요 수익은 인공지능 기반의 의료 판독 보조와 질병 조기진단 등을 수요로 하는 의료기관을 주 고객으로 하여 인공지능 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구, 연 단위 사용료 청구, 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득합니다.

수익의 배분은 당사가 직접 인공지능을 개발하는 파이프라인 방식의 제품의 경우 당사가 100%를 획득하는 방식입니다. 반면 의료인이 인공지능을 개발하는 플랫폼 방식의 제품의 경우 당사가 향후 일정 비율의 수익 배분을 내용으로 기술이전을 통해 의료인과 수익을 배분하는 방식으로 진행됩니다.

향후 마켓플레이스인 DEEP:STORE의 공개 이후에는 DEEP:STORE에 제품을 등록하여 판매하고, 당사는 거래가 발생하였을 때 판매 수수료 또는 사용 수수료를 부과하여 수익을 창출할 예정입니다.

(나) DEEP:PHI

DEEP:PHI의 주요 수익은 의료인 주도의 연구 개발 과정에서 컨설팅, 공동연구개발용역 등 전문인력의 활용과 인공지능 학습을 위한 GPU, Storage 등 주요 인프라 사용에 따라 발생합니다. 

DEEP:PHI를 이용한 연구개발 시작 시 의료인이 연구 지원을 원하는 경우 인공지능 컨설팅(공동연구개발용역)에 따른 수익을 획득하며, 플랫폼 비즈니스에 대한 의료인의 초기 유입을 위해 현재 인프라 사용료를 청구하지 않지만 향후 GPU와 Storage 사용량에 비례한 사용료 청구(Pay Per Use) 형태로 수익을 획득할 예정입니다.

(다) DEEP:STORE

DEEP:S
TORE의 주요 수익은 다음과 같습니다. 

인공지능 솔루션이 필요한 고객이 DEEP:STORE에 등록된 인공지능 제품을 구독해서 사용하고, 당사는 제품의 사용량에 따라 사용료를 청구합니다. 사용한 인공지능 제품이 당사가 직접 개발한 제품일 경우 당사가 수익의 100%를 획득하고, 개발자가 의료인이거나 타사의 제품일 경우 수익의 일정 비율을 수수료로 획득합니다.

당사는 증권신고서 제출일 현재 의료 인공지능 솔루션 거래를 위한 마켓플레이스 구축을 위해 DEEP:STORE의 기능을 고도화 하고 있습니다.

(라) DEEP:PACS

DEEP:PACS의 주요 수익은 의료영상 조회ㆍ판독, 인공지능 솔루션 연동을 통한 판독 보조 기능에 대한 수요를 지닌 의료기관을 주 고객으로 하여 PACS 판매 및 활용에 따라 발생합니다. 고객사가 요청한 설치형태, 사용방식에 따라 일시납품에 따른 판매대금 청구 또는 사용기간에 따른 월, 연 단위 사용료 형태로 수익을 획득합니다.

(4) 사업화 전략

(가) Two-track 사업모델을 통한 신속한 제품 다양성 확보

당사는 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행하는 Two-track 방식으로 보다 신속하게 제품을 개발하여 DEEP:AI의 제품 다양성을 확보하고, 이를 통해 의료 인공지능 시장 내 경쟁우위를 점하고자 합니다. 인공지능 의료기기 개발 시 자체 개발인 파이프라인 방식만 진행하는 것에 비해 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보할 수 있습니다.

다음 표와 같이 증권신고서 제출일 현재, 사내 인공지능 개발 인력이 5개의 제품을 개발 중에 있습니다. 또한 의료인이 주도하여 5개의 제품을 개발 중에 있어 자체 개발 시에 비해 약 2배의 제품 개발이 가능하다는 이점을 누리고 있습니다.

【Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황】

개발 방식

솔루션

주요기능

진행상황

인허가 예상시기

파이프라인
방식

(딥노이드
개발주도)

DEEP:CHEST-XR-03

흉부 X-ray 
경화, 기흉 검출

임상시험 진행중

21년 3분기(국내)

DEEP:CHEST-XR-04

흉부 X-ray 
경화, 결절/종괴, 망상음영 등
다질환 검출 및 판독문 작성

개발 진행 중

22년 4분기
(국내)

DEEP:PATH-CRC-01

대장병리질환 
검출

식약처 인허가 신청 준비중

22년 2분기
(국내)

DEEP:BONE-FR-01

사지골절 분석

개발 진행중

21년 3분기
(국내)

DEEP:AS-MS-01
(가칭)

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

플랫폼
방식

(의료인
개발주도)

DEEP:NEURO-AD-01

알츠하이머 치매 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-CV-01

코로나19, 폐렴 분류 및 검출

식약처 인허가 신청 준비중

21년 4분기
(국내)

DEEP:LUNG-SG-02

폐질환 영역 검출 및 예후예측

개발 진행중

21년 4분기
(국내)

DEEP:SKIN-SC-01

피부질환 분류 및 예후예측

개발 진행중

22년 2분기
(국내)

DEEP:SPINE-CF-02

척추압박골절 분류, 예후예측

개발 진행중

22년 3분기
(국내)

Two-track 방식을 이용 시 신속한 제품 다양성 확보 외에도 상호보완적인 제품 개발이 가능하다는 이점을 누릴 수 있습니다. 파이프라인 방식의 경우 회사의 사업 계획을 반영한 제품 개발이 가능하며, 플랫폼 방식의 경우 의료인이 개발하므로 회사가 놓칠 수 있는 의료 현장에 보다 적합한 제품 개발이 가능하기 때문입니다. 

이러한 이점에 근거하여 당사는 파이프라인 방식의 인공지능 개발을 지속하는 동시에 장기적으로 플랫폼 방식의 인공지능 개발을 활성화해 Two-track 방식의 인공지능 제품 개발을 이어가고자 합니다.

(나) DEEP:PHI 공동연구개발을 통한 적극적인 기술영업 진행

당사가 영위하는 의료 인공지능 사업의 영업은 사람의 생명을 다루는 의료업 특성상 전문성과 신뢰성이 중시되고, 신기술인 인공지능이 적용된 제품의 필요성을 인공지능 비전문가인 의료인에게 설득시켜야 한다는 점에서 전통적인 영업 외에도 의료 및 인공지능 전문지식에 기반한 기술영업이 중요합니다.

당사는 플랫폼 비즈니스에 유입되어 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구개발을 진행하는 의료인을 대상으로 인공지능에 대한 접근성을 높이고 병원의 잠재적인 니즈를 발굴해 효과적인 영업을 하고자 의료 및 인공지능 전문인력으로 구성된 임상연구팀을 구성해 기술영업을 수행하고 있습니다. 임상연구인력은 증권신고서 제출일 현재 대학병원을 중심으로28개 의료기관의 인공지능 연구 컨설팅과 관련 제품 소개 등 월 1~4회의 정기적인 기술미팅을 진행하여 의료인의 니즈를 포착하고 계약 이전 단계의 프리세일즈 (Pre-Sales) 기술영업을 수행하는 세일즈 엔지니어의 역할을 담당하고 있습니다.

위 방식의 기술영업은 의료인의 자체적인 인공지능 연구개발이 가능하도록 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 보유하고 플랫폼 비즈니스를 수행하는 당사의 차별화된 영업방식입니다. 당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업을 향후에도 적극적으로 진행함으로써 DEEP:PHI 연구개발을 진행하는 의료인과 동료 의료인, 그리고 소속병원 대상의 매출을 신장하는 동시에 플랫폼 비즈니스의 활성화를 유도하고자합니다.

(다) 제품 연계 판매를 통한 이익 극대화

당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI 외에도 인공지능 개발, 배포, 활용을 위한 DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS를 보유하여 사용자 목적에 맞는 제품 간 연계 판매를 통해이익의 극대화를 이루고자 합니다.

대표적으로 DEEP:AI와 DEEP:PACS를 연계해 판매하여 이익을 증진시킬 수 있습니다. DEEP:AI를 포함한 대다수의 영상 기반 인공지능 의료기기는 병원의 의료영상 조회ㆍ판독에 사용되는 PACS 시스템에 연동되어야 합니다. 당사는 타사 PACS와 연동해 병원에 납품할수도 있고, DEEP:PACS와 DEEP:AI를 연동하여 두 제품을 동시에 납품해 이익을 증진시킬 수 있습니다. 또한 DEEP:AI와 DEEP:PACS의 연동 및 관리를 당사가 일원화해 진행한다는 점에서 DEEP:PACS가 보급된 병원의 경우 상대적으로 관리 부담을 줄일 수 있어 추가적인 DEEP:AI 구매로 이어지기 쉽다는 장점이 있습니다.

플랫폼 비즈니스에 유입된 병원과 의료인의 경우도 당사가 자체 개발하여 연동성을 높인 4가지 제품군에 대한 수요가 있어 연계 판매를 통한 이익을 실현할 수 있습니다. DEEP:PHI 연구개발 후 DEEP:STORE를 통한 제품 등록(기능 고도화 후 제품 공개 예정), DEEP:PACS를 통한 실제 인공지능 활용, 인공지능 제품개발 시 성능 유효성 검증 등의 목적으로 DEEP:AI 활용에 대한 수요가 존재해 제품 간 연계 판매의 가능성이 높습니다.

당사는 임상연구팀을 통한 의료인 대상 기술영업, 병원 대상 의료기기 영업을 진행해 병원 및 의료인의 니즈를 포착하고 적합한 제품 간 연계 판매를 진행하여 향후 이익을 증진시키고자 합니다.

(라) 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익구조 형성

당사는 Two-track 사업모델의 한 축인 플랫폼 비즈니스가 지닌 내부 개발 비용 절감, 동시다발적인 개발을 통한 제품화 가속화, 의료 현장에 적합한 제품 개발 등의 잠재적인 가치에 주목해 중장기적 관점에서 의료인의 플랫폼 비즈니스 유입을 통한 선순환 수익 구조를 구축하고자 합니다.

다음의 플라이휠(Fly-wheel) 구조와 같이 의료인 사용자가 증가할수록 1) DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 증가하고, 2) 연구개발이 증가할수록 제품화되어 활용가능한 의료 인공지능 솔루션이 증가합니다. 3) 인공지능 솔루션이 증가할수록 다양한 의료계의 니즈를 충족할 수 있다는 점에서 인공지능 솔루션 활용이 증가하며, 4) 인공지능 솔루션 활용이 증가할수록 인공지능에 대한 경험 및 관심이 증가합니다. 5) 경험과 관심 증가에 따라 연구자가 유입되어 DEEP:PHI를 이용한 연구개발이 가속화되는 선순환 구조가 형성됩니다.

당사는 플랫폼 비즈니스의 선순환 구조가 형성될 수 있도록 의료인과 병원을 주요 대상으로 한 인공지능 교육 세미나를 2019년부터 2021년까지 50회 이상 진행하면서 의료인의 플랫폼 참여를 유도하였습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용한 의료인의 연구개발 과정 전반에 걸쳐 인공지능 연구 컨설팅을 진행해 실제 제품화 과정을 지원하였고, 관련 제품의 활용 및 플랫폼 락인(Lock-in)을 유도하였습니다.

당사는 향후에도 의료인과 병원의 인공지능에 대한 니즈를 충족하고 당사의 플랫폼 비즈니스에 유입될 수 있도록 인공지능 교육, 인공지능 컨설팅 진행을 통해 선순환 수익 구조를 이루고자 합니다.

【딥노이드의 플랫폼 비즈니스 선순환 수익구조】

[딥노이드의 플랫폼 비즈니스 선순환 수익구조]

(5) 신규 사업

당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있습니다. 이를 활용하여 사업영역을 의료 인공지능 사업에서 나아가 보안 인공지능 사업과 인공지능 교육 사업으로 확장하고자 합니다. 

(가) 보안 인공지능 사업

당
사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 보안 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 위해 물품을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다. 

현재 정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하고 있습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였고, 2020년부터 2021년까지 불법복제품 판독 시스템 구축사업을 수행하고 있습니다.

공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업의 경우 2020년 말 공동개발을 완료 후 김포공항에서 시범 운영하고 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있습니다. 

불법복제품 판독 시스템 사업의 경우 국내 4대 분야(IT제품, 생활가전, 이미용품, 자동차) 등에 대한 인공지능 판독 시스템을 개발 중이며, 2022년 이후 상용화를 목표로 하고 있습니다. 

(나) 인공지능 교육 사업

당
사는 코딩 없이 인공지능의 개발, 배포, 활용을 진행할 수 있는 인공지능 효율화 툴을 이용하여 인공지능 교육 사업에 진출하고자 합니다. 

그래픽 유저 인터페이스(GUI) 기반의
드래그&드롭(Drag&Drop) 방식
으로 직관적인 인공지능 구조 확인이 가능하고
코딩 없이
간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 2019년부터 현재까지 대학병원, 의료학회, 세미나 등 50 여회의 인공지능 교육을 진행하였습니다. 나아가 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 제품 개발을 진행하는 의료인을 대상으로 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 통해 인공지능 교육에 대한 노하우와 역량을 축적하였습니다. 

인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 의료 분야 외에도 인공지능 교육에 대한 요청 사례가 증가하고 있습니다. 2020년 하반기부터 직장인을 위한 실무 중심형 교육을 수행하는사설교육기관 내 인공지능 강의 중 일부에 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육과 실습 커리큘럼을 진행 중입니다. 

또한 2020년 대학 정규 수업의 일부로 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육을 진행하였고, 2021년 물류&서비스, 국방, 반도체, 전자통신, 자동차, 철강 등 6개 산업 분야의 재직자들을 대상으로 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 및 산업 분야 별 인공지능 솔루션 개발 지원을 진행 중에 있습니다. 

이처럼 당사의 인공지능 교육을 위한 제품 보유, 다년 간 축적한 인공지능 교육 역량 및 시장의 높은 수요 확인에 따라 2021년 별도의 교육팀을 구성하여 인공지능 교육 사업 분야로 사업 확장을 계획하고 있습니다. 

나. 시장 현황

(1) 시장의 특성

(가) 주요 목표시장과 그 특성

당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI, DEEP:STORE)과 의료 인공지능 솔루션 시장(DEEP:AI) 및 PACS 시장(DEEP:PACS)을 당사가 접근가능한 유효시장으로 타겟팅 하였습니다. 

해당 시장의 특성을 정리하면 다음과 같습니다.

① 의료계와 기업 간 연계를 통한 연구 개발의 비중이 높습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위해 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 인허가 등이 결합되어야 하며 적어도 1~2년 이상의 개발 과정이 필요합니다. 또한, 이러한 복잡한 과정 때문에 상대적으로 진입장벽이 높은 편입니다.

② 정부 규제 및 정책에 따라 영향을 많이 받습니다. 인공지능 연구를 위해서는 법률적인 문제 및 보안 문제의 해소가 필요하며, 대부분 기술이 이전에는 없던 새로운 방향이기 때문에 지금까지 적용된 제품의 인허가 및 상용화와 다른 부분이 많습니다. 이에 따라 정부 차원의 가이드라인과 법 제정 여부에 따라 향후 제품 개발 속도나 시장 전망이 달라질 수 있습니다. 

③ 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수 플레이어가 경쟁하는 시장입니다. 하지만 실제로 상용화 단계를 거쳐 시장을 장악한 기업은 아직까지 없습니다. 향후 해당 시장의 점유율을 선점하는 것이 중요합니다.

(나) 산업의 연혁

인공지능이란, 인지, 학습 등 인간의 지적능력의 일부 또는 전체를 '컴퓨터를 이용해 구현하는 지능’을 의미합니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어는 1956년 영국 디트머스 회의에서 컴퓨터/인지과학자인 존매카시에 의해 처음 사용되었으며, 인공지능 산업의 초창기에는 인공지능을 구현하기 위한 컴퓨팅 자원 등의 한계로 논의가 확대되지 못하였습니다.

이후 1997년 IBM의 딥블루가 체스 챔피언인 개스 카스파로프를 꺾고, 2011년에는 역시 IBM의 왓슨이 인기 퀴즈쇼였던 제퍼디에서 최다 연승 챔피언인 켄제닝스와 최다 상금 획득자 브래드 러터를 꺾으면서 인공지능에 대한 기대감이 높아졌습니다. 향상된 컴퓨팅 자원,학습에 활용할 수 있는 데이터의 급증, 새로운 인공지능 신경망의 구현 등의 이유로 2012년 이후 영상 분야를 중심으로 인공지능의 성능이 급격히 발전하였고, 2016년 딥마인드의알파고와 이세돌 9단의 대국 이후 인공지능에 대한 사회의 관심이 높아졌습니다.

최근 들어 인공지능 수준은 더욱 빠르게 발전하고 있어 향후에는 일상 생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 기반기술로서 응용 영역이 크게 확대될 전망입니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 비롯해 금융, 농업, 헬스케어, 자동차, 물류 등에 이용되고 있습니다. 인공지능 수준은 음성이나 이미지를 인식하고 분류하는 것은 물론 언어 번역, 자율주행, 기사 작성 등도 수행할 수 있습니다. 한발 더 나아가 인간의 감정까지 모방하는 컴퓨터 등 인공지능 확산이 빠르게 이루어지고 있습니다.

이에 주요 국가들은 정부 차원에서 인공지능의 장기적 R&D 투자, 법/규제 개선, 인력 양성등의 정책 환경을 마련하고 R&D 협력 체계 구축을 통해 인공지능 생태계를 활성화하는데 주력하고 있습니다. 구체적인 정책 내용은 국가별로 상이할 수 있으나, 공통적으로 핵심 원천기술 개발, 인재양성 및 교육, 공공 및 민간 영역 적용, 윤리, 표준화, 규제, 데이터 및 디지털 인프라 제공 등을 포함하고 있습니다.

우리나라 또한 인공지능 산업 육성을 위해 정부 차원의 적극적인 지원 정책을 시행하고 있습니다. 2017년에는 범국가적인 4차 산업혁명 중장기 전략으로 '혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응계획'을 발표하였고 2018년에는 AI기술력 확보, 4차 산업혁명 대응계획 실현을 위해 'AI R&D 전략'을 수립하였습니다. 2020년 이후 2025년까지 정부는 총 160조원의 사업비를 투입하는 디지털 뉴딜 사업을 진행해 인공지능 산업에 대한 대규모 투자를 통한 산업 활성화를 주도하고 있습니다.

(다) 수요 변동 요인

오늘날 인구 고령화의 심화, 의료 정보의 디지털화 가속, 의료 정보의 양의 급격한 증가 및전반적인 의료 수준에 대한 눈높이 향상 등의 요인으로 근거중심의학(Evidence-based medicine)으로부터 개인맞춤의학(Personalized medicine)으로의 전환이 이뤄지고 있습니다. 현재 의료계 전반에 걸쳐 양적, 질적으로 급증하는 사회의 요구를 충족하기 위해 빠른 속도로 누적되는 진료 데이터, 의료영상 데이터에서 일정 패턴을 찾아 의료행위를 보조하는 인공지능에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 

의료 인공지능에 대한 높은 사회의 관심이 실제 수요로 이어지기 위해서는 크게 실제 의료환경에서의 인공지능 의료기기 유용성 입증과 인공지능 의료기기 수가제도 마련이 중요합니다. 

의료 행위는 사람의 생명과 직결되므로 충분한 임상 검증이 요구됩니다. 인공지능 의료기기는 도입 초기 단계로 임상검증 진행 중에 있으며, 의료인의 임상적 유용성에 대한 확신 이후 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 이와 관련해서 2020년 데이터 3법 개정에 따라 임상 검증 시 필수적인 다기관의 임상 검증용 의료 데이터 활용이 수월해지는 점이 긍정적인 수요변동요인으로 작용할 것으로 기대됩니다. 환자의 개별적인 동의 없이도 연구 목적의 데이터 활용의 길이 열림에 따라 인공지능 성능 개선을 위한 학습 데이터 활용 및 임상 검증을 위한 실제 의료 현장의 데이터 활용이 증가된다면, 인공지능 의료기기의 유용성이 높아지는 동시에 유용성에 대한 의료인의 확신이 생겨 수요 증가로 이어질 수 있습니다. 

현재 인공지능 의료기기에 대한 가산 수가 적용 없이 판매와 활용이 이뤄지고 있으나, 가산 수가가 적용된다면 병원의 실수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 관련해 2019년 보건복지부와 건강보험심사평가원이 인공지능 의료기기를 포함한 혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인을 공개한 것을 시작으로 2020년에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 마련되었습니다. 

인공지능 의료기기에 대한 수가제도 마련 논의가 활발히 이뤄진다는 점이 향후 긍정적인 수요 변동요인으로 작용할 것으로 판단됩니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS 수요 및 시장의 급격한 확대가 가능했던 것처럼 현재 논의되는 인공지능 의료기기 가산 수가 도입 시 수요가 급격히 늘어날 것으로 예상됩니다. 

(라) 정책동향

1) 전세계적 정책 동향

인공지능에 대한 전 세계 국가의 관심이 고조되면서, 각 국가에서는 경쟁적으로 주요한 관련 정책들을 수립하고 있습니다. 특히 2020년의 코로나19에 대한 대응 방안으로 비대면 원격진료, 인공지능 폐 CT 영상 진단 등 의료 인공지능 제품 활용성이 전 세계적으로 주목받고 있습니다. 이에 따라 전통적인 의료 수가 체계 하에서 아직 보험 적용이 어려웠던 의료 인공지능 제품을 비롯한 디지털 헬스케어 제품에 대해 전세계적으로 보험 수가 적용 사례가 점차 증가하고 있습니다. 

① 미국

미국에서 건강보험 수가를 적용 받은 대표적인 사례로 HeartFlow사의 관상동맥 CT 진단 솔루션이 있습니다. 해당 솔루션은 관상동맥 CT에서 혈액 흐름상태를 자동으로 분석하여 혈관 조영술 검사가 불필요한 환자를 선별해주는 제품으로, 그 효용성을 인정받아 미국에서 2018년 건당 1,450달러의 보험수가가 적용되었습니다. 나아가 영국과 일본에서도 보험수가를 적용 받아, 향후 의료 인공지능 제품의 보험 수가 적용에 대한 긍정적인 선례로 자리잡았습니다.

2020년에는 Viz.AI사의 뇌졸중 인공지능 진단 솔루션도 상당한 임상 개선 효과를 인정받는신기술 제품에 대해 수가를 적용하는 신기술 추가 지불보상(New Technology Add-On Payment, NTAP)이 부여되어 건당 최대 1,040달러의 수가를 지원받게 되었습니다. 해당 인공지능 솔루션을 시작으로 2020년 말 기준 5개 이상의 의료 인공지능 기업이 NTAP 적용을 의뢰하는 등 미국 내 의료 인공지능 제품에 대한 수가 적용 논의가 증가하는 상황입니다.

② 독일

2019년 말 독일에서는 인공지능 제품을 비롯한 디지털헬스케어 제품에 대한 수가 적용을 위한 디지털헬스케어법이 통과되어 다양한 제품이 정식 수가 혹은 임시 수가를 부여받았습니다. 2021년 기준 정식 수가를 부여받은 제품은 GAIA AG사의 다발성 경화증 제품과 공황장애 제품, mementor DE GmbH사의 불면증 제품 총 3개로, 건당 400~700유로의 수가를인정받았습니다. 향후 독일에서는 디지털헬스케어법을 토대로 인공지능 제품에 대한 의료수가 체계가 확립될 것으로 기대되고 있습니다.

2) 국내 정책 동향

국내에서도 인공지능 발전에 발맞춰 정책적 지원이 증가하고 있는 추세입니다. 식약처에서는 2017년 '인공지능 기반 의료기기의 임상 유효성 평가 가이드라인’, '빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 허가, 심사 가이드라인’을 발간했고, 2019년 개정 안내서도 발간했습니다. 인공지능 기반 의료기기 해당 여부, 성능 검증 요건 등 판단 기준 가이드라인을 통해 다수 업체가 신속한 인허가를 진행할 수 있게 되었습니다. 

2019년 말에는 『의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법』에 근거해 보건복지부의 『혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인』 이 마련되어 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 적용에 대한 적극적인 논의가 이루어졌습니다. 

2020년 말에는 병리학 분야의 인공지능 의료기술 대상 수가 적용 가이드라인이 추가 발표되었습니다. 해당 가이드라인에 따라 의료 인공지능 제품이 기존에 제공하지 못하는 새로운 의학적 정보를 제공하거나, 기존 의료행위 대비 환자에게 제공되는 이익과 비용효과성이 입증되는 경우 건강보험 상의 추가적인 가치를 인정받을 수 있게 되었습니다.

현재 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 적용 사례는 아직 없으나, 코로나19 이후 형성된 비대면, 인공지능 원격 진단에 대한 사회적 공감대, 이에 부합하는 정부의 적극적인 정책적 지원에 따라 건강보험 수가 적용 사례가 증가할 것으로 예상됩니다.

(2) 시장의 규모 및 전망

(가) 의료 인공지능 플랫폼 시장

Technavio의 'Global Artificial Intelligence Platforms Market 2020-2024’ 보고서에 따르면인공지능 플랫폼 시장은 2019 년부터 2024년까지 33.42 %의 성장률을 보이며 2019년 3,876 백만 달러에서 2024년 16,390백만 달러로 급속히 성장할 것으로 전망하고 있습니다. FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' 보고서에 따르면 전체 인공지능 플랫폼 시장 중 의료 인공지능 플랫폼 시장의 비율은 10%에 해당하여, 이를 고려한 의료 인공지능 플랫폼 시장규모는 다음 표와 같습니다. 

【세계 인공지능 플랫폼 시장규모(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러)

[세계 인공지능 플랫폼 시장규모(2019년 ~ 2023년)]

【Top Use Cases for AI Based on 2017 Market Share】

[Top Use Cases for AI Based on 2017 Market Share]

출처) FINANCE PROCESSES의 'How Artificial Intelligence Is Disrupting Finance' (IDC 자료에서 재인용)

【의료 인공지능 플랫폼 시장 규모(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러, 억원)

구분

2019년

2020년

2021년

2022년

2023년
CAGR

인공지능 
플랫폼 
시장규모
(달러기준)

3,876.56

5,082.95

6,713.56

8,944.48

12,033.01

33.42%

환율
(원화/달러)
1,180.05

인공지능 
플랫폼 
시장규모
(원화기준)

45,745.35

59,981.35

79,223.36

105,549.34

141,995.53

33.42%

의료
인공지능
플랫폼
비중
10%

의료 
인공지능
플랫폼 
시장규모
(원화기준)

4,574.53

5,998.14

7,922.34

10,554.93

14,199.55

33.42%

주1) 의료 인공지능 플랫폼 시장 규모 = 인공지능 플랫폼 시장 규모 × 10%

주2) 환율은 한
국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정

(나) 의료 인공지능 솔루션 시장

시장조사 전문기업인 Transparency market research의 ‘AI in Medical Imaging Market’ 보고서에 따르면 의료 영상 분야에서 인공지능 시장은 2018년 2억 6천만 달러 규모에서 2027년 74억 4천만 달러로 CAGR 44.8%로 성장할 것으로 예상됩니다. 시장 규모를 성장시키는 요인으로는 인공지능 기술에 대한 연구개발 증가 및 실시간 모니터링, 자가 건강관리, 진단 지원 등 의료기기 산업에서 인공지능 활용의 확대로 인한 것으로 나타났습니다. 

【인공지능 의료영상 시장 규모(의료영상장비별 분류)】

(단위 : 백만 달러)

[인공지능 의료영상 시장 규모(의료영상장비별 분류)]

구분

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

CAGR

X-ray

168.2

243.4

351.4

506.5

728.7

1,046.7

1,500.8

2,148.7

3,070.1

4,381.0

43.5%

CT

37.3

55.9

83.5

124.5

185.1

274.7

406.7

600.7

884.9

1,300.7

48.2%

MRI

28.7

42.6

63.1

93.3

137.7

203.0

298.5

438.1

641.7

938.3

47.2%

초음파

17.1

25.2

37.0

54.3

79.4

116.0

169.1

246.1

357.3

517.9

45.9%

분자영상

12.2

17.6

25.2

36.2

51.7

73.8

105.2

149.6

212.4

301.2

42.6%

합계

263.5

384.7

560.3

814.8

1,182.7

1,714.1

2,480.3

3,583.2

5,166.4

7,439.1

44.8%

출처) Transparency의'AI in Medical Imaging Market: Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends and Forecast, 2019-2027'

당사의 의료 인공지능 솔루션은 현재 의료영상 위주로 구성되어 있어 인공지능 의료영상 시장에 속한다고 볼 수 있습니다. 따라서 해당 자료를 토대로 의료 인공지능 솔루션 시장의 규모를 예측하면 다음 표와 같습니다.

【세계 의료 인공지능 솔루션 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 백만달러, 억원)

구분

2019

2020

2021

2022

2023
CAGR

의료
인공지능

솔루션 
시장규모
(달러기준)

384.7

560.3

814.8

1,182.7

1,714.1

44.8%

환율
(원화/달러)
1,180.05

의료
인공지능
솔루션
시장규모
(원화기준)

4,539.65

6,611.82

9,615.05

13,956.45

20,227.24

44.8%

주) 환율은 한
국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정

(다) PACS 시장

한국보건산업진흥원의 '보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59' 보고서에 따르면 세계 PACS 시장은 연 평균 5.64% 대로 성장하여 2021년에 약 34.6억 달러 규모를 형성할 것으로 전망했습니다. 연 평균 44.8%로 성장하는 인공지능 의료영상 시장에 비해서는 상대적으로 낮은 성장률이지만, 지속적으로 성장할 것으로 판단됩니다. 특히 인도 및 중국과같은 신흥국을 중심으로 작은 병원과 진단 센터에서 주로 사용하는 MINI PACS 및 250~500개 병상을 보유한 병원과 진단센터에서 주로 사용하는 Mid-end PACS가 빠르게 성장할 전망입니다.
위 보고서의 2019년~2021년 시장규모 및 연 평균 5.64%의 CAGR 자료를 토대로 2023년까지의 시장 규모 예측을 정리하자면 다음 표와 같습니다.

【세계 PACS 시장 규모】

(단위 : 억달러)

[세계 PACS 시장 규모]

【세계 PACS 시장규모 예측 (2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억달러, 억원)

구분

2019

2020

2021

2022

2023

CAGR

PACS

시장규모

(달러기준)

30.9

32.7

34.6

36.6

38.6

5.64%

환율
(원화/달러)
1,180.05

PACS

시장규모

(원화기준)

36,463.55

38,587.64

40,829.73

43,132.53

45,565.20

5.64%

출처) 한국보건산업진흥원, 보건산업브리프 의료기기품목시장통계 Vol. 59, 2018년

주) 환율은 한
국은행의 2020년 평균 환율인 1,180.05원 가정

(라) 당사가 접근할 수 있는 유효시장 규모

의료 인공지능 플랫폼 시장, 의료 인공지능 솔루션 시장, PACS 시장의 규모를 더한 당사의 유효시장 규모는 다음 표와 같습니다. 

【의료 인공지능 시장 중 당사의 유효시장 규모 예측(2019년 ~ 2023년)】

(단위 : 억원)

구분

2019

2020

2021

2022

2023

의료
 인공지능

플랫폼
시장규모

4,574.53

5,998.14

7,922.34

10,554.93

14,199.55

의료
인공지능
솔루션
시장규모

4,539.65

6,611.82

9,615.05

13,956.45

20,227.24

PACS
시장규모

36,463.55

38,587.64

40,829.73

43,132.53

45,565.20

총
시장규모

45,577.73

51,197.59

58,367.11

67,643.91

79,991.99

다. 경쟁 현황

(1) 시장 경쟁 상황

(가) 경쟁 형태

당사가 속한 의료 인공지능 시장은 이제 성장 단계에 접어든 시장입니다. 현재 형성되어 있는 한정된 파이를 차지하기 위한 경쟁보다는 아직 표면화되지 않은 잠재수요를 발굴하기 위해 업체별로 타깃 고객층 및 질환, 제품 수익구조 등 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임이 다수 발생하고 있습니다.

특정 질환에 대한 주도권을 선점하고자 소수의 질환의 인공지능 제품 개발에 매진하는 사업모델을 구축하는 기업이 있는 한편, 질환 외 인공지능 제품 개발로 사업을 확장하는 기업도 존재합니다.

당사는 다질환 커버에 대한 시장의 수요 및 의료인의 자체 인공지능 연구개발에 대한 수요를 포착해 당사 자체 개발과 의료인 개발을 병행한 독자적인 Two-track 사업모델 구축 및 선순환 구조 형성에 집중하고 있습니다. 

업체별로 독자적인 사업모델을 구축하는 움직임 외에도 의료시장의 글로벌 대기업과 인공지능 스타트업 간 협업도 증가하고 있습니다. 기존 의료 시장의 글로벌 대기업은 인공지능전문 기업과의 협업을 통해 인공지능 역량을 강화해 향후 성장 가능성이 높은 의료 인공지능 시장의 주도권을 쥐고자 합니다. 한편 인공지능 스타트업은 인공지능에 대한 전문성을 바탕으로 의료 시장 안착을 위해 대기업의 인프라를 활용하고자 하는 유인이 있어 시너지 확보 차원에서 협업 사례가 증가하고 있습니다.

병원 내 인프라를 보유한 PACS 업체와 인공지능 제품을 보유한 인공지능 업체 간 협업이 대표적인 예로, 당사 또한 이러한 움직임에 맞추어 국내 주요 PACS 업체와의 소프트웨어 공급 계약 및 업무 협약을 통한 협업을 진행하고 있습니다. 또한 당사는 제약 분야의 글로벌 기업인

Novartis Korea와 2020년부터 인공지능 공동연구개발을 진행하는 등 글로벌 기업과의 협업을 통한 시너지 형성에 힘쓰고 있습니다.

(나) 진입 장벽

의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위한 선결조건으로 양질의 데이터 취득 역량이 필요하며, 의료기기인 인공지능 제품을 상용화하기 위해 식약처의 인허가를 필수적으로 받아야 하는 특성상 개발 시 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 또한 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크가 필요합니다. 위 기재한 데이터, 개발 시 비용 및 기간, 인적 네트워크와 함께 지식재산권을 통한 기술보호 등이 의료 인공지능 시장의 주요한 진입장벽으로 작용합니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 진입장벽】

진입장벽 요인

설명

데이터
인공지능 학습의 성능을 높이기 위해서는 양질의 데이터 확보가 필요합니다. 데이터 확보를 위한 의료 및 정부 기관과의 협업 관계 구축 및 투자 비용 등이 진입장벽으로 작용합니다.

개발 시 비용 및 기간
인공지능 의료기기 개발 시 인공지능 기술 개발, 백엔드와 프론트엔드 기술개발, 병원 내 시스템과의 연계 기술개발 등 다양한 개발 범위를 커버할 수 있는 경험 많은 개발인력 채용과 운영을 위한 비용 투자가 필요합니다. 또한 개발 이후에도 의료기기 특성상 상용화를 위해 식약처 인허가를 획득에 따르는 비용 및 기간 또한 소요된다는 점이 시장의 주요 진입장벽으로 작용합니다.

인적 네트워크
의료 인공지능 제품의 고도화를 위해서는 실제 사용자의 요구 반영과 편의성 증진이 필요하며, 이를 달성하기 위해서는 끊임없는실사용자 의견 청취와 피드백이 필요합니다. 주요 사용자인 의료인 및 병원과의 긴밀한 관계를 유지하는 것이 의료 인공지능 시장의 진입장벽으로 작용합니다.

지식재산권
인공지능 시장에 먼저 진출한 회사들이 의료 인공지능 기술 관련특허 등 지식재산권을 확보하고 있습니다. 이러한 특허는 의료 인공지능 시장의 신규 진입 기업의 기술 개발과 활용 시 진입장벽으로 작용할 수 있습니다.

당사의 경우 의료 인공지능 도입 초창기인 2015년부터 인공지능 개발을 진행해 온 경험으로, 다년간에 걸친 집중적인 기술 개발을 마쳐 제품을 출시했습니다. 해당 기간동안 축적한 인적 네트워크와 데이터 취득역량 및 의료 인공지능 솔루션(DEEP:AI) 개발 과정에서 확보한 지식재산권, 그리고 개발비용을 감소시키고 개발 시간을 단축할 수 있는 인공지능 효율화 툴(DEEP:PHI, DEEP:STORE, DEEP:PACS)을 통해 후발주자와의 격차를 더욱 벌리고자 합니다.

(2) 경쟁업체 현황

당사는 Two-track 사업을 통해 궁극적으로 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화한다는 점에서 인공지능 의료기기를 개발하는 업체를 주요 경쟁업체로 볼 수 있습니다. 국가별 주요 경쟁업체는 다음 표와 같습니다.

【의료 인공지능 시장의 주요 경쟁업체】

경쟁업체명

국가

주요 제품

루닛

한국

흉부질환, 유방암 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

뷰노

한국

골연령, 안저질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

제이엘케이

한국

뇌질환 등 인공지능 의료기기 및 데이터 가공 플랫폼 개발 및 보유

Arterys

미국

심혈관, 폐결절 등 인공지능 의료기기 개발 및 솔루션을 판매하는 마켓플레이스 보유

aidoc

이스라엘

뇌질환, 골절 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

ContextVision

스웨덴

X-ray, MRI, 초음파영상 화질개선 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

iCAD

미국

유방암 인공지능 의료기기와 뇌질환 등 치료용 의료기기 개발 및 보유

Infervision

중국

폐결절, 골연령 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

LPixel

일본

뇌질환, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

Zebra Medical Vision

이스라엘

심혈관, 흉부질환 등 인공지능 의료기기 개발 및 보유

2. 주요 제품 등에 관한 사항

가. 주요 제품 등의 현황

(단위 : %, 천원)

매출유형
품 목
생산(판매)
개시일
주요상표
매출액
(비율)
제품설명

용역매출
DEEP:AI
-
-
248,364
(23.88%)
의료인의 진단, 판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 의료 인공지능 솔루션

DEEP:PACS
2018.03
DEEP:PACS

290,100

(27.90%)

병원에서 의료영상의 조회, 판독, 분석에 사용하는 PACS에 인공지능 연동 분석 기능을 추가한 인공지능 PACS

DEEP:PHI
2019.12
DEEP:PHI
436,443
(41.97%)
웹에서 GUI 기반으로 인공지능 연구개발이 가능한 인공지능 개발툴

기타
-
-
44,000
(4.23%)
-

기타매출
DEEP:AI
-
-
2,359
(0.23%)

의료인의 진단, 판독 보조 및 질병 조기진단을 위한의료 인공지능 솔루션

DEEP:PACS
-
-
8,536
(0.82%)

병원에서 의료영상의 조회, 판독, 분석에 사용하는 PACS에 인공지능 연동 분석 기능을 추가한 인공지능 PACS

DEEP:PHI
-
-
9,268
(0.89%)

웹에서 GUI 기반으로 인공지능 연구개발이 가능한 인공지능 개발툴

기타
-
-
875
(0.08%)
-

주1) 당사는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴을 제공하는 업체로 현재 당사의 매출 품목은 용역매출 및 기타매출의 성격입니다.

주2)
매출액은 2020년 기준입니다.

나. 주요 제품 등의 가격 변동추이

당사는 현재 서비스 중인 제품의 시장환경과 거래처 요구사항이 다양하여 가격변동 추이를 기재하지 않았습니다.

다. 주요 제품 등 관련 각종 산업표준

당사는 인공지능 의료기기를 제조하는 사업을 영위하고 있습니다. 의료기기 관련 산업표준은 국내 표준과 국제 표준으로 나눌 수 있으며, 해당 내용은 아래 표에 기재하였습니다.

(1) 국내 의료기기 관련 산업표준

국내 의료기기 규제기관은 식품의약품안전처가 있으며, 의료기기의 경우 관련 법 및 가이드라인을 준수하여 제품을 개발해야 의료기기 인허가를 취득할 수 있습니다. 

구분

표준명

적용범위

1

의료기기 제조 및 품질관리 기준(GMP)

국내에서 의료기기 제조 또는 수입함에 있어 준수해야 하는 품질시스템 가이드라인

2

의료기기 소프트웨어 허가ㆍ심사 
가이드라인

의료기기 소프트웨어 국내 인허가를 위해 준수해야 하는 가이드라인

3

빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가ㆍ심사 가이드라인

인공지능 기술이 적용된 의료기기 소프트웨어 국내 인허가를 위해 준수해야 하는 가이드라인

4

의료기기 사이버 보안 허가ㆍ심사 
가이드라인

유무선 통신이 가능한 의료기기의 사이버 보안을 확보하기 위한 가이드라인

(2) 해외 의료기기 관련 산업표준

국제 산업표준 기관으로는 ISO, IEC, EC, FDA 등이 있으며, 국제적이거나 유럽 혹은 미국 품질기준 등의 표준을 통과하면 취득할 수 있습니다.

구분

표준명

적용범위

1

ISO 13485

국제 의료기기 관련 품질시스템 표준

2

IEC 62304

대표적인 의료기기 소프트웨어의 표준 규격

(의료기기 소프트웨어의 안전 설계 및 유지보수에 필요한 활동 및 작업에 대한 소프트웨어 수명주기를 정의)

3

ISO 14971

의료기기의 위험관리 국제 표준

4

MDR
(Medical Device Regulation)

유럽연합(EU)의 의료기기 인허가 표준, CE 인증을 위해 준수해야 하는 표준

5

QSR
(Quality System Regulation)

미국 품질관리 표준, FDA 인증을 위해 준수해야 하는 표준

국내에서 의료기기를 제조하고 판매하려면 최소 3가지(제조업허가, 품목허가, GMP 인증)의 인증과 허가가 필요합니다. 이 중 가장 먼저 필요한 것은 GMP 인증이며 이와 관련된 표준은 의료기기 제조 및 품질관리 기준과 ISO 13485, IEC 62304, ISO 14971 등입니다. 보통 GMP를 준비하는데 최소 1년 정도의 준비기간이 필요하고 GMP 심사 및 보완에 2~3개월이 소요됩니다. 

그 외에도 제조업허가와 품목허가의 경우 의료기기 등급에 따라 임상시험을 진행하여 결과를 제시하는 등의 추가적인 단계와 시간이 필요합니다.

해외 인증의 경우 기본적으로 ISO13485 인증이 필요하며, 유럽은 MDR 규정에 따라 등급을 결정하여 CE 인증을 진행해야 하고 미국은 QSR 규정에 따라 FDA 인증을 진행해야 합니다.

이처럼 경쟁사 혹은 타사에서 당사와 같은 제품을 개발한다 할지라도 위와 같은 산업표준 취득을 위해 1년 이상의 기간이 소요되기 때문에 당사가 영위하는 의료 인공지능 사업에는 진입장벽이 존재합니다.

라. 주요 제품 등 관련 소비자 불만사항 등

증권신고서 제출일 기준 최근 3년내 소비자 불만사항과 소송 등의 발생사항은 없습니다.

3. 매입에 관한 사항

당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로 주요 제품 특성 상 원재료의 주요 매입처가 존재하지 않습니다.

4. 생산 및 생산설비에 관한 사항

당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로, 일반적인 제조업 형태의 생산설비를 구비하고 있지 않습니다. 다만, 제품 개발을 위한 인력의 투입과 서비스 제공을 위한 PC 등의 유형자산과, 특허권 및 상표권 등으로 구성되는 무형자산을 보유하고 있습니다.

5. 매출에 관한 사항

가. 매출 개요

(단위 : %, 천원)

판매방법 및
구 분
판매방법
판매경로

판매경로
내수(100%)
용역 및 서비스제공
직접판매(100%)

매출
 및
 매출원가
 등

품 목
매출액
매출원가
원가율
매출비중

2018연도
 (제11기)
용역매출
DEEP:AI
545,455
340,919
62.50%
61.49%

DEEP:PACS
151,818
31,339
20.64%
17.11%

DEEP:PHI
-
-
-
-

기타
-
-
-
-

제품매출
임베디드
178,163
134,745
75.63%
20.08%

기타
11,684
-
-
1.32%

합 계
887,120
507,003
57.15%
100.00%

2019연도
 (제12기)
용역매출
DEEP:AI
-
-
-
-

DEEP:PACS
18,182
7,864
43.25%
7.73%

DEEP:PHI
199,920
86,463
43.25%
85.04%

기타
-
-
-
-

제품매출
임베디드
17,000
-
-
7.23%

합 계
235,102
94,327
40.12%
100.00%

2020연도
 (제13기)
용역매출
DEEP:AI
248,364
117,386
47.26%
23.88%

DEEP:PACS
290,100
119,393
41.16%
27.90%

DEEP:PHI
436,443
262,012
60.03%
41.97%

기타
44,000
12,734
28.94%
4.23%

기타매출
DEEP:AI
2,359
678
28.75%
0.23%

DEEP:PACS
8,536
2,535
29.70%
0.82%

DEEP:PHI
9,268
2,665
28.75%
0.89%

기타
875
252
28.75%
0.08%

합 계
1,039,945
517,655
49.78%
100.00%

2021연도
 (제14기 1분기)
기타매출
DEEP:AI
2,365
508
21.46%
6.92%

DEEP:PACS
3,277
703
21.46%
9.59%

DEEP:PHI
28,535
6,122
21.46%
83.49%

합 계
34,177
7,333
21.46%
100.00%

나. 매출실적

(단위 : 천원)

매출
유형
품 목
2018연도
 (제11기)
2019연도
 (제12기)
2020연도
 (제13기)
2021연도
 (제14기 1분기)

수량
금액
수량
금액
수량
금액
수량
금액

용역
매출
DEEP:AI
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
1
545,455
-
-
2
248,364
-
-

소계
1
545,455
-
-
2
248,364
-
-

DEEP:PACS
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
1
151,818
2
18,182
2
290,100
-
-

소계
1
151,818
2
18,182
2
290,100
-
-

DEEP:PHI
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
1
199,920
2
436,443
-
-

소계
-
-
1
199,920
2
436,443
-
-

기타
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
-
-
1
44,000
-
-

소계
-
-
-
-
1
44,000
-
-

제품
매출
임베디드
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
7
178,163
1
17,000
-
-
-
-

소계
7
178,163
1
17,000
-
-
-
-

기타
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
1
11,684
-
-
-
-
-
-

소계
1
11,684
-
-
-
-
-
-

기타
매출
DEEP:AI
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
-
-
2
2,359
7
2,365

소계
-
-
-
-
2
2,359
7
2,365

DEEP:PACS
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
-
-
2
8,536
7
3,277

소계
-
-
-
-
2
8,536
7
3,277

DEEP:PHI
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
-
-
2
9,268
3
28,535

소계
-
-
-
-
2
9,268
3
28,535

기타
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
-
-
-
-
1
875
-
-

소계
-
-
-
-
1
875
-
-

합 계
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
10
887,120
4
235,102
14
1,039,945
17
34,177

합계
10
887,120
4
235,102
14
1,039,945
17
34,177

다. 판매조직

【조직도】

[조직도]

【각 부서별 업무내용】

부서명

업무내용

영업본부

국내외 영업 전략 수립, 직접영업, 판매대행업체 관리 등 영업

임상본부

인공지능 연구 컨설팅 및 인공지능 교육 등 의료인의 임상 연구 지원

사업본부

인공지능 사업 용역(SI프로젝트 등), 보안 인공지능 솔루션 서비스 및영업 지원

당사의 판매와 관련된 조직으로는 영업본부, 임상본부 산하 임상연구팀 및 사업본부가 있습니다.

영업본부는 병원을 대상으로 한 직접 영업과 AI제품을 연동하여 판매할 수 있는 PACS사 등의 채널사를 관리하는 방식으로 의료기기 영업을 수행하고 있습니다. 영업본부는 국내외 의료기기 영업경력을 15년 이상 보유하고 있는 김종원 팀장이 담당하고 있으며, 시장조사 및 마케팅 등 수주활동을 위한 사전준비를 진행 중입니다. 영업본부는 각 제품에 대한 담당 영업 사원을 충원할 예정이며, 현재는 각 사업부에서 수주활동을 위한 영업지원을수행하고 있습니다.

임상본부 산하 임상연구팀은 인공지능 연구개발에 관심을 갖는 대학병원 등 의료기관을 대상으로 한 기술영업을 진행하고 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 임상본부에는 영상의학전문의 최종문 이사가 본부장으로 재직 중이며, 임상본부 산하의 임상연구팀은 의료와 인공지능에 대한 전문역량을 보유한

12명의 인력으
로 구성되어 있습니다. 임상연구팀은 인공지능 연구개발을 진행하는 의료인을 주 타겟으로 연구 컨설팅과 관련 제품 소개 등을 내용으로 정기적인 기술미팅을 진행해 의료인의 니즈를 발굴하고 있습니다.

사업본부는 당사가 보유한 기술을 응용하여 의료 분야 및 산업 분야에서의 기술사업화를 진행 중에 있습니다. 사업본부는
사업1팀과 사업2팀 및 사업지원팀으로 구성되며 총 25명의 인력이
보건의료 분야 및 의료 외 사업 분야의 사업 수주와 프로젝트 진행 등
의 사업화 업무를 수행하고 있습니다.

라. 판매경로

당사의 모든 매출은 당사와 고객사간 직접거래 형태로 이루어지고 있습니다. 당사의
2020년도 매출 별 판매경로
는 다
음과 같습니다.

(단위 : 천원)

매출유형
품 목
구 분
판매경로
매출액
매출비중

용역매출
DEEP:AI
국 내
직접판매
248,364
23.88%

DEEP:PACS
국 내
직접판매
290,100
27.90%

DEEP:PHI
국 내
직접판매
436,443
41.97%

기타
국 내
직접판매
44,000
4.23%

기타매출
DEEP:AI
국 내
직접판매
2,359
0.23%

DEEP:PACS
국 내
직접판매
8,536
0.82%

DEEP:PHI
국 내
직접판매
9,268
0.89%

기타
국 내
직접판매
875
0.08%

합계
국 내
직접판매
1,039,945
100.00%

마. 판매전략

당사는 타겟 고객의 특성에 따라 영업형태(일반영업&기술영업), 판매채널(직접판매&채널사판매), 판매형태(제품단독판매&제품연계판매)를 다각화하여 판매를 진행하고 있습니다

(1) 영업형태에 따른 판매전략

당사는 기술영업과 일반영업을 상호보완적으로 활용함으로써 당사 제품에 대한 영업기회를 확대하고 있습니다. 

먼저 당사는 최근의 인공지능 연구개발에 대한 의료인의 높은 관심에 근거하여 인공지능 교육 세미나와 인공지능 연구 컨설팅을 통한 기술영업을 수행하고 있습니다. 증권신고서 제출일 현재 학회, 병원 세미나 등을 통해 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 세미나를 50여회 진행하여 의료인 대상 인공지능 역량 강화 및 당사 홍보 효과를 얻고 있습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구를 수행하는 대학병원 소속 의료인을 대상으로 연구 컨설팅과 주기적인 기술미팅을 진행함으로써, 의료인의 니즈를 발굴하고 신규 판매기회를 포착하고 있습니다.

일반 의료기기 영업은 기술영업을 통해 발굴한 제품 판매 기회를 이어받아 실제 계약 절차를 진행하여 수익화하고, 기술영업 이외 국내외 병원 대상 영업 및 채널사 관리와 신규 판로를 개척하는 형태로 진행됩니다.

(2) 판매채널에 따른 판매전략

당사는 판매 대상 지역 및 기관에 따라 판매채널을 다각화하여 판매를 진행하고 있습니다.국내의 경우 인공지능 연구를 매개로 한 기술영업 및 의료기관 대상 의료기기 영업 등 직접판매를 수행하는 동시에 다수의 병원을 고객으로 보유 중인 PACS사 등 의료기기 업체와의 소프트웨어 공급 계약 체결을 통한 채널사판매를 병행하고 있습니다.

해외의 경우 직접판매보다는 해당 국가 내 영업망을 보유한 현지 기업과의 위탁판매계약을 통한 채널사 판매에 집중하고 있습니다. 특히 인구에 비해 의료 인프라가 부족해 AI 잠재수요가 높은 동남아시아의 주요 국가인 태국, 베트남, 인도네시아 현지기업과 위탁판매계약 및 업무협약 체결을 통해 해당 국가 내 판매를 진행할 계획입니다. 

(3) 판매형태에 따른 판매전략

당사는 의료 인공지능 솔루션 DEEP:AI 와 인공지능 효율화 툴인 DEEP:PHI, DEEP:STORE,DEEP:PACS까지 4가지 제품군을 보유하고 있어, 고객의 니즈에 따라 관련 제품을 연계하여 판매를 진행하고 있습니다.

중소병의원의 경우 진료 목적의 인공지능 제품 활용 니즈와 비용 효율적인 시스템 관리에 대한 니즈가 강하여, 진료 보조 목적의 DEEP:AI 판매 시 DEEP:AI의 뷰어로서 호환성이 우수한 DEEP:PACS를 연계하여 판매를 진행하고 있습니다. DEEP:AI와 DEEP:PACS 활용 시당사가 AI와 PACS 시스템을 포괄적으로 관리한다는 점에서 중소병의원의 시스템 관리 부담을 경감할 수 있어 향후에도 중소병의원을 대상으로 DEEP:AI와 DEEP:PACS의 연계판매를 확대할 계획입니다.

상급병원의 경우 진료 목적 및 연구 목적, 제품 상업화 등 중소병의원 대비 다양한 목적으로 당사의 제품을 활용하고자 하는 니즈가 존재합니다. 이에 따라 연구 목적의 DEEP:PHI 사용 시에는 개발한 인공지능 제품의 뷰어로서 DEEP:PACS를 연계 판매하거나, 연구 시 제품 간 성능 비교 등 참고 용도로 유사 질환의 DEEP:AI를 연계 판매하고 있습니다. 진료 목적의 DEEP:AI 활용 시 다양한 과에서 사용하는 AI 제품의 통합적인 관리 목적으로 DEEP:STORE를 관리툴로 활용하는 등 판매형태를 다각화할 예정입니다. 

6. 수주상황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

7. 시장위험과 위험관리

가. 시장위험

(1) 신용위험

(가) 신용위험의 최대 노출정도

금융자산의 장부금액은 신용위험에 대한 최대 노출정도를 나타냅니다. 당분기말 및 전기말 기준 당사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분

당분기말

전기말

현금및현금성자산

7,877,513,885

9,846,163,213

매출채권

12,039,563

175,202,500

단기기타채권

61,969,843

218,747,070

기타유동금융자산

29,760,000

39,760,000

기타비유동금융자산

78,755,280

78,517,244

합계

8,060,038,571

10,358,390,027

(나) 매출채권과 계약자산의 각 지역별 신용위험의 노출정도

당사의 매출채권과 계약자산은 모두 국내에서 발생하였습니다.

(다) 매출채권과 계약자산의 거래상대별 신용위험의 노출정도

(단위 : 원)

구분

당분기말

전기말

IT 소프트웨어 개발업체

7,200

175,202,500

병원

12,032,363

-

합계

12,039,563

175,202,500

(라) 매출채권과 계약자산의 기대신용손실 평가

당사는 현재 연체 채권이 존재하지 않아, 매출채권 및 계약자산에 대해 대손충당금을 설정하지 않았습니다.

(2) 유동성 위험

당기말,전기말 및 전기초 현재 당사의 신용위험에 대한 최대 노출정도는 다음과 같습니다.

(가) 당분기말

(단위 : 원)

구분

장부금액

1년 미만

1년 이상~

매입채무

4,162,777

-

4,162,777

단기기타채무

469,143,643

416,011,355

53,132,288

기타유동부채

67,632,619

67,632,619

-

유동리스부채

77,421,388

77,421,388

-

상각후원가측정금융부채(비유동)

3,675,634,671

3,675,634,671

-

당기손익-공정가치측정금융부채

7,729,070,730

7,729,070,730

-

비유동리스부채

166,531,364

166,531,364

-

복구충당부채

29,445,929

29,445,929

-

합계

12,219,043,121

12,161,748,056

57,295,065

(나) 전기말

(단위 : 원)

구분

장부금액

1년 미만

1년 이상~

매입채무

4,162,777

-

4,162,777

단기기타채무

631,384,457

614,967,802

16,416,655

기타유동부채

480,040,686

480,040,686

-

유동리스부채

77,421,388

77,421,388

-

상각후원가측정금융부채(비유동)

3,523,560,559

3,523,560,559

-

당기손익-공정가치측정금융부채

7,844,195,655

7,844,195,655

-

비유동리스부채

182,131,665

182,131,665

-

복구충당부채

28,955,563

28,955,563

-

합계

12,771,852,750

12,751,273,318

20,579,432

나.
자본위험관리

당사의 자본관리는 계속기업으로서의 존속능력을 유지하는 한편 자본조달비용을 최소화하여 주주이익을 극대화하는 것을 그 목적으로 하고 있습니다.

당사의 자본구조는 차입금과 사채 등에서 현금 및 현금성자산을 차감한 순차입금과 자본으로 관리하며, 당사의 경영진은 순차입금비율을 주기적으로 관리하고 있습니다.

(단위 : 원)

구분

당분기말

전기말

차입금

3,675,634,671

3,523,560,559

현금 및 현금성자산

7,877,513,885

9,846,163,213

순차입금

(4,201,879,214)

(6,322,602,654)

총자본

(3,895,490,912)

(2,275,976,989)

8. 파생상품 및 풋백옵션 등 거래현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

9. 경영상의 주요 계약 등

가. 기술 도입 계약

계약자

계약일

계약종료일

계약명

계약세부

연세대학교

의료원

2019-03

특허권 만료일

특허권양수도

계약서

의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법

동아대학교 산학협력단

2020-11

2025-11-18

특허기술이전

계약서

뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법

동아대학교 산학협력단

2021-03

2026-12-31

특허기술이전

계약서

딥러닝을 이용한 짧은 시간 촬영한 뇌 단층 촬영 이미지 복원 장치

서울대학교 산학협력단

2021-04

2026-04-01

라이센싱

기술이전 계약서

딥러닝을 이용한 척추 자기 공명 영상에서 뼈 전이의 검출 및 분할

나. 판권 계약

계약자

대상지역

계약시기

계약세부

MEDIWELL PARTER

인도네시아

2021-02

인도네시아내에 AI 솔루션 및 PACS 제품들을 판매하는 독점 판매권자로 선정

다. 공급 계약

(단위 : 천원)

계약자

계약시기

계약 목적 및 주요내용

계약금액

국내 의료기관, 
산학협력단 등 
24개

2018~2021-05

DEEP:AI, DEEP:PHI,
DEEP:PACS 제품 공급

625,150

공공기관,
산학협력단 등 
12개

2018~2021-05

제품을 이용한 
프로그램 개발 외

1,948,000

10. 연구개발활동

가. 연구개발조직

(1) 연구개발조직 개요

【조직도】

[조직도]

【각 부서별 업무내용】

부서명

업무내용

AI연구소

연구개발 총괄

AI연구팀

의료 인공지능 솔루션 개발

RA팀

의료기기 RA 업무

연구기획팀

의료 인공지능 연구 및 제품 기획

웹영상팀

Web PACS 개발

상품기획팀

의료 인공지능 솔루션 및 효율화툴 서비스 상품 기획

스마트영상팀

Window PACS 개발

임상본부
임상연구 총괄

임상연구팀
임상시험 계획, 의료기관 대상 인공지능 연구 컨설팅, 결과 관리

플랫폼개발실

DEEP:PHI, DEEP:STORE 개발

(2) 연구개발인력 구성

증권신고서 제출일 현재 (단위 : 명)

구분

인원

박사

석사

학사

기타

계

대표이사

-

-

1

-

1

AI연구소

-

-

1

-

1

AI연구팀

-

11

1

1

13

RA팀

-

1

2

-

3

연구기획팀

-

1

2

-

3

웹영상팀

-

-

2

-

2

상품기획팀

-

1

5

-

6

스마트영상팀

-

-

3

-

3

임상본부

-

-

1

-

1

임상연구팀

4

5

3

-

12

플랫폼개발실

-

4

12

-

16

계

4

23

33

1

61

나. 연구개발비용

당사의 최근 4년 간 연구개발비용은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
청구 전

2017연도
 (제10기)
2018연도
 (제11기)
2019연도
 (제12기)
2020연도
 (제13기)
2021연도
 (제14기 1분기)

자산처리
원재료비
-
-
-
-
-

인건비
-
-
-
-
-

감가상각비
-
-
-
-
-

위탁용역비
-
-
-
-
-

기타 경비
-
-
-
-
-

소 계
-
-
-
-
-

비용
제조원가
-
-
-
-
-

처리
514,023
983,265
2,166,517
2,166,517
1,230,010

합 계
 (매출액 대비 비율)
514,023
 (35.92%)
983,265
 (110.84%)
2,166,517
 (921.52%)
3,061,417
 (294.38%)
1,230,010
 (3598.92%)

다. 연구개발실적

당사의 의료 분야 인공지능 연구과제 및 보안 분야 인공지능 등 신규 사업 관련 연구과제 실적
은 다음과 같습니다. 

(단위 : 천원)

구분
연구과제명
주관부서
연구기간
총사업비
(현금)
정부
출연금
민간
부담금
지급방식
비고

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발
경기과학기술진흥원
2016.07.01
 ~ 
2016.12.31
93,500
90,000
3,500
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독
솔루션 개발
중소기업청
2016.11.01
 ~
 2019.01.31
610,000
460,000
150,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축
산업통상자원부
2017.06.01
 ~ 
2018.03.31
36,170
35,000
1,170
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발
성남산업진흥재단
2017.06.21
~
 2017.10.31
25,000
20,000
5,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능 Body Morphometry 기반
플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화
보건복지부
2018.04.30
 ~
2022.12.31
725,000
677,000
48,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를
위한 인공지능 기반의 진단
기술과 최소침습형 수술 로봇개발
한국산업기술
평가관리원
2018.05.01
 ~ 
2022.12.31
706,979
603,400
103,579
사용후
정산방식
진행

보안 인공지능
(공항 X-ray 보안검색)
인공지능(AI) X-ray 영상
자동 판독시스템 고도화
한국공항공사
2019.05.16
 ~ 
2020.12.31
673,000
673,000
-
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI 의료영상 판독 서비스
플랫폼 구축사업
김해시
2020.01.01
 ~ 
2021.12.31
270,000
270,000
-
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
해마 주변의 장소-경계-격자세포 
네트워크 생체모사
 기반 인공 해마 네트워크 개발을 
통한 구조인식
한국연구재단
2020.03.01
 ~ 
2022.02.28
100,000
100,000
-
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인도네시아 ICBM 기반
원격협진 시스템 구축
 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)
보건복지부
2020.03.20 
~ 
2020.11.30
24,400
22,700
1,700
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
지능형기계 기반
메디컬 디바이스
융복합 실용화
김해산업진흥의생명
융합재단
2020.05.11
 ~
 2020.10.31
119,000
85,000
34,000
사용후
정산방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
질병진단(유방암 조직,부비동) 
이미지 AI데이터 구축
한국정보화진흥원
2020.06.26 
~ 
2020.11.30
92,000
85,000
7,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 데이터를 통한 X-ray
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증 사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2020.12.31
1,280,000
1,230,000
50,000
선출연방식
완료

의료 인공지능
(DEEP:AI)
군 의료영상 데이터 기반
인공지능 판독 시스템 고도화
및 실증사업
정보통신산업진흥원
2021.01.01
 ~ 
2021.12.31
1,849,400
1,793,150
56,250
선출연방식
진행

보안 인공지능
(통관 불법복제품 판독)
AI융합 불법복제품
판독시스템 구축사업
정보통신산업진흥원
2020.08.01
 ~ 
2021.12.31
1,972,500
1,714,000
258,500
선출연방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구
보건복지부
2020.09.01
~ 
2022.12.31
15,200
5,200
10,000
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
비대면 안과 질환 진단 및 치료를 
위한 AI닥터의 기반기술개발
경상남도 지역혁신 
플랫폼 스마트 제조 
ICT사업단
2020.12.07
~
2022.04.15
-
-
-
해당없음
진행

의료 인공지능
(DEEP:AI)
AI정밀의료솔루션
(닥터앤서2.0)개발
정보통신산업진흥원
2021.04.01
 ~ 
2024.12.31
226,750
200,000
26,750
사용후
정산방식
진행

의료 인공지능
(DEEP:PHI)
AI 기반 의료 클라우드
(DEEP:PHI) 안전성 보증을
위한 IEC62304 프로세스 적용
정보통신산업진흥원
2021.05.01
~
2022.11.30
93,200
93,000
-
선출연방식
진행

주)
당사의 국책과제 관련 회계처리는 비용보전, 자산차감으로 처리하고, 기타의 경우에만 영업외수익 등으로 처리합니다.

11. 그 밖에 투자의사결정에 필요한 사항

가. 지적재산권 현황

번호
구분
특허명
특허내용
출원일
등록일
등록번호
출원국
관련제품

1
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
복수의 딥러닝 프로세서를 이용한 서바이벌 방식의 최적 학습 모델 결정
2019-02-11
2019-10-22
제10-2037279호
한국
DEEP:PHI
DEEP:AI

2
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
압박골절 등의 X-ray 요추 질환 진단 보조 시스템
2019-03-06
2019-12-30
제10-2062539호
한국
DEEP:AI

3
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
복수의 판독용 영상 패치를 생성해 병변 위치를 검출하는 시스템
2019-03-29
2019-11-06
제10-2043672호
한국
DEEP:AI

4
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
경추 영상의 경추 연조직 영역 추출 및 진단하는 시스템
2017-08-17
2018-12-07
제10-1929127호
한국
DEEP:AI

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
대장병리영상에서 대장질환 여부를 자동으로 진단하는 시스템
2019-06-20
2020-04-16
제10-2103280호
한국
DEEP:AI

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
대장병리영상에서 대장질환의 위치를 자동으로 검출하여 표시하는 시스템
2019-06-20
2020-03-26
제10-2095730호
한국
DEEP:AI

7
특허권
딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법
MRA 영상에서 뇌동맥류 등 혈관 병변의 진단 보조를 위한 검출 시스템
2019-06-25
2020-03-26
제10-2095731호
한국
DEEP:AI

8
특허권
인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및
방법
PACS 상에서 인공지능 판독을 위한 PACS 영상 전송, 인공지능 판독, 결과 조회 시스템
2019-06-27
2020-04-29
제10-2108401호
한국
DEEP:PACS

9
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
PACS의 효율적인 의료영상 관리를 위해 영상을 복수 종류의 데이터로 분리 후 관리하는 시스템
2019-07-15
2020-12-30
제10-2199494호
한국
DEEP:PACS

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능 클라우드 서비스 플랫폼 시스템
의료영상의 업로드, 인공지능 판독, 클라우드 결과 제공을 위한 클라우드 시스템
2019-07-12
2020-04-29
제10-2108400호
한국
DEEP:PHI

11
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
질환별 X-ray, CT 등 의료영상 종류를 자동으로 분류 후 표준화하는 영상 관리 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097740호
한국
DEEP:PHI

12
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
정제되지 않은 의료영상 데이터를 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 자동으로 정제하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097741호
한국
DEEP:PHI

13
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
인공지능 학습용 데이터 생성을 위해 영상 내 랜드마크를 분석해 자동으로 유사한 특징을 보유한 영상 종류별로 분류하는 시스템
2019-07-25
2020-01-31
제10-2074406호
한국
DEEP:PHI

14
특허권
인공지능 질환 판독 장치 및 방법
인공지능 비지도 학습 방식에 기반해 질환영역 등 비정상 영역의 특징지도를 자동으로 생성하여 학습용 데이터를 생성하는 시스템
2019-07-25
2020-03-31
제10-2097743호
한국
DEEP:PHI

15
특허권
인공지능 기반의 의료영상 검색 시스템 및 그 구동방법
영상의 특징맵을 분석해 영상을 검색하는 방식으로 텍스트 형태의 키워드 검색을 보완하는 의료영상 검색 시스템
2019-07-31
2020-03-31
제10-2097742호
한국
DEEP:PHI

16
특허권
형태학적 특징을 이용한 자동 척추 골절 진단 및 검출 장치 방법
척추의 형태학적 특징을 인공지능으로 자동 분석해 골절 여부를 진단하는 시스템
2019-08-02
2020-10-28
제10-2173321호
한국
DEEP:AI

17
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
신체 장기 경계선의 그라디언트를 계산해 질환과 연관된 돌출 혹은 함몰된 특이점을 자동으로 분석하는 시스템
2019-08-08
2020-08-31
제10-2152385호
한국
DEEP:AI

18
특허권
특이점 분류 장치 및 분류 방법
폐 결절 등 장기에 생성된 병변 판독의 정확도 향상을 위해 판독 난이도 높은 병변이 위치한 인접 환경의 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-08
2020-08-26
제10-2150682호
한국
DEEP:AI

19
특허권
뇌혈관 질환의 진단을 위한 AI기반의 보조 진단 시스템
혈관 위치별로 뇌혈관 질환의 형태가 상이하여 판독을 저해하는 문제 해결을 위해 혈관 좌표 정보를 인공지능 판독에 활용하는 시스템
2019-08-09
2020-04-16
제10-2103281호
한국
DEEP:AI

20
특허권
뼈 병변 수술을 위한 AI 기반의 수술 보조 시스템
골낭종 등 뼈 병변 수술을 위한 초음파 영상과 3차원 의료 영상을 실시간으로 정합시켜 수술을 보조하는 인공지능 시스템
2019-08-16
2020-02-27
제10-2084598호
한국
DEEP:AI

21
특허권
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
공항 보안 X-ray의 위해물품 검사를 위한 인공지능 기반의 판독 시스템
2019-07-05
2020-01-02
제10-2063859호
한국
보안 인공지능

22
특허권
진단 장치 및 진단 방법
병변 판독 정확도 향상을 위해 척추 등 연속적인 신체 부위의 인접 각도 정보를 인공지능 분석에 활용하는 시스템
2019-09-30
2020-07-03
제10-2132564호
한국
DEEP:AI

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
3차원 의료영상의 혈관 등 특정 신체 기관의 중심선을 따라가며 일정 영역을 추출하여 신체 기관에 인접한 질병 영역의 판독 정확도를 높이는 인공지능 시스템
2019-10-24
2020-07-03
제10-2132566호
한국
DEEP:AI

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
종류가 다른 두 3D 의료 영상을 정합하여 병변이 포함된 뼈 영역을 인공지능으로 자동 추출하는 시스템
2019-12-03
2021-03-29
제10-2235681호
한국
DEEP:AI

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단
보조 방법
PACS의 의료영상을 인공지능으로 자동 분석하여 진단명, 치료 시 예측가능한 경과를 의료인에게 원스탑으로 제공하는 시스템
2020-03-11
2020-11-10
제10-2179583호
한국
DEEP:PACS

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
동일한 신체영역을 전면, 측면 등 다른 시점으로 촬영한 복수의 의료영상을 동시 활용해 질병 의심 영역을 검출하는 시스템
2020-03-31
2020-10-29
제10-2173942호
한국
DEEP:AI

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179584호
한국
DEEP:PHI

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-08-26
제10-2150647호
한국
DEEP:PHI

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
전체 학습 과정을 반복하는 대신 특정 단계부터 실행하여 학습 시간을 단축할 수 있는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179585호
한국
DEEP:PHI

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
이미지 전처리 모듈 선택 시 해당 전처리 전과 후의 영상을 자동으로 시각화하여 표시하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179586호
한국
DEEP:PHI

31
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
사용자의 인공지능 프로젝트를 자동 분석하여 핵심 전처리 및 인공지능 모듈을 자동으로 추천하는 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179587호
한국
DEEP:PHI

32
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
인공지능 학습 모듈, 전처리 모듈, 데이터 모듈의 제공 및 드래그드롭 방식의 아이콘 연결로 인공지능 학습을 수행할 수 있는 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
제10-2179588호
한국
DEEP:PHI

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
경추, 흉추, 요추, 천추, 미추 등 척추의 형태학적 특징과 위치학적 특징을 이용해 척추 영역을 인공지능 기반으로 세분화하는 시스템
2020-04-17
2020-09-29
제10-2163701호
한국
DEEP:AI

34
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
뼈 영역의 특징점을 자동으로 추출하여 근골격계의 비정상도, 통합 질환 정보를 예측하는 인공지능 시스템
2020-04-17
2021-02-17
제10-2218900호
한국
DEEP:AI

35
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
척추 등 뼈 영역과 아닌 영역 정보를 이용해 인공지능 검출 정확도를 향상시키는 시스템
2020-04-17
2020-12-22
제10-2196503호
한국
DEEP:AI

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템
인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템
2020-06-05
2021-02-01
제10-2212966호
한국
DEEP:PHI

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
다수의 인공지능 모델 보유 시, 의료영상을 자동으로 다수의 장기 영상으로 분할하여 모달리티, 장기의 종류에 적합한 인공지능 모델을 판독에 적용해주는 인공지능 판독 시스템
2020-06-05
2021-04-01
제10-2237198호
한국
DEEP:PHI

38
특허권
인공지능 기반의 연구 목표설정 및 지표관리 시스템 및 방법
사용자가 설정한 인공지능 연구 목표(성능지표)와 실제 인공지능 성능을 실시간으로 비교하여 시각화 및 알람정보를 출력하는 시스템
2020-06-15
-
-
한국
DEEP:PHI

39
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
유휴 GPU 자원을 사용자가 요청한 GPU 수량만큼 자동으로 분배하여 인공지능 학습에 활용할 수 있도록 지원하는 시스템
2020-06-15
2020-09-29
제10-2163402호
한국
DEEP:PHI

40
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
혈관이 포함된 3차원 영상의 최적의 시술/수술 방향 설정을 위한 시야각도 조절 시스템
2020-06-22
2021-05-24
제10-2257895호
한국
DEEP:AI

41
특허권
X-ray 영상 및 이미지를 후처리 하는 방법 및 장치
기존 이미지 전처리 기법을 대신하여 RGB 표준편차를 통한 중요 부분 추출 후 실시간으로 여백을 제거하여 효율적인 영상 저장 공간 활용 및 후처리를 하는 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

42
특허권
X-ray보안 장비로부터 데이터 취득을 위한 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 영상 판독원이 보는 화면과 동일한 고해상도의 데이터 취득을 위한 동영상 캡쳐 및 이미지 변환 저장 시스템
2020-07-06
-
-
한국
보안 인공지능

43
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
물품 보관함에서 물품 배출 시 코드 정보에 기초해 물품 촬영 및 학습용 데이터를 취득하여 자동으로 인공지능 학습시키는 시스템
2020-08-14
-
-
한국
보안 인공지능

44
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
흉부 방사선 영상에서 기흉의 용적을 측정하기 위한 인공지능 시스템
2020-09-15
2021-03-05
제10-2226743호
한국
DEEP:AI

45
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 동영상 촬영, 정지 영상 캡쳐 후 인공지능 기반으로 금지 물건 포함 여부를 판단하는 시스템
2020-09-03
2021-04-23
제10-2246196호
한국
보안 인공지능

46
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
X-ray 보안 장비로부터 획득한 영상과 이미지에서 실시간으로 여백을 제거하는 이미지 처리 시스템
2020-09-04
2021-03-08
제10-2227531호
한국
보안 인공지능

47
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
PET 기법에 따라 획득한 복수 개의 단층 촬영 이미지 중 퇴행성 뇌질환을 분석하는 인공지능 시스템
2020-10-26
-
-
한국
DEEP:AI

48
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
X-ray 영상의 확대, 축소, 이동에 관계없이 일정한 상대좌표를 추출하여 데이터를 표준화할 수 있는 데이터 처리 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

49
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
인공지능 학습을 위해 실제와 매우 유사한 3차원 데이터를 실사 렌더링하여 학습용 데이터를 취득하는 시스템
2020-12-01
-
-
한국
DEEP:AI

50
특허권
융합 컨볼루셔널 오토인코더를 이용한 객체의 회전에 영향을 받지 않는 분류 모델을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
영상 내 객체의 회전 등 포즈의 변화에 영향을 받지 않고 객체를 분류할 수 있는 인공지능 기반 데이터 처리 시스템
2020-12-01
2021-05-27
제10-2259878호
한국
DEEP:AI

51
특허권
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2020-12-22
-
-
한국
DEEP:AI

52
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
복수의 방향에서 어텐션을 검출하여 상호 보완적으로 객체 검출에 활용하는 인공지능 객체 검출 시스템
2020-12-22
-
-
한국
보안 인공지능

53
특허권
(PCT)

개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼
시스템

인공지능 학습용 데이터의 특성 및 사용 모듈을 자동으로 분석하여 예상 실행시간을 레이어별로 표시해주는 시스템

2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

54

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

드래그드롭방식으로 인공지능 신경망의 개별 레이어를 설계, 변경, 제작할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

55

특허권
(PCT)

딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
복수의 의료영상 데이터를 아이콘 간 라인 연결 방식으로 인공지능 학습에 사용할 수 있는 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:AI

56

특허권
(PCT)

의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템

뼈/연조직 제거 후 폐질환을 진단하는 인공지능 진단 보조 시스템
2021-03-22
-
-
미국
DEEP:PHI

Ⅲ. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결 재무정보

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 요약 별도
재무정보

(단위 : 원)

구분
2021년 1분기
(제14기 1분기말)
2020년
(제13기말)
2019년
(제12기말)
2018년
(제11기말)
(감사받지 아니한
재무제표)

[유동자산]
8,022,438,801
10,313,854,326
4,897,420,824
6,927,925,678

[매각예정자산]

-
-
-
141,485,755

[비유동자산]
1,225,005,744
1,000,841,060
935,437,363

1,267,605,265

자산총계
9,247,444,545
11,314,695,386
5,832,858,187
8,337,016,698

[유동부채]
618,360,427
1,193,009,308
12,731,756,522
1,186,913,316

[비유동부채]
12,524,575,030
12,397,663,067
11,189,633,973
17,846,570,317

부채총계
13,142,935,457
13,590,672,375
23,921,390,495
19,033,483,633

[자본금]
1,990,998,500
1,990,998,500
688,332,500
688,332,500

[자본잉여금]
27,783,239,175
27,783,239,175
175,591,642
175,591,642

[기타자본]
2,182,274,352
1,750,823,793
1,309,916,066

-

[기타포괄손익누계액]
(22,071,492)
(22,071,492)
(83,290,311)
620,825,313

[이익잉여금]
(35,829,931,447)
(33,778,966,965)
(20,179,082,205)
(12,181,216,390)

자본총계
(3,895,490,912)
(2,275,976,989)
(18,088,532,308)
(10,696,466,935)

2021년 1월~3월
2020년 1월~12월
2019년 1월~12월
2018년 1월~12월

매출액
34,177,241
1,039,944,659
235,101,818
887,120,266

영업이익
(2,072,814,787)
(5,008,773,844)
(4,227,612,210)
(1,518,907,016)

계속사업손익
(2,050,964,482)
(13,599,884,760)
(8,714,780,060)
(3,088,276,628)

중단사업손익
-
-
108,514,245
(361,662,524)

당기순이익
(2,050,964,482)
(13,599,884,760)
(8,606,265,815)
(3,449,939,152)

기타포괄손익
-
61,218,819
(95,715,624)
620,825,313

총포괄손익
(2,050,964,482)
(13,538,665,941)
(8,701,981,439)
(2,829,113,839)

주당순이익
(515)
(4,432)
(3,126)
(1,752)

2. 연결재무제표

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 재무제표

재 무 상 태 표

제 14 기 1분기 : 2021년 03월 31일 현재

제 13 기 : 2020년 12월 31일 현재

제 12 기 : 2019년 12월 31일 현재

제 11 기 : 2018년 12월 31일 현재(감사받지 아니한 재무제표)

㈜딥노이드
(단위 : 원)

과목
주 석
2021년 1분기
(제14기 1분기말)
2020년
(제13기말)
2019년
(제12기말)
2018년
(제11기말)
(감사받지 아니한 재무제표)

자 산

Ⅰ. 유 동 자 산

8,022,438,801

10,313,854,326

4,897,420,824

6,927,925,678

1. 현금및현금성자산
4, 5
7,877,513,885
9,846,163,213
736,656,453
442,215,567

2. 단기금융상품

-
-
4,000,000,000
6,000,000,000

3. 매출채권
4, 6
12,039,563
175,202,500
-
424,962,146

4. 단기기타채권
4, 6
61,969,843
218,747,070
97,893,288
39,554,385

5. 기타유동금융자산
4, 7
29,760,000
39,760,000
-
-

6. 기타유동자산
8
41,155,510
33,981,543
62,871,083
21,193,580

II. 매각예정자산

-
-
-
141,485,755

III. 비유동자산

1,225,005,744

1,000,841,060

935,437,363

1,267,605,265

1. 투자자산

-
-
-
800,000,000

2. 유형자산
9
714,191,651
499,439,647
473,823,630
139,698,840

3. 무형자산
11
133,055,440
113,114,173
53,534,431
11,309,386

4. 사용권자산
10
240,446,656
258,058,391
328,505,335
267,854,728

5. 기타비유동금융자산
4, 7
78,755,280
78,517,244
79,573,967
48,742,311

6. 기타비유동자산
8
58,556,717
51,711,605
-
-

자 산 총 계

9,247,444,545

11,314,695,386

5,832,858,187
8,337,016,698

부 채

Ⅰ. 유 동 부 채

618,360,427

1,193,009,308

12,731,756,522
1,186,913,316

1. 매입채무
4, 13
4,162,777
4,162,777
67,031,404
235,713,960

2. 단기기타채무
4, 13
469,143,643
631,384,457
291,049,850
345,769,520

3. 단기차입금

-
-
2,660,190,922
490,600,000

4. 유동성리스부채
10
77,421,388
77,421,388
77,421,388
58,826,517

5. 당기손익-공정가치측정금융부채

-
-
9,283,331,577
-

6. 기타유동부채
17
67,632,619
480,040,686
352,731,381
56,003,319

Ⅱ. 비 유 동 부 채

12,524,575,030

12,397,663,067

11,189,633,973

17,846,570,317

1. 장기차입금
4, 14
3,675,634,671
3,523,560,559
5,945,812,033
7,289,868,013

2. 당기손익-공정가치측정금융부채
4, 15
7,729,070,730
7,844,195,655
4,425,021,242
9,921,052,698

3. 장기기타채무
4, 13
102,063,834
102,063,834
90,337,728
116,149,582

4. 비유동성리스부채
10
166,531,364
182,131,665
241,878,400
189,300,053

5. 복구충당부채
16
29,445,929
28,955,563
27,074,411
25,315,471

6. 장기종업원급여부채
19
24,190,413
18,970,042
11,287,383
-

7. 순확정급여부채
18
797,638,089
697,785,749
448,222,776
304,884,500

부 채 총 계

13,142,935,457

13,590,672,375

23,921,390,495

19,033,483,633

자 본

Ⅰ. 자본금
20
1,990,998,500
1,990,998,500
688,332,500
688,332,500

Ⅱ. 자본잉여금

27,783,239,175
27,783,239,175
175,591,642
175,591,642

Ⅲ. 기타자본
21
2,182,274,352
1,750,823,793
1,309,916,066
-

Ⅳ. 기타포괄손익누계액

(22,071,492)
(22,071,492)
(83,290,311)
620,825,313

Ⅴ. 결손금

(35,829,931,447)
(33,778,966,965)
(20,179,082,205)
(12,181,216,390)

자 본 총 계

(3,895,490,912)
(2,275,976,989)
(18,088,532,308)
(10,696,466,935)

부 채 및 자 본 총 계

9,247,444,545
11,314,695,386
5,832,858,187
8,337,016,698

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

포 괄 손 익 계 산 서

제 14 기 1분기 : 2021년 1월 1일부터 2021년 3월 31일까지

제 13 기 1분기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지(검토받지 아니한 재무제표)

제 13 기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지

제 12 기 : 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 11 기 : 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지(감사받지 아니한 재무제표)

㈜딥노이드
(단위 : 원)

과목
주석
2021년 1분기
(제14기 1분기)
2020년 1분기
(제13기 1분기)
(검토받지 아니한
재무제표)
2020년
(제13기)
2019년
(제12기)
2018년
(제11기)
(감사받지 아니한
재무제표)

Ⅰ. 매출액
30, 31
34,177,241
418,261,818
1,039,944,659
235,101,818
887,120,266

Ⅱ. 매출원가

7,333,300
197,699,289
517,654,752
94,326,718
507,003,287

Ⅲ. 매출총이익

26,843,941
220,562,529
522,289,907
140,775,100
380,116,979

Ⅳ. 판매비와관리비
22
2,099,658,728
1,043,073,550
5,531,063,751
4,368,387,310
1,899,023,995

Ⅴ. 영업손실

(2,072,814,787)
(822,511,021)
(5,008,773,844)
(4,227,612,210)
(1,518,907,016)

Ⅵ. 금융손익

(33,921,642)
(1,854,357,129)
(8,571,619,335)
(4,615,278,846)
(1,714,040,977)

1. 금융수익
24
123,918,035
14,046,922
38,392,270
108,337,327
39,048,200

2. 금융비용
24
(157,839,677)
(1,868,404,051)
(8,610,011,605)
(4,723,616,173)
(1,753,089,177)

Ⅶ. 기타손익

55,771,947
184,047
(19,491,581)
155,107,711
(30,433,211)

1. 기타수익
23
56,213,638
200,734
2,629,909
177,407,570
4,663,446

2. 기타비용
23
(441,691)
(16,687)
(22,121,490)
(22,299,859)
(35,096,657)

Ⅷ. 법인세차감전순손실

(2,050,964,482)
(2,676,684,103)
(13,599,884,760)
(8,687,783,345)
(3,263,381,204)

Ⅸ. 법인세비용
25
-
-
-
26,996,715
(175,104,576)

Ⅹ. 계속사업손익

(2,050,964,482)
(2,676,684,103)
(13,599,884,760)
(8,714,780,060)
(3,088,276,628)

XI. 중단사업손익

-
-
-
108,514,245
(361,662,524)

XII. 당기순손실

(2,050,964,482)
(2,676,684,103)
(13,599,884,760)
(8,606,265,815)
(3,449,939,152)

XIII. 기타포괄손익

-
-
61,218,819
(95,715,624)
620,825,313

후속적으로 당기손익으로
 재분류되지 않는 항목:

순확정급여부채의 재측정요소

-
-
61,218,819
(95,715,624)
12,425,313

기타포괄손익-공정가치평가손익

-
-
-
-
608,400,000

XIV. 총포괄손실

(2,050,964,482)
(2,676,684,103)
(13,538,665,941)
(8,701,981,439)
(2,829,113,839)

XV. 주당손익
26

기본주당손실

(515)
(972)
(4,432)
(3,126)
(1,752)

희석주당손실

(515)
(972)
(4,432)
(3,126)
(1,752)

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

자 본 변 동 표

제 14 기 1분기 : 2021년 1월 1일부터 2021년 3월 31일까지

제 13 기 1분기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지(검토받지 아니한 재무제표)

제 13 기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지

제 12 기 : 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 11 기 : 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지(감사받지 아니한 재무제표)

㈜딥노이드
(단위 : 원)

구분

자본금

주식발행
초과금

기타자본

기타포괄손익
누계액

결손금

합계

2018.1.1(기초자본)
688,332,500
175,591,642
-
-
(8,731,277,238)
(7,867,353,096)

총포괄이익:

0

당기순손실
-
-
-
-
(3,449,939,152)
(3,449,939,152)

확정급여제도의 재측정요소
-
-
-
12,425,313
-
12,425,313

기타포괄손익-공정가치평가손익
-
-
-
608,400,000
-
608,400,000

2018.12.31(기말자본)
(감사받지 아니한 재무제표)
688,332,500
175,591,642
-
620,825,313
(12,181,216,390)
(10,696,466,935)

2019.1.1(기초자본)
688,332,500
175,591,642
-
620,825,313
(12,181,216,390)
(10,696,466,935)

기타포괄손익-공정가치측정평가손익 대체
-
-
-
(608,400,000)
608,400,000
-

총포괄이익:

당기순손실
-
-
-
-
(8,606,265,815)
(8,606,265,815)

확정급여제도의 재측정요소
-
-
-
(95,715,624)
-
(95,715,624)

자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등:

주식선택권
-
-
1,309,916,066
-
-
1,309,916,066

2019.12.31(기말자본)
688,332,500
175,591,642
1,309,916,066
(83,290,311)
(20,179,082,205)
(18,088,532,308)

2020.1.1(기초자본)
688,332,500
175,591,642
1,309,916,066
(83,290,311)
(20,179,082,205)
(18,088,532,308)

총포괄이익:

당기순손실
-
-
-
-
(13,599,884,760)
(13,599,884,760)

확정급여제도의 재측정요소
-
-
-
61,218,819
-
61,218,819

자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등:

상환전환우선주의 전환
614,333,500
27,783,239,175
-
-
-
28,397,572,675

무상증자
688,332,500
(175,591,642)
(512,740,858)
-
-
-

주식선택권
-
-
953,648,585
-
-
953,648,585

2020.12.31(기말자본)
1,990,998,500
27,783,239,175
1,750,823,793
(22,071,492)
(33,778,966,965)
(2,275,976,989)

2020.1.1(기초자본)
688,332,500
175,591,642
1,309,916,066
(83,290,311)
(20,179,082,205)
(18,088,532,308)

총포괄이익:

분기순손실
-
-
-
-
(2,676,684,103)
(2,676,684,103)

자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등:

주식선택권
-
-
92,921,845
-
-
92,921,845

2020.3.31(분기말자본)
(검토받지 아니한 재무제표)
688,332,500
175,591,642
1,402,837,911
(83,290,311)
(22,855,766,308)
(20,672,294,566)

2021.1.1(기초자본)
1,990,998,500
27,783,239,175
1,750,823,793
(22,071,492)
(33,778,966,965)
(2,275,976,989)

총포괄이익:

분기순손실
-
-
-
-
(2,050,964,482)
(2,050,964,482)

자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등:

주식선택권
-
-
431,450,559
-
-
431,450,559

2021.3.31(분기말자본)
1,990,998,500
27,783,239,175
2,182,274,352
(22,071,492)
(35,829,931,447)
(3,895,490,912)

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

현 금 흐 름 표

제 14 기 1분기 : 2021년 1월 1일부터 2021년 3월 31일까지

제 13 기 1분기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 3월 31일까지(검토받지 아니한 재무제표)

제 13 기 : 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지

제 12 기 : 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지

제 11 기 : 2018년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지(감사받지 아니한 재무제표)

㈜딥노이드
(단위 : 원)

구분

주석

2021년 1분기
(제14기 1분기)
2020년 1분기
(제13기 1분기)
(검토받지 아니한
재무제표)
2020년
(제13기)
2019년
(제12기)
2018년
(제11기)
(감사받지 아니한
재무제표)

Ⅰ. 영업활동으로 인한 현금흐름

(1,686,565,081)

(776,185,604)

(3,495,705,560)

(2,175,109,234)

(1,724,145,302)

1. 영업에서 창출된 현금흐름
27
(1,689,304,356)
(799,638,693)
(3,515,965,326)
(2,249,926,929)
(1,693,124,907)

2. 이자 수취

8,555,074
15,943,386
39,732,099
139,191,980
3,741,183

3. 이자 지급

(4,499,699)
(10,699,276)
(34,105,563)
(43,824,265)
(34,618,648)

4. 법인세 환급(납부)

(1,316,100)
18,208,979
14,633,230
(20,550,020)
(142,930)

Ⅱ. 투자활동으로 인한 현금흐름

(272,320,970)

1,436,465,653

3,752,472,393

2,555,909,744

(5,960,410,515)

1. 투자활동으로 인한 현금유입액

10,000,000
4,000,000,000
8,963,319,423
13,079,825,320
215,616,042

단기금융상품의 감소

-
4,000,000,000
8,500,000,000
12,000,000,000
36,000,000

단기대여금의 감소

-

-
-
-
20,000,000

장기금융상품의 감소

-

-
-
-
44,145,860

기타포괄손익-공정가치금융자산의 처분

-

-
-
800,000,000
-

차량운반구의 처분

-

-
-
10,908,890
618,182

임차보증금의 감소

10,000,000
-
15,000,000
5,000,000
99,852,000

기타보증금의 감소

-

-
-
7,080,000
-

매각예정자산의 처분

-

-
-
250,000,000
-

정부보조금의 수령

-

-
448,319,423
6,836,430
15,000,000

2. 투자활동으로 인한 현금유출액

(282,320,970)
(2,563,534,347)
(5,210,847,030)
(10,523,915,576)
(6,176,026,557)

단기금융상품의 증가

-
2,500,000,000
4,500,000,000
10,000,000,000
6,000,000,000

특허선급금의 증가

11,944,650
25,720,820
84,416,800
41,163,640
-

차량운반구의 취득

-

-
-
58,810,000
-

비품의 취득

255,548,320
34,652,727
502,969,036
312,144,899
39,156,437

시설장치의 취득

-

-
-
50,190,000
54,700,000

특허권의 취득

-

-
60,451,241
-
-

상표권의 취득

-

-
1,052,240
2,160,600
370,120

소프트웨어의 취득

14,828,000
160,800
9,197,713
15,446,437
10,800,000

임차보증금의 증가

-

3,000,000
37,760,000
44,000,000
71,000,000

기타보증금의 증가

-

-
15,000,000
-
-

Ⅲ. 재무활동으로 인한 현금흐름

(9,763,277)

(20,809,258)

8,852,739,927

(86,359,624)

6,845,879,060

1. 재무활동으로 인한 현금유입액

5,837,024
10,388,477
9,436,386,662
35,015,820
7,285,606,710

정부보조금의 수령

5,837,024
10,388,477
35,225,144
35,015,820
-

전환상환우선주의 발행

-

-
9,401,161,518
-
-

상각후원가측정금융부채 증가

-

-
-
-
3,112,770,745

당기손익-공정가치측정금융부채 증가

-

-
-
-
4,172,835,965

2. 재무활동으로 인한 현금유출액

(15,600,301)
(31,197,735)
(583,646,735)
(121,375,444)
(439,727,650)

차입금의 상환

-
16,650,000
523,900,000
66,600,000
302,500,000

리스부채의 상환

15,600,301
14,547,735
59,746,735
54,775,444
137,227,650

Ⅳ. 현금및현금성자산의 증가(감소)
 (Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)

(1,968,649,328)
639,470,791
9,109,506,760
294,440,886
(838,676,757)

Ⅴ. 기초 현금및현금성자산

9,846,163,213
736,656,453
736,656,453
442,215,567
1,280,892,324

Ⅵ. 기말 현금및현금성자산
 (Ⅳ+Ⅴ+Ⅵ)

7,877,513,885
1,376,127,244
9,846,163,213
736,656,453
442,215,567

별첨 주석은 본 재무제표의 일부입니다.

5. 재무제표 주석

제 14 (당) 기 1분기말 : 2021년 3월 31일 현재

제 13 (전) 기 1분기말 : 2020년 3월 31일 현재
(검토받지 아니한 재무제표)

㈜딥노이드

1. 일반 사항

주식회사 딥노이드(이하 "회사")는 2008년 2월 15일 설립되어, 인공지능 의료영상판독솔루션 개발과 개발된 솔루션의 플랫폼을 통한 판매 등을 주요 사업으로 영위하고 있으며, 서울특별시 구로구 디지털로 33길 55에 본사를 두고 있습니다
.
당분기말 현재 발행주식총수와 납입자본금은 각각 4,312,921주(전환상환우선주 330,924주(*) 포함)와 1,991백만원입니다.

(*) 한국채택국제회계기준 상 부채로 분류된 전환상환우선주로서, 발행자가 의무적으로 상환해야 하는 계약상 의무를 부담하는 주계약은 재무상태표상 차입금(상각후원가측정금융부채)으로 인식하고 있으며, 상환권 및 전환권은 권리자와의 계약내용에 따라 당기손익-공정가치측정금융부채로 분류하였습니다.

2. 중요한 회계정책

2.1 재무제표 작성기준

회사의 2021년 3월 31일로 종료하는 3개월 보고기간에 대한
분기재무제표
는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다.
이
분기재무제표
는 보고기간말인 2021년 3월 31일 현재 유효하거나 조기 도입한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다.

2.1.1 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

회
사는
2021년
1월 1일로 개
시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

(1) 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 코로나19 관련 임차료 할인
등
에 대한 실무적 간편법

실무적 간편법으로, 리스이용자는 코로나19의 직접적인 결과로 발생한 임차료 할인 등이 리스변경에 해당하는지 평가하지 않을 수 있습니다. 이러한 선택을 한 리스이용자는 임차료 할인 등으로 인한 리스료 변동을 그러한 변동이 리스변경이 아닐 경우에이 기준서가 규정하는 방식과 일관되게 회계처리하여야 합니다.
해
당
기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 기업회계기준서 제1109호 '금융상품', 제1039호 '금융상품: 인식과 측정', 제1107호 '금융상품: 공시', 제1104호 ‘보험계약’ 및 제1116호 ‘리스’ 개정 - 이자율지표 개혁(2단계 개정)

이자율지표개혁과 관련하여 상각후원가로 측정되는 금융상품의 이자율지표대체시 장부금액이 아닌 유효이자율을 조정하고, 위험회피관계에서 이자율지표대체가 발생한 경우에도 중단없이 위험회피회계를 계속할 수 있도록 하는 등의 예외규정을 포함하고 있습니다.
해
당
기준서의 개정이 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

2.1.2 회사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

(1) 기업회계기준서 제1103호 '사업결합' 개정 - 개념체계의 인용

인식할 자산과 부채의 정의를 개정된 재
무보
고를 위한 개념체계를 참조하도록 개정되었으나, 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 및 해석서 제2121호 '부담금'의 적용범위에 포함되는 부채 및 우발부채에 대해서는 해당 기준서를 적용하도록 예외를 추가하고, 우발자산이 취득일에 인식되지 않는다는 점을 명확히 하였습니다. 동 개정사항은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다.
회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

(2) 기업회계기준서 제1016호 '유형자산' 개정 - 의도한 사용 전의 매각금액

기업이 자산을 의도한 방식으로 사용하기 전에 생산된 품목의 판매에서 발생하는 수익을 생산원가와 함께 당기손익으로 인식하도록 요구하며, 유형자산의 취득원가에서차감하는 것을 금지하고 있습니다. 동 개정사항은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다.
회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을것으로 예상하고 있습니다.

(3) 기업회계기준서 제1037호 '충당부채, 우발부채 및 우발자산' 개정 - 손실부담계약: 계약이행원가

손실부담계약을 식별할 때 계약이행원가의 범위를 계약 이행을 위한 증분원가와 계약 이행에 직접 관련되는 다른 원가의 배분이라는 점을 명확히 하였습니다. 동 개정사항은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다.
회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다. 

(4) 한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020

한국채택국제회계기준 연차개선 2018-2020은 2022년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다.
회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

·기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초 채택’: 최초채택기업인 종속기업

·기업회계기준서 제1109호 '금융상품’: 금융부채 제거 목적의 10% 테스트 관련 수수료

·기업회계기준서 제1116호 '리스’: 리스 인센티브

·기업회계기준서 제1041호 '농립어업’: 공정가치 측정

(5) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류

보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한,부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2023년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다.
회사는 동 개정으로 인한 재무제표의 영향을 검토 중에 있습니다.

(6)
기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 -
2021년 6월 30일 후에도 제공되는 코로나19 관련 임차료 할인 등

코로나19의 직접적인 결과로 발생한 임차료 할인 등(rent concession)이 리스변경에 해당하는지 평가하지 않을 수 있도록 하는 실무적 간편법의 적용대상이 2022년 6월 30일 이전에 지급하여야 할 리스료에 영향을 미치는 리스료 감면으로 확대되었습니다.
리스이용자는 비슷한 상황에서 특성이 비슷한 계약에 실무적 간편법을 일관되게 적용해야 합니다.
동개정사항은 2021년 4월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기도입이 가능합니다. 회사는 동 개정으로 인해 재무제표에 중요한 영향은 없을 것으로 예상하고 있습니다.

2.2
회계정책

분기재무제표의
작성에 적용된 유의적 회계정책과 계산방법은 주석 2.1.1에서 설명하는
제

ㆍ
개정 기준서
의 적용으로 인한 변경 및 아래 문단에서 설명하는 사항을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계정책이나 계산방법과 동일합니다.

2.2.1 법인세비용

중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다. 

3. 중요한 회계추정 및 가정

회사는 미래에 대하여 추정 및 가정을 하고 있습니다.
추정 및 가정은 지속적으로 평가되며, 과거 경험과 현재의 상황에서
합리적으로 예측가능한 미래의 사건과 같은 다른 요소들을 고려하여 이루어집니다. 이러한 회계추정은 실제 결과와 다를 수도 있습니다.

분기재무제표
작성시 사용된
중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된추정의 방법
을
제외하고는 전기 재무제표 작성
에
적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.

4. 금융상품 공정가치

4.1 금융상품 종류별 공정가치

금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기말

전기말

장부금액

공정가치

장부금액

공정가치

금융자산

현금및현금성자산
7,877,513,885
7,877,513,885
9,846,163,213
9,846,163,213

매출채권
12,039,563
12,039,563
175,202,500
175,202,500

단기기타채권
61,969,843
61,969,843
218,747,070
218,747,070

기타유동금융자산
29,760,000
29,760,000
39,760,000
39,760,000

기타비유동금융자산
78,755,280
78,755,280
78,517,244
78,517,244

소계
8,060,038,571
8,060,038,571
10,358,390,027
10,358,390,027

금융부채

매입채무 및 기타채무
575,370,254
575,370,254
737,611,068
737,611,068

차입금
3,675,634,671
3,675,634,671
3,523,560,559
3,523,560,559

당기손익-공정가치측정금융부채
7,729,070,730
7,729,070,730
7,844,195,655
7,844,195,655

소계
11,980,075,655
11,980,075,655
12,105,367,282
12,105,367,282

4.2 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)

공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

당분기말

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 측정 금융부채

-
-
7,729,070,730
7,729,070,730

(단위 : 원)

전기말

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 측정 금융부채

-
-
7,844,195,655
7,844,195,655

4.3 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

회사는 공정가치 서열체계의 수
준 간 이동을
이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜
에 인식합니다.

각 공정가치 서열체계의 수준 간 이동 내역은 다음과 같습니다.

(1) 반복적인 측정치의 수준 1과 수준 2간의 이동 내역

당분기 중 수준 1과 수준 2간의 대체는 없습니다.

(2) 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역

(단위 : 원)

금융부채
당분기
전분기

기초
7,844,195,655
13,708,352,819

평가(당기손익)
(115,124,925)
1,618,713,494

기말
7,729,070,730
15,327,066,313

4.4 수준3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가과정

회사의 재무부서는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 위해 외부전문가
의 평가를 활용하고 있으며,
이러한 공정가치 측정치는 수준3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 외부전문가의 공정가치 평가과정 및 그 결과는 재무담당이사와 협의됩니다.

(1) 공정가치 산정에 사용된 가치평가기법

금융상품의 가치를 산정하는데 사용한 가치평가기법은 다음과 같습니다.

­
내재파생상품의 평가 : 이항모형

(2) 투

입변수와 공정가치와의 관계

수준 3으로 분류된 금융상품의 공정가치 측정에 사용된 유의적이고 관측할 수 없는 투입변수의 양적 정보는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분

당분기말

공정가치

관측할 수 없는 투입변수

투입변수

민감도

당기손익-공정가치측정 금융부채
7,729,070,730
변동성
48.9%
변동성 5% 상승시 공정가치 412백만원 상승, 5% 하락시 공정가치 364백만원 하락

무위험할인율
2.0%
무위험이자율 0.2% 상승시 공정가치 16백만원 상승, 
0.2% 하락시 16백만원 하락

(단위 : 원)

구분

전기말

공정가치

관측할 수 없는 투입변수

투입변수

민감도

당기손익-공정가치측정 금융부채
7,844,195,655
변동성
51.1%
변동성 5% 상승시 공정가치 394백만원 상승, 5% 하락시 공정가치 403백만원 하락

무위험할인율
1.7%
무위험이자율 0.2% 상승시 공정가치 15백만원 상승, 
0.2% 하락시 13백만원 하락

(3)

거래일 평가손익

회사가 관측 가능한 시장자료에 기초하지 않은 투입변수를 이용하여 파생금융상품의공정가치를 평가하는 경우, 동 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격이 다르다면 금융상품의 공정가치는 거래가격으로 인식합니다. 이때 평가기법에 의해 산출된 공정가치와 거래가격의 차이는 즉시 손익으로 인식하지 않고 이연하여 인식하며, 동 차이는 금융상품의 만기동안 유효이자율로 상각하고, 평가기법의 요소가 시장에서 관측 가능해지는 경우 이연되
고 있는 잔액을 즉시 손익으로 모두 인식합니다.

이와 관련
하여
당분기 및 전분기
에 이연되고 있는 총 차이금액 및 그 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분
당분기
전분기

⑴
기초

(1,145,988,118)
876,257,545

⑵ 신규 발생
-
-

⑶
기중 증감
(①+②)

11,925,274
(15,237,296)

① 상각
11,925,274
(15,237,296)

② 청산
-
-

⑷
기말

(⑴+
⑵+⑶)

(1,134,062,844)
861,020,249

5. 현금및현금성자산

 
회사의 당분기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말

전기말

단기은행예치금(*)

7,877,513,885
9,846,163,213

(*)
단기은행예치금은 보통예금 및 취득일 현재 만기가 3개월 이내에 도래하는 정기예금 등을 포함하고 있습니다.

당분기말 현금및현금성자산에는 국책연구과제와 관련하여 사용목적의 제한이 있는 정부보조금
26,516천원(전기말 437,314천원)이 포함되어 있습니다.

6.
매출채권 및 단기기타채권

회사의 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 단기기타채권의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말

전기말

채권액
대손충당금
장부금액
채권액
대손충당금
장부금액

매출채권
12,039,563
-
12,039,563
175,202,500
-
175,202,500

미수금
62,569,843
(600,000)
61,969,843
219,347,070
(600,000)
218,747,070

합 계
74,609,406
(600,000)
74,009,406
394,549,570
(600,000)
393,949,570

7. 기타금융자산

회사의 당분기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

임차보증금
29,760,000
63,635,280
39,760,000
63,397,244

기타보증금
-
15,120,000
-
15,120,000

합 계
29,760,000
78,755,280
39,760,000
78,517,244

8. 기타자산

회사의 당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

선급금
12,614,295
58,556,717
5,420,383
51,711,605

선급비용
21,094,845
-
22,430,890
-

당기법인세자산
7,446,370
-
6,130,270
-

합 계
41,155,510
58,556,717
33,981,543
51,711,605

9. 유형자산

 
(1) 유형자산의 내역

(단위 : 원)

당분기말
취득원가
감가상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
85,929,200
(47,955,618)
-
37,973,582

공구와기구
4,300,000
(4,298,000)
-
2,000

비품
1,334,032,227
(330,975,568)
(381,645,066)
621,411,593

시설장치
116,490,000
(61,685,524)
-
54,804,476

합 계
1,540,751,427
(444,914,710)
(381,645,066)
714,191,651

(단위 : 원)

전기말
취득원가
감가상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
85,929,200
(45,015,108)
-
40,914,092

공구와기구
4,300,000
(4,298,000)
-
2,000

비품
1,067,623,907
(276,660,825)
(392,928,178)
398,034,904

시설장치
116,490,000
(56,001,349)
-
60,488,651

합 계
1,274,343,107
(381,975,282)
(392,928,178)
499,439,647

(2) 유형자산의 변동

(단위 : 원)

당분기
차량운반구
공구와기구
비품
시설장치
합계

기초
40,914,092
2,000
398,034,904
60,488,651
499,439,647

증가 :

취득
-
-
266,408,320
-
266,408,320

국고보조금
-
-
(10,535,282)
-
(10,535,282)

감소 :

감가상각
(2,940,510)
-
(32,496,349)
(5,684,175)
(41,121,034)

당분기말
37,973,582
2,000
621,411,593
54,804,476
714,191,651

(단위 : 원)

전분기
차량운반구
공구와기구
비품
시설장치
합계

기초
52,676,132
2,000
337,918,847
83,226,651
473,823,630

증가 :

취득
-
-
34,652,727
-
34,652,727

감소 :

감가상각
(2,940,510)
-
(20,967,116)
(5,684,502)
(29,592,128)

기말
49,735,622
2,000
351,604,458
77,542,149
478,884,229

(3) 회사의 감가상각비는 포괄손익계산서상 판매비와관리비 및 경상연구개발비에 포함되어 있습니다.

10. 리스

(1) 재무상태표에 인식된 금액

리스와 관련하여 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

사용권자산

부동산
240,446,656
258,058,391

합 계
240,446,656
258,058,391

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

리스부채

유동
77,421,388
77,421,388

비유동
166,531,364
182,131,665

합 계
243,952,752
259,553,053

(2) 사용권자산의 변동

(단위 : 원)

구 분
당분기
전분기

기초
258,058,391
328,505,335

상각
(17,611,735)
(17,611,736)

기말
240,446,656
310,893,599

(3) 손익계산서에 인식된 금액

리스와 관련하여 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

사용권자산의 감가상각비

17,611,735
17,611,736

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)

4,499,699
5,552,265

단기리스료(매출원가 및 판매비와 관리비에 포함)

12,868,000
7,038,179

단기리스가 아닌 소액자산 리스료(판매비와 관리비에 포함)

1,899,448
2,554,448

당분기 중 리스의 총 현금유
출
은
34,867천원(
전분기:

29,693천원
)입니다.

11. 무형자산

(1) 무형자산의 내역

(단위 : 원)

당분기말
취득원가
감가상각누계액
손상차손누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
152,895,112
(28,612,602)
(21,069,720)
(7,654,507)
95,558,283

소프트웨어
52,492,150
(14,994,993)
-
-
37,497,157

합 계
205,387,262
(43,607,595)
(21,069,720)
(7,654,507)
133,055,440

(단위 : 원)

전기말
취득원가
감가상각누계액
손상차손누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
135,745,242
(23,120,137)
(21,069,720)
(7,105,370)
84,450,015

소프트웨어
41,404,150
(12,739,992)
-
-
28,664,158

합 계
177,149,392
(35,860,129)
(21,069,720)
(7,105,370)
113,114,173

(2) 무형자산의 변동 내역

(단위 : 원)

당분기
산업재산권
소프트웨어
합계

기초
84,450,015
28,664,158
113,114,173

증가 :

개별취득(*)
17,149,870
11,088,000
28,237,870

정부보조금(*)
(971,755)
-
(971,755)

감소 :

상각
(5,069,847)
(2,255,001)
(7,324,848)

기말
95,558,283
37,497,157
133,055,440

(*) 당분기 산업재산권 취
득금액 중
17,150천원
과 정부보조금
972천원
은 선급금에서 대체된 금액입니다.

(단위 : 원)

전분기
산업재산권
소프트웨어
합계

기초
31,771,676
21,762,755
53,534,431

증가 :

개별취득(*)
25,777,820
160,800
25,938,620

정부보조금(*)
(2,658,125)
-
(2,658,125)

감소 :

상각
(2,285,357)
(1,428,677)
(3,714,034)

기말
52,606,014
20,494,878
73,100,892

(*) 전분기 산업재산권 취
득금액 중
25,778천원
과 정부보조금
2,658천원
은 선급금에서 대체된 금액입니다.

(3) 무형자산상각비는 포괄손익계산서상 판매비와 관리비에 포함되어 있습니다.

12. 정부보조금

당분기
중 정부과제와
관련하여 수령한 정부보조금 금액은 58,206천원(전분기:375,485천원)이며, 미지급금(장기미지급 포함) 계상 5,837천원(전분기:10,388천원),경상연구개발비 등 차감 52,360천원(전분기:179,742천원), 선수금 8천원(전분기:185,354천원)
으로 계상되었습니다.

13. 매입채무 및 기타채무

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

매입채무
4,162,777
-
4,162,777
-

미지급금
269,145,259
102,063,834
441,194,536
102,063,834

미지급비용
199,998,384
-
190,189,921
-

합 계
473,306,420
102,063,834
635,547,234
102,063,834

매입채무에 제공된 담보는 없으며
일반적으로 30일 이내에 지급됩니다.
매입채무 및미지급금, 미지급비용은 거래기간이 단기이므로 장부금액과 공정가치가 동일한 것으로 간주됩니다.

14. 차입금

(1) 차입금 장부금액의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

상각후원가측정금융부채
-
3,675,634,671
-
3,523,560,559

합 계
-
3,675,634,671
-
3,523,560,559

(단위 : 원)

구분
차입처
발행일
상환청구
가능일
최저배당율
상환시 
보장수익율
금액

당분기말
전기말

6차
엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 외
2020-09-10
발행일로부터 3년이 경과한 날
발행가의 1%
연복리 8%
3,675,634,671
3,523,560,559

합 계
3,675,634,671
3,523,560,559

회사는 발행시점에 전환상환우선주 주계약의 공정가치와 내재파생상품의 공정가치를 구분하여 각각 차입금과 당기손익-공정가치측정부채로 계상하였습니다.

(2)
당분기말과 전기말
현재 전환상환우선주의 주요조건은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
6차

차입처
엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 등

발행일
2020-09-10

우선주 발행주식수
185,157주

1주당 발행가액
50,774

인수총액
9,401,161,518

대상주식수(*2)
370,314주

전환권행사가액(*2)
25,387

전환에 관한 사항
발행시~10년

상환에 관한 사항
발행일로부터 3년~10년

조기상환시 이율
8.00%

행사여부
2020-09-29 일부 전환(*1)

전환 조건
발행일로부터 10년이 경과하거나 그 기간 동안 투자자의 전환청구가 있는 경우 그 10년이 되는 다음날 또는 전환청구가 있는 날부터 보통주로 전환되며, 전환비율은 원칙적으로 우선주 대 보통주의 비율을 1대 1로 하며, 아래와 같은 Re-fixing 조항을 포함합니다.

1) 유상증자를 실시하거나, 주식 관련 권리를 발행하거나, 회사합병 등을진행하거나 하는 경우로서 1주당 발행가격, 처분가격, 합병가격, 전환가격, 행사가격, 양도가격 등 거래의 대가가 전환가격을 하회하는 경우 전환가격을 1주당 거래대가로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
2) 경영권변경을 수반하는 거래활동이 있는 경우, 1주당 거래대가의 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회 하는 경우, 전환가격을 거래단가 등의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
3) 상장시 공모가격을 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회하는 경우, 전환가격을 공모가격의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
4) 주식의 분할, 병합, 무상증자, 자본의 감소 등으로 전환가격을 조정하지 아니하면 직전의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”와 해당 사건 직후의 “전환청구권 행사로 본건 우선주의 주주가 취득하게 되는 보통주식 수량 / 발행주식총수”가 달라지는 사건이 발생한 경우에는, 해당 사건 전후의 두 수치가 동일하게 유지되도록 전환가격을 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정
5) 분할 또는 합병 등이 이루어지는 경우에는 그 사유가 발생하기 전에 본건 우선주가 보통주식으로 전환되었다면 받을 수 있었던 대가가 본건우선주로서 받을 수 있는 대가 보다 큰 경우, 보통주식으로 전환되었다면 받을 수 있었던 대가를 받도록 전환가격을 조정

투자금 
반환조건

1) 회사 또는 이해관계인의 진술 및 보장이 허위 또는 부정확하게 되었다는 점이 밝혀진 경우

2) 회사 또는 이해관계인이 본 계약을 위반한 경우

3) 회사 또는 이해관계인이 거래종결 후 상법, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 등의 법률을 위반하여 본 계약을 성실히 이행할 수 없는 경우

4) 회사,이해관계인 또는 임직원이 상호 또는 제3자와의 분쟁 등으로 피투자기업의 사업추진이 불가능 할 경우

5) 회사가 투자자에게 제출한 사업계획서상의 내용이 사실과 상이한 사항이 발견되어 사업계획 실현이 불가능하다고 투자자가 판단할 경우

(*1) 2020년 9월 10일에 발행한 6회차 전환상환우선주의 경우, 전체 발행분(대상 주식수) 370,314주 중 39,390주는 2020년 9월 29일에 보통주로 전환되었으며, 그 외 330,924주는 2021년 3월 31일 기준 전환상환우선주로 보유하고 있습니다.

(*2) 2020년 9월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 실행됨에 따라, 전환권 행사가액이 기존의 50%로 감소하였으며, 대상주식수가 기존의 2배로 증가하였습니다.

15. 당기손익-공정가치측정금융부채

(1) 당기손익-공정가치측정금융부채의 내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

당기손익-공정가치측정금융부채
-
7,729,070,730
-
7,844,195,655

합 계
-
7,729,070,730
-
7,844,195,655

(2) 당기손익-공정가치측정금융부채에서 발생한 손익은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기

전분기

당기손익-공정가치측정금융부채평가이익(손실)
115,124,925
(1,618,713,494)

16. 복구충당부채

복구충당부채의 당분기 및 전분기의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기
전분기

기초
28,955,563
27,074,411

증가
490,366
458,508

분기말
29,445,929
27,532,919

17. 기타부채

기타부채의 내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

유동
유동

선수금
23,149,710
426,952,246

예수금
44,482,910
53,088,440

합 계
67,632,620
480,040,686

18. 순확정급여부채

(1) 회사의 보고기간말 현재 순확정급여부채 산정 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기말

전기말

기금이 적립되지 않은 확정급여채무의 현재가치

797,638,089
697,785,749

재무상태표상 순확정급여부채

797,638,089
697,785,749

(2) 당분기와 전분기 중 포괄손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기
전분기

당기근무원가
102,008,045
70,243,643

순이자원가
1,953,870
854,002

합 계
103,961,915
71,097,645

(3) 당분기 및 전분기 중 확정급여채무의 변동 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

기초금액

697,785,749
448,222,776

당기근무원가

102,008,045
70,243,643

이자비용

1,953,870
854,002

제도에서의 지급액:

- 급여의 지급

(4,109,575)
(5,282,131)

보고기간말 금액

797,638,089
514,038,290

19. 장기종업원급여부채

장기종업원급여부채 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말

전기말

장기종업원급여부채

24,190,413
18,970,042

20.
자본금

자본금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

구 분
당분기말
전기말

발행할 주식의 총수
100,000,000
100,000,000

1주의 금액
500
500

발행한 보통주 주식수
3,981,997
3,981,997

자본금
1,990,998,500
1,990,998,500

당분기말 현재 발행주식수 중 상법에 의하여 의결권이 제한되어 있는 주식은 없습니다.

2
1.
기타자본

(1) 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당분기말
전기말

주식선택권
1,468,487,439
1,037,036,880

우리사주조합출연분
713,786,913
713,786,913

합 계
2,182,274,352
1,750,823,793

(2) 당분기말 현재 주식선택권의 내역은 다음과 같습니다.

구 분
2019.10.11 부여분
2020.07.28 부여분

기초 자산
회사의 보통주
회사의 보통주

주식기준보상 유형
주식결제형
주식결제형

발행할 주식수(*)
60,276 주
210,000 주

가득요건
부여일로부터 2년동안 재직
부여일로부터 2년동안 재직

행사기간
행사가능일로부터 5년간
행사가능일로부터 5년간

행사가격(*)
2,500 원
14,000 원

부여일의 공정가치
12,316 원
12,968 원

1) 주식선택권의 공정가치는 이항모형을 적용하여 산출하였습니다.

2) 각 발행시점에 주식선택권의 평가시 적용한 주요 변수는 다음과 같습니다.

구 분
2019.10.11 부여분
2020.07.28 부여분

부여일의 주식가격(*)
14,549 원
21,392 원

행사가격(*)
2,500 원
14,000 원

주가변동성
36.63%
50.04%

무위험이자율
1.27%
0.53%

기대만기
7년
7년

3)
당분기 및 전분기 중
주식선택권 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

당분기
부여한 주식수(*)
금액

기초
부여
소멸
당분기말
기초
증가
당분기말

2019.10.11
60,276
-
-
60,276
455,075,673
91,040,559
546,116,232

2020.07.28
210,000
-
-
210,000
581,961,207
340,410,000
922,371,207

합 계
270,276
-
-
270,276
1,037,036,880
431,450,559
1,468,487,439

(단위 : 주, 원)

전분기
부여한 주식수(*)
금액

기초
부여
소멸
당분기말
기초
증가
당분기말

2019.10.11
60,276
-
-
60,276
83,388,295
92,921,845
176,310,140

(*) 전기 중 무상증자를 반영한 주식가격 및 행사가격입니다.

(3) 우리사주조합 출연분

당분기말에 존재한 우리사주조합 출연분 관련 주식기준보상계약

(단위 : 원)

구 분
금 액

부여일(2019.06.01)
1,226,527,771

감소: 무상증자(2020.09.28)
(512,740,858)

분기말
713,786,913

2019년 6월 대주주가 보유하였던 회사의 주식 49,399주를 직원이 무상수령할 수 있도록 우리사주조합에
출연하였습니다.
회사는 주식기준보상 회계처리를 적용하여 주식의 공정가치에 근거
하여
1,227백만원
을 비용으
로 인식하고, 자본항목으로 계상하였습니다. 전기 중 동 자본항목을 무상증자의 재원으로 사용함에 따라 513백만원이 감소하였습니다.
출연일 현재 주식의 공정가치는 이항모형을 통해 24,829원으로 산정되었습니다.

22. 판매비와 관리비

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

급여
338,289,036
50,361,406

퇴직급여
31,049,234
23,232,257

복리후생비
130,628,256
78,440,994

여비교통비
7,993,621
5,748,121

세금과공과금
5,090,140
3,774,220

감가상각비
33,577,059
32,399,660

지급임차료
14,767,448
2,862,627

차량유지비
4,264,167
7,173,355

경상연구개발비
1,263,396,336
776,164,473

소모품비
9,871,358
3,796,062

지급수수료
116,635,280
38,868,931

광고선전비
7,300,000
-

건물관리비
10,411,380
8,008,234

무형자산상각비
7,324,848
3,714,034

주식보상비용(*)
103,744,000
-

기타
15,316,565
8,529,176

합 계
2,099,658,728
1,043,073,550

(*) 주식보상비용 중 연구개발인력에 대한 금액은 경상연구개발비로 계상하고 있습니다. 당분기 주식보상비용에서 경상연구개발비로 대
체된 금액
은
327백만원
(전분기:93백만원) 입니다.

23. 기타수익과 기타비용

(1) 기타수익

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

잡이익
56,213,638
200,734

(2) 기타비용

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

잡손실
441,691
16,687

24. 금융수익과 금융원가

(1) 금융수익

(단위 : 원)

금 융 수 익

당분기

전분기

이자수익
8,793,110
14,046,922

당기손익-공정가치측정금융부채평가이익
115,124,925
-

합 계
123,918,035
14,046,922

(2) 금융원가

(단위 : 원)

금 융 원 가

당분기

전분기

리스부채 이자비용
4,499,699
5,552,265

당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용
152,074,112
243,371,104

복구충당부채 현재가치할인차금
490,366
458,508

당기손익-공정가치측정금융부채평가손실
-
1,618,713,494

외환차이
775,500
308,680

합 계
157,839,677
1,868,404,051

25.
법인세비용

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간
유효
법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 2021년 12월 31일로 종료하는 회계연도
의 예상
가중
평균 연간
유효
법인세
율은 0%(2020년 3월 31일로 종료하는

중간
기간

에 대한
가중평균 연간유효
법인세율: 0%)입니다. 

26. 주당순손실

(1) 기본주당손실

1) 기본주당손실

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

보통주분기순손실
(2,050,964,482)
(2,676,684,103)

가중평균 유통보통주식수
3,981,997
2,753,330

기본주당순이익
(515)
(972)

2) 가중평균유통보통주식수

(단위 : 주)

구 분
당분기
전분기

기초
3,981,997
2,753,330

기말
3,981,997
2,753,330

(2) 희석주당순손실

희석주당순손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기와 전분기 중 회사는 반희석효과로 인하여 희석주당순손실과 기본주당순손실이 동일합니다.

당분기 중 희석주당순손실을 계산할 때 고려하지 않았지만, 향후 희석효과가 발생할 가능성이 있는 잠재적보통주의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
행사기간
행사가격
발행될 보통주식수

1차 주식선택권
2021.10.12 ~ 2026.10.11
2,500
60,276

2차 주식선택권
2022.07.28 ~ 2027.07.28
14,000
210,000

전환상환우선주
전환청구시
25,387
330,924

27. 영업으로부터 창출된 현금흐름

(1) 당분기 및 전분기 중 영업활동현금흐름 조정내역 및 영업활동으로 인한 자산부채의 변동은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

분기순손실
(2,050,964,482)
(2,676,684,103)

조정내역
639,836,604
2,071,240,175

이자비용
157,064,177
249,381,877

감가상각비
58,732,769
47,203,864

무형자산상각비
7,324,848
3,714,034

공정가치측정금융부채평가손실
-
1,618,713,494

주식보상비용
431,450,559
92,921,845

퇴직급여
103,961,915
71,097,645

장기종업원급여
5,220,371
2,254,338

이자수익
(8,793,110)
(14,046,922)

공정가치측정금융부채평가이익
(115,124,925)
-

영업활동으로 인한 자산부채의 변동
(278,176,478)
(194,194,765)

매출채권의 감소(증가)
163,162,936
(136,000,000)

미수금의 감소
167,312,509
56,571,430

선급금의 감소(증가)
(7,193,912)
697,793

선급비용의 감소(증가)
1,336,045
(3,368,288)

매입채무의 감소
-
(62,868,627)

미지급금의 증가(감소)
(196,084,878)
154,985,793

예수금의 증가(감소)
(8,605,530)
54,730

부가세예수금의 감소
-
(24,697,129)

선수금의 감소
(403,802,536)
(108,617,002)

미지급비용의 증가(감소)
5,698,888
(65,017,356)

선수수익의 감소
-
(653,978)

퇴직금의 지급
-
(5,282,131)

합 계
(1,689,304,356)
(799,638,693)

(2) 현금의 유입.유출이 없는 거래 중 중요한 사항

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

장기미지급금의 유동성대체
-
54,923,303

리스부채 유동성대체
15,600,301
14,547,735

비품구입으로 인한 미지급금
10,860,000
-

선급금 유동성대체
-
29,038,710

무형자산 구입 관련 선급금 대체
16,178,115
23,119,695

28. 우발상황 및 약정사항

당분기말 현재 회사가 담보로 제공한 자산은 없으며, 회사가 타인으로부터 제공받은 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

제공자

보증한도
보증잔액
보증내용

서울보증보험
2,091,466,000
2,091,466,000
이행하자 및 이행 선금급 보험

또한, 상기와 관련하여 대표이사로부
터 연대보증(
1,990백만원)
을 제공받고 있습니 다.

29. 특수관계자 등

(1) 당분기말과 전기말 현재 회사의 지배기업은 없으며, 회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.

구 분

당분기말

전기말

최대주주 및 대표이사
최우식
최우식

유의적인 영향력을 행사하는 주주(*1)
LB유망벤처산업펀드
LB유망벤처산업펀드

엠포드-하랑AI신기술투자조합1호
엠포드-하랑AI신기술투자조합1호

아주좋은기술금융펀드
아주좋은기술금융펀드

2014KIF-아주IT전문투자조합
2014KIF-아주IT전문투자조합

아주디지털 콘텐츠투자조합
아주디지털 콘텐츠투자조합

신용보증기금
신용보증기금

기타특수관계자(*2)
(재)정석연구재단
(재)정석연구재단

휴아인의원 ((재)정석연구재단 산하 의원)
휴아인의원 ((재)정석연구재단 산하 의원)

주요 경영진
주요 경영진

(*1) 이사선임권을 보유하고 있어 회사에 유의적인 영향력을 행사하는 주주를 특수관계자로 구분하였습니다.

(*2) 최대주주가 대표이사인 재단과 그 소속병원, 회사의 주요경영진을 기타특수관계자로 구분하였습니다.

(
2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 거래 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
회사명
당분기
전분기

당기손익-공정가치측정금융부채평가손익
이자비용
당기손익-공정가치측정금융부채평가손익
이자비용

유의적인
영향력을
행사하는
주주
LB유망벤처산업펀드
-
-
(340,258,404)
(68,089,130)

엠포드-하랑AI신기술투자조합1호
100,052,968
(132,164,831)
-
-

아주좋은기술금융펀드
-
-
(174,953,194)
(23,156,744)

2014KIF-아주IT전문투자조합
-
-
(174,953,194)
(23,156,744)

아주디지털 콘텐츠투자조합
-
-
(174,953,194)
(23,156,744)

신용보증기금
-
-
(24,033,221)
(1,970,852)

합 계
100,052,968
(132,164,831)
(889,151,207)
(139,530,214)

(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
회사명
당분기말
전기말

당기손익-공정가치측정금융부채
차입금
당기손익-공정가치측정금융부채
차입금

유의적인
영향력을
 행사하는
주주
엠포드-하랑AI신기술투자조합1호
6,717,194,105
3,194,426,912
6,817,247,073
3,062,262,081

합 계
6,717,194,105
3,194,426,912
6,817,247,073
3,062,262,081

(4) 지급보증 및 담보제공
당분기 말 현재 회사가 특수관계자의 자금조달 등을 위해 제공하고 있는 지급보증 및담보의 내역은 없으며,
대표이사로부터 이행하자 및 이행선급금 보험과 관련하여 연대보증(
1,990백만원
)을 제
공받고 있습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상

회사의 당분기 및 전분기 중 주요 경영진(등기 및 비등기)에 대한 보상을 위해 비용으로 반영된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당분기

전분기

급여 및 기타 단기종업원 급여

152,179,860
151,814,860

퇴직급여

11,222,384
21,513,370

주식기준보상

165,606,559
92,921,845

합 계

329,008,803
266,250,075

30.

영업부문 정보

(1) 회사는 부문에 배부될 자원에 대한 의사결정을 하고 부문의 성과를 평가하기 위하여 최고 영업의사결정자가 주기적으로 검토하는 내부보고 자료에 기초하여 부문을구분하고 있습니다. 회사는 당분기 보고기간종료일 현재 인공지능 의료영상판독솔루션개발의 단일부분으로 구성되어 있습니다.

(2) 회사의 주요 고객에 대한 의존도는 다음과 같습니다.

당분기와 전분기 중 회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부 고객과 관련된 정보는다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

매출액

당분기

전분기

고객1
-
418,261,818

고객2
27,000,000
-

31.
고객과의 계약에서 생기는 수익 

(1) 회사가 당분기 중 수익으로 인식한 금액은 전액 외부고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 회사는 다음의 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다.

(단위 : 원)

당분기

라이선스
(접근권) 제공
교육용 콘텐츠 제작
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
-
27,000,000
27,000,000

기간에 걸쳐 인식
7,177,241
-
7,177,241

합 계
7,177,241
27,000,000
34,177,241

(3) 당분기말 현재 고객과의 계약에서 생기는 수익과 관련하여 회사가 인식하고 있는계약부채는 11,192천원입니다.

6. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항

(
1)
재무제표 재작성사유, 내용 및 재무제표에 미치는 영향

(가) 한
국채택국제회계기준의 적용

회사의 한국채택국제회계기준으로의 전환일은 2018년 1월 1일이며, 한국채택국제회계기준 채택일은 2019년 1월 1일입니다.

회사의 재무제표는 기업회계기준서 제1101호(한국채택국제회계기준의 최초채택)에 따라 한국채택국제회계기준의 완전한 소급적용이 아닌 관련 의무적 예외항목을 적용하였습니다.

한국채택국제회계기준 전환일의 한국채택국제회계기준에 따른 추정치는 기존의 추정에 오류가 있었다는 객관적인 증거가 없는 한 동일한 시점에 과거 회계기준에 따라추정된 추정치(회계정책의 차이조정 반영 후)와 일관성 있게 작성되었습니다.

(나) 과거회계기준으로부터 한국채택국제회계기준으로의 전환에 따른 조정

1) 2018년 1월 1일(전환일) 현재 재무상태에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분

총자산

총부채

총자본

과거회계기준

2,758,092

2,428,917

329,175

[조정사항]

전환상환우선주(주1)

-

3,026,498

(3,026,498)

유형자산(주2)

19,159

-

19,159

순확정급여채무(주3)

-

92,638

(92,638)

임차보증금(주4)

(888)

-

(888)

사용권자산(주4)

104,344

-

104,344

리스부채(주4)

-

103,455

(103,455)

국고보조금 선수수익등 대체(주5)

45,000

45,000

-

조정액 합계

167,614

3,267,591

(3,099,977)

한국채택국제회계기준

2,925,705

5,696,508

(2,770,802)

주1) 전환상환우선주를 당기손익-공정가치측정 금융부채로 분류하였습니다.

주2) 유형자산의 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경하였습니다.

주3) 순확정급여채무를 예측단위적립방식에 따라 평가하였습니다.

주4) 사용권 자산 및 리스부채를 계상하였습니다.

주5) 국고보조금을 선수수익 등으로 대체하였습니다.

2) 2018년 12월 31일 현재 재무상태 및 동일로 종료되는 회계기간의 경영성과에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분

총자산

총부채

총자본

당기순이익

총포괄손익

과거회계기준

7,253,877

1,585,072

5,668,805

(1,943,943)

(1,943,943)

[조정사항]

전환상환우선주(주1)

-

15,425,172

(15,425,172)

(5,115,101)

(5,115,101)

유형자산(주2)

38,258

-

38,258

24,684

24,684

순확정급여채무(주3)

-

63,465

(63,465)

16,748

29,173

임차보증금(주4)

(3,458)

-

(3,458)

-

-

사용권자산(주4)

267,855

-

267,855

(1,811)

(1,811)

리스부채(주4)

-

248,127

(248,127)

(12,819)

(12,819)

국고보조금 선수수익등 대체(주5)

484

484

-

-

-

기타포괄손익-공정가치평가손익(주6)

780,000

-

780,000

171,600

780,000

복구충당부채(주7)

-

25,315

(25,315)

-

-

조정액 합계

1,083,139

15,762,563

(14,679,423)

(4,916,699)

(4,295,873)

한국채택국제회계기준

8,337,017

17,347,635

(9,010,618)

(6,860,641)

(6,239,816)

주1) 전환상환우선주를 당기손익-공정가치측정 금융부채로 분류하였습니다.

주2) 유형자산의 감가상각방법을 정률법에서 정액법으로 변경하였습니다.

주3) 순확정급여채무를 예측단위적립방식에 따라 평가하였습니다.

주4) 사용권 자산 및 리스부채를 계상하였습니다.

주5) 국고보조금을 선수수익 등으로 대체하였습니다.

주6) 지분상품을 기타포괄손익-공정가치평가손익으로 평가하였습니다.

주7) 임차 중인 자산에 대하여 복구충당부채를 설정하였습니다.

(다) 재무제표 재작성

전환상환우선주 및 주식기준보상의 회계처리 오류 등이 2020년(제13기)에 발견됐으며, 비교표시된 2019년(제12기) 재무상태표, 포괄손익계산서, 자본변동표는 이러한 수정사항을 소급 반영하여 재작성되었습니다. 이로 인한 수정내역은 다음과 같습니다.

1) 재무상태표

(단위 : 원)

구분
제12기말 수정전
수정금액
제12기말 수정후
제12기초 수정전
수정금액
제12기초 수정후

유동자산
4,897,420,824
-
4,897,420,824
6,927,925,678
-
6,927,925,678

비유동자산
935,437,363
-
935,437,363
1,409,091,020
-
1,409,091,020

자산총계
5,832,858,187
-
5,832,858,187
8,337,016,698
-
8,337,016,698

유동부채
6,989,430,398
5,742,326,124
12,731,756,522
1,186,913,316
-
1,186,913,316

상각후원가측정금융부채(유동)(주1)
-
2,169,590,922
2,169,590,922
-
-
-

당기손익-공정가치측정금융부채(유동)(주2)
5,710,596,375
3,572,735,202
9,283,331,577
-
-
-

기타
1,278,834,023
-
1,278,834,023
1,186,913,316
-
1,186,913,316

비유동부채
8,810,891,135
2,378,742,838
11,189,633,973
16,160,721,614
1,685,848,703
17,846,570,317

상각후원가측정금융부채(비유동)(주1)
-
5,912,512,033
5,912,512,033
-
7,189,968,014
7,189,968,014

당기손익-공정가치측정금융부채(비유동)(주2)
7,958,790,437
(3,533,769,195)
4,425,021,242
15,425,172,008
(5,504,119,311)
9,921,052,697

기타
852,100,698
-
852,100,698
735,549,606
-
735,549,606

부채총계
15,800,321,533
8,121,068,962
23,921,390,495
17,347,634,930
1,685,848,703
19,033,483,633

자본총계
(9,967,463,346)
(8,121,068,962)
(18,088,532,308)
(9,010,618,232)
(1,685,848,703)
(10,696,466,935)

기타자본(주3)
986,214,484
323,701,582
1,309,916,066
-
-
-

결손금
(11,734,311,661)
(8,444,770,544)
(20,179,082,205)
(10,495,367,687)
(1,685,848,703)
(12,181,216,390)

기타
780,633,831
-
780,633,831
1,484,749,455
-
1,484,749,455

자본총계
(9,967,463,346)
(8,121,068,962)
(18,088,532,308)
(9,010,618,232)
(1,685,848,703)
(10,696,466,935)

부채 및 자본총계
5,832,858,187
-
5,832,858,187
8,337,016,698
-
8,337,016,698

2) 포괄손익계산서

(단위 : 원)

구분
제12기 수정전
수정금액
제12기 수정후

Ⅰ. 매출액
235,101,818
-
235,101,818

Ⅱ. 매출원가
94,326,718
-
94,326,718

Ⅲ. 매출총이익
140,775,100
-
140,775,100

Ⅳ. 판매비와관리비
4,044,685,728
323,701,582
4,368,387,310

Ⅴ. 영업손실
(3,903,910,628)
(323,701,582)
(4,227,612,210)

Ⅵ. 금융손익
1,819,973,672
(6,435,252,518)
(4,615,278,846)

1. 금융수익
1,864,154,782
(1,755,817,455)
108,337,327

2. 금융비용
(44,181,110)
(4,679,435,063)
(4,723,616,173)

Ⅶ. 기타손익
263,589,697
(108,481,986)
155,107,711

1. 기타수익
285,889,556
(108,481,986)
177,407,570

2. 기타비용
(22,299,859)
-
(22,299,859)

Ⅷ. 법인세차감전순손실
(1,820,347,259)
(6,867,436,086)
(8,687,783,345)

Ⅸ. 법인세비용
26,996,715
-
26,996,715

Ⅹ. 계속영업손실
(1,847,343,974)
(6,867,436,086)
(8,714,780,060)

XI. 중단사업손익
-
108,514,245
108,514,245

XII. 당기순손실
(1,847,343,974)
(6,758,921,841)
(8,606,265,815)

XIII. 기타포괄손익
(95,715,624)
-
(95,715,624)

1. 후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목

순확정급여부채의 재측정요소
(95,715,624)
-
(95,715,624)

XIV. 총포괄손실
(1,943,059,598)
(6,758,921,841)
(8,701,981,439)

XV. 주당손실

계속기업기본주당손실
(1,342)
(1,823)
(3,165)

기본주당순손실(중단영업포함)
(1,342)
(1,784)
(3,126)

3) 자본변동표

(단위 : 원)

구 분
기타자본
결손금

수정전
수정금액
수정후
수정전
수정금액
수정후

2019.1.1(기초자본)
-
-
-
(10,495,367,687)
(1,685,848,703)
(12,181,216,390)

총포괄이익:

당기순손실(주3)
-
-
-
(1,847,343,974)
(6,758,921,841)
(8,606,265,815)

자본에 직접반영된 소유주와의 거래 등:

주식선택권(주2)
986,214,484
323,701,582
1,309,916,066
-
-
-

2019.12.31(기말자본)
986,214,484
323,701,582
1,309,916,066
(11,734,311,661)
(8,444,770,544)
(20,179,082,205)

주1)
복합금융상품인 전환상환우선주의 내재파생상품을 주계약과 분리함에 따라 상각후 원가로 측정하는 일반사채 8,082백만원(제12기초: 7,190백만원)을 당기손익-공정가치측정 금융부채에서 상각후원가측정금융부채로 재분류하였습니다.
주2) 당기손익-공정가치측정 금융부채로 분류되는 내재파생상품을 평가함에 있어 기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정의 변경 및 오류'에서 정의하는 '신뢰할 만한 정보'를 모두 고려하지 않고 내재파생상품의 공정가치를 평가함으로 인해
과소계상 된 당기손익-공정가치측정 금융부채

8,1
21

백만원(제12기초: 1,686백만원)을 수정하였습니다. 
주3) 대주주의 무상출연에 대한 주식보상비용 및 임직원에게 부여된 주식결제형 주식선택권과 관련하여 과소계상 된 주식보상비용
324백

만원을 수정하였습니다.

(2) 합병,
분할, 자산
양수도, 영업양수도

(가
) 영업
양도 개요

임시주주총회
결의일

2019년 1월 10일

계약체결일자

2018년 12월 31일

양도일자

2019년 1월 10일

계약의 목적

인공지능(AI)사업으로 핵심 역량을 집중하여 장기 성장 기반 구축

계약 조건

- 양도회사: 주식회사 딥노이드

- 양수회사: 주식회사 비원

- 양도금액: 250백만원

주요계약조건은 아래와 같습니다.

【목적】

목적물에서 정한 양수도 사업과 관련된 모든 권리와 의무 및 자산 부채를 양도한다.

【목적물】

영업상의 모든 권리와 의무 및 자산, 부채를 영업양수도의 목적물로 한다.

【영업양수도 기준일】

영업양수도의 기준일은 2019년 10월 10일로 한다.

【영업양수도 대금】

영업양수도 대금은 일금 이억오천만원으로 한다.

【영업양수도의 효과】

영업양수도 기준일 현재 양수도 사업과 관련하여 자산과 부채 및 기타 모든 권리와 의무는 양수인에게 귀속된다.

기대효과

천안시에 소재한 전장사업부(LCD/반도체 장비제어시스템 설계 및 제작, 설치 등)의 적자 지속, 성장 여력부족 및 인공지능(AI) 사업으로의 회사 역량을 집중하고 장기 성장 기반 구축

영업 양도 후
최초결산확정일

2019년 12월 31일

양도대상

전장사업부 영업상의 권리와 의무 및 자산, 부채

비고

양수인은 양도회사의 근로자 중 “승계대상직원”에 한해 고용 승계

(단위 : 천원)

구분
양수도 후
최초 결산
2019연도
(제12기)
직전 1년

2018연도
(제11기)
직전 2년

2017연도
(제10기)
직전 3년

2016연도
(제9기)

당해 사업 매출액

-

4,252,544

3,775,767

2,497,965

당해 사업 영업이익

-

(360,743)

(120,711)

(52,693)

전체 매출액

235,102

5,139,664

5,206,705

3,604,584

전체 영업이익

(4,227,612)

(1,518,907)

(1,284,540)

(1,155,752)

당해 사업 관련 자산
(총자산)

5,832,858

173,607

(8,337,017)

675,391
 (2,925,705)

606,225

(995,598)

당해 사업 관련 부채
(총부채)

23,921,390

406,530

(19,033,484)

549,677

(10,793,058)

355,750

(2,458,472)

(나) 양도 대상 자산

(단위 : 천원)

구분
세부항목

내역

장부가액

자산
부자재

천안사업장내 CABLE외 원부자재 일체

98,536

보증금

천안사업장보증금

10,000

코퍼하우스 304호(기숙사보증금)

5,000

로하스텔 706호(기숙사보증금)

20,000

유형자산

취득가액(천안사업장내 공구와기구 및 비품일체

24,229

감가상각비

(16,279)

소계

141,486

부채

-

당사는 증권신고서 제출일 현재까지 합병, 기업분할에 해당하는 사항은 없습니다.

(3) 자산유동화와 관련한 자산매각의 회계처리 및 우발채무 등에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(4) 기타 재무제표 이용에 유의하여야 할 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 대손충당금 설정현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

다. 재고자산 현황 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 수주계약 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 공정가치평가 내역

공정가치 평가내역은 "Ⅲ. 재무에 관한 사항 5. 재무제표의 주석"의 4. 금융상품 공정가치"를 참조하시기 바랍니다.

바. 채무증권 발행실적 등

(1) 채무증권 발행실적

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(2) 사채관리계약 주요내용 및 충족여부 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(3) 기업어음증권 미상환 잔액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(4) 단기사채 미상환 잔액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(5) 회사채 미상환 잔액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(6) 신종자본증권 미상환 잔액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

(7) 조건부자본증권 미상환 잔액

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 기업인수목적회사의 재무규제 및 비용 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅳ. 감사인의 감사의견 등

1. 회계감사인의 감사 또는 검토에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

사업연도
감사인
감사의견
강조사항 등
핵심감사사항

제14기 1분기
 (2021년 1분기)
삼일회계법인

검토

-
-

제13기(2020년)
삼일회계법인
적정
주3)
-

제12기(2019년)
회계법인보명
적정
주2)
-

제11기(2018년)
회계법인보명
적정
주1)
-

주1) 회사의 이사회는 2019년 1월말까지 전장 사업부문(천안사업장)의 양도를 완료 하기로 하는 전장사업부문의 매각 계획을 2018년 12월 31일에 승인하였습니다. 전장 사업부문의 매각 결정은 인공지능 의료 영상 판독 솔루션 사업에 역점을 두고 그 밖의사업은 정리하기로 한 회사의 장기 경영전략에 따른 것입니다. 이사회의 매각 계획 승인 후 회사의 경영진 차원에서 전장 사업부문의 매각에 대한 협상을 진행한 결과 2018년 12월 31일에 주식회사 비원에게 전장 사업부문을 250백만원에 매각하기로 하는 계약을 체결하였습니다. 회사는 전장 사업부문의 매각과 관련한 계약에는 종업원의 전원 인수를 포함하여, 인수대상 자산과 부채 및 기타 모든 권리와 의무를 양도하는 것을 포함하고 있습니다. 회사는 계약에 의거 2018년 12월 말까지 발생한 전장 사업부 임직원에 대한 퇴직금 예상액은 회사가 지급하기로 하였으며 관련 금액 165,776천원을 미지급비용으로 계상하고 있습니다. 2018년 12월 31일 현재 처분 예정인 전장 사업부문의 자산의 장부금액은 138,043천원(재고자산 98,536천원, 보증금 35,000천원, 유형자산 4,507천원)이고, 부채의 장부금액은 없습니다.
주2) 회사는 2019년 1월 1일을 기준으로 한국채택국제회계기준을 도입ㆍ적용하였습니다.이에 따라 회사는 비교 표시된 2018년 12월 31일 및 2018년 1월 1일 현재의 재무상태표, 2018년 12월 31일로 종료하는 보고 기간의 포괄손익계산서와 자본변동표 및 현금흐름표를 한국채택국제회계기준에 따라 재작성하였습니다.
주3) 회사는 복합금융상품인 전환상환우선주에 포함된 일반사채 8,082백만원(전기초: 7,190백만원)의 분류 오류, 전환상환우선주에 포함된 내재파생상품 8,121백만원의 과소계상(전기초: 1,686백만원), 전기 중 대주주의 무상출연에 대한 주식보상비용및 임직원에게 부여된 주식결제형 주식선택권과 관련된 주식보상비용 324백만원의 과소계상에 대한 수정사항을 반영하여 별첨 2019년 12월 31일로 종료되는 재무제표및 2019년 1월 1일 현재의 재무상태표를 재작성하였습니다.

나.
감사용역 체결현황

(단위 : 천원, 시간)

사업연도

감사인

내용

감사계약내역

실제수행내역

보수

시간

보수

시간

제14기
(2021년)

삼일회계법인
재무제표에 대한 감사
80,000
-
-
-

제14기 1분기
(2021년 1분기)

삼일회계법인
재무제표에 대한 분기검토
30,000
212
-
212

제13기
(2020년)
삼일회계법인
재무제표에 대한 감사
97,000
863
101,500
863

제13기 3분기
(2020년 3분기)
삼일회계법인

재무제표에 대한 분기 감사

45,000
360
47,681
360

제12기
(2019년)

회계법인보명
재무제표에 대한 감사
25,000
288
25,209
288

제11기
(2018년)

회계법인보명
재무제표에 대한 감사
25,000
248
20,445
248

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

(단위 : 천원)

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제13기
(2020년)
2020.11.02
세무조정
2020.11.02~2021.04.30
10,600
삼일회계법인

제11기
(2018년)

2019.03.29
세무조정
2019.03.29~2019.03.31
2,000
대주회계법인

라. 재무제표 중 이해관계자의 판단에 상당한 영향을 미칠 수 있는 사항에 대해내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과

구분

일자

참석자

방식

주요 논의 내용

1

2019.12.06

회사측 : 감사 및 이사
2인
,

감사인측 : 담당회계사 2인

대면회의
계획된 감사범위와 시기,감사인의 독립성 등

2

2020.03.04

회사측 : 감사 및 이사
2인
,

감사인측 : 담당회계사 2인

대면회의
재무제표감사와 관련된 감사인의 책임, 감사에서의 유의적 발견사항 등

3

2020.11.02
회사측 : 감사 및 이사
포함 7인,
감사인측 : 업무수행이사, 담당회계사 2인
서면회의
경영진 및 감사인의 책임, 감사인의 독립성 및 감사계획 등

4
2021.03.25
회사측 : 감사 및 이사
포함 7인,
감사인측 : 업무수행이사, 담당회계사 2인
서면회의
감사에서의 유의적 발견사항, 감사인의 독립성 및 감사수행단계에서의 주요 협의사항

2. 회계감사인의 변경

당사는 한국거래소 코스닥시장 상장을 준비하는 과정에서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제11조 제1항 및 제2항, 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률 시행령」제17조 및 「외부감사 및 회계 등에 관한 규정」 제10조 및 제15조 제1항에 따라 2020년 7월 31일에 제13기(2020년)에 대한 외부감사인 지정 신청을 하여 2020년 8월

14일에 금융감독원으로부터 삼일회계법인을 감사인으로 지정받아 2020년 9월 1일에 삼일회계법인과 지정감사 계약을 체결하였습니다.

3. 내부 통제에 관한 사항

가. 내부회계관리규정 개요

당사는 증권신고서 제출일
현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제8조 제1항에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 법인에 해당하지 않습니다만, 2019년 중에 삼덕회계법인과의 용역계약을 통해 내부회계관리제도를 구축하였으며, 2019년 12월 1일에
내부회계관리규정을 제정하였습니다. 구축된 내부회계관리제도는 설계평가가 완료되었으며, 관련 법령에 따라 상장 이후 운영실태를 보고할 예정입니다.

나. 내부회계관리 조직

(1) 내부회계관리 담당업무 조직도

소속부서

성명

직책

근무연수

담당업무

내부회계책임자

최우식

대표이사

13년 3개월

총괄

감사

황인범

감사

8개월

내부회계관리제도 운영실태 평가 및 이사회 운영실태 보고

경영본부

(내부회계관리자)

정종채

이사

2년 10개월

회계정보관리, 회계업무 처리에 관한 내부회계 관리

경영본부/윤리경영팀

윤정오

팀장

7개월

회계, 재무

경영본부/윤리경영팀

차혜영

대리

3년 7개월

회계, 재무

(2) 내부회계관리자의 인적사항

직위

이사

성명

정종채

생년월일

1973.02.25

담당업무

재무총괄

주요경력

정산애강 팀장, 코아스템 팀장 등

다. 내부회계관리제도의 운영실태

당사는 증권신고서 제출일
현재 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제8조제1항에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 법인에 해당하지 않습니다만, 삼덕회계법인과의 용역계약을 통해 내부회계관리제도를 구축하였으며 2019년 12월 1일 내부회계관리규정을 제정하였습니다. 내부회계관리제도 구축 이후 증권신고서 제출일
현재 제도에 대한 운영평가가 진행되지 않았으나, 상장 후 최초로 도래하는 사업연도부터 매 사업연도마다 당사의 감사인으로부터 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」 제8조 제5항에 따른 검토를 수검할 계획입니다.

Ⅴ. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성

증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 사내이사 3명, 사외이사 1명, 기타비상무이사 2명으로 총 6명으로 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.

각 이사의 주요 이력 및 인적사항은 "Ⅶ. 임원 및 직원 등에 관한 사항"의 "1. 임원 및 직원 등의 현황"을 참고하시기 바랍니다.

나. 이사회의
중요의결사항 등

(1) 이사회의 주요 활동 내역

회차

개최일자

의안내용

가결

여부

18-1

2018.01.09
의안1: 코스닥 상장을 위한 대표주관계약 체결의 건
대표 주관회사: 신한금융투자 주식회사
상장목적: 회사 성장을 위한 기업공개

가결

18-2
2018.02.13
의안1: 제10기 재무제표 승인의 건
의안2: 제10기 정기주주총회 개최의 건
-제1호의안: 제10기 사업년도 재무제표 승인의 건
-제2호의안: 정관 일부 변경의 건
-제3호의안: 상호 변경 예정의 건
-제4호의안: 사외이사(박성민) 선임의 건
-제5호의안: 기타비상무이사(전석철) 선임의 건
-제6호의안: 이사보수한도 승인의 건
가결

18-3
2018.04.11
의안1: 임시 주주총회 개최의 건
-제1호의안: 정관 일부 변경의 건
가결

18-4

2018.04.30

의안1: 본점이전의 건
본점이전 장소: 서울특별시 구로구 디지털로33길 55,
제13층 제1305(구로동, 이앤씨벤처드림2차)

가결

18-5

2018.08.24

의안1: 제3자에 대한 상환전환우선주식 발행의 건
발행의 목적: 사업규모 팽창으로 인한 신주식 발행을 통한 자본 증가 필요성 증대
발행금액: 6,571백만원(기명식 상환전환우선주식: 225,928주, 1주당 금액: 29,086원)

가결

18-6

2018.09.18

의안1: 제3자에 대한 상환전환 우선주식 발행의 건
발행의 목적: 사업규모 팽창으로 인한 신주식 발행을 통한 자본 증가 필요성 증대
발행금액: 714백만원(기명식 상환전환우선주식: 24,557주, 1주당 금액: 29,086원)

가결

18-7

2018.11.19

의안1: 자금 차입 연장(일부상환)의 건
차입처: KEB하나은행 강남역 지점
대출금액: 174백만원

가결

18-8

2018.12.03

의안1: 임시주주총회 개최의 건
제1호 의안: 외부감사법인 선임의 건

가결

18-9

2018.12.31

의안1: 전장사업부 영업양도의 계약 체결의 건
양도금액: 250백만원, 양수자: 주식회사 비원
의안2: 임시 주주총회 소집의 건
-제1호 의안: 주식회사 딥노이드 전장사업부 영업양수도 계약 승인의 건
-제2호 의안: 정관 일부 변경의 건
-제3호 의안: 임원퇴직금 지급규정 승인의 건
의안3: 지점폐쇄의 건

가결

19-1

2019.03.14

의안1: 제11기 재무제표(결손금처분계산서 포함) 승인의 건
의안2: 제11기 정기 주주총회 소집의 건
-제1호의안: 제11기 재무제표(결손금처리계산서 포함) 승인의 건
-제2호의안: 기타비상무이사 선임의 건
(김소희 신규 선임)
-제3호의안: 이사 보수한도 승인의 건

의안3: 당사 보유지분 (㈜마인즈랩) 매각의 건

가결

19-2

2019.09.02

의안1: 대표이사 및 사내이사 겸직 승인의 건

-겸직할 임원: 대표이사 최우식, 사내이사 김태규

-겸직할 회사: 재단법인 정석연구재단

-겸직할 직책: 대표이사 최우식(이사), 사내이사 김태규(이사)

가결

19-3

2019.09.23

의안: 임시 주주총회 소집의 건
-제1호의안: 정관일부 변경의 건
-제2호의안: 이사 선임의 건
-제3호의안: 주식매수선택권 부여의 건

가결

19-4

2019.10.01

의안1: 코스닥시장 상장을 위한 대표주관사 변경의 건

가결

19-5

2019.10.11

의안1: 대표이사 선출의 건

가결

19-6

2019.12.03

의안1: 정책과제의 (재)정석연구재단과 공동 참여 승인의 건

참여사업: AI의료영상 판독 서비스 플랫폼 구축사업

가결

20-1

2020.03.13

의안1: 제12기 재무제표(결손금처분계산서 포함) 승인의 건
의안2: 제12기 정기 주주총회 소집의 건
-제1호의안: 제12기 재무제표(결손금처리계산서 포함) 승인의 건
-제2호의안: 정관변경의 건
-제3호의안: 이사 보수한도 승인의 건

가결

20-2

2020.07.13

의안1: 임시 주주총회 소집의 건
-제1호의안: 정관일부 변경의 건
-제2호의안: 사내이사 선임의 건 (사내이사 정종채 신규 선임)
-제3호의안: 감사 선임의 건 (황인범 신규 선임)
-제4호의안: 주식매수선택권 부여의 건
-제5호의안: 지정감사 신청의 건

의안2: 대표이사 겸직승인의 건

겸직할 기관 및 직책: 부산대학교 의과학과 겸임부교수

가결

20-3

2020.08.24

의안: 신 주식 발행의 건
1. 제3종 전환상환우선주식 (165,462주, 1주 금 50,774원)
2. 제4종 전환상환우선주식 (19,695주, 1주 금 50,774원)

가결

20-4

2020.09.10

의안: 차입금 상환의 건 (차입금 473,950,000원 상환)

가결

20-5

2020.09.11

의안: 준비금의 자본전입에 관한 신주발행의 건(2,154,658주 무상증자)

가결

20-6

2020.10.13

의안: 명의개서대리인 선임의 건

(주식회사 국민은행 명의개서대리인 선임)

가결

20-7

2020.12.02

의안1: 전기 재무제표 재작성 및 당기 재무제표 승인의 건

-제12기 재무제표의 재작성 및 제13기 3분기 재무제표의 승인

의안2: 주식매수선택권 부여 취소의 건

-이상민 선임연구원의 퇴사로 인한 주식매수선택권 8,000주 부여 취소

가결

20-8

2020.12.08

의안1: 코스닥시장 상장을 위한 상장예비심사 청구의 건

가결

21-1
2021.03.30
의안1: 제13기 재무제표(결손금처분계산서 포함) 승인의 건
의안2: 제13기 정기 주주총회 소집의 건
-제1호의안: 제13기 재무제표(결손금처리계산서 포함) 승인의 건
-제2호의안: 이사선임의 건
-제3호의안: 이사 보수한도 승인의 건
-제4호의안: 감사 보수한도 승인의 건
가결

21-2
2021.06.15
의안1: 코스닥시장 상장을 위한 신주 발행의 건
의안2: 신주인수권 부여계약 체결의 건
가결

(2) 이사회에서의 사외이사의 주요 활동 내역

회차

개최일자

사외이사 참석인원

비고

18-1

2018-01-09

0(0)

-

18-2

2018-02-13

0(0)

-

18-3

2018-04-11

1(1)

-

18-4

2018-04-30

0(1)

-

18-5

2018-08-24

1(1)

-

18-6

2018-09-18

1(1)

-

18-7

2018-11-19

1(1)

-

18-8

2018-12-03

1(1)

-

18-9

2018-12-31

1(1)

-

19-1

2019-03-14

1(1)

-

19-2

2019-09-02

1(1)

-

19-3

2019-09-23

1(1)

-

19-4

2019-10-01

1(1)

-

19-5

2019-10-11

1(1)

-

19-6

2019-12-03

1(1)

-

20-1

2020-03-13

1(1)

-

20-2

2020-07-13

1(1)

-

20-3

2020-08-24

1(1)

-

20-4

2020-09-10

1(1)

-

20-5

2020-09-11

0(1)

-

20-6

2020-10-13

0(1)

-

20-7

2020-12-02

0(1)

-

20-8

2020-12-08

0(1)

-

21-1
2021-03-30
0(1)
-

21-2
2021-06-15
0(1)
-

다. 이사회내
위원회
구성현황과 그 활동내역

증권신고서 제출일 현재 당사는 이사회 내에 위원회를 구성하고 있지 않습니다.

라. 이사의 독립성

이사는 주주총회에서 선임합니다. 당사는 이사회가 객관적으로 회사의 업무집행을 감독할 수 있도록 이사회 구성원의 독립성을 보장하고 있으며, 현행 이사회의 구성 및 최대주주와의 관계 등은 다음과 같습니다.

성명

활동분야

추천인

회사와의 거래

최대주주등의 관계

최우식

사내이사(대표이사)

이사회

-

본인

김태규
사내이사
이사회
-
-

정종채
사내이사
이사회
-
-

박성민
사외이사
이사회
-
-

전석철
기타비상무이사
이사회
-
-

김소희
기타비상무이사
이사회
-
-

마. 사외이사 현황

(1) 사외이사의 인적사항

성명

주요경력

결격요건
여부

비고

박성민

- Purdue University Electrical and Computer Engineering('06)
- Medtronic, Minneapolis, MN Manager('04~'11)
- 삼성전자('14~'16)
- 포항공과대학교 교수('16~현재)

해당없음

등기/
비상근

박성민 사외이사는 상법 제382조 및 동법 제542조의8에 따른 결격요건에 해당사항 없습니다. 동 규정에 따른 Check-List는 다음과 같습니다.

구분

해당여부

비고

상법 제382조 제3항 각호

1. 회사의 상무에 종사하는 이사ㆍ집행임원 및 피용자 또는 최근 2년 이내에 회사의 상무에 종사한 이사ㆍ감사ㆍ집행임원 및 피용자

Χ

-

2. 최대주주가 자연인인 경우 본인과 그 배우자 및 직계 존속ㆍ비속

Χ

-

3. 최대주주가 법인인 경우 그 법인의 이사ㆍ감사ㆍ집행임원 및 피용자

Χ

-

4. 이사ㆍ감사ㆍ집행임원의 배우자 및 직계 존속ㆍ비속

Χ

-

5. 회사의 모회사 또는 자회사의 이사ㆍ감사ㆍ집행임원 및 피용자

Χ

-

6. 회사와 거래관계 등 중요한 이해관계에 있는 법인의 이사ㆍ감사ㆍ집행임원 및 피용자

Χ

-

7. 회사의 이사ㆍ집행임원 및 피용자가 이사ㆍ집행임원으로 있는 다른 회사의 이사ㆍ감사ㆍ집행임원 및 피용자

Χ

-

상법 제542조의8 제2항 각호

1. 미성년자, 금치산자 또는 한정치산자

Χ

-

2. 파산선고를 받고 복권되지 아니한 자

Χ

-

3. 금고 이상의 형을 선고받고 그 집행이 끝나거나 집행이 면제된 후 2년이 지나지 아니한 자

Χ

-

4. 대통령령으로 별도로 정하는 법률을 위반하여 해임되거나 면직된 후 2년이 지나지 아니한 자

Χ

-

5. 상장회사의 주주로서 의결권 없는 주식을 제외한 발행주식총수를 기준으로 본인 및 그와 대통령령으로 정하는 특수한 관계에 있는 자(이하 "특수관계인"이라 한다)가 소유하는 주식의 수가 가장 많은 경우 그 본인(이하 "최대주주"라 한다) 및 그의 특수관계인

Χ

-

6. 누구의 명의로 하든지 자기의 계산으로 의결권 없는 주식을 제외한 발행주식총수의 100분의 10 이상의 주식을 소유하거나 이사ㆍ집행임원ㆍ감사의 선임과 해임 등 상장회사의 주요 경영사항에 대하여 사실상의 영향력을 행사하는 주주(이하 "주요주주"라 한다) 및 그의 배우자와 직계 존속ㆍ비속

Χ

-

7. 그 밖에 사외이사로서의 직무를 충실하게 수행하기 곤란하거나 상장회사의 경영에 영향을 미칠 수 있는 자로서 대통령령으로 정하는 자

Χ

-

(2) 사외이사 후보 추천위원회

증권신고서 제출일 현재 사외이사 후보 추천위원회를 구성하고 있지 않습니다.

(3) 사외이사의 전문성

사외이사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 현재 구성하고 있지 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 주요 현안에 대해서도 수시로 정보를 제공하고 있습니다.

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

당사는 증권신고서 제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 주주총회 결의에 의하여 선임된 비상근 감사 1명이 감사의 업무를 수행하고 있습니다. 해당근거 정관은 다음과 같습니다. 

구분

내용

정관 제46조

(감사의 수)

회사는 1인 이상 3인 이내의 감사를 둘 수 있다.

정관 제47조

(감사의 선임)

1. 감사는 주주총회에서 선임한다.

2. 감사의 선임을 위한 의안은 이사의 선임을 위한 의안과는 별도로 상정하여 의결하여야 한다.

3. 감사의 선임은 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로 하여야 한다. 그러나 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 3을 초과하는 수의 주식을 가진 주주는 그 초과하는 주식에 관하여 감사의선임에는 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 제48조

(감사의 임기와 보선)

1. 감사의 임기는 취임 후 3년 내의 최종의 결산기에 관한 정기주주총회 종결 시까지로 한다.

2. 감사 중 결원이 생긴 때에는 주주총회에서 이를 선임한다. 그러나 제46조에서 정하는 원수를 결하지 아니하고 업무수행상 지장이 없는 경우에는 그러하지 아니한다.

정관 제49조

(감사의 직무와 의무)

1. 감사는 회사의 회계와 업무를 감사한다.

2. 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에 제출하여 임시주주총회의 소집을 청구할 수 있다.

3. 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여 영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체없이 보고를 하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는 자회사의 업무와 재산상태를 조사할 수 있다.

4. 감사에 대해서는 제38조 제3항의 규정을 준용한다.

5. 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.

6. 감사는 필요하면 회의의 목적사항과 소집이유를 적은 서면을 이사회 소집권자에게 제출하여 이사회 소집을 청구할 수 있다.

7. 제6항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지 아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

정관 제50조

(감사록)

감사는 감사에 관하여 감사록을 작성하여야 하며, 감사록에는 감사의 실시요령과 그 결과를 기재하고 감사를 실시한 감사가 기명날인 또는 서명하여야 한다.

정관 제51조

(감사의 보수와 퇴직금)

1. 감사의 보수와 퇴직금에 관하여는 제39조의 규정을 준용한다.

2. 감사의 보수를 결정하기 위한 의안은 이사의 보수결정을 위한 의안과 구분하여 상정, 의결하여야 한다.

나. 감사의 인적사항

성명

주요경력

결격요건여부

비고

황인범

- 연세대학교 경영학('95)
- 삼일회계법인 이사('96~'14)

- 산업안전보건공단 감사('14~'16)
- 이촌회계법인 상무('14~현재)

해당없음

비상근

황인범 감사는 상법 제542조의10에 따른 결격요건에 해당사항 없습니다. 동 규정에 따른 Check-List는 다음과 같습니다.

구분

해당여부

비고

상법 제542조의10

-

1. 미성년자, 금치산자 또는 한정치산자

X

-

2. 파산선고를 받고 복권되지 아니한 자

X

-

3. 금고 이상의 형을 선고받고 그 집행이 끝나거나 집행이 면제된 후 2년이 지나지 아니한 자

X

-

4. 대통령령으로 별도로 정하는 법률을 위반하여 해임되거나 면직된 후 2년이 지나지 아니한 자

X

-

5. 누구의 명의로 하든지 자기의 계산으로 의결권 없는 주식을 제외한 발행주식총수의 100분의 10 이상의 주식을 소유하거나 이사ㆍ집행임원ㆍ감사의 선임과 해임 등 상장회사의 주요 경영사항에 대하여 사실상의 영향력을 행사하는 주주(이하 "주요주주"라 한다) 및 그의 배우자와 직계 존속ㆍ비속

X

-

6. 회사의 상무(常務)에 종사하는 이사ㆍ집행임원 및 피용자 또는 최근 2년 이내에 회사의 상무에 종사한 이사ㆍ집행임원 및 피용자. 다만, 이 절에 따른 감사위원회위원으로 재임 중이거나 재임하였던 이사는 제외한다.

X

-

7. 해당 회사의 상무에 종사하는 이사ㆍ집행임원의 배우자 및 직계존속ㆍ비속

X

-

8. 계열회사의 상무에 종사하는 이사ㆍ집행임원 및 피용자이거나 최근 2년 이내에 상무에 종사한 이사ㆍ집행임원 및 피용자

X

-

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.

라. 감사의 주요 활동 내역

회차

개최일자

감사참석인원

가결여부

비고

20-3

2020-08-24

0(1)

가결

-

20-4

2020-09-10

1(1)

가결

-

20-5

2020-09-11

0(1)

가결

-

20-6

2020-10-13

0(1)

가결

-

20-7

2020-12-02

1(1)

가결

-

20-8

2020-12-08

1(1)

가결

-

21-1
2021-03-30
1(1)
가결
-

21-2
2021-06-15
1(1)
가결
-

마. 감사 교육 미실시 내역

감사 교육
실시여부

감사 교육 미실시 사유

미실시
감사의 경력과 전문성을 고려한 바, 현재까지는 교육을 실시하지 않았으나 업무수행 관련 교육이 필요할 경우 진행할 예정입니다.

바. 감사 지원조직 현황

감사의 직무수행을 위한 별도의 지원조직은 현재 구성되어 있지 않습니다.
다만, 회사 내 관리조직은 감사의 요청에 따라 관련 자료를 제공하고 있습니다.

사. 준법지원인 등

당사는 상법 제542조의13에서 정하는 준법통제기준 적용대상에 해당하지 아니하므로, 증권신고서 제출일 현재 준법지원인을 선임하고 있지 않습니다.

3. 주주의 의결권 행사에 관한 사항

가. 집중투표제의 배제 여부

당사는 정관 제35조에 따라 집중투표제를 채택하고 있지 않습니다.

구분

내용

정관 제35조

(이사의 선임)

1. 이사는 주주총회에서 선임한다.

2. 이사의 선임은 출석한 주주의 의결권과 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로 하여야 한다.

3. 2인 이상의 이사를 선임하는 경우 상법 제382조의2에서 규정하는 집중투표제는 적용하지 아니한다.

나. 서면투표제 또는 전자투표제의 채택 여부

증권신고서 제출일 현재 서면투표제 및 전자투표제는 채택하고 있지 않습니다.

다. 소수주주권의 행사 여부

증권신고서 제출일 현재까지 당사의 주주가 소수주주권을 행사한 사실이 없습니다.

라. 경영권 경쟁 여부

증권신고서 제출일 현재까지 경영권 분쟁이 발생한 사실이 없습니다.

Ⅵ. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 그 특수관계인의 주식소유 현황

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주, %)

성명

관계

주식의

종류

소유주식수 및 지분율

비고

기초(2020.01.01)

기말(제출일 현재)

주식수

지분율

주식수

지분율

최우식

본인

보통주

468,090

23.77

936,180

21.71

-

김태규

임원

보통주

365,404

18.55

730,808

16.94

-

장철희

동서

보통주

200

0.01

400

0.01

-

계

보통주

833,694

42.33

1,667,388

38.66

-

우선주

-

-

-

-

-

나. 최대주주의 주요경력

성명
(생년월일)
직위
주요경력
비고

최우식
(1969.10.04)
대표이사

- 연세대학교 전자공학('96)
- 한화 사원('96~'99)
- 삼성전자 선임('99~'02)
- APPLETON CTO('02~'04)
- 에이엠텔레콤 수석('05~'07)
- 딥노이드 대표이사('08~현재)
- 정석연구재단 이사('19∼현재)

-

2. 최대주주 변동현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 주식의 분포

가. 5% 이상 주주와 우리사주조합 등의 주식소유현황

최근 주주명부 폐쇄일(2020년 12월 31일) 기준 당사의 발행주식을 5% 이상 소유한 주주 및 우리사주조합 주식소유 현황은 다음과 같습니다.

(기준일 : 2020년 12월 31일)
(단위 : 주, %)

구분

주주명

소유주식수

지분율

비고

5% 이상주주

최우식

936,180
21.71
-

김태규

730,808
16.94
-

LB유망벤처산업펀드
394,690
9.15
-

엠포드-하랑AI신기술투자조합1호
287,600
6.67
-

우리사주조합

98,798
2.29
-

나. 소액주주현황

(기준일 : 2020년 12월 31일)
(단위 : 명, 주, %)

구분

주주

소유주식

비고

소액
주주수

전체
주주수

비율
(%)

소액
주식수

총발행
주식수

비율
(%)

소액주주

53

70

75.71%

717,633

4,312,921

16.64%

-

주1) 최근 주주명부폐쇄일 기준입니다.
주2) 소액주주는 발행주식총수의 100분의 1에 미달하는 주식을 소유한 주주입니다.

4. 주식사무

구분
내용

정관상
신주인수권의 내용

제10조(신주인수권) ① 주주는 그가 소유한 주식의 수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 갖는다.

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

1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제165조의6에 따라 일반공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

3. 발행주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 배정하는 경우

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

5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산ㆍ판매ㆍ자본제휴를 위하여 그 상대방에게 신주를 발행하는 경우

6. 외국인투자촉진법에 의해 외국인 투자 유치를 위해 신주를 발행하는 경우

7. 주권을 유가증권시장 또는 코스닥시장에 신규상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우

8. 증권 인수업무 등에 관한 규정 제10조의2(신주인수권)에 의거하여 신주를 발행하는 경우

③ 제2항 각 호 중 어느 하나의 규정에 의해 신주를 발행할 경우 발행할 주식의 종류와 수 및 발행가격 등은 이사회의 결의로 정한다.

④ 신주인수권의 포기 또는 상실에 따른 주식과 신주배정에서 발생한 단주에 대한 처리방법은 이사회의 결의로 정한다.

결산일
매년 12월 31일
정기주주총회
매 사업년도 종료 후 3개월 이내

주주명부 폐쇄시기
매년 1월 1일부터 1월 7일까지

주권의 종류
해당사항 없음

명의개서대리인
KB국민은행 증권대행부

주주의 특전
없음

공고방법
회사의 공고는 회사의 인터넷 홈페이지(www.deepnoid.com)에 게재한다. 다만, 전산장애 또는 그 밖의 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지에 공고를 할 수 없는 때에는 서울특별시에서 발행되는일간 매일경제신문에 게재한다.

5. 주가 및 주식거래실적

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

Ⅶ. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원의 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 주)

성명
(출생년)
성별
직위
등기
임원
여부
상근
여부
담당
업무
주요경력
소유주식수
최대
주주와의
관계
재직
기간
임기
만료일

의결권
있는 주식
의결권
없는 주식

최우식
('69년)
남
대표
이사
여
여
경영
총괄
- 연세대학교 전자공학('96)
- 한화 사원('96~'99)
- 삼성전자 선임('99~'02)
- APPLETON CTO('02~'04)
- 에이엠텔레콤 수석('05~'07)
- 딥노이드 대표이사('08~현재)
- 정석연구재단 이사('19∼현재)
936,180
-
본인
13년
3개월
2022년
10월 28일

김태규
('74년)
남
전무
여
여
연구
총괄
- 인하대학교 기계공학('01)
- 록시아CTO('02~'07)
- 딥노이드 전무('08~현재)
730,808
-
타인
13년
3개월
2022년
10월 28일

정종채
('73년)
남
사내
이사
여
여
재무
총괄
- 성균관대학교 중국철학('00)
- 디지털스트림테크놀로지('00~'07)
- 정산애강 팀장('07~'14)
- 코아스템 팀장('15~'18)
- 딥노이드 이사('18~현재)
-
-

타인

2년
10개월
2023년
7월 28일

최종문
('84년)
남
이사
부
여
임상
총괄
- 충남대학교 의과대학('08)
- 분당제생병원 전문의('08~'13)
- 장흥종합병원 과장('13~'15)
- 장흥군보건소 보건의('15~'18)
- 딥노이드 이사('18~현재)
-
-

타인

3년
1개월
-

박성민
('74년)
남
사외
이사
여
부
경영
자문

- Purdue University Electrical and

Computer Engineering('06)
- Medtronic, Minneapolis, MN

Manager('04~'11)
- 삼성전자('14~'16)
- 포항공과대학교 교수('16~현재)

-
-

타인

3년
2개월
2024년
3월 30일

전석철
('83년)
남
기타
비상무
이사
여
부

경영
자문

- 연세대학교 경영학('09)
- LG디스플레이('11~'13)
- 아주아이비투자('13~'15)
- 옐로금융그룹('15)
- 아주아이비투자 이사('16~현재)

-
-

타인

3년
2개월

2024년
3월 30일

김소희
('81년)
여

기타
비상무
이사

여
부

경영
자문

- 홍익대학교 전자전기공학('06)

- 삼성전자 VD사업부('06~'10)

- LG전자 기술투자팀('10~'15)
- LB인베스트먼트 수석('15~'19)

- WE벤처스 상무('19~현재)

-
-

타인

2년
2개월
2022년
3월 29일

황인범
('72년)
남
감사
여
부
감사

- 연세대학교 경영학('95)
- 삼일회계법인 이사('96~'14)

- 산업안전보건공단 감사('14~'16)
- 이촌회계법인 상무('14~현재)

-
-

타인

8개월
2023년
7월 28일

나. 임원 겸직 현황

성명
(생년월일)

회사명
직책명
담당업무
재직기간
겸직회사와
당사의 관계

최우식
 (69.10.04)

부산대학교 대학원
의과학과

겸임부교수

교수

2020.09.01~현재

관계없음

최우식
 (69.10.04)

(재)정석연구재단

이사

경영총괄

2019.10.10~현재

관계회사

김태규
 (74.08.15)

(재)정석연구재단

이사

운영총괄

2019.10.10~현재

관계회사

박성민
 (74.05.29)

포항공과대학교

전임교수

교수

2016.02~현재

관계없음

전석철
 (83.12.13)

아주아이비투자

이사

투자담당

2016.01~현재

피투자회사

김소희

(81.11.10)

WE벤처스

상무

투자담당

2019.10~현재

관계없음

황인범
 (72.10.07)

이촌회계법인

상무

외부감사

2014.12~현재

관계없음

다. 직원의 현황

(단위 : 명, 년, 천원)

사업
부문
성별
직원수
합계
평균
근속
연수
연간급여
총액
1인평균
급여
비고

기간의
정함이 없는
근로자
기간제
근로자

전체
(단시간
근로자)
전체
(단시간
근로자)

사무
남
4
-
-
-
4
1.00
130,024
32,506
-

여
4
-
-
-
4
101,193
25,298
-

영업
남
2
-
-
-
2
1.51
109,333
54,667
-

여
-
-
-
-
-
-
-
-

연구
남
45
-
6
-
51
0.87
1,735,101
34,022
-

여
14
-
12
-
26
450,368
17,322
-

사업
남
12
-
8
-
20
0.49
424,639
21,232
-

여
4
-
2
-
6
112,231
18,705
-

계
85
-
28
-
113
0.80
3,062,889
27,105
-

주1) 상기 기재된 금액은 2020년 1월부터 12월까지 지급된 급여총액입니다.
주2) 1인 평균 급여액은 합계 금액을 직원수로 나누어 산출하였습니다.

라. 미등기임원 보수 현황

(단위 : 명, 천원)

구분
인원수
연간급여총액
1인 평균 급여액
비고

미등기임원
1
191,000
191,000
-

주) 상기 연간급여총액은 2020년 1월부터 12월까지의 급여를 기재하였습니다.

2. 임원의 보수 등

가. 이사ㆍ감사의 보수현황

(1) 주주총회 승인금액

(단위 : 명, 천원)

구분
인원수
주주총회 승인금액
비고

등기이사 (사외이사 포함)
6
500,000
-

감사
1
100,000
-

주) 2021.03.30 주주총회에서 승인된 금액입니다.

(2) 보수지급금액

(가) 이사ㆍ감사 전체

(단위 : 명, 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균 보수액
비고

7
347,675
49,668
-

주1) 보수총액은 2020년 1월부터 12월까지의 보수액입니다.
주2) 1인당 평균 보수액의 경우 보수총액에서 인원수로 나누어 산출하였습니다.

(나) 유형별

(단위 : 명, 천원)

구분
인원수
보수총액

1인당

평균 보수액

비고

등기이사 (사외이사 제외)
3
347,675
115,892
-

사외이사
1
-
-
-

기타비상무이사
2
-
-
-

감사
1
-
-
-

(3)
이사ㆍ감사
의 보수지급기준
및 개인별 보수현황

주주총회에서 승인받은 금액 내에서 직급과 업무를 고려하여 연봉을 책정하고 있으며, 개인별 보수 지급액이 5억원 이상에 해당하는 자가 없습니다.

나. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황 등

(1) 임원 대상 주식매수선택권

(단위 : 명, 천원)

구분
인원수

주식매수선택권의
공정가치 총액

비고

등기이사 (사외이사 제외)
3
1,193,056
-

사외이사
1
-
-

기타비상무이사
2
-
-

감사
1
-
-

계
7

1,193,056

-

주) 주식매수선택권의 공정가치는 2020.11.19. 딜로이트 안진회계법인에게 의뢰하여 산출된 공정가치 평가결과 입니다. 

(2) 개인별 주식매수선택권 부여 현황

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 원, 주)

부여
차수
부여
대상
관계
부여일
부여
방법
주식의
종류
최초
부여수량
당기변동
수량
총변동
수량
기말
미행사수량
행사
기간
행사
가격

행사
취소
행사
취소

1차
최종문
미등기
임원
19.10.11
신주
교부
보통주
60,276
-
-
-
-
60,276
21.10.11
~26.10.11
2,500

2차
정종채
등기
임원
20.07.28
신주
교부
보통주
46,000
-
-
-
-
46,000
22.07.28
~27.07.28
14,000

오지영
외 15명
직원
20.07.28
신주
교부
보통주
172,000
-
8,000
-
8,000
164,000
22.07.28
~27.07.28
14,000

주1) 주식발행초과금 및 기타자본잉여금을 재원으로 하여 1주당 1주의 비율로 신주를 배정하여 무상증자를 진행함에 따라 부여 주식수 및 행사가격이 조정되었습니다.
주2) 2차 취소는 중도퇴사로 인하여 발생한 취소 건 입니다.

Ⅷ. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사의 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

2. 타법인 출자 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

Ⅸ. 이해관계자와의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 대주주와의 자산양수도 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 대주주와의 영업거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

Ⅹ. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용의 진행ㆍ변경 상황 및 주주총회 현황

가. 공시내용의 진행ㆍ변경상황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나
. 주주총회 의사록 요약

구분
개최일자
의안내용
가결여부

정기주총의사록
2018-03-30
1. 제10기 재무제표 승인의 건
2. 정관 일부 변경의 건
3. 상호 변경 예정의 건
4. 사외이사 선임의 건
5. 기타비상무이사 선임의 건
6. 이사 보수한도 승인의 건
가결

임시주총의사록
2018-04-30
1. 정관 일부 변경의 건
가결

임시주총의사록
2018-12-19
1. 외부감사 선임의 건
가결

임시주총의사록
2019-01-10
1. 전장사업부 영업양수도 계약승인의 건
2. 정관 일부 변경의 건
3. 임원 퇴직금 지급 규정의 건
가결

정기주총의사록
2019-03-29
1. 제11기 재무제표 승인의 건
2. 이사선임의 건
3. 이사 보수한도액 승인의 건
가결

임시주총의사록
2019-10-11
1. 정관변경의 건
2. 이사선임의 건
3. 주식매수선택권부여의 건
가결

정기주총의사록
2020-03-30
1. 제12기 재무제표 승인의 건
2. 정관변경의 건
3. 이사 보수한도액 승인의 건
가결

임시주총의사록
2020-07-28
1. 정관일부 변경의 건
2. 사내이사 선임의 건
3. 감사선임의 건
4. 주식매수선택권 부여의 건
5. 지정감사 신청의 건
가결

정기주주총회
2021-03-30
1. 제13기 재무제표 승인의 건
2. 이사선임의 건
3. 이사 보수한도 승인의 건
4. 감사 보수한도 승인의 건
가결

2. 우발채무 등

가. 중요한 소송사건 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

다. 채무보증 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

라. 채무인수약정 현황

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다 

마. 그 밖의 우발채
무 등

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다. 

바. 자본으로 인정되는 채무증권의 발행

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다

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

【중소기업기준 검토표】

중소기업기준 검토표_1.jpg
중소기업기준 검토표_1

중소기업기준 검토표_2.jpg
중소기업기준 검토표_2

라. 직접금융의 자금의 사용

(1) 공모자금의 사용 내역

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다 

(2) 사모자금의 사용내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 천원)

구분
회차
납입일
주요사항보고서의
자금사용 계획
실제 자금사용 내역
차이발생
사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

제3자배정 유상증자
(상환전환우선주)
4차
2018.08.29
운영자금
6,571,341
운영자금
6,571,341
-

제3자배정 유상증자
(상환전환우선주)
5차
2018.10.02
운영자금
714,265
운영자금
714,265
-

제3자배정 유상증자
(상환전환우선주)
6차
2020.09.10
운영자금
9,401,161
운영자금
2,941,571
-

주)
신고서 제출일 현재 제3자배정 유상증자 금액 중 실제 사용되지 아니한 약
6,459,590천원은 보통예금으로 보관중이며, 기존 계획대로 운영자금으로 사용할 계획입니다.

(3) 미사용자금의 운용내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 현재)
(단위 : 원)

종류

금융상품명

운용금액

계약기간

실투자기간

기타

특정금전신탁(초단기형(MMT ))

6,359,590,047

19.03~49.03

9개월

계

6,359,590,047

-

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.