비투엔 — 주주총회소집공고 (20220314)
제출인: 비투엔

주주총회소집공고
2.9
주식회사비투엔

주주총회소집공고

2022 년 03월 14일

회 사 명 :
주식회사 비투엔

대 표 이 사 :
조광원

본 점 소 재 지 :
서울시 영등포구 선유로 146

(전 화) 02-2636-0090

(홈페이지)http://www.b2en.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 조남문
(성 명) 위원

(전 화) 02-2636-0090

주주총회 소집공고

(제4기 정기)

주주님의 건승과 댁내의 평안 하심을 기원합니다.

금번 당사는 상법 제363조와 당사 정관에 의거 제4기 정기주주총회를 아래와 같이 개최하오니 참석하여 주시기 바라며 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 1이하의 주식을 소유한 소액주주에 대한 개별통지는 상법 542조의4에 의거하여 본 공고로 갈음하오니 양지하여 주시기 바랍니다.

- 아 래 -

1. 일시 : 2022년 3월 29일(화) 오전 10시

2. 장소 : 서울시 영등포구 선유로 146 이앤씨드림타워 별관 3층 316호

3. 회의목적사항

가. 보고사항 : 감사보고, 영업보고, 내부회계관리제도 운영실태보고, 외부감사인 선임보고

나. 부의안건

- 제1호 의안 : 제4기 재무제표 승인의 건

- 제2호 의안 : 정관 일부 변경의 건

- 제3호 의안 : 이사 보수한도 승인의 건

- 제4호 의안 : 감사 보수한도 승인의 건

4. 경영참고사항 비치

상법 제 542조의 4에 의거하여 경영참고사항을 당사 인터넷 홈페이지에 게재하고 본점과 국민은행 증권대행부에 비치하였으며, 금융위원회 및 한국거래소에 전자 공시하여 조회가 가능하오니 참고하시기 바랍니다.

5. 주주총회 참석 시 준비물

가. 직접행사 : 신분증(주민등록증, 운전면허증, 여권 중 1개 지참)
 ☞ 주주가 미성년자인 경우 본인 신분증이 없으므로, 법정대리인의 동행 하에 법정 대리인의 신분증 및 법정대리인과 미성년자인 주주와의 관계 등을 증명하 는 서류(성명, 주민등록번호는 반드시 표시) 제시

나. 대리행사 : 위임장(주주와 대리인의 인적사항 등 기재, 인감날인)
 주주의 인감증명서 1부, 대리인 신분증
 ☞ 주주가 미성년자인 경우 본인 신분증이 없으므로, 법정대리인의 동행 하에 법정대리인의 신분증 및 법정대리인과 미성년자인 주주와의 관계 등을 증명하 는 서류(성명, 주민등록번호는 반드시 표시) 제시

6. 기타사항

금번 주주총회 참석 주주님을 위한 기념품은 지급하지 않으니 이점 양지하여주시기 바랍니다.

2022년 3월 14일

주식회사 비 투 엔

대표이사 조 광 원 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

회차
개최일자
의안내용
사외이사 등의 성명

고기영
(출석률: 100%)

찬 반 여 부

1
21.03.05
제1호의안: 사규 제정 및 개정의 건
-

2
21.03.16
제1호의안: 제17기 정기주주총회 소집의 건
제2호의안: 제17기 재무제표 승인의 건
-

3
21.05.13
제1호의안: 합병계약 체결의 건
찬성

4
21.08.12
제1호의안: 합병 변경계약 체결의 건
제2호의안: 임시주주총회 소집의 건
제3호의안: 임시주주총회 개최를 위한 기준일 설정의 건
찬성

5
21.11.03
제1호의안: 합병경과보고 및 공고의 건
찬성

6
21.12.14
제1호의안: 타법인 출자의 건
찬성

주) 상기 사외이사 등의 활동내역은 피합병법인인 (주)비투엔의 합병 전 및 합병 후 내용입니다.
주) 고기영 사외이사는 2021년 3월 개최된 (주)비투엔 정기주주총회에서 신규선임 되었으며, 2021년 9월 개최된 상상인이안1호기업인수목적 주식회사 임시주주총회에서 2021년 11월 4일 부로 선임 되었습니다.

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

-
-
-
-
-

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 백만원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 
평균 지급액
비 고

사외이사
1
1,000
9
9
-

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

※ 전문용어 해설

용어

정의

빅데이터

(BigData)

빅데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집, 저장, 관리, 분석하는 역량을 넘어서는 규모의 데이터를 의미하며 (Mckinsey) 3가지 주요 특징을 지님

- Volume: 큰 규모의 데이터

- Variety: 다양한 종류

- Velocity: 빠른 데이터 수집 속도

AI

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술

DBMS

데이터베이스 관리 시스템(DataBase Management System)

데이터베이스를 관리하며 응용 프로그램들이 데이터베이스를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어

4차산업

정보, 의료, 교육, 서비스 산업 등 지식 집약적 산업을 총칭

4차산업혁명

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행차, 가상현실(VR) 등이 주도하는 차세대 산업혁명

사물인터넷

(IoT)

인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스

메타데이터

(metadata)

데이터에 대한 데이터로, 정보를 효율적으로 찾기 위해 데이터의 유형과 속성을 설명한 데이터를 의미함

데이터 거버넌스

기업에서 사용하는 데이터의 가용성, 유용성, 통합성, 보안성을 관리하기 위한 정책과 프로세스를 포함한 통합 관리 체계

데이터 분석

유용한 정보를 발굴하고 결론 내용을 알리며 의사결정을 지원하는 것을 목표로 데이터를 정리, 변환, 모델링하는 과정으로 의사 결정을 더 과학적으로 만들어주고 비즈니스를 효율적으로 할 수 있도록 지원

데이터아키텍처

(DA)

데이터 측면에서 정보 시스템을 처음부터 끝까지 조망하여 시스템의 본질인 데이터를 체계적, 구조적으로 관리하고 설계하는 전 과정. 기업의 핵심 자산인 데이터를 전사적 관점에서 구조적으로 조망하고 리모델링한다는 것을 목표로, 데이터에 관한 모든 계층을 총망라해서 객관적이고 구체적인 접근 방법을 명시한 체계적인 방법론이며, 기존의 데이터 모델링을 포함한 포괄적인 개념

데이터품질관리

(DQ)

정보시스템이 데이터를 수집, 생성, 활용하는 과정에서 데이터 품질의 신뢰도를 향상시키기 위한 체계적인 정책과 절차 및 활동을 의미

DBMS성능 튜닝

데이터베이스 자체나 데이터베이스를 이용하는 응용 프로그램의 조정을 통해 데이터베이스 시스템의 성능을 향상시키는 작업

데이터웨어하우스

정보(Data)와 창고(Warehouse)의 합성어로 기업의 정보 자산을 효율적으로 활용하기 위해 데이터의 시계열적 축적과 통합을 통해 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템 및 방법론

데이터레이크

다양한 포맷의 원시 데이터 저장소로 정형, 비정형 구분없이 모든 원시 데이터 (raw data)를 저장할 수 있는 저장소

데이터 이행

기존 시스템의 현행 데이터를 추출, 변환하여 신규 시스템으로 적재하는 방법론 및 활동

기술아키텍처

(TA)

Technical Architecture로 비즈니스, 데이터, 어플리케이션 아키텍처를 지원하는데 필요한 정보기술 인프라 요소 및 구조 그리고 이들 간의 관계를 표현한 아키텍처를 의미

응용아키텍처

(AA)

Application Architecture는 비즈니스와 정보기술의 연결고리 역할을 위해 존재하는 것으로, 어플리케이션이 지원하는 업무를 명확히 하며, 그 업무를 수행하기 위한 프로세스와 기능 정의를 의미

BPR/ISP

BPR(Business Process Reengineering)은 기업의 활동과 업무 흐름을 분석하고 최적화하는 것으로, 반복적이고 불필요한 과정을 제거하고 통합하여 재설계하는 경영혁신기법을 의미

ISP(Information Strategy Planning)은 정보시스템 구축에 대한 현황의 파악과 목표를 정립하여 달성하기 위한 계획을 상세화하는 활동을 의미

시스템통합

기업들의 경영목표를 달성하기 위해 정보 시스템의 기획부터 개발, 설치, 운영, 유지보수에 이르는 전 과정에 대해 최적의 정보시스템을 구축하는 종합 서비스

DQMAC

Data Quality Management Assurance Consulting

DQMAC는 비투엔이 제공하는 서비스로 고객사에서 운용되고 있는 데이터베이스의 안정적인 운용을 보장하는 주문형 종합 보장 컨설팅 서비스를 의미

고객이 원하는 시간에 요구되는 기술적 도전을 비투엔의 기술요소를 조합하여 고객의 환경에 최적화된 서비스를 제공받을 수 있음

SDQ

(Smart Data Quality)

비투엔이 개발한 데이터 품질관리솔루션으로 데이터 품질 진단 및 개선 프로세스 지원, 데이터 품질 현황에 대한 직관적인 시각화를 지원. 공공데이터품질수준평가를 위한 공식 품질관리 솔루션으로 활용

SMETA

(Smart Metadata)

비투엔이 개발한 데이터의 메타정보를 통합관리하는 솔루션으로 데이터 표준, 데이터 구조, 데이터 변경 영향 등에 대한 정보를 제공하여 데이터 자산에 대한 투명성 제공

SFLOW

(Smart Data Integration)

비투엔이 개발한 데이터 수집 및 통합을 위한 솔루션으로 기업 내/외부의 다양한 유형의 데이터를 쉽고 빠르게 수집하고, 업무시스템 및 데이터 분석시스템에 제공

가. 업계의 현황

(1) 시장의 특성

(가) 목표시장

1) 고객별 목표시장

당사가 영위하는 데이터 컨설팅 및 솔루션 사업은 디지털 대전환이 가속화되고 있는 현 상황에서 데이터의 중요성이 부각되고 있는 전 산업 영역이 목표 시장입니다. 공공부문 뿐만아니라 금융/통신부터 제조, 의료 등 다양한 산업에서 필요로 하고 있습니다. 당사는 다양한 데이터산업의 수요자 중 비교적 규모가 크고, 활성화되고 있는 공공부문과 금융/통신 등의 대기업과 글로벌기업을 주요 목표시장으로 영업을 수행하고 있습니다.

그 외에도 당사는 의료/제조/건설/서비스 등 다양한 업종별로 서비스를 제공하면서, 각 산업에 대한 이해도를 바탕으로 신규시장 발굴 및 수요창출을 통해 데이터 시장의 성장을 견인하고자 노력하고 있습니다. 

[ 데이터 산업 수요처별 시장규모 ]

(단위 : 억원)

구 분

데이터 처리 및 관리 솔루션 개발·공급업

데이터 구축 및 컨설팅 서비스업

데이터 판매 및 제공 서비스업

데이터산업 전체

2019년

2020년(E)

2019년

2020년(E)

2019년

2020년(E)

2019년

2020년(E)

공공

규모

4,337

5,244

14,743

16,728

5,726

7,017

24,805

28,989

비중

21.5%

21.7%

22.9%

22.7%

8.6%

8.7%

14.7%

15.0%

금융

규모

2,581

3,032

8,624

9,826

13,402

15,116

24,607

27,975

비중

7.9%

7.8%

5.5%

5.8%

8.5%

8.2%

14.6%

14.5%

제조·

건설

규모

3,898

4,357

14,661

16,591

8,096

8,825

26,656

29,774

비중

20.8%

20.3%

24.6%

24.7%

11.2%

11.7%

15.8%

15.4%

유통·

서비스

규모

3,344

4,037

13,016

15,250

19,869

22,100

36,229

41,388

비중

18.1%

18.3%

20.5%

20.5%

29.3%

28.9%

21.5%

21.5%

의료

규모

585

731

2,195

2,252

1,665

1,873

4,445

4,856

비중

1.5%

1.5%

2.4%

2.4%

3.9%

4.1%

2.6%

2.5%

통신·

미디어

규모

2,862

3,385

5,030

5,701

12,942

14,983

20,834

24,069

비중

11.9%

11.9%

5.4%

5.3%

20.4%

20.7%

12.4%

12.5%

교육

규모

453

518

2,231

2,411

5,033

5,623

7,718

8,551

비중

3.1%

3.3%

5.7%

5.6%

8.0%

8.1%

4.6%

4.4%

기타

규모

2,745

3,318

4,913

5,602

15,630

18,214

23,288

27,134

비중

15.2%

15.1%

13.0%

13.0%

10.1%

9.6%

13.8%

14.1%

전체

20,805

24,623

65,412

74,361

82,364

93,752

168,582

192,736

출처 : 2020 데이터산업 현황조사, 과학기술정보통신부/한국데이터산업진흥원

당사의 주요 목표시장인 공공부문 및 금융/통신 등의 특성은 하기와 같습니다. 당사는 데이터에 대한 기술적 이해 뿐만 아니라 다양한 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 산업에 대한 높은 이해도를 보유하고 있어 고객에게 적합한 컨설팅 및 솔루션을 제공하고 있습니다.

[ 수요자의 구성 및 특징 ]

구분

내용

공공

- 인구, 교통정보, 환자정보, 세금체납정보, 전력/가스 공급 및 소비 및 기상 정보 등

→ 부동산, 토목, 에너지, 의료, 교통 등 관련 부처별 정책 수립 및 결정시 활용

- 공공 데이터의 품질관리 필요성 대두
- 한국형 뉴딜 정책에 따른 데이터 관련 신규사업 기대

- 빅데이터 분석 및 타 기관과의 데이터 연계 관심

민간

금융

- 계좌정보, 대출, 상품거래, 인터넷 뱅킹 이용 내역, 민원 등 정보

→ 연체자 예측모델 및 맞춤형 금융서비스 개발 등 활용

- 디지털 금융의 발전으로 모바일 환경과 ICT를 기반으로 전자결제, 송금, 중개, 대출 등 활성화로 다량의 금융데이터 발생

- 대량의 전자금융거래에 의해 발생된 자료에 대한 실시간 데이터 통합 및 분석 수요 증가

- 개인정보 등에 대한 보안 중요

통신

- 가입자/위치 정보, 유동인구, 서비스별 트래픽/구매 내역, 이동 정보 등

→ 콘텐츠 추천 서비스, 광고 전략 개발 등

→ 고객 통신 사용정보와 유통/소비정보와 결합이 가능해짐에 따라 서비스, 상품화 응용 가능

- 데이터 3법의 시행에 따른 마이데이터 사업, 데이터 유통사업으로 확장 가능

- 데이터 품질, 통합 및 분석 수요 증가

제조

/건설

- 자재관리·구매/생산/설비관리/품질관리 등 정보

→ 자재, 인력, 작업 여건 등의 개선을 통한 기업경쟁력 강화

- 실시간 현장데이터 수집 및 축적된 데이터의 체계적분석 수요발생

- 소비자에 대한 데이터 분석을 통해 영업전략, 기획 등 활용

의료

- 수진자 인적 사항, 진료과목, 병명, 급여비용, 투약 정보, 환자 진료기록부, 의료영상 정보, 처방원무 정보 등

→ 환자별 맞춤형 진단/치료서비스 제공 및 정밀의료 솔루션 개발 활용

- 임상데이터에 대한 데이터표준을 준수한 데이터통합수요 증대

- 임상 데이터에 대한 분석 관점별 비정형 보고서 필요

- 데이터 3법 시행에 따른 “가명정보”의 활용을 위한 기술적 지원

서비스/유통 등

- 고객현황, 구매이력, 배송이력, 식자재 내역 등

→ 상품추천 등 고객마케팅, 반품률 예측 등 경영 의사결정 수립

→ 데이터 유통사업 등에 활용 가능

- 데이터 수집, 결합을 통한 입체적 분석 수요

2) 제공 서비스별/영역별 목표시장

데이터 산업은 크게 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업, 데이터 솔루션 개발/공급업, 데이터판매 및 제공 서비스업으로 구분됩니다. 당사는 설립이후 17년간 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업을 주력으로 영위하고 있으며, 이러한 컨설팅 경험을 바탕으로 데이터 솔루션 개발/공급영역으로 사업영역을 확장하였습니다.

특히 최근 정보기술의 발달과 함께 기존의 응용프로그램으로는 효과적으로 처리하거나 분석할 수 없을 정도의 데이터들이 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 대량의 정보 중 양질의 정보를 수집, 확보하고, 결합하여 분석, 활용, 공급하는 데이터 경제가 활성화되고 있습니다. 이에 동사는 데이터 시장 중 빅데이터 시장으로 데이터 영역을 고도화 하고 있으며, 중장기적으로는 데이터가 스스로 학습하여 데이터를 양질화 할 수 있는 AI 부문까지 확장하고자 준비중에 있습니다. 장기적으로는 데이터 플랫폼 사업을 통해 데이터 판매 및 제공 서비스업까지 확장하고자 계획하고 있습니다.

(2) 데이터 산업 분류
데이터산업은 데이터의 생산, 수집, 처리, 분석, 유통, 활용 등을 통해 가치를 창출하는 상품과 서비스를 생산 제공하는 산업으로 정의됩니다. 데이터의 생명주기(또는 가치사슬) 상에 나타난 데이터와 관련된 제반 활동을 포함해 데이터로부터 가치가 창출되는 일련의 모든 과정, 이와 연관된 활동을 포함합니다.

이러한 정의에 따라 데이터산업의 비즈니스 유형은 크게 데이터와 관련한 제품을 판매하거나 기술을 제공하는 데이터 솔루션, 데이터구축, 데이터컨설팅 비즈니스와 데이터를 판매하거나 이를 기반으로 정보제공 및 분석서비스를 제공하는 데이터 서비스 비즈니스로 구분할 수 있습니다.

당사는 현재 데이터 컨설팅과 데이터 솔루션 부문을 주요 목표 시장으로 영업활동을 펼치고 있으며, 이 외 데이터 서비스 영역으로 넓혀갈 계획입니다.

[ 데이터 산업 범위 ]

구분

비즈니스 유형

비고

데이터 솔루션

- DBMS, 데이터 수집, 데이터모델링, 데이터분석, 검색엔진, 데이터품질, 데이터통합, 데이터보안, 빅데이터플랫폼 등 데이터 처리 및 관리 솔루션 제품을 판매하는 비즈니스를 의미하며, 주로 라이선스, 개발/커스터마이징, 유지보수를 통해 매출이 발생
- 데이터산업분류 ‘1.데이터 처리 및 관리 솔루션 개발?공급업’에 해당하는 사업체

데이터구축/ 컨설팅

- DB시스템 구축, 기존 DB 정제 및 재구축을 위한 데이터이행, 데이터가공/구축 등 데이터/DB 관련 SI 용역 및 컨설팅 비즈니스를 의미하며, 구축/개발, 유지보수/운영관리, 컨설팅, 제품판매 등을 통해 매출 발생

- 데이터산업분류 ‘2.데이터구축 및 컨설팅업’에 해당하는 사업체

데이터 서비스

- 데이터/DB를 원천데이터나 분석 및 활용이 가능한 상태, 또는 수요 맞춤형 데이터/DB를 판매·중개하거나, 데이터를 가공/활용/분석해 온?오프라인(모바일, 앱 등 포함)으로 주제분야별 정보제공서비스나 분석정보제공서비스 등을 제공하는 비즈니스를 의미함

- 데이터 이용료/수수료 등의 직접매출과 광고료 등의 간접매출로 수익이 발생
- 데이터산업분류 ‘3.데이터 판매 및 제공 서비스업’에 해당하는 사업체

데이터 인프라

- 데이터 기반 솔루션 구축과 서비스를 위해 반드시 필요한 하드웨어(서버, 스토리지, 네트워크 장비 등)를 직접 수요자에게 공급하거나 클라우드(IaaS, PaaS, DaaS) 비즈니스를 통해 인프라 서비스를 제공하는 비즈니스를 의미

- 데이터인프라 부문에서는 HW판매, 클라우드 구축비/이용료 등을 통한 매출 발생

(2) 빅데이터
빅데이터가 언급되기 시작했던 2010년도 전후의 빅데이터는 기존의 정형화된 데이터를 포함하여 비정형, 반정형 형태의 데이터만을 지칭 했으므로 빅데이터는 데이터 자체가 맞지만, 지금은 데이터라는 의미에서 확장하여 데이터를 다루는 기술을 총칭한다고 할 수 있습니다.

정리해보면, 빅데이터는 빠른 속도로 생산 및 소비되는 대용량의 정형, 비정형 데이터를 효율적으로 수집 및 저장하고, 다양한 분석 기법을 활용하여 현상 파악, 예측, 의사 결정 등을 지원하기 위한 기술이라고 정의할 수 있습니다.

빅데이터 시장은 활용 시장과 솔루션 시장으로 구분되어 있으며 기본적인 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어 및 플랫폼 입니다. 이 중 가장 중요한 것은 하드웨어와 소프트웨어를 포괄할 수 있는 에코시스템을 포함한 모든 프로세스를 의미하는 플랫폼 입니다.

빅데이터는 기존 데이터 분석 개념에 대한 확장판이나 업그레이드가 아니라 데이터를 바라보는 관점이 바뀌는 패러다임의 변화로 인식할 필요가 있습니다. 이는 빅데이터에 대한 인식의 착오와 관련 기업들의 준비 부족으로 인해 시장이 붕괴될 수 있는 우려를 낳고 있어 매우 중요한 의미가 있습니다. 빅데이터 생태계는 서비스·애플리케이션 공급업체 및 빅데이터 사용자 등으로 구성되어 있습니다.

또한 빅데이터 시장은 사용자 기술을 근간으로 하고 있어 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 영향력이 매우 크다고 할 수 있습니다. 빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 사용자의 역할이 서비스 및 애플리케이션 공급업체보다 더 크다는 점이 빅데이터 시장의 특성이라 할 수 있습니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

4차산업 시대에 ‘데이터’란 단순히 ‘정보’로서의 가치가 아니라 기업의 미래, 사람의 미래를 인도해주고, 변화시킬 수 있는 전략적 도구로서 가치를 지니고 있습니다. 즉 4차 산업혁명과 지능화 시대에 데이터는 무한한 가치를 지닌 소재이며, 모든 분야에서 생존과 성장을 위한 핵심 전략 자산입니다.

따라서 세계 각국은 데이터 개방 활성화를 위한 기술·제도 강화에 총력을 기울이고 있으며, 데이터와 데이터 가공기술은 곧 국가 경쟁력이 되어 데이터 경제라는 말이 무색하지 않게 되었습니다. 데이터 산업 시장 규모는 2018년 기준 약 15조원으로 2010년 이후 연평균 7.3% 성장하고 있는 상황에서 2020년 데이터 3법 통과와 함께 데이터를 활용한 다양한 기술이 도약을 준비하고 있습니다.

당사는 고객이 원하는 ‘전략 자산으로서의 데이터’가 될 수 있도록 데이터 전략수립, 빅데이터 시스템 설계 및 구축, 고품질 데이터의 안전한 활용을 위한 데이터 품질관리와 거버넌스 정책 수립, AI/ML 분석 기법을 활용한 데이터 가치발굴과 같은 컨설팅 및 구축 서비스를 수행하는 기업입니다. 당사는 2004년 설립 이후 약 17년간 500개 이상의 프로젝트를 수행하면서 다양한 업종에 대한 이해를 바탕으로 업계 선두 데이터 컨설팅 기업으로 인지도와 전문성을 확보하였습니다.

더불어 2016년부터 전문 역량과 경험을 집적한 데이터 솔루션을 출시하여 컨설팅 서비스의 고도화와 수익성 확대의 기반을 마련하였습니다. 당사의 데이터 품질관리 솔루션인 SDQ는 2018년 이후 정부기관 및 지자체, 공공기관의 고품질 데이터 개방을 위한 공공데이터품질평가의 공식 솔루션으로 활용되고 있습니다. 2019년 이후 SDQ를 비롯한 자사 솔루션의 매출은 비약적으로 성장하고 있으며 데이터 포탈 등 새로운 기능을 추가하여 통합 데이터 거버넌스 Suite로 개발 중입니다.

당사는 향후 컨설팅 역량과 솔루션 기능을 결합하여 비정형 빅데이터 분석 및 품질관리를 지원하는 빅데이터 거버넌스 플랫폼 사업을 추진 중이며, AI학습데이터 수집 및 품질관리 플랫폼, 클라우드 기반 분석 플랫폼 설계 및 구축, 개인이 데이터를 주체적으로 관리하고 능동적으로 활용하는 마이데이터 분석서비스 등 다양한 응용 영역에서 데이터, 플랫폼?서비스 전반을 아우르는 역량과 솔루션 개발을 목표로 하고 있습니다

[ 비투엔의 중장기 전략 ]

(2) 시장의 특성

1) 한국판 뉴딜 정책

세계 각국이 코로나19 전염병 대응에 전력을 다하고 있는 가운데 한국도 경기 침체와 일자리 충격 등에 직면한 상황을 타개하고 코로나19 이후 국가 경쟁력 제고를 위해 2020년 7월에 ‘한국판 뉴딜 종합계획’ 국가 발전전략을 발표 했습니다.

한국판 뉴딜 정책은 크게 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜이라는 양대 축을 중심으로 안전망강화까지 3대 프로젝트와 10대 중점 추진과제로 구성 됐습니다.

이 중 디지털 뉴딜은 전 산업 데이터와 디지털 혁신을 위해 DNA(Data-Network-AI) 생태계를 강화하고, 교육 인프라의 디지털 전환, 비대면 산업 육성 및 교통·수자원·도시·물류 등 사회기반시설을 디지털화하는 정책입니다.

디지털 전환은 데이터, 네트워크, 인공지능(D.N.A) 등 디지털 신기술을 바탕으로 국가 경쟁력 및 시장 생산성 제고를 핵심 요소로 합니다. 온라인 소비, 원격근무 등 비대면 사회활동, 이에 따른 디지털 기술과 데이터 활용의 증가 등 오프라인 사회가 온라인 세상으로 접어들며 비즈니스와 생활방식이 빠르게 바뀌고 있습니다. 디지털 뉴딜은 5G 이동통신 인프라를 기반으로, 전 산업 데이터를 수집·가공·결합해서 AI 분석을 하여 의료, 교육, 제조 등 연관 분야에서 새로운 서비스와 일자리를 만드는 전략입니다.

디지털뉴딜은 4대분야 12개 추진과제로 구성되고 있습니다. 4개분야는 DNA 생태계 강화, 교육 인프라 디지털 전환, 비대면 산업 육성, SOC 디지털화 입니다. 대표 과제로는 데이터 댐, 지능형(AI) 정부, 스마트 의료 인프라 등입니다. 정부는 2020년 하반기 추경부터 2022년까지 총 23.4조원(국비 18.6조원), 2025년까지 58.2조원(국비 44.8조원)을 투입해 2022년까지 39만개, 2025년까지 90만 3000개의 일자리를 각각 창출하고 디지털 대전환을 선도할 계획입니다.

분야

추진과제

투입예산(조원)

~’22년

~’25년

D.N.A 생태계 강화

① 국민 생활과 밀접한 분야의 데이터 구축·개방·활용

3.1

6.4

② 1·2·3차 전 산업으로 5G·AI 융합 확산

6.5

14.8

③ 5G·AI 기반 지능형 정부

2.5

9.7

④ K-사이버 방역체계 구축

0.4

1.0

소 계

12.5

31.9

교육 인프라 디지털 전환

⑤ 모든 초중고에 디지털 교육 인프라 조성

0.3

0.3

⑥ 전국 대학·직업훈련기관 온라인 교육 강화

0.3

0.5

소 계

0.6

0.8

비대면 산업 육성

⑦ 스마트 의료 및 돌봄 인프라 구축

0.2

0.4

⑧ 중소기업 원격근무 확산

0.6

0.7

⑨ 소상공인 온라인 비즈니스 지원

0.3

1.0

소 계

1.1

2.1

SOC 디지털화

⑩ 4대분야 핵심 인프라 디지털 관리체계 구축

3.7

8.5

⑪ 도시·산단의 공간 디지털 혁신

0.6

1.2

⑫ 스마트 물류체계 구축

0.1

0.3

소 계

4.4

10.0

합 계

12.5

31.9

출처 : ‘한국판 뉴딜 종합계획 전체본’ 기획재정부, 2020.07

2) 디지털 뉴딜 대표 과제와 주요 내용

한국판 뉴딜 세부과제 중 경제활력 제고 등 파급력과 국민 체감도가 높은 사업을 선별해 10대 대표과제를 선정했습니다. 그 중 데이터 활용 및 디지털 뉴딜 정책과 관련된 5개의 대표과제는 다음과 같습니다.

(가) 데이터 댐

데이터 댐은 모든 산업에서 5G 이동통신망을 기반으로 데이터 수집·가공·결합·거래활용하고, 많은 양의 데이터로 고도화한 인공지능 융합 서비스를 확산하는 사업입니다. 이를 구체화하는 측면에서 공공데이터 개방, 데이터 수집 및 활용 확대, 데이터 거래 활성화, 인공지능 학습용 데이터 구축을 적극 추진하고 있습니다. 과학기술정보통신부는 2020년 9월 디지털뉴딜 대표과제인 데이터 댐 프로젝트 7대 핵심사업에 4,991억원을 투입하여 본격 추진하기 시작 했습니다.

[ 과학기술정보통신부의 데이터 뎀 관련 7대 핵심사업 ]

No.

사업명

2020년 예산

주요 내용

1

AI 데이터 가공바우처 지원사업

489억원

인공지능 경쟁력 확보, 대규모 일자리 창출 및 중소기업 등 비즈니스 경쟁력 제고를 위해 인공지능 데이터 가공 지원 500여건 확대

2

인공지능 바우처 사업

560억원

중소기업 등에게 AI 솔루션 구매적용을 지원해 기존 산업과 AI를 융합함으로써 신시장·가치 창출

3

인공지능 학습용 데이터 구축사업

2,925억원

코로나19 이후 경기침체 극복 측면에서 일자리 창출효과가 높고 인공지능 모델 개발에 필수적인 인공지능 학습용 데이터 확대 구축·개발

4

AI 융합 프로젝트

282억원

부처 간 협업으로 경제력 파급효과와 국민 체감도가 높은 전략 분야의 대규모 데이터를 AI로 분석해 신수요 창출

5

빅데이터 플랫폼 및 센터 구축

405억원

각종 데이터를 수집·분석·유통하는 5대 분야별 빅데이터 플랫폼과 이와 연계된 센터를 기존 100개에서 150개로 증설

6

클라우드 플래그십 프로젝트

250억원

제조, 물류, 헬스케어, 교육, 비대면복지 5개 분야에 혁신적이고 다양한 클라우드 서비스 공급

7

클라우드 이용 바우처 사업

80억원

중소기업의 빅데이터 활용 방법 및 데이터 수집, 가공, 분석역량 등 컨설팅·교육

출처 : '디지털 뉴딜의 핵심 데이터 뎀 프로젝트 본격착수'(보도자료), 과학기술통신부, 2020.09

(나) 지능형 정부사업

지능형(AI) 정부 사업은 블록체인·AI 등 신기술과 5G·클라우드 등 디지털 기반을 활용해 비대면 맞춤형 정부 서비스 구현을 골자로 합니다. 이 사업의 일환으로 모바일 신분증 도입, 지능형 공공서비스 제공, 스마트 업무환경 구현, 공공정보 시스템 클라우드 전환 등을 추진하고 있습니다.

(다) 스마트 의료 인프라

디지털 기반 스마트 의료 인프라를 구축해 코로나19 등 감염병 위협에서 의료진과 환자를 보호하고, 의료 편의성을 제고하고자 2025년까지 18개 디지털 기반의 스마트 병원을 구축해 신의료 모델을 도입하고, 감염병 대응을 위한 호흡기 전담 클리닉을 별도 신설 운영합니다. 또한 의원급 의료기관에 비대면 영상진료 장비를 지원해 안전한 진료환경을 조성하고, 의료데이터 품질과 의료 서비스 질을 향상하기 위해 전자의무기록도 표준화 하고 있습니다.

(라) 국민안전 사회기반시설(SOC) 디지털화

도로ㆍ철도ㆍ공항 등 사회기반시설에 인공지능 기술과 디지털 관리 체계를 도입해 안전하고 효율적인 교통망을 구축하고, 자율주행 기준 마련과 규제 완화를 단계적으로 추진, 사물 인터넷 기반 조기 위험 경보시스템을 2022년까지 510개 설치해 디지털 안전체계를 확보 할 계획입니다.

그 외 자율주행차 등의 미래 기술을 적용한 도로환경을 제공하기 위해 차세대 지능형 교통시스템 도입을 추진합니다.

(마) 디지털 트윈

디지털 트윈은 스마트시티·자율주행차 등 신산업의 가상세계를 구축하기 위한 인프라 기술입니다. 3차원 공간정보를 기반으로 행정·민간정보 등 각종 데이터를 결합해 국토·도시문제를 해결하고 안전관리를 강화하기 위해 등장했습니다. 주요 사업으로 전국 3차원 지도 구축, 지하 공간 통합지도지하 공동구 지능형 관리시스템, 정밀 도로지도 조기 구축 등이 있습니다.

3) 주요국 정책 동향

[ 주요국 정책 현황 ]

국가

기관

기술(정책)

주요 내용

미국

과학기술 정책실

('12) 빅데이터 R&D 이니셔티브

? 빅데이터 기술개발 및 활용, 차세대 데이터 과학자 양성 목적

? 6개 연방정부 참여

? 2억 달러 이상의 자금투자

? 2016년 빅데이터 연구개발 전략계획

국가과학 기술위원회

('16) 정부 빅데이터 연구개발 전략계획

?‘빅데이터 R&D 이니셔티브’의 후속 계획

?빅데이터의 기능 강조 및 정책 확장 목적

?총 15개의 연방정부 참여

?7개의 연구개발 전략계획

중국

중국 중앙 정치국

('17) 디지털중국 가속화 전략

?디지털경제, 사회 안정, 국가데이터 안정 보장 확립을 통한 ‘디지털중국’ 건설

?(디지털경제) 현대화경제체계 내 빅데이터의 발전 및 응용

?(사회 안정) 빅데이터 활용한 사회보장 및 민생 개선 도모

?(데이터 거버넌스) 데이터 확보 및 안전 중심의 데이터 거버넌스 확충

중국공업과 정부화부

('17) 빅데이터 산업 발전계획

?2020년까지 빅데이터 관련 제품의 매출 1조 위안 확대

?빅데이터 제조업 분야확대 및 스마트제조와 관련 기업 육성

일본

총무성

('18) 혁신적인 빅데이터 처리 기술 도입 추진 사업

?지방자치단체에 인공지능과 자동화 기술 등 혁신적인 빅데이터 처리 기술 활용을 통한 업무 효율과 추진

?지방자치단체의 행정 분야에 인공지능 기술 도입 및 표준화

?로봇에 의한 업무 자동화 프로세스(RPA) 도입 초기비용 보조

?RPA 도입 보조 사업에 총 82개 단체 선정

?AI 도입 사업에 총 3개 단체 선정

출처 : 정보통신산업진흥원, 품목별 보고서-빅데이터, 2019.11

(3) 신규사업 등의 내용 및 전망

(가) AI 학습데이터 거버넌스 구축 및 솔루션 공급

1) 사업 추진 배경

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능이 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있습니다. 정부도 이러한 추세에 맞춰 ‘데이터 댐’ 구축을 목표로 ‘디지털 뉴딜’ 사업 등 다양한 데이터 기반 정책을 추진하고 있으며, ‘데이터 댐’의 핵심 사업으로 2020년에만 2,925억 원의 예산을 투입했으며, 향후 2025년까지 약 2조 5,000억 원에 달하는 예산을 순차적으로 투입할 예정입니다. 이를 통해 민간 수요가 높은 분야에서 AI 학습에 사용할 수 있는 데이터들을 선제적으로 구축해 혁신적인 AI 서비스 출시를 지원하고 있습니다.

AI서비스를 개발하는 과정에는 수많은 작업이 필요합니다. 예를 들면, 학습을 위한 정답지를 만들고, 학습 효율성이 높은 모델을 찾아야 하는 작업이 필수적입니다. AI 모델의 성능은 학습에 사용하는 데이터의 양이 많을수록 좋아지는 경향이 있기 때문에, 레이블이 있는 수 많은 대량의 데이터가 필요합니다. 잘못된 레이블이 있으면 AI 모델의 성능에 악영향을 미치며 틀린 예측 결과와 잘못된 인공지능 서비스로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 레이블의 품질이 매우 중요합니다. 인공지능 학습용 데이터의 품질이 안전한 AI 서비스가 가능하게 할 사용자가 원하는 수준의 품질을 확보하기 위해서는 체계적인 품질관리와 효과적으로 품질을 점검하기 위한 기술이 필요합니다. 특히 최근 정부에서 디지털 뉴딜의 데이터 댐 구축 사업의 일환으로 추진 중인 AI학습데이터 구축시 실증된 데이터 품질의 중요성이 부각되고 있으며 뛰어난 AI 서비스를 개발하기 위해서는 학습용 데이터의 품질이 담보돼야 하므로, AI 학습용 데이터 구축사업에서는 데이터의 품질 관리와 검증이 매우 중요한 문제로 다뤄지고 있습니다.

2) 인공지능 학습용 데이터 구축 과정

인공지능 학습용 데이터의 구축 과정은 다양한 유형의 데이터가 사전에 정의된 목적에 따라 구축되기 때문에 세부적으로는 상이할 수 있으나, 업무정의, 데이터 획득, 데이터 정제, 데이터 라벨링, 데이터 학습의 순서로 진행됩니다.

인공지능 학습용 데이터의 구축과정.jpg
인공지능 학습용 데이터의 구축과정

인공지능 학습용 데이터 구축과정 중 데이터 라벨링은 인공지능이 기계학습에 활용할 수 있도록 기능이나 목적에 부합하는 ‘라벨링 데이터’를 원천데이터에 부착하는 활동을 의미합니다. ‘라벨링 데이터’란 원천 데이터에 부여한 ‘참값(Ground Truth)’, 파일형식, 해상도 등의 데이터 속성과 설명, 주석 등이 포함됨 어노테이션의 집합을 의미합니다.

3) 핵심 추진 사업 분야

당사는 정부의 ‘데이터 댐’ 추진 정책과 모든 산업 분야에서 AI서비스 적용이 확산됨에 따라 인공지능 학습용 데이터의 구축 사업이 더욱 확대될 것으로 전망하고 있습니다. 인공지능 학습용 데이터의 구축 사업이 확대됨에 따라 학습용 데이터의 품질 확보에 대한 요구사항도 증가할 것이며 이를 위한 컨설팅 서비스와 솔루션 시장이 생성될 것으로 전망하고 있습니다.

인공지능 학습용 데이터의 품질은 구축 과정에서의 품질관리, 구축 데이터의 품질관리로 구분될 수 있습니다.

[ 인공지능 학습용 데이터 품질 지표 ]

품질지표

설명

적합성

- 학습용도 적합성을 측정하는 지표로
 (기준적합성) 다양성, 신뢰성, 충분성, 사실성
 (기술적합성) 파일포맷, 해상도, 성명도, 컬러, 크기, 길이, 음질 등

- 통계적 다양성 : 클래스 분포도, 인스턴스 분포도, 문장길이, 어휘개수 등

정확성

- 라벨링 정확성을 측정하는 지표로
 (의미정확성) 정확도, 정밀도, 재현율을 측정하는 지표
 (구문정확성) 어노테이션 데이터를 구성하는 속성 값들과 원래 정의한 데이터 형식 및 입력 값 범위와의 일치성을 측정하는 지표

유효성

- 학습용 데이터로 훈련시키는데 적합한 인공지능 알고리즘의 유효성을 측정하는 지표

당사는 인공지능 학습용 데이터 구축 과정에서 품질을 확보하기 위한 프로세스의 수립 및 구축된 데이터의 품질을 진단하고 개선하는 컨설팅 서비스와 솔루션 공급 사업을 추진 중이며 2020년도 학습데이터 구축 사업 참여를 통해 원천 기술력을 확보하였습니다.

4) 당사 경쟁력

당사는 2020년도 3개 사업의 인공지능 학습데이터 구축 사업에 참여하였으며 170여개 세부과제들의 AI 학습 데이터의 구문적 정확성과 통계적 다양성 품질을 검증하는 TTA 사업을 수행하였습니다. 또한 2021년도 인공지능 학습데이터 구축 사업에서는 참여 사업 수 및 유효성 지표의 점검을 포함하여 수행 범위를 확대할 계획이며 전담 AI Center를 운영하고 있습니다. 아울러 국내 최초로 AI학습데이터 품질진단도구인 SDQ for AI 솔루션을 개발하여 대량의 학습데이터 품질을 진단하고 시각화된 품질 결과를 제공하며 품질 점검 규칙을 등록하고 관리할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다.

인공지능 학습에 사용되는 비정형 데이터는 도메인에 따라 데이터의 특성과 구조가 천차만별이라서 단일한 솔루션으로 대응하기가 쉽지 않습니다. 하지만 ‘SDQ for AI’는 품질점검규칙을 중심으로 다양한 도메인에 대응할 수 있도록 범용성을 갖춘 도구로 개발되었습니다. ‘SDQ for AI’는 XML, JSON과 같은 파일 형태의 비정형 데이터를 대상으로 검사 규칙에 의해 파일의 유효성, 구조의 정확성, 형식 및 값의 유효성 등 검사 항목에 대한 품질 검사를 수행할 수 있습니다.

인공지능학습데이터의 품질 관리 및 진단을 위한 컨설팅과 솔루션의 융합 서비스는 당사가 독보적으로 제공할 수 있는 영역으로 향후 AI서비스 사용 요구가 확대됨에 따라 당사의 경쟁력이 더욱 더 차별화될 것으로 예상됩니다.

5) 향후 계획

당사는 인공지능 학습데이터 품질 영역 전체를 점검할 수 있도록 솔루션의 기능을 확대 개선할 계획입니다. 2021년도에는 유효성을 진단하고 관리하기 위한 기능을 강화할 것이며 품질 진단 결과 분석 및 개선을 위한 시각화 기능을 확대할 예정입니다. 또한 궁극적으로 라벨링 데이터를 자동 리뷰 (Auto Review)하는 기능을 개발하여 의미적 정확성을 진단하고 개선할 수 있도록 발전시킬 예정입니다. 이를 위해 Deep Features를 이용한 데이터 샘플링과 학습을 통해 라벨링 데이터의 의미적 정확성을 점검할 계획입니다.

당사의 인공지능학습데이터 거버넌스 구축 및 솔루션 공급은 수주형 사업 수행은 물론 플랫폼으로 구축하여 구독형 거버넌스 서비스로 확대할 계획입니다. 이를 위해 현재 SDQ for AI 솔루션을 클라우드 기반의 인공지능학습데이터 거버넌스 플랫폼으로 확대 발전시킬 예정이며 국내는 물론 해외까지 서비스 확장을 고려하여 개발할 계획입니다.

(4) 조직도

조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 재무제표의 승인

가. 해당 사업연도의 영업상황의 개요

상기 'III. 경영참고사항 - 1. 사업의 개요 - 나. 회사의 현황'을 참고하시기 바랍니다

나. 해당 사업연도의 대차대조표(재무상태표)ㆍ손익계산서(포괄손익계산서)ㆍ이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)

※ 아래의 재무제표는 감사전 재무제표이며, 외부감사인의 감사의견을 포함한 최종 재무제표는 3월 21일까지 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 당사의 감사보고서를 참조하시기 바랍니다.

(1) 대차대조표(재무상태표)

<대 차 대 조 표(재 무 상 태 표)>

제 4 기 2021.12.31 현재

제 3 기 2020.12.31 현재

(단위 : 원)

과 목
제 4 기
제 3 기

자 산

유동자산
17,942,482,859
11,672,584,142

현금및현금성자산
9,418,452,209
8,056,023,575

단기금융상품
6,000,000,000
60,000,000

매출채권및기타채권
956,639,536
2,523,645,283

계약자산
1,138,232,737
769,904,416

기타금융자산
43,649,000
-

기타유동자산
283,330,001
263,010,868

당기법인세자산
102,179,376
-

비유동자산
11,528,364,759
10,680,587,013

당기손익-공정가치측정금융자산
1,455,207,806
734,009,378

이연법인세자산
287,036,985
447,022,132

유형자산
3,848,578,937
3,730,380,976

투자부동산
5,584,324,124
5,421,680,241

사용권자산
87,960,222
105,358,798

무형자산
105,117,685
119,647,488

기타금융자산
160,139,000
122,488,000

자 산 총 계
29,470,847,618
22,353,171,155

부 채

유동부채
3,301,865,245
6,269,523,839

매입채무및기타채무
1,592,917,236
2,702,655,620

계약부채
354,990,504
1,962,373,106

차입금
250,000,000
125,000,000

리스부채
58,541,137
43,047,415

기타금융부채
170,000,000
-

이연수익
8,928,737
268,639,525

기타유동부채
851,350,691
873,008,343

당기법인세부채
15,136,940
294,799,830

비유동부채
8,011,701,262
8,400,893,166

차입금
6,925,000,000
7,675,000,000

전환사채
893,032,712

리스부채
31,068,533
61,543,678

순확정급여부채
-
402,364,355

기타금융부채
30,000,000
110,000,000

기타비유동부채
132,600,017
151,985,133

부 채 총 계
11,313,566,507
14,670,417,005

자 본

자본금
3,018,120,000
800,000,000

기타불입자본
8,337,910,920
304,560,000

기타자본구성요소
1,998,107,764
-

이익잉여금
4,803,142,427
6,578,194,150

자 본 총 계
18,157,281,111
7,682,754,150

부 채 및 자 본 총 계
29,470,847,618
22,353,171,155

(2) 손익계산서(포괄손익계산서)

<손 익 계 산 서(포 괄 손 익 계 산 서)>

제 4 기 (2021.01.01 부터 2021.12.31 까지)

제 3 기 (2020.01.01 부터 2020.12.31 까지)

(단위 : 원)

과 목
제 4 기
제 3 기

매출액
25,775,165,233
24,867,829,928

매출원가
18,711,013,588
17,800,405,590

매출총이익
7,064,151,645
7,067,424,338

판매비와관리비
4,817,297,997
3,634,471,779

영업이익(손실)
2,246,853,648
3,432,952,559

금융이익
29,519,812
4,474,336

금융원가
203,823,460
164,199,843

기타영업외이익
74,734,127
2,974,687,520

기타영업외비용
3,746,041,581
52,254,333

법인세비용차감전순이익(손실)
(1,598,757,454)
6,195,660,239

법인세비용
176,294,269
1,145,561,664

당기순이익(손실)
(1,775,051,723)
5,050,098,575

기타포괄손익
-
(11,161,391)

후속적으로 당기손익으로 
 재분 류되지 않는 항목
-
(11,161,391)

확정급여제도의 재측정요소
-
(14,309,476)

당기손익으로 재분류되지 
 않는 항목의 법인세
-
3,148,085

당기총포괄이익(손실)
(1,775,051,723)
5,038,937,184

주당이익

기본주당순이익
(68)
199

희석주당순이익
(68)
199

(3) 이익잉여금처분계산서(안) 또는 결손금처리계산서(안)

<이익잉여금처분계산서 / 결손금처리계산서>

제 4 기 (2021.01.01 부터 2021.12.31 까지)

제 3 기 (2020.01.01 부터 2020.12.31 까지)

(단위 : 원)

구 분
제 4 (당) 기
제 3 (전) 기

I. 미처분이익잉여금
4,684,297
6,459,349

전기이월미처분이익잉여금
6,459,349
1,420,412

당기순이익(손실)
(1,775,052)
5,050,098

확정급여채무의 재측정요소
-
(11,161)

II. 이익잉여금처분액
-
-

III. 차기이월미처분이익잉여금
4,684,297
6,459,349

(4) 재무제표에 대한 주석
 당사 재무제표에 대한 상세한 주석사항 등은 3월 21일까지 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 당사의 감사보고서를 참조하시기 바랍니다. 실제 공시일은 추후 변경될 수 있습니다.

(5) 최근 2사업연도의 배당에 관한 사항

상기 재무제표 중 (3) 이익잉여금처분계산서(안)을 참조하시기 바랍니다.

□ 정관의 변경

가. 집중투표 배제를 위한 정관의 변경 또는 그 배제된 정관의 변경

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

-
-
해당사항 없음

나. 그 외의 정관변경에 관한 건

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

제19조 전환사채의 발행

1. 회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 전환사채를 발행할 수 있다.

① 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 일반공모의 방법으로 전환사채를 발행하는 경우

② 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 전환사채를 발행하는 경우

③ 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산?판매?자본 제휴를 위하여 그 상대방에게 전환사채를 발행하는 경우

제19조 전환사채의 발행

1. 회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 전환사채를 발행할 수 있다.

① 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 일반공모의 방법으로 전환사채를 발행하는 경우

② 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 전환사채를 발행하는 경우

③ 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산?판매?자본 제휴를 위하여 그 상대방에게 전환사채를 발행하는 경우

전환사채 발행한도 조정

제20조 (신주인수권부사채의 발행)

1. 회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주인수권부사채를 발행할 수 있다.

① 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 일반공모의 방법으로 신주인수권부사채를 발행하는 경우

② 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주인수권부사채를 발행하는 경우

③ 사채의 액면총액이
100억원을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산?판매?자본 제휴를 위하여 그 상대방에게 신주인수권부사채를 발행하는 경우

제20조 (신주인수권부사채의 발행)

1. 회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 이사회의 결의로 주주 외의 자에게 신주인수권부사채를 발행할 수 있다.

① 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 일반공모의 방법으로 신주인수권부사채를 발행하는 경우

② 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 긴급한 자금조달을 위하여 국내외 금융기관 또는 기관투자자에게 신주인수권부사채를 발행하는 경우

③ 사채의 액면총액이
300억원을 초과하지 않는 범위 내에서 사업상 중요한 기술도입, 연구개발, 생산?판매?자본 제휴를 위하여 그 상대방에게 신주인수권부사채를 발행하는 경우

신주인수권부사채 발행한도 조정

제25조 (소집통지 및 공고)

2. 의결권 있는 발행주식총수의 100분의1 이하의 주식을 소유한 주주에 대하여는 회의일 2주 전에 주주총회를 소집한다는 뜻과 회의의 목적사항을 서울특별시에서 발행하는 한국경제신문과 매일경제신문에 각각 2회 이상 공고하거나
대통령령으로 정하는 바에 따라 전자적 방법으로 공고함으로써 제1항의 규정에 의한 통지에 갈음할 수 있다.

제25조 (소집통지 및 공고)

2. 의결권 있는 발행주식총수의 100분의1 이하의 주식을 소유한 주주에 대하여는 회의일 2주 전에 주주총회를 소집한다는 뜻과 회의의 목적사항을 서울특별시에서 발행하는 한국경제신문과 매일경제신문에 각각 2회 이상 공고하거나
금융감독원 또는 한국거래소가 운용하는 전자공시 시스템에 공고함으로써 제1항의 규정에 의한 통지에 갈음할 수 있다.

통지방법 구체화

제26조 (소집지)

주주총회는 본점 소재지에서 개최하되, 필요에 따라 이의 인접지역에서도 개최할 수 있다.
또한 이사회 결의에 의하여 제3의 소재지에서도 개최가 가능하다.

제26조 (소집지)

주주총회는 본점 소재지에서 개최하되, 필요에 따라 이의 인접지역에서도 개최할 수 있다.

코스닥상장법인 표준정관 준용

(신설)

제40조의2(이사의 책임감경)

상법 제399조에 따른 이사의 책임을 이사가 그 행위를 한 날 이전 최근 1년 간의 보수액(상여금과 주식매수선택권의 행사로 인한 이익 등을 포함한다)의 6배(사외이사는 3배)를 초과하는 금액에 대하여 면제한다. 다만, 이사가 고의 또는 중대한 과실로 손해를 발생시킨 경우와 상법 제397조, 제397조의2 및 제398조에 해당하는 경우에는 그러하지 아니하다.

조항 신설
코스닥상장법인 표준정관 준용

제42조 (이사회의 결의방법)

2. 이사회는 이사의 전부 또는 일부가 직접 회의에 출석하지 아니하고 모든 이사가
동영상 및 음성을 동시에 송수신하는 통신수단에 의하여 결의에 참가하는 것을 허용할 수 있다. 이 경우 당해 이사는 이사회에 직접 출석한 것으로 본다.

제42조 (이사회의 결의방법)

2. 이사회는 이사의 전부 또는 일부가 직접 회의에 출석하지 아니하고 모든 이사가
음성을 동시에 송수신하는 통신수단에 의하여 결의에 참가하는 것을 허용할 수 있다. 이 경우 당해 이사는 이사회에 직접 출석한 것으로 본다.

이사회 결의방법 확대

제48조 (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 감사의 선임에는 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.

제48조 (감사의 선임ㆍ해임)

1. 감사는 주주총회에서
선임ㆍ해임 한다.

2. 감사의
선임 또는 해임을 위한 의안은 이사의 선임 또는 해임을 위한 의안과는 별도로 상정하여 의결하여야 한다.

3. 감사의 선임은 출석한 주주의 의결권의 과반수로 하되 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로 하여야 한다.
다만, 상법 제368조의4제1항에 따라 전자적 방법으로 의결권을 행사할 수 있도록 한 경우에는 출석한 주주의 의결권의 과반수로써 감사의 선임을 결의할 수 있다.

4. 감사의 해임은 출석한 주주의 의결권의 3분의2 이상의 수로 하되, 발행주식총수의 3분의1 이상의 수로 하여야 한다.

5. 제3항?제4항의 감사의 선임 또는 해임에는 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 3을 초과하는 수의 주식을 가진 주주(최대주주인 경우에는 그의 특수관계인, 최대주주 또는 그 특수관계인의 계산으로 주식을 보유하는 자, 최대주주 또는 그 특수관계인에게 의결권을 위임한 자가 소유하는 의결권 있는 주식의 수를 합산한다)는 그 초과하는 주식에 관하여 의결권을 행사하지 못한다.

코스닥상장법인 표준정관 준용

- 감사 해임요건 추가

- 전자적 방법의 의결권 행사 요건 추가

제50조 (감사의 직무등)

4. 감사에 대해서는 정관
제39조 제3항의 규정을 준용한다.

제50조 (감사의 직무등)

4. 감사에 대해서는 정관
제39조 제3항및 제40조의2의 규정을 준용한다.

코스닥상장법인 표준정관 준용

제57조 (이익배당)

1. 이익의 배당은
금전과 주식으로 할 수 있다.

제57조 (이익배당)

1. 이익의 배당은
금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.

코스닥상장법인 표준정관 준용

부칙

부칙

이 정관은 2022년 3월29일부터 시행한다.

※ 기타 참고사항

해당사항 없습니다.

□ 이사의 보수한도 승인

가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

이사의 수 (사외이사수)
4( 1 )

보수총액 또는 최고한도액
1,500백만원

(전 기)

이사의 수 (사외이사수)
4( 1 )

실제 지급된 보수총액
650백만원

최고한도액
1,500백만원

주) 소멸법인 피합병회사 주식회사 비투엔의 현재 등기임원수를 기재하였습니다.
주) 합병법인인 상상인이안1호기업인수목적 주식회사는 등기이사에 대한 보수를 지급하지 않았으며, 상기 지급된 보수총액은 소멸법인 피합병회사 주식회사 비투엔의 합병 전 지급액과 합병 후 지급액을 합한 금액입니다.

※ 기타 참고사항

해당사항 없습니다.

□ 감사의 보수한도 승인

가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

감사의 수
1

보수총액 또는 최고한도액
100백만원

(전 기)

감사의 수
1

실제 지급된 보수총액
4.5백만원

최고한도액
100백만원

주) 합병법인인 상상인이안1호기업인수목적 주식회사는 감사에 대한 보수를 지급하지 않았으며, 상기 지급된 보수총액은 소멸법인 피합병회사 주식회사 비투엔의 합병 전 지급액과 합병 후 지급액을 합한 금액입니다.

※ 기타 참고사항

해당사항 없습니다.

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요

제출(예정)일
사업보고서 등 통지 등 방식

2022년 03월 21일
1주전 회사 홈페이지 게재

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

당사는 2022년 3월 21일까지 감사보고서를 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시하고 당사 홈페이지(http://www.b2en.com)에 게재할 예정입니다. 또한, 당사는 2022년 3월 21일까지 사업보고서를 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시하고 홈페이지(http://www.b2en.com)에 게재할 예정입니다. 한편 이 사업보고서는 향후 주주총회 이후 변경되거나 오기 등이 있는 경우 수정될 수 있으며, 이 경우 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 정정보고서를 공시할 예정이므로 이를 참조하시기 바랍니다.

※ 참고사항

▣ 해당 사업년도의 재무제표는 외부감사인의 감사가 완료되지 않은 내부결산 재무제표로서 추후 감사결과에 따라 변동될 수 있습니다.

▣ 코로나바이러스 감염증(COVID-19) 관련 안내사항
- 주주총회장에 비접촉식 체온계를 비치하여 체온측정 예정이며, 당일 발열, 기침 증세가 있으신 주주님은 주주총회장에 출입이 제한될 수 있습니다. 또한, 마스크 미착용 주주님께서도 출입이 제한될 수 있으니, 주주총회장 입장 시 반드시 마스크를 착용하여 주시기 바랍니다.