라온피플 — 주주총회소집공고 (20210929)
제출인: 라온피플

주주총회소집공고
2.9
라온피플(주)

주주총회소집공고

2021 년 09 월 29 일

회 사 명 :
라온피플(주)

대 표 이 사 :
이석중

본 점 소 재 지 :
경기도 성남시 분당구 판교로 723, 분당테크노파크 B동 402-3호

(전 화) 1899-3058

(홈페이지)http://www.laonpeople.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 경영전략본부장
(성 명) 김주영

(전 화) 1899-3058

주주총회 소집공고

(제 12 기 임시)

주주님의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다. 우리 회사는 정관 제 21조에 의하여 임시주주총회를 아래와 같이 소집하오니 참석하여 주시기 바라오며, 상법 제542조의4 및 정관23조에 의거하여 발행주식총수의 1% 이하 소유주주에 대한 소집통지는 본 공고로 갈음하오니 양지하여 주시기 바랍니다.

1. 일 시 : 2021년 10월 15일 (금) 오전 09시

2. 장 소 : 경기도 성남시 분당구 판교로 723, 분당테크노파크 B동 4층 라온피플 
 라온회의실
 ※ 코로나19 등 비상사태 발생 시 일정/장소 변경 및 기타 집행 관련 
 세부사항은 대표이사에게 위임함

3. 회의 목적사항

가. 보고사항 : 감사보고

나. 부의안건

- 제1호 의안 : 분할계획서 승인의 건

4. 경영참고사항 비치
 상법 제542조의4에 의거 경영참고사항을 우리 회사의 본점, 금융위원회, 
 한국거래소 및 명의개서대행기관 KB국민은행에 비치하였고, 금융감독원과 한국 거래소에 전자공시하여 조회가 가능하오니 참고하시기 바랍니다.

5. 의결권 대리행사 관련 사항 
 금번 당사의 임시주주총회에는 주주님께서 참석하시여 직접 의결권을 행사하시거 나 또는 대리인에게 위임하여 의결권을 간접적으로 행사하실 수 있습니다.

6. 주주총회 참석시 준비물
 가. 직접행사 : 신분증
 나. 대리행사 : 위임장(주주와 대리인의 인적사항 기재, 인감 날인),
 대리인의 신분증
 

※ 당사는 주주총회에 참석하시는 주주님을 위한 기념품은 지급하지 아니하오니 이점 양해하여 주시기 바랍니다.

<코로나19 대비 안내>

코로나19 확산 방지를 위하여 다음과 같이 안내하오니 참고하시기 바랍니다.

1. 코로나19의 감염 및 전파를 예방하기 위하여, 총회 참석자들은 마스크를 착용하셔야 되며, 총회 입장 전 체온측정 결과에 따라 입장이 제한될 수 있습니다.

2. 주총 예정 장소에 확진자 발생등으로 인해 폐쇄, 방역 조치등이 이루어 질 경우 긴급하게 장소가 변경될 수 있음을 알려 드립니다.

2021년 9월 29일

경기도 성남시 분당구 판교로723, 분당테크노파크B동 402-3호

라온피플 주식회사 대표이사 이석중 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

(1) 이사회 구성 개요
현재 당사의 이사회는 4명의 사내이사 및 2명의 사외이사로 총 6명으로 구성되어 있습니다. 이사회 의장은 이석중 사내이사이며 대표이사를 겸직하고 있습니다. 
(이사회 의장 선임사유 : 사외이사에게 정보를 충분히 제공하여 이사회를 원활하게 운영하고, 관련 법령및 내부규정에 따른 역할과 책임을 적정하게 수행할 수 있도록 하기 위함)
또한, 이사회내 사외이사를 2명 선임하여 독립성과 감독기능 강화를 위한 충분한 노력을 기울이고 있습니다.

(2) 주요 의결사항

회차
개최일자
의안내용
사외이사 등의 성명

반양록
(출석률:57.1%)
강희락
(출석률:28.6%)

찬 반 여 부

1
2021.01.08
과천지식정보타운 PFV 설립자본금 납입의 건
찬성
-

2
2021.02.09
1. 제11기 결산재무제표 및 영업보고서 승인의 건
2. 제11기 현금배당 지급의 건
찬성
-

3
2021.03.12
제11기 정기주주총회 소집 및 의안확정의 건
-
-

4
2021.03.29
본점 주소지 추가의 건
-
-

5
2021.04.14
1. 주식매수 선택권 행사에 따른 신주발행의 건
2. 본점 주소지 이전의 건
-
-

6
2021.08.17
JVC 설립 및 설립자본금 납입의 건
찬성
찬성

7
2021.08.18
1. TS팀, MH팀 물적분할의 건
2. 임시주주총회 소집의 건
찬성
찬성

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

-
-
-
-
-

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 
평균 지급액
비 고

사외이사
2
2,000,000
30,000
15,000
-

주) 상기 주총승인금액은 2021년 3월 개최된 정기주주총회에서 승인된 보수한도 총액이며, 지급총액 및 1인당 평균 지급액은 2021년 1월~6월 누계금액 입니다.

II. 최대주주등과의 거래내역에 관한 사항

1. 단일 거래규모가 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래종류
거래상대방
(회사와의 관계)
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

2. 해당 사업연도중에 특정인과 해당 거래를 포함한 거래총액이 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래상대방
(회사와의 관계)
거래종류
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

III. 경영참고사항

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) AI 머신비전 및 AI스마트비전

(가) 산업의 연혁

머신비전이란 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것으로, 인간의 '눈(시각)'을 '카메라'가 대신하며, 인간의 '뇌(판단 기능)'를 '소프트웨어 시스템'이 대신하여 처리하는 기술을 의미합니다. 머신비전은 다양한 제조 공정의 최종 제품을 검사하는데 주로 이용됩니다. 

머신비전의 구성요소는 하기 그림에서 보는 바와 같습니다.

[머신비전 구성요소]

머신비전 구성요소

즉, 생산 라인 상에 장착된 카메라, 조명 등의 하드웨어를 통해 제품의 이미지를 획득하고, 소프트웨어를 통해 획득한 이미지를 분석 및 검사하여 최종 제품의 검사가 이루어집니다. 

한편, 제품 검사는 사람(검사자)이 직접 검사를 수행하는 '육안 검사'에서 시작되어 일부 자동화 검사가 이루어지지만 어느 정도의 검사자가 필요한 'Rule 기반 머신비전'을 거쳐 컴퓨터가 스스로 학습하고 추론하여 검사자를 완벽히 대체할 수 있는 'AI 기반 머신비전'까지 이르렀습니다. 

[제품 검사의 역사]

제품 검사의 역사

(a) 육안 검사

머신비전이 등장하기 전 제품 검사는 검사 작업자의 육안에 의해 이루어졌습니다. 육안 검사는 검사 작업자들마다 결과에 관한
편차가 존재하여 균일도가 낮고, 작업자의 피로도 탓에 인적 오류가 발생할 가능성이 존재합니다. 또한 작업자의 숙련도나 컨디션에 따라 검출 성능이 일정하지 않을 수 있으며, 작업자의 주관적 판단이 검사에 큰 영향을 미치는 단점이 존재하였습니다. 

(b) Rule 기반 머신비전 

이러한 단점을 보완하기 위하여 Rule 기반 머신비전이 등장하였습니다. Rule 기반 머신비전은 양품과 불량품이 차이가 확연히 드러나거나, 'Rule(규칙)'로 양품과 불량품을 정의할 수 있어야 성립됩니다. 

Rule 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.

[Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례]

룰기반 사례(라온수정).jpg
Rule 기반 머신비전 실제 적용 사례

(출처 : 라온피플, 미래에셋대우)

Rule 기반 머신비전을 사용하면 위 사례의 Bolt 조립 유무와과 같이 정형화되거나 일정한 패턴이 존재하는 작업에 대한 검사를 손쉽게 자동화할 수 있습니다. 

하지만 제품에 미세하게 생긴 금이나 사전에 정의할 수 없는 스크래치, 얼룩 등은 Rule 기반 검사로 자동화할 수 없어 어쩔 수 없이 사람(검사 작업자)을 배치하여 육안으로 검사를 진행해야 합니다. 또한 Rule 기반 머신 비전은 전문 비전 엔지니어가 프로그램을 만드는 데 수 주 혹은 수 개월이 소요되어 머신비전을 구축하는 데 시간이 오래 걸린다는 단점이 존재합니다. 

(c) AI 기반 머신비전

AI 기술이 머신비전과 접목되며 비정형 불량이 발생하더라도 AI 기반의 추론능력을 통해 비전 검사가 가능해졌습니다. 

AI 기반 머신비전이 실제 산업에서 적용되는 사례는 다음과 같습니다.

[AI 기반 머신비전 실제 적용 사례]

ai기반 사례.jpg
AI 기반 머신비전 실제 적용 사례

위 사례는 AI 머신비전을 이용하여 태양광 패널을 검사한 것입니다. ①번 크랙의 경우 좌우로 길게 뻗어 있으며 크기도 커서 다른 크랙에 비해 상대적으로 검출이 쉽습니다. ②번 크랙의 경우는 경계에 걸쳐 있어 육안으로도 구분이 잘 가지 않으나 AI 머신비전을 이용하면 검출 가능합니다. ③번 크랙의 경우에는 배경과 비슷한 형태를 지니고 있으나 AI 머신비전을 이용하여 검출시 정상적으로 검출 가능합니다. 이처럼 AI 기반 머신비전을 이용하면 태양광 패널과 같이 육안으로 검사하기 까다롭거나 불량(크랙)이 비정형적으로 나타나 Rule(규칙)을 적용하기 어려운 복잡한 검사 대상들을 검사할 수 있습니다. 

[Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교]

구 분

기존 룰(Rule) 기반 비전 검사

AI 기반 비전 검사

작동 조건

정상 제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상 제품과 불량품을 정의할 수 있어야 작동

실제 현장에서 생길 수 있는 다양한 변수들을 미리 고려하므로 다양한 조건에서도 작동 가능

제품에 미세하게 생긴 균열이나 규칙으로 미리 정의할 수 없는 흠집과 얼룩은 Rule 기반 검사로 자동화 불가

AI 기술을 적용한 머신비전은 추론 능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사 가능

적용 분야

유무 검사, 수량 카운팅, 로봇 가이드, 치수 측정, 컬러 검사, 바코드/OCR

비정형 크랙/스크래치/얼룩, 직물(실밥/구멍/끊어짐/붙음), 부품분류/불량선별, 복잡한 배경의 OCR

사전 지식

방법이 까다로워 비전 지식을 사전에 갖추어야 함

이미지만 있으면 비전 검사가 가능하여 비전 지식 없이도 사용 가능

(나) AI 머신비전과 전방시장

AI 머신비전은 엣지(Edge) 카메라(일반적인 비전 시스템의 구성요소에서 카메라 내부에 Application Process를 내장시켜 PC 없이 비전 시스템을 구축한 카메라), 3D 카메라등과 같은 카메라 기술의 발전으로 시장 범위가 확대되고 있습니다. 또한 제품의 품질 검사와 공정 자동화에 대한 필요성 증가, 특정 용도로 사용되는 머신비전 시스템에 대한 수요 증가 등에 의해 머신비전 시장 규모는 지속적으로 증가하고 있습니다.

(a) 4차 산업혁명에 대한 정부 정책과 AI 머신비전

전통적인 제조강국인 독일을 위시하여 미국, 일본, 중국 등 여러 나라들도 정부 주도로 제조업 경쟁력을 높이기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 특히 우리나라는 대통령직속으로 4차산업혁명 위원회를 설치하여 다양한 산업 분야에 대한 지원을 통해 제조업 부흥을 꾀하고 있습니다.

그 방법 중 하나로 대기업과 지자체가 함께 협력하여 2022년까지 스마트공장 3만개를 보급하는 등 '중소기업 제조강국' 실현을 위한 각종 금융지원 및 대기업과 중소기업 간 상생협력을 통한 정책적 지원들을 해마다 확대·강화하여 시행하고 있습니다.
2019년 6월 20일 산업통상자원부 등 정부 합동 부처가 발표한 '제조업 르네상스 비전 및 전략'에서 제조업 부흥을 위한 4대 전략 중 하나로 '스마트화'가 선정되었습니다.

[제조업 르네상스 비전 및 전략 발표(산업통상자원부 등 정부 관계 부처)]

ai머신비전 정부정책.jpg
제조업 르네상스 비전 및 전략

정책 초기의 스마트공장은 제조현장에서의 작업일정·작업지시·품질관리·작업실적 집계 등의 활동에 요구되는 생산관리시스템(MES)이나 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등의 지원시스템을 자동화하여 생산성을 높이는데 초점을 맞추었으나 올해부터 확대된 개념의 스마트공장에서는 'AI알고리즘 기반의 머신비전'으로 그 개념이 확장되었습니다. 'AI알고리즘 기반의 머신비전'이 스마트공장에 적용되면 근로자들이 이용하기 용이하고, 제조시간 단축이 가능하며, 품질의 균일도가 높아질 것으로 기대됩니다. 또한 불필요한 작업자 수를 크게 줄일 수 있으므로 생산, 수율, 비용 전반에 걸쳐 제조 경쟁력을 획기적으로 제고시킬 수 있습니다. 

이에 따라 스마트공장, 공장자동화가 정부의 전폭적인 지원을 받는 가운데 AI 머신비전은 산업 분야와 무관하게 검사 영역이 필요한 모든 제조분야에 반드시 필요하기 때문에 전방시장의 확장 가능성이 매우 높다고 전망됩니다.

(b) 제조업 이외 활용시장 범위

기존까지 머신비전이 자동차, 가전제품, 전자 및 반도체, 인쇄, 금속, 제약 등의 산업 부문에서 활용되었다면, 최근 머신비전은 단순히 공정 상 제품 검사 용도의 영역에서벗어나 헬스케어/의료, 우편, 지능형 교통시스템, 농업, 보안/감시, 자율주행 자동차 등의 비산업 분야까지 확장되어 광범위하게 사용되고 있습니다. 

글로벌 머신비전 시장 내 산업용, 비산업용 분야의 시장규모는 다음과 같습니다.

[글로벌 머신비전 시장의 산업용, 비산업용 시장규모]

(단위 : 백만 달러)

글로벌 머신비전 시장 내 산업 부문은 2016년 71억 2,310만 달러에서 연평균 성장률 7.50%로 증가하여, 2022년에는 109억 9,480만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 한편, 글로벌 머신비전 시장 내 비산업 부문은 2016년 18억 9,220만 달러에서 연평균 성장률 10.45%로 증가하여, 2022년에는 34억 3,460만 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

전 세계 머신비전 시장 내 산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다.

[글로벌 머신비전 시장에서 산업 부문 시장 규모 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

글로벌 머신 시장 내 산업부문 시장 규모 및 전망.jpg
글로벌 머신비전 시장 내 산업부문 시장 규모 및 전망

전 세계 머신비전 시장 내 비산업 부문 시장 규모와 전망은 다음과 같습니다.

[글로벌 머신비전 시장에서 비산업 부문 시장 규모 및 전망]

(단위 : 백만 달러)

글로벌 머신비전 시장 내 비산업부문 시장 규모 및 전망

이와 같이 전세계적으로 머신비전 시장은 AI 기술의 발전과 더불어 급속도로 성장할 것이라고 예상되며, 이와 같은 성장은 산업부문과 비산업부문 영역에서 동시에 나타날 것이라고 전망됩니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

 (가) 영업개황

- AI 머신비전 솔루션

머신비전이란 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하던 것을, 카메라와 영상 인식 알고리즘으로 대신하는 시스템을 의미합니다. AI 머신비전은 영상 인식 알고리즘에 AI를 적용한 것을 말하며, 고성능 카메라, 이미지 프로세서, AI 비전 소프트웨어 등으로 구성된 시스템입니다. 머신비전 카메라, 렌즈 및 조명을 이용하여 최적의 이미지를 획득한 후, 이미지 프로세싱 소프트웨어를 사용하여 획득한 이미지를 원하는 검사의 목적에 맞게 처리합니다. 이후 AI 비전 소프트웨어가 영상 속에 들어 있는 정보를 분석하여 특정 작업을 수행할 수 있는 판단 기능을 제공합니다. 

AI 비전검사가 도입되기 이전에는, 비전 전문가가 양/불을 판정할 수 있는 규칙을 사전에 미리 정의한 Rule 기반 비전 검사가 주류를 이뤘는데, Rule이 너무 복잡하거나 다양한 상황 조건에 따라 다른 판단이 요구되는 경우에는 한계가 있었습니다. 이런 경우는 Rule 기반 비전 검사를 수행한 후, 사람들이 진성/가성 불량 여부를 최종적으로 확정하는 육안검사가 필요했습니다. 육안검사가 Rule 기반 비전검사의 한계를 극복하기는 하지만, 작업자마다 검사기준이 다를 수 있고, 동일한 작업자라고 할지라도 심신 상태에 따라 달라질 수 있으며, 대부분 육안 검사가 필요한 환경이 열악한 상황이기 때문에 검사 인력의 유지/관리에도 어려움이 있었습니다. 하지만 AI 비전은 최고의 육안 검사 전문가의 수준에 맞춰 학습을 하면,그 전문가 수준으로 검사 항상성 있는 검사가 가능하기 때문에 검사분야의 혁명을 초래했습니다.

머신비젼 카메라.jpg
[ 머신비젼 카메라 ]

navi ai sw.jpg
[ NAVI AI SW ]

navi ai trainer.jpg
[ NAVI AI Trainer ]

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[ AI Display 검사 솔루션]

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[ AI PCB 검사 솔루션]

[ AI Substrate 검사 장비]

[ OLED De-mura 보상장비 ]

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[ AI 비전검사 플랫폼 ]

당사는 비전 검사 상용화 툴인 NAVI 소프트웨어를 바탕으로 2016년부터 딥러닝에 기반한 비전검사 연구를 지속하여 딥러닝이 추가된 AI 소프트웨어 개발에 성공하였습니다. 2017년에는 사용자가 딥러닝 네트워크를 쉽게 학습시킬 수 있는 자체 Trainer와 이를 이용하여 검사까지 할 수 있는 SDK 소프트웨어를 개발하여 NAVI AI를 시장에 출시하였고, 2019년부터 딥러닝을 기반으로 육안검사가 필요없는 PCB검사장비를 납품하고 있습니다. AI 머신비전은 기존의 Rule 기반 머신비전이나 육안검사에 비해 디스플레이, 반도체, 2차전지, 자동차, 의류, F&B 등 다양한 분야에서 불량, 이물 등의 검사를 보다 효율적으로 진행할 수 있게 해 주었고, 공장 자동화, 스마트 팩토리등 4차 산업혁명과 연계되어 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다.

ai검사 플랫폼 활용분야.jpg
[ AI검사 플랫폼 활용분야 ]

- 카메라 모듈 검사 솔
루션

① 카메라 모듈

CCM(Compact Camera Module : 초소형 카메라모듈)은 디지털 카메라 기술에서 시작된 소형 카메라로서 영상 기반의 초정밀 부품입니다. CCM의 주요 기능은 렌즈를 통해 들어온 이미지를 디지털 신호로 변환시키는 것으로 사진이나 동영상 촬영 용도로 주로 사용됩니다. 현재의 카메라 모듈은 2,100만화소 이상의 고화소로 빠르게 진화하면서 디지털 카메라의 성능과 비슷한 수준까지 도달하였습니다. 또한 화소수의 증가뿐만 아니라 Auto Focus(자동초점), OIS(손떨림 방지) 등의 다양한 기능이 추가되고 성능도 업그레이드 되고 있는 추세입니다. 특히 고화소급 카메라 모듈일수록 장착되는 관련 부품도 고도의 기술이 요구됩니다.

카메라 모듈.jpg
[ 카메라 모듈 ]

② 카메라 모듈 검사 솔루션
카메라 모듈 제조 공정에서 ①Active Alignment(카메라 모듈 제조 시 이미지 센서와 렌즈 모듈의 축을 정렬시키는 공정), ②Focusing, ③Calibration(측정 장비가 측정하여 표시하는 값이 정확한지 공인된 표준과 비교하여 객관적으로 검증), ④Final Test에 당사 카메라 모듈 검사기가 사용되며, 이미지 수신 이외에 Auto Focusing 알고리즘을 포함한 다양한 영상 처리 알고리즘을 적용하여 빠르고 정확하게 카메라 모듈 검사를 진행하게 됩니다.

카메라 모듈 제조공정.jpg
[ 카메라 모듈 제조공정 ]

당사의 카메라 모듈 검사 솔루션은 스마트폰, CCTV, 자동차 등에 사용되는 카메라 모듈을 검사하기 위해 카메라 모듈로부터 나오는 영상을 수신하여 처리한 후 PC로 전송해주는 역할을 수행합니다. 뿐만아니라, 카메라 모듈에서 필요로 하는 각종 전원을 생성하여 공급하고, 제조시 접선 불량이나 진행성 불량을 감별하기 위한 동적/정적 전류 계측, 누설전류 계측 및 open/short 검사 기능을 갖고 있습니다.

카메라 모듈을 생산하는 대다수 기업들은 카메라 모듈의 성능(좋은 화질, 빠른 프레임 속도, 모듈별 편차 없는 균일한 성능 등)과 내구성, 생산성을 높이기 위해 최고의 품질을 지닌 카메라 모듈 검사기 확보에 노력을 기울이고 있습니다.

카메라 모듈검사기 사용예시.jpg
[ 카메라 모듈검사기 사용예시 ]

이 같은 카메라 모듈 검사기의 성능을 좌우하는 주요 항목들은 다음과 같습니다.

① 다양한 카메라 모듈에 대응할 수 있는 이미지 센서 인터페이스 기술(고속, 대용량 데이터 처리 기술 등)

② 카메라 모듈 데이터를 이용한 영상 처리 기술(Auto Focus, Auto White Balance, Auto Exposure, 선명하고 균일한 화질 확보 기술 등)

③ 카메라 모듈 검사기와 PC와의 인터페이스 기술(속도, 데이터 용량, 데이터 안정성 등)

④ 카메라 모듈 검사 시간을 단축시켜 줄 수 있는 다양한 기술(기존의 카메라 모듈 생산 업체들이 SW로 진행하는 검사 항목들의 일부를 카메라 모듈 검사기에 내재화하는 방법)

- 골프센서

골프센서는 스크린 골프장에서 스크린 골프를 즐길 수 있도록 하는 장치로서, 골프공의 속도, 탄도, 스핀, 방향 및 비거리 등 골프를 하는데 있어 필요한 가장 중요한 결과물들을 이용자가 직접 보고 느낄 수 있도록 정확하게 데이터를 산출하여 보여줌으로써 실제 필드에서와 동일한 느낌을 스크린 골프장에서도 느낄 수 있도록 구현해 줍니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

구분
구체적 용도

카메라모듈 검사
솔루션

스마트폰 등에 사용되는 카메라모듈을 검사하기 위해 카메라모듈로부터 나오는 영상을 PC로 전송해주는 역할을 수행

AI 머신비전 솔루션

머신비전 카메라, 렌즈, 조명을 이용하여 획득한 이미지를 이미지 프로세서, 소프트웨어가 수행 작업의 목적에 적합하게 영상처리, 영상분석의 과정을 거쳐 특정작업을 수행할 수 있는 판단을 제공

골프센서

스크린 골프에서 사용되고 있는 골프센서와 SW 알고리즘

(2) 시장점유율

국내 및 글로벌 머신 비전 시장은 그 응용범위가 매우 넓고 방대하여 집계된 자료가 없습니다. 특히 당사가 집중적으로 주력하고 있는 AI 기반 머신비전 시장에 대한 정보는 집계된 자료가 없으며, 새롭게 시작되는 머신비전 내 한 분야이므로 추정하거나 예측하기도 어렵습니다.

(3) 시장의 특성

가. AI 머신비전 솔루션

지역적으로는 전자, 반도체, FPD(Flat Panel Display) 생산을 주도하고 있는 아시아가 가장 큰 시장으로, 아시아 내 주요 시장은 한국, 일본, 대만 등 첨단 전자 제품 제조업을 이끌고 있는 국가들입니다. 한편 세계 주요 기업들이 중국으로 생산 기지를 이동함에 따라 중국 머신 비전 시장이 매우 빠르게 성장하고 있습니다. 중국 시장은 저사양, 저가 제품이 사용되는 low-end 시장과 첨단, 고사양, 고가 제품이 사용되는 high-end 시장이 동시에 빠르게 성장하는 특수한 상황을 보이고 있습니다.

유럽과 미주 지역은 일부 응용 분야에 첨단 제품이 편중되어 있는 아시아 시장과는 달리 다양한 분야에서 실속형 제품이 활용되는 안정된 시장을 가지고 있습니다. 특히 GigE(Gigabit Ethernet)와 USB인터페이스, 항공 촬영용 특수기능 등이 요구되는 시장이 크게 형성되어 있습니다.

규모 면에서는 아시아가 가장 큰 시장으로 성장했으나, 그간 기술을 주도하고 있던 나라는 일찍 제조 기술의 중요성을 인식했거나 자국 제조 기술의 고도화 요구에 부응하기 위해 같이 기술을 발전시킨 미국, 독일, 일본 등의 제조 강국이었습니다. 그러던 중 특히 하드웨어를 중심으로 한국 및 중국 로컬 업체들의 기술력이 증가함에 따라 시장엔 많은 변화가 생겨 보급형 시장을 중심으로 유럽 업체들을 바짝 추격하는 형국이 되고 있습니다. 

반면, 상대적으로 선진 제조 강국들에 비해 진입 시점도 늦고, 하드웨어에 비해 익숙한 제품을 사용하려는 경향성이 더 강한 검사 소프트웨어 분야는 시장 진입 및 확대가 쉽지 않았었습니다. 하지만 AI 머신비전의 새 시대가 열리면서 선진 업체들이 갖고 있던 기득권의 영향력이 감소함에 따라, 향후 시장은 제조 선진 업체들과 동아시아 국가들 간의 경쟁이 예상됩니다. LCD나 OLED의 검사와 같이 domain knowledge 및 기업 비밀에 염려가 많은 분야에서 자국 기술을 우선 발전시킬 경향성이 크므로 한국 및 일부 중국 업체들의 선전도 눈여겨 볼만 합니다.

국내 머신 비전 시장은 대기업 위주의 전자 제조업 특성 상 반도체 검사, OLED 등 FPD(Flat Panel Display) 검사, PCB 검사 등의 일부 용도가 대부분을 구성하고 있습니다.

첨단 전자 제품을 생산하는 국내 제조 공정의 기술적 요구 수준은 매우 높습니다. 국내 시장에서 머신 비전 솔루션을 가장 많이 사용하는 곳은 FPD 검사 분야입니다. 삼성전자 등 주요 FPD 제조업체에서는 생산 수율을 높이고 원가를 감축할 수 있는 비전 검사 장비를 만들기 위해 해상도와 속도가 매우 높은 제품들을 필요로 하고 있습니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 AI 기술을 활용한 스마트비전 사업으로, AI 덴탈솔루션 및 AI 교통솔루션 그리고 AI 알고리즘 기반의 스마트팜 솔루션 사업을 추진 중에 있습니다. 이중에서 AI 덴탈솔루션과 AI교통솔루션은 물적분할을 통해 성장시켜 나갈 계획입니다.

(5) 조직도

조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 회사의 분할 또는 분할합병

제1호 의안. 분할계획서 승인의 건

가. 분할 또는 분할합병의 목적 및 경위

(1) 분할회사가 영위화는 분할신설회사 사업부분들을 각각 분할함으로써, 각 사업부분의 전문화를 통하여 핵심사업으로 경쟁력을 강화하고, 경영부문별 특성에 적합한 의사결정체계 확립을 통한 조직효율성 증대 및 책임경영체제를 확립하고자 합니다

(2) 각 사업부문별 분할을 통하여 분할회사 및 각 분할신설회사의 경영구조개선과 자금조달을 용이하게 하고자 합니다.

(3) 사업부분별 독립경영 및 객관적 평가로 분할신설회사들의 가치를 극대화여여 궁극적으로 기업가치와 주주가치를 제고하고자 합니다.

나. 분할 또는 분할합병 계획서 또는 계약서의 주요내용의 요지

(1) 분할신설회사: 상법 제530조의2 내지 제530조의12의 규정이 정하는 바에 따라 분할되는 회사가 존속하면서 분할신설회사의 발행주식 총수를 취득하는 물적분할의 방법으로 분할하고, 분할되는 회사가 영위하는 사업 중 하기 각 사업부문 (이하 “분할대상 사업부문”이라 함)을 분할하여 각각 분할신설회사를 설립하며, 각 분할신설회사들은 비상장법인으로 한다.

 (i) 존속회사
 - 회사명 : 라온피플 주식회사
 - 사업부문 : 분할신설회사에 이전되는 사업을 제외한 모든사업
 (iI) 분할신설회사 1
 - 회사명 : 주식회사 라온메디
 - 사업부문 : AI 덴탈 솔루션
 (iiI) 분할신설회사 2
 - 회사명 : 주식회사 라온로드
 - 사업부문 : AI 교통 솔루션
주) 분할신설회사들의 상호는 분할계획서 승인을 위한 주주총회 또는 창립총회에서 각각 변경될 수 있음.

(2) 분할기일은 2021년 11월 01일 (0시)로 한다.

(3) 상법 제530조의3 제1항 및 제2항에 따라 주주총회의 특별결의에 의해 분할하며, 제530조의9 제1항 규정에 의거 분할회사와 분할신설회사는 분할 전 채무에 관하여 연대하여 변제할 책임이 있다.

(4) 본조 제(3)항에 따라 분할회사와 분할신설회사가 분할 전의 회사채무에 관하여 연대채무를 부담함으로 인하여, 분할회사가 본 분할계획서에 따라 분할신설회사가 승계한 채무를 변제하거나 분할회사의 기타 출재로 공동면책이 된 때에는 분할회사가 분할신설회사에 대하여 구상권을 행사할 수 있고, 분할신설회사가 본 분할계획서에 따라 분할회사에 귀속된 채무를 변제하거나 신설회사의 기타 출재로 공동면책이 된 때에는 분할신설회사가 분할회사에 대하여 구상권을 행사할 수 있다.

(5) 본건 분할로 인하여 분할신설회사에 이전되는 재산은 본 분할계획서 제2조(분할신설회사에 관한 사항) 제7항(분할신설회사에 이전될 분할회사의 재산과 그 가액)의 규정 내용에 따르되, 동 규정에 따르더라도 분할 대상 재산인지 여부가 명백하지 않은 경우 본조 제(6)항 내지 제(10)항에서 정하는 바에 따라 이를 결정한다.

(6) 분할회사의 일체의 적극ㆍ소극재산과 공법상의 권리ㆍ의무를 포함한 기타의 권리, 의무 및 재산적 가치 있는 사실관계(인허가, 근로관계, 계약관계, 소송 등을 모두 포함한다)는 분할대상사업부문에 관한 것이면 분할신설회사에게, 분할대상사업부문 이외의 부문에 관한 것이면 분할회사에게 각각 귀속되는 것을 원칙으로 한다.

(7) 분할회사의 사업과 관련하여 분할기일 이전의 행위 또는 사실로 인하여 분할기일 이후에 발생ㆍ확정되는 채무 또는 분할기일 이전에 이미 발생ㆍ확정되었으나 이를 인지하지 못하는 등의 여하한 사정에 의하여 본 분할계획서에 반영되지 못한 채무(공ㆍ사법상의 우발채무 기타 일체의 채무를 포함한다)에 대하여는 그 원인이 되는 행위 또는 사실이 분할대상사업부문에 관한 것이면 분할신설회사에게, 분할대상사업부문 이외의 부문에 관한 것이면 분할회사에게 각각 귀속한다. 이 경우 분할대상사업부문에 관한 것인지 여부를 확정하기 어려운 경우에는 분할되는 순자산가액의 비율로 분할신설회사와 분할회사에 각각 귀속한다. 또한 본 항에 따른 공ㆍ사법상 우발채무의 귀속규정과 달리 분할회사 또는 분할신설회사가 공ㆍ사법상 우발채무를 이행하게 되는 경우, 본 항에 따라 원래 공ㆍ사법상 우발채무를 부담하여야 할 해당 회사가 상대 회사에게 상대 회사가 위와 같이 부담한 공ㆍ사법상의 우발채무 이행액 및 관련 비용을 지급하는 방식으로 상대 회사를 면책해야 한다.

(8) 분할회사의 사업과 관련하여 분할기일 이전의 행위 또는 사실로 인하여 분할기일 이후에 취득하는 채권 기타 권리 또는 분할기일 이전에 이미 취득하였으나 이를 인지하지 못하는 등의 여하한 사정에 의하여 분할계획서에 반영되지 못한 채권 기타 권리(공ㆍ사법상의 우발채권 기타 일체의 채권을 포함한다)의 귀속에 관하여도 전항과 같이 처리한다. 또한, 본 항에 따른 공ㆍ사법상 권리의 귀속규정과 달리 분할회사 또는 분할신설회사에 해당 권리가 귀속되는 경우, 해당 권리를 보유하게 된 회사가 본 항에 따라 원래 해당 권리를 보유해야 할 상대 회사에게 자신이 보유한 권리를 이전해 주어야 한다.

(9) 분할기일 이전에 분할회사를 당사자로 하는 계약 및 소송은 분할대상사업부문에 관한 것이면 분할신설회사에게, 기타 분할대상사업부문 이외의 부문에 관한 것이면 분할회사에 각각 귀속한다.

(10) 분할대상사업부문에 근무하는 종업원은 분할기일에 분할신설회사로 승계되고, 분할신설회사는 승계 대상 종업원의 고용 및 관련 법률관계를 승계한다

(11) 분할신설회사의 자산, 부채, 자본의 결정방법은 분할대상사업에 관한 모든 자산, 계약, 권리, 책임 및 의무를 분할신설회사에, 분할대상사업에 속하지 않는 것은 분할회사에 각 배분하는 것을 원칙으로 하되 향후 분할회사 및 분할신설회사의 운영 및 투자계획, 각 회사에 적용되는 관련 법령상의 요건 등을 복합적으로 고려하여 분할회사 및 분할신설회사의 자산, 부채, 자본금액을 결정한다.

다. 분할의 경우 분할되는 회사의 최근 사업연도의 대차대조표(재무상태표) 및 손익계산서(포괄손익계산서)

(분할의 경우)

【라온피플 주식회사】

<재 무 상 태 표>

제 11 기 2020.12.31 현재

제 10 기 2019.12.31 현재

(단위 : 원 )

과 목

제11기

제10기

자산

I.유동자산

59,098,335,870

62,901,047,680

현금및현금성자산

23,927,794,678

11,253,769,971

단기기타금융자산

23,000,000,000

43,000,000,000

당기손익-공정가치측정금융자산

5,022,400,786

매출채권

2,108,059,918

5,356,413,148

단기기타채권

192,122,006

461,466,852

재고자산

4,152,857,770

2,708,193,036

기타유동자산

565,568,460

121,204,673

당기법인세자산

129,532,252

II.비유동자산

3,731,726,151

2,785,205,654

당기손익-공정가치금융자산

213,825,105

73,605,061

종속기업투자

460,170,014

유형자산

300,018,028

301,475,897

사용권자산

736,388,569

597,675,532

무형자산

634,092,557

362,778,912

장기기타금융자산

308,675,754

258,000,000

이연법인세자산

1,078,556,124

1,191,670,252

자산총계

62,830,062,021

65,686,253,334

부채

I.유동부채

4,587,728,470

2,775,745,243

매입채무

756,997,214

1,112,214,078

단기기타채무

1,297,268,365

726,931,807

당기법인세부채

74,652,226

기타유동부채

2,188,969,981

545,191,532

유동리스부채

344,492,910

316,755,600

II.비유동부채

825,924,934

130,815,249

장기기타채무

82,310,940

71,025,394

퇴직급여부채

343,182,628

(222,861,293)

비유동리스부채

400,431,366

282,651,148

부채총계

5,413,653,404

2,906,560,492

자본

I.자본금

5,248,728,000

5,154,378,000

II.자본잉여금

34,344,794,860

33,729,894,029

III.기타자본

467,095,001

612,281,647

IV.기타포괄손익누계액

(87,414,599)

V.이익잉여금(결손금)

17,443,205,355

23,283,139,166

자본총계

57,416,408,617

62,779,692,842

자본과부채총계

62,830,062,021

65,686,253,334

<포 괄 손 익 계 산 서>

제 11 기 2020.01.01 부터 2020.12.31 까지

제 10 기 2019.01.01 부터 2019.12.31 까지

(단위 : 원)

과 목
제 11 기
제 10 기

I.매출액

15,041,930,242

30,770,552,257

II.매출원가

5,152,557,522

9,340,529,086

III.매출총이익

9,889,372,720

21,430,023,171

판매비와관리비

14,006,175,952

13,214,576,551

대손상각비

(3,322,686)

10,935,243

IV.영업이익(손실)

(4,113,480,546)

8,204,511,377

기타수익

164,155

325,177

기타비용

23,942,582

8,645,553

금융수익

1,066,423,703

832,527,702

금융비용

289,819,066

251,256,282

지분법손실

479,789,387

V.법인세비용차감전순이익(손실)

(3,840,443,723)

8,777,462,421

VI.법인세비용

187,927,890

342,674,117

VII.당기순이익(손실)

(4,028,371,613)

8,434,788,304

VIII기타포괄손익

(352,663,397)

(156,830,152)

후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 항목

지분법자본변동

(87,414,599)

후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는항목

확정급여제도의 재측정요소

(265,248,798)

(156,830,152)

IX.총포괄이익(손실)

(4,381,035,010)

8,277,958,152

X.주당이익

보통주 기본주당이익(손실) (단위 : 원)

(389)

989

보통주 희석주당이익(손실) (단위 : 원) 

(389)

962

※ 기타 참고사항

 - 해당사항 없음

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요

제출(예정)일
사업보고서 등 통지 등 방식

-
-

- 해당사항 없음

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

 - 해당사항 없음

※ 참고사항

□ 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 관련 안내

1) COVID19의 감염 및 전파를 예방하기 위하여, 총회 입장 전 '열 감지’의 측정결과에 따라 발열, 기침 증세가 있으신 주주님은 주주총회장 출입이 제한될 수 있습니다.

또한, 마스크 미착용 주주님께서도 출입이 제한될 수 있으니 주주총회장 입장 시 반드시 마스크를 착용하여 주시기 바랍니다.

2) 주주총회 개최 전 COVID19 확산에 따른 불가피한 장소 변경이 있는 경우, 지체 없이 재 공시할 예정 입니다.

주주총회를 현장에서 참석하실 경우에는 반드시 마스크를 착용하시고, 개인위생수칙 및 사회적 거리두기를 실천해주시길 부탁드립니다.

주주 및 관계자분들의 COVID19 감염 예방을 위해 많은 협조 부탁드립니다.