트윔 — 주주총회소집공고 (20220726)
제출인: 트윔

주주총회소집공고
2.9
주식회사 트윔

주주총회소집공고

2022 년 07월 26일

회 사 명 :
(주)트윔

대 표 이 사 :
정한섭,정해주

본 점 소 재 지 :
경기도 화성시 삼성1로 4길 7-4(석우동19-14)

(전 화)031-8055-8455

(홈페이지)http://www.twim21.com

작 성 책 임 자 :
(직 책)상무이사
(성 명)김은열

(전 화)031-8055-8455

주주총회 소집공고

(제13기 임시주주총회)

주주 여러분의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다.

당사는 상법 제363조 및 당사 정관 20조에 의거 제13기 임시주주총회를 다음과 같이 개최하오니 참석하여 주시기 바랍니다. 또한 소액주주에 대한 소집통지는 상법 제542조의4 및 정관22조에 의거하여 발행주식총수의 1% 이하 소유주주에 대하여는 이 공고로 소집통지에 갈음하오니 양지하여 주시기 바랍니다

- 다 음 -

1. 일 시 : 2022년 8월 10일(수) 오전 08시

2. 장 소 : 경기도 화성시 삼성1로4길 7-4(석우동 19-14번지) 본사 5층

3. 회의목적사항

가. 보고사항 : 감사의 감사보고

나. 부의안건

- 제1호 의안 : 정관 일부 변경의 건

1-1호 의안 : 사업목적 추가의 건

1-2호 의안 : 사외이사의 수 주석 추가

4. 실질주주의 의결권 행사에 관한 사항

금번 당사의 임시 주주총회에서는 한국예탁결제원이 주주님들의 의결권을 대리 행사할 수 없습니다. 따라서 주주님께서는 주주총회에 참석하여 의결권을 직접 행사하시거나 적법한 대리인에 위임하여 의결권을 간접적으로 행사하실 수 있습니다.

5. 경영참고사항 비치

상법 제542조의4에 의거, 당사의 사업개요, 경영현황 등을 당사에 비치하고 금융감독원 또는 한국거래소가 운용하는 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 전자공시하여 게시하오니 참조하시기 바랍니다.

6. 주주총회 참석 시 준비물 (하기 준비물 미지참시 출입이 제한 됩니다.)

- 직접행사 : 신분증

- 대리행사 : 위임장, 위임인의 인감증명서, 대리인의 신분증

※ 위임장 기재사항

- 위임인 : 성명, 생년월일, 주민등록번호(법인등록번호)

- 대리인 : 성명, 생년월일

- 내용 :　의결권을 대리인에게 위임한다는 내용, 위임인의 인감 날인

(주민등록번호 및 인감증명서는 현장에서 확인 후 즉시 파기하며, 별도 수집 및 보관하지 않습니다.)

7. 기타사항

- 주주총회 기념품은 경비 절감을 위하여 지급하지 않습니다.

- 코로나19(COVID-19) 예방을 위해 총회장 입구에서 주주분들의 체온을 측정 할 수 있으며, 발열이 의심되거나 마스크를 착용하지 않은 주주의 경우 출입이 제한될 수 있습니다.

- 코로나19(COVID-19) 확산세에 따른 정부 방침 변동에 따라 입장 규정도 추가 변동될 수 있습니다.

- 코로나19(COVID-19) 등 비상사항 발생 시 장소변경 및 기타 집행과 관련된 세부사항은 대표이사에게 위임되었으며, 해당사항 발생 시 홈페이지 및 공시를 통하여 재안내할 예정이오니 참고하여 주시기 바랍니다.

끝.

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

정세웅
(출석률: 40%)
장환영
(출석률: 75%)

찬 반 여 부

1
2022. 02. 15
1. 제12기 재무제표 및 영업보고서 승인의 건
찬성
찬성

2
2022. 03. 11
1. 제12기 정기 주주총회 소집의 건
불참
찬성

2. 제12기 재무제표 승인의 건

3. 정관일부 변경의 건

4. 사내이사 선임의 건

5. 이사보수한도 승인의 건

6. 감사보수한도 승인의 건

3
2022. 03. 21
1. 국내 신규 법인 설립 관련 내용 정정의 건
불참
찬성

2. 자기주식 취득 결정의 건

4
2022. 04. 04
1. LP 투자 결정의 건
찬성
불참

2. 대표이사 선임의 건

5
2022. 07. 04
1. 임시주주총회 개최의 건
불참
-

2. 임시주주총회 권리주주확정을 위한 기준일 설정의 건

3. 해외법인(미국) 설립의 건

1) 장환영 사외이사는 4.29 사임 하였습니다.

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

1
2
2,000
-
-
-

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. 시장의 현황

(1) 목표 시장의 정의 및 시장의 특성

당사가 목표로 하는 주요 시장은 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사 시장으로 생산단계 혹은 생산 완료단계에서 영상처리를 통해 제조를 하거나, 품질을 검사하는 이미지 기반 검사 시장입니다. 당사의 AI 소프트웨어 MOAI 및 이를 기반으로 하는 AI 검사기, 그리고 Rule 기반 비전 시스템은 해당 시장에 최적화 되어 있습니다.

(가) Rule-base 사업부문

① 성공적인 레퍼런스 누적이 중요한 산업

Rule-base 사업부문의 주요 전방 산업은 모바일용 디스플레이 장비 산업입니다. 디스플레이 후공정에서 Rule-base 비전 모듈은 라미네이션 장비의 얼라인먼트와 외관 검사에 주로 활용 되는데 디스플레이 제조 공정 중 거의 마지막 공정에 해당합니다. 해당 공정에서 얼라인먼트 불량이 발생하면 완제품에 가까운 제품을 폐기처리 해야 하므로 고객사의 영업이익률에 주요한 영향을 미치게 됩니다. 따라서 고객사는 해당 업무를 검증된 업체에게 맡기는 경향이 있습니다.

② 폼팩터가 지속적으로 변화하는 산업

모바일 디바이스는 플렉서블 버전, 3D 엣지 버전과 폴더블 버전 등 폼팩터가 지속적으로 변화 되고 있습니다. 비전 모듈 협력사는 폼팩터가 변화할 때마다 더 까다로워지는 검출 환경에서 기존 보다 더 높은 정밀도와 낮은 불량률을 위해 새로운 알고리즘을 추가하는 등 지속적인 기술개발로 고객사의 요구조건에 대응하여야 합니다. 리지드 OLED 패널에서 플렉서블 OLED 패널이 등장하였고, 이를 응용한 3D 엣지 디스플레이가 등장하고, 최근에는 폴더플 디스플레이가 출시되는 등 폼팩터가 끊임 없이 변화하는 특성을 가지고 있습니다.

③ 아날로그 광학기술이 중요한 산업

모바일 디스플레이의 주요 재료는 투명 PI, 투명 기판, 투명 커버글라스 등 빛의 반사가 심하면서 투명한 재질들로서 정확한 촬상이 까다로운 재질들 입니다. 조명의 강도와 각도, 렌즈의 초점거리와 FOV 등 여러 조건이 완벽하게 세팅되어야 투명한 재질의 경계면을 검출할 수 있습니다. 수 백만대를 연속 검출함에 있어 최소의 에러 수준을 유지하기 위해서는 이러한 아날로그 광학 기술을 확보하는 것이 매우 중요한 산업니다.

(나) AI-base 사업부문

① 유사 카테고리 레퍼런스가 중요한 산업

AI-base 비전 검사기는 아직 일반화 되지 않은 기술로서, 이를 구매하는 고객사들이 검사기의 성능과 효용에 대해 처음부터 확신을 가지기 어려운 상황이며, 많은 경우 검사기의 실제 성능을 확인하지 못한 상태에서 구매계약을 체결해야 합니다. 그러므로 고객사 생산품과 유사한 카테고리에 속하는 AI 검사기를 개발하여 실제 양산 납품한 레퍼런스를 확보한 업체를 선호합니다.

② 산업용 데이터 확보가 중요한 산업

AI-base 비전 검사기의 두뇌에 해당되는 신경망은 이미지 학습을 통해 검사 정확도가 올라갑니다. 그리고 특정 부품 관련 이미지만 학습한 신경망보다 유사 부품을 미리 학습한 뒤 특정 부품을 학습한 신경망이 검출율에서 더 우수한 결과를 보여주므로, 유사한 카테고리에 속한 부품들의 이미지 확보도 중요합니다. 그런데 산업용 부품들의 정밀 이미지는 공개망에서 구하기가 어려우므로, 고객사를 선점하여 실제 프로젝트를 수행한 업체가 해당 산업 분야의 다른 고객을 확보하는데 더 유리한 입장이 됩니다.

③ 신경망 최적화가 중요한 산업

신경망은 학습과 판독에서 반복적인 연산이 필요하여 기존 Rule-base 비전 검사 대비 속도가 느린 경향이 있습니다. 고가의 H/W를 사용하면 속도 문제가 해결 되기도 하지만 원가가 상승하게 됩니다. 또한 고사양 H/W로도 해결이 안되는 경우 고객사 라인의 생산 속도를 검사속도가 맞추기 못하는 경우도 발생합니다. 따라서 신경망 최적화가 필수적으로 진행되어야 하는데, 아직 업계의 신경망 이해도가 높지 않은 상황이라 다수의 업체들이 기존 범용 신경망을 사용하여 불필요한 연산으로 검사 속도 단축에 어려움을 겪고 있습니다. 고객사는 정확도와 검사속도 어떠한 것도 기존 검사원 대비 낮은 것을 허용하지 않으므로, 신경망 최적화로 정확도를 유지하면서 빠른 검사속도를 확보한 신경망을 가진 업체가 유리한 산업입니다.

④ 아날로그 광학기술이 중요한 산업

이미지 촬영 단계에서 검사 대상이 뚜렷히 구별되도록 광학조건을 세팅하여야만, 신경망이 이를 원활하게 판독할 수 있습니다. 그런데 투명한 글라스, 난반사가 심한 금속류, 빛이 흡수되는 고무 등 수많은 산업용 부품들이 촬영이 까다로운 소재로 되어 있으므로, 광학 컨디션을 구축하는데 노하우를 가진 업체들이 유리한 산업입니다.

⑤ 통합 솔루션 제공이 중요한 산업

AI-base 비전 검사기 수요를 가진 업체들 중 대다수가 생산 라인에 바로 설치가 가능한 턴키 방식의 완제품을 선호 합니다. AI 이미지 판독 업체, 광학 모듈업체, 장비 제조업체가 컨소시엄 형태로 제품을 개발 하여 공급하는 경우, 광학 특성이 고려되지 않은 장비가 설계되어 통합과정에서 기술적인 문제가 발생하게 되고, 컨소시엄 업체간 책임 공방마저 발생되어 고객사가 곤란해지는 경우가 종종 발생합니다. 그러므로 AI 신경망부터 광학모듈 그리고 장비 설계까지 모두 독자적으로 수행하는 업체가 선호되는 산업입니다 .

(2) 목표 시장의 규모 및 전망

당사 제품은 크게 Rule 기반 비전과 AI 기반 비전으로 나눌 수 있으며, Rule 기반 비전은 OLED 디스플레이 산업, AI 기반 비전은 전체 머신비전 시장과 직결되어 있습니다.

(가) Rule 기반 비전 시스템

당사는 Rule 기반 머신비전 분야에서 굴곡이나 왜곡이 심한 제품의 부착 및 합착 Alignment 알고리즘 및 Alignment 정도를 측정하는 알고리즘을 개발하여 왔습니다. 이러한 알고리즘은 비전검사기에 적용되어 디스플레이 OLED 제조 공정에서 Alignment 계측 및 보정을 하는데 사용됩니다.

OLED 제조공정은 LTPS -> 증착(Evaporation) -> 봉지(Encapsulation) -> 셀(Cell) -> 모듈(Module)의 5대 공정을 통해 생산되는데, 당사의 Alignmnet 비전검사기는 모듈 공정에 적용됩니다.

모듈 공정은 POL Attach -> Autoclave -> 본딩/부착기 -> Lamination -> Autoclave-> 벤딩 -> 점등검사의 순서로 이루어지는데, 이 중 Autoclave를 제외한 모든 공정 내 당사의 비전솔루션을 적용하고 있습니다. 따라서, 당사의 Rule 기반 머신비전은 디스플레이 전방 산업의 영향을 받으며, 시장의 규모 및 잠재성장력 역시 디스플레이산업에 따라 결정 됩니다.

전세계 디스플레이 시장은 LCD 패널 시장의 점진적인 축소가 예상됨에도 불구하고,OLED 패널 시장의 고성장에 힘입어 완만한 성장을 이어갈 것으로 전망됩니다. 한국디스플레이산업협회가 2021년 03월에 발간한 디스플레이산업 주요 통계(2020.4Q) 자료에 의하면, 2020년말 기준 전세계 디스플레이 시장은 1,228억 달러를 기록하였으며, OLED 적용 어플리케이션의 확대 및 Flexible OLED 시장의 성장으로 2027년에는 전세계 디스플레이 시장이 1,452억 달러 수준까지 늘어날 것으로 예상되고 있습니다.

【전세계 디스플레이 시장 및 전망(금액 기준)】

(단위: 억달러)

구분

2020년

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

2026년(E)

2027년(E)

LCD (A)

925 (75.3%)

1,011(72.3%)

981 (69.9%)

958 (66.8%)

946 (64.9%)

920 (62.7%)

902 (61.2%)

875 (60.3%)

대형

673 (72.7%)

810 (80.1%)

774 (78.9%)

766 (79.9%)

760 (80.3%)

742 (80.7%)

732 (81.2%)

714 (81.6%)

중소형

252 (27.3%)

201 (19.9%)

207 (21.1%)

192 (20.1%)

186 (19.7%)

178 (19.3%)

170 (18.8%)

161 (18.4%)

AMOLED (B)

296 (24.1%)

380 (27.2%)

411 (29.2%)

444 (30.9%)

459 (31.5%)

476 (32.5%)

482 (32.7%)

484 (33.3%)

대형

43 (14.5%)

60 (15.7%)

62 (15.2%)

64 (14.5%)

70 (15.2%)

78 (16.3%)

82 (16.9%)

87 (18.0%)

중소형

253 (85.5%)

320 (84.3%)

348 (84.8%)

379 (85.5%)

390 (84.8%)

398 (83.7%)

400 (83.1%)

397 (82.0%)

Other (C)

7 (0.6%)

7 (0.5%)

12 (0.9%)

33 (2.3%)

52 (3.6%)

71 (4.8%)

89 (6.1%)

93 (6.4%)

총 합계
(A+B+C)

1,228 (100%)

1,398 (100%)

1,404 (100%)

1,435 (100%)

1,457(100%)

1,467(100%)

1,473(100%)

1,452(100%)

주) '대형', '중소형'행의 괄호 안 비중은 각 디스플레이 내에서 차지하는 비중을 표시 (출처: 한국디스플레이산업협회, 2021.03)

중장기 디스플레이 패널 산업의 성장성은 OLED 패널이 견인할 것으로 전망됨에 따라, 국내외 디스플레이 업체들의 OLED 투자가 지속될 전망입니다. 특히, 삼성디스플레이, LG디스플레이 등 국내 디스플레이 패널 업체뿐만 아니라, 중국 디스플레이 패널 업체까지 OLED 패널 양산 계획을 발표하고 있습니다. OMDIA에서 발간한 통계 자료에 의하면 2020년 한국과 중국의 OLED 패널 생산 CAPA는 각각 연간 705만장, 235만장이나 2026년에는 1,283만장, 940만장으로 늘어날 전망입니다.

【국가별 디스플레이 패널 생산 CAPA 추이 및 전망(수량 기준)】

(단위: 천장/연간)

구분

국가명

2019년

2020년

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

2026년(E)

LCD

한국

16,335

12,516

9,891

8,085

4,065

3,840

3,840

3,840

중국

29,979

32,754

38,628

43,419

46,935

49,995

51,180

51,855

대만

28,605

27,534

27,612

27,363

23,466

21,636

20,547

20,184

일본

3,078

2,928

2,898

2,295

1,404

996

996

996

기타

-

-

-

-

-

-

360

720

합계

77,997

75,732

79,029

81,162

75,870

76,467

76,923

77,595

OLED

한국

6,507

7,047

7,368

7,812

8,880

10,524

11,820

12,828

중국

1,665

2,352

3,099

4,023

4,818

6,015

8,136

9,402

일본

-

45

195

240

240

240

420

600

합계

8,172

9,444

10,662

12,075

13,938

16,779

20,376

22,830

(출처: OMDIA, 2021.03)

상기와 같이 디스플레이 산업은 지속적으로 성장할 것이 예상되며, 한국 및 중국의 주요 디스플레이 패널 제조사들은 Flexible OLED가 적용되는 곡면(3D) 스마트폰의 성장 지속, Foldable 스마트폰 시장의 개화 등에 따른 OLED 패널 수요에 대응하기 위하여 공격적인 후공정 설비 투자를 진행할 것으로 기대되고 있습니다.

(나) AI 기반 비전 검사 시스템

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.

머신비전은 과거부터 인간이 육안으로 하는 검사를 대체하기 위해 계속 발전해 왔으며, Rule 기반 비전검사의 한계점을 극복하고자 AI 기반 비전검사에 대한 연구가 진행되기 시작하였습니다.

Rule 기반 머신비전 검사의 경우 다음과 같은 단점이 존재합니다.

1) 대다수 제조업과 같이 생산공정 환경이 가변적인 경우, 균일하지 못한 모든 경우의 수를 코딩으로 작성하여야하는데, 모든 규칙을 사전에 입력하는 것은 사실상 불가능합니다.

2) 생산품의 외형적인 변화가 가능한 산업군(ex.식품산업)에는 불량 유형이 비정형적이기 때문에, 모든 불량에 대한 경우의 수를 코딩으로 작성하는 것은 사실상 불가능합니다.

[Rule 기반 비전검사와 AI 기반 비전 검사 비교]

구 분

기존(Rule-based) 비전 검사

AI 기반 비전 검사

작동 조건

정상제품과 불량품의 차이가 확연하게 드러나거나, 규칙에 의해 정상제품과 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-based 검사로 자동화 불가

AI기술을 적용한 머신비전은 추론능력을 갖기 때문에 비정형 불량도 검사할 수 있음

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

AI 기반 머신비전을 통해 모든 산업군 내 검사기 도입이 가능해졌으며, 검사기 뿐만 아니라 영상데이터를 획득하고 분석 활용하여, 산업 현장에서 제조 공정, 제품 검수,현장 감시, 물류 통제 등 생산 과정 전반에서 지능화/자동화할 수 있는 모든 분야에 대한 AI 기반 머신비전 수요가 증가하고 있습니다.

아래는 당사 AI 기반 머신러닝의 시장 규모라 볼 수 있는 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모를 나타낸 것입니다.

국내 인공지능 시장 구조 및 규모.jpg
국내 인공지능 시장 구조 및 규모

국내 인공지능 시장 구조 및 규모 (단위: 억 달러)

【국내 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모】

(단위: 조 원)

구분

2018년

2019년

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

CAGR(%)
('19~'25)

머신러닝
0.42
0.58
0.81
1.13
1.57
2.19
3.04
4.24
39.1%

컴퓨터 비전
0.25
0.35
0.49
0.69
0.97
1.35
1.89
2.64
39.9%

시장 합계
0.67
0.93
1.3
1.82
2.54
3.54
4.93
6.88
39.5%

이상 출처 : Global Artificial Intelligence(AI) Market, BCC(2020)

위와 같이 국내 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장은 급격히 성장하고 있으며, 당사의 AI기반 머신비전의 적용 분야 역시 기하급수적으로 증가할 것이라 예상됩니다.

글로벌 인공지능 시장 구조 및 규모.jpg
글로벌 인공지능 시장 구조 및 규모

글로벌 인공지능 시장 구조 및 규모 (단위: 억 달러)

【세계 머신러닝 및 컴퓨터 비전 시장 규모】

(단위: 조 원)

구분

2018년

2019년

2020년(E)

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

CAGR(%)
('19~'25)

머신러닝
77.4
102.4
142.4.
198.1
275.6
383.4
533.1
741.5
39.1%

컴퓨터 비전
46.6
61.9
86.5
121.1
169.4
236.9
331.0
463.1
39.9%

시장 합계
124
164.3
86.5
319.2
445
620.3
864.1
1,204.6
38.4%

이상 출처 : Global Artificial Intelligence(AI) Market, BCC(2020)

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

2. 시장 경쟁 요인 및 경쟁력

(1) Rule-base 사업부문

후공정 중에서도 최종 단계에 속하는 얼라인먼트 공정에서 제조불량이 발생하면 고객사에 큰 손실이 발생하므로 디스플레이 비전모듈을 납품하는 업체들은 과거 프로젝트에서 고객 수율 개선 기여도로 평가 받습니다. 당사는 과거 고객사의 대규모 증설 과정에서 고객사 최종 수율을 단기간에 향상시키는데 기여하여 업계의 인정을 받은 바 있습니다.

주요 전방산업인 OLED 디스플레이는 폼팩터가 지속적으로 변화하고 있습니다. 플렉서블로 바뀌면서 기존 유리기판 대비 광학 조건이 어려워졌고, 3D 엣지로 발전하면서 검출 알고리즘은 더 정교해져야 했습니다. 당사는 이러한 변화에 능동적이고 선제적으로 대응하여 왔습니다. 최근 폴더블 폼팩터가 추가 되는 과정에서도 당사는 새로운 과제들을 해결하면서 성공적으로 대응하였습니다.

또한 대규모 라인을 정해진 기간 내에 증설하거나 개조/개선 하는 경우가 많으므로 숙련된 엔지니어를 충분히 확보하는 것도 경쟁요인의 일부 입니다.

(2) AI-base 사업부문

AI-base 비전 검사기는 기존 검사원들이 수행하던 검사 업무를 대체함에 있어서, 검사원 대비 더 정확한 검출율과 더 빠른 검사 속도를 확보해야 할 뿐만 아니라, 이러한양산형 장비를 실제로 개발하여 납품할 수 있는 것이 주요 경쟁력 입니다. 따라서, 개발 레퍼런스가 경쟁력으로 인정 받으며, 레퍼런스를 확보한 업체가 더 많은 산업용 이미지 데이터에 접근할 수 있게 되며, 더 많은 데이터로 학습된 신경망은 더 정확한 검출율을 보여주는 선순환 구조가 발생하게 됩니다. 당사는 Rule-base 에서 발생하는 안정적인 현금흐름을 기반으로 AI-base에 과감한 투자를 집행하여 이러한 선순환구조를 선점하고 있습니다. 특히 당사는 이 과정에서 산업용 데이터 확보 및 축적에 노력을 기울이고 있습니다.

당사는 Rule-base 비전 사업에서 촬영이 까다로운 소재의 영상을 선명하게 확보하는광학기술을 확보하였습니다. 이러한 기술은 AI-base 사업에서도 주요한 요소기술로서 신경망의 정확도를 향상시키는데 큰 역할을 하고 있으며, 특히 글라스 촬영 기술을 기반으로 금속성 필름류 검사비딩에서 글로벌 경쟁사를 상회하는 정확도를 보이며 수주에 성공하기도 하였습니다. 

당사는 산업용 이미지 판독 특화 신경망을 사용하고 있으며, 코드레벨에서 신경망 최적화를 진행하여 범용신경망 대비 연산 속도를 획기적으로 개선하였습니다. 개선된 신경망 처리 속도는, 이미지를 더 정확하게 판독하기 위한 연산량 증가나 H/W 사양 최적화를 통한 원가 경쟁력 확보에 유리하게 적용될 수 있습니다.

대다수의 경쟁사는 비전 S/W, 광학 모듈, 장비 설계 및 제작을 개별 외주 방식으로 처리하고 있으므로 통합 과정에서 적지 않은 문제점을 노출하고 있습니다. 당사는 장비 제어 S/W을 기반으로 설립되었으며, Rule-base 비전 사업을 통해서 지속적으로 장비를 다루어 왔습니다. 이러한 업력으로 당사 S/W 기술인력은 제조장비에 대한 이해도가 높으며, 추가로 장비 설계, 전장, PLC 전문인력들을 채용하여 장비 설계 및 제조에 대한 기술력을 확보하였습니다. 당사는 비전인력과 장비 인력을 동시에 확보하여 고객사에 AI-base 비전 검사기 완성품을 턴키 방식으로 개발 및 납품하고 있으며, 이 부분에서 많은 고객사들이 높은 만족도를 표시하였습니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

당사는 다양한 산업의 제조 공정과 재질별 광학특성에 대한 이해 및 AI 딥러닝 비전 기술을 기반으로 공정자동화 솔루션을 제공하는 벤처기업입니다. 반도체, 디스플레이, 2차전지, 자동차, 식음료 및 바이오 등의 다양한 분야에서 고객사의 공정 자동화 구축을 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 커스터마이징하여 제공하고 있습니다. 당사는 자체 개발한 핵심기술을 바탕으로 AI 딥러닝 검사 소프트웨어 “MOAI”를 개발하였으며, 이를 탑재한 AI 검사기(T-MEGA), Rule-base 비전검사시스템, 스마트팩토리 솔루션(T-MASS) 등을 제공합니다.

당사는 2010년 1월 공장자동화, 장비제어 소프트웨어 개발 및 판매를 위해 설립하였고 OLED 디스플레이 제조 공정에 대한 지속적인 연구개발 투자로 2013년부터 비전을 이용한 디스플레이 모듈 정렬 검사(Alignment Vision System)를 포함한 머신비전 부문에서 매출을 확대하며 빠르게 성장해 왔습니다. 당사의 디스플레이 모듈 정렬 검사는 OLED 제조 후공정의 윈도우 커버 라미네이션(Lamination) 공정에 처음 적용되었으며, Flexible OLED으로의 진화 과정에서 공정의 난이도가 증가함에 따라 디스플레이 모듈 정렬 검사의 사용량도 증가하는 추세에 있습니다.

한편, 당사는 기존 규칙(Rule) 기반 머신 비전 검사의 한계를 극복하기 위하여 2017년부터 인공지능(AI) 기술을 제조업 생산 현장에 도입하기 위한 연구개발을 시작하여 인공지능 기술을 활용한 딥러닝(Deep Learning) 비전 검사기술을 개발하여 상용화에 성공하였습니다. 당사는 산업용 AI 딥러닝 검사 선두 업체로서 다수의 고객을 확보할 수 있었습니다. 덕분에 제조라인에서 발생하는 다양한 재질, 다양한 형태의 불량 이미지를 누적적으로 확보하고 있으며, 이를 바탕으로 검출 정확도를 지속적으로 높여가고 있습니다. 또한 당사는 인공지능 머신비전 솔루션 외에 제조 공정 내에서 발생하는 대량의 데이터를 실시간 저장하고 분석하여 품질 문제의 사전 감지와 생산 효율성을 향상시키는 빅데이터 기술 및 자재관리와 생산관리 효율화를 위한 예지보전시스템 및 생산관리시스템을 개발하고 있습니다.

 (나) 공시대상 사업부문의 구분

구분
구체적 용도

Rule-base
OLED 모듈공정의 얼라인 계측 및 보정

AI-base
제품 조립단계, 혹은 최종 검수단계의 품질검사

(2) 시장점유율

당사 목표시장의 규모 및 경쟁회사의 관련 매출을 추정할 수 없으므로 시장점유율 산정이 어렵습니다.

(3) 시장의 특성
상기 "1. 사업의 개요 가. 업계의 현황 (1) 목표 시장의 정의 및 시장의 특성" 참조하여주십시오.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

당사는 2차원 영상의 특성을 분석하는 2D 비전 기술과 제조업에 특화된 AI 딥러닝 검사기술의 고도화 뿐만 아니라 높이와 깊이 등 입체 정보까지 함께 활용하는 AI 딥러닝 3D 비전 기술을 확보하여 상용화를 준비 중에 있습니다. 3세대 기술은 3D 비전 기술에 AI 신경망을 적용함으로서 복잡한 형상을 가지고 있으면서 입체적인 표면을 가진 제품에 대한 검사를 자동화 할 수 있습니다. 이러한 3세대 검사 기술의 완성도가 성숙 단계에 도달하면, 기계의 수준이 진정으로 인간의 검사 수준까지 도달할 것으로 당사는 예상하고 있습니다.

구 분

1세대 자동화 외관 검사

2세대 자동화 외관 검사

3세대 자동화 외관 검사

핵심 기술

규칙 기반 영상신호처리

규칙 + 인공지능 기반 영상신호처리

규칙 + 인공지능 + 비전 센서 + 로봇 + 3D 영상신호처리

주요 특징 및

응용 분야

정형화된 제품 불량 검사

디스플레이, 전기/전자, 자동차 산업군의 제품 불량 검사

비정형 제품 불량 검사

첨단 정밀 소재와 제품군, 파우치 제품군, 의료 및 식품군 등 모든 제조업에 적용

3차원 정보까지 이용한 Rule-base 비전 검사

제조업뿐만 아니라 공정 제어, 물류 및 로봇을 포함한 스마트 제조 전 분야

한편, 당사는 스마트팩토리의 핵심 기반이 되는 빅데이터 분석과 생산관리시스템인 MES 솔루션을 국제표준 기반으로 제공하여 제조 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집, 분석, 관리 및 제어함으로써 고객사의 제조 경쟁력을 향상시키고자 합니다. 뿐만 아니라 MES에서 취득한 데이터와 AI 검사설비에서 취득한 데이터를 당사 빅데이터 신경망으로 분석하여, 선제적으로 대응할 수 있는 AI 통합 MES를 개발하고 있습니다. 서비스 주요 목적은 실시간 공정관리 체계 구축, 설비 별 생산실적 전산화 구축, 오투입 방지, 원자재 관리, 시스템 통제 및 품질 확보, 설비 분석을 통한 설비 보전으로 생산성 향상에 있습니다. 스마트팩토리에서 예지보전 기술은 실시간으로 제조설비의 상태를 감시하고 초기 결함을 정확히 예측하고 진단해주는 기술입니다. 제조산업에서 이러한 예지보전 솔루션은 생산 현장에 노출된 작업자를 설비 고장으로 발생하는 위험으로부터 안전하게 보호하고 제조 장비의 고장을 사전에 예방하는 스마트팩토리의 주요 기술로 급부상하고 있습니다. 당사는 다양한 제조산업에서 인공지능 기술과 빅데이터를 융합하여 설비의 상태를 파악하여 설비의 이상 상태나 예상되는 문제점을 미리 예측하고 어떤 유지보수 작업을 실시해야 하는지 등의 엔지니어링 도움을 제공하여 제조설비를 항상 최상의 상태로 유지하는 솔루션을 제공하고자 합니다.

(5) 조직도

(주)트윔 조직도.jpg
(주)트윔 조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 정관의 변경

가. 집중투표 배제를 위한 정관의 변경 또는 그 배제된 정관의 변경

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

-
-
-

나. 그 외의 정관변경에 관한 건

변경전 내용
변경후 내용
변경의 목적

제2조 (목록)

이 회사는 다음 사업을 영위함을 목적으로 한다.

소프트웨어 개발촉진법에 의한 소프트웨어 사업 일체

정보처리시스템 및 네트워크 서비스 중(전자게임용 프로그램포함), 데이터베이스, 정보처리 및 제공기술
●

●

●

각호에 부대되는 사업일체

제2조 (목록)

이 회사는 다음 사업을 영위함을 목적으로 한다.

1. 소프트웨어 개발촉진법에 의한 소프트웨어

사업 일체

정보처리시스템 및 네트워크 서비스 중(전자게임용 프로그램포함), 데이터베이스, 정보처리 및 제공기술

●

●

●

전기공사업

1. 각호에 부대되는 사업일체

사업 목적추가

제32조 (사외이사의 수)

이 회사의 이사는 3명 이상 7명 이내로 하고 사외이사는 이사 총수의 4분의 1 이상으로 한다.

제32조 (사외이사의 수)

이 회사의 이사는 3명 이상 7명 이내로 하고 사외이사는 이사 총수의 4분의 1 이상으로 한다. 다만, 상법 제542조의 8항(사외이사의 선임) 및 상법 시행령 제34조의 1항 1(상장회사의 사외이사 등)에 의거 벤처기업육성에 관한 특별조치법에 따라 벤처기업에 해당하는 경우 사외이사 수 의무를 배제한다.

사외이사의 수 주석 추가

※ 기타 참고사항

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요

제출(예정)일
사업보고서 등 통지 등 방식

-
-

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

임시주주총회로 해당사항이 없으므로 기재를 생략하며, 당사의 최근 사업보고서 및 감사보고서는 DART 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에서 확인하실 수 있습니다.

※ 참고사항

1. 코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)의 확산에 따른 안내
코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)의 감염 및 전파를 예방하기 위하여 총회장 입구에서 주주님들의 체온을 측정할 수 있으며, 측정 결과 발열이 의심되는 경우 출입이 제한될 수 있음을 알려드립니다. 또한 질병 예방을 위해 주주총회에 참석시 반드시 마스크 착용을 부탁드립니다.

2. 기타
주주총회 개최 전 코로나19 확산에 따른 불가피한 장소 변경이 있는 경우 지체없이 재공시할 예정입니다.