와이즈넛 — [기재정정]증권신고서(지분증권) (20241209)
제출인: 와이즈넛

증권신고서(지분증권)
3.7
주식회사 와이즈넛

정 정 신 고 (보고)

2024년 12월 09일

1. 정정대상 공시서류 : 증권신고서(지분증권)

2. 정정대상 공시서류의 최초제출일 : 2024년 11월 21일

[정정신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2024년 11월 21일
증권신고서(지분증권)
최초 제출

2024년 12월 09일
[정정]증권신고서(지분증권)

1차 정정(
굵은 파란색)

3. 정정사항

항 목
정정요구ㆍ명령관련 여부
정정사유
정 정 전
정 정 후

※ 금번 정정은 기재 내용에 대한 자진 정정으로, 내용 정정, 보완 및 추가로 인한 변동 사항은
"굵은 파란색"을 사용하여 기재하였으니 참고 부탁드리겠습니다. 단순 오타 및 띄어쓰기 등 문서 교정사항은 본문에 반영하였으며, 본 정정표에 별도로 기재하지 않았습니다.

요약정보
핵심투자위험을 포함한 요약정보 내 정정사항은 아래 본문의 정정사항을 동일하게 반영하였으며, 본 정정표에 별도로 기재하지 않았습니다. 요약정보의 정정사항은 아래 본문의 정정내용을 참고하시기 바랍니다.

제1부. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

5. 인수등에 관한 사항 - 나. 인수대가에 관한 사항
아니오
기재사항 정정
(주1) 정정 전
(주1) 정정 후

III. 투자위험요소

투자위험요소 - [용어 사전]
아니오
기재사항 정정
(주2) 정정 전
(주2) 정정 후

1. 사업위험 - 바. 사업 관련 법규 및 정책 변화 관련 위험
아니오
기재사항 정정
(주3) 정정 전
(주3) 정정 후

1. 사업위험 - 사. 핵심인력 이탈 및 핵심기술 유출 위험
아니오
기재사항 정정
(주4) 정정 전
(주4) 정정 후

1. 사업위험 - 자. 신규 사업의 사업화 지연에 따른 위험
아니오
기재사항 정정
(주5) 정정 전
(주5) 정정 후

2. 회사위험 - 가. 기술성장기업 특례 적용에 관련한 위험
아니오
기재사항 정정
(주6) 정정 전
(주6) 정정 후

2. 회사위험 - 나. 사업계획에 근거한 추정손익 미달성 위험
아니오
기재사항 정정
(주7) 정정 전
(주7) 정정 후

2. 회사위험 - 다. 매출 성장성 둔화 및 수익성 악화 위험
아니오
기재사항 정정
(주8) 정정 전
(주8) 정정 후

2. 회사위험 - 자. 종속회사 관련 위험
아니오
기재사항 정정
(주9) 정정 전
(주9) 정정 후

2. 회사위험 - 차.관계기업의 경영 실적 부진에 따른 손익 악화 위험
아니오
기재사항 정정
(주10) 정정 전
(주10) 정정 후

3. 기타위험 -

바. Put-Back Option, 환매청구권, 초과배정옵션 미부여

아니오
기재사항 정정
(주11) 정정 전
(주11) 정정 후

IV. 인수인의 의견

1. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액 산출방법
아니오
기재사항 정정
(주12) 정정 전
(주12) 정정 후

1. 공모가격에 대한 의견 - 다. 주당 평가가액 산출
아니오
기재사항 정정
(주13) 정정 전
(주13) 정정 후

1. 공모가격에 대한 의견 - 마. 추정당기순이익 산정 내역
아니오
기재사항 정정
(주14) 정정 전
(주14) 정정 후

3. 평가의 개요 - 나. 평가 일정
아니오
기재사항 정정
(주15) 정정 전
(주15) 정정 후

3. 평가의 개요 - 다. 기업실사 참여자
아니오
기재사항 정정
(주16) 정정 전
(주16) 정정 후

V. 자금의 사용 목적

V. 자금의 사용 목적 - 나. 자금의 세부 사용 계획
아니오
기재사항 정정
(주17) 정정 전
(주17) 정정 후

제2부. 발행인에 관한 사항

II. 사업의 내용

II. 사업의 내용 - 5. 위험관리 및 파생거래
아니오
기재사항 정정
(주18) 정정 전
(주18) 정정 후

III. 재무에 관한 사항

III. 재무에 관한 사항 - 1. 요약재무정보
아니오
기재사항 정정
(주19) 정정 전
(주19) 정정 후

(주1) 정정 전

나. 인수대가에 관한 사항

(단위 : 원)

구분
인수인
금액
비고

인수수수료
삼성증권㈜
1,588,399,392원
주1)

주1)

인수수수료는 공모희망가액인
24,000원 ~ 26,000원
중 최저가액인 24,000원을 기준으로 산정한 총 조달금액(금번 공모금액 및 상장주선인의 의무인수금액을 합산한 금액)의
3.80%
에 해당하는 금액에 해당합니다. 다만, 향후 결정되는 확정공모가액에 따라 인수대가는 변경될 수 있습니다. 또한 이와 별도로 발행회사는 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 감안하여 별도의 인센티브를 지급할 수 있습니다.

(주1) 정정 후

나. 인수대가에 관한 사항

(단위 : 원)

구분
대가수령자
금액
금액산정내역
대가수령시기
대가관련 계약 내용
대가관련 계약내용변경 이력
대가관련 계약내용변경 사유
비고

인수수수료
삼성증권㈜
1,588,399,392원
인수금액 3.8%
주금납입 후 5영업일 이내
인수계약서 참조
-
-
주1)주2)

대표주관수수료
-
-
-
-
-
-
-
-

성과수수료
삼성증권㈜
미정
인수금액 1.0%
주금납입 후 5영업일 이내
인수계약서 참조
-
-
주2)

기타
-
-
-
-
-
-
-
-

주1)
인수대가는 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가 24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준으로 산정한 금액으로, 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)

계약
서
명 : 주식총액인수 및 모집매출계약서[계약서상 수수료 조문]① 발행회사는 대표주관회사에게 본 인수업무에 대한 수수료 명목으로 공모주식 총 발행금액(공모주식 및 추가주식 포함)의 3.80%에 해당하는 금액을 인수수수료(이하"기본수수료"라 한다)로 지급한다.

② 제 1항의 수수료와 별도로 발행회사는 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 종합적으로 고려하여 본건 신주 모집 금액의 1.00%에 해당하는 금액 범위 내에서 별도의 성과수수료(이하“성과수수료”라 한다)를 지급할 수 있다.

③ 주금납입 완납 이후 5영업일 이내 본 조 제1항 및 2항의 수수료를 대표주관회사에게 현금으로 지급한다.

(주2) 정정 전
<해당사항 없음>(주2) 정정 후

[용어 사전]

용 어
설 명

API

(Application Programming Interface)

응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 지칭함.

BERT

(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT는 언어표현 사전학습의 새로운 방법으로 그 의미는 '큰 텍스트 코퍼스'를 이용하여 범용 목적의 '언어 이해' 모델을 훈련시키는 것과 그 모델에 관심 있는 실제의 자연 언어 처리 태스크(질문·응답 등)에 적용하는 것.

특히 BERT는 종래보다 우수한 성능을 발휘함. BERT는 자연언어 처리 태스크를 교육 없이 양방향으로 사전학습하는 첫 시스템임. 교육 없음이란 BERT가 보통의 텍스트 코퍼스만을 이용해 훈련되고 있다는 것을 의미함. 이것은 웹(Web)상에서 막대한 양의 보통 텍스트 데이터가 여러 언어로 이용 가능하기 때문에 중요한 특징임.

LM

(Language Model)

언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델임.

언어 모델을 만드는 방법은 크게는 통계를 이용한 방법과 인공신경망을 이용한 방법으로 구분할 수 있음. 최근에는 통계를 이용한 방법보다는 인공신경망을 이용한 방법이 더 좋은 성능을 보여주고 있음.

NLP

(Natural Language Processing)

인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나. 자연 언어 처리는 연구 대상이 언어이기 때문에 당연하게도 언어 자체를 연구하는 언어학과 언어 현상의 내적 기재를 탐구하는 언어 인지 과학과 연관이 깊음. 구현을 위해 수학적 통계적 도구를 많이 활용하며 특히 기계학습 도구를 많이 사용하는 대표적인 분야임. 정보 검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 신문기사 클러스터링, 대화형 Agent 등 다양한 응용이 이루어지고 있음.

NLU

(Natural Language Understanding)

자연어 이해로 자연어 표현을 기계가 이해할 수 있는 다른 표현으로 변환시키는 것임.

QA
정보 검색 및 자연어 처리 (NLP) 분야의 컴퓨터 과학 분야로 자연 언어로 인간이 제기한 질문에 자동으로 응답하는 시스템임.

SaaS

(Software as a Service)

서비스로서의 소프트웨어(Software-as-a-Service, SaaS)는 클라우드 애플리케이션과 기본 IT 인프라 및 플랫폼을 사용자에게 제공하는 클라우드 컴퓨팅 형태임.

고속 스트림 빅데이터
대용량 데이터를 스트림 방식으로 수집, 적재, 배포하는 기술로, 스트림 방식을 통한 빠른 처리 속도가 장점임.

기계학습

(Machine Learning)

경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구임. 인공지능의 한 분야로 간주됨. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야임.

뉴럴-심볼릭 모델
기계학습 기반 인공지능의 한계를 해결하고자 하는 3세대 인공지능 기술 중 하나임.

대화형 인공지능

(Conversational AI)

대화의 맥락을 이해하고 지능적인 반응을 통해 사람과 유사한 수준의 대화가 가능한 AI를 말함.

데이터 정제

(Data Cleansing)

데이터 분석 정확도를 높이기 위해 원시 데이터의 노이즈를 제거하는 기술을 지칭함.

디지털 자아

(Digital Self)

원래 현실과 괴리된 사이버 공간에서 형성되는 가상의 자아를 의미함. 게임과 같은 가상공간에 빠져 현실을 도외시하는 사람의 심리 상태를 분석하는 논문에 등장하곤 했음.

디지털 트렌스포메이션

(Digital Transformation)

기업이 진행하거나 추진하는 혁신 과정 중 하나로 클라우드, 사물인터넷, 인공지능(AI), 블록체인, 가상현실, 빅데이터, 애널리틱스 등 방대한 디지털 기술을 하나로 통합해 전사적인 혁신을 추진하는 것을 의미함.

딥러닝

(Deep Learning)

여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야임.

랭킹 알고리즘
질의에 대한 결과 문서의 순위를 결정하는 절차나 방법임.

로봇 프로세스 자동화

(RPA)

사람이 하던 반복적인 태스크를 소프트웨어 로봇이 대신하는 것.

대부분의 RPA 툴은 개별 워크스테이션에서 실행되며 학습을 통해 데이터베이스에서 스프레드시트로 데이터 행을 옮기는 것과 같은 반복 태스크를 수행함.

멀티 턴 대화 향상 기법

사용자가 한번 발화하고 나서 챗봇이 다시 되묻는 과정을 말하는 것으로 챗봇은 다시 되물어보면서 어떤 대화를 진행하고 있는지 맥락을 유지함. 보통 정확한 정보를 제공하기 위한 경우이고 두 번째는 사용자가 입력한 문장을 기억하기 위함.

단, 사용자의 최초 발화에서 챗봇에게 필요한 정보가 있는 경우 되묻기(Slot-Filling) 단계를 건너뛰기도 함.

멀티스레딩

(Multi Threading)

하나의 프로세스를 다수의 실행 단위로 구분하여 자원을 공유하고, 자원의 생성과 관리의 중복성을 최소화하여 수행 능력을 향상시키는 기술임.

메타 휴먼

(Meta Human)

디지털 휴먼과 동일한 말로 사람의 신체 구조 및 움직임을 데이터화하여 분석하고, 가상공간에서 마치 실제로 존재하는 사람처럼 움직임을 재현하는 디지털 기술로 만들어짐. 사람과 동일한 외형을 갖추고 있는 가상 인간이며, 디지털 휴먼은 단순한 지식 전달뿐만 아니라 현실감 있는 표정 변화와 함께 '사람 감정'으로 감성 대화가 가능하다는 점이 무엇보다 가장 큰 특징으로 꼽힘.

메타버스 얼라이언스
메타버스 생태계를 조성하고 현실과 가상의 다양한 영역에서 개방형 메타버스 플랫폼을 기획하고 실현해 나가는 메타버스 산업 발전을 위한 민간 주도 협의체를 뜻함.

메타버스

(Metaverse)

가상, 초월을 의미하는 '메타'(Meta)와 세계, 우주를 의미하는 '유니버스'(Universe)를 합성한 신조어임. '가상 우주'라고 번역하기도 함. 1992년 출간한 닐 스티븐슨의 소설 '스노 크래시'에서 가장 먼저 사용함.

이는 3차원에서 실제 생활과 법적으로 인정한 활동인 직업, 금융, 학습 등이 연결된 가상 세계를 뜻함. 가상현실, 증강현실의 상위 개념으로서 현실을 디지털 기반의 가상 세계로 확장해 가상공간에서 모든 활동을 할 수 있게 만드는 시스템임. 구체적으로 정치와 경제, 사회, 문화 전반적 측면에서 현실과 비현실이 공존하는 생활형, 게임형 가상 세계라는 의미로 폭넓게 사용함.

메타봇

(Meta Bot)

간단한 언어로 된 봇으로 인간의 행동을 모방하고 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 데 사용되는 개체임. 봇은 사용자가 정의한 규칙을 따라 프로그래밍하고 필요한 작업을 실행함.

분산환경 인메모리 기술
대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 필수 데이터를 메모리에 올리는 기술을 인메모리 기술이라고 하며, 인메모리 데이터를 클러스터링된 시스템에 분산하여 저장하는 기술을 분산환경 인메모리 기술이라고 지칭함.

빅데이터 의미 분석
다양한 정형, 비정형 데이터들을 통해 어떠한 현상이나 사건들의 의미를 도출하거나 분석하는 기술임.

시계열 분석
어떤 현상에 대하여 과거에서부터 현재까지의 시간에 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석하는 방법임.

심층신경망
입력층(Input layer)과 출력층(Output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 의미함.

온택트

(Ontact)

언택트(Untact)에 온라인을 뜻하는 온(On)을 더한 것임. 온라인을 통해 비대면으로 하는 각종 활동을 의미함.

음성봇

(Voice Bot)

챗봇의 한 형태로 음성을 통해 질의 응답하는 챗봇임.

자율 능동형 지식확장
검색 사용자 질의 의도와 데이터의 의미적 관계를 추론, 검색 사용자에게 다차원 의미 분석을 통한 통합적인 의사결정을 지원 및 기존 지식의 자동생성과 자율확장을 말함.

챗봇

(ChatBot)

음성이나 문자를 통한 인간과의 대화를 통해서 특정한 작업을 수행하도록 제작된 컴퓨터프로그램임. 인간이 사용하는 언어를 이해해서 대화를 진행하는 자연언어처리 기술을 심각하게 적용하는 언어 이해방식, 입력받은 말에서 특정 단어나 어구를 검출하여 그에 맞는 미리 준비된 응답을 출력하는 검색 방식임.

컨텐츠 큐레이팅
매우 다양한 정보로 이루어진 콘텐츠로 특정한 주제나 관심사에 따라 수집하고 분류하며 구성하는 일련의 과정을 의미함. 본래 큐레이터는 미술관이나 박물관의 전시 책임자를 칭하는 말이었음. 이들의 업무는 주로 전시물에 대한 수집, 저장, 보관, 조사 등으로 전시물 관리에 대한 전반적 책임을 질 뿐만 아니라 전시물이 관객들에게 효과적으로 전달될 수 있도록 정리 혹은 재분류하는 과정이나, 이를 이용자들에게 전달하는 방법 등을 총체적으로 설명하는 용어임.

쿼리(Query)
데이터를 조회하기 위해 사용되는 요청의 단위를 뜻함.

클라우드 서비스화

(Cloud Shift)

기존의 On Premise 환경에서 운영되는 시스템을 클라우드 시스템으로 변경하는 것을 말함.

클라우드 컴퓨팅

(Cloud Computing)

사용자의 직접적인 관리 없이 컴퓨터 시스템 리소스를 필요시 바로 제공 받을 수 있는 서비스를 지칭함.

클러스터 구조

(Cluster Structure)

프로세스를 고속 네트워크를 이용하여 병렬로 연결하여 고성능 기능을 제공하는 기술임.

텍스트마이닝
비정형 및 반정형 데이터에 대하여 자연어 처리기술과 문서 처리기술을 적용하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 기술임.

페르소나

(Persona)

페르소나는 라틴어로 가면이라는 뜻임. 심리학적으로는 타인에게 파악되는 자아, 혹은 자아가 사회적 지위나 가치관에 의해 타인에게 투사된 성격을 의미함. 또 신학 용어로는, 의지와 이성을 갖추고 있는 독립된 실체를 뜻함. 철학 용어로는 이성적인 본성을 가진 개별적 존재자를 가리키는 말임. 영화에서는 감독이 영화 속에 자신의 의도를 드러내기 위해 반복적으로 등장시키는 특정 배우를 의미하기도 함.

페타스케일

(Petascale)

페타바이트 사이즈 이상의 대용량 데이터를 활용하는 시스템을 지칭함.

하이브리드 챗봇

(Hybrid Chatbot)

구현 및 실행 방식의 다양한 조합을 통하여 고객의 환경과 요구사항에 맞게 제작된 챗봇을 말함.

(주3) 정정 전

바. 사업 관련 법규 및 정책 변화 관련 위험

정부는 공공 소프트웨어 시장에서
중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다.
향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이와 같이 소프트웨어산업 진흥법, 중소기업기본법 등 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의한 공공기관 발주 프로젝트 입찰의 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 현재는 과학기술정보통신부 행정규칙에 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.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다. 향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.당사는 2023년 매출액 352억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 2024년 이후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없습니다. 또한 2024년 1월 31일 과학기술정보통신부에서 보도한 '11년 만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추친' 보도자료에 따르면, 중소기업간 경계사업 구간을 20억원에서 30억원으로 확대하고자 하고 있으며, 해당 개편안이 통과될 경우 중소기업 졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 30억원 미만의 사업에 입찰할 수 없게 될 가능성도 존재합니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과.jpg
11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과

출처:
과학기술정보통신부 보도자료, 11년만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진, 2024.01

이와 같이 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

대분류
소분류

소프트웨어산업 진흥법

제48조

(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

제48조 (중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 대통령령으로 정하는 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.② 국가기관등의 장은 소프트웨어사업 발주 시 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업금액 미만의 사업에 대해서는 대통령령으로 정하는 대기업(이하 이 조에서 “대기업”이라 한다)인 소프트웨어사업자의 참여(대기업인 소프트웨어사업자가 하수급인 및 재하수급인으로 참여하는 경우를 포함한다. 이하 이 조에서 같다)를 제한하여야 한다. 이 경우 사업금액은 둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄 발주하는 경우에는 각 사업금액 중 낮은 금액을, 소프트웨어 유지 및 관리 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 평균 연차별 금액을 말한다.③ 국가기관등의 장은 제2항 전단에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 대기업(제5호의 경우에는 해당 공공기관인 대기업만 해당한다)인 소프트웨어사업자를 참여시킬 수 있다.1. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 경우. 이 경우 국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 경우로 한정한다.2. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우3. 「사회기반시설에 대한 민간투자법」 제8조의2에 따라 민간투자대상사업으로 지정되어 관보에 고시된 사업에 포함된 소프트웨어사업인 경우4. 제40조에 따른 민간투자형 소프트웨어사업으로 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우5. 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 공공기관(「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조에 따른 공공기관을 말한다)인 대기업이 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업범위에 해당하는 사업을 하는 경우④ 국가기관등의 장은 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사에 대해서는 제2항에도 불구하고 사업금액에 관계없이 입찰참여를 제한하여야 한다. 다만, 제3항 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참여시킬 수 있다. <개정 2020. 12. 29.>⑤ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 불가피한 사유로 제2항 또는 제4항 본문을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 사전에 통지하여야 한다. 이 경우 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 적절한지 평가하고 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 시정을 요청하여야 한다.

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 기업가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것2. 「사회적기업 육성법」 제2조제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업3. 「협동조합 기본법」 제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회, 이종(異種)협동조합연합회(이 법 제2조제1항 각 호에 따른 중소기업을 회원으로 하는 경우로 한정한다) 중 대통령령으로 정하는 자4. 「소비자생활협동조합법」 제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자5. 「중소기업협동조합법」 제3조에 따른 협동조합, 사업협동조합, 협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자② 중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.③ 제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 5년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다. ④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면 해당 법률에서 정하는 바에 따라 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원에 관한 지침

(과학기술정보통신부 행정규칙)

제2조(사업금액의 하한)
① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다<별표 1>대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

(주3) 정정 후

바. 사업 관련 법규 및 정책 변화 관련 위험

정부는 공공 소프트웨어 시장에서
중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다.

향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이와 같이 소프트웨어산업 진흥법, 중소기업기본법 등 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의한 공공기관 발주 프로젝트 입찰의 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 현재는 과학기술정보통신부 행정규칙에 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.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다. 향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.당사는 2023년 매출액 352억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 2024년 이후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없습니다. 또한 2024년 1월 31일 과학기술정보통신부에서 보도한 '11년 만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추친' 보도자료에 따르면, 중소기업간 경계사업 구간을 20억원에서 30억원으로 확대하고자 하고 있으며, 해당 개편안이 통과될 경우 중소기업 졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 30억원 미만의 사업에 입찰할 수 없게 될 가능성도 존재합니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과.jpg
11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과

출처:
과학기술정보통신부 보도자료, 11년만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진, 2024.01

당사의 검색엔진과 챗봇 등은 공공, 금융, 민간 등 다양한 업종을 대상으로 공급되며, 공공의 경우 공개입찰 또는 조달청 나라장터와 조달쇼핑몰 등을 통해 공급되고 있습니다. 이에 따라 당사의 사업은 정부의 IT 정책 및 예산에 직접적인 영향을 받고 있습니다. 2021년 6월 개정된 상용 소프트웨어 직접 구매제도는 그동안 일괄 발주로 인해 발생한 소프트웨어 발주기관과 공급자 간 하도급 폐해 등 불공정 거래를 방지하기 위해 생겨난 제도로, 이 제도를 통해 발주기관은 정보화사업 추진 시 상용소프트웨어만을 별도로 발주, 평가 및 선정, 계약하는 방식으로 소프트웨어를 직접 구매하게 되었습니다. 당사는 자체 기술력으로 개발한 검색엔진과 챗봇을 판매하는 소프트웨어 벤더사업자로, 참여하고 있는 사업규모는 모두 40억원 이하에 해당합니다. 통상적으로 대기업이 주로 참여하게 되는 대형 소프트웨어 사업은 대부분 시스템 통합사업에 해당되며, 이러한 시스템 통합 사업은 대규모 인력과 인프라 투입이 필요함에 따라 40억 이하의 소규모 사업규모로 진행하기 어려운 구조입니다. 당사는 이러한 대기업과 직접 경쟁하는 시스템 통합 사업에 진출하지 않고, 필요할 경우 해당 사업에는 컨소시엄 또는 솔루션 공급자로서 사업에 참여하여 왔습니다. 실질적으로 당사가 영위하고 있는 검색엔진과 챗봇사업은 표준화된 시스템을 공급하는 것이 아닌 고객별 상황에 맞는 최적화가 중요하고, 수주 1건당 규모가 큰 거래로 보기 어려움에 따라 법률 개정과 무관하게 향후에도 대기업의 참여로 인한 점유율 하락 등이 발생할 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.이와 같이 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

대분류
소분류

소프트웨어산업 진흥법

제48조

(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

제48조 (중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 대통령령으로 정하는 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.② 국가기관등의 장은 소프트웨어사업 발주 시 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업금액 미만의 사업에 대해서는 대통령령으로 정하는 대기업(이하 이 조에서 “대기업”이라 한다)인 소프트웨어사업자의 참여(대기업인 소프트웨어사업자가 하수급인 및 재하수급인으로 참여하는 경우를 포함한다. 이하 이 조에서 같다)를 제한하여야 한다. 이 경우 사업금액은 둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄 발주하는 경우에는 각 사업금액 중 낮은 금액을, 소프트웨어 유지 및 관리 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 평균 연차별 금액을 말한다.③ 국가기관등의 장은 제2항 전단에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 대기업(제5호의 경우에는 해당 공공기관인 대기업만 해당한다)인 소프트웨어사업자를 참여시킬 수 있다.1. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 경우. 이 경우 국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 경우로 한정한다.2. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우3. 「사회기반시설에 대한 민간투자법」 제8조의2에 따라 민간투자대상사업으로 지정되어 관보에 고시된 사업에 포함된 소프트웨어사업인 경우4. 제40조에 따른 민간투자형 소프트웨어사업으로 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우5. 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 공공기관(「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조에 따른 공공기관을 말한다)인 대기업이 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업범위에 해당하는 사업을 하는 경우④ 국가기관등의 장은 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사에 대해서는 제2항에도 불구하고 사업금액에 관계없이 입찰참여를 제한하여야 한다. 다만, 제3항 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참여시킬 수 있다. <개정 2020. 12. 29.>⑤ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 불가피한 사유로 제2항 또는 제4항 본문을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 사전에 통지하여야 한다. 이 경우 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 적절한지 평가하고 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 시정을 요청하여야 한다.

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 기업가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것2. 「사회적기업 육성법」 제2조제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업3. 「협동조합 기본법」 제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회, 이종(異種)협동조합연합회(이 법 제2조제1항 각 호에 따른 중소기업을 회원으로 하는 경우로 한정한다) 중 대통령령으로 정하는 자4. 「소비자생활협동조합법」 제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자5. 「중소기업협동조합법」 제3조에 따른 협동조합, 사업협동조합, 협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자② 중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.③ 제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 5년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다. ④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면 해당 법률에서 정하는 바에 따라 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원에 관한 지침

(과학기술정보통신부 행정규칙)

제2조(사업금액의 하한)
① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다<별표 1>대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

(주4) 정정 전

사. 핵심인력 이탈 및 핵심기술 유출 위험
당사가 영위하는 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다.당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.
하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공
에도 불구하고 업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다. 이는 인공지능 솔루션 관련 사업을 영위하고 있는 기술기반 회사들에 공통적으로 적용되는 사항으로, 우수 인력 유치를 위한 경쟁은 점차 심화되고 있습니다.
당사의 연구개발 인력 구성은 아래와 같습니다.

[연구개발 인력 구성(기준일: 증권신고서 제출일)]

(단위: 명)

학력
박사(수료)
석사
학사
기타(전문학사)

인원수
1
20
26
-

당사가 영위하고 있는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속합니다. 이에 따라 회사는 핵심 인력의 고용 안정과 애사심 고취, 기업 조직력 향상을 위해 다양한 제도를 운영하고 있습니다. 당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.

당사는 임직원의 근로의욕 고취 및 성과 분배, 복지 증진의 목적으로 임직원을 대상으로 주식매수선택권을 부여하였습니다.
당사는 정관상 주식매수선택권의 행사가격과 시가와의 차액을 현금 또는 자기주식으로 교부할 수 있지만, 현재까지 신주발행 형태로 지급해왔습니다. 주식매수선택권 부여와 직무발명보상규정 및 직무발명보상금 지급내역에 대한 자세한 내용은 아래와 같습니다.

[주식매수선택권 부여 내역]

회차
부여일
주식의 종류
수량
잔여 미행사 수량
행사기간

부여
행사
무상증자 증가분
취소 및 소멸

15차
2019.03.21
보통주
96,200
96,031
36,363
5,608
30,924
2021.03.21 ~ 2025.03.20

16차
2021.03.26
보통주
38,722
29,422
29,254
5,638
32,916
2023.03.26 ~ 2027.03.25

17차
2022.03.28
보통주
36,973
22,362
35,700
9,311
41,000
2024.03.29 ~ 2028.03.28

18차
2024.03.27
보통주
66,874
-
-
4,730
62,144
2026.03.27 ~ 2030.03.26

합계
238,769
147,815
101,317
25,287
166,984
-

주1)
액면가 500원 기준입니다.

주2)
14차까지 부여된 주식매수선택권의 경우, 행사기간이 만료되어 잔여 수량 전액 소멸함에 따라 기재를 생략하였습니다.

[직무발명규정]

제1조 (목적)
본 규정은 발명진흥법에 근거하여, (주)와이즈넛 (이하 "회사"이라 한다)의 종업원이 창작한 발명을 보호·장려하여 종업원의 직무에 관한 연구개발의욕을 고취시키고, 이로 인하여 창출된 지식재산권을 합리적으로 관리·활용함을 목적으로 한다.

제15조 [보상금의 지급]

① 회사는 직무발명에 대한 권리를 승계한 떄에는 발명진흥법 제13조 제1항의 규정에 따라 발명자에게 다음 각 호의 보상금을 지급한다.1. 출원보상금: 직무발명이 출원되었을 때 지급하는 보상금2. 등록보상금: 직무발명이 등록되었을 때 지급하는 보상금3. 실시·처분보상금: 직무발명에 대한 권리의 직접실시, 양도 또는 실시허여 등의 처분으로 인하여 수익금이 발생하였을 경우 지급하는 보상금4. 출원유보 보상금: 제13조 제2항의 규정에 의하여 출원을 유보하는 경우 및 제13조 제4항의 규정에 의한 출원을 취하·포기할 경우 지급하는 보상금② 회사는 제1항의 규정에 의한 보상금을 지급함에 있어서 보상금에 상당하는 승진·승급
·연수 등의 비금전적 보상을 고려할 수 있다③ 제1항의 규정에 의한 보상금
·지급기준·산정방식
·지급시기 등의 세부사항은 별표 1에 따른다

[별표 1] 보상금 기준

1.출원보상금, 등록보상금 및 출원유보보상금

구분
금액
지급시기
비고

국내
1,000,000원
출원 완료시
-

3,000,000원
등록증 수령시
-

해외
1,000,000원
출원 완료시
국가별로 지급

5,000,000원
등록증 수령시

출원유보보상금
유보사안에 따라 결정
출원유보결정시
특허심사위원회에서 유보사안에 따라 보상금을 결정

2. 처분보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 10%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
500만원 + (수익금-5천만원) X 7%

1억원 이상
850만원 + (수익금-1억원)X 3%

3. 실시보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 5%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
250만원 + (수익금-5천만원) X 3%

1억원 이상
400만원 + (수익금-1억원)X 1%

출처:
당사 내부 자료

하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.

(주4) 정정 후

사. 핵심인력 이탈 및 핵심기술 유출 위험
당사가 영위하는 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다.당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.
하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고
업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다. 이는 인공지능 솔루션 관련 사업을 영위하고 있는 기술기반 회사들에 공통적으로 적용되는 사항으로, 우수 인력 유치를 위한 경쟁은 점차 심화되고 있습니다.

당사의 연구개발조직의 세부적인 조직도 및 각 팀별 업무 상세내용은 아래와 같습니다.

[연구개발 조직 조직도]

조직도
인원
주요업무

연구개발 조직도.jpg
연구개발 조직도

47명

- 동사 기술개발 총괄

- 기반 기술 리서치 및 개발

- 자사 제품 군에 대한 개발, 성능개선 (SF-1, iCHAT, iDESK, BiCrawler, Answerny 등)

- 관련 연구과제 수행

[연구개발 조직 내 팀 업무 상세]

부서(실)
팀명
인원
평균 근속연수
주요업무

성장기술연구소
2
23년
CTO, 연구자문

연구개발실
연구개발실장
1
15년
연구개발실 총괄

연구기획관리팀
2
3년
연구과제 기획-제안, 연구과제 관리

AI플랫폼팀
11
3년
클라우드 기반 플랫폼 연구개발, 개발 플랫폼 고도화

NLP팀
5
1년
언어모델 연구개발, 생성형AI 연구개발

제품개발실
제품개발실장
1
3년
제품개발실 총괄

AISearch팀
8
3년
검색솔루션 연구개발, 수집기술 개발

RAG TF팀
10
2년
RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

AI솔루션팀
7
2년
챗봇 솔루션 연구개발, 텍스트 분석 기술 연구개발

[연구개발 인력 구성(기준일: 증권신고서 제출일)]

(단위: 명)

학력
박사(수료)
석사
학사
기타(전문학사)

인원수
1
20
26
-

[핵심 연구개발인력 현황]

성명
직위
생년
학력
총경력
주요경력

장정훈
소장
1975

박사

수료

22

㈜와이즈넛

- (현) 연구소장 / CTO

- (현) ATC(우수기술연구센터) CTO 협회 부회장

- (현) 한국지식서비스산업협의회 위원

- 와이즈넛 기술연구개발 총괄

- ATC(우수기술연구센터) 과제 책임

- 산업평가분석 과제 책임

㈜디지웨이브테크놀러지

- 텍스트 편집 솔루션 연구개발

권준성
실장
1977
학사
21

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 제품개발실장

- (현) 플랫폼기술연구 개발 총괄

- 챗봇 엔진 연구/개발 총괄

- 검색엔진 연구/개발 총괄

- 대화형 치안 지식 서비스 폴봇 개발 과제 개발 PL

- 군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결 과제 개발 PL

- KISTI 보안관제전용 인공지능 플랫폼 PM

한국후지제록스(주)

- 문서관리솔루션 개발 및 구축사업 PM

노상록
실장
1971
석사
25

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 연구개발실장

- (현) 연구과제 기획관리 총괄

- '데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발' 과제 책임

㈜CJ 4DPLEX, Next4DX 팀장

- 효과, 제품 기획

㈜대교CNS, 전략기획 팀장

- 신사업 기획, M&A

한국산업기술대학교, 컴퓨터공학과 겸임교수

- C, UNIX프로그램 강의

㈜SBS콘텐츠허브 개발팀 과장

- 미디어 플랫폼 개발

윤여걸
기타비상무이사
1970
석사
24

- Stanford Univ. Computer Science 석사

- Mysimon.com CTO('98)

- Become.com 창업 / CTO('05)

- 現 Gshopper.com 창업 / CEO

- ㈜와이즈넛 창업 / CTO('00 ~ '23)

- 現 ㈜와이즈넛 기타비상무이사('23 ~ )

문영주
팀장
1991
석사
8

㈜와이즈넛

- (현) AI솔루션팀 팀장

- (현) AI어시스턴트 과제 공동 책임

- (현) 와이즈넛 챗봇 솔루션 개발 책임

- 속성기반 감정분석 데이터 과제 공동 책임

정보창의교육연구소 연구원

권호중
팀장
1979
학사
17

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼 팀장

- (현) 인공지능 플랫폼 기술 개발 책임

코리아트래블이지

- CTO, 온라인 서비스 개발 및 운영

한국후지제록스㈜

- B2B솔루션 개발 및 구축사업 PM

김문종
-
1985
석사
13

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼팀

- (현) 텍스트 데이터 분석 기술 개발 책임

- 이메일 RPA 과제 연구 공동 책임

- 생활안전과제 연구 공동 책임

- 어휘 구문 분석 솔루션 개발- 텍스트 마이닝 솔루션 개발

양재석
팀장
1988
석사
10

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀 팀장

- (현) 인공지능 검색 기술 개발 책임

- (현) 빅데이터 수집 기술 개발 책임

㈜아이오시스

- 시스템 개발 부서 연구원

임병수
과장
1988
석사
9

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀

- (현) 유사문서 검색 기술 개발 책임

- (현) 형태소 분석 기술 개발 책임

김봉수
팀장
1993
석사
6

㈜와이즈넛

- (현) NLP팀 팀장

- (현) 자연어처리 기술 연구개발 책임

- (현) 언어모델 기술 연구개발 책임

당사는 CTO인 장정훈 연구소장을 중심으로 47명의 연구개발인력을 보유하고 있습니다. 당사의 연구소장인 장정훈 CTO는 2007년부터 당사 연구소에서 재직하여 약 17년간 지속적으로 연구개발업무를 수행하고 있습니다. 당사는 소프트웨어 개발기업임에 따라, 대부분의 연구개발비용은 인건비로 구성되어 있습니다. 또한 다양한 연구개발 프로젝트를 동시다발적으로 연구함에 따라, 특정 연구에만 사용되는 인건비 등 비용을 개별 프로젝트별로 구분하여 산정하기 어려운 구조입니다. 당사의 최근 3개년 연구개발비용은 다음과 같습니다.

[연구개발비용]

(기준일 : 2024년 09월 30일)
(단위: 백만원)

과 목
제25기3분기
제24기
제23기
비 고

연구개발비용(보조금 차감 전)
3,973
5,156
5,656
-

(정부보조금)
2,245
3,543
5,642
-

연구개발비 / 매출액 비율*

[연구개발비용계÷당기매출액×100]

18.44%
14.66%
16.41%
-

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

당사의 주요 연구개발 실적은 대표적인 검색 제품인 SearchFormula-1 (WISE SF-1), 지능형 커뮤니케이션 제품인 WISE iChat 제품 등에 적용되었습니다. 동사의 핵심 제품은 다수의 연구개발과제 수행을 기반으로 고도화되었고, 이러한 연구개발은 시장 요구를 반영한 제품화를 목표로 수행된 것입니다. 당사의 주요 내부 연구개발 실적은 다음과 같습니다.

[내부 연구개발 실적]

구분
연구과제명
연구기간
연구결과 및 기대효과
관련제품
비고

1
이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 데이터 증식 기술 확보
- 데이터 부족으로 인공지능 기술을 도입하지 못한 도메인/고객사 적용 기회 확대

인공지능 기반 기술
개발완료

2
군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결을 위한 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업종/직무 추천 기술

추천 기술
개발완료

3
뉴럴-심볼릭(eual-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발

2020.04.01.
~2023.12.31

- 다수 LM(언어모델) 기술 확보
- 생성형 기반 어시스턴트 적용

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

4
대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 챗봇 기술 고도화
- 실시간 상담사 대화 모니터링 및 대화 추천 기술

WISE iChat
개발완료, 상용화

5
데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발

2021.04.01.
~2024.12.31

- 사용되지 않는 기업 내 쌓이는 다크데이터 활용 기술 확보
TextMiner
개발중

6
빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX) 개발 및 실증

2021.07.01.
~2024.12.31

- 빅데이터 처리 기술
- 텍스트에서 토픽 추출 및 관계 생성 기술

TextMiner
개발중

7

요약 텍스트 데이터
-요약문및레포트생성데이터-방송콘텐츠대본요약데이터

2021.05.01.
~2021.12.31

- LM기반 요약 생성 기술

SF-1,
WISE LM

개발완료, 상용화

8
머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발

2022.04.01.
~2025.12.31

- 인공지능 학습 데이터 처리부터 모델 개발, 테스트, 배포에 이르는 전과정을 운영하는 플랫폼

플랫폼,
기반 기술

개발중

9
장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭(역량평가) 및 직무개발 지원 시스템 개발

2022.04.01.
~2024.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업무/직무 추천 기술

추천 기술
개발중

10
(SaaS 고도화) 업무환경 혁신을 위한 기업업무용 챗봇 구축 및 운영 (현명한 앤써니 for business) SaaS 개발 및 사업화

2022.05.01.
~2022.12.31

- SaaS 기반 챗봇 서비스 구축
- 서비스 보안 인증 획득(CSAP)

WISE Answerny
개발완료, 상용화

11
속성기반 감정분석 데이터 ((주)와이즈넛)

2022.06.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티태스크 러닝 기술
WISE LM
개발완료, 상용화

12
한국어 SNS 데이터 고도화((주)와이즈넛)

2022.07.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티턴 대화 최적 답변 추천 기술

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

13
비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발

2023.04.01.
~2025.12.31

- 생성형 LM기반 AI어시스턴트 기술
WISE iChat
개발중

14
인공지능 비즈니스 환경 구축을 위한 AI검색 솔루션 (Search Formula-1) SaaS 개발 및 사업화

2023.05.01.
~2023.12.31

- SaaS 기반 검색 서비스 구축
WISE SF-1
개발완료, 상용화

15
개인맞춤형 관광 추천 AI CHAT서비스

2023.04.01.
~2024.11.30

- 관광 추천 서비스
WISE iChat
개발중

16
초거대 인공지능 GPT를 활용한 전국 공공기관 콜센터 상담원의 업무 지원 AI어시스턴트 서비스 개발

2023.06.30.
~2023.12.15

- 생성형 LM기반 상담원 지원 서비스 기술
WISE Answerny
개발완료, 상용화

17
멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발
2024-07-01 ~ 2027-12-31
iRAG제품 기능 고도화멀티모달 데이터
WISE iRAG
개발중

18
데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술(dFAI, decentralized federated AI) 개발 및 실증
2024-07-01 ~ 2028-12-31
ML학습 기술 고도화
인공지능 기반 기술
개발중

19
2024년 지역특화형 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 확산 환경 조성
2024-07-22 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

20
미디어 취약계층을 위한 생성형 AI기반 배리어프리 콘텐츠 제작 기술 개발 및 지상파와 뉴미디어 멀티플랫폼 서비스 실증
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

21
판례 검색과 문서 작성을 지원하는 생성형 AI 기반 법률 비서 및 보조 서비스
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

22
철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트위 융합 시스템 개발 및 실증
2024-04-01 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

23
써드파티 데이터의 활용성 증대를 위한 액티브 메타데이터 기반 능동형 데이터 확장 기술
2024-04-01 ~ 2027-12-31
BICralwer를 통한 데이터 수집 -> BICralwer의 데이터 수집 기술 고도화(정형 데이터 수집)
WISE BICralwer
개발중

24
(딥뷰-총괄/1세부) 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
2014-04-01 ~ 2024-02-29
태그 기반 영상 검색 지원 및 제공
WISE SF-1
개발완료

25
생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발
2019-04-10 ~ 2023-12-31
데이터 수집 및 TA 기술 제공
TextMiner
개발완료

26
다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합처리 플랫폼 기술 개발
2019-04-01 ~ 2021-12-31
SF1 분산 엔진 컨셉 연구
WISE SF-1
개발완료

27
금융 지식 그래프를 위한 다국어 자연어처리 기술 개발
2019-01-01 ~ 2021-12-31
NLP 전반 기술 고도화LM 내재화
WISE LM
개발완료

28
지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성
2016-07-01 ~ 2021-12-31
형태소분석기 표준화 제정 및 고도화
WISE BIC Analyzer
개발완료

29
자율 능동형 지식확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 개발
2016-05-01 ~ 2021-04-30
iChat 지식확장 기술,SF-1 분산 검색 기술 확보
WISE iChatWISE SF-1
개발완료

당사가 영위하고 있는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속합니다. 이에 따라 회사는 핵심 인력의 고용 안정과 애사심 고취, 기업 조직력 향상을 위해 다양한 제도를 운영하고 있습니다. 당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.

당사는 임직원의 근로의욕 고취 및 성과 분배, 복지 증진의 목적으로 임직원을 대상으로 주식매수선택권을 부여하였습니다.
당사는 정관상 주식매수선택권의 행사가격과 시가와의 차액을 현금 또는 자기주식으로 교부할 수 있지만, 현재까지 신주발행 형태로 지급해왔습니다. 주식매수선택권 부여와 직무발명보상규정 및 직무발명보상금 지급내역에 대한 자세한 내용은 아래와 같습니다.

[주식매수선택권 부여 내역]

회차
부여일
주식의 종류
수량
잔여 미행사 수량
행사기간

부여
행사
무상증자 증가분
취소 및 소멸

15차
2019.03.21
보통주
96,200
96,031
36,363
5,608
30,924
2021.03.21 ~ 2025.03.20

16차
2021.03.26
보통주
38,722
29,422
29,254
5,638
32,916
2023.03.26 ~ 2027.03.25

17차
2022.03.28
보통주
36,973
22,362
35,700
9,311
41,000
2024.03.29 ~ 2028.03.28

18차
2024.03.27
보통주
66,874
-
-
4,730
62,144
2026.03.27 ~ 2030.03.26

합계
238,769
147,815
101,317
25,287
166,984
-

주1)
액면가 500원 기준입니다.

주2)
14차까지 부여된 주식매수선택권의 경우, 행사기간이 만료되어 잔여 수량 전액 소멸함에 따라 기재를 생략하였습니다.

[직무발명규정]

제1조 (목적)
본 규정은 발명진흥법에 근거하여, (주)와이즈넛 (이하 "회사"이라 한다)의 종업원이 창작한 발명을 보호·장려하여 종업원의 직무에 관한 연구개발의욕을 고취시키고, 이로 인하여 창출된 지식재산권을 합리적으로 관리·활용함을 목적으로 한다.

제15조 [보상금의 지급]

① 회사는 직무발명에 대한 권리를 승계한 떄에는 발명진흥법 제13조 제1항의 규정에 따라 발명자에게 다음 각 호의 보상금을 지급한다.1. 출원보상금: 직무발명이 출원되었을 때 지급하는 보상금2. 등록보상금: 직무발명이 등록되었을 때 지급하는 보상금3. 실시·처분보상금: 직무발명에 대한 권리의 직접실시, 양도 또는 실시허여 등의 처분으로 인하여 수익금이 발생하였을 경우 지급하는 보상금4. 출원유보 보상금: 제13조 제2항의 규정에 의하여 출원을 유보하는 경우 및 제13조 제4항의 규정에 의한 출원을 취하·포기할 경우 지급하는 보상금② 회사는 제1항의 규정에 의한 보상금을 지급함에 있어서 보상금에 상당하는 승진·승급
·연수 등의 비금전적 보상을 고려할 수 있다③ 제1항의 규정에 의한 보상금
·지급기준·산정방식
·지급시기 등의 세부사항은 별표 1에 따른다

[별표 1] 보상금 기준

1.출원보상금, 등록보상금 및 출원유보보상금

구분
금액
지급시기
비고

국내
1,000,000원
출원 완료시
-

3,000,000원
등록증 수령시
-

해외
1,000,000원
출원 완료시
국가별로 지급

5,000,000원
등록증 수령시

출원유보보상금
유보사안에 따라 결정
출원유보결정시
특허심사위원회에서 유보사안에 따라 보상금을 결정

2. 처분보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 10%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
500만원 + (수익금-5천만원) X 7%

1억원 이상
850만원 + (수익금-1억원)X 3%

3. 실시보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 5%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
250만원 + (수익금-5천만원) X 3%

1억원 이상
400만원 + (수익금-1억원)X 1%

출처:
당사 내부 자료

하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.
(주5) 정정 전

자. 신규 사업의 사업화 지연에 따른 위험
당사는 24년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형 AI(생성형 LLM)를 접목하여 각 분야별 에이전트 AI를 만들고 폭발적인 시장 확대가 기대되는AI 시장에 공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다.
당사의 신제품인 WISE iRAG는 당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다
. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.

LLM 시장의 성장 추세와, 당사 WISE iRAG를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고,
당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및
경영 성과 등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

당사는 24여년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형
AI(생성형 LLM)
를 접목하여
각 분야별 에이전트 AI를 만들고
폭발적인 시장 확대가 기대되는
AI 시장에
공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다. 현재 시장에서 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만, 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

당사의 신제품인 WISE iRAG는
당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로
LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다. WISE iRAG는 데이터 취득과 색인, 딥러닝 검색, 답변 생성의 단계로 구성되어 있습니다.

[WISE iRAG 구성 단계]

단계
구분
상세 내용

Data Ingestion & Indexing(데이터 취득과 색인)
Document filtering
내부 문서로 다루어지는 대부분의 문서 파일(웹, 워드, 한글, PDF, PPT, …) 에서 텍스트를 추출하는 기술

Passage Selection
질문의 답을 얻을 수 있는 텍스트 단위를 분리하는 기술로, 문서, 문단, 문장, 여러 문단, 구획 등으로 구성

Passage Embedding
유사 혹은 답변 passage를 검색하기 위한 임베딩 기술

Field Boosting
고객 서비스의 주요 질문 유형이나 특정 데이터 특성에 따른 가중치를 색인에 반영

DL Retriever(딥러닝검색)
Query Extension
사용자의 자연어 질의로 적합한 passage를 찾기 위해서는 질의를 동일 의미 내에서 다양하게 확장

Text to SQL
자연어 질의를 엑셀이나 데이터베이스를 조회할 수 있는 형태로 변환

DPR(Dense Passage Retriever)
Dense Vector 표현간 비교를 통해 유사한 Passage를 검색하는 기술로, 실시간 탐색, 적은 학습 데이터에서 높은 정확도를 유지, 신규 문서 추가에 따른 반영 등 기존 검색엔진의 상용화 노하우가 모두 필요

Ranking Optimization
DPR과 키워드 검색 결과 문서에서 질문과 관련된 문서만을 최상위로 올리기 위한 랭킹 최적화 기술

Generation(답변생성)
Knowledge Intensive Learning
지식 강화 학습이라고 불리며, 검색된 Passage와 질의를 vector aggregation 하고, 이를 이용해 답변을 정확하게 생성할 수 있는 기술

Prompt Engineering
답변을 생성할 때, 답변의 형태, 말투, 페르소나 등을 부여할 수 있으며, 한 서비스 내에서 다양한 프롬프트를 실시간 맞춤형으로 제공

LM-based Answer Generation
생성형 LM을 이용해 답변을 만들어내는 기술로, 기본적으로 경량화된 WISE LM을 사용하며, 고객 환경과 요구에 따라 ChatGPT와 같은 외부 LLM을 활용할 수 있음

[WISE iRAG 개념도]

wise irag 개념도.jpg
WISE iRAG 개념도

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 또한 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과의 연계도 가능합니다

[WISE iRAG 처리 프로세스]

wise irag 처리 프로세스.jpg
WISE iRAG 처리 프로세스

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG에 지식관리 도구와 생성형 답변 제어 모듈이 추가되면 목적형 챗봇인 WISE iChat으로 활용이 가능합니다. WISE iChat V4는 온프라미스 및 클라우드를 모두 지원하는 생성형 AI 솔루션이자 서비스입니다. 프롬프트 재사용을 위한 관리 기능 등이 포함되어 타사의 솔루션보다 효율적이고 차별화된 점이 특징입니다. 또한, Azure OpenAI Service와 같이 다양한 클라우드 서비스 업체와 기술 제휴로 WISE iRAG를 활용한 WISE iChat Cognitive suite와 같은 서비스로의 확장도 가능합니다. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트 등으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다.

[WISE iRAG를 활용한 신규 제품]

신규제품
확장방안
기존 제품 대비 기대효과

WISE iSearch

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

WISE iChat v4.0

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

각 산업분야별 에이전트 AI
- WISE iRAG를 기반으로 산업 분야별 에이전트 AI 개발
- 와이즈넛의 기존 검색, 챗봇 레퍼런스인 특허, 법률, 의료, 인사, 민원 상담, 금융 업무 지원의 다양한 분야에 에이전트 확산 가능

[WISE iRAG를 서비스 범위]

wise irag 서비스 범위.jpg
WISE iRAG 서비스 범위

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 핵심 모듈에 대한 개발이 완료되었고, 이를 기반한 고객 특화된 사업에 적용하고 있습니다 시장 특성상 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG을 활용하는 사례가 증가하고 있으며 현재 지능형 검색, 상담 Assistant, 지능형 챗봇 등에 주로 사용하고 있습니다.

[WISE iRAG를 활용 사례]

신규제품
확장방안

지능형 검색
WISE iRAG를 기반으로 sLLM을 활용하여 기업내 데이터를 벡터화 하여 지능형검색 답변 서비스 제공

상담 Assistant
콜센터에서 통화내역을 실시간으로 STT모듈을 활용하여 텍스트로 변환하고, 이를 분석하여 사용자의 의도를 파악하여 상담사에게 상품추천 또는 관련 상품 매뉴얼을 기반으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

지능형 챗봇
고객의 질의 내용을 기업/기관 내 데이터에서 유사한 답변을 도출하고 이를 기반으로 자동으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

당사가 출시한 신제품 'WISE iRAG'에 대한 대한 정확한 시장 조사 자료는 존재하지 않습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.OpenAI 사의 ChatGPT 공개 이후 기업과 조직의 경쟁력 강화를 위해 국내외에서 기업용 LLM 개발 및 도입 경쟁이 심화되고 있고, 2023년, 2024년 다양한 영역에서 시범 사업(POC)이 진행되고 있습니다. 그러나 아직 국내 기업에 대한 기업용 LLM 도입률 또는 침투율 자료는 존재하지 않습니다. 공공 부문의 경우, 2024년 3월 디지털플랫폼정부위원회에 따르면, 정부가 행정 업무를 혁신하기 위해 국가 차원의 거대언어모델(LLM) 구현을 논의하고 있으며, 내년까지 LLM도입 완료를 목표로 네이버, SK텔레콤 등 자체 AI 기술을 개발중인 민간 기업 관계자들과 협의 중입니다. 글로벌 시장 조사 기관 Valuates Reports의 2023년 보고서에 의하면 글로벌 LLM시장은 2022년 105억 달러 규모로 추산되며 향후 2029년까지 연평균 성장률 21.4%을 보일 것으로 전망됩니다.

[글로벌 LLM 시장 성장 전망]

글로벌 llm시장 성장 전망.jpg
글로벌 llm시장 성장 전망

출처:
Valuates Reports. Global Large Language Model Market Research Report 2023,2023.04

미국의 벤처캐피탈인 'a16z'가 미국의 Fortune 500 및 유수의 기업 경영진 수십 명을 인터뷰하고 발표한 아티클(16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI)에 따르면 기업들의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입이 증가 추세임을 알 수 있습니다. 동 아티클에 따르면 인터뷰 대상 기업들의 2023년 평균 LLM에 대한 예산 집행은 7백만 달러였으나 2024년에는 2.5배 증가한 18백만 달러로 늘릴 계획을
보유한 것으로 파악되었습니다.
또한 과거 AI에 대한 투자가 일회성 예산에서 비롯되었으나, 2024년에는 다수의 경영진이 AI 투자를 영구적인 비용 항목으로 재할당하여 집행하는 추세임을 짚었습니다.

[LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)]

llm 투입 금액 및 예산 변화 추이_1.jpg
LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)

출처:
a16z, 16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI, 2024 03

상기와 같은
LLM 시장의
성장 추세와, 당사
WISE iRAG
를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고, 당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및
경영 성과
등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

(주5) 정정 후

자. 신규 사업의 사업화 지연에 따른 위험
당사는 24년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형 AI(생성형 LLM)를 접목하여 각 분야별 에이전트 AI를 만들고 폭발적인 시장 확대가 기대되는AI 시장에 공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다.
당사의 신제품인 WISE iRAG는 당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다
. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.

LLM 시장의 성장 추세와, 당사 WISE iRAG를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고,
당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및

경영 성과 등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

당사는 24여년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형
AI(생성형 LLM)
를 접목하여
각 분야별 에이전트 AI를 만들고
폭발적인 시장 확대가 기대되는
AI 시장에
공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다. 현재 시장에서 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만, 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

당사의 신제품인 WISE iRAG는
당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로
LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다. WISE iRAG는 데이터 취득과 색인, 딥러닝 검색, 답변 생성의 단계로 구성되어 있습니다.

[WISE iRAG 구성 단계]

단계
구분
상세 내용

Data Ingestion & Indexing(데이터 취득과 색인)
Document filtering
내부 문서로 다루어지는 대부분의 문서 파일(웹, 워드, 한글, PDF, PPT, …) 에서 텍스트를 추출하는 기술

Passage Selection
질문의 답을 얻을 수 있는 텍스트 단위를 분리하는 기술로, 문서, 문단, 문장, 여러 문단, 구획 등으로 구성

Passage Embedding
유사 혹은 답변 passage를 검색하기 위한 임베딩 기술

Field Boosting
고객 서비스의 주요 질문 유형이나 특정 데이터 특성에 따른 가중치를 색인에 반영

DL Retriever(딥러닝검색)
Query Extension
사용자의 자연어 질의로 적합한 passage를 찾기 위해서는 질의를 동일 의미 내에서 다양하게 확장

Text to SQL
자연어 질의를 엑셀이나 데이터베이스를 조회할 수 있는 형태로 변환

DPR(Dense Passage Retriever)
Dense Vector 표현간 비교를 통해 유사한 Passage를 검색하는 기술로, 실시간 탐색, 적은 학습 데이터에서 높은 정확도를 유지, 신규 문서 추가에 따른 반영 등 기존 검색엔진의 상용화 노하우가 모두 필요

Ranking Optimization
DPR과 키워드 검색 결과 문서에서 질문과 관련된 문서만을 최상위로 올리기 위한 랭킹 최적화 기술

Generation(답변생성)
Knowledge Intensive Learning
지식 강화 학습이라고 불리며, 검색된 Passage와 질의를 vector aggregation 하고, 이를 이용해 답변을 정확하게 생성할 수 있는 기술

Prompt Engineering
답변을 생성할 때, 답변의 형태, 말투, 페르소나 등을 부여할 수 있으며, 한 서비스 내에서 다양한 프롬프트를 실시간 맞춤형으로 제공

LM-based Answer Generation
생성형 LM을 이용해 답변을 만들어내는 기술로, 기본적으로 경량화된 WISE LM을 사용하며, 고객 환경과 요구에 따라 ChatGPT와 같은 외부 LLM을 활용할 수 있음

[WISE iRAG 개념도]

wise irag 개념도.jpg
WISE iRAG 개념도

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 또한 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과의 연계도 가능합니다

[WISE iRAG 처리 프로세스]

wise irag 처리 프로세스.jpg
WISE iRAG 처리 프로세스

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG에 지식관리 도구와 생성형 답변 제어 모듈이 추가되면 목적형 챗봇인 WISE iChat으로 활용이 가능합니다. WISE iChat V4는 온프라미스 및 클라우드를 모두 지원하는 생성형 AI 솔루션이자 서비스입니다. 프롬프트 재사용을 위한 관리 기능 등이 포함되어 타사의 솔루션보다 효율적이고 차별화된 점이 특징입니다. 또한, Azure OpenAI Service와 같이 다양한 클라우드 서비스 업체와 기술 제휴로 WISE iRAG를 활용한 WISE iChat Cognitive suite와 같은 서비스로의 확장도 가능합니다. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트 등으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다.

[WISE iRAG를 활용한 신규 제품]

신규제품
확장방안
기존 제품 대비 기대효과

WISE iSearch

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

WISE iChat v4.0

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

각 산업분야별 에이전트 AI
- WISE iRAG를 기반으로 산업 분야별 에이전트 AI 개발
- 와이즈넛의 기존 검색, 챗봇 레퍼런스인 특허, 법률, 의료, 인사, 민원 상담, 금융 업무 지원의 다양한 분야에 에이전트 확산 가능

[WISE iRAG를 서비스 범위]

wise irag 서비스 범위.jpg
WISE iRAG 서비스 범위

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 핵심 모듈에 대한 개발이 완료되었고, 이를 기반한 고객 특화된 사업에 적용하고 있습니다 시장 특성상 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG을 활용하는 사례가 증가하고 있으며 현재 지능형 검색, 상담 Assistant, 지능형 챗봇 등에 주로 사용하고 있습니다.

[WISE iRAG를 활용 사례]

신규제품
확장방안

지능형 검색
WISE iRAG를 기반으로 sLLM을 활용하여 기업내 데이터를 벡터화 하여 지능형검색 답변 서비스 제공

상담 Assistant
콜센터에서 통화내역을 실시간으로 STT모듈을 활용하여 텍스트로 변환하고, 이를 분석하여 사용자의 의도를 파악하여 상담사에게 상품추천 또는 관련 상품 매뉴얼을 기반으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

지능형 챗봇
고객의 질의 내용을 기업/기관 내 데이터에서 유사한 답변을 도출하고 이를 기반으로 자동으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

당사는 증권신고서 제출일 현재 이미 WISE iRAG 1.0을 출시하여 시장에서 판매를 진행하고 있으며, WISE iRAG 출시 이후 생성형 AI 사업에 대해 9개의 프로젝트, 약 21억원의 사업을 수주하였습니다.

[2025년 생성형 AI 사업 파이프라인]

구분
고객사
건명
내용

1
P기관
정보전산시스템 고도화
24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정

2
H기관
상담사 지원 생성형 챗봇
예산 확보를 위한 견적 제출

3
K기관
내부 챗봇 고도화 3차
3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇

4
R공사
생성형AI 챗봇 확대 구축
24년 시범사업 완료 후, 25년 확대

5
F기관
차세대 민원관리시스템
차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI

6
S공단
AI기반 상담어시스턴트
내부 직원용 상담 어시스턴트

7
M기관
차세대 챗봇 고도화
차세대 사업 내 생성형 AI 도입

8
P기관
생성형 챗봇
챗봇 또는 생성형으로 예산 확정

9
I공단
내부경영지원 생성형 챗봇
기존 챗봇 고도화로 생성형 도입

10
N금융사
MTS 지능형 검색
생성형 사업 제안

11
H공단
내부업무 생성형 챗봇
내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇

12
S기관
GPT 연계 챗봇
화성시청 모델로 제안

13
H기관
범정부 통합창구 서비스
민원서비스안내형 제안

14
M기관
내부 업무 지원 Assitant
체계 관련 규정

15
P은행
AICC사업
콜센터 어시스턴트

16
D은행
뱅킹 차세대 Assistant
콜센터 어시스턴트

17
H제약
RAG 도입 사업
생성형AI 솔루션 도입

18
S기업
RAG 도칩 사업
생성형AI 솔루션 도입

19
H시스템
RAG기반 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

20
S은행
S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입
생성형AI 솔루션 도입

21
S기업
생성형AI도입
생성형AI 솔루션 도입

22
H기업
생성형 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

23
I은행
I은행 생성형AI 챗봇 구축
민원서비스안내형 제안

당사는 동 WISE iRAG를 바탕으로 생성형AI를 기업에 적용하는데 있어 보다 구체적인 개념인 AI Agent를 출시할 계획입니다. AI Agent는 자사의 강점인 검색기술과 인공지능 기술이 접목된 RAG기술을 기반으로 자율적 판단을 통한생성형서비스를 제공해주는 기술로서 2025년부터 사업화가 본격적으로 확산될 것으로 기대하고 있습니다. 또한 이미 고객의 데이터에 기반한 PoC(개념검증) 후 사업계획을 추진하고 있어 지속적으로 파이프라인 확보를 위한 영업활동을 진행하고 있습니다. 소프트웨어 개발의 특성상 연구개발비용은 대부분 인건비로 구성되어 있으며, 다수의 연구인력이 WISE iRAG를 적용한 AI Agent 및 에이전트 생성 플랫폼만 개발하는 것이 아닌, 다양한 기술을 동시 다발적으로 개발함에 따라 신사업에 적용되고 있는 연구개발비를 별도로 특정하긴 어려운 구조입니다. 그럼에도 현재 당사가 AI Agent 및 에이전트 생성 플랫폼 개발에 투입한 연구개발비용은 약 10억원 이상 투입되었으며, 2025년까지 최소 35억원을 추가 투자할 예정으로 해당 자금은 공모자금(약 15억원) 및 당사의 자체적인 당기순이익(약 20억원)을 통해 조달할 예정입니다. 또한 이를 위해 당사는 연구개발조직 내 RAG TF팀 및 AI솔루션팀을 별도로 구축하고 연구개발을 진행하고 있습니다.

[연구개발 조직 내 팀 업무 상세]

부서(실)
팀명
인원
평균 근속연수
주요업무

성장기술연구소
2
23년
CTO, 연구자문

연구개발실
연구개발실장
1
15년
연구개발실 총괄

연구기획관리팀
2
3년
연구과제 기획-제안, 연구과제 관리

AI플랫폼팀
11
3년
클라우드 기반 플랫폼 연구개발, 개발 플랫폼 고도화

NLP팀
5
1년
언어모델 연구개발, 생성형AI 연구개발

제품개발실
제품개발실장
1
3년
제품개발실 총괄

AISearch팀
8
3년
검색솔루션 연구개발, 수집기술 개발

RAG TF팀
10
2년
RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

AI솔루션팀
7
2년
챗봇 솔루션 연구개발, 텍스트 분석 기술 연구개발

당사가 출시한 신제품 'WISE iRAG'에 대한 대한 정확한 시장 조사 자료는 존재하지 않습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.OpenAI 사의 ChatGPT 공개 이후 기업과 조직의 경쟁력 강화를 위해 국내외에서 기업용 LLM 개발 및 도입 경쟁이 심화되고 있고, 2023년, 2024년 다양한 영역에서 시범 사업(POC)이 진행되고 있습니다. 그러나 아직 국내 기업에 대한 기업용 LLM 도입률 또는 침투율 자료는 존재하지 않습니다. 공공 부문의 경우, 2024년 3월 디지털플랫폼정부위원회에 따르면, 정부가 행정 업무를 혁신하기 위해 국가 차원의 거대언어모델(LLM) 구현을 논의하고 있으며, 내년까지 LLM도입 완료를 목표로 네이버, SK텔레콤 등 자체 AI 기술을 개발중인 민간 기업 관계자들과 협의 중입니다. 글로벌 시장 조사 기관 Valuates Reports의 2023년 보고서에 의하면 글로벌 LLM시장은 2022년 105억 달러 규모로 추산되며 향후 2029년까지 연평균 성장률 21.4%을 보일 것으로 전망됩니다.

[글로벌 LLM 시장 성장 전망]

글로벌 llm시장 성장 전망.jpg
글로벌 llm시장 성장 전망

출처:
Valuates Reports. Global Large Language Model Market Research Report 2023,2023.04

미국의 벤처캐피탈인 'a16z'가 미국의 Fortune 500 및 유수의 기업 경영진 수십 명을 인터뷰하고 발표한 아티클(16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI)에 따르면 기업들의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입이 증가 추세임을 알 수 있습니다. 동 아티클에 따르면 인터뷰 대상 기업들의 2023년 평균 LLM에 대한 예산 집행은 7백만 달러였으나 2024년에는 2.5배 증가한 18백만 달러로 늘릴 계획을
보유한 것으로 파악되었습니다.
또한 과거 AI에 대한 투자가 일회성 예산에서 비롯되었으나, 2024년에는 다수의 경영진이 AI 투자를 영구적인 비용 항목으로 재할당하여 집행하는 추세임을 짚었습니다.

[LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)]

llm 투입 금액 및 예산 변화 추이_1.jpg
LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)

출처:
a16z, 16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI, 2024 03

상기와 같은
LLM 시장의
성장 추세와, 당사
WISE iRAG
를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고, 당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및
경영 성과
등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

(주6) 정정 전

가. 기술성장기업 특례 적용에 관련한 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. 당사는 한국거래소가 지정하는 전문평가기관인 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 "인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술을 바탕으로 한 Search Formula-1과 검색엔진, 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술을 바탕으로 한 WISE iChat과 챗봇"에 대해 평가를 의뢰하여 A, A 등급을 취득하였습니다.
그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.
당사는 기술성장기업에도 불구하고 최근 3개 사업연도 기준 2022년 당기순손실을 제외하고 2021년 및 2023년 당기순이익을 시현하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 수요처의 도입 시기 지연 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있습니다.
이러한 경우, 추후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 기 제시한 실적 전망치와 실제 발생한 실적치 간의 차이를 기재하고, 이 원인에 대해서도 설명할 계획입니다.
이처럼 당사가 수령한 전문평가 결과에도 불구하고, 그 결과가 반드시 회사의 성장성 및 수익성과 직결되지 않으며, 대내외적 여건에 따라 이익을 실현하지 못할 수도 있는 위험에 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

(중략)
상기와 같이 기술성장기업으로 상장예비심사를 신청하는 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 많으나, 당사의 경우 2024년 3분기 일시적으로 당기순손실을 인식하였지만 2023년 온기는 당기순이익을 시현하는 등의 양호한 영업실적을 보이고 있습니다.

(주6) 정정 후

가. 기술성장기업 특례 적용에 관련한 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. 당사는 한국거래소가 지정하는 전문평가기관인 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 "인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술을 바탕으로 한 Search Formula-1과 검색엔진, 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술을 바탕으로 한 WISE iChat과 챗봇"에 대해 평가를 의뢰하여 A, A 등급을 취득하였습니다.
그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

당사는 2024년 3분기 일시적으로 당기순손실을 인식하였지만, 이는 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성으로 인한 것입니다. 그래서 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 실적이 악화되는 경향이 있으나, 2023 사업연도는 당기순이익을 시현하는 등의 양호한 영업실적을 보이고 있습니다.
그럼에도 불구하고 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 수요처의 도입 시기 지연 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있습니다.

이러한 경우, 추후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 기 제시한 실적 전망치와 실제 발생한 실적치 간의 차이를 기재하고, 이 원인에 대해서도 설명할 계획입니다.

이처럼 당사가 수령한 전문평가 결과에도 불구하고, 그 결과가 반드시 회사의 성장성 및 수익성과 직결되지 않으며, 대내외적 여건에 따라 이익을 실현하지 못할 수도 있는 위험에 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

(중략)
상기와 같이 기술성장기업으로 상장예비심사를 신청하는 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.당사의 경우 2024년 3분기 일시적으로 당기순손실을 인식하였지만, 이는 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성으로 인한 것입니다. 그래서 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 실적이 악화되는 경향이 있으나, 2023 사업연도는 당기순이익을 시현하는 등의 양호한 영업실적을 보이고 있습니다.

(주7) 정정 전

[2024년 3분기 및 10월 가결산 매출 및 영업손익]

(단위: 백만원)

구분
24년 1월~10월누적 합계
23년 1월~10월누적 합계
24년 10월
23년 10월
24년 3분기
23년 3분기

Ⅰ. 매출액
24,140
25,052
2,613
3,282
21,528
21,771

제품
인공지능
6,330
7,382
757
830
5,573
6,552

검색
9,711
9,450
1,030
1,556
8,682
7,894

빅데이터
222
656
7
13
215
643

서비스
챗봇서비스
586
822
115
203
471
619

광고서비스
2,439
2,228
239
235
2,200
1,993

유지보수
4,765
4,440
458
438
4,307
4,002

기타
87
74
7
7
80
67

Ⅱ. 매출원가
14,998
13,462
1,378
1,375
13,620
12,086

Ⅲ. 매출총이익
9,142
11,590
1,235
1,907
7,907
9,684

Ⅳ. 판매비와 관리비
11,866
11,723
1,035
1,137
10,831
10,586

Ⅴ. 영업이익(손실)
(2,724)
(133)
200
770
(2,924)
(902)

주1)

2024년 3분기는 검토받은 K-IFRS 연결 재무제표 기준, 2024년
10월
은 가결산 자료입니다. 상기 가결산 자료는 검토받지 않은 숫자로 향후 변동될 가능성이 존재합니다.

또한, 당사는 2024년 예상 매출액은 약 376억원으로 2023년 대비 6.6% 성장할 것으로 예상하고 있습니다. 2024년 10월말 기준 매출누계액은 241억원 수준이지만 당사의 경우 4분기에 매출이 집중되는 경향이 있어 목표하는 매출인 376억원을 달성할 수 있을 것으로 예상합니다. 2024년 3분기 기준 수주잔고가 141억원 상당 확보되어 있으며, 2024년 중 매출로는 약 99억원이 인식될 것으로 예상하고 있는바 실적 괴리가 해소될 것으로 예상하고 있습니다. 신고서 제출일 이후에도 영업 환경이 달라질 수 있으며 이에 따라 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있는 점 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

(주7) 정정 후

[2024년 3분기 및 10월
~11월 가결산 매출 및 영업손익]

(단위: 백만원)

구분
24년 1월~11월누적 합계
23년 1월~11월 누적 합계
24년 11월
23년 11월
24년 10월
23년 10월
24년 3분기
23년 3분기

Ⅰ. 매출액
27,624
28,331
3,483
3,278
2,613
3,282
21,528
21,771

제품
인공지능
7,072
8,124
742
742
757
830
5,573
6,552

검색
11,393
11,091
1,681
1,641
1,030
1,556
8,682
7,894

빅데이터
506
708
284
52
7
13
215
643

서비스
챗봇서비스
671
1,010
85
188
115
203
471
619

광고서비스
2,703
2,445
264
217
239
235
2,200
1,993

유지보수
5,161
4,871
396
431
458
438
4,307
4,002

기타
119
81
32
7
7
7
80
67

Ⅱ. 매출원가
16,448
15,057
1,450
1,596
1,378
1,375
13,620
12,086

Ⅲ. 매출총이익
11,175
13,273
2,033
1,682
1,235
1,907
7,907
9,684

Ⅳ. 판매비와 관리비
13,033
12,714
1,167
991
1,035
1,137
10,831
10,586

Ⅴ. 영업이익(손실)
(1,858)
499
866
631
200
770
(2,924)
(902)

주1)

2024년 3분기는 검토받은 K-IFRS 연결 재무제표 기준, 2024년
10월~
11월
은 가결산 자료입니다. 상기 가결산 자료는 검토받지 않은 숫자로 향후 변동될 가능성이 존재합니다.

또한, 당사는 2024년 예상 매출액은 약 376억원으로 2023년 대비 6.6% 성장할 것으로 예상하고 있습니다.
2024년 11월말 기준 매출누계액은 276억원 수준이지만 당사의 경우 연말에 매출이 집중되는 경향이 있어 목표하는 매출인 376억원을 달성할 수 있을 것으로 예상합니다.
2024년 3분기 기준 수주잔고가 141억원 상당 확보되어 있으며, 2024년 중 매출로는 약 99억원이 인식될 것으로 예상하고 있는바 실적 괴리가 해소될 것으로 예상하고 있습니다. 신고서 제출일 이후에도 영업 환경이 달라질 수 있으며 이에 따라 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있는 점 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

(주8) 정정 전

당사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다. 이는 공공시장의 AI도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. ChatGPT를 시작으로 다양한 초거대AI(Large Language Model, 이하 LLM)의 등장 이후 기업 및 공공시장에서는 초거대AI를 활용하기 위한 방안을 모색해왔습니다. 그러나 도입을 시도한 기관 및 기업들은 LLM의 할루시네이션(Hallucination) 및 일반지식 기반으로 학습데이터가 구성된 한계성으로 도메인 특화된 생성의 어려움, 최신 데이터의 부재 등의 요인으로 LLM을 자체 전문지식을 학습시키는 방식 등으로 도입을 시도했으나 실효성에 의문을 갖게되었습니다. 전문가들은 이런 LLM중심의 시장의 흐름을 생성형AI가 실체적으로 도입하기 전단계인 캐즘(Chasm)구간으로 지목하면서 생성형AI를 제대로 기업 및 기관에 적용하기 위해서는 LLM자체도 중요하지만 기업 및 공공기관 내부의 데이터에서 사용자 의도에 부합되는 정보를 잘 검색해주는 RAG기술에 주목하기 시작했습니다. 당사 제품의 실 수요기업 등에게 인터뷰한 결과도 동일하게 LLM의 품질보다는 검색의 중요성에 대해 강조하였습니다. 생성형AI서비스의 도입 목적(문서 요약, 질의응답 등)에 따른 서비스 품질은 결국 내부 데이터에서 질의 의도에 부합되는 정확한 검색결과가 중요하며, 이를 기반해야 LLM이 정확하게 목적에 부합되는 문장을 생성해줄 수 있기 때문입니다. 이를 통해 생성형AI시장은 이제 캐즘(Chasm)구간을 벗어나서 실질적인 활용단계로 전환이 되고 있다는 판단을 하고 있으며, 이를위해 당사는 2023년부터
RAG기술을 내재화하고 솔루션화를 진행하고 있습니다.

현재 당사는 자사 RAG솔루션인 WISE iRAG1.0를 기반으로 사업화를 진행하고, 하반기 WISE iRAG2.0을 출시할 예정이며, WISE iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.
매출 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다. 당사가 영위하고 있는
자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 당사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 당사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 당사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 당사의 성장성은 둔화될 가능성이 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.영업이익률은 2021년 14.3%, 2022년 8.8%, 2023년 9.8%, 2024년 3분기 -13.6%로 2024년 3분기에 영업이익률이 악화된 모습을 보여주고 있습니다. 다만 2023년 3분기 역시 영업이익률은 -4.1% 수준이었으며, 당사의 경우 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 영업이익률이 악화되는 경향이 존재합니다. 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 2024년 3분기의 영업이익률은 2023년 3분기의 영업이익률보다 감소하였는데 이는 매출원가의 증가에 기인하며 세부내용은 아래와 같습니다.당사의 매출원가율은 2021년 57.4%, 2022년 61.8%, 2023년 50.6%, 2024년 3분기 63.3% 수준입니다. 2023년 3분기 기준 매출원가율은 55.5% 수준으로, 2024년 3분기는 전년동기보다 매출원가율이 상승한 것으로 확인됩니다. 이는 2024년 3분기의 매출액은 215억원으로 2023년 3분기 218억원 대비 -1.1% 수준으로 일부 감소하였지만, 매출원가는 2024년 3분기 136.2억원으로 2023년 3분기 121억원 대비 12.7% 증가한데 기인합니다. 2024년 3분기 기준 매출원가가 상승한 원인은
당사의 주요 고객사에게 신사업인 WISE iRAG
을 향후 수주하기 위한 선제적인 영업활동에 기인합니다. 이와 같이 2024년 3분기 매출원가율 증가는 일시적인 것으로 확인됩니다.

(주8) 정정 후

당사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다. 이는 공공시장의 AI도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. ChatGPT를 시작으로 다양한 초거대AI(Large Language Model, 이하 LLM)의 등장 이후 기업 및 공공시장에서는 초거대AI를 활용하기 위한 방안을 모색해왔습니다. 그러나 도입을 시도한 기관 및 기업들은 LLM의 할루시네이션(Hallucination) 및 일반지식 기반으로 학습데이터가 구성된 한계성으로 도메인 특화된 생성의 어려움, 최신 데이터의 부재 등의 요인으로 LLM을 자체 전문지식을 학습시키는 방식 등으로 도입을 시도했으나 실효성에 의문을 갖게되었습니다. 전문가들은 이런 LLM중심의 시장의 흐름을 생성형AI가 실체적으로 도입하기 전단계인 캐즘(Chasm)구간으로 지목하면서 생성형AI를 제대로 기업 및 기관에 적용하기 위해서는 LLM자체도 중요하지만 기업 및 공공기관 내부의 데이터에서 사용자 의도에 부합되는 정보를 잘 검색해주는 RAG기술에 주목하기 시작했습니다. 당사 제품의 실 수요기업 등에게 인터뷰한 결과도 동일하게 LLM의 품질보다는 검색의 중요성에 대해 강조하였습니다. 생성형AI서비스의 도입 목적(문서 요약, 질의응답 등)에 따른 서비스 품질은 결국 내부 데이터에서 질의 의도에 부합되는 정확한 검색결과가 중요하며, 이를 기반해야 LLM이 정확하게 목적에 부합되는 문장을 생성해줄 수 있기 때문입니다. 이를 통해 생성형AI시장은 이제 캐즘(Chasm)구간을 벗어나서 실질적인 활용단계로 전환이 되고 있다는 판단을 하고 있으며, 이를위해 당사는 2023년부터
RAG기술을 내재화하고 솔루션화를 진행하고 있습니다.

현재 당사는 자사 RAG솔루션인 WISE iRAG1.0를 기반으로 사업화를 진행하고, 하반기 WISE iRAG2.0을 출시할 예정이며, WISE iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.
2024년 12월 출시될 예정인 WISE iRAG2.0는 WISE iRAG1.0과 아래와 같은 점에서 업그레이드된 버전입니다.

[
WISE iRAG 2.0의 차별점]

1. 벡터검색 정확도 향상 : 32.9% 향상2. 벡터검색 처리량 향상 : 8배 향상3. 벡터검색 처리 속도 : 160% 증가4. 리랭킹 정확도 향상 : 답변 정확도 10% 향상

5. 관리기능 추가된 것 중 돋보이는 것

- 모델관리 : 서빙 / 배포/ 수정/ 학습 - 시뮬레이션 : 검색 시뮬레이션 / 답변 시뮬레이션 - 프롬프트 관리 : 프롬프트 추가/수정/삭제

6. 패시지 추출 기능

- 문서 내 분할 구조 인식하여 패시지 추출

- 문서 내 개체 (이미지, Text, 표 등) 별 인식하여 패시지 추출

해당 제품은 다음 3개의 특허로 보호되고 있습니다.

[
RAG 및 "생성형 언어모델 기반 대화 지능 관련 특허]

1. 검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법, 2022, 10-24462942. 그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템, 2022, 10-23587353. 텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법, 2021, 10-2217248

WISE iRAG2.0의 판매촉진을 위해 조달청 디지털서비스몰을 통해 공공기관의 소프트웨어 간편구매가 가능하도록 진행할 계획이며, 이를 위해 GS인증 획득을 진행하고 있습니다. 조달청 디지털서비스몰에 등록하게되면 별도의 입찰과정없이 공공기관의 소프트웨어 구매가 가능해지기 때문에 판매촉진에 용이한 장점이 있습니다. 또한 GS인증 획득으로 제품 자체의 품질을 공인받기 때문에 제품에 대한 신뢰성을 높일 수 있습니다. 매출 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다. 당사가 영위하고 있는
자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 당사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 당사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 당사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 당사의 성장성은 둔화될 가능성이 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.
또한 당사의 매출액 성장을 위해 신제품을 출시하였지만 해당 제품이 당사가 계획했던 바와 달리 판매가 부진하여 당사의 손익에 영향을 줄 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.영업이익률은 2021년 14.3%, 2022년 8.8%, 2023년 9.8%, 2024년 3분기 -13.6%로 2024년 3분기에 영업이익률이 악화된 모습을 보여주고 있습니다. 다만 2023년 3분기 역시 영업이익률은 -4.1% 수준이었으며, 당사의 경우 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 영업이익률이 악화되는 경향이 존재합니다. 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 2024년 3분기의 영업이익률은 2023년 3분기의 영업이익률보다 감소하였는데 이는 매출원가의 증가에 기인하며 세부내용은 아래와 같습니다.당사의 매출원가율은 2021년 57.4%, 2022년 61.8%, 2023년 50.6%, 2024년 3분기 63.3% 수준입니다. 2023년 3분기 기준 매출원가율은 55.5% 수준으로, 2024년 3분기는 전년동기보다 매출원가율이 상승한 것으로 확인됩니다. 이는 2024년 3분기의 매출액은 215억원으로 2023년 3분기 218억원 대비 -1.1% 수준으로 일부 감소하였지만, 매출원가는 2024년 3분기 136.2억원으로 2023년 3분기 121억원 대비 12.7% 증가한데 기인합니다. 2024년 3분기 기준 매출원가가 상승한 원인은
당사의 주요 고객사에게 신사업인 WISE iRAG
을 향후 수주하기 위한 선제적인 영업활동에 기인합니다.
예를들어 기존에 자사의 검색엔진 및 챗봇을 운영하는 몇몇 고객을 대상으로 WISE iRAG 도입을 위한 시스템 환경 등을 평가하기 위해서 시범적으로 관련 인프라 및 GPU서버를 납품 진행했습니다. 해당 상품들을 선제적 영업활동을 위해 저마진으로 납품을 진행했고 이에 매출원가율이 일시적으로 높아졌습니다.
이와 같이 2024년 3분기 매출원가율 증가는 일시적인 것으로 확인됩니다.

(주9) 정정 전

그럼에도 불구하고 당사는 2023년 10월 19일 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정을 제정하여 이해관계자 거래에 대하여 이사회를 통해 승인을 받도록 하고 있었습니다. 내부거래 통제 강화를 위해 2024년 1월 24일 이사회 내 내부거래위원회를 설립하였으며, 내부거래위원회 규정이 2024년 3월 8일 제정되었고, 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정과 중복 및 충돌하는 조항이 발생함에 따라 기 제정된 이해관계자의 거래에 대한 통제 규정을 폐지하였습니다. 이에 당사는 현재 기준 내부거래위원회 규정으로 이해관계자와의 거래에 관하여 내부거래위원회의 전원 합의로 결의하며 이사회에 결의된 내용을 보고해야 합니다. 내부거래위원회 규정 중 일부를 발췌한 내용은 아래와 같습니다.

(주9) 정정 후

그럼에도 불구하고 당사는 2023년 10월 19일 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정을 제정하여 이해관계자 거래에 대하여 이사회를 통해 승인을 받도록 하고 있었습니다. 내부거래 통제 강화를 위해 2024년 1월 24일 이사회 내
사외이사 이헌상(내부거래위원회 위원장), 사외이사 김선혁, 대표이사 강용성, 사내이사 장정훈을 구성원으로 하여
내부거래위원회를 설립하였으며, 내부거래위원회 규정이 2024년 3월 8일 제정되었고, 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정과 중복 및 충돌하는 조항이 발생함에 따라 기 제정된 이해관계자의 거래에 대한 통제 규정을 폐지하였습니다.
내부거래위원회규정 상 위원회는 3 인 이상의 이사로 구성하고 , 사외이사를 2 인 이상 포함하며 사외이사의 수가 총 위원 수의 2 분의 1 이상이 되도록 하여야 하므로 거래 상대방 및 거래 금액에 대하여 보다 공정한 검토가 이루어질 수 있습니다.
당사는 현재 기준 내부거래위원회 규정으로 이해관계자와의 거래에 관하여 내부거래위원회의 전원 합의로 결의하며 이사회에 결의된 내용을 보고해야 합니다. 내부거래위원회 규정 중 일부를 발췌한 내용은 아래와 같습니다.
(주10) 정정 전
(신설)
(주10) 정정 후

차.관계기업의 경영 실적 부진에 따른 손익 악화 위험
iZENEtech는 당사가 30.93% 보유하고 있는 관계회사로 2011년 09월에 설립되었으며, 주요 사업으로 국가간 이커머스 사업을 영위하고 있습니다. 와이즈넛은 현재 iZENEtech의 2대주주로서 사업적인 공통점이 없으며 단순투자목적으로 해당 지분을 보유하고 있습니다. 와이즈넛은 2011년말 iZENEtech의 설립을 위하여 127,586 USD, 2013년 Series B에 169,997 USD 증자, 2015년 Series C에 499,975 USD 증자를 마지막으로, 총 현금 투자는 USD 797,558(약 8.8억원)입니다.
당사는 iZENEtech와의 최근 3년간 거래가 존재하지는 않지만, iZENEtech가 100% 보유한 연결 자회사인 iZENEhk, Limited와의 거래가 존재하였습니다. iZENEhk, Limited가 운영하는 인터넷 쇼핑몰 Gshopper의 검색시스템 구축 및 운영지원 계약에 관한 매출거래계약을 2020년 7월에 체결하여 2년간 용역을 제공하였습니다. 2022년 7월을 기준으로 계약이 종료하여 이후 매출거래는 더 이상 발생하고 있지 않습니다.

당사는 iZENEtech 투자주식에 대해 지분법으로 인식하고 있으며, 2022년에 지분법손실로 95억원을 인식하여 현재 iZENEtech에 대한 투자주식의 장부가액은 0원입니다. iZENEtech는 현재 사업이 상당히 축소되어 있는 상태로 와이즈넛 외에 다른 투자자들 또한 iZENEtech에 추가적인 투자로는 상황이 좋아지기 어렵다는 판단 하에 후속 투자가 이루어지지 않고 있습니다. 당사는 향후 iZENEtech에 대한 어떠한 추가 지분투자 혹은 자금대여를 진행하지 않을 계획이며, iZENEtech에 대하여 추가적인 지분법 손실 인식은 불가능한 바, 현재 상황에서 iZENEtech로 인한 추가적인 부정적인 영향을 받을 가능성은 현저히 낮습니다. 이에 더하여, 대표주관사의 권고로 이해관계자와의 거래 투명성과 적정성에 대한 객관성을 제고하기 위하여 2024년 01월 이사회에 내부거래위원회를 설립하여 내부통제를 강화하였습니다. 증권신고서 현재 기준으로 관계기업 iZENEtech로 인해 당사의 손익에 영향을 줄 가능성은 매우 낮긴 하나 투자자께서는 당사가 2022년에 iZENEtech 투자주식에 대한 지분법손실로 95억원을 인식하였던 점을 유의하시기 바랍니다.

iZENEtech는 당사가
30.93% 보유하고 있는 관계회사로 2011년 09월에 설립되었으며, 주요 사업으로 국가간 이커머스 사업을 영위하고 있습니다. 와이즈넛은 현재 iZENEtech의 2대주주로서 사업적인 공통점이 없으며 단순투자목적으로 해당 지분을 보유하고 있습니다. 와이즈넛은 2011년말 iZENEtech의 설립을 위하여 127,586 USD, 2013년 Series B에 169,997 USD 증자, 2015년 Series C에 499,975 USD 증자를 마지막으로, 총 현금 투자는 USD 797,558(약 8.8억원)입니다. 설립 당시 와이즈넛의 iZENEtech의 지분율은 100.0%였으나, Series A 투자유치후 55.29%가 되었으며, 점차 이어진 외부투자자들의 투자로 지분이 희석되며 현재 지분율은 30.93%로 하락하였고, 현재 최대주주는 Oak Investment 가 되었습니다.

[iZENEtech 투자금액 추이]

(단위: 백만 USD)

투자자
설립
Series A
Series B
Series C1
Series C2
Series C3
Converti-ble Notes
합계
지분율

와이즈넛
0.1
0.0
0.2
0.5
0.0
0.0
0.0
0.8
30.9%

그 외
0.01
7.1
15.8
32.0
8.5
0.8
14.8
79.0
69.1%

합계
0.1
7.1
16.0
32.5
8.5
0.8
14.8
79.8
100.0%

당사는 iZENEtech와의 최근 3년간 거래가 존재하지는 않지만, iZENEtech가 100% 보유한 연결 자회사인 iZENEhk, Limited와 지난 3년간 아래와 같은 매출거래가 존재했습니다. iZENEhk, Limited는 당사와 기타특수관계자에 해당합니다.

[iZENEhk, Limited와의 매출 및 매입거래 현황]

(단위:천원)

성 명
관계
구 분
2021년도
2022년도
2023년도

(법인명)
금액
내용
금액
내용
금액
내용

iZENEhk, Limited
기타특수관계
매출거래
12,338
Gshopper 검색 시스템 구축 및 운영 지원
13,071
Gshopper 검색 시스템 구축 및 운영 지원
-
-

매출채권잔액
-
-
-
-
-
-

매입거래
-
-
-
-
-
-

매입채무잔액
-
-
-
-
-
-

당사는 기타특수관계인 iZENEhk, Limited가 운영하는 인터넷 쇼핑몰 Gshopper의 검색시스템 구축 및 운영지원 계약에 관한 매출거래계약을 2020년 7월에 체결하여 2년간 용역을 제공하였습니다. 2022년 7월을 기준으로 계약이 종료하여 이후 매출거래는 더 이상 발생하고 있지 않습니다. 당사의 매출은 국내향 검색엔진 솔루션 납품계약이 주를 이루고 있으나, iZENEhk에게 용역은 해외에선 표준 방법인 검색 쿼리량을 계산하여 라이센스 이용료를 부과하는 계약을 체결하였습니다. 당사가 iZENEhk에게 제공했던 용역과 비슷한 형태로 라이센스를 제공하는 계약은 ㈜이니스프리와 체결한 검색시스템 솔루션 계약이 유일하여 이를 비교대상으로 검토한 결과, 관계회사인 iZENEhk에게 제3자와의 거래보다 높은 수준으로 비용을 부과한 것으로 보여집니다. 이러한 상황 고려시 관계회사와의 거래로 인해 이익 전가 가능성은 낮은 수준으로 판단하고 있습니다.

[iZENEhk와의 거래금액 적정성 검토]

(단위:천원)

계약 상대방
계약명
월평균 비용
비고

㈜이니스프리
검색시스템 솔루션 계약서
640
-

iZENEhk, Limited
검색시스템 구축 및 운영지원 계약서
1,028
주1)

주1) 온기로 계산하기 위해 2021년의 월평균 비용을 기재하였습니다.

당사는 iZENEtech 투자주식에 대해 지분법으로 인식하고 있으며, 2022년에 지분법손실로 95억원을 인식하여 현재 iZENEtech에 대한 투자주식의 장부가액은 0원입니다. 이에 회계기준에 따라 iZENEtech가 추가 손실이 발생한다고 하더라도 이로 인한 추가적인 지분법손실 인식은 하지 않아도 되며, 이에 따라 관계회사(iZENEtech)로 인한 회계상의 부정적 영향은 발생하지 않을 것으로 판단됩니다.

[와이즈넛의 iZENEtech 지분법 손실 인식 추이(연결기준)]

(단위: 백만원)

사업연도
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
기말평가액

2021
8,510
2,662
(2,419)
8,752

2022
8,752
(9,533)
781
-

2023
-
-
-
-

iZENEtech의 경우 미중무역분쟁 및 코로나 재확산으로 인하여 중국의 락다운으로 사업의 상황이 여의치 않게 되어 2021년~2022년 당기순손실을 시현하며 사업이 급격하게 악화되었습니다. 또한 당사는 2021년도 iZENEtech가 자체적으로 진행한 가결산 결과에 근거해서 지분법을 적용하여 재무제표에 반영하였는데, 이후 iZENEtech가 2021년도 외부감사를 받는 과정에서 회계 오류가 발견되어 자체 결산과 비교하여 약 263억원의 추가 손실이 있음을 확인하였습니다. 추가 손실은 와이즈넛의 지분율에 따라 산정한 지분법 손실로 반영되어 와이즈넛은 2022년 해당 추가 손실분이 포함된 지분법손실 95억원을 인식하였습니다.

iZENEtech는 현재 사업이 상당히 축소되어 있는 상태로 와이즈넛 외에 다른 투자자들 또한 iZENEtech에 추가적인 투자로는 상황이 좋아지기 어렵다는 판단 하에 후속 투자가 이루어지지 않고 있습니다. 당사의 경우 2015년 증자 참여 이후에는 iZENEtech에 추가적인 금액은 투자한 바 없으며, 전체 투자 금액 또한 8.8억원에 불과합니다. 당사는 향후 iZENEtech에 대한 어떠한 추가 지분투자 혹은 자금대여를 진행하지 않을 계획이며, iZENEtech에 대하여 추가적인 지분법 손실 인식은 불가능한 바, 현재 상황에서 iZENEtech로 인한 추가적인 부정적인 영향을 받을 가능성은 현저히 낮습니다. 이에 더하여, iZENEtech 및 그 계열사와 와이즈넛은 현재 거래 관계가 없으나, 대표주관사의 권고로 이해관계자와의 거래 투명성과 적정성에 대한 객관성을 제고하기 위하여 2024년 01월 이사회에 내부거래위원회를 설립하여 내부통제를 강화하였습니다. 내부거래위원회는 이해관계자와의 거래에 대한 심의 및 의결을 전원 합의로 결의받도록 요구하고 있어, 당사와 이해관계자와의 거래로 인한 이익전가가 발생할 가능성 또한 현저히 낮은 것으로 판단됩니다. 증권신고서 현재 기준으로 관계기업 iZENEtech로 인해 당사의 손익에 영향을 줄 가능성은 매우 낮긴 하나 투자자께서는 당사가 2022년에 iZENEtech 투자주식에 대한 지분법손실로 95억원을 인식하였던 점을 유의하시기 바랍니다.

(주11) 정정 전

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제10조의3(환매청구권)

① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 “환매청구권”이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이 50억원 이상이고, 공모가격을 제5조제1항제1호의 방법으로 정하는 경우

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우

4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제31항제2호에 따른 기술성장기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제6조제1항제6호나목의 요건을 충족하는 기업(이하 “이익미실현 기업”이라 한다)의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 환매청구권 행사가능기간

가. 제1항제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지

나. 제1항제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지

다. 제1항제5호의 경우 : 상장일부터 3개월까지

2. 인수회사의 매수가격 : 공모가격의 90%이상. 다만, 일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수가 2상장일 직전 매매거래일의 주가지수에 비하여 10%를 초과하여 하락한 경우에는 다음 산식에 의하여 산출한 조정가격 이상. 이 경우, 주가지수는 한국거래소가 발표하는 코스피지수, 코스닥지수 또는 발행회사가 속한 산업별주가지수 중 대표주관회사가 정한 주가지수를 말한다.

조정가격 = 공모가격의 90% × [1.1 + (일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수 - 상장일 직전 매매거래일의 주가지수) ÷ 상장일 직전 매매거래일의 주가지수]

③ 제1항제5호에도 불구하고 이익미실현 기업(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 신규 상장을 주관하는 주관회사가 해당 이익미실현 기업의 상장예비심사청구일부터 3년 이내에 다른 이익미실현 기업의 코스닥시장 신규 상장을 주관한 실적이 있고, 자신이 상장을 주관한 이익미실현 기업의 코스닥시장 상장일부터 3개월간 종가가 제2항제2호에서 정하는 가격 미만으로 하락한 적이 없는 경우 해당 주관회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

④ 제1항제5호에도 불구하고 상장예비심사청구일 이전 6개월간 코넥스시장에서의 일평균 거래량이 1,000주 이상이고,「코넥스시장 업무규정 시행세칙」제22조제2항제2호나목에서 정하는 거래형성률이 80% 이상인 코넥스시장 상장법인(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 이전상장을 위하여 주식을 인수하는 인수회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

(주11) 정정 후

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제10조의3(환매청구권)

① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이50억원 이상이고, 공모가격을 제5조제1항제1호의 방법으로 정하는 경우

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우

4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제39호나목에 따른 사업모델기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항41호의 요건을 충족하는 기업(이하 "이익미실현 기업"이라 한다)의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 환매청구권 행사가능기간

가. 제1항제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지

나. 제1항제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지

다. 제1항제5호의 경우 : 상장일부터 3개월까지

2. 인수회사의 매수가격 : 공모가격의 90%이상. 다만, 일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수가 상장일 직전 매매거래일의 주가지수에 비하여 10%를 초과하여 하락한 경우에는 다음 산식에 의하여 산출한 조정가격 이상. 이 경우, 주가지수는 한국거래소가 발표하는 코스피지수, 코스닥지수 또는 발행회사가 속한 산업별주가지수 중 대표주관회사가 정한 주가지수를 말한다.

조정가격 = 공모가격의 90% × [1.1 + (일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수 - 상장일 직전 매매거래일의 주가지수) ÷ 상장일 직전 매매거래일의 주가지수]

③ 제1항제5호에도 불구하고 이익미실현 기업(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 신규 상장을 주관하는 주관회사가 해당 이익미실현 기업의 상장예비심사신청일부터 3년 이내에 다른 이익미실현 기업의 코스닥시장 신규 상장을 주관한 실적이 있고, 자신이 상장을 주관한 이익미실현 기업의 코스닥시장 상장일부터 3개월간 종가가 제2항제2호에서 정하는 가격 미만으로 하락한 적이 없는 경우 해당 주관회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

④ 제1항제5호에도 불구하고 상장예비심사신청일 이전 6개월간 코넥스시장에서의 일평균 거래량이 1,000주 이상이고,「코넥스시장 업무규정 시행세칙」제22조제2항제2호나목에서 정하는 거래형성률이 80% 이상인 코넥스시장 상장법인(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 이전상장을 위하여 주식을 인수하는 인수회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

⑤ 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제30조제1항에 따른 혁신기술기업(이하 "혁신기술기업"이라 한다)의 코스닥시장 상장을 위한 기업공개의 주관회사는 상장예비심사 신청일을 기준으로 최근 3년 이내에 코스닥시장 상장을 주관한 기술성장기업(한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제39호에 따른 기술성장기업을 말한다. 이하 이항에서 같다)이 상장일부터 2년 이내에 다음 각 호의 어느 하나에 해당한 경우 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하여야 한다. 이 경우 환매청구권의 행사가능기간은 상장일부터 6개월까지이며, 주관회사의 매수가격은 제2항제2호의 요건을 충족하여야 한다.

1. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제52조에 따라 투자주의 환기종목으로 지정되는 경우

2. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제53조에 따라 관리종목으로 지정되는 경우

3. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제54조에 따라 형식적 상장폐지 사유가 발생하는 경우

4. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제56조에 따라 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유가 발생하는 경우

(주12) 정정 전

나. 희망 공모가액 산출방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 사업 특성, 경영성과, 재무제표 및 비율 현황 등과 산업 특성, 유사회사의 경영성과 및 주가 수준 등을 고려하여 희망공모가액을 산출하였습니다.
(1)

희망공모가액 산출 개요(가) 평가방법 선정 개요
일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다.절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치 할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치 평가방법이 있습니다. 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 유사회사와 비교하기 위해서는 유사회사의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로 이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.본질가치 평가방법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어 산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가존재합니다. 또한 이를 보완하는 향후 2개년 간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상기업와 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교, 평가하는 방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다. 그러나, 비교기업의 선정 시 평가자의 주관 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)로 인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 여전히 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다.이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교대상 회사들이 우선적으로 일정한 재무적 요건을 충족하여야 합니다. 또한, 사업적, 기술적, 관련 시장의 성장성, 주력 제품군 등의 질적 측면에서 일정 부분 평가대상회사와 유사성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 산정대표주관회사인 삼성증권㈜는 금번 공모를 위한 ㈜와이즈넛의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 국내외 증권시장에 기상장된 비교기업의 실적을 기준으로 PER을 산정하여 가치평가에 활용하였습니다.

[비교가치 산정 시 PER 적용 사유]

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER
PER(Price/Earning Ratio)는 해당 기업의 주가와 주당순이익(EPS)의 관계를 규명하는 비율로서 기업의 영업활동을 통한 수익력에 대한 시장의 평가, 성장성, 영업활동의 위험성 등이 총체적으로 반영된 지표입니다. 또한 개념이 명확하고 계산의 용이성으로 인해 가장 널리 사용되는 투자지표이기도 합니다. PER는 순이익을 기준으로 가치평가를 산정하므로 개별 기업의 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라, 산업에 대한 향후 미래의 성장성이 반영되어 개별 기업의 PER가 형성되므로, PER를 적용할 경우 특정산업에 속한 기업의 성장성과 수익성을 동시에 고려할 수 있고 산업 고유위험에 대한 Risk 요인도 주가를 통해 반영될 수 있습니다. 이에 따라 발행회사인 와이즈넛의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

[비교가치 산정시 EV/EBITDA, PBR, PSR 제외사유]

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

EV/EBITDA

EV/EBITDA

는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이 많은 산업에 유용한 지표로써, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다
.

PBR

PBR(

주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다
.

PSR

PSR(

주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 일반적으로 비교대상회사의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교대상회사 간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익율(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 가치산정시 제외하였습니다
.

(2) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2026년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.
또한, 동사의 2026년의 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.
따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 삼성증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

(3) 비교회사의 선정

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 업종, 재무, 사업 및 일반 유사성을 고려하여 총 3개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 최종 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다.최종 선정된 비교기업은 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

(가) 비교기업 선정 요약

[비교기업 선정 기준표]

구분
선정기준
세부검토기준
회사수

1단계
산업분류 유사성

한국표준산업분류상 다음에 속하는 유가증권시장/코스닥시장 상장회사

① J58222 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

108개사

2단계
사업 유사성

① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위
② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공
③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

21개사

3단계
재무 유사성

① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

5개사

4단계
일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것
② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내 합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④
2024년 3분기 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

3개사

(나) 비교기업 선정 세부내역

1) 1차 - 산업분류 유사성대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위한 유사회사 선정에 있어 ㈜와이즈넛이 영위하는 인공지능, 챗봇, 빅데이터, 서비스 사업과 유사한 사업을 영위하는 회사를 기준으로 비교기업을 선정하고자, 한국표준산업분류 상 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 모집단을 선정하였습니다.

[모집단 선정 기준]

한국표준산업분류
해당기업
기업수

① 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)
유엔젤(주), 텔코웨어(주), 현대오토에버(주), (주)이스트소프트, (주)엠디에스테크, (주)유비케어, (주)브리지텍, 갤럭시아머니트리(주), (주)피노, (주)아이스크림미디어, 코나아이(주), 한국정보인증(주), (주)세중, (주)셀바스에이아이, (주)한글과컴퓨터, (주)지어소프트, (주)다날, (주)영림원소프트랩, (주)티사이언티픽, (주)비큐에이아이, (주)이씨에스텔레콤, (주)알티캐스트, 오상자이엘(주), 웹케시(주), (주)시큐브, (주)수산아이앤티, (주)엠로, (주)한싹, (주)엔텔스, 엑스큐어(주), (주)파수, 브레인즈컴퍼니(주), (주)토마토시스템, (주)바이브컴퍼니, (주)이루온, (주)코난테크놀로지, (주)핑거, (주)유비온, (주)인지소프트, (주)케이쓰리아이, 미디어젠(주), (주)비트컴퓨터, 이지케어텍(주), (주)솔트룩스, 키네마스터(주), (주)인스웨이브시스템즈, (주)네이블, 슈어소프트테크(주), 한솔인티큐브(주), (주)현대이지웰, 오브젠(주), (주)위세아이텍, (주)엔에이치엔벅스, 모바일어플라이언스(주), (주)링크제니시스, (주)플래티어, (주)이노룰스, 지니언스(주), (주)폴라리스오피스, 팅크웨어(주), (주)네오위즈홀딩스, (주)쿠콘, (주)토탈소프트뱅크, (주)케이지이니시스, (주)아이퀘스트, (주)비아이매트릭스, 엠아이큐브솔루션(주), (주)딥노이드, (주)티라유텍, (주)포시에스, (주)에프에스엔, (주)라이프시맨틱스, (주)코어라인소프트, (주)핸디소프트, 알서포트(주), (주)트윔, 라온피플(주), (주)원티드랩, (주)맥스트, 뱅크웨어글로벌(주), 이노뎁(주), (주)씨유박스, (주)씨이랩, (주)신테카바이오, (주)핀텔, 나무기술(주), (주)알체라, (주)버넥트, (주)오픈놀, 이에이트(주), SBI핀테크솔루션즈(주), (주)크라우드웍스, (주)클로봇, (주)디어유, 오픈엣지테크놀로지(주), (주)루닛, (주)비투엔, (주)모코엠시스, (주)웨이버스, (주)비트나인, (주)마음에이아이, (주)제이엘케이, (주)모아데이타, (주)지란지교시큐리티, (주)뷰노, (주)엔지스테크널러지, (주)비즈니스온커뮤니케이션, (주)비유테크놀러지
108개사

2) 2차 - 사업유사성

상기의 산업 분류 유사성으로 선정된 108개의 기업 중 아래의 사업유사성 기준에 따라 21개의 기업을 2차 비교기업으로 선정하였습니다.
세부 내역은 다음과 같습니다.

구분
기준

사업적 유사성
① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

[2차 유사회사 선정 내역]

회사명
주요 매출비중
사업유사성 충족

유엔젤(주)
지능망, 메세징 등(50.4%), 스마트러닝(22.5%), 서비스사업(13.0%), 기타(14.1%)
X

텔코웨어(주)
무선데이터 솔루션(81.9%), 음성핵심망 솔루션(17.2%), 기타(0.9%)
X

현대오토에버(주)
IT시스템 운영 및 관리(46.2%), IT컨설팅, 시스템 설계 및 개발 등(33.0%), 차량 SW 플랫폼 등(20.9%)
X

(주)이스트소프트
보안S/W 등(51.6%), 게임 사업(22.4%), 포털 사업(9.9%), 커머스 사업(8.3%), 투자사업(7.8%)
X

(주)엠디에스테크
임베디드 시스템 SW 솔루션(46.3%), 임베디드 SW 개발 솔루션(19.9%), 기타(33.8%)
O

(주)유비케어
의료정보 플랫폼(98.8%), 기타(1.2%)
X

(주)브리지텍
콜센터 솔루션(71.9%), 유지보수(22.9%), 기타(5.2%)
O

갤럭시아머니트리(주)
전자결제사업(73.2%), 모바일 상품권 및 쿠폰(24.2%), 기타(2.6%)
X

(주)피노
중계기류(31.6%), Wi-Fi AP(1.7%), 제품 기타 (3.5%), 상품 (0.1%), 통신장비 기타 (14.1%), 게임사업 기타 (38.95%)
X

(주)아이스크림미디어
교육출판 (51.7%), PB상품 (25.7%), 입점사상품 수수료 (14.7%), 커머스 기타 (0.6%), 연수원 (4.7%), 콘텐츠 (1.3%)
X

코나아이(주)
스마트 카드(42.6%), 상품(33.2%), 선불결제 수수료 등(22.0%), 기타(2.2%)
X

한국정보인증(주)
인증서(60.4%), OTP 및 금융솔루션(24.8%), 기타(14.8%)
X

(주)세중
여행사업(29%), BPO 등 판매(46%), 통신 외(25%)
X

(주)셀바스에이아이
의료진단기기(28.5%), AI Digital Transformation(28.3%), 보조공학기기(27.7%), HCI(15.5%)
X

(주)한글과컴퓨터
문서기반 서비스 및 SW(46.7%), 소방 개인안전장비 등(41.6%), 기타(11.7%)
O

(주)지어소프트
유통 및 이커머스(50.3%), 소프트웨어 개발 및 유지보수 등(39.2%), 디지털 온라인 광고대행 등(10.5%)
X

(주)다날
유무선 결제시스템 등(83.9%), 디지털콘텐츠(10.1%), 커피 프랜차이즈(5.8%), 기타(0.2%)
X

(주)영림원소프트랩
ERP(62.6%), 유지보수(36.4%), 상품(1.0%)
X

(주)티사이언티픽
보안 및 네트워크(77.7%), 모바일 쿠폰/상품권(11.5%), 용역(10.9%)
X

(주)비큐에이아이
뉴스미디어 융합 플랫폼 서비스(85.0%), AI 데이터 전처리 플랫폼(8.0%), 기타(7.0%)
O

(주)이씨에스텔레콤
AI 컨택센터 솔루션(50.8%), 영상회의 솔루션(14.9%), 운영 및 유지관리(34.3%)
X

(주)알티캐스트
SW Quality Insight(59.4%), MW Solution(31.4%), 기타(9.2%)
X

오상자이엘(주)
PLM Solution(50.5%), 시스템 통합 및 용역(42.2%), 과일포장재 등(7.4%)
X

웹케시(주)
B2B 금융 핀테크 플랫폼(87.7%), SI 등(12.3%)
X

(주)시큐브
보안솔루션(65.8%), 유지보수(34.2%)
X

(주)수산아이앤티
보안솔루션(63.1%), 공유단말접속관리서비스(33.9%), 기타(3.0%)
X

(주)엠로
기업용 공급망관리 소프트웨어 및 AI 소프트웨어(100.0%)
O

(주)한싹
망간자료전송솔루션 등(65.0%), 상품(20%), 용역(15%)
X

(주)엔텔스
운영지원시스템(38.6%), 서비스 제공플랫폼(27.0%), 비즈니스 지원시스템(15.9%), 기타(18.5%)
X

엑스큐어(주)
스마트카드 사업(38.3%), IT 서비스(61.7%)
X

(주)파수
데이터보안 솔루션(46.2%), 애플리케이션보안 솔루션(18.9%), 컨설팅(3.3%), 유지보수(31.6%)
X

브레인즈컴퍼니(주)
IT 인프라 모니터링 솔루션(50.5%), 유지보수(26.5%), 상품(23.0%)
X

(주)토마토시스템
대학 정보시스템 SI(52.9%), 용역(34.0%), 기업용 s/W(13.0%), 기타(0.1%)
X

(주)바이브컴퍼니
AI Solver(69.2%), 썸트렌드 (24.2%), AI Assistant(5.7%), 기타(0.9%)
O

(주)이루온
통신 솔루션 및 서비스(38.5%), 카드발급/발송 시스템 및 디지털 아카이브 시스템(61.5%)
X

(주)코난테크놀로지
Text AI(63.2%), Video AI(36.8%)
O

(주)핑거
스마트 금융 플랫폼(74.6%), 컨설팅(17.7%), 기타(8.4%)
X

(주)유비온
대학 학습관리시스템(50.4%), 교육서비스(49.6%)
X

(주)인지소프트
본인확인 솔루션 및 RPA솔루션(100.0%)
X

(주)케이쓰리아이
AR/VR구축 17.33%, 실감형콘텐츠 구축 및 판매 53.28%, 디지털트윈 4.14%, 기타 25.25%
X

미디어젠(주)
차량 음성 시스템 개발용역(42.0%), 차량용 음성 솔루션(26.8%), AI 솔루션 판매 및 개발(8.1%), 기타(23.1%)
O

(주)비트컴퓨터
의료정보시스템(73.9%), 디지털헬스케어(7.1%), IT 교육(12.7%), 임대사업 등(6.4%)
X

이지케어텍(주)
의료정보시스템 개발 및 판매(39.5%), 의료정보시스템 운영 및 유지보수(49.1%), 클라우드 서비스(11.4%)
X

(주)솔트룩스
빅데이터 분석 플랫폼(52.1%), AIaaS 인공지능 플랫폼(26.3%), 그래프데이터 생성 솔루션(5.4%), 기타(16.2%)
O

키네마스터(주)
동영상 편집앱(100.0%)
X

(주)인스웨이브시스템즈
UI/UX 개발 플랫폼(56.0%), 금융 단말 솔루션(35.4%), 서버 개발 플랫폼(6.9%), 기타(1.7%)
X

(주)네이블
유무선 융합 통신 및 IoT(58.1%), All-IP 통신 보안(15.2%), 기타(26.7%)
X

슈어소프트테크(주)
SW시험검증(80.5%), 빅데이터/AI(19.5%)
X

한솔인티큐브(주)
디지털 컨택센터(100%)
O

(주)현대이지웰
복지사업(95.9%), 기타(4.1%)
X

오브젠(주)
CRM 솔루션(100%)
O

(주)위세아이텍
빅데이터 분석 및 품질 솔루션(85.5%), AI 개발 플랫폼(14.5%)
O

(주)엔에이치엔벅스
디지털 음원서비스/SNS 운영(48.5%), 음원유통 등(51.5%)
X

모바일어플라이언스(주)
블랙박스 등(99.1%), 기타(0.9%)
X

(주)링크제니시스
시스템 검증 자동화 테스트(51.6%), 생산정보자동화(30.0%), 계측기 렌탈 및 상품(9.9%), 기타(8.5%)
X

(주)플래티어
D2C 이커머스 솔루션 및 구축 용역(72.8%), 디지털 전환 솔루션 등(20.7%), 기타(6.5%)
X

(주)이노룰스
디지털 전환 자동화 SW솔루션(99.3%), 기타(0.7%)
X

지니언스(주)
네트워크 보안솔루션(81.2%), 유지보수(1.8%)
X

(주)폴라리스오피스
자동차 공조부품(40.7%), 합성사 및 화학사업(36.4%), 소프트웨어 플랫폼 사업(22.9%)
X

팅크웨어(주)
차량용 블랙박스(44.9%), 환경생활가전(49.9%), 지도 플랫폼(3.8%), 기타(1.4%)
X

(주)네오위즈홀딩스
브랜드 로열티(90.2%), 용역(9.3%), 상품(0.5%)
X

(주)쿠콘
데이터 서비스(53.4%), 페이먼트 서비스(46.6%)
X

(주)토탈소프트뱅크
컨테이너 터미널 자동화 솔루션(77.1%), 기타(22.9%)
X

(주)케이지이니시스
전자지불결제대행서비스 및 유통(73.4%), 체인화음식점업(23.1%), 기타(3.5%)
X

(주)아이퀘스트
ERP 솔루션(39.0%), IT 컨설팅(61.0%)
X

(주)비아이매트릭스
BI 솔루션(72%), SCM 솔루션(28%)
O

엠아이큐브솔루션(주)
스마트 팩토리 솔루션(96.4%), 컨설팅(2.7%), 기타(0.9%)
X

(주)딥노이드
의료먀(17.8%), 산업먀(55.8%), AI플랫폼(26.4%)
X

(주)티라유텍
MES 및 자동화 솔루션(46.5%), SCM 솔루션(14.3%), CAD SW총판(25.6%), 기타(13.6%)
X

(주)포시에스
전자문서 생성 솔루션(57.6%), 리포팅 솔루션(35.3%), 기타(7.1%)
X

(주)에프에스엔
D2C 커머스(36.0%), 광고 플랫폼 운영 등(29.5%), 종합광고대행(25.8%), 기타(8.7%)
X

(주)라이프시맨틱스
디지털헬스케어 기술플랫폼(45.8%), 뉴트리션 제품 및 원료(48.9%), 기타(5.3%)
X

(주)코어라인소프트
AI 기반 의료영상 분석(99.0%), 기타(1.0%)
X

(주)핸디소프트
HANDY Groupware 개발용역 및 유지보수(84.7%), Cloud 개발 및 운영관리(15.0%), 기타(0.3%)
X

알서포트(주)
원격지원솔루션(54.3%), 원격제어솔루션(38.0%), 기타(7.7%)
X

(주)트윔
공정자동화 솔루션(73%), 에너지 사업(27%)
X

라온피플(주)
AI스마트비전 솔루션(47.0%), AI스마트비전 솔루션(36.5%), 카메라모듈 검사 솔루션(16.5%)
O

(주)원티드랩
채용 매칭 플랫폼(80.0%), 프리랜서 매칭 플랫폼(12.7%), 기타(7.3%)
X

(주)맥스트
산업용 AR 솔루션(80.8%), AR 플랫폼(10.1%), 도서콘텐츠 플랫폼(8.8%), 메타버스 플랫폼(0.3%)
X

뱅크웨어글로벌(주)
소프트웨어 11.9%, 프로페셔널 서비스 (88.1%)
X

이노뎁(주)
CCTV통합관제솔루션(81.7%), 데이타플랫폼(11.9%), 기타(6.4%)
X

(주)씨유박스
AI 얼굴인식 시스템(64%), AI 객체인식 솔루션(16%), AI 데이터 플랫폼(8%), AI 얼굴인증 솔루션(5%), 기타(7%)
O

(주)씨이랩
GPU 어플라이언스(64.3%), AI영상분석(27.4%), 기타(8.3%)
O

(주)신테카바이오
유효물질 스크리닝 서비스(91.0%), 유전체 정밀의료 서비스(9.0%)
X

(주)핀텔
교통 솔루션(56%), 보안 솔루션(43%), 기타(1%)
X

나무기술(주)
서버, 스토리지 장비류(47.5%), 솔루션용역(24.9%), 클라우드 솔루션(14.0%), 기타(13.6%)
X

(주)알체라
데이터 취득/labeling/정제(72.5%), 안면인식(16.9%), 이상상황 감지(1.5%), 기타(9.1%)
O

(주)버넥트
산업용 XR 솔루션(81.9%), 상품(18.1%)
X

(주)오픈놀
채용 매칭 플랫폼(53.1%), 교육컨설팅(27.8%), 기타(19.0%)
X

이에이트(주)
플랫폼개발/구축용역(91.4%), 시뮬레이션/해석용역(4.3%), 기타(4.3%)
X

SBI핀테크솔루션즈(주)
결제대행 서비스 등(70.3%), 백오피스 지원 서비스(22.2%), 기타(7.5%)
X

(주)크라우드웍스
Crowdworks Data Engine(64.3%), Crowd Academy(28.2%), 기타(7.5%)
O

(주)클로봇
로봇 서비스 93.3%, 상품 4.78%, 솔루션 2.9%,
X

(주)디어유
팬 커뮤니케이션 플랫폼(98.6%), 기타(1.4%)
X

오픈엣지테크놀로지(주)
시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 솔루션(87.9%), 기타(12.1%)
X

(주)루닛
Cancer Screening(73.0%), Oncology(26.7%), 기타(0.3%)
X

(주)비투엔
데이터 컨설팅 등 용역(73.0%), 빅데이터 및 AI 솔루션(12.4%), 상품(13.8%), 기타(0.8%)
O

(주)모코엠시스
연계솔루션(77.4%), 보안솔루션(12.0%), 클라우드솔루션(10.6%)
X

(주)웨이버스
공간정보 SI(35.3%), 공간정보 SM(33.4%), 공간정보 플랫폼(19.9%), 기타(11.4%)
X

(주)비트나인
그래프 데이터베이(12.6%), 시스템통합구축 서비스(87.4%)
X

(주)마음에이아이
AI SYSTEM 구축(62.1%), AI 컨설팅(21.1%), 기타(16.8%)
O

(주)제이엘케이
인공지능 의료 분석 솔루션(80%), 인공지능 산업분석 솔루션/임대매출(20%)
X

(주)모아데이타
인공지능 이상탐지 SW(91.9%), 건강데이터 분석 서비스(8.1%)
O

(주)지란지교시큐리티
이메일 통합보안(40.7%), 문서보안(25.3%), 모바일 보안(23.0%), 기타(11.0%)
X

(주)뷰노
진단/예측/예후 솔루션(86.7%), 기타(13.3%)
X

(주)엔지스테크널러지
Automotive Solution(58.1%), IOT 사업(41.9%)
X

(주)비즈니스온커뮤니케이션
재무솔루션(36.4%), 통합인력관리솔루션(16.9%), 실시간 빅데이터 분석 정보 서비스(41.1%)
X

(주)비유테크놀러지
밀리터리(국방) 솔루션 가상 Simulator(100%)
X

3) 3차 - 재무 유사성

2차 유사회사로 선정된 21개 기업 중 아래의 재무적 유의성 기준에 따라 6개 기업을 3차 유사회사로 선정하였습니다. 사업 유사성이 존재하는 21개 기업을 확인한 결과, 당사와 같이 당기순이익을 실현하고 있어 비교가 가능한 기업이 6개 존재하였고, 시가총액 또는 매출액 규모 대비 순이익 실현여부가 재무 유사성 판단에 가장 중요한 요소라고 판단하여 2024년 3분기 LTM 기준 순이익 흑자 시현한 기업을 재무 유사성이 높은 기업으로 선정하였습니다.

구분
기준

재무 비교가능성
① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

[3차 유사회사 선정 기준 검토표]

(단위 : 백만원)

회사명

2024년 3분기 LTM
당기순이익(지배)

선정여부

(주)엠디에스테크
580
O

(주)브리지텍
-376
X

(주)한글과컴퓨터
19,371
O

(주)비큐에이아이
161
O

(주)엠로
10,490
O

(주)바이브컴퍼니
-10,800
X

(주)코난테크놀로지
-12,803
X

미디어젠(주)
-3,641
X

(주)솔트룩스
-3,297
X

한솔인티큐브(주)
-3,902
X

오브젠(주)
-4,049
X

(주)위세아이텍
N/A
X

(주)비아이매트릭스
2,442
O

라온피플(주)
-10,907
X

(주)씨유박스
-9,982
X

(주)씨이랩
-6,752
X

(주)알체라
-15,842
X

(주)크라우드웍스
-9,180
X

(주)비투엔
N/A
X

(주)마음에이아이
-5,216
X

(주)모아데이타
-223
X

주1) 연결재무제표 작성법인의 경우, 지배주주순이익을 기준으로 산출

주2) 분석기준일 현재 3분기보고서가 공시되어 있지 않아 재무실적을 확인할 수 없는 건은 "N/A"로 기재 및 선정 대상에서 제외

4) 4차 - 일반 요건
상기의 재무유사성을 기준으로 선정된 6개의 3차 비교기업 중 아래의 일반 요건 기준에 따라 3개 기업을 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

선정기준
세부 검토기준

일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내
합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④ 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

[일반유사성 비교기업]

회사명
상장 후 12개월 경과
6개월 내주요 경영 변동사항
관리종목 등지정사유
비경상적 PER
선정여부

(주)엠디에스테크
O
-
-
149.39x
X

(주)한글과컴퓨터
O
-
-
23.42x
O

(주)비큐에이아이
O
-
-
194.34x
X

(주)엠로
O
-
-
60.43x
O

(주)비아이매트릭스
O
-
-
22.97x
O

(다) 비교기업 선정 결과

[최종 비교기업 선정결과 요약]

최종 비교기업

(주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 [총 3개사]

대표주관회사인 삼성증권㈜는 발행회사인 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등의 선정 기준에서 일정수준 이상을 충족하는 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 상기와 같은 비교기업의 선정은 비교기업의 사업 내용이 일정부문 동사의 사업과 유사성을 가지고 있어 기업가치 평가요소의 공통점이 있고, 일정수준의 질적요건을 충족하는 비교기업을 선정함으로써 본 지분증권 평가의 신뢰성을 높이기 위한 것입니다.그러나 기업 규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 비교기업 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없습니 다. 또한 비교기업 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 주 매출처의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 비교기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있음을 유의하시기 바랍니다.
(라) 비교대상회사 사업 및 재무 현황

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업 유사성, 재무 유사성, 기타 요건 등을 통해 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스의 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다.
다만, 상기의 비교기업들은 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영전략 등에서 ㈜와이즈넛과 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고정보를 토대로 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.
최종 비교기업 3개사의 사업 및 재무 현황은 다음과 같습니다.
1) (주)한글과컴퓨터

㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년에 설립되어 오피스SW 및 솔루션 개발 및 판매를 영위하고 있으며, 주요 제품은 한글과 컴퓨터 워드 프로세서인 '한글'입니다. 한글은 한국어를 사용할 수 있는 최적화된 문서 작성 프로그램으로, 출시 이후 한국 시장에서 큰 인기를 끌며 표준 워드 프로세서로 자리 잡았습니다. 한글과컴퓨터는 이후에도 다양한 오피스 소프트웨어 솔루션, 클라우드 서비스, 전자문서 관리 시스템 등을 개발하여, 개인 및 기업 고객들에게 포괄적인 IT 해결책을 제공하고 있습니다.

실시간 동시 협업 및 클라우드 스토리지 적용을 통한 문서 공유가 가능한 '한컴오피스 2014', 한컴오피스 하나만으로 다른 오피스SW에서 작성된 문서까지 편집하고, 원하는 장소에서 자유롭게 업무를 보고, 작성된 문서를 세계 각국의 언어로 번역할 수 있는 기능이 탑재된 '한컴오피스 네오', 그리고 인공지능 기능이 대거 적용되며 대화형 지식검색, 챗봇을 이용한 기능 호출, 음성인식을 통한 글자 입력이 가능하게 된 '한컴오피스 2018'의 출시를 비롯하여, 2019년 10월 인공지능, 클라우드, 블록체인 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 문서 생산성과 편의성을 향상한 '한컴오피스 2020'을 출시, 2021년10월, 개방형 문서표준이자 머신리더블한 문서형식인 HWPX의 이점을 활용한 기능이 추가된 한컴오피스 2022버전을 선보이고 2023년 사용자의 손쉬운 문서 검색과 관리를 위한 메타 태그(Meta Tag)삽입 기능을 확대한 '한컴오피스 2024' 버전을 출시하였습니다. 또한 한글과컴퓨터는 2022년 9월, 클라우드 환경의 확산과 SaaS 수요증가에 발맞춰 구독형 확장서비스인 "한컴독스"를 출시하였습니다. "한컴독스"는 PC버전(온프레미스, On-premise)뿐 아니라 언제 어디서나 사용 가능한 클라우드SaaS형 구독서비스로서 온라인-오프라인-모바일 기기의 경계를 넘는 업무환경을 제공하고 있습니다. 동시에 한글과컴퓨터는 SW외에도 제조, 기타, 금융 사업부문을 운영하고 있습니다. 제조 사업부문의 경우 '한컴라이프케어'를 통해 보호복, 호흡기, 마스크 등 개인보호장비(PPE) 분야를 주요사업군으로 집중하며, 공기호흡기 등 안전장비 분야에서 공고한 입지를 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 한컴라이프케어의 지분 36.13%를 보유한 최대주주입니다. 기타 분야의 경우 '유디엠'을 통해 마케팅 및 브랜드 육성 사업을 진행하고 있습니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 맞춤형 마케팅 대행 서비스를 제공하고, 성장 잠재력이 높은 브랜드사에 투자하고 있습니다. 유디엠은 테르스(체모 케어 종합 브랜드), 탈로(화장품, 뷰티 브랜드)에 투자하였습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 유디엠을 지배하고 있는 유디엠홀딩스 유한회사의 지분 48.26%를 보유하고, 동사에 대한 지배력을 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터의 주요 제품 및 서비스 현황은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
주요 제품

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

SW
120,920
56.1%
126,508
46.7%
127,907
52.9%
115,302
47.7%

문서기반 서비스 및 SW

(설치형, 클라우드 SaaS, SDK, 서비스),

제조
73,472
34.4%
112,780
41.6%
98,916
40.9%
121,140
50.1%
소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품

기타
19,509
8.9%
31,812
11.7%
15,185
6.3%
5,287
2.2%
마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스

금융
2,394
0.6%
-
-
-
-
-
-
자금대출, 신기술사업자에 대한 투자 등

합 계
216,295
100.0%
271,100
100.0%
242,009
100.0%
241,729
100.0%
-

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

한글과컴퓨터는 신사업으로 클라우드 기반 서비스와 AI도입을 진행하고 있습니다. 원격, 비대면 업무 및 학업을 위한 오피스 소프트웨어 수요의 급증을 바탕으로 클라우드 시장으로 사업 영역을 확장하고자 웹오피스를 넘어 메일, 드라이브, 메신저, 캘린더 등을 접목한 업무협업플랫폼 사업 분야에 진출하였습니다. 또한, 한글과컴퓨터의 웹오피스 서비스인 한컴독스에 생성형 AI를 결한한 '한컴독스 AI'의 비공개 베타 테스트를 진행하여, 사용자가 요청하는 AI 템플릿을 제공하거나, 자동으로 문서를 생성하는 기능이 추가되었습니다. 향후 문서기반의 질의응답 시스템인 '도큐먼트QA', AI를 활용한 지능형 문서작성 도구 '한컴 어시스턴트'를 출시할 계획을 밝혔습니다.

AI 기반의 인공지능 사업 및 검색 사업의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 디지털 문서 생성 소프트웨어에서 특히 강점을 드러내고 있습니다. 그러나, 동사가 생성형AI를 결한 챗봇인 WISE iChat을 출시한 점과 한글과컴퓨터가 생성형 AI를 결합한 ‘한컴독스 AI’를 출시한바 동사의 직접 경쟁회사로 간주되어, 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 동사가 AI 기술 및 SaaS/클라우드 기반으로 사업을 지속 확장하는 방향은 한글과컴퓨터에서 밝힌 디지털 문서에 대한 AI기술 및 SaaS/클라우드 서비스 도입의 방향은 동사가 진행하는 것과 유사한 방향으로 전개되고 있습니다.

그러나 문서 뷰어, 문서 필터 등 문서 활용 소프트웨어의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 대표 제품은 '한컴오피스' 제품으로서 문서 생성 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 또한 문서기반 서비스 및 소프트웨어 외에도 자회사들을 통해 제조업(소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품)과 기타(마케팅 및 브랜드 관리 등)사업을 영위하고 있으므로 와이즈넛과 완전히 동일한 사업 영역을 영위한다고는 볼 수 없으며 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

한글과컴퓨터의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[한글과컴퓨터 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
694,163
631,779
694,887
846,664

부채총계
188,533
161,199
213,922
296,947

자기자본
505,629
470,580
480,965
549,717

매출액
71,160
271,100
242,008
241,730

영업이익
8,480
34,150
25,023
39,593

당기순이익
5,569
(27,497)
16,709
4,371

FY2023년말매출구성
문서기반 서비스 및 SW (46.66%); 소방용호흡기, 보호의, 방산관련제품 (41.60%); 마케팅 대행, 브랜드 관리 (11.73%)

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

2) ㈜엠로

엠로('EMRO., Incorporated)는 2000년에 설립되어 AI 기반 공급망관리 소프트웨어 개발 및 판매를 영위하고 있습니다. 약 20여 년 동안 540개 이상의 고객사와 1,600건 이상의 다양한 프로젝트를 진행하여 공급망관리 소프트웨어 시장에서 탄탄한 고객을 보유 중입니다. 주요 사업영역은 기업용 공급망관리 소프트웨어, AI 소프트웨어, 공급망관리 클라우드 서비스로 분류되며, 상세 내용은 아래와 같습니다.

기업용 공급망 관리 소프트웨어는 원가 관리부터 조달 구매, 전자계약, 협력사 관리 등 구매 업무와 관련된 모든 영역을 커버하는 기업용 소프트웨어 패키지입니다.

SMARTsuite기반의 구매시스템을 통해 기업들은 기존에 수작업으로 진행되던 구매업무 과정에서 발생하는 다양한 오류와 한계를 저감하는데 기여함으로써 구매업무 전반의 효율성과 정확도를 높입니다. 주로 각 산업별 국내 대표 대기업 고객사와의 다양한 프로젝트를 수행하며 얻은 방대한 산업 관련 데이터와 높은 이해도를 기반으로 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업별 특성에 부합하는 공급망관리 소프트웨어를 제공 중입니다.

동사는 대부분 공급망관리 소프트웨어 및 클라우드 서비스에 대한 B2B 영업을 주로 수행하여, 주로 대기업 계열SI를 경유하여 매출 계약을 하는 경우와 고객사와 직접 매출 계약을 하는 두가지 판매 경로를 보유 중입니다.

AI 소프트웨어는 다양한 AI 기술과 방법론을 기반으로 기업 고객의 구매 업무에 도움을 주고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계를 뜻하는 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 동사의 AI 소프트웨어는 미래의 제품 수요 및 최적 판매 가격, 자재 가격 변동 추이 등을 예측하는 기능, AI 유사도 분석을 통한 데이터 자동 정비 및 내/외부 데이터 자동 수집 기반 최적의 원가/견적가를 추천하는 기능, AI를 활용한 데이터 자동 분류 및 맞춤형 데이터 분석을 통해 기업 경쟁력 강화를 위한 인사이트 제공(Analysis)하는 기능이 포함되어 있습니다. 특히, SMART item doctor는 AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용해 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 솔루션으로, 신규 품목등록부터 주기적인 데이터 정비까지 AI 기술로 자동화해 기업 내 구매 관련 데이터의 품질을 높은 수준으로 관리 가능합니다.

공급망관리 클라우드 서비스는 주요 솔루션인 클라우드 기반 구매시스템 emroCloud와 전자서명·계약 통합관리 플랫폼 anySign으로 구성되어 있습니다. 동 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 경제성과 신속성을 기반으로 기존 On-premise 솔루션에 비해 보다 빠른 시간에 적은 비용으로 서비스를 이용할 수 있는 특징이 있습니다.

엠로가 제공하고 있는 서비스 유형별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

시스템구축 및 전문용역
37,929
67%
40,919
72%
36,275
64%
27,998
49%

라이선스
5,745
10%
7,813
14%
7,909
14%
7,057
12%

기술지원
9,336
16%
9,885
17%
9,901
17%
8,135
14%

클라우드 사용료
4,014
7%
4,557
8%
4,538
8%
3,825
7%

합계
57,024
100%
63,174
111%
58,623
103%
47,015
82%

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

엠로는 AI 소프트웨어 등의 솔루션 개발 및 운영 용역을 On-premise 구축용으로 제공 매출을 ‘시스템구축 및 전문용역’ 매출, AI 소프트웨어 등의 솔루션으로 공급한 라이선스 매출을 ‘라이선스’, AI 소프트웨어 등의 기 구축한 솔루션에 대한 유지보수 매출을 ‘기술지원’, 솔루션을 고객사에 AI 소프트웨어 등의 솔루션을 클라우드 기반의 SaaS 형태로 서비스하는 매출을 의미합니다.

동사와 유사하게 엠로의 AI 소프트웨어 중 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 기능을 보유 중인 SMART item doctor에 인공지능 요소기술 중 하나인 자연어 처리 기술이 적용되는 점과 이는 와이즈넛 솔루션 중 Wise iChat, Search Formula-1이 질의 의도를 효율적으로 파악하여 기능을 개선하고자 자연어 처리 기술을 적용하는 점이 유사성이 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 동사와 엠로의 주요 매출경로는 고객사 별 SI 성격의 사업을 통한 매출 발생, 라이선스 사업을 통한 매출 발생, 유지보수로 인한 매출 발생 등 B2B의 성격으로 양사의 유사성이 높다고 볼 수 있습니다.

다만, 엠로의 주요 솔루션은 기업용 공급망관리 소프트웨어인 SMARTsuite이며, 대부분의 솔루션들이 구매 업무와 관련되어 있는 반편, 동사의 주요 제품인 Wise iChat과 Search Formula-1은 챗봇과 검색 솔루션으로 기업 내부의 검색에 치중되어 있는 점을 전반적으로 고려할 때, 양사가 지향하는 세부 사업은 다소 상이하며, 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

엠로의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[엠로 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
102,897
91,605
73,671
55,760

부채총계
23,143
62,748
22,707
14,032

자기자본
79,754
28,856
73,671
55,760

매출액
57,024
63,173
58,623
47,015

영업이익
6,174
4,663
6,485
6,732

당기순이익
15,489
-26,454
6,584
5,365

FY2023년말 매출구성
시스템구축 및 전문용역 (65%), 소프트웨어 라이선스(12%), 기술지원(16%), 클라우드 사용료(7%)

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

3)
㈜비아이매트릭스

비아이매트릭스(BI MATRIX Co.,Ltd.)는 2005년에 설립되어 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI(Business Intelligence) 및CI(Collaboration Intelligence )분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다. 2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 처리 및 고급 인공지능 모델링을 통한 첨단 분석 예측 분야로 사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 빅데이터 엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다. 주요 제품으로는 G-MATRIX, AUD플랫폼, M4PLAN이 있으며, 자세한 내용은 아래와 같습니다.

품목
주요 제품
제품 설명

AI솔루션
G-MATRIX
생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석가능

BI솔루션
AUD플랫폼
업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼

SCM솔루션
M4Plan
BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 주요 제품인 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다.

특히, G-MATRIX에 적용된 주요 기술은 아래와 같습니다.

[G-MATRIX 적용 기술]

구분
내용

자연어 처리 기술
자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 처리

대화형AI 기술
사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목을 구분

SQL 자동생성 기술
데이터 항목, 조건 필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META를 사용하여 SQL 을 자동 생성

데이터 분석화면생성기술
생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공

기타
보안 및 권한 관리 등

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 판매경로는 직접 판매, 간접 판매, 해외 판매로 구분할 수 있으며, 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 간접판매는 대형 프로젝트 내 주사업사를 통한 계약, 대기업 계열 SI를 통한 계열사 계약, 파트너사를 통한 계약이 있습니다. 해외 판매는 해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약으로 분류됩니다.

비아이매트릭스가 판매하고 있는 제품별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

제품
AI 솔루션
1,491
7%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
6,355
29%
6,144
24%
8,033
29%
4587
22%

SCM 솔루션
1,441
7%
1,293
5%
1,111
4%
506
2%

소계
9,287
43%
7,437
29%
9,144
33%
5,093
24%

서비스매출
AI 솔루션
441
2%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
4,271
20%
9,442
37%
9,505
34%
7938
38%

SCM 솔루션
4,675
22%
5,662
22%
6,129
22%
5302
25%

소계
9,387
43%
15,104
58%
15,634
57%
13,240
63%

유지보수
AI 솔루션
-
0%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
2,558
12%
2,987
12%
2,730
10%
2448
12%

SCM 솔루션
372
2%
325
1%
151
1%
142
1%

소계
2,930
14%
3,312
13%
2,881
10%
2,590
12%

기타매출
-
0%
3
0%
-
0%
2
0%

매출총계
21,604
100%
25,856
100%
27,659
100%
20,925
100%

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

비아이매트릭스의 매출은 AI 솔루션, BI솔루션 및 SCM패키지 등의 소프트웨어를 판매하는 제품매출과 제품매출 시 고객의 요청에 따라 기초 시스템을 개발하는데 발생하는 서비스 매출, 그리고 이후 계약에 따라 시스템의 유지보수를 제공하는데 발생하는 유지보수 매출로 구분할 수 있습니다. 기타매출은 임대료, 세미나 세션발표 및 전시대금 등입니다.

비아이매트릭스의 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로, 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에서 더 나아가, 정보의 최신성 및 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주기 위한 Wise iRAG를 접목시키는 것과 유사성이 높습니다. 또한, G-MATRIX에 적용된 자연어 처리 기술, 대화형 AI 기술, SQL 자동생성 기술 역시 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에 모두 적용된 기술입니다. 비아이매트릭스도 와이즈넛와 유사하게 B2B 사업의 성격을 나타내고 있으며, 직접판매, 간접판매, 유지보수에 의한 매출을 발생 중입니다.

한편, 비아이매트릭스의 주요 매출은 AUD플랫폼이 포함된 BI솔루션이며, AUD 플랫폼은 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼의 성격을 띄고 있고, 또 다른 솔루션인 i-STREAM은 BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션으로 와이즈넛의 매출 비중이 높은 주요 제품이자 비즈니스 의사결정에 도움을 주기 위한 검색엔진, 챗봇의 성격과는 상이합니다. 기업의 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

비아이매트릭스의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[비아이매트릭스 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
43,431
41,523
25,528
19,394

부채총계
14,366
14,106
12,086
14,500

자기자본
29,065
27,417
13,441
4,895

매출액
21,603
25,856
27,659
20,924

영업이익
1,296
-2,701
4,563
2,838

당기순이익
1,522
-1,796
3,190
2,413

FY2023년말 매출구성
제품 매출(29%), 용역 매출(58%), 유지보수 매출(13%)

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

(마) 비교대상회사 기준 주가
기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2024년 11월 15일(증권신고서 제출일로부터

3영업일
전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2024년 10월 16일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균, 1주일(2024년 11월 11일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 가장 낮은 가액을 기준주가로 적용하였습니다.

[
비교대상회사의 기준주가 산출]

(단위 : 원)

구분
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

2024-11-15
23,250
68,600
8,230

2024-11-14
23,100
67,500
8,000

2024-11-13
19,520
60,800
7,830

2024-11-12
19,290
61,100
8,000

2024-11-11
19,110
61,500
8,150

2024-11-08
19,500
60,800
8,400

2024-11-07
18,320
57,300
8,130

2024-11-06
19,310
58,200
8,020

2024-11-05
19,140
54,900
8,020

2024-11-04
19,340
52,600
7,730

2024-11-01
18,630
51,900
7,490

2024-10-31
19,070
52,300
7,570

2024-10-30
18,710
52,800
7,560

2024-10-29
17,640
46,750
7,450

2024-10-28
17,480
47,650
7,460

2024-10-25
17,150
46,600
7,450

2024-10-24
17,280
46,700
7,510

2024-10-23
17,700
46,100
7,770

2024-10-22
17,220
45,850
7,590

2024-10-21
17,710
47,000
7,520

2024-10-18
17,230
46,250
7,580

2024-10-17
17,800
48,150
7,590

2024-10-16
18,100
48,750
7,940

1개월 평균 종가 (A)
18,765
53,483
7,782

1주일 평균 종가 (B)
20,854
63,900
8,042

분석기준일 종가 (C)
23,250
68,600
8,230

유사회사의 주가Min(A,B,C)
18,765
53,483
7,782

(4) 희망 공모가액의 산출
(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

[미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계]

① 의의PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2024년 3분기 기준 직전 12개월 실적을 기준으로 산출한 비교대상회사들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2026년 추정 순이익을 현가화 및 가중평균하여 계산된 주당 순이익에 적용하여 산출하였습니다.※ 비교회사 PER = 비교회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 (지배주주)당기순이익 기준 PER※ 동사의 2026년 추정 순이익의 2024년 3분기말 현가 = {2026년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율 15%)^2.25}※ PER를 이용한 비교가치 = 비교대상회사 PER 배수 X 추정 주당순이익의 현가
- 대표주관회사인 삼성증권㈜는 비교가치 산정시 비교대상회사들의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 증권신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 상장주선인의 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권을 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:비교대상회사 : 분석기준일 현재 상장주식수발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 +
상장주선인 의무인수 주식수 + 행사 가능한 주식매수선택권 주식수※ 비교대상회사의 재무자료는 Bloomberg, Factset, 각 사의 공개자료 등을 참조하였습니다.③ 한계점- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사의 2026년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정, 현재가치 할인을 위한 할인율 및 가중평균 비율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만, 연구개발인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 잠재적 특허소송, 경쟁 제품의 출현 등 실적 외의 요소들이 미래 실적 및 주가에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사 간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교대상회사 간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다.

- 비교대상회사를 다수 설정할 경우, 특정 비교대상회사의 기업가치 저평가 혹은 고평가로 인해 적용 PER 산출에 왜곡이 생길 수 있는 등 한계점이 존재합니다.- 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER을 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없습니다.

(나) 비교대상회사 PER 산출

상기에서 산출한 기준주가 및 비교대상회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 당기순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다.

[2024년 3분기 (지배주주)당기기순이익 기준 비교회사 PER 산정]

구분
(주)한글과컴퓨터
(주)엠로
(주)비아이매트릭스

2024년 3분기 직전 12개월(지배주주)순이익 (A)
19,371백만원
10,490백만원
2,442백만원

적용 주식수 (B)
24,179,744주
11,853,718주
7,206,940주

EPS (C=A/B)
801원
885원
339원

기준주가 (D)
18,765원
53,483원
7,782원

PER(배) (E=D/C)
23.42배
60.43배
22.97배

3개사 평균 PER(배)
35.61배

자료)
Dart, Factset, 각 사 IR자료

주1)
적용 주식수는 평가 기준일 현재 상장주식총수 적용

(주12) 정정 후

나. 희망 공모가액 산출방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 사업 특성, 경영성과, 재무제표 및 비율 현황 등과 산업 특성, 유사회사의 경영성과 및 주가 수준 등을 고려하여 희망공모가액을 산출하였습니다.
(1)

희망공모가액 산출 개요(가) 평가방법 선정 개요
일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다.절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치 할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치 평가방법이 있습니다. 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 유사회사와 비교하기 위해서는 유사회사의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로 이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.본질가치 평가방법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어 산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가존재합니다. 또한 이를 보완하는 향후 2개년 간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상기업와 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교, 평가하는 방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다. 그러나, 비교기업의 선정 시 평가자의 주관 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)로 인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 여전히 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다.이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교대상 회사들이 우선적으로 일정한 재무적 요건을 충족하여야 합니다. 또한, 사업적, 기술적, 관련 시장의 성장성, 주력 제품군 등의 질적 측면에서 일정 부분 평가대상회사와 유사성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 산정대표주관회사인 삼성증권㈜는 금번 공모를 위한 ㈜와이즈넛의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 국내외 증권시장에 기상장된 비교기업의 실적을 기준으로 PER을 산정하여 가치평가에 활용하였습니다.

[비교가치 산정 시 PER 적용 사유]

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER
PER(Price/Earning Ratio)는 해당 기업의 주가와 주당순이익(EPS)의 관계를 규명하는 비율로서 기업의 영업활동을 통한 수익력에 대한 시장의 평가, 성장성, 영업활동의 위험성 등이 총체적으로 반영된 지표입니다. 또한 개념이 명확하고 계산의 용이성으로 인해 가장 널리 사용되는 투자지표이기도 합니다. PER는 순이익을 기준으로 가치평가를 산정하므로 개별 기업의 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라, 산업에 대한 향후 미래의 성장성이 반영되어 개별 기업의 PER가 형성되므로, PER를 적용할 경우 특정산업에 속한 기업의 성장성과 수익성을 동시에 고려할 수 있고 산업 고유위험에 대한 Risk 요인도 주가를 통해 반영될 수 있습니다. 이에 따라 발행회사인 와이즈넛의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

[비교가치 산정시 EV/EBITDA, PBR, PSR 제외사유]

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

EV/EBITDA

EV/EBITDA

는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이 많은 산업에 유용한 지표로써, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다
.

PBR

PBR(

주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다
.

PSR

PSR(

주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 일반적으로 비교대상회사의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교대상회사 간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익율(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 가치산정시 제외하였습니다
.

(2) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2026년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.
또한, 동사의 2026년의 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.
따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 삼성증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

(3) 비교회사의 선정

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 업종, 재무, 사업 및 일반 유사성을 고려하여 총 3개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 최종 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다.최종 선정된 비교기업은 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

(가) 비교기업 선정 요약

[비교기업 선정 기준표]

구분
선정기준
세부검토기준
회사수

1단계
산업분류 유사성

한국표준산업분류상 다음에 속하는 유가증권시장/코스닥시장 상장회사

① J58222 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

108개사

2단계
사업 유사성

① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위
② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공
③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

21개사

3단계
재무 유사성

① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

5개사

4단계
일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것
② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내 합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④
2024년 3분기 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

3개사

(나) 비교기업 선정 세부내역

1) 1차 - 산업분류 유사성대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위한 유사회사 선정에 있어 ㈜와이즈넛이 영위하는 인공지능, 챗봇, 빅데이터, 서비스 사업과 유사한 사업을 영위하는 회사를 기준으로 비교기업을 선정하고자, 한국표준산업분류 상 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 모집단을 선정하였습니다.
한국표준산업분류상 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)은 컴퓨터 및 서버 등 하드웨어에 설치되는 응용 소프트웨어를 유기적으로 작동시키는 시스템 소프트웨어를 개발·공급하는 산업활동을 말합니다. 그 반면, 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)는 컴퓨터에서 특정한 업무 처리를 위하여 기능 및 프로세스를 프로그램화 하여 자동적으로 처리하는 범용성의 응용 소프트웨어를 개발하는 산업활동을 말합니다. (주)와이즈넛의 경우 시스템 소프트웨어를 개발, 공급하는 사업을 영위하지 않고, 특정한 업무 처리 (검색, 챗봇, 빅데이터 등)를 위한 응용 소프트웨어를 개발하는 사업을 영위하기 때문에 시스템소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)은 모집단으로 선정하지 않고 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)를 모집단으로 선정하였습니다.

[모집단 선정 기준]

한국표준산업분류
해당기업
기업수

① 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)
유엔젤(주), 텔코웨어(주), 현대오토에버(주), (주)이스트소프트, (주)엠디에스테크, (주)유비케어, (주)브리지텍, 갤럭시아머니트리(주), (주)피노, (주)아이스크림미디어, 코나아이(주), 한국정보인증(주), (주)세중, (주)셀바스에이아이, (주)한글과컴퓨터, (주)지어소프트, (주)다날, (주)영림원소프트랩, (주)티사이언티픽, (주)비큐에이아이, (주)이씨에스텔레콤, (주)알티캐스트, 오상자이엘(주), 웹케시(주), (주)시큐브, (주)수산아이앤티, (주)엠로, (주)한싹, (주)엔텔스, 엑스큐어(주), (주)파수, 브레인즈컴퍼니(주), (주)토마토시스템, (주)바이브컴퍼니, (주)이루온, (주)코난테크놀로지, (주)핑거, (주)유비온, (주)인지소프트, (주)케이쓰리아이, 미디어젠(주), (주)비트컴퓨터, 이지케어텍(주), (주)솔트룩스, 키네마스터(주), (주)인스웨이브시스템즈, (주)네이블, 슈어소프트테크(주), 한솔인티큐브(주), (주)현대이지웰, 오브젠(주), (주)위세아이텍, (주)엔에이치엔벅스, 모바일어플라이언스(주), (주)링크제니시스, (주)플래티어, (주)이노룰스, 지니언스(주), (주)폴라리스오피스, 팅크웨어(주), (주)네오위즈홀딩스, (주)쿠콘, (주)토탈소프트뱅크, (주)케이지이니시스, (주)아이퀘스트, (주)비아이매트릭스, 엠아이큐브솔루션(주), (주)딥노이드, (주)티라유텍, (주)포시에스, (주)에프에스엔, (주)라이프시맨틱스, (주)코어라인소프트, (주)핸디소프트, 알서포트(주), (주)트윔, 라온피플(주), (주)원티드랩, (주)맥스트, 뱅크웨어글로벌(주), 이노뎁(주), (주)씨유박스, (주)씨이랩, (주)신테카바이오, (주)핀텔, 나무기술(주), (주)알체라, (주)버넥트, (주)오픈놀, 이에이트(주), SBI핀테크솔루션즈(주), (주)크라우드웍스, (주)클로봇, (주)디어유, 오픈엣지테크놀로지(주), (주)루닛, (주)비투엔, (주)모코엠시스, (주)웨이버스, (주)비트나인, (주)마음에이아이, (주)제이엘케이, (주)모아데이타, (주)지란지교시큐리티, (주)뷰노, (주)엔지스테크널러지, (주)비즈니스온커뮤니케이션, (주)비유테크놀러지
108개사

2) 2차 - 사업유사성

상기의 산업 분류 유사성으로 선정된 108개의 기업 중 아래의 사업유사성 기준에 따라 21개의 기업을 2차 비교기업으로 선정하였습니다.
세부 내역은 다음과 같습니다.

구분
기준

사업적 유사성
① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

[2차 유사회사 선정 내역]

회사명
주요 매출비중
사업유사성 충족

유엔젤(주)
지능망, 메세징 등(50.4%), 스마트러닝(22.5%), 서비스사업(13.0%), 기타(14.1%)
X

텔코웨어(주)
무선데이터 솔루션(81.9%), 음성핵심망 솔루션(17.2%), 기타(0.9%)
X

현대오토에버(주)
IT시스템 운영 및 관리(46.2%), IT컨설팅, 시스템 설계 및 개발 등(33.0%), 차량 SW 플랫폼 등(20.9%)
X

(주)이스트소프트
보안S/W 등(51.6%), 게임 사업(22.4%), 포털 사업(9.9%), 커머스 사업(8.3%), 투자사업(7.8%)
X

(주)엠디에스테크
임베디드 시스템 SW 솔루션(46.3%), 임베디드 SW 개발 솔루션(19.9%), 기타(33.8%)
O

(주)유비케어
의료정보 플랫폼(98.8%), 기타(1.2%)
X

(주)브리지텍
콜센터 솔루션(71.9%), 유지보수(22.9%), 기타(5.2%)
O

갤럭시아머니트리(주)
전자결제사업(73.2%), 모바일 상품권 및 쿠폰(24.2%), 기타(2.6%)
X

(주)피노
중계기류(31.6%), Wi-Fi AP(1.7%), 제품 기타 (3.5%), 상품 (0.1%), 통신장비 기타 (14.1%), 게임사업 기타 (38.95%)
X

(주)아이스크림미디어
교육출판 (51.7%), PB상품 (25.7%), 입점사상품 수수료 (14.7%), 커머스 기타 (0.6%), 연수원 (4.7%), 콘텐츠 (1.3%)
X

코나아이(주)
스마트 카드(42.6%), 상품(33.2%), 선불결제 수수료 등(22.0%), 기타(2.2%)
X

한국정보인증(주)
인증서(60.4%), OTP 및 금융솔루션(24.8%), 기타(14.8%)
X

(주)세중
여행사업(29%), BPO 등 판매(46%), 통신 외(25%)
X

(주)셀바스에이아이
의료진단기기(28.5%), AI Digital Transformation(28.3%), 보조공학기기(27.7%), HCI(15.5%)
X

(주)한글과컴퓨터
문서기반 서비스 및 SW(46.7%), 소방 개인안전장비 등(41.6%), 기타(11.7%)
O

(주)지어소프트
유통 및 이커머스(50.3%), 소프트웨어 개발 및 유지보수 등(39.2%), 디지털 온라인 광고대행 등(10.5%)
X

(주)다날
유무선 결제시스템 등(83.9%), 디지털콘텐츠(10.1%), 커피 프랜차이즈(5.8%), 기타(0.2%)
X

(주)영림원소프트랩
ERP(62.6%), 유지보수(36.4%), 상품(1.0%)
X

(주)티사이언티픽
보안 및 네트워크(77.7%), 모바일 쿠폰/상품권(11.5%), 용역(10.9%)
X

(주)비큐에이아이
뉴스미디어 융합 플랫폼 서비스(85.0%), AI 데이터 전처리 플랫폼(8.0%), 기타(7.0%)
O

(주)이씨에스텔레콤
AI 컨택센터 솔루션(50.8%), 영상회의 솔루션(14.9%), 운영 및 유지관리(34.3%)
X

(주)알티캐스트
SW Quality Insight(59.4%), MW Solution(31.4%), 기타(9.2%)
X

오상자이엘(주)
PLM Solution(50.5%), 시스템 통합 및 용역(42.2%), 과일포장재 등(7.4%)
X

웹케시(주)
B2B 금융 핀테크 플랫폼(87.7%), SI 등(12.3%)
X

(주)시큐브
보안솔루션(65.8%), 유지보수(34.2%)
X

(주)수산아이앤티
보안솔루션(63.1%), 공유단말접속관리서비스(33.9%), 기타(3.0%)
X

(주)엠로
기업용 공급망관리 소프트웨어 및 AI 소프트웨어(100.0%)
O

(주)한싹
망간자료전송솔루션 등(65.0%), 상품(20%), 용역(15%)
X

(주)엔텔스
운영지원시스템(38.6%), 서비스 제공플랫폼(27.0%), 비즈니스 지원시스템(15.9%), 기타(18.5%)
X

엑스큐어(주)
스마트카드 사업(38.3%), IT 서비스(61.7%)
X

(주)파수
데이터보안 솔루션(46.2%), 애플리케이션보안 솔루션(18.9%), 컨설팅(3.3%), 유지보수(31.6%)
X

브레인즈컴퍼니(주)
IT 인프라 모니터링 솔루션(50.5%), 유지보수(26.5%), 상품(23.0%)
X

(주)토마토시스템
대학 정보시스템 SI(52.9%), 용역(34.0%), 기업용 s/W(13.0%), 기타(0.1%)
X

(주)바이브컴퍼니
AI Solver(69.2%), 썸트렌드 (24.2%), AI Assistant(5.7%), 기타(0.9%)
O

(주)이루온
통신 솔루션 및 서비스(38.5%), 카드발급/발송 시스템 및 디지털 아카이브 시스템(61.5%)
X

(주)코난테크놀로지
Text AI(63.2%), Video AI(36.8%)
O

(주)핑거
스마트 금융 플랫폼(74.6%), 컨설팅(17.7%), 기타(8.4%)
X

(주)유비온
대학 학습관리시스템(50.4%), 교육서비스(49.6%)
X

(주)인지소프트
본인확인 솔루션 및 RPA솔루션(100.0%)
X

(주)케이쓰리아이
AR/VR구축 17.33%, 실감형콘텐츠 구축 및 판매 53.28%, 디지털트윈 4.14%, 기타 25.25%
X

미디어젠(주)
차량 음성 시스템 개발용역(42.0%), 차량용 음성 솔루션(26.8%), AI 솔루션 판매 및 개발(8.1%), 기타(23.1%)
O

(주)비트컴퓨터
의료정보시스템(73.9%), 디지털헬스케어(7.1%), IT 교육(12.7%), 임대사업 등(6.4%)
X

이지케어텍(주)
의료정보시스템 개발 및 판매(39.5%), 의료정보시스템 운영 및 유지보수(49.1%), 클라우드 서비스(11.4%)
X

(주)솔트룩스
빅데이터 분석 플랫폼(52.1%), AIaaS 인공지능 플랫폼(26.3%), 그래프데이터 생성 솔루션(5.4%), 기타(16.2%)
O

키네마스터(주)
동영상 편집앱(100.0%)
X

(주)인스웨이브시스템즈
UI/UX 개발 플랫폼(56.0%), 금융 단말 솔루션(35.4%), 서버 개발 플랫폼(6.9%), 기타(1.7%)
X

(주)네이블
유무선 융합 통신 및 IoT(58.1%), All-IP 통신 보안(15.2%), 기타(26.7%)
X

슈어소프트테크(주)
SW시험검증(80.5%), 빅데이터/AI(19.5%)
X

한솔인티큐브(주)
디지털 컨택센터(100%)
O

(주)현대이지웰
복지사업(95.9%), 기타(4.1%)
X

오브젠(주)
CRM 솔루션(100%)
O

(주)위세아이텍
빅데이터 분석 및 품질 솔루션(85.5%), AI 개발 플랫폼(14.5%)
O

(주)엔에이치엔벅스
디지털 음원서비스/SNS 운영(48.5%), 음원유통 등(51.5%)
X

모바일어플라이언스(주)
블랙박스 등(99.1%), 기타(0.9%)
X

(주)링크제니시스
시스템 검증 자동화 테스트(51.6%), 생산정보자동화(30.0%), 계측기 렌탈 및 상품(9.9%), 기타(8.5%)
X

(주)플래티어
D2C 이커머스 솔루션 및 구축 용역(72.8%), 디지털 전환 솔루션 등(20.7%), 기타(6.5%)
X

(주)이노룰스
디지털 전환 자동화 SW솔루션(99.3%), 기타(0.7%)
X

지니언스(주)
네트워크 보안솔루션(81.2%), 유지보수(1.8%)
X

(주)폴라리스오피스
자동차 공조부품(40.7%), 합성사 및 화학사업(36.4%), 소프트웨어 플랫폼 사업(22.9%)
X

팅크웨어(주)
차량용 블랙박스(44.9%), 환경생활가전(49.9%), 지도 플랫폼(3.8%), 기타(1.4%)
X

(주)네오위즈홀딩스
브랜드 로열티(90.2%), 용역(9.3%), 상품(0.5%)
X

(주)쿠콘
데이터 서비스(53.4%), 페이먼트 서비스(46.6%)
X

(주)토탈소프트뱅크
컨테이너 터미널 자동화 솔루션(77.1%), 기타(22.9%)
X

(주)케이지이니시스
전자지불결제대행서비스 및 유통(73.4%), 체인화음식점업(23.1%), 기타(3.5%)
X

(주)아이퀘스트
ERP 솔루션(39.0%), IT 컨설팅(61.0%)
X

(주)비아이매트릭스
BI 솔루션(72%), SCM 솔루션(28%)
O

엠아이큐브솔루션(주)
스마트 팩토리 솔루션(96.4%), 컨설팅(2.7%), 기타(0.9%)
X

(주)딥노이드
의료먀(17.8%), 산업먀(55.8%), AI플랫폼(26.4%)
X

(주)티라유텍
MES 및 자동화 솔루션(46.5%), SCM 솔루션(14.3%), CAD SW총판(25.6%), 기타(13.6%)
X

(주)포시에스
전자문서 생성 솔루션(57.6%), 리포팅 솔루션(35.3%), 기타(7.1%)
X

(주)에프에스엔
D2C 커머스(36.0%), 광고 플랫폼 운영 등(29.5%), 종합광고대행(25.8%), 기타(8.7%)
X

(주)라이프시맨틱스
디지털헬스케어 기술플랫폼(45.8%), 뉴트리션 제품 및 원료(48.9%), 기타(5.3%)
X

(주)코어라인소프트
AI 기반 의료영상 분석(99.0%), 기타(1.0%)
X

(주)핸디소프트
HANDY Groupware 개발용역 및 유지보수(84.7%), Cloud 개발 및 운영관리(15.0%), 기타(0.3%)
X

알서포트(주)
원격지원솔루션(54.3%), 원격제어솔루션(38.0%), 기타(7.7%)
X

(주)트윔
공정자동화 솔루션(73%), 에너지 사업(27%)
X

라온피플(주)
AI스마트비전 솔루션(47.0%), AI스마트비전 솔루션(36.5%), 카메라모듈 검사 솔루션(16.5%)
O

(주)원티드랩
채용 매칭 플랫폼(80.0%), 프리랜서 매칭 플랫폼(12.7%), 기타(7.3%)
X

(주)맥스트
산업용 AR 솔루션(80.8%), AR 플랫폼(10.1%), 도서콘텐츠 플랫폼(8.8%), 메타버스 플랫폼(0.3%)
X

뱅크웨어글로벌(주)
소프트웨어 11.9%, 프로페셔널 서비스 (88.1%)
X

이노뎁(주)
CCTV통합관제솔루션(81.7%), 데이타플랫폼(11.9%), 기타(6.4%)
X

(주)씨유박스
AI 얼굴인식 시스템(64%), AI 객체인식 솔루션(16%), AI 데이터 플랫폼(8%), AI 얼굴인증 솔루션(5%), 기타(7%)
O

(주)씨이랩
GPU 어플라이언스(64.3%), AI영상분석(27.4%), 기타(8.3%)
O

(주)신테카바이오
유효물질 스크리닝 서비스(91.0%), 유전체 정밀의료 서비스(9.0%)
X

(주)핀텔
교통 솔루션(56%), 보안 솔루션(43%), 기타(1%)
X

나무기술(주)
서버, 스토리지 장비류(47.5%), 솔루션용역(24.9%), 클라우드 솔루션(14.0%), 기타(13.6%)
X

(주)알체라
데이터 취득/labeling/정제(72.5%), 안면인식(16.9%), 이상상황 감지(1.5%), 기타(9.1%)
O

(주)버넥트
산업용 XR 솔루션(81.9%), 상품(18.1%)
X

(주)오픈놀
채용 매칭 플랫폼(53.1%), 교육컨설팅(27.8%), 기타(19.0%)
X

이에이트(주)
플랫폼개발/구축용역(91.4%), 시뮬레이션/해석용역(4.3%), 기타(4.3%)
X

SBI핀테크솔루션즈(주)
결제대행 서비스 등(70.3%), 백오피스 지원 서비스(22.2%), 기타(7.5%)
X

(주)크라우드웍스
Crowdworks Data Engine(64.3%), Crowd Academy(28.2%), 기타(7.5%)
O

(주)클로봇
로봇 서비스 93.3%, 상품 4.78%, 솔루션 2.9%,
X

(주)디어유
팬 커뮤니케이션 플랫폼(98.6%), 기타(1.4%)
X

오픈엣지테크놀로지(주)
시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 솔루션(87.9%), 기타(12.1%)
X

(주)루닛
Cancer Screening(73.0%), Oncology(26.7%), 기타(0.3%)
X

(주)비투엔
데이터 컨설팅 등 용역(73.0%), 빅데이터 및 AI 솔루션(12.4%), 상품(13.8%), 기타(0.8%)
O

(주)모코엠시스
연계솔루션(77.4%), 보안솔루션(12.0%), 클라우드솔루션(10.6%)
X

(주)웨이버스
공간정보 SI(35.3%), 공간정보 SM(33.4%), 공간정보 플랫폼(19.9%), 기타(11.4%)
X

(주)비트나인
그래프 데이터베이(12.6%), 시스템통합구축 서비스(87.4%)
X

(주)마음에이아이
AI SYSTEM 구축(62.1%), AI 컨설팅(21.1%), 기타(16.8%)
O

(주)제이엘케이
인공지능 의료 분석 솔루션(80%), 인공지능 산업분석 솔루션/임대매출(20%)
X

(주)모아데이타
인공지능 이상탐지 SW(91.9%), 건강데이터 분석 서비스(8.1%)
O

(주)지란지교시큐리티
이메일 통합보안(40.7%), 문서보안(25.3%), 모바일 보안(23.0%), 기타(11.0%)
X

(주)뷰노
진단/예측/예후 솔루션(86.7%), 기타(13.3%)
X

(주)엔지스테크널러지
Automotive Solution(58.1%), IOT 사업(41.9%)
X

(주)비즈니스온커뮤니케이션
재무솔루션(36.4%), 통합인력관리솔루션(16.9%), 실시간 빅데이터 분석 정보 서비스(41.1%)
X

(주)비유테크놀러지
밀리터리(국방) 솔루션 가상 Simulator(100%)
X

3) 3차 - 재무 유사성

2차 유사회사로 선정된 21개 기업 중 아래의 재무적 유의성 기준에 따라
5
개 기업을 3차 유사회사로 선정하였습니다.
2차 유사회사로 선정된 21개 기업의 재무비교가능성에 대한 기준은 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month) 기준 순이익 흑자를 시현한 기업으로 선정하였습니다. 그 이유는 2차 유사회사로 선정된 21개 기업이 모두 코스닥 시장에 상장되어 있으면서 동사와 유사한 소프트웨어 사업을 영위하는 회사로서 매출액과 시가총액 측면에서 과도하게 비경상적인 수치를 보이지 않았으며, 적자 기업이 대다수인 인공지능 소프트웨어 산업에서 동사와 동일하게 당기순이익을 실현하여 PER 값이 산출 가능한 회사들이 재무 비교가능성이 높다고 판단하였기 때문입니다.

구분
기준

재무 비교가능성
① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

[3차 유사회사 선정 기준 검토표]

(단위 : 백만원)

회사명

2024년 3분기 LTM
당기순이익(지배)

선정여부

(주)엠디에스테크
580
O

(주)브리지텍
-376
X

(주)한글과컴퓨터
19,371
O

(주)비큐에이아이
161
O

(주)엠로
10,490
O

(주)바이브컴퍼니
-10,800
X

(주)코난테크놀로지
-12,803
X

미디어젠(주)
-3,641
X

(주)솔트룩스
-3,297
X

한솔인티큐브(주)
-3,902
X

오브젠(주)
-4,049
X

(주)위세아이텍
N/A
X

(주)비아이매트릭스
2,442
O

라온피플(주)
-10,907
X

(주)씨유박스
-9,982
X

(주)씨이랩
-6,752
X

(주)알체라
-15,842
X

(주)크라우드웍스
-9,180
X

(주)비투엔
N/A
X

(주)마음에이아이
-5,216
X

(주)모아데이타
-223
X

주1) 연결재무제표 작성법인의 경우, 지배주주순이익을 기준으로 산출

주2) 분석기준일 현재 3분기보고서가 공시되어 있지 않아 재무실적을 확인할 수 없는 건은 "N/A"로 기재 및 선정 대상에서 제외

4) 4차 - 일반 요건
상기의 재무유사성을 기준으로 선정된
5
개의 3차 비교기업 중 아래의 일반 요건 기준에 따라 3개 기업을 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

선정기준
세부 검토기준

일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내
합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④ 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

주1) 사업 유사성을 기준으로 2차 비교기업으로 선정된 21개 유사회사 중 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익을 시현한 엠디에스테크, 한글과컴퓨터, 비큐에이아이, 엠로, 비아이매트릭스 5개사의 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익 기준 주가수익비율 (PER배수)를 고려하였을 때, 주가수익비율 (PER배수)이 최대 194.34x배, 평균 90.11배임을 고려할 때 비경상적 PER 값을 제외하는 기준을 100배 이상으로 설정하는 것이 성장성이 높으나 아직 수익 모델이 안정화되지 못한 인공지능 산업 특성 상 (2차 비교기업으로 선정된 21개 유사회사 중 5개 기업만이 흑자 시현) 적정한 것으로 판단하였습니다. 한편, 최근 6개월 동안 코스닥 기술평가기업의 비경상적인 PER 제외에 대한 기준은 아래와 같습니다. PER의 비경상적인 멀티플 제외 기준은 평균적으로 8.1배보다 낮으면 제외, 52.0배보다 높으면 제외하였으나, 로봇 사업을 영위하는 씨메스, 클로봇과 같이 성장성이 높고 수익 모델이 안정화되지 않은 사업을 영위하는 회사의 경우 비경상적 멀티플 제외 기준을 100배보다 높을 것으로 설정하였습니다.

[최근 6개월 코스닥 기술평가기업 비경상적 멀티플 제외 판단 기준]

회사명
상장일
적용 멀티플
하단
상단

라메디텍
2024.06.17
PER
-
50

씨어스테크놀로지
2024.06.19
PER
10
50

한중엔시에스
2024.06.24
PER
5
50

에스오에스랩
2924.06.25
PER
10
50

에이치브이엠
2024.06.28
PER
5
50

이노스페이스
2024.07.02
PER
주1)
주1)

하스
2024.07.03
PER
5
50

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
PER
5
40

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
PER
5
40

아이빔테크놀로지
2024.08.06
PER
10
50

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
PER
주1)
주1)

케이쓰리아이
2024.08.20
PER
10
40

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
PER
10
30

이엔셀
2024.08.23
PER
-
50

아이언디바이스
2024.09.23
PER
5
40

셀비온
2024.10.16
PER
10
50

루미르
2024.10.21
PER
주1)
주1)

씨메스
2024.10.24
PER
-
100

웨이비스
2024.10.25
PER
10
50

클로봇
2024.10.28
PER
-
100

토모큐브
2024.11.07
PER
10
50

에어레인
2024.11.08
PER
10
50

쓰리빌리언
2024.11.14
PER
10
50

평균
-
-
8.1
52.0

주1) 이노스페이스와 루미르는 비경상적 PER에 대한 제외 기준이 없었으며, 뱅크웨어글로벌은 PER 평균에서 1표준편차 범위 외의 비경상적인 멀티플을 제외하였습니다.

[일반유사성 비교기업]

회사명
상장 후 12개월 경과
6개월 내주요 경영 변동사항
관리종목 등지정사유
비경상적 PER
선정여부

(주)엠디에스테크
O
-
-
149.39x
X

(주)한글과컴퓨터
O
-
-
23.42x
O

(주)비큐에이아이
O
-
-
194.34x
X

(주)엠로
O
-
-
60.43x
O

(주)비아이매트릭스
O
-
-
22.97x
O

(다) 비교기업 선정 결과

[최종 비교기업 선정결과 요약]

최종 비교기업

(주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 [총 3개사]

대표주관회사인 삼성증권㈜는 발행회사인 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등의 선정 기준에서 일정수준 이상을 충족하는 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 상기와 같은 비교기업의 선정은 비교기업의 사업 내용이 일정부문 동사의 사업과 유사성을 가지고 있어 기업가치 평가요소의 공통점이 있고, 일정수준의 질적요건을 충족하는 비교기업을 선정함으로써 본 지분증권 평가의 신뢰성을 높이기 위한 것입니다.그러나 기업 규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 비교기업 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없습니 다. 또한 비교기업 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 주 매출처의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 비교기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있음을 유의하시기 바랍니다.
(라) 비교대상회사 사업 및 재무 현황

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업 유사성, 재무 유사성, 기타 요건 등을 통해 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스의 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다.
다만, 상기의 비교기업들은 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영전략 등에서 ㈜와이즈넛과 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고정보를 토대로 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.
최종 비교기업 3개사의 사업 및 재무 현황은 다음과 같습니다.
1) (주)한글과컴퓨터

㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년에 설립되어 오피스SW 및 솔루션 개발 및 판매를 영위하고 있으며, 주요 제품은 한글과 컴퓨터 워드 프로세서인 '한글'입니다. 한글은 한국어를 사용할 수 있는 최적화된 문서 작성 프로그램으로, 출시 이후 한국 시장에서 큰 인기를 끌며 표준 워드 프로세서로 자리 잡았습니다. 한글과컴퓨터는 이후에도 다양한 오피스 소프트웨어 솔루션, 클라우드 서비스, 전자문서 관리 시스템 등을 개발하여, 개인 및 기업 고객들에게 포괄적인 IT 해결책을 제공하고 있습니다.

실시간 동시 협업 및 클라우드 스토리지 적용을 통한 문서 공유가 가능한 '한컴오피스 2014', 한컴오피스 하나만으로 다른 오피스SW에서 작성된 문서까지 편집하고, 원하는 장소에서 자유롭게 업무를 보고, 작성된 문서를 세계 각국의 언어로 번역할 수 있는 기능이 탑재된 '한컴오피스 네오', 그리고 인공지능 기능이 대거 적용되며 대화형 지식검색, 챗봇을 이용한 기능 호출, 음성인식을 통한 글자 입력이 가능하게 된 '한컴오피스 2018'의 출시를 비롯하여, 2019년 10월 인공지능, 클라우드, 블록체인 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 문서 생산성과 편의성을 향상한 '한컴오피스 2020'을 출시, 2021년10월, 개방형 문서표준이자 머신리더블한 문서형식인 HWPX의 이점을 활용한 기능이 추가된 한컴오피스 2022버전을 선보이고 2023년 사용자의 손쉬운 문서 검색과 관리를 위한 메타 태그(Meta Tag)삽입 기능을 확대한 '한컴오피스 2024' 버전을 출시하였습니다. 또한 한글과컴퓨터는 2022년 9월, 클라우드 환경의 확산과 SaaS 수요증가에 발맞춰 구독형 확장서비스인 "한컴독스"를 출시하였습니다. "한컴독스"는 PC버전(온프레미스, On-premise)뿐 아니라 언제 어디서나 사용 가능한 클라우드SaaS형 구독서비스로서 온라인-오프라인-모바일 기기의 경계를 넘는 업무환경을 제공하고 있습니다. 동시에 한글과컴퓨터는 SW외에도 제조, 기타, 금융 사업부문을 운영하고 있습니다. 제조 사업부문의 경우 '한컴라이프케어'를 통해 보호복, 호흡기, 마스크 등 개인보호장비(PPE) 분야를 주요사업군으로 집중하며, 공기호흡기 등 안전장비 분야에서 공고한 입지를 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 한컴라이프케어의 지분 36.13%를 보유한 최대주주입니다. 기타 분야의 경우 '유디엠'을 통해 마케팅 및 브랜드 육성 사업을 진행하고 있습니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 맞춤형 마케팅 대행 서비스를 제공하고, 성장 잠재력이 높은 브랜드사에 투자하고 있습니다. 유디엠은 테르스(체모 케어 종합 브랜드), 탈로(화장품, 뷰티 브랜드)에 투자하였습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 유디엠을 지배하고 있는 유디엠홀딩스 유한회사의 지분 48.26%를 보유하고, 동사에 대한 지배력을 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터의 주요 제품 및 서비스 현황은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
주요 제품

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

SW
120,920
56.1%
126,508
46.7%
127,907
52.9%
115,302
47.7%

문서기반 서비스 및 SW

(설치형, 클라우드 SaaS, SDK, 서비스),

제조
73,472
34.4%
112,780
41.6%
98,916
40.9%
121,140
50.1%
소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품

기타
19,509
8.9%
31,812
11.7%
15,185
6.3%
5,287
2.2%
마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스

금융
2,394
0.6%
-
-
-
-
-
-
자금대출, 신기술사업자에 대한 투자 등

합 계
216,295
100.0%
271,100
100.0%
242,009
100.0%
241,729
100.0%
-

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

한글과컴퓨터는 신사업으로 클라우드 기반 서비스와 AI도입을 진행하고 있습니다. 원격, 비대면 업무 및 학업을 위한 오피스 소프트웨어 수요의 급증을 바탕으로 클라우드 시장으로 사업 영역을 확장하고자 웹오피스를 넘어 메일, 드라이브, 메신저, 캘린더 등을 접목한 업무협업플랫폼 사업 분야에 진출하였습니다. 또한, 한글과컴퓨터의 웹오피스 서비스인 한컴독스에 생성형 AI를 결한한 '한컴독스 AI'의 비공개 베타 테스트를 진행하여, 사용자가 요청하는 AI 템플릿을 제공하거나, 자동으로 문서를 생성하는 기능이 추가되었습니다. 향후 문서기반의 질의응답 시스템인 '도큐먼트QA', AI를 활용한 지능형 문서작성 도구 '한컴 어시스턴트'를 출시할 계획을 밝혔습니다.

AI 기반의 인공지능 사업 및 검색 사업의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 디지털 문서 생성 소프트웨어에서 특히 강점을 드러내고 있습니다. 그러나, 동사가 생성형AI를 결한 챗봇인 WISE iChat을 출시한 점과 한글과컴퓨터가 생성형 AI를 결합한 ‘한컴독스 AI’를 출시한바 동사의 직접 경쟁회사로 간주되어, 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 동사가 AI 기술 및 SaaS/클라우드 기반으로 사업을 지속 확장하는 방향은 한글과컴퓨터에서 밝힌 디지털 문서에 대한 AI기술 및 SaaS/클라우드 서비스 도입의 방향은 동사가 진행하는 것과 유사한 방향으로 전개되고 있습니다.

그러나 문서 뷰어, 문서 필터 등 문서 활용 소프트웨어의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 대표 제품은 '한컴오피스' 제품으로서 문서 생성 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 또한 문서기반 서비스 및 소프트웨어 외에도 자회사들을 통해 제조업(소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품)과 기타(마케팅 및 브랜드 관리 등)사업을 영위하고 있으므로 와이즈넛과 완전히 동일한 사업 영역을 영위한다고는 볼 수 없으며 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

한글과컴퓨터의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[한글과컴퓨터 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
694,163
631,779
694,887
846,664

부채총계
188,533
161,199
213,922
296,947

자기자본
505,629
470,580
480,965
549,717

매출액
71,160
271,100
242,008
241,730

영업이익
8,480
34,150
25,023
39,593

당기순이익
5,569
(27,497)
16,709
4,371

FY2023년말매출구성
문서기반 서비스 및 SW (46.66%); 소방용호흡기, 보호의, 방산관련제품 (41.60%); 마케팅 대행, 브랜드 관리 (11.73%)

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

2) ㈜엠로

엠로('EMRO., Incorporated)는 2000년에 설립되어 AI 기반 공급망관리 소프트웨어 개발 및 판매를 영위하고 있습니다. 약 20여 년 동안 540개 이상의 고객사와 1,600건 이상의 다양한 프로젝트를 진행하여 공급망관리 소프트웨어 시장에서 탄탄한 고객을 보유 중입니다. 주요 사업영역은 기업용 공급망관리 소프트웨어, AI 소프트웨어, 공급망관리 클라우드 서비스로 분류되며, 상세 내용은 아래와 같습니다.

기업용 공급망 관리 소프트웨어는 원가 관리부터 조달 구매, 전자계약, 협력사 관리 등 구매 업무와 관련된 모든 영역을 커버하는 기업용 소프트웨어 패키지입니다.

SMARTsuite기반의 구매시스템을 통해 기업들은 기존에 수작업으로 진행되던 구매업무 과정에서 발생하는 다양한 오류와 한계를 저감하는데 기여함으로써 구매업무 전반의 효율성과 정확도를 높입니다. 주로 각 산업별 국내 대표 대기업 고객사와의 다양한 프로젝트를 수행하며 얻은 방대한 산업 관련 데이터와 높은 이해도를 기반으로 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업별 특성에 부합하는 공급망관리 소프트웨어를 제공 중입니다.

동사는 대부분 공급망관리 소프트웨어 및 클라우드 서비스에 대한 B2B 영업을 주로 수행하여, 주로 대기업 계열SI를 경유하여 매출 계약을 하는 경우와 고객사와 직접 매출 계약을 하는 두가지 판매 경로를 보유 중입니다.

AI 소프트웨어는 다양한 AI 기술과 방법론을 기반으로 기업 고객의 구매 업무에 도움을 주고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계를 뜻하는 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 동사의 AI 소프트웨어는 미래의 제품 수요 및 최적 판매 가격, 자재 가격 변동 추이 등을 예측하는 기능, AI 유사도 분석을 통한 데이터 자동 정비 및 내/외부 데이터 자동 수집 기반 최적의 원가/견적가를 추천하는 기능, AI를 활용한 데이터 자동 분류 및 맞춤형 데이터 분석을 통해 기업 경쟁력 강화를 위한 인사이트 제공(Analysis)하는 기능이 포함되어 있습니다. 특히, SMART item doctor는 AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용해 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 솔루션으로, 신규 품목등록부터 주기적인 데이터 정비까지 AI 기술로 자동화해 기업 내 구매 관련 데이터의 품질을 높은 수준으로 관리 가능합니다.

공급망관리 클라우드 서비스는 주요 솔루션인 클라우드 기반 구매시스템 emroCloud와 전자서명·계약 통합관리 플랫폼 anySign으로 구성되어 있습니다. 동 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 경제성과 신속성을 기반으로 기존 On-premise 솔루션에 비해 보다 빠른 시간에 적은 비용으로 서비스를 이용할 수 있는 특징이 있습니다.

엠로가 제공하고 있는 서비스 유형별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

시스템구축 및 전문용역
37,929
67%
40,919
72%
36,275
64%
27,998
49%

라이선스
5,745
10%
7,813
14%
7,909
14%
7,057
12%

기술지원
9,336
16%
9,885
17%
9,901
17%
8,135
14%

클라우드 사용료
4,014
7%
4,557
8%
4,538
8%
3,825
7%

합계
57,024
100%
63,174
111%
58,623
103%
47,015
82%

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

엠로는 AI 소프트웨어 등의 솔루션 개발 및 운영 용역을 On-premise 구축용으로 제공 매출을 ‘시스템구축 및 전문용역’ 매출, AI 소프트웨어 등의 솔루션으로 공급한 라이선스 매출을 ‘라이선스’, AI 소프트웨어 등의 기 구축한 솔루션에 대한 유지보수 매출을 ‘기술지원’, 솔루션을 고객사에 AI 소프트웨어 등의 솔루션을 클라우드 기반의 SaaS 형태로 서비스하는 매출을 의미합니다.

동사와 유사하게 엠로의 AI 소프트웨어 중 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 기능을 보유 중인 SMART item doctor에 인공지능 요소기술 중 하나인 자연어 처리 기술이 적용되는 점과 이는 와이즈넛 솔루션 중 Wise iChat, Search Formula-1이 질의 의도를 효율적으로 파악하여 기능을 개선하고자 자연어 처리 기술을 적용하는 점이 유사성이 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 동사와 엠로의 주요 매출경로는 고객사 별 SI 성격의 사업을 통한 매출 발생, 라이선스 사업을 통한 매출 발생, 유지보수로 인한 매출 발생 등 B2B의 성격으로 양사의 유사성이 높다고 볼 수 있습니다.

다만, 엠로의 주요 솔루션은 기업용 공급망관리 소프트웨어인 SMARTsuite이며, 대부분의 솔루션들이 구매 업무와 관련되어 있는 반편, 동사의 주요 제품인 Wise iChat과 Search Formula-1은 챗봇과 검색 솔루션으로 기업 내부의 검색에 치중되어 있는 점을 전반적으로 고려할 때, 양사가 지향하는 세부 사업은 다소 상이하며, 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

엠로의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[엠로 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
102,897
91,605
73,671
55,760

부채총계
23,143
62,748
22,707
14,032

자기자본
79,754
28,856
73,671
55,760

매출액
57,024
63,173
58,623
47,015

영업이익
6,174
4,663
6,485
6,732

당기순이익
15,489
-26,454
6,584
5,365

FY2023년말 매출구성
시스템구축 및 전문용역 (65%), 소프트웨어 라이선스(12%), 기술지원(16%), 클라우드 사용료(7%)

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

3)
㈜비아이매트릭스

비아이매트릭스(BI MATRIX Co.,Ltd.)는 2005년에 설립되어 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI(Business Intelligence) 및CI(Collaboration Intelligence )분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다. 2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 처리 및 고급 인공지능 모델링을 통한 첨단 분석 예측 분야로 사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 빅데이터 엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다. 주요 제품으로는 G-MATRIX, AUD플랫폼, M4PLAN이 있으며, 자세한 내용은 아래와 같습니다.

품목
주요 제품
제품 설명

AI솔루션
G-MATRIX
생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석가능

BI솔루션
AUD플랫폼
업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼

SCM솔루션
M4Plan
BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 주요 제품인 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다.

특히, G-MATRIX에 적용된 주요 기술은 아래와 같습니다.

[G-MATRIX 적용 기술]

구분
내용

자연어 처리 기술
자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 처리

대화형AI 기술
사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목을 구분

SQL 자동생성 기술
데이터 항목, 조건 필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META를 사용하여 SQL 을 자동 생성

데이터 분석화면생성기술
생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공

기타
보안 및 권한 관리 등

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 판매경로는 직접 판매, 간접 판매, 해외 판매로 구분할 수 있으며, 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 간접판매는 대형 프로젝트 내 주사업사를 통한 계약, 대기업 계열 SI를 통한 계열사 계약, 파트너사를 통한 계약이 있습니다. 해외 판매는 해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약으로 분류됩니다.

비아이매트릭스가 판매하고 있는 제품별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

제품
AI 솔루션
1,491
7%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
6,355
29%
6,144
24%
8,033
29%
4587
22%

SCM 솔루션
1,441
7%
1,293
5%
1,111
4%
506
2%

소계
9,287
43%
7,437
29%
9,144
33%
5,093
24%

서비스매출
AI 솔루션
441
2%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
4,271
20%
9,442
37%
9,505
34%
7938
38%

SCM 솔루션
4,675
22%
5,662
22%
6,129
22%
5302
25%

소계
9,387
43%
15,104
58%
15,634
57%
13,240
63%

유지보수
AI 솔루션
-
0%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
2,558
12%
2,987
12%
2,730
10%
2448
12%

SCM 솔루션
372
2%
325
1%
151
1%
142
1%

소계
2,930
14%
3,312
13%
2,881
10%
2,590
12%

기타매출
-
0%
3
0%
-
0%
2
0%

매출총계
21,604
100%
25,856
100%
27,659
100%
20,925
100%

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

비아이매트릭스의 매출은 AI 솔루션, BI솔루션 및 SCM패키지 등의 소프트웨어를 판매하는 제품매출과 제품매출 시 고객의 요청에 따라 기초 시스템을 개발하는데 발생하는 서비스 매출, 그리고 이후 계약에 따라 시스템의 유지보수를 제공하는데 발생하는 유지보수 매출로 구분할 수 있습니다. 기타매출은 임대료, 세미나 세션발표 및 전시대금 등입니다.

비아이매트릭스의 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로, 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에서 더 나아가, 정보의 최신성 및 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주기 위한 Wise iRAG를 접목시키는 것과 유사성이 높습니다. 또한, G-MATRIX에 적용된 자연어 처리 기술, 대화형 AI 기술, SQL 자동생성 기술 역시 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에 모두 적용된 기술입니다. 비아이매트릭스도 와이즈넛와 유사하게 B2B 사업의 성격을 나타내고 있으며, 직접판매, 간접판매, 유지보수에 의한 매출을 발생 중입니다.

한편, 비아이매트릭스의 주요 매출은 AUD플랫폼이 포함된 BI솔루션이며, AUD 플랫폼은 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼의 성격을 띄고 있고, 또 다른 솔루션인 i-STREAM은 BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션으로 와이즈넛의 매출 비중이 높은 주요 제품이자 비즈니스 의사결정에 도움을 주기 위한 검색엔진, 챗봇의 성격과는 상이합니다. 기업의 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

비아이매트릭스의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[비아이매트릭스 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
43,431
41,523
25,528
19,394

부채총계
14,366
14,106
12,086
14,500

자기자본
29,065
27,417
13,441
4,895

매출액
21,603
25,856
27,659
20,924

영업이익
1,296
-2,701
4,563
2,838

당기순이익
1,522
-1,796
3,190
2,413

FY2023년말 매출구성
제품 매출(29%), 용역 매출(58%), 유지보수 매출(13%)

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

(마) 비교대상회사 기준 주가
기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2024년 11월 15일(증권신고서 제출일로부터

3영업일
전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2024년 10월 16일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균, 1주일(2024년 11월 11일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 가장 낮은 가액을 기준주가로 적용하였습니다.

[
비교대상회사의 기준주가 산출]

(단위 : 원)

구분
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

2024-11-15
23,250
68,600
8,230

2024-11-14
23,100
67,500
8,000

2024-11-13
19,520
60,800
7,830

2024-11-12
19,290
61,100
8,000

2024-11-11
19,110
61,500
8,150

2024-11-08
19,500
60,800
8,400

2024-11-07
18,320
57,300
8,130

2024-11-06
19,310
58,200
8,020

2024-11-05
19,140
54,900
8,020

2024-11-04
19,340
52,600
7,730

2024-11-01
18,630
51,900
7,490

2024-10-31
19,070
52,300
7,570

2024-10-30
18,710
52,800
7,560

2024-10-29
17,640
46,750
7,450

2024-10-28
17,480
47,650
7,460

2024-10-25
17,150
46,600
7,450

2024-10-24
17,280
46,700
7,510

2024-10-23
17,700
46,100
7,770

2024-10-22
17,220
45,850
7,590

2024-10-21
17,710
47,000
7,520

2024-10-18
17,230
46,250
7,580

2024-10-17
17,800
48,150
7,590

2024-10-16
18,100
48,750
7,940

1개월 평균 종가 (A)
18,765
53,483
7,782

1주일 평균 종가 (B)
20,854
63,900
8,042

분석기준일 종가 (C)
23,250
68,600
8,230

유사회사의 주가Min(A,B,C)
18,765
53,483
7,782

(4) 희망 공모가액의 산출
(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

[미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계]

① 의의PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2024년 3분기 기준 직전 12개월 실적을 기준으로 산출한 비교대상회사들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2026년 추정 순이익을 현가화 및 가중평균하여 계산된 주당 순이익에 적용하여 산출하였습니다.※ 비교회사 PER = 비교회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 (지배주주)당기순이익 기준 PER※ 동사의 2026년 추정 순이익의 2024년 3분기말 현가 = {2026년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율 15%)^2.25}※ PER를 이용한 비교가치 = 비교대상회사 PER 배수 X 추정 주당순이익의 현가
- 대표주관회사인 삼성증권㈜는 비교가치 산정시 비교대상회사들의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 증권신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 상장주선인의 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권을 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:비교대상회사 : 분석기준일 현재 상장주식수발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 +
상장주선인 의무인수 주식수 + 행사 가능한 주식매수선택권 주식수※ 비교대상회사의 재무자료는 Bloomberg, Factset, 각 사의 공개자료 등을 참조하였습니다.③ 한계점- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사의 2026년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정, 현재가치 할인을 위한 할인율 및 가중평균 비율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만, 연구개발인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 잠재적 특허소송, 경쟁 제품의 출현 등 실적 외의 요소들이 미래 실적 및 주가에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사 간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교대상회사 간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다.

- 비교대상회사를 다수 설정할 경우, 특정 비교대상회사의 기업가치 저평가 혹은 고평가로 인해 적용 PER 산출에 왜곡이 생길 수 있는 등 한계점이 존재합니다.- 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER을 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없습니다.

(나) 비교대상회사 PER 산출

상기에서 산출한 기준주가 및 비교대상회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 당기순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다.

[2024년 3분기 (지배주주)당기기순이익 기준 비교회사 PER 산정]

구분
(주)한글과컴퓨터
(주)엠로
(주)비아이매트릭스

2024년 3분기 직전 12개월(지배주주)순이익 (A)
19,371백만원
10,490백만원
2,442백만원

적용 주식수 (B)
24,179,744주
11,853,718주
7,206,940주

EPS (C=A/B)
801원
885원
339원

기준주가 (D)
18,765원
53,483원
7,782원

PER(배) (E=D/C)
23.42배
60.43배
22.97배

3개사 평균 PER(배)
35.61배

자료)
Dart, Factset, 각 사 IR자료

주1)
적용 주식수는 평가 기준일 현재 상장주식총수 적용

(주13) 정정 전

다. 주당 평가가액 산출

[PER에 의한 주식회사 와이즈넛의 평가가치]

구 분
산출 내역
비 고

2026년 추정 순이익
18,569 백만원
A (주1) , (주2)

연할인율
15.00%
C (주2), (주3)

2026년 추정 순이익의 현재가치
13,559 백만원
C=A/[(1+B)^2.25]

적용 당기 순이익

13,559 백만원

C

적용 PER
35.61 배
D

기업가치 평가액
482,813 백만원
E=C*D

적용주식수

13,985,118
주

F (주4)

주당 평가가액
34,523 원
G = E / F

주1)
2026년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『마. 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출에 있어서 동사는 2026년부터 RAG 기술이 접목된 AI Agent 대응 제품의 안정적인 대량 판매가 가능할 것으로 보고 있으며, 이러한 사업 계획 하 동사는 2026년 매출과 이익이 안정화될 것으로 기대됩니다. 따라서 동사의 성장 동력인 신규 사업 모델이 본 궤도에 오르고 올바른 이익 구조를 갖추는 최초 사업연도가 2026년이라고 판단하였으며, 이에 따라 2026년 추정 당기순이익에 기반한 기업 가치 평가가 타당할 것으로 판단하였습니다. 당기순이익의 현재가치를 산정함에 있어 적용한 연할인율은 2022년 이후 코스닥 기술평가기업의 연할인율 평균을 참고하였습니다. 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

[2022년 이후 코스닥 기술평가기업 적용실적, 연할인율 및 할인기간]

회사명
상장일
적용실적
연 할인율(%)
할인기간(년)

애드바이오텍
2022.01.25
2022~2023
30
1~2

이지트로닉스
2022.02.04
2023
20
2

스코넥
2022.02.04
2024
25
3

바이오에프디엔씨
2022.02.21
2023
15
1.15

퓨런티어
2022.02.23
2022~2024
20
1~3

풍원정밀
2022.02.28
2022~2023
30
1~2

노을
2022.03.03
2024~2025
15
3.25~4.25

모아데이타
2022.03.10
2024
15
3

비플라이소프트
2022.06.20
2024
20
3

보로노이
2022.06.24
2024
25
3

레이저쎌
2022.06.24
2022~2024
20
0.5~2.5

넥스트칩
2022.07.01
2024
30
3

코난테크놀로지
2022.07.07
2024
20
2.75

영창케미칼
2022.07.14
2023
20
1.75

루닛
2022.07.21
2025
20
3.75

아이씨에이치
2022.07.29
2022
20
0.5

에이프릴바이오
2022.07.28
2024
30
2.5

에스비비테크
2022.10.17
2024
25
2.5

샤페론
2022.10.19
2025
30
3.5

핀텔
2022.10.20
2024
25
2.5

플라즈맵
2022.10.21
2024~2025
25
2.5~3.5

뉴로메카
2022.11.04
2025
15
3.5

엔젯
2022.11.18
2023~2024
25
1.25~2.25

인벤티지랩
2022.11.22
2025
15
3.5

오브젠
2023.01.30
2024
25
2

샌즈랩
2023.02.15
2025
20
3

제이오
2023.02.16
2024
30
2

자람테크놀로지
2023.03.07
2024
25
2

지아이이노베이션
2023.03.30
2024~2025
30
2~3

마이크로투나노
2023.04.26
2025
20
3

에스바이오메딕스
2023.05.04
2025
20.98
3

모니터랩
2023.05.19
2024~2025
25
1.75~2.75

씨유박스
2023.05.19
2025
20
3

큐라티스
2023.06.15
2025
45
3

프로테옴텍
2023.06.16
2025
20
2.75

오픈놀
2023.06.30
2025
20
3

이노시뮬레이션
2023.07.06
2025
25
2.75

센서뷰
2023.07.19
2025
20
2.75

버넥트
2023.07.26
2025
20
2.5

파로스아이바이오
2023.07.27
2025
25
2.5

시지트로닉스
2023.08.03
2025
20
2.75

큐리옥스바이오시스템즈
2023.08.10
2025
20
2.75

스마트레이더시스템
2023.08.22
2025
25
2.5

시큐레터
2023.08.24
2025
20
2.5

아이엠티
2023.10.10
2025
25
2.5

퀄리타스반도체
2023.10.27
2025
20
2.5

쏘닉스
2023.11.07
2024~2025
20
1.5~2.5

큐로셀
2023.11.09
2026
20
3.5

그린리소스
2023.11.24
2024
20
1.5

에이텀
2023.12.01
2025~2026
20
3

와이바이오로직스
2023.12.05
2024~2025
25
1.5~2.5

케이웨더
2024.02.22
2025
20
2

이에이트
2024.02.23
2025
20
2

코셈
2024.02.23
2025
20
2.25

케이엔알시스템
2024.03.07
2025
20
2

삼현
2024.03.21
2025
15
2

엔젤로보틱스
2024.03.26
2026
15
3

아이엠비디엑스
2024.04.03
2027
25
4

디앤디파마텍
2024.05.02
2026
25
3

민테크
2024.05.03
2025
35
2

아이씨티케이
2024.05.17
2026
19
2.75

라메디텍
2024.06.17
2026
18
2.5

에스오에스랩
2924.06.25
2026~2027
20
2.75~3.75

에이치브이엠
2024.06.28
2026
20
3

이노스페이스
2024.07.02
2026
20
2.75

하스
2024.07.03
2026
20
2.75

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
2028
20
4.5

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
2026
20
2.75

아이빔테크놀로지
2024.08.06
2026~2027
20
2.75~3.75

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
2026
20
2.75

케이쓰리아이
2024.08.20
2025
20
1.5

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
2026
20
2.75

이엔셀
2024.08.23
2027
20
3.5

아이언디바이스
2024.09.23
2026
35
2.5

셀비온
2024.10.16
2026~2027
25
2.5~3.5

루미르
2024.10.21
2026
20
2.25

씨메스
2024.10.24
2026
15
2.5

웨이비스
2024.10.25
2026
17
2.5

클로봇
2024.10.28
2026
15
2.5

토모큐브
2024.11.07
2027
15
3

에어레인
2024.11.08
2027
20
3.5

쓰리빌리언
2024.11.14
2028
20
4.5

평균
-
-
21.9
2.6

주3)

2026년 추정 당기순이익을 2024년 9월말 기준으로 환산하기 위한 연 할인율 15.00%는 비교대상회사 중 2개사((주)한글과컴퓨터, (주)엠로)의 가중평균자본비용(WACC) 평균값인 13.0%와 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성, 시장의 불확실성 등을 종합적으로 감안하여 산정하였습니다. 동사 적용 연 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 추정실적 연 할인율 평균값인 21.9%보다 낮은 수치이며, 최종 선정된 비교대상회사 중 2개사의 평균 가중평균자본비용(WACC) 13.0% 대비 높은 수치입니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 인수인의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로 투자시 유의하시기 바랍니다.

[참고: 비교대상회사의 가중평균자본비용(WACC)]

회사명
가중평균자본비용(WACC)

(주)한글과컴퓨터
8.6%

(주)엠로
17.3%

(주)비아이매트릭스
N/A

평균
13.0%

자료) Bloomberg(2024.11.15)

주4)

적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다.

구분

주식수
(
주
)

비고

기발행보통주식수
12,138,612
보통주식수

공모 신주발행주식수
1,700,000
신주모집 주식수

상장주선인 의무인수분
41,666
MIN (공모물량의 3%, 10억원), 공모가액 하단 기준

주식매수선택권
104,840
행사 가능 주식수

합계
13,985,118
-

㈜와이즈넛의 주당 평가가액을 산출함에 있어, 2026년 추정 당기순이익 (18,569 백만원)에 연 할인율 15%를 적용하여 산출한 2024년 3분기말 현재가치 (13,559 백만원)에 비교회사의 2024년 3분기 직전 12개월 (지배주주)순이익 기준 평균 PER 35.61 배, 적용 주식수

13,985,118주를 적용하여 주당 평가가액을 34,523원으로 산정하였습니다.그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사 선정, 가치평가방법 및 변수의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

(주13) 정정 후

다. 주당 평가가액 산출

[PER에 의한 주식회사 와이즈넛의 평가가치]

구 분
산출 내역
비 고

2026년 추정 순이익
18,569 백만원
A (주1) , (주2)

연할인율
15.00%
C (주2), (주3)

2026년 추정 순이익의 현재가치
13,559 백만원
C=A/[(1+B)^2.25]

적용 당기 순이익

13,559 백만원

C

적용 PER
35.61 배
D

기업가치 평가액
482,813 백만원
E=C*D

적용주식수

13,985,118
주

F (주4)

주당 평가가액
34,523 원
G = E / F

주1)
2026년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『마. 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출에 있어서 동사는 2026년부터 RAG 기술이 접목된 AI Agent 대응 제품의 안정적인 대량 판매가 가능할 것으로 보고 있으며, 이러한 사업 계획 하 동사는 2026년 매출과 이익이 안정화될 것으로 기대됩니다. 따라서 동사의 성장 동력인 신규 사업 모델이 본 궤도에 오르고 올바른 이익 구조를 갖추는 최초 사업연도가 2026년이라고 판단하였으며, 이에 따라 2026년 추정 당기순이익에 기반한 기업 가치 평가가 타당할 것으로 판단하였습니다. 당기순이익의 현재가치를 산정함에 있어 적용한 연할인율은 2022년 이후 코스닥 기술평가기업의 연할인율 평균을 참고하였습니다. 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

[2022년 이후 코스닥 기술평가기업 적용실적, 연할인율 및 할인기간]

회사명
상장일
적용실적
연 할인율(%)
할인기간(년)

애드바이오텍
2022.01.25
2022~2023
30
1~2

이지트로닉스
2022.02.04
2023
20
2

스코넥
2022.02.04
2024
25
3

바이오에프디엔씨
2022.02.21
2023
15
1.15

퓨런티어
2022.02.23
2022~2024
20
1~3

풍원정밀
2022.02.28
2022~2023
30
1~2

노을
2022.03.03
2024~2025
15
3.25~4.25

모아데이타
2022.03.10
2024
15
3

비플라이소프트
2022.06.20
2024
20
3

보로노이
2022.06.24
2024
25
3

레이저쎌
2022.06.24
2022~2024
20
0.5~2.5

넥스트칩
2022.07.01
2024
30
3

코난테크놀로지
2022.07.07
2024
20
2.75

영창케미칼
2022.07.14
2023
20
1.75

루닛
2022.07.21
2025
20
3.75

아이씨에이치
2022.07.29
2022
20
0.5

에이프릴바이오
2022.07.28
2024
30
2.5

에스비비테크
2022.10.17
2024
25
2.5

샤페론
2022.10.19
2025
30
3.5

핀텔
2022.10.20
2024
25
2.5

플라즈맵
2022.10.21
2024~2025
25
2.5~3.5

뉴로메카
2022.11.04
2025
15
3.5

엔젯
2022.11.18
2023~2024
25
1.25~2.25

인벤티지랩
2022.11.22
2025
15
3.5

오브젠
2023.01.30
2024
25
2

샌즈랩
2023.02.15
2025
20
3

제이오
2023.02.16
2024
30
2

자람테크놀로지
2023.03.07
2024
25
2

지아이이노베이션
2023.03.30
2024~2025
30
2~3

마이크로투나노
2023.04.26
2025
20
3

에스바이오메딕스
2023.05.04
2025
20.98
3

모니터랩
2023.05.19
2024~2025
25
1.75~2.75

씨유박스
2023.05.19
2025
20
3

큐라티스
2023.06.15
2025
45
3

프로테옴텍
2023.06.16
2025
20
2.75

오픈놀
2023.06.30
2025
20
3

이노시뮬레이션
2023.07.06
2025
25
2.75

센서뷰
2023.07.19
2025
20
2.75

버넥트
2023.07.26
2025
20
2.5

파로스아이바이오
2023.07.27
2025
25
2.5

시지트로닉스
2023.08.03
2025
20
2.75

큐리옥스바이오시스템즈
2023.08.10
2025
20
2.75

스마트레이더시스템
2023.08.22
2025
25
2.5

시큐레터
2023.08.24
2025
20
2.5

아이엠티
2023.10.10
2025
25
2.5

퀄리타스반도체
2023.10.27
2025
20
2.5

쏘닉스
2023.11.07
2024~2025
20
1.5~2.5

큐로셀
2023.11.09
2026
20
3.5

그린리소스
2023.11.24
2024
20
1.5

에이텀
2023.12.01
2025~2026
20
3

와이바이오로직스
2023.12.05
2024~2025
25
1.5~2.5

케이웨더
2024.02.22
2025
20
2

이에이트
2024.02.23
2025
20
2

코셈
2024.02.23
2025
20
2.25

케이엔알시스템
2024.03.07
2025
20
2

삼현
2024.03.21
2025
15
2

엔젤로보틱스
2024.03.26
2026
15
3

아이엠비디엑스
2024.04.03
2027
25
4

디앤디파마텍
2024.05.02
2026
25
3

민테크
2024.05.03
2025
35
2

아이씨티케이
2024.05.17
2026
19
2.75

라메디텍
2024.06.17
2026
18
2.5

에스오에스랩
2924.06.25
2026~2027
20
2.75~3.75

에이치브이엠
2024.06.28
2026
20
3

이노스페이스
2024.07.02
2026
20
2.75

하스
2024.07.03
2026
20
2.75

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
2028
20
4.5

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
2026
20
2.75

아이빔테크놀로지
2024.08.06
2026~2027
20
2.75~3.75

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
2026
20
2.75

케이쓰리아이
2024.08.20
2025
20
1.5

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
2026
20
2.75

이엔셀
2024.08.23
2027
20
3.5

아이언디바이스
2024.09.23
2026
35
2.5

셀비온
2024.10.16
2026~2027
25
2.5~3.5

루미르
2024.10.21
2026
20
2.25

씨메스
2024.10.24
2026
15
2.5

웨이비스
2024.10.25
2026
17
2.5

클로봇
2024.10.28
2026
15
2.5

토모큐브
2024.11.07
2027
15
3

에어레인
2024.11.08
2027
20
3.5

쓰리빌리언
2024.11.14
2028
20
4.5

평균
-
-
21.9
2.6

주3)

2026년 추정 당기순이익을 2024년 9월말 기준으로 환산하기 위한 연 할인율 15.00%는 비교대상회사 중 2개사((주)한글과컴퓨터, (주)엠로)의 가중평균자본비용(WACC) 평균값인 13.0%와 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성, 시장의 불확실성 등을 종합적으로 감안하여 산정하였습니다.
비교대상회사인 (주)한글과컴퓨터와 (주)엠로의 가중평균자본비용(WACC)을 감안한 이유는 유사한 사업을 영위하고 있어 사업위험을 고려한 자기자본 조달 비용 및 추가 차입 시 타인자본 조달 비용이 동사와 유사할 것으로 판단되었기 때문입니다.

동사 적용 연 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 추정실적 연 할인율 평균값인 21.9%보다 낮은 수치이며, 최종 선정된 비교대상회사 중 2개사의 평균 가중평균자본비용(WACC) 13.0% 대비 높은 수치입니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 인수인의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로 투자시 유의하시기 바랍니다.
한편, ㈜와이즈넛은 일반적인 기술평가기업과는 달리 안정적인 당기순이익을 지속 달성하고 있으며, 추정 손익에 반영된 신사업의 매출이 이미 개발 완료된 상태로 향후 목표 달성 가능성이 높다고 판단되어, 타 기술성장기업의 연 할인율보다 상대적으로 낮은 연 할인율인 15%를 적용했습니다.

[참고: 비교대상회사의 가중평균자본비용(WACC)]

회사명
가중평균자본비용(WACC)

(주)한글과컴퓨터
8.6%

(주)엠로
17.3%

(주)비아이매트릭스
N/A

평균
13.0%

자료) Bloomberg(2024.11.15)

주4)

적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다.

구분

주식수
(
주
)

비고

기발행보통주식수
12,138,612
보통주식수

공모 신주발행주식수
1,700,000
신주모집 주식수

상장주선인 의무인수분
41,666
MIN (공모물량의 3%, 10억원), 공모가액 하단 기준

주식매수선택권
104,840
행사 가능 주식수

합계
13,985,118
-

㈜와이즈넛의 주당 평가가액을 산출함에 있어, 2026년 추정 당기순이익 (18,569 백만원)에 연 할인율 15%를 적용하여 산출한 2024년 3분기말 현재가치 (13,559 백만원)에 비교회사의 2024년 3분기 직전 12개월 (지배주주)순이익 기준 평균 PER 35.61 배, 적용 주식수

13,985,118주를 적용하여 주당 평가가액을 34,523원으로 산정하였습니다.그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사 선정, 가치평가방법 및 변수의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

(주14) 정정 전

마. 추정 당기순이익 산정 내역

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 희망공모가액 산출을 위해 동사가 제시한 아래 추정 손익계산서 항목별 추정 근거에 대해 충분히 검토하였으며, 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 시장성(시장의 규모, 시장경쟁 상황), 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위, 기술의 상용화 경쟁력, 연구인력의 수준), 성장성(기업 성장 전략, 향후 사업 계획) 재무상황 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거에 대하여 검토를 하였습니다.
그러나 동사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부, 해외 매출의 안정적인 증가여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며, 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 예상 수주 금액 및 매출액 증가율 예측치 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치 이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다.

(1) 추정 손익계산서

[㈜와이즈넛 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2022년
2023년
2024년 3분기
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제23기)
(제24기)
(제25기 3분기)
(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,466
35,172
21,528
37,558
54,321
83,532

매출원가
21,311
17,794
13,620
20,519
24,720
32,155

매출총이익
13,156
17,379
7,908
17,040
29,601
51,377

판매비와관리비
10,109
13,922
10,832
14,887
18,736
27,570

영업이익
3,047
3,457
-2,924
2,153
10,864
23,807

영업외손익
-8,650
1,584
1,261
1,500
-
-

법인세차감전손익
-5,604
5,041
-1,663
3,653
10,864
23,807

법인세비용
299
774
108
474
2,390
5,237

당기순이익
-5,902
4,267
-1,771
3,179
8,474
18,569

주1)
중립적 매출 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

주2)
연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

(2) 항목별 추정 근거(가) 매출액동사의 사업은 인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고서비스, 임대매출로 구성되어 있습니다. 동사는 각 사업에서 발생할 영업수익에 대하여 수주 현황 및 향후 프로젝트 수주 가능성과 예상규모를 바탕으로 신규로 발생할 것으로 예상되는 영업기회를 고려하여 2024년~2026년 매출을 추정하였습니다. 동사가 관리하고 있는 영업기회란, 향후 매출로 연결될 가능성이 있는 고객과의 사업 논의 내용으로, 동사는 영업기회에 대하여 영업수익으로 이어질 수주 가능성을 크게 5단계로 구분하여 관리하고 있습니다. 매출 추정을 위한 5단계별 수주확률은 과거 3개년 동안 5단계별 실제 실현율 분석을 통하여 산출된 산출평균 값을 기준으로 하여 기준보다 낮게 구간별 예상 실현율을 적용하였습니다. 동사는 과거 사업에 대한 실현율 분석 결과, 기회가 분석된 이후 높은 영업력을 기반으로 이에 대한 사업 실현율이 높은 특성이 있으며, 이를 바탕으로 지속적으로 우수한 성과를 달성할 수 있었습니다.

[당사 수주 단계별 확률 분석]

수주 단계
세부 진행 현황

과거 3개년

평균 실현율

적용

수주 확률

계약확정
당사가 제공하는 솔루션 또는 서비스에 대하여 계약프로세스를 진행하고나 계약이 완료된 단계
100%
100%

수주확정
수의계약을 진행하거나, 사전에 사업계획 지원을 통해 영업상황이 유리하거나 경쟁업체 없이 단독수의계약형태로 계약이 진행가능한 상황, 그리고 고객과 지속적인 거래를 통한 신뢰성 확보로 수주가 확정시 되는 단계
92%
90%

수주우위
경쟁 입찰이지만 사업 비딩에서 우월적 지위를 갖고 있는 단계
75%
70%

사업확정
계획된 사업의 시점과 예산이 확정된 건으로 사업진행품의 단계
56%
50%

계획수립
고객과 사업 발주전 지속적인 커뮤니케이션을 통해 사업수행의지를 갖고 고객사에서 사업계획을 수립하며, 이를 지원하는 단계
36%
30%

주1) 과거 3개년 (2021년~2023년) 실제 평균 실현율을 기준으로 보수적으로 예상 수주확률은 실제 실현율보다 낮은 값을 적용하였습니다.

또한 동사는 사업 통상적으로 사업연도가 끝나기 전까지 매출인식이 완료되는 경향이 있으며, 이에 따라 수주월이 1월~8월까지 수주 건에 대해서는 수주가 발생하는 해에 매출이 인식되는 것으로 가정하였습니다.

와이즈넛의 매출은 프로젝트 단위로 발생되고 있기때문에 수주와 동시에 매출이 발생하기도 하지만, 주로 4개월에서 길게는 12개월에 걸쳐 매출이 발생됩니다. 3개년도의 수주건 별 매출발생 시점을 감안했을 때, 다음과 같이 이월가능성이 높은 9월부터 12월 사이의 수주건에 대해 이월가능 비율을 설정하고, 이월금액은 차년도 매출에 합산하는 형태로 매출을 추정하였습니다. 단, 확실시되는 사업이고, 고객사와 협의된 수주 예상 건은 예외처리하였습니다.

[수주시점 별 당해년도 발생 매출 구분]

수주월
이월가능비율
비고

9월
10%
잔금의 10%는 차기년도 매출에 감안

10월
30%
잔금의 30%는 차기년도 매출에 감안

11월
60%
잔금의 60%는 차기년도 매출에 감안

12월
90%
잔금의 90%는 차기년도 매출에 감안

이를 기반하여 추정된 매출 부문 별 추정은 아래와 같습니다.

[매출 부문 별 3개년 추정]

(단위: 백만원)

구분
수주단계
2024
2025
2026

인공지능
계약확정
6,928
-
-

수주확정
230
1,248
-

수주우위
1,551
2,765
385

사업확정
-
16,426
609

계획수립
-
1,829
27,061

이월잔고
-
2,307
2,163

소계
8,710
24,575
30,217

검색
계약확정
12,020
-
-

수주확정
1,530
41
-

수주우위
1,648
519
143

사업확정
-
7,860
1,022

계획수립
-
2,470
16,413

이월잔고
-
3,753
2,685

소계
15,199
14,643
20,263

빅데이터
계약확정
1,378
760
-

수주확정
-
817
804

수주우위
-
496
238

사업확정
-
936
295

계획수립
-
594
4,004

이월잔고
-
112
416

소계
1,378
3,716
5,758

클라우드서비스
계약확정
3,232
-
-

수주확정
154
568
-

수주우위
181
155
530

사업확정
-
2,881
6,398

계획수립
-
1
1,350

이월잔고
-
688
640

소계
3,567
4,294
8,918

광고
계약확정
2,168
-
-

수주확정
566
-
-

수주우위
-
412
2,690

이월잔고
-
145
2,819

소계
2,735
557
5,509

유지보수
계약확정
5,778
1,175
2,311

수주확정
193
-
-

수주우위
-
4,661
8,487

사업확정
-
533
877

계획수립
-
168
160

이월잔고
-
-
1,032

소계
5,971
6,537
12,867

총합계
37,558
54,321
83,532

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

ChatGPT 등장 이후 초거대 인공지능에 대한 한계점이 명확해지면서 공공 및 기업시장에서는 사용자의 의도에 부합되는 정확한 정보를 찾아서 생성을 해주는 RAG기술에 대한 수요와 이를 위한 검색기술이 더욱 집중을 받고 있습니다. 2024년 11월에 ChatGPT에 검색기능이 포함되었으며, Perflexity와 같은 기업이 생성형AI기반 검색 및 생성 서비스를 제공하고 있습니다. 세일즈포스는 이런 RAG기술을 기반한 AI Agent 개념을 서비스에 접목시키는 제품을 선보이면서 주가가 상승되었습니다.

[ 2024년 AI Agent 발표 이후 기업 주가 상승률]

2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률.jpg
2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률

출처:
미래에셋증권, 2024.10 - 글로벌소프트웨어 월간 리서치

이러한 검색기술은 최근 생성형AI에 대한 우려가 만연했던 시장에 새로운 모멘텀으로 작용하고 있습니다. 동사는 지금까지 사내의 의미있는 정보를 찾아주는 검색기술에 대한 노하우를 축적하여 제품화했던 만큼 기존 검색기술과 인공지능기술을 접목하여 검색시장의 점유율을 높이고, RAG기술을 시장에 확산시키며, AI Agent 대응 제품으로 확대하고 사업화할 계획입니다.

[사업분야 별 연간 매출 및 매출 비중 추정]

사업분야
2024
2025
2026

매출액
매출비중
매출액
매출비중
매출액
매출비중

인공지능
8,710
23.2%
24,575
45.2%
30,217
36.2%

검색
15,199
40.5%
14,643
27.0%
20,263
24.3%

빅데이터
1,378
3.7%
3,716
6.8%
5,758
6.9%

클라우드서비스
3,567
9.5%
4,294
7.9%
8,918
10.7%

광고
2,735
7.3%
557
1.0%
5,509
6.6%

유지보수
5,971
15.9%
6,537
12.0%
12,867
15.4%

총합계
37,558
100.0%
54,321
100.0%
83,532
100.0%

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

동사는 공공부문의 성장대비 기업분야의 매출 성장세를 높이는 사업전략을 수립하기 위해 금융과 제조, 통신분야의 사업을 공략하는 전략을 취하고 있습니다. 2024년 22억 수준의 금융분야의 검색과 인공지능, 빅데이터 분석 분야를 집중 공략하여 금융권 매출을 65억으로 확대할 계획입니다. 광주은행 등 다양한 분야의 생성형AI 구축 사업을 바탕으로 금융권 생성형AI사업과 신한은행과 같은 금융업무 특화된 처리완결형 챗봇 (Self-Closing. 단순 문의를 넘어 챗봇화면에서 금융업무를 처리할 수 있는 서비스)을 통해 금융권에 검증된 서비스 모델의 확산을 추진할 예정입니다. 또한 AICC, 콜센터 개편 등 대형 사업의 경우 파트너사들과의 협력을 통해 사업참여하고, 기존 고객 대상으로 생성형 요약 모듈 등 고도화 모델형태로 영업을 전개할 계획입니다.

[금융분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

금융
수주확정
7건
2,079
S은행
비정형데이터 자산화 / 3억

S은행
AI 고도화 /15억

D은행
뱅킹 차세대(검색) / 2.1억

D은행
뱅킹 차세대(챗봇) / 4.88억

P은행
규정관리시스템 검색엔진 도입 / 0.8억

P은행
스마트뱅킹 검색 고도화 / 1.5억

S생명
챗봇 고도화 / 3.5억

수주우위
8건
1,040
G은행
챗봇 고도화(생성형) / 3.5억

P은행
내부챗봇 고도화 / 1.5억

K손해보험
검색엔진 업그레이드 / 1.2억

G생명
KMS 리뉴얼 검색엔진 도입 / 0.3억

사업확정 / 계획수립
49건
9,625
P은행
AICC 사업

S금융
정보계 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입

S보증보험
생성형 AI 구축

총 합계
64건
12,744
-
-

동사는 통신분야에서는 유플러스의 대화형 챗봇 중심으로 지속적인 사업을 진행해왔습니다. 향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직을 구성하고, 신규 사업을 확보하기 위한 영업활동을 전개할 계획입니다. 또한 다년간 통신사 구축 경험을 바탕으로 다양한 통신사에 확대 적용할 수 있도록 영업 활동을 진행 예정입니다.

제조분야에서는 기존 사업을 진행했던 대기업 계열사는 검색엔진 고도화를 통해 생성형AI사업으로 확대하는 사업전략을 추진할 예정이며, 신규사의 경우 고객의 니즈를 분석하여 검색엔진에서 생성형AI에 이르는 기술 로드맵을 제시 후 단계적 도입을 통해 사업확대하는 전략을 추진할 예정입니다.

[제조분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

제조
수주확정
2건
142
S전기
2025년 챗봇 운영

S기업
챗봇 고도화

수주우위
5건
588
S전자
검색엔진 업그레이드 및 이전작업

H선박
고객용 챗봇 구축

S방제
검색 고도화

H제조
생성형 검색 고도화

S제조기기 커머스
검색엔진 업그레이드

사업확장
20건
2,308
S솔루션
챗봇 확대 구축

H헬스케어
차세대 검색엔진 도입

S유가공
내부 시스템 검색엔진 구축

A반도체
홈페이지 검색엔진 고도화

C공제조합
홈페이지 검색엔진 고도화

S MRO
RAG 사업

H비즈니스
대외용 챗봇 도입

H렌즈제조
RAG기반 검색 고도화

G에너지
그룹웨어 검색엔진 도입

J가전유통
검색엔진 고도화

D건설
내부시스템 검색엔진 도입

I영유아제품제조
챗봇 구축

K물류
챗봇 고도화

L전자
차세대시스템 검색엔진 구축

총 합계
27건
3,038
-
-

1) 인공지능 사업

인공지능사업은 기구축된 사업에 대한 고도화와 운영사업을 중심으로 수주를 확정하고 있으며 지속적인 고객관리를 기반으로 2026년까지 지속적으로 계약확정 및 수주확정 사업들을 중심으로 수주우위, 사업확정, 계획수립 단계의 실현율을 높아질 것으로 예상됩니다.

2024년의 인공지능 사업은 기존 WISE iChat을 기반으로 하는 챗봇 사업과 생성형AI사업으로 구분되어 진행되었습니다. ChatGPT로 촉발된 생성형AI는 인공지능시장의 변곡점으로 작용되어 기존 챗봇사업의 보류, 생성형 AI의 시범 사업이 진행되었습니다. 초거대AI(LLM)에 집중되다보니 할루시네이션(Hallucination)과 최신데이터의 미반영, 일반지식 중심의 답변 등으로 생성형 AI를 업무에 활용하기에 적합하지 않다는 회의감이 있었고, 이는 실제 생성형 AI사업에 대한 소극적 발주로 이어지면서 인공지능사업이 주춤하게 되었습니다.

동사는 2023년도부터 이런 생성형 AI의 한계점을 직시하고 기업 및 공공의 전문지식을 기반으로 생성형 AI 활용이 가능한 검색증강생성기술(RAG; Retrieval Augmented Generation)기술을 제품화하였습니다. 이를 기반으로 2023년도에는 화성시 생성형AI구축사업, 2024년도에는 5억 규모의 한국도로공사와 2억 규모의 광주은행 생성형AI사업을 수주하였고, 다양한 PoC사업을 진행했습니다.

신규 생성형 사업 수주 현황은 아래와 같습니다. 생성형사업은 LLM모델까지 포함된 RAG사업 뿐만아니라 사용자 질의 의도기반한 벡터검색 사업으로 나뉘어 판매되었습니다. 벡터검색은 생성형AI시스템 구축을 위한 필수요소로서 향후 고도화를 통해 생성형RAG로 확대될 수 있기 때문에, 단계적인 생성형사업을 감안하여 영업활동을 강화하고 있습니다.

[2024년 생성형 사업 수주 현황]

(단위: 천원 / VAT별도)

구분
고객사
사업명
사업금액
비고

생성형

RAG

한국도로공사
생성형 AI 시범사업(AI챗봇) 개발 용역
370,377
Llama3 70B 모델 파인튜닝, RAG 구축

생성형

RAG

고용노동부
스마트노사누리 구축 3차
538,208
생성형AI 기반한 유사사건 RAG 구축

생성형

RAG

한전KPS
감사업무 생성형AI 구축을 위한 시범 적용
19,800
25년 상반기 ISP 후 본사업 예정

생성형

RAG

국세청
24년 홈텍스 고도화 구축 생성형PoC
20,000
PoC 사용성 검토 후 도입 예정

생성형

RAG

광주은행
광주은행 생성형LLM 검증 프로젝트
180,000
생성형AI 기반 요약 및 Q&A

생성형

RAG

미래에셋증권
매래에셋증권 MTS AI 검색
125,100
생성형기반 사용자 추천

벡터검색
한국교육학술정보원
교육행정데이터 통합관리시스템 구축
250,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
한국산업인력공단
출제관리시스템 유사 문항 비교 검색
450,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
국무조정실
스마트규제시스템 1단계 유사검색
120,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

합계
2,073,485
-

2025년도에는 생성형AI사업에 대한 현실적인 방안이 구체화되면서 수요가 증가할 것으로 판단됩니다. 현재 영업중인 2025년 생성형AI 사업 파이프라인은 아래와 같습니다.

[2025년 생성형 AI사업 파이프라인]

구분
고객사
건명
내용

1
P기관
정보전산시스템 고도화
24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정

2
H기관
상담사 지원 생성형 챗봇
예산 확보를 위한 견적 제출

3
K기관
내부 챗봇 고도화 3차
3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇

4
R공사
생성형AI 챗봇 확대 구축
24년 시범사업 완료 후, 25년 확대

5
F기관
차세대 민원관리시스템
차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI

6
S공단
AI기반 상담어시스턴트
내부 직원용 상담 어시스턴트

7
M기관
차세대 챗봇 고도화
차세대 사업 내 생성형 AI 도입

8
P기관
생성형 챗봇
챗봇 또는 생성형으로 예산 확정

9
I공단
내부경영지원 생성형 챗봇
기존 챗봇 고도화로 생성형 도입

10
N금융사
MTS 지능형 검색
생성형 사업 제안

11
H공단
내부업무 생성형 챗봇
내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇

12
S기관
GPT 연계 챗봇
화성시청 모델로 제안

13
H기관
범정부 통합창구 서비스
민원서비스안내형 제안

14
M기관
내부 업무 지원 Assitant
체계 관련 규정

15
P은행
AICC사업
콜센터 어시스턴트

16
D은행
뱅킹 차세대 Assistant
콜센터 어시스턴트

17
H제약
RAG 도입 사업
생성형AI 솔루션 도입

18
S기업
RAG 도칩 사업
생성형AI 솔루션 도입

19
H시스템
RAG기반 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

20
S은행
S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입
생성형AI 솔루션 도입

21
S기업
생성형AI도입
생성형AI 솔루션 도입

22
H기업
생성형 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

23
I은행
I은행 생성형AI 챗봇 구축
민원서비스안내형 제안

생성형AI가 사업이 전개되고 있음에도 챗봇의 수요는 지속적으로 발생되고 있음은 조달구매시장을 보더라도 확인할 수 있었습니다.

[조달구매 시장현황-챗봇 솔루션]

조달구매 시장현황-챗봇 솔루션.jpg
조달구매 시장현황-챗봇 솔루션

고객을 대상으로 서비스하는 챗봇과 같은 인공지능서비스의 핵심은 고객에게 정확한 답변을 주는 것인데, 생성형AI에 대한 시범적 구축을 진행하는 단계에서 할루시네이션 등 답변의 통제를 제대로 못하고 있는 사례들이 발생하면서 대민서비스 영역에서는 보다 정확한 챗봇을 선호하고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 앞으로 생성형AI는 정확한 답변을 주는 기존 AI챗봇이 하이브리드된 결합 또는 연계된 형태의 사업이 진행될 것으로 판단되며, 이에 근거하여 동사는 인공지능 챗봇 사업의 파이프라인을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

아울러, 동사는 한동안 매출이 정체 및 감소되었던 제조분야의 활로 개척을 통해 민간시장의 매출을 확대하고자 합니다. 동사는 제조분야는 지금까지 검색엔진 중심으로 사업을 전개하였는데, 올해 한국산업기술기획평가원이 주관하는 산업부의 ‘철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’과제를 제조지능화 전문업체인 엠아이큐브솔루션과 공동 수행하며, 수요기관인 동국제강에 실증을 진행하고 있습니다. 이는 제조분야에 이미지, 센서데이터와 같은 다양한 이종 데이터까지 포함하여 추론이 가능한 Multi-Modal RAG 기술을 적용하는 연구 및 제품화를 추진중에 있습니다.

[철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제]

철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제.jpg
철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제

[연도별 인공지능분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
67
9,006
6,928

수주확정
2
4,587
1,551

수주우위
12
470
230

소계
81
14,063
8,710

2025년
수주확정
4
1,387
1,248

수주우위
12
4,434
2,765

사업확정
80
36,775
16,426

계획수립
28
10,943
1,829

이월잔고
25
2,307
2,307

소계
149
55,847
24,575

2026년
수주우위
3
550
385

사업확정
6
1,291
609

계획수립
167
119,003
27,061

이월잔고
32
2,163
2,163

소계
208
123,007
30,217

2) 검색 사업

검색사업은 과거 사례를 보면 고객의 웹사이트 또는 내부 관리 데이터가 증가되면서 기존 시스템의 교체 및 증설, 연계시스템의 확대, 검색 요건의 고도화에 따라 관련된 코어(core) 라이선스 증설 및 이중화 등의 요구들이 순차적으로 이어지는 경향이 있습니다. 또한 검색엔진의 교체는 고객측의 업무, 비용적인 부담이 전가되기 때문에 서비스의 종료 등 특별한 상황이 발생하지 않는 한 계속적인 고도화와 라이선스 증설이 요구되는 사업의 특성이 있어서 아래와 같이 수주확정 이상의 사업들을 예상하며 수주우위 이하 파이프라인의 실현율을 높이는 활동을 추진할 계획입니다.

또한 생성형AI가 등장하면서 검색의 패러다임이 달라지고 있습니다. 이는 전통적인 키워드기반의 검색결과를 보여주는 방식에서 인공지능을 활용한 의미 기반 검색으로의 확대입니다. 이런 트랜드 변화는 MS Azure의 벡터기반 검색서비스에서부터 최근 OpenAI의 검색기능 탑재에 이르는 전반적인 변화를 봐도 알 수가 있습니다. 이런 벡터기반 검색을 용이하게 하기 위한 오픈소스 및 API 서비스들이 시장이 선보였고, 관련 원천기술이 없는 기업들도 손쉽게 벡터검색을 활용하여 제품 및 서비스를 출시하고 있는 상황입니다.

하지만, 24년간 자연언어처리 기술 기반 검색사업을 진행해왔던 와이즈넛은 검색에 대해 다른 시각으로 접근하고 있습니다. 기존 전통적인 자연어처리기반 동사의 검색기술은 ‘특허청’의 특허검색 부분에서는 아직도 유용하게 사용되고 있습니다. 물론, ‘사용자 의도’에 부합되는 의미기반 검색도 의미가 있기 때문에 이 두가지 기술의 장점을 극대화하는 ‘인공지능기반 하이브리드 검색’기술이 중요하다고 동사는 판단하고 있습니다. 이는 생성형AI를 활용하는 효율성과 운영비용은 상호 Trade-off 관계에 있고, 벡터검색이 절대적인 정확도 향상을 담보하지 않기 때문입니다. 와이즈넛의 검색은 이런 한계점을 인지하고, 하이브리드형 검색엔진을 시장에 공급하고 있습니다.

이런 기술은 검색에 대한 원천기술을 갖고 있지 않다면 실현할 수 없는 부분으로 관련 원천기술과 타사대비 우위를 점하고 있는 강력한 영업력을 바탕으로 지속적으로 성장할 것으로 예상하고 있습니다..

[자연어처리기반 검색기술과 벡터검색의 차이]

자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이.jpg
자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이

동사는 2025년 상반기부터 생성형AI의 적용이 활발해질 것으로 판단되어, 기존 검색 이용 고객을 대상으로 RAG기술을 탑재한 생성형검색 사업들로 확대되어 매출로 실현될 수 있도록 파이프라인 관리할 계획입니다.

[연도별 검색 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
267
17,079
12,020

수주확정
15
2,061
1,530

수주우위
26
3,564
1,648

소계
308
22,703
15,199

2025년
수주확정
1
45
41

수주우위
12
831
519

사업확정
103
20,426
7,860

계획수립
31
10,095
2,470

이월잔고
75
3,753
3,753

소계
222
35,150
14,643

2026년
수주우위
2
204
143

사업확정
9
2,044
1,022

계획수립
177
63,267
16,413

이월잔고
45
2,685
2,685

소계
233
68,201
20,263

3) 빅데이터 사업

빅데이터 사업은 연속사업의 특성이 있는 빅데이터 분석 및 데이터 피딩 사업 들로 이루어져있습니다. 동사는 기 수행된 사업에 빅데이터 분석 영역을 확대하여 데이터를 구매하거나 시스템을 고도화하는 사업들도 수주확정 이상의 파이프라인을 확보했고, 수주우위 이하의 가망 사업들의 수주확률을 높이는 활동들을 추진할 계획입니다.

[연도별 빅데이터 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
34
1,491
1,378

소계
34
1,491
1,378

2025년
계약확정
12
760
760

수주확정
10
907
817

수주우위
9
708
496

사업확정
22
2,402
936

계획수립
18
2,488
594

이월잔고
2
112
112

소계
73
7,378
3,716

2026년
수주확정
4
893
804

수주우위
1
340
238

사업확정
2
590
295

계획수립
80
14,199
4,004

이월잔고
18
416
416

소계
105
16,440
5,758

4) 클라우드서비스 사업

클라우드서비스 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스를 활용하고있는 주요 대학과 기관을 중심으로 수주확정 이상의 파이프라인을 기반으로 지속사업 고객을 밀착 관리하고 있으며, 향후 RAG기반의 SaaS서비스를 확대하기 위해 수주우위 이하 사업들을 지속적으로 관리하며 수주확률이 높아질 것으로 예상됩니다. 2024년 7월에는 국내 AI 기술 전문기업이 협력해 고객 맞춤형 AI 플랫폼 공동 수행을 위한 ‘AX얼라이언스’를 발족하였습니다.

엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식.jpg
엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식

이는 와이즈넛, 클루커스, 누리어시스템, 링네트, 투라인코드, 위즈와 같은 클라우드 전문 기업 6개사가 모여 엔터프라이즈를 위한 AI 플랫폼 구축 역량을 통합 제공하는 것을 목표로하고 있습니다.
현재, 이러한 AX얼라이언스를 통해 S전자에 MS Azure Cloud기반의 생성형AI프로젝트를 계약하여 프로젝트를 수행하고 있으며, 중장기 로드맵을 통해 년차사업을 수행할 계획입니다.

2025년도까지의 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스인 ‘현명한 앤써니’를 중심으로 진행되었다면, 2025년에는 RAG를 기반한 생성형AI서비스를 탑재하며 기존 고객을 대상으로 고도화 및 운영 사업을 강화할 계획입니다. 또한 한국마이크로소프트 CSP와 네이버하이퍼클로바의 MSP파트너십을 통해 사업영역이 확대될 것으로 보고 있으나 외부LLM을 기반한 사업들에 대해서는 보수적으로 사업확정 단계로 관리하며 파이프라인 실현율을 높일 계획입니다.

[연도별 클라우드 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
75
4,594
3,232

수주확정
13
202
154

수주우위
7
456
181

소계
95
5,251
3,567

2025년
수주확정
19
631
568

수주우위
11
238
155

사업확정
80
6,995
2,881

계획수립
1
45
1

이월잔고
37
688
688

소계
148
8,597
4,294

2026년
수주우위
19
878
530

사업확정
102
14,463
6,398

계획수립
15
4,501
1,350

이월잔고
38
640
640

소계
174
20,482
8,918

5) 광고서비스 사업

광고사업은 자사의 빅데이터 분석기술을 기반으로 하여 자체개발 한 네트워크 광고 플랫폼을 활용하여 온라인 마케팅 사업을 진행하고 있으며, 나아가서는 여러 대행사들과 파트너쉽을 맺고 주요 매체사들의 공식파트너사로서의 입지를 기반으로 사업을 확장해 나가고 있습니다. 또한, 주요 매체(NAVER, NATE, TMAP 등)의 공식파트너사로, 자사 광고에 대한 로열티가 높은 경향을 보이고 있으나, 광고사업은 경기에 민감한 특성을 보이고 있기때문에 보수적으로 '수주우위' 단계로 파이프라인을 구성하여 사업 전개할 계획입니다.

[연도별 광고서비스 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
10
2,273
2,168

수주확정
3
753
566

소계
13
3,025
2,735

2025년
수주우위
8
4,615
412

이월잔고
11
145
145

소계
19
4,760
557

2026년
수주우위
8
5,490
2,690

이월잔고
8
2,819
2,819

소계
16
8,309
5,509

6) 유지보수 사업

유지보수 사업은 다른 사업과 달리 프로젝트 수주 후 바로 무상유지보수 1년을 거쳐 유상유지보수계약이 이루어지며, 특별한 사유가 없는 한 유상유지보수계약으로 이어집니다. 수주우위 이하로 계획된 파이프라인의 경우 장기계약 고객으로 전환되어 향후 소멸 등 연장계약이 이루어지지 않을 확률이 있는 고객으로 신규 프로젝트를 통한 시스템 전환 또는 증설, 기능개선 등을 유도하며 파이프라인 관리를 진행할 계획입니다.

[연도별 유지보수 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
937
5,778
5,778

수주확정
114
193
193

소계
1,051
5,971
5,971

2025년
계약확정
116
1,175
1,175

수주우위
669
7,661
4,661

사업확정
85
1,598
533

계획수립
60
775
168

소계
930
11,208
6,537

2026년
계약확정
119
2,311
2,311

수주우위
658
12,709
8,487

사업확정
75
1,934
877

계획수립
21
534
160

이월잔고
268
1,032
1,032

소계
1,141
18,520
12,867

[참고] 매출액 추정에 반영된 가정의 실현 여부에 따른 시나리오별 추정 매출은 다음과 같습니다.
가. Best CaseBest Case는 동사의 해외매출을 포함하여 추정하였습니다. 해외 사업의 경우 다수 사업 경험이 있는 일본 시장을 우선 공략하여 가시적인 성과를 도출하고, 이를 기반으로 중동의 클라우드 기반 챗봇 및 검색 서비스 그리고 베트남의 스마트시티의 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대할 계획입니다. 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 계획입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

[해외 매출 예상 금액]

(단위: 건, 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
인공지능
8
2,636
1,115

검색
1
79
39

소계
9
2,715
1,155

2026
인공지능
37
25,145
7,864

검색
11
7,368
2,211

소계
48
32,514
10,074

[Best Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
37,558
55,476
93,607

2) Worst CaseWorst Case는 동사의 수주단계 중 "계약확정", "수주확정", "이월잔고" 단계만을 반영하여 산정하였습니다.

[계약확정 및 수주확정 매출액]

(단위: 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
계약확정
128
1,934
1,934

수주확정
34
2,971
2,673

이월잔고
150
7,007
7,007

소계
312
11,912
11,615

2026
계약확정
119
2,311
2,311

수주확정
4
893
804

이월잔고
409
9,755
9,755

소계
532
12,960
12,871

[Worst Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,178
11,615
12,871

(나) 매출원가
동사의 제품 매출원가는 재료비, 노무비, 제조간접비로 구성되어 있습니다. 매출원가는 산정 가능한 직접 투입원가를 반영하였고, 과거 사업연도 매출원가 발생 내역 및 미래 3개년 사업연도 매출원가 추정액은 아래와 같습니다. 동사의 매출원가는 매출 증가와 함께 매출 원가율이 점진적으로 낮아질 것으로 예상됩니다.

[매출원가 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

재료비
2,302
3,994
4,293
6,602

노무비
9,392
10,332
12,014
13,451

제조간접비
6,100
6,193
8,413
12,102

매출원가 합계
17,794
20,519
24,720
32,155

1) 재료비 추정동사의 재료비의 제품매출액 대비 비중은 과거 큰 변동이 없었으며, 이에 2021년부터 2023년까지 제품매출액 대비 재료비율 산술평균인 7.9%가 2025년부터는 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.
2024년 재료비는 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 재료비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 온기 재료비를 추정하였습니다.

[과거 재료비 비율]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
재료비율 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
7.9%

재료비
3,524
2,462
2,302

재료비(%)
10.0%
7.2%
6.6%

과거 3개년 재료비율 평균을 2025년부터 적용한 향후 재료비 추정은 아래와 같습니다.

[재료비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

제품매출액
37,558
54,321
83,532

재료비
3,994
4,293
6,602

재료비(%)
10.6%
7.9%
7.9%

주1) 2021년~2023년 재료비율 평균인 7.9%를 2025년부터 적용

2) 노무비 추정동사의 노무비는 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 인
력 구성은 회사의 인력 채용 계획을 반영하였으며, 예상 평균 임금의 경우 향후 생산형 AI 관련 사업 확장을 감안하여 고급 인력 채용을 위한 평균 임금이 상승하는 것으로 추정하였습니다. 2024년까지는 생성형 AI 시장에 신규 진입하여, 사업 초기 안정화 작업을 위한 인원이 과투입 되었으나, 2025년부터는 인력숙련도 증가에 따라 현장 투입인원이 감소할 것으로 추정됩니다. 이를 감안한 동사의 인력 구성 계획은 아래와 같습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

기술직
210
214
227
242

[예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
45
48
53
56

동사의 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 기반으로 산정한 노무비 추정은 아래와 같습니다.

[노무비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

노무비
9,392
10,332
12,014
13,451

3) 제조간접비 추정동사의 제조간접비의 경우 여비교통비, 임차료, 외주용역비, 기타로 이루어져 있습니다. 여비교통비, 임차료 및 기타 제조간접비의 경우에는
2021년부터 2023년 제품매출액 대비 각 항목별 제조간접비의 비율의 산술평균이 2024년부터 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.

[과거 제조간접비 비율(제품 매출액 대비)]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
제조간접비 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
-

여비교통비
282
324
270
0.8%

여비교통비(%)
0.8%
0.9%
0.8%

임차료
252
188
138
0.6%

임차료(%)
0.7%
0.5%
0.4%

외주용역비
8,116
8,066
5,654
20.9%

외주용역비(%)
23.0%
23.5%
16.1%

기타
25
42
37
0.1%

기타(%)
0.1%
0.1%
0.1%

과거 3개년 여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 비율 평균을 2024년부터 적용한 향후 여비교통비, 임차료, 기타제조간접비 추정은 아래와 같습니다.

[여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

여비교통비
270
314
454
699

임차료
138
207
300
461

기타
37
38
54
84

제조간접비 중 가장 큰 비중을 차지하는 외주용역비의 경우 별도 항목으로 추정하였습니다. 2024년부터 생성형 AI가 일부 도입되면서, 과거 외부 프리랜서 또는 외주법인을 통해 진행했던 UX디자인, 번역 등의 외주비가 감소하는 추세입니다. 또한 2025년부터 생성형 AI 도입이 본격화되는 것을 고려하여 외주비 비중이 감소하는 것으로 추정하였습니다. 특히 동사의 챗봅사업 진행시 각 챗봇에 사용되는 언어를 구성하는 말뭉치를 만드는 외주인력이 다수 투입되었습니다. 생성형 AI의 도입 이후, 인력을 통한 언어 구성을 생성형 AI를 통해 구성함으로써 외주 인력 비용이 감소할 예정입니다. 이를 반영한 외주 용역비의 추정은 아래와 같습니다.

[외주용역비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

외주용역비
5,654
5,634
7,605
10,859

외주용역비(%)
16.1%
15.0%
14.0%
13.0%

(다) 판매비와 관리비동사의 판매비와 관리비 추정내역은 다음과 같습니다.

[판매비와 관리비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

여비교통비
247
229
318
489

접대비
352
349
498
766

통신비
121
137
189
290

세금과공과
117
120
124
127

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

투자부동산 감가상각비
13
-
-
-

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

경상연구개발비
1,613
1,975
2,357
5,857

교육훈련비
40
36
57
88

도서인쇄비
42
32
33
34

소모품비
26
36
35
54

지급수수료
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
142
132
125
192

대손상각비
(16)
(15)
(59)
(91)

건물관리비
227
234
241
248

합계
13,922
14,887
18,736
27,570

1) 인건비판매비와 관리비에 해당하는 사무/영업 인건비의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 2025년~2026년 인건비를 산정하였습니다. 2024년의 경우
증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 인건비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

사무/영업직
57
60
71
86

[예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
97
100
104
107

인당 평균 퇴직급여
8
8
8
9

인당 평균 복리후생비
35
36
37
38

동사의 인력구성 계획 및 예상 평균 임금을 고려하여 산정한 인건비 추정은 아래와 같습니다.

[인건비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

합계
7,994
7,824
10,563
13,180

2) 변동비동사의 변동비는 여비교통비, 접대비, 통신비, 교육훈력비, 소모품비, 지급수수료, 광고선전비, 대손상각비로 구분하였습니다. 변동비는 2021년부터 2023년까지 매출액 대비 각 변동비 항목의 비율의 산술평균이 2024년부터 지속될 것으로 가정하였습니다.

[변동비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
적용비율
2023년
2024년
2025년
2026년

여비교통비
0.6%
247
229
318
489

접대비
0.9%
352
349
498
766

통신비
0.3%
121
137
189
290

교육훈련비
0.1%
40
36
57
88

소모품비
0.1%
26
36
35
54

지급수수료
6.2%
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
0.2%
142
132
125
192

대손상각비
-0.1%
(16)
(15)
(59)
(91)

3) 고정비동사의 고정비는 세금과공과, 지급임차료, 차량유지비, 도서인쇄비, 건물관리비로 구분하였습니다. 고정비는 평균 소비자 물가상승률을 고려하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.

[고정비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년
2025년
2026년

세금과공과
117
120
124
127

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

도서인쇄비
42
32
33
34

건물관리비
227
234
241
248

4) 경상연구개발비
경상연구개발비는 연구 인력의 인건비에 연동하여 2025년~2026년의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 또한 과거 3개년 과제지원금 수준 및 회사 사업 계획을 고려하여 향후 과제지원금을 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 경상연구개발비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 경상연구개발비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

연구
46
43
55
66

[예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
128
112
116
119

동사의 연구 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 감안하여 산정한 경상연구개발비 추정액은 아래와 같습니다.

[경상연구개발비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

경상연구개발비(인건비)
5,898
5,622
6,357
7,857

과제지원금
(4,285)
(3,646)
(4,000)
(2,000)

합계
1,613
1,975
2,357
5,857

5) 상각비
감가상각비와 무형자산상각비는 회사 유형자산과 무형자산 내역을 기반으로 신규투자계획을 반영하여 산정하였습니다. 사용권자산상각비는 소비자 평균 물가 상승률을 감안하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.동사의 2025년, 2026년 신규 유형자산 투자계획은 아래와 같으며, 연도별 취득한 유형자산은 기중 취득으로 가정하여 취득한 해에는 상각률 50%를 반영하였습니다. 장비 인프라의 경우 내용연수를 10년으로 가정하였습니다.

[유형자산 신규 투자 계획]

(단위: 백만원)

내역
2025년
2026년
합계

장비 인프라 구축
2,704
2,704
5,407

신규 장비 인프라 구축을 감안하여 산정한 회사의 상각비 추정은 아래와 같습니다.

[상각비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

(라) 영업외손익
동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만, 보수적인 추정을 위하여 영업외손익은 감안하지 않았습니다.
(마) 법인세 비용

동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였으며 법인세율 22%를 법인세비용으로 반영하였습니다

[추정 법인세비용]

(단위: 백만원)

구분
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

법인세비용
474
2,390
5,237

(주14) 정정 후

마. 추정 당기순이익 산정 내역

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 희망공모가액 산출을 위해 동사가 제시한 아래 추정 손익계산서 항목별 추정 근거에 대해 충분히 검토하였으며, 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 시장성(시장의 규모, 시장경쟁 상황), 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위, 기술의 상용화 경쟁력, 연구인력의 수준), 성장성(기업 성장 전략, 향후 사업 계획) 재무상황 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거에 대하여 검토를 하였습니다.
그러나 동사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부, 해외 매출의 안정적인 증가여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며, 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 예상 수주 금액 및 매출액 증가율 예측치 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치 이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다.

(1) 추정 손익계산서

[㈜와이즈넛 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2022년
2023년
2024년 3분기
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제23기)
(제24기)
(제25기 3분기)
(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,466
35,172
21,528
37,558
54,321
83,532

매출원가
21,311
17,794
13,620
20,519
24,720
32,155

매출총이익
13,156
17,379
7,908
17,040
29,601
51,377

판매비와관리비
10,109
13,922
10,832
14,887
18,736
27,570

영업이익
3,047
3,457
-2,924
2,153
10,864
23,807

영업외손익
-8,650
1,584
1,261
1,500
-
-

법인세차감전손익
-5,604
5,041
-1,663
3,653
10,864
23,807

법인세비용
299
774
108
474
2,390
5,237

당기순이익
-5,902
4,267
-1,771
3,179
8,474
18,569

주1)
중립적 매출 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

주2)
연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

(2) 항목별 추정 근거(가) 매출액동사의 사업은 인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고서비스, 임대매출로 구성되어 있습니다. 동사는 각 사업에서 발생할 영업수익에 대하여 수주 현황 및 향후 프로젝트 수주 가능성과 예상규모를 바탕으로 신규로 발생할 것으로 예상되는 영업기회를 고려하여 2024년~2026년 매출을 추정하였습니다. 동사가 관리하고 있는 영업기회란, 향후 매출로 연결될 가능성이 있는 고객과의 사업 논의 내용으로, 동사는 영업기회에 대하여 영업수익으로 이어질 수주 가능성을 크게 5단계로 구분하여 관리하고 있습니다. 매출 추정을 위한 5단계별 수주확률은 과거 3개년 동안 5단계별 실제 실현율 분석을 통하여 산출된 산출평균 값을 기준으로 하여 기준보다 낮게 구간별 예상 실현율을 적용하였습니다. 동사는 과거 사업에 대한 실현율 분석 결과, 기회가 분석된 이후 높은 영업력을 기반으로 이에 대한 사업 실현율이 높은 특성이 있으며, 이를 바탕으로 지속적으로 우수한 성과를 달성할 수 있었습니다.

[당사 수주 단계별 확률 분석]

수주 단계
세부 진행 현황

과거 3개년

평균 실현율

적용

수주 확률

계약확정
당사가 제공하는 솔루션 또는 서비스에 대하여 계약프로세스를 진행하고나 계약이 완료된 단계
100%
100%

수주확정
수의계약을 진행하거나, 사전에 사업계획 지원을 통해 영업상황이 유리하거나 경쟁업체 없이 단독수의계약형태로 계약이 진행가능한 상황, 그리고 고객과 지속적인 거래를 통한 신뢰성 확보로 수주가 확정시 되는 단계
92%
90%

수주우위
경쟁 입찰이지만 사업 비딩에서 우월적 지위를 갖고 있는 단계
75%
70%

사업확정
계획된 사업의 시점과 예산이 확정된 건으로 사업진행품의 단계
56%
50%

계획수립
고객과 사업 발주전 지속적인 커뮤니케이션을 통해 사업수행의지를 갖고 고객사에서 사업계획을 수립하며, 이를 지원하는 단계
36%
30%

주1) 과거 3개년 (2021년~2023년) 실제 평균 실현율을 기준으로 보수적으로 예상 수주확률은 실제 실현율보다 낮은 값을 적용하였습니다.

또한 동사는 사업 통상적으로 사업연도가 끝나기 전까지 매출인식이 완료되는 경향이 있으며, 이에 따라 수주월이 1월~8월까지 수주 건에 대해서는 수주가 발생하는 해에 매출이 인식되는 것으로 가정하였습니다.

와이즈넛의 매출은 프로젝트 단위로 발생되고 있기때문에 수주와 동시에 매출이 발생하기도 하지만, 주로 4개월에서 길게는 12개월에 걸쳐 매출이 발생됩니다. 3개년도의 수주건 별 매출발생 시점을 감안했을 때, 다음과 같이 이월가능성이 높은 9월부터 12월 사이의 수주건에 대해 이월가능 비율을 설정하고, 이월금액은 차년도 매출에 합산하는 형태로 매출을 추정하였습니다. 단, 확실시되는 사업이고, 고객사와 협의된 수주 예상 건은 예외처리하였습니다.

[수주시점 별 당해년도 발생 매출 구분]

수주월
이월가능비율
비고

9월
10%
잔금의 10%는 차기년도 매출에 감안

10월
30%
잔금의 30%는 차기년도 매출에 감안

11월
60%
잔금의 60%는 차기년도 매출에 감안

12월
90%
잔금의 90%는 차기년도 매출에 감안

이를 기반하여 추정된 매출 부문 별 추정은 아래와 같습니다.

[매출 부문 별 3개년 추정]

(단위: 백만원)

구분
수주단계
2024
2025
2026

인공지능
계약확정
6,928
-
-

수주확정
230
1,248
-

수주우위
1,551
2,765
385

사업확정
-
16,426
609

계획수립
-
1,829
27,061

이월잔고
-
2,307
2,163

소계
8,710
24,575
30,217

검색
계약확정
12,020
-
-

수주확정
1,530
41
-

수주우위
1,648
519
143

사업확정
-
7,860
1,022

계획수립
-
2,470
16,413

이월잔고
-
3,753
2,685

소계
15,199
14,643
20,263

빅데이터
계약확정
1,378
760
-

수주확정
-
817
804

수주우위
-
496
238

사업확정
-
936
295

계획수립
-
594
4,004

이월잔고
-
112
416

소계
1,378
3,716
5,758

클라우드서비스
계약확정
3,232
-
-

수주확정
154
568
-

수주우위
181
155
530

사업확정
-
2,881
6,398

계획수립
-
1
1,350

이월잔고
-
688
640

소계
3,567
4,294
8,918

광고
계약확정
2,168
-
-

수주확정
566
-
-

수주우위
-
412
2,690

이월잔고
-
145
2,819

소계
2,735
557
5,509

유지보수
계약확정
5,778
1,175
2,311

수주확정
193
-
-

수주우위
-
4,661
8,487

사업확정
-
533
877

계획수립
-
168
160

이월잔고
-
-
1,032

소계
5,971
6,537
12,867

총합계
37,558
54,321
83,532

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

ChatGPT 등장 이후 초거대 인공지능에 대한 한계점이 명확해지면서 공공 및 기업시장에서는 사용자의 의도에 부합되는 정확한 정보를 찾아서 생성을 해주는 RAG기술에 대한 수요와 이를 위한 검색기술이 더욱 집중을 받고 있습니다. 2024년 11월에 ChatGPT에 검색기능이 포함되었으며, Perflexity와 같은 기업이 생성형AI기반 검색 및 생성 서비스를 제공하고 있습니다. 세일즈포스는 이런 RAG기술을 기반한 AI Agent 개념을 서비스에 접목시키는 제품을 선보이면서 주가가 상승되었습니다.

[ 2024년 AI Agent 발표 이후 기업 주가 상승률]

2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률.jpg
2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률

출처:
미래에셋증권, 2024.10 - 글로벌소프트웨어 월간 리서치

이러한 검색기술은 최근 생성형AI에 대한 우려가 만연했던 시장에 새로운 모멘텀으로 작용하고 있습니다. 동사는 지금까지 사내의 의미있는 정보를 찾아주는 검색기술에 대한 노하우를 축적하여 제품화했던 만큼 기존 검색기술과 인공지능기술을 접목하여 검색시장의 점유율을 높이고, RAG기술을 시장에 확산시키며, AI Agent 대응 제품으로 확대하고 사업화할 계획입니다.

[사업분야 별 연간 매출 및 매출 비중 추정]

사업분야
2024
2025
2026

매출액
매출비중
매출액
매출비중
매출액
매출비중

인공지능
8,710
23.2%
24,575
45.2%
30,217
36.2%

검색
15,199
40.5%
14,643
27.0%
20,263
24.3%

빅데이터
1,378
3.7%
3,716
6.8%
5,758
6.9%

클라우드서비스
3,567
9.5%
4,294
7.9%
8,918
10.7%

광고
2,735
7.3%
557
1.0%
5,509
6.6%

유지보수
5,971
15.9%
6,537
12.0%
12,867
15.4%

총합계
37,558
100.0%
54,321
100.0%
83,532
100.0%

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

위와 같이 동사의 사업부문별로 추정한 매출을 주요 타겟 산업 별로 분석한 내용은 다음과 같습니다. 동사는 공공부문의 성장대비 기업분야의 매출 성장세를 높이는 사업전략을 수립하기 위해 금융과 제조, 통신분야의 사업을 공략하는 전략을 취하고 있습니다. 2024년 22억 수준의 금융분야의 검색과 인공지능, 빅데이터 분석 분야를 집중 공략하여 금융권 매출을 65억으로 확대할 계획입니다. 광주은행 등 다양한 분야의 생성형AI 구축 사업을 바탕으로 금융권 생성형AI사업과 신한은행과 같은 금융업무 특화된 처리완결형 챗봇 (Self-Closing. 단순 문의를 넘어 챗봇화면에서 금융업무를 처리할 수 있는 서비스)을 통해 금융권에 검증된 서비스 모델의 확산을 추진할 예정입니다. 또한 AICC, 콜센터 개편 등 대형 사업의 경우 파트너사들과의 협력을 통해 사업참여하고, 기존 고객 대상으로 생성형 요약 모듈 등 고도화 모델형태로 영업을 전개할 계획입니다.
금융분야에서는 2024년 확보된 파이프라인은 수주확정 7건 (2,079백만원), 수주우위 8건 (1,040백만원), 사업확정 및 계획수립 49건 (9,625백만원)이며 구체적인 파이프라인은 아래와 같습니다.

[금융분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

금융
수주확정
7건
2,079
S은행
비정형데이터 자산화 / 3억

S은행
AI 고도화 /15억

D은행
뱅킹 차세대(검색) / 2.1억

D은행
뱅킹 차세대(챗봇) / 4.88억

P은행
규정관리시스템 검색엔진 도입 / 0.8억

P은행
스마트뱅킹 검색 고도화 / 1.5억

S생명
챗봇 고도화 / 3.5억

수주우위
8건
1,040
G은행
챗봇 고도화(생성형) / 3.5억

P은행
내부챗봇 고도화 / 1.5억

K손해보험
검색엔진 업그레이드 / 1.2억

G생명
KMS 리뉴얼 검색엔진 도입 / 0.3억

사업확정 / 계획수립
49건
9,625
P은행
AICC 사업

S금융
정보계 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입

S보증보험
생성형 AI 구축

총 합계
64건
12,744
-
-

동사는 통신분야에서는 유플러스의 대화형 챗봇 중심으로 지속적인 사업을 진행해왔습니다.
동사의 EnterpriseDX사업본부는 민수 부문의 기업, 금융 분야를 대상으로 사업을 진행하고 있습니다. 동사는 다년간 유플러스의 대화형 챗봇과 AICC 등의 사업을 수행해오고 있습니다.
향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직을 구성하고, 신규 사업을 확보하기 위한 영업활동을 전개할 계획입니다. 또한 다년간 통신사 구축 경험을 바탕으로 다양한 통신사에 확대 적용할 수 있도록 영업 활동을 진행 예정입니다.
해당 전담조직은 PM 2인과 통신금융담당 영업대표1인, 유플러스 담당 영업대표 1인, 그리고 6명의 개발자로 구성되어 유플러스를 전담할 계획입니다. 이 전담조직은 통신사에 특화된 대고객 대화형서비스를 구축하고 있으며, 요구기능의 구현과 자사 기술을 기반으로 생성형AI를 시범 적용하는 등 통신사에 특화된 서비스모델을 구체화하고 이를 기반으로 다양한 통신사에 특화하여 확대 적용할 수 있는 영업활동을 진행하고자 합니다.

제조분야에서는 기존 사업을 진행했던 대기업 계열사는 검색엔진 고도화를 통해 생성형AI사업으로 확대하는 사업전략을 추진할 예정이며, 신규사의 경우 고객의 니즈를 분석하여 검색엔진에서 생성형AI에 이르는 기술 로드맵을 제시 후 단계적 도입을 통해 사업확대하는 전략을 추진할 예정입니다.
제조분야에서는 2024년 확보된 파이프라인은 수주확정 2건 (142백만원), 수주우위 5건 (588백만원), 사업확정 20건 (2,308백만원)이며, 구체적인 파이프라인은 아래와 같습니다.

[제조분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

제조
수주확정
2건
142
S전기
2025년 챗봇 운영

S기업
챗봇 고도화

수주우위
5건
588
S전자
검색엔진 업그레이드 및 이전작업

H선박
고객용 챗봇 구축

S방제
검색 고도화

H제조
생성형 검색 고도화

S제조기기 커머스
검색엔진 업그레이드

사업확장
20건
2,308
S솔루션
챗봇 확대 구축

H헬스케어
차세대 검색엔진 도입

S유가공
내부 시스템 검색엔진 구축

A반도체
홈페이지 검색엔진 고도화

C공제조합
홈페이지 검색엔진 고도화

S MRO
RAG 사업

H비즈니스
대외용 챗봇 도입

H렌즈제조
RAG기반 검색 고도화

G에너지
그룹웨어 검색엔진 도입

J가전유통
검색엔진 고도화

D건설
내부시스템 검색엔진 도입

I영유아제품제조
챗봇 구축

K물류
챗봇 고도화

L전자
차세대시스템 검색엔진 구축

총 합계
27건
3,038
-
-

[사업부문별 매출 추정 상세 내용]

동사의 2025년 이후 추정은 유지보수 사업과 실제 솔루션 기반 사업의 두가지로 구분이 됩니다. 유지보수 사업의 경우 해당 서비스의 중단 등 특이사항이 발생하지 않는 경우 계속 사업의 특성이 있기 때문에 매출 추정이 가능합니다. 솔루션 기반 사업의 경우 가망 고객과의 영업활동을 기반하여 제품의 구매 의사 및 시점에 대한 상담을 통해 이루어지며, 검색 및 챗봇의 경우 3년에서 5년 단위로 업그레이드 및 고도화 사업이 발생하게 되는데, 이럴 경우 기존 자사 제품을 기반으로 생성형 AI솔루션의 교차판매 또는 기존 제품의 고도화 등의 사업을 진행하게 됩니다. 영업단계에서 고객과의 제품구매 상담을 통해 해당 가망사업을 도출하게되며, 고객의 구매의사에 의해 수주확률을 선정하고 지속적인 영업활동을 전개합니다. 통상 특정버전 제품의 유지보수가 종료되는 EOL(End of Life) 정책이 있다는 것을 고객도 인지하고 있기때문에, 유지보수 단계 또는 EOL이 종료되는 5년차 이내로(통상 4년 이전) 고객이 직접 인바운드(In-bound)로 지원 종료 문의 또는 업그레이드 문의가 들어오는데 파이프라인에 대한 선정은 이러한 특성이 반영되어 있습니다. 또한 정기적으로 가망대상을 선정하여 영업대표를 통해 유선 또는 방문하여 영업을 진행합니다.

동사는 적극적인 영업활동을 전개하는데, 영업 대표들을 통해 적극적으로 시장의 요구사항을 센싱하고 있으며, 동사의 매출 추정에는 한번이라도 동사의 제품을 구매하거나 접촉한 고객을 대상으로 전수 조사를 통해 수요조사를 시행했으며 이를 통해 차년도, 차차년도의 수요를 조사한 것을 기반으로 파이프라인을 관리하고 있습니다. 이런 과정에서 동사는 생성형AI에 대한 수요가 확대될 것을 예상하며 영업활동을 강화하고 있으며 이를 추정에 반영하였습니다. 동사의 사업 부문 별 (인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고, 유지보수)의 추정에 대한 상세 내용은 아래와 같습니다.

1) 인공지능 사업

인공지능사업은 기구축된 사업에 대한 고도화와 운영사업을 중심으로 수주를 확정하고 있으며 지속적인 고객관리를 기반으로 2026년까지 지속적으로 계약확정 및 수주확정 사업들을 중심으로 수주우위, 사업확정, 계획수립 단계의 실현율을 높아질 것으로 예상됩니다.

2024년의 인공지능 사업은 기존 WISE iChat을 기반으로 하는 챗봇 사업과 생성형AI사업으로 구분되어 진행되었습니다. ChatGPT로 촉발된 생성형AI는 인공지능시장의 변곡점으로 작용되어 기존 챗봇사업의 보류, 생성형 AI의 시범 사업이 진행되었습니다. 초거대AI(LLM)에 집중되다보니 할루시네이션(Hallucination)과 최신데이터의 미반영, 일반지식 중심의 답변 등으로 생성형 AI를 업무에 활용하기에 적합하지 않다는 회의감이 있었고, 이는 실제 생성형 AI사업에 대한 소극적 발주로 이어지면서 인공지능사업이 주춤하게 되었습니다.

동사는 2023년도부터 이런 생성형 AI의 한계점을 직시하고 기업 및 공공의 전문지식을 기반으로 생성형 AI 활용이 가능한 검색증강생성기술(RAG; Retrieval Augmented Generation)기술을 제품화하였습니다. 이를 기반으로 2023년도에는 화성시 생성형AI구축사업, 2024년도에는 5억 규모의 한국도로공사와 2억 규모의 광주은행 생성형AI사업을 수주하였고, 다양한 PoC사업을 진행했습니다.

신규 생성형 사업 수주 현황은 아래와 같습니다. 생성형사업은 LLM모델까지 포함된 RAG사업 뿐만아니라 사용자 질의 의도기반한 벡터검색 사업으로 나뉘어 판매되었습니다. 벡터검색은 생성형AI시스템 구축을 위한 필수요소로서 향후 고도화를 통해 생성형RAG로 확대될 수 있기 때문에, 단계적인 생성형사업을 감안하여 영업활동을 강화하고 있습니다.

[2024년 생성형 사업 수주 현황]

(단위: 천원 / VAT별도)

구분
고객사
사업명
사업금액
비고

생성형

RAG

한국도로공사
생성형 AI 시범사업(AI챗봇) 개발 용역
370,377
Llama3 70B 모델 파인튜닝, RAG 구축

생성형

RAG

고용노동부
스마트노사누리 구축 3차
538,208
생성형AI 기반한 유사사건 RAG 구축

생성형

RAG

한전KPS
감사업무 생성형AI 구축을 위한 시범 적용
19,800
25년 상반기 ISP 후 본사업 예정

생성형

RAG

국세청
24년 홈텍스 고도화 구축 생성형PoC
20,000
PoC 사용성 검토 후 도입 예정

생성형

RAG

광주은행
광주은행 생성형LLM 검증 프로젝트
180,000
생성형AI 기반 요약 및 Q&A

생성형

RAG

미래에셋증권
매래에셋증권 MTS AI 검색
125,100
생성형기반 사용자 추천

벡터검색
한국교육학술정보원
교육행정데이터 통합관리시스템 구축
250,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
한국산업인력공단
출제관리시스템 유사 문항 비교 검색
450,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
국무조정실
스마트규제시스템 1단계 유사검색
120,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

합계
2,073,485
-

2025년도에는 생성형AI사업에 대한 현실적인 방안이 구체화되면서 수요가 증가할 것으로 판단됩니다. 현재 영업중인 2025년 생성형AI 사업 파이프라인은 아래와 같습니다.

[2025년 생성형 AI사업 파이프라인]

구분
고객사
건명
내용

1
P기관
정보전산시스템 고도화
24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정

2
H기관
상담사 지원 생성형 챗봇
예산 확보를 위한 견적 제출

3
K기관
내부 챗봇 고도화 3차
3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇

4
R공사
생성형AI 챗봇 확대 구축
24년 시범사업 완료 후, 25년 확대

5
F기관
차세대 민원관리시스템
차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI

6
S공단
AI기반 상담어시스턴트
내부 직원용 상담 어시스턴트

7
M기관
차세대 챗봇 고도화
차세대 사업 내 생성형 AI 도입

8
P기관
생성형 챗봇
챗봇 또는 생성형으로 예산 확정

9
I공단
내부경영지원 생성형 챗봇
기존 챗봇 고도화로 생성형 도입

10
N금융사
MTS 지능형 검색
생성형 사업 제안

11
H공단
내부업무 생성형 챗봇
내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇

12
S기관
GPT 연계 챗봇
화성시청 모델로 제안

13
H기관
범정부 통합창구 서비스
민원서비스안내형 제안

14
M기관
내부 업무 지원 Assitant
체계 관련 규정

15
P은행
AICC사업
콜센터 어시스턴트

16
D은행
뱅킹 차세대 Assistant
콜센터 어시스턴트

17
H제약
RAG 도입 사업
생성형AI 솔루션 도입

18
S기업
RAG 도칩 사업
생성형AI 솔루션 도입

19
H시스템
RAG기반 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

20
S은행
S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입
생성형AI 솔루션 도입

21
S기업
생성형AI도입
생성형AI 솔루션 도입

22
H기업
생성형 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

23
I은행
I은행 생성형AI 챗봇 구축
민원서비스안내형 제안

생성형AI가 사업이 전개되고 있음에도 챗봇의 수요는 지속적으로 발생되고 있음은 조달구매시장을 보더라도 확인할 수 있었습니다.

[조달구매 시장현황-챗봇 솔루션]

조달구매 시장현황-챗봇 솔루션.jpg
조달구매 시장현황-챗봇 솔루션

고객을 대상으로 서비스하는 챗봇과 같은 인공지능서비스의 핵심은 고객에게 정확한 답변을 주는 것인데, 생성형AI에 대한 시범적 구축을 진행하는 단계에서 할루시네이션 등 답변의 통제를 제대로 못하고 있는 사례들이 발생하면서 대민서비스 영역에서는 보다 정확한 챗봇을 선호하고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 앞으로 생성형AI는 정확한 답변을 주는 기존 AI챗봇이 하이브리드된 결합 또는 연계된 형태의 사업이 진행될 것으로 판단되며, 이에 근거하여 동사는 인공지능 챗봇 사업의 파이프라인을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

아울러, 동사는 한동안 매출이 정체 및 감소되었던 제조분야의 활로 개척을 통해 민간시장의 매출을 확대하고자 합니다. 동사는 제조분야는 지금까지 검색엔진 중심으로 사업을 전개하였는데, 올해 한국산업기술기획평가원이 주관하는 산업부의 ‘철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’과제를 제조지능화 전문업체인 엠아이큐브솔루션과 공동 수행하며, 수요기관인 동국제강에 실증을 진행하고 있습니다. 이는 제조분야에 이미지, 센서데이터와 같은 다양한 이종 데이터까지 포함하여 추론이 가능한 Multi-Modal RAG 기술을 적용하는 연구 및 제품화를 추진중에 있습니다.

[철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제]

철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제.jpg
철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제

[연도별 인공지능분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
67
9,006
6,928

수주확정
2
4,587
1,551

수주우위
12
470
230

소계
81
14,063
8,710

2025년
수주확정
4
1,387
1,248

수주우위
12
4,434
2,765

사업확정
80
36,775
16,426

계획수립
28
10,943
1,829

이월잔고
25
2,307
2,307

소계
149
55,847
24,575

2026년
수주우위
3
550
385

사업확정
6
1,291
609

계획수립
167
119,003
27,061

이월잔고
32
2,163
2,163

소계
208
123,007
30,217

2) 검색 사업

검색사업은 과거 사례를 보면 고객의 웹사이트 또는 내부 관리 데이터가 증가되면서 기존 시스템의 교체 및 증설, 연계시스템의 확대, 검색 요건의 고도화에 따라 관련된 코어(core) 라이선스 증설 및 이중화 등의 요구들이 순차적으로 이어지는 경향이 있습니다. 또한 검색엔진의 교체는 고객측의 업무, 비용적인 부담이 전가되기 때문에 서비스의 종료 등 특별한 상황이 발생하지 않는 한 계속적인 고도화와 라이선스 증설이 요구되는 사업의 특성이 있어서 아래와 같이 수주확정 이상의 사업들을 예상하며 수주우위 이하 파이프라인의 실현율을 높이는 활동을 추진할 계획입니다.

또한 생성형AI가 등장하면서 검색의 패러다임이 달라지고 있습니다. 이는 전통적인 키워드기반의 검색결과를 보여주는 방식에서 인공지능을 활용한 의미 기반 검색으로의 확대입니다. 이런 트랜드 변화는 MS Azure의 벡터기반 검색서비스에서부터 최근 OpenAI의 검색기능 탑재에 이르는 전반적인 변화를 봐도 알 수가 있습니다. 이런 벡터기반 검색을 용이하게 하기 위한 오픈소스 및 API 서비스들이 시장이 선보였고, 관련 원천기술이 없는 기업들도 손쉽게 벡터검색을 활용하여 제품 및 서비스를 출시하고 있는 상황입니다.

하지만, 24년간 자연언어처리 기술 기반 검색사업을 진행해왔던 와이즈넛은 검색에 대해 다른 시각으로 접근하고 있습니다. 기존 전통적인 자연어처리기반 동사의 검색기술은 ‘특허청’의 특허검색 부분에서는 아직도 유용하게 사용되고 있습니다. 물론, ‘사용자 의도’에 부합되는 의미기반 검색도 의미가 있기 때문에 이 두가지 기술의 장점을 극대화하는 ‘인공지능기반 하이브리드 검색’기술이 중요하다고 동사는 판단하고 있습니다. 이는 생성형AI를 활용하는 효율성과 운영비용은 상호 Trade-off 관계에 있고, 벡터검색이 절대적인 정확도 향상을 담보하지 않기 때문입니다. 와이즈넛의 검색은 이런 한계점을 인지하고, 하이브리드형 검색엔진을 시장에 공급하고 있습니다.

이런 기술은 검색에 대한 원천기술을 갖고 있지 않다면 실현할 수 없는 부분으로 관련 원천기술과 타사대비 우위를 점하고 있는 강력한 영업력을 바탕으로 지속적으로 성장할 것으로 예상하고 있습니다..

[자연어처리기반 검색기술과 벡터검색의 차이]

자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이.jpg
자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이

동사는 2025년 상반기부터 생성형AI의 적용이 활발해질 것으로 판단되어, 기존 검색 이용 고객을 대상으로 RAG기술을 탑재한 생성형검색 사업들로 확대되어 매출로 실현될 수 있도록 파이프라인 관리할 계획입니다.

[연도별 검색 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
267
17,079
12,020

수주확정
15
2,061
1,530

수주우위
26
3,564
1,648

소계
308
22,703
15,199

2025년
수주확정
1
45
41

수주우위
12
831
519

사업확정
103
20,426
7,860

계획수립
31
10,095
2,470

이월잔고
75
3,753
3,753

소계
222
35,150
14,643

2026년
수주우위
2
204
143

사업확정
9
2,044
1,022

계획수립
177
63,267
16,413

이월잔고
45
2,685
2,685

소계
233
68,201
20,263

3) 빅데이터 사업

빅데이터 사업은 연속사업의 특성이 있는 빅데이터 분석 및 데이터 피딩 사업 들로 이루어져있습니다. 동사는 기 수행된 사업에 빅데이터 분석 영역을 확대하여 데이터를 구매하거나 시스템을 고도화하는 사업들도 수주확정 이상의 파이프라인을 확보했고, 수주우위 이하의 가망 사업들의 수주확률을 높이는 활동들을 추진할 계획입니다.

[연도별 빅데이터 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
34
1,491
1,378

소계
34
1,491
1,378

2025년
계약확정
12
760
760

수주확정
10
907
817

수주우위
9
708
496

사업확정
22
2,402
936

계획수립
18
2,488
594

이월잔고
2
112
112

소계
73
7,378
3,716

2026년
수주확정
4
893
804

수주우위
1
340
238

사업확정
2
590
295

계획수립
80
14,199
4,004

이월잔고
18
416
416

소계
105
16,440
5,758

4) 클라우드서비스 사업

클라우드서비스 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스를 활용하고있는 주요 대학과 기관을 중심으로 수주확정 이상의 파이프라인을 기반으로 지속사업 고객을 밀착 관리하고 있으며, 향후 RAG기반의 SaaS서비스를 확대하기 위해 수주우위 이하 사업들을 지속적으로 관리하며 수주확률이 높아질 것으로 예상됩니다. 2024년 7월에는 국내 AI 기술 전문기업이 협력해 고객 맞춤형 AI 플랫폼 공동 수행을 위한 ‘AX얼라이언스’를 발족하였습니다.

엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식.jpg
엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식

이는 와이즈넛, 클루커스, 누리어시스템, 링네트, 투라인코드, 위즈와 같은 클라우드 전문 기업 6개사가 모여 엔터프라이즈를 위한 AI 플랫폼 구축 역량을 통합 제공하는 것을 목표로하고 있습니다.
현재, 이러한 AX얼라이언스를 통해 S전자에 MS Azure Cloud기반의 생성형AI프로젝트를 계약하여 프로젝트를 수행하고 있으며, 중장기 로드맵을 통해 년차사업을 수행할 계획입니다.

2025년도까지의 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스인 ‘현명한 앤써니’를 중심으로 진행되었다면, 2025년에는 RAG를 기반한 생성형AI서비스를 탑재하며 기존 고객을 대상으로 고도화 및 운영 사업을 강화할 계획입니다. 또한 한국마이크로소프트 CSP와 네이버하이퍼클로바의 MSP파트너십을 통해 사업영역이 확대될 것으로 보고 있으나 외부LLM을 기반한 사업들에 대해서는 보수적으로 사업확정 단계로 관리하며 파이프라인 실현율을 높일 계획입니다.

[연도별 클라우드 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
75
4,594
3,232

수주확정
13
202
154

수주우위
7
456
181

소계
95
5,251
3,567

2025년
수주확정
19
631
568

수주우위
11
238
155

사업확정
80
6,995
2,881

계획수립
1
45
1

이월잔고
37
688
688

소계
148
8,597
4,294

2026년
수주우위
19
878
530

사업확정
102
14,463
6,398

계획수립
15
4,501
1,350

이월잔고
38
640
640

소계
174
20,482
8,918

5) 광고서비스 사업

광고사업은 자사의 빅데이터 분석기술을 기반으로 하여 자체개발 한 네트워크 광고 플랫폼을 활용하여 온라인 마케팅 사업을 진행하고 있으며, 나아가서는 여러 대행사들과 파트너쉽을 맺고 주요 매체사들의 공식파트너사로서의 입지를 기반으로 사업을 확장해 나가고 있습니다. 또한, 주요 매체(NAVER, NATE, TMAP 등)의 공식파트너사로, 자사 광고에 대한 로열티가 높은 경향을 보이고 있으나, 광고사업은 경기에 민감한 특성을 보이고 있기때문에 보수적으로 '수주우위' 단계로 파이프라인을 구성하여 사업 전개할 계획입니다.

[연도별 광고서비스 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
10
2,273
2,168

수주확정
3
753
566

소계
13
3,025
2,735

2025년
수주우위
8
4,615
412

이월잔고
11
145
145

소계
19
4,760
557

2026년
수주우위
8
5,490
2,690

이월잔고
8
2,819
2,819

소계
16
8,309
5,509

6) 유지보수 사업

유지보수 사업은 다른 사업과 달리 프로젝트 수주 후 바로 무상유지보수 1년을 거쳐 유상유지보수계약이 이루어지며, 특별한 사유가 없는 한 유상유지보수계약으로 이어집니다. 수주우위 이하로 계획된 파이프라인의 경우 장기계약 고객으로 전환되어 향후 소멸 등 연장계약이 이루어지지 않을 확률이 있는 고객으로 신규 프로젝트를 통한 시스템 전환 또는 증설, 기능개선 등을 유도하며 파이프라인 관리를 진행할 계획입니다.

[연도별 유지보수 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
937
5,778
5,778

수주확정
114
193
193

소계
1,051
5,971
5,971

2025년
계약확정
116
1,175
1,175

수주우위
669
7,661
4,661

사업확정
85
1,598
533

계획수립
60
775
168

소계
930
11,208
6,537

2026년
계약확정
119
2,311
2,311

수주우위
658
12,709
8,487

사업확정
75
1,934
877

계획수립
21
534
160

이월잔고
268
1,032
1,032

소계
1,141
18,520
12,867

[참고] 매출액 추정에 반영된 가정의 실현 여부에 따른 시나리오별 추정 매출은 다음과 같습니다.
가. Best CaseBest Case는 동사의 해외매출을 포함하여 추정하였습니다. 해외 사업의 경우 다수 사업 경험이 있는 일본 시장을 우선 공략하여 가시적인 성과를 도출하고, 이를 기반으로 중동의 클라우드 기반 챗봇 및 검색 서비스 그리고 베트남의 스마트시티의 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대할 계획입니다. 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 계획입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

구체적으로, 동사는 1차적으로 아시아 시장 진출을 위해 일본, 중동, 베트남 지역으로의 확대를 계획하고 있으며, 이에 대한 안정화 이후 2단계 미국시장으로 진출할 계획입니다. 특히 일본의 경우 10년 이상 관계를 지속해온 현지 파트너사들을 통해 지자체 및 민간 업체를 대상으로 세일즈를 진행하고 있습니다. 이를 기반으로 동사는 가장 효과적으로 빠른 시일내에 가시적인 성과를 도출할 수 있는 일본 시장을 우선 공략할 것이며, 이후 베트남에 구축될 스마트시티에 AI 에이전트를 통해 해외 시장을 확대하고, 중동의 클라우드 기반 생성형 AI 기반 대화형 서비스와 검색 서비스를 공급할 계획입니다. 일본은 이미 사업 중인 히다치와 웰스톤과의 파트너십을 강화하고, 일본 내 파트너십 확대를 통해 사업을 확대할 계획입니다. 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

[해외 진출 전략]

해외 진출 전략.jpg
해외 진출 전략

이러한 해외 진출을 위한 동사의 사업추진 원칙은 아래와 같습니다.

[해외 사업 추진 원칙]

해외 진출 사업추진 원칙.jpg
해외 진출 사업추진 원칙

동사의 해외 진출을 위한 투자 계획은 아래와 같습니다.

[해외 진출 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2025년
2026년
합계

글로벌마케팅
일본
200
400
600

중동
50
140
190

동남아
-
184
184

합계
250
724
974

구분
2025년
2026년
합계

일본
현지 사무소
-
60
60

현지 시장조사
50
-
50

마케팅, 홍보
130
320
450

영업활동
20
20
40

합계
200
400
600

구분
2025년
2026년
합계

중동
현지 사무소
-
20
20

현지 시장조사
50
-
50

마케팅, 홍보
-
100
100

영업활동
-
20
20

합계
50
140
190

구분
2025년
2026년
합계

베트남
현지 사무소
-
-
-

현지 시장조사
-
-
-

마케팅, 홍보
-
100
100

영업활동
-
84
84

합계
-
184
184

또한 해당 진출국의 사업 특성과 경쟁사, 가방 파트너는 아래와 같습니다.

[해외 진출국 국가별 특성]

국가별 특성.jpg
국가별 특성

[해외 매출 예상 금액]

(단위: 건, 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
인공지능
8
2,636
1,115

검색
1
79
39

소계
9
2,715
1,155

2026
인공지능
37
25,145
7,864

검색
11
7,368
2,211

소계
48
32,514
10,074

해외 매출 추정은 파트너사인 일본 파트너인 웰스톤과 EMNet과 메가존클라우드, 베트남의 VTI, VMO를 방문하여 현지 시장조사과 자사 제품 확대를 위한 협의를 통하여 파트너사의 주요 고객사를 중심으로 자사의 제품을 공급하는 방안을 논의했고, 이를 기반하여 파이프라인을 작성하였습니다. 또한 베트남의 경우 2023년 베트남 현지 부동산 개발사인 노블베트남(Noble Vietnam Co.Ltd) 외 4개사와 함께 베트남 하노이 스마트시티 구축을 위한 다자간 전략적 업무 협력을 체결하였고, 본 협약을 통해 동사의 대화형 인공지능 기술을 스마트시티에 적용하기로 한 것을 반영하였습니다.

[Best Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
37,558
55,476
93,607

2) Worst CaseWorst Case는 동사의 수주단계 중 "계약확정", "수주확정", "이월잔고" 단계만을 반영하여 산정하였습니다.

[계약확정 및 수주확정 매출액]

(단위: 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
계약확정
128
1,934
1,934

수주확정
34
2,971
2,673

이월잔고
150
7,007
7,007

소계
312
11,912
11,615

2026
계약확정
119
2,311
2,311

수주확정
4
893
804

이월잔고
409
9,755
9,755

소계
532
12,960
12,871

[Worst Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,178
11,615
12,871

(나) 매출원가
동사의 제품 매출원가는 재료비, 노무비, 제조간접비로 구성되어 있습니다. 매출원가는 산정 가능한 직접 투입원가를 반영하였고, 과거 사업연도 매출원가 발생 내역 및 미래 3개년 사업연도 매출원가 추정액은 아래와 같습니다. 동사의 매출원가는 매출 증가와 함께 매출 원가율이 점진적으로 낮아질 것으로 예상됩니다.
매출원가율이 점진적으로 낮아지는 것으로 추정한 이유는 투입인력의 감소 및 솔루션 가격의 상승 때문입니다. 동사의 업종은 소프트웨어 개발업으로, 업종의 특성상 매출원가의 가장 큰 부분은 개발인력 투입에 따른 인건비입니다. 소프트웨어 개발업은 물리적 제품 대신 소프트웨어를 공급합니다 따라서 제조업체와 달리 재고 관리나 물리적 자재 비용이 발생하지 않습니다. 대부분의 매출 원가는 직접 인건비이며, 소프트웨어 개발 및 고객사 투입 인력의 급여, 그리고 이에 따른 간접비용이 주 구성 내용입니다.
한편, 동사가 기존에 공급하던 솔루션의 경우, 고객사의 요구에 맞춰 현장으로 인력이 파견되어 환경에 맞는 개발이 이루어져야 했습니다. 하지만 차기 주력 제품인 WISE iRAG의 경우 플랫폼 형태의 제품으로 각 고객사의 동일한 형태로 제품이 공급되어 초기 세팅외에는 기존 솔루션과 같이 종료시까지 인력이 투입되는 형태가 아닙니다. 따라서, 매출이 증가하더라도, 기존 제품과 같이 매출원가 특히 노무비가 비례하여 증가하지 않을 것으로 추정하였습니다. 또한 WISE iRAG의 경우 기존 동사 솔루션 대비 성능 향상이 기대되는바, 예상되는 성능 향상이 보여진다면, 공급단가를 동사 솔루션 대비 2~3배 정도 책정할 예정입니다.

따라서 위의 두가지 사항 투입인력의 감소, 솔루션 가격의 상승으로 인해 제품매출액 대비 매출원가가 감소될것으로 예상됩니다.

[매출원가 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율

재료비
2,302
6.6%
3,994
10.6%
4,293
7.9%
6,602
7.9%

노무비
9,392
26.8%
10,332
27.5%
12,014
22.1%
13,451
16.1%

제조간접비
6,100
17.4%
6,193
16.5%
8,413
15.5%
12,102
14.5%

매출원가 합계
17,794
50.7%
20,519
54.6%
24,720
45.5%
32,155
38.5%

주1) 비율은 제품 매출액 대비 비율입니다.

한편, 동사의 추정에 사용된 제품 매출액은 전체 매출액에서 동사의 주된 사업이 아닌 임대업 매출을 제외한 금액입니다. 2024년부터는 보수적 추정을 위하여 임대업 매출은 고려하지 않고 제품 매출액만 고려하여 추정하였습니다.

항목
2021년
2022년
2023년
2024년
2025년
2026년

제품매출액
35,291
34,382
35,078
37,558
54,321
83,532

기타매출액
116
120
94
-
-
-

매출액 합계
35,407
34,502
35,172
37,558
54,321
83,532

주1) 기타매출액은 임대업 매출입니다.

1) 재료비 추정동사의 재료비의 제품매출액 대비 비중은 과거 큰 변동이 없었으며, 이에 2021년부터 2023년까지 제품매출액 대비 재료비율 산술평균인 7.9%가 2025년부터는 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.
2024년 재료비는 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 재료비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 온기 재료비를 추정하였습니다.

[과거 재료비 비율]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
재료비율 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
7.9%

재료비
3,524
2,462
2,302

재료비(%)
10.0%
7.2%
6.6%

과거 3개년 재료비율 평균을 2025년부터 적용한 향후 재료비 추정은 아래와 같습니다.

[재료비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

제품매출액
37,558
54,321
83,532

재료비
3,994
4,293
6,602

재료비(%)
10.6%
7.9%
7.9%

주1) 2021년~2023년 재료비율 평균인 7.9%를 2025년부터 적용

2) 노무비 추정동사의 노무비는 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 인
력 구성은 회사의 인력 채용 계획을 반영하였으며, 예상 평균 임금의 경우 향후 생산형 AI 관련 사업 확장을 감안하여 고급 인력 채용을 위한 평균 임금이 상승하는 것으로 추정하였습니다. 2024년까지는 생성형 AI 시장에 신규 진입하여, 사업 초기 안정화 작업을 위한 인원이 과투입 되었으나, 2025년부터는 인력숙련도 증가에 따라 현장 투입인원이 감소할 것으로 추정됩니다. 이를 감안한 동사의 인력 구성 계획은 아래와 같습니다.
따라서 수주 및 매출액이 증가함에 따라 전체 인력 구성은 증가할 예정이지만, 매출액 상승에 비례하여 인력을 증가시키지 않아도 매출 목표 달성이 가능할 것으로 판단됩니다.

기존에 동사는 사업 수주 후 고객사에 맞도록 커스터 마이징 하는 부분에 많은 인력이 소요되었으며 동사 솔루션 중 챗봇솔루션의 경우, 해당 챗봇이 적용하기 위한 말뭉치에 대한 기획 및 생성을 위해 인력이 다수 투입되었으나 생성형 AI의 도입으로 해당 업무에 투입되는 인력이 크게 감소하였습니다. 또한 신규 WISEiRAG 도입하는 초기에는 각 투입 인력들의 프로젝트 수행 경험 부족 등으로 인하여 투입 인력이 과다 책정되었으나, WISEiRAG 제품이 플랫폼 제품이라는 특성상 내부 인력들에게 수행능력이 내제화 되고, 동사의 현재 인력 계획으로도 현재 추정된 매출만큼의 프로젝트 볼륨을 수행할 수 있을것으로 판단하고 있습니다. 또한 매출추정에서 언급된 통신분야에서 향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직은 아래 기술직 추정에 포함되어 있으며, 기존의 인력을 활용하여 전담조직을 구성할 예정입니다.

[기술직 인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

특급
11
11
12
14

고급
24
25
29
36

중급
30
39
50
55

초급
145
139
136
137

기술직 합계
210
214
227
242

[기술직 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
45
48
53
56

주1) 기술직의 예상 평균 임금은 동사의 사업계획을 고려하여 추정하였으며, 특급 및 고급인력의 증가를 고려하여 평균 임금 상승분을 추정하였습니다.

동사의 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 기반으로 산정한 노무비 추정은 아래와 같습니다.

[노무비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

노무비
9,392
10,332
12,014
13,451

3) 제조간접비 추정동사의 제조간접비의 경우 여비교통비, 임차료, 외주용역비, 기타로 이루어져 있습니다. 여비교통비, 임차료 및 기타 제조간접비의 경우에는
2021년부터 2023년 제품매출액 대비 각 항목별 제조간접비의 비율의 산술평균이 2024년부터 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.

[과거 제조간접비 비율(제품 매출액 대비)]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
제조간접비 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
-

여비교통비
282
324
270
0.8%

여비교통비(%)
0.8%
0.9%
0.8%

임차료
252
188
138
0.6%

임차료(%)
0.7%
0.5%
0.4%

외주용역비
8,116
8,066
5,654
20.9%

외주용역비(%)
23.0%
23.5%
16.1%

기타
25
42
37
0.1%

기타(%)
0.1%
0.1%
0.1%

과거 3개년 여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 비율 평균을 2024년부터 적용한 향후 여비교통비, 임차료, 기타제조간접비 추정은 아래와 같습니다.

[여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

여비교통비
270
314
454
699

임차료
138
207
300
461

기타
37
38
54
84

제조간접비 중 가장 큰 비중을 차지하는 외주용역비의 경우 별도 항목으로 추정하였습니다. 2024년부터 생성형 AI가 일부 도입되면서, 과거 외부 프리랜서 또는 외주법인을 통해 진행했던 UX디자인, 번역 등의 외주비가 감소하는 추세입니다. 또한 2025년부터 생성형 AI 도입이 본격화되는 것을 고려하여 외주비 비중이 감소하는 것으로 추정하였습니다. 특히 동사의 챗봅사업 진행시 각 챗봇에 사용되는 언어를 구성하는 말뭉치를 만드는 외주인력이 다수 투입되었습니다. 생성형 AI의 도입 이후, 인력을 통한 언어 구성을 생성형 AI를 통해 구성함으로써 외주 인력 비용이 감소할 예정입니다. 이를 반영한 외주 용역비의 추정은 아래와 같습니다.

[외주용역비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

외주용역비
5,654
5,634
7,605
10,859

외주용역비(%)
16.1%
15.0%
14.0%
13.0%

(다) 판매비와 관리비동사의 판매비와 관리비 추정내역은 다음과 같습니다.

[판매비와 관리비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

여비교통비
247
229
318
489

접대비
352
349
498
766

통신비
121
137
189
290

세금과공과
117
120
124
127

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

투자부동산 감가상각비
13
-
-
-

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

경상연구개발비
1,613
1,975
2,357
5,857

교육훈련비
40
36
57
88

도서인쇄비
42
32
33
34

소모품비
26
36
35
54

지급수수료
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
142
132
125
192

대손상각비
(16)
(15)
(59)
(91)

건물관리비
227
234
241
248

합계
13,922
14,887
18,736
27,570

1) 인건비판매비와 관리비에 해당하는 사무/영업 인건비의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 2025년~2026년 인건비를 산정하였습니다. 2024년의 경우
증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 인건비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

사무/영업직
57
60
71
86

[사무/영업직 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
97
100
104
107

인당 평균 퇴직급여
8
8
8
9

인당 평균 복리후생비
35
36
37
38

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 상용근로자 월급여액의 전년대비 증감률이 2023년 기준 3.4%인 것을 준용하여 2025년~2026년 사무/영업직의 평균임금 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 사무/영업직의 인건비를 추정하였습니다.

동사의 인력구성 계획 및 예상 평균 임금을 고려하여 산정한 인건비 추정은 아래와 같습니다.

[인건비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

합계
7,994
7,824
10,563
13,180

2) 변동비동사의 변동비는 여비교통비, 접대비, 통신비, 교육훈력비, 소모품비, 지급수수료, 광고선전비, 대손상각비로 구분하였습니다. 변동비는 2021년부터 2023년까지 매출액 대비 각 변동비 항목의 비율의 산술평균이 2024년부터 지속될 것으로 가정하였습니다.

[변동비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
적용비율
2023년
2024년
2025년
2026년

여비교통비
0.6%
247
229
318
489

접대비
0.9%
352
349
498
766

통신비
0.3%
121
137
189
290

교육훈련비
0.1%
40
36
57
88

소모품비
0.1%
26
36
35
54

지급수수료
6.2%
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
0.2%
142
132
125
192

대손상각비
-0.1%
(16)
(15)
(59)
(91)

3) 고정비
동사의 고정비는 세금과공과, 지급임차료, 차량유지비, 도서인쇄비, 건물관리비로 구분하였습니다. 고정비는 평균 소비자 물가상승률을 고려하여
2025년~2026년
3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 고정비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 고정비를 추정하였습니다.

[고정비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년
2025년
2026년

세금과공과
117
120
124
127

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

도서인쇄비
42
32
33
34

건물관리비
227
234
241
248

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 소비자물가상승률이 3.6%인 것을 준용하여 2025년~2026년 고정비 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 고정비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 고정비를 추정하였습니다.

4) 경상연구개발비경상연구개발비는 연구 인력의 인건비에 연동하여 2025년~2026년의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 또한 과거 3개년 과제지원금 수준 및 회사 사업 계획을 고려하여 향후 과제지원금을 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 경상연구개발비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 경상연구개발비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

연구
46
43
55
66

[연구 인력 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
128
112
116
119

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 상용근로자 월급여액의 전년대비 증감률이 2023년 기준 3.4%인 것을 준용하여 2025년~2026년 연구 인력의 평균임금 상승률은 3.0%로 추정하였습니다. 2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 연구인력의 인건비를 추정하였습니다.

동사의 연구 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 감안하여 산정한 경상연구개발비 추정액은 아래와 같습니다.

[경상연구개발비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

경상연구개발비(인건비)
5,898
5,622
6,357
7,857

과제지원금
(4,285)
(3,646)
(4,000)
(2,000)

합계
1,613
1,975
2,357
5,857

5) 상각비
감가상각비와 무형자산상각비는 회사 유형자산과 무형자산 내역을 기반으로 신규투자계획을 반영하여 산정하였습니다. 사용권자산상각비는 소비자 평균 물가 상승률을 감안하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.
KOSIS(국가통계포털)의 2023년 소비자물가상승률이 3.6%인 것을 준용하여 2025년~2026년 사용권자산상각비 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
동사의 2025년, 2026년 신규 유형자산 투자계획은 아래와 같으며, 연도별 취득한 유형자산은 기중 취득으로 가정하여 취득한 해에는 상각률 50%를 반영하였습니다. 장비 인프라의 경우 내용연수를 10년으로 가정하였습니다.

[유형자산 신규 투자 계획]

(단위: 백만원)

내역
2025년
2026년
합계

장비 인프라 구축
2,704
2,704
5,407

신규 장비 인프라 구축을 감안하여 산정한 회사의 상각비 추정은 아래와 같습니다.

[상각비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

(라) 영업외손익
동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만, 보수적인 추정을 위하여 영업외손익은 감안하지 않았습니다.
(마) 법인세 비용

동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였으며 법인세율 22%를 법인세비용으로 반영하였습니다

[추정 법인세비용]

(단위: 백만원)

구분
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

법인세비용
474
2,390
5,237

(주15) 정정 전

나. 평가 일정

구분
일시

대표주관계약 체결
2023년 05월 10일

기업실사

2023

년 05월 10일 ~
2024년 11월 20일

상장예비심사 신청
2024년 04월 25일

상장예비심사 승인
2024년 09월 26일

증권신고서 제출
2024년 11월 21일

(주15) 정정 후

나. 평가 일정

구분
일시

대표주관계약 체결
2023년 05월 10일

기업실사

2023

년 05월 10일 ~
2024년
12월 09일

상장예비심사 신청
2024년 04월 25일

상장예비심사 승인
2024년 09월 26일

증권신고서 제출
2024년 11월 21일

(주16) 정정 전

다. 기업실사 참여자(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
부서
직책
성명
담당업무
참여기간
주요경력

삼성증권㈜
Capital Market본부
본부장
이기덕
IPO 총괄

2023.05.10 ~
2024.11.20

기업금융업무 24년

ECM4팀
팀장
김성민
기업실사 총괄
2023.05.10 ~ 2024.11.20
기업금융업무 14년

ECM4팀
부장
김희규
기업실사 실무 총괄
2023.05.10 ~ 2024.11.20
기업금융업무 5년

ECM3팀
과장
임규석
기업실사 실무
2023.05.10 ~ 2024.11.20
기업금융업무 8년

ECM4팀
과장
이동현
기업실사 실무
2023.05.10 ~ 2024.11.20
기업금융업무 5년

ECM4팀
과장
김보현
기업실사 실무
2023.05.10 ~ 2024.11.20
기업금융업무 6년

(2) 발행회사 기업실사 참여자

소속
직위
성명
담당업무

㈜와이즈넛

대표이사

강용성

CEO

전무이사

장기정

경영관리 총괄,CFO

상무이사

장정훈

연구개발 총괄,CTO

이사

김인환

재경부 업무 총괄

이사

김정민

전략 수립 담당

팀장

이성태

공시업무 담당

팀장

김오남

회계업무 담당

팀장

권지은

마케팅 업무 담당

(주16) 정정 후

다. 기업실사 참여자(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
부서
직책
성명
담당업무
참여기간
주요경력

삼성증권㈜
Capital Market본부
본부장
이기덕
IPO 총괄

2023.05.10 ~

2024.12.09

기업금융업무 24년

ECM4팀
팀장
김성민
기업실사 총괄

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 14년

ECM4팀
부장
김희규
기업실사 실무 총괄

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 5년

ECM3팀
과장
임규석
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 8년

ECM4팀
과장
이동현
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 5년

ECM4팀
과장
김보현
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 6년

(2) 발행회사 기업실사 참여자

소속
직위
성명
담당업무

㈜와이즈넛

대표이사

강용성

CEO

전무이사

장기정

경영관리 총괄,CFO

상무이사

장정훈

연구개발 총괄,CTO

이사

김인환

재경부 업무 총괄

이사

김정민

전략 수립 담당

팀장

이성태

공시업무 담당

팀장

김오남

회계업무 담당

팀장

권지은

마케팅 업무 담당

(주17) 정정 전
<중략>

(3) 타법인 증권 취득 자금
당사는 당사의 주요사업인 인공지능, 검색엔진, 빅데이터 등의 시장 지배력과 업무 효율화를 증가시킬 수 있는 유관회사에 대한 지분투자를 계획 중으로, 이를 타법인증권취득자금으로 구분하였습니다. 구체적으로는 당사의 주력 제품인 검색, 챗봇 및 iRAG 소프트웨어 뿐만 아니라 AI기반 기술회사에 투자를 통하여 안정적인 제품공급과 원가 절감을 도모하고자 합니다. 이 외에도 기타 핵심 기술의 IT업체에 대한 지분 투자를 통하여 안정적인 거래관계를 구축하여 공급망의 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 사업화 과정에서 연관되어 있는 기술에 대한 투자 중심으로 진행할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분
기술분야
2024년
2025년
2026년
합계

타법인 증권 취득 자금
음성 AI 기술 분야
-
14,000
10,000
24,000

생성형 AI 기술 분야

AI기반 기술 분야

합계
-
14,000
10,000
24,000

(주17) 정정 후<중략>

(3) 타법인 증권 취득 자금
당사는 당사의 주요사업인 인공지능, 검색엔진, 빅데이터 등의 시장 지배력과 업무 효율화를 증가시킬 수 있는 유관회사에 대한 지분투자를 계획 중으로, 이를 타법인증권취득자금으로 구분하였습니다. 구체적으로는 당사의 주력 제품인 검색, 챗봇 및 iRAG 소프트웨어 뿐만 아니라 AI기반 기술회사에 투자를 통하여 안정적인 제품공급과 원가 절감을 도모하고자 합니다. 이 외에도 기타 핵심 기술의 IT업체에 대한 지분 투자를 통하여 안정적인 거래관계를 구축하여 공급망의 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 사업화 과정에서 연관되어 있는 기술에 대한 투자 중심으로 진행할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분
기술분야
2024년
2025년
2026년
합계

타법인 증권 취득 자금
음성 AI 기술 분야
-
14,000
10,000
24,000

생성형 AI 기술 분야

AI기반 기술 분야

합계
-
14,000
10,000
24,000

당사는 하기 표와 같은 전략을 통해 대상을 선정하여 타법인 증권 취득자금을 사용할 예정입니다.

[투자 전략 및 대상]

전략
고려사항
대상
방식

원천기술

확보 및 확장

생성형AI사업을 텍스트기반에서 멀티모달기반으로 확대하는데 있어

- 차세대 AICC기술

- OCR 포함한 Document Generation 관련 기술

- Cloud Native 기술에 기반하여 SaaS Full Stack 및 핵심 기술 확보가 가능한 기업을 선별하여 관련 기술의 확보 및 보유기술의 영역 확장을 위한 기업 인수합병

- 음성AI 전문기업

- 성성형AI 전문기업

- 클라우드 전문기업

인수합병

사업 다각화

클라우드 기반 사업 방향성에 기반하여

- SaaS를 전제로한 글로벌 확장 가능 기업

- 자사기술과의 시너지를 통해 Up-Selling 등의 매출확대가 가능한 기업

- 헬스케어 기업

- 로봇 기업

- 콘텐츠 서비스기업

경영참여 및 SI참여(전략적투자)

타법인증권 취득 전략별 후보기업은 하기 표와 같습니다. 다만, 아래의 기업은 취득 후보기업으로 투자 시점별로 재검토를 통해 투자를 진행할 계획으로, 대상 후보기업 이외의 다른 기업이 선정될 가능성도 존재합니다.

[유력 투자 대상

기업
보유기술 / 서비스
기술 및 사업 특징
투자 방향

A사
OCR(이미지 내 문자 추출)
당사의 생성형AI에 필수적인 양질의 학습데이터 확보를 위한 기반 기술 확보. 향후 당사 생성형 인공지능 기술(RAG)와 결합하여 품질 강화
인수합병

B사
멀티미디어 데이터처리 / 이미지 인식
멀티모달AI 서비스 개발 및 제품화를 위한 기반 기술 확보. 향후 당사 미보유 멀티미디어 처리 및 비전 인공지능 기술 사업화
인수합병

C사
SaaS기반헬스케어서비스
헬스케어 데이터 기반의 맞춤형 서비스, 의료진과 직원들의 모바일 기반 업무지원 서비스, 평생 헬스케어 파트너 청구의신 등 다양한 헬스케어 서비스 보유. 당사 생성형 인공지능 기술을 결합하여 서비스 사업 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

D사
인공지능IoT서비스
쉽고 빠르게 사물인터넷 시스템을 만들 수 있는 클라우드 기반의 개방형 IoT 서비스 시스템을 개발/운영. 당사의 인공지능 기술을 결합하여 스마트 제조분야의 사업 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

E사
온라인광고, SNS, 마케팅 대행
뉴미디어 광고 컨텐츠 제작 기획사로서, 당사의 멀티모달 생성형AI와 접목하여 광고컨텐츠 자동 생성 서비스 플랫폼 사업으로 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

(주18) 정정 전
가. 시장위험과 위험관리
당사는 소규모 기업에 해당함으로 해당 사항을 기재하지 않습니다
나. 파생상품 등 거래현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
(주18) 정정 후
가. 시장위험과 위험관리

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다. (가) 위험관리위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재경부 주관으로 이루어지고 있습니다. 재경부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다.

(나) 시장위험 관리(1) 외환위험당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다.(3) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다.

(다) 신용 위험 관리

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 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. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

(라) 유동성 위험 관리 당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

(마) 자본 위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

나. 파생상품 등 거래현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.
(주19) 정정 전

가. 요약연결재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,545,681,170
47,908,098,865
42,633,995,957
38,797,261,013

(1)현금및현금성자산
3,834,578,107
9,193,034,979
9,929,172,777
14,943,020,336

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000
26,000,000,000
16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,988,944,652
3,722,862,184
3,981,245,244
3,267,930,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505
2,550,324,683
3,791,177,603

(6)기타유동자산
210,299,800
123,198,100
170,937,154
508,585,239

(7)당기법인세자산
219,558,048
1,579,807
2,316,099
167,997,750

2.비유동자산
7,840,939,062
7,500,656,563
7,841,371,824
17,221,676,650

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344
7,409,952
7,251,640

(2)유형자산
5,322,734,756
4,967,340,831
4,974,191,375
8,752,093,253

(3)관계기업에 대한 투자자산

5,131,551,797

(4)사용권자산
171,613,265
112,415,488
46,830,540
118,857,833

(5)투자부동산
360,777,339
370,735,613
384,013,310
397,291,009

(6)무형자산
379,388,721
278,491,890
325,355,195
367,850,844

(7)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772
51,708,954
361,649,011

(8)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625
2,051,862,498
2,085,131,263

자산총계
53,386,620,232
55,408,755,428
50,475,367,781
56,018,937,663

1. 유동부채
6,322,664,832
6,110,509,330
6,319,079,717
5,924,519,109

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,865,179,636
6,668,353,225
6,667,211,938
6,276,071,193

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~2021.12.31

매출액
21,528,184,354
35,172,218,324
34,466,435,911
35,375,435,291

영업이익
(2,924,199,555)
3,456,887,664
3,046,747,475
5,076,273,301

당기순이익
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

기본주당이익(손실)
(146)
358
(508)
1,317

희석주당이익(손실)
(146)
356
(508)
1,293

연결에 포함된 회사 수
1
1
1
1

주1)
상기 요약 연결 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

2. 요약개별재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,308,949,123
47,693,886,063
42,424,778,097
38,627,596,778

(1)현금및현금성자산
3,596,980,541
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000
26,000,000,000
16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,991,001,652
3,724,919,184
3,984,545,244
3,271,230,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505
2,550,324,683
3,791,177,603

(6)기타유동자산
209,382,326
122,498,808
170,237,862
507,885,947

(7)당기법인세자산
219,284,041
-

166,733,575

2.비유동자산
8,021,747,997
7,665,767,540
8,006,883,524
17,361,867,300

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344
7,409,952
7,251,640

(2)관계기업에 대한 투자자산

8,752,093,253

(3)종속기업투자주식
180,808,935
165,110,977
165,511,700
140,190,650

(4)유형자산
5,222,270,957
4,865,090,346
4,775,863,513
4,928,708,463

(5)사용권자산
171,613,265
112,415,488
46,830,540
118,857,833

(6)투자부동산
461,241,138
472,986,098
582,341,172
600,134,343

(7)무형자산
379,388,721
278,491,890
325,355,195
367,850,844

(8)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772
51,708,954
361,649,011

(9)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625
2,051,862,498
2,085,131,263

자산총계
53,330,697,120
55,359,653,603
50,431,661,621
55,989,464,078

1. 유동부채
6,266,741,720
6,061,407,505
6,275,373,557
5,895,045,524

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,809,256,524
6,619,251,400
6,623,505,778
6,246,597,608

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

종속ㆍ관계ㆍ공동기업 투자주식의 평가방법
지분법
지분법
지분법
지분법

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~

2021.12.31

매출액
21,545,014,354
35,202,568,324
34,502,435,911
35,407,034,291

영업이익
(2,940,374,901)
3,454,053,691
3,016,160,475
5,020,992,620

당기순이익
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,902,403,194)
3,238,476,984

기본주당이익(손실)
(146)
358
(508)
1,317

희석주당이익(손실)
(146)
356
(508)
1,293

주1)
상기 요약 개별 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

(주19) 정정 후

가. 요약연결재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)

회계처리 기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

외부감사(감사의견)
신한회계법인(검토)
도원회계법인(적정)
신한회계법인(적정)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,545,681,170
47,908,098,865

42,633,995,957

38,797,261,013

(1)현금및현금성자산
3,834,578,107
9,193,034,979

9,929,172,777

14,943,020,336

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000

26,000,000,000

16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,988,944,652
3,722,862,184

3,981,245,244

3,267,930,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505

2,550,324,683

3,791,177,603

(6)기타유동자산
210,299,800
123,198,100

170,937,154

508,585,239

(7)당기법인세자산
219,558,048
1,579,807

2,316,099

167,997,750

2.비유동자산
7,840,939,062
7,500,656,563

7,841,371,824

17,221,676,650

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344

7,409,952

7,251,640

(2)유형자산
5,322,734,756
4,967,340,831

4,974,191,375

8,752,093,253

(3)관계기업에 대한 투자자산

5,131,551,797

(4)사용권자산
171,613,265
112,415,488

46,830,540

118,857,833

(5)투자부동산
360,777,339
370,735,613

384,013,310

397,291,009

(6)무형자산
379,388,721
278,491,890

325,355,195

367,850,844

(7)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772

51,708,954

361,649,011

(8)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625

2,051,862,498

2,085,131,263

자산총계
53,386,620,232
55,408,755,428

50,475,367,781

56,018,937,663

1. 유동부채
6,322,664,832
6,110,509,330
6,319,079,717
5,924,519,109

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,865,179,636
6,668,353,225
6,667,211,938
6,276,071,193

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~2021.12.31

매출액
21,528,184,354
35,172,218,324
34,466,435,911
35,375,435,291

영업이익
(2,924,199,555)
3,456,887,664
3,046,747,475
5,076,273,301

당기순이익
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

기본주당이익(손실)
(146)
358
(508)
1,317

희석주당이익(손실)
(146)
356
(508)
1,293

연결에 포함된 회사 수
1
1
1
1

주1)
상기 요약 연결 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

2. 요약개별재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)

회계처리 기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

외부감사(감사의견)
신한회계법인(검토)
도원회계법인(적정)
신한회계법인(적정)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,308,949,123
47,693,886,063
42,424,778,097
38,627,596,778

(1)현금및현금성자산
3,596,980,541
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000
26,000,000,000
16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,991,001,652
3,724,919,184
3,984,545,244
3,271,230,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505
2,550,324,683
3,791,177,603

(6)기타유동자산
209,382,326
122,498,808
170,237,862
507,885,947

(7)당기법인세자산
219,284,041
-

166,733,575

2.비유동자산
8,021,747,997
7,665,767,540
8,006,883,524
17,361,867,300

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344
7,409,952
7,251,640

(2)관계기업에 대한 투자자산

8,752,093,253

(3)종속기업투자주식
180,808,935
165,110,977
165,511,700
140,190,650

(4)유형자산
5,222,270,957
4,865,090,346
4,775,863,513
4,928,708,463

(5)사용권자산
171,613,265
112,415,488
46,830,540
118,857,833

(6)투자부동산
461,241,138
472,986,098
582,341,172
600,134,343

(7)무형자산
379,388,721
278,491,890
325,355,195
367,850,844

(8)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772
51,708,954
361,649,011

(9)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625
2,051,862,498
2,085,131,263

자산총계
53,330,697,120
55,359,653,603
50,431,661,621
55,989,464,078

1. 유동부채
6,266,741,720
6,061,407,505
6,275,373,557
5,895,045,524

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,809,256,524
6,619,251,400
6,623,505,778
6,246,597,608

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

종속ㆍ관계ㆍ공동기업 투자주식의 평가방법
지분법
지분법
지분법
지분법

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~

2021.12.31

매출액
21,545,014,354

35,202,568,324

34,502,435,911

35,407,034,291

영업이익
(2,940,374,901)

3,454,053,691

3,016,160,475

5,020,992,620

당기순이익
(1,771,407,779)

4,267,209,666

(5,902,403,194)

3,238,476,984

기본주당이익(손실)
(146)

358

(508)

1,317

희석주당이익(손실)
(146)

356

(508)

1,293

주1)
상기 요약 개별 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사등의확인_241209

증 권 신 고 서

( 지 분 증 권 )

[증권신고서 제출 및 정정 연혁]

제출일자
문서명
비고

2024년 11월 21일
증권신고서(지분증권)
최초 제출

2024년 12월 09일
[정정]증권신고서(지분증권)

1차 정정(
굵은 파란색
)

금융위원회 귀중
2024년 11월 21일

회 사 명 :
주식회사 와이즈넛

대 표 이 사 :
강 용 성

본 점 소 재 지 :
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 644번길 49 DTC타워 5~6층 (삼평동, DTC타워)

(전 화) 02-3404-6100

(홈페이지) http://wisenut.com

작 성 책 임 자 :
(직 책) 전무 (성 명) 장 기 정

(전 화) 02-3404-6100

모집 또는 매출 증권의 종류 및 수 :
1,700,000주

모집 또는 매출총액 :
40,800,000,000
원

증권신고서 및 투자설명서 열람장소

가. 증권신고서

전자문서 : 금융위(금감원) 전자공시시스템 → http://dart.fss.or.kr

나. 투자설명서

전자문서 : 금융위(금감원) 전자공시시스템 → http://dart.fss.or.kr

서면문서 : 1) 한국거래소 → 서울특별시 영등포구 여의나루로 76

2) 주식회사 와이즈넛 → 경기도 성남시 대왕판교로 644 번길 DTC 타워 5~6층 (삼평동, DTC타워) 3)삼성증권 주식회사 →본점 : 서울 서초구 서초대로74길 11 삼성전자빌딩 →지점 : 별첨 참조

[ 투자자 유의사항 ]

투자자의 본건 공모주식에 대한 투자결정에 있어 당사는 오직 본 증권신고서에 기재된 내용에 대해서만 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」(이하 "자본시장법"이라 한다) 상의 책임을 부담합니다.당사는 본 증권신고서의 기재 내용과 다른 내용의 정보를 투자자에게 제공할 권한을 누구에게도 부여한 사실이 없으며, 본 증권신고서에 기재된 이외의 내용에 대하여 당사는 어떠한 책임도 부담하지 않습니다.투자자는 본건 공모주식에 대한 투자 여부를 판단함에 있어 공모주식과 당사에 관한 내용 및 본건 공모의 조건과 관련한 위험 등에 대하여 독자적으로 조사하고, 자기 책임 하에 투자가 이루어져야 합니다. 본 증권신고서 및 예비투자설명서 또는 투자설명서를 작성ㆍ교부하였다고 해서 당사가 투자자에게 본건 공모주식에의 투자 여부에 관한 자문을 제공하는 것이 아니며, 투자자의 투자에 따른 결과에 대해 책임을 부담하는 것으로 해석되는 것이 아닙니다.투자자는 본건 공모주식에의 투자 여부를 결정함에 있어서 필요한 경우 스스로 별도의 독립된 자문을 받아야 하며, 이에 따른 투자의 결과에 대하여는 투자자가 책임을 부담합니다.본 증권신고서에 기재되어 있는 산업 또는 시장에 관한 정보 중 제3자의 간행물 또는 일반적으로 공개된 자료를 인용한 부분의 경우, 그 정확성과 완전함의 여부에 대하여는 당사가 독립적으로 조사ㆍ확인하지는 않았습니다.본 증권신고서에 기재된 정보는 본 증권신고서 및 예비투자설명서 또는 투자설명서가 투자자에게 제공되는 날 또는 투자자가 당사의 공모주식을 취득하는 날에 상관 없이 표지에 기재된 본 증권신고서 작성일을 기준으로만 유효한 것입니다. 본 증권신고서에 기재된 당사의 영업성과, 재무상황 등은 본 증권신고서 작성일 이후에 기재 내용과는 다르게 변경될 가능성이 있다는 점에 유의해야 합니다.본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 정부가 본건 공모주식의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 건 공모주식에 대한 투자 및 그 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.구체적인 공모 절차에 관해서는 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항』 부분을 참고하시기 바랍니다.

[ 예측정보에 관한 유의사항 ]

자본시장법에 의하면 증권신고서에는 매출규모, 이익규모 등 발행인의 영업실적 기타 경영성과에 대한 예측 또는 전망에 관한 사항, 자본금 규모, 자금흐름 등 발행인의 재무상태에 대한 예측 또는 전망에 관한 사항, 특정한 사실의 발생 또는 특정한 계획의 수립으로 인한 발행인의 경영성과 또는 재무상태의 변동 및 일정 시점에서의 목표수준에 관한 사항, 기타 위와 같은 예측정보에 관한 평가사항 등의 예측정보를 기재할 수 있도록 되어 있습니다.본 증권신고서에서 "전망", "전망입니다", "예상", "예상입니다", "추정", "추정됩니다", "E(estimate)", "기대", "기대됩니다", "계획", "계획입니다", "목표", "예정", "예정입니다"와 같은 단어나 문장으로 표현되거나, 기타 발행인의 미래의 재무상태나 영업실적 등에 관한 내용을 기재한 부분이 예측정보에 관한 부분입니다.예측정보는 본 증권신고서 작성일을 기준으로 당사의 미래의 재무상태 또는 영업실적에 관한 당사 또는 대표주관회사인 삼성증권㈜의 합리적 가정 및 예상에 기초한 것일 뿐이므로, 예측정보에 대한 실제 결과는 본 증권신고서 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅲ. 투자위험요소』에 열거된 사항 및 기타 여러가지 요소들의 영향에 따라 애초에 예측했던 것과는 중요한 점에서 상이할 수 있습니다. 예측정보에 관한 내용은 오직 본 증권신고서 작성일을 기준으로만 유효하므로, 당사는 본 증권신고서 제출 이후 예측정보의 기초가 된 정보의 변경에 대해 이를 다시 투자자에게 알려줄 의무를 부담하지 않습니다.따라서, 투자자는 예측정보가 오직 현재를 기준으로 당사의 전망에 대한 이해를 돕고자 기재된 것일 뿐이므로, 투자결정을 함에 있어서 예측정보에만 의존하여 판단하여서는 안된다는 점에 유의하여야 합니다.

[ 기타 공지 사항 ]

"당사", "동사, "회사", "와이즈넛", "㈜와이즈넛", "주식회사 와이즈넛", 또는 "발행회사"라 함은 본건 공모에 있어서의 발행회사인 주식회사 와이즈넛을 말합니다.
"대표주관회사"라 함은 금번 공모의 대표주관회사 업무를 맡고 있는 삼성증권 주식회사를 말하며 "삼성증권㈜" 또는 "삼성증권"은 삼성증권 주식회사를 말합니다.
"코스닥", "코스닥시장"이라 함은 한국거래소 내 코스닥시장을 말합니다.

▣ 삼성증권㈜ 본ㆍ지점망

본 사
서울특별시 서초구 서초대로74길 11 (서초동)

고객지원센터
1588-2323 (전국단일)

홈 페 이 지
https://www.samsungpop.com

지점명
주소(도로명)

□ 금융센터

삼성타운금융센터
서울특별시 서초구 서초대로74길 4 삼성생명서초타워 6층

센트럴금융센터
서울특별시 중구 세종대로 136 서울파이낸스센터 25층

파르나스금융센터
서울특별시 강남구 테헤란로 521 파르나스타워 26층

부산금융센터
부산광역시 부산진구 서면로 74 아이온시티빌딩 5층

판교금융센터
경기도 성남시 분당구 판교역로145 알파리움타워2단지 1,2층

□ 거점지점

광주WM지점
광주광역시 서구 시청로 30 삼성화재빌딩 2층

대구WM지점
대구광역시 수성구 달구벌대로 2424 제이앤더블유빌딩 2층

대전WM지점
대전광역시 서구 대덕대로 243 광신빌딩 4층

도곡WM지점
서울특별시 강남구 남부순환로 2806 군인공제회관 20층

수원WM지점
경기도 수원시 팔달구 권광로 205 삼성화재빌딩 5층

압구정WM지점
서울특별시 강남구 논현로 878 중산빌딩 3층

여의도WM지점
서울특별시 영등포구 국제금융로 10 Two IFC 3층

인천WM지점
인천광역시 남동구 인하로 501 슈페리어 3층

잠실WM지점
서울특별시 송파구 송파대로 558 월드타워빌딩 2층

□ WM지점

목동WM지점
서울특별시 양천구 오목로 325 대학빌딩 5층

반포WM지점
서울특별시 서초구 반포대로 291 원베일리스퀘어 2층

울산WM지점
울산광역시 남구 삼산로 281 정앤정크리빌빌딩 2층

원주WM지점
강원도 원주시 능라동길 61 정한타워 4층

전주WM지점
전라북도 전주시 완산구 홍산로 250 우리들빌딩 2층

제주WM지점
제주특별자치도 제주시 노형로 407 노형타워 1층

창원WM지점
경상남도 창원시 성산구 중앙대로 82 삼성빌딩 1층

천안아산WM지점
충청남도 아산시 고속철대로 147 우성메디피아빌딩 2층

청주WM지점
충청북도 청주시 흥덕구 대농로 47 흥복드림몰 2층

평촌WM지점
경기도 안양시 동안구 동안로 120 2층(호계동,올림픽스포츠센터)

포항WM지점
경상북도 포항시 남구 포스코대로 346 KT빌딩 3층

해운대센텀WM지점
부산광역시 해운대구 센텀동로25(우동, 대우월드마크센텀아파트) 2층 208~209호

□ SNI지점

SNI호텔신라
서울특별시 중구 동호로 249 호텔신라 6층

SNI패밀리오피스센터
서울특별시 강남구 테헤란로 152 강남파이낸스센터 25층

주1)
투자자께서는 삼성증권㈜ 지점의 명칭 또는 위치가 변경될 수 있으니 방문 전 확인하시기 바랍니다.

주2)
SNI호텔신라, SNI패밀리오피스센터는 객장이 없어 워크인 고객 청약이 어려우니 참고 부탁드립니다.

【 대표이사 등의 확인 】

대표이사 등의 확인.jpg
대표이사 등의 확인

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. 글로벌 및 국내 경기 불확실성에 따른 위험
국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2024년에는 3.2%, 2025년에는 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 2025년 전망치는 2024년 4월에 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)' 대비 0.1% 상향되었는데, 이는 글로벌 경제활동과 세계 무역이 2024년부터 증가하기 시작했고, 특히 아시아 지역의 수출 증가에 따른 세계 무역 회복이 회복세를 보일 것으로 전망됨에 따라 상향되었습니다. 한편, 한국은행 경제전망보고서에 따르면 2024년 국내 경제성장률은 2.4%, 2025년 국내 경제성장률은 2.1% 수준일 것으로 예상됩니다.

국내 수출은 IT경기 호조, 방한 관광객 증대 등에 힘입어 지난 전망보다 높은 증가세를 나타낼 것으로 예상되나, 일시적 요인의 영향으로 상반기중 크게 오르내린 내수의 경우 기업 투자여력 증대, 디스인플레이션 진전 등에 힘입어 개선흐름을 재개하겠지만 모멘텀 상승폭은 당초 예상에 다소 못 미칠 것으로 내다보았습니다.

당사가 제공하는 인공지능 챗봇, 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 및 인공지능 클라우드 서비스는 기업 및 공공기관 IT 투자의 영향을 크게 받으며, 기업 및 공공기관의 IT 투자 규모는 경기와 밀접한 연관성을 가지고 있습니다. 일반적으로 경기 하락 국면에선 IT 투자는 비용절감을 위한 첫번째 예산 감축 대상이며, 경기 상승 국면에서는 다른 사업투자가 먼저 이루어진 후 투자하는 후순위 투자 성격이 강합니다.

이러한 리스크에 따라 기업들의 실적이 감소하고, 정부가 긴축 재정을 실시하는 경우 각 경제 주체들이 IT분야에 대한 투자 결정을 연기하거나 축소할 위험이 존재합니다. 특히, 이러한 IT경기에 직접 관련된 투자 지연 및 축소, 전방 수요의 감소 등은 당사의 성장성과 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
나. 인공지능 시장의 성장 둔화에 따른 위험
글로벌 ICT 컨설팅 기관인 프리시던스 리서치에 따르면, 2023년 전세계 AI 시장 규모는 5,381억달러에서 연 평균 19.1% 성장하여 2034년 3.68조달러에 도달할 것으로 전망하고 있습니다. 또한 당사가 주력으로 영위하는 시장인 자연어처리 및 챗봇 시장의 경우, 프리시던스 리서치에 따르면
전세계 자연어 처리 시장은 2022년 160억달러에서 2032년 4,130억 달러까지 매년 38.4%로 고성장할 것으로 전망하고 있으며, 전세계 챗봇 시장 또한 2022년 8.4억달러에서 2032년 49억달러까지 매년 19.3% 고성장할 것으로 전망
하고 있습니다.

당사는 기업 고객을 대상으로 인공지능 챗봇 사업 및 검색 솔루션, 빅데이터 분석 솔루션을 제공하는 회사입니다. 현재 빅데이터 및 인공지능 기술의 근간이 되는 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등의 언어관련 자체 원천 기술을 확보하여 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 소프트웨어 개발 사업을 영위하고 있습니다.

다만 주요 수요층을 기업으로 하는 챗봇 및 자연어처리 산업의 특성상 거시경제 변동, 기업들의 실적 및 이에 따른 IT 투자 예산 변동에 영향을 받습니다.
향후 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 또는 인공지능 관련 기술의 정체로 인한 IT 투자 예산 감소, 급격한 인플레이션, 국제정세 불안 등의 영향으로 경기침체가 우려되거나 경기전망이 악화되어 산업의 불확실성이 커질 경우, 당사의 매출 및 이익에도 부정적 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.
다. 지속적인 기술개발 관련 위험
당사가 속한 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술에 대한 기술적 노하우를 축적하는 것이 필수적입니다.당사는 이와 같은 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 및 요소기술들과 다양한 시장 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적하고 있습니다. 향후에도 기술의 변화, 새롭게 등장하는 업계 표준, 고객의 새로운 요구에 대응하기 위한 기술 개발을 위해 상당한 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 이러한 기술변화에 대처하기 위해 당사는 고객의 니즈에 부합하는 솔루션을 제공하기 위해 꾸준히 연구개발을 진행하고 있으며, 이는 가시적인 영업성과로 나타날 것으로 예상됩니다.다만, 당사의 지속적인 연구개발 및 다양한 노력에도 불구하고 산업의 기술변화에 적절히 대응하지 못한다면 경쟁사 대비 당사의 경쟁력이 저하될 수 있습니다. 만약,
당사의 계획대비 기술개발이 지연되거나, 계획된 기술개발 분야가 고객사의 요구에 부합하지 않을 경우, 가시적인 영업성과가 예상보다 지연될 수 있습니다. 이는 당사의 성장성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투입된 연구개발 비용을 회수할 수 없을 경우, 예상되는 향후 매출이 감소함에 따라 당사의 수익성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
라. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험

당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다.
당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화 하기 위하여 지속적으로 인공지능을 활용한 기술개발을 통해 당사 경쟁력을 강화하고 있습니다.
당사는 기존 구축형(On-premise) 위주로 진행되었던 검색과 챗봇 솔루션을 클라우드를 통한 서비스형(Software as a Service)으로도 제공하여 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 선택적으로 도입이 가능하도록 제품을 다양화 하고 있습니다.

구축형(On-premise) 사업을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다. 하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고
향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는 판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.
마. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출위험
국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 특히 인공지능 산업의 경우 2024년 9월 26일 대통령 직속 국가AI위원회를 신설하고, 「국가 AI전략 정책방향」을 통해 인공지능 3대 강국 도약을 위한 범국가적 4대 AI플래그십 프로젝트를 추진한다고 발표하습니다. 현 정책 기조를 고려시 향후에도 인공지능 산업은 정부의 적극적인 정책 지원 하에 AI 생태계 확장이 이루어질 것으로 전망됩니다.그러나
현시점에서 기술력으로 보았을 시 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있는 상황입니다.

미국은 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 중국과의 기술패권 경쟁의 핵심요소로 인식하여 미국 중심의 글로벌 인공지능 생태계 구축을 위한 정책을 추진하고 있습니다. 그럼에도 인공지능 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장이 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다.
당사 또한 차별화된 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술을 바탕으로 차별화된 솔루션을 제공하고 있으며, 해당 원천기술 또한 지속적인 개발 및 생성형 AI와의 접목 등을 통해 각 산업 분야별 에이전트 AI를 제공하는 것을 목표로 연구개발을 지속할 예정입니다.

다만, 이러한 국가적 지원 및 원천기술의 지속적인 연구개발에도 불구하고, 현재 기술력이 앞선 글로벌 기업들이 등장할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당하여 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

바. 사업 관련 법규 및 정책 변화 관련 위험
정부는 공공 소프트웨어 시장에서 중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다.
향
후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사는 자체 기술력으로 개발한 검색엔진과 챗봇을 판매하는 소프트웨어 벤더사업자로, 참여하고 있는 사업규모는 모두 40억원 이하에 해당합니다. 통상적으로 대기업이 주로 참여하게 되는 대형 소프트웨어 사업은 대부분 시스템 통합사업에 해당되며, 이러한 시스템 통합 사업은 대규모 인력과 인프라 투입이 필요함에 따라 40억 이하의 소규모 사업규모로 진행하기 어려운 구조입니다. 당사는 이러한 대기업과 직접 경쟁하는 시스템 통합 사업에 진출하지 않고, 필요할 경우 해당 사업에는 컨소시엄 또는 솔루션 공급자로서 사업에 참여하여 왔습니다. 실질적으로
당사가 영위하고 있는 검색엔진과 챗봇사업은 표준화된 시스템을 공급하는 것이 아닌 고객별 상황에 맞는 최적화가 중요하고, 수주 1건당 규모가 큰 거래로 보기 어려움에 따라 법률 개정과 무관하게 향후에도 대기업의 참여로 인한 점유율 하락 등이 발생할 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.
이와 같이 소프트웨어산업 진흥법, 중소기업기본법 등 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향
을 미칠 수 있습니다.
사. 핵심인력 이탈 및 핵심기술 유출 위험
당사가 영위하는 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다.당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.

하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고
업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.
아. 프로젝트 진행 시 고객의 요구에 대응하지 못할 위험
당사는 빅데이터에 특화된 검색엔진 구축, 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션 구축, 빅데이터 분석 및 클라우드 서비스 제공을 위한 전반적인 서비스 및 유지보수 서비스까지 폭넓게 제공하고 있습니다. 프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 이를 적용하여 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적인 업무 수행 현황 보고를 통해 문제 발생 시 신속하게 해결합니다. 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고
당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출 등이 발생하는 경우, 당사의 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다
.
이는 당사의 영업경쟁력 및 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
자. 신규 사업의 사업화 지연에 따른 위험당사는 24년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형
AI(생성형 LLM)를 접목하여
각 분야별 에이전트 AI를 만들고 폭발적인 시장 확대가 기대되는
AI 시장에 공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다.
당사의 신제품인 WISE iRAG는
당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로
LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다
. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC
에이전트 및 상담사 지원
에이전트으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.

LLM 시장의 성장 추세와, 당사 WISE iRAG를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고,
당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및 경영 성과 등에 부정적인 영향
을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

차. IT인력 인건비 상승에 따른 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 당사 영업비용에서 인건비의 비중이 2021년 45.88%에서 2022년 53.69%, 2023년 54.82%,
2024년 3분기 54.48%로 매년 40% 이상을 차지하고 있습니다.
최근 몇 년간 IT 산업의 급성장에 따라 IT 인력에 대한 매우 높은 수요를 보이고 있으며, 이에 따라 인건비 역시 상승하고 있어 한국소프트웨어산업협회에 따르면 소프트웨어 기술자 평균 임금도 지속 상승하고 있습니다. 당사가 최근 신제품을 출시하며 추진 중인
디지털 문서이해 AI
신사업과 기존 제품들의 SaaS 서비스로의 전환 등을 진행하기 위해서는
인공지능(AI) 분야
와 클라우드 분야에서 연구 및 개발 능력을 갖추고 있는 우수한 인력이 필요합니다. 2023년 8월 고용노동부의 보도 자료에 따르면, 2027년까지 인공지능(AI) 분야 12,800명, 빅데이터 분야 23,900명, 클라우드 분야 18,800명의 신규 인력이 부족할 전망입니다. 이와 같이
인력에 대한 수요가 공급을 상회할 경우, 임금 상승이 불가피하며 신규 인력의 충원에 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서 당사 영업비용 중 인건비의 비중이 늘어날 수 있고, 이는 당사의 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용에 관련한 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. 당사는 한국거래소가 지정하는 전문평가기관인 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 "인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술을 바탕으로 한 Search Formula-1과 검색엔진, 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술을 바탕으로 한 WISE iChat과 챗봇"에 대해 평가를 의뢰하여 A, A 등급을 취득하였습니다.

그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

당사는 기술성장기업에도 불구하고 최근 3개 사업연도 기준 2022년 당기순손실을 제외하고 2021년 및 2023년 당기순이익을 시현하고 있습니다.
그럼에도 불구하고 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 수요처의 도입 시기 지연 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있습니다.
이러한 경우, 추후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 기 제시한 실적 전망치와 실제 발생한 실적치 간의 차이를 기재하고, 이 원인에 대해서도 설명할 계획입니다.
이처럼 당사가 수령한 전문평가 결과에도 불구하고, 그 결과가 반드시 회사의 성장성 및 수익성과 직결되지 않으며, 대내외적 여건에 따라 이익을 실현하지 못할 수도 있는 위험에 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

나. 사업계획에 근거한 추정손익 미달성 위험

당사의 매출액은 연결기준 2021년 354억원, 2022년 345억원, 2023년 352억원, 2024년 3분기 215억원을 기록하였습니다.
당사는 현재 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 당사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다. 오랜 업력을 바탕으로 꾸준히 연간 300억원 이상의 매출액을 달성하고 있습니다.
당사는 내외부의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정했습니다.
그럼에도 불구하고 당사가 계획하고 있는 제품 판매 전략 및 공급 계획의 지연 등에 따라 매출 변동성이 증가하여 실적 악화로 이어질 수 있습니다. 또한, 예상치 못한 경기 변동이나 경쟁심화 등에 따라 당사가 제시한 사업계획을 달성하지 못할 수 있으며, 당사의 향후 경영실적에 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들이 존재하는 것을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.
상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있으며 이는 당사가 증권신고서 제출일 현재 시점에서 미래 영업실적을 예상했으나, 경기의 변동성, 산업 및 경쟁시장의 변화, 유관 정책과 규제의 개정 등 예측하기 어려운 체계적 위험이 미래에 발생할 수 있기 때문입니다. 또한 당사의 영업 전략과 기술 개발 등이 부진하여 예상에 못미치는 실적을 낼 수도 있습니다.
만약 그러한 일이 발생한다면, 상장 이후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 제시한 추정 실적치와 실제 실적치의 차이를 충실히 기재할 예정입니다. 이와 같은 추정실적을 달성하지 못할 위험에 대해서 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

다. 매출 성장성 둔화 및 수익성 악화 위험
당사의 매출액은 연결재무제표 기준 2021년 35,375백만원, 2022년 34,466백만원, 2023년 35,172백만원, 2024년 3분기 21,528백만원을 기록하였으며, 영업이익은 2021년 5,076백만원, 2022년 3,047백만원, 2023년 3,457백만원, 2024년 3분기 -2,924백만원을 기록하였습니다. 당사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다.
이는 공공시장의 AI도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. 전문가들은 이런 LLM중심의 시장의 흐름을 생성형AI가 실체적으로 도입하기 전단계인 캐즘(Chasm)구간으로 지목하면서 생성형AI를 제대로 기업 및 기관에 적용하기 위해서는 LLM자체도 중요하지만 기업 및 공공기관 내부의 데이터에서 사용자 의도에 부합되는 정보를 잘 검색해주는 RAG기술에 주목하기 시작했습니다.
이에 당사는 2023년부터 RAG기술을 내재화하고 솔루션화를 진행하고 있습니다.

현재 당사는 자사 RAG솔루션인 WISE iRAG1.0를 기반으로 사업화를 진행하고, 하반기 WISE iRAG2.0을 출시할 예정이며, Wise iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.

매출 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.
당사가 영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 당사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 당사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 당사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 당사의 성장성은 둔화될 가능성이 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

영업이익률은 2021년 14.3%, 2022년 8.8%, 2023년 9.8%, 2024년 3분기 -13.6%로 2024년 3분기에 영업이익률이 악화된 모습을 보여주고 있습니다. 다만 2023년 3분기 역시 영업이익률은 -4.1% 수준이었으며, 당사의 경우 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 영업이익률이 악화되는 경향이 존재합니다.
당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 2024년 3분기의 영업이익률은 2023년 3분기의 영업이익률보다 감소하였는데 이는 매출원가의 증가에 기인하며 세부내용은 아래와 같습니다.
당사의 매출원가율은 2021년 57.4%, 2022년 61.8%, 2023년 50.6%, 2024년 3분기 63.3% 수준입니다. 2023년 3분기 기준 매출원가율은 55.5% 수준으로, 2024년 3분기는 전년동기보다 매출원가율이 상승한 것으로 확인됩니다. 이는 2024년 3분기의 매출액은 215억원으로 2023년 3분기 218억원 대비 -1.1% 수준으로 일부 감소하였지만, 매출원가는 2024년 3분기 136.2억원으로 2023년 3분기 121억원 대비 12.7% 증가한데 기인합니다.
2024년 3분기 기준 매출원가가 상승한 원인은
당사의 주요 고객사에게 신사업인 WISE iRAG
을 향후 수주하기 위한 선제적인 영업활동에 기인합니다. 이와 같이 2024년 3분기 매출원가율 증가는 일시적인 것으로 확인됩니다.

당사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이루고 조직의 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가 영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 사업이 경쟁 심화, 전방산업 시황 악화 등으로 인한 수요 감소, 단가 하락, 고객사 요청에 따른 납기일 지연 등이 발생할 경우 당사의 매출 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

라. 현금흐름 관련 위험
당사는 2021년~2023년 및 2024년 3분기에 각각 약 5,543백만원, 5,884백만원, 6,010백만원, (-)959백만원의 영업활동 현금흐름이 발생하였습니다. 당사의 영업활동 현금흐름은 2021~2023년 지속적인 양의 영업활동 현금흐름을 기록했으나 2024년 3분기에 일시적으로 음의 영업활동 현금흐름을 기록하였습니다. 이는 2024년 3분기에 일시적으로 당기순손실이 확대됨에 기인하며 2024년 온기 기준으로는 당기순이익이 개선되어 영업현금흐름 역시 개선될 것으로 전망하고 있습니다.

당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였으나, 2024년 3분기 기준 당기순손실의 증가로 일시적으로 음(-)의 영업현금흐름을 보여주었습니다. 당사의 매출이 4분기에 집중되어 있는 점을 고려하면 2024년 온기 기준으로 영업활동 현금흐름이 개선될 것으로 판단되나, 향후 당사의 신규사업 등에서 수익성을 확보하지 못한다면 당사의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

마. 재무안정성 관련 위험

당사의 부채비율은 2021년 12.6%, 2022년 15.1%, 2023년 13.6%, 2024년 3분기 14.8%로 업종평균 대비 낮은 부채비율을 유지하고 있으며, 견고한 회사 실적 및 일정 비용 수준을 유지하며 2021년 이후 낮은 부채비율 수준을 유지하고 있습니다. 당사의 경우 차입금 역시 2021년도 이후 발생하지 않아 별도의 차입금 의존도는 없습니다. 영업활동 현금흐름은 2024년 3분기 일시적 음(-)의 현금흐름이 발생했으나, 2021년~2023년 동안 양(+)의 현금흐름을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기 음(-)의 현금흐름은 당기순손실로 인식한 (-)18억원으로 인해 일시적으로 발생하였으며 2024년 온기 기준으로 개선될 것으로 예상됩니다.

당사는 견고한 회사실적을 바탕으로 높은 재무안정성을 보유하고 있으나, 향후 수익성 악화, 시장 상황 변화, 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표가 악화될 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 매출채권 관련 위험

당사는 매출채권 회전율은 2021년 9.9회, 2022년 10.4회, 2023년 10.7회 수준이었으나 2024년 3분기 7.9회 수준으로 업계평균과 유사한 수치로 개선된 모습을 보이고 있습니다.
당사는 매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 3분기 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 89% 수준으로 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
사. 지식재산권 관련 위험
벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다.
당사가 영위하고 있는 인공지능에 기반한 검색 및 챗봇 관련 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다.

당사는 국내외 특허 등록 75건, 특허 출원 33건, 컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권 66건, 상표등록 41건에 이르며
지속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다. 당사에게 특허권을 포함한 지적재산권은 매우 중요한 자산이며, 현재 당사가 보유한 핵심기술 및 특허권과 관련하여 소송이나 분쟁은 발생하고 있지 않고 있으며, 향후에도 당사 보유의 지적재산권와 관련된 우발요소의 발생 가능성은 낮다고 판단됩니다. 또한 당사의 특허 등에 대한 경쟁사나 제 3자의 모방을 통한 당사의 기술 침해는 어렵다고 판단됩니다.

다만, 당사가 예상할 수 없는 측면에서 특허 관련 소송 및 분쟁의 발생 가능성을 완전히 배제할 수 없으며, 만일 관련 분쟁이 발생하여 당사의 지적재산권에 대한 이슈 발생 시 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.
아. 상장 후 경영권 안정성에 대한 위험
당사의 최대주주인 윤여걸은 증권신고서 제출일 현재, 당사 지분의 22.14%를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함한 최대주주등 지분율은 30.60%입니다. 신주모집 및 상장주선인 의무인수를 고려한 공모 후 최대주주등 합산 지분율은 26.76% 수준으로 예상됩니다. 한편, 당사의 최대주주 및 대표이사는 상장 이후 안정적인 경영권을 확보하기 위해 특수관계인과 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 그리고 당사 15.76%의 주식을 보유한 솔본인베스트먼트 및 3.2%의 주식을 보유한 삼성증권과 경영권 안정화 약정서를 체결하였습니다.
공동목적보유확약 및 경영권 안정화 약정서 지분율은 발행주식 총수의 43.78%(공모 후 기준) 입니다. 이에 따라 당사의 최대주주는 상장 후 충분한 경영안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단하고 있습니다.

당사는 임직원에게 부여된 미행사 주식매수선택권 총 125,620주에 대하여 상장 후 1년간 의무보유를 진행할 예정입니다.
이에 따라 상장 후 1년까지는 주식매수선택권 행사로 인한 보통주의 추가 물량출회가 제한적이며,
미행사 주식매수선택권 행사분(166,984주)를 포함한 모든 희석가능 주식이 보통주로 전환된 이후 최대주주 등의 지분율은 26.44%, 공동목적보유확약 약정주주를 포함한 최대주주등 지분율은 43.26%로 예상됩니다.그럼에도 불구하고 코스닥시장 상장 이후 당사 유통주식에 대한 접근성 증가 및 주요 경영진의 의무보유 기간 경과 이후 지분 매각 등에 따라 상장일 이후 경영권 변동에 대한 위험을 원천적으로 배제할 수 없으며, 이에 따른 경영권 변동시 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점 주의하시기 바랍니다.
자. 종속회사 관련 위험
당사는 1개의 국내 종속회사 이노클을 설립하여 운영 중입니다. 이노클은 2003년 11월 12일 설립된 회사로, 당사의 100% 자회사로서 당사가 대행하는 광고 상품의 영업대행업무를 위탁받아 수행하는 회사입니다.
이노클은 2023년도 40만원 수준의 당기순손실 인식을 제외하고 지속적으로 당기순이익을 시현하고 있는 바 당사에 미치는 영향은 제한적일 것으로 예상되오나, 연결실체인 종속회사의 경영성과는 당사의 연결재무제표에 반영됨에 따라, 향후 수익성이 악화될 경우 이는 당사의 재무 건전성에 악영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사는 이노클에게 광고영업대행에 대한 지급수수료와(매입거래), 본사 사무실 공간 임차(매출거래)에 따른 임대료 수입이 발생하고 있습니다. 당사는 광고 상품의 영업대행업무를 이노클에게만 위임하지 않고, 예스콜, 플랜어투즈, 나무커뮤니티, 등 다수의 기업에게 위임하고 있습니다.
이노클에게 지급하는 수수료요율과 다른 대대행사들에게 지급하는 수수료율은 유사한 수준입니다. 또한 당사가 이노클에게 수령하고 있는 임대수수료는 제3자에게 임대해주고 있는 공간으로부터 받는 임대수수료와 유사한 수준입니다. 상기 지급수수료 및 임대료를 제3자와의 거래 조건과 비교하여 고려하였을 때 종속회사 거래로 인한 이익 전가 가능성은 낮은 것으로 판단됩니다. 그럼에도불구하고 당사는 현재 기준 내부거래위원회 규정을 제정하여 이해관계자와의 거래에 관하여 내부거래위원회의 전원 합의로 결의하며 이사회에 결의된 내용을 보고하고 있습니다. 다만, 향후 이해관계자 간 거래에서 이러한 내부통제시스템이 효율적으로 작동하지 않을 경우 거래를 통해 이익의 부당 전가가 발생할 가능성이 존재하며, 이는 당사 경영환경의 악화를 초래할 수 있으니, 투자 시 이를 유의하시기 바랍니다.
차. 소송 및 우발채무 관련 위험

당사는 현재 계류된 소송은 없지만, 향후 소송이나 분쟁, 예상치 못한 법률적 리스크가 발생할 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

기타 투자위험

가. 상장 이후 유통가능 주식수 및 매도가능물량으로 인한 위험
상장 후 기존주주가 보유하고 있는 주식과 신규공모로 발행하는 주식을 합산하여 총 9,510,325주(상장 후 기준 68.52%)는 상장 직후 출회가 가능한 유통가능물량이며, 이로 인하여 상장 이후 주가가 하락할 수 있으니 투자자 여러분께서는 이 점 투자에 유의하시기 바랍니다.

유통가능 물량의 경우 상장 후 즉시 매도가 가능하므로, 해당 물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있으며, 추가적으로 최대주주등 계속보유의무자의 의무보유기간 및 자발적 계속보유자의 계속보유확약기간이 만료되는 경우에도 추가적인 물량 출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다. 매도가능물량의 급격한 출회는 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 의무보유기간 종료 후 주요 주주 등의 소유주식 매각은 당사의 사업성, 성장성 등에 대한 부정적인 시각으로 인식될 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.
나. 코스닥시장 상장요건 미충족 및 상장예비심사결과 효력 상실 위험
금번 공모는 코스닥시장 상장규정에서 규정하고 있는 주식의 분산요건 충족할 목적 으로『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모후 당사가 신규상장 신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나, 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우 코스닥시장에서 거래할 수없어, 당사의 주식을 취득하는 투자자는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.
한편, 증권신고서 상의 공모일정은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 변경될 수 있습니다. 당사가 금번 신고서 제출 이후 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여 상장예비심사결과를 통보 받은 날인 2024년 09월 26일로부터 6개월 이내에 한국거래소에 신규상장 신청을 완료하지 못할 경우, 코스닥시장상장규정 제8조제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.
다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항
금번 공모시 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인인 삼성증권(주)는 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 3개월간 의무보유 하여야 합니다.상장주선인이 사모의 방식으로 인수하는 41,666주는 상장일로부터 3개월간 의무보유한 이후 매도가 가능하게 됩니다. 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다.

다만, 상장주선인의 내규에 의거하여, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간 종료 이후 3개월 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라, 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3개월) 이후 3개월 내 시장에 출회될 예정이며, 해당 기간동안 추가 유통물량 증가로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.
라. 주식매수선택권에 따른 주가 희석화 위험
증권신고서 작성기준일 현재 당사의 미행사 주식매수선택권은 총 166,984주(상장예정주식수의 1.20%)이며, 계약서상 행사기간은 스톡옵션 부여일로부터 2년이 경과한 날로부터 4년 이내에 행사가 가능합니다. 166,984주 중 104,840주는 상장 직후 행사가 가능하나, 행사 후에도 상장 후 1년간 의무보유 대상 주식에 포함되어 매각이 제한됩니다. 또한 62,144주는 2026년 03월 27일부터 4년간 행사 가능합니다.
주식매수선택권 부여를 통한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬 수 있으며, 주식매수선택권 행사에 의해 신주가 발행되어 상장주식수가 증가할 수 있습니다. 이러한 신주가 일시에 유통될 경우 이로 인해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을 수 있습니다.
마. 상장 이후 주가의 공모가격 하회 및 투자원금손실 발생에 따른 위험

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 최초 거래되는 것입니다. 또한 수요예측을 거쳐 당사와의 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 코스닥시장 상장 이후 시장에서 거래되는 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 상장 이후 투자자는 여러 요인으로 인해 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 매도하지 못할 수도 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.
바. Put-Back Option, 환매청구권, 초과배정옵션 미부여

증권인수업에 관한 규칙 개정으로 일반청약자에게 "공모 가격의 90% 이상에 인수회사에 매도할 수 있는 권리(Put-Back Option)"가 부여되지 않으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.

또한, 금번 공모의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3 제1항에 해당하지 않기 때문에 동 규정에 따른 환매청구권이 부여되지 않으며 공모 물량에 대한 초과수요가 존재 시 인수회사는 공모 물량의 15% 범위 내에서 발행회사의 대주주등으로부터 해당 주식을 차입하여 기관투자자 등에게 초과 배정을 하는 초과배정옵션(over-allotment option)도 금번 공모에서는 부여되지 아니하였습니다. 투자자께서는 이 점 유념하시기 바랍니다.

사. 일반청약자 배정분 및 배정방식 변경 위험

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제3호의 개정에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 또한「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제6호의 신설에 따라 우리사주 조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우 공모주식의 20%에서 우리사주 조합원의 청약수량을 제외한 주식을 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있게 되었습니다.
당사는 금번 공모 시 우리사주조합에 대한 우선배정을 5% 진행하긴 하나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 "공모주 일반청약자 참여기회 확대방안"에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 금번 공모는 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 해당 청약방식에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다.
이에 따라 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률보다 많을 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 배정주식에 따른 청약증거금의 환불은 이루어지지 않습니다. 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

아. 집단소송위험
증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.
자. 지배주주와 투자자와의 이해상충 위험
본 공모 후 당사의 최대주주 및 주요 임원들을 포함한 최대주주등의 지분 3,714,601주(공모 후 상장예정주식의 26.76%)를 바탕으로, 당사의 지배주주로서 이사 선임 등 당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안에 있어 지배적인 의결권을 행사할 수 있습니다. 또한,
지배주주는 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는 기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 이러한 이해상충은 당사에 대한 투자자나 다른 주주들의 이해관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

차. 공모가 산정 및 결정 방식의 한계에 따른 위험

당사의 희망 공모가액은 비교기업의 PER을 적용하여 산출하였으며 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 최종 선정된 비교기업들은 당사와 주요 판매 제품의 종류 및 비중, 주요 사업지역, 전략, 영업환경, 시장 내 위치, 성장성 등 측면에서 차이가 존재할 수 있습니다. 또한 당사의 희망공모가액 산출 시 활용된 변수들은 별도 외부전문기관의 평가 등을 받지 아니한 당사의 자체적인 추정이며, 그 완결성이 보장되지 아니합니다.

당사는 금번 공모 시 사업의 유사성, 재무적 기준 등을 고려하여 유사기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 이러한 기준에 따른 비교기업의 선정은 비교기업의 사업내용이 일정부분 당사의 사업과 유사성을 가지고 있어 공통점이 있고, 일정 수준의 질적요건을 충족하는 유사기업을 선정하고자 당사는 기준을 충족하는 한글과컴퓨터, 엠로, 비아이매트릭스 총 3개사를 최종유사기업으로 선정하였습니다.다만, 동 회사들의 매출액, 자산 총계 등은 당사의 재무 규모와 비교하였을 경우 다소 차이가 존재합니다. 또한 유사회사 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 매출의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있습니다. 상기 최종 유사기업 3개사는 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 기술력, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있습니다. 비교 참고회사 선정기준의 임의성 및 기타 증권가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인해 유사기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있으므로 투자자께서는 투자 시 이 점 유의하시기 바랍니다.

카. 재무제표 작성 기준일 이후 변동 미반영
당사는
2024년 3분기 말(2024년 9월 30일)을 작성 기준일로 하여 K-IFRS 기준으로 재무제표를 작성하여 회계법인으로부터 검토받은 검토보고서 상의 내용을 본 증권신고서에 기재
하였습니다.
본 증권신고서 상의 재무제표에 관한 사항 및 감사인의 의견에 관한 사항은 2024년 3분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자에 유의
하시기 바랍니다.
타. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항
당사의
수요예측 예정일은 2025년 01월 03일 (금) ~ 2025년 01월 09일 (목)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2025년 01월 15일 (수) ~ 2025년 01월 16일 (목)에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시
하게 됩니다. 따라서
청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

파.
공모자금의 사용내역 관련 위험

당사는 금번 공모를 통해 조달한 신주 모집 금액에서 발행제비용을 차감한 순수입금의 사용계획을 결정함에 있어 상당한 재량권을 보유하고 있으며, 투자자가 당사의 결정사항에 동의하지 않는 목적으로 사용할 수 있으니 투자자께서는 이점을 유의하시기 바랍니다

하. 신규상장종목의 신규상장일 기준가격 결정방법 개선 및 가격제한폭 확대
2023년 4월 13일 한국거래소는 신규상장일 기준가격 결정방법 개선 및 가격제한폭 확대를 위해 유가증권시장 및 코스닥시장 업무규정 시행세칙을 개정하였습니다. 개정된 시행세칙에 따르면, 시행세칙 개정 이후
신규상장종목에 대해서는 별도의 결정절차 없이 공모가격을 신규상장일 기준가격으로 사용하며, 가격제한폭을 기준가격(공모가격)의 60%~400%로 확대 적용
하였습니다. 상기 코스닥시장 업무규정 시행세칙 개정내용의 시행시기는 2023년 06월 26일이며 당사의 상장매매개시일은 개정된 규정을 적용 받으므로, 투자자께서는 변경된 기준가격 결정방법에 유의하여 투자하시기 바랍니다.
거. 우리사주조합 청약의 실권 발생 위험
본 건 공모 시 우리사주조합에 총 공모주식의 5.0% 가 우선배정됩니다. 그러나 동 조합의 청약이 해당 배정물량에 미치지 못할 경우, 총액인수계약서에 의거 기관투자자 및 일반투자자에게 배정될 수 있으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

2. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

(단위 : 원, 주)

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

보통주
1,700,000
500
24,000
40,800,000,000
일반공모

인수(주선) 여부
지분증권 등 상장을 위한 공모여부

인수
예
코스닥시장
신규상장

인수(주선)인
증권의종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표
삼성증권
보통주
1,700,000
40,800,000,000
1,588,399,392
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2025.01.15 ~ 2025.01.16
2025.01.20
2025.01.15
2025.01.20
2025.01.20

청약이 금지되는 공매도 거래 기간

시작일
종료일

-
-

자금의 사용목적

구 분
금 액

시설자금
7,533,200,000

운영자금
8,574,304,608

타법인증권취득자금
24,000,000,000

발행제비용
1,692,479,392

신주인수권에 관한 사항

행사대상증권
행사가격
행사기간

-
-
-

매출인에 관한 사항

보유자
회사와의관계
매출전보유증권수
매출증권수
매출후보유증권수

-
-
-
-
-

일반청약자 환매청구권

부여사유
행사가능 투자자
부여수량
행사기간
행사가격

-
-
-
-
-

【주요사항보고서】
-

【기 타】
-

제1부 모집 또는 매출에 관한 사항

I. 모집 또는 매출에 관한 일반사항

1. 공모개요

(단위 : 원, 주)

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

기명식보통주
1,700,000주
500원
24,000원
40,800,000,000원
일반공모

인수인
증권의종류
인수수량
인수금액
인수대가
인수방법

대표주관회사
삼성증권
기명식 보통주
1,700,000주
40,800,000,000원
1,588,399,392
총액인수

청약기일
납입기일
청약공고일
배정공고일
배정기준일

2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일
2025년 01월 20일
2025년 01월 15일
2025년 01월 20일
-

주1)
모집(매출) 예정가액(이하 "공모희망가액", "희망공모가액"이라 한다.)과 관련된 내용은「제1부 모집 또는 매출에 관한 사항」- 「Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 의견)」의 「4. 공모가격에 대한 의견」부분을 참조하시기 바랍니다.

주2)

모집가액, 모집총액, 인수금액 및 인수대가는 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액인
24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준입니다.

주3)
모집(매출)가액의 확정(이하 "확정공모가액"이라 한다)은 청약일 전에 실시하는 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사인 삼성증권㈜과 발행회사인 ㈜와이즈넛이 협의하여 1주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정이며, 모집(매출)가액 확정 시 정정신고서를 제출할 예정입니다.

주4)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조 제2항제1호에 따라 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서의 공모할 주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경가능합니다.

주5)

청약일- 우리사주조합 청약일 : 2025년 01월 15일 (1일간)
- 기관투자자 청약일: 2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 (2일간)- 일반청약자 청약일: 2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 (2일간)※우리사주조합의 청약은 청약 초일인 2025년 01월 15일 1일간 실시되고, 기관투자자의 청약과 일반청약자 청약은
2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일
이틀간 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기 청약일 및 납입일 등 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황 등에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 대표주관회사에 두 차례 이상 청약하는 이중청약이 금지되니 이 점 유의하시기 바랍니다.

주6)
우리사조조합, 기관투자자, 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자의 경우 청약 종료 후 배정 전까지 추가로 청약을 할 수 있습니다.

주7)
금번 공모에서는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3(환매청구권) 제1항 각 호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3(환매청구권)에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권" 이라 한다)를 부여하지 않습니다.

주8)

본 주식은 코스닥시장 상장을 목적으로 모집(매출)하는 것으로 2024년 04월 25일 상장예비심사신청서를 제출하여 2024년 09월 26일 한국거래소로부터 신규상장 예비심사 승인을 받았습니다. 그 결과 금번 공모 완료 후,
신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」제28조제1항제1호)을
충족하게 되면 상장을 승인하겠다는 통지를 받았으나, 일부 요건이라도 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

주9)

인수대가는 공모금액 및 상장주선인의 의무인수 금액을 합산한 금액의 3.8%에 해당하는 금액이며, 상기 인수대가는 발행회사와 대표주관회사가 협의하여 제시한 공모희망가액 범위(24,000원 ~ 26,000원)의 최저가액 기준입니다. 인수대가는 향후 수요예측 이후 결정되는 확정공모가액에 따라 변동될 수 있습니다. 또한, 이와는 별도로 향후 수요예측 이후
발행회사는 기본인수수수료와는 별도로 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 감안하여 1.0%에 해당하는 금액 범위 내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다. 다만 상장주선인의 의무인수금액은 모집하는 물량의 청약이 미달될 경우 변동될 수 있으며, 이 경우 총 인수대가도 변동될 수 있습니다.

주10)

금번 공모 시 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인인 삼성증권㈜는 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집(매출)하는가격과 같은 가격으로 취득하여 보유하여야 합니다. 그 세부 내역은 아래 표와 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액 (주11)
비고

삼성증권㈜
기명식보통주
41,666주
999,984,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른상장주선인의 의무 취득분

※ 상기 취득분은 모집ㆍ매출하는 주식과는 별도로 신주가 발행되어 상장주선인이 취득하여 상장일로부터 3개월간 의무보유 하게 됩니다. 단, 모집ㆍ매출하는 물량의 청약이 미달될 경우에는 주식수가 변동될 수 있습니다. 관련 내용은『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 5. 인수등에 관한 사항』을 참조하시기 바랍니다.※ 상기 취득금액은 「코스닥시장 상장규정」상 모집ㆍ매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며 대표주관회사인 삼성증권㈜과 발행회사인 ㈜와이즈넛이 협의하여 제시한 공모희망가
24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준입니다.

주11)

금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우 상장주선인의 의무 취득분
(공모희망가액 하단 24,000원 기준 41,666주)
에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 또한, 모집ㆍ매출하는 물량 중 청약 미달이 100분의 3(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량) 이상 발생하여 상장주선인이 이를 인수할 경우 상장주선인이 추가로 취득하여야 하는 의무 취득분이 없을 수 있습니다.

2. 공모방법

금번 주식회사 와이즈넛의 코스닥시장 상장공모는 신주모집 1,700,000주(공모주식의 100.0%)의 일반공모 방식에 의합니다.

가. 공모주식의 배정내역
[공모방법: 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
1,700,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁등 및벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계
1,700,000주
100.00%
-

주1)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제2-3조제2항제1호에 따라 정정 증권신고서 상의 모집 또는 매출할 증권수는 금번 제출한 증권신고서의 모집 또는 매출할 증권수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 증권수로 변경 가능합니다.

주2)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제4호에 근거하여 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제5호에 근거하여 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.

주4)
「근로복지기본법」제38조제2항 및「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제2호에 근거하여 우리사주조합에게 공모주식의 100분의 20 의 범위에서 우선적으로 배정할 수 있으며, 금번 공모시에는 우리사주조합에 85,000주(5.00%)를 우선 배정하였습니다.

[청약대상자 유형별 공모대상 주식수]

공모대상
주식수
배정비율
주당 공모가액
공모총액
비고

우리사주조합
85,000주
5.00%
24,000원
2,040,000,000원

일반청약자
425,000주~ 510,000주
25.00%~ 30.00%
10,200,000,000원~ 12,240,000,000원
-

기관투자자
1,105,000주~ 1,190,000주
65.00%~ 70.00%
26,520,000,000원~ 28,560,000,000원
고위험고수익투자신탁등 및벤처기업투자신탁 배정물량 포함

합계
1,700,000주
100.00%
40,800,000,000원
-

주1)

주당 공모가액 및 공모총액은 제시 희망공모가액인
24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준입니다.
청약일 전 대표주관회사가 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 주당 공모가액을 확정할 예정입니다.

주2)
「근로복지기본법」제38조제2항 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제2호에 따라 우리사주조합에게 공모주식의 100분의 20 의 범위에서 우선적으로 배정할 수 있으며, 금번 공모에서는 우리사주조합에게 전체 공모수량의 5.00%(85,000주)를 우선배정하였습니다.

주3)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제3호에 근거하여 일반청약자에게 공모주식의 100분의 25 이상을 배정합니다.

주4)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 근거하여 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 100분의 10 이상을 배정합니다.

주5)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 근거하여 벤처기업투자신탁에 공모주식의 100분의 25 이상을 배정합니다.

주6)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항 제6호에 근거하여 일반청약자 배정물량인 공모 물량의 25%에 추가적으로 우리사주조합원의 청약 수량을 제외한 물량을 공모주식의 5.00% 내에서 발행회사와 협의하여 일반청약자에게 배정할 수 있습니다

주7)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제7호에 따라 주2) ~ 주5)에 따른 배정 후 잔여주식을 기관투자자에게 배정합니다.

주8)
「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제3항에 따라 본 공모주식의 청약조건을 충족하는 청약자 유형군의 청약수량이 배정비율에 미달하는 경우에는 다른 청약자 유형군에 배정할 수 있습니다.

나. 모집의 방법 등

(1) 모집의 방법

[공모방법: 일반공모]

공모대상
주식수
배정비율
비고

일반공모
1,700,000주
100.00%
고위험고수익투자신탁등 및벤처기업투자신탁 배정수량 포함

합계

1,700,000주

100.00%
-

[모집 세부 내역]

모집대상
배정주식수
배정비율
주당 모집가액
모집총액
비고

우리사주조합
85,000주
5.00%
24,000원
2,040,000,000원
주2)

일반청약자
425,000주~ 510,000주
25.00%~ 30.00%
10,200,000,000원~ 12,240,000,000원
주3)

기관투자자
1,105,000주~ 1,190,000주
65.00%~ 70.00%
26,520,000,000원~ 28,560,000,000원
주4), 주5)

합계
1,700,000주
100.00%
40,800,000,000원
주1)

주1)

모집대상 주식에 대한 인수비율은 다음과 같습니다.

구분
배정주식수
배정비율
주당 모집가액
배정금액

대표주관회사
삼성증권
1,700,000주
100.0%
24,000원
40,800,000,000원

주2)
금번 모집에서 우리사주조합에게 배정된 모집물량은 대표주관회사인 삼성증권㈜를 통하여 청약이 실시됩니다.

주3)

금번 모집에서 일반청약자에게 배정된 모집물량은 대표주관회사인 삼성증권㈜를 통하여 청약이 실시됩니다.

주4)
금번 모집에서 기관투자자에게 배정된 주식은 대표주관회사인 삼성증권㈜를 통하여 청약이 실시됩니다.

주5)

기관투자자는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 의한 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.가.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」시행령 제10조제2항제1호부터 제10호(제8호의 경우 법 제8조 제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자나.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구다.「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금공단라.「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부마.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)바. 상기 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자사.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제7항의 금융투자업자 중 아목 이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)아. 「금융투자업규정」제3-4조제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우에 한해 상기 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있고, 이를 요청 받은 해외 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 금번 공모 시「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측 참여는 허용되지 않습니다.

※ 고위험고수익투자신탁등이란 「조세특례제한법」제91조의15 제1항 및「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각항의 요건을 모두 갖춘 것을 말합니다.① 「조세특례제한법」 제91조의15 제1항에 따른 고위험고수익채권투자신탁(이하 "고위험고수익채권투자신탁"이라 한다). 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일이 속하는 분기 또는 그 다음 분기 말일 전 영업일까지 수요예측에 참여하는 경우에는 같은 법 시행령 제93조제1항제1호 및 같은 조 제5항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 고위험고수익채권의 보유비율이 같은 법 시행령 제93조제1항제1호 각 목의 비율 이상이어야 합니다.② 법률 제19328호 조세특례제한법의 시행일 이전의 제91조의15제1항에 따른 고위험고수익투자신탁(이하 "고위험고수익투자신탁"이라 한다)으로서 최초 설정일ㆍ설립일이 2023년 12월 31일 이전일 것. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 대통령령 제33499호 조세특례제한법 시행령 시행일 이전의 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.

[고위험고수익채권투자신탁]

『조세특례제한법』제91조의15(고위험고수익채권투자신탁에 대한 과세특례)① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 “고위험고수익채권투자신탁”이라 한다)에 2024년 12월 31일까지 가입하는 경우 해당 고위험고수익채권투자신탁에서 받는 이자소득 또는 배당소득은 「소득세법」 제14조제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.『조세특례제한법 시행령』제93조(고위험고수익채권투자신탁에 대한 과세특례)① 법 제91조의15제1항에서 “대통령령으로 정하는 채권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등”이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 “투자신탁등”이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.

1. 다음 각 목의 구분에 따른 요건을 갖출 것

가. 공모집합투자기구(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제18항에 따른 집합투자기구 중 같은 조 제19항에 따른 사모집합투자기구를 제외한 것을 말한다. 이하 이 조에서 같다)인 투자신탁등의 경우: 신용등급(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자 2 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급을 말한다. 이하 이 조에서 같다)이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제2조제1호나목에 따른 사채 중 같은 법 제59조에 따른 단기사채등에 해당하는 사채(이하 이 조에서 “단기사채”라 한다)의 경우에는 A3+ 이하]인 사채권의 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것

나. 공모집합투자기구가 아닌 투자신탁등의 경우: 신용등급이 A+, A 또는 A-(단기사채의 경우에는 A2+, A2 또는 A2-)인 사채권의 평균보유비율이 100분의 15 이상이고, 신용등급이 BBB+ 이하(단기사채의 경우에는 A3+ 이하)인 사채권의 평균보유비율이 100분의 45 이상일 것

2. 국내 자산에만 투자할 것

[고위험고수익투자신탁]

『조세특례제한법』제91조의15(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권 또는 대통령령으로 정하는 주권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 "고위험고수익투자신탁"이라 한다)에 2017년 12월 31일까지 가입하는 경우 1명당 투자금액 3천만원(모든 금융회사에 투자한 투자신탁 등의 합계액을 말한다) 이하인 투자신탁 등에서 받는 이자소득 또는 배당소득에 대해서는 「소득세법」 제14조제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.『조세특례제한법 시행령』제93조(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)① 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 채권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자(이하 이 조에서 "신용평가업자"라 한다) 2명 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」제59조에 따른 단기사채등(같은 법 제2조제1호나목에 따른 권리에 한정한다.)의 경우 A3+ 이하]인 사채권(이하 이 조에서 "비우량채권"이라 한다)을 말한다.② 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 주권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제11조제2항에 따른 코넥스시장에 상장된 주권(이하 이 조에서 "코넥스 상장주식"이라 한다)을 말한다.③ 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 투자신탁 등"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 "투자신탁등"이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.1. 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것. 이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 이 조에서 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로한다.2. 국내 자산에만 투자할 것

주1)
법률 제19328호 조세특례제한법의 시행일 이전의 제91조의15제1항 참고

주2)
대통령령 제33499호 조세특례제한법 시행령 시행일 이전의 제93조제3항제1호 및 같은 조 제7항 참고

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호 및 제19호에 따른 고위험고수익투자신탁등임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여 명세서를 징구하며, 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ "벤처기업투자신탁"이란「조세특례제한법」제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁으로서(대통령령 제28636호 조세특례제한법 시행령 일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다.) 다음 각 항의 요건을 갖춘 신탁을 말합니다.①「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의한 투자신탁(같은 법 제251조에 따른 보험회사의 특별계정을 제외한다. 이하 "투자신탁"이라 한다)으로서 계약기간이 3년 이상일 것② 통장에 의하여 거래되는 것일 것③ 투자신탁의 설정일부터 6개월 이내에 투자신탁 재산총액에서 다음 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 50 이상일 것. 이 경우 투자신탁 재산총액에서 가목1)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액이 차지하는 비율은 100분의 15 이상이어야 한다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1)「벤처기업육성에 관한 특별조치법」제2조제2항에 따른 투자

2) 타인 소유의 주식 또는 출자지분을 매입에 의하여 취득하는 방법으로 하는 투자

나. 벤처기업이었던 기업이 벤처기업에 해당하지 아니하게 된 이후 7년이 지나지 아니한 기업으로서「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 코스닥시장에 상장한 중소기업 또는 제10조제1항에 따른 중견기업에 가목1) 및 2)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

④ 제3항의 요건을 갖춘 날부터 매 6개월마다 같은 항 각 목 외의 부분 전단 및 후단에 따른 비율을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다.다만,「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제20호에 의거 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 35 이상이어야 합니다.※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조20호에 따른 벤처기업투자신탁임을 확약하는 확약서 및 신탁자산 구성내역을 기재한 수요예측 참여명세서를 징구하며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ "투자일임회사"는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등의 경우에는 아래의 제1항 및 제4항을 적용하지 않습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자(같은 호 마목에 따른 투자일임회사는 제외한다)일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제6항제1호에 따라 불성실 수요예측등 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ "투자일임회사"는 다음 각 항의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 투자일임회사의 고유재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다.① 투자일임업 등록일로부터 2년이 경과하고, 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액이 50억원 이상일 것② 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액 (투자일임업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 투자일임업 등록일부터 수요예측등 참여일전까지 투자일임재산의 일평균 평가액을 말한다)이 300억원 이상일 것※ "신탁회사"는 신탁계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 신탁재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다.①「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호에 따른 기관투자자일 것②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것③「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제6항제1호에 따라 불성실 수요예측등 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것④ 신탁계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 집합투자회사의 고유재산으로 기업공개를 위한 수요예측등에 참여할 수 있습니다.

① 일반사모집합투자업 등록일로부터 2년이 경과하고, 집합투자회사가 운용하는 전체 집합투자재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액이 50억원 이상일 것

② 집합투자회사가 운용하는 전체 집합투자재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액 (일반사모집합투자업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 일반사모집합투자업 등록일부터 수요예측등 참여일전까지 집합투자재산의 일평균 평가액을 말한다)이 300억원 이상일 것

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)임을 확약하는 확약서 및 펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황 등을 기재한 위탁재산명세서를 징구할 수 있으며, 요청 받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ "부동산신탁회사"는「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2 제3항에 따라 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.※ 집합투자회사등의 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.① 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하고자 하는 경우 각각「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4,제109조제1항제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 한다.② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.1. 수요예측 등에 참여하는 집합투자회사등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것2. 수요예측 등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것3. 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할 것

주5)
배정주식수(비율)의 변경① 청약자 유형군에 따른 배정주식수(비율)은 수요예측 결과 및 기관투자자의 청약 결과에 따라 청약일 및 청약일 전에 변경될 수 있습니다.② 한편 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 초과청약이 있는 다른 청약자 유형군에 합산하여 배정할 수 있습니다. (『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 라. 청약결과 배정에 관한 사항』 참조)③ 최종 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 대표주관회사가 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정하며, 잔여주식 인수주식과 상장주선인의 의무인수주식 수량과의 관계는 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 5. 인수 등에 관한 사항 - 다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항』을 참조하시기 바랍니다.④「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정합니다.⑤「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.⑥ 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 이 규정에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 봅니다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제4항에 따라 수요예측등 참여금액이 주금납입능력을 초과하지 아니하는 물량(고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 수요예측에 참여하여 제출한 물량에 한한다) 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다. 또한, ④, ⑤에도 불구하고 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

주6)

주당 모집가액 및 모집총액은 대표주관회사와 발행사가 협의하여 제시한 공모희망가액
24,000원 ~ 26,000원
중 최저가액 기준입니다. 청약일 전에 대표주관회사인 삼성증권㈜이 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주7)
「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」제2-3조제2항제1호에 근거하여 정정신고서 상의 공모주식수는 금번 제출하는 증권신고서 상의 공모주식수의 100분의 80 이상과 100분의 120 이하에 해당하는 주식수로 변경 가능합니다.

주8)
금번 공모는 「증권의 발행 및 공시 등에 관한 규정」 제10조의3(환매청구권) 제1항에 해당하지 않으므로 일반청약자에 대한 환매청구권을 부여하지 않습니다.

다. 매출의 방법 등
금번 주식회사 와이즈넛의 코스닥시장 상장을 위한 공모는 100% 신주모집으로 진행되므로 해당사항 없습니다.

라. 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분에 관한 사항

[상장 규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분 내역]

구분

취득 주수

주당 취득가액

취득총액

비고

삼성증권㈜
41,666주
24,000원
999,984,000원
-

주1)

주당 취득가액 및 취득총액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 희망공모가액(24,000원 ~ 26,000원)의 밴드 최저가액인 24,000원 기준입니다.

주2)

상기 취득분은 모집(매출)주식과는 별도로 신주로 발행되어 상장주선인이 취득하게 됩니다. 단, 모집ㆍ매출하는 물량의 청약이 미달될 경우 또는 주당 취득가액이 변경될 경우에는 취득수량이 변동될 수 있습니다. 관련된 내용은『제1부 모집 또는 매출에관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 5. 인수 등에 관한 사항』부분을 참조하시기 바랍니다.

주3)
동 상장주선인 의무취득분은 「코스닥시장 상장규정」에 의거하여, 공모주식수량의 100분의 3을 사모의 방식으로 취득하게 되며, 동 취득금액이 10억원을 초과할 경우 10억원을 한도로 취득하게 됩니다. 따라서, 공모확정가액에 따라 그 취득수량이 변동될 수 있습니다

주4)
동 상장주선인의 의무취득분은 「코스닥시장 상장규정」에 의거하여, 상장일로부터 3개월간 계속 보유하여야 합니다. 동 의무 취득분은 의무보유기간(상장 후 3개월) 이후 시장에 출회될 수 있으며, 증권신고서 제출일 현재 상장주선인은 동 의무 취득분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다.

3. 공모가격 결정방법

본 장은 공모가격 결정방법의 개요 및 절차를 안내하는 장으로, 구체적인 (희망)공모가 산정 방식에 대한 정보는 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)」을 참조하시기 바랍니다.

가. 공모가격 결정 절차
금번 ㈜와이즈넛의 코스닥시장 상장 공모를 위한 공모가격은 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조(주식의 공모가격 결정 등)에서 정하는 수요예측에 의한 방법에 따라 결정됩니다. 동 규정 제5조제1항제2호에 의한 수요예측을 실시할 예정이며, 금번 공모 시에는 동 규정 제5조제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않습니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」

제5조(주식의 공모가격 결정 등)

① 기업공개를 위한 주식의 공모가격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 결정한다.

1. 인수회사와 발행회사가 협의하여 단일가격으로 정하는 방법

2. 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법. 다만, 제2조제8호에 불구하고 인수회사는 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자(이하 "창업투자회사등"이라 한다)의 수요예측등 참여를 허용할 수 있으며, 이 경우 해당 창업투자회사등은 기관투자자로 본다.

가. 제6조제4항제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조제3항제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인

다. 「사립학교법」제2조제2호에 따른 학교법인

라. 「중소기업창업 지원법」제2조제4호에 따른 중소기업창업투자회사

한편, 수요예측을 통한 개략적인 공모가격 결정 절차는 아래와 같습니다.

[수요예측을 통한 공모가격 결정 절차]

① 수요예측 안내
② IR 실시
③ 수요예측 접수

수요예측 안내 공고
기관투자자 IR 실시
기관투자자 수요예측 접수

④ 공모가격 결정
⑤ 물량 배정
⑥ 배정물량 통보

수요예측 결과 및 주식시장 상황 등 감안, 대표주관회사와 발행회사가 최종 협의하여 공모가격 결정
확정공모가격 이상의가격을 제시한 기관투자자대상으로 질적인 측면을고려하여 물량 배정
기관투자자 배정물량을대표주관회사 홈페이지 등을 통하여 개별 통보

나. 공모가격 산정 개요
대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 당사의 현황, 국내외 시장상황 및 산업전망 등을 고려하여 희망공모가액을 아래와 같이 제시하였습니다.

구 분
내 용

주당 희망공모가액
24,000원 ~ 26,000원

확정공모가액 결정방법
수요예측 결과와 주식시장 상황을 고려하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

주1)
상기 주당 희망공모가액의 범위는 ㈜와이즈넛의 실질적인 가치를 의미하는 절대적 평가액이 아닙니다. 또한 향후 발생할 수 있는 경기변동에 따른 위험, 영업 및 재무에 대한 위험, 산업에 대한 위험, 주식시장 상황의 변동가능성 등이 반영되지 않았음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

주2)
대표주관회사인 삼성증권㈜은 상기 희망공모가액을 바탕으로 국내 및 해외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 확정공모가액은 동 수요예측 결과 및주식시장 상황 등을 고려하여 대표주관회사 및 발행회사가 협의하여 최종 확정할 예정입니다.

주3)
희망공모가액 산정과 관련한 구체적인 내용은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 공모가격에 대한 의견』부분을 참고하시기 바랍니다.

다. 수요예측에 관한 사항
(1) 수요예측 공고 및 수요예측 일시

구 분
내 용
비 고

공고 일시
2025년 01월 03일
주1)

기업 IR 일시
2024년 12월 09일 ~ 2024년 12월 27일
주2)

수요예측 일시
2025년 01월 03일 ~ 2025년 01월 09일
주3)

공모가액 확정공고
2025년 01월 13일
-

주1)
수요예측 안내공고는 2025년 01월 03일 대표주관회사인 삼성증권㈜의 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주2)
본 공모와 관련하여 기업 IR은 국내 및 해외기관투자자를 대상으로 진행할 예정입니다.

주3)
수요예측 마감시각은 한국시간 기준 2025년 01월 09일 17:00 임을 유의하시기 바랍니다. 수요예측 마감시각 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.

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

(2) 수요예측 참가자격

(가) 기관투자자

"기관투자자"란「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호의 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자를 말합니다.

가.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제10조제2항제1호부터 제10호(제8호의 경우 법 제8조제2항부터 제4항까지의 금융투자업자를 말한다. 이하 같다)까지, 제13호부터 제17호까지, 제3항제3호, 제10호부터 제13호까지의 전문투자자

나.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제182조에 따라 금융위원회에 등록되거나「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 집합투자기구다.「국민연금법」에 의하여 설립된 국민연금공단

라.「우정사업본부 직제」에 따른 우정사업본부

마.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제6항의 금융투자업자(이하 "투자일임회사"라 한다)

바. 가목부터 마목에 준하는 법인으로 외국법령에 의하여 설립된 자

사.「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제7항의 금융투자업자 중 아목이외의 자(이하 "신탁회사"라 한다)아.「금융투자업규정」제3-4조제1항의 부동산신탁업자(이하 "부동산신탁회사"라 한다)

※ 금번 공모와 관련하여 「금융투자업규정」제4-19조제8호 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3에 따르면, 기업공개를 위한 주관회사의 청약자의 주금 납입능력 확인절차가 필요하며, 이는 확약서를 기준으로 판단합니다. 수요예측 등에 참여하는 기관투자자는 수요예측등 참여 금액이 주금납입능력을 초과하여서는 아니된다는 점을 고려할 때, 주금납입능력을 초과하는 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 참여하는 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제1항 제1호 및 제2호의 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인할 예정입니다. 본 공모의 기관투자자 주금납입능력 확인 방법은 아래와 같습니다.

[삼성증권의 기관투자자 주금납입능력 확인 방법]

기관투자자 구분
확인방법

국내기관투자자,해외기관투자자(표준방법)

삼성증권은 기관투자자가 본 수요예측을 수행함에 있어「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제1항제1호의 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인할 예정입니다.

구분
내용

확인대상
수요예측등에 참여하는 기관투자자의 재산에 따라 ① 고유재산은 자기자본, ② 위탁재산은 수요예측등 참여 건(계좌)별 개별위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 확인합니다.① 고유재산 : 자기자본을 기준으로 하며, 직전 분기말(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다) 개별재무제표상의 금액을 확인합니다.② 위탁재산 : 수요예측등 참여 건(계좌)별 개별위탁재산들의 자산총액의 합계액으로, 위위탁재산들의 자산총액은 수요예측 참여일전3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 합니다.

확인방법
기관투자자는 수요예측 참여 화면(인터넷 홈페이지)에 '확인대상' 자기자본 또는 자산총액 합계액을 입력하면, 확약서(주1) 상에 해당 주금납입능력이 기재되고 기관투자자는 동 확약서를 인쇄하여 대표이사 또는 준법감시인의 결재를 받아 수요예측 참여 화면(인터넷 홈페이지)에 업로드 하는 방식으로 주관회사에 제출하고, 주관회사는 동 확약서를 기준으로 기관투자자의 주금납입능력을 확인합니다.

주1)
수요예측에 참여하는 기관투자자 본인이 수요예측등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다)을 기재하고, 동 금액이 주금납입능력을 초과하지 않는다는 것을 확약하는 서류

삼성증권Wholesale본부를 통해수요예측에 참여하는해외 기관투자자(대체방법)

삼성증권 Wholesale본부를 통해 수요예측에 참여하는 비거주 외국인 기관투자자의 경우, 삼성증권은 준법감시인의 사전 승인을 받아 제정한 내부지침에 근거하여 다음의 방법으로 주금납입능력을 확인할 수 있습니다.

1. 미 증권거래법 144A에 따른 Qualified Institutional Buyer (이하 "QIB")의 지위에 있는 기관투자자의 경우 주금납입능력은 USD 1억불로 간주하고, Wholesale본부는 대체확약서를 수령하여 확인합니다.

2. 해외 국부펀드로부터 직접 수요예측 참여의사를 받은 경우, 제1호의 QIB에 준하여 주금납입능력을 USD 1억불로 간주하고, Wholesale본부는 국부펀드임을 증빙할 수 있는 자료를 수령하여 확인합니다.

3. 제1호 및 제2호에 해당하지 않는 기관투자자이거나, 제1호 및 제2호에 해당하는 기관투자자 중 USD 1억불 이상으로 수요예측에 참여하는 기관투자자의 경우, 고유재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말(자료가 없다면 그 전 분기말 기준) 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말 기관투자자의 총 운용자산(Asset Under Management)을 주금납입능력으로 간주하고, Wholesale본부는 대체확약서를 수령하여 확인합니다.

4. Wholesale본부가 제1호, 제2호, 제3호의 방법으로 비거주 외국인 기관투자자의 주금납입능력을 확인하는 경우, 비거주 외국인 기관투자자는 대체확약서에 적법한 서명권한을 가진 의사결정자가 서명 또는 기명날인하여 제출하여야 하며, Wholesale본부는 동 대체확약서를 기준으로 주금납입능력을 확인하여야 합니다.

주1)
Qualified Institutional Buyer는 재정적으로 견고하여 대부분의 일반 투자자들에 비해 증권의 발행인으로부터 보호할 필요성이 낮다고 미 증권거래법 144A에서 규정하는 적격기관투자자를 의미합니다.

주2)
국부펀드란 국가의 자산을 정부가 직접 운용하여 증식시키기 위해 설립한 특수 목적 기관을 의미합니다.

주3)
대체확약서란 비거주 외국인 기관투자자 본인이 QIB의 지위에 해당하는지의 여부, 고유재산의 경우 자기자본, 위탁재산의 경우 총 운용자산(Asset Under Management), 수요예측등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다)을 기재하고, 수요예측 등 참여금액이 주금납입능력을 초과하지 않는다는 것을 확약하는 서류를 의미합니다.

[제5조의3(허수성 수요예측등 참여 금지]

① 금융투자업규정 제4-19조제8호에서 “협회가 정하는 바”란 다음 각 호의 어느 하나의 방법을 말한다.

1. 기관투자자가 수요예측등에 고유재산으로 참여하는 경우에는 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 수요예측등 참여 건별로 수요예측등에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 정하고 이를 주관회사(명칭의 여하에 불문하고 수요예측등을 행하는 금융투자회사를 말한다. 이하 이 조에서 같다)가 확인하는 방법. 이 경우 고유재산의 자기자본은 직전 분기말(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다) 개별재무제표상의 금액으로 하고, 위탁재산들의 자산총액은 수요예측 참여일전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 한다.

2. 주관회사가 대표이사(외국 금융투자회사의 지점, 그 밖의 영업소의 경우 지점장 등 국내대표자를 말한다. 이하 이 조에서 같다) 또는 준법감시인의 사전 승인을 받아 자체적으로 기관투자자의 주금납입능력을 확인하기 위한 내부규정 또는 지침을 마련하고 이에 따라 주금납입능력을 확인하는 방법

② 기업공개를 위한 주관회사가 제1항제1호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우, 기관투자자는 수요예측등 참여 시 제1항제1호에 따른 주금납입능력을 대표이사 또는 준법감시인이 서명 또는 기명날인한 확약서에 기재하여 주관회사에 제출하여야 하며, 주관회사는 동 확약서 상의 금액을 기준으로 주금납입능력을 확인하여야 한다.

③ 기업공개를 위한 주관회사가 제1항제2호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우, 주관회사는 주금납입능력에 대한 기준 및 확인방법을 증권신고서에 기재하여야 한다.

④ 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하는 기관투자자는 수요예측 등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망 물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다. 이하 같다)이 제1항의 주금납입능력을 초과하여서는 아니 된다.

⑤ 기업공개를 위한 주관회사는 기관투자자의 수요예측 등 참여금액이 기관투자자의 주금납입능력을 초과하는 경우 해당 수요예측등 참여 건에 대하여 공모주식을 배정하여서는 아니 된다.

⑥ 기업공개를 위한 주관회사가 둘 이상인 경우에는 기관투자자의 주금납입능력을 확인하기 위한 방법으로 제1항 각 호의 방법 중 어느 하나를 주관회사별로 달리 정할 수 있다

※ 금번 공모와 관련하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호 단서조항의 "창업투자회사등"의 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

※ 집합투자회사등의 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)에 의거, 수요예측에 참여하기 위해서는 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다.

① 집합투자회사등(「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사를 말한다)이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하고자 하는 경우 각각「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4, 제109조제1항제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사인 삼성증권㈜에 제출하여야 한다.② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.1. 수요예측등에 참여하는 집합투자회사등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것2. 수요예측등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것3. 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할것

※ "고위험고수익투자신탁등"이란「조세특례제한법」제91조의15제1항에 따른 투자신탁 등을 말하며,「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁으로서 다음 각 항의 어느 하나에 해당하는 것을 말합니다.

①「조세특례제한법」 제91조의15 제1항에 따른 고위험고수익채권투자신탁(이하 ‘고위험고수익채권투자신탁'이라 한다). 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일이 속하는 분기 또는 그 다음 분기 말일 전 영업일까지 수요예측에 참여하는 경우에는 같은 법 시행령 제93조제1항제1호 및 같은 조 제5항에도 불구하고 수요예측 참여일 직전 영업일의 고위험고수익채권의 보유비율이 같은 법 시행령 제93조제1항제1호 각 목의 비율 이상이어야 합니다.② 법률 제19328호 조세특례제한법의 시행일 이전의 제91조의15 제1항에 따른 고위험고수익투자신탁(이하 '고위험고수익투자신탁'이라 한다)으로서 최초 설정일ㆍ설립일이 2023년 12월 31일 이전일 것. 다만, 해당 투자신탁 등의 최초 설정일ㆍ설립일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 6개월 미만인 경우에는 대통령령 제33499호 조세특례제한법 시행령 시행일 이전의 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.

[고위험고수익채권투자신탁]

『조세특례제한법』제91조의15(고위험고수익채권투자신탁에 대한 과세특례)① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 “고위험고수익채권투자신탁”이라 한다)에 2024년 12월 31일까지 가입하는 경우 해당 고위험고수익채권투자신탁에서 받는 이자소득 또는 배당소득은 「소득세법」 제14조제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.『조세특례제한법 시행령』제93조(고위험고수익채권투자신탁에 대한 과세특례)① 법 제91조의15제1항에서 “대통령령으로 정하는 채권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등”이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 “투자신탁등”이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.

1. 다음 각 목의 구분에 따른 요건을 갖출 것

가. 공모집합투자기구(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제9조제18항에 따른 집합투자기구 중 같은 조 제19항에 따른 사모집합투자기구를 제외한 것을 말한다. 이하 이 조에서 같다)인 투자신탁등의 경우: 신용등급(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자 2 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급을 말한다. 이하 이 조에서 같다)이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제2조제1호나목에 따른 사채 중 같은 법 제59조에 따른 단기사채등에 해당하는 사채(이하 이 조에서 “단기사채”라 한다)의 경우에는 A3+ 이하]인 사채권의 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것

나. 공모집합투자기구가 아닌 투자신탁등의 경우: 신용등급이 A+, A 또는 A-(단기사채의 경우에는 A2+, A2 또는 A2-)인 사채권의 평균보유비율이 100분의 15 이상이고, 신용등급이 BBB+ 이하(단기사채의 경우에는 A3+ 이하)인 사채권의 평균보유비율이 100분의 45 이상일 것

2. 국내 자산에만 투자할 것

[고위험고수익투자신탁]

『조세특례제한법』제91조의15(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)① 거주자가 대통령령으로 정하는 채권 또는 대통령령으로 정하는 주권을 일정 비율 이상 편입하는 대통령령으로 정하는 투자신탁 등(이하 "고위험고수익투자신탁"이라 한다)에 2017년 12월 31일까지 가입하는 경우 1명당 투자금액 3천만원(모든 금융회사에 투자한 투자신탁 등의 합계액을 말한다) 이하인 투자신탁 등에서 받는 이자소득 또는 배당소득에 대해서는 「소득세법」 제14조제2항에 따른 종합소득과세표준에 합산하지 아니한다.『조세특례제한법 시행령』제93조(고위험고수익투자신탁 등에 대한 과세특례)① 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 채권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제335조의3에 따라 신용평가업인가를 받은 자(이하 이 조에서 "신용평가업자"라 한다) 2명 이상이 평가한 신용등급 중 낮은 신용등급이 BBB+ 이하[「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」제59조에 따른 단기사채등(같은 법 제2조제1호나목에 따른 권리에 한정한다.)의 경우 A3+ 이하]인 사채권(이하 이 조에서 "비우량채권"이라 한다)을 말한다.② 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 주권"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제11조제2항에 따른 코넥스시장에 상장된 주권(이하 이 조에서 "코넥스 상장주식"이라 한다)을 말한다.③ 법 제91조의15제1항에서 "대통령령으로 정하는 투자신탁 등"이란 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 집합투자기구, 투자일임재산 또는 특정금전신탁(이하 이 조에서 "투자신탁등"이라 한다)으로서 다음 각 호의 요건을 모두 갖춘 것을 말한다.1. 해당 투자신탁등의 설정일ㆍ설립일부터 매 3개월마다 비우량채권과 코넥스 상장주식을 합한 평균보유비율이 100분의 45 이상이고, 이를 포함한 국내채권의 평균보유비율이 100분의 60 이상일 것. 이 경우 "평균보유비율"은 비우량채권과 코넥스 상장주식, 국내채권 각각의 평가액이 투자신탁등의 평가액에서 차지하는 매일의 비율(이하 이 조에서 "일일보유비율"이라 한다)을 3개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율로한다.2. 국내 자산에만 투자할 것(중략)⑦ 제3항제1호를 적용할 경우 해당 고위험고수익투자신탁의 만기일 전 3개월 및 설정일ㆍ설립일 후 3개월은 같은 호 전단의 요건을 갖춘 것으로 본다.

주1)
법률 제19328호 조세특례제한법의 시행일 이전의 제91조의15제1항 참고

주2)
대통령령 제33499호 조세특례제한법 시행령 시행일 이전의 제93조제3항제1호 및 같은 조 제7항 참고

※ 벤처기업투자신탁이란「조세특례제한법」제16조제1항제2호의 벤처기업투자신탁(대통령령 제28636호「조세특례제한법 시행령」일부개정령 시행 이후 설정된 벤처기업투자신탁에 한한다. 이하 같다)을 말합니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제20호에 의거 해당 벤처기업투자신탁의 최초 설정일로부터 수요예측 참여일까지의 기간이 1년 미만인 경우에는 같은 법 시행령 제14조제1항제3호에도 불구하고 수요예측 참여일 직전영업일의 벤처기업투자신탁 재산총액에서 같은 호 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 35 이상이어야 합니다.

[벤처기업투자신탁]

「조세특례제한법」제16조(벤처투자조합 출자 등에 대한 소득공제)① 거주자가 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 출자 또는 투자를 하는 경우에는 2025년 12월 31일까지 출자 또는 투자한 금액의 100분의 10(제3호ㆍ제4호 또는 제6호에 해당하는 출자 또는 투자의 경우에는 출자 또는 투자한 금액 중 3천만원 이하분은 100분의 100, 3천만원 초과분부터 5천만원 이하분까지는 100분의 70, 5천만원 초과분은 100분의 30)에 상당하는 금액(해당 과세연도의 종합소득금액의 100분의 50을 한도로 한다)을 그 출자일 또는 투자일이 속하는 과세연도(제3항의 경우에는 제1항제3호ㆍ제4호 또는 제6호에 따른 기업에 해당하게 된 날이 속하는 과세연도를 말한다)의 종합소득금액에서 공제(거주자가 출자일 또는 투자일이 속하는 과세연도부터 출자 또는 투자 후 2년이 되는 날이 속하는 과세연도까지 1과세연도를 선택하여 대통령령으로 정하는 바에 따라 공제시기 변경을 신청하는 경우에는 신청한 과세연도의 종합소득금액에서 공제)한다. 다만, 타인의 출자지분이나 투자지분 또는 수익증권을 양수하는 방법으로 출자하거나 투자하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 벤처투자조합, 신기술사업투자조합 또는 전문투자조합에 출자하는 경우

2. 대통령령으로 정하는 벤처기업투자신탁(이하 이 조에서 "벤처기업투자신탁"이라 한다)의 수익증권에 투자하는 경우

3. 개인투자조합에 출자한 금액을 벤처기업 또는 이에 준하는 창업 후 3년 이내의 중소기업으로서 대통령령으로 정하는 기업(이하 이 조 및 제16조의5에서 "벤처기업등"이라 한다)에 대통령령으로 정하는 바에 따라 투자하는 경우

4. 「벤처기업육성에 관한 특별조치법」에 따라 벤처기업등에 투자하는 경우

5. 창업ㆍ벤처전문 경영참여형 사모집합투자기구에 투자하는 경우

6. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제117조의10에 따라 온라인소액투자중개의 방법으로 모집하는 창업 후 7년 이내의 중소기업으로서 대통령령으로 정하는 기업의 지분증권에 투자하는 경우)

「조세특례제한법 시행령」제14조(벤처투자조합 등에의 출자 등에 대한 소득공제)①법 제16조제1항제2호에서 "대통령령으로 정하는 벤처기업투자신탁"이란 다음 각호의 요건을 갖춘 신탁(이하 이 조에서 "벤처기업투자신탁"이라 한다)을 말한다.

1. 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의한 투자신탁(같은 법 제251조에 따른 보험회사의 특별계정을 제외한다. 이하 "투자신탁"이라 한다)으로서 계약기간이 3년 이상일 것

2. 통장에 의하여 거래되는 것일 것

3. 투자신탁의 설정일부터 6개월(「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제9조제19항에 따른 사모집합투자기구에 해당하지 않는 경우에는 9개월 추가) 이내에 투자신탁 재산총액에서 다음 각 목에 따른 비율의 합계가 100분의 50 이상일 것. 이 경우 투자신탁 재산총액에서 가목1)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액이 차지하는 비율은 100분의 15 이상이어야 한다.

가. 벤처기업에 다음의 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

1)「벤처기업 육성에 관한 특별조치법」 제2조제1항에 따른 투자

2) 타인 소유의 주식 또는 출자지분을 매입에 의하여 취득하는 방법으로 하는 투자

나. 벤처기업이었던 기업이 벤처기업에 해당하지 않게 된 이후 7년이 지나지 않은 기업으로서 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 코스닥시장에 상장한 중소기업 또는 중견기업에 가목1) 및 2)에 따른 투자를 하는 재산의 평가액의 합계액이 차지하는 비율

4. 제3호의 요건을 갖춘 날부터 매 6개월마다 같은 호 각 목 외의 부분 전단 및 후단에 따른 비율( 투자신탁재산의 평가액이 투자원금보다 적은 경우로서 같은 후단에 따른 비율이 100분의 15 미만인 경우에는 이를 100분의 15로 본다.)을 매일 6개월 동안 합산하여 같은 기간의 총일수로 나눈 비율이 각각 100분의 50 및 100분의 15 이상일 것. 다만, 투자신탁의 해지일 전 6개월에 대해서는 적용하지 아니한다.

※ 투자일임회사는 투자일임계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 투자일임재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다. 다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁등의 경우에는 제1항 및 제4항을 적용하지 않습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호에 따른 기관투자자(같은 호 마목에 따른 투자일임회사는 제외한다)일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2제6항제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 투자일임계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 투자일임재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 투자일임회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 투자일임회사의 고유재산으로 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

① 투자일임업 등록일로부터 2년 이 경과하고, 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 수요예측등 참여일 전 3개월간의 일평균 평가액이 50억원 이상일 것② 투자일임회사가 운용하는 전체 투자일임재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액 (투자일임업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 투자일임업 등록일부터 수요예측등 참여일전까지 투자일임재산의 일평균 평가액을 말한다)이 300억원 이상일 것

※ 신탁회사는 신탁계약을 체결한 투자자가 다음 각 항의 요건을 모두 충족하는 경우에 한하여 신탁재산으로 금번 수요예측에 참여할 수 있습니다.

①「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제8호에 따른 기관투자자(같은 호 마목에 따른 신탁회사는 제외한다)일 것

②「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제4항 각호의 어느 하나에 해당하지 아니할 것

③「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2제6항제1호에 따라 불성실수요예측 참여자로 지정되어 기업공개를 위한 수요예측 참여 및 공모주식 배정이 금지된 자가 아닐 것

④ 신탁계약 체결일로부터 3개월이 경과하고, 수요예측 참여일 전 3개월간의 일평균 신탁재산의 평가액이 5억원 이상일 것

※ 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에 한하여 집합투자회사의 고유재산으로 기업공개를 위한 수요예측등에 참여할 수 있습니다.

① 일반사모집합투자업 등록일로부터 2년이 경과하고, 집합투자회사가 운용하는 전체 집합투자재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액이 50억원 이상일 것

② 집합투자회사가 운용하는 전체 집합투자재산의 수요예측등 참여일전 3개월간의 일평균 평가액 (일반사모집합투자업 등록일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 일반사모집합투자업 등록일부터 수요예측등 참여일전까지 집합투자재산의 일평균 평가액을 말한다)이 300억원 이상일 것

※ 부동산신탁회사는 고유재산으로만 기업공개를 위한 수요예측에 참여할 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 해외 기관투자자의 경우 상기 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 이를 요청받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 고위험고수익투자신탁등이라는 내용의 확약서 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 벤처기업투자신탁이라는 내용의 확약서 및 벤처기업투자신탁 요건 충족여부 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

※ 대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)임을 확약하는 확약서 및 자산총액 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.※ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1%(청약금액의 1%)에 해당하는 청약수수료를 대표주관회사인 삼성증권㈜에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시길 바랍니다.

(나) 수요예측 참여 제외대상다음에 해당하는 자는 수요예측에 참여할 수 없습니다. 다만 ⑤항에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 ⑤항의 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

①
인수회사(대표주관회사 포함) 및 인수회사의 이해관계인(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제9호의 규정에 따른 이해관계인을 말함). 다만, 제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.

②
발행회사의 이해관계인(「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제9호의 규정에 따른 이해관계인을 말하며, 동 규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외함)

③
금번 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사(대표주관회사 포함)에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자

④
주금납입능력을 초과하는 물량 또는 현저히 높거나 낮은 가격을 제시하는 등 수요예측에 참여하여 제시한 매입희망 물량과 가격의 진실성이 낮다고 판단되는 자

⑤
대표주관회사가 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년 이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사 등

⑥
「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제3항에 의거 금번 공모 이전에 실시한 공모에서 수요예측일 현재 한국금융투자협회 홈페이지에 "불성실 수요예측 참여자"로 분류되어 제재기간 중에 있는 기관투자자

⑦
금번 공모 시에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3제1항에 따른 환매청구권을 부여하지 않음에 따라, 동 규정 제5조제1항제2호에서 정의하는 창업투자회사등은 금번 수요예측에 참여할 수 없습니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제5조(주식의 공모가격 결정 등)① 기업공개를 위한 주식의 공모가격은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 결정한다.

2. 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시하고 그 결과를 감안하여 인수회사와 발행회사가 협의하여 정하는 방법. 다만, 제2조제8호에 불구하고 인수회사는 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 자(이하 "창업투자회사등"이라 한다)의 수요예측등 참여를 허용할 수 있으며, 이 경우 해당 창업투자회사등은 기관투자자로 본다.

가. 제6조제4항제1호부터 제3호까지의 어느 하나에 해당하는 조합

나. 영 제10조제3항제12호에 해당하지 아니하는 기금 및 그 기금을 관리ㆍ운용하는 법인

다. 「사립학교법」제2조제2호에 따른 학교법인

라. 「중소기업창업 지원법」제2조제4호에 따른 중소기업창업투자회사제10조의3(환매청구권)① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

※ 증권 인수업무 등에 관한 규정」 제17조의2제4항에 의거 "불성실 수요예측등 참여자"로 지정되는 경우 해당 불성실 수요예측 발생일로부터 일정 기간 동안 수요예측의 참여 및 공모주식 배정이 제한되므로 유의하시기 바랍니다.

[불성실 수요예측등 참여자 지정]

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불성실 수요예측참여행위「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2(불성실 수요예측등 참여자의 관리)① 기업공개 또는 무보증사채 공모시 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우 불성실 수요예측등 참여행위로 본다.1. 수요예측에 참여하여 주식 또는 무보증사채를 배정받은 후 청약을 하지 아니하거나 청약 후 주금 또는 무보증사채의 납입금을 납입하지 아니한 경우2. 기업공개시 수요예측에 참여하여 의무보유를 확약하고 주식을 배정받은 후 의무보유기간 내에 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 행위를 하는 경우. 이 경우 의무보유기간 확약의 준수여부는 해당기간 중 일별 잔고를 기준으로 확인하며, 의무보유 확약의 준수 여부를 확인하기 위한 대표주관회사의 자료 제출 요구에 허위자료를 제출하거나, 정당한 사유 없이 불응하는 경우에는 의무보유기간 확약을 준수하지 않은 것으로 본다.가. 해당 주식을 매도 등 처분하는 행위나. 해당 주식을 대여하거나, 담보로 제공 또는 대용증권으로 지정하는 행위다. 해당 주식의 종목에 대하여 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제180조제1항제2호에 따른 공매도를 하는 행위. 이 경우 일별 잔고는 공매도 수량을 차감하여 산정한다.(이하 이 항 및 <별표 1>에서 같다)라. 그 밖에 경제적 실질이 가목부터 다목에 준하는 일체의 행위3. 수요예측에 참여하면서 관련 정보를 허위로 작성ㆍ제출하는 경우4. 수요예측에 참여하여 배정받은 주식을 투자자에게 매도함으로써 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제11조를 위반한 경우5. 투자일임회사, 신탁회사, 부동산신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의2 제1항부터 제6항까지를 위반하여 기업공개를 위한 수요예측등에 참여한 경우6. 수요예측에 참여하여 공모주식을 배정받은 벤처기업투자신탁의 신탁계약이 설정일로부터 1년 이내에 해지되거나, 공모주식을 배정받은 날로부터 3개월 이내에 신탁계약이 해지(신탁계약기간이 3년 이상인 집합투자기구의 신탁계약기간 종료일 전 3개월에 대해서는 적용하지 아니한다)되는 경우7. 사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁이 수요예측 등에 참여하여 공모주식을 배정받은 후 최초 설정일로부터 1년 6개월 이내에 환매되는 경우8. 수요예측에 참여하여 공모주식을 배정받은 고위험고수익투자신탁등의 설정일ㆍ설립일로부터 1년 이내에 해지되거나, 공모주식을 배정받은 날로부터 3개월 이내에 해지(계약기간이 1년 이상인 고위험고수익투자신탁등의 만기일 전 3개월에 대해서는 적용하지 아니한다)되는 경우9. 기업공개시 수요예측등참여금액이 제5조의3제1항에 따른 주금납입능력을 초과하는 경우10. 그 밖에 인수질서를 문란하게 한 행위로서 제1호부터 제9호까지의 규정에 준하는 경우②「증권 인수업무 등에 관한 규정」제15조의2에 따라 투자자 재산 운용업무가 이관된 경우에는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제17조의2제1항제2호에서 정하는 불성실 수요예측 등 참여행위를 한 것으로 본다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자가 의무보유기간 준수를 위하여 상당한 주의를 하였음을 증명한 경우 그러하지 아니하다.1. 이관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제15조의2제2항을 위반하고 의무보유기간 내에 제1항제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 행위가 발생하는 경우 그 이관회사2. 이관회사가「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제15조의2제2항에 따라 의무보유기간 관련 정보를 충실히 전달하였음에도 불구하고 수관회사가 제15조의2제3항을 위반하여 의무보유기간 내에 제1항제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 행위가 발생하는 경우 그 수관회사

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대표주관회사인 삼성증권㈜의 불성실 수요예측참여행위 내역 제출

「증권 인수업무에 관한 규정」제17조의2에 의거 삼성증권㈜는 상기 중 어느 하나에 해당하는 불성실 수요예측참여행위가 발생한 경우 다음 각 호의 사항을 한국금융투자협회에 통보하며, 협회는 협회 정관 제41조에 따라 설치된 자율규제위원회의 의결을 거쳐 불성실 수요예측등 참여자로 지정하고, 불성실 수요예측등 참여자의 명단을 협회 홈페이지에 게시합니다. 다만, 한국금융투자협회는 집합투자회사가 운용하는 집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 경우(해당 사유 발생일 직전 1년 이내에 해당 집합투자회사 또는 해당 집합투자회사가 운용하는 집합투자기구에서 불성실 수요예측등 참여행위가 발생한 적이 없는 경우에 한한다) 해당 집합투자회사에게 협회 정관 제45조제1항제4호의 제재금을 부과할 수 있으며, 이 경우 수요예측등 참여를 허용하거나 공모주식을 배정할 수 있습니다. 또한 대표주관회사인 삼성증권㈜는 금번 공모를 통해 발생한 불성실 수요예측등 참여자의 정보를 삼성증권㈜ 인터넷 홈페이지(www.samsungpop.com)에 다음의 불성실 수요예측참여자에 대한 내용을 게시할 수 있습니다.

[불성실 수요예측참여자의 정보]

- 사업자등록번호 (또는 외국인투자등록번호)- 불성실 수요예측등 참여자의 명칭- 해당 사유가 발생한 종목- 해당 사유- 해당 사유의 발생일- 기타 협회가 필요하다고 인정하는 사항

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불성실 수요예측등 참여자의 참여제재 사항불성실수요예측등 참여 행위의 동기 및 그 결과를 고려하여 일정기간 수요예측등 참여 제재(미청약ㆍ미납입과 의무보유 확약위반 행위에 대한 제재기준을 분리ㆍ적용)

[불성실 수요예측 참여 제재사항]

적용 대상

위반금액

수요예측 참여제한기간

정의

규모

미청약ㆍ미납입

미청약ㆍ미납입주식수 × 공모가격

1억원초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 5천만원 당 1개월씩 가산

(참여제한기간 상한 : 24개월)

1억원이하

6개월

의무보유 확약위반

의무보유 확약위반주식수 × 공모가격

1억원초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 1.5억원 당 1개월씩 가산(참여제한기간 상한 : 12개월)

1억원이하

6개월

수요예측등 참여금액의 주금납입능력초과
배정받은 주식수 x공모가격

1억원초과

6개월 + 1억원을 초과하는 위반금액 1.5억원 당 1개월씩 가산(참여제한기간 상한 : 12개월)

1억원이하

6개월

수요예측등 정보허위 작성ㆍ제출

배정받은 주식수 × 공모가격

미청약ㆍ미납입과 동일(참여제한기간 상한 : 12개월)

법 제11조 위반대리청약

대리청약 처분이익

미청약ㆍ미납입과 동일(참여제한기간 상한 : 12개월)

투자일임회사등수요예측등참여조건 위반

배정받은 주식수 × 공모가격

미청약ㆍ미납입과 동일(참여제한기간 상한 : 6개월)

벤처기업투자신탁 해지금지 위반

12개월 이내 금지

사모 벤처기업투자신탁 환매금지 위반

12개월 × 환매비율

고위험고수익투자신탁등 해지금지 위반
12개월 이내 금지

기타 인수질서 문란행위

6개월 이내 금지

주1)
의무보유확약위반 주식수: 의무보유확약 주식수와 의무보유확약 기간 중 보유주식가 가장 적은 날의 주식수와의 차이

주2)
사모 벤처기업투자신탁 환매비율: 환매금액 누계/(설정액 누계 - 환매외 출금액 누계)

주3)
가중: 해당 사유발생일 직전 2년 이내에 불성실 수요예측등 참여자로 지정된 사실이 있는 자에 대하여는 100분의 200 범위 내 가중할 수 있으며, 불성실 수요예측등 참여자 지정횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의건을 포함)가 2회인 경우 100분의 50, 3회 및 4회인 경우 100분의 100, 5회 이상인 경우 100분의 200을 가중할 수 있음. 다만 수요예측등 참여제한 기간은 미청약·미납입 및 수요예측등 참여금액의 주금납입능력 초과의 경우 36개월, 기타의 경우 24개월을 초과할 수 없음

주4)
감면:1) 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의·중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 그 결과가 경미한 경우 감경할 수 있으며, 불성실 수요예측등 참여행위의 원인이 단순 착오나 오류에 기인하거나 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 제재금을 부과하거나 면제(불성실 수요예측등 참여자로 지정하되 수요예측등 참여를 제한하지 않는 것. 이하 같음) 할 수 있음)1의2) 수요예측등 참여금액의 주금납입능력 초과의 경우 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 사유 발생횟수(종목수 기준이며, 해당 지정심의건을 포함)가 1회인 경우 제재를 면제 할 수 있음. 다만, 사유의 발생 원인이 고의 또는 중과실에 기인하거나 허위자료 제출 등 위원회가 필요하다고 인정되는 경우 제재를 면제하지 아니함2) 의무보유 확약위반 후 사후 수습을 위하여 확약기간 내 해당 주식을 재매수하거나 위반비중이 경미하여 확약준수율*이 70% 이상인 경우로서 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 확약준수율 이내에서 수요예측등 참여제한 기간을 감면할 수 있으며, 이 경우 제재금을 부과하거나, 경제적 이익을 감안하여 수요예측등 참여를 제한할 수 있음(*) 확약준수율: [해당 주식의 확약기간 내 일별 잔고 누계액 / (배정받은 주식수 × 확약기간 일수) ] × 100(%). 단, 일별 잔고는 확약한 수량 이내로 함

주5)

제재금 산정기준1) MAX[수요예측등 참여제한기간(개월수) × 500만원, 경제적 이익](100만원 미만 경제적 이익은 절사)- 해당 사유 발생일 직전 1년 이내 불성실 수요예측등 참여자 지정 여부, 고의ㆍ중과실 여부, 사후 수습 노력의 정도, 위반금액 및 비중을 고려하여 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 감경할 수 있음2) 불성실 수요예측 등 적용 대상별 경제적 이익- 경제적 이익 산정표준을 기준으로 구체적인 사례에 따라 손익을 조정할 수 있으며, 위원회가 필요하다고 인정하는 경우 달리 정할 수 있음

적용 대상

경제적 이익 산정표준

미청약,미납입

의무보유 확약을 한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 확약종료일 종가(*) 기준 평가손익 X (-1)

의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정 수량의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익 X (-1)

의무보유확약위반

배정받은 주식 중 처분한 주식의 처분손익 + 미처분 보유 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가 기준 평가손익(**) - 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가기준 평가손익

수요예측 등 정보 허위 작성, 제출

의무보유 확약을 한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(*) 기준 평가손익

의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익

법 제11조 위반 대리청약

대리청약 처분이익

투자일임회사 등 수요예측등 참여조건 위반

의무보유 확약을 한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 확약종료일 종가(*)기준 평가손익

의무보유 확약을 하지 아니한 경우 : 배정받은 주식의 공모가격 대비 상장일 종가기준 평가손익

(*) 위원회 의결일 전 5영업일까지 의무보유 확약기간이 경과하지 아니한 경우 위원회 의결일 5영업일 전일을 기산일로 하여 과거 3영업일간의 종가평균을 확약종료일 종가로 적용하여 산정(**) 사후 수습을 위하여 재매수한 주식의 재매수가격 대비 평가손익 포함

주6)
가중ㆍ감경 사유가 경합된 때에는 가중 적용 후 감경을 적용(다만, 주4)의 2)에 따른 감경은 다른 가중ㆍ감경 보다 우선 적용)하고 감경적용 후 월 단위 미만의 참여제한기간은 소수점 첫째자리에서 반올림함

주7)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준)이상의 불성실 수요예측등 참여행위를 같은 날에 개최되는 위원회에서 심의하는 경우 참여제한기간이 가장 긴 기간에 해당하는 위반행위를 기준으로 가중을 적용하고 해당 사유 발생일은 최근일을 기준으로 함

주8)
동일인에 의한 두 건(종목 수 기준) 이상의 불성실 수요예측등 참여행위에 대하여 일부 건에 대한 제재를 위원회에서 의결하고, 해당 의결일 이전에 발생한 나머지 건에 대한 제재를 이후에 의결하는 경우 제재의 합은 주7)의 기준에 따라 산정된 제재와 동일하여야 함

(다) 주관회사의 주금납입능력 확인 방법

※ 금번 공모와 관련하여 「금융투자업규정」제4-19조제8호 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3에 따르면, 기업공개를 위한 주관회사의 청약자의 주금 납입능력 확인절차가 필요하며, 이는 확약서를 기준으로 판단합니다. 수요예측등에 참여하는 기관투자자는 수요예측등 참여 금액이 주금납입능력을 초과하여서는 아니된다는 점을 고려할 때, 주금납입능력을 초과하는 수요예측참여는 허용되지 않습니다.

대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 참여하는 경우「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제1항 제1호 및 제2호의 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인할 예정입니다. 본 공모의 기관투자자 주금납입능력 확인 방법은 아래와 같습니다.

[삼성증권의 기관투자자 주금납입능력 확인 방법]

기관투자자 구분
확인방법

국내기관투자자,해외기관투자자(표준방법)

삼성증권은 기관투자자가 본 수요예측을 수행함에 있어「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제1항제1호의 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인할 예정입니다.

구분
내용

확인대상
수요예측등에 참여하는 기관투자자의 재산에 따라 ① 고유재산은 자기자본, ② 위탁재산은 수요예측등 참여 건(계좌)별 개별위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 확인합니다.① 고유재산 : 자기자본을 기준으로 하며, 직전 분기말(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다) 개별재무제표상의 금액을 확인합니다.② 위탁재산 : 수요예측등 참여 건(계좌)별 개별위탁재산들의 자산총액의 합계액으로, 위위탁재산들의 자산총액은 수요예측 참여일전3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 합니다.

확인방법
기관투자자는 수요예측 참여 화면(인터넷 홈페이지)에 '확인대상' 자기자본 또는 자산총액 합계액을 입력하면, 확약서(주1) 상에 해당 주금납입능력이 기재되고 기관투자자는 동 확약서를 인쇄하여 대표이사 또는 준법감시인의 결재를 받아 수요예측 참여 화면(인터넷 홈페이지)에 업로드 하는 방식으로 주관회사에 제출하고, 주관회사는 동 확약서를 기준으로 기관투자자의 주금납입능력을 확인합니다.

주1)
수요예측에 참여하는 기관투자자 본인이 수요예측등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다)을 기재하고, 동 금액이 주금납입능력을 초과하지 않는다는 것을 확약하는 서류

삼성증권Wholesale본부를 통해수요예측에 참여하는해외 기관투자자(대체방법)

삼성증권 Wholesale본부를 통해 수요예측에 참여하는 비거주 외국인 기관투자자의 경우, 삼성증권은 준법감시인의 사전 승인을 받아 제정한 내부지침에 근거하여 다음의 방법으로 주금납입능력을 확인할 수 있습니다.

1. 미 증권거래법 144A에 따른 Qualified Institutional Buyer (이하 "QIB")의 지위에 있는 기관투자자의 경우 주금납입능력은 USD 1억불로 간주하고, Wholesale본부는 대체확약서를 수령하여 확인합니다.

2. 해외 국부펀드로부터 직접 수요예측 참여의사를 받은 경우, 제1호의 QIB에 준하여 주금납입능력을 USD 1억불로 간주하고, Wholesale본부는 국부펀드임을 증빙할 수 있는 자료를 수령하여 확인합니다.

3. 제1호 및 제2호에 해당하지 않는 기관투자자이거나, 제1호 및 제2호에 해당하는 기관투자자 중 USD 1억불 이상으로 수요예측에 참여하는 기관투자자의 경우, 고유재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말(자료가 없다면 그 전 분기말 기준) 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 직전 분기말 기관투자자의 총 운용자산(Asset Under Management)을 주금납입능력으로 간주하고, Wholesale본부는 대체확약서를 수령하여 확인합니다.

4. Wholesale본부가 제1호, 제2호, 제3호의 방법으로 비거주 외국인 기관투자자의 주금납입능력을 확인하는 경우, 비거주 외국인 기관투자자는 대체확약서에 적법한 서명권한을 가진 의사결정자가 서명 또는 기명날인하여 제출하여야 하며, Wholesale본부는 동 대체확약서를 기준으로 주금납입능력을 확인하여야 합니다.

주1)
Qualified Institutional Buyer는 재정적으로 견고하여 대부분의 일반 투자자들에 비해 증권의 발행인으로부터 보호할 필요성이 낮다고 미 증권거래법 144A에서 규정하는 적격기관투자자를 의미합니다.

주2)
국부펀드란 국가의 자산을 정부가 직접 운용하여 증식시키기 위해 설립한 특수 목적 기관을 의미합니다.

주3)
대체확약서란 비거주 외국인 기관투자자 본인이 QIB의 지위에 해당하는지의 여부, 고유재산의 경우 자기자본, 위탁재산의 경우 총 운용자산(Asset Under Management), 수요예측등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다)을 기재하고, 수요예측 등 참여금액이 주금납입능력을 초과하지 않는다는 것을 확약하는 서류를 의미합니다.

[제5조의3(허수성 수요예측등 참여 금지]

① 금융투자업규정 제4-19조제8호에서 “협회가 정하는 바”란 다음 각 호의 어느 하나의 방법을 말한다.

1. 기관투자자가 수요예측등에 고유재산으로 참여하는 경우에는 자기자본을, 위탁재산으로 참여하는 경우에는 수요예측등 참여 건별로 수요예측등에 참여하는 개별 위탁재산들의 자산총액의 합계액을 주금납입능력으로 정하고 이를 주관회사(명칭의 여하에 불문하고 수요예측등을 행하는 금융투자회사를 말한다. 이하 이 조에서 같다)가 확인하는 방법. 이 경우 고유재산의 자기자본은 직전 분기말(해당 자료가 없는 경우, 그 전 분기말로 한다) 개별재무제표상의 금액으로 하고, 위탁재산들의 자산총액은 수요예측 참여일전 3개월간(위탁재산의 설정 또는 설립일로부터 3개월이 경과하지 않은 경우에는 설정 또는 설립일로부터 수요예측등 참여일전까지)의 일평균 평가액으로 한다.

2. 주관회사가 대표이사(외국 금융투자회사의 지점, 그 밖의 영업소의 경우 지점장 등 국내대표자를 말한다. 이하 이 조에서 같다) 또는 준법감시인의 사전 승인을 받아 자체적으로 기관투자자의 주금납입능력을 확인하기 위한 내부규정 또는 지침을 마련하고 이에 따라 주금납입능력을 확인하는 방법

② 기업공개를 위한 주관회사가 제1항제1호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우, 기관투자자는 수요예측등 참여시 제1항제1호에 따른 주금납입능력을 대표이사 또는 준법감시인이 서명 또는 기명날인한 확약서에 기재하여 주관회사에 제출하여야 하며, 주관회사는 동 확약서 상의 금액을 기준으로 주금납입능력을 확인하여야 한다.

③ 기업공개를 위한 주관회사가 제1항제2호의 방법으로 주금납입능력을 확인하는 경우, 주관회사는 주금납입능력에 대한 기준 및 확인방법을 증권신고서에 기재하여야 한다.

④ 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하는 기관투자자는 수요예측등 참여금액(기관투자자가 수요예측등에 참여하여 주관회사에 제출한 매입희망 물량과 가격을 곱한 금액으로 하되, 기관투자자가 수요예측등에 참여하여 매입 희망가격을 제출하지 아니하는 경우에는 매입희망 물량에 공모희망 가격 상단을 곱한 금액으로 한다. 이하 같다)이 제1항의 주금납입능력을 초과하여서는 아니 된다.

⑤ 기업공개를 위한 주관회사는 기관투자자의 수요예측등 참여금액이 기관투자자의 주금납입능력을 초과하는 경우 해당 수요예측등 참여 건에 대하여 공모주식을 배정하여서는 아니 된다.

⑥ 기업공개를 위한 주관회사가 둘 이상인 경우에는 기관투자자의 주금납입능력을 확인하기 위한 방법으로 제1항 각 호의 방법 중 어느 하나를 주관회사별로 달리 정할 수 있다

(3) 수요예측 대상주식에 관한 사항

구분
주식수
비율
비고

기관투자자
1,105,000주 ~ 1,190,000주
65.00% ~ 70.00%
고위험고수익투자신탁등 및벤처기업투자신탁 배정수량 포함

주1)
상기 비율은 총 공모주식수(1,700,000주)에 대한 비율입니다.

주2)
우리사주조합 배정분 85,000주(5.00%) 및 일반청약자 배정분 425,000주 ~ 510,000주(25.00%~30.00%)는 수요예측 대상주식이 아닙니다.

(4) 수요예측 참가 신청수량 최고 및 최저한도

구분
최고한도
최저한도

기관투자자
각 기관별로 법령등에 의한 투자한도 잔액(신청수량 × 신청가격) 또는 1,190,000주(기관 배정 물량) 중 적은 수량
1,000주

주1)
금번 수요예측에 있어서는 물량 배정 시 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 의무보유확약기간, 참여시점, 참여가격 제시여부, 공모 참여실적, 가격 분석능력,투자ㆍ매매성향, 수요예측에 대한 기여도 등)"을 종합적으로 고려하여 물량 배정이 이루어지는 바, 이러한 조건을 충족하는 수요예측 참여자에 대해서는 최대 수요예측 참여수량 전체에 해당하는 물량이 배정될 수도 있습니다. 따라서, 수요예측 참여 시 이러한 사항을 각별히 유의하여 반드시 각 수요예측 참여자가 소화할 수 있는 실수요량범위 내에서 수요예측에 참여하시기 바라며, 최고한도는 수요예측 대상수량 1,190,000주를 초과할 수 없습니다.

주2)
금번 수요예측에 참여하는 기관투자자는 15일, 1개월, 3개월 또는 6개월의 의무보유기간을 확약할 수 있습니다.

주3)
기관투자자 수요예측 최고한도는 기관투자자 배정 물량이 70.00%인 경우를 가정한 주식수입니다.

(5) 수요예측 참가 수량단위 및 가격단위

구 분
내 용

수량단위
1,000주

가격단위
100원

주1)
금번 수요예측에 있어서 가격을 제시하지 않고, 수량 혹은 총 참여금액만 제시하는 참여방법을 인정하지 않습니다. 따라서 수요예측에 참가하기 위해서는 가격, 수량 및 참여금액을 반드시 제시하여야 합니다. 다만, 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우, 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다.

(6) 수요예측 참여방법(가) 국내 기관투자자국내 기관투자자의 경우, 대표주관회사인 삼성증권㈜의 홈페이지를 통해 인터넷 접수를 받으며, 서면으로는 접수받지 않습니다. 다만, 삼성증권㈜의 홈페이지 문제 등으로 인해 인터넷 접수가 불가능할 경우에는 보완적으로 인편, 우편, 유선, Fax, E-Mail 등의 방법에 의해 접수를 받습니다. 인터넷 접수와 관련한 세부 사항은 아래와 같습니다.

[수요예측 참여 관련 인터넷 접수방법]① 홈페이지 접속- www.samsungpop.com → 전체메뉴 펼침 → 수요예측/기관청약② 로그인- 사업자등록번호 입력 후 로그인③ 수요예측 참가 화면에서 종목명을 선택하고 삼성증권㈜ 종합(위탁) 계좌번호,계좌 비밀번호, 참여기관 기본정보 입력(또는 확인) 후 수요예측 참여할 수 있습니다.수요예측 참여 내역은 마감시간 이전까지 정정 또는 취소가 가능하며, 최종 접수된 참여내역 만을 유효한 것으로 간주합니다.④ 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제8조제7항의 금융투자업자의 경우에는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁으로 수요예측에 참여하는 경우에 한하여 수요예측에 참여할 수 있습니다.⑤ 집합투자회사의 경우 고유재산, 집합투자재산, 고위험고수익투자신탁, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 합니다. 또한, 그 외 기관투자자가 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁을 수요예측에 참여하고자 하는 경우 고유재산과 고위험고수익투자신탁, 벤처기업투자신탁을 각각 개별 계좌로 신청해야 합니다. 또한 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4, 제109조제1항제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 대표주관회사에 제출하여야 합니다.⑥ 기관투자자가 고위험고수익투자신탁으로 참여하는 경우 대표주관회사인 삼성증권㈜가 정하는 '펀드명, 계좌번호, 자산총액, 자산구성내역, 신청금액, 신청가격, 신청수량,「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제2조제18호에 따른 고위험고수익투자신탁에 해당됨을 확인하는 내용' 등을 기재한 고위험고수익투자신탁 확약서를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다.⑦ 투자일임업자가 투자일임재산으로 참여하는 경우 대표주관회사인 삼성증권㈜가 정하는 '종목명, 계약일, 만기일, 계좌번호, 자산총액, 신청가격, 신청금액 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2제1항의 요건을 모두 충족됨을 확인하는 내용' 등을 기재한 투자일임업회사 확약서를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다.⑧ 투자일임업자가 고유재산으로 참여하는 경우 대표주관회사인 삼성증권㈜가 정하는 '종목명, 투자일임업 등록일, 투자일임재산 평가액, 계좌번호, 계좌주, 신청가격, 신청금액 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2제2항의 요건 중 어느 하나 이상을 충족함을 확인하는 내용' 등을 기재한 투자일임업회사 확약서를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다.⑨ 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사가 고유재산으로 참여하는 경우 대표주관회사인 삼성증권㈜가 정하는 '종목명, 사모집합투자업 등록일, 집합투자재산 평가액, 계좌번호, 계좌주, 신청가격, 신청금액 및 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제5조의2제2항의 요건 중 어느 하나 이상을 충족함을 확인하는 내용' 등을 기재한 사모집합투자회사 확약서를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다.⑩ 벤처기업투자신탁은 대표주관회사인 삼성증권㈜의 홈페이지를 통한 수요예측 참여 시 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조20호에 해당하는 벤처기업투자신탁임을 입증할 수 있는 "펀드명, 펀드설정금액, 펀드별 참여현황" 등을 기재한 "벤처기업투자신탁 확약서"를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다.⑪ 동일한 집합투자업자의 경우 각 펀드별 수요를 취합하여 1건으로 통합신청하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 또한, 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 고위험고수익투자신탁 또는 벤처기업투자신탁 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 한편, 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관승인 및 설정이 완료된 경우에 한하며, 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.⑫ 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측등에 참여하고자 하는 경우 각각 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률 시행령」 제87조제1항제2호의4, 제99조제2항제2호의4, 제109조제1항제2호의4에 해당함을 확인하여야 하며, 이에 대한 확약서를 수요예측 참가 화면에서 다운로드 후 작성하여 날인 후 ssipo@samsung.com으로 제출하여야 합니다. 다만, 집합투자회사등이 위탁재산으로 자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 기업공개를 위한 수요예측에 참여하는 경우 매입 희망가격을 제출하지 않아야 합니다⑬ 대표주관회사인 삼성증권㈜는 수요예측 후 물량배정 시에 당해 집합투자업자에 대해 전체 물량(뮤추얼 펀드, 신탁형 펀드 등에 배정되는 물량을 합산한 물량)을 배정하며, 또한, 기관투자자의 고위험고수익투자신탁에 대해서는 1건으로 통합 배정합니다. 펀드별 물량배정은 각각의 집합투자업자 및 그 외 기관투자자가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정합니다. 단, 해당 펀드에 배정하여 발생하는 문제에 관하여 대표주관회사인 삼성증권㈜와 발행회사는 책임을 지지 아니합니다.

※ 본인명의의 위탁계좌가 없는 국내기관투자자는 삼성증권㈜ 지점을 방문하여 위탁계좌를 개설하여야 합니다. 계좌개설 관련 문의는 삼성증권 고객센터(1588-2323) 또는 가까운 삼성증권 지점 및 본점 Wholesale본부(02-2020-6685)로 연락 바랍니다. 계좌개설 외 일반적인 문의는 02-2020-7375, 8192, 7530(IPO각 담당자)로 연락바랍니다.

(나) 해외 기관투자자금번 수요예측 시 해외 기관투자자의 경우 삼성증권㈜의 홈페이지를 통한 인터넷 접수(www.samsungpop.com) 및 삼성증권㈜ 채널영업부문 Wholesale본부를 통한 접수를 받습니다. Wholesale본부 접수방법은 직접방문, 우편, E-mail, Fax 등으로 가능하며 우편은 수요예측 마감시간(2024년 01월 09일 오후 5시(한국시간 기준)까지 도착분에 대하여 접수 가능합니다.

구분
내용

접수기간
2025년 01월 03일 ~ 2025년 01월 09일 17:00

접수장소
삼성증권㈜ 9층 Wholesale본부, 인터넷(방법은 국내 기관투자자 참조)

접수방법
인편접수 혹은 우편접수, E-mail, Fax 등 (인터넷 접수 가능)

주소
서울특별시 서초구 서초대로74길 11 삼성전자빌딩 9층 Wholesale본부

FAX
02) 2020-7426

※ 대표주관회사인 삼성증권㈜는 본 수요예측에 참여한 해외기관투자자의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 해당 서류를 미제출하거나 내부 수요예측 운영기준 등에 따라 상기 인수업무규정 제2조제8호 바목에 해당하는 투자자임을 확인하기 어려운 경우, 배정에서 제외될 수 있습니다.※ 대표주관회사인 삼성증권㈜는 본 수요예측 절차간「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조의3제1항 제1호 및 제2호의 방법을 활용하여 주금납입능력을 확인하여 수요예측을 진행할 예정이며, 표준방법(인터넷을 통한 접수)과 대체방법(삼성증권㈜ 채널영업부문 Wholesale본부를 통한 접수)의 주금납입능력 확인방법이 상이할 수 있습니다. 이와 관련한 내용은 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅰ. 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - 3. 공모가격 결정방법 - 다. 수요예측에 관한 사항』을 참조하시기 바랍니다.

(7) 수요예측 접수일시 및 방법

구분
내용

접수기간(한국시간 기준)
2025년 01월 03일 ~ 2025년 01월 09일 17:00

접수방법
- 국내 기관투자자: 삼성증권㈜ 홈페이지(www.samsungpop.com)- 해외 기관투자자: 삼성증권㈜ 홈페이지(www.samsungpop.com), Wholesale본부

문의처
주2)

주1)
수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여, 정정 및 취소가 불가능하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.해외 기관투자자의 경우 삼성증권㈜의 홈페이지를 통한 인터넷 접수 및 삼성증권㈜ Wholesale본부를 통해 접수 가능합니다. 세부내용은 '(6) 수요예측 참여방법'을 참고하시기 바랍니다.

주2)
본인명의의 위탁계좌가 없는 국내기관투자자는 삼성증권(주) 지점을 방문하여 위탁계좌를 개설하여야 합니다. 계좌개설 및 일반사항 관련 문의는 삼성증권 지점 및 고객센터(1588-2323) 또는 본점 Wholesale본부(02-2020-6685)로, 공모사항 관련 문의는 ECM4팀(02-2020-7375, 8192, 7530)으로 연락 바랍니다.

(8) 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항① 수요예측 마감시간 이후에는 수요예측 참여/정정/취소가 불가하오니 접수 마감시간을 엄수해 주시기 바랍니다.② 수요예측 참여자 중 삼성증권㈜를 통하여 수요예측에 참여하는 국내 및 해외 기관투자자는 수요예측 참여 이전까지 삼성증권㈜에 본인 명의의 위탁 계좌가 개설되어 있어야 합니다. 또한, 집합투자회사의 경우 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁을 각각 구분하여 접수해야 하며 접수 시 각각의 개별 계좌로 참여하여야 합니다. 계좌개설 관련 문의는 삼성증권 지점 및 고객센터(1588-2323) 또는 본점 Wholesale본부(02-2020-6685)로 연락하시기 바랍니다.③ 참가신청금액이 각 수요예측참여자별 최고 한도를 초과할 때에는 최고 한도로 참가한 것으로 간주합니다.

④ 수요예측 참여 시 입력(또는 확인)된 참여기관의 기본 정보에 허위 내용이 있을 경우 참여 자체를 무효로 하며, 불성실 수요예측참여자로 관리합니다. 다만, 집합투자기구의 경우 일반 펀드가입자의 피해 방지를 위하여 펀드에서 미청약이나 주금 미납입이 발생한 경우에도 불성실 수요예측 참여자로 지정하지 아니하고 제재금을 부과할 수 있습니다. 단, 해당 사유발생일 직전 1년 이내에 불성실 수요예측참여행위가 있었던 경우에는 제재금 부과를 적용하지 아니하고 불성실 수요예측참여자로 지정합니다.고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 투자신탁이「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제18호 및 제19호에 따른 고위험고수익투자신탁등에 해당되는지 여부를 확인하여야 하며 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다.벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 투자신탁이 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조제20호에 따른 벤처기업투자신탁에 해당되는지 여부를 확인하여야 하며 대표주관회사는 해당 기관투자자가 제출한 확약서 등의 소정의 양식에 의거하여 판단합니다.위 사항에 대해 허위 및 과실로 제출하였을 경우 불성실 수요예측참여자로 지정될 수 있음을 유의하시길 바랍니다.⑤ 집합투자회사가 통합신청하는 각 펀드의 경우 수요예측일 현재 약관승인 및 설정이 완료된 경우에 한합니다. 또한, 동일한 집합투자업자의 경우 각 펀드별 수요를 취합하여 1건으로 통합신청하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 한편, 고위험고수익투자신탁등으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 각 고위험고수익투자신탁등 펀드별 참여내역을 기관투자자 명의 1건으로 통합하여 참여하여야 하며, 동일한 가격으로 수요예측에 참여해야 합니다. 해당 펀드의 종목별 편입한도, 만기일 등은 사전에 자체적으로 확인한 후 신청하여 주시기 바랍니다.⑥ 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁으로 수요예측에 참여하는 기관투자자는 해당 투자신탁의 가입자가 인수회사 또는 발행회사의 이해관계인인지 여부를 확인하여야 하며, 이에 해당하는 경우 해당 투자신탁등이 공모주 수요예측에 참가하지 않도록 조치하여야 합니다.⑦ 수요예측 인터넷 접수를 위한 "사업자(투자)등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리의 책임은 전적으로 기관투자자 본인에게 있으며, "사업자(투자)등록번호, 위탁 계좌번호 및 계좌 비밀번호" 관리 부주의로 인해 발생되는 문제에 대한 책임은 당해 기관투자자에게 있음을 유의하시기 바랍니다.⑧ 기타 수요예측 참여와 관련한 유의사항은 삼성증권㈜ 「www.samsungpop.com → 전체메뉴 펼침 → 수요예측/기관청약」에서 확인하시기 바랍니다.⑨ 대표주관회사는 본 수요예측에 참여하는 해외 기관투자자에 대하여 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제2조 제8호 바목에 해당하는 투자자임을 입증할 수 있는 서류를 요청할 수 있으며, 이를 요청받은 해외투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 고위험고수익투자신탁등으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 고위험고수익투자신탁등이라는 내용의 확약서 및 신탁자산 구성내역 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.대표주관회사는 본 수요예측에 참여한 기관투자자가 벤처기업투자신탁으로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 벤처기업투자신탁이라는 내용의 확약서 및 벤처기업투자신탁 요건 충족여부 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.대표주관회사는 기관투자자가 본 수요예측에 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)로 참여하는 경우 상기 요건에 해당하는 투자일임회사(또는 신탁회사 및 일반 사모집합투자업을 등록한 집합투자회사)임을 확약하는 확약서 및 자산총액 등을 기재한 수요예측참여 총괄집계표를 징구할 수 있으며, 이를 요청받은 기관투자자가 해당 서류를 미제출할 경우 배정에서 불이익을 받을 수 있습니다.

⑩ 기관투자자 또는 일반청약자 대상 배정물량 중 미청약된 배정물량에 대해서는 수요예측에 참여하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정받기 희망하는 기관투자자가 있는 경우, 대표주관회사에 미리 청약의사를 표시하고 청약일 중 추가청약할 수 있습니다. 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.⑪ 수요예측 참가 시 의무보유 확약기간을 미확약, 15일, 1개월, 3개월 또는 6개월로 제시가 가능합니다.⑫ 수요예측 참가 시 의무보유 확약을 한 기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함)의 경우 기준일로부터 "의무보유 확약 +2일(결제일)"의 기간까지의 일별잔고증명서 및 매매내역서를 의무보유 확약기간 종료 후 1주일 이내에 대표주관회사인 삼성증권㈜ IB1부문 Capital Market본부(ssipo@samsung.com)로 보내주시기 바랍니다.한편, 상기 서류를 제출하지 않은 기관투자자는 '불성실 수요예측참여자'로 지정될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 또한 펀드 만기가 의무보유 확약기간 종료 이전에 도래하여 매도를 하는 경우에도 '불성실 수요예측참여자'로 지정될 수 있으니 기관투자자 등은 수요예측에 참여하기 전 해당 펀드의 만기를 확인하여 수요예측에 참여하기 바랍니다.의무보유 확약기간은 결제일 기준이 아니므로 의무보유 확약기간 종료일 익일부터 매매가 가능하며, 잔고증명서 및 매매내역서는 동 기준에 근거하여 제출하시길 바랍니다.⑬ 국내 기관투자자 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%(청약금액의 1.0%)에 해당하는 청약 수수료를 수요예측을 접수한 삼성증권㈜ 에 입금해야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우, 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.⑭ 대표주관회사는 주식시장 상황, 수요예측 참여현황, 수요예측 참여방법 및 절차 준수 여부 등을 종합적으로 고려하여 내부 수요예측 운영기준에 따라 배정기준을 변경할 수 있으며, 이와 관련된 상세 내용은 수요예측참가 안내문을 참고하시기 바랍니다.⑮ 금번 공모 시에는「증권 인수업무 등에 관한 규정」제5조제1항제2호의 단서조항은 적용하지 않음에 따라 수요예측 시 동 규정 제2조제8호에 따른 기관투자자만 참여할 수 있습니다.

(9) 확정공모가액 결정방법대표주관회사인 삼성증권㈜는 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 발행회사인 ㈜와이즈넛와 협의하여 최종 공모가액을 결정하며, 대표주관회사는 최종 결정된 확정공모가액을 삼성증권 홈페이지(www.samsungpop.com)에 게시합니다.

구분
주요내용

수요예측 결과반영 여부
수요예측 참여기관의 참여가격 및 신청수량, 참여기관의 성격 등을 종합적으로 고려하여 참고자료로 활용

공모가격 결정협의절차
대표주관회사 및 발행회사에 수요예측 결과를 제시하고, 대표주관회사와 발행회사가 공모가격에 대해 협의함

공모가격최종결정
발행회사의 대표이사, 재무담당 임원과 대표주관회사의 담당 사업부문 대표 등이 협의하여 최종 결정함

주1)
대표주관회사인 삼성증권㈜와 발행회사인 ㈜와이즈넛는 수요예측 참여자의 성향 및 가격평가능력 등을 감안하여 공모가격 결정 시 가중치를 달리할 수 있습니다. 또한, 과도하게 높거나 낮은 참여가격은 공모가격 결정 시 배제하거나 낮은 가중치를 부여할 수 있으며, 가격을 제시하지 않은 수요예측 참여자는 공모가격 결정 시 제외됩니다.

(10) 수량배정방법확정공모가액 이상의 가격을 제시한 수요예측 참여자들을 대상으로 "참여가격 및 참여자의 질적인 측면(운용규모, 자기자본 규모, 가격분석능력, 투자 성향, 의무보유 확약 여부 및 그 기간, 공모 참여실적 등 수요예측에 대한 기여도 등)" 등을 종합적으로 고려한 후, 대표주관회사가 자율적으로 배정물량을 결정합니다.

한편 대표주관회사는 집합투자회사에 대하여 물량 배정 시 집합투자재산, 고유재산, 고위험고수익투자신탁등, 투자일임재산, 벤처기업투자신탁, 신탁재산을 구분하여 배정하며, 집합투자재산의 펀드별 물량 배정은 각각의 집합투자회사가 자체적으로 마련한 기준에 의해 자율적으로 배정하여야 합니다.특히, 금번 수요예측 시「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거하여 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 고위험고수익투자신탁등에 공모주식을 배정함에 있어 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제9조제7항에 의거하여 다음과 같이 공모주식을 배정합니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제9조(주식의 배정)⑦ 대표주관회사가 제1항제4호 및 제2항제3호·제6호가목에 따라 고위험고수익투자신탁등에 공모주식을 배정함에 있어 수요예측에 참여하여 제출한 매입 희망가격이 공모가격 이상이고, 의무보유확약기간이 동일한 경우 고위험고수익투자신탁등별 배정 수량은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 하여야 하며, 배정금액이 해당 투자신탁 자산총액의 100분의 20(공모의 방법으로 설정·설립된 고위험고수익투자신탁등은 100분의 10)을 초과하여서는 아니된다. 이 경우 자산총액 및 순자산은 해당 고위험고수익투자신탁등을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 산정한다.1. 수요예측에 참여한 고위험고수익투자신탁등의 순자산의 크기에 비례하여 결정하는 방법2. 제1호의 방법에 따라 결정된 수량에 공모의 방법으로 설립된 고위험고수익투자신탁등은 110%의 가중치를, 사모의 방법으로 설립된 고위험고수익투자신탁등(투자일임재산 및 신탁재산을 포함한다)은 100%의 가중치를 부여하여 조정수량을 산출한 후, 해당 조정수량의 크기에 비례하여 결정하는 방법

또한,「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거하여 기관투자자 중 벤처기업투자신탁(사모의 방법으로 설정된 벤처기업투자신탁의 경우 최초 설정일로부터 1년 6개월 이상의 기간 동안 환매가 금지된 벤처기업투자신탁을 말한다)에 공모주식의 25% 이상을 배정하며, 벤처기업투자신탁에 공모주식을 배정함에 있어 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제9조제8항에 의거하여 다음과 같이 공모주식을 배정합니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제9조(주식의 배정)⑧ 대표주관회사가 제1항제5호, 제2항4호ㆍ제6호나목에 따라 벤처기업투자신탁에 공모주식을 배정함에 있어 수요예측에 참여하여 제출한 매입 희망가격이 공모가격 이상이고, 의무보유확약기간이 동일한 경우 벤처기업투자신탁별 배정 수량은 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 방법으로 하여야 하며, 배정금액이 해당 투자신탁 자산총액의 100분의 10을 초과하여서는 아니된다. 이 경우 자산총액 및 순자산은 해당 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 제출한 자료를 기준으로 산정한다.1. 수요예측에 참여한 벤처기업투자신탁의 순자산의 크기에 비례하여 결정하는 방법2. 제1호의 방법에 따라 결정된 수량에 공모의 방법으로 설립된 벤처기업투자신탁은 110%의 가중치를, 사모의 방법으로 설립된 벤처기업투자신탁은 100%의 가중치를 부여하여 조정수량을 산출한 후, 해당 조정수량의 크기에 비례하여 결정하는 방법

그럼에도 불구하고 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제9항에 의거하여 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁의 유효한 수요예측 참여수량이 부족하여 고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁에 배정한 공모주식 수량이 이 규정에서 정한 의무배정 수량에 미달하는 경우에는 의무배정 수량을 배정한 것으로 본다. 이 경우 유효한 수요예측 참여수량이라 함은 제5조의3제4항에 따라 수요예측등 참여금액이 주금납입능력을 초과하지 아니하는 물량(고위험고수익투자신탁등 또는 벤처기업투자신탁을 운용하는 기관투자자가 수요예측에 참여하여 제출한 물량에 한한다) 중 매입희망 가격이 공모가격 이상으로 제출된 수량을 말합니다.한편, 대표주관회사가 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조의2제1항에 따른 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」 제9조의2제2항에 의거하여 다음 조건을 모두 충족하여야 합니다.

[자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정]

제9조의2(자기 또는 관계인수인이 인수한 주식의 배정)② 기업공개를 위한 대표주관회사가 제1항에 따라 집합투자회사등에게 공모주식을 배정하고자 하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.1. 수요예측등에 참여하는 집합투자회사등은 위탁재산의 경우 매입 희망가격을 제출하지 아니하도록 할 것2. 수요예측등에 참여한 기관투자자가 공모가격 이상으로 제출한 전체 매입 희망수량이 증권신고서에 기재된 수요예측 대상주식수를 초과할 것3. 동일한 인수회사를 자기 또는 관계인수인으로 하는 집합투자업자등에게 배정하는 공모주식의 합계를 기관투자자에게 배정하는 전체수량의 1% 이내로 할 것

(11) 수요예측 대상 주식의 배정결과 통보① 대표주관회사인 삼성증권㈜는 최종 결정된 확정공모가액을 삼성증권㈜ 홈페이지 (www.samsungpop.com)에 게시하며, 기관별 배정물량은 수요예측 참여기관이 개별적으로 삼성증권㈜ 『www.samsungpop.com → 전체메뉴펼침 → 수요예측/기관청약』에 접속한 후 배정물량을 직접 확인하여야 하며, 이를 개별 통보에 갈음합니다.② 수요예측 참여에 의해 배정된 물량을 미청약한 경우에는 불성실수요예측 참여자로 금융투자협회 회원 홈페이지(http://work.kofia.or.kr/) 에 게시 등록됩니다.(12) 기타 수요예측 실시에 관한 유의사항

① 수요예측 참가 시 참가신청서를 허위로 작성 또는 제출된 참가신청서를 임의로 변경하거나 허위자료를 제출하는 경우 수요예측 참여 자체를 무효로 합니다.② 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자는 대표주관회사에 미리 청약의의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다.③ 상기와 같은 기관투자자에 대한 추가 청약 후 잔여물량이 있을 경우에는 이를 일반청약자 배정 물량에 합산하여 배정할 수 있습니다.④ 상기 배정의 결과 불가피한 상황이 발생하여 배정이 원활하지 못할 경우 대표주관회사가 판단하여 배정에 대한 기준을 변경할 수 있습니다.

4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항

가. 모집 또는 매출 조건

항 목
내 용
비고

모집 또는 매출주식의 수
기명식 보통주 1,700,000주
-

주당 모집가액또는 매출가액
예정가액
24,000원
주1)

확정가액
-
-

모집총액 또는 매출총액
예정가액
40,800,000,000원
-

확정가액
-
-

청약 단위
주석2 참조
주2)

청약기일
우리사주조합
개시일
2025년 01월 15일

종료일
2025년 01월 15일

기관투자자
개시일
2025년 01월 15일

종료일
2025년 01월 16일

일반청약자
개시일
2025년 01월 15일

종료일
2025년 01월 16일

청약증거금
우리사주조합
100%
주4)

기관투자자
0%

일반청약자
50%

납 입 기 일
2025년 01월 20일
-

주1)
주당 모집(매출)가액주당 공모가액은 공모희망가액 24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준으로 작성되었습니다. 청약일 전 삼성증권㈜가 수요예측을 실시하며, 동 수요예측 결과를 반영하여 발행회사인 ㈜와이즈넛과 합의하여 주당 확정공모가액을 최종 결정할 예정입니다.

주2)

청약단위

① 우리사주조합과 기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함)의 청약단위는 1주이며, 기관투자자의 청약은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 단위로 합니다. 청약 미달을 고려하여 추가 청약을 하고자 하는 기관투자자는 "각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액을 확정공모가액으로 나눈 주식수"와 "수요예측 최고 참여한도" 중 작은 주식수를 한도로 하여 1주 단위로 추가 청약할 수 있습니다.

② 일반청약자는 삼성증권㈜에서 청약이 가능합니다. 청약단위는 아래『4. 모집 또는 매출절차 등에 관한 사항 - 다. 청약방법 - (5) 일반청약자의 청약단위』를 참조해 주시기 바라며, 기타사항은 투명하고 공정하게 정하여 공시한 방법에 의합니다.

주3)
청약기일① 삼성증권 청약일: 2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 08:00 ~ 16:00(단, 청약초일인 2025년 01월 15일에 한해, 온라인청약만 22:00까지 가능)② 기관투자자, 일반청약자의 청약 후 최종 미청약 물량에 대해 인수하고자 하는 기관투자자(고위험고수익투자신탁등 포함)의 경우 납입 이전 추가로 청약을 할 수 있습니다.※ 상기의 일정은 효력발생일의 변경 및 회사 상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있음에 유의하시기 바랍니다.

주4)

청약증거금① 우리사주조합의 청약증거음은 청약금액의 100%로 합니다.
② 기관투자자의 경우 청약증거금은 없습니다(0%).
③ 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.④ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 인수인이 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일 당일(2025년 01월 20일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일(2025년 01월 20일) 08:00 ~ 13:00 사이에 당해 청약을 접수한 삼성증권㈜에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 기관투자자는 삼성증권㈜에 납입하지 않고, 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 인수인이 그 미달 금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.

주5)

청약취급처

① 우리사주조합 :
삼성증권㈜ 본ㆍ지점②
기관투자자 : 삼성증권㈜ 본ㆍ지점
③ 일반청약자 : 삼성증권㈜ 본ㆍ지점

주6)
본인명의의 위탁계좌가 없는 국내 기관투자자는 삼성증권㈜ 지점을 방문하여 위탁계좌를 개설하여야 합니다. 계좌개설 관련 문의는 삼성증권 고객센터(1588-2323), 가까운 삼성증권 지점 및 본점 Wholesale본부(02-2020-6685)로 연락 바랍니다. 계좌개설 외 일반적인 문의는 02-2020-7375, 8192, 7530(IPO각 담당자)로 연락바랍니다

주7)

청약증거금이 납입금액을 초과하였음에도
신규상장 신청 전 주식의 분산요건(「코스닥시장 상장규정」제28조제1항제1호)
의 미충족사유가 발생할 경우, 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 주식분산요건을 충족하기 위한 추가 신주 공모여부를 결정합니다. 또한 청약증거금이 필요 납입주금에 미달하고, "주식분산요건"의 미충족사유가 발생할 경우, 대표주관회사는 발행회사와 협의를 통하여 재공모 및 신규상장 취소 여부를 결정합니다. 청약 이후 "주식분산요건" 미충족으로 신규상장이 불가할 경우, 경과이자는 청약자에게 반환합니다. 상기의 사유로 추가적인 신주 공모 가능성과 신규상장 취소 가능성이 존재함을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

주8)
일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일(2025년 01월 20일)에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.단, 증권인수업무등에관한 규정 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인 2025년 01월 17일 17:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 참고로 상기 배정일(2025년 01월 20일)은 공모청약자금이 발행회사로 납입되는 납입일이며, 추가납입이 이루어지지 않을 경우 해당 수량분을 배정받을 의사가 없었던 것으로 간주되는 것에 유념해주시기 바랍니다.

나. 모집 또는 매출의 절차

구 분
일 자
매 체

수요예측 안내 공고
2025년 01월 03일
인터넷 공고 (주2)

모집 또는 매출가액 확정의 공고
2025년 01월 13일
인터넷 공고 (주3)

청 약 공 고
2025년 01월 15일
인터넷 공고 (주4)

배 정 공 고
2025년 01월 20일
인터넷 공고 (주5)

주1)

-
우리사주조합 청약일 : 2025년 01월 15일 (1일간)- 기관투자자 청약일 : 2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 (2일간)- 일반청약자 청약일 :
2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 (2일간)※ 기관투자자 및 일반청약자의 청약은 동일한 날에 실시됨에 유의하시기 바라며, 상기의 일정은 효력발생일의 변경 및 회사상황, 주식시장 상황에 따라 변경될 수 있습니다. 한편, 금번 공모의 경우 일반청약자 이중청약이 불가하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.

주2)
수요예측 안내공고는 2025년 01월 03일 대표주관회사인 삼성증권 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주3)
모집 또는 매출가액 확정공고는 2025년 01월 13일 대표주관회사인 삼성증권 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주4)
청약공고는 2025년 01월 15일 ㈜와이즈넛 홈페이지(https://www.wisenut.com), 대표주관회사인 삼성증권 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주5)
일반청약자에 대한 배정공고는 2025년 01월 20일 대표주관회사인 삼성증권 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.

주6)
일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일(2025년 01월 20일)에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.단, 증권인수업무등에관한 규정 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인 2025년 01월 17일 17:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 참고로 상기 배정일(2025년 01월 20일)은 공모청약자금이 발행회사로 납입되는 납입일이며, 추가납입이 이루어지지 않을 경우 해당 수량분을 배정받을 의사가 없었던 것으로 간주되는 것에 유념해주시기 바랍니다.

주7)
상기 일정은 공모일정에 따라 변동될 수 있음을 유의하시기 바랍니다.

다. 청약방법
(1) 일반 사항모든 청약자는「금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률」에 의한 실명자이어야 하며, 해당 청약사무취급처에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금(단, 기관투자자의 경우 청약증거금이 면제됨)과 함께 제출하여야 합니다.(2) 일반청약자의 청약일반청약자의 청약은 해당 청약사무취급처에서 사전에 정하여 공시하는 청약방법에 따라 청약기간에 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 이를 해당 청약취급처에 제출하여야 합니다.한편, 일반청약자는 하나의 청약사무취급처에 개설된 복수의 계좌를 이용하여 청약하는 "이중청약"을 할 수 없습니다. 이중청약을 하는 경우에는 그 전부를 청약하지 않은 것으로 간주하오니, 이 점 유의하시기 바랍니다.※ 청약사무취급처: 삼성증권㈜ 본ㆍ지점

(3) 일반청약자의 청약자격

[삼성증권㈜ 일반청약자 청약 자격]

구 분

내용

청약한도

일반청약자격

자산평가

- 청약접수일 전월부터 과거 3개월간 자산평가 합계 평잔 2천만원 이상인 고객

1배

우대청약자격

신규고객

- 청약초일 직전 1년 內 주민번호 기준 신규고객 中 전월 평잔 2천만원 이상인 고객(직전 1년간 청약이력 없을 경우 1회 限)

2배

우수고객

- 청약초일 직전월 자산 평잔 금액 1억원 이상인 고객

연금상품

- 퇴직연금 DC 유효계좌 보유고객 전원- 연금펀드/연금저축계좌/IRP 고객은 아래 기준 해당고객

▶
청약 접수일 전월부터 과거 3개월간 당사 연금자산(①연금펀드잔고, ②연금저축계좌, ③IRP ※현금성 자산 포함 잔고) 평가합계액의 평잔 4백만원 이상인 고객

급여이체

- 청약초일 전월 기준으로 CMA를 통하여 3개월 이상 급여(50만원 이상)를 이체한 고객※ 4대 공적연금이 CMA를 통해 3개월 이상 입금 시 포함

중개형 ISA
- 청약초일 전영업일까지 중개형 ISA계좌 잔고 평가금액 100만원 이상 고객

온라인 전용

청약자격

- 청약초일 전일까지 청약 가능한 주식계좌 개설 고객- 단, 다음의 계좌는 청약 당일 계좌 개설 後 공모주 청약이 가능합니다.1) 비대면 계좌2) 근거계좌를 통한 온라인 추가계좌3) 은행연계 계좌

0.5배

청약방법
- On-Line 청약 : POP HTS, mPOP, ARS를 이용한 청약- Off-Line 청약 : 영업점 내점, 영업점 유선, 고객센터 상담원 연결
-

청약수수료

구분
Honors 등급 이상
우대
일반

On-Line 청약
무료
무료
2,000원

Off-Line 청약
무료
5,000원
5,000원

주1)
해당 구분은 청약자격이 아닌 당사의 서비스 등급입니다(홈페이지 참고).

주2)
Off-Line 청약은 청약 시점에, On-Line 청약은 환불 시점에 청약수수료를 징수하며, 청약 미배정 시 수수료가 면제됩니다

-

특이사항

※ 우대가능여부 표기는 청약코드를 선택하여 조회해야 하며, 청약종목정보상의 청약우대여부 항목에 "Y" 인 경우에 한해 우대가능여부를 파악하여 제공해 드립니다.※ 자산 평잔 기준: 全상품 (선물/옵션 제외, 비상장주식은 일부 종목만 인정)

-

주1)
삼성증권㈜에 정보통신거래서비스 이용을 신청하신 고객님의 경우에도 당사에서 정한 청약자격의 조건을 충족하셔야만 청약신청을 할 수 있습니다.

주2)

삼성증권㈜에 청약하는
일반청약자의 경우 청약증거금이 배정금액에 미달하는 경우 동 미달금액에 대하여 배정일(2025년 01월 20일)에 추가납입을 하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없습니다.단, 증권인수업무등에관한 규정 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인 2025년 01월 17일 17:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 참고로 상기 배정일(2025년 01월 20일)은 공모청약자금이 발행회사로 납입되는 납입일이며, 추가납입이 이루어지지 않을 경우 해당 수량분을 배정받을 의사가 없었던 것으로 간주되는 것에 유념해주시기 바랍니다.

(4) 일반청약자의 청약한도 및 청약단위

① 일반청약자는 대표주관회사인 삼성증권㈜의 본ㆍ지점에서 청약이 가능합니다.② 일반청약자의 1인당 청약한도 및 청약단위는 아래와 같습니다. 단, 청약 단위와 상이한 청약수량은 그 청약수량 하위의 청약단위로 청약한 것으로 간주합니다.

[삼성증권㈜ 일반청약자 배정물량, 최고청약한도 및 청약증거금율]

구 분
일반청약자배정물량
최고청약한도
청약증거금율

삼성증권㈜
425,000주 ~ 510,000주
주1)
50%

주1)

삼성증권㈜의 일반청약자 청약한도는 청약자격별로 상이합니다.

구분
청약한도율
최고 청약한도

우대 청약자격
200%
42,000주 ~ 50,000주

일반 청약자격
100%
21,000주 ~ 25,000주

온라인 전용 청약자격
50%
10,500주 ~ 12,500주

청약자격 상세는 상기 "(3) 일반청약자의 청약자격"을 참조하시기 바랍니다.

[삼성증권㈜ 청약주식별 청약단위]

청약주식수
청약단위

20주 이상 ~ 100주 이하

10주

100주 이상 ~ 1,000주 이하
50주

1,000주 이상 ~ 5,000주 이하
100주

1,000주 이상 ~ 20,000주 이하
500주

20,000주 초과
1,000주

(5) 기관투자자의 청약① 기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함)의 청약단위는 1주이며, 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 단위로 합니다.② 국내 및 해외 기관투자자는 수요예측에 참여하여 배정받은 주식에 대하여 청약일인 2025년 01월 15일 ~ 2025년 01월 16일 08:00 ~ 16:00 (한국시간 기준) 사이에 삼성증권㈜가 정하는 소정의 주식청약서(청약증거금율 0%)를 작성하여 대표주관회사인 삼성증권㈜ 본ㆍ지점에서 청약하거나, 삼성증권㈜ 홈페이지(http://www.samsungpop.com)를 통해 청약하여야 합니다. 또한 동 청약 주식에 해당하는 주금을 납입일(2025년 01월 20일) 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사인 삼성증권㈜의 본ㆍ지점에 납입하여야 합니다.③ 수요예측에 참가한 기관투자자 중 청약 미달을 고려하여, 수요예측 결과 배정받은 물량을 초과하여 청약하고자 하는 기관투자자는 전체 기관투자자 배정물량 내에서 1주 단위로 추가 청약이 가능합니다. 이때, "각 기관별로 법령 등에 의한 투자한도 잔액을 확정공모가액으로 나눈 주식수"와 "주금납입능력을 고려한 수요예측 최고 참여한도" 중 작은 주식수를 한도로 하여야 합니다.또한, 수요예측에 참가하지 않았거나, 수요예측에 참여하였으나 배정받지 못한 경우에도 확정공모가액으로 배정을 받기를 희망하는 기관투자자 등은 대표주관회사인 삼성증권㈜에 미리 청약의사를 표시하고 청약일에 추가 청약할 수 있습니다. 다만, 수요예측에서 배정된 수량이 모두 청약된 경우에는 배정받을 수 없습니다.또한, 기관투자자는 청약일 종료 후 미청약된 물량에 대해서 납입일 전까지 추가로 청약을 할 수 있으며, 추가 청약된 물량의 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.④ 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다.※ 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

(6) 청약증거금

구 분
청약증거금율
비 고

청약증거금
우리사주조합
100%
주1)

기관투자자
0%

일반청약자
50%

주1)

청약증거금
① 우리사주조합의 경우 청약증거금은 청약금액의 100%로 합니다.
② 기관투자자의 경우 청약증거금은 없습니다(0%).
③ 일반청약자의 청약증거금은 청약금액의 50%로 합니다.④ 일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납입기일까지 당해 청약자로부터 그 미달금액을 받지 못한 때에는 미달금액에 해당하는 배정주식은 인수인이 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우 이를 주금납입기일 당일(2025년 01월 20일)에 반환합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.④ 기관투자자는 금번 공모에 있어 청약증거금이 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일(2025년 01월 20일) 08:00 ~ 13:00 사이에 당해 청약을 접수한 삼성증권㈜에 납입하여야 하며, 동 납입금액은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체됩니다. 기관투자자는 삼성증권㈜에 납입하지 않고, 한편, 동 납입금액이 기관투자자가 청약하여 배정받는 주식의 납입금액에 미달할 경우에는 인수인이 그 미달 금액에 해당하는 주식을 총액인수계약서에서 정하는 바에 따라 자기계산으로 인수합니다.

(7) 청약사무취급처① 기관투자자 : 삼성증권㈜ 본ㆍ지점② 일반청약자 : 삼성증권㈜ 본ㆍ지점

(8) 청약이 제한되는 자아래「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제4항 각호의 1에 해당하는 자가 청약을 한 경우에는 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다. 다만, 제5호에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니합니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제9조(주식의 배정)

④ 제1항에 불구하고 기업공개를 위한 공모주식을 배정함에 있어 대표주관회사는 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자에게 공모주식을 배정하여서는 아니 된다. 다만, 제5호에 해당하는 자가 배정받은 주식에 대해 6개월 이상의 의무보유를 확약하거나 제5호의 창업투자회사등이 일반청약자의 자격으로 청약하는 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외한다3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자4. <삭제 2023. 4. 27>5. 자신이 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

(9) 기타본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 취할 수 있으며, 만약 정정요구 등이 발생할 경우에는 동 증권신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다. 본 증권신고서의 효력발생은 정부가 증권신고서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나, 이 증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니므로 본 증권 투자에 대한 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.

라. 청약결과 배정에 관한 사항

(1) 공모주식 배정비율① 우리사주조합 : 총 공모주식의 5.00%(85,000주)를 배정합니다.
② 기관투자자 : 총 공모주식의 65.00% ~ 70.00%(1,105,000주 ~ 1,190,000주)를 배정합니다. (기관투자자에는 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁을 포함)
③ 일반청약자 : 총 공모주식의 25.00%~30.00% (425,000주 ~ 510,000주)를 배정합니다.
④ 상기 ①, ②,
③ 항의 청약자 유형군에 따른 배정 비율은 기관투자자에 대한 수요예측 결과에 따라 청약일 전에 변경될 수 있습니다. 한편, 상기 청약자 유형군에 따른 배정분 중 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 이를 청약주식수에 비례하여 초과청약이 있는 다른 항의 배정분에 합산하여 배정할 수 있습니다.
⑤ 단, 인수회사 및 인수회사의 이해관계인(다만, 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다), 발행회사의 이해관계인(단, 동 규정 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외) 및 기타 금번 공모와 관련하여 발행회사에 용역을 제공하거나 중대한 이해관계가 있는 자는 배정대상에서 제외됩니다.⑥ 배정 근거「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제3호에 따라 일반청약자에 전체 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.또한, 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제4호에 의거 기관투자자 중 고위험고수익투자신탁등에 공모주식의 10% 이상을 배정하며, 「증권 인수업무에 등에 관한 규정」제9조제1항제5호에 의거 기관투자자 중 벤처기업투자신탁에 공모주식의 25% 이상을 배정합니다.다만 대표주관회사는 수요예측 또는 청약 경쟁률, 기관투자자의 투자성향 및 신뢰도 등을 고려하여 고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁에 대한 배정비율을 달리할 수 있습니다.

(2) 배정 방법청약 결과 공모주식의 배정은 수요예측 결과 결정된 확정공모가액으로 대표주관회사와 ㈜와이즈넛이 사전에 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 다음과 같이 배정합니다.① 우리사주조합의 청약에 대한 배정은 우선배정 주식수 내에서 청약한 주식수대로 배정합니다.
② 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측에 참여하여 배정받은 수량 범위 내에서 우선 배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.
③ 「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제11항에 의거하여 일반청약자에게 배정하는 전체수량(동 규정 제9조제1항제6호에 따른 배정수량을 포함한다)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 "균등방식 배정"이라 한다)으로 배정하여야 하며, 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정"이라 한다)합니다.금번 공모는 일반청약자에게 425,000주 ~ 510,000주를 배정할 예정입니다. 따라서 균등방식 배정의 최소 배정 예정물량은 212,500주 ~ 255,000주입니다.
④ 일반청약자의 청약방식은 균등방식 배정과 비례방식 배정을 선택하게 하지 않고, 양 방식의 청약을 일괄하여 받는 '일괄 청약방식'입니다. 따라서, 일반청약자가 비례방식으로 배정을 받고자 하는 수량을 청약하면 자동으로 균등방식 배정의 청약자로 인정되며, 일괄청약자에 대하여 '균등방식 배정' 후 '비례방식 배정'을 진행합니다.
⑤ '균등방식 배정'은 청약에 참여한 일반청약자 전원에게 균등방식 배정 물량(전체 일반청약자 배정물량 중 50% 이상)을 일반청약자 인원수로 나눈 동일한 주식수(몫)를 배정하고, 잔여 균등방식 배정 물량에 대하여 일반청약자 전원을 대상으로 추첨 배정하게 됩니다. 단, 이 경우 몫은 동일하게 배정하지만 나머지(잔여 균등방식 배정 물량)를 추첨으로 배정하므로 청약자간 배정에 차이가 발생할 수 있습니다.다만, 총 청약건수가 균등방식 배정주식수를 초과하는 경우 몫이 0이 되며, 균등방식 배정 물량 전체가 잔여분이 됩니다. 이 경우 전체 청약고객을 대상으로 전체 균등방식 배정주식을 무작위 추첨 배정합니다. 따라서 균등방식 배정을 하였음에도 불구하고 1주도 배정받지 못하는 경우(0주 배정)가 발생할 수 있습니다. 또한, 개별 청약자가 청약한 주식수가 배정수량보다 작은 경우 청약 주식수까지만 배정됩니다.따라서, '균등방식 배정'이 일반청약자 전원이 '동일 주식수'를 배정받는 것을 의미하지 않습니다.
⑥ '비례방식 배정'은 전체 일반청약자 배정물량에서 균등방식 배정 물량을 제외한 수량에 대해서 비례 배정하게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 "비례배정분 청약증거금")을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다.

⑦ 일반청약자에 대한 배정결과 발생하는 1주 미만의 단수주는 일반청약자들을 대상으로 하여 재배정하며 소숫점이 높은 청약자들부터 순차적으로 배정합니다. 이후 동일한 소숫점을 보유한 일반청약자들에게 배분할 단수주가 부족하게 될 경우 청약주식수량, 청약등급 등을 고려하여 잔여주식이 최소화되도록 배정합니다. 그 결과 발생하는 잔여주식은 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수하거나 추첨을 통하여 재배정합니다.
⑧ 일반청약자의 청약증거금이 배정수량(금액)에 미달하는 경우 일반청약자는 동 미달금액을 배정일에 추가납입하여야 합니다. 추가납입을 하지 않은 경우 미달한 수량에 대하여는 배정받을 수 없으며, 청약증거금에 해당하는 수량만 배정받게 됩니다.단, 증권인수업무등에관한 규정 제9조제11항 개정에 따라, 균등방식배정 진행과정에서 1차 균등배정 이후 균등배정자에 대한 추가납입이 필요할 경우, 청약 2일차의 익영업일인 2025년 01월 17일 17:00까지 균등배정에 대한 추가납입을 이행해야 합니다. 참고로 배정일은 공모청약자금이 발행회사로 납입되는 납입일이며, 추가납입이 이루어지지 않을 경우 해당 수량분을 배정받을 의사가 없었던 것으로 간주되는 것에 유념해주시기 바랍니다.추가납입 이후 미청약주식이 발생할 경우에는 총액인수계약서에 따라 자기계산으로 인수합니다.
⑨ 기관투자자의 청약에 대한 배정은 수요예측 후 배정받은 물량 범위 내에서 우선배정하되, 추가 청약에 대한 배정은 대표주관회사가 자율적으로 결정하여 배정합니다.⑩ 「증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조 제4항」 각 호(아래)의 어느 하나에 해당하는 자가 청약하는 경우 그 전부를 청약하지 아니한 것으로 보아 배정하지 아니합니다

1. 인수회사 및 인수회사의 이해관계인. 다만, 제9조의2제1항에 따라 위탁재산으로 청약하는 집합투자회사, 투자일임회사, 신탁회사(이하 "집합투자회사등"이라 한다)는 인수회사 및 인수회사의 이해관계인으로 보지 아니한다.2. 발행회사의 이해관계인. 다만, 제2조제9호의 가목 및 라목의 임원을 제외한다3. 해당 공모와 관련하여 발행회사 또는 인수회사에 용역을 제공하는 등 중대한 이해관계가 있는 자4. <삭제 2023. 4. 27>5. 자신이 대표주관업무를 수행한 발행회사(해당 발행회사가 발행한 주권의 신규 상장일이 이번 기업공개를 위한 공모주식의 배정일부터 과거 1년이내인 회사를 말한다)의 기업공개를 위하여 금융위원회에 제출된 증권신고서의 "주주에 관한 사항"에 주주로 기재된 주요주주에 해당하는 기관투자자 및 창업투자회사등

(3) 배정결과의 통지일반청약자에 대한 배정결과 각 청약자에 대한 배정내용 및 초과청약금의 환불 또는 미달청약금에 대한 추가납입 등에 관한 배정공고는 2025년 01월 20일 대표주관회사인 삼성증권㈜의 홈페이지(http://www.samsungpop.com)에 게시함으로써 개별통지에 갈음합니다.기관투자자(고위험고수익투자신탁등 및 벤처기업투자신탁 포함)의 경우에는 수요예측을 통한 배정내역과 청약 시 배정내역이 다른 경우에 한하여 개별통지합니다.

마. 투자설명서 교부에 관한 사항

(1) 투자설명서의 교부2009년 2월 4일부로 시행된「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조에 의하면 누구든지 증권신고서의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그밖에 아래에서 언급하는 대통령령으로 정하는 자를 제외함)에게 동법 제123조에 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 안됩니다. 따라서 본 주식에 투자하고자 하는 투자자는 청약 전 투자설명서를 교부받아야 합니다. 다만, (i) 동법 제9조제5항의 전문투자자 / (ii) 동법 시행령 제132조에 규정된, 회계법인, 신용평가업자 등 / (iii) 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위가 정하여 고시하는 방법으로 표시한 자는 투자설명서의 교부 없이 청약이 가능합니다.

(2) 투자설명서의 교부 방법투자설명서 교부 의무가 있는 대표주관회사인 삼성증권㈜는「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제124조 및 같은 법 시행령 제132조에 의하여 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 투자자에게 같은 법 제123조에 적합한 투자설명서를 청약 전 교부할 예정입니다. 투자설명서 교부 후 투자자는 투자설명서 내용을 충분히 숙지하고 청약기간에 각각의 청약취급처에서 소정의 주식청약서를 작성하여 청약증거금과 함께 제출하여야 합니다.

-
본 청약에 참여하고자 하는 투자자는 청약 전 반드시 투자설명서를 교부받은 후 교부확인서에 서명하여야 합니다.

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투자설명서를 교부받지 않고자 할 경우, 투자설명서 수령거부의사를 서면 등으로 표시하여야 합니다.

-
투자설명서 교부를 받지 않거나, 수령거부의사를 서면 등으로 표시하지 않을 경우 본 청약에 참여할 수 없습니다.

(가) 투자설명서의 교부를 원하는 경우

[삼성증권㈜ 투자설명서 교부방법]

구 분
투자설명서 교부방법

영업점 내방
삼성증권㈜의 본ㆍ지점에서 청약하실 경우에는 투자설명서 인쇄물을 교부 받으실 수 있습니다.

영업점 유선
삼성증권㈜의 본ㆍ지점에 유선으로 연결하여 청약하실 경우에는 투자설명서를 E-Mail/Fax로 수령한 후 수신내역을 확인 후 청약하실 수 있습니다

온라인(HTS, 홈페이지)
삼성증권㈜의 HTS인 POP HTS를 통해 청약할 경우에는 다운로드 방식을 통해 전자문서에 의한 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 다만, 전자문서에 의한 투자설명서교부에 동의하여야 하고, 전자매체를 지정하여야 하며, 수신 사실이 확인되어야지만 투자설명서를 교부 받으실 수 있습니다. 전자문서에 의한 투자설명서의 내용은 인쇄물(책자)의 내용과 동일합니다.

ARS
사전에 홈페이지(http://www.samsungpop.com)를 통해 ARS 관련 약정을 체결하신 분에 한해서 이용이 가능하며, 청약 전 ARS 상으로 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 표시한 자에 한해서 ARS로 청약하실 수 있습니다.

(나) 투자설명서의 교부를 원하지 않는 경우「자본시장과 금융투자업에 관한 법률시행령」제132조 및「금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정」제2-5조제2항에 의거 투자설명서 교부를 원하지 않는 경우에는 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 대표주관회사에 서면, 전화, 전신, 모사전송, 전자우편 및 이와 비슷한 전자통신, 그밖에 금융위원회가 정하여 고시하는 방법으로 표시하여야 청약이 가능합니다.

(3) 투자설명서 교부 의무의 주체「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 의거 금번 청약에 대한 투자설명서 교부 의무는 발행회사에 있습니다. 다만, 투자설명서 교부의 효율성 제고를 위해 실제 투자설명서 교부는 청약취급처인 대표주관회사의 본ㆍ지점에서 상기와 같은 방법으로 수행합니다.

□ 자본시장과 금융투자업에 관한 법률제124조 (정당한 투자설명서의 사용)① 누구든지 증권신고의 효력이 발생한 증권을 취득하고자 하는 자(전문투자자, 그 밖에 대통령령으로 정하는 자를 제외한다)에게 제123조에 적합한 투자설명서를 미리 교부하지 아니하면 그 증권을 취득하게 하거나 매도하여서는 아니 된다. 이 경우 투자설명서가 제436조에 따른 전자문서의 방법에 따르는 때에는 다음 각 호의 요건을 모두 충족하는 때에 이를 교부한 것으로 본다.1. 전자문서에 의하여 투자설명서를 받는 것을 전자문서를 받을 자(이하 "전자문서수신자"라 한다)가 동의할 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 시행령제132조 (투자설명서의 교부가 면제되는 자) 법 제124조제1항 각 호 외의 부분 전단에서 "대통령령으로 정하는 자"란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 자를 말한다.1. 제11조제1항제1호다목부터 바목까지 및 같은 항 제2호 각 목의 어느 하나에 해당하는 자1의2. 제11조제2항제2호 및 제3호에 해당하는 자2. 투자설명서를 받기를 거부한다는 의사를 서면, 전화ㆍ전신ㆍ모사전송, 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 경우에만 해당한다.□ 금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정제2-5조(설명의무 등)1. (생략)2. 금융투자회사는 금융소비자보호법 제19조제2항에 따라 일반투자자를 대상으로 투자권유를 하는 경우에는 설명서(제안서, 설명서 등 명칭을 불문한다. 이하 같다)를 일반투자자에게 제공하여야 한다. 다만, 법 제123조제1항에 따른 투자설명서, 법 제124조제2항제3호에 따른 공모집합투자기구 집합투자증권의 간이투자설명서 및 법 제249조의4제2항에 따른 일반 사모집합투자기구 집합투자증권의 핵심상품설명서(이하 "핵심상품설명서"라 한다)에 대해서는 일반투자자가 영 제132조제2호에 따라 수령을 거부하는 경우에는 그러하지 아니하다. (이하생략)

바. 청약증거금의 대체, 반환 및 납입에 관한 사항일반청약자의 청약증거금은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체하되, 청약증거금이 납입주금에 미달하여 주금납일기일까지 당해 청약자로부터 그 미달 금액을 받지 못한 때에는 그 미달 금액에 해당하는 배정주식은 대표주관회사가 자기계산으로 인수하며, 초과 청약증거금이 있는 경우에는 이를 주금납입일(2025년 01월 20일)에 환불합니다. 이 경우 청약증거금은 무이자로 합니다.기관투자자는 청약증거금은 금번 공모에 있어 면제되는 바, 청약하여 배정받은 물량의 100%에 해당하는 금액을 납입일인 2025년 01월 20일 08:00 ~ 13:00 사이에 대표주관회사인 삼성증권㈜에 납입하여야 하며, 동 납입 금액은 주금납입기일(2025년 01월 20일)에 주금납입금으로 대체됩니다.※ 국내 및 해외 기관투자자는 납입일에 배정된 금액의 1.0%에 해당하는 청약수수료를 입금하여야 합니다. 청약수수료를 입금하지 않는 경우 미납입으로 간주될 수 있으니 유의하시기 바랍니다.대표주관회사는 각 청약자의 주금납입금 중 신주모집분에 해당하는 금액을 납입기일에 납입합니다. 주금납입처는 발행회사와
협의한 하나은행 판교금융센터로 합니다.

사. 주권교부에 관한 사항
(1) 주권교부예정일 : 청약결과 주식배정 확정 시 대표주관회사가 인터넷 홈페이지(http://www.samsungpop.com)를 통해 공고합니다.

(2) 「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」(이하 '전자증권법')이 2019년 9월 16일 시행되었으며, 전자증권법 시행 이후에는 상장법인의 상장 주식에 대한 실물 주권 발행이 금지됩니다. 이에 당사는 금번 공모로 발행하는 주식의 실물 주권을 발행하는 대신 전자등록기관에 주식의 권리를 전자등록하는 방법으로 주식을 발행할 예정입니다.

따라서 주금을 납입한 청약자 또는 인수인은 계좌관리기관 또는 전자등록기관에 전자등록계좌를 개설하여야 하며, 해당 계좌에 주식이 전자등록되는 방법으로 주식이 발행될 예정입니다. 전자증권법 제35조에 따라 전자등록계좌부에 전자등록된 자는 해당 주식에 대하여 전자등록된 권리를 적법하게 가지는 것으로 추정됩니다.

아. 기타의 사항
(1) 전자등록된 주식양도의 효력에 관한 사항「전자증권법」제35조제2항에 따라 전자등록주식을 양도하는 경우에는 같은 법 제30조에 따른 계좌간 대체의 전자등록을 하여야 그 효력이 발생합니다.(2) 신주인수권증서에 관한 사항금번 코스닥시장 상장공모는 기존 주주의 신주인수권을 배제한 신주모집이므로 신주인수권증서를 발행하지 않습니다.(3) 인수인의 정보이용제한 및 비밀유지대표주관회사는 주식총액인수계약의 이행과 관련하여 입수한 정보 등을 제3자에게 누설하거나 발행회사의 경영개선 이외의 목적에 이용하여서는 아니됩니다.

(4) 한국거래소 상장예비심사 신청 승인에 관한 사항당사는 2024년 04월 25일 한국거래소에 상장예비심사 신청서를 제출하였으며, 2024년 09월 26일 한국거래소로부터
주식의 분산요건 충족
등 사후 이행사항을 제외하고 상장예비심사 승인을 받았습니다.따라서, 금번 공모를 통해 신규상장신청 전 주식의 분산요건이 충족되어야 상장을 승인받을 수 있으며, 주식의 분산요건을 포함하여 일부 요건이라도 사후 이행사항을 충족하지 못하게 되면 코스닥시장에서 거래할 수 없어 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있음을 유의하시기 바랍니다.

(5) 주권의 매매개시일

주권의 신규상장 및 매매개시일은 아직 확정되지 않았으며, 향후 일정이 확정되는 대로 한국거래소 공시시스템을 통하여 안내할 예정입니다

(6) 환매청구권

금번 공모에서는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3제1항 각호에 해당하는 사항이 존재하지 않으며, 이에 따라 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리("환매청구권")를 부여하지 않습니다.

(7) 기타본 증권신고서 및 투자설명서 또는 예비투자설명서의 효력발생은 정부 또는 금융위원회가 본 증권신고서 및 투자설명서 또는 예비투자설명서의 기재사항이 진실 또는 정확하다는 것을 인정하거나 당해 유가증권의 가치를 보증 또는 승인한 것이 아니며, 본 증권신고서 및 투자설명서 또는 예비투자설명서의 기재사항 중 일부가 청약일 전까지 변경될 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 이에 따라, 본 증권 투자에 대한 책임은 전적으로 주주 및 투자자에게 귀속됩니다.본 증권신고서는 금융감독원에서 심사하는 과정에서 정정요구 등 조치를 요구받을 수 있으며, 이에 따라 본 증권신고서에 기재된 일정이 변경될 수 있습니다.

5. 인수 등에 관한 사항

가. 인수방법에 관한 사항

[인수방법: 총액인수]

인수인
인수주식의종류 및 수
인수금액 (주1)
인수비율
인수조건(주2)

명칭
주소

삼성증권㈜
서울시 서초구 서초대로74길 11
기명식 보통주1,700,000주
40,800,000,000원
100.0%
총액인수

주1)

인수금액은 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한
공모희망가액(24,000원 ~ 26,000원)의 밴드 최저가액인 24,000원 기준으로 계산한 금액이며, 확정된 금액이 아니므로 추후 변동될 수 있습니다.

주2)
대표주관회사인 삼성증권㈜가 전체 공모주식의 100.00%(1,700,000주)을 총액인수하며, 기관투자자 및 일반청약자 배정 후 청약미달 잔여주식이 있는 경우에는 총액인수계약서에 의거 대표주관회사가 자기계산으로 인수합니다.

나. 인수대가에 관한 사항

(단위 : 원)

구분
대가수령자
금액
금액산정내역
대가수령시기
대가관련 계약 내용
대가관련 계약내용변경 이력
대가관련 계약내용변경 사유
비고

인수수수료
삼성증권㈜
1,588,399,392원
인수금액 3.8%
주금납입 후 5영업일 이내
인수계약서 참조
-
-
주1)주2)

대표주관수수료
-
-
-
-
-
-
-
-

성과수수료
삼성증권㈜
미정
인수금액 1.0%
주금납입 후 5영업일 이내
인수계약서 참조
-
-
주2)

기타
-
-
-
-
-
-
-
-

주1)
인수대가는 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 제시한 공모희망가 24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준으로 산정한 금액으로, 향후 수요예측 이후 결정되는 확정가액에 따라 변동될 수 있습니다.

주2)

계약
서
명 : 주식총액인수 및 모집매출계약서[계약서상 수수료 조문]① 발행회사는 대표주관회사에게 본 인수업무에 대한 수수료 명목으로 공모주식 총 발행금액(공모주식 및 추가주식 포함)의 3.80%에 해당하는 금액을 인수수수료(이하"기본수수료"라 한다)로 지급한다.

② 제 1항의 수수료와 별도로 발행회사는 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 종합적으로 고려하여 본건 신주 모집 금액의 1.00%에 해당하는 금액 범위 내에서 별도의 성과수수료(이하“성과수수료”라 한다)를 지급할 수 있다.

③ 주금납입 완납 이후 5영업일 이내 본 조 제1항 및 2항의 수수료를 대표주관회사에게 현금으로 지급한다.

다. 상장주선인 의무인수에 관한 사항

금번 공모 시 「코스닥시장 상장규정」제13조 제5항 제1호에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 보유(이하 "의무인수"라 한다)하여야 합니다.금번 공모의 대표주관회사인 삼성증권㈜은 ㈜와이즈넛의 상장주선인으로서 의무인수에 관한 세부내역은 아래와 같습니다.

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
비 고

삼성증권㈜
기명식 보통주
41,666주
999,984,000원
「코스닥시장 상장규정」에 따른상장주선인의 의무 취득분

주1)

상기 취득금액은 「코스닥시장 상장규정」상 모집ㆍ매출하는 가격과 동일한 가격으로 취득하여야 하며, 대표주관회사인 삼성증권㈜와 발행회사인 ㈜와이즈넛이 협의하여 제시한 희망공모가액
24,000원 ~ 26,000원 중 최저가액인 24,000원 기준
입니다. 따라서 향후 확정공모가격에 따라 의무인수 주식수가 변동될 수 있습니다.

주2)
상장주선인의 의무인수분은 「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항에 따라 사모의 방법으로 발행된 주식을 취득하여야 하며, 상장예비심사 신청일부터 신규상장 신청일까지 해당 주권을 취득하여야 합니다. 또한 상장주선인은 해당 취득 주식을 상장일로부터 3개월간 의무보유하여야 합니다.

주3)
금번 공모에서 청약 미달이 발생하여 상장주선인이 자기의 계산으로 잔여주식을 인수하는 경우, 의무인수 대상 수량에서 잔여주식 인수 수량만큼을 차감한 수량의 주식을 취득하게 됩니다. 따라서 모집ㆍ매출하는 물량 중 청약 미달이 100분의 3(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량) 이상 발생하여 상장주선인이 이를 인수할 경우, 상장주선인이 추가로 취득하여야 하는 의무인수분이 없을 수 있습니다.

상장주선인의 의무인수 관련 「코스닥시장 상장규정」은 아래와 같습니다.

[코스닥시장 상장규정]

제13조(상장주선인의 의무)⑤상장주선인은 상장예비심사신청 이후 신규상장신청일까지 다음 각 호에서 정하는 수량의 상장신청인의 주식을 모집ㆍ매출가격과 같은 가격으로 취득하여 다음 각 호에서 정하는 기간까지 보유하여야 한다. 이 경우 주식의 취득 방법과 취득 수량의 산정기준 등은 세칙으로 정한다.1.상장신청인이 국내기업(국내소재외국지주회사를 제외한다. 이하 이 조에서 같다)인 경우 다음 각 목의 구분에 따라 의무보유할 것가. 제31조제1항에 따른 신속이전기업: 모집·매출하는 주식의 100분의 5에 해당하는 수량(취득금액이 25억원을 초과할 때에는 25억원에 해당하는 수량으로 한다)을 상장일부터 6개월 동안 의무보유할 것. 다만, 제31조제1항제3호마목 또는 바목에 따른 신속이전기업의 경우에는 해당 수량을 상장일부터 1년 동안 의무보유하여야 하고, 상장일부터 6개월이 경과하면 매 1개월마다 최초에 취득한 주식의 100분의 5에 해당하는 수량까지 매각할 수 있다.

나. 가목 이외의 국내기업: 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과할 때에는 10억원에 해당하는 수량으로 한다)을 상장일부터 3개월 동안 의무보유할 것

라. 기타의 사항
(1) 회사와 인수인간 특약사항

당사는 금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 삼성증권㈜ 와 체결한 총액인수계약일로부터 코스닥시장 상장 후 6개월까지 대표주관회사의 사전 서면동의 없이는 총액인수계약서에 의한 공모 대상 주식을 대표주관회사에게 매각하는 것 이외로 주식 또는 전환사채 등 주식과 연계된 증권을 발행하거나 직ㆍ간접적으로 매수 또는 매도를 하지 않습니다.
단, 본 계약체결일 이전에 발행한 전환사채 또는 기타 주식의 발행의무가 있는 증권(주식매수선택권 포함)에 대한 주식발행 및 주식배당에 의한 주식발행, 대표주관회사와 체결한 초과배정옵션계약에 따른 주식발행과 매도는 제외합니다.

또한, 당사의 최대주주등과 의무보유 대상자는 기제출한 의무보유확약서 및 대표주관회사와 체결한 보호예수 약정서에 의거하여, 그 소유 주식을 의무보유를 확약한 기간동안 한국예탁결제원에 보관할 것을 약정하였습니다. 따라서 코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업인수, 합병 등 한국거래소가 필요하다고 인정하는 경우 이외에는 그 주식을 인출하거나 매각할 수 없으며, 보관 인출 또는 매각의 방법 및 절차 등에 관하여는 위 확약서에 정하는 바에 따릅니다.

(2) 회사와 주관회사 간 중요한 이해관계

대표주관회사인 삼성증권㈜는 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조(공동주관회사) 제1항에 해당하는 사항이 없습니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제6조(공동주관회사)① 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 5(제15조제4항제2호 단서의 경우에는 100분의 10) 이상의 주식등을 보유하고 있는 회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 다른 금융투자회사(해당 발행회사와 이해관계인에 해당하지 아니하면서 해당 발행회사의 주식등을 보유하고 있지 아니한 금융투자회사를 말한다)와 공동으로 하여야 한다. 다만, 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 기업의 기업공개를 위한 주관회사업무를 수행하는 경우에는 그러하지 아니하다.1. 기업인수목적회사2. 외국 기업(한국거래소의「유가증권시장 상장규정」제2조제1항제8호 및 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제23호에 따른 외국기업과 주식등의 보유를 통하여 해당 외국 기업의 사업활동을 지배하는 것을 주된 목적으로 하는 국내법인을 말한다. 이하 같다)② 제1항에 따른 주식등의 보유비율 산정에 관하여는 법 시행규칙 제14조제1항을 준용한다.③ 제2항에 불구하고 금융투자회사가 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 따라 취득하는 코스닥시장 상장법인(코스닥시장 상장예정법인을 포함한다)이 발행하는 주식 및 「코넥스시장 상장규정」에 따른 지정자문인 계약을 체결하고 해당 계약의 효력이 유지되는 상태에서 취득하는 코넥스시장 상장법인(코넥스시장 상장예정법인을 포함한다)이 발행하는 주식은 제1항에 따른 주식등의 보유비율 산정에 있어 보유한 것으로 보지 아니한다.④ 제2항에 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 조합 또는 집합투자기구(이하 이항에서 "조합등"이라 한다)의 경우 출자자 또는 수익자가 해당 조합등에 출자 또는 투자한 비율만큼 조합등에서 보유한 주식등을 보유한 것으로 본다.1. 「중소기업창업지원법」제2조제5호에 따른 중소기업창업투자조합2. 「여신전문금융업법」제41조제3항에 따른 신기술사업투자조합3. 「벤처기업육성에관한특별조치법」제4조의3에 따른 한국벤처투자조합4. 법 제249조의6 또는 제249조의10에 따라 금융위원회에 보고된 사모집합투자기구 중 환매가 금지된 집합투자기구

(3) 최대주주 등의 지분에 대한 의무보유예탁당사는「코스닥시장 상장규정」에 따라 최대주주 등의 지분에 대하여 의무보유등록 의무가 발생하였습니다. 이에 따라 한국거래소에 상장예비심사신청서 제출 시 의무보유확약서를 제출하였으며, 상장예비심사 승인 후 예탁결제원이 발행한 의무보유증명서를 한국거래소에 제출한 바 있습니다. 각 주주의 보호예수 기간에 대한 세부 내용은 본 증권신고서 상의
『제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 - 가. 상장 이후 유통가능 주식수 및 매도가능물량으로 인한 위험』
을 참조하여 주시기 바랍니다.당사 최대주주의 지분은 의무보유기간 동안 그 소유주식을 한국예탁결제원에 보관하며 코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업인수, 합병 등 한국거래소가 필요하다고 인정하는 경우 이외에는 그 주식을 인출하거나 매각할 수 없으며, 보관 인출 또는 매각의 방법 및 절차 등에 관하여는 위 확약서에 정하는 바에 따릅니다.(4) 초과배정옵션

당사는 금번 공모에서 "초과배정옵션 계약"을 체결하지 않았습니다.

(5) 일반청약자의 환매청구권당사는 금번 공모와 관련하여「증권 인수업무 등에 관한 규정」제10조의3제1항에 해당하지 않기 때문에 일반청약자에 대한 환매청구권을 부여하지 않습니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제10조의3(환매청구권)① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이 50억원 이상이고, 공모가격을 제5조제1항제1호의 방법으로 정하는 경우2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제31항제2호에 따른 기술성장기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제6조제1항제6호나목의 요건을 충족하는 기업(이하 "이익미실현 기업"이라 한다)의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.1. 환매청구권 행사가능기간가. 제1항제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지나. 제1항제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지다. 제1항제5호의 경우 : 상장일부터 3개월까지2. 인수회사의 매수가격 : 공모가격의 90%이상. 다만, 일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수가 상장일 직전 매매거래일의 주가지수에 비하여 10%를 초과하여 하락한 경우에는 다음 산식에 의하여 산출한 조정가격 이상. 이 경우, 주가지수는 한국거래소가 발표하는 코스피지수, 코스닥지수 또는 발행회사가 속한 산업별주가지수 중 대표주관회사가 정한 주가지수를 말한다.조정가격 = 공모가격의 90% × [1.1 + (일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수 - 상장일 직전 매매거래일의 주가지수) ÷ 상장일 직전 매매거래일의 주가지수]③ 제1항제5호에도 불구하고 이익미실현 기업(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 신규 상장을 주관하는 주관회사가 해당 이익미실현 기업의 상장예비심사신청일부터 3년 이내에 다른 이익미실현 기업의 코스닥시장 신규 상장을 주관한 실적이 있고, 자신이 상장을 주관한 이익미실현 기업의 코스닥시장 상장일부터 3개월간 종가가 제2항제2호에서 정하는 가격 미만으로 하락한 적이 없는 경우 해당 주관회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.④ 제1항제5호에도 불구하고 상장예비심사신청일 이전 6개월간 코넥스시장에서의 일평균 거래량이 1,000주 이상이고,「코넥스시장 업무규정 시행세칙」제22조제2항제2호나목에서 정하는 거래형성률이 80% 이상인 코넥스시장 상장법인(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 이전상장을 위하여 주식을 인수하는 인수회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

(6) 기타 공모 관련 서비스 내역당사는 금번 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 기타 인수인이 아닌 자로부터 인수회사 탐색 중개, 모집 또는 매출의 주선, 공모가격 또는 공모조건에 대한 컨설팅, 증권신고서 작성 등과 관련한 서비스를 제공받은 사실이 없습니다.(7) 투자권유대행인을 통한 투자권유당사는 금번 공모와 관련하여 투자권유대행인을 통해 투자권유를 대행하지 않습니다.(8) 인수인의 투자 내역

증권신고서 제출일 현재 인수인 또는 인수인의 이해관계인이 당사에 투자한 내역은 다음과 같습니다.

[상장주선인 주식 취득 내역]

(단위: 주, 원)

이름
투자내역
취득일
취득 주식수
주당 취득가액
총 취득금액
비고

삼성증권㈜
보통주
2000.06.13
9,000주
111,111원
999,999,000원
무상증자 반영 전 기준

[상장주선인이 증권신고서 제출일 현재 보유 중인 주식 내역]

(단위: 주, 원)

이름
투자내역
취득일
보유 주식수
주당 단가
총 취득금액
비고

삼성증권㈜
보통주
2000.06.13
450,000주
2,222원

999,999,000원

무상증자, 주식병합, 액면분할 반영 후 기준

주1)
2000년 9월 1일 주식발행초과금을 재원으로 1:9 무상증자를 진행하였습니다.

주2)
2005년 12월 31일 1:4 주식병합을 진행하였습니다.

주3)
2006년 4월 24일 1:10 액면분할을 실시하였습니다.

주4)
2023년 11월 06일 주식발행초과금을 재원으로 1:1 무상증자를 진행하였습니다.

당사의 상장주선인인 삼성증권㈜는 증권신고서 제출일 현재 기준 발행회사 주식 450,000주(상장 예정주식수의 3.24%)를 보유하고 있습니다.「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제6조에 따르면, 금융투자회사는 자신과 자신의 이해관계인이 합하여 100분의 10 이상의 주식등을 보유하고 있는 회사의 기업공개 또는 장외법인공모를 위한 주관회사 업무를 수행하는 경우 다른 금융투자회사(해당 발행회사와 이해관계인에 해당하지 아니하면서 해당 발행회사의 주식등을 보유하고 있지 아니한 금융투자회사와 공동으로 하여야 한다고 명시하고 있으나, 삼성증권㈜의 대표주관계약 체결 당시 지분율은 3.87%(공모 전 3.71%, 공모 후 3.24%)로 해당사항 없습니다.또한 동 규정 제15조 제4항에서는 발행회사와 이해관계가 있는 금융투자회사를 아래와 같이 명시하고 있으나, 삼성증권㈜는 해당사항이 없음을 증빙하는 "발행회사와 상장주선인의 이해관계 여부 확인서"를 상장예비심사신청 시 한국거래소에 제출한 바 있습니다.

【 증권 인수업무 등에 관한 규정 】

제15조(불건전한 인수행위의 금지)(중략)

④ 금융투자업규정 제4-19조제7호에서 “협회가 정하는 이해관계가 있는 자”란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 관계에 있는 자를 말한다. 다만, 한국거래소, 증권금융회사, 기업인수목적회사는 그러하지 아니하다.

1. 발행회사와 발행회사의 이해관계인이 합하여 금융투자회사의 주식등을 100분의 5이상 보유하고 있는 경우

2. 금융투자회사가 발행회사의 주식등을 100분의 5이상 보유하고 있는 경우. 다만 , 발행회사가 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 경우(중소기업창업 지원법 시행령」 제4조 각 호의 어느 하나에 해당하는 업종은 제외한다)에는 발행회사의 주식등을 100분의 10이상을 보유하고 있는 경우를 말한다.

3. 금융투자회사와 금융투자회사의 이해관계인이 합하여 발행회사의 주식 등을 100분의 10이상 보유하고 있는 경우

4. 금융투자회사의 주식등을 100분의 5이상 보유하고 있는 주주와 발행회사의 주식등을 100분의 5이상 보유하고 있는 주주가 동일인이거나 이해관계인인 경우. 다만, 그 동일인 또는 이해관계인이 정부 또는 기관투자자인 경우에는 그러하지 아니하다.

5. 금융투자회사의 임원이 발행회사의 주식등을 100분의 1이상 보유하고 있는 경우

6. 금융투자회사의 임원이 발행회사의 임원이거나 발행회사의 임원이 금융투자회사의 임원인 경우

7. 금융투자회사가 발행회사의 최대주주이거나 발행회사와 제2조제9호라목의 계열회사 관계에 있는 경우

II. 증권의 주요 권리내용

금번 당사 공모주식은 「상법」에서 정하는 액면가액 500원의 기명식 보통주로서 특이사항은 없으며, 당사 정관 상 증권의 주요 권리내용은 다음과 같습니다.

1. 주식에 관한 사항

제5조 (발행예정주식총수)

회사가 발행할 주식의 총수는 오천만주로 한다.

2. 액면금액

제6조 (일주의 금액)

본 회사가 발행하는 주식 일주의 금액은 금 오백원으로 한다.

3. 주식의 종류 및 전자등록에 관한 사항

제8조 (주식의 종류)본 회사가 발행할 주식의 종류는 기명식 보통주식으로 한다

제9조 (주식등의 전자등록)

회사는 「주식ㆍ사채 등의 전자등록에 관한 법률」 제2조 제1호에 따른 주식등을 발행하는 경우에는 전자등록기관의 전자등록계좌부에 주식등을 전자등록하여야 한다. 다만, 본 회사가 법령에 따른 등록의무를 부담하지 않는 주식등의 경우에는 그러하지 아니할 수 있다.

4. 배당에 관한 사항

제 11조 (신주의 동등배당)회사가 정한 배당기준일 현재 발행(전환된 경우를 포함한다)된 동종 주식에 대하여 발행일에 관계없이 모두 동등하게 배당한다.제56조 (이익금의 처분)

회사는 매사업연도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.

1. 이익준비금

2. 기타의 법정준비금

3. 배당금

4. 임의적립금

5. 기타의 이익잉여금처분액

제57조 (이익배당)

① 이익배당은 금전 또는 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.

제58조 (

중간배당)

① 본 회사는 영업년도 중 1회에 한하여 이사회의 결의로 6월말 현재의 주주에게 상법 제462조의3에 의한 중간 배당을 할 수 있다.

② 중간배당은 직전 결산기의 대차대조표상의 순자산액에서 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. 「상법 시행령」 제19조에서 정한 미실현이익

6. 중간배당에 따라 당해 결산기에 적립하여야 할 이익준비금의 합계액

5. 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 불통일 행사를 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 행사하게 할 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 발행주식 총수의 4분의 1 이상의 수로써 한다.

6. 신주발행에 관한 사항

제10조 (신주인수권)

① 본 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.

② 제1항의 규정에 불구하고 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 제1항 외의 방법으로 제3자에게 신주를 배정할 수 있다.

1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제165조의6에 따라 일반 공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우

2. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

3. 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선배정하는 경우

4. 『근로복지기본법』 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우

5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위내에서 신기술의 도입, 재무구조의 개선 등 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 특정한 자(이 회사의 주주를 포함한다)에게 신주를 발행하는 경우

6. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위내에서 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제165조의16의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우

7. 회사의 주권을 한국거래소가 운영하는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우회사의 주권을 한국거래소가 운영하는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 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 법령에서 정하는 바에 따라 이사회의 결의로 정한다

7. 주식매수선택권에 관한 사항

제12조 (주식매수선택권)

① 회사는 주주총회의 특별결의로 발행주식총수의 100분의 50 범위 내에서 벤처기업육성에 관한 특별조치법 제16조의3 제1항에서 정하는 자에게 주식매수선택권을 부여할 수있다. 다만 본 회사가 상법 제542조의2에서 규정하는 증권시장에 상장된 주권을 발행한 주식회사에 해당하는 경우에는 상법 제542조의3 제2항에 따라 발행주식총수의 100분의 15 범위 내에서 주주총회 특별결의로 주식매수선택권을 부여할 수 있으며, 상법 제542조의3 제3항에 따라 발행주식총수의 100분의 3 범위 내에서 이사회의 결의로 주식매수선택권을 부여할 수 있다.

② 주주총회 또는 이사회 결의에 의하여 부여되는 주식매수선택권은 경영성과 또는 주가지수 등에 연동하는 성과연동형으로 할 수 있다.

③ 제1항 단서의 규정에 따라 이사회 결의로 주식매수선택권을 부여한 경우에는 그 부여일 이후 소집되는 주주총회의 승인을 얻어야 한다.

④ 제1항의 규정에 의한 주식매수선택권 부여대상자는 회사의 설립,경영,해외영업 또는 기술혁신 등에 기여하거나 기여할 수 있는 회사의 임직원 및 상법 시행령 제30조 제1항이 정하는 관계회사의 임직원으로 한다. 다만, 회사의 이사에 대하여는 이사회의 결의로 주식매수선택권을 부여할 수 없다.

⑤ 제4항의 규정에 불구하고 상법 제542조의8의 최대주주와 주요주주 및 그 특수관계인에게는 주식매수선택권을 부여할 수 없다. 다만, 회사 또는 상법 시행령 제30조 제1항이 정하는 관계회사의 임원이 됨으로써 특수관계인에 해당하게 된 자(그 임원이 계열회사의 상무에 종사하지 아니하는 이사ㆍ감사인 경우를 포함한다)에게는 주식매수선택권을 부여할 수 있다.

⑥ 부여대상자 1인에 대하여 부여하는 주식매수선택권은 발행주식총수의 100분의 15를 초과할 수 없다.

⑦ 다음 각 호의 1에 해당하는 경우에는 이사회의 결의로 주식매수선택권의 부여를 취소할 수 있다.

1. 주식매수선택권을 부여받은 임·직원이 본인의 의사에 따라 퇴임하거나 퇴직한 경우

2. 주식매수선택권을 부여받은 임·직원이 고의 또는 과실로 회사에 중대한 손해를 끼친 경우

3. 회사의 파산 또는 해산 등으로 주식매수선택권의 행사에 응할 수 없는 경우

4. 기타 주식매수선택권 부여계약에서 정한 취소사유가 발생한 경우

⑧ 회사는 주식매수선택권을 다음 각 호의 1에서 정한 방법으로 부여한다.

1. 주식매수선택권의 행사가격으로 새로이 기명식 보통주식(또는 기명식 우선주식)을 발행하여 교부하는 방법

2. 주식매수선택권의 행사가격으로 기명식 보통주식(또는 기명식 우선주식)의 자기주식을 교부하는 방법

3. 주식매수선택권의 행사가격과 시가와의 차액을 현금 또는 자기주식으로 교부하는 방법

⑨ 주식매수선택권을 부여받은 자는 제1항의 결의일부터 2년 이상 재임 또는 재직한 날부터 4년 내에 권리를 행사할 수 있다. 다만, 제1항의 결의일로부터 2년 내에 사망하거나 기타 본인의 귀책사유가 아닌 사유로 퇴임 또는 퇴직한 자는 그 사망ㆍ퇴임ㆍ퇴직일부터 4년 동안 주식매수선택권을 행사할 수 있다.

⑩ 주식매수선택권을 행사할 주식의 1주당 행사가격은 다음 각 호의 가격 중 하나로 한다. 주식매수선택권을 부여한 후 그 행사가격을 조정하는 경우에도 또한 같다.

1. 신주 발행 방식으로 상법 제542조의2에 따라 주식매수선택권을 부여하는 경우에는 다음 각목의 가격 중 높은 금액

가. 당해 주식의 실질가액

나. 당해 주식의 권면액

2. 신주 발행 방식으로 벤처기업육성에 관한 특별조치법에 따라 주식매수선택권을 부여하는 경우에는 다음 각목의 가격 중 높은 금액. 단, 벤처기업육성에 관한 특별조치법 제16조의3 제4항의 요건을 만족하는 경우에는, 법령에 따라 주식매수선택권의 행사가격을 정할 수 있다.

가. 상속세 및 증여세법 제60조 및 그 시행령 제49조에 따라 평가한 가액

나. 당해 주식의 권면액

3. 제1호 및 제2호 이외의 경우에는 당해 주식의 실질가액

III. 투자위험요소

[용어 사전]

용 어
설 명

API

(Application Programming Interface)

응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 지칭함.

BERT

(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT는 언어표현 사전학습의 새로운 방법으로 그 의미는 '큰 텍스트 코퍼스'를 이용하여 범용 목적의 '언어 이해' 모델을 훈련시키는 것과 그 모델에 관심 있는 실제의 자연 언어 처리 태스크(질문·응답 등)에 적용하는 것.

특히 BERT는 종래보다 우수한 성능을 발휘함. BERT는 자연언어 처리 태스크를 교육 없이 양방향으로 사전학습하는 첫 시스템임. 교육 없음이란 BERT가 보통의 텍스트 코퍼스만을 이용해 훈련되고 있다는 것을 의미함. 이것은 웹(Web)상에서 막대한 양의 보통 텍스트 데이터가 여러 언어로 이용 가능하기 때문에 중요한 특징임.

LM

(Language Model)

언어라는 현상을 모델링하고자 단어 시퀀스(문장)에 확률을 할당(assign)하는 모델임.

언어 모델을 만드는 방법은 크게는 통계를 이용한 방법과 인공신경망을 이용한 방법으로 구분할 수 있음. 최근에는 통계를 이용한 방법보다는 인공신경망을 이용한 방법이 더 좋은 성능을 보여주고 있음.

NLP

(Natural Language Processing)

인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나. 자연 언어 처리는 연구 대상이 언어이기 때문에 당연하게도 언어 자체를 연구하는 언어학과 언어 현상의 내적 기재를 탐구하는 언어 인지 과학과 연관이 깊음. 구현을 위해 수학적 통계적 도구를 많이 활용하며 특히 기계학습 도구를 많이 사용하는 대표적인 분야임. 정보 검색, QA 시스템, 문서 자동 분류, 신문기사 클러스터링, 대화형 Agent 등 다양한 응용이 이루어지고 있음.

NLU

(Natural Language Understanding)

자연어 이해로 자연어 표현을 기계가 이해할 수 있는 다른 표현으로 변환시키는 것임.

QA
정보 검색 및 자연어 처리 (NLP) 분야의 컴퓨터 과학 분야로 자연 언어로 인간이 제기한 질문에 자동으로 응답하는 시스템임.

SaaS

(Software as a Service)

서비스로서의 소프트웨어(Software-as-a-Service, SaaS)는 클라우드 애플리케이션과 기본 IT 인프라 및 플랫폼을 사용자에게 제공하는 클라우드 컴퓨팅 형태임.

고속 스트림 빅데이터
대용량 데이터를 스트림 방식으로 수집, 적재, 배포하는 기술로, 스트림 방식을 통한 빠른 처리 속도가 장점임.

기계학습

(Machine Learning)

경험을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘의 연구임. 인공지능의 한 분야로 간주됨. 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야임.

뉴럴-심볼릭 모델
기계학습 기반 인공지능의 한계를 해결하고자 하는 3세대 인공지능 기술 중 하나임.

대화형 인공지능

(Conversational AI)

대화의 맥락을 이해하고 지능적인 반응을 통해 사람과 유사한 수준의 대화가 가능한 AI를 말함.

데이터 정제

(Data Cleansing)

데이터 분석 정확도를 높이기 위해 원시 데이터의 노이즈를 제거하는 기술을 지칭함.

디지털 자아

(Digital Self)

원래 현실과 괴리된 사이버 공간에서 형성되는 가상의 자아를 의미함. 게임과 같은 가상공간에 빠져 현실을 도외시하는 사람의 심리 상태를 분석하는 논문에 등장하곤 했음.

디지털 트렌스포메이션

(Digital Transformation)

기업이 진행하거나 추진하는 혁신 과정 중 하나로 클라우드, 사물인터넷, 인공지능(AI), 블록체인, 가상현실, 빅데이터, 애널리틱스 등 방대한 디지털 기술을 하나로 통합해 전사적인 혁신을 추진하는 것을 의미함.

딥러닝

(Deep Learning)

여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야임.

랭킹 알고리즘
질의에 대한 결과 문서의 순위를 결정하는 절차나 방법임.

로봇 프로세스 자동화

(RPA)

사람이 하던 반복적인 태스크를 소프트웨어 로봇이 대신하는 것.

대부분의 RPA 툴은 개별 워크스테이션에서 실행되며 학습을 통해 데이터베이스에서 스프레드시트로 데이터 행을 옮기는 것과 같은 반복 태스크를 수행함.

멀티 턴 대화 향상 기법

사용자가 한번 발화하고 나서 챗봇이 다시 되묻는 과정을 말하는 것으로 챗봇은 다시 되물어보면서 어떤 대화를 진행하고 있는지 맥락을 유지함. 보통 정확한 정보를 제공하기 위한 경우이고 두 번째는 사용자가 입력한 문장을 기억하기 위함.

단, 사용자의 최초 발화에서 챗봇에게 필요한 정보가 있는 경우 되묻기(Slot-Filling) 단계를 건너뛰기도 함.

멀티스레딩

(Multi Threading)

하나의 프로세스를 다수의 실행 단위로 구분하여 자원을 공유하고, 자원의 생성과 관리의 중복성을 최소화하여 수행 능력을 향상시키는 기술임.

메타 휴먼

(Meta Human)

디지털 휴먼과 동일한 말로 사람의 신체 구조 및 움직임을 데이터화하여 분석하고, 가상공간에서 마치 실제로 존재하는 사람처럼 움직임을 재현하는 디지털 기술로 만들어짐. 사람과 동일한 외형을 갖추고 있는 가상 인간이며, 디지털 휴먼은 단순한 지식 전달뿐만 아니라 현실감 있는 표정 변화와 함께 '사람 감정'으로 감성 대화가 가능하다는 점이 무엇보다 가장 큰 특징으로 꼽힘.

메타버스 얼라이언스
메타버스 생태계를 조성하고 현실과 가상의 다양한 영역에서 개방형 메타버스 플랫폼을 기획하고 실현해 나가는 메타버스 산업 발전을 위한 민간 주도 협의체를 뜻함.

메타버스

(Metaverse)

가상, 초월을 의미하는 '메타'(Meta)와 세계, 우주를 의미하는 '유니버스'(Universe)를 합성한 신조어임. '가상 우주'라고 번역하기도 함. 1992년 출간한 닐 스티븐슨의 소설 '스노 크래시'에서 가장 먼저 사용함.

이는 3차원에서 실제 생활과 법적으로 인정한 활동인 직업, 금융, 학습 등이 연결된 가상 세계를 뜻함. 가상현실, 증강현실의 상위 개념으로서 현실을 디지털 기반의 가상 세계로 확장해 가상공간에서 모든 활동을 할 수 있게 만드는 시스템임. 구체적으로 정치와 경제, 사회, 문화 전반적 측면에서 현실과 비현실이 공존하는 생활형, 게임형 가상 세계라는 의미로 폭넓게 사용함.

메타봇

(Meta Bot)

간단한 언어로 된 봇으로 인간의 행동을 모방하고 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 데 사용되는 개체임. 봇은 사용자가 정의한 규칙을 따라 프로그래밍하고 필요한 작업을 실행함.

분산환경 인메모리 기술
대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 필수 데이터를 메모리에 올리는 기술을 인메모리 기술이라고 하며, 인메모리 데이터를 클러스터링된 시스템에 분산하여 저장하는 기술을 분산환경 인메모리 기술이라고 지칭함.

빅데이터 의미 분석
다양한 정형, 비정형 데이터들을 통해 어떠한 현상이나 사건들의 의미를 도출하거나 분석하는 기술임.

시계열 분석
어떤 현상에 대하여 과거에서부터 현재까지의 시간에 흐름에 따라 기록된 데이터를 바탕으로 미래의 변화에 대한 추세를 분석하는 방법임.

심층신경망
입력층(Input layer)과 출력층(Output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(Hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 의미함.

온택트

(Ontact)

언택트(Untact)에 온라인을 뜻하는 온(On)을 더한 것임. 온라인을 통해 비대면으로 하는 각종 활동을 의미함.

음성봇

(Voice Bot)

챗봇의 한 형태로 음성을 통해 질의 응답하는 챗봇임.

자율 능동형 지식확장
검색 사용자 질의 의도와 데이터의 의미적 관계를 추론, 검색 사용자에게 다차원 의미 분석을 통한 통합적인 의사결정을 지원 및 기존 지식의 자동생성과 자율확장을 말함.

챗봇

(ChatBot)

음성이나 문자를 통한 인간과의 대화를 통해서 특정한 작업을 수행하도록 제작된 컴퓨터프로그램임. 인간이 사용하는 언어를 이해해서 대화를 진행하는 자연언어처리 기술을 심각하게 적용하는 언어 이해방식, 입력받은 말에서 특정 단어나 어구를 검출하여 그에 맞는 미리 준비된 응답을 출력하는 검색 방식임.

컨텐츠 큐레이팅
매우 다양한 정보로 이루어진 콘텐츠로 특정한 주제나 관심사에 따라 수집하고 분류하며 구성하는 일련의 과정을 의미함. 본래 큐레이터는 미술관이나 박물관의 전시 책임자를 칭하는 말이었음. 이들의 업무는 주로 전시물에 대한 수집, 저장, 보관, 조사 등으로 전시물 관리에 대한 전반적 책임을 질 뿐만 아니라 전시물이 관객들에게 효과적으로 전달될 수 있도록 정리 혹은 재분류하는 과정이나, 이를 이용자들에게 전달하는 방법 등을 총체적으로 설명하는 용어임.

쿼리(Query)
데이터를 조회하기 위해 사용되는 요청의 단위를 뜻함.

클라우드 서비스화

(Cloud Shift)

기존의 On Premise 환경에서 운영되는 시스템을 클라우드 시스템으로 변경하는 것을 말함.

클라우드 컴퓨팅

(Cloud Computing)

사용자의 직접적인 관리 없이 컴퓨터 시스템 리소스를 필요시 바로 제공 받을 수 있는 서비스를 지칭함.

클러스터 구조

(Cluster Structure)

프로세스를 고속 네트워크를 이용하여 병렬로 연결하여 고성능 기능을 제공하는 기술임.

텍스트마이닝
비정형 및 반정형 데이터에 대하여 자연어 처리기술과 문서 처리기술을 적용하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 기술임.

페르소나

(Persona)

페르소나는 라틴어로 가면이라는 뜻임. 심리학적으로는 타인에게 파악되는 자아, 혹은 자아가 사회적 지위나 가치관에 의해 타인에게 투사된 성격을 의미함. 또 신학 용어로는, 의지와 이성을 갖추고 있는 독립된 실체를 뜻함. 철학 용어로는 이성적인 본성을 가진 개별적 존재자를 가리키는 말임. 영화에서는 감독이 영화 속에 자신의 의도를 드러내기 위해 반복적으로 등장시키는 특정 배우를 의미하기도 함.

페타스케일

(Petascale)

페타바이트 사이즈 이상의 대용량 데이터를 활용하는 시스템을 지칭함.

하이브리드 챗봇

(Hybrid Chatbot)

구현 및 실행 방식의 다양한 조합을 통하여 고객의 환경과 요구사항에 맞게 제작된 챗봇을 말함.

1. 사업위험

가. 글로벌 및 국내 경기 불확실성에 따른 위험

국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2024년에는 3.2%, 2025년에는 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 2025년 전망치는 2024년 4월에 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)' 대비 0.1% 상향되었는데, 이는 글로벌 경제활동과 세계 무역이 2024년부터 증가하기 시작했고, 특히 아시아 지역의 수출 증가에 따른 세계 무역 회복이 회복세를 보일 것으로 전망됨에 따라 상향되었습니다. 한편, 한국은행 경제전망보고서에 따르면 2024년 국내 경제성장률은 2.4%, 2025년 국내 경제성장률은 2.1% 수준일 것으로 예상됩니다.

국내 수출은 IT경기 호조, 방한 관광객 증대 등에 힘입어 지난 전망보다 높은 증가세를 나타낼 것으로 예상되나, 일시적 요인의 영향으로 상반기중 크게 오르내린 내수의 경우 기업 투자여력 증대, 디스인플레이션 진전 등에 힘입어 개선흐름을 재개하겠지만 모멘텀 상승폭은 당초 예상에 다소 못 미칠 것으로 내다보았습니다.

당사가 제공하는 인공지능 챗봇, 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 및 인공지능 클라우드 서비스는 기업 및 공공기관 IT 투자의 영향을 크게 받으며, 기업 및 공공기관의 IT 투자 규모는 경기와 밀접한 연관성을 가지고 있습니다. 일반적으로 경기 하락 국면에선 IT 투자는 비용절감을 위한 첫번째 예산 감축 대상이며, 경기 상승 국면에서는 다른 사업투자가 먼저 이루어진 후 투자하는 후순위 투자 성격이 강합니다.

이러한 리스크에 따라 기업들의 실적이 감소하고, 정부가 긴축 재정을 실시하는 경우 각 경제 주체들이 IT분야에 대한 투자 결정을 연기하거나 축소할 위험이 존재합니다. 특히, 이러한 IT경기에 직접 관련된 투자 지연 및 축소, 전방 수요의 감소 등은 당사의 성장성과 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

2024년 07월 16일 국제통화기금(IMF)이 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)'에 따르면, 세계 경제성장률은 2024년에는 3.2%, 2025년에는 3.3%의 성장률을 기록할 것으로 전망됩니다. 2024년의 전망치는 지난 4월과 동일한 3.2%로 전망되었고, 2025년 전망치는 4월 전망 대비 0.1%p 상향되었습니다. 국제통화기금(IMF)은 서비스 부문 가격 상승으로 인한 디스인플레이션 지연, 무역 재개 및 지정학적 긴장으로 인한 가격 압박을 주요 위험 요소로 지목했습니다. 2025년 전망치는 2024년 4월에 발표한 '세계경제전망(World Economic Outlook)' 대비 0.1% 상향되었는데, 이는 글로벌 경제활동과 세계 무역이 2024년부터 증가하기 시작했고, 특히 아시아 지역의 수출 증가에 따른 세계 무역 회복이 회복세를 보일 것으로 전망됨에 따라 상향되었습니다. 서비스 부문의 인플레이션 압력은 지속되고 있지만 원자재 가격 하락이 이를 어느 정도 상쇄할 것으로 전망됩니다. 성공적인 구조 개혁을 통한 생산성 증가, 다자 간 협력 강화를 통한 무역 확대 등이 상방 요인이고, 지정학적 갈등에 따른 물가 상승 및 고금리 상황 지속, 선거 결과에 따른 정책 급변 및 재정적자ㆍ부채 확대 등이 성장률 하방 요인으로 지적하였습니다.국제통화기금(IMF)이 2024년 07월 16일 전망한 세계 경제성장률 전망은 다음과 같습니다.

[IMF 세계 경제성장률 전망치]

(단위: %, %p)

구 분
2023년
2024년(E)
2025년(E)

2024년 1월전망
2024년 4월전망
2024년 7월전망
조정폭
2024년 1월전망
2024년 4월전망
2024년 7월전망
조정폭

(A)
(B)
(C)
(C-B)
(D)
(E)
(F)
(F-E)

세계
3.1
3.1
3.2
3.2
-
3.2
3.2
3.3
0.1

선진국
1.6
1.5
1.7
1.7
-
1.8
1.8
1.8
-

신흥개도국
4.1
4.1
4.2
4.3
0.1
4.2
4.2
4.3
0.1

미국
2.5
2.1
2.7
2.6
-0.1
1.7
1.9
1.9
-

유로존
0.5
0.9
0.8
0.9
0.1
1.7
1.5
1.5
-

한국
1.4
2.3
2.3
2.5
0.2
2.3
2.3
2.2
-0.1

일본
1.9
0.9
0.9
0.7
-0.2
0.8
1
1
-

중국
5.2
4.6
4.6
5.0
0.4
4.1
4.1
4.5
0.4

인도
6.7
6.5
6.8
7.0
0.2
6.5
6.5
6.5
-

러시아
3.0
2.6
3.2
3.2
-
1.1
1.8
1.5
-0.3

출처: IMF, IMF World Economic Outlook, 2024.07

미국과 중국을 비롯한 주요국 간 경제 관계 악화 및 무역 갈등, 중국 및 기타 주요 신흥시장의 경제성장 둔화, 유럽 및 중남미의 경제 및 정치 상황 악화, 여러 중동 지역에서의 지정학적 및 사회적 불안정성 지속, 영국의 EU 탈퇴 등이 글로벌
경기 침체에
복합적인 원인으로 작용하고 있습니다.
그뿐만 아니라
, 원재료 원가 상승,
우크라이나 발
글로벌 공급망 교란에 따른 수급 문제, 급격한 인플레이션으로 인한 시장 둔화, 우크라이나-러시아 전쟁, 이스라엘-하마스 전쟁에서 비롯된 지정학적 및 사회적 불안정성 지속 등이 복합적으로 작용하여 시장의 불확실성을 지속적으로 높이고 있습니다.

한편, 한국은행은 매 3개월마다 발표하는 경제전망보고서를 통해, 국내 경제성장률을 전망하고 있습니다. 2024년 8월 한국은행 경제전망보고서에 따르면, 2024년 국내 경제성장률은 2.4%, 2025년 경제성장률은 2.1% 수준일 것으로 예상됩니다. 한국은행은 3/4분기 이후 국내경제는 수출 증가세가 이어지는 가운데 내수도 나아짐에 따라 전체적으로 양호한 성장세를 이어갈 것으로 전망했습니다.

[국내 경제성장률 추이]

(단위: %)

구 분
2020년
2021년
2022년
2023년
2024년(E)
2025년(E)

GDP
(-)0.7
4.1
2.6
1.4
2.4
2.1

출처: 한국은행, 한국은행 경제전망 보고서, 2024.08

주) 2024년, 2025년 수치는 한국은행 전망치입니다.

한국은행은 각 부문에 대해서 다음과 같이 전망하고 있습니다. 수출은 IT경기 호조, 방한 관광객 증대 등에 힘입어 지난 전망보다 높은 증가세를 나타낼 것으로 예상되나, 일시적 요인의 영향으로 상반기중 크게 오르내린 내수의 경우 기업 투자여력 증대, 디스인플레이션 진전 등에 힘입어 개선흐름을 재개하겠지만 모멘텀 상승폭은 당초 예상에 다소 못 미칠 것으로 내다보았습니다. 상품수지의 경우 수출이 반도체를 중심으로 개선세를 지속하고 수입은 내수회복 지연등의 영향으로 예상보다 더딘 회복세를 보이면서 흑자폭이 확대될 것으로 전망하였으며, 제조업 수출 개선에 힘입어 취업자수 증가세를 이어갈 것으로 전망하였으나 서비스업, 건설업의 경우에는 각각 취업자수가 증가세 둔화와 감소를 예상하였습니다.

[한국은행 국내 경제성장 전망]

(단위 : %)

구 분
2023년
2024년(E)
2025년(E)

연간
상반기
하반기
연간
연간

GDP 성장률
1.4
2.8
2.0
2.4
2.1

- 민간소비
1.8
1.0
1.8
1.4
2.2

- 건설투자
1.5
0.8
△2.2
△0.8
△0.7

- 설비투자
1.1
△2.3
2.6
0.2
4.3

- 지식재산생산물투자
1.7
1.7
2.0
1.9
3.3

- 재화수출
2.9
8.4
5.6
6.9
2.9

- 재화수입
△0.3
△1.4
4.6
1.6
3.6

출처:
한국은행, 한국은행 경제전망 보고서, 2024.08

주)
전년 동기 대비 기준입니다.

또한 한국은행은 향후 국내 경제의 성장성에 미국 성장세 둔화폭 확대에 따라 우리 경제가 대외수요 감소, 외환·금융경로를 통해서도 부정적 충격에 노출될 리스크가 있음을 짚었습니다. 이 외에도 주요국 성장, 물가흐름, IT경기 확장 속도, 글로벌 정치 상황 등과 관련한 불확실성이 존재함을 언급했습니다.당사가 제공하는 인공지능 챗봇, 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 및 인공지능 클라우드 서비스는 기업 및 공공기관 IT 투자의 영향을 크게 받으며, 기업 및 공공기관의 IT 투자 규모는 경기와 밀접한 연관성을 가지고 있습니다. 일반적으로 경기 하락 국면에선 IT 투자는 비용절감을 위한 첫번째 예산 감축 대상이며, 경기 상승 국면에서는 다른 사업투자가 먼저 이루어진 후 투자하는 후순위 투자 성격이 강합니다. 이러한 리스크에 따라 기업들의 실적이 감소하고, 정부가 긴축 재정을 실시하는 경우 각 경제 주체들이 IT분야에 대한 투자 결정을 연기하거나 축소할 위험이 존재합니다. 특히, 이러한 IT경기에 직접 관련된 투자 지연 및 축소, 전방 수요의 감소 등은 당사의 성장성과 수익성에 부정적 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

나. 인공지능 시장의 성장 둔화에 따른 위험
글로벌 ICT 컨설팅 기관인 프리시던스 리서치에 따르면, 2023년 전세계 AI 시장 규모는 5,381억달러에서 연 평균 19.1% 성장하여 2034년 3.68조달러에 도달할 것으로 전망하고 있습니다. 또한 당사가 주력으로 영위하는 시장인 자연어처리 및 챗봇 시장의 경우, 프리시던스 리서치에 따르면
전세계 자연어 처리 시장은 2022년 160억달러에서 2032년 4,130억 달러까지 매년 38.4%로 고성장할 것으로 전망하고 있으며, 전세계 챗봇 시장 또한 2022년 8.4억달러에서 2032년 49억달러까지 매년 19.3% 고성장할 것으로 전망
하고 있습니다.

당사는 기업 고객을 대상으로 인공지능 챗봇 사업 및 검색 솔루션, 빅데이터 분석 솔루션을 제공하는 회사입니다. 현재 빅데이터 및 인공지능 기술의 근간이 되는 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등의 언어관련 자체 원천 기술을 확보하여 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 소프트웨어 개발 사업을 영위하고 있습니다.

다만 주요 수요층을 기업으로 하는 챗봇 및 자연어처리 산업의 특성상 거시경제 변동, 기업들의 실적 및 이에 따른 IT 투자 예산 변동에 영향을 받습니다.
향후 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 또는 인공지능 관련 기술의 정체로 인한 IT 투자 예산 감소, 급격한 인플레이션, 국제정세 불안 등의 영향으로 경기침체가 우려되거나 경기전망이 악화되어 산업의 불확실성이 커질 경우, 당사의 매출 및 이익에도 부정적 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

글로벌 ICT 컨설팅 기관인 프리시던스 리서치에 따르면, 2023년 전세계 AI 시장 규모는 5,381억달러에서 연 평균 19.1% 성장하여
2034년 3.68조달러에 도달할 것으로 전망하고 있습니다.
디지털 기술과 인터넷의 급속한 보급 또한 최근 몇 년 동안 글로벌 인공 지능 시장의 성장에 크게 기여하고 있으며 기술 혁신에 대한 대규모 연구 및 개발에 대한 투자는 기술적 발전을 지속적으로 촉진하고 있어 전세계적으로 인공지능 및 빅데이터 솔루션의 도입 속도는 가속화 될 것으로 예상됩니다.

[글로벌 인공지능 시장 규모]

(단위 : 십억달러)

글로벌 인공지능 기술 시장 규모.jpg
글로벌 인공지능 기술 시장 규모

출처:

Precedence Research,
Artificial Intelligence Market Size and Growth 2024 to 2034, 2024.08

또한 당사가 주력으로 영위하는 시장인 자연어처리 및 챗봇 시장의 경우, 프리시던스 리서치에 따르면 전세계 자연어 처리 시장은 2022년 160억달러에서 2032년 4,130억 달러까지 매년 38.4%로 고성장할 것으로 전망하고 있으며, 전세계 챗봇 시장 또한 2022년 8.4억달러에서 2032년 49억달러까지 매년 19.3% 고성장할 것으로 전망하고 있습니다.

[글로벌 자연어처리 시장 규모]

(단위 : 십억달러)

글로벌 자연어처리 시장 규모.jpg
글로벌 자연어처리 시장 규모

출처:
Precedence Research, Natural Language Processing Market Size, Share, and Trends 2022 to 2032, 2023.08

[글로벌 챗봇 시장 규모]

(단위 : 십억달러)

글로벌 챗봇 시장 규모.jpg
글로벌 챗봇 시장 규모

출처:
Precedence Research, Chatbot Market Size, Share, and Trends 2022 to 2032, 2023.01

당사는 기업 고객을 대상으로 인공지능 챗봇 사업 및 검색 솔루션, 빅데이터 분석 솔루션을 제공하는 회사입니다. 현재 빅데이터 및 인공지능 기술의 근간이 되는 자연어 처리, 머신러닝, 텍스트 마이닝 등의 언어관련 자체 원천 기술을 확보하여 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 소프트웨어 개발 사업을 영위하고 있습니다. 특히 당사의 인공지능 관련 기술은 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 이렇듯 당사는 다양한 분야에서 국내 대기업, 공공기관 등 우수한 고객사 레퍼런스를 쌓으며 시장 경쟁력을 강화하고 있습니다.
다만 주요 수요층을 기업으로 하는 챗봇 및 자연어처리 산업의 특성상 거시경제 변동, 기업들의 실적 및 이에 따른 IT 투자 예산 변동에 영향을 받습니다. 일반적으로 기업들은 투자를 결정함에 있어 미래 경제적 효익을 가져올 수 있는 자산 및 설비의 투자를 우선적으로 집행한 후, IT 및 유지 보수 등 지원 부문에 대한 투자를 집행합니다. 글로벌 기술 트렌드의 급격한 변화 또는 인공지능 관련 기술의 정체로 인한 IT 투자 예산 감소, 급격한 인플레이션, 국제정세 불안 등의 영향으로 경기침체가 우려되거나 경기전망이 악화되어 산업의 불확실성이 커질 경우, 당사의 매출 및 이익에도 부정적 영향을 미칠 수 있으므로, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

다. 지속적인 기술개발 관련 위험
당사가 속한 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술에 대한 기술적 노하우를 축적하는 것이 필수적입니다.당사는 이와 같은 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 및 요소기술들과 다양한 시장 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적하고 있습니다.
향후에도 기술의 변화, 새롭게 등장하는 업계 표준, 고객의 새로운 요구에 대응하기 위한 기술 개발을 위해 상당한 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 이러한 기술변화에 대처하기 위해 당사는 고객의 니즈에 부합하는 솔루션을 제공하기 위해 꾸준히 연구개발을 진행하고 있으며, 이는 가시적인 영업성과로 나타날 것으로 예상됩니다.
다만, 당사의 지속적인 연구개발 및 다양한 노력에도 불구하고 산업의 기술변화에 적절히 대응하지 못한다면 경쟁사 대비 당사의 경쟁력이 저하될 수 있습니다. 만약,
당사의 계획대비 기술개발이 지연되거나, 계획된 기술개발 분야가 고객사의 요구에 부합하지 않을 경우, 가시적인 영업성과가 예상보다 지연될 수 있습니다. 이는 당사의 성장성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투입된 연구개발 비용을 회수할 수 없을 경우, 예상되는 향후 매출이 감소함에 따라 당사의 수익성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사가 속한 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술에 대한 기술적 노하우를 축적하는 것이 필수적입니다. 지속적인 알고리즘의 개선과 최신 인공지능 기술의 발전, 컴퓨터 성능의 비약적인 도약 등으로 인해, 인공지능 기반 언어처리 기술은 꾸준히 발전해 나가고 있습니다. 이러한 언어 처리 기술은 행정, 법률, 금융, 제조, 유통, 여행 등 분야를 가리지 않고 정부기관과 민간영역에서 다양하게 활용되고 있으며, 최근 들어 기업 내외부의 서비스와 시스템이 급격히 증가함에 따라 원하는 정보를 정확하고 빠르게 탐색할 수 있는 기술에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 특히 일시적으로 동시접속자가 급증하거나, 대량의 문서검색 등이 순간적으로 발생하는 극한의 환경에서도 안정적으로 검색이 가능하고 응답이 가능하도록 하는 기술이 필수적으로 필요합니다. 당사는 이와 같은 서비스를 제공하기 위해 필요한 핵심 및 요소기술들과 다양한 시장 환경에서의 적용을 통해 관련 노하우를 꾸준히 축적하고 있습니다.

[와이즈넛 보유 기술]

[와이즈넛 보유 기술].jpg
[와이즈넛 보유 기술]

출처:
당사 자료

향후에도 기술의 변화, 새롭게 등장하는 업계 표준, 고객의 새로운 요구에 대응하기 위한 기술 개발을 위해 상당한 시간과 비용이 소요될 수 있습니다. 이러한 기술변화에 대처하기 위해 당사는 고객의 니즈에 부합하는 솔루션을 제공하기 위해 꾸준히 연구개발을 진행하고 있으며, 이는 가시적인 영업성과로 나타날 것으로 예상됩니다. 당사의 현재 계획되어 있는 연구개발 활동은 다음과 같습니다.

[당사 연구개발 과제]

연구개발 과제
연구 기대 효과

신규 검색엔진 연구 개발

- 벡터 기반의 의도 파악 검색과 직관적인 컨트롤이 가능한 키워드 검색을 앙상블한 하이브리드 검색

- 분산클러스트링 구조로 설계하여 초대용량 데이터 처리

- 최고의 언어처리기술 기반 사용자 검색의도를 파악한 정확한 검색

- 클라우드 환경에서 최적화된 뛰어난 안정성

대화 이해,처리 기술 연구개발

- 각 산업별, 업무별 에이전트 AI 기술 개발

- 기계학습/질의유사도/텍스트 패턴 조합을 통한 정확한 사용자 의도 인식

- API 호출에 의한 대화흐름 처리기능으로 더욱 편리한 사용자 UI

- 시스템관리, 사용자관리 밑 통계시각화도구개발

클라우드 기반 인공지능 대화 기술
- 각 모듈에 대한 멀티테넌시 및 확장성(Scalability) 지원- 확장성/유연성을 고려한 MSA(Micro Service Architecture)설계- 클라우드 네이티브 배포환경 구성 및 검증

언어모델 기술 연구개발

- 어휘의미기반문장벡터생성기개발

- 단어의 의미와 문서의 맥락이 반영된 임베딩을 통해 유사한 문서 검색

- 파운데이션 언어 모델 개발

- 도메인 특화 언어모델 및 파인튜닝 기술 개발

다만, 당사의 지속적인 연구개발 및 다양한 노력에도 불구하고 산업의 기술변화에 적절히 대응하지 못한다면 경쟁사 대비 당사의 경쟁력이 저하될 수 있습니다. 만약, 당사의 계획대비 기술개발이 지연되거나, 계획된 기술개발 분야가 고객사의 요구에 부합하지 않을 경우, 가시적인 영업성과가 예상보다 지연될 수 있습니다. 이는 당사의 성장성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투입된 연구개발 비용을 회수할 수 없을 경우, 예상되는 향후 매출이 감소함에 따라 당사의 수익성 및 재무안정성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

라. 고객 대비 협상력 열위에 따른 위험
당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다.
당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화 하기 위하여 지속적으로 인공지능을 활용한 기술개발을 통해 당사 경쟁력을 강화하고 있습니다.
당사는 기존 구축형(On-premise) 위주로 진행되었던 검색과 챗봇 솔루션을 클라우드를 통한 서비스형(Software as a Service)으로도 제공하여 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 선택적으로 도입이 가능하도록 제품을 다양화 하고 있습니다.
구축형(On-premise) 사업을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다.
하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고
향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는 판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

당사의 고객사는 공공기관 및 대기업, 중견기업 등 당사에 비하여 규모가 큰 기업들이며, 이러한 기업들은 당사를 포함한 타 경쟁업체 대비 우월한 협상력 및 단가 교섭력을 보유하고 있습니다.이러한 산업 구조 내에서 솔루션을 제공하는 당사의 경우, 단가 인하, 결제 조건 등 여러가지 요구사항을 충족시켜야 하는 입장으로 단가 인하 압력의 강도, 지연 결제 등에 따라 당사의 영업실적은 영향을 받을 수 있으며, 단가 인하에 따른 수익성 저하의 위험이 존재합니다. 또한 결제 조건 등 계약 조건 협의 과정에 있어 열위한 입장에 위치하고 있습니다.다만, 당사는 상기와 같은 교섭력의 차이로 인한 위험 요인을 최소화 하기 위하여 지속적으로 인공지능을 활용한 기술개발을 통해 당사 경쟁력을 강화하고 있습니다. 공공기관 뿐만 아니라 은행, 카드, 증권, 건설 및 병원과 유통, 법률, 통신 등 다양한 산업군에서 산업 트렌드와 시장을 선도하는 기업을 고객사로 보유하여 산업 레퍼런스를 축적해 나가고 있으며, 이러한 고객사들 중에는 10년 이상 거래관계가 이어지고 있는 장기고객사가 다수 존재합니다. 당사는 이러한 장기 고객의 니즈에 부합하는 제품 및 서비스를 제공하기 위해 면밀한 노력을 지속하고 있습니다. 또한 당사는 기존 구축형(On-premise) 위주로 진행되었던 검색과 챗봇 솔루션을 클라우드를 통한 서비스형(Software as a Service)으로도 제공하여 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 선택적으로 도입이 가능하도록 제품을 다양화 하고 있습니다. 구축형(On-premise) 사업을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다. 당사는 AI 전문기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다.

하지만 이러한 대응 노력에도 불구하고 향후 대체기술의 등장, 신규업체의 진입, 고객사 내 경쟁심화 등이 발생하는 경우에는
판매 단가 인하 요구에 따른 당사 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 매출처의 단가 인하 요구사항 등을 거부 또는 불이행하는 경우 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

마. 선진기술을 보유한 해외 기업의 국내 진출위험
국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 특히 인공지능 산업의 경우 2024년 9월 26일 대통령 직속 국가AI위원회를 신설하고, 「국가 AI전략 정책방향」을 통해 인공지능 3대 강국 도약을 위한 범국가적 4대 AI플래그십 프로젝트를 추진한다고 발표하습니다. 현 정책 기조를 고려시 향후에도 인공지능 산업은 정부의 적극적인 정책 지원 하에 AI 생태계 확장이 이루어질 것으로 전망됩니다.
그러나
현시점에서 기술력으로 보았을 시 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있는 상황입니다.

미국은 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 중국과의 기술패권 경쟁의 핵심요소로 인식하여 미국 중심의 글로벌 인공지능 생태계 구축을 위한 정책을 추진하고 있습니다.
그럼에도 인공지능 산업 내에서 개발된 기술 등의 경우 적용 가능한 전방산업의 수가 매우 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장이 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다.
당사 또한 차별화된 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술을 바탕으로 차별화된 솔루션을 제공하고 있으며, 해당 원천기술 또한 지속적인 개발 및 생성형 AI와의 접목 등을 통해 각 산업 분야별 에이전트 AI를 제공하는 것을 목표로 연구개발을 지속할 예정입니다.

다만, 이러한 국가적 지원 및 원천기술의 지속적인 연구개발에도 불구하고, 현재 기술력이 앞선 글로벌 기업들이 등장할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당하여 당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

국내의 경우 IT 분야의 빠른 발달에 힘입어 인공지능 산업 분야 또한 지속적인 투자 및 2020년 디지털 뉴딜 정책 등에 따라 정책적 부양의 혜택을 받고 있습니다. 특히 인공지능 산업의 경우 2024년 9월 26일 대통령 직속 국가AI위원회를 신설하고,
「국가 AI전략 정책방향
」을 통해 인공지능 3대 강국 도약을 위한 범국가적 4대 AI플래그십 프로젝트를 추진한다고 발표하습니다. 이 프로젝트를 통해, 첫번째로 국가 AI컴퓨팅 인프라 확충을 위해 현재 보유한 최신 GPU 규모를 2030년까지 15배 이상 확충하고, 국산 AI반도체 조기 상용화를 지원할 계획입니다. 이를 위해 최대 2조원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축하여 세계적 수준의 AI컴퓨팅 인프라를 기업 및 연구자에게 제공할 예정입니다. 두번째로 2024년부터 2027년까지 민간 총 65조원 규모의 AI분야 투자를 단행하고, 정부에서는 관련 세제 지원 및 대규모 펀드 조성에 대한 정책 금융지원을 확대하여 민간 투자 활성화를 지원할 계획입니다. 세번째로 특정분야에 한정하지 않고 산업, 공공, 사회, 지역, 국방에 이르는 국가 전반의 AI 대전환을 추진하여 2030년까지 산업 내 AI 도입률은 70%, 공공부문은 95%까지 향상시킬 예정입니다. 경제 체질 전반을 AI로 개선하여 총 310조원 규모의 경제효과를 창출해 나갈 계획입니다. 마지막으로 첨단 AI로 인한 고도화된 위험에 대응하기 위해 국가 전담기관으로 AI안전연구소를 2024년 11월까지 설립하고, AI발전과 안전, 신뢰를 균형있게 달성할 AI기본법을 연내 제정 추진할 예정입니다. 이를 바탕으로 세계적 AI 국제 공동연구 플랫폼을 구축하고, 글로벌 AI ODA 사업도 적극 추진하여 글로벌 AI 리더십을 강화해 나갈 계획입니다. 현 정책 기조를 고려시 향후에도 인공지능 산업은 정부의 적극적인 정책 지원 하에 AI 생태계 확장이 이루어질 것으로 전망됩니다.

[4대 AI 플래그십 프로젝트]

4대 ai 플래그십 프로젝트.jpg
4대 ai 플래그십 프로젝트

출처:
과학기술정보통신부, AI G3 국가 도약을 위한 국가AI전략 정책방향, 2024.09

그러나 현시점에서 기술력으로 보았을 시 인공지능 산업은 미국이 주도하고 있는 상황입니다. 미국은 세계 인공지능 유니콘 기업 중 절대 다수를 차지하고 있으며, 중국과의 기술패권 경쟁의 핵심요소로 인식하여 미국 중심의 글로벌 인공지능 생태계 구축을 위한 정책을 추진하고 있습니다. 현재 다른 국가와 약 1년 가량의 기술격차를 보유하고 있으며, 빅테크 기술력을 바탕으로 후발 국가들과의 기술격차를 벌리고 있는 추세입니다. 미국 외에도 유럽과 중국 또한 한국보다 앞선 기술력을 보유하고 있는 상황입니다

[인공지능 최고 국 대비 기술수준 및 기술격차(%)]

국가
한국
미국
일본
중국
유럽

상대수준
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화
기초
응용
사업화

88.0
90.1
88.6
100
100
100
85.7
86.5
86.6
92.0
92.7
92.9
95.7
92.6
88.8

88.9
100
86.2
92.5
92.4

기술격차
1.3년
0.0년
1.5년
0.8년
1.0년

출처:
2022년 ICT 기술수준조사보고서, 정보통신기획평가원(2024.03)

한국의 경우 인공지능 기술수준은 지속적으로 성장하고 있으나 아직은 타 주요국들과 격차가 크게 존재하고 있다고 판단됩니다. 한국은 최근 AI아바타, 건축 리테일 등 타 산업에 생성형 인공지능을 접목하는 응용연구가 활발히 일어남에 따라 복합지능 기술 수준이 상승하였으나, 머신러닝 등의 학습지능은 실질적 기술 진보나 응용사업화에서 구체적인 성과를 보이지 못해 기술수준이 정체되었고, 언어/청각지능 등의 단일지능은 선도국에 비해 뚜럿한 성과 사례가 두드러지지 않고 있는 상황입니다. 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 크기에, 각 분야별 기술이 어떠한 형태로 적용되느냐에 따라 세부시장이 다양하게 형성될 것으로 판단됩니다. 이에 현재는 국내기업들이 글로벌 주요국 기업들에 비하여 기술력이 부족하여도 세부영역에서 기술력을 상회할 수 있으며, 상품화 성공 시 해당 분야에서 글로벌 시장 점유율을 높게 가져갈 수 있는 가능성 또한 충분하다 판단됩니다. 당사 또한 차별화된
자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등 인공지능 기반 언어처리 원천기술을 바탕으로 차별화된 솔루션을 제공하고 있으며, 해당 원천기술 또한 지속적인 개발 및 생성형 AI와의 접목 등을 통해 각 산업 분야별 에이전트 AI를 제공하는 것을 목표로 연구개발을 지속할 예정입니다.다만, 이러한 국가적 지원 및 원천기술의 지속적인 연구개발에도 불구하고, 현재 기술력이 앞선 글로벌 기업들이 등장할 시 국내 시장이 전방위적으로 잠식당하여
당사 매출의 감소로 이어질 수 있는 위험이 존재함을 투자자께서 유의하시기 바랍니다.

바. 사업 관련 법규 및 정책 변화 관련 위험

정부는 공공 소프트웨어 시장에서 중소 소프트웨어 사업자에게 참여 기회를 제공하고, 안정적인 산업생태계 조성을 위해 대기업 참여제한제를 도입 및 운영하고 있습니다.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다.
향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
당사는 자체 기술력으로 개발한 검색엔진과 챗봇을 판매하는 소프트웨어 벤더사업자로, 참여하고 있는 사업규모는 모두 40억원 이하에 해당합니다. 통상적으로 대기업이 주로 참여하게 되는 대형 소프트웨어 사업은 대부분 시스템 통합사업에 해당되며, 이러한 시스템 통합 사업은 대규모 인력과 인프라 투입이 필요함에 따라 40억 이하의 소규모 사업규모로 진행하기 어려운 구조입니다. 당사는 이러한 대기업과 직접 경쟁하는 시스템 통합 사업에 진출하지 않고, 필요할 경우 해당 사업에는 컨소시엄 또는 솔루션 공급자로서 사업에 참여하여 왔습니다. 실질적으로
당사가 영위하고 있는 검색엔진과 챗봇사업은 표준화된 시스템을 공급하는 것이 아닌 고객별 상황에 맞는 최적화가 중요하고, 수주 1건당 규모가 큰 거래로 보기 어려움에 따라 법률 개정과 무관하게 향후에도 대기업의 참여로 인한 점유율 하락 등이 발생할 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다. 이와 같이 소프트웨어산업 진흥법, 중소기업기본법 등 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한
당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

소프트웨어산업진흥법 및 중소기업기본법 등 관계 법령 및 규정에 의한 공공기관 발주 프로젝트 입찰의 경우, 사업에 필요로 하는 자격증 및 발주금액과 입찰 제한 법규가 존재합니다. 공공기관의 입찰은 이러한 규정에 따른 입찰 적정성을 중요한 요건으로 간주하고 있으며, 관련 규정 및 요건은 지속적으로 개정되며 변경되고 있습니다. 현재는 과학기술정보통신부 행정규칙에 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.
그러나, 2024년 8월 6일 김장겸의원 등 12인이 국회에 발의한 「소프트웨어 진흥법 일부 개정 법률안」의 경우, 소프트웨어 개발 사업과 별도로 발주하는 설계·기획 사업에 대해서는 사업금액에 관계없이 대기업 소프트웨어 사업자를 참여시킬수 있도록 하며, 대형 공공 소프트웨어 사업에 대해서는 상호출자제한기업집단에 속하는 회사의 참여를 허용하는 내용을 담고 있습니다. 향후 국회에서 동 개정안이 통과될 경우, 일부 대형 사업에 대해서는 대기업과 직접적으로 경쟁해야하는 불가피한 상황이 발생하여 당사에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.당사는 2023년 매출액 352억원의 중소기업으로 국가기관 등이 발주하는 소프트웨어및 정보시스템구축 사업 등에 제한 없이 입찰이 가능합니다. 하지만 2024년 이후 3개년 평균매출액 800억원 이상을 시현할 경우 '중견기업'에 해당하게 되며, 중소기업졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 20억원 미만의 사업에는 입찰할 수 없습니다. 또한 2024년 1월 31일 과학기술정보통신부에서 보도한 '11년 만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추친' 보도자료에 따르면, 중소기업간 경계사업 구간을 20억원에서 30억원으로 확대하고자 하고 있으며, 해당 개편안이 통과될 경우 중소기업 졸업 유예기간인 5년이 경과한 년도부터는 30억원 미만의 사업에 입찰할 수 없게 될 가능성도 존재합니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과.jpg
11년 만에 공공sw사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진_개선사항 및 기대효과

출처:
과학기술정보통신부 보도자료, 11년만에 공공SW사업 대기업 참여제한 제도 개편 추진, 2024.01

당사의 검색엔진과 챗봇 등은 공공, 금융, 민간 등 다양한 업종을 대상으로 공급되며, 공공의 경우 공개입찰 또는 조달청 나라장터와 조달쇼핑몰 등을 통해 공급되고 있습니다. 이에 따라 당사의 사업은 정부의 IT 정책 및 예산에 직접적인 영향을 받고 있습니다. 2021년 6월 개정된 상용 소프트웨어 직접 구매제도는 그동안 일괄 발주로 인해 발생한 소프트웨어 발주기관과 공급자 간 하도급 폐해 등 불공정 거래를 방지하기 위해 생겨난 제도로, 이 제도를 통해 발주기관은 정보화사업 추진 시 상용소프트웨어만을 별도로 발주, 평가 및 선정, 계약하는 방식으로 소프트웨어를 직접 구매하게 되었습니다. 당사는 자체 기술력으로 개발한 검색엔진과 챗봇을 판매하는 소프트웨어 벤더사업자로, 참여하고 있는 사업규모는 모두 40억원 이하에 해당합니다. 통상적으로 대기업이 주로 참여하게 되는 대형 소프트웨어 사업은 대부분 시스템 통합사업에 해당되며, 이러한 시스템 통합 사업은 대규모 인력과 인프라 투입이 필요함에 따라 40억 이하의 소규모 사업규모로 진행하기 어려운 구조입니다. 당사는 이러한 대기업과 직접 경쟁하는 시스템 통합 사업에 진출하지 않고, 필요할 경우 해당 사업에는 컨소시엄 또는 솔루션 공급자로서 사업에 참여하여 왔습니다. 실질적으로 당사가 영위하고 있는 검색엔진과 챗봇사업은 표준화된 시스템을 공급하는 것이 아닌 고객별 상황에 맞는 최적화가 중요하고, 수주 1건당 규모가 큰 거래로 보기 어려움에 따라 법률 개정과 무관하게 향후에도 대기업의 참여로 인한 점유율 하락 등이 발생할 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.이와 같이 관계법령 및 규정에 근거하여 당사는 현재 공공소프트웨어 사업에 있어 대기업과의 직접적인 경쟁으로부터 보호받고 있는 상황이지만, 현존하는 법령 및 규정에 대한 당사의 충족여부 또는 당사가 영위하는 사업과 관련된 주요 법령 및 규정 개정에 따른 유불리 여부에 따라, 당사의 매출액 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

[당사 영위사업 관련 주요 법령 및 규정]

대분류
소분류

소프트웨어산업 진흥법

제48조

(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

제48조 (중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원)

① 정부는 중소 소프트웨어사업자 육성을 통한 소프트웨어산업의 건전한 발전을 위하여 국가기관등이 발주하는 소프트웨어사업에 대통령령으로 정하는 중소 소프트웨어사업자의 참여를 확대할 수 있는 조치를 마련하여야 한다.② 국가기관등의 장은 소프트웨어사업 발주 시 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업금액 미만의 사업에 대해서는 대통령령으로 정하는 대기업(이하 이 조에서 “대기업”이라 한다)인 소프트웨어사업자의 참여(대기업인 소프트웨어사업자가 하수급인 및 재하수급인으로 참여하는 경우를 포함한다. 이하 이 조에서 같다)를 제한하여야 한다. 이 경우 사업금액은 둘 이상의 소프트웨어사업을 일괄 발주하는 경우에는 각 사업금액 중 낮은 금액을, 소프트웨어 유지 및 관리 사업이 1년 이상의 장기계약인 경우에는 해당 계약기간 동안의 평균 연차별 금액을 말한다.③ 국가기관등의 장은 제2항 전단에도 불구하고 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 대기업(제5호의 경우에는 해당 공공기관인 대기업만 해당한다)인 소프트웨어사업자를 참여시킬 수 있다.1. 소프트웨어사업자를 선정하지 못하여 다시 발주하는 경우. 이 경우 국가기관등이 「조달사업에 관한 법률」에 따라 조달청에 의뢰하여 발주하는 경우로 한정한다.2. 국방ㆍ외교ㆍ치안ㆍ전력(電力), 그 밖에 국가안보 등과 관련된 사업으로서 대기업인 소프트웨어사업자의 참여가 불가피하다고 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우3. 「사회기반시설에 대한 민간투자법」 제8조의2에 따라 민간투자대상사업으로 지정되어 관보에 고시된 사업에 포함된 소프트웨어사업인 경우4. 제40조에 따른 민간투자형 소프트웨어사업으로 과학기술정보통신부장관이 인정하여 고시하는 사업인 경우5. 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 공공기관(「공공기관의 운영에 관한 법률」 제4조에 따른 공공기관을 말한다)인 대기업이 과학기술정보통신부장관이 정하여 고시하는 사업범위에 해당하는 사업을 하는 경우④ 국가기관등의 장은 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」 제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 회사에 대해서는 제2항에도 불구하고 사업금액에 관계없이 입찰참여를 제한하여야 한다. 다만, 제3항 각 호의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참여시킬 수 있다. <개정 2020. 12. 29.>⑤ 국가기관등의 장은 소프트웨어사업을 발주할 때 불가피한 사유로 제2항 또는 제4항 본문을 적용하지 아니하는 경우에는 과학기술정보통신부장관에게 그 사유를 사전에 통지하여야 한다. 이 경우 과학기술정보통신부장관은 그 사유가 적절한지 평가하고 부적절하다고 인정하는 경우에는 국가기관등의 장에게 시정을 요청하여야 한다.

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 기업가. 업종별로 매출액 또는 자산총액 등이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것나. 지분 소유나 출자 관계 등 소유와 경영의 실질적인 독립성이 대통령령으로 정하는 기준에 맞을 것2. 「사회적기업 육성법」 제2조제1호에 따른 사회적기업 중에서 대통령령으로 정하는 사회적기업3. 「협동조합 기본법」 제2조에 따른 협동조합, 협동조합연합회, 사회적협동조합, 사회적협동조합연합회, 이종(異種)협동조합연합회(이 법 제2조제1항 각 호에 따른 중소기업을 회원으로 하는 경우로 한정한다) 중 대통령령으로 정하는 자4. 「소비자생활협동조합법」 제2조에 따른 조합, 연합회, 전국연합회 중 대통령령으로 정하는 자5. 「중소기업협동조합법」 제3조에 따른 협동조합, 사업협동조합, 협동조합연합회 중 대통령령으로 정하는 자② 중소기업은 대통령령으로 정하는 구분기준에 따라 소기업(小企業)과 중기업(中企業)으로 구분한다.③ 제1항을 적용할 때 중소기업이 그 규모의 확대 등으로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우 그 사유가 발생한 연도의 다음 연도부터 5년간은 중소기업으로 본다. 다만, 중소기업 외의 기업과 합병하거나 그 밖에 대통령령으로 정하는 사유로 중소기업에 해당하지 아니하게 된 경우에는 그러하지 아니하다. ④ 중소기업시책별 특성에 따라 특히 필요하다고 인정하면 해당 법률에서 정하는 바에 따라 법인ㆍ단체 등을 중소기업자로 할 수 있다.

중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원에 관한 지침

(과학기술정보통신부 행정규칙)

제2조(사업금액의 하한)
① 법 제48조제2항에 따른 사업금액의 하한은 별표 1과 같다<별표 1>대기업인 소프트웨어사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한

구분

사업금액의 하한

매출액 8천억 이상 대기업

80억원 이상

매출액 8천억 미만 대기업

40억원 이상

「중소기업기본법」 제2조의 중소기업이「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」제2조의 ‘중견기업’이 된 경우 그 사유가 발생한 날로부터 5년이 경과하지 않을 시에는 사업금액의 하한을 20억원 이상으로 한다.

사. 핵심인력 이탈 및 핵심기술 유출 위험
당사가 영위하는 검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다.당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.
하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고
업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 산업은 우수한 연구개발자들의 확보가 필수적이며, 이러한 핵심 인력을 지속적으로 확보하고 장기 근속을 위한 동기를 부여하는 것은 매우 중요합니다. 이는 인공지능 솔루션 관련 사업을 영위하고 있는 기술기반 회사들에 공통적으로 적용되는 사항으로, 우수 인력 유치를 위한 경쟁은 점차 심화되고 있습니다.

당사의 연구개발조직의 세부적인 조직도 및 각 팀별 업무 상세내용은 아래와 같습니다.

[연구개발 조직 조직도]

조직도
인원
주요업무

연구개발 조직도.jpg
연구개발 조직도

47명

- 동사 기술개발 총괄

- 기반 기술 리서치 및 개발

- 자사 제품 군에 대한 개발, 성능개선 (SF-1, iCHAT, iDESK, BiCrawler, Answerny 등)

- 관련 연구과제 수행

[연구개발 조직 내 팀 업무 상세]

부서(실)
팀명
인원
평균 근속연수
주요업무

성장기술연구소
2
23년
CTO, 연구자문

연구개발실
연구개발실장
1
15년
연구개발실 총괄

연구기획관리팀
2
3년
연구과제 기획-제안, 연구과제 관리

AI플랫폼팀
11
3년
클라우드 기반 플랫폼 연구개발, 개발 플랫폼 고도화

NLP팀
5
1년
언어모델 연구개발, 생성형AI 연구개발

제품개발실
제품개발실장
1
3년
제품개발실 총괄

AISearch팀
8
3년
검색솔루션 연구개발, 수집기술 개발

RAG TF팀
10
2년
RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

AI솔루션팀
7
2년
챗봇 솔루션 연구개발, 텍스트 분석 기술 연구개발

[연구개발 인력 구성(기준일: 증권신고서 제출일)]

(단위: 명)

학력
박사(수료)
석사
학사
기타(전문학사)

인원수
1
20
26
-

[핵심 연구개발인력 현황]

성명
직위
생년
학력
총경력
주요경력

장정훈
소장
1975

박사

수료

22

㈜와이즈넛

- (현) 연구소장 / CTO

- (현) ATC(우수기술연구센터) CTO 협회 부회장

- (현) 한국지식서비스산업협의회 위원

- 와이즈넛 기술연구개발 총괄

- ATC(우수기술연구센터) 과제 책임

- 산업평가분석 과제 책임

㈜디지웨이브테크놀러지

- 텍스트 편집 솔루션 연구개발

권준성
실장
1977
학사
21

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 제품개발실장

- (현) 플랫폼기술연구 개발 총괄

- 챗봇 엔진 연구/개발 총괄

- 검색엔진 연구/개발 총괄

- 대화형 치안 지식 서비스 폴봇 개발 과제 개발 PL

- 군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결 과제 개발 PL

- KISTI 보안관제전용 인공지능 플랫폼 PM

한국후지제록스(주)

- 문서관리솔루션 개발 및 구축사업 PM

노상록
실장
1971
석사
25

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 연구개발실장

- (현) 연구과제 기획관리 총괄

- '데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발' 과제 책임

㈜CJ 4DPLEX, Next4DX 팀장

- 효과, 제품 기획

㈜대교CNS, 전략기획 팀장

- 신사업 기획, M&A

한국산업기술대학교, 컴퓨터공학과 겸임교수

- C, UNIX프로그램 강의

㈜SBS콘텐츠허브 개발팀 과장

- 미디어 플랫폼 개발

윤여걸
기타비상무이사
1970
석사
24

- Stanford Univ. Computer Science 석사

- Mysimon.com CTO('98)

- Become.com 창업 / CTO('05)

- 現 Gshopper.com 창업 / CEO

- ㈜와이즈넛 창업 / CTO('00 ~ '23)

- 現 ㈜와이즈넛 기타비상무이사('23 ~ )

문영주
팀장
1991
석사
8

㈜와이즈넛

- (현) AI솔루션팀 팀장

- (현) AI어시스턴트 과제 공동 책임

- (현) 와이즈넛 챗봇 솔루션 개발 책임

- 속성기반 감정분석 데이터 과제 공동 책임

정보창의교육연구소 연구원

권호중
팀장
1979
학사
17

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼 팀장

- (현) 인공지능 플랫폼 기술 개발 책임

코리아트래블이지

- CTO, 온라인 서비스 개발 및 운영

한국후지제록스㈜

- B2B솔루션 개발 및 구축사업 PM

김문종
-
1985
석사
13

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼팀

- (현) 텍스트 데이터 분석 기술 개발 책임

- 이메일 RPA 과제 연구 공동 책임

- 생활안전과제 연구 공동 책임

- 어휘 구문 분석 솔루션 개발- 텍스트 마이닝 솔루션 개발

양재석
팀장
1988
석사
10

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀 팀장

- (현) 인공지능 검색 기술 개발 책임

- (현) 빅데이터 수집 기술 개발 책임

㈜아이오시스

- 시스템 개발 부서 연구원

임병수
과장
1988
석사
9

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀

- (현) 유사문서 검색 기술 개발 책임

- (현) 형태소 분석 기술 개발 책임

김봉수
팀장
1993
석사
6

㈜와이즈넛

- (현) NLP팀 팀장

- (현) 자연어처리 기술 연구개발 책임

- (현) 언어모델 기술 연구개발 책임

당사는 CTO인 장정훈 연구소장을 중심으로 47명의 연구개발인력을 보유하고 있습니다. 당사의 연구소장인 장정훈 CTO는 2007년부터 당사 연구소에서 재직하여 약 17년간 지속적으로 연구개발업무를 수행하고 있습니다. 당사는 소프트웨어 개발기업임에 따라, 대부분의 연구개발비용은 인건비로 구성되어 있습니다. 또한 다양한 연구개발 프로젝트를 동시다발적으로 연구함에 따라, 특정 연구에만 사용되는 인건비 등 비용을 개별 프로젝트별로 구분하여 산정하기 어려운 구조입니다. 당사의 최근 3개년 연구개발비용은 다음과 같습니다.

[연구개발비용]

(기준일 : 2024년 09월 30일)
(단위: 백만원)

과 목
제25기3분기
제24기
제23기
비 고

연구개발비용(보조금 차감 전)
3,973
5,156
5,656
-

(정부보조금)
2,245
3,543
5,642
-

연구개발비 / 매출액 비율*

[연구개발비용계÷당기매출액×100]

18.44%
14.66%
16.41%
-

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

당사의 주요 연구개발 실적은 대표적인 검색 제품인 SearchFormula-1 (WISE SF-1), 지능형 커뮤니케이션 제품인 WISE iChat 제품 등에 적용되었습니다. 동사의 핵심 제품은 다수의 연구개발과제 수행을 기반으로 고도화되었고, 이러한 연구개발은 시장 요구를 반영한 제품화를 목표로 수행된 것입니다. 당사의 주요 내부 연구개발 실적은 다음과 같습니다.

[내부 연구개발 실적]

구분
연구과제명
연구기간
연구결과 및 기대효과
관련제품
비고

1
이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 데이터 증식 기술 확보
- 데이터 부족으로 인공지능 기술을 도입하지 못한 도메인/고객사 적용 기회 확대

인공지능 기반 기술
개발완료

2
군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결을 위한 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업종/직무 추천 기술

추천 기술
개발완료

3
뉴럴-심볼릭(eual-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발

2020.04.01.
~2023.12.31

- 다수 LM(언어모델) 기술 확보
- 생성형 기반 어시스턴트 적용

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

4
대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 챗봇 기술 고도화
- 실시간 상담사 대화 모니터링 및 대화 추천 기술

WISE iChat
개발완료, 상용화

5
데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발

2021.04.01.
~2024.12.31

- 사용되지 않는 기업 내 쌓이는 다크데이터 활용 기술 확보
TextMiner
개발중

6
빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX) 개발 및 실증

2021.07.01.
~2024.12.31

- 빅데이터 처리 기술
- 텍스트에서 토픽 추출 및 관계 생성 기술

TextMiner
개발중

7

요약 텍스트 데이터
-요약문및레포트생성데이터-방송콘텐츠대본요약데이터

2021.05.01.
~2021.12.31

- LM기반 요약 생성 기술

SF-1,
WISE LM

개발완료, 상용화

8
머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발

2022.04.01.
~2025.12.31

- 인공지능 학습 데이터 처리부터 모델 개발, 테스트, 배포에 이르는 전과정을 운영하는 플랫폼

플랫폼,
기반 기술

개발중

9
장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭(역량평가) 및 직무개발 지원 시스템 개발

2022.04.01.
~2024.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업무/직무 추천 기술

추천 기술
개발중

10
(SaaS 고도화) 업무환경 혁신을 위한 기업업무용 챗봇 구축 및 운영 (현명한 앤써니 for business) SaaS 개발 및 사업화

2022.05.01.
~2022.12.31

- SaaS 기반 챗봇 서비스 구축
- 서비스 보안 인증 획득(CSAP)

WISE Answerny
개발완료, 상용화

11
속성기반 감정분석 데이터 ((주)와이즈넛)

2022.06.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티태스크 러닝 기술
WISE LM
개발완료, 상용화

12
한국어 SNS 데이터 고도화((주)와이즈넛)

2022.07.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티턴 대화 최적 답변 추천 기술

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

13
비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발

2023.04.01.
~2025.12.31

- 생성형 LM기반 AI어시스턴트 기술
WISE iChat
개발중

14
인공지능 비즈니스 환경 구축을 위한 AI검색 솔루션 (Search Formula-1) SaaS 개발 및 사업화

2023.05.01.
~2023.12.31

- SaaS 기반 검색 서비스 구축
WISE SF-1
개발완료, 상용화

15
개인맞춤형 관광 추천 AI CHAT서비스

2023.04.01.
~2024.11.30

- 관광 추천 서비스
WISE iChat
개발중

16
초거대 인공지능 GPT를 활용한 전국 공공기관 콜센터 상담원의 업무 지원 AI어시스턴트 서비스 개발

2023.06.30.
~2023.12.15

- 생성형 LM기반 상담원 지원 서비스 기술
WISE Answerny
개발완료, 상용화

17
멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발
2024-07-01 ~ 2027-12-31
iRAG제품 기능 고도화멀티모달 데이터
WISE iRAG
개발중

18
데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술(dFAI, decentralized federated AI) 개발 및 실증
2024-07-01 ~ 2028-12-31
ML학습 기술 고도화
인공지능 기반 기술
개발중

19
2024년 지역특화형 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 확산 환경 조성
2024-07-22 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

20
미디어 취약계층을 위한 생성형 AI기반 배리어프리 콘텐츠 제작 기술 개발 및 지상파와 뉴미디어 멀티플랫폼 서비스 실증
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

21
판례 검색과 문서 작성을 지원하는 생성형 AI 기반 법률 비서 및 보조 서비스
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

22
철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트위 융합 시스템 개발 및 실증
2024-04-01 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

23
써드파티 데이터의 활용성 증대를 위한 액티브 메타데이터 기반 능동형 데이터 확장 기술
2024-04-01 ~ 2027-12-31
BICralwer를 통한 데이터 수집 -> BICralwer의 데이터 수집 기술 고도화(정형 데이터 수집)
WISE BICralwer
개발중

24
(딥뷰-총괄/1세부) 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
2014-04-01 ~ 2024-02-29
태그 기반 영상 검색 지원 및 제공
WISE SF-1
개발완료

25
생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발
2019-04-10 ~ 2023-12-31
데이터 수집 및 TA 기술 제공
TextMiner
개발완료

26
다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합처리 플랫폼 기술 개발
2019-04-01 ~ 2021-12-31
SF1 분산 엔진 컨셉 연구
WISE SF-1
개발완료

27
금융 지식 그래프를 위한 다국어 자연어처리 기술 개발
2019-01-01 ~ 2021-12-31
NLP 전반 기술 고도화LM 내재화
WISE LM
개발완료

28
지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성
2016-07-01 ~ 2021-12-31
형태소분석기 표준화 제정 및 고도화
WISE BIC Analyzer
개발완료

29
자율 능동형 지식확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 개발
2016-05-01 ~ 2021-04-30
iChat 지식확장 기술,SF-1 분산 검색 기술 확보
WISE iChatWISE SF-1
개발완료

당사가 영위하고 있는
검색 솔루션 및 빅데이터 분석, 챗봇 등 인공지능 솔루션 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속합니다. 이에 따라 회사는 핵심 인력의 고용 안정과 애사심 고취, 기업 조직력 향상을 위해 다양한 제도를 운영하고 있습니다. 당사는 핵심 연구개발인력의 확보 및 장기 근속을 유도하기 위해 주식매수선택권 및 직무발명보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 이에 핵심 인력의 급격한 인력 이탈 가능성은 높지 않을 것으로 판단됩니다.

당사는 임직원의 근로의욕 고취 및 성과 분배, 복지 증진의 목적으로 임직원을 대상으로 주식매수선택권을 부여하였습니다.
당사는 정관상 주식매수선택권의 행사가격과 시가와의 차액을 현금 또는 자기주식으로 교부할 수 있지만, 현재까지 신주발행 형태로 지급해왔습니다. 주식매수선택권 부여와 직무발명보상규정 및 직무발명보상금 지급내역에 대한 자세한 내용은 아래와 같습니다.

[주식매수선택권 부여 내역]

회차
부여일
주식의 종류
수량
잔여 미행사 수량
행사기간

부여
행사
무상증자 증가분
취소 및 소멸

15차
2019.03.21
보통주
96,200
96,031
36,363
5,608
30,924
2021.03.21 ~ 2025.03.20

16차
2021.03.26
보통주
38,722
29,422
29,254
5,638
32,916
2023.03.26 ~ 2027.03.25

17차
2022.03.28
보통주
36,973
22,362
35,700
9,311
41,000
2024.03.29 ~ 2028.03.28

18차
2024.03.27
보통주
66,874
-
-
4,730
62,144
2026.03.27 ~ 2030.03.26

합계
238,769
147,815
101,317
25,287
166,984
-

주1)
액면가 500원 기준입니다.

주2)
14차까지 부여된 주식매수선택권의 경우, 행사기간이 만료되어 잔여 수량 전액 소멸함에 따라 기재를 생략하였습니다.

[직무발명규정]

제1조 (목적)
본 규정은 발명진흥법에 근거하여, (주)와이즈넛 (이하 "회사"이라 한다)의 종업원이 창작한 발명을 보호·장려하여 종업원의 직무에 관한 연구개발의욕을 고취시키고, 이로 인하여 창출된 지식재산권을 합리적으로 관리·활용함을 목적으로 한다.

제15조 [보상금의 지급]

① 회사는 직무발명에 대한 권리를 승계한 떄에는 발명진흥법 제13조 제1항의 규정에 따라 발명자에게 다음 각 호의 보상금을 지급한다.1. 출원보상금: 직무발명이 출원되었을 때 지급하는 보상금2. 등록보상금: 직무발명이 등록되었을 때 지급하는 보상금3. 실시·처분보상금: 직무발명에 대한 권리의 직접실시, 양도 또는 실시허여 등의 처분으로 인하여 수익금이 발생하였을 경우 지급하는 보상금4. 출원유보 보상금: 제13조 제2항의 규정에 의하여 출원을 유보하는 경우 및 제13조 제4항의 규정에 의한 출원을 취하·포기할 경우 지급하는 보상금② 회사는 제1항의 규정에 의한 보상금을 지급함에 있어서 보상금에 상당하는 승진·승급
·연수 등의 비금전적 보상을 고려할 수 있다③ 제1항의 규정에 의한 보상금
·지급기준·산정방식
·지급시기 등의 세부사항은 별표 1에 따른다

[별표 1] 보상금 기준

1.출원보상금, 등록보상금 및 출원유보보상금

구분
금액
지급시기
비고

국내
1,000,000원
출원 완료시
-

3,000,000원
등록증 수령시
-

해외
1,000,000원
출원 완료시
국가별로 지급

5,000,000원
등록증 수령시

출원유보보상금
유보사안에 따라 결정
출원유보결정시
특허심사위원회에서 유보사안에 따라 보상금을 결정

2. 처분보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 10%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
500만원 + (수익금-5천만원) X 7%

1억원 이상
850만원 + (수익금-1억원)X 3%

3. 실시보상금

처분으로 인한 수익금
보상금 산정
보상금 지급시기

5천만원 까지
수익금의 5%
수익이 발생한 회계년도 말일

1억원 까지
250만원 + (수익금-5천만원) X 3%

1억원 이상
400만원 + (수익금-1억원)X 1%

출처:
당사 내부 자료

하지만 위와 같은 임직원에 대한 보상 제공에도 불구하고 업계 내 치열한 인력 유치와 전문 인력에 대한 높은 수요 등으로 인하여 경쟁사 및 후발주자에게로 당사의 핵심 인력이 이탈할 가능성을 배제할 수 없습니다. 당사 핵심 인력의 이탈 시 연구개발의 지연 및 기술유출 등에 따라 기술의 변화와 고객의 요구사항을 명확하게 반영하지 못하는 경우 당사의 경영 및 경쟁력 유지에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 경우 당사의 성장 잠재력이 훼손될뿐만 아니라 당사의 경쟁력에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이러한 점에 유의하시기 바랍니다.

아. 프로젝트 진행 시 고객의 요구에 대응하지 못할 위험
당사는 빅데이터에 특화된 검색엔진 구축, 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션 구축, 빅데이터 분석 및 클라우드 서비스 제공을 위한 전반적인 서비스 및 유지보수 서비스까지 폭넓게 제공하고 있습니다. 프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 이를 적용하여 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적인 업무 수행 현황 보고를 통해 문제 발생 시 신속하게 해결합니다. 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다. 다만, 이러한 노력에도 불구하고
당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출 등이 발생하는 경우, 당사의 평판에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다
. 이는 당사의 영업경쟁력 및 영업실적에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사는 빅데이터에 특화된 검색엔진 구축, 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션 구축, 빅데이터 분석 및 클라우드 서비스 제공을 위한 전반적인 서비스 및 유지보수 서비스까지 폭넓게 제공하고 있습니다. 당사의 고객사는 도입 단계에 앞서, 당사의 솔루션 도입의 필요성을 이해하고 타당성을 검토하며, 도입 단계에서는 고객의 요구에 맞추어 솔루션을 제공합니다. 이후 고객의 문제 해결 및 안정적인 사용을 지원하는 본 사업 단계가 진행되며, 구축 후 단계에서는 고객 관계 형성을 통해 버전, 기능 업데이트, 추가 도입 등 다양한 고객의 요구에 대응하고 지속적으로 유지보수하는 방식으로 사업 확장을 도모하게 됩니다.

[사업부별 주요 제품 및 서비스]

구분
주요 제품명
제공 서비스

인공지능
WISE iChat, WISE iRAG
자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션

검색

Search Formula-1,
WISE iRAG

자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션

빅데이터
WISE BICrawler
기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션

서비스
WISE Answerny, Adplus

WISE Answerny: 클라우드 서비스형으로 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능하며 On-premise 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 제공
Adplus: 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품

출처:
당사 내부 자료

프로젝트 관리를 위해 당사는 다수의 성공 사례를 지식화하고, 지식화된 노하우를 적용하여 차기 프로젝트 도입의 효율성을 확대하여 수익성을 제고합니다. 또한, 프로젝트 진행 시 주기적으로 업무 수행 현황 보고를 통해 문제를 점검하고, 고객사와의 논의 및 피드백을 통해 구축방향을 지속적으로 업데이트 하여 고객의 요구에 최대한 부합하도록 수정합니다. 이러한 수정 과정 중 문제가 발생할 경우 신속하게 해결하기 위해 노력하며, 솔루션 구축 이후에는 사후 관리를 위해 시스템 점검과 교육이 이루어집니다.다만, 이러한 노력에도 불구하고 당사가 고객의 요구에 적절하게 대응하지 못하거나, 프로젝트 수행 인력의 유출, 고객 요구사항과 당사 기술력과의 마찰 등으로 고객이 요구하는 수준의 검색엔진 또는 챗봇 구축이 이뤄지지 않을 수 있습니다. 또한 고객의 요구에 부합하기 위해 최초 예상했던 비용과 일정 대비 추가적인 비용 발생, 일정 지연 등으로 이어질 수 있습니다. 이는 당사의 영업실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

자. 신규 사업의 사업화 지연에 따른 위험
당사는 24년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형 AI(생성형 LLM)를 접목하여 각 분야별 에이전트 AI를 만들고 폭발적인 시장 확대가 기대되는AI 시장에 공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다.
당사의 신제품인 WISE iRAG는 당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다
. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.

LLM 시장의 성장 추세와, 당사 WISE iRAG를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고,
당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및
경영 성과 등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

당사는 24여년간 축적한 검색엔진 및 챗봇솔루션, 빅데이터 분석 기술에 생성형
AI(생성형 LLM)
를 접목하여
각 분야별 에이전트 AI를 만들고
폭발적인 시장 확대가 기대되는
AI 시장에
공급함으로써 미래 성장 동력을 마련할 계획입니다. 현재 시장에서 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만, 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

당사의 신제품인 WISE iRAG는
당사가 국내에서 가장 많은 레퍼런스와 분야별 적용 사례를 보유하고 있는 검색 기술을 기반으로
LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다. WISE iRAG는 데이터 취득과 색인, 딥러닝 검색, 답변 생성의 단계로 구성되어 있습니다.

[WISE iRAG 구성 단계]

단계
구분
상세 내용

Data Ingestion & Indexing(데이터 취득과 색인)
Document filtering
내부 문서로 다루어지는 대부분의 문서 파일(웹, 워드, 한글, PDF, PPT, …) 에서 텍스트를 추출하는 기술

Passage Selection
질문의 답을 얻을 수 있는 텍스트 단위를 분리하는 기술로, 문서, 문단, 문장, 여러 문단, 구획 등으로 구성

Passage Embedding
유사 혹은 답변 passage를 검색하기 위한 임베딩 기술

Field Boosting
고객 서비스의 주요 질문 유형이나 특정 데이터 특성에 따른 가중치를 색인에 반영

DL Retriever(딥러닝검색)
Query Extension
사용자의 자연어 질의로 적합한 passage를 찾기 위해서는 질의를 동일 의미 내에서 다양하게 확장

Text to SQL
자연어 질의를 엑셀이나 데이터베이스를 조회할 수 있는 형태로 변환

DPR(Dense Passage Retriever)
Dense Vector 표현간 비교를 통해 유사한 Passage를 검색하는 기술로, 실시간 탐색, 적은 학습 데이터에서 높은 정확도를 유지, 신규 문서 추가에 따른 반영 등 기존 검색엔진의 상용화 노하우가 모두 필요

Ranking Optimization
DPR과 키워드 검색 결과 문서에서 질문과 관련된 문서만을 최상위로 올리기 위한 랭킹 최적화 기술

Generation(답변생성)
Knowledge Intensive Learning
지식 강화 학습이라고 불리며, 검색된 Passage와 질의를 vector aggregation 하고, 이를 이용해 답변을 정확하게 생성할 수 있는 기술

Prompt Engineering
답변을 생성할 때, 답변의 형태, 말투, 페르소나 등을 부여할 수 있으며, 한 서비스 내에서 다양한 프롬프트를 실시간 맞춤형으로 제공

LM-based Answer Generation
생성형 LM을 이용해 답변을 만들어내는 기술로, 기본적으로 경량화된 WISE LM을 사용하며, 고객 환경과 요구에 따라 ChatGPT와 같은 외부 LLM을 활용할 수 있음

[WISE iRAG 개념도]

wise irag 개념도.jpg
WISE iRAG 개념도

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 또한 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과의 연계도 가능합니다

[WISE iRAG 처리 프로세스]

wise irag 처리 프로세스.jpg
WISE iRAG 처리 프로세스

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG에 지식관리 도구와 생성형 답변 제어 모듈이 추가되면 목적형 챗봇인 WISE iChat으로 활용이 가능합니다. WISE iChat V4는 온프라미스 및 클라우드를 모두 지원하는 생성형 AI 솔루션이자 서비스입니다. 프롬프트 재사용을 위한 관리 기능 등이 포함되어 타사의 솔루션보다 효율적이고 차별화된 점이 특징입니다. 또한, Azure OpenAI Service와 같이 다양한 클라우드 서비스 업체와 기술 제휴로 WISE iRAG를 활용한 WISE iChat Cognitive suite와 같은 서비스로의 확장도 가능합니다. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 에이전트 및 상담사 지원 에이전트 등으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다.

[WISE iRAG를 활용한 신규 제품]

신규제품
확장방안
기존 제품 대비 기대효과

WISE iSearch

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

WISE iChat v4.0

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

각 산업분야별 에이전트 AI
- WISE iRAG를 기반으로 산업 분야별 에이전트 AI 개발
- 와이즈넛의 기존 검색, 챗봇 레퍼런스인 특허, 법률, 의료, 인사, 민원 상담, 금융 업무 지원의 다양한 분야에 에이전트 확산 가능

[WISE iRAG를 서비스 범위]

wise irag 서비스 범위.jpg
WISE iRAG 서비스 범위

출처:
당사 내부 자료

WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 핵심 모듈에 대한 개발이 완료되었고, 이를 기반한 고객 특화된 사업에 적용하고 있습니다 시장 특성상 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG을 활용하는 사례가 증가하고 있으며 현재 지능형 검색, 상담 Assistant, 지능형 챗봇 등에 주로 사용하고 있습니다.

[WISE iRAG를 활용 사례]

신규제품
확장방안

지능형 검색
WISE iRAG를 기반으로 sLLM을 활용하여 기업내 데이터를 벡터화 하여 지능형검색 답변 서비스 제공

상담 Assistant
콜센터에서 통화내역을 실시간으로 STT모듈을 활용하여 텍스트로 변환하고, 이를 분석하여 사용자의 의도를 파악하여 상담사에게 상품추천 또는 관련 상품 매뉴얼을 기반으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

지능형 챗봇
고객의 질의 내용을 기업/기관 내 데이터에서 유사한 답변을 도출하고 이를 기반으로 자동으로 답변을 생성해주는 서비스 제공

당사는 증권신고서 제출일 현재 이미 WISE iRAG 1.0을 출시하여 시장에서 판매를 진행하고 있으며, WISE iRAG 출시 이후 생성형 AI 사업에 대해 9개의 프로젝트, 약 21억원의 사업을 수주하였습니다.

[2025년 생성형 AI 사업 파이프라인]

구분
고객사
건명
내용

1
P기관
정보전산시스템 고도화
24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정

2
H기관
상담사 지원 생성형 챗봇
예산 확보를 위한 견적 제출

3
K기관
내부 챗봇 고도화 3차
3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇

4
R공사
생성형AI 챗봇 확대 구축
24년 시범사업 완료 후, 25년 확대

5
F기관
차세대 민원관리시스템
차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI

6
S공단
AI기반 상담어시스턴트
내부 직원용 상담 어시스턴트

7
M기관
차세대 챗봇 고도화
차세대 사업 내 생성형 AI 도입

8
P기관
생성형 챗봇
챗봇 또는 생성형으로 예산 확정

9
I공단
내부경영지원 생성형 챗봇
기존 챗봇 고도화로 생성형 도입

10
N금융사
MTS 지능형 검색
생성형 사업 제안

11
H공단
내부업무 생성형 챗봇
내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇

12
S기관
GPT 연계 챗봇
화성시청 모델로 제안

13
H기관
범정부 통합창구 서비스
민원서비스안내형 제안

14
M기관
내부 업무 지원 Assitant
체계 관련 규정

15
P은행
AICC사업
콜센터 어시스턴트

16
D은행
뱅킹 차세대 Assistant
콜센터 어시스턴트

17
H제약
RAG 도입 사업
생성형AI 솔루션 도입

18
S기업
RAG 도칩 사업
생성형AI 솔루션 도입

19
H시스템
RAG기반 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

20
S은행
S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입
생성형AI 솔루션 도입

21
S기업
생성형AI도입
생성형AI 솔루션 도입

22
H기업
생성형 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

23
I은행
I은행 생성형AI 챗봇 구축
민원서비스안내형 제안

당사는 동 WISE iRAG를 바탕으로 생성형AI를 기업에 적용하는데 있어 보다 구체적인 개념인 AI Agent를 출시할 계획입니다. AI Agent는 자사의 강점인 검색기술과 인공지능 기술이 접목된 RAG기술을 기반으로 자율적 판단을 통한생성형 서비스를 제공해주는 기술로서 2025년부터 사업화가 본격적으로 확산될 것으로 기대하고 있습니다. 또한 이미 고객의 데이터에 기반한 PoC(개념검증) 후 사업계획을 추진하고 있어 지속적으로 파이프라인 확보를 위한 영업활동을 진행하고 있습니다. 소프트웨어 개발의 특성상 연구개발비용은 대부분 인건비로 구성되어 있으며, 다수의 연구인력이 WISE iRAG를 적용한 AI Agent 및 에이전트 생성 플랫폼만 개발하는 것이 아닌, 다양한 기술을 동시 다발적으로 개발함에 따라 신사업에 적용되고 있는 연구개발비를 별도로 특정하긴 어려운 구조입니다. 그럼에도 현재 당사가 AI Agent 및 에이전트 생성 플랫폼 개발에 투입한 연구개발비용은 약 10억원 이상 투입되었으며, 2025년까지 최소 35억원을 추가 투자할 예정으로 해당 자금은 공모자금(약 15억원) 및 당사의 자체적인 당기순이익(약 20억원)을 통해 조달할 예정입니다. 또한 이를 위해 당사는 연구개발조직 내 RAG TF팀 및 AI솔루션팀을 별도로 구축하고 연구개발을 진행하고 있습니다.

[연구개발 조직 내 팀 업무 상세]

부서(실)
팀명
인원
평균 근속연수
주요업무

성장기술연구소
2
23년
CTO, 연구자문

연구개발실
연구개발실장
1
15년
연구개발실 총괄

연구기획관리팀
2
3년
연구과제 기획-제안, 연구과제 관리

AI플랫폼팀
11
3년
클라우드 기반 플랫폼 연구개발, 개발 플랫폼 고도화

NLP팀
5
1년
언어모델 연구개발, 생성형AI 연구개발

제품개발실
제품개발실장
1
3년
제품개발실 총괄

AISearch팀
8
3년
검색솔루션 연구개발, 수집기술 개발

RAG TF팀
10
2년
RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

AI솔루션팀
7
2년
챗봇 솔루션 연구개발, 텍스트 분석 기술 연구개발

당사가 출시한 신제품 'WISE iRAG'에 대한 대한 정확한 시장 조사 자료는 존재하지 않습니다. 정부의 정책 방향과 국내 대기업의 LLM도입 시도, 미국 유수의 기업 경영진의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입 증가 추세를 고려할 때, 초기 시장을 선점하고 시장 규모 확대에 따라 당사 또한 성장할 수 있도록 지속적으로 개발을 추진중입니다.OpenAI 사의 ChatGPT 공개 이후 기업과 조직의 경쟁력 강화를 위해 국내외에서 기업용 LLM 개발 및 도입 경쟁이 심화되고 있고, 2023년, 2024년 다양한 영역에서 시범 사업(POC)이 진행되고 있습니다. 그러나 아직 국내 기업에 대한 기업용 LLM 도입률 또는 침투율 자료는 존재하지 않습니다. 공공 부문의 경우, 2024년 3월 디지털플랫폼정부위원회에 따르면, 정부가 행정 업무를 혁신하기 위해 국가 차원의 거대언어모델(LLM) 구현을 논의하고 있으며, 내년까지 LLM도입 완료를 목표로 네이버, SK텔레콤 등 자체 AI 기술을 개발중인 민간 기업 관계자들과 협의 중입니다. 글로벌 시장 조사 기관 Valuates Reports의 2023년 보고서에 의하면 글로벌 LLM시장은 2022년 105억 달러 규모로 추산되며 향후 2029년까지 연평균 성장률 21.4%을 보일 것으로 전망됩니다.

[글로벌 LLM 시장 성장 전망]

글로벌 llm시장 성장 전망.jpg
글로벌 llm시장 성장 전망

출처:
Valuates Reports. Global Large Language Model Market Research Report 2023,2023.04

미국의 벤처캐피탈인 'a16z'가 미국의 Fortune 500 및 유수의 기업 경영진 수십 명을 인터뷰하고 발표한 아티클(16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI)에 따르면 기업들의 AI 투자와 LLM 개발 및 도입이 증가 추세임을 알 수 있습니다. 동 아티클에 따르면 인터뷰 대상 기업들의 2023년 평균 LLM에 대한 예산 집행은 7백만 달러였으나 2024년에는 2.5배 증가한 18백만 달러로 늘릴 계획을
보유한 것으로 파악되었습니다.
또한 과거 AI에 대한 투자가 일회성 예산에서 비롯되었으나, 2024년에는 다수의 경영진이 AI 투자를 영구적인 비용 항목으로 재할당하여 집행하는 추세임을 짚었습니다.

[LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)]

llm 투입 금액 및 예산 변화 추이_1.jpg
LLM에 대한 평균 기업 지출(실제 및 예상)

출처:
a16z, 16 Changes to the Way Enterprises Are Building and Buying Generative AI, 2024 03

상기와 같은
LLM 시장의
성장 추세와, 당사
WISE iRAG
를 활용한 제품들의 매출 가시화에도 불구하고, 당사가 진행하고 있는 신규 제품에 대한 시장 반응이 미비할 경우 신규 사업 관련 연구개발 비용 지출은 회수할 수 없는 매몰비용이 될 수 있습니다. 지출된 비용에 따른 유의미한 매출이 실현되지 않을 경우 수익성, 재무구조의 악화와 이에 따른 연구개발비 지출의 감소로 다른 신규 성장 기회 확보의 어려움 등 당사의 영업 및
경영 성과
등에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

차. IT인력 인건비 상승에 따른 위험

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 당사 영업비용에서 인건비의 비중이 2021년 45.88%에서 2022년 53.69%, 2023년 54.82%
, 2024년 3분기 54.48%으로 매년 40% 이상을 차지하고 있습니다.
최근 몇 년간 IT 산업의 급성장에 따라 IT 인력에 대한 매우 높은 수요를 보이고 있으며, 이에 따라 인건비 역시 상승하고 있어 한국소프트웨어산업협회에 따르면 소프트웨어 기술자 평균 임금도 지속 상승하고 있습니다. 당사가 최근 신제품을 출시하며 추진 중인
디지털 문서이해 AI
신사업과 기존 제품들의 SaaS 서비스로의 전환 등을 진행하기 위해서는
인공지능(AI) 분야
와 클라우드 분야에서 연구 및 개발 능력을 갖추고 있는 우수한 인력이 필요합니다. 2023년 8월 고용노동부의 보도 자료에 따르면, 2027년까지 인공지능(AI) 분야 12,800명, 빅데이터 분야 23,900명, 클라우드 분야 18,800명의 신규 인력이 부족할 전망입니다. 이와 같이
인력에 대한 수요가 공급을 상회할 경우, 임금 상승이 불가피하며 신규 인력의 충원에 어려움이 있을 수 있습니다. 따라서 당사 영업비용 중 인건비의 비중이 늘어날 수 있고, 이는 당사의 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사가 영위하고 있는 소프트웨어 개발 및 공급업은 인력에 대한 의존도가 높은 편으로, 당사 전체 영업비용 중 매출원가 및 판관비에 포함된 인건비의 비중이 2021년 45.88%에서 2022년 53.69%%, 2023년 54.82%,
2024년 3분기 54.48%
로 매년 40% 이상의 높은 비중을 차지하고 있습니다. 당사의 인건비 현황은 다음과 같습니다.

[ 인건비 현황]

(단위: 천원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출원가
13,620,407
17,793,715
21,310,858
20,303,996

판관비
10,831,976
13,921,616
10,108,830
9,995,166

영업비용 합계
24,452,383
31,715,331
31,419,688
30,299,162

인건비(매출원가 노무비 + 급여+ 퇴직급여 + 복리후생비)
13,322,337
17,385,690
16,870,190
13,901,632

영업비용 중 인건비 비중
54.48%
54.82%
53.69%
45.88%

출처:
당사 내부 자료

최근 몇 년간 IT 산업의 급성장에 따라 IT 인력에 대한 수요가 높아지고 있으며, 높아지는 수요를 반영하여 인건비 역시 상승하고 있습니다. 한국소프트웨어산업협회에 따르면 소프트웨어 기술자 평균 임금은 2019년에 전년 대비 7.7%, 2020년 5.0%, 2021년 2.6%, 2022년 6.9%. 2023년 8.25%로 매년 높은 수준 상승했습니다. IT 산업의 급성장과 소프트웨어 개발 인력의 공급 부족으로 인한 인건비 상승이 불가피하며, 당사 또한 인력 유출 방지와 신규 인력 확보를 위한 인건비 투자를 지속하고 있습니다.

[SW기술자 일평균임금]

(단위: 원)

직무별
2023
2022
2021
2020
2019

IT기획자
481,654
419,656
360,307
388,724
403,081

IT컨설턴트
476,404
476,007
484,732
458,818
437,900

업무분석가
532,956
544,972
548,550
532,243
501,090

데이터분석가
380,190
347,476
323,184
347,670
335,799

IT PM
456,225
463,265
406,823
411,329
362,780

IT아키텍트
534,135
518,084
-
-
-

UI/UX기획/개발자
315,898
291,414
-
-
-

UI/UX 디자이너
224,150
217,843
228,717
250,345
-

응용SW 개발자
341,404
311,962
306,034
323,174
305,985

시스템SW 개발자
278,819
247,590
238,787
253,051
247,970

정보시스템운용자
435,608
326,653
-
-
-

IT지원 기술자
215,203
190,219
191,065
203,918
183,743

IT마케터
483,647
378,726
-
-
-

IT품질관리자
442,826
402,626
424,780
438,304
402,554

IT테스터
189,146
208,959
200,136
207,793
198,611

IT감리
485,624
456,540
424,481
391,741
340,109

정보보안전문가
454,136
362,961
-
-
-

출처:
통계청, 한국소프트웨어산업협회, 소프트웨어기술자임금실태조사

주)
2022년 통계부터 직무 구분 개편이 진행되어 가장 최근일 통계 발표의 직무 구분을 기준으로 기재하였으며 이전 자료가 존재하지 않는 경우 "-" 표기하였습니다.

특히 당사가 영위하고 있는 빅데딩터 분석, 검색엔진 및 챗봇 솔루션 시장의 경우 장기간의 기술 개발과 투자, 우수한 연구 개발 인력의 확보가 수반되어야 하기에 IT 인력 및 연구개발 인력에 대한 원활한 수급이 필수적입니다. 특히, 당사가 최근 신제품을 출시하며 추진 중인
생성형 AI를 접목한 WISE iRAG 제품군의 개발을 위해서는 디지털 문서이해 AI
신사업과 기존 제품들의 SaaS 서비스로의 전환 등을 진행하기 위해서는
인공지능(AI)과
빅데이터, 클라우드 분야에서 연구 및 개발 능력을 갖추고 있는 우수한 인력이 필요합니다. 2023년 8월 고용노동부의 보도 자료에 따르면, 2027년까지 인공지능(AI) 분야 12,800명, 빅데이터 23,900명, 클라우드 분야 18,800명의 신규 인력이 부족할 전망입니다. 이와 같이 인력에 대한 수요가 공급을 상회할 경우, 임금 상승이 불가피하며 신규 인력의 충원에 어려움이 있을 수 있습니다.

[4개 신기술분야 인력수급 전망결과('23~'27년)]

(단위: 명)

구분
수요
공급
수급차

계
정부, 민간
대학

계
초중급
고급
계
초중급
고급
초중급
고급
계
초중급
고급

인공지능(AI)
66,100
44,600
21,500
53,300
46,200
4,000
2,200
900
-12,800
3,800
-16,600

클라우드
62,600
51,400
11,200
43,800
40,300
100
2,800
600
-18,800
-8,300
-10,500

빅데이터
99,000
69,000
30,000
79,400
53,000
1,800
20,300
4,300
-19,600
4,300
-23,900

나노
14,000
10,600
3,400
5,600
3600
-
1,200
800
-8,400
-5,800
-2,600

출처:
고용노동부, '27년까지 인공지능(AI) 12,800명, 클라우드 18,800명 신규인력 부족 전망(2023.08)

IT 인력에 대한 수요 증가, 신기술 도입 및 해당 분야의 전문가 수 부족 등에 따라 당사는 필요 인력의 수급에 어려움을 겪을 수 있습니다. 인력 수급난에 따라 IT 인력의 평균 임금이 상승할 수 있으며, 고급 인력 확보를 위해 영업비용 중 인건비의 비중이 늘어날 수 있습니다. 이에 따라 당사의 재무 구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

2. 회사위험

가. 기술성장기업 특례 적용에 관련한 위험

당사는 코스닥시장 상장요건 중 기술성장특례를 적용한 기술성장기업입니다. 당사는 한국거래소가 지정하는 전문평가기관인 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 "인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술을 바탕으로 한 Search Formula-1과 검색엔진, 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술을 바탕으로 한 WISE iChat과 챗봇"에 대해 평가를 의뢰하여 A, A 등급을 취득하였습니다.
그러나 이러한 전문기관의 기술평가 결과가 회사의 성장성과 향후 실적을 보장하는 것은 아닙니다.

당사는 2024년 3분기 일시적으로 당기순손실을 인식하였지만, 이는 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성으로 인한 것입니다. 그래서 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 실적이 악화되는 경향이 있으나, 2023 사업연도는 당기순이익을 시현하는 등의 양호한 영업실적을 보이고 있습니다.
그럼에도 불구하고 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 수요처의 도입 시기 지연 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있습니다.
이러한 경우, 추후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 기 제시한 실적 전망치와 실제 발생한 실적치 간의 차이를 기재하고, 이 원인에 대해서도 설명할 계획입니다.
이처럼 당사가 수령한 전문평가 결과에도 불구하고, 그 결과가 반드시 회사의 성장성 및 수익성과 직결되지 않으며, 대내외적 여건에 따라 이익을 실현하지 못할 수도 있는 위험에 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

당사는 코스닥시장 상장요건 중 전문평가 기관인 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 당사의 기술 등에 대한 평가를 받아 A, A등급을 취득하여 기술력과 성장성이 인정되는 기업인 기술성장기업(기술특례상장)으로서, 2024년 09월 26일 상장예비심사 승인을 득하였습니다. 기술성장기업 중 기술 특례를 통해 코스닥시장 상장예비심사를 청구하기 위해서는 전문평가기관 2개 기관으로부터 기술평가를 받아야 하며, 당사는 "인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술을 바탕으로한 검색엔진 Search Formula-1과, 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술을 바탕으로 한 WISE iChat"에 대해 평가를 의뢰하여 2023년 12월 22일에 나이스디앤비, 한국기술신용평가로부터 아래와 같이 A, A 등급을 취득하였습니다.

[ 전문평가기관의 종합의견 ]

구 분
평가등급
종 합 의 견

나이스디앤비, 한국기술신용평가
A

1. 기술성

평가대상핵심기술은 ‘인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색(이하 ‘인공지능 검색’) 기술과 ‘인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술’(이하 ‘챗봇’)로 구분된다. 인공지능 검색기술은 사용자 의도를 파악하여 가장 원하는 정보를 제공해 주는 기술이다. 검색기술은 사용자 질의를 파악하기 위해 자연어 처리를 통한 구문분석으로 검색어를 확장하고 유사문서를 탐색하는 기술이 적용되었고 자체적으로 개발한 형태소 분석기를 탑재한 것이 특징이며 ‘Search Formula-1’으로 상용화되었다. 챗봇 기술은 사용자 요청에 따라 가장 알맞은 응답으로 상호작용하는 기술이다. 챗봇기술은 다양한 고객사 요구에 대응 가능한 5가지 대화 형태가 있고 하이브리드 의도 파악 기술, 멀티턴 대화 기술을 통해 사용자의 요청을 파악하는 것이 특징이며 ‘WISE iChat’으로 상용화되었다. 일부 요소기술은 공개된 모형에 기반하여 개발되었으며 인공지능 검색, 챗봇, 데이터 수집 등 동사와 유사한 서비스를 제공하는 업체가 있고, 계속해서 신규 기업이 진입하고 있다. 다만, 자연어 처리 기술 등은 공개 모형을 사용하여 개발하는 것이 일반적이며 파인튜닝 등에 의해 성능이 결정되는 특징이 있다. 동사는 23년간의 노하우를 통해 자연어 처리 기술을 내재화하고 연구결과를 국·내외 학회에서 발표하는 등의 성과를 보였으며 다수의 특허 등록사항도 확인된다. 또한, 국가과제를 통해 기술의 완성도를 높이고 있으며 다수의 외부기관의 품질인증과 정부부처의 수상 등으로 제품의 신뢰성을 확보하고 있다.

2. 시장성

동사의 평가대상기술은 국내 기업 및 공공영역에 판매가 이루어지고 있으며 인공지능 소프트웨어에 해당한다. IDC자료에 따르면 2021년 국내 인공지능 소프트웨어 시장은 1.2조 원 수준이며 연평균 11.4% 성장하여 2025년 1.9조 원의 시장규모를 형성할 전망이다. 평가대상기술은 업무 생산성 향상을 위한 기업의 투자와 정부의 정책지원 등으로 지속적인 성장이 예상되며 다양한 산업군에 적용 가능하여 매출이 하나의 기업이나 산업에 편중되어 있지 않은 것이 특징이다. 공공, 의료, 제조, 금융 등 다양한 산업과 다수의 대기업 및 공공기관을 판매처로 확보하고 있으며 오랜 영업활동으로 판매처와의 신뢰관계를 형성하고 있는 것으로 판단된다. 동사는 현재 On-premise(구축형) 중심의 판매를 하고 있으나 향후 편의성에 따른 SaaS 수요 증가가 예상됨에 클라우드 기반 서비스 확대를 계획하는 등 시장 동향 및 고객 요구사항에 대응 할 수 있는 것으로 파악된다.

A

㈜와이즈넛(이하 동사)는 2000년 5월 설립된 이후, 2001년에 기업용 검색 솔루션인 SF-1(Search Formula-1)을 출시하였으며 이후 지속적인 버전업을 통해 검색 솔루션 세부 기능을 확대해가고 있음. 한편, 2016년에는 대화형 인공지능 솔루션 WISE iChat 및 WISE Answerny를 출시하여 관련 기술을 고도화하고 있음. 동사는 2000년 설립 이후 현재까지 4,400여개 고객사에 솔루션을 납품한 바 있으며, 대화형 인공지능 서비스 솔루션인 WISE iChat 및 WISE Answerny는 2016년 이후 390건의 납품 실적을 보유하고 있음. 동사는 평가대상기술 제품을 통해 금융기관(은행, 보험사 등), 대학교, 지자체, 공공기관 등 다양한 산업에 진입하고 있으며 국내 공공시장 부문에서는 경쟁사 매출을 압도하는 실적을 보이고 있음.

SF-1으로 대표되는 동사의 인공지능 기반 정보 탐색 기술은 동사가 자체 개발한 자연어 처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술이 적용된 대용량 빅데이터 인공지능 검색 솔루션임. 수억 건 이상의 정형/비정형 데이터를 수집 및 저장하며 분산 클러스터링 구조로 설계하여 대용량 데이터 처리에 적합한 특성을 가짐. 또한, 자체 개발한 형태소 분석기와 언어모델을 적용하고 있으며 분산-로드밸런싱-이중화를 통해 특정 하드웨어에 문제가 발생하더라도 서비스 중단없이 정상 기능을 유지할 수 있으며 샤드/복제본 구조를 통해 서버 부하가 높더라도 안정적인 성능을 제공하는 등 서비스의 안정성을 제고하고 있음. 2001년 이후 꾸준히 고도화해온 동사의 형태소 분석 기술은 언어적 특성을 반영한 기술로써 음절 단위 분석이 가능하고 정답율 및 분석 속도에서 강점을 지니고 있음. 동사의 형태소 분석 기술은 2018년 한국정보통신기술협회 단체표준으로 채택되었으며 자연어 처리 기술 대부분에서 활용 가능한 범용성과 기술의 신뢰성을 확보하고 있는 것으로 판단됨.

WISE iChat 및 WISE Answerny로 대표되는 동사의 대화형 인공지능 서비스 기술은 사용자 질문에 대한 의도를 분류하기 위해 동사가 개발한 자연어 처리 기술, 기계학습, 패턴매칭, 유사도 비교, 문장 특징 추출 등의 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술에 기반하고 있음. 동사는 KCL 공인 시험을 통해 정부 24 생활맞춤형 서비스에 대한 부하테스트를 실행하였으며, 시간 효율성(초당 처리성능, 평균 응답시간), 자원 효율성(자원 사용률) 및 의도 이해 정확도 등에서 전반적으로 높은 성능을 보이고 있음.

동사는 설립 이후 정보 탐색 솔루션과 관련한 형태소 분석 기술, 유사문서 검색 기술, 네트워크 분산 기술 등을 개발하여 사업화를 달성하였으나 일부 기능적 요소(ex. BERT, Word2Vec, GloVe)는 공개된 오픈소스를 차용하거나 오픈소스를 기반으로 자사의 기술 및 제품에 맞게 개선 개발되어 핵심 기술의 원천성은 크지 않다고 판단됨. 다만, 설립 이후 다양한 산업 내 고객처를 발굴하며 현 수준에 이르는 연구개발, 비용, 시간, 사업화 과정에서의 노하우 축적 등을 고려 시 타사와의 기술경쟁력은 충분히 갖추고 있다고 판단됨.

동사의 평가대상기술 제품은 성장기 초기의 기술로 활용도가 검증되고 있음. 자체 인력/기술/인프라를 통해 솔루션을 제공하고 있고 조달청 공공기관 시장에서 국내 시장을 점유하는 점 등을 통해 가격경쟁력이 입증되고 있으며, 자연어 처리 기술 기반 속도 및 정답율 측면의 우위성, 신규 챗봇 사업 시 보유하고 있는 범용성 등을 통해 품질경쟁력이 입증되고 있음. 동사는 해당 경쟁력을 기반으로 국내 다양한 산업군에 포진하고 있는 기관/기업/대학 등과 단일성 사업화가 아닌 지속 사업화를 실현하고 있음. 다만, 국내 공공기관, 금융기관 등 특정 도메인에 집중하여 요구사항을 반영하고 안정적으로 유지 및 보수해오고 있다는 점이 기존 사업의 높은 장벽임이 인정되는 동시에 범용성을 기반으로 더욱 넓은 사업영역을 다루며 급격한 매출 성장을 달성하기에는 한계가 존재하고 있음.

동사는 평가대상기술인 인공지능 기반 정보 탐색 및 대화형 서비스 개발 기술력을 토대로 생성형 AI 모델인 WISE iRAG 출시를 준비하고 있으며 요소 기술 개발을 통해 AAAI 대화 태스크 1위(2021년) 및 3위(2022년), 한글 및 한국어정보처리학회 입상 경력을 보유하고 있음. WISE iRAG는 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공하며 자체 언어모델(WISE LM)뿐만 아니라 다양한 외부 LLM 과의 연계도 가능하다는 특징이 있음. 동사의 WISE iRAG 솔루션은 생성형 AI로써 기존 동사의 주력제품이던 검색 솔루션 및 대화형 AI와는 차별화된 기술로 판단되나 국내외 다수의 LLM 기반 생성형 AI 모델이 출시되고 있어 해당 솔루션과의 경쟁은 치열할 것으로 전망됨.

동사의 기술성은 기술의 완성도, 기술의 경쟁우위도, 기술개발 환경 및 인프라를 고려할 때 기술성은 상당히 양호한 수준으로 판단되며, 목표시장의 잠재력, 제품/서비스의 사업화 수준, 제품/서비스의 경쟁력을 감안 시 시장성은 양호한 수준으로 판단됨. 이에 따라 동사의 최종 기술평가등급은 기술력이 동종기업 대비 높고 기술환경변화에 제한적으로 영향을 받을 수 있는 수준이며 미래 성장 가능성이 높은 수준인 A로 의견 제시함.

[전문평가의 평가항목 중 기술기반기업 평가사항]

구분

(대분류)

평가항목

(중분류)

주요 평가 사항

기술성
기술의 완성도
기술 진행 정도

기술의 신뢰성

기술의 자립도 및 확장성

기술의 모방 난이도

기술의경쟁우위도
기술제품의 수명

주력기술의 차별성

기술개발 및 수상(인증)실적

기술 관련 지식재산 관리

주력 기술 혁신성

연구개발 투자 현황 및 투자전략

연구개발 활성화 수준

기술인력의 수준
기술경영 관리 수준

기술경영 기획 전략 수준

기술경영 관리 능력

주요 경영진의 전문성

주요 경영진의 사업 몰입도

기술인력 수, 팀워크 및 전문성

기술인력 조직 운영체계

경영진, 주요 경영진 및 기술인력 협력체계

기술제품의상용화 경쟁력
기술제품의 생산역량

기술제품 상용화를 위한 자본조달능력

기술제품 판매처의 다양성

기술제품 판매처의 안정성

기술제품을 통한 부가가치 창출능력

시장성
기술제품의상용화 수준
기술제품의 생산 및 품질관리 역량

기술제품의 상용화를 위한 자본조달능력

기술제품 판매처 다양성 및 안정성

기술제품을 통한 부가가치 창출능력

경쟁제품 대비 사업화 경쟁력

기술제품의시장규모 및 성장잠재력
주력 기술제품 시장 규모 및 특성

주력 기술제품 시장의 성장성

주력 기술제품 시장경쟁 사항

주력 기술제품 시장규제

기술제품의 시장 경쟁력
기술제품의 인지도

기술제품의 시장점유 정도(가능성)

경쟁제품 대비 효능ㆍ가격 우수성

당사는 한국거래소에서 지정하는 전문평가기관의 위 평가항목에 따라 기술평가를 받았으며, 기술성과 시장성 측면에서 경쟁력, 상용화 수준, 시장성장성, 인력 수준 및 전문성 등과 관련된 평가결과를 수령하였습니다. 당사가 수령한 A등급은 기술기반기업 전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의에 의하면 높은 수준의 기술력을 가진 기업 (장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)으로 정의됩니다. 기술기반기업 전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의는 아래와 같습니다.

[전문평가의 평가등급 체계 및 등급별 정의]

평가등급
등급별 정의

AAA

최고의 기술력을 가진 기업

(성공 가능성이 매우 높음)

AA

매우 높은 기술력을 가진 기업

(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

A

높은 수준의 기술력을 가진 기업

(장래 환경변화에 크게 영향을 받지 않을 수준임)

BBB

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

BB

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

B

우수한 기술력을 보유

(장래의 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 많음)

CCC

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 다소 영향을 받을 수 있음)

CC

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 상당한 영향을 받을 수 있음)

C

보통 수준의 기술력

(장래 환경변화에 영향을 받을 가능성이 매우 많음)

D
보통 수준 이하의 기술력

출처: 한국거래소 전문평가제도 운영지침

한편, 코스닥시장 상장을 위해 상장예비심사를 신청하는 기업의 유형별 외형요건은 아래와 같이 일부 차이가 존재합니다.

[코스닥시장 상장예비심사 신청기업 유형별 주요 외형요건 비교]

구 분
일반기업(벤처기업 포함)
기술성장기업

수익성ㆍ매출액 기준
시장평가ㆍ성장성기준
혁신기술 트랙
사업모델 트랙

주식 분산(택일, 신규 상장신청일 기준)

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 주1)

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 & 공모주식수가 일정주식수 이상 주 1))

경영성과 및 시장평가 등(택일)
① 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 시가총액 90억원
① 시가총액 500억원 & 매출 30억원 &최근 2사업연도 평균 매출증가율 20%이상

① 자기자본 10 억원

② 시가총액 90 억원

② 법인세차감전계속사업이익 20억원[벤처: 10억원] & 자기자본 30억 원[벤처: 15억원]
② 시가총액 300억원 &매출액 100억원 이상[벤처: 50억원]
전문평가기관의 기술 등에 대한 평가를 받고 평가결과가 A 등급 이상일 것
상장주선인이 성장성을 평가하여 추천한 중소기업일 것

③ 법인세차감전계속사업이익 있을 것 & 시가총액 200억원 & 매출액 100억 원 [벤처: 50억원]
③ 시가총액 500억원 & PBR 200%이상

④ 법인세차감전계속사업이익 50억
④ 시가총액 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)
일정 공모주식수: 100만주(자기자본 500~1,000억원), 200만주(자기자본 1,000~2,500억원), 500만주(자기자본2,500억원 이상)

상기와 같이 기술성장기업으로 상장예비심사를 신청하는 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.당사의 경우 2024년 3분기 일시적으로 당기순손실을 인식하였지만, 이는 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성으로 인한 것입니다. 그래서 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 실적이 악화되는 경향이 있으나, 2023 사업연도는 당기순이익을 시현하는 등의 양호한 영업실적을 보이고 있습니다.

[당사 요약 연결 손익계산서]

(단위: 백만원)

구 분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
21,528
35,172
34,466
35,375

매출총이익
7,908
17,379
13,156
15,071

영업이익(손실)
(2,924)
3,457
3,047
5,076

법인세차감전순이익(손실)
(1,663)
5,041
(5,604)
8,259

당기순이익(손실)
(1,771)
4,267
(5,902)
7,563

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다.

상기 표에도 기재하였듯이 당사는 최근 3개 사업연도 기준 2022년 당기순손실을 제외하고 당기순이익을 시현하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 내ㆍ외부 경영 환경의 변화, 전방산업의 침체, 수요처의 도입 시기 지연 등의 요인으로 인해 당사의 성장성 및 수익성은 악화될 수 있습니다. 이러한 경우, 추후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 기 제시한 실적 전망치와 실제 발생한 실적치 간의 차이를 기재하고, 이 원인에 대해서도 설명할 계획입니다. 이처럼 당사가 수령한 전문평가 결과에도 불구하고, 그 결과가 반드시 회사의 성장성 및 수익성과 직결되지 않으며, 대내외적 여건에 따라 이익을 실현하지 못할 수도 있는 위험에 있습니다. 투자자께서는 투자 판단 시 이러한 사항에 유의하시기 바랍니다.

나. 사업계획에 근거한 추정손익 미달성 위험

당사의 매출액은 연결기준 2021년 354억원, 2022년 345억원, 2023년 352억원, 2024년 3분기 215억원을 기록하였습니다.
당사는 현재 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 당사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다. 오랜 업력을 바탕으로 꾸준히 연간 300억원 이상의 매출액을 달성하고 있습니다.
당사는 내외부의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정했습니다.
그럼에도 불구하고 당사가 계획하고 있는 제품 판매 전략 및 공급 계획의 지연 등에 따라 매출 변동성이 증가하여 실적 악화로 이어질 수 있습니다. 또한, 예상치 못한 경기 변동이나 경쟁심화 등에 따라 당사가 제시한 사업계획을 달성하지 못할 수 있으며, 당사의 향후 경영실적에 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들이 존재하는 것을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있으며 이는 당사가 증권신고서 제출일 현재 시점에서 미래 영업실적을 예상했으나, 경기의 변동성, 산업 및 경쟁시장의 변화, 유관 정책과 규제의 개정 등 예측하기 어려운 체계적 위험이 미래에 발생할 수 있기 때문입니다. 또한 당사의 영업 전략과 기술 개발 등이 부진하여 예상에 못미치는 실적을 낼 수도 있습니다.
만약 그러한 일이 발생한다면, 상장 이후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 제시한 추정 실적치와 실제 실적치의 차이를 충실히 기재할 예정입니다. 이와 같은 추정실적을 달성하지 못할 위험에 대해서 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

현재 당사는 연결재무제표 작성대상법인이며 연결대상 종속회사는 (주)이노클이 있습니다. 본 추정에서는 (주)이노클 법인의 손익을 반영한 연결재무제표 기준으로 손익을 추정하였습니다. 당사의 매출액은 연결기준 2021년 354억원, 2022년 345억원, 2023년 352억원, 2024년 3분기 215억원을 기록하였습니다. 당사는 현재 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 당사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다. 오랜 업력을 바탕으로 꾸준히 연간 300억원 이상의 매출액을 달성하고 있습니다.

[최근 3사업연도 및 2024년 3분기 매출액 및 성장률 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2024년 3분기
2023년도
2022년도
2021년도

매출액
21,528
35,172
34,466
35,375

매출액 성장률
-1.1%
2.0%
-2.6%
-

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

주2)
2024년 3분기 성장률은 전년동기 대비 매출액 성장률을 기재하였습니다.

당사의 사업은 인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고서비스, 임대매출로 구성되어 있습니다. 당사는 각 사업에서 발생할 영업수익에 대하여 수주 현황 및 향후 프로젝트 수주 가능성과 예상규모를 바탕으로 신규로 발생할 것으로 예상되는 영업기회를 고려하여 2024년~2026년 매출을 추정하였습니다. 당사가 관리하고 있는 영업기회란, 향후 매출로 연결될 가능성이 있는 고객과의 사업 논의 내용으로, 당사는 영업기회에 대하여 영업수익으로 이어질 수주 가능성을 크게 5단계로 구분하여 관리하고 있습니다. 매출 추정을 위한 5단계별 수주확률은 과거 3개년 동안 5단계별 실제 실현율 분석을 통하여 산출된 산출평균 값을 기준으로 하여 기준보다 낮게 구간별 예상 실현율을 적용하였습니다. 당사는 과거 사업에 대한 실현율 분석 결과, 기회가 분석된 이후 높은 영업력을 기반으로 이에 대한 사업 실현율이 높은 특성이 있으며, 이를 바탕으로 지속적으로 우수한 성과를 달성할 수 있었습니다. 또한 당사는 사업 통상적으로 사업연도가 끝나기 전까지 매출인식이 완료되는 경향이 있으며, 이에 따라 수주가 발생하는 해에 매출이 인식되는 것으로 가정하였습니다.
추정 실적에는 당사의 영업 기반 Data와 시장 자료 등을 통해 대내외의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정하였으며, 그 중에서 2026년 실적 추정치를 기반으로 당사의 공모가가 산출되었습니다. 당사가 제시하는 미래 사업계획은 다음과 같으며, 이에 대한 평가 내용은 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.

[당사 추정실적 세부내역(2024년 ~ 2026년)]

(단위: 백만원)

구분
2023년(A)
2024년 3분기(A)
2024년(F)
2025년(F)
2026년(F)

매출액
35,172
21,528
37,558
54,321
83,532

매출원가
17,794
13,620
20,519
24,720
32,155

매출총이익
17,379
7,908
17,040
29,601
51,377

판매비와관리비
13,922
10,832
14,887
18,736
27,570

영업이익
3,457
(2,924)
2,153
10,864
23,807

영업외손익
1,584
1,261
1,500
-
-

법인세차감전순이익
5,041
(1,663)
3,653
10,864
23,807

법인세비용
774
108
474
2,390
5,237

당기순이익
4,267
(1,771)
3,179
8,474
18,569

주1)
연결재무제표 기준

당사는 위와 같이 내외부의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정했습니다. 그럼에도 불구하고 당사가 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있습니다. 이는 당사가 증권신고서 제출일 현재 시점에서 미래 영업실적을 예상했으나, 경기의 변동성, 산업 및 경쟁시장의 변화, 유관 정책과 규제의 개정 등 예측하기 어려운 체계적 위험이 미래에 발생할 수 있기 때문이며, 당사의 영업 역량과 연구개발 성과 등이 부진하여 시장에서의 경쟁력이 낮아질 수도 있습니다.

[2024년 3분기 및 10월
~11월 가결산 매출 및 영업손익]

(단위: 백만원)

구분
24년 1월~11월 누적 합계
23년 1월~11월 누적 합계
24년 11월
23년 11월
24년 10월
23년 10월
24년 3분기
23년 3분기

Ⅰ. 매출액
27,624
28,331
3,483
3,278
2,613
3,282
21,528
21,771

제품
인공지능
7,072
8,124
742
742
757
830
5,573
6,552

검색
11,393
11,091
1,681
1,641
1,030
1,556
8,682
7,894

빅데이터
506
708
284
52
7
13
215
643

서비스
챗봇서비스
671
1,010
85
188
115
203
471
619

광고서비스
2,703
2,445
264
217
239
235
2,200
1,993

유지보수
5,161
4,871
396
431
458
438
4,307
4,002

기타
119
81
32
7
7
7
80
67

Ⅱ. 매출원가
16,448
15,057
1,450
1,596
1,378
1,375
13,620
12,086

Ⅲ. 매출총이익
11,175
13,273
2,033
1,682
1,235
1,907
7,907
9,684

Ⅳ. 판매비와 관리비
13,033
12,714
1,167
991
1,035
1,137
10,831
10,586

Ⅴ. 영업이익(손실)
(1,858)
499
866
631
200
770
(2,924)
(902)

주1)

2024년 3분기는 검토받은 K-IFRS 연결 재무제표 기준, 2024년
10월~
11월
은 가결산 자료입니다. 상기 가결산 자료는 검토받지 않은 숫자로 향후 변동될 가능성이 존재합니다.

또한, 당사는 2024년 예상 매출액은 약 376억원으로 2023년 대비 6.6% 성장할 것으로 예상하고 있습니다.
2024년 11월말 기준 매출누계액은 276억원 수준이지만 당사의 경우 연말에 매출이 집중되는 경향이 있어 목표하는 매출인 376억원을 달성할 수 있을 것으로 예상합니다.
2024년 3분기 기준 수주잔고가 141억원 상당 확보되어 있으며, 2024년 중 매출로는 약 99억원이 인식될 것으로 예상하고 있는바 실적 괴리가 해소될 것으로 예상하고 있습니다. 신고서 제출일 이후에도 영업 환경이 달라질 수 있으며 이에 따라 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있는 점 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

[참고: 최근 3년간 분기별 매출액 변동 현황]

(단위: 백만원)

구분
2024년
2023년
2022년
2021년

1분기
7,276
6,333
5,860
5,058

2분기
6,544
7,317
8,965
8,159

3분기
7,725
8,146
7,728
8,752

4분기
0
13,407
11,949
13,438

합계
21,545
35,203
34,502
35,407

주1)
별도 재무제표 기준

당사의 분기별 매출액 계절성을 분석하면 4분기에 매출액이 집중되는 경향을 보였습니다. 이는 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되는 특징이 있기 때문입니다. 구체적으로 당사의 주요 매출을 담당하고 있는 솔루션인 검색엔진 및 챗봇 솔루션의 주 고객이 공공기관이며, 공공기관의 특성상 예산 이월이 불가능하여 4분기까지 당해년도에 예산을 집행해야 하기 때문에 당사로부터의 발주가 4분기에 집중하는 경향이 있습니다. 따라서 당사의 실적은 업황에 관계없이 상반기에 실적이 부진할 가능성이 있으며, 이에 따라 상장 이후 특정시기에 주가의 변동성이 커질 가능성이 존재합니다.

당사는 위와 같이 내외부의 객관적인 자료를 바탕으로 합리적인 수준에서 미래 영업실적을 추정했습니다. 그럼에도 불구하고 당사가 계획하고 있는 제품 판매 전략 및 공급 계획의 지연 등에 따라 매출 변동성이 증가하여 실적 악화로 이어질 수 있습니다. 또한, 예상치 못한 경기 변동이나 경쟁심화 등에 따라 당사가 제시한 사업계획을 달성하지 못할 수 있으며, 당사의 향후 경영실적에 부정적 영향을 미칠 수 있는 요인들이 존재하는 것을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다. 상기 사업계획을 달성하지 못할 가능성이 있으며 이는 당사가 증권신고서 제출일 현재 시점에서 미래 영업실적을 예상했으나, 경기의 변동성, 산업 및 경쟁시장의 변화, 유관 정책과 규제의 개정 등 예측하기 어려운 체계적 위험이 미래에 발생할 수 있기 때문입니다. 또한 당사의 영업 전략과 기술 개발 등이 부진하여 예상에 못미치는 실적을 낼 수도 있습니다. 만약 그러한 일이 발생한다면, 상장 이후 당사가 공시할 사업보고서에 당사가 제시한 추정 실적치와 실제 실적치의 차이를 충실히 기재할 예정입니다. 이와 같은 추정실적을 달성하지 못할 위험에 대해서 투자자께서는 유의해주시기 바랍니다.

다. 매출 성장성 둔화 및 수익성 악화 위험
당사의 매출액은 연결재무제표 기준 2021년 35,375백만원, 2022년 34,466백만원, 2023년 35,172백만원, 2024년 3분기 21,528백만원을 기록하였으며, 영업이익은 2021년 5,076백만원, 2022년 3,047백만원, 2023년 3,457백만원, 2024년 3분기 -2,924백만원을 기록하였습니다. 당사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다.
이는 공공시장의 AI도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. 전문가들은 이런 LLM중심의 시장의 흐름을 생성형AI가 실체적으로 도입하기 전단계인 캐즘(Chasm)구간으로 지목하면서 생성형AI를 제대로 기업 및 기관에 적용하기 위해서는 LLM자체도 중요하지만 기업 및 공공기관 내부의 데이터에서 사용자 의도에 부합되는 정보를 잘 검색해주는 RAG기술에 주목하기 시작했습니다.

이에 당사는 2023년부터 RAG기술을 내재화하고 솔루션화를 진행하고 있습니다.

현재 당사는 자사 RAG솔루션인 WISE iRAG1.0를 기반으로 사업화를 진행하고, 하반기 WISE iRAG2.0을 출시할 예정이며, WISE iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.

매출 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다.

당사가 영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 당사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 당사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 당사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 당사의 성장성은 둔화될 가능성이 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.

영업이익률은 2021년 14.3%, 2022년 8.8%, 2023년 9.8%, 2024년 3분기 -13.6%로 2024년 3분기에 영업이익률이 악화된 모습을 보여주고 있습니다. 다만 2023년 3분기 역시 영업이익률은 -4.1% 수준이었으며, 당사의 경우 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 영업이익률이 악화되는 경향이 존재합니다.

당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 2024년 3분기의 영업이익률은 2023년 3분기의 영업이익률보다 감소하였는데 이는 매출원가의 증가에 기인하며 세부내용은 아래와 같습니다.
당사의 매출원가율은 2021년 57.4%, 2022년 61.8%, 2023년 50.6%, 2024년 3분기 63.3% 수준입니다. 2023년 3분기 기준 매출원가율은 55.5% 수준으로, 2024년 3분기는 전년동기보다 매출원가율이 상승한 것으로 확인됩니다. 이는 2024년 3분기의 매출액은 215억원으로 2023년 3분기 218억원 대비 -1.1% 수준으로 일부 감소하였지만, 매출원가는 2024년 3분기 136.2억원으로 2023년 3분기 121억원 대비 12.7% 증가한데 기인합니다.
2024년 3분기 기준 매출원가가 상승한 원인은
당사의 주요 고객사에게 신사업인WISE iRAG
을 향후 수주하기 위한 선제적인 영업활동에 기인합니다. 이와 같이 2024년 3분기 매출원가율 증가는 일시적인 것으로 확인됩니다.

당사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이루고 조직의 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가 영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 사업이 경쟁 심화, 전방산업 시황 악화 등으로 인한 수요 감소, 단가 하락, 고객사 요청에 따른 납기일 지연 등이 발생할 경우 당사의 매출 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업으로, 현재 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 당사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다.

[품목별 매출액 및 비중 추이]

(단위: 백만원)

매출 구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

금액
비중
금액
비중
금액
비중
금액
비중

제품
인공지능
5,573
25.88%
10,639
30.25%
10,727
31.12%
17,247
48.75%

검색
8,682
40.33%
11,206
31.86%
10,952
31.78%
7,363
20.81%

빅데이터
215
1.00%
2,256
6.42%
2,186
6.34%
2,116
5.98%

서비스
챗봇서비스
471
2.19%
2,317
6.59%
2,063
5.98%
253
0.72%

광고서비스
2,200
10.22%
2,653
7.54%
2,534
7.35%
3,421
9.67%

유지보수
4,307
20.01%
6,007
17.08%
5,921
17.18%
4,891
13.83%

기타
81
0.37%
94
0.27%
84
0.24%
84
0.24%

매출 합계
21,528
100.00%
35,172
100.00%
34,466
100.00%
35,375
100.00%

주1)
연결 재무제표 기준

당사의 최근 3개년 및 2024년 3분기 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다.

[최근 3개년 및 2024년 3분기 기준 성장성 및 수익성 지표 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2024년 3분기
2023년 3분기
2023년
2022년
2021년

회계기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

매출액
21,528
21,771
35,172
34,466
35,375

매출액 성장률
-1.1%
-
2.0%
-2.6%
-

매출원가
13,620
12,087
17,794
21,311
20,304

매출원가율
63.3%
55.5%
50.6%
61.8%
57.4%

영업이익
(2,924)
(902)
3,457
3,047
5,076

영업이익률
-13.6%
-4.1%
9.8%
8.8%
14.3%

당기순이익(손실)
(1,771)
(221)
4,267
(5,902)
7,563

당기순이익률
-8.2%
-1.0%
12.1%
-17.1%
21.4%

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

당사의 매출액은 연결재무제표 기준 2021년 35,375백만원, 2022년 34,466백만원, 2023년 35,172백만원, 2024년 3분기 21,528백만원을 기록하였으며, 영업이익은 2021년 5,076백만원, 2022년 3,047백만원, 2023년 3,457백만원,
2024년 3분기 -2,924백만원을 기록하였습니다.매출액은 2022년에 전년도 대비 -2.6% 수준이었으나, 2023년에 전년도 대비 2.0% 증가하는 모습을 보여주었습니다.
2021년과 2022년의 경우 코로나로 인한 영업활동 및 당사의 사업 수행여건의 제약으로 인해 성장성이 둔화되었고, 2023년의 경우도 코로나 상황으로부터 온전히 벗어나 영업활동력을 회복하기 시작하여 다소 낮은 수준의 매출 성장률을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기는 전년동기 대비 -1.1% 수준 감소하였는데, 이는 수주 및 공급시점 차이에 의한 일시적인 감소입니다. 2024년 온기 기준 매출액도 전년도와 유사한
376억원
수준일 것으로 예상하고 있습니다. 당사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다. 이는 공공시장의 AI도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. ChatGPT를 시작으로 다양한 초거대AI(Large Language Model, 이하 LLM)의 등장 이후 기업 및 공공시장에서는 초거대AI를 활용하기 위한 방안을 모색해왔습니다. 그러나 도입을 시도한 기관 및 기업들은 LLM의 할루시네이션(Hallucination) 및 일반지식 기반으로 학습데이터가 구성된 한계성으로 도메인 특화된 생성의 어려움, 최신 데이터의 부재 등의 요인으로 LLM을 자체 전문지식을 학습시키는 방식 등으로 도입을 시도했으나 실효성에 의문을 갖게되었습니다. 전문가들은 이런 LLM중심의 시장의 흐름을 생성형AI가 실체적으로 도입하기 전단계인 캐즘(Chasm)구간으로 지목하면서 생성형AI를 제대로 기업 및 기관에 적용하기 위해서는 LLM자체도 중요하지만 기업 및 공공기관 내부의 데이터에서 사용자 의도에 부합되는 정보를 잘 검색해주는 RAG기술에 주목하기 시작했습니다. 당사 제품의 실 수요기업 등에게 인터뷰한 결과도 동일하게 LLM의 품질보다는 검색의 중요성에 대해 강조하였습니다. 생성형AI서비스의 도입 목적(문서 요약, 질의응답 등)에 따른 서비스 품질은 결국 내부 데이터에서 질의 의도에 부합되는 정확한 검색결과가 중요하며, 이를 기반해야 LLM이 정확하게 목적에 부합되는 문장을 생성해줄 수 있기 때문입니다. 이를 통해 생성형AI시장은 이제 캐즘(Chasm)구간을 벗어나서 실질적인 활용단계로 전환이 되고 있다는 판단을 하고 있으며, 이를위해 당사는 2023년부터
RAG기술을 내재화하고 솔루션화를 진행하고 있습니다.

현재 당사는 자사 RAG솔루션인 WISE iRAG1.0를 기반으로 사업화를 진행하고, 하반기 WISE iRAG2.0을 출시할 예정이며, WISE iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.
2024년 12월 출시될 예정인 WISE iRAG2.0는 WISE iRAG1.0과 아래와 같은 점에서 업그레이드된 버전입니다.

[
WISE iRAG 2.0의 차별점]

1. 벡터검색 정확도 향상 : 32.9% 향상2. 벡터검색 처리량 향상 : 8배 향상3. 벡터검색 처리 속도 : 160% 증가4. 리랭킹 정확도 향상 : 답변 정확도 10% 향상

5. 관리기능 추가된 것 중 돋보이는 것

- 모델관리 : 서빙 / 배포/ 수정/ 학습 - 시뮬레이션 : 검색 시뮬레이션 / 답변 시뮬레이션 - 프롬프트 관리 : 프롬프트 추가/수정/삭제

6. 패시지 추출 기능

- 문서 내 분할 구조 인식하여 패시지 추출

- 문서 내 개체 (이미지, Text, 표 등) 별 인식하여 패시지 추출

해당 제품은 다음 3개의 특허로 보호되고 있습니다.

[
RAG 및 "생성형 언어모델 기반 대화 지능 관련 특허]

1. 검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법, 2022, 10-24462942. 그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템, 2022, 10-23587353. 텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법, 2021, 10-2217248

WISE iRAG2.0의 판매촉진을 위해 조달청 디지털서비스몰을 통해 공공기관의 소프트웨어 간편구매가 가능하도록 진행할 계획이며, 이를 위해 GS인증 획득을 진행하고 있습니다. 조달청 디지털서비스몰에 등록하게되면 별도의 입찰과정없이 공공기관의 소프트웨어 구매가 가능해지기 때문에 판매촉진에 용이한 장점이 있습니다. 또한 GS인증 획득으로 제품 자체의 품질을 공인받기 때문에 제품에 대한 신뢰성을 높일 수 있습니다. 매출 증가에 대한 상세 근거는 'IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)'에서 확인할 수 있습니다. 당사가 영위하고 있는
자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 당사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 당사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 당사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 당사의 성장성은 둔화될 가능성이 있다는 점을 유의하시기 바랍니다.
또한 당사의 매출액 성장을 위해 신제품을 출시하였지만 해당 제품이 당사가 계획했던 바와 달리 판매가 부진하여 당사의 손익에 영향을 줄 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.영업이익률은 2021년 14.3%, 2022년 8.8%, 2023년 9.8%, 2024년 3분기 -13.6%로 2024년 3분기에 영업이익률이 악화된 모습을 보여주고 있습니다. 다만 2023년 3분기 역시 영업이익률은 -4.1% 수준이었으며, 당사의 경우 1~3분기보다 4분기에 매출 실적이 집중되어 있어 온기 기준보다 3분기 기준의 영업이익률이 악화되는 경향이 존재합니다. 당사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되어 있는 특성이 있습니다. 그럼에도 불구하고 2024년 3분기의 영업이익률은 2023년 3분기의 영업이익률보다 감소하였는데 이는 매출원가의 증가에 기인하며 세부내용은 아래와 같습니다. 당사의 매출원가율은 2021년 57.4%, 2022년 61.8%, 2023년 50.6%, 2024년 3분기 63.3% 수준입니다. 2023년 3분기 기준 매출원가율은 55.5% 수준으로, 2024년 3분기는 전년동기보다 매출원가율이 상승한 것으로 확인됩니다. 이는 2024년 3분기의 매출액은 215억원으로 2023년 3분기 218억원 대비 -1.1% 수준으로 일부 감소하였지만, 매출원가는 2024년 3분기 136.2억원으로 2023년 3분기 121억원 대비 12.7% 증가한데 기인합니다. 2024년 3분기 기준 매출원가가 상승한 원인은
당사의 주요 고객사에게 신사업인 WISE iRAG
을 향후 수주하기 위한 선제적인 영업활동에 기인합니다.
예를들어 기존에 자사의 검색엔진 및 챗봇을 운영하는 몇몇 고객을 대상으로 WISE iRAG 도입을 위한 시스템 환경 등을 평가하기 위해서 시범적으로 관련 인프라 및 GPU서버를 납품 진행했습니다. 해당 상품들을 선제적 영업활동을 위해 저마진으로 납품을 진행했고 이에 매출원가율이 일시적으로 높아졌습니다.
이와 같이 2024년 3분기 매출원가율 증가는 일시적인 것으로 확인됩니다.

당사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이루고 조직의 효율적인 관리 등을 통하여 수익성을 제고할 계획입니다. 그럼에도 불구하고 당사가
영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 사업이 경쟁 심화, 전방산업 시황 악화 등으로 인한 수요 감소, 단가 하락, 고객사 요청에 따른 납기일 지연 등이 발생할 경우 당사의 매출 실적 및 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

라. 현금흐름 관련 위험
당사는 2021년~2023년 및 2024년 3분기에 각각 약 5,543백만원, 5,884백만원, 6,010백만원, (-)959백만원의 영업활동 현금흐름이 발생하였습니다. 당사의 영업활동 현금흐름은 2021~2023년 지속적인 양의 영업활동 현금흐름을 기록했으나 2024년 3분기에 일시적으로 음의 영업활동 현금흐름을 기록하였습니다. 이는 2024년 3분기에 일시적으로 당기순손실이 확대됨에 기인하며 2024년 온기 기준으로는 당기순이익이 개선되어 영업현금흐름 역시 개선될 것으로 전망하고 있습니다.

당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였으나, 2024년 3분기 기준 당기순손실의 증가로 일시적으로 음(-)의 영업현금흐름을 보여주었습니다. 당사의 매출이 4분기에 집중되어 있는 점을 고려하면 2024년 온기 기준으로 영업활동 현금흐름이 개선될 것으로 판단되나, 향후 당사의 신규사업 등에서 수익성을 확보하지 못한다면 당사의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 2021년~2023년 및 2024년 3분기 현금흐름 추이는 아래와 같습니다.

[2021년~2023년, 2024년 3분기 현금흐름 추이]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

Ⅰ.영업활동으로 인한 현금흐름
-959
6,010
5,884
5,543

Ⅱ.투자활동으로 인한 현금흐름
-3,670
-7,197
-9,930
-6,519

Ⅲ.재무활동으로 인한 현금흐름
-749
452
-973
-16

Ⅳ.현금의 증가(Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)
-5,378
-735
-5,019
-992

Ⅴ.외화표시현금및현금성자산의 환율변동효과
20
-1
5
14

Ⅵ.기초의 현금
9,193
9,929
14,943
15,921

Ⅶ.기말의 현금
3,835
9,193
9,929
14,943

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

당사는 2021년~2023년 및 2024년 3분기에 각각 약
5,543
백만원,
5,884
백만원,
6,010백
만원, (-)
959
백만원의 영업활동 현금흐름이 발생하였습니다. 당사의 영업활동 현금흐름은 2021~2023년 지속적인 양의 영업활동 현금흐름을 기록했으나 2024년 3분기에 일시적으로 음의 영업활동 현금흐름을 기록하였습니다. 이는 2024년 3분기에 일시적으로 당기순손실이 확대됨에 기인하며 2024년 온기 기준으로는 당기순이익이 개선되어 영업현금흐름 역시 개선될 것으로 전망하고 있습니다.당사의 투자활동 현금흐름은 2021년~2023년 및 2024년 3분기에 각각 약 (-)6,519백만원, (-)9,930백만원, (-)7,197백만원, (-)3,670백만원을 기록하였습니다. 2021년은 단기금융상품의 순증가 6,010백만원으로, 2022년 역시 단기금융상품의 순증가 9,881백만원이 투자현금흐름 감소에 기인하였습니다. 2023년은 단기금융상품의 순증가 6,000백만원 및 당기손익-공정가치금융자산의 증가 약 1,000백만원으로 인해 (-)7,197백만원 수준의 투자현금흐름 감소가 발생하였습니다. 2024년 3분기에는 단기금융상품의 순증가 3,000백만원 및

유무형자산의 취득 712백만원으로 인해 , (-)3,670백만원 수준의 투자현금흐름 감소가 발생하였습니다.당사의 재무활동 현금흐름은 2021년 (-)16백만원, 2022년 (-)973백만원, 2023년 (+)452백만원, 2024년 3분기 (-)749백만원으로 나타납니다. 2021년의 경우 현금배당 224백만원 및 리스료 130백만원 지급, 주식매수선택권의 행사로 인한 현금 유입 338백만원으로 인해 (-)16백만원의 현금흐름이 발생하였습니다. 2022년도 현금배당 993백만원 및 리스료 146백만원의 지급, 주식매수선택권의 행사로 인한 현금 유입 166백만원으로 인해 (-)973백만원의 현금흐름이 발생하였습니다. 2023년도 동일하게 현금배당 698백만원 및 리스료 138백만원의 지급, 주식매수선택권의 행사로 인한 현금유입 1,281백만원 등으로 인해 (+)452백만원의 현금흐름이 발생했습니다. 2024년 3분기 또한 현금배당 857백만원 및 리스료 168백만원의 지급, 주식매수선택권의 행사로 인한 현금유입 277백만원으로 인해 (-)749백만원의 재무활동 현금흐름을 나타냈습니다.

당사는 최근 3사업연도 동안 지속적으로 양(+)의 영업현금흐름을 기록하였으나, 2024년 3분기 기준 당기순손실의 증가로 일시적으로 음(-)의 영업현금흐름을 보여주었습니다. 당사의 매출이 4분기에 집중되어 있는 점을 고려하면 2024년 온기 기준으로 영업활동 현금흐름이 개선될 것으로 판단되나, 향후 당사의 신규사업 등에서 수익성을 확보하지 못한다면 당사의 현금흐름에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

마. 재무안정성 관련 위험

당사의 부채비율은 2021년 12.6%, 2022년 15.1%, 2023년 13.6%, 2024년 3분기 14.8%로 업종평균 대비 낮은 부채비율을 유지하고 있으며, 견고한 회사 실적 및 일정 비용 수준을 유지하며 2021년 이후 낮은 부채비율 수준을 유지하고 있습니다. 당사의 경우 차입금 역시 2021년도 이후 발생하지 않아 별도의 차입금 의존도는 없습니다. 영업활동 현금흐름은 2024년 3분기 일시적 음(-)의 현금흐름이 발생했으나, 2021년~2023년 동안 양(+)의 현금흐름을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기 음(-)의 현금흐름은 당기순손실로 인식한 (-)18억원으로 인해 일시적으로 발생하였으며 2024년 온기 기준으로 개선될 것으로 예상됩니다.

당사는 견고한 회사실적을 바탕으로 높은 재무안정성을 보유하고 있으나, 향후 수익성 악화, 시장 상황 변화, 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표가 악화될 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 최근 3개년 및 2024년 3분기 유동비율 및 부채비율을 포함한 주요 재무 안정성과 관련된 지표는 다음과 같습니다.

[주요 재무 안정성 지표]

(단위: %, 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
업종 평균

부채비율
14.8%
13.6%
15.1%
12.6%
78.6%

유동비율
720.4%
786.8%
676.1%
655.3%
164.0%

차입금의존도
해당사항 없음
해당사항 없음
해당사항 없음
해당사항 없음
16.2%

영업활동으로 인한 현금흐름
(959)
6,010
5,884
5,543
-

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

주3)
업종 평균은 한국은행에서 2023년 12월 발간한 2022년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다..

당사의 부채비율은 2021년 12.6%, 2022년 15.1%, 2023년 13.6%, 2024년 3분기 14.8%로 업종평균 대비 낮은 부채비율을 유지하고 있으며, 견고한 회사 실적 및 일정 비용 수준을 유지하며 2021년 이후 낮은 부채비율 수준을 유지하고 있습니다. 당사의 경우 차입금 역시 2021년도 이후 발생하지 않아 별도의 차입금 의존도는 없습니다. 영업활동 현금흐름은 2024년 3분기 일시적 음(-)의 현금흐름이 발생했으나, 2021년~2023년 동안 양(+)의 현금흐름을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기 음(-)의 현금흐름은 당기순손실로 인식한 (-)18억원으로 인해 일시적으로 발생하였으며 2024년 온기 기준으로 개선될 것으로 예상됩니다.
당사는 견고한 회사실적을 바탕으로 높은 재무안정성을 보유하고 있으나, 향후 수익성 악화, 시장 상황 변화, 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 당사의 재무안정성 지표가 악화될 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. 매출채권 관련 위험

당사는 매출채권 회전율은 2021년 9.9회, 2022년 10.4회, 2023년 10.7회 수준이었으나 2024년 3분기 7.9회 수준으로 업계평균과 유사한 수치로 개선된 모습을 보이고 있습니다.
당사는 매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 3분기 기준 매출채권 역시 6개월 이내의 채권이 89% 수준으로 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한 미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 2024년 3분기말 기준 매출채권 연령분석 현황은 아래와 같습니다.

[2024년 3분기말 기준 채권연령분석 현황]

(단위: 백만원)

구 분
6개월 이내
6개월~1년
1년 초과
합 계

매출채권
1,965
14
233
2,212

주1)
위 수치는 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다.

당사의 매출채권 회전율은 다음과 같습니다.

[최근 3개년 기준 매출채권 회전율 및 회수기간]

(단위: 백만원, 회)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
업종평균

매출액
21,528
35,172
34,466
35,375
-

매출채권 총액
2,212
3,210
3,393
3,227
-

대손충당금
234
241
249
267
-

매출채권 순액
1,978
2,968
3,144
2,960
-

매출채권 회전율
7.9
10.7
10.4
9.9
8.0

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

주2)
업종 평균은 한국은행에서 2023년 12월 발간한 2022년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다.

당사는 매출채권 회전율은 2021년 9.9회, 2022년 10.4회, 2023년 10.7회 수준이었으나 2024년 3분기 7.9회 수준으로 업계평균과 유사한 수치로 개선된 모습을 보이고 있습니다. 당사는 매출채권 회수가 원활히 진행되고 있으며, 2024년 3분기 기준 매출채권 역시
6개월 이내의 채권이 89% 수준으로 매출채권 회수지연 및 미회수에 따른 위험은 높지 않은 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 향후 거래처 다변화 및 신규국가 내 신규거래처와의 거래 증가로 인한
미회수채권이 증가할 가능성이 있으며, 이는 당사의 수익성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

사. 지식재산권 관련 위험
벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다.

당사가 영위하고 있는 인공지능에 기반한 검색 및 챗봇 관련 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다.

당사는 국내외 특허 등록 75건, 특허 출원 33건, 컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권 66건, 상표등록 41건에 이르며

지속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다.
당사에게 특허권을 포함한 지적재산권은 매우 중요한 자산이며, 현재 당사가 보유한 핵심기술 및 특허권과 관련하여 소송이나 분쟁은 발생하고 있지 않고 있으며, 향후에도 당사 보유의 지적재산권와 관련된 우발요소의 발생 가능성은 낮다고 판단됩니다. 또한 당사의 특허 등에 대한 경쟁사나 제 3자의 모방을 통한 당사의 기술 침해는 어렵다고 판단됩니다.

다만, 당사가 예상할 수 없는 측면에서 특허 관련 소송 및 분쟁의 발생 가능성을 완전히 배제할 수 없으며, 만일 관련 분쟁이 발생하여 당사의 지적재산권에 대한 이슈 발생 시 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

벤처기업의 경우 관련 기술에 대한 특허 및 동 기술을 시현할 수 있는 핵심 원천기술 확보가 매우 중요합니다. 당사가 영위하고 있는 인공지능에 기반한 검색 및 챗봇 관련 사업은 회사가 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 산업에 속하며 이를 위한 기술 보호가 필수적입니다. 당사는 지난 24년간 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업으로 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발하였으며, 높은 기술력을 인정받아 기술성평가에서 복수의 전문평가기관으로부터 ‘A’, ‘A’ 등급이 평정된바 있습니다. 당사의 공정기술 개발 중 반드시 필요한 핵심 기술에 대해서는 특허 및 저작권 등록을 통하여 지적재산권에 대한 보호를 진행하고 있습니다.

당사는 국내외 특허 등록 75건,
특허 출원 33건, 컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권 66건, 상표등록 41건에 이르며 지속적으로 지식재산권의 창출에 힘쓰고 진입장벽을 높이는 노력을 해오고 있습니다. 당사는 핵심 비지니스를 보호하기 위한 방어적 특허 포트폴리오를 통해 경쟁사가 유사 솔루션 도입을 어렵게 하는 전략을 취하고 있습니다. 나아가, 근 미래의 특허 트렌드를 분석하기 위해 특허 법률 사무소 관련 업무를 진행하여 미래 필요 기술에 대해서도 선제적으로 특허 포트폴리오를 구축하는 노력을 하고 있습니다.

[당사 지적재산권 현황]

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법
정보통신연구진흥원,
2002.12.10
2005.08.23
웹검색
대한민국

와이즈넛

2
특허권
날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법
와이즈넛
2005.06.22
2007.05.16
웹검색
대한민국

3
특허권
토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2005.10.11
2008.02.01
웹검색
대한민국

4
특허권
근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법(SIGAR & STS2009에서 발표한 PLM 논문)
와이즈넛
2010.01.14
2012.04.24
SF-1
대한민국

5
특허권
광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치
와이즈넛
2010.04.13
2012.03.16
AD
대한민국

6
특허권
와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법
와이즈넛
2011.10.05
2013.11.15
SF-1
대한민국

7
특허권
검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법
와이즈넛
2012.06.25
2014.06.02
SF-1
대한민국

8
특허권
모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법
와이즈넛
2012.07.25
2014.04.16
Referee
대한민국

9
특허권
고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법
와이즈넛
2012.07.25
2014.10.16
Referee
대한민국

10
특허권
한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.06.12
SF-1
대한민국

11
특허권
통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.10.16
Referee
대한민국

12
특허권
메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.10.16
SF-1
대한민국

13
특허권
검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법
와이즈넛
2012.10.16
2014.04.16
SF-1
대한민국

14
특허권
클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법
와이즈넛
2014.12.10
2015.08.11
SF-1
대한민국

15
특허권
정규화된 키워드 가중치에 기반한 연관 키워드 추출 방법
와이즈넛
2014.12.10
2016.05.23
TEA
대한민국

16
특허권
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015.02.23
2016.01.22
WISE BIC Analyzer
대한민국

17
특허권
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015.02.23
2016.01.22
WISE BIC Analyzer
대한민국

18
특허권
음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치
와이즈넛
2016.01.19
2017.08.24
WISE BIC Analyzer
대한민국

19
특허권
어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법
와이즈넛
2016.01.21
2017.07.03
WISE BIC Analyzer
대한민국

20
특허권
고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법
와이즈넛
2016.01.22
2017.11.30
WISE BIC Analyzer
대한민국

21
특허권
온라인 커뮤니티 모니터링 방법
와이즈넛
2016.01.22
2018.03.05
WISE BIC Analyzer
대한민국

22
특허권
음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법
한국과학기술원,
2016.02.22
2017.11.15
WISE BIC Analyzer
대한민국

트리포스,

와이즈넛,

세종대학교,

파워보이스,

한양대학교

23
특허권
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치
와이즈넛
2016.04.27
2018.06.04
SF-1
대한민국

24
특허권
딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법
와이즈넛
2016.11.15
2018.04.05
WISE iDESK
대한민국

25
특허권
채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법
와이즈넛
2016.11.24
2018.06.25
WISE BIC Analyzer
대한민국

26
특허권
문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법
와이즈넛
2016.11.30
2019.02.08
WISE BIC Analyzer
대한민국

27
특허권
복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법
와이즈넛
2016.12.12
2019.02.13
WISE BIC Analyzer
대한민국

28
특허권
유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법
와이즈넛
2016.12.20
2018.12.17
WISE BIC Analyzer
대한민국

29
특허권
음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법
와이즈넛
2016.12.27
2019.03.14
WISE BIC Analyzer
대한민국

30
특허권
대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법
와이즈넛
2016.12.29
2018.12.04
WISE BIC Analyzer
대한민국

31
특허권
언어 판별 장치 및 방법
와이즈넛
2017.03.28
2019.02.01
WISE BIC Analyzer
대한민국

32
특허권
특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법
와이즈넛
2017.03.28
2019.05.31
WISE BIC Analyzer
대한민국

33
특허권
문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법
와이즈넛
2017.11.22
2019.09.02
TEA/ IDESK / ICHAT/ Analyzer
대한민국

34
특허권
태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치
와이즈넛
2017.11.28
2018.09.20
TEA
대한민국

35
특허권
온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법
와이즈넛
2017.12.26
2019.12.27
AD
대한민국

36
특허권
의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치
와이즈넛
2018.02.27
2020.01.03
WISE iChat
대한민국

37
특허권
계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법
와이즈넛
2018.02.27
2020.04.16
WISE iChat
대한민국

38
특허권
고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법
와이즈넛
2018.03.26
2020.01.16
WISE iChat
대한민국

39
특허권
사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치
와이즈넛
2018.03.27
2020.02.12
WISE iChat
대한민국

40
특허권
텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법
와이즈넛
2018.11.12
2019.09.02
TEA
대한민국

41
특허권
속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법
와이즈넛
2018.11.27
2020.08.18
WISE iChat
대한민국

42
특허권
복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.11.28
2020.06.01
WISE iChat
대한민국

43
특허권
마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.19
2020.06.16
SF-1
대한민국

44
특허권
네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.20
2020.06.11
SF-1
대한민국

45
특허권
텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.26
2020.10.15
WISE BIC Analyzer
대한민국

46
특허권
분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법
와이즈넛
2019.01.28
2020.03.10
SF-1
대한민국

47
특허권
텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법
와이즈넛
2019.02.21
2021.02.10
WISE iDESK
대한민국

48
특허권
단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법
와이즈넛
2019.11.22
2022.03.15
SF-1
대한민국

49
특허권
정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법
와이즈넛
2019.11.22
2022.07.18
WISE iChat
대한민국

50
특허권
개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법
와이즈넛
2019.11.26
2021.07.08
SF-1
대한민국

51
특허권
그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템
와이즈넛
2019.11.28
2022.01.28
SF-1
대한민국

52
특허권
챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법
와이즈넛
2019.11.29
2022.01.26
WISE iChat
대한민국

53
특허권
고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템
와이즈넛,
2020.02.05
2023.08.08
WISE iChat
대한민국

인픽스,

와이어링크

54
특허권
날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법
와이즈넛
2020.06.08
2022.08.22
WISE iChat
대한민국

55
특허권
이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법
와이즈넛
2020.11.18
2022.07.05
WISE iChat
대한민국

56
특허권
태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
와이즈넛
2020.11.19
2022.11.07
WISE iChat
대한민국

57
특허권
크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.20
2022.09.21
WISE iChat
대한민국

58
특허권
필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법
와이즈넛
2020.11.20
2023.09.04
WISE iChat
대한민국

59
특허권
검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.23
2022.09.19
SF-1
대한민국

60
특허권
데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법
와이즈넛
2020.11.25
2023.02.17
SF-1
대한민국

61
특허권
지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.26
2022.07.15
WISE iChat
대한민국

62
특허권
분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.12.03
2023.02.22
SF-1
대한민국

63
특허권
스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법
와이즈넛
2020.12.15
2022.11.28
WISE iChat
대한민국

64
특허권
언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법
와이즈넛
2020.12.18
2022.09.16
WISE iChat
대한민국

65
특허권
유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2021.08.05
2022.06.15
WISE iChat
대한민국

66
특허권
챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법
와이즈넛
2021.12.09
2023.10.31
WISE iChat
대한민국

67
특허권
인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법
와이즈넛
2021.09.30
2024.04.02
-
대한민국

68
특허권
동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022.10.24
2024.05.16
-
대한민국

69
특허권
인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법
와이즈넛
2021.10.12
2024.06.11
-
대한민국

70
특허권
감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법
와이즈넛
2021.12.06
2024.06.24
-
대한민국

71
특허권
사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템
와이즈넛
2022.10.13
2024.08.26
-
대한민국

72
특허권
데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템
와이즈넛
2022.12.02
2024.08.26
-
대한민국

73
특허권
주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법
와이즈넛
2023.02.16
2024.09.03
-
대한민국

74
특허권
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015.04.21
2019.04.26
WISE iChat
일본

75
특허권
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015.05.23
2019.05.17
WISE iChat
일본

76
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1
와이즈넛
-
2002.07.25
-
대한민국

77
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE CIMS
와이즈넛
-
2002.10.11
-
대한민국

78
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램
와이즈넛
-
2007.01.03
-
대한민국

79
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler
와이즈넛
-
2007.01.26
-
대한민국

80
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 아이에프 v1.0
와이즈넛
-
2009.05.13
-
대한민국

81
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE InfoFinder v2.0
와이즈넛
-
2010.07.15
-
대한민국

82
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE PDS v1.0
와이즈넛
-
2010.07.15
-
대한민국

83
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V5
와이즈넛
-
2012.09.06
-
대한민국

84
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Referee v2.1
와이즈넛
-
2012.09.06
-
대한민국

85
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE TEA v2
와이즈넛
-
2014.05.29
-
대한민국

86
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V6
와이즈넛
-
2015.06.30
-
대한민국

87
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE e-Discovery v1
와이즈넛
-
2015.07.13
-
대한민국

88
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE BIC Analyzer v2
와이즈넛
-
2015.10.22
-
대한민국

89
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
wiseStream-v1
와이즈넛
-
2017.04.26
-
대한민국

(와이즈 스트림)

90
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE i Chat v2.0
와이즈넛
-
2017.07.27
-
대한민국

(와이즈 아이챗 v2.0)

91
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE i Desk v1.0
와이즈넛
-
2017.10.17
-
대한민국

(와이즈 아이데스크 v1.0)

92
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Data Post Processor
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 데이터 후처리기)

93
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Data Exporter
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 데이터 이관기)

94
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE OPEN API CRAWLER
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 오픈 API 수집기)

95
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
KMA Black V1
와이즈넛
-
2018.08.07
-
대한민국

(케이엠에이 블랙 V1)

96
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램
와이즈넛
-
2019.08.28
-
대한민국

97
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램
와이즈넛
-
2019.08.28
-
대한민국

98
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
날씨컨설팅 웨더봇
와이즈넛
-
2019.11.13
-
대한민국

99
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기
와이즈넛
-
2019.11.27
-
대한민국

100
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE iChat V3
와이즈넛
-
2020.05.12
-
대한민국

(와이즈 아이챗 V3)

101
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE TextMiner V3
와이즈넛
-
2020.08.31
-
대한민국

(와이즈 텍스트마이너 V3)

102
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
병영생활 안내챗봇
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

103
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장병 인재추천
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

104
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

105
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우)
와이즈넛
-
2020.11.19
-
대한민국

106
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
-
2020.11.19
-
대한민국

107
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
ALLECTOR(올렉터)
와이즈넛
-
2020.11.24
-
대한민국

108
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Classifier V2
와이즈넛
-
2020.12.01
-
대한민국

(와이즈 클래시파이어 V2)

109
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE NER (와이즈 엔이알)
와이즈넛
-
2020.12.01
-
대한민국

110
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 아이챗
와이즈넛
-
2020.12.21
-
대한민국

(WISE iChat) V3.1w

111
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 파이낸스
와이즈넛
-
2021.01.05
-
대한민국

(WISE Finance)

112
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V7
와이즈넛
-
2021.06.14
-
대한민국

113
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler)
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

114
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

(Cross Model Data Platform)

115
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
이종 데이터 증식 시스템
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

(Heterogeneous Data Augmentation System)

116
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
생활안전 상황 판단 의사결정 시스템
와이즈넛
-
2021.11.15
-
대한민국

(Life safety Situation Decision Making System)

117
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램
와이즈넛
-
2021.12.21
-
대한민국

118
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램
와이즈넛
-
2021.12.27
-
대한민국

119
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
REX 분석 시스템을 위한 개체명 인식 모듈
와이즈넛
-
2022.04.05
-
대한민국

(Named Entity Recognition Module for the REX Analysis System)

120
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 저작도구
와이즈넛
-
2022.10.19
-
대한민국

121
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 수집/처리/저장 도구
와이즈넛
-
2022.10.19
-
대한민국

122
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0)
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

123
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
트리플렛 가중치 추출 모듈 (Triplet Weight Extraction Module V1.0.0)
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

124
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

125
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
직무 추천 모듈 V1.0.0
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

126
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램
와이즈넛
-
2022.11.30
-
대한민국

127
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

128
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

129
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

130
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)
와이즈넛
-
2022.12.28
-

131
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)
와이즈넛
-
2022.12.28
-

132
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
세 쌍 추출 모듈 2.0 (Triplet Extraction Module v2.0)
와이즈넛
-
2023.10.17
-

133
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장애인 직무 추천 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.24
-

134
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.24
-

135
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
가중치 추출 모듈 2.0 (Weight Extraction Module 2.0)
와이즈넛
-
2023.10.27
-

136
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0
와이즈넛
-
2023.10.27
-

137
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
멀티모달 융합검색 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.27
-

138
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램
와이즈넛
-
2023.11.21
-

139
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0)
와이즈넛
-
2023.11.27
-

140
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0)
와이즈넛
-
2023.11.27
-

141
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program)
와이즈넛
-
2023.11.27
-

142
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.09
2001.12.28
-
대한민국

143
상표권
와이즈넛
와이즈넛
2000.02.09
2001.10.30
-
대한민국

144
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.09
2001.10.30
-
대한민국

145
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.15
2001.06.07
-
대한민국

146
상표권
W WISEnut
와이즈넛
2000.02.15
2001.06.07
-
대한민국

147
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2001.02.24
2003.01.16
-
대한민국

148
상표권
WISEBRIEF
와이즈넛
2001.07.13
2003.01.09
-
대한민국

149
상표권
WISEBRIEF
와이즈넛
2001.07.13
2003.01.09
-
대한민국

150
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2004.09.07
-
대한민국

151
상표권
WISECIMS
와이즈넛
2003.05.21
2004.09.07
-
대한민국

152
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2005.04.19
-
대한민국

153
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2005.04.19
-
대한민국

154
상표권
WISE IF
와이즈넛
2003.05.21
2011.06.03
-
대한민국

155
상표권
WISE Classifer
와이즈넛
2003.05.21
2011.06.03
-
대한민국

156
상표권
W.I.F
와이즈넛
2011.03.15
2011.08.26
-
대한민국

157
상표권
WISENUT
와이즈넛
2011.06.07
2013.02.07
-
대한민국

158
상표권
WISE MinAX
와이즈넛
2013.04.16
2004.03.21
-
대한민국

159
상표권
WISE LinK
와이즈넛
2013.07.11
2014.06.24
-
대한민국

160
상표권
WISE BICrawler
와이즈넛
2013.07.11
2014.06.24
-
대한민국

161
상표권
WISE BicAnalyzer
와이즈넛
2013.12.18
2014.12.23
-
대한민국

162
상표권
WISE BigAnalyzer
와이즈넛
2013.12.18
2014.12.24
-
대한민국

163
상표권
WISENUT SF1
와이즈넛
2014.08.29
2015.01.09
-
대한민국

164
상표권
WISE Fin Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

165
상표권
WISE Shop Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

166
상표권
WISE VOT
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

167
상표권
WISE Buy Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

168
상표권
WISE Tour Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

169
상표권
WISE Enterprise Chat BOT
와이즈넛
2016.12.06
2017.12.18
-
대한민국

170
상표권
WISE Dynamic FAQ
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

171
상표권
WISE iDesk
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

172
상표권
WISE Text Miner
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

173
상표권
WISE BOT
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

174
상표권
WISE iChat
와이즈넛
2017.05.12
2020.02.04
-
대한민국

175
상표권
WISE Answerny
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

176
상표권
WISE Answerny
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

177
상표권
현명한 앤써니
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

178
상표권
현명한 앤써니
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

179
상표권
WISE iGate
와이즈넛
2020.07.29
2022.04.21
-
대한민국

180
상표권
WISE iRAG
와이즈넛
2023.11.16
2024.04.29
-
대한민국

181
상표권
WISE Search MinAX
와이즈넛
2023.11.30
2024.05.07
-
대한민국

182
상표권
WISE iChat MinAX
와이즈넛
2023.11.30
2024.05.07
-
대한민국

[당사 특허 출원 현황]

번호
특허권
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
유튜브의 영상의 메타데이터를 이용한 광고 필터링 방법
와이즈넛
2020-12-15
-
-
한국

2
특허권
인공지능 기반 생활안전위험예측을 위한 능동적 데이터 수집 및 분석 방법과 그 시스템
와이즈넛
2021-8-20
-
-
한국

3
특허권
인공지능 기반의 침입탐지를 위한 로그 데이터 자동 분석 시스템
와이즈넛
2021-12-28
-
-
한국

4
특허권
주제어 추출 기술을 통한 도메인 특화 데이터 클렌징 시스템 및 방법
와이즈넛
2022-3-30
-
-
한국

5
특허권
장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-10-7
-
-
한국

6
특허권
주제어 기반의 관계 가중치 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-10-28
-
-
한국

7
특허권
그래프 뉴럴 네트워크 기반의 사용자 맞춤형 검색 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-11-11
-
-
한국

8
특허권
데이터 내용 기반의 이종 데이터 간 유사성을 판별하기 위한 장치
와이즈넛
2022-11-18
-
-
한국

9
특허권
크라우드 소싱 데이터 기반의 안전 신고 자동 분류 품질 향상을 위한 이미지-텍스트 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-11-28
-
-
한국

10
특허권
지식 그래프를 기반으로 사용자의 발화의도를 파악을 위한 챗봇 서비스 시스템
와이즈넛
2022-12-7
-
-
한국

11
특허권
챗봇을 기반으로 심리상담 결과에 대한 심리상태 이상 탐지 장치
와이즈넛
2022-12-13
-
-
한국

12
특허권
웹사이트 크롤링 자동화를 통한 머신러닝 모델 생성 시스템
와이즈넛
2023-2-20
-
-
한국

13
특허권
다목적 데이터를 다양한 플랫폼에서 활용 가능하도록 데이터를 규격화하기 위한 장치
와이즈넛
2023-6-30
-
-
한국

14
특허권
장애인 직무매칭을 위한 동영상 포트폴리오의 판독 장치
와이즈넛
2023-7-14
-
-
한국

15
특허권
장애인 직무매칭을 위한 멀티 커리어 패스 장치
와이즈넛
2023-7-20
-
-
한국

16
특허권
인과추론을 위한 긍부정 관계 추출 장치
와이즈넛
2023-8-18
-
-
한국

17
특허권
순서형 로지스틱 회귀 분석 기반의 침수 피해예측 분석 장치
와이즈넛
2023-11-01
-
-
한국

18
특허권
사용자 맞춤형 챗봇 어그리게이션 장치
와이즈넛
2023-11-08
-
-
한국

19
특허권
언어모델의 프롬프트를 이용한 인공지능 데이터 분석모델의 자동 선택 장치
와이즈넛
2023-11-14
-
-
한국

20
특허권
상품의 특징 분석을 위한 소수 샷 학습과 계층혁 속성 기반의 감정분석 장치
와이즈넛
2023-11-21
-
-
한국

21
특허권
영상 데이터 검색을 위한 영상 데이터 통합 관리 장치
와이즈넛
2023-11-29
-
-
한국

22
특허권
사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스 기반의 멀티 클라우드 인프라 활용을 위한 코드형 인프라 코드 자동화 장치
와이즈넛
2023-12-1
-
-
한국

23
특허권
(일본)검색어 자동완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공방법 (?索語自動完成と連動するプレビュ?コンテンツの提供方法)
와이즈넛
2012-09-19
-
-
일본

24
특허권
(일본)검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법 (?索語自動完成機能と連動する推薦結果の 提供方法)
와이즈넛
2013-06-03
-
-
일본

25
특허권
(미국)TRANSACTION MANAGEMENT METHOD FOR ENHANCING DATA STABILITY OF NoSQL DATABASE BASED ON DISTRIBUTED FILE SYSTEM (분산 파일 시스템에 기초가 된 NoSQL 데이터베이스의 데이터 안정성을 개선하기 위한 트랜잭션 관리 방법)
와이즈넛
2016-05-13
-
-
미국

26
특허권
(호주)네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법 (System and method for transmitting adaptive text stream data in network environment)
와이즈넛
2019-01-25
-
-
호주

27
특허권
(호주)마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법 (Supervisor system for managing streaming big data processing module using micro-service architecture and method thereof)
와이즈넛
2019-01-25
-
-
호주

28
특허권
(미국)SYSTEM FOR RECOMMENDING DATA BASED ON SIMILARITY AND METHOD THEREOF (유사성에 기초가 된 데이터 및 그 방법을 권고하기 위한 시스템)
와이즈넛
2022-07-27
-
-
미국

29
특허권
사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-10-28
-
-
국제출원

30
특허권
동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-10-28
-
-
국제출원

31
특허권
다목적 데이터를 다양한 플랫폼에서 활용 가능하도록 데이터를 규격화하기 위한 장치
와이즈넛
2023-10-10
-
-
국제출원

32
특허권
데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템
와이즈넛
2023-10-10
-
-
국제출원

33
특허권
(일본)순서형 로지스틱 회귀 분석 기반의 침수 피해예측 분석 장치
와이즈넛
2023-12-14
-
-
일본

이와 같이 당사에게 특허권을 포함한 지적재산권은 매우 중요한 자산이며, 현재 당사가 보유한 핵심기술 및 특허권과 관련하여 소송이나 분쟁은 발생하고 있지 않고 있으며, 향후에도 당사 보유의 지적재산권와 관련된 우발요소의 발생 가능성은 낮다고 판단됩니다. 또한 당사의 특허 등에 대한 경쟁사나 제 3자의 모방을 통한 당사의 기술 침해는 어렵다고 판단됩니다. 다만, 당사가 예상할 수 없는 측면에서 특허 관련 소송 및 분쟁의 발생 가능성을 완전히 배제할 수 없으며, 만일 관련 분쟁이 발생하여 당사의 지적재산권에 대한 이슈 발생 시 당사의 영업 및 손익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

아. 상장 후 경영권 안정성에 대한 위험당사의 최대주주인 윤여걸은 증권신고서 제출일 현재, 당사 지분의 22.14%를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함한 최대주주등 지분율은 30.60%입니다. 신주모집 및 상장주선인 의무인수를 고려한 공모 후 최대주주등 합산 지분율은 26.76% 수준으로 예상됩니다. 한편, 당사의 최대주주 및 대표이사는 상장 이후 안정적인 경영권을 확보하기 위해 특수관계인과 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 그리고 당사 15.76%의 주식을 보유한 솔본인베스트먼트 및 3.2%의 주식을 보유한 삼성증권과 경영권 안정화 약정서를 체결하였습니다.

공동목적보유확약 및 경영권 안정화 약정서 지분율은 발행주식 총수의 43.78%(공모 후 기준) 입니다. 이에 따라 당사의 최대주주는 상장 후 충분한 경영안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단하고 있습니다.

당사는 임직원에게 부여된 미행사 주식매수선택권 총 125,620주에 대하여 상장 후 1년간 의무보유를 진행할 예정입니다.
이에 따라 상장 후 1년까지는 주식매수선택권 행사로 인한 보통주의 추가 물량출회가 제한적이며,
미행사 주식매수선택권 행사분(166,984주)를 포함한 모든 희석가능 주식이 보통주로 전환된 이후 최대주주 등의 지분율은 26.44%, 공동목적보유확약 약정주주를 포함한 최대주주등 지분율은 43.26%로 예상됩니다.

그럼에도 불구하고 코스닥시장 상장 이후 당사 유통주식에 대한 접근성 증가 및 주요 경영진의 의무보유 기간 경과 이후 지분 매각 등에 따라 상장일 이후 경영권 변동에 대한 위험을 원천적으로 배제할 수 없으며, 이에 따른 경영권 변동시 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점 주의하시기 바랍니다.

당사의 최대주주인 윤여걸은 증권신고서 제출일 현재, 당사 지분의 22.14%를 보유하고 있으며, 특수관계인을 포함한 최대주주등 지분율은 30.60%입니다. 신주모집 및 상장주선인 의무인수를 고려한 공모 후 최대주주등 합산 지분율은 26.76% 수준으로 예상됩니다. 한편, 당사의 최대주주 및 대표이사는 상장 이후 안정적인 경영권을 확보하기 위해 특수관계인과 공동목적보유확약을 체결하였습니다. 그리고 당사 15.76%의 주식을 보유한 솔본인베스트먼트 및 3.2%의 주식을 보유한 삼성증권과 경영권 안정화 약정서를 체결하였습니다. 공동목적보유확약 및 경영권 안정화 약정서 지분율은 발행주식 총수의 43.78%(공모 후 기준) 입니다. 이에 따라 당사의 최대주주는 상장 후 충분한 경영안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단하고 있습니다.

최대주주 및 대표이사와 특수관계인이 체결한 공동 목적 보유 확약서는 등기임원은 3년 동안 미등기임원은 2년 동안 당사의 안정적 지배구조 구축을 위하여 의무보유를 진행하며, 동 기간동안 주주총회에서 의결권을 강용성 대표이사에게 위임합니다. 그리고 최대주주 및 특수관계인이 자신이 보유하고 있는 주식의 전부 또는 일부를 제3자에게 양도하고자 하는 경우, 최대주주 윤여걸 또는 그가 지정하는 다른 제3자에게 우선매수권을 행사할 수 있도록 정하고 있습니다. 최대주주 및 대표이사와 삼성증권은 경영권 안정화 약정서를 체결하여 당사의 최대이익을 위하여 대표이사와 의결권을 공동행사 하기로 하였으며, 삼성증권이 보유하고 있는 주식의 전부 또는 일부를 제3자에게 양도하고자 하는 경우, 최대주주 윤여걸 또는 그가 지정하는 다른 제3자에게 우선매수권을 행사할 수 있도록 정하고 있습니다.
최대주주 및 대표이사와 솔본인베스트먼트는 경영권 안정화 약정서를 체결하여 당사의 최대이익을 위하여 대표이사와 의결권을 공동행사 하기로 하였으며, 솔본인베스트먼트가 보유하고 있는 주식의 전부 또는 일부를 제3자에게 양도하고자 하는 경우, 최대주주 윤여걸 또는 그가 지정하는 다른 제3자에게 우선매수권을 행사할 수 있도록 정하고 있습니다. 본 약정서의 효력은 당사가 코스닥시장에 상장된 날로부터 1년까지 유지됩니다.

[공동목적보유확약 및 경영권안정화약정서 체결 현황]

(단위: 주)

구분
성명
구분
공동목적보유확약주식수
지분율
기간

공동목적보유확약 주주(최대주주 등)
윤여걸
최대주주
2,687,000주
19.36%
3년

강용성
대표이사
372,758주
2.69%
3년

윤의준
최대주주 자녀
316,000주
2.28%
3년

장기정
등기임원
100,000주
0.72%
3년

이석원
미등기임원
83,912주
0.60%
2년

김민수
미등기임원
31,055주
0.22%
2년

장주연
미등기임원
18,254주
0.13%
2년

장정훈
등기임원
16,529주
0.12%
3년

김성훈
미등기임원
16,002주
0.12%
2년

설수웅
미등기임원
15,486주
0.11%
2년

조영일
미등기임원
9,992주
0.07%
2년

김인환
미등기임원
8,324주
0.06%
2년

이명승
미등기임원
8,260주
0.06%
2년

유동원
미등기임원
7,506주
0.05%
2년

김정민
미등기임원
6,646주
0.05%
2년

김분도
미등기임원
5,512주
0.04%
2년

권준성
미등기임원
5,292주
0.04%
2년

박영덕
미등기임원
4,058주
0.03%
2년

김정태
미등기임원
1,127주
0.01%
2년

박재선
미등기임원
444주
0.00%
2년

양인석
미등기임원
444주
0.00%
2년

소계
3,714,601주
26.76%
-

경영권 안정화 확약 주주
솔본인베스트먼트
타인
1,912,500주
13.78%
1년

삼성증권
주관사
450,000주
3.24%
주식 보유기간 동안

소계
2,362,500주
17.02%
-

보통주 합계
6,077,101주
43.78%
-

당사는 본 공모를 통해 신주 모집 12.25%(1,700,000주)를 계획하고 있습니다. 본 공모 이후 최대주주등 지분율은 26.76%, 공동목적보유확약 및 경영권 안정화 약정서 약정주주를 포함한 최대주주등 지분율은
43.78%
로 경영 안정성은 유지될 수 있을 것으로 판단됩니다. 하지만 상장 이후 임직원의 주식매수선택권의 추가행사 등에 따른 추가 지분희석 가능성이 존재합니다.당사는 임직원에게 부여된 미행사 주식매수선택권 총 125,620주에 대하여 상장 후 1년간 의무보유를 진행할 예정입니다. 이에 따라 상장 후 1년까지는 주식매수선택권 행사로 인한 보통주의 추가 물량출회가 제한적이며, 미행사 주식매수선택권 행사분(166,984주)를 포함한 모든 희석가능 주식이 보통주로 전환된 이후 최대주주 등의 지분율은 26.44%, 공동목적보유확약 약정주주를 포함한 최대주주등 지분율은
43.26%로
예상됩니다.그럼에도 불구하고 코스닥시장 상장 이후 당사 유통주식에 대한 접근성 증가 및 주요 경영진의 의무보유 기간 경과 이후 지분 매각 등에 따라 상장일 이후 경영권 변동에 대한 위험을 원천적으로 배제할 수 없으며, 이에 따른 경영권 변동시 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점 주의하시기 바랍니다.

자. 종속회사 관련 위험
당사는 1개의 국내 종속회사 이노클을 설립하여 운영 중입니다. 이노클은 2003년 11월 12일 설립된 회사로, 당사의 100% 자회사로서 당사가 대행하는 광고 상품의 영업대행업무를 위탁받아 수행하는 회사입니다.
이노클은 2023년도 40만원 수준의 당기순손실 인식을 제외하고 지속적으로 당기순이익을 시현하고 있는 바 당사에 미치는 영향은 제한적일 것으로 예상되오나, 연결실체인 종속회사의 경영성과는 당사의 연결재무제표에 반영됨에 따라, 향후 수익성이 악화될 경우 이는 당사의 재무 건전성에 악영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

당사는 이노클에게 광고영업대행에 대한 지급수수료와(매입거래), 본사 사무실 공간 임차(매출거래)에 따른 임대료 수입이 발생하고 있습니다. 당사는 광고 상품의 영업대행업무를 이노클에게만 위임하지 않고, 예스콜, 플랜어투즈, 나무커뮤니티,

등 다수의 기업에게 위임하고 있습니다. 이노클에게 지급하는 수수료요율과 다른 대대행사들에게 지급하는 수수료율은 유사한 수준입니다. 또한 당사가 이노클에게 수령하고 있는 임대수수료는 제3자에게 임대해주고 있는 공간으로부터 받는 임대수수료와 유사한 수준입니다. 상기 지급수수료 및 임대료를 제3자와의 거래 조건과 비교하여 고려하였을 때 종속회사 거래로 인한 이익 전가 가능성은 낮은 것으로 판단됩니다. 그럼에도불구하고 당사는 현재 기준 내부거래위원회 규정을 제정하여 이해관계자와의 거래에 관하여 내부거래위원회의 전원 합의로 결의하며 이사회에 결의된 내용을 보고하고 있습니다. 다만, 향후 이해관계자 간 거래에서 이러한 내부통제시스템이 효율적으로 작동하지 않을 경우 거래를 통해 이익의 부당 전가가 발생할 가능성이 존재하며, 이는 당사 경영환경의 악화를 초래할 수 있으니, 투자 시 이를 유의하시기 바랍니다.

당사는 1개의 국내 종속회사 이노클을 설립하여 운영 중입니다. 이노클은 2003년 11월 12일 설립된 회사로, 당사의 100% 자회사로서 당사가 대행하는 광고 상품의 영업대행업무를 위탁받아 수행하는 회사입니다. 와이즈넛은 당시 새로운 분야인 광고 사업에 진출하며, 광고 세일즈 기능을 전담 수행할 수 있는 광고 대행 전문 법인을 설립하기로 결정했습니다.
타 광고 대행 회사를 통해 광고 수주를 진행할 경우, 광고 수주 수수료 인상, 총 판권 요구 등의 리스크가 존재할 뿐만 아니라, 당사의 검색 광고상의 수주 효율성이 검증되지 않아 광고 대행 회사들이 적극적으로 광고 수주를 기피할 가능성도 있었습니다. 따라서 이러한 리스크를 최소화하고 효율적인 광고 수주를 위해서는 직영 광고 수주 대행 법인의 설립이 필요했습니다. 또한, 광고 세일즈 인원의 급여 체계와 운영 방식이 기존 와이즈넛의 체계와 상이한 부분이 많았기 때문에, 광고 세일즈를 효과적으로 수행하기 위해서는 별도의 법인을 설립하는 것이 더 적합하다고 판단했습니다.(주)이노클의 매출액은 전액 당사에게 제공하는 영업대행 업무를 통해서만 발생하고 있습니다.
이노클의 요약 재무제표는 아래와 같습니다.

[(주)이노클 요약 재무제표]

(단위: 천원)

구분
2024년도 3분기
2023년도
2022년도
2021년도

총자산
302,668
279,398
271,266
248,611

자본금
250,000
250,000
250,000
250,000

자본총계
180,809
165,111
165,512
135,022

부채총계
121,859
114,287
105,754
113,590

매출액
667,141
695,254
675,999
645,845

영업이익
16,175
2,834
30,587
55,281

법인세비용차감전계속사업이익
16,279
3,041
30,490
55,426

당기순이익
15,698
(401)
30,490
50,258

이노클은 2023년도 40만원 수준의 당기순손실 인식을 제외하고 지속적으로 당기순이익을 시현하고 있는 바 당사에 미치는 영향은 제한적일 것으로 예상되오나, 연결실체인 종속회사의 경영성과는 당사의 연결재무제표에 반영됨에 따라, 향후 수익성이 악화될 경우 이는 당사의 재무 건전성에 악영향을 미칠 수 있으니 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.
당사는 이노클에게 광고영업대행에 대한 지급수수료와(매입거래), 본사 사무실 공간 임차(매출거래)에 따른 임대료 수입이 발생하고 있습니다. 이노클과의 지급수수료 및 임대료 세부내역은 다음과 같습니다.

[당사와 (주)이노클 매출 및 매입거래]

(단위: 천원)

법인명
관계
구 분
2024년 3분기
2023년도
2022년도
2021년도

(주)이노클
종속
매출 거래
16,830
30,350
36,000
31,599

매출채권 잔액
2,057
2,057
3,300
3,300

매입거래
667,141
695,254
675,999
645,845

매입채무 잔액
63,879
63,128
58,748
76,911

당사는 광고 상품의 영업대행업무를 이노클에게만 위임하지 않고, 예스콜, 플랜어투즈, 나무커뮤니티, 등 다수의 기업에게 위임하고 있습니다. 이노클에게 지급하는 수수료요율과 다른 대대행사들에게 지급하는 수수료율은 유사한 수준입니다. 또한 당사가 이노클에게 수령하고 있는 임대수수료는 제3자에게 임대해주고 있는 공간으로부터 받는 임대수수료와 유사한 수준입니다. 상기 지급수수료 및 임대료를 제3자와의 거래 조건과 비교하여 고려하였을 때 종속회사 거래로 인한 이익 전가 가능성은 낮은 것으로 판단됩니다. 그럼에도 불구하고 당사는 2023년 10월 19일 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정을 제정하여 이해관계자 거래에 대하여 이사회를 통해 승인을 받도록 하고 있었습니다. 내부거래 통제 강화를 위해 2024년 1월 24일 이사회 내
사외이사 이헌상(내부거래위원회 위원장), 사외이사 김선혁, 대표이사 강용성, 사내이사 장정훈을 구성원으로 하여
내부거래위원회를 설립하였으며, 내부거래위원회 규정이 2024년 3월 8일 제정되었고, 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정과 중복 및 충돌하는 조항이 발생함에 따라 기 제정된 이해관계자의 거래에 대한 통제 규정을 폐지하였습니다.
내부거래위원회규정 상 위원회는 3 인 이상의 이사로 구성하고 , 사외이사를 2 인 이상 포함하며 사외이사의 수가 총 위원 수의 2 분의 1 이상이 되도록 하여야 하므로 거래 상대방 및 거래 금액에 대하여 보다 공정한 검토가 이루어질 수 있습니다.
당사는 현재 기준 내부거래위원회 규정으로 이해관계자와의 거래에 관하여 내부거래위원회의 전원 합의로 결의하며 이사회에 결의된 내용을 보고해야 합니다. 내부거래위원회 규정 중 일부를 발췌한 내용은 아래와 같습니다.

[내부거래위원회 규정]

제1조(목적)

이 규정은 ㈜와이즈넛(이하 “회사”라고 한다)과 이해관계자 간의 거래와 관련된 의사결정 및 집 행에 있어 투명성을 높이고 절차를 명확히 하기 위하여 설치된 내부거래위원회(이하 “위원회”)의 효율적인 운영을 위하여 필요한 사항을 규정함을 목적으로 한다.

제3조 (권한)

위원회는 법령 또는 회사 정관에서 정한 사항, 이사회로부터 위임받은 사항, 회사 및 자회사가 그 이해관계자와의 거래에 필요한 사항을 정하고 그 타당성을 검토할 권한을 가진다.

제10조 (결의 방법)

1. 위원회의 결의는 위원 전원의 동의로 한다.

2. 위원회는 위원의 전부 또는 일부가 직접 회의에 출석하지 아니하고 모든 위원이 음성을 동시 에 송·수신하는 원격통신수단에 의하여 결의에 참가하는 것을 허용할 수 있다. 이 경우 당해 위원은 위원회에 직접 출석한 것으로 본다.

3. 위원회의 결의에 관하여 특별한 이해관계가 있는 위원은 의결권을 행사하지 못한다.

4. 제 3 항의 규정에 의하여 의결권을 행사할 수 없는 위원의 수는 재적 위원의 수에 산입하지 아니한다.

제11조 (의결사항)

1. 회사가 이해관계자와 거래(매출/매입거래, 부동산 구입/처분, 용역거래, 대리 및 임대차 협약, 연구개발 성과의 이전, 면허 약정, 대여와 출자를 포함하는 금융거래, 담보/보증, 경영계약 및 기타의 거래)를 하고자 하는 경우, 위원장은 사전에 위원회를 소집하고 위원회 위원들에게 그 거래의 객관성과 당위성을 자세히 설명하고 승인을 얻어야 한다. 다만, 해당 이해관계자 거 래가 상법 제398조의 자기거래에 해당할 경우, 위원회 승인 이후 해당거래 전에 대표이사가 이사회를 소집하고 그 이사회에서 대표이사는 이사들에게 거래의 객관성과 당위성을 자세히 설명한 후 재적이사 3분의 2의 동의를 얻어 그 거래를 집행하여야 한다.

2. 위원회는 연 1회 위원 전원의 찬성으로 특정 이해관계자와의 거래 한도를 설정할 수 있으며, 회사가 그 한도 내에서 집행하는 다음 각 호의 이해관계자 거래는 위원회의 개별적 승인 없이 할 수 있다. 단, 본조 제1항 단서의 거래에 관하여는 본조 제1항 단서에 따른 이사회의 승인을 얻어야 한다.

① 경상적인 영업활동에서 발생하는 매출 / 매입 거래

② 경상적인 기업활동에서 발생하는 보수 / 비용

제13조 (이해관계자 거래의 금지)

1. 이 규정 및 다른 규정에도 불구하고, 회사는 이해관계자를 상대방으로 하거나 그를 위하여 다 음 각호에 해당하는 행위를 하여서는 아니 된다.

① 금전, 유가증권, 실물자산, 무체재산권 등 경제적 가치가 있는 재산을 대여하는 행위

② 부동산, 동산, 유가증권 그 밖의 재산을 담보로 제공하는 행위

③ 채무의 이행을 보증하는 행위

2. 회사는 제1항에도 불구하고 다음 각호에 해당하는 경우에는 이해관계자와 거래를 할 수 있다. 다만, 해당 거래는 제10조 또는 상법 제398조(필요한 경우)에 따른 결의를 거쳐야 한다.

① 복리후생을 위한 이사에 대한 금전대여 등으로 학자금, 주택자금 또는 의료비 등 복리후 생을 위하여 회사가 정하는 바에 의거하여 1억원의 범위 내에서 금전을 대여하는 행위

② 법령에서 허용한 신용공여

③ 그 밖의 금전대여 등 회사가 법인인 주요주주(그의 특수관계인을 포함한다.)와 정상적인 경영활동을 수행하는 과정에서 필요하고 회사의 경영건전성을 해칠 우려가 없는 행위

다만, 향후 이해관계자 간 거래에서 이러한 내부통제시스템이 효율적으로 작동하지 않을 경우 거래를 통해 이익의 부당 전가가 발생할 가능성이 존재하며, 이는 당사 경영환경의 악화를 초래할 수 있으니, 투자 시 이를 유의하시기 바랍니다.

차. 소송 및 우발채무 관련 위험
당사는 현재 계류된 소송은 없지만, 향후 소송이나 분쟁, 예상치 못한 법률적 리스크가 발생할 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

증권신고서 제출일 현재 당사가 계류중인 중요 소송은 존재하지 않습니다. 이와 같이현재 당사 영업에 있어 소송 및 우발채무에 따른 위험은 크지 않은 것으로 예상됩니다.

법률 분쟁은 통상적으로 장기간에 걸쳐 진행되며, 사안에 따라 매우 큰 규모의 소송비용이 발생할 수 있습니다. 당사는 법률위반으로 인한 리스크를 회피하고자 주요 시점마다 회사의 영업활동에 관련된 법률검토 및 자문을 받고 있으며 담당 임직원에 대한 법률적 내부통제에 힘쓰고 있습니다. 그럼에도 불구하고 추가적인 소송이나 분쟁, 예상치 못한 법률적 리스크가 발생할 경우 당사의 영업 및 재무구조에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

차.관계기업의 경영 실적 부진에 따른 손익 악화 위험
iZENEtech는 당사가 30.93% 보유하고 있는 관계회사로 2011년 09월에 설립되었으며, 주요 사업으로 국가간 이커머스 사업을 영위하고 있습니다. 와이즈넛은 현재 iZENEtech의 2대주주로서 사업적인 공통점이 없으며 단순투자목적으로 해당 지분을 보유하고 있습니다. 와이즈넛은 2011년말 iZENEtech의 설립을 위하여 127,586 USD, 2013년 Series B에 169,997 USD 증자, 2015년 Series C에 499,975 USD 증자를 마지막으로, 총 현금 투자는 USD 797,558(약 8.8억원)입니다.
당사는 iZENEtech와의 최근 3년간 거래가 존재하지는 않지만, iZENEtech가 100% 보유한 연결 자회사인 iZENEhk, Limited와의 거래가 존재하였습니다. iZENEhk, Limited가 운영하는 인터넷 쇼핑몰 Gshopper의 검색시스템 구축 및 운영지원 계약에 관한 매출거래계약을 2020년 7월에 체결하여 2년간 용역을 제공하였습니다. 2022년 7월을 기준으로 계약이 종료하여 이후 매출거래는 더 이상 발생하고 있지 않습니다.

당사는 iZENEtech 투자주식에 대해 지분법으로 인식하고 있으며, 2022년에 지분법손실로 95억원을 인식하여 현재 iZENEtech에 대한 투자주식의 장부가액은 0원입니다. iZENEtech는 현재 사업이 상당히 축소되어 있는 상태로 와이즈넛 외에 다른 투자자들 또한 iZENEtech에 추가적인 투자로는 상황이 좋아지기 어렵다는 판단 하에 후속 투자가 이루어지지 않고 있습니다. 당사는 향후 iZENEtech에 대한 어떠한 추가 지분투자 혹은 자금대여를 진행하지 않을 계획이며, iZENEtech에 대하여 추가적인 지분법 손실 인식은 불가능한 바, 현재 상황에서 iZENEtech로 인한 추가적인 부정적인 영향을 받을 가능성은 현저히 낮습니다. 이에 더하여, 대표주관사의 권고로 이해관계자와의 거래 투명성과 적정성에 대한 객관성을 제고하기 위하여 2024년 01월 이사회에 내부거래위원회를 설립하여 내부통제를 강화하였습니다. 증권신고서 현재 기준으로 관계기업 iZENEtech로 인해 당사의 손익에 영향을 줄 가능성은 매우 낮긴 하나 투자자께서는 당사가 2022년에 iZENEtech 투자주식에 대한 지분법손실로 95억원을 인식하였던 점을 유의하시기 바랍니다.

iZENEtech는 당사가
30.93% 보유하고 있는 관계회사로 2011년 09월에 설립되었으며, 주요 사업으로 국가간 이커머스 사업을 영위하고 있습니다. 와이즈넛은 현재 iZENEtech의 2대주주로서 사업적인 공통점이 없으며 단순투자목적으로 해당 지분을 보유하고 있습니다. 와이즈넛은 2011년말 iZENEtech의 설립을 위하여 127,586 USD, 2013년 Series B에 169,997 USD 증자, 2015년 Series C에 499,975 USD 증자를 마지막으로, 총 현금 투자는 USD 797,558(약 8.8억원)입니다. 설립 당시 와이즈넛의 iZENEtech의 지분율은 100.0%였으나, Series A 투자유치후 55.29%가 되었으며, 점차 이어진 외부투자자들의 투자로 지분이 희석되며 현재 지분율은 30.93%로 하락하였고, 현재 최대주주는 Oak Investment 가 되었습니다.

[iZENEtech 투자금액 추이]

(단위: 백만 USD)

투자자
설립
Series A
Series B
Series C1
Series C2
Series C3
Converti-ble Notes
합계
지분율

와이즈넛
0.1
0.0
0.2
0.5
0.0
0.0
0.0
0.8
30.9%

그 외
0.01
7.1
15.8
32.0
8.5
0.8
14.8
79.0
69.1%

합계
0.1
7.1
16.0
32.5
8.5
0.8
14.8
79.8
100.0%

당사는 iZENEtech와의 최근 3년간 거래가 존재하지는 않지만, iZENEtech가 100% 보유한 연결 자회사인 iZENEhk, Limited와 지난 3년간 아래와 같은 매출거래가 존재했습니다. iZENEhk, Limited는 당사와 기타특수관계자에 해당합니다.

[iZENEhk, Limited와의 매출 및 매입거래 현황]

(단위:천원)

성 명
관계
구 분
2021년도
2022년도
2023년도

(법인명)
금액
내용
금액
내용
금액
내용

iZENEhk, Limited
기타특수관계
매출거래
12,338
Gshopper 검색 시스템 구축 및 운영 지원
13,071
Gshopper 검색 시스템 구축 및 운영 지원
-
-

매출채권잔액
-
-
-
-
-
-

매입거래
-
-
-
-
-
-

매입채무잔액
-
-
-
-
-
-

당사는 기타특수관계인 iZENEhk, Limited가 운영하는 인터넷 쇼핑몰 Gshopper의 검색시스템 구축 및 운영지원 계약에 관한 매출거래계약을 2020년 7월에 체결하여 2년간 용역을 제공하였습니다. 2022년 7월을 기준으로 계약이 종료하여 이후 매출거래는 더 이상 발생하고 있지 않습니다. 당사의 매출은 국내향 검색엔진 솔루션 납품계약이 주를 이루고 있으나, iZENEhk에게 용역은 해외에선 표준 방법인 검색 쿼리량을 계산하여 라이센스 이용료를 부과하는 계약을 체결하였습니다. 당사가 iZENEhk에게 제공했던 용역과 비슷한 형태로 라이센스를 제공하는 계약은 ㈜이니스프리와 체결한 검색시스템 솔루션 계약이 유일하여 이를 비교대상으로 검토한 결과, 관계회사인 iZENEhk에게 제3자와의 거래보다 높은 수준으로 비용을 부과한 것으로 보여집니다. 이러한 상황 고려시 관계회사와의 거래로 인해 이익 전가 가능성은 낮은 수준으로 판단하고 있습니다.

[iZENEhk와의 거래금액 적정성 검토]

(단위:천원)

계약 상대방
계약명
월평균 비용
비고

㈜이니스프리
검색시스템 솔루션 계약서
640
-

iZENEhk, Limited
검색시스템 구축 및 운영지원 계약서
1,028
주1)

주1) 온기로 계산하기 위해 2021년의 월평균 비용을 기재하였습니다.

당사는 iZENEtech 투자주식에 대해 지분법으로 인식하고 있으며, 2022년에 지분법손실로 95억원을 인식하여 현재 iZENEtech에 대한 투자주식의 장부가액은 0원입니다. 이에 회계기준에 따라 iZENEtech가 추가 손실이 발생한다고 하더라도 이로 인한 추가적인 지분법손실 인식은 하지 않아도 되며, 이에 따라 관계회사(iZENEtech)로 인한 회계상의 부정적 영향은 발생하지 않을 것으로 판단됩니다.

[와이즈넛의 iZENEtech 지분법 손실 인식 추이(연결기준)]

(단위: 백만원)

사업연도
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
기말평가액

2021
8,510
2,662
(2,419)
8,752

2022
8,752
(9,533)
781
-

2023
-
-
-
-

iZENEtech의 경우 미중무역분쟁 및 코로나 재확산으로 인하여 중국의 락다운으로 사업의 상황이 여의치 않게 되어 2021년~2022년 당기순손실을 시현하며 사업이 급격하게 악화되었습니다. 또한 당사는 2021년도 iZENEtech가 자체적으로 진행한 가결산 결과에 근거해서 지분법을 적용하여 재무제표에 반영하였는데, 이후 iZENEtech가 2021년도 외부감사를 받는 과정에서 회계 오류가 발견되어 자체 결산과 비교하여 약 263억원의 추가 손실이 있음을 확인하였습니다. 추가 손실은 와이즈넛의 지분율에 따라 산정한 지분법 손실로 반영되어 와이즈넛은 2022년 해당 추가 손실분이 포함된 지분법손실 95억원을 인식하였습니다.

iZENEtech는 현재 사업이 상당히 축소되어 있는 상태로 와이즈넛 외에 다른 투자자들 또한 iZENEtech에 추가적인 투자로는 상황이 좋아지기 어렵다는 판단 하에 후속 투자가 이루어지지 않고 있습니다. 당사의 경우 2015년 증자 참여 이후에는 iZENEtech에 추가적인 금액은 투자한 바 없으며, 전체 투자 금액 또한 8.8억원에 불과합니다. 당사는 향후 iZENEtech에 대한 어떠한 추가 지분투자 혹은 자금대여를 진행하지 않을 계획이며, iZENEtech에 대하여 추가적인 지분법 손실 인식은 불가능한 바, 현재 상황에서 iZENEtech로 인한 추가적인 부정적인 영향을 받을 가능성은 현저히 낮습니다. 이에 더하여, iZENEtech 및 그 계열사와 와이즈넛은 현재 거래 관계가 없으나, 대표주관사의 권고로 이해관계자와의 거래 투명성과 적정성에 대한 객관성을 제고하기 위하여 2024년 01월 이사회에 내부거래위원회를 설립하여 내부통제를 강화하였습니다. 내부거래위원회는 이해관계자와의 거래에 대한 심의 및 의결을 전원 합의로 결의받도록 요구하고 있어, 당사와 이해관계자와의 거래로 인한 이익전가가 발생할 가능성 또한 현저히 낮은 것으로 판단됩니다. 증권신고서 현재 기준으로 관계기업
iZENEtech로 인해 당사의 손익에 영향을 줄 가능성은 매우 낮긴 하나 투자자께서는
당사가 2022년에 iZENEtech 투자주식에 대한 지분법손실로 95억원을 인식하였던 점을 유의하시기 바랍니다.

3. 기타위험

가. 상장 이후 유통가능 주식수 및 매도가능물량으로 인한 위험
상장 후 기존주주가 보유하고 있는 주식과 신규공모로 발행하는 주식을 합산하여 총 9,510,325주(상장 후 기준 68.52%)는 상장 직후 출회가 가능한 유통가능물량이며, 이로 인하여 상장 이후 주가가 하락할 수 있으니 투자자 여러분께서는 이 점 투자에 유의하시기 바랍니다.

유통가능 물량의 경우 상장 후 즉시 매도가 가능하므로, 해당 물량의 매각으로 인하여 주식가격이 하락할 가능성이 있으며, 추가적으로 최대주주등 계속보유의무자의 의무보유기간 및 자발적 계속보유자의 계속보유확약기간이 만료되는 경우에도 추가적인 물량 출회로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다. 매도가능물량의 급격한 출회는 주가에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 의무보유기간 종료 후 주요 주주 등의 소유주식 매각은 당사의 사업성, 성장성 등에 대한 부정적인 시각으로 인식될 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

금번 공모 주식을 포함하여 당사의 상장예정주식수

13,880,278주

중 당사의 최대주주 및 최대주주의 자녀, 등기임원이 보유한 보통주 3,492,287주는 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 24개월간 의무보유로 총 36개월간 의무보유할 예정입니다. 이외 미등기임원의 보통주 222,314주는 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 12개월간 의무보유로 총 24개월간 의무보유할 예정입니다. 당사의 기타 직원이 보유한 보통주 51,794주는 상장예비심사 신청일 전 1년 이내에 상장신청인이 제3자 배정 방식으로 발행한 주식등을 취득한 경우로, 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제3호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유를 진행할 예정입니다. 송영희가 보유한 26,892주는 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제7호에 따라 자발적으로 12개월간 의무보유할 예정입니다. 삼성증권이 보유한 450,000주의 경우 코스닥시장 상장규정에서 규정하는 의무보유 조항에는 해당되지 않으나, 상장일로부터 자발적으로 1개월간 의무보유할 예정입니다.의무보유 물량은 한국거래소가 법령상 의무의 이행, 코스닥 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조의 개선을 위한 기업의 인수 또는 합병 등에 대하여 불가피하다고 판단하는 경우를 제외하고는 매각이 제한됩니다.

또한, 「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항제1호에 의해 상장주선인인 삼성증권㈜는 공모물량의 3%(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)인

41,666주를 추가로 인수하게 됩니다. 상장주선인의 상장규정에 따른 상장주선인의 의무 취득분은 상장 후 3개월간 의무보유예탁 됩니다.

[한국거래소가 불가피하다고 판단하는 경우]

- 코스닥시장 상장규정 제16조(의무보유의 예외 등)① 거래소는 법령상 의무의 이행 또는 코스닥시장 상장법인의 경쟁력 향상이나 지배구조 개선을 위하여 세칙으로 정하는 인수ㆍ합병 등에 대하여 불가피하다고 인정하는 경우에는 이 규정에 따른 의무보유의 예외를 인정할 수 있다. 이 경우 법령상 의무의 이행, 기업의 인수ㆍ합병 등으로 주식등을 취득하거나 교부받은 자는 잔여 의무보유 기간 동안 해당 주식등을 의무보유하여야 한다.

② 이 규정에 따른 의무보유 대상자는 의무보유된 주식등의 권리행사 등을 위하여 불가피한 경우로서 세칙으로 정하는 경우에는 거래소의 승인을 받아 인출, 질권 설정·말소 등을 할 수 있다.

③ 제1항 및 제2항 외에 의무보유 예외 사유의 적용 방법과 그 밖에 필요한 사항은 세칙으로 정한다.- 코스닥시장 상장규정 시행세칙 제17조(의무보유의 예외 등)

① 규정 제16조제1항 전단에서 "세칙으로 정하는 인수ㆍ합병 등"이란 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 인수ㆍ합병 등을 말한다.

1. 기술 향상, 품질 개선, 원가 절감 및 능률 증진을 위한 경우

2. 연구 및 기술 개발을 위한 투자금액이 과다하거나 위험분산을 위하여 필요한 경우

3. 전문 경영인의 영입 등 지배구조의 투명성을 확보하기 위한 경우

4. 거래 조건의 합리화를 위한 경우

5. 그 밖에 기업의 인수나 합병 등으로 인한 기대효과가 최대주주등의 지분 매각을 금지하는 효과보다 크다고 거래소가 인정하는 경우

(하략)

상장 후 기존주주가 보유하고 있는 주식과 신규공모로 발행하는 주식을 합산하여 총 9,510,325주(상장 후 기준 68.52%)는 상장 직후 출회가 가능한 유통가능물량이며, 이로 인하여 상장 이후 주가가 하락할 수 있으니 투자자 여러분께서는 이 점 투자에 유의하시기 바랍니다. 동 유통가능물량은 향후 최대주주의 의무보유확약 기간의 만기 도래가 발생할 경우 변동될 수 있으며, 상장 이후 유통가능주식수 세부 현황은 아래와 같습니다.

[상장 이후 매각제한 및 유통가능주식수 현황]

(기준일: 증권신고서 제출일)

구분
주주명
회사와의 관계
주식의 종류
공모전 보유 주식
공모후
매각제한 기간 (상장일 기준)
매각제한사유

보유주식수
매각제한물량
유통가능물량

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주등
윤여걸
본인
보통주
2,687,000주
22.14%
2,687,000주
19.36%
2,687,000주
19.36%
0주
0.00%
3년
주1)

강용성
등기임원
보통주
372,758주
3.07%
372,758주
2.69%
372,758주
2.69%
0주
0.00%
3년
주1)

윤의준
자녀
보통주
316,000주
2.60%
316,000주
2.28%
316,000주
2.28%
0주
0.00%
3년
주1)

장기정
등기임원
보통주
100,000주
0.82%
100,000주
0.72%
100,000주
0.72%
0주
0.00%
3년
주1)

이석원
미등기임원
보통주
83,912주
0.69%
83,912주
0.60%
83,912주
0.60%
0주
0.00%
2년
주2)

김민수
미등기임원
보통주
31,055주
0.26%
31,055주
0.22%
31,055주
0.22%
0주
0.00%
2년
주2)

장주연
미등기임원
보통주
18,254주
0.15%
18,254주
0.13%
18,254주
0.13%
0주
0.00%
2년
주2)

장정훈
등기임원
보통주
16,529주
0.14%
16,529주
0.12%
16,529주
0.12%
0주
0.00%
3년
주1)

김성훈
미등기임원
보통주
16,002주
0.13%
16,002주
0.12%
16,002주
0.12%
0주
0.00%
2년
주2)

설수웅
미등기임원
보통주
15,486주
0.13%
15,486주
0.11%
15,486주
0.11%
0주
0.00%
2년
주2)

조영일
미등기임원
보통주
9,992주
0.08%
9,992주
0.07%
9,992주
0.07%
0주
0.00%
2년
주2)

김인환
미등기임원
보통주
8,324주
0.07%
8,324주
0.06%
8,324주
0.06%
0주
0.00%
2년
주2)

이명승
미등기임원
보통주
8,260주
0.07%
8,260주
0.06%
8,260주
0.06%
0주
0.00%
2년
주2)

유동원
미등기임원
보통주
7,506주
0.06%
7,506주
0.05%
7,506주
0.05%
0주
0.00%
2년
주2)

김정민
미등기임원
보통주
6,646주
0.05%
6,646주
0.05%
6,646주
0.05%
0주
0.00%
2년
주2)

김분도
미등기임원
보통주
5,512주
0.05%
5,512주
0.04%
5,512주
0.04%
0주
0.00%
2년
주2)

권준성
미등기임원
보통주
5,292주
0.04%
5,292주
0.04%
5,292주
0.04%
0주
0.00%
2년
주2)

박영덕
미등기임원
보통주
4,058주
0.03%
4,058주
0.03%
4,058주
0.03%
0주
0.00%
2년
주2)

김정태
미등기임원
보통주
1,127주
0.01%
1,127주
0.01%
1,127주
0.01%
0주
0.00%
2년
주2)

박재선
미등기임원
보통주
444주
0.00%
444주
0.00%
444주
0.00%
0주
0.00%
2년
주2)

양인석
미등기임원
보통주
444주
0.00%
444주
0.00%
444주
0.00%
0주
0.00%
2년
주2)

최대주주등 소계
3,714,601주
30.60%
3,714,601주
26.76%
3,714,601주
26.76%
0주
0.00%
-
-

기타주주
솔본인베스트먼트
타인
보통주
1,912,500주
15.76%
1,912,500주
13.78%
0주
0.00%
1,912,500주
13.78%
-
-

안광일
타인
보통주
670,000주
5.52%
670,000주
4.83%
0주
0.00%
670,000주
4.83%
-
-

TRANSCOSMOS
타인
보통주
500,000주
4.12%
500,000주
3.60%
0주
0.00%
500,000주
3.60%
-
-

김해연
타인
보통주
302,500주
2.49%
302,500주
2.18%
0주
0.00%
302,500주
2.18%
-
-

(유)옥포공영
타인
보통주
280,000주
2.31%
280,000주
2.02%
0주
0.00%
280,000주
2.02%
-
-

송영희
타인
보통주
279,659주
2.30%
279,659주
2.01%
26,892주
0.19%
252,767주
1.82%
1년
주4)

이준수
타인
보통주
218,500주
1.80%
218,500주
1.57%
0주
0.00%
218,500주
1.57%
-
-

박재호
타인
보통주
175,300주
1.44%
175,300주
1.26%
0주
0.00%
175,300주
1.26%
-
-

허윤길
타인
보통주
162,668주
1.34%
162,668주
1.17%
0주
0.00%
162,668주
1.17%
-
-

김태훈
타인
보통주
126,524주
1.04%
126,524주
0.91%
0주
0.00%
126,524주
0.91%
-
-

그 외 소액주주
타인
보통주
3,294,566주
27.14%
3,294,566주
23.74%
0주
0.00%
3,294,566주
23.74%
-
-

기타직원
직원
보통주
51,794주
0.43%
51,794주
0.37%
51,794주
0.37%
0주
0.00%
1년
주3)

삼성증권
상장주선인
보통주
450,000주
3.71%
450,000주
3.24%
450,000주
3.24%
0주
0.00%
1개월
주5)

삼성증권(의무인수분)
상장주선인
보통주
0주
0.00%
41,666주
0.30%
41,666주
0.30%
0주
0.00%
3개월
주6)

공모주주(우리사주조합)
공모주주
보통주
0주
0.00%
85,000주
0.61%
85,000주
0.61%
0주
0.00%
1년
주7)

공모주주(기관투자자 및 일반청약자)
공모주주
보통주
0주
0.00%
1,615,000주
11.64%
0주
0.00%
1,615,000주
11.64%
-

기타 소계
8,424,011주
69.40%
10,165,677주
73.24%
655,352주
4.72%
9,510,325주
68.52%
-
-

합계
12,138,612주
100.00%
13,880,278주
100.00%
4,369,953주
31.48%
9,510,325주
68.52%
-
-

주1) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 24개월간 의무보유로 총 36개월간 의무보유

주2) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 12개월간 의무보유로 총 24개월간 의무보유

주3) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제3호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유

주4) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제7호에 따른 12개월간 의무보유

주5)
「코스닥시장 상장규정」에서 규정하는 상장 후 의무보유 조항에는 해당되지 않으나, 상장일로부터 표기한 기간(1개월)까지 자발적으로 의무보유를 확약하였습니다.

주6) 코스닥시장 상장규정 제13조 제5항 제1호 나목에 따른 3개월간 의무보유.
코스닥시장 상장규정 제13조에 의한 상장주선인 의무인수분은 예상 주당 공모가액 24,000원 ~ 26,000원 중 하단가액 24,000원을 기준으로 설정하였습니다.

주7) 우리사주조합 배정물량(공모주식수의 5%)은 「근로자복지기본법」제34조 제1항 제2호에 의거 상장 후 1년간 한국증권금융에 예탁되나, 우리사주조합원의 퇴사 등 기타 인출사유 발생 시 인출 가능하며, 배정주식수는 청약 결과에 따라 변경될 수 있습니다.

[기간별 유통가능물량]

(기준일: 증권신고서 제출일)

구분
주식수
유통가능 주식수 비율

상장일 유통가능
9,510,325주
68.52%

상장후 1개월뒤 유통가능
9,960,325주
71.76%

상장후 3개월뒤 유통가능
10,001,991주
72.06%

상장후 12개월뒤 유통가능
10,165,677주
73.24%

상장후 24개월뒤 유통가능
10,387,991주
74.84%

상장후 36개월뒤 유통가능
13,880,278주
100.00%

따라서 상기의 의무보유 주식 등을 포함한 총 4,369,953주(31.48%)는 상장 직후 시장에서 유통불가능한 물량이며, 이를 제외한 9,510,325주(68.52%)는 상장 직후 시장에서 유통가능한 물량입니다.

상장 후 이러한 유통가능 물량의 출회로 주식가격이 하락할 수 있으며, 의무보유가 종료되면 해당물량의 출회로 추가적으로 주가가 하락할 수 있으니 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

나. 코스닥시장 상장요건 미충족 및 상장예비심사결과 효력 상실 위험금번 공모는 코스닥시장 상장규정에서 규정하고 있는
주식의 분산요건 충족할 목적으로『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』에 따라 공모의 방법으로 실시됩니다. 금번 공모후 당사가 신규상장 신청일까지 필요한 요건을 모두 충족하면 본 주식은 코스닥시장에 상장되어 매매를 개시하게 됩니다. 그러나, 일부 요건이라도 충족하지 못하거나 상장재심사 사유에 해당되어 재심사 승인을 받지 못할 경우 코스닥시장에서 거래할 수없어, 당사의 주식을 취득하는 투자자는 주식의 환금성에 큰 제약을 받을 수도 있습니다.
한편, 증권신고서 상의 공모일정은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 변경될 수 있습니다. 당사가 금번 신고서 제출 이후 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여 상장예비심사결과를 통보 받은 날인 2024년 09월 26일로부터 6개월 이내에 한국거래소에 신규상장 신청을 완료하지 못할 경우, 코스닥시장상장규정 제8조제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.

당사는 2024년 04월 25일 상장예비심사신청서를 제출하여 2024년 09월 26일 한국거래소로부터 상장예비심사결과를 통지 받았습니다. 당사가 한국거래소로부터 수령한 공문에 따르면, 공모 후에 심사가 가능한 상장주식수 및 주식의 분산요건을 제외한 모든 요건을 충족하고 있습니다. 그러나 상장 전 하기와 같은 사유가 발생하고 한국거래소가 판단하기에 상장예비심사 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있다고 인정하는 경우, 한국거래소는 상장예비심사 승인의 효력을 인정하지 않을 수 있습니다. 이 경우 당사는 상장예비심사신청서를 다시 제출하여 심사를 받아야 할 수도 있으며, 당사 주식의 상장 연기 혹은 상장 취소로 이어질 수 있습니다.

1. 상장예비심사결과

□ ㈜와이즈넛이 상장주선인을 통하여 제출한 상장예비심사청구서 및 동 첨부서류를 코스닥시장 상장규정(이하 “상장규정”이라한다) 제6조(상장예비심사등)에 의거하여 심사('24. 9. 26)한 결과, 사후 이행사항을 제외하고 신규상장 심사요건을 구비하였기에 다음의 조건으로 승인함

- 다 음 -

□ 사후 이행사항

- 청구법인은 상장규정 제27조에서 정하는 신규상장신청일(모집 또는 매출의 주금납입기일)까지 상장규정 제28조제1항제1호(주식의 분산)의 요건을 구비하여야 함

- 만약 청구법인이 신규상장 신청일에 코스닥시장상장규정 제2조 제1항제38호에서 정하는 벤처기업에 해당하지 않게 되는 경우에는 동 규정 제28조의 벤처기업 요건이 적용되지 아니하고 일반기업 상장요건을 구비하여야 함

2. 상장예비심사결과의 효력 불인정

□ 청구법인이 코스닥시장상장규정 제8조제1항에서 정하는 다음 각 호의 사유에 해당되어, 상장예비심사결과에 중대한 영향을 미친다고 한국거래소(이하 “거래소”라 한다)가 판단하는 경우, 시장위원회의 심의·의결을 거쳐 상장예비심사 결과의 효력을 인정하지 않을 수 있음

1) 상장규정 제5조제2호에서 정하는 경영상 중대한 사실(발행한 어음이나 수표의 부도, 합병, 소송의 제기, 영업활동의 중지, 주요자산의 변동 등)이 발생한 경우

2) 상장예비심사신청서 또는 첨부서류를 거짓으로 기재하거나 중요한 사항을 빠뜨린 사실이 확인된 경우

3) 상장규정 제6조제3항 전단에 따른 재무서류에 대한 재무제표 감리 결과 증권선물위원회가 증권 발행제한, 검찰 고발, 검찰통보 또는 과징금 부과 조치(금융위원회의 과징금 부과조치를 포함)를 의결한 사실이 확인된 경우

4) 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제122조에 따른 정정신고서의 정정내용이 중요한 경우

5) 상장예비심사 결과를 통보받은 날부터 6개월 이내에 상장신청서를 제출하지 않은 경우. 다만, 해당 법인이 코스닥시장의 상황 급변 등 불가피한 사유로 상장신청서 제출기한 연장을 신청하여 거래소가 승인하는 경우에는 6개월 이내에서 제출기한을 연장할 수 있음

6) 상장을 신청할 때 제출한 재무내용 등이 상장예비심사신청 시에 제출한 내용 등과 현저하게 다르거나 중대한 변경이 발견된 경우

7) 그 밖에 상장예비심사 결과에 중대한 영향을 미치는 것으로 상장규정시행세칙 제13조에서 정하는 경우

□ 코스닥시장상장규정 제6조제3항 전단에 따른 재무서류(최근 사업연도의 개별·연결재무제표 및 그에 대한 감사인의 감사보고서 등)에 대한 재무제표 감리 결과 증권선물위원회가 상장신청인에 대하여 임원(상법 제408조의2에 따른 집행임원을 포함)의 해임·면직 권고, 임원의 직무정지 또는 감사인 지정조치를 의결한 사실이 확인된 경우, 거래소는 상장 심사요건에 따라 심사하여 심사의 효력이 불인정되어야 한다고 판단되는 때에는 시장위원회의 심의·의결을 거쳐 상장예비심사 결과의 효력을 인정하지 않을 수 있음

3. 기타 신규상장에 필요한 사항

□ 상장신청인은 코스닥시장상장규정 제5조에서 정하는 다음 각 호의 사유가 발생한 때에는 상장주선인을 통하여 거래소에 신고하여야 함

1) 증권에 관한 사항에 대한 이사회나 주주총회의 결의

2) 발행한 어음이나 수표의 부도, 합병(상법 제522조, 제527조의2, 제527조의3에 따른 합병을 말함), 소송의 제기, 영업활동의 중지, 주요자산의 변동 등 경영상 중대한 사실

3) 모집 또는 매출의 신고. 이 경우 투자설명서(예비투자설명서 포함)와 그 기재내용의 정정사항을 포함하여 제출하여야 함

4) 상장신청인이 국내기업이고, 당해 사업연도 반기종료 후 45일이 경과한 경우, 반기재무제표와 그에 대한 감사인의 검토보고서

5) 최근 사업연도의 결산 승인을 위한 주주총회 개최(상법 제449조의2제1항에 따라 이사회결의로 재무제표를 승인하는 경우에는 이사회의 개최). 이 경우 최근 사업연도의 재무제표와 그에 대한 감사인의 감사보고서를 같이 제출하여야 함

만약 당사의 상장적격성심사결과에 영향을 줄 수 있는 사건이 발생할 경우, 이는 당사 주식 상장 일정의 연기 또는 상장의 승인 취소를 유발할 수 있으며, 이에 따라 당사의 주식의 가격과 유동성에 심각한 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

한편, 본 증권신고서상의 공모일정 및 기재사항은 확정된 것이 아니며 관계기관의 조정 또는 증권신고서 수리과정에서 청약일 전에 변경될 수 있으니, 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.당사는 2024년 04월 25일 상장예비심사신청서를 제출하여 2024년 09월 26일자로 한국거래소로부터 상장예비심사를 승인 받았습니다. 코스닥시장상장규정 제8조제1항제5호에 의거, 코스닥시장 상장예정법인은 상장예비심사결과를 통보받은 날로부터 6개월 이내에 신규상장 신청을 완료하여야 합니다. 당사가 금번 공모 일정 연기, 공모 철회, 그 외 사유 등으로 인하여 상장예비심사결과를 통보 받은 날인 2024년 09월 26일로부터 6개월 이내에 한국거래소에 신규상장 신청을 완료하지 못할 경우, 코스닥시장상장규정 제8조제1항에 의거, 한국거래소는 시장위원회의 의결을 거쳐 당사의 상장예비심사결과에 대하여 그 효력을 인정하지 아니할 수 있습니다.

다.
상장주선인 의무인수에 관한 사항금번 공모시 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인인 삼성증권(주)는 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 3개월간 의무보유 하여야 합니다.상장주선인이 사모의 방식으로 인수하는
41,666주
는 상장일로부터 3개월간 의무보유한 이후 매도가 가능하게 됩니다. 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다.

다만, 상장주선인의 내규에 의거하여, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간 종료 이후 3개월 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라, 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3개월) 이후 3개월 내 시장에 출회될 예정이며, 해당 기간동안 추가 유통물량 증가로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

금번 공모시 「코스닥시장 상장규정」제13조제5항제1호에 의해 상장주선인 삼성증권(주)는 모집ㆍ매출하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과하는 경우에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하여 3개월간 의무보유 하여야 합니다. 금번 공모 상장주선인으로서 의무인수에 관한 세부내역은 아래와 같습니다.

[상장주선인 의무인수 내역]

취득자
증권의 종류
취득수량
취득금액
취득후 의무보유기간

삼성증권㈜
보통주

41,666 주

999,984,000원
상장 후 3개월

주1)

상기 취득금액은
확정공모가액인 24,000원 기준입니다.

주2)
코스닥시장 상장규정상의 상장주선인으로서 위 코스닥시장 상장규정에 따라 위와 같이 발행된 추가 발행된 주식을 취득하여 상장 후 3개월간 보유하여야 합니다.

상장주선인이 사모의 방식으로 인수하는
41,666주
는 상장일로부터 3개월간 의무보유한 이후 매도가 가능하게 됩니다. 증권신고서 제출일 현재시점 상장주선인은 동 의무인수분의 매도시기 및 매도가격에 대해서 구체적으로 결정한 바가 없습니다. 다만, 상장주선인의 내규에 의거하여, 상장주선인의 의무취득분은 의무보유기간 종료 이후 3개월 내 매도하도록 정하고 있습니다. 이에 따라, 동 의무취득분은 의무보유기간(상장 후 3월) 이후 3개월 내 시장에 출회될 예정이며, 해당 기간동안 추가 유통물량 증가로 인하여 주식가격이 하락할 수 있습니다.

라.
주식매수선택권에 따른 주가 희석화 위험
증권신고서 작성기준일 현재 당사의 미행사 주식매수선택권은 총 166,984주(상장예정주식수의 1.20%)이며, 계약서상 행사기간은 스톡옵션 부여일로부터 2년이 경과한 날로부터 4년 이내에 행사가 가능합니다. 166,984주 중 104,840주는 상장 직후 행사가 가능하나, 행사 후에도 상장 후 1년간 의무보유 대상 주식에 포함되어 매각이 제한됩니다. 또한 62,144주는 2026년 03월 27일부터 4년간 행사 가능합니다.

주식매수선택권 부여를 통한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬 수 있으며, 주식매수선택권 행사에 의해 신주가 발행되어 상장주식수가 증가할 수 있습니다. 이러한 신주가 일시에 유통될 경우 이로 인해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을 수 있습니다.

증권신고서 작성기준일 현재 당사의 미행사 주식매수선택권은 총 166,984주(상장예정주식수의 1.20%)이며, 계약서상 행사기간은 스톡옵션 부여일로부터 2년이 경과한 날로부터 4년 이내에 행사가 가능합니다. 166,984주 중 104,840주는 상장 직후 행사가 가능하나, 행사 후에도 상장 후 1년간 의무보유 대상 주식에 포함되어 매각이 제한됩니다. 또한 62,144주는 2026년 03월 27일부터 4년간 행사 가능합니다.
주식매수선택권 부여를 통한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬 수 있으며, 주식매수선택권 행사에 의해 신주가 발행되어 상장주식수가 증가할 수 있습니다. 이러한 신주가 일시에 유통될 경우 이로 인해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을 수 있습니다.당사는 임직원의 근로의욕 고취 및 성과 분배, 복지 증진의 목적으로 임직원을 대상으로 주식매수선택권을 부여하였습니다. 주식매수선택권 부여에 대한 자세한 내역은 아래와 같습니다.

[주식매수선택권 부여 내역]

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

증가
감소
증가
감소

*무상증자
행사
취소
*무상증자
행사
취소
최초
*무상증자

강용성
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
19,370
-
-
-
-
19,370
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
9,681
-
-
-
-
9,681
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
9,681
-
-
-
-
9,681
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
3,228
6,455
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
3,228
6,455
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
-
880
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
-
880
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 19명
직원
2018.03.22
신주발행
보통주
37,548
-
-
-
880
29,517
8,911
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
X
-

강용성
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
18,296
-
-
-
1,871
20,167
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
9,620
-
-
-
9,620
3,638
-
15,602
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
9,620
-
19,240
-
9,620
19,240
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
-
-
6,734
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
-
3,367
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
6,734
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
-
-
6,734
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
-
3,367
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
1,443
-
2,886
-
1,443
2,886
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
1,443
-
-
-
-
1,443
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
927
-
-
1,854
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
1,854
-
927
1,854
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 23명
직원
2019.03.21
신주발행
보통주
33,381
-
1,854
-
1,854
29,627
5,608
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

강용성
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
7,100
-
4,392
-
7,100
10,650
-
3,550
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
3,208
-
-
-
3,208
-
-
6,416
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
3,207
-
-
-
3,207
-
-
6,414
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
550
650
-
1,100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
1,800
-
1,200
1,800
-
600
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
1,200
-
-
2,400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
1,200
-
-
2,400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,000
-
168
-
459
959
-
500
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1000
-
-
-
1,000
-
-
2,000
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
1,200
-
800
1,200
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
-
-
800
-
-
1,600
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
134
-
367
767
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
1,200
-
800
1,200
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
400
-
600
-
400
600
-
200
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
84
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
34
-
200
300
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
34
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
84
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
-
-
92
108
-
184
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 38명
직원
2021.03.26
신주발행
보통주
13,807
-
3,900
2,204
6,395
10,612
5,638
3,952
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
X
-

강용성
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
7,396
-
7,396
-
7,396
7,396
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
3,698
-
-
-
3,698
-
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
3,698
-
-
-
3,698
-
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
-
-
145
-
-
290
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 51명
직원
2022.03.29
신주발행
보통주
13,833
-
10,238
5,522
12,560
10,238
9,311
6,844
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
X
-

강용성
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
10,000
-
-
-
-
-
-
10,000
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
3,530
-
-
-
-
-
-
3,530
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
3,530
-
-
-
-
-
-
3,530
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,287
-
-
-
-
-
-
1,287
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,104
-
-
-
-
-
-
1,104
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,024
-
-
-
-
-
-
1,024
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,003
-
-
-
-
-
-
1,003
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
966
-
-
-
-
-
-
966
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
836
-
-
-
-
-
-
836
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
753
-
-
-
-
-
-
753
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
753
-
-
-
-
-
-
753
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
644
-
-
-
-
-
-
644
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 76명
직원
2024.03.27
신주발행
보통주
35,298
-
-
4,730
-
-
4,730
30,568
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
X
-

주1)
2023년 11월 6일을 기준으로 1:1 무상증자를 반영한 수치입니다.

증권신고서 작성기준일 현재 당사의 미행사 주식매수선택권은 총 166,984주(상장예정주식수의 1.20%)이며, 계약서상 행사기간은 스톡옵션 부여일로부터 2년이 경과한 날로부터 4년 이내에 행사가 가능합니다. 166,984주 중 104,840주는 상장 직후 행사가 가능하나, 행사 후에도 상장 후 1년간 의무보유 대상 주식에 포함되어 매각이 제한됩니다. 또한 62,144주는 2026년 03월 27일부터 4년간 행사 가능합니다.
주식매수선택권 부여를 통한 주식보상비용은 당사의 수익성을 악화시킬 수 있으며, 주식매수선택권 행사에 의해 신주가 발행되어 상장주식수가 증가할 수 있습니다. 이러한 신주가 일시에 유통될 경우 이로 인해 당사의 주가는 부정적인 영향을 받을 수 있습니다.

마. 상장 이후 주가의 공모가격 하회 및 투자원금손실 발생에 따른 위험

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며 금번 상장을 통해 최초 거래되는 것입니다. 또한 수요예측을 거쳐 당사와의 합의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격은 코스닥시장 상장 이후 시장에서 거래되는 시장가격을 나타내는 것이 아니며, 상장 이후 투자자는 여러 요인으로 인해 공모가격이나 그 이상의 가격으로 주식을 매도하지 못할 수도 있다는 점에 유의하시기 바랍니다.

당사의 주식은 한국거래소 코스닥시장에서 거래된 적이 없으며, 한국거래소 코스닥시장 이외의 기타 다른 유가증권 거래 시장에 상장할 것을 구체적으로 계획하고 있지않습니다. 따라서 한국거래소 코스닥시장에 상장된 이후 당사의 주식에 대한 매매가 원활하지 못할 수 있습니다.또한 수요예측을 거쳐 당사와의 협의를 통해 결정된 동 주식의 공모가격이 기업공개 이후 시장에서 거래되는 시장가격을 나타내는 것이 아닙니다. 금번 공모이후 당사 보통주의 시장가는 시장에 의해 결정될 것이며 다음과 같은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다.

-
당사 재무 실적

-
당사 및 당사가 속한 산업의 연혁 및 향후 전망

-
당사 경영에 대한 평가, 과거 및 현재의 영업상태, 향후 시기별 매출 전망, 그리고 현재 및 향후의 비용 구조 전망

-
성공적인 신규 시장 진입을 위한 당사의 역량

-
당사와 유사한 사업활동을 영위하는 상장회사들에 대한 가치평가

-
당사 또는 기존 주주에 의한 향후 당사 보통주 매도

-
시장금리 변동

-
국내외 증권시장 내 변동성

본건 상장에 따라 당사의 보통주 가격은 시시각각 변동할 수 있습니다. 국내외 증권시장에서 간간이 발생한 가격 및 거래량의 급격한 변동은 주식 시장가격에 영향을 미칩니다. 이와 같은 주가의 변동은 상장사의 영업실적과 무관하거나 비례하지 않는 경우가 흔합니다. 이에 따라 투자자는 당사의 보통주를 공모가격이나 그 이상의 가격으로 매도하지 못할 수 있으며, 그 결과 투자금액의 일부 또는 전부에 대한 손실이 발생할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

바. P
ut-Back Option, 환매청구권, 초과배정옵션 미부여
증권인수업에 관한 규칙 개정으로 일반청약자에게 "공모 가격의 90% 이상에 인수회사에 매도할 수 있는 권리(Put-Back Option)"가 부여되지 않으니 투자 시 유의하시기 바랍니다.
또한, 금번 공모의 경우 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3 제1항에 해당하지 않기 때문에 동 규정에 따른 환매청구권이 부여되지 않으며 공모 물량에 대한 초과수요가 존재 시 인수회사는 공모 물량의 15% 범위 내에서 발행회사의 대주주등으로부터 해당 주식을 차입하여 기관투자자 등에게 초과 배정을 하는 초과배정옵션(over-allotment option)도 금번 공모에서는 부여되지 아니하였습니다. 투자자께서는 이 점 유념하시기 바랍니다.

금번 공모의 주관사단은 2007년 6월 18일부터 시행된 증권인수업무에 관한 규칙에서 제11조 일반투자자의 권리 및 인수회사의 의무(Put-Back Option) 조항이 삭제됨에 따라 일반청약자에게 공모가격의 90% 이상에 인수회사에 매도할 수 있는 권리(Put-Back Option)를 부여하지 않으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.또한, 금번 공모의 경우 2017년 1월 1일부로 시행된 「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제10조의3제1항에 해당하지 않기 때문에 환매청구권이 부여되지 않으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정]

제10조의3(환매청구권)

① 기업공개(국내외 동시상장공모를 위한 기업공개는 제외한다)를 위한 주식의 인수회사는 다음의 어느 하나에 해당하는 경우 일반청약자에게 공모주식을 인수회사에 매도할 수 있는 권리(이하 "환매청구권"이라 한다)를 부여하고 일반청약자가 환매청구권을 행사하는 경우 증권시장 밖에서 이를 매수하여야 한다. 다만, 일반청약자가 해당 주식을 매도 하거나 배정받은 계좌에서 인출하는 경우 또는 타인으로부터 양도받은 경우에는 그러하지 아니하다.

1. 공모예정금액(공모가격에 공모예정주식수를 곱한 금액)이50억원 이상이고, 공모가격을 제5조제1항제1호의 방법으로 정하는 경우

2. 제5조제1항제2호 단서에 따라 창업투자회사등을 수요예측등에 참여시킨 경우

3. 금융감독원의 「기업공시서식 작성기준」에 따른 공모가격 산정근거를 증권신고서에 기재하지 않은 경우

4. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제39호나목에 따른 사업모델기업의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

5. 한국거래소의 「코스닥시장 상장규정」제2조제1항41호의 요건을 충족하는 기업(이하 "이익미실현 기업"이라 한다)의 상장을 위하여 주식을 인수하는 경우

② 인수회사가 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하는 경우 다음 각 호의 요건을 모두 충족하여야 한다.

1. 환매청구권 행사가능기간

가. 제1항제1호부터 제3호까지의 경우 : 상장일부터 1개월까지

나. 제1항제4호의 경우 : 상장일부터 6개월까지

다. 제1항제5호의 경우 : 상장일부터 3개월까지

2. 인수회사의 매수가격 : 공모가격의 90%이상. 다만, 일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수가 상장일 직전 매매거래일의 주가지수에 비하여 10%를 초과하여 하락한 경우에는 다음 산식에 의하여 산출한 조정가격 이상. 이 경우, 주가지수는 한국거래소가 발표하는 코스피지수, 코스닥지수 또는 발행회사가 속한 산업별주가지수 중 대표주관회사가 정한 주가지수를 말한다.

조정가격 = 공모가격의 90% × [1.1 + (일반 청약자가 환매청구권을 행사한 날 직전 매매거래일의 주가지수 - 상장일 직전 매매거래일의 주가지수) ÷ 상장일 직전 매매거래일의 주가지수]

③ 제1항제5호에도 불구하고 이익미실현 기업(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 신규 상장을 주관하는 주관회사가 해당 이익미실현 기업의 상장예비심사신청일부터 3년 이내에 다른 이익미실현 기업의 코스닥시장 신규 상장을 주관한 실적이 있고, 자신이 상장을 주관한 이익미실현 기업의 코스닥시장 상장일부터 3개월간 종가가 제2항제2호에서 정하는 가격 미만으로 하락한 적이 없는 경우 해당 주관회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

④ 제1항제5호에도 불구하고 상장예비심사신청일 이전 6개월간 코넥스시장에서의 일평균 거래량이 1,000주 이상이고,「코넥스시장 업무규정 시행세칙」제22조제2항제2호나목에서 정하는 거래형성률이 80% 이상인 코넥스시장 상장법인(외국 기업을 제외한다)의 코스닥시장 이전상장을 위하여 주식을 인수하는 인수회사는 환매청구권을 부여하지 아니할 수 있다.

⑤ 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제30조제1항에 따른 혁신기술기업(이하 "혁신기술기업"이라 한다)의 코스닥시장 상장을 위한 기업공개의 주관회사는 상장예비심사 신청일을 기준으로 최근 3년 이내에 코스닥시장 상장을 주관한 기술성장기업(한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제2조제1항제39호에 따른 기술성장기업을 말한다. 이하 이항에서 같다)이 상장일부터 2년 이내에 다음 각 호의 어느 하나에 해당한 경우 일반청약자에게 제1항의 환매청구권을 부여하여야 한다. 이 경우 환매청구권의 행사가능기간은 상장일부터 6개월까지이며, 주관회사의 매수가격은 제2항제2호의 요건을 충족하여야 한다.

1. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제52조에 따라 투자주의 환기종목으로 지정되는 경우

2. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제53조에 따라 관리종목으로 지정되는 경우

3. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제54조에 따라 형식적 상장폐지 사유가 발생하는 경우

4. 한국거래소의「코스닥시장 상장규정」제56조에 따라 상장적격성 실질심사에 따른 상장폐지 사유가 발생하는 경우

위와 같이 Put-Back Option, 환매청구권 뿐만 아니라 공모물량에 대한 초과수요가 존재시 인수회사는 공모물량의 15% 범위내에서 발행회사의 대주주등으로부터 해당 주식을 차입하여 기관투자자 등에게 초과배정을 하는 초과배정옵션(over-allotment option)도 금번 공모에서는 부여되지 아니하였습니다.

사. 일반청약자 배정분 및 배정방식 변경 위험

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제3호의 개정에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 또한「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제6호의 신설에 따라 우리사주 조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우 공모주식의 20%에서 우리사주 조합원의 청약수량을 제외한 주식을 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있게 되었습니다.
당사는 금번 공모 시 우리사주조합에 대한 우선배정을 5% 진행하긴 하나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 "공모주 일반청약자 참여기회 확대방안"에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 금번 공모는 일반청약자 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다. 해당 청약방식에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다.

이에 따라 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률보다 많을 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 배정주식에 따른 청약증거금의 환불은 이루어지지 않습니다. 투자자께서는 이점 유의하시기 바랍니다.

「증권 인수업무 등에 관한 규정」 제9조제1항제3호의 개정에 따라 일반청약자에게 공모주식의 25% 이상을 배정합니다. 또한「증권 인수업무 등에 관한 규정」제9조제1항제6호의 신설에 따라 우리사주 조합원이 공모주식의 20% 미만을 청약하는 경우 공모주식의 20%에서 우리사주 조합원의 청약수량을 제외한 주식을 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있게 되었습니다.당사는 금번 공모 시 우리사주조합에 대한 우선배정을 5% 진행하긴 하나, 상기 규정에 따라 우리사주조합 우선배정여부와 무관하게 일반투자자에게 공모주식의 5% 내에서 일반청약자에게 배정할 수 있습니다. 이에 따라 일반청약자 배정 물량은 25%를 초과할 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

한편, 2020년 11월 19일 금융위원회에서 고시한 "공모주 일반청약자 참여기회 확대 방안"에 의거 금번 공모는 일반청약자 배정물량 중 절반 이상에 대해 균등방식을 도입하여 배정합니다. 또한 금번 공모는 일반청약자에게 주식을 배정함에 있어 금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시 중 일괄청약방식을 적용합니다.

[금융위원회가 고시한 적용가능한 균등방식 예시]

1. 일괄청약방식 (금번 공모에서 적용)(청약) 현행과 마찬가지로 각자 원하는 수량을 청약(배정) 일반청약자 배정물량의 절반을 모든 청약자에 대해 균등배정*한 후 남은 절반을 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정* 수요가 일정물량에 미달하는 청약자에 대해서는 해당 수요만큼 배정

2. 분리청약방식(청약) 일반청약자 배정물량을 절반씩 A군과 B군으로 나누고 청약자는 A군과 B군을 선택하여 청약(배정) A군에 대해서는 추첨, 균등배정(1/n) 등 다양한 방식을 적용하여 당첨자간 동일한 물량*을 배정하고, B군에 대해서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정* 증거금 부담을 감안하여 청약자별 최대 배정가능 수량을 설정ㆍ안내할 필요

3. 다중청약방식(청약) 분리청약방식의 A군에서 청약자의 수요를 반영하기 위해 A군 청약접수 시 사전에 정해진 복수의 수요량을 청약자가 선택하며, B군 청약자는 A군 수요량을 초과하는 첨위에서 원하는 수량을 청약*(배정) A군의 각 그룹내에서 추첨, 균등배정(1/n) 등으로 물량배정, B군에서는 현재와 마찬가지로 청약수요 기준으로 비례배정* (예시) A군(10주, 20주, 30주), B군(30주이상(직접입력)) 중 하나를 선택

이에 따라 일반청약자는 기존 청약방식대로 원하는 수량을 청약하고 균등배정 수량과 비례배정 수량을 최종 배정받게 됩니다. 청약 배정 방법은 일반청약자 배정물량 중 1/2 이상으로 일반청약자 인원수로 나눈 몫을 청약자 전원에게 동일하게 배정(전원 균등)하고, 일반청약자 배정 총 주식수에서 균등배정분을 제외한 수량에 대해서는 비례 배정이 이루어지게 됩니다. 각 청약자의 청약증거금에서 균등배정분 배정수량(금액)을 차감한 금액(이하 "비례배정분 청약증거금")을 기준으로 비례하여 안분배정하며, 비례배정분 청약증거금을 한도로 비례배정이 이루어지게 됩니다.이에 일반청약자에게 배정되는 주식수는 청약 시에 보여지는 청약 경쟁률과 상이할 수 있으며, 일반청약자가 예상한 배정주식수보다 많은 주식이 배정될 수 있습니다. 또한, 청약증거금 50% 징수에 따라 추가 납입 및 청약증거금의 환불은 이루어지지 않을 수 있기에 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

[증권 인수업무 등에 관한 규정 제9조(주식의 배정) 개정사항]

⑪ 기업공개를 위한 주식의 인수회사가 제1항에 따라 일반청약자에게 공모주식을 배정하는 경우에는 자신이 인수한 공모주식 중 일반청약자에게 배정하는 전체수량(제1항제6호에 따른 배정수량을 포함한다)의 50% 이상을 최소 청약증거금 이상을 납입한 모든 일반청약자에게 동등한 배정기회를 부여하는 방식(이하 "균등방식 배정"이라 한다)으로 배정하여야 하며 나머지를 청약수량에 비례하여 배정(이하 "비례방식 배정"이라 한다)하여야 한다⑫ 제11항에도 불구하고 균등방식 배정 또는 비례방식 배정의 배정수량 보다 해당 배정방식을 선택한 일반청약자의 청약수량이 적은 경우 다음 각 호에 따라 배정하여야 한다.1. 균등방식 배정과 비례방식 배정 중 어느 한쪽의 청약수량은 배정수량에 미달하고 다른 한쪽의 청약수량은 배정수량을 초과하는 경우 청약수량이 미달한 쪽의 잔여주식을 초과한 쪽에 배정하도록 할 것2. 균등방식 배정과 비례방식 배정 모두 청약수량이 배정수량에 미달하는 경우 각각의 청약수량까지 배정하고 잔여주식을 다른 청약자 유형군에 배정하거나 인수회사가 취득할 것⑬ 기업공개를 위한 주식의 인수회사는 제11항에 따른 균등방식 배정의 방법과 수량을 준법감시인의 사전승인을 받아 결정하여야 하며, 인수회사가 복수인 경우 대표주관회사는 인수회사간 균등방식 배정의 방법이 동일하도록 하여야 한다.

아. 집단소송위험

증권 관련 집단소송을 허용하는 국내 법규로 인해 당사는 추가적인 소송위험에 노출될 수 있으므로 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

「증권관련 집단소송법」은 2005년 1월 1일부터 시행되었습니다. 국내 상장기업 주식을 집단적으로 0.01% 이상 보유하고 있으며, 해당 기업이 발행한 증권과 관련하여 자본시장 거래에서 피해를 입었다고 주장하는 투자자 집단을 대표하여 1인 이상의 대표성 있는 원고가 집단 소송을 제기할 수 있도록 허용합니다.

증권 관련 집단소송에서 인정되는 소인으로는 증권신고서 또는 투자설명서에 기재된 호도적 정보, 호도적인 사업보고서의 공시, 내부자/불공정 거래, 시세조작 등으로 인해 발생한 피해에 대한 청구, 회계부정으로 유발된 피해에 대해 외부회계법인을 대상으로 제기한 청구 등을 들 수 있습니다. 당사가 미래에 집단소송의 피고가 되지 않으리라고 확신할 수 있는 근거는 없으며, 당사가 이러한 집단소송의 피고로 지목되면, 상당한 비용이 발생함은 물론 당사 경영진이 핵심 사업에 전념하지 못할 수 있습니다.

상법상 상장회사 특례 규정인 제542조의 6(소수주주권)에 따라 의결권이 없는 주식을 제외하고 회사의 발행주식총수의 1.5%에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 주주총회 소집청구 및 회사의 업무, 재산상태를 조사하기 위하여 법원에 검사인 선임을 청구할 수 있고, 1.0%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.5%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 일정한 사항을 주주총회의 목적사항으로 할 것을 제안할 수 있습니다.또한 0.5%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.25%)에 해당하는 주식을 6개월이상 보유한 소수주주는 이사, 감사 등의 해임을 요구할 수 있고, 0.1%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.05%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 회사의 회계장부를 열람 청구할 수 있습니다. 0.05%(회사의 자본금이 1,000억원 이상인 경우 0.025%)에 해당하는 주식을 6개월 이상 보유한 소수주주는 이사가 법령또는 정관에 위반한 행위를 하여 이로 인하여 회사에 회복할 수 없는 손해가 생길 염려가 있는 경우에는 회사를 위하여 이사에 대하여 그 행위를 유지할 것을 청구할 수 있고, 0.01%에 해당하는 주식을 6개월 이상보유한 소수주주는 회사를 대신하여 주주 대표 소송을 제기할 수 있습니다.회사의 소액주주들과 이사회 및 주요 주주들과의 이해관계는 상이할 수 있으며, 이로인해 소액주주들이 법적 행동을 통해 그들의 영향력을 행사할 수 있습니다. 향후 당사를 상대로 상기와 같은 소송 또는 법원명령이 발생할 경우, 당사의 효율적이고 적절한 전략 시행이 방해 받을 수 있으며 사업과 성과에 영향을 줄 수 있는 경영자원이 핵심사업에 집중되지 못할 수 있으니 투자자께서는 이 점 유의하시기 바랍니다.

자. 지
배주주와 투자자와의 이해상충 위험본 공모 후 당사의 최대주주 및 주요 임원들을 포함한 최대주주등의 지분 3,714,601주(공모 후 상장예정주식의
26.76%
)를 바탕으로, 당사의 지배주주로서 이사 선임 등 당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안에 있어 지배적인 의결권을 행사할 수 있습니다. 또한,
지배주주는 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는 기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 이러한 이해상충은 당사에 대한 투자자나 다른 주주들의 이해관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

당사의 최대주주 및 주요 임원들을 포함한 최대주주 등은 당사 기발행 보통주 3,714,601주를 보유하고 있으며, 공모 후 지분율은 26.76%입니다. 당사의 지배주주로서 최대주주는 이와 같은 지분율을 바탕으로 이사 선임 등 당사 주주총회에 상정되는 대부분 사안에 있어 지배적인 의결권을 행사할 수 있습니다.

또한, 정관 변경 요구, 합병 제안, 자산 매각 제안, 또는 기타 주요 거래 등에 대한 투표 결과를 통제하거나 주요한 영향력을 행사할 수 있어 당사 지배주주의 이해관계와 투자자의 이해관계는 상충될 수 있습니다. 이러한 사항은 당사에 대한 투자자나 다른주주들의 이해관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

차. 공모가 산정 및 결정 방식의 한계에 따른 위험

당사의 희망 공모가액은 비교기업의 PER을 적용하여 산출하였으며 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다. 최종 선정된 비교기업들은 당사와 주요 판매 제품의 종류 및 비중, 주요 사업지역, 전략, 영업환경, 시장 내 위치, 성장성 등 측면에서 차이가 존재할 수 있습니다. 또한 당사의 희망공모가액 산출 시 활용된 변수들은 별도 외부전문기관의 평가 등을 받지 아니한 당사의 자체적인 추정이며, 그 완결성이 보장되지 아니합니다.

당사는 금번 공모 시 사업의 유사성, 재무적 기준 등을 고려하여 유사기업을 선정하여 공모가액 산출에 적용하였습니다. 이러한 기준에 따른 비교기업의 선정은 비교기업의 사업내용이 일정부분 당사의 사업과 유사성을 가지고 있어 공통점이 있고, 일정 수준의 질적요건을 충족하는 유사기업을 선정하고자 당사는 기준을 충족하는 한글과컴퓨터, 엠로, 비아이매트릭스 총 3개사를 최종유사기업으로 선정하였습니다.다만, 동 회사들의 매출액, 자산 총계 등은 당사의 재무 규모와 비교하였을 경우 다소 차이가 존재합니다. 또한 유사회사 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 매출의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 유사회사 선정의 부적합성이 존재할 수 있습니다. 상기 최종 유사기업 3개사는 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 기술력, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있습니다. 비교 참고회사 선정기준의 임의성 및 기타 증권가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인해 유사기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있으므로 투자자께서는 투자 시 이 점 유의하시기 바랍니다.

당사의 희망공모가액은 비교기업의 PER을 적용하여 산출하였으며, 희망공모가액 범위가 당사의 절대적인 가치를 의미하는 것은 아닙니다.PER 평가방식과 같은 상대가치 평가방법의 적용에 필요한 비교기업의 선정 과정에서 평가자의 주관적인 판단 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)등에 기인한 기업가치 평가의 오류 발생 가능성은 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다. 최종 선정된 비교기업들은 당사와 사업구조 및 전략, 제품, 영업환경, 성장성 등에서 차이가 존재하므로, 투자자께서는 비교기업 현황, 참고 정보 등을 기반으로 투자의사 결정을 하는 경우 상기와 같은 사항 및 PER 평가방식의 한계에 주의하시기 바랍니다.

[PER 방식의 희망공모가액 선정방법의 한계]

구분
한계

PER가치평가
- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 당사의 2026년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정, 현재가치 할인을 위한 할인율 및 가중평균 비율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 당사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만, 연구개발인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 잠재적 특허소송, 경쟁 제품의 출현 등 실적 외의 요소들이 미래 실적 및 주가에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사 간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교대상회사 간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다.- 비교대상회사가 해외에 상장되어 있는 경우, 비교대상회사가 속한 해외 증권시장의 자본시장의 성숙도, 규모, 경제 체제 등 비교회사의 기업가치에 영향을 주는 여러 요인이 국내 증권시장과의 차이가 있어 PER의 비교분석에 제약사항이 존재할 수 있습니다.- 비교대상회사를 다수 설정할 경우, 특정 비교대상회사의 기업가치 저평가 혹은 고평가로 인해 적용 PER 산출에 왜곡이 생길 수 있는 등 한계점이 존재합니다.- 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER을 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없습니다.

또한, 향후 발생할 수 있는 경기변동, 당사가 속한 산업의 위험, 영업환경의 변화 등 다양한 요인에 따라 예측, 평가 정보가 변동될 수 있으며 이러한 변동가능성이 해당 공모가액 추정에 충분히 반영되지 아니할 수 있음을 투자자께서는 유의하시기 바랍니다. 투자자께서는 본 증권신고서 『IV. 인수인의 의견(분서기관의 평가의견) - 1. 공모가격에 대한 의견』 파트에 기재된 평가방법은 단순 참고용으로 사용하시기 바라며, 이와 관련된 한계점을 확인하여 투자의사결정에 착오가 없도록 하시기 바랍니다.

금번 공모 시 당사의 지분증권 평가를 위하여 최종 비교기업으로 선정된 회사는
한글과컴퓨터, 엠로, 비아이매트릭스
3개 회사로 동 회사의 매출액, 자산 총계 등 규모가 당사의 재무 규모와 비교하였을 경우 차이가 존재할 수 있습니다.또한 상기 최종 유사기업 3개사는 주력 제품 및 관련 시장, 영업 환경, 기술력, 성장성 등에 있어 차이가 존재할 수 있으며, 이에 비교기업과 당사와의 직접적인 비교는 한계점을 가지고 있습니다. 따라서, 상기 선정된 비교기업이 당사와 사업의 연관성이 존재하고, 매출구성 측면에서 비교 가능성이 일정수준 존재하더라도, 상대가치 평가방법의 특성상 적합한 비교기업 선정 과정 및 결과에 대한 완전성을 보장할 수 없습니다. 사업구조, 시장점유율, 인력수준, 재무안정성, 지배구조 차이, 경영진, 경영 전략 등 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항들에도 차이가 존재할 수 있으므로 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다.

카. 재무
제표 작성 기준일 이후 변동 미반영

당사는
2024년 3분기 말(2024년 9월 30일)을 작성 기준일로 하여 K-IFRS 기준으로 재무제표를 작성하여 회계법인으로부터 검토받은 검토보고서 상의 내용을 본 증권신고서에 기재
하였습니다.
본 증권신고서 상의 재무제표에 관한 사항 및 감사인의 의견에 관한 사항은 2024년 3분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자에 유의
하시기 바랍니다.

당사는 2024년 3분기 말(2024년 09월 30일)을 작성 기준일로 하여 K-IFRS 기준으로 재무제표를 작성하여 회계법인으로부터 검토받은 검토보고서 상의 내용을 본 증권신고서에 기재하였습니다. 본 증권신고서 상의 재무제표에 관한 사항 및 감사인의 의견에 관한 사항은 2024년 3분기 재무제표 작성기준일 이후의 변동을 반영하지 않았으므로 투자에 유의하시기 바랍니다.

타. 수요예측 경쟁률에 관한 주의사항당사의
수요
예측 예정일은 2025년 01월 03일 (금) ~ 2025년 01월 09일 (목) 입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2025년 01월 15일 (수) ~ 2025년 01월 16일 (목)
에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다. 따라서
청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

당사의 수요예측 예정일은
2025년 01월 03일 (금) ~ 2025년 01월 09일 (목)
입니다. 수요예측에 참여한 기관투자자들은 가격확정 후 실투자 여부를 결정하여 청약 예정일인
2025년 01월 15일 (수) ~ 2025년 01월 16일 (목)
에 일반 투자자와 함께 실청약을 실시하게 됩니다. 따라서 청약일 전에 발표되는 수요예측 경쟁률이 실제 기관투자자의 실제 투자 수요를 보여주는 지표는 아니오니, 투자자께서는 이 점 유의하시어 투자에 임하여 주시기 바랍니다.

파. 공모자금의 사용내역 관련 위험

당사는 금번 공모를 통해 조달한 신주 모집 금액에서 발행제비용을 차감한 순수입금의 사용계획을 결정함에 있어 상당한 재량권을 보유하고 있으며, 투자자가 당사의 결정사항에 동의하지 않는 목적으로 사용할 수 있으니 투자자께서는 이점을 유의하시기 바랍니다

금번 공모를 통해 당사가 수령하게 될 공모 자금은 약
418
억원(
확정 공모가액 24,000원 기준
, 상장주선인 의무인수분 포함)으로 예상됩니다. 당사 경영진은 금번 공모를 통해 조달한 공모자금을 투자자가 동의하지 않을 수 있는 또는 당사 주주에게 유리한 수익이 발생하지 않는 방식으로 사용할 수 있습니다.
당사는 해당 공모자금을 운영자금, 시설자금, 타법인증권 취득 용도로 사용할 계획입니다.

상세 내역은 「Ⅴ. 자금의 사용목적」을 참고 하시기 바랍니다. 당사 경영진은 금번 공모를 통해 수령한 공모자금을 실제로 집행함에 있어 재량권을 보유하며, 이를 특정요도로 사용하고자 하는 당사 경영진의 판단을 투자자가 신뢰하고 투자금을 당사 경영진에게 위탁하는 것임을 유의하시기 바랍니다.

하.
신규상장종목의 신규상장일 기준가격 결정방법 개선 및 가격제한폭 확대
2023년 4월 13일 한국거래소는 신규상장일 기준가격 결정방법 개선 및 가격제한폭 확대를 위해 유가증권시장 및 코스닥시장 업무규정 시행세칙을 개정하였습니다. 개정된 시행세칙에 따르면, 시행세칙 개정 이후
신규상장종목에 대해서는 별도의 결정절차 없이 공모가격을 신규상장일 기준가격으로 사용하며, 가격제한폭을 기준가격(공모가격)의 60%~400%로 확대 적용하였습니다. 상기 코스닥시장 업무규정 시행세칙 개정내용의 시행시기는 2023년 06월 26일이며 당사의 상장매매개시일은 개정된 규정을 적용 받으므로, 투자자께서는 변경된 기준가격 결정방법에 유의하여 투자하시기 바랍니다.

한국거래소는 신규상장종목의 기준가격 결정방법을 개선하고 가격제한폭을 확대함으로써 신규상장일 당일 신속한 균형가격 발견기능을 제고할 목적으로 2023년 04월 13일 보도자료 통해 '신규상장일 가격 결정방법 개선을 위한 업무규정 시행세칙 개정'을 발표하였습니다.개정된 시행세칙에 따르면, 시행세칙 개정 이후 신규상장종목에 대해서는 별도의 결정절차 없이 공모가격을 신규상장일 기준가격으로 사용하며, 가격제한폭을 기준가격(공모가격)의 60%~400%로 확대 적용하는 것으로, 이를 요약하면 아래와 같습니다.

구분
기존
변경

기준가격 결정방법
공모가격의 90~200% 내에서호가를 접수하여 결정된 시가
공모가격

가격제한폭
기준가격 대비 ±30%
기준가격(공모가격)의 60~400%

주1)
대상시장: 유가증권 및 코스닥 시장(코넥스는 미적용)

주2)
대상증권 및 종목: 신규상장종목(주권, 외국주식예탁증권, 외국주권, 투자회사, 부동산투자회사, 사회간접투융자회사, 선박투자회사)

주3)
적용시간: 신규상장일의 정규시장 및 장종료 후 시간외시장

한편, 상기 코스닥시장 업무규정 시행세칙 개정내용의 시행시기는 2023년 06월 26일이며 당사의 상장매매개시일은 개정된 규정을 적용 받으므로, 투자자께서는 변경된 기준가격 결정방법에 유의하여 투자하시기 바랍니다.

거. 우리사주조합 청약의 실권 발생 위험본 건 공모 시 우리사주조합에 총 공모주식의 5.0% 가 우선배정됩니다. 그러나 동 조합의 청약이 해당 배정물량에 미치지 못할 경우, 총액인수계약서에 의거 기관투자자 및 일반투자자에게 배정될 수 있으므로 투자자께서는 유의하시기 바랍니다.

당사의 한국거래소 코스닥시장 상장을 위한 공모 진행 시 우리사주조합에 총 공모주식의 5.0%(85,000주)를 배정하였습니다. 동 배정된 주식은 상장 이후 한국증권금융에 의무예탁되고, 예탁일로부터 1년간 매각이 제한됩니다. 단, 우리사주조합에 대한 최종 배정주식수는 우리사주조합 청약수량에 따라 확정되며, 일부 법령이 허용하는 예외 사항에 해당하는 경우에만 예탁주식의 인출이 가능합니다.

향후 청약 시 우리사주조합의 실권이 발생하여 미청약분이 발생할 경우, 본 건 공모의 총액인수계약서 상에서 약정한 배정기준에 의거 기관투자자 및 일반투자자에게 동 실권물량이 추가로 배정될 수 있습니다.

이로 인해 당초 배정된 주식수를 기준으로 산출한 청약 경쟁률 보다 실질 청약 경쟁률이 하락하게 되어 기관투자자 및 일반투자자에 대한 배정물량이 증가할 수 있으니, 투자자께서는 청약 시 이 점을 유의해 주시기 바랍니다.

IV. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견)

■ 본 장은 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」 제119조제1항 및 동법 시행령 제125조제1항제2호 마.목에 의거, 금번 공모주식의 인수인이 공모주식에 대한 의견을 기재하고 있는 부분입니다. 따라서 본 장의 작성 주체는 대표주관회사인 삼성증권㈜이므로 문장의 주어를 "당사" 또는 "주관사"로 기재하였습니다. 또한 발행회사인 주식회사 와이즈넛의 경우에는 "동사", "회사" 또는 "㈜와이즈넛"으로 기재하였습니다.■ 본 장에 기재된 평가의견은 금번 한국거래소 코스닥시장 상장의 대표주관회사인 삼성증권㈜가 금번 공모주식의 발행회사인 주식회사 와이즈넛에 대한 기업실사 과정을 통하여 발행회사인 ㈜와이즈넛으로부터 제공받거나 취득한 정보 및 자료에 기초하여 코스닥시장 상장법인으로서의 조건 충족여부 및 상장과정에서의 희망공모가액 제시범위(공모가 밴드) 산정논리와 적정성에 대한 판단범위로 한정됩니다.■ 즉, 본 장의 평가의견은 금번 공모주식의 발행회사인 ㈜와이즈넛에 대한 기업 실사과정 중에 있어서 동사의 코스닥시장 상장 및 공모주식의 가치평가를 검토 및 산정하기 위해 제공받은 정보 및 자료에 기초하여 인수인이 합리적 추정 및 판단의 가정하에 제시하는 주관적인 의견입니다.■ 그러므로, 본 증권신고서의 당해 기재내용이 금번 공모의 대표주관회사인 삼성증권㈜가 투자자에게 투자의사결정 여부, 이와 관련한 동사의 영업, 생산, 경영관리 , 재무, 기술 등 전반적인 사업개황을 평가한 후의 조언 및 자문, 이에 상응하는 청약 관련 정보를 제공하는 것이 아니며, 인수인의 분석의견 제시가 본 증권신고서, 예비투자설명서, 투자설명서 기재내용의 고의적인 허위기재사실 이외 진실성, 정확성과 관련하여 「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」에 따른 모든 책임을 부담하는 것은 아니라는 사실에 유의하시기 바랍니다.■ 본 장에 기재된 인수인의 분석의견 중에는 투자자에게 회사에 대한 이해를 돕기 위하 여 기재된 예측정보가 포함되어 있습니다. 예측정보에 대한 실제결과는 여러가지 내/ 외부 요인들의 변화에 의해 기재된 예측정보와는 다르게 나타날 수 있음을 투자자는 유의하셔야 합니다. 예측정보와 관련하여 투자자가 고려해야 할 사항에 대해서는 본 신고서의 서두부분에 기재된 "예측정보에 관한 유의사항" 부분을 참조하시기 바랍니다.

1. 공모가격에 대한 의견

[공모가 산정 요약표]

평가방법
상대가치법

평가모형
PER

적용 재무수치
추정치

적용산식
추정 당기순이익 현재가치(①) x 비교기업 PER(②) ÷ 주식수(③) x {1 - 할인율(④)}

적용근거
구 분
수 치
참고사항

①
2026년 추정 당기순이익의 현재가치
13,559백만원
4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 주당 평가가액 산출

②
비교대상회사 PER
35.61배
4. 공모가격에 대한 의견 - 나. 희망공모가액의 산출방법 -(4) 희망 공모가액의 산출 - (나) 비교대상회사 PER 산출

③
주식수
13,985,118
4. 공모가격에 대한 의견 - 다. 주당 평가가액 산출

주당 평가 가액
34,523원
① x ② ÷③

④
주당 평가가액에 대한 할인율
30.48%~24.69%
4. 공모가격에 대한 의견 - 라. 희망공모가액의 결정

공모가 산정 결과

24,000원 ~ 26,000원

수요예측 이후 발행회사와 협의하여최종 공모가액을 확정할 예정입니다.

본 기업은 상대가치법(비교대상회사 PER)에 따라 장래 3년간(2024년, 2025년, 2026년)의 손익을 추정하여 공모가를 산정하였으며, 상정시 직접 활용된 당기순이익은 위 표에 제시하는 바와 같습니다.

가. 평가결과

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 코스닥시장 상장을 위한 공모와 관련하여 영업 현황, 산업 전망 및 주식시장 상황 등을 고려하여 희망공모가액을 다음과 같이 제시하였습니다.

구분
내용

주당 희망공모가액
24,000 원 ~ 26,000원

확정공모가액결정방법
수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사 및 공동주관회사, 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

상기 표에서 제시한 희망공모가액의 범위는 ㈜와이즈넛의 절대적 가치가 아니며, 향후 국내ㆍ외 경기, 주식시장 상황, 산업 성장성 및 영업환경 변화 등 다양한 제반 요인의 영향으로 예측, 평가 정보는 변동될 수 있음을 유의하여 주시기 바랍니다.

금번 ㈜와이즈넛의 코스닥시장 상장공모를 위한 확정공모가액은 대표주관회사인 삼성증권㈜가 상기와 같이 제시된 희망공모가액을 바탕으로 국내외 기관투자자를 대상으로 수요예측을 실시할 예정이며, 향후 수요예측 결과 및 주식시장 상황 등을 감안하여 대표주관회사와 발행회사가 협의하여 확정공모가액을 결정할 예정입니다.

나. 희망 공모가액 산출방법

금번 공모와 관련하여 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 사업 특성, 경영성과, 재무제표 및 비율 현황 등과 산업 특성, 유사회사의 경영성과 및 주가 수준 등을 고려하여 희망공모가액을 산출하였습니다.
(1)

희망공모가액 산출 개요(가) 평가방법 선정 개요
일반적으로 주식시장에서 기업의 가치를 평가하는 방법으로는 절대가치 평가방법과 상대가치 평가방법이 있습니다.절대가치 평가방법으로는 대표적으로 미래현금흐름의 현재가치 할인모형(DCF: Discounted Cash Flow Method)과 본질가치 평가방법이 있습니다. 미래현금흐름의 현재가치할인모형(DCF)은 미래에 실현될 것으로 예상되는 기업의 연도별 현금흐름을 추정하고 이에 적정한 할인율(가중평균자본비용(WACC: Weighted Average Cost Of Capital - 기업의 자본조달원천별 가중치를 곱하여 산출한 자기자본비용과 타인자본비용의 합)을 적용하여 현재가치를 산정하는 평가방법입니다. 이를 위해서는 최소 5년 이상의 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 추정하여야 하며, 유사회사와 비교하기 위해서는 유사회사의 미래현금흐름 및 할인율을 추정하여야만 상호비교가 가능한 모형으로 이러한 미래 현금흐름 및 적정 할인율을 산정함에 있어 객관적인 기준이 명확하지가 않고 평가자의 주관이 개입될 경우 평가 지표로서 유의성을 상실할 우려가 있습니다.본질가치 평가방법은 2002년 8월 "유가증권인수업무에 관한 규칙" 개정 이전에 공모주식의 평가를 위해 사용하던 규정상의 평가방법으로 최근 사업연도의 자산가치와 향후 2개년 추정실적을 기준으로 한 수익가치를 1과 1.5의 가중치를 두어 산출하는 절대가치 평가방법의 한 기법입니다. 그러나 본질가치를 구성하는 자산가치는 역사적 가치로서 기업가치를 평가함에 있어 과거 실적을 중요시 한다는 점에 있어 한계가존재합니다. 또한 이를 보완하는 향후 2개년 간 추정손익에 의해 산정되는 수익가치는 손익 추정시 평가자의 주관 개입 가능성, 추정기간의 불충분성 및 자본환원율로 인한 기업가치의 고평가 가능성 등은 한계점으로 지적되고 있습니다.상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)은 주식시장에 분석대상기업와 동일하거나 유사한 제품을 주요제품으로 하는 비교가능성이 높은 유사 기업들이 존재하고, 주식시장은 이런 기업들의 가치를 평균적으로 올바르고 적정하게 평가하고 있다는 가정하에 분석대상기업과 비교기업을 비교, 평가하는 방법으로서 그 평가방법이 간단하고 연관성을 갖기 때문에 유용한 기업가치 평가방법으로 인정되고 있습니다. 그러나, 비교기업의 선정 시 평가자의 주관 개입 가능성과 시장의 오류(기업가치의 저평가 혹은 고평가)로 인한 기업가치 평가의 오류 발생가능성은 여전히 상대가치 평가방법의 한계점으로 지적되고 있습니다.이와 같이 상대가치 평가방법(PER 비교, EV/EBITDA 비교, PSR 비교, PBR 비교 등)을 적용하기 위해서는 비교대상 회사들이 우선적으로 일정한 재무적 요건을 충족하여야 합니다. 또한, 사업적, 기술적, 관련 시장의 성장성, 주력 제품군 등의 질적 측면에서 일정 부분 평가대상회사와 유사성을 갖고 있어야 합니다.

(나) 평가방법 산정대표주관회사인 삼성증권㈜는 금번 공모를 위한 ㈜와이즈넛의 주당가치를 평가함에 있어 상기 평가방법 중 국내외 증권시장에 기상장된 비교기업의 실적을 기준으로 PER을 산정하여 가치평가에 활용하였습니다.

[비교가치 산정 시 PER 적용 사유]

적용 투자지표
투자지표의 적합성

PER
PER(Price/Earning Ratio)는 해당 기업의 주가와 주당순이익(EPS)의 관계를 규명하는 비율로서 기업의 영업활동을 통한 수익력에 대한 시장의 평가, 성장성, 영업활동의 위험성 등이 총체적으로 반영된 지표입니다. 또한 개념이 명확하고 계산의 용이성으로 인해 가장 널리 사용되는 투자지표이기도 합니다. PER는 순이익을 기준으로 가치평가를 산정하므로 개별 기업의 수익성을 잘 반영하고 있을 뿐만 아니라, 산업에 대한 향후 미래의 성장성이 반영되어 개별 기업의 PER가 형성되므로, PER를 적용할 경우 특정산업에 속한 기업의 성장성과 수익성을 동시에 고려할 수 있고 산업 고유위험에 대한 Risk 요인도 주가를 통해 반영될 수 있습니다. 이에 따라 발행회사인 와이즈넛의 금번 공모주식에 대한 평가에 있어 상대가치 평가방법 중 가장 보편적이고 소속업종 및 해당기업의 성장, 수익, 위험을 반영할 수 있는 모형인 PER를 활용하였습니다.

[비교가치 산정시 EV/EBITDA, PBR, PSR 제외사유]

제외 투자지표
투자지표의 부적합성

EV/EBITDA

EV/EBITDA

는 기업가치(EV)와 영업활동을 통해 얻은 이익(EBITDA)과의 관계를 나타내는 지표로 기업이 자기자본과 타인자본을 이용하여 어느 정도의 현금흐름을 창출할 수 있는 지를 나타내는 지표입니다. EBITDA는 유형자산이나 기계장비에 대한 감가상각비 등 비현금성 비용이 많은 산업에 유용한 지표로써, 동사 가치를 나타내는 데에는 적정한 지표로 사용되기 어렵다는 판단하에 가치산정시 제외하였습니다
.

PBR

PBR(

주가순자산비율)은 해당 기업의 주가가 BPS(주당순자산)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 엄격한 회계기준이 적용되고 자산건전성을 중요시하는 금융기관의 평가나 고정자산의 비중이 큰 장치산업의 경우 주로 사용되는 지표입니다. 동사의 경우 금융기관이 아니며, 고정자산 비중이 크지 않아 순자산가치가 상대적으로 중요하지 않기 때문에 가치평가의 한계성을 내포하고 있어 가치산정시 제외하였습니다
.

PSR

PSR(

주가매출액비율)은 해당 기업의 주가가 SPS(주당매출액)의 몇 배인가를 나타내는 지표로 일반적으로 비교대상회사의 이익이 적자(-)일 경우 사용하는 보조지표로 이용되고 있습니다. PSR이 적합한 투자지표로 이용되기 위해서는 비교대상회사 간에 매출액 대비 수익률이 유사해야 하지만 현실적으로 기업마다 매출액 대비 수익율(ROS)은 상이하며, 단순히 매출액과 관련하여 주가 비교시에 수익성을 배제한 외형적 크기만을 비교하여 왜곡된 정보를 제공할 수 있기 때문에 가치산정시 제외하였습니다
.

(2) 비교평가모형의 한계

동사의 주당 평가가액은 동사의 2026년 추정 주당순이익의 현가를 기준으로 PER를 적용하여 산출한 상대적 성격의 비교가치로서 동사의 기업가치를 평가하는데 있어 절대성을 내포하고 있는 것은 아니며, 향후 발생할 수 있는 경기상황의 변동 및 동사가 속한 산업의 성장성 및 위험, 동사의 영업 및 재무에 대한 위험 등이 계량화되어 반영되지 않았습니다.
또한, 동사의 2026년의 주당순이익 추정을 위한 여러 가정 및 추정 주당순이익을 사업위험을 감안한 현재가치로 환산하기 위한 할인율에 대해 불확실성과 평가자의 자의성 개입 가능성이 있으며, 비교대상회사의 기준주가를 특정시점에서 산정하였으므로 향후 발생할 수 있는 비교대상회사의 주가변동에 의하여 동사의 주당 평가가액도 변화할 수 있습니다.
따라서 금번 평가의 결과로 산출된 동사의 평가가치는 대표주관회사인 삼성증권㈜가 그 가치를 보증하거나 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 예측하는 것이 아님을 유의하시기 바랍니다.

(3) 비교회사의 선정

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 업종, 재무, 사업 및 일반 유사성을 고려하여 총 3개사를 동사의 공모가격 산정을 위한 유사회사로 최종 선정하였으며, 상세 선정내역은 다음과 같습니다.최종 선정된 비교기업은 동사와 유사한 사업을 영위하고 있으나, 주요 사업 및 매출의 차이가 존재합니다. 또한 사업전략, 영업환경, 시장 내 위치 등의 차이가 존재할 수 있으므로, 투자자께서는 비교참고 정보를 토대로 한 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.

(가) 비교기업 선정 요약

[비교기업 선정 기준표]

구분
선정기준
세부검토기준
회사수

1단계
산업분류 유사성

한국표준산업분류상 다음에 속하는 유가증권시장/코스닥시장 상장회사

① J58222 응용 소프트웨어 개발 및 공급업

108개사

2단계
사업 유사성

① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위
② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공
③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

21개사

3단계
재무 유사성

① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

5개사

4단계
일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것
② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내 합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④
2024년 3분기 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

3개사

(나) 비교기업 선정 세부내역

1) 1차 - 산업분류 유사성대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위한 유사회사 선정에 있어 ㈜와이즈넛이 영위하는 인공지능, 챗봇, 빅데이터, 서비스 사업과 유사한 사업을 영위하는 회사를 기준으로 비교기업을 선정하고자, 한국표준산업분류 상 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)을 모집단을 선정하였습니다.
한국표준산업분류상 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)은 컴퓨터 및 서버 등 하드웨어에 설치되는 응용 소프트웨어를 유기적으로 작동시키는 시스템 소프트웨어를 개발·공급하는 산업활동을 말합니다. 그 반면, 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)는 컴퓨터에서 특정한 업무 처리를 위하여 기능 및 프로세스를 프로그램화 하여 자동적으로 처리하는 범용성의 응용 소프트웨어를 개발하는 산업활동을 말합니다. (주)와이즈넛의 경우 시스템 소프트웨어를 개발, 공급하는 사업을 영위하지 않고, 특정한 업무 처리 (검색, 챗봇, 빅데이터 등)를 위한 응용 소프트웨어를 개발하는 사업을 영위하기 때문에 시스템소프트웨어 개발 및 공급업(J58221)은 모집단으로 선정하지 않고 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)를 모집단으로 선정하였습니다.

[모집단 선정 기준]

한국표준산업분류
해당기업
기업수

① 응용소프트웨어 개발 및 공급업(J58222)
유엔젤(주), 텔코웨어(주), 현대오토에버(주), (주)이스트소프트, (주)엠디에스테크, (주)유비케어, (주)브리지텍, 갤럭시아머니트리(주), (주)피노, (주)아이스크림미디어, 코나아이(주), 한국정보인증(주), (주)세중, (주)셀바스에이아이, (주)한글과컴퓨터, (주)지어소프트, (주)다날, (주)영림원소프트랩, (주)티사이언티픽, (주)비큐에이아이, (주)이씨에스텔레콤, (주)알티캐스트, 오상자이엘(주), 웹케시(주), (주)시큐브, (주)수산아이앤티, (주)엠로, (주)한싹, (주)엔텔스, 엑스큐어(주), (주)파수, 브레인즈컴퍼니(주), (주)토마토시스템, (주)바이브컴퍼니, (주)이루온, (주)코난테크놀로지, (주)핑거, (주)유비온, (주)인지소프트, (주)케이쓰리아이, 미디어젠(주), (주)비트컴퓨터, 이지케어텍(주), (주)솔트룩스, 키네마스터(주), (주)인스웨이브시스템즈, (주)네이블, 슈어소프트테크(주), 한솔인티큐브(주), (주)현대이지웰, 오브젠(주), (주)위세아이텍, (주)엔에이치엔벅스, 모바일어플라이언스(주), (주)링크제니시스, (주)플래티어, (주)이노룰스, 지니언스(주), (주)폴라리스오피스, 팅크웨어(주), (주)네오위즈홀딩스, (주)쿠콘, (주)토탈소프트뱅크, (주)케이지이니시스, (주)아이퀘스트, (주)비아이매트릭스, 엠아이큐브솔루션(주), (주)딥노이드, (주)티라유텍, (주)포시에스, (주)에프에스엔, (주)라이프시맨틱스, (주)코어라인소프트, (주)핸디소프트, 알서포트(주), (주)트윔, 라온피플(주), (주)원티드랩, (주)맥스트, 뱅크웨어글로벌(주), 이노뎁(주), (주)씨유박스, (주)씨이랩, (주)신테카바이오, (주)핀텔, 나무기술(주), (주)알체라, (주)버넥트, (주)오픈놀, 이에이트(주), SBI핀테크솔루션즈(주), (주)크라우드웍스, (주)클로봇, (주)디어유, 오픈엣지테크놀로지(주), (주)루닛, (주)비투엔, (주)모코엠시스, (주)웨이버스, (주)비트나인, (주)마음에이아이, (주)제이엘케이, (주)모아데이타, (주)지란지교시큐리티, (주)뷰노, (주)엔지스테크널러지, (주)비즈니스온커뮤니케이션, (주)비유테크놀러지
108개사

2) 2차 - 사업유사성

상기의 산업 분류 유사성으로 선정된 108개의 기업 중 아래의 사업유사성 기준에 따라 21개의 기업을 2차 비교기업으로 선정하였습니다.
세부 내역은 다음과 같습니다.

구분
기준

사업적 유사성
① 기업의 패키지 소프트웨어 솔루션을 자체 개발하여 공급하는 B2B 사업을 주요 사업으로 영위② 인공지능/빅데이터/클라우드를 활용한 IT 서비스를 제공③ 의료, 보안, 금융, 통신 소프트웨어 등 사업 관련성이 낮은 서비스를 제공하는 기업은 제외

[2차 유사회사 선정 내역]

회사명
주요 매출비중
사업유사성 충족

유엔젤(주)
지능망, 메세징 등(50.4%), 스마트러닝(22.5%), 서비스사업(13.0%), 기타(14.1%)
X

텔코웨어(주)
무선데이터 솔루션(81.9%), 음성핵심망 솔루션(17.2%), 기타(0.9%)
X

현대오토에버(주)
IT시스템 운영 및 관리(46.2%), IT컨설팅, 시스템 설계 및 개발 등(33.0%), 차량 SW 플랫폼 등(20.9%)
X

(주)이스트소프트
보안S/W 등(51.6%), 게임 사업(22.4%), 포털 사업(9.9%), 커머스 사업(8.3%), 투자사업(7.8%)
X

(주)엠디에스테크
임베디드 시스템 SW 솔루션(46.3%), 임베디드 SW 개발 솔루션(19.9%), 기타(33.8%)
O

(주)유비케어
의료정보 플랫폼(98.8%), 기타(1.2%)
X

(주)브리지텍
콜센터 솔루션(71.9%), 유지보수(22.9%), 기타(5.2%)
O

갤럭시아머니트리(주)
전자결제사업(73.2%), 모바일 상품권 및 쿠폰(24.2%), 기타(2.6%)
X

(주)피노
중계기류(31.6%), Wi-Fi AP(1.7%), 제품 기타 (3.5%), 상품 (0.1%), 통신장비 기타 (14.1%), 게임사업 기타 (38.95%)
X

(주)아이스크림미디어
교육출판 (51.7%), PB상품 (25.7%), 입점사상품 수수료 (14.7%), 커머스 기타 (0.6%), 연수원 (4.7%), 콘텐츠 (1.3%)
X

코나아이(주)
스마트 카드(42.6%), 상품(33.2%), 선불결제 수수료 등(22.0%), 기타(2.2%)
X

한국정보인증(주)
인증서(60.4%), OTP 및 금융솔루션(24.8%), 기타(14.8%)
X

(주)세중
여행사업(29%), BPO 등 판매(46%), 통신 외(25%)
X

(주)셀바스에이아이
의료진단기기(28.5%), AI Digital Transformation(28.3%), 보조공학기기(27.7%), HCI(15.5%)
X

(주)한글과컴퓨터
문서기반 서비스 및 SW(46.7%), 소방 개인안전장비 등(41.6%), 기타(11.7%)
O

(주)지어소프트
유통 및 이커머스(50.3%), 소프트웨어 개발 및 유지보수 등(39.2%), 디지털 온라인 광고대행 등(10.5%)
X

(주)다날
유무선 결제시스템 등(83.9%), 디지털콘텐츠(10.1%), 커피 프랜차이즈(5.8%), 기타(0.2%)
X

(주)영림원소프트랩
ERP(62.6%), 유지보수(36.4%), 상품(1.0%)
X

(주)티사이언티픽
보안 및 네트워크(77.7%), 모바일 쿠폰/상품권(11.5%), 용역(10.9%)
X

(주)비큐에이아이
뉴스미디어 융합 플랫폼 서비스(85.0%), AI 데이터 전처리 플랫폼(8.0%), 기타(7.0%)
O

(주)이씨에스텔레콤
AI 컨택센터 솔루션(50.8%), 영상회의 솔루션(14.9%), 운영 및 유지관리(34.3%)
X

(주)알티캐스트
SW Quality Insight(59.4%), MW Solution(31.4%), 기타(9.2%)
X

오상자이엘(주)
PLM Solution(50.5%), 시스템 통합 및 용역(42.2%), 과일포장재 등(7.4%)
X

웹케시(주)
B2B 금융 핀테크 플랫폼(87.7%), SI 등(12.3%)
X

(주)시큐브
보안솔루션(65.8%), 유지보수(34.2%)
X

(주)수산아이앤티
보안솔루션(63.1%), 공유단말접속관리서비스(33.9%), 기타(3.0%)
X

(주)엠로
기업용 공급망관리 소프트웨어 및 AI 소프트웨어(100.0%)
O

(주)한싹
망간자료전송솔루션 등(65.0%), 상품(20%), 용역(15%)
X

(주)엔텔스
운영지원시스템(38.6%), 서비스 제공플랫폼(27.0%), 비즈니스 지원시스템(15.9%), 기타(18.5%)
X

엑스큐어(주)
스마트카드 사업(38.3%), IT 서비스(61.7%)
X

(주)파수
데이터보안 솔루션(46.2%), 애플리케이션보안 솔루션(18.9%), 컨설팅(3.3%), 유지보수(31.6%)
X

브레인즈컴퍼니(주)
IT 인프라 모니터링 솔루션(50.5%), 유지보수(26.5%), 상품(23.0%)
X

(주)토마토시스템
대학 정보시스템 SI(52.9%), 용역(34.0%), 기업용 s/W(13.0%), 기타(0.1%)
X

(주)바이브컴퍼니
AI Solver(69.2%), 썸트렌드 (24.2%), AI Assistant(5.7%), 기타(0.9%)
O

(주)이루온
통신 솔루션 및 서비스(38.5%), 카드발급/발송 시스템 및 디지털 아카이브 시스템(61.5%)
X

(주)코난테크놀로지
Text AI(63.2%), Video AI(36.8%)
O

(주)핑거
스마트 금융 플랫폼(74.6%), 컨설팅(17.7%), 기타(8.4%)
X

(주)유비온
대학 학습관리시스템(50.4%), 교육서비스(49.6%)
X

(주)인지소프트
본인확인 솔루션 및 RPA솔루션(100.0%)
X

(주)케이쓰리아이
AR/VR구축 17.33%, 실감형콘텐츠 구축 및 판매 53.28%, 디지털트윈 4.14%, 기타 25.25%
X

미디어젠(주)
차량 음성 시스템 개발용역(42.0%), 차량용 음성 솔루션(26.8%), AI 솔루션 판매 및 개발(8.1%), 기타(23.1%)
O

(주)비트컴퓨터
의료정보시스템(73.9%), 디지털헬스케어(7.1%), IT 교육(12.7%), 임대사업 등(6.4%)
X

이지케어텍(주)
의료정보시스템 개발 및 판매(39.5%), 의료정보시스템 운영 및 유지보수(49.1%), 클라우드 서비스(11.4%)
X

(주)솔트룩스
빅데이터 분석 플랫폼(52.1%), AIaaS 인공지능 플랫폼(26.3%), 그래프데이터 생성 솔루션(5.4%), 기타(16.2%)
O

키네마스터(주)
동영상 편집앱(100.0%)
X

(주)인스웨이브시스템즈
UI/UX 개발 플랫폼(56.0%), 금융 단말 솔루션(35.4%), 서버 개발 플랫폼(6.9%), 기타(1.7%)
X

(주)네이블
유무선 융합 통신 및 IoT(58.1%), All-IP 통신 보안(15.2%), 기타(26.7%)
X

슈어소프트테크(주)
SW시험검증(80.5%), 빅데이터/AI(19.5%)
X

한솔인티큐브(주)
디지털 컨택센터(100%)
O

(주)현대이지웰
복지사업(95.9%), 기타(4.1%)
X

오브젠(주)
CRM 솔루션(100%)
O

(주)위세아이텍
빅데이터 분석 및 품질 솔루션(85.5%), AI 개발 플랫폼(14.5%)
O

(주)엔에이치엔벅스
디지털 음원서비스/SNS 운영(48.5%), 음원유통 등(51.5%)
X

모바일어플라이언스(주)
블랙박스 등(99.1%), 기타(0.9%)
X

(주)링크제니시스
시스템 검증 자동화 테스트(51.6%), 생산정보자동화(30.0%), 계측기 렌탈 및 상품(9.9%), 기타(8.5%)
X

(주)플래티어
D2C 이커머스 솔루션 및 구축 용역(72.8%), 디지털 전환 솔루션 등(20.7%), 기타(6.5%)
X

(주)이노룰스
디지털 전환 자동화 SW솔루션(99.3%), 기타(0.7%)
X

지니언스(주)
네트워크 보안솔루션(81.2%), 유지보수(1.8%)
X

(주)폴라리스오피스
자동차 공조부품(40.7%), 합성사 및 화학사업(36.4%), 소프트웨어 플랫폼 사업(22.9%)
X

팅크웨어(주)
차량용 블랙박스(44.9%), 환경생활가전(49.9%), 지도 플랫폼(3.8%), 기타(1.4%)
X

(주)네오위즈홀딩스
브랜드 로열티(90.2%), 용역(9.3%), 상품(0.5%)
X

(주)쿠콘
데이터 서비스(53.4%), 페이먼트 서비스(46.6%)
X

(주)토탈소프트뱅크
컨테이너 터미널 자동화 솔루션(77.1%), 기타(22.9%)
X

(주)케이지이니시스
전자지불결제대행서비스 및 유통(73.4%), 체인화음식점업(23.1%), 기타(3.5%)
X

(주)아이퀘스트
ERP 솔루션(39.0%), IT 컨설팅(61.0%)
X

(주)비아이매트릭스
BI 솔루션(72%), SCM 솔루션(28%)
O

엠아이큐브솔루션(주)
스마트 팩토리 솔루션(96.4%), 컨설팅(2.7%), 기타(0.9%)
X

(주)딥노이드
의료먀(17.8%), 산업먀(55.8%), AI플랫폼(26.4%)
X

(주)티라유텍
MES 및 자동화 솔루션(46.5%), SCM 솔루션(14.3%), CAD SW총판(25.6%), 기타(13.6%)
X

(주)포시에스
전자문서 생성 솔루션(57.6%), 리포팅 솔루션(35.3%), 기타(7.1%)
X

(주)에프에스엔
D2C 커머스(36.0%), 광고 플랫폼 운영 등(29.5%), 종합광고대행(25.8%), 기타(8.7%)
X

(주)라이프시맨틱스
디지털헬스케어 기술플랫폼(45.8%), 뉴트리션 제품 및 원료(48.9%), 기타(5.3%)
X

(주)코어라인소프트
AI 기반 의료영상 분석(99.0%), 기타(1.0%)
X

(주)핸디소프트
HANDY Groupware 개발용역 및 유지보수(84.7%), Cloud 개발 및 운영관리(15.0%), 기타(0.3%)
X

알서포트(주)
원격지원솔루션(54.3%), 원격제어솔루션(38.0%), 기타(7.7%)
X

(주)트윔
공정자동화 솔루션(73%), 에너지 사업(27%)
X

라온피플(주)
AI스마트비전 솔루션(47.0%), AI스마트비전 솔루션(36.5%), 카메라모듈 검사 솔루션(16.5%)
O

(주)원티드랩
채용 매칭 플랫폼(80.0%), 프리랜서 매칭 플랫폼(12.7%), 기타(7.3%)
X

(주)맥스트
산업용 AR 솔루션(80.8%), AR 플랫폼(10.1%), 도서콘텐츠 플랫폼(8.8%), 메타버스 플랫폼(0.3%)
X

뱅크웨어글로벌(주)
소프트웨어 11.9%, 프로페셔널 서비스 (88.1%)
X

이노뎁(주)
CCTV통합관제솔루션(81.7%), 데이타플랫폼(11.9%), 기타(6.4%)
X

(주)씨유박스
AI 얼굴인식 시스템(64%), AI 객체인식 솔루션(16%), AI 데이터 플랫폼(8%), AI 얼굴인증 솔루션(5%), 기타(7%)
O

(주)씨이랩
GPU 어플라이언스(64.3%), AI영상분석(27.4%), 기타(8.3%)
O

(주)신테카바이오
유효물질 스크리닝 서비스(91.0%), 유전체 정밀의료 서비스(9.0%)
X

(주)핀텔
교통 솔루션(56%), 보안 솔루션(43%), 기타(1%)
X

나무기술(주)
서버, 스토리지 장비류(47.5%), 솔루션용역(24.9%), 클라우드 솔루션(14.0%), 기타(13.6%)
X

(주)알체라
데이터 취득/labeling/정제(72.5%), 안면인식(16.9%), 이상상황 감지(1.5%), 기타(9.1%)
O

(주)버넥트
산업용 XR 솔루션(81.9%), 상품(18.1%)
X

(주)오픈놀
채용 매칭 플랫폼(53.1%), 교육컨설팅(27.8%), 기타(19.0%)
X

이에이트(주)
플랫폼개발/구축용역(91.4%), 시뮬레이션/해석용역(4.3%), 기타(4.3%)
X

SBI핀테크솔루션즈(주)
결제대행 서비스 등(70.3%), 백오피스 지원 서비스(22.2%), 기타(7.5%)
X

(주)크라우드웍스
Crowdworks Data Engine(64.3%), Crowd Academy(28.2%), 기타(7.5%)
O

(주)클로봇
로봇 서비스 93.3%, 상품 4.78%, 솔루션 2.9%,
X

(주)디어유
팬 커뮤니케이션 플랫폼(98.6%), 기타(1.4%)
X

오픈엣지테크놀로지(주)
시스템반도체 설계 IP(Intellectual Property, 지적재산) 솔루션(87.9%), 기타(12.1%)
X

(주)루닛
Cancer Screening(73.0%), Oncology(26.7%), 기타(0.3%)
X

(주)비투엔
데이터 컨설팅 등 용역(73.0%), 빅데이터 및 AI 솔루션(12.4%), 상품(13.8%), 기타(0.8%)
O

(주)모코엠시스
연계솔루션(77.4%), 보안솔루션(12.0%), 클라우드솔루션(10.6%)
X

(주)웨이버스
공간정보 SI(35.3%), 공간정보 SM(33.4%), 공간정보 플랫폼(19.9%), 기타(11.4%)
X

(주)비트나인
그래프 데이터베이(12.6%), 시스템통합구축 서비스(87.4%)
X

(주)마음에이아이
AI SYSTEM 구축(62.1%), AI 컨설팅(21.1%), 기타(16.8%)
O

(주)제이엘케이
인공지능 의료 분석 솔루션(80%), 인공지능 산업분석 솔루션/임대매출(20%)
X

(주)모아데이타
인공지능 이상탐지 SW(91.9%), 건강데이터 분석 서비스(8.1%)
O

(주)지란지교시큐리티
이메일 통합보안(40.7%), 문서보안(25.3%), 모바일 보안(23.0%), 기타(11.0%)
X

(주)뷰노
진단/예측/예후 솔루션(86.7%), 기타(13.3%)
X

(주)엔지스테크널러지
Automotive Solution(58.1%), IOT 사업(41.9%)
X

(주)비즈니스온커뮤니케이션
재무솔루션(36.4%), 통합인력관리솔루션(16.9%), 실시간 빅데이터 분석 정보 서비스(41.1%)
X

(주)비유테크놀러지
밀리터리(국방) 솔루션 가상 Simulator(100%)
X

3) 3차 - 재무 유사성

2차 유사회사로 선정된 21개 기업 중 아래의 재무적 유의성 기준에 따라
5
개 기업을 3차 유사회사로 선정하였습니다.
2차 유사회사로 선정된 21개 기업의 재무비교가능성에 대한 기준은 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month) 기준 순이익 흑자를 시현한 기업으로 선정하였습니다. 그 이유는 2차 유사회사로 선정된 21개 기업이 모두 코스닥 시장에 상장되어 있으면서 동사와 유사한 소프트웨어 사업을 영위하는 회사로서 매출액과 시가총액 측면에서 과도하게 비경상적인 수치를 보이지 않았으며, 적자 기업이 대다수인 인공지능 소프트웨어 산업에서 동사와 동일하게 당기순이익을 실현하여 PER 값이 산출 가능한 회사들이 재무 비교가능성이 높다고 판단하였기 때문입니다.

구분
기준

재무 비교가능성
① 2024년 3분기 LTM(Last Twelve Month)기준 순이익 흑자 시현한 기업

[3차 유사회사 선정 기준 검토표]

(단위 : 백만원)

회사명

2024년 3분기 LTM
당기순이익(지배)

선정여부

(주)엠디에스테크
580
O

(주)브리지텍
-376
X

(주)한글과컴퓨터
19,371
O

(주)비큐에이아이
161
O

(주)엠로
10,490
O

(주)바이브컴퍼니
-10,800
X

(주)코난테크놀로지
-12,803
X

미디어젠(주)
-3,641
X

(주)솔트룩스
-3,297
X

한솔인티큐브(주)
-3,902
X

오브젠(주)
-4,049
X

(주)위세아이텍
N/A
X

(주)비아이매트릭스
2,442
O

라온피플(주)
-10,907
X

(주)씨유박스
-9,982
X

(주)씨이랩
-6,752
X

(주)알체라
-15,842
X

(주)크라우드웍스
-9,180
X

(주)비투엔
N/A
X

(주)마음에이아이
-5,216
X

(주)모아데이타
-223
X

주1) 연결재무제표 작성법인의 경우, 지배주주순이익을 기준으로 산출

주2) 분석기준일 현재 3분기보고서가 공시되어 있지 않아 재무실적을 확인할 수 없는 건은 "N/A"로 기재 및 선정 대상에서 제외

4) 4차 - 일반 요건
상기의 재무유사성을 기준으로 선정된
5
개의 3차 비교기업 중 아래의 일반 요건 기준에 따라 3개 기업을 최종 비교기업으로 선정하였습니다.

선정기준
세부 검토기준

일반 요건

① 평가기준일 현재 상장 후 12개월이 경과하였을 것② 평가기준일 현재 최근 6개월 이내
합병, 영업양수도, 기업분할, 영업정지 등 중요한 경영상의 변동이 없을 것③ 평가기준일 현재 최근 6개월간 한국거래소로부터 투자유의종목, 관리종목, 기업회계기준 위배로 인한 조치를 받은 사실이 없을 것④ 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익 기준 비경상적 PER값 제외할 것 (100배 이상)

주1) 사업 유사성을 기준으로 2차 비교기업으로 선정된 21개 유사회사 중 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익을 시현한 엠디에스테크, 한글과컴퓨터, 비큐에이아이, 엠로, 비아이매트릭스 5개사의 2024년 3분기 기준 최근 12개월 순이익 기준 주가수익비율 (PER배수)를 고려하였을 때, 주가수익비율 (PER배수)이 최대 194.34x배, 평균 90.11배임을 고려할 때 비경상적 PER 값을 제외하는 기준을 100배 이상으로 설정하는 것이 성장성이 높으나 아직 수익 모델이 안정화되지 못한 인공지능 산업 특성 상 (2차 비교기업으로 선정된 21개 유사회사 중 5개 기업만이 흑자 시현) 적정한 것으로 판단하였습니다. 한편, 최근 6개월 동안 코스닥 기술평가기업의 비경상적인 PER 제외에 대한 기준은 아래와 같습니다. PER의 비경상적인 멀티플 제외 기준은 평균적으로 8.1배보다 낮으면 제외, 52.0배보다 높으면 제외하였으나, 로봇 사업을 영위하는 씨메스, 클로봇과 같이 성장성이 높고 수익 모델이 안정화되지 않은 사업을 영위하는 회사의 경우 비경상적 멀티플 제외 기준을 100배보다 높을 것으로 설정하였습니다.

[최근 6개월 코스닥 기술평가기업 비경상적 멀티플 제외 판단 기준]

회사명
상장일
적용 멀티플
하단
상단

라메디텍
2024.06.17
PER
-
50

씨어스테크놀로지
2024.06.19
PER
10
50

한중엔시에스
2024.06.24
PER
5
50

에스오에스랩
2924.06.25
PER
10
50

에이치브이엠
2024.06.28
PER
5
50

이노스페이스
2024.07.02
PER
주1)
주1)

하스
2024.07.03
PER
5
50

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
PER
5
40

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
PER
5
40

아이빔테크놀로지
2024.08.06
PER
10
50

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
PER
주1)
주1)

케이쓰리아이
2024.08.20
PER
10
40

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
PER
10
30

이엔셀
2024.08.23
PER
-
50

아이언디바이스
2024.09.23
PER
5
40

셀비온
2024.10.16
PER
10
50

루미르
2024.10.21
PER
주1)
주1)

씨메스
2024.10.24
PER
-
100

웨이비스
2024.10.25
PER
10
50

클로봇
2024.10.28
PER
-
100

토모큐브
2024.11.07
PER
10
50

에어레인
2024.11.08
PER
10
50

쓰리빌리언
2024.11.14
PER
10
50

평균
-
-
8.1
52.0

주1) 이노스페이스와 루미르는 비경상적 PER에 대한 제외 기준이 없었으며, 뱅크웨어글로벌은 PER 평균에서 1표준편차 범위 외의 비경상적인 멀티플을 제외하였습니다.

[일반유사성 비교기업]

회사명
상장 후 12개월 경과
6개월 내주요 경영 변동사항
관리종목 등지정사유
비경상적 PER
선정여부

(주)엠디에스테크
O
-
-
149.39x
X

(주)한글과컴퓨터
O
-
-
23.42x
O

(주)비큐에이아이
O
-
-
194.34x
X

(주)엠로
O
-
-
60.43x
O

(주)비아이매트릭스
O
-
-
22.97x
O

(다) 비교기업 선정 결과

[최종 비교기업 선정결과 요약]

최종 비교기업

(주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 [총 3개사]

대표주관회사인 삼성증권㈜는 발행회사인 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업의 유사성, 재무적 기준 등의 선정 기준에서 일정수준 이상을 충족하는 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 상기와 같은 비교기업의 선정은 비교기업의 사업 내용이 일정부문 동사의 사업과 유사성을 가지고 있어 기업가치 평가요소의 공통점이 있고, 일정수준의 질적요건을 충족하는 비교기업을 선정함으로써 본 지분증권 평가의 신뢰성을 높이기 위한 것입니다.그러나 기업 규모의 차이 및 부문별 매출 비중의 상이성, 비교기업 선정 기준의 임의성 등을 고려하였을 때, 반드시 적합한 비교기업의 선정이라고 판단할 수는 없습니 다. 또한 비교기업 최고경영자의 경영능력 및 주가관리 의지, 주 매출처의 안정성 및 기타 거래 계약, 결제 조건 등 기타 주식가치에 영향을 미칠 수 있는 사항의 차이점으로 인하여 비교기업 선정의 부적합성이 존재할 수 있음을 유의하시기 바랍니다.
(라) 비교대상회사 사업 및 재무 현황

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 사업 유사성, 재무 유사성, 기타 요건 등을 통해 (주)한글과컴퓨터, (주)엠로, (주)비아이매트릭스의 3개사를 최종 비교기업으로 선정하였습니다.
다만, 상기의 비교기업들은 사업 구조, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영전략 등에서 ㈜와이즈넛과 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고정보를 토대로 투자의사 결정 시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.
최종 비교기업 3개사의 사업 및 재무 현황은 다음과 같습니다.
1) (주)한글과컴퓨터

㈜한글과컴퓨터(Hancom Inc.)는 1990년에 설립되어 오피스SW 및 솔루션 개발 및 판매를 영위하고 있으며, 주요 제품은 한글과 컴퓨터 워드 프로세서인 '한글'입니다. 한글은 한국어를 사용할 수 있는 최적화된 문서 작성 프로그램으로, 출시 이후 한국 시장에서 큰 인기를 끌며 표준 워드 프로세서로 자리 잡았습니다. 한글과컴퓨터는 이후에도 다양한 오피스 소프트웨어 솔루션, 클라우드 서비스, 전자문서 관리 시스템 등을 개발하여, 개인 및 기업 고객들에게 포괄적인 IT 해결책을 제공하고 있습니다.

실시간 동시 협업 및 클라우드 스토리지 적용을 통한 문서 공유가 가능한 '한컴오피스 2014', 한컴오피스 하나만으로 다른 오피스SW에서 작성된 문서까지 편집하고, 원하는 장소에서 자유롭게 업무를 보고, 작성된 문서를 세계 각국의 언어로 번역할 수 있는 기능이 탑재된 '한컴오피스 네오', 그리고 인공지능 기능이 대거 적용되며 대화형 지식검색, 챗봇을 이용한 기능 호출, 음성인식을 통한 글자 입력이 가능하게 된 '한컴오피스 2018'의 출시를 비롯하여, 2019년 10월 인공지능, 클라우드, 블록체인 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 문서 생산성과 편의성을 향상한 '한컴오피스 2020'을 출시, 2021년10월, 개방형 문서표준이자 머신리더블한 문서형식인 HWPX의 이점을 활용한 기능이 추가된 한컴오피스 2022버전을 선보이고 2023년 사용자의 손쉬운 문서 검색과 관리를 위한 메타 태그(Meta Tag)삽입 기능을 확대한 '한컴오피스 2024' 버전을 출시하였습니다. 또한 한글과컴퓨터는 2022년 9월, 클라우드 환경의 확산과 SaaS 수요증가에 발맞춰 구독형 확장서비스인 "한컴독스"를 출시하였습니다. "한컴독스"는 PC버전(온프레미스, On-premise)뿐 아니라 언제 어디서나 사용 가능한 클라우드SaaS형 구독서비스로서 온라인-오프라인-모바일 기기의 경계를 넘는 업무환경을 제공하고 있습니다. 동시에 한글과컴퓨터는 SW외에도 제조, 기타, 금융 사업부문을 운영하고 있습니다. 제조 사업부문의 경우 '한컴라이프케어'를 통해 보호복, 호흡기, 마스크 등 개인보호장비(PPE) 분야를 주요사업군으로 집중하며, 공기호흡기 등 안전장비 분야에서 공고한 입지를 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 한컴라이프케어의 지분 36.13%를 보유한 최대주주입니다. 기타 분야의 경우 '유디엠'을 통해 마케팅 및 브랜드 육성 사업을 진행하고 있습니다. 다양한 산업 분야에 걸쳐 맞춤형 마케팅 대행 서비스를 제공하고, 성장 잠재력이 높은 브랜드사에 투자하고 있습니다. 유디엠은 테르스(체모 케어 종합 브랜드), 탈로(화장품, 뷰티 브랜드)에 투자하였습니다. 한글과컴퓨터는 2024년 반기 말을 기준으로 유디엠을 지배하고 있는 유디엠홀딩스 유한회사의 지분 48.26%를 보유하고, 동사에 대한 지배력을 보유하고 있습니다. 한글과컴퓨터의 주요 제품 및 서비스 현황은 다음과 같습니다.

(단위 : 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
주요 제품

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

SW
120,920
56.1%
126,508
46.7%
127,907
52.9%
115,302
47.7%

문서기반 서비스 및 SW

(설치형, 클라우드 SaaS, SDK, 서비스),

제조
73,472
34.4%
112,780
41.6%
98,916
40.9%
121,140
50.1%
소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품

기타
19,509
8.9%
31,812
11.7%
15,185
6.3%
5,287
2.2%
마케팅 대행, 브랜드 관리검진설계 및 건강관리 서비스

금융
2,394
0.6%
-
-
-
-
-
-
자금대출, 신기술사업자에 대한 투자 등

합 계
216,295
100.0%
271,100
100.0%
242,009
100.0%
241,729
100.0%
-

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

한글과컴퓨터는 신사업으로 클라우드 기반 서비스와 AI도입을 진행하고 있습니다. 원격, 비대면 업무 및 학업을 위한 오피스 소프트웨어 수요의 급증을 바탕으로 클라우드 시장으로 사업 영역을 확장하고자 웹오피스를 넘어 메일, 드라이브, 메신저, 캘린더 등을 접목한 업무협업플랫폼 사업 분야에 진출하였습니다. 또한, 한글과컴퓨터의 웹오피스 서비스인 한컴독스에 생성형 AI를 결한한 '한컴독스 AI'의 비공개 베타 테스트를 진행하여, 사용자가 요청하는 AI 템플릿을 제공하거나, 자동으로 문서를 생성하는 기능이 추가되었습니다. 향후 문서기반의 질의응답 시스템인 '도큐먼트QA', AI를 활용한 지능형 문서작성 도구 '한컴 어시스턴트'를 출시할 계획을 밝혔습니다.

AI 기반의 인공지능 사업 및 검색 사업의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 디지털 문서 생성 소프트웨어에서 특히 강점을 드러내고 있습니다. 그러나, 동사가 생성형AI를 결한 챗봇인 WISE iChat을 출시한 점과 한글과컴퓨터가 생성형 AI를 결합한 ‘한컴독스 AI’를 출시한바 동사의 직접 경쟁회사로 간주되어, 최종 비교기업으로 선정하였습니다. 동사가 AI 기술 및 SaaS/클라우드 기반으로 사업을 지속 확장하는 방향은 한글과컴퓨터에서 밝힌 디지털 문서에 대한 AI기술 및 SaaS/클라우드 서비스 도입의 방향은 동사가 진행하는 것과 유사한 방향으로 전개되고 있습니다.

그러나 문서 뷰어, 문서 필터 등 문서 활용 소프트웨어의 매출 비중이 가장 큰 동사에 비해, 한글과컴퓨터의 경우 대표 제품은 '한컴오피스' 제품으로서 문서 생성 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하고 있습니다. 또한 문서기반 서비스 및 소프트웨어 외에도 자회사들을 통해 제조업(소방용호흡기, 보호의, 방산관련 제품)과 기타(마케팅 및 브랜드 관리 등)사업을 영위하고 있으므로 와이즈넛과 완전히 동일한 사업 영역을 영위한다고는 볼 수 없으며 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

한글과컴퓨터의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[한글과컴퓨터 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
694,163
631,779
694,887
846,664

부채총계
188,533
161,199
213,922
296,947

자기자본
505,629
470,580
480,965
549,717

매출액
71,160
271,100
242,008
241,730

영업이익
8,480
34,150
25,023
39,593

당기순이익
5,569
(27,497)
16,709
4,371

FY2023년말매출구성
문서기반 서비스 및 SW (46.66%); 소방용호흡기, 보호의, 방산관련제품 (41.60%); 마케팅 대행, 브랜드 관리 (11.73%)

출처: 한글과컴퓨터 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

2) ㈜엠로

엠로('EMRO., Incorporated)는 2000년에 설립되어 AI 기반 공급망관리 소프트웨어 개발 및 판매를 영위하고 있습니다. 약 20여 년 동안 540개 이상의 고객사와 1,600건 이상의 다양한 프로젝트를 진행하여 공급망관리 소프트웨어 시장에서 탄탄한 고객을 보유 중입니다. 주요 사업영역은 기업용 공급망관리 소프트웨어, AI 소프트웨어, 공급망관리 클라우드 서비스로 분류되며, 상세 내용은 아래와 같습니다.

기업용 공급망 관리 소프트웨어는 원가 관리부터 조달 구매, 전자계약, 협력사 관리 등 구매 업무와 관련된 모든 영역을 커버하는 기업용 소프트웨어 패키지입니다.

SMARTsuite기반의 구매시스템을 통해 기업들은 기존에 수작업으로 진행되던 구매업무 과정에서 발생하는 다양한 오류와 한계를 저감하는데 기여함으로써 구매업무 전반의 효율성과 정확도를 높입니다. 주로 각 산업별 국내 대표 대기업 고객사와의 다양한 프로젝트를 수행하며 얻은 방대한 산업 관련 데이터와 높은 이해도를 기반으로 전자/전기/반도체, 자동차, 화학/정유, 건설/철강/기계, 서비스/소비재, 의료/공공/금융 등 다양한 산업별 특성에 부합하는 공급망관리 소프트웨어를 제공 중입니다.

동사는 대부분 공급망관리 소프트웨어 및 클라우드 서비스에 대한 B2B 영업을 주로 수행하여, 주로 대기업 계열SI를 경유하여 매출 계약을 하는 경우와 고객사와 직접 매출 계약을 하는 두가지 판매 경로를 보유 중입니다.

AI 소프트웨어는 다양한 AI 기술과 방법론을 기반으로 기업 고객의 구매 업무에 도움을 주고 있습니다. 특히, 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 기술과 시간의 흐름에 따라 일정한 간격마다 기록한 통계를 뜻하는 시계열 데이터 기반의 분석 및 예측 기술에 강점을 보유하고 있습니다. 동사의 AI 소프트웨어는 미래의 제품 수요 및 최적 판매 가격, 자재 가격 변동 추이 등을 예측하는 기능, AI 유사도 분석을 통한 데이터 자동 정비 및 내/외부 데이터 자동 수집 기반 최적의 원가/견적가를 추천하는 기능, AI를 활용한 데이터 자동 분류 및 맞춤형 데이터 분석을 통해 기업 경쟁력 강화를 위한 인사이트 제공(Analysis)하는 기능이 포함되어 있습니다. 특히, SMART item doctor는 AI 기반의 자연어 처리 기술을 활용해 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 솔루션으로, 신규 품목등록부터 주기적인 데이터 정비까지 AI 기술로 자동화해 기업 내 구매 관련 데이터의 품질을 높은 수준으로 관리 가능합니다.

공급망관리 클라우드 서비스는 주요 솔루션인 클라우드 기반 구매시스템 emroCloud와 전자서명·계약 통합관리 플랫폼 anySign으로 구성되어 있습니다. 동 서비스는 클라우드 컴퓨팅의 경제성과 신속성을 기반으로 기존 On-premise 솔루션에 비해 보다 빠른 시간에 적은 비용으로 서비스를 이용할 수 있는 특징이 있습니다.

엠로가 제공하고 있는 서비스 유형별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

시스템구축 및 전문용역
37,929
67%
40,919
72%
36,275
64%
27,998
49%

라이선스
5,745
10%
7,813
14%
7,909
14%
7,057
12%

기술지원
9,336
16%
9,885
17%
9,901
17%
8,135
14%

클라우드 사용료
4,014
7%
4,557
8%
4,538
8%
3,825
7%

합계
57,024
100%
63,174
111%
58,623
103%
47,015
82%

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

엠로는 AI 소프트웨어 등의 솔루션 개발 및 운영 용역을 On-premise 구축용으로 제공 매출을 ‘시스템구축 및 전문용역’ 매출, AI 소프트웨어 등의 솔루션으로 공급한 라이선스 매출을 ‘라이선스’, AI 소프트웨어 등의 기 구축한 솔루션에 대한 유지보수 매출을 ‘기술지원’, 솔루션을 고객사에 AI 소프트웨어 등의 솔루션을 클라우드 기반의 SaaS 형태로 서비스하는 매출을 의미합니다.

동사와 유사하게 엠로의 AI 소프트웨어 중 구매 업무의 기준점이 되는 품목 데이터를 자동으로 관리하는 기능을 보유 중인 SMART item doctor에 인공지능 요소기술 중 하나인 자연어 처리 기술이 적용되는 점과 이는 와이즈넛 솔루션 중 Wise iChat, Search Formula-1이 질의 의도를 효율적으로 파악하여 기능을 개선하고자 자연어 처리 기술을 적용하는 점이 유사성이 있는 것으로 판단됩니다. 또한, 동사와 엠로의 주요 매출경로는 고객사 별 SI 성격의 사업을 통한 매출 발생, 라이선스 사업을 통한 매출 발생, 유지보수로 인한 매출 발생 등 B2B의 성격으로 양사의 유사성이 높다고 볼 수 있습니다.

다만, 엠로의 주요 솔루션은 기업용 공급망관리 소프트웨어인 SMARTsuite이며, 대부분의 솔루션들이 구매 업무와 관련되어 있는 반편, 동사의 주요 제품인 Wise iChat과 Search Formula-1은 챗봇과 검색 솔루션으로 기업 내부의 검색에 치중되어 있는 점을 전반적으로 고려할 때, 양사가 지향하는 세부 사업은 다소 상이하며, 이에 따라 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

엠로의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[엠로 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

(단위: 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
102,897
91,605
73,671
55,760

부채총계
23,143
62,748
22,707
14,032

자기자본
79,754
28,856
73,671
55,760

매출액
57,024
63,173
58,623
47,015

영업이익
6,174
4,663
6,485
6,732

당기순이익
15,489
-26,454
6,584
5,365

FY2023년말 매출구성
시스템구축 및 전문용역 (65%), 소프트웨어 라이선스(12%), 기술지원(16%), 클라우드 사용료(7%)

출처:
엠로 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 연결재무제표 기준

3)
㈜비아이매트릭스

비아이매트릭스(BI MATRIX Co.,Ltd.)는 2005년에 설립되어 기업용 Intelligence Solution 전문 기업으로 기업의 AI분야를 비롯하여 BI(Business Intelligence) 및CI(Collaboration Intelligence )분야 솔루션을 개발 공급하고 관련 시스템 구축 및 컨설팅 사업을 수행하고 있습니다. 2005년 회사 설립부터 기업의 데이터를 기반으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 BI분야 전문기업으로 사업을 시작하였으며, 2010년대 초 데이터의 폭발적인 증가에 따라 빅데이터 처리 및 고급 인공지능 모델링을 통한 첨단 분석 예측 분야로 사업을 확대하여 전문가용 데이터 마이닝 빅데이터 엔진과 고급 AI 분석 모델링 솔루션 제품을 개발하여 시장에 지속적으로 공급하고 있습니다. 주요 제품으로는 G-MATRIX, AUD플랫폼, M4PLAN이 있으며, 자세한 내용은 아래와 같습니다.

품목
주요 제품
제품 설명

AI솔루션
G-MATRIX
생성형 AI와 Low Code 기술을 활용하여, 데이터 추출을 위한 쿼리나 업무 시스템 개발을 위한 코딩을 몰라도 기업의 데이터를 쉽게 파악하고 분석가능

BI솔루션
AUD플랫폼
업무시스템 구축에 필요한 5가지 기능을 통합 제공하는 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼

SCM솔루션
M4Plan
BI솔루션과 AI 엔진을 연계하여 수요 공급계획, 최적화, 시뮬레이션 및 S&OP까지 모두 가능한 최적의 통합 SCM 패키지

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 주요 제품인 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로 데이터 분석에 특화된 자체 개발 LLM 엔진과 초자동화 기능의 첨단 분석 솔루션이 통합되어 있는 AI 데이터 분석 플랫폼입니다. 이 제품으로 사용자는 대화형 형태로 일상 업무에서 사용하는 자연어로 기업 내 복잡하고 어려운 데이터 분석 업무를 쉽고 편리하게 수행할 수 있어 분석 업무 생산성을 획기적으로 향상시키고 데이터 활용도도 대폭 높일 수 있습니다.

특히, G-MATRIX에 적용된 주요 기술은 아래와 같습니다.

[G-MATRIX 적용 기술]

구분
내용

자연어 처리 기술
자연어를 이해하고 분석할 수 있는 기술을 활용하여 사용자 입력정보를 처리

대화형AI 기술
사용자와의 대화를 분석하고 의도 파악 기능을 구현하여 사용자가 분석하기 위한 데이터 항목, 조건 필터, 값 항목을 구분

SQL 자동생성 기술
데이터 항목, 조건 필터, 값 항목 기준으로 BI-MATRIX 의 원천기술인 i-META를 사용하여 SQL 을 자동 생성

데이터 분석화면생성기술
생성된 SQL을 AUD 플랫폼을 사용하여 분석 화면을 생성하고, 생성된 분석화면을 데이터로 저장하고 분석하는 기술을 활용하여 사용자에게 추가적인 가치를 제공

기타
보안 및 권한 관리 등

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

비아이매트릭스의 판매경로는 직접 판매, 간접 판매, 해외 판매로 구분할 수 있으며, 직접판매는 고객과 직접 계약하는 경우와 나라장터를 통한 조달 판매가 있습니다. 간접판매는 대형 프로젝트 내 주사업사를 통한 계약, 대기업 계열 SI를 통한 계열사 계약, 파트너사를 통한 계약이 있습니다. 해외 판매는 해외 고객사에 대한 지사를 통한 계약으로 분류됩니다.

비아이매트릭스가 판매하고 있는 제품별 매출 실적은 다음과 같습니다.

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중
매출액
비중

제품
AI 솔루션
1,491
7%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
6,355
29%
6,144
24%
8,033
29%
4587
22%

SCM 솔루션
1,441
7%
1,293
5%
1,111
4%
506
2%

소계
9,287
43%
7,437
29%
9,144
33%
5,093
24%

서비스매출
AI 솔루션
441
2%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
4,271
20%
9,442
37%
9,505
34%
7938
38%

SCM 솔루션
4,675
22%
5,662
22%
6,129
22%
5302
25%

소계
9,387
43%
15,104
58%
15,634
57%
13,240
63%

유지보수
AI 솔루션
-
0%
-
0%
-
0%
-
0%

BI 솔루션
2,558
12%
2,987
12%
2,730
10%
2448
12%

SCM 솔루션
372
2%
325
1%
151
1%
142
1%

소계
2,930
14%
3,312
13%
2,881
10%
2,590
12%

기타매출
-
0%
3
0%
-
0%
2
0%

매출총계
21,604
100%
25,856
100%
27,659
100%
20,925
100%

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

비아이매트릭스의 매출은 AI 솔루션, BI솔루션 및 SCM패키지 등의 소프트웨어를 판매하는 제품매출과 제품매출 시 고객의 요청에 따라 기초 시스템을 개발하는데 발생하는 서비스 매출, 그리고 이후 계약에 따라 시스템의 유지보수를 제공하는데 발생하는 유지보수 매출로 구분할 수 있습니다. 기타매출은 임대료, 세미나 세션발표 및 전시대금 등입니다.

비아이매트릭스의 G-MATRIX는 Low-code 기반 시스템 자동 구축에서 더 나아가 생성형 AI를 활용하여 데이터 분석을 할 수 있는 제품으로, 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에서 더 나아가, 정보의 최신성 및 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주기 위한 Wise iRAG를 접목시키는 것과 유사성이 높습니다. 또한, G-MATRIX에 적용된 자연어 처리 기술, 대화형 AI 기술, SQL 자동생성 기술 역시 와이즈넛의 검색엔진, 챗봇 솔루션에 모두 적용된 기술입니다. 비아이매트릭스도 와이즈넛와 유사하게 B2B 사업의 성격을 나타내고 있으며, 직접판매, 간접판매, 유지보수에 의한 매출을 발생 중입니다.

한편, 비아이매트릭스의 주요 매출은 AUD플랫폼이 포함된 BI솔루션이며, AUD 플랫폼은 Low-code 통합 UI 개발 플랫폼의 성격을 띄고 있고, 또 다른 솔루션인 i-STREAM은 BI 솔루션 및 빅데이터 엔진과 연계하여 데이터 전처리에서 마이닝, 예측, 분석 및 시각화까지 효율적으로 처리할 수 있는 통합 AI 솔루션으로 와이즈넛의 매출 비중이 높은 주요 제품이자 비즈니스 의사결정에 도움을 주기 위한 검색엔진, 챗봇의 성격과는 상이합니다. 기업의 매출의 규모, 매출 구성, 영업이익률 등에서 차이가 존재할 수 있습니다.

비아이매트릭스의 최근 3개 회계연도 및 당해 회계연도 누적 재무정보는 다음과 같습니다.

[비아이매트릭스 최근 3개년 및 최근 3분기 매출 구성 및 요약 재무정보]

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년

자산총계
43,431
41,523
25,528
19,394

부채총계
14,366
14,106
12,086
14,500

자기자본
29,065
27,417
13,441
4,895

매출액
21,603
25,856
27,659
20,924

영업이익
1,296
-2,701
4,563
2,838

당기순이익
1,522
-1,796
3,190
2,413

FY2023년말 매출구성
제품 매출(29%), 용역 매출(58%), 유지보수 매출(13%)

출처: 비아이매트릭스 사업보고서, 3분기 보고서

주1) 개별재무제표 기준

(마) 비교대상회사 기준 주가
기준주가는 시장의 일시적인 급변 등 단기변동성 반영을 배제하기 위해 2024년 11월 15일(증권신고서 제출일로부터

3영업일
전일)을 분석기준일로 하여 1개월 간(2024년 10월 16일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균, 1주일(2024년 11월 11일 ~ 2024년 11월 15일) 종가의 산술평균과 분석기준일 종가 중 가장 낮은 가액을 기준주가로 적용하였습니다.

[
비교대상회사의 기준주가 산출]

(단위 : 원)

구분
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

2024-11-15
23,250
68,600
8,230

2024-11-14
23,100
67,500
8,000

2024-11-13
19,520
60,800
7,830

2024-11-12
19,290
61,100
8,000

2024-11-11
19,110
61,500
8,150

2024-11-08
19,500
60,800
8,400

2024-11-07
18,320
57,300
8,130

2024-11-06
19,310
58,200
8,020

2024-11-05
19,140
54,900
8,020

2024-11-04
19,340
52,600
7,730

2024-11-01
18,630
51,900
7,490

2024-10-31
19,070
52,300
7,570

2024-10-30
18,710
52,800
7,560

2024-10-29
17,640
46,750
7,450

2024-10-28
17,480
47,650
7,460

2024-10-25
17,150
46,600
7,450

2024-10-24
17,280
46,700
7,510

2024-10-23
17,700
46,100
7,770

2024-10-22
17,220
45,850
7,590

2024-10-21
17,710
47,000
7,520

2024-10-18
17,230
46,250
7,580

2024-10-17
17,800
48,150
7,590

2024-10-16
18,100
48,750
7,940

1개월 평균 종가 (A)
18,765
53,483
7,782

1주일 평균 종가 (B)
20,854
63,900
8,042

분석기준일 종가 (C)
23,250
68,600
8,230

유사회사의 주가Min(A,B,C)
18,765
53,483
7,782

(4) 희망 공모가액의 산출
(가) PER 평가방법을 통한 상대가치 산출

[미래 추정 주당순이익을 바탕으로 한 PER 적용 비교가치 산출의 한계]

① 의의PER은 해당 기업의 주가가 주당순이익(EPS)의 몇 배인지를 나타내는 수치로, 수익성을 중시하는 대표적 지표입니다.PER은 대부분의 기업에 적용하여 계산이 간단하고 자료 수집이 용이하며 산업 및 기업 특성에 따른 위험, 성장율을 반영한 지표로 이용되고 있습니다.② 산출 방법PER 평가방법을 적용한 상대가치는 2024년 3분기 기준 직전 12개월 실적을 기준으로 산출한 비교대상회사들의 산술평균 PER 배수를 동사의 2026년 추정 순이익을 현가화 및 가중평균하여 계산된 주당 순이익에 적용하여 산출하였습니다.※ 비교회사 PER = 비교회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 (지배주주)당기순이익 기준 PER※ 동사의 2026년 추정 순이익의 2024년 3분기말 현가 = {2026년 추정 당기순이익 / (1 + 현가할인율 15%)^2.25}※ PER를 이용한 비교가치 = 비교대상회사 PER 배수 X 추정 주당순이익의 현가
- 대표주관회사인 삼성증권㈜는 비교가치 산정시 비교대상회사들의 주식수는 상장주식수를 반영하였으며, 발행사의 발행주식수는 증권신고서 제출일 현재 발행주식총수에 신주모집주식수, 상장주선인의 의무인수 주식수, 행사 가능한 주식매수선택권을 포함하여 제시하고 있습니다.※ 적용주식수:비교대상회사 : 분석기준일 현재 상장주식수발행회사 : 신고서 제출일 현재 주식수 + 신주모집 주식수 +
상장주선인 의무인수 주식수 + 행사 가능한 주식매수선택권 주식수※ 비교대상회사의 재무자료는 Bloomberg, Factset, 각 사의 공개자료 등을 참조하였습니다.③ 한계점- 향후 수년간의 미래 주당순이익을 추정해야 하며 추정과정에서의 여러 단계의 가정이 필요하므로 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사의 2026년 추정 주당순이익을 사업의 리스크를 감안한 현재 가치로 환산하여 산정하기 때문에 동사 미래 실적에 추정, 현재가치 할인을 위한 할인율 및 가중평균 비율에 대한 불확실성 및 평가자의 자의성 개입가능성이 있습니다.- 동사가 속한 업종은 매출의 시현 여부도 중요하지만, 연구개발인력의 유출 및 영입 여부, 제품의 경쟁 현황, 정부 정책 변화, 잠재적 특허소송, 경쟁 제품의 출현 등 실적 외의 요소들이 미래 실적 및 주가에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 추정 실적만을 고려한 기업가치평가는 실적 외 주가에 영향을 주는 요소를 고려하지 않기 때문에 그 한계점이 있습니다.- 순손실 시현 기업의 경우 PER를 비교할 수 없습니다.- 현재의 주가수준은 과거의 실적보다 미래의 예상이익에 대한 기대감을 반영하고 있으므로 과거 재무제표에 의거한 비교분석에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사가 동일 업종, 사업분야를 영위하여도 각 회사의 고유한 사업 구조, 매출 구성, 시장점유율, 인력 수준, 재무안정성, 경영진, 경영 전략 등에서 차이가 있기 때문에, 동일 기업을 비교분석하는 데에도 한계점이 존재할 수 있습니다.- 또한 PER 배수 결정 요인에는 주당순이익 이외에도 배당 성향 및 할인율, 기업 성장율 등이 있으므로 동일 업종에 속한다고 해도 순이익 규모, 현금창출 능력, 내부유보율, 자본금 규모 등 여러 요인을 고려할 경우 비교에 한계점이 존재합니다.- 비교대상회사 간의 적용회계기준 및 연결 대상 기준 차이점 등으로 비교대상회사 간 PER의 비교에 제약사항이 존재할 수 있습니다.

- 비교대상회사를 다수 설정할 경우, 특정 비교대상회사의 기업가치 저평가 혹은 고평가로 인해 적용 PER 산출에 왜곡이 생길 수 있는 등 한계점이 존재합니다.- 순이익은 영업활동에 의한 수익창출 외에 영업외손익 등이 반영된 최종 결과물이므로 PER을 적용한 비교가치는 기업이 창출한 이익의 질을 파악할 수 없습니다.

(나) 비교대상회사 PER 산출

상기에서 산출한 기준주가 및 비교대상회사의 2024년 3분기 기준 직전 12개월 당기순이익 수치를 비교하여 아래와 같이 적용 PER을 산출하였습니다.

[2024년 3분기 (지배주주)당기기순이익 기준 비교회사 PER 산정]

구분
(주)한글과컴퓨터
(주)엠로
(주)비아이매트릭스

2024년 3분기 직전 12개월(지배주주)순이익 (A)
19,371백만원
10,490백만원
2,442백만원

적용 주식수 (B)
24,179,744주
11,853,718주
7,206,940주

EPS (C=A/B)
801원
885원
339원

기준주가 (D)
18,765원
53,483원
7,782원

PER(배) (E=D/C)
23.42배
60.43배
22.97배

3개사 평균 PER(배)
35.61배

자료)
Dart, Factset, 각 사 IR자료

주1)
적용 주식수는 평가 기준일 현재 상장주식총수 적용

다. 주당 평가가액 산출

[PER에 의한 주식회사 와이즈넛의 평가가치]

구 분
산출 내역
비 고

2026년 추정 순이익
18,569 백만원
A (주1) , (주2)

연할인율
15.00%
C (주2), (주3)

2026년 추정 순이익의 현재가치
13,559 백만원
C=A/[(1+B)^2.25]

적용 당기 순이익

13,559 백만원

C

적용 PER
35.61 배
D

기업가치 평가액
482,813 백만원
E=C*D

적용주식수

13,985,118
주

F (주4)

주당 평가가액
34,523 원
G = E / F

주1)
2026년 추정 당기순이익의 산정내역은 하단의 『마. 추정 당기순이익 산정내역』을 참고하여 주시기 바랍니다.

주2)

주당 평가가액 산출에 있어서 동사는 2026년부터 RAG 기술이 접목된 AI Agent 대응 제품의 안정적인 대량 판매가 가능할 것으로 보고 있으며, 이러한 사업 계획 하 동사는 2026년 매출과 이익이 안정화될 것으로 기대됩니다. 따라서 동사의 성장 동력인 신규 사업 모델이 본 궤도에 오르고 올바른 이익 구조를 갖추는 최초 사업연도가 2026년이라고 판단하였으며, 이에 따라 2026년 추정 당기순이익에 기반한 기업 가치 평가가 타당할 것으로 판단하였습니다. 당기순이익의 현재가치를 산정함에 있어 적용한 연할인율은 2022년 이후 코스닥 기술평가기업의 연할인율 평균을 참고하였습니다. 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업의 적용 실적 및 할인기간은 아래와 같습니다.

[2022년 이후 코스닥 기술평가기업 적용실적, 연할인율 및 할인기간]

회사명
상장일
적용실적
연 할인율(%)
할인기간(년)

애드바이오텍
2022.01.25
2022~2023
30
1~2

이지트로닉스
2022.02.04
2023
20
2

스코넥
2022.02.04
2024
25
3

바이오에프디엔씨
2022.02.21
2023
15
1.15

퓨런티어
2022.02.23
2022~2024
20
1~3

풍원정밀
2022.02.28
2022~2023
30
1~2

노을
2022.03.03
2024~2025
15
3.25~4.25

모아데이타
2022.03.10
2024
15
3

비플라이소프트
2022.06.20
2024
20
3

보로노이
2022.06.24
2024
25
3

레이저쎌
2022.06.24
2022~2024
20
0.5~2.5

넥스트칩
2022.07.01
2024
30
3

코난테크놀로지
2022.07.07
2024
20
2.75

영창케미칼
2022.07.14
2023
20
1.75

루닛
2022.07.21
2025
20
3.75

아이씨에이치
2022.07.29
2022
20
0.5

에이프릴바이오
2022.07.28
2024
30
2.5

에스비비테크
2022.10.17
2024
25
2.5

샤페론
2022.10.19
2025
30
3.5

핀텔
2022.10.20
2024
25
2.5

플라즈맵
2022.10.21
2024~2025
25
2.5~3.5

뉴로메카
2022.11.04
2025
15
3.5

엔젯
2022.11.18
2023~2024
25
1.25~2.25

인벤티지랩
2022.11.22
2025
15
3.5

오브젠
2023.01.30
2024
25
2

샌즈랩
2023.02.15
2025
20
3

제이오
2023.02.16
2024
30
2

자람테크놀로지
2023.03.07
2024
25
2

지아이이노베이션
2023.03.30
2024~2025
30
2~3

마이크로투나노
2023.04.26
2025
20
3

에스바이오메딕스
2023.05.04
2025
20.98
3

모니터랩
2023.05.19
2024~2025
25
1.75~2.75

씨유박스
2023.05.19
2025
20
3

큐라티스
2023.06.15
2025
45
3

프로테옴텍
2023.06.16
2025
20
2.75

오픈놀
2023.06.30
2025
20
3

이노시뮬레이션
2023.07.06
2025
25
2.75

센서뷰
2023.07.19
2025
20
2.75

버넥트
2023.07.26
2025
20
2.5

파로스아이바이오
2023.07.27
2025
25
2.5

시지트로닉스
2023.08.03
2025
20
2.75

큐리옥스바이오시스템즈
2023.08.10
2025
20
2.75

스마트레이더시스템
2023.08.22
2025
25
2.5

시큐레터
2023.08.24
2025
20
2.5

아이엠티
2023.10.10
2025
25
2.5

퀄리타스반도체
2023.10.27
2025
20
2.5

쏘닉스
2023.11.07
2024~2025
20
1.5~2.5

큐로셀
2023.11.09
2026
20
3.5

그린리소스
2023.11.24
2024
20
1.5

에이텀
2023.12.01
2025~2026
20
3

와이바이오로직스
2023.12.05
2024~2025
25
1.5~2.5

케이웨더
2024.02.22
2025
20
2

이에이트
2024.02.23
2025
20
2

코셈
2024.02.23
2025
20
2.25

케이엔알시스템
2024.03.07
2025
20
2

삼현
2024.03.21
2025
15
2

엔젤로보틱스
2024.03.26
2026
15
3

아이엠비디엑스
2024.04.03
2027
25
4

디앤디파마텍
2024.05.02
2026
25
3

민테크
2024.05.03
2025
35
2

아이씨티케이
2024.05.17
2026
19
2.75

라메디텍
2024.06.17
2026
18
2.5

에스오에스랩
2924.06.25
2026~2027
20
2.75~3.75

에이치브이엠
2024.06.28
2026
20
3

이노스페이스
2024.07.02
2026
20
2.75

하스
2024.07.03
2026
20
2.75

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
2028
20
4.5

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
2026
20
2.75

아이빔테크놀로지
2024.08.06
2026~2027
20
2.75~3.75

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
2026
20
2.75

케이쓰리아이
2024.08.20
2025
20
1.5

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
2026
20
2.75

이엔셀
2024.08.23
2027
20
3.5

아이언디바이스
2024.09.23
2026
35
2.5

셀비온
2024.10.16
2026~2027
25
2.5~3.5

루미르
2024.10.21
2026
20
2.25

씨메스
2024.10.24
2026
15
2.5

웨이비스
2024.10.25
2026
17
2.5

클로봇
2024.10.28
2026
15
2.5

토모큐브
2024.11.07
2027
15
3

에어레인
2024.11.08
2027
20
3.5

쓰리빌리언
2024.11.14
2028
20
4.5

평균
-
-
21.9
2.6

주3)

2026년 추정 당기순이익을 2024년 9월말 기준으로 환산하기 위한 연 할인율 15.00%는 비교대상회사 중 2개사((주)한글과컴퓨터, (주)엠로)의 가중평균자본비용(WACC) 평균값인 13.0%와 동사의 재무위험, 예상 매출의 실현 가능성, 시장의 불확실성 등을 종합적으로 감안하여 산정하였습니다.
비교대상회사인 (주)한글과컴퓨터와 (주)엠로의 가중평균자본비용(WACC)을 감안한 이유는 유사한 사업을 영위하고 있어 사업위험을 고려한 자기자본 조달 비용 및 추가 차입 시 타인자본 조달 비용이 동사와 유사할 것으로 판단되었기 때문입니다.

동사 적용 연 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장한 기술성장기업 추정실적 연 할인율 평균값인 21.9%보다 낮은 수치이며, 최종 선정된 비교대상회사 중 2개사의 평균 가중평균자본비용(WACC) 13.0% 대비 높은 수치입니다. 다만, 동 현재가치 할인율은 인수인의 주관적인 판단요소가 반영되어 있으므로 투자시 유의하시기 바랍니다.
한편, ㈜와이즈넛은 일반적인 기술평가기업과는 달리 안정적인 당기순이익을 지속 달성하고 있으며, 추정 손익에 반영된 신사업의 매출이 이미 개발 완료된 상태로 향후 목표 달성 가능성이 높다고 판단되어, 타 기술성장기업의 연 할인율보다 상대적으로 낮은 연 할인율인 15%를 적용했습니다.

[참고: 비교대상회사의 가중평균자본비용(WACC)]

회사명
가중평균자본비용(WACC)

(주)한글과컴퓨터
8.6%

(주)엠로
17.3%

(주)비아이매트릭스
N/A

평균
13.0%

자료) Bloomberg(2024.11.15)

주4)

적용주식수는 다음의 주식수를 고려하여 계산되었습니다.

구분

주식수
(
주
)

비고

기발행보통주식수
12,138,612
보통주식수

공모 신주발행주식수
1,700,000
신주모집 주식수

상장주선인 의무인수분
41,666
MIN (공모물량의 3%, 10억원), 공모가액 하단 기준

주식매수선택권
104,840
행사 가능 주식수

합계
13,985,118
-

㈜와이즈넛의 주당 평가가액을 산출함에 있어, 2026년 추정 당기순이익 (18,569 백만원)에 연 할인율 15%를 적용하여 산출한 2024년 3분기말 현재가치 (13,559 백만원)에 비교회사의 2024년 3분기 직전 12개월 (지배주주)순이익 기준 평균 PER 35.61 배, 적용 주식수

13,985,118주를 적용하여 주당 평가가액을 34,523원으로 산정하였습니다.그러나 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사 선정, 가치평가방법 및 변수의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액으로서, 향후 동사가 코스닥시장에서 거래될 때의 미래가치를 반영한 적정주가라고는 볼 수 없습니다.

라. 희망공모가액의 결정

상기 PER 상대가치 산출 결과를 적용한 ㈜와이즈넛의 희망공모가액은 아래와 같습니다.

구분
내용
비고

주당 평가가액
34,523원
PER에 의한 평가가치 산출

평가액 대비 할인율
30.48 % ~ 24.69%
주1)

희망공모가액 밴드
24,000원 ~ 26,000원
-

확정 주당공모가액
-
주2)

주1)

희망공모가액의 산출을 위하여 적용한 평가가액 대비 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 신규상장한 기술성장기업의 희망공모가액 산출을 위하여 적용한 할인율 등을 종합적으로 고려하여 산정하였습니다.

[2022년~2024년 기술성장기업 신규상장법인의 평가액 대비 할인율]

기업명
상장일
할인율(하단)
할인율(상단)

애드바이오텍
2022-01-24
43.90%
35.89%

이지트로닉스
2022-02-04
43.07%
34.08%

스코넥
2022-02-04
45.82%
27.76%

바이오에프디엔씨
2022-02-21
36.86%
20.39%

퓨런티어
2022-02-23
37.00%
24.28%

풍원정밀
2022-02-28
32.92%
22.76%

노을
2022-03-03
36.16%
16.51%

모아데이타
2022-03-10
27.90%
15.88%

비플라이소프트
2022-06-20
43.98%
35.49%

보로노이
2022-06-24
44.80%
36.52%

레이저쎌
2022-06-24
27.68%
15.62%

넥스트칩
2022-07-01
42.38%
32.48%

코난테크놀로지
2022-07-07
37.59%
25.70%

영창케미칼
2022-07-14
40.38%
26.07%

루닛
2022-07-21
44.37%
38.05%

에이프릴바이오
2022-07-28
48.07%
40.28%

아이씨에이치
2022-07-29
30.23%
9.70%

에스비비테크
2022-10-17
45.32%
32.86%

샤페론
2022-10-19
47.96%
35.27%

핀텔
2022-10-20
33.41%
20.98%

플라즈맵
2022-10-21
43.95%
31.49%

뉴로메카
2022-11-04
42.09%
30.10%

엔젯
2022-11-18
37.02%
20.23%

인벤티지랩
2022-11-22
33.22%
8.62%

티이엠씨
2023-01-19
32.38%
19.70%

오브젠
2023-01-30
41.64%
22.19%

샌즈랩
2023-02-15
30.49%
14.14%

제이오
2023-02-16
52.75%
38.57%

자람테크놀로지
2023-03-07
40.94%
26.17%

지아이이노베이션
2023-03-30
55.19%
41.18%

마이크로투나노
2023-04-26
31.37%
21.20%

에스바이오메딕스
2023-05-04
57.31%
51.97%

씨유박스
2023-05-19
50.54%
33.29%

모니터랩
2023-05-19
46.86%
30.57%

큐라티스
2023-06-15
53.13%
42.32%

프로테옴텍
2023-06-16
30.74%
15.35%

오픈놀
2023-06-30
29.41%
13.37%

이노시뮬레이션
2023-07-06
39.22%
29.87%

센서뷰
2023-07-19
48.99%
36.68%

버넥트
2023-07-26
33.94%
21.88%

파로스아이바이오
2023-07-27
56.73%
44.37%

시지트로닉스
2023-08-03
46.51%
40.57%

파두
2023-08-07
36.45%
24.23%

큐리옥스바이오시스템즈
2023-08-10
44.77%
32.02%

스마트레이더시스템
2023-08-22
50.73%
42.24%

시큐레터
2023-08-24
35.72%
25.94%

아이엠티
2023-10-10
47.53%
40.04%

퀄리타스반도체
2023-10-27
34.25%
24.13%

쏘닉스
2023-11-07
46.10%
24.54%

컨텍
2023-11-09
31.58%
24.16%

큐로셀
2023-11-09
29.88%
21.18%

그린리소스
2023-11-24
37.30%
20.21%

에이텀
2023-12-01
42.56%
25.08%

와이바이오로직스
2023-12-05
47.48%
35.81%

케이웨더
2024-02-22
28.89%
14.07%

이에이트
2024-02-23
40.65%
24.28%

코셈
2024-02-23
28.55%
16.65%

케이엔알시스템
2024-03-07
43.85%
31.37%

삼현
2024-03-21
30.28%
12.85%

엔젤로보틱스
2024-03-26
38.99%
16.81%

아이엠비디엑스
2024-04-03
41.49%
24.77%

디앤디파마텍
2024.05.02
49.50%
40.32%

민테크
2024.05.03
33.95%
13.63%

아이씨티케이
2024.05.17
30.95%
15.02%

라메디텍
2024.06.17
26.75%
10.54%

씨어스테크놀로지
2024.06.19
30.70%
7.60%

한중엔시에스
2024.06.24
42.64%
32.60%

에스오에스랩
2024.06.25
45.44%
34.53%

에이치브이엠
2024.06.28
35.82%
17.15%

이노스페이스
2024.07.02
36.97%
25.03%

하스
2024.07.03
33.79%
11.73%

엑셀세라퓨틱스
2024.07.15
39.13%
24.41%

피앤에스미캐닉스
2024.07.31
37.75%
24.41%

아이빔테크놀로지
2024.08.06
34.65%
23.90%

뱅크웨어글로벌
2024.08.12
39.31%
27.93%

케이쓰리아이
2024.08.20
40.19%
25.84%

넥스트바이오메디컬
2024.08.20
42.56%
30.60%

이엔셀
2024.08.23
31.96%
23.46%

아이언디바이스
2024.09.23
35.91%
25.45%

셀비온
2024.10.16
51.00%
40.50%

루미르
2024.10.21
36.70%
21.36%

씨메스
2024.10.24
29.76%
15.71%

웨이비스
2024.10.25
18.35%
28.15%

클로봇
2024.10.28
35.51%
25.22%

토모큐브
2024.11.07
30.46%
14.51%

에어레인
2024.11.08
40.15%
30.80%

쓰리빌리언
2024.11.14
38.49%
11.15%

평균
39.19%
26.00%

주)

SPAC상장, SPAC합병 및 유가증권시장 상장은 제외하였습니다.

주2)
확정공모가액은 수요예측 결과를 반영하여 최종 확정될 예정입니다.

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 공모희망가액 범위를 산출함에 있어 주당 평가가액을 기초로 하여 30.48 % ~ 24.69%의 할인율을 적용하여 공모희망가액을 24,000원 ~ 26,000원으로 제시하였습니다. 금번 공모시 제시된 할인율은 2022년 이후 코스닥시장에 상장을 완료한 기술성장기업들의 제시 할인율을 참고하였으나, 다양한 대내외적인 변수에 따라 기업간 할인율이 상이하게 책정되었으므로 금번 공모시 제시된 할인율은 동 기업들의 평균 할인율과는 차이가 있으니 투자자께서는 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한, 해당 가격이 향후 코스닥시장에서 거래될 주가수준을 의미하는 것은 아님을 유의하시기 바랍니다. 상기 주당 평가가액은 대표주관회사의 주관적인 판단요소(비교대상회사의 선정, 가치평가방법의 선정 및 적용방법, 비교대상회사의 기준주가 선정 등)들이 반영되어 있으며, 경기 변동의 위험, 동사의 영업 및 재무에 관한 위험, 동사가 속한 산업의 위험 등이 반영되지 않은 상대적 평가가액임을 유의하시기 바랍니다.

마. 추정 당기순이익 산정 내역

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 희망공모가액 산출을 위해 동사가 제시한 아래 추정 손익계산서 항목별 추정 근거에 대해 충분히 검토하였으며, 『제1부 모집 또는 매출에 관한 사항 - Ⅳ. 인수인의 의견(분석기관의 평가의견) - 4. 기업실사결과 및 평가내용』에 기재한 동사의 시장성(시장의 규모, 시장경쟁 상황), 기술성(기술의 완성도, 기술의 경쟁우위, 기술의 상용화 경쟁력, 연구인력의 수준), 성장성(기업 성장 전략, 향후 사업 계획) 재무상황 등을 종합적으로 고려하였을 때 동사가 제시한 추정 손익계산서 및 항목별 추정 근거에 대하여 검토를 하였습니다.
그러나 동사의 사업에는 제품 개발 및 상용화 성공 여부, 해외 매출의 안정적인 증가여부 등의 불확실성이 여전히 존재하며, 그럼에도 불구하고 동 위험이 반영되어 있지 아니합니다. 또한, 시장추정 및 매출추정에 적용된 예상 수주 금액 및 매출액 증가율 예측치 등의 수치는 회사의 사업계획상 목표치 이므로 회사의 입장에서 판단한 주관적인 의견이 반영될 수 있습니다.따라서 향후 실제 매출 및 이익 달성 수준은 현재의 추정과 상이할 수 있으므로 이 점에 유의하시기 바랍니다. 또한 향후에 신규로 발생하는 매출 또는 일부 사업 분야의 급격한 매출 증가는 증권신고서 제출일 현재 동사의 매출구조와 상이할 수 있으며, 동사가 제시한 추정 손익계산서 상의 매출액, 영업이익, 당기순이익 등은 동사의 과거 영업실적과 연속성 및 연관성이 높지 않다는 점을 숙지해주시기 바랍니다.

(1) 추정 손익계산서

[㈜와이즈넛 추정손익계산서]

(단위: 백만원)

계정
2022년
2023년
2024년 3분기
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제23기)
(제24기)
(제25기 3분기)
(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,466
35,172
21,528
37,558
54,321
83,532

매출원가
21,311
17,794
13,620
20,519
24,720
32,155

매출총이익
13,156
17,379
7,908
17,040
29,601
51,377

판매비와관리비
10,109
13,922
10,832
14,887
18,736
27,570

영업이익
3,047
3,457
-2,924
2,153
10,864
23,807

영업외손익
-8,650
1,584
1,261
1,500
-
-

법인세차감전손익
-5,604
5,041
-1,663
3,653
10,864
23,807

법인세비용
299
774
108
474
2,390
5,237

당기순이익
-5,902
4,267
-1,771
3,179
8,474
18,569

주1)
중립적 매출 시나리오를 기반으로 작성된 손익계산서입니다.

주2)
연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

(2) 항목별 추정 근거(가) 매출액동사의 사업은 인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고서비스, 임대매출로 구성되어 있습니다. 동사는 각 사업에서 발생할 영업수익에 대하여 수주 현황 및 향후 프로젝트 수주 가능성과 예상규모를 바탕으로 신규로 발생할 것으로 예상되는 영업기회를 고려하여 2024년~2026년 매출을 추정하였습니다. 동사가 관리하고 있는 영업기회란, 향후 매출로 연결될 가능성이 있는 고객과의 사업 논의 내용으로, 동사는 영업기회에 대하여 영업수익으로 이어질 수주 가능성을 크게 5단계로 구분하여 관리하고 있습니다. 매출 추정을 위한 5단계별 수주확률은 과거 3개년 동안 5단계별 실제 실현율 분석을 통하여 산출된 산출평균 값을 기준으로 하여 기준보다 낮게 구간별 예상 실현율을 적용하였습니다. 동사는 과거 사업에 대한 실현율 분석 결과, 기회가 분석된 이후 높은 영업력을 기반으로 이에 대한 사업 실현율이 높은 특성이 있으며, 이를 바탕으로 지속적으로 우수한 성과를 달성할 수 있었습니다.

[당사 수주 단계별 확률 분석]

수주 단계
세부 진행 현황

과거 3개년

평균 실현율

적용

수주 확률

계약확정
당사가 제공하는 솔루션 또는 서비스에 대하여 계약프로세스를 진행하고나 계약이 완료된 단계
100%
100%

수주확정
수의계약을 진행하거나, 사전에 사업계획 지원을 통해 영업상황이 유리하거나 경쟁업체 없이 단독수의계약형태로 계약이 진행가능한 상황, 그리고 고객과 지속적인 거래를 통한 신뢰성 확보로 수주가 확정시 되는 단계
92%
90%

수주우위
경쟁 입찰이지만 사업 비딩에서 우월적 지위를 갖고 있는 단계
75%
70%

사업확정
계획된 사업의 시점과 예산이 확정된 건으로 사업진행품의 단계
56%
50%

계획수립
고객과 사업 발주전 지속적인 커뮤니케이션을 통해 사업수행의지를 갖고 고객사에서 사업계획을 수립하며, 이를 지원하는 단계
36%
30%

주1) 과거 3개년 (2021년~2023년) 실제 평균 실현율을 기준으로 보수적으로 예상 수주확률은 실제 실현율보다 낮은 값을 적용하였습니다.

또한 동사는 사업 통상적으로 사업연도가 끝나기 전까지 매출인식이 완료되는 경향이 있으며, 이에 따라 수주월이 1월~8월까지 수주 건에 대해서는 수주가 발생하는 해에 매출이 인식되는 것으로 가정하였습니다.

와이즈넛의 매출은 프로젝트 단위로 발생되고 있기때문에 수주와 동시에 매출이 발생하기도 하지만, 주로 4개월에서 길게는 12개월에 걸쳐 매출이 발생됩니다. 3개년도의 수주건 별 매출발생 시점을 감안했을 때, 다음과 같이 이월가능성이 높은 9월부터 12월 사이의 수주건에 대해 이월가능 비율을 설정하고, 이월금액은 차년도 매출에 합산하는 형태로 매출을 추정하였습니다. 단, 확실시되는 사업이고, 고객사와 협의된 수주 예상 건은 예외처리하였습니다.

[수주시점 별 당해년도 발생 매출 구분]

수주월
이월가능비율
비고

9월
10%
잔금의 10%는 차기년도 매출에 감안

10월
30%
잔금의 30%는 차기년도 매출에 감안

11월
60%
잔금의 60%는 차기년도 매출에 감안

12월
90%
잔금의 90%는 차기년도 매출에 감안

이를 기반하여 추정된 매출 부문 별 추정은 아래와 같습니다.

[매출 부문 별 3개년 추정]

(단위: 백만원)

구분
수주단계
2024
2025
2026

인공지능
계약확정
6,928
-
-

수주확정
230
1,248
-

수주우위
1,551
2,765
385

사업확정
-
16,426
609

계획수립
-
1,829
27,061

이월잔고
-
2,307
2,163

소계
8,710
24,575
30,217

검색
계약확정
12,020
-
-

수주확정
1,530
41
-

수주우위
1,648
519
143

사업확정
-
7,860
1,022

계획수립
-
2,470
16,413

이월잔고
-
3,753
2,685

소계
15,199
14,643
20,263

빅데이터
계약확정
1,378
760
-

수주확정
-
817
804

수주우위
-
496
238

사업확정
-
936
295

계획수립
-
594
4,004

이월잔고
-
112
416

소계
1,378
3,716
5,758

클라우드서비스
계약확정
3,232
-
-

수주확정
154
568
-

수주우위
181
155
530

사업확정
-
2,881
6,398

계획수립
-
1
1,350

이월잔고
-
688
640

소계
3,567
4,294
8,918

광고
계약확정
2,168
-
-

수주확정
566
-
-

수주우위
-
412
2,690

이월잔고
-
145
2,819

소계
2,735
557
5,509

유지보수
계약확정
5,778
1,175
2,311

수주확정
193
-
-

수주우위
-
4,661
8,487

사업확정
-
533
877

계획수립
-
168
160

이월잔고
-
-
1,032

소계
5,971
6,537
12,867

총합계
37,558
54,321
83,532

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

ChatGPT 등장 이후 초거대 인공지능에 대한 한계점이 명확해지면서 공공 및 기업시장에서는 사용자의 의도에 부합되는 정확한 정보를 찾아서 생성을 해주는 RAG기술에 대한 수요와 이를 위한 검색기술이 더욱 집중을 받고 있습니다. 2024년 11월에 ChatGPT에 검색기능이 포함되었으며, Perflexity와 같은 기업이 생성형AI기반 검색 및 생성 서비스를 제공하고 있습니다. 세일즈포스는 이런 RAG기술을 기반한 AI Agent 개념을 서비스에 접목시키는 제품을 선보이면서 주가가 상승되었습니다.

[ 2024년 AI Agent 발표 이후 기업 주가 상승률]

2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률.jpg
2024년 ai agent 발표 이후 기업별 주가 상승률

출처:
미래에셋증권, 2024.10 - 글로벌소프트웨어 월간 리서치

이러한 검색기술은 최근 생성형AI에 대한 우려가 만연했던 시장에 새로운 모멘텀으로 작용하고 있습니다. 동사는 지금까지 사내의 의미있는 정보를 찾아주는 검색기술에 대한 노하우를 축적하여 제품화했던 만큼 기존 검색기술과 인공지능기술을 접목하여 검색시장의 점유율을 높이고, RAG기술을 시장에 확산시키며, AI Agent 대응 제품으로 확대하고 사업화할 계획입니다.

[사업분야 별 연간 매출 및 매출 비중 추정]

사업분야
2024
2025
2026

매출액
매출비중
매출액
매출비중
매출액
매출비중

인공지능
8,710
23.2%
24,575
45.2%
30,217
36.2%

검색
15,199
40.5%
14,643
27.0%
20,263
24.3%

빅데이터
1,378
3.7%
3,716
6.8%
5,758
6.9%

클라우드서비스
3,567
9.5%
4,294
7.9%
8,918
10.7%

광고
2,735
7.3%
557
1.0%
5,509
6.6%

유지보수
5,971
15.9%
6,537
12.0%
12,867
15.4%

총합계
37,558
100.0%
54,321
100.0%
83,532
100.0%

주1) 연결재무제표를 기준으로 추정하였습니다.

위와 같이 동사의 사업부문별로 추정한 매출을 주요 타겟 산업 별로 분석한 내용은 다음과 같습니다. 동사는 공공부문의 성장대비 기업분야의 매출 성장세를 높이는 사업전략을 수립하기 위해 금융과 제조, 통신분야의 사업을 공략하는 전략을 취하고 있습니다. 2024년 22억 수준의 금융분야의 검색과 인공지능, 빅데이터 분석 분야를 집중 공략하여 금융권 매출을 65억으로 확대할 계획입니다. 광주은행 등 다양한 분야의 생성형AI 구축 사업을 바탕으로 금융권 생성형AI사업과 신한은행과 같은 금융업무 특화된 처리완결형 챗봇 (Self-Closing. 단순 문의를 넘어 챗봇화면에서 금융업무를 처리할 수 있는 서비스)을 통해 금융권에 검증된 서비스 모델의 확산을 추진할 예정입니다. 또한 AICC, 콜센터 개편 등 대형 사업의 경우 파트너사들과의 협력을 통해 사업참여하고, 기존 고객 대상으로 생성형 요약 모듈 등 고도화 모델형태로 영업을 전개할 계획입니다.
금융분야에서는 2024년 확보된 파이프라인은 수주확정 7건 (2,079백만원), 수주우위 8건 (1,040백만원), 사업확정 및 계획수립 49건 (9,625백만원)이며 구체적인 파이프라인은 아래와 같습니다.

[금융분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

금융
수주확정
7건
2,079
S은행
비정형데이터 자산화 / 3억

S은행
AI 고도화 /15억

D은행
뱅킹 차세대(검색) / 2.1억

D은행
뱅킹 차세대(챗봇) / 4.88억

P은행
규정관리시스템 검색엔진 도입 / 0.8억

P은행
스마트뱅킹 검색 고도화 / 1.5억

S생명
챗봇 고도화 / 3.5억

수주우위
8건
1,040
G은행
챗봇 고도화(생성형) / 3.5억

P은행
내부챗봇 고도화 / 1.5억

K손해보험
검색엔진 업그레이드 / 1.2억

G생명
KMS 리뉴얼 검색엔진 도입 / 0.3억

사업확정 / 계획수립
49건
9,625
P은행
AICC 사업

S금융
정보계 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 검색엔진 도입

H은행
스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입

S보증보험
생성형 AI 구축

총 합계
64건
12,744
-
-

동사는 통신분야에서는 유플러스의 대화형 챗봇 중심으로 지속적인 사업을 진행해왔습니다.
동사의 EnterpriseDX사업본부는 민수 부문의 기업, 금융 분야를 대상으로 사업을 진행하고 있습니다. 동사는 다년간 유플러스의 대화형 챗봇과 AICC 등의 사업을 수행해오고 있습니다.
향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직을 구성하고, 신규 사업을 확보하기 위한 영업활동을 전개할 계획입니다. 또한 다년간 통신사 구축 경험을 바탕으로 다양한 통신사에 확대 적용할 수 있도록 영업 활동을 진행 예정입니다.
해당 전담조직은 PM 2인과 통신금융담당 영업대표1인, 유플러스 담당 영업대표 1인, 그리고 6명의 개발자로 구성되어 유플러스를 전담할 계획입니다. 이 전담조직은 통신사에 특화된 대고객 대화형서비스를 구축하고 있으며, 요구기능의 구현과 자사 기술을 기반으로 생성형AI를 시범 적용하는 등 통신사에 특화된 서비스모델을 구체화하고 이를 기반으로 다양한 통신사에 특화하여 확대 적용할 수 있는 영업활동을 진행하고자 합니다.

제조분야에서는 기존 사업을 진행했던 대기업 계열사는 검색엔진 고도화를 통해 생성형AI사업으로 확대하는 사업전략을 추진할 예정이며, 신규사의 경우 고객의 니즈를 분석하여 검색엔진에서 생성형AI에 이르는 기술 로드맵을 제시 후 단계적 도입을 통해 사업확대하는 전략을 추진할 예정입니다.
제조분야에서는 2024년 확보된 파이프라인은 수주확정 2건 (142백만원), 수주우위 5건 (588백만원), 사업확정 20건 (2,308백만원)이며, 구체적인 파이프라인은 아래와 같습니다.

[제조분야 2024년 확보 파이프라인]

(단위: 백만원)

구분
건수
금액
사이트
사업 예정 건

제조
수주확정
2건
142
S전기
2025년 챗봇 운영

S기업
챗봇 고도화

수주우위
5건
588
S전자
검색엔진 업그레이드 및 이전작업

H선박
고객용 챗봇 구축

S방제
검색 고도화

H제조
생성형 검색 고도화

S제조기기 커머스
검색엔진 업그레이드

사업확장
20건
2,308
S솔루션
챗봇 확대 구축

H헬스케어
차세대 검색엔진 도입

S유가공
내부 시스템 검색엔진 구축

A반도체
홈페이지 검색엔진 고도화

C공제조합
홈페이지 검색엔진 고도화

S MRO
RAG 사업

H비즈니스
대외용 챗봇 도입

H렌즈제조
RAG기반 검색 고도화

G에너지
그룹웨어 검색엔진 도입

J가전유통
검색엔진 고도화

D건설
내부시스템 검색엔진 도입

I영유아제품제조
챗봇 구축

K물류
챗봇 고도화

L전자
차세대시스템 검색엔진 구축

총 합계
27건
3,038
-
-

[사업부문별 매출 추정 상세 내용]

동사의 2025년 이후 추정은 유지보수 사업과 실제 솔루션 기반 사업의 두가지로 구분이 됩니다. 유지보수 사업의 경우 해당 서비스의 중단 등 특이사항이 발생하지 않는 경우 계속 사업의 특성이 있기 때문에 매출 추정이 가능합니다. 솔루션 기반 사업의 경우 가망 고객과의 영업활동을 기반하여 제품의 구매 의사 및 시점에 대한 상담을 통해 이루어지며, 검색 및 챗봇의 경우 3년에서 5년 단위로 업그레이드 및 고도화 사업이 발생하게 되는데, 이럴 경우 기존 자사 제품을 기반으로 생성형 AI솔루션의 교차판매 또는 기존 제품의 고도화 등의 사업을 진행하게 됩니다. 영업단계에서 고객과의 제품구매 상담을 통해 해당 가망사업을 도출하게되며, 고객의 구매의사에 의해 수주확률을 선정하고 지속적인 영업활동을 전개합니다. 통상 특정버전 제품의 유지보수가 종료되는 EOL(End of Life) 정책이 있다는 것을 고객도 인지하고 있기때문에, 유지보수 단계 또는 EOL이 종료되는 5년차 이내로(통상 4년 이전) 고객이 직접 인바운드(In-bound)로 지원 종료 문의 또는 업그레이드 문의가 들어오는데 파이프라인에 대한 선정은 이러한 특성이 반영되어 있습니다. 또한 정기적으로 가망대상을 선정하여 영업대표를 통해 유선 또는 방문하여 영업을 진행합니다.

동사는 적극적인 영업활동을 전개하는데, 영업 대표들을 통해 적극적으로 시장의 요구사항을 센싱하고 있으며, 동사의 매출 추정에는 한번이라도 동사의 제품을 구매하거나 접촉한 고객을 대상으로 전수 조사를 통해 수요조사를 시행했으며 이를 통해 차년도, 차차년도의 수요를 조사한 것을 기반으로 파이프라인을 관리하고 있습니다. 이런 과정에서 동사는 생성형AI에 대한 수요가 확대될 것을 예상하며 영업활동을 강화하고 있으며 이를 추정에 반영하였습니다. 동사의 사업 부문 별 (인공지능, 검색, 빅데이터, 클라우드서비스, 광고, 유지보수)의 추정에 대한 상세 내용은 아래와 같습니다.

1) 인공지능 사업

인공지능사업은 기구축된 사업에 대한 고도화와 운영사업을 중심으로 수주를 확정하고 있으며 지속적인 고객관리를 기반으로 2026년까지 지속적으로 계약확정 및 수주확정 사업들을 중심으로 수주우위, 사업확정, 계획수립 단계의 실현율을 높아질 것으로 예상됩니다.

2024년의 인공지능 사업은 기존 WISE iChat을 기반으로 하는 챗봇 사업과 생성형AI사업으로 구분되어 진행되었습니다. ChatGPT로 촉발된 생성형AI는 인공지능시장의 변곡점으로 작용되어 기존 챗봇사업의 보류, 생성형 AI의 시범 사업이 진행되었습니다. 초거대AI(LLM)에 집중되다보니 할루시네이션(Hallucination)과 최신데이터의 미반영, 일반지식 중심의 답변 등으로 생성형 AI를 업무에 활용하기에 적합하지 않다는 회의감이 있었고, 이는 실제 생성형 AI사업에 대한 소극적 발주로 이어지면서 인공지능사업이 주춤하게 되었습니다.

동사는 2023년도부터 이런 생성형 AI의 한계점을 직시하고 기업 및 공공의 전문지식을 기반으로 생성형 AI 활용이 가능한 검색증강생성기술(RAG; Retrieval Augmented Generation)기술을 제품화하였습니다. 이를 기반으로 2023년도에는 화성시 생성형AI구축사업, 2024년도에는 5억 규모의 한국도로공사와 2억 규모의 광주은행 생성형AI사업을 수주하였고, 다양한 PoC사업을 진행했습니다.

신규 생성형 사업 수주 현황은 아래와 같습니다. 생성형사업은 LLM모델까지 포함된 RAG사업 뿐만아니라 사용자 질의 의도기반한 벡터검색 사업으로 나뉘어 판매되었습니다. 벡터검색은 생성형AI시스템 구축을 위한 필수요소로서 향후 고도화를 통해 생성형RAG로 확대될 수 있기 때문에, 단계적인 생성형사업을 감안하여 영업활동을 강화하고 있습니다.

[2024년 생성형 사업 수주 현황]

(단위: 천원 / VAT별도)

구분
고객사
사업명
사업금액
비고

생성형

RAG

한국도로공사
생성형 AI 시범사업(AI챗봇) 개발 용역
370,377
Llama3 70B 모델 파인튜닝, RAG 구축

생성형

RAG

고용노동부
스마트노사누리 구축 3차
538,208
생성형AI 기반한 유사사건 RAG 구축

생성형

RAG

한전KPS
감사업무 생성형AI 구축을 위한 시범 적용
19,800
25년 상반기 ISP 후 본사업 예정

생성형

RAG

국세청
24년 홈텍스 고도화 구축 생성형PoC
20,000
PoC 사용성 검토 후 도입 예정

생성형

RAG

광주은행
광주은행 생성형LLM 검증 프로젝트
180,000
생성형AI 기반 요약 및 Q&A

생성형

RAG

미래에셋증권
매래에셋증권 MTS AI 검색
125,100
생성형기반 사용자 추천

벡터검색
한국교육학술정보원
교육행정데이터 통합관리시스템 구축
250,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
한국산업인력공단
출제관리시스템 유사 문항 비교 검색
450,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

벡터검색
국무조정실
스마트규제시스템 1단계 유사검색
120,000
SF-1 v7.3 벡터검색 납품

합계
2,073,485
-

2025년도에는 생성형AI사업에 대한 현실적인 방안이 구체화되면서 수요가 증가할 것으로 판단됩니다. 현재 영업중인 2025년 생성형AI 사업 파이프라인은 아래와 같습니다.

[2025년 생성형 AI사업 파이프라인]

구분
고객사
건명
내용

1
P기관
정보전산시스템 고도화
24년 ISP 진행. 25년 본 사업 예정

2
H기관
상담사 지원 생성형 챗봇
예산 확보를 위한 견적 제출

3
K기관
내부 챗봇 고도화 3차
3차 고도화 사업, 생성형 기반 챗봇

4
R공사
생성형AI 챗봇 확대 구축
24년 시범사업 완료 후, 25년 확대

5
F기관
차세대 민원관리시스템
차세대 민원관리시스템 내 생성형 AI

6
S공단
AI기반 상담어시스턴트
내부 직원용 상담 어시스턴트

7
M기관
차세대 챗봇 고도화
차세대 사업 내 생성형 AI 도입

8
P기관
생성형 챗봇
챗봇 또는 생성형으로 예산 확정

9
I공단
내부경영지원 생성형 챗봇
기존 챗봇 고도화로 생성형 도입

10
N금융사
MTS 지능형 검색
생성형 사업 제안

11
H공단
내부업무 생성형 챗봇
내부 업무 매뉴얼 생성형 챗봇

12
S기관
GPT 연계 챗봇
화성시청 모델로 제안

13
H기관
범정부 통합창구 서비스
민원서비스안내형 제안

14
M기관
내부 업무 지원 Assitant
체계 관련 규정

15
P은행
AICC사업
콜센터 어시스턴트

16
D은행
뱅킹 차세대 Assistant
콜센터 어시스턴트

17
H제약
RAG 도입 사업
생성형AI 솔루션 도입

18
S기업
RAG 도칩 사업
생성형AI 솔루션 도입

19
H시스템
RAG기반 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

20
S은행
S은행 스마트뱅킹 리뉴얼 생성형 도입
생성형AI 솔루션 도입

21
S기업
생성형AI도입
생성형AI 솔루션 도입

22
H기업
생성형 검색 고도화
기존 검색엔진을 생성형AI로 업그레이드

23
I은행
I은행 생성형AI 챗봇 구축
민원서비스안내형 제안

생성형AI가 사업이 전개되고 있음에도 챗봇의 수요는 지속적으로 발생되고 있음은 조달구매시장을 보더라도 확인할 수 있었습니다.

[조달구매 시장현황-챗봇 솔루션]

조달구매 시장현황-챗봇 솔루션.jpg
조달구매 시장현황-챗봇 솔루션

고객을 대상으로 서비스하는 챗봇과 같은 인공지능서비스의 핵심은 고객에게 정확한 답변을 주는 것인데, 생성형AI에 대한 시범적 구축을 진행하는 단계에서 할루시네이션 등 답변의 통제를 제대로 못하고 있는 사례들이 발생하면서 대민서비스 영역에서는 보다 정확한 챗봇을 선호하고 있음을 알 수 있습니다. 따라서 앞으로 생성형AI는 정확한 답변을 주는 기존 AI챗봇이 하이브리드된 결합 또는 연계된 형태의 사업이 진행될 것으로 판단되며, 이에 근거하여 동사는 인공지능 챗봇 사업의 파이프라인을 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.

아울러, 동사는 한동안 매출이 정체 및 감소되었던 제조분야의 활로 개척을 통해 민간시장의 매출을 확대하고자 합니다. 동사는 제조분야는 지금까지 검색엔진 중심으로 사업을 전개하였는데, 올해 한국산업기술기획평가원이 주관하는 산업부의 ‘철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증’과제를 제조지능화 전문업체인 엠아이큐브솔루션과 공동 수행하며, 수요기관인 동국제강에 실증을 진행하고 있습니다. 이는 제조분야에 이미지, 센서데이터와 같은 다양한 이종 데이터까지 포함하여 추론이 가능한 Multi-Modal RAG 기술을 적용하는 연구 및 제품화를 추진중에 있습니다.

[철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제]

철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제.jpg
철강산업 제조공정 최적화를 위한 llm, 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증 과제

[연도별 인공지능분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
67
9,006
6,928

수주확정
2
4,587
1,551

수주우위
12
470
230

소계
81
14,063
8,710

2025년
수주확정
4
1,387
1,248

수주우위
12
4,434
2,765

사업확정
80
36,775
16,426

계획수립
28
10,943
1,829

이월잔고
25
2,307
2,307

소계
149
55,847
24,575

2026년
수주우위
3
550
385

사업확정
6
1,291
609

계획수립
167
119,003
27,061

이월잔고
32
2,163
2,163

소계
208
123,007
30,217

2) 검색 사업

검색사업은 과거 사례를 보면 고객의 웹사이트 또는 내부 관리 데이터가 증가되면서 기존 시스템의 교체 및 증설, 연계시스템의 확대, 검색 요건의 고도화에 따라 관련된 코어(core) 라이선스 증설 및 이중화 등의 요구들이 순차적으로 이어지는 경향이 있습니다. 또한 검색엔진의 교체는 고객측의 업무, 비용적인 부담이 전가되기 때문에 서비스의 종료 등 특별한 상황이 발생하지 않는 한 계속적인 고도화와 라이선스 증설이 요구되는 사업의 특성이 있어서 아래와 같이 수주확정 이상의 사업들을 예상하며 수주우위 이하 파이프라인의 실현율을 높이는 활동을 추진할 계획입니다.

또한 생성형AI가 등장하면서 검색의 패러다임이 달라지고 있습니다. 이는 전통적인 키워드기반의 검색결과를 보여주는 방식에서 인공지능을 활용한 의미 기반 검색으로의 확대입니다. 이런 트랜드 변화는 MS Azure의 벡터기반 검색서비스에서부터 최근 OpenAI의 검색기능 탑재에 이르는 전반적인 변화를 봐도 알 수가 있습니다. 이런 벡터기반 검색을 용이하게 하기 위한 오픈소스 및 API 서비스들이 시장이 선보였고, 관련 원천기술이 없는 기업들도 손쉽게 벡터검색을 활용하여 제품 및 서비스를 출시하고 있는 상황입니다.

하지만, 24년간 자연언어처리 기술 기반 검색사업을 진행해왔던 와이즈넛은 검색에 대해 다른 시각으로 접근하고 있습니다. 기존 전통적인 자연어처리기반 동사의 검색기술은 ‘특허청’의 특허검색 부분에서는 아직도 유용하게 사용되고 있습니다. 물론, ‘사용자 의도’에 부합되는 의미기반 검색도 의미가 있기 때문에 이 두가지 기술의 장점을 극대화하는 ‘인공지능기반 하이브리드 검색’기술이 중요하다고 동사는 판단하고 있습니다. 이는 생성형AI를 활용하는 효율성과 운영비용은 상호 Trade-off 관계에 있고, 벡터검색이 절대적인 정확도 향상을 담보하지 않기 때문입니다. 와이즈넛의 검색은 이런 한계점을 인지하고, 하이브리드형 검색엔진을 시장에 공급하고 있습니다.

이런 기술은 검색에 대한 원천기술을 갖고 있지 않다면 실현할 수 없는 부분으로 관련 원천기술과 타사대비 우위를 점하고 있는 강력한 영업력을 바탕으로 지속적으로 성장할 것으로 예상하고 있습니다..

[자연어처리기반 검색기술과 벡터검색의 차이]

자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이.jpg
자연어처리 기반 검색기술과 백터검색의 차이

동사는 2025년 상반기부터 생성형AI의 적용이 활발해질 것으로 판단되어, 기존 검색 이용 고객을 대상으로 RAG기술을 탑재한 생성형검색 사업들로 확대되어 매출로 실현될 수 있도록 파이프라인 관리할 계획입니다.

[연도별 검색 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
267
17,079
12,020

수주확정
15
2,061
1,530

수주우위
26
3,564
1,648

소계
308
22,703
15,199

2025년
수주확정
1
45
41

수주우위
12
831
519

사업확정
103
20,426
7,860

계획수립
31
10,095
2,470

이월잔고
75
3,753
3,753

소계
222
35,150
14,643

2026년
수주우위
2
204
143

사업확정
9
2,044
1,022

계획수립
177
63,267
16,413

이월잔고
45
2,685
2,685

소계
233
68,201
20,263

3) 빅데이터 사업

빅데이터 사업은 연속사업의 특성이 있는 빅데이터 분석 및 데이터 피딩 사업 들로 이루어져있습니다. 동사는 기 수행된 사업에 빅데이터 분석 영역을 확대하여 데이터를 구매하거나 시스템을 고도화하는 사업들도 수주확정 이상의 파이프라인을 확보했고, 수주우위 이하의 가망 사업들의 수주확률을 높이는 활동들을 추진할 계획입니다.

[연도별 빅데이터 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
34
1,491
1,378

소계
34
1,491
1,378

2025년
계약확정
12
760
760

수주확정
10
907
817

수주우위
9
708
496

사업확정
22
2,402
936

계획수립
18
2,488
594

이월잔고
2
112
112

소계
73
7,378
3,716

2026년
수주확정
4
893
804

수주우위
1
340
238

사업확정
2
590
295

계획수립
80
14,199
4,004

이월잔고
18
416
416

소계
105
16,440
5,758

4) 클라우드서비스 사업

클라우드서비스 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스를 활용하고있는 주요 대학과 기관을 중심으로 수주확정 이상의 파이프라인을 기반으로 지속사업 고객을 밀착 관리하고 있으며, 향후 RAG기반의 SaaS서비스를 확대하기 위해 수주우위 이하 사업들을 지속적으로 관리하며 수주확률이 높아질 것으로 예상됩니다. 2024년 7월에는 국내 AI 기술 전문기업이 협력해 고객 맞춤형 AI 플랫폼 공동 수행을 위한 ‘AX얼라이언스’를 발족하였습니다.

엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식.jpg
엔터프라이즈 ai플랫폼 구축 역량 통합 제공 위한 ai alliance 출범식

이는 와이즈넛, 클루커스, 누리어시스템, 링네트, 투라인코드, 위즈와 같은 클라우드 전문 기업 6개사가 모여 엔터프라이즈를 위한 AI 플랫폼 구축 역량을 통합 제공하는 것을 목표로하고 있습니다.
현재, 이러한 AX얼라이언스를 통해 S전자에 MS Azure Cloud기반의 생성형AI프로젝트를 계약하여 프로젝트를 수행하고 있으며, 중장기 로드맵을 통해 년차사업을 수행할 계획입니다.

2025년도까지의 사업은 자사 SaaS형 챗봇서비스인 ‘현명한 앤써니’를 중심으로 진행되었다면, 2025년에는 RAG를 기반한 생성형AI서비스를 탑재하며 기존 고객을 대상으로 고도화 및 운영 사업을 강화할 계획입니다. 또한 한국마이크로소프트 CSP와 네이버하이퍼클로바의 MSP파트너십을 통해 사업영역이 확대될 것으로 보고 있으나 외부LLM을 기반한 사업들에 대해서는 보수적으로 사업확정 단계로 관리하며 파이프라인 실현율을 높일 계획입니다.

[연도별 클라우드 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
75
4,594
3,232

수주확정
13
202
154

수주우위
7
456
181

소계
95
5,251
3,567

2025년
수주확정
19
631
568

수주우위
11
238
155

사업확정
80
6,995
2,881

계획수립
1
45
1

이월잔고
37
688
688

소계
148
8,597
4,294

2026년
수주우위
19
878
530

사업확정
102
14,463
6,398

계획수립
15
4,501
1,350

이월잔고
38
640
640

소계
174
20,482
8,918

5) 광고서비스 사업

광고사업은 자사의 빅데이터 분석기술을 기반으로 하여 자체개발 한 네트워크 광고 플랫폼을 활용하여 온라인 마케팅 사업을 진행하고 있으며, 나아가서는 여러 대행사들과 파트너쉽을 맺고 주요 매체사들의 공식파트너사로서의 입지를 기반으로 사업을 확장해 나가고 있습니다. 또한, 주요 매체(NAVER, NATE, TMAP 등)의 공식파트너사로, 자사 광고에 대한 로열티가 높은 경향을 보이고 있으나, 광고사업은 경기에 민감한 특성을 보이고 있기때문에 보수적으로 '수주우위' 단계로 파이프라인을 구성하여 사업 전개할 계획입니다.

[연도별 광고서비스 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
10
2,273
2,168

수주확정
3
753
566

소계
13
3,025
2,735

2025년
수주우위
8
4,615
412

이월잔고
11
145
145

소계
19
4,760
557

2026년
수주우위
8
5,490
2,690

이월잔고
8
2,819
2,819

소계
16
8,309
5,509

6) 유지보수 사업

유지보수 사업은 다른 사업과 달리 프로젝트 수주 후 바로 무상유지보수 1년을 거쳐 유상유지보수계약이 이루어지며, 특별한 사유가 없는 한 유상유지보수계약으로 이어집니다. 수주우위 이하로 계획된 파이프라인의 경우 장기계약 고객으로 전환되어 향후 소멸 등 연장계약이 이루어지지 않을 확률이 있는 고객으로 신규 프로젝트를 통한 시스템 전환 또는 증설, 기능개선 등을 유도하며 파이프라인 관리를 진행할 계획입니다.

[연도별 유지보수 사업 분야 수주단계 별 예약 매출액(수주확률 및 이월 감안)]

(단위: 건, 백만원)

연도
수주단계

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2024년
계약확정
937
5,778
5,778

수주확정
114
193
193

소계
1,051
5,971
5,971

2025년
계약확정
116
1,175
1,175

수주우위
669
7,661
4,661

사업확정
85
1,598
533

계획수립
60
775
168

소계
930
11,208
6,537

2026년
계약확정
119
2,311
2,311

수주우위
658
12,709
8,487

사업확정
75
1,934
877

계획수립
21
534
160

이월잔고
268
1,032
1,032

소계
1,141
18,520
12,867

[참고] 매출액 추정에 반영된 가정의 실현 여부에 따른 시나리오별 추정 매출은 다음과 같습니다.
가. Best CaseBest Case는 동사의 해외매출을 포함하여 추정하였습니다. 해외 사업의 경우 다수 사업 경험이 있는 일본 시장을 우선 공략하여 가시적인 성과를 도출하고, 이를 기반으로 중동의 클라우드 기반 챗봇 및 검색 서비스 그리고 베트남의 스마트시티의 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대할 계획입니다. 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 계획입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

구체적으로, 동사는 1차적으로 아시아 시장 진출을 위해 일본, 중동, 베트남 지역으로의 확대를 계획하고 있으며, 이에 대한 안정화 이후 2단계 미국시장으로 진출할 계획입니다. 특히 일본의 경우 10년 이상 관계를 지속해온 현지 파트너사들을 통해 지자체 및 민간 업체를 대상으로 세일즈를 진행하고 있습니다. 이를 기반으로 동사는 가장 효과적으로 빠른 시일내에 가시적인 성과를 도출할 수 있는 일본 시장을 우선 공략할 것이며, 이후 베트남에 구축될 스마트시티에 AI 에이전트를 통해 해외 시장을 확대하고, 중동의 클라우드 기반 생성형 AI 기반 대화형 서비스와 검색 서비스를 공급할 계획입니다. 일본은 이미 사업 중인 히다치와 웰스톤과의 파트너십을 강화하고, 일본 내 파트너십 확대를 통해 사업을 확대할 계획입니다. 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

[해외 진출 전략]

해외 진출 전략.jpg
해외 진출 전략

이러한 해외 진출을 위한 동사의 사업추진 원칙은 아래와 같습니다.

[해외 사업 추진 원칙]

해외 진출 사업추진 원칙.jpg
해외 진출 사업추진 원칙

동사의 해외 진출을 위한 투자 계획은 아래와 같습니다.

[해외 진출 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2025년
2026년
합계

글로벌마케팅
일본
200
400
600

중동
50
140
190

동남아
-
184
184

합계
250
724
974

구분
2025년
2026년
합계

일본
현지 사무소
-
60
60

현지 시장조사
50
-
50

마케팅, 홍보
130
320
450

영업활동
20
20
40

합계
200
400
600

구분
2025년
2026년
합계

중동
현지 사무소
-
20
20

현지 시장조사
50
-
50

마케팅, 홍보
-
100
100

영업활동
-
20
20

합계
50
140
190

구분
2025년
2026년
합계

베트남
현지 사무소
-
-
-

현지 시장조사
-
-
-

마케팅, 홍보
-
100
100

영업활동
-
84
84

합계
-
184
184

또한 해당 진출국의 사업 특성과 경쟁사, 가방 파트너는 아래와 같습니다.

[해외 진출국 국가별 특성]

국가별 특성.jpg
국가별 특성

[해외 매출 예상 금액]

(단위: 건, 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
인공지능
8
2,636
1,115

검색
1
79
39

소계
9
2,715
1,155

2026
인공지능
37
25,145
7,864

검색
11
7,368
2,211

소계
48
32,514
10,074

해외 매출 추정은 파트너사인 일본 파트너인 웰스톤과 EMNet과 메가존클라우드, 베트남의 VTI, VMO를 방문하여 현지 시장조사과 자사 제품 확대를 위한 협의를 통하여 파트너사의 주요 고객사를 중심으로 자사의 제품을 공급하는 방안을 논의했고, 이를 기반하여 파이프라인을 작성하였습니다. 또한 베트남의 경우 2023년 베트남 현지 부동산 개발사인 노블베트남(Noble Vietnam Co.Ltd) 외 4개사와 함께 베트남 하노이 스마트시티 구축을 위한 다자간 전략적 업무 협력을 체결하였고, 본 협약을 통해 동사의 대화형 인공지능 기술을 스마트시티에 적용하기로 한 것을 반영하였습니다.

[Best Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
37,558
55,476
93,607

2) Worst CaseWorst Case는 동사의 수주단계 중 "계약확정", "수주확정", "이월잔고" 단계만을 반영하여 산정하였습니다.

[계약확정 및 수주확정 매출액]

(단위: 백만원)

연도
구분

전체 예상

프로젝트 건수

전체 예상프로젝트 금액

예상 매출액

2025
계약확정
128
1,934
1,934

수주확정
34
2,971
2,673

이월잔고
150
7,007
7,007

소계
312
11,912
11,615

2026
계약확정
119
2,311
2,311

수주확정
4
893
804

이월잔고
409
9,755
9,755

소계
532
12,960
12,871

[Worst Case 추정 매출액]

(단위: 백만원)

계정
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

(제25기)
(제26기)
(제27기)

매출
34,178
11,615
12,871

(나) 매출원가
동사의 제품 매출원가는 재료비, 노무비, 제조간접비로 구성되어 있습니다. 매출원가는 산정 가능한 직접 투입원가를 반영하였고, 과거 사업연도 매출원가 발생 내역 및 미래 3개년 사업연도 매출원가 추정액은 아래와 같습니다. 동사의 매출원가는 매출 증가와 함께 매출 원가율이 점진적으로 낮아질 것으로 예상됩니다.
매출원가율이 점진적으로 낮아지는 것으로 추정한 이유는 투입인력의 감소 및 솔루션 가격의 상승 때문입니다. 동사의 업종은 소프트웨어 개발업으로, 업종의 특성상 매출원가의 가장 큰 부분은 개발인력 투입에 따른 인건비입니다. 소프트웨어 개발업은 물리적 제품 대신 소프트웨어를 공급합니다 따라서 제조업체와 달리 재고 관리나 물리적 자재 비용이 발생하지 않습니다. 대부분의 매출 원가는 직접 인건비이며, 소프트웨어 개발 및 고객사 투입 인력의 급여, 그리고 이에 따른 간접비용이 주 구성 내용입니다.
한편, 동사가 기존에 공급하던 솔루션의 경우, 고객사의 요구에 맞춰 현장으로 인력이 파견되어 환경에 맞는 개발이 이루어져야 했습니다. 하지만 차기 주력 제품인 WISE iRAG의 경우 플랫폼 형태의 제품으로 각 고객사의 동일한 형태로 제품이 공급되어 초기 세팅외에는 기존 솔루션과 같이 종료시까지 인력이 투입되는 형태가 아닙니다. 따라서, 매출이 증가하더라도, 기존 제품과 같이 매출원가 특히 노무비가 비례하여 증가하지 않을 것으로 추정하였습니다. 또한 WISE iRAG의 경우 기존 동사 솔루션 대비 성능 향상이 기대되는바, 예상되는 성능 향상이 보여진다면, 공급단가를 동사 솔루션 대비 2~3배 정도 책정할 예정입니다.

따라서 위의 두가지 사항 투입인력의 감소, 솔루션 가격의 상승으로 인해 제품매출액 대비 매출원가가 감소될것으로 예상됩니다.

[매출원가 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

금액
비율
금액
비율
금액
비율
금액
비율

재료비
2,302
6.6%
3,994
10.6%
4,293
7.9%
6,602
7.9%

노무비
9,392
26.8%
10,332
27.5%
12,014
22.1%
13,451
16.1%

제조간접비
6,100
17.4%
6,193
16.5%
8,413
15.5%
12,102
14.5%

매출원가 합계
17,794
50.7%
20,519
54.6%
24,720
45.5%
32,155
38.5%

주1) 비율은 제품 매출액 대비 비율입니다.

한편, 동사의 추정에 사용된 제품 매출액은 전체 매출액에서 동사의 주된 사업이 아닌 임대업 매출을 제외한 금액입니다. 2024년부터는 보수적 추정을 위하여 임대업 매출은 고려하지 않고 제품 매출액만 고려하여 추정하였습니다.

항목
2021년
2022년
2023년
2024년
2025년
2026년

제품매출액
35,291
34,382
35,078
37,558
54,321
83,532

기타매출액
116
120
94
-
-
-

매출액 합계
35,407
34,502
35,172
37,558
54,321
83,532

주1) 기타매출액은 임대업 매출입니다.

1) 재료비 추정동사의 재료비의 제품매출액 대비 비중은 과거 큰 변동이 없었으며, 이에 2021년부터 2023년까지 제품매출액 대비 재료비율 산술평균인 7.9%가 2025년부터는 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.
2024년 재료비는 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 재료비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 온기 재료비를 추정하였습니다.

[과거 재료비 비율]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
재료비율 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
7.9%

재료비
3,524
2,462
2,302

재료비(%)
10.0%
7.2%
6.6%

과거 3개년 재료비율 평균을 2025년부터 적용한 향후 재료비 추정은 아래와 같습니다.

[재료비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

제품매출액
37,558
54,321
83,532

재료비
3,994
4,293
6,602

재료비(%)
10.6%
7.9%
7.9%

주1) 2021년~2023년 재료비율 평균인 7.9%를 2025년부터 적용

2) 노무비 추정동사의 노무비는 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 인
력 구성은 회사의 인력 채용 계획을 반영하였으며, 예상 평균 임금의 경우 향후 생산형 AI 관련 사업 확장을 감안하여 고급 인력 채용을 위한 평균 임금이 상승하는 것으로 추정하였습니다. 2024년까지는 생성형 AI 시장에 신규 진입하여, 사업 초기 안정화 작업을 위한 인원이 과투입 되었으나, 2025년부터는 인력숙련도 증가에 따라 현장 투입인원이 감소할 것으로 추정됩니다. 이를 감안한 동사의 인력 구성 계획은 아래와 같습니다.
따라서 수주 및 매출액이 증가함에 따라 전체 인력 구성은 증가할 예정이지만, 매출액 상승에 비례하여 인력을 증가시키지 않아도 매출 목표 달성이 가능할 것으로 판단됩니다.

기존에 동사는 사업 수주 후 고객사에 맞도록 커스터 마이징 하는 부분에 많은 인력이 소요되었으며 동사 솔루션 중 챗봇솔루션의 경우, 해당 챗봇이 적용하기 위한 말뭉치에 대한 기획 및 생성을 위해 인력이 다수 투입되었으나 생성형 AI의 도입으로 해당 업무에 투입되는 인력이 크게 감소하였습니다. 또한 신규 WISEiRAG 도입하는 초기에는 각 투입 인력들의 프로젝트 수행 경험 부족 등으로 인하여 투입 인력이 과다 책정되었으나, WISEiRAG 제품이 플랫폼 제품이라는 특성상 내부 인력들에게 수행능력이 내제화 되고, 동사의 현재 인력 계획으로도 현재 추정된 매출만큼의 프로젝트 볼륨을 수행할 수 있을것으로 판단하고 있습니다. 또한 매출추정에서 언급된 통신분야에서 향후 생성형 AI와 같은 다양한 인공지능사업을 대응하기 위해 전담 조직은 아래 기술직 추정에 포함되어 있으며, 기존의 인력을 활용하여 전담조직을 구성할 예정입니다.

[기술직 인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

특급
11
11
12
14

고급
24
25
29
36

중급
30
39
50
55

초급
145
139
136
137

기술직 합계
210
214
227
242

[기술직 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
45
48
53
56

주1) 기술직의 예상 평균 임금은 동사의 사업계획을 고려하여 추정하였으며, 특급 및 고급인력의 증가를 고려하여 평균 임금 상승분을 추정하였습니다.

동사의 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 기반으로 산정한 노무비 추정은 아래와 같습니다.

[노무비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

노무비
9,392
10,332
12,014
13,451

3) 제조간접비 추정동사의 제조간접비의 경우 여비교통비, 임차료, 외주용역비, 기타로 이루어져 있습니다. 여비교통비, 임차료 및 기타 제조간접비의 경우에는
2021년부터 2023년 제품매출액 대비 각 항목별 제조간접비의 비율의 산술평균이 2024년부터 향후 지속될 것으로 가정하였습니다.

[과거 제조간접비 비율(제품 매출액 대비)]

(단위: 백만원)

항목
2021년
2022년
2023년
제조간접비 평균(%)

제품매출액
35,291
34,382
35,078
-

여비교통비
282
324
270
0.8%

여비교통비(%)
0.8%
0.9%
0.8%

임차료
252
188
138
0.6%

임차료(%)
0.7%
0.5%
0.4%

외주용역비
8,116
8,066
5,654
20.9%

외주용역비(%)
23.0%
23.5%
16.1%

기타
25
42
37
0.1%

기타(%)
0.1%
0.1%
0.1%

과거 3개년 여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 비율 평균을 2024년부터 적용한 향후 여비교통비, 임차료, 기타제조간접비 추정은 아래와 같습니다.

[여비교통비, 임차료, 기타 제조간접비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

여비교통비
270
314
454
699

임차료
138
207
300
461

기타
37
38
54
84

제조간접비 중 가장 큰 비중을 차지하는 외주용역비의 경우 별도 항목으로 추정하였습니다. 2024년부터 생성형 AI가 일부 도입되면서, 과거 외부 프리랜서 또는 외주법인을 통해 진행했던 UX디자인, 번역 등의 외주비가 감소하는 추세입니다. 또한 2025년부터 생성형 AI 도입이 본격화되는 것을 고려하여 외주비 비중이 감소하는 것으로 추정하였습니다. 특히 동사의 챗봅사업 진행시 각 챗봇에 사용되는 언어를 구성하는 말뭉치를 만드는 외주인력이 다수 투입되었습니다. 생성형 AI의 도입 이후, 인력을 통한 언어 구성을 생성형 AI를 통해 구성함으로써 외주 인력 비용이 감소할 예정입니다. 이를 반영한 외주 용역비의 추정은 아래와 같습니다.

[외주용역비 추정]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

외주용역비
5,654
5,634
7,605
10,859

외주용역비(%)
16.1%
15.0%
14.0%
13.0%

(다) 판매비와 관리비동사의 판매비와 관리비 추정내역은 다음과 같습니다.

[판매비와 관리비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

여비교통비
247
229
318
489

접대비
352
349
498
766

통신비
121
137
189
290

세금과공과
117
120
124
127

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

투자부동산 감가상각비
13
-
-
-

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

경상연구개발비
1,613
1,975
2,357
5,857

교육훈련비
40
36
57
88

도서인쇄비
42
32
33
34

소모품비
26
36
35
54

지급수수료
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
142
132
125
192

대손상각비
(16)
(15)
(59)
(91)

건물관리비
227
234
241
248

합계
13,922
14,887
18,736
27,570

1) 인건비판매비와 관리비에 해당하는 사무/영업 인건비의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 2025년~2026년 인건비를 산정하였습니다. 2024년의 경우
증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 인건비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

사무/영업직
57
60
71
86

[사무/영업직 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
97
100
104
107

인당 평균 퇴직급여
8
8
8
9

인당 평균 복리후생비
35
36
37
38

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 상용근로자 월급여액의 전년대비 증감률이 2023년 기준 3.4%인 것을 준용하여 2025년~2026년 사무/영업직의 평균임금 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 사무/영업직의 인건비를 추정하였습니다.

동사의 인력구성 계획 및 예상 평균 임금을 고려하여 산정한 인건비 추정은 아래와 같습니다.

[인건비 추정액]

(단위: 백만원)

구분
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

급여
5,557
5,516
7,343
9,162

퇴직급여
448
441
592
739

복리후생비
1,989
1,867
2,628
3,279

합계
7,994
7,824
10,563
13,180

2) 변동비동사의 변동비는 여비교통비, 접대비, 통신비, 교육훈력비, 소모품비, 지급수수료, 광고선전비, 대손상각비로 구분하였습니다. 변동비는 2021년부터 2023년까지 매출액 대비 각 변동비 항목의 비율의 산술평균이 2024년부터 지속될 것으로 가정하였습니다.

[변동비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
적용비율
2023년
2024년
2025년
2026년

여비교통비
0.6%
247
229
318
489

접대비
0.9%
352
349
498
766

통신비
0.3%
121
137
189
290

교육훈련비
0.1%
40
36
57
88

소모품비
0.1%
26
36
35
54

지급수수료
6.2%
2,489
3,080
3,344
5,142

광고선전비
0.2%
142
132
125
192

대손상각비
-0.1%
(16)
(15)
(59)
(91)

3) 고정비
동사의 고정비는 세금과공과, 지급임차료, 차량유지비, 도서인쇄비, 건물관리비로 구분하였습니다. 고정비는 평균 소비자 물가상승률을 고려하여
2025년~2026년
3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 고정비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 고정비를 추정하였습니다.

[고정비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년
2025년
2026년

세금과공과
117
120
124
127

지급임차료
80
123
126
130

차량유지비
12
11
12
12

도서인쇄비
42
32
33
34

건물관리비
227
234
241
248

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 소비자물가상승률이 3.6%인 것을 준용하여 2025년~2026년 고정비 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 고정비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 고정비를 추정하였습니다.

4) 경상연구개발비경상연구개발비는 연구 인력의 인건비에 연동하여 2025년~2026년의 경우 평균 급여 상승 및 회사 인력 구성안을 반영하여 산정하였습니다. 또한 과거 3개년 과제지원금 수준 및 회사 사업 계획을 고려하여 향후 과제지원금을 추정하였습니다.
2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 경상연구개발비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 경상연구개발비를 추정하였습니다.

[인력 구성 계획]

(단위: 명)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

연구
46
43
55
66

[연구 인력 예상 평균 임금]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

인당 평균 임금
128
112
116
119

주1) KOSIS(국가통계포털)의 2023년 상용근로자 월급여액의 전년대비 증감률이 2023년 기준 3.4%인 것을 준용하여 2025년~2026년 연구 인력의 평균임금 상승률은 3.0%로 추정하였습니다. 2024년의 경우 증권신고서 제출일 현재까지 발생한 인건비를 기반으로 동사 사업계획을 감안하여 2024년 온기 연구인력의 인건비를 추정하였습니다.

동사의 연구 인력 구성 계획 및 예상 평균 임금을 감안하여 산정한 경상연구개발비 추정액은 아래와 같습니다.

[경상연구개발비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

경상연구개발비(인건비)
5,898
5,622
6,357
7,857

과제지원금
(4,285)
(3,646)
(4,000)
(2,000)

합계
1,613
1,975
2,357
5,857

5) 상각비
감가상각비와 무형자산상각비는 회사 유형자산과 무형자산 내역을 기반으로 신규투자계획을 반영하여 산정하였습니다. 사용권자산상각비는 소비자 평균 물가 상승률을 감안하여 매년 3% 만큼 상승하는 것으로 가정하였습니다.
KOSIS(국가통계포털)의 2023년 소비자물가상승률이 3.6%인 것을 준용하여 2025년~2026년 사용권자산상각비 상승률은 3.0%로 추정하였습니다.
동사의 2025년, 2026년 신규 유형자산 투자계획은 아래와 같으며, 연도별 취득한 유형자산은 기중 취득으로 가정하여 취득한 해에는 상각률 50%를 반영하였습니다. 장비 인프라의 경우 내용연수를 10년으로 가정하였습니다.

[유형자산 신규 투자 계획]

(단위: 백만원)

내역
2025년
2026년
합계

장비 인프라 구축
2,704
2,704
5,407

신규 장비 인프라 구축을 감안하여 산정한 회사의 상각비 추정은 아래와 같습니다.

[상각비 추정액]

(단위: 백만원)

항목
2023년
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

감가상각비
200
265
435
706

사용권자산상각비
151
250
258
266

무형자산상각비
70
70
80
80

(라) 영업외손익
동사는 이자수익으로 인한 영업외수익이 발생할 가능성이 높지만, 보수적인 추정을 위하여 영업외손익은 감안하지 않았습니다.
(마) 법인세 비용

동사는 2024년 이후 별도의 세무 조정사항은 없는 것으로 가정하였으며 법인세율 22%를 법인세비용으로 반영하였습니다

[추정 법인세비용]

(단위: 백만원)

구분
2024년(E)
2025년(E)
2026년(E)

법인세비용
474
2,390
5,237

바. 기상장기업과의 비교참고 정보 대표주관회사인 삼성증권(주)는 (주)와이즈넛의 지분증권 평가를 위하여 업종유사성, 사업유사성, 영업성과 시현, 비교가능성, 평가결과 유의성 검토 등을 통해 국내 3개 기업을 최종 비교회사로 선정하였습니다.다만, 상기의 비교회사들은 일정수준의 사업구조, 시장점유율, 인력수준, 재무안정성, 소속 기업집단 내 지배구조 차이, 경영진, 경영전략 등에서 (주)와이즈넛과 차이가 존재할 수 있으며, 투자자들께서는 비교 참고정보를 토대로 투자의사 결정시 이러한 차이점이 존재한다는 사실에 유의하시기 바랍니다.(1) 비교회사의 주요 재무현황

[유사회사의 2024년 3분기 주요 재무현황]

(단위: 백만원)

구분
와이즈넛
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

회계기준
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

유동자산
45.546
288,405
38,515
36,922

비유동자산
7,841
366,224
64,382
6,509

자산총계
53,387
694,163
102,897
43,431

유동부채
6,323
122,653
19,078
5,804

비유동부채
543
54,657
4,065
8,563

부채총계
6,865
188,533
23,143
14,366

자본금
6,069
13,466
5,927
3,603

자본총계
46,521
505,629
79,754
29,065

매출액
21,528
216,295
57,024
21,604

영업이익
(2,924)
34,766
6,174
841

당기순이익
(1,771)
33,891
15,480
1,391

주1)
연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다.

[유사회사의 2023년 주요 재무현황]

(단위: 백만원)

구분
와이즈넛
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

회계기준
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

유동자산
47,908
288,442
27,472
35,025

비유동자산
7,501
343,337
64,133
6,497

자산총계
55,409
631,779
91,604
41,523

유동부채
6,111
104,043
59,543
6,187

비유동부채
558
57,157
3,206
7,919

부채총계
6,668
161,199
62,748
14,106

자본금
6,038
13,466
5,606
3,603

자본총계
48,740
470,580
28,856
27,417

매출액
35,172
271,100
63,174
25,856

영업이익
3,457
34,150
4,663
(2,701)

당기순이익
4,267
46,757
(26,736)
(1,796)

주1)
연결재무제표의 경우, 당기순이익은 지배주주귀속 당기순이익을 기재하였습니다.

(2) 비교회사의 주요 재무비율

[비교회사의 2024년 3분기 주요 재무비율]

구 분
비 율
와이즈넛
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

회계기준
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

수익성
매출액 영업이익률(%)
(13.6%)
16.1%
10.8%
3.9%

매출액 순이익률(%)
(8.2%)
15.7%
27.1%
6.4%

총자산 순이익률(%)
(4.3%)
13.6%
42.4%
8.7%

자기자본 순이익률(%)
(9.9%)
18.5%
76.0%
13.1%

안정성
유동비율(%)
720.4%
235.1%
201.9%
636.2%

부채비율(%)
14.8%
37.3%
29.0%
49.4%

차입금의존도(%)
0.0%
3.2%
N/A
N/A

성장성
매출액 증가율(%)
(1.1%)
22.0%
24.6%
27.9%

영업이익 증가율(%)
N/A
44.9%
73.2%
(127.2%)

당기순이익 증가율(%)
N/A
14.5%
(164.2%)
(148.9%)

총자산 증가율(%)
(3.6%)
9.9%
12.3%
4.6%

활동성
총자산 회전율(회)
1.1
0.9
1.6
1.4

매출채권 회전율(회)
11.6
7.5
18.1
4.7

재고자산 회전율(회)
N/A
10.2
N/A
N/A

[비교회사의 2023년 주요 재무비율]

구 분
비 율
와이즈넛
한글과컴퓨터
엠로
비아이매트릭스

회계기준
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 연결
K-IFRS 별도

수익성
매출액 영업이익률(%)
9.8%
12.6%
7.4%
(10.4%)

매출액 순이익률(%)
12.1%
5.6%
(42.3%)
(6.9%)

총자산 순이익률(%)
16.1%
4.5%
(66.8%)
(10.7%)

자기자본 순이익률(%)
18.4%
6.3%
(138.3%)
(17.6%)

안정성
유동비율(%)
784.0%
277.2%
46.1%
566.1%

부채비율(%)
13.7%
34.3%
217.5%
51.4%

차입금의존도(%)
N/A
1.4%
16.3%
N/A

성장성
매출액 증가율(%)
2.0%
12.0%
7.8%
(6.5%)

영업이익 증가율(%)
13.5%
36.5%
(28.1%)
(159.2%)

당기순이익 증가율(%)
N/A
(67.7%)
(516.5%)
(156.3%)

총자산 증가율(%)
9.8%
(9.1%)
24.3%
62.7%

활동성
총자산 회전율(회)
1.3
0.8
1.5
0.8

매출채권 회전율(회)
11.5
7.0
8.3
4.2

재고자산 회전율(회)
N/A
11.4
N/A
N/A

※ 주요 재무비율 산식

(단위: %)

구 분
산 식
설 명

[수익성 비율]

영업이익률
당기영업이익 ───────── ×100 당기매출액
기업의 주된 영업활동에 의한 성과를 판단하기 위한 지표로서 제조 및 판매활동과 직접 관계가 없는 영업외손익을 제외한 순수한 영업이익만을 매출액과 대비한 것으로 영업효율성을 나타내는 지표입니다. 따라서 이 지표가 높을수록 매출액이 증가할때의 영업이익의 증가폭이 커지는 것을 의미하며, 따라서 영업의 효율성이 높은 것으로 나타납니다.

순이익률
당기순이익 ───────── ×100 당기매출액
매출액에 대한 당기순이익의 비율을 나타내는 지표입니다. 이 지표 또한 영업으로 인한 효과를 나타내는 지표이며, 매출총이익률, 매출 경상이익률과 비교하여 기타 영업외 자금조달이나 부수활동을 통해 비효율적으로 누수될 수 있는 기업의 성과를 가늠할 수 있는 지표입니다.

총자산순이익률
당기순이익────────────── ×100 (기초총자산 + 기말총자산)/2
당기순이익의 총자산에 대한 비율로서 ROA(Return on Assets)로 널리 알려져 있습니다. 기업의 계획과 실적간 차이 분석을 통한 경영활동 평가나 경영전략 수립 등에 많이 사용되는 지표입니다.

[안정성 비율]

유동비율
당기말 유동자산 ───────── ×100 당기말 유동부채
유동비율은 유동부채에 대한 유동자산의 비율, 즉 단기채무에 충당할 수 있는 유동성 자산이 얼마나 되는가를 나타내는 비율로서, 여신취급시 수신자의 단기지급능력을 판단하는 대표적인지표로 이용되어 은행가비율(Banker's ratio)이라고도 합니다. 이 비율이 높을수록 기업의 단기지급능력은 양호하다고 할 수 있습니다.

부채비율
당기말 총부채 ───────── ×100 당기말 자기자본
타인자본과 자기자본간의 관계를 나타내는 대표적인 재무구조지표로서 일반적으로 동 비율이 낮을수록 재무구조가 건전하다고 판단합니다. 그러나 이와 같은 입장은 여신자 측에서 채권회수의 안정성만을 고려한 것이며 기업경영의 측면에서는 단기적 채무변제의 압박을 받지않는한 투자수익률이 이자율을 상회하면 타인자본을 계속 이용하는 것이 유리할 수 있습니다.

차입금의존도
당기말 차입금 ───────── ×100 당기말 총자산
총자산 중 외부에서 조달한 차입금 비중을 나타내는 지표입니다. 차입금의존도가 높은 기업일수록 금융비용 부담이 가중되어 수익성이 저하되고 안정성도 낮아지게 됩니다.

[성장성 비율]

매출액 증가율
당기 매출액 ──────── ×100 - 100 전기 매출액
전년도 매출액에 대한 당해연도 매출액의 증가율로서 기업의 외형적 신장세를 판단하는 대표적인 지표입니다. 경쟁기업보다 빠른 매출액증가율은 결국 시장점유율의 증가를 의미하므로 경쟁력 변화를 나타내는 척도의 하나가 됩니다.

영업이익 증가율
당기 매출액 ──────── ×100 - 100 전기 영업이익
전년도 영업이익에 대한 당해연도 영업이익의 증가율을 나타내는 지표입니다.

순이익 증가율
당기 순이익 ──────── ×100 - 100 전기 순이익
전년도 순이익에 대한 당해연도 순이익의 증가율을 나타내는 지표이며, 지배주주순이익을 기준으로 산출되었습니다.

[활동성 비율]

매출채권 회전율
당기 매출액─────────────── (기초매출채권+기말매출채권)/2
매출채권의 현금화 속도를 나타내는 비율로 매출채권이 순조롭게 회수되고 있는가를 나타내는 지표입니다

재고자산 회전율
당기 매출액─────────────── (기초재고자산+기말재고자산)/2
재고자산의 현금화 속도를 나타내는 비율로 유동성과 자본배분 상태를 측정하는 지표입니다.

총자산 회전율
당기 매출액────────────── (기초총자산+기말총자산)/2
매출액을 총자산으로 나눈 수치로 기업이 자산을 얼마나 효율적으로 활용해 수익을 창출하는지 보여주는 지표입니다.

사. 인수인 실적

증권신고서 제출일로부터 최근 3 년간 삼성증권㈜이 대표주관회사로서 기업공개에 참여한 기업의 기간별 수익률은 다음의 표와 같습니다.

상장회사명
소속시장
상장일
공모희망가
공모가
수익률

하단
상단
구분
상장일
1개월
3개월
6개월
9개월
12개월

씨메스
코스닥
2024-10-24
20,000
24,000
30,000
공모주식 (A)
-23.0%
-
-
-
-
-

시장지수 (B)
1.4%
-
-
-
-
-

시장지수초과 (A-B)
-24.4%
-
-
-
-
-

아이스크림미디어
코스닥
2024-08-30
32,000
40,200
32,000
공모주식 (A)
-29.7%
-47.0%

시장지수 (B)
1.5%
-0.5%

시장지수초과 (A-B)
-31.2%
-46.5%

아이빔테크놀로지
코스닥
2024-08-06
7,300
8,500
10,000
공모주식 (A)
33.6%
-30.0%
-51.0%
-
-
-

시장지수 (B)
-5.7%
-3.6%
2.6%
-
-
-

시장지수초과 (A-B)
39.3%
-26.4%
-53.6%
-
-
-

하스
코스닥
2024-07-03
9,000
12,000
16,000
공모주식 (A)
7.2%
-18.9%
-43.1%
-
-
-

시장지수 (B)
-0.7%
-6.8%
-8.8%
-
-
-

시장지수초과 (A-B)
7.9%
-12.1%
-34.3%
-
-
-

그리드위즈
코스닥
2024-06-14
34,000
40,000
40,000
공모주식 (A)
23.8%
-2.8%
-37.5%
-
-
-

시장지수 (B)
1.1%
-1.4%
-15.0%
-
-
-

시장지수초과 (A-B)
22.7%
-1.4%
-22.5%
-
-
-

노브랜드
코스닥
2024-05-23
8,700
11,000
14,000
공모주식 (A)
287.9%
125.7%
5.2%
-
-
-

시장지수 (B)
-0.1%
0.7%
-8.7%
-
-
-

시장지수초과 (A-B)
288.0%
125.0%
13.9%
-
-
-

이닉스
코스닥
2024-02-01
9,200
11,000
14,000
공모주식 (A)
165.0%
64.3%
26.1%
-19.1%
-
-

시장지수 (B)
0.1%
8.0%
8.8%
0.6%
-
-

시장지수초과 (A-B)
164.9%
56.2%
17.3%
-19.7%
-
-

삼성스팩9호
코스닥
2023-12-04
2,000
2,000
2,000
공모주식 (A)
0.0%
-4.3%
2.0%
1.0%
2.0%
-

시장지수 (B)
-0.2%
5.2%
5.4%
2.0%
-11.7%
-

시장지수초과 (A-B)
0.2%
-9.4%
-3.4%
-1.0%
13.7%
-

에이직랜드
코스닥
2023-11-13
2,000
2,000
2,000
공모주식 (A)
21.2%
87.0%
101.2%
119.2%
18.2%
28.0%

시장지수 (B)
1.9%
7.1%
6.7%
11.6%
-1.3%
-8.3%

시장지수초과 (A-B)
19.3%
79.9%
94.5%
107.6%
19.5%
36.3

큐로셀
코스닥
2023-11-09
29,800
33,500
20,000
공모주식 (A)
8.5%
23.0%
26.0%
64.8%
28.8%
93.3%

시장지수 (B)
1.0%
3.4%
1.1%
8.5%
-13.9%
-7.4%

시장지수초과 (A-B)
7.5%
19.6%
24.9%
56.2%
42.6%
100.7%

레뷰코퍼레이션
코스닥
2023-10-06
11,500
13,200
15,000
공모주식 (A)
53.3%
-4.5%
2.6%
-25.7%
-24.7%
-42.9%

시장지수 (B)
-1.9%
-4.2%
6.1%
7.8%
1.7%
-5.8%

시장지수초과 (A-B)
55.2%
-0.3%
-3.5%
-33.5%
-26.3%
-37.1%

센서뷰
코스닥
2023-07-19
2,900
3,600
4,500
공모주식 (A)
51.8%
-12.9%
-3.3%
26.4%
-10.0%
-25.8%

시장지수 (B)
-1.0%
-5.0%
-11.2%
-6.9%
-6.8%
-11.0%

시장지수초과 (A-B)
52.8%
-7.9%
7.9%
33.4%
-3.2%
-14.8%

기가비스
코스닥
2023-05-24
34,400
39,700
43,000
공모주식 (A)
83.7%
114.0%
93.3%
52.6%
66.5%
46.5%

시장지수 (B)
0.4%
2.3%
4.4%
-5.0%
0.3%
-1.0%

시장지수초과 (A-B)
83.3%
111.7%
88.8%
57.5%
66.3%
47.5%

금양그린파워
코스닥
2023-03-13
6,700
8,000
10,000
공모주식 (A)
62.0%
133.5%
75.1%
38.5%
23.7%
19.2%

시장지수 (B)
0.0%
12.9%
12.0%
15.9%
5.3%
12.8%

시장지수초과 (A-B)
62.0%
120.6%
63.1%
22.6%
18.4%
6.4%

삼성스팩8호
코스닥
2023-03-05
10,000
10,000
10,000
공모주식 (A)
-0.2%
-2.6%
-2.1%
-3.1%
-5.0%
-2.8%

시장지수 (B)
-0.9%
8.6%
8.9%
16.8%
2.9%
9.6%

시장지수초과 (A-B)
0.7%
-11.2%
-11.0%
-19.9%
-7.9%
-12.4%

삼성스팩7호
코스닥
2022-10-26
10,000
10,000
10,000
공모주식 (A)
41.0%
9.0%
0.4%
-2.7%
-2.4%
-3.4%

시장지수 (B)
0.8%
7.4%
8.2%
24.5%
31.8%
8.9%

시장지수초과 (A-B)
40.2%
1.6%
-7.8%
-27.2%
-34.2%
-12.3%

오픈엣지테크놀로지
코스닥
2022-09-26
15,000
18,000
10,000
공모주식 (A)
0.5%
-10.6%
-16.2%
140.0%
94.4%
77.4%

시장지수 (B)
5.3%
-1.3%
-0.2%
19.0%
26.4%
19.6%

시장지수초과 (A-B)
-4.8%
-9.3%
-16.0%
121.0%
68.0%
57.8%

수산인더스트리
유가증권
2022-08-01
35,000
43,000
35,000
공모주식 (A)
-7.1%
-5.7%
-34.0%
-30.3%
-36.9%
-42.1%

시장지수 (B)
0.0%
0.8%
-6.5%
1.3%
2.0%
8.8%

시장지수초과 (A-B)
-7.1%
-6.5%
-27.5%
-31.6%
-38.9%
-50.9%

아이씨에이치
코스닥
2022-07-29
34,000
44,000
34,000
공모주식 (A)
-20.6%
-29.6%
-35.7%
-79.4%
-80.4%
-84.3%

시장지수 (B)
-0.7%
-0.1%
-13.5%
-8.9%
4.4%
13.7%

시장지수초과 (A-B)
-19.9%
-29.4%
-22.2%
-70.5%
-84.8%
-98.0%

삼성스팩6호
코스닥
2022-06-30
2,000
2,000
2,000
공모주식 (A)
160.0%
234.0%
107.5%
40.0%
68.3%
50.8%

시장지수 (B)
3.4%
7.8%
-7.1%
-6.8%
11.0%
16.5%

시장지수초과 (A-B)
156.6%
226.2%
114.6%
46.8%
57.2%
34.3%

레이저쎌
코스닥
2022-06-24
12,000
14,000
16,000
공모주식 (A)
-31.3%
-38.4%
-52.8%
-57.5%
-59.8%
-65.0%

시장지수 (B)
-4.8%
5.3%
0.1%
-5.9%
7.0%
16.6%

시장지수초과 (A-B)
-26.5%
-43.6%
-53.0%
-51.6%
-66.7%
-81.6%

스톤브릿지벤처스
코스닥
2022-02-25
9,000
10,500
8,000
공모주식 (A)
-18.6%
-5.9%
-17.9%
-26.4%
-41.3%
-34.9%

시장지수 (B)
-2.8%
7.1%
-0.2%
-9.1%
-18.4%
-10.8%

시장지수초과 (A-B)
-15.8%
-12.9%
-17.7%
-17.2%
-22.9%
-24.1%

카카오페이
유가증권
2021-11-03
60,000
90,000
90,000
공모주식 (A)
114.4%
127.2%
43.1%
20.0%
-30.1%
-58.1%

시장지수 (B)
1.3%
-0.2%
-9.0%
-9.7%
-17.6%
-21.7%

시장지수초과 (A-B)
113.2%
127.5%
52.1%
29.7%
-12.5%
-36.3%

지앤비에스에코
코스닥
2021-10-29
14,300
17,400
17,400
공모주식 (A)
10.3%
-27.9%
19.5%
-8.0%
-28.7%
-37.1%

시장지수 (B)
0.8%
1.4%
-14.4%
-9.7%
-20.4%
-30.7%

시장지수초과 (A-B)
9.6%
-29.2%
34.0%
1.6%
-8.3%
-6.4%

아이패밀리에스씨
코스닥
2021-10-28
39,000
48,000
25,000
공모주식 (A)
1.6%
-24.0%
-32.0%
24.0%
-49.0%
-63.6%

시장지수 (B)
0.9%
0.6%
-11.8%
-8.9%
-21.0%
-31.2%

시장지수초과 (A-B)
0.7%
-24.6%
-20.2%
32.9%
-28.0%
-32.4%

차백신연구소
코스닥
2021-10-22
11,000
15,000
11,000
공모주식 (A)
18.2%
-8.2%
-2.3%
-30.9%
-25.6%
-56.2%

시장지수 (B)
-0.1%
4.7%
-3.7%
-6.6%
-21.4%
-32.2%

시장지수초과 (A-B)
18.3%
-12.9%
1.4%
-24.3%
-4.3%
-24.0%

실리콘투
코스닥
2021-09-29
23,800
27,200
27,200
공모주식 (A)
-6.6%
28.1%
29.2%
35.1%
27.9%
93.0%

시장지수 (B)
1.1%
-0.9%
2.6%
-7.4%
-25.1%
-32.6%

시장지수초과 (A-B)
-7.7%
29.0%
26.6%
42.5%
53.0%
125.6%

일진하이솔루스
유가증권
2021-09-01
25,700
34,300
34,300
공모주식 (A)
159.8%
100.9%
69.4%
19.1%
26.1%
9.0%

시장지수 (B)
-0.2%
-5.9%
-11.5%
-15.8%
-17.7%
-24.7%

시장지수초과 (A-B)
160.0%
106.7%
80.9%
34.9%
43.8%
33.7%

HK이노엔
코스닥
2021-08-09
50,000
59,000
59,000
공모주식 (A)
16.1%
5.6%
-5.9%
-29.2%
-32.8%
-25.5%

시장지수 (B)
0.0%
-2.1%
-5.5%
-14.8%
-16.6%
-21.4%

시장지수초과 (A-B)
16.1%
7.7%
-0.4%
-14.3%
-16.2%
-4.2%

구분
상장회사의 수
평균수익률

유가증권시장
3
시장지수초과
35.2%
22.3%
10.4%
13.0%
-1.6%
-9.7%

코스닥시장
26
89.0%
74.1%
26.2%
2.9%
-13.6%
-30.4%

합계
2
62.1%
48.2%
18.3%
8.0%
-7.6%
-20.0%

2. 평가기관

구분
증권회사(분석기관)

회사명
고유번호

대표주관회사
삼성증권㈜
00104856

3. 평가의 개요

가. 개요대표주관회사인 삼성증권㈜는「자본시장과 금융투자업에 관한 법률」제71조 및 동법 시행령 제68조에 의거 공정한 거래질서 확립과 투자자 보호를 위해 다수인을 상대로 한 모집ㆍ매출 등에 관여하는 인수회사로서, 발행인이 제출하는 증권신고서 등에 허위의 기재나 중요한 사항의 누락을 방지하는데 필요한 적절한 주의를 기울였습니다.대표주관회사인 삼성증권㈜는 인수 또는 모집ㆍ매출의 주선업무를 수행함에 있어 적절한 주의 의무를 다하기 위해 금융감독원이 제정한 「금융투자회사의 기업실사(Due Diligence) 모범규준」(이하 "모범규준"이라 한다)의 내용을 회사 내부 규정에 반영하여 2012년 02월 01일부터 제출되는 지분증권, 채무증권 증권신고서를 대상(자산유동화증권 등 제외)으로 기업실사를 의무적으로 수행하도록 규정하고 있습니다.기업실사(Due diligence) 결과를 기초로 대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 기명식 보통주식 1,700,000주를 총액인수 및 모집하기 위하여 동사의 지분증권을 평가함에 있어

2023년 사업연도를 포함한 최근 3사업연도의 결산서와 감사보고서, 사업계획서 등 관련 자료를 바탕으로 동사가 속한 산업의 산업동향, 발행회사의 재무상태 및 영업실적, 유사회사의 주가 등 주식가치에 미치는 중요한 사항을 분석하여 평가하였습니다.

나. 평가 일정

구분
일시

대표주관계약 체결
2023년 05월 10일

기업실사

2023

년 05월 10일 ~
2024년
12월 09일

상장예비심사 신청
2024년 04월 25일

상장예비심사 승인
2024년 09월 26일

증권신고서 제출
2024년 11월 21일

다. 기업실사 참여자(1) 대표주관회사 기업실사 참여자

소속
부서
직책
성명
담당업무
참여기간
주요경력

삼성증권㈜
Capital Market본부
본부장
이기덕
IPO 총괄

2023.05.10 ~

2024.12.09

기업금융업무 24년

ECM4팀
팀장
김성민
기업실사 총괄

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 14년

ECM4팀
부장
김희규
기업실사 실무 총괄

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 5년

ECM3팀
과장
임규석
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 8년

ECM4팀
과장
이동현
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 5년

ECM4팀
과장
김보현
기업실사 실무

2023.05.10 ~
2024.12.09

기업금융업무 6년

(2) 발행회사 기업실사 참여자

소속
직위
성명
담당업무

㈜와이즈넛

대표이사

강용성

CEO

전무이사

장기정

경영관리 총괄,CFO

상무이사

장정훈

연구개발 총괄,CTO

이사

김인환

재경부 업무 총괄

이사

김정민

전략 수립 담당

팀장

이성태

공시업무 담당

팀장

김오남

회계업무 담당

팀장

권지은

마케팅 업무 담당

라. 기업실사 이행사항

대표주관회사인 삼성증권㈜는 ㈜와이즈넛의 코스닥시장 상장을 위하여 기업실사(Due-Diligence)를 실시하였으며, 동 기업실사의 참여자 및 일정, 실사내용 등 상세한 내용은 첨부서류인 「기업실사」에 기재하였으므로 해당 첨부서류를 참고하여 주시기 바랍니다.

마. 회사의 과거 신규 주식 발행 내역

(기준일 : 증권신고서 제출일 기준)

(단위 : 주, 원 )

주식발행일자
발행형태및 방식
주식종류
총발행수량
주당발행가액
발행후 총 유통주식수
발행 관련중요 계약 조건
주요 투자자,행사자
비고

보통주
우선주
합계

2021년 12월 20일
주식매수선택권행사
보통주
788
5,429
5,760,627
-
5,760,627
해당사항 없음
임직원 788주
-

2021년 12월 20일
주식매수선택권행사
보통주
598
6,154
5,761,225
-
5,761,225
임직원 598주
-

2021년 12월 31일
주식매수선택권행사
보통주
24,227
4,753
5,785,452
-
5,785,452

임직원 24,227주

-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
27,436
4,753
5,812,888
-
5,812,888

임직원 27,436주

-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
1,000
5,180
5,813,888
-
5,813,888

임직원 1,000주

-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
861
5,429
5,814,749
-
5,814,749

임직원 861주

-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
670
6,154
5,815,419
-
5,815,419

임직원 670주

-

2022년 05월 12일
주식매수선택권행사
보통주
1,760
5,429
5,817,179
-
5,817,179

임직원 1,760주

-

2022년 05월 12일
주식매수선택권행사
보통주
1,409
6,154
5,818,588
-
5,818,588

임직원 1,409주

-

2022년 08월 12일
주식매수선택권행사
보통주
220
5,429
5,818,808
-
5,818,808

임직원 220주

-

2022년 08월 12일
주식매수선택권행사
보통주
309
6,154
5,819,117
-
5,819,117

임직원 309주

-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
80,000
5,184
5,899,117
-
5,899,117

임직원 80,000주

-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
45,699
5,429
5,944,816
-
5,944,816

임직원 45,699주

-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
28,253
6,154
5,973,069
-
5,973,069

임직원 28,253주

-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
18,765
5,429
5,991,834
-
5,991,834

임직원 18,765주

-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
16,970
6,154
6,008,804
-
6,008,804

임직원 16,970주

-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
7,468
11,626
6,016,272
-
6,016,272

임직원 7,468주

-

2023년 11월 06일
무상증자
보통주
6,016,272
500
12,032,544
-
12,032,544

임직원 6,016,272주

-

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
19,950
2,714
12,052,494
-
12,052,494

임직원 19,950주

-

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
15,968
3,077
12,068,462
-
12,068,462

임직원 15,968주

-

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
8,324
5,813
12,076,786
-
12,076,786

임직원 8,324주

-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
25,834
3,077
12,102,620
-
12,102,620

임직원 25,834주

-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
13,630
5,813
12,116,250
-
12,116,250

임직원 13,630주

-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
22,362
5,285
12,138,612
-
12,138,612

임직원 22,362주

-

바. 기업공개 관련 평가 의견

(1) 한국거래소의 상장예비심사시 중요 확약사항
동사는 한국거래소 심사 과정 중 일부 주식 및 일부 주식매수선택권에 대하여 의무보유 확약을 하였으며, 관련 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 3. 기타위험 - 가. 상장 이후 유통물량 출회에 따른 위험 및 라. 주식매수선택권에 따른 주가 희석 위험」사항을 확인해주시길 바랍니다.아울러 대표이사 강용성 대표이사 및 최대주주인 윤여걸 기타비상무이사는 일부 주주와 공동보유확약을 체결하였으며, 관련 사항은 「제1부 모집 또는 매출에 관한 일반사항 - Ⅲ. 투자위험요소 - 2. 회사위험 - 아. 상장 후 경영권 안정성에 대한 위험」사항을 확인해주시길 바랍니다.

(2) 주관회사 내부위원회에서 논의된 내용

동사의 금번 공모의 경우 주관회사 내부위원회 개최는 해당사항 없습니다. 삼성증권㈜의 사내규정 중 인수위험관리준칙 제2-3조(전결권)에 따를 경우 IPO의 경우 증권신고서 제출 시, 공모금액 1,000억원 초과 딜의 경우 투자인수위원회에 보고 및 승인을 받도록 규정하고 있습니다. 하지만, 금번 공모의 경우 공모금액이 1,000억원에 미달하기 때문 삼성증권(주) 내부적으로 투자인수위원회에 보고절차를 진행하지 않았으나, 실무자협의체(Commitment Committee)를 개최하여 리스크관리담당, 경영관리담당, 컴플라이언스담당 등의 합의 및 IB1부문 부사장의 승인을 통해 금번 공모의 지분증권 관련 총액인수를 검토하고 진행하였습니다.

내부위원회 명칭
위원회 주요 구성
일시
논의내용

실무자협의체(Commitment Committee)

기업심사팀, 경영관리팀, 법무팀, 경리팀, 경영관리팀, 자금팀, 준법감시팀, 컴플라이언스운영팀, IB1지원팀

2024.11.18
1. 산업 내 사업경쟁력2. 재무안정성
- 산업 내 경쟁현황에 대한 재검토 및 증권신고서 제출시 경쟁사와 발생할 수 있는 분쟁 가능성 확인- 경쟁사 대부분 적자 상태이나, 대상기업은 다년간 영업이익 흑자시현으로 안정적 영업현금흐름 보유

3. Valuation4. 규정 준수에 대한 사항

- 증권신고서 제출일 기준 기입된 2024년 3분기 재무수치에 대한 검토
- 상장예비심사신청 이후 변경된 Valuation 로직 및 PER 산정에 활용된 비교기업들의 적정성 검토- 본건 인수업무를 수행함에 있어 23년 개정된 '코스닥시장 상장규정' 및 24년 개정된 '증권 인수업무 등에 관한 규정' 누락 유의

5. 인수리스크6. IPO 일정 관련 사항
- 공모주식 중 미매각 물량 있을 시, 당사가 보유한 대상회사의 주식의 지분율이 5% 이상이 되는 경우 금산법상의 승인 이슈, 15% 이상이 되는 경우 기업결합 신고의무가 발생 가능성 유의- 증권신고서 제출일 기준 공모시장에 대한 점검 및 발행회사와 유사한 업종이면서 상장한 회사들에대한 데이터 확인

한편, 금번 개정된 금융투자협회의 「증권 인수업무 등에 관한 규정」에 따를 경우 금번 공모와 같이 수요예측을 통하여 공모가격을 결정하는 경우 동 공모가격의 결정(공모희망가격의 범위 산정 및 수요예측 결과의 반영을 포함)에 대한 내부기준을 마련하고 이에 따라 공모가격의 결정을 진행하도록 하고 있습니다. 하지만, 동 개정 규정 부칙 제2조제2항에 따라 동 내용은 2024년 10월 1일 이후 대표주관계약을 체결하는 건부터 적용하도록 함에 따라 금번 (주)와이즈넛의 경우 대표주관계약 체결일이 2023년 05월 10일임에 따라 해당 개정된 규정의 적용을 받지 않는 상황입니다. 금번 증권신고서 제출일 현재 삼성증권(주)는 동 개정내용과 관련된 내부 기준을 마련하여 내부규정을 개정할 계획에 있는 상황임을 유념하시기 바랍니다.

(3) 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례

동사의 경우 한국거래소 상장규정에 따른 사업모델기업 특례에 해당하지 않습니다.

4. 기업실사결과 및 평가내용

동사는 2000년 설립되어 지난 24년간 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업으로, 2000년 초반 국내 1세대 기업용 토종 검색엔진 대표 기업으로 자리잡았으며, 2015년부터 인공지능 챗봇 사업을 본격적으로 확대하며 산업의 생산성과 효율성을 높이는 인공지능 솔루션 전문 기업입니다.

현재 빅데이터 및 인공지능 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 동사는 인공지능(챗봇), 검색, 빅데이터 분석, 서비스(클라우드, 광고) 등 크게 4개 사업분야에서 사업을 전개하고 있습니다.

① 인공지능 (챗봇) 사업

인공지능 제품군의 주력 제품은 높은 국내 판매 실적을 통한 노하우와 우수한 품질을 보유하고 있는 '와이즈 아이챗(WISE iChat)'이며, 인공지능 챗봇 사업은 지난 2023년(24기) 매출 실적의 26.35%를 차지하고 있습니다. 동사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다. 동사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 산하 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 성공 사례를 만들어내고 있습니다.

② 검색 사업

검색 제품군의 주력 제품은 2000년 동사 설립 이후 현재까지 24년간 약 5,000여 고객사들에게 고품질의 솔루션으로 공급되어 안정성과 품질을 인정받고 있는 '서치 포뮬러원(Search Formula-1)'이며, 지난 2023년(24기) 검색사업은 매출 실적의 31.83%를 차지하고 있습니다. 데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의 폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리, 관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 동사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 동사의 Search Formula-1은 제조업 등 국내 최다 5,000여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다.

③ 빅데이터 분석 사업

동사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다. 동사의 빅데이터 분석 솔루션은 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다. 비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다.

④ 서비스 (클라우드, 광고)

동사의 서비스 부문은 클라우드 서비스와 광고 서비스 부문으로 나눌 수 있습니다.

동사는 클라우드 서비스 제품은 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 클라우드 서비스형(SaaS)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 동사의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다. 구축형(On-premise형) 챗봇 구축사업의 값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다. 동사는 AI 전문기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 중소기업으로는 유일하게 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다.

동사의 광고 서비스 제품은 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고입니다. 또한, 동사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 최근 동사는 티맵 광고 플랫폼 서비스인 ‘티맵모빌리티’ 공식 광고 영업 대행사로 선정되어 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 기반 데이터 분석을 통해 모빌리티 콘텐츠와 유저 텍스트에 맞는 광고를 제시함으로써, 사용자의 저항감을 줄였습니다. 동사는 티맵 광고 서비스를 통해 목적지 검색 중에 나오는 광고, 목적지 도착 후 발급되는 쿠폰형 광고 등 네비게이션 이용 중 방해를 주지 않으면서 효과적으로 광고를 전달하는 방식으로 티맵을 통해 배너와 팝업, 음성 광고 등을 서비스로 제공하고 있습니다.

동사는 인공지능 챗봇 제품과 검색 제품을 중심으로 해당 분야에서 국내 대표기업으로 인정받고 있으며, 현재 이를 기반으로한 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다.

가. 영업상황
(1) 시장의 특성(가) 인공지능 시장

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다. 특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전 산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.

인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이 높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(나) 빅데이터 시장빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다. 빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다. 빅데이터에는 정형 데이터뿐만 아니라 사진, 오디오, 비디오, 소셜미디어 데이터, 로그파일 등과 같은 비정형 데이터도 이에 포함됩니다. 시장에서 IoT, 통신기술, 인공지능 기반 기술 등 다양한 기술과 융합되어 활용되고 있습니다
(다) 클라우드 시장

클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다.

클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한 만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로 비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다. 소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다. 플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화된 플랫폼 형태로 공급됩니다.

클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다. 클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축, 연구기관 및 대학이나 데이터 백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다.

[클라우드 컴퓨팅 서비스 종류]

클라우드 컴퓨팅 서비스 종류.jpg
클라우드 컴퓨팅 서비스 종류

(2) 시장의 규모 및 전망(가) 인공지능 시장 및 전망

1) 글로벌 인공지능 시장 및 전망

글로벌 ICT컨설팅기관 프리시던스리서치(Precedence Research)에 따르면, 2022년 전 세계 AI시장 규모는 1조원을 기록하였으며, 2023년에는 전년 대비 37.7% 성장한 198조원에 이를 것으로 예상되고 연평균성장률(CACR) 38.1%를 기록하며 2030년에는 1,909조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다 (환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다).

[글로벌 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망]

(단위 : 조원)

[글로벌 인공지는(ai)시장 규모 및 전망].jpg
[글로벌 인공지는(ai)시장 규모 및 전망]

출처: Precedence Research (precedenceresearch.com)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

2) 국내 인공지능 시장 및 전망

글로벌 정보 연구기업 MVI(Market Value Insight)가 발표한 “한국 인공지능(AI) 시장가치” 보고서에 따르면 국내 AI 인공지능 시장은 2022년 2.5조원 시장을 형성하였으며 향후 연평균 25.44%의 성장률을 기록하며 2032년 24.0조원 규모에 이를 전망입니다(환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다). 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 혁신이 빠르게 이루어지면서 인공지 시장을 견인할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 생성형 인공지능과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대수요에 의해 인공지능 전체 시장의 견고한 성장세를 유지할 것으로 기대하고 있습니다.

[국내 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망]

(단위 : 조원)

[국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망].jpg
[국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망]

출처: MBI(Market Value Insight)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(나) 빅데이터 시장 및 전망
1) 글로벌 빅데이터 시장 및 전망

글로벌 빅데이터 시장 규모는 2022년 192.4조원에서 13.9%씩 성장해 2030년에는 479.2조원에 이를것으로 전망되고 있습니다(주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

[글로벌 빅데이터 시장 규모]

(단위 : 조원)

[글로벌 빅데이터 시장 규모].jpg
[글로벌 빅데이터 시장 규모]

출처: Verified Market Research

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

한국IDC에 따르면 2024년 국내 분석도구를 포함한 빅데이터 시장은 연평균 10.6%의 성장률을 기록하며 2027년까지 3조 9,771억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활동 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 기업 또한 데이터가 비즈니스 인텔리전스의 핵심 전략으로 자리잡으며 더욱 그 중요도가 높아지고 있습니다. 특히 각종 이커머스 및 물류 등 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야 등 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT개발?구축에 대한 수요가 빅데이터 시장의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망하고 있습니다.

2) 국내 빅데이터 시장 및 전망

[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망]

(단위 : 십억원)

[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망].jpg
[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망]

출처: IDC, 2023

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(다) 클라우드 시장 및 전망1) 글로벌 클라우드 시장 및 전망

글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 474조원 규모에서 2025년 1,005조원 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다(주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다).

[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측]

(단위 : 조원)

[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측].jpg
[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측]

출처 : 가트너

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

2) 국내 클라우드 시장 및 전망

국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다. 소프트웨어를 ‘소유’하는 시대에서 ‘구독’하는 시대로 변하고 있으며, 국내 기업 및 기관들의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형태의 SW 구독 시장은 커져가고 있습니다. 글로벌 조사기관 한국IDC에 따른 국내 SaaS 시장은 2022년 1조 7,843억원 규모를 형성했으며, 향후 5년간 15.5%씩 성장해 2026년에는 3조 614억원에 달할 것으로 전망하고 있습니다.

[한국의 퍼블릭 클라우드소프트웨어 규모(2021-2025)]

(단위 : 십억원)

Segment

2021

2022

2023

2024

2025

2026

Software as a service

1,235.0

1,425.3

1,589.5

1,768.2

1,956.4

2,149.4

Applications

777.7

893.2

992.0

1,107.6

1,232.7

1,364.6

System infrastructure software

457.3

533.1

597.5

660.6

723.6

784.8

Platform as a service

253.3

359.1

470.0

601.4

753.4

912.0

Total

1,488.3

1,784.4

2,059.4

2,369.6

2,109.8

3,061.4

Growth(%)

21.8%

19.9%

15.4%

15.1%

14.4%

13.0%

출처 : 한국 IDC

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다.

(3) 경쟁 현황(가) 경쟁 상황

검색 시장의 경우, 기업용 검색시장이 형성되던 2000년대 초반 유수의 글로벌 기업 ‘오토노미(現 HP), 패스트(現 MS), IBM 등’이 시장을 과점하고 있었지만, 자연어처리 및 의미분석 기술 등 한국어에 특화된 자체 언어처리기술을 확보하고 있는 동사가 글로벌 솔루션들을 점차 대체해가며 시장을 확보해왔으며, 동종 타사들이 등장하며 동사를 포함한 소수의 주요 기업들이 시장을 형성해왔습니다. 지속적인 검색 시장의 세대교체를 이뤄오며 24년이 지난 현재, 자체 개발한 검색 엔진을 보유한 동사 및 소수의 기업들과 오픈소스를 활용한 소규모의 기업 약 10내외사가 시장을 형성하고 있습니다.

동사는 국내 검색 시장 중 조달청 디지털서비스몰을 통한 공공부문의 경우 압도적 판매 점유를 보유하고 있습니다. 국내 공공부문 시장은 공정성, 편리성 등을 위해 조달청을 통한 구매 판로가 마련되어 이를 통한 구매가 지속적으로 증가하고 있습니다. 현재 국내 기업용 검색엔진을 판매하는 기업은 조달청 디지털서비스몰 등록기준(2024년 1월) 12개사이나, 실제 시장에서는 주요 소수 업체들이 시장을 주도하고 있으며, 동사는 가장 선도에서 국내 기업용 검색엔진 시장 규모 확대에 매진하고 있습니다.

챗봇 시장의 경우, 언어처리기술을 보유한 검색엔진 기업들이 주로 2015년~2017년 챗봇 초기 시장을 형성 했으며, 현재 챗봇 솔루션에 집중하여 사업을 영위하는 기업은 극소수에 해당됩니다. 함께 챗봇 초기 시장을 형성했던 동종 타기업들의 경우 챗봇의 고도화가 진행되며 AR, VR, 메타버스, 클라우드 등 다른 산업군의 사업 영역을 확대하며 챗봇 사업에 대한 비중을 축소해왔습니다. 또한 챗봇 사업의 경우, 오픈소스 및 생성형 AI를 활용한 B2C 및 저예산 챗봇이 시중에 존재하지만, 내부 정보의 유출 예방 및 엔터프라이즈에 특화된 챗봇의 경우 고객사의 만족감에 대한 진입장벽이 높은 편으로, 중요성이 증가하고 있습니다.

이에 따라, 향후 인공지능기반 언어처리 기술을 보유하고 있는 기업 중, 기술의 수준과 이를 활용하며 쌓아온 노하우를 보유한 기업들의 매출 성장폭과 시장지배력의 차이는 지금보다 더 점증할 것으로 예상하고 있습니다.

(나) 경쟁 업체 현황

동사의 주요 사업영역인 검색과 챗봇 사업 영역을 기준으로, 두 영역 모두 사업을 영위하며 제품을 제공하고 있는 주요 경쟁사로는 코난테크놀러지, 솔트룩스가 존재합니다. 동사는 2023년 기준 매출 및 영업이익, 당기순이익 및 이익의 성장률 등 다수의 측면에서 경쟁업체 대비 압도적인 우위를 보이고 있는 상황으로, 이는 동사의 높은 시장 지배력에 기안하고 있습니다.

㈜코난테크놀로지는 1999년 4월 설립되었으며, 2022년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 공공, 기업 등 동사와 유사한 고객군을 대상으로 인공지능 및 챗봇 솔루션을 개발 및 제공하는 솔루션기업으로, 검색/챗봇/분석 사업 등을 영위하고 있습니다. 동사는 상장 후, 검색 및 챗봇 외 영상 분석, STT, 빅데이터 분석, 등으로 사업을 확대하면서, 검색매출과 챗봇 매출은 감소하고 있습니다.

㈜솔트룩스는 2003년 자연어처리 전문기업 ‘시스메타’와 다국어처리 전문기업 ‘모비코인터내셔널’이 합병되어 설립되었으며, 2006년 ‘솔트룩스’로 사명변경, 2020년 7월 기술성장기업 요건 충족으로 코스닥시장에 상장하였습니다. 검색, 챗봇, 분석 등 동사와 유사한 사업 및 제품군을 보유하고 있었으나, 최근 3D메타휴먼, 지식 분석, 음성인식 등의 사업과 SI성 사업을 확대하면서 라이선스 매출은 감소하고 용역 매출이 증가하고 있습니다.

[주요 경쟁업체 비교 현황]

(단위 : 백만원, %)

구분
와이즈넛
코난테크놀로지
솔트룩스

2021연도
2022연도
2023연도
2021연도
2022연도
2023연도
2021연도
2022연도
2023연도

설립일
2000.5.16
1999.4.17
1981.8.17

매출액

(매출원가율)

35,407

(57.3%)

34,502,

(61.8%)

35,203

(50.6%)

17,849

(51.5%)

15,388

(67.0%)

24,428

(79.4%)

22,942

(114.1%)

23,342

(106.1%)

20,379

(121.4%)_

영업이익

(이익률)

5,021

(14.2%)

3,016

(8.7%)

3,454

(9.8%)

2,240

(12.6%)

-4,041

(-26.3%)

-10,995

(-45.0%)

-3,231

(-14.1%)

-1,421

(-6.1%)

-3,231

(-21.4%)

당기순이익

(이익률)

7,563

(21.4%)

(5,902)

(17.0%)

4,267

(12.1%)

1,894

(10.6%)

-3,277

(-26.3%)

-9,836

(-40.3%)

-4,442

(-19.4%)

-9,261

(-39.7%)

-4,442

(-25.4%)

총자산
55,989
50,432
55,360
25,002
49,868
48,094
79,456
77,197
79,456

총부채
6,247
6,624
6,619
10,691
9,262
16,671
25,160
32,188
3,775

자기자본
49,843
43,808
48,740
14,311
40,606
31,423
54,296
45,009
76,375

상장여부

(상장일)

비상장

상장

(2022.7.7)

상장

(2020.7.23)

주요제품

(매출비중)

Search Fornula-1

(31.3%)

Konan search

(32.2%)

AI Suite

(26.3%)

주1) 별도재무제표 기준

(다) 시장점유율

각 기술(제품)에 대한 경쟁업체의 정확한 매출실적을 확인할 수 없으므로, 전체 시장 점유율에 대한 산출이 불가하여 조달청 디지털서비스몰 검색엔진 제품 매출 분포를 준용하여 시장점유율을 기재하였습니다. 현재 국내 기업용 검색엔진을 판매하는 기업은 조달청 디지털서비스몰 등록 기준(2023년 12월) 12개사이나, 실제 시장에서는 주요 소수 업체들이 시장을 주도하고 있으며, 동사는 가장 선도에서 국내 기업용 검색엔진 시장 규모 확대에 매진하고 있습니다. 지난 2023년 12월30일 기준 조달정보개방포털에 따르면 동사는 전체 검색엔진 제품 매출 중, 47.9%의 압도적 판매 실적을 보유하고 있습니다.

(4) 비교우위 상황(가) 기술적 우위

1) Search Formula-1

Search Formula-1 (이하 SF-1)은 동사가 24년간 축적한 국내 최고의 언어 처리 기술이 적용되었으며, 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션으로 초대용량 데이터 분산 검색을 제공합니다. SF-1은 와이즈넛의 순수 자체 기술로 개발한 자연어 처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션입니다. 초대용량 분산형 검색엔진으로 방대한 데이터 처리에 특화되어 있으며, 인공지능 비즈니스 환경에 최적화되어 있습니다. Search Formula-1은 물리적 서버 구축형(on-premise) 환경뿐 아니라 클라우드 환경에서 모두 구동이 가능한 구조를 가지며, 네트워크망이 연결되어 있다면 하나의 클러스트로 혼합된 형태로도 동작이 가능합니다.

[SF-1 기술 우위성]

검색 정확성
의도한 검색 결과가 잘 나와야 하는 것은 검색 엔진의 가장 기본적인 기술입니다. 국내에서 가장 많은 사업 및 도메인 적용 사례를 바탕으로 고객의 다양한 요구를 맞춰줄 수 있도록 기술이 개발되어 왔습니다. 특히 랭킹, 가중치 관리, 카테고리 부스팅 등을 상호 조정하여 원하는 검색 결과를 얻을 수 있도록 튜닝이 가능합니다.

빠른 검색 성능
최신의 압축, 캐싱 기술을 실제 고객 환경에서 안정적으로 운영되도록 적용되어 있으며, 실시간 색인을 통해 새롭게 추가된 문서를 번거로운 작업 없이 바로 검색할 수 있습니다.

언어 모델
사용자가 입력한 쿼리가 자연어로 된 질문이나 문장일 경우, 그 의도에 맞는 답을 찾기 위해 생성형 언어모델로 유사 쿼리를 확장 시켜 원하는 답변을 찾을 수 있습니다.

언어 판별
다국어 검색에서는 언어의 특성을 반영한 형태소분석의 품질이 매우 중요한데, 현재 입력된 언어가 어떤 언어인지를 능동적으로 판별해서 적용하는 기술입니다.

2) WISE iChat

WISE iChat은 동사가 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션임. 국내 최고 GS(Good Software) 1등급 인증 제품이며, 국내 최다 챗봇 구축 사례(2023년 9월 현재 390여건)를 보유한 솔루션입니다.

WISE iChat은 머신러닝 기반의 사용자 의도 분석과 다양한 형태의 대화 방식을 통해, 특정 영역에서의 대화가 가능한 챗봇 솔루션입니다. 사용자와 챗봇간 비동기 통신으로 솔루션 외부의 기간계 시스템을 이용하여 질의 응답, 분기, 재질의 등의 업무처리가 용이한 로직으로 구성되어 있습니다.

[Wise iChat 기술 우위성]

대화 이해 정확성
민원 응대를 위한 챗봇 서비스는 보통 응답 정확률 90% 수준을 요구합니다. 정확하게 의도 이해를 할 수 있도록 여러 알고리즘을 앙상블하고 있으며, 신규 지식이 추가되는 상황에서도 쉽게 지식을 관리하고 정확도를 유지할 수 있습니다.

확장성
챗봇이 원활하게 대화를 이해하고 응답을 주기 위해 필요한 대화 작업은 5가지 처리(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯) 방식으로 대부분 처리 가능합니다. 엔지니어가 아니라도 쉽게 관리할 수 있는 지식 저작도구와 UI 등을 제공하고 있습니다.

안정성
지자체 축제봇이나 입학 문의봇처럼 특정 상황에 대화 요청이 몰리는 환경에서도 안정적으로 서비스 할 수 있는 대화 처리 엔진과 기능을 보유하고 있습니다.

3) WISE Answerny

클라우드 기반 서비스형 인공지능 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)’ 는 와이즈넛의 인공지능 챗봇 기술을 기반으로 챗봇 컨설팅 및 기획부터 운영까지 원스톱 서비스를 제공합니다. 클라우드(Cloud) 형태로 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입할 수 있습니다.

현명한 앤써니는 와이즈넛의 국내 최다 구축형 챗봇 구축 노하우와 기술의 집약체라 할 수 있습니다. 챗봇 기획부터 지식 설계, 운영까지 이해도가 높은 챗봇 전문가의 단계별 커뮤니케이션 등 기존 타 업체들이 보유한 문제점을 해결할 수 있는 서비스로 주목 받고 있습니다. 현명한 앤써니는 공공, 교육, 제조, 유통, 물류, 공공분야 등 전 산업에 걸쳐 인공지능 챗봇 기술과 노하우를 맞춤화된 서비스로 제공해오고 있습니다.

현명한 앤써니는 ONE-STOP 프로세스로 초기 컨설팅부터 챗봇 기획, 제작, 운영까지 가능합니다. 초기 컨설팅을 통해 고객의 업무 범위와 데이터 특성을 빠르게 파악할 수 있으며, 병원 학교 등 상업벽 지식템플릿을 통해 보다 효과적으로 단시간에 제작이 가능합니다. 챗봇의 컨셉과 시나리오를 구성하는 기획 파트와 지식을 구축하고 플랫폼 연동을 진행합니다. 운영 단계에서는 사용자 반응을 모니터링 하면서 지식 보완작업을 하며, 이를 통해 챗봇 사용자 확대를 위한 마케팅 기법을 수행합니다.

(나) 조달청 디지털서비스몰을 통한 공공분야 판로 확보 동사는 2017년부터 선제적으로 조달청 디지털서비스몰에 동사의 제품 및 서비스를 등록하여 공공기관 대상 판매 확대를 위해 노력해오고 있습니다. 각 솔루션별 해당 커스터마이징 상품도 함께 판매하고 있습니다. 2023년 기준 조달정보개방포털에 따르면 동사는 정보검색소프트웨어, 통신소프트웨어, 응용과학용소프트웨어, 고객관계관리클라우드서비스(SaaS) 각 부문에서 판매 점유 1위를 기록하고 있으며 최근 3개년의 년도별 판매 금액은 매년 평균 약 17%의 성장률을 보이고 있습니다.

디지털서비스몰을 통한 구매가 편리해지고, 장점이 확대됨에 따라 공공기관에서도 디지털서비스몰을 통해 구매하고자 하는 수요가 증가하고 있으며, 동사는 이러한 정부 기조를 활용하여 공공시장에 대한 판로를 확대하고 있습니다.

(다) 국내 최다 5,000개 이상의 판매처 및 사업 실적 보유

동사는 지난 24년간 해외 10개국을 포함한 국내외 5,000여개의 고객사에게 인공지능 및 빅데이터 제품을 제공해왔습니다. 주요 고객사에는 대한민국 주무부처 및 산하기관, 지자체 등을 포함한 공공 분야와 금융, 유통, 제조, 법률, 서비스, 교육 등 산업별 주요 대중견기업 다수가 포함되어 있습니다. 동사가 보유한 인공지능 및 빅데이터 구축 레퍼런스의 규모는 치열한 경쟁 속에서 동사의 기술과 제품의 안정성과 신뢰성, 품질을 검증해주는 직간접적인 수치로서 보여줄 수 있습니다. 또한, 동사는 경쟁기업 대비 독보적으로 많은 인공지능 챗봇의 성공적 사업 실적을 보유하고 있습니다. 2016년 국내 증권사 최초로 ‘대신증권’에 인공지능 챗봇 시스템을 구축하여 금융전문로봇‘벤자민’ 서비스를 시작했습니다. 이는 트렌드에 민감한 금융투자업계에서는 최초로 성공화된 사례로, 당시 모바일 시대에 빠르게 변화하는 금융 환경 속에서 채팅을 통해 고객의 문의사항을 실시간으로 접수해 신속하게 해결해주는 하이브리드 성장형 채팅서비스를 제공했습니다. 이후 타업체들의 부진 속에서도 동사는 다양한 산업별 인공지능 챗봇 상용화 레퍼런스를 성공시켜왔습니다.

특히, 동사의 높은 품질의 제품과 서비스를 통해 고객사와의 신뢰도를 쌓아오며 10년-20년 장기거래 고객이 다수를 차지하고 있습니다.

동사는 다양한 산업별 인공지능 챗봇 상용화 레퍼런스를 성공시켜왔습니다. 지속적인 레퍼런스의 축적과 고객사들에게 각인되는 브랜드 평판, 기술 우수성을 통해 동사는 타사들의 심각한 품질 저하와 서비스 불만족 속에서도 챗봇 고도화, 운영연장 등 N차 연속사업을 꾸준히 수행해왔습니다.

(라) 제품 유지보수 매출의 지속 상승 - 신뢰있는 고객사와의 관계 확보

동사는 공급한 제품 및 서비스에 대하여 유지보수 전담 본부를 통해 상시 점검, 정기점검 및 고객의 요청에 따라 신속하고 정확하게 유지보수를 수행하고 있습니다. 동사의 유지보수 전담 본부는 업계 최대 전문 인력을 통해 체계적으로 유지보수 서비스를 제공하고 있습니다. 최근 6개년 동안의 제품 유지보수 부분 매출 실적 추이를 보면 CAGR 약 11.7%로 높은 수준의 성장률을 보이고 있습니다. 이를 통해, 제품 구매 후 윈백으로 이어지는 것이 아닌 지속적인 유지보수를 통한 품질 관리로 고객사들과의 신뢰성을 높이고 있음을 전적으로 보여주고 있습니다.

(5) 매출 현황

(가) 매출의 우량도

(단위: 백만원)

구 분
2024년 3분기(제25기)

2023년(제24기)

2022년

(제23기)

2021년

(제22기)

매출액
21,545
35,203
34,502
35,407

수출금액(비중)
33(0.2%)
194(0.6%)
239(0.7%)
127(0.4%)

거래업체 수
680
857
777
780

기말 매출채권 (6월이상 채권)
246
233
233
233

부도금액(주) (업체 수)
-
-
-
-

매출총이익률
36.8%
49.5%
38.2%
42.7%

주1) 별도재무제표 기준

(나) 수익성

(단위: 백만원)

구 분
2024연도 3분기(제25기)

2023연도

(제24기)

2022연도

(제23기)

2021연도

(제22기)

매출액
21,545
35,203
34,502
35,407

매출원가

(매출원가율)

13,620(63.2%)

17,794

(50.5%)

21,311

(61.8%)

20,304

(57.3%)

판관비
10,865
13,955
10,175
10,082

영업이익(영업이익률)
-2,940(-13.6%)

3,454

(9.8%)

3,016

(8.7%)

5,021

(14.2%)

당기순이익(손실)
-1,771(-8.2%)

4,267

(12.1%)

-5,902

(-17.1%)

7,563

(21.4%)

주1) 별도재무제표 기준

동사는 현재 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 동사는 오랜 업력을 바탕으로 꾸준히 연간 300억원 이상의 매출액을 달성하고 있습니다.동사의 분기별 매출액 계절성을 분석하면 4분기에 매출액이 집중되는 경향을 보였습니다. 이는 동사가 영위하고 있는 사업 특성상 고객사의 IT 관련 예산소진이 연말에 집중되는 특징이 있기 때문입니다. 따라서 동사의 실적은 업황에 관계없이 3분기 누적 실적이 온기 실적 대비 부진할 가능성이 있습니다. 동사는 매출 확대 및 규모의 성장을 이룸으로써 원재료 매입단가 절감 및 조직의 효율적인 관리를 통하여 수익성이 개선될 것을 기대하고 있습니다.
나. 기술성(1) 기술의 완성도

동사의 핵심기술은 ‘인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술’과 ‘인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술’로 정의할 수 있으며, 요소기술로는 “빅데이터와 머신러닝 기반의 응용분석 기술”, “텍스트 추천 및 의사결정 보조 기술”, 그리고, 플랫폼 기술인 “머신러닝 모델 개발 및 데이터 분석 전주기를 운영하기 위한 인공지능 기술”로 구성되어 있습니다. 대표적인 검색 제품인 SearchFormula-1(WISE SF-1), 지능형 커뮤니케이션 제품인 WISE iChat 제품의 모든 버전은 공인된 외부 시험기관에서 인증을 획득하였고, 동사의 사업 전개에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

[핵심 기술 개발 및 제품 출시 진행 단계]

구분
TRL단계 기술 및 제품명
연구개발
실험
시제품
인증
사업화

인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술
인공지능 검색기술 (SearchFormula-1)
●
●
●
●
●

키워드 기반 유사문서 검색 기술 (WISE iSimDoc)
●
●
●
●
●

임베딩 기반 유사문서 검색 기술 (WISE iDesk)
●
●
●
●
●

빅데이터 수집 기술

(WISE BICrawler)

●
●
●
●
●

이종데이터 증식 기술
●
●
●
●
-

형태소 분석 기술

(Morpheme Analyzer, WISE MA)

●
●
●
●
●

인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술
자연어 기반 인공지능 대화 처리 기술 (WISE iChat)
●
●
●
●
●

클라우드 기반 인공지능 대화 기술 (WISE Answerny)
●
●
●
●
●

생성형 언어모델 기반 대화 지능 기술 (WISE GPT)
●
●
-
-
-

동사는 설립 후 ‘인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술’을 발전시켜왔으며 자사 대표 인공지능 검색솔루션인 WISE Search Formula-1의 완성도를 높여왔습니다. 버전 v3.0부터 최근 대용량 인공지능 검색 솔루션으로 출시한 버전 v7.0까지 꾸준히 발전시켜 왔습니다. WISE Search Formula-1은 동사의 순수 자체 기술로 개발한 자연어 처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대형 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션입니다. 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공할 뿐만 아니라, 기업의 환경과 요구에 따라 검색결과 세부조정이 가능하고 설정 후 자동으로 적용됩니다. 빅데이터 분석, 분류, 요약, 머신 러닝 등의 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능하며, AI를 활용하려는 기업에 최적의 기능과 환경을 제공합니다.

또한, 24년간 ‘인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술’을 꾸준히 연구 개발한 결과, 자연어처리 기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션인 WISE iChat을 버전 v1.0부터 v3.0까지 제공해왔습니다. 이는 머신 러닝 기반의 정확한 사용자 의도 분석과 iChat V3 고유의 5가지 대화 방식 처리, 멀티턴 대화, 질의응답 지식 특화 도구, 웹훅 방식 기능 확장 등 하이브리드 방식의 챗봇 대화 처리 기술이 특징입니다.

동사의 핵심기술을 바탕으로 적용된 제품들은 대부분 사업화 단계에 이르며, 매출을 발생하고 있는바 기술의 완성도는 높은 편이라고 할 수 있겠습니다. 다음은 동사의 핵심기술 별 적용되는 제품을 분류하고, 이에 대한 완성도에 대해 세부적으로 기재한 내용입니다.

(가) 인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술

기술 및 제품명
완성도

인공지능 검색기술 (SearchFormula-1)
와이즈넛의 검색 기술은 자체 개발된 기술로써 사업 운영을 통해 지속적으로 발전해 왔습니다. 이는 수천 고객사의 다양한 요구를 충족시키기 위해 사용성, 편의성, 기능성 측면에서 지속적인 개선을 이루었습니다. 그 결과, 와이즈넛의 기술은 국내에서 가장 널리 상용화되어 사용되는 고도로 완성된 검색 기술 중 하나로 인정받고 있습니다.

키워드 기반 유사문서 검색 기술

(WISE iSimDoc)

검색 기술이 발전함에 따라 등장한 유사문서 검색 기술은 인공지능을 기반으로 문서 간의 유사도를 계산하는 독자적인 알고리즘을 활용합니다. 이를 통해 방대한 문서 집합을 고객의 질의와 비교·분석하여 유사 문서를 효과적으로 탐지해내는 기능을 안정적으로 제공하고 있습니다.

임베딩 기반 유사문서 검색 기술

(WISE iDesk)

임베딩 기반 유사문서 검색 기술은 내제화하여 여러 제품군에서 자연어 질의, 유사 기술 매칭, 유사 특허 검색과 같은 곳에 상용화되어 활용되고 있습니다.

빅데이터 수집 기술

(WISE BICrawler)

데이터 분석 및 서비스의 근간을 이루는 수집 엔진은 와이즈넛 제품군의 출발점입니다. 이 엔진은 고객사로부터 제공되는 다양한 형태의 비정형 데이터를 신속하게 그리고 표준화된 방식으로 수집하고 정제합니다. 이 과정을 통해 자사 제품이 활용할 수 있는 안정적이고 고도로 정제된 기술을 완성하고 있습니다.

이종데이터 증식 기술
이종 데이터들의 속성간 관계분석을 통해 인공지능 학습에 필요한 데이터를 의미있게 증식시킬 수 있는 기술로, 과학기술정보통신부 SW컴퓨팅산업 원천기술 개발사업(2020 ~ 2022)를 통해 연구가 진행되었으며 관련 기술 및 시제품은 자사 데이터 수집 제품에 반영되었습니다.

형태소 분석 기술

(WISE MA)

텍스트 분석의 기초를 이루는 형태소 분석 기술은 와이즈넛이 자체 개발한 한국어, 영어, 중국어, 일본어 전용 형태소 분석기를 통해 제공됩니다. 이 분석기는 와이즈넛만의 독창적인 분석 방식과 정교한 기반 데이터를 활용하여 신속하고 안정적인 분석 결과를 도출함으로써, 자사 제품의 텍스트 분석 품질의 높은 완성도를 담보하고 있습니다.

(나) 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술

기술 및 제품명
완성도

자연어 기반 인공지능 대화 처리 기술 (WISE iChat)
사용자 질의를 분석하고 인텐트를 파악하여 커뮤니케이션하는 챗봇 기술을 상용화고 GS인증을 획득한 기술입니다. 국내 가장 많이 팔린 챗봇 제품으로 시장에서 인정받았으며, 신SW상품대상 일반 SW부분 장관상을 받은만큼 완성도가 높은 기술입니다.

클라우드 기반 인공지능 대화 기술 (WISE Answerny)
챗봇을 클라우드에서 서비스 할 수 있도록 분산 처리 및 MSA, 보안 기술을 적용하였으며, 그 완성도를 인정받아 클라우드 서비스 보안인증을 획득하였습니다.

생성형 언어모델 기반 대화 지능 기술

(WISE GPT)

생성형 언어모델 기반의 목적형 챗봇 서비스를 위해 개발되고 있으며, 최근 시장에서 경쟁한 PoC들에서 좋은 성능을 인정받고 있습니다.

(2) 기술의 경쟁우위도

(가) 보유 기술의 차별성

1) 인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술

[시장에서 인정하는 압도적인 판매 실적]

동사의 Search Formula-1은 지난 20여년간 국내에서 가장 많은 라이선스를 판매한 실적을 보유하고 있으며, 안정성과 정확성 측면에서 인정을 받고 있습니다. 검색 환경이 가장 까다로운 특허청에서 국내 기업 최초로 도입되어 현재까지 사용되고 있습니다 (특허청 지능형 검색패키지(2012), 특허청 KOMPASS 통합 검색(2014), 특허청 KIPRIS 차세대검색(2015)).

[분산 환경의 안정성과 빠른 속도]

대량의 데이터를 검색하기 위해서는 분산 환경이 요구되는데, 검색 및 색인 속도를 향상시키 위해 분산 네트워크와 노드의 상황에 따른 가중치를 계산하고 이를 이용해 최적의 노드를 찾아내는 “최단거리 연산 알고리즘을 적용한 샤드 재배치 기술”을 개발하여 동일 데이터 사용 시 34% 이상 빠른 검색 속도를 보입니다 (특허등록 10-2503958, 2023). Search Formula-1은 대량의 데이터를 검색하는데 더욱 최적화되어 있습니다.

[정확하고 품질 높은 검색 성능]

고객사의 여러 시스템에 혼재되어 있는 문서를 통합검색할 때 Search Formula-1은 의미없는 중복문서를 처리할 수 있으며, 효율적으로 검색하고 품질 좋은 결과를 출력할 수 있습니다. 고빈도 unigram token을 이용해 유사문서를 빠르게 재현율 0.88 수준으로 군집할 수 있으며, 이를 이용하여 대용량 검색 및 미디어 중복 검출 가능합니다.

고객사 내부 데이터는 도메인에 한정적이고 그 수가 제한되어 있어 성능 좋은 모델을 개발하기 어려운 실정입니다. 의미적으로 유사한 문서를 찾는 모델을 만들기 위해서는 양질의 학습 데이터를 확보하는 것이 매우 중요하며, 이종데이터 증식 연구과제(2020~2022)를 통해 관련 기술을 보유합니다. 메타정보 추출엔진 및 데이터 상호 연관성 분석 엔진간의 상호작용을 통해 능동적으로 데이터를 수집/융합/분석을 가능하게 합니다(특허등록 10-2502498, 2023). 또한 메타데이터를 기반으로 유사도 계산을 하고 이종 데이터간의 연관관계를 정확하게 파악할 수 있습니다(특허등록 10-2576146, 2023). 증식된 데이터와 원본데이터와의 연관검색 정확도는 약 96.8%를 달성하였습니다. 기존의 대표적인 데이터 증식 기술 GAN은 같은 종류에 대해서만 한정적으로 증가시키는데 비해, 본 기술은 종직, 횡적 증식 기술을 통해 더욱 연관된 데이터만 증식시킬 수 있어 양질의 학습데이터를 확장하는데 유리합니다.

또한 인공지능 기반 언어 이해 및 정보 탐색 기술은 흔히 사용하는 키워드 기반 검색보다 사용자의 질문과 의도를 더욱 잘 이해하고, 더욱 정확한 정보를 찾아낼 수 있습니다. 섹션 표현 기반 문서 임베딩 모델(SERADE)을 개발하여 문서 내 문맥 정보를 포함한 검색을 가능하게 하고 기존 passage 단위 변환 모델에 비해 12.5% 이상의 정확도를 향상 시킵니다(2022 한글 및 한국어 정보처리 학술대회)..

[AI검색을 향한 연구와 시장 검증 지속]

동사의 검색 기술은 최신의 NLP(Natural Language Processing) 기술들이 집약되어 있습니다. 생성형 LM(Language Model) 기술을 적용하여 자연어 질의를 확장하고, 검색형 LM 기술을 기반으로 단어와 문장의 문맥을 분석하여 검색 쿼리와 연관된 결과를 예측하고 정보들을 탐색합니다. 앙상블 랭킹 연산 기술을 통해 검색결과에서 사용자의 의도에 가장 적합한 정보만을 제공할 수 있습니다. 최근에는 LLM(Large Language Model)을 이용해 원하는 형태로 검색 결과를 생성, 요약, 조합하는 기술을 연구하고 양산 제품화 예정입니다.

[핵심 주요 기술의 경쟁력]

구분
내용

인공지능

검색

인공지능 검색은 단순 키워드 검색을 넘어서 자연어 질의를 확장하고 의미 이해 기반 검색을 할 수 있는 차세대 검색 기술입니다. 대부분의 기술이 최신 트랜드를 따라가고 있으며, 최신 기술 적용을 원하는 고객사에 경쟁 PoC를 거치면서 제품화로 연결되고 있습니다.

최신 언어모델을 이용한 질의응답과 유사 질의를 찾고, 생성하는 기술이 직접 상용화되어 독보적인 기술 차이를 보이고 있습니다.

형태소 분석 기술은 자연어 처리 제품군의 품질에 직접 연관되어 있어, 다양한 알고리즘과 커스텀 가능한 기능들로 차별화되고 있으며, 특히 빅데이터 처리에 유리한 표준화 모델이 채택될 정도로 확장성과 기술력을 갖추고 있습니다.

다크데이터 수집/분석
다크데이터는 그동안 사용하기 어려운 데이터들을 사용하기 위한 기술로, 이들을 수집하고 서로 호환이 안되어 사용하기 어려운 데이터들을 자동으로 프로파일링 하고 관계를 생성, 쓸 수 있는 데이터로 만들어주는 획기적인 기술입니다. 21년도부터 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 연구개발을 하고 있으며 더 많은 고객과 데이터 시장을 확보하게 될 차세대 기술입니다.

빅데이터

수집

빅데이터 수집 기술은 제품화한 회사들이 여럿 있으나, 수집한 데이터를 정형화하고 정제할 수 있는 기술에서 앞서 있으며 이런 유형의 수집 사업을 선점하고 있습니다.

이종 데이터 증식
이종 데이터 증식 기술은 인공지능과 머신러닝 모델 개발에 필수적인 양질의 학습데이터를 확보하기 위한 기술로 많은 분야에서 응용할 수 있는 기술입니다. 특히 20년부터 시작하여 22년 성공적으로 완료한 과학기술정보통신부 경쟁형 과제로 3년차에 상대 컨소시엄인 NHN 다이퀘스트 대비 우수한 연구 성과를 보여 단독 수행하는 것으로 결정된 바 있습니다.

2) 인간과 기계가 상호작용하기 위한 생성형 언어모델 기반 커뮤니케이션 기술

[WISE iChat은 효율적인 대화 작업과 우수한 응답 서비스를 통해 다양한 사업 사례와 수상 실적 보유]

다양한 고객의 요구를 빠르게 적용할 수 있는 대화 작업 기능 보유하고 있습니다. 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장은 광범위한 지식관리와 답변 정확도를 향상시킵니다. 질문에 즉시 답변하는 즉답형, 대화 키워드 중심의 복합 즉답형, 사용자 선택/분기형, 연산자 변수 값 조건분기형, 답변을 찾기 위한 추가 질의 SLOT형 등 다양한 대화 유형을 손쉽게 구성할 수 있음. 고객 요구를 빠르게 반영하여 대화서비스를 구축할 수 있는 경쟁력을 갖추고 있습니다.

[다수의 챗봇 사업실적 및 다양한 우수 사례 보유]

동사의 Smart assistant는 고객사의 내외부 솔루션에 연계하거나 별도의 서비스로서 운영되고 있으며, 이들 중 공공기관을 포함한 지자체, 금융 산업 등의 주요 서비스는 대외적으로 인정받고 있는 부문에서 수상하거나, 공공 우수사례로 선정되는 등 공인된 곳을 통해 기술력, 정확도, 사업화 등에 대한 우수성을 검증받고 있습니다.

본 솔루션은 목적형 대화를 위해 쉽고 빠르게 지식을 구축하고 높은 정확도로 응답할 수 있으며, 기간계 시스템과 연계가 쉽도록 구성되어 있습니다. 특히 공공기관, 금융, 제조, 유통, 여행, 의료와 같은 다양한 분야에서 외부 민원 응대를 위해 활용이 되고 있으며, 직원들 간의 내부 업무 효율을 높이기 위한 용도로 도입합니다.

[사전학습 언어모델(LM) 기반 멀티턴 대화 향상 기술 보유]

세계적 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 대화 응답 기술 부분 1등을 수상하였으며, 대화 응답 선택 모델에 자가 지도 학습(Self-supervised learning) 방식을 적용하여, 사람이 별도로 추가 데이터를 어노테이션(Annotation, 주석) 하는 일 없이 자동으로 생성하여 이를 기계학습에 반영한다는 강점을 보유하고 있습니다. 사전 학습 언어모델(LM)에서 발화 단위의 삽입, 삭제, 검색과 같은 파인튜닝 기법의 우수성이 입증되어, 고객사 및 도메인의 대화 이력을 이용해 맥락 이해 기반 대화 응답을 가능하게 합니다. 대화 시스템에서 응답 선택(Response Selection)은 중요한 연구 주제이며 사용자와 시스템 간의 발화 이력을 고려하여 가장 적절한 응답을 선택해야 하며, 이 과정에서 발화의 연속성과 문맥을 정확하게 파악하는 것이 중요합니다. 기존 모델은 순차적 연속성을 무시하는 경향이 있는데 비해, 본 기술은 연속된 발화 임베딩 전략을 사용하여 대화 응답선택의 효율적인 학습이 가능합니다.

[높은 응답 정확도로 고객사 환경에 빠르게 적용 가능한 대화 의도 파악 기술 보유]

높은 정확도로 사용자 질의에 맞는 의도를 파악하기 위해, 패턴 매칭 기술, Edit distance를 사용한 질의 유사도 비교, 딥러닝 기반의 최종 분류 기술을 앙상블하여 사용하고 있어, WISE iChat은 응답 정확도 유지 관리를 효율적으로 할 수 있습니다. 계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법(특허등록 10-21032373, 2020)을 개발하였고, 본 기능을 통해 대부분의 고객사에 응답 정확도 90% 이상을 달성하고 있으며, 특히 특허청 응답 정확도는 2023년도 현재 98% 이상의 우수한 성능을 기록중 입니다. 대부분의 고객사들은 정해진 답변들로 빠르게 유도하기 위한 특정 질문들이 있고, 언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법(특허등록 10-2445748, 2022)을 이용해 효율적으로 컨트롤하는 것이 가능합니다.

(나) 지식재산권 소유 내역

[와이즈넛의 지적재산권 등록 현황]

번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법
정보통신연구진흥원,
2002.12.10
2005.08.23
웹검색
대한민국

와이즈넛

2
특허권
날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법
와이즈넛
2005.06.22
2007.05.16
웹검색
대한민국

3
특허권
토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2005.10.11
2008.02.01
웹검색
대한민국

4
특허권
근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법(SIGAR & STS2009에서 발표한 PLM 논문)
와이즈넛
2010.01.14
2012.04.24
SF-1
대한민국

5
특허권
광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치
와이즈넛
2010.04.13
2012.03.16
AD
대한민국

6
특허권
와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법
와이즈넛
2011.10.05
2013.11.15
SF-1
대한민국

7
특허권
검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법
와이즈넛
2012.06.25
2014.06.02
SF-1
대한민국

8
특허권
모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법
와이즈넛
2012.07.25
2014.04.16
Referee
대한민국

9
특허권
고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법
와이즈넛
2012.07.25
2014.10.16
Referee
대한민국

10
특허권
한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.06.12
SF-1
대한민국

11
특허권
통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.10.16
Referee
대한민국

12
특허권
메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법
와이즈넛
2012.08.02
2014.10.16
SF-1
대한민국

13
특허권
검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법
와이즈넛
2012.10.16
2014.04.16
SF-1
대한민국

14
특허권
클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법
와이즈넛
2014.12.10
2015.08.11
SF-1
대한민국

15
특허권
정규화된 키워드 가중치에 기반한 연관 키워드 추출 방법
와이즈넛
2014.12.10
2016.05.23
TEA
대한민국

16
특허권
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015.02.23
2016.01.22
WISE BIC Analyzer
대한민국

17
특허권
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015.02.23
2016.01.22
WISE BIC Analyzer
대한민국

18
특허권
음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치
와이즈넛
2016.01.19
2017.08.24
WISE BIC Analyzer
대한민국

19
특허권
어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법
와이즈넛
2016.01.21
2017.07.03
WISE BIC Analyzer
대한민국

20
특허권
고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법
와이즈넛
2016.01.22
2017.11.30
WISE BIC Analyzer
대한민국

21
특허권
온라인 커뮤니티 모니터링 방법
와이즈넛
2016.01.22
2018.03.05
WISE BIC Analyzer
대한민국

22
특허권
음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법
한국과학기술원,
2016.02.22
2017.11.15
WISE BIC Analyzer
대한민국

트리포스,

와이즈넛,

세종대학교,

파워보이스,

한양대학교

23
특허권
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치
와이즈넛
2016.04.27
2018.06.04
SF-1
대한민국

24
특허권
딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법
와이즈넛
2016.11.15
2018.04.05
WISE iDESK
대한민국

25
특허권
채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법
와이즈넛
2016.11.24
2018.06.25
WISE BIC Analyzer
대한민국

26
특허권
문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법
와이즈넛
2016.11.30
2019.02.08
WISE BIC Analyzer
대한민국

27
특허권
복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법
와이즈넛
2016.12.12
2019.02.13
WISE BIC Analyzer
대한민국

28
특허권
유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법
와이즈넛
2016.12.20
2018.12.17
WISE BIC Analyzer
대한민국

29
특허권
음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법
와이즈넛
2016.12.27
2019.03.14
WISE BIC Analyzer
대한민국

30
특허권
대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법
와이즈넛
2016.12.29
2018.12.04
WISE BIC Analyzer
대한민국

31
특허권
언어 판별 장치 및 방법
와이즈넛
2017.03.28
2019.02.01
WISE BIC Analyzer
대한민국

32
특허권
특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법
와이즈넛
2017.03.28
2019.05.31
WISE BIC Analyzer
대한민국

33
특허권
문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법
와이즈넛
2017.11.22
2019.09.02
TEA/ IDESK / ICHAT/ Analyzer
대한민국

34
특허권
태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치
와이즈넛
2017.11.28
2018.09.20
TEA
대한민국

35
특허권
온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법
와이즈넛
2017.12.26
2019.12.27
AD
대한민국

36
특허권
의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치
와이즈넛
2018.02.27
2020.01.03
WISE iChat
대한민국

37
특허권
계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법
와이즈넛
2018.02.27
2020.04.16
WISE iChat
대한민국

38
특허권
고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법
와이즈넛
2018.03.26
2020.01.16
WISE iChat
대한민국

39
특허권
사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치
와이즈넛
2018.03.27
2020.02.12
WISE iChat
대한민국

40
특허권
텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법
와이즈넛
2018.11.12
2019.09.02
TEA
대한민국

41
특허권
속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법
와이즈넛
2018.11.27
2020.08.18
WISE iChat
대한민국

42
특허권
복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.11.28
2020.06.01
WISE iChat
대한민국

43
특허권
마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.19
2020.06.16
SF-1
대한민국

44
특허권
네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.20
2020.06.11
SF-1
대한민국

45
특허권
텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법
와이즈넛
2018.12.26
2020.10.15
WISE BIC Analyzer
대한민국

46
특허권
분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법
와이즈넛
2019.01.28
2020.03.10
SF-1
대한민국

47
특허권
텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법
와이즈넛
2019.02.21
2021.02.10
WISE iDESK
대한민국

48
특허권
단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법
와이즈넛
2019.11.22
2022.03.15
SF-1
대한민국

49
특허권
정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법
와이즈넛
2019.11.22
2022.07.18
WISE iChat
대한민국

50
특허권
개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법
와이즈넛
2019.11.26
2021.07.08
SF-1
대한민국

51
특허권
그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템
와이즈넛
2019.11.28
2022.01.28
SF-1
대한민국

52
특허권
챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법
와이즈넛
2019.11.29
2022.01.26
WISE iChat
대한민국

53
특허권
고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템
와이즈넛,
2020.02.05
2023.08.08
WISE iChat
대한민국

인픽스,

와이어링크

54
특허권
날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법
와이즈넛
2020.06.08
2022.08.22
WISE iChat
대한민국

55
특허권
이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법
와이즈넛
2020.11.18
2022.07.05
WISE iChat
대한민국

56
특허권
태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
와이즈넛
2020.11.19
2022.11.07
WISE iChat
대한민국

57
특허권
크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.20
2022.09.21
WISE iChat
대한민국

58
특허권
필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법
와이즈넛
2020.11.20
2023.09.04
WISE iChat
대한민국

59
특허권
검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.23
2022.09.19
SF-1
대한민국

60
특허권
데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법
와이즈넛
2020.11.25
2023.02.17
SF-1
대한민국

61
특허권
지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.11.26
2022.07.15
WISE iChat
대한민국

62
특허권
분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020.12.03
2023.02.22
SF-1
대한민국

63
특허권
스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법
와이즈넛
2020.12.15
2022.11.28
WISE iChat
대한민국

64
특허권
언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법
와이즈넛
2020.12.18
2022.09.16
WISE iChat
대한민국

65
특허권
유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2021.08.05
2022.06.15
WISE iChat
대한민국

66
특허권
챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법
와이즈넛
2021.12.09
2023.10.31
WISE iChat
대한민국

67
특허권
인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법
와이즈넛
2021-09-30
2024-04-02

대한민국

68
특허권
동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-10-24
2024-05-16

대한민국

69
특허권
인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법
와이즈넛
2021-10-12
2024-06-11

대한민국

70
특허권
감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법
와이즈넛
2021-12-06
2024-06-24

대한민국

71
특허권
사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-10-13
2024-08-26

대한민국

72
특허권
데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-12-02
2024-08-26

대한민국

73
특허권
주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법
와이즈넛
2023-02-16
2024-09-03

대한민국

74
특허권
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015.04.21
2019.04.26
WISE iChat
일본

75
특허권
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015.05.23
2019.05.17
WISE iChat
일본

76
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1
와이즈넛
-
2002.07.25
-
대한민국

77
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE CIMS
와이즈넛
-
2002.10.11
-
대한민국

78
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램
와이즈넛
-
2007.01.03
-
대한민국

79
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler
와이즈넛
-
2007.01.26
-
대한민국

80
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 아이에프 v1.0
와이즈넛
-
2009.05.13
-
대한민국

81
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE InfoFinder v2.0
와이즈넛
-
2010.07.15
-
대한민국

82
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE PDS v1.0
와이즈넛
-
2010.07.15
-
대한민국

83
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V5
와이즈넛
-
2012.09.06
-
대한민국

84
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Referee v2.1
와이즈넛
-
2012.09.06
-
대한민국

85
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE TEA v2
와이즈넛
-
2014.05.29
-
대한민국

86
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V6
와이즈넛
-
2015.06.30
-
대한민국

87
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE e-Discovery v1
와이즈넛
-
2015.07.13
-
대한민국

88
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE BIC Analyzer v2
와이즈넛
-
2015.10.22
-
대한민국

89
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
wiseStream-v1
와이즈넛
-
2017.04.26
-
대한민국

(와이즈 스트림)

90
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE i Chat v2.0
와이즈넛
-
2017.07.27
-
대한민국

(와이즈 아이챗 v2.0)

91
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE i Desk v1.0
와이즈넛
-
2017.10.17
-
대한민국

(와이즈 아이데스크 v1.0)

92
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Data Post Processor
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 데이터 후처리기)

93
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Data Exporter
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 데이터 이관기)

94
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE OPEN API CRAWLER
와이즈넛
-
2017.10.27
-
대한민국

(와이즈 오픈 API 수집기)

95
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
KMA Black V1
와이즈넛
-
2018.08.07
-
대한민국

(케이엠에이 블랙 V1)

96
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램
와이즈넛
-
2019.08.28
-
대한민국

97
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램
와이즈넛
-
2019.08.28
-
대한민국

98
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
날씨컨설팅 웨더봇
와이즈넛
-
2019.11.13
-
대한민국

99
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기
와이즈넛
-
2019.11.27
-
대한민국

100
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE iChat V3
와이즈넛
-
2020.05.12
-
대한민국

(와이즈 아이챗 V3)

101
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE TextMiner V3
와이즈넛
-
2020.08.31
-
대한민국

(와이즈 텍스트마이너 V3)

102
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
병영생활 안내챗봇
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

103
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장병 인재추천
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

104
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
-
2020.11.17
-
대한민국

105
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우)
와이즈넛
-
2020.11.19
-
대한민국

106
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
-
2020.11.19
-
대한민국

107
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
ALLECTOR(올렉터)
와이즈넛
-
2020.11.24
-
대한민국

108
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE Classifier V2
와이즈넛
-
2020.12.01
-
대한민국

(와이즈 클래시파이어 V2)

109
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
WISE NER (와이즈 엔이알)
와이즈넛
-
2020.12.01
-
대한민국

110
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 아이챗
와이즈넛
-
2020.12.21
-
대한민국

(WISE iChat) V3.1w

111
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈 파이낸스
와이즈넛
-
2021.01.05
-
대한민국

(WISE Finance)

112
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
Search Formula-1 V7
와이즈넛
-
2021.06.14
-
대한민국

113
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler)
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

114
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

(Cross Model Data Platform)

115
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
이종 데이터 증식 시스템
와이즈넛
-
2021.11.04
-
대한민국

(Heterogeneous Data Augmentation System)

116
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
생활안전 상황 판단 의사결정 시스템
와이즈넛
-
2021.11.15
-
대한민국

(Life safety Situation Decision Making System)

117
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램
와이즈넛
-
2021.12.21
-
대한민국

118
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램
와이즈넛
-
2021.12.27
-
대한민국

119
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
REX 분석 시스템을 위한 개체명 인식 모듈
와이즈넛
-
2022.04.05
-
대한민국

(Named Entity Recognition Module for the REX Analysis System)

120
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 저작도구
와이즈넛
-
2022.10.19
-
대한민국

121
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 수집/처리/저장 도구
와이즈넛
-
2022.10.19
-
대한민국

122
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0)
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

123
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
트리플렛 가중치 추출 모듈 (Triplet Weight Extraction Module V1.0.0)
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

124
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

125
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
직무 추천 모듈 V1.0.0
와이즈넛
-
2022.10.26
-
대한민국

126
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램
와이즈넛
-
2022.11.30
-
대한민국

127
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

128
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

129
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)
와이즈넛
-
2022.12.28
-
대한민국

130
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)
와이즈넛
-
2022.12.28

131
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)
와이즈넛
-
2022.12.28

132
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
세 쌍 추출 모듈 2.0 (Triplet Extraction Module v2.0)
와이즈넛
-
2023.10.17

133
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장애인 직무 추천 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.24

134
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.24

135
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
가중치 추출 모듈 2.0 (Weight Extraction Module 2.0)
와이즈넛
-
2023.10.27

136
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0
와이즈넛
-
2023.10.27

137
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
멀티모달 융합검색 프로그램
와이즈넛
-
2023.10.27

138
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램
와이즈넛
-
2023.11.21

139
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0)
와이즈넛
-
2023.11.27

140
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0)
와이즈넛
-
2023.11.27

141
컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권
데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program)
와이즈넛
-
2023.11.27

142
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.09
2001.12.28
-
대한민국

143
상표권
와이즈넛
와이즈넛
2000.02.09
2001.10.30
-
대한민국

144
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.09
2001.10.30
-
대한민국

145
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000.02.15
2001.06.07
-
대한민국

146
상표권
W WISEnut
와이즈넛
2000.02.15
2001.06.07
-
대한민국

147
상표권
WISEnut (도안)
와이즈넛
2001.02.24
2003.01.16
-
대한민국

148
상표권
WISEBRIEF
와이즈넛
2001.07.13
2003.01.09
-
대한민국

149
상표권
WISEBRIEF
와이즈넛
2001.07.13
2003.01.09
-
대한민국

150
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2004.09.07
-
대한민국

151
상표권
WISECIMS
와이즈넛
2003.05.21
2004.09.07
-
대한민국

152
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2005.04.19
-
대한민국

153
상표권
CIMS
와이즈넛
2003.05.21
2005.04.19
-
대한민국

154
상표권
WISE IF
와이즈넛
2003.05.21
2011.06.03
-
대한민국

155
상표권
WISE Classifer
와이즈넛
2003.05.21
2011.06.03
-
대한민국

156
상표권
W.I.F
와이즈넛
2011.03.15
2011.08.26
-
대한민국

157
상표권
WISENUT
와이즈넛
2011.06.07
2013.02.07
-
대한민국

158
상표권
WISE MinAX
와이즈넛
2013.04.16
2004.03.21
-
대한민국

159
상표권
WISE LinK
와이즈넛
2013.07.11
2014.06.24
-
대한민국

160
상표권
WISE BICrawler
와이즈넛
2013.07.11
2014.06.24
-
대한민국

161
상표권
WISE BicAnalyzer
와이즈넛
2013.12.18
2014.12.23
-
대한민국

162
상표권
WISE BigAnalyzer
와이즈넛
2013.12.18
2014.12.24
-
대한민국

163
상표권
WISENUT SF1
와이즈넛
2014.08.29
2015.01.09
-
대한민국

164
상표권
WISE Fin Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

165
상표권
WISE Shop Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

166
상표권
WISE VOT
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

167
상표권
WISE Buy Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

168
상표권
WISE Tour Bot
와이즈넛
2016.02.24
2016.10.18
-
대한민국

169
상표권
WISE Enterprise Chat BOT
와이즈넛
2016.12.06
2017.12.18
-
대한민국

170
상표권
WISE Dynamic FAQ
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

171
상표권
WISE iDesk
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

172
상표권
WISE Text Miner
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

173
상표권
WISE BOT
와이즈넛
2016.12.06
2017.09.18
-
대한민국

174
상표권
WISE iChat
와이즈넛
2017.05.12
2020.02.04
-
대한민국

175
상표권
WISE Answerny
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

176
상표권
WISE Answerny
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

177
상표권
현명한 앤써니
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

178
상표권
현명한 앤써니
와이즈넛
2019.03.22
2020.04.02
-
대한민국

179
상표권
WISE iGate
와이즈넛
2020.07.29
2022.04.21
-
대한민국

180
상표권
WISE iRAG
와이즈넛
2023.11.16
2024.04.29
-
대한민국

181
상표권
WISE Search MinAX
와이즈넛
2023.11.30
2024.05.07
-
대한민국

182
상표권
WISE iChat MinAX
와이즈넛
2023.11.30
2024.05.07
-
대한민국

[와이즈넛의 특허 출원 현황]

번호
특허권
내용
권리자
출원일
등록일
적용제품
출원국

1
특허권
유튜브의 영상의 메타데이터를 이용한 광고 필터링 방법
와이즈넛
2020-12-15
-
-
한국

2
특허권
인공지능 기반 생활안전위험예측을 위한 능동적 데이터 수집 및 분석 방법과 그 시스템
와이즈넛
2021-8-20
-
-
한국

3
특허권
인공지능 기반의 침입탐지를 위한 로그 데이터 자동 분석 시스템
와이즈넛
2021-12-28
-
-
한국

4
특허권
주제어 추출 기술을 통한 도메인 특화 데이터 클렌징 시스템 및 방법
와이즈넛
2022-3-30
-
-
한국

5
특허권
장애가 있는 사용자의 맞춤형 이력서 생성을 위한 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-10-7
-
-
한국

6
특허권
주제어 기반의 관계 가중치 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-10-28
-
-
한국

7
특허권
그래프 뉴럴 네트워크 기반의 사용자 맞춤형 검색 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-11-11
-
-
한국

8
특허권
데이터 내용 기반의 이종 데이터 간 유사성을 판별하기 위한 장치
와이즈넛
2022-11-18
-
-
한국

9
특허권
크라우드 소싱 데이터 기반의 안전 신고 자동 분류 품질 향상을 위한 이미지-텍스트 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2022-11-28
-
-
한국

10
특허권
지식 그래프를 기반으로 사용자의 발화의도를 파악을 위한 챗봇 서비스 시스템
와이즈넛
2022-12-7
-
-
한국

11
특허권
챗봇을 기반으로 심리상담 결과에 대한 심리상태 이상 탐지 장치
와이즈넛
2022-12-13
-
-
한국

12
특허권
웹사이트 크롤링 자동화를 통한 머신러닝 모델 생성 시스템
와이즈넛
2023-2-20
-
-
한국

13
특허권
다목적 데이터를 다양한 플랫폼에서 활용 가능하도록 데이터를 규격화하기 위한 장치
와이즈넛
2023-6-30
-
-
한국

14
특허권
장애인 직무매칭을 위한 동영상 포트폴리오의 판독 장치
와이즈넛
2023-7-14
-
-
한국

15
특허권
장애인 직무매칭을 위한 멀티 커리어 패스 장치
와이즈넛
2023-7-20
-
-
한국

16
특허권
인과추론을 위한 긍부정 관계 추출 장치
와이즈넛
2023-8-18
-
-
한국

17
특허권
순서형 로지스틱 회귀 분석 기반의 침수 피해예측 분석 장치
와이즈넛
2023-11-01
-
-
한국

18
특허권
사용자 맞춤형 챗봇 어그리게이션 장치
와이즈넛
2023-11-08
-
-
한국

19
특허권
언어모델의 프롬프트를 이용한 인공지능 데이터 분석모델의 자동 선택 장치
와이즈넛
2023-11-14
-
-
한국

20
특허권
상품의 특징 분석을 위한 소수 샷 학습과 계층혁 속성 기반의 감정분석 장치
와이즈넛
2023-11-21
-
-
한국

21
특허권
영상 데이터 검색을 위한 영상 데이터 통합 관리 장치
와이즈넛
2023-11-29
-
-
한국

22
특허권
사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스 기반의 멀티 클라우드 인프라 활용을 위한 코드형 인프라 코드 자동화 장치
와이즈넛
2023-12-1
-
-
한국

23
특허권
(일본)검색어 자동완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공방법 (?索語自動完成と連動するプレビュ?コンテンツの提供方法)
와이즈넛
2012-09-19
-
-
일본

24
특허권
(일본)검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법 (?索語自動完成機能と連動する推薦結果の 提供方法)
와이즈넛
2013-06-03
-
-
일본

25
특허권
(미국)TRANSACTION MANAGEMENT METHOD FOR ENHANCING DATA STABILITY OF NoSQL DATABASE BASED ON DISTRIBUTED FILE SYSTEM (분산 파일 시스템에 기초가 된 NoSQL 데이터베이스의 데이터 안정성을 개선하기 위한 트랜잭션 관리 방법)
와이즈넛
2016-05-13
-
-
미국

26
특허권
(호주)네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법 (System and method for transmitting adaptive text stream data in network environment)
와이즈넛
2019-01-25
-
-
호주

27
특허권
(호주)마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저 시스템 및 그 방법 (Supervisor system for managing streaming big data processing module using micro-service architecture and method thereof)
와이즈넛
2019-01-25
-
-
호주

28
특허권
(미국)SYSTEM FOR RECOMMENDING DATA BASED ON SIMILARITY AND METHOD THEREOF (유사성에 기초가 된 데이터 및 그 방법을 권고하기 위한 시스템)
와이즈넛
2022-07-27
-
-
미국

29
특허권
사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-10-28
-
-
국제출원

30
특허권
동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-10-28
-
-
국제출원

31
특허권
다목적 데이터를 다양한 플랫폼에서 활용 가능하도록 데이터를 규격화하기 위한 장치
와이즈넛
2023-10-10
-
-
국제출원

32
특허권
데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템
와이즈넛
2023-10-10
-
-
국제출원

33
특허권
(일본)순서형 로지스틱 회귀 분석 기반의 침수 피해예측 분석 장치
와이즈넛
2023-12-14
-
-
일본

(3) 연구인력의 수준

동사의 연구개발조직은 기업부설연구소인 성장기술연구소가 담당하고 있으며, 동 조직은 동사의기술개발을 총괄하고 있으며, 기반 기술 리서치 및 개발, 동사 제품 군(SF-1, iCHAT, iDESK, BiCrawler, Answerny 등)에 대한 개발 및 성능개선을 담당하고 있습니다. 추가적으로, 동사의 연구과제를 직접 수행 중입니다. 동사의 연구개발조직의 세부적인 조직도 및 각 팀별 업무 상세내용은 아래와 같습니다.

(가) 연구개발조직

[연구개발조직 조직도]

조직도
인원
주요업무

연구개발 조직도.jpg
연구개발 조직도

47명

- 동사 기술개발 총괄

- 기반 기술 리서치 및 개발

- 자사 제품 군에 대한 개발, 성능개선 (SF-1, iCHAT, iDESK, BiCrawler, Answerny 등)

- 관련 연구과제 수행

[연구개발 조직 내 팀 업무 상세]

부서(실)
팀명
인원
주요업무

성장기술연구소
2
CTO, 연구자문

연구개발실
연구개발실장
1
연구개발실 총괄

연구기획관리팀
2
연구과제 기획-제안, 연구과제 관리

AI플랫폼팀
11
클라우드 기반 플랫폼 연구개발, 개발 플랫폼 고도화

NLP팀
5
언어모델 연구개발, 생성형AI 연구개발

제품개발실
제품개발실장
1
제품개발실 총괄

AISearch팀
8
검색솔루션 연구개발, 수집기술 개발

RAG TF팀
10
RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

AI솔루션팀
7
챗봇 솔루션 연구개발, 텍스트 분석 기술 연구개발

(나) 연구개발인력 증감표

구 분
직위
기초
증가
감소
기말

'21년도
연구소장/CTO
2
-
-
2

실장
1
-
-
1

팀장
4
1
-
5

팀원
23
3
4
22

계
30
4
4
30

'22년도
연구소장/CTO
2
-
-
2

실장
1
-
-
1

팀장
5
-
-
5

팀원
22
7
3
26

계
30
7
3
34

'23년도
연구소장/CTO
2
-
-
2

실장
1
-
-
1

팀장
6
-
-
6

팀원
25
7
3
28

계
34
7
3
37

'24년도3분기
연구소장(CTO)/자문역
2
-
-
2

실장
2
-
-
2

팀장
5
-
-
5

팀원
28
11
1
38

계
37
11
1
47

(다) 연구개발인력 구성

학력
박사(수료)
석사
학사
기타

인원수
1
20
26
-

(라) 주요 연구개발인력 현황

성명
직위
생년
학력
총경력
주요경력

장정훈
소장
1975

박사

수료

22

㈜와이즈넛

- (현) 연구소장 / CTO

- (현) ATC(우수기술연구센터) CTO 협회 부회장

- (현) 한국지식서비스산업협의회 위원

- 와이즈넛 기술연구개발 총괄

- ATC(우수기술연구센터) 과제 책임

- 산업평가분석 과제 책임

㈜디지웨이브테크놀러지

- 텍스트 편집 솔루션 연구개발

권준성
실장
1977
학사
21

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 제품개발실장

- (현) 플랫폼기술연구 개발 총괄

- 챗봇 엔진 연구/개발 총괄

- 검색엔진 연구/개발 총괄

- 대화형 치안 지식 서비스 폴봇 개발 과제 개발 PL

- 군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결 과제 개발 PL

- KISTI 보안관제전용 인공지능 플랫폼 PM

한국후지제록스(주)

- 문서관리솔루션 개발 및 구축사업 PM

노상록
실장
1971
석사
25

㈜와이즈넛

- (현) 연구소 연구개발실장

- (현) 연구과제 기획관리 총괄

- '데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발' 과제 책임

㈜CJ 4DPLEX, Next4DX 팀장

- 효과, 제품 기획

㈜대교CNS, 전략기획 팀장

- 신사업 기획, M&A

한국산업기술대학교, 컴퓨터공학과 겸임교수

- C, UNIX프로그램 강의

㈜SBS콘텐츠허브 개발팀 과장

- 미디어 플랫폼 개발

윤여걸
기타비상무이사
1970
석사
24

- Stanford Univ. Computer Science 석사

- Mysimon.com CTO('98)

- Become.com 창업 / CTO('05)

- 現 Gshopper.com 창업 / CEO

- ㈜와이즈넛 창업 / CTO('00 ~ '23)

- 現 ㈜와이즈넛 기타비상무이사('23 ~ )

문영주
팀장
1991
석사
8

㈜와이즈넛

- (현) AI솔루션팀 팀장

- (현) AI어시스턴트 과제 공동 책임

- (현) 와이즈넛 챗봇 솔루션 개발 책임

- 속성기반 감정분석 데이터 과제 공동 책임

정보창의교육연구소 연구원

권호중
팀장
1979
학사
17

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼 팀장

- (현) 인공지능 플랫폼 기술 개발 책임

코리아트래블이지

- CTO, 온라인 서비스 개발 및 운영

한국후지제록스㈜

- B2B솔루션 개발 및 구축사업 PM

김문종
-
1985
석사
13

㈜와이즈넛

- (현) AI플랫폼팀

- (현) 텍스트 데이터 분석 기술 개발 책임

- 이메일 RPA 과제 연구 공동 책임

- 생활안전과제 연구 공동 책임

- 어휘 구문 분석 솔루션 개발- 텍스트 마이닝 솔루션 개발

양재석
팀장
1988
석사
10

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀 팀장

- (현) 인공지능 검색 기술 개발 책임

- (현) 빅데이터 수집 기술 개발 책임

㈜아이오시스

- 시스템 개발 부서 연구원

임병수
과장
1988
석사
9

㈜와이즈넛

- (현) AISearch팀

- (현) 유사문서 검색 기술 개발 책임

- (현) 형태소 분석 기술 개발 책임

김봉수
팀장
1993
석사
6

㈜와이즈넛

- (현) NLP팀 팀장

- (현) 자연어처리 기술 연구개발 책임

- (현) 언어모델 기술 연구개발 책임

상기 내용을 전반적으로 살펴보면, 동사는 장정훈 연구소장을 중심으로 47명의 연구개발인력을 보유하고 있으며, 보유 기술 및 제품의 고도화를 위해 각 팀별 업무 분장정도, 전문성 수준은 적절한 것으로 판단됩니다.

(4) 기술의 상용화 경쟁력

동사의 주요 기술은 대표적인 검색 제품인 SearchFormula-1 (WISE SF-1), 지능형 커뮤니케이션 제품인 WISE iChat 제품 등에 적용되었습니다. 이를 적용하고자, 동사의 핵심 기술은 다수의 연구개발과제 수행을 기반으로 고도화되었고, 이는 시장 요구를 반영한 제품화를 목표로 수행된 것입니다. 이러한 결과를 바탕으로 동사는 다수의 사업화 성과를 확보할 수 있었습니다.

[내부 연구개발 실적]

구분
연구과제명
연구기간
연구결과 및 기대효과
관련제품
비고

1
이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 데이터 증식 기술 확보
- 데이터 부족으로 인공지능 기술을 도입하지 못한 도메인/고객사 적용 기회 확대

인공지능 기반 기술
개발완료

2
군내 병영생활 안전 및 인재관리 신뢰성 문제해결을 위한 기술 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업종/직무 추천 기술

추천 기술
개발완료

3
뉴럴-심볼릭(eual-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발

2020.04.01.
~2023.12.31

- 다수 LM(언어모델) 기술 확보
- 생성형 기반 어시스턴트 적용

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

4
대화형 치안 지식서비스 폴봇 개발

2020.04.01.
~2022.12.31

- 챗봇 기술 고도화
- 실시간 상담사 대화 모니터링 및 대화 추천 기술

WISE iChat
개발완료, 상용화

5
데이터 규모 확장과 정확성 향상을 위한 다크 데이터 분석 기술 개발

2021.04.01.
~2024.12.31

- 사용되지 않는 기업 내 쌓이는 다크데이터 활용 기술 확보
TextMiner
개발중

6
빅데이터 인과 분석을 위한 복잡계 기반 추론 인공지능(REX) 개발 및 실증

2021.07.01.
~2024.12.31

- 빅데이터 처리 기술
- 텍스트에서 토픽 추출 및 관계 생성 기술

TextMiner
개발중

7

요약 텍스트 데이터
-요약문및레포트생성데이터-방송콘텐츠대본요약데이터

2021.05.01.
~2021.12.31

- LM기반 요약 생성 기술

SF-1,
WISE LM

개발완료, 상용화

8
머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발

2022.04.01.
~2025.12.31

- 인공지능 학습 데이터 처리부터 모델 개발, 테스트, 배포에 이르는 전과정을 운영하는 플랫폼

플랫폼,
기반 기술

개발중

9
장애인 고용 촉진을 위한 비대면 직무매칭(역량평가) 및 직무개발 지원 시스템 개발

2022.04.01.
~2024.12.31

- 다중 피쳐 기반 추천 기술 확보
- 인사 관리에 필요한 업무/직무 추천 기술

추천 기술
개발중

10
(SaaS 고도화) 업무환경 혁신을 위한 기업업무용 챗봇 구축 및 운영 (현명한 앤써니 for business) SaaS 개발 및 사업화

2022.05.01.
~2022.12.31

- SaaS 기반 챗봇 서비스 구축
- 서비스 보안 인증 획득(CSAP)

WISE Answerny
개발완료, 상용화

11
속성기반 감정분석 데이터 ((주)와이즈넛)

2022.06.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티태스크 러닝 기술
WISE LM
개발완료, 상용화

12
한국어 SNS 데이터 고도화((주)와이즈넛)

2022.07.01.
~2022.12.31

- LM기반 멀티턴 대화 최적 답변 추천 기술

WISE iChat,
WISE LM

개발완료, 상용화

13
비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발

2023.04.01.
~2025.12.31

- 생성형 LM기반 AI어시스턴트 기술
WISE iChat
개발중

14
인공지능 비즈니스 환경 구축을 위한 AI검색 솔루션 (Search Formula-1) SaaS 개발 및 사업화

2023.05.01.
~2023.12.31

- SaaS 기반 검색 서비스 구축
WISE SF-1
개발완료, 상용화

15
개인맞춤형 관광 추천 AI CHAT서비스

2023.04.01.
~2024.11.30

- 관광 추천 서비스
WISE iChat
개발중

16
초거대 인공지능 GPT를 활용한 전국 공공기관 콜센터 상담원의 업무 지원 AI어시스턴트 서비스 개발

2023.06.30.
~2023.12.15

- 생성형 LM기반 상담원 지원 서비스 기술
WISE Answerny
개발완료, 상용화

17
멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발
2024-07-01 ~ 2027-12-31
iRAG제품 기능 고도화 멀티모달 데이터
WISE iRAG
개발중

18
데이터 활용 강화를 위한 분산형 데이터 연합컴퓨팅 기술(dFAI, decentralized federated AI) 개발 및 실증
2024-07-01 ~ 2028-12-31
ML학습 기술 고도화
인공지능 기반 기술
개발중

19
2024년 지역특화형 초거대 AI 클라우드 팜 실증 및 확산 환경 조성
2024-07-22 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

20
미디어 취약계층을 위한 생성형 AI기반 배리어프리 콘텐츠 제작 기술 개발 및 지상파와 뉴미디어 멀티플랫폼 서비스 실증
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

21
판례 검색과 문서 작성을 지원하는 생성형 AI 기반 법률 비서 및 보조 서비스
2024-06-01 ~ 2025-11-30
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

22
철강산업 제조공정 최적화를 위한 LLM 및 디지털트위 융합 시스템 개발 및 실증
2024-04-01 ~ 2026-12-31
LM기술 고도화(LM적용 도메인 Task확장)
WISE LM
개발중

23
써드파티 데이터의 활용성 증대를 위한 액티브 메타데이터 기반 능동형 데이터 확장 기술
2024-04-01 ~ 2027-12-31
BICralwer를 통한 데이터 수집 -> BICralwer의 데이터 수집 기술 고도화(정형 데이터 수집)
WISE BICralwer
개발중

24
(딥뷰-총괄/1세부) 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발
2014-04-01 ~ 2024-02-29
태그 기반 영상 검색 지원 및 제공
WISE SF-1
개발완료

25
생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발
2019-04-10 ~ 2023-12-31
데이터 수집 및 TA 기술 제공
TextMiner
개발완료

26
다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합처리 플랫폼 기술 개발
2019-04-01 ~ 2021-12-31
SF1 분산 엔진 컨셉 연구
WISE SF-1
개발완료

27
금융 지식 그래프를 위한 다국어 자연어처리 기술 개발
2019-01-01 ~ 2021-12-31
NLP 전반 기술 고도화 LM 내재화
WISE LM
개발완료

28
지능정보서비스를 위한 고성능 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 및 인력양성
2016-07-01 ~ 2021-12-31
형태소분석기 표준화 제정 및 고도화
WISE BIC Analyzer
개발완료

29
자율 능동형 지식확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼 개발
2016-05-01 ~ 2021-04-30
iChat 지식확장 기술, SF-1 분산 검색 기술 확보
WISE iChat WISE SF-1
개발완료

동사의 기술이 적용된 제품은 연구개발과제 수행을 기반으로 지속적으로 고도화되었고, 대한민국 주무부처 및 산하기관, 지자체 등을 포함한 공공 분야와 금융, 유통, 제조, 법률, 서비스, 교육 등 산업별 주요 대중견기업 다수에 제공되었습니다. 동사가 보유한 인공지능 및 빅데이터 구축 레퍼런스의 규모는 동사의 기술제품에 대한 안정성과 신뢰성, 품질을 검증해주는 직간접적인 수치로서 보여줄 수 있습니다. 특히, 동사가 상용화한 제품의 높은 품질과 서비스 만족도는 고객사와의 신뢰도로 이어졌고, 그 결과, 동사는 다수의 10년-20년 장기거래 고객을 확보할 수 있었습니다.

다. 성장성

(1) 기업 성장전략

2000년대 초반 국내에서 인터넷이 급속도로 퍼지면서 정보의 홍수가 시작되고 있다는 점과 당시 오토노미(現 HP), 패스트(現 MS), IBM 등 유수의 글로벌 검색엔진 업체가 국내 공공 및 기업 전반의 B2B검색엔진 시장을 점령하며 영위하고 있는 점 등의 시장 환경을 기반으로, 창업자 윤여걸이 미국 실리콘밸리 성공 스토리를 기반으로 하여 이미 미국 시장에서 확보한 검색 기술력으로 국내에 기업용 웹 검색엔진 기업 ‘코리아 와이즈넛’을 룩스마트(미국 WiseNut.com의 대주주)와 함께 공동 출자되어 동사가 설립되었습니다.

동사는 (1) 1세대-키워드 검색 시기를 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 토종 1세대 검색엔진 기업으로서 자리매김하고 (2) 2세대-시멘틱 검색 시기를 통해 본격적으로 국내 1위 검색엔진 기업으로서 자리매김함과 동시에 동종업 최초 매출 100억 달성의 성과를 도출하였고 (3) 3세대-빅데이터 검색 시기를 통해 인공지능 검색을 위한 토대를 마련하여 동종업 최초 매출 200억 달성의 성과를 도출하였습니다. 또한, 2017년 이후 (4) 4세대-AI검색 시기는 인공지능 검색을 포함하여 인공지능 챗봇 사업 본격화를 통해 동종업 최초 300억 돌파 및 350억 달성의 성과를 도출하였습니다. 동사의 설립 이후 성장전략은 아래와 같습니다.

구분
주요 내용

과거

동사는 2000년 5월 설립 이후 언어처리기술 기반의 검색 소프트웨어 개발에 매진하였습니다. 핵심기술이 적용된 주요 제품인 Search Formula-1 1세대를 시작으로 하여 제품을 계속 버전업 및 출시하였습니다. 동사는 키워드 검색 시기를 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 토종 1세대 검색엔진 기업으로서 자리매김하였습니다. 이후 시멘틱 검색 시기를 통해 본격적으로 국내 1위 검색엔진 기업으로서 자리매김함과 동시에 동종업 최초 매출 100억 달성의 성과를 도출하였고 빅데이터 검색 시기를 통해 인공지능 검색을 위한 토대를 마련하여 동종업 최초 매출 200억 달성의 성과를 도출하였습니다.

동사는 2015년부터 인공지능 챗봇 사업을 확대하여 Wise iChat을 출시하여 산업의 생산성과 효율성을 높이는데 기여하였습니다. Wise iChat 솔루션에도 동사가 지난 23년간 개발한 자연어처리 기술, 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 접목된 제품으로 현재 GS(Good Software) 1등급 인증도 확보하였습니다.

2015년 이후 챗봇 사업에 대한 매출도 계속 증가하여, 검색 사업과 더불어 동사의 주요 매출원으로 자리매김하였습니다.

현재

동사는 검색엔진과 챗봇 솔루션의 지속적인 고도화를 통해 Search Formula-1 7세대버전, Wise iChat 4세대 버전을 각각 출시하여 국가 주무부처 및 산하 공공기관, 금융/ 제조/ 유통/ 의료/ 교육 등 민간 기업 등 폭넓은 사업영역 보유함과 동시에, 약 5,000여개사의 고객사를 보유 중입니다. 그 결과, 동종업계 최초 매출 300억을 돌파하였고, 현재 350억 수준으로 성장하였습니다.

생성형AI의 흐름에 발맞추어, 동사는 생성형AI플랫폼을 보유하고자 하여 Wise iRAG를 개발하였고, 이를 우리은행, 네이버하이퍼클로버X 등에 적용하는 등 신규 성장동력을 갖추고자 매진하였습니다. 뿐만 아니라, 글로벌 시장 진출을 위해 일본, 베트남, UAE 등내 현지 총판 기업들과의 파트너십을 강화하는 등 해외 매출발생을 위해 노력하였습니다.

미래

동사는 WISE iRAG 등 인공지능통합플랫폼 기반한 언어이해 및 정보탐색 부문, 국내 생성형 언어모델 부문 매출이 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 검색과 챗봇은 동사의 WISE iRAG를 기반한 생성형서비스와 결합하여 기존 구축 고객의 고도화 사업과, 신규 생성형AI 서비스를 구축하는 수요가 계속적으로 증가될 것으로 동사의 외형 성장에 크게 기여할 핵심 전략으로 보고 있습니다.

이와 같은 전략은 동사의 글로벌 시장과도 유사하게 추진될 예정입니다. 구체적으로,동사는 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 계획입니다. 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다.

정리하자면, 동사는 기 제공된 검색 엔진과 챗봇 솔루션을 바탕으로 축적한 고객사의 신뢰도에 Wise iRAG가 접목된 고도화된 검색 엔진 및 챗봇 솔루션을 계속 공급하면서, 시장 내 점유율을 공고히 할 전략을 수립하였습니다. 아울러, 보다 적극적인 해외 진출을 통해 매출의 파이프라인을 다각화하여 국내 인공지능 시장을 선도하는 기업으로 자리매김할 예정입니다.

(2) 향후 성장을 위한 사업계획

(가) 사업추진 전략

동사의 주요 대표적인 검색 제품인 SearchFormula-1(WISE SF-1), 지능형 커뮤니케이션 제품인 WISE iChat 제품 등을 통해 국내에서 인공지능 선도 기업으로 인정받고 있습니다. 이에 그치지 않고, 동사는 신규 사업인 ‘생성형AI플랫폼’에 핵심적인 기여를 하는 WISE iRAG를 통해 검색과 챗봇 솔루션의 경쟁력을 강화하는 전략과, 검색 노하우를 기반으로 경쟁력 있는 RAG 기반 기술을 제품화하는 전략을 추진 중입니다.

특히, 사용자가 원하는 정보의 의미를 이해하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크인 WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능 제공이 가능합니다. 또한, WISE iRAG는 동사의 자체 언어모델뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과의 연계도 가능하여 향후 고객사를 다각화하는데 크게 기여할 것으로 생각됩니다.

WISE iRAG에 지식관리 도구와 생성형 답변 제어 모듈이 추가되면 목적형 챗봇인 WISE iChat V4는 온프라미스 및 클라우드를 모두 지원하는 생성형 AI 솔루션이자 서비스로써, 기존 또는 신규 고객사의 솔루션 제공 방식을 모두 대응가능한 특징이 있습니다. 이는 기존 WISE iChat이 고도화된 것으로 다양한 클라우드 서비스 업체와 연계하여 동사의 챗봇 솔루션도 제공가능한 바 고객사 증대에 크게 기여할 것으로 판단됩니다.

(나) 기술인력 채용 및 유지 전략

동사의 인력은 사업과 유사한 학력 및 풍부한 현장의 실무 경험을 보유하고 있습니다. 동사가 속한 산업은 보유하고 있는 특화된 기술 및 사업화 능력에 의하여 성패가 결정되는 기술집약적 특성이 있는 바 해당 분야에 대한 오랜 경험을 보유하고 있는 전문 인력을 확보하는 것이 중요합니다. 이에, 동사는 기술인력의 유지를 위해 매년 성과보상 정책, 직무발명 보상제도 등 다양한 인센티브 제도를 통해 근로의욕 향상과 중장기적 연구개발 매진을 위한 원동력을 부여하고 있습니다. 향후 상장을 통한 기업 이미지 제고 및 인지도 확보를 통해 동사의 인력 확보는 보다 수월해질 것으로 판단됩니다.

정책 및 제도
내용

성과보상

- 핵심인력의 유지 및 동기부여를 위해 인센티브 프로그램을 운영

- 전년대비 영업이익이 증가하는 경우, 영업이익의 20%까지 임직원 인센티브로서 배정

직무발명보상

- 근로자가 창작한 발명을 보호-장려하여 근로자의 직무에 관한 연구개발의욕을 고취

- 지식재산권을 합리적으로 관리하고 활용하기 위하여 2011년도부터 직무발명규정을 제정, 운영

우수인재 육성

- 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 핵심인재의 확보, 육성, 유지 및 이탈방지, 내외부 네트워크의 확대를 위한 기반을 마련하기 위하여 “와이즈넛 핵심인재 육성 프로그램”을 2019년도부터 체계화하여 도입

- 관리자급 임원에 해당하는 “관리자 핵심인재 트랙”과 직무에 대한 전문성을 보유하고 우수한 역량을 바탕으로 미래 회사의 리더로 성장할 잠재력을 갖추고 있는 “전문가 핵심인재 트랙”으로 구성

- 선발된 핵심인재에 대하여 학위과정, 교육, 승급 및 직책부여시 우선고려, 특별 수당, 스톡옵션 부여 등의 금전적인 보상을 실시할 수 있는 근거를 마련하여 운영

우수인재 사내 추천

- 좋은 인재를 선발하고 선발한 인재를 빠르게 정착시키기 위하여 2018년부터 우수인재 사내추천 프로그램을 운영

- 해당 프로그램을 통하여 입사하게 되는 경우, 추천자에게 상여를 지급하고, 채용 후 1개월 동안 채용된 인재의 멘토로서 활동하며 입사자의 적응을 도와 빠른 적응 및 조기 이탈 방지의 효과를 도모

(다) 연구개발 계획

1) AI 검색엔진 개발

항목
상세 내용

연구과제

iRAG 연동 AI 검색엔진 Search Formula-1 개발

- 하이브리드 검색 기술 (벡터 검색과 키워드 검색 앙상블)- 벡터 색인/검색 기반 의도파악 검색 기술

- 언어모델 기반 유사 문서 검색 기술

- 자연어 쿼리, 테이블 쿼리 처리 기술

- 문단 기반 유사 문서 검색

- 문서 요약

-
Search Formula-1 기반 글로벌 검색 엔진 개발

- 일본어, 영어, 베트남어 등 처리 기술 개발

- 국가별 특징을 반영한 클라우드 서비스 개발

연구기관
자체

기대효과

- 키워드 검색의 직관적이고 컨트롤 가능한 기술과 의도 파악이 가능한 벡터 검색을 앙상블해 최고의 검색 품질을 제공- 기존 딥러닝 기반의 DPR의 문제였던 속도 대폭 개선 및 실시간 검색 가능

- 적은 컴퓨팅 파워 사용

- 목적과 의도에 맞는 정확한 검색 결과 제공

- 질문 별 맞춤형 프롬프트 사용 기술을 통해 정확한 답변 추출

- LLM에 입력할 질의와 검색된 문서를 결합하는 벡터 어그리게이션 기술적용

소요 자금
30억

재원 조달 방법
자체 및 정부과제

2) 생성형 언어모델 기반 대화 지능 기술 개발

항목
상세 내용

연구과제

iRAG 연동 생성형 챗봇 WISE iChat v4.0 개발

- iRAG 기반 문서 기반 생성형 응답 기술

- 목적형 의도 분류 개선

- 생성형 답변 작성을 위한 관리도구 개발

- 생성형 오케스트레이션 및 지식 개선 도구

생성형 언어모델 개발

- 자연어 처리 태스크 파이프라이닝

- iRAG 멀티턴 처리 기술

- 태스크 의도 분석

- 경량화 언어모델 개발

- sLLM 구축 및 성능 최적화

- sLLM 실시간 추론 및 사용자 세션관리

- 언어모델 추론 가속화 기술

- 다중 작업 학습을 위한 기술 개발

연구기관
자체

기대효과

- 생성형 AI 대화시스템, AI Smart Assistant로 진화

- 뛰어난 대화 답변 정확도

- 할루시네이션 방지

- 최신의 정보 제공과 지식구축 비용 절감

- 다양한 LLM 및 클라우드 인프라 환경 지원

- 다양한 클라우드 서비스 연계를 통한 다양한 사업영역 진출

- 다양한 LLM 기능 활용(요약, 추천, QA)한 서비스

- 초개인화 맞춤 별 서비스 가능

- 기간계 시스템과 연계하여 민원 및 수행 서비스, 여행, 상담서비스 등에인터랙티브한 시스템 구현 가능

소요 자금
25억

재원 조달 방법
자체 및 정부과제

(라) 판매전략

동사는 솔루션 개발 및 용역, 유지보수 사업 중심의 비즈니스 모델에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업으로 확대해나가는 영업전략으로 끊임없는 변화를 시도하며 사업을 확장해나가고 있으며, 그 구분과 내용은 다음과 같습니다.

구분
판매 방식

솔루션

개발 및 용역

공공기관을 비롯해 금융, 제조, 유통, 미디어, 의료 등 산업 전반에 걸쳐 인공지능 소프트웨어 및 서비스를 공급하고 있습니다. 국가 주무 부처 및 산하 공공기관, 연구소 등에 입찰, 수의, 제3자 단가계약 등의 형태로 공급하고 있으며, 대형 사업 수주를 이뤄내는 등 괄목적인 성장을 이뤄내고 있습니다.

클라우드 기반

인공지능 서비스

클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스의 경우 협력사를 통한 시장 확대, 전문 특화된 레퍼런스를 확산해나가는 등 정교한 비즈니스 모델을 제시함으로써 시장을 선도해나가고 있습니다. 동사는 서비스에 대한 고객의 니즈에 부합한 보다 세분화된 가격 전략(종량제, 사용자 수, 등급별 기준 등)을 추가 마련하여 적용할 예정에 있습니다. 또한, 빅데이터 분석 서비스의 경우 데이터 구축 서비스, 데이터 가공 및 분석 서비스, 데이터 북, 비정형 데이터 분석을 통한 리포트 서비스 등 지속해서 영역을 확대해나가며 시장의 변화에 유연하게 대응하고 있습니다.

동사는 검색과 챗봇 두 주력제품에 대해 ‘생성형AI플랫폼’에 핵심적인 기여를 하는 WISE iRAG를 결합하여 두 주력제품의 경쟁력을 강화함으로써 기존 고객 및 신규 고객을 계속하여 확보하고자 하는 전략을 추진 중입니다. 또한, 동사는 2024년도 개발 완료되는 다크데이터 분석 기술을 통해 2025년부터는 이에 대한 사업화가 순차적으로 진행될 계획이며, 2025년에는 MLOps, DataOps 연구 완료를 통해 이에 대한 사업화와 타깃시장 확대하는 전략을 구사하고자 합니다.

해외의 경우 다수 사업 경험이 있는 일본 시장을 우선 공략하여 가시적인 성과를 도출하고, 이를 기반으로 중동의 클라우드 기반 챗봇 및 검색 서비스 그리고 베트남의 스마트시티의 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대할 계획입니다. 일본 현지 파트너와 전략적 파트너십을 통해 기존 납품된 검색 솔루션을 생성형AI로 확대하고, 아울러 생성형AI를 위한 Wise iRAG과 같은 인공지능 통합플랫폼과 챗봇, 검색 솔루션을 납품하여 매출을 확대할 전략입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 전략입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 전략을 수립했습니다.

(3) 사업의 확장가능성

(가) WISE iRAG

동사는 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM 에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다.

현재 시장에 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 동사의 제품군은 이미, 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

WISE iRAG는 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다.

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과의 연계도 가능합니다

WISE iRAG에 지식관리 도구와 생성형 답변 제어 모듈이 추가되면 목적형 챗봇인 WISE iChat으로 활용이 가능합니다. iChat V4는 온프라미스 및 클라우드를 모두 지원하는 생성형 AI 솔루션이자 서비스입니다. 프롬프트 재사용을 위한 관리 기능 등이 포함되어 타사의 솔루션보다 효율적이고 차별화된 점이 특징입니다. 또한, Azure OpenAI Service와 같이 다양한 클라우드 서비스 업체와 기술 제휴로 WISE iRAG을 활용한 WISE iChat Cognitive suite와 같은 서비스로의 확장도 가능합니다. WISE iRAG 기반기술을 활용하게 되면 언어처리에 기반한 모든 서비스에 생성형 서비스를 적용할 수 있는 장점이 있고, 와이즈넛은 지금까지 시장지배력을 키워왔던 챗봇과 검색뿐만 아니라 특화된 AICC 및 상담사 지원시스템등으로 파생되어 확대가능한 장점이 있습니다.

신규제품
확장방안
기존 제품 대비 기대효과

WISE iSearch
- WISE iRAG와 Search Formula-1 검색 파트 결합

- 검색 알고리즘 다양화

- 자연어 질의 검색 강화

- 대화형 검색 결과 제공

WISE iChat v4.0

- WISE iRAG의 내부 문서 기반 답변 제공을 기본 기능으로 활용

- WISE iChat 3.0의 지식 관리를 통해 특정 질문에 필요한 답변 구축

- 프롬프트 지식 관리도구를 통해 답변 관리

- 생성형 챗봇으로 사업 영역 다각화

- 문서 기반 답변하는 기본 기능으로 지식 구축 최소화로 수익성 향상

- 프롬프트 내재화 및 재판매 가능

(나) 다크데이터

다크데이터(Dark Data)는 기업 내부에서 생성되거나 수집되고 있지만 실제로 활용되지 않는, 즉 분석 되거나 활용되지 않는 데이터를 의미합니다. 일반적으로 구조화 되어있지 않거나 정형화 되어있지 않은 데이터로서 동영상, 이미지, 음성, IoT데이터, 로그데이터 및 텍스트 데이터등 다양한 데이터 소스에서 유래하는 데이터입니다.

아래의 그림에서 보면, CRM, ERP와 같은 전통적인 기업 데이터는 그 수도 작고 정형화 되어 있어서 충분히 활용이 되고 있는데 비해 빅데이터의 대부분을 차지고하고 있는 다크데이터는 활용되고 있지 않아 향후 다크데이터에서 지식을 추출하고 인사이트를 발굴하는 시장이 커질 것으로 예상되고 있습니다.

다크데이터 분석 기술은 이러한 다크데이터를 기업에서 활용할 수 있도록 지식화 하고 지식화 된 데이터를 기반으로 기업에 가치를 제공하기 위한 기술 및 방법론입니다. 다크데이터에서 의미를 가지는 데이터를 추출 하고, 추출한 데이터간 연관관계 분석, 인과관계 분석등을 통해 활용가능한 형태로 지식화하기 위해 데이터를 확장, 증식하고 분석하는 기술입니다.

(다) MLOps 플랫폼

MLOps(Machin Learning Operation)플랫폼은 머신러닝 모델의 전체 생명주기를 관리하고, 개발한 모델을 기반으로 한 서비스를 운영하기 위한 통합된 도구와 프로세스를 제공합니다. 인공지능 모델의 개발, 훈련, 배포, 운영, 모니터링 및 유지보수를 위한 다양한 기능 제공을 통해 인공지능을 활용한 프로젝트의 생산성과 효율성을 향상합니다

ML개발 생명주기의 각각 프로세스별 업무 담당자, 머신러닝 모델 개발자, IT시스템 관리 및 운영자, 데이터 분석가 등 조직 내 다양한 사용자들의 협업을 지원하며, 이러한 협업 과정을 통해 인공지능에 대한 전문가는 물론, 비전문가도 손쉽게 머신러닝 개발 프로젝트에 참여할 수 있습니다. 또한 인공지능 모델의 수명주기 전체에 걸친 자동화, 표준화, 협업 및 모니터링을 통해 모델의 개발, 배포, 운영과정에서 효율성을 향상합니다. 이러한 과정을 통해 조직은 더 나은 모델의 품질을 확보하고, 인공지능 모델 품질 향상을 통해 인공지능을 활용하는 고객의 비즈니스 가치를 향상하고 인공지능 프로젝트를 성공적으로 달성하는데 도움을 줍니다.

조직의 문제를 인공지능을 활용하여 해결하고자 하는 고객의 요구를 MLOps를 도입하여 해결할 수 있는 방안은 많지만, 실제 MLOps 도입에 가장 큰 걸림돌은 인공지능 모델을 개발하고 운영하는 전 과정이 데이터와 인공지능 전문가들에 의해서 이루어지는 어려운 업무라는 점입니다. 고객의 현업 담당자는 인공지능과 같은 전문 기술에 대해 이해하기 어렵고, 인공지능 전문가는 현업의 업무를 이해하기 어렵다는 현실이 MLOps를 이용한 인공지능 기술의 도입을 어렵게 합니다.

동사의 MLOps플랫폼은 인공지능 도입의 장벽을 낮추고자 전문적인 지식이 부족한 비 전문가도 사용할 수 있는 MLOps플랫폼을 제공합니다. 전문가에 의해 개발되던 데이터 획득, 인공지능 모델 개발, 테스트, 운영에 이르는 모델링 파이프라인은 동사 MLOps플랫폼에서는 사용자 화면에서 Drag&Drop 을 통해 각각의 단계와 연결 관계를 손쉽게 사용자가 만들 수 있습니다.

또한 다양한 머신러닝과 딥러닝 알고리즘은 사전에 컨테이너 이미지 형태로 제공하여 사용자는 활용하는 데이터에 적합한 알고리즘을 간단하게 선택하고, 사용자는 관련된 파라미터를 조정하기만 하면 인공지능 모델을 손쉽게 훈련할 수 있습니다. 이 과정에서 알고리즘 이미지는 독립된 컨테이너 형태로 가상화 된 인프라 환경에서 동작하며, 이를 통해 인공지능 모델 학습을 위한 독립적인 컴퓨팅 자원을 확보하여 빠르게 실행됩니다.

(라) DataOps 플랫폼

DataOps플랫폼은 데이터 관리 및 데이터 파이프라인 개발과 운영에 DevOps의 원칙과 방법론을 적용하여 지속적으로 데이터를 수집/관리하기 위한 플랫폼입니다. DataOps를 통해 데이터를 수집, 전처리, 저장, 분석, 배포 등의 과정을 효율적으로 관리하며, 데이터 파이프라인 자동화를 통해 신속하게 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다.

DataOps플랫폼을 통해 고객은 데이터를 신속하게 처리/분석하고 이렇게 분석된 데이터를 통해 비즈니스를 위한 인사이트를 도출할 수 있으며 데이터의 품질과 신뢰성을 높이고, 업무 협력과 효율성을 개선할 수 있습니다. DataOps는 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 데이터 파이프라인을 효과적으로 운영하고 데이터의 가치를 높이는데 도움을 줍니다.

라. 재무상황

(1) 재무적 성장성
동사의 최근 3사업연도의 매출 성장률은 다소 둔화된 경향이 있습니다. 이는 공공시장의 AI 도입에 대한 일시적 정체 현상에 기인합니다. 현재 동사는 자사 RAG솔루션인 Wise iRAG의 매출이 본격화되는 2025년부터 매출 상승세가 확대될 것으로 판단하고 있습니다.

동사가 영위하고 있는 자연어처리 기술 기반의 인공지능 기업 산업은 지속적으로 성장 중으로 동사 또한 우호적인 환경에서 성장할 것으로 판단되나, 시장의 성장과 동사가 가진 경쟁 우위에 비롯한 영업수익 성장 및 신규 사업 수주 예상에도 불구하고 경쟁심화, 고객사의 사업 지연 등으로 인해 동사 전체 영업수익 실현이 부진할 수 있으며 대내외적인 환경의 변화로 동사의 성장성은 둔화될 가능성이 있습니다.
동사의 최근 3개년 및 2024년 3분기 기준 성장성 및 수익성 지표는 아래와 같습니다.

[최근 3개년 및 2024년 3분기 기준 성장성 및 수익성 지표 현황]

(단위: 백만원, %)

구분
2024년 3분기
2023년 3분기
2023년
2022년
2021년

회계기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

매출액
21,528
21,771
35,172
34,466
35,375

매출액 성장률
-1.1%
-
2.0%
-2.6%
-

매출원가
13,620
12,087
17,794
21,311
20,304

매출원가율
63.3%
55.5%
50.6%
61.8%
57.4%

영업이익
(2,924)
(902)
3,457
3,047
5,076

영업이익률
-13.6%
-4.1%
9.8%
8.8%
14.3%

당기순이익(손실)
(1,771)
(221)
4,267
(5,902)
7,563

당기순이익률
-8.2%
-1.0%
12.1%
-17.1%
21.4%

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

동
사의 매출액은 2022년에 전년도 대비 -2.6% 수준이었으나, 2023년에 전년도 대비 2.0% 증가하는 모습을 보여주었습니다. 2021년과 2022년의 경우 코로나로 인한 영업활동 및 동사의 사업 수행여건의 제약으로 인해 성장성이 둔화되었고, 2023년의 경우도 코로나 상황으로부터 온전히 벗어나 영업활동력을 회복하기 시작하여 다소 낮은 수준의 매출 성장률을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기는 전년동기 대비 -1.1% 수준 감소하였는데, 이는 수주 및 공급시점 차이에 의한 일시적인 감소입니다. 2024년 온기 기준 매출액도 전년도와 유사한 375억원 수준일 것으로 예상하고 있습니다.
(2) 재무적 안정성

동사의 최근 3개년 및 2024년 3분기 유동비율 및 부채비율을 포함한 주요 재무 안정성과 관련된 지표는 다음과 같습니다.

[주요 재무 안정성 지표]

(단위: %, 백만원)

구분
2024년 3분기
2023년
2022년
2021년
업종 평균

부채비율
14.8%
13.6%
15.1%
12.6%
78.6%

유동비율
720.4%
786.8%
676.1%
655.3%
164.0%

차입금의존도
해당사항 없음
해당사항 없음
해당사항 없음
해당사항 없음
16.2%

영업활동으로 인한 현금흐름
(959)
6,010
5,884
5,543
-

주1)
2024년 3분기는 검토 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2023년 및 2022년은 감사 받은 K-IFRS 연결재무제표, 2021년은 감사 받지 않은 K-IFRS 연결재무제표 기준입니다

주3)
업종 평균은 한국은행에서 2023년 12월 발간한 2022년 기업경영분석 "J582. 소프트웨어 개발 및 공급업" 재무비율을 기재하였습니다..

동사의 부채비율은 2021년 12.6%, 2022년 15.1%, 2023년 13.6%, 2024년 3분기 14.8%로 업종평균 대비 낮은 부채비율을 유지하고 있으며, 견고한 회사 실적 및 일정 비용 수준을 유지하며 2021년 이후 낮은 부채비율 수준을 유지하고 있습니다.
동사의 경우 차입금 역시 2021년도 이후 발생하지 않아 별도의 차입금 의존도는 없습니다. 영업활동 현금흐름은 2024년 3분기 일시적 음(-)의 현금흐름이 발생했으나, 2021년~2023년 동안 양(+)의 현금흐름을 보여주고 있습니다. 2024년 3분기 음(-)의 현금흐름은 당기순손실로 인식한 (-)18억원으로 인해 일시적으로 발생하였으며 2024년 온기 기준으로 개선될 것으로 예상됩니다.
동사는 견고한 회사실적을 바탕으로 높은 재무안정성을 보유하고 있으나, 향후 수익성 악화, 시장 상황 변화, 현금흐름 악화 등의 상황이 발생할 경우 동사의 재무안정성 지표가 악화될 수 있습니다.

(3) 재무자료의 신뢰성

(가) 감사인의 감사의견

사업연도
감사의견
감사인
채택회계기준
수정사항 및 그 영향
감사인 지정
특기사항

제24기

(2023년)

적정
도원회계법인
K-IFRS
-
2023-05-12
-

제23기

(2022년)

적정
신한회계법인
K-IFRS
-
-
주1)

제22기

(2021년)

적정
신한회계법인
K-GAAP
-
-
-

주1)

K-IFRS 변환을 위하여 신한회계법인으로부터 수검한 특정목적회계감사의 결과입니다.

(나) 감사인의 독립성

외부감사인 및 그 임직원과 동사 간에는 감사인의 독립성 훼손을 의심할 만한 이해관계가 존재하지 않습니다.

(다) K-IFRS 도입에 대한 적정성

동사는 2021년 1월 1일 기준 한국채택국제회계기준으로 회계원칙을 변경하였으며, 한국채택국제회계기준 채택일은 2022년 1월 1일입니다. 2023년 동사는 K-IFRS 재무제표 작성 및 감사를 수행한 바 있으며, 동사의 K-IFRS 담당 인력은 아래와 같습니다. 동 회계기간 동안 재무제표에 대한 감사의견 또한 적정의견을 수령한 바, K-IFRS 도입의 적정성과 관련하여 결격이 될만한 요소는 발견하지 못하였습니다.

구분
내용

K-IFRS 도입 준비기간
2023년 4월 28일 ～2023년 7월 16일

K-IFRS 담당 인력
직위
성명
담당업무
주요경력
비고

이사
김인환
재무

08.09 ~ 23.07 와이즈넛 재경팀장

23.07 ~ 현재 와이즈넛 재경부 부서장

-

차장
김오남
재무

10.07 ~ 23.07 와이즈넛 재경팀

23.07 ~ 현재 와이즈넛 재경팀장

-

사원
정석환
재무

18.10 ~ 20.05

한국에스지에스㈜ 물리전처리팀

22.02 ~ 현재 와이즈넛 재경팀

-

사원
신수진
재무

23.07 ~ 23.09

㈜더존비즈온 솔루션3Unit

23.11 ~ 현재 와이즈넛 재경팀

-

회계시스템 구축
구축기간
3개월
구축비용
105,000천원

공급자
삼정회계법인

컨설팅/자문
계약기간
3개월
자문료
30,000천원

공급자
삼지회계법인

임직원 교육내용
-

연결재무제표 작성대상 종속회사
주식회사 이노클

(4) 적정 공시 능력

동사는 상장 이후 관련 법규에서 정하는 제반 공시의무를 적절하게 수행할 수 있는 인력 및 조직을 아래와 같이 정비하였습니다. 공시책임자와 공시담당자는 상장 이후에도 공시업무에 관한 교육을 이수할 예정으로 상장회사의 공시의무를 적절히 수행할 수 있을 것으로 판단됩니다.

[와이즈넛 공시담당 조직]

직위
성명
담당업무
주요경력
비고

전무
장기정
CFO
- 서울대학교 사회교육학 학사 - ㈜대우 재경부('95 ~ '00) - 웨이브프론티어 경영관리총괄(00 ~ 03) - ㈜와이즈넛 경영지원부장(03 ~ 10) - 現 ㈜와이즈넛 CFO/가치경영본부장(10 ~ )
-

이사
김인환
재경부장

- 세종대학교 경영학 학사

-㈜와이즈넛 재경팀장 (08 ~ 23)

- 現 ㈜와이즈넛 재경부장 (23 ~)

-

차장
이성태
IR, 공시

- 광운대학교 디지털미디어 학사

- ㈜이즈베스트 자산관리팀 (14~15)

- ㈜M&K홀딩스 경영기획팀 팀장 (15 ~ 19)

- ㈜와이즈넛 인사총무팀 (19 ~20)

- ㈜와이즈넛 총무팀 (20~21)

- ㈜와이즈넛 재경팀 (21~23)

- 現 ㈜와이즈넛 공시IR팀 팀장(23~ )

-

사원
황준석
IR, 공시

- 홍익대학교 회계학 학사
- 現 ㈜와이즈넛 공시IR팀 (24 ~)

이와 같이 동사는 상장 후 발생할 공시의무를 충실히 이행하기 위하여 공시담당조직 구성 및 회계시스템 정비 등을 계획 및 진행하는 등 공시능력을 제고하기 위해 노력하고 있으며, 이는 상장 후 동사의 공시 투명성 및 전문성을 높일 것으로 판단됩니다.
마. 경영환경

(1) CEO의 자질

강용성 대표이사는 동사의 핵심 의사결정 및 사업관리를 주도하는 경영주로, 경영학 석사 학위 취득을 하며 기업경영에 핵심이 되는 기초학문을 전공하였습니다. 강용성 대표이사는 ㈜LAS 유럽사업 책임, Deutsche LAS GmbH 법인장 등을 역임했으며, 동사의 일반직으로 입사하여, 내부적으로 괄목할 주요 성과 등을 달성하면서,
2013년 동사의 대표이사에 취임하였습니다. 강용성 대표이사의 이력은 일반직원에서부터 대표이사까지 역량이 있는 전문 인재라면 누구든지 성장할 수 있는 성장 문화를 조직내 만들었으며, 조직력과 기술력을 단단히 다지는 노력을 통해
2013년 취임 이후 10년 이상 와이즈넛의 매출 성장을 이끌어왔습니다. 한편, 동사의 주요 성과와 함께, 강용성 대표이사는 업계에서도 인지도와 전문성을 인정받아 한국데이터산업협회(KODIA) 수석 부회장, 지능정보산업협회(AIIA) 부회장, 한국디지털기업협회(DEA) 부회장을 역임하였고, 제21회 대한민국 SW 대상 대통령 표창 등 다수의 수상이력을 보유하고 있습니다. 강용성 대표이사의 동 업종 종사기간 및 주요 경력, 수상 실적 등을 고려할 시 해당 분야에 대한 사업 경험과 의사결정에 도움이 되는 노하우를 충분히 발휘하고 있는 것으로 판단됩니다.

[강용성 대표이사 프로필]

성명(한글)
강 용 성
생년월일
1970년

성명(한자)
姜 勇 成
성명(한자)
Yongseng Kang

최종학력

서울대학교

경영전문대학원 석사

전공
경영학

경영형태
전문경영인
취임일자
2013년 2월 14일

동업계 경력
23년 10개월
수상경력

제21회 대한민국 SW대상 대통령상 표창

2020 벤처창업진흥 유공포상 국무총리 포상

대한민국 ICT대상 지능정보부문 대상

제17회 SW산업발전유공자 대통령 표창

데이터 대상 데이터 글로벌 이노베이터

지분율
2.99%
대주주와의 관계
타인

주요경력
기간
근무처
업무(부서)
직위

2013-現
㈜와이즈넛
대표이사
사장

2001-2013
㈜와이즈넛
전략기획부
상무

2000-2001
㈜LAS
유럽사업
책임

설립배경

동사의 창업자이자 現 최대주주인 윤여걸 창업자는 닷컴(.com) 열풍이 불던 1900년대 후반 B2C 검색 시장의 중요성을 포착하며 미국 실리콘밸리에서 쇼핑 가격비교 검색엔진 ‘Mysimon.com’을 창업하였으며, 이를 CNET에 당시 7억달러에 매각하였습니다. 매각 이후, 윤여걸 창업자는 IT 활용이 많아지고, 이를 통해 데이터가 폭증하며, 이 속에서 가치 있는 정보를 찾아 활용하기 위해서 검색의 중요성이 높아진 다는 기회를 포착하여 검색엔진 사업을 구상했으며, 미국 실리콘밸리에서 현재 와이즈넛의 시초인 온라인 검색엔진 미국 ‘WiseNut.com’을 창업했습니다.

창립자는 2000년대 초반 국내에서 인터넷이 급속도로 퍼지면서 정보의 홍수가 시작되고 있다는 점과 당시 오토노미(現 HP), 패스트(現 MS), IBM 등 유수의 글로벌 검색엔진 업체가 국내 공공 및 기업 전반의 B2B검색엔진 시장을 점령하며 영위하고 있다는 점 등의 시장 환경을 확인한 후, 미국 실리콘밸리 성공 스토리를 기반으로 하여 이미 미국 시장에서 확보한 검색 기술력으로 국내에 기업용 웹 검색엔진 기업 ‘코리아 와이즈넛’을 창업하였으며, 국내 검색시장에서 외신엔진을 대체하며 빠른 속도로 자리를 잡아나가며 현재 24년이 지난 후, 국내 1위 기업으로서 자리매김하고 있습니다.

경영철학

(주)와이즈넛은 “Perfect Communication”의 비전을 가지고 ‘사람과 사람’, ‘사람과 사물’, ‘사람과 세상’간 자유롭게 평등한 의사소통을 할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI)기술을 제공하여, 모든 사람이 모든 것들과 소통하는 세상을 만들어 나가고자 합니다.

이를 위해 ‘Absolute Empathy(절대적 공감)’, ‘Strategy Thinking(전략적 사고)’, ‘Professional Mentality(프로의식)’, ‘Fierce Action(치열한 행동)’을 핵심가치로 두며 비즈니스를 영위하고 있습니다. 인재상 또한 핵심가치와 동일하게 제시하고 있으며, 조직적으로 가장 최상의 역량이 발생할 수 있도록 보상 체계 또한 마련하여 최상의 동기부여를 하려 노력하고 있습니다.

가입하고 있는 단체

한국소프트웨어산업협회(KOSA), 한국데이터산업협회(KODIA), 한국상용SW협회

우수기술연구센터(ATC)협회, 한국클라우드산업협회(K-Cloud), 지능정보산업협회(AIIA), 디지털플랫폼정부위원회

법률위반사항
해당사항 없음

소송
해당사항 없음

(2) 인력 및 조직 경쟁력

동사는 증권신고서 제출일 현재 338명의 임직원이 근무하고 있으며 회사 임직원 모두가 책임감과 지속 성장을 위한 노력, 공동목표를 위한 팀워크 의식, 유연한 사고, 도전 정신의 경영 철학을 바탕으로 오너십과 사명감을 가지고 있어 지속적으로 회사 발전을 위해 노력 중입니다. 동사의 조직도 및 세부 부서별 담당 업무는 다음과 같습니다.

[와이즈넛 조직도]

와이즈넛 조직도1.jpg
와이즈넛 조직도1

와이즈넛 조직도2.jpg
와이즈넛 조직도2

와이즈넛 조직도3.jpg
와이즈넛 조직도3

조직명
주요업무

경영진
대표이사와 경영진(CFO, CTO), 감사, 기타비상무이사 및 사외이사

공공사업본부
공공기관, 공기업, 지방자치단체 대상 인공지능 검색, 분석, 챗봇 솔루션에 대한 영업 및 공급을 담당하고 있음

EnterpriseDX사업본부
일반기업, 금융, 이커머스 분야를 대상으로 인공지능 검색, 분석, 챗봇 솔루션에 대한 영업 및 공급을 담당하고 있음

클라우드

사업본부

클라우드사업부
지방자치단체, 교육기관, 일반 기업 등을 대상으로 자사의 챗봇서비스를 공급하고 있음

DATA사업부
공공기관, 지방자치단체, 일반 기업을 대상으로 정형/비정형 빅데이터 분석 서비스를 공급하고 있음

AITech사업부
공공, 기업분야에 대한 분석, 챗봇 솔루션 공급시, 고객사의 데이터를 분석하고 지식모델을 구축하는 역할을 수행

X-Biz

사업본부

서비스사업부
자사 솔루션을 구축한 고객사를 대상으로 기술지원 서비스 영업 및 해외 기업을 대상으로 자사의 솔루션 공급 수행

기술지원부
자사가 기 구축한 검색, 분석, 챗봇 솔루션에 대하여 기술지원 및 장애처리 업무를 담당

검색개발부
고객사를 대상으로 인공지능 검색 구축 및 용역사업을 수행

Biz&Tech사업부
자체 온라인 광고플랫폼을 보유, 고객사에 자사의 광고 상품을 공급

Global전략사업본부
GlobalBiz사업부
해외사업 전개대외 마케팅 전략 수립 및 시행, 사업계획 수립

전략기획부
솔루션 구축 사업건에 대한 기획 밎 제안서 지원, 디자인 지원 업무제품 기획, 품질관리 업무 담당

성장기술연구소
연구개발실
기반 기술에 대한 연구개발, 정부 연구과제 수행

제품개발실
기존 및 신규 제품 개발

가치경영본부
회계팀
재무회계 관련 전반적 업무 담당

자금팀
자금 관련 전반 업무 담당

공시IR팀
대외 공시, IR, 이사회 밎 주주총회 업무 담당

인사팀
채용 및 인사 관리 업무 담당

총무팀
총무, 전산인프라 관리 업무 담당

(3) 경영의 투명성 및 안정성

(가) 경영의 투명성

경영투명성 측면에서 동사의 이사회는 사내이사 3인, 기타비상무이사 2인, 사외이사 2인, 감사 1인으로 구성되어 있으며, 경영 상 중요한 사안에 대하여 이사회 운영 규정에 의거, 공정하고 투명한 절차에 따라 의사결정을 하고 있습니다. 동사의 강용성 대표이사 및 장기정 사내이사, 장정훈 사내이사는 사업 영위에 필요한 충분한 역량 및 전문성을 확보하고 있으며, 주주총회에서 승인된 이사 보수 한도 내에서 급여 및 복리후생을 지급받고 있습니다. 동사의 임원이 지급받는 급여 및 복리후생 수준은 동종업계 및 사회 통념 상 적정한 수준으로 제공되고 있는 것으로 판단됩니다. 동사는 증권신고서 제출일 기준 자산총액 1천억원 미만의 벤처 기업으로 사외이사 선임 의무가 존재하지 않으나, 경영 투명성 및 내부통제 강화를 위해 상법상 결격요건이 존재하지 않는 사외이사 2인 및 감사 1인을 두고 있습니다.

김선혁 사외이사는 고려대학교 행정학과 교수로 재직중이며, 2023년 12월 22일부터 2026년 12월 21일까지 와이즈넛 사외이사로 근무하는 것에 대한 겸직 허가를 득하였습니다. 또한 상행위를 영위하는 회사가 아닌 재단법인 한국고등학교교육재단에서 이사직을 수행중이며, 동사 외에 주식회사 먼슬리키친에서 사외이사로 재직중에 있습니다. 재단법인인 한국고등학교교육재단의 경우 상법 제169조 “회사란 상행위나 그밖의 영리를 목적으로 하여 설립한 법인을 말한다”라고 언급하고 있어, 겸직 대상이 되는 회사에 해당하지 않음에 따라 실질적으로 동사 외 먼슬리키친에서만 겸직중인것으로 판단되어 사외이사로서의 결격사유는 없는 것으로 확인하였습니다.

이헌상 사외이사는 김앤장 법률사무소에서 변호사로 재직중에 있으며, 현재 동사 외 파지티브호텔 사외이사로 재직하고 있습니다. 이헌상 사외이사는 김앤장 법률사무소에서 이사 또는 집행임원으로 재직하고 있지 않음에 따라, 파지티브호텔 1곳에서만 이사직을 겸직하고 있어 사외이사로서의 결격사유는 없는 것으로 확인하였습니다.

동사의 감사의 주요 이력은 아래와 같습니다.

성 명
주요 경력
결격요건 여부
비 고

방영식
(1964.05.05)

- 건국대학교 부동산금융투자학 석사

- 대우그룹 회장비서실(’88 ~ ’98)

- ㈜대우 경영기획(’98 ~ ’99)마이에셋자산운용 관리부장( ’99 ~ ’01) - 한국창업투자㈜ 재무이사(’01 ~ ’02) - 동우공영 전무이사(’07 ~ ’11) - ㈜우리자산관리 전무이사(’11 ~ ’24)

- 現 와이즈넛 감사

주1)
상근

동사는 상장을 준비하는 과정에서 코스닥협회에서 발간한 코스닥상장법인 표준정관을 준용하여 정관을 개정하였으며 주요 사규를 제개정하여 충실히 운영하고 있습니다. 상기 내용을 종합적으로 판단하였을 때 동사는 경영 투명성을 충분히 확보하고 있는 것으로 판단됩니다.

(나) 경영 안정성

경영 안정성 측면에서 동사의 최대주주는 윤여걸 기타비상무이사(지분율 22.14%)로서, 임원진을 비롯한 최대주주 등이 30.60%의 지분율을 보유하고 있습니다. 동사는 향후 상장 추진 과정에서 신주 1,700,000주를 공모 계획하고 있습니다. 공모 후 최대주주 등의 지분율은 26.76%가 될 것으로 예상됩니다. 이는 상장후 20% 이상으로, 동사는 경영의 안정성을 확보하는 것으로 판단됩니다.

[와이즈넛 공모 전후 지분구조]

(기준일: 증권신고서 제출일)

구분
주주명
회사와의 관계
주식의 종류
공모전 보유 주식
공모후
매각제한 기간 (상장일 기준)
매각제한사유

보유주식수
매각제한물량
유통가능물량

주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율
주식수
지분율

최대주주등
윤여걸
본인
보통주
2,687,000주
22.14%
2,687,000주
19.36%
2,687,000주
19.36%
0주
0.00%
3년
주1)

강용성
등기임원
보통주
372,758주
3.07%
372,758주
2.69%
372,758주
2.69%
0주
0.00%
3년
주1)

윤의준
자녀
보통주
316,000주
2.60%
316,000주
2.28%
316,000주
2.28%
0주
0.00%
3년
주1)

장기정
등기임원
보통주
100,000주
0.82%
100,000주
0.72%
100,000주
0.72%
0주
0.00%
3년
주1)

이석원
미등기임원
보통주
83,912주
0.69%
83,912주
0.60%
83,912주
0.60%
0주
0.00%
2년
주2)

김민수
미등기임원
보통주
31,055주
0.26%
31,055주
0.22%
31,055주
0.22%
0주
0.00%
2년
주2)

장주연
미등기임원
보통주
18,254주
0.15%
18,254주
0.13%
18,254주
0.13%
0주
0.00%
2년
주2)

장정훈
등기임원
보통주
16,529주
0.14%
16,529주
0.12%
16,529주
0.12%
0주
0.00%
3년
주1)

김성훈
미등기임원
보통주
16,002주
0.13%
16,002주
0.12%
16,002주
0.12%
0주
0.00%
2년
주2)

설수웅
미등기임원
보통주
15,486주
0.13%
15,486주
0.11%
15,486주
0.11%
0주
0.00%
2년
주2)

조영일
미등기임원
보통주
9,992주
0.08%
9,992주
0.07%
9,992주
0.07%
0주
0.00%
2년
주2)

김인환
미등기임원
보통주
8,324주
0.07%
8,324주
0.06%
8,324주
0.06%
0주
0.00%
2년
주2)

이명승
미등기임원
보통주
8,260주
0.07%
8,260주
0.06%
8,260주
0.06%
0주
0.00%
2년
주2)

유동원
미등기임원
보통주
7,506주
0.06%
7,506주
0.05%
7,506주
0.05%
0주
0.00%
2년
주2)

김정민
미등기임원
보통주
6,646주
0.05%
6,646주
0.05%
6,646주
0.05%
0주
0.00%
2년
주2)

김분도
미등기임원
보통주
5,512주
0.05%
5,512주
0.04%
5,512주
0.04%
0주
0.00%
2년
주2)

권준성
미등기임원
보통주
5,292주
0.04%
5,292주
0.04%
5,292주
0.04%
0주
0.00%
2년
주2)

박영덕
미등기임원
보통주
4,058주
0.03%
4,058주
0.03%
4,058주
0.03%
0주
0.00%
2년
주2)

김정태
미등기임원
보통주
1,127주
0.01%
1,127주
0.01%
1,127주
0.01%
0주
0.00%
2년
주2)

박재선
미등기임원
보통주
444주
0.00%
444주
0.00%
444주
0.00%
0주
0.00%
2년
주2)

양인석
미등기임원
보통주
444주
0.00%
444주
0.00%
444주
0.00%
0주
0.00%
2년
주2)

최대주주등 소계
3,714,601주
30.60%
3,714,601주
26.76%
3,714,601주
26.76%
0주
0.00%
-
-

기타주주
솔본인베스트먼트
타인
보통주
1,912,500주
15.76%
1,912,500주
13.78%
0주
0.00%
1,912,500주
13.78%
-
-

안광일
타인
보통주
670,000주
5.52%
670,000주
4.83%
0주
0.00%
670,000주
4.83%
-
-

TRANSCOSMOS
타인
보통주
500,000주
4.12%
500,000주
3.60%
0주
0.00%
500,000주
3.60%
-
-

김해연
타인
보통주
302,500주
2.49%
302,500주
2.18%
0주
0.00%
302,500주
2.18%
-
-

(유)옥포공영
타인
보통주
280,000주
2.31%
280,000주
2.02%
0주
0.00%
280,000주
2.02%
-
-

송영희
타인
보통주
279,659주
2.30%
279,659주
2.01%
26,892주
0.19%
252,767주
1.82%
1년
주4)

이준수
타인
보통주
218,500주
1.80%
218,500주
1.57%
0주
0.00%
218,500주
1.57%
-
-

박재호
타인
보통주
175,300주
1.44%
175,300주
1.26%
0주
0.00%
175,300주
1.26%
-
-

허윤길
타인
보통주
162,668주
1.34%
162,668주
1.17%
0주
0.00%
162,668주
1.17%
-
-

김태훈
타인
보통주
126,524주
1.04%
126,524주
0.91%
0주
0.00%
126,524주
0.91%
-
-

그 외 소액주주
타인
보통주
3,294,566주
27.14%
3,294,566주
23.74%
0주
0.00%
3,294,566주
23.74%
-
-

기타직원
직원
보통주
51,794주
0.43%
51,794주
0.37%
51,794주
0.37%
0주
0.00%
1년
주3)

삼성증권
상장주선인
보통주
450,000주
3.71%
450,000주
3.24%
450,000주
3.24%
0주
0.00%
1개월
주5)

삼성증권(의무인수분)
상장주선인
보통주
0주
0.00%
41,666주
0.30%
41,666주
0.30%
0주
0.00%
3개월
주6)

공모주주(우리사주조합)
공모주주
보통주
0주
0.00%
85,000주
0.61%
85,000주
0.61%
0주
0.00%
1년
주7)

공모주주(기관투자자 및 일반청약자)
공모주주
보통주
0주
0.00%
1,615,000주
11.64%
0주
0.00%
1,615,000주
11.64%
-

기타 소계
8,424,011주
69.40%
10,165,677주
73.24%
655,352주
4.72%
9,510,325주
68.52%
-
-

합계
12,138,612주
100.00%
13,880,278주
100.00%
4,369,953주
31.48%
9,510,325주
68.52%
-
-

주1) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 24개월간 의무보유로 총 36개월간 의무보유

주2) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제1호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유 및 26조 1항 단서조항으로 12개월간 의무보유로 총 24개월간 의무보유

주3) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제3호 기술성장기업에 따른 12개월간 의무보유

주4) 코스닥시장 상장규정 제26조 제1항 제7호에 따른 12개월간 의무보유

주5) 「코스닥시장 상장규정」에서 규정하는 상장 후 의무보유 조항에는 해당되지 않으나, 상장일로부터 표기한 기간(1개월)까지 자발적으로 의무보유를 확약하였습니다.

주6) 코스닥시장 상장규정 제13조 제5항 제1호 나목에 따른 3개월간 의무보유.
코스닥시장 상장규정 제13조에 의한 상장주선인 의무인수분은 예상 주당 공모가액 24,000원 ~ 26,000원 중 하단가액 24,000원을 기준으로 설정하였습니다.

주7) 우리사주조합 배정물량(공모주식수의 5%)은 「근로자복지기본법」제34조 제1항 제2호에 의거 상장 후 1년간 한국증권금융에 예탁되나, 우리사주조합원의 퇴사 등 기타 인출사유 발생 시 인출 가능하며, 배정주식수는 청약 결과에 따라 변경될 수 있습니다.

(4) 경영의 독립성

증권신고서 제출일 현재 동사의 이사회는 강용성 대표이사 외 사내이사 2인(장기정, 장정훈), 기타비상무이사 2인(윤여걸, 홍수현), 사외이사 2인(김선혁, 이헌상), 감사 1인(방영식)으로 구성되어 있습니다. 동사는 이사 총수의 4분의 1 이상을 사외이사로 선임하고 있으며, 최대주주 및 그의 특수관계자에 해당하지 않으며, 각 분야 전문가인 바, 상법상 사외이사 결격요건에 해당 사항이 없습니다. 동사는 2023년말 기준 자산총액 1천억원 미만의 벤처기업으로 사외이사 선임 의무가 없으나 김선혁, 이헌상 사외이사 및 방영식 감사를 선임하여 회사의 중요한 사안 결의시 독립적인 의사결정이 이뤄질 수 있도록 하였습니다.

사외이사
주요경력
최대주주등 과의 이해관계

결격여부요건

김선혁

(1966.09.23)

2023~現 (주)와이즈넛 사외이사

2003~現 고려대 정경대학 행정학과 부교수,교수

2021~現 (재)한국고등교육재단 이사

2021~現 ㈜먼슬리키친 사외이사

1996 Stanford Univ. 정치학과 박사

1994 Stanford Univ. 정치학과 석사

1989 서울대학교 경제학과 학사

없음
없음

사외이사
주요경력
최대주주등 과의 이해관계

결격

여부

요건

이헌상

(1967.11.10)

2023~現 (주)와이즈넛 사외이사

2017~現 김앤장 법률사무소 변호사

2021~現 ㈜파지티브호텔 사외이사

2016 수원지방검찰청 제1차장검사

2015 대검찰청 과학수사기획관

2014 인천지방검찰청 제2차장검사

2014 안양지청 차장검사

2013 인천지방검찰정 형사3부장

1994 대법원 사법연수원 23기

1992 서울대학교 법학과 학사

1992 33회 사법시험 합격

없음
없음

바. 기타 투자자 보호 및 증권시장의 건전한 발전

동사의 산업, 영업, 재무, 경영에 관한 내용을 종합적으로 판단한 결과 증권신고서 제출일 현재 동사의 주권을 상장하는 것이 투자자 보호 및 증권시장의 건전한 발전을 저해할 우려가 있다고 인정되는 사유는 없다고 판단됩니다.

V. 자금의 사용목적

1. 모집 또는 매출에 의한 자금조달 내역
가. 자금조달금액

(단위 : 원)

구분
금액

총 공모금액 (1)
40,800,000,000

상장주선인 의무인수분(2)
999,984,000

발행제비용(3)
1,692,479,392

순조달금액[(1)+(2)-(3)]
40,107,504,608

주1)
총 공모금액은 희망공모가액인 24,000원 ~ 26,000원 중 최저 희망공모가액인 24,000원 기준으로 산정했을 때의 순유입자금을 기준으로 계산하였습니다.

주2)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주3)
상장주선인 의무인수금액은 「코스닥시장 상장규정」 제13조제5항제1호나목에 의해 상장주선인이 상장을 위해 모집(매출)하는 주식의 100분의 3에 해당하는 수량(취득금액이 10억원을 초과할 때에는 10억원에 해당하는 수량)을 모집ㆍ매출하는 가격과 같은 가격으로 취득하는 물량입니다. 단, 모집ㆍ매출하는 물량 중 청약미달이 발생할 경우 상장주선인의 의무취득 금액이 변동될 수 있습니다.

나. 발행제비용의 내역

(단위 : 원)

구분
금액
산정 근거
비고

인수수수료
1,588,399,392
신주 모집금액의 3.8%
주1)

상장심사수수료
-
기술성장기업에 따른 면제
주3)

상장수수료
-
기술성장기업에 따른 면제
주3)

등록세
3,400,000
증가자본금의 0.4%
-

교육세
680,000
등록세의 20%
-

기타비용
100,000,000
IR 비용, 회계 관련 비용, 인쇄비, 공고비 등
-

합 계
1,692,479,392
-
-

주1)
총 공모금액은 희망공모가액인 24,000원 ~ 26,000원 중 최저 희망공모가액인 24,000원 기준으로 산정했을 때의 순유입자금을 기준으로 계산하였습니다. 또한, 발행회사는 기본인수수수료와는 별도로 대표주관회사에게 상장 관련 업무 성실도 및 기여도, 수요예측 결과 기여도 등을 감안하여 1.0%에 해당하는 금액 범위 내에서 성과수수료를 지급할 수 있습니다.

주2)
상기 금액은 확정공모가액 및 실제 비용 발생 여부에 따라 변동될 수 있습니다.

주3)
당사는 「코스닥시장 상장규정」 제2조제1항제39호 가목에 해당하는 기술성장기업으로서 상장심사수수료 및 상장수수료 면제 대상에 해당합니다.

2. 자금의 사용 목적

가. 자금의 사용 계획증권신고서 제출일 현재 당사의 공모자금 사용계획은 아래와 같습니다. 다만, 하기 투자계획은 현 시점에서 예상되는 계획이며, 향후 집행 시점의 경영환경 등을 고려하여 변경될 가능성이 있으므로 절대적인 계획이 아님을 투자자께는 인지하시기 바랍니다.
자금사용시기가 도래하지 않은 금액에 대해서는 수시입출금 예금, 정기예금 등 안정성 높은 금융상품에 예치하여 일시적으로 운용할 예정입니다.
또한, 아래의 공모자금 사용계획은 희망공모가액인 24,000원 ~ 26,000원 중 최저 희망공모가액인 24,000원을 기준으로 작성하였습니다.

(기준일 :
2024.11.21
)
(단위 : 백만원)

시설자금
영업양수자금
운영자금
채무상환자금
타법인증권취득자금
기타
계

7,533
-
8,574
-
24,000
-
40,107

나. 자금의 세부 사용 계획당사는 금번 상장을 통하여 유입되는 공모자금을 시설자금, 운영자금, 타법인증권취득자금으로 사용할 계획입니다. 공모자금 유입 후 실제 투자집행 시기까지의 자금보유 기간에는 국내 제 1금융권 및 증권사 등 안정성이 높은 금융기관의 상품에 예치할 계획이며, 자금의 사용시기가 도래하여 단기간 내에 자금의 사용이 예상되는 경우에는 당사의 단기금융상품 계좌 등에 일시 예치하여 운용할 예정입니다. 당사의 공모자금 세부 사용계획은 다음과 같습니다.

(1) 시설자금

(단위: 백만원)

내역
2024년
2025년
2026년
합계
기대효과

장비 인프라 구축
-
2,704
2,704
5,407
시설투자를 통한 서비스 역량 확충

인증 및 업무지원 시스템 구축
-
936
1,190
2,126

합계
-
3,640
3,893
7,533
-

가) 장비 인프라 구축
생성형AI의 핵심 기술인 도메인별 특화 sLLM은 산업 전반에 걸쳐 확산될 것으로 예상되고 있습니다.

현재 당사는 현재 안전하고 안정적인 클라우드 챗봇 서비스 및 네트워크 서비스 운영을 위해 분당 KT IDC센터를 임차하여 서비스를 제공하고 있으나,
다양한 도메인별 sLLM 개발 및 이를 통한 RAG기반 생성형 검색, 챗봇, 문서 자동 작성과 같은 제품을 안정적으로 개발하고 공급할 수 있도록 필요한 서버 및 최신의 고사양 GPU들을 다수 확보할 계획입니다. 또한, 클라우드 서비스 매출 확장 계획에 맞춰 IDC 서버를 클러스터로 구성하여 서비스 개발과 테스트를 계획하고 있으며, 최종적으로 대부분의 제품을 클라우드 기반의 서비스가 가능하도록 자체 서버를 통한 기반시설을 마련할 예정입니다.

(단위: 백만원)

구분
투자내용
세부내용
2024년
2025년
2026년

연구개발용
도메인 특화 sLLM 개발
고사양 GPU 서버 구축
-
1,054
1,054

RAG 기반 제품 및 서비스 개발
GPU 및 서버 등
-
600
300

클라우드 서비스 기술 개발
GPU 및 서버 등
-
450
450

환경구축
고객사 환경 대응 구축 (PoC 및 직접적 매출)
GPU 및 서버 등
-
300
300

네트워크 환경구축
보안장비,네트워크 스위치등 네트워크 환경 구축
-
300
600

합계
-
2,704
2,704

나) 인증 및 업무지원 시스템 구축당사는 상장 이후 본격적으로 사업을 확장하여 해외 검색엔진 및 챗봇시장 진출을 계획하고 있습니다. 이를 위해서는 전사 인력 및 영업활동에 대한 체계적인 관리 및 원활한 커뮤니케이션, 초기시장 진입에 필요한 적극적인 마케팅 전략이 필요합니다.또한 글로벌 스탠다드에 부합하는 제품의 성능과 품질관리가 매우 중요한 사안으로, 이를 효과적으로 관리하고 담보할 수 있는 시스템 구축을 위해 notion, gitlab 등과 같이 업무 커뮤니케이션 및 소스형상관리를 위한 도구와 함께, 보안 /품질 / 프로세스의 표준화 관리에 대한 글로벌 인증을 받고, 전사적 자원관리와 영업 프로세스의 표준화를 기반한 시스템 운영을 통해 제품 및 영업활동의 경쟁력과 효율성을 높이고자 아래의 시스템 및 인증에 대한 투자를 진행하고자 합니다.

(단위: 백만원)

구분
투자내용
세부항목
24년
25년
26년
비고

인증
글로벌 품질 인증
ISO 9001, CMMI등 컨설팅, 심사비
-
-
150
- CMMI('24년) - 컨설팅 및 심사비 0.5억원 ~ 1.5억원 - ISO9001('25년) - 컨설팅, 심사비 약 0.5억원 ~ 1억원

국내 제품 및 프로세스 인증
SP인증, CSAP 간편등급, GS인증
-
115
51
- SP인증 - 약 500만원 - GS인증 - 약 2500만원 / 심사기간 25일 / 1건 (총 2500 X 2 = 5000만) - CSAP 간편인증의 경우, 최초 2000만, 사후평가 1700만 원 (2000 X 3 = 6000만, 1700X 3= 5100만) csap는 챗봇, sf1,RAG 의 3개 서비스 표준인증 기준으로함. - CSAP 표준 - 약 8천 (컨설팅 5500, 평가 3000만) / 건당 - 사후평가 회당 25000만

보안
보안성 도구
문서보안솔루션
-
100
250
당사 자체 추정

sparrow SAST appscan
-
14
14
- sparrow - 800만- appscan - 600만

업무도구
커뮤니케이션 툴
slack
-
72
81
- slack : 12$ X 12개월 / 환율 : 1300원 /1달러

소스 형상 관리
gitlab
-
173
196
- gitlab: 29$ X 12개월

프로젝트 관리
jira
-
25
25
- jira : 16$ X 12개월 X 100명

Confluence
-
19
19
- confluence : 12$ X 12개월 X 100명

notion
-
119
135
- notion : 20$ X 12개월 / 환율 : 1300원 /1달러

SBOM 환경 구성
SBOM생성도구 SBOM분석도구
-
60
60
- 생성도구 서버 - 1천만- 분석도구 서버 - 1천만- 생성 및 분석 tool - 4천만

사무환경 개선
ERP
-
68
68
- ERP: 2억 원 유지비용 (1년 3천만 원)- 더존 클라우드 ERP: 67,500,000 원(1년)

기타 영업 지원
Salesforce 등
-
171
141
당사 자체 추정

합계
-
936
1,190

(2) 운영 자금
가) 글로벌 마케팅당사는 국내 시장 뿐만 아니라 글로벌 검색 및 챗봇 서비스 제공을 위한 글로벌 비즈니스 투자 및 마케팅 계획을 가지고 있습니다. 이미 다양한 국가(해외 10개국)에 제품을 납품한 경험을 갖고 있고, 특히 일본의 경우 10년이상 관계를 지속해온 현지 파트너사들을 통해 지자체 및 민간 업체를 대상으로 지금도 세일즈를 진행하고 있습니다.이를 기반으로 가장 효과적으로 빠른 시일내에 가시적인 성과를 도출할 수 있는 일본시장을 우선 공략할 것이며, 이후 베트남에 구축될 스마트시티에 AI어시스턴트를 통해 해외 시장을 확대하고, 중동의 클라우드기반 생성형AI기반 대화형서비스와 검색서비스를 공급할 계획입니다. 일본은 이미 사업 중인 히다치와 웰스톤과의 파트너십을 강화하고, 일본 내 파트너십 확대를 통해 사업을 확대할 계획입니다. 또한 베트남의 경우, MOU를 맺은 노블베트남을 통한 스마트시티사업에 챗봇을 공급하고, 현재 구축이 가능한 수행 파트너를 기반으로 챗봇과 생성형AI서비스 구축을 확대할 계획입니다. 중동의 경우 파트너인 메가존, 베스핀글로벌과 협의하여 SaaS솔루션을 개발하고 중동 현지의 비즈니스 파트너를 통해 클라우드형 생성형AI기반 챗봇 및 검색서비스를 판매할 계획입니다.

[글로벌 비즈니스 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2024년
2025년
2026년
합계

글로벌마케팅
일본
-
200
400
600

중동
-
50
140
190

동남아
-
-
184
184

합계
-
250
724
974

[일본 비즈니스 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2024년
2025년
2026년
합계

일본
현지사무소
-

60
60

현지 시장조사
-
50
-
50

마케팅, 홍보
-
130
320
450

영업활동
-
20
20
40

합계
-
200
400
600

[중동 비즈니스 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2024년
2025년
2026년
합계

중동
현지사무소
-
-
20
20

현지 시장조사
-
50
-
50

마케팅, 홍보
-
-
100
100

영업활동
-
-
20
20

합계
-
50
140
190

[베트남 비즈니스 투자계획]

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2024년
2025년
2026년
합계

베트남
마케팅, 홍보
-
-
100
100

영업활동
-
-
84
84

합계
--
-
184
184

나) 운전자금소프트웨어산업은 업종의 특성상 개발자의 이직률이 비교적 높은 편입니다. 당사는 최고의 비전, 최상의 근무환경 제공으로 개발자의 이직을 최소화할 뿐만 아니라 분야별 상품에 대한 전문성 강화와 개발 효율을 향상시키는데 최선의 노력을 다하고자 하며, 금번 공모를 통해 조달한 자금의 일부를 인력충원 및 임직원에 대한 근무환경 개선 및 복지를 위해 활용할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분
투자지역
2024년
2025년
2026년
합계

연구개발자금
연구개발인력 충원
-
1,120
1,120
2,240

기타운전자금
영업직 충원
-
320
480
800

관리지원직 충원
-
400
560
960

기획/마케팅직 충원
-
480
400
880

생산기술직 충원
-
1,280
1,440
2,720

합계
-
3,600
4,000
7,600

(3) 타법인 증권 취득 자금당사는 당사의 주요사업인 인공지능, 검색엔진, 빅데이터 등의 시장 지배력과 업무 효율화를 증가시킬 수 있는 유관회사에 대한 지분투자를 계획 중으로, 이를 타법인증권취득자금으로 구분하였습니다. 구체적으로는 당사의 주력 제품인 검색, 챗봇 및 iRAG 소프트웨어 뿐만 아니라 AI기반 기술회사에 투자를 통하여 안정적인 제품공급과 원가 절감을 도모하고자 합니다. 이 외에도 기타 핵심 기술의 IT업체에 대한 지분 투자를 통하여 안정적인 거래관계를 구축하여 공급망의 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 사업화 과정에서 연관되어 있는 기술에 대한 투자 중심으로 진행할 계획입니다.

(단위: 백만원)

구분
기술분야
2024년
2025년
2026년
합계

타법인 증권 취득 자금
음성 AI 기술 분야
-
14,000
10,000
24,000

생성형 AI 기술 분야

AI기반 기술 분야

합계
-
14,000
10,000
24,000

당사는 하기 표와 같은 전략을 통해 대상을 선정하여 타법인 증권 취득자금을 사용할 예정입니다.

[투자 전략 및 대상]

전략
고려사항
대상
방식

원천기술

확보 및 확장

생성형AI사업을 텍스트기반에서 멀티모달기반으로 확대하는데 있어

- 차세대 AICC기술

- OCR 포함한 Document Generation 관련 기술

- Cloud Native 기술에 기반하여 SaaS Full Stack 및 핵심 기술 확보가 가능한 기업을 선별하여 관련 기술의 확보 및 보유기술의 영역 확장을 위한 기업 인수합병

- 음성AI 전문기업

- 성성형AI 전문기업

- 클라우드 전문기업

인수합병

사업 다각화

클라우드 기반 사업 방향성에 기반하여

- SaaS를 전제로한 글로벌 확장 가능 기업

- 자사기술과의 시너지를 통해 Up-Selling 등의 매출확대가 가능한 기업

- 헬스케어 기업

- 로봇 기업

- 콘텐츠 서비스기업

경영참여 및 SI참여(전략적투자)

타법인증권 취득 전략별 후보기업은 하기 표와 같습니다. 다만, 아래의 기업은 취득 후보기업으로 투자 시점별로 재검토를 통해 투자를 진행할 계획으로, 대상 후보기업 이외의 다른 기업이 선정될 가능성도 존재합니다.

[유력 투자 대상

기업
보유기술 / 서비스
기술 및 사업 특징
투자 방향

A사
OCR(이미지 내 문자 추출)
당사의 생성형AI에 필수적인 양질의 학습데이터 확보를 위한 기반 기술 확보. 향후 당사 생성형 인공지능 기술(RAG)와 결합하여 품질 강화
인수합병

B사
멀티미디어 데이터처리 / 이미지 인식
멀티모달AI 서비스 개발 및 제품화를 위한 기반 기술 확보. 향후 당사 미보유 멀티미디어 처리 및 비전 인공지능 기술 사업화
인수합병

C사
SaaS기반헬스케어서비스
헬스케어 데이터 기반의 맞춤형 서비스, 의료진과 직원들의 모바일 기반 업무지원 서비스, 평생 헬스케어 파트너 청구의신 등 다양한 헬스케어 서비스 보유. 당사 생성형 인공지능 기술을 결합하여 서비스 사업 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

D사
인공지능IoT서비스
쉽고 빠르게 사물인터넷 시스템을 만들 수 있는 클라우드 기반의 개방형 IoT 서비스 시스템을 개발/운영. 당사의 인공지능 기술을 결합하여 스마트 제조분야의 사업 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

E사
온라인광고, SNS, 마케팅 대행
뉴미디어 광고 컨텐츠 제작 기획사로서, 당사의 멀티모달 생성형AI와 접목하여 광고컨텐츠 자동 생성 서비스 플랫폼 사업으로 확대
경영참여 및 SI(전략적투자)

다. 기타사항당사는 금번 공모를 통한 유입자금에 대하여 상기 '나. 자금의 세부 사용계획' 상에 기재된 용도로 사용하기 전까지는 신용평가등급이 우량한 국내시중은행 정기예금 등에 보관할 예정이며, 동 자금의 운용에 대한 사항은 내부통제 절차에 따라 자금담당자의 승인을 득하도록 되어 있습니다. 또한, 본 공모를 통해 모집된 자금의 사용에 대해서는 상장 이후 제출할 사업보고서를 통해 그 내역을 공시할 예정입니다.

VI. 그 밖에 투자자보호를 위해 필요한 사항

1. 시장조성에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 안정조작에 관한 사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

제2부 발행인에 관한 사항

I. 회사의 개요

1. 회사의 개요

가. 연결대상 종속회사 개황

(단위 : 사)

구분
연결대상회사수
주요종속회사수

기초
증가
감소
기말

상장
-
-
-
-
-

비상장
1
-
-
1
-

합계
1
-
-
1
-

주1) 상세 현황은 'XI. 상세표. 연결대상 종속회사 현황(상세)'를 참조하시기 바랍니다.주2)
주요종속회사 여부 판단 기준

1) 직전사업연도 자산총액이 지배회사 자산총액의 10% 이상

2) 직전사업연도 자산총액이 750억원 이상

가-1. 연결대상회사의 변동내용

구 분
자회사
사 유

신규연결
-
-

-
-

연결제외
-
-

-
-

나. 회사의 법적ㆍ상업적 명칭
당사의 명칭은 주식회사 와이즈넛이며, 영문명은 WISEnut, Inc. 입니다.

다. 설립일자
당사는 2000년 05월 16일에 설립되었습니다.

라. 본사의 주소, 전화번호 홈페이지 주소

구분
내용

주소
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 644번길 49 DTC타워 5층,6층

전화번호
02-3404-6100

홈페이지
https://www.wisenut.com/

마. 중소기업 등 해당 여부

중소기업 해당 여부
해당

벤처기업 해당 여부
해당

중견기업 해당 여부
미해당

당사는 중소기업기본법 제2조에 의한 중소기업에 해당합니다.

당사는 벤처기업육성에 관한 특별법 제2조의2에 따라 벤처기업에 해당합니다.

바. 주요 사업의 내용 당사는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리 관련 원천기술을 자체 확보하여, 빅데이터 검색 사업부터 수집, 분석, 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 다양한 빅데이터 및 인공지능 SW개발을 통해 정부의 디지털 뉴딜 기조에 맞는 빅데이터 및 인공지능 사업을 영위하고 있습니다. 기타 자세한 사항은 동 증권신고서의 'II. 사업의 내용'을 참고하시기 바랍니다.

사. 신용평가에 관한 사항

평가일
신용평가전문기관명
신용등급
신용등급유효기간
비고

2024년 03월 29일
한국기업데이터㈜
A-
2024년03월29일~2025년03월28일
공공제출용

2024년 03월 29일
(주)이크레더블
BBB0
2024년03월29일~2025년03월28일
-

2024년 04월 02일
(주)나이스평가정보
BBB0
2024년04월02일~2025년04월01일
-

2023년 04월 03일
한국기업데이터㈜
A-
2023년04월03일~2024년04월02일
공공제출용

2023년 04월 04일
(주)이크레더블
BBB-
2023년04월04일~2024년04월03일
-

2023년 03월 31일
(주)나이스평가정보
BBB0
2023년03월31일~2024년03월30일
-

2022년 04월 20일
한국기업데이터㈜
A-
2022년04월20일~2023년04월19일
공공제출용

2022년 04월 07일
(주)이크레더블
BBB+
2022년04월07일~2023년04월06일
-

2022년 04월 05일
(주)나이스평가정보
BBB+
2022년04월05일~2023년04월04일
-

* (주)이크레더블 신용등급 정의

신용등급
등급의 정의

AAA
채무이행 능력이 최고 우량한 수준임.

AA
채무이행 능력이 매우 우량하나, AAA 보다는 다소 열위한 요소가 있음.

A
채무이행 능력이 우량하나, 상위등급에 비해 경기침체 및 환경변화의 영향을 받기 쉬움.

BBB
채무이행 능력이 양호하나, 장래경기침체 및 환경변화에 따라 채무이행 능력이 저하 될 가능성이 내포되어 있음.

BB
채무이행 능력에 문제가 없으나, 경제여건 및 시장환경 변화에 따라 그 안정성면에서는 투기적인 요소가 내포되어 있음.

B
채무이행 능력이 있으나, 장래의 경제 환경 악화시 채무불이행 가능성이 있어 그 안정성면에서 투기적임.

CCC
현재시점에서 채무불이행이 발생할 가능성을 내포하고 있어 매우 투기적임.

CC
채무불이행이 발생할 가능성이 높음.

C
채무불이행이 발생할 가능성이 매우 높음.

D
현재 채무불이행 상태에 있음.

NCR
허위 및 위/변조자료 제출 등 부정당한 행위가 확인되어 기존의 등급을 취소·정지·변경

* 한국기업데이터 신용등급 정의

신용등급
등급의 정의

AAA
상거래 신용능력이 최고 우량한 수준임

AA
상거래 신용능력이 매우 우량하나, AAA보다는 다소 열위한 요소가 있음

A
상거래 신용능력이 우량하나, 상위등급에 비해 경기침체 및 환경변화의 영향을 받기 쉬움

BBB
상거래 신용능력이 양호하나, 장래 경기침체 및 환경악화에 따라 상거래 신용능력이 저하될 가능성이 내포되어 있음

BB
상거래 신용능력은 인정되나, 장래의 경제여건 및 시장환경 변화에 따라 그 안정성면에서는 다소 불안한 요소가 내포되어 있음

B
현재시점에서 상거래 신용능력에는 당면 문제는 없으나, 장래의 경제여건 및 시장환경 변화에 따라 그 안정성면에서는 불안한 요소가 있음

CCC
현재시점에서 상거래 신용위험의 가능성을 내포하고 있음

CC
상거래 신용위험의 가능성이 높음

C
상거래 신용위험의 가능성이 매우 높음

D
현재 상거래 신용위험 발생 상태에 있음

NG
조사거부, 등급취소 등의 이유로 신용등급을 표시하지 않는 무등급

* (주)나이스평가정보 신용등급 정의

신용등급
등급의 정의

AAA
상거래를 위한 신용능력이 최우량급이며, 환경변화에 충분한 대처가 가능한 기업

AA
상거래를 위한 신용능력이 우량하며, 환경변화에 적절한 대처가 가능한 기업

A
상거래를 위한 신용능력이 양호하며, 환경변화에 대한 대처능력이 제한적인 기업

BBB
상거래를 위한 신용능력이 양호하나, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가능성 있는 기업

BB
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가 우려되는 기업

B
상거래를 위한 신용능력이 보통이며, 경제여건 및 환경악화에 따라 거래안정성 저하가능성이 높은 기업

CCC
상거래를 위한 신용능력이 보통이하이며, 거래안정성 저하가 예상되어 주의를 요하는 기업

CC
상거래를 위한 신용능력이 매우 낮으며, 거래의 안정성이 낮은 기업

C
상거래를 위한 신용능력이 최하위 수준이며, 거래위험 발생가능성이 매우 높은 기업

D
현재 신용위험이 실제 발생하였거나 신용위험에 준하는 상태에 처해있는 기업

R
1년 미만의 결산재무제표를 보유하거나, 경영상태 급변으로 기업평가등급부여를 유보하는 기업

아. 회사의 주권상장(또는 등록ㆍ지정) 및 특례상장에 관한 사항

주권상장(또는 등록ㆍ지정)현황
주권상장(또는 등록ㆍ지정)일자
특례상장 유형

K-OTC 등록ㆍ지정
2022년 12월 20일
해당사항 없음

2. 회사의 연혁

가. 회사의 본점소재지 및 그 변경

이전일
소재지
비 고

2000.05.16
서울 강남구 논현동 57-13 건일빌딩
설립

2001.03.12
서울 서초구 양재동 275-5 태석빌딩 18층
이전

2005.04.25
서울특별시 강남구 대치동 1009-1 한국토지공사빌딩 6층
이전

2010.03.20
서울특별시 강남구 대치동 1009-1 오뚜기센터 2층
이전

2012.01.12
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 644번길 49, 5,6층
이전

나. 경영진 및 감사의 중요한 변동

변동일자
주총종류
선임
임기만료또는 해임

신규
재선임

2022년 03월 29일
정기주총
-
사내이사 장기정
-

2022년 03월 29일
정기주총
-
-
기타비상무이사조창용 임기 만료

2022년 03월 29일
정기주총
기타비상무이사이민재
-
-

2022년 12월 14일
-
-
-
기타비상무이사이민재 사임

2023년 03월 23일
정기주총
기타비상무이사홍수현
-
-

2023년 12월 22일
-
-
-
사내이사 윤여걸 사임

2023년 12월 22일
임시주총
사내이사 장정훈
-
-

2023년 12월 22일
임시주총
기타비상무이사윤여걸
-
-

2023년 12월 22일
임시주총
사외이사 김선혁
-
-

2023년 12월 22일
임시주총
사외이사 이헌상
-
-

2024년 03월 27일
정기주총
-
사내이사 강용성
-

2024년 03월 27일
-
-
대표이사 강용성
-

2024년 03월 27일
정기주총
-
상근감사 방영식
-

다. 최대주주의 변동당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
라. 상호의 변경

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 회사가 화의, 회사정리절차 그 밖에 이에 준하는 절차를 밟은 적이 있거나 현재 진행중인 경우 그 내용과 결과
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
바. 회사가 합병등을 한 경우 그 내용
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

사. 회사의 업종 또는 주된 사업의 변화
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

아. 그 밖에 경영활동과 관련된 중요한 사항의 발생내용

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 자본금 변동사항

가. 자본금 변동추이

(단위 : 원, 주)

종류
구분
증권신고서제출일 현재
24기(2023년말)
23기(2022년말)
22기(2021년말)

21기

(2020년말)

보통주
발행주식총수
12,138,612
12,076,786
5,819,117
5,785,452
5,719,120

액면금액
500
500
500
500
500

자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000
2,859,560,000

우선주
발행주식총수
-
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-
-

기타
발행주식총수
-
-
-
-
-

액면금액
-
-
-
-
-

자본금
-
-
-
-
-

합계
자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000
2,859,560,000

4. 주식의 총수 등

가. 주식의 총수 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
비고

보통주
우선주
합계

Ⅰ. 발행할 주식의 총수
50,000,000
-
50,000,000
-

Ⅱ. 현재까지 발행한 주식의 총수
13,697,176
-
13,697,176
-

Ⅲ. 현재까지 감소한 주식의 총수
1,558,564
-
1,558,564
-

1. 감자
1,558,564
-
1,558,564
주1)

2. 이익소각
-
-
-
-

3. 상환주식의 상환
-
-
-
-

4. 기타
-
-
-
-

Ⅳ. 발행주식의 총수 (Ⅱ-Ⅲ)
12,138,612
-
12,138,612
-

Ⅴ. 자기주식수
-
-
-
-

Ⅵ. 유통주식수 (Ⅳ-Ⅴ)
12,138,612
-
12,138,612
-

주1) 해당 사항은 2005년 11월 11일 실시된 주식병합으로인한 무상감자를 반영합니다.
나. 자기주식 취득 및 처분 현황당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 다양한 종류의 주식 현황당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

5. 정관에 관한 사항

가. 정관 변경 이력
당사의 증권신고서 제출일 현재 공시대상기간 중 변경된 정관의 이력은 다음과 같습니다.

정관변경일
해당주총명
주요변경사항
변경이유

2023년 12월 22일
제24기 임시 주주총회
ㆍ제4조 (공고방법) : 공고방법의 변경ㆍ제9조 (주식등의 전자등록) : 전자등록 가능하도록 조항 수정ㆍ제10조 (신주인수권) : 내용 수정ㆍ제11조 (일반공모증자등) : 조항 삭제ㆍ제11조 (신주의 동등배당) : 조항 변경 및 내용 수정ㆍ제12조 (주식매수선택권) : 조항 변경 및 내용 수정ㆍ제16조 (주주명부의 작성 비치) : 조항 신설ㆍ제17조 (기준일) : 조항명 및 조항내용 수정ㆍ제18조 (사채의 발행) : 조항 신설, 사채 발행 내용 추가ㆍ제19조 (전환사채의 발행) : 위원회 내용 삭제, 발행요건추가ㆍ제20조 (신주인수권부사채의 발행) : 발행요건 추가ㆍ제21조 (사채발행에 관한 준용규정) : 준용 규정 수정ㆍ제23조 (소집권자) : 위원회 내용 삭제ㆍ제24조 (소집통지 및 공고) : 전자문서 발송시 주주동의 추가ㆍ제26조 (의장) : 준용 규정 추가ㆍ제30조 (의결권의 불통일 행사) : 전자문서 통지 추가ㆍ제34조 (이사의 수) : 감사 내용 분리ㆍ제35조 (이사의 선임) : 감사 내용 분리ㆍ제36조 (이사의 임기) : 감사 내용 분리ㆍ제40조 (이사회의 구성과 소집) : 통지 시기 수정ㆍ제42조 (이사회의 결의방법) : 상법 개정에 따른 결의 요건 강화ㆍ제43조 (이사회의 의사록) : 의사록 구성 요건 강화ㆍ제44조 (위원회) : 조항신설ㆍ제45조 (대표이사의 선임) : 이사, 이사회, 대표이사 조항 구분ㆍ제46조 (대표이사의 직무) : 이사, 이사회, 대표이사 조항 구분ㆍ제47조 (감사의 수) : 감사내용 분리 및 신설ㆍ제48조 (감사의 선임 해임) : 감사내용 분리 및 신설ㆍ제49조 (감사의 임기와 보선) : 감사내용 분리 및 신설ㆍ제50조 (감사의 직무 등) : 감사내용 분리 및 신설, 비밀유지의무 추가ㆍ제51조 (감사록) : 감사내용 분리 및 신설ㆍ제52조 (감사의 보수와 퇴직금) : 감사내용 분리 및 신설ㆍ제54조 (재무제표와 영업보고서의 작성, 비치) : 개정 상법 적용ㆍ제55조 (외부감사인의 선임) : 개정 상법 적용ㆍ제57조 (이익배당) : 개정 상법 적용ㆍ제58조 (중간배당) : 개정 상법 적용
ㆍ표준정관 반영ㆍ전자증권등록 위해 수정ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영ㆍ표준정관 반영

나. 사업목적

(가) 사업목적 현황

구 분
사업목적
사업영위 여부

1
소프트웨어개발, 판매및기술자문업
영위

2
검색서비스사업
영위

3
인터넷분야프로그램개발, 기술자문및공급업
영위

4
인터넷사업비즈니스모델개발, 컨설팅및기술제공
영위

5
자료처리 및 데이타베이스업
영위

6
소프트웨어 또는 기타물품의 수출입업
영위

7
소프트웨어 또는 기타물품의 국내판매 및 서비스제공업
영위

8
게임제작 및 서비스업
미영위

9
광고대행업
영위

10
광고매체 판매업
영위

11
광고물 작성업
영위

12
부동산임대업
영위

13
컨설팅업
영위

14
학술연구용역업
영위

15
연구개발 서비스업
영위

16
소프트웨어 임대산업
영위

II. 사업의 내용

1. 사업의 개요

가. 기업 소개

(주)와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 24년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 5,000여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다.

당사는 ‘세상 모든 것과의 커뮤니케이션(Perfect Communication)’의 비전을 지향하며 언어처리기술 기반의 인공지능을 통해 사물과 사람, 사람과 사람, 사람과 세상 간 자유롭고 평등한 의사소통을 할 수 있는 가치를 달성하고 전 세계로 확산하기 위해 노력하고 있습니다.

나. 주요 사업

와이즈넛은 2000년 설립 이후 지난 24년간, 자연어처리 기술 기반의 인공지능SW를 개발 공급해온 대한민국 대표 인공지능 기업입니다.
당사는 자체 부설 R&D연구소를 통해 인공지능 기술에 근간이 되는 자연어처리, 머신러닝, 텍스트마이닝 등의 언어처리기술을 자체 확보하고 있습니다. 이를 통해 대용량 검색 사업부터 빅데이터 수집, 분석, 챗봇 SW 및 서비스(SaaS)에 이르기까지 기업의 인공지능 비즈니스 활용을 위한 단계별 SW를 개발하고 있으며, 크게 인공지능/검색/빅데이터분석/서비스(클라우드, 광고) 4개 분야로 사업을 전개하고 있습니다. 2000년 초반 국내 1세대 기업용 토종 검색엔진 대표 기업으로 자리잡았으며, 2015년부터는 인공지능 챗봇 사업을 본격적으로 확대하며 산업의 생산성과 업무 효율성을 높이는 선도기업으로서 앞장서왔습니다. 최근에는 그간 확보해온 자연어처리기술과 검색 기술을 기반으로 AI의 신뢰성을 강화하는 국내 최초 RAG(검색증강생성) 솔루션을 선보이며 시장을 확대해나가고 있습니다. 이러한 끊임 없는 도전을 통한 축적된 기술력, 사업 노하우, 고도의 전략적 경영능력은 수익성 중심의 사업전개와 질적 성장에 기여했으며, 이 결과 2024년 3분기(25기 3분기)에는 매출 215억원을 달성했습니다. 당사는 인공지능 챗봇 제품과 검색 제품을 중심으로 해당 분야에서 국내 TOP.1기업으로 인정받고 있으며, 당사의 RAG솔루션 또한 기하급수적으로 커져가는 생성형AI 시장에 공급함으로서 미래 성장 동력으로서의 성장 전략을 구사하고 있습니다.

[영역 및 주요 제품]

영업부문

주요 사업 내용

주요 사업 제품

인공지능(AI)

각 산업별에서 생성되는 정형·비정형 빅데이터를 와이즈넛의 인공지능 기술과 소프트웨어를 활용하여 비즈니스 프로세스에 적용 및 비즈니스 의사결정 과정에 전략적으로 활용할 수 있습니다.

WISE iChat,
WISE iRAG,

WISE iDesk,

WISE TextMiner, WISE TEA,

WISE Classifier

검색(Search)

지난 24년간 축적한 와이즈넛의 검색 기술 및 소프트웨어를 활용하여, 방대한 정보 속에서 필요한 정보만을 검색해, 비즈니스 효율을 높일 수 있습니다.

Search Formula-1, WISE Referee,

WISE MinAX,

WISE Link

빅데이터(Big Data)

비정형 빅데이터를 의미 분석함으로써 필요 정보의 획득 시간 및 비용을 절감, 빠른 의사결정을 수립할 수 있습니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터를 분석할 수 있습니다.

WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer,

WISE InfoFinder,

D-MAP

서비스(Service)

와이즈넛은 클라우드 기반의 챗봇 서비스뿐만 아니라, 소셜 분석 서비스, 포털사이트와 미디어 사이트를 대상으로 온라인 네트워크 광고 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고 있습니다.

WISE Answerny, ADplus

다. 사업 설명 당사는 인공지능 챗봇, 검색, 빅데이터 분석, 인공지능 클라우드 서비스 등 크게 4개 분야에서 사업을 전개하고있습니다.

(가) 인공지능 사업

인공지능 제품군의 주력 제품은 480건의 국내 최다 판매 실적을 통해 타사들이 따라올 수 없는 노하우와 품질을 보유하고 있는 '와이즈 아이챗(WISE iChat)'이며, 인공지능 챗봇 사업은 지난 2024년 3분기 (25기 3분기) 매출 실적의 25.88%를 차지하고 있습니다.

당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션은 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션입니다. 이는 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 컨택센터, 민원상담, 내부 업부 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높이고 있습니다.

당사의 인공지능 챗봇은 국가 주무부처 및 산하 공공기관뿐만 아니라 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전반에 활용되고 있으며, 대민 서비스뿐만 아니라 RPA(로봇프로세스자동화)를 결합한 내부 업무 등 다양한 분야에 적용되어 국내 최다 인공지능 챗봇 상용화 성공 사례를 만들어내고 있습니다.

관련해서는 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택된 59건의 한국 논문 중 당사의 ‘딥러닝 기반 멀티 턴 대화 향상 기법’ 논문이 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 또한, 제21회 대한민국소프트웨어대상 대통령상 및 신SW상품대상, 인텔리전스 대상 등 수상을 달성하며 공신력을 입증받았습니다.

(나) 검색 사업

검색 제품군의 주력 제품은 2000년 당사 설립 이후 현재까지 24년간 약 5,000여 고객사들에게 국내 1위 고품질의 솔루션으로 공급되어 안정성과 품질을 인정받고 있는 '서치 포뮬러원(Search Formula-1)'이며, 지난 2024년 3분기(25기 3분기) 검색사업은 매출 실적의 40.33%를 차지하고 있습니다.

데이터 처리 기술과 IoT, 5G 서비스 등의 기술 발전으로 데이터의 폭발적인 증가가 계속되면서, 전 산업 분야에 걸쳐 방대한 데이터에 대한 처리 ·관리 및 빠른 정보 검색 능력이 요구되고 있습니다. 당사는 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션을 제공합니다. 당사의 Search Formula-1은 제조업 등 국내 최다 5,000여 고객사로부터 품질과 성능을 인정받고 있습니다.

(다) 빅데이터 분석 사업

당사의 빅데이터 분석 솔루션은 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션입니다.

당사의 빅데이터 분석 솔루션인 WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer, WISE InfoFinder는 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 비정형 데이터 분석으로 고객 이탈 원인 분석, 맞춤형 제품 추천 및 분석, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다.

비정형 데이터 분석 및 활용이 비즈니스 경쟁력으로 부각 됨에 따라, 사회 전반에 걸쳐 텍스트 데이터 분석의 활용 니즈가 증가하고 있습니다. 기업 및 공공기관에서는 보다 효과적인 의사결정을 위한 텍스트 분석 솔루션을 필요로 하고 있습니다.

(라) 서비스 (챗봇, 광고)

당사의 서비스 부문은 챗봇 서비스와 광고 서비스 부문으로 나눌 수 있습니다.

당사는 인공지능 챗봇을 구축형(On-premise) 뿐만 아니라, 클라우드 서비스형(SaaS)으로도 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능합니다. 와이즈넛의 구축형(On-premise) 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 고객에게 제공하는 사업입니다. 기획부터 운영까지 전문가의 원스톱 서비스를 제공하며, 단기간 구축이 가능한 장점을 지니고 있습니다. 구축형(On-premise형) 챗봇 구축사업의 값진 경험을 토대로 발굴된 고객 니즈 및 도메인 지식, 축적한 지식구축 노하우 및 기술력을 클라우드 서비스 형태로 제공하여 기획, 콘텐츠 개발, 운영, 사용자 확대의 모든 프로세스를 합리적인 가격으로 제공하고 있습니다.

당사는 AI 전문기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스의 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 안정성과 신뢰성을 검증했으며, 이를 기반으로 중소기업으로는 유일하게 현재 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다.

당사의 광고 서비스 제품은 급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다. 최근 당사는 티맵 광고 플랫폼 서비스인 ‘티맵모빌리티’ 공식 광고 영업 대행사로 선정되어 서비스를 제공하고 있습니다. 사용자 기반 데이터 분석을 통해 모빌리티 콘텐츠와 유저 텍스트에 맞는 광고를 제시함으로써, 사용자의 저항감을 줄였습니다. 당사는 티맵 광고 서비스를 통해 목적지 검색 중에 나오는 광고, 목적지 도착 후 발급되는 쿠폰형 광고 등 네비게이션 이용 중 방해를 주지 않으면서 효과적으로 광고를 전달하는 방식으로 티맵을 통해 배너와 팝업, 음성 광고 등을 서비스로 제공하고 있습니다.

2. 주요 제품 및 서비스

당사는 2000년 설립 이후부터 현재까지 자체 부설R&D연구소를 통해 인공지능 소프트웨어 기반 기술인 언어처리 기술 및 의미 분석 기술, 텍스트 마이닝, 인공지능 대화 처리 기술 등을 지속적으로 개발해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 인공지능 챗봇, 빅데이터, 검색, 분석 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다.

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[제품설명]

가. 부문별 매출 현황

(기준일 : 2024년 09월 30일)

(단위 : 원)

부문
주요 제품
제25기 3분기 (2024년 3분기)
비율
주요 사업 내용

인공지능(AI)

WISE iChat, WISE iRAG, WISE iDesk, WISE TextMiner, WISE TEA, WISE Classifier

5,572,516,308
25.88%
자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 챗봇 솔루션

검색(Search)

Search Formula-1, WISE Referee,

WISE MinAX,

WISE Link

8,681,663,140
40.33%
자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색솔루션

빅데이터(Big Data)

WISE BICrawler, WISE BICAnalyzer,

WISE InfoFinder,

D-MAP

215,355,853
1.00%
기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 발굴하는 데 도움을 주는 빅데이터 분석 솔루션

서비스(Service)

WISE Answerny,

471,040,872
2.19%
클라우드 서비스형으로 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입이 가능하며 제품의 핵심 기능을 클라우드 상의 웹 서비스 형태로 제공

ADplus
2,199,846,624
10.22%
유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품

유지보수
제품유지보수
4,307,121,557
20.01%

와이즈넛은 국내외 고객사들에게 최상의 유지보수 서비스를 제공하고 있습니다.

기타
임대료 수익
80,640,000
0.37%

임대료 수익등

합 계
21,528,184,354
100.00%
-

* 연결 기준으로 작성되었습니다.* 지난 24기 반기보고서 부터 각 사업부분에서 유지보수 부분을 분리하여 표기하였습니다.* 수출 및 내수에 대한 사항은 4. 매출 및 수주상황을 참고하여 주십시오

나. 주요 제품 현황

(가) 인공지능(AI)

(1) 제품의 특징

<딥러닝 기반 멀티턴 대화 향상 기술>

더욱 정확한 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술을 소개한 논문이 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 채택되기도 했습니다.

<자체 기술력 및 BERT 기반의 우수한 성능>

사전학습 언어모델은 대용량 텍스트 데이터로부터 언어의 문법 및 의미 관계를 신경망 네트워크로 학습하여, 다양한 응용 태스크를 재학습하기 위해 사전에 만들어진 언어모델입니다. 최근 사전학습 언어모델의 발전으로 자연어 처리(NLP) 분야의 많은 기술들이 급속도로 발전하고 있으며, 당사는 BERT, ALBERT, ELECTRA, T5 등의 언어모델을 내재화하고 있습니다. 당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 약 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.

[언어모델 선행학습 과정]

<하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술>

사용자 질문에 대한 의도를 분류하기 위해 자사 고유의 자연어처리 기술을 기반으로 기계학습, 패턴매칭, 유사도 비교, 문장 특징 추출 등의 기술을 복합적으로 융합한 하이브리드 방식의 대화 의도 파악 기술을 적용하였습니다.

[1] 챗봇 의도분류기 (수정).jpg
[WISE iCHAT 의도분류기]

<한국어/영어 NLP, NLU기술>

오탈자, 띄어쓰기와 언어 오류 수정, 한국어/영어에 기반한 형태소 분석을 통한 NLP(자연어 처리 기능)을 질의 분석 앞 단계에서 진행하며, 이후 NLU기술인 질의의도분류와 대화 객체 추출과정을 통해 사용자 질의 의도를 파악하고 적절한 답변 또는 업무 프로세스를 진행합니다.

<대화 유형 패턴 분리형 지식관리>

당사의 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션의 지식 저작 도구는 사용자가 챗봇의 질의응답 대화 모델을 구성하고 테스트할 수 있는 전반적인 인터페이스를 제공합니다. 특히, 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장은 광범위한 지식관리와 답변 정확도 향상에 기여합니다. 질문에 즉시 답변하는 즉답형, 대화 키워드 중심의 복합 즉답형, 사용자 선택/분기형, 연산자 변수 값 조건분기형, 답변을 찾기 위한 추가 질의 SLOT형 등 5가지 대화 유형 패턴 분리를 통한 대화 작업 확장으로 정확한 질의답변 제공과 광범위한 지식관리를 지원합니다.

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[인공지능 챗봇 - 챗봇 지식관리]

(2)제품현황

1) WISE iChat (인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션)

WISE iChat V3 (이하, 와이즈 아이챗)는 와이즈넛이 지난 24년간 자체 개발한 자연어처리기술과 머신러닝, 텍스트마이닝, 의미분석 및 검색 등이 복합적으로 융합된 인공지능 기반 하이브리드 챗봇 솔루션입니다. 국내 최고 GS(Good Software) 1등급 인증 제품이며, 국내 최다 챗봇 구축 사례를 보유한 솔루션입니다.

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[WISE iChat V3]

당사는 국내 최다 인공지능 챗봇 구축 경험을 바탕으로 국가 주무부처 및 산하 공공기관을 비롯하여 금융, 유통, 제조, 의료, 법률, 물류 등 산업 전방위에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 공급하고 있습니다. 와이즈 아이챗은 기업 및 공공기관의 비즈니스 용도에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있습니다. 전 산업 분야에 인공지능 기반 하이브리드 챗봇을 구축한 기술과 노하우를 바탕으로 안정적인 챗봇 솔루션을 제공하고 있습니다.

와이즈 아이챗은 웹과 앱 등에서 사용 가능한 채팅 플랫폼을 활용하여 콜센터, 민원상담, 내부 업무 문의 등을 자동으로 응대함으로써, 이용자에게 높은 편의성을 제공할 뿐만 아니라, 운영기관의 비용 절감 등 업무 효율성을 높입니다.

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[인공지능 챗봇 활용 플랫폼 및 분야]

와이즈 아이챗은 자체 기술을 복합적으로 융합한 ‘하이브리드 방식’의 대화 의도파악 기술로, 업무처리를 위한 대화작업 컴포넌트 조합 멀티 턴 대화를 구현합니다.

더욱 정확히 질문의 의도를 파악하고 응답하기 위하여 챗봇이 반복, 분기, 사용자에게 묻기 등의 대화 처리와 대화 종료 후 다른 대화로 이어지는 기능, 대화 연계 시 정보 전달 기능 등 멀티 턴 대화 기술을 제공합니다. 이 기술은 세계적인 권위의 국제인공지능학회(AAAI) 2021에 게재되는 논문으로 선정되기도 하는 등 기술력을 입증받기도 했습니다.

2) WISE iRAG (생성형AI 솔루션)

와이즈 아이랙(WISE iRAG)은 국내 최초 RAG솔루션으로, 가장 정확한 최신 정보를 바탕으로 사용자의 의도에 맞게 와이즈넛 자체 언어모델을 포함한 다양한 외부LLM과의 유연한 연계를 통해 정확한 답변을 제공합니다.

WISE iRAG는 내부 데이터를 수집하고 색인화하여 사용자가 입력한 질의를 처리하고 관련 정보를 검색합니다. 키워드 검색 결과와 벡터 검색 결과를 앙상블하여 딥러닝 기반으로 분석하고 최적의 패시지를 선택, LLM에 제공하여 응답을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 최신의 신뢰성 있는 정보를 기반으로 한 정확하고 전문성있는 답변을 제공받을 수 있습니다.

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[WISE iRAG 활용분야]

3) WISE iDesk (인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션)

와이즈 아이데스크(WISE iDesk)는 문서 작성 시, 연관 컨텐츠 및 추천 문서 등을 실시간 제공해 업무 생산성을 높이는 인공지능 기반 지능형 컨텐츠 큐레이팅 솔루션입니다. 문서 작성자 의도를 자연어처리 기술, 텍스트마이닝을 통해 파악하고, 인공신경망 기술을 활용해 다양한 컨텐츠(연관 문서 또는 기타 멀티미디어 자료 등)를 실시간 제공하여 문서 작성 시 즉시 활용이 가능합니다.

WISE iDesk는 비지도 기계학습을 통해 데이터를 분석하고 신규 데이터에 대해서는 별도의 지식구축이나 사전 없이 필요에 따른 기계학습이 가능하고 설정에 따라 주기적인 기계학습으로 분석 품질을 유지합니다.

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[WISE iDESK]

AI 기반 컨텐츠 큐레이팅을 통해 문서 작성 시간을 획기적으로 단축할 수 있으며, WISE iDesk는 언론, 금융, 의료, 법률 등 전문분야의 다양한 문서 작성 시간을 최소화함으로써, 비용 절감 및 업무의 생산성 향상을 지원합니다.

4) WISE TextMiner (인공지능 기반 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션)

와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 기계학습 기반 언어분석 기술을 통해, 텍스트 안에 숨겨진 의미 있는 가치를 발굴하여, 유용한 비즈니스 인사이트와 가치를 추출하는 데 도움을 주는 빅데이터 텍스트마이닝 솔루션입니다. 국내 최고의 한국어 언어처리기술 적용 및 자체 형태소 분석기 보유로 탁월한 의미분석을 제공하며, 전문지식 없이도 분석 흐름을 설계하는 편리한 순서도 UX로 다양한 유저가 이용 가능합니다. 또한 기계학습(딥러닝) 기반 텍스트 마이닝 기술 적용으로 다양한 분석 결과를 제공하며, 분석 단계마다 분석 결과를 확인할 수 있어, 기업 맞춤형 높은 활용성을 제공합니다.

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[WISE TextMiner]

와이즈 텍스트마이너(WISE TextMiner)는 와이즈넛이 24년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술을 적용한 텍스트 마이닝 솔루션으로, 텍스트 마이닝 단계를 세분화하고, 단계별로 생성되는 결과물을 시각화하여 사용자의 이해를 높입니다.

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[WISE TextMiner 특장점]

또한, 와이즈 텍스트마이너는 행정, 금융, 유통, 법률, 제조 등 산업 전방위에 걸쳐 적용이 가능합니다. 텍스트마이너를 통한 비정형 데이터 분석으로 사기 및 고객 이탈 원인 분석과 사전대응, 민원 및 평판 분석을 마케팅에 반영하는 등 기업 경쟁력을 높일 수 있습니다.

5) WISE TEA (텍스트 마이닝 솔루션)

WISE TEA는 비정형 텍스트 데이터에 대한 마이닝을 통해 각 문서별 주제(Topic)를 부여하는 ‘텍스트 마이닝 솔루션’입니다. 각종 기관/기업 내부 시스템 속 비정형 텍스트 데이터를 대상으로 데이터 마이닝, 클러스터 분석 등 다양한 방법론을 통해 주제(Topic)를 추출합니다. 검색 사용자와 정보 간 관계를 분석한 결과를 검색엔진과 연동하고, 검색 사용자의 의사결정을 위한 혁신적인 검색 환경을 제공합니다.

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[WISE TEA]

또한 WISE TEA는 입력된 문서에서 키워드 및 주제를 추출하기 위해 자사에서 응용 개발한 알고리즘으로 분석을 수행합니다. 주제어 추출, 문서 군집, 군집 별 주제 분석을 수행하고 주제 간의 연관 관계와 시계열 분석을 수행합니다. 키워드 및 주제의 분석 결과를 다양한 시각화 그래프를 통해 확인할 수 있으며, 분석의 품질을 향상시키기 위해 사전 관리 및 분석 설정을 수행할 수 있습니다.

6) WISE Classifier (지능형 자동분류 솔루션)

WISE Classifier는 문서의 내용을 기반으로 중요 키워드의 구별/분석 과정을 통해 해당 문서를 가장 적합한 카테고리(Taxonomy)로 분류해 주는 자동분류솔루션입니다. WISE Classifier는 편리한 관리 기능, 정밀성을 극대화할 수 있는 구조, 유연하고 안정적인 아키텍처를 갖춘 최고의 솔루션입니다.

WISE Classifier는 미분류된 정보를 자동으로 카테고리 추천, 태그 부여, 필터링하여 정보 관리자의 업무 효율성 및 사용자의 편의성을 확보할 수 있도록 도와줍니다. 당사는 서울특별시, MSNBC 등 국내외 다양한 분야의 고객사에게 WISE Classifier를 제공하여 제품의 우수성과 안정성을 인정받았습니다.

(나) 검색(Search)(1)제품의 특징

<국내 최고의 언어 처리 기술 적용>

와이즈넛의 인공지능 검색엔진 솔루션은 자연어 질의에 대한 명확한 이해를 바탕으로, 검색 및 문서 내 정확한 답변 제공합니다. 또한, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하며, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.

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[SF-1 연계가능 솔루션]

<초대용량 데이터 분산 기술>

1억 건 이상의 광범위하고 다양한 정형 ·비정형 데이터 데이터에 대한 수집 및 저장이 가능합니다. 클러스터 구조로 설계되어 있어 부하분산, 고가용성 확보, 서버 확장이 가능하며, 확장된 서버에서 데이터를 분산 및 병렬 처리함으로써 빅데이터 검색 및 분석에 최적화되었습니다.

<실시간 색인 및 랭킹 알고리즘 기술>

멀티스레딩 최적화를 통한 실시간 색인 및 검색이 가능하며, 인공지능 기반의 정교한 랭킹 알고리즘 적용을 통해 사용자에게 최적의 검색 결과를 제공합니다.

<클라우드 환경에 특화>

클라우드에 최적화된 검색엔진으로 AWS, Google Cloud, Azure, Naver Cloud 등 클라우드 플랫폼 어디서나 사용할 수 있습니다. On-Premise에서도 다운로드 및 실행이 가능하며, 유연한 배포 옵션과 동일한 검색 환경을 제공합니다.

기업이나 기관의 클라우드 컴퓨팅 기반 마련을 위한 초석으로써, 기업 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부 조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.

(2) 제품현황

1) Search Formula-1 (인공지능 검색 솔루션)

Search Formula-1은 와이즈넛의 순수 자체 기술로 개발한 자연어처리, 질의어 분석, 형태소 분석 등의 기술을 적용한 초대형 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션입니다. 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공할 뿐만 아니라, 기업의 환경과 요구에 따라 검색 결과 세부조정이 가능하고 설정 후 자동으로 적용됩니다. 빅데이터 분석, 분류, 요약, 머신러닝 등의 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능하며, AI를 활용하려는 기업에 최적의 기능과 환경을 제공합니다.

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[Search Formula-1 V7]

Search Fomula-1 V7은 와이즈넛이 24년간 축적한 국내 최고의 언어처리기술이 적용되었으며, 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션으로 초대용량 데이터 분산 검색을 제공합니다.

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[Search Formula-1 특장점]

Search Formula-1 V7은 자연어 검색 및 문서 내 정확한 답변을 제공하며, 기업과 환경의 요구에 따라 검색 결과 세부조정 및 자동 적용 기능을 제공합니다. 초대용량 빅데이터에 최적화된 인공지능 검색 솔루션은 분산환경을 통해 물리적/인적 비용을 절감하고, 검색 운영/관리 업무 생산성을 효율적으로 지원합니다. 또한, 토픽 추출 및 분류 등의 데이터 분석과 다양한 분석 솔루션과의 연동이 가능합니다.

[17] 제품설명 - 검색솔루션 연동.jpg
[다양한 분석 솔루션과 연동 가능한 검색 솔루션]

2) WISE Referee (유사 표절 검색솔루션)

유사/표절 검색솔루션 WISE Referee는 사업의 안정적인 검색 서비스 제공을 위해 국내 최고의 기술력을 바탕으로 유연한 확장성과 정교한 품질을 보장하는 유사/표절 검색 엔진입니다. 최신버전 GS인증, 행정업무용 S/W 인증, SP 인증 기반의 유사/표절 검색엔진이며, 청크 핑거프린트 방식을 통한 모사/표절 판독 기술, 키워드 패턴 분석 기술을 보유하고 있습니다.

불법 복제 및 표절 의혹 등이 사회적 이슈가 되고 있는 지금, 문서 표절에 대한 사전 검사 또는 사후 판독을 위한 솔루션은 필수적인 상황입니다. WISE Referee는 키워드 출현 패턴 분석 과 청크 핑거프린트 방식을 통해 다양한 문서를 빠르고 정확하게 모사 또는 표절 여부를 판독하여 주는 표절 검색솔루션입니다.

[18] 제품설명 - referee.jpg
[WISE Referee]

(다) 빅데이터(Big Data)

(1)제품의 특징

<자체 기술력 및 BERT 기반의 우수한 성능>

당사는 사전학습 언어모델을 만들기 위해, 다양한 분야의 대량의 말뭉치를 수집하고, 정제와 형태소 분리 과정을 거쳐 수십억 개의 정제된 말뭉치 형태소를 확보했습니다. 그리고 수만 개의 와이즈넛 고유의 Vocab을 구성하여 추가적인 응용 학습을 할 수 있도록 구성했으며, 이후 고객 도메인을 반영한 데이터의 추가 학습이나 Vocab 구성을 별도로 하여 성능을 높일 수 있도록 제공하고 있습니다.

<자체 데이터 수집 및 분류 기술>

와이즈넛 자체 수집기를 통해 수집한 데이터를 분석 가능하며, 국내 최대 SNS 수집 커버리지 확보하고 있습니다.

각 분석 단계가 Flow Chart를 통해 시각화되어 있으며, 손쉽게 텍스트마이닝 흐름 설계하여 매 분석 중간 결과 확인이 가능합니다.

(2)제품현황

1) WISE BIC Analyzer (빅데이터 의미분석 솔루션)

WISE BIC Analyzer는 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석에 탁월한 성능을 발휘하는 빅데이터 의미 분석 솔루션입니다. 검색기술기반 빅데이터 분석 솔루션으로 와이즈넛에서 자체 개발하였으며, 빅데이터 기반 주가예측 및 의약품 안정성 조기경보 서비스 등을 공급합니다. 또한 다양한 시스템과의 유연한 연계 지원이 가능합니다.

[19] 제품설명 - wise bicanalyzer.jpg
[WISE Bic Analyzer]

WISE BIC Analyzer는 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술이 적용된 솔루션으로써 독자적인 기술로 개발한 국내 최고의 언어분석처리기술이 적용되었습니다. 2009년부터 빅데이터 분석 상용서비스를 통해 축적한 와이즈넛만의 노하우와 기술을 적용하였습니다.

WISE BIC Analyzer는 빅데이터 대상 탁월한 의미 분석을 제공합니다. 온라인 문서와 SNS, 일반 문서 등 다양한 비정형 빅데이터 분석하고, 주제어 및 주제 분석, 의미 기반 감성 분석, 표현어 추출 및 표현어 분석을 통한 의미 분석을 수행합니다. 더불어 긍/부정 분석에 뛰어난 성능을 발휘합니다.

2) WISE BICrawler (빅데이터 수집 솔루션)

WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 정제하여 제공하는 빅데이터 수집 솔루션입니다. 대규모 데이터를 정확하고 빠르게 수집할 뿐만 아니라 클렌징 기술로 수집 데이터의 스토리지 공간을 최소화하여, 불필요한 스토리지 운영으로 인해 발생하는 데이터저장 비용 및 관리 업무의 시간을 절감합니다.

WISE BICrawler는 방대한 정보 속에서 필요한 영역/형태에 관계없이 원하는 정보를 자동으로 추출하고, 불필요한 정보를 Cleansing(정제) 하여 사용자에게 필요한 정보만을 빅데이터 저장소에 저장합니다.

[20] 제품설명 - wise bicrawler.jpg
[Wise BiCrawler]

또한, WISE BICrawler는 SNS서비스, 연구/학술/인터넷 정보, 사용자 리뷰, FAQ 및 VOC 등의 빅데이터 정보를 선택적으로 수집하여 제공함으로써 빅데이터 저장 비용 절감 및 다양한 기업 및 기관에서 신속하게 전략 수립 등 대응할 수 있도록 지원합니다. 당사 WISE BICrawler의 수집기술은 국가지식포털, 한국언론재단 등 국내 대표 정부/공공기관으로부터 빅데이터 수집기술의 우수성과 안정성을 인정받았습니다.
(라) 서비스 (Service)

(1)제품의 특징

<클라우드 보안인증을 통한 탁월한 안정성, 신뢰성 검증>

당사는 인공지능 전문기업으로서 유일하게 클라우드 보안인증(CSAP)을 확보하여, 고객들의 보안우려를 해소하고 민간 클라우드로서 안정성과 신뢰성을 검증받았습니다.

<클라우드 서비스에 대한 높은 이해도>

당사는 구축형(온프라미스, On-Premise) 소프트웨어에서 클라우드 서비스로의 성공적 전환을 위해 AWS컨설팅 및 교육을 수강하는 등 클라우드 SaaS아키텍처 설계, 도메인 이해, 시장성, 보안, Compliance 등에 대한 전문성을 갖추고 있습니다.

(2)제품현황

1) WISE Answerny (클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스)

클라우드 기반 서비스형 인공지능 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)’ 는 당사의 인공지능 챗봇 기술을 기반으로 챗봇 컨설팅 및 기획부터 운영까지 원스톱 서비스를 제공합니다. 클라우드(Cloud) 형태로 제공하여, 고객의 비즈니스 환경과 운영 및 유지관리 인력, 예산에 따라 도입할 수 있습니다.

현명한 앤써니는 당사의 국내 최다 구축형 챗봇 구축 노하우와 기술의 집약체라 할 수 있습니다. 챗봇 기획부터 지식 설계, 운영까지 이해도가 높은 챗봇 전문가의 단계별 커뮤니케이션 등 기존 타 업체들이 보유한 문제점을 해결할 수 있는 서비스로 주목 받고 있습니다.

현명한 앤써니는 공공, 교육, 제조, 유통, 물류, 공공분야 등 전 산업에 걸쳐 인공지능 챗봇 기술과 노하우를 맞춤화된 서비스로 제공해오고 있습니다.

포맷변환_[21] 제품설명 - 클라우드 서비스 챗봇.jpg
[인공지능 기반 클라우드형 서비스 챗봇]

특히, 전국 대학가 곳곳에 도입되며 빠르게 영역을 확대해 가고 있으며, 대표적인 예로 서울대학교, 중앙대학교, 건국대학교, 아주대학교, 이화여자대학교를 포함한 전국 유수의 대학들이 현명한 앤써니를 도입했습니다. 학사지원 및 교육 패러다임 변화에 앞장서며, 학생들과 교직원 등이 불편함 없이 양질의 콘텐츠와 행정서비스를 제공받을 수 있도록 언택트 학사행정 대표 서비스로 자리 잡았습니다. 그 외에도, 현명한 앤써니는 공공기관(한국도로공사, 근로복지공단, 인천항만공사 외)과 지자체 지역 온라인 축제 등에서도 활용되어, 24시간 365일 국민들에게 편리함을 제공하고 있습니다.

당사는 AI 전문 기업으로서 2022년 업계 최초로 챗봇 서비스 클라우드서비스 보안 인증(CSAP)을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 공공조달청 디지털 서비스 전용몰에 클라우드 챗봇 서비스(SaaS서비스)로는 유일하게 등록하여 판매하고 있습니다. 이를 통해, 각 주무부처 및 공공 수요기관에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하게 제공하고 있습니다. 당사는 클라우드 서비스 도입을 통해 비즈니스를 발전시키고자 하는 기업 및 기관에 앞으로도 최고의 인공지능 및 클라우드 기술력과 서비스를 제공할 예정입니다.

2) AD plus (네트워크 배너 광고 서비스)

급변하는 인터넷 광고 시장에 발맞춰 유저들의 관심사 및 행태 분석을 통해 더욱 트랜디하고 확장된 타겟팅 상품과 정확도 높은 품질을 갖춘 네트워크 배너 광고상품입니다. 또한, 당사는 검색광고마케터 1급 자격을 보유한 기업의 공식 대행사로써 국내외 다양한 온라인 광고상품을 취급하고 있으며, 광고주에게 차별화된 고객 맞춤 서비스를 제공합니다.

다. 주요 제품 등의 가격 변동 추이
당사의 산업 특성상 서비스에 대한 가격은 일반적인 제조업의 경우와는 다르게 고객사가 자체적으로 직접 결정하는 구조로 표준화된 판매가격으로 운영되는 서비스가 아닌 관계로 해당 가격 변동 추이를 정확하게 기재하기는 어렵습니다
.

3. 원재료 및 생산설비

가. 매입 현황
당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있으며, 별도의 원재료가 투입되지 않고 있으므로 해당사항 없습니다.
나. 생산설비에 관한 사항
당사는 용역 제공 및 라이선스 매출을 주요 사업영역으로 영위하고 있어 별도의 생산활동이 발생하지 않고 있으며, 이에 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 매출 및 수주상황

가. 매출현황
2024년 3분기까지의 매출은 연결기준 215억원으로 전년 대비 1.12% 감소하였습니다. 부문별로 보면 전년대비 인공지능 부분은 15.13% 감소, 검색부분은 6.49% 증가, 빅데이터부분은 41.97% 감소, 챗봇서비스 24.02% 감소, 광고서비스 10.37% 증가, 유지보수 부분은 7.64% 증가하였습니다.

(단위 : 원)

사업부문
매출유형
제25기 3분기(2024년도 3분기)
제24기 3분기(2023년도 3분기)
제24기 (2023년도)
제23기 (2022년도)

매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율
매출액
비율

인공지능(AI)
제품용역
수출
-
-
-
-
-
-
17,325,000
0.05%

내수
5,572,516,308
25.88%
6,565,920,793
30.16%
10,639,332,070
30.25%
10,709,395,830
31.07%

소계
5,572,516,308
25.88%
6,565,920,793
30.16%
10,639,332,070
30.25%
10,726,720,830
31.12%

검색(Search)
제품용역
수출
-
-
-
-
93,619,050
0.27%
13,071,377
0.04%

내수
8,681,663,140
40.33%
8,152,432,329
37.45%
11,112,077,784
31.59%
10,939,013,049
31.74%

소계
8,681,663,140
40.33%
8,152,432,329
37.45%
11,205,696,834
31.86%
10,952,084,426
31.78%

빅데이터(Big Data)
용역
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
215,355,853
1.00%
371,116,250
1.70%
2,256,475,903
6.42%
2,186,014,561
6.34%

소계
215,355,853
1.00%
371,116,250
1.70%
2,256,475,903
6.42%
2,186,014,561
6.34%

서비스(Service)
챗봇서비스
용역
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
471,040,872
2.19%
619,950,390
2.85%
2,317,106,398
6.59%
2,062,544,690
5.98%

소계
471,040,872
2.19%
619,950,390
2.85%
2,317,106,398
6.59%
2,062,544,690
5.98%

광고서비스
용역
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
2,199,846,624
10.22%
1,993,170,747
9.16%
2,652,721,061
7.54%
2,534,073,562
7.35%

소계
2,199,846,624
10.22%
1,993,170,747
9.16%
2,652,721,061
7.54%
2,534,073,562
7.35%

유지보수
용역
수출
33,152,465
0.15%
44,631,666
0.21%
100,146,130
0.28%
69,073,739
0.20%

내수
4,273,969,092
19.85%
3,956,956,055
18.18%
5,906,939,928
16.79%
5,851,924,103
16.98%

소계
4,307,121,557
20.01%
4,001,587,721
18.38%
6,007,086,058
17.08%
5,920,997,842
17.18%

기타
기타매출
수출
-
-
-
-
-
-
-
-

내수
80,640,000
0.37%
66,920,000
0.31%
93,800,000
0.27%
84,000,000
0.24%

소계
80,640,000
0.37%
66,920,000
0.31%
93,800,000
0.27%
84,000,000
0.24%

합 계
21,528,184,354
100.00%
21,771,098,230
100.00%
35,172,218,324
100.00%
34,466,435,911
100.00%

※ 당사는 24기 반기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.※ 당사는 코스닥 상장 예비심사 신청서 작성 중 매출 구분 기준을 변경하였습니다. 따라서 매출합계는 동일하나, 부문별 매출이 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.

나. 판매조직

당사는 구축형(On-premise)소프트웨어와 클라우드&서비스 형태로 분류하여 사업조직을 운영하고 있으며, 각 사업조직은 타겟 고객군에 따라 단독 영업조직을 보유하고 있습니다. 사업조직은 본사에 위치하고 있으며, 중부 이남 지역의 효율적인 영업 활동 및 개발, 유지보수 대응 등을 위해 대전 소재의 중부지사를 설치하여 운영하고 있습니다. 또한, 글로벌 사업 확대를 위해 Global전략사업본부를 신설하여 운영하고 있습니다.

[와이즈넛 판매조직].jpg
[와이즈넛 판매조직]

다. 판매경로

당사는 제품 판매를 위해 고객처와 직접 계약하거나 파트너사를 통해 고객처와 계약을 진행하고 있습니다.

라. 판매전략 당사는 2000년 설립 이후 지난 24년간, 언어처리기술 기반의 검색SW를 시작으로 인공지능 챗봇(Chatbot)에 이르기까지 끊임없는 기술혁신과 인공지능 및 빅데이터 관련 원천기술 확보 등을 통해 국내 5,000여 고객사 및 글로벌 10개국에 인공지능 및 빅데이터SW를 제공하며 시장을 선도하고 있는 인공지능 전문 기업입니다. 당사는 솔루션 개발 및 용역, 그리고 유지보수 사업 중심의 비즈니스 모델에서 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업으로 확대해나가는 전략으로 끊임없는 변화를 시도하며 사업을 확장해나가고 있습니다.

(가) 인공지능 (AI) 솔루션

당사는 공공기관을 비롯해 금융, 제조, 유통, 미디어, 의료 등 산업 전반에 걸쳐 인공지능 소프트웨어 및 서비스를 공급하고 있습니다. 국가 주무 부처 및 산하 공공기관, 연구소 등에 입찰, 수의, 제3자 단가계약 등의 형태로 공급하고 있으며, 대형 사업 수주를 이뤄내는 등 괄목적인 성장을 이뤄내고 있습니다.

당사는 공공분야 내 각계 시스템에 인공지능 기반 검색 솔루션을 확산하였으며, 각 기관의 민원 응대 챗봇뿐만 아니라 내부 업무용 챗봇, 비정형 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 등 공공분야 대내외 니즈를 충족하고, 선도적으로 신기술과 제품을 제시하며 공공분야 내 사업 영역을 확장해 나가고 있습니다.

당사는 최다 상용화 레퍼런스를 활용한 상담 어시스턴트, 빅데이터 분석 사업 등을 전 산업 분야에서 사업을 확장해나가고 있으며, 인공지능 솔루션을 확대 공급하며 비즈니스 효율 향상과 비용 절감 등에서 뛰어난 효과를 입증해왔습니다. 인공지능 검색, 챗봇, 빅데이터 분석 등에 대한 지속적인 사업 니즈를 발굴하고 파이프라인을 확보해가고 있으며, 고객과의 직접적인 계약뿐만 아니라 채널사를 통한 솔루션 계약도 증가하는 등 다각적인 영업전략을 전개하고 있습니다. 더 나아가, 당사는 신기술을 통한 신규 시장을 개척하는 등 끊임없이 사업 영역을 확장해나가고 있습니다.

(나) 클라우드 기반 인공지능 서비스

디지털 전환에 맞춰 민간기업을 중심으로 클라우드 전환이 확산되고 있으며, 전세계및 국내 클라우드 시장 또한 빠른 확산 전망을 보이고 있습니다.

이에 따라, 당사는 당사의 24년 기술력과 노하우가 담긴 구축형(온프레미스) SW을 접목시킨 클라우드 기반 인공지능 서비스 사업을 확대하며 클라우드 사업으로의 전환을 적극적으로 추진하고 있으며, 현재 대학교 등 특정 분야에서는 점유 1위를 기록하는 등 가시적 성과를 나타내고 있습니다.

당사는 전세계 및 국내 클라우드 및 SaaS시장의 확산 전망에 따른 사업 확대를 위해 관련 조직 및 기술 등의 정비를 지속해왔으며, AWS 컨설팅 및 교육을 수강하는 등 SaaS 아키텍처 설계, Domain 이해, 시장성, 보안, Compliance, Transaction 등에 대한 전문성을 갖추어왔습니다.

당사는 인공지능 전문 기업으로서 업계 최초 클라우드 서비스 보안인증(CSAP)를 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받은 바 있습니다. 이는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 보다 안전하게 최적화된 상태의 인공지능 기술과 서비스를 제공하기 위해 선제적으로 마련한 와이즈넛만의 차별화된 장점입니다.

또한, 이를 기반으로 업계 최초 조달청 디지털 서비스몰에 등록을 완료했으며, 각 주무부처 및 공공수요기관, 대학교 등에 클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스를 보다 신속하고 경쟁력있게 제공하고 있습니다.

[현명한 앤써니(WISE Answerny) 에 대한 클라우드 서비스 보안 인증 취득]

클라우드 기반 인공지능 챗봇 서비스의 경우 협력사를 통한 시장 확대, 전문 특화된 레퍼런스를 확산해나가는 등 정교한 비즈니스 모델을 제시함으로써 시장을 선도해나가고 있습니다. 당사는 서비스에 대한 고객의 니즈에 부합한 보다 세분화된 가격 전략(종량제, 사용자 수, 등급별 기준 등)을 추가 마련하여 적용할 예정에 있습니다. 또한, 빅데이터 분석 서비스의 경우 데이터 구축 서비스, 데이터 가공 및 분석 서비스, 데이터 북, 비정형 데이터 분석을 통한 리포트 서비스 등 지속해서 영역을 확대해나가며 시장의 변화에 유연하게 대응하고 있습니다.
마. 주요매출처
2024년 3분기 당사의 주요 매출처는 군인공제회C&C, 엘지씨엔에스, 엘지유플러스, 한전케이디엔, 현대오토에버 (가나다순)입니다. 당사의 주요 5대 매출처에 대한 매출비중은 전체 매출액 대비 약 9.7% 수준입니다.
바. 수주상황
당사의 고객은 주로 기업 또는 공공기관 등으로 수주상황은 영업기밀에 해당되어 관련 내용을 공시할 경우 영업에 현저한 손실을 초래할 수 있다고 판단되어 기재 생략합니다. 다만, 공시규정에 따라 의무공시에 해당하는 계약이 발생하는 경우 별도로 공시하겠습니다.

5. 위험관리 및 파생거래

가. 시장위험과 위험관리

당사는 여러 활동으로 인하여 시장위험, 신용위험 및 유동성위험과 같은 다양한 재무위험에 노출되어 있습니다. 연결회사의 전반적인 위험관리정책은 금융시장의 변동성에 초점을 맞추고 있으며 재무성과에 미치는 부정적 영향을 최소화 하는데 중점을 두고 있습니다. (가) 위험관리위험관리는 이사회에서 승인한 정책에 따라 재경부 주관으로 이루어지고 있습니다. 재경부는 영업부서들과의 긴밀한 협조 하에 재무위험을 식별하고 평가하고 관리합니다. 이사회는 전반적인 위험관리에 대한 원칙과 외환위험, 이자율 위험, 신용 위험 및 유동성을 초과하는 투자와 같은 특정 분야에 관한 정책을 제공하고 있습니다.

(나) 시장위험 관리(1) 외환위험당사는 일부 외화 자산ㆍ부채를 보유하고 있으나, 대부분의 거래는 국내거래로 환율변동위험에 대한 노출은 제한적입니다. 당사는 투기적 목적의 외환관리는 수행하지 않고 있습니다.

(2) 가격위험

당사는 재무상태표상 당기손익-공정가치 측정 금융자산으로 분류되는 당사 보유 채무증권 및 지분증권의 가격위험에 노출돼 있습니다. 중요한 채무증권 및 지분증권의투자는 개별적으로 관리되며 중요한 취득 및 매각 의사 결정에는 이사회의 승인이 필요합니다. 당기손익-공정가치 측정 금융자산의 손익은 당기손익에 영향을 미칩니다.(3) 이자율 위험

이자율위험은 시장이자율의 변동으로 인하여 금융상품의 공정가치가 변동할 위험입니다. 당사는 변동이자부 차입금이 없으므로 이자율위험에 노출되어 있지 않습니다.

(다) 신용 위험 관리

신용위험은 기업 및 개인 고객에 대한 신용거래 및 채권 뿐 아니라 현금성자산, 채무상품의 계약 현금흐름 및 예치금 등에서도 발생합니다. 당사는 신용등급 A 이상의 은행 및 금융기관과 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. 당사의 신용위험은 개별 고객, 산업, 지역 등에 대한 유의적인 집중은 없습니다.

(라) 유동성 위험 관리 당사는 적정 유동성의 유지를 위하여 유동성에 대한 예측을 항시 모니터링하고 있습니다. 유동성을 예측하는데 있어 당사의 자금조달 계획, 약정 준수, 당사 내부의 목표재무비율 및 통화에 대한 제한과 같은 외부 법규나 법률 요구사항도 고려하고 있습니다.

(마) 자본 위험 관리

당사의 자본 관리 목적은 계속기업으로서 주주 및 이해당사자들에게 이익을 지속적으로 제공할 수 있는 능력을 보호하고 자본 비용을 절감하기 위해 최적의 자본 구조를 유지하는 것입니다. 당사는 자본조달비율에 기초하여 자본을 관리하고 있습니다. 자본조달비율은 순부채를 총자본으로 나누어 산출하고 있습니다. 순부채는 총차입금에서 현금및현금성자산을 차감한 금액이며 총자본은 재무상태표의 자본에 순부채를 가산한 금액입니다.

나. 파생상품 등 거래현황
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항 없습니다.

6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 경영상의 주요계약
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 연구개발활동

(가) 연구개발 조직

당사의 연구개발은 성장기술연구소에서 핵심적으로 역할을 맡고 있으며, 회사의 지속적인 성장과 수익을 이루기 위해 인공지능/언어처리/빅데이터 분야의 선행 기술을 다양하게 연구하고 현재 시장에서 필요로 하는 제품을 개발하고 있습니다. 성장기술연구소는 각각의 전문화된 연구개발을 위해 제품개발실, 연구개발실로 구성되어 있습니다. 제품개발실은 자연어처리 기술을 근간으로 주로 언어 모델과 대화 지능, 텍스트마이닝, 검색과 같은 연구를 하며 관련 제품을 개발하고 있으며, 연구개발실은 클라우드 기반의 ML/Dev 플랫폼과 챗봇, 빅데이터 분석 연구를 하며 제품을 개발하고 있습니다. 또한 연구기획관리팀은 선행 연구 주제를 발굴하고 선행 연구한 기술을 상용화할 수 있도록 기획하는 역할을 맡고 있으며, 특히 회사 전체 연구/개발의 프로세스 설계와 모니터링 피드백, 품질관리를 통해 지속 성장의 기틀을 마련하고 있습니다.
또한, 제품개발실내 RAG TF팀을 신설하여 생성형 중심으로 변화하고 있는 시장의 빠른 변화에 신속하게 대응하고, 당사 기 제품들과의 연계/RAG기반 기술 연구개발/RAG플랫폼 연구개발 등을 전문적으로 담당하여 사업확대 및 기술 품질 강화를 위해 노력하고 있습니다.

연구소

부서

팀

역할

성장기술연구소

제품개발실

AISearch팀

차세대 검색 엔진 및 LM 기반 QA 기술 연구개발

AI솔루션팀

챗봇, 빅데이터 분석, ML 기반의 솔루션 연구개발

RAG TF팀

RAG기반 기술 및 플랫폼 연구 개발, 시장변화 대응

연구개발실

연구기획관리팀

선행 연구 주제 발굴 및 연구과제 기획/제안

AI플랫폼팀

클라우드 기반 ML/Dev 플랫폼 기술 연구개발

NLP팀

언어 모델 연구 및 NLP 응용 서비스 기술 연구개발

(나) 연구개발비용

(기준일 : 2024년 09월 30일)

(단위: 백만원)

과 목

제25기 3분기

제24기

제23기

비 고

연구개발비용 계

3,973
5,156

5,656

-

(정부보조금)

2,245
3,543

5,642

-

연구개발비 / 매출액 비율*

[연구개발비용계÷당기매출액×100]

18.44%
14.66%

16.41%

-

*정부보조금(국고보조금)을 차감하기 전의 연구개발비용 지출총액을 기준으로 산정

(다) 연구개발실적

연구 주제

주요 연구 내용

기간

멀티모달 데이터 입력 기반 검색 증강 생성 기술 개발
실제 업무환경에서 활용되는 멀티모달 데이터를 기반으로 대형언어모델(LLM)의 구조적, 성능적 한계인 ▲최신화된 정보유지의 어려움 ▲환각현상 ▲도메인 정보 부족 ▲대규모 컴퓨팅자원소요 등 한계를 극복하는 멀티모달 RAG 기술 개발

연구개발 진행중

(~2027.12)

철강산업 제조공정 최적화를 위한LLM 및 디지털트윈 융합 시스템 개발 및 실증
세계 최고 수준의 철강산업 제조 공정 최적화와 품질 개선을 위해 IoT(사물인터넷) 데이터 및 지식 노하우를 디지털 자산화하고, 제조 현장에 작업 가이던스와 운영 리포팅 서비스를 제공할 수 있도록 LLM·디지털 트윈 기술을 활용한 융합 플랫폼을 개발

연구개발 진행중

(~2026.12)

머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술개발

데이터 전문가 및 비전문가 모두 손쉽게 인공지능 모델을 다룰 수 있도록 인공지능 모델 개발 및 운영에 필요한 학습데이터 수집, 분석과 인공지능 모델 인프라, 배포, 서비스 운영까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 MLOps 플랫폼 기술 개발

~2023.12

생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼 기술개발

일상에서 발생하는 8종의 위험군(△일상생활 위험 △유해물질 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림)에 대한 실시간 데이터를 수집하여 사용자별 선호도와 접근성을 바탕으로 자연어 처리 및 인공지능 기반으로 분석, 이를 통해 사용자 맞춤형 생활안전 위험 예방 서비스 제공 기술 및 서비스 기술 개발

~2023.12

이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술

원시 데이터에서 형상(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)이 다른 이종의 데이터를 추출하고 이들의 메타 정보를 파악하여 연관성이 높은 이종의 데이터를 확장해 가는 종적 증식 기술 개발

기존 확보한 데이터 셋과 의미 연관성이 높은 다른 서비스 도메인에 존재하는 데이터를 검색/확보함으로써 다종 데이터를 확장하는 횡적 증식 기술 개발

증식된 데이터의 유효성을 검증하고 품질 높은 데이터를 융합 관리하여 분석에 활용하고, 이를 실제 서비스(유통, 금융 등)에서 실증하여 상용화 수준으로 활용할 수 있는 “이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발”

연구개발 중

뉴럴-심볼릭 모델의 지식 학습 및 추론 기술

기계학습의 다양화에도 불구하고, 심층 신경망의 논리 추론 영역에서의 지식 학습, 추론 처리, 암묵적 지식의 유추, 기억 공간의 한계를 극복할 수 있는 차세대 AI 기술 개발을 목표로 함. 이를 위해 신경망 모델에서 새로운 심볼릭 지식을 추출해서 기존 지식베이스와 통합 및 확장하고, 이를 바탕으로 추론이 가능한 뉴럴-심볼릭 모델 연구

연구개발 중

다양한 모델의 빅데이터 플랫폼 통합 분석을 지원하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼

산업/분야별 특화된 개별 빅데이터 플랫폼 간의 서로 다른 데이터 모델 사용 시 발생되는 데이터 사용 복잡도를 최소화하고 누구나 쉽게 다양한 산업/분야별 빅데이터를 분석/활용할 수 있는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼 기술 개발

~ 2021.12

금융 지식 그래프 구축 및 다국어 NLP 기술

자연어 처리를 위한 한국어 및 영어 코퍼스 생성, 딥러닝 알고리즘, 딥러닝 모델의 개발과 이를 위한 새로운 형태의 active learning annotator를 개발

~ 2021.12

자율 능동형 지식 확장을 위한 클라우드 기반 검색 플랫폼

목적성 대화 이해 및 응답을 할 수 있는 챗봇 기술과 자동 분산의 검색 기술을 개발하고 각각 솔루션을 출시

- 사용자와 챗봇 간 대화를 주고받는 기술로 질의응답, 분기, 재질의 등의 업무처리에 활용

- 자연어 이해, 지식 관리, 대화 메모리 관리 등 대화작업 내에서 발생하는 서비스 지원

- 복잡한 업무규칙의 처리가 가능한 5가지 종류의 대화작업 개발(즉답형, 복합즉답형, 조건분기, 선택분기, 슬롯)

- 대화 작업은 서로 유기적으로 연결되어 있어 여러 대화가 이어지도록 구성할 수 있으며, 이를 통해 다양한 시나리오를 구성할 수 있음

- 기계학습, 질의 유사도, 텍스트 패턴을 조합한 의도 분류기를 통해 최적화된 지식을 구축

- 자동화된 실시간 분산 색인 및 검색 기술

~ 2021.04

AI 기반 금융회사의 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 및 서비스 개발

부동산 금융 시장의 트렌드와 부동산 정책의 이슈 등의 비정형 데이터와 정형 데이터를 융합하여 부동산 담보 대출 리스크 관리/분석 기술 개발

~ 2020.12

빅데이터 기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스

기업이 가진 다양한 종류의 데이터를 해석하여 가공하고, 관련 산업 분야의 빅데이터와 지식베이스를 구축한 후, 분석 및 예측을 위한 인공지능 알고리즘을 추천하여 서비스를 제공할 수 있는 클라우드 기반 AI서비스 플랫폼의 개발

~ 2020.11

빅데이터품질평가 도구 개발

빅데이터 활용 가치 향상을 위해 빅데이터 특성을 고려한 지표와 평가 방법을 개발하고, 데이터 전처리부터 품질 개선까지의 전 과정을 지원할 수 있는 인공지능 기반의 자동화된 빅데이터 품질 평가도구를 개발

~ 2019.12

분산환경 인메모리 기술 기반의 복합형 고속 스트림 빅데이터 처리 기술

다양한 데이터 소스로부터 빠르게 생성되는 복합형(정형/반정형/비정형) 고속 스트림 빅데이터의 실시간 관리 및 분석기술(복합형 고속 스트림 빅데이터 플랫폼)개발

~ 2019.05

음성/음향 분석 기반 상황 판단 솔루션 기술 개발

발화자의 발화 행태, 핵심 자연어, 및 주변 환경 음향으로부터의 정보 추출 및 추론 기술은 발화자의 상황과 의도 판단하기 위한 핵심 기술 및 원천기술임

- 음성·음향을 통해 전달되는 핵심어, 발화 행태, 및 주변 환경음으로부터 내용들을 분석하고 상황 정보들을 추론함으로써 음성·음향 기반 상황추론과 의도 파악의 신기술을 확보할 수 있는 연구개발임

- 대표적인 적용 분야로 매년 끊임없이 발생하는 많은 사건·사고들을 초기에 대응하고 폭주하는 전화 신고와 허위 신고에 대한 접수자의 빠른 상황 판단과 의사결정을 통해 사회적 손실을 최소화할 수 있는 지능화된 원천기술 개발임

- 응답자에게 신고전화의 사실 유무뿐만이 아니라, 실제 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시하여 적응적 대응을 위한 지원이 가능한 기술 개발임

~ 2018.02

법률 분야 지능정보산업 인프라조성

법률 분야 인공지능 서비스 개발에 필요한 데이터 수집 및 정제와 지식베이스 구축을 통한 지능정보산업 선순환 생태계 구축

- 활용도가 높은 분야의 원천 데이터 확보 및 지식베이스 구축을 통한 공공·민간의 지능정보기술 및 서비스 개발 지원

- 데이터 보유 부처·기관과의 지식베이스 공동 구축·운영을 통하여 지속적인 데이터 갱신 및 자가(Self) 확산 체계 확보

- 정부 R&D 과제로 추진 중인 인공지능 관련 연구결과들과의 연계를 통한 데이터 및 지식베이스 활용성 극대화

~ 2017.12

기업용 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 검색, 분석

페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터에 제약받지 않고 단일 시스템 환경에서 검색·분석이 가능한 기반기술을 개발하고, 이를 바탕으로 자동화된 개발 및 운영도구를 포함한 기업용 페타스케일(Petascale) 페타스케일(Petascale)급 정형 및 비정형 빅데이터 검색/분석 SW 개발

- 글로벌 선도 제품 수준의 SW 경쟁력을 갖춘 자동화된 개발 및 운영 도구

- 글로벌 시장 확대를 위한 영어, 스페인어, 중국어, 일본어, 한국어를 지원하는 다국어 분석 엔진

- 페타스케일급 정형 및 비정형 빅데이터 수집 및 분산 파일 시스템 연동 검색 엔진

- 비정형 빅데이터에 대한 주제어(Keyword) / 주제(Topic) 기반 분석 엔진

~ 2015.04

7. 기타 참고사항

가. 시장 현황

(가) 인공지능(AI) 시장 현황

인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간이 지닌 인지능력, 학습능력, 추론능력, 이해능력 등과 같은 지적 능력의 일부 혹은 전체를 인공적으로 구현한 것으로, 컴퓨터가 인간의 고차원적인 정보처리 능력을 구현할 수 있도록 하는 것을 의미합니다.

인공지능(AI) 시장은 2000년대 들어 컴퓨팅 파워가 성장하고 우수한 알고리즘의 등장, 각종 네트워크 발전으로 데이터가 축적되면서 본격 진보하게 되었습니다. 2000년대 중반 이후에는 분류, 인식, 감지, 이해능력 개선 등을 통해 학습능력을 크게 향상시킨 딥러닝(Deep Learning) 기술이 등장하면서 인공지능은 단순한 신기술이 아닌산업 및 사회 구조의 광범위한 변화를 불러오는 혁신 기술로서 주목받게 되었습니다.

특히 2016년 인간과 인공지능의 대결로 전 세계를 놀라게 했던 알파고(AlphaGo)'를통해 인공지능이 인간을 넘어서는 시기가 올 것이라는 큰 기대와 함께 급속도로 성장하게 되었습니다. 현재 인공지능(AI)은 전산업에 없어서는 안 될, 명실상부 ‘모든 것이 연결되고 지능적인 사회로의 진화’를 지향하는 4차산업혁명의 핵심동력으로 작용하고 있습니다.

또한, 세계는 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 인해 산업과 사회 전반에 걸친 거대한 문명사적 변화를 맞이하고 있습니다. 과거 산업화 과정에서는 기계가 인간의 육체노동을 대체했고, 이제 인공지능(AI)이 인간의 지적 능력을 수행하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 AI 기술은 고령화 사회의 국민 건강, 노인 돌봄, 범죄 대응, 맞춤형 서비스 등 사회가 당면한 여러 문제의 해결에 활용할 수 있으며, 이미 제조, 금융, 국방, 복지, 의료, 교육, 농업, 운송, 치안 등 전 산업 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.

인공지능 산업의 특징은 성장기 초기에 위치한 산업, 구매자 교섭력이 높은 산업, 신규기업의 진입장벽이높은 산업, 대체재로부터 위협이 낮은 산업, 기술집약적 산업 등으로 요약될 수 있습니다.

또한, 인공지능 산업의 가치사슬 측면에서 보면, 인공지능 산업은 인공지능 생산도구 제공, 인공지능을 활용한 제품 및 서비스 제공, 인공지능 시스템 구축 및 지원을 위한 서비스 제공으로 분류됩니다. 동일한 인공지능 분야 내에서도 AI 소프트웨어 기업, AI 서비스 기업, AI 알고리즘 기업, AI 데이터 기업, AI 플랫폼 기업 등 영역별 기업이 띠고 있는 성격의 정의에 따라 분류될 수 있습니다.

(1) 자연어처리 시장

자연어처리(이하 NLP, Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성, 조작할 수 있도록 해주는 인공지능의 한 분야입니다. 자연어 텍스트 또는 음성으로 데이터를 상호연결하는 것으로 ‘언어입력’이라고도 합니다. 자연어처리에 대한 연구는 1950년대 디지털 컴퓨터가 발명된 직후부터 시작되었으며, 언어학과 인공지능을 모두 활용합니다. 자연어처리는 머신러닝으로 사람이 입력한 데이터로부터 배우고 일반화하는 시스템을 개발하는 AI의 한 분야였습니다. 최근에는 딥러닝을 통해 대규모 데이터에서 매우 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 방법을 사용하여 기술을 고도화 하고 있습니다. 의료서비스에서 NLP를 활용하여 의료기록을 분석하거나, 법률, 금융계에서 대량의 데이터 내 필요한 정보를 찾고 분석하는과정을 신속하게 진행하는 등 비즈니스 업무에 효율성을 더해주는 방법으로 활용하고 있습니다

자연어처리 분석단계.jpg
[자연어처리 분석단계]

자연어처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 적용되면서 이에 대한 필요성과 중요성이 확산되고 있습니다.

여기에 클라우드 컴퓨팅 기반으로 업무 프로세스가 점차 전환되고, 클라우드 기반의 자연어 처리 솔루션이 빠르게 보급되면서 시장 조성과 성장의 발판이 되고 있습니다. 특히, 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다. NLP는 고객 경험 관리, 가상 비서, 소셜 미디어 모니터, 감정 분석, 텍스트 분류 및 요약 등 세분화된 분야에 자연어 처리 기술을 적용하여 경제적으로 의미 있는결과를 낼 것으로 기대됩니다. 오늘날 의료 기록부터 소셜 미디어에 이르기까지 엄청난 양의 텍스트 및 음성 데이터를 효율적이고 일관적이며 중립적인 방식으로 분석하기 위해서는 자동화가 필수적입니다.

자연어처리 중 검색 산업은 자연어처리 기술을 검색에 도입한 것으로, 자연어 처리 기술을 통해 문맥에 기반하여 단어의 의미를 명확히 하고, 형태학적 변형을 고려하여 문서에 대한 키워드 일치 검색 및 FAQ 검색 효율을 개선할 수 있습니다. 이 중 ‘기업검색시장’은 고객을 기업에 초점을 맞추어, 기업들이 시간을절약하는 데이터 검색을 할 수 있도록 서비스를 제공하는 시장입니다. 기업 검색 솔루션은 데이터베이스, 이메일, 인트라넷, 데이터 관리 시스템등에서 필요한 데이터 또는 정보를 기업이 이용할 수 있도록합니다.

이러한 솔루션은 비즈니스 효율성을 향상시켜주고, 보안성도 높아 정보에 대한 권한 있는 엑세스를 제공합니다. 인공지능 및 머신러닝 기능과 같은 기술 발전과 접목은 기업 검색 솔루션 시장의 전망을 더욱 변화시킬 것으로 예상됩니다. 이제는 대기업뿐만 아니라 공공기관에서도 방대한 양의 데이터를 보유하고 있기 때문에 내부 검색 추세가 상당할 것으로 기대되고 있습니다. 실제로 최근 생성형, LLM 등과 함께 정확한 정보 검색에 대한 요구도 증가하고 있습니다.

(2) 챗봇 시장

챗봇(Chat-bot)이란 인간의 대화(서면 또는 음성)를 시뮬레이션 하고 처리하는 컴퓨터 프로그램으로, 인간이 실제 사람과 소통하는 것과 동일한 방식으로 디지털 장치와 상호작용할 수 있게 해주는 AI 기반 프로그램입니다. 챗봇은 AI, 자동화된 규칙, 자연어처리, 머신러닝을 기반으로 하여 데이터를 처리하고, 모든종류의 질문에 대한 응답을 제공합니다. 챗봇은 작업지향적(선언적) 챗봇과, 데이터 기반의 예측형(대화형)챗봇으로 분류됩니다.

구분

특징

작업 지향적

(선언적) 챗봇

- 하나의 기능을 수행하는데 초첨을 맞춘 단일 목적 프로그램

- 사용자 문의에 대해 자동화된 대화형 응답 생성

- NLP를 사용하기 떄문에 사용자가 대화형 경험을 할 수는 있으나, 챗봇의 기능은 기본적인 응답에 그침

데이터 기반의

예측형(대화형) 챗봇

- 가상비서 또는 디지털 어시스턴트라고 불림

- 개인화된 경험과 정교한 상호작용을 제공

- 맥락을 인지하고, 자연어 이해 및 처리, 머신러닝을 활용해 상시 학습 가능

- 사용자의 선호도나 정보를 지속적으로 습득하여 추천서비스의 기능까지 수행 가능

챗봇의 품질은 개발자가 챗봇에 사용한 AI 및 데이터의 품질에 따라 결정됩니다. 데이터의 품질이 높은상태에서 챗봇이 개발되면 데이터가 챗봇의 동력원과 같은 역할을 하게 됩니다. 그러나, 데이터의 품질이좋지 못한 상태에서는 오히려 챗봇이 데이터로의 접근과 답변을 제한하게 되는 역효과가 발생할 가능성이 있습니다.

인공지능 챗봇은 금융권을 시작으로 의료, 유통, 제조, 교육, 여행, 엔터테인먼트 등의 분야에서 활발히 활용되었습니다. 고객지원, 세일즈, 상품 추천, 예약 및 안내 등의 단순 반복적인 업무는 챗봇으로 대신 처리하고 복잡하고 전문적인 영역은 인력이 투입되는 등 노동생산성과 업무 효율성 향상을 위해 주로 활용되었습니다.

챗봇 시장의 발달은 각종 소비행태, 업무 및 교육방식 등 국민의 삶에 있어 근본적인 변화를 촉발하며 편리함을 제공해 주었고, 더 나아가 최근에는 글, 소설, 논문 작성 등의 작문, 이미지 생성, 디자인, 영상 및음악 편집, 작곡, 지식 관리, 알고리즘 코딩 등 생성형 AI에 기반한 서비스 수요가 발생하여 창작의 작업을 수행하는 새로운 시장이 형성되면서 더욱 다양한 산업에서 인공지능 챗봇 기술의 활용을 가속화하고있습니다.

초기에는 단순한 질의응답을 위한 도구로 시작된 챗봇은 이제 전략적 비즈니스 파트너로, 그리고 소비자와 기업 사이의 중요한 커뮤니케이션 채널로 변모하고있습니다.

(3) 생성형AI 시장

생성형 AI란 트레이닝 데이터의 패턴과 구조를 학습한 후, 유사 특징이 있는 새로운 데이터를 만들어내는 파운데이션(기반)모델을 바탕으로 구동되는 AI입니다. 입력 값을 통해 대화, 텍스트, 이미지, 동영상, 음악등의 새로운 컨텐츠와 아이디어를 생성해 낼 수 있는 인공지능의 발전된 형태를 말합니다.

생성형 AI의 밸류체인은 1. 인프라(반도체, 클라우드 등), 2. 파운데이션 모델, 3. 미들웨어, 4. 애플리케이션 및 서비스로구분됩니다. 인프라 부문은 컴퓨터 하드웨어와 클라우드를 말하며, AI가 방대한 데이터를 학습하고 처리하는데 필수적인 요소로 HBM등의 액셀러레이터 칩이 장착된 GPU, TPU 하드웨어가 사용됩니다. 데이터 수집 및 전처리 과정에 필요한 컴퓨팅 자원과 스토리지 공간 제공 등 대규모 AI모델을 구축하고 튜닝 및 실행하는 작업의 대부분은 클라우드 환경에서 이루어지고 있습니다. 또한, 대규모 언어 모델을 구축하기위한 학습이 이루어지는 파운데이션(기반)모델, 특정 어플리케이션에 적합하게 조정하고 사용하기 쉽게 만드는 미들웨어(프롬포트 및 미세조정 등), 그리고 최종 사용자가 이용하게 되는 텍스트, 이미지, 오디오, 코드, 비디오 등 생성형 AI서비스인 애플리케이션으로 구분됩니다.

생성형AI 초반 시장의 급성장은 하드웨어와 서비스형 인프라(IaaS), 시스템 인프라 소프트웨어(SIS) 등 '인프라 구축'에 대한 집중 투자가 이끌 것으로 보고있습니다. 그러나 생성형AI 플랫폼과 애플리케이션 소프트웨어는 향후 엄청난 성장률을 기록하며 인프라 분야를 점차 추월할 것이라고 전망됩니다. IT 및 비즈니스 서비스를 포함한 생성 AI 서비스의 성장률도 인프라 지출과 흡사한 규모로 따라붙을 것으로 예측되고있습니다.

(나) 빅데이터 시장

빅데이터(Big Data)란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 넘어서는 대량(수십 테라바이트)의 정형 또는 심지어 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고결과를 분석하는 기술입니다.

빅데이터(Big Data)는 미래 ICT 산업을 선도하며 혁신 성장을 위한 4차산업 혁명의 핵심기술요인으로 급부상하였고, 데이터를 수집 및 분석하여 미래를 예측, 새로운 가치를 창출하기 위한 기반 자원으로 활용되고 있습니다.

(다) 클라우드 시장

클라우드(Cloud)란 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 서버와 이 서버에서 작동하는 소프트웨어와 데이터베이스를 의미합니다. 클라우드 서버는 전 세계 데이터센터에 위치하고 있으며, 사용자와 기업/기관은 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 직접 물리적 서버를 관리하거나 자체 서버에서 소프트웨어 응용 프로그램을 실행하지 않아도 되는 이점이 있습니다. 클라우드는 스마트폰의 등장과 인터넷을 통한 정보의 공유가 확산되고, 특히 최근 코로나19 팬데믹으로 촉발된 동적인 업무 환경으로 인해 비즈니스의 복잡성과 확장성이 증가되면서 클라우드 전환에 대한 가속화가 확산되고 있습니다. 또한 클라우드는 리소스 및 비용 최소화 관점에서 효율을 높일 수 있는 최적의 디지털 전환의 방법으로서 수요가 증가하고 있습니다.

클라우드 서비스란, 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원, 데이터 저장, 소프트웨어, 플랫폼 및 기타 IT 관련 서비스를 원격으로 제공하는 것을 말합니다. 해당 서비스는 필요한 하드웨어, 소프트웨어 등의 리소스를 필요한만큼 요청하고 제공받는 온디맨드(on-demand)방식으로 작동하므로, 사용자가 필요한 시점에 적절한 양의 자원을 신속하게 할당받거나 반환할 수 있습니다. 이러한 부분에서 사용자는 자원의 유연성과 확장성으로비용을 절감하고, IT 인프라를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 클라우드가 사용자에게 어떤 서비스를 제공하느냐에 따라 IaaS(Intrastructure as a Service) : 서비스형 인프라, SaaS(Software as a Service) : 서비스형 소프트웨어, PaaS(Platform as a Service) : 서비스형 플랫폼, 크게 3가지로 구분됩니다. 인프라 기반서비스는 기본적인 컴퓨팅 인프라를 제공하는 서비스로, 가상화된 기본 인프라 자원(서버, 스토리지, 네트워크 등)을 제공하는 서비스입니다. 소프트웨어 기반서비스는 소프트웨어를 자신의 컴퓨터나 서버에 설치 및 유지보수하지 않고, 인터넷을 통해 소프트웨어 어플리케이션에 접근이 가능하게 해주는 서비스입니다. 플랫폼 기반서비스는 인프라 위에 개발, 배포, 운영을 지원하는 플랫폼을 제공하며, 어플리케이션 개발 및 배포에 필요한 플랫폼들을 제공합니다. 각 서비스는 고객이 원하는 단계에 맞추어 제공되고, 최적화된 플랫폼 형태로 공급됩니다.

클라우드 서비스는 사용한 만큼 비용을 지불하고, 유지보수와 관련된 서비스까지 포함되어 있으므로 관련 비용이 절감되는 효과가 있습니다. 또한, 신속하고 유연한 인프라 구성으로 사용자가 원하는 형태로 공급이 가능합니다. 인터넷을 기반으로 하는 서비스이기 때문에 시간과 장소에 구애받지 않는다는 장점이 있고, 정기적으로 자동업데이트가 가능하기 때문에 늘 최신화된 서비스를 사용할 수 있습니다클라우드 기술은 기업뿐만 아니라 지역 및 국가의 행사 이벤트, 대민사업 시스템 구축연구기관 및 대학이나 데이터백업용 등 다양한 방면에서 활용이 가능합니다

클라우드 컴퓨팅 서비스 종류.jpg
[클라우드 컴퓨팅 서비스 종류]

나. 시장 규모 및 전망

(가) 인공지능 산업의 현황 및 전망

(1) 글로벌 시장 동향

글로벌 ICT컨설팅기관 프리시던스리서치(Precedence Research)에 따르면, 2022년 전 세계 AI시장 규모는 1조원을 기록하였으며,
2023년에는 전년 대비 37.7% 성장한 198조원에 이를 것으로 예상되고
연평균성장률(CAGR) 38.1%를 기록하며 2030년에는 1,909조원에 달할 것으로 전망되고 있습니다

(단위 : 조원)

[글로벌 인공지는(ai)시장 규모 및 전망].jpg
[글로벌 인공지는(ai)시장 규모 및 전망]

(출처) Precedence Research (precedenceresearch.com)
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 정보 연구기업 MVI(Market Value Insight)가 발표한 “한국 인공지능(AI) 시장가치” 보고서에 따르면 국내 AI 인공지능 시장은 2022년 2.5조원 시장을 형성하였으며 향후 연평균 25.44%의 성장률을 기록하며 2032년 24.0조원 규모에 이를 전망입니다. 다양한 산업에서 인공지능 채택을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 혁신이 빠르게 이루어지면서 인공지 시장을 견인할 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 생성형 인공지능과 비즈니스 생산성을 높여주는 자동화 솔루션과 같은 새로운 비즈니스의 기대수요에 의해 인공지능 전체 시장의 견고한 성장세를 유지할 것으로 기대하고 있습니다.

(단위 : 조원)

[국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망].jpg
[국내 인공지능(ai) 시장 규모 및 전망]

출처 : MBI(Market Value Insight)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

가) 자연어처리(NLP) 산업 시장 동향

(1) 글로벌 시장 동향

(단위 : 십억원)

구분
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030

글로벌 NLP
6,241
7,529
8,819
10,107
11,396
12,687
14,063
15,408

[글로벌 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 글로벌 자연어처리(NLP) 시장 규모는
2023년에 6조 2,406억원으로 추정되며
, CAGR 15.73%로 성장하여 2030년에는 15조 4,082억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다. NLP 오픈소스 프로젝트들이 NLP 시장 성장 견인에 큰 역할을 할 전망입니다. 자연어 처리에 대한 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있으며 시장 규모로는 BFSI(Banking, financial services and insurance) 부문의 성장이 두드러질 전망입니다. 금융이나 보험 분야는 빠르고 넓은 범위에서 자연어 처리 기술과 기법을 도입하고 있습니다. 고객 유지, 비용 절감, 수익 증가, 규칙과 규정 준수라는 목표 달성에 필요한 정보 검색, 의도 구문 분석, 고객 서비스 및 규정 준수 프로세스 자동화에 자연어 처리가 유용하기 때문입니다. 사용자의 의도 파악이 필요한 분야에서 자연어 처리 기술이 주목을 받고 있습니다.

(2) 국내 시장 동향

(단위 : 십억원)

구분
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030

국내 NLP
528
672
815
958
1,102
1,260
1,427
1,589

[국내 NLP 시장 규모 및 전망]출처 : Statista Market Insights - Natural Language Processing(Region : South Korea)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 자연어처리(NLP)시장은 ① Language translation NLP(언어 번역 자연어처리), ② Speech-based NLP(음성 기반 자연어처리) ③ The Text-Based NLP(텍스트 기반 자연어처리), 세가지 시장으로 분류되고 있으며, 검색 산업의 경우 명확한 전체 시장 규모를 가늠하기는 쉽지 않으나, 문자 언어를 분석하는 응용프로그램을 다루는 NLP 시장으로 목표시장을 타겟하고 있습니다. 국내 자연어처리(NLP) 시장 규모는
2023년에 5,282억원으로 추정되며
, 2030년에는 1조 5,888억원에 도달할 것으로 전망되고 있습니다.

나) 챗봇 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

시장조사 전문 기관인 IMARC 그룹의 ‘전 세계 챗봇 시장 동향과 기회, 예측, 2024년~2032년’ 보고서에따르면, 전 세계 챗봇 시장 규모는 2023년 6.8조원이었으며, 2023년부터 연평균 성장(CAGR) 21.5%로 성장하여 2032년 41.5조원에 이를 것으로 예상되고 있습니다. 북미 시장은 챗봇 시장의 주요 거점으로 가장 큰 점유율을 차지하고 있는 것으로 파악됩니다

(단위 : 십억원)

[글로벌 챗봇 시장 규모].jpg
[글로벌 챗봇 시장 규모]

출처 : IMARC 그룹전 세계 챗봇 시장 동향과 기회예측년 2024년 ~ 2032년
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 시장조사기관 Statista에 따르면 국내 챗봇 시장의 규모는 CAGR 16%로, 2022년 4,217억원에서 2030년 1조 7,383억원 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다

(단위 : 십억원)

[국내 챗봇 시장 규모].jpg
[국내 챗봇 시장 규모]

출처 : Statista

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

다) 생성형AI 산업 시장 동향 (1) 글로벌 시장 동향

그랜드뷰리서치에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 2022년 12조 1,680억원으로 평가되었으며,
2023년부터
2030년까지 연평균 35.6%로 성장하여 131조 2,440억원 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 또한, 골드만삭스의 자료에 따르면 향후 10년간 생성형 AI가 7%에 달하는 글로벌 GDP 성장을 이끌고, 3억개에 달하는 일자리에 영향을 미칠 것으로 전망됩니다. 기업용소프트웨어 업체들 대부분은 2024년을 기점으로 제품과 서비스에 생성 AI를 포함할 것으로 예상됩니다

(단위:십억원)

[글로벌 생성형ai 시장 규모].jpg
[글로벌 생성형ai 시장 규모]

출처 : 그랜드뷰리서치

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(2) 국내 시장 동향

글로벌 시장조사업체 Statista에 따르면 국내 생성형AI 시장은 2023년 1조 320억원에서 2030년 5조1,840억원으로 늘어날 것으로 전망하고 있습니다.

(단위: 십억원)

구분

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

Generative AI

1,032

1,560

2,100

2,640

3,180

3,852

4,512

5,184

출처 : Statista Market Insights - Generative AI (Region : South Korea)

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(나) 빅데이터 산업 시장 동향

글로벌 빅데이터 시장 규모는 2022년 192.4조원에서 13.9%씩 성장해 2030년에는 479.2조원에 이를것으로 전망되고 있습니다.

(단위 : 조원)

[글로벌 빅데이터 시장 규모].jpg
[글로벌 빅데이터 시장 규모]

출처: Verified Market Research
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

(단위:십억원)

[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망].jpg
[국내 빅데이터 및 분석도구 시장 전망]

출처 : IDC, 2023
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

한국IDC에 따르면 2024년 국내 분석도구를 포함한 빅데이터 시장은 연평균 10.6%의 성장률을 기록하며 2027년까지 3조 9,771억원 규모를 형성할 것으로 전망하고 있습니다. 최근 개인과 기업의 데이터 소비 방식이 변화되며 데이터 플랫폼 및 솔루션의 활동 수요가 더욱 증가하고 있습니다. 기업 또한 데이터가 비즈니스 인텔리전스의 핵심 전략으로 자리잡으며 더욱 그 중요도가 높아지고 있습니다. 특히 각종 이커머스 및 물류 등 고객 데이터와 접점이 핵심인 산업 외에 공공분야, 제조업, 엔터테인먼트, 금융 분야 등 전 산업에 걸쳐 소프트웨어 및 IT개발 구축에 대한 수요가 빅데이터 시장의 지속적인 성장세를 견인할 것으로 전망하고 있습니다.

(다) 클라우드 산업 시장 동향

글로벌 시장조사업체 가트너에 따르면 글로벌 클라우드 시장은 2021년 474조원 규모에서 2025년 1,005조원 규모에 달할 것으로 전망되고 있습니다.

(단위 : 조원)

[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측].jpg
[글로벌 클라우드 서비스 시장규모 추이 및 예측]

출처 : 가트너
주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다.

국내 클라우드컴퓨팅 산업은 점차 IT산업의 핵심요소로 자리 잡고 있으며, 미래 IT산업 발전의 분수령이 될 중요한 산업으로 주목받고 있습니다. 소프트웨어를 '소유' 하는 시대에서 '구독' 하는 시대로 변하고 있으며, 국내 기업 및 기관들의 서비스형 소프트웨어(SaaS)형태의 SW 구독 시장은 커져가고 있습니다. 글로벌 조사기관 한국IDC에 따른 국내 SaaS 시장은 2022년 1조 7,843억원 규모를 형성했으며, 향후 5년간 15.5%씩 성장해 2026년에는 3조 614억원에 달할 것으로 전망하고 있습니다.

(단위: 십억원)

Segment

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2021~2026 CAGR

Software as a service(SaaS)

1,235.0

1,425.3

1,589.5

1,768.2

1,956.4

2,149.4

11.7%

Applications

777.7

893.2

992.0

1,107.6

1,232.7

1,364.6

11.9%

System infrastructure software(SIS)

457.3

533.1

597.5

660.6

723.6

784.8

11.4%

Platform as a service(PaaS)

253.3

359.1

470.0

601.4

753.4

912.0

29.2%

Total

1,488.3

1,784.4

2,059.4

2,369.6

2,109.8

3,061.4

15.5%

Growth(%)

21.8%

19.9%

15.4%

15.1%

14.4%

13.0%

-

[한국의 퍼블릭 클라우드소프트웨어 규모(2021-2025)]

출처 : 한국 IDC

주1) 환율 1$=1,200원 기준으로 환산한 수치입니다. 특히, 국내 SW패러다임이 변화하면서 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 중요성이 부각되고 있으며, 이들의 매출 및 시장 비중 또한 커지고 있습니다.

나. 경쟁 현황

(가) 경쟁 현황

[국내 동종업계 타사 현황]

당사는 인공지능의 핵심 기술인 언어처리기술 기반으로 인공지능 및 빅데이터 사업을 지속 확장 및 성장시키고 있으며, 이를 기반으로 지난 2012년 부터 12년 연속 영업이익 흑자 경영을 지속해오며 안정적인 재무구조를 확보하고 있습니다.

당사는 매년 인공지능 및 빅데이터 대표 기업으로서 시장을 선도하고 있습니다.

인공지능 시장에 대한 기대감 및 전망은 매년 증가하고 있지만, 지난 전 세계적 경기침체에 따라 국내 대기업을 포함한 산업계 전반의 실적이 악화된 바 있으며, 동종업계 타사 대부분이 막대한 영업손실을 통해 적자를 면치 못하고 있는 현실입니다.

국내 동종업계 3개년 매출액 현황.jpg
[국내 동종업계 3개년 매출액 현황]

[국내 동종업계 3개년 영업이익 현황].jpg
[국내 동종업계 3개년 영업이익 현황]

(출처 : 전자공시시스템 자료 재편집)

[해외 동종업계 타사 현황]

지난 2000 년 설립 이후, 와이즈넛은 빅데이터 검색 사업을 통해 외산 검색 솔루션을 대체하는 '대한민국 대표 검색 솔루션' 기업에서, 24년이 흐른 지금 인공지능 전문 기업으로 끊임없이 트랜스포메이션(Transformation)을 시도하며 빠르게 변화하는 시장에서 최상의 솔루션과 서비스를 제공해 왔습니다.

외산 솔루션의 경우, 글로벌 패키지로 한국어 분석 처리에 대한 어려움과 다양한 요구사항에 대한 유연한 처리의 어려움 등 제품의 한계가 있습니다. 해외 동종업계 타사의 경우, 국내 영세 협력사를 통한 대리 사업 수행 혹은 자체 수행을 위한 인력의 수행능력 검증이 미비한 것에 비해 당사는 사업수행을 위한 자체 전문 수행 인력을 보유하고, 다양한 사업수행을 통한 풍부한 경험과 노하우를 갖추고 있습니다.

당사는 외산 솔루션과 차별화된 언어처리 및 인공지능 기술 등 핵심기술의 적극적인 개발과 이에 대한 제품화를 성공하면서, 글로벌 외산 솔루션을 당사의 국산 솔루션으로 대체하거나 기술 우위를 선점하는 등 한국 기업의 위상을 높여왔습니다.

특히, 당사의 인공지능 챗봇은 기존 국내외 온톨로지 및 시나리오 방식의 타사 챗봇 소프트웨어 제품과 차별화된 하이브리드 방식을 적용함으로써, 국내 인공지능 챗봇 시장에서 압도적인 경쟁 우위를 점하고 있습니다.

(나) 경쟁구도 변경 가능성

클라우드 전환이 가속화되면서 기존의 구축형(On-premise)에만 의존하던 시장이 변화되며 새로운 클라우드 업체들이 등장할 수 있는 여지는 있으나, 와이즈넛은 기존 구축형 기술과 노하우를 기반으로 한 클라우드 서비스에 대해 선행적으로 준비 및 대처를 하고 있으므로, 경쟁구도가 변경되더라도 인공지능 전문기업으로서의 위성을 굳건히 지켜나갈 것 입니다.

다. 신규 사업

(가) 클라우드 서비스화

글로벌 및 국내 클라우드 서비스 시장 매년 확대 성장확대되고 있습니다. 코로나 19 사태를 계기로 전 세계 기업들이 앞다퉈 디지털 전환에 나서고 있으며 AI, 메타버스, 자율주행차 등의 미래 기술 구현에도 클라우드가 필수적이므로 시장이 급성장하고 있습니다.

이에 정부에서도 클라우드 산업 성장을 위해 '제3차 클라우드 컴퓨팅 기본계획(2022~2024)'를 발표하였고 2022년 기준 전년 대비 23% 확대한 총979억 원 규모의 예산을 투입하는 등 투자에 박차를 가하고 있습니다. 또한 행정·공공기관 정보자원 클라우드 전환·통합 추진계획에 따르면 행정ㆍ공공기관 정보시스템에 1만 여개 클라우드 전환을 추친하며 오는 2025년까지 총8,600억여 원의 예산이 투입될 예정입니다

[35] 신규사업 - 기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장.jpg
[기존 솔루션 대비 세계 클라우드 시장]

(출처: Gartner)

[36] 신규사업 - 클라우드기반 sw시장 확대 전망.jpg
[클라우드기반 sw시장 확대 전망]

(출처: 행정안전부, 과학기술정보통신부, 한국정보화진흥원 외)

당사는 인공지능 솔루션 및 서비스를 제공하는 업력 24년의 AI 기술로 각종 구축형(On-premise) 제품 외 2019년 이후 지속 공급해왔던 서비스형 챗봇 ‘현명한 앤써니(WISE Answerny)를 시작으로 궁극적으로 전 제품 및 인공지능 소프트웨어 기술의SaaS 전환 노력을 지속하고 있습니다. 최근AI 전문 기업으로서 업계 최초로 챗봇 서비스 SaaS 보안 인증을 취득하여 서비스의 신뢰성을 인정받았으며, 이를 기반으로 최근 공공조달 디지털 서비스 전용몰에 등록을 완료했습니다.

포맷변환_[37] 신규사업 - 현명한 앤써니 보안인증 취득.jpg
[현명한 앤써니 보안인증 취득]

당사는 고객이 원하는 다양한 클라우드에 최적화된 인공지능 기술과 서비스를 제공하고, 한층 더 높은 고객 가치를 실현함과 동시에 클라우드 서비스 개발 및 운영, 활용을 통해 AI 기술과 솔루션의 성숙도를 높여나갈 계획입니다.

(나) 초거대 인공지능과의 연계

생성형 인공지능(Generative AI)로 대표되는 미국 Open AI사의 ChatGPT로 시작된 초거대 인공지능 언어모델(LLMs)의 이슈가 지속되면서 시장 분위기가 고조됨에 따라, 인공지능 시장 규모의 성장뿐만 아니라 챗봇에 대한 관심과 중요성 또한 다시 집중되고 있습니다.

정부에서도 글로벌 동향에 발맞춰 선도적 경쟁력 확보를 위해 '초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안(23.04)'을 발표하며 2023년도에만 총 3천901억원 규모의 예산 투입에 대한 적극적인 의지를 밝혔습니다.

언어모델의 등장으로 인공지능 기술이 크게 도약하고 있는데, 자연어 이해(Natural Language Unerstanding이하, NLU)가 필요한 기술은 초거대 규모가 아니어도 상용화가 가능한데 비해 생성형(Natural Language Generation 이하, NLG) 기술은 생성문의 품질 이슈로 초거대 규모로 가고 있는 실정입니다. 특히 이슈의 중심에 있는 초거대 언어모델은 ChatGPT, LaMDA, Bard 등 글로벌 테크 기업에서 앞다투어 개발을 하고 있습니다.

당사가 영위하고 있는 챗봇 사업은 이러한 언어모델 중 어떠한 유형을 적용하느냐에 따라 NLU방식의 목적지향형(Task-oriented) AI 챗봇과 NLG방식의 생성형(Generative) AI 챗봇으로 구분 될 수 있습니다.

NLG방식의 생성형 AI챗봇은 답변을 선택하는 것이 아닌 새롭게 생성해내는 방식으로, 끊임없이 유기적으로 새로운 답변을 조합 및 생성하기 때문에 자연스럽게 답변하는 영역에서 뛰어남을 보입니다. 그러나 답변이 주어진 데이터 또는 맥락에 근거하지 않은 잘못된 정보이거나 허위 정보를 생성할 수 있는 할루시네이션(Hallucination환각)현상, 콘텐츠 저작권 등의 문제를 갖고 있습니다. 특히, 고객의 내부 데이터 안에서 답변을 해야 하는 상황에서, 행정 문서나 기밀 등에 대한 보안의 어려움, 사용량에 따른 과금 등 다양한 한계가 지적되고 있습니다.

반면, NLU방식의 목적지향형 AI챗봇은 사용자의 질문과 대화의 문맥에 기반해서 의도를 파악하고, 가장 적절한 응답을 선택하는 방식입니다. 사전에 협의를 통해 만들어진 답변을 기반으로 대화를 하기 때문에 응답 내용이 일관적이고 정확성이 높다는 장점이 있습니다. 때문에 본 형식의 챗봇은 공공 행정 업무 및 민원서비스 상담, 병원 예약 및 문진처리, 상품추천, 고객상담서비스 등 매뉴얼에 따라 정확한 정보 기반의 맞춤형 대화 영역에서 전방위적으로 활용되고 있습니다.

당사의 인공지능 챗봇 SW인 'WISE iChat(와이즈 아이챗)은 NLU방식의 목적지향형 AI챗봇으로 현재 국내 480개 이상의 최다 성공 레퍼런스를 보유하고 있으며, 사업들을 전개하며 쌓아온 기술력과 노하우를 확보하고 있습니다.

더불어, 당사는 그간 제공해온 챗봇 형태에 안주하지않고, 생성형AI와의 연계를 통해 다양한 형태의 챗봇 사업을 전개할 수 있는 기술개발을 계속적으로 진행하고 있습니다. 이를 위해 글로벌 IT기업 마이크로소프트(Microsoft, 이하MS)와 함께 MS 클라우드 플랫폼 애저(Azure)위에서 ChatGPT 연계를 통한 챗봇 서비스를 제공하고 있습니다. 또한, 경량화된 언어모델을 자체 내재화하여 고객사 특성을 반영한 다양한 모델을 개발하고 있습니다. 이처럼 당사는 생성형AI와 오픈언어모델, 경량화된 자체 언어모델 등 인공지능 시장을 선도해나가기 위해 끊임없이 다양한 기술개발 및 연구계획을 수립하고 있습니다.

(다) 생성형AI플랫폼 개발 및 시장 선도

당사는 새로운 성장엔진으로서 새로운 신규 사업인 '생성형AI플랫폼'을 개발하여 폭발적인 시장 확대가 기대되는 생성형 LLM 에 공급함으로써 미래 성장 동력으로서 성장전략을 구사하고 있습니다.

현재 시장에 형성된 생성형 LLM은 여러 문제를 가지고 있지만 인공지능 기술력을 몇 단계 끌어올리면서 우수한 성능을 보여주고 있기 때문에 향후 폭발적인 시장 확대가 기대되고 있습니다. 당사의 제품군은 이미, 텍스트 기반의 인공지능 기술과 밀접한 관계가 있으며, 이들 제품을 생성형 LLM을 보완하는 기술로 고도화하여 시장을 주도하고자 합니다.

WISE iRAG는 LLM의 한계점으로 지적되는 정보의 최신성과 환각현상(Hallucination), 보안문제를 해결해주는 인공지능 기반 검색 생성기술이 적용된 제품입니다. LLM은 범용 정보를 기반으로 답변을 제공하여 기업 및 기관에서 활용하는데 한계가 있는데 반하여, WISE iRAG를 사용하면 기업내부의 최신데이터를 기반으로 챗봇 및 검색서비스에 적용할 수 있는 특장점을 보유하고 있습니다.

WISE iRAG는 사용자가 원하는 정보의 의미를 해석하고, 대상 데이터에서 원하는 데이터를 정확하게 찾아, 사용자가 원하는 정보의 의미에 가장 적절한 답변을 생성해주는 인공지능 기술의 최적의 집약체이자 프레임 워크입니다. 특히, WISE iRAG는 그 자체로 기존의 검색엔진을 대체할 수 있고 의도파악 검색 기능을 가지고 있어 사용자의 의도와 목적에 맞는 문서들이나 답변, 요약 기능을 제공합니다. 자체 언어모델(WISE LM) 뿐만 아니라 다양한 외부 LLM과 유연한 연계가 가능합니다.

WISE iRAG은 언어처리에 기반한 모든 서비스에 적용할 수 있는 기반 제품으로 활용이 가능합니다. 최근의 시장 또한 생성형AI의 활용 목적 및 이용 대상자에 따라 WISE iRAG에 대한 수요가 증가하고 있으며, 당사 또한 공공 및 금융 시장을 중심으로 다양한 형태의 실증사업 사례가 증가하고 있습니다.

마. 지식재산권 현황

[특허권]

번호
특허번호
구분
내용
권리자
출원일
등록일
주무관청

1
제0511164호
국내
웹 검색엔진에서의 실시간 사용자 질의 분석에 기반한 AND 연산용 색인데이터의 캐슁방법

정보통신

연구진흥원,

와이즈넛

2002-12-10
2005-08-23
특허청

2
제10-0720993호
국내
날짜 검색어를 이용한 인터넷 검색방법
와이즈넛
2005-06-22
2007-05-16
특허청

3
제10-0802511호
국내
토픽 기반의 검색 서비스 제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2005-10-11
2008-02-01
특허청

4
제10-1129831호
국내
광고주의 광고 의지를 반영한 키워드 광고 및 디스플레이 광고 노출 방법 및 장치
와이즈넛
2010-04-13
2012-03-16
특허청

5
제10-1141498호
국내

근접성 언어 모델을 이용한 정보 검색 방법

(SIGAR & STS2009에서 발표한 PLM 논문)

와이즈넛
2010-01-14
2012-04-24
특허청

6
제10-1331946호
국내
와일드카드 매칭을 이용한 검색 방법
와이즈넛
2011-10-05
2013-11-15
특허청

7
제10-1387913호
국내
모사 검출을 위한 문서 사전화 장치 및 방법
와이즈넛
2012-07-25
2014-04-16
특허청

8
제10-1387914호
국내
검색어 자동 완성 기능과 연동되는 추천 결과 제공 방법
와이즈넛
2012-10-16
2014-04-16
특허청

9
제10-1405070호
국내
검색어 자동 완성과 연동되는 미리보기 콘텐트 제공 방법
와이즈넛
2012-06-25
2014-06-02
특허청

10
제10-1409298호
국내
한국어 구문인식을 위한 어휘의미패턴 구성 방법
와이즈넛
2012-08-02
2014-06-12
특허청

11
제10-1453866호
국내
고속모사구간 검출을 위한 문서의 사전화 장치 및 그 방법
와이즈넛
2012-07-25
2014-10-16
특허청

12
제10-1453867호
국내
통합보기 형태로 모사구간을 가시화하는 모사 검출 방법
와이즈넛
2012-08-02
2014-10-16
특허청

13
제10-1453868호
국내
메타기반 추천 프로세스를 포함하는 검색 결과 제공 방법
와이즈넛
2012-08-02
2014-10-16
특허청

14
제10-1545273호
국내
클러스터링 및 해싱을 이용하여 빅데이터 텍스트의 중복여부를 검출하는 중복문서 검출장치 및 방법
와이즈넛
2014-12-10
2015-08-11
특허청

15
제10-1589621호
국내
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015-02-23
2016-01-22
특허청

16
제10-1589626호
국내
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015-02-23
2016-01-22
특허청

17
제10-1624909호
국내

정규화된 키워드 가중치에

기반한 연관 키워드 추출 방법

와이즈넛
2014-12-10
2016-05-23
특허청

18
제10-1755437호
국내
어휘의미패턴을 이용한 한국어의 기계번역방법
와이즈넛
2016-01-21
2017-07-03
특허청

19
제10-1772909호
국내
음성전화 통신망에서 실시간으로 음성을 수집하고 분석 결과를 저장하는 방법 및 장치
와이즈넛
2016-01-19
2017-08-24
특허청

20
제10-1799874호
국내
음성/음향 분석 기반 상황 판단 시스템 및 방법
한국과학기술원 트리포스와이즈넛세종대학교파워보이스한양대학교
2016-02-22
2017-11-15
특허청

21
제10-1805607호
국내
고객의 소리 데이터로부터 요약문을 생성하는 방법
와이즈넛
2016-01-22
2017-11-30
특허청

22
제10-1837003호
국내
온라인 커뮤니티 모니터링 방법
와이즈넛
2016-01-22
2018-03-05
특허청

23
제10-1847847호
국내
딥러닝을 이용한 비정형 텍스트 데이터의 문서 군집화 방법
와이즈넛
2016-11-15
2018-04-05
특허청

24
제10-1866487호
국내
복수의 이기종 사물인터넷디바이스의 반정형 데이터를 그룹핑하여 실시간으로 분석하는 데이터처리장치
와이즈넛
2016-04-27
2018-06-04
특허청

25
제10-1872863호
국내
채팅봇을 이용한 비즈니스 지원 방법
와이즈넛
2016-11-24
2018-06-25
특허청

26
제10-1902784호
국내
태그데이터를 이용한 음성데이터 관리방법 및 그 장치
와이즈넛
2017-11-28
2018-09-20
특허청

27
제10-1927450호
국내
대용량 비정형 데이터를 처리하는 REST API 서비스 제공 방법
와이즈넛
2016-12-29
2018-12-04
특허청

28
제10-1931714호
국내
유사문서 추천장치를 이용하여 문서로부터 개체명을 추출하는 개체명 인식시스템 및 인식방법
와이즈넛
2016-12-20
2018-12-17
특허청

29
제10-1946836호
국내
언어 판별 장치 및 방법
와이즈넛
2017-03-28
2019-02-01
특허청

30
제10-1948257호
국내
문장을 구성하는 단어들의 의미범주를 재구성한 어휘의미패턴을 이용하여 하나의 문서를 복수의 카테고리로 분류하는 문서의 다중분류 장치 및 다중분류 방법
와이즈넛
2016-11-30
2019-02-08
특허청

31
제10-1950074호
국내
복수의 오픈 API로부터 통합적인 데이터 수집방법
와이즈넛
2016-12-12
2019-02-13
특허청

32
제10-1960434호
국내
음성 파일에 태깅을 실행하는 기계학습용 태깅 방법
와이즈넛
2016-12-27
2019-03-14
특허청

33
제10-1986784호
국내
특허 검색을 위한 최적 검색식 자동 추천 시스템 및 방법
와이즈넛
2017-03-28
2019-05-31
특허청

34
제10-2019194호
국내
문서 내 핵심 키워드 추출 시스템 및 방법
와이즈넛
2017-11-22
2019-09-02
특허청

35
제10-2019207호
국내
텍스트 분석을 위한 데이터 품질 평가 장치 및 방법
와이즈넛
2018-11-12
2019-09-02
특허청

36
제10-2062248호
국내
온라인 신문기사의 아티클 이미지를 분석하여 매칭되는 커머셜 이미지를 노출하는 방법
와이즈넛
2017-12-26
2019-12-27
특허청

37
제10-2064207호
국내
의료문진을 위한 예제기반 목적지향 대화관리 방법 및 그 장치
와이즈넛
2018-02-27
2020-01-03
특허청

38
제10-2069101호
국내
고객의 소리 데이터로부터 주요자질 추출 방법 및 이를 이용한 데이터 유형 분류 방법
와이즈넛
2018-03-26
2020-01-16
특허청

39
제10-2078559호
국내
사용자 로그 기반 데이터 배치 관리 방법, 이를 위한 시스템 및 장치
와이즈넛
2018-03-27
2020-02-12
특허청

40
제10-2089348호
국내
분산 데이터 저장 장치 기반 검색 엔진 시스템 및 검색 방법
와이즈넛
2019-01-28
2020-03-10
특허청

41
제10-2103273호
국내
계층적으로 사용자 표현을 이해하고 답변을 생성하는 대화형 상담 챗봇 장치 및 방법
와이즈넛
2018-02-27
2020-04-16
특허청

42
제10-2119404호
국내
복수 챗봇의 협업에 의한 대화형 정보제공 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018-11-28
2020-06-01
특허청

43
제10-2123839호
국내
네트워크 환경에서의 적응적 텍스트 스트림 데이터 전송 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2018-12-20
2020-06-11
특허청

44
제10-2125354호
국내

마이크로 서비스 아키텍처를 사용하는 스트리밍 빅데이터 처리 모듈 관리를 위한 수퍼바이저

시스템 및 그 방법

와이즈넛
2018-12-19
2020-06-16
특허청

45
제10-2147582호
국내
속성 지식 확장 시스템 및 속성 지식 확장 방법
와이즈넛
2018-11-27
2020-08-18
특허청

46
제10-2168504호
국내
텍스트 문서에서 각 문장 간의 일관성 분석 장치 및 그 방법
와이즈넛
2018-12-26
2020-10-15
특허청

47
제10-2217248호
국내
텍스트 문서 요약을 위한 자질 추출 및 학습 방법
와이즈넛
2019-02-21
2021-02-10
특허청

48
제10-2275095호
국내
개인 미디어 제작을 위한 유튜브 동영상 메타데이터 취득 및 정보화 방법
와이즈넛
2019-11-26
2021-07-08
특허청

49
제10-2357620호
국내
챗봇 채널연계 통합을 위한 챗봇 통합 에이전트 플랫폼 시스템 및 그 서비스 방법
와이즈넛
2019-11-29
2022-01-26
특허청

50
제10-2358735호
국내
그래프 데이터베이스에서 데이터 연관관계 생성 시스템
와이즈넛
2019-11-28
2022-01-28
특허청

51
제10-2376489호
국내
단어 랭킹 기반의 텍스트 문서 군집 및 주제 생성 장치 및 그 방법
와이즈넛
2019-11-22
2022-03-15
특허청

52
제10-2411081호
국내
유사도 기반의 연관 데이터 추천 시스템 및 그 방법
와이즈넛
2021-08-05
2022-06-15
특허청

53
제10-2418853호
국내
이종 플랫폼 사이의 상호운용성을 증대하기 위한 빅데이터 통합처리 사용자 인터페이스 방법
와이즈넛
2020-11-18
2022-07-05
특허청

54
제10-2423072호
국내
지식 베이스 확장을 위한 인공지능 기반의 지식 트리플 추출 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020-11-26
2022-07-15
특허청

55
제10-2423560호
국내
정형/비정형 이벤트의 시간-인과관계 모델링을 통한 부동산 시장의 가격변동 예측방법
와이즈넛
2019-11-22
2022-07-18
특허청

56
제10-2436134호
국내
날씨 조건과 체류 시간을 고려한 여행일정 계획 방법
와이즈넛
2022-06-08
2022-08-22
특허청

57
제10-2445748호
국내
언어 자원을 이용한 텍스트 문장의 패턴인식 방법
와이즈넛
2020-12-18
2022-09-16
특허청

58
제10-2446294호
국내
검색 기반의 대화 시스템에서 다음 발화의 응답 선택을 위한 발화 조작 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020-11-23
2022-09-19
특허청

59
제10-2447274호
국내
크라우드 소싱 데이터 기반의 사용자 맞춤형 일상생활 위험지수 관리 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020-11-20
2022-09-21
특허청

60
제10-2465932호
국내
태스크별 플랫폼 선정을 자동화하는 크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼
와이즈넛
2020-11-19
2022-11-07
특허청

61
제10-2472887호
국내
스크립트를 이용한 챗봇의 대화흐름 관리 방법
와이즈넛
2020-12-15
2022-11-28
특허청

62
제10-2502498호
국내
데이터 메타 정보 기반 능동적 데이터 수집 방법
와이즈넛
2020-11-25
2023-02-17
특허청

63
제10-2503958호
국내
분산 네트워크 환경에서의 쿼리 배치 장치 및 그 방법
와이즈넛
2020-12-03
2023-02-22
특허청

64
제10-2566184호
국내
고객언어관리 애플리케이션의 사용자 인터페이스 방법 및 그 시스템
와이즈넛
2020-02-05
2023-08-08
특허청

65
제 10-2576146호
국내
필드 간 유사도 분석을 이용한 이종 데이터 결합 방법
와이즈넛
2020-11-20
2023-09-04
특허청

66
제10-2598033호
국내
챗봇 대화 시스템에서 대화 주제를 매칭하고 시스템에 알람하는 방법
와이즈넛
2021-12-09
2023-10-31
특허청

67
제10-2655154호
국내
인공신경망 모델을 이용한 컨셉넷 자동 확장 방법
와이즈넛
2021-09-30
2024-0402
특허청

68
제10-2667852호
국내
동영상 장면별 키워드 정보 기반의 광고 키워드 추천 시스템
와이즈넛
2022-10-24
2024-05-16
특허청

69
제10-2675312호
국내
인공지능 모델 성능 향상을 위한 메타데이터 온톨로지 및 그래프 합성곱 신경망을 이용한 사용자 질의 개선 방법
와이즈넛
2021-10-12
2024-06-11
특허청

70
제10-2679108호
국내
감성분석 언어모델을 활용한 인사평가 긍부정 예측 방법
와이즈넛
2021-12-06
2024-06-24
특허청

71
제10-2700426호
국내
사용자 인터페이스 기반의 다목적 다크데이터를 활용하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-10-13
2024-08-26
특허청

72

제10-2700445호

국내
데이터 기반의 머신러닝 모델 파이프라인을 자동으로 생성하기 위한 시스템
와이즈넛
2022-12-02
2024-08-26
특허청

73
제 10-2703847호
국내
주제어 추출 기반의 도메인 특화 데이터 클렌징 장치 및 그 방법
와이즈넛
2023-02-16
2024-09-03
특허청

74
6526470
일본
텍스트 분석 및 응답 시스템을 위한 어휘의미패턴의 사전 구축 방법
와이즈넛
2015-04-21
2019-05-17
특허청

75
6517072
일본
어휘의미패턴 분석방법에 기반하여 빅데이터로부터 점포창업용 데이터 또는 운영지원용 데이터를 생성하는 방법
와이즈넛
2015-04-21
2019-04-26
특허청

[컴퓨터프로그램 및 소프트웨어권]

번호

내용

권리자

등록일

출원국

1
Search Formula-1
와이즈넛
2002.07.25
대한민국

2
WISE CIMS
와이즈넛
2002.10.11
대한민국

3
시맨틱웹 검색을 위한 질의 생성 프로그램
와이즈넛
2007.01.03
대한민국

4
주제별 문서 수집을 위한 Focused Crawler
와이즈넛
2007.01.26
대한민국

5
와이즈 아이에프 v1.0
와이즈넛
2009.05.13
대한민국

6
WISE InfoFinder v2.0
와이즈넛
2010.07.15
대한민국

7
WISE PDS v1.0
와이즈넛
2010.07.15
대한민국

8
Search Formula-1 V5
와이즈넛
2012.09.06
대한민국

9
WISE Referee v2.1
와이즈넛
2012.09.06
대한민국

10
WISE TEA v2
와이즈넛
2014.05.29
대한민국

11
Search Formula-1 V6
와이즈넛
2015.06.30
대한민국

12
WISE e-Discovery v1
와이즈넛
2015.07.13
대한민국

13
WISE BIC Analyzer v2
와이즈넛
2015.10.22
대한민국

14

wiseStream-v1

(와이즈 스트림)

와이즈넛
2017.04.26
대한민국

15

WISE i Chat v2.0

(와이즈 아이챗 v2.0)

와이즈넛
2017.07.27
대한민국

16

WISE i Desk v1.0

(와이즈 아이데스크 v1.0)

와이즈넛
2017.10.17
대한민국

17
WISE Data Post Processor (와이즈 데이터 후처리기)
와이즈넛
2017.10.27
대한민국

18

WISE Data Exporter

(와이즈 데이터 이관기)

와이즈넛
2017.10.27
대한민국

19
WISE OPEN API CRAWLER (와이즈 오픈 API 수집기)
와이즈넛
2017.10.27
대한민국

20

KMA Black V1

(케이엠에이 블랙 V1)

와이즈넛
2018.08.07
대한민국

21
텍스트 기반 빅데이터 품질평가 프로그램
와이즈넛
2019.08.28
대한민국

22
텍스트 기반 데이터 품질평가 시각화 프로그램
와이즈넛
2019.08.28
대한민국

23
날씨컨설팅 웨더봇
와이즈넛
2019.11.13
대한민국

24
금융/부동산 텍스트 정보분석을 위한 엔티티 추출기
와이즈넛
2019.11.27
대한민국

25

WISE iChat V3

(와이즈 아이챗 V3)

와이즈넛
2020.05.12
대한민국

26

WISE TextMiner V3

(와이즈 텍스트마이너 V3)

와이즈넛
2020.08.31
대한민국

27
병영생활 안내챗봇
와이즈넛
2020.11.17
대한민국

28
장병 인재추천
와이즈넛
2020.11.17
대한민국

29
이종 시스템 간 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
2020.11.17
대한민국

30
크로스 플랫폼 Workflow(워크플로우)
와이즈넛
2020.11.19
대한민국

31
지능형 웹 데이터 Crawler(크롤러)
와이즈넛
2020.11.19
대한민국

32
ALLECTOR(올렉터)
와이즈넛
2020.11.24
대한민국

33

WISE Classifier V2

(와이즈 클래시파이어 V2)

와이즈넛
2020.12.01
대한민국

34
WISE NER (와이즈 엔이알)
와이즈넛
2020.12.01
대한민국

35

와이즈 아이챗

(WISE iChat) V3.1w

와이즈넛
2020.12.21
대한민국

36

와이즈 파이낸스

(WISE Finance)

와이즈넛
2021.01.05
대한민국

37
Search Formula-1 V7
와이즈넛
2021.06.14
대한민국

38
와이즈넛 오픈API 크롤러 (wisenut-openapi-crawler)
와이즈넛
2021.11.04
대한민국

39

크로스 모델 데이터 통합 처리 플랫폼

(Cross Model Data Platform)

와이즈넛
2021.11.04
대한민국

40
이종 데이터 증식 시스템 (Heterogeneous Data Augmentation System)
와이즈넛
2021.11.04
대한민국

41
생활안전 상황 판단 의사결정 시스템 (Life safety Situation Decision Making System)
와이즈넛
2021.11.15
대한민국

42
AI 학습데이터 생성을 위한 로그데이터 전처리 프로그램
와이즈넛
2021.12.21
대한민국

43
로그데이터 전용 AI 모델생성 평가 프로그램
와이즈넛
2021.12.27
대한민국

44
REX 분석 시스템을 위한 개체명 인식 모듈 (Named Entity Recognition Module for the REX Analysis System)
와이즈넛
2022.04.05
대한민국

45
데이터 워크플로우 저작도구
와이즈넛
2022.10.19
대한민국

46
데이터 수집/처리/저장 도구
와이즈넛
2022.10.19
대한민국

47
트리플렛 가중치 서빙 모듈 V1.0.0 (Triplet Serving Module V1.0.0)
와이즈넛
2022.10.26
대한민국

48
트리플렛 가중치 추출 모듈 (Triplet Weight Extraction Module V1.0.0)
와이즈넛
2022.10.26
대한민국

49
직무 추천 서빙 모듈 V1.0.0
와이즈넛
2022.10.26
대한민국

50
직무 추천 모듈 V1.0.0
와이즈넛
2022.10.26
대한민국

51
빅데이터 증식을 위한 키워드 확장 검색 API 서비스 프로그램
와이즈넛
2022.11.30
대한민국

52
인공지능 모델을 활용한 메타데이터 추출 및 이종 데이터 증식 프로그램
와이즈넛
2022.12.28
대한민국

53
머신러닝 모델 파이프라인 코드 생성도구 (Machine Learning Model Pipeline Code Generate Tool)
와이즈넛
2022.12.28
대한민국

54
인공지능 학습용 데이터셋 수집기 (AI Learning DataSet Collector)
와이즈넛
2022.12.28
대한민국

55
세 쌍 추출 모듈 2.0 (Triplet Extraction Module v2.0)
와이즈넛
2023.10.17
대한민국

56
장애인 직무 추천 프로그램
와이즈넛
2023.10.24
대한민국

57
장애인 직무 커리어패스(career path) 추천 프로그램
와이즈넛
2023.10.24
대한민국

58
가중치 추출 모듈 2.0 (Weight Extraction Module 2.0)
와이즈넛
2023.10.27
대한민국

59
데이터 워크플로우 관리 도구 v1.0
와이즈넛
2023.10.27
대한민국

60
멀티모달 융합검색 프로그램
와이즈넛
2023.10.27
대한민국

61
데이터 증식을 위한 관계 지식 확장 API 프로그램
와이즈넛
2023.11.21
대한민국

62
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 API(에이피아이) 프로그램 v1.0 (MLOps Platform API Program v1.0)
와이즈넛
2023.11.27
대한민국

63
MLOps(엠엘옵스) 플랫폼 관리도구 v1.0 (MLOps Platform Manager v1.0)
와이즈넛
2023.11.27
대한민국

64
데이터 워크플로우 통합처리 에이피아이 프로그램 v1.0 (Data Workflow Integrated Processing API Program)
와이즈넛
2023.11.27
대한민국

[상표권]

번호

상표명

권리자

출원일

등록일

주무관청

1
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000년 02월 09일
2001년 12월 28일
대한민국 특허청

2
와이즈넛
와이즈넛
2000년 02월 09일
2001년 10월 30일
대한민국 특허청

3
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000년 02월 09일
2001년 10월 30일
대한민국 특허청

4
WISEnut (도안)
와이즈넛
2000년 02월 15일
2001년 06월 07일
대한민국 특허청

5
WISEnut (도안)
와이즈넛
2001년 02월 24일
2003년 01월 16일
대한민국 특허청

6
WISEBRIEF
와이즈넛
2001년 07월 13일
2003년 01월 09일
대한민국 특허청

7
WISEBRIEF
와이즈넛
2001년 07월 13일
2003년 01월 09일
대한민국 특허청

8
CIMS
와이즈넛
2003년 05월 21일
2004년 09월 07일
대한민국 특허청

9
WISECIMS
와이즈넛
2003년 05월 21일
2004년 09월 07일
대한민국 특허청

10
CIMS
와이즈넛
2003년 05월 21일
2005년 04월 19일
대한민국 특허청

11
CIMS
와이즈넛
2003년 05월 21일
2005년 04월 19일
대한민국 특허청

12
WISE IF
와이즈넛
2003년 05월 21일
2011년 06월 03일
대한민국 특허청

13
WISE Classifer
와이즈넛
2003년 05월 21일
2011년 06월 03일
대한민국 특허청

14
WISENUT
와이즈넛
2011년 06월 07일
2013년 02월 07일
대한민국 특허청

15
W WISEnut
와이즈넛
2000년 02월 15일
2001년 06월 07일
대한민국 특허청

16
WISE MinAX
와이즈넛
2013년 04월 16일
2004년 03월 21일
대한민국 특허청

17
WISE LinK
와이즈넛
2013년 07월 11일
2014년 06월 24일
대한민국 특허청

18
WISE BICrawler
와이즈넛
2013년 07월 11일
2014년 06월 24일
대한민국 특허청

19
WISE BicAnalyzer
와이즈넛
2013년 12월 18일
2014년 12월 23일
대한민국 특허청

20
WISE BigAnalyzer
와이즈넛
2013년 12월 18일
2014년 12월 24일
대한민국 특허청

21
WISE Fin Bot
와이즈넛
2016년 02월 24일
2016년 10월 18일
대한민국 특허청

22
WISE Shop Bot
와이즈넛
2016년 02월 24일
2016년 10월 18일
대한민국 특허청

23
WISE VOT
와이즈넛
2016년 02월 24일
2016년 10월 18일
대한민국 특허청

24
WISE Buy Bot
와이즈넛
2016년 02월 24일
2016년 10월 18일
대한민국 특허청

25
WISE Tour Bot
와이즈넛
2016년 02월 24일
2016년 10월 18일
대한민국 특허청

26
WISE Enterprise Chat BOT
와이즈넛
2016년 12월 06일
2017년 12월 18일
대한민국 특허청

27
WISE Dynamic FAQ
와이즈넛
2016년 12월 06일
2017년 09월 18일
대한민국 특허청

28
WISE iDesk
와이즈넛
2016년 12월 06일
2017년 09월 18일
대한민국 특허청

29
WISE Text Miner
와이즈넛
2016년 12월 06일
2017년 09월 18일
대한민국 특허청

30
WISE BOT
와이즈넛
2016년 12월 06일
2017년 09월 18일
대한민국 특허청

31
WISE iChat
와이즈넛
2017년 05월 12일
2020년 02월 04일
대한민국 특허청

32
WISE Answerny
와이즈넛
2019년 03월 22일
2020년 04월 02일
대한민국 특허청

33
WISE Answerny
와이즈넛
2019년 03월 22일
2020년 04월 02일
대한민국 특허청

34
현명한 앤써니
와이즈넛
2019년 03월 22일
2020년 04월 02일
대한민국 특허청

35
현명한 앤써니
와이즈넛
2019년 03월 22일
2020년 04월 02일
대한민국 특허청

36
W.I.F
와이즈넛
2011년 03월 15일
2011년 08월 26일
일본 특허청

37
WISENUT SF1
와이즈넛
2014년 08월 29일
2015년 01월 09일
일본 특허청

38
WISE iGate
와이즈넛
2020년 07월 29일
2022년 04월 21일
대한민국 특허청

39
WISE iRAG
와이즈넛
2024년04월29일
2034년04월29일
대한민국 특허청

40
WISE Search MinAX
와이즈넛
2024년05월07일
2034년05월07일
대한민국 특허청

41
WISE iChat MinAX
와이즈넛
2024년05월07일
2034년05월07일
대한민국 특허청

[인증실적]

번호

구분

소프트웨어명칭

인증일

인증기관

1
GS인증 1등급
Search Formula-1 v3.5
2006.01.26
한국정보통신기술협회

2
GS인증 1등급
Search Formula-1 v4.1
2008.08.25
한국정보통신기술협회

3
GS인증 1등급
WISE IF v1.0
2009.06.23
한국정보통신기술협회

4
GS인증 1등급
WISE InfoFinder v2.0
2010.10.12
한국정보통신기술협회

5
GS인증 1등급
Search Formula-1 V5
2013.11.25
한국정보통신기술협회

6
GS인증 1등급
WISE TEA v2
2013.12.16
한국정보통신기술협회

7
GS인증 1등급
WISE e-Discovery v1.0
2014.12.30
한국정보통신기술협회

8
GS인증 1등급
Search Formula-1 V6
2015.08.03
한국정보통신기술협회

9
GS인증 1등급
WISE BIC Analyzer v2.0
2015.12.24
한국정보통신기술협회

10
GS인증 1등급
WISE i Desk V1
2017.11.06
한국정보통신기술협회

11
GS인증 1등급
WISE i Chat V2
2017.11.06
한국정보통신기술협회

12
GS인증 1등급
KMA Black V1
2018.09.10
한국정보통신기술협회

13
GS인증 1등급
WISE iChat V3
2020.09.21
한국정보통신기술협회

14
GS인증 1등급
WISE TextMiner V3
2020.10.29
한국정보통신기술협회

15
GS인증 1등급
Search Formula-1 V7
2021.06.07
한국정보통신기술협회

16
SP인증 2등급
소프트웨어프로세스 품질인증
2023.06.15
한국소프트웨어진흥원

17
클라우드 서비스 보안인증
현명한앤써니(SaaS)
2022.02.16
한국인터넷진흥원

18

세계일류상품인증

(차세대세계일류상품)

WISE iChat
2022.11.21
산업통상자원부

III. 재무에 관한 사항

1. 요약재무정보

가. 요약연결재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)

회계처리 기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

외부감사(감사의견)
신한회계법인(검토)
도원회계법인(적정)
신한회계법인(적정)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,545,681,170
47,908,098,865

42,633,995,957

38,797,261,013

(1)현금및현금성자산
3,834,578,107
9,193,034,979

9,929,172,777

14,943,020,336

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000

26,000,000,000

16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,988,944,652
3,722,862,184

3,981,245,244

3,267,930,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505

2,550,324,683

3,791,177,603

(6)기타유동자산
210,299,800
123,198,100

170,937,154

508,585,239

(7)당기법인세자산
219,558,048
1,579,807

2,316,099

167,997,750

2.비유동자산
7,840,939,062
7,500,656,563

7,841,371,824

17,221,676,650

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344

7,409,952

7,251,640

(2)유형자산
5,322,734,756
4,967,340,831

4,974,191,375

8,752,093,253

(3)관계기업에 대한 투자자산

5,131,551,797

(4)사용권자산
171,613,265
112,415,488

46,830,540

118,857,833

(5)투자부동산
360,777,339
370,735,613

384,013,310

397,291,009

(6)무형자산
379,388,721
278,491,890

325,355,195

367,850,844

(7)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772

51,708,954

361,649,011

(8)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625

2,051,862,498

2,085,131,263

자산총계
53,386,620,232
55,408,755,428

50,475,367,781

56,018,937,663

1. 유동부채
6,322,664,832
6,110,509,330
6,319,079,717
5,924,519,109

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,865,179,636
6,668,353,225
6,667,211,938
6,276,071,193

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~2021.12.31

매출액
21,528,184,354
35,172,218,324
34,466,435,911
35,375,435,291

영업이익
(2,924,199,555)
3,456,887,664
3,046,747,475
5,076,273,301

당기순이익
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

기본주당이익(손실)
(146)
358
(508)
1,317

희석주당이익(손실)
(146)
356
(508)
1,293

연결에 포함된 회사 수
1
1
1
1

주1)
상기 요약 연결 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

2. 요약개별재무정보

(단위 : 원)

구분

2024년 3분기

(제25기 3분기)

2023년

(제24기)

2022년

(제23기)

2021년(제22기)

회계처리 기준
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS
K-IFRS

외부감사(감사의견)
신한회계법인(검토)
도원회계법인(적정)
신한회계법인(적정)
(감사받지 아니한 재무제표)

1. 유동자산
45,308,949,123
47,693,886,063
42,424,778,097
38,627,596,778

(1)현금및현금성자산
3,596,980,541
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568

(2)단기금융상품
35,000,000,000
32,000,000,000
26,000,000,000
16,118,550,000

(3)당기손익-공정가치금융자산(유동)
1,017,676,454
1,008,897,290
-
-

(4)매출채권및기타채권
2,991,001,652
3,724,919,184
3,984,545,244
3,271,230,085

(5)계약자산
2,274,624,109
1,858,526,505
2,550,324,683
3,791,177,603

(6)기타유동자산
209,382,326
122,498,808
170,237,862
507,885,947

(7)당기법인세자산
219,284,041
-

166,733,575

2.비유동자산
8,021,747,997
7,665,767,540
8,006,883,524
17,361,867,300

(1)당기손익-공정가치금융자산
6,200,008
6,059,344
7,409,952
7,251,640

(2)관계기업에 대한 투자자산

8,752,093,253

(3)종속기업투자주식
180,808,935
165,110,977
165,511,700
140,190,650

(4)유형자산
5,222,270,957
4,865,090,346
4,775,863,513
4,928,708,463

(5)사용권자산
171,613,265
112,415,488
46,830,540
118,857,833

(6)투자부동산
461,241,138
472,986,098
582,341,172
600,134,343

(7)무형자산
379,388,721
278,491,890
325,355,195
367,850,844

(8)매출채권및기타채권(비유동)
24,614,328
82,504,772
51,708,954
361,649,011

(9)이연법인세자산
1,575,610,645
1,683,108,625
2,051,862,498
2,085,131,263

자산총계
53,330,697,120
55,359,653,603
50,431,661,621
55,989,464,078

1. 유동부채
6,266,741,720
6,061,407,505
6,275,373,557
5,895,045,524

2. 비유동부채
542,514,804
557,843,895
348,132,221
351,552,084

부채총계
6,809,256,524
6,619,251,400
6,623,505,778
6,246,597,608

1. 자본금
6,069,306,000
6,038,393,000
2,909,558,500
2,892,726,000

2. 자본잉여금
7,834,204,524
7,466,274,105
8,525,993,955
8,278,005,380

3. 기타자본
296,569,106
285,514,547
991,298,463
1,056,905,234

4. 기타포괄손익누계액
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

5. 이익잉여금
33,959,891,719
36,588,751,304
33,019,835,678
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
43,808,155,843
49,742,866,470

종속ㆍ관계ㆍ공동기업 투자주식의 평가방법
지분법
지분법
지분법
지분법

구분

2024.01.01~

2024.09.30

2023.01.01~

2023.12.31

2022.01.01~

2022.12.31

2021.01.01~

2021.12.31

매출액
21,545,014,354

35,202,568,324

34,502,435,911

35,407,034,291

영업이익
(2,940,374,901)

3,454,053,691

3,016,160,475

5,020,992,620

당기순이익
(1,771,407,779)

4,267,209,666

(5,902,403,194)

3,238,476,984

기본주당이익(손실)
(146)

358

(508)

1,317

희석주당이익(손실)
(146)

356

(508)

1,293

주1)
상기 요약 개별 재무정보는 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 따라 작성되었습니다.

주2)
당사는 제22기 재무제표에 대해 일반기업회계기준(K-GAAP)으로 감사 받았으며 감사의견은 적정입니다. 상기 요약 연결 재무정보는 비교를 위해 K-IFRS기준으로 작성하였으며, 감사받지 않은 재무제표입니다.

2. 연결재무제표

2-1. 연결 재무상태표

연결 재무상태표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

구분

제 25 기 3분기말

제 24 기말

제 23 기말

제 22 기말
(감사받지 아니한 재무제표)

자산

유동자산

45,545,681,170

47,908,098,865

42,633,995,957
38,797,261,013

현금및현금성자산 (주5,7,8)

3,834,578,107

9,193,034,979

9,929,172,777
14,943,020,336

단기금융상품 (주5,7,8)

35,000,000,000

32,000,000,000

26,000,000,000
16,118,550,000

당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)

1,017,676,454

1,008,897,290

매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)

2,988,944,652

3,722,862,184

3,981,245,244
3,267,930,085

계약자산 (주10)

2,274,624,109

1,858,526,505

2,550,324,683
3,791,177,603

기타유동자산 (주12)

210,299,800

123,198,100

170,937,154
508,585,239

당기법인세자산 (주22)

219,558,048

1,579,807

2,316,099
167,997,750

비유동자산

7,840,939,062

7,500,656,563

7,841,371,824
17,221,676,650

당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)

6,200,008

6,059,344

7,409,952
7,251,640

관계기업에 대한 투자자산

8,752,093,253

유형자산 (주14,18)

5,322,734,756

4,967,340,831

4,974,191,375
5,131,551,797

사용권자산 (주16)

171,613,265

112,415,488

46,830,540
118,857,833

투자부동산 (주15)

360,777,339

370,735,613

384,013,310
397,291,009

무형자산 (주17,18)

379,388,721

278,491,890

325,355,195
367,850,844

매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)

24,614,328

82,504,772

51,708,954
361,649,011

이연법인세자산 (주22)

1,575,610,645

1,683,108,625

2,051,862,498
2,085,131,263

자산총계

53,386,620,232

55,408,755,428

50,475,367,781
56,018,937,663

부채

유동부채

6,322,664,832

6,110,509,330

6,319,079,717
5,924,519,109

매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)

3,716,921,744

4,862,126,276

4,220,706,246
3,711,415,894

계약부채 (주10)

2,060,316,310

798,547,027

1,720,678,554
1,706,373,904

당기법인세부채 (주22)

154,427,058

147,098,710

유동리스부채 (주5,7,16)

132,230,368

85,101,721

30,238,340
74,721,179

기타유동부채 (주20)

413,196,410

210,307,248

200,357,867
432,008,132

비유동부채

542,514,804

557,843,895

348,132,221
351,552,084

비유동리스부채 (주5,7,16)

40,443,850

19,841,588

2,001,064
17,114,920

매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)

56,000,000

장기종업원급여부채 (주21)

502,070,954

482,002,307

346,131,157
334,437,164

부채총계

6,865,179,636

6,668,353,225

6,667,211,938
6,276,071,193

자본

지배기업의 소유주에게 귀속되는 자본

46,521,440,596

48,740,402,203

43,808,155,843
49,742,866,470

자본금 (주1,23)

6,069,306,000

6,038,393,000

2,909,558,500
2,892,726,000

자본잉여금 (주23)

7,834,204,524

7,466,274,105

8,525,993,955
8,278,005,380

기타자본 (주24,26)

296,569,106

285,514,547

991,298,463
1,056,905,234

기타포괄손익누계액 (주25)

(1,638,530,753)

(1,638,530,753)

(1,638,530,753)
(2,419,463,116)

이익잉여금 (주27)

33,959,891,719

36,588,751,304

33,019,835,678
39,934,692,972

비지배지분

자본총계

46,521,440,596

48,740,402,203

43,808,155,843
49,742,866,470

자본과부채총계

53,386,620,232

55,408,755,428

50,475,367,781
56,018,937,663

2-2. 연결 포괄손익계산서

연결 포괄손익계산서

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

구분

제 25 기 3분기

제 24 기

제 23기

제 22기
(감사받지 아니한 재무제표)

금액
금액
금액
금액

매출 (주6,28)

21,528,184,354

35,172,218,324
34,466,435,911
35,375,435,291

매출원가 (주30)

13,620,407,023

17,793,714,933
21,310,858,150
20,303,996,427

매출총이익

7,907,777,331

17,378,503,391
13,155,577,761
15,071,438,864

판매비와관리비 (주29,30)

10,831,976,886

13,921,615,727
10,108,830,286
9,995,165,563

영업이익(손실)

(2,924,199,555)

3,456,887,664
3,046,747,475
5,076,273,301

영업외손익

1,260,870,373

1,584,178,689
(8,650,338,416)
3,183,196,303

기타수익 (주31)

211,449,381

281,466,898
355,410,050
343,761,202

기타비용 (주31)

7,763,502

39,079,928
34,480,390
19,468,298

금융수익 (주7,32)

1,066,349,637

1,350,870,035
563,962,035
199,795,229

금융원가 (주7,32)

9,165,143

9,078,316
2,204,495
2,537,265

관계기업투자이익

2,661,645,435

관계기업투자손실

9,533,025,616

법인세비용차감전순이익(손실)

(1,663,329,182)

5,041,066,353
(5,603,590,941)
8,259,469,604

법인세비용 (주22)

108,078,597

773,856,687
298,812,253
696,770,694

당기순이익(손실)

(1,771,407,779)

4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

당기순이익(손실)의 귀속

지배기업의 소유주에게 귀속되는 당기순이익(손실)

(1,771,407,779)

4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

비지배지분에 귀속되는 당기순이익(손실)

기타포괄손익

780,932,363
(2,419,463,116)

후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목

지분법자본변동

780,932,363
(2,419,463,116)

총포괄손익

(1,771,407,779)

4,267,209,666
(5,121,470,831)
5,143,235,794

포괄손익의 귀속

포괄손익, 지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분

(1,771,407,779)

4,267,209,666
(5,121,470,831)
5,143,235,794

포괄손익, 비지배지분

주당이익

기본주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)

(146.2)

358
(508)
1,317

희석주당이익(손실) (단위 : 원) (주33)

(145.8)

356
(508)
1,293

2-3. 연결 자본변동표

연결 자본변동표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

구분

자본

지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분

비지배지분

자본 합계

자본금

자본잉여금

기타자본

기타포괄손익

이익잉여금

지배기업의 소유주에게 귀속되는 지분 합계

2021.01.01 (기초자본)
(감사받지 아니한 재무제표)

2,859,560,000
7,759,364,013
1,245,947,107
-
32,600,758,862
44,465,629,982

44,465,629,982

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
-
7,562,698,910
7,562,698,910

7,562,698,910

지분법자본변동
-
-
-
(2,419,463,116)
-
(2,419,463,116)

(2,419,463,116)

소유주와의 거래 등 :

현금배당
-
-
-
-
(228,764,800)
(228,764,800)

(228,764,800)

주식보상비용
-
-
124,931,870
-
-
124,931,870

124,931,870

주식매수선택권 행사
33,166,000
515,224,367
(310,556,743)
-
-
237,833,624

237,833,624

주식선택권만기소멸
-
3,417,000
(3,417,000)
-
-
-

-

2021.12.31 (기말자본)
(감사받지 아니한 재무제표)

2,892,726,000
8,278,005,380
1,056,905,234
(2,419,463,116)
39,934,692,972
49,742,866,470

49,742,866,470

2022.01.01 (기초자본)
2,892,726,000
8,278,005,380
1,056,905,234
(2,419,463,116)
39,934,692,972
49,742,866,470

49,742,866,470

총포괄손익 :

당기순이익(손실)

(5,902,403,194)
(5,902,403,194)

(5,902,403,194)

지분법자본변동

780,932,363

780,932,363

780,932,363

소유주와의 거래 등 :

무상증자

주식보상비용

122,111,416

122,111,416

122,111,416

현금배당

1,012,454,100
1,012,454,100

1,012,454,100

주식매수선택권 행사
16,832,500
247,988,575
(187,718,187)

77,102,888

77,102,888

2022.12.31 (기말자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843

43,808,155,843

2023.01.01 (기초자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843

43,808,155,843

총포괄손익 :

당기순이익(손실)

4,267,209,666
4,267,209,666

4,267,209,666

지분법자본변동

소유주와의 거래 등 :

무상증자
3,008,136,000
(3,008,136,000)

주식보상비용

82,165,120

82,165,120

82,165,120

현금배당

(698,294,040)
(698,294,040)

(698,294,040)

주식매수선택권 행사
120,698,500
1,948,416,150
(787,949,036)

1,281,165,614

1,281,165,614

2023.12.31 (기말자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203

48,740,402,203

2024.01.01 (기초자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203

48,740,402,203

총포괄손익 :

분기순이익(손실)

(1,771,407,779)
(1,771,407,779)

(1,771,407,779)

소유주와의 거래 등:

주식보상비용

132,992,400

132,992,400

132,992,400

현금배당

(857,451,806)
(857,451,806)

(857,451,806)

주식매입선택권 행사
30,913,000
364,974,772
(118,982,194)

276,905,578

276,905,578

주식선택권만기소멸

2,955,647
(2,955,647)

2024.09.30 (기말자본)
6,069,306,000
7,834,204,524
296,569,106
(1,638,530,753)
33,959,891,719
46,521,440,596

46,521,440,596

2-4. 연결 현금흐름표

연결 현금흐름표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

제 25 기 3분기
제 24 기
제 23 기

제 22 기
(감사받지 아니한 재무제표)

영업활동현금흐름
(959,220,662)
6,010,416,636
5,884,060,539
5,543,170,975

영업활동으로부터 창출된 현금흐름 (주34)
(1,533,258,130)
5,369,335,757
5,621,419,378
7,579,776,448

이자수취
956,188,527
1,045,696,369
302,938,550
163,657,048

이자지급
(9,165,143)
(7,577,316)

법인세환급(납부)
(372,985,916)
(397,038,174)
(40,297,389)
(2,200,262,521)

투자활동현금흐름
(3,670,315,764)
(7,197,487,113)
(9,930,402,838)
(6,519,328,995)

단기대여금의 회수
8,316,657
9,800,004
17,050,004
23,133,335

유형자산의 취득
(561,902,830)
(193,539,540)
(163,404,422)
(225,851,714)

무형자산의 취득
(149,953,660)
(13,748,100)
(47,028,420)
(156,718,800)

보증금의 증가

(306,550,000)

단기대여금의 증가

(4,000,000)

유형자산의 처분
29,654,546

단기금융상품의 증가
(3,000,000,000)
(6,000,000,000)
(10,000,000,000)
(16,118,720,000)

당기금융상품의 감소

118,550,000
160,578,184

정부보조금의 수취

144,430,000
10,108,800,000

당기손익-공정가치금융자산의 감소
1,003,568,742
(999,999,477)

당기손익-공정가치금융자산의 증가
(999,999,219)

재무활동현금흐름
(748,606,734)
452,033,598
(972,982,633)
(16,159,051)

주식매수선택권의 행사
276,905,578
1,281,165,614
165,689,074
338,135,741

리스부채의 지급
(168,060,506)
(138,337,976)
(145,561,692)
(130,126,692)

현금배당
(857,451,806)
)698,294,040)
(993,110,015)
(224,168,100)

임대보증금의 감소

(48,500,000)

임대보증금의 증가

56,000,000

현금및현금성자산의 순증가(감소)
(5,378,143,160)
(735,036,879)
(5,019,324,932)
(992,317,071)

현금및현금성자산의 환율변동효과
19,686,288
(1,100,919)
5,477,373
14,466,053

기초현금및현금성자산
9,193,034,979
9,929,172,777
14,943,020,336
15,920,871,354

기말현금및현금성자산
3,834,578,107
9,193,034,979
9,929,172,777
14,943,020,336

3. 연결재무제표 주석

제 25(당) 3분기말 2024년 09월 30일 현재

제 24(전) 3분기말 2023년 09월 30일 현재

주식회사 와이즈넛과 그 종속기업

1. 일반적 사항

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")과 종속기업(이하 그 종속기업을 일괄하여 "연결회사")의 일반적인 사항은 다음과 같습니다. (1) 회사의 개요

주식회사 와이즈넛(이하 "지배기업")은 2000년 5월 16일 설립되어, 현재까지 자체 부설 R&D연구소를 통해 언어처리기술 기반의 텍스트 마이닝, 의미 분석, 수집, 검색, 인공지능대화처리 등의 기술을 지속적으로 개발하고 연구해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 서비스, 디스플레이 광고를 포함한 애드네트워크 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 특히 최근 인공지능 기반 기술들이 적용된 구축형 소프트웨어들의 클라우드 환경 전환을 진행하며 사업을 확대해 나가고 있습니다. 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 중국등에 현지법인을 두고 있습니다. 한편, 지배기업은 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였습니다.당분기말 현재 지배기업의 주요 주주는 윤여걸(22.14%), 주식회사 솔본인베스트먼트(15.76%) 및 안광일(5.52%) 등으로 구성되어 있습니다.

(2) 종속기업의 개요 1) 당분기말 현재 연결대상 종속기업의 현황은 다음과 같습니다.

(단위: 원)

구 분
업종
자본금
지분율
소재지
결산월

㈜이노클
광고업
250,000,000
100%
대한민국
12월

2) 당분기 및 전기 중 연결대상 종속기업의 요약 재무정보(내부거래제거전)는 다음과 같습니다. [당분기]

(단위: 원)

종속기업
자산총액
부채총액
매출액
분기순이익

㈜이노클
302,668,175
121,859,240
667,140,968
15,697,958

[전기]

(단위: 원)

종속기업
자산총액
부채총액
매출액
당기순이익

㈜이노클
279,397,713
114,286,736
695,254,149
(400,723)

2. 재무제표 작성기준

연결회사의 분기연결재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호에 따라 작성되었습니다. 중간재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.3. 중요한 회계정책

(1) 연결회사가 채택한 제ㆍ개정 기준서중간재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 다음의 2024년 1월 1일부터 적용되는 기준서 및 해석서를 제외하고는 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.

① 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류

보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. ② 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 제1107호 '금융상품:공시' 개정 - 공급자금융약정 공급자금융약정의 특성을 명확히하고 그러한 약정에 대한 추가 공시를 요구합니다. 이 개정사항의 공시 요구사항은 공급자금융약정이 연결회사의 부채와 현금흐름 및 유동성위험에 미치는 영향을 재무제표이용자가 이해하는데 도움을 주기 위한 것입니다. 경과 규정은 연결회사가 개정사항을 최초로 적용하는 회계연도의 중간보고기간에는 공시할 필요가 없다는 점을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다. ③ 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채 판매자-리스이용자가 판매후리스 거래에서 생기는 리스부채 측정 시, 계속 보유하는사용권에 대해서는 어떠한 차손익 금액도 인식하지 않는다는 요구사항을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서 제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과' 와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 동 개정사항은 2025 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 연결회사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상됩니다.

4. 중요한 회계추정 및 가정 한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다. 분기연결재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2023년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 연차 연결재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.

5. 금융상품 공정가치5.1 금융상품 종류별 공정가치당분기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기말
전기말

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산

현금및현금성자산(*1)
3,834,578
3,834,578
9,193,035
9,193,035

단기금융상품(*1)
35,000,000
35,000,000
32,000,000
32,000,000

당기손익-공정가치금융자산
1,023,876
1,023,876
1,014,957
1,014,957

매출채권및기타채권(*1)
3,013,559
3,013,559
3,805,367
3,805,367

소계
42,872,013
42,872,013
46,013,359
46,013,359

금융부채

매입채무및기타채무(*1)
3,716,922
3,716,922
4,918,126
4,918,126

리스부채(*1)
172,674
172,674
104,943
104,943

소계
3,889,596
3,889,596
5,023,069
5,023,069

(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.

5.2 공정가치 서열 체계

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 관측할수 있는 투입변수 (수준 2)

-
자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

당분기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

당분기말
수준 1
수준 2
수준 3
합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익공정가치금융자산
1,017,676
-
6,200
1,023,876

(단위: 천원)

전기말
수준 1
수준 2
수준 3
합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익공정가치금융자산
1,008,898
-
6,059
1,014,957

6. 영업부문 정보

연결회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다. (1) 수익의 세부내역

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

소프트웨어 및 컨설팅수익
5,030,431
14,254,179
5,594,496
14,718,353

서비스수익
1,101,667
2,886,243
1,170,027
2,984,237

유지보수수익
1,560,823
4,307,122
1,349,499
4,001,588

임대수익
26,880
80,640
24,920
66,920

합계
7,719,801
21,528,184
8,138,942
21,771,098

(2) 지역별 정보 당분기와 전분기의 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분(*)
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

국내
7,713,665
21,495,032
8,125,123
21,726,466

일본
6,136
33,152
13,819
44,632

합계
7,719,801
21,528,184
8,138,942
21,771,098

(*)
수익은 고객의 소재지에 기초한 국가에 귀속됨.

(3) 주요 고객에 대한 정보 당분기와 전분기 중 연결회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.

7. 범주별 금융상품

(1) 당분기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

재무상태표 상 자산
당분기말
전기말

당기손익-공정가치 금융자산

당기손익-공정가치금융자산
1,023,876
1,014,957

상각후원가 측정 금융자산

현금및현금성자산
3,834,578
9,193,035

단기금융상품
35,000,000
32,000,000

매출채권및기타채권
3,013,559
3,805,367

합계
42,872,013
46,013,359

(단위: 천원)

재무상태표 상 부채
당분기말
전기말

상각후원가 측정 금융부채

매입채무및기타채무
3,716,922
4,918,126

리스부채
172,674
104,943

합계
3,889,596
5,023,069

(2) 당분기와 전분기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

당기손익-공정가치 금융자산

당기손익-공정가치측정금융자산 평가이익
12,489
150

당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실
-
(2,175)

상각후 원가 측정 금융자산

이자수익
1,053,860
996,978

외환차손익
3,213
640

외화환산손익
19,686
10,467

대손상각비(환입)
(10,071)
(15,796)

상각후 원가 측정 금융부채

이자비용
9,165
5,706

8. 현금및현금성자산과 단기금융상품 (1) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

현금및현금성자산

보통예금 등
3,834,578
9,193,035

단기금융상품

정기예금
35,000,000
32,000,000

(2) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 사용제한 예금은 없습니다.

9. 매출채권 및 기타채권 (1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

매출채권
2,212,182
3,209,842

손실충당금
(233,953)
(241,470)

매출채권(순액)
1,978,229
2,968,372

(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

미수금
40,574
-
36,236
-

미수수익
748,798
-
656,172
-

대여금
3,000
250
7,800
3,767

보증금
218,343
24,364
54,282
78,738

합계
1,010,715
24,614
754,490
82,505

(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
(241,470)
(248,995)

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가
7,517
8,507

분기말
(233,953)
(240,488)

10. 계약자산 및 계약부채

(1) 당분기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

계약자산
2,275,729
1,862,186

손실충당금
(1,105)
(3,659)

합계
2,274,624
1,858,527

(2) 당분기와 전분기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
1,862,186
2,562,695

증가
2,122,381
2,877,192

감소
(1,708,838)
(1,829,364)

분기말
2,275,729
3,610,523

(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
(3,659)
(12,370)

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가
2,554
7,289

분기말
(1,105)
(5,081)

(4) 당분기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

계약부채
2,060,316
798,547

(5) 당분기와 전분기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
798,547
1,720,679

증가
3,041,162
2,445,490

감소
(1,779,393)
(1,393,721)

분기말
2,060,316
2,772,448

(6) 당분기와 전분기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초의 계약부채
798,547
1,720,679

해당 기간에 인식된 수익
1,779,393
1,393,721

(7) 당분기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

1년 이내
2,060,316
798,547

11. 당기손익-공정가치금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

채무증권
1,017,676
1,008,898

소계
1,017,676
1,008,898

비유동

소프트웨어공제조합
6,200
6,059

소계
6,200
6,059

합계
1,023,876
1,014,957

(2) 당분기와 전분기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
1,014,957
7,410

취득
999,999
999,999

처분
(1,003,567)
-

평가
12,487
(2,025)

분기말
1,023,876
1,005,384

12. 기타자산

당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

선급금
1,632
5,740

선급비용
208,667
117,458

합계
210,299
123,198

13. 관계기업투자

(1) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업투자의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
기업명
소재지
당분기말
전기말

지분율
장부금액
지분율
장부금액

관계기업투자
IZENE TECH, Inc.
케이만군도
30.93%
-
30.93%
-

(2) 당분기 및 전분기 중 관계기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.1)당분기

(단위: 천원)

피투자회사명
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
분기말평가액

IZENE TECH, Inc.
-
-
-
-

2)전분기

(단위: 천원)

피투자회사명
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
분기말평가액

IZENE TECH, Inc.
-
-
-
-

(3) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.1)당분기말

(단위: 천원)

피투자회사명
순자산
지분율
순자산지분해당액
투자차액
미실현손익
장부금액

IZENE TECH, Inc.
-
30.93%
-
-
-
-

2)전기말

(단위: 천원)

피투자회사명
순자산
지분율
순자산지분해당액
투자차액
미실현손익
장부금액

IZENE TECH, Inc.
-
30.93%
-
-
-
-

(4) 당분기 및 전기 중 관계기업의 요약재무정보는 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

피투자회사명
자산총액
부채총액
매출액
분기순손익

IZENE TECH, Inc.
7,875,391
28,340,003
24,820,325
(2,476,393)

2) 전기

(단위: 천원)

피투자회사명
자산총액
부채총액
매출액
당기순손익

IZENE TECH, Inc.
9,911,943
26,045,215
34,688,708
(2,838,671)

(5) 투자계정의 잔액이 "0"이 되어 지분법적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 당분기의 지분변동액과 전기이전의 지분변동누적액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

피투자회사명
전기이전지분변동누적액
당분기지분변동액
합계

IZENE TECH, Inc.
(4,990,021)
(1,339,683)
(6,329,704)

14. 유형자산 (1) 당분기말 및 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

토지
1,663,933
-
-
1,663,933
1,609,027
-
-
1,609,027

건물
4,455,290
(1,378,116)
-
3,077,174
4,290,689
(1,295,608)
-
2,995,081

차량운반구
145,054
(20,147)
-
124,907
233,506
(75,725)
-
157,781

비품
8,958,566
(6,289,710)
(2,212,135)
456,721
8,587,850
(5,431,505)
(2,950,893)
205,452

합계
15,222,843
(7,687,973)
(2,212,135)
5,322,735
14,721,072
(6,802,838)
(2,950,893)
4,967,341

(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

토지
건물
차량운반구
비품
합 계

기초
1,609,027
2,995,081
157,781
205,452
4,967,341

취득
54,906
164,601
-
370,716
590,223

정부보조금수령
-
-
-
(28,320)
(28,320)

처분
-
-
(14,742)
-
(14,742)

상각
-
(82,508)
(18,132)
(91,127)
(191,767)

분기말
1,663,933
3,077,174
124,907
456,721
5,322,735

(단위: 천원)

구 분
전분기

토지
건물
차량운반구
비품
합 계

기초
1,609,027
3,102,348
29,484
233,332
4,974,191

취득
-
-
-
117,710
117,710

정부보조금수령
-
-
-
(69,880)
(69,880)

투자부동산 대체
-
-
-
-
-

상각
-
(80,451)
(11,056)
(60,828)
(152,335)

분기말
1,609,027
3,021,897
18,428
220,334
4,869,686

(3) 당분기와 전분기 중 유형자산 감가상각비의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출원가
-

판매비와관리비
191,767
152,335

합계
191,767
152,335

(4) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 유형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

15. 투자부동산 (1) 당분기말 및 전기말 현재 투자부동산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

취득원가
상각누계액
장부금액
취득원가
상각누계액
장부금액

토지
-
-
-
-
-
-

건물
531,108
(170,331)
360,777
531,108
(160,372)
370,736

합계
531,108
(170,331)
360,777
531,108
(160,372)
370,736

(2) 당분기 및 전분기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

토지
건물
합 계

기초
-
370,736
370,736

상각
-
(9,959)
(9,959)

분기말
-
360,777
360,777

(단위: 천원)

구 분
전분기

토지
건물
합 계

기초
-
384,013
384,013

상각
-
(9,958)
(9,958)

분기말
-
374,055
374,055

(3) 당분기 및 전분기 중 투자부동산 관련한 수익과 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

임대수익
80,640
66,920

운영비용
(9,959)
(9,958)

(4) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 투자부동산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

16. 리스

(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

사용권자산

부동산
83,216
93,641

차량운반구
704
7,043

기타의 유형자산
87,693
11,731

합계
171,613
112,415

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

리스부채

유동
132,230
85,101

비유동
40,444
19,842

합계
172,674
104,943

(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산
104,916
54,319

차량운반구
6,339
6,339

기타의 유형자산
69,042
52,995

합계
180,297
113,653

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)
9,165
5,707

(3) 당분기와 전분기 중 사용권자산의 증감 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기

기초장부가액
취득
감가상각
분기말장부금액

부동산
93,641
94,490
(104,915)
83,216

차량운반구
7,043
-
(6,339)
704

기타의 유형자산
11,731
145,005
(69,043)
87,693

합계
112,415
239,495
(180,297)
171,613

(단위: 천원)

구분
전분기

기초장부가액
취득
해지
감가상각
분기말장부금액

부동산
19,398
148,016
(1,329)
(54,319)
111,766

차량운반구
15,495

-
(6,339)
9,156

기타의 유형자산
11,938
70,385
-
(52,996)
29,327

합계
46,831
218,401
(1,329)
(113,654)
150,249

(4) 당분기와 전분기 중 리스부채 관련 증감 내역은 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당분기
전분기

기초장부금액
104,943
32,239

발생
235,791
211,042

이자비용
9,165
5,707

지급
(177,225)
(108,826)

분기말장부금액
172,674
140,162

(5) 당분기말 현재 리스부채의 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
최소리스료
최소리스료의 현재가치

1년 이내
136,782
132,230

1년 초과 5년 이내
41,970
40,444

합계
178,752
172,674

17. 무형자산

(1) 당분기말 및 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

원가
상각누계액
장부금액
원가
상각누계액
장부금액

산업재산권
511,984
(461,406)
50,578
493,085
(446,795)
46,290

소프트웨어
910,461
(846,462)
63,999
910,461
(806,291)
104,170

(정부보조금)
(244,176)
233,068
(11,108)
(244,176)
227,343
(16,833)

회원권
549,039
(275,694)
273,345
411,069
(275,694)
135,375

건설중인무형자산
2,575
-
2,575
9,490
-
9,490

합계
1,729,883
(1,350,494)
379,389
1,579,929
(1,301,437)
278,492

(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

산업재산권
소프트웨어
회원권
건설중인무형자산
합 계

기초
46,290
87,337
135,375
9,490
278,492

취득
9,409
-
137,970
2,575
149,954

대체
9,490
-
-
(9,490)
-

상각
(14,611)
(34,446)
-
-
(49,057)

분기말
50,578
52,891
273,345
2,575
379,389

(단위: 천원)

구 분
전분기

산업재산권
소프트웨어
회원권
건설중인무형자산
합 계

기초
53,853
136,127
135,375
-
325,355

취득
5,270
-
-
-
5,270

대체
-
-
-
13,348
13,348

상각
(15,562)
(36,592)
-
-
(52,154)

분기말
43,561
99,535
135,375
13,348
291,819

(3) 당분기와 전분기 중 무형자산상각비는 전액 판매비와관리비에 배부되어 있습니다.(4) 당분기와 전분기 중 회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

과 목
당분기
전분기

경상연구개발비
3,973,070
4,455,614

(정부보조금)
(2,245,490)
(2,654,894)

소계
1,727,580
1,800,720

매출 대비 경상연구개발비 비율
8.02%
8.26%

(5) 당분기말 및 전기말 현재 연결회사의 무형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

18. 정부보조금

(1) 당분기말 및 전기말 현재 자산의 차감항목으로 계상된 정부보조금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

비품 차감
2,212,135
2,950,893

소프트웨어 차감
11,108
16,833

(2) 당분기와 전분기 중 자산취득에 사용된 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

비품
소프트웨어
합 계

기초
2,950,893
16,833
2,967,726

취득
28,320
-
28,320

상각비 상계
(767,078)
(5,725)
(772,803)

분기말
2,212,135
11,108
2,223,243

(단위: 천원)

구 분
전분기

비품
소프트웨어
합 계

기초
3,947,678
27,937
3,975,615

취득
69,880
-
69,880

상각비 상계
(794,172)
(8,328)
(802,500)

분기말
3,223,386
19,609
3,242,995

19. 매입채무및기타채무당분기말 및 전기말 현재 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

매입채무
540,730
-
1,167,164
-

미지급금
1,955,771
-
1,726,689
-

미지급배당금
47,342
-
37,903
-

미지급비용
1,117,079
-
1,930,371
-

보증금
56,000
-
-
56,000

합계
3,716,922
-
4,862,127
56,000

20. 기타부채당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

예수금
413,196
210,307

21. 확정기여제도 및 장기종업원급여부채 (1) 당분기 및 전분기 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출원가
490,533
475,118

판매비와관리비
644,795
603,949

퇴직급여
393,072
336,012

경상연구개발비
251,723
267,937

합계
1,135,328
1,079,067

(2) 당분기와 전분기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기초
482,002
346,131

설정
111,523
89,556

급여의 지급
(91,454)
(38,870)

분기말
502,071
396,817

22. 법인세 비용

법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.

23. 자본금과 자본잉여금 (1) 당분기말 현재 지배기업이 발행할 주식의 총수는 50,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 12,138,612주이며 1주당 액면금액은 500원입니다.

(2) 당분기와 전분기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
주식수(단위: 주)
자본금
자본잉여금

전기초
5,819,117
2,909,559
8,525,994

주식선택권 행사
197,155
98,577
1,738,207

전분기말(*)
6,016,272
3,008,136
10,264,201

당기초
12,076,786
6,038,393
7,466,274

주식선택권 행사
61,826
30,913
367,930

당분기말
12,138,612
6,069,306
7,834,205

(*)전기중 무상증자가 완료되어 주식수가 6,016,272주에서 12,032,544주로 증가하였습니다.24. 기타자본 당분기말 및 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식선택권
296,569
285,515

25. 기타포괄손익누계당분기말 및 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

지분법자본변동
(1,638,531)
(1,638,531)

26. 주식기준보상 (1) 연결회사는 주주총회 결의에 의거해서 연결회사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 당분기말 현재 그 주요 내용은 다음과 같습니다.

구 분
주식결제형(주식선택권 부여)

13차
14차
15차
16차
17차
18차

부여일
2017.03.23
2018.03.22
2019.03.21
2021.03.26
2022.03.29
2024.03.27

최초부여수량
114,001주
106,791주
132,563주
67,976주
72,673주
66,874주

잔여수량
- 주
- 주
30,924주
32,916주
41,000주
62,144주

행사가격
2,590원
2,715원
3,077원
5,813원
5,285원
30,000원

주식선택권공정가치
1,709원
1,841원
1,910원
1,595원
2,142원
8,022원

만기
2023.03.22
2024.03.21
2025.03.20
2027.03.25
2028.03.28
2030.03.26

가득조건
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건: 2년(50%), 3년(25%)4년(25%)

(2) 연결회사는 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

구분
13차
14차
15차
16차
17차
18차

무위험이자율
1.25~2.61%
1.41~3.24%
1.64~2.12%
0.48~2.59%
1.28~3.70%
3.06%~3.56%

위험중립확률
48.73~48.95%
48.84~49.15%
48.38~48.44%
48.64~48.99%
48.80~49.21%
48.20%~48.25%

행사기간
6년
6년
6년
6년
6년
6년

예상주가변동성
42.54%
40.51%
53.03%
41.69%
40.92%
62.05%

(3) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동은 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위 : 주)

구분
15차
16차
17차
18차
합계

기초
56,758
49,350
69,724
-
175,832

부여
-
-
-
66,874
66,874

행사
(25,834)
(13,630)
(22,362)
-
(61,826)

취소 또는 중도청산
-
(2,804)
(6,362)
(4,730)
(13,896)

분기말
30,924
32,916
41,000
62,144
166,984

2) 전분기

(단위 : 주)

구분
13차
14차
15차
16차
17차
합계

기초
80,000
74,438
81,586
36,722
35,845
308,591

부여
-
-
-
-
-
-

행사
(80,000)
(64,464)
(45,223)
(7,468)
-
(197,155)

취소 또는 중도청산
-
-
-
-
(145)
(145)

분기말
-
9,974
36,363
29,254
35,700
111,291

(4) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
285,515
991,298

주식선택권의 행사
(118,982)
(707,284)

주식선택권의 소멸
(2,956)
-

주식보상비용
132,992
66,325

분기말
296,569
350,339

27. 이익잉여금 당분기말 및 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

이익준비금
291,135
205,389

미처리이익잉여금
33,668,757
36,383,362

합계
33,959,892
36,588,751

28. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 연결회사는 수익과 관련해 포괄손익계산서에 다음 금액을 인식하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

고객과의 계약에서 생기는 수익
7,719,801
21,528,184
8,138,942
21,771,098

(2) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같습니다.

1) 당분기 누적

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및 컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
2,170,233
2,355,968
73,693
-
4,599,895

기간에 걸쳐 인식
12,083,946
530,275
4,233,428
80,640
16,928,289

합계
14,254,179
2,886,243
4,307,122
80,640
21,528,184

2) 당분기 3개월

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및 컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
937,793
860,749
27,600
-
1,826,142

기간에 걸쳐 인식
4,092,638
240,917
1,533,223
26,880
5,893,659

합계
5,030,431
1,101,667
1,560,823
26,880
7,719,801

3)전분기 누적

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및 컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
5,262,346
2,268,303
200,430
-
7,731,079

기간에 걸쳐 인식
9,456,007
715,934
3,801,158
66,920
14,040,019

합계
14,718,353
2,984,237
4,001,588
66,920
21,771,098

4) 전분기 3개월

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및 컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
1,151,943
784,087
35,960
-
1,971,990

기간에 걸쳐 인식
4,442,552
385,940
1,313,539
24,920
6,166,952

합계
5,594,496
1,170,027
1,349,499
24,920
8,138,942

29. 판매비와관리비 당분기 및 전분기 중 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

급여
1,420,970
4,287,052
1,261,124
3,786,905

퇴직급여
121,115
393,073
104,016
336,012

복리후생비
463,178
1,509,279
448,945
1,494,510

여비교통비
52,127
179,122
50,237
179,899

접대비
85,870
263,345
90,507
258,867

차량유지비
2,276
8,981
2,585
7,881

경상연구개발비
170,046
1,727,580
552,233
1,800,720

교육훈련비
9,120
26,961
7,681
34,611

도서인쇄비
5,294
14,840
6,641
26,280

소모품비
13,202
29,045
6,448
19,211

지급수수료
474,602
1,391,099
792,434
1,814,073

광고선전비
25,975
101,545
27,714
104,956

감가상각비
66,349
191,767
52,988
152,335

사용권자산상각비
61,866
180,297
37,834
113,653

무형자산상각비
16,978
49,057
17,414
52,155

투자부동산 감가상각비
3,319
9,958
3,319
9,958

대손상각비(환입)
(7,504)
(10,071)
5,662
(15,796)

기타
207,260
479,047
160,435
410,346

합계
3,192,043
10,831,977
3,628,217
10,586,576

30. 비용의 성격별 분류당분기 및 전분기 중 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

원부재료의 사용
994,994
3,071,880
577,557
1,213,112

종업원급여
3,802,244
13,152,822
3,860,122
12,087,830

복리후생비
463,178
1,509,279
464,107
1,538,909

세금과공과금
46,239
96,107
46,198
94,002

감가상각비 및 무형자산상각비
83,327
240,824
70,402
204,491

사용권자산상각비
61,866
180,297
37,834
113,653

투자부동산 감가상각비
3,319
9,958
3,319
9,958

지급임차료
114,912
233,095
56,243
153,871

차량유지비
2,276
8,981
2,585
7,881

소모품비
13,202
29,045
37,437
82,595

지급수수료
474,602
1,391,099
792,434
1,814,073

광고선전비
25,975
101,545
27,714
104,956

대손상각비
(7,504)
(10,071)
5,662
(21,458)

외주용역비
1,232,466
3,475,708
1,766,745
4,296,470

기타
330,069
961,816
326,978
973,063

합계
7,641,167
24,452,384
8,075,336
22,673,406

31. 기타수익 및 기타비용당분기 및 전분기 중 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

기타수익

외환차익
-
3,250
-
1,142

외화환산이익
(7,410)
19,686
9,643
21,195

유형자산처분이익
-
14,913
-
-

리스해지이익
-
-
-
35

정부보조금
39,600
172,388
66,800
210,011

잡이익
3
1,212
18
195

합 계
32,193
211,449
76,461
232,578

기타비용

외환차손
-
38
463
503

외화환산손실
(16,097)
-
984
10,729

기부금
1,140
7,390
1,105
5,295

잡손실
14
336
1,618
23,617

합 계
(14,943)
7,764
4,170
40,144

32. 금융수익 및 금융원가

(1) 금융수익

당분기 및 전분기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

현금관리목적 보유 금융자산에서 생기는 이자수익
338,777
1,048,814
346,667
992,341

당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융자산의 (유효이자율법으로 계산한) 이자수익
1,813
5,046
1,017
4,637

당기손익-공정가치측정금융부채 평가이익
8,762
12,490
-
150

금융수익 합계
349,352
1,066,350
347,684
997,128

(2) 금융원가 당분기 및 전분기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

리스부채와 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용 및 금융원가
2,786
9,165
2,375
5,706

당기손익-공정가치측정금융부채 평가손실
-
-
674
2,175

금융원가 합계
2,786
9,165
3,049
7,881

33. 주당손익 기본주당손익은 연결회사의 보통주당기순이익을 해당 기간의 가중평균 유통보통주식수로 나누어 산정하였습니다. (1) 보통주당순이익(손실)

(단위 : 원, 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

분기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)

가중평균 유통보통주식수(*1)
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

기본주당순이익(손실)
44
(146)
17
(19)

(*1) 당기와 전기 중 가중평균 유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

기초 유통주식수
12,138,612
12,076,786
11,638,234
11,638,234

기중 변동주식수
-
39,036
394,310
224,652

가중평균 유통보통주식수
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

(2) 희석주당순이익(손실) 희석주당손실은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다.
당분기(누적)과 전분기(누적) 희석주당손익은 주식선택권으로 인한 효과를 고려할 경우 반희석효과로 인해 기본주당손익과 동일합니다.

(단위 : 원, 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

희석분기순이익
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)

가중평균희석유통보통주식수(*1)
12,187,044
12,164,254
12,051,366
11,881,708

희석주당순이익(손실)
43
(146)
17
(19)

(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 희석유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

가중평균유통보통주식수
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

주식선택권의 효과
48,432
48,432
18,822
18,822

가중평균희석유통보통주식수
12,187,044
12,164,254
12,051,366
11,881,708

34. 영업으로부터 창출된 현금 (1) 당분기와 전분기 영업으로부터 창출된 현금의 조정내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

분기순이익(손실)
(1,771,408)
(221,150)

조정:
817,148
1,048,028

감가상각비
191,767
152,335

퇴직급여
1,135,330
1,079,068

무형자산상각비
49,057
52,155

사용권자산감가상각비
180,297
113,653

투자부동산상각비
9,958
9,958

외화환산손실
-
10,729

주식보상비용
132,992
66,325

장기종업원급여
111,523
89,556

대손상각비
(10,071)
(15,796)

법인세비용
108,079
500,523

이자비용
9,165
5,706

당기손익-공정가치금융자산평가손실
-
2,175

당기손익-공정가치금융자산평가이익
(12,489)
(150)

리스해지이익
-
(35)

유형자산처분이익
(14,913)
-

외화환산이익
(19,686)
(21,195)

이자수익
(1,053,860)
(996,978)

영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 변동
(578,998)
(262,001)

매출채권의 증감
997,660
958,753

계약자산의 증감
(413,544)
(1,047,828)

미수금의 증감
(4,338)
42,313

보증금의 증감
(108,345)
330,290

선급금의 증감
4,107
(2,731)

선급비용의 증감
(91,209)
(57,574)

미지급금의 증감
(735,974)
(516,835)

매입채무의 증감
(626,434)
(644,925)

미지급배당금의 증감
9,439
37,086

미지급비용의 증감
(813,291)
(331,705)

계약부채의 증감
1,261,769
1,051,770

예수금의 증감
202,889
182,034

퇴직금의 지급
(170,274)
(223,780)

장기종업원급여의 지급
(91,454)
(38,870)

영업활동으로부터 창출된 현금흐름
(1,533,258)
564,877

(2) 당분기와 전분기 현금의 유출ㆍ입이 없는 중요한 거래는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

사용권자산의 취득
239,495
218,401

사용권자산의 해지
-
(1,329)

리스부채의 취득
235,791
211,042

임대보증금의 유동성분류
64,400
-

대여금의 유동성분류
3,517
6,600

건설중인무형자산의 대체
9,490
-

(3) 당분기와 전분기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다. 1)당분기

(단위 : 천원)

구 분
기초
현금거래
비현금거래
분기말

차입 및 발행 등
상환 등
계정대체 등
평가손익

리스부채
104,943
-
(168,061)
235,791
-
172,674

2)전분기

(단위 : 천원)

구 분
기초
현금거래
비현금거래
분기말

차입 및 발행 등
상환 등
계정대체 등
평가손익

리스부채
32,239
-
(103,121)
211,042
-
140,161

35. 우발채무 및 약정사항 (1) 당분기말 현재 연결회사는 서울보증보험으로부터 계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임직원 주택자금 등 대여금에 대한 지급보증으로
10,272,447천원을 제공받고 있습니다.

(2) 당분기말 현재 연결회사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.(3) 당분기말 현재 담보로 제공되어 있는 자산은 없습니다.

(4) 당분기말 현재 연결회사가 타인을 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.

36. 특수관계자 거래 (1) 당분기말 현재 연결회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.

구분
회사명

관계기업
IZENE Tech, Inc.

기타
iZENESoft Co., Ltd.

Zaihong Trade (Shanghai) Co., Ltd

Shenzhen Zaiying Information Technology Co., Ltd.

IZENE Logistics Co., Ltd

Zaichen Trade (Shanghai) Co., Ltd

IZENE FRANCE INTERNATIONAL SARL

iZENEhk, Limited

HUTONG INTERNATIONAL LIMITED

IZENE Management Co. Limited

IZENE Luxembourg International Tech S.a r.l

iZENEhl B.V.

GSHOPPER INTERNATIONAL PRIVATE LIMITED

EGGBUY, INC.

IZENE US INC.

아이젠 코리아

(2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 매출ㆍ매입 등 거래 내역은 없습니다.

(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 없습니다.

(4) 당분기말과 전기말 현재 연결회사가 특수관계자를 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증과 특수관계자로부터 제공받고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상 주요 경영진은 대표이사 및 등기임원으로 구성되어 있습니다. 당분기와 전분기중 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

단기종업원 급여
610,406
620,192

퇴직급여
79,664
76,205

장기종업원급여
409
2,371

주식보상비용
34,951
19,269

합계
725,430
718,037

4. 재무제표

4-1. 재무상태표

재무상태표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

제 25 기 3분기말

제 24 기말

제 23 기말

제 22 기말
(감사받지 아니한 재무제표)

자산

유동자산
45,308,949,123
47,693,886,063
42,424,778,097
38,627,596,778

현금및현금성자산 (주5,7,8)
3,596,980,541
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568

단기금융상품 (주5,7,8)
35,000,000,000
32,000,000,000
26,000,000,000
16,118,550,000

당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
1,017,676,454
1,008,897,290

매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)
2,991,001,652
3,724,919,184
3,984,545,244
3,271,230,085

계약자산 (주10)
2,274,624,109
1,858,526,505
2,550,324,683
3,791,177,603

기타유동자산 (주12)
209,382,326
122,498,808
170,237,862
507,885,947

당기법인세자산 (주22)
219,284,041

166,733,575

비유동자산
8,021,747,997
7,665,767,540
8,006,883,524
17,361,867,300

당기손익-공정가치금융자산 (주5,7,11)
6,200,008
6,059,344
7,409,952
7,251,640

관계기업에 대한 투자자산

8,752,093,253

종속기업투자 (주13)
180,808,935
165,110,977
165,110,977
140,190,650

유형자산 (주14,18)
5,222,270,957
4,865,090,346
4,865,090,346
4,928,708,463

사용권자산 (주16)
171,613,265
112,415,488
112,415,488
118,857,833

투자부동산 (주15)
461,241,138
472,986,098
472,986,098
600,134,343

무형자산 (주17,18)
379,388,721
278,491,890
278,491,890
367,850,844

매출채권 및 기타채권 (주5,7,9)
24,614,328
82,504,772
82,504,772
361,649,011

이연법인세자산 (주22)
1,575,610,645
1,683,108,625
1,683,108,625
2,085,131,263

자산총계
53,330,697,120
55,359,653,603
55,359,653,603
55,989,464,078

부채

유동부채
6,266,741,720
6,061,407,505
6,061,407,505
5,895,045,524

매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)
3,667,621,852
4,818,411,361
4,818,411,361
3,688,642,593

계약부채 (주10)
2,060,316,310
798,547,027
798,547,027
1,706,373,904

당기법인세부채 (주22)

154,427,058
154,427,058

유동리스부채 (주5,7,16)
132,230,368
85,101,721
85,101,721
74,721,179

기타유동부채 (주20)
406,573,190
204,920,338
204,920,338
425,307,848

비유동부채
542,514,804
557,843,895
557,843,895
351,552,084

비유동리스부채 (주5,7,16)
40,443,850
19,841,588
19,841,588
17,114,920

매입채무 및 기타채무 (주5,7,19)

56,000,000
56,000,000

장기종업원급여부채 (주21)
502,070,954
482,002,307
482,002,307
334,437,164

부채총계
6,809,256,524
6,619,251,400
6,619,251,400
6,246,597,608

자본

자본금 (주1,23)
6,069,306,000
6,038,393,000
6,038,393,000
2,892,726,000

자본잉여금 (주23)
7,834,204,524
7,466,274,105
7,466,274,105
8,278,005,380

기타자본 (주24,26)
296,569,106
285,514,547
285,514,547
1,056,905,234

기타포괄손익누계액 (주25)
(1,638,530,753)
(1,638,530,753)
-1,638,530,753
(2,419,463,116)

이익잉여금 (주27)
33,959,891,719
36,588,751,304
36,588,751,304
39,934,692,972

자본총계
46,521,440,596
48,740,402,203
48,740,402,203
49,742,866,470

자본과부채총계
53,330,697,120
55,359,653,603
55,359,653,603
55,989,464,078

4-2. 포괄손익계산서

포괄손익계산서

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

제 25 기 3분기

제 24 기

제 23 기

제 22 기
(감사받지 아니한 재무제표)

금액

금액

금액
금액

매출 (주6,28)
21,545,014,354
35,202,568,324
34,502,435,911
35,407,034,291

매출원가 (주30)
13,620,407,023
17,793,714,933
21,310,858,150
20,303,996,427

매출총이익
7,924,607,331
17,408,853,391
13,191,577,761
15,103,037,864

판매비와관리비 (주29,30)
10,864,982,232
13,954,799,700
10,175,417,286
10,082,045,244

영업이익(손실)
(2,940,374,901)
3,454,053,691
3,016,160,475
5,020,992,620

영업외손익
1,276,465,102
1,583,571,077
(8,619,751,416)
3,238,476,984

기타수익 (주31)
211,434,861
281,440,862
355,383,614
343,735,182

기타비용 (주31)
7,704,372
39,079,928
29,011,412
16,713,127

금융수익 (주7,32)
1,066,201,798
1,350,689,182
563,785,443
199,675,431

금융원가 (주7,32)
9,165,143
9,078,316
2,204,495
2,537,265

종속기업투자이익 (주13)
15,697,958

25,321,050
52,671,328

종속기업투자손실 (주13)

400,723

관계기업투자이익

2,661,645,435

관계기업투자손실

9,533,025,616

법인세비용차감전순이익(손실)
(1,663,909,799)
5,037,624,768
(5,603,590,941)
8,259,469,604

법인세비용 (주22)
107,497,980
770,415,102
298,812,253
696,770,694

분기순이익(손실)
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,902,403,194)
7,562,698,910

기타포괄손익

780,932,363
(2,419,463,116)

후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 항목

지분법자본변동

780,932,363
(2,419,463,116)

총포괄손익
(1,771,407,779)
4,267,209,666
(5,121,470,831)
5,143,235,794

주당이익

기본주당이익(손실) (단위 : 원)
(146)
358
(508)
1,317

희석주당이익(손실) (단위 : 원)
(146)
356
(508)
1,293

4-3. 자본변동표

자본변동표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

자본

자본금

자본잉여금

기타자본

기타포괄손익

이익잉여금

자본 합계

2021년 1월 1일 (전기초) (감사받지 아니한 재무제표)
2,859,560,000
7,759,364,013
1,245,947,107
-
32,600,758,862
44,465,629,982

총포괄손익 :

당기순이익(손실)
-
-
-
-
7,562,698,910
7,562,698,910

지분법자본변동
-
-
-
(2,419,463,116)
-
(2,419,463,116)

소유주와의 거래 등:

현금배당
-
-
-
-
(228,764,800)
(228,764,800)

주식보상비용
-
-
124,931,870
-
-
124,931,870

주식선택권 행사
33,166,000
515,224,367
(310,556,743)
-
-
237,833,624

주식선택권 만기소멸
-
3,417,000
(3,417,000)
-
-
-

2021년 12월 31일 (전기말) (감사받지 아니한 재무제표)
2,892,726,000
8,278,005,380
1,056,905,234
(2,419,463,116)
39,934,692,972
49,742,866,470

2022.01.01 (기초자본)
2,892,726,000
8,278,005,380
1,056,905,234
(2,419,463,116)
39,934,692,972
49,742,866,470

총포괄손익 :

당기순이익(손실)

(5,902,403,194)
(5,902,403,194)

지분법자본변동

780,932,363

780,932,363

소유주와의 거래 등 :

무상증자

주식보상비용

122,111,416

122,111,416

현금배당

1,012,454,100
1,012,454,100

주식선택권 행사
16,832,500
247,988,575
(187,718,187)

77,102,888

2022.12.31 (기말자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843

2023.01.01 (기초자본)
2,909,558,500
8,525,993,955
991,298,463
(1,638,530,753)
33,019,835,678
43,808,155,843

총포괄손익 :

당기순이익(손실)

4,267,209,666
4,267,209,666

지분법자본변동

소유주와의 거래 등 :

무상증자
3,008,136,000
(3,008,136,000)

주식보상비용

82,165,120

82,165,120

현금배당

(698,294,040)
(698,294,040)

주식선택권 행사
120,698,500
1,948,416,150
(787,949,036)

1,281,165,614

2023.12.31 (기말자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203

2024.01.01 (기초자본)
6,038,393,000
7,466,274,105
285,514,547
(1,638,530,753)
36,588,751,304
48,740,402,203

총포괄손익 :

분기순이익(손실)

(1,771,407,779)
(1,771,407,779)

소유주와의 거래 등:

주식보상비용

132,992,400

132,992,400

현금배당

(857,451,806)
(857,451,806)

주식매입선택권 행사
30,913,000
364,974,772
(118,982,194)

276,905,578

주식선택권만기소멸

2,955,647
(2,955,647)

2024.09.30 (기말자본)
6,069,306,000
7,834,204,524
296,569,106
(1,638,530,753)
33,959,891,719
46,521,440,596

4-4. 현금흐름표

현금흐름표

제 25(당) 기 3분기말 2024.09.30 현재

제 24(전) 기말 2023.12.31 현재

제 23(전전) 기말 2022.12.31 현재

제 22(전전전) 기말 2021.12.31 현재

(단위 : 원)

제 25 기 3분기
제 24 기
제 23 기

제 22 기
(감사받지 아니한 재무제표)

영업활동현금흐름
(982,827,525)
6,005,928,402
5,845,558,838
5,493,405,948

영업활동으로부터 창출된 현금흐름 (주34)
(1,555,991,971)
5,362,323,083
5,583,094,269
7,530,131,219

이자수취
956,040,688
1,045,515,516
302,761,958
163,537,250

이자지급
(9,165,143)
(7,577,316)

법인세환급(납부)
(373,711,099)
(394,332,881)
(40,297,389)
(2,200,262,521)

투자활동현금흐름
(3,670,315,764)
(7,197,487,113)
(9,930,402,838)
(6,519,328,995)

단기대여금의 회수
8,316,657
9,800,004
17,050,004
23,133,335

유형자산의 취득
(561,902,830)
(193,539,540)
(163,404,422)
(225,851,714)

무형자산의 취득
(149,953,660)
(13,748,100)
(47,028,420)
(156,718,800)

보증금의 증가

(306,550,000)

단기대여금의 증가

(4,000,000)

단기금융상품의 증가
(3,000,000,000)
(6,000,000,000)
(10,000,000,000)
(16,118,720,000)

단기금융상품의 처분

118,550,000
10,108,800,000

유형자산의 처분
29,654,546

당기손익-공정가치측정금융자산의 감소
1,003,568,742
999,999,477

당기손익-공정가치측정금융자산의 증가
(999,999,219)

정부보조금의 수취

144,430,000
160,578,184

재무활동현금흐름
(748,606,734)
452,033,598
(972,982,633)
(16,159,051)

주식매수선택권의 행사
276,905,578
1,281,165,614
165,689,074
338,135,741

리스부채의 지급
(168,060,506)
138,337,976
145,561,692
(130,126,692)

현금배당
(857,451,806)
(698,294,040)
(993,110,015)
(224,168,100)

임대보증금의 감소

(48,500,000)

임대보증금의 증가

56,000,000

현금및현금성자산의순증가(감소)
(5,401,750,023)
(739,525,113)
(5,057,826,633)
(1,042,082,098)

현금및현금성자산의 환율변동효과
19,686,288
(1,100,919)
5,477,373
14,466,053

기초현금및현금성자산
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568
15,799,635,613

기말현금및현금성자산
3,596,980,541
8,979,044,276
9,719,670,308
14,772,019,568

5. 재무제표 주석

제 25(당) 3분기말 2024년 09월 30일 현재

제 24(전) 3분기말 2023년 09월 30일 현재

주식회사 와이즈넛

1. 일반사항

주식회사 와이즈넛("회사")은 2000년 5월 16일 설립되어, 현재까지 자체 부설 R&D연구소를 통해 언어처리기술 기반의 텍스트 마이닝, 의미 분석, 수집, 검색, 인공지능대화처리 등의 기술을 지속적으로 개발하고 연구해왔습니다. 이러한 원천기술을 기반으로 빅데이터, 인공지능, 클라우드 서비스, 디스플레이 광고를 포함한 애드네트워크 등의 분야에서 사업을 영위하고 있습니다. 특히 최근 인공지능 기반 기술들이 적용된 구축형 소프트웨어들의 클라우드 환경 전환을 진행하며 사업을 확대해 나가고 있습니다. 경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49에 본사를 두고 있으며, 중국등에 현지법인을 두고 있습니다. 한편, 회사는 2009년 3월 17일자로 상호를 주식회사 코리아와이즈넛에서 주식회사 와이즈넛으로 변경하였습니다.당분기말 현재 회사의 주요 주주는
윤여걸(22.14%), 주식회사 솔본인베스트먼트(15.76%) 및 안광일(5.52%) 등으로 구성되어 있습니다.

2. 재무제표 작성기준

당사의 분기재무제표는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따라 제정된 한국채택국제회계기준 기업회계기준서 제1034호에 따라 작성되었습니다. 중간재무제표는 연차재무제표에 기재할 것으로 요구되는 모든 정보 및 주석사항을 포함하고 있지 아니하므로, 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표의 정보도 함께 참고하여야 합니다.

당사의 재무제표는 기업회계기준서 제1027호에 따른 별도재무제표로서 관계기업 및종속기업투자에 대해서는 기업회계기준서 제1028호에서 규정하는 지분법을 적용하여 회계처리하고 있습니다. 관계기업 및 종속기업의 당기손익과 기타포괄손익 중 당사의 지분해당분은 각각 당사의 당기손익과 기타포괄손익으로 반영하고 있습니다.

3. 중요한 회계정책

(1) 당사가 채택한 제ㆍ개정 기준서중간재무제표를 작성하기 위하여 채택한 중요한 회계정책은 다음의 2024년 1월 1일부터 적용되는 기준서 및 해석서를 제외하고는 2023년 12월 31일로 종료되는 회계기간에 대한 연차재무제표 작성시 채택한 회계정책과 동일합니다.

① 기업회계기준서 제1001호 '재무제표 표시' 개정 - 부채의 유동/비유동 분류

보고기간말 현재 존재하는 실질적인 권리에 따라 유동 또는 비유동으로 분류되며, 부채의 결제를 연기할 수 있는 권리의 행사가능성이나 경영진의 기대는 고려하지 않습니다. 또한, 부채의 결제에 자기지분상품의 이전도 포함되나, 복합금융상품에서 자기지분상품으로 결제하는 옵션이 지분상품의 정의를 충족하여 부채와 분리하여 인식된경우는 제외됩니다. 동 개정사항은 2024년 1월 1일 이후 시작하는 회계연도부터 적용하며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.② 기업회계기준서 제1007호 '현금흐름표', 제1107호 '금융상품:공시' 개정 - 공급자금융약정공급자금융약정의 특성을 명확히하고 그러한 약정에 대한 추가 공시를 요구합니다. 이 개정사항의 공시 요구사항은 공급자금융약정이 당사의 부채와 현금흐름 및 유동성위험에 미치는 영향을 재무제표이용자가 이해하는데 도움을 주기 위한 것입니다. 경과 규정은 당사가 개정사항을 최초로 적용하는 회계연도의 중간보고기간에는 공시할 필요가 없다는 점을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.③ 기업회계기준서 제1116호 '리스' 개정 - 판매후리스에서 생기는 리스부채판매자-리스이용자가 판매후리스 거래에서 생기는 리스부채 측정 시, 계속 보유하는사용권에 대해서는 어떠한 차손익 금액도 인식하지 않는다는 요구사항을 명확히 합니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없습니다.

(2) 당사가 적용하지 않은 제ㆍ개정 기준서제정 또는 공표되었으나 시행일이 도래하지 않아 적용하지 아니한 제ㆍ개정 기준서 및 해석서는 다음과 같습니다.

① 기업회계기준서 제1021호 '환율변동효과' 와 기업회계기준서 제1101호 '한국채택국제회계기준의 최초채택' 개정 - 교환가능성 결여

통화의 교환가능성을 평가하고 다른 통화와 교환이 가능하지 않다면 현물환율을 추정하며 관련 정보를 공시하도록 하고 있습니다. 동 개정사항은 2025 년 1 월 1 일 이후 시작하는 회계연도부터 적용되며, 조기적용이 허용됩니다. 해당 기준서의 개정이 당사의 재무제표에 미치는 중요한 영향은 없을 것으로 예상됩니다.

4. 중요한 회계추정 및 가정

한국채택국제회계기준에서는 중간재무제표를 작성함에 있어서 회계정책의 적용이나, 중간보고기간말 현재 자산, 부채 및 수익, 비용의 보고금액에 영향을 미치는 사항에 대하여 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정의 사용을 요구하고 있습니다. 중간보고기간말 현재 경영진의 최선의 판단을 기준으로 한 추정치와 가정이 실제 환경과 다를 경우 이러한 추정치와 실제 결과는 다를 수 있습니다. 분기재무제표에서 사용된 당사의 회계정책 적용과 추정금액에 대한 경영진의 판단은 2023년 12월 31일로 종료되는 회계연도의 연차재무제표와 동일한 회계정책과 추정의 근거를 사용하였습니다.

5. 금융상품 공정가치5.1 금융상품 종류별 공정가치당분기말 및 전기말 현재 금융상품의 종류별 장부금액 및 공정가치는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기말
전기말

장부금액
공정가치
장부금액
공정가치

금융자산

현금및현금성자산(*1)
3,596,981
3,596,981
8,979,044
8,979,044

단기금융상품(*1)
35,000,000
35,000,000
32,000,000
32,000,000

당기손익-공정가치금융자산
1,023,876
1,023,876
1,014,957
1,014,957

매출채권및기타채권(*1)
3,015,616
3,015,616
3,807,424
3,807,424

소계
42,636,473
42,636,473
45,801,425
45,801,425

금융부채

매입채무및기타채무(*1)
3,667,622
3,667,622
4,874,411
4,874,411

리스부채(*1)
172,674
172,674
104,943
104,943

소계
3,840,296
3,840,296
4,979,354
4,979,354

(*1) 상각후원가로 측정되는 금융자산 및 금융부채로서 장부금액은 공정가치의 합리적인 근사치입니다.5.2 공정가치 서열 체계공정가치로 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 관측할수 있는 투입변수 (수준 2)

-
자산이나 부채에 대한 관측할 수 없는 투입변수 (수준 3)

당분기말 및 전기말 현재 공정가치로 측정되는 금융상품의 공정가치 서열체계 구분은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

당분기말
수준 1
수준 2
수준 3
합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치금융자산
1,017,676
-
6,200
1,023,876

(단위: 천원)

전기말
수준 1
수준 2
수준 3
합계

반복적인 공정가치 측정치

당기손익-공정가치금융자산
1,008,898
-
6,059
1,014,957

6. 영업부문 정보회사는 기업회계기준서 제1108호(영업부문)에 따른 보고부문이 단일부문으로 기업전체 수준에서의 부문별 정보는 다음과 같습니다.(1) 수익의 세부내역

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

소프트웨어 및 컨설팅수익
5,030,431
14,254,179
5,594,496
14,718,353

서비스수익
1,101,667
2,886,243
1,170,027
2,984,237

유지보수수익
1,560,823
4,307,122
1,349,499
4,001,588

임대수익
32,490
97,470
31,660
91,660

합계
7,725,411
21,545,014
8,145,682
21,795,838

(2) 지역별 정보당분기와 전분기 중 지역별 매출현황은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분(*)
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

국내
7,719,275
21,511,862
8,131,864
21,751,207

일본
6,136
33,152
13,819
44,632

합계
7,725,411
21,545,014
8,145,682
21,795,838

(*)
수익은 고객의 소재지에 기초한 국가에 귀속됨.

(3) 주요 고객에 대한 정보당분기와 전분기 중 회사 매출액의 10% 이상을 차지하는 외부고객 없습니다.

7. 범주별 금융상품

(1) 당분기말 및 전기말 현재 금융상품 범주별 장부금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

재무상태표 상 자산
당분기말
전기말

당기손익-공정가치 금융자산

당기손익-공정가치금융자산
1,023,876
1,014,957

상각후원가 측정 금융자산

현금및현금성자산
3,596,981
8,979,044

단기금융상품
35,000,000
32,000,000

매출채권및기타채권
3,015,616
3,807,424

합계
42,636,473
45,801,425

(단위: 천원)

재무상태표 상 부채
당분기말
전기말

상각후원가 측정 금융부채

매입채무및기타채무
3,667,622
4,874,411

리스부채
172,674
104,943

합계
3,840,296
4,979,354

(2) 당분기와 전분기 중 금융상품 범주별 순손익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

당기손익-공정가치 금융자산

당기손익-공정가치측정금융자산 평가이익
12,489
150

당기손익-공정가치측정금융자산 평가손실
-
(2,175)

상각후 원가 측정 금융자산

이자수익
1,053,712
996,846

외환차손익
3,213
640

외화환산손익
19,686
10,467

대손상각비(환입)
(10,071)
(15,796)

상각후 원가 측정 금융부채

이자비용
9,165
5,706

8. 현금및현금성자산과 단기금융상품(1) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 현금및현금성자산 및 단기금융상품의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

현금및현금성자산

보통예금
3,596,981
8,979,044

단기금융상품

정기예금
35,000,000
32,000,000

(2) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 사용제한 예금은 없습니다.

9. 매출채권 및 기타채권(1) 당분기말 및 전기말 현재 매출채권 및 손실충당금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

매출채권
2,214,239
3,211,900

손실충당금
(233,953)
(241,470)

매출채권(순액)
1,980,286
2,970,430

(2) 당분기말 및 전기말 현재 기타채권의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

미수금
40,574
-
36,236
-

미수수익
748,798
-
656,172
-

대여금
3,000
250
7,800
3,767

보증금
218,343
24,364
54,282
78,738

합계
1,010,715
24,614
754,490
82,505

(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
(241,470)
(248,995)

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가
7,517
8,507

분기말
(233,953)
(240,488)

10. 계약자산 및 계약부채(1) 당분기말 및 전기말 현재 계약자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

계약자산
2,275,729
1,862,186

손실충당금
(1,105)
(3,659)

합계
2,274,624
1,858,527

(2) 당분기와 전분기 중 계약자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
1,862,186
2,562,695

증가
2,122,381
2,877,192

감소
(1,708,838)
(1,829,364)

분기말
2,275,729
3,610,523

(3) 당분기와 전분기 중 손실충당금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
(3,659)
(12,370)

당기손익으로 인식된 손실충당금의 증가
2,554
7,289

분기말
(1,105)
(5,081)

(4) 당분기말 및 전기말 현재 계약부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

계약부채
2,060,316
798,547

(5) 당분기와 전분기 중 계약부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
798,547
1,720,679

증가
3,041,162
2,445,490

감소
(1,779,393)
(1,393,721)

분기말
2,060,316
2,772,448

(6) 당분기와 전분기 중 계약부채와 관련하여 인식한 수익은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초의 계약부채
798,547
1,720,679

해당 기간에 인식된 수익
1,779,393
1,393,721

(7) 당분기말 및 전기말 현재 나머지 수행의무(이행되지 않거나 부분적으로 미이행된)에 배분된 거래가격은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

1년 이내
2,060,316
798,547

11. 당기손익-공정가치금융자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 당기손익-공정가치금융자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

채무증권
1,017,676
1,008,898

소계
1,017,676
1,008,898

비유동

소프트웨어공제조합
6,200
6,059

소계
6,200
6,059

합계
1,023,876
1,014,957

(2) 당분기와 전분기 중 당기손익-공정가치금융자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
1,014,957
7,410

취득
999,999
999,999

처분
(1,003,567)
-

평가
12,487
(2,025)

기말
1,023,876
1,005,384

12. 기타자산당분기말 및 전기말 현재 기타자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

선급금
715
5,041

선급비용
208,667
117,458

합계
209,382
122,499

13. 관계기업투자 및 종속기업투자(1) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업투자 및 종속기업투자의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
기업명
소재지
당분기말
전기말

지분율
장부금액
지분율
장부금액

종속기업투자
㈜이노클
한국
100.00%
180,809
100.00%
165,111

관계기업투자
IZENE TECH, Inc.
케이만군도
30.93%
-
30.93%
-

합계

180,809

165,111

(2) 당분기 및 전분기 중 관계기업투자와 종속기업투자의 변동내역은 다음과 같습니다.1)당분기

(단위: 천원)

피투자회사명
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
분기말평가액

(주)이노클
165,111
15,698
-
180,809

IZENE TECH, Inc.
-
-
-
-

합계
165,111
15,698
-
180,809

2)전분기

(단위: 천원)

피투자회사명
기초평가액
지분법이익
지분법자본변동
분기말평가액

(주)이노클
165,512
(4,926)
-
160,586

IZENE TECH, Inc.
-
-
-
-

합계
165,512
(4,926)
-
160,586

(3) 당분기말 및 전기말 현재 관계기업 및 종속기업의 재무정보를 관계기업에 대한 지분의 장부금액으로 조정한 내역은 다음과 같습니다.1)당분기말

(단위: 천원)

피투자회사명
순자산
지분율
순자산지분해당액
투자차액
미실현손익
장부금액

(주)이노클
180,809
100%
180,809
-
-
180,809

IZENE TECH, Inc.
-
30.93%
-
-
-
-

합계
180,809

180,809
-
-
180,809

2)전기말

(단위: 천원)

피투자회사명
순자산
지분율
순자산지분해당액
투자차액
미실현손익
장부금액

(주)이노클
165,111
100%
165,111
-
-
165,111

IZENE TECH, Inc.
-
30.93%
-
-
-
-

합계
165,111

165,111
-
-
165,111

(4) 당분기 및 전기 중 관계기업 및 종속기업의 요약재무정보는 다음과 같습니다.

1) 당분기

(단위: 천원)

피투자회사명
자산총액
부채총액
매출액
분기순손익

(주)이노클
302,668
121,859
667,141
15,698

IZENE TECH, Inc.
7,875,391
28,340,003
24,820,325
(2,476,393)

2) 전기

(단위: 천원)

피투자회사명
자산총액
부채총액
매출액
당기순손익

(주)이노클
279,398
114,287
695,254
(401)

IZENE TECH, Inc.
9,911,943
26,045,215
34,688,708
(2,838,671)

(5) 투자계정의 잔액이 "0"이 되어 지분법적용의 중지로 인하여 인식하지 못한 당분기의 지분변동액과 전기이전의 지분변동누적액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

피투자회사명
전기이전지분변동누적액
당분기지분변동액
합계

IZENE TECH, Inc.
(4,990,021)
(1,339,683)
(6,329,704)

14. 유형자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 유형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액
취득원가
상각누계액
정부보조금
장부금액

토지
1,628,199
-
-
1,628,199
1,573,292
-
-
1,573,292

건물
4,360,000
(1,347,556)
-
3,012,444
4,195,400
(1,266,835)
-
2,928,565

차량운반구
145,054
(20,147)
-
124,907
233,506
(75,725)
-
157,781

비품
8,906,900
(6,238,044)
(2,212,135)
456,721
8,536,184
(5,379,839)
(2,950,893)
205,452

합계
15,040,153
(7,605,747)
(2,212,135)
5,222,271
14,538,382
(6,722,399)
(2,950,893)
4,865,090

(2) 당분기 및 전분기 중 유형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

토지
건물
차량운반구
비품
합 계

기초
1,573,292
2,928,565
157,781
205,452
4,865,090

취득
54,907
164,600
-
370,716
590,223

정부보조금수령
-
-
-
(28,320)
(28,320)

처분
-
-
(14,742)
-
(14,742)

상각
-
(80,721)
(18,132)
(91,127)
(189,980)

분기말
1,628,199
3,012,444
124,907
456,721
5,222,271

(단위: 천원)

구 분
전분기

토지
건물
차량운반구
비품
합 계

기초
1,541,294
2,971,754
29,484
233,332
4,775,864

취득
-
-
-
117,710
117,710

정부보조금수령
-
-
-
(69,880)
(69,880)

투자부동산 대체
31,998
60,451
-
-
92,449

상각
-
(77,419)
(11,056)
(60,828)
(149,303)

분기말
1,573,292
2,954,786
18,428
220,334
4,766,840

(3) 당분기와 전분기 중 유형자산 감가상각비의 구성 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출원가
-
-

판매비와관리비
189,980
149,303

합계
189,980
149,303

(4) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 유형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

15. 투자부동산(1) 당분기말 및 전기말 현재 투자부동산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

취득원가
상각누계액(*)
장부금액
취득원가
상각누계액(*)
장부금액

토지
35,734
-
35,734
35,734
-
35,734

건물
626,398
(200,891)
425,507
626,398
(189,146)
437,252

합계
662,132
(200,891)
461,241
662,132
(189,146)
472,986

(*) 손상차손누계액을 합산한 금액입니다.

(2) 당분기와 전분기 중 투자부동산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

토지
건물
합 계

기초
35,734
437,252
472,986

상각
-
(11,745)
(11,745)

분기말
35,734
425,507
461,241

(단위: 천원)

구 분
전분기

토지
건물
합 계

기초
67,733
514,608
582,341

대체
(31,999)
(60,451)
(92,450)

상각
-
(12,990)
(12,990)

분기말
35,734
441,167
476,901

(3) 당분기 및 전분기 중 투자부동산 관련한 수익과 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

임대수익
97,470
91,660

운영비용
(11,745)
(12,990)

(4) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 투자부동산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

16. 리스

(1) 당분기말 및 전기말 현재 리스와 관련해 재무상태표에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

사용권자산

부동산
83,216
93,641

차량운반구
704
7,043

기타의 유형자산
87,693
11,731

합계
171,613
112,415

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

리스부채

유동
132,230
85,101

비유동
40,444
19,842

합계
172,674
104,943

(2) 당분기와 전분기 중 리스와 관련해서 손익계산서에 인식된 금액은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

사용권자산의 감가상각비

부동산
104,916
54,319

차량운반구
6,339
6,339

기타의 유형자산
69,042
52,995

합계
180,297
113,653

리스부채에 대한 이자비용(금융원가에 포함)
9,165
5,707

(3) 당분기와 전분기 중 사용권자산의 증감 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기

기초장부가액
취득
감가상각
분기말장부금액

부동산
93,641
94,490
(104,915)
83,216

차량운반구
7,043
-
(6,339)
704

기타의 유형자산
11,731
145,005
(69,043)
87,693

합계
112,415
239,495
(180,297)
171,613

(단위: 천원)

구분
전분기

기초장부가액
취득
해지
감가상각
분기말장부금액

부동산
19,398
148,016
(1,329)
(54,319)
111,766

차량운반구
15,495

-
(6,339)
9,156

기타의 유형자산
11,938
70,385
-
(52,996)
29,327

합계
46,831
218,401
(1,329)
(113,654)
150,249

(4) 당분기와 전분기 중 리스부채 관련 증감 내역은 다음과 같습니다.

(단위:천원)

구 분
당분기
전분기

기초장부금액
104,943
32,239

발생
235,791
211,042

이자비용
9,165
5,707

지급
(177,225)
(108,826)

분기말장부금액
172,674
140,162

(5) 당분기말 현재 리스부채의 연도별 상환계획은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
최소리스료
최소리스료의 현재가치

1년 이내
136,782
132,230

1년 초과 5년 이내
41,970
40,444

합계
178,752
172,674

17. 무형자산(1) 당분기말 및 전기말 현재 무형자산의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

원가
상각누계액
장부금액
원가
상각누계액
장부금액

산업재산권
511,984
(461,406)
50,578
493,085
(446,795)
46,290

소프트웨어
910,461
(846,462)
63,999
910,461
(806,291)
104,170

(정부보조금)
(244,176)
233,068
(11,108)
(244,176)
227,343
(16,833)

회원권
549,039
(275,694)
273,345
411,069
(275,694)
135,375

건설중인무형자산
2,575
-
2,575
9,490
-
9,490

합계
1,729,883
(1,350,494)
379,389
1,579,929
(1,301,437)
278,492

(2) 당분기 및 전분기 중 무형자산의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

산업재산권
소프트웨어
회원권
건설중인무형자산
합 계

기초
46,290
87,337
135,375
9,490
278,492

취득
9,409
-
137,970
2,575
149,954

대체
9,490
-
-
(9,490)
-

상각
(14,611)
(34,446)
-
-
(49,057)

분기말
50,578
52,891
273,345
2,575
379,389

(단위: 천원)

구 분
전분기

산업재산권
소프트웨어
회원권
건설중인무형자산
합 계

기초
53,853
136,127
135,375
-
325,355

취득
5,270
-
-
-
5,270

대체
-
-
-
13,348
13,348

상각
(15,562)
(36,592)
-
-
(52,154)

분기말
43,561
99,535
135,375
13,348
291,819

(3) 당분기와 전분기 중 무형자산상각비는 전액 판매비와관리비에 배부되어 있습니다.(4) 당분기와 전분기 중 회사가 비용으로 인식한 경상연구개발비의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

과 목
당분기
전분기

경상연구개발비
3,973,070
4,455,614

(정부보조금)
(2,245,490)
(2,654,894)

소계
1,727,580
1,800,720

매출 대비 경상연구개발비 비율
8.02%
8.26%

(5) 당분기말 및 전기말 현재 회사의 무형자산 중 담보로 제공되어 있는 건은 없습니다.

18. 정부보조금(1) 당분기말 및 전기말 현재 자산의 차감항목으로 계상된 정부보조금의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

비품 차감
2,212,135
2,950,893

소프트웨어 차감
11,108
16,833

(2) 당분기와 전분기 중 자산취득에 사용된 정부보조금의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기

비품
소프트웨어
합 계

기초
2,950,893
16,833
2,967,726

취득
28,320
-
28,320

상각비 상계
(767,078)
(5,725)
(772,803)

분기말
2,212,135
11,108
2,223,243

(단위: 천원)

구 분
전분기

비품
소프트웨어
합 계

기초
3,947,678
27,937
3,975,615

취득
69,880
-
69,880

상각비 상계
(794,172)
(8,328)
(802,500)

분기말
3,223,386
19,609
3,242,995

19. 매입채무및기타채무당분기말 및 전기말 현재 매입채무및기타채무의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동
비유동
유동
비유동

매입채무
540,730
-
1,167,164
-

미지급금
1,909,459
-
1,683,900
-

미지급배당금
47,342
-
37,903
-

미지급비용
1,114,091
-
1,929,444
-

보증금
56,000
-
-
56,000

합 계
3,667,622
-
4,818,411
56,000

20. 기타부채당분기말 및 전기말 현재 기타부채의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

유동

예수금
406,573
204,920

21. 확정기여제도 및 장기종업원급여부채(1) 당분기 및 전분기 확정기여제도와 관련하여 비용으로 인식한 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

매출원가
490,533
475,118

판매비와관리비
600,757
570,194

퇴직급여
349,034
302,257

경상연구개발비
251,723
267,937

합계
1,091,290
1,045,312

(2) 당분기와 전분기 중 장기종업원급여부채의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구분
당분기
전분기

기초
482,002
346,131

설정
111,523
89,556

급여의 지급
(91,454)
(38,870)

분기말
502,071
396,817

22. 법인세 비용법인세비용은 전체 회계연도에 대해서 예상되는 최선의 가중평균 연간법인세율의 추정에 기초하여 인식하였습니다.

23. 자본금과 자본잉여금(1) 당분기말 현재 회사가 발행할 주식의 총수는 50,000,000주이고, 발행한 주식수는 보통주식 12,138,612주이며 1주당 액면금액은 500원입니다.

(2) 당분기와 전분기 중 자본금 및 자본잉여금의 변동은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
주식수(단위: 주)
자본금
자본잉여금

전기초
5,819,117
2,909,559
8,525,994

주식선택권 행사
197,155
98,578
1,738,207

전분기말(*)
6,016,272
3,008,136
10,264,201

당기초
12,076,786
6,038,393
7,466,274

주식선택권 행사
61,826
30,913
367,930

당분기말
12,138,612
6,069,306
7,834,205

(*)전기중 무상증자가 완료되어 주식수가 6,016,272주에서 12,032,544주로 증가하였습니다.
24. 기타자본당분기말과 전기말 현재 기타자본의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

주식선택권
296,569
285,515

25. 기타포괄손익누계당분기말과 전기말 현재 기타포괄손익누계액의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

지분법자본변동
(1,638,531)
(1,638,531)

26. 주식기준보상(1) 회사는 주주총회 결의에 의거해서 회사의 임직원 등에게 주식선택권을 부여했으며, 당분기말 현재 그 주요 내용은 다음과 같습니다.

구 분
주식결제형(주식선택권 부여)

13차
14차
15차
16차
17차
18차

부여일
2017.03.23
2018.03.22
2019.03.21
2021.03.26
2022.03.29
2024.03.27

최초부여수량
114,001주
106,791주
132,563주
67,976주
72,673주
66,874주

잔여수량
- 주
- 주
30,924주
32,916주
41,000주
62,144주

행사가격
2,590원
2,715원
3,077원
5,813원
5,285원
30,000원

주식선택권공정가치
1,709원
1,841원
1,910원
1,595원
2,142원
8,022원

만기
2023.03.22
2024.03.21
2025.03.20
2027.03.25
2028.03.28
2030.03.26

가득조건
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건:2년(50%),3년(25%)4년(25%)
용역제공조건: 2년(50%), 3년(25%)4년(25%)

(2) 회사는 부여된 주식선택권의 보상원가를 이항모형을 이용한 공정가치접근법을 적용하여 산정했으며, 보상원가를 산정하기 위한 제반 가정 및 변수는 다음과 같습니다.

구분
13차
14차
15차
16차
17차
18차

무위험이자율
1.25~2.61%
1.41~3.24%
1.64~2.12%
0.48~2.59%
1.28~3.70%
3.06%~3.56%

위험중립확률
48.73~48.95%
48.84~49.15%
48.38~48.44%
48.64~48.99%
48.80~49.21%
48.20%~48.25%

행사기간
6년
6년
6년
6년
6년
6년

예상주가변동성
42.54%
40.51%
53.03%
41.69%
40.92%
62.05%

(3) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동은 다음과 같습니다.1) 당분기

(단위 : 주)

구분
15차
16차
17차
18차
합계

기초
56,758
49,350
69,724
-
175,832

부여
-
-
-
66,874
66,874

행사
(25,834)
(13,630)
(22,362)
-
(61,826)

취소 또는 중도청산
-
(2,804)
(6,362)
(4,730)
(13,896)

분기말
30,924
32,916
41,000
62,144
166,984

2) 전분기

(단위 : 주)

구분
13차
14차
15차
16차
17차
합계

기초
80,000
74,438
81,586
36,722
35,845
308,591

부여
-
-
-
-
-
-

행사
(80,000)
(64,464)
(45,223)
(7,468)
-
(197,155)

취소 또는 중도청산
-
-
-
-
(145)
(145)

분기말
-
9,974
36,363
29,254
35,700
111,291

(4) 당분기와 전분기 중 주식선택권의 변동내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

기초
285,515
991,298

주식선택권의 행사
(118,982)
(707,284)

주식선택권의 소멸
(2,956)
-

주식보상비용
132,992
66,325

분기말
296,569
350,339

27. 이익잉여금당분기말과 전기말 현재 이익잉여금의 구성내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기말
전기말

이익준비금
291,135
205,389

미처리이익잉여금
33,668,757
36,383,362

합계
33,959,892
36,588,751

28. 고객과의 계약에서 생기는 수익

(1) 회사는 수익과 관련해 포괄손익계산서에 다음 금액을 인식하였습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

고객과의 계약에서 생기는 수익
7,725,411
21,545,014
8,145,682
21,795,838

(2) 당분기와 전분기 중 고객과의 계약에서 생기는 수익은 다음과 같습니다.1) 당분기 누적

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
2,170,233
2,355,968
73,693
-
4,599,895

기간에 걸쳐 인식
12,083,946
530,275
4,233,428
97,470
16,945,119

합계
14,254,179
2,886,243
4,307,122
97,470
21,545,014

2) 당분기 3개월

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
937,793
860,749
27,600
-
1,826,142

기간에 걸쳐 인식
4,092,638
240,917
1,533,223
32,490
5,899,269

합계
5,030,431
1,101,667
1,560,823
32,490
7,725,411

3) 전분기 누적

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
5,262,346
2,268,303
200,430
-
7,731,079

기간에 걸쳐 인식
9,456,007
715,934
3,801,158
91,660
14,064,759

합계
14,718,353
2,984,237
4,001,588
91,660
21,795,838

4) 전분기 3개월

(단위: 천원)

구분
소프트웨어 및컨설팅 수익
서비스 수익
유지보수 수익
임대 수익
합계

수익인식 시점

한 시점에 인식
1,151,943
784,087
35,960
-
1,971,990

기간에 걸쳐 인식
4,442,552
385,940
1,313,539
31,660
6,173,692

합계
5,594,496
1,170,027
1,349,499
31,660
8,145,682

29. 판매비와관리비당분기 및 전분기 중 판매비와관리비 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

급여
1,252,507
3,773,038
1,129,160
3,390,855

퇴직급여
106,709
349,035
92,767
302,257

복리후생비
443,709
1,450,691
432,416
1,443,527

여비교통비
52,127
177,972
49,712
178,534

접대비
84,978
261,991
89,952
257,762

차량유지비
2,276
8,981
2,585
7,881

경상연구개발비
170,046
1,727,580
552,233
1,800,720

교육훈련비
9,120
26,961
7,681
34,611

도서인쇄비
5,294
14,840
6,641
26,280

소모품비
13,202
28,649
6,448
19,211

지급수수료
689,238
2,048,229
961,824
2,323,739

광고선전비
25,975
101,545
27,714
104,956

감가상각비
65,753
189,980
52,214
149,304

사용권자산상각비
61,866
180,297
37,834
113,653

무형자산상각비
16,978
49,057
17,414
52,155

투자부동산 감가상각비
3,915
11,745
4,093
12,989

대손상각비(환입)
(7,504)
(10,071)
5,662
(15,796)

기타
205,713
474,462
159,268
407,045

합 계
3,201,903
10,864,982
3,635,618
10,609,683

30. 비용의 성격별 분류

당분기 및 전분기 중 비용의 성격별 분류 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

원부재료의 사용
994,994
3,071,880
577,557
1,213,112

종업원급여
3,619,376
12,594,769
3,702,218
11,612,868

복리후생비
443,709
1,450,691
462,268
1,533,083

세금과공과금
46,177
95,964
46,135
93,859

감가상각비 및 무형자산상각비
82,732
239,037
69,629
201,460

사용권자산상각비
61,866
180,297
37,834
113,653

투자부동산 감가상각비
16,978
49,057
4,093
12,989

지급임차료
113,532
228,953
55,243
151,026

차량유지비
2,276
8,981
2,585
7,881

소모품비
13,202
28,649
37,437
82,595

지급수수료
689,238
2,048,229
961,824
2,323,739

광고선전비
25,975
101,545
27,714
104,956

대손상각비
(7,504)
(10,071)
5,662
(15,796)

외주용역비
1,232,466
3,475,708
1,766,745
4,296,470

기타
316,010
921,700
325,793
964,620

합 계
7,651,026
24,485,389
8,082,736
22,696,514

31. 기타수익 및 기타비용당분기 및 전분기 중 회사의 기타수익과 기타비용의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

기타수익

외환차익
-
3,250
-
1,142

외화환산이익
(7,411)
19,687
9,643
21,195

유형자산처분이익
-
14,913
-
-

리스해지이익
-
-
-
35

정부보조금
39,600
172,388
66,800
210,011

잡이익
2
1,197
17
181

합 계
32,191
211,435
76,460
232,564

기타비용

외환차손
-
38
463
503

외화환산손실
(16,097)
-
984
10,729

기부금
1,140
7,390
1,105
5,295

잡손실
14
276
1,618
23,617

합 계
(14,943)
7,704
4,170
40,144

32. 금융수익 및 금융원가

(1) 금융수익

당분기 및 전분기 중 금융수익의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

현금관리목적 보유 금융자산에서 생기는 이자수익
338,721
1,048,666
346,622
992,209

당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융자산의 (유효이자율법으로 계산한) 이자수익
1,813
5,046
1,017
4,637

당기손익-공정가치측정금융부채 평가이익
8,762
12,490
-
150

금융수익 합계
349,296
1,066,202
347,639
996,996

(2) 금융원가당분기 및 전분기 중 금융원가의 내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

리스부채와 당기손익-공정가치로 측정하지 않는 금융부채의 (유효이자율법으로 계산한) 이자비용 및 금융원가
2,786
9,165
2,375
5,706

당기손익-공정가치측정금융부채 평가손실
-
-
674
2,175

금융원가 합계
2,786
9,165
3,049
7,881

33. 주당손익기본주당손익은 회사의 보통주당기순이익을 해당 기간의 가중평균 유통보통주식수로 나누어 산정하였습니다.(1) 기본주당순이익(손실)

(단위 : 원, 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

분기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)

가중평균 유통보통주식수(*1)
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

기본주당순이익(손실)
44
(146)
17
(19)

(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

기초 유통주식수
12,138,612
12,076,786
11,638,234
11,638,234

기중 변동주식수
-
39,036
394,310
224,652

가중평균 유통보통주식수
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

(2) 희석주당순이익(손실)희석주당이익(손실)은 모든 희석성 잠재적보통주가 보통주로 전환된다고 가정하여 조정한 가중평균 유통보통주식수를 적용하여 산정하고 있습니다. 당분기(누적)과 전분기(누적) 희석주당손익은 주식선택권으로 인한 효과를 고려할 경우 반희석효과로 인해 기본주당손익과 동일합니다.

(단위 : 원, 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

희석분기순이익(손실)
528,378,893
(1,771,407,779)
205,060,173
(221,149,697)

가중평균희석유통보통주식수(*1)
12,187,044
12,164,254
12,051,366
11,881,708

희석주당순이익(손실)
43
(146)
17
(19)

(*1) 당분기와 전분기 중 가중평균 희석유통보통주식수의 산정내역은 다음과 같습니다.

(단위: 주)

구 분
당분기
전분기

3개월
누적
3개월
누적

가중평균유통보통주식수
12,138,612
12,115,822
12,032,544
11,862,886

주식선택권의 효과
48,432
48,432
18,822
18,822

가중평균희석유통보통주식수
12,187,044
12,164,254
12,051,366
11,881,708

34. 영업으로부터 창출된 현금(1) 당분기와 전분기 중 영업으로부터 창출된 현금의 조정내역은 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

분기순이익(손실)
(1,771,408)
(221,150)

조정:
756,979
1,015,889

감가상각비
189,980
149,304

퇴직급여
1,091,291
1,045,312

무형자산상각비
49,057
52,155

사용권자산감가상각비
180,297
113,653

투자부동산상각비
11,745
12,989

종속기업투자손실
-
4,926

외화환산손실
-
10,729

주식보상비용
132,992
66,325

장기종업원급여
111,523
89,556

대손상각비
(10,071)
(15,796)

법인세비용
107,498
497,081

이자비용
9,165
5,706

당기손익-공정가치금융자산평가손실
-
2,175

당기손익-공정가치금융자산평가이익
(12,489)
(150)

리스해지이익
-
(35)

유형자산처분이익
(14,913)
-

종속기업투자이익
(15,698)
-

외화환산이익
(19,686)
(21,195)

이자수익
(1,053,712)
(996,846)

영업활동으로 인한 자산ㆍ부채의 변동
(541,563)
(229,890)

매출채권의 증감
997,660
960,068

계약자산의 증감
(413,544)
(1,047,828)

미수금의 증감
(4,338)
42,313

보증금의 증감
(108,345)
322,790

선급금의 증감
4,326
(2,731)

선급비용의 증감
(91,209)
(57,574)

미지급금의 증감
(695,458)
(516,328)

매입채무의 증감
(626,434)
(644,925)

미지급배당금의 증감
9,439
37,086

미지급비용의 증감
(815,354)
(332,882)

계약부채의 증감
1,261,769
1,051,770

예수금의 증감
201,653
182,083

퇴직금의 지급
(170,274)
(184,863)

장기종업원급여의 지급
(91,454)
(38,870)

영업으로부터 창출된 현금흐름
(1,555,992)
564,850

(2) 당분기와 전분기 중 현금의 유출ㆍ입이 없는 중요한 거래는 다음과 같습니다.

(단위 : 천원)

구 분
당분기
전분기

사용권자산의 취득
239,495
218,401

사용권자산의 해지
-
(1,329)

리스부채의 취득
235,791
211,042

임대보증금의 유동성분류
64,400
-

대여금의 유동성분류
3,517
6,600

건설중인무형자산의 대체
9,490
-

(3) 당분기와 전분기 중 재무활동으로 인한 부채의 변동은 다음과 같습니다.1)당분기

(단위 : 천원)

구 분
기초
현금거래
비현금거래
분기말

차입 및 발행 등
상환 등
계정대체 등
평가손익

리스부채
104,943
-
(168,061)
235,791
-
172,674

2)전분기

(단위 : 천원)

구 분
기초
현금거래
비현금거래
분기말

차입 및 발행 등
상환 등
계정대체 등
평가손익

리스부채
32,239
-
(103,121)
211,042
-
140,161

35. 우발채무 및 약정사항

(1) 당분기말 현재 당사는 서울보증보험으로부터 계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임직원 주택자금 등 대여금에 대한 지급보증으로 10,272,447천원을 제공받고 있습니다.

(2) 당분기말 현재 당사가 금융기관과 체결한 약정사항은 없습니다.(3) 당분기말 현재 담보로 제공되어 있는 자산은 없습니다.(4) 당분기말 현재 당사가 타인을 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.

36. 특수관계자 거래

(1) 당분기말 현재 회사의 특수관계자는 다음과 같습니다.

구분
회사명

종속기업
(주)이노클

관계기업
IZENE Tech, Inc.

기타
iZENESoft Co., Ltd.

Zaihong Trade (Shanghai) Co., Ltd

Shenzhen Zaiying Information Technology Co., Ltd.

IZENE Logistics Co., Ltd

Zaichen Trade (Shanghai) Co., Ltd

IZENE FRANCE INTERNATIONAL SARL

iZENEhk, Limited

HUTONG INTERNATIONAL LIMITED

IZENE Management Co. Limited

IZENE Luxembourg International Tech S.a r.l

iZENEhl B.V.

GSHOPPER INTERNATIONAL PRIVATE LIMITED

EGGBUY, INC.

IZENE US INC.

아이젠 코리아

(2) 당분기와 전분기 중 특수관계자와의 매출ㆍ매입 등 거래 내역은 다음과 같습니다.① 당분기

(단위 : 천원)

구분
회사명
임대료수입
유지보수료수입
지급수수료

종속기업
(주)이노클
16,830
-
667,141

② 전분기

(단위 : 천원)

구분
회사명
임대료수입
임차료
지급수수료

종속기업
(주)이노클
24,740
-
520,915

(3) 당분기말과 전기말 현재 특수관계자에 대한 채권ㆍ채무 내역은 다음과 같습니다.

1) 당분기말

(단위 : 천원)

구분
회사명
채권
채무

매출채권
미지급금

종속기업
(주)이노클
2,057
63,879

2) 전기말

(단위 : 천원)

구분
회사명
채권
채무

매출채권
미지급금

종속기업
(주)이노클
2,057
63,128

(4) 당분기말 현재 회사가 특수관계자를 위하여 제공하고 있는 담보 및 지급보증과 특수관계자로부터 제공받고 있는 담보 및 지급보증은 없습니다.

(5) 주요 경영진에 대한 보상주요 경영진은 대표이사 및 등기임원으로 구성되어 있습니다. 당분기와 전분기 중 주요 경영진에 대한 보상내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

구 분
당분기
전분기

단기종업원급여
610,406
620,192

퇴직급여
79,664
76,205

장기종업원급여
409
2,371

주식보상비용
34,951
19,269

합계
725,430
718,037

6. 배당에 관한 사항

가. 당사의 정관상 배당에 관한 사항은 다음과 같습니다.

구분
내용

신주배당 기산일
제 11 조 (신주의 동등배당)회사가 정한 배당기준일 현재 발행(전환된 경우를 포함한다)된 동종 주식에 대하여 발행일에 관계없이 모두 동등하게 배당한다

이익잉여금의 처분
제 56 조 (이익금의 처분)본 회사는 매사업년도의 처분전 이익잉여금을 다음과 같이 처분한다.1. 이익준비금2. 기타의 법정적립금3. 배당금4. 임의적립금5. 기타의 이익잉여금 처분액

이익배당
제 57 조 (이익배당)① 이익의 배당은 금전 또는 금전 외의 재산으로 할 수 있다.② 이익의 배당을 주식으로 하는 경우 회사가 종류주식을 발행한 때에는 각각 그와 같은 종류의 주식으로도 할 수 있다. ③ 제1항의 배당은 매 결산기말 현재의 주주명부에 기재된 주주 또는 등록된 질권자에게 지급한다.④ 이익배당은 주주총회의 결의로 정한다.

중간배당

제 58 조 (중간배당)① 본 회사는 영업년도 중 1회에 한하여 이사회의 결의로 6월말 현재의 주주에게 상법 제462조의3에 의한 중간 배당을 할 수 있다.② 중간배당은 직전 결산기의 대차대조표상의 순자산액에서 다음 각호의 금액을 공제한 액을 한도로 한다.1. 직전 결산기의 자본금의 액2. 직전 결산기까지 적립된 자본준비금과 이익준비금의 합계액3. 직전 결산기의 정기주주총회에서 이익배당하기로 정한 금액4. 직전 결산기까지 정관의 규정 또는 주주총회의 결의에 의하여 특정목적을 위해 적립한 임의준비금5. 『상법 시행령』 제19조에서 정한 미실현이익6. 중간배당에 따라 당해 결산기에 적립하여야 할 이익준비금의 합계액

나. 배당정책 회사의 지속 성장과 주주가치 제고 등을 고려하여 이사회에서 적정 수준의 배당을 결정하고 있습니다. 현재 배당정책은 정관 및 관련법규에 따라 가용한 배당가능이익이 있는경우 실현영업이익의 20%를 한도로 배당 하고 있습니다.

다. 주요배당지표

구 분
주식의 종류
당기
전기
전전기

제25기 3분기
제24기
제23기

주당액면가액(원)
500
500
500

(연결)당기순이익(백만원)
-1,771
4,267
-5,791

(별도)당기순이익(백만원)
-1,771
4,267
-5,791

(연결)주당순이익(원)
-146
358
-997

현금배당금총액(백만원)
-
857
698

주식배당금총액(백만원)
-
-
-

(연결)현금배당성향(%)
-
20.09
-12.05

현금배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주식배당수익률(%)
-
-
-
-

-
-
-
-

주당 현금배당금(원)
보통주
-
71
120

-
-
-
-

주당 주식배당(주)
-
-
-
-

-
-
-
-

라. 과거 배당 이력

(단위: 회, %)

연속 배당횟수
평균 배당수익률

분기(중간)배당
결산배당
최근 3년간
최근 5년간

-
5
-
-

※ 상기 결산배당의 연속 배당횟수는 증권신고서 제출일 전일 현재까지 정기주주총회에서 승인된 실적기준입니다.※ 당사는 주권비상장법인이므로 평균 배당수익률을 계산하지 않습니다.

7. 증권의 발행을 통한 자금조달에 관한 사항

7-1. 증권의 발행을 통한 자금조달 실적

가. 증자(감자)현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원, 주)

주식발행(감소)일자
발행(감소)형태
발행(감소)한 주식의 내용

종류
수량
주당액면가액
주당발행(감소)가액
비고

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
27,436
500
4,753
-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
1,000
500
5,180
-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
861
500
5,429
-

2022년 04월 08일
주식매수선택권행사
보통주
670
500
6,154
-

2022년 05월 12일
주식매수선택권행사
보통주
1,760
500
5,429
-

2022년 05월 12일
주식매수선택권행사
보통주
1,409
500
6,154
-

2022년 08월 12일
주식매수선택권행사
보통주
220
500
5,429
-

2022년 08월 12일
주식매수선택권행사
보통주
309
500
6,154
-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
80,000
500
5,184
-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
45,699
500
5,429
-

2023년 04월 11일
주식매수선택권행사
보통주
28,253
500
6,154
-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
18,765
500
5,429
-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
16,970
500
6,154
-

2023년 06월 16일
주식매수선택권행사
보통주
7,468
500
11,626
-

2023년 11월 06일
무상증자
보통주
6,016,272
500
500
1:1 무상증자

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
19,950
500
2,714
-

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
15,968
500
3,077
-

2023년 12월 09일
주식매수선택권행사
보통주
8,324
500
5,813
-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
25,834
500
3,077
-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
13,630
500
5,813
-

2024년 04월 09일
주식매수선택권행사
보통주
22,362
500
5,285
-

[채무증권의 발행 등과 관련된 사항]

채무증권 발행실적

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원, %)

발행회사
증권종류
발행방법
발행일자
권면(전자등록)총액
이자율
평가등급(평가기관)
만기일
상환여부
주관회사

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합 계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

기업어음증권 미상환 잔액

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년 초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-
-

단기사채 미상환 잔액

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원)

잔여만기
10일 이하
10일초과30일이하
30일초과90일이하
90일초과180일이하
180일초과1년이하
합 계
발행 한도
잔여 한도

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

회사채 미상환 잔액

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과2년이하
2년초과3년이하
3년초과4년이하
4년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

신종자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원)

잔여만기
1년 이하
1년초과5년이하
5년초과10년이하
10년초과15년이하
15년초과20년이하
20년초과30년이하
30년초과
합 계

미상환 잔액
공모
-
-
-
-
-
-
-
-

사모
-
-
-
-
-
-
-
-

합계
-
-
-
-
-
-
-
-

조건부자본증권 미상환 잔액

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(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

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

8. 기타 재무에 관한 사항

가. 재무제표 재작성 등 유의사항당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 대손충당금 설정현황(가) 계정과목별 대손충당금 설정내용

(단위 : 원 )

구 분

계정과목

채권금액

대손충당금

대손충당금

설정률

제25기 3분기

매출채권

2,212,182,381
(233,953,187)
10.6%

계약자산

2,275,729,345
(1,105,236)
0.1%

합 계

4,487,911,726
(235,058,423)
5.2%

제24기

매출채권

3,209,842,582
(241,470,188)
7.5%

계약자산

1,862,185,726
(3,659,221)
0.2%

합 계

5,072,028,308
(245,129,409)
5.8%

제23기

매출채권

3,393,201,393
(248,994,834)
7.3%

계약자산

2,562,694,953
(12,370,270)
0.5%

합 계

5,955,896,346
(261,365,104)
4.4%

※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.
(나) 대손충당금 변동현황

(단위 : 원 )

구 분

25기 3분기

제24기

제23기

1. 기초 대손충당금 잔액합계

245,129,409
261,365,104
309,362,464

2. 순대손처리액(①-②±③)

-
-
-

① 대손처리액(상각채권액)

-
-
-

② 상각채권회수액

-
-
-

③ 기타증감액

-
-
-

3. 대손상각비 계상(환입)액

(10,070,986)
(16,235,695)
(47,997,360)

4. 기말 대손충당금 잔액합계

235,058,423
245,129,409
261,365,104

※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.
(다) 매출채권관련 대손충당금(손실충당금) 설정방침 매출채권에 대해 전체 기간 기대신용손실을 손실충당금으로인식하는 간편법을 적용합니다. 기대신용손실을 측정하기 위해 매출채권 및 계약자산은 신용위험 특성과 연체일을 기준으로 구분하였습니다. 회사는 다음의 징후가 있는 경우 손상의 객관적인 증거가 있는 것으로 간주하였습니다.

- 지급의무자의 유의적인 재무적 어려움

- 차입자의 파산이나 기타 재무구조조정의 가능성이 높은 상태가 됨

- 이자지급이나 원금상환의 불이행이나 지연

(라) 당해 사업연도말 현재 경과기간별 매출채권 및 계약자산 잔액 현황

(단위 : 천원)

경과기간

구분

3월 이내

6개월 초과

9개월 이하

1년 초과

계

금액

일반

4,240,986
14,200
232,726
4,487,912

특수관계자

-
-
-
-

계

4,240,986
14,200
232,726
4,487,912

구성비율

94.5%
0.3%
5.2%
100.0%

※ 당사는 제24기부터 K-IFRS 회계기준을 일괄적용하여 공시하고 있으므로, 상기 자료의 이전 실적은 K-GAAP을 적용하여 기공시된 자료와 상이할 수 있습니다.

다. 재고자산 현황 등당사는 증권신고서 제출일 현재 해당 사항이 없습니다.

라. 공정가치평가 내역

기업공시서식 작성기준에서 제시한 공정가치평가 내역에 대한 기재사항은 본 증권신고서 '제2부 발행인에 관한 사항 III. 재무에 관한 사항 5. 별도재무제표 주석 5. 금융상품 공정가치'에 기재되고 있으니 참조하시기 바랍니다.

IV. 회계감사인의 감사의견 등

1. 외부감사에 관한 사항

가. 회계감사인의 명칭 및 감사의견
신한회계법인은 당사의 제 25기 3분기 검토를 수행하였으며, 검토 결과 요약분기(연결)재무제표가 한국채택국제회계기준 제1034호 '중간재무보고'에 따라 중요성의 관점에서 공정하게 표시하지 않은 사항이 발견되지 않았습니다.도원회계법인은 당사의 제24기 감사를 수행하였으며, 신한회계법인은 제23기 감사를 수행하였고, 감사의견은 모두 적정입니다.

사업연도
감사인
감사의견
강조사항 등
핵심감사사항

제25기 3분기(당기)
신한회계법인
해당사항없음
-
-

제24기(전기)
도원회계법인
적정의견
-
-

제23기(전전기)
신한회계법인
적정의견
-
-

나. 감사용역 체결현황

(단위 : 백만원)

사업연도
감사인
내 용
감사계약내역
실제수행내역

보수
시간
보수
시간

제25기 3분기(당기)
신한회계법인
연결 및 개별 재무제표에 대한 감사
26
342
26
387

제24기(전기)
도원회계법인
연결 및 개별 재무제표에 대한 감사
170
1,522
170
1,595

제23기(전전기)
신한회계법인
연결 및 개별 재무제표에 대한 감사
52
680
52
684

다. 회계감사인과의 비감사용역 계약체결 현황은 다음의 표에 따라 기재한다.

사업연도
계약체결일
용역내용
용역수행기간
용역보수
비고

제25기 3분기(당기)
2024년 03월 11일
세무조정
2024년 01월 01일 ~ 2024년 12월 31일
7.5백만원
신한

-
-
-
-
-

제24기(전기)
2023년 11월 27일
세무자문
2023년 11월 27일 ~ 2023년 12월 31일
3.5백만원
신한

2023년 02월 14일
세무조정
2023년 01월 01일 ~ 2023년 12월 31일
7백만원
신한

제23기(전전기)
2022년 04월 28일
세무조정
2022년 01월 01일 ~ 2022년 12월 31일
7백만원
신한

-
-
-
-
-

라. 내부감사기구가 회계감사인과 논의한 결과

구분
일자
참석자
방식
주요 논의 내용

1
2024년 02월 23일
감사, 담당이사외 3명
대면 및 서면회의
2023년 별도재무제표 기말감사에 대한 회계감사 진행상황2023년 연결재무제표에 대한 회계감사 진행상황2023년 기타 입증감사 진행상황 및 향후 감사 일정2023년 최종 회계감사 일정

2
2024년 07월 23일
감사, 담당이사외 3명
대면 및 서면회의
2024년 반기재무제표(연결포함)에 대한 회계감사 진행상황2024년 기타 입증감사 진행상황 및 향후 감사 일정2024년 최종 회계감사 일정

※ 기준일 이후의 변동사항

구분
일자
참석자
방식
주요 논의 내용

3
2024년 10월 24일
감사, 담당이사외 3명
대면 및 서면회의
2024년 분기재무제표(연결포함)에 대한 회계감사 진행상황 2024년 기타 입증감사 진행상황 및 향후 감사 일정 2024년 최종 회계감사 일정

마. 회계감사인의 변경
당사는 한국거래소 코스닥시장 상장을 준비하는 과정에서 「주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」에 따라 선임한 지정감사인이었던 도원회계법인과의 계약이 2023년말 종료됨에 따라 주식회사 등의 외부감사에 관한 법률」제10조에 의거하여 신한회계법인을 2024년 회계감사인으로 신규 선임하였습니다.

2. 내부통제에 관한 사항

당사는 '주식회사 등의 외부감사에 관한 법률'에 따른 내부회계관리제도 운영 대상 회사가 아니기 때문에 해당사항이 없습니다.

V. 이사회 등 회사의 기관에 관한 사항

1. 이사회에 관한 사항

가. 이사회의 구성 개요

증권신고서 제출일 현재 당사의 이사회는 3명의 사내이사(강용성 대표이사, 장기정 이사, 장정훈 이사) 2명의 기타비상무이사(윤여걸 기타비상무이사, 홍윤희 기타비상무이사), 2명의 사외이사(이헌상 사외이사, 김선혁 사외이사)로 구성되어 있으며, 당사 정관 제 41조에 의거, 이사회에서 호선하여 선출된 강용성 대표이사가 이사회 의장을 역임하고 있습니다. 이사회내 위원회로 내부거래위원회, 임원보수위원회가 설치되어 있습니다.

정관
내용

제 41조 (의장)
이사회 의장은 이사회에서 호선하여 선출한다. 단, 의장이 불출석하거나직무를 수행 할 수 없을 경우에는 대표이사 또는 이사회에서 정한 순위에따라 그 직무를 대행한다.

나. 사외이사 및 그 변동현황

(단위 : 명)

이사의 수
사외이사 수
사외이사 변동현황

선임
해임
중도퇴임

7
2
-
-
-

다. 주요의결사항

회차
개최일자
의안내용
가결여부
이사의 성명
사외이사의 성명

강용성(출석율 :100%)
장기정(출석율 :100%)
장정훈(출석율 :100%)
윤여걸(출석율 :100%)

홍수현(출석율 :
67%)

김선혁(출석율 :83%)
이헌상(출석율 :100%)

찬반여부

24년도 1회차
2024.01.24
<부의안건>1. 제24기(2023회계년도) 주주배당(안) 승인의 건2. 제24기(2023회계년도) 경영진/임직원 성과 인센티브 승인의 건3. 임직원 주식매수선택권 부여 승인의 건4. 이사회 의장 호선의 건5. 이사회내 위원회 및 위원 선임의 건6. 2024년 임원 기본연봉 승인의 건<보고사항>1. 제24기(2023 회계년도) 경영실적 보고2. 2024년 사업계획 보고3. 2024년 연구소 R&D 계획 보고4. IPO 상장 추진 경과 및 향후 일정계획 보고
가결가결가결가결가결가결보고보고보고보고
찬성찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석참석
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24년도 2회차
2024.03.08
<부의안건>1. 자회사 거래 한도 승인의 건2. 내부규정 제정의 건3. 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정 폐지의 건4. 주식매수선택권 부여 취소 결의의 건5. 제24기(2023년도) 정기주주총회 일시, 장소 및 회의목적사항 승인의 건<보고사항>1. 대표이사의 내부회계관리제도 운영실태보고2. 감사의 내부회계관리제도 운영실태평가보고3. IPO 상장 현안 보고
가결가결가결가결가결보고보고보고
찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석
찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석
찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석
찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석
불참
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찬성찬성찬성찬성찬성참석참석참석

24년도 3회차
2024.03.27
<부의안건>1. 대표이사 선임의 건
가결
참석
참석
참석
참석
불참
참석
참석

24년도 4회차
2024.04.18
<부의안건>1. 한국거래소 상장예비심사 신청의 건<보고사항>1. 2024년 1분기 경영실적 보고2. Valuation 및 공모구조와 3개년 미래 재무추정 보고3. 연구개발 R&D 투자계획 보고4. 3개년 매출추정, 자금 사용계획 및 글로벌 사업계획 보고
가결보고보고보고보고
찬성참석참석참석참석
찬성참석참석참석참석
찬성참석참석참석참석
찬성참석참석참석참석
찬성참석참석참석참석
불참
찬성참석참석참석참석

24년도 5회차
2024.07.26
<부의안건>1. 주식매수 선택권 부여 취소 결의의 건<보고사항>1. 제25기(2024회계년도) 상반기 경영실적 보고2. 와이즈넛 IPO상장 진행사항
가결보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고
찬성보고보고

24년도 6회차
2024.10.23

<부의안건>
1. 코스닥시장 상장을 위한 공모주식 신규발행 승인의 건2. 코스닥시장 상장규정에 따른 사모주식 신규발행의 건<보고사항>
1. 제25기 (2024년도) 9월누계 경영실적 보고2. 와이즈넛 IPO일정, Valuation 및 공모구조

가결가결보고보고
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가결가결보고보고
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라. 이사회 내 위원회

위원회명
구성
소속 이사명
설치목적 및 권한사항
비고

내부거래위원회
사내이사 2명사외이사 2명
(위원장)사외이사 이헌상사외이사 김선혁대표이사 강용성사내이사 장정훈
하단 기재내용 참조
ㆍ사외이사 이헌상 위원장 선임('24.01.24)

임원보수위원회
사내이사 1명기타비상무이사 1명사외이사 2명
(위원장)기타비상무이사 윤여걸사외이사 김선혁사외이사 이헌상사내이사 장기정
하단 기재내용 참조
ㆍ기타비상무이사 윤여걸 위원장 선임('24.01.24)

※ 이사회내 위원회의 위원장은 해당 위원회에서 선임합니다.
(내부거래위원회)
- 설치목적 : 상법 및 정관, 내부 ‘이해관계자와의 거래에 대한 통제규정’이 적용되는 거래에 대하여 심의와 의결한다.- 권한사항 : 내부거래위원회는 다음 사안에 대해 심의하고 결의함1. 회사가 이해관계자와 거래 (매출/매입거래, 부동산 구입/처분, 용역거래, 대리 및 임대차 협약, 연구개발 성과의 이전, 면허 약정, 대여와 출자를 포함하는 금융거래, 담보/보증, 경영계약 및 기타의 거래)를 하고자 하는 경우, 위원장은 사전에 위원회를 소집하고 위원회 위원들에게 그 거래의 객관성과 당위성을 자세히 설명하고 승인을 얻어야 한다. 다만 , 해당 이해관계자 거래가 상법 제398조의 자기거래에 해당할 경우, 위원회 승인 이후 해당거래 전에 대표이사가 이사회를 소집하고 그 이사회에서 대표이사는 이사들에게 거래의 객관성과 당위성을 자세히 설명한 후 재적이사 3분의 2의 동의를 얻어 그 거래를 집행하여야 한다.2. 위원회는 연 1회 위원 전원의 찬성으로 특정 이해관계자와의 거래 한도를 설정할 수 있으며, 회사가 그 한도 내에서 집행하는 다음 각 호의 이해관계자 거래는 위원회의 개별적 승인 없이 할 수 있다. 단 , 본조 제1항 단서의 거래에 관하여는 본조 제1항 단서에 따른 이사회의 승인을 얻어야 한다. (1)경상적인 영업활동에서 발생하는 매출 / 매입 거래 (2)경상적인 기업활동에서 발생하는 보수 / 비용
(임원보수위원회)
- 설치목적 : 상법 및 정관, 내부 ‘임원보수규정’에 따라 임원의 기본연봉 및 주주총회 승인이 필요한 연간 임원보수한도에 대하여 심의와 의결한다.- 권한사항 : 임원보수위원회는 다음의 사안에 대해 심의 의결한다.1. 등기이사의 개별 보수 승인(성과급 포함)2. 기타 이사회에성 위임한 사항
(2) 이사회내의 위원회 활동내역
이사회내의 위원회는 증권신고서 제출일 현재 활동내역이 존재하지 않습니다.
마. 이사의 독립성
당사는 기타비상무이사를 포함한 모든 이사를 주주총회에서 선임하고 있으며, 주주총회 개최하기 전에 이사에 대한 모든 정보를 투명하게 공개하며, 이사의 추천인, 회사와의 거래, 최대주주와의 관계에 대한 모든 내역을 주주에게 주주총회소집통지서를 통해 통지하고 있습니다.이러한 절차에 따라 선임된 이사의 현황은 다음과 같습니다.

직 명
성 명
임기(연임횟수)
선임배경
추천인
담당업무
회사와의거래내역
최대주주 또는주요주주와의 관계

대표이사
강용성
`24.03 ~ `27.03(5회)
당사가 AI부분 1위를 지속 달성하는데 주도적인 역할을 하였으며, 탁월한 경영역량을 발휘하여 경쟁이 심화되고 있는 시장을 주도하여 리더십을 더욱 공고히 하는데 기여할 것으로 판단
이사회
경영총괄
없음
없음

사내이사
장기정
`22.03 ~ `25.03(5회)
경영관리 보직들을 거치며 경영 리스크 관리역량을 입증하였고 성과창출을 위해 핵심 스탭 기능과 진단 및 리스크 관리역할까지 담당하고 있으며 전사 경영 이슈를 조율하는데 크게 기여할것으로 판단
이사회
CFO
없음
없음

사내이사
장정훈
`23.12 ~ 26.12(신규)
당사의 연구소장으로 당사 최고의 개발 전문가로서 당사의 제품 발전에 크게 기여하였고, 소통과 공감을 통해 조직의 근본적인 체질을 개선하여 시장 1위 지위를 굳건히 강화 하는데 적임자로 판단
이사회
CTO
없음
없음

기타비상무이사
윤여걸
`23.12 ~ 26.12(신규)
`00년 5월 16일 당사 창립맴버이며, 설립 초기 CTO로서 당사 제품의 기초를 설계하여 당사가 시장 1위를 달성할 수 있는 기반을 마련함, 이후 이사회이사로 국제적인 창업경험을 통해 이사회 의사결정에 주요한 역할을 할 것으로 판단
이사회
전사 경영전반에대한 업무
없음
본인

기타비상무이사
홍수현
`23.03 ~ 26.03(신규)
선진 금융시장에서 수학을 한 국제경제 전문가로서, 주주들의 입장을 잘 대변하고, 글로벌 네크워킹을 활용하여 전략 수립에 큰 기여를 할 것으로 판단
이사회
전사 경영전반에대한 업무
없음
없음

사외이사
김선혁
`23.12 ~ 26.12(신규)
경제학 과 정치학을 수학한 전문가이자 손꼽히는 석학으로 당사 해당 분야의 경영 강화에 기여하는 한편, 이사회에 실질적인 조언을 해줄 것으로 판단
이사회
전사 경영전반에대한 업무
없음
없음

사외이사
이헌상
`23.12 ~ 26.12(신규)
법률전문가로서 이사회 운영에 객관적이고 법리적인 판단과 함께 새로운 시각을 제시할 것으로 판단
이사회
전사 경영전반에대한 업무
없음
없음

각 이사의 주요경력은 'Ⅷ. 임원 및 직원 등에 관한 사항'을 참고하시기 바랍니다.
바. 사외이사의 전문성1) 사외이사 지원조직 현황 당사는 사외이사의 직무수행을 보조하기 위한 별도의 지원조직이 없습니다.2) 사외이사 교육 실시 현황

교육일자
교육실시주체
참석사외이사
불참시 사유
주요 교육내용

2024.01.24
이사회
김선혁, 이헌상
해당사항 없음
이사회 활동 및 회사경영 관련 주요사항

2. 감사제도에 관한 사항

가. 감사위원회(감사)의 구성 개요당사는 증권신고서 제출일 현재 감사위원회를 별도로 설치하고 있지 않으며, 제24기 주주총회 결의에 의하여 선임된 상근 감사 1명이 감사업무를 수행하고 있습니다. 당사는 감사가 이사회에서 전문적인 직무수행이 가능하도록 가치경영본부내 재경부 및 각 사업본부에서 이를 보조하고 있습니다. 당사는 감사가 직접 감사책임자가 되거나 대표이사와 협의하여 별도의 감사책임자와 감사에 필요한 인원수의감사인을 구성하여 감사할 수 있도록 하였습니다. 또한, 이사회 상정되는 안건에 대해 충분한 논의를 위하여 사전 의안설명서를 배포하고, 이사회시 이사회 의장과 이사회를 진행하는 임원급 간사로부터 충분히 자료 설명을 청취할 수 있도록 하고 있으며, 중요한 사항에 대해 내용을 검토하고 의견을 제시할 수 있는 절차를 마련하였습니다.

나. 감사 현황

성명
사외이사여부
경력
회계ㆍ재무전문가 관련

해당 여부
전문가 유형
관련 경력

방영식
-
現 (주)와이즈넛 감사- 우리자산관리㈜ 전무- 동우공영 전무이사- ㈜액트윈 부사장 역임- 한국창업투자㈜/마이애셋자산운용㈜ 재무임원- ㈜대우 경영기획/대우그룹 기조실 감사팀
-
-
-

다. 감사의 독립성

감사는 이사회에 참석하여 독립적으로 이사의 업무를 감독할 수 있으며, 제반 업무와관련하여 관련 장부 및 관계 서류의 제출을 해당 부서에 요구할 수 있습니다. 또한, 필요시 당사로 부터 영업에 관한 사항을 보고 받을 수 있으며, 적절한 방법으로 경영정보에 접근할 수 있습니다.

제 50 조 (감사의 직무 등)① 감사는 회사의 회계와 업무를 감사한다.② 감사는 회의의 목적사항과 소집의 이유를 기재한 서면을 이사회에제출하여 임시주주총회의 소집을 청구할 수 있다.③ 감사는 그 직무를 수행하기 위하여 필요한 때에는 자회사에 대하여영업의 보고를 요구할 수 있다. 이 경우 자회사가 지체없이 보고를하지 아니할 때 또는 그 보고의 내용을 확인할 필요가 있는 때에는자회사의 업무와 재산상태를 조사할 수 있다. ④ 감사는 회사의 비용으로 전문가의 도움을 구할 수 있다.⑤ 감사에 대해서는 정관 제38조 제3항의 규정을 준용한다.⑥ 감사는 필요하면 회의의 목적사항과 소집이유를 적은 서면을이사(소집권자가 있는 경우에는 소집권자)에게 제출하여 이사회 소집을청구할 수 있다.⑦ 제6항의 청구를 하였는데도 이사가 지체 없이 이사회를 소집하지아니하면 그 청구한 감사가 이사회를 소집할 수 있다.

라. 감사의 주요활동내역

회차
개최일자
의안내용
가결여부
참석여부

24년도 1회차
2024.01.24
<부의안건>1. 제24기(2023회계년도) 주주배당(안) 승인의 건<보고사항>2. 제24기(2023회계년도) 경영진/임직원 성과 인센티브 승인의 건3. 임직원 주식매수선택권 부여 승인의 건4. 이사회 의장 호선의 건5. 이사회내 위원회 및 위원 선임의 건6. 2024년 임원 기본연봉 승인의 건<보고사항>1. 제24기(2023 회계년도) 경영실적 보고2. 2024년 사업계획 보고3. 2024년 연구소 R&D 계획 보고4. IPO 상장 추진 경과 및 향후 일정계획 보고
가결가결가결가결가결가결보고보고보고보고
ㅇ

24년도 2회차
2024.03.08
<부의안건>1. 자회사 거래 한도 승인의 건2. 내부규정 제정의 건3. 이해관계자와의 거래에 대한 통제 규정 폐지의 건4. 주식매수선택권 부여 취소 결의의 건5. 제24기(2023년도) 정기주주총회 일시, 장소 및 회의목적사항 승인의 건<보고사항>1. 대표이사의 내부회계관리제도 운영실태보고2. 감사의 내부회계관리제도 운영실태평가보고3. IPO 상장 현안 보고
가결가결가결가결가결보고보고보고
ㅇ

24년도 3회차
2024.03.27
<부의안건>1. 대표이사 선임의 건
가결
ㅇ

24년도 4회차
2024.04.18
<부의안건>1. 한국거래소 상장예비심사 신청의 건<보고사항>1. 2024년 1분기 경영실적 보고2. Valuation 및 공모구조와 3개년 미래 재무추정 보고3. 연구개발 R&D 투자계획 보고4. 3개년 매출추정, 자금 사용계획 및 글로벌 사업계획 보고
가결보고보고보고보고
ㅇ

24년도 5회차
2024.07.26

<부의안건>1. 주식매수 선택권 부여 취소 결의의 건<보고사항>1. 제25기
(2024회계년도) 상반기 경영실적 보고2. 와이즈넛 IPO상장 진행사항

가결보고보고
ㅇ

24년도 6회차
2024.10.23

<부의안건>
1. 코스닥시장 상장을 위한 공모주식 신규발행 승인의 건2. 코스닥시장 상장규정에 따른 사모주식 신규발행의 건
<보고사항>
1. 제25기 (2024년도) 9월누계 경영실적 보고2. 와이즈넛 IPO일정, Valuation 및 공모구조

가결가결보고보고
ㅇ

마. 감사 교육실시 현황

교육일자
교육실시주체
주요 교육내용

2024년 05월 31일
한국상장사협의회
기업내부감사사 자격 취득

바. 감사 지원조직 현황 당사는 별도의 감사 지원조직이 없으며, 필요시 가치경영본부내 재경부에서 업무지원을 하고 있습니다.

사. 준법지원인 등에 관한 사항
당사는 비상장회사로 증권신고서 제출일 현재 준법지원인을 지정하여 운영하고 있지 않습니다

3. 주주총회 등에 관한 사항

가. 투표제도 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)

투표제도 종류
집중투표제
서면투표제
전자투표제

도입여부
배제
미도입
미도입

실시여부
-
-
-

나. 소수주주권
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 경영권 경쟁
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

라. 의결권 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

구 분
주식의 종류
주식수
비고

발행주식총수(A)
보통주
12,138,612
-

우선주
-
-

의결권없는 주식수(B)
보통주
-
-

우선주
-
-

정관에 의하여 의결권 행사가 배제된 주식수(C)
보통주
-
-

우선주
-
-

기타 법률에 의하여의결권 행사가 제한된 주식수(D)
보통주
-
-

우선주
-
-

의결권이 부활된 주식수(E)
보통주
-
-

우선주
-
-

의결권을 행사할 수 있는 주식수(F = A - B - C - D + E)
보통주
12,138,612
-

우선주
-
-

마. 주식사무

정관상 신주인수권의 내용
① 본 회사의 주주는 신주발행에 있어서 그가 소유한 주식수에 비례하여 신주의 배정을 받을 권리를 가진다.② 제1항의 규정에 불구하고 다음 각 호의 경우에는 이사회의 결의로 제1항 외의 방법으로 제3자에게 신주를 배정할 수 있다.1. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위 내에서 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제165조의6에 따라 일반 공모증자 방식으로 신주를 발행하는 경우2. 상법 제542조의3에 따른 주식매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우3. 발행하는 주식총수의 100분의 20 범위 내에서 우리사주조합원에게 주식을 우선배정하는 경우4. 『근로복지기본법』 제39조의 규정에 의한 우리사주매수선택권의 행사로 인하여 신주를 발행하는 경우5. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위내에서 신기술의 도입, 재무구조의 개선 등 회사의 경영상 목적을 달성하기 위하여 특정한 자(이 회사의 주주를 포함한다)에게 신주를 발행하는 경우6. 발행주식총수의 100분의 30을 초과하지 않는 범위내에서 『자본시장과 금융투자업에 관한 법률』 제165조의16의 규정에 의하여 주식예탁증서(DR) 발행에 따라 신주를 발행하는 경우7. 회사의 주권을 한국거래소가 운영하는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우회사의 주권을 한국거래소가 운영하는 코스닥시장에 상장하기 위하여 신주를 모집하거나 인수인에게 인수하게 하는 경우③ 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 법령에서 정하는 바에 따라 이사회의 결의로 정한다

결 산 일
12월 31일
정기주주총회
매 사업년도 종료 후 3월이내

주주명부 폐쇄시기
매년 1월 1일부터 1월 31일까지

주권의 종류
-

명의개서대리인
KB국민은행 증권대행부

주주의 특전
없음
공고게재방법
본 회사의 공고는 회사의 인터넷 홈페이지(www.wisenut.com)에 한다. 다만, 전산장애 또는 그 밖의 부득이한 사유로 회사의 인터넷 홈페이지에 공고를 할 수 없는 때에는 서울특별시에서 발행되는 중앙일보에 게재한다.

바. 주주총회 의사록 요약

구분
주총일자
안 건
결 의 내 용
주요내용

제 22기 정기
2022.03.29
제1호의안 제22기(2021.01.01 ~ 2021.12.31) 재무제표 승인의 건
가결
제 22기 영업성과 및 배당 관련 설명

제2호의안 이사 선임의 건
가결

신규선임 : 기타비상무이사 이민재

중임 : 사내이사 장기정

제3호의안 이사 보수 한도 승인의 건
가결
보수한도액 15억원 승인

제4호의안 감사 보수 한도 승인의 건
가결
보수한도액 0.3억원 승인

제5호의안 임직원에 대한 주식매수선택권 부여(안) 승인의 건
가결
임직원 71명 대상 36,973주 부여

제 23기 정기
2023.03.23
제1호의안 제23기(2022.01.01 ~ 2022.12.31) 재무제표 승인의 건
가결
제 23기 영업성과 및 배당 관련 설명

제2호의안 이사 선임의 건
가결
신규선임 : 기타비상무이사 홍수현

제3호의안 이사 보수 한도 승인의 건
가결
보수한도액 15억원 승인

제 24기 임시
2023.12.22
제1호의안 정관 개정의 건
가결
1. 공고수단 추가2. 전자증권제도 도입 반영3. 신주인수권의 포함에 따른 조항 삭제4. 법령 조문 기재오류 수정5. 법령 개정에 따른 반영6. 용어 정비7. 사채 발행에 대한 내용 추가8. 감사 선임 및 관련 내용 분리9. 임원퇴직급지급규정 개정 및 내용 정비10. 중복 조항 삭제

제2-1호 의안 임원퇴직금지급규정 개정의 건
가결
법규의 개정사항, 조문의 정비 목적

제2-2호 의안 주주총회운영규정 제정의 건
가결
주주총회의 효율적 운영 목적

제3호 의안 이사 선임의 건
가결

신규선임 : 사내이사 장정훈

신규선임 : 기타비상무이사 윤여걸

제4호 의안 사외이사 선임의 건
가결

신규선임 : 사외이사 김선혁

신규선임 : 사외이사 이헌상

제5호 의안 감사 보수 한도액 추인의 건
가결
보수한도액 0.3억원 승인

제 24기 정기
2024.03.27
제1호의안 제24기(2023.01.01 ~ 2023.12.31) 재무제표(연결포함) 승인의 건
가결
제 24기 영업성과 및 배당 관련 설명(연결포함)

제2호의안 이사 선임의 건
가결
중임 : 사내이사 강용성

제3호의안 감사 선임의 건
가결
중임 : 감사 방영식

제4호의안 이사 보수한도액 승인의 건
가결
보수한도액 20억원 승인

제5호의안 감사 보수한도액 승인의 건
가결
보수한도액 1억원 승인

제6호의안 임직원에 대한 주식매수선택권 부여 승인의 건
가결
임직원 96명 대상 66,874주 부여

VI. 주주에 관한 사항

가. 최대주주 및 특수관계인의 주식소유 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주, %)

성 명
관 계
주식의종류
소유주식수 및 지분율
비고

기 초
기 말

주식수
지분율
주식수
지분율

윤여걸
본인
보통주
2,687,000
22.25
2,687,000
22.14
-

윤의준
본인의 자
보통주
316,000
2.62
316,000
2.60
-

계
보통주
3,003,000
24.87
3,003,000
24.74
-

우선주
-
-
-
-
-

*2024년 04월 09일 주식매수선택권 행사로 인하여 지분율이 소폭 변동하였습니다.

나. 최대주주의 주요경력 및 개요

성 명
주요 경력

윤여걸(1970.02.16)
現) ㈜와이즈넛 기타비상무이사現) Gshopper.com 창업 / CEO㈜와이즈넛 창업 / CTOBecome.com 창업 / CTOMyslmon.com CTOStanford Univ. Computer Science 석사

최대주주 변동내역

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주, %)

변동일
최대주주명
소유주식수
지분율
변동원인
비 고

-
-
-
-
-
-

※ 당사는 공시 대상 기간 중 최대주주가 변동되었던 경우가 없습니다.

다. 주식 소유현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

구분
주주명
소유주식수
지분율(%)
비고

5% 이상 주주
윤여걸
2,687,000
22.14
-

(주)솔본인베스트먼트
1,912,500
15.76
-

안광일
670,000
5.52
-

우리사주조합
0
0
-

소액주주현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

구 분
주주
소유주식
비 고

소액주주수
전체주주수
비율(%)
소액주식수
총발행주식수
비율(%)

소액주주
1,565
1,579
99.11
3,685,203
12,138,612
30.36
-

※소액주주 : 발행주식 총 수의 100분의 1에 미달하는 주식을 보유한 주주

VII. 임원 및 직원 등에 관한 사항

1. 임원 및 직원 등의 현황

가. 임원 현황(가) 등기 임원 현황 표

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의관계
재직기간
임기만료일

의결권있는 주식
의결권없는 주식

강용성
남
1970.08
대표이사
사내이사
상근
대표이사이사회의장내부거래위원회 위원
現)와이즈넛 대표이사와이즈넛 전략기획실장와이즈넛 솔루션사업부장 LAS21 유럽사업책임서울대학교 경영전문대학원 경영학(석)건국대학교
372,758
-
-
대표이사 143개월사내이사190개월
2027.03.27

장기정
남
1970.03
전무
사내이사
상근
CFO가치경영본부장임원보수위원회 위원
現)와이즈넛 가치경영본부장웨이브프론티어 관리총괄(주)대우 재경부서울대학교
100,000
-
-
178개월
2025.03.29

장정훈
남
1975.09
상무
사내이사
상근
CTO성장기술연구소장내부거래위원회 위원
現)와이즈넛 성장기술연구소장/CTO디지웨이브테크놀러지스㈜ 개발부건국대학교(박사수료)
16,529
-
-
12개월
2026.12.22

윤여걸
남
1970.02
기타비상무이사
기타비상무이사
비상근
전사 경영전반에대한 업무임원보수위원회 위원장
現) ㈜와이즈넛 기타비상무이사現) Gshopper.com 창업 / CEO㈜와이즈넛 창업 / CTOBecome.com 창업 / CTOMyslmon.com CTOStanford Univ. Computer Science 석사
2,687,000
-
본인
12개월
2026.12.22

홍수현
여
1998.11
기타비상무이사
기타비상무이사
비상근
전사 경영전반에대한 업무
現 ㈜솔본인베스트먼트 등기이사現 ㈜와이즈넛 사외이사('23 ~ )Columbia Univercity
-
-
-
21개월
2026.12.22

김선혁
남
1966.09
사외이사
사외이사
비상근
사외이사내부거래위원회 위원임원보수위원회 위원
現 ㈜와이즈넛 사외이사㈜파지티브호텔 사외이사수원지방검찰청 제1차장검사대검찰청 과학수사기획관안양지청 차장검사인천지방검찰청 제2차장검사인천지방검찰청 형사3부장대법원 사법연수원 23기33회 사법시험 합격서울대학교 법학 학사
-
-
-
12개월
2026.12.22

이헌상
남
1966.11
사외이사
사외이사
비상근
사외이사내부거래위원회 위원장임원보수위원회 위원
現 ㈜와이즈넛 사외이사現 고려대학교 졍경대학 행정학과 부교수, 교수現 ㈜먼슬리키친 사외이사現 (재)한국고등교육재단 이사Stanford Univ. 정치학 박사
-
-
-
12개월
2026.12.22

방영식
남
1964.05
감사
감사
상근
감사
現 (주) 와이즈넛 감사㈜우리자산관리 전무이사 동우공영 전무이사 한국창업투자㈜ 임원 마이에셋자산운영 관리부장 ㈜대우 경영기획 대우그룹 회장비서실
-
-
-
226개월
2027.03.27

(나) 미등기 임원 현황표

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 주)

성명
성별
출생년월
직위
등기임원여부
상근여부
담당업무
주요경력
소유주식수
최대주주와의관계
재직기간

의결권있는 주식
의결권없는 주식

이석원
남
1973.09
전무
미등기
상근
클라우드사업본부장
클라우드사업본부장숭실대학교(석)
83,912
-
-
-

김분도
남
1974.07
상무
미등기
상근
공공사업본부장
공공사업본부장숭실대학교(석)
5,512
-
-
-

김민수
남
1973.11
상무
미등기
상근
EnterpriseDX사업본부장
기업사업본부장Univ. of Wollongong
31,055
-
-
-

장주연
남
1975.09
상무
미등기
상근
클라우드사업부장
클라우드사업부장성균관대학교(석)
18,254
-
-
-

김성훈
남
1977.11
상무
미등기
상근
X-Biz사업본부장
X-Biz사업본부장 한국방송통신대학교
16,002
-
-
53개월

설수웅
남
1973.06
이사
미등기
상근
공공AI솔루션1사업부장
METABOT1사업부장경희대학교
15,486
-
-
-

이명승
남
1975.06
이사
미등기
상근
공공AI솔루션2사업부장
METABOT2사업부장 청주대학교
8,260
-
-
53개월

조영일
남
1976.03
이사
미등기
상근
공공AI솔루션3사업부장
공공AI솔루션3사업부장세한대학교
9,992
-
-
53개월

유동원
남
1972.01
이사
미등기
상근
기업사업부장
기업사업실장 경기대학교
7,506
-
-
41개월

김정민
남
1976.02
이사
미등기
상근
Global전략사업본부장
Global전략사업본부장서강대학교(석)
6,646
-
-
53개월

권준성
남
1977.02
이사
미등기
상근
제품개발실장
제품개발실장 광운대학교
5,292
-
-
35개월

김정태
남
1979.09
이사
미등기
상근
공공영업부장
공공영업부장용인과학예술대학교
1,127
-
-
23개월

박영덕
남
1979.05
이사
미등기
상근
공공AI솔루션4사업부장
METABOT3사업부장서울인덕대학
4,058
-
-
23개월

김인환
남
1979.01
이사
미등기
상근
재경부장
재경부장세종대학교
8,324
-
-
11개월

박재선
남
1977.03
이사
미등기
상근
SaaS개발실장
SaaS개발실장단국대학교
444
-
-
11개월

양인석
남
1975.03
이사
미등기
상근
공공AI컨설팅2팀장
공공컨설팅2팀장한국방송통신대학교
444
-
-
23개월

나. 직원 등 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(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)

솔루션
남
191
-
1
1
192
4.6
8,202,653
42,722
-
-
-
-

솔루션
여
84
-
3
3
87
3.7
3,055,196
35,117
-

서비스
남
25
-
1
1
26
4.3
1,173,965
46,152
-

서비스
여
31
-
2
2
33
3.4
921,670
27,929
-

합 계
331
-
7
7
338
4.2
13,353,483
39,507
-

주1) 상기 직원 수 및 평균 근속 연수는 증권신고서 제출일 전일 기준이며, 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여액은 월 평균 금액이 아닌 2024년 1월부터 증권신고서 제출일 전일 까지의 지급액 기준입니다.

주2) 상기 직원 현황표는 미등기임원이 포함되어 있으며, 직원 수 및 평균근속연수는 증권신고서 제출일 전일 재직자 기준입니다.

다. 미등기임원 보수 현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 천원)

구 분
인원수
연간급여 총액
1인평균 급여액
비고

미등기임원
16
1,527,387
95,462
-

주) 상기 임원 연간 급여 총액 및 1인 평균 급여 액은 2024년 1월부터 증권신고서 제출일 전일 까지의 지급액 기준입니다.
라. 육아휴직 사용률 및 복귀 후 12개월 이상 근속 현황

(단위 : 명, %)

구분
당기 (25기 3분기)
전기(24기)
전전기(23기)

육아휴직 사용자수(남)
7
6
3

육아휴직 사용자수(여)
10
10
6

육아휴직 사용자수(전체)
17
15
9

육아휴직 사용률(남)
100.00%
100.00%
100.00%

육아휴직 사용률(여)
90.91%
90.00%
85.71%

육아휴직 사용률(전체)
94.44%
93.75%
90.00%

육아휴직 복귀 후 12개월 이상 근속자(남)
3
3
2

육아휴직 복귀 후 12개월 이상 근속자(여)
4
6
3

육아휴직 복귀 후 12개월 이상 근속자(전체)
7
9
5

육아휴직 복귀 인원 중 12개월 이상 근속률(남)
-
100.00%
100.00%

육아휴직 복귀 인원 중 12개월 이상 근속률(여)
-
100.00%
100.00%

육아휴직 복귀 인원 중 12개월 이상 근속률(전체)
-
100.00%
100.00%

* 25기 3분기 기준 육아휴직 복귀 후 12개월이 경과되지 아니하였기 때문에 2024년 3분기 12개월 이상 근속률은 산정 제외되었습니다.
* 육아휴직 사용률 계산 산식 : (해당 기간 육아휴직 사용자 수 / 해당 기간 육아 휴직을 사용가능한 인원)

- 세부 인원 정보는 아래의 표와 같습니다.

귀속년도
사용 여부
남
여
합 계

2022
대상자
3
7
10

사용
3
6
9

미사용
-
1
1

사용률 (%)
100.00%
85.71%
90.00%

2023
대상자
6
10
16

사용
6
9
15

미사용
-
1
1

사용률 (%)
100.00%
90.00%
93.75%

2024
대상자
7
11
18

사용
7
10
17

미사용
-
1
1

사용률 (%)
100.00%
90.91%
94.44%

마.

임신기ㆍ육아기 단축근무 사용률

(단위 : 명, %)

구분
당기 (25기 3분기)
전기(24기)
전전기(23기)

임신기 단축근무제(A)
4
5
4

육아기 단축근무제(B)
7
5
3

계(A+B)
11
10
7

임신기 단축근무 사용률
100.00%
100.00%
100.00%

육아기 단축근무 사용률
100.00%
100.00%
100.00%

임신기ㆍ육아기 단축근무 사용률
100.00%
100.00%
100.00%

*
임신기ㆍ육아기 단축근무 사용률
산식 :
(해당 기간 임신기ㆍ육아기 단축근무 사용자 수 / 해당 기간 임신기ㆍ육아기 단축근무을 사용가능한 인원)

- 세부 인원 정보는 아래의 표와 같습니다.

귀속년도
사용 여부
육아기 단축근무
임신기 단축근무
합 계

2022
대상자
3
4
7

사용
3
4
7

미사용
-
-
-

사용률 (%)
100.00%
100.00%
100.00%

2023
대상자
5
5
5

사용
5
5
5

미사용
-
-
-

사용률 (%)
100.00%
100.00%
100.00%

2024
대상자
7
4
11

사용
7
4
11

미사용
-
-
-

사용률 (%)
100.00%
100.00%
100.00%

바. 배우자출산휴가 사용률

(단위 : 명, %)

구분
당기 (25기 3분기)
전기(24기)
전전기(23기)

배우자출산휴가 사용자수
4
3
4

배우자출산휴가 사용률
100.00%
100.00%
100.00%

* 「남녀고용평등과 일ㆍ가정 양립 지원에 관한 법률」 제18조의2에 따른 배우자 출산휴가

2. 임원의 보수 등

<이사ㆍ감사 전체의 보수현황>

가. 주주총회 승인금액

(단위 : 천원)

구 분
인원수
주주총회 승인금액
비고

이사보수한도
7
2,000,000
-

감사보수한도
1
100,000
-

나. 보수지급금액

(가) 이사ㆍ감사 전체

(단위 : 천원)

인원수
보수총액
1인당 평균보수액
비고

8
995,767
124,471
-

주) 상기 이사ㆍ감사의 보수총액 및 1인 평균 보수액은 2024년 1월부터 증권신고서 제출일 전일 까지의 지급액 기준입니다

(나) 유형별

(단위 : 천원)

구 분
인원수
보수총액
1인당평균보수액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
5
906,708
181,342
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
2
20,000
10,000
-

감사위원회 위원
-
-
-
-

감사
1
69,059
69,059
-

주) 상기 이사ㆍ감사의 보수총액 및 1인 평균 보수액은 2024년 1월부터 증권신고서 제출일 전일 까지의 지급액 기준입니다
(다) 이사ㆍ감사의 보수지급기준당사는 주주총회의 승인을 받은 이사보수 한도 내에서 이사회의 결의에 따라 이사의 보수를 지급하고 있습니다.

구 분
보수지급기준

등기이사(사외이사, 감사제외)
급여: 이전년도 전사 목표대비 달성률을 평가하여, 매출대비 이사회 결의를 통하여 결정합니다. 기본연봉을 12개월로 나누어 매월 지급하고 있으며, 대표이사외 등기이사의 경우 내부 규정에 따라 수당을 지급하고 있습니다.상여 : 전사 영업이익에 따른 지급기준에 의거하여 연 1회 지급하고 있습니다. 회사 내부 규정에 의거하여 명절 귀성여비 및 복지포인트를 지급합니다.퇴직금 : 주주총회 결의를 통한 임원퇴직금지급규정에 따라 지급하고 있습니다

감사
급여 : 주주총회 승인을 받은 감사보수한도내에서 대표이사의 결정에 따라 지급하고 있습니다.퇴직금 : 주주총회 결의를 통한 임원퇴직금지급규정에 따라 지급하고 있습니다

<보수지급금액 5억원 이상인 이사ㆍ감사의 개인별 보수현황>

다. 개인별 보수지급금액

(단위 : 천원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

<보수지급금액 5억원 이상 중 상위 5명의 개인별 보수현황>

마. 개인별 보수지급금액

(단위 : 천원)

이름
직위
보수총액
보수총액에 포함되지 않는 보수

-
-
-
-

사. 주식매수선택권의 부여 및 행사현황표1 임원등의 주식매수선택권 공정가치

(단위 : 천원)

구 분
부여받은인원수
주식매수선택권의 공정가치 총액
비고

등기이사(사외이사, 감사위원회 위원 제외)
3
21,407
-

사외이사(감사위원회 위원 제외)
-
-
-

감사위원회 위원 또는 감사
-
-
-

업무집행지시자 등
16
18,925
-

계
19
40,332
-

표2 주식매수선택권의 부여 및 행사현황

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 원, 주)

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

증가
감소
증가
감소

*무상증자
행사
취소
*무상증자
행사
취소
최초
*무상증자

강용성
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
19,370
-
-
-
-
19,370
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
9,681
-
-
-
-
9,681
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
9,681
-
-
-
-
9,681
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
3,228
6,455
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
3,228
6,455
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
3,227
-
-
-
-
3,227
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
-
880
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
-
880
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2018.03.22
신주발행
보통주
880
-
-
-
880
1,760
-
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 19명
직원
2018.03.22
신주발행
보통주
37,548
-
-
-
880
29,517
8,911
-
2020.03.22 ~ 2024.03.21
5,429
2,714
X
-

강용성
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
18,296
-
-
-
1,871
20,167
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
9,620
-
-
-
9,620
3,638
-
15,602
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
9,620
-
19,240
-
9,620
19,240
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
-
-
6,734
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
-
3,367
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
6,734
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
3,367
-
-
6,734
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
3,367
-
-
-
-
3,367
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
1,443
-
2,886
-
1,443
2,886
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
1,443
-
-
-
-
1,443
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
927
-
-
1,854
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
-
-
-
927
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2019.03.21
신주발행
보통주
927
-
1,854
-
927
1,854
-
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 23명
직원
2019.03.21
신주발행
보통주
33,381
-
1,854
-
1,854
29,627
5,608
-
2021.03.21 ~ 2025.03.20
6,154
3,077
여
상장일로부터 12개월

강용성
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
7,100
-
4,392
-
7,100
10,650
-
3,550
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
3,208
-
-
-
3,208
-
-
6,416
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
3,207
-
-
-
3,207
-
-
6,414
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
550
650
-
1,100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
1,800
-
1,200
1,800
-
600
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
1,200
-
-
2,400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,200
-
-
-
1,200
-
-
2,400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1,000
-
168
-
459
959
-
500
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
1000
-
-
-
1,000
-
-
2,000
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
1,200
-
800
1,200
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
-
-
800
-
-
1,600
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
134
-
367
767
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
800
-
1,200
-
800
1,200
-
400
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
400
-
600
-
400
600
-
200
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
84
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
34
-
200
300
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
34
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
84
-
92
192
-
100
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2021.03.26
신주발행
보통주
200
-
-
-
92
108
-
184
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 38명
직원
2021.03.26
신주발행
보통주
13,807
-
3,900
2,204
6,395
10,612
5,638
3,952
2023.03.26 ~ 2027.03.25
11,626
5,813
X
-

강용성
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
7,396
-
7,396
-
7,396
7,396
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
3,698
-
-
-
3,698
-
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
3,698
-
-
-
3,698
-
-
7,396
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
692
-
693
692
-
694
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
144
-
145
144
-
146
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
145
-
-
-
145
-
-
290
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2022.03.29
신주발행
보통주
693
-
-
-
693
-
-
1,386
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 51명
직원
2022.03.29
신주발행
보통주
13,833
-
10,238
5,522
12,560
10,238
9,311
6,844
2024.03.29 ~ 2028.03.28
10,570
5,285
X
-

강용성
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
10,000
-
-
-
-
-
-
10,000
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장기정
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
3,530
-
-
-
-
-
-
3,530
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장정훈
등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
3,530
-
-
-
-
-
-
3,530
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김분도
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,287
-
-
-
-
-
-
1,287
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김성훈
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,104
-
-
-
-
-
-
1,104
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김정태
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,024
-
-
-
-
-
-
1,024
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

이석원
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
1,003
-
-
-
-
-
-
1,003
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

장주연
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
966
-
-
-
-
-
-
966
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김인환
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

박재선
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

설수웅
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

이명승
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

조영일
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

박영덕
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

권준성
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
878
-
-
-
-
-
-
878
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김정민
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
836
-
-
-
-
-
-
836
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

유동원
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
753
-
-
-
-
-
-
753
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

양인석
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
753
-
-
-
-
-
-
753
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

김민수
미등기임원
2024.03.27
신주발행
보통주
644
-
-
-
-
-
-
644
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
여
상장일로부터 12개월

ㅇㅇㅇ외 76명
직원
2024.03.27
신주발행
보통주
35,298
-
-
4,730
-
-
4,730
30,568
2026.03.27 ~ 2030.03.26
공모가격
-
X
-

*2023년 11월 6일을 기준으로 1:1무상증자를 반영한 수치입니다.

VIII. 계열회사 등에 관한 사항

가. 계열회사 현황(요약)

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 사)

기업집단의 명칭
계열회사의 수

상장
비상장
계

와이즈넛
-
1
1

나. 타법인출자 현황(요약)

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
(단위 : 천원)

출자목적
출자회사수
총 출자금액

상장
비상장
계
기초장부가액
증가(감소)
기말장부가액

취득(처분)
평가손익

경영참여
-
1
1
165,111
-
15,698
180,809

일반투자
-
1
1
-
-
-
-

단순투자
-
-
-
-
-
-
-

계
-
2
2
-
-
-
-

IX. 대주주 등과의 거래내용

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

X. 그 밖에 투자자 보호를 위하여 필요한 사항

1. 공시내용 진행 및 변경사항

당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

2. 우발부채 등에 관한 사항

가. 중요한 소송사건
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 견질 또는 담보용 어음ㆍ수표현황당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 채무보증 현황

당사가 보고기간 말 현재 금융기관으로부터 제공받은 지급보증의 내역은 다음과 같습니다.

(단위: 천원)

제공자
보증내역
'24년 3분기말
전기말

서울보증보험
계약ㆍ하자 등에 대한 지급보증 및 임 직원 주택자금 등 대여금
10,272,447
1,514,093

라. 채무인수약정 현황당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
마. 그 밖의 우발채무 등당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

3. 제재 등과 관련된 사항

가. 제재현황당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 한국거래소 등으로부터 받은 제재당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
다. 단기매매차익 발생 및 반환에 관한 사항당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.

4. 작성기준일 이후 발생한 주요사항 등 기타사항

가. 작성기준일 이후 발생한 주요사항
당사는 증권신고서 제출일 현재 해당사항이 없습니다.
나. 중소기업기준 검토표

2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_1.jpg
2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_1

2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_2.jpg
2023년 와이즈넛 중소기업 검토표_2

XI. 상세표

1. 연결대상 종속회사 현황(상세)

(단위 : 천원)

상호
설립일
주소
주요사업
최근사업연도말자산총액
지배관계 근거
주요종속회사 여부

(주)이노클
2003.11.12
경기도 성남시 분당구 대왕판교로644번길 49 6층
온라인 광고대행
279,398
지분100%보유
-

2. 계열회사 현황(상세)

(기준일 :
증권신고서 제출일 현재
)
(단위 : 사)

상장여부
회사수
기업명
법인등록번호

상장
-
-
-

-
-

비상장
1
이노클
110111-2894528

-
-

3. 타법인출자 현황(상세)

(기준일 :

증권신고서 제출일 현재

(단위 : 천원, 주, %)

법인명
상장여부
최초취득일자
출자목적
최초취득금액
기초잔액
증가(감소)
기말잔액
최근사업연도재무현황

수량
지분율
장부가액
취득(처분)
평가손익
수량
지분율
장부가액
총자산
당기순손익

수량
금액

(주)이노클
비상장
2003년 11월 12일
경영참여
250,000,000
50,000
100
165,111
-
-
15,698
50,000
100
180,809
302,668
15,698

iZENEtech, Inc
비상장
2011년 12월 08일
투자
781,314,326
1,107,750
30.93
-
-
-
-
1,107,750
30.93
-
7,875,391
-2,476,393

합 계
-
-
165,111
-
-
15,698
-
-
180,809
-
-

【 전문가의 확인 】

1. 전문가의 확인

해당사항 없습니다.

2. 전문가와의 이해관계

해당사항 없습니다.