딥노이드 — 투자설명서 (20230831)
제출인: 딥노이드

투자설명서
2.1
(주)딥노이드

투 자 설 명 서

2023년 08월 31일

( 발 행 회 사 명 )주식회사 딥노이드

( 증권의 종목과 발행증권수 )기명식 보통주 1,500,000주

( 모 집 또는 매 출 총 액 )30,375,000,000원

1. 증권신고의 효력발생일 :
2023년 08월 31일

2. 모집가액 :
20,250원

3. 청약기간 :
구주주 청약일: 2023년 10월 12일(목) ~ 10월 13일(금)일반공모 청약일: 2023년 10월 17일(화) ~ 10월 18일(수)

4. 납입기일 :
2023년 10월 20일(금)

5. 증권신고서 및 투자설명서의 열람장소

가. 증권신고서 :
전자문서 : 금융위(금감원) 전자공시시스템 → http://dart.fss.or.k

나. 일괄신고 추가서류 :
-

다. 투자설명서 :
서면문서: (주)딥노이드 → 서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 케이비증권(주) → 서울특별시 영등포구 여의나루로 50

6. 안정조작 또는 시장조성에 관한 사항

해당사항 없음

이 투자설명서에 대한 증권신고의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 이 투자설명서의 기재사항은 청약일 전에 정정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

( 대 표 주 관 회 사 명 )케이비증권 주식회사

【 대표이사 등의 확인 】

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【 본 문 】

요약정보

1. 핵심투자위험

하단의 핵심투자위험은 증권신고서 본문에 기재된 투자위험요소 중 중요한 항목만을 투자자의 이해도 제고를 위하여 간단ㆍ명료하게 요약한 것입니다. 자세한 투자위험요소는 "본문-제1부 모집 또는 매출에 관한 사항-Ⅲ. 투자위험요소"에 기재되어 있으니 참고하시기 바랍니다.

구 분
내 용

사업위험

가. 국내외 경기변동에 따른 불확실성 증대 위험코로나19 이후 세계 각국은 중국의 리오프닝, 주요 선진국의 견조한 고용 등에 힘입어 민간소비가 양호한 성장세를 보였음에도 불구하고,
금융 불안 심화, 지정학적 리스크, 통화긴축의 여파로 인한 투자심리 위축 등의 영향으로 성장세가 둔화되고 있습니다.
2024년부터는 금리인상 사이클이 마무리되고 신용긴축의 영향도 줄어들면서 점차 회복세를 보일 것으로 전망되나, 그 속도는 코로나19 이전의 성장세(2015~2019년 평균 세계경제성장률 3.4%) 수준을 하회할 것으로 예상됩니다. 이처럼
코로나19 이후에도 여전히 통화긴축, 인플레이션 지속, 지정학적 분열 등의 불확실성이 존재하고 있으며, 경기 회복 지연은 향후에도 한동안 지속될 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능 산업은 국내외 거시경제의 직·간접적인 영향을 받고 있습니다. 실제로
국내 인공지능 시장의 경우 인플레이션 지속, 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 데이터센터 증설 연기 등으로 인해 하드웨어 시장 중심으로 성장세가 둔화된 바 있는 만큼, 향후 거시경제의 불확실성이 당사가 영위하고 있는 인공지능 사업에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
나. 의료 인공지능 산업의 성장성 둔화 위험당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있습니다. 특히
당사가 영위하고 있는 인공지능 기반 의료 영상 기기는 의료인력 부족현상에 따른 진단 오류의 위험성을 줄여주고, 효과적인 진단 및 치료법 제시로 비용 절감 효과를 증대시킨다는 점에서 그 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 상기한 바와 같이, 당사의 전방산업인 인공지능 및 의료 인공지능 산업은 모두 가파른 성장세를 보이고 있으며 향후에도 비즈니스 효율성 및 생산성 제고 효과, 기술 간 융합 등으로 인해 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히
의료 인공지능 분야에서는 질병 진단, 신약 연구/발굴/개발, 임상 시험 등의 실무에서 적극적으로 도입되기 시작하면서 시장 성장을 견인하고 있습니다. 그러나
향후 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 및 경기 침체로 IT 관련 투자 집행이 감소할 수 있습니다. 또한,
의료 시장에서의 인공지능 기반 기술 채택이 지연되거나, 관련 의료 데이터 부족, 개인정보 보호 관련 우려, 업체간 인공지능 솔루션 상호 운용성 부족 등으로 인해 의료 인공지능 시장의 성장이 예상과 다르게 정체될 수 있습니다. 이처럼 인공지능 시장 성장을 촉진하는 요인 외에 제약 요인도 존재하는 만큼 당사의 예상과는 다르게 인공지능 산업의 성장이 둔화될 경우 당사의 영업활동 및 수익성에도 부정적인 영향을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
다. 인공지능 산업에 대한 정책적 지원 축소 위험국내에서도 인공지능 등 신기술이 의료에 도입되어 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤 치료법을 제공하려는 노력들이 증가하면서, 이러한 변화를 반영하고자
정부에서도 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안', '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인' 등을 제시하는 등 적극적인 정책적 지원을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 의
료기기 산업은 인간의 생명과 건강과 직결되는 산업인 만큼 기기의 안전성 확보를 위한 일정 수준의 규제가 적용될 수밖에 없으며, 새로운 의료기기의 상용화에 이르기까지는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 또한,
국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 수가 적용 사례는 아직까지 없는 상황으로, 인공지능 관련 의료기기에 보험 수가가 적용되어 활성화되기까지는 앞으로도 오랜 기간이 소요될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
라. 사업 관련 법령 및 규정 개정에 따른 위험소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여
소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로
중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능합니다. 관계 법령 및 규정에 근거하여 당사는
현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 기준 충족 여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
마. 시장 경쟁 심화 위험의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위해
양질의 데이터 취득이 역량이 중요하며, 인공지능 의료기기를 사용화하는 데 필요한 식약처의 인허가를 받기 위해 많은 비용과 시간이 소요되는 특징을 지니고 있습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위한
충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 식약처 인허가 등의 단계를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 적어도 1~2년 이상의 기간이 필요합니다. 또한, 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해서는
의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크도 중요합니다. 이처럼 개발에 소요되는 많은 시간과 비용, 개발 역량, 인적 네트워크 등이 당사가 영위하는 사업에 있어서 진입장벽으로 작용하고 있으며, 이로 인해
상대적으로 단기간 내 진입하기 어려운 산업에 속합니다. 그럼에도 불구하고
아직까지 인공지능 기반의 의료기기 시장은 초기 상용화 단계로 대기업부터 스타트업까지 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있어 언제든지 경쟁이 심화될 가능성이 존재합니다. 따라서 신규 경쟁업체가 등장하거나 당사의 기술 경쟁력이 낮아질 경우 당사의 시장 점유율 확대가 지연되거나 정체될 위험이 있으며, 이는 곧 당사의 실적 악화를 야기할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
바. 연구개발인력 유출 및 기술 경쟁력 확보 관련 위험당사는
별도의 연구개발 조직을 갖추고 최근 3년간 연평균 60억원의 연구개발비용을 지출하였습니다. 이러한 노력의 결과로 '21년 매출액 약 9억원 대비 '22년 매출액 약 32억원으로 실적이 크게 개선되었으며, 총 85건의 특허권과 22건의 상표권을 보유할 수 있었습니다.
향후에도 연구개발 인력을 추가적으로 유치하고 핵심인력의 유출을 방지함으로써 기술경쟁력 우위를 확보하고자 노력할 예정입니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고
연구개발이 지연됨에 따라 연구개발비에 대한 회수가 어려워지거나, 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않을 경우 당사의 사업 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
사. 개인정보 관련 규제 강화 위험당사는
기술적, 법률적 측면에서 개인정보 보호와 비식별화를 위해 노력하고 있습니다. 그럼에도 불구하고
당사가 예상하지 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있으며, 규제 환경의 변화로 인해 당사 사업을 영위하는 데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 가능성을 배제할 수 없습니다. 향후
개인정보 처리 관련 규제가 강화되거나 데이터 수집에 제약이 발생할 경우 당사의 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
아. 지적재산권 침해 위험당사는
제도적 장치 및 인적 관리를 통해 기술 및 노하우가 유출되지 않기 위해 노력하고 있으며, 진입장벽을 구축하고 경쟁력을 갖추기 위해 연구개발을 통한 지적재산권 확보 및 보호 전략을 수립하고 있습니다. 그럼에도 불구하고,
향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 지적재산권에 대한 소송 및 기타 분쟁이 발생하거나, 기술 유출 등이 발생할 경우 당사의 사업에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한,
국내외 대기업의 시장 진입을 위한 투자 확대, 당사 특허 만료 등으로 인해 유사한 기술 기반의 제품이 개발됨에 따라 당사의 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
자. 정부 규제에 따른 제품 인허가 관련 위험당사는
개발한 제품의 국내 인허가를 지속적으로 준비하고 있으며, 특히 인공지능 개발 툴인 Deep:PHI를 활용하여 보다 효율적인 연구개발 및 고도화를 진행하고 있습니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고
규제당국의 기준에 미달하여 인허가를 받지 못하는 경우 당사의 영업환경 및 실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한,
당사는 미국 FDA, 유럽 CE 인증 등을 취득하기 위해 준비하고 있으나, 각 국가별 법적/제도적 요건을 선제적으로 파악하여 준비하지 못하거나, 제품의 인허가가 지연될 경우 해외 수출 매출의 감소로 인해 당사 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
차. 해외기업의 국내 진출 위험국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야에 대한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 지원의 혜택을 받고 있습니다. 인공지능의 영향력이 급속도로 확대됨에 따라
선진국을 중심으로 인공지능 기술 패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있으며, 우리나라도 경쟁에 대응하기 위해 다양한 정책적 노력을 기울이고 있습니다. 다만 아직까지는
인공지능 산업에서 상품성보다는 보유 기술의 유일성, 획기성 등에 초점이 맞추어져 있는 만큼, 추후 원천기술을 보유한 글로벌 기업이 진입할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당할 위험이 존재합니다. 당사는 국내 의료 데이터 및 의료진 네트워크 등을 통해 제품을 개발하고 진입장벽을 구축한 만큼,
단기간 내 국내 의료 시장에 대한 높은 이해도를 갖고 제품 개발에 성공한 해외 기업이 등장하지 않는 한 경쟁 우위를 유지할 수 있을 것으로 판단됩니다. 그러나
장기적으로 더 높은 기술력, 데이터 취득 역량 등을 바탕으로 국내 시장에 진입하는 글로벌 기업이 있을 시 당사 시장 점유율, 실적 등에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
카. 비대면 진료 및 인공지능 활용에 따른 사회적 갈등 위험
당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 틀은, 방대한 빅데이터 속에서 환자 개개인에게 가장 적합한 진단 및 치료 방법을 제공해야하는 의료진에게 하나의 보완 수단으로 의사결정의 정확도 및 신속도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나
여전히 인공지능과 의료 산업의 결합에 대해 개인정보 보호, 인공지능 오진 등에 대한 우려를 근거로 반대하는 사회적 견해도 존재합니다. 또한, IBM에서 출시한 인공지능 소프트웨어가 전 세계적으로 많은 관심을 받았음에도 불구하고 기대에 미치지 못하는 성과를 보이면서, 의료 인공지능이 근본적으로 한계를 지니고 있음을 지적하는 의견도 존재합니다. 현재 각국에서 빠르게 성장 중인 인공지능 솔루션이 대면 의료를 보완하고 의료진의 의사결정을 돕는 '도구'로서 부정적인 효과를 가져올 가능성은 낮을 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고
사회적 통념이 부정적으로 변하여 의료 인공지능 도입에 대한 사회적 갈등이 심화되거나, 이로 인해 정부 규제가 강화되고 정책적 지원이 축소될 경우 산업 전반의 성장에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
타. 보험급여 등재 실패 위험현재 보험수가와 관련해서는 한국보건의료연구원에서 신의료기술 평가를 진행하고 임상적 안전성 및 유효성 입증 시 건강보험심사평가원에서 건강보험 등재 심사를 진행하고 있습니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS의 수요 및 시장의 급격한 확대가 이루어졌던 것처럼
현재 논의되는 인공지능 의료기기의 가산수가 도입 시 그 수요가 빠르게 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 신의료기술로 평가받을 가능성이 있다고 판단되면 한시적으로나마 의료보험 제도 하에서 환자에게 사용하고 임상적인 판단을 받도록 하고 있으나, 아직까지 인공지능 기술 기반의 의료기기에 대해서는 수가가 없는 연구단계 기술로 평가하고 있는 상황입니다.
향후 요양급여의 기준, 비용 등 건강보험 정책에 관한 주요 사항을 심의·의결하는 건강보험정책심의위원회에서 인공지능 의료기기 보험급여 결정 과정에서 정부의 우호적인 정책 이행이 지연되어 보험 등재 등이 어려워질 경우, 산업 전반의 성장성이 둔화되고 당사의 사업 목표 달성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
파. 정보보안 사고 발생으로 인한 평판 하락 위험코로나19 이후 사회 전반의 디지털 전환이 가속화되면서 전 세계적으로 사이버 공격이 증가하고 있으며, 그 중에서도
데이터 유출 후 해당 데이터를 암호화하고 금전을 요구하는 랜섬웨어의 비중이 높아지고 있습니다. 랜섬웨어 범죄 조직은 더욱 분업화, 전문화 되어 가고 있으며, 랜섬웨어를 통해 부당이익을 얻고자 하는 수요가 증가함에 따라 랜섬웨어를 제작 및 판매하는 서비스형 랜섬웨어(RaaS)로 진화하는 등 피해 빈도 및 규모는 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
당사 역시 지난 06월 랜섬웨어 공격을 받아 당사 정보 일부가 다크웹에 유출된 바 있습니다. 해당 정보의 소실이 당사 사업의 지속성이나 개인정보 유출 등에 미친 영향력은 미미한 것으로 판단되며 랜섬웨어 감염 이후 유사 사고 방지를 위한 대책을 마련하여 이행하고 있으나, 향후 유사한 사고가 발생할 경우 당사의 사업 및 평판에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한,
사이버 공격으로 인한 개인정보 유출 등의 피해가 발생할 시 고객사에 대한 손해배상, 관련 당국으로부터의 제재 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
하. 신규사업 진출 관련 위험당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술력, 개발-배포-활용 단계에 이르는 효율화 툴 등을 바탕으로
의료 인공지능 사업에서 나아가 산업 인공지능 분야로 확장해나가고 있습니다.
그러나 아직까지 신규사업을 통한 매출액이 장기간 안정적으로 창출되지는 않는 상황이며, 신규사업을 위해 연구개발인력 증가 등 영업비용의 상승으로 수익성이 악화될 수 있습니다. 인공지능 산업 전반의 성장세와 신규 사업 부문 내 예상 수주 금액 등을 고려할 시
신규 사업의 실적은 당분간 증가세를 보일 것으로 예상되나, 업황 악화, 당사 제품 및 서비스의 경쟁력 약화 등으로 인해 실적이 부진할 수 있어 신규사업을 지속적으로 모니터링 할 필요가 있을 것으로 판단됩니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

회사위험

가. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적간 괴리 위험당사는 2021년 08월 17일 기술성장기업으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 상장 당시 당사는 시장 규모, 경쟁요소, 제도적측면, 기술 수준, 시장 침투력 등을 종합적으로 고려하여 증권신고서 상에 당사의 사업계획 및 추정 손익계산서 등을 제시하였습니다.
그러나 현재 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 '23년~'25년의 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 당사의 '23년 사업계획 및 손익 역시 추정치와 높은 괴리를 보일 수 있음에 유의하시고 투자에 임하시기 바랍니다.
나. 매출 및 수익성 관련 위험당사의
최근 3개년 및 2023년 반기 매출은 증가하는 추세에 있으나, 제품별 매출 변동성이 큰 편입니다. 또한,
연구개발에 따른 비용과 인건비가 지속적으로 발생하고 있어 영업손실 및 당기순손실이 지속되고 있습니다. 당사는 상기 매출액 및 수익성 개선 방안을 통하여 흑자전환을 위하여 노력할 계획이나,
주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자규모가 축소되거나 AI 진단 솔루션의 보험수가가 적용되지 않는 등 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 의료 인공지능 사업 및 신규사업인 교육, 보안, 산업 인공지능 사업에 있어서도
새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

다. 재무안정성 관련 위험당사의 2023년 반기말 개별 기준 부채비율은 82.50%이며, 차입금의존도는 7.50%로
동종업계의 2021년 부채비율 80.1%
과 유사하며, 차입금의존도는 동종업계의 20.5% 대비 비교우위를 보이고 있습니다. 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통한 유상증자가 성공적으로 진행될 경우 당사의 재무안정성 지표는 추가적으로 개선될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나
당사의 경우 최근 5년 이상 지속적인 당기순손실이 발생하고 있으며, 향후에도 사업이 흑자전환되지 않아 당기순손실이 지속될 경우 재무안정성이 악화될 가능성이 높습니다. 투자자께서는 당사의 부채상환능력 및 사업의 흑자전환 여부, 추가 차입금 발생 여부 등에 대하여 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

라. 영업실적 및 투자지출 변동에 따른 현금흐름 악화 위험
당사는 최근 3년 및 2023년 반기까지 지속적으로 음(-)의 영업활동현금흐름
을 보이고 있으며, 지속적인 당기순손실 발생이 그 주요 원인입니다. 투자활동현금흐름의 경우 당사가 보유하고 있는 현금을 단기금융상품으로 운용하면서 지속적으로 변동하고 있는 상황이며, 재무활동현금흐름의 경우 2020년 전환상환우선주의 발행, 2021년 기업공개(IPO)에 의한 주식 발행 등으로 큰 자금이 유입된 이후 크게 변동하고 있지 않습니다.
이에 따라 2023년 반기말 당사가 보유하고 있는 현금 및 현금성자산은 6,144백만원입니다.당사는 현금흐름 및 유동성에 대하여 지속적으로 모니터링하면서 유동성 이슈가 발생하지 않도록 대응하고 있으나, 향후에도 지속적으로 당기순손실 발생에 의한 음(-)의 영업활동현금흐름이 발생할 경우 회사의 현금흐름에 문제가 발생할 소지가 있으며, 턴어라운드하지 못하여 추가 자금이 필요할 경우 차입금 증가 또는 자본시장을 통한 자금을 조달할 수도 있습니다
. 투자자께서는 회사의 현금흐름 및 유동성 관련 위험요인을 면밀히 검토하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

마. 최대주주 지분율 약화에 따른 경영권 변동 위험공시서류 제출 전일 기준
당사의 최대주주 및 특수관계인은 약 35.61%의 지분율을 확보하고 있으나, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모에 배정물량의 약 10% 내외 참여할 예정으로, 보유 지분율은 감소할 예정입니다. 당사 발행주식총수의 5% 이상 지분율을 보유한 주주는 최대주주 및 특수관계인 이외에 없고 소액주주들에게 지분율이 분산되어 있어
최대주주의 변경 등 가능성은 제한적일 것으로 판단하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 향후 적대적 M&A 및 외부의 경영권 취득 시도 등의 위험에 노출될 수 있으며, 최대주주 변경가능성 등에 의한 경영권의 안정성 저하 및 당사의 신뢰도 하락을 유발할 수 있는 등 당사의 장기적인 발전을 저해하는 요소로 작용할 수 있습니다. 또한, 주식매수선택권의 행사 등으로 인해 신주가 발행될 경우 당사 최대주주의 지분율은 더욱 약화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
바. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인
기술성장기업(기술 특례상장)으로서 2021년 06월 10일 상장예비심사 승인을 득하였습니다.공시서류 제출 전일 현재
당사는 기술특례상장기업으로 관리종목 요건에서 면제되어 있는 상황이나, 2024년부터는 자기자본 50% 초과(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 향후 3년간 2회 이상 발생하게 될 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있으며, 최근 사업연도말 현재 자본잠식률이 50% 이상이 되는 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있습니다. 당사는 2023년 반기말 기준 자본금 4,659백만원, 자본총계 6,317백만원으로 자본잠식 상태에 있지 않으나, 당기순손실이 향후에도 지속될 경우 자본잠식에 의한 관리종목 지정가능성을 배제할 수 없습니다. 다만, 당사 사업 특성상 계절성으로 연말에 매출이 급증함에 따라 2023년 당기순손실 폭은 감소할 것으로 예상되며, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통하여 자본이 확충될 경우 자본잠식의 가능성은 낮아질 것으로 예상하고 있습니다. 그럼에도 불구하고,
향후 기술특례상장기업의 관리종목 관련 유예기간 이후에도 개발 일정 지연 및 매출 성장 정체로 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
사. 주가의 높은 변동성에 따른 시장조치 관련 위험당사는 코스닥시장 업무규정 제23조의2 및 동규정 시행세칙 제28조의3에 따라
2023년 02월 28일 단기과열종목으로 3거래일 단일가매매 지정예고를 받은 바 있습니다. 예고일부터 10거래일 이내 주가 상승률, 거래 회전율 및 주가 변동성과 관련하여 다음의 요건에 모두 해당하고, 해당일의 종가가 직전 거래일 종가 및 지정예고일 전일 종가 대비 상승한 경우에는 그 직후 매매거래일부터 단기과열종목에 지정됩니다. 향후
시장 상황에 따라 주가 변동폭이 확대될 경우 한국거래소 시장감시규정 및 그 시행세칙에 의거하여 투자주의종목 및 투자경고종목으로 지정될 수 있으며, 투자경고종목 지정 후 실제 매매거래정지 조치가 취해져 해당 종목의 환금성이 제한될 가능성도 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
아. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험당사는 코스닥 상장법인으로「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」(이하 '외감법')에 따라 신뢰할 수 있는 회계정보의 작성과 공시를 위해 내부회계관리규정 및 내부회계관리제도를 갖추고 있어야 합니다. 또한, 외부감사인은 당사의 내부회계관리제도 운영실태를 검토 및 감사를 진행하여야 하며, 해당 결과는 감사보고서에 표명하도록 되어 있습니다. 당사는
내부통제를 위한 규정 및 조직을 구축하고 있으며, 우발상황 등이 발생하지 않도록 상시 모니터링을 통해 내부통제 강화를 위하여 상당한 노력을 기울이며 대비하고 있습니다. 그럼에도 불구하고
내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시 각종 제재사항이 부과될 수 있습니다. 투자자께서는 당사의 내부회계관리 운영실태를 충분히 확인하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

기타 투자위험

가. 환금성 제약 및 원금 손실 위험유상증자 청약에 참여하여 신주를 배정받을 경우,
신주가 상장되어 매매가 가능할 때까지 납입주금에 대한 유동성의 제약이 있습니다. 또한,
신주가 코스닥 시장에 추가 상장될 때까지 당사의 주가가 유상증자로 발행되는 신주의 발행가액 수준으로 유지되지 않을 수 있으며, 당사의 내적인 요인 또는 시장전체의 환경 변화 등에 의해 주가가 급락할 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생할 수 있습니다. 금번 유상증자를 통해 상장하는 신주에 대해서는 전량 보호예수되지 않으므로
상장 후 즉시 물량 출회가 가능하여 주가 하락에 따른 환금성 위험 및 주가희석화에 노출될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
나. 신주 상장에 따른 주가 하락 위험금번 유상증자에 따른 모집가액은 '(舊)유가증권의 발행 및 공시등에 대한 규정' 제57조를 일부 준용하여 산출할 예정입니다. 그러나
주식 시장의 특성상 주가 변동성으로 인해, 신주 추가 상장 후 거래시점의 주가가 1주당 모집가액보다 낮아져, 투자자에게 금전적 손실을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다. 또한, 모집예정주식 1,500,000주가 향후 코스닥 시장에 추가 상장될 경우 유통주식수의 증가로 인한 주가 희석화 위험이 발생할 수 있습니다. 대표주관사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 10.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때,
대표주관사의 실권주 매입단가는 일반청약자들보다 10.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성
이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
다. 주가하락에 따른 발행금액 감소 위험
일반공모 후 미청약분에 대해서는 그 전부를 대표주관사인 케이비증권(주)가 자기 계산으로 인수하므로 청약 미달에 따른 위험은 없으나, 주가 하락으로 발행가액이 크게 하락할 경우 회사가 계획했던 자금운용계획에 차질이 빚어질 수 있습니다. 투자자 께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
라. 관리감독 기준 강화 위험최근 상장기업에 대한 관리감독기준이 엄격해지고 있는 상황으로
관련 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자들께서는 관련 규정을 충분히 검토하신 후 투자에 임해주시기 바랍니다.당사는 공시서류 제출 전일 기준 코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요 요건에 해당하는 사항을 가지고 있지 않습니다. 다만,
향후 당사의 재무건전성이 악화되는 등의 사정 변경이 발생할 경우 상기의 [코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요요건]에 해당할 가능성을 배제할 수 없음에 유의하시기 바랍니다. 또한, 향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
마. 일정 변경 관련 위험
본 공시서류는 공시심사과정에서 일부 내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
바. 집단 소송 제기 위험
당사가 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 소송의 사유가 발생할 경우, 예상하지 못한 시점에서 집단소송의 당사자가 될 수 있습니다. 이 경우, 동 소송에 대응하는데 상당한 시일이 소요될 뿐만 아니라 금전적인 비용을 지출하여 경영활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
사. 분석정보의 한계 및 투자판단 관련 위험
본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 기재사항은 청약일 이전에 변경될 수 있습니다. 본 주식을 청약하고자 하는 투자자께서는 투자결정을 하기 전에 본 증권신고서의 상기 투자위험요소 뿐만 아니라 다른 부분 또한 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없습니다. 따라서 투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 다양한 방면에서 신중한 검토를 병행하여 독자적으로 판단할 필요가 있습니다.
아. 경영환경 변화 등에 따른 위험당사의 주가는
국내외 주식시장 환경 변화와 같은 외부적 요인에 영향을 받아 변동할 가능성이 존재하며, 당사의 외부적인 경영환경 변화에 따라 당사 실적이 악화될 가능성이 높아질 경우 당사의 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.만일 상기
투자위험요소에 기재한 내용 중 부정적인 요소가 현실화될 경우 당사 및 종속회사의 사업, 재무상태, 기타 운영결과에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액에 손실이 발생할 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.
자. 차입공매도 유상증자 참여 제한 관련 위험주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우 증자참여를 허용하고 있습니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4). 이와 관련
유상증자 참여가 제한되는 공매도 시점과 증자참여가 허용되는 예외사유를 행령에서 정하도록 위임하고 있습니다. 시행령에 따르면, 유상증자 계획이 공시된 다음 날부터, 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날(발행가격 산정 기산일)까지 공매도 한 경우 증자참여가 제한됩니다.
차. 유상증자 철회 관련 위험
유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생할 경우 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다. 유상증자 납입전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락으로 인한 주가하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생할 수 있습니다. 또한,
당사의 자금사용 계획에 따른 자금 조달이 이루어지지 않기 때문에 당사는 단기간 유동성 위험에 직면할 수 있으며, 장기적으로는 당사의 성장을 위해 수립한 경영계획에 차질이 생길 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
카. 기타 투자자 유의사항
본 건 유상증자를 통해 취득한 당사의 주식 가치는 하락할 수 있으며, 본 공시서류에서 제시된 투자위험요소 및 기타 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 투자자 여러분의 독자적인 판단에 의해야 함을 다시 한 번 유의하시기 바랍니다.

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

증권의종류
증권수량
액면가액
모집(매출)가액
모집(매출)총액
모집(매출)방법

보통주
1,500,000
500
20,250
30,375,000,000
주주배정후 실권주 일반공모

인수(주선) 여부
지분증권 등 상장을 위한 공모여부

인수
아니오
해당없음
해당없음

인수(주선)인
증권의종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
케이비증권
보통주
1,500,000
30,375,000,000
인수수수료: 모집총액의 1.0%실권수수료: 잔액인수금액의 10.0%
잔액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2023년 10월 12일 ~ 2023년 10월 13일
2023년 10월 20일
2023년 10월 17일
2023년 10월 20일
2023년 09월 04일

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

2023년 07월 24일
2023년 10월 06일

자금의 사용목적

구 분
금 액

시설자금
9,674,000,000

운영자금
20,701,000,000

발행제비용
388,087,500

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

-
-
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의관계
매출전보유증권수
매출증권수
매출후보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】

[정정] 주요사항보고서(유상증자결정)-2023.08.31

【기 타】
1) 금번 (주)딥노이드의 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자의 대표주관회사는 케이비증권(주)입니다.2) 금번 유상증자는 잔액인수 방식에 의한 것입니다. 대표주관회사는 주주배정후 실권주 일반공모 후 최종실권주를 잔액인수하게 되며, 인수방법 및 인수대가에 대한 자세한 내용은 '제1부 Ⅰ. 5. 인수 등에 관한 사항'을 참고하여 주시기 바랍니다.3) 상기 모집가액 및 발행제비용은 1차 발행가액으로 산정된 것으로 향후 변경될 수 있습니다. 확정가액은 청약일 전 제3거래일에 결정될 예정입니다.4) 상기 청약기일은 구주주 청약 일정이며, 일반공모 청약은 2023년 10월 17일~2023년 10월 18일(2거래일간)입니다.5) 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조 제2항에 의거 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자에 대하여 배정하여야 할 주식이 50,000주(액면가 500원 기준) 이하 이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 청약자에게 배정하지 아니할 수 있습니다.6) 금융감독원에서 본 증권신고서를 심사하는 과정에서 주요사항의 변동으로 인한 기재 내용의 정정 등으로 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다.7) 증권신고서의 효력의 발생은 본 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

당사는 2023년 07월 21일 최초 이사회 결의, 2023년 08월 04일 정정 이사회결의를 통하여 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제165조의6 제2항 제1호에 의거 케이비증권(주)와 주주배정 후 실권주를 인수하는 계약을 체결하고 사전에 그 실권주를 일반에 공모하기로 하여 기명식 보통주 1,500,000주를 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 발행하기로 결정하였으며, 동 증권의 개요는 다음과 같습니다.

(단위 : 원, 주)

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

기명식보통주
1,500,000
500
20,250
30,375,000,000
주주배정 후 실권주 일반공모

주1:
최초 이사회결의일: 2023년 07월 21일, 정정 이사회결의일: 2023년 08월 04일

주2:
1주의 모집가액 및 모집총액은 예정 발행가액 기준으로 한 예정금액이며, 확정되지 않은 금액입니다.

발행가액은 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-18조 (유상증자의 발행가액 결정)에 의거, 주주배정 증자 시 할인율 등이 자율화 되어 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (구)「유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제57조를 일부 준용하여 산정할 예정입니다.
■ 1차 발행가액의 산출근거1차 발행가액은 신주배정기준일(2023년 09월 04일) 전 제3거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가와 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여, 아래의 산식에 따라 결정하며, 할인율은 20%를 적용합니다(단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다).

기준주가 X 【 1 - 할인율(20%) 】

▶ 1차 발행가액
=
--------------------------------------------

1 + 【유상증자비율 X 할인율(20%)】

[1차 발행가액 산정표]

기산일: 2023년 08월 30일
(단위: 원, 주)

일자
종 가
거래량
거래대금

2023/08/30
27,900
2,566,196
72,968,273,450

2023/08/29
26,650
1,559,772
41,105,426,850

2023/08/28
25,400
1,171,276
30,867,378,150

2023/08/25
25,750
851,499
22,399,128,500

2023/08/24
25,700
1,190,383
30,867,927,850

2023/08/23
26,000
1,495,749
40,527,718,350

2023/08/22
27,450
4,906,757
128,539,681,500

2023/08/21
23,000
1,910,881
42,494,458,460

2023/08/18
20,700
674,749
14,161,591,750

2023/08/17
20,850
1,196,602
24,470,163,950

2023/08/16
19,790
767,193
15,038,046,210

2023/08/14
19,340
858,676
16,292,430,970

2023/08/11
20,500
684,792
14,009,571,630

2023/08/10
20,950
789,352
16,604,053,250

2023/08/09
22,350
1,282,255
27,213,348,100

2023/08/08
21,200
2,933,426
63,164,192,040

2023/08/07
19,430
1,642,431
32,780,455,680

2023/08/04
19,150
1,145,832
21,739,455,230

2023/08/03
17,710
602,408
10,677,968,140

2023/08/02
18,220
864,378
15,944,277,440

2023/08/01
19,760
2,586,199
52,940,631,040

2023/07/31
19,330
2,155,634
40,643,439,190

1개월 가중산술평균주가 (A)
22,917.6원
-

1주일 가중산술평균주가 (B)
27,007.0원
-

기산일 가중산술평균주가 (C)
28,434.4원
-

A,B,C의 산술평균 (D)
26,119.7원
(A+B+C)/3

기준주가 (E)
26,119.7원
(C와 D중 낮은가액)

할인율 (F)
20%
-

증자비율 (G)
16.02%
-

예정발행가액(호가 단위 미만은 호가단위로 절상)
20,250원
기준주가 × (1-할인율)/ 1 + (유상증자비율 × 할인율 )

■ 공모일정 등에 관한 사항당사는 2023년 07월 21일 최초 이사회결의, 2023년 08월 04일 정정 이사회결의를 통해 유상증자를 결의하였으며, 세부 일정은 다음과 같습니다.

[주요 일정]

날짜
업 무 내 용
비고

2023-07-21(금)
이사회결의
-

2023-07-21(금)
신주발행 및 기준일 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com)

2023-07-21(금)
증권신고서 제출
-

2023-08-04(금)
(정정) 이사회 결의
-

2023-08-04(금)
(정정) 증권신고서 제출
-

2023-08-14(월)
반기보고서 제출
-

2023-08-16(수)
(정정)증권신고서 제출
반기보고서 반영을 위한 자진정정

2023-08-30(수)
1차 발행가액 확정
신주배정기준일 3거래일 전

2023-09-01(금)
권리락
-

2023-09-04(월)
신주배정 기준일(주주확정)
-

2023-09-14(목)
신주배정 통지
-

2023-09-21(목)~ 2023-09-27(수)
신주인수권증서 상장 거래기간
5거래일 이상 거래

2023-10-02(월)
신주인수권증서 상장 폐지
구주주 청약초일 5거래일 전 폐지

2023-10-06(금)
확정 발행가액 산정
구주주 청약초일 3거래일

2023-10-10(화)
확정 발행가액 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com) 및 Dart전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)

2023-10-12(목)~ 2023-10-13(금)
구주주 청약 및 초과청약
-

2023-10-17(화)
일반공모 청약 공고
당사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com),케이비증권(주) 홈페이지(www.kbsec.com)

2023-10-17(화)~ 2023-10-18(수)
일반공모 청약
-

2023-10-20(금)
환불 및 배정 공고
케이비증권(주) 홈페이지(www.kbsec.com)

2023-10-20(금)
주금 납입
-

2023-11-03(금)
신주상장 예정일
-

주1:
본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 정정 요구 등에 따라 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 유가증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

주2:
2019년 09월 16일부터 전자증권제도가 시행됨에 따라 금번 유상증자 시 발행되는 신주인수권증서 및 신주가 전자증권으로 발행될 예정이며, 신주상장과 동시에 신주가 유통될 예정입니다.

주3:
상기 일정은 유관기관과의 협의 과정에 의하여 변경될 수 있습니다.

2. 공모방법

[공모방법 : 주주배정후 실권주 일반공모]

모집대상
주식수
비 고

구주주 청약(신주인수권증서 보유자 청약)
1,500,000주 (100.0%)
- 구주 1주당 신주 배정비율 : 1주당 0.1601812140주- 신주배정 기준일 : 2023년 09월 04일- 구주주 청약일 : 2023년 10월 12일 ~ 2023년 10월 13일 (2일간)- 보유한 신주인수권증서의 수량 한도로 청약가능(구주주에게는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식 1주당 신주배정비율을 곱한 수량만큼의 신주인수권 증서가 배정됨)

초과 청약
-
- 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6의 제2항 제2호에 의거 초과청약- 초과청약비율 : 배정신주(신주인수권증서) 1주당 0.2주- 신주인수권증서 거래를 통해서 신주인수권증서를 매매시 보유자 기준으로 초과청약 가능- 초과 청약일 : 2023년 10월 12일 ~ 2023년 10월 13일(2일간)

일반모집 청약(고위험고수익투자신탁,벤처기업투자신탁 청약 포함)
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- 구주주 및 초과청약 후 발생하는 단수주 및 실권주에 대해 배정됨- 일반공모 청약일 : 2023년 10월 17일 ~ 2023년 10월 18일 (2일간)

합 계
1,500,000주 (100.00%)
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주1:
본 건 유상증자는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행되며, 구주주 청약결과 발생하는 실권주 및 단수주는 우선적으로 초과청약자에게 배정되며, 이후 실권이 발생할 경우에 대해서는 일반에게 공모합니다.

주2:
구주주의 개인별 청약한도는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식 1주당 신주배정비율인 0.1601812140주를 곱하여 산정된 배정주식수로 하되, 1주 미만은 절사합니다. 단, 신주배정기준일 전 주식관련사채의 권리행사, 주식매수선택권의 권리행사, 자기주식수의 변동 등으로 인하여 1주당 배정주식수가 변동될 수 있습니다.

주3:

신주인수권증서 보유자는 보유한 신주인수권증서 수량의 한도로 증서청약을 할 수 있고, 동 주식수에 초과청약비율(20%)를 곱한 수량을 한도로 초과청약 할 수 있습니다. 단, 1주 미만은 절사합니다.(i) 청약한도 주식수 = 신주인수권증서청약 한도주식수 + 초과청약한도 주식수

(ii) 신주인수권증서청약 한도주식수 = 보유한 신주인수권 증서의 수량

(iii) 초과청약 한도주식수 = 신주인수권증서청약 한도주식수 X 초과청약 비율(20%)

주4:
"고위험고수익투자신탁" 이란 「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말합니다. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일·설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제93조제3항제1호 및 같은 조 제7항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 보유비율이 100분의 45 이상이고 이를 포함한 국내 채권의 보유비율이 100분의 60 이상이어야 합니다.

주5:
"벤처기업투자신탁"이란 「조세특례제한법」 제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호 「조세특례제한법 시행령 일부개정령」 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35이상이어야 합니다.

주6:
본 건 유상증자는 주권상장법인의 유상증자에 해당되므로, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제2항제3호에 의거하여, 고위험고수익투자신탁 총 배정분은 전체 일반공모주식수의 5% 이상을 배정하고, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제2항제4호에 의거하여, 벤처기업투자신탁 총 배정분은 전체 일반공모주식수의 30% 이상을 배정하기로 합니다. 이 외 일반청약자 총 배정분은 전체 일반공모주식수의 65%를 배정합니다.① 1단계: 총 청약물량이 일반공모 배정분 주식수를 초과하는 경우, 각 청약자에 5사6입을 원칙으로 안분 배정하여 잔여주식이 최소화되도록 합니다. 다만, 고위험고수익투자신탁에 대한 공모주식 5%와 벤처기업투자신탁에 대한 공모주식 30%, 개인투자자 및 기관투자자(집합투자업자포함)에 대한 공모주식 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 어느 한 그룹에서 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.② 2단계: 1단계 배정 후 최종 잔여주식은 최대청약자부터 순차적으로 1주씩 우선배정하되, 동순위 최대청약자가 최종 잔여주식보다 많은 경우에는 대표주관회사가 합리적으로 판단하여 배정합니다.

주7:
일반공모를 거쳐 배정 후에도 미 청약된 잔여주식에 대하여는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하기로 합니다.

주8:
단, 대표주관회사는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제2항에 의거 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자에 대하여 배정하여야 할 주식이 50,000주 이하(액면가 500원 기준)이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 일반 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자에게 배정하지 아니하고 대표주관회사가 자기계산으로 인수할 수 있습니다.

주9:

자본시장법 제180조의4 및 같은 법 시행령 제208조의4제1항에 따라 2023년 07월 24일부터 2023년 10월 06일까지 공매도를 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 같은 법 제429조의3제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만 모집(매출)가액의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 같은 법 시행령 제208조의4제2항 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*가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

* 금융투자업규정 제6-30조 제5항에 따라 의사결정이 독립적이고 상이한 증권계좌를 사용하는 등의 요건을 갖춘 거래단위

※ 참고 : 구주주 1주당 배정비율 산출 근거

구 분
상세 내역

A. 보통주식
9,317,134

B. 우선주식
47,260

C. 발행주식총수(A+B)
9,364,394

D. 자기주식 + 자기주식신탁
-

E. 자기주식을 제외한 발행주식총수 (C-D)
-

F. 유상증자 주식수
1,500,000

G. 증자비율 (F/C)
16.02%

H. 우리사주조합 배정
-

I. 구주주배정 (F-H)
9,364,394

J. 구주주 1주당 배정비율 (I/E)
0.1601812140

3. 공모가격 결정방법

「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-18조에 의거 주주배정 증자 시 가격산정 절차 폐지 및 가격산정의 자율화에 따라 발행가격을 자유롭게 산정할 수 있으나, 시장 혼란 우려 및 기존 관행 등으로 (구)「유가증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제57조를 일부 준용하여 아래와 같이 발행가액을 산정합니다.

가. 1차 발행가액: 신주배정기준일 전 제3거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1개월 가중산술평균주가와 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여, 아래의 산식에 따라 결정하며 할인율은 20%를 적용합니다.(단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.)

▶ 1차 발행가액 = 기준주가 × (1-할인율) / ［1 + (증자비율 × 할인율)］

나. 2차 발행가액: 구주주 청약 초일 전 제3거래일을 기산일로 하여 코스닥시장에서 성립된 거래대금을 거래량으로 가중산술평균한 1주일 가중산술평균주가 및 기산일 가중산술평균주가를 산술평균하여 산정한 가액과 기산일 가중산술평균주가 중 낮은 금액을 기준주가로 하여, 아래의 산식에 따라 결정하며 할인율은 20%를 적용합니다.(단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.).

▶ 2차 발행가액 = 기준주가 × (1-할인율)

다. 확정 발행가액: 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액을 확정 발행가액으로 합니다. 다만, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165조의6 및 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-15조의2규정에 의거하여 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액이 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 할인율 40%를 적용하여 산정한 가격보다 낮은 경우 청약일전 과거 제3거래일로부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 할인율 40%를 적용하여 산정한 가격을 확정발행가액으로 합니다.(단, 호가단위 미만은 호가단위로 절상하며, 그 가액이 액면가액 미만인 경우 액면가액으로 합니다.)

▶ 확정 발행가액 = MAX【MIN(1차 발행가액, 2차 발행가액), 기준주가의 60%】기준주가= 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가라. 최종 발행가액은 구주주청약일 초일 전 제3거래일(2023년 10월 06일(금), 예정)에 결정되어 금융감독원 전자공시시스템에 2023년 10월 10일(화)에 공시될 예정이며, 회사의 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com)에 공고하여 개별통지에 갈음할 예정입니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출조건

(단위 : 주, 원)

항 목
내 용

모집 또는 매출주식의 수
1,500,000

주당 모집가액
예정가액
20,250

확정가액
-

모집총액
예정가액
30,375,000,000

확정가액
-

청 약 단 위

(1) "구주주"의 청약단위는 1주로 하며, 개인별 청약한도는 신주배정기준일 현재 주주명부에 기재된 소유주식수에 신주배정비율("주주 배정분"에 해당하는 주식수를 자기주식을 제외한 발행주식 총수로 나눈 비율을 말하며, 자기주식과 발행주식총수는 신주배정기준일 현재의 주식수를 말한다)을 곱하여 산정된 배정주식수로 합니다. 다만, 신주배정기준일 현재 신주배정율은 주식관련사채의 행사, 주식매수선택권의 행사, 자기주식수의 변동 등으로 인하여 변경될 수 있습니다(단, 1주 미만은 절사한다).(2) 일반청약자의 청약단위는 최소 청약단위 100주이며, 최소 100주 이상 청약 가능합니다. 일반청약자의 청약한도는 "일반공모 배정분"의 100% 범위 내로 하며, 청약한도를 초과하는 부분에 대해서는 청약이 없는 것으로 봅니다.

구분
청약단위

100주 이상

1,000주 이하

100주 단위

1,000주 초과

5,000주 이하

500주 단위

5,000주 초과

10,000주 이하

1,000주 단위

10,000주 초과

50,000주 이하

5,000주 단위

50,000주 초과

100,000주 이하

10,000주 단위

100,000주 초과

500,000 주 이하

50,000주 단위

500,000 주 초과

1,000,000주 이하

100,000주 단위

1,000,000주 초과시

500,000주 단위

청약기일
구주주
개시일
2023년 10월 12일

종료일
2023년 10월 13일

실권주일반공모
개시일
2023년 10월 17일

종료일
2023년 10월 18일

청약증거금
구주주
청약금액의 100%

초 과 청 약
청약금액의 100%

일반모집 또는 매출
청약금액의 100%

납 입 기 일
2023년 10월 20일

배당기산일(결산일)
2023년 01월 01일

주1:
본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 정정 요구 등에 따라 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 유가증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

주2:
상기 일정은 유관기관과의 협의 과정에 의하여 변경될 수 있습니다.

나. 모집 또는 매출의 절차1) 공고의 일자 및 방법

구 분
공고 일자
공고 방법

신주 발행 및배정기준일(주주확정일) 공고
2023년 08월 04일
회사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com)

모집가액 확정의 공고
2023년 10월 10일
전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr),회사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com)

실권주 일반공모 청약공고
2023년 10월 17일
회사 인터넷 홈페이지(http://www.deepnoid.com)케이비증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)

실권주 일반공모 배정공고
2023년 10월 20일
케이비증권㈜ 홈페이지(http://www.kbsec.com)

주1:
청약결과 초과청약금 환불에 대한 통지는 대표주관회사 홈페이지에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

2) 청약방법가) 구주주 청약: 구주주 중 주권을 증권회사에 예탁한 주주(기존 "실질주주")는 주권을 예탁한 증권회사의 본/지점 및 대표주관회사의 본/지점에서 청약할 수 있습니다. 다만, 구주주 중 증권회사에 예탁하지 않고 자기명의의 주권을 직접 보유하고 있는 명부상 주주는 신주배정통지서를 첨부하여 실명확인증표를 제시한 후 대표주관회사의 본/지점에서 청약할 수 있습니다. 청약시에는 소정의 청약서 2통에 필요한 사항을 기입하여 청약증거금과 함께 제출해야 합니다.

2019년 9월 16일 전자증권제도가 시행되며, 주권 상장법인의 상장주식은 전자증권 의무전환대상으로 전자증권제도 시행일에 전자증권으로 일괄전환됩니다. 전자증권제도 시행전까지 증권회사에 예탁하고 있는 실질주주 주식은 해당 증권회사 계좌에 전자증권으로 일괄 전환되며, 기존 명부주주가 보유한 주식은 명의개서대행기관이 개설하는 특별계좌에 발행되어 소유자별로 관리됩니다.금번 유상증자시 신주인수권증서는 전자증권제도 시행일 이후에 발행되고 상장될 예정으로 전자증권으로 발행됩니다. 주주가 증권사 계좌에 보유하고 있는 주식(기존 '실질주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 해당 증권사 계좌에 발행되어 입고되며, 명의개서대행기관 특별계좌에 관리되는 주식(기존 '명부주주' 보유주식)에 대하여배정되는 신주인수권증서는 명의개서대행기관 내 특별계좌에 소유자별로 발행 처리됩니다.'특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후 금번 유상증자 청약 참여또는 신주인수권증서의 매매가 가능합니다.'특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 신주인수권증서의 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 이전 없이 대표주관회사인 케이비증권(주)의 본ㆍ지점에서 직접 청약하는 방법으로도 금번 유상증자에 청약이 가능합니다. 다만 신주인수권증서의 매매는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후에만 가능하므로 이 점 유의하시기 바랍니다.

「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」제29조(특별계좌의 개설 및 관리)① 발행인이 제25조부터 제27조까지의 규정에 따라 이미 주권등이 발행된 주식등을 전자등록하는 경우 제25조제1항에 따른 신규 전자등록의 신청을 하기 전에 제27조제1항제2호에 따른 통지를 하지 아니하거나 주권등을 제출하지 아니한 주식등의 소유자 또는 질권자를 위하여 명의개서대행회사, 그 밖에 대통령령으로 정하는 기관(이하 이 조에서 "명의개서대행회사등"이라 한다)에 기준일의 직전 영업일을 기준으로 주주명부등에 기재된 주식등의 소유자 또는 질권자를 명의자로 하는 전자등록계좌(이하 "특별계좌"라 한다)를 개설하여야 한다.② 제1항에 따라 특별계좌가 개설되는 때에 제22조제2항 또는 제23조제2항에 따라 작성되는 전자등록계좌부(이하 이 조에서 "특별계좌부"라 한다)에 전자등록된 주식등에 대해서는 제30조부터 제32조까지의 규정에 따른 전자등록을 할 수 없다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 그러하지 아니하다.1. 해당 특별계좌의 명의자가 아닌 자가 주식등이 특별계좌부에 전자등록되기 전에 이미 주식등의 소유자 또는 질권자가 된 경우에 그 자가 발행인에게 그 주식등에 관한 권리가 표시된 주권등을 제출(주권등을 제출할 수 없는 경우에는 해당 주권등에 대한 제권판결의 정본·등본을 제출하는 것을 말한다. 이하 제2호 및 제3호에서 같다)하고 그 주식등을 제30조에따라 자기 명의의 전자등록계좌로 계좌간 대체의 전자등록을 하려는 경우(해당 주식등에 질권이 설정된 경우에는 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 경우로 한정한다)가. 해당 주식등에 설정된 질권이 말소된 경우나. 해당 주식등의 질권자가 그 주식등을 특별계좌 외의 소유자 명의의 다른 전자등록계좌로 이전하는 것에 동의한 경우2. 해당 특별계좌의 명의자인 소유자가 발행인에게 전자등록된 주식등에 관한 권리가 표시된 주권등을 제출하고 그 주식등을 제30조에 따라 특별계좌 외의 자기 명의의 다른 전자등록계좌로 이전하려는 경우(해당 주식등에 질권이 설정된 경우에는 제1호 각 목의 어느 하나에 해당하는 경우로 한정한다)3. 해당 특별계좌의 명의자인 질권자가 발행인에게 주권등을 제출하고 그 주식등을 제30조에 따라 특별계좌 외의 자기 명의의 전자등록계좌로 이전하려는 경우4. 그 밖에 특별계좌에 전자등록된 주식등의 권리자의 이익을 해칠 우려가 없는 경우로서 대통령령으로 정하는 경우③ 누구든지 주식등을 특별계좌로 이전하기 위하여 제30조에 따른 계좌간 대체의 전자등록을 신청할 수 없다. 다만, 제1항에 따라 특별계좌를 개설한 발행인이 대통령령으로 정하는 사유에 따라 신청을 한 경우에는 그러하지 아니하다.④ 명의개서대행회사등이 발행인을 대행하여 제1항에 따라 특별계좌를 개설하는 경우에는 「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」 제3조에도 불구하고 특별계좌부에 소유자 또는질권자로 전자등록될 자의 실지명의를 확인하지 아니할 수 있다.

나) 신주인수권증서 청약을 한 자에 한하여 신주인수권증서 청약 한도 주식수의 20%를 추가로 청약할 수 있습니다. 이때, 신주인수권증서 청약 한도주식수의 20%에 해당하는 주식 중 소수점 이하인 주식은 청약할 수 없습니다.다) 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자는 「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」의 규정에 의한 실명자이어야 하며, 청약사무 취급처에 실명확인증표를 제시하고 청약합니다. 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁 및 일반청약자의 청약 시, 한 개의 청약처에서 이중청약은 불가능하며, 집합투자기구 중 운용주체가 다른 집합투자기구를 제외한 청약자의 한 개 청약처에 대한 복수청약은 불가능합니다. 또한 고위험고수익투자신탁은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 요건을 충족하고, 제9조제4항에 해당하지 않음을 확약하는 서류 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다. 벤처기업투자신탁은 청약 시, 청약사무 취급처에 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제20호에 따른 요건을 충족하고, 제9조제10항에 따른 확약서 및 자산총액이 기재되어 있는 서류를 함께 제출하여야 합니다.라) 일반청약자의 청약은 청약주식의 단위에 따라 될 수 있으며, 1인당 청약한도를 초과하는 청약부분에 대하여는 청약이 없는 것으로 하고 청약사무 취급처는 그 차액을 납입일까지 당해 청약자에게 반환하며, 이때 받은 날부터의 이자는 지급하지 않습니다.마) 본 유상증자에 청약하고자 하는 투자자(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제5항에 규정된 전문투자자 및 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제 132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는자 제외)는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부 받아야 하고, 이를 확인하는 서류에 서명 또는 기명날인하여야 합니다.바) 「자본시장법과 금융투자업에 관한 법률」 제180조의4 및 동법 시행령 제208조의4제1항에 의거, 2023년 07월 24일부터 2023년 10월 06일까지 당사의 주식을 공매도 하거나 공매도 주문을 위탁한 자는 금번 모집(매출)에 청약할 수 없으며, 이를 위반하여 주식을 취득할 경우 동법 제429조의3제2항에 따라 과징금이 부과될 수 있습니다. 다만, 모집(매출)가액 의 공정한 가격형성을 저해하지 않는 경우로서 동법 시행령 제208조의4제2항에 해당할 경우에는 공매도하거나 공매도 주문을 위탁하더라도 금번 모집(매출)에 따른 주식을 취득할 수 있으며, 세부적인 동법 시행령 제208조의4제2항의 내용은 하기와 같습니다.

※ 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*가 모집(매출)에 따른 주식을 취득하는 경우

* 금융투자업규정 제6-30조 제5항에 따라 의사결정이 독립적이고 상이한 증권계좌를 사용하는 등의 요건을 갖춘 거래단위

3) 청약취급처

청약대상자
청약취급처
청약일

구주주(신주인수권증서 보유자)
특별계좌 보유자(기존 '명부주주')
케이비증권(주) 본ㆍ지점
2023년 10월 12일~2023년 10월 13일

일반주주(기존 '실질주주')
1) 주주확정일 현재 (주)딥노이드의 주식을 예탁하고 있는 당해 증권회사 본ㆍ지점2) 케이비증권(주) 본ㆍ지점, 홈페이지ㆍHTS ㆍMTS

일반공모청약(고위험고수익투자신탁,벤처기업투자신탁 청약 포함)
케이비증권(주) 본ㆍ지점, 홈페이지ㆍHTS ㆍMTS
2023년 10월 17일~2023년 10월 18일

4) 청약결과 배정방법가) 구주주 청약 (신주인수권증서 청약): 보유하고 있는 신주인수권증서 수량 범위 내에서 청약한 주식수에 따라 배정됩니다.(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165의6조3항 및 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-19조에 의거하여 구주주에게 신주인수권증서를 발행합니다.)나) 구주주 청약 : 신주배정기준일(2023년 09월 04일, 예정) 18:00 현재 주주명부에 등재된 주주(이하 "구주주"라 한다)에게 본 주식을 1주당 0.1601812140주를 곱하여 산정된 배정주식수(단, 1주 미만은 절사함)로 하고, 배정범위 내에서 청약한 수량만큼 배정합니다. 단, 신주배정기준일 전 주식관련사채의 행사, 주식매수선택권의 행사, 자기주식수의 변동 등으로 인하여 1주당 배정주식수가 변동될 수 있습니다.다) 초과청약 : 구주주(신주인수권증서 보유자) 청약 이후 발생한 실권주 및 단수주가 있는 경우, 실권주 및 단수주를 구주주(신주인수권증서 보유자)가 초과청약(초과청약비율 : 배정 신주 1주당 0.2주)한 주식수에 비례하여 배정하며, 1주 미만의 주식은 절사하여 배정하지 않습니다.(단, 초과청약 주식수가 실권주 및 단수주에 미달한 경우 100% 배정)(ⅰ) 청약한도 주식수 = 신주인수권증서 청약한도 주식수 + 초과청약한도 주식수(ⅱ) 신주인수권증서 청약한도 주식수 = 보유한 신주인수권증서의 수량(ⅲ) 초과청약 한도주식수 = 신주인수권증서청약 한도주식수 × 초과청약 비율(20%)라) 일반공모 청약:(1) 상기 구주주 청약 및 초과청약 결과 발생한 실권주 및 단수주(이하 "일반공모 배정분"이라 한다)는 대표주관회사가 다음 각호와 같이 일반에게 공모하되, '증권 인수업무 등에 관한 규정' 제9조 제2항 제3호에 따라 고위험고수익투자신탁에 공모주식의 5% 이상을 배정하고, "증권 인수업무 등에 관한 규정" 제9조 제2항 제4호에 따라 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30% 이상을 배정합니다. 나머지 65%에 해당하는 주식은 개인청약자 및 기관투자자(집합투자업자 포함)에게 구분 없이 배정합니다. 다만, 어떤 그룹에 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다.(2) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약자의 청약주식수가 공모주식수를 초과하는 경우에는 청약경쟁률에 따라 5사6입을 원칙으로 안분 배정하여 잔여주식이 최소화되도록 합니다. 다만, 고위험고수익투자신탁에 대한 공모주식 5%와 벤처기업투자신탁에 공모주식의 30%와 개인투자자 및 기관투자자에 대한 공모주식 65%에 대한 청약경쟁률과 배정은 별도로 산출 및 배정합니다. 다만, 어떤 그룹에 청약미달이 발생할 경우, 청약미달에 해당하는 주식은 청약초과 그룹에 배정합니다. 이후 최종 잔여주식은 최고청약자부터 순차적으로 우선 배정하되, 동순위 최고청약자가 최종 잔여 주식보다 많은 경우에는 "대표주관회사"가 합리적으로 판단하여 배정합니다.(3) 일반공모 청약결과 일반공모 총 청약주식수가 일반공모 주식수에 미달하는 경우에는 청약주식수대로 배정하며, 배정결과 발생하는 잔여주식은 "대표주관회사"가 자기의 계산으로 인수합니다.

바) 단, "대표주관회사"는 "증권 인수업무 등에 관한 규정" 제9조 제2항에 의거 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁, 일반청약자에 대하여 배정하여야 할 주식이 50,000주 이하(액면가 500원 기준)이거나, 배정할 주식의 공모금액이 1억원 이하인 경우에는 이를 청약자에게 배정하지 아니하고 자기 계산으로 인수할 수 있습니다.

5) 투자설명서 교부에 관한 사항- 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조에 의거, 본 주식의 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 당사 및 대표주관회사가 부담하며, 금번 유상증자의 청약에 참여하시는 투자자께서는 투자설명서를 의무적으로 교부받으셔야 합니다.- "본 주식”에 청약하고자 하는 투자자("자본시장과 금융투자업에 관한 법률" 제9조 제5항에 규정된 전문투자자 및 "자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령" 제132조에 따라 투자설명서의 교부가 면제되는 자 제외)는 청약 전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 단, 투자설명서 수령거부의사표시는 서면, 전화, 전신, 팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 가능합니다.-전자문서의 방법으로 투자설명서를 교부받고자 하는 투자자는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조제1항 각호의 요건을 모두 충족하여야 합니다.가) 투자설명서 교부 방법 및 일시

구분
교부 방법
교부 일시

구주주청약자

1), 2), 3)을 병행

1) 등기우편 송부

2) "대표주관회사"의 본, 지점 교부

3) "대표주관회사"의 홈페이지나 HTS, MTS에서 교부

1) 우편송부 시: 구주주 청약초일인 2023년 10월 12일 전 수취 가능

2) "대표주관회사"의 본, 지점 : 청약종료일(2023년 10월 13일)까지

3) "대표주관회사"의 홈페이지 또는 HTS, MTS 교부 : 청약종료일(2023년 10월 13일)까지

일반청약자

1), 2)를 병행

1) "대표주관회사"의 본, 지점에서 교부

2) "대표주관회사"의 홈페이지나 HTS, MTS 에서 교부

1) "대표주관회사"의 본, 지점 : 청약종료일(2023년 10월 18일)까지

2) "대표주관회사"의 홈페이지 또는HTS, MTS 교부: 청약종료일(2023년 10월 18일)까지

※ 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.나) 확인절차(1) 우편을 통한 투자설명서 수령 시(가) 청약하시기 위해 지점을 방문하셨을 경우, 직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.(나) HTS 또는 MTS를 통한 청약을 원하시는 경우, 청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.(다) 주주배정 유상증자 경우 유선청약이 가능합니다. 유선 상으로 신분확인을 하신 후, 투자설명서 교부 확인을 해주시고 청약을 진행하여 주시기 바랍니다.(2) 지점 방문을 통한 투자설명서 수령 시직접 투자설명서 교부확인서를 작성하시고 청약을 진행하시기 바랍니다.(3) 홈페이지 또는 HTS, MTS를 통한 교부청약화면에 추가된 투자설명서 다운로드 및 투자설명서 교부 확인에 체크가 선행되어야 청약업무 진행이 가능합니다.다) 기타(1) 금번 유상증자에서 당사는 본 증권신고서의 효력발생 이후 주주명부상 주주분들에게 투자설명서를 우편으로 발송할 예정입니다. 우편의 반송 등에 의한 사유로 교부를 받지 못하신 투자자께서는 지점 방문을 통해 인쇄물을 받으실 수 있으며, 또한 동일한 내용의 투자설명서를 전자문서의 형태로 대표주관회사의 홈페이지에서 다운로드 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서의 형태로 교부 받으실 경우, 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제124조제1항 각 호의 요건을 모두 충족해야만 청약이 가능합니다.(2) 구주주 청약 시 대표주관회사 이외의 증권회사를 이용한 청약 방법- 해당 증권회사의 청약 방법 및 규정에 의해 청약을 진행하시기 바랍니다. 이 경우에도, 본 투자설명서의 교부에 대한 확인 등의 절차를 수행하지 아니하면, 금번 유상증자의 청약에 참여하실 수 없음에 유의하시기 바랍니다.※ 투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령거부의사를 서면 등의 방법으로 표시하지 않을 경우, 본 유상증자의 청약에 참여할 수 없습니다.

※ 관련 법규「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제9조 (그 밖의 용어의 정의)⑤ 이 법에서 "전문투자자"란 금융투자상품에 관한 전문성 구비 여부, 소유자산규모 등에 비추어 투자에 따른 위험감수능력이 있는 투자자로서 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다. 다만, 전문투자자 중 대통령령으로 정하는 자가 일반투자자와 같은 대우를 받겠다는 의사를 금융투자업자에게 서면으로 통지하는 경우 금융투자업자는 정당한 사유가 있는 경우를 제외하고는 이에 동의하여야 하며, 금융투자업자가 동의한 경우에는 해당 투자자는 일반투자자로 본다. <개정 2009.2.3>1. 국가2. 한국은행3. 대통령령으로 정하는 금융기관4. 주권상장법인. 다만, 금융투자업자와 장외파생상품 거래를 하는 경우에는 전문투자자와 같은 대우를 받겠다는 의사를 금융투자업자에게 서면으로 통지하는 경우에 한한다.5. 그 밖에 대통령령으로 정하는 자제124조 (정당한 투자설명서의 사용) ① 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외한다)에게 제123조에 적합한 투자설명서(집합투자증권의 경우 투자자가 제123조에 따른 투자설명서의 교부를 별도로 요청하지 아니하는 경우에는 제2항제3호에 따른 간이투자설명서를 말한다. 이하 이 항 및 제132조에서 같다)를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 아니 된다. 이 경우 투자설명서가 제436조에 따른 전자문서의 방법에 따르는 때에는 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 때에 이를 교부한 것으로 본다.<개정 2013.5.28>1. 전자문서에 의하여 투자설명서를 받는 것을 전자문서를 받을 자(이하 "전자문서수신자"라 한다)가 동의할 것2. 전자문서수신자가 전자문서를 받을 전자전달매체의 종류와 장소를 지정할 것3. 전자문서수신자가 그 전자문서를 받은 사실이 확인될 것4. 전자문서의 내용이 서면에 의한 투자설명서의 내용과 동일할 것「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제11조(증권의 모집ㆍ매출) ① 법 제9조제7항 및 제9항에 따라 50인을 산출하는 경우에는 청약의 권유를 하는 날 이전 6개월 이내에 해당 증권과 같은 종류의 증권에 대하여 모집이나 매출에 의하지 아니하고 청약의 권유를 받은 자를 합산한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자는 합산 대상자에서 제외한다. <개정 2009. 10. 1., 2010. 12. 7., 2013. 6. 21., 2013. 8. 27., 2016. 6. 28., 2016. 7. 28.>1. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 전문가가. 전문투자자나. 삭제<2016. 6. 28.>다. 「공인회계사법」에 따른 회계법인라. 신용평가회사(법 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자를 말한다. 이하 같다)마. 발행인에게 회계, 자문 등의 용역을 제공하고 있는 공인회계사ㆍ감정인ㆍ변호사ㆍ변리사ㆍ세무사 등 공인된자격증을 가지고 있는 자바. 그 밖에 발행인의 재무상황이나 사업내용 등을 잘 알 수 있는 전문가로서 금융위원회가 정하여 고시하는 자2. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 연고자가. 발행인의 최대주주[「금융회사의 지배구조에 관한 법률」 제2조제6호가목에 따른 최대주주를 말한다. 이 경우 "금융회사"는 "법인"으로 보고, "발행주식(출자지분을 포함한다. 이하 같다)"은 "발행주식"으로 본다. 이하같다]와 발행주식 총수의 100분의 5 이상을 소유한 주주나. 발행인의 임원(「상법」 제401조의2제1항 각 호의 자를 포함한다. 이하 이 호에서 같다) 및 「근로복지기본법」에 따른 우리사주조합원다. 발행인의 계열회사와 그 임원라. 발행인이 주권비상장법인(주권을 모집하거나 매출한 실적이 있는 법인은 제외한다)인 경우에는 그 주주마. 외국 법령에 따라 설립된 외국 기업인 발행인이 종업원의 복지증진을 위한 주식매수제도 등에 따라 국내 계열회사의 임직원에게 해당 외국 기업의 주식을 매각하는 경우에는 그 국내 계열회사의 임직원바. 발행인이 설립 중인 회사인 경우에는 그 발기인사. 그 밖에 발행인의 재무상황이나 사업내용 등을 잘 알 수 있는 연고자로서 금융위원회가 정하여 고시하는 자제132조 (투자설명서의 교부가 면제되는 자) 법 제124조제1항 각 호 외의 부분 전단에서 "대통령령으로 정하는 자"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다. <개정 2009.7.1, 2013.6.21>1. 제11조 제1항 제1호 다목부터 바목까지 및 같은 항 제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 자1의2. 제11조제2항제2호 및 제3호에 해당하는 자2. 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화·전신·팩스, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그 밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자3. 이미 취득한 것과 같은 집합투자증권을 계속하여 추가로 취득하려는 자. 다만, 해당 집합투자증권의 투자설명서의 내용이 직전에 교부한 투자설명서의 내용과 같은 경우만 해당한다.

6) 주권유통에 관한 사항가) 주권유통개시일: 2023년 11월 03일 (2019년 09월 16일 전자증권제도가 시행됨에 따라 실물 주권의 교부 없이 각 주주의 보유 증권계좌로 상장일에 주식이 등록발행되어 입고되며, 상장일부터 유통이 가능합니다. 단, 유관기관과의 업무 협의 과정에서 상기 일정은 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.)7) 청약증거금의 대체 및 반환 등에 관한 사항청약증거금은 청약금액의 100%로 하고, 주금납입기일에 주금납입금으로 대체하며, 청약증거금에 대해서는 무이자로 합니다. 일반공모 총 청약주식수(기관투자자 포함)가 일반공모주식수를 초과하여 청약증거금이 발생한 경우, 그 초과 청약증거금은 2023년 10월 20일부터 해당 청약사무 취급처에서 환불합니다.8) 주금납입장소 : 국민은행 판교종합금융센터다. 신주인수권증서에 관한 사항

신주배정기준일
신주인수권증서의 매매 금융투자업자

회사명
회사고유번호

2023년 09월 04일
케이비증권(주)
00164876

1) 금번과 같이 주주배정방식의 유상증자를 실시할 때, 주주가 소유하고 있는 주식수 비율대로 신주를 인수할 권리인 신주인수권에 대하여 당사는 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제165의6조 제3항 및 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제5-19조에 의거하여 주주에게 신주인수권증서를 발행합니다.2) 금번 유상증자 시 신주인수권증서는 전자증권제도 시행일(2019년 9월 16일) 이후에 발행되고 상장될 예정으로 전자증권으로 발행됩니다. 주주가 증권사 계좌에 보유하고 있는 주식(기존 '실질주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 해당 증권사 계좌에 발행되어 입고되며, 명의개서대행기관 특별계좌에 관리되는 주식(기존 '명부주주' 보유주식)에 대하여 배정되는 신주인수권증서는 명의개서대행기관 내 특별계좌에 소유자별로 발행 처리됩니다.

3) 신주인수권증서 매매의 중개를 할 증권회사는 대표주관회사인 케이비증권(주)로 합니다.4) 신주인수권증서 매매 등가) 신주인수권증서를 매매하고자 하는 주주는 신주인수권증서를 예탁하고 있는 증권회사에 신주인수권증서의 매매를 증명할 수 있는 서류를 첨부하여 거래상대방 명의의 위탁자 계좌로 신주인수권증서의 계좌대체를 청구합니다. 위탁자계좌를 통하여 신주인수권증서를 매수한 자는 그 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.나) 신주인수권증서를 양수한 투자자의 청약방법신주인수권증서를 증권회사에 예탁하고 있는 양수인은 당해 증권회사 점포 및 케이비증권(주)의 본점 및 지점을 통해 해당 신주인수권증서에 기재되어 있는 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약 기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.5) 당사는 금번 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자 관련 신주인수권증서의 상장을 한국거래소에 신청할 예정입니다. 동 신주인수권증서가 상장될 경우 상장기간은 2023년 09월 21일부터 2023년 09월 27일까지 5거래일간으로 예정하고 있으며, 동 기간 중 상장된 신주인수권증서를 한국거래소에서 매매할 수 있습니다. 동 신주인수권증서는 2023년 10월 02일에 상장폐지될 예정입니다. (「코스닥시장 상장규정」 제16조 3(신주인수권증서의 신규상장)에 따라 5거래일 이상 상장되어야 하며, 동 규정 제44조의3 "신주인수권증서의 상장폐지기준"에 따라 신주청약 개시일 5거래일전에 상장폐지되어야 함)6) 신주인수권증서의 거래 관련 추가사항당사는 금번 유상증자의 신주인수권증서를 상장신청할 예정인 바, 현재까지 관계기관과의 협의를 통해 확인된 신주인수권증서 상장시의 제반 거래관련 사항은 다음과 같습니다.가) 상장방식 : 전자등록발행된 신주인수권증서 전부를 상장합니다.

나) 주주의 신주인수권증서 거래

구분
상장거래방식
계좌대체 거래방식

방법
주주의 신주인수권증서를 전자등록발행하여 상장합니다. 상장된 신주인수권증서를 장내거래를 통하여 매수하여 증권사 계좌에 보유한 자는 그 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다. 주주의 신주인수권증서는 전자등록발행되므로 실물 증서는 발행되지 않습니다.
신주인수권증서를 매매하고자 하는 실질주주는 위탁증권회사에 신주인수권증서의 매매를 증명할 수 있는 서류를 첨부하여 거래상대방 명의의 위탁자 계좌로 신주인수권증서의 계좌대체를 청구합니다. 위탁자계좌를 통하여 신주인수권증서를 매수한 자는 그 수량만큼 청약할 수 있으며, 청약기일내에 청약하지 아니하면 그 권리와 효력은 상실됩니다.

기간
2023년 09월 21일부터 2023년 09월 27일까지(5거래일간) 거래
2023년 09월 14일부터 2023년 10월 04일까지거래

(1) 상장거래 : 2023년 09월 21일부터 2023년 09월 27일까지(5영업일간) 거래 가능합니다.(2) 계좌대체거래 : 신주배정통지일인 2023년 09월 14일(예정)부터 2023년 10월 04일까지 거래 가능 합니다.* 신주인수권증서의 계좌대체(장외거래)는 신주인수권증서 상장거래의 결제일인 2023년 10월 04일까지 가능하며, 2023년 10월 05일부터는 신주인수권증서의 청약권리 명세를 확정하므로 신주인수권증서의 계좌대체(장외거래)가 제한됩니다.(3) 신주인수권증서는 전자등록발행되므로 실물은 발행되지 않습니다.다) 특별계좌 소유주(기존 '명부주주')의 신주인수권증서 거래(1) '특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후 금번 유상증자 청약 참여 또는 신주인수권증서의 매매가 가능합니다.(2) '특별계좌 보유자(기존 '명부주주')'는 신주인수권증서의 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 이전 없이 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 직접 청약하는 방법으로도 금번 유상증자에 청약이 가능합니다. 다만 신주인수권증서의 매매는 명의개서대행기관에 '특별계좌'에서 '일반 전자등록계좌(증권회사 계좌)'로 신주인수권증서를 이전 신청한 후에만 가능하므로 이 점 유의하시기 바랍니다.라. 기타 모집 또는 매출에 관한 사항1) 본 증권신고서는 공시심사과정에서 일부내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용의 변경시에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수도 있으므로 투자자 여러분께서는 투자 시 이러한 점을 감안하시기 바랍니다.2) 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제120조3항에 의거 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.3) 본 증권신고서에 기재된 내용은 신고서 제출일 현재까지 발생된 것으로 본 신고서에 기재된 사항 이외에 자산, 부채, 현금흐름 또는 손익상황에 중대한 변동을 가져오거나 중요한 영향을 미치는 사항은 없습니다. 따라서, 주주 및 투자자가 투자의사를 결정함에 있어 유의하여야 할 사항이 본 증권신고서상에 누락되어 있지 않습니다.4) 금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서, 반기보고서, 분기보고서 및 감사보고서 등 기타 정기공시사항과 수시공시사항 등이 전자공시되어 있사오니 투자의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.5) 본 증권신고서의 예정 발행가액은 확정되어 있는 것은 아니며, 구주주 청약일 3거래일 전에 확정 발행가액을 산정함으로써 확정될 예정입니다. 또한, 본 증권신고서의 발행예정금액은 추후 주당 발행가액이 확정되는 내용에 따라 변경될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

5. 인수 등에 관한 사항

[인수방법: 잔액인수]

인수인
인수주식 종류 및 수
인수대가

대표주관회사
케이비증권(주)
인수주식의 종류: 기명식 보통주식인수주식의 수: 최종 실권주
인수수수료 : 모집총액의 1.0%실권수수료 : 잔액인수금액의 10.0%

주1:
최종 실권주 : 구주주청약 및 일반공모 후 발생한 배정잔여주 또는 청약미달주식

주2:
모집총액 : 최종 발행가액 X 총 발행주식수

주3:
실권주 일반공모를 거친 후에도 미청약된 잔여주식에 대하여는 대표주관회사가 인수계약서 상 인수의무주식수를 한도로 하여 인수의무주식수만큼 자기 책임 하에 인수하기로 합니다.

II. 증권의 주요 권리내용

당사가 금번 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 통하여 발행할 증권은 기명식 보통주이며, 동 증권의 주요 권리내용은 다음과 같습니다.

1. 액면금액

제7조(1주의 금액) 주식 1주의 금액은 500원으로 한다.

2. 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, 생산/판매/자본제휴를 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.

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 10분의 1을 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 서면 또는 전자문서로 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 대리 행사) ① 주주는 대리인으로 하여금 그 의결권을 행사할 수 있다.

② 제1항의 대리인은 주주총회 개시 전에 그 대리권을 증명하는 서면(위임장)을 제출하여야 한다.

제32조(주주총회의 결의방법) 주주총회의 결의는 법령과 정관에 다른 정함이 있는 경우를 제외하고는 출석한 주주의 의결권의 과반수와 발행주식총수의 4분의 1 이상의 수로써 한다.

4. 배당에 관한 사항

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 직전사업연도말에 발행된 것으로 본다.

⑤ 분기배당을 할 때에는 종류주식에 대하여도 보통주식과 동일한 배당률을 적용한다.

III. 투자위험요소

[투자자 유의사항]

■ 본 건 공모주식을 청약하고자 하는 투자자들은 투자결정을 하기 전에 본 공시서류의 다른 기재 부분 뿐만 아니라, 특히 아래에 기재된 「투자위험요소」를 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다.■ 당사는 본 공시서류를 통하여 청약 전에 투자자께서 숙지하셔야 하는 부분에 대하여 성실히 기재하고자 노력하고 있습니다. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 아래 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없으므로, 투자자는 아래 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 투자자 자신의 독자적이고도 세밀한 판단에 의해야 합니다. 따라서 본 공시서류에 기재된 사항은 투자 판단 시 참고 자료로 활용하실 것을 권고 드리며, 투자자의 투자 판단에 대한 결과는 투자자 본인에게 귀속됩니다.■ 만일, 아래 기재한 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우, 당사의 사업, 재무상태, 기타 영업활동에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액의 일부 또는 전부를 잃게 될 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.■ 2009년 02월 04일 부로 시행된 「자본시장과금융투자업에관한법률」 제124조에 의거 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자 (전문투자자, 그밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외함) 에게 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 다만, 「자본시장과금융투자업에관한법률시행령」 제132조에 의거하여 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면으로 표시한 자는 투자설명서의 교부없이 청약이 가능합니다.■ 당사의 개별재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 작성기준에 따라 작성되었으며, 당사의 제13기(2020년), 제14기(2021년), 제15기(2022년) 개별 재무제표는 외부감사인의 감사를 받은 재무제표이며, 제16기(2023년) 반기 개별 재무제표는 외부감사인의 검토를 받은 재무제표입니다.■ 본 공시서류의 기재사항은 투자 결정을 위한 참고사항일 뿐이며, 투자에 대한 모든 손익 및 투자책임은 투자자 본인에게 귀속됨에 다시 한 번 유의하시기 바랍니다.

당사는 2008년 02월 15일에 설립되어 2021년 08월 17일 코스닥시장에 기술성장기업으로 상장하였습니다. 당사가 영위하고 있는 주요 사업은 의료 인공지능 사업으로, 당사가 직접 의료 인공지능 솔루션 개발을 주도하는 (1) 파이프라인 비즈니스와, 의료인이 개발을 주도하는 (2) 플랫폼 비즈니스를 병행하여 사업을 진행하고 있습니다. 파이프라인 비즈니스는 당사가 병원으로부터 의료 데이터를 구매하여 내부 연구 인력을 동원하여 개발을 진행하는 방식이며, 플랫폼 비즈니스는 병원과 의료인이 자체적으로 보유하고 있는 데이터를 활용하여 인공지능 제품을 직접 개발하는 방식입니다. 이처럼 당사는 Two-track 사업모델을 통해 의료인의 진단·판독 보조, 질병의 조기진단을 위한 의료 인공지능 솔루션을 개발하고 있습니다.

[당사 사업모델과 제품군]

사업모델
제품군

Two-track사업모델
인공지능의료기기
인공지능효율화 툴

파이프라인비즈니스
플랫폼비즈니스
DEEP:AI
DEEP:PHI
DEEP:STORE
DEEP:PACS

딥노이드가주도하는AI 개발방식
의료인이주도하는AI 개발방식
의료인공지능솔루션
인공지능개발툴
인공지능마켓플레이스
인공지능PACS

출처:
당사 정기보고서

당사의 최근 3년간 매출 창출 방식별 매출액 및 비중은 다음과 같습니다.

[매출 방식별 매출액 및 매출 비중]

(단위: 백만원, %)

구 분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

라이선스 제공
134
36.51%
1,755
55.15%
306
32.40%
6
0.59%

소프트웨어 유지보수
-
-
39
1.23%
16
1.74%
1
0.08%

상품 매출
6
1.52%
751
23.59%
523
55.38%
-
-

용역 제공
227
61.97%
637
20.03%
99
10.49%
1,033
99.32%

합 계
367
100.00%
3,182
100.00%
944
100.00%
1,040
100.00%

출처:
당사 정기보고서

당사는 주된 사업부문을 영위하는 데 있어 중대한 영향을 미친다고 판단되는 사항들을 위주로 투자위험요소를 작성하였습니다. 그럼에도 불구하고 당사와 관련성이 적다고 판단하거나 미처 파악하지 못한 원인으로 인해 경영환경이 악화될 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 아래 기재한 투자위험요소 뿐만 아니라 다양한 정보를 면밀히 검토하시어 금번 유상증자에 대한 의사결정을 내리시기 바랍니다.

[주요 용어 설명]

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 andCommunications 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 데이터EHR(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

마이크로서비스아키텍처

Micro Service Architecture

모듈 추가 변경이 용이한 소프트웨어 개발 기법 중 한 가지

MRI

Magnetic ResonanceImaging

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

파이프라인비즈니스

PipelineBusiness

한쪽 끝에 생산자가, 반대편 끝에 소비자가 있는 구조. 생산자가 제품의 전체 생산과정을 통제하여 소비자에게 판매하는 전통적인 사업형태

플랫폼비즈니스

PlatformBusiness

플랫폼 소유자가 구성한 인프라를 이용해 제품의 생산자이자 소비자인 플랫폼 사용자가 자발적으로 제품의 생산과 판매, 소비를 하는 사업형태

1. 사업위험

가. 국내외 경기변동에 따른 불확실성 증대 위험
코로나19 이후 세계 각국은 중국의 리오프닝, 주요 선진국의 견조한 고용 등에 힘입어 민간소비가 양호한 성장세를 보였음에도 불구하고, 금융 불안 심화, 지정학적 리스크, 통화긴축의 여파로 인한 투자심리 위축 등의 영향으로 성장세가 둔화
되고 있습니다. 2024년부터는 금리인상 사이클이 마무리되고 신용긴축의 영향도 줄어들면서 점차 회복세를 보일 것
으로 전망되나, 그 속도는 코로나19 이전의 성장세(2015~2019년 평균 세계경제성장률 3.4%) 수준을 하회할 것으로 예상됩니다. 이처럼 코로나19 이후에도 여전히 통화긴축, 인플레이션 지속, 지정학적 분열 등의 불확실성이 존재하고 있으며, 경기 회복 지연은 향후에도 한동안 지속될 가능성을 배제할 수 없습니다.
당사가 영위하고 있는 인공지능 산업은 국내외 거시경제의 직·간접적인 영향을 받고 있습니다. 실제로 국내 인공지능 시장의 경우 인플레이션 지속, 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 데이터센터 증설 연기 등으로 인해 하드웨어 시장 중심으로 성장세가 둔화된 바 있는 만큼, 향후 거시경제의 불확실성이 당사가 영위하고 있는 인공지능 사업에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

(1) 글로벌 경기 동향국제통화기금(IMF)은 2023년 07월 발표한 'World Economic Outlook'을 통해 미국 부채한도 협상 타결, 실리콘밸리 은행 및 크레딧스위스 사태 진정 등으로 금융시장 불안이 완화되었으며, 코로나19 종식으로 관광 등 소비가 빠르게 증가하면서 세계 경제 회복을 견인했음을 밝혔습니다. 이에 2023년 세계 경제성장률을 지난 04월 전망치 대비 0.2%p 상향된 3.0%로 전망하였습니다. 2023년 07월 IMF가 제시한 세계 경제성장률 전망치는 다음과 같습니다.

[세계 경제성장률 전망치]

(단위: %, %p)

구 분
2021년
2022년

2023년(E)

2024년(E)

04월

(A)

07월

(B)

조정폭

(B-A)

04월

(C)

07월

(D)

조정폭

(D-C)

세계

6.2
3.5
2.8
3.0
0.2
3.0
3.0
-

선진국

5.4

2.7
1.3
1.5
0.2
1.4
1.4
-

미국

5.9

2.1
1.6
1.8
0.2
1.1
1.0
-0.1

유로존

5.3
3.5
0.8
0.9
0.1
1.4
1.5
0.1

독일

2.6

1.8
-0.1
-0.3
-0.2
1.1
1.3
0.2

프랑스

6.8

2.5
0.7
0.8
0.1
1.3
1.3
-

이탈리아

6.7

3.7
0.7
1.1
0.4
0.8
0.9
0.1

스페인

5.5

5.5
1.5
2.5
1.0
2.0
2.0
-

일본

2.1

1.0
1.3
1.4
0.1
1.0
1.0
-

영국

7.6
4.1
-0.3
0.4
0.7
1.0
1.0
-

캐나다

5.0

3.4
1.5
1.7
0.2
1.5
1.4
-0.1

기타 선진국

5.3

2.7
1.8
2.0
0.2
2.2
2.3
0.1

한국

4.1
2.6
1.5
1.4
-0.1
2.4
2.4
-

신흥개도국

6.7
4.0
3.9
4.0
0.1
4.2
4.1
-0.1

중국

8.4
3.0
5.2
5.2
-
4.5
4.5
-

인도

8.7

7.2
5.9
6.1
0.2
6.3
6.3
-

러시아

4.7

-2.1
0.7
1.5
0.8
1.3
1.3
-

브라질

5.0

2.9
0.9
2.1
1.2
1.5
1.2
-0.3

멕시코

4.7

3.0
1.8
2.6
0.8
1.6
1.5
-0.1

사우디

3.2

8.7
3.1
1.9
-1.2
3.1
2.8
-0.3

남아공

4.9

1.9
0.1
0.3
0.2
1.8
1.7
-0.1

출처:
IMF World Economic Outlook(2023.07)

국가별로 살펴보면, 미국, 영국, 일본의 경우 기대 이상의 1분기 소비 및 투자 실적을 기록하여 2023년 04월 전망치 대비 상향조정되었으며, 이탈리아, 스페인은 관광업 수요 회복을 반영하여 상향조정되었습니다. 반면 독일은 제조업 부진, 저조한 1분기 실적으로 인해 하향조정되었습니다. 한편, 한국의 '23년 성장률 전망치는 2023년 04월 전망치 대비 0.1%p 하향되었는데, 이는 국내외 주요기관(정부, 한국은행, OECD 등)의 예상치와 유사한 수준입니다. IMF는 2023년 07월 수정 전망을 통해 현재 세계 경제가 단기적으로 회복하고 있으나 여전히 위험 요인이 많은 상황으로 진단하였으며, 물가상승률은 하락세를 보이고 있으나 근원물가 상승률이 여전히 높기 때문에 긴축 기조를 유지해야 함을 밝혔습니다.

(2) 국내 경기 동향한국은행은 2023년 05월 경제전망보고서를 통해 국내 경제성장률을 2023년 1.4%, 2024년 2.3%로 전망하였습니다. 이는 지난 02월 전망 대비 각각 -0.2%p, -0.1%p 하향 조정된 수치로, IT경기 위축 심화, 중국의 리오프닝 효과 지연 등으로 인해 경기 회복이 당초 예상보다 지연되고 있는 상황을 반영하였습니다. 하반기로 갈수록 경기가 점차 개선될 것으로 전망되나, IT경기의 반등 시기, 중국 경제 회복의 파급 영향 정도, 미·중 갈등의 전개양상 등의 불확실성이 여전히 상존하고 있습니다.

[국내 경제성장률 전망치]

(단위: %)

구분
2022년
2023년(E)
2024년(E)

연간
상반기
하반기
연간
상반기
하반기
연간

GDP 성장률
2.6
0.8
1.8
1.4
2.4
2.3
2.3

민간소비
4.3
3.3
1.4
2.3
2.2
2.6
2.4

설비투자
(0.5)
5.3
(11.1)
(3.2)
(1.8)
9.8
3.7

지식재산생산물투자
4.7
3.1
3.4
3.3
4.9
2.6
3.7

건설투자
(3.5)
0.7
(1.4)
(0.4)
(1.7)
1.9
0.2

상품수출
3.4
(2.3)
3.0
0.4
4.1
2.7
3.3

상품수입
4.7
2.2
(2.5)
(0.2)
1.3
5.0
3.1

출처:
한국은행 경제전망보고서(2023. 05)

부문별로 살펴보면, 민간소비는 2023년 상반기에 방역조치 추가 해제에 따른 펜트업 수요 등에 힘입어 빠른 회복세를 보였으며, 앞으로도 양호한 고용사정, 가계소득 증가, 소비심리 개선 등으로 인해 고금리, 고물가에도 불구하고 완만한 회복세를 이어나갈 것으로 전망하였습니다. 그러나 설비투자의 경우 2023년 하반기 -11.1%, 2023년 연간 -3.2% 수준의 큰 폭의 역성장을 전망하였는데, 이는 IT 경기 부진 심화에 따른 반도체 기업들의 투자 축소, 글로벌 경기 불확실성으로 인한 높은 자금조달 비용 등에서 기인합니다. 2024년이 되어서야 기업들의 투자심리가 회복되면서 성장세를 보일 것으로 예상하고 있습니다. 상기한 바와 같이 코로나19 이후 세계 각국은 중국의 리오프닝, 주요 선진국의 견조한 고용 등에 힘입어 민간소비가 양호한 성장세를 보였음에도 불구하고, 금융 불안 심화, 지정학적 리스크, 통화긴축의 여파로 인한 투자심리 위축 등의 영향으로 성장세가 둔화되고 있습니다. 2024년부터는 금리인상 사이클이 마무리되고 신용긴축의 영향도 줄어들면서 점차 회복세를 보일 것으로 전망되나, 그 속도는 코로나19 이전의 성장세(2015~2019년 평균 세계경제성장률 3.4%) 수준을 하회할 것으로 예상됩니다. 이처럼 코로나19 이후에도 여전히 통화긴축, 인플레이션 지속, 지정학적 분열 등의 불확실성이 존재하고 있으며, 경기 회복 지연은 향후에도 한동안 지속될 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능 산업은 국내외 거시경제의 직·간접적인 영향을 받고 있습니다. 실제로 국내 인공지능 시장의 경우 인플레이션 지속, 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 데이터센터 증설 연기 등으로 인해 하드웨어 시장 중심으로 성장세가 둔화된 바 있는 만큼, 향후 거시경제의 불확실성이 당사가 영위하고 있는 인공지능 사업에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. 의료 인공지능 산업의 성장성 둔화 위험
당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있습니다. 특히 당사가 영위하고 있는 인공지능 기반 의료 영상 기기는 의료인력 부족현상에 따른 진단 오류의 위험성을 줄여주고, 효과적인 진단 및 치료법 제시로 비용 절감 효과를 증대시킨다는 점에서 그 수요가 지속적으로 증가하
고 있습니다. 상기한 바와 같이, 당사의 전방산업인 인공지능 및 의료 인공지능 산업은 모두 가파른 성장세를 보이고 있으며 향후에도 비즈니스 효율성 및 생산성 제고 효과, 기술 간 융합 등으로 인해 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 의료 인공지능 분야에서는 질병 진단, 신약 연구/발굴/개발, 임상 시험 등의 실무에서 적극적으로 도입되기 시작하면서 시장 성장을 견인
하고 있습니다. 그러나 향후 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 및 경기 침체로 IT 관련 투자 집행이 감소
할 수 있습니다. 또한, 의료 시장에서의 인공지능 기반 기술 채택이 지연되거나, 관련 의료 데이터 부족, 개인정보 보호 관련 우려, 업체간 인공지능 솔루션 상호 운용성 부족 등으로 인해 의료 인공지능 시장의 성장이 예상과 다르게 정체
될 수 있습니다. 이처럼 인공지능 시장 성장을 촉진하는 요인 외에 제약 요인도 존재하는 만큼 당사의 예상과는 다르게 인공지능 산업의 성장이 둔화될 경우 당사의 영업활동 및 수익성에도 부정적인 영향을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 의료 인공지능 솔루션을 효과적으로 개발하기 위해 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 구축하여 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 파이프라인 개발 방식은 당사가 직접 제품 개발을 진행하는 것으로, 병원으로부터 의료 데이터를 구매하여 내부 연구 인력을 동원하여 개발하는 방식입니다. 플랫폼 개발 방식은 병원과 의료인이 자체적으로 보유하고 있는 데이터를 활용하여 인공지능 제품을 개발하는 것으로, 당사는 인공지능 인프라 및 연구 컨설팅을 의료인에게 제공하고 제품 판매 수익을 공유하고 있습니다. 이처럼 당사는 Two-track 사업모델을 통해 의료인의 진단·판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 인공지능 의료기기 Deep:AI를 판매하고 있으며, 파이프라인 방식과 플랫폼 방식을 병행함으로써 제품의 다양성을 확보하고, 의료 현장에 보다 적합한 제품을 개발하고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 사내 인공지능 관련 개발 인력이 5개의 제품을 개발하고 있으며, 플랫폼 방식을 통해 의료인 주도로 다수의 의료 인공지능 연구가 진행되고 있으며 그 중 3개의 의료 인공지능 연구는 사업화를 목표로 제품 개발을 하고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 당사의 인공지능 제품 개발 현황은 다음과 같습니다.

[Two-track 방식의 인공지능 제품 개발 현황]

개발방식

솔루션

주요 기능

진행 상황

비고

파이프라인방식
DEEP:CHEST
흉부 X-ray 질환 추가(결절, 흉막삼출, 섬유화)
임상시험 준비 중
당사연구인력개발주도

DEEP:LUNG
폐결절 위치 및 특성, 악성 가능성 정보
임상시험 준비 중

DEEP:PATH
대장 병리영상에서 암종 검출 및 분류
개발 진행중

DEEP:SPINE
강직성 척추염 의심부위 표시
인허가 완료

DEEP:KNEE
무릎MRI 반월상연골파열 검출
개발 진행중

플랫폼방식
DEEP:NEURO
뇌 MRI 영상을 sCT 영상으로 변환
인허가 완료

의료인개발주도

DEEP:NEURO
뇌동맥류 파열 가능성 예측
개발 진행중

DEEP:SPINE
척추압박골절 분류, 예후예측
개발 진행중

출처:
당사 정기보고서

이 외에도 코딩 없이 이용할 수 있는 인공지능 개발 툴인 Deep:PHI, 병원에서 의료영상 조회/판독/분석에 사용할 수 있는 소프트웨어인 Deep:PACS 등을 통해 추가적으로 수익을 창출하고 있습니다.
(1) 인공지능 산업 전망당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비즈니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 포함하여, 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등에 이용되고 있으며, 그 수요도 급격하게 증가하고 있습니다. 글로벌 ICT 시장조사 전문기관인 IDC에 따르면, 세계 인공지능 시장은 2020년 약 693억 달러 수준이었으나 2025년까지 연평균 성장률 26.2%를 보이며 2025년에는 약 2,219억 달러에 달할 것으로 전망됩니다. 국가·기업·개인 등 다양한 주체의 인공지능 생태계 조성, 비즈니스 모델 발굴, 기술개발 등을 통해 높은 부가가치를 창출하면서 인공지능 시장의 급격한 성장을 이끌고 있으며, 특히 인공지능 소프트웨어 시장이 하드웨어나 서비스 시장보다 규모도 크고, 성장률도 높을 것으로 전망하였습니다.

[글로벌 인공지능 시장 전망]

(단위: 억 달러, %)

구분
2020년
2021년(E)
2022년(E)
2023년(E)
2024년(E)
2025년(E)
CAGR('20~'25년)

하드웨어
130
170
212
253
292
330
20.5%

서비스
191
230
280
344
422
516
21.9%

소프트웨어
372
486
637
820
1,055
1,373
29.9%

합 계
693
886
1,130
1,416
1,769
2,219
26.2%

출처:
IDC, 2022.04.

또한, IDC가 발간한 '국내 인공지능 분석 시장 전망(2023-2027)'에 따르면, 국내 인공지능 시장은 2023년 전년 대비 17.2% 성장하며 2조 6,123억원의 매출 규모를 형성할 것이며, 향후 5년간 연평균 성장률 14.9%를 기록하며 2027년까지 4조 4,636억원 규모에 달할 것으로 전망하였습니다. 이는 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이뤄진 것에서 기인하며, 향후 더 많은 기업들이 인공지능 관련 지식을 확보하기 위한 투자를 이어나감에 따라 성장 추세가 지속될 것으로 예상하였습니다. IDC가 제시한 국내 인공지능 시장 전망치는 다음과 같습니다.

[국내 인공지능 시장 전망(2023~2027년)]

국내 인공지능 시장 전망.jpg
국내 인공지능 시장 전망

출처:
IDC, 2023.04.

IDC는 국내 인공지능 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 구분하여 각각 다른 전망을 제시하였습니다. 하드웨어 시장의 경우 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터 센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤하는 모습을 보였으나, 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 소프트웨어 시장을 중심으로 성장세가 가속화될 것으로 분석하였습니다.

(2) 의료 인공지능 산업 전망

인공지능 산업 내에서도 당사의 주력 사업이 속해 있는 의료 인공지능 분야는 인공지능 산업의 큰 축 중 하나로, 딥러닝 기반의 연산 알고리즘이 개발되면서 시장이 형성되기 시작하였습니다. 최근 의료비 지출 절감에 대한 니즈, 맞춤형 치료제 수요 증가, 의료 데이터 증가에 따른 빅데이터 활용도 증가 등으로 인해 의료 인공지능 시장이 빠르게 성장하고 있으며, 그 중에서도 소프트웨어 시장이 가장 큰 폭으로 성장하고 있습니다.글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면, 글로벌 의료 인공지능 시장은 2021년 약 110억 달러에서 연평균 성장률 37%를 보이며 2030년에는 약 1,880억 달러(약 240조원)에 달할 것으로 전망하였습니다. 이와 같은 성장은 더 크고 복잡해지는 데이터 세트, 컴퓨팅 성능 향상 및 하드웨어 비용 감소, 산업 간 협업 증가 등에서 기인하며, 특히 아시아 지역에서 환자 증가와 함께 헬스케어 및 IT 인프라 투자가 늘어가며 빠르게 성장할 것으로 예상하였습니다.

[글로벌 의료 인공지능 시장 전망(2021~2030년]

(단위: 십억달러)

의료 인공지능 산업 전망.jpg
의료 인공지능 산업 전망

출처:
Statista, 2022.08.

특히 당사가 영위하고 있는 인공지능 기반 의료 영상 기기는 (1) 의료인력 부족현상에 따른 진단 오류의 위험성을 줄여주고, (2) 효과적인 진단 및 치료법 제시로 비용 절감 효과를 증대시킨다는 점에서 그 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다. 최근 의료 패러다임이 치료에서 예방/진단으로 변화함에 따라 영상 솔루션에 대한 수요가 늘고 있으나, 2020년 기준 국내 영상전문의는 전체 전문의 수의 4.4%에 불과한 수준입니다. 관련 인력 및 시간이 부족하다보니 진단 오류 사례 역시 증가하고 있으며, 의료인 진단의 정확도를 높여주고 시간은 단축시켜주는 인공지능 의료기기의 도입에 대한 니즈는 점차 증가하고 있습니다. 또한, 인공지능 기반의 영상 기기는 기존에는 암 진단 분야에 주로 이용되었으나, 최근에는 신경진단, 관상동맥진단, 기타 일반적인 의료영상 시술까지 확대되면서 분석 시간 및 비용을 줄이는 데 기여하고 있습니다. 이처럼 진단 오류 감소, 비용 절감, 진단 편의성 증대, 적용분야 확대 등으로 인해 인공지능 기반 의료 영상 기기에 대한 수요가 더욱 증가할 것으로 전망됩니다. 상기한 바와 같이, 당사의 전방산업인 인공지능 및 의료 인공지능 산업은 모두 가파른 성장세를 보이고 있으며 향후에도 비즈니스 효율성 및 생산성 제고 효과, 기술 간 융합 등으로 인해 지속적으로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 의료 인공지능 분야에서는 질병 진단, 신약 연구/발굴/개발, 임상 시험 등의 실무에서 적극적으로 도입되기 시작하면서 시장 성장을 견인하고 있습니다. 그러나 향후 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 및 경기 침체로 IT 관련 투자 집행이 감소할 수 있습니다. 또한, 의료 시장에서의 인공지능 기반 기술 채택이 지연되거나, 관련 의료 데이터 부족, 개인정보 보호 관련 우려, 업체간 인공지능 솔루션 상호 운용성 부족 등으로 인해 의료 인공지능 시장의 성장이 예상과 다르게 정체될 수 있습니다. 이처럼 인공지능 시장 성장을 촉진하는 요인 외에 제약 요인도 존재하는 만큼 당사의 예상과는 다르게 인공지능 산업의 성장이 둔화될 경우 당사의 영업활동 및 수익성에도 부정적인 영향을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

다. 인공지능 산업에 대한 정책적 지원 축소 위험
국내에서도 인공지능 등 신기술이 의료에 도입되어 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤 치료법을 제공하려는 노력들이 증가하면서, 이러한 변화를 반영하고자 정부에서도 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안', '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인' 등을 제시하는 등 적극적인 정책적 지원을 제공
하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강과 직결되는 산업인 만큼 기기의 안전성 확보를 위한 일정 수준의 규제가 적용될 수밖에 없으며, 새로운 의료기기의 상용화에 이르기까지는 많은 비용과 시간이 소요
됩니다. 또한, 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 수가 적용 사례는 아직까지 없는 상황으로, 인공지능 관련 의료기기에 보험 수가가 적용되어 활성화되기까지는 앞으로도 오랜 기간이 소요
될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 인공지능 사업은 4차 산업혁명의 핵심이 되는 기술로, 전 세계적으로 관심이 주목되고 있는 시장입니다. 그 중에서도 특히 인공지능이 접목된 헬스케어 시장에 대한 관심도가 높아 빠른 속도로 시장이 성장하고 있으며, 민간 기업들의 투자 및 정부의 정책적 지원 또한 지속적으로 확대되고 있습니다. 2020년 07월 정부는 포스트 코로나 시대를 대비하기 위해 마련한 한국판 뉴딜정책을 발표하면서, '디지털 뉴딜'과 '그린 뉴딜' 정책을 두 핵심 축으로 선정하였습니다. 한국판 뉴딜 사업은 총 약 76조원의 예산이 투입되는 대규모 국가 프로젝트로, 2022년까지 약 31조원을 투입하고, 2025년까지 약 45조원을 추가 투입하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그 중에서도 '디지털 뉴딜'의 12개 추진 과제는 다음과 같습니다.

[디지털 뉴딜 4대 분야 12개 추진 과제]

구 분
내 용

D.N.A 생태계 강화

① 데이터 구축 개방, 활용

② 전산업 5G, AI 융합 확산

③ 5G, AI 기반 지능형(AI) 정부

④ K-사이버 방역 체계

교육인프라 디지털 전환

⑤ 초중고 디지털 기반 교육 인프라 조성

⑥ 전국 대학, 직업훈련기관 온라인 교육 강화

비대면 산업 육성

⑦ 스마트 의료 돌봄 인프라

⑧ 중소기업 원격근무 확산

⑨ 소상공인 온라인 비즈니스 지원

SOC 디지털화

⑩ 4대 분야 핵심인프라 디지털 관리체계 구축

⑪ 도시산단 공간 디지털 혁신

⑫ 스마트 물류체계 구축

출처:
과학기술정보통신부

상기 추진 과제 중에서도 정부의 '디지털 뉴딜' 정책은 데이터(Data), 네트워크(Network), 인공지능(AI)를 주요 요소로 하여, 디지털 신기술을 바탕으로 산업 혁신을 견인하고 국가경쟁력을 결정 짓는 디지털 전환을 주 목표로 하고 있습니다. 디지털 뉴딜의 세부 과제로는 데이터 댐, 지능형 정부, 스마트 의료 인프라 등이 있습니다. 데이터 댐은 분야별 빅데이터를 관리하는 플랫폼을 확대하고, 5G나 인공지능 부문의 융합서비스를 개발 및 추진하는 것이며, 지능형 정부는 비대면 공공서비스를 확대 제공하고 모바일 인증을 광범위하게 사용할 수 있도록 시공간의 제약 없이 쉽게 정부서비스를 제공받는 환경을 구축하는 것을 의미합니다. 마지막으로 스마트 의료 인프라는 디지털 기반의 스마트 병원을 구축하고 인공지능 기술 기반의 정밀진단이 가능한 소프트웨어를 개발하는 것을 의미합니다.

[한국판 뉴딜 대표과제 중 디지털 뉴딜 5대 대표과제]

구 분
내 용

데이터 댐

데이터 수집, 가공, 결합, 거래, 활용을 통해 데이터 경제 가속화 및 5G 이동통신 전국망에 기반하여 모든 산업으로 5G 이동통신과 인공지능 융합서비스를 확산

지능형 정부

블록체인, 인공지능 등 신기술과 5G, 클라우드 등 디지털 기반을 활용하여 비대면 맞춤형 정부서비스를 제공하고 일 잘하는 정부를 구현

스마트 의료인프라

감염병 위협에서 의료진, 환자를 보호하고, 환자의 의료편의 제고를 위해 디지털 기반 스마트 의료 인프라를 구축

국민안전 SOC 디지털화

안전하고 효율적인 교통망 구축을 위해 도로, 철도, 공항 등 기반기설에 인공지능 및 디지털기술 기반의 디지털 관리 체계를 도입하여 이용자의 안전과 편의를 제고

디지털 트윈

현실과 같은 가상세계인 '디지털 트윈'을 구축하여, 신산업을 지원하고 국토의 안전관리를 강화

출처:
과학기술정보통신부

2022년 08월 과학기술정보통신부가 발표한 2023년 예산안을 보면 국가 디지털 혁신 전면화 예산으로 1.9조원을 편성하였습니다. 이는 전년대비 9.5% 증가된 예산 규모로 AI와 Data 기반 디지털 플랫폼 정부를 구축하여 정부의 일하는 방식 대전환을 하는 것이 목적입니다. 또한, 과학기술정보통신부의 2023년 정부 연구개발(R&D) 중점 투자 분야 중 미래 선도기술로 인공지능 분야를 지목하고 예산을 2.4조원 배정한 바 있습니다. 이러한 점을 미루어볼 때, 정부의 인공지능 산업에 대한 대규모 투자를 통해 관련 산업의 활성화가 당분간 지속될 것으로 예상됩니다.

한편, 정부는 지난 2017년 12월 전 세계 최초로 정부 차원의 인공지능 의료기기 허가심사 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. 인공지능 의료기기의 허가 심사 가이드라인 및 혁신의료기기 지원법 세부 내용은 다음과 같습니다.

[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

방사선치료계획소프트웨어

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

[혁신형 의료기기 관련 지원방안]

구분

주요 내용

종합계획 및시행계획의 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 의료기기기업의 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 의료기기기업의 지원

혁신형 의료기기 기업에 대해 국가연구개발사업 등 참여 우대, 조세 감면, 연구시설 건축에 관한 특례, 부담금의 면제 등의 지원을 할 수 있다.

혁신의료기기지정 및 지원

식약처장은 복지부장관과 협의해 혁신의료기기군에 포함되는 의료기기를 혁신의료기기로 지정할 수 있고, 혁신의료기기에 대해 단계별 심사, 우선심사 등의 특례를 적용할 수 있다.

의료기기산업의 발전을 위한 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.

2019년 04월 국회 본회의에서 의료기기산업 육성을 위한 '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'을 통과된 이후, 2019년 06월 '의료기기 규제혁신 협의체'를 발족하여 관련 시장 진입 절차를 단축하고 유관기관과 의료기기 업체들이 구체적인 규제 혁신방안을 모색할 수 있는 자리를 마련한 바 있습니다. '의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법'으로 인해 인공지능을 활용한 의료기기가 혁신 의료기기로 지정될 경우, 단계별 심사, 우선 심사 등의 특례가 적용되며, 국가 개발 사업에 우선지정, 건강보험 요양급여대상 여부 결정에서도 우대조치를 받을 수 있게 되었습니다.

[의료기기산업 육성 및 혁신의료기기 지원법에 따른 혜택]

구 분
내 용

정부사업 우대
정부 R&D 및 시장진출 지원시업 선정 시 가점 부여 (법 제16조)

세제 및규제 완화
조세 및 지방세 특례법 상 세금 감면 등 적용 (법 제17조)

시제품 및 연구시설 건축 특례 (법 제18조)

각종 부담금 면제 (법 제19조)* 개발, 교통유발부담금, 대체산림지원, 대체초지조성비

우선 심사
의료기기에 대한 제조허가등의 신청에 우선하여 심사 가능(법 제22조)

출처:
국가법령정보센터

또한, 2019년 10월 국정현안점검조정회의를 개최하여 "신산업 현장 애로 규제혁신 방안"을 논의하면서, 식약처는 미래 신성장 동력인 의료기기 분야를 핵심 테마로 선정하여 의료기기 인허가 절차 간소화, 의료용 소프트웨어 임상시험자료 인정 범위 확대, 신개발 의료기기 제조 및 품질관리기준 심사 간소화 등을 추진하기로 결정하였습니다. 이를 통해 인공지능 의료기기와 소프트웨어를 하나의 의료기기를 인정하여 절차에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있게 되었으며, 모바일 앱 등 일반 의료용 소프트웨어도 임상시험자료 인정 범위로 확대되는 등 인허가 과정에서의 애로 사항이 합리적으로 개선되었습니다. 이러한 과정을 거치면서 인공지능 기반 의료기기 해당 여부, 성능 검증 요건 등 판단 기준 가이드라인을 통해 당사를 포함한 관련 업체들이 신속한 의료기기 인허가를 진행할 수 있게 되었습니다. 한편, 의료 분야에서도 인공지능 등의 다양한 의료 기술의 발달로 해당 기술에 대한 환자들의 접근성 향상 및 활성화를 위한 급여 등재 요구가 증가하자 2019년 12월 보건복지부의 「혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인」이 마련되어, 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 적용에 대한 적극적인 논의가 이루어졌습니다. 이어 영상의학 분야 뿐만 아니라 병리학 분야에서도 인공지능 기반 기술의 활용 사례가 증가하면서 2020년 12월 「혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인」을 추가 공개하였습니다. 해당 가이드라인에 따라 의료 인공지능 제품이 기존에 제공하지 못한 새로운 의학적 정보를 제공하거나, 기존 의료행위 대비 환자에게 제공되는 이익과 비용효과성이 입증되는 경우 건강보험에 적용할 수 있게 되었습니다. 상기한 바와 같이, 국내에서도 인공지능 등 신기술이 의료에 도입되어 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤 치료법을 제공하려는 노력들이 증가하면서, 이러한 변화를 반영하고자 정부에서도 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안', '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인' 등을 제시하는 등 적극적인 정책적 지원을 제공하고 있습니다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강과 직결되는 산업인 만큼 기기의 안전성 확보를 위한 일정 수준의 규제가 적용될 수밖에 없으며, 새로운 의료기기의 상용화에 이르기까지는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 또한, 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 수가 적용 사례는 아직까지 없는 상황으로, 인공지능 관련 의료기기에 보험 수가가 적용되어 활성화되기까지는 앞으로도 오랜 기간이 소요될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

라. 사업 관련 법령 및 규정 개정에 따른 위험
소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재
합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로 중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능
합니다. 관계 법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 기준 충족 여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다.현재는 '중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침'에 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에, 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 설정되어 있습니다. 관련 규정은 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 명시하고 있습니다. 또한,「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. 관련 규정의 세부 내용은 다음과 같습니다.

['중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침' 발췌]

구 분
내 용

제2장 소프트웨어사업자의사업 참여 지원

제2조(사업금액의 하한) ① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다.

② 국가기관 등의 장이 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제25조 및 동 시행령 제72조, 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제29조 및 동 시행령 제88조에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 소프트웨어사업을 제외한 타 사업에 대해서는 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한과 법 제48조제4항을 적용하지 아니한다.

제3조(사업금액의 하한 적용) ① 국가기관등의 장은 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한을 적용하는 경우 다음 각 호의 사항을 준수하여야 한다.

1. 매출액을 적용함에 있어 매 사업년도 종료 후 4개월 이내에는 전전 사업년도 매출액을 적용하고, 4개월 후부터는 직전 사업년도 매출액을 적용한다.

2. 매출액과 관계없이 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 "중견기업"에 해당되는 대기업이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

3. 사업금액은「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제2조제1호에 따른 추정가격에 부가가치세를 포함한 금액으로 한다.

4. 법 제45조제2항의 소프트웨어 유지 및 보수 사업을 1년 이상의 장기계속계약으로 발주하는 경우 사업금액의 하한은 해당 계약기간 동안의 연차별 평균금액(총사업금액을 계약기간에 해당하는 개월수로 나눈 금액을 12개월로 곱한 평균금액)으로 적용한다.

5. 제2조제2항에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 사업금액의 하한은 소프트웨어사업의 사업금액으로 적용한다.

② 국가기관등의 장이 본 조 제1항에 따라 소프트웨어사업을 발주하는 경우 입찰공고문 또는 제안요청서에 대기업 참여제한 하한제도 적용 여부(적용 근거 포함)를 명시하여야 한다.

제4조(사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관) ① 법 제48조제3항제5호에 따라 「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조의 공공기관에 해당하는 대기업 중 과학기술정보통신부장관이 고시하여 사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관 및 해당 사업범위는 별표 2와 같다.

② 제1항에 해당하는 공공기관의 장은 해당 사업범위의 소프트웨어사업 계약현황 등을 매년 분기별로 작성하여 분기 종료일로부터 30일 이내에 과학기술정보통신부장관에게 제출하여야 한다.

*별첨대기업인 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.

출처:
국가법령정보센터

당사는 10차 한국표준산업분류 상 정보통신업(분류기호 J)에 해당하는 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 영위하고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로 중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능합니다.

[중소기업의 범위 관련 주요 법령 및 규정]

구분
내용

중소기업기본법

제2조(중소기업자의 범위)① 중소기업을 육성하기 위한 시책(이하 "중소기업시책"이라 한다)의 대상이 되는 중소기업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업 또는 조합 등(이하 "중소기업"이라 한다)을 영위하는 자로 한다. 다만, 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조제1항에 따른 공시대상기업집단에 속하는 회사 또는 같은 법 제33조에 따라 공시대상기업집단의 소속회사로 편입ㆍ통지된 것으로 보는 회사는 제외한다.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(후략)

중소기업기본법 시행령

제3조(중소기업의 범위)① 「중소기업기본법」(이하 "법"이라 한다) 제2조제1항제1호에 따른 중소기업은 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 기업으로 한다.

1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖춘 기업일 것

가. 해당 기업이 영위하는 주된 업종과 해당 기업의 평균매출액 또는 연간매출액(이하 "평균매출액등" 이라 한다)이 별표 1의 기준에 맞을 것

나. 자산총액이 5천억원 미만일 것

2. 소유와 경영의 실질적인 독립성이 다음 각 목의 어느 하나에 해당하지 아니하는 기업일 것(중략)[별표 1] 주된 업종별 평균매출액등의 중소기업 규모 기준(제3조제1항제1호가목 관련)

해당 기업의 주된 업종
분류 기호
규모 기준

(중략)

33. 정보통신업
J
평균매출액등 800억원 이하

(후략)

출처:
국가법령정보센터

상기 소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법에 의거하여 공시서류 제출 전일 기준 총 16건의 정부 과제에 참여하고 있으며, 세부 현황은 다음과 같습니다.

[정부 과제 참여 현황]

No.
부처명
사업명
과제명

1
한국보건산업진흥원
첨단의료기술개발
인공지능 Body Morphometry 기반 플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화

2
정보통신산업진흥원
AI융합 의료영상 진료판독시스템
군 의료영상 데이터 기반 인공지능 판독 시스템 고도화 및 실증사업

3
정보통신산업진흥원
AI융합 불법복제품 판독시스템
AI융합 불법복제품 판독시스템 구축사업

4
정보통신산업진흥원
AI정밀의료솔루션 개발
AI정밀의료솔루션(닥터앤서2.0)개발

5
한국보건산업진흥원
중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발
한국형 중환자 특화 빅데이터(K-MIMIC) 구축 및 AI-CDSS 개발

6
한국보건산업진흥원
디지털 병리 기반의 암 전문 AI 분석 솔루션 개발
디지털 병리 데이터 플랫폼을 통한 인공지능 기반 암 전문 의료기술 개발

7
범부처전주기의료기기사업단
범부처전주기의료기기 연구개발사업
인공지능(AI) 갑상선 종양 자동 탐지 및 비침습적 정밀 파쇄 히스토트립시(Histotripsy) 기술 통합 진단/치료 고강도 집속 초음파 치료 시스템 개발

8
한국에너지기술평가원
공공에너지선도투자및신산업창출지원사업
방사선 영상용 고속 디스플레이 기술 및 메타버스 플랫폼 개발

9
한국산업기술평가원
영상진단 의료기기 탑재용 AI 기반 영상분석 솔루션 개발사업
영상진단 의료기기 탑재용 AI 진단 기술 개발

10
한국산업인력공단
스타트업 유니버시티
2023년 청년친화형 기업 ESG 지원사업

11
정보통신산업진흥원
AI융합 통관 영상 관리 솔루션 실증
AI융합 통관 영상 관리 솔루션 실증

12
한국연구재단
대학ICT연구센터육성지원사업
지능형 의료 영상 진단 솔루션 개발

13
한국보건산업진흥원
연구중심병원육성R&D
5차 산업혁명 초개인화 HI 미래기술 기반, 콰트로 상생 플랫폼 구축

14
한국보건산업진흥원
연구중심병원육성R&D
알파에이지 시대를 대비한 K-HOSPITECH 기반 Glocalization 환자 케어 플랫폼

15
정보통신산업진흥원
2023년도 AI바우처 지원사업
스마트병원을 위한 AI 솔루션 도입과 디지털전환 실증

16
정보통신산업진흥원
2023년도 AI바우처 지원사업
보안 검색 자동화를 위한 위해물품 판독 AI X-Ray 시스템

출처:
당사 제공

상기한 바와 같이 관계 법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 기준 충족 여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

마. 시장 경쟁 심화 위험
의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위해 양질의 데이터 취득이 역량이 중요하며, 인공지능 의료기기를 사용화하는 데 필요한 식약처의 인허가를 받기 위해 많은 비용과 시간이 소요되는 특징
을 지니고 있습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위한 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 식약처 인허가 등의 단계를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 적어도 1~2년 이상의 기간이 필요
합니다. 또한, 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해서는 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크도 중요
합니다. 이처럼 개발에 소요되는 많은 시간과 비용, 개발 역량, 인적 네트워크 등이 당사가 영위하는 사업에 있어서 진입장벽으로 작용하고 있으며, 이로 인해 상대적으로 단기간 내 진입하기 어려운 산업에 속합니다.
그럼에도 불구하고 아직까지 인공지능 기반의 의료기기 시장은 초기 상용화 단계로 대기업부터 스타트업까지 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있어 언제든지 경쟁이 심화될 가능성이 존재합니다. 따라서 신규 경쟁업체가 등장하거나 당사의 기술 경쟁력이 낮아질 경우 당사의 시장 점유율 확대가 지연되거나 정체될 위험이 있으며, 이는 곧 당사의 실적 악화를 야기할 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 속해있는 의료 인공지능 시장은 기존에 없던 신규 시장으로, 다수의 기업들이시장에 진입하면서 경쟁하고 있습니다. 현재까지 인공지능 기반의 의료기기 소프트웨어 시장을 독과점 하고 있는 업체는 없는 상황이며, 대기업부터 스타트업까지 전 세계적으로 많은 기업들이 인공지능 기반의 의료기기 제품을 상용화하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 따라서 각 기업들은 아직 표면화되지 않은 잠재 수요를 발굴하기 위해 타겟 고객층, 질환, 제품 수익구조 등의 측면에서 독자적인 사업모델을 구축하고 있습니다.

국내 인공지능 의료영상 분석 사업은 초기 상용화 단계로, 주로 스타트업 중심으로 소프트웨어 개발이 이루어지고 있습니다. 식품의약품안전처가 2020년 09월에 배포한 자료에 따르면 당사를 비롯한 총 23개의 기업이 인공지능 의료영상 분석 소프트웨어 대한 인허가를 획득하였으며, 당사 주력 사업과 유사한 사업을 영위하고 있는 국내외 주요 경쟁사는 다음과 같습니다.

[의료 인공지능 시장 내 주요 경쟁업체 현황]

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

코어라인소프트
한국
폐질환 등 인공지능 의료기기 및 의료영상 전송/조회/출력용 의료기기 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

출처:
당사 제시

당사와 유사한 사업을 영위하고 있는 국내 업체는 루닛, 뷰노, 제이엘케이 등이 있으며, 주요 경쟁사의 기업개요 및 재무 현황은 다음과 같습니다.

[주요 경쟁사 기업 개요]

(단위: 백만원)

기업명
루닛
뷰노
제이엘케이

상장 여부
KOSDAQ
KOSDAQ
KOSDAQ

주요 사업
영상 진단, 조직 분석
영상 진단, 병리, 생체 신호, 의료 음성 등
영상 진단, 원격 의료 등

영상 파이프라인
폐암, 유방암 등
골연령, 폐질환, 심장질환 등
뇌, 폐질환, 전립선, 유방암 등

자산총계
90,755
31,058
37,003

부채총계
28,414
17,405
21,563

자본총계
62,341
13,653
15,440

매출액
16,417
4,782
1,236

영업이익
-10,651
-9,329
-3,422

당기순이익
-10,272
-6,187
-3,286

출처:
당사 제시, 전자공시시스템

주1:
상기 재무현황은 2023년 반기 개별(별도) 기준으로 작성함

당사는 현재 내부 연구개발 인력 뿐만 아니라 의료인 주도로 개발을 진행하는 Two-track 사업을 통해 인공지능 의료기기를 개발하고 상용화하고 있습니다. 당사는 뇌 동맥류, 폐 결절, 요추 압박골절 검출 보조 등 총 17개의 검출 보조 및 영상 분석을 할 수 있는 의료 인공지능 솔루션(Deep:AI)과, 인공지능 제품 개발을 효율화할 수 있는 툴(Deep:PHI)을 보유하고 있으며, AI 솔루션 개발부터 배포, 거래, 활용까지 전 주기를 포괄하는 서비스를 제공하고 있다는 점이 당사의 핵심 경쟁력입니다. 당사가 판매하고 있는 제품별 경쟁력은 다음과 같습니다.
(1) Deep:AI당사의 인공지능 개발툴인 Deep:PHI에서 쉽게 Deep:AI를 개발하고, 필요 시 고도화까지 연속적으로 운영이 가능하기 때문에 보다 다양하고 전문적인 Deep:AI 제품들이 신속하게 개발될 수 있다는 장점을 지니고 있습니다. 또한, 개발이 완료된 Deep:AI 제품들의 경우 당사의 Deep:PACS(영상진단장치(CT, MRI, X-ray, Mammography, Ultrasoonography 등)를 통해 의료영상정보를 획득, 저장, 전송, 검색하는 데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템)에 쉽게 연동 및 탑재되어 의료 현장에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 당사 Deep:AI 제품의 경쟁력을 요약하면 다음과 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 17건의 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

출처:
당사 제공

(2) Deep:PHIDeep:PHI는 의료인이 직접 보유하고 있는 의료 데이터를 통해 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발 툴로, 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스를 적용하여 프로그래밍을 모르더라도 인공지능 연구를 진행할 수 있고 빠르게 결과를 도출할 수 있다는 장점을 지니고 있습니다. Deep:PHI의 모든 기능은 연구자가 별도의 인공지능 하드웨어, 소프트웨어 환경을 구축하지 않아도 웹 환경에 접속하여 바로 실행이 가능하다는 편리함을 지니고 있으며, 모든 연구 결과물은 공유 및 재사용이 가능하여 연구의 연속성 및 지속성을 확보할 수 있습니다. Deep:PHI 제품의 경쟁력을 요약하면 다음과 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

출처:
당사 제공

(3) Deep:PACSPACS는 영상진단장치를 통해 의료영상정보를 획득, 저장, 전송, 검색하는 데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템이며, 당사의 Deep:PACS는 Deep:AI와 연동되어 인공지능 분석을 제공하는 등 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. 따라서 단순히 의료영상 조회 및 판독 기능을 넘어서 PACS 내에서 쉽게 인공지능 판독을 실행할 수 있으며, 별도의 레이블링 툴이 없이도 인공지능 학습을 위한 데이터 레이블링 작업이 가능하다는 장점을 지니고 있습니다. Deep:PACS 제품의 경쟁력을 요약하면 다음과 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/W없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능

타 시스템과 연동

PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원

출처:
당사 제공

이처럼 당사는 의료 인공지능 도입 초창기인 2015년부터 인공지능 개발을 진행해온 결과 제품의 다양성을 확보하고 시장 내 경쟁 우위를 확보하고자 노력하고 있습니다.한편, 의료 인공지능 시장은 인공지능 학습을 위해 양질의 데이터 취득이 역량이 중요하며, 인공지능 의료기기를 사용화하는 데 필요한 식약처의 인허가를 받기 위해 많은 비용과 시간이 소요되는 특징을 지니고 있습니다. 하나의 인공지능 솔루션 개발을 위한 충분한 의료 데이터 수집, 질환에 대한 이해, 데이터 프로세싱, 인공지능 모델 설계, 식약처 인허가 등의 단계를 거쳐야 하며, 이를 위해서는 적어도 1~2년 이상의 기간이 필요합니다. 또한, 의료인의 수요를 충족할 수 있는 제품을 개발하고 고도화하기 위해서는 의료인과의 긴밀한 관계를 유지하며 피드백을 받아야 하므로 인적 네트워크도 중요합니다. 이처럼 개발에 소요되는 많은 시간과 비용, 개발 역량, 인적 네트워크 등이 당사가 영위하는 사업에 있어서 진입장벽으로 작용하고 있으며, 이로 인해 상대적으로 단기간 내 진입하기 어려운 산업에 속합니다. 그럼에도 불구하고 아직까지 인공지능 기반의 의료기기 시장은 초기 상용화 단계로 대기업부터 스타트업까지 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있어 언제든지 경쟁이 심화될 가능성이 존재합니다. 따라서 신규 경쟁업체가 등장하거나 당사의 기술 경쟁력이 낮아질 경우 당사의 시장 점유율 확대가 지연되거나 정체될 위험이 있으며, 이는 곧 당사의 실적 악화를 야기할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 연구개발인력 유출 및 기술 경쟁력 확보 관련 위험
당사는 별도의 연구개발 조직을 갖추고 최근 3년간 연평균 60억원의 연구개발비용을 지출
하였습니다. 이러한 노력의 결과로 '21년 매출액 약 9억원 대비 '22년 매출액 약 32억원으로 실적이 크게 개선되었으며, 총 85건의 특허권과 22건의 상표권을 보유할 수 있었습니다. 향후에도 연구개발 인력을 추가적으로 유치하고 핵심인력의 유출을 방지함으로써 기술경쟁력 우위를 확보하고자 노력할 예정
입니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 연구개발이 지연됨에 따라 연구개발비에 대한 회수가 어려워지거나, 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않을 경우 당사의 사업 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 의료 인공지능 시장은 신속한 기술변화, 고객의 요구사항 및 수요형태의 다변화, 새로운 제품과 서비스의 지속적인 출현 등 기술 변화가 빠르게 나타나는 시장입니다. 따라서 우수한 역량을 보유한 연구개발 인력을 보유하는 것은 회사의 가장 중요한 경쟁력 중 하나입니다. 이는 인공지능 사업을 영위하고 있는 기업들에 공통적으로 해당되는 사항으로, 업계 내 우수한 인력을 유치하기 위한 경쟁은 점차 심화되고 있습니다.당사는 지속적인 기술 경쟁력을 확보하기 위해 별도의 연구개발 조직을 운영하고 있습니다. 2023년 반기 말 기준, 당사의 연구개발 조직 현황은 다음과 같습니다.

[당사 연구개발 조직도]

연구개발 조직도.jpg
연구개발 조직도

출처:
당사 제시

[연구개발 부서별 세부 업무 내용]

부서명
업무내용

의료AI사업본부
의료 AI연구개발 총괄

임상연구팀
임상시험 계획, 의료기관 대상 인공지능 연구 컨설팅, 결과 관리

AI연구1팀
2D 의료 인공지능 솔루션(DEEP:CHEST, DEEP:SPINE) 연구개발

AI연구2팀
3D 의료 인공지능 솔루션(DEEP:LUNG, DEEP:NEURO) 연구개발

RA팀
의료기기 RA 업무

스마트영상팀
Window PACS 개발

판독 기술팀
PACS 개발

의료사업팀
연구과제 담당

플랫폼사업본부
플랫폼 연구개발 총괄

플랫폼R&D팀
플랫폼 연구개발

플랫폼개발팀
DEEP:PHI, DEEP:STORE 개발

플랫폼기획팀
플랫폼 서비스 상품 기획

인공지능팀
인공지능 연구개발

플랫폼운영팀
플랫폼 운영 및 컨설팅

QA/QC
플랫폼 QA/QC 및 품질관리

산업AI사업본부
산업 AI연구개발 총괄

AI보안팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 연구개발 및 서비스

빅데이터사업팀
인공지능 학습데이터 구축 업무

AI비전팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 연구개발 및 서비스

AI교육사업본부
인공지능 교육 연구개발 총괄

AI연구교육팀
인공지능 교육 기획 및 운영

교육사업팀
인공지능 교육 사업 관리 및 수행

출처:
당사 제시

2023년 반기 말 기준, 당사의 연구개발조직은 크게 의료AI사업본부 29명, 플랫폼사업본부 33명, 산업AI사업본부 24명, AI교육사업본부 10명, 총 96명으로 구성되어 있으며, 박사 1명, 석사 28명, 학사 51명 등으로 구성되어 있습니다. 2020년 총 68명, 2021년 총 82명, 2022년 총 86명, 2023년 반기 총 96명으로 당사 연구개발인력은 2021년 크게 늘어난 이후 매년 80명 이상, 전체 임직원 수의 70% 이상을 유지하고 있습니다. 당사는 우수한 연구개발인력의 유출을 방지하고자 높은 수준의 급여, 급여 외 직무발명 보상금 지급, 자율적인 조직문화를 바탕으로 하여 개발을 주도할 수 있는 권한과 책임 부여 등의 제도를 운영하고 있습니다. 최근 3년간 당사의 연구개발 인력 구성 현황은 다음과 같습니다.

[최근 3년간 연구개발인력 구성 현황]

(단위: 명)

구분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

박사
1
2
3
3

석사
28
27
26
25

학사
51
42
40
29

전문학사
13
13
11
7

기타
3
2
2
4

합 계
96
86
82
68

출처:
당사 제시

당사의 주요 연구개발 인력으로는 김태규 이사, 최현석 박사, 조재익 전략기획실 실장, 최현주 임상연구팀 팀장, 박진수 의료AI사업본부 본부장, 이재혁 임상연구팀 팀장, 최은혜 RA팀 팀장 등이 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 각 주요 연구개발 인력의 학력, 근속연수, 주요 경력 및 실적은 다음과 같습니다.

[주요 연구개발인력 경력 및 실적 현황]

성명
학력
근속연수
주요경력
주요 실적

김태규
인하대학교 기계항공자동화공학부 학사
15년 4개월
- 인하대학교 기계공학('01)- 록시아 CTO('02~'07)- 딥노이드 전무('08~현재)
- 국내 최초 MMS(Multimedia Messaging Server) 서비스 상용화(SK텔레콤, KTF)- 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

최현석
연세대학교 의과대학 박사
2년 1개월
- 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)
- 주요 연구: 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

최현주
인제대학교 영상처리 박사
2년 8개월
- 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)
- 정부과제 14개 참여: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.Localization-adjusted diagnostic performance and assistance effect of a computer-aided detection system for pneumothorax and consolidation, npj Digital Medicine (2022) 5:107, IF:15.357 등 SCIE급 논문 4편- 주요 특허: 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법(10-2020-0180989) 등 7건

유병철
인제대학교 의용공학과 석사
2년 2개월
- 와세다대학교 박사수료('13)- 와세다대학교 IPS 연구센터 연구원('13~'15)- 동주대학교 의용공학과 외래교수('15~'18)- 춘해보건대학교 의료공학과 외래교수('16~'16)- 동명대학교 의용공학과 외래교수('16~'21)- 인제대학교 I-LAC 외래교수('18~'21)- 한국품질재단 스마트팩토리 실무자양성 강사('18~'19)- 부산가톨릭대학교 치기공학과 겸임교수('20~'21)- ㈜본브래 부설연구소 소장('18~'19)- 에어랩 부설연구소 부장('19~'21)- (주)딥노이드 AI교육사업본부 팀장('21~현재)
- 정부과제 10여건 참여: 스마트 자세측정 및 보정유도 기기를 통한 PPR(Personal Posture Record) 서비스 디자인 플랫폼의 개발영상센서 기반 신체 동작인식과 인공지능(AI) 알고리즘을 활용한 삼차원 수술용 인체 위치 국재화 시스템 개발좌호흡과 우호흡 분석을 통한 만성폐질환자용 측정 디바이스 개발

노시철
인제대학교 의용공학 박사
1개월
- ㈜랩엔지니어링 FA 시스템 개발 대리('04~'06)- 한국국제대학교 방사선학과 조교수('11~'18)- ㈜케이엠지 기업부설연구소 연구소장('19~'23)
- 정부과제 21건 참여:근전도를 이용한 ICT 기반 보행 재활 로봇 시스템의 개발일회용 필름칩 기반 디지털 PCR 능동 액적 생성기술 개발천연 약물 전달 촉진 기능을 갖는 피부질환 개선용 초음파 자극기 개발- 주요 논문 :M.S. Kim, J.Y. Kim, S.C. Noh, H.H. Choi, “Thermal characteristics of non-biological vessel phantoms for treatment of varicose veins using high-intensity focused ultrasound”, PLOS ONE, vol. 12, no. 4, 2017박상일, 문창수, 권언혁, 김성원, 노시철, “근육 상태를 고려한 운동이 가능한 근전도 신호 반응형 보행 재활 로봇 시스템 개발”, 융합신호처리학회, 24(2), 2023.- 주요 저서 : 최흥호, 노시철, “의료초음파공학 이론과 실습”, ISSN:9788966201013, 297쪽, 2019년

박진수
건국대학교 전자정보통신 석사
2년 8개월
- 삼성전자 통신시스템SW개발 책임연구원('20~'08)- 넷로직마이크로시스템 FAE 차장('08~'09)- 비티솔루션 개발사업담당 이사('09~'12)- 티온소프트 개발사업 총괄 부사장('12~'16)- ㈜딥노이드 의료AI사업본부 본부장('17~'현재)

- DEEP:AI, DEEP:PACS R&D 총괄 책임- DEEP:CHEST 개발- DEEP:LUNG 개발- DEEP:NEURO 개발- DEEP:PACS 개발- DEEP:ROUTER 개발

이재혁
중앙대학교 통계학과 석사
2년 3개월
- 국립암센터 인공지능사업팀 연구원('19~'20)- ㈜딥노이드 임상연구팀 팀장('21~현재)
- 의료AI 임상연구:대학병원 교수와 의료 AI 공동연구를 통해 성과물(논문, 특허, 기술 인허가 등) 산출연구 프로세스 설계AI 모델 개발 및 검증문서 작업, 기술 인증 평가 수행 등 산출물 생산- 주요 논문Dohun Kim, Jae-Hyeok Lee, et al. Quantitative Measurement of Pneumothorax Using Artificial Intelligence Management Model and Clinical Application. Diagnostics, 2022, 12.8: 1823.Sangwoo Moon, Jae Hyeok Lee, Hyunju Choi, Sun Yeop Lee and Jiwoong Lee. Deep learning approaches to predict 10-2 visual field from wide-field swept-source optical coherence tomography en face images in glaucoma. Scientific Reports, 2022, 12.1: 1-13.Yong-Yeon Jo, Young Sang Choi, Hyun Woo Park, Jae hyeok Lee, Hyojung Jung, Hyo-Eun Kim, Kyounglan Ko, Chan Wha Lee, Hyo Soung Cha, and Yul Hwangbo Impact of image compression on deep learning-based mammogram classification. Scientific Reports, 2021, 11.1: 1-9. - 주요 특허: 인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법 (출원번호: 제10-2022-0007531호, 등록일: 2022년 11월 24일)

윤홍준
Syracuse university computer science 석사
4년 4개월
- 국립암센터 인공지능 알고리즘 개발 인턴('17)- ㈜딥노이드 AI연구1팀 팀장('19~현재)
- 의료 AI 2D 영상 자동 분석 솔루션 R&D- DEEP:SPINE (DS-CF-01, DS-SC-01, DS-AS-01) 개발- DEEP:CHEST (DC-XR-03, DC-XR-F1) 개발- DEEP:BREAST (DB-MS-01, DB-SG-01) 개발- DEEP:ENDO (DE-CL-01, DE-ST-01) 개발- DEEP:HISTO (HP-CRC-01)- 주요 논문/초록:Current Trends of Artificial Intelligence for Colorectal Cancer Pathology Image Analysis: A Systematic Review (2020) 척추측만증 알고리즘의 EOS 적용 연구 (2021) A deep-learning-based approach for automated assessment of modified Stoke ankylosing spondylitis spine score mSASSS on spine radiographs a preliminary study (2022)Deep learning-based automated compression fracture analysis algorithm on spine radiography for onsite application (2022) Localization-adjusted diagnostic performance and diagnostic impact of a commercialized computer-aided detection system for pneumothorax and consolidation (2022) Quanti+tative measurement of pneumothorax using artificial intelligence management model and clinical application (2022) - 주요 특허:딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법 (10-2019-0073521) (등록 완료)딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법 (10-2019-0073379) (등록 완료)딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법 (등록 완료)척추 2Ｄ 영상의 비교 분석 방법 (특허 출원)척추 만곡의 진단을 위한 진단 지표 산출 방법 (특허 출원)척추 단면 영상으로부터 압박 골절을 진단하기 위한 진단 보조 방법 (특허 출원)

김번영
건양대학교 방사선과학 석사
2년 6개월
- ㈜딥노이드 AI연구2팀 팀장('21~현재)
- 주요 논문/초록:척추측만증 알고리즘의 EOS 적용 연구 (KCR 2021, 2021.09)A deep-learning-based approach for automated assessment of modified Stoke ankylosing spondylitis spine score mSASSS on spine radiographs a preliminary study (KCR 2022, 2022.03)Deep learning-based automated compression fracture analysis algorithm on spine radiography for onsite application (RSNA 2022, 2022.07)- 주요 특허:척추 단면 영상으로부터 압박 골절을 진단하기 위한 진단 보조 방법 (출원 [10-2022-0052168] (2022.04))척추 만곡의 진단을 위한 진단 지표 산출 방법 (출원 [10-2022-0054595] (2022.05))척추 2D 영상의 비교 분석 방법 (출원 [10-2022-0103087] (2022.08))

최은혜
아주대학교 대학원생명과학과 석사
3년 3개월
- ㈜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)
- AI 의료기기 신규 인허가 10건 이상, 변경 허가 5건 이상- AI 의료기기 임상시험 계획승인 3건 - FDA 510(k) 신청- ISO13485:2016 인증- 의료기기 GMP 인증 - 체외진단 의료기기 GMP 인증- 혁신의료기기 지정- CE 및 동남아시아 인허가 준비

양정우
호원대학교 전자계산학과 학사
2년 10개월
- ㈜사이런 개발팀 사원('01~'03) - ㈜메디칼스탠다드 개발팀 차장('03~'14)- ㈜휴먼브릿지코리아 개발팀 부장('14~'20)- ㈜딥노이드 스마트영상팀 팀장('20~현재)
- DEEP:PACS 개발- DEEP:PACS Pro- DEEP:PACS Video- DEEP:PACS Dicom+F12

김창수
서강대학교 전자계산학과 학사
2년 8개월
- 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)
- AI 판독 인터페이스 개발- Cloud AI 판독 서비스 개발 및 사이버 보안 적용- 국내 특허 등록 2건- 주요 특허: 인공지능 판독서버, 이를 포함하는 PACS 기반 영상 처리 시스템 및 방법 (10-2019-0077279)

출처:
당사 제시

또한, 당사는 최근 3년간 연간 매출액 규모를 크게 상회하는 연구개발비용을 집행하고 있습니다. 2020년 약 52억원(정부보조금 약 22억원 포함), 2021년 약 67억원(정부보조금 약 34억원 포함), 2022년 약 62억원(정부보조금 약 35억원 포함)의 연구개발비용을 집행하였으며, 2023년 반기 기준 약 22억원(정부보조금 약 12억원 포함)을 지출하였습니다. 2022년의 경우 전년도와 비슷한 수준의 연구개발비용을 집행하였으나, 매출액이 '21년 약 9억원에서 '22년 약 32억원으로 크게 상승함에 따라 매출액 대비 연구개발비의 비중이 낮아진 모습을 보이고 있습니다. 최근 3년간 당사의 연구개발비용 추이는 다음과 같습니다.

[최근 3년간 연구개발비용 추이]

(단위: 백만원, %)

구분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

연구개발비용 계
2,230
6,182
6,659
5,213

(정부보조금)
-1,230
-3,466
-3,378
-2,152

당기 매출액
367
3,182
944
1,040

연구개발비 / 매출액 비율
607.97%
194.30%
705.70%
501.31%

출처:
당사 정기보고서

이러한 연구개발비의 지출은 장기적으로는 회사의 성장성을 확보할 수 있는 경쟁력의 원천이 될 수 있으나, 단기적으로는 비용 부담이 증가하고 당사의 수익성을 악화시키는 요인이 될 수 있습니다. 또한, 당사가 매출 규모를 크게 상회하는 수준의 연구개발비를 집행하고 있으며 최근 3년간 적자가 지속되고 있는 바, 향후 이러한 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않을 경우 당사의 성장성 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 당사가 2015년부터 인공지능 관련 연구개발을 진행하면서 보유하고 있는 특허권은 공시서류 제출 전일 기준으로 총 85건, 상표권은 총 22건이며 상세 현황은 다음과 같습니다.

[당사 보유 지적재산권 현황]

번호

구분

내용

출원일

등록일

출원국

1
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
2017-08-17
2018-12-07
한국

2
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
2019-02-11
2019-10-22
한국

3
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
2019-03-06
2019-12-30
한국

4
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
2019-03-29
2019-11-06
한국

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
2019-06-20
2020-03-26
한국

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
2019-06-20
2020-04-16
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
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
2019-07-05
2020-01-02
한국

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능클라우드 서비스 플랫폼 시스템
2019-07-12
2020-04-29
한국

11
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
2019-07-15
2020-12-30
한국

12
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
2019-07-25
2020-01-31
한국

13
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

14
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
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 분류 장치 및 분류 방법
2019-08-08
2020-08-26
한국

19
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
2019-08-08
2020-08-31
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
진단 장치 및 진단 방법
2019-09-30
2020-07-03
한국

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
2019-10-24
2020-07-03
한국

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
2019-12-03
2021-03-29
한국

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법
2020-03-11
2020-11-10
한국

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-03-31
2020-10-29
한국

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-08-26
한국

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
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
2020-11-10
한국

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
2020-04-17
2020-09-29
한국

34
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
2020-04-17
2020-12-22
한국

35
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
2020-04-17
2021-02-17
한국

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-06-05
2021-02-01
한국

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
2020-06-05
2021-04-01
한국

38
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
2020-06-15
2020-09-29
한국

39
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
2020-06-22
2021-05-24
한국

40
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
2020-08-14
2022-02-15
한국

41
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
2020-09-03
2021-04-23
한국

42
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
2020-09-04
2021-03-08
한국

43
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-09-15
2021-03-05
한국

44
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
2020-10-26
-
한국

45
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

46
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
2020-12-01
2021-06-03
한국

47
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
2020-12-01
2021-08-11
한국

48
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-12-22
2021-05-27
한국

49
특허권(PCT)
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

50
특허권(PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

51
특허권(PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

52
특허권(PCT)
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
2021-03-22
-
미국

53
특허권
딥러닝 기반의 구조 인식 및 그 결과를 이용한 구조 추론 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
2021-07-14
-
한국

54
특허권
이미지에 포함된 물체에 대한 디자인권 검색 장치 및 방법
2021-10-28
2022-03-28
한국

55
특허권
특징 좌표 기반의 유사도 산출 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

56
특허권
X-ray 영상의 예외 프레임 분류 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

57
특허권
다중 시점 X-ray 데이터를 활용한 3D 데이터 생성 장치 및 방법
2021-10-29
2022-06-20
한국

58
특허권
학습 데이터 일반화를 위한 색상 이미지의 도면 이미지화 변환 장치 및 방법
2021-10-29
2022-11-11
한국

59
특허권
뇌동맥류 부피 측정 방법
2021-12-23
-
한국

60
특허권
배경 합성을 통한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-04-28
한국

61
특허권
지적 재산권 침해 여부를 판별하기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-06
한국

62
특허권
인공신경망을 이용한 이미지의 색상을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-27
한국

63
특허권
인공신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-11-17
한국

64
특허권
인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법
2022-01-19
2022-11-24
한국

65
특허권
X-Ray 영상 기반의 흉수 진단을 위한 보조 진단 시스템
2022-02-24
-
한국

66
특허권
디지털 병리를 위한 영상 처리 방법
2022-04-19
-
한국

67
특허권
척추 단면 영상으로부터 압박 골절을 진단하기 위한 진단 보조 방법
2022-04-27
-
한국

68
특허권
척추 만곡의 진단을 위한 진단 지표 산출 방법
2022-05-03
-
한국

69
특허권
척추 2D 영상의 비교 분석 방법
2022-08-18
-
한국

70
특허권
3차원 CT영상으로부터 폐 결절을 검출하는 진단 보조 장치
2022-10-12
-
한국

71
특허권
디지털 조직 병리 영상의 암 진단 보조 장치
2022-11-28
-
한국

72
특허권
클라우드에 기반하여 중앙제어 인공지능을 자동으로 학습하고 배포하는 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

73
특허권
디자인권이 적용된 제품을 자동으로 탐색하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

74
특허권
인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터를 자동으로 수집 및 검증하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

75
특허권
X-ray 영상의 인공지능 판독을 위한 자기주도 중앙제어 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

76
특허권
오라클의 데이터 레이블 검수 작업 결과를 활용하여 객체 검출 인공지능 모델을 대상으로 액티브 러닝을 수행하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

77
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐렴 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐렴 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

78
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐기종 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐기종 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

79
특허권
레이블 검수 기반의 학습모델에 대한 액티브 러닝을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2022-12-28
-
한국

80
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 안과질환 진단 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2022-06-15
-
한국

81
특허권
자기 주도 중앙 제어 기반의 인공지능을 이용한 방사선 영상을 판독하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-18
-
한국

82
특허권
클라우드 기반 인공지능 자동 학습 및 배포를 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-19
-
한국

83
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 시력 측정 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2023-01-31
-
한국

84
특허권
디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23
-
한국

85
특허권
이미지 기반의 학습 데이터를 수집하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23
-
한국

86
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)
2017-03-03
2017-12-28
한국

87
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)
2017-05-10
2018-04-27
한국

88
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)
2018-09-13
2019-06-14
한국

89
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)
2018-09-13
2019-06-14
한국

90
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)
2018-09-13
2019-06-14
한국

91
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)
2018-09-18
2019-06-27
한국

92
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)
2018-09-21
2019-06-27
한국

93
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)
2019-06-14
2020-02-20
한국

94
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2020-12-02
한국

95
상표권
제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2021-01-08
한국

96
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)
2020-04-23
2021-06-14
한국

97
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)
2020-04-23
2021-06-14
한국

98
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)
2020-04-23
2021-06-14
한국

99
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)
2020-04-23
2021-06-14
한국

100
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)
2020-04-23
2021-06-14
한국

101
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)
2020-04-23
2021-06-14
한국

102
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)
2020-09-04
2021-12-17
한국

103
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)
2020-09-04
2021-12-17
한국

104
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)
2020-11-20
2022-04-05
한국

105
상표권
제 [01]류 (상표의 명칭 : DEEP:CONSULT)
2022-05-27
-
한국

106
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

107
상표권
제 [42]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

출처:
당사 제시

상기한 바와 같이, 당사는 별도의 연구개발 조직을 갖추고 최근 3년간 연평균 60억원의 연구개발비용을 지출하였습니다. 이러한 노력의 결과로 '21년 매출액 약 9억원 대비 '22년 매출액 약 32억원으로 실적이 크게 개선되었으며, 총 85건의 특허권과 22건의 상표권을 보유할 수 있었습니다. 향후에도 연구개발 인력을 추가적으로 유치하고 핵심인력의 유출을 방지함으로써 기술경쟁력 우위를 확보하고자 노력할 예정입니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 연구개발이 지연됨에 따라 연구개발비에 대한 회수가 어려워지거나, 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않을 경우 당사의 사업 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

사. 개인정보 관련 규제 강화 위험
당사는 기술적, 법률적 측면에서 개인정보 보호와 비식별화를 위해 노력하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 당사가 예상하지 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있으며, 규제 환경의 변화로 인해 당사 사업을 영위하는 데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 가능성을 배제할 수 없습니다.
향후 개인정보 처리 관련 규제가 강화되거나 데이터 수집에 제약이 발생할 경우 당사의 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 의료 인공지능 솔루션 서비스를 제공하고 있으며, 동 사업을 영위하는 데 있어 빅데이터 및 이를 활용한 인공지능 학습은 매우 중요한 요소입니다. 당사는 의료 인공지능 솔루션 연구개발에 필요한 다수의 인공지능 학습용 빅데이터를 보유하고 있는 만큼, 정보 보안 지침에 따른 개인정보 및 서버 관리, 데이터 획득 및 활용 시 개인 동의 등의 절차 준수 등을 통해 데이터 수집에 의한 개인정보 침해 위험을 사전에 예방하고 있습니다. 또한, 개인을 특정할 수 있는 정보는 서비스 개발에 활용하고 있지 않습니다. 그러나 각종 의료 데이터를 보유하고 분석하는 만큼 개인정보 침해 위험이 상존하고 있으며, 개인정보 보호 원칙에 근거하여 철저한 비식별화 과정을 거쳐야 합니다. 이를 보장하기 위해 국내 뿐만 아니라 전 세계적으로 개인정보 비식별 조치에 대한 규제 및 가이드라인을 제시하여 관리하고 있으며, 당사 역시 해당 가이드라인을 철저히 준수하기 위해 노력하고 있습니다. 국내에서는 '개인정보보호법', '정보통신 이용 촉진 및 정보 보호 등에 관한 법률(정보통신망법)', '신용 정보의 이용 및 보호에 관한 법률(신용정보법)' 등 데이터 3법 개정안이 2020년 01월 09일 국회 본회의에서 최종 통과되어 2020년 08월 05일부터 시행되고 있습니다. 데이터 3법은 개인정보 보호 관련 법이 소관 부처별로 구분되어 있어 발생하는 불필요한 중복 규제를 없애고, 개인과 기업이 정보를 활용할 수 있는 폭을 넓히기 위해 개정되었습니다. 데이터 3법 개정안의 세부내용은 다음과 같습니다.

[데이터 3법 개정안 주요 내용]

구 분
주요 내용

개인정보보호법

(1) 가명정보 도입 등을 통한 데이터 활용 제고- 가명정보의 개념을 도입하고, 가명정보는 통계작성, 과학적연구, 공익적 기록보존 목적으로 사용할 경우 동의없이 처리하는 것을 허용함(2) 동의없이 처리할 수 있는 개인정보의 합리화- 수집 목적과 합리적으로 관련된 범위 내에서 대통령령이 정하는 바에 따라 개인정보의 추가적인 이용/제공 허용(3) 개인정보의 범위 명확화(4) 개인정보 보호 체계 일원화- 개인정보의 오남용과 유출 등을 감독할 감독기구는 '개인정보보호위원회'로, 관련 법률의 유사/중복 규정은 '개인정보보호법'으로 일원화

정보통신망법

(1) 개인정보 보호 관련 사항은 '개인정보보호법'으로 이관(2) 온라인상 개인정보 보호 관련 규제와 감독 주체를 '개인정보보호위원회'로 변경- 온라인상 개인정보보호 관련 규제 및 감독 주체를 방송통신위원회에서 '개인정보보호위원회'로 변경

신용정보보호법

(1) 금융 분야에서의 빅데이터 분석/이용의 법적 근거 명확화- 가명정보는 통계작성(상업적 목적 포함), 연구(산업적 목적 포함), 공익적 기록보존 목적으로 동의없이 활용 가능(2) 개인정보보호위원회 기능 강화(3) '개인정보 보호법'과의 유사/중복 조항 정비(4) 신용정보 관련 산업 규제 체계 선진화- 신용조회법(CB; Credit Bureau)을 개인CB, 개인사업자CB, 기업CB 등으로 구분하고 진입규제 요건의 합리적 완화(5) 금융분야 마이데이터 산업 도입(6) 금융분야 개인정보보호 강화

출처:
언론사 종합

상기한 데이터 3법의 개정을 통해, 당사가 속한 인공지능 산업의 경우 가명정보를 신용정보 주체의 동의 없이도 통계 작성, 연구 등의 목적으로 이용할 수 있게 되었습니다. 가명 정보에 대한 빅데이터 분석 및 허용 조항으로 인해 당사의 의료 데이터 분석에도 양질의 데이터를 활용할 수 있어 당사 사업에도 긍정적인 영향을 끼칠 것으로 판단됩니다. 당사는 기술적, 법률적 측면에서 개인정보 보호와 비식별화를 위해 노력하고 있습니다. 의료사업본부에서 의료 영상 수집 시 헤더 정보 제거하고 있으며, 플랫폼사업본부에서 Deep:PHI 데이터 업로드 시 정보 암호화를 필수적으로 진행하고 있습니다. 또한, 정보시스템팀에서 3개월마다 주기적으로 데이터 서버 암호화 및 내부시스템 점검을 진행하고 있습니다. 또한, 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반을 방지하기 위해 당사 내부 서버실에서 운영 중인 서버의 데이터 암호화 및 백업을 수시로 진행하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 당사가 예상하지 못한 개인정보 유출 사고, 법률 및 규정 위반 등이 발생할 수 있으며, 규제 환경의 변화로 인해 당사 사업을 영위하는 데 필요한 데이터 수집에 제약이 발생할 가능성을 배제할 수 없습니다. 향후 개인정보 처리 관련 규제가 강화되거나 데이터 수집에 제약이 발생할 경우 당사의 매출 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 지적재산권 침해 위험
당사는 제도적 장치 및 인적 관리를 통해 기술 및 노하우가 유출되지 않기 위해 노력
하고 있으며, 진입장벽을 구축하고 경쟁력을 갖추기 위해 연구개발을 통한 지적재산권 확보 및 보호 전략을 수립하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 지적재산권에 대한 소송 및 기타 분쟁이 발생하거나, 기술 유출 등이 발생할 경우 당사의 사업에 부정적인 영향
을 끼칠 수 있습니다. 또한, 국내외 대기업의 시장 진입을 위한 투자 확대, 당사 특허 만료 등으로 인해 유사한 기술 기반의 제품이 개발됨에 따라 당사의 수익성이 악화될 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 2015년부터 현재까지 축적한 인적 네트워크, 데이터 취득 역량 및 의료 인공지능 솔루션(Deep:AI) 개발 과정에서 확보한 지식재산권 등은 당사의 핵심 경쟁력으로, 신규 업체들의 시장 진입 시 주요한 진입장벽으로 기능하고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 당사는 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환 등 주요 질환 별 제품을 보유하고 있으며, 식약처 인허가를 받은 총 17개의 Deep:AI 제품을 보유하고 있습니다.당사의 핵심 원천 기술과 개발 노하우에 대한 유출이 발생할 경우 당사 사업에 부정적인 영향을 끼칠 수 있기 때문에, 당사는 이러한 사고를 사전에 방지하고자 제도적 장치를 마련하고 인적 관리를 진행하고 있습니다. 먼저 제도적 장치의 경우, 당사는 특허법인과의 유기적인 협업을 통해 특허 출원 준비-출원-의견제출 대응-등록의 전 과정을 수행하고 있습니다. 특히 의료 인공지능 전문 기술 역량을 기반으로 한 솔루션과 각 제품의 기술 요소별로 적극적으로 국내외 특허권, 상표권, 소프트웨어저작권 출원 및 등록을 통해 지식재산의 창출, 보호, 관리, 활용을 진행하고 있습니다. 이를 통해 공시서류 제출 전일 기준으로 당사가 보유하고 있는 지적재산권은 특허권 총 85건, 상표권 총 22건이며, 세부 내역은 다음과 같습니다.

[당사 보유 지적재산권 현황]

번호

구분

내용

출원일

등록일

출원국

1
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
2017-08-17
2018-12-07
한국

2
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
2019-02-11
2019-10-22
한국

3
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
2019-03-06
2019-12-30
한국

4
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
2019-03-29
2019-11-06
한국

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
2019-06-20
2020-03-26
한국

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
2019-06-20
2020-04-16
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
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
2019-07-05
2020-01-02
한국

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능클라우드 서비스 플랫폼 시스템
2019-07-12
2020-04-29
한국

11
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
2019-07-15
2020-12-30
한국

12
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
2019-07-25
2020-01-31
한국

13
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

14
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
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 분류 장치 및 분류 방법
2019-08-08
2020-08-26
한국

19
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
2019-08-08
2020-08-31
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
진단 장치 및 진단 방법
2019-09-30
2020-07-03
한국

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
2019-10-24
2020-07-03
한국

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
2019-12-03
2021-03-29
한국

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법
2020-03-11
2020-11-10
한국

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-03-31
2020-10-29
한국

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-08-26
한국

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
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
2020-11-10
한국

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
2020-04-17
2020-09-29
한국

34
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
2020-04-17
2020-12-22
한국

35
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
2020-04-17
2021-02-17
한국

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-06-05
2021-02-01
한국

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
2020-06-05
2021-04-01
한국

38
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
2020-06-15
2020-09-29
한국

39
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
2020-06-22
2021-05-24
한국

40
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
2020-08-14
2022-02-15
한국

41
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
2020-09-03
2021-04-23
한국

42
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
2020-09-04
2021-03-08
한국

43
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-09-15
2021-03-05
한국

44
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
2020-10-26
-
한국

45
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

46
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
2020-12-01
2021-06-03
한국

47
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
2020-12-01
2021-08-11
한국

48
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-12-22
2021-05-27
한국

49
특허권(PCT)
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

50
특허권(PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

51
특허권(PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

52
특허권(PCT)
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
2021-03-22
-
미국

53
특허권
딥러닝 기반의 구조 인식 및 그 결과를 이용한 구조 추론 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
2021-07-14
-
한국

54
특허권
이미지에 포함된 물체에 대한 디자인권 검색 장치 및 방법
2021-10-28
2022-03-28
한국

55
특허권
특징 좌표 기반의 유사도 산출 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

56
특허권
X-ray 영상의 예외 프레임 분류 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

57
특허권
다중 시점 X-ray 데이터를 활용한 3D 데이터 생성 장치 및 방법
2021-10-29
2022-06-20
한국

58
특허권
학습 데이터 일반화를 위한 색상 이미지의 도면 이미지화 변환 장치 및 방법
2021-10-29
2022-11-11
한국

59
특허권
뇌동맥류 부피 측정 방법
2021-12-23
-
한국

60
특허권
배경 합성을 통한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-04-28
한국

61
특허권
지적 재산권 침해 여부를 판별하기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-06
한국

62
특허권
인공신경망을 이용한 이미지의 색상을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-27
한국

63
특허권
인공신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-11-17
한국

64
특허권
인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법
2022-01-19
2022-11-24
한국

65
특허권
X-Ray 영상 기반의 흉수 진단을 위한 보조 진단 시스템
2022-02-24
-
한국

66
특허권
디지털 병리를 위한 영상 처리 방법
2022-04-19
-
한국

67
특허권
척추 단면 영상으로부터 압박 골절을 진단하기 위한 진단 보조 방법
2022-04-27
-
한국

68
특허권
척추 만곡의 진단을 위한 진단 지표 산출 방법
2022-05-03
-
한국

69
특허권
척추 2D 영상의 비교 분석 방법
2022-08-18
-
한국

70
특허권
3차원 CT영상으로부터 폐 결절을 검출하는 진단 보조 장치
2022-10-12
-
한국

71
특허권
디지털 조직 병리 영상의 암 진단 보조 장치
2022-11-28
-
한국

72
특허권
클라우드에 기반하여 중앙제어 인공지능을 자동으로 학습하고 배포하는 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

73
특허권
디자인권이 적용된 제품을 자동으로 탐색하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

74
특허권
인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터를 자동으로 수집 및 검증하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

75
특허권
X-ray 영상의 인공지능 판독을 위한 자기주도 중앙제어 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

76
특허권
오라클의 데이터 레이블 검수 작업 결과를 활용하여 객체 검출 인공지능 모델을 대상으로 액티브 러닝을 수행하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

77
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐렴 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐렴 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

78
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐기종 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐기종 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

79
특허권
레이블 검수 기반의 학습모델에 대한 액티브 러닝을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2022-12-28
-
한국

80
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 안과질환 진단 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2022-06-15
-
한국

81
특허권
자기 주도 중앙 제어 기반의 인공지능을 이용한 방사선 영상을 판독하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-18
-
한국

82
특허권
클라우드 기반 인공지능 자동 학습 및 배포를 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-19
-
한국

83
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 시력 측정 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2023-01-31
-
한국

84
특허권
디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23
-
한국

85
특허권
이미지 기반의 학습 데이터를 수집하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23
-
한국

86
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)
2017-03-03
2017-12-28
한국

87
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)
2017-05-10
2018-04-27
한국

88
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)
2018-09-13
2019-06-14
한국

89
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)
2018-09-13
2019-06-14
한국

90
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)
2018-09-13
2019-06-14
한국

91
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)
2018-09-18
2019-06-27
한국

92
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)
2018-09-21
2019-06-27
한국

93
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)
2019-06-14
2020-02-20
한국

94
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2020-12-02
한국

95
상표권
제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2021-01-08
한국

96
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)
2020-04-23
2021-06-14
한국

97
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)
2020-04-23
2021-06-14
한국

98
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)
2020-04-23
2021-06-14
한국

99
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)
2020-04-23
2021-06-14
한국

100
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)
2020-04-23
2021-06-14
한국

101
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)
2020-04-23
2021-06-14
한국

102
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)
2020-09-04
2021-12-17
한국

103
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)
2020-09-04
2021-12-17
한국

104
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)
2020-11-20
2022-04-05
한국

105
상표권
제 [01]류 (상표의 명칭 : DEEP:CONSULT)
2022-05-27
-
한국

106
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

107
상표권
제 [42]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

출처:
당사 제시

인적 관리의 경우, 기존 직원은 물론 새로운 임직원의 입사 시점부터 보안활동을 지도 및 관리하고, 업무상 취득한 정보에 대한 비밀 유지를 사규로 제정하여 운영하고 있습니다. 또한, 전산망을 통한 내부정보 유출 방지를 위한 서비스를 구축하여 운영하고 있으며, 사내 보안 등급을 정하여 인가된 자에게만 정보 접근성을 부여하는 등 당사의 기술 및 노하우가 외부로 유출되지 않기 위한 다양한 노력을 기울이고 있습니다. 상기한 바와 같이, 당사는 제도적 장치 및 인적 관리를 통해 기술 및 노하우가 유출되지 않기 위해 노력하고 있으며, 진입장벽을 구축하고 경쟁력을 갖추기 위해 연구개발을 통한 지적재산권 확보 및 보호 전략을 수립하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 제3자에 의하여 당사가 보유하고 있는 지적재산권에 대한 소송 및 기타 분쟁이 발생하거나, 기술 유출 등이 발생할 경우 당사의 사업에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한, 국내외 대기업의 시장 진입을 위한 투자 확대, 당사 특허 만료 등으로 인해 유사한 기술 기반의 제품이 개발됨에 따라 당사의 수익성이 악화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

자. 정부 규제에 따른 제품 인허가 관련 위험
당사는 개발한 제품의 국내 인허가를 지속적으로 준비하고 있으며, 특히 인공지능 개발 툴인 Deep:PHI를 활용하여 보다 효율적인 연구개발 및 고도화를 진행
하고 있습니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 규제당국의 기준에 미달하여 인허가를 받지 못하는 경우 당사의 영업환경 및 실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.
또한, 당사는 미국 FDA, 유럽 CE 인증 등을 취득하기 위해 준비하고 있으나, 각 국가별 법적/제도적 요건을 선제적으로 파악하여 준비하지 못하거나, 제품의 인허가가 지연될 경우 해외 수출 매출의 감소로 인해 당사 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

인공지능 의료기기가 상용화되기 위해서는 각국의 규제 당국이 정한 요구 조건을 충족해야 하며, 국내에서는 식품의약품안전처가 의료기기 허가를 관리하고 있습니다. 식약처에서 제시하는 가이드라인에 따르면 (1) 의료용 빅데이터를 활용하여 얻은 임상 정보를 기반으로 질병 유무상태를 진단 및 예측하는 소프트웨어, (2) 의료용 빅데이터를 활용하여 의료 영상 진단기기와 생체신호데이터를 기반으로 진단 및 치료에 필요한 임상정보를 제공하는 소프트웨어가 의료기기에 해당됩니다. 현재 식품의약품안전처는 의료기기의 사용 목적과 사용 시 인체에 미치는 잠재적 위해성의 정도에 따라 총 4개의 등급으로 분류하고 있습니다. 1등급은 잠재적 위해성이 거의 없는 의료기기이며, 4등급으로 갈수록 고도의 위해성을 가진 의료기기로 구분하고 있습니다.

[국내 의료기기 등급 분류]

구 분
내 용
비 고

1등급
잠재적 위해성이 거의 없는 의료기기
* 잠재적 위해성 판단 기준1) 인체와 접촉하고 있는 기간2) 침습의 정도3) 약품이나 에너지를 환자에게 전달하는지 여부4) 환자에게 생물학적 영향을 미치는 여부

2등급
잠재적 위해성이 낮은 의료기기

3등급
중증도의 잠재적 위해성을 가진 의료기기

4등급
고도의 위해성을 가진 의료기기

출처:
의료기기법 시행규칙

식약처에서 제시하는 등급별 허가 절차는 다음과 같습니다.

[국내 의료기기 허가 절차]

국내 의료기기 허가 절차_1,2등급.jpg
국내 의료기기 허가 절차_1,2등급

국내 의료기기 허가 절차_3,4등급.jpg
국내 의료기기 허가 절차_3,4등급

출처:
식품의약품안전처

의료기기의 등급 분류는 '의료기기법' 제3조(등급분류와 지정)에 따라 의료기기의 사용목적과 사용 시 인체에 미치는 잠재적 위해성의 차이로 분류되며, 품목 분류는 사용목적, 특성, 위해도 등을 종합적으로 고려하여 분류됩니다. 의료영상을 이용하는 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 다음과 같이 분류되고 있습니다.

[의료영상을 이용한 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기 품목]

등급
품목명
정의

2
의료영상분석장치 소프트웨어
의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용가능하도록 분석하는 장치에 사용하는 소프트웨어

방사선 치료계획 소프트웨어
획득된 의료용 영상을 이용하여 방사선 모의 치료 및 모의 시술에 사용되는 소프트웨어

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

의료영상분석장치
의료영상을 획득하여 모의 치료, 모의 시술, 진단에 사용가능하도록 분석하는 장치, 소프트웨어

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

3
의료영상진단 보조소프트웨어
의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 소프트웨어

의료영상진단 보조장치
의료영상을 사용하여 질병의 유무, 질병의 중증도 또는 질병의 상태 등에 대한 가능성 정도를 자동으로 표시하여 의료인의 진단결정을 보조하는 데 사용하는 장치

출처:
식품의약품안전처,빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 적용된 의료기기의 허가심사 가이드라인, 2019.10.

식약처로부터 2등급 인증 및 허가를 받은 의료기기에는 의료 영상에 대한 정보를 수치, 밀도값 등으로 변환하거나, 기준값을 가지고 이상부위와 정상부위를 비교표시하는 솔루션 등이 포함됩니다. 3등급 의료기기에는 의료영상을 사용하여 이상부위를 감별하는 수준을 넘어 질병의 유무, 중증도, 병명까지 자동으로 표시하여 의료진에게 제공하는 솔루션 등이 포함됩니다. 대개 높은 등급을 받을수록 의료진의 진단 보조 역할에 도움이 될 수 있으나, 의료기기 등급은 정책 상황에 따라 수시로 변경될 수 있습니다. 의료기기의 등급별 분류 및 적용 규제는 다음과 같습니다.

[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

출처:
식품의약품안전처

한편, 미국에서는 식품의약국(FDA; Food and Drug Administration)에서 의료기기 인허가를 관리하고 있으며, 사용 목적에 따라 의료기기 등급이 분류되는데 인공지능 기반의 의료기기는 대부분 Class Ⅱ(특별규제, moderate risk)로 분류되고 있습니다. Class Ⅱ 의료기기는 안전성과 효능을 장담할 수 없는 의료기기로 시판 전 신고를 통해 판매허가를 받을 수 있습니다. 당사는 해외 진출을 위해 국내 의료기기 품질인증인 ISO13485를 2021년에 획득하였으며, 올해 미국 FDA 신청 및 유럽 CE-MDR 인증을 준비 중에 있습니다. 당사는 FDA 및 CE 인허가 이력이 없는 만큼 '22년 중 외부 컨설팅을 통해 해외 인허가를 위한 준비를 시작하였습니다. 2023년 07월 27일 미국 FDA 인허가 신청을 완료하였으며, CE 인허가는 '23년 4분기 중 신청하기 위한 서류 준비 중에 있습니다. 미국의 경우 한국과 마찬가지로 의료기기별 등급이 분류되어 있고 등급별 각각 다른 규제를 적용하고 있습니다. 당사 제품은 Class Ⅱ로 분류되어 510(k) 절차로 진행하고 있습니다. 유럽의 경우 MDD에서 MDR로 규제가 강화되어 인허가 난이도가 높아졌으며 심사 기간도 기존 대비 늘어났습니다. FDA와 CE 인증 시 해당 국가에서의 임상시험이 필수절차가 아니므로, 당사는 국내 임상시험 및 논문자료를 통해 인허가를 진행할 예정이며, 추후 해당 규제 기관에서 추가적인 임상시험을 요구할 경우 임상시험이 진행될 수 있습니다. 당사는 국가별 상이한 규제와 요구 조건을 충족하기 위해 당사는 외부 컨설팅 업체와 함께 인허가를 준비할 예정입니다. 당사는 의료기기 솔루션 제품별 특성에 맞게 식약처로부터 인허가를 진행하고 있으며, 공시서류 제출 전일 기준, 총 22개의 식약처 인허가 및 신고가 완료된 제품을 보유하고 있습니다. 현재 뇌혈관질환, 폐질관, 척추질환 등 주요 질환별 제품을 보유하고 있으며 지속적인 제품 연구개발을 진행하고 있어 향후에도 식약처 인허가를 받은 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. 공시서류 제출 전일 기준, 당사의 식약처 인허가 및 신고 제품 현황은 다음과 같습니다.

[당사 국내 인허가 및 신고 제품 현황]

구분
모델명

제품명

품목명

구분

품목허가번호

1
DS-CF-01
DEEP:SPINE-CF-01
정형외과영상검출·진단보조소프트웨어
허가
제허19-550호

2
DN-CA-01
DEEP:NEURO
의료영상검출보조소프트웨어
허가
제허20-467호

3
DL-LN-01
DEEP:LUNG
2등급의료영상검출·진단보조소프트웨어
허가
제허20-578호

4
DC-XR-03
DEEP:CHEST-XR-03
2등급의료영상검출·진단보조소프트웨어
허가
제허21-841호

5
DP-ZR-01
DEEP:PACS ZERO
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인20-4240호

6
DS-BM-01
DEEP:SPINE-BM-01
의료영상분석소프트웨어
인증
제인20-4709호

7
DB-MS-01
DEEP:BREAST-MS-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4742호

8
DS-SC-01
DEEP:SPINE-SC-01
의료영상분석소프트웨어
인증
제인20-4743호

9
DN-HE-01
DEEP:NEURO-HE-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4749호

10
DD-CS-01
DEEP:DENTAL-CS-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4751호

11
DE-ST-01
DEEP:ENDO-ST-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4761호

12
DE-CL-01
DEEP:ENDO-CL-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4762호

13
DS-ID-01
DEEP:SPINE-ID-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4804호

14
DL-SG-01
DEEP:LUNG-SG-01
의료영상분석장치소프트웨어
인증
제인20-4805호

15
DB-SG-01
DEEP:BREAST-SG-01
의료영상분석소프트웨어
인증
제인20-5104호

16
DP-CS-01
DEEP:PACS-CS-01
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인21-4417호

17
DB-FR-01
DEEP:BONE-FR-01
의료영상분석소프트웨어
인증
제인21-5035호

18
PACS-01
DEEP:PACS PRO
2등급의료영상전송장치소프트웨어
인증
제인22-4605호

19
DS-AS-01
DEEP:SPINE
의료영상분석소프트웨어
인증
제인22-4635호

20
DN-MT-01
DEEP:NEURO
의료영상분석소프트웨어
인증
제인22-4825호

21
DP-Dicom-01
DEEP:PACS
1등급 의료영상 전송장치 소프트웨어
신고
제신23-1109호

22
DP-Video-01
DEEP:PACS
1등급의료영상전송장치소프트웨어
신고
제신23-237호

출처:
당사 제시

이미 식약처로부터 인허가를 받은 상기의 제품 외에도, 당사는 흉부 X-ray 질환 추가, 폐결절 위치/특성/악성 가능성 진단 등의 제품을 임상시험 준비 중에 있습니다.

[인공지능 제품 개발 현황]

구분
제품명
모델명
기능

의료AI
DEEP:NEURO
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

DN-MT-01
뇌 MRI영상 이용하여 sCT(sythetic CT) 영상 생성 기능

DEEP:LUNG
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 영상분석 기능

DEEP: SPINE
DS-CF-01
척추 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을통한 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 대한정량적 영상 분석 기능

DS-BM-01
척추 MRI 영상 내 주변보다 어두운 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능

DS-AS-01
척추 X-ray 영상에서 척추간판 내 밝은 영역 분석 기능

DEEP:CHEST
DC-XR-03
흉부 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을 통한 폐경화, 기흉 검출 보조 기능

DEEP:BREAST
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
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
DD-CS-01
치과용 파노라마 X-ray 영상 내 치근영역에 대한 정량적 영상 분석 기능

DEEP:BONE
DB-FR-01
손목 X-ray 영상 내 어두운 또는 불연속적인 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능

DEEP:PACS
PACS-01
PC 설치용 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-ZR-01
Web 기반 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-CS-01
PC 설치용 PACS(경량화 버전) 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-Dicom-01
DICOM 형식 외 의료영상 조회 기능

DP-Video-01
내시경 영상 조회 기능

산업AI
DEEP:SECURITY
인공지능 X-ray 영상 항공 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템

DEEP:FACTORY
공장 자동화를 위해 설계된 딥러닝 기반 비전 솔루션

AI플랫폼
DEEP:PHI
Low Code 기반의 AI 제품 개발 플랫폼

DEEP:EDU
학교, 기관, 기업에서 필요한 AI 기초부터 활용까지, 디지털전환을 완성하는 AI 교육 서비스

출처:
당사 제시

상기한 바와 같이 당사는 개발한 제품의 국내 인허가를 지속적으로 준비하고 있으며, 특히 인공지능 개발 툴인 Deep:PHI를 활용하여 보다 효율적인 연구개발 및 고도화를 진행하고 있습니다. 그러나 당사의 이러한 노력에도 불구하고 규제당국의 기준에 미달하여 인허가를 받지 못하는 경우 당사의 영업환경 및 실적에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한, 당사는 미국 FDA, 유럽 CE 인증 등을 취득하기 위해 준비하고 있으나, 각 국가별 법적/제도적 요건을 선제적으로 파악하여 준비하지 못하거나, 제품의 인허가가 지연될 경우 해외 수출 매출의 감소로 인해 당사 수익성에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

차. 해외기업의 국내 진출 위험
국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야에 대한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 지원의 혜택을 받고 있습니다. 인공지능의 영향력이 급속도로 확대됨에 따라 선진국을 중심으로 인공지능 기술 패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있으며, 우리나라도 경쟁에 대응하기 위해 다양한 정책적 노력을 기울이고 있습니다.
다만 아직까지는 인공지능 산업에서 상품성보다는 보유 기술의 유일성, 획기성 등에 초점이 맞추어져 있는 만큼, 추후 원천기술을 보유한 글로벌 기업이 진입할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당할 위험이 존재
합니다. 당사는 국내 의료 데이터 및 의료진 네트워크 등을 통해 제품을 개발하고 진입장벽을 구축한 만큼, 단기간 내 국내 의료 시장에 대한 높은 이해도를 갖고 제품 개발에 성공한 해외 기업이 등장하지 않는 한 경쟁 우위를 유지할 수 있을 것으로 판단
됩니다. 그러나 장기적으로 더 높은 기술력, 데이터 취득 역량 등을 바탕으로 국내 시장에 진입하는 글로벌 기업이 있을 시 당사 시장 점유율, 실적 등에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능/빅데이터 산업 분야에 대한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 지원의 혜택을 받고 있습니다. 인공지능의 영향력이 급속도로 확대됨에 따라 선진국을 중심으로 인공지능 기술 패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있으며, 우리나라도 경쟁에 대응하기 위해 다양한 정책적 노력을 기울이고 있습니다. 정보통신기획평가원의 'ICT 기술수준보고서'에 의하면, 인공지능 분야에서 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 인공지능 분야의 기술격차는 중국(0.8년), 유럽(1.0년), 한국(1.3년), 일본(1.5년) 순으로 적게 나타났습니다.

[2016~2021년 우리나라 및 주요국 AI분야 기술격차 추이]

(단위: 년)

주요국가 ai분야 기술격차 추이.jpg
주요국가 ai분야 기술격차 추이

출처:
정보통신기획평가원, '2021년도 ICT 기술수준조사 및 기술경쟁력분석 보고서', 2023.02

기술격차 추이를 살펴보면, 우리나라의 인공지능 분야 기술격차는 최근 6년간 감소하는 추세를 보이고 있습니다. 2016년 기준 우리나라와 미국 간 기술격차는 2.2년이었으나, 2021년 기준 1.3년까지 축소되었습니다. 일본과 유럽의 경우 최근 6년간 기술격차에 거의 변화가 없었으며, 중국의 경우 2016년 2.3년에서 2021년 0.8년으로 가장 큰 발전을 보여주었습니다. 최근 6년간 우리나라 및 주요 국가들의 AI분야 기술수준 추이는 다음과 같습니다.

[2016~2021년 우리나라 및 주요국 AI분야 기술수준 추이]

주요국가 ai분야 기술수준 추이.jpg
주요국가 ai분야 기술수준 추이

출처:
정보통신기획평가원, '2021년도 ICT 기술수준조사 및 기술경쟁력분석 보고서', 2023.02

2021년 기준 AI분야 기술수준은 미국이 가장 높으며(100), 중국(93.3), 유럽(92.9), 한국(89.1), 일본(86.9) 순으로 나타났습니다. 기술격차와 마찬가지로 중국이 미국 다음으로 높은 기술수준을 보여주었으며, 2016년 71.8에서 2021년 93.3까지 빠른 속도로 기술수준이 향상되었습니다. 한국의 경우 머신러닝 등의 학습지능과 언어/청각지능 등의 단일지능 위주로 기술수준이 향상되었으나, 활용 역량에 비해 기술 자체의 경쟁력은 열위한 것으로 판단됩니다. 다만, 정부의 인공지능 산업 육성 의지 등에 따라 기술수준이 더욱 향상될 수 있을 것으로 전망됩니다.

또한, 인공지능 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 많고 기술의 확장성이 높기 때문에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장을 다양하게 형성할 수 있을 것으로 판단됩니다. 따라서 현재는 국내 기업들이 글로벌 주요 기업들에 비해 기술력이나 사업화 단계에 있어 부족하더라도 세부시장에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시에는 해당 분야에서 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분할 것으로 판단됩니다.

다만 아직까지는 인공지능 산업에서 상품성보다는 보유 기술의 유일성, 획기성 등에 초점이 맞추어져 있는 만큼, 추후 원천기술을 보유한 글로벌 기업이 진입할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당할 위험이 존재합니다. 당사는 국내 의료 데이터 및 의료진 네트워크 등을 통해 제품을 개발하고 진입장벽을 구축한 만큼, 단기간 내 국내 의료 시장에 대한 높은 이해도를 갖고 제품 개발에 성공한 해외 기업이 등장하지 않는 한 경쟁 우위를 유지할 수 있을 것으로 판단됩니다. 그러나 장기적으로 더 높은 기술력, 데이터 취득 역량 등을 바탕으로 국내 시장에 진입하는 글로벌 기업이 있을 시 당사 시장 점유율, 실적 등에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

카. 비대면 진료 및 인공지능 활용에 따른 사회적 갈등 위험당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 틀은, 방대한 빅데이터 속에서 환자 개개인에게 가장 적합한 진단 및 치료 방법을 제공해야하는 의료진에게 하나의 보완 수단으로 의사결정의 정확도 및 신속도를 향상
시킬 수 있습니다. 그러나 여전히 인공지능과 의료 산업의 결합에 대해 개인정보 보호, 인공지능 오진 등에 대한 우려를 근거로 반대하는 사회적 견해도 존재
합니다. 또한,IBM에서 출시한 인공지능 소프트웨어가 전 세계적으로 많은 관심을 받았음에도 불구하고 기대에 미치지 못하는 성과를 보이면서, 의료 인공지능이 근본적으로 한계를 지니고 있음을 지적하는 의견도 존재합니다. 현재 각국에서 빠르게 성장 중인 인공지능 솔루션이 대면 의료를 보완하고 의료진의 의사결정을 돕는 '도구'로서 부정적인 효과를 가져올 가능성은 낮을 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 사회적 통념이 부정적으로 변하여 의료 인공지능 도입에 대한 사회적 갈등이 심화되거나, 이로 인해 정부 규제가 강화되고 정책적 지원이 축소될 경우 산업 전반의 성장에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

의료 진단 및 치료 과정에서 첨단 의료기기 및 기술의 활용은 오래 전부터 이루어졌으나, 의료 데이터의 복잡성이 점차 심화되면서 기존의 접근 방식만으로는 한계가 존재합니다. 같은 질환이더라도 개인의 건강 상태, 생활 습관, 유전체 정보 등에 따라 증상이 달리 나타나기 때문에, 보편적인 진단은 일부 환자에게는 효과가 없거나 부작용을 일으킬 수 있으며, 방대한 의료 빅데이터 중 진료 과정에서 활용할 만한 유의미한 데이터의 선별이 어려운 상황입니다. 또한, 진단 및 치료과정에서 의료 영상 장비를 활용하는 의사는 최소한의 자료를 통해 가장 적합한 진단 정보를 알아내야 하지만 정보량의 한계, 정확도의 한계, 의사의 컨디션이나 숙련도에 따라 다른 판독결과가 나오기도 하거나, 개인간 차이 고려가 부족하여 불필요한 검사나 치료 및 비용 증가를 야기시키기도 합니다.이에 최근 의학 영상진단 분야에서는 이러한 한계점을 해소하기 위해 영상 진단분야에서 인공지능 솔루션 도입의 필요성이 지속적으로 대두되고 있습니다. 기존에는 다루기 어려웠던 대량의 의료영상, 의무기록 데이터 등을 머신러닝 알고리즘을 통해 분석할 수 있게 되었으며, 인공지능 기반의 의료 솔루션의 우수성을 입증하는 연구 논문 및 제품이 등장하면서 자연스럽게 인공지능을 접목한 의료기기가 늘어나고 있습니다. 당사의 인공지능 솔루션은 한정적인 의료진과 진료 시간 내에 가장 적합한 진단 및 치료를 제공하기 위한 '보완' 수준에 가까우나, 아직까지도 인공지능과 의료 산업의 결합에 대한 부정적인 시선은 존재합니다. 인공지능 알고리즘에 오류가 생길 경우 단기간 내 수많은 사람들에게 피해를 줄 수 있으며, 일반 환자들이 인공지능 기술이 의사결정을 내리는 과정과 기준을 명확하게 알기 어렵고, 개인정보 유출 문제가 빈번해질 수 있다는 점 등이 의료 인공지능 도입에 제약사항으로 작용하고 있습니다. 실제로 IBM이 2013년 출시한 '왓슨 포 온콜로지(Watson for Oncology, WFO)'는 암 진단과 치료를 위한 인공지능 소프트웨어로, 의사가 암 환자의 데이터를 입력하면 그에 맞는 치료법을 제시해주었습니다. 출시 초기에는 전 세계적인 관심을 불러일으키며, 2016년 말에는 국내 길병원을 필두로 하여 대구가톨릭대병원, 건양대병원, 조선대병원 등이 도입하기도 했습니다.그러나 왓슨이 학습한 암 관련 데이터는 의료진의 오진 등으로 인해 오염된 데이터가 포함되어 있었으며, 나라마다 조금씩 다른 임상데이터를 제대로 학습하지 못한 결과 오히려 잘못된 진단을 권고하는 등 부작용을 일으켰습니다. 실제로 2015년 말 왓슨을 도입한 인도 마니팔 병원에서는 3년간 왓슨의 진료 성적을 공개하였는데, 왓슨과 실제 의료진이 제시한 의견의 일치율은 50% 이하의 성적을 보였습니다. 또한, 국내에서는 왓슨이 건강보험의 현실을 제대로 반영하지 못해 높은 비용의 항생제를 과잉진료 하기도 하는 등 각 국가별 의료 산업의 특성을 제대로 반영하지 못하면서 실패한 사업으로 전락한 바 있습니다.종합해보면, 당사의 의료 인공지능 솔루션 및 효율화 틀은, 방대한 빅데이터 속에서 환자 개개인에게 가장 적합한 진단 및 치료 방법을 제공해야하는 의료진에게 하나의 보완 수단으로 의사결정의 정확도 및 신속도를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 여전히 인공지능과 의료 산업의 결합에 대해 개인정보 보호, 인공지능 오진 등에 대한 우려를 근거로 반대하는 사회적 견해도 존재합니다. 또한, IBM에서 출시한 인공지능 소프트웨어가 전 세계적으로 많은 관심을 받았음에도 불구하고 기대에 미치지 못하는 성과를 보이면서, 의료 인공지능이 근본적으로 한계를 지니고 있음을 지적하는 의견도 존재합니다. 현재 각국에서 빠르게 성장 중인 인공지능 솔루션이 대면 의료를 보완하고 의료진의 의사결정을 돕는 '도구'로서 부정적인 효과를 가져올 가능성은 낮을 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 사회적 통념이 부정적으로 변하여 의료 인공지능 도입에 대한 사회적 갈등이 심화되거나, 이로 인해 정부 규제가 강화되고 정책적 지원이 축소될 경우 산업 전반의 성장에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

타. 보험급여 등재 실패 위험
현재 보험수가와 관련해서는 한국보건의료연구원에서 신의료기술 평가를 진행하고 임상적 안전성 및 유효성 입증 시 건강보험심사평가원에서 건강보험 등재 심사를 진행하고 있습니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS의 수요 및 시장의 급격한 확대가 이루어졌던 것처럼
현재 논의되는 인공지능 의료기기의 가산수가 도입 시 그 수요가 빠르게 늘어날 것으로 예상
됩니다. 현재 신의료기술로 평가받을 가능성이 있다고 판단되면 한시적으로나마 의료보험 제도 하에서 환자에게 사용하고 임상적인 판단을 받도록 하고 있으나, 아직까지 인공지능 기술 기반의 의료기기에 대해서는 수가가 없는 연구단계 기술로 평가하고 있는 상황입니다.
향후 요양급여의 기준, 비용 등 건강보험 정책에 관한 주요 사항을 심의·의결하는 건강보험정책심의위원회에서 인공지능 의료기기 보험급여 결정 과정에서 정부의 우호적인 정책 이행이 지연되어 보험 등재 등이 어려워질 경우, 산업 전반의 성장성이 둔화되고 당사의 사업 목표 달성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

인공지능 시장이 4차 산업 혁명의 핵심 산업으로 대두됨에 따라 정부에서도 4차 산업 발전 기조에 맞춰 의료기기 산업 육성책을 수립하고 있습니다. 의료 인공지능에 대한 사회의 높은 관심이 실제 인공지능 기반의 의료기기에 대한 수요로 이어지기 위해서는, 의료기기의 안전성 및 유용성 입증과 더불어 의료기기 수가제도의 마련이 필요합니다. 이에 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. 이를 통해 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.

그러나 여전히 단일 보험체계라는 국내 의료시장의 특수성으로 인해 의료기기 인허가를 받았음에도 불구하고 신의료기술 여부, 보험등재 및 수가가 결정되기 전까지는 현실적으로 인허가 받은 의료기기가 현장에서 사용되지 못하는 어려움이 존재합니다. 또한, 인공지능 의료기기는 매우 빠르게 발전하는 기술로서 신의료기술로 평가 받기에는 유효성을 검증할 충분한 데이터가 없다는 한계가 존재합니다. 이에 2019년 12월 보건복지부는 건강보험심사평가원과 함께 의료기술 건강보험 관련 가이드라인을 제시하였습니다. 해당 가이드라인을 통해 영상의학분야 인공지능 기반 의료기술, 3D프린팅을 이용한 의료기술, 병리학 분야 인공지능 기반 의료기술에 대한 건강보험 수가 판단 기준을 제시하고, 사례에 따라 보험급여에 반영할 것임을 발표하였습니다.

[의료기술 건강보험 등재절차]

의료기술 건강보험 등재절차.jpg
의료기술 건강보험 등재절차

출처:
보건복지부, 건강보험심사평가원, "혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인", 2019.12.

2019년 12월 발표된 '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인'에 따르면, 신의료기술의 경우 기존에 요양급여대상 또는 비급여대상이 아닌 의료기술의 안전성 및 유효성을 평가한 뒤, 의학적 타당성, 의료적 중대성, 치료효과성, 비용 효과성, 환자의 비용부담정보 및 사회적 편익까지 종합적으로 고려하여 요양급여 대상 여부가 결정됩니다. AI기반 의료기술(영상의학 분야)의 경우, 기존의 행위들이 제공하지 못하던 새로운 진단정보를 제공하거나, 기존의 고가 의료행위들을 대체할 수 있는 경우 신의료기술평가 대상으로 인정되며, 기존 행위 대비 비용-효과성을 입증할 수 있는 경우 건강보험에서 추가적인 가치를 인정받아 별도의 요양급여 보상을 받을 수 있게 됩니다.

[AI기반 의료기술의 신의료기술 평가대상 판단 기준]

분류
성격
예시
판단

Category A
의사의 업무 프로세스 개선, 기타 의학지식 제공 등 판독활동 보조
의사가 먼저 판독할 필요성이 있는 영상 등을 묶어 앞쪽에 배치
기존급여

Category B
AI기반 영상의료기술이 해당 검사의 일반적 역할 범위 내 Minor 진단(보조) 정보 제공
인간의 눈으로 잘 보이지 않는 의심부위 경계, 성상 등을 표시
기존급여

Category C
AI기반 영상의료기술이 해당 검사의 일반적 역할 범위 내 Major 진단(보조) 정보 제공
병변 의심 부위를 확인해 가능성 있는 진단명을 제시
기존급여

Category D
AI기반 영상의료기술이 해당 검사의 일반적 역할 범위 외 새로운 정보 제공
Brain CT로부터 환자의 예후를 비교적 정확히 예측
신의료 기술 평가대상

Category E
AI기반 영상의료기술을 통해 기존의 고가 의료행위를 대체
MR elastography를 대체하여 간 CT를 이용해 간 섬유화를 평가
신의료 기술 평가대상

출처:
보건복지부, 건강보험심사평가원, "혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인", 2019.12.

[AI기반 의료기술의 요양급여 비용 보상 형태]

분류
세부 내용
비고

Category A
진료 업무 효율 증대를 통해 의료기관의 부가적 이익 창출 또는 간접비용 감소효과 도출이 가능한 기술
별도보상미해당

Category B
기존행위와 유사한 수준의 진단 능력을 보이는 기술, 기존 행위 중 일부 능력은 상당한 개선이 있으나 전체적으로 기존 행위 유사 수준
별도보상미해당

Category C
기존 행위 대비 현저한 진단능력의 향상, 새로운 진단적 가치 창출 또는 치료효과성
별도보상고려

Category D
Level 3에 더해 비용효과성을 입증한 경우
별도보상고려

출처:
보건복지부, 건강보험심사평가원, "혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인", 2019.12.

상기한 바와 같이, 현재 보험수가와 관련해서는 한국보건의료연구원에서 신의료기술 평가를 진행하고 임상적 안전성 및 유효성 입증 시 건강보험심사평가원에서 건강보험 등재 심사를 진행하고 있습니다. 1999년 PACS 가산 수가 도입에 따라 PACS의 수요 및 시장의 급격한 확대가 이루어졌던 것처럼 현재 논의되는 인공지능 의료기기의 가산수가 도입 시 그 수요가 빠르게 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 신의료기술로 평가받을 가능성이 있다고 판단되면 한시적으로나마 의료보험 제도 하에서 환자에게 사용하고 임상적인 판단을 받도록 하고 있으나, 아직까지 인공지능 기술 기반의 의료기기에 대해서는 수가가 없는 연구단계 기술로 평가하고 있는 상황입니다.당사는 인공지능을 활용한 의료영상 판독 보조 솔루션의 보험급여 등재 시기를 2~3년 후로 예상하고 있으며, 혁신의료기기제도로 한시적 비급여를 적용받은 후 2~3년 후 보험급여 등재되는 것을 계획하고 있습니다. 그러나 당사의 이러한 사업 계획에도 불구하고, 보험 등재 및 수가 결정이 지연되거나 불가할 경우 현실적으로 당사의 의료기기가 현장에서 사용되는 데 한계가 있을 수밖에 없으며 당사의 사업계획 및 실적 목표 달성에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 향후 요양급여의 기준, 비용 등 건강보험 정책에 관한 주요 사항을 심의·의결하는 건강보험정책심의위원회에서 인공지능 의료기기 보험급여 결정 과정에서 정부의 우호적인 정책 이행이 지연되어 보험 등재 등이 어려워질 경우, 산업 전반의 성장성이 둔화되고 당사의 사업 목표 달성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

파. 정보보안 사고 발생으로 인한 평판 하락 위험
코로나19 이후 사회 전반의 디지털 전환이 가속화되면서 전 세계적으로 사이버 공격이 증가하고 있으며, 그 중에서도 데이터 유출 후 해당 데이터를 암호화하고 금전을 요구하는 랜섬웨어의 비중이 높아지고 있습니다
. 랜섬웨어 범죄 조직은 더욱 분업화, 전문화 되어 가고 있으며, 랜섬웨어를 통해 부당이익을 얻고자 하는 수요가 증가함에 따라 랜섬웨어를 제작 및 판매하는 서비스형 랜섬웨어(RaaS)로 진화하는 등 피해 빈도 및 규모는 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 당사 역시 지난 06월 랜섬웨어 공격을 받아 당사 정보 일부가 다크웹에 유출된 바 있습니다
. 해당 정보의 소실이 당사 사업의 지속성이나 개인정보 유출 등에 미친 영향력은 미미한 것으로 판단되며 랜섬웨어 감염 이후 유사 사고 방지를 위한 대책을 마련하여 이행하고 있으나, 향후 유사한 사고가 발생할 경우 당사의 사업 및 평판에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다
. 또한, 사이버 공격으로 인한 개인정보 유출 등의 피해가 발생할 시 고객사에 대한 손해배상, 관련 당국으로부터의 제재 등의 조치가 취해질 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

사이버보안 솔루션 기업 Check Point Software에 의하면, 전 세계적으로 코로나19 확산이 본격화된 2020년 중반부터 글로벌 사이버 공격의 빈도가 급격한 증가세를 보이고 있습니다. 2020년 상반기 500건 수준에 머물던 기관당 주간 평균 사이버 공격 빈도는 2021년 4분기 기준 925건으로 대폭 증가하였습니다. 국내에서도 코로나19의 지속으로 기업들의 디지털 전환이 가속화되고, 가상자산 등 추적이 어렵고 익명성을 가진 인터넷 환경이 확산되면서 랜섬웨어 등의 사이버 공격이 급증하는 추세를 보이고 있습니다. 랜섬웨어는 몸값(Ransom)과 악성코드(Malware)의 합성어로, PC나 시스템 내 중요 파일을 암호화하여 접근을 어렵게 만들고 이를 복호화하는 대가로 자금을 요구하는 사이버 공격 수법입니다. 주로 시스템, SW 취약점 등 보안취약점, 이용자를 속이는 이메일 첨부파일 등을 이용한 공격기법 등 다양한 경로를 통해 랜섬웨어가 전파·감염되고 있습니다. 피해 기관 및 기업의 경우 사전에 미리 백업된 데이터를 활용하거나 일부 공개된 복구 도구를 활용할 수 있는 경우도 있으나, 대부분은 랜섬웨어 감염 이후 복구가 어려운 경우가 많습니다.

[랜섬웨어 피해 유형]

구 분
내 용

1. 시스템, DB 등 이용 제한
시스템 화면 또는 파일을 암호화하여 사용자의 시스템 이용을 제한하고, 피해 기관 및 기업에 복구를 위한 돈을 요구하는 경우

2. 정보 삭제, 유통, 판매
피해 기관 및 기업이 금전 요구에 응하지 않을 경우, 암호화한 파일을 삭제하거나, 다크웹 등을 통해 정보를 무단 유통 및 판매하여 2차 피해를 유발하는 경우

출처:
한국인터넷진흥원, "랜섬웨어 최신 동향 분석 및 시사점", 2021.08.

Statista에 의하면 2020년 전 세계적으로 랜섬웨어 발생 건수는 약 3억 4백만 건으로 추산되며, 이는 2019년 대비 61.8% 증가한 수치입니다. 지불 여력이 있는 기업을 대상으로 하는 선별적인 공격으로 규모가 더욱 커지고 가속화되어 2031년에는 전 세계 랜섬웨어 피해 규모가 약 304조원에 달할 것으로 전망됩니다. 한국인터넷진흥원의 '2021 랜섬웨어 최신 동향 분석 및 시사점'에 의하면 국내에서도 랜섬웨어 신고 건수는 2019년 39건에서 2020년 127건의 3배 이상 증가하였으며, 국내 기업의 59.8%가 랜섬웨어의 피해를 경험해 본 적이 있는 것으로 나타났습니다.당사 역시 지난 2023년 06월 중 랜섬웨어의 공격을 받아 당사 정보의 일부가 다크웹에 공개된 바 있습니다. 유출된 데이터는 2019년 이전의 내부 행정자료와 연구개발 초기의 백업자료 일부이며, 해당 자료에 개인 정보 및 당사 중요 정보는 포함되지 않은 것으로 파악됩니다. 감염된 데이터는 주로 2021년 이후의 사업화 관련 데이터이나, 해당 데이터는 내부 보안시스템을 통해 보안 조치되어 유출되지 않았습니다. 당사는 랜섬웨어 감염 이후 자체 백업 시스템을 통해 소실된 데이터를 즉시 복구하여 서비스 운영에 차질이 발생하지 않았으며, 현재까지 랜섬웨어 감염으로 인한 추가적인 피해 및 정보 유출은 없을 것으로 판단됩니다. 당사는 랜섬웨어 공격을 감지하고 즉시 KISA(한국인터넷진흥원)에 신고 조치하여 기술지원을 받았으며, 이후 경찰청 사이버수사국과 협조하여 피해 사실과 대응방안을 지원받았으나, 유출된 데이터의 중요도가 높지 않다는 판단 하에 빠르게 종결되었습니다. 이후 당사는 유사한 사이버 공격으로부터 피해를 방지하고자, 내부 보안정책과 시스템을 고도화하는 방지책을 수립하여 이행하고 있습니다. 코로나19 이후 사회 전반의 디지털 전환이 가속화되면서 전 세계적으로 사이버 공격이 증가하고 있으며, 그 중에서도 데이터 유출 후 해당 데이터를 암호화하고 금전을 요구하는 랜섬웨어의 비중이 높아지고 있습니다. 랜섬웨어 범죄 조직은 더욱 분업화, 전문화 되어 가고 있으며, 랜섬웨어를 통해 부당이익을 얻고자 하는 수요가 증가함에 따라 랜섬웨어를 제작 및 판매하는 서비스형 랜섬웨어(RaaS)로 진화하는 등 피해 빈도 및 규모는 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 당사 역시 지난 06월 랜섬웨어 공격을 받아 당사 정보 일부가 다크웹에 유출된 바 있습니다. 해당 정보의 소실이 당사 사업의 지속성이나 개인정보 유출 등에 미친 영향력은 미미한 것으로 판단되며 랜섬웨어 감염 이후 유사 사고 방지를 위한 대책을 마련하여 이행하고 있으나, 향후 유사한 사고가 발생할 경우 당사의 사업 및 평판에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 또한, 사이버 공격으로 인한 개인정보 유출 등의 피해가 발생할 시 고객사에 대한 손해배상, 관련 당국으로부터의 제재 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

하. 신규사업 진출 관련 위험
당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술력, 개발-배포-활용 단계에 이르는 효율화 툴 등을 바탕으로 의료 인공지능 사업에서 나아가 산업 인공지능 분야로 확장
해나가고 있습니다. 그러나 아직까지 신규사업을 통한 매출액이 장기간 안정적으로 창출되지는 않는 상황이며, 신규사업을 위해 연구개발인력 증가 등 영업비용의 상승으로 수익성이 악화될 수 있습니다.
인공지능 산업 전반의 성장세와 신규 사업 부문 내 예상 수주 금액 등을 고려할 시 신규 사업의 실적은 당분간 증가세를 보일 것으로 예상되나, 업황 악화, 당사 제품 및 서비스의 경쟁력 약화 등으로 인해 실적이 부진할 수 있어 신규사업을 지속적으로 모니터링 할 필요가 있을 것으로 판단
됩니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술력, 개발-배포-활용 단계에 이르는 효율화 툴 등을 바탕으로 의료 인공지능 사업에서 나아가 산업 인공지능 분야로 확장해나가고 있습니다. 의료 영상과 X-RAY 영상 모두 영상 내 질병 의심부위나 위해물품을 검출해내야 한다는 점에서 기술적인 유사성이 존재하기 때문에, 산업 인공지능 분야로 확장하기에 용이한 부분이 존재합니다. 현재 당사가 판매하고 있는 산업 인공지능 분야의 주요 제품은 Deep:SECURITY와 Deep:FACTORY로 구성되어 있으며, 신규사업으로 영위하고 있는 산업 인공지능 사업의 세부 현황은 다음과 같습니다.
(1) Deep:SECURITY- 사업 개요Deep:SECURITY는 X-RAY 영상에서 높은 정확도로 폭발물, 무기, 밀수품, 기타 위험물품을 탐지 및 판독하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션입니다. 당사는 2019년부터 한국공항공사와의 제휴를 통해 2020년부터 기내반입 위해물품, 폭발물 등 반입 금지 물품들을 AI가 자동으로 판독하는 시스템을 국내 5개 공항의 보안검색대에 공급하였습니다. 이를 시작으로 행정안전부의 데이터센터 및 기업용 보안용 AI 판독시스템 공급을 진행하였으며, 현재는 불법복제품 판독 시스템, IT/생활가전/자동차 등에 대한 AI 판독 시스템을 개발하고 있어 2023년 중 상용화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
- 산업 전망 Polaris Market Research에 의하면 전 세계 X-RAY 보안 검색 시장은 2022년 32억 4,416만 달러에서 2032년 73억 2,138달러에 달하며 연평균 성장률 8.5%를 보일 것으로 전망됩니다. 전 세계적으로 테러 공격의 증가 등으로 인해 이를 탐지하고 예방하기 위한 보안 검색 시스템의 필요성이 증대되면서 시장 규모가 빠르게 확대되고 있습니다. 일반 산업, 공공기관 등에서도 보안검색 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으나, 2022년 기준 교통수단에서 발생하는 보안검색에 대한 수요는 이들을 합친 것보다 많은 것으로 집계되고 있습니다.
- 당사 경쟁력당사는 2019년부터 한국공항공사와의 협업을 통해 연구개발 및 사업화를 추진해왔으며, 당사의 Deep:SECURITY 제품은 2022년 조달혁신제품으로 지정되며 국내 보안 X-RAY 솔루션 중에서는 유일하게 KTL(한국산업기술시험원)을 통해 신뢰성 시험에서 95%의 정확도로 평가받았습니다. 선제적인 연구개발 및 사업화를 통해 당사는 X-RAY 보안 검색 시장 내에서 가장 큰 규모를 차지하고 있는 교통수단인 공항에 제품을 납품하여 시장을 선점할 수 있었으며, 한국공항공사와의 협업으로 20종의 국토부 고시 기내반입 금지 물품의 데이터를 취득하고 인공지능 학습을 진행하였습니다.
(2) Deep:FACTORY- 사업 개요Deep:FACTORY는 공장 자동화를 위해 설계된 딥러닝 기반의 AI 비전검사 솔루션입니다. 기존의 머신비전이 담당했던 단순 업무 뿐만 아니라 딥러닝 기술을 통해 복잡한 검사 작업의 자동화를 가능하게 했으며, 웨이퍼 및 비정형 물체의 양불 판정, 2차전지 및 섬유의 불량 검출, PCB 검사, 텍스처 불량 자동 검출 등 다양한 기능을 수행하고 있습니다.
- 산업 전망정밀한 검사에 대한 니즈가 있는 제조업에서는 딥러닝 기술 기반의 비전검사에 대한 많은 관심을 보이고 있습니다. 주로 제조 공정의 마지막 단계에 설치되는 머신비전은 산업용 카메라나 디지털 센서 등의 특수광학장치로 제품을 촬영해 이미지 데이터를 획득합니다. 이어 AI 소프트웨어가 획득한 이미지를 미리 설정해놓은 양품 이미지와 비교하여 불량 여부를 판단합니다. 따라서 광학장치가 얼마나 빠르고 정밀하게, 다양한 각도에서 이미지를 획득하는지, AI가 얼마나 정확하고 빠르게 불량여부를 판단하는지가 머신비전의 핵심 성능으로 볼 수 있습니다. 이에 딥러닝 비전검사는 복잡한 환경에서 비정형적인 결함 검출과 함께 복잡한 패턴을 정확히 인식할 수 있으며, 특히 인공지능을 접목한 비전검사의 경우 복잡한 프로그래밍을 필요로 하는 알고리즘 기반 머신비전 검사나 시간과 비용이 많이 소요되는 육안검사를 대체할 수 있는 획기적인 방안으로 제시되고 있습니다. 비용 절감, 생산성 향상 등을 목표로 하는 제조업에서 품질검사 분야를 중심으로 AI가 빠르게 도입되고 있으며, 최근 AI 기반의 비전검사 기술이 스마트팩토리의 핵심 구성 요소로 자리잡으면서 AI 비전검사 솔루션에 대한 시장의 수요는 더욱 증가할 것으로 전망됩니다. 글로벌 시장조사기관 Grand View Research에 따르면, 글로벌 머신비전 시장은 연평균 성장률 7.0%를 보이며 2021년 약 139억 달러에서 2025년 약 182억 달러에 달할 것으로 전망하였습니다. 또한, 또 다른 시장조사기관인 Markets and Markets에 의하면 대한민국의 머신비전 시장은 2019년 약 1조 680억원에서 2025년 약 1조 9,761억원으로 연평균 성장률 10.8%를 보이며 성장할 것으로 전망하였습니다.

[글로벌 머신비전 시장 전망]

글로벌 머신비전 시장 전망.jpg
글로벌 머신비전 시장 전망

출처:
Grand View Research

머신비전은 전자, 반도체, 자동차, 인쇄, 금속, 목재 펄프, 식음료품, 제약, 유리, 기계, 솔라 패널 등 전통적인 산업군에서 뿐만 아니라 지능형 교통시스템, 보안감시, 자율주행 자동차 등 혁신 산업군에서도 광범위하게 활용되고 있습니다. 특히 전기차와 반도체 산업에서 머신비전의 도입이 더욱 가속화될 것으로 예상되는데, 기존의 룰 기반의 품질 검사 시스템으로는 하루에도 수만 개씩 생산되는 부품, 제품들의 품질 검사를 높은 정확도로 수행하기 어렵기 때문입니다. 전기차의 경우 생산 과정에서 패스너(Fasteners), 트랜스미션(Transmissiosn), IVS-ASAi 등 정밀 가공 부품의 선, 각도, 직경 등 치수를 측정해야 하는데, 이 과정에서 불량 제품을 찾아내지 못할 경우 결함에 기인한 배터리 화재 등의 큰 사고가 발생할 수 있기 때문입니다.
- 당사 경쟁력당사는 의료 인공지능 분야에서 축적한 기술력을 바탕으로 인공지능 개발-배포-활용의 전 과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 보안 인공지능 분야까지 진출하였습니다. 따라서 다양한 도메인의 인공지능 이미지 판독 관련 경력을 지닌 연구개발인력을 보유하고 있으며, 의료와 보안 등에 걸친 노하우를 통해 더욱 정밀한 AI 비전검사 솔루션을 개발할 수 있을 것으로 예상됩니다.

상기한 바와 같이, 당사는 의료 AI 사업에 그치지 않고, 산업 AI 등 신규 사업에 진출하여 매출 다변화를 위한 노력을 기울이고 있습니다. 2021년 기준 Deep:SECURITY, Deep:FACTORY, 기타 부문에서 창출한 매출액은 약 94백만원으로 전체 매출액의 10.0% 수준에 불과하였으나, 2023년 반기 기준 해당 부문에서 창출한 매출액은 약 258백만원으로 전체 매출액의 70.7%를 차지하고 있습니다. 2023년 하반기에도 산업AI 등과 관련하여 추가적인 수주를 받아 매출을 증대시킬 계획을 갖고 있으며, 신규사업을 통해 당사 매출 및 수익성이 개선되는 효과가 있을 것으로 예상하고 있습니다.

[최근 3년간 주요 제품별 매출 현황]

(단위: 백만원, %)

구 분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

DEEP:AI
77
21.03%
1,412
44.4%
109
11.6%
251
24.1%

DEEP:PACS
2
0.53%
5
0.2%
41
4.3%
299
28.7%

DEEP:PHI
28
7.76%
275
8.6%
699
74.1%
446
42.9%

DEEP:SECURITY
32
8.73%
169
5.3%
0
0.0%
0
0.0%

DEEP:FACTORY
74
20.29%
8
0.3%
0
0.0%
0
0.0%

기타
152
41.66%
1,311
41.2%
94
10.0%
45
4.3%

합 계
365
100%
3,182
100.0%
944
100.0%
1,040
100.0%

신규사업
258
70.68%
1,489
46.8%
94
10.0%
45
4.3%

출처:
당사 제공

주1:
신규사업 항목에는 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY, 기타 부문을 포함하였습니다.

그러나 아직까지 신규사업을 통한 매출액이 장기간 안정적으로 창출되지는 않는 상황이며, 신규사업을 위해 연구개발인력 증가 등 영업비용의 상승으로 수익성이 악화될 수 있습니다. 또한, 당사는 금번 공모자금 약 30,375백만원 중 공용 장비 구입을 위한 약 833백만원을 제외하고는 모두 산업 AI 사업을 위한 자금으로 사용할 예정입니다. 그러나 당사의 계획과는 다르게 신규사업 내 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않아 투자금액의 회수가 원활히 이루어지지 않을 경우 당사의 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 인공지능 산업 전반의 성장세와 신규 사업 부문 내 예상 수주 금액 등을 고려할 시 신규 사업의 실적은 당분간 증가세를 보일 것으로 예상되나, 업황 악화, 당사 제품 및 서비스의 경쟁력 약화 등으로 인해 실적이 부진할 수 있어 신규사업을 지속적으로 모니터링 할 필요가 있을 것으로 판단됩니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

가. 신규상장 당시 추정 경영실적과 현재 실적간 괴리 위험
당사는 2021년 08월 17일 기술성장기업으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 상장 당시 당사는 시장 규모, 경쟁요소, 제도적측면, 기술 수준, 시장 침투력 등을 종합적으로 고려하여 증권신고서 상에 당사의 사업계획 및 추정 손익계산서 등을 제시하였습니다. 그러나 현재 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 '23년~'25년의 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다.
투자자께서는 당사의 '23년 사업계획 및 손익 역시 추정치와 높은 괴리를 보일 수 있음에 유의하시고 투자에 임하시기 바랍니다.

당사는 2021년 08월 17일 기술성장기업으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 상장 당시 당사는 시장 규모, 경쟁요소, 제도적측면, 기술 수준, 시장 침투력 등을 종합적으로 고려하여 증권신고서 상에 당사의 사업계획 및 추정 손익계산서 등을 제시하였습니다. 상장을 위한 증권신고서 상에 기재되어 있는 당사의 사업계획 및 추정 손익계산서 등을 세부적으로 살펴보면 다음과 같습니다.
(1) 신규상장 당시 제시한 사업계획 및 추정 경영실적당사는 Two-Track 사업모델의 활성화에 따라 연도별 인허가 제품이 지속적으로 증가하는 것을 가정하였습니다. 당사는 국내 식약처 인허가를 획득한 주요 제품을 대상으로 전문 컨설팅 업체 및 현지 업체를 통해 해외 인허가를 받는 것을 가정하였으며, 북미 FDA 및 유럽 CE에 연도별로 2개 제품의 인허가를 계획하였습니다. 당사가 상장 당시 증권신고서에 작성한 향후 5년간 인허가 계획, 제품별 인허가 예상시기, 비의료 분야로의 사업확장계획은 다음과 같습니다.

[상장 당시 제시한 Deep:AI 제품 개발 및 인허가 계획]

(단위: 개)

구 분

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

국내 인허가 제품

5

8

11

14

18

해외 인허가 제품

10

8

10

8

8

미국

2

2

2

2

2

유럽

2

2

2

2

2

동남아시아

6

4

6

4

4

합 계

15

16

21

22

26

출처:
당사 증권신고서(2021.08)

[상장 당시 제시한 Deep:AI 제품별 진행 상황 및 인허가 예상 시기]

개발 방식

솔루션

주요 기능

진행 상황

인허가 예상시기

파이프라인

방식

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

강직성 척추염 분석

개발 진행중

21년 4분기

(국내)

플랫폼

방식

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)

출처:
당사 증권신고서(2021.08)

[상장 당시 제시한 비의료분야로의 사업 확장 계획]

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/의료 외 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

출처:
당사 증권신고서(2021.08)

또한, 당사는 IPO 진행 당시 연구개발인력의 '20년 평균 급여, 명목임금상승률 및 운영계획에 근거하여 다음과 같이 연구개발인력 구성 계획을 수립하였습니다. 당사가 다수의 국책과제를 수행함에 따라 향후에도 정부보조금을 받는 방식의 연구개발이 지속되고, '23년부터는 플랫폼 개발 방식의 수요가 증가함에 따라 인공지능 연구 컨설팅 관련 인력이 증가할 것으로 예상하였습니다.

[상장 당시 제시한 연구개발인력 구성 계획]

(단위: 명)

구분

2021년(E)

2022년(E)

2023년(E)

2024년(E)

2025년(E)

연구개발인력

86

92

100

106

113

출처:
당사 증권신고서(2021.08)

상기한 사업계획을 바탕으로, 당사가 시장 규모 확대에 따른 시장 성장률, 예상 시장 점유율 등을 종합적으로 고려하여 다음과 같이 손익을 추정하였습니다. 당사가 예상한 턴어라운드 시점은 '24년이며, 매출액 약 201억원, 영업이익 약 72억원, 당기순이익 약 74억원을 시현할 것으로 예상하였습니다. 또한, '23년의 경우 매출액 약 103억원, 영업손실 약 4억원, 당기순손실 약 3억원을 기록할 것으로 예상하였습니다.

[상장 당시 제시한 추정 손익계산서]

(단위 : 백만원)

구분
2021연도 (E)
2022연도 (E)
2023연도 (E)
2024연도 (E)
2025연도 (E)

영업수익
1,866
4,918
10,347
20,098
31,299

영업비용
8,692
9,532
10,700
12,896
14,925

영업이익
(6,826)
(4,614)
(353)
7,202
16,374

영업외수익
183
134
124
219
409

영업외비용
1,462
33
37
39
42

법인세비용차감전순이익
(8,105)
(4,514)
(266)
7,382
16,741

법인세비용
-
-

-
-

당기순이익
(8,105)
(4,514)
(266)
7,382
16,741

출처:
당사 증권신고서(2021.08)

주1:
당사는 당기순손실 및 결손금 규모에 따라 법인세비용은 발생하지 않는 것으로 추정하였습니다.

(2) 실제 사업진행 현황 및 경영실적

당사가 예상한 진행 상황, 인허가 시기와 현재 진행 현황간 큰 괴리가 존재하는데, 그 주요 사유로는 식약처의 인허가 접수일 지연, 개발 계획 변경 등이 있습니다. 특히 플랫폼 방식의 경우 상장 당시 진행했던 모든 솔루션이 담당자 퇴사, 개발계획 변경, 기존 제품 업그레이드 방식 채택 등으로 인해 제품 개발이 중단된 상태입니다. 플랫폼 방식의 경우 인공지능, 클라우드플랫폼 및 의료분야에 걸쳐 기초지식을 보유하고 있는 개발 담당자가 필요한데, 해당 인력은 당사와 유사 사업을 진행하고 있는 모든 기업에서 선호하는 인력으로 사업에 적합한 인력을 단기간 내 채용하는 데 어려움이 존재합니다. 당사의 클라우드 인공지능 개발 담당자 2명이 퇴사함에 따라 해당 담당자가 진행중이던 플랫폼 방식 솔루션 제품 개발(DEEP:NEURO-AD-01, DEEP:LUNG-CV-01, DEEP:LUNG-SG-02)이 중단되었으며, 솔루션별 담당 개발인력 채용이 장기간 지연되면서 개발이 중단된 바 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 해당 업무를 담당할 신규 인력을 채용한 상태이며 업무 지원 담당자도 근시일 내로 충원하면서 해당 연구개발을 재개할 예정입니다. 플랫폼 방식의 경우 의료인이 직접 연구개발을 진행하고, 연구개발을 진행하는 프로젝트 중 사업화 가능성이 있는 경우에 한해 클라우드 및 의료분야에 걸쳐 지식 및 경력을 보유하고 있는 당사의 연구개발인력이 투입되어 제품 개발 및 인허가를 지원하는 방식입니다. 공시서류 제출 전일 기준으로 해당 업무의 기존 담당자 퇴사로 인해 진행하고 있던 제품 개발은 중단되었으나, 의료인의 연구개발은 지속적으로 진행 중에 있습니다. 또한, 제품 개발을 지원하는 당사 인력이 신규로 충원된 만큼 향후 사업성이 있는 것으로 판단되는 프로젝트에 한해 제품 개발도 계속해서 진행해나갈 예정입니다. 현재 단순 연구목적으로 변경된 DEEP:SKIN을 제외하고는 모두 향후 제품화하는 계획을 보유하고 있습니다. 당사가 '21년 IPO를 추진할 당시 수립하였던 DEEP:AI 제품별 개발 계획과 현재 진행 현황을 비교하면 다음과 같습니다.

[Deep:AI 제품별 진행 상황 및 인허가 현황]

개발 방식

솔루션

IPO 당시 진행 계획

공시서류 제출 전일 기준 현황

진행 상황

인허가 예상시기

진행 상황

인허가 시기

파이프라인

방식

DEEP:CHEST-XR-03

임상시험 진행중

21년 3분기

(국내)

허가완료

21년 4분기

(21.10.13)

DEEP:CHEST-XR-04

개발 진행 중

22년 4분기

(국내)

개발중단

(개발계획 변경)

-

DEEP:PATH-CRC-01

식약처 인허가

신청 준비중

22년 2분기

(국내)

임상적성능시험 준비중

-

DEEP:BONE-FR-01

개발 진행중

21년 3분기

(국내)

인증완료

21년 4분기

(21.12.14)

DEEP:AS-MS-01

개발 진행중

21년 4분기

(국내)

인증완료

22년 3분기(주1)

(22.08.31)

플랫폼

방식

DEEP:NEURO-AD-01

식약처 인허가

신청 준비중

21년 4분기

(국내)

제품 개발중단

(담당자 퇴사),관련 연구개발 진행 중

-

DEEP:LUNG-CV-01

식약처 인허가

신청 준비중

21년 4분기

(국내)

제품 개발중단

(담당자 퇴사),관련 연구개발 진행 중

-

DEEP:LUNG-SG-02

개발 진행중

21년 4분기

(국내)

제품 개발중단

(담당자 퇴사),관련 연구개발 진행 중

-

DEEP:SKIN-SC-01

개발 진행중

22년 2분기

(국내)

제품 개발중단

(단순 연구목적으로 변경)

-

DEEP:SPINE-CF-02

개발 진행중

22년 3분기

(국내)

제품 개발중단

(기존 제품 업그레이드),관련 연구개발 진행 중

-

출처:
당사 제공

주1:

IPO 시 제품명은 가칭, 현재 제품명: DS-AS-01(DEEP:SPINE)

개발중단된 플랫폼 방식 솔루션별 현재까지 투입된 연구개발비 현황과 향후 추진 계획은 다음과 같습니다. 2022년까지 플랫폼 방식의 솔루션 연구개발에 총 약 27억원의 연구개발비가 투입된 것으로 파악됩니다. 그러나 해당 솔루션이 모두 개발 중단되어 제품화에 성공하지 못하면서 연구개발비 회수가 어려워졌으며, 투입된 연구개발비는 판매비와관리비로 계상되어 당사의 영업손실 규모가 확대되고 수익성이 악화되는 데 영향을 끼쳤습니다.

[Deep:AI 제품별 진행 상황 및 인허가 현황]

(단위: 백만원)

솔루션명
투입 연구개발비
향후 추진 계획

DEEP:NEURO-AD-01
947
인공지능, 클라우드 플랫폼, 의료분야의 기초지식을 보유한 개발인력 부족으로 중단되었으며, 현재 해당 인력을 충원함에 따라 향후 개발 재개 예정임

DEEP:LUNG-CV-01
477
인공지능, 클라우드 플랫폼, 의료분야의 기초지식을 보유한 개발인력 부족으로 중단되었으며, 현재 해당 인력을 충원함에 따라 향후 개발 재개 예정임

DEEP:LUNG-SG-02
318
인공지능, 클라우드 플랫폼, 의료분야의 기초지식을 보유한 개발인력 부족으로 중단되었으며, 현재 해당 인력을 충원함에 따라 향후 개발 재개 예정임

DEEP:SKIN-SC-01
189
개발 담당 교수의 단독 소프트웨어 제품 개발 진행을 원하여 개발 중단

DEEP:SPINE-CF-02
720
DEEP:SPINE-CF-02 제품 연구개발 중단 후 기존 DEEP:SPINE의 제품 성능 업그레이드 진행중

출처:

당사 제공

한편 당사는 상기한 "비의료 분야로의 사업 확장 계획"에서 제시한대로 의료 인공지능 사업 안정화, 인공지능 교육 사업, 보안 인공지능 사업을 모두 추진하고 있습니다. 그러나 당시 제시하였던 "헬스케어 등 데이터 유통/서비스 제공"의 경우 해당 사업이 아니라 보안 AI 및 산업 AI 사업을 신규 사업으로 진행하면서 사업계획이 변경됨에 따라 더 이상 추진하지 않고 있습니다. 당사가 '21년 IPO 당시 작성한 연구개발인력 충원 계획과 현재 구성 현황을 비교하면 다음과 같습니다. 상장 당시에는 제품 및 서비스 사업화를 위한 연구개발인력(플랫폼개발실 소속)과 인공지능 연구인력(AI연구팀 소속)이 구분되어 당사의 매출 계획에 따라 각각 증가할 것을 예상하였으나, 당사의 매출이 당초 예상 대비 부진함에 따라 관련 인력 채용이 연기되고, 연구개발인력이 인공지능 연구 및 사업화를 병행함에 따라 IPO 당시 계획 대비 연구개발인력이 적은 상황을 보이고 있습니다.

[연구개발인력 구성 계획 및 현황 비교]

(단위: 명)

구분

2021년

2022년

2023년

2024년

2025년

IPO 당시 계획(E)

86

92

100

106

113

연구개발인력 구성 현황

82

86

96(주1)

-

-

출처:

당사 제공

주1:
2023년 연구개발인력 구성 현황의 경우 2023년 반기 기준으로 작성하였습니다.

당사가 상장 당시 제시한 추정 손익계산서와 실제 발생 손익을 비교하면 다음과 같습니다.

[추정 손익계산서와 실제 손익간 비교]

(단위: 백만원)

구분

2020년

2021년

2022년

실제 손익

추정치

실제 손익

추정치

실제 손익

영업수익

1,040

1,866

944

4,918

3,182

차이 금액

-

-922

-1,736

영업비용

6,049

8,692

8,595

9,532

9,340

영업이익

-5,009

-6,826

-7,652

-4,614

-6,159

차이 금액
-

-826

-1,545

영업외수익

41

183

97

134

950

영업외비용

8,632

1,462

1,299

33

125

당기순이익

-13,600

-8,105

-8,854

-4,514

-5,334

차이 금액
-
-749
-820

출처:
당사 제공

[제품 구분별 매출 추정치와 실제 발생 매출 비교]

(단위: 백만원)

구분

매출구분

2021년

2022년

추정치

실제 손익

추정치

실제 손익

의료 인공지능 솔루션 (DEEP:AI)

DEEP:SPINE

국내

480

20

855

613

해외

-

-

220

-

DEEP:CHEST

국내

243

31

421

493

해외

-

-

138

-

DEEP:DENTAL

국내

218

12

407

13

DEEP:ENDO

국내

-

-

289

-

DEEP:LUNG

국내

108

32

197

146

DEEP:NEURO

국내

51

13

88

147

DEEP:BREAST

국내

-

-

24

-

인공지능 PACS (DEEP:PACS)

국내

638

41

1,231

5

해외

-

-

706

-

인공지능 개발툴 (DEEP:PHI)

국내

104

699

186

275

해외

24

-

81

-

인공지능 마켓플레이스 (DEEP:STORE)

국내

-

-

48

-

해외

-

-

27

-

DEEP:SECURITY

국내

-

-

-

169

DEEP:FACTORY

국내

-

-

-

8

교육

국내

-

29

-

68

기타

국내

-

65

-

1,243

합 계

1,866

944

4,918

3,182

출처:
당사 제공

'21년의 경우 당사가 예상한 매출액 약 19억원 대비 약 9억원 적은 9억원을 기록하였으며, 영업손실은 예상치 대비 약 8억원 더 큰 약 77억원을 기록하였습니다. '21년의 경우 코로나19 등으로 인해 병원 현장에서 신규 AI 솔루션 제품에 대한 도입이 더뎌지면서 당사 예상 대비 DEEP:AI 및 DEEP:PACS 부문에서 매출이 적게 발생하였습니다. '22년의 경우 당사가 예상한 매출액 약 49억원 대비 약 17억원 적은 약 32억원을 기록하였으며, 영업손실은 예상치 대비 약 15억원 더 큰 약 62억원을 기록하였습니다. '22년부터는 당사가 IPO 당시에는 예상하지 못했던 신규 사업(DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY, AI 교육 등)에서 매출이 일부 발생하였으나, 코로나19의 장기화로 인해 주 고객사인 의료기관과의 영업미팅의 어려움, 보험급여 등재 등의 제도적 어려움 등으로 인해 DEEP:AI 및 DEEP:PACS 부문에서 당사 예상 대비 적은 매출이 발생하면서 예상치를 하회하였습니다. 특히 DEEP:DENTAL의 경우 상장 당시 매출 추정치와 현재 실적 간 차이가 큰 편에 속합니다. DEEP:DENTAL은 치아의 파노라마 X-ray 영상을 입력 영상으로 사용하여 인공지능 분석을 진행하는 솔루션입니다. 상장 당시 치아 파노라마 X-ray 검사는 치아 및 주변 조직의 전반적인 상태에 대해 판독할 때 활용되는 보편적인 검사인 만큼 빠르게 보급될 수 있을 것으로 판단하여 판독료 비중, 판독료 내 수익 비율, 예상 도입율 등을 고려하여 '21년 매출액 약 2억원, '22년 매출액 약 4억원으로 예상하였습니다. 그러나 다른 솔루션과 마찬가지로 의료기기의 가산수가 도입, 건강보험 정책 이행 등이 지연됨에 따라 당사 예상 대비 보급이 늦어지고 관련 매출의 창출도 부진한 상황입니다. 또한, 제품구분별 매출 추정치를 보면 상장 당시에는 제품별 해외매출이 일정 부분 발생할 것으로 예상하였으나, '21년 및 '22년 실적 상 해외매출은 발생하지 않았습니다. 당사는 '24년까지 FDA와 CE 인허가를 진행하고, 국내 인허가 만으로 진출이 가능한 동남아시아까지 진출하면서 해외매출이 발생할 것으로 예상하였습니다. 그러나 '22년까지 코로나19의 영향으로 해외 인허가 진행에 여러 제약사항이 발생함에 따라 해외 인허가 과정이 지연되어 해외 매출이 아직까지 창출되지 않고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준 동남아시아 현지 업체들과 채널 영업을 위한 파트너 계약 및 제품/서비스 교육을 진행 중에 있으며 2025년 중으로 해외 매출이 창출될 것을 예상하고 있습니다. 상기한 바와 같이, 당사는 상장 당시에 제시한 사업계획 및 추정 손익과 실제 경영성과 간 괴리를 보이고 있습니다. 이는 당사의 사업계획 중 일부가 지연되거나 중단되었음을 의미하며, 이로 인해 '23년~'25년의 실적 역시 당사의 계획 대비 부진할 가능성이 존재합니다. 투자자께서는 당사의 '23년 사업계획 및 손익 역시 추정치와 높은 괴리를 보일 수 있음에 유의하시고 투자에 임하시기 바랍니다.

나. 매출 및 수익성 관련 위험
당사의 최근 3개년 및 2023년 반기 매출은 증가하는 추세에 있으나, 제품별 매출 변동성이 큰 편
입니다. 또한, 연구개발에 따른 비용과 인건비가 지속적으로 발생하고 있어 영업손실 및 당기순손실이 지속
되고 있습니다. 당사는 상기 매출액 및 수익성 개선 방안을 통하여 흑자전환을 위하여 노력할 계획이나, 주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자규모가 축소되거나 AI 진단 솔루션의 보험수가가 적용되지 않는 등 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다
. 또한, 의료 인공지능 사업 및 신규사업인 교육, 보안, 산업 인공지능 사업에 있어서도 새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

당사는 최근 3개년 및 2023년 반기 기준 영업손실 및 당기순손실이 발생하고 있습니다. 이는 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴의 개발을 위해 관련 분야 우수 인재를 채용하여 왔으며, 최근에도 산업용 보안 인공지능 사업과 인공지능 교육 사업을 신규 사업으로 영위하기 시작하면서 연구개발비로 많은 비용이 투입되었기 때문입니다. 당사의 최근 3개년 및 2023년 반기 요약 손익계산서 수치는 다음과 같습니다.

[최근 3개년 및 2023년 반기 요약 손익계산서]

(단위 : 백만원)

구 분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

매출액
367
3,182
944
1,040

매출원가
157
1,632
691
518

매출총이익
210
1,549
253
522

판매비와관리비
3,907
7,708
7,904
5,531

영업이익(손실)
(3,697)
(6,159)
(7,652)
(5,009)

금융수익
158
837
37
38

금융원가
108
114
1,298
8,610

기타이익
2
113
60
3

기타손실
4
11
1
22

법인세비용차감전순이익(손실)
(3,650)
(5,334)
(8,854)
(13,600)

당기순이익(손실)
(3,650)
(5,334)
(8,854)
(13,600)

출처:
당사 정기보고서

(1) 성장성 분석당사의 매출액은 2020년 1,040백만원에서 2021년 944백만원으로 감소하였으나, 2022년 3,182백만원으로 증가하였으며, 2023년 반기까지도 367백만원(전년동기 310백만원)으로 증가한 상황입니다. 성장률을 기준으로 연도별 각각 전년 대비 2021년은 -9.2%, 2022년은 237.1%, 2023년 반기는 전년 동기 대비 18.2% 성장하였습니다. 당사의 최근 3개년 및 2023년 반기 제품별 매출액 수치는 다음과 같습니다.

[최근 3개년 및 2023년 반기 제품별 매출액 수치]

(단위 : 천원, %)

구분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

DEEP:AI
76,776
21.03%
1,412,487
44.4%
109,439
11.6%
250,722
24.1%

DEEP:PACS
1,930
0.53%
5,079
0.2%
41,002
4.3%
298,636
28.7%

DEEP:PHI
28,331
7.76%
274,978
8.6%
698,848
74.1%
445,712
42.9%

DEEP:SECURITY
31,888
8.73%
169,430
5.3%
-
0.0%
-
0.0%

DEEP:FACTORY
74,069
20.29%
8,154
0.3%
-
0.0%
-
0.0%

교육
113,570
31.11%
68,268
2.1%
29,000
3.1%
-
0.0%

기타
38,547
10.56%
1,243,153
39.1%
65,382
6.9%
44,875
4.3%

합 계
365,112
100.00%
3,181,549
100.0%
943,670
100.0%
1,039,945
100.0%

출처:
당사 제공

최근 3개년간 제품별 창출한 매출액과 투입된 연구개발비용 추이는 다음과 같습니다.

[최근 3개년 제품별 매출액 및 연구개발비 추이]

(단위 : 천원, %)

구분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

매출액
연구개발비
매출액
연구개발비
매출액
연구개발비
매출액
연구개발비

인건비
기타
계
인건비
기타
계
인건비
기타
계
인건비
기타
계

DEEP:AI
76,776
151,235
82,254
233,489
1,412,487
329,184
394,950
724,134
109,439
284,733
778,516
1,063,249
250,722
541,123
702,881
1,244,004

DEEP:PACS
1,930
37,809
20,563
58,372
5,079
82,296
98,738
181,034
41,002
71,183
194,629
265,812
298,636
135,281
175,720
311,001

DEEP:PHI
28,331
216,050
117,506
333,556
274,978
397,291
476,664
873,955
698,848
244,693
669,036
913,729
445,712
295,927
384,388
680,315

DEEP:SECURITY
31,888
85,407
46,452
131,859
169,430
148,275
177,897
326,172
-
177,958
486,573
664,531
-
295,927
384,388
680,315

DEEP:FACTORY
74,069
69,879
38,006
107,885
8,154
121,316
145,552
266,868
-
44,490
121,643
166,133
-
-
-
-

교육
113,570
60,764
33,049
93,813
68,268
99,323
119,166
218,489
29,000
11,122
30,411
41,533
-
-
-
-

기타
38,547
26,669
14,504
41,173
1,243,153
56,756
68,095
124,851
65,382
44,490
121,643
166,133
44,875
63,413
82,369
145,782

합 계
365,112
647,813
352,334
1,000,147
3,181,549
1,234,439
1,481,064
2,715,503
943,670
878,669
2,402,450
3,281,119
1,039,945
1,331,670
1,729,747
3,061,417

출처:
당사 제공

상기 표를 살펴보면, 2022년 중 Deep:AI 및 기타 제품을 제외하고는 모두 당해 투입된 연구개발비 수준을 하회하는 매출이 발생하고 있습니다. 아직까지 Deep:AI를 제외하고는 적자가 발생하고 있어 제품별 이익률 등을 분석하기 어려운 상황으로 판단됩니다. '23년 반기의 경우 Deep:AI에서도 연구개발비 수준에 못미치는 매출이 발생하였으나 이는 3, 4분기에 매출이 급증하는 계절성으로 인한 것으로, 연말 기준으로는 Deep:AI에서는 투입된 연구개발비를 회수할 수 있는 수준의 매출이 창출될 것으로 예상됩니다.

최근 3개년 및 2023년 반기 제품별로 매출액 성장 추이를 보았을 때, 당사가 직접 의료AI 파이프라인을 개발하여 판매하는 DEEP:AI의 경우 2020년 251백만원에서 2021년 109백만원으로 매출액이 감소하였으나, 2022년에는 정부의 AI바우처 지원사업 확대 및 AI진단 솔루션 공급 등에 의하여 1,412백만원으로 매출액이 증가하였고, 2023년 반기에는 77백만원의 매출액이 발생하였습니다. 당사의 주요 수익원인 DEEP:PHI의 경우 2020년 446백만원 수준이었으나, 건강보험심사평가원으로부터의 보건의료 영상진료 판독시스템 구축을 위한 용역매출 증가로 2021년 699백만원이 발생하였습니다. 그러나 2022년에는 정부의 AI바우처 지원사업 외에는 큰 규모의 수주가 이어지지 않으면서 275백만원의 매출액이 발생하게 되었으며, 2023년 반기 기준 28백만원의 매출액이 발생하였습니다. 당사가 신규 사업으로 진출한 AI교육사업의 매출액은 2021년 29백만원에서 2022년 68백만원, 2023년 반기 114백만원까지 빠르게 증가하고 있는 상황이며, 당사의 DEEP:PHI 프로그램을 활용한 AI교육에 대한 대학교 및 고등학교의 수요가 빠르게 확장되고 있어 이에 대한 매출이 증가할 것으로 기대되고 있습니다. 또 다른 사업분야인 DEEP:SECURITY 또한 2022년 169백만원의 매출액이 발생하였고, 2023년 반기 32백만원의 매출액이 발생하였으나, 한국공항공사, 경찰청, 정부청사 등 공공기관의 보안 관련 수요가 증가하면서 향후 매출이 더욱 증가할 것으로 기대되고 있습니다. DEEP:FACTORY의 경우도 2022년 8백만원의 매출액이 발생하였고, 2023년 반기는 74백만원의 매출액이 발생하였으나, 국내 대기업인 S사 및 L사의 계열사들로부터 수주가 증가하고 있어 매출액이 증가할 것으로 예상되고 있습니다. 전반적으로, 최근 3년 및 2023년 반기 매출액 추이를 보았을 때 제품별로 매출액의 변동성은 큰 상황입니다. 2022년 매출액이 전년대비 크게 증가하였고, 2023년 반기에도 전년동기 대비 매출액이 증가하였으나, 성장폭은 감소한 상황입니다. 한편, 당사의 매출은 라이선스 매출 및 개발용역 매출이 주로 연말에 반영되는 계절성을 보이고 있어 2023년 상반기 매출은 저조한 모습을 보일 것으로 예상하고 있습니다. 다만, 신규 사업인 AI교육, DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY 분야에서 매출이 본격화됨에 따라 기존의 성장추세를 이어나갈 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.(2) 수익성 분석당사는 최근 3년 및 2023년 반기까지 지속적으로 영업손실 및 당기순손실이 발생하고 있으며, 영업손실의 경우 2020년 5,009백만원에서 2021년 7,652백만원으로 확대된 이후 2022년 6,159백만원, 2023년 반기 3,697백만원(전년동기 4,292백만원)으로 적자폭은 감소하고 있습니다. 당기순손실의 경우도 2020년 13,600백만원에서 2021년 8,854백만원, 2022년 5,334백만원, 2023년 반기 3,650백만원(전년동기 3,658백만원)으로 적자 폭은 감소하였습니다. 그러나 당사 비용 중 가장 큰 부분을 차지하고 있는 인건비 및 연구개발비의 영향으로 매출액이 연간 약 10,000백만원 이상 발생해야 흑자전환할 수 있을 것으로 예상하고 있으며, 이 시점은 2024년 이후가 될 것으로 예상하고 있습니다. 당사의 최근 3개년 및 2023년 반기 주요 수익성 지표 및 판매비와 관리비의 세부 내역은 다음과 같습니다.

[최근 3개년 및 2023년 반기 주요 수익성 지표]

(단위 : 백만원, %)

구 분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

매출액
367
3,182
944
1,040

매출원가
157
1,632
691
518

매출총이익
210
1,549
253
522

판매비와관리비
3,907
7,708
7,904
5,531

영업이익(손실)
(3,697)
(6,159)
(7,652)
(5,009)

금융수익
158
837
37
38

금융원가
108
114
1,298
8,610

기타이익
2
113
60
3

기타손실
4
11
1
22

법인세비용차감전순이익(손실)
(3,650)
(5,334)
(8,854)
(13,600)

당기순이익(손실)
(3,650)
(5,334)
(8,854)
(13,600)

매출총이익률
57.17%
48.69%
26.78%
50.22%

영업이익율
-1008.08%
-193.57%
-810.83%
-481.64%

당기순이익율
-995.08%
-167.65%
-938.20%
-1,307.75%

출처:
당사 정기보고서

[최근 3개년 및 2023년 반기 판매비와관리비 사용내역]

(단위 : 백만원)

구 분
2023년 반기
2022년

2021년

2020년

급여
1,656
1,963
2,014
825

퇴직급여
177
481
263
117

복리후생비
317
557
413
407

여비교통비
57
76
100
41

세금과공과금
17
93
27
25

감가상각비
163
291
158
131

지급임차료
10
17
55
26

차량유지비
12
19
17
21

경상연구개발비
1,000
2,716
3,281
3,061

소모품비
33
52
24
24

지급수수료
264
518
643
565

광고선전비
41
198
59
4

대손상각비
-
10
-
-

건물관리비
37
65
44
38

무형자산상각비
21
39
34
20

주식보상비용
-
238
707
177

기타
102
377
65
49

합 계
3,907
7,708
7,904
5,531

출처:
당사 정기보고서

연도별 수익성 추이를 보았을 때, 2020년에는 522백만원의 매출총이익이 발생하였으며, 급여+퇴직급여+복리후생비(이하 '인건비') 1,349백만원, 연구개발비 3,061백만원 등 5,531백만원의 판매비와관리비의 발생으로 5,009백만원의 영업손실이 발생하였습니다. 또한 기발행한 전환상환우선주의 당기손익-공정가치측정금융부채평가손실 7,655백만원 발생 등에 의하여 13,600백만원의 당기순손실이 발생하였습니다. 2021년에는 매출액 감소로 253백만원의 매출액이 발생하였으며, 인건비 2,690백만원, 연구개발비 3,281백만원, 주식보상비용 707백만원 등 7,904백만원의 판매비와관리비가 발생하며 7,652백만원의 영업손실이 발생하였고, 기발행한 전환상환우선주의 당기손익-공정가치측정금융부채평가손실 794백만원 발생 등에 의하여 8,854백만원의 당기순손실이 발생하였습니다.

2022년에는 매출액 증가에 의하여 1,549백만원의 매출총이익이 발생하였으나, 인건비 3,001백만원, 경상연구개발비 2,716백만원 등으로 7,708백만원의 판매비와 관리비를 사용하면서 6,159백만원의 영업손실이 발생하였습니다. 또한, 기발행한 전환상환우선주의 당기손익-공정가치측정금융부채평가이익 568백만원, 이자수익 268백만원 등으로 5,334백만원의 당기순손실이 발생하였습니다. 2023년 반기에는 210백만원의 매출총이익이 발생하였으며, 인건비 2,150백만원, 연구개발비 1,000백만원 등 3,907백만원의 판매비와관리비 발생으로 3,697백만원의 영업손실이 발생하고 있는 상황이며, 영업외비용은 큰 변동사항이 없어 3,650백만원의 당기순손실이 발생하였습니다. (3) 향후 매출액 및 수익성 향상 개선 방안가) 의료 인공지능 사업 관련 매출 증가의료 인공지능 산업은 빠르게 성장추세에 있으며, 특히 국내 영상의학 전문의가 하루에 판독하는 영상건수는 1인당 224건에 육박하고, 환자가 몰리는 서울의 경우 1인당 400건을 넘어서는 경우도 많습니다. 이러한 요인으로 AI영상판독 솔루션에 대한 영상의학 전문의의 니즈는 빠르게 확산 중이며, DEEP:AI를 통해 판독시간을 크게 단축할 수 있습니다. 당사의 Two-Track 사업전략 중 하나인 DEEP:AI의 경우 식약처 인허가를 받은 총 17개의 제품을 보유하고 있으며, 뇌혈관질환, 폐질환, 척추질환, 흉부질환 등 주요 질환별 제품을 보유하고 있고 지속적인 제품개발을 진행하고 있어 총 보유 제품 수는 더욱 증가할 것으로 예상합니다. 당사의 인공지능 개발툴인 DEEP:PHI의 누적 사용자 수는 '20년 1분기말 46명의 의료진 중심에서 2022년 말 기준 의료진과 일반연구자를 포함하여 2,215명의 사용자수로 빠르게 증가하였고 그 중 의료진 비중은 약 30%에 해당합니다. 또한, 현재까지 DEEP:PHI를 통한 연구개발 건수는 15,000건에 달합니다. 특히, 기관 중에서도 연구소와 대학병원 중심으로 사용자가 크게 증가하고 있습니다. DEEP:PHI는 리소스 사용에 따라 크레딧이 차감되는 형식의 과금모델을 보유하고 있어, 사용자 증가에 따라 당사 매출도 함께 증가할 것으로 기대되고 있습니다.특히 당사의 '딥뉴로(DEEP:NEURO)'는 뇌혈관 MRA(자기공명혈관조영술) 영상을 분석해 뇌동맥류 검출·진단 보조하는데 사용하는 국내 첫 제품으로, 새로운 작용원리·사용목적 등이 적용되고 뇌동맥류 환자가 증가하는 추세에 따라 기술 혁신성과 시장 창출 가능성 등을 인정받아 식약처로부터 2023년 03월 혁신의료기기로 지정받았습니다. 혁신의료기기 지정에 따라 2023년 3분기 내 비급여대상 항목으로 의료현장에 진입할 수 있을 것으로 예상되고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준 한국보건의료연구원(NECA)에서 딥뉴로의 혁신의료기술 평가 심사를 받고 있으며, 해당 심사가 완료되는 즉시 한시적 비급여 코드가 발급되어 이르면 3분기 내로 관련 매출이 발생할 수 있을 것으로 예상됩니다. 나) 신규 사업(DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY) 관련 매출 증가당사는 의료 분야에서 축적한 기술력을 바탕으로 수익성 및 성장성을 개선시키기 위해 비의료 분야로도 신규사업을 추진하고 있습니다. 당사는 보안 AI 사업(DEEP:SECURITY)와 관련하여 한국공항공사와의 제휴를 통해 2020년부터 국내 5개 공항 보안검색대에 AI 자동 판독시스템을 공급하였으며, 해당 시스템은 기내반입 위해물품과 폭발물 등 반입금지 물품들을 AI가 자동으로 판독하는 시스템으로 행정안전부 데이터센터 및 기업용 보안용 AI 판독시스템 공급에도 성공하였습니다. 현재 추가로 한국공항공사, 국회사무처, 대기업 등 정부관련기관과 기업으로부터 보안 AI 관련하여 수주를 받았으며, 항만공사, 경찰청, 중견/대기업으로부터 금년 하반기 중 추가적인 수주를 받아 매출을 증대시킬 계획을 가지고 있습니다.또한, 당사의 딥러닝 기반 AI 비전검사 솔루션 제품인 DEEP:FACTORY의 경우에도 산업에서 웨이퍼 및 비정형 물체의 양불 판정, 이차전지 및 섬유의 불량 검출, PCB 검사, 텍스처 불량 자동 검출 등으로 제조업 수요가 늘어나고 있으며, S사, L사 등 대기업을 고객사로 수주를 받아 매출을 창출하고 있습니다. 특히, 2차전지 관련 시설투자가 증가함에 따라 장비 업체들에 당사 솔루션 제품을 납품하는 것을 논의 중에 있으며, 금년 내 추가적인 수주를 받아 매출 및 수익성을 개선시킬 계획입니다.

당사는 향후 의료분야와 비의료분야에서 각각 3:7의 비중으로 매출을 창출하는 것을 계획하고 있습니다. Deep:AI, Deep:PHI 등의 의료 인공지능 솔루션 외에 산업현장에 즉시 투입될 수 있는 산업 AI 및 보안 AI 솔루션 제품을 납품함으로써 당사 외형 확대에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상하고 있습니다. 그러나 '23년 반기 기준 신규사업에서 이익이 발생하지 않는 상황이며, 신규사업이 안정적인 궤도에 오르기까지 연구개발비용의 지속적인 투입 등으로 인해 영업비용이 증가하여 수익성이 오히려 악화될 수 있습니다. 또한, 당사는 금번 공모자금의 대부분을 신규사업 중 하나인 산업 AI 사업을 위한 자금으로 사용하며 신규사업에 대한 투자를 확대해나갈 예정입니다. 당사는 '23년 반기 말 기준 약 61억원의 현금및현금성자산을 보유하고 있으나, '22년 중 약 80억원 수준의 현금유출이 발생한 바 있는 만큼 현재 보유 자금만으로는 향후 2~3년간 산업AI 등의 신규사업 및 기존 의료 사업에 지속적인 연구개발 투자, 시설 투자를 충분히 진행하기 어려울 것으로 판단하였습니다. 따라서 신규사업 추진을 위해 필요한 시설자금 및 운영자금을 선제적으로 조달하여 투자하기로 결정하였습니다. 신규사업을 통해 매출이 확대되고 수익성이 개선될 것이라는 당사의 예상과는 다르게, 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않거나 수주가 부진할 경우 당사의 적극적인 투자에도 불구하고 수익성 및 성장성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다. 다) 정부과제 수행을 통한 사업 확장

정부는 포스트 코로나 시대를 대비하기 위해 마련한 한국판 뉴딜정책을 발표하면서, '디지털 뉴딜'과 '그린 뉴딜' 정책을 핵심 축으로 선정하였고, 2025년까지 약 45조원을 추가 투입하는 것을 목표로 하고 있어 앞으로도 정부의 적극적인 정책지원에 의하여 당사가 수행하는 정부과제도 증가할 것으로 예상하고 있습니다. 특히, 당사는 한국보건산업진흥원, 정보통신산업진흥원 등으로부터 소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법에 의거하여 공시서류 제출 전일 기준 총 16건의 정부 과제에 참여하고 있으며, 특히 AI실증랩 구축 고도화 사업과 AI솔루션 고도화 사업에서 매출이 발생할 것으로 예상하고 있습니다. 요약하면, 당사의 최근 3개년 및 2023년 반기 매출은 증가하는 추세에 있으나, 제품별 매출 변동성이 큰 편입니다. 또한, 연구개발에 따른 비용과 인건비가 지속적으로 발생하고 있어 영업손실 및 당기순손실이 지속되고 있습니다. 당사 매출이 하반기에 집중되어 있는 특성상 2023년 반기 매출액이 전년 동기 대비 18.21% 증가하기는 하였으나 약 367백만원에 불과한 상황으로, 하반기에 집중되어 있는 매출이 당사의 예상대로 발생하지 않을 경우 매출 및 수익성이 전년 대비 악화될 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사는 상기 매출액 및 수익성 개선 방안을 통하여 흑자전환을 위하여 노력할 계획이나, 주요 고객인 병원의 의료 인공지능 솔루션 및 인공지능 효율화 툴에 대한 투자규모가 축소되거나 AI 진단 솔루션의 보험수가가 적용되지 않는 등 의료 인공지능 발전이 당사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 의료 인공지능 사업 및 신규사업인 교육, 보안, 산업 인공지능 사업에 있어서도 새로운 경쟁업체의 출현 및 가격 경쟁 등으로 영업환경에 예상치 못한 변화가 발생할 경우 당사의 수익성에 추가적인 부정적 영향이 발생할 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

다. 재무안정성 관련 위험

당사의 2023년 반기말 개별 기준 부채비율은 82.50%이며, 차입금의존도는 7.50%로
동종업계의 2021년 부채비율 80.1%
과 유사하며, 차입금의존도는 동종업계의 20.5% 대비 비교우위를 보이고 있습니다. 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통한 유상증자가 성공적으로 진행될 경우 당사의 재무안정성 지표는 추가적으로 개선될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나
당사의 경우 최근 5년 이상 지속적인 당기순손실이 발생하고 있으며, 향후에도 사업이 흑자전환되지 않아 당기순손실이 지속될 경우 재무안정성이 악화될 가능성이 높습니다. 투자자께서는 당사의 부채상환능력 및 사업의 흑자전환 여부, 추가 차입금 발생 여부 등에 대하여 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

당사의 2023년 반기 개별 기준 부채규모는 5,211백만원이며, 부채비율은 82.50%, 차입금의존도는 7.50%입니다. 2020년 부채규모는 13,591백만원, 부채비율은 120.1%, 차입금의존도는 33.43%였으나, 2021년 08월 기업공개(IPO)를 통해 12,600백만원을 확보하고, 기발행한 전환상환우선주가 대부분 전환되면서 재무구조가 크게 개선되었습니다. 그러나 매출액이 증가하였음에도 인건비, 연구개발비 등이 많이 소요되고 있어 당기순손실 발생이 지속됨에 따라, 2022년에는 부채비율이 45.8%로 전년대비 악화되었습니다. 2023년 반기에는 2022년 대비 현금및현금성자산과 단기금융상품의 감소, 선수금 및 예수금의 기타유동부채 증가로 인해 부채비율이 82.50%로 악화되었습니다. 최근 3년 및 2023년 반기 당사의 재무안정성비율 추이는 다음과 같습니다.

[최근 3년 및 2023년 반기말 개별 기준 재무안정성 비율 추이]

(단위 : 백만원, %, 회)

과목
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

자산 총계
11,528
14,527
18,591
11,315

- 유동자산
9,015
11,754
16,439
10,314

- 비유동자산
2,513
2,774
2,152
1,001

부채 총계
5,211
4,561
4,843
13,591

- 유동부채
3,498
2,902
1,394
1,193

- 비유동부채
1,713
1,658
3,449
12,398

자본 총계
6,317
9,966
18,591
11,315

차입금 총계
865
925
1,046
3,783

- 단기차입금
384
353
-
-

- 유동리스부채
192
201
148
77

- 장기차입금
-
-
546
3,524

- 비유동리스부채
289
371
352
182

부채비율
82.50%
45.77%
26.05%
120.11%

차입금의존도
7.50%
6.37%
5.63%
33.43%

산업평균 부채비율
-
-
80.10%
72.11%

산업평균 차입금의존도
-
-
20.46%
19.77%

주 1) 부채비율 = 부채총계 / 자본총계주 2) 차입금의존도 = 차입금총계 / 자산총계

주 3) 산업평균 부채비율, 차입금의존도, 이사보상배율 : 한국은행 기업경영분석(2021년 기준)의 한국표준 산업분류상 J582(소프트웨어 개발 및 공급업) 비율

한편, 2023년 반기 기준 당사는 금융기관으로부터의 차입금은 없으나, 기발행한 6회차 전환상환우선주와 관련하여 주계약의 공정가치와 내재파생상품의 공정가치를 구분하여 각각 차입금 384백만원과 당기손익-공정가치측정금융부채 505백만원으로 계상하고 있습니다. 당사 부채 중 주요 부분을 차지하는 6회차 상환전환우선주 관련 내용은 다음과 같습니다.

[6회차 상환전환우선주 주요 조건]

구 분
내용

차입처
유한책임회사 티지나래 등

발행일
2020-09-10

발행주식수
740,628주

1주당 발행가액
12,694원

발행총액
9,401,161,518원

현재 잔액
599,918,440원

현재 잔액주식수
47,260주

전환권행사가액(주2)
12,694원

전환에 관한 사항
발행시~10년

상환에 관한 사항
발행일로부터 3년~10년

조기상환시 이율
8.00%

행사여부
2020-09-29, 2021-09-17, 2022-08-19 일부 전환(주1)

전환조건
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 조정2) 경영권변경을 수반하는 거래활동이 있는 경우, 1주당 거래대가의 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회 하는 경우, 전환가격을 거래단가 등의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정3) 상장시 공모가격을 30% 할인한 가격이 전환가격을 하회하는 경우, 전환가격을 공모가격의 할인가격으로 조정하고 그에 따라 전환비율을 조정4) 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 조정5) 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 경우2) 회사 또는 이해관계인이 본 계약을 위반한 경우3) 회사 또는 이해관계인이 거래종결 후 상법, 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 등의 법률을 위반하여 본 계약을 성실히 이행할 수 없는 경우4) 회사,이해관계인 또는 임직원이 상호 또는 제3자와의 분쟁 등으로 피투자기업의 사업추진이 불가능 할 경우5) 회사가 투자자에게 제출한 사업계획서상의 내용이 사실과 상이한 사항이 발견되어 사업계획 실현이 불가능하다고 투자자가 판단할 경우

발행 당시인수인
엠포드-하랑AI신기술투자조합1호 (7,301,301,200원),KB증권(999,993,930원),창조투자자문(499,971,578원),티지나래(299,972,792원),개인투자자 3인(299,922,018원)(상장 후 의무보유 1개월, 개인투자자 3인은 의무보유 1년)

주1)
전체 발행분 740,628주 중 78,780주는 2020년 9월 29일에, 575,200주는 2021년 9월 17일에, 39,388주는 2022년 8월 19일에 보통주로 전환되었으며, 그 외 47,260주는 2023년 3월 31일 기준 전환상환우선주로 보유하고 있습니다.

주2)
2020년 9월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주), 2021년 12월 7일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 실행됨에 따라, 전환권 행사가액이 기존의 25%로 감소하였으며, 발행 및 대상주식수가 기존의 4배로 증가하였습니다.

6회차 전환상환우선주 약 94억원 발행 당시 엠포드-하랑 AI신기술투자조합 1호, KB증권, 창조투자자문, 티지나래, 일반 개인투자자 3인이 인수하였으며, 인수인 모두 당사와 특수관계가 존재하지 않습니다. KB증권, 창조투자자문, 엠포드-하랑 AI신기술투자조합 1호의 경우 보유 중이던 전환상환우선주를 모두 보통주로 전환하여, 공시서류 제출 전일 기준 미전환 전환상환우선주가 존재하지 않습니다. 공시서류 제출 전일 기준 상기 6회차 전환상환우선주는 1개의 일반법인(유한책임회사 티지나래)과 3명의 개인주주(박OO, 오OO, 이OO)가 보유하고 있으며, 해당 주주는 당사의 성장가능성 등을 고려하여 현재까지 보통주 전환을 진행하지 않았습니다. 해당 주주는 근시일 내로 보통주 전환을 진행할 것으로 파악되나, 공시서류 제출 전일 기준 당사가 정확한 전환 시점은 예상할 수 없는 상황입니다. 6회차 전환상환우선주의 발행일부터 현재까지 상기 인수인의 전환 시점별 전환주식수 및 금액은 다음과 같습니다.

[6회차 전환상환우선주 전환 내역]

(단위: 주, 백만원)

주주명
발행 당시
2020-09-29
2021-09-17
2022-08-19
공시서류 제출전일

투자주식수
투자금액
전환주식수
잔여주식수
잔여금액
전환주식수
잔여주식수
잔여금액
전환주식수
잔여주식수
잔여금액
잔여주식수
잔여금액

유한회사 티지나래
5,908
300
-
11,816
300
-
11,816
300
-
23,632
300
23,632
300

박OO
1,969
100
-
3,938
100
-
3,938
100
-
7,876
100
7,876
100

오OO
1,969
100
-
3,938
100
-
3,938
100
-
7,876
100
7,876
100

이OO
1,969
100
-
3,938
100
-
3,938
100
-
7,876
100
7,876
100

창조투자자문
9,847
500
-
19,694
500
-
19,694
500
39,388
-
-
-
-

KB증권
19,695
1,000
39,390
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

엠포드-하랑AI신기술투자조합 1호
143,800
7,301
-
287,600
7,301
287,600
-
-
-
-
-
-
-

합 계
185,157
9,401
39,390
330,924
8,401
287,600
43,324
1,100
39,388
47,260
600
47,260
600

출처:
당사 제공

주1:
2020년 09월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주), 2021년 12월 07일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 진행됨에 따라 상기 인수인들이 보유하고 있는 미전환 전환상환우선주의 주식수가 변동되었습니다.

한편, 우발채무와 관련하여 2023년 반기말 현재 당사가 담보로 제공한 자산은 없으며, 대표이사인 최우식으로부터 이행하자 및 이행지급 보험으로 10백만원의 연대보증을 제공받고 있으며, 보증한도 및 보증잔액은 4,334백만원입니다.

[2023년 반기 말 기준 타인으로부터 제공받은 담보 및 보증 내역]

(단위 : 백만원)

제공자

보증한도
보증잔액
보증내용

서울보증보험
4,334
4,334
이행하자 및 이행지급 보험

출처:
당사 정기보고서

당사의 2023년 반기말 개별 기준 부채비율은 82.50%이며, 차입금의존도는 7.50%로 동종업계(J582. 소프트웨어 개발 및 공급업, 한국은행 2021년 기업경영분석)의 2021년 부채비율 80.1%과 유사하며, 차입금의존도는 동종업계의 20.5% 대비 비교우위를 보이고 있습니다. 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통한 유상증자가 성공적으로 진행될 경우 당사의 재무안정성 지표는 추가적으로 개선될 것으로 예상하고 있습니다. 그러나 당사의 경우 최근 5년 이상 지속적인 당기순손실이 발생하고 있으며, 향후에도 사업이 흑자전환되지 않아 당기순손실이 지속될 경우 재무안정성이 악화될 가능성이 높습니다. 투자자께서는 당사의 부채상환능력 및 사업의 흑자전환 여부, 추가 차입금 발생 여부 등에 대하여 유의하여 투자해 주시기 바랍니다.

라. 영업실적 및 투자지출 변동에 따른 현금흐름 악화 위험
당사는 최근 3년 및 2023년 반기까지 지속적으로 음(-)의 영업활동현금흐름
을 보이고 있으며, 지속적인 당기순손실 발생이 그 주요 원인입니다. 투자활동현금흐름의 경우 당사가 보유하고 있는 현금을 단기금융상품으로 운용하면서 지속적으로 변동하고 있는 상황이며, 재무활동현금흐름의 경우 2020년 전환상환우선주의 발행, 2021년 기업공개(IPO)에 의한 주식 발행 등으로 큰 자금이 유입된 이후 크게 변동하고 있지 않습니다.
이에 따라 2023년 반기말 당사가 보유하고 있는 현금 및 현금성자산은 6,144백만원입니다.당사는 현금흐름 및 유동성에 대하여 지속적으로 모니터링하면서 유동성 이슈가 발생하지 않도록 대응하고 있으나, 향후에도 지속적으로 당기순손실 발생에 의한 음(-)의 영업활동현금흐름이 발생할 경우 회사의 현금흐름에 문제가 발생할 소지가 있으며, 턴어라운드하지 못하여 추가 자금이 필요할 경우 차입금 증가 또는 자본시장을 통한 자금을 조달할 수도 있습니다
. 투자자께서는 회사의 현금흐름 및 유동성 관련 위험요인을 면밀히 검토하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

당사는 최근 3년 및 2023년 반기까지 지속적으로 음(-)의 영업활동현금흐름을 보이고 있으며, 지속적인 당기순손실 발생이 그 주요 원인입니다. 투자활동현금흐름의 경우 당사가 보유하고 있는 현금을 단기금융상품으로 운용하면서 지속적으로 변동하고 있는 상황이며, 재무활동현금흐름의 경우 2020년 전환상환우선주의 발행, 2021년 기업공개(IPO)에 의한 주식 발행 등으로 큰 자금이 유입된 이후 크게 변동하고 있지 않습니다. 이에 따라 2023년 반기말 당사가 보유하고 있는 현금 및 현금성자산은 6,144백만원입니다. 당사의 최근 3년 및 2023년 반기 당사의 요약 현금흐름표는 다음과 같습니다.

[최근 3년 및 2023년 반기 요약 현금흐름표]

(단위: 백만원)

구 분
2023년 반기
2022년
2021년
2020년

영업활동현금흐름

(2,820)
(3,707)
(4,612)
(3,496)

- 당기순이익
(3,650)
(5,334)
(8,854)
(13,600)

- 현금의 유출이 없는 비용등의 가산
537
1,247
4,092
10,151

- 영업활동으로인한자산ㆍ부채의변동
107
236
133
(67)

투자활동현금흐름

927
(4,046)
(1,227)
3,752

- 단기금융상품의 취득

(2,000)
(12,000)
-
(4,500)

- 단기금융상품의 처분

3,000
9,000
-
8,500

- 유형자산의 취득

(147)
(516)
(1,276)
(503)

- 정부보조금의 수취
51
165
202
448

재무활동현금흐름

(110)
(235)
12,128
8,853

- 정부보조금의 수취
9
43
26
35

- 정부보조금의 상환
(28)
(123)
-
-

- 주식의 발행
-
-
12,978
9,401

기초현금및현금성자산

8,147
16,136
9,846
737

기말현금및현금성자산

6,144
8,147
16,136
9,846

출처:
당사 정기보고서

2020년에는 13,600백만원의 대규모 당기순손실이 발생하였으나, 실제 현금 유출이 없었던 전환상환우선주 관련 공정가치측정금융부채평가손실 7,655백만원과 주식보상비용 954백만원, 이자비용 954백만원 등 조정 10,151백만원 등으로 -3,496백만원의 영업활동현금흐름이 발생하였습니다. 2020년 09월 당사는 투자자들을 대상으로 9,401백만원의 전환상환우선주를 발행하는 등 8,853백만원의 재무활동현금흐름이 이 있었으며, 유형자산 취득으로 503백만원을 사용하였으나 단기금융상품의 순처분으로 4,000백만원의 현금 유입으로 3,752백만원의 투자활동현금흐름이 나타났습니다. 이에 2020년말 당사가 보유한 현금 및 현금성자산은 9,846백만원이었습니다.2021년에는 8,854백만원의 당기순손실이 발생하였으나, 실제 현금 유출이 없었던 전환상환우선주 관련 공정가치측정금융부채평가손실 795백만원과 주식보상비용 1,941백만원, 이자비용 500백만원, 퇴직급여 492백만원 등 조정 4,092백만원 등으로 -4,612백만원의 영업활동현금흐름이 발생하였습니다. 당사는 2021년 08월 기업공개(IPO)를 완료하면서 공모를 통한 자금 12,978백만원이 유입되면서 12,128백만원의 재무활동현금흐름이 있었으며, 유형자산 취득 1,276백만원 등으로 -1,227백만원의 투자활동현금흐름이 있으면서 2021년 당사가 보유한 현금 및 현금성자산은 16,136백만원이 되었습니다. 2022년은 5,334백만원의 당기순손실이 발생하였으나, 실제 현금 유출이 없었던 주식보상비용 780백만원, 감가상각비 575백만원, 퇴직급여 552백만원 등 조정 1,247백만원 조정 등으로 - 3,707백만원 영업활동현금흐름이 발생하였습니다. 투자활동현금흐름의 경우 유형자산 취득 516백만원, 단기금융상품의 순취득 3,000백만원 등으로 -4,046백만원이 발생하였고, 재무활동현금흐름은 -235백만원이 발생하면서 2022년말 당사가 보유한 현금 및 현금성자산은 8,147백만원이 되었습니다. 2023년 반기까지도 3,650백만원의 당기순손실이 발생하였고, 실제 현금 유출이 없었던 감가상각비 306백만원, 퇴직급여 241백만원 등 조정 537백만원이 있었으나, 미지급금 감소 721백만원, 미지급비용 감소 134백만원, 선수금 증가 1,401백만원 등 영업활동으로 인한 자산부채의 변동 107백만원 등에 의하여 -2,820백만원의 영업활동현금흐름이 발생하였습니다. 투자활동현금흐름의 경우 단기금융상품 처분 3,000백만원, 단기금융상품 취득 -2,000백만원 등으로 927백만원이 발생하였으며, 재무활동현금흐름의 경우 -110백만원이 발생하면서 2023년 반기말 기준 당사가 보유하고 있는 현금 및 현금성자산은 6,144백만원입니다.

한편, 당사의 최근 3년 및 2023년 반기 유동비율은 2020년 864.5%에서 2021년 기업공개(IPO) 및 기발행 전환상환우선주의 전환 등으로 1,179.3%로 개선되었습니다. 그러나 2022년 중 기발행 전환상환우선주가 비유동부채에서 유동부채로 전환되고, 사업을 위한 현금자산의 사용 등으로 인해 405.0%로 크게 감소하였습니다. 2023년 반기에는 사업을 위한 현금자산을 사용하여 유동자산이 감소하였으며 선수금 및 예수금이 포함된 기타유동부채가 약 1,808백만원으로 증가하면서 유동부채가 3,498백만원으로 증가하였습니다. 특히 '23년 반기 기준 선수금이 1,679백만원으로 '22년 말 278백만원 대비 크게 증가하였는데, 제품 납품 후 인도율 기준으로 매출을 인식하는 산업 AI 관련 매출이 증가하면서 반기 말 기준으로 아직 매출로 인식하지 못한 금액이 선수금으로 계상되었기 때문입니다. 그 결과 유동비율이 257.69%로 전년 대비 147.34%p 감소하였습니다. 전년 대비 유동비율이 크게 감소하기는 하였으나, 동종업계(J582. 소프트웨어 개발 및 공급업)의 2021년 유동비율 178.6%와 비교해 보았을 때, 당사가 여전히 비교 우위에 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자가 납입완료될 경우 유동자산의 증가로 유동성 관련 지표가 더욱 개선될 수 있을 것으로 예상됩니다.

[최근 3년 및 2023년 반기 당사 유동성 관련 비율]

(단위 : 백만원, %)

구 분

2023년
반기

2022년
2021년
2020년
비 고

유동자산
9,015
11,754
16,439
10,314
-

유동부채
3,498
2,902
1,394
1,193
-

유동비율
257.69%
405.03%
1179.27%
864.54%
유동자산 / 유동부채

업종평균 유동비율
-
-
178.6%
167.9%
유동자산 / 유동부채

주1) 업종평균 유동비율 및 당좌비율 : 한국은행 기업경영분석(2021년 기준)의 한국표준 산업분류상 J582(소프트웨어 개발 및 공급업)의 유동비율

당사는 현금흐름 및 유동성에 대하여 지속적으로 모니터링하면서 유동성 이슈가 발생하지 않도록 대응하고 있으나, 향후에도 지속적으로 당기순손실 발생에 의한 음(-)의 영업활동현금흐름이 발생할 경우 회사의 현금흐름에 문제가 발생할 소지가 있으며, 턴어라운드하지 못하여 추가 자금이 필요할 경우 차입금 증가 또는 자본시장을 통한 자금을 조달할 수도 있습니다. 투자자께서는 회사의 현금흐름 및 유동성 관련 위험요인을 면밀히 검토하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

마. 최대주주 지분율 약화에 따른 경영권 변동 위험공시서류 제출 전일 기준
당사의 최대주주 및 특수관계인은 약 35.61%의 지분율을 확보하고 있으나, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모에 배정물량의 약 10% 내외 참여할 예정으로, 보유 지분율은 감소할 예정입니다. 당사 발행주식총수의 5% 이상 지분율을 보유한 주주는 최대주주 및 특수관계인 이외에 없고 소액주주들에게 지분율이 분산되어 있어
최대주주의 변경 등 가능성은 제한적일 것으로 판단하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 향후 적대적 M&A 및 외부의 경영권 취득 시도 등의 위험에 노출될 수 있으며, 최대주주 변경가능성 등에 의한 경영권의 안정성 저하 및 당사의 신뢰도 하락을 유발할 수 있는 등 당사의 장기적인 발전을 저해하는 요소로 작용할 수 있습니다. 또한, 주식매수선택권의 행사 등으로 인해 신주가 발행될 경우 당사 최대주주의 지분율은 더욱 약화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최대주주인 최우식은 당사 기명식 보통주 1,872,360주(지분율 19.99%)를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함시 3,334,776주(35.61%)를 보유하고 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 금번 유상증자에 따른 최대주주 등의 지분율 변동 시뮬레이션은 아래와 같습니다.

[최대주주 및 특수관계인 지분율 변동 시뮬레이션]

(단위 : 주, %)

성 명
관 계
현재 소유주식 수
유상증자배정 물량
유상증자참여 물량
유상증자 후(최대주주 및 특수관계인 약 10% 참여 가정)
유상증자 후(최대주주 및 특수관계인미참여 가정)

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최우식
최대주주
1,872,360
19.99%
299,916
29,991
1,902,351
17.51%
1,872,360
17.23%

김태규
임원
1,461,616
15.61%
234,123
23,412
1,485,028
13.67%
1,461,616
13.45%

장철희
특수관계인
800
0.0%
128
12
812
0.01%
800
0.01%

소 계
3,334,776
35.61%
534,167
53,415
3,388,191
31.19%
3,334,776
30.69%

기타주주
6,029,618
64.39%
965,833
1,446,585
7,476,203
68.81%
7,529,618
69.31%

합 계
9,364,394
100.00%
1,500,000
1,500,000
10,864,394
100.00%
10,864,394
100.00%

주1) 신주배정기준일 전 주식매수청구권 행사 등에 의하여 배정 물량 및 지분율이 변동될 수 있습니다.주2) 최대주주 최우식 및 특수관계인이 배정주식수의 10% 참여를 가정하였습니다.

금번 유상증자로 인해 발행될 신주의 수는 1,500,000주이며 이는 기존 발행주식 대비 16.02%수준으로, 당사의 구주주는 유상증자 참여시 1주당 0.1601812140의 비율로 신주를 배정받게 됩니다. 당사의 최대주주인 최우식 및 기타특수관계인은 배정물량 534,167주의 약 10% 내외 청약할 계획이며, 청약금액은 약 1,082백만원(예정발행가액 20,250원 기준)입니다. 청약자금 마련을 위하여 2023년 09월 21일부터 2023년 09월 27일(예정)까지 신주인수권증서를 매매할 수 있는 기간동안 배정물량의 나머지 약 90%를 기관투자자 등에 매각할 계획을 가지고 있으며, 매매대금은 청약시점까지 계좌에 보유 후 구주주 청약시 청약에 참여할 계획입니다. 만약 신주인수권증서 매매가 계획대로 되지 않을 경우 주식담보대출 등을 통해서 청약에 참여할 계획입니다. 청약 완료 시 당사의 최대주주인 최우식의 지분율은 17.51%로, 기타특수관계인 합산 지분율 31.19%로 하락할 것으로 예상됩니다. 또한, 최대주주 및 특수관계인이 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통하여 청약하여 배정받게 될 약 53,415주는 공모를 통해 발행되므로 보호예수가 되지 않습니다. 당사의 발행주식총수의 5% 이상 보유한 주주가 최대주주 최우식 및 특수관계인 김태규밖에 없기 때문에, 최대주주 및 특수관계인은 공시서류 제출 전일 현재 경영권 강화를 위한 추가적인 주식 취득을 고려하고 있지는 않은 상황이나, 향후에는 경영권 강화를 위하여 주식 취득을 진행할 수 있습니다.한편, 당사는 공시서류 제출 전일 기준 추가 주식 발행에 따른 최대주주의 지분 희석을 야기할 수 있는 미행사 주식매수선택권이 존재합니다. 당사는 설립 이후 두 차례에 걸쳐 임직원에게 주식매수선택권을 부여한 바 있습니다. 1차 주식매수선택권의 경우 모두 행사되었으며, 2차 주식매수선택권의 경우 공시서류 제출 전일 기준으로 총 420,000주가 남아 있습니다. 공시서류 제출 전일 기준, 당사의 임직원에게 부여한 미행사 주식매수선택권 현황은 다음과 같습니다.

[미행사 주식매수선택권 현황]

(단위: 주, 원)

부여받은자
관 계
부여일
부여방법
주식의종류
최초부여수량
총변동수량
미행사수량
행사기간
행사가격
의무보유여부
의무보유기간

행사
취소

정종채
퇴직자(주1)
2020.07.28
신주교부
보통주
92,000
-
-
92,000
22.07.28~27.07.28
7,000
X
-

○○○외 14명
직원
2020.07.28
신주교부
보통주
328,000
-
-
328,000
22.07.28~27.07.28
7,000
X
-

출처:
당사 정기보고서

주1:
정종채는 2023년 07월 28일자로 당사 임원에서 퇴임하였으나, 계약상 최초 부여일로부터 2년이 지난 시점(2022.07.28)부터는 퇴직 후에도 주식매수선택권의 행사가 가능합니다. 따라서 미행사 주식매수선택권 수량에는 변동사항 없습니다.

미행사 주식매수선택권의 행사가격은 7,000원이며, 미행사 수량은 총 420,000주입니다. 이는 당사 총발행주식수 9,364,394주의 4.49%에 해당하는 수준입니다. 2022년 07월 28일부터 해당 주식매수선택권이 행사 가능하기 때문에 향후 주식매수선택권 행사로 인한 신주 발행으로 지분 희석화 및 주가 하락 가능성을 배제할 수 없습니다. 특히 공시서류 제출 전일(2023년 08월 14일) 기준 당사 종가는 19,340원으로, 종가 대비 행사가격이 내가격(In the Money, ITM) 상태이므로, 향후 주식매수선택권이 행사될 가능성이 높을 것으로 판단됩니다. 해당 주식매수선택권 전량이 행사될 경우 당사 최대주주 지분율은 19.14%(유상증자 전), 16.86%(유상증자 후, 최대주주 배정분의 10% 청약 시)로 변동될 수 있습니다. 또한, 금번 유상증자의 신주배정기준일(2023년 09월 04일, 예정) 전에 주식매수선택권의 일부가 행사될 경우 구주주 배정비율이 변동될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

상기한 바와 같이 공시서류 제출 전일 기준 당사의 최대주주 및 특수관계인은 약 35.61%의 지분율을 확보하고 있으나, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모에 배정물량의 약 10% 내외 참여할 예정으로, 보유 지분율은 감소할 예정입니다. 당사 발행주식총수의 5% 이상 지분율을 보유한 주주는 최대주주 및 특수관계인 이외에 없고 소액주주들에게 지분율이 분산되어 있어 최대주주의 변경 등 가능성은 제한적일 것으로 판단하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 향후 적대적 M&A 및 외부의 경영권 취득 시도 등의 위험에 노출될 수 있으며, 최대주주 변경가능성 등에 의한 경영권의 안정성 저하 및 당사의 신뢰도 하락을 유발할 수 있는 등 당사의 장기적인 발전을 저해하는 요소로 작용할 수 있습니다. 또한, 주식매수선택권의 행사 등으로 인해 신주가 발행될 경우 당사 최대주주의 지분율은 더욱 약화될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 기술성장기업 특례 적용 기업 위험당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인
기술성장기업(기술 특례상장)으로서 2021년 06월 10일 상장예비심사 승인을 득하였습니다.공시서류 제출 전일 현재
당사는 기술특례상장기업으로 관리종목 요건에서 면제되어 있는 상황이나, 2024년부터는 자기자본 50% 초과(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 향후 3년간 2회 이상 발생하게 될 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있으며, 최근 사업연도말 현재 자본잠식률이 50% 이상이 되는 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있습니다. 당사는 2023년 반기말 기준 자본금 4,659백만원, 자본총계 6,317백만원으로 자본잠식 상태에 있지 않으나, 당기순손실이 향후에도 지속될 경우 자본잠식에 의한 관리종목 지정가능성을 배제할 수 없습니다. 다만, 당사 사업 특성상 계절성으로 연말에 매출이 급증함에 따라 2023년 당기순손실 폭은 감소할 것으로 예상되며, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통하여 자본이 확충될 경우 자본잠식의 가능성은 낮아질 것으로 예상하고 있습니다. 그럼에도 불구하고,
향
후 기술특례상장기업의 관리종목 관련 유예기간 이후에도 개발 일정 지연 및 매출 성장 정체로 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받아 A등급 이상을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술 특례상장)으로서 2021년 06월 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.

출처:
전자공시시스템

기술성장기업 상장특례 적용 기업의 경우, 코스닥시장 상장예비심사 청구 시 벤처기업의 외형요건 중 경영성과 요건 및 이익ㆍ매출액 요건이 적용되지 않습니다. 한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 청구하는 기업의 유형별로 주요 외형요건은다음과 같은 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, 일반 신규상장기업 대비 낮은 수준의 영업실적으로 2021년 08월 상장을 하였습니다.

당사는 기술성장특례 적용 기업으로서 매출액 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도인 2021년도를 포함한 연속하는 5개 사업연도(2025년까지), 법인세비용차감전계속사업손실세전이익 요건의 경우 신규상장일이 속하는 사업연도를 포함한 연속하는 3개 사업연도(2023년까지)에 대해서는 해당 요건을 적용받지 않고, 영업이익 요건은 유예기간 없이 적용이 면제됩니다. 코스닥시장 관리종목 지정 사유 및 퇴출 요건, 당사의 해당사항 검토결과는 다음과 같습니다.

[코스닥시장 관리종목 지정 사유 및 퇴출 요건 검토 결과]

구분
관리종목
상장적격성 실질심사
형식적 상장폐지

매출액 (별도)
요 건
최근 사업연도 30억원 미만(지주회사는 연결 기준)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 매출액 30억원 미달 사유 발생
-

기술성장기업(우량기업부 기업 제외) 및 이익미실현기업은 상장일 속한 사업연도 포함 5개 사업연도에 미적용

검토결과
2021년 매출액 : 9억원2022년 매출액 : 32억원
2021년 매출액 : 9억원2022년 매출액 : 32억원

해당여부
없음 (기술성장기업, 2026년도부터 적용)
없음

법인세비용차감전계속사업손실
요 건
자기자본 50% 초과(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상(& 최근 사업연도 법인세비용차감전계속사업손실 발생)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 50% 초과 & 10억원 이상의 법인세비용차감전계속사업손실 발생
-

기술성장기업(우량기업부 기업 제외) 상장일 속한 사업연도 포함 3개 사업연도 미적용, 이익미실현 기업 상장일 속한 사업연도 포함 5개 사업연도 미적용

검토결과
2021년 법인세비용차감전계속사업손실 : 88억원2022년 법인세비용차감전계속사업손실 : 53억원
2021년 법인세비용차감전계속사업손실 : 88억원2022년 법인세비용차감전계속사업손실 : 53억원

해당여부
없음 (기술성장기업, 2024년도부터 적용)
없음.

영업손실
요건
최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 영업손실 발생

기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

검토결과
2021년 영업손실 : 77억원2022년 영업손실 : 62억원
2021년 영업손실 : 77억원2022년 영업손실 : 62억원

해당여부
없음(기술성장기업, 영구 적용 면제)
없음.

자본잠식
요 건
최근 사업연도 말 자본잠식률 50% 이상
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자본잠식률 50% 이상 발생
최근 사업연도 전액 자본잠식

검토결과
2022년말 자본금 : 46억원2022년말 자기자본 : 100억원
2022년말 자본금 : 46억원2022년말 자기자본 : 100억원

해당여부
없음.
없음.

자기자본 미달
요 건
최근 사업연도 말 자기자본 10억원 미만
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 10억원 미만 발생

검토결과
2022년말 자기자본 : 100억원
2022년말 자기자본 : 100억원

해당여부
없음.
없음.

감사의견
요 건
-
-
최근 사업연도 감사의견 비적정(부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정)

검토결과
-
-
2022년 감사의견 : 적정

해당여부
-
-
없음.

시가총액
요 건
시가총액이 40억원 미만인 상태가 연속하여 30일 지속

관리종목 지정 후 90일 간 “연속 10일 & 누적 30일 이상 시가총액 40억원 이상”의 조건을 미충족

정기보고서 미제출
요 건
분기, 반기, 사업보고서를 법정제출기한 내 미제출

2년간 3회 이상 분기, 반기, 사업보고서를 법정제출기한 내 미제출

사업보고서 법정제출기한 후 10일 내 미제출

분기, 반기, 사업보고서 미제출로 관리종목 지정된 상태에서 분기, 반기, 사업보고서를 미제출

거래량
요 건
분기 월평균 거래량이 유동주식 수의 1%에 미달

2분기 연속

월간 거래량 1만주, 소액주주 300인 이상이 20% 이상 지분 보유 등은 적용 배제

지분분산
요 건
최근 사업연도 말 기준 소액주주 200인 미만 또는 소액주주의 지분이 20% 미만

2년 연속

300인 이상의 소액주주가 유동주식수의 10%이상으로서 100만주 이상 소유하는 경우 제외

불성실공시
요 건
-
1년 간 불성실공시 벌점 15점 이상

지배구조
요 건
사외이사/감사위원회 요건 미충족

2년 연속

회생절차/파산신청
요 건
회생절차 개시 신청 또는 파산신청
개시신청 기각, 결정 취소, 회생계획 불인가 등

재무관리 위반
요 건
변경·추가 상장이 유예된 기간 중에 증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정에 따른 재무관리 기준을 위반한 경우

기타 상장폐지 사유
요 건
모든 상장폐지 사유(형식 상장폐지 및 상장적격성 실질심사 대상 결정)가 발생한 경우 관리종목 지정

최종 부도 또는 은행거래정지

해산사유(피흡수합병, 파산선고)

정관 등에 주식양도 제한을 두는 경우

유가증권시장 상장의 경우

우회상장시 우회상장 관련 규정 위반 시(심사 종료 전 기업결합 완료 및 의무보유 위반 등)

출처:
당사 제공

상기 요건 검토 결과와 같이 공시서류 제출 전일 현재 당사는 기술특례상장기업으로 관리종목 요건에서 면제되어 있는 상황이나, 2024년부터는 자기자본 50% 초과(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 향후 3년간 2회 이상 발생하게 될 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있으며, 최근 사업연도말 현재 자본잠식률이 50% 이상이 되는 경우 관리종목으로 지정될 가능성이 있습니다. 당사는 2023년 반기말 기준 자본금 4,659백만원, 자본총계 6,317백만원으로 자본잠식 상태에 있지 않으나, 당기순손실이 향후에도 지속될 경우 자본잠식에 의한 관리종목 지정가능성을 배제할 수 없습니다. 다만, 당사 사업 특성상 계절성으로 연말에 매출이 급증함에 따라 2023년 당기순손실 폭은 감소할 것으로 예상되며, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모를 통하여 자본이 확충될 경우 자본잠식의 가능성은 낮아질 것으로 예상하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 향후 기술특례상장기업의 관리종목 관련 유예기간 이후에도 개발 일정 지연 및 매출 성장 정체로 가시적인 재무성과를 나타내지 못할 경우 관리종목으로 지정될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

사. 주가의 높은 변동성에 따른 시장조치 관련 위험당사는 코스닥시장 업무규정 제23조의2 및 동규정 시행세칙 제28조의3에 따라
2023년 02월 28일 단기과열종목으로 3거래일 단일가매매 지정예고를 받은 바 있습니다. 예고일부터 10거래일 이내 주가 상승률, 거래 회전율 및 주가 변동성과 관련하여 다음의 요건에 모두 해당하고, 해당일의 종가가 직전 거래일 종가 및 지정예고일 전일 종가 대비 상승한 경우에는 그 직후 매매거래일부터 단기과열종목에 지정됩니다. 향후
시장 상황에 따라 주가 변동폭이 확대될 경우 한국거래소 시장감시규정 및 그 시행세칙에 의거하여 투자주의종목 및 투자경고종목으로 지정될 수 있으며, 투자경고종목 지정 후 실제 매매거래정지 조치가 취해져 해당 종목의 환금성이 제한될 가능성도 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최근 1년 주가를 검토하였을 때, 2022년 09월부터 2023년 01월 초까지 5,000원~6,000원대 내외에서 큰 변동없이 횡보하였으나, 오픈에이아이(Open AI)가 2022년 12월 01일 대화 전문 인공지능 챗봇인 챗GPT를 공개하면서 AI에 대한 투자자들의 관심도가 급격하게 높아지기 시작하면서 주가가 급등하기 시작하였습니다. 2023년 02월 28일 14,000원까지 상승하였고, 그 이후 조정을 받으면서 2023년 05월 16일 종가 7,960원까지 하락하였습니다. 이후 다시 AI헬스케어 시장이 주목받기 시작하면서 2023년 06월 26일 14,640원까지 상승하였고, 공시서류 제출 전일(2023년 08월 14일) 당사의 종가는 19,340원으로, 최근 1년 기준으로 2023년 01월 03일 최저점인 5,370원 대비 3.60배 수준입니다.

[(주)딥노이드 보통주 주가 추이 차트(2022.07 ~ 2023.07)]

2022.07~2023.07 주가차트.jpg
2022.07~2023.07 주가차트

이에 따라 당사는 코스닥시장 업무규정 제23조의2 및 동규정 시행세칙 제28조의3에 따라 2023년 02월 28일 단기과열종목으로 3거래일 단일가매매 지정예고를 받은 바 있습니다. 예고일부터 10거래일 이내 주가 상승률, 거래 회전율 및 주가 변동성과 관련하여 다음의 요건에 모두 해당하고, 해당일의 종가가 직전 거래일 종가 및 지정예고일 전일 종가 대비 상승한 경우에는 그 직후 매매거래일부터 단기과열종목에 지정됩니다.

[단기과열종목 지정 요건]

구 분
내 용

① 주가상승률
당일 종가가 직전 40거래일 종가 평균의 130% 이상

② 거래회전율
당일을 포함한 최근 2거래일 일별 거래회전율 평균이 직전 40거래일 일별 거래회전율 평균의 600% 이상

③ 주가변동성
당일을 포함한 최근 2거래일 일별 주가변동성 평균이 직전 40거래일 일별 주가변동성 평균의 150% 이상

출처:
한국거래소 전자공시시스템

[코스닥시장 업무규정 시행세칙 발췌]

제28조의3(단기과열종목의 지정예고) ① 거래소는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 해당 종목이 단기과열종목으로 지정될 수 있다는 사실을 그 다음 매매거래일에 예고할 수 있다. <개정 2013.4.26, 2016.3.23, 2016.5.4, 2018.5.30, 2020.9.21>

1. 제28조의2제1항제1호부터 제4호까지의 종목 : 제3항 제1호부터 제3호까지의 어느 하나의 요건을 충족한 날로서 당일 종가가 직전 매매거래일의 종가보다 높은 날인 경우

2. 제28조의2제1항제5호의 종목 : 제3항 제1호부터 제3호까지의 요건을 모두 충족한 날로서 당일 종가가 직전 매매거래일의 종가보다 높은 날(이하 이 조에서 “기준일”이라 한다)의 다음 매매거래일부터 10매매거래일 이내에 제3항 제1호부터 제3호까지의 요건을 모두 재충족(재충족 여부를 판단하는 날의 종가가 직전 매매거래일의 종가 및 기준일의 종가보다 높은 경우에 한한다)하는 경우

3. 제28조의2제1항제6호의 종목 : 제3항제4호의 요건을 충족한 날의 다음 매매거래일부터 10매매거래일 이내에 제3항제4호의 요건을 재충족하는 경우

② 제1항에 불구하고 거래소는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 종목은 단기과열종목으로 지정될 수 있다는 사실을 예고하지 아니할 수 있다. <개정 2015.12.10>

1. 삭제<2015.12.10>

2. 그 밖에 단기과열종목으로 지정될 수 있다는 사실을 예고하는 것이 현저히 부적절한 종목

③ 거래소는 다음 각 호의 요건을 종목(주권 및 외국주식예탁증권에 한한다)별로 매일 산출한다. 이 경우 소수점 이하 넷째자리에서 반올림한다. <개정 2020.9.21>

1. 주가상승률당일 종가가 직전 40매매거래일 종가 평균의 100분의 130 이상일 것

2. 거래회전율당일을 포함한 최근 2일(종목의 매매거래일을 기준으로 한다) 일별 거래회전율(아래 산식으로 계산한다) 평균이 직전 40매매거래일 일별 거래회전율 평균의 100분의 600 이상일 것· 일별 거래회전율 = {당일 정규시장의 매매거래시간중 개별경쟁매매방법에 의하여 형성된 매매거래의 총거래대금 / (당일 종가 × 상장증권총수)}

3. 주가변동성당일을 포함한 최근 2일(종목의 매매거래일을 기준으로 한다) 일별 주가변동성(아래 산식으로 계산한다) 평균이 직전 40매매거래일 일별 주가변동성 평균의 100분의 150 이상일 것· 일별 주가변동성 = [{최고가격(당일 정규시장 매매거래시간중 개별경쟁매매방법에 의하여 형성된 가격을 말한다. 이하 이 항에서 같다) - 최저가격} / {(최고가격 + 최저가격) / 2}]

4. 괴리율당일 종가를 기준으로 종류주식의 가격과 해당 보통주식의 가격간 괴리율(아래 산식으로 계산한다)이 100분의 50을 초과할 것· 괴리율 = (종류주식가격 - 해당 보통주식가격) / 해당 보통주식가격(후략)

한편, 금번 증자로 인해 추가 발행되는 신주는 보호예수되지 않으므로 일시적인 물량출회에 따른 주가하락의 가능성 및 주가 변동성의 확대가 있을 가능성이 높습니다. 금번 유상증자에 따른 주권의 상장일은 2023년 11월 03일로 예정되어 있습니다. 금번 유상증자에 따른 모집예정주식 1,500,000주는 현재 발행주식총수 9,364,394주의 16.02%에 해당하는 물량으로, 일시에 추가 상장될 경우 주가가 하락할 가능성이 존재합니다. 또한 2023년 반기 당사의 영업손실은 3,697백만원, 당기순손실은 3,650백만원이며, 2022년 당사의 영업손실은 6,159백만원, 당기순손실 5,334백만원으로, PER에 의한 고평가 여부를 판단할 수 없는 상황이며, 이에 따른 주가하락 또는 주가 변동성은 확대될 수 있는 위험이 있습니다.향후 시장 상황에 따라 주가 변동폭이 확대될 경우 한국거래소 시장감시규정 및 그 시행세칙에 의거하여 투자주의종목 및 투자경고종목으로 지정될 수 있으며, 투자경고종목 지정 후 실제 매매거래정지 조치가 취해져 해당 종목의 환금성이 제한될 가능성도 존재합니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 내부회계관리제도 및 내부통제 관련 위험
당사는 코스닥 상장법인으로「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」(이하 '외감법')에 따라 신뢰할 수 있는 회계정보의 작성과 공시를 위해 내부회계관리규정 및 내부회계관리제도를 갖추고 있어야 합니다. 또한, 외부감사인은 당사의 내부회계관리제도 운영실태를 검토 및 감사를 진행하여야 하며, 해당 결과는 감사보고서에 표명하도록 되어 있습니다.당사는 내부통제를 위한 규정 및 조직을 구축하고 있으며, 우발상황 등이 발생하지 않도록 상시 모니터링을 통해 내부통제 강화를 위하여 상당한 노력을 기울이며 대비
하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시 각종 제재사항이 부과될 수 있습니다
. 투자자께서는 당사의 내부회계관리 운영실태를 충분히 확인하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

당사는 코스닥 상장법인으로「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」(이하 '외감법')에 따라 신뢰할 수 있는 회계정보의 작성과 공시를 위해 내부회계관리규정 및 내부회계관리제도를 갖추고 있어야 합니다. 또한, 외부감사인은 당사의 내부회계관리제도 운영실태를 검토 및 감사를 진행하여야 하며, 해당 결과는 감사보고서에 표명하도록 되어 있습니다. 최근 사업연도 기준 당사 외부감사인의 내부회계관리제도 검토 의견은 아래와 같습니다.

[최근 사업연도 기준 외부감사인의 내부회계관리제도 검토 의견]

사업연도
감사인
감사의견 및 검토의견
지적사항

2022년(제15기)
대주회계법인
경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도모범규준의 제 6장 '부칙'의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다.
-

2021년(제14기)
삼일회계법인
경영진의 내부회계관리제도 운영실태보고서에 대한 우리의 검토결과, 상기 경영진의 운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도모범규준의 제 6장 ‘부칙’의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다.
-

출처: 전자공시시스템

당사는 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률에 따라 내부회계관리제도의 설계 및 운영실태를 평가하고 있습니다. 내부회계관리제도의 설계 및 운영에 대한 책임은 대표이사 및 내부회계관리자를 포함한 회사의 경영진에 있으며, 대표이사 및 내부회계관리자는 회사의 내부회계관리제도가 신뢰할 수 있는 재무제표의 작성 및 공시를 위하여 재무제표의 왜곡을 초래할 수 있는 오류나 부정행위를 예방하고 적발할 수 있도록 효과적으로 설계 및 운영되고 있는지의 여부에 대하여 평가하고 감독하고 있으며 연 1회 규정에 따른 운영실태에 대한 보고를 수행하고 있습니다.

다만, 내부회계관리를 철저히 운영함에도 불구하고 회계처리 위반, 혹은 관련 임직원의 배임 및 횡령 등 발생으로 내부회계관리가 적절하게 운영되지 않을 경우 과태료 등의 법적 제재가 부과될 수 있습니다. 특히, 이사 등 내부회계관리제도 운영 관련자가 회계정보를 내부회계관리제도에 의하지 아니하고 위조, 변조, 훼손 또는 파기한 사실이 확인되는 경우, 5년 이하의 징역 또는 5천만원 이하의 벌금이 부과될 수 있습니다. 또한, 코스닥시장 상장규정에 따라 내부회계관리제도 비적정 시 투자주의환기종목에 지정될 수 있으며(「코스닥시장 상장규정」제52조), 2년 연속 내부회계관리제도 비적정 의견을 받는 경우 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 요건에 해당할 수 있습니다(「코스닥시장 상장규정」제56조).

당사는 내부통제를 위한 규정 및 조직을 구축하고 있으며, 우발상황 등이 발생하지 않도록 상시 모니터링을 통해 내부통제 강화를 위하여 상당한 노력을 기울이며 대비하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 내부회계관리조직이 적절하게 운영되지 않거나 혹은 외부감사인의 내부회계관리 운영실태를 감사한 결과 중요한 취약점이 발견될 시 각종 제재사항이 부과될 수 있습니다. 투자자께서는 당사의 내부회계관리 운영실태를 충분히 확인하시고 투자에 임해주시기 바랍니다.

3. 기타위험

가. 환금성 제약 및 원금 손실 위험
유상증자 청약에 참여하여 신주를 배정받을 경우, 신주가 상장되어 매매가 가능할 때까지 납입주금에 대한 유동성의 제약
이 있습니다. 또한, 신주가 코스닥 시장에 추가 상장될 때까지 당사의 주가가 유상증자로 발행되는 신주의 발행가액 수준으로 유지되지 않을 수 있으며, 당사의 내적인 요인 또는 시장전체의 환경 변화 등에 의해 주가가 급락할 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생
할 수 있습니다. 금번 유상증자를 통해 상장하는 신주에 대해서는 전량 보호예수되지 않으므로 상장 후 즉시 물량 출회가 가능하여 주가 하락에 따른 환금성 위험 및 주가희석화에 노출될 수 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥 시장 상장법인으로서 금번 유상증자로 발행되는 신주는 코스닥 시장에 상장되어 거래될 예정이므로 유동성과 관계된 심각한 환금성 위험은 존재하지 않습니다. 그러나 유상증자 청약에 참여하여 신주를 배정받을 경우, 신주가 상장되어 매매가 가능할 때까지 납입주금에 대한 유동성의 제약이 있습니다.또한, 신주가 코스닥 시장에 추가 상장될 때까지 당사의 주가가 유상증자로 발행되는 신주의 발행가액 수준으로 유지되지 않을 수 있으며, 당사의 내적인 요인 또는 시장전체의 환경 변화 등에 의해 주가가 급락할 경우, 투자원금에 대한 손실이 발생할 수 있습니다. 금번 유상증자를 통해 상장하는 신주에 대해서는 전량 보호예수되지 않으므로 상장 후 즉시 물량 출회가 가능하여 주가 하락에 따른 환금성 위험 및 주가희석화에 노출될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

나. 신주 상장에 따른 주가 하락 위험
금번 유상증자에 따른 모집가액은 '(舊)유가증권의 발행 및 공시등에 대한 규정' 제57조를 일부 준용하여 산출할 예정입니다. 그러나 주식 시장의 특성상 주가 변동성으로 인해, 신주 추가 상장 후 거래시점의 주가가 1주당 모집가액보다 낮아져, 투자자에게 금전적 손실을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다. 또한, 모집예정주식 1,500,000주가 향후 코스닥 시장에 추가 상장될 경우 유통주식수의 증가로 인한 주가 희석화 위험이 발생
할 수 있습니다. 대표주관사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 10.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때, 대표주관사의 실권주 매입단가는 일반청약자들보다 10.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성이 있습니다
. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

금번 유상증자로 인해 기발행주식수 9,364,394주의 16.02%에 해당하는 1,500,000주가 추가로 상장될 예정입니다.

[유상증자 상세 내역]

구 분
내 용

모집예정 주식 종류
기명식보통주

모집예정주식수
1,500,000주

현재 발행주식총수
9,364,394주

증자비율
16.02%

할인율
20%

금번 유상증자에 따른 모집가액은 '(舊)유가증권의 발행 및 공시등에 대한 규정' 제57조를 일부 준용하여 산출할 예정입니다. 그러나 주식 시장의 특성상 주가 변동성으로 인해, 신주 추가 상장 후 거래시점의 주가가 1주당 모집가액보다 낮아져, 투자자에게 금전적 손실을 끼칠 가능성을 배제할 수 없습니다.또한, 금번 증자로 인해 추가 발행되는 신주는 보호예수되지 않으므로 일시적인 물량출회에 따른 주가하락의 가능성이 있습니다. 금번 유상증자에 따른 모집예정주식 1,500,000주가 향후 코스닥 시장에 추가 상장될 경우 유통주식수의 증가로 인한 주가 희석화 위험이 발생할 수 있습니다. 금번 유상증자의 원활한 신주인수권증서 매매를 위해 당사는 5거래일간 신주인수권증서를 상장하여 신주인수권 증서를 통한 구주주 청약률을 제고할 예정입니다. 그러나 신주인수권증서의 원활한 매매 및 청약 참여를 위한 노력에도 불구하고 신주인수권증서를 통한 청약이 부진하여 대규모 실권이 발생할 경우, 투자심리에 악영향을 끼쳐 일반공모 청약에 부정적 영향을 끼칠 수도 있으며 향후 주가하락 가능성도 배제할 수 없습니다. 또한, 신주인수권증서를 매수하는 투자자는 할인율에 의해 발생하는 차익을 단기적으로 실현하기 위해 즉시 장내에서 매각할 가능성이 존재합니다. 한편, 금번 유상증자는 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행됨에 따라 일반공모를 거쳐 배정 후에도 미 청약된 잔여주식에 대하여는 대표주관회사가 자기계산으로 잔액인수하게 됩니다. 만약 금번 유상증자 청약에서 대량 실권이 발생하여 대표주관회사가 실권주를 인수하게 될 경우 주가에 어떠한 영향을 미칠지는 예상하기 어렵습니다. 다만, 대표주관회사가 당사 주식 인수 후 손익을 확정하기 위해 빠른 시일 내에 인수한 주식을 장내에서 매각하게 된다면 단기적으로 당사 주가에 악영향을 미칠 수 있으며, 대표주관회사가 인수한 주식을 일정 기간 보유하더라도 동 인수 물량이 잠재 매각 물량으로 존재하여 주가 상승에 부담으로 작용할 가능성이 존재합니다.대표주관사가 최종 실권주를 인수할 경우, 당사는 실권주 인수금액의 10.0%를 추가수수료로 지급하게 됩니다. 이를 고려할 때, 대표주관사의 실권주 매입단가는 일반청약자들보다 10.0% 낮은 것과 같은 결과가 초래되어 인수 물량을 단기간에 처분하게 될 소지가 높을 것으로 예상되며 일시적으로 대규모 물량이 출회하여 주가가 하락할 가능성이 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

다. 주가하락에 따른 발행금액 감소 위험일반공모 후 미청약분에 대해서는 그 전부를 대표주관사인 케이비증권(주)가 자기 계산으로 인수하므로 청약 미달에 따른 위험은 없으나, 주가 하락으로 발행가액이 크게 하락할 경우 회사가 계획했던 자금운용계획에 차질이 빚어질 수 있습니다.
투자자 께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

금번 유상증자의 확정발행가액은 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은 가액으로 결정됩니다. 다만 '자본시장과 금융투자업에 관한 법률' 제165조의6 및 '증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정' 제5-15조의2에 의거하여 1차 발행가액과 2차 발행가액 중 낮은가액이 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 40% 할인율을 적용하여 산정한 가격보다 낮은 경우 청약일전 과거 제3거래일부터 제5거래일까지의 가중산술평균주가에서 40% 할인율을 적용하여 산정한 가격을 확정발행가액으로 합니다. (단, 발행가액이 액면가보다 낮을 경우 액면가를 발행가액으로 합니다.)일반공모 후 미청약분에 대해서는 그 전부를 대표주관사인 케이비증권(주)가 자기 계산으로 인수하므로 청약 미달에 따른 위험은 없으나, 주가 하락으로 발행가액이 크게 하락할 경우 회사가 계획했던 자금운용계획에 차질이 빚어질 수 있습니다. 투자자 께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

라. 관리감독 기준 강화 위험
최근 상장기업에 대한 관리감독기준이 엄격해지고 있는 상황으로 관련 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다. 향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생
할 수 있으니 투자자들께서는 관련 규정을 충분히 검토하신 후 투자에 임해주시기 바랍니다.

당사는 공시서류 제출 전일 기준 코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요 요건에 해당하는 사항을 가지고 있지 않습니다. 다만,
향후 당사의 재무건전성이 악화되는 등의 사정 변경이 발생할 경우 상기의 [코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요요건]에 해당할 가능성을 배제할 수 없음에 유의하시기 바랍니다. 또한, 향후
감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

최근 상장기업에 대한 관리감독기준이 엄격해지고 있는 상황으로 관련 규정을 위반할 경우 주권매매정지, 관리종목지정, 상장폐지실질심사, 상장폐지 등의 조치가 취해질 수 있습니다.향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자들께서는 관련 규정을 충분히 검토하신 후 투자에 임해주시기 바랍니다.특히, "코스닥시장 상장규정 제28조(관리종목), 코스닥시장 상장규정 제38조(상장의 폐지) 및 코스닥시장 상장규정 제38조의2(실질심사위원회의 심사 등)"에 유의하시기 바랍니다. 자세한 금융관련 법규는 "국가법령정보센터(http://law.go.kr)", "금융감독원 금융법규서비스(http://fss.or.kr)", "KRX법규서비스(http://law.krx.co.kr)" 등을 참고하시기 바랍니다.

[코스닥시장 관리종목 지정 사유 및 퇴출 요건 검토 결과

구분
관리종목
상장적격성 실질심사
형식적 상장폐지

매출액 (별도)
요 건
최근 사업연도 30억원 미만(지주회사는 연결 기준)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 매출액 30억원 미달 사유 발생
-

기술성장기업(우량기업부 기업 제외) 및 이익미실현기업은 상장일 속한 사업연도 포함 5개 사업연도에 미적용

검토결과
2021년 매출액 : 9억원2022년 매출액 : 32억원
2021년 매출액 : 9억원2022년 매출액 : 32억원

해당여부
없음 (기술성장기업, 2026년도부터 적용)
없음

법인세비용차감전계속사업손실
요 건
자기자본 50% 초과(&10억원 이상)의 법인세비용차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상(& 최근 사업연도 법인세비용차감전계속사업손실 발생)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 50% 초과 & 10억원 이상의 법인세비용차감전계속사업손실 발생
-

기술성장기업(우량기업부 기업 제외) 상장일 속한 사업연도 포함 3개 사업연도 미적용, 이익미실현 기업 상장일 속한 사업연도 포함 5개 사업연도 미적용

검토결과
2021년 법인세비용차감전계속사업손실 : 88억원2022년 법인세비용차감전계속사업손실 : 53억원
2021년 법인세비용차감전계속사업손실 : 88억원2022년 법인세비용차감전계속사업손실 : 53억원

해당여부
없음 (기술성장기업, 2024년도부터 적용)
없음.

영업손실
요건
최근 4사업연도 영업손실(지주회사는 연결기준)
관리종목으로 지정된 다음 해에도 영업손실 발생

기술성장기업(기술성장기업부)은 미적용

검토결과
2021년 영업손실 : 77억원2022년 영업손실 62억원
2021년 영업손실 : 77억원2022년 영업손실 62억원

해당여부
없음(기술성장기업, 영구 적용 면제)
없음.

자본잠식
요 건
최근 사업연도 말 자본잠식률 50% 이상
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자본잠식률 50% 이상 발생
최근 사업연도 전액 자본잠식

검토결과
2022년말 자본금 : 46억원2022년말 자기자본 : 100억원
2022년말 자본금 : 46억원2022년말 자기자본 : 100억원

해당여부
없음.
없음.

자기자본 미달
요 건
최근 사업연도 말 자기자본 10억원 미만
관리종목으로 지정된 다음 해에도 자기자본 10억원 미만 발생

검토결과
2022년말 자기자본 : 100억원
2022년말 자기자본 : 100억원

해당여부
없음.
없음.

감사의견
요 건
-
-
최근 사업연도 감사의견 비적정(부적정ㆍ의견거절ㆍ범위제한 한정)

검토결과
-
-
2022년 감사의견 : 적정

해당여부
-
-
없음.

시가총액
요 건
시가총액이 40억원 미만인 상태가 연속하여 30일 지속

관리종목 지정 후 90일 간 “연속 10일 & 누적 30일 이상 시가총액 40억원 이상”의 조건을 미충족

정기보고서 미제출
요 건
분기, 반기, 사업보고서를 법정제출기한 내 미제출

2년간 3회 이상 분기, 반기, 사업보고서를 법정제출기한 내 미제출

사업보고서 법정제출기한 후 10일 내 미제출

분기, 반기, 사업보고서 미제출로 관리종목 지정된 상태에서 분기, 반기, 사업보고서를 미제출

거래량
요 건
분기 월평균 거래량이 유동주식 수의 1%에 미달

2분기 연속

월간 거래량 1만주, 소액주주 300인 이상이 20% 이상 지분 보유 등은 적용 배제

지분분산
요 건
최근 사업연도 말 기준 소액주주 200인 미만 또는 소액주주의 지분이 20% 미만

2년 연속

300인 이상의 소액주주가 유동주식수의 10%이상으로서 100만주 이상 소유하는 경우 제외

불성실공시
요 건
-
1년 간 불성실공시 벌점 15점 이상

지배구조
요 건
사외이사/감사위원회 요건 미충족

2년 연속

회생절차/파산신청
요 건
회생절차 개시 신청 또는 파산신청
개시신청 기각, 결정 취소, 회생계획 불인가 등

재무관리 위반
요 건
변경·추가 상장이 유예된 기간 중에 증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정에 따른 재무관리 기준을 위반한 경우

기타 상장폐지 사유
요 건
모든 상장폐지 사유(형식 상장폐지 및 상장적격성 실질심사 대상 결정)가 발생한 경우 관리종목 지정

최종 부도 또는 은행거래정지

해산사유(피흡수합병, 파산선고)

정관 등에 주식양도 제한을 두는 경우

유가증권시장 상장의 경우

우회상장시 우회상장 관련 규정 위반 시(심사 종료 전 기업결합 완료 및 의무보유 위반 등)

당사는 공시서류 제출 전일 기준 상기 코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요 요건에 해당하는 사항을 가지고 있지 않습니다. 다만, 향후 당사의 재무건전성이 악화되는 등의 사정 변경이 발생할 경우 상기의 [코스닥시장 관리종목 지정 및 상장폐지 주요요건]에 해당할 가능성을 배제할 수 없음에 유의하시기 바랍니다. 또한, 향후 감독기관으로부터 당사가 현재 파악하지 못한 제재가 부과될 경우 주가하락 및 유동성(환금성)제약 등으로 인해 투자금에 막대한 손실이 발생할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

마. 일정 변경 관련 위험본 공시서류는 공시심사과정에서 일부 내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제120조 제3항에 의거하여 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 투자자에게 귀속됩니다.

「자본시장과 금융투자업에관한 법률」제120조(신고의 효력발생시기 등)

① 제119조제1항 및 제2항에 따른 증권의 신고(이하 "증권신고"라 한다)는 그 증권신고서가 금융위원회에 제출되어 수리된 날부터 증권의 종류 또는 거래의 특성 등을 고려하여 총리령으로 정하는 기간이 경과한 날에 그 효력이 발생한다.② 금융위원회는 증권신고서의 형식을 제대로 갖추지 아니한 경우 또는 그 증권신고서 중 중요사항에 관하여 거짓의 기재 또는 표시가 있거나 중요사항이 기재 또는 표시되지 아니한 경우를 제외하고는 그 수리를 거부하여서는 아니 된다.③ 제1항의 효력의 발생은 그 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 정부에서 그 증권의 가치를 보증 또는 승인하는 효력을 가지지 아니한다.④ 증권의 발행인은 증권신고를 철회하고자 하는 경우에는 그 증권신고서에 기재된 증권의 취득 또는 매수의 청약일 전일까지 철회신고서를 금융위원회에 제출하여야 한다

본 공시서류는 공시심사과정에서 일부 내용이 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요 내용이 변경될 경우에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 집단 소송 제기 위험당사가 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 소송의 사유가 발생할 경우, 예상하지 못한 시점에서 집단소송의 당사자가 될 수 있습니다. 이 경우, 동 소송에 대응하는데 상당한 시일이 소요될 뿐만 아니라 금전적인 비용을 지출하여 경영활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사가 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 잘못된 정보를 제공하거나 부실감사 등으로 인해 주주에게 손해가 발생할 경우, 일부 주주들로부터 집단 소송이 제기되어 경영활동에 중대한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제125조에 따르면, 증권신고서와 투자설명서에 기재한 사항 중 중요한 내용들이 거짓 기재되어 있거나 해당 정보가 누락되어 손해가 발생한 경우에는 당사와 대표주관회사 등 관련 당사자들이 이러한 손해를 배상할 책임이 있습니다.

「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제125조 (거짓의 기재 등으로 인한 배상책임)

① 증권신고서(정정신고서 및 첨부서류를 포함한다. 이하 이 조에서 같다)와 투자설명서(예비투자설명서 및 간이투자설명서를 포함한다. 이하 이 조에서 같다) 중 중요사항에 관하여 거짓의 기재 또는 표시가 있거나 중요사항이 기재 또는 표시되지 아니함으로써 증권의 취득자가 손해를 입은 경우에는 다음 각호의 자는 그 손해에 관하여 배상의 책임을 진다. 다만, 배상의 책임을 질 자가 상당한 주의를 하였음에도 불구하고 이를 알 수 없었음을 증명하거나 그 증권의 취득자가 취득의 청약을 할 때 그 사실을 안 경우에는 배상의 책임을 지지 아니한다. <개정 2009.2.3, 2013.5.28>1. 그 증권신고서의 신고인과 신고 당시의 발행인의 이사(이사가 없는 경우 이제 준하는 자를 말하며, 법인의 설립 전에 신고된 경우에는 그 발기인을 말한다)2. [상법] 제401조의2제1항 각 호의 어느 하나에 해당하는 자로서 그 증권신고서의 작성을 지시하거나 집행한 자3. 그 증권신고서의 기재사항 또는 그 첨부서류가 진실 또는 정확하다고 증명하여 서명한 공인회계사·감정인 또는 신용평가를 전문으로 하는자 등(그 소속단체를 포함한다) 대통령령으로 정하는 자4. 그 증권신고서의 기재사항 또는 그 첨부서류에 자기의 평가·분석·확인 의견이 기재되는 것에 대하여 동의하고 그 기재내용을 확인한 자5. 그 증권의 인수인 또는 주선인(인수인 또는 주선인이 2인 이상인 경우에는 대통령령으로 정하는 자를 말한다)6. 그 투자설명서를 작성하거나 교부한 자7. 매출의 방법에 의한 경우 매출신고 당시의 매출인(후략)

한편, 「증권관련 집단소송법」제12조 (소송허가 요건)에 따르면, 50명 이상의 개인이 발행주식총수의 1만분의 1 이상을 보유할 경우 한 명 이상의 대표 당사자가 상기 50인 이상의 당사자들을 대리하여 회사가 발행한 증권의 거래과정에서 발생한 피해에 대하여 소송을 제기할 수 있습니다. 증권신고서 및 투자설명서에서 기재된 잘못된 내용, 잘못된 사업보고서의 공시, 내부자거래에 의한 손해배상청구 및 회계부정으로 인한 손해배상 청구 등이 주요한 소송사유에 포함됩니다.

「증권관련 집단소송법」 제12조 (소송허가 요건)

① 증권관련집단소송 사건은 다음 각 호의 요건을 갖추어야 한다.1. 구성원이 50인 이상이고, 청구의 원인이 된 행위 당시를 기준으로 그 구성원이 보유하고 있는 증권의 합계가 피고 회사의 발행 증권 총수의 1만분의 1 이상일 것2. 제3조제1항 각 호의 손해배상청구로서 법률상 또는 사실상의 중요한 쟁점이 모든 구성원에게 공통될 것3. 증권관련집단소송이 총원의 권리 실현이나 이익 보호에 적합하고 효율적인 수단일 것4. 제9조에 따른 소송허가신청서의 기재사항 및 첨부서류에 흠이 없을 것② 증권관련집단소송의 소가 제기된 후 제1항제1호의 요건을 충족하지 못하게 된 경우에도 제소의 효력에는 영향이 없다.

당사가 금번 유상증자를 진행하는 과정에서 상기한 소송의 사유가 발생할 경우, 예상하지 못한 시점에서 집단소송의 당사자가 될 수 있습니다. 이 경우, 동 소송에 대응하는데 상당한 시일이 소요될 뿐만 아니라 금전적인 비용을 지출하여 경영활동에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

사. 분석정보의 한계 및 투자판단 관련 위험본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 기재사항은 청약일 이전에 변경될 수 있습니다. 본 주식을 청약하고자 하는 투자자께서는 투자결정을 하기 전에 본 증권신고서의 상기 투자위험요소 뿐만 아니라 다른 부분 또한 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다
. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없습니다. 따라서 투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 다양한 방면에서 신중한 검토를 병행하여 독자적으로 판단할 필요가 있습니다.

본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 이 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 기재사항은 청약일 이전에 변경될 수 있습니다. 본 주식을 청약하고자 하는 투자자께서는 투자결정을 하기 전에 본 증권신고서의 상기 투자위험요소 뿐만 아니라 다른 부분 또한 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수 없습니다. 따라서 투자자께서는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안 되며, 다양한 방면에서 신중한 검토를 병행하여 독자적으로 판단할 필요가 있습니다.당사는 상기한 투자위험요소 외에도 불안정한 경제상황 등에 의하여 직·간접적으로 영향을 받을 수 있습니다. 당사의 재무제표는 당사의 재무상태에 영향을 미칠 수 있는 경제상황에 대한 경영자의 현재까지의 평가를 반영하고 있으나, 실제 결과는 현재시점에서의 평가와는 상당히 다를 수 있는 점을 유의하시기 바랍니다.만일 상기 투자위험요소가 실제로 발생할 경우, 당사의 사업환경과 재무상태, 기타 운영결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이에 따른 주가 하락으로 투자자께서는 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 주식의 투자금액의 일부 또는 전부를 잃을 수 있습니다. 또한 금번 공모를 위한 분석 중에는 예측정보가 포함되어 있습니다. 그러나 예측정보에 대한 실제 결과는 대내외적으로 여러가지 요소들의 영향에 따라 최초에 예측했던 것과 다를 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

아. 경영환경 변화 등에 따른 위험
당사의 주가는 국내외 주식시장 환경 변화와 같은 외부적 요인에 영향을 받아 변동할 가능성이 존재하며, 당사의 외부적인 경영환경 변화에 따라 당사 실적이 악화될 가능성이 높아질 경우 당사의 주가에 부정적인 영향
을 미칠 수 있습니다.만일 상기 투자위험요소에 기재한 내용 중 부정적인 요소가 현실화될 경우 당사 및 종속회사의 사업, 재무상태, 기타 운영결과에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액에 손실이 발생할 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

당사의 주가는 국내외 주식시장 환경 변화와 같은 외부적 요인에 영향을 받아 변동할 가능성이 존재하며, 당사의 외부적인 경영환경 변화에 따라 당사 실적이 악화될 가능성이 높아질 경우 당사의 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.본 건 공모 주식을 청약하고자 하는 투자자들은 투자결정을 하기 전에 본 증권신고서의 다른 기재 부분 뿐만 아니라 상기 투자위험요소를 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 하며, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수는 없으므로, 투자자는 상기 투자위험요소 및 본 신고서에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 자신의 독자적인 판단에 의해서 투자하셔야 합니다.만일 상기 투자위험요소에 기재한 내용 중 부정적인 요소가 현실화될 경우 당사 및 종속회사의 사업, 재무상태, 기타 운영결과에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액에 손실이 발생할 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

자. 차입공매도 유상증자 참여 제한 관련 위험
주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우 증자참여를 허용하고 있습니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4). 이와 관련 유상증자 참여가 제한되는 공매도 시점과 증자참여가 허용되는 예외사유를 행령에서 정하도록 위임하고 있습니다. 시행령에 따르면, 유상증자 계획이 공시된 다음 날부터, 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날(발행가격 산정 기산일)까지 공매도 한 경우 증자참여가 제한됩니다.

주권상장법인이 유상증자 계획을 공시한 이후 해당 기업의 주식을 공매도 한 자는 증자참여를 제한하되, 예외적인 경우 증자참여를 허용하고 있습니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조의4). 이와 관련 유상증자 참여가 제한되는 공매도 시점과 증자참여가 허용되는 예외사유를 행령에서 정하도록 위임하고 있습니다. 시행령에 따르면, 유상증자 계획이 공시된 다음 날부터, 발행가격 산정을 위한 대상 거래기간의 마지막날(발행가격 산정 기산일)까지 공매도 한 경우 증자참여가 제한됩니다. (「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제208조의4 제1항)

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

2023년 07월 24일
2023년 10월 06일

다만, 다음의 경우 공매도를 통해 발행가격에 부당한 영향을 미쳤다고 보지 않아 증자참여가 허용됩니다(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제208조의4 제2항).(ⅰ) 마지막 공매도 이후 발행가격 산정 기산일까지 공매도 주문 수량 이상을 증권시장 정규거래시간에 매수(체결일 기준)(ⅱ) 금융위원회가 정하는 기준을 충족한 독립된 거래단위를 운영하는 법인 내에서 공매도를 하지 않은 거래단위가 증자참여(ⅲ) 시장조성 또는 유동성공급을 위한 거래과정에서 공매도상기 공매도제도 개선 관련 자본시장법 시행령 개정안에 따라, 당사의 주식을 해당 기간 동안 공매도하는 투자자께서는 금번 유상증자 참여가 제한될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 해당 법령과 관련된 자세한 금융관련 법규는 "국가법령정보센터(http://law.go.kr)", "금융감독원 금융법규서비스(http://fss.or.kr)", "KRX법규서비스(http://law.krx.co.kr)" 등을 참고하시기 바랍니다.

차. 유상증자 철회 관련 위험유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생할 경우 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다. 유상증자 납입전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락으로 인한 주가하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생
할 수 있습니다. 또한, 당사의 자금사용 계획에 따른 자금 조달이 이루어지지 않기 때문에 당사는 단기간 유동성 위험에 직면할 수 있으며, 장기적으로는 당사의 성장을 위해 수립한 경영계획에 차질
이 생길 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

금번 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자는 대표주관회사의 잔액인수 방식으로 진행됩니다. 유상증자 진행 중에 모집 절차의 진행에 중대한 영향을 미칠만한 사유가 발생할 경우 당사 혹은 대표주관회사의 판단으로 유상증자가 철회될 수 있습니다.유상증자 납입전에 철회될 경우 청약으로 인한 손실은 발생하지 않으나, 철회시점에 따라 권리락으로 인한 주가하락, 신주인수권증서 매매로 인한 손실 등이 발생할 수 있습니다. 또한, 당사의 자금사용 계획에 따른 자금 조달이 이루어지지 않기 때문에 당사는 단기간 유동성 위험에 직면할 수 있으며, 장기적으로는 당사의 성장을 위해 수립한 경영계획에 차질이 생길 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

카. 기타 투자자 유의사항본 건 유상증자를 통해 취득한 당사의 주식 가치는 하락할 수 있으며, 본 공시서류에서 제시된 투자위험요소 및 기타 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 투자자 여러분의 독자적인 판단에 의해야 함을 다시 한 번 유의하시기 바랍니다.

(1) 금번 유상증자 실시로 당사의 주식가치가 향후 하락할 수 있습니다.(2)「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제120조 제3항에 의거하여 본 증권신고서의 효력의 발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권에 대한 투자는 전적으로 투자자에게 귀속됩니다.(3) 본 공시서류의 공시심사 과정에서 기재사항은 청약일 이전에 변경될 수 있고, 일부 내용은 정정될 수 있으며, 투자판단과 밀접하게 연관된 주요내용이 변경될 시에는 본 신고서상의 일정에 차질을 가져올 수 있습니다. 또한, 관계기관과의 업무진행 과정에서 일정이 변경될 수도 있습니다.(4) 본 건 공모주식을 청약하고자 하는 투자자들은 투자결정을 하기 전에 본 증권신고서의 다른 기재 부분 뿐만 아니라 상기 투자위험요소를 주의 깊게 검토한 후 이를 고려하여 최종적인 투자판단을 해야 합니다. 다만, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 상기 투자위험요소에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 당사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수는 없으므로, 투자자는 상기 투자위험요소에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 자신의 독자적인 판단에 의해야 합니다.(5) 당사는 상기한 투자위험요소 외에도 전반적으로 불안정한 경제상황 등에 의하여 직접적으로 또는 간접적으로 영향을 받을 수 있습니다. 당사의 재무제표는 당사의 재무상태에 영향을 미칠 수 있는 경제상황에 대한 경영자의 현재까지의 평가를 반영하고 있으나, 그 실제 결과는 현재시점에서의 평가와는 상당히 다를 수 있는 만큼, 투자자께서는 이 점을 유의하여 투자에 임하시기 바랍니다.(6) 만일 상기 투자위험요소가 실제로 발생하는 경우 당사의 사업, 재무상태, 기타 운영결과에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있으며, 이에 따라 투자자가 금번 공모 과정에서 취득하게 되는 당사 주식의 시장가격이 하락하여 투자금액의 일부 또는 전부를 잃게 될 수도 있습니다.(7) 본건 공모를 위한 분석 중에는 예측정보가 포함되어 있습니다. 그러나 예측정보에 대한 실제 결과는 대내외적으로 여러가지 요소들의 영향에 따라 애초에 예측했던 것과 다를 수 있습니다.(8) 금융감독원 전자공시 홈페이지(http://dart.fss.or.kr)에는 당사의 사업보고서(분기 및 반기보고서 포함) 및 감사보고서 등 기타 정기공시사항과 수시공시사항 등이 전자공시되어 있으니 투자의사를 결정하시는 데 참조하시기 바랍니다.본 건 유상증자를 통해 취득한 당사의 주식 가치는 하락할 수 있으며, 본 공시서류에서 제시된 투자위험요소 및 기타 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 투자자 여러분의 독자적인 판단에 의해야 함을 다시 한 번 유의하시기 바랍니다.

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

본 장은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제119조 및 제125조, 금융감독원의 '금융투자회사의 기업실사 모범규준'을 참조하여 작성된 대표주관회사인 케이비증권(주)의 내부규정에 따라 본 건 공모 지분증권 인수인이 당해 공모 지분증권에 대한 의견을 기재하고 있는 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 케이비증권(주)이며, 발행회사인 (주)딥노이드는 "동사"로 기재하였습니다. 본 장에 기재된 분석의견 중에는 예측정보가 포함되어 있습니다. 그러나 예측정보에 대한 실제 결과는 여러가지 요소들의 영향에 따라 예측했던 것과 다를 수 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

1. 분석기관

구 분
회 사 명
고 유 번 호

대표주관회사
케이비증권(주)
00164876

2. 분석의 개요대표주관회사인 케이비증권(주)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.대표주관회사는 인수 또는 모집ㆍ매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한 '금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준'(이하 "모범규준"이라 한다)의 내용을 내부 규정에 반영하여 2012년 02월 01일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.본 장에 기재된 분석의견은 대표주관회사인 케이비증권(주)가 기업실사과정을 통해 발행회사인 (주)딥노이드로부터 제공받은 정보 및 자료에 기초한 합리적, 주관적 판단일 뿐이므로, 이로 인해 대표주관회사가 투자자에게 본 건 주주배정후 실권주 일반공모 유상증자의 투자여부에 관한 경영 및 재무상의 조언 또는 자문을 제공하는 것은 아닙니다.또한 본 평가의견에 기재된 내용 중에는 예측정보가 포함되어 있으며, 예측정보에 대한 실제 결과는 여러 가지 요소들의 영향에 따라 최초 예측치와는 다른 결과를 가져올 수 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

「금융투자회사의 기업실사 모범규준」제3조(적용범위 등)① 이 규준은 법 제119조제3항의 규정에 의한 증권신고서 및 법 제122조의 규정에 의한 정정신고서를 제출하는 경우에 적용하며, 영업의 실체가 있는 발행회사가 제출하는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상으로 하고 자산유동화증권 등은 적용대상에서 제외된다.② 이 규준은 주관회사가 업무수행 중 참고해야 할 기본적인 지침으로 발행회사의 재무 및 영업 현황, 사업 환경, 투자위험, 인수 형태 등을 감안하여 강화하거나 완화하는 등 탄력적으로 운용할 수 있다.③ 기업공개의 경우 기업공개 실사절차의 특성을 감안하여 이 규준의 내용중 한국거래소의 상장심사지침 등에서 의무사항으로 규정하고 있는 내용과 중복되는 부분에 대해서는 이를 생략하거나 완화할 수 있다.④ 채무증권의 경우 i)보증유무, 상환조건(만기, 옵션유무), 특약 등 해당 사채의 특성, ii)법 제119조제2항에서 규정하고 있는 일괄신고서에 의한 발행인지 여부, iii)발행회사가 시행령 제121조제6항의 요건을 충족하고 있는지 여부, iv)해당 사채권에 대한 신용평가등급(외부 및 내부) 등을 감안하여 합리적인 기준에 따라 이 규준을 완화할 수 있다.⑤ 제2항 내지 제4항에 따라 이 규준을 생략하거나 강화 또는 완화하는 경우에는 이사회나 리스크관리위원회(이하 ‘리스크관리위원회 등’)의 의사결정을 거쳐야 한다.

분석의견의 상세한 내용은 동 증권신고서에 첨부되어 있는 기업실사 부분을 참고하시기 바랍니다.

3. 기업실사 일정 및 주요내용

일자
기업 실사 내용

2023년 06월 22일
가) 발행회사 방문- 유상증자 의사 및 자금조달 관련 논의- 유상증자 필요성 검토 및 주요일정 협의나) 회사 기본사항 점검- 경영진 면담(자금사용목적 등)- 사업내용 청취 및 주요제품 열람

2023년 06월 23일~ 07월 05일
가) 발행회사방문- 실사 요청자료 송부- 본사 방문나) 회사 일반사항 관련 검토- 정관검토 및 이사회 등 상법 절차 확인- 경영진 평판 리스크 검토- 회사의 사업 및 영업구조 관련 면담

2023년 07월 06일~ 07월 12일
가) 회사 기본사항 검토- 정관 등 기본자료 수령- 대략적인 자금 사용 목적 등에 관한 청취- 발행 방식 및 조건 등에 관한 협의- 금융당국으로부터 제재조치 여부 확인- 근로기준법 위반행위, 소송진행 여부 확인나) 산업에 관한 사항 검토- 산업에 대한 이해- 산업 경쟁상황, 시장규모, 성장주기 등 확인- 법률 및 정부규제에 관한 사항 검토- 시장 내 중대한 환경, 제도 변화요인 검토다) 회사 지배구조에 관한 사항 검토- 경영진의 변동내역 및 근무경력 검토- 종속회사에 관한 사항 검토- 최대주주의 지분율 및 경영권 안정성 검토- 사내규정 및 내부통제시스템 확인- 공시시스템 검토 및 담당자 면담

2023년 07월 13일 ~ 07월 17일
가) 영업에 관한 사항 검토- 제품별 매출 현황, 부문별 수익성추이 확인- 주요 공급처, 매입처에 관한 사항- 향후 투자계획에 관한 사항- 향후 수익성 개선 계획에 관한 사항나) 재무에 관한 사항 검토- 매출채권, 재고자산 현황 및 연령분석- 기타채권 현황 및 회수 내역 분석- 수익성/성장성/안정성 지표 분석- 차입금 만기구조 분석- 현금흐름 구조, 유동성 분석- 향후 유동성 개선 계획에 관한 사항- 주식연계채권 내역 확인- 환위험 관리 현황 분석다) 기타 사항 검토- 발행시장 상황 검토- 자금 조달금액, 공모가액의 적정성 검토- 이사회의사록, 인수계약서 등 주요 서류 확인- 최대주주 및 특수관계인 등 청약 여부 체크

2023년 07월 18일~ 07월 21일
- 실사보고서 작성- 증권신고서 작성 가이드 및 추가자료 작성

2023년 08월 04일
- (정정) 실사보고서 작성- (정정) 증권신고서 작성 가이드 및 추가자료 작성

2023년 08월 16일
- (정정) 실사보고서 작성- (정정) 증권신고서 작성 가이드 및 추가자료 작성

4. 실사참여자[대표주관회사]

소속기관
부서
성명
직책
실사업무분장
참여기간
주요경력

케이비증권(주)
SME금융부
이경재
이사
증자업무 총괄
2023년 06월 22일 ~ 2023년 08월 16일
기업금융업무 등 23년

케이비증권(주)
SME금융부
엄태호
과장
기업실사 책임
2023년 06월 22일 ~ 2023년 08월 16일
기업금융업무 등 8년

케이비증권(주)
SME금융부
남규미
주임
기업실사 실무
2023년 06월 22일 ~ 2023년 08월 16일
기업금융업무 등 3년

[발행회사]

소속
부서
성명
직급
담당업무

(주)딥노이드
경영기획팀
손동국
본부장
증자업무 총괄

(주)딥노이드
경영기획팀
김명훈
대리
증자업무 실무

5. 기업실사 세부 항목 및 점검 결과- 동 증권신고서에 첨부되어 있는 기업실사 보고서를 참조해 주시기 바랍니다.
6. 종합 의견가. 대표주관회사인 케이비증권(주)는 (주)딥노이드가 2023년 07월 21일, 2023년 08월 04일 이사회에서 결의한 기명식 보통주 1,500,000주에 대한 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 발행을 결정하고 이에 잔액인수 함에 있어 다음과 같이 의견을 제시합니다.

긍정적 요인
▶ 글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면, 글로벌 의료 인공지능 시장은 2021년 약 110억 달러에서 연평균 성장률 37%를 보이며 2030년에는 약 1,880억 달러(약 240조원)에 달할 것으로 전망됩니다. 이와 같은 성장은 더 크고 복잡해지는 데이터 세트, 컴퓨팅 성능 향상 및 하드웨어 비용 감소, 산업 간 협업 증가 등에서 기인하며, 특히 아시아 지역에서 환자 증가와 함께 헬스케어 및 IT 인프라 투자가 늘어가며 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.▶ 국내에서도 인공지능 등 신기술이 의료에 도입되어 질병을 진단, 예측하거나 환자에게 적합한 맞춤 치료법을 제공하려는 노력들이 증가하면서, 이러한 변화를 반영하고자 정부에서도 '의료기기 규제혁신 및 산업육성방안', '혁신적 의료기술의 요양급여 여부 평가 가이드라인' 등을 제시하는 등 적극적인 정책적 지원을 제공하고 있습니다.▶ 동사가 속한 의료 인공지능 시장의 경우 연구개발에 소요되는 많은 시간과 비용, 개발 역량, 인적 네트워크 등이 진입장벽으로 작용하고 있으며, 이로 인해 상대적으로 단기간 내 진입하기 어려운 산업에 속합니다.▶ 동사는 별도의 연구개발 조직을 갖추고 최근 3년간 연평균 60억원의 연구개발비용을 지출하는 등 연구개발에 대한 지속적인 투자를 이어나가고 있습니다. 그 결과 '21년 매출액 약 9억원 대비 '22년 매출액 약 32억원으로 실적이 크게 개선되었으며, 총 85건의 특허권과 22건의 상표권을 보유하는 등 기술경쟁력을 확보하고 있습니다.▶ 동사의 2023년 반기말 개별 기준 부채비율은 82.5%이며, 차입금의존도는 7.50%로 동종업계(J582. 소프트웨어 개발 및 공급업) 대비 유사하거나 우세한 수준을 보이고 있습니다. 금번 유상증자가 성공적으로 진행될 경우 동사의 재무안정성 지표는 추가적으로 개선될 것으로 예상됩니다.

부정적 요인
▶ 의료기기 산업은 인간의 생명과 건강과 직결되는 산업인 만큼 기기의 안전성 확보를 위한 일정 수준의 규제가 적용될 수밖에 없으며, 새로운 의료기기의 상용화에 이르기까지는 많은 비용과 시간이 소요됩니다. 또한, 국내 인공지능 의료기기에 대한 보험 수가 적용 사례는 아직까지 없는 상황으로, 인공지능 관련 의료기기에 보험 수가가 적용되어 활성화되기까지는 앞으로도 오랜 기간이 소요될 것으로 판단됩니다. ▶ 아직까지 인공지능 기반의 의료기기 시장은 초기 상용화 단계로 대기업부터 스타트업까지 다양한 업체가 시장 진입을 시도하고 있어 언제든지 경쟁이 심화될 가능성이 존재합니다. 따라서 신규 경쟁업체가 등장하거나 동사의 기술 경쟁력이 낮아질 경우 동사의 시장 점유율 확대가 지연되거나 정체될 위험이 있는 것으로 판단됩니다. ▶ 동사는 연 매출액 규모를 크게 상회하는 수준의 연구개발비용을 지출하고 있으나, 연구개발이 지연됨에 따라 연구개발비에 대한 회수가 어려워지거나, 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않을 경우 동사의 사업 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다. ▶ 동사는 금번 공모자금 약 30,375백만원 중 공용 장비 구입을 위한 약 833백만원을 제외하고는 모두 신규 사업(산업AI) 추진에 사용할 계획입니다. 그러나 동사의 계획과는 다르게 신규사업 내 연구개발이 가시적인 성과로 이어지지 않아 투자금액의 회수가 원활히 이루어지지 않을 경우 동사의 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.▶ 동사는 제품별 매출 변동성이 큰 편이며 연구개발에 따른 비용과 인건비가 매년 발생하고 있어 영업손실 및 당기순손실이 지속되고 있습니다. 만약 동사 매출처의 투자규모가 축소되거나 AI 진단 솔루션의 보험수가가 적용되지 않는 등 의료 인공지능 발전이 동사의 예상과 다른 방향으로 전개될 경우 일정 수준 이상의 판매처를 확보하지 못하여 수익성이 악화될 수 있습니다. ▶ 동사의 최대주주 및 특수관계인은 약 35.61%의 지분율을 확보하고 있으나, 금번 주주배정 후 실권주 일반공모에 배정물량의 약 10% 내외 참여할 예정으로 보유 지분율이 감소할 예정입니다. 이로 인해 적대적 M&A 및 외부의 경영권 취득 시도 등의 위험에 노출될 수 있으며, 최대주주 변경가능성 등에 의한 경영권의 안정성 저하 및 동사의 신뢰도 하락을 유발하는 등 장기적인 발전을 저해하는 요소로 작용할 수 있습니다,

자금조달의필요성
▶ 동사는 금번 유상증자를 통해 조달하는 자금을 신규사업으로 추진하고 있는 산업 AI를 위한 시설자금 및 운영자금으로 사용할 계획입니다. ▶ 금번 유상증자를 통해 조달한 자금의 세부사용 내역은 "Ⅴ. 자금의 사용목적"을 참고하시기 바랍니다.

나. 대표주관회사는 동사가 제출한 자료와 당사가 객관적으로 정확하고 신뢰할 수 있다고 믿어지는 자료를 중심으로 용역을 수행하였으며, 객관적인 입장에서 공정을 기하기 위하여 최선의 노력을 다 하였습니다.다. 대표주관회사는 상기 실사를 통해 제공받는 자료들로부터 도출된 결과나 오류, 누락 등에 대하여 책임지지 않으며, 인간적 또는 기계적, 기타 그 외의 다른 요인에 의한 오류발생 가능성으로 인해 본 평가 내용에 대해 명시적으로 혹은 묵시적으로도 증명이나 서명 또는 보증 및 단언을 할 수 없습니다.라. 동사의 금번 유상증자는 국내외 거시경제 변수변화로 투자수익에 대한 확실성이 저하될 수 있습니다. 투자자 여러분께서는 상기 검토결과는 물론 동 증권신고서 및 투자설명서에 기재된 동사의 회사 전반에 걸친 현황 및 재무상의 위험과 산업 및 영업상의 위험요인 등을 감안하시어 투자에 유의하시기 바랍니다.또한, 당사가 현재 알고 있지 못하거나 중요하지 않다고 판단하여 동 증권신고서 및 투자설명서에 기재하지 않은 사항이라 하더라도 동사의 운영에 중대한 부정적 영향을 미칠 수 있다는 가능성을 배제할 수는 없으므로, 투자자께서는 동 증권신고서 및 투자설명서에 기재된 정보에만 의존하여 투자판단을 해서는 안되며, 독자적이고도 세밀한 판단에 의해 투자결정을 하시기 바랍니다.

2023년 08월 16일

대표주관회사 : 케이비증권 주식회사

대표이사 김 성 현

V. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역

가. 자금조달금액

(단위: 원)

구 분

금 액

모집 또는 매출총액(1)

30,375,000,000

발행제비용(2)

388,087,500

순 수 입 금 [ (1)-(2) ]

29,986,912,500

주1:
상기 금액은 1차발행가액을 기준으로 산정한 금액으로, 모집가액 확정 시 변경될 수 있습니다.

주2:
발행제비용은 공모금액 및 실권규모에 따라 변경될 수 있으며, 상기 기재 금액은 청약 초과로 인하여 실권이 발생하지 않은 상황을 가정하여 산정하였습니다.

주3:
발행제비용은 당사 자체 자금으로 사용할 예정입니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위: 원)

구 분
금 액
지급일자
계산 근거

발행분담금
5,467,500
신고서제출일
모집총액의 0.018%(10원 미만 절사)

인수수수료
303,750,000
납입일로부터 3영업일 이내
모집총액의 1.0%

신주인수권증서 표준코드발급수수료
10,000
표준코드발급 신청일
정액

추가상장수수료
5,260,000
신주상장일
430만원+300억원 초과금액의 10억원당 8만원(코스닥시장상장규정 시행세칙 별표 14)

등록세
3,000,000
등기일
증자 자본금의 0.4%

교육세
600,000
등기일
등록세의 20%

기타비용
70,000,000
-
투자설명서 인쇄 및 발송비 등

합 계
388,087,500
-
-

주1:
상기 금액은 1차 발행가액 및 기산일 종가를 기준으로 산정한 금액으로, 모집가액 확정 시 변경될 수 있습니다.

주2:
발행제비용은 공모금액 및 상장신청일 직전일 한국거래소에서 거래되는 당사의 보통주식 종가, 유관기관 정책 등에 따라 변동될 수 있습니다.

2. 자금의 사용목적가. 자금의 사용목적

(기준일 :
2023년 08월 31일
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수자금
운영자금
채무상환자금
타법인증권취득자금
기타
계

9,674
-
20,701
-
-
-
30,375

나. 공모자금의 세부 사용목적

당사는 금번 유상증자를 통해 조달된 자금 약 30,375백만원을 다음과 같은 우선순위로 사용할 예정입니다.

(단위: 백만원)

구 분
상세 현황
사용(예정)시기
금액
우선순위

시설자금
서비스 운영장비 취득
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
5,700
1순위

사내 업무장비 취득
2023년 4분기 ~ 2025년 4분기
153

데이터 선취 장비 취득
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
746

데이터 취득 비용
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
2,243

기타 전산장비 취득
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
833

운영자금
R&D 비용
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
5,807
2순위

서비스 운영 조직 비용
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
3,510

영업 및 마케팅 비용
2023년 4분기 ~ 2026년 4분기
11,385

합 계
30,375
-

주1:
상기 금액은 1차 발행가액을 기준으로 산정한 금액으로, 모집가액 확정 시 변경될 수 있습니다.

(1) 시설자금 - 1순위당사는 파이프라인 개발 방식과 플랫폼 개발 방식을 병행하는 Two-track 사업모델을 통해 의료 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 당사의 주력 제품은 의료인의 진단/판독 보조 및 질병의 조기진단을 위한 인공지능 의료기기인 Deep:AI(의료 인공지능 솔루션)입니다. 이 외에도 인공지능 제품의 개발, 배포, 활용을 효율화하기 위한 인공지능 효율화 툴인 Deep:PHI, 병원에서 의료영상 조회, 판독, 분석에 사용하는 소프트웨어에 인공지능 기술을 결합한 Deep:PACS 등을 개발하여 판매하고 있습니다. 그리고 의료인의 플랫폼 방식 개발 시 공통적으로 당사의 인공지능 효율화 툴인 Deep:PHI를 이용하여 신속하고 효율적으로 개발할 수 있도록 하고 있습니다. 이처럼 당사는 의료분야에서 인공지능 사업을 영위하고 있는 바, R&D, 데이터 취득 등을 위한 지속적인 투자 활동을 통해 기술 경쟁력을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 당사는 금번 유상증자 대금 중 약 9,674백만원을 서비스 운영장비, 사내 업무장비, 데이터 선취 장비, 기타 전산장비를 취득하는 데 사용하고자 합니다. 시설자금의 세부 사용 계획은 다음과 같습니다.

[시설자금(1순위) 세부 사용 계획]

(단위: 백만원)

구분

세부 내역

2023년

2024년

2025년

2026년

합 계

4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기

서비스 운영장비 취득

CPU, GPU, Storage 장비 확충
1,200
-
1,500
-
-
-
1,500
-
-
-
1,500
-
-
5,700

사내 업무장비 취득

업무용 PC 및 모니터, 내장형 GPU가 탑재된 PC 등
45
23
21
6
15
20
9
15
-
-
-
-
-
153

데이터 선취 장비 취득

데이터 선취용 X-ray 장비
200
-
200
-
200
-
36
-
36
-
36
-
36
746

데이터 취득
데이터 구매 및 관련 인력 인건비
208
178
178
200
200
160
160
160
160
160
160
160
160
2,243

기타 전산장비 취득

네트워크 및 연구개발 환경 조성
350
183
200
-
20
-
20
-
20
-
20
-
20
833

합 계

-
2,003
383
2,099
206
435
180
1,725
175
216
160
1,716
160
216
9,674

출처:
당사 제공

- 서비스 운영장비 취득당사는 (1) 산업 AI 제품인 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY 등의 제품 개발 및 고도화에 필요한 CPU, (2) 인공지능 학습을 위한 GPU, (3) 대용량 학습 데이터 및 인공지능 학습 데이터 저장을 위한 Storage 장비 확충에 약 5,700백만원을 사용할 예정입니다. 향후 3년간 총 5,700백만원을 서비스 운영장비 취득에 사용함으로써 제품 개발 및 고도화를 통해 경쟁력 확보하고자 합니다. - 사내 업무장비 취득현재 기준 당사 채용 인력 1인당 평균 사내 업무 장비의 단가는 약 2.5백만원 수준으로, 당사는 금번 유상증자 대금 중 약 153백만원을 산업 AI 서비스 개발 및 연구 지원 업무를 위한 사내 업무장비를 취득하는 데 사용할 예정입니다. - 데이터 선취장비 취득당사는 산업 AI 서비스 개발 및 연구를 위한 인공지능 학습용 데이터를 직접 취득하고자 합니다. DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY 등의 당사 제품은 X-Ray 영상에서 특정 물품 및 특이사항을 선별해주는 제품으로, 개발 및 고도화를 위해서는 여러 물품의 X-Ray 영상 데이터가 필요합니다. 따라서 당사는 금번 유상증자 대금 약 746백만원을 통해 X-Ray 영상데이터를 직접 구축할 수 있는 X-Ray 장비를 취득하고자 합니다. - 데이터 취득인공지능 소프트웨어의 성능 향상에 가장 큰 영향을 끼치는 항목 중 하나는 양질의 데이터 취득으로, 당사는 약 2,243백만원을 데이터를 취득하고, 해당 데이터를 영상화하고 레이블링하는 인력의 인건비로 사용할 예정입니다. - 기타 전산장비 취득당사는 금번 유상증자 대금 약 833백만원을 네트워크 장비, 프린터 등 공용 장비의 신규 구입 및 유지보수 하는 데 사용하여 효율적인 연구개발 환경을 구축하고자 합니다. 해당 금액은 2023년 기타 전산장비 투자 예상 금액을 기준으로 하여 매년 정률적으로 5% 증가하는 것을 가정하여 산정하였습니다.
(2) 운영자금 - 2순위

당사는 최근 3년간 매출액 규모를 상회하는 수준의 연구개발비용을 매년 집행한 바 있으며, 향후에도 연구개발에 대한 지속적인 투자를 통해 제품 경쟁력 강화 및 실적 개선을 달성하고자 합니다. 따라서 금번 유상증자 대금 중 약 5,807백만원을 연구개발비용으로 사용하고자 합니다. 또한, 산업 AI 서비스 운영 수행 인력의 인건비로 약 3,510백만원을 사용하고, 산업 AI 제품의 영업 및 마케팅 비용으로 약 11,385백만원을 사용할 계획입니다. 당사의 운영자금 세부 사용 계획은 다음과 같습니다.

[운영자금(2순위) 세부 사용 계획]

(단위: 백만원)

구분

세부 내역

2023년

2024년

2025년

2026년

합 계

4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기
1분기
2분기
3분기
4분기

R&D 비용
인공지능 개발자 인건비
368
420
420
420
420
452
473
473
473
473
473
473
473
5,807

서비스 운영조직 비용
고객 납품 서비스 인력 인건비
180
180
225
225
270
270
270
315
315
315
315
315
315
3,510

영업 및 마케팅 비용
영업, 마케팅 및 광고선전비
1,698
98
1,617
137
1,437
1,456
156
156
956
1,456
156
156
1,908
11,385

합 계

-
2,245
698
2,262
782
2,127
2,178
899
944
1,744
2,244
944
944
2,695
20,701

출처:
당사 제공

- R&D 비용2023년 반기 기준, 당사의 연구개발조직은 의료AI사업본부 29명, 플랫폼사업본부 33명, 산업AI사업본부 24명, AI교육사업본부 10명, 총 96명으로 구성되어 있습니다. 2021년 중 연구개발인력이 크게 늘어난 이후 매년 80명 이상의 연구개발 인력을 유지하고 있으며, 향후 기존의 주력사업인 의료AI사업본부 및 플랫폼사업본부 외에도 신규사업에 속하는 산업AI사업본부와 AI교육사업본부의 연구개발인력을 강화함으로써 실적 다변화 및 외형 확대를 달성하고자 합니다. 따라서 당사는 금번 유상증자 대금 중 약 5,807백만원을 향후 3년간 산업AI 연구개발인력에 대한 인건비로 사용하여 지속적인 연구개발 투자 및 제품 경쟁력 강화해나갈 예정입니다. 향후 3년간 산업AI 연구개발인력 충원 및 인건비 사용 계획은 다음과 같습니다.

[산업 AI 연구개발인력 인건비 자금 사용 계획]

(단위: 명, 백만원)

구분

2023년 반기 말

2023년 말

2024년 말

2025년 말

2026년 말
합 계

연구개발인력 총 인원수

24
35
40
45
45
-

연구개발인력 증감
-
+11
+5
+5
-
-

연구개발인력 연간 인건비

-
2,452
2,800
3,115
3,150
-

공모자금 예정 사용 금액

-
368
1,680
1,869
1,890
5,807

출처:
당사 제공

주1:
2023년 말의 공모자금 예정 사용 금액의 경우 연구개발인력 연간 인건비(2,452백만원) 중 4분기 사용 예정 금액(613백만원)의 60%에 해당하는 금액으로 작성하였습니다.

상기한 바와 같이, 당사는 향후 3년간 산업AI사업본부의 연구개발인력에 대한 인건비로 총 약 5,807백만원을 사용할 계획이며, 이는 산업AI사업본부의 2023년 4분기~2026년 인건비의 약 60% 수준입니다. -서비스 운영조직 비용당사는 산업AI 서비스를 운영하는 조직 인력에 대한 인건비로, 금번 유상증자 대금 중 약 3,510백만원을 사용할 예정입니다. 향후 3년간 산업AI 서비스 운영 조직에 대한 인건비 사용 계획은 다음과 같습니다.

[산업 AI 서비스 운영 조직 인건비 사용 계획]

(단위: 명, 백만원)

구분

2023년 반기 말

2023년 말

2024년 말

2025년 말

2026년 말
합계

총 인원수
5

20

30

35

35
-

인원 증감
-
+15
+10
+5
-
-

연간 인건비
-
1,200
1,500
1,950
2,100
-

공모자금 예정 사용 금액
-
180
900
1,170
1,260
3,510

출처:
당사 제공

주1:
2023년 말의 공모자금 예정 사용 금액의 경우 서비스 운영 조직 연간 인건비(1,200백만원) 중 4분기 사용 예정 금액(300백만원)의 60%에 해당하는 금액으로 작성하였습니다.

상기한 바와 같이, 당사는 향후 3년간 산업AI 서비스 운영 조직에 대한 인건비로 총 약 3,510백만원을 사용할 계획이며, 이는 산업AI 서비스 운영조직의 2023년 4분기~2026년 인건비의 약 60% 수준입니다.

- 영업 및 마케팅 비용당사는 산업 AI 제품의 영업, 마케팅을 통해 당사 제품의 우수성과 안전성을 홍보하고 제품 경쟁력 강화 및 실적 개선을 위해 금번 유상증자 대금 중 약 11,385백만원을 영업, 마케팅 비용으로 사용하고자 합니다. 산업 AI 제품의 영업/마케팅 인력 충원, 광고홍보비, 전사 브랜드 홍보비에 투입될 자금의 사용 계획은 다음과 같습니다.

[산업 AI 제품 영업/마케팅 비용 사용 계획]

(단위: 명, 백만원)

구분

2023년 반기 말

2023년 말

2024년 말

2025년 말

2026년 말

합계

관련 인력
영업인력(명)
5
5
6
8
8
-

마케팅인력(명)
5
5
8
8
8
-

비용
영업인력 인건비
-
49
224
312
312
897

마케팅인력 인건비
-
49
263
312
312
936

광고 홍보비
-
800
1,600
1,600
2,552
6,552

전사 브랜드 홍보비
-
800
1,200
500
500
3,000

합 계
-
1,698
3,288
2,724
3,676
11,385

출처:
당사 제공

주1:
2023년 말의 영업인력 및 마케팅인력 인건비의 경우 연간 인건비(325백만원) 중 4분기 사용 예정 금액(81백만원)의 60%에 해당하는 금액으로 작성하였습니다.

다. 자금의 운용 계획

당사가 금번 유상증자를 통해 조달한 자금 중 일부 자금은 조달시기와 사용시기가 다소 차이가 있을 수 있습니다. 이에 조달로부터 사용시까지 미사용 자금에 대해서는 자금 사용시점 및 금리에 따라 적격금융기관의 수시입출금 예금, 정기예금 등 금융상품 또는 AA등급대(A1등급대)이상의 단기금융상품으로 운용할 예정입니다.

VI. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

- 해당사항 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황(1) 연결대상 종속회사 현황(요약)

(단위 : 사)

구분
연결대상회사수
주요종속회사수

기초
증가
감소
기말

상장
-
-
-
-
-

비상장
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-

(2) 연결대상회사의 변동내용

구 분
자회사
사 유

신규연결
-
-

-
-

연결제외
-
-

-
-

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭당사의 명칭은 주식회사 딥노이드이고, 영문명은 DEEPNOID Inc. 입니다.
다. 설립일자 및 존속기간당사는 2008년 2월 15일에 설립되었습니다.
라. 본사의 주소, 전화번호, 홈페이지 주소(1) 본사의 주소 : 서울특별시 구로구 디지털로33길 55, 1305호(2) 대표전화번호 : 02-6952-6001(3) 홈페이지 주소 : http://www.deepnoid.com

마. 중소기업 등 해당 여부

중소기업 해당 여부
해당

벤처기업 해당 여부
해당

중견기업 해당 여부
미해당

중소기업확인서(2023.04.01 ~ 2024.03.31).jpg
중소기업확인서(2023.04.01 ~ 2024.03.31)

벤처기업확인서(2022.08.10 ~ 2025.08.09).jpg
벤처기업확인서(2022.08.10 ~ 2025.08.09)

바. 주요 사업의 내용당사는 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업 인공지능 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육을 개발하고 서비스하는 인공지능 교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 사업에 관한 보다 자세한 사항은 'Ⅱ. 사업의 내용'을 참조하시기 바랍니다.
사. 신용평가에 관한 사항

평가일
재무결산기준일
평가기관명(신용평가 등급범위)
신용등급(등급정의)
신용등급유효기간

2022.11.08
2021.12.31
한국평가데이터(주)(AAA~D)
B0
2023.06.30까지

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부 및 특례상장에 관한 사항

주권상장(또는 등록ㆍ지정)여부
주권상장(또는 등록ㆍ지정)일자
특례상장 등여부
특례상장 등적용법규

코스닥 시장
2021.08.17
기술성장기업의코스닥시장 상장
코스닥시장 상장규정 제2조 39항에서 정하는 기술성장기업으로써, 동 규정 제7조 2항의 신규상장 심사요건특례요건 적용

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 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

2022.07
지점설치
경상남도 김해시 호계로 411, 503호

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

변동일자
주총종류
선임
임기만료또는 해임

신규
재선임

2020.07.28
임시주총
사내이사 정종채감사 황인범
-
-

2021.03.30
정기주총
-
사외이사 박성민기타비상무이사 전석철
-

2022.03.30
정기주총
사외이사 전석철
-
기타비상무이사 전석철기타비상무이사 김소희

2022.10.28
임시주총
-
대표이사 최우식사내이사 김태규
-

2023.03.30
정기주총
감사 김세영
-
감사 황인범

주1) 2023년 3월 30일 제15기 정기주주총회에서 황인범 감사 임기만료 및 김세영 감사가 신규 선임되었습니다.

다. 최대주주의 변동당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 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 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내역

시기

연혁

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)

2021.08
한국증권개래소 코스닥 상장

2021.10
의료영상분석검출보조소프트웨어 인증(제허 21-841호)

2021.11
ISO 13485 인증(의료기기 품질관리시스템)

2021.12
무상증자(1주당 1주 부여, 주식발행초과금)

2021.12
의료영상분석장치소프트웨어 인증(제인 21-5035호)

2022.01
한국공항공사 기술협약체결 및 SOC 기술마켓 인증

2022.04
중앙대 학교 광명병원 디지털병원-스마트헬스케어 사업제휴

2022.04
국제인공지능대전 AI엑스포 2022, 세계보안엑스포 참가(SECON)

2022.04
국무총리표창 수상 (과학-정보통신의날 기념식)

2022.05
딥체스트(DEEP:CHEST) 소프트웨어 품질인증 최고등급 GS 1등급 획득

2022.05
고용노동부 '청년친화형 기업 디지털 신기술AI스마트 헬스케어 교육사업'진행

2022.05
한국공항공사 AI X-RAY 검색장비 국산화 개발 협약

2022.07
AI보안솔루션 조달청 2022년도 혁신제품 지정

2022.08
AI기반 흉부 엑스레이 진단 논문, 네이처 파트너 저널 기재

2022.08
의료영상저장전송소프트웨어 인증(제인 22-4605호)

2022.08
의료영상분석소프트웨어 인증(재안 22-4635호)

2022.09
파주시 보건소 AI엑스레이 영상판독시스템 구축

2022.09
아시아·오세아니아 영상의학 학술대회(AOCR 2022) 및 대한영상의학회 학술대회(KCR 2022) 참가

2022.09
카이스트-ACCEL-딥노이드 헬스케어 영상데이터 활용 해커튼 개최

2022.09
국제병원의료산업박람회(K-HOSPITAL FAIR 2022)’ 참가

2022.10
딥노이드'X4 AI 컨퍼런스 솔루션데이2022’ 개최

2022.11
DEEP:SPINE, 모델명DS-AS-01 식약처 인증 획득

2022.11
'제3회 아이뉴스24 소셜DNA 혁신상' 안전상 수상

2022.11
'RSNA 2022’ 의료AI 영상솔루션 관련 연구 논문과 초록 발표

2022.11
2022 노코드·로우코드 자동화 컨퍼런스 참가

2022.11
에이블스토어 & 에이블클라우드, Cloud Innovation 2023 참가

2022.12
인제대, AI 인재양성 산학 협력 MOU 체결

2022.12
AI X-ray 자동판독시스템’ 국회 사무처와 대기업 납품

2022.12
AI 판독보조서비스 군 거점병원10개소에 구축

2022.12
일자리 우수창출 기업 선정

2023.01

CES 2023 제품공개

2023.01

과학기술정보통신부ㆍ정보통신산업진흥원 주관 ‘2023 AI바우처 지원사업 공급기업 선정’

2023.02

과학기술정보통신부ㆍ한국데이터산업진흥원 주관 ‘2023 데이터바우처 공급기업 선정’

2023.02

메디허브, 의료AI플랫폼 고도화 업무협약 MOU 체결

2023.02

혁신조달종합포털 혁신제품 등록(AI X-RAY 영상 위해물품 자동검출시스템)

2023.03

인하대학교 의과대학 의료AI 진단기술 실습 및 AI교육

2023.03

식품의약품안전처 혁신의료기기지정(뇌동맥류 뇌영상검출·진단보조소프트웨어)

2023.03

가톨릭의과대 총동문회와 의료AI사업 업무 제휴 MOU 체결

2023.04
가톨릭대학교 산학협력단, 산학협력 및 교류 증진 업무 협약 MOU 체결

2023.05
성수의료재단 인천백병원, 의료분야 신기술 공동 연구개발 및 보건의료산업 발전 업무협약 MOU 체결

2023.05
관세청ㆍ정보통신산업진흥원 주관 'AI융합 통관 영상 관리 솔루션 실증' 국책과제 주관기관 선정

2023.06
AI보안솔루션, 조달청 2023년도 혁신제품시범구매사업 선정

2023.06
국토교통부 주최, 국토교통과학기술진흥원 주관, 2023 국토교통기술대전 참가

2023.06
과학기술정보통신부ㆍ대통령경호처, 경호(보안검색) 대응기술개발사업 국책과제 주관기관 선정

주) 국책과제는 사업 시작일을 기준일로 산정하였습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

(단위 : 원, 주)

종류
구분
16기 반기(2023년 반기 말)
15기(2022년말)
14기(2021년말)
13기(2020년말)

보통주
발행주식총수
9,317,134
9,317,134
9,277,746
3,981,997

액면금액
500
500
500
500

자본금
4,658,567,000
4,658,567,000
4,638,873,000
1,990,998,500

우선주
발행주식총수
47,260
47,260
86,648
330,924

액면금액
500
500
500
500

자본금
23,630,000
23,630,000
43,324,000
165,462,000

기타
발행주식총수
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-

합계
자본금
4,682,197,000
4,682,197,000
4,682,197,000
2,156,460,500

주) 2022년 8월 주주의 "전환상환우선주 전환청구서가 접수되어 39,388주의 우선주가 보통주로 전환되었습니다.

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

의결권이 있는주식
의결권이 없는 주식
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
100,000,000
-
100,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
10,916,444
-
10,916,444
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
1,552,050
-
1,552,050
-

1. 감자
-
-
-
-

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
1,552,050
-
1,552,050
보통주 전환

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
9,364,394
-
9,364,394
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
9,364,394
-
9,364,394
-

주) 보통주 전환 주식은 2020.09월 1,225,062주와 2021.08월 287,600주, 2022.08월 39,388주입니다.
나. 자기주식 직접 취득ㆍ처분 이행현황당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.03.21에 제출된 2022년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

다. 종류주식 발행현황당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.03.21에 제출된 2022년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관의 최근 개정일 등정관의 최근 개정일은 제15기 정기주주총회에서 개정된 2023년 3월 30일 입니다.

나. 정관 변경 이력

정관변경일
해당주총명
주요변경사항
변경이유

2019.10.11
2019년 제2차임시주주총회
제11조(주식매수선택권) 주식매수선택권 부여방법 변경
- 주식매수선택권 부여방법의 변경

2020.03.30
제12기정기주주총회
제4조(공고방법) 공고방법 변경제8조(주권의 종류) 전자증권 도입을 위한 변경제9조의2(주식 등의 전자등록) 전자증권 도입을 위한 신설제9조의3(이익배당, 잔여재산분배, 주식의 상환 및 전환에관한 종류주식) 용어의 변경제10조(신주인수권) 용어의 변경제11조(주식매수선택권) 용어의 변경제14조(명의개서대리인) 신설제14조의2(주주명부) 변경제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고)전자등록 도입을 위한 변경제17조(사채의 발행) 변경제20조의2(사채 발행의 위임) 삭제제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 변경제21조의3(사채 및 신주인수권증권에 표시되어야 할권리의 전자등록) 변경제23조(소집권자) 변경제24조(소집통지) 일부조항 삭제제26조(의장) 용어의 변경제37조(이사의 직무) 용어의 변경제40조(이사회의 구성과 소집) 용어의 변경제45조(대표이사의 직무) 용어의 변경제48조(감사의 임기와 보선) 용어의 변경제49조(감사의 직무와 의무) 용어의 변경제53조(재무제표 등의 작성 등) 용어의 변경제54조(외부감사인의 선임) 용어의 변경제57(분기배당) 용어의 변경제58조(배당금지급청구권의 소멸시효) 용어의 변경
- 전자증권제도 도입 반영- 상법 시행령 개정사항 반영

2020.07.28
2020년 제1차 임시주주총회
제8조(주권의종류) 관련 법령 변경제9조의3 주식총수의 변경제14조(명의개서대리인) 관련 법령 변경제15조(주주 등의 주소, 성명 및 인감 또는 서명 등 신고)관련 법령 변경제21조의2(사채발행에 관한 준용규정) 관련 법령 변경
- 전자증권등록에 관한 법률 반영- 2020년 유상증자 계획- 명의개서대리인 선임

2022.03.30
제14기정기주주총회
제2조(목적) 사업의 목적 추가 및 변경
- 사업확장을 대비한 사업목적 추가 및 변경

2023.03.30
제15기정기주주총회
제47조(감사의 선임) 관련 법령 반영
- 감사 선임 시전자적 방법에 의한 의결권의 행사 조항 반영

다. 사업목적(1) 사업목적 현황

구 분
사업목적
사업영위 여부

1
소프트웨어, 하드웨어 개발업
영위

2
정보통신 관련 제품 유통업
영위

3
정보통신 컨설팅업
영위

4
정보통신 서비스업
영위

5
무선통신기기 제조업
미영위

6
전원공급장치 제조업
미영위

7
전자, 통신기기 제조업
미영위

8
자동제어반, 계장(계측)제어장치 제조업
미영위

9
반도체제조장치 제조업
미영위

10
정보통신공사업
영위

11
전기공사업(경미한공사)
미영위

12
건설업
미영위

13
데이터 기반 분석, 분류서비스업
영위

14
클라우드 서비스업
영위

15
소프트웨어 판매, 유통, 유지보수업
영위

16
부동산 개발, 매매, 임대업
미영위

17
의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업
영위

18
광고대행업, 광고매체판매업
미영위

19
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
미영위

20
전자금융업
미영위

21
출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업
영위

22
교육 및 컨설팅업
영위

23
인터넷 광고 및 기타 광고
미영위

24
서적 출판, 인쇄 및 판매업
영위

25
교육서비스업
영위

26
평생교육시설 운영, 및 관련사업 일체
미영위

27
각호와 관련된 전자상거래업 및 통신판매업
영위

28
각호와 관련된 수출입업
영위

29
각호와 관련된 제반사업 및 국내ㆍ외 투자
영위

30
위 각항에 부대되는 사업일체
영위

(2) 사업목적 변경 내용

구분
변경일
사업목적

변경 전
변경 후

수정
2022.03.30
부동산 임대업
부동산 개발, 매매, 임대업

추가
2022.03.30
-
의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업

추가
2022.03.30
-
광고대행업, 광고매체판매업

추가
2022.03.30
-
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업

추가
2022.03.30
-
전자금융업

추가
2022.03.30
-
출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업

추가
2022.03.30
-
교육 및 컨설팅업

추가
2022.03.30
-
인터넷 광고 및 기타 광고

추가
2022.03.30
-
서적 출판, 인쇄 및 판매업

추가
2022.03.30
-
교육서비스업

추가
2022.03.30
-
평생교육시설 운영 및 관련사업 일체

추가
2022.03.30
-
각호와 관련된 수출입업

추가
2022.03.30
-
각호와 관련된 제반사업 및 국내외 투자

(3) 변경사유

구분
변경 취지 및 목적
제안 주체
주된 사업에 미치는 영향

부동산 개발, 매매, 임대업
사업장 이전 및 확장
이사회
-

의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업
직접 판매 및 유지보수 수행
이사회
매출증대(의료부문)

광고대행업, 광고매체판매업
플랫폼 서비스 내 사업부문 추가
이사회
매출증대(플랫폼부문)

전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
플랫폼 서비스의 편의성 확장
이사회
고객 편의성 증대(플랫폼부문)

전자금융업
플랫폼 서비스의 편의성 확장
이사회
고객 편의성 증대(플랫폼부문)

출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업
AI 교육사업 활성화
이사회
매출증대(교육부문)

교육 및 컨설팅업
AI 교육사업 활성화
이사회
매출증대(교육부문)

인터넷 광고 및 기타 광고
플랫폼 서비스 내 사업부문 추가
이사회
매출증대(플랫폼부문)

서적 출판, 인쇄 및 판매업
AI 교육사업 활성화
이사회
매출증대(교육부문)

교육서비스업
AI 교육사업 활성화
이사회
매출증대(교육부문)

평생교육시설 운영 및 관련사업 일체
AI 교육사업 활성화
이사회
매출증대(교육부문)

각호와 관련된 수출입업
해외 시장 진출
이사회
해외진출(의료/산업 부문)

각호와 관련된 제반사업 및 국내외 투자
시장 확대 및 활성화
이사회
시장확장(의료/산업 부문)

(4) 정관상 사업목적 추가 현황표

구 분
사업목적
추가일자

1
부동산 개발, 매매, 임대업
2022.03.30

2
의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업
2022.03.30

3
광고대행업, 광고매체판매업
2022.03.30

4
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
2022.03.30

5
전자금융업
2022.03.30

6
출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업
2022.03.30

7
교육 및 컨설팅업
2022.03.30

8
인터넷 광고 및 기타 광고
2022.03.30

9
서적 출판, 인쇄 및 판매업
2022.03.30

10
교육서비스업
2022.03.30

11
평생교육시설 운영 및 관련사업 일체
2022.03.30

12
각호와 관련된 수출입업
2022.03.30

13
각호와 관련된 제반사업 및 국내외 투자
2022.03.30

(가) 그 사업 분야(업종, 제품 및 서비스의 내용 등) 및 진출 목적당사는 기존 영위하고 있는 의료 인공지능, 인공지능 플랫폼, 인공지능 교육 산업의 사업분야 추가와 사업 확장을 위하여 사업목적을 추가하였습니다.

구분
사업목적
사업분야
진출목적

1
부동산 개발, 매매, 임대업
해당사항 없음
사업장 이전 및 확장

2
의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업
의료AI 부문
직접 판매 및 유지보수 수행

3
광고대행업, 광고매체판매업
AI 플랫폼 부문
플랫폼 서비스 내 사업분야 추가

4
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
AI 플랫폼 부문
플랫폼 서비스의 편의성 확장

5
전자금융업
AI 플랫폼 부문
플랫폼 서비스의 편의성 확장

6
출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업
AI 교육 부문
AI 교육사업 활성화

7
교육 및 컨설팅업
AI 교육 부문
AI 교육사업 활성화

8
인터넷 광고 및 기타 광고
AI 플랫폼 부문
플랫폼 서비스 내 사업분야 추가

9
서적 출판, 인쇄 및 판매업
AI 교육 부문
AI 교육사업 활성화

10
교육서비스업
AI 교육 부문
AI 교육사업 활성화

11
평생교육시설 운영 및 관련사업 일체
AI 교육 부문
AI 교육사업 활성화

12
각호와 관련된 수출입업
의료/산업 AI 부문
해외 시장 진출

13
각호와 관련된 제반사업 및 국내외 투자
의료/산업 AI 부문
시장 확대 및 활성화

(나) 시장의 주요 특성ㆍ규모 및 성장성

1) 인공지능 부문 가) 주요특성당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비즈니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 포함하여, 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등에 이용되고 있으며, 그 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다.나) 규모 및 성장성인공지능 딥러닝 기술이 적용된 알파고로 인해 인공지능 제품들의 관심이 높아졌으며 ChatGPT의 영향으로 누구나 사용 가능한 인공지능의 상용화와 시장성에 대하여 긍정적인 검증을 받았고, 향후 5~7년간 인공지능 산업은 성장이 기대되고있습니다.세계 인공지능 시장 규모는 Marketsandmarkets(2018)에 따르면 2018년에 214억 6천만 달러에 이른 인공지능 기술 시장이 2025년 1,906억 1천만 달러로 성장할 것을 예상하며, 연평균성장률(CAGR)을 36.62%로 전망했습니다. 인공지능 기술 중에서도 기계학습과 자연어 처리, 이미지 처리가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측했습니다.

국내 인공지능 시장 규모는 한국IDC가 발간한 '국내 인공지능 시장 전망 2021-2025 ' 연구 보고서에 따르면, 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)을 15.1% 성장세를 이어가면서 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이라고 밝혔습니다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total cost of ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세입니다.

IDC는 국내 인공지능 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 구분하여 각각 다른 전망을 제시하였습니다. 하드웨어 시장의 경우 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터 센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤하는 모습을 보였으나, 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 소프트웨어 시장을 중심으로 성장세가 가속화될 것으로 분석하였습니다.
(다) 신규사업과 관련된 투자 및 예상 자금소요액(총 소요액, 연도별 소요액), 투자자금 조달원천, 예상투자회수기간 등

해당 사항은 당사의 영업비밀과 경재력에 불이익을 초래할 수 있어 공시기준에 따라 기재를 생략합니다.
(라) 사업 추진현황(조직 및 인력구성 현황, 연구개발활동 내역, 제품 및 서비스 개발 진척도 및 상용화 여부, 매출 발생여부 등)

해당 사항은 당사의 영업비밀과 경재력에 불이익을 초래할 수 있어 공시기준에 따라 기재를 생략합니다.
(마) 기존 사업과의 연관성

당사가 사업목적을 추가한 사유는 신규사업을 영위하기 위해서가 아닌, 기존 영위하고 있는 사업의 영역 및 시장 확장을 하고자하기 위함입니다.의료AI 부문의 DEEP:AI, DEEP:PACS 등 제품에 대한 직접 판매 및 유지보수 수행과 AI플랫폼 부문 DEEP:PHI 제품의 고객 편의성과 매출증대를 위한 추가이며, AI교육 부문의 교육사업을 확대하기 위해서 입니다.기존 사업 부문을 확대하고 활성화하여 추가적인 수익 창출을 계획하고 있습니다.
(바) 주요 위험당사가 영위하고 있는 인공지능 산업은 국내외 거시경제의 직ㆍ간접적인 영향을 받고 있습니다. 실제로 국내 인공지능 시장의 경우 인플레이션 지속, 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 데이터센터 증설 연기 등으로 인해 하드웨어 시장 중심으로 성장세가 둔화된 바 있는 만큼, 향후 거시경제의 불확실성이 당사가 영위하고 있는 인공지능 사업에도 부정적인 영향을 끼칠 수 있습니다.또한, 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.

(사) 향후 추진계획당사는 기존 사업에 추가된 정관의 사업목적을 활용하여 부문별 서비스 편의성 증대, 사업영역 확장, 사업의 활성화를 추진할 계획입니다. 2022년에 추가된 사업목적중 현재 영위하고 있는 사업은 기존사업에 연계하여 수행하고 있으며 기존인력을 활용하여 수행하였습니다. 사업의 확장 후 인력을 충원할 계획이며, 미영위 중인 사업 또한 기존 인력을 활용할 계획입니다. 사업목적별 진행단계와 향후 1년 내 추진내용은 아래 표와 같이 계획 중입니다.

구분
사업목적
진행단계

향후 1년 내

추진내용

인력확보 계획

사업도입
시장진입
사업운영

1
부동산 개발, 매매, 임대업
2024년
2024년
2025년
유형자산 확보
기존 인력 활용 예정

2
의료기기 제조, 판매유통, 유지보수서비스업
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

3
광고대행업, 광고매체판매업
2025년
2025년
2026년
미영위
기존 인력 활용 및 충원 예정

4
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
2025년
2025년
2026년
미영위
기존 인력 활용 및 충원 예정

5
전자금융업
2025년
2025년
2026년
미영위
기존 인력 활용 및 충원 예정

6
출판업 및 영상, 오디오 기록물 제작 및 배급업
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

7
교육 및 컨설팅업
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

8
인터넷 광고 및 기타 광고
2025년
2025년
2026년
미영위
기존 인력 활용 및 충원 예정

9
서적 출판, 인쇄 및 판매업
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

10
교육서비스업
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

11
평생교육시설 운영 및 관련사업 일체
2025년
2025년
2026년
미영위
기존 인력 활용 및 충원 예정

12
각호와 관련된 수출입업
2023년
2025년
2026년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

13
각호와 관련된 제반사업 및 국내외 투자
2022년
2022년
2023년
사업 운영중
기존 인력 활용 및 충원 완료

(아) 미추진 사유당사는 공시작성기준일 미영위하고 있는 사업목적별 추진 계획은 아래와 같으며, 현재 영위하고 있는 사업목적에 집중할 계획입니다.

구분
사업목적
사유 및 배경
향후 추진 예정시기
추진계획의 변경내용

1
부동산 개발, 매매, 임대업
사업장 이전 후 사업도입 예정
2024년 예정
-

2
광고대행업, 광고매체판매업
AI 플랫폼 사업 활성화 후 사업도입 예정
2025년 예정
-

3
전자상거래 및 관련 서비스 및 유통업
AI 플랫폼 사업 활성화 후 사업도입 예정
2025년 예정
-

4
전자금융업
AI 플랫폼 사업 활성화 후 사업도입 예정
2025년 예정
-

5
인터넷 광고 및 기타 광고
AI 플랫폼 사업 활성화 후 사업도입 예정
2025년 예정
-

6
평생교육시설 운영 및 관련사업 일체
교육사업 타겟 시장확대 후 사업도입 예정
2025년 예정
-

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

당사는 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업 인공지능 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하는 인공지능 교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

사업별 제품.jpg
사업별 제품

첫번째 의료 인공지능 솔루션의 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, 연단위 사용료 청구, 상용량에 비례한 사용료 청구형태로 수익을 획득합니다.의료 인공지능 솔루션 주요 제품으로는 DEEP:LUNG, DEEP:SPINE, DEEP:CHEST, DEEP:NEURO, DEEP:PACS PRO 등으로 구성되어 있습니다.DEEP:LUNG 제품은 저선량 흉부 CT에서 폐결절 관련 정보를 제공하는 솔루션, DEEP:SPINE 제품은 척추 X-Ray영상에서 척추 질환을 진단 보조하는 솔루션, DEEP:CHEST 제품은 흉부 X-Ray 영상에서 폐질환 의심 부위를 표시하는 진단 보조 솔루션, DEEP:NEURO 제품은 뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 탐지하는 솔루션 입니다. 이러한 DEEP:AI 제품과 연동해서 사용하는 DEEP: PACS PRO는 AI 의료영상판독 모델과의 연동에 최적화된 차세대 PACS 시스템 입니다.두번째 산업 인공지능 솔루션의 주요 수익은 항공 위험 물품 및 정보보안 물품을 수요로 하는 공항과 정부부처, 데이터 센터 등 보안시스템 고도화를 필요로 하는 고객과 인적 오류 최소화 및 비용절감과 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 통해 공장 자동화를 필요로 하는 고객으로 하여 발생합니다.고객사가 요청하는 방법에 따라 커스터마이징하여 제공하고 일시납품에 따른 대금을 청구하는 형태로 수익을 획득합니다. 산업 인공지능 솔루션 주요 제품은 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY로 구성되어 있습니다. DEEP:SECURITY 제품은 X-Ray 영상에서 높은 정확도로 위험물품을 탐지, 판독하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션 입니다. DEEP: FACTORY 제품은 딥러닝 기반의 비전 검사를 통해 공장 자동화를 위하여 특별히 설계된 솔루션 입니다.세번째 플랫폼 및 교육 인공지능 솔루션의 주요 수익은 드래그&드롭(Drag&Drop) 방식으로 직관적인 인공지능 구조 확인이 가능하고 코딩없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 대학병원, 의료학회, 세미나 등 제품 개발을 진행하는 의료인과 같이 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 필요로 하는 고객과 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 인공지능 교육에 대한 대학교 정규 수업, 특성화고 강의 등 필요로 하는 고객으로 하여 수익을 획득합니다.

2. 주요 제품 및 서비스

가. 주요 제품 등의 현황당사의 사업부문은 의료AI, 산업AI, AI플랫폼으로 구성되어 있습니다.(1) 의료AI 부문은 다양한 질환에 대한 각종 의료 데이터를 인공지능으로 분석하여 질환 분류, 병변 영역 검출, 예후 예측 등 의료인의 의료행위를 보조하는 역활을 수행하는 DEEP:AI 제품군과 영상진단장치(CT, MRI, X-ray, Mammography, Ultrasoonography 등)를 통해 의료영상정보를 획득하거나, 저장, 전송, 검색하는데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 DEEP:PACS 사업화하고 있습니다. DEEP:AI 주요 기능은 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 생성을 지원하고 있으며, 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 17개로, 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.(2) 산업AI 부문은 인공지능 X-ray 영상 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템 DEEP:SECURITY와 공장 자동화를 위해 특별히 설계된 최고의 딥러닝 기반 비전 솔루션 DEEP:FACTORY를 사업화하고 있습니다.DEEP:SECURITY는 공항 X-ray보안검색대 사업을 시작으로 공공기관과 기업에 납품되고 있으며, 위험물품 및 고객이 지정하는 특정물품(데이터보안을 위한 저장매체, 반입금지 품목 등)을 탐지/판독 하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션입니다.DEEP:FACTORY는 기업 공장 자동화를 위한 딥러닝 기반 비전 솔루션으로 전통적인 머신비전으로 해결되지 않는 다양한 이미지 분석과 인공지능 학습을 통해 제품/공정변화에 따른 자동 업데이트 제공, 공장/작업환경의 조명세기, 조명 가동 등의 변화 적응이 가능한 솔루션입니다. (3) AI플랫폼 부문의 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:PHI의 주요 기능은 다양한 포맷의 의료 영상/레코드 파일 및 2D, 3D 레이블링 파일 지원(DICOM, SVS, PNG, JPG, XLS, CSV, TIFF, NIFTI 등), 80여 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 등이 있으며, 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 우수하다는 장점이 있습니다.

당기말 현재 당사의 주요 제품별 매출현황 및 비율은 다음과 같습니다.

(기준일 : 2023년 6월 30일)
(단위 : 백만원, %)

구분
주요 제품 등
매출액
비율

의료AI
DEEP:AI, DEEP:PACS
113
30.7

산업AI
DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY
112
30.6

AI플랫폼
DEEP:PHI, AI교육
142
38.7

합계
367
100.0%

※ 상기 매출정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 재무제표를 기준입니다.※ 산업AI부문은 신규사업으로 2023년부터 사업화가 시작되고 있습니다.※ 사업부문별 제품현황은 다음과 같습니다.
[주식회사 딥노이드 주요 솔루션]

구분
제품명
모델명
기능

의료AI
DEEP:NEURO
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

DN-MT-01
뇌 MRI영상 이용하여 sCT(sythetic CT) 영상 생성 기능

DEEP:LUNG
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 영상분석 기능

DEEP: SPINE
DS-CF-01
척추 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을통한 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

DS-AS-01
척추 X-ray 영상에서 척추간판 내 밝은 영역 분석 기능

DEEP:CHEST
DC-XR-03
흉부 X-ray 영상 내 질환 위치 정보 제공을 통한 폐경화, 기흉 검출 보조 기능

DEEP:BREAST
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
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
DD-CS-01
치과용 파노라마 X-ray 영상 내 치근영역에 대한 정량적 영상 분석 기능

DEEP:BONE
DB-FR-01
손목 X-ray 영상 내 어두운 또는 불연속적인 영역에 대한 정량적 영상 분석 기능

DEEP:PACS
PACS-01
PC 설치용 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-ZR-01
Web 기반 PACS 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-CS-01
PC 설치용 PACS(경량화 버전) 인공지능 솔루션 연동 통한 인공지능 분석 기능

DP-Dicom-01
DICOM 형식 외 의료영상 조회 기능

DP-Video-01
내시경 영상 조회 기능

산업AI
DEEP:SECURITY
인공지능 X-ray 영상 항공 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템

DEEP:FACTORY
공장 자동화를 위해 설계된 딥러닝 기반 비전 솔루션

AI플랫폼
DEEP:PHI
Low Code 기반의 AI 제품 개발 플랫폼

DEEP:EDU
학교, 기관, 기업에서 필요한 AI 기초부터 활용까지, 디지털전환을 완성하는 AI 교육 서비스

3. 원재료 및 생산설비

가. 원재료당사는 사업 구조상 인공지능 소프트웨어 개발 및 서비스 공급을 업으로 하고 있으므로 주요 제품 특성 상 원재료의 주요 매입처가 존재하지 않습니다.
나. 생산설비당사는 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.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출 실적당사의 최근 3개년 매출실적은 다음과 같습니다.

(기준일 : 2023년 06월 30일)
(단위 : 천원, %)

구 분

제16기 반기
제15기
제14기

금 액
비 중
금 액
비 중
금 액
비 중

라이선스 제공
133,903
36.5%
1,754,604
55.2%
305,730
32.4%

소프트웨어 유지보수
-
-
39,100
1.2%
16,399
1.7%

상품 매출
5,585
1.5%
750,684
23.6%
522,586
55.4%

용역 제공
227,277
62.0%
637,161
20.0%
98,955
10.5%

합 계

366,765
100.0%
3,181,549
100.0%
943,670
100.0%

※상기 매출실적 정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성된 재무제표를 기준으로 작성되었습니다.
나. 판매경로 및 판매방법 등(1) 판매 조직당사의 보고서 작성일기준일 현재 판매 조직은 각 사업본부(사업부문)별 영업팀이 고객 관계를 중심으로 인공지능 솔루션/제품 등에 대한 영업을 담당하고 있습니다.
(2) 판매 경로당사의 모든 매출은 당사와 고객사간 직접거래 형태로 이루어지고 있으며 경상도 지역의 영업을 담당하고 있는 경남지점을 운영하고 있습니다. 추가적으로 의료AI사업부문은 의료 시장 진입경력이 있는 관계회사와의 위탁판매 계약을 추진하고 있으며, 해외시장은 현지법인을 통한 위탁판매 전략을 추진중에 있습니다.
(3) 판매 방법당사의 보고서 작성일기준일 현재까지의 모든 매출은 당사와 고객사간 직접판매 형태로 이루어지고 있습니다.
(4) 판매 전략당사는 타겟 고객의 특성에 따라 영업형태(일반영업&기술영업), 판매채널(직접판매&채널사판매), 판매형태(제품단독판매&제품연계판매)를 다각화하여 판매를 진행하고 있습니다.의료AI부문은 최근의 인공지능 연구개발에 대한 의료인의 높은 관심에 근거하여 인공지능 교육 세미나와 인공지능 연구 컨설팅을 통한 기술영업을 수행하고 있습니다. 보고서 제출일 현재 학회, 병원 세미나 등을 통해 DEEP:PHI를 이용한 인공지능 교육 세미나를 80여회 진행하여 의료인 대상 인공지능 역량 강화 및 당사 홍보 효과를 얻고 있습니다. 또한 DEEP:PHI를 이용해 인공지능 연구를 수행하는 대학병원 소속의료인을 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. 산업AI부문은 판매 대상에 따라 판매채널을 다각화하여 판매를 진행하려 합니다. X-ray보안을 도입한 고객을 대상 직접판매를 수행하고 있으며, 다수의 고객을 보유 중인 보안 X-ray장비회사 등의 업체와 제품 공급 계약 체결을 통한 채널사 판매를 병행하여 신규 판료를 개척하는 형태로 진행됩니다.

AI플랫폼부문은 인공지능 교육 고객의 추가적인 영업을 수행한 제품연계판매 기회를 포착하고 있습니다. 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 인공지능 교육의 요청 사례가 증가하고 있으며 코딩의 허들 없이 시작하여 AI를 이해하고 활용할 수 있는 플랫폼 활용 교육으로 DEEP:PHI를 이용한 딥러닝 교육으로 판매기회를 확대하고 있습니다.
다. 수주상황당사는 인공지능 솔루션과 플랫폼의 개발 및 공급업을 영위하고 있으며 보고기간 중 원가기준 투입법을 적용하여 기간에 걸쳐 수익을 인식한 계약에는 기간의 경과에 따라 납품한 대가를 산정하는 라이선스매출(접근권), 제품의 소유가 고객에게 이전되는 납품완료 시 대가를 산정하는 라이선스매출(사용권), 유지보수 매출과 용역 진행율에 따라 납품한 대가를 산정하는 용역매출이 있습니다.

(기준일 : 2023년 06월 30일)
(단위 : 백만원)

품목
수주총액
기납품액
수주잔고

인공지능 솔루션 및 플랫폼
4,255
2,398
1,857

5. 위험관리 및 파생거래

가. 위험관리
(1) 가격위험당사가 발행한 전환상환우선주와 관련한 내재파생상품은 당사의 보통주식을 기초자산으로 하며, 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융부채로 계상합니다. 관련하여 내재파생상품은 당사의 보통주식의 가격 변동위험에 노출됩니다.

(2) 이자율위험당사의 이자율위험은 미래 시장이자율 변동에 따라 예금 또는 차입금 등에서 발생하는 이자수익 및 이자비용이 변동될 위험으로서 이는 주로 변동금리부 조건의 예금과 차입금에서 발생합니다. 회사의 이자율위험관리의 목표는 이자율 변동으로 인한 불확실성과 금융원가의 최소화입니다.

이를 위해 당사는 내부 유보자금을 활용한 외부차입의 최소화 및 고금리 조건/단기 차입금 비중 축소, 정기적인 국내외 금리동향 모니터링 실시 및 대응방안 수립 등을 통해 선제적으로 이자율 위험을 관리하고 있습니다.보고서 작성 기준일 현재 이자율변동위험에 노출된 변동금리부 금융자산 및 부채로 인한 영향은 중요하지 않습니다.
(3) 신용위험

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름, 유리한 파생상품 및 예치금 등에서도 발생합니다.

(가) 위험관리신용위험은 회사의 통상적인 거래 및 투자활동에서 발생하며 고객 또는 거래상대방이 계약조건상 의무사항을 지키지 못하였을 때 발생합니다. 회사는 신용등급이 높은 은행 및 금융기관과만 거래합니다.

기업 고객의 경우 외부 신용등급을 확인할 수 있는 경우 동 정보를 사용하고 그 외의 경우에는 내부적으로 고객의 재무상태와 과거 경험 등을 근거로 신용등급을 평가하여 신용이 우량한 고객에 한하여 신용매출을 제공하고 있습니다.회사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

일부 매출채권에 대해서는 거래상대방이 계약을 불이행하는 경우 이행을 요구할 수 있는 보증 또는 신용장 등의 신용보강을 제공받고 있습니다.보고기간말 현재 금융자산 장부금액은 손상차손 차감 후 금액으로 회사의 신용위험 최대노출액을 나타내고 있습니다.
(4) 유동성위험

회사는 정기적인 자금수지계획의 수립을 토대로 영업활동, 투자활동, 재무활동에서의 자금수지를 미리 예측해 금융부채와 금융자산의 만기구조를 대응시키고 있으며, 이를 통해 필요 유동성 규모를 사전에 확보하고 유지하여 향후에 발생할 수 있는 유동성리스크를 사전에 관리하고 있습니다.

보고기간말 현재 유동성 위험 분석내용은 다음과 같습니다. 유동성 위험 분석에서는 금융부채를 계약상 만기별로 구분하였고, 유동성 위험 분석에 포함된 금액은 계약상 할인되지 않은 현금흐름입니다.

(단위 : 원)

당반기말
1년이내
1~5년이내
합계

매입채무 및 기타채무
609,634,291
15,000,000
624,634,291

전환상환우선주
755,694,691
-
755,694,691

리스부채
206,160,000
360,876,780
567,036,780

합 계
1,571,488,982
375,876,780
1,947,365,762

주) 전환상환우선주는 조기상환시점에 현금상환을 가정한 현금흐름으로 표시하였습니다.

(단위 : 원)

전기말
1년이내
1~5년이내
합계

매입채무 및 기타채무
1,507,797,090
15,000,000
1,522,797,090

전환상환우선주
755,694,691
-
755,694,691

리스부채
206,160,000
412,416,780
618,576,780

합 계
2,469,651,781
427,416,780
2,897,068,561

주) 전환상환우선주는 조기상환시점에 현금상환을 가정한 현금흐름으로 표시하였습니다.
(5) 자본위험 관리

회사의 자본관리 목적은 계속기업으로 영업활동을 유지하고 주주 및 이해관계자의 이익을 극대화하하고 자본비용의 절감을 위하여 최적의 자본구조를 유지하는데 있습니다. 회사는 배당조정, 신주발행 등의 정책을 통하여 자본구조를 경제환경의 변화에따라 적절히 수정변경하고 있습니다. 회사의 자본위험관리정책은 전기와 중요한 변동이 없습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기

전기말

부채총계(A)
5,211,369,916
4,560,953,361

자본총계(B)
6,316,763,470
9,966,348,823

부채비율(A/B)
83%
46%

나. 파생상품 등에 관한 사항

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요 계약 등1) 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

국가수리과학연구소
2021-05
2026-10

특허기술이전

계약서

Brain PET에서의 Short Scanning 영상 복원 기술 이전

연세대학교의료원
2021-12
2031-11

특허기술이전

계약서

인공지능 기반 뇌 MRI 영상에서 생성된 CT영상을 이용한 비침습 치료 계획 방법

2) 판권 계약

계약자

대상지역

계약시기

계약세부

MEDIWELL PARTER

인도네시아

2021-02

인도네시아내에 AI 솔루션 및 PACS 제품들을 판매하는 독점 판매권자로 선정

(주)이레에스엔씨
삼성전자사업장
2022-11
DEEP:SECURITY 판매 확대를 위해 (주)이레에스엔씨에 판매 대리점 계약을 제공하여 삼성전자 사업장에 한해서 독점적 판매권을 제공

아이씨엠에스
국내
2023-02
의료 인공지능 솔루션인 DEEP:AI 제품 등을 판매하기 위한 대리점 계약

나. 연구개발활동

1) 연구개발 조직

연구개발 조직도.jpg
연구개발 조직도

부서명
업무내용

의료AI사업본부
의료 AI연구개발 총괄

임상연구팀
임상시험 계획, 의료기관 대상 인공지능 연구 컨설팅, 결과 관리

AI연구1팀
2D 의료 인공지능 솔루션(DEEP:CHEST, DEEP:SPINE) 연구개발

AI연구2팀
3D 의료 인공지능 솔루션(DEEP:LUNG, DEEP:NEURO) 연구개발

RA팀
의료기기 RA 업무

스마트영상팀
Window PACS 개발

판독 기술팀
PACS 개발

의료사업팀
연구과제 담당

플랫폼사업본부
플랫폼 연구개발 총괄

플랫폼R&D팀
플랫폼 연구개발

플랫폼개발팀
DEEP:PHI, DEEP:STORE 개발

플랫폼기획팀
플랫폼 서비스 상품 기획

인공지능팀
인공지능 연구개발

플랫폼운영팀
플랫폼 운영 및 컨설팅

QA/QC
플랫폼 QA/QC 및 품질관리

산업AI사업본부
산업 AI연구개발 총괄

AI보안팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 연구개발 및 서비스

빅데이터사업팀
인공지능 학습데이터 구축 업무

AI비전팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 연구개발 및 서비스

AI교육사업본부
인공지능 교육 연구개발 총괄

AI연구교육팀
인공지능 교육 기획 및 운영

교육사업팀
인공지능 교육 사업 관리 및 수행

2) 연구개발 비용

(단위 : 천원, %)

구 분
제16기 반기(2023년)
제15기(2022년)
제14기(2021년)

연구개발비용 계
2,229,836
6,181,675
6,659,464

(정부보조금)
(1,229,689)
(3,466,172)
(3,378,345)

연구개발비 / 매출액 비율

[연구개발비용계÷당기매출액×100]

608.0%
194.3%
705.7%

3) 연구개발 실적

구분

연구과제명

주관부서

연구기간

비고

의료 인공지능 (DEEP:AI)

딥러닝 기반의 치과 의료 영상 진단 자동화 솔루션 개발

경기과학기술진흥원

2016.07.01 ~ 2016.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

척추 질환의 X-ray 영상 분석을 위한 인공지능 자동 판독 솔루션 개발

중소기업청

2016.11.01 ~ 2019.01.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

기술선도형 치과의료기기 개방플랫폼 구축

산업통상자원부

2017.06.01 ~ 2018.03.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

딥러닝 기반 흉부 단순촬영 폐기종 진단 애플리케이션 개발

성남산업진흥재단

2017.06.21 ~ 2017.10.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

인공지능 Body Morphometry 기반 플랫폼 서비스 및 응용기술 실용화

한국보건산업진흥원

2018.04.30 ~ 2023.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

혈관성 뼈 질환의 정밀 치료를 위한 인공지능 기반의 진단기술과 최소침습형 수술 로봇개발

한국산업기술 평가관리원

2018.05.01 ~ 2022.12.31

완료

보안 인공지능 (공항 X-ray 보안검색)

인공지능(AI) X-ray 영상 자동 판독시스템 고도화

한국공항공사

2019.05.16 ~ 2020.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

AI 의료영상 판독 서비스 플랫폼 구축사업

김해시

2020.01.01 ~ 2022.04.30

완료

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

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

인도네시아 ICBM 기반 원격협진 시스템 구축 (Mobile.Health Kit.Web-PACS.AI)

보건복지부

2020.03.20 ~ 2020.11.30

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

지능형기계 기반 메디컬 디바이스 융복합 실용화

김해산업진흥의생명 융합재단

2020.05.11 ~ 2020.10.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

질병진단(유방암 조직,부비동) 이미지 AI데이터 구축

한국정보화진흥원

2020.06.26 ~ 2020.11.30

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

군 의료영상 데이터 기반 인공지능 판독 시스템 고도화 및 실증사업

정보통신산업진흥원

2020.08.01 ~ 2023.12.31

진행

보안 인공지능 (통관 불법복제품 판독)

AI융합 불법복제품 판독시스템 구축사업

정보통신산업진흥원

2020.08.01 ~ 2021.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

인공지능을 이용한 뇌동맥류의 진단: 다기관, 단일 눈가림, 전향적 연구

범부처전주기의료기기사업단

2020.09.01 ~ 2022.12.31

완료

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

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

AI정밀의료솔루션 (닥터앤서2.0)개발

정보통신산업진흥원

2021.04.01 ~ 2024.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

중환자실 내 다장기 합병증 예측 시스템 개발

한국보건산업진흥원

2021.04.01 ~ 2025.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

디지털 병리 및 인공지능 기반 다중 장기 지능형 형태 분석 및 분자변이예측 소프트웨어 개발

한국보건산업진흥원

2021.04.01 ~ 2025.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:PHI)

AI 기반 의료 클라우드 (DEEP:PHI) 안전성 보증을 위한 IEC62304 프로세스 적용

정보통신산업진흥원

2021.05.01 ~ 2021.11.30

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

의료영상 AI 판독지원 클라우드 PACS 플랫폼 구축

정보통신산업진흥원

2021.04.01 ~ 2021.10.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

병리 검사 이미지 데이터 구축

한국지능정보사회진흥원

2021.05.01 ~ 2021.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

골밀도 BMD 데이터 구축

한국지능정보사회진흥원

2021.07.01 ~ 2021.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

지능형 의료 영상 진단 솔루션 개발

정보통신기획평가원

2020.07.01 ~ 2027.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

한국형 중환자 특화 빅데이터(K-MIMIC)구축 및 AI-CDSS개발

한국보건산업진흥원

2021.04.01 ~ 2025.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

5차 산업혁명 초개인화 H·I 미래기술 기반, 콰트로 상생 플랫폼 구축

한국보건산업진흥원

2021.07.01 ~ 2029.12.31

진행

보안 인공지능 (통관 불법복제품 판독 솔루션)

AI융합 불법복제품 판독시스템 구축사업

정보통신산업진흥원

2022.05.01 ~ 2023.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

인공지능(AI) 갑상선 종양 자동 탐지 및 비침습적 정밀 파쇄 히스토트립시(Histotripsy) 기술 통합 진단/치료 고강도 집속 초음파 치료 시스템 개발

범부처전주기의료기기사업단

2022.04.01 ~ 2025.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

방사선 영상용 고속 디스플레이 기술 및 메타버스 플랫폼 개발

한국에너지기술평가원

2022.04.01 ~ 2024.12.31

진행

의료 인공지능 (DEEP:AI)

영상진단 의료기기 탑재용 AI 진단 기술 개발

한국산업기술시험원

2023.01.01 ~ 2024.12.31

진행

인공지능 교육 (DEEP:EDU)

청년친화형 기업 ESG 지원사업 프로그램 운영

한국산업인력공단

2023.04.01 ~ 2023.12.31

진행

보안 인공지능 (DEEP:SECURITY)

2023년 AI융합 통관 영상 관리 솔루션 실증

정보통신산업진흥원

2023.05.01 ~ 2025.12.31

진행

보안 인공지능 (DEEP:SECURITY)

X-ray 빅데이터 구축을 통한 경호(보안검색) 대응기술개발

한국연구재단

2023.06.01 ~ 2026.02.28

진행

인공지능 교육 (DEEP:EDU)

청년친화형 기업 ESG 지원사업 프로그램 운영

한국산업인력공단

2022.04.01 ~ 2022.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

뇌동맥류 질환 검출을 위한 AI진단보조 시스템 구축

광주테크노파크

2022.12.01 ~ 2023.03.15

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

흉부 X-Ray 질환 검출을 위한 AI진단보조 시스템 구축

광주테크노파크

2023.01.01 2023.03.15

완료

인공지능 교육 (DEEP:EDU)

소프트웨어 중심대학 사업

정보통신기획평가원

2022.04.01 2022.12.31

완료

의료 인공지능 (DEEP:AI)

알파에이지 시대를 대비한 K-HOSPITECH 기반 Glocalization 환자 케어 플랫폼

한국보건산업진흥원

2022.07.01 2030.12.31

진행

7. 기타 참고사항

가. 지식재산권1) 특허권 및 상표권 현황

번호

구분

내용

출원일

등록일

출원국

1
특허권
의료 영상에 기반하여 상태를 진단하는 장치 및 방법
2017-08-17
2018-12-07
한국

2
특허권
딥러닝 시스템 및 그 최적 학습 모델 결정 방법
2019-02-11
2019-10-22
한국

3
특허권
딥러닝 기반의 요추 질환 보조 진단 방법
2019-03-06
2019-12-30
한국

4
특허권
딥러닝 기반의 병변 판독 시스템 및 방법
2019-03-29
2019-11-06
한국

5
특허권
딥러닝 기반의 대장 병변 검출 방법
2019-06-20
2020-03-26
한국

6
특허권
딥러닝 기반의 대장 질환 보조 진단 방법
2019-06-20
2020-04-16
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
AI 및 딥러닝 기반의 공항 보안 검색 시스템 및 방법
2019-07-05
2020-01-02
한국

10
특허권
의료영상 판독을 위한 컨테이너 기반의 인공지능클라우드 서비스 플랫폼 시스템
2019-07-12
2020-04-29
한국

11
특허권
의료 영상 관리 장치 및 방법
2019-07-15
2020-12-30
한국

12
특허권
영상 랜드마크 분류 장치 및 방법
2019-07-25
2020-01-31
한국

13
특허권
인공지능을 활용한 의료영상 자동 분류 및 표준화 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
한국

14
특허권
인공지능 학습용 의료 영상 데이터 정제 시스템 및 그 구동방법
2019-07-25
2020-03-31
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 분류 장치 및 분류 방법
2019-08-08
2020-08-26
한국

19
특허권
특이점 진단 장치 및 진단 방법
2019-08-08
2020-08-31
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
진단 장치 및 진단 방법
2019-09-30
2020-07-03
한국

23
특허권
병변 판독 장치 및 방법
2019-10-24
2020-07-03
한국

24
특허권
수술 위치 항법 장치 및 그 방법
2019-12-03
2021-03-29
한국

25
특허권
딥러닝 기반의 질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 질환 진단 보조 방법
2020-03-11
2020-11-10
한국

26
특허권
다른 시점의 영상을 이용한 객체 검출을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-03-31
2020-10-29
한국

27
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-08-26
한국

28
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

29
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
한국

30
특허권
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-04-16
2020-11-10
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
2020-11-10
한국

33
특허권
척추 분류 장치 및 분류 방법
2020-04-17
2020-09-29
한국

34
특허권
척추 검출 장치 및 검출 방법
2020-04-17
2020-12-22
한국

35
특허권
질환 진단 장치 및 진단 방법
2020-04-17
2021-02-17
한국

36
특허권
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2020-06-05
2021-02-01
한국

37
특허권
인공지능 기반의 의료영상 판독 서비스 시스템
2020-06-05
2021-04-01
한국

38
특허권
멀티 노드와 멀티 GPU를 이용한 분산 학습 시스템 및 방법
2020-06-15
2020-09-29
한국

39
특허권
수술시야 각도 설정 장치 및 방법
2020-06-22
2021-05-24
한국

40
특허권
물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 방법 및 물품 데이터의 취득 및 학습 자동화 시스템
2020-08-14
2022-02-15
한국

41
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 데이터 분석 장치 및 방법
2020-09-03
2021-04-23
한국

42
특허권
X-ray 보안 장치에 대한 이미지 처리 장치 및 방법
2020-09-04
2021-03-08
한국

43
특허권
학습 모델을 기반으로 흉부 방사선 영상에서 기흉을 정량적으로 측정하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-09-15
2021-03-05
한국

44
특허권
뇌질환 판단을 위한 딥러닝 기반의 PET 영상 분류 장치 및 그 방법
2020-10-26
-
한국

45
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

46
특허권
상대 좌표 추출 장치 및 방법
2020-12-01
2021-06-03
한국

47
특허권
인공 지능 학습용 가상 데이터 생성 장치 및 방법
2020-12-01
2021-08-11
한국

48
특허권
심층신경망을 기초로 다중 방향 영상에서 객체를 검출하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2020-12-22
2021-05-27
한국

49
특허권 (PCT)
개별 레이어의 예상 실행시간이 표시되는 의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

50
특허권 (PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

51
특허권 (PCT)
의료영상 판독을 위한 인공지능 기반의 클라우드 플랫폼 시스템
2021-03-22
-
미국

52
특허권 (PCT)
딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 시스템 및 딥러닝 기반의 폐질환 진단 보조 방법
2021-03-22
-
미국

53
특허권
딥러닝 기반의 구조 인식 및 그 결과를 이용한 구조 추론 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
2021-07-14
-
한국

54
특허권
이미지에 포함된 물체에 대한 디자인권 검색 장치 및 방법
2021-10-28
2022-03-28
한국

55
특허권
특징 좌표 기반의 유사도 산출 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

56
특허권
X-ray 영상의 예외 프레임 분류 장치 및 방법
2021-10-29
2022-05-02
한국

57
특허권
다중 시점 X-ray 데이터를 활용한 3D 데이터 생성 장치 및 방법
2021-10-29
2022-06-20
한국

58
특허권
학습 데이터 일반화를 위한 색상 이미지의 도면 이미지화 변환 장치 및 방법
2021-10-29
2022-11-11
한국

59
특허권
뇌동맥류 부피 측정 방법
2021-12-23
-
한국

60
특허권
배경 합성을 통한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-04-28
한국

61
특허권
지적 재산권 침해 여부를 판별하기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-06
한국

62
특허권
인공신경망을 이용한 이미지의 색상을 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-07-27
한국

63
특허권
인공신경망을 학습시키기 위한 학습 데이터를 생성하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2021-12-27
2022-11-17
한국

64
특허권
인공지능 기술기반 광간섭단층영상을 통한 시기능 정보 추출 시스템 및 방법
2022-01-19
2022-11-24
한국

65
특허권
X-Ray 영상 기반의 흉수 진단을 위한 보조 진단 시스템
2022-02-24
-
한국

66
특허권
디지털 병리를 위한 영상 처리 방법
2022-04-19
-
한국

67
특허권
척추 단면 영상으로부터 압박 골절을 진단하기 위한 진단 보조 방법
2022-04-27
-
한국

68
특허권
척추 만곡의 진단을 위한 진단 지표 산출 방법
2022-05-03
-
한국

69
특허권
척추 2D 영상의 비교 분석 방법
2022-08-18
-
한국

70
특허권
3차원 CT영상으로부터 폐 결절을 검출하는 진단 보조 장치
2022-10-12
-
한국

71
특허권
디지털 조직 병리 영상의 암 진단 보조 장치
2022-11-28
-
한국

72
특허권
클라우드에 기반하여 중앙제어 인공지능을 자동으로 학습하고 배포하는 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

73
특허권
디자인권이 적용된 제품을 자동으로 탐색하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

74
특허권
인공지능 모델 학습을 위한 이미지 데이터를 자동으로 수집 및 검증하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

75
특허권
X-ray 영상의 인공지능 판독을 위한 자기주도 중앙제어 시스템 및 이를 위한 방법
2022-12-14
-
한국

76
특허권
오라클의 데이터 레이블 검수 작업 결과를 활용하여 객체 검출 인공지능 모델을 대상으로 액티브 러닝을 수행하는 방법 및 장치
2022-12-14
-
한국

77
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐렴 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐렴 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

78
특허권
컴퓨터 비전과 머신러닝을 사용한 폐 검체의 폐기종 정량화 시스템 및 이를 이용한 폐기종 정량화 방법
2022-12-14
-
한국

79
특허권
레이블 검수 기반의 학습모델에 대한 액티브 러닝을 위한 장치 및 이를 위한 방법
2022-12-28
-
한국

80
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 안과질환 진단 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2022-06-15
-
한국

81
특허권
자기 주도 중앙 제어 기반의 인공지능을 이용한 방사선 영상을 판독하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-18

한국

82
특허권
클라우드 기반 인공지능 자동 학습 및 배포를 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-01-19

한국

83
특허권
딥러닝 모델 학습 방법, 딥러닝 모델을 이용한 시력 측정 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독이 가능한 기록매체
2023-01-31

한국

84
특허권
디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23

한국

85
특허권
이미지 기반의 학습 데이터를 수집하기 위한 장치 및 이를 위한 방법
2023-02-23

한국

86
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PHI)
2017-03-03
2017-12-28
한국

87
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : ThingConnect) 전 mangohub)
2017-05-10
2018-04-27
한국

88
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LUNG)
2018-09-13
2019-06-14
한국

89
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:SPINE)
2018-09-13
2019-06-14
한국

90
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:PACS)
2018-09-13
2019-06-14
한국

91
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEPNOID)
2018-09-18
2019-06-27
한국

92
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:NEURO)
2018-09-21
2019-06-27
한국

93
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:CEST)
2019-06-14
2020-02-20
한국

94
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2020-12-02
한국

95
상표권
제 [35] 류 (상표의 명칭 : DEEP:STORE)
2020-01-30
2021-01-08
한국

96
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:BREAST)
2020-04-23
2021-06-14
한국

97
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:MSK)
2020-04-23
2021-06-14
한국

98
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:LIVER)
2020-04-23
2021-06-14
한국

99
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:ENDO)
2020-04-23
2021-06-14
한국

100
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:FUNDUS)
2020-04-23
2021-06-14
한국

101
상표권
제 [09] 류 (상표의 명칭 : DEEP:COIN)
2020-04-23
2021-06-14
한국

102
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:PATH)
2020-09-04
2021-12-17
한국

103
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:DENTAL)
2020-09-04
2021-12-17
한국

104
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:SECURITY)
2020-11-20
2022-04-05
한국

105
상표권
제 [01]류 (상표의 명칭 : DEEP:CONSULT)
2022-05-27
-
한국

106
상표권
제 [09]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

107
상표권
제 [42]류 (상표의 명칭 : DEEP:FACTORY)
2022-08-03
-
한국

나. 정부나 지방자치단체의 법률, 규정 등에 의한 규제사항

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의하여 소프트웨어 및 IT 기업이 공공기관 발주 프로젝트 입찰에 참여할 경우, 사업에 필요로 하는 자격증, 발주금액 및 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다.현재는 '중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침'에 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에, 대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한이 설정되어 있습니다. 관련 규정은 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템구축 사업 등에 매출액 8천억원 이상인 대기업은 80억원 미만, 매출액 8천억원 미만인 대기업은 40억원 미만의 프로젝트에 참가하지 못하도록 명시하고 있습니다. 또한,「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. 관련 규정의 세부 내용은 다음과 같습니다.

['중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침' 발췌]

구 분
내 용

제2장 소프트웨어사업자의사업 참여 지원

제2조(사업금액의 하한) ① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다.

② 국가기관 등의 장이 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제25조 및 동 시행령 제72조, 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제29조 및 동 시행령 제88조에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 소프트웨어사업을 제외한 타 사업에 대해서는 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한과 법 제48조제4항을 적용하지 아니한다.

제3조(사업금액의 하한 적용) ① 국가기관등의 장은 법 제48조제2항 및 이 지침 제2조제1항에 따른 사업금액의 하한을 적용하는 경우 다음 각 호의 사항을 준수하여야 한다.

1. 매출액을 적용함에 있어 매 사업년도 종료 후 4개월 이내에는 전전 사업년도 매출액을 적용하고, 4개월 후부터는 직전 사업년도 매출액을 적용한다.

2. 매출액과 관계없이 「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조의 "중견기업"에 해당되는 대기업이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과되지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

3. 사업금액은「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제2조제1호에 따른 추정가격에 부가가치세를 포함한 금액으로 한다.

4. 법 제45조제2항의 소프트웨어 유지 및 보수 사업을 1년 이상의 장기계속계약으로 발주하는 경우 사업금액의 하한은 해당 계약기간 동안의 연차별 평균금액(총사업금액을 계약기간에 해당하는 개월수로 나눈 금액을 12개월로 곱한 평균금액)으로 적용한다.

5. 제2조제2항에 따라 소프트웨어사업과 타 사업을 분리하여 발주하거나 분담이행방식으로 명시하여 발주하는 경우, 사업금액의 하한은 소프트웨어사업의 사업금액으로 적용한다.

② 국가기관등의 장이 본 조 제1항에 따라 소프트웨어사업을 발주하는 경우 입찰공고문 또는 제안요청서에 대기업 참여제한 하한제도 적용 여부(적용 근거 포함)를 명시하여야 한다.

제4조(사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관) ① 법 제48조제3항제5호에 따라 「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조의 공공기관에 해당하는 대기업 중 과학기술정보통신부장관이 고시하여 사업금액의 하한을 적용하지 않는 공공기관 및 해당 사업범위는 별표 2와 같다.

② 제1항에 해당하는 공공기관의 장은 해당 사업범위의 소프트웨어사업 계약현황 등을 매년 분기별로 작성하여 분기 종료일로부터 30일 이내에 과학기술정보통신부장관에게 제출하여야 한다.

*별첨대기업인 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.

출처:
국가법령정보센터

당사는 10차 한국표준산업분류 상 정보통신업(분류기호 J)에 해당하는 소프트웨어 개발 및 공급업(J582)을 영위하고 있습니다. 당사는 2022년 말 기준 연간 매출액 약 32억원, 자산총액 약 145억원으로 중소기업기본법 및 동법 시행령에 따른 업종별 중소기업 기준을 충족하여, 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어 및 정보시스템 구축 사업 등에 제한없이 입찰이 가능합니다.

[중소기업의 범위 관련 주요 법령 및 규정]

구분
내용

중소기업기본법

제2조(중소기업자의 범위)① 중소기업을 육성하기 위한 시책(이하 "중소기업시책"이라 한다)의 대상이 되는 중소기업자는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업 또는 조합 등(이하 "중소기업"이라 한다)을 영위하는 자로 한다. 다만, 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조제1항에 따른 공시대상기업집단에 속하는 회사 또는 같은 법 제33조에 따라 공시대상기업집단의 소속회사로 편입ㆍ통지된 것으로 보는 회사는 제외한다.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(후략)

중소기업기본법 시행령

제3조(중소기업의 범위)① 「중소기업기본법」(이하 "법"이라 한다) 제2조제1항제1호에 따른 중소기업은 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 기업으로 한다.

1. 다음 각 목의 요건을 모두 갖춘 기업일 것

가. 해당 기업이 영위하는 주된 업종과 해당 기업의 평균매출액 또는 연간매출액(이하 "평균매출액등" 이라 한다)이 별표 1의 기준에 맞을 것

나. 자산총액이 5천억원 미만일 것

2. 소유와 경영의 실질적인 독립성이 다음 각 목의 어느 하나에 해당하지 아니하는 기업일 것(중략)[별표 1] 주된 업종별 평균매출액등의 중소기업 규모 기준(제3조제1항제1호가목 관련)

해당 기업의 주된 업종
분류 기호
규모 기준

(중략)

33. 정보통신업
J
평균매출액등 800억원 이하

(후략)

출처:
국가법령정보센터

다. 각 사업부문의 시장 여건 및 영업의 개황

(1) 회사의 현황(가) 영업개황

당사는 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료AI 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray 영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업AI 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하는 AI교육 사업을 영위하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

사업부문별 제품.jpeg
사업부문별 제품

의료AI부문의 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, 연단위 사용료 청구, 상용량에 비례한 사용료 청구형태로 수익을 획득합니다.의료AI부문 주요 제품으로는 DEEP:LUNG, DEEP:SPINE, DEEP:CHEST, DEEP:NEURO, DEEP:PACS 등으로 구성되어 있습니다. DEEP:LUNG 제품은 저선량 흉부 CT에서 폐결절 관련 정보를 제공하는 솔루션, DEEP:SPINE 제품은 척추 X-Ray영상에서 척추 질환을 진단 보조하는 솔루션, DEEP:CHEST 제품은 흉부 X-Ray 영상에서 폐질환 의심 부위를 표시하는 진단 보조 솔루션, DEEP:NEURO 제품은 뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 탐지하는 솔루션 입니다. 이러한 DEEP:AI 제품과 연동해서 사용하는 DEEP: PACS는 AI 의료영상판독 모델과의 연동에 최적화된 차세대 PACS 시스템 입니다.두번째 산업AI부문의 주요 수익은 항공 위험 물품 및 정보보안 물품을 수요로 하는 공항과 정부부처, 데이터 센터 등 보안시스템의 고도화를 필요로 하는 고객과 인적 오류 최소화 및 비용절감과 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 통해 공장 자동화를 필요로 하는 고객으로 하여 발생합니다.고객사가 요구하는 방법에 따라 커스터마이징하여 제공하고 일시납품에 따른 대금을 청구하는 형태로 수익을 획득합니다. 산업AI부문의 주요 제품은 DEEP:SECURITY, DEEP:FACTORY로 구성되어 있습니다. DEEP:SECURITY 제품은 X-Ray 영상에서 높은 정확도로 위험물품을 탐지, 판독하는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션 입니다. DEEP: FACTORY 제품은 딥러닝 기반의 비전 검사를 통해 공장 자동화를 위하여 특별히 설계된 솔루션 입니다.세번째 AI플랫폼부문의 DEEP:PHI는 의료 데이터를 보유한 의료인이 직접 인공지능 모델을 만들 수 있도록 도와주는 인공지능 개발툴입니다. 주요 수익은 코딩없이 간편하게 인공지능을 개발할 수 있는 인공지능 개발 툴인 DEEP:PHI를 이용해 대학병원, 의료학회, 세미나 등 제품 개발을 진행하는 의료인과 같이 지속적인 인공지능 연구 컨설팅을 필요로 하는 고객과 인공지능에 대한 사회의 관심 증대에 따라 인공지능 교육은 대학교 정규 수업, 특성화고 강의 등 필요로 하는 고객으로 하여 수익을 획득합니다.
(나) 시장점유율

당사는 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI는 인공지능 솔루션을 연구개발 및 제품화에 활용하고 있습니다. 현재까지 17개의 인공지능 의료영상 판독보조 솔루션을 개발하여 인허가를 획득하였으며, 현재도 DEEP:PHI를 활용하여 다수의 의료기관과 협업하여 60여개 이상의 연구개발을 진행중에 있습니다. 다만 의료인공지능 분야는 전세계적으로 도입기에 해당되는 시장으로 관련업계의 시장 점유율이 집계되지 않았으며, 의료분야 인공지능 개발 플랫폼인 DEEP:PHI는 시장에서 경쟁제품이 없기에 시장점유율을 파악하기 어렵습니다.

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 노력하고 있습니다.

(2) 산업의 특성(가) 의료 인공지능 산업

당사의 거시적 목표시장은 의료 인공지능 시장입니다. 의료 인공지능 시장 중 세부적으로는 플랫폼 방식으로 인공지능을 개발하고 판매 가능한 의료 인공지능 플랫폼 시장(DEEP:PHI)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.

(3) 산업의 성장성(가) 의료 인공지능 사업

인공지능 딥러닝 기술이 적용된 알파고로 인해 인공지능 제품들의 관심이 높아졌으며 ChatGPT의 영향으로 누구나 사용 가능한 인공지능의 상용화와 시장성에 대하여 긍정적인 검증을 받았고, 향후 5~7년간 인공지능 산업은 성장이 기대되고있습니다.

세계 인공지능 시장 규모는 Marketsandmarkets(2018)에 따르면 2018년에 214억 6천만 달러에 이른 인공지능 기술 시장이 2025년 1,906억 1천만 달러로 성장할 것을 예상하며, 연평균성장률(CAGR)을 36.62%로 전망했습니다. 인공지능 기술 중에서도 기계학습과 자연어 처리, 이미지 처리가 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측했습니다.

국내 인공지능 시장 규모는 한국IDC가 발간한 '국내 인공지능 시장 전망 2021-2025 ' 연구 보고서에 따르면, 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)을 15.1% 성장세를 이어가면서 2025년까지 1조 9,074억원 규모에 이를 전망이라고 밝혔습니다. 디지털 전환의 가속화와 효과적인 TCO(total cost of ownership) 및 사용 편의성을 고려한 강점이 조직 운영에 필수 요소로 여겨지며 AI 관련 시스템 도입이 적극 이뤄지는 추세입니다.출처 : 데일리시큐(https://www.dailysecu.com)2023년 기준으로 시장규모가 6,400억원을 넘을 것으로 예상하고 있습니다. 특히, AI 하드웨어 시장은 2019년 기준 인공지능 시장에서 가장 큰 규모를 점하고 있지만, 2022년 이후에는 인공지능 구축을 위한 컨설팅·개발 관련 서비스 시장의 규모가 더 커질 것으로전망하고 있습니다.

(4) 경기변동에 따른 특성당사의 전방산업인 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 산업은 미래를 바꿀 가장 핵심적인 기술로 글로벌 산업 전반에서 주목받고 있으며, AI 적용을 통해 비생산적인 반복 업무 대신 고부가가치 업무에 집중함으로써 비즈니스 효율성 및 생산성의 혁신적인 향상이 가능하다는 점에서 일상생활의 거의 모든 분야에 걸쳐 응용 영역이 크게 확대되고 있습니다. 이미 인공지능은 IT 업계를 포함하여, 금융, 농업, 자동차, 헬스케어 등에 이용되고 있으며, 그 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다. IDC는 국내 인공지능 시장을 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 구분하여 각각 다른 전망을 제시하였습니다. 하드웨어 시장의 경우 글로벌 공급망 쇼크로 인한 원자재 가격 상승, 일부 빅테크 기업의 대규모 데이터 센터 증설 연기 등으로 인해 성장세가 다소 주춤하는 모습을 보였으나, 대기업을 중심으로 한 주요 프로젝트에서 인공지능 및 머신러닝의 적용 범위가 확장됨에 따라 소프트웨어 시장을 중심으로 성장세가 가속화될 것으로 분석하였습니다.
(5) 회사의 경쟁우위 요소 (가) DEEP:AI

당사는 식약처 인허가를 획득한 DEEP:AI 제품은 총 17개로, 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 17건의 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:PACS

당사의 DEEP:PACS는 일반 PACS의 기본 기능을 제공하면서 동시에 인공지능 판독 지원 및 인공지능 연구에 특화된 기능을 제공하고 있습니다. DEEP:AI와 연동되어 PACS 내에서 쉽게 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/W없이 인공지능 학습용 레이블 데이터 생성 가능

타 시스템과 연동

- PACS에서 레이블링한 데이터를 DEEP:PHI로 전송해 인공지능 학습 지원

(다) DEEP:PHI

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

(6) 회사의 신규 사업 분야 관련 사항당사는 의료 영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량을 바탕으로 산업 인공지능 사업으로 진출하였습니다. 두 분야 모두 영상 내 질병 의심 부위 혹은 고객이 요구하는 특정 물품 및 특징을 검출해야 한다는 점에서 기술의 유사성이 존재하며, 이에 따라 사업의 확장이 용이합니다. 당사의 신규사업으로 산업 인공지능 사업을 진행하고 있으며, 산업 인공지능 시장은 인공지능 X-Ray 영상 위험물품 및 정보보안 물품 자동판독시스템 보안 시장과 인공지능 이미지 분석 및 외관 검사 시장으로 생산 단계 혹은 생산 완료단계에서 영상처리를 통해 제조를 하거나, 품질을 검사하는 이미지 기반 검사 시장입니다. 당사의 산업 인공지능 제품인 DEEP:SECURITY는 높은 정확도로 위험물품을 탐지/판독하여 보안검색 대기시간을 단출할 뿐 아니라 육안 판독을 효과적으로 지원하여 Human Error를 최소화하는데 도움을 주는 GUI 기반의 위험물품 탐지 솔루션이고, DEEP:FACTORY는 전통적인 머신비전으로 해결되지 않은 다양한 이미지 분석을 해결할 수 있는 인공지능 기반의 솔루션으로 해당 시장에 최적화 되어 있습니다.
(가) DEEP:SECURITY1) 사업분야 및 진출 목적당사는 한국공항공사와 함께 X-ray 보안판독요원의 보안검사를 지원하는 시각지능 기반 인공지능 X-ray 보안판독솔루션을 공동개발하여 실전배치하였습니다.

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인공지능 X-ray 보안판독솔루션

2) 시장의 규모 및 성장성

보안 X-ray 솔루션은 폭발물, 무기, 기타 위험물질, 밀수품 등을 감지하기 위해 공항, 항만, 국경 검문소, 기업 건물 및 주요 행사장과 같은 다양한 장소에서 사용되는 기술입니다. 이러한 시스템은 사람들의 안전과 국가 보안을 보호하는 데 결정적인 역할을 합니다. 보안 X-ray 시장은 기술적 발전, 국가 간 무역 활동, 국제 테러 위협 등 다양한 요인에 의해 성장하고 있습니다.

X-ray 보안 검색기 시장규모는 보안검색 장비 시장은 2018년 78.5억불에서 2028년 159억불로 10년간 7.3%의 CAGR로 성장할 것으로 전망되고 있으며, 전 세계적 테러 공격 사례의 발생 및 증가에 따른 보안검색에 대한 필요성과 수요 증가가 시장 규모의 확대를 견인하는 것으로 분석되고 있습니다.

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세계 보안검색 시스템 시장분석

2019년 FMI의 Global Security Screening Systems Market Analysis에 따르면 휴대수하물 보안검색 장비 시장은 아시아 시장이 제일 크게 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 동아시아 시장은 2018년 전세계 시장의 15.1%에서 2028년 16.7%로, 서아시아 시장은 2018년 9.1%에서 2028년 10.5%로 성장할 것으로 예상하고 있습니다.※ 국내외 AI X-ray 보안검색 솔루션 시장 현황

번호
기업
국가
내용

1
딥노이드
대한민국
국내 최초 보안 X-ray Ai 솔루션으로 위해품목 20종, 기업보안 품목 6종을 자동으로 검출하는 솔루션으로 한국공항공사의 4개 공항, 행안부, 국회, 경찰청, 삼성전자 등 다양한 기관에 공급하여 사업화 하고 있음. 2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가됨.

2
A사
대한민국
약 90%이상의 정확도로 반입금지물품(노트북, 저장매체, 위험물 등)을 검출하는 기능을 제공함.

3
B사
대한민국
기업보안을 위한 USB, 휴대폰, PC 등의 저장매체를 자동으로 검출되는 솔루션을 개발하였으며 아직 위해품목을 검출하는 기능은 제공하지 않고 있음.

4
C사
미국
위해품목을 자동 검출하는 Syntech ONE 이라는 제품을 보유하고 있으며 미공군, 미국 특허청 등에 공급하고 있음.

5
D사
영국
AI 기반 무기, 폭발물 , 전기충격기, 등의 위해물품을 자동으로 검출하는 솔루션 회사임.

6
E사
영국,미국
휴대용 수하물 검색을 자동으로하는 인공지능 솔루션을 보유하고 있으며 Smith Detection 과 써드파트로 협력하고 있음.

3) 시장의 특성가) 2022년 글로벌 시장조사업체 Global Market Insights에 따르면, 최근 급증하는 높은 수준의 정교한 테러활동으로 인해 이를 탐지하고 예방하고자 공항 등의 교통수단 터미널 등을 중심으로 X-ray 보안검색 시장 수요가 발생하고 있다고 보고하였습니다. 일반산업, 공공기관 등에서의 보안검색 수요 또한 급증하고 있지만, 22년 기준 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색은 이들을 합친 것보다 많은 것으로 집계되었습니다. 하지만 이러한 교통수단에서 발생하는 X-ray 보안검색 시장은 불특정 다수의 국민이 이용하는 시설의 보안인만큼 안전성과 검증된 보안기술이 확보되지 않으면 시장의 진입조차 할수 없습니다.

세계 보안검색 시장.jpg
세계 보안검색 시장

나) 보안 X-ray는 보안이 중요한 특정 기업과 장소에만 한정적으로 적용되어 시장 자체가 작아 투자 기업들을 찾는 것이 매우 어렵고 투자까지 이루어질 가능성이 낮습니다. 보안 중 특히 대테러 관련 수요처의 경우 일반적인 보안 시장 보다 사용처가 더 한정적이기 때문에 일회성 사업으로 인식되기가 쉬워 지속적인 투자와 사업영위가 어렵습니다.다) 인공지능 보안 솔루션의 표준화 및 인증시장은 현재 Accuracy 및 F1 Score 등 일반적인 인공지능 성능측정 지표를 이용하고 있습니다. 인공지능 기반 X-ray 판독시스템의 인증 체계 및 표준화 절차는 존재하지 않습니다. 라) 인공지능 보안 솔루션 사업을 수행하기 위해 가장 중요한 것은 인공지능 학습을 위한 탐지 물품의 데이터 확보입니다. 하지만 고객이 요청하는 탐지/판독 물품 중 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품은 일반 기업이 확보하기 어려운 총기류, 칼류, 탄약, 폭발물, 장대류, 활류 등이 포함되어 있어 데이터 확보에 어려움이 있습니다.

4) 경쟁우위 요소가) 당사는 2019년부터 한국공항공사와 협업을 통해 연구개발 및 사업화를 추진해왔습니다. 한국공항공사와의 협업을 통해 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 제품을 납품완료 하였으며, 추가적인 제품 납품을 진행중에 있습니다. 나) DEEP:SECURITY는 2022년 조달혁신제품으로 지정되었으며 국내 보안 X-ray AI 솔루션으로 유일하게 KTL(한국산업기술시험원)을 통해 신뢰성시험을 확보하여 95% 정확도로 평가 되었습니다.다) DEEP:SECURITY는 한국공항공사와 협업을 통해 20종의 국토부 고시 기내반입금지 물품의 데이터를 취득하고 인공지능 학습을 할 수 있었습니다. 라) 당사의 DEEP:SECURITY는 위와 같이 보안사업 시장의 가장 큰 비중을 차지하는 교통수단인 공항에 제품을 납품하며 시장을 선점할 수 있었으며, 조달혁신제품 지정 및 KTL(한국산업기술시험원)의 신뢰성 시험을 확보하여 고객의 신뢰성 을 확보할 수 있게 되었습니다. 또한 인공지능 X-ray 보안판독솔루션의 위해물품 탐지/판독 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 학습데이터를 한국공항공사의 협업으로 대규모 데이터를 확보할 수 있었고 이를 통해 DEEP:SECURITY의 탐지/판독 성능을 크게 향샹시킬 수 있었습니다. DEEP:SECURITY는 시장에서의 선점과 고객의 신뢰성 확보, 성능의 우위로 시장을 선도하고 진입장벽을 구축하고 있습니다.
5) 투자규모 등정부과제 수행 혹은 공공기관과의 협업을 통해 보안 분야의 사업화를 추진하였습니다. 대표적으로 2019년부터 2020년까지 공항 x-ray 보안검색대 자동 판독 시스템 사업을 진행하였습니다. 공항 X-ray 보안검색대 자동판독 시스템 사업은 2020년 말 공동개발을 완료 후 국내 5개 공항(김포, 제주, 광주, 부산, 청주공항)에 납품하였으며 추가적인 납품 사업을 진행중에 있으며, 공공기관과의 지속적인 협업을 통해 국내외 사업 확장을 진행하고 있기에 추가적인 투자없이 자체 매출만으로 사업의 진행이 가능합니다.
6) 사업추진 현황 가) 조직 및 인력 구성 산업AI부문의 조직 및 인력현황은 다음과 같습니다.

산업ai 조직도.jpg
산업AI 조직도

부서명
업무내용

AI보안팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 연구개발 및 서비스

AI비전팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 연구개발 및 서비스

빅데이터사업팀
인공지능 학습데이터 구축 업무

보안영업팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 영업

비전영업팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 영업

기술지원팀
산업AI 제품 고객 서비스 및 지원 업무

나) 연구개발활동 내역

(단위 : 백만원)

주관기관
부처명
과제명
시작일
종료일
총 사업비

㈜딥노이드
정보통신산업진흥원
AI융합 불법복제품 판독시스템 구축사업
2022-05-01
2022-12-31
1,851,250

㈜딥노이드
정보통신산업진흥원
AI융합 통관 영상 관리 솔루션 실증
2023-05-01
2025-12-31
1,687,500

㈜딥노이드
과학기술정보통신부/대통령경호처
X-ray 빅데이터 구축을 통한 경호(보안검색) 대응기술개발
2023-06-01
2026-02-28
9,200,000

합 계
12,738,750

다) 제품 및 서비스 내역

(단위 : 천원)

사업명
납품처
계약금액

DEEP:SECURITY 3식 납품
대구데이터 센터
81,000

AI X-Ray 판독지원시스템 전국 5대공항 납품
한국공항공사
40,000

DEEP:SECURITY 1식 납품
국회사무처
25,454

인공지능(AI) X-Ray 판독시스템 (이동형 2식 납품)
경찰청
31,820

DEEP:SECURITY 4식 납품
A사
48,000

DEEP:SECURITY 7식 납품
B사
55,440

보안 검색 자동화를 위한 위해물품 판독 AI X-Ray 시스템
C사
292,125

합계
573,839

(나) DEEP:FACTORY
1) 사업분야 및 진출 목적당사는 의료 분야에서 축적한 인공지능 기술 역량과 인공지능 개발, 배포, 활요의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 머신비전 분야 사업에 진출하였습니다.
2) 시장의 규모 및 성장성가) 머신비전 시장규모국내 머신 비전 시장의 규모는 2019년 기준 9,800억원에서 2020년 1조원으로 기록되어 있습니다. 글로벌 시장조사 업체인 "grandviewresearch"에 따르면 글로벌 머신비전 시장의 규모는 2021년 132억 3000만명으로 평가되었고, 2022년부터 2030년까지 연평균 복합성장률(CAGR) 6.7%로 확대될 전망입니다.

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u.s. 마켓 machine vision 시장 규모

스마트 팩토리의 상승세에 따라 인공지능과 팩토리가 융합해 동반 성장이 기대되며 비대면 문화가 확산되며 머신비전의 수요가 향상될 것 입니다.나) 인공지능 기반 스마트팩토리 시장규모효율적이고 생산성 향상을 위해 검사 장비의 자동화 시장의 수요가 높아지고 있으며 특히 다품종, 고도화된 생산 시장에서 검사 자동화의 역량은 더욱 제고되고 있습니다. 산업별 업종별 품질검사와 자동화에 대한 수요 증가가 시장을 견인할 것으로 보이며 자동차, 식음료, 제약 및 화학, 포장 분야에 걸친 비전 검사 시스템의 필요성은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상합니다.스마트제조혁신협회 리포트(21.02)에 따르면 2020년 코로나 19의 열악한 환경에도 불구하고 스마트 공장 7,139개를 보급하여 당초 목표치 5,600개를 초과 달성하고 누적 기준 목표치 19,799개를 달성하는 등 스마트 공장 인프라를 적극적으로 확산하고 있습니다.

스마트 공장 보급 추이.jpg
스마트 공장 보급 추이

다) 전체 산업화 자동화 시장에서 머신비전 분야는 높은 성장세를 보이고 있습니다. 글로벌 전문 시장조사 업체 Markets&Markets은 전세계 머신비전 시장이 연평균 7%의 성장세로 2021년 110억 달러(약12조원)에서 2026년에는 155억 달러(약17조원)에 달할것으로 예상했습니다. 머신비전 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류되는데, 당사에 적용되는 소프트웨어 시장의 경우 10.3% 성장률을 보이고 있습니다.소프트웨어 시장은 인공지능 기반 소프트웨어가 급성장할 것으로 전망하며, 기존 소프트웨어 시장이 8.5% 성장률을 보이는데 비해, 인공지능 기반 소프트웨어 시장은 28.6% 성장률로 고속 성장할 것으로 예상했습니다. 국내 시장의 경우 글로벌 성장률 보다 높은 10.8% 급성장세가 전망되며 2019년 1조 680억원 시장규모에서 2025년 1조 9,761억원 시장으로 증가한다고 예측하고 있습니다.
3) 시장의 특성산업자동화 시장에 인공지능, 클라우드, 5G 등 4차 산업혁명 관련 기술이 빠르게 융합되고 있습니다. 2022년 AI 기술이 가장 활발하게 적용된 분야는 머신비전 분야이며, 머신비전은 사람이 눈으로 보고 뇌에서 판단하는 것을 카메라와 영상인식 알고리즘이 대체한 시스템입니다. 인공지능 기술이 발전하면서 기존 룰 기반(Rule-based)에서 인공지능 기반으로 빠르게 전환되고 있습니다.기존 룰 기반(Rule-based) 검사는 불량에 대한 정보를 컴퓨터 시스템에 암호화해 지식기반으로 저장하는 규칙을 만들어 알고리즘을 구현하여 검사를 진행하고 있습니다.이런 경우 비정형화된 오류는 탐지하기 어렵다는 한계가 있습니다. 다만, 인공지능 기반 검사는 이미지를 딥러닝으로 학습하고 정기적인 학습을 통해 새로운 불량도 탐지할 수 있습니다. 기존 사람의 검사작업을 대신하여 인건비에 대한 비용 절감 효과와 공장, 작업환경의 조명세기, 조명각도 등의 다양한 변화에도 적응 가능하여 환경 변화에 강인함을 보여주고 있습니다.
4) 경쟁우위 요소 당사는 의료영상 인공지능 분야에서 쌓은 인공지능 기술 역량으로 인공지능 개발, 배포, 활용의 전과정을 효율화하는 툴을 보유하고 있으며, 이를 활용하여 보안 인공지능 사업에 진출하였습니다. 당사의 기술 역량으로 정부과제 수행 혹은 공공기관과 협업을 통해 보안분야의 사업화를 추진하였습니다. 이러한 배경으로 다양한 도메인의 인공지능 이미지 판독 관련 경력의 노하우를 가진 전문인력을 보유하고 있으며 기술과 경험을 통해 더욱 정밀한 인공지능 기반 검사를 진행할 수 있습니다.
5) 투자규모 등 당사는 신규사업인 머신비전 사업분야에 약 17,000백만원 이상을 투자할 계획입니다. 투자금액은 금번 진행하는 주주배정 후 실권주 일반공모 유상증자를 통해 조달 한 금액을 투자할 계획 입니다.

6) 사업추진 현황 가) 조직 및 인력 구성

산업ai조직도

부서명
업무내용

AI보안팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 연구개발 및 서비스

AI비전팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 연구개발 및 서비스

빅데이터사업팀
인공지능 학습데이터 구축 업무

보안영업팀
인공지능 X-ray보안판독솔루션(DEEP:SECURITY) 영업

비전영업팀
딥러닝 기반 비전 솔루션(DEEP:FACTORY) 영업

기술지원팀
산업AI 제품 고객 서비스 및 지원 업무

나) 제품 및 서비스 내역

(단위 : 천원)

사업명
납품처
계약금액

AI비전검사기 POC 프로젝트
D사
9,000

특정용기 탐지시스템 & AI 커스터마이징
E사
11,000

IPAD Bonding 검사관련 S/W 개발 공급
F사
140,800

LGD 커넥터 체결기 Unit 구성 및 납품
G사
250,745

합 계
411,545

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약 연결 재무정보당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 요약 별도 재무정보

(단위 : 원)

구분
제 16 기 2분기
제 15 기
제 14 기

(2023년 6월말)
(2022년 12월말)
(2021년 12월말)

[유동자산]
9,014,841,493
11,753,582,331
16,438,992,323

ㆍ현금및현금성자산
6,144,195,419
8,147,032,503
16,135,613,360

ㆍ단기금융상품
2,000,000,000
3,000,000,000
-

ㆍ매출채권및기타채권
500,116,215
410,970,913
203,044,919

ㆍ기타유동자산
370,529,859
195,578,915
100,334,044

[비유동자산]
2,513,291,893
2,773,719,853
2,151,802,128

ㆍ기타채권
7,465,868
8,947,621
-

ㆍ유형자산
1,181,151,285
1,321,403,946
1,295,571,269

ㆍ사용권자산
468,173,496
561,647,604
508,972,869

ㆍ무형자산
99,982,743
108,935,681
130,907,160

ㆍ기타비유동자산
756,518,501
772,785,001
216,350,830

자산총계
11,528,133,386
14,527,302,184
18,590,794,451

[유동부채]
3,498,288,075
2,902,459,343
1,393,900,935

[비유동부채]
1,713,081,841
1,658,494,018
3,449,035,696

부채총계
5,211,369,916
4,560,953,361
4,842,936,631

ㆍ자본금
4,658,567,000
4,658,567,000
4,638,873,000

ㆍ자본잉여금
49,403,834,726
49,403,834,726
48,783,178,655

ㆍ기타자본구성요소
3,729,278,562
3,729,278,562
2,949,599,769

ㆍ기타포괄손익누계액
141,160,332
141,160,332
8,715,383

ㆍ이익잉여금(결손금)
(51,616,077,150)
(47,966,491,797)
(42,632,508,987)

자본총계
6,316,763,470
9,966,348,823
13,747,857,820

(2023년 1월~6월)
(2022년 1월~12월)
(2021년 1월~12월)

매출액
366,764,536
3,181,548,542
943,670,491

영업이익(손실)
(3,697,265,977)
(6,158,546,806)
(7,651,546,740)

당기순이익(손실)
(3,649,585,353)
(5,333,982,810)
(8,853,542,022)

기본주당순이익(손실)
(392)
(574)
(1,054)

희석주당순이익(손실)
(392)
(574)
(1,054)

2. 연결재무제표

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 연결재무제표 주석

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 재무제표

재무상태표

제 16 기 반기말 2023.06.30 현재

제 15 기말 2022.12.31 현재

(단위 : 원)

제 16 기 반기말

제 15 기말

자산

유동자산

9,014,841,493

11,753,582,331

현금및현금성자산 (주4,5,6)

6,144,195,419

8,147,032,503

단기금융상품 (주4,5)

2,000,000,000

3,000,000,000

매출채권 및 기타채권 (주4,5,7)

496,618,966

407,473,664

단기리스채권 (주11)

3,497,249

3,497,249

기타유동금융자산 (주4,5,8)

75,000,000

92,330,124

기타유동자산 (주9)

295,529,859

103,248,791

비유동자산

2,513,291,893

2,773,719,853

장기리스채권 (주11)

7,465,868

8,947,621

유형자산 (주10)

1,181,151,285

1,321,403,946

사용권자산 (주11)

468,173,496

561,647,604

무형자산 (주12)

99,982,743

108,935,681

당기손익-공정가치측정금융자산 (주4,5)

484,420,000

484,420,000

기타비유동금융자산 (주4,5,8)

205,720,723

226,051,572

기타비유동자산 (주9)

66,377,778

62,313,429

자산총계

11,528,133,386

14,527,302,184

부채

유동부채

3,498,288,075

2,902,459,343

기타채무 (주4,5,13,14)

609,634,291

1,507,797,090

단기차입금 (주4,5,15)

383,904,489

352,794,650

당기손익-공정가치측정금융부채 (주4,5,16)

504,796,249

441,440,743

유동리스부채 (주11)

191,999,450

201,087,415

기타유동부채 (주13,18)

1,807,953,596

399,339,445

비유동부채

1,713,081,841

1,658,494,018

매입채무 및 기타채무 (주4,5,13,14)

15,000,000

15,000,000

비유동리스부채 (주11)

289,274,490

371,086,476

복구충당부채 (주17)

39,501,802

38,264,584

장기종업원급여부채 (주20)

68,418,709

51,932,630

순확정급여부채 (주19)

1,300,886,840

1,182,210,328

부채총계

5,211,369,916

4,560,953,361

자본

자본금 (주21)

4,658,567,000

4,658,567,000

자본잉여금 (주21)

49,403,834,726

49,403,834,726

기타자본구성요소 (주22)

3,729,278,562

3,729,278,562

기타포괄손익누계액

141,160,332

141,160,332

이익잉여금(결손금)

(51,616,077,150)

(47,966,491,797)

자본총계

6,316,763,470

9,966,348,823

자본과부채총계

11,528,133,386

14,527,302,184

포괄손익계산서

제 16 기 반기 2023.01.01 부터 2023.06.30 까지

제 15 기 반기 2022.01.01 부터 2022.06.30 까지

(단위 : 원)

제 16 기 반기

제 15 기 반기

3개월

누적

3개월

누적

매출액 (주31,32)

205,364,880

366,764,536

166,627,098

310,266,212

매출원가

110,047,601

157,099,751

55,465,802

106,958,906

매출총이익

95,317,279

209,664,785

111,161,296

203,307,306

판매비와관리비 (주23)

1,691,964,809

3,906,930,762

1,900,576,515

4,495,195,424

영업이익(손실)

(1,596,647,530)

(3,697,265,977)

(1,789,415,219)

(4,291,888,118)

금융수익 (주25)

69,352,861

157,532,173

643,964,835

697,954,430

금융비용 (주25)

100,933,696

107,917,065

55,945,986

63,457,110

기타수익 (주24)

1,633,410

1,688,372

200,078

865,135

기타비용 (주24)

118,518

3,622,856

1,383,149

1,772,941

법인세비용차감전순이익(손실)

(1,626,713,473)

(3,649,585,353)

(1,202,579,441)

(3,658,298,604)

법인세비용 (주26)

당기순이익(손실)

(1,626,713,473)

(3,649,585,353)

(1,202,579,441)

(3,658,298,604)

기타포괄손익

총포괄손익

(1,626,713,473)

(3,649,585,353)

(1,202,579,441)

(3,658,298,604)

주당이익(손실) (주27)

기본주당이익(손실) (단위 : 원)

(175)

(392)

(130)

(394)

희석주당이익(손실) (단위 : 원)

(175)

(392)

(130)

(394)

자본변동표

제 16 기 반기 2023.01.01 부터 2023.06.30 까지

제 15 기 반기 2022.01.01 부터 2022.06.30 까지

(단위 : 원)

자본

자본금

자본잉여금

기타자본구성요소

기타포괄손익누계액

이익잉여금(결손금)

자본 합계

2022.01.01 (기초자본)

4,638,873,000

48,783,178,655

2,949,599,769

8,715,383

(42,632,508,987)

13,747,857,820

당기순이익(손실)

(3,658,298,604)

(3,658,298,604)

주식선택권

675,224,217

675,224,217

기타자본조정

2022.06.30 (기말자본)

4,638,873,000

48,783,178,655

3,624,823,986

8,715,383

(46,290,807,591)

10,764,783,433

2023.01.01 (기초자본)

4,658,567,000

49,403,834,726

3,729,278,562

141,160,332

(47,966,491,797)

9,966,348,823

당기순이익(손실)

(3,649,585,353)

(3,649,585,353)

주식선택권

(292,211,649)

(292,211,649)

기타자본조정

292,211,649

292,211,649

2023.06.30 (기말자본)

4,658,567,000

49,403,834,726

3,729,278,562

141,160,332

(51,616,077,150)

6,316,763,470

현금흐름표

제 16 기 반기 2023.01.01 부터 2023.06.30 까지

제 15 기 반기 2022.01.01 부터 2022.06.30 까지

(단위 : 원)

제 16 기 반기

제 15 기 반기

영업활동현금흐름

(2,819,738,981)

(1,373,169,924)

영업으로부터 창출된 현금흐름 (주28)

(3,005,154,265)

(1,402,559,307)

이자수취

197,753,903

44,933,938

이자지급

(12,180,049)

(14,079,765)

법인세환급(납부)

(158,570)

(1,464,790)

투자활동현금흐름

926,959,310

(6,204,256,608)

대여금의 감소

37,809,106

단기금융상품의 취득

(2,000,000,000)

(6,000,000,000)

단기금융상품의 처분

3,000,000,000

특허선급금의 증가

(5,846,849)

(6,397,570)

유형자산의 취득

(147,394,086)

(183,209,771)

유형자산의 처분

1,707,273

무형자산의 취득

(11,940,000)

(2,700,000)

보증금의 증가

(43,080,000)

보증금의 감소

3,000,000

4,760,000

정부보조금의 수취

51,331,139

24,663,460

재무활동현금흐름

(110,057,413)

(71,347,709)

정부보조금의 수취

8,917,451

9,055,746

정부보조금의 상환

(28,074,913)

리스부채의 지급

(90,899,951)

(80,403,455)

현금및현금성자산의순증가(감소)

(2,002,837,084)

(7,648,774,241)

기초현금및현금성자산

8,147,032,503

16,135,613,360

기말현금및현금성자산

6,144,195,419

8,486,839,119

5. 재무제표 주석

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. 회사는 2021년 8월 17일 한국거래소 코스닥시장에 상장하였습니다. 당반기말 현재 발행주식 총수와 납입자본금은 각각 9,364,394주(전환상환우선주 47,260주 포함)와 4,659백만원입니다.

당반기말 현재 주주현황은 다음과 같습니다.

주주

주식 수(주)

지분율(%)

보통주
우선주(*)
합계

최우식
1,872,360
-
1,872,360
19.99%

김태규
1,461,616
-
1,461,616
15.61%

우리사주조합
83,432
-
83,432
0.89%

기타
5,899,726
47,260
5,946,986
63.51%

합계
9,317,134
47,260
9,364,394
100.00%

(*)
한국채택국제회계기준 상 부채로 분류된 전환상환우선주로서, 발행자가 의무적으로상환해야 하는 계약상 의무를 부담하는 주계약은 재무상태표상 차입금(상각후원가측정금융부채)으로 인식하고 있으며, 상환권 및 전환권은 권리자와의 계약내용에 따라 당기손익-공정가치측정금융부채로 분류하였습니다.

2. 중요한 회계정책

다음은 재무제표 작성에 적용된 중요한 회계정책입니다. 이러한 정책은 별도의 언급이 없다면, 표시된 회계기간에 계속적으로 적용됩니다.

2.1 재무제표 작성 기준

회사의 2023년 6월 30일로 종료하는 6개월 보고기간에 대한 반기재무제표는 기업회계기준서 제1034호 '중간재무보고'에 따라 작성되었습니다. 이 반기재무제표는 보고기간말인 2023년 6월 30일 현재 유효하거나 조기 도입한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었습니다.

2.2 회계정책과 공시의 변경

2.2.1 회계기준의 적용

당사의 재무제표는 보고기간말 현재 유효한 한국채택국제회계기준에 따라 작성되었으며, 재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 별도의 언급이 없는 한전기 재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일하게 적용되었습니다.
2.2.2 회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서

회사는 2023년 1월 1일로 개시하는 회계기간부터 다음의 제ㆍ개정 기준서 및 해석서를 신규로 적용하였습니다.

(1) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 및 국제회계기준 실무서2-'중요성에 대한 판단'(개정) - 회계정책 공시

중요한 회계정책을 정의하고 공시하도록 하며, 중요성 개념을 적용하는 방법에 대한 지침을 제공하기 위하여 국제회계기준 실무서 2 '회계정책 공시'를 개정하였습니다.

동 개정사항은 회계정책의 공시에 대한 기업회계기준서 제1001호의 요구사항을 변경하며, '유의적인 회계정책'이라는 모든 용어를 '중요한 회계정책 정보' 로 대체합니다.

기업회계기준서 제1001호 관련 문단도 중요하지 않는 거래, 그 밖의 사건 또는 상황과 관련되는 회계정책 정보는 중요하지 않으며 공시될 필요가 없다는 점을 명확히 하기 위해 개정합니다. 회계정책 정보는 금액이 중요하지 않을지라도 관련되는 거래, 그 밖의 사건 또는 상황의 성격 때문에 중요할 수 있습니다. 그러나 중요한 거래, 그 밖의 사건 또는 상황과 관련되는 모든 회계정책 정보가 그 자체로 중요한 것은 아닙니다.

또한 국제회계기준 실무서2에서 기술한 '중요성 과정의 4단계 적용을 설명하고 적용하기 위한 지침과 사례가 개발되었습니다.

(2) 기업회계기준서 제1008호 '회계정책, 회계추정치의 변경과 오류' (개정) -회계추정치의 정의

동 개정사항은 회계추정의 변경에 대한 정의를 회계추정치의 정의로 대체합니다. 새로운 정의에 따르면 회계추정치는 "측정불확실성의 영향을 받는 재무제표상 화폐금액"입니다.

(3) 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시'(개정) - 행사가격 조정 조건이 있는 금융부채 평가손익 공시

발행자의 주가 변동에 따라 행사가격이 조정되는 조건이 있는 금융상품의 전부나 일부가 금융부채로 분류되는 경우 그 금융부채의 장부금액과 관련 손익을 공시하도록 규정하였습니다. (4) 기업회계기준서 제1012호 '법인세'(개정) - 단일 거래에서 생기는 자산과 부채에 관련되는 이연법인세

동 개정사항은 최초인식 예외규정의 적용범위를 축소합니다. 동 개정사항에 따르면 동일한 금액으로 가산할 일시적차이와 차감할 일시적차이를 생기게 하는 거래에는 최초인식 예외규정을 적용하지 않습니다.

기업회계기준서 제1012호의 개정에 따라 관련된 이연법인세자산과 이연법인세부채를 인식해야 하며, 이연법인세자산의 인식은 기업회계기준서 제1012호의 회수가능성 요건을 따르게 됩니다.

(5) 기업회계기준서 제1117호 '보험계약' (제정)

기업회계기준서 제1117호 '보험계약'은 현행 기업회계기준서 제1104호 '보험계약'을 대체할 예정입니다.

보험회사는 보험계약에 따른 모든 현금흐름을 추정하고 보고시점의 가정과 위험을 반영한할인율을 사용하여 보험부채를 측정합니다. 보험수익은 발생주의에 따라 매 회계연도별로보험회사가 계약자에게 제공한 서비스를 반영하여 수익을 인식합니다. 또한, 보험사건과 관계없이 보험계약자에게 지급하는 투자요소는 보험수익에서 제외하며, 보험손익과 투자손익을 구분표시합니다.

동 기준서의 개정 또는 제정이 재무제표에 미치는 유의적인 영향은 없습니다.

2.2.3. 제정ㆍ공표되었으나 아직 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 한국채택국제회계기준의 내역은 다음과 같습니다.

기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' (개정) 부채의 유동/비유동 분류

동 개정사항은 유동부채와 비유동부채의 분류는 보고기간말에 존재하는 기업의 권리에 근거한다는 점을 명확히 하고 기업이 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리를 행사할 지 여부에 대한 기대와는 무관하다는 점을 강조합니다. 그리고 보고기간말에 차입약정을 준수하고 있다면 해당 권리가 존재한다고 설명하고 결제는 현금, 지분상품, 그 밖의 자산 또는 용역을 거래상대방에게 이전하는 것으로 그 정의를 명확히 합니다.

동 개정사항은 2024 년 1 월 1 일 이후 최초로 시작하는 회계연도의 개시일 이후 소급적으로 적용되며 조기적용이 허용됩니다.

회사는 상기에 열거된 제ㆍ개정사항이 재무제표에 미치는 영향이 중요하지 않을 것으로 판단하고 있습니다.

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 수도있습니다.반기재무제표 작성시 사용된 중요한 회계추정 및 가정은 법인세비용을 결정하는데 사용된 추정의 방법을 제외하고는 전기 재무제표 작성에 적용된 회계추정 및 가정과 동일합니다.
3.1 법인세비용중간기간의 법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균연간법인세율, 즉 추정평균연간유효법인세율을 중간기간의 세전이익에 적용하여 계산합니다.

4. 금융상품 공정가치

4.1 금융상품 종류별 공정가치금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기말

전기말

장부금액

공정가치

장부금액

공정가치

금융자산

현금및현금성자산
6,144,195,419
6,144,195,419
8,147,032,503
8,147,032,503

단기금융상품
2,000,000,000
2,000,000,000
3,000,000,000
3,000,000,000

매출채권 및 기타채권
496,618,966
496,618,966
407,473,664
407,473,664

당기손익-공정가치측정금융자산
484,420,000
484,420,000
484,420,000
484,420,000

기타유동금융자산
75,000,000
75,000,000
92,330,124
92,330,124

기타비유동금융자산
205,720,723
205,720,723
226,051,572
226,051,572

합계
9,405,955,108
9,405,955,108
12,357,307,863
12,357,307,863

금융부채

기타채무
624,634,291
624,634,291
1,522,797,090
1,522,797,090

차입금
383,904,489
383,904,489
352,794,650
352,794,650

당기손익-공정가치측정금융부채
504,796,249
504,796,249
441,440,743
441,440,743

합계
1,513,335,029
1,513,335,029
2,317,032,483
2,317,032,483

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)

당반기말

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 측정 금융자산
-
-
484,420,000
484,420,000

당기손익-공정가치 측정 금융부채

-
-
504,796,249
504,796,249

(단위 : 원)

전기말

수준 1

수준 2

수준 3

합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치 측정 금융자산

-
-
484,420,000
484,420,000

당기손익-공정가치 측정 금융부채

-
-
441,440,743
441,440,743

4.3 반복적인 공정가치 측정치의 서열체계 수준 간 이동

회사는 공정가치 서열체계의 수준 간 이동을 이동을 발생시킨 사건이나 상황의 변동이 일어난 날짜에 인식합니다.

각 공정가치 서열체계의 수준 간 이동 내역은 다음과 같습니다.(1) 반복적인 측정치의 수준 1과 수준 2간의 이동 내역당반기 중 수준 1과 수준 2간의 대체는 없습니다.

(2) 반복적인 측정치의 수준 3의 변동 내역

(단위 : 원)

금융자산
당반기
전반기

기초
484,420,000
-

기말
484,420,000
-

(단위 : 원)

금융부채
당반기
전반기

기초
441,440,743
1,373,542,579

평가손실(이익)
63,355,506
(585,402,551)

기말
504,796,249
788,140,028

4.4 수준3으로 분류된 공정가치 측정치의 가치평가과정 회사의 재무부서는 재무보고 목적의 공정가치 측정을 위해 외부전문가의 평가를 수행하고 있으며, 이러한 공정가치 측정치는 수준3으로 분류되는 공정가치 측정치를 포함하고 있습니다. 외부전문가의 공정가치 평가과정 및 그 결과는 재무담당이사와 협의됩니다.

(1) 공정가치 산정에 사용된 가치평가기법금융상품의 가치를 산정하는데 사용한 가치평가기법은 다음과 같습니다.

-

펀드의 평가 : 취득원가(*)

-
내재파생상품의 평가 : 이항모형(TF&hull모형)

(*) 회사가 보유하고 있는 금융자산은 당기손익-공정가치측정금융자산은 펀드 등으로서 피투자기업으로부터 공정가치 측정을 위한 충분한 정보를 얻을 수 없으며, 과거 또는 당기에 유의적인 가치변동이 없는 것으로 판단되므로 원가를 공정가치의 최선의 추정치로 평가하였습니다.(2) 투입변수와 공정가치와의 관계수준 3으로 분류된 금융상품의 공정가치 측정에 사용된 유의적이고 관측할 수 없는 투입변수의 양적 정보는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분
당반기말 공정가치
관측할 수 없는 투입변수
투입변수
민감도

당기손익-공정가치 측정 금융부채
504,796,249
변동성
53.41%
변동성 5.3%p 상승시 공정가치 12백만원 상승, 5.3%p 하락시 공정가치 12백만원 하락.

무위험할인율
3.69%
무위험이자율 0.4%p 상승시 공정가치 646천원 상승, 0.4%p 하락시 공정가치 640천원 하락.

(단위 : 원)

구분
전기말 공정가치
관측할 수 없는 투입변수
투입변수
민감도

당기손익-공정가치 측정 금융부채
441,440,743
변동성
50.69%
변동성 5.1%p 상승시 공정가치 2백만원 상승, 5.1%p 하락시 공정가치 2백만원 하락.

무위험할인율
3.78%
무위험이자율 0.4%p 상승시 공정가치 71천원 상승, 0.4%p 하락시 공정가치 43천원 하락.

5. 범주별 금융상품5.1 금융상품 범주별 장부금액

(단위 : 원)

재무상태표상 자산
당반기말

전기말

상각후원가측정 금융자산

현금및현금성자산
6,144,195,419
8,147,032,503

단기금융상품
2,000,000,000
3,000,000,000

매출채권
459,521,777
137,584,166

단기기타채권
37,097,189
269,889,498

기타유동금융자산
75,000,000
92,330,124

기타비유동금융자산
205,720,723
226,051,572

소 계
8,921,535,108
11,872,887,863

당기손익-공정가치측정금융자산
484,420,000
484,420,000

합 계
9,405,955,108
12,357,307,863

(단위 : 원)

재무상태표상 부채
당반기말

전기말

상각후원가측정 금융부채

단기기타채무
316,844,617
1,087,432,109

장기기타채무
15,000,000
15,000,000

단기차입금
383,904,489
352,794,650

소 계
715,749,106
1,455,226,759

당기손익-공정가치측정금융부채
504,796,249
441,440,743

합 계
1,220,545,355
1,896,667,502

당반기말 단기기타채무에 종업원과 관련된 부채 292,790천원(전기말: 420,365천원)은 제외되어 있습니다.
5.2 금융상품 범주별 순손익

(단위 : 원)

구분
당반기
전반기

상각후원가측정 금융자산

이자수익
157,213,926
112,531,748

소 계
157,213,926
112,531,748

당기손익-공정가치측정금융부채

평가손익
(63,355,506)
585,402,551

소 계
(63,355,506)
585,402,551

상각후원가측정 금융부채

이자비용(차입금)
(31,109,839)
(48,168,174)

환손익
(34,453)
(29,549)

소 계
(31,144,292)
(48,197,723)

6. 현금및현금성자산 당반기말 및 전기말 현재 현금및현금성자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말

전기말

현금
-
724,896

단기은행예치금(*)

6,144,195,419
8,146,307,607

합 계
6,144,195,419
8,147,032,503

(*)
단기은행예치금은 보통예금 및 현금및현금성자산의 정의를 충족하는 투자상품 등을 포함하고 있습니다.

현금 및 현금성자산에는 국책연구과제와 관련하여 사용목적의 제한이 있는 정부보조금 1,142,943천원(전기말 65,070천원)이 포함되어 있습니다.

7. 매출채권 및 단기기타채권

당반기말 및 전기말 현재 매출채권 및 단기기타채권의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말

전기말

채권액
손실충당금
장부금액
채권액
손실충당금
장부금액

매출채권
469,971,777
(10,450,000)
459,521,777
148,034,166
(10,450,000)
137,584,166

미수금
13,820,477
-
13,820,477
203,242,923
-
203,242,923

미수수익
23,276,712
-
23,276,712
66,646,575
-
66,646,575

합 계
507,068,966
(10,450,000)
496,618,966
417,923,664
(10,450,000)
407,473,664

8. 기타금융자산당반기말 및 전기말 현재 기타금융자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

임차보증금
75,000,000
190,440,723
78,000,000
187,292,590

기타보증금
-
15,280,000
-
15,280,000

대여금
-
-
14,330,124
23,478,982

합 계
75,000,000
205,720,723
92,330,124
226,051,572

9. 기타자산당반기말 및 전기말 현재 기타자산의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

선급금(*1)
220,047,100
87,753,506
16,732,083
83,689,157

정부보조금(*2)
-
(21,375,728)
-
(21,375,728)

소 계
220,047,100
66,377,778
16,732,083
62,313,429

선급비용
45,165,369
-
56,357,888
-

당기법인세자산
30,317,390
-
30,158,820
-

합 계
295,529,859
66,377,778
103,248,791
62,313,429

(*1)
당반기말 선급금에는 계약자산의 요건을 충족하는 160,701천원(전기말:1,615천원)이 포함되어 있습니다(주석 32 참조).

(*2)
산업재산권 취득 관련 정부보조금으로 전기 중 특허 취득이 완료되어 28,925천원이 무형자산으로 계정대체 되었습니다.

10. 유형자산 (1) 유형자산의 내역

(단위 : 원)

당반기말
취득원가
감가상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
194,626,459
(77,503,783)
-
117,122,676

공구와기구
7,800,000
(5,056,331)
-
2,743,669

비품
2,811,802,666
(1,326,121,343)
(454,396,372)
1,031,284,951

시설장치
147,780,000
(117,780,011)
-
29,999,989

합 계
3,162,009,125
(1,526,461,468)
(454,396,372)
1,181,151,285

(단위 : 원)

전기말
취득원가
감가상각누계액
정부보조금
장부금액

차량운반구
155,889,556
(61,269,208)
-
94,620,348

공구와기구
7,800,000
(4,706,333)
-
3,093,667

비품
2,730,237,666
(1,069,019,175)
(479,322,361)
1,181,896,130

시설장치
147,780,000
(105,986,199)
-
41,793,801

합 계
3,041,707,222
(1,240,980,915)
(479,322,361)
1,321,403,946

(2) 유형자산의 변동

(단위 : 원)

당반기
차량운반구
공구와기구
비품
시설장치
합계

기초
94,620,348
3,093,667
1,181,896,130
41,793,801
1,321,403,946

증가 :

취득(*)
38,736,903
-
85,095,910
-
123,832,813

정부보조금
-
-
(51,331,139)
-
(51,331,139)

감소 :

처분
-
-
(3,000)
-
(3,000)

감가상각
(16,234,575)
(349,998)
(184,372,950)
(11,793,812)
(212,751,335)

당반기말
117,122,676
2,743,669
1,031,284,951
29,999,989
1,181,151,285

(*)
유형자산 취득시 발생한 미지급금 23,561천원이 포함되어 있습니다(주석28참조).

(단위 : 원)

전반기
차량운반구
공구와기구
비품
시설장치
합계

기초
44,966,397
2,000
1,207,423,071
43,179,801
1,295,571,269

증가 :

취득(*)
79,506,750
3,500,000
77,507,021
25,850,000
186,363,771

정부보조금
-
-
(24,068,460)
-
(24,068,460)

감소 :

처분
-
-
(1,707,273)
-
(1,707,273)

감가상각
(14,263,847)
(58,333)
(161,824,898)
(13,618,014)
(189,765,092)

전반기말
110,209,300
3,443,667
1,097,329,461
55,411,787
1,266,394,215

(*)
유형자산 취득시 발생한 선급금 11,500천원 및 미지급금 8,346천원이 포함되어 있습니다(주석28참조).

(3) 회사의 감가상각비는 포괄손익계산서상 판매비와관리비 및 경상연구개발비에 포 함되어 있습니다.

11. 리스(1) 재무상태표에 인식된 금액

리스와 관련하여 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

사용권자산

부동산
468,173,496
561,647,604

합 계
468,173,496
561,647,604

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

리스채권

유동
3,497,249
3,497,249

비유동
7,465,868
8,947,621

합 계
10,963,117
12,444,870

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

리스부채

유동
191,999,450
201,087,415

비유동
289,274,490
371,086,476

합 계
481,273,940
572,173,891

(2) 사용권자산의 변동

(단위 : 원)

구 분
당반기
전반기

기초
561,647,604
508,972,869

취득
-
195,529,062

상각
(93,474,108)
(86,812,582)

기말
468,173,496
617,689,349

(3) 손익계산서에 인식된 금액

리스와 관련하여 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

사용권자산의 감가상각비

93,474,108
86,812,582

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)

12,180,049
14,079,765

단기리스료(매출원가 및 판매비와 관리비에 포함)

4,350,000
7,480,825

단기리스가 아닌 소액자산 리스료(판매비와 관리비에 포함)

6,382,786
3,593,630

금융리스채권에 대한 이자수익
318,247
-

당반기 중 리스의 총 현금유출은 113,495천원(전반기: 105,558천원)입니다.

12. 무형자산(1) 무형자산의 내역

(단위 : 원)

당반기말
취득원가
감가상각누계액
손상차손누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
213,839,642
(100,346,137)
(21,069,720)
(32,275,073)
60,148,712

소프트웨어
84,032,150
(44,198,119)
-
-
39,834,031

합 계
297,871,792
(144,544,256)
(21,069,720)
(32,275,073)
99,982,743

(단위 : 원)

전기말
취득원가
감가상각누계액
손상차손누계액
정부보조금
장부금액

산업재산권
213,839,642
(82,301,133)
(21,069,720)
(37,043,339)
73,425,450

소프트웨어
72,092,150
(36,581,919)
-
-
35,510,231

합 계
285,931,792
(118,883,052)
(21,069,720)
(37,043,339)
108,935,681

(2) 무형자산의 변동

(단위 : 원)

당반기
산업재산권
소프트웨어
합계

기초
73,425,450
35,510,231
108,935,681

증가 :

개별취득
-
11,940,000
11,940,000

감소 :

상각
(13,276,738)
(7,616,200)
(20,892,938)

기말
60,148,712
39,834,031
99,982,743

(단위 : 원)

전반기
산업재산권
소프트웨어
합계

기초
93,100,832
37,806,328
130,907,160

증가 :

개별취득(*)
18,169,970
2,700,000
20,869,970

정부보조금(*)
(15,044,428)
-
(15,044,428)

감소 :

상각
(12,839,845)
(6,187,200)
(19,027,045)

기말
83,386,529
34,319,128
117,705,657

(*)
산업재산권 취득시 발생한 선급금 3,126천원(개별취득 18,170천원, 정부보조금 (-)15,044천원)이 포함되어 있습니다(주석28참조).

(3) 무형자산상각비는 포괄손익계산서상 판매비와 관리비에 포함되어 있습니다.

13. 정부보조금당반기 및 전반기 중 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분
당반기
전반기

기초 이월액
8,786,724
206,976,138

기중 반납액
(9,508,816)
(206,976,138)

기중 수령액
1,943,080,538
1,871,328,281

기중 사용액
(1,289,937,498)
(931,843,023)

경상연구개발비 등 차감
(1,229,688,908)
(898,720,190)

비품, 산업재산권 취득
(51,331,139)
(24,068,460)

상환의무금액
(8,917,451)
(9,054,373)

기말 미사용금액
652,420,948
939,485,258

14. 기타채무

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

미지급금
310,462,417
-
1,074,639,309
-

미지급비용
299,171,874
-
433,157,781
-

임대보증금
-
15,000,000
-
15,000,000

합계
609,634,291
15,000,000
1,507,797,090
15,000,000

미
지급금, 미지급비용은 거래기간이 단기이므로 장부금액과 공정가치가 동일한 것으로 간주됩니다.

15. 차입금

(1) 차입금 장부금액의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

상각후원가측정금융부채
383,904,489
-
352,794,650
-

(2) 전환상환우선주1) 보고기간말 현재 전환상환우선주의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구분
차입처
발행일
상환청구가능일
최저배당율
상환시 보장수익율
금액

당반기말
전기말

6차
유한책임회사 티지나래 등
2020-09-10
발행일로부터 3년이 경과한 날
발행가의 1%
연복리 8%
383,904,489
352,794,650

회사는 발행시점에 전환상환우선주 주계약의 공정가치와 내재파생상품의 공정가치를 구분하여 각각 차입금과 당기손익-공정가치측정부채로 계상하였습니다.

2) 전환상환우선주의 주요조건은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
6차

차입처
유한책임회사 티지나래 등

발행일
2020-09-10

발행주식수(*2)
740,628주

1주당 발행가액(*2)
12,694

인수총액
9,401,161,518

대상주식수(*2)
47,260주

전환권행사가액(*2)
12,694

전환에 관한 사항
발행시~10년

상환에 관한 사항
발행일로부터 3년~10년

조기상환시 이율
8.00%

행사여부
2020-09-29, 2021-09-17, 2022-08-19 일부 전환(*1)

전환조건
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 “전환 청구권 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 전환 비율을 조정 5) 분할 또는 합병 등이 이루어지는 경우에는 그 사유가 발생하기 전에 본건 우선주가 보통주식으로 전환되 었다면 받을 수 있었던 대가가 본건우선주로서 받을 수 있는 대가 보다 큰 경우, 보통주식으로 전환되었 다면 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 불가 능하다고 투자자가 판단할 경우

(*1)
전체 발행분 740,628주 중 78,780주는 2020년 9월 29일에, 575,200주는 2021년 9월 17일에, 39,388주는 2022년 8월 19일에 보통주로 전환되었으며, 그 외 47,260주는 2023년 6월 30일 기준 전환상환우선주로 보유하고 있습니다.

(*2)
2020년 9월 28일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주), 2021년 12월 7일에 100% 무상증자(보통주, 전환상환우선주)가 실행됨에 따라, 전환권 행사가액이 기존의 25%로 감소하였으며, 발행 및 대상주식수가 기존의 4배로 증가하였습니다.

16. 당기손익-공정가치측정금융부채(1) 당기손익-공정가치측정금융부채의 내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

당기손익-공정가치측정금융부채
504,796,249
-
441,440,743
-

(2) 당기손익-공정가치측정금융부채에서 발생한 손익은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기

전반기

당기손익-공정가치측정금융부채평가이익(손실)
(63,355,506)
585,402,551

17. 복구충당부채

복구충당부채의 당반기 및 전반기의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기
전반기

기초
38,264,584
35,907,379

증가
1,237,218
1,159,491

반기말
39,501,802
37,066,870

18. 기타부채기타부채의 내용은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

유동
유동

선수금
1,679,219,406
277,995,575

예수금
128,734,190
121,343,870

합 계
1,807,953,596
399,339,445

19. 순확정급여부채

(1) 회사의 보고기간말 현재 순확정급여부채 산정 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기말

전기말

기금이 적립되지 않은 확정급여채무의 현재가치

1,300,886,840
1,182,210,328

재무상태표상 순확정급여부채

1,300,886,840
1,182,210,328

(2) 당반기와 전반기 중 포괄손익계산서에 반영된 확정급여제도 관련 퇴직급여의 구성요소는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기
전반기

3개월
누적
3개월
누적

당기근무원가
111,989,018
223,978,039
114,524,032
229,048,053

순이자원가
8,651,194
17,302,387
4,207,456
8,414,917

합 계
120,640,212
241,280,426
118,731,488
237,462,970

(3) 당반기 및 전반기 중 확정급여채무의 변동 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

기초금액

1,182,210,328
1,095,602,088

당기근무원가

223,978,039
229,048,053

이자비용

17,302,387
8,414,917

제도에서의 지급액:

- 급여의 지급

(122,603,914)
(117,924,467)

보고기간말 금액

1,300,886,840
1,215,140,591

20. 장기종업원급여부채장기종업원급여부채 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말

전기말

장기종업원급여부채

68,418,709
51,932,630

21. 자본금 및 자본잉여금

(1) 자본금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

구 분
당반기말
전기말

발행할 주식의 총수
100,000,000
100,000,000

1주의 금액
500
500

발행한 보통주 주식수
9,317,134
9,317,134

자본금
4,658,567,000
4,658,567,000

당반기말 현재 발행주식수 중 상법에 의하여 의결권이 제한되어 있는 주식은 없습니다.(2) 자본잉여금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말

전기말

주식발행초과금
49,403,834,726
49,403,834,726

22. 기타자본

(1) 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
당반기말
전기말

주식선택권
2,723,280,000
2,723,280,000

신주인수권(*)
-
292,211,649

기타자본조정(*)
292,211,649
-

우리사주조합출연분
713,786,913
713,786,913

합 계
3,729,278,562
3,729,278,562

(*)
2023년 2월 17일자로 신주인수에 대한 행사권리가 소멸되어 기타자본조정으로 계정대체 하였습니다.

(2) 당반기말 현재 주식선택권과 신주인수권의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

구분
부여일
부여수량(*1)
가득조건
행사기간

주식선택권2차
2020.07.28
420,000 주
부여일로부터 2년동안 재직
행사가능일로부터 5년간

신주인수권(*2)
2021.06.18
60,000 주
기업공개를 위한 대표주관업무 수행
상장일로부터 3개월 이후 18개월 이내

(*1)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영하였습니다.

(*2)
2023년 2월 17일자로 신주인수에 대한 행사권리가 소멸되어 기타자본조정으로 계정대체 하였습니다.

1) 주식선택권과 신주인수권의 공정가치는 이항모형을 적용하여 산출하였습니다.

2) 각 발행시점에 주식선택권과 신주인수권의 평가시 적용한 주요 변수는 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
주식선택권 2차
신주인수권(*2)

부여일의 공정가치
6,484 원
4,870원

부여일의 주식가격(*1)
10,696 원
21,000원

행사가격(*1)
7,000 원
21,000원

주가변동성
50.04%
44.20%

무위험이자율
0.53%
1.10%

기대만기
7년
1.7년

(*1)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영한 주식가격 및 행사가격입니다.

(*2)
2023년 2월 17일자로 신주인수에 대한 행사권리가 소멸되어 기타자본으로 계정대체 하였습니다.

3) 당반기 및 전반기 중 주식선택권 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 주, 원)

당반기
부여한 주식수(*1)
평가금액

기초
부여
행사
소멸(*2)
당반기말
기초
증가
감소(*2)
당반기말

주식선택권2차
420,000
-
-
-
420,000
2,723,280,000
-
-
2,723,280,000

신주인수권
60,000
-
-
(60,000)
-
292,211,649
-
(292,211,649)
-

합 계
480,000
-
-
(60,000)
420,000
3,015,491,649
-
(292,211,649)
2,723,280,000

(*1)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영하였습니다.

(*2)
2023년 2월 17일자로 신주인수에 대한 행사권리가 소멸되어 기타자본으로 계정대체 하였습니다.

(단위 : 주, 원)

전반기
부여한 주식수(*1)
평가금액

기초
부여
행사
소멸
전반기말
기초
증가
감소
전반기말

주식선택권2차
420,000
-
-
-
420,000
1,943,601,207
675,224,217
-
2,618,825,424

신주인수권
60,000
-
-
-
60,000
292,211,649
-
-
292,211,649

합 계
480,000
-
-
-
480,000
2,235,812,856
675,224,217
-
2,911,037,073

(*1)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영하였습니다.

(3) 우리사주조합 출연분우리사주조합 출연분 관련 주식기준보상계약은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
금 액

부여일(2019.06.01)
1,226,527,771

감소 : 무상증자(2020.09.28)
(512,740,858)

반기말
713,786,913

2019년 6월 대주주가 보유하였던 회사의 주식 197,596주(*)를 직원이 무상수령할 수있도록 우리사주조합에 출연되었습니다. 회사는 주식기준보상 회계처리를 적용하여 주식의 공정가치에 근거하여 1,227백만원을 비용으로 인식하고, 자본항목으로 계상하였습니다. 2020.09.28 동 자본항목을 무상증자의 재원으로 사용함에 따라 513백만원이 감소하였습니다. 출연일 현재 주식의 공정가치는 이항모형을 통해 6,208원(*)으로 산정되었습니다.

(*)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영한 주식가격 및 행사가격입니다.

23. 판매비와 관리비

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

급여
667,336,327
1,656,031,140
554,282,018
1,341,045,718

퇴직급여
88,672,470
177,344,944
50,730,377
101,460,752

복리후생비
166,369,918
316,979,798
143,732,893
262,424,557

여비교통비
32,647,171
57,103,556
12,185,815
27,106,115

세금과공과금
7,177,195
16,725,961
7,380,880
16,351,240

감가상각비
81,217,237
162,594,627
70,396,641
135,086,447

지급임차료
4,840,438
9,982,786
3,096,997
6,375,630

차량유지비
8,582,382
12,391,018
4,940,255
9,143,384

경상연구개발비
381,530,582
1,000,147,417
685,439,660
1,816,174,567

소모품비
16,281,862
32,555,178
7,410,207
29,236,745

지급수수료
117,514,679
264,468,910
144,839,880
310,434,609

광고선전비
23,033,560
40,745,164
5,902,691
38,169,169

건물관리비
17,604,559
37,064,344
14,781,813
29,374,906

무형자산상각비
10,529,718
20,892,938
9,559,281
19,027,045

주식보상비용(*)
-
-
103,459,771
205,782,620

기타
68,626,711
101,902,981
82,437,336
148,001,920

합 계
1,691,964,809
3,906,930,762
1,900,576,515
4,495,195,424

(*)
주식보상비용 중 연구개발인력에 대한 금액은 경상연구개발비로 계상하고 있습니다. 전반기 주식보상비용에서 경상연구개발비로 대체된 금액은 469백만원입니다.

24. 기타수익과 기타비용(1) 기타수익

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

잡이익
1,633,410
1,688,372
200,078
865,135

(2) 기타비용

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

유형자산 처분손실
3,000
3,000
-
-

잡손실
115,518
3,619,856
1,383,149
1,772,941

합 계
118,518
3,622,856
1,383,149
1,772,941

25. 금융수익과 금융비용(1) 금융수익

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

이자수익
69,352,861
157,532,173
58,542,153
112,531,748

당기손익-공정가치측정금융부채평가이익
-
-
585,402,551
585,402,551

외환차이(이익)
-
-
20,131
20,131

합 계
69,352,861
157,532,173
643,964,835
697,954,430

(2) 금융비용

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

리스부채 이자비용
5,828,924
12,180,049
7,143,687
14,079,765

당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용
31,109,839
31,109,839
48,168,174
48,168,174

복구충당부채 현재가치할인차금
623,628
1,237,218
584,445
1,159,491

당기손익-공정가치측정금융부채평가손실
63,355,506
63,355,506
-
-

외환차이(손실)
15,799
34,453
49,680
49,680

합 계
100,933,696
107,917,065
55,945,986
63,457,110

26. 법인세비용법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간유효법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다. 2023년 12월 31일로 종료하는 회계연도의 예상가중평균 연간유효법인세율은 0%(2022년 6월 30일로 종료하는 중간기간에 대한 가중평균 연간유효법인세율: 0%)입니다.

27. 주당순손실

(1) 기본주당손실1) 기본주당손실

(단위 : 원, 주)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

보통주반기순손실
(1,626,713,473)
(3,649,585,353)
(1,202,579,441)
(3,658,298,604)

가중평균 유통보통주식수
9,317,134
9,317,134
9,277,746
9,277,746

기본주당순손실
(175)
(392)
(130)
(394)

2) 가중평균유통보통주식수

(단위 : 주)

구 분

당반기

전반기

3개월
누적
3개월
누적

기초
9,317,134
9,317,134
9,277,746
9,277,746

기말
9,317,134
9,317,134
9,277,746
9,277,746

(2) 희석주당순손실희석주당순손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당반기말과 전반기말 현재 회사는 반희석효과로 인하여 희석주당순손실과 기본주당순손실이 동일합니다.당반기 중 희석주당순손실을 계산할 때 고려하지 않았지만, 향후 희석효과가 발생할 가능성이 있는 잠재적보통주의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원, 주)

구 분
행사기간
행사가격(*)
발행될 보통주식수(*)

2차 주식선택권
2022.07.28~2027.07.28
7,000
420,000

전환상환우선주
전환청구시
12,694
47,260

(*)
2020년 9월 28일 및 2021년 12월 7일에 발생한 무상증자의 효과를 반영하여 조정하였습니다.

28. 영업으로부터 창출된 현금흐름(1) 당반기 및 전반기 중 영업활동현금흐름 조정내역 및 영업활동으로 인한 자산부채의 변동은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

반기순손실
(3,649,585,353)
(3,658,298,604)

조정내역
537,020,825
589,517,666

이자비용
44,527,106
63,407,430

감가상각비
306,225,443
276,577,674

무형자산상각비
20,892,938
19,027,045

유형자산처분손실
3,000
-

공정가치측정금융부채평가손실
63,355,506
-

주식보상비용
-
675,224,217

퇴직급여
241,280,426
237,462,970

장기종업원급여
16,486,079
15,752,629

경상연구개발비
1,782,500
-

이자수익
(157,532,173)
(112,531,748)

공정가치측정금융부채평가이익
-
(585,402,551)

영업활동으로 인한 자산부채의 변동
107,410,263
1,666,221,631

매출채권의 증가
(321,937,611)
(23,130,119)

미수금의 감소
189,422,446
94,504,341

리스채권의 감소
1,481,753
-

선급금의 증가
(203,315,017)
(362,305,573)

선급비용의 감소(증가)
11,192,519
(30,374,634)

미지급금의 증가(감소)
(721,458,157)
373,587,511

예수금의 증가(감소)
7,390,320
(32,525,430)

선수금의 증가
1,401,223,831
1,803,748,751

미지급비용의 감소
(133,985,907)
(39,358,749)

퇴직금의 지급
(122,603,914)
(117,924,467)

합 계
(3,005,154,265)
(1,402,559,307)

(2) 현금의 유입 및 유출이 없는 거래 중 중요한 사항

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

사용권자산 계상
-
195,529,062

리스부채 유동성대체
81,811,986
80,403,455

유형자산 구입 관련 선급금의 대체
-
11,500,000

유형자산 구입 관련 미지급금의 감소
(23,561,273)
(8,346,000)

무형자산 구입 관련 선급금 대체
-
3,125,542

(3) 재무활동 현금흐름

(단위 : 원)

당반기
재무활동으로 인한 부채
합계

상각후원가측정금융부채
당기손익-공정가치측정금융부채
리스부채

기초
352,794,650
441,440,743
572,173,891
1,366,409,284

현금흐름-상환
-
-
(90,899,951)
(90,899,951)

상각
31,109,839
-
12,180,049
43,289,888

평가손익
-
63,355,506
-
63,355,506

기타(*)
-
-
(12,180,049)
(12,180,049)

기말
383,904,489
504,796,249
481,273,940
1,369,974,678

(*)
기타는 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다.

(단위 : 원)

전반기
재무활동으로 인한 부채
합계

상각후원가측정금융부채
당기손익-공정가치측정금융부채
리스부채

기초
546,241,157
1,373,542,579
500,110,412
2,419,894,148

현금흐름-상환
-
-
(80,403,455)
(80,403,455)

취득-리스
-
-
188,818,139
188,818,139

상각
48,168,174
-
14,079,765
62,247,939

평가손익
-
(585,402,551)
-
(585,402,551)

기타(*)
-
-
(14,079,765)
(14,079,765)

기말
594,409,331
788,140,028
608,525,096
1,991,074,455

(*)
기타는 현금흐름표에서 영업활동으로 표시된 이자 지급액이 포함되어 있습니다.

29. 우발상황 및 약정사항

당반기말 현재 회사가 담보로 제공한 자산은 없으며, 회사가 타인으로부터 제공받은 담보 및 보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

제공자

보증한도
보증잔액
보증내용

서울보증보험
4,334,002,000
4,334,002,000
이행하자 및 이행지급 보험

또한, 상기와 관련하여 대표이사로부터 연대보증(10백만원)을 제공받고 있습니 다.

30. 특수관계자 등 (1) 당반기말과 전기말 현재 회사의 지배기업은 없으며, 회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.

구 분

당반기말

전기말

최대주주 및 대표이사
최우식
최우식

유의적인 영향력을 행사하는 주주(*1)
-
LB유망벤처산업펀드

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 구분하였으며, 당반기중 주식을 매도함에 따라 특수관계자에서 제외하였습니다.

(*2)
최대주주가 대표이사인 재단과 그 소속병원, 회사의 주요경영진을 기타특수관계자로 구분하였습니다.

(2) 당반기와 전반기 중 특수관계자와의 거래 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
회사명
당반기
전반기

임대료 수령액(*)
임대료 수령액(*)

기타특수관계자
(재)정석연구재단
1,800,000
-

(*)
회사가 임차한 사무실 중 일부를 (재)정석연구재단에 임대해주는 전대 리스 계약을 체결하였으며, 이에 대하여 금융리스로 분류하였습니다..

당반기 중 동 전대리스계약과 관련하여 318천원의 수익을 인식하였습니다.

(3) 당반기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분
회사명
당반기말
전기말

임대보증금
임대보증금

기타특수관계자
(재)정석연구재단
15,000,000
15,000,000

(4) 지급보증 및 담보제공당반기말 현재 회사가 특수관계자의 자금조달 등을 위해 제공하고 있는 지급보증 및담보의 내역은 없으며, 대표이사로부터 이행하자 및 이행지급 보험과 관련하여 연대보증(10백만원)을 제공받고 있습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상회사의 당반기 및 전반기 중 주요 경영진(등기 및 비등기)에 대한 보상을 위해 비용으로 반영된 금액은 다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기

전반기

급여 및 기타 단기종업원 급여

222,999,980
322,113,477

퇴직급여

27,643,284
25,817,250

주식기준보상

-
147,906,258

합 계
250,643,264
495,836,985

31. 영업부문 정보

(1) 회사는 부문에 배부될 자원에 대한 의사결정을 하고 부문의 성과를 평가하기 위하여 최고 영업의사결정자가 주기적으로 검토하는 내부보고 자료에 기초하여 부문을구분하고 있습니다. 회사는 당반기 보고기간 종료일 현재 의료 진단ㆍ판독 보조 및 질병 조기진단을 위한 솔루션을 개발하는 의료 인공지능 사업과 딥러닝 기반의 비전 검사 솔루션 및 X-Ray영상의 위해물품 자동 판독 솔루션을 개발하는 산업 인공지능 사업, 실무에 활용할 수 있는 맞춤형 인공지능 교육 서비스를 개발하는 인공지능 교육 사업부문으로 구성되어 있습니다.

(2) 회사의 주요 고객에 대한 의존도는 다음과 같습니다.

당반기와 전반기 중 회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부 고객과 관련된 정보는다음과 같습니다.

(단위 : 원)

구 분

매출액

당반기

전반기

고객1
73,920,000
-

고객2
48,181,818
-

고객3
-
99,527,227

고객4
1,694,008
75,237,533

고객5
-
34,000,000

32. 고객과의 계약에서 생기는 수익 (1) 당반기 중 수익으로 인식한 금액은 전액 외부고객과의 계약에서 생기는 수익입니다.

(2) 회사는 재화나 용역을 기간에 걸쳐 이전하거나 한 시점에 이전함으로써 수익을 창출합니다.

(단위 : 원)

구 분

당반기
전반기

수익인식 시점

한 시점에 인식
45,560,120
174,600,958

기간에 걸쳐 인식
321,204,416
135,665,254

합 계
366,764,536
310,266,212

(3) 당반기말 현재 고객과의 계약에서 생기는 수익과 관련하여 회사가 인식하고 있는계약부채 및 계약자산은 각각 986,298천원(전반기:1,321,208천원) 및 160,701천원(전반기:353,007천원)입니다.
33. 보고기간 후 사건회사는 시설자금 및 운영자금 조달목적으로 2023년 7월 21일 및 2023년 8월 4일 이사회에서 주주배정후 실권주 일반공모의 방식으로 유상증자를 실시하기로 결정하였습니다.신주배정기준일은 2023년 9월 4일이며, 1주당 신주배정주식수는 0.16주, 주당 발행가액은 11,910원입니다.

6. 배당에 관한 사항

당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.03.21에 제출된 2022년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

[지분증권의 발행 등과 관련된 사항]

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]

채무증권 발행실적

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원, %)

발행회사
증권종류
발행방법
발행일자
권면(전자등록)총액
이자율
평가등급(평가기관)
만기일
상환여부
주관회사

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합 계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

기업어음증권 미상환 잔액

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년 초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

단기사채 미상환 잔액

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
합 계
발행 한도
잔여 한도

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

회사채 미상환 잔액

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년초과4년이하
4년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

신종자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과15년이하
15년초과20년이하
20년초과30년이하
30년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

조건부자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년초과4년이하
4년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과20년이하
20년초과30년이하
30년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

7-2. 증권의 발행을 통해 조달된 자금의 사용실적

가. 공모자금의 사용내역

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

구 분
회차
납입일
증권신고서 등의 자금사용 계획
실제 자금사용 내역
차이발생 사유 등

사용용도
조달금액
내용
금액

코스닥시장 상장공모
-
2021.08.11
- 시설자금- 기타
12,002,258
- 시설자금- 기타
9,125,779
당사는 코스닥시장 상장공모를 통해 조달한 공모자금을 시설자금,운영자금, 연구개발자금, 해외진출에 사용할 예정입니다. 본 보고서작성일 현재 미사용 자금은 금융상품 등에 예치되어 있습니다.실제 공모자금의 사용금액은 당사의 영업 및 시장상황에 따라 변동될수 있으며 이에 따라 당초 자금 사용계획과 차이가 발생할 수 있습니다.

나. 사모자금의 사용내역

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

구 분
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
2018.10.12
운영자금
714,265
운영자금
714,265
-

제3자배정 유상증자(상환전환우선주)
6차
2020.09.10
운영자금
9,401,161
운영자금
9,401,161
-

다. 미사용자금의 운용내역

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

종류
금융상품명
운용금액
계약기간
실투자기간

예ㆍ적금
정기예금
2,000,000
2023.04 ~ 2023.07
3개월

예ㆍ적금
보통예금
876,479
-
-

계
2,876,479
-

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 대손충당금 설정현황(1) 계정과목별 대손충당금 설정내역

(단위 : 원)

구 분
계정과목
채권 총액
대손충당금
대손충당금설정률

제16기반기
매출채권
469,971,777
10,450,000
2.22%

미수금
13,820,477
-
0.00%

대여금
-
-
0.00%

보증금
302,280,000
-
0.00%

선급금
307,800,606
-
0.00%

합 계
1,093,872,860
10,450,000
0.96%

제15기
매출채권
148,034,166
10,450,000
7.06%

미수금
203,242,923
-
0.00%

대여금
37,809,106
-
0.00%

보증금
305,280,000
-
0.00%

선급금
100,421,240
-
0.00%

합 계
794,787,435
10,450,000
1.31%

제14기
매출채권
77,825,746
-
0.00%

미수금
125,819,173
600,000
0.48%

대여금
-
-
0.00%

보증금
171,960,000
-
0.00%

선급금
155,478,212
-
0.00%

합 계
531,083,131
600,000
0.11%

주) 당기 대손충당금 설정률은 발생건수 1건으로 발생금액 100%로 설정하였습니다.(2) 대손충당금 변동현황

(단위 : 원)

구 분
제16기 2분기
제15기
제14기

기초금액
10,450,000
600,000
600,000

환입액
-
-
-

증가
-
10,450,000
-

감소
-
600,000
-

기말금액
10,450,000
10,450,000
600,000

(3) 매출채권 대손충당금 설정 방침회사는 재무제표일 현재 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로인식하는 간편법을 적용하고 있습니다.※ 매출채권에 대한 대손설정률은 다음과 같습니다.

구 분
가중평균손실률

3개월이하
0%

3개월초과 6개월이하
0%

개별관리채권
100%

(4) 당반기말 현재 경과기간별 매출채권 잔액 현황

(단위 : 원)

구 분
6월 이하
6월 초과
1년 초과
3년 초과
계

1년 이하
3년 이하

매출채권
449,635,414
9,886,363
10,450,000
0
469,971,777

구성비율
95.67%
2.11%
2.22%
0.00%
100.00%

다. 재고자산 현황 등당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.03.21에 제출된 2022년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
라. 수주계약 현황당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 공정가치평가 내역당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.03.21에 제출된 2022년도 사업보고서를 참고하시기 바랍니다.
바. 기업인수목적회사의 재무규제 및 비용 등

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

IV. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견

사업연도
감사인
감사의견
강조사항 등
핵심감사사항

제16기 반기(당기)
대주회계법인
검토
-
해당사항 없음

제15기(전기)
대주회계법인
적정
-
수익인식

제14기(전전기)
삼일회계법인
적정
-
수준3의 공정가치로 측정되는 금융부채(전환상환우선주의 내재파생상품)의 측정

나. 감사용역 체결현황

사업연도
감사인
내 용
감사계약내역
실제수행내역

보수
시간
보수
시간

제16기 반기(당기)
대주회계법인
별도 재무제표 감사
90백만원
730
90백만원
261

제15기(전기)
대주회계법인
별도 재무제표 감사
90백만원
730
90백만원
699

제14기(전전기)
삼일회계법인
별도 재무제표 감사
115백만원
1,066
115백만원
1,019

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제16기 반기(당기)
-
-
-
-
-

제15기(전기)
-
-
-
-
-

제14기(전전기)
2021.05.11
증권신고서에 첨부될 회사의 재무정보 확인
2021.06월
25백만원
-

2021.04.12
제14기 1분기 재무제표 (임의)검토
2021.04.12~2021.05.13
30백만원
-

라. 내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과

구분
일자
참석자
방식
주요 논의 내용

1
2023.02.03
회사측 : 감사 및 대표이사포함 5인,감사인측 : 업무수행이사, 담당회계사 2인
서면회의
감사에서의 유의적 발견사항과 핵심감사사항 수행 결과, 감사인의 독립성, 감사수행 및 종결단계에서의 주요 협의사항

2. 내부통제에 관한 사항

가. 내부회계관리제도

(1) 내부회계관리제도의 문제점 또는 개선방안 등대표이사 및 내부회계관리자의 내부회계관리제도 운영실태 평가 결과, 내부회계관리제도는 '내부회계관리제도 모범규준'에 근거하여 중요성의 관점에서 효과적으로 설계되어 운영되고 있다고 판단하였습니다.(2) 회계감사인의 내부회계관리제도에 대한 검토 의견

사업연도
회계감사인
검토의견

제16기
대주회계법인
해당사항 없음

제15기
대주회계법인
경영진의운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도모범규준의 제 6장 '부칙'의 규정에 따라 작성되지 않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다.

제14기
삼일회계법인
2021년 12월 31일 현재의 내부회계관리제도를 대상으로 하였으며, 경영진의 운영실태보고 내용이 중요성의 관점에서 내부회계관리제도모범규준의 제6장'부칙'의 규정에 따라 작성되지않았다고 판단하게 하는 점이 발견되지 아니하였습니다.

나. 내부통제구조의 평가

당사는 보고서 작성기준일 현재 회계감사인으로부터 내부통제구조에 중대한 결함이 지적된 사실이 없습니다.

V. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회 구성 개요(1) 이사의 수

공시서류 제출 전일 기준, 당사의 이사회는 사내이사 2인(최우식, 김태규)과 사외이사 2인(박성민, 전석철), 총 4인으로 구성되어있습니다. 이사회는 이사진 간 의견을 조율하고 이사회 활동을 총괄하는 역활에 적임이라고 판단되는 대표이사가 의장직을 수행하고 있으며, 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.

구분
구성
성명
의장, 대표이사 여부
비고

이사회
사내이사 2명
최우식김태규
이사회의장, 대표이사사내이사
-

사외이사 2명
박성민전석철
사외이사사외이사
-

2023년 반기말 이후인 2023년 07월 28일자로 정종채 사내이사가 퇴임함에 따라 사내이사가 3인에서 2인으로 변동되었습니다. 향후 당사 사업 등에 대한 전문지식을 보유하고 있는 사내이사가 필요하다고 판단될 시 충원할 계획은 있으나, 당분간은 사내이사 2인, 사외이사 2인으로 이사회를 구성하여 운영할 예정입니다.
(2) 이사회 의장에 관한 사항

사회 의장
대표이사겸직여부
이사회 의장 선임사유

최우식
○
이사회 의장은 이사회의 소집과 안건의 주재를 담당한다는 점에서 이사회 안건, 운영 등에 대하여 이해도가 높은 이사가 의장으로 적합하다고 볼 수 있습니다. 이에 따라 당사의 대표이사로서 이사회에 부의되는 각종 현안을 가장 잘 파악하고 있는 최우식 대표이사가 이사회 의장 직무를 수행하기에 가장 적합하다고 판단되어 이사들의 의결을 거쳐 이사회 의장으로 선임하였습니다

(3) 사외이사 및 그 변동현황

(단위 : 명)

이사의 수
사외이사 수
사외이사 변동현황

선임
해임
중도퇴임

4
2
-
-
-

나. 중요의결사항 등

회차
개최일자
의안내용
가결여부
사외이사 등의 성명

최우식
김태규
박성민
전석철

(출석율:100%)
(출석률:100%)
(출석률:66%)
(출석률:100%)

찬반여부

23-1
2023.01.31
1. 제 15기(2022.01.01 ~ 2022.12.31) 결산(안) 승인의 건
가결
찬성
찬성
-
찬성

23-2
2023.02.23
1. 제 15기 정기주주총회 소집 결의의 건
가결
찬성
찬성
찬성
찬성

23-3
2023.03.21
1. 제 15기 결산(안) 재승인의 건
가결
찬성
찬성
찬성
찬성

23-4
2023.07.21
1. 유상증자 신주발행의 건(주주배정 후 실권주 일반공모)
가결
찬성
찬성
찬성
찬성

23-5
2023.08.04
1. 유상증자 신주발행 일정변경의 건
가결
찬성
찬성
찬성
찬성

다. 이사회내 위원회당사는 이사회 내 별도의 위원회는 구성되어 있지 않습니다.
라.이사의 독립성당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.05.15에 제출된 2023년도 분기보고서를 참고하시기 바랍니다.
마. 사외이사의 전문성당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.05.15에 제출된 2023년도 분기보고서를 참고하시기 바랍니다.

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사위원회 위원의 인적사항 및 사외이사 여부당사는 보고서 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. 다만, 상법 제368조의4 제1항에 따라 전자적 방법으로 의결권을 행사할 수 있도록 한 경우에는 출석한 주주의 의결권의 과반수로써 감사의 선임을 결의할 수 있다. 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

김세영
- 한양대학교 경영학과('09)- 삼정회계법인('09~'13)- 한울회계법인('13~현재)
해당없음
비상근

김세영 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 내용
당사는 김세영 감사의 취임일로부터 공시서류 작성기준일까지 주주총회 및 이사회 개최를 하지 않아 주요 활동 내용은 없습니다.

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

부서(팀)명
직원수(명)
직위(근속연수)
주요 활동내역

경영본부재무팀자금팀
5
본부장1명(평균2년 7개월)팀장2명(1년5개월)팀원2명(3년3개월)
재무제표, 이사회 등 경영전반에관한 감사직무 수행지원

사. 준법지원인 등 지원조직 현황당사는 보고서 작성기준일 현재 기준 자산총액 5천억 미만으로 준법지원인 선임 의무가 없습니다.

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)

투표제도 종류
집중투표제
서면투표제
전자투표제

도입여부
배제
미도입
도입

실시여부
-
-
제14기 정기주주총회제15기 임시주주총회제15기 정기주주총회

나. 소수주주권
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.다. 경영권 경쟁
당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 의결권 현황

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
9,317,134
-

우선주
47,260
-

의결권없는 주식수(B)
-
-
-

-
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
-
-
-

-
-
-

기타 법률에 의하여의결권 행사가 제한된 주식수(D)
-
-
-

-
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
-
-
-

-
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수(F = A - B - C - D + E)
보통주
9,317,134
-

우선주
47,260
-

마. 주식사무당 반기에 변동사항 없으며 관련 내용은
2023.05.15에 제출된 2023년도 분기보고서를 참고하시기 바랍니다.
바. 주주총회 의사록 요약

구분
개최일자
의안내용
경과 및 결과
이의제기의내용

정기주주총회
2023-03-30
1. 제15기 재무제표 승인의 건2. 정관일부 변경의 건3. 감사 선임의 건 (김세영 감사)4. 이사 보수한도 승인의 건5. 감사 보수한도 승인의 건
가결
해당사항없음

VI. 주주에 관한 사항

1. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황
가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의종류
소유주식수 및 지분율
비고

2023년 반기 말
공시서류 제출 전일

주식수
지분율
주식수
지분율

최우식
본인
의결권있는주식
1,872,360
19.99
1,872,360
19.99
-

김태규
임원
의결권있는주식
1,461,616
15.61
1,461,616
15.61
-

장철희
동서
의결권있는주식
800
0.01
800
0.01
-

계
의결권있는주식
3,334,776
35.61
3,334,776
35.61
-

의결권없는주식
-
-
-
-
-

나. 최대주주의 주요경력 및 개요

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 변동 현황

당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 주식의 분포

가. 주식 소유현황

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 주)

구분
주주명
소유주식수
지분율(%)
비고

5% 이상 주주
최우식
1,872,360
19.99
-

김태규
1,461,616
15.61
-

우리사주조합
83,432
0.89
-

소액주주현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 주)

구 분
주주
소유주식
비 고

소액주주수
전체주주수
비율(%)
소액주식수
총발행주식수
비율(%)

소액주주
27,481
27,484
99.99
5,931,380
9,364,394
63.34
-

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의관계
재직기간
임기만료일

의결권있는 주식
의결권없는 주식

최우식
남
1969.10
대표이사
사내이사
상근
경영총괄
- 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)
1,872,360
-
본인
15년 4개월
2025.10.28

김태규
남
1974.08
전무이사
사내이사
상근
연구총괄
- 인하대학교 기계공학('01)- 록시아CTO('02~'07)- 딥노이드 전무('08~현재)
1,461,616
-
타인
15년 3개월
2025.10.28

정종채
남
1973.02
사내이사
사내이사
상근
재무총괄
- 성균관대학교 중국철학('00)- 디지털스트림테크놀로지('00~'07)- 정산애강 팀장('07~'14)- 코아스템 팀장('15~'18)- 딥노이드 이사('18~현재)
-
-
타인
4년 10개월
2023.07.28

박성민
남
1974.05
사외이사
사외이사
비상근
경영자문

- Purdue University Electrical and

Computer Engineering('06)- Medtronic, Minneapolis, MN

Manager('04~'11)- 삼성전자('14~'16)- 포항공과대학교 교수('16~현재)

-
-
타인
5년 3개월
2024.03.30

전석철
남
1983.12
사외이사
사외이사
비상근
경영자문
- 연세대학교 경영학('09)- LG디스플레이('11~'13)- 아주아이비투자('13~'15)- 옐로금융그룹('15)- 아주아이비투자 이사('16~'22)- SNS인베스트먼트 전무('22 ~ 현재)
-
-
타인
1년 3개월
2025.03.30

김세영
남
1981.11
감사
감사
비상근
감사

- 연세대학교 경영학('95)- 삼일회계법인 이사('96~'14)

- 산업안전보건공단 감사('14~'16)- 이촌회계법인 상무('14~현재)

-
-
타인
3개월
2026.03.30

황인범
남
1972.10
감사
감사
비상근
감사

- 연세대학교 경영학('95)- 삼일회계법인 이사('96~'14)

- 산업안전보건공단 감사('14~'16)- 이촌회계법인 상무('14~현재)

-
-
타인
2년 8개월
2023.03.30

주1) 상기 황인범 감사의 임기는 2020년 7월 28일 취임 후 3년내의 최종 결산기에 관한 정기주주총회의 종결시 까지이므로 2023년 3월 30일 임기가 만료되었습니다.

나.직원 등 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 천원)

직원
소속 외근로자
비고

사업부문
성별
직 원 수
평 균근속연수
연간급여총 액
1인평균급여액
남
여
계

기간의 정함이없는 근로자
기간제근로자
합 계

전체
(단시간근로자)
전체
(단시간근로자)

사무
남
21
-
0
-
21
1.64
629,475
29,975
-
-
-
-

사무
여
10
-
2
-
12
1.62
211,400
20,516
-

연구
남
49
-
0
-
49
1.68
1,152,425
26,155
-

연구
여
20
-
1
-
21
1.60
352,092
18,648
-

사업
남
15
-
1
-
16
0.93
289,164
24,777
-

사업
여
2
-
3
-
5
1.12
46,650
19,668
-

합 계
117
0
7
0
124
1.43
2,681,206
23,290
-

주1) 상기 직원수 및 평균 근속연수는 2023년 06월 30일 기준 재직중인 직원 수를 기준으로 반영하였습니다. (미등기 임원 포함)주2) 상기 연간급여 총액 및 1인평균급여액은 2023년 1월 ~ 6월 지급된 급여총액(비과세 제외)을 월간 평균 인원수(휴직자 등 제외)로 나눈 수치로, 실제 1인평균 급여액과 상이할 수 있습니다.주3) 2023년 6월말 기준 300인 미만 고용기업임에 따라 소속 외 근로자 수를 기재하지 않았습니다.

다. 미등기임원 보수 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 원)

구 분
인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
-
-
-
-

라. 기업인수목적회사의 이해상충당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 임원의 보수 등

<이사ㆍ감사 전체의 보수현황>

가. 이사ㆍ감사 전체의 보수현황

(1) 주주총회 승인금액

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주주총회 승인금액
비고

등기이사(사외이사 포함)
5
1,500,000
-

감사
2
100,000
-

주1) 감사 인원수는 2023년 3월 30일 임기만료된 황인범 감사를 포함하고 있습니다.

(2) 보수지급금액

(가) 이사ㆍ감사 전체

(단위 : 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

7
217,000
31,000
-

주1) 사외이사 및 감사는 보고서 작성일 현재 급여가 없습니다.주2) 상기 보수총액 및 1인당 평균보수액은 2023년 1월 ~ 6월까지 매월 지급된 보수총액(비과세 제외)을 해당월 평균 인원수(휴직자 등 제외)로 나눈 수치로, 실제 1인당 평균보수액과 상이할 수 있습니다.주3) 상기 인원수는 2023년 3월 30일 임기만료된 황인범 감사를 포함하고 있습니다.

(나) 유형별

(단위 : 천원)

구 분
인원수
보수총액
1인당평균보수액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
3
217,000
72,333
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
2
-
-
-

감사위원회 위원
-
-
-
-

감사
2
-
-
-

주1) 감사 인원수는 2023년 3월 30일 임기만료된 황인범 감사를 포함하고 있습니다.(다) 이사ㆍ감사의 보수지급기준등기이사와 감사는 주주총회에서 승인 받은 금액 내에서 연봉을 책정하고 있습니다.

<보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황>

나. 보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황(1) 이사ㆍ감사 보수지급금액

(단위 : 원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

주) 당사는 보고서 작성기준일 현재 임원의 개인별 보수총액이 5억원 미만으로 해당사항 없습니다.

(2) 산정기준 및 방법

(단위 : 원)

이름
보수의 종류
총액
산정기준 및 방법

-
근로소득
급여
-
-

상여
-
-

주식매수선택권 행사이익
-
-

기타 근로소득
-
-

퇴직소득
-
-

기타소득
-
-

주) 당사는 보고서 작성기준일 현재 임원의 개인별 보수총액이 5억원 미만으로 해당사항 없습니다.

<보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수현황>

다. 보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수현황(1) 개인별 보수지급금액

(단위 : 원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

주) 당사는 보고서 작성기준일 현재 임원의 개인별 보수총액이 5억원 미만으로 해당사항 없습니다.

(2) 산정기준 및 방법

(단위 : 원)

이름
보수의 종류
총액
산정기준 및 방법

-
근로소득
급여
-
-

상여
-
-

주식매수선택권 행사이익
-
-

기타 근로소득
-
-

퇴직소득
-
-

기타소득
-
-

주) 당사는 보고서 작성기준일 현재 임원의 개인별 보수총액이 5억원 미만으로 해당사항 없습니다.

라. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황(1) 이사ㆍ감사의 주식매수선택권 현황

(단위 : 천원)

구 분
부여받은인원수
주식매수선택권의 공정가치 총액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
1
-
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
-
-
-

감사위원회 위원 또는 감사
-
-
-

업무집행지시자 등
-
-
-

계
1
-
-

(2) 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 원, 주)

부여받은자
관 계
부여일
부여방법
주식의종류
최초부여수량
당기변동수량
총변동수량
기말미행사수량
행사기간
행사가격
의무보유여부
의무보유기간

행사
취소
행사
취소

정종채
등기임원
2020.07.28
신주교부
보통주
92,000
-
-
-
-
92,000
22.07.28 ~ 27.07.28
7,000
X
-

OOO외 8명
직원
2020.07.28
신주교부
보통주
176,000
-
-
-
-
176,000
22.07.28 ~ 27.07.28
7,000
X
-

OOO외 5명
퇴직자
2020.07.28
신주교부
보통주
152,000
-
-
-
-
152,000
22.07.28 ~ 27.07.28
7,000
X
-

주1) 공시서류작성기준일(2023년 6월 30일) 현재 종가 : 11,450 원

주2) 주식발행초과금 및 기타자본잉여금을 재원으로 하여 1주당 1주의 비율로 신주를 배정하여 무상증자를 진행함에 따라 부여 주식수 및 행사가격이 조정되었습니다.

주3) 2023.05.15 공시된 분기보고서 대비 총수량과 88,000주 차이가 있으며, 이는 퇴직자 수량에 2022년도 퇴직자 수량 88,000주를 포함한 수량 입니다.

VIII. 계열회사 등에 관한 사항

1. 계열회사 현황(요약)

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 사)

기업집단의 명칭
계열회사의 수

상장
비상장
계

-
-
-
-

2. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
-
-
-
-
-
-

일반투자
-
-
-
-
-
-
-

단순투자
-
-
-
-
-
-
-

계
-
-
-
-
-
-
-

IX. 대주주 등과의 거래내용

1. 대주주등에 대한 신용공여등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
2. 대주주와의 자산양수도 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
3. 대주주와의 영업거래당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
4. 대주주 이외의 이해관계자와의 거래당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
5. 기업인수목적회사의 추가기재사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

X. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

가. 공시사항의 진행ㆍ변경상황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 중요한 소송사건당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표 현황

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 채무보증 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
라. 채무인수약정 현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 그 밖의 우발채무 등당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

가. 제재현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 한국거래소 등으로부터 받은 제재당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 단기매매차익의 발생 및 반환에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 중소기업기준 검토표

중소기업기준검토표1

다. 외국지주회사의 자회사 현황

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
라. 법적위험 변동사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 금융회사의 예금자 보호 등에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
바. 기업인수목적회사의 요건 충족 여부당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
사. 기업인수목적회사의 금융투자업자의 역할, 의무 및 과거 합병에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
아. 합병등의 사후정보당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
자. 녹색경영당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
차. 정부의 인증 및 그 취소에 관한 사항당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.
카. 조건부자본증권의 전환ㆍ채무재조정 사유등의 변동현황당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

타. 보호예수 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 주)

주식의 종류
예수주식수
예수일
반환예정일
보호예수기간
보호예수사유
총발행주식수

보통주
3,333,976
2021.03.02
2024.08.17
상장일로부터 3년(2021.08.17~2024.08.16)
한국거래소 상장규정(최대주주 등)
9,364,394

보통주
37,112
2019.06.19
2023.06.20
예수일로부터 4년(2019.06.19~2023.06.19)
우리사주의 예탁
9,364,394

보통주
18,720
2020.07.24
2024.07.25
예수일로부터 4년(2020.07.24~2024.07.24)
우리사주의 예탁
9,364,394

보통주
3,920
2022.01.10
2026.01.10
예수일로부터 4년(2022.01.10~2026.01.10)
우리사주의 예탁
9,364,394

보통주
16,560
2023.03.03
2027.03.04
예수일로부터 4년(2023.03.03~2027.03.03)
우리사주의 예탁
9,364,394

주1) 2019.06.19일 예탁된 총 주식은 49,399주이며, 2020.09.28, 2021.12.07 두번의무상증자 출연으로 인해 우리사주 총 주식수는 197,596주입니다. 주2) 최대주주등의 보호예수 현황은 한국거래소 상장규정상 1년으로 되어 있으나 상장 당시 주주보호를 위해 자발적으로 보호예수 기간을 3년으로 지정하였습니다. 주3) 우리사주 중 114,164주는 보호예수기간 만료이전 중도퇴직으로 인하여 중도인출 되었습니다.주4) 우리사주 중 7,120주는 보호예수기간 만료이전 중도퇴직으로 인하여 회수되었습니다.

파. 특례상장기업의 사후정보

(1) 특례상장기업의 재무사항 비교표

(상장일 :
2021년 08월 17일
, 인수인 :
KB증권
)
(단위 : 백만원)

추정대상
계정과목
예측치
실적치
괴리율

2021년
매출액
1,866
944
49

영업이익
-6,826
-7,652
-12

당기순이익
-8,105
-8,854
-9

2022년
매출액
4,918
3,182
35

영업이익
-4,614
-6,159
-33

당기순이익
-4,514
-5,334
-18

2023년
매출액
10,347
-
-

영업이익
-353
-
-

당기순이익
-266
-
-

주1) 의료기관이 주고객인 당사는 코로나19로 인한 예측치 대비 매출액이 감소하였으며, 매출액 감소에 따라 영업이익 및 당기순이익 역시 감소하였습니다.주2) 실적 대상 3차년도인 2023년이 미진행으로 실적은 미기재 하였습니다.

(2) 특례상장기업 관리종목 지정유예 현황

(기준일 :
2023년 06월 30일
)
(단위 : 백만원, %)

관리종목 지정요건
요건별 회사 현황
관리종목지정요건해당여부
관리종목지정유예

항목
사업연도
금액/비율
해당여부
종료시점

최근 사업연도말매출액 30억원 미만
최근 사업연도말 매출액(별도)
2022년
3,182
미해당
해당
2025.12.31

최근 4사업연도 연속 영업손실 발생
최근 4사업연도 각 영업손익(별도)
2022년
-6,159
해당
해당
-

2021년
-7,652

2020년
-5,009

2019년
-4,228

자기자본 50%이상(10억원 이상에 한함)의 법인세차감전계속사업손실이 최근 3년간 2회 이상 및 최근 사업연도 법인세차감전계속사업손실 발생
최근 3사업연도각 자기자본대비 법인세차감전계속사업손익비율(연결)
2022년
-53
해당
해당
2023.12.31

2021년
-64

2020년
597.5

주1) 당사는 2021년 8월 17일 기술성장기업 특례상장을 하였습니다.주2) 기술성장성기업에 적용 또는 유예되는 관리종목 요건으로 최근 4사업연도 영업손실 발생 관련 관리종목 요건은 기한 제한 없습니다.주3) 최근 3사업연도 법인세비용차감전 계속사업손익과 관련하여 관리종목 지정요건의 판단대상이 되는 3개 사업연도는 2024년부터 2026년 까지 입니다.주4) 최근 3사업연도의 법인세차감전계속사업손익은 2022년 -53억원, 2021년 -88억원, 2020년 -135억원입니다.

XI. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

(단위 : 원)

상호
설립일
주소
주요사업
최근사업연도말자산총액
지배관계 근거
주요종속회사 여부

-
-
-
-
-
-
-

2. 계열회사 현황(상세)

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 사)

상장여부
회사수
기업명
법인등록번호

상장
-
-
-

-
-

비상장
-
-
-

-
-

3. 타법인출자 현황(상세)

(기준일 :
공시서류 제출 전일
)
(단위 : 원, 주, %)

법인명
상장여부
최초취득일자
출자목적
최초취득금액
기초잔액
증가(감소)
기말잔액
최근사업연도재무현황

수량
지분율
장부가액
취득(처분)
평가손익
수량
지분율
장부가액
총자산
당기순손익

수량
금액

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합 계
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

당사는 보고서 작성 기준일 현재 해당사항이 없습니다.