코난테크놀로지 — 주주총회소집공고 (20250313)
제출인: 코난테크놀로지

주주총회소집공고
6.0
코난테크놀로지

주주총회소집공고

2025 년 03 월 13 일

회 사 명 :
주식회사 코난테크놀로지

대 표 이 사 :
김 영 섬

본 점 소 재 지 :
서울특별시 서초구 강남대로 327 6,7,9층

(전 화)1533-1614

(홈페이지)http://http://konantech.com

작 성 책 임 자 :
(직 책)상 무
(성 명) 임 완 택

(전 화)1533-1614

주주총회 소집공고

(제26기 정기 주주총회)

주주님의 건승과 댁내의 평안을 기원합니다. 당사는 상법 제363조와 정관 제 23조에 의거 제 26 기 정기주주총회를 아래와 같이 소집하오니 참석하여 주시기 바랍니다. 또한, 의결권 있는 발행주식총수의 100분의 1이하의 주식을 소유한 소액주주에 대한소집통지는 상법 제542조의4 에 의거하여 전자공시시스템 및 홈페이지 공고로 갈음하오니 양지하여 주시기 바랍니다.

- 아 래 -

1. 일 시 : 2025년 03월31일(월요일) 오전 09시 00분

2. 장 소 : 서울특별시 강남구 강남대로 340, 3층 위플레이스

3. 회의 목적 사항 가. 보고사항 : 감사보고, 영업보고, 내부회계관리제도 운영실태 보고

나. 부의안건

- 제 1호 의안 : 제26기(2024.01.01~2024.12.31) 재무제표 승인의 건 - 제 2호 의안 : 이사 선임의 건 - 2-1호 의안 : 기타비상무이사 신철진 선임의 건 - 2-2호 의안 : 사외이사 장홍성 선임의 건 - 제 3호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건 - 제 4호 의안 : 감사 보수지급한도 승인의 건

4. 경영참고사항 비치

상법 제542조의 4에 의한 경영참고사항은 당사 인터넷 홈페이지에 게재하고 본점과 명의개서 대행회사(한국예탁결제원)에 비치하였으며, 금융위원회 및 한국거래소에 전자공시하여 조회가 가능하오니 참고하시기 바랍니다.

5. 실질주주의 의결권 행사에 관한 사항

금번 당사의 주주총회에는 자본시장과 금융투자업에 관한 법률 제314조 ⑤항에 의거 한국예탁 결제원이 주주님들의 의결권을 대리행사할 수 없습니다. 따라서 주주님이 주주총회에 참석하여 의결권을 직접적으로 행사하시거나, 대리인에 위임하여 의결권을 간접적으로 행사 하실 수 있습니다.

6. 주주총회 참석 준비물

- 직접행사 : 신분증

- 간접행사 : 위임장(주주와 대리인의 인적사항 기재, 인감날인), 대리인 신분증

2025년 03월 13일

서울특별시 서초구 강남대로 327, 6, 7, 9층 (☏1533-1614)

코난테크놀로지 주 식 회사

대표이사 김 영 섬 (직인생략)

I. 사외이사 등의 활동내역과 보수에 관한 사항

1. 사외이사 등의 활동내역

가. 이사회 출석률 및 이사회 의안에 대한 찬반여부

회차
개최일자
의안내용
의결현황
사외이사

임문현(출석율 : 100%)

찬반여부

1
2024.02.15
재무제표 승인_영업보고서 승인_이사후보 추천 (사내이사 3인 재선임)_감사후보 추천 (서석진 감사)_전자투표 도입_내부회계관리규정 개정_제25기 정기주주총회 소집
가결
출석(찬성)

2
2024.03.29
대표이사 선임 (김영섬 대표이사 중임)
가결
출석(찬성)

3
2024.04.11
이해관계자와의 거래 승인_감사보수 지급 (서석진 감사)
가결
출석(찬성)

4
2024.09.09
일반자금대출 신규 차입
가결
-

5
2024.09.23
이해관계자와의 거래 승인
가결
출석(찬성)

나. 이사회내 위원회에서의 사외이사 등의 활동내역

위원회명
구성원
활 동 내 역

개최일자
의안내용
가결여부

-
-
-
-
-

※ 해당사항 없음

2. 사외이사 등의 보수현황

(단위 : 원)

구 분
인원수
주총승인금액
지급총액
1인당 평균 지급액
비 고

사외이사
1
2,000,000,000
12,000,000
12,000,000
-

주1) 상기 인원수는 공시서류 제출일 현재 기준 사외이사의 인원수이며, 주총승인금액은 사내이사 및 사외이사 보수를 포함한 금액입니다. 주2) 지급총액 및 1인당 평균지급액은 사외이사에게 제26기(2024년도 1월부터 12월까지)에 지급한 지급총액 및 1인당 평균 지급액입니다.

II. 최대주주등과의 거래내역에 관한 사항

1. 단일 거래규모가 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래종류
거래상대방(회사와의 관계)
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

※ 공시서류 제출일 현재 해당사항 없습니다

2. 해당 사업연도중에 특정인과 해당 거래를 포함한 거래총액이 일정규모이상인 거래

(단위 : 억원)

거래상대방(회사와의 관계)
거래종류
거래기간
거래금액
비율(%)

-
-
-
-
-

※ 공시서류 제출일 현재 해당사항 없습니다

III. 경영참고사항

1. 사업의 개요

가. 업계의 현황

(1) 산업의 특성
인공지능은 미래를 바꿀 핵심기술로 산업 전반에서 각광을 받고 있습니다. 기업들은 AI적용을 통해 고부가가치 업무에 집중함으로써 생산성의 혁신을 경험하고 있습니다. 뿐만 아니라 복잡한 현상의 데이터 속에서 인사이트를 발굴하고 신속한 의사결정과 미래예측 등에 AI가 활용되어 막대한 부가가치를 창출할 수 있습니다.

"국내 인공지능 시장은 선도기업을 주축으로 기술 수요 및 솔루션 공급이 가파르게 증가하는 양상을 보임에 따라 향후 5년 간 괄목할만한 성장을 보일 것으로 전망됩니다."

인공지능 산업의 특징은 ▣ 성장기 초기에 위치한 산업 ▣ 진입장벽이 높은 사업 ▣ 기술집약적 산업이라는 점을 꼽을 수 있습니다.인공지능솔루션 수요는 디지털전환 가속화에 의해 성장이 촉진되고, GPU 등 AI프로세서의 가격 급등과 같은 요인에 의해서 성장이 억제됩니다.

▣ 성장 촉진요인: - 디지털전환 가속, 기업체 수 증가, CCTV 및 드론 보급률 증가, 생성AI 확대

▣ 성장 억제요인: - GPU 등 AI프로세서의 가격 상승, 개인정보보호 강화 및 윤리 보안 이슈, 전문인력 부족

가) 성장 촉진요인1) 디지털전환 가속최근에는 디지털 전환을 넘어 AI 전환이 트렌드로 등장함에 따라, 기업, 정부, 그리고 일상생활에서 인공지능의 활용도가 지속적으로 증가하고 있습니다. 미국의 Mckinsey 설문조사에 따르면 2022년 현재 조사 대상 조직의 50%가 적어도 하나의 비즈니스 단위 또는 기능면 에서 AI기술을 채택했다고 응답하였으며, 지난 2017년 20% 대비 5년동안 급속도로 증가하였습니다.

인공지능 기술 채택에 관한 설문조사.jpg
인공지능 기술 채택에 관한 설문조사

출처) Mckinsey&Company 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

2022년 기능별로 가장 일반적으로 채택된 AI 기술 사례는, (1)서비스 운영 최적화(24%), (2)AI 기반 제품생성(20%), (3)고객세분화 (19%), (4)고객서비스분석(19%), (5)AI 기반 제품 향상(19%)순이였으며,

인공지능 기능별 일반적 채택 사례.jpg
인공지능 기능별 일반적 채택 사례

출처) Mckinsey&Company 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

아래 표에서 처럼 하이테크/통신, 금융 서비스 및 비즈니스, 법률 및 전문 분야에서 로보틱스자동화(RPA)의 AI 기술을 가장 많이 활용 하였으며, 모든 산업에서 가장 많이 내장된 AI 기술은 (1)RPA(39%), (2)컴퓨터 비전(34%), (3)자연어 텍스트 이해(33%) 및 가상 에이전트(33%)순으로 나타났습니다.

인공지능 기술 산업 영역별 내장율.jpg
인공지능 기술 산업 영역별 내장된 AI기술

출처) Mckinsey&Company 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

2) 기업체 수의 증가

중소벤처기업부의 통계에 따르면 인공지능솔루션 수요자인 기업체수가 증가 추세이며 특히 선행 도입처인 대기업의 수가 증가세를 보이고 있어서 인공지능솔루션 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.

[중소기업 기본통계]

(단위: 천개)

구분

2015년

2016년

2017년

2018년

2019년

2020년
2021년
2022년

전체

5,894

6,085

6,301

6,644

6,894

7,295
7,723
8,053

대기업

4

5

5

5

8
9
10
10

중소기업

5,890

6,080

6,296

6,639

6,890

7,286
7,713
8,042

(비중, %)

99.9

99.9

99.9

99.9

99.9

99.9
99.9
99.9

출처) 중소벤처기업부, 중소기업기본통계

3) CCTV 및 드론 보급률 증가- CCTV 보급률 증가컴퓨터비전 분야의 수요 촉진요인인 CCTV보급률을 공공기관의 보급률을 통해서 살펴보면 지속적으로 성장하는 추세를 보이고 있습니다.

[표] CCTV 보급률 통계

구분

2017년

2018년

2019년

2020년

2021년
2022년
2023년

총 CCTV 설치대수(대)

954,261

1,032,879

1,148,770

1,336,653

1,458,465
1,607,388
1,767,894

전년대비 증가대수(대)

109,125

78,618

115,891

187,883

121,812
148,923
160,506

전년대비 증감비(%)

12.9

8.2

11.2

16.4

9.1
10.2
10.0

출처) e-나라지표

- 드론 산업의 발전2022년 국토교통부의 드론 산업 실태조사에 따르면, 국내 드론 산업은 2021년 기준으로 약 8,406억 원 규모에 달하며, 이 중 58%가 다양한 활용 분야에 속해 있습니다(약 4,887억 원). 활용분야의 드론은 이전까지 주로 농업 방제(40%), 촬영 및 레저(28%), 측량 및 탐사(17%), 교육(12%) 등의 분야에서 사용되었습니다. 그러나 초거대 인공지능, 센서 이미징, 통신 기술 등의 발전으로 드론 기술은 활용을 넘어 치안, 방재, 국방, 자율 임무 수행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 개발로 인해 확장 결합 되고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 드론 산업 및 AI 산업의 성장을 가속화하는 주요 요인 중 하나로 작용하고 있습니다.

국내 드론 산업 및 사업체 현황.jpg
국내 드론 산업 및 사업체 현황

출처) 국토교통부 및 관계부처 합동, 2022 드론산업 실태조사, 제2차 드론산업발전 기본계획

나) 성장 억제요인1) GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승,성장 억제요인으로 지목된 GPU 등 AI 프로세서의 가격 상승은 복합적인 요인들에 의해 발생합니다. 초기에는 암호화폐 채굴 붐으로 인한 GPU 가격의 급등이 주요 원인이었습니다. 이후 가격이 안정화되는 듯했으나, 챗 GPT 출시 이후 AI 학습을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 고성능 GPU에 대한 수요가 급증하면서 다시금 수급 문제가 발생하였습니다. 이러한 상황은 AI 연구개발에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원의 확보를 어렵게 만들어, 자본력이 부족한 AI 기업의 성장 장애 요소로 작용하고 있습니다.하지만, 새로운 GPU의 출시일별 FP32(단정밀도)의 성능이 빠르게 증가 함에 따라, 미화 달러당 FLOP/S 측면에서 GPU성능의 추세를 고려하였을때, 2022년은 2021년 대비 1.4배, 2003년 대비 5600배로 1.5년 마다 2배의 실적을 보이고 있으며 이는, 점점 더 큰 학습 실행을 촉진하고 대규모 AI 모델의 확장을 장려하고 있으며 촉진요인으로서 작용중입니다.

미화 달러당 fp32 성능.jpg
미화 달러당 FP32 성능

출처) Epoch and AI index, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

대규모 언어 모델은 점점 더 크고 많은 데이터와 파라미터로 인해 학습과 추론에 드는 비용이 상승하고 있습니다. 이에 대한 대응의 일환으로 상대적으로 가격이 낮고 빠르게 구축할 수 있는 라마와 같은 소형언어모델(sLLM) 또한 발표되고 있습니다. 라마는 매개변수가 70억~650억개로, 슈퍼컴퓨터를 사용하지 않아도 언어모델 학습이 가능해서 비용과 시간을 대폭 줄일 수 있습니다. 특정 분야에서는 미세조정과 고품질의 데이터 학습을 통해 기존 LLM에 준하는 성능을 보여주는 것도 장점으로, B2B와 같은 특정 도메인에 적합한 것으로 알려져 있습니다.2023년 2월 24일 메타의 LLM '라마'의 출시로 인해 sLLM의 관심이 증가하였으며, 이러한 소형 언어 모델은 기업 맞춤형으로 적합할 것으로 예상됩니다. 이는 고성능서버의 높은가격에도 불구하고, 대규모 언어 모델 학습에 영향력을 발휘할 수 있음을 시사합니다. 이러한 발전은 기존의 대규모 언어 모델에 대한 접근 방식과 학습 방법에 변화를 가져오고 있으며, 다양한 방법론들이 출시되고 있습니다.최근 딥시크(DeepSeek)와 같은 새로운 LLM 접근법이 등장하면서 AI 비용 절감에 대한 논의가 더욱 활발해지고 있습니다. 하지만 이러한 접근법들이 반드시 최적의 해결책이 되는 것은 아니며, 기술적 성숙도와 보안, 활용 가능성에 대한 신중한 검토가 필요합니다.GPU 및 AI 반도체의 가격이 여전히 높은 수준을 유지하고 있지만, 소형 언어 모델(sLLM)과 최적화된 연산 방식이 등장하면서 기업들은 보다 유연한 AI 도입 전략을 모색하고 있습니다. 또한, 비용 효율적인 모델 개발과 연산 자원의 최적 활용을 위한 기술적 혁신이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이러한 변화는 AI 서비스 확산을 더욱 가속화하는 촉진제가 될 것으로 기대됩니다.AI 산업은 비용 절감과 성능 최적화라는 두 가지 과제를 해결해 나가면서 더욱 발전하고 있으며, 기업들은 기술 발전과 시장 변화에 맞춰 최적의 전략을 수립해 나가고 있습니다. 앞으로도 GPU 가격 부담을 완화할 수 있는 기술적 대안들이 등장하면서, AI 생태계는 지속적으로 확장될 것으로 전망됩니다

다) 경기변동의 특성 및 계절성

당사 매출은 4분기에 집중되는 경향이 있습니다. 제품매출의 경우 공공사업의 종료시기가 4분기에 집중되어 있는 특성이 있기 때문이고, 서비스매출의 경우 공공기관의 차년도 사업 선정이 연말에 일어나는 특성이 있기 때문입니다.

[2019년~2024년 분기별 매출액]

(단위: 백만원)

제품명

사업연도

1분기

2분기

3분기

4분기

합계

제 품

2019년

2,981

2,540

2,752

3,133

11,407

2020년

2,664

1,815

1,900

6,436

12,815

2021년

1,969

2,425

2,336

9,971

16,701

2022년
2,348
2,378
2,149
6,975
13,850

2023년
1,789
1,193
2,669
15,698
21,349

2024년
2,219
5,896
3,265
12,709
24,089

서비스

(펄스케이)

2018년

120

67

76

45

308

2019년

191

87

290

396

964

2020년

204

233

347

402

1,186

2021년

168

309

221

451

1,148

2022년
269
283
478
509
1,539

2023년
353
1,229
441
1,056
3,079

2024년
354
369
365
1,120
2,229

계

2018년

1,638

2,242

1,353

5,615

10,848

2019년

3,172

2,627

3,042

3,529

12,371

2020년

2,868

2,048

2,247

6,838

14,001

2021년

2,136

2,734

2,557

10,423

17,849

2022년
2,617
2,661
2,627
7,484
15,388

2023년
2,142
2,422
3,110
16,754
24,428

2024년
2,573
6,266
3,651
13,829
26,318

(2) 경쟁상황 등 시장여건(가) 목표시장당사는 인공지능 산업 내에서 주력 분야인 Text AI 및 Vision AI 기술을 중심으로 한 시장을 목표로 설정하고 있습니다. 특히 AI 기술 활용도가 높은 산업 및 업무 분야를 우선적으로 고려하여 시장 점유율을 확대할 방침입니다.

인공지능 기술 산업 영역별 내장율.jpg
인공지능 기술 산업 영역별 내장된 AI기술

출처) Mckinsey&Company 설문조사, 2022년 / 차트 : 2023년 AI INDEX 리포트

촉진 요인에서 언급된 산업 분야에서 가장 활발히 사용되고 있는 AI 기술인 RPA(39%), 컴퓨터 비전(34%), 자연어 처리(33%) 시장에 저희가 보유한 AI 기술을 활용함으로써, 고객의 Pain Point를 해결하고, 그들의 Needs를 충족시키는 제품과 서비스를 제공하여 세부 목표 시장을 공략 하겠습니다.

ai 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사_응답결과.jpg
AI 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사_응답결과

[출처]소프트웨어정책연구소, 2024 인공지능 기술에 대한 중소기업의 인식 및 수요조사분석

2024년 3월 소프트웨어 정책 연구소의 조사에 따르면, 중소기업에서도 인공지능 기술의 '활용성', '수용 의향', '유용성'이 높게 평가되었습니다. 이에 따라 AI 기술은 정부나 공공기관, 대기업뿐만 아니라 중견 및 중소기업에서도 적극적으로 도입될 가능성이 커지고 있으며, 이는 당사가 주력하는 AI 목표 시장의 확대를 의미합니다.이러한 변화 속에서, 당사는 20여 년간 신뢰받아온 Text AI 기반의 검색, 분석, 챗봇 제품에 생성형 AI를 통합하여 경쟁력을 강화하고, 시장 기대를 뛰어넘는 성과를 창출하겠습니다.특히, 13개국 언어를 실시간 인식·처리하는 '외국어 동시 대화 시스템[챗봇+]'을 출시하여 백화점, 지자체, 외국인 대상 소통을 지원하고 있으며, 보고서 초안 생성에 특화된 '코난 LLM'을 통해 B2G 및 B2B 시장에서 신규 매출 창출에 집중하고 있습니다.또한, 비전 AI 제품 '코난와처'를 활용해 국방, 공공 안전, 재난 관리 분야에서 이상 상황 감지 및 대응 시장을 확대하는 한편, 국방 AI 플랫폼, 지능형 감시·정찰, 디지털트윈 기반 AI 파일럿 등 국방 AI 사업을 본격적으로 추진하고 있습니다.이와 함께, 생성형 AI가 탑재된 온디바이스 AI PC 개발을 진행하고 있으며, RAG 기반의 '코난 RAG-X'(가칭)를 연구하여 신뢰도 높은 정보 검색 및 요약 기능을 고도화하고 있습니다. AI 기반 정보 활용은 단순한 대화형 인터페이스를 넘어 영상 분석·디지털 트윈 기술과 결합하면서, 산업·공공·국방 등 다양한 분야에서 더욱 정교하게 발전하고 있습니다.마지막으로, '코난 디지털 트윈 프레임워크'를 기반으로 '코난 AI Pilot', '코난 PHM' 등의 프로젝트를 추진하며, 텍스트 및 비전 AI 시장에서의 점유율을 지속적으로 확대해 나가고 있습니다.

나. 회사의 현황

(1) 영업개황 및 사업부문의 구분

(가) 영업개황

당사는 AI솔루션사업부, 빅데이터컨버전스사업부, CS사업부, VU(Video Understanding)사업부, 데이터사이언스사업부 총 5개의 사업부가 있으며, 주요 기술을 기반으로 'Text AI 기술'을 연구하는 기업부설연구소와 'Vision AI 기술'을 연구하는 '비전AI연구소'를 설립하여 핵심기술 연구에 집중하고 있습니다.

(나) 공시대상 사업부문의 구분

당사는 주요 기반기술군을 Text AI 및 Vision AI로 분류 하고 있으며, 현재 8제품으로 라인업됩니다. Text AI에는 코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇/코난챗봇+, 코난 LLM으로 구성되어 있으며, Vision AI에는 코난와처, 코난보이스, 코난리스너로 구성되어 있습니다. 각 부문별 주요 제품은 다음과 같습니다.

사업부문
제품군 및 주요제품

Text AI
코난서치, 코난애널리틱스, 펄스케이, 코난챗봇/코난챗봇+, 코난 LLM

Vision AI
코난와처, 코난보이스, 코난리스너

(2) 시장점유율

당사의 매출은 주로 국내 시장에 기반을 두고 있으며, 2022년에는 공공기관 매출이 전체 매출의 64.1%를 차지했으며, 코난서치를 통한 매출이 약 55%였습니다. 이 데이터를 바탕으로, 조달청 나라장터를 기준으로 한 "공공기관 검색엔진 라이센스 매출액"에 따라 시장 점유율을 추정해왔습니다. 하지만 2022년 11월 챗 GPT의 출시와 함께 시장 상황이 크게 변화하면서, Text AI, Vision AI를 포함한 다양한 특화 솔루션이 등장했습니다. 이에 따라 2023년에는 민간 부분의 증대에 힘입어 공공기관 매출 비중이 51.37%로 감소했으며, 다른 제품의 매출이 증가하면서 코난서치가 매출액에서 차지하는 비중 또한 약 32%로 감소하였습니다.

이러한 변화로 인해 검색엔진 라이센스 매출액을 기반으로만 시장 점유율을 추정하는 것이 어려워졌으며, 상장사들이 운영하는 산업 범위가 확장되고, 매출 구조가 다양화되면서, 제품 판매가 아닌 일부 특화 솔루션등의 매출 부분의 가중치와 같은 산정 기준에 따라 변화하기 때문에 점유율 추정에 어려움이 있습니다.

(3) 시장의 특성
인공지능솔루션은 데이터와 AI기술을 접목해 다양한 산업분야에서 제품과 서비스로 상용화되고 있습니다. 세계인공지능 시장에서는 구글, 페이스북, 마이크로소프트, OpenAI와 같은 빅테크기업들이 경쟁하고 있고, 국내에서는 네이버, 카카오, SKT, KT 등 통신/포털 대기업을 한축으로, 각각 특화분야에 참여하고 있는 중소규모의 인공지능솔루션 전문업체들이 시장에 참여하여 경쟁하고 있습니다. OpenAI의 챗GPT 3.5 발표를 계기로, 이 분야에서도 경쟁이 가열되고 있는 상황입니다. 대형 언어 모델을 기반으로 한 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하거나 개선할 수 있는 능력을 가지고 있어, 기존의 인공지능 기술을 보완하고 확장할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다. "이러한 생성형 AI의 급속한 발전에 따라, 기존 시장 참여자뿐만 아니라 중소규모의 스타트업과 연구기관들도 이 시장에 적극적으로 진출하고 있으며, 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 글로벌 AI 기업들이 기술력과 데이터를 기반으로 시장을 선점해 나가고 있는 가운데, 정부 주도의 AI 도입 확대, 보안 중심의 AI 솔루션, B2B/B2G 맞춤형 서비스 등 특정 니치(Niche) 시장에서도 새로운 기회가 창출되고 있습니다. 따라서, AI 시장은 일부 대형 기업들이 독점적으로 장악하기보다는, 다양한 산업과 시장 참여자들이 차별화된 기술과 전략을 통해 경쟁하는 구조로 발전할 가능성이 큽니다. 기업들은 이러한 경쟁 속에서 특정 산업과 고객 요구에 맞춘 최적화된 AI 솔루션을 제공하며, 시장 내 입지를 강화할 것으로 예상됩니다.

(4) 신규사업 등의 내용 및 전망

성장률이 높게 전망되는 분야로 사업영역을 신규로 확장하여 매출성장과 이익률 제고를 가속할 계획입니다.

제품

사업내용

전망

코난 LLM
가장 크게 성장이 기대되는 신규 사업은 당사의 생성형 AI인 코난 LLM 입니다. 코난 LLM은 단일 모델에 비해 활용도가 높아 고객의 다양한 수요와 예산에 맞춰 세 가지 버전으로 제공됩니다. 온디바이스에 최적화된 '코난 LLM OND(On-Device)', 기업의 개별 업무를 위한 '코난 LLM PRO(Professional)', 그리고 기업 전체 업무를 위한 '코난 LLM ENT(Enterprise)'로 나뉘며, 다양한 고객의 업무나 예산에 맞추어 선택할 수 있는 라인업을 갖추고 있습니다.올해 6월, 한국남부발전㈜의 사내 생성형 AI 구축 사업인 온프레미스형 대형 언어 모델(LLM) 도입 프로젝트를 우수한 평가를 받아 수주함으로써, 국내 최초로 대형 언어 모델을 공공 현장에 도입하는 사례를 만들었습니다. 생성형 AI의 도입은 2024년 하반기에 시작하여, 2025년부터는 생성형 AI의 본격적인 적용이 기대되며, 생성형 언어 모델의 적용 범위를 더 많은 공공 및 민간 분야로 확장할 계획입니다.

Large Language Model (LLM) 시장은 앞으로 더욱 큰 성장이 예상됩니다. LLM은 인간과 비슷한 수준의 답을 생성할 수 있는 인공지능 기술로, 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 활용 가능합니다.LLM의 폭발적인 관심과 수요는 주로 사무 업무와 분석적 능력을 필요로 하는 작업을 지원함으로써 생산성을 크게 향상시키고, 빠른 의사 결정을 가능하게 하여 업무 프로세스의 전반적인 효율성을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적인 업무에서의 효율성을 높이고 각종 업무 지원 도구로서 자리잡아가고 있으며, LLM을 활용하지 않는 경우에 비해 상대적인 업무 격차 또한 발생 시킴에 따라 LLM에 대한 관심과 수요는 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

데이터 및 컴퓨팅 리소스의 증가도 LLM 시장 성장을 촉진하는 요인 중 하나입니다. 더 많은 데이터가 생성되면서 LLM은 더 크고 다양한 데이터셋에서 학습할 수 있어 정확도와 성능이 개선됩니다. 또한, 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU) 등 컴퓨팅 기술의 발전으로 LLM 학습이 이전보다 더 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있게 되었습니다.

AICC
당사의 코난 AICC 제품은 음성 인식, 챗봇, 대규모 언어 모델(LLM), 그리고 음성 합성 기술을 통합하여 개발된 솔루션입니다. 이 시스템은 고객문의 중 단순응대 업무에 주로 개입, 사람은 좀 더 중요하고 의사결정이 수반되는 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 주로 고객 응대와 상담 서비스를 제공하는 콘택트 센터에서 활용됩니다.코난 AICC는 고객 응대의 초기 단계부터 문의 해결에 이르는 과정을 자동화하여 처리합니다. 더불어, 고객 대화 내용 분석을 통해 얻은 인사이트를 다양한 목적으로 활용할 수 있으며, 24시간 연중무휴로 고객 응대가 가능하여 고객 만족도와 운영 효율성을 동시에 향상시킵니다. 2023년 7월부터 서비스 형태로 납품되기 시작해, 전통적인 콘택트 센터 운영 방식에서 좌석을 대체하고 있습니다.

AICC 시장은 최저임금 인상, 수익성 저하, 컨택센터 인력 확보의 어려움과 감정 노동, 전문성 결여 등의 인력 관리 문제와 함께 24시간 서비스 지원, 고객 빅데이터 축적 및 비즈니스 인사이트 분석이 가능하다는 장점이 결합되어, AICC 도입으로 이러한 고충을 해결하려는 추세가 본격화되고 있습니다.

2022년 기준 국내 컨택센터 시장 규모는 약 8조 5137억원이며, 종사자 수는 17만 명에 이릅니다. 이러한 컨택센터 업계는 AICC를 통한 지속적인 인력 대체가 예상됩니다.

챗봇+(코난외국어동시대화솔루션)

자연어 처리 분야의 전문 기업인 코난테크놀로지의 AI 기술과 음성인식 기술을 활용한 '코난 외국어 동시대화 솔루션(챗봇+)'은 외국어를 모국어로, 그리고 모국어를 외국어로 자동 변환하는 동시통역 기능을 제공합니다. 사용자는 디스플레이와 마이크 등의 대화 환경을 이용하여 IDC(데이터 센터)에 위치한 서버를 통해 실시간으로 번역된 내용을 볼 수 있습니다. 현재 이 솔루션은 영어, 중국어, 일본어, 베트남어, 태국어, 인도네시아어, 말레이시아어, 아랍어, 프랑스어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 한국어 등 총 13개 언어를 지원하며, 다양한 산업 분야에서 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있습니다.

특히, 이 솔루션은 글로벌 서비스 제공업체보다 뛰어난 음성 인식 성능을 자랑하며, 양방향 통역과 실시간 번역 기능을 제공합니다. 현재 서울교통공사의 역사에서 외국인 관광객을 위한 지하철 동시 통역 서비스를 제공 중이며, 확대가 예정되어 있습니다. 이 솔루션은 관공서, 대중교통, 쇼핑 및 숙박, 관광 및 엔터테인먼트 분야 등에서의 활용이 기대되며, 이를 통한 매출 확대가 전망됩니다.

코로나19 종식 이후 여행 및 관광 산업의 재활성화 그리고 외국 출신 이주민 증가 추세에 따라, 공공 및 민간 부문에서 다양한 언어 서비스에 대한 생활 밀착형 수요가 급증하고 있습니다. 한국어 사용자에게 익숙한 영어, 중국어, 일본어 등 뿐만 아니라, 사용빈도는 적지만 이외의 다양한 언어들에 대한 효과적인 소통 역시 중요해지고 있습니다.이런 배경 하에 공공 및 민간 분야에서는 통역 및 번역 서비스에 대한 지속적인 수요 증가가 예상되며, AI 기반 통번역 시스템의 활용은 이러한 서비스를 보다 효율적으로 제공하는 방법으로 부상하고 있습니다. AI를 활용한 접근 방식은 서비스의 직접적인 대면 제공에 새로운 차원을 더하며, 생성형 AI의 발전과 결합하여 사용자에게 더욱 자연스러운 대화형 경험을 선사할 것으로 기대됩니다. 이러한 추세는 관련 분야의 성장을 촉진하며, AI 통번역 시스템의 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.

실종자 수색 서비스(가칭)

실종자 수색 서비스(가칭)는 재난 안전 분야에서 중요한 역할을 하는 코난의 인공지능(AI) 기반 솔루션입니다. 이 시스템은 2023년 12월에 한국인터넷진흥원(KISA)의 이동지능형 CCTV(실종자) 분야에 대한 성능 시험 및 인증을 성공적으로 통과했습니다.이 기술은 드론에 탑재된 AI 기반 식별 시스템을 활용하여 약 200미터(대략 50층 빌딩 높이) 상공에서 실종자를 정확하게 탐지할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 고고도는 물론 화재현장 등 악조건의 실내 구조 현장에서도 사람과 얼굴을 인식할 수 있는 것이 특징입니다. 따라서 해당 기술은 실종자 수색뿐만 아니라 재난 대응, 나아가 국방 분야에서도 활용되며 국가 안전망 구축에 보탬이 될 것으로 기대하고 있습니다.

국토교통부의 2023년 6월 30일 발표한 드론산업발전기본계획에 따르면, 세계 드론산업은 2021년 약 32조 원(제작 8조 원, 활용 24조 원)에서 2032년까지 146조 원(1,227억 달러)으로 성장할 것으로 전망됩니다. 이중 활용산업이 전체의 약 75%를 차지하며, 주요 활용 분야는 지도제작조사(31.4%), 점검(20.3%), 사진영상(16.7%), 탐지추적(9.1%) 순으로 나타났습니다. 또한, 미래에는 정밀 탐지 추적 분야, 방재, 자율 임무 수행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 분야로의 확장이 예측됩니다.

국내 드론 산업 규모는 2021년 기준 약 8,406억 원에 달하며, 이 중 58%가 활용 분야(약 4,887억 원)에 속해 있습니다. 드론은 주로 농업 방제(40%), 촬영 및 레저(28%), 측량 및 탐사(17%), 교육(12%) 등의 분야에서 활용되었습니다. 하지만 기술의 발전, 특히 초거대 인공지능, 센서 이미징, 통신 기술의 진보로 드론 기술은 단순한 활용을 넘어서 치안, 방재, 국방, 자율 임무 수행 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어 개발로 확장 결합되고 있습니다. 이러한 드론 산업의 확장은 당사의 새로운 기회요인으로 작용하고 있음을 보여줍니다.

디지털트윈 기반고장진단 /수명예측솔루션(Konan PHM)

KAI(한국항공우주)가 생산하는 KF-21, FA-50, 수리온 및 UAM(도심항공교통)의 고장을 사전 예측하여 사고를 방지할 뿐만 아니라 최적의 정비와 보급을 제공하여 비용을 절감하고 항공기의 운용성을 극대화할 수 있는 인공지능기반의 고장수명 예측시스템을 KAI와 협업을 통해 개발중입니다. 이를 위해 PHM 시스템 구축을 위한 DB 및 인터페이스를 개발하고 대상 항공기의 핵심 부품에 대한 데이터 획득, 빅데이터 분석 및 알고리즘을 개발을 통해 진단, 예지 시스템을 개발 공급할 계획에 있으며, AI 기반 예지분석 시스템인 PHM 개발 과 CBM+ 사업 및 설계를 효율화 하기 위한 기술과 항공기 기체 및 역학 테스트를 지원하기 위한 디지털트윈프레임워크 등도 같이 개발중에 있습니다. 디지털트윈 기반 고장진단 및 수명예측 솔루션은 항공기의 IoT 디바이스에서 Edge Computer로 유압시스템의 데이터를 수집해 이를 Konan PHM으로 가져와 고장을 진단하고 수명을 예측하는 방식이며, 항공기, 전투기뿐만이 아닌 제조공장 등 유압환경이 필요한 모든 산업현장에 도입 가능하며, 가상의 디지털트윈 공간에서 시뮬레이션 하는 만큼 고가의 부품 관리 및 정비 비용을 획기적으로 절감시킬 수 있는 제품입니다.

Markets and Markets에 따르면, 세계 디지털트윈 시장은 2020 년 3,150백만 달러에서 2025년까지 연평균 54.3% 성장하여, 27,580백만 달러의 시장을 형성할 것으로 전망하였고, 국내 디지털트윈 시장은 2020 년 742억원에서 2025년까지 연평균 52.5% 성장하여, 6,122 억원의 시장을 형성할 것으로 전망하고 있습니다.

국내 항공기 정비(MRO) 시장 규모는 2019년 2.8조원이며, 전세계 MRO 규모는 2018년 89조원입니다.

GE항공은 디지털트윈 기술을 사용하여 항공기 엔진을 관리하는 시스템을 만들었으며, 200개가 넘는 센서를 통한 데이터를 수집하고 분석해서 엔진 고장 여부와 교체 시기를 예측하고 있습니다. 그 결과 고장 검출 정확도는 10% 이상 개선됐으며, 결항 건수도 1,000건 이상 감소하는 성과를 보였습니다.

(5) 조직도

조직도

2. 주주총회 목적사항별 기재사항

□ 재무제표의 승인

제 1호 의안 : 제 26기 (2024.01.01 ~ 2024.12.31) 재무제표 승인의 건

가. 해당 사업연도의 영업상황의 개요

2024년 매출은 전년 대비 1,890백만 원 증가한 26,318백만 원으로, 7.74% 상승하였습니다. 이는 챗봇 기술이 질문 응답을 넘어 사용자의 맥락을 이해하고, 고도화된 AI 기술을 적용하여 다양한 분야에서 효과적으로 활용된 결과입니다.

특히, 아이돌봄 통합지원 플랫폼 사업 등의 프로젝트가 성공적으로 자리 잡으며, AI 기술이 비즈니스 효율성 증대에 실질적으로 기여하고 있음을 보여줍니다. STT, TTS는 물론 LLM을 적용한 외국어 동시 대화 시스템 '코난챗봇+' 의 신규 매출이 성장세를 보이는 등 공공 및 기업에서 생성형 언어모델 활용한 챗봇 수요가 지속적으로 증가하고 있음을 보여줍니다.

이와 함께, 애널리틱스와 펄스케이 같은 AI 분석 도구의 수요도 꾸준히 증가하는 추세이며, '코난서치'도 매출이 확대되었습니다. 기업과 공공기관의 빅데이터 검색 및 활용 수요가 늘어나면서, 코난서치 기반의 AI 검색 기술이 보다 다양한 산업에서 적용되고 있는 점이 주요 요인으로 작용했습니다.

2024년 영업비용은 전년 대비 4,996백만 원 증가한 40,419백만 원을 기록했습니다. 이번 비용 증가는 코난 LLM을 포함한 AI 기술 개발 및 AI 기반 제품화를 추진하는 과정에서 연구개발 및 지원 인력 확충, 개발 장비 감가상각 비용, 그리고 플랫폼 사업 완료에 따른 일부 외주 비용이 반영된 결과입니다.연구개발 및 영업 지원 인력 확충을 통해 AI 기반 제품화가 완료되었으며, 이를 바탕으로 국방 및 공공기관 등 다양한 고객사의 증가하는 수요에 신속하고 유연하게 대응할 수 있는 기반을 마련했습니다. 앞으로는 제품 개발 사이클을 고려하여 인력은 제한적 일것으로 보이며, 수주가치평가(Value Review Board[VRB])를 통한 면밀한 수익성 분석과 외주 비용 관리 강화를 통해 수익성을 지속적으로 개선해 나갈 예정입니다.

전체 계약 수주 잔고는 2024년 말 기준 18,680백만 원으로, 2021년 말 5,017백만 원 → 2022년 말 13,037백만 원 → 2023년 말 15,003백만 원으로 지속적인 증가세를 보이고 있습니다. 2024년 6월에는 국내 첫 대형 LLM 공공 도입 사업인 한국남부발전의 '생성형 AI 구축 및 학습 용역' 계약이 체결되었으며, 7월부터 프로젝트가 본격적으로 진행되었습니다. 이와 함께, 중대형 규모의 생성형 언어모델 기반의 파이프라인이 꾸준히 확대되고 있으며, 이를 통해 당사의 매출 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

특히, 올해는 AI의 일상화와 산업 고도화가 본격적으로 추진됨에 따라, 생성형 언어 모델의 본격적인 공공기관 도입이 시작되고 있으며, 민간 부문에서도 관심이 증가함에 따라 생성형 AI 시장의 규모 및 적응 산업분야가 지속적으로 성장할 것으로 기대됩니다. 또한, DeepSeek를 계기로 AI 추론 비용 절감 등의 방법론이 제시되면서, 이에 대한 관심이 확산되고 기업 등에서 AI를 활용하고자 하는 흐름이 시장 전반에 걸쳐 확산되고 있습니다.

당사는 수주 잔고와 별도로 연구개발을 위한 다양한 정부 과제를 통해 기술 역량을 강화하고 있습니다. 최근 11월 체결된 '디지털트윈을 활용한 인공지능 파일럿 개발 및 무인기 탑재 실증' 과제는 약 50억원의 연구비를 지원받는 프로젝트로, 무인기 및 자율비행 관련 기술 개발을 목표로 합니다. 해당 과제는 디지털트윈 시뮬레이터와 AI 파일럿 소프트웨어 개발을 포함하며, 전장 환경에 맞춘 자율 비행 기술을 검증하게 됩니다.

이와 함께, 당사는 국방 분야에서 ▲국방 지능형플랫폼 구축사업(국방부) ▲전국 합동화력 운용체계 성능 개량(방위사업청) ▲장비판독 AI 모델 개발(육군항공사령부) ▲스마트 인재관리시스템 구축(국군재정관리단) ▲AI 기반 공중무인체계 영상 통합분석 기술 실증 사업(해병대사령부) 등의 다수 프로젝트 수주를 통해 안정적인 매출 성장 기반을 마련하고 있으며, 최근 10월 공군 전력지원체계사업단의 AI 기반 ACMI 수집분석체계 구축 사업을 체결하여 국방 분야의 지속적인 확대가 이루어지고 있습니다.

따라서 공공, 국방 및 민간 시장에서의 생성형 AI 매출 확대를 추진하며, AICC, 코난챗봇+ 등 솔루션을 고도화하고, 생성형 AI를 적용한 맞춤형 솔루션을 강화할 계획입니다. 또한, 국방 AI 사업부를 신설하여 국방 AI 플랫폼, 지능형 감시·정찰, 디지털트윈 기반 AI 솔루션 개발을 본격적으로 추진하고 있습니다. 이를 통해 생성형 AI 및 국방 AI 기술을 핵심 성장 축으로 삼아, AI 제품의 응용 범위를 더욱 확장하고 시장 경쟁력을 높여 나갈 예정입니다.

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

※ 아래의 재무제표는 감사전 별도 재무제표입니다. 외부감사인의 감사의견을 포함한 최종 재무제표는 2025년 3월 21일까지 전자공시시스템 (https://dart.fss.or.kr)에 공시 예정인 당사의 별도 감사보고서를 참조하시기 바랍니다. 1. 제 26기 재무제표(별도기준)

재 무 상 태 표

제26(당)기말 2024년 12월 31일 현재

제25(전)기말 2023년 12월 31일 현재

주식회사 코난테크놀로지
(단위: 원)

과 목
주 석
제26(당)기말
제25(전)기말

자 산

I. 유동자산

31,090,601,383

33,016,655,522

1. 현금및현금성자산
5,8,9
14,893,956,211

6,351,702,278

2. 단기금융상품
8,9
4,000,000,000

17,031,446,576

3. 매출채권
4,6,8,9
1,602,661,026

4,243,961,971

4. 계약자산
4,6,18
10,181,492,439

4,472,637,897

5. 미수금
6,8,9
63,179,770

139,629,052

6. 미수수익
6,8,9
100,779,595

399,819,587

7. 선급금

144,338,782

82,766,257

8. 선급비용

34,322,770

35,311,284

9. 당기법인세자산

69,870,790

259,380,620

II. 비유동자산

13,295,777,310

15,077,218,575

1. 기타포괄손익-공정가치측정금융자산
7,8,9
51,747,636

51,747,636

2. 장기금융상품
5,8,9
1,200,000,000

1,200,000,000

3. 유형자산
10,11
10,329,917,722

12,233,667,838

4. 무형자산
12
207,772,773

267,144,401

5. 보증금
6,8,9
1,506,339,179

1,324,658,700

자 산 총 계

44,386,378,693

48,093,874,097

부 채

Ⅰ. 유동부채

23,273,961,412

13,965,525,817

1. 매입채무
4,8,9
4,234,503,805

2,669,317,026

2. 계약부채
18
12,518,193,850

6,552,232,621

3. 미지급금
4,8,9
363,394,541

1,520,178,845

4. 미지급비용

1,199,561,519

1,166,930,658

5. 기타유동부채
13
1,165,177,122

531,479,101

6. 유동리스부채
4,8,9,11
1,793,130,575

1,525,387,566

7. 단기차입금
4,8,9,16
2,000,000,000

-

Ⅱ. 비유동부채

1,488,331,522

2,705,125,416

1. 장기미지급비용
14
527,680,613

526,012,962

2. 복구충당부채
15
169,203,487

162,428,692

3. 비유동리스부채
4,8,9,11
791,447,422

2,016,683,762

부 채 총 계

24,762,292,934

16,670,651,233

자 본

Ⅰ. 자본금
17

5,733,644,000

5,710,844,000

Ⅱ. 자본잉여금
17

42,068,763,033

41,592,091,918

Ⅲ. 기타포괄손익누계액
17

(4,183,107)

(4,183,107)

Ⅳ. 기타자본구성요소
17,19

2,248,279,723

943,004,561

Ⅵ. 결손금
17

(30,422,417,890)

(16,818,534,508)

자 본 총 계

19,624,085,759

31,423,222,864

부 채 와 자 본 총 계

44,386,378,693

48,093,874,097

포 괄 손 익 계 산 서

제26(당)기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제25(전)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 코난테크놀로지
(단위: 원)

과 목
주 석
제26(당)기
제25(전)기

Ⅰ. 매출액
18
26,318,506,558
24,428,255,327

Ⅱ. 매출원가
20
21,426,073,872
19,401,828,658

Ⅲ. 매출총손익

4,892,432,686
5,026,426,669

Ⅳ. 판매비와관리비
20,21
18,998,865,727
16,020,941,170

Ⅴ. 영업손익

(14,106,433,041)
(10,994,514,501)

Ⅵ. 기타수익
23
69,136,074
4,846,681

Ⅶ. 기타비용
23
35,979,224
68,078,316

Ⅷ. 금융수익
9,22
673,067,122
1,617,813,623

Ⅸ. 금융원가
9,22
203,674,313
222,830,183

Ⅹ. 법인세비용차감전순손익

(13,603,883,382)
(9,662,762,696)

XI. 법인세비용
24
-
173,597,031

XII. 당기순손익

(13,603,883,382)
(9,836,359,727)

XIII. 기타포괄손익

-
(653,055,498)

1. 후속적으로 당기손익으로 재분류되지 않는 기타포괄손익

-
(653,055,498)

1) 순확정급여부채의 재측정요소

-
(653,055,498)

2. 후속적으로 당기손익으로 재분류될 수 있는 기타포괄손익

-
-

XIV. 총포괄손익

(13,603,883,382)
(10,489,415,225)

XV. 주당손익

1. 기본주당손익
26
(1,190)
(864)

2. 희석주당손익
26
(1,190)
(864)

자 본 변 동 표

제26(당)기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제25(전)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 코난테크놀로지
(단위: 원)

과 목
자 본 금
자 본 잉 여 금
기타포괄손익누계액
기타자본구성요소
결 손 금
총 계

2023.1.1 (전기초)
2,840,222,000
43,844,500,240
(4,183,107)
254,669,579
(6,329,119,283)
40,606,089,429

포괄손익의 변동 :

당기순손익
-
-
-
-
(9,836,359,727)
(9,836,359,727)

기타포괄손익

순확정급여부채의 재측정요소
-
-
-
-
(653,055,498)
(653,055,498)

소유주와의 거래

주식매입선택권
-
-
-
688,334,982
-
688,334,982

무상증자
2,854,222,000
(2,880,095,696)
-
-
-
(25,873,696)

유상증자
16,400,000
627,687,374
-
-
-
644,087,374

2023.12.31 (전기말)
5,710,844,000
41,592,091,918
(4,183,107)
943,004,561
(16,818,534,508)
31,423,222,864

2024.1.1 (당기초)
5,710,844,000
41,592,091,918
(4,183,107)
943,004,561
(16,818,534,508)
31,423,222,864

포괄손익의 변동 :

당기순손익
-
-
-
-
(13,603,883,382)
(13,603,883,382)

소유주와의 거래

주식매입선택권
-
-
-
1,305,275,162
-
1,305,275,162

유상증자
22,800,000
476,671,115
-
-
-
499,471,115

2024.12.31 (당기말)
5,733,644,000
42,068,763,033
(4,183,107)
2,248,279,723
(30,422,417,890)
19,624,085,759

현 금 흐 름 표

제26(당)기 2024년 1월 1일부터 2024년 12월 31일까지

제25(전)기 2023년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

주식회사 코난테크놀로지
(단위: 원)

과 목
주 석
제26(당)기
제25(전)기

Ⅰ. 영업활동으로 인한 현금흐름

(2,251,957,144)

(6,837,368,220)

1. 영업에서 창출된 현금흐름
25
(3,320,287,905)

(8,013,008,559)

2. 이자지급

(23,570,490)

(69,789,943)

3. 이자수취

902,391,421

1,384,403,402

4. 법인세납부

189,509,830

(138,973,120)

Ⅱ. 투자활동으로 인한 현금흐름

10,367,085,275

(4,121,284,769)

1. 투자활동으로 인한 현금유입액

33,197,849,193

79,876,086,443

단기금융상품의처분

33,031,446,576

79,725,416,443

정부보조금의수령

63,402,617

137,050,000

보증금의감소

103,000,000

13,620,000

2. 투자활동으로 인한 현금유출액

(22,830,763,918)

(83,997,371,212)

단기금융상품의취득

20,000,000,000

76,017,241,100

유형자산의취득

2,607,789,118

7,412,231,019

무형자산의취득

1,613,800

85,879,093

보증금의증가

221,361,000

482,020,000

Ⅲ. 재무활동으로 인한 현금흐름

427,125,802

(3,605,629,061)

1. 재무활동으로 인한 현금유입액

2,342,000,000

427,968,904

단기차입금의차입

2,000,000,000

-

유상증자

342,000,000

427,968,904

2. 재무활동으로 인한 현금유출액

(1,914,874,198)

(4,033,597,965)

단기차입금의상환

-

500,000,000

유동성장기차입금의상환

-

2,110,000,000

리스부채의상환

1,914,874,198

1,423,597,965

Ⅳ. 현금및현금성자산의 순증감 (Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ)

8,542,253,933

(14,564,282,050)

Ⅵ. 기초 현금및현금성자산

6,351,702,278

20,915,984,328

Ⅶ. 기말 현금및현금성자산

14,893,956,211

6,351,702,278

결 손 금 처 리 계 산 서(안)

제26(당)기 2024년 1월 1일부터 2023년 12월 31일까지

제25(전)기 2023년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지

주식회사 코난테크놀로지

(단위: 원)

과 목

제26(당)기

제25(전)기

처분예정일: 2025년 3월 31일

처분예정일: 2024년 3월 29일

Ⅰ. 미처분이익잉여금(미처리결손금)

(30,422,417,890)

(16,818,534,508)

1. 전기이월미처리결손금

(16,818,534,508)

(6,329,119,283)

2. 당기순이익(손실)

(13,603,883,382)

(9,836,359,727)

3. 순확정급여부채의 재측정요소

(653,055,498)

Ⅱ. 이익잉여금처분액

1. 순확정급여부채의 재측정요소

II. 차기이월미처분이익잉여금(미처리결손금)

(30,422,417,890)

(16,818,534,508)

- 최근 2사업연도의 배당에 관한 사항

구 분
제26기
제25기

주당 현금배당금 (원)
-
-

현금배당금총액 (백만원)
-
-

시가배당률 (%)
-
-

□ 이사의 선임

제 2호 의안 : 이사 선임의 건 - 제 2-1호 의안 : 기타비상무이사 신철진 선임의 건

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 등 여부

후보자성명
생년월일
사외이사후보자여부

감사위원회 위원인

이사 분리선출 여부

최대주주와의 관계
추천인

신철진
75.10.03
기타비상무이사
-
-
이사회

총 ( 1 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명
주된직업
세부경력
해당법인과의최근3년간 거래내역

기간
내용

신철진
한국항공우주산업밸류업 팀장

2024~
現2022~20232009~2020

한국항공우주산업 밸류업팀장한국항공우주산업 예지분석, 기술기획팀장한국항공우주산업, 예지분석팀, 구조해석팀, 기체해석팀, 기체설계팀
-

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

후보자성명
체납사실 여부
부실기업 경영진 여부
법령상 결격 사유 유무

신철진
-
-
-

라. 후보자의 직무수행계획(사외이사 선임의 경우에 한함)

해당없음

마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

[신철진]신철진 기타비상무이사 후보자는 한국항공우주산업 밸류업팀장으로서 전문화된 약력을 통해 AI기술력을 항공·방산 분야에 접목하고 당사와의 "미래 전장 산업 성장 모멘텀 강화" 구체화에 기여할 수 있을 것으로 판단되어 후보자로 추천하였습니다.

- 제 2-2호 의안 : 사외이사 장홍성 선임의 건

가. 후보자의 성명ㆍ생년월일ㆍ추천인ㆍ최대주주와의 관계ㆍ사외이사후보자 등 여부

후보자성명
생년월일
사외이사후보자여부

감사위원회 위원인

이사 분리선출 여부

최대주주와의 관계
추천인

장홍성
69.03.01
사외이사
-
-
이사회

총 ( 1 ) 명

나. 후보자의 주된직업ㆍ세부경력ㆍ해당법인과의 최근3년간 거래내역

후보자성명
주된직업
세부경력
해당법인과의최근3년간 거래내역

기간
내용

장홍성
-
2019~20252005~20241999~2005
한국인공지능산업 협회장SK텔레콤 데이터기술원장, IoT/Data 사업단장삼성전자 책임연구원
-

다. 후보자의 체납사실 여부ㆍ부실기업 경영진 여부ㆍ법령상 결격 사유 유무

후보자성명
체납사실 여부
부실기업 경영진 여부
법령상 결격 사유 유무

장홍성
-
-
-

라. 후보자의 직무수행계획(사외이사 선임의 경우에 한함)

[장홍성]본 사외이사 후보자는 폭넓은 업계 경험과 전문성을 바탕으로 객관적인 시각에서 균형 잡힌 조언을 제공하며, 경영의 건전성과 지속 가능성을 높이는 데 기여할 것입니다. 또한, 주주 및 이해관계자의 가치를 제고하고, 윤리의식과 사회적 책임을 준수하며 직무를 성실히 수행할 계획입니다.

마. 후보자에 대한 이사회의 추천 사유

[장홍성]본 사외이사 후보자는 폭넓은 업계 경험과 전문성을 바탕으로 객관적인 시각에서 균형 잡힌 조언을 제공하며, 경영의 건전성과 지속 가능성을 높이는 데 기여할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 이러한 점을 고려하여 후보자로 추천합니다.

확인서

(1)신철진 기타비상무이사 확인서 및 목적사항_서명본_1.jpg
(1)신철진 기타비상무이사 확인서

(2)장홍성 사외이사 확인서 및 목적사항_서명본_1.jpg
(2)장홍성 사외이사 확인서

□ 이사의 보수한도 승인

제 3호 의안 : 이사 보수지급한도 승인의 건

가. 이사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

이사의 수 (사외이사수)
이사 : 6 명 ( 사외이사 1명 )

보수총액 또는 최고한도액
20 억원

(전 기)

이사의 수 (사외이사수)
이사 : 6 명 ( 사외이사 1명 )

실제 지급된 보수총액
450 백만원

최고한도액
20 억원

□ 감사의 보수한도 승인

제 4호 의안 : 감사보수지급한도 승인의 건

가. 감사의 수ㆍ보수총액 내지 최고 한도액

(당 기)

감사의 수
1

보수총액 또는 최고한도액
2 억원

(전 기)

감사의 수
1

실제 지급된 보수총액
12 백만원

최고한도액
2 억원

주1) 실제 지급된 보수 총액은 2024.03.29 사임하신 김남준 감사의 3월까지의 보수금액이 포함되어 있습니다.

IV. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

가. 제출 개요

제출(예정)일
사업보고서 등 통지 등 방식

2025년 03월 21일
1주전 회사 홈페이지 게재

나. 사업보고서 및 감사보고서 첨부

※ 사업보고서 및 감사보고서는 향후 주주총회 1주간전까지 전자공시시스템(http://dart.fss.or.kr)에 공시될 예정이며, 사업보고서는 주주총회 1주간전 당사 홈페이지( http://konantech.com)에 게재 될 예정입니다.※ 당사는 2025년 3월 31일 정기주주총회가 예정되어 있으며, 향후 정기주주총회에서 안건이 부결되거나 수정이 발생한 경우 정정보고서를 통해 그 내용 및 사유 등을 반영할 예정이오니 주주총회 이후 사업보고서 등에 변경 사항이 발생한 경우 전자공시 시스템 및 당사 홈페이지에 게재된 사업보고서를 확인해 주시기 바랍니다.

※ 참고사항

□주주총회 집중일 개최 관련 사항
- 주주총회 집중일(3일) : 2025년 3월21일(금), 27(목), 28(금)

- 주주총회 집중일 개최 관련 해당사항 없음